【正文】 人口就業(yè)變動之間存在著非一致性。（7）財政收入增長率根據(jù)陳憲（2007）財政收支對農(nóng)民工就業(yè)能力影響研究，單獨考慮財政收入（支出）對農(nóng)民工就業(yè)影響時，國家財政收入（支出）每增加1億元，農(nóng)民工就業(yè)人數(shù)增加約為2000人。通過查閱相關(guān)數(shù)據(jù)庫（見參考資料）可得到19922006年各因素的對應(yīng)數(shù)據(jù)。 影響因素和登記失業(yè)率的相關(guān)性分析為了獲取對城鎮(zhèn)登記失業(yè)率影響最大的指標或者因素，我們選擇用SPSS軟件。它是說明有直線關(guān)系的兩變量間，相關(guān)關(guān)系密切程度和相關(guān)方向的統(tǒng)計指標。完全相關(guān)屬相關(guān)分析中的待例，由于醫(yī)學(xué)研究中影響因素眾多，個體變異不可避免，很少呈現(xiàn)完全相關(guān)。所以，我們采用了偏相關(guān)分析的方法。SPSS進行偏相關(guān)分析所得到的兩個重要指標為“相關(guān)性”和“顯著性”，前者越大，后者越小，則相關(guān)性越顯著。 農(nóng)村就業(yè)人員變動率 amp。 福利待遇利潤額增長率 amp。 財政收入增長率城鎮(zhèn)登記失業(yè)率相關(guān)性.788顯著性（雙側(cè)）..012df07固定資產(chǎn)投資增長率 相關(guān)性.788顯著性（雙側(cè)）.012.df70采用同樣的方法，分別對16個影響因素進行偏相關(guān)分析，獲取其偏相關(guān)系數(shù)及零相關(guān)假設(shè)成立的概率值P。以此比值對各因素的相關(guān)性顯著程度由大到小排序如表2所示。結(jié)論一：第一產(chǎn)業(yè)就業(yè)彈性是第一產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值的增長率與勞動就業(yè)人員數(shù)的關(guān)系反應(yīng)，第一產(chǎn)業(yè)包括農(nóng)、林、牧、蓄等。固定資產(chǎn)投資是國家宏觀調(diào)控的手段之一，也是構(gòu)成大型集體和私有企業(yè)的主要因素。結(jié)論二：廣義貨幣（M2）剩余是國家貨幣政策的一項重要政策，影響我國股市及其他經(jīng)濟方面，對我國失業(yè)率影響巨大。根據(jù)菲利普曲線的經(jīng)驗規(guī)律,GDP本來是影響就業(yè)率最大的原因，但是鑒于我們國家實際情況，一直以來存在“高增長、低就業(yè)”這種說法。結(jié)論三：就國際社會來看第三產(chǎn)業(yè)容納大量的就業(yè)人員，對失業(yè)率的影響應(yīng)起關(guān)鍵作用，由于第三產(chǎn)業(yè)在我們國家占的比例太小，所以第三產(chǎn)業(yè)就業(yè)彈性雖然很高，但是卻對我國就業(yè)率貢獻率較小。所以本文采用前九個與失業(yè)率相關(guān)性較強的因子作為構(gòu)建模型的自變量。數(shù)據(jù)圖如下： 9個經(jīng)濟社會指標各年份的增長率年份綜合產(chǎn)業(yè)偏離度國內(nèi)生產(chǎn)總值第一產(chǎn)業(yè)就業(yè)彈性固定資產(chǎn)投資消費價格指數(shù)廣義投資(M2)進口總額失業(yè)保險人均國內(nèi)生產(chǎn)總值19921993199519961997199819992000200120022003200420052006 城鎮(zhèn)登記失業(yè)率隨年份的變化年份19921993199419951996199719981999城鎮(zhèn)登記失業(yè)率年份2000200120022003200420052006城鎮(zhèn)登記失業(yè)率 中數(shù)據(jù)，以9個主要經(jīng)濟社會指標為自變量，以城鎮(zhèn)登記失業(yè)率為因變量建立多元線性回歸模型： （）其中：表示就業(yè)率，表示表 中從左到又依次9個回歸變量，是6個因素的回歸系數(shù)，為常數(shù)項。結(jié)果如下：圖 1 多元回歸曲線圖上圖是用matlab軟件進行回歸時，得到的一個反映關(guān)于9個因素之間關(guān)系的交互式畫面，有9幅圖形，其中左邊到右邊依次是、……、固定時的曲線及其置信區(qū)間；、……、固定時的及其置信區(qū)間；……；、……、固定時的及其置信區(qū)間；、……、固定時的及其置信區(qū)間。七、問題3模型的建立和求解 建模及求解思路 模型建立的思路首先考慮影響就業(yè)率的三個大的方面的因素：地區(qū)、行業(yè)、就業(yè)人群。然而，實際情況中，地區(qū)、行業(yè)、人群對的影響程度是不一樣的，所以需要在、前面確定一個權(quán)重系數(shù)、。故最終登記失業(yè)率的理論求解模型為： （） 模型求解思路處理這個問題，我們分為三步：第一步，將三個因素：地區(qū)、行業(yè)、就業(yè)人群獨立考慮，分別研究各地區(qū)、各行業(yè)、各人群的就業(yè)情況，我們根據(jù)相關(guān)統(tǒng)計資料，給出了地區(qū)、行業(yè)、人群對就業(yè)情況的影響函數(shù)。在處理這個問題時，我們采取的辦法是“將影響函數(shù)值模糊化224。將模糊描述再清晰化”最終得到了一個對就業(yè)難易度的統(tǒng)一的具有一定可加性的量化數(shù)值。第二步，要綜合評價一個人群的就業(yè)難易度，需要綜合考慮他所處的地區(qū)、所在的行業(yè)、所處的人群。為了反映這個三個方面各自的影響程度的大小，我們需要給三方面各自確定一個影響權(quán)重、。比如，由于國家政策對某行業(yè)的政策支持而會使這個行業(yè)就業(yè)情況好轉(zhuǎn)、對某地區(qū)的政策支持會使這個地區(qū)的就業(yè)情況發(fā)生好轉(zhuǎn)……。第四步，根據(jù)求解模型求解。下面，我們將具體描述這四個步驟。即便是我們現(xiàn)在擁有這些數(shù)據(jù)，但是當(dāng)我們需要評價這三個方面的綜合影響效果時，卻不能將這個三個方面的失業(yè)率或者其它反映就業(yè)難易度的相關(guān)數(shù)據(jù)相加，因為他們屬于不同的評價標準甚至不同的數(shù)據(jù)類型。但是，從另一方面考慮，這三個方面就業(yè)難易度給人的主觀感受是可以綜合在一起的。但是這個評價結(jié)果是比較模糊而不利于進行公式化研究的。最終某個地區(qū)的就業(yè)難易度量化描述的結(jié)果為：其屬于的模糊子集的難度系數(shù)乘以其對該模糊子集的隸屬度，即：，所得的量化結(jié)果數(shù)值越大，表示找工作越容易。下表是根據(jù)相關(guān)統(tǒng)計資料選取的我國30個省份2007年的城鎮(zhèn)登記失業(yè)率數(shù)據(jù)，根據(jù)這些數(shù)據(jù)，基本可以反映出就業(yè)情況隨地區(qū)的變化情況。 登記失業(yè)率隨城市的變化圖經(jīng)過以上處理，如果要研究其它未列地區(qū)的登記失業(yè)率，只需找到與上述30個省份（地區(qū)）在經(jīng)濟、政策等就業(yè)率影響因素相近的所列省份，并根據(jù)現(xiàn)有編號賦以適當(dāng)?shù)臄?shù)值，即可得到本地區(qū)的失業(yè)登記率的大概數(shù)據(jù)。分為3個步驟：① 根據(jù)對人群調(diào)查所得的感受確定各模糊子集的模糊論域難： 其模糊論域依據(jù)登記失業(yè)率范圍表示為：；較難： 其模糊論域依據(jù)登記失業(yè)率范圍表示為：；容易： 其模糊論域依據(jù)登記失業(yè)率范圍表示為：；很容易：其模糊論域依據(jù)登記失業(yè)率范圍表示為：；② 選擇“難、較難”模糊集的隸屬函數(shù)均為，“容易、較容易”模糊集的隸屬函數(shù)為，并據(jù)此計算各地區(qū)對于其模糊集的隸屬度（隸屬度最大值為1，越大越屬于這個集合）。③ 最后，為了量化描述某地區(qū)就業(yè)的難易程度，我們將四個模糊子集賦以不同的難度系數(shù)：難=10，較難=5，較易=5，容易=10，最終某個地區(qū)的就業(yè)難易度量化描述的結(jié)果為：其屬于的模子集的難度系數(shù)乘以其對該模糊子集的隸屬度。比如四川省的就業(yè)難易度為：。究竟哪些行業(yè)容易就業(yè)而哪些行業(yè)不容易就業(yè)呢？我們應(yīng)該有這樣一個共識：一般來說，哪個行業(yè)能夠為社會提供更多的就業(yè)崗位，則可以說這個行業(yè)提供了更多的就業(yè)機會，相對于那些提供很少就業(yè)崗位的“小行業(yè)”來說，這個行業(yè)是容易就業(yè)的。 行業(yè)就業(yè)人數(shù)圖根據(jù)前文分析，某行業(yè)從業(yè)人數(shù)的多少可以一定程度上反映這個行業(yè)從業(yè)難度的強弱。依據(jù)對地區(qū)從業(yè)難易度的分析方法，行業(yè)難易度也可量化表示為下表： 行業(yè)就業(yè)影響函數(shù)值查詢表1制 造 業(yè)2教 育3公共管理4建 筑 業(yè)5交通運輸、6采 礦 業(yè)7衛(wèi)生、社會8批發(fā)和零售業(yè)9農(nóng)、林10金融業(yè)11電力、燃氣12科學(xué)研究、13租賃和商務(wù)14水利、環(huán)境15住宿和餐飲業(yè)16房地產(chǎn)業(yè)17信息傳輸、18文化、體育19居民服務(wù)和 人群因素對就業(yè)率的影響關(guān)于人群因素，有比較多的考慮出發(fā)點，比如受教育程度、性別、年齡、工齡等，這些因素都對其是否容易找到工作產(chǎn)生比較大的影響。比如：一般受5年的教育程度為小學(xué)水平，而如果此人有工作經(jīng)驗，或者其它方面的有利因素，那么在考慮其就業(yè)難易程度的時候，應(yīng)將其“受教育年限”理解為受了6年或者10年的教育；相反，如果某人實際受了10年的教育，但由于犯罪記錄、疾病等因素的影響，可以將其“受教育年限”理解為8年或者5年。下面進行模糊論域的劃分：難： 其模糊論域依據(jù)受教育年限表示為：；較難： 其模糊論域依據(jù)受教育年限表示為：；容易： 其模糊論域依據(jù)受教育年限表示為：；很容易：其模糊論域依據(jù)受教育年限表示為：；由于在對本問題研究中，我們并沒有具體指定從業(yè)人群的具體情況，而只根據(jù)其實際的受教育年限將人群劃分為小學(xué)、中學(xué)、大學(xué)、研究生及以上。即“小學(xué)程度的人群找工作是絕對的難”而研究生以以上教育程度的人群找工作的難度是“絕對的很容易”。但是在衡量一個人找工作難易程度的時候，這三個方面的影響作用是需要綜合考慮的，但這三個方面的因素對一個人找工作難易度的影響程度是不一樣的，那么這個影響權(quán)重取多少為合適呢？，我們將解決這個問題。影響函數(shù)具有最大值和最小值。當(dāng)取極值時，其表示的物理含義為：該行業(yè)或者該地區(qū)或者該人群的就業(yè)情況為“絕對難”或者“絕對很容易”。但是，實際對特定人群就業(yè)難易度的評價是綜合性的，即：要同時考慮三個方面的因素。沒有直接的統(tǒng)計數(shù)據(jù)或者結(jié)論能夠描述這三個因素中，哪個因素對就業(yè)難易的影響更顯著一些？地區(qū)的登記失業(yè)率和行業(yè)的登記失業(yè)率沒有可比性，不能由此反映地區(qū)因素比行業(yè)因素影響更大或者更弱。評價數(shù)據(jù)離散度最常用最重要的指標是標準差。最后，以權(quán)重為1，根據(jù)標準差比例來分配影響權(quán)重如下表。但是對三個方面難易度的描述以及影響權(quán)重是會受各方面的原因而不斷變化的。所以，在下面我們將考慮國家的政策方針指標等對地區(qū)、行業(yè)、人群等產(chǎn)生的影響。 代表省市地區(qū)代表省市東部北京、上海中部湖北、四川偏遠西部青海由于在查詢資料過程中，原有的9個因素中M2是以全國為分析單位的，所以在分地區(qū)考慮經(jīng)濟社會指標與就業(yè)率的影響中不考慮該這個因素；還有一個因素(產(chǎn)業(yè)綜合偏離度)未能在資料中查到其在各地方上的數(shù)據(jù)，因此在此也不考慮。可以根據(jù)查詢資料中以前各年中6個因素與就業(yè)的數(shù)據(jù)，采用回歸的方法找到每個地區(qū)與6個因素之間的數(shù)學(xué)模型。建立如下模型： （）其中：表示就業(yè)率，表示6個回歸變量，是6個因素的回歸系數(shù)，為常數(shù)項。然后直接利用MATLAB統(tǒng)計工具箱中的命令regress求解，結(jié)果如下： 北京地區(qū)模型的求解結(jié)果參數(shù)參數(shù)估計值參數(shù)置信區(qū)間a0 a1 a2 a3 a4 a5 a6 R2= p=得到的模型公式： （）結(jié)果分析：表 顯示=(%可由模型確定)，p==，作殘差分析(rcoplot(r,ri