中國經濟高速增長過程中的勞動就業及其失業預警研究

［摘要］中國經濟增長速度受到世界矚目，從高速發展到平穩較快發展過程中，可以說經濟建設取得了巨大的成果。在這種經濟增長的過程之中，我們也發現了，失業問題愈發嚴重，失業人員增多的問題凸顯。這些都阻礙著中國的持續發展，是社會的不和諧因素。在發展中存在問題是無可厚非的，但是不能對問題采用漠視的態度，任憑問題惡化，這樣就會引發一系列的社會問題。本文從我國當前勞動就業存在的問題進行探討。給出了建議與對策。同時用失業預警系統對勞動失業問題進行檢測，用統計的方法，分析數據從而判斷問題的嚴重性，給出預警信號。

［關鍵詞］就業；失業人口；失業預警；通貨膨脹；全球經濟

［中圖分類號］F832［文獻標識碼］A［文章編號］1005-6432（2014）25-0175-02

1我國勞動就業和失業現狀分析

11經濟增長的影響

我國經濟的快速增長帶來了可喜的成果，但喜中有憂，也出現了一些弊端。比如經濟發展速度快，受到國際的認可。但貨幣升值不利于我國產品的出口，對進出口貿易產生沖擊。在貨幣升值的情況下，單位人民幣與外幣的兌換不斷提高。這些也帶來了通貨膨脹的危險。同時全球經濟情況并不樂觀，也影響著我國的經濟發展。所有這些，都造成了中小企業的發展危機，中小企業的倒閉造成工作崗位減少，失業情況日益嚴重。

12我國對失業問題的認識

我國人民政府高屋建瓴，在發展中洞察失業問題的危害。給出了要防止失業問題惡化，政府要建立預警機制的指示。對于失業人口進行登記，舉辦用人單位和失業人員見面會，社區免費培訓，培養失業人員技能等措施。在一定程度上緩解了失業問題。

2失業原因分析

21人口基數大，需要的崗位難以滿足要求

我國實行計劃生育制度，是適合當時社會情況的良策。但是計劃生育需要長期的執行才能顯現效果。我國進入老齡化社會，說明計劃生育初步體現效果。但是我過人口基數過大，計劃生育政策只能減緩人口增長的速度。而不是做到一蹴而就的人口減少。那是不客觀也不科學的。人口的增長決定了就業人員日益增多，而社會崗位并沒有明顯的增加，所以很多人面對的就是就業難的問題。

22高校畢業生增多

高校經歷了擴招，增招。招考比例增加之后。使得畢業生人數猛增。每年畢業的高校畢業生加大了就業的壓力。高校畢業生的增多，使得這些學生不再是以往的天之驕子，他們需要走向基層的崗位從頭做起。但是經過了多年學習和努力的付出，要畢業生接受這個殘酷的現實，降低薪資和職位要求是很難的，所以很多畢業生出現了高不成低不就的問題，結構性失業問題顯現。

23社會遺留的問題，加大就業壓力

我國出現過市場競爭機制下，企業員工下崗的情況。這些下崗職工，通常具有年齡大、技術含量低，不能適應社會和崗位的發展，所以一直在家待業，讓失業問題更加惡化。

24流動的農村勞動力

農村的大量勞動力向城市涌動。有根據季節，在農閑時期進入城鎮的打工族。也有農村勞動力過剩，進入城鎮謀取城鎮崗位的勞動力。城市化進程，讓更多的農村勞動力進入了城市，卻缺乏足夠的工作崗位。

25勞動力需求不平衡

勞動力需求嚴重不足同我國勞動力供給強勢增長形成鮮明對比的是，我國勞動力需求嚴重不足，勞動力的供給嚴重失衡。由于我國正在進行產業結構調整，關、停、并、轉了一大批國有大中型企業，造成了下崗職工的大量增加。目前我國經濟運行中一個重要特征是“高增長，低就業”。勞動力資源供大于求，也就是說，失業人數的增多是中國勞動力長期供大于求造成的一種客觀現象；新中國成立初期至改革開放前，由于在人口政策方面的決策失誤，使人口的增長速度遠遠高于經濟的發展速度。勞動年齡人口的大量膨脹，給今天和明天帶來巨大的失業源。由于勞動力資源供需存在著巨大的差距，加上中國目前正處于產業結構調整，經濟增長方式轉換時期，勞動密集型產業正越來越多地被資本技術密集型產業所取代，資本有機構成大幅度提高，必然導致失業增加。因此，中國的失業，具有一種典型的、勞動力絕對過剩的特征。

26失去工作崗位，失業原因分析

首先是勞動力過多，職工科學素養低。企業體制陳舊，缺乏創新和活力。其次在競爭過程中，被淘汰的企業，讓眾多職工失去工作崗位。再次經濟結構的再發展要求企業由重工業密集型向集約型發展。這必將造成員工額減少。最后動態失業在經濟運行中由于正常的勞動力流動而引起的失業。在一個動態的經濟中，各行業、各部門與各地區間勞動力需求的變動是經常發生的。這種變動必然導致勞動力的流動，在勞動力的流動過程中，總有一部分人處于失業狀態。

3失業預警簡介

失業預警的研究由來已久。早期主要研究的是經濟循環狀態和陰晴狀態。各種研究模型層出不窮。有時間為參數分析，有數學方法（如平滑轉換）的分析，有信號分析。簡單地說，失業預警要做的工作是統計檢測失業數據，根據時間等參數來對歷史統計數據進行劃分和邏輯分析。然后科學計算出一個臨界數值。如果失業指標打破了這個臨界的數值，就意味著失業問題有大幅度惡化趨勢。要及時發現，及時治理。我國已經采用了許多優秀的科技人才建立的多種預警系統，都具有較高的參考價值。綜合國內外的經驗。目前最為可信的失業預警建立方式是，以時間軸建立序列，分析時間軸，用量化的方式建立的經濟模型。另一個與它不分伯仲的方式是，回歸分析方式。

4我國失業預警系統存在的不足

我國做出的不懈努力，一定會獲得成效的道理不言而喻。但是我國失業預警還是存在一些不足。首先，失業預警系統需要采集大量真實準確的數據。但是數據的統計工作困難。目前我們的樣本數據庫，不夠充分。所以會影響建立模型的分析準確性。其次，社會經濟的指標過多，如何對指標進行篩選，讓多個指標綜合的服務于模型，產生科學的功效。最后，大量人力的投入，使得研究人員采用了多種模型進行分析。但是不同的模型產生的結果必然會有所不同。有的甚至相差甚遠。不同模型到底誰優誰劣，卻難以比較難以用數據量化，也給失業預警的準確性帶來了挑戰。

5基于回歸分析失業預警系統舉例

失業預警系統過于繁雜，篇幅有限簡單介紹其中的主要工作部分。

首先建立系統的各項指標。指標的選用與研究人員的客觀意識有關，不能絕對化。其次缺失數據的處理方法，數據缺失是一種在失業預警系統數據采集過程中常見的問題，缺失數據是指由于各種原因本應該得到而實際上沒有得到的數據。處理缺失數據的方法［25-26］可分為3類：加權方法、填補方法和參數似然方法。加權方法的本質是將賦予缺失數據的權數分擔到非缺失數據身上。填補方法的核心問題是為缺失數據尋找一個最佳的“替代值”。填補方法包括傳統的數據填補方法和多重填補方法。傳統數據填補方法包括刪除法、回歸填補法、均值填補法等；常用的多重填補方法包括回歸填補法、預測均值匹配法、Logistic回歸填補法等。參數似然方法與加權方法和填補方法相比，其處理缺失數據往往能產生更好的估計量，但需要知道數據分布的具體參數模型。最后。分析回歸方法在失業預警系統建模過程中，所涉及的各個社會經濟指標數據的量綱往往會存在很大的差異。例如，失業率的統計數值介于0與1之間，而建設投資總額的量度可以達到千萬，城鎮人均收入則以千為單位。如果直接采用各個社會經濟指標的原始數值去建模，各個指標量綱之間的巨大差異會直接影響所建模型的性能。因此，在建模之前，必須對數據進行歸一化處理。

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