城镇失业

城镇失业（精选7篇）

城镇失业 篇1

1 我国失业率问题的综述

1.1 失业率问题背景

一个国家宏观经济实现均衡的四大目标有:充分就业、经济增长、物价稳定、国际收支平衡[1], 其中, 就业问题非常重要, 因为对于任何一个国家来讲, 就业不仅仅是经济问题, 更重要的是社会问题。从经济角度看, 就业增加与经济增长联系紧密。从社会角度看, 就业状况关系到社会的稳定。然而, 在经济全球化、各国经济联系日益密切的情况下, 各国的就业不仅与国内的宏观政策有关, 也与一国的对外开放程度、贸易品的结构与汇率有关。

1.2 问题提出

借鉴就业问题的研究成果, 利用近几年的有关统计数据, 并结合一年来我国国民经济的运行数据, 针对我国城镇登记失业率相关问题做了研究分析。一是根据相关经济学理论, 并结合有关统计数据, 找出影响就业的主要因素或指标。二是依据上述主要因素或指标, 建立其与城镇登记失业率之间的数学模型。三是对提高我国城镇就业人口数或减少城镇登记失业率提出合理化的建议[2]。

2 我国失业率问题的分析

2.1 相关理论

失业率是西方经济学研究国家宏观经济的一个重要指标, 失业问题也是宏观经济理论研究的一个重要对象。在西方经济学理论中, 失业率是衡量想要工作而没有工作的人比例的统计数字。在我国采用的城镇登记失业率, 是指城镇登记失业人数同城镇从业人数与城镇登记失业人数之和的比率。

在经济发展的过程中, 会出现周期性波动和结构变化。经济的周期性波动和结构的变化会导致职位创造或破坏, 以及随之而来的劳动力在部门间的流动。劳动力在部门, 地域之间的流动会导致事业的产生。这一类型的失业率与经济的周期性波动、产业发展和升级、需求结构变化、国家新增劳动力等多种因素有关。

2.2 问题分析

失业率的影响因素很多。而且在不同的经济环境中, 相同影响因素的作用也有很大的差异。为了对我国的具体情况进行分析, 文中将先根据经济理论提出可能影响我国城镇登记失业率的因素, 然后利用我国近年的统计数据进行分析, 得出对我国城镇登记失业率具有显著影响的因素, 再利用这些因素进一步建立数学模型, 文中采用多元时间序列分析的方法作为主要分析方法。

3 模型的假设及符号约定

3.1 模型的假设

1) 由于所采集的数据是以月度或季度为单位。考虑到数据处理的简易性和利用模型进行仿真的长度, 设定所采集的数据以季度数据为间隔单位。月度数据通过汇总相加得到对应的季度数据, 而月末的时点数据则为对应季度时点数据。

2) 通过公式计算得到各个季度的城镇登记失业率。所使用的公式:城镇登记失业率=城镇登记失业人数/ (全部城镇单位从业人员数+城镇登记失业人数) 。

3.2 符号的说明

time表示季度时间单位, 文中以1表示2004年第一季度, 2为2004年第二季度, 以此类推;y表示城镇登记失业率;gdp表示国内生产总值增速_累计;gdp3表示国内生产总值增速_累计 (前推3期) ;lnm2表示货币和准货币 (M2) 的自然对数;lnm1表示货币 (M1) 的自然对数;lnm0表示流通中现金 (M0) 的自然对数;r1表示银行间同业拆借加权平均利率;r2表示银行间隔夜同业拆借加权平均利率;hr表示人民币对美元加权平均汇率;income表示城镇家庭人均可支配收入_季度累计;fiscal表示国家财政支出_季度。

4 模型的建立与求解

4.1 问题1的分析和求解

根据相关经济学理论找到以下可能与失业率有关的因素进行相应的定性分析。

1) GDP增长率。奥肯定律:指出工人失业率与实际国民生产总值成反比例变化的规律, 即高增长率使企业失业率降低, 低增长率使失业率增高[2]。通过相关性分析, 可以发现城镇登记失业率和GDP增长的负相关关系。在模型中, 以GDP和GDP3来量化该指标。

2) 货币供应量。根据菲利普斯曲线的状况描述, 在工资收入具有很强的名义刚性的情况下, 货币政策会对失业率产生显著影响, 失业率会随着货币供应量增长率的上涨而下降。在模型中, 以lnm0, lnm1, lnm2来量化该指标。

3) 利率。按照传统经济学理论, 在其他条件不变的情况下, 利率上升, 即资金的价格上升, 企业减少投资, 消费者减少消费, 投资与消费的减少通过乘数效应使得社会总需求减少, 从而社会总支出与总收入减少, 进而导致失业率上升;反之, 利率下降, 投资增加, 消费增加, 总需求增加, 若社会处于非充分就业状态, 则将导致就业增加, 失业率下降。在模型中, 以r1, r2来量化该指标。

4) 进出口水平 (汇率) 。汇率通过内在传导机制, 通过两种效应发生关系。一是相对价格效应。一国出口的商品外币价格下降, 出口需求上升, 该国出口收入会增加, 引起生产规模扩大, 这样对劳动需求量增加, 降低失业率。同时, 对该国进口替代行业生产规模的影响, 该国进口商品的本币价格上升本国会对进口需求下降, 这样汇率贬值会促使进口替代产业的发展, 从而会增加就业机会, 降低失业率。二是乘数效应。出口企业和进口替代产业、FDI的发展, 又会带动国内其他行业的发展, 特别是对它的上下游行业影响更大, 也就说通过乘数效应, 通过前后向的产业联系和促进经济的增长会使总需求提高, 但就业在一定程度上可以看作是总需求的函数。在模型中, 以hr来量化该指标。

4.2 问题2的分析和求解

首先对将要用到的模型进行介绍, 在利用实际数据做实证分析。

4.2.1 模型的建立—ARIMAX模型

ARIMAX模型的构造思想是:响应变量yt和输入变量x1t, x2t, …, 构建响应序列和输入变量序列的回归模型为

式中, Φi (B) 为第i个输入变量的自回归系数多项式;li为第i个输入变量的延迟阶数;εt为回归残差序列。根据协整理论, 并不要求响应序列和输入序列自身平稳, 只要求它们的回归残差序列平稳。所以只要残差序列εt为平稳序列, 则表明响应变量yt和输入变量x1t, x2t, …, 之间存在着协整关系。使用ARMA模型继续提取残差序列εt中的相关信息。最终得到的模型为

该模型被称为动态回归模型[3]。简记为ARI-MAX。式中, Φ (B) 为残差序列的自回归系数多项式;Θ (B) 为残差序列移动平均系数多项式;αt为零均值白噪声序列。

4.2.2 模型的求解

1) 首先基础数据表, 调用corr过程计算变量间的相关系数。从中可以看出根据理论采集的输入序列都与响应序列y显著相关。同时考虑到输入序列之间的变量的相关性, r1与r2是两种口径的利率指标, 它们之间高度相关。lnm0, lnm1, lnm2是3种口径的货币供应量指标, 三者高度相关。于是根据与y显著性最大的原则, 选择r1口径作为利率指标。lnm0口径作为货币供应量指标。结论:初步确定gdp, lnm0, r1, hr, income, fiscal这6个变量。

2) 识别ARIMAX模型。通过响应变量城镇失业率的预测和画图程序调用ARIMA过程的identify语句, 计算出响应序列y与各输入序列的互相关系数。通过观测互相关系数, 可以看出y与各个输入序列那一期的相关关系最大, 从而确定对输入序列的相应阶数进行建模。

结论:y分别于提前3期的gdp、滞后1期的lnm0、当期的r1、滞后2期的hr、滞后2期的fiscal和当期的income的关系最大。同时也确定了相应输入变量的对应期数。

3) 估计ARIMAX模型。通过调用ARIMA过程的estimate语句, 可以拟合模型。ARIMAX模型分析结果见表1。

结论:回归模型中, 延期2期的fiscal、延期1期的lnm0、延期2期的hr, 对y的影响不显著, 通过逐个去掉不显著的变量, 最后得到理想的模型见表2。

利用ML估计得出:y与gdp3, r1, income在显著性水平为0.1时是显著的。

从表3、表4的残差的白噪声检验和残差的自相关图, 也可以看出残差是白噪声, 说明已提取了充足的信息, 不需要对残差进行进一步的处理。结论:最终得到的协整模型。

5 关于提高我国就业率的政策及建议

1) 在发展经济的同时, 将促进就业作为宏观调控的首要目标, 立足国内外市场, 发展劳动密集与资本、技术密集型产业, 进一步完善市场机制, 加快发展民营经济。调整产业结构, 大力发展第三产业、发展中小企业等。在促进就业的同时, 大力发展非正规就业, 逐步发展弹性就业。具体政策性建议如下:一是适应消费结构的转变, 大力推动经济增长。二是有选择地发展劳动密集型产业, 吸纳就业。三是加快技术进步, 实现就业内容的创新。四是就业形式的创新, 主要指突破全日制的固定就业模式, 鼓励采取部分就业、自我雇佣和临时就业等多种就业模式。五是组织劳务向境外输。六是加大瓶颈投入品生产, 股利资本积累, 积极利用外资。总之, 加快发展城镇第三产业, 增加对第三产业的投资, 充分发挥财政、金融、民间资金、外资等多元投资主体在第三产业领域的作用, 发展高科技产业促进第三产业发展。

2) 建设一个有效率的劳动力市场, 设立灵活的工资标准。一是增强劳动力市场的信息服务功能。二是对失业 (下岗) 着的再培训。三是增加薪酬的灵活性, 充分发挥其调节劳动力供需的功能。在劳动力市场建设中, 应当避免合同期限过长、企业内部人及外部人效应、对劳动力地区性流动的限制、工资结构不合理等因素对工资的灵活变动带来阻碍。四是在就业体制完全市场化之前, 继续发挥企业促进下岗人员再就业的功能。

3) 实行稳健的货币政策和积极 (下转第24页) 的财政政策。首先, 增加货币供给, 降低贴现率, 逐步调整利率和贴现率直到免费贴现。其次, 实行浮动利率, 放宽存贷款上下浮动范围。第三, 增加薪酬, 提高人们的预期收入, 同时增加劳动力市场信息服务, 建立全国统一的劳动力市场, 减少摩擦性失业。

4) 建立就业保障基金, 完善社会保障体系。失业治理是项系统工程, 既要发挥政府的主导作用, 也要采取适当的财政政策和货币政策, 建立一套完整的失业保障体系。

摘要：笔者依据就业问题的相关理论, 选取对城镇失业率水平有显著影响的经济指标, 利用多元时间序列分析方法对我国近几年的经济数据进行分析, 并探讨了我国城镇失业率的主要影响因素及其与城镇失业率之间的联系, 得出我国城镇登记失业率和国内生产总值增速累计 (前推3期) 、银行间同业拆借加权平均利率负相关, 城镇家庭人均可支配收入季度累计等因素负相关。

关键词：城镇登记失业率,影响因素,序列分析

参考文献

[1]N·格里高利, 曼昆.宏观经济学[M].北京:中国人民大学出版社, 2009:62-147.

[2]Pierre.Cahuc, Andre Zylberberg.劳动经济学[M].上海:上海财经大学出版社, 2007:387-471.

城镇失业 篇2

《失业证》的有关济规定

一、《失业证》有哪些用途？

答：

1、《失业证》是就业的身份证明，可参加求职登记，享受就业服务，同时也是办理其它社会事务的身份证明。

2、经审核办理《失业证》的人员，档案在职介中心暂时管理的，可接受就业指导教育和必要的技能培训，到各公共职业介绍机构都可免费接受公共职业介绍机构提供的职业介绍、职业指导等就业服务。

3、符合失业保险金申领条件的，到失业保险经办机构申领失业保险金并可享受一次国家补贴的免费职业技能培训。

4、符合享受再就业扶持政策的，向劳动保障站提出申请，按规定发放《再就业优惠证》，并享受有关的再就业扶持政策。

5、失业人员被单位录用后，要持《失业证》到劳动部门进行审验，办理录用备案手续。《失业证》由用人单位保管，终止、解除劳动合同后由本人保管。

二、需要办理《失业证》的人员有哪些？

答：

1、年满16周岁，未能继续升学的初、高中毕(肄)业生；新增

长的劳动力（含征地农转非人员和农村富余劳动力）；

2、大(中)专院校、技工学校和职业中学的毕(肄)业生，自毕(肄)业之日起半年未就业的；

3、与用人单位终止、解除劳动关系的失业人员；企事业单位由就业转为失业的劳动者，从党政群机关退出并计划到企事业单位就业或自谋职业、自主创业的公务员；

4、企业破产、关闭后的失业人员；

5、未纳入国家统一安置的复员转业军人；

6、刑满释放或假释、劳动教养期满的人员；

7、其他符合失业登记条件的尖业人员。

总体说劳动者年满16周岁，有劳动能力且有就业愿望,身份健康，符合法律规定条件的都需要办理。具体是指本市城镇户口，年满16周岁的失业人员(必须具备高中以上学历或专业技能、职业资格证书)和失业职工。

三、办理《失业证》需要哪些相关证明材料？

答：

1、办理《失业证》应持本人户口本、身份证、毕业证、档案、一寸免冠照片二张等相关材料。

2、到户口所在地的县级以上劳动就业机构领取“城镇失业人员登

记表”，如实用钢笔填写，并在办证单位一栏内加盖驻地办事处劳动服务站公章。

四、失业职工再次失业以后，《失业证》还有什么用处？

答：如再次失业，经劳动就业服务机构审核后，原《失业证》可继续使用。

五、什么条件下，《失业证》予以作废？

答：《失业证》实行年检，不经审验或审验不合格的，《失业证》自行作废。并且失业人员出现下列情形之一的，劳动保障部将按规定收回《失业证》：1.已被用人单位录用或办理录用登记备案手续的；2.自谋职业的；3.已有固定收入，并且收入不低于当地最低工资的；4.超出法定劳动年龄或丧失劳动能力的；5.因入学、应征服兵役、被判刑收监执行、被劳勃教养等原因不能就业的；6.其他处非就业状态的人员。

六、《失业证》丢失后应怎样补办？

北京市城镇劳动力失业的经验分析 篇3

失业问题是经济学研究的一个重要领域。对失业问题的宏观分析可以为制定反周期的宏观经济政策提供依据, 对失业问题的微观分析则可以为制定正确的劳动及社会保障政策提供参考。当前, 人口规模总量的膨胀加大了北京市的就业压力, 治理失业、扩大就业成为北京市在经济社会发展的较长时期内所面临的一项重要任务。利用2006年中国综合社会调查数据, 本文考察了北京市城镇劳动力的失业状况, 运用经济计量模型分析了导致城镇劳动力失业的各种影响因素, 最后对研究结果进行了简要总结, 并提出了若干政策建议。

2 北京市城镇劳动力失业简况

在一定年龄范围内的人 (劳动适龄人口) 可以被归为经济活动人口和非经济活动人口。经济活动人口包括就业者和失业者, 非经济活动人口即是指退出劳动力市场的非参与者。其中, 就业者是指在过去一周从事了至少一个小时的有酬工作或者暂时离开工作岗位的人;失业者是指虽然没有就业, 但正在积极寻找工作并且在有就业机会时能够立即到岗的人;退出劳动力市场的非参与者是指没有就业且不满足失业者定义标准的人。对于劳动适龄人口的年龄范围, 本文采用国家统计局的定义标准, 将其限定为15～64岁。在此基础上, 本文将经济活动人口 (或劳动力市场参与者) 定义为年龄15～64岁、目前有工作或者目前虽无工作但正在寻找工作的人, 目前有工作的人就是就业者, 目前虽无工作但正在寻找工作的人就是失业者。

表1列出了根据研究样本所计算出的全国与北京市的城镇劳动参与率及调查失业率。2006年北京市的城镇失业率高达12.16%, 而城镇劳动参与率则低至57.53%。①同时, 北京市的城镇失业率高于全国的9.10%, 城镇劳动参与率低于全国的60.72%。首先, 这说明无论是全国还是北京市, 按照国际标准定义的2006年调查失业率已经达到相当高的水平, 达到或超过了西方发达国家在20世纪90年代所出现的最高失业水平 (张车伟, 2003) 。其次, 与全国平均水平相比, 北京市城镇失业率水平较高, 而劳动参与率水平较低, 这说明了北京市城镇劳动力市场竞争较为激烈, 就业形势较为严峻, 较高的失业率造成了失业的“沮丧工人效应” (Discouraged Worker Effect) 大于“增加工人效应” (Added Worker Effect) , 从而降低了潜在劳动力对劳动力市场的参与意愿, 使得劳动参与率降低, 这也与已有的研究是一致的 (蔡昉, 2007) 。

注:劳动参与率、失业率系由加权计算而得。劳动参与率=经济活动人口/劳动适龄人口×100%失业率=失业人口/经济活动人口×100%

表2列出了2006年北京市城镇经济活动人口的微观特征及失业状况。在全部经济活动人口中, 男性所占比例高于女性, 男性经济活动人口中的失业率略低于女性。青年失业现象是北京市城镇失业的一个重要特征, 15～24岁年龄段的年轻人占经济活动人口的14.71%, 其失业率达到33.55%;随着年龄的增长, 失业率大致在逐渐下降。持农业户口的农村进城务工人员失业率比较高, 达到24.09%, 高于非农业户口者的10.77%。汉族失业率低于少数民族群体, 单身者的失业率高于非单身者, 党员的失业率低于非党员。从受教育程度来看, 失业率基本上随着受教育程度的提高而降低。接受过职业培训者的失业率略低于没有接受过职业培训者。对于工作单位提供失业保险和不提供失业保险的两类经济活动人口来说, 前者失业率为7.35%, 低于后者的11.16%。

注:表中数据系由加权计算而得。

根据以上微观特征的考察, 我们发现北京市城镇失业劳动力具备如下特征, 即青年、农村进城务工人员两个群体的失业现象比较突出, 单身、非党员群体的失业率高于非单身、党员群体, 失业率基本上随受教育程度的提高而降低, 具备失业保险的经济活动人口的失业率低于没有失业保险者, 而诸如性别、民族等其他方面的特征并不明显。下面, 本文通过经济计量分析来仔细甄别劳动力失业的影响因素及其影响方向。

3 失业概率模型及其估计结果

本文利用Probit模型来对劳动力失业的影响因素进行经济计量分析, 以考察各影响因素对失业概率的影响方向及其大小。Probit模型的表达式为:

在式 (1) 中, Yi是实际观察到的是否失业的二值变量, Y*i是未观察到的潜变量, Xi为影响第i个样本是否失业的诸多因素, βi为相应的系数, 随机误差项ui服从标准正态分布, Yi=1[Y*i>0]表示当Y*i>0时, Yi=1, 否则有Yi=0。

由式 (1) 可以推出Yi=1的概率表达式为:

式 (2) 中, Φ (·) 为标准正态分布的累积分布函数。

根据上述Probit模型, 本文进行失业的影响因素分析。本文以是否失业的二值变量为Probit模型的被解释变量, 选择一系列特征变量作为解释变量。

失业概率模型的估计结果如表3所示。从表中可以看出, 单身对失业概率产生了正向影响, 党员、代表人力资本水平的受教育年限和工作经历等变量对失业概率产生了负向影响, 其他特征变量对失业概率的影响并不显著。下面对估计结果进行简要分析。

注:“——”表示省略变量无相应估计值;***、**、*分别表示系数估计值在1%、5%、10%的水平上显著。

婚姻状况。从表中可以看到, 婚姻状况为单身对失业概率产生了正向影响, 可以使失业概率提高大约6个百分点。其中原因, 可能在于已婚者具有更强烈的家庭责任感和更为积极的人生进取精神, 从而在劳动力市场上有更为良好的表现。

政治面貌。已有的一些研究都发现政治面貌对国内劳动力市场的运行具有重要影响 (Appleton et al., 2002;李实, 邓曲恒, 2004) , 本文的研究也发现, 是否具有党员身份对失业概率产生了显著影响, 与非党员相比, 党员身份可以使失业概率大约降低9个百分点。

受教育年限和工作经历。代表劳动者人力资本水平的受教育年限和工作经历对失业概率产生了显著影响。从边际效应的估计结果还可以知道, 其对降低失业概率的贡献是比较大的, 受教育年限和工作经历每增加1年, 失业概率分别会降低3.3个百分点和2.2个百分点, 这就意味着, 如果受教育年限和工作经历增加10年, 失业概率分别会降低33%和22%。

职业培训。在理论上, 职业培训与教育都是提高人力资本水平的重要途径。但估计结果却表明, 接受职业培训对失业概率没有产生显著影响, 这说明在继续加强职业培训工作的同时, 还要在职业培训的内容、方式上进行改革和完善, 使之更加适应市场的需求。

单位是否提供失业保险。失业保险制度对劳动力市场的影响是劳动力市场研究的一个重要关注领域。Appleton et al. (2002) 和李实, 邓曲恒 (2004) 均发现, 与西方国家相反, 中国的失业保险或失业救济对失业持续时间或非正规再就业概率均没有产生显著影响。本文的研究则表明, 是否提供失业保险对劳动者的失业概率也没有显著影响, 其原因在于我国及北京市的失业保险金的支付水平都是比较低的, 2006年北京市失业保险金支付标准为每月392～501元 (北京市劳动与社会保障局, 2006) , 而同年北京市城镇单位在岗职工平均年工资为40117元, 即每月3343元 (北京市统计局, 2007) , 以此计算, 2006年北京市失业保险金的平均替代率不到15%。经过之后的三次调整, 2009年北京市失业保险金的支付标准为每月562～671元 (北京市劳动与社会保障局, 2008) , 但仍然属于比较低的水平。我国及北京市如此之低的失业保险金支付水平, 并不会达到鼓励“失业”或“养懒汉”的程度。②而在欧美发达国家, 失业保险金的替代率基本都在50%以上 (李绍光, 2006) , 由此使得失业保险对其劳动力市场的影响与中国有很大的不同。

年龄和户籍。前文的统计分析曾显示, 青年失业和农村进城务工人员失业是北京市城镇劳动力失业的突出问题。但失业概率模型的估计结果却表明, 在控制了教育、工作经历等其他影响因素之后, 年龄和户籍变量对失业概率并没有产生显著影响。青年失业和农村进城务工人员失业之所以比较突出, 正是由于在对失业概率产生显著影响的教育和工作经验两个变量中, 前者的工作经验不足, 而后者同时具有受教育水平较低和工作经历不足的劣势, 由此而造成了两个群体的失业率比较高。③

此外, 本文的研究结果表明, 控制了其他影响因素之后, 性别、民族变量对失业概率并没有产生显著影响。

4 总结与启示

利用2006年中国综合社会调查数据, 本文简要考察了北京市的城镇失业状况, 深入分析了北京市城镇劳动力失业的影响因素。研究发现, 按照国际劳工组织的定义标准, 北京市2006年城镇失业率高达12.16%, 劳动参与率低至57.53%, 这表明了当年北京市城镇劳动力市场所处的严峻形势。从微观特征上考察, 北京市城镇劳动力失业具备如下特征, 即青年、农村进城务工人员两个群体的失业现象比较突出, 单身、非党员群体的失业率高于非单身、党员群体, 失业率基本上随受教育程度的提高而降低, 具备失业保险的经济活动人口的失业率低于没有失业保险者。通过进一步的经济计量分析, 本文研究发现, 受教育年限、工作经历、党员身份有助于降低失业概率, 婚姻状况为单身对失业概率有正的影响, 其他因素对失业概率没有显著影响。

通过本文的研究, 可以得到以下几个方面的启示:

第一, 代表劳动者人力资本水平的受教育年限和工作经历会对降低失业概率产生显著影响, 说明积极发展教育事业、提高人力资本水平是抑制失业的有效途径。在理论上, 职业培训也是人力资本积累的一种形式, 但本文的研究却发现, 职业培训对降低失业概率并没有产生显著影响, 这说明我们的职业培训与劳动力市场的需求还不相适应, 应当进一步加强和改进职业培训, 改革和完善职业培训的内容和方式。

第二, 青年失业和农村进城务工人员失业是北京市所存在的突出问题, 这不仅意味劳动者自身及其家庭的精神痛苦和经济损失、全社会劳动力资源的损失浪费, 还关系到首都稳定发展和和谐社会建设的大局, 要通过加强职业技能培训、完善市场信息服务等途径来实现。对于数量众多的进京求职劳动力大军来说, 简单地通过行政手段予以排斥并不能达到首都城市管理的目的, 通过调整首都的产业结构和生活成本、深化区域经济分工合作等经济手段来同步实现首都的产业升级和人口调控目标, 或许是更为有效的选择。

第三, 当前我国及北京市的失业保险金仍处于较低的支付水平, 并没有产生鼓励“失业”或“养懒汉”的效果, 这也意味着, 与欧美发达国家失业保险金的较高支付标准相比, 在不对劳动力市场带来负面影响的前提下, 我国及北京市的失业保险金在提高失业人员待遇方面还有较大的提升空间。

参考文献

[1]Appleton, S., Knight, J., Song, L.and Xia, Q..Labor Retrenchment in China:Determinants and Consequences[J].ChinaEconomic Review, 2002 (13) .

[2]张车伟.失业率定义的国际比较及中国城镇失业率[J].世界经济, 2003 (5) .

[3]李实, 邓曲恒.中国城镇失业和非正规再就业的经验研究[J].中国人口科学, 2004 (4) .

[4]蔡-.中国劳动力市场发育与就业变化[J].经济研究, 2007 (7) .

[5]北京市劳动与社会保障局.关于调整失业保险金发放标准的通知 (京劳社就发[2006]96号) [EB/OL].http://www.bjld.gov.cn/LDJAPP/search/fgdetail.jsp-no=10484, 2006.

[6]北京市统计局.北京统计年鉴 (2007) [DB/OL].http://www.bjstats.gov.cntjnj/2007-tjnj/Content/mV26-0323.htm, 2007.

[7]北京市劳动与社会保障局.关于调整失业保险金发放标准的通知 (京劳社就发[2008]234号) [EB/OL].http://www.bjld.gov.cn/LDJAPP/search/fgdetail.jsp-no=10994, 2008.

沈阳市城镇企业职工失业保险规定 篇4

第一条 为完善社会保险体制，推进企业改革，促进社会主义市场经济的发展，保障职工失业期间的基本生活和帮助其再就业，根据《中华人民共和国劳动法》和《辽宁省城镇企业职工待业保险条例》，结合我市实际，制定本规定。

第二条 本规定适用于我市行政区域内的城镇各类企业（以下简称企业）和与之形成劳动关系的劳动者（以下简称职工）。

第三条 我市行政区域内的城镇各类企业和与之形成劳动关系的劳动者都必须参加失业保险，缴纳失业保险费。

第四条 本规定所称失业职工是指与企业解除劳动关系，并在劳动行政部门所属的失业保险机构办理失业登记的职工。

第五条 市劳动行政部门是失业保险工作的主管部门，负责全市失业保险的组织管理工作。劳动行政部门所属的各级失业保险机构按其分工具体经办失业保险事务。财政、审计、工商、税务、银行等部门，应积极配合劳动行政部门，做好实施监督工作。

第六条 各级劳动行政部门应将失业保险工作与职业介绍，就业训练和生产自救等就业服务工作紧密结合，统筹安排。

基金的筹集和管理

第七条 失业保险基金的来源：

（一）企业缴纳的失业保险费；

（二）职工个人缴纳的失业保险费；

（三）失业保险基金存入银行的利息收入；

（四）失业保险基金的增值收入；

（五）财政补贴；

（六）其他收入。

第八条 失业保险费的缴纳标准和办法：

（一）失业保险费缴纳的标准按我市（新民市、辽中县、法库县、康平县按当地）上职工平均工资的3%乘以职工总人数计算。

企业应缴纳的失业保险费，由企业和职工个人共同负担，3%的缴纳比例中，企业缴纳2%，个人缴纳1%。

（二）企业及职工缴纳的失业保险费，由企业每月十日前持《失业保险基金年审手册》到失业保险机构缴纳；失业保险机构也可以通过企业开户银行代为扣缴。

职工个人缴纳的部分由企业按月从职工工资中代扣，并登记造册，但不设个人帐户，不返还职工本人。

（三）私营企业失业保险费由失业保险机构会同工商行政管理部门于每年进行年审时，实行一次性代为扣缴，转入市失业保险机构的“失业保险基金”收入过渡专户。

企业缴纳的失业保险费，在缴纳所得税前列支。

第九条 失业保险机构应每年开展一次失业保险费的年审核定工作，所有企业都应在规定的时间内，携带有关资料到失业保险机构指定地点办理年审核定手续。

第十条 失业保险基金应按规定实行财政专户管理，做到专款专用，不得用于平衡财政收支。任何部门、单位和个人不得截留、侵占、挪用。

失业保险基金存入银行后，按照城乡居民同期储蓄存款利率计息，利息纳入失业保险基金。

第十一条 企业应按时缴纳失业保险费，失业保险费不得减免，企业确有困难暂无能力缴纳的，经市劳动行政部门批准，可以缓缴。

第十二条 破产、兼并、减人增效、出售、转制（含托管、解散、分立等）的企业，所欠缴的失业保险费都应从企业资产变现中优先清偿。对支付确有困难的，经市劳动行政部门批准，按还款计划分期偿还。

第十三条 失业保险基金实行市级统筹。失业保险机构应加强对失业保险基金的财务管理，建立健全规章制度。失业保险基金及其管理费收支预、决算，由失业保险机构负责编制，并报经劳动行政部门审查，经市财政部门审核后，纳入市政府预、决算。

失业保险基金的使用

第十四条 失业保险基金用于下列支出：

（一）失业救济金；

（二）领取救济金期间的医疗补助费；

（三）领取救济金期间的妇女生育补助费；

（四）领取救济金期间死亡的丧葬补助费和供养直系亲属抚恤金；

（五）领取救济金期间的生活困难补助金；

（六）为促进失业职工再就业的职业介绍、转业训练、生产自救费用（以下简称为促进再就业费用）；

（七）经市政府批准的其它与失业保险有关的必需开支。

第十五条 失业职工的救济金，按我市（新民市、辽中县、法库县、康平县按当地）在职职工现行最低工资标准的70%计发。

第十六条 失业职工领取失业救济金的期限，根据其失业前在单位连续工作时间确定。连续工作时间满一年的，发给三个月的救济金，以后每增加一年工作时间，增发三个月的救济金，但最长不超过二十四个月。

私营企业失业的职工领取失业救济金的期限，由其缴纳失业保险费的时间确定。连续缴费时间满一年的，发给三个月的救济金，以后每增加一年缴费，增发三个月的救济金，但最长不超过二十四个月。

因转制变为私营企业的，原企业已按规定缴纳失业保险费，其职工在原企业的连续工作时间，视为缴纳失业保险费的期限。

第十七条 被企业辞退、除名、开除的职工，其领取救济金的期限最长不超过十二个月。刑满释放、解除劳教的职工领取救济金的期限最长不超过六个月。

第十八条 失业职工重新就业后再失业的，领取救济金的期限，按重新就业后参加工作时间计算。

第十九条 失业职工在领取救济金期间，每人每月发给五元医疗费。因病到市失业保险机构指定医院住院治疗的，由本人提出申请，经失业保险机构批准，可按医疗费的70%给予补助，但累计补助限额最多不超过1万元。

第二十条 失业职工在领取救济金期间死亡的，其死亡丧葬补助费为三个月的失业救济金，供养直系亲属抚恤金为十个月的失业救济金。

第二十一条 女失业职工在领取救济金期间符合计划生育政策而生育的，给予一次性生育补助费200元。

第二十二条 失业职工在领取救济金期间生活特殊困难的，由本人申请，经失业保险机构审批，可给予生活困难补助，其发放标准不超过本人领取救济金的40%。

第二十三条 失业职工领取失业救济金期限届满未能重新就业，并且年龄距法定退休年龄不足一年的，可继续享受失业保险待遇。达到法定退休年龄后，由区、县（市）失业保险机构出具证明，同级劳动部门办理退休手续，到区、县（市）社会保险机构按规定领取养老保险金。

第二十四条 失业职工享受失业保险待遇期满仍未重新就业而又符合社会救济条件的，按照有关规定享受社会救济。

第二十五条 企业招用的签定短期劳动合同的本地从业人员，因使用期限届满或非本人原因而中止使用，只要失业前两年内累计工龄达到一年，按本规定第十五条规定的标准，每满一年发给三个月的救济金（不享受其它失业保险待遇），由失业职工所在地失业保险机构一次性支付给本人，同时终止失业保险责任。

第二十六条 促进再就业费用按上年失业保险基金总额的20%提取，主要用于职业介绍费、转业训练费和生产自救费等项目的开支。

失业职工管理

第二十七条 职工失业后，企业应在确定职工失业之日起十五日内，将其档案移交给职工户口所在区、县（市）失业保险机构，并通知本人按时办理失业登记。逾期移交的，或未按时通知失业职工本人的，由企业承担失业职工的失业保险待遇。

失业职工应从被确定失业之日起三十日内，持户口簿、身份证及有关证明材料到本人户口所在区、县（市）失业保险机构报到，办理失业登记手续，领取《失业证》，申请领取失业救济金。

失业保险机构应从失业职工登记的次月起按规定计发失业保险待遇，逾期登记的，超期部分不予补发。90日内未登记的，视为放弃享受失业保险待遇的权利。

第二十八条 各级劳动部门应组织失业职工参加转业训练、职业介绍和生产自救，促进其实现再就业。

第二十九条 企业招用失业职工并签定二年以上劳动合同的，失业保险机构可将其应享受的失业救济金余额一次性拨给企业；失业职工组织起来就业和自谋职业的，并在区、县（市）以上工商行政管理部门领取营业执照且已开业经营的，失业保险机构可将其应领的失业救济金一次性发给本人，作为谋业的扶持资金。

第三十条 失业职工在领取失业救济金期间转移户口，应办理失业救济金转移手续，跨区、县（市）转移由区、县（市）失业保险机构办理；跨市转移由市失业保险机构办理。

第三十一条 凡有下列情况之一的，不享受或终止享受失业保险待遇：

（一）工作时间不满一年的；

（二）企业、个人不按规定缴纳失业保险费或累计缴费时间不满一年的；

（三）领取失业救济金期满的；

（四）在领取失业救济金期间升学、参军、死亡、出境定居的；

（五）已重新就业的；

（六）在失业期间被劳动教养或判刑的；

（七）无正当理由，两次不接受劳动就业服务机构介绍就业的；

（八）已办理退休手续的。

法律责任

第三十二条 企业违反本规定，拒绝缴纳失业保险费的，由劳动行政部门责令其限期缴纳；逾期不缴的，按日加收欠缴额0．2%的滞纳金，由企业开户银行代为扣缴，并入失业保险基金。对拒绝缴纳失业保险费三个月以上的，失业保险机构或劳动监察机构可以申请人民法院强制执行。

第三十三条 按规定有偿使用失业保险基金的，应依据合同按期归还本息；不能按期还款的，从逾期之日起按日加收欠款额0．5%的滞纳金，由银行代为扣缴。

第三十四条 企业和失业职工认为其合法权益受到失业保险机构侵犯的，可依法申请行政复议，或直接向人民法院起诉。

第三十五条 失业保险机构违反规定拖欠支付失业救济金和其它失业保险费用的，由劳动行政主管部门责令改正；情节严重的，对主管人员和直接责任人员给予行政处分。

第三十六条 对截留、侵占、挪用失业保险基金的，除追回本金及其非法所得外，由主管部门对主管人员和直接责任人员，根据情节轻重给予行政处分；构成犯罪的，依法追究刑事责任。

第三十七条 失业职工违反本规定，以非法手段领取失业救济金和其它失业保险费用的，由区、县（市）失业保险机构追回全部非法所得；构成犯罪的，依法追究刑事责任。

附 则

第三十八条 事业单位的全部职工失业保险，依照本规定执行。

第三十九条 本规定在执行中的具体问题由市劳动局负责解释。

城镇失业 篇5

就业问题关系着我国改革发展的进程及人民生活水平的提高,是我国长治久安的现实问题与重大难题。 近年来,我国很多学者持续关注我国劳动就业问题, 将重点放在了城镇失业率这一方面,致力于我国城镇登记失业率问题的研究。 城镇登记失业率是指城镇失业人数在城镇从业人数与实有城镇登记失业人数之和的比例。 登记失业率与领取低保补助及失业救助有着密切的联系,城镇登记失业率应该从社会保障的角度出发,尽可能帮助社会失业人员。

2城镇登记失业率因素相关性研究的重要性

失业问题会影响到每个人的生活, 往更深层次进行探究的话,可以知道失业问题是关系着国计民生的一大难题。 严重的失业现象在很大程度上阻碍着人们生活水平的提高,更甚者会引起社会动荡现象。正确地认识并分析我国就业与失业问题才能制定符合我国经济发展的战略及就业政策,从而有效地控制我国人口失业率。城镇登记失业率的力度及统计数据的准确度关系着我国社会保障部门相关政策的制定,在很大程度上影响着劳动市场价格变化, 同时也关系到国际社会对我国综合经济水平的评价[1]。只有加强城镇登记失业率的研究才能从根本上找出问题,找出影响我国就业问题的因素,从而根据原因所在采取具有针对性的措施来提高我国社会人员的就业率。 也能根据这些相关性因素的特点来采取科学有效的登记方法,提高失业率统计的准确率,从而有效地调节我国劳动力在各行业中的合理分配。

3问题提出

目前,随着我国经济体制的不断深入及经济增长方式的转变,社会人员面临着巨大的就业压力,引起了社会的高度关注[2]。失业问题对我国今后经济的发展及社会的稳定提出了巨大的挑战,所以分析研究我国失业问题具有重要的意义[3]。每个国家的失业统计方法都有所差异,我国主要采用城镇登记失业率的方法来统计失业率,这里所说的城镇登记失业率也就是指城镇登记失业人数同城镇从业人数与城镇登记失业人数总和的比例。其公式是:

其中: 在城镇登记失业率的从业人员中不包括使用的农村劳动力、聘用的离退休人员、港澳台及外方人员。 城镇登记失业人员是指有非农业户口, 在一定的劳动年龄内(16 岁以上及男50 岁以下、 女45 岁以下), 具有劳动力及就业意愿但是没有工作,并在当地就业服务机构进行求职登记的人员。

根据西方国家的失业理论, 结合我国近年来失业方面的研究成果,要研究我国城镇登记失业率的影响因素相关度,首先需要确定影响失业的因素。 借助相关资料可以了解到失业问题可能与国内生产总值(GDP) 增长率、 第二产业在国内生产总值(GDP) 中的比重、 第三产业总值在国内生产总值(GDP) 中的比重、城镇固定资产投资、劳动生产率、城镇化率、总人口、外商直接投资、市场化程度、净出口及职工平均工资等多个指标有关[4]。

4问题解决

4.1 基本假设

在相关性分析中, 假定相关系数低于0.65 的数据之间的相关性不显著。

4.2 相关性分析

4.2.1 数据采集

总人口、城镇登记失业率、城镇固定资产投资、外商直接投资、职工平均工资、国内生产总值(GDP)增长率、第二产业占国内生产总值(GDP)比重、第三产业占国内生产总值(GDP)比重等数据均来自相关年份的《中国统计年鉴》。

劳动生产率是指当年的国内生产总值(GDP)在当年从业人员数量所占的比值; 城镇化率是指城镇的人口总数在总人口中所占的比值; 净出口是用当年的出口总额来扣除当年的进口总额, 并使用当年的美元兑换成人民币平均汇率折算成人民币来表示当年的净出口额; 市场化程度是用其他经济类型工业企业产值在工业总产值中的比值来表示。 数据均来自相关年份的《中国统计年鉴》。

4.2.2 数据统计及相关性分析

根据资料显示,可以知道我国从1998-2008 年这10 年来城镇化率、国内生产总值(GDP)增长率、第二产业占国内生产总值(GDP)比重、第三产业占国内生产总值(GDP)比重及市场化程度的变化趋势相对一致(图表略),由此可以初步判断这几个经济指标与城镇登记失业率有很高的相关性。 运用相关系数公式进行测算:

假设有n个分析指标,rij表示相关系数,xi代表第i影响失业率的因素。 同时还采用SPSS统计分析软件对相关经济指标进行分析,得出表1。

可以从表中看出, 城镇登记失业率与以上经济指标都呈正相关的关系,然而其中净出口、第二产业占国内生产总值(GDP)比重及外商直接投资的相关性并不高,所以可以去除这3 个经济指标。

4.2.3 数据理论

通过运用相关系数对上述指标进行分析, 可以得出一个结论:劳动生产率、总人口、城镇化率、职工平均工资、国内生产总值(GDP) 增长率、 第三产业国内生产总值(GDP) 比重、 城镇固定资产投资及市场化程度这8 个指标对我国失业有较高的相关性,也即对我国的就业相应也有重要的影响。

5建议

根据以上对我国城镇登记失业率的影响因素相关性分析,可以将劳动生产率、总人口、城镇化率、职工平均工资、国内生产总值(GDP)增长率、第三产业国内生产总值(GDP)比重、城镇固定资产投资及市场化程度这8 个指标进行细化,然后采取具体的措施来控制我国失业率。

建议要不断改善产业结构,充分促进就业。第二产业及第三产业有很大的就业空间,目前我国第二产业的就业吸纳能力明显要比第三产业的高。政府应该高度重视并鼓励与扶持劳动密集型企业的发展,促进第二产业的健康发展。而第三产业的发展对缓解我国失业问题也有重要的影响作用。服务业是劳动力较为密集的行业,对劳动力的吸附能力较强,具有较高的就业弹性。很多国家尤其是发达国家都会通过大力发展第三产业来解决就业问题。虽然改革开放以来,我国的市场机制在资源配置中发挥着重要的作用,在一定程度上缓解了我国产业结构的失衡状况,但是并没有从根本上改变我国工业过重、服务业滞后的基本特征。由于我国第三产业发展相对滞后,发展水平也相对落后,其吸引劳动力的潜能还没有被完全激发出来,要将我国就业方向转向第三产业的同时还要采取积极有效的政策,比如:加大我国公民的教育培训力度,提高各行业职工的专业知识技能等。要加快我国城市化进程,通过发展西部地区的经济来吸引更多的劳动力,这样既能改善西部等经济落后地区的产业结构,还能扩大城乡居民的就业,在很大程度上有助于解决我国就业问题,缓解失业压力。

摘要：失业是指具有劳动能力与就业意愿但是没有找到工作的社会现象,失业问题是目前我国民生问题面临着的重大难题,也是一个普遍性的社会性问题。本文主要运用SPSS软件来分析影响我国城镇登记失业率相关经济指标的相关性,提出控制失业率的建议。

城镇失业 篇6

一国宏观经济实现均衡的四大目标有:充分就业、经济增长、物价稳定、国际收支平衡。其中就业问题在这四大目标中显得特别重要。失业 (就业) 问题已经成为众多经济学者研究的热点问题之一。无论是在发达国家还是发展中国家都存在着失业, 但是过度的失业会引发一系列经济和社会矛盾, 因此准确预测失业率对于整个国家的经济和社会都起着重要的作用。在现有研究失业率预测的研究中, 主要是通过影响因素来预测失业率, 有研究单个因素与就业率的影响, 如通货膨胀, 高校学生规模, GDP, 货币政策, 汇率, 工资水平等与就业率之间的关系, 也有研究多个指标对就业率的影响, 文献把7影响福建省失业率的因素划分为两大类:劳动力供给与劳动力需求, 进而再选取二级指标和三级指标;文献8根据扩散指数法筛选出15个影响失业率的指标。采用的模型或者方法包括核主成分与加权支持向量机, 收敛分析, VAR模型, 扩散指数法和经典回归分析等。但是存在四个问题:一是完整性问题, 选取的影响因素不全面, 会错漏一些重要因素;二是独立性问题, 选取的因素之间具有相关性;三是伪回归问题;四是数据获取问题, 有些影响失业率的因素的数据比失业率本身的数据更难获取。时间序列模型ARMA可以避免以上四个问题, 它不直接考虑其他相关因素的影响, 依靠预测指标的历史数据进行预测。其基本假定是在一个适当的时期内, 可以大致认为各影响因素对预测指标的影响规律及这些经济因素本身的变动趋势是不变的。因此, 利用时间序列的历史数据进行预测能够保证一定的预测精度。本文利用1978年～2007年的数据采用ARMA模型对中国的失业率进行了预测研究。

二、ARMA模型的构建过程

在现实经济生活中, 时间序列数据是非平稳的, 因此在建立时间序列的模型之前要进行平稳性检验。本文将采用ADF检验进行预测指标的单位根检验。ADF检验是通过下面三个模型完成的:

模型的原假设都是:, 即存在一单位根。只要其中有一个模型的检验结果拒绝零假设, 就可以认为时间序列为平稳的。如果时间序列为非平稳序列, 则对时间序列进行差分, 然后再进行检验。

当时间序列为平稳序列, 建立自回归移动平均模型 (ARMA) 。ARMA模型的基本形式为:

满足 (4) 式的时间序列, 记为ARMA (p, q) , 其中, 为自回归参数, 为移动平均参数, 为模型的待估参数。当p=0, (4) 式为一纯MA (q) 模型, 当q=0, (4) 式为一纯AR (p) 模型。引用滞后算子L, (4) 式可以表示为:

求p、q的值即为模型的识别过程。随机时间序列的自相关函数 (ACF) 和偏自相关函数 (PACF) 可以用来识别模型, 如表1所示。赤池信息准则 (AIC) 及施瓦茨信息准则 (SIC) 为最小时模型最佳。

模型识别之后, 对模型估计、检验, 并且对未来进行预测。整个模型的构建过程如图1所示:

三、基于ARMA模型的城镇登记失业率的预测研究

1. 样本数据的选取

我国采用城镇登记失业率来统计失业。城镇登记失业率是指城镇登记失业人数同城镇从业人数与城镇登记失业人数之和的比。其中, 城镇登记失业人员是指有非农业户口, 在一定的劳动年龄内 (16岁以上及男50岁以下、女45岁以下) , 有劳动能力, 无业而要求就业, 并在当地就业服务机构进行求职登记的人员。本文选取1978年到2007年的城镇登记失业率 (记为x) 数据作为样本研究对象 (数据来源于中国统计年鉴, 通过整理得来) 。

2. 城镇登记失业率的平稳性检验

对时间序列进行单位根检验, 检验结果如表2所示, P值0.0028小于 (为显著性水平, 这里取值0.05) , 拒绝存在一个单位根的原假设。所以城镇登记失业率时间序列为平稳序列。

(注:检验回归式中c表示模型中含有常数项, t表示模型中含有趋势项, 1为滞后阶数, 以SCI准则为依据。)

3. 城镇登记失业率的ARMA模型

城镇登记失业率的ACF和PACF图如图2所示, 可以看出ACF衰减趋于零, PACF在2阶后截尾。可以初步判断城镇登记失业率的ARMA模型为一纯AR (2) 模型。

分别用p=1, 2, 3…12进行测算, 当p=2时, ACI值和SCI值最小 (p>2时, 参数未能通过显著性检验) , 由此得出城镇登记失业率的时间序列模型为:

对 (6) 式进行最小二乘回归, 得到表3, 可绝系数R=0.8815, 模型的拟合结果较好。p值都小于α (α为显著性水平, 这里取值0.05) , 都通过了显著性检验。而且, dl=1.33

(7) 式表明前一期的城镇登记失业率对该期的影响为1.5778, 而前二期的城镇登记失业率对该期的影响为-0.5993。采用2006年, 2007年和2008年用该式进行验证, 得出2006, 2007年和2008年的失业率分别为4.1097、4.1696和4.0718, 预测误差分别为0.24%、4.24%和-3.05% (官方数据显示2008年城镇登记失业率为4.2) , 预测误差的绝对值均控制在5%范围之内, 表明预测精度很高, 该预测模型可以用于预测。

4. ARMA模型的应用—城镇登记失业率的预测

利用 (7) 式对未来5年 (2009年～2013年) 进行预测, 得到未来5年的失业率为3.8710、4.1046、3.6478、4.2901和3.1844。可以看出2009年～2012年的失业率都呈现出较高的数值, 估计是受到金融危机的影响, 政府应该在这四年期间采取措施来控制高失业率, 可以从鼓动失业者自立, 加大基础建设投资和财政支出等扶助方式来解决问题。而到了2013年, 失业率则明显下降, 中国的人才市场呈现健康发展的态势, 失业也会发挥它的积极作用。

摘要：本文以1978年～2007年的城镇登记失业率为样本数据建立ARMA模型, 对模型进行识别、估计、检验, 并且用2006年～2008年数据进行验证预测, 预测精度都达到95%以上。运用此模型对未来5年进行失业预测, 为政府制定就业政策提供指导意见。

城镇失业 篇7

目前,在失业率预测研究中应用最为广泛的是计量模型法和人工神经网络法[2]。计量模型法存在“显式”模型形式确定难、假设条件多等缺陷,人工神经网络法也具有训练结果不稳定、易陷入局部极小点等固有缺陷,因此预测效果都不尽如人意。鉴于此,我们需要应用更先进、更实用的手段或方法来进行失业率的预测研究。本文提出了一种基于支持向量机(Support Vector Machine,简称SVM)的失业率预测方法[3],并利用遗传算法(Genetic Algorithm,简称GA)对传统的支持向量机进行改进[4],建立了参数自适应优化的GA-SVM模型对失业率进行拟合和预测。

1 支持向量机及其改进

1.1 支持向量机

支持向量机是数据挖掘中的一项新技术,该算法基于结构风险最小化原则,以训练误差作为优化问题的约束条件,以置信范围值最小化作为优化目标,最后转化成一个求解二次规划问题。由于它可以按任意精度逼近目标函数,具有全局极小值点、收敛速度快等优点,因此其泛化能力要明显优于神经网络等传统学习方法。下面仅对支持向量机非线性回归相关知识进行简要介绍[2]。

1.1.1 结构风险最小化

根据统计学习理论,对于回归估计f,实际风险Rs(f)和经验风险Remp(f)之间以至少1-η的概率(η≥0)满足如下关系:

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其中h是函数集的VC维,l是样本数。式(1)表明实际风险由两部分组成:经验风险和置信范围,其中置信范围反映了结构复杂所带来的风险,它与h及l有关。支持向量机在学习过程中不仅要使经验风险最小,还要使h最小,以取得较小的实际风险。

1.1.2ε-不敏感损失函数

支持向量机在求解回归问题时,需要给出适当的损失函数undefined。假定训练样本集为undefined,其中undefinedi为输入值,undefinedi为对应的输出值,l为样本数。定义ε-不敏感损失函数(或称ε管道)为:

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这里f(undefined)为通过对样本集的学习而构造的回归估计函数,ε>0是事先给定的与函数估计精度直接相关的设计参数。支持向量机学习的目的就是构造f(undefined),使之与目标值的距离小于ε,且函数的VC维达最小,这样对于未知样本x,便可最优地估计出对应的输出值了。

1.1.3 二次规划模型的构建

支持向量机需将输入的样本空间非线性变换到另一个特征空间,在这个特征空间中构造回归估计函数。这种非线性变换需通过定义适当的核函数undefined来实现,其中undefined,φ(undefined)为某一非线性函数,因此若假设非线性回归函数为undefined,则学习的目标就是在以训练误差为约束的条件下,最小化置信范围。训练误差可由式(2)代替,置信范围可由undefined代替。当约束条件不可实现时,引入松弛变量ξi、ξ*i(i=1,2,…l),这样最优化问题就转化为:

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undefined

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ξi≥0,ξi*≥0,i = 1,2, …l

其中,C≥0为惩罚系数,C越大表示对超出ε管道数据点的惩罚越大。采用拉格朗日乘子法求解这个约束最优化问题,为此构造如下拉格朗日函数:

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这里,αi,α*i,βi,β*i(i=1,2,…l)为拉格朗日乘子。根据最优化理论,将LP分别对w,b,ξ,ξ*求偏微分令其为零并将之带入式(4),可得到对偶最优化问题:

undefined

由此得到一个二次规划模型。其中,αi和α*i的取值情况有以下五种可能:①αi=0,α*i=0;②0<αi

其中,②~⑤情况下(αi-α*i)不为零,它们所对应的undefinedi称之为支持向量(简称SV),只有支持向量对估计函数f(undefined)有贡献;④和⑤所对应的向量undefinedi称之为边界支持向量,是超出ε管道之外的数据点;②和③所对应的向量undefinedi称之为标准支持向量(简称NSV),是落在ε管道上的数据点。对于标准支持向量,通过学习可得到回归估计函数:

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同时,还可求出b的表达式为:

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undefined

为了便于模型的求解,还可将二次规划模型式(7)写成矩阵形式,即将二次规划模型标准化,然后应用Matlab现成的优化软件包求解该二次规划问题。

1.2 支持向量机的改进

支持向量机作为一种尚未成熟的新技术,在解决实际问题时常常会遇到难以确定最优核函数及相关参数、计算量大、训练时间长等困难,影响了支持向量机的应用与推广。鉴于此,本文利用遗传算法对其进行优化设计以克服上述缺陷。

遗传算法是模拟生物自然环境中的遗传和进化过程而形成的一种用于复杂系统优化计算的鲁棒搜索算法[5]。本文将其应用到支持向量机的训练当中,提出了参数自适应优化GA-SVM模型,利用遗传算法强大的全局搜索能力优化影响支持向量机性能的相关参数,自动获取最优的参数组合并赋值给支持向量机,以提高支持向量机的泛化能力和运算速度。下面是利用GA-SVM模型对失业率进行预测研究的具体步骤:

1)确定遗传算法的初始化种群N、进化代数gen、交叉概率pc、变异概率pm,根据先验知识确定ε-损失函数的参数ε、惩罚因子C及核函数参数的取值范围,在编码过程中,采用实数编码以提高运算的精度和速度;

2)以在所有进化代中使支持向量机的平均相对误差(Err)最小为遗传算法的搜索目标,直接采用平均相对误差作为遗传算法的适应度函数,其具体形式见式(8),将等待选择的个体随机两两配对,将适应值较小的个体复制到下一代;

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上式中,fi为个体i的适应度,i=1,2,…,N,N为初始种群数,k=1,2,…,K,K为学习样本数,Vk网络预测值,Tk为数据实际值;

3)采用双亲双子单点交叉的方法进行交叉运算,以概率pc对个体Gi和Gi+1进行交叉操作产生新个体G′i和G′i+1,没有进行交叉操作的个体直接复制;

4)采用均匀变异算子进行变异运算,即依次指定个体染色体编码串中的每个基因座为变异点,对于每一个变异点,以变异概率pm从[-1,+1]范围内取一个均匀分布的随机数来替代原有值,突变产生Gj的新个体G′j;

5)将新个体插入到种群N中,并计算新个体的适应度函数;

6)若种群的当前代最大适应值与种群平均适应值的差小于已选定的一个小的正数ε或者已经达到最大进化代时,终止进化,否则转到第3步;

7)支持向量机训练。经过遗传操作后,选出平均相对误差最小的个体,可反映出最优的参数值,将染色体中的编码值解码后赋给支持向量机,作为支持向量机的初始参数值进行下一步的训练。

2 福建省城镇登记失业率预测

2.1 福建省城镇登记失业率影响因素指标体系

本文基于相关失业理论[6],从区域劳动力供给和需求两个方面系统地分析了福建省城镇登记失业率的主要影响因素,并结合福建省城镇就业现状构建了福建省失业率影响因素指标体系,见表1。

2.2 数据预处理

本文共搜集了上述19个指标从1978年到2007年共30年的平行数据,所有数据均源自历年《福建省统计年鉴》及《福建省经济与社会统计年鉴》。为了消除各指标原始数据由于量纲和单位上的差别对预测精度造成的影响,本文按照式(9)对原始数据进行了归一化处理[7]。

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上式中:xmax、xmin分别为原始变量x的最大值和最小值;x'为归一化后的数据。

2.3 基于GA-SVM模型的失业率预测仿真测试

遗传算法的计算参数为:初始种群规模N=10,终止代数gen=20,交叉概率pc=1,变异概率pm=0.3,根据先验知识,将ε的取值范围设定为[0.00001,0.01],惩罚因子C的取值范围设为[2,8],核函数参数的取值范围设为[0.001,3]。经过20代进化后得到最优核函数为指数径向基核函数k(x,xi)=exp(-‖x-xi‖/2γ2)[3],最优的模型参数组合为:ε=0.002,C=3.6734,σ=3,γ=0.01,将最优核函数和参数组合赋予支持向量机进行训练。

GA-SVM模型仿真测试得到的绝对误差(ERR1)和相对误差(ERR2)如表2所示,30组样本数据的平均拟合绝对误差为0.0134%,平均拟合相对误差为0.4205%,将福建省2008年的城镇登记失业率3.86%带入模型,得到预测值为3.8551%,预测绝对误差仅为0.0049%,预测相对误差仅为0.1269%。由此可以看出,与之前用于失业率预测的计量模型法和人工神经网络法相比,本文提出的参数自适应优化GA-SVM模型能够大大提高拟合和预测的精度,具有较高的推广能力和应用价值,可以为政府部门制定相关决策提供重要的数量支撑。

注:绝对误差ERR1=undefined,相对误差ERR2=绝对误差/真实值*100%

3 结束语

本文利用遗传算法对传统的支持向量机进行改进,构建了基于两种数据挖掘方法的福建省城镇登记失业率预测模型。从该GA-SVM模型的仿真测试及预测结果可以看出,该模型测试(预测)精度高、泛化能力强,可以用于失业率的实际预测,能够为政府部门建立、健全失业风险监测预警和规避化解机制、制定积极有效的就业政策提供重要的理论参考,确保扩大就业战略任务和海峡西岸经济区建设目标的顺利实现。

参考文献

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