本文以2001年～2017年度的35家物流企業(yè)上市公司為樣本,采用差分GMM法實(shí)證分析了物流企業(yè)技術(shù)進(jìn)步對(duì)其就業(yè)數(shù)量的動(dòng)態(tài)影響。通過(guò)研究發(fā)現(xiàn),長(zhǎng)期內(nèi)企業(yè)技術(shù)進(jìn)步對(duì)就業(yè)數(shù)量的影響是消極的,說(shuō)明技術(shù)進(jìn)步對(duì)勞動(dòng)力的替代作用大于對(duì)勞動(dòng)力要素的需求。 

【文章頁(yè)數(shù)】：4 頁(yè)

【文章目錄】：
一、構(gòu)建模型
二、數(shù)據(jù)說(shuō)明
三、技術(shù)進(jìn)步的測(cè)算
四、差分GMM估計(jì)結(jié)果
五、實(shí)證結(jié)論及建議


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于人工智能背景的物流業(yè)就業(yè)崗位問(wèn)題研究[J]. 陳章勇,周宇嬌.  商場(chǎng)現(xiàn)代化. 2018(11)
[2]技術(shù)創(chuàng)新對(duì)就業(yè)的影響:創(chuàng)造還是毀滅工作崗位——以福建省為例[J]. 方建國(guó),尹麗波.  中國(guó)人口科學(xué). 2012(06)
[3]科技進(jìn)步對(duì)就業(yè)增長(zhǎng)貢獻(xiàn)的實(shí)證分析[J]. 昌盛.  北京機(jī)械工業(yè)學(xué)院學(xué)報(bào). 2005(01)

博士論文
[1]中國(guó)產(chǎn)業(yè)升級(jí)對(duì)勞動(dòng)力就業(yè)的影響研究[D]. 田洪川.北京交通大學(xué) 2013
[2]我國(guó)中小企業(yè)發(fā)展促進(jìn)就業(yè)研究[D]. 徐平國(guó).北京交通大學(xué) 2011



本文編號(hào)：3651779