本文關(guān)鍵詞：中國(guó)個(gè)體勞動(dòng)培訓(xùn)對(duì)收入影響的計(jì)量分析

  更多相關(guān)文章： 勞動(dòng)力 勞動(dòng)培訓(xùn) 處理效應(yīng) 傾向得分

【摘要】：近些年來(lái),為了快速發(fā)展經(jīng)濟(jì),城鎮(zhèn)之間勞動(dòng)力流動(dòng)頻繁,中國(guó)城鎮(zhèn)化的速度加快,并形成了規(guī)模。勞動(dòng)市場(chǎng)對(duì)各類(lèi)勞動(dòng)人員的需求量不斷增加,各行各業(yè)正擴(kuò)大內(nèi)需,并逐漸形成城鎮(zhèn)和農(nóng)村兩類(lèi)勞動(dòng)力在就業(yè)過(guò)程中相互滲透的趨勢(shì)。其最終目的是為了實(shí)現(xiàn)社會(huì)乃至中國(guó)經(jīng)濟(jì)的快速增長(zhǎng)。增加勞動(dòng)個(gè)體的收入能夠有助于吸引勞動(dòng)個(gè)體進(jìn)入城市并參與城市的現(xiàn)代化建設(shè),推動(dòng)城市化的進(jìn)程。而勞動(dòng)人員的收入是否與勞動(dòng)技能培訓(xùn)有關(guān)還有待于驗(yàn)證。本文從勞動(dòng)培訓(xùn)對(duì)個(gè)體收入影響的角度來(lái)進(jìn)行分析。從宏觀(guān)層面上,國(guó)內(nèi)對(duì)勞動(dòng)培訓(xùn)及收入的影響已經(jīng)詳細(xì)描述,如梁宏在一篇文章中專(zhuān)門(mén)以年齡進(jìn)行劃分,來(lái)分析中國(guó)勞動(dòng)力的情況。但本文從Rubin虛擬事實(shí)模型以及處理效應(yīng)的角度來(lái)探討勞動(dòng)技能培訓(xùn)對(duì)收入的影響,這在我國(guó)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)領(lǐng)域似乎并不多見(jiàn)。在項(xiàng)目效果評(píng)估的問(wèn)題中,對(duì)于同一個(gè)個(gè)體只能觀(guān)測(cè)到一種結(jié)果,即要不參加勞動(dòng)培訓(xùn),要么沒(méi)有參加勞動(dòng)培訓(xùn),這樣會(huì)導(dǎo)致數(shù)據(jù)缺失問(wèn)題,個(gè)體的處理效應(yīng)就很難估計(jì)出來(lái),這樣傾向得分的方法在處理效應(yīng)估計(jì)中就發(fā)揮了巨大作用。本文主要研究參加勞動(dòng)培訓(xùn)對(duì)收入是否有影響來(lái)進(jìn)行分析。通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)收集描述個(gè)體的統(tǒng)計(jì)特征,采用多元線(xiàn)性回歸和傾向得分等方法分別進(jìn)行估計(jì),并進(jìn)行對(duì)比分析。對(duì)于觀(guān)測(cè)數(shù)據(jù),為消除選擇性偏差問(wèn)題,本文分別采用了回歸以及Heckit模型的方法。一方面,采用Logit模型估計(jì)傾向得分,進(jìn)而估計(jì)總體的平均處理效應(yīng)。另一方面,為了驗(yàn)證估計(jì)結(jié)果的準(zhǔn)確性又進(jìn)行了匹配質(zhì)量的統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn),然后,又進(jìn)行了敏感性分析,得出未觀(guān)測(cè)因素對(duì)估計(jì)結(jié)果的影響并不是很大,最后通過(guò)對(duì)處理效應(yīng)的評(píng)估。表明參加勞動(dòng)培訓(xùn)的個(gè)體所獲得平均收入大于隨機(jī)選擇的勞動(dòng)個(gè)體所獲得的平均收入,更大于未參加勞動(dòng)技能培訓(xùn)所獲得的平均收益(假如他們參加了勞動(dòng)技能培訓(xùn))。所以,無(wú)論是國(guó)家還是社會(huì)既要關(guān)注那些傾向培訓(xùn)的個(gè)體,同時(shí)又要追蹤那些參加培訓(xùn)后個(gè)體的工作以及收入情況,全面提高個(gè)體的技能水平。
【關(guān)鍵詞】：勞動(dòng)力 勞動(dòng)培訓(xùn) 處理效應(yīng) 傾向得分
【學(xué)位授予單位】：遼寧大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類(lèi)號(hào)】：F249.2
【目錄】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-11
• 緒論11-13
• 1 問(wèn)題的提出與研究意義13-18
• 1.1 問(wèn)題的提出與研究意義13-14
• 1.1.1 問(wèn)題的提出13-14
• 1.1.2 研究意義14
• 1.2 研究方法14-16
• 1.3 本文的創(chuàng)新之處16
• 1.4 文章的整體結(jié)構(gòu)16-18
• 2 變量選擇與數(shù)據(jù)收集整理18-24
• 2.1 變量選擇18-19
• 2.2 數(shù)據(jù)來(lái)源與數(shù)據(jù)介紹19-24
• 2.2.1 數(shù)據(jù)來(lái)源19
• 2.2.2 數(shù)據(jù)介紹19-24
• 3 模型與方法的選擇24-35
• 3.1 Rubin因果模型24-29
• 3.1.1 Rubin因果模型24-25
• 3.1.2 選擇性偏差25-26
• 3.1.3 如何克服選擇性偏差26-29
• 3.2 平均處理效應(yīng)的評(píng)估方法29-35
• 3.2.1 總體平均處理效應(yīng)29-30
• 3.2.2 樣本平均處理效應(yīng)30
• 3.2.3 平均處理效應(yīng)參數(shù)τ的估計(jì)30-32
• 3.2.4 傾向得分估計(jì)方法32-35
• 4 勞動(dòng)培訓(xùn)對(duì)收入影響的實(shí)證分析35-62
• 4.1 中國(guó)勞動(dòng)力市場(chǎng)的統(tǒng)計(jì)描述35-42
• 4.1.1 目前我國(guó)勞動(dòng)力市場(chǎng)現(xiàn)狀35-38
• 4.1.2 勞動(dòng)個(gè)體的受教育情況結(jié)構(gòu)分布38-39
• 4.1.3 勞動(dòng)個(gè)體的年收入分布情況39-42
• 4.2 勞動(dòng)培訓(xùn)對(duì)收入影響的回歸分析42-44
• 4.3 勞動(dòng)培訓(xùn)對(duì)收入影響的傾向得分匹配估計(jì)44-53
• 4.3.1 傾向得分估計(jì)44-46
• 4.3.2 傾向得分分層46-47
• 4.3.3 匹配質(zhì)量統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)47-50
• 4.3.4 估計(jì)平均處理效應(yīng)50-53
• 4.4 傾向得分估計(jì)的敏感性分析53-55
• 4.5 勞動(dòng)培訓(xùn)對(duì)收入影響的處理效應(yīng)模型及模型檢驗(yàn)55-62
• 4.5.1 Heckit模型55-57
• 4.5.2 幾種模型對(duì)比分析57-58
• 4.5.3 模型檢驗(yàn)58-62
• 5 結(jié)論與建議62-65
• 5.1 結(jié)論62-63
• 5.2 建議63-65
• 參考文獻(xiàn)65-67
• 致謝67

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本文編號(hào)：844150