劳动教育总结归纳{整合5篇}

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劳动教育总结归纳范文第1篇

关键词：外国证券投资；外国直接投资；经济增长

中图分类号：F830 文献标志码：A 文章编号：1673-291X（2013）01-0071-02

一、文献回顾

（一）FPI与经济增长的关系

相对FDI而言，人们很少把注意力投向FPI。大多数人认为FDI有利于东道国的经济发展，而FPI则未必。近年来，发生在发展中国家的几次金融危机更加深了这种认识，但相当部分的经济学家和机构仍然对FPI的流入持肯定态度。Bckacrt&Harvey（1998）认为外国证券投资中的股票证券对新兴市场的宏观经济表现具有积极直接的影响，并且外国证券投资的流入可以降低一国的资本成本。Narag（2000）认为一国对FPI的开放可以使该国与国外投资者一起分担风险并能够降低资本成本，而一国能够利用FPI的惟一途径就是要明白在市场经济条件下，外国投资者目的在于追求可行的最佳投资机会。Henry（2000）发现发展中国家通过引入FPI实行证券市场自由化后，降低了资本成本，从而提高了新兴市场总体证券价格，导致私人投资的增长。Dasgupta & Ratha （2000）研究表明发展中国家的GDP增长率对FPI的影响是正向显著的。

（二）FDI与FPI之间的关系

目前，对外国资本各个组成部分之间关系的研究还比较少，我们可以想象一下FDI和FPI之间的关系。根据UNCTAD （1999）以及Evans （2002）所述，FDI和FPI的互补关系源于它们之间在融资方面的密切关系。Dunning & Dilyard（1999）认为FDI流入的增加将增强对一国某一部门或者一国整个经济的信心，从而导致更多FPI的流入。Frankel & Rose （1996）则认为FDI可以转换为其他形式的资金流（如FPI）。因此，国际收支平衡表账户中FDI所表现出的盈余并不能保证更多的投资，通常跨国公司可以在子公司与母公司之间进行更有效的资本配置使得资本比较方便地以另外一种形式进入或远离一国，这种方式比在跨国公司外部进行要容易得多，从而暗含着FDI和FPI之间存在着某种层次的“互替”关系。

二、外国证券投资对中国经济增长影响的实证研究

（一）外国证券投资对中国经济影响的回归分析

经济增长尤其是长期的经济增长主要来自两方面，一是物质资本、人力资本等要素投入量的增加对经济增长的拉动作用；二是由于制度变革、技术进步等因素使得要素使用效率的提高，带来了更高的要素生产率，从而相同的要素投入能得到更大的产出。为了研究外国证券投资（FPI）与经济增长的关系，本节以柯布—道格拉斯生产函数为基础，参照卢卡斯的人力资本模型，建立分析使用的计量模型。

1.计量模型构建。考察总量生产函数，假定生产函数是关于物质资本和人力资本的柯布—道格拉斯生产函数，即：

其中，Yt、Kt、Ht分别代表第t年的产出、物质资本和人力资本的投入量；At代表全要素生产力，α∈[0，1]。将物质资本区分为国内资本Kd和国外资本，国外资本又细分为外国直接投资（FDI）、外国证券投资（FPI）和外国其他投资，并把它们分别作为一个单独影响经济增长的变量。由于本文着重考察FPI对经济增长的影响以及FDI与FPI的相互联系，所以在生产函数里只加入FDI及FPI。因此，当把一国总物质资本表示为国内资本Kd和国外资本的加权平均，公式为：

其中，Kt、Kdt、FDIt、FPIt分别代表一国总资本、国内资本以及外国直接投资、外国证券投资，系数β、γ、1-β-γ分别为国内资本、外国直接投资和外国证券投资在总资本里的权重，从而把外国直接投资和外国证券投资作为投入变量纳入到生产函数里面。

本文采用教育存量法来计算人力资本。由下式来定义：

其中，Edut表示劳动者受教育的程度，λ表示人均人力资本（h=H/L）相对于受教育程度的比例系数。

根据上式，并且结合对生产函数中全要素生产率的分解，确定最终回归方程：

其中，t为年度，αi（i=0……5）为回归系数，εt为随机误差项。

2.回归结果分析。模型一：只考虑资本；模型二：考虑资本和劳动；模型三：在模型二基础上考虑FDI和FPI；模型四：将劳动者受教育程度纳入模型。本文采用stata12.0软件进行数据处理。

从上述回归结果得到，四个模型的拟合优度高，可解释程度强，均通过显著性水平为1%的F检验。在第三个模型中，得到FPI的系数为-0.0450276，并且在5%的水平下显著，这表明外国证券投资对中国经济增长的效应是负面的。FDI的回归系数为0.0962336，在1%的水平下显著，这表明FDI对中国经济增长的影响是正面的，和国内资本一起促进经济增长。模型四在模型三的基础上增加了劳动者受教育程度变量进行回归，回归表明FPI的回归系数为负，在5%的水平下显著，说明外国证券投资的进入对中国经济的影响仍然是负面的。FDI的回归系数为0.0961996，在5%的水平下显著，表明外国证券投资对中国经济增长的影响是正效应。通过四个模型的回归结果，表明对中国经济增长促进作用最大的是FDI，其次是劳动力，然后是国内投资，这与中国目前经济增长模式为劳动力密集型相吻合。FPI的回归系数为-0.04左右，显示出外国证券投资对中国经济增长产生了比较轻微的但是显著的负影响。在模型四中，劳动者受教育程度对经济增长的贡献表现为不显著，可能的原因是变量替代指标不能很好地代替劳动者受教育程度，不能很好地代替人力资本。

（二）外国证券投资对国内资本形成影响的回归分析

为了进一步考察FPI及FDI的流入对中国国内资产投资的影响以及与国内资本之间的关系，利用上述模型二和模型三建立简单的回归模型来加以考察。

其中，Kt代表一国总资本，用全社会固定资产投资总额代替。βi （i=0，1，2，3）和αi（i=0，1，2）分别表示方程回归系数，εt和μt分别表示误差项。

对上面的模型进行回归，时间序列区间为1985—2010年：回归结果表明，两个模型的拟合优度好，模型的可解释度强，均通过1%水平下的F检验。国内资本Kd和FDI的流入带动了国内资产投资的增加，而FPI的流入对国内资产投资的增加并无促进作用，其回归系数为-0.0051021，在9%的水平下显著，表明外国证券投资的流入对中国固定资产有着轻微的负面影响。而从FDI、FPI和Kd的回归结果来看，FPI和FDI对国内资本的形成均有着显著的影响，FPI的回归系数为0.3891038，在1%的水平下显著，表明外国证券投资的流入有助于国内资本形成，但其影响没有外国直接投资显著。

三、结论与建议

尽管近年来中国在吸引FDI方面取得了辉煌的成绩，但是确切地说，中国是吸引FDI最多的国家之一，却不是利用外资最多的国家。9月中国实际使用外资同比下降6.8%，已经连续四个月下跌。世界上许多国家利用外资的规模都超过中国。事实上，FPI是有分辨力的，要理性认识FPI的作用，不能简单地将其与投机资本和“热钱”划等号，把它视为为金融危机的罪魁祸首。为了适应世界范围内资本证券化潮流，中国有必要通过资本市场的逐步开放和金融体制的完善，利用金融创新手段，提高资本市场对国外资本的吸纳能力。

一、文献回顾

（一）FPI与经济增长的关系

相对FDI而言，人们很少把注意力投向FPI。大多数人认为FDI有利于东道国的经济发展，而FPI则未必。近年来，发生在发展中国家的几次金融危机更加深了这种认识，但相当部分的经济学家和机构仍然对FPI的流入持肯定态度。Bckacrt&Harvey（1998）认为外国证券投资中的股票证券对新兴市场的宏观经济表现具有积极直接的影响，并且外国证券投资的流入可以降低一国的资本成本。Narag（2000）认为一国对FPI的开放可以使该国与国外投资者一起分担风险并能够降低资本成本，而一国能够利用FPI的惟一途径就是要明白在市场经济条件下，外国投资者目的在于追求可行的最佳投资机会。Henry（2000）发现发展中国家通过引入FPI实行证券市场自由化后，降低了资本成本，从而提高了新兴市场总体证券价格，导致私人投资的增长。Dasgupta & Ratha （2000）研究表明发展中国家的GDP增长率对FPI的影响是正向显著的。

（二）FDI与FPI之间的关系

目前，对外国资本各个组成部分之间关系的研究还比较少，我们可以想象一下FDI和FPI之间的关系。根据UNCTAD （1999）以及Evans （2002）所述，FDI和FPI的互补关系源于它们之间在融资方面的密切关系。Dunning & Dilyard（1999）认为FDI流入的增加将增强对一国某一部门或者一国整个经济的信心，从而导致更多FPI的流入。Frankel & Rose （1996）则认为FDI可以转换为其他形式的资金流（如FPI）。因此，国际收支平衡表账户中FDI所表现出的盈余并不能保证更多的投资，通常跨国公司可以在子公司与母公司之间进行更有效的资本配置使得资本比较方便地以另外一种形式进入或远离一国，这种方式比在跨国公司外部进行要容易得多，从而暗含着FDI和FPI之间存在着某种层次的“互替”关系。

二、外国证券投资对中国经济增长影响的实证研究

（一）外国证券投资对中国经济影响的回归分析

经济增长尤其是长期的经济增长主要来自两方面，一是物质资本、人力资本等要素投入量的增加对经济增长的拉动作用；二是由于制度变革、技术进步等因素使得要素使用效率的提高，带来了更高的要素生产率，从而相同的要素投入能得到更大的产出。为了研究外国证券投资（FPI）与经济增长的关系，本节以柯布—道格拉斯生产函数为基础，参照卢卡斯的人力资本模型，建立分析使用的计量模型。

1.计量模型构建。考察总量生产函数，假定生产函数是关于物质资本和人力资本的柯布—道格拉斯生产函数，即：

其中，Yt、Kt、Ht分别代表第t年的产出、物质资本和人力资本的投入量；At代表全要素生产力，α∈[0，1]。将物质资本区分为国内资本Kd和国外资本，国外资本又细分为外国直接投资（FDI）、外国证券投资（FPI）和外国其他投资，并把它们分别作为一个单独影响经济增长的变量。由于本文着重考察FPI对经济增长的影响以及FDI与FPI的相互联系，所以在生产函数里只加入FDI及FPI。因此，当把一国总物质资本表示为国内资本Kd和国外资本的加权平均，公式为：

其中，Kt、Kdt、FDIt、FPIt分别代表一国总资本、国内资本以及外国直接投资、外国证券投资，系数β、γ、1-β-γ分别为国内资本、外国直接投资和外国证券投资在总资本里的权重，从而把外国直接投资和外国证券投资作为投入变量纳入到生产函数里面。

本文采用教育存量法来计算人力资本。由下式来定义：

其中，Edut表示劳动者受教育的程度，λ表示人均人力资本（h=H/L）相对于受教育程度的比例系数。

根据上式，并且结合对生产函数中全要素生产率的分解，确定最终回归方程：

其中，t为年度，αi（i=0……5）为回归系数，εt为随机误差项。

2.回归结果分析。模型一：只考虑资本；模型二：考虑资本和劳动；模型三：在模型二基础上考虑FDI和FPI；模型四：将劳动者受教育程度纳入模型。本文采用stata12.0软件进行数据处理。

从上述回归结果得到，四个模型的拟合优度高，可解释程度强，均通过显著性水平为1%的F检验。在第三个模型中，得到FPI的系数为-0.0450276，并且在5%的水平下显著，这表明外国证券投资对中国经济增长的效应是负面的。FDI的回归系数为0.0962336，在1%的水平下显著，这表明FDI对中国经济增长的影响是正面的，和国内资本一起促进经济增长。模型四在模型三的基础上增加了劳动者受教育程度变量进行回归，回归表明FPI的回归系数为负，在5%的水平下显著，说明外国证券投资的进入对中国经济的影响仍然是负面的。FDI的回归系数为0.0961996，在5%的水平下显著，表明外国证券投资对中国经济增长的影响是正效应。通过四个模型的回归结果，表明对中国经济增长促进作用最大的是FDI，其次是劳动力，然后是国内投资，这与中国目前经济增长模式为劳动力密集型相吻合。FPI的回归系数为-0.04左右，显示出外国证券投资对中国经济增长产生了比较轻微的但是显著的负影响。在模型四中，劳动者受教育程度对经济增长的贡献表现为不显著，可能的原因是变量替代指标不能很好地代替劳动者受教育程度，不能很好地代替人力资本。

（二）外国证券投资对国内资本形成影响的回归分析

为了进一步考察FPI及FDI的流入对中国国内资产投资的影响以及与国内资本之间的关系，利用上述模型二和模型三建立简单的回归模型来加以考察。

其中，Kt代表一国总资本，用全社会固定资产投资总额代替。βi （i=0，1，2，3）和αi（i=0，1，2）分别表示方程回归系数，εt和μt分别表示误差项。

对上面的模型进行回归，时间序列区间为1985—2010年：回归结果表明，两个模型的拟合优度好，模型的可解释度强，均通过1%水平下的F检验。国内资本Kd和FDI的流入带动了国内资产投资的增加，而FPI的流入对国内资产投资的增加并无促进作用，其回归系数为-0.0051021，在9%的水平下显著，表明外国证券投资的流入对中国固定资产有着轻微的负面影响。而从FDI、FPI和Kd的回归结果来看，FPI和FDI对国内资本的形成均有着显著的影响，FPI的回归系数为0.3891038，在1%的水平下显著，表明外国证券投资的流入有助于国内资本形成，但其影响没有外国直接投资显著。

劳动教育总结归纳范文第2篇

关键词：中国农村非农就业影响因素Binary Logisti回归分析

Abstract:Since reform and opening?up，non?agricultural employment in rural China have developed rapidly，and have had a significant impact on the development process of the entire country?s economy.Starting with the basic situation，main features and development trend of non?farm employment in rural China，this paper focuses on analyzing economic development factors，institutional factors and workers own factors which impact rural non?farm employment.With Binary Logisti regression analysis，it concludes that the major factors impacting rural non?farm employment is the proportion of surplus labor in home，the proportion of non?union positions in village and township enterprises，domestic and international economic situation，social network，farmland area per family capita，the income level in home village，workers’ age.

Keywords:Non?agricultural employment in rural ChinaInfluencing factorsBinary Logisti regression analysis

改革开放以来，中国城乡经济结构发生巨大变化：一方面，以家庭联产承包责任制为核心的农村制度变迁在80年代中期基本完成，其对农村经济的推动力在80年代后期达到了顶点，伴随改革重心转移到城市工业领域，农村经济发展此后处于相对滞后状态；另一方面，中国外向型经济发展战略导致其产业分布的非对称性不断扩大，形成了以广东、山东、浙江、江苏、上海为代表的东部外向型工业带。中国经济发展的这种差异性，导致大批中西部落后地区农村劳动力涌向东部沿海城市，形成规模巨大的“民工潮”。国家统计局数据显示，2007年全国农村非农就业达19946万人，占农村劳动力总数的41%。如此大规模的农村劳动力转移必然影响整个中国经济发展进程。因此，本文较为详尽地探讨了我国农村非农就业现状及其影响因素，以便为政策制定提供参考。

1.中国农村非农就业现状分析

1.1农村非农就业的基本状况。改革之前，政府通过户籍制度等政策法规严格控制城乡间人口流动，农村非农就业发展缓慢。改革初期，家庭联产承包责任制和农产品价格的逐步放开激发了农民的农业生产积极性，非农就业比例相对较小。从80年代中后期开始，由于日益严峻的人地矛盾以及农业劳动生产率的提升，农村劳动力供需矛盾加剧，产生了大量农村劳动力剩余。与此同时，城乡收入差距不断扩大，农业劳动边际收入进一步递减，大量农村劳动力特别是文化程度较高的青壮年农村劳动力纷纷离开农村，迁移城市而化身为农民工，农村非农就业得到迅速发展。表1是列示了1990年以来中国农村从业人员的统计数据。

数据显示，中国农村非农就业从1990年的10869万人增长到2007年的19946万人，净增长9077万人；非农就业人口占农村劳动力的比例也由1990年的22.8%上升到2007年的41.0%以来，增长了18.2%。据专家计算，现阶段需要的农村有效劳动力是1.9亿人，而中国现有农村劳动力总量是4.9亿人，剩余劳动力是3亿人左右；参照发达国家技术与管理水平，中国种植业只需要1.1人，由此剩余劳动力将增加到3.8亿人。这说明中国农村的非农就业在未来较长时期内将是一种长期趋势。

中国农村非农就业的发展可以分为两个时期。第一个时期是20世纪80年代中期到90年代初期，是农村剩余劳动力在农村就地转移的时期，主要是农村居民在本地乡镇企业就业。这一时期，我国农村地区的乡镇企业得到迅速发展，吸收了大批农村富余劳动力。国家统计局数据显示，1978年乡镇企业吸纳的劳动力人数为2827万人，1990年为9625万人，12年内净增加6798万人，增长了2.4倍。在这些乡镇企业从事非农就业的农民工，通常亦工亦农。统计数据显示，这种形式的非农就业占当时非农就业的81.5%，占乡镇企业总就业量的62.4%。

第二个时期是90年代初期以来，农村剩余劳动力主要是向外转移，主要形式是外出务工。从1990年代初开始，“外出务工”取代乡镇企业的就地转移，成为我国农村剩余劳动力转移的主要方式。根据国家统计局对全国31个省（区、市）6.8万个农村住户和7100个行政村的抽样调查数据推算，2007年农村外出务工的劳动力14290万人，已经占农村劳动力的比重为29.4%，占整个农村非农就业的71.6%。

1.2中国农村非农就业的特征。

1.2.1本地就业和异地就业并存。从农村非农就业的空间分布看，有本地就业和异地就业两种形式。本地就业主要在20世纪90年代以前发展较为迅速，此后由于城乡收入差距扩大和部分乡镇企业关停并转而使其发展速度逐步缓慢下来。20世纪90年代以来，我国城乡收入差距和地区发展差距不断扩大，形成中西部落后农村地区和东部沿海城市两个经济发展极，在马太效应的影响下，落后农村的剩余劳动力必须流向到发达的沿海城市，形成规模巨大的“民工潮”，此时异地就业成为农村非农就业的主要方式。因此，改革以来中国农村非农就业经历了90年代前以本地就业为主，90年代后以异地就业为主，两种方式并存的就业方式。

1.2.2“西出东进”跨地区流动。中国农村劳动力的非农就业转移通常是跨地区的。据统计，2007年在乡镇内部从事非农就业的农村劳动力占非农就业总数的9.4%；在乡镇以外，省以内就业的占28.4%，在省外就业的占62.2%。在这种跨地区非农就业中，流出人口比例较多的为中西部地区的一些省份，主要集中在安徽、河南、湖北、湖南、江西、广西、四川、贵州、甘肃等省份。据统计，中西部地区2007年转移的农村劳动力占农村非农就业的86.5%。农村非农就业转移的劳动力大多进入了东部沿海城市，环渤海城市群、长三角城市群、珠三角城市群是农村非农就业流入的热点地区，吸纳的外地农村劳动力超过了全国总量的80%。

1.2.3非正规部门就业比重高。城市非正规部门主要是一些松散组织、小型企业或劳务组织、个体工商户以及零工供给点（比如车站码头等地的搬运点），其特点是对劳动力质量要求相对较低，但工资待遇低，工作和生活条件较差。由于农民工素质较低以及正规部门准入门槛高等原因的影响，进城务工农民通常在城市非正规部门就业。课题组调查数据显示，农民工在正规部门就业比例只占16.4%；而在非正规部门就业的则高达83.6%。

1.2.4主要从事劳动密集型工作。农村剩余劳动力受自身能力素质的制约，主要进入城市非正规部门，从事低技术劳动密集型工作：苏南、闽南、珠江三角洲等地区加工贸易发展较快，其大部分外来农村劳动力进入加工贸易型工业企业；建筑业的迅速发展使得一部分进城务工的农民进入建筑行业，从事粗重体力劳动；随着人们生活水平的提高，社会各类服务需求发展迅速，部分农民工进入批发和零售业、居民服务和其他服务业、住宿和餐饮业、交通运输、仓储和邮政业等行业。表2列示了本课题组对农民工就业行业的抽样调查数据。

1.2.5乡镇企业是吸纳非农就业的主力。从90年代以来，乡镇企业一直是吸纳农村非农就业的主力军。表1数据显示：除1996-1999年外，1990年到2007年乡镇企业吸纳的农村非农就业劳动力都呈逐年递增的趋势，其总人数从9265万人增加到15090万人，吸纳的农村非农就业劳动力一直稳定在80%左右。此外，民营企业吸纳的非农就业劳动力也不断增加，1990年到2007年民营企业吸纳的农民工从113万人逐年增加到2672万人，其占农村非农就业的比例也由1990年的1.4%增加到2007年13.4%。与此相反，个体经济吸纳的非农就业劳动力近年来有下降的趋势：1998年到2007年个体经济吸纳的非农就业劳动从2855万人逐年下降到2184万人，所占比例也由22.5%下降到10.9%。

1.3中国农村非农就业的新趋势。

1.3.1非农就业的组织化程度提高。近年来，非农就业的组织化程度不断提高，主要表现在三个方面：一是农村劳动力外出务工大多依托社会关系网络，特别是血缘、乡缘、地缘网络，呈现出一人带多人的链式迁移；二是流出地外出就业中介组织发育较快，流入地区劳务中介组织正在形成，同时以组织劳务输出为内容的对口扶贫工程也在一定程度上促进了其组织化程度的提升；三是许多社会团体、企业、政府部门也开始自觉地开展农民工的文化技能培训和法制教育，这为非农就业的组织化程度提升创造了条件。

1.3.2非农就业“新生代”逐步形成。与改革之初的农民工相比，当前进城务工的农村劳动力主体是30岁以下的年轻人，大多是从校门直接外出务工，他们追求城市生活，有着很强的市场竞争意识，把外出务工经商作为追求城市生活方式的一种途径，形成了更具进取性的非农就业“新生代”。这一代进城务工者对乡土认同感在减弱，对城市认同感在增强，但又未被城市社会所接纳，从而进一步强化这部分农村人口的流动性。

1.3.3非农就业难度不断增加。近年来，农村非农就业难度不断增大，主要表现在三个方面：其一，城市失业降低了城市劳动力吸纳能力，经济发展方式的转型降低了经济增长对就业的拉动弹性系数，劳动力需求明显下降，而产业结构调整、国有企业化改革和政府机构改革的推行以及城市新生劳动力的增加则增加了劳动力的供给，因此城市的失业问题正在加剧，农村劳动力向城市转移渠道受阻。其二，世界金融危机对非农就业产生巨大影响：由美国次贷危机引发的全球金融危机负向地冲击我国出口贸易的发展，大量劳动密集型出口企业陷入困境，降低了对农村劳动力的吸纳。有关分析报告显示，与2007年同期相比，2008年珠三角的需求务工人数减少了16.3万人。其三，受多种因素影响，国内房地产业的发展进入调整期，劳动用工需求大大减少，农民工就业难度不断加大。

2.农村非农就业的影响因素分析

2.1经济发展因素。

2.1.1城乡收入差距扩大是农村非农就业发展的根本诱因。自改革开放以来，中国经济在快速增长的同时，居民收入差距却在不断扩大：全国基尼系数由1980年的0.266上升到2007年的0.418；城乡居民收入差距由1985年的1.67:1扩大到2007年的3.15:1。在此情形下，作为理性的经济活动的参与者，农民清楚地意识到收入差距是务农与从事非农职业造成的，而这种比较利益的驱动正是中国农村人口流动的最大诱因。

2.1.2产业结构变化是农村非农就业发展的催化剂。改革开放后，中国的产业结构发展了较大变化：第一产业产值占国内生产总值的比重由1978年的28.2%下降到2007年的11.3%，第二产业产值占国内生产总值的比重由1985年的47.9%上升到2007年的48.6%，第一产业产值占国内生产总值的比重由1978年的24.0%上升到2007年的40.1%。在这种情况下，一方面，农业在国民经济中的份额相对下降，减少了对劳动力的需求，劳动力供过于求；另一方面，第二、三产业的发展又增加了对劳动力的需求。在这两种力量的作用下，农村剩余劳动力不断向城市转移。

2.1.3乡镇企业的发展为农村非农就业提供了吸纳场所。作为集体经济的产物，乡镇企业起初在本地农民中吸收职员，成为80年代中期非农就业的主要吸纳场所。此后，经过90年代改革和调整，乡镇企业得到良性发展，此时不仅吸收本地农民工，而且大量吸收外来务工农民，成为非农就业的主场。表1数据显示，从1990年到2007年，乡镇企业吸纳的农村非农就业劳动力一直稳定在80%左右，其总人数从9265万人增加到15090万人。

2.2制度因素。

2.2.1户籍制度在一定程度上放松了非农就业的桎梏。长期以来，中国形成了以户籍（口）制度为核心的城乡二元社会体制结构，这一制度将中国社会截然分化成城市和乡村两个相互分割的实体，使农村人口失去了在城市立足的可能性，导致了农村人口向城市的自然迁徙过程停止。近年来，户籍制度逐步放松，在一定程度上解除了非农就业的枷锁，促进了其良性发展。但是这种限制还没有完全解除，对农民进城就业的歧视性待遇还依然存在，大多数城市特别是大中城市并没有积极落实，农民基本上没有可能在大中城市落户。

2.2.2产权不明晰的土地制度制约了非农就业发展。中国农村实行的是一家一户为单位的家庭联产责任制，土地的使用权归农户，所有权归集体。这种产权极不清晰的土地制度从两个方面制约了农村非农就业的发展：其一，这种土地制度无法实行高效的土地规模经营，从而无法推动农业生产的迅速发展，不能为农村非农就业提供坚实的农业基础；其二，这种土地制度形成了“离乡不离土”的非农就业模式，即非农就业者在其失业时可以重返农村，从事农业生产，这就使得农村劳动力流动性不足。

2.2.3不完善的社会保障体系不能解除非农就业者后顾之忧。中国城乡分割的社会保障体系，使得进城务工农村劳动力被排斥在城市社会保障范围之外，无法享受城镇居民的各种福利，无法如城镇居民一样享受养老、医疗、失业、生育、工伤五大保险待遇。因此，进城务工农民通常以其原籍土地使用权作为自身保障基础，在发生失业、生病和伤残后，一般都回流原籍，因而在相当大的程度上影响农村非农就业的稳定性。

2.3劳动自身因素。劳动者自身素质是影响农村居民非农就业的一个重要因素。现代社会提升劳动者素质的有效途径主要是两条：学校教育和职业技能教育。从学校教育来看，与城市教育投入相比，国家对农村教育投入相对不足，而农民自身经费严重不足，从而导致农村教育处于相对落后状态，农村居民整体文化水平较低。截止到2007年农村初中以下人口占总人口的87.4%。由于农村居民整体文化水平较低，因此进城务工者的文化水平也不高。我们的调查显示，农民工初中及其以下文化水平的占75.4%。较低的文化水平限制了农民工的从业领域，他们大都只能从事粗重体力劳动或低待遇工作，同时也降低了其非农就业率。

转贴于

从职业技能教育来说，由于农村缺少专门的职业教育机构，使得外出的农村务工人员缺少专门的职业技能。因此，外来务工人员在和城镇居民竞争同样就业岗位的时候就处于一种极为不利的境地，无法进入高层次职业，而只能从事一些体力消耗大、环境差及待遇低的行业。近年来，随着外出务工人员的增多，年轻化的倾向越来越明显，家庭负担最重的中年务工人员，由于技能水平偏低而面临着更大的失业风险。

除了劳动者素质影响非农就业以外，劳动者的年龄、性别、家庭组成人员以及家庭所处位置都会影响农村劳动力是否进行非农就业。比如，青壮年比中老年农民外出务工的要多，男人比女人外出务工的多，家有老弱病人的外出打工的少，家处发达地区农村外出务工的人少，而家处偏远农村外出务工的人多。

3.Binary Logistic回归分析

为了对农村非农就业的影响因素进行实证分析，本课题组成员深入湖南、贵州、四川、陕西四省的二十个乡镇和广东、上海、浙江三省的21个乡镇企业和民营企业，对农村家庭和农民工进行实地考察，并发放了有关农村非农就业的调查问卷1580份，收回问卷1432份，共涉及家庭人口5882人，农村劳动力2426人，外出民工1584人，占劳动力人数的65.3%，其中在外打工人口中，男性占69.5%，女性占30.5%，年龄30岁以下占43.2%，文化程度初中以下（含初中）占86.4%。

3.1变量选择。影响农村非农就业的因素有很多，根据前文分析和调研的实际情况，本文选择Y为因变量（Y=0表示从事农业劳动，Y=1表示从事非农就业），是0/1二值型变量，Xi为自变量。自变量中，经济发展变量主要有三个：家庭所在地农村收入水平，该数据与城市平均收入水平相比较，可以说明城乡收入差距，用X1来表示（X1=0表示下，X1=1表示中，X1=2表示上）；家庭所在地农村剩余劳动力比例，以百分比表示，是由于产业结构调整引起的，用X2表示；乡镇企业非正式职工岗位比例，以百分比表示，可以用来说明乡镇企业吸纳非农就业劳动力的能力，用X3表示。制度因素变量也有三个：户籍制度的严厉性用来表示（X4=0表示户籍制度不容许劳动者自由流动，X4=1表示户籍制度容许劳动者自由流动）；土地制度因素可用家庭人均耕地面积X5表示，单位为亩/人；家庭所在农村社会保障制度是否完善用X6（X6=0表示社会保障制度不完善，X6=1表示社会保障制度较完善）。劳动者自身因素变量主要有四个：X7为性别（X7=0表示女性，X7=1表示男性）；X8为年龄，单位为岁；变量X9为受教育程度（X9=0表示小学，X9=1表示初中，X9=2表示高中，X9=3表示大专以上）；X10表示是否参加过培训（X10=0表示未参加培训，X10=1表示参加过培训）。此外，国内外经济形势和社会网络关系也是影响农村劳动力是否从事非农就业的两个重要因素，前者用X11表示（X11=0表示国内外经济形势较差，X11=1表示国内外经济形势较好），后者用X12描述（X12=0表示无社会关系网络，X12=1表示有社会关系网络）。据此，可以建立回归方程：

Y=β0+β1X1+β2X2+β3X3+β4X4+β5X5+β6X6+β7X7+β8X8+β9X9+β10X10+β11X11(1)

其中βi为各变量系数，X2、X3、X5、X8为定距变量，X1、X4、X6、X7、X9、X10、X11、X12为品质型变量。因为因变量是0/1二值型变量，而且自变量（协变量）也多为品质型变量，因此，本文选择Binarygistic回归分析来探讨农村劳动力流动与否与其影响因素之间的数量关系。

3.2回归结果分析。对以上自变量与因变量利用SPSS进行Binary Logistic回归分析，采用Forward：LR(逐步筛选策略)进行变量选择，自变量进入回归方程的显著性水平为0.05、剔除方程的显著性水平为0.10，最终运行结果。

其统计学原因是其显著性水平为0.10。其现实解释是：各地户籍制度对劳动力的限制已经很低，因此变量X4被剔除；由于传统因素的影响，农村居民对社会保障制度还不敏感，因此变量X6被剔除；非农就业“新生代”形成后，年轻的农村劳动力无论男女，无论文化程度高低，也无论是否受培训，大都直接从学校入城务工，因此变量X7、X9、X10被剔除。由此建立的Binary Lotic回归模型为：

LogitP=2.982-0.236 X1+0.052 X2+0.065 X3-0?412X5-0.625X8+2.354X11+1.648X12(2)

通过模型可见，农村劳动力流动与家庭所在地剩余劳动力比例、乡镇企业非正式职工岗位比例、国内外经济形势、社会网络关系呈同方向变动，而与家庭人均耕地面积、在所在村的收入水平、务工者年龄状况呈反方向变动，这与实际情况是相符的：①家庭所在地剩余劳动力越多，其向外转移从事非农就业的可能性就越大；变量X2的回归系数为0.052，表明在其它变量不变的情况下，家庭所在地剩余劳动力每上升一个百分点，会使LogitP上升0.052个单位；且Wald检验的结果P=0.001，小于显著性水平0.05，具有统计学意义，其比数比OR=0.376。②乡镇企业非正式职工岗位比例越高，其吸纳农村劳动力的能力就越强；变量X2的回归系数为0.065，说明在其它情况不变的情况下，乡镇企业非正式职工比每上升一个百分比，会使LogitP上升0.065个单位；且Wald检验的结果P=0.007，小于显著性水平0.05，具有统计学意义，其比数比OR=1.564。③国内外经济形势越好，非农就业率越高，反之则越低；变量X11的回归系数为2.354，说明在其它情况不变的情况下，国内外经济形势好比经济形势差会使LogitP上升2.354个单位；且Wald检验的结果P=0.004，小于显著性水平0.05，具有统计学意义，其比数比OR=6.512。④劳动力拥有的社会关系网络（社会资本）越多，获得就业信息的渠道越多，可减少劳动力流动的成本，因而流动的可能性越大；变量X11的回归系数为1.648，说明在其它情况不变的情况下，有社会关系网络较没有社会关系网络使LogitP平均上升2.354个单位；且Wald检验的结果P=0.003，小于显著性水平0.05，具有统计学意义，其比数比OR=5.674。⑤农村家庭人均耕地面积越多，需要的劳动力越多，则劳动力流动的可能性越小；变量X1的回归系数为0.236，说明在其它自变量保持不变的情况下，家庭人均耕地面积多较家庭人均耕地面积少使LogitP平均降低0.236个单位；且Wald检验的结果P=0.008，小于显著性水平0.05，具有统计学意义，其比数比OR=0.644。⑥家庭在所在村的收入水平越低，劳动力外出打工提高收入的愿望越强。相反，家庭在所在村的收入水平越高，则会降低劳动力流动的意愿；变量X5的回归系数为0.412，说明在其它自变量保持不变的情况下，家庭在所在村的收入水平为中等较下等使LogitP降低2.212个单位；且Wald检验的结果P=0.006，小于显著性水平0.05，具有统计学意义，其比数比OR=0.672。⑦在劳动年龄内，劳动者年龄越大，其从事非农就业的可能性越小，反之则越大；变量X8的回归系数为0.625，说明在其它自变量保持不变的情况下，劳动者每大一岁会使LogitP降低0.625个单位；且Wald检验的结果P=0.002，小于显著性水平0.05，具有统计学意义，其比数比OR=60641。

对回归方程的整体检验（H：β1=β2=β3=β5=β8=β11=β12=0），采用-2logl和Score两种方法，其P值均为0.002，具有统计学意义。在该模型中，Hosmer-Lemeshow统计量的概率P值为0.034，小于显著性水平0.05，因此应拒绝零假设，认为各组的划分与因变量的实际取值相关，而且模型总的预测正确率为89%，说明模型拟合优度较高。

4.结论

上述研究可以归结为以下结论：

4.1改革开放以来，特别是20世纪90年代以来，中国农村存在大量剩余劳动力，农村非农就业迅速增长，具有本地就业和异地就业相结合、西出东进跨地区流动、非正规部门就业比重大、主要从事劳动密集型产业等特征，近年来呈现了组织化程度提高、新生代农民工形成、就业难度不断增加等新趋势。

4.2从影响农村非农就业的因素来看，城乡差距扩大、产业结构调整和乡镇企业发展极大地推动了农村非农就业的发展，滞后的户籍制度、产权不明的土地制度和不完善社会保障制度阻碍了农村非农就业的发展，劳动者较低的文化素质和技能水平则是阻碍农村非农就业的主要个人因素。

4.3对上述影响因素进行筛选的Binary Logisti分析表明，劳动力流动过程中，家庭所在地剩余劳动力比例、乡镇企业非正式职工岗位比例、国内外经济形势、社会网络关系、家庭人均耕地面积、家庭所在村的收入水平、务工者年龄状况是影响农村非农就业的具有显著作用的因素，而户籍制度、社会保障制度、性别、文化程度和是否接受过培训对是否进城务工没有实质性影响。

参考文献

［1］王莉.基于Logistic的农村劳动力流动影响因素分析［J］.商业时代，2007（20）：4~5

［2］张海涛.农村劳动力就业问题分析——基于托达罗人口流动模型的思考［J］.江西社会科学，2009（02）：175~179

［3］白书祥.农村劳动力流动的特征、规律与农民增收［J］.人口与经济，2006（01）：43~47

［4］梁艳丽.农村劳动力流动的现状与特约因素［J］.辽宁教育行政学院党报，2006（11）：44-45

劳动教育总结归纳范文第3篇

关键词:经济增长；经济结构；资本要素

一、研究背景

2011年，贵州省提出“工业强省”的口号，意图与全国同步在2024年达到“全面小康”。但是，经济增长理论的不断发展使我们认识到仅仅实行工业化是不足以让贵州省达到这个目标的。工业化仅是一种单一产业结构上的优化，而经济增长的动力除了源于不可积累的经济结构的多样优化，还源于人力资本、知识（技术）等可积累性生产要素存量的增长。本文针对贵州经济的增长历程，进行实证分析，希望可以找出贵州省经济增长的重要推动力量，从而为贵州经济发展提出好的建议。

二、模型的建立

经济增长一般被简单地概括为总产出的持续增长，而总产出的数理与计量分析的基本范式一般都采用柯布—道格拉斯生产模型（c-d生产函数）：

yt=aktαltβ

式中yt代表t年的产出，kt和lt代表t年的资本和劳动力，α和β分别是资本和劳动的边际产出弹性，α+β为规模报酬系数。传统的c-d模型只强调了物质资本和劳动力的贡献。

由于实际应用的复杂化，c-d模型的基本范式可以根据需要和条件进行扩展。一般的扩展有基于生产要素变量的处理和模型形式的变化，还有一种是体现在分析变量的丰富、分析范围的扩大以及分析的深刻程度上。对于c-d函数的第一种扩展有巴洛和马丁（2000）的规模报酬不变的函数：

y=akαh1-α

该模型强调了人力资本h对总产出的贡献。对于c-d函数的第二种扩展有griliches对模型的改进，他将知识资本存量作为一个单独的生产要素放到模型

中，从而扩大了方程的变量、分析范围且深刻了对问题的分析：

其中y是总产出，d是知识存量，一般用r&d表示，l是劳动投入，k是资本投入，t表示时间，a是常数，μ代表了时间趋势，该模型认为全要素生产率（tef）为，从而强调了知识的重要性。

而本文也试图按这两种方式对基本的c-d函数进行扩展。首先如以上两个扩展模型所认为的人力资本和知识这两种要素对经济增长具有重要推动作用，因此，在建立计量模型时，将它们包含进去，得到：

y=akαhβdγ

假设规模报酬不变，则α+β+γ=1，α、β、γ∈（0,1）。这是总量表示的形式，改写成人均形式，求对数得：

lny=lna+αlnk+βlnh+γlnd

式中，所有变量均为人均拥有量，均为对应总量除以l,其中，假设l为简单同质劳动力数量。

但同时，对于人力资本的测量，不同的学者有不同的理解，根据数据的可得性以及合理性，本文采用的是沈坤荣（2008）使用的计算方法。假设人力资本由下式定义：

h=eλel

其中：e是劳动力平均受教育年限，λ表示人均受教育年限每增加1年时，人均人力资本h的增量，即为人均人力资本对人均受教育年限的弹性系数。把这个表达式除以l后代入前一个表达式可得：

lny=lna+αlnk+βλe+γlnd

本文认为除了以上可积累性的要素会对经济增长产生影响之外，还有市场化程度、政府对经济的干预等不可积累的制度性因素会对经济增长产生影响。而我国学者沈坤荣（2008）基于1978—2003年的全国时间序列数据和面板数据的分析表明，城市化对经济增长有积极的推动作用。同时工业化对经济增长的推动作用得到了几乎所有经济学家的认可，这种实证研究，可以追溯至上个世纪的库兹涅茨和赛尔奎，再加上结构主义学派认为经济结构的变革能够加速经济的增长。因此对于上述因素，本文都纳入模型进行分析。

根据以上理论分析，可以建立计量模型如下：

lnyt=c0+c1lnkt+c2et+c3lndt+c4cz+c5gy+c6gc+c7gyu+c8cy+μt

式中，t代表时间，c0是常数项，μt表示随机项，是未能观察到的偶然因素，ci(i=1…8)分别表示各个解释变量对grp增长的贡献率。

三、变量数据的搜集及说明

人均产出y人均产出是贵州省历年的以可比价格计算的地区生产总值除以对应的省内劳动力总量的值。《贵州经济社会发展60年研究》中提供了按可比价格计算（按1952年价格）的1950—2008年贵州省grp的数据。而对于劳动力总量，本文理解为实际参与劳动的劳动力，这样能比较客观的衡量每位劳动力的实际贡献。因此，本文用就业人数来代表劳动力总量，直接采用《新中国六十年统计资料汇编》中列出的历年贵州省就业人数这一数据。

人均资本k人均资本是用按可比价格计算的资本存量除以就业人数。测算资本存量的基本方法是由戈德史密斯（1951）开创的永续盘存法，其基本公式为：kt=it+(1-δt)kt-1.其中，kt、kt-1表示第t年、t-1年的资本存量，δt表示第t年的折旧率，it表示第t年的投资。但是由于统计资料的缺乏和统计口径的不同，所以测算资本存量的具体方法细节上又有很大的差别。对资本存量的计算方法主要有积累法和净投资法。而关于贵州的资本存量计算，龚晓宽（2009）在戴文的基础上，应用净投资法补充测算了2006—2008年以及应用隐含的资本产出比测算1950—1951年的贵州资本存量，并提供了很详细的测算结果。本文认为，龚晓宽（2009）的测算综合考虑了前人的研究结果并且对数据的估算很严谨，所以，本文直接使用其估算结果。

人均人力资本e历年劳动力的人均受教育年限。关于人均人力资本的估算，本文选择用受教育年限来对其量化。龚晓宽（2009）按照劳动的边际生产力理论，即劳动投入的差别可以表现为在其他条件相同的情况下劳动力的边际产出的差别，用下面的式子来计算由于劳动者文化程度的差异引起的劳动投入量的变化：

式中dc表示劳动投入量(包括劳动者教育年限和劳动力数量)的变化，αi表示第i种文化程度的劳动者除以小学文化劳动者的相对收入（设后者收入为100），wi为对应该种收入的劳动者人数，w是1952年的劳动投入量。并将文化程度分为6个等级，最后得出相对于1952年的1950—2008年贵州劳动投入量。本文利用其计算出来的劳动投入量除以教育程度为小学时对应的基准收入100，再除以历年相对于1952年的劳动力指数，所得商即为相对于小学教育年限的人均受教育年限。也就是本文使用的人均受教育年限。

人均知识资本d对于人均知识资本的研究，griliches用r&d代表知识资本存量，并得出结论：r&d资本存量每增加1%，产出将上升0.05%—0.1%。我

国学者沈坤荣（2008）在做完全国各省市的面板数据分析后，发现该变量的估计参数很不显著，并给以剔除。而本文考虑到贵州省的实际情况以及该变量样本数据的可得性和前人的谨慎研究结论，也决定对该变量不予单独考虑，将其纳入到随机波动项中，使其在残差项中得到体现。

城镇化率cz历年的城镇化率，城镇化的主要特征是农业人口转化为非农业人口，并在空间上从农村转移到城市或者城镇。本文利用《新中国六十年统计资料汇编》中汇总的历年贵州省城镇人口数除以总人口，即得到贵州省历年的城镇化水平。

工业化水平gy工业化水平，工业化是指制造业在国民经济中所占的比重日趋提高，并取得主导地位的过程。本文采用工业增加值占三次产业全部增加值的比重来度量工业化水平，即用历年贵州省工业增加值除以对应地区生产总值。

政府预算内支出水平gc在我国现阶段的经济体制下，政府支出水平反映了政府对市场经济的干预程度，也间接的反映了市场自由程度。因此这是一个逆指标，政府支出水平越高，市场自由度就越低。本文用贵州省政府的历年预算内支出水平除以按照1952年计算的居民消费价格指数，从而换算成以1952年为基期的可比数据。

国有工业产值比重gyu在我国现阶段社会主义经济体制下，国有工业企业是国民经济的重要组成部分，代表着国家对市场和资源的垄断。本文选取该变量主要是用来反映市场的开放程度，这是一个逆指标，该变量越小，市场越开放。本文从历年《中国统计年鉴》及《贵州统计年鉴》中搜集数据，用历年的国有工业产值除以对应的全部工业总产值，即为历年gyu。

产业结构cy根据配第˙克拉克定理，随着经济的发展，劳动力会逐渐先向第二产业、再向第三产业转移。而西蒙˙库兹涅茨的研究发现，在发展过程中，几乎所有国家的服务业的劳动力比重和国民收入的比重都是上升的。第三产业的发展体现了一个国家产业结构的升级和优化。因而，本文选择第三产业占三次产业增加值的比重来衡量贵州省的产业结构。即用历年第三产业增加值除以对应的grp。

综上所述，计量模型经过调整之后如下：

lnyt=c0+c1lnkt+c2et+c3cz+c4gy+c5gc+c6gyu+c7cy+μt

考虑到模型的简洁性以及数据的可得性，本文只是纳入以上变量进行分析。同时，为了对比不同时间段各个变量对经济增长的贡献，本文以1978年为分界线，分为改革开放前

和改革开放后进行分析。

四、计量模型的估计和检验

用前文所提的经过加工了的数据,对建立的方程进行回归估计分析。本文采用逐步回归法,对人均产出模型进行估计,并检验每一个变量的显著性,找出对贵州省经济增长具有显著性作用的变量。逐步回归法主要分为两步进行操作，它可以有效的避免多变量方程中容易出现的多重共线性问题，是一种比较好的线性回归方法。

以下是对1950-1978年和1979-2008年两个阶段数据进行的回归分析，所用的方法是最小二乘法。

注:表中系数栏对应的数字分别为估计参数、d-w统计量、r2、f统计量，而t栏是对应的估计参数的t统计量；***、**、*分别表示在1%、5%、10%的水平上显著,在下文中的方程也是如此。

以上这个表就是分时段对各个解释变量进行回归的结果。在两个阶段中,对单个变量进行回归时，每个回归方程都存在严重的自相关问题，并且对最后的回归方程进行lm检验，发现存在二阶自相关问题，因此，在方程中加入该回归方程的滞后两期的残差项ar(1)、ar(2)作为解释变量。可以发现自相关问题得到了很好的解决(d-w统计量大大增加)。同时对两个最终回归方程进行white(不含交叉项)检验，发现加了滞后项的两个方程均不存在显著的异方差问题。所以得到1950—1978年的回归方程为：

lny=2.7***+0.08****gc+3.12****cy-0.6***k+1.38***gyu+0.63***e

d-w=1.3;ad.r2=0.86;f-stat=35.7

lny=2.98***+0.06****gc+3.57****cy-0.43***k+0.92***gyu+0.48***e+0.74****ar(1)-0.57****ar(2)

d-w=2.26;ad.r2=0.87;f-stat=25.2

同样可以得到1979—2008年的回归方程为：

lny=1.08+0.73****k+1.45**cy-0.76**gyu

d-w=0.37;ad.r2=0.98;f-stat=393.2

lny=1.38+0.79****k-0.68*cy-0.16*gyu+1.1****ar(1)-0.14*ar(2)

d-w=1.55;ad.r2=0.997;f-stat=1897.9

五、贵州省不同阶段的经济增长因素分析

由上表中的回归检验结果可知，在1950—1978年这一阶段，对贵州省经济增长具有显著贡献率的有：市场自由程度、产业结构、人均存量资本、人均受教育年限、市场开放程度。从回归结果得出：这时期政府的干预活动对经济增长产生了积极的推动作用。该时期的中国经济是处于政府绝对控制下的落后经济，政府的很多活动都会对经济产生较大的推动作用，但是我们并不能凭此认为市场的自由和开放程度对经济有消极作用，也许是讨论侧重点的不同或者特定时期的体制所造成。与此同时，贵州产业结构的转变（第三产业比重增加）也对经济增长产生了正向的推动作用。这时期对产业结构产生重大影响的事件主要有“三线建设”，三线建设不仅使得贵州工业化程度有了比较大的提高，并极大的改善了服务业的基础设施，推动了第三产业的发展。此期间的人均受教育年限的上升也对贵州经济增长产生了较大的推动作用，然而比较令人意外的是资本存量却对这段时期的贵州经济产生了消极影响，至于真实具体的原因，则在本文的研究范围之外。

改革开放后，贵州经济经历了一个飞速发展的阶段，名义grp年均增速达到15%以上。在1979—2008年之间，推动贵州经济增长的主要因素有人均资本存量和产业结构变动。从回归方程可以得见，人均资本存量的上升对贵州经济增长的贡献率达到了0.73，这时期影响贵州人均资本存量的一个重要事件是“西部大开发”。据统计：仅2001—2006年，贵州全社会固定资产投资累计就达到4997.5亿元。因此可见，该时期的经济增长与西部大开发有着紧密联系。还有一个重要影响因素就是产业结构变动，这时期第三产业占比的迅速增长是维护并推动贵州经济增长的重要因素。

经过对比发现在1950—1978年这一阶段中对经济增长有显著作用的因素在1979—2008年这一阶段中作用并不完全依旧。比如，上阶段中政府实际预算内支出水平对经济增长的推动作用明显，而此阶段则不明显了。所以通过对比发现，不同阶段，推动经济增长的因素是不同的。有些因素是可以人为推动的，如西部大开发，但是其前提是不能违背市场运行的规律（表中回归结果表明：政府对经济的干预不是一直有益的），这也是改革开放以来贵州经济增长的主导因素。而产业结构因素在两个阶段都对贵州经济增长产生了显著的积极作用，这表明结构优化对经济增长的作用是长期显著的。

六、对现阶段贵州经济发展的启示

在现阶段，贵州省提出“工业强省”的口号，希望通过工业化来推动贵州经济增长。经过前面的分析可知，不同阶段推动经济增长的因素并不相同。工业在世界范围被公认为是落后地区发展经济的良药，我国的发展经历也证明了这个结论，而且改革开放至今，工业化并没有对贵州经济产生重要的推动力量，这有很多原因，其中一个原因就是工业规模较小，增长较缓慢，因此，工业强省的方向在现阶段是正确的。但是各阶段推动贵州经济增长的原因往往不止一个，因此贵州在实行“工业强省”的同时，还要继续巩固“西部大开发”的成就，加强基础设施的建立，推动科学技术、教育水平的发展，同时产业结构的优化趋势仍需保持，并维护好市场经济的健康运行。

参考文献:

[1]易丹辉.数据分析与eviews应用[m].北京:中国人民大学出版社.2008.

[2]张晓峒.计量经济学基础[m].天津:南开出版社.2007.

[3]龚晓宽.贵州经济社会发展60年研究1949-2009[m].北京:中央文献出版社.2009

劳动教育总结归纳范文第4篇

关键词：思维；计算机网络专业；语文教学

中等职业教育是以培养中等专门人才和第一线工作的高素质劳动者为最终目标的职业素质教育。其核心是培养学生的综合职业能力，使学生能够适应广泛就业的需要。这不仅是学生个人发展的要求，也是社会、国家进步的要求。因此，职业教育以专业为根，以就业为本的教育思想，已经成为职教各界人士的共识。

面对专业与就业高于一切的职业教育，作为与专业课相对应的文化课，在职业教育中的地位就显得无比尴尬――如同鸡肋，“食之无味，弃之可惜”。要想摆脱这一尴尬的境地，为专业课服务，无疑成为文化课最好的出路之一。随之而来的新问题就是――文化课究竟该如何为专业服务呢？

通过在计算机网络专业三年的语文教学，我以为学生思维能力的学习是学好、学精专业课的关键，是将来走上就业岗位的关键，更是学生自我发展、自我深造的关键。具备良好思维能力的职校生，才是社会和国家真正需要的劳动者。思维能力的训练恰恰是语文课的强项之一。

一、关于思维

思维是人脑对客观事物间接和概括的认识过程，并且通过这种认识，可以把握事物的一般属性和本质属性。思维能力是指人们在工作、学习、生活中通过分析、综合、概括、抽象、具体化和系统化等一系列过程，对感性材料进行加工并转化为理性认识及解决问题的能力。人的天性对思维能力具有影响力，但后天的教育与训练对思维能力的影响更大、更深。

二、思维与计算机网络

作为一名计算机网络的学生，首先应该具备扎实的理论功底；其次应该对网络的发展趋势有所了解；最后应该能够跟踪世界最先进的网络技术。这些都是计算机网络学生必须学习的专业课程。

然而，无论是学生的学习活动，还是人类的一切发明创造活动，都离不开思维，思维能力才是学习能力的核心，才是学生职业学习中最重要的内容。假如缺少了思维能力的学习，无论学生对专业知识的掌握如何扎实，对专业技能的操作如何娴熟，他也只能算得上是一个合格的学生，却未必能成为一个高素质的劳动者。

思维能力的学习这不仅关系到学生短期的职业教育，还会影响到学生长期的终身教育，甚至与社会、国家对高素质一线工人的迫切需求密不可分。因此，要想成为一名优秀的计算机网络学生，理解问题，分析问题，团队协作，总结归纳等思维能力的学习，绝对不容忽视。

三、思维与语文教学

新大纲提出语文教学的任务是：切实打好听说读写的基础，加强思想教育，发展观察能力和思维能力。这就要求我们在语文教学中，不仅要扎扎实实地加强语言文字训练，更要注重发展学生的思维能力。

（一）教学目标的确定

教学目标是是一堂课的精髓，是教师教学的指导，是学生学习的目标。教学目标的确立，关系到教与学的成与败。作为职业教育中的文化课，语文的教学目标的确立，不能仅仅局限于语文知识的掌握，语文能力的培养，而要开拓视野，勇于创新。因此，能力目标的地位在职业教育文化课的教学目标的确立就显得尤为重要。

在计算机网络专业中，思维能力就是语文与专业的桥梁。语文能力目标的确立必须与思维能力的训练紧密相连。语文教学能力目标的确立必须以计算机网络专业对学生思维能力的要求为依据，在语文教学过程中贯穿理解、分析、协作、归纳、质疑、创新等能力的训练。

（二）教学过程的实践

在语文教学中，讨论是教师必不可少的教学方法，通常，语文课堂的讨论可以分为六个步骤，分别训练了学生不同的思维能力。具体如下：

1.分组――协作能力。课堂讨论的第一步，也是准备阶段的任务是将学生分成合理的小组。小组的分配可以由学生自行组合，也可以由教师进行分配，其出发点是在讨论过程中能够方便学生互相沟通、交流。在沟通、交流的过程中，能够培养学生团队合作的意识，训练学生的协作能力。

2.设疑――理解能力。讨论不能是盲目的，没有目的的，讨论问题的设置往往决定了讨论的成功与否。教师在设疑时，要给学生创设一些情景，从而激发学生的兴趣，还要给学生留有一定的思考和争论的空间。学生针对教师所提问题展开讨论前，必然要清楚问题的指向。

3.讨论――分析能力。课堂讨论的主体，就是学生的分组讨论。在小组讨论的过程中，学生可以各抒己见，一方面表述自己的观点，另一方面听取别人的看法。在交流中深化自己的认识，在沟通中强化自己的分析能力。与此同时，还能潜移默化地培养学生协调合作的能力。

4.代表――归纳能力。讨论的结果要由各个小组自行总结和归纳，并派出代表在课堂上以口头发言的形式与其他小组进行交流，接受其他小组的评判。小组内部汇总各人观点的过程，就是总结、归纳能力的训练过程。而代表口头发言既是对发言的学生口头表达能力的锻炼，又是对听的学生理解、分析能力的锻炼，可谓一举两得。

5.争论――质疑能力。小组代表的发言，并不意味着讨论的结束，而是将讨论由小组扩展到全班。教师应该给学生创设一个求异的氛围，让学生不盲从，勇于质疑。其他小组成员要仔细听取代表的发言，发表自己不同的见解。而代表也要针对他人的质疑进行解释。这一步骤主要培养学生的质疑能力，但实际上是对各种思维能力的综合运用。

6.教师总结。一是总结所讨论的问题，让讨论有的放矢；二是对学生在讨论过程中的表现予以肯定和鼓励，促使学生乐于参与活动，主动训练自己的思维能力。

（三）教学效果的呈现

1.课后作业――开放式、合作式。思维能力的训练不能够只停留在课堂讨论阶段。课堂讨论虽然容易激发学生的兴趣和参与性，但课堂时间往往转瞬即逝，思维能力的训练也会一带而过。这样的教学效果是不具备持久性和实用性的。因此，课后作业成为强化思维训练不可或缺的手段之一。

结合课堂上的讨论，给学生布置有多种可能的开放式作业，并且由学生仍旧以小组合作的形式完成作业，让学生在课后继续思维能力的训练。学生也在强化训练中逐渐习惯在生活中，在专业课的学习中，自觉运用各项思维能力解决问题，分析问题，从而为自己服务。

2.评价标准――多样化、民主化。教师的评价会直接关系到学生学习的方向，学生会依据教师的评价去衡量自己学习的侧重点。要想真正贯彻语文教学中的思维训练，作为教师首先就要改变自己的评价标准。这个评价标准应该是从各个班不同的情况出发，由学生和教师共同探讨，民主决定的标准，应该是兼顾学生各方面发展的，多样化标准。

职业教育中的语文教育并非不重要，更不是多余的科目，关键在于找好、找准文化课与专业课的结合点，让文化为专业服务，在专业中融入文化。思维能力不仅是语文学科学习的重要内容，也是计算机网络专业学习所必需的基本素质。在语文学习中贯穿思维训练，通过思维训练，让语文为计算机网络专业更好地服务。

劳动教育总结归纳范文第5篇

[关键词]非农劳动力市场 农村转移劳动力 就业弹性

改革开放后,我国的非农劳动力市场分为三个部门:城市正规部门(第一部门I)、城市非正规部门(第二部门II)和农村非农产业部门(第三部门III),这三大部门是吸纳农村转移劳动力的有效空间。

一、三部门关系概述

从组织形式上看,城市正规部门主要包括传统的党政机关、正规企事业单位,城市非正规部门主要包括微型企业、家庭企业、个体经营组织,而农村非农产业部门主要包括乡镇企业、私营企业和个体经营组织。城市正规部门与城市非正规部门穿插于第二、三产业之中,通过正规部门向非正规部门的辐射、非正规部门向正规部门的流动来相互影响。城市非正规部门与农村非农产业部门通过在组织形式、就业的产业结构、劳动力需求特点上的相似来顺序承接与相互替代。

二、就业弹性模型选取

就业弹性是指,经济每增长一个百分点,带动就业增长的百分比,直接按定义测算=就业增长率\产值增长率。本文采用面板数据线性回归模型来测算就业弹性:

三、面板数据模型下三部门吸纳农村转移就业能力的分析

对于年份选取2005至2008年四年内的数据,对于省份选取主要吸纳农村转移劳动力的江苏、浙江和广东三省,对于行业选取部分主要行业,第一部门I主要集中在煤气水电生产及提供业、科研教育行业,第二部门II主要集中在建筑业、餐饮、家政等服务业,第三部门III主要集中在乡镇工业企业、餐饮业、批发零售业。通过对采自各省统计局网上公布的各行业相关数据进行行业汇总,得到表格中显示的数据(Y亿元,L万人)。 (如表所示)

参照表中数据求均值,按照上述模型公式可得以下结果:

(1)第一部门的就业弹性:

(2)第二部门的就业弹性:

(3)我国农村非农产业一直处于发展中的状态,目前还不够完善,对于农村转移劳动力的吸纳作用不明显,由于非农劳动力市场上第三部门的相关数据难以统计,所以在此不做就业弹性的具体计算。在我国城市化进程的不断推广下,城镇经济逐渐发展起来,兴起了大批乡镇企业的建设高潮,而这也正是吸纳农村剩余劳动力的大好时机。

四、总结

综上所述,在我国产业结构不断升级的现状下,由就业弹性的相关数据说明,主要从事建筑业和第三产业经营活动的城市非正规部门是吸纳农村转移劳动力的主要部门,城市正规部门对农村劳动力的要求相对较高,农村的非农产业部门正在努力发展,相信会被越来越多的农村转移劳动力所认识并接纳,有望成为吸纳农村转移劳动力的辅助部门。

参考文献:

[1]国家统计局.统计年鉴.中国统计出版社,2009年版

[2]李伟.现阶段我国就业弹性的变化趋势及对策分析[J].理论导刊,2006;1

[3]张本波.我国就业弹性系数变动趋势及影响因素分析[J].经济学动态,2005;8