我国失业状况综合测度结构体系研究——基于探索性和验证性因子分析框架的检验

通过文献研究、问卷调查等方式,运用探索性和验证性因子分析方法,构建失业综合测度指标体系以及失业综合指数来对我国目前失业状况进行探讨。研究结果表明,失业综合状况测度体系可以从劳动力供给、劳动力需求、劳动力市场运行效率以及公共就业扶持程度等四个维度来进行分析;与单一的城镇登记失业率相比,基于测度指标体系的失业综合指数能更全面、客观、科学地表征当前的失业程度,相对于时间间隔期较长的调查失业率的方式,该指数在时间连续性、操作性上优势显著,可以为失业预警预测提供理论支撑。

基于多元线性回归与BP神经网络分析的失业预测建模实证研究

本文首先构建失业综合指数及其测算指标体系，用来客观地反映失业状况；其次通过文献研究、发放问卷调查等分析方法，并在考虑数据可获得性、可靠性等前提下，初步整理出影响失业的相关因素，以2000～2012年各季度对应的数据，对失业综合指数及其影响因素进行多元线性逐步回归分析，从中筛选出影响显著的因素，构建失业综合指数预测模型。同时基于线性相关分析筛选的结果，构建BP神经网络预测模型，同样对失业状况进行预测，并与多元回归预测模型的预测结论进行比较，结果发现后者预测性能高于前者。