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        基于因子分析和聚類分析的各省市主要行業(yè)就業(yè)情況分析

        2020-09-10 07:22:44何易珂
        科教創(chuàng)新與實踐 2020年34期
        關(guān)鍵詞:聚類分析因子分析

        何易珂

        摘要:我國作為一個人口大國,隨著就業(yè)形勢日益嚴峻,研究各行業(yè)就業(yè)情況必不可少。本文用SPSS軟件以聚類分析和因子分析的方法分析全國31省市2018年的各行業(yè)城鎮(zhèn)單位就業(yè)人員數(shù)量情況。通過分析當下國家行業(yè)就業(yè)情況以及各省市人口就業(yè)情況,從而了解各省市經(jīng)濟發(fā)展狀況。本文認為,我國經(jīng)濟發(fā)展及就業(yè)不平衡,就業(yè)較好的地區(qū)主要在東南部沿海地區(qū)和某些直轄市,西部地區(qū)發(fā)展落后。

        關(guān)鍵詞:聚類分析;因子分析;行業(yè)就業(yè)情況

        一、選題意義及目的

        我國城鎮(zhèn)化的不斷發(fā)展涌現(xiàn)出行業(yè)呈現(xiàn)多樣化發(fā)展。隨著競爭壓力的增大,出現(xiàn)就業(yè)難的問題。各省市地區(qū)間出現(xiàn)人口數(shù)量與就業(yè)崗位不匹配,勞動力就業(yè)情況和地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展狀況有很強烈的關(guān)系改革。開放40多年來,改革紅利已逐漸消失,當今競爭性資源、競爭性消費、競爭性低成本勞動模式已難以繼續(xù)(2015年)。研究各省市行業(yè)的就業(yè)人口數(shù)的分布和關(guān)系受到人們密切關(guān)注。

        二、文獻簡述

        我國學者張藝、余開朗(2017)從人口就業(yè)角度,采用因子分析和聚類分析對我國31各省市的就業(yè)進行了分析和評價,得出地理環(huán)境、經(jīng)濟發(fā)展情況和人的主觀選擇性對行業(yè)就業(yè)影響大。本文運用因子分析和聚類分析的方法對我國31省市主要行業(yè)的就業(yè)人數(shù)進行了評價分析。

        三、基于因子分析和聚類分析的就業(yè)情況分析

        本文針對樣本數(shù)量過多的問題,采用因子分析方法提取公共因子,然后進行聚類分析。通過對原始數(shù)據(jù)進行標準化,計算樣本數(shù)據(jù)X的均值和協(xié)方差并且計算主成分的貢獻率及累計貢獻率。

        根據(jù)主成分的累計方差貢獻率達到80%來選取因子。根據(jù)這一原則,這19項指標一共提取了3個公共因子(累計方差貢獻率為87.11%),三個因子解釋能力分別占所有變量總方差的62.951%、16.851%、7.308%。

        通過建立因子載荷陣,進行方差最大正交旋轉(zhuǎn)。根據(jù)旋轉(zhuǎn)后的因子負荷矩陣命名公共因子:

        1.公共因子F1在交通、倉儲和郵政業(yè)(X6)、信息傳輸、軟件和信息服務業(yè)(X7)、批發(fā)和零售業(yè)(X8)、住宿和餐飲業(yè)(X9)、金融業(yè)(X10)、房地產(chǎn)業(yè)(X11)、租賃和商務服務業(yè)(X12)、科學研究和技術(shù)服務業(yè)(13)、居民服務、修理和其他服務業(yè)(X15)、文化、體育和娛樂業(yè)(X18)上的載荷絕對值較大,方差貢獻率為62.951%,可以將F1命名為服務與文娛主導型行業(yè)指標;

        2.公共因子F2在制造業(yè)(X3)、電力、熱力、燃氣及水生產(chǎn)和供應業(yè)(X4)、建筑業(yè)(X5)、水利、環(huán)境和公共設(shè)施管理業(yè)(X14)、教育業(yè)(X16)、衛(wèi)生和社會工作行業(yè)(X17)、公共管理、社會保障和社會組織行業(yè)(X19)上的載荷值較大,方差貢獻率為16.851%,可以將F2命名為工業(yè)技術(shù)與公共管理主導型行業(yè)指標;

        3.公共因子F3在農(nóng)林牧漁業(yè)(X1)、采礦業(yè)(X2)上的載荷值較大,方差貢獻率為7.308%,可以將F3命名為資源主導型行業(yè)指標。

        在處理缺失值后的因子分析,在19個指標中成功提取出了3個主導功能因子,大大簡化了指標。在沒有損失太多信息的同時,獲得相對完整的解釋能力,更直觀的地展現(xiàn)出了最可觀的影響因素。

        最后,將公共因子得分計算:F=0.62951*F1+0.16851*F2+0.07308*F3

        以下用提取的3個公共因子取代19個指標,進行聚類分析。計算26個樣品相互之間的歐式(Euclidean)距離,選用Ward離差平方和法對樣品進行聚類。

        由聚類樹形圖得出分類結(jié)果:

        重新調(diào)整聚類距離類合并。由表5所示,從上往下作垂線,分成六類效果最好。

        四、各省主要行業(yè)就業(yè)情況分析

        1.聚類結(jié)果

        (1)根據(jù)聚類譜系圖將分類結(jié)果如下:

        (2)通過Excel制作出類別與導功能因子均值之間的數(shù)據(jù)透視表:

        2.結(jié)果分析

        (1)第一類地區(qū)服務與文娛主導型行業(yè)、工業(yè)技術(shù)與公共管理主導型行業(yè)、資源主導型行業(yè)就業(yè)都比較差,這類地區(qū)包括天津市、海南省、西藏自治區(qū)、青海省、寧夏回族自治區(qū)。這說明這些地區(qū)的經(jīng)濟發(fā)展情況還不是很好,行業(yè)崗位和人才需求都比較少,各行業(yè)發(fā)展機會較少。而天津市屬于特例。在因子分析的綜合得很表中可以看出,天津市的服務與文娛主導型行業(yè)就業(yè)情況較好。本文推斷天津市鄰近北京市,政府和市場對人才吸引力不夠,大部分人選擇去北京工作,導致人才外流。

        (2)第二類地區(qū)服務與文娛主導型行業(yè)、工業(yè)技術(shù)與公共管理主導型行業(yè)、資源主導型行業(yè)就業(yè)都比較差,這類地區(qū)包括內(nèi)蒙古自治區(qū)、遼寧省、吉林省、安徽省、福建省、江西省、湖北省、湖南省、廣西壯族自治區(qū)、重慶市、貴州省、云南省、陜西省、甘肅省、新疆維吾爾自治區(qū)。這類省市主要在內(nèi)陸或者高緯度地區(qū),經(jīng)濟發(fā)展沒有很好的自然資源先天優(yōu)勢,且沒有較為便利的交通樞紐。比起其他發(fā)達地區(qū),成長起步較晚,因而各行業(yè)就業(yè)人數(shù)相對較少。

        (3)第三類地區(qū)服務與文娛主導型行業(yè)、工業(yè)技術(shù)與公共管理主導型行業(yè)就業(yè)較差,資源主導型行業(yè)就業(yè)最好,這類地區(qū)包括山西省、黑龍江省。這些地區(qū)是資源密集型地區(qū),黑龍江省礦產(chǎn)資源、能源豐富,山西煤炭資源和礦產(chǎn)資源豐富。這些先天良好的資源都促使著這類地區(qū)發(fā)展。

        (4)第四類地區(qū)服務與文娛主導型行業(yè)就業(yè)較差,工業(yè)技術(shù)與公共管理主導型行業(yè)、資源主導型行業(yè)就業(yè)都比較好,這類地區(qū)包括河北省、山東省、河南省、四川省。這類地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展較好,但是人口稠密,所以各行業(yè)發(fā)展差異較大。

        (5)第五類地區(qū)服務與文娛主導型行業(yè)、工業(yè)技術(shù)與公共管理主導型行業(yè)就業(yè)較好,資源主導型行業(yè)就業(yè)較差,這類地區(qū)包括江蘇省、浙江省、廣東省。這類地區(qū)主要是南方沿海省,這類省份自然資源基礎(chǔ)較差,但市場經(jīng)濟發(fā)展良好,第三產(chǎn)業(yè)發(fā)展較好,經(jīng)濟發(fā)展水平較高。

        (6)第六類地區(qū)服務與文娛主導型行業(yè)、資源主導型行業(yè)就業(yè)較好,工業(yè)技術(shù)與公共管理主導型行業(yè)就業(yè)較差,這類地區(qū)包括北京市、上海市。這類城市屬于中國經(jīng)濟發(fā)展水平最高的城市,地方寸土寸金,主要以發(fā)展因地制宜發(fā)展和第三產(chǎn)業(yè)發(fā)展為主。

        五、結(jié)論

        本文以國家統(tǒng)計局2018年發(fā)布的各行業(yè)就業(yè)人數(shù)為樣本,首先對所有行業(yè)進行了主導功能因子提取,然后對樣本進行聚類分析。本文得出了以下結(jié)論:

        中國各省之間的就業(yè)狀況差距很大。從分析中我們可以看出第一類和第二類的就業(yè)情況不是很好,而第五類和第六類的就業(yè)情況良好,地區(qū)之間差距較大。各省市要發(fā)掘優(yōu)勢行業(yè),優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu),創(chuàng)造本省就業(yè)優(yōu)勢。

        政策對就業(yè)的發(fā)展有較大的影響。通過分析我們得知,就業(yè)較好的地區(qū)主要為東南沿海城市和一些直轄市。受改革開放和對外經(jīng)濟開放的影響,這類地區(qū)具有一定的政策先天優(yōu)勢。人們的發(fā)展觀念意識在政策指導下開放,新興產(chǎn)業(yè)和經(jīng)濟發(fā)展猶如雨后春筍。

        人口基數(shù)對就業(yè)有很大的影響。從分析中我們可以看出,第四類地區(qū)各行業(yè)發(fā)展是不平衡的。人口大省應該利用人口優(yōu)勢,培養(yǎng)優(yōu)秀人才,提高勞動者素質(zhì)和技能。平衡發(fā)展各項行業(yè),促進服務類新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展,推動時代發(fā)展。

        引進人才是作為大部分省市的行業(yè)就業(yè)措施。像第一類和第二類地區(qū),在本身沒有太多先天優(yōu)勢的情況下,要善于利用人力資源,引進優(yōu)秀人才促進本省市發(fā)展。

        參考文獻:

        [1]王淑芬主編.應用統(tǒng)計學[M].北京大學出版社:北京,2017:290.

        [2]郭璇碹.區(qū)域創(chuàng)新效率影響因素實證研究[J].商業(yè)經(jīng)濟研究,2015(10).

        [3]張藝,余開朝.基于因子分析的各省主要行業(yè)就業(yè)情況評價分析[J].價值工程,2017,36(32):13-15.

        天津外國語大學求索榮譽學院

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