分类筛选
分类筛选:

产业结构类有关毕业论文题目范文 跟基于产业结构的天津市从业人员规模预测分析相关毕业论文题目范文

版权:原创标记原创 主题:产业结构范文 类别:mba论文 2024-02-10

《基于产业结构的天津市从业人员规模预测分析》

本文是产业结构方面毕业论文题目范文与产业结构和预测分析和从业人员相关硕士论文范文。

摘 要调整高等教育专业结构与产业结构、人口职业结构的关系,是解决结构性失业的重要手段.本文以第一产业从业人员规模预测为例,借助灰色关联分析确定与目标因素关联程度较高的若干关键因素,选择神经网络模型和线性回归模型建立预测模型,利用天津市2006-2015 年相关数据,对天津市第一产业从业人员数量进行中长期预测,从产业发展需求角度对高等教育专业结构提供参考.预测结果与现有数据发展趋势基本吻合.

关键词产业结构预测分析灰色关联从业规模

1999 年我国高等教育大规模扩招以来,高等教育的规模迅速扩大,到2017 年,高等教育毛入学率达到42.7%.这种跨越式的大发展引发了一系列社会问题,比如“就业难”“学非所用”,甚至“学而无用”等教育专业与之一岗位脱钩的现象.很多学者认为这些矛盾的本质在于高等教育人才培养与产业发展状况存在很大的不适应.因而,调整高等教育学科专业结构与产业结构、人口职业结构的关系,成为解决“结构性失业”的重要手段.

本研究利用天津市2006-2015 年相关数据,对天津市第一产业从业人员数量进行中长期预测,从而为高等教育按产业划分的专业招生规模给出参考意见.

1 研究现状

学科专业结构与产业结构、就业结构的研究预测问题是教育研究中的重要内容,国内外学者专家采用各类方法、从不同角度都做了大量研究.乔学斌等(2013)通过主成分法、Moore 值和灰色关联分析法,对江苏省2003-2011 年高等教育结构、产业结构和就业结构变动进行了研究,发现了三者之间时间上滞后的量化关系.梁丹(2016)利用曲线拟合回归分析法研究辽宁省职业教育专业结构与产业就够的协调性,观察并分析了职业教育结构和产业结构协调性的变化趋势.大量的研究资料显示,经济发展与高等教育办学规模和办学结构密切相关,如刘宇(2009)、晏富宗(2013).马力(2016)在博士论文中采用Moore 值和灰色关联研究高等教育结构与产业结构、产业结构变动的关联性.

2 研究思路

本文研究主要借助灰色关联分析确定与目标因素关联程度较高的若干关键因素,选择神经网络模型和线性回归模型建立预测模型.

首先,采用天津市2006-2015 年间相关统计数据,按产业划分高等教育专业类别,选择一个产业类别(如第一产业),利用灰色关联分析法,对天津市高等教育中第一产业相关的因素进行筛选,确定影响第一产业专业学生规模的主要因素,并且建立这些因素与目标因素之间的回归模型.

然后,采用合适的模型对各关键因素2020-2030 年间的数值进行预测.用到的模型包括线性回归模型、指数模型和神经网络模型.

最后,建立关键因素和天津市相关专业高等院校学生规模之间的BP 神经网络模型,根据各关键因素的预测值预测第一产业从业人员的数量值.

3 研究内容

3.1 选取和确定影响因素

如前所述,高等教育规模与国民经济的相关数据有着密切联系,例如:国民生产总值、人口情况、消费支出、教育数据等.参考已有研究人员的研究思路和成果,采用天津市2006-2015 统计年鉴数据,选取的可能的关联因素包括第一产业产值(X1)、第二产业产值(X2)、第三产业产值(X3)、第一产业占比(X4)、人均生产总值(X5)、最终消费支出对生产总值的贡献率(X6)、18-21 岁人口数(X7)、普通中学毕业生数(X8).将这些因素作为相关数据,将第一产业从业人员数(Y)作为参考系列进行灰色关联分析,从以上多个可能相关的因素中选择与预测目标高度相关的因素.

首先对数据进行无量纲处理.然后在Matlab 环境中,以X1-X8 作为子序列,以Y 作为母序列进行灰色关联分析,得到母序列和子序列的灰色关联系数.经关联分析,X1-X8 与Y 的关联系数如表1所示.

所观察的因素中,与第一产业从业人员数具有高度关联关系的因素有:X6,X8,X7 和X4.由此确定了用于预测分析的4 个关键因素.

3.2 关键因素预测

3.2.1 第一产业从业人员数预测模型

对4.1 中选取的四个关键因素X6,X8,X7 和X4 按照关联度重新排序并编号.利用Matlab 的regress 回归方法,对其变化曲线进行拟合,得到关键因素和第一产业从业人员规模之间的回归方程(方程1),此方程将用于2020-2030 年第一产业从业人员的预测依据.

Y等于22.0564+0.1182*X1+0.0004*X2+0.1037*X3-9.8558*X4 (方程1)

3.2.2 关键因素值预测

观察每个关键因素随时间变化的趋势,如图1 所示.根据趋势图可以基本确定对各个关键因素2020~2030年数值预测的模型.其中最终消费支出对生产总值的贡献率(X1)随时间变化波动较大,不利于回归模型的利用,故采用神经网络预测模型,普通中学毕业生数(X2),18-21 岁人口数(X3),第一产业占比(X4)则采用指数预测模型.下面依次对四个关键因素建立预测模型并得到预测结果.

X1 采用神经网络模型,根据前3 年的数据预测第4 年的数据.使用matlab 神经网络工具箱建立神经网络模型.预测2020-2030 年最终消费支出对生产总值的贡献率值.得到2020~2030 年天津市最终消费支出对生产总值的贡献率预测结果如表2 所示.

对于天津市普通中学毕业生数X2,天津市18-21 岁常住人口X3,天津市第一产业占比X4,利用Matlab 建立指数函数并对数据进行拟合,分别得到拟合函数(方程2,方程3,方程4).

Y等于exp(85.8729-0.0368*X) (方程2)

Y等于exp(157.7764-0.0765*X) (方程3)

Y等于exp(157.2471-0.078*X) (方程4)

根据每个因素的拟合函数预测2020-2030 年的相关数据,如表3 所示.

3.3 第一产业从业人员规模预测由4.2.2 得到的各个关键因素2020-2030 年的预测数据和4.2.1 中得到的从业人员规模回归方程(方程1),得出2020-2030 年第一产业从业人员预测值,如表4 所示.

4 结论

本研究拟根据预测第一产业从业人员数量变化趋势,从而为高等院校相关专业招生规模和专业设置提供参考.围绕这个研究目的,从天津市统计年鉴和教育统计数据中选取可能的相关因素,通过灰色关联分析,确定影响第一产业从业人员的关键因素,并对其进行回归分析,确定回归模型.在对各关键因素进行中长期预测阶段,根据分析每个因素数据的分布情况,选择不同的预测模型,包括线性回归模型、指数回归模型、神经网络模型,根据这些模型得到关键因素在2020-2030年间的预测值.最后,采用第一阶段得到的回归模型,对第一产业从业人员2020-2030 年的预测值.生成的各个模型误差达到设定的精度要求,从预测结果看,与已知数据趋势吻合.

产业结构论文参考资料:

资本结构分析论文

建筑结构论文

论文结构

农村文化产业概论论文

毕业论文结构

产业经济学论文

此文汇总,本文是关于产业结构方面的大学硕士和本科毕业论文以及产业结构和预测分析和从业人员相关产业结构论文开题报告范文和职称论文写作参考文献资料。

和你相关的