人口統計學
關于完善我國失業人口統計體系的思考
摘 要: 隨著我國經濟的建設和發展，對人才的需求量急劇增大，但是由于我國人口基數較大，失業的現象在所難免，現行的有關失業人口的統計調查方法和指標存在一定的漏洞和問題，需要進行相應的改進和完善，尤其是統計系統里不包含農村的失業人口，本文主要針對這些問題進行簡單的探討，并提出相應的改進措施，希望可以改善我國在失業人口統計的體系，從而使得社會更加和諧。 關鍵詞 失業人口 統計體系 完善措施和建議我國在第六次人口普查，人口統計為接近13.5億人，在這樣一個人口大國里，由于改革的深入和經濟結構和調整和轉變，失業的人數會越來越多，失業人群也將逐漸成為國家的一個負擔，如何合理的解決失業問題關乎著社會的穩定和國家的發展。因而對于失業人口的統計必須準確，保證這桿社會和經濟發展的風向標的準確性和真實性。 一、失業的相關概念 在進行失業統計之前，一定要明確失業與就業之間的界限。在經濟學上失業的定義就是勞動力處于閑置的狀態，勞動力運用生產資料進行有效的生產勞動。而失業人口就是在人才市場上沒有得到相應的勞動崗位，在尋找或者等待勞動機會的群體。有效的分類就是：（1）因勞動合同的終結或者中結
2011-07-12
試析人口統計特征對工作滿意度影響的實證研究
論文關鍵詞:農村金融機構人口統計特征工作滿意度實證研究論文摘要:本文通過時沿海某省農村金融機構13個信用社的1346名員工進行問卷調查，對不同人口統計特征的員工在工作滿意度6個維度的差異進行了比較研究。工作滿意度通常被定義為員工對比自己期望獲得收益與實際獲得收益的時候產生的心理感受(( Cranny ，Smith& Stone，1992)。通過工作滿意度的定義我們可以了解到，工作滿意度代表的是一種態度而不是行為，是員工對希望得到的報酬與實際得到的報酬之間差距的心理感受。在過去的幾十年里，組織行為研究者對工作滿意度偏愛頗多，對此進行了大量的研究。筆者通過查閱文獻尚未發現有關我國農村金融機構員工工作滿意度方面的研究。本文擬通過沿海某省農村金融機構進行問卷調查，研究人口統計特征變量，即性別、年齡、學歷、司齡和管理層級等與工作滿意度之間的關系，探討農村金融機構員工人口統計特征與工作滿意度的關系，旨在為我國農村金融機構推進改革的過程中，提高員工工作滿意度方面提供借鑒。1研究方法及過程研究工具對工作滿意度的測量有2種手段應
2010-09-25
不同人口統計特征的員工工作滿意度的實證分析
論文關鍵詞：人口統計特征工作滿意度實證研究論文摘要：通過對15家企業的429名員工的問卷調查，對不同人口統計特征的員工在總體工作滿意度和工作滿意度5個維度的差異進行了比較研究。研究發現：男性員工對上級管理和_7-作本身的滿意度顯著高于女性員_7-；不滿4O歲的員工的薪酬滿意度和總體工作滿意度顯著高于40歲以上的員工；不同工齡的員工在工作滿意度各維度和總體工作滿意度上不存在顯著性差異；不同學歷的員工在上級管理、同事、晉升和薪酬滿意度等維度均有顯著性差異；管理系列的員_1-對上級管理的滿意度最高，工人的晉升滿意度最高；民營企業員工對工作本身和晉升的滿意度均顯著高于國有企業員工。1引言工作滿意度(Job Satisfaction)是在組織中工作的員工和研究者共同關心的話題，是組織行為學研究中的一個重要變量，在有關工作設計和管理的研究及理論中也是一個核心變量。工作滿意度由多種要素構成，是個體對工作各構面的認知評價和情感反應。迄今為止，工作滿意度的構面數仍無定論。Brown將與員工滿意相關的主要變量歸納為四大類川:①個人差異，包括人口
2010-09-25
淺論我國農業隱性失業人口統計問題
4.2 完善農村隱性失業統計調查方法: 農村隱性失業調查可借助于國家已經建立的人口變動情況抽樣調查，建立農村勞動力抽樣調查制度。農村隱性失業勞動力抽樣調查的范圍是全國的農村地區，調查以戶為登記單位，調查人口具體涵蓋范圍與城鎮勞動力抽樣調查相同。調查采用以全國為總體，省為次總體的分層、多階段、整群概率比例抽樣。一般也分為三個階段，即由“省抽縣、縣抽鄉、鄉抽村”，并對抽中的樣本村進行逐戶調查。各省、自治區、直轄市對第一級抽樣框的縣級單位進行分層，分層標志采用人口標準(農業人口占總人口的比重)、經濟標志(近三年人均分配收入)或地形標志(平原、山區、丘陵)等，具體由各省市根據自身情況而定。 調查時點也可定為每個季度最后一個月包含15日那個星期的星期天，調查期間為調查時點前四周。調查對象為年滿16歲及以上的農村地區常住人口。調查內容包含個人的基本情況和勞動狀況的調查，其中勞動狀況的調查項目有①調查期內是否為取得收入而勞動;②調查期內累計工作時間;③所從事的行業、有無兼業行為及兼業的行業;④該家庭戶是否有外出務工的人員及務工人數(外出務工人員是指戶籍仍在農村地區，人已離開農村在外工作的人員)
2010-05-26
