基于人口流动模型的民工荒问题研究

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1、集美大学硕士学位论文基于人口流动模型的“民工荒”问题研究姓名:吴涛申请学位级别:硕士专业:国民经济学指导教师:石爱虎2011-06-10基于人口流动模型的“民工荒”问题研究摘要2004年以后,我国沿海地区首次出现了“民工荒”的现象。近几年来,这一现象开始向我国内陆地区蔓延,成为我国劳动力市场供给方面一个十分突出的问题。2010年春,“民工荒”现象在我国愈演愈烈,特别是那些经历了金融海啸的冲击后,在全球经济的逐渐复苏,用工企业重新恢复生产之时,招工难又成为他们面临的一项难题。根据统计,2010年东部沿海地区出现大规模的用工荒

2、,仅珠三角地区的缺口就超过200万。“民工荒”现象主要存在于劳动密集型企业之中,这些企业的用工对象主要就是进城务工的农村剩余劳动力,由于用工企业不能及时找到足够的劳动力进行生产,从而使这些企业无法有效的组织生产,这样不但对企业的生产和信誉造成不良影响,同时也在一定程度上影响了我国经济的健康发展。本文以人口流动模型为工具,以“民工荒”为主线,研究我国在大量剩余劳动力存在的情况下发生“民工荒”问题的原因及其解决思路。文章首先对我国“民工荒”的背景、特征进行相关的描述;其次通过对刘易斯模型、费景汉-拉尼斯模型和托达罗模型等西方经

3、典的人口流动模型的分析,来解释我国“民工荒”现象产生的原因,提出我国“民工荒”产生的原因主要是产业结构的调整﹑预期收入差距的变化﹑城市失业率的提高以及打工红利的下降;然后将托达罗模型扩展,把心理荣誉感和幸福感指数两个因素加入到托达罗模型之中,进而从心理状态来解释我国“民工荒”现象的成因;最终在此基础上,论证了破解我国“民工荒”问题的策略:加快产业结构升级与产业梯度转移﹑完善农村剩余劳动力的流动机制﹑建立灵活的劳动力供给机制﹑加强农村基础教育和农民工技能培训﹑提高农民工整体素质和大力发展农村经济。关键词民工荒,剩余劳动力,人

4、口流动模型IResearchonThe“ShortageofOff-farmWorkers”BasedonPopulationFloatingModelAbstractCoastalareasinChinasince2004firstlyappearedaphenomenoncalled“shortageofoff-farmworkers”.Inrecentyears,thisphenomenonbegantospreadinlandareasofChina,asaSeriousprobleminthelabormarke

5、t.“Shortageofoff-farmworkers”intensifiedinspring2010,especiallysomefactorieswhoexperiencedtheimpactoffinancialcrisisweregoingtoresumeproduction.Laborshortagesalsobecameaprominentissue.Accordingtothestatisticsin2010,theeasterncoastalareasoflarge-scalelaborshortage,

6、onlythegapinthePearlRiverDeltaregionreachtomorethan200millions,ofwhichhavetheexistenceofthebusinessemploymentgap.“Shortageofoff-farmworkers”isprimarilyinlabor-intensiveenterprises.Amongthemaintargetsoftheseenterprisesistheemploymentofmigrantruralsurpluslabor.Howev

7、er,laborcompaniescannotfindenoughworkerswhohavebothtimeandlaborability.TheresultsnotonlyimpactstheproductionandthereputationbutalsoimpactsChina'seconomicdevelopment.Inthispaper,whichmakesthepopulationfloatingmodelasatooland“Shortageofoff-farmworkers”asthemainlinet

8、oresearchthecauseoftheproblemof“shortageofoff-farmworkers”andsolutionstotheproblem.Firstlythearticleintroducedthebackgroundandthecharacteristicsofthelab

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