生态移民背景下广西民族地区人力资源开发与反贫困研究

生态移民背景下广西民族地区人力资源开发与反贫困研究

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1、桂林理工大学硕士学位论文生态移民背景下广西民族地区人力资源开发与反贫困研究姓名:胡中峰申请学位级别:硕士专业:企业管理指导教师:蒋蓉华201204摘要西部地区社会经济发展水平的相对滞后和生态环境的脆弱,使得西部民族贫困地区的经济发展和生态环境建设处于尴尬境地,生态移民作为促使两者协调发展的一种战略性选择,在保证贫困人口走出贫困、保护生态环境、促进社会经济与环境资源良性循环发展方面具有重要作用。但要想实现生态移民真正意义上的反贫困,构建人与自然的和谐发展,就要改变传统的“输血”模式,从生态移民自身出发,对其进行人力资源开发,不断提升其生产生活技能,

2、充分调动生态移民的积极性,让“造血’’模式从根本上改变生态移民智力结构低下的限制,为生态移民的脱贫提供更具有发展活力的新路径。基于此课题组对广西环江毛南族自治县生态移民进行了实地调研走访,主要搜集了关于生态移民地区人力资源开发及贫困现状的一些资料,并对调研数据进行了分析整理,建立二项logistic回归模型:通过对生态移民的收入水平做适当变换后将其作为品质型因变量,并选择E(教育)、H(健康)、M(迁移)、EM(生态环境)等指标作为自变量,然后运用SPSS软件进行对应的回归分析。从本文的统计分析结果可以看出,生态移民大多数仍处于贫困状态,虽然迁入

3、地的生态环境相比迁出地有了很大改善,但移民生活现状欠佳,且在饮水、医疗等基本生活需求方面的保障不足,移民社区在交通、住房等基础建设方面还存在很大的改善空间,移民地区的劳动力虽然以青壮年为主,且身体健康水平较好,但文化水平大多处于小学及初中水平,智力结构较之于全国农村的平均水平偏低。在运用二项logistic回归模型进行计量分析之后发现,就教育方面,基础教育对生态移民的反贫困效果具有一定作用,但在降低贫困发生的优势比方面是显著低于具有高中或中专文化程度、大专及以上文化程度的,而后两者对抑制贫困发生的贡献也是不一样的,文化水平越高则对生态移民的反贫困

4、效果越佳,这也从生态移民人力资源开发这一角度再次验证了教育在人力资源开发过程中的重要作用,而对于生态移民的健康投资及迁移投资在本文所建立的计量模型中并没有得出其在降低生态移民贫困方面的显著效果,而生态移民专有的“生态环境”这一特点却在模型中得到了体现,即生态环境的改善对生态移民生活水平的提高具有积极作用。根据本文的分析结果,就如何通过人力资源开发来推进生态移民地区的反贫困进程,笔者提出了几点措施建议。.关键词:生态移民,广西,人力资源,贫困AbstractThelowdevelopmentallevelofwesternsocialeconomy

5、andthefragileecologicalenvir0IⅡnenthavereducedthespeedofdevelopmentinwesternimpoverishedarea·Asastrategicchoice,ecologicalmigrationcallhelptheimpoverishedpopulationwalkoutofpoverty,protecttheecologicalenvironment,promotethedevelopmentofsocialeconomyandenvironmentalresource,an

6、dputtheminavirtuouscircle.Butifwewantthetruesenseoftheanti.povertyofecologicalimmigration,toconstructtheharmoniousdevelopmentofhumanandnature,itisnecessarytochangethetraditionalmode,andfocusontheecologicalimmigrationitself.Humanresourcesdevelopmentisneededintheimmigrationarea

7、,weshouldimprovetheirskillsandthetheirintelligencestructureconstantly,andfullymobilizetheirenthusiasm.Basedonthat,weinvestigatedtheEcologicalMigrationareainminorityautonomouscountiesinHuanjiangofGuangxi,collectedsomeinformationofthecurrentsituationoftheirhumanresourcesdevelop

8、mentandthepoverty.Thenwebuiltthebinarylogisticregressionmodel:chosee

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