新生代农民工就业难题破解——基于swot模型分析

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1、密级：学校代码：10075分类号：学号：20091514管理学硕士学位论文新生代农民工就业难题破解—基于SWOT模型分析学位申请人：刘扬指导教师：刘宾志研究员学位类别：管理学硕士学科专业：社会保障授予单位：河北大学答辩日期：二〇一二年五月ClassifiedIndex：CODE:10075U.D.C：NO：20091514ADissertationfortheDegreeofM.ManagementInterpretationofSolvingtheNew-generationPeasantWorkers'EmploymentProblem——

2、ontheBasisofSWOTCandidate：LiuYangSupervisor:LiuBinzhiAcademicDegreeAppliedfor：MasterofManagementSpecialty：SocialsecurityUniversity：HebeiUniversityDateofOralExamination：May,2012摘要摘要自从我国实施改革开放以来，外出务工的农村流动劳动力群体也经过了三十余年的发展。随着时间流失，上一代的农民工已经已经慢慢退出了农村劳动力的主流，新一代更年轻的农村劳动力取代了他们成为这只劳动大

3、军的主要组成部分，并且已经开始成为我国城市建设与经济发展不可或缺的力。由于从小经历的生活，文化水平以及人生追求的不同，新生代农民工在职业选择、自身群益维护、生活方式选择上都表现出标新立异、与以往外出务工农民不同的地方。虽然随着我国城镇化建设和社会建设的不断深入和日益完善，但不可否认由于城乡二元制结构的存在，新生代农民工仍然面对很多问题，其中最重要的就是解决其在大中城市的工作就业和劳动群益保障问题，新生代农民工的就业问题不仅仅简单关系着这群满怀梦想的年轻人的吃饭问题，还紧紧关系着他们的“融城梦”和由农民身份向城市产业工人身份转换的问题。虽然党中央

4、和社会其他各个方面都开始关注这个问题，但新生代农民工再就业当中的仍然受到户籍制度、自身素质等问题的困扰。正是在这样的背景下，本文引入了国际上公认的系统性分析方法——SWOT模型分析法，对我国新生代农民工进行了全面的分析。SWOT分析法以往主要应用于企业战略的制定，通过对企业内部条件和外部环境的各种因素进行系统考察与评价，最终做出选最佳经营战略的分析方法，这种分析方法对分析和研究一个单位现实情况具有客观而准确的优点。本文通过大量的数据分析和时政研究对我国新生代农民工内部优势和劣势，外部的机遇和威胁做了分析和列举，完成SWOT矩阵，并在此基础上,在

5、户籍制度改革、社会利益统筹、人力资本投资、技能培训、县域经济和劳动力市场建设、统筹城乡社保制度等方面给出了具有针对性的解决新生代农民工就业的战略性指导建议。关键词新生代农民工SWOT就业问题二元制结构城镇化建设IAbstractAbstractMorethan30yearsofreformandopeningup，theChinesemigrantworkershavebeenquietlyupgrading.Withtheincreasingageofthefirstgenerationofmigrantworkersandgradually

6、returntoruralareas,thenewgenerationofmigrantworkershavemovedintothecityandbecomethemainbodyofthemigrantworkers.Nowaccountfor60%ofthetotalnumberofmigrantworkers,boardedanimportantstageintheprocessofurbanization,andbecomethemainpartofthenewindustrialworkingclass.Astheenvironme

7、ntforthegrowth,educationalstatusandculturalfactors,comparedwiththeoldergenerationofmigrantworkers,Intermsofpursuitofvalue,behavior,consumerattitudeshaveahugedifference.WiththedeepeningofChineseurbanizationandsocialconstruction,andhasimprovedsteadily,Thelivingconditionsofthen

8、ewgenerationofmigrantworkers,workingconditionsandsocialstatushasbeengreatly