● 摘要
劳动就业是一个关系到国济民生的重大问题，国内外大量事实表明，就业工作搞得好的国家或地区，经济健康发展，社会保持稳定，人民安居乐业，整个经济社会处于良性发展状态。改革开放以来，中国的就业问题一直受到人们的关注，经济增长始终伴随着就业的压力。在此期间，中国共创造了1.7亿多个就业岗位，但目前的就业形势依然并不乐观。尤其中国加入WTO后，国民经济和社会发展的影响首先反映在了劳动就业问题上，因此劳动就业状况成为全社会关注的焦点问题。本文回顾了与劳动就业需求分析有关的最新成果和发展动态，分析了劳动就业需求与GDP、财政和投资的关系，建立了中国劳动就业需求预测模型。在预测中国劳动就业需求时，将分段逆回归与成分数据预测模型结合起来，构建中国就业需求的总量预测模型，以及中国的分3个产业、19行业和31省市的劳动就业需求预测模型。此外，本文在分片逆回归方法（Sliced Inverse Regression，简称SIR）的基础上，提出了滑动SIR方法，并将该方法成功应用于劳动就业需求预测。滑动分段逆回归能更好的解决小样本条件下的预测建模问题。并且不受具体函数形式的影响，不失为一个比较好的预测建模方法。本论文所作的分析，使得有关部门可以更好地认识劳动就业需求变化的规律，对相关政策的制定和变更具有重要的意义。