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1.
本文以CFPS家庭数据为样本,借鉴A-F多维贫困测算框架,重新估计了中国25个省份在教育、健康、医保、就业和收入等五个维度的多维贫困.在此基础上,笔者引入户籍制度变量来解释农民工多维贫困的原因.研究发现﹕ 户籍制度本身隐含着对流入人口的制度性歧视,在很大程度上限制了农民工群体的自由流动和迁移,降低了个体外出寻求就业机会的可能性,进而加剧了农民工群体的多维贫困和不平等程度.进一步研究发现﹕ 教育机会、就业机会和收入水平是户籍制度影响个体多维贫困的主要途径.具体而言﹕ 第一,户籍身份隐含教育机会和教育质量的不均等,导致教育回报率城乡差距的进一步扩大,进而影响农民工的教育选择与教育投入.第二,劳动者户籍身份的差异导致农民工获取就业机会不均等,但是就业机会不均等的影响深度随着教育年限的增加将会逐步被削弱.第三,劳动力市场对非城镇户籍劳动者的收入歧视依然存在,导致农民工落入多维贫困的概率更高.这也意味着,现阶段户籍制度所隐含的社会分割在改革进程中尚未从根本上扭转,因而进一步推进户籍制度改革,提升教育质量,缩小城乡教育回报差距,是改善就业与收入机会不均等的关键. 相似文献
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《太原城市职业技术学院学报》2019,(11)
近年来,随着高等学校扩招政策的实施,高校毕业生规模持续增长,社会对人才的要求不断提升,就业压力也就逐年递增。而"特殊群体"作为高校中的弱势群体,则面临着更大的就业难题,尤其在民办高校中更为突出。本文以郑州升达经贸管理学院为例,通过特殊群体毕业生就业工作的开展,对民办高校特殊群体就业现状、成因及帮扶现状进行分析,形成就业精准帮扶新思路。 相似文献
5.
本文基于某酒店平台的脱敏用户大数据,利用Python编程对源数据进行挖掘和分析,发现在常用机器学习算法中总体准确率最高(88.3%)的随机森林模型(Random Forest, RF),在特征群体中的预测效果存在缺陷,即在测试集中实际流失率为极值与中间值(0%、50%、100%)的流失群体预测性能较好,平均误差率在1%以下;而在其余流失群体(10%~40%以及60%~90%)中预测效果较差,平均误差率高达12.5%以上。通过进一步计算发现,总体预测率稍差的支持向量机(Support Vector Machine, SVM)学习模型在某些细分群体中反而具有更高的预测性能,平均误差率在7%以下。综合两类学习模型在不同群体中的优势,可进一步将总体预测的准确率提高至92.3%。该研究结果对于酒店行业具有非常重要的启发意义。相关企业在构建客户流失预警模型时应根据不同的用户群体使用不同的机器学习方法来提高预测的性能;或结合多种方法构建混合预测模型从而更好地理解消费者行为,进行客户关系管理。 相似文献
6.
随着互联网的快速发展,隐性的网络关系已经成为当今大学生社会关系的重要组成部分,给高校思想政治教育工作带来了新的机遇和挑战。本文在定义大学生网络隐性群体并分析其主要特征的基础上,探讨了关注该群体的思想政治教育意义和面临的困难,并针对性地从加强思想政治队伍建设、完善校园文化平台、挖掘核心成员,以及强化信息过滤机制等四个方面研究了完善网络思想政治教育的可行路径。 相似文献
7.
自丛林时代开始,人类就知道在资源分配中可能会出现一种赢者通吃的局面,这被称为"马太效应"。19世纪末,意大利经济学家帕累托在调查了16~19世纪一些欧洲国家的居民收入数据后发现,高收入居民的收入分布会服从幂函数法则,这就是著名的1自累托法则也被演绎为所谓的20/80法则。 相似文献
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9.
在复杂动态环境下,知识协同行为(KCB)是产业集群创新(ICI)活动的有力支撑,构建复杂动态环境下产业集群创新中的群体知识协同行为模型具有重要的理论意义和实践价值。在分析复杂动态环境下产业集群创新与群体知识协同行为耦合规律的基础上,构建了复杂动态环境下产业集群创新中的群体与协同行为模型(CDE I KCBM)。与已有研究相比,该模型不仅可以反映随时间不断变化的动态演化规律,也可反映复杂动态环境下产业集群创新和群体知识协同行为的内在关联本质,有助于揭示二者的循环反馈关系。 相似文献
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