本文關鍵詞：我國建筑業(yè)勞動生產率影響因素及預測研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：作為國民經濟的支柱產業(yè),建筑業(yè)是我國政府宏觀調控的重要部分,對我國國民經濟的穩(wěn)定發(fā)展發(fā)揮著不可忽視的作用。隨著近十年我國建筑業(yè)的持續(xù)高速發(fā)展,我國建筑市場正逐漸融入國際市場,建筑業(yè)的發(fā)展方向以及如何提高其國際競爭力成為21世紀的熱點話題。雖然我國建筑企業(yè)數量規(guī)模逐漸擴大,但行業(yè)整體表現效率低收益差,平均技術含量低；尤其是勞動生產率水平嚴重偏低,與行業(yè)規(guī)模不相適應,成為制約我國國際競爭力的重要原因之一,為此提高建筑業(yè)勞動生產率成為順應時代發(fā)展的重要研究課題。本研究則立足于我國建筑業(yè)基本國情,結合理論和數學統(tǒng)計等方法對我國建筑業(yè)勞動生產率進行了研究。本文首先利用各個數據統(tǒng)計網站收集相關數據,借助Excel軟件對我國建筑業(yè)企業(yè)勞動生產率的現狀水平進行各個維度的定量分析,主要從我國建筑業(yè)勞動生產率近二十年的總體發(fā)展情況、與國際六個發(fā)達國家和我國其他四個主要行業(yè)的對比以及我國31個省市的相互比較四個維度出發(fā)。然后基于C-D生產函數對影響勞動生產率的因素進行分解,從技術進步、資本投入、勞動投入三方面進行理論分析,并借助Eviews建立我國建筑業(yè)勞動生產率影響因素的多元線性回歸方程,分析各因素對勞動生產率的影響程度。結果證明我國建筑業(yè)從業(yè)人員工資以及數量對勞動生產率的提高影響最大,技術進步和資本投入對勞動生產率的提高影響較小。此外,本文還試圖找到合適的方法對建筑業(yè)勞動生產率進行預測,以便于政府和建筑企業(yè)能夠根據勞動生產率的變動提前進行生產要素的調整。在對預測的相關方法進行介紹后,考慮到建筑業(yè)生產活動中因素之間的關系可能并非都是線性的,傳統(tǒng)的預測方法可能具有既定的局限性,本文將徑向基函數神經網絡引入建筑業(yè)勞動生產率的預測當中,通過對歷史數據的收集,建立基于RBF的勞動生產率預測模型,并驗證了模型的有效性,實現了對建筑業(yè)勞動生產率的短期預測。最后,本文結合前文的理論分析與實證結果,提出了提高我國建筑業(yè)勞動生產率的相關建議。
【關鍵詞】：建筑業(yè) 勞動生產率 現狀 影響因素 徑向基函數神經網絡
【學位授予單位】：北京交通大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：F426.92;F249.22
【目錄】：

• 致謝5-6
• 摘要6-7
• ABSTRACT7-11
• 1 緒論11-18
• 1.1 研究背景和意義11-12
• 1.1.1 研究背景11
• 1.1.2 研究意義11-12
• 1.2 研究現狀12-15
• 1.2.1 國內研究現狀12-14
• 1.2.2 國外研究現狀14-15
• 1.3 研究方法及技術路線15-18
• 1.3.1 研究內容15
• 1.3.2 研究方法15-16
• 1.3.3 技術路線16-18
• 2 我國建筑業(yè)勞動生產率理論綜述及發(fā)展現狀18-31
• 2.1 勞動生產率相關理論18-24
• 2.1.1 勞動生產率理論18-19
• 2.1.2 相關概念19-21
• 2.1.3 生產率的計算方法21-24
• 2.2 我國建筑業(yè)勞動生產率現狀分析24-30
• 2.2.1 我國建筑業(yè)勞動生產率基本現狀24-26
• 2.2.2 我國建筑業(yè)勞動生產率發(fā)展水平分析26-30
• 2.3 本章小結30-31
• 3 我國建筑業(yè)勞動生產率影響因素分析31-49
• 3.1 我國建筑業(yè)勞動生產率影響因素定性分析31-40
• 3.1.1 技術進步31-34
• 3.1.2 資本投入34-36
• 3.1.3 勞動投入36-40
• 3.2 我國建筑業(yè)勞動生產率影響因素實證分析40-48
• 3.2.1 多元線性回歸模型介紹40-42
• 3.2.2 樣本數據的選擇42-43
• 3.2.3 模型的建立與檢驗43-47
• 3.2.4 結果分析47-48
• 3.3 本章小結48-49
• 4 我國建筑業(yè)勞動生產率的預測方法研究49-62
• 4.1 預測的相關理論及方法49-53
• 4.1.1 預測的概念及分類49-50
• 4.1.2 定量預測的方法50-51
• 4.1.3 本文預測方法的選擇51-53
• 4.2 徑向基函數神經網絡介紹53-55
• 4.2.1 徑向基函數神經網絡的結構53
• 4.2.2 徑向基函數神經網絡的映射機理53-54
• 4.2.3 徑向基函數神經網絡的學習過程54-55
• 4.3 構造因果關系徑向基網絡預測建筑業(yè)勞動生產率55-58
• 4.3.1 樣本數據的處理55-56
• 4.3.2 網絡的創(chuàng)建56-57
• 4.3.3 網絡的測試57-58
• 4.4 構造時間序列徑向基網絡預測建筑業(yè)勞動生產率58-61
• 4.4.1 樣本數據的處理58-59
• 4.4.2 網絡的創(chuàng)建與測試59-61
• 4.5 本章小結61-62
• 5 提升我國建筑業(yè)勞動生產率的建議62-67
• 5.1 技術進步方面62-63
• 5.2 資本投入方面63-64
• 5.3 勞動投入方面64-67
• 6 研究結論與展望67-69
• 6.1 研究結論67
• 6.2 不足及展望67-69
• 參考文獻69-72
• 附錄72-78
• 作者簡歷78-81
• 學位論文數據集81

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