促進(jìn)就業(yè)是經(jīng)濟(jì)政策的主要目標(biāo)之一。近年來(lái),在市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)體制改革和經(jīng)濟(jì)下行的雙重沖擊下,勞動(dòng)力市場(chǎng)結(jié)構(gòu)性摩擦加劇,失業(yè)率居高不下。為了穩(wěn)定經(jīng)濟(jì)、實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)軟著陸,擺脫勞動(dòng)力失業(yè)問(wèn)題所帶來(lái)的轉(zhuǎn)型困境,各級(jí)政府積極開展公共就業(yè)培訓(xùn),試圖幫助失業(yè)人員實(shí)現(xiàn)再就業(yè)。但由于其存在較多局限性,所以需要私人就業(yè)培訓(xùn)來(lái)彌補(bǔ)。因此,為實(shí)現(xiàn)資源的優(yōu)化配置,對(duì)私人就業(yè)培訓(xùn)進(jìn)行科學(xué)的評(píng)估具有重要理論與現(xiàn)實(shí)意義。對(duì)私人就業(yè)培訓(xùn)進(jìn)行評(píng)估的主要問(wèn)題是選擇性偏差（Selection Bias）,即參與個(gè)體根據(jù)自身的特性選擇是否參與某項(xiàng)私人就業(yè)培訓(xùn)。采用普通計(jì)量方法進(jìn)行評(píng)估并不能真實(shí)地反映私人就業(yè)培訓(xùn)的實(shí)際效果。本文采用2011年南京財(cái)經(jīng)大學(xué)公共管理學(xué)院開展的民生問(wèn)卷調(diào)查數(shù)據(jù),運(yùn)用傾向得分匹配法研究私人就業(yè)培訓(xùn)對(duì)城鎮(zhèn)參與者收入水平的影響。實(shí)證使用STATA軟件,分別采用OLS回歸、控制函數(shù)法、傾向得分匹配法分析參與者的平均參與效應(yīng),評(píng)估結(jié)果具有較好的穩(wěn)健性。OLS回歸結(jié)果顯示,私人就業(yè)培訓(xùn)對(duì)參與者收入水平有著顯著的促進(jìn)作用。其中,參與私人就業(yè)培訓(xùn)的城鎮(zhèn)居民,收入水平會(huì)顯著上升9.4%左右;采用控制函數(shù)法,參與私人就業(yè)培訓(xùn)可以使... 

【文章來(lái)源】：南京財(cái)經(jīng)大學(xué)江蘇省

【文章頁(yè)數(shù)】：53 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

注技術(shù)路線圖

?結(jié)巧??圖４．１傾向得分匹配法應(yīng)用流程圖??４．４．２總解本的平均參與效應(yīng)評(píng)估??本文主要采用最近相鄰匹配法、域閥和半徑匹配法及核匹配法蘭種匹配算??法，來(lái)評(píng)估私人就業(yè)培訓(xùn)參與組的平均參與效應(yīng)。表４．３是采用Ｌｏｇｉｔ模型估計(jì)??傾向得分的結(jié)果。因變量為傾向得分ＭＸ），即個(gè)體參與私人就業(yè)培訓(xùn)的概率。??

圖４．２給出了共同支撐區(qū)域內(nèi)外，參與組和控審跑所估計(jì)的傾向得分的分布。??該圖顯示，無(wú)論是參與組還是控制組，所估計(jì)的傾向得分都集中在中間偏右處。??這表明私人就業(yè)培訓(xùn)對(duì)個(gè)體的吸引力較大，個(gè)體參加培訓(xùn)的可能性較大。民２為??化０２８５，說(shuō)明協(xié)變量對(duì)因變量的解釋程度能力較弱，很大程度上是因?yàn)閷ふ业挠??響個(gè)人參與私人就業(yè)培訓(xùn)的協(xié)變量數(shù)量不足。??４．４．４匹配質(zhì)量檢驗(yàn)??傾向得分匹配法不是根據(jù)所有協(xié)巧量為條件進(jìn)行匹配，而是Ｗ估計(jì)的傾向得??分為《件進(jìn)行匹配。那么，匹配后協(xié)變量的分布是否平衡呢？為了檢驗(yàn)平衡性，??一種有效的方法，就是觀察匹配前后相關(guān)協(xié)變量標(biāo)準(zhǔn)差畝分?jǐn)?shù)的分布。圖４．６－４．８??分別給出了最近相鄰匹配法、域閥和半徑化配法、核匹配法等Ｈ種匹配方法下相．．??關(guān)協(xié)變貴標(biāo)準(zhǔn)差百分?jǐn)?shù)的分布。?■??

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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碩士論文
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本文編號(hào)：3275072