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【摘 要】行业分为19个大类,其中包括农、林、牧、渔业；采矿业；制造业等.随着学历的不同,行业选择趋向也会变得不同.文章主要对2004年第一次经济普查与2008年第二次经济普查的相关数据进行分析,比较不同学历间行业选择的差异,并通过曲线回归分析拟合各个学历的行业选择以时间为变量的分布函数,以此预测未来短期的发展趋势.
【关 键 词】学历；行业选择；曲线回归
一、数据预处理
由于就业总人数随着时间发生变动,各个学历从事各行业的总人数都呈上升趋势,研究意义不大,因而将所要研究的课题定位为各个学历不同行业选择所占比例的变化趋势.
以防绝对量的上升趋势对结论准确性的影响,我们首先对数据进行了预处理,将绝对量转化为结构参数,即将该学历的各个行业选择人数除以该学历总人数,以得到其所占自身的比例.
二、函数拟合
通过曲线回归分析对函数进行拟合：
（一）拟合以2004年研究生及以上学历的行业选择为自变量,2008年研究生及以上学历的行业选择为因变量的函数.
（二）拟合以2004年大学本科学历的行业选择为自变量,2008年大学本科学历的行业选择为因变量的函数.
（三）拟合以2004年初中及以下学历的行业选择为自变量,2008年初中及以下学历的行业选择为因变量的函数.
（四）各学历的行业选择关于t的递推函数.因时间距离越近,推算的准确性越高,则用2008年数据作为对未来几年各学历行业选择比例预测的推算基数.
(五)预测.得2012年分布：
三、结果分析
研究生及以上学历人员从事公共管理和社会组织,制造业等的比例相较2008年的大幅提升；从事批发和零售业,卫生、社会保障和社会福利业等的比例相较2008年显著下降.
大学本科学历人员从事采矿业,电力、燃气及水的生产和供应业,房地产业等的比例相较2008年的大幅提升；从事教育等的比例相较2008年显著下降.
大专学历人员从事采矿业,电力、燃气及水的生产和供应业,房地产业等的比例相较2008年的大幅提升；从事制造业等的比例相较2008年显著下降.
高中学历人员从事建筑业等的比例相较2008年的大幅提升；从事交通运输、仓储和邮政业,教育等的比例相较2008年显著下降.
初中及以下学历人员从事建筑业等的比例相较2008年的显著提升；从事批发和零售业等的比例相较2008年显著下降.
四、模型评价
模型优点数据预处理将绝对量对预测结果的影响排除,曲线回归分析通过拟合各函数并进行比较以得到最佳方案.于此同时,模型还将各学历的各行业选择比例完整保留下来,这使得预测结果能得以细分并还原原始数据结构.
模型缺点由于数据掌握不够充分,不能作为长期预测的依据.但在较短时间内,可信度还是相当高的.递推公式并不能得到简化推广,只可获得逐四年的预测结果,即对预测条件要求严格,因而对预测具有较大的局限性.