人才学与劳动科学论文_基于行政大数据的失业率 - 人口与经济杂志社投稿_期刊论文发表|版面费|电话|编辑部|论文发表- 人口与经济

一、本刊要求作者有严谨的学风和朴实的文风，提倡互相尊重和自由讨论。凡采用他人学说，必须加注说明。二、不要超过10000字为宜，精粹的短篇，尤为欢迎。三、请作者将稿件（用WORD格式）发送到下面给出的征文信箱中。四、凡来稿请作者自留底稿，恕不退稿。五、为规范排版，请作者在上传修改稿时严格按以下要求： 1．论文要求有题名、摘要、关键词、作者姓名、作者工作单位（名称，省市邮编）等内容一份。 2．基金项目和作者简介按下列格式：基金项目：项目名称（编号）作者简介：姓名（出生年－），性别，民族（汉族可省略），籍贯，职称，学位，研究方向。 3．文章一般有引言部分和正文部分，正文部分用阿拉伯数字分级编号法，一般用两级。插图下方应注明图序和图名。表格应采用三线表，表格上方应注明表序和表名。 4．参考文献列出的一般应限于作者直接阅读过的、最主要的、发表在正式出版物上的文献。其他相关注释可用脚注在当页标注。参考文献的著录应执行国家标准GB7714-87的规定，采用顺序编码制。

人才学与劳动科学论文_基于行政大数据的失业率

作者:

关键词:

摘要：

文章摘要:我国城镇登记失业率指标稳定在4%左右,难以较为准确反映就业动态;而劳动力调查样本量有限,城镇调查失业率对省以下各级行政区域代表性不足。本文将针对大数据的机器学习算法与针对传统统计数据的核算思想结合起来,基于某四百万人口城市2016—2018年的全样本行政大数据,利用机器学习算法,对每个城镇居民每个月的就业状态进行预测,再利用统计核算方法,估计出该城市的失业率。在个人层面,本文的模型在样本外测试集上的准确率达到96.7%。经过统计核算加总,本文估计的当地失业率在合理区间范围内,并表现出明显的周期性特征,对就业形势动态变化的刻画明显优于当地一年发布一次的登记失业率数据。本文基于个人层面的预测结果,进一步探讨了当地失业人口的性别与文化程度特征,以及再就业的时间规律。本文针对如何使用行政大数据辅助经济决策提出了新的范式,对大数据时代如何理解经济与制定政策具有参考意义。

文章关键词:

论文作者:黄冠华郑重杨雨成杨路孔京承孝敏杨周旺

作者单位: 普林斯顿大学

论文DOI:10.19343/j.cnki.11-1302/c.2021.12.011

论文分类号:F249.27

文章来源：《人口与经济》网址: http://www.rkyjj.cn/qikandaodu/2022/0108/2181.html