中国企业工资水平宏观调控机制地研究论文

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1、中文摘要摘要:2008年,美国次贷危机引发的全球金融危机使全球经济在短时间内发生巨变,各国政府纷纷出台宏观调控政策措施以应对金融危机,因此带来了经济发展的相应变化,处于经济体制加速转型期的中国经济面对金融危机也加大了宏观调控的力度,世界与国家宏观经济环境的变化与中国企业工资水平现存问题及其所带来的日渐严重的社会问题共同构成了本文的研究背景。在这一背景下,本文的研究目标是对中国企业工资水平宏观调控机制进行研究,为我国企业工资水平宏观调控机制的优化提供理论指导,为政府部门提供具体的决策参考依据和政策建议以促进中国和谐社会的构建。本文基于市场化工资形成理论和劳动力市场分割理

2、论模型,建立了两部门框架的工资决定机制模型,解释产生行业和企业间工资水平差异的原因,为研究我国企业工资水平宏观调控机制构建逻辑解释框架;从物价变动、需求变动、产业结构、就业结构、劳动生产率等角度对企业工资水平与中国经济发展的关联性进行理论分析;从理论与实证的角度,对改革开放三十年中国企业工资水平宏观调控机制及制度的发展历程进行梳理,回顾了随着经济的快速发展和社会变迁,不同历史阶段企业工资水平宏观调控机制的特征:研究我国企业工资水平的现状、存在问题、剖析其成因并构建基于广义数学期望算法模型的企业工资水平宏观调控综合评价模型,选择样本对企业工资水平宏观调控体系进行评价,分

3、析我国企业工资水平宏观调控体系影响因素,针对制度现存问题提出政策建议;从工资增长指导线制度、市场工资指导价位制度、人工成本预测制度、最低工资制度、工资集体协商制度等方面分析了企业工资水平宏观调控制度存在的问题和不足;本文对企业工资水平宏观调控制度测算模型的优化进行研究,基于人工神经网络BP算法模型构建工资增长指导线制度测算模型,对原有模型进行优化,并以北京市为例进行实证分析;构建中国企业工资水平宏观调控机制。本文综合运用了实证分析法、系统分析法、社会调查法、比较分析法以及层次分析法和人工神经网络BP算法等研究方法。论文的创新点是构建了两部门框架的工资水平决定机制模型对

4、产生行业和企业间工资水平差异的原因进行解释、基于广义数学期望算法中国企业工资水平宏观调控机制评价模型的构建以及运用人工神经网络BP算法构建了工资增长指导线测算模型。关键词:工资水平;市场分割;宏观调控机制分类号ABSTRA(汀ABSTRACTUnderTheU.S.sub·loancrisis,governmentsenhancethemacro.controlstrength,theproblemofChinaenterprisewagelevelandcorrelativesocialproblemconstitutesresearchbackgroundofth

5、ispaper.ResearchonChinaenterprisewagelevelwillprovidetheoryguidanceforoptimizingmacro-controlmechanism;providereferenceforgovernmenttoestablishpolicy.WagelevelofChinaenterprisestostudythestatusquo,andfrompricechanges,demandchangesinindustrialstructure,employmentstructure,laborproductivi

6、tyintermsofananalysisofwagelevelsontheimpactofChinaeconomicdevelopmentrole.Basedonlabormarketsegmentationtheorytothegovernmentwageleveloftheenterprisetocarryoutmacro-controltheoryanalysis,thewagelevelofChinaenterprisestobuildmacro—controllogictoexplaintheframeworkofthegovernmentwageleve

7、loftheenterprisetheroleofmacro.controltobedefined.ThreedecadesofreformandopeningupthewagelevelofChinaenterprisessincethemacro—controlmechanismandthesystemsortoutthecourseofdevelopment,reviewedwimtherapideconomicdevelopmentandsocialchange,differenthistoricalstagesoftheenterprise

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