2011年11月11日中午，科研興趣小組在1407開展了第一次小組活動，海外教授David Clowes應(yīng)邀做現(xiàn)場指導(dǎo)，結(jié)合自己的科研成果“關(guān)于建立公私合營機制緩解波蘭失業(yè)問題”，就學(xué)術(shù)研究過程與方法為小組同學(xué)們做了精彩講座。

現(xiàn)場學(xué)術(shù)氣氛濃厚，同學(xué)們受益匪淺。David在會后表示，希望以后能夠繼續(xù)在我們學(xué)校，通過科研興趣小組的平臺，和同學(xué)平等的交流互動，進行思想碰撞，既可以啟發(fā)他更多的學(xué)術(shù)靈感，也能讓同學(xué)們走近科研，領(lǐng)略科學(xué)研究的魅力。

講座內(nèi)容回顧

首先，David教授總結(jié)了學(xué)術(shù)研究的思維過程，就此提出四個主要問題，即學(xué)術(shù)論文的四項基本內(nèi)容：
1． What is the nature of the problem?（background）
2． What is the central question?（idea）
3． Focus + Methodology?（proof）
4． Result + Recommendations? （future value）

接著，David教授結(jié)合其最近完成的課題——Unemployment Above the Age of Fifty in Małopolskie，將上述四個問題鋪陳展開：

1．What is the nature of the problem?

論文問題產(chǎn)生的背景：2004年，波蘭成為歐洲失業(yè)率最高的國家，自2004年以后，波蘭失業(yè)率仍舊居高不下，再加上金融危機之后，歐盟經(jīng)濟體系動蕩影響歐洲各國的經(jīng)濟復(fù)蘇，一些國際性組織和政府一直在尋找有效緩解失業(yè)問題的方法，以此來刺激GDP增速。

2． What is the central question?

對于研究來說，緩解失業(yè)問題顯然過于寬泛，因此有必要把研究方向細(xì)化：可以針對緩解某個地區(qū)，某段年齡，某種性別等人群的失業(yè)問題，選好特定的研究對象以便提出針對性的對策，提高可行性。

先選擇研究范圍。把波蘭的16個省按地區(qū)人均實際GDP與全國水平對比分成了三個組，>100%的為income group 1（IG1），>80%的為income group 2（IG2），<80%的為income group 3（IG3）。但關(guān)于三個income groups的分組依據(jù)，教授并沒有說明為何以80%為標(biāo)準(zhǔn)，這留給了我們一個問題思考（詳見圖一）。

 
圖一：2008年地區(qū)人均實際GDP與全國水平對比圖

其中組一組二有較高的生產(chǎn)收入和更為發(fā)達的經(jīng)濟結(jié)構(gòu)，而相對地，組三中勞動力在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中所占的比重較大，經(jīng)濟結(jié)構(gòu)也更為農(nóng)村化，這些區(qū)域集中分布在波蘭的東部地區(qū)。外國的投資者更愿意在組一和組二的地區(qū)進行投資，投資分布在工業(yè)和服務(wù)業(yè)，其中四省共為國內(nèi)GDP貢獻了52.2%。對于較為落后的IG3的省份，農(nóng)業(yè)則占了較多的投資比重。正是因為這些省主要注重傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)（比如農(nóng)業(yè)、林業(yè)和漁業(yè)），而不使用技術(shù)和資金支持，導(dǎo)致省內(nèi)的GDP受到約束，只占全國的12.8%，所以其失業(yè)率受到投資的影響程度較小。

從這三組中分別選出比較有代表性的三個省，通過Labour Productivity&Labour Utilisation找出和國家勞動力水平比較接近的省份。（詳見圖二）

 
圖二： 三個省的Labour Productivity&Labour Utilisation，以國家為基準(zhǔn)值

（1） GDP volume, GDP Capital, Foreign Investment能改善Labour Productivitys;

（2） Scale of investment（通過合適的雇傭制度法規(guī)和一些人才機構(gòu)的對接）能改善 Labor Utilization

（1）（2）分別從資本和勞動市場的角度代表該省的勞動力情況。同全國總水平相比，小波蘭省（Malopolskie）占有8.6%的人口，卻只生產(chǎn)了7.4%GDP。該省的人均GDP水平處于IG2的倒數(shù)第二，與國家平均水平比較接近，所以具有代表性。

David強調(diào)，在搜集數(shù)據(jù)時，要注意找可靠的長期的數(shù)據(jù)，這樣才有能對隔年的數(shù)據(jù)進行對比分析。

3． Focus + Methodology?

Methodology也就是運用各種模型和工具對問題進行分析。在模型中找根源，搜集數(shù)據(jù)，分析數(shù)據(jù)，對比數(shù)據(jù)，提取信息。

本文使用的模型為The Decomposition Technique(分解技術(shù))，使用這個工具讓政府可以準(zhǔn)確地找出實際GDP的不同增長來源，并給出了一個重要公式，作為全文研究得出結(jié)論的重要工具。模型中帶有特定年齡的劃分，從15歲以上到退休年齡在公式中，等式右邊的值加起來恒等于左邊的值，working hours 是很難統(tǒng)計的量，在政府官方數(shù)據(jù)中無法找到，David用了另外的方法計算hours，文中沒有給出。

該公式把GDP百分比變化分解成四個部分，每個部分都是一項勞動力水平的測定指標(biāo)，也就是說，GDP增長率是由該四項指標(biāo)綜合決定的，即Labor productivity, work effort, employment rate和demographic factor。值得說明的是，在使用模型時David特別注明了人均GDP統(tǒng)計的缺陷和不足，保證了課題的嚴(yán)謹(jǐn)度。

對該公式變形，可得到一個新的等式：

在公式（2）中，等式左邊取決于投資的大小，正如前文所述，GDP與投資有密不可分的聯(lián)系。 投資越多，GDP就越大，勞動生產(chǎn)力會相應(yīng)提高，左邊的hours表示科技水平跟投資的關(guān)系，投資的越多，科技水平越高，工作時間越短，Labor Productivity越大；等式右邊表示了勞動市場是否穩(wěn)定，工作人口結(jié)構(gòu)是否合理，從一定程度上反映了Labour Utilisation，結(jié)合以上結(jié)論，落后省份的失業(yè)率對投資的敏感度很小，見圖二，Malopolskie&Podkarpackie呈負(fù)值，由此可見，要緩解失業(yè)問題，必須從labor market side著手，注重法規(guī)和中介公司的配對。

在年齡的劃分上，為了更具說服力，再把工作年齡拆開來分析。（見圖三）

 
圖三：各年齡階段人口占總失業(yè)人口比例

由此可見，35歲以上的人占總的失業(yè)人口的一半以上，由于年輕人失業(yè)率常年比較穩(wěn)固，相比起緩解年長的失業(yè)問題更加艱難。再加上年長人對實際GDP的貢獻率比較高，所以選擇高齡人群為解決問題的對象具有更高的效率。（見圖四）

圖四：按年齡劃分的實際GDP分解圖計算結(jié)果

4． Result + Recommendations?

為了解決50歲以上人群的就業(yè)問題，David鼓勵他們自主創(chuàng)業(yè)，并從縱向連接的角度來思考，扣住雇員和客戶以及雇員和經(jīng)理之間的關(guān)系，提出了一個4×2模型。他的想法是，找到一個經(jīng)理和一個會計，機構(gòu)中兩個人面向客戶，這里的客戶即是指年齡在50歲以上面臨失業(yè)但是有意向工作的人；兩個人面向各個公司，與有意愿招聘50歲以上勞動力的公司聯(lián)系，向他們提供客戶的簡歷以及各類信息；最后機構(gòu)中需要兩位具有高專業(yè)水準(zhǔn)的研究人員，由他們對勞動力市場進行最新調(diào)查和分析，并向機構(gòu)的其他人反饋信息。這樣就能簡單地自主創(chuàng)業(yè)，實現(xiàn)再就業(yè)了。資本初始投資為政府財政供給，作為該公司的運營成本，該中介機構(gòu)的盈利為私人所得，但是盈利多少取決于該機構(gòu)是否高效運行，盈利來源類似于“會員年費”。4×2模型是兼顧公平和效率的緩解失業(yè)問題的方法，是針對45歲有意愿參加工作卻沒有機會的波蘭公民，對政府機關(guān)以及國際組織具有借鑒意義。（見圖五）

圖五：公私合營機制模型

后期問題：

如果大家對該研究報告存在問題或者有自己的想法，歡迎留言或者發(fā)送到我們的郵箱：gjkyxqxz@163.com，我們會聯(lián)系David教授解答大家的問題，同時熱烈歡迎同學(xué)們關(guān)注科研興趣小組的活動，一起hold住學(xué)術(shù)陣地。

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圖文：國際學(xué)院科研興趣小組