劳动力市场

1.劳动力市场概述

(1)劳动力:所有有工作能力且愿意工作的人的总称,由那些正在工作(就业)和正在寻找工作(失业)的人组成,表示为:L(劳动力)=N(就业)+U(失业)

(2)非劳动力:这是指不再市场上工作也不寻找工作的人

(3)参工率:指劳动率与总人口的比率

(4)失业率:指失业人口数在劳动力中所占的比例

(5)丧失信心的劳动者:指尽管没有积极寻找工作,但如果有机会还是会参加工作的人

(6)失业的持续时间:人们处于失业状态的平均时间

(7)非就业率:即总人口减去就业人数再除以总人口

2.失业变动

2.1失业与经济周期

衰退时期失业率高,扩张时期失业率低。在高失业期间,失去工作的概率增加,失业后找到工作的概率减小,失业持续的时间会更长。

2.2失业的代价

(1)失业的产出损失

奥肯定律描述了失业的产出损失:失业率如果超过充分就业的界限时,失业每额外变动1%。GDP就会反向变动2%

(2)失业对收入分配的影响

对失业者个人来说,失业使其收入减少,对整个社会来说,所有失业者的收入损失造成总产出低于潜在产出水平。

失业救济金,作为失业补偿的制度之一,其总额接近失业者就业时所得到的收入。该项救济金是通过向仍在工作的人征税来提供资金的。在这种情况下,失业者不会由于失业而遭受收入损失,但是社会仍然会由于总产出的下降而遭受损失。

(3)失业的其他代价和收益

更多闲暇&税收损失

3.工资决定

3.1.谈判

工人谈判能力的强弱取决于两个因素。第一是他离开企业,企业找到替代者的难易程度如何。第二是如果他离开企业,他找到另一份工作的难易程度如何。企业越难找到替代者,或者他越容易找到新的工作,他在谈判中的实力就越强。

3.2.效率工资

从企业自身角度出发,企业可能愿意支付高于保留工资的工资。企业希望工人能生产更多的产品,而工资可以帮助他们达到这一目的。

3.3工资、价格和失业

工资的决定可以由下式表示:

W=P^eF(u,z)

其中W表示名义工资,它取决于三个因素:预期价格水平,用P^e表示,失业率,用u表示;

综合变量,用z表示,代表影响工资决定结果的其他变量。

(1)预期价格水平

因为工人和企业关心的是实际工资,因此在工资制定时,预期价格水平的成倍增长将导致名义工资的成倍增长。

比如:一个工人的工资可以分解为:他和一家人的维持生活所必须的开支,个人的培训支出等。如果价格水平翻倍,他也应该得到这么多倍的工资补偿以达到相同消费。

(2)失业率

上面提到,失业增加会降低工资水平。如果认为工资由谈判决定的话,那么高失业率将会削弱工人的谈判能力,从而迫使工人接受更低工资。如果是出于效率工资考虑的话,高失业率可以允许企业支付低工资而能继续留住工人

(3)其他因素

其他因素有很多,比如说,失业救济金,因为失业救济金的存在,将会提高工人的谈判能力。

4.价格决定

企业制定的价格取决于成本,而成本取决于生产函数的性质及其投入原材料的价格。假设劳动投入的唯一生产要素,劳动生产率为常数,产出函数为Y=N

该产出函数意味着多生产一个单位产出的成本等于多雇佣一个工人的成本,即工资W。产出的边际成本等于W

假设企业根据如下关系决定产出价格:P=(1+m)W

m为成本之上的价格加成。如果商品市场是完全竞争的,那么m等于0,价格等于成本W,如果商品市场不是完全竞争的,且企业拥有市场竞争力,m就为正,价格就会高于成本,等于(1+m)W

5.自然失业率

由工资制定关系

\frac{W}{P}=F(u,z)

由上式可知,工资决定意味着实际工资\frac{W}{P}与失业率u之间存在负相关关系:失业率越高,实际工资越低。实际工资与失业率这一关系称为工资制定关系。

自然失业率是工资制定关系中选择的实际工资和价格制定关系推导的实际工资相等时的一种失业率水平。具体计算为:

\frac{W}{P}=F(u,z)P=(1+m)W推导得出。

价格制定关系

实际工资等于\frac{W}{P}=\frac{1}{1+m}

价格制定决策决定了公司支付的实际工资,在给定工资的情况下,价格加成的增加使得企业提高价格。

6.均衡实际工资和失业

6.1自然失业率

劳动力市场均衡要求工资制定推导出的实际工资等于价格制定推导出的实际工资。

于是

F(u,z)=\frac{1}{1+m}

均衡失业率即为工资制定和价格制定推出的失业率,即为自然失业率

6.2失业救济金的影响

失业救济金的增加,导致工资制定曲线WS右移,失业率增加。

6.3价格加成的影响

企业提高价格加成m,使得价格制定曲线关系下移,那么同样会导致失业率失业率增加。

7.从失业到就业

自然就业水平指当失业达到自然失业率形成的就业水平。用U表示失业,N表示就业,L表示劳动力。

那么u\equiv \frac{U}{L}=\frac{L-N}{L}=1-\frac{N}{L}

自然就业水平N等于N=L(1-u_n)

8.从就业到产出

自然产出水平,即就业处于自然就业水平时的产出水平,其关系可以简单表示成:Y_n=N_n=L(1-u_n)

自然产出水平满足如下关系:

F(1-\frac{Y_n}{L},z)=\frac{1}{1+m}

自然产出水平是在相应失业率下,使得工资制定关系选择的实际工资等于价格制定关系推导出的实际工资时的产出水平。

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:/a/917967.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系我们进行投诉反馈qq邮箱809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

PHP代码审计 --MVC模型开发框架rce示例

MVC模型开发框架 控制器Controller:负责响应用户请求、准备数据,及决定如何展示数据 模块Model:管理业务逻辑和数据库逻辑,提供链接和操作数据库的抽象层 视图View:负责前端模板渲染数据,通过html呈现给用户…

Dify 通过导入 DSL 文件创建 Workflow 过程及实现

本文使用 Dify v0.9.2 版本,主要介绍 Dify 通过导入 DSL(或 URL)文件创建(或导出)Workflow 的操作过程及源码分析实现过程。Dify通过导入DSL文件创建Workflow过程及实现:https://z0yrmerhgi8.feishu.cn/wik…

Redis五大基本类型——List列表命令详解(命令用法详解+思维导图详解)

目录 一、List列表类型介绍 二、常见命令 1、LPUSH 2、LPUSHX 3、RPUSH 4、RPUSHX 5、LRANGE 6、LPOP 7、RPOP 8、LREM 9、LSET 10、LINDEX 11、LINSERT 12、LLEN 13、阻塞版本命令 BLPOP BRPOP 三、命令小结 相关内容: Redis五大基本类型——Ha…

有序数组的平方(leetcode 977)

一个数组&#xff0c;返回一个所有元素的平方之后依然是一个有序数组。&#xff08;数组中含负数&#xff09; 解法一&#xff1a;暴力解法 所有元素平方后再使用快速排序法重新排序&#xff0c;时间复杂度为O(nlogn)。 class Solution { public:vector<int> sortedSqu…

调用门提权

在我写的2.保护模式&#xff0b;段探测这篇文章中&#xff0c;我们提到了S位对于段描述符的控制&#xff0c;之前我们已经介绍了代码段和数据段&#xff0c;现在我们来把目光转到系统段 在这么多中结构里面&#xff0c;我们今天要介绍的就是编号为12的&#xff0c;32位调用门 结…

Web Service 学习笔记

Web Service 学习笔记 Web Service 基本概念 Web Service 即 web 服务&#xff0c;它是一种跨编程语言和跨操作系统平台的远程调用技术。 Java 中共有三种 Web Service 规范&#xff1a; JAX-WS(JAX-RPC): 基于 xml 数据JAXM&SAAJJAX-RS&#xff1a;基于 xml 或 json 数…

爬虫——JSON数据处理

第三节&#xff1a;JSON数据处理 在爬虫开发中&#xff0c;JSON&#xff08;JavaScript Object Notation&#xff09;是最常见的数据格式之一&#xff0c;特别是在从API或动态网页中抓取数据时。JSON格式因其结构简单、可读性强、易于与其他系统交互而广泛应用于前端与后端的数…

计算机编程中的设计模式及其在简化复杂系统设计中的应用

&#x1f493; 博客主页&#xff1a;瑕疵的CSDN主页 &#x1f4dd; Gitee主页&#xff1a;瑕疵的gitee主页 ⏩ 文章专栏&#xff1a;《热点资讯》 计算机编程中的设计模式及其在简化复杂系统设计中的应用 计算机编程中的设计模式及其在简化复杂系统设计中的应用 计算机编程中的…

【Tealscale + Headscale + 自建服务器】异地组网笔记

文章目录 效果为什么要用 Headscale云服务器安装 Headscale配置 config.yaml创建反向代理搭建管理 UI授权管理 UI添加互联设备参考 效果 首先是连接情况&#xff0c;双端都连接上自建的 Headscale&#xff0c; 手机使用移动流量&#xff0c;测试一下 ping 值 再试试进入游戏 可…

单片机学习笔记 2. LED灯闪烁

目录 0、实现的功能 1、Keil工程 2、代码实现 0、实现的功能 LED灯闪烁 1、Keil工程 闪烁原理&#xff1a;需要进行软件延时达到人眼能分辨出来的效果。常用的延时方法有软件延时和定时器延时。此次先进行软件延时 具体操作步骤和之前的笔记一致。此次主要利用无符号整型的范…

【Cesium】自定义材质,添加带有方向的滚动路线

【Cesium】自定义材质&#xff0c;添加带有方向的滚动路线 &#x1f356; 前言&#x1f3b6;一、实现过程✨二、代码展示&#x1f3c0;三、运行结果&#x1f3c6;四、知识点提示 &#x1f356; 前言 【Cesium】自定义材质&#xff0c;添加带有方向的滚动路线 &#x1f3b6;一、…

Vue之插槽(slot)

插槽是vue中的一个非常强大且灵活的功能&#xff0c;在写组件时&#xff0c;可以为组件的使用者预留一些可以自定义内容的占位符。通过插槽&#xff0c;可以极大提高组件的客服用和灵活性。 插槽大体可以分为三类&#xff1a;默认插槽&#xff0c;具名插槽和作用域插槽。 下面…

从零开始深度学习:全连接层、损失函数与梯度下降的详尽指南

引言 在深度学习的领域&#xff0c;全连接层、损失函数与梯度下降是三块重要的基石。如果你正在踏上深度学习的旅程&#xff0c;理解它们是迈向成功的第一步。这篇文章将从概念到代码、从基础到进阶&#xff0c;详细剖析这三个主题&#xff0c;帮助你从小白成长为能够解决实际…

Python 绘图工具详解:使用 Matplotlib、Seaborn 和 Pyecharts 绘制散点图

目录 数据可视化1.使用 matplotlib 库matplotlib 库 2 .使用 seaborn 库seaborn 库 3 .使用 pyecharts库pyecharts库 注意1. 确保安装了所有必要的库2. 检查Jupyter Notebook的版本3. 使用render()方法保存为HTML文件4. 使用IFrame在Notebook中显示HTML文件5. 检查是否有其他输…

【C++】vector 类模拟实现:探索动态数组的奥秘

&#x1f31f; 快来参与讨论&#x1f4ac;&#xff0c;点赞&#x1f44d;、收藏⭐、分享&#x1f4e4;&#xff0c;共创活力社区。&#x1f31f; 如果你对string&#xff0c;vector还存在疑惑&#xff0c;欢迎阅读我之前的作品 &#xff1a; 之前文章&#x1f525;&#x1f52…

【ubuntu18.04】vm虚拟机复制粘贴键不能用-最后无奈换版本

我是ubuntu16版本的 之前费老大劲安装的vmware tools结果不能用 我又卸载掉&#xff0c;安装了open-vm-tools 首先删除VMware tools sudo vmware-uninstall-tools.pl sudo rm -rf /usr/lib/vmware-tools sudo apt-get autoremove open-vm-tools --purge再下载open-vm-tools s…

使用原生 OpenTelemetry 解锁各种可能性:优先考虑可靠性,而不是专有限制

作者&#xff1a;来自 Elastic Bahubali Shetti•Miguel Luna Elastic 现在支持使用 OTel Operator 在 Kubernetes 上部署和管理 Elastic Distributions of OpenTelemetry (EDOT)。SRE 现在可以访问开箱即用的配置和仪表板&#xff0c;这些配置和仪表板旨在通过 Elastic Observ…

【freertos】FreeRTOS信号量的介绍及使用

FreeRTOS信号量 一、概述二、PV原语三、函数接口1.创建一个计数信号量2.删除一个信号量3.信号量释放4.在中断释放信号量5.获取一个信号量&#xff0c;可以是二值信号量、计数信号量、互斥量。6.在中断获取一个信号量&#xff0c;可以是二值信号量、计数信号量7.创建一个二值信号…

【生物服务器】数据分析//论文润色/组学技术服务 、表观组分析、互作组分析、遗传转化实验、生物医学

DNA亲和纯化测序&#xff08;DAP-seq&#xff09;和组蛋白甲基化修饰是表观遗传学研究中两个重要的技术手段&#xff0c;它们在揭示基因表达调控机制和染色质结构动态变化中发挥着关键作用。然而&#xff0c;在实践过程中&#xff0c;这两种技术也存在一些痛点和挑战。 DNA亲和…

丹摩征文活动| 摩智云端深度解析:Faster R-CNN模型的训练与测试实战指南

目录 丹摩简介 文章前言Faster R-CNN的简介Faster RCNN的训练与测试提前准备1.1 mobaxterm&#xff08;远程连接服务器&#xff09;1.2 本文的源码下载 目标检测模型 Faster-Rcnn2.1云服务器平台 数据上传内置JupyterLab的使用本地连接使用DAMODEL实例获取实例的SSH访问信息通过…