农民工社会资本对其社会融入影响分析开题报告

 2022-02-02 22:02:19

1. 研究目的与意义、国内外研究现状(文献综述)

1.本课题的意义及应用前景

随着我国城镇化的发展,以及经济发展带来的劳动力需求的不断增长,越来越多的劳动力从农村进入城市,其中农民工这一群体成为了我们不可忽视的群体。农民工通常是指户籍在农村,每年在城市工作超过六个月的劳动者。大量人口的涌入在解决劳动力短缺问题的同时,也给社会带来了一系列的问题。其中农民工的社会融入问题,是历年来学者们一直在关注的问题,社会融入问题的不妥善解决,很可能会带来如社会不稳定、社会治安等一系列问题。所以,笔者想要从社会资本、农民工社会满意度以及工资水平的角度研究农民工目前在社会融入方面的状况,并根据研究结果提出相应解决措施。

当前,关于流动人口社会融入研究已经取得了比较丰富的成果。一些学者对社会融入的概念进行界定,并将其区分为多个维度考察了流动人口社会融入现状; 还有一些学者从个人、家庭、社会、制度等不同侧面对影响流动人口社会融入的因素进行了分析。但目前各个学者的观点不一致,笔者希望从社会资本、生活满意度以及工资水平的角度切入,进一步研究农民工社会融入的影响因素。

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2. 研究的基本内容和问题

1.研究目标

(1)验证提出的三个假说:

假说一:农民工社会资本存量的增加能够促进他们的社会融入。

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3. 研究的方法与方案

1.研究方法

(1)文献研究法

阅读国内外的有关文献,了解目前我国目前城市化的相关政策、政府对于农民工融入城市的相关举措、目前农民工进城打工面临的实际困难,以及农民工社会融入会受到哪些方面的影响,有利于掌握目前相关研究的研究动向,掌握目前研究的不足之处,为接下来的研究提供理论依据,争取站在巨人的肩膀上找到正确的切入角度研究农民工的社会融入问题。

(2)实证分析法

目前笔者提出了三个假说:农民工社会资本存量的增加能够促进他们的社会融入;农民工生活满意度的增加能够促进他们的社会融入;农民工工资水平的增加能够促进他们的社会融入。接下来就需要通过专业的统计学方法,通过建立计量模型来验证这三个假说。

(3)数据分析法

本课题拟运用CLDS和CGGSS数据库中的数据进行分析,并选取相关的计量模型对三个假设进行验证。

2.技术路线

3.实验方案

(1)文献搜集

通过调研之前的文献资料学习,掌握和修正基本的方向和方法,以便达到“事半功倍”的效果。通过预先的文献资料查阅,了解城镇化和社会融入的相关政策,了解农民工在城市工作、生活的实际情况,方便在实践过程中及时处理和理解相关内容。

(2)数据分析

根据收集的数据,先对数据进行清理,筛选出有效样本,选定合适的因变量和自变量,建立计量模型,对自变量进行回归,得出结论。

(3)总结撰文

根据调查信息、列出的问题及原因分析,建议对策,撰写调查报告和论文。

4.可行性分析

(1)研究课题成果的可实现性

本课题的研究研究对象新颖,研究内容针对性强、具体性强,研究计划翔实,前期准备工作充分,且研究的内容与研究的时间均与现阶段可利用的资源与本科生的能力想匹配,因而此课题成果可实现程度大。

(2)研究方法的可行性

采取实证研究法,对所获得的数据进行分类整理分析,得出结果并提出结论。各研究方法相互补充,以实现理论和实际相结合。

(3)数据来源的可靠性

本课题主要采用CLDS和CGSS数据库中的相关数据,保证了数据的可靠性

(5)数据分析和数据处理的可行性

经过本科四年的学习,特别是计量经济学和多元统计这两门课程的学习,已经有了丰富的数据处理的理论知识,再加上我曾经担任校级srt项目的主持人,已经有了相关科研项目的实践经验。

4. 研究创新点

(1)课题新颖

目前城镇化问题依旧是一个十分热门的话题,其中农民工的社会融入问题更一直是研究热点。与前人研究不同的是,前人的研究多其中在社会环境角度、政策角度来分析农民工的社会融入问题,笔者的此次课题拟将个人能力(农民工的社会资本)、心理因素(农民工的生活满意度)以及工资水平结合起来,综合分析这三者是如何影响社会满意度的。

(2)研究思路创新

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5. 研究计划与进展

(1)2020.01-2020.03:查找相关文献,了解国内外研究者对于农民工社会融入这一课题的研究进展,逐步明确自己的研究方向和研究内容;利用现有的网络数据库资源,查找可以使用并有价值的数据;明确研究方法,确定研究模型;提出待验证的假设。

(2)2020.03-2020.04:利用找到的数据,结合以前学过的计量知识以及利用网络以及论文等资源加强自己的数据处理和数据分析能力;对数据进行清理和筛选,并根据之前提出的假设筛选出自变量,通过相关统计方法或计量方法确定因变量,并进行回归。

(3)2020.04-2020.05:根据之前的文献研究和数据分析结果撰写论文。

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