多元統(tǒng)計(jì)在各地區(qū)就

業(yè)情況及大學(xué)生求職

決策中的應(yīng)用學(xué)院：應(yīng)用數(shù)學(xué)學(xué)院專業(yè)：級(jí)數(shù)學(xué)與應(yīng)用數(shù)學(xué)學(xué)號(hào):081702011.7.15摘要:本文主要運(yùn)用多元統(tǒng)計(jì)分析中的聚類分析和因子分析的方法。借助SPSs軟件，根據(jù)衡量個(gè)省份和直轄市各行業(yè)就業(yè)情況指標(biāo)，先用聚類分析法對(duì)31個(gè)省份及直轄市整體就業(yè)情況進(jìn)行分析,將就業(yè)情況相近的省市為一類。然后,用因子分析法進(jìn)行評(píng)估分析，找出省市就業(yè)取向及人才需求傾向。最后，根據(jù)以上的分析，對(duì)結(jié)果進(jìn)行合理的評(píng)價(jià)。關(guān)鍵詞:就業(yè)情況人才需求傾向聚類分析因子分析一、問題綜述從2002年開始，高校擴(kuò)招的大學(xué)生陸續(xù)畢業(yè)，大學(xué)生就業(yè)問題就受到各方關(guān)注。至今，嚴(yán)峻的就業(yè)形勢不得不使我們?yōu)榍巴緭?dān)憂。擺在我們面前的就有兩項(xiàng)重要的抉擇:在哪個(gè)城市就業(yè)?在哪個(gè)行業(yè)就職？我國的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)劃分為第一產(chǎn)業(yè)、第二產(chǎn)業(yè)和第三產(chǎn)業(yè)。在各個(gè)省市中，這三個(gè)產(chǎn)業(yè)的就業(yè)情況都有所不同，所以能用各省市在農(nóng)業(yè)、工業(yè)、金融業(yè)等行業(yè)的就業(yè)情況來衡量該省市的就業(yè)取向及該省市的人才需求傾向。在各個(gè)省市各個(gè)行業(yè)就業(yè)量即是這些指標(biāo)數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)來源，它較為準(zhǔn)確的反映了各個(gè)省市在各項(xiàng)指標(biāo)上就業(yè)水平。清楚的了解各個(gè)省市的整體就業(yè)水平，對(duì)于我們準(zhǔn)確認(rèn)識(shí)、評(píng)價(jià)省市就業(yè)取向、需要哪方面人才，以及對(duì)自身就業(yè)地區(qū)行業(yè)進(jìn)行更好的抉擇有著重要的意義。二、基本數(shù)據(jù)及方法2.1樣本數(shù)據(jù)體現(xiàn)各省市整體就業(yè)情況的指標(biāo)多、涉及范圍廣。以2009年國家統(tǒng)計(jì)年鑒為基礎(chǔ)，選取了12個(gè)指標(biāo)。這十二個(gè)指標(biāo)在眾多行業(yè)指標(biāo)中較具代表性，它們分別是：（1）農(nóng)、林、牧、漁業(yè)，（2）采礦業(yè)，（3）制造業(yè)，（4）電力、燃?xì)饧八纳a(chǎn)和供應(yīng)業(yè)，（5）建筑業(yè)，（6）交通運(yùn)輸、倉儲(chǔ)和郵政業(yè)，（7）信息傳輸、計(jì)算機(jī)服務(wù)和軟件業(yè)，（8）批發(fā)和零售業(yè)，（9）住宿和餐飲業(yè)，（10）房地產(chǎn)業(yè)，（11）金融業(yè)，（12）租賃和商務(wù)服務(wù)業(yè)。另外選取了全國不同地區(qū)的31個(gè)省市，它們各行業(yè)就業(yè)情況如下表：

表1:2009個(gè)省、市12個(gè)行業(yè)就業(yè)L情況（數(shù)據(jù)來自：2009年匸國家統(tǒng)計(jì)年鑒,單位:萬人）地區(qū)合計(jì)農(nóng)、林、牧、漁業(yè)采礦業(yè)制造業(yè)電力、燃?xì)饧八纳a(chǎn)和供應(yīng)業(yè)建筑業(yè)交通運(yùn)輸、倉儲(chǔ)和郵政業(yè)信息傳輸、計(jì)算機(jī)服務(wù)和軟件業(yè)批發(fā)和零售業(yè)住宿和餐飲業(yè)金融業(yè)房地產(chǎn)業(yè)租賃和商務(wù)服務(wù)業(yè)北京619.33.25.099.56.634.150.136.250.228.325.430.172.9天津201.70.79.372.93.310.712.32.511.94.16.73.17.3河北503.17.127.0117.019.833.925.56.022.14.523.43.35.1山西385.82.675.069.89.922.521.34.317.94.214.02.76.2內(nèi)蒙古245.826.817.937.810.113.716.23.96.62.39.91.42.9遼寧509.527.635.5146.016.329.531.86.117.16.720.27.510.1吉林265.316.218.359.08.112.915.35.18.23.19.93.44.1黑龍江469.192.942.878.614.829.926.15.318.33.313.54.34.2上海385.41.30.1140.75.611.035.66.525.410.821.711.518.0江蘇721.310.513.7308.212.946.030.77.327.710.526.66.511.5浙江813.91.51.7333.112.5155.823.910.028.114.928.010.424.0安徽359.96.230.370.69.440.714.73.713.53.714.54.44.3福建474.06.85.1226.49.652.016.24.113.16.112.28.810.4江西289.612.78.568.09.627.415.63.68.31.810.02.02.7山東922.35.263.1337.220.570.533.26.240.411.732.89.411.7河南734.77.053.3154.820.787.328.85.238.99.522.08.612.1湖北487.115.88.8118.512.069.831.84.620.16.615.95.74.6湖南481.05.215.098.711.671.721.84.915.98.317.38.37.3廣東1055.09.23.3443.518.563.253.516.740.823.737.526.128.5

廣西301.411.04.359.28.827.617.53.511.64.59.43.78.3海南79.314.60.97.51.96.24.20.73.24.02.02.42.1重慶248.81.79.557.46.443.313.52.511.24.29.74.94.3四川564.45.121.9123.115.499.623.85.917.55.220.45.36.0貴州218.72.011.537.36.622.09.12.410.02.75.93.74.1云南312.08.514.660.88.036.314.34.114.75.98.83.75.8西藏21.10.50.20.80.80.90.70.40.50.40.80.00.1陜西352.44.123.282.210.024.119.26.212.35.712.94.53.1甘肅193.05.38.838.66.714.110.32.25.62.06.61.72.0青海50.62.01.98.71.34.03.30.81.80.51.80.70.9寧夏58.12.55.610.54.22.43.00.71.60.52.70.81.1新疆249.458.017.625.46.014.310.92.06.42.46.72.14.92.2分析方法首先,利用聚類分析,對(duì)所要分析的樣本省市進(jìn)行分類。然后,利用因子分析的方法,對(duì)各省市的就業(yè)取向及人才需求傾向進(jìn)行分析。三、分析問題與結(jié)果3.1聚類分析3.1.1分析過程及其輸出結(jié)果根據(jù)原始數(shù)據(jù)，進(jìn)行聚類分析。在聚類分析時(shí),使用系統(tǒng)聚類法中的Ward法，將就業(yè)情況相近的省市歸類。運(yùn)用SPSS,輸出結(jié)果如下：表2：樹狀圖RescaledIistinceCIlsterCbnbirie."海翠南體聲西晝鶯零西西北南川南北寧海朋聚建江赤訃育寧西S克甘內(nèi)新江廣吉無蠶h妄陰山湖湖四河河遼上北黑江山福浙.丿根據(jù)聚類分析結(jié)果，得到了多種分類,將其按4類劃分，則有可以得到如下結(jié)果：第一類:青海，寧夏，西藏，海南，貴州，甘肅，內(nèi)蒙古，新疆；第二類:江西，廣西，吉林，天津，重慶，云南，安徽，陜西，山西；第三類:湖北，湖南，四川，河南，河北，遼寧，上海，北京，黑龍江；第四類:江蘇，浙江，福建，山東，廣東。3.1.2聚類結(jié)果評(píng)價(jià)根據(jù)聚類分析的結(jié)果（表2）可以看出：第一類中的省市就業(yè)量最少，所處地區(qū)偏遠(yuǎn)，均為國內(nèi)經(jīng)濟(jì)欠發(fā)達(dá)地區(qū)，各行業(yè)都處于起步與發(fā)展當(dāng)中，所提供的就業(yè)職位稀少,所以此類地區(qū)極少人愿意前往就業(yè)，而且當(dāng)?shù)氐娜瞬乓泊蠖嗔飨蚪?jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)。所以就業(yè)人數(shù)十分少，一方面原因由產(chǎn)業(yè)不發(fā)達(dá)引起的人才需求量少，另一方面是人才流失嚴(yán)重及補(bǔ)給不足。第二類中的省市就業(yè)量比第一類稍微良好，所處地區(qū)為我國內(nèi)陸，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平中等,所提供的就業(yè)職位數(shù)量遠(yuǎn)比第一類省市多，但也有限。除了制造業(yè)就業(yè)量相比同地區(qū)其他行業(yè)較為理想外，其余行業(yè)的就業(yè)量均在全國中下水平。所以,前往此類省市就業(yè)的人數(shù)不多,就業(yè)競爭相對(duì)沒那么激烈。第三類中的省市就業(yè)量在全國處中上水平,同樣處于我國內(nèi)陸地區(qū)，但此類省市的人口數(shù)量交其他省份多,人口密度高，其中，河南為我國人口第一大省，北京為我國政治中心,上海為我國貿(mào)易中心。所以，為了獲取較多的廉價(jià)勞動(dòng)力，許多企業(yè)均在此類省市設(shè)廠或分公司,從而提供了較多的就業(yè)機(jī)會(huì)。而為了獲得更多機(jī)會(huì),較多人愿意在此類省市就業(yè)，因?yàn)榫蜆I(yè)量大。第四類中的省市就業(yè)量處于全國最高水平。它們均為國家沿海、河省市,其中江蘇、浙江為長江三角洲重要組成部分;廣東、福建內(nèi)更劃出了多個(gè)經(jīng)濟(jì)特區(qū)。由于在此類省市中沿海、河,所以設(shè)有多個(gè)港口，為貿(mào)易提供便利,所以在這些地區(qū)經(jīng)濟(jì)十分發(fā)達(dá)，為全國經(jīng)濟(jì)作出貢獻(xiàn)也較大。在經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)的地區(qū),提供的就業(yè)機(jī)會(huì)及人才的需求十分龐大，因此，這類地區(qū)均為應(yīng)聘者爭相就職的地區(qū)。雖然就業(yè)量龐大，但競爭也相應(yīng)激烈。3.2因子分析在國內(nèi)的就業(yè)大環(huán)境中，處于不同地區(qū)的省市，其三個(gè)產(chǎn)業(yè)的分配也不同，就業(yè)傾向也不一樣，因此不能單單憑借總就業(yè)量來判斷各個(gè)省市的就業(yè)情況。下面借用因子分析對(duì)各省市在有代表性的指標(biāo)上作出較公平的評(píng)價(jià)。3.2.1分析過程及其輸出結(jié)果根據(jù)所要研究樣本中列出的12項(xiàng)判別指標(biāo)，即31個(gè)省市2009年個(gè)行業(yè)就業(yè)量:農(nóng)、林、牧、漁業(yè),采礦業(yè),制造業(yè),電力、燃?xì)饧八纳a(chǎn)和供應(yīng)業(yè)，建筑業(yè),交通運(yùn)輸、倉儲(chǔ)和郵政業(yè)，信息傳輸、計(jì)算機(jī)服務(wù)和軟件業(yè)，批發(fā)和零售業(yè)，住宿和餐飲業(yè),房地產(chǎn)業(yè),金融業(yè)，租賃和商務(wù)服務(wù)業(yè)。首先,要了解變量之間的相關(guān)性，判斷其是否適合進(jìn)行因子分析，各指標(biāo)的相關(guān)系數(shù)如下：表3：各變量間的相關(guān)系數(shù)

1.1農(nóng)、林'枝、漁址采礦1￡制進(jìn)業(yè).屯址繪生尸和貞7~hA-r業(yè).吏通運(yùn)輸、■e須注it陽業(yè)恒息倖輔-噪?yún)[業(yè).sitrrLiE祖賃和林，校5矗業(yè).l.roo.22?-.113J66-.1了4.OU-0?6?.D叩?.1砧-.077-.120-]藥采礦業(yè).22?1.000,.119.S79.14S.208.062.3DS?.D弭.29Q-.095-.125制進(jìn)業(yè)l.1L$.IIP1.0DD.6S7.659.TOT?.那.727.68?.87?.6Q9.397電力、燃?xì)饧八纳a(chǎn)和颶業(yè).166.刑.￡57L.000.6LS.654.230.690.369.789.322.133-.134.145.6S9.6151.D00.443.2刃.557.463.6S7.364.2693SB運(yùn)窘、它聞和郵政業(yè)..030.2DE”.70?.6S4.443.1.000.7b?.9DE.8ffl.899.何.716.信息恃轎、計(jì)笛礎(chǔ)漏和軟件業(yè)-,D7?-.D62.395.230.7671.CO0.766.9D0.90S.9融it跋珀磚業(yè)，-.D90.305..727.630.5S7.906.1.000.88?.893.833.g住71期餐徐曲.-.169-.DS4..6?.369.4S3.86LJ.血.8871.000.731.911.910,錮1業(yè)-,D7?.292.S77.657.8如.b0?伽.7911.000.W.5tiS.彩也尸業(yè)?-.128-.D9S.6LB322.軸E47.maJ333.97L.T23]cm913粗童和裁陽務(wù)業(yè)?.L38-.123.337]33.269.71E.965.7S9LD.563913L[DDSi?*園；無-端，枝、理業(yè)?、JH.264.1*7.236.355.345.515.181.3412北230采礦業(yè).109.2￡2..pin.219.1.31.310.咖.38S.02S305255制造業(yè)」.264.262.1J：n：C.Di：i：i.000.0L4.!：i[i：i.ODOJJJD.aco014電力、燃尢艮水的土產(chǎn)和供應(yīng)業(yè).19?.000.030.D00.000.L0?.DDO.030.000.039.236.建違業(yè).236.213.COD.000.i.006.OEO.DD1.004.COD.022.012邂也蚊、它魅粕郵政業(yè).595E00C!,00b■iJKO.000.000.COToroore輙省環(huán)、計(jì)驢臨即和戟件業(yè).543.370.014J07.Dili.000.D00.OILU.1X0.aco.000itts珀詐業(yè):.316.D4B.030.000.DOI.000.01?.1.000.000.aco.000住宿和餐徐必?.18].386.CD0.om.1X0.000.m.1.coo.oco.000頤1T.34].05S.LED□□ZI.DO].t±Ei.□m.DO].am?F□m□B馬覽!廣業(yè).246.3D5.030.039.022.coo.000.DEO.000.coo.000租更和袒務(wù)眾奚業(yè).230.255.014.238.072.000.ow.DDO.000.000.aco.1由上面結(jié)果知，原始變量之間有較強(qiáng)的相關(guān)性，進(jìn)行因子分析是合適的。對(duì)原始數(shù)據(jù)作因子分析，為使各個(gè)因子具有更加明顯的意義，在分析中采用方差最大化旋轉(zhuǎn)，得到以下結(jié)果：表4：因子分析輸出結(jié)果解釋的總方差成份初始特征值提取平方和載入旋轉(zhuǎn)平方和載入合計(jì)方差的%累積％合計(jì)方差的%累積%合計(jì)方差的%累積%17.14959.57659.5767.14959.559?5765.24443.70443.7047622.13917.82577.4012.13917.82577.4013.75131.25974.96331.1719.75887.1601.1719.75887.1601.46412.19787.1604.6965.79892.9585.4023.35196.3096.1931.60997.9187.082.68098.5988.064.53399.131

9.058.47999.61010.022.18099.79011.016.13599.92512.009.075100.000提取方法：主成份分析。從輸出結(jié)果可以清晰的看出，前三個(gè)因子的累計(jì)貢獻(xiàn)率已經(jīng)達(dá)到了87.160％，說明前三個(gè)因子基本包含了全部指標(biāo)具有的信息,所以，僅需要取前三個(gè)因子。根據(jù)前三個(gè)特征值建立的因子載荷陣如下：表5：因子載荷陣旋轉(zhuǎn)成份矩陣a成份123農(nóng)、林、牧、漁業(yè)-.004-.190.830采礦業(yè)-.146.435.680制造業(yè).389.804-.096電力、燃?xì)饧八纳a(chǎn)和供應(yīng)業(yè).140.847.416建筑業(yè).146.816-.166交通運(yùn)輸、倉儲(chǔ)和郵政業(yè).774.525.202信息傳輸、計(jì)算機(jī)服務(wù)和軟件業(yè).965.095-.016批發(fā)和零售業(yè).744.606.114住宿和餐飲業(yè).908.372-.132金融業(yè).565.792.090房地產(chǎn)業(yè).935.270-.101租賃和商務(wù)服務(wù)業(yè).965.068-.114提取方法：主成分分析法。旋轉(zhuǎn)法：具有Kaiser標(biāo)準(zhǔn)化的正交旋轉(zhuǎn)法。a.旋轉(zhuǎn)在5次迭代后收斂。將三項(xiàng)指標(biāo)按高載荷（絕對(duì)值）分成類，并結(jié)合專業(yè)知識(shí)給出各因子的命名如下:表6：各因子中咼載荷指標(biāo)高載荷指標(biāo)交通運(yùn)輸、倉儲(chǔ)和郵政業(yè)信息傳輸、計(jì)算機(jī)服務(wù)和軟件業(yè)批發(fā)和零售業(yè)因子一住宿和餐飲業(yè)金融業(yè)房地產(chǎn)業(yè)租賃和商務(wù)服務(wù)業(yè)制造業(yè)因子二電力、燃?xì)饧八纳a(chǎn)和供應(yīng)業(yè)建筑業(yè)米礦業(yè)米礦業(yè)因子三農(nóng)、林、牧、漁業(yè)從表格中可以看出,因子一綜合反映了交通運(yùn)輸、倉儲(chǔ)和郵政業(yè),信息傳輸、計(jì)算機(jī)服務(wù)和軟件業(yè),批發(fā)和零售業(yè)，住宿和餐飲業(yè)，金融業(yè),房地產(chǎn)業(yè)，租賃和商務(wù)服務(wù)業(yè)這七個(gè)指標(biāo)的主要信息，可以將因子一解釋為第三產(chǎn)業(yè)就業(yè)情況指標(biāo)；因子二綜合反映了，米礦業(yè)制造業(yè),電力、燃?xì)饧八纳a(chǎn)和供應(yīng)業(yè),建筑業(yè)這四個(gè)指標(biāo)的主要信息，可以將因子二解釋為第二產(chǎn)業(yè)的就業(yè)情況指標(biāo)；因子三綜合反映了農(nóng)、林、牧、漁業(yè)指標(biāo)的主要信息,可以將因子三解釋為第一產(chǎn)業(yè)就業(yè)情況指標(biāo)。各因子的因子得分如表：表7:因子得分（注：綜合得分即為五個(gè)因子按照方差貢獻(xiàn)率為權(quán)數(shù)的加權(quán)加總）地區(qū)因子因子二因子三安徽-0.461370.13020.04379北京4.5418-1.47594-0.19462福建-0.154020.30756-0.82431甘肅-0.56488—0.61852—0.41572廣東2.103181.46985-0.42883廣西-0.17918-0.42872-0.28197貴州-0.47458—0.53246-0.52947海南—0.40953—1.27204-0.47044河北—0.334970.885260.53006河南-0.119141.693340.76444黑龍江0.18798-0.563393.70801湖北-0.111280.50945-0.09266湖南-0.141250.52181-0.47598吉林-0.24208-0.586490.27708江蘇0.24861.0006-0.23374江西-0.48423-0.29108-0.1146遼寧0.144990.368691.28875內(nèi)蒙古-0.36203-0.595070.73072寧夏-0.72387-0.99409-0.65277青海-0.66677-1.15669-0.85489山東—0.009362.281560.81619山西—0.456380.293991.17303

陜西-0.2182-0.08968-0.02317上海0.91625-0.34301-0.61873四川-0.497161.2096-0.32818天津-0.24822—0.71939-0.6777西藏-0.73735-1.24109-0.96821新疆—0.16459—1.23011.57262云南-0.25737—0.27305—0.25841浙江0.290551.94114-1.73033重慶—0.41554-0.20222-0.72993各省市在相應(yīng)指標(biāo)的得分越高,代表在此指標(biāo)的行業(yè)中就業(yè)情況越好。由此,在不同的指標(biāo)下，個(gè)省市的排名如下:表8:根據(jù)因子得分對(duì)各省市的排名地區(qū)因子因子二因子三安徽241310北京13114福建121128甘肅282419廣東2420廣西141917貴州252023海南213021河北1978河南1036黑龍江6211湖北9912湖南11822吉林16229江蘇5615江西261713遼寧7103內(nèi)蒙古20237寧夏302625青海292729山東815山西23124陜西151411上海31824四川27518天津172526西藏312930新疆13282云南181616浙江4231重慶2215273.2.2因子分析結(jié)果評(píng)價(jià)由因子得分表（表7）以及根據(jù)因子得分的個(gè)省市排名表（表8）可看出:北京、廣東、上海、浙江、江蘇這五個(gè)省市在因子一排名中位居前五，它們?cè)诘谌a(chǎn)業(yè)中的就業(yè)情況比其他省份良好。北京為我國首都,是最重要的金融中心與商業(yè)中心，其綜合經(jīng)濟(jì)實(shí)力保持在全國前列,第三產(chǎn)業(yè)規(guī)模更是位居中國大陸第一。國家金融宏觀調(diào)控部門均在北京。金融業(yè)巨頭——中國國際金融有限公司、中國國際信托投資公司、中國投資有限責(zé)任公司，全國性保險(xiǎn)公司總部，大量跨國公司中國地區(qū)總部均設(shè)置在北京。北京市商業(yè)總體布局形成多處有較大規(guī)模、有良好購物環(huán)境和文化氛圍的商業(yè)文化中心。所以北京在第三產(chǎn)業(yè)中所提供的就業(yè)機(jī)會(huì)比其他省市多。因此，北京的就業(yè)情況良好,但競爭十分激烈。廣東為中國第一經(jīng)濟(jì)強(qiáng)省,走在中國經(jīng)濟(jì)改革開放的前列，珠三角經(jīng)濟(jì)區(qū)有位于廣東，所以連續(xù)十幾年經(jīng)濟(jì)領(lǐng)先中國其他省份。廣東交通發(fā)達(dá)，旅游事業(yè)十分火熱,帶動(dòng)交通運(yùn)輸、零售和批發(fā)業(yè)、餐飲和住宿業(yè)興旺,而且廣東作為各種產(chǎn)品的加工生產(chǎn)基地，許多工廠設(shè)置在廣東。所以廣東所提供的就業(yè)機(jī)會(huì)也不容小覷。上海、浙江、江蘇均位于長三角地區(qū)。長三角地區(qū)快速積聚的國際資本和民間資本，不僅規(guī)模越來越大，而且以其特有的活力強(qiáng)有力地推動(dòng)著這一地區(qū)的經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展。上海是國際經(jīng)濟(jì)、金融、貿(mào)易和航運(yùn)中心之一，以上海為龍頭的江蘇、浙江經(jīng)濟(jì)帶。這里是中國目前經(jīng)濟(jì)發(fā)展速度最快、經(jīng)濟(jì)總量規(guī)模最大、最具有發(fā)展?jié)摿Φ慕?jīng)濟(jì)板塊。因此,上海、浙江、江蘇也成為我國勞動(dòng)者爭相進(jìn)取的地區(qū),就業(yè)情況同樣競爭十分激烈。而山東,浙江,河南在因子二的排名跟別為第一、第二、第三。在這三個(gè)省份，就業(yè)與第二產(chǎn)業(yè)的勞動(dòng)者比其它地區(qū)與同地區(qū)其他行業(yè)多，且居于主導(dǎo)位置。山東位于中國東部沿海、黃河下游、京杭大運(yùn)河的中北段，交通十分便利,所以與其相聯(lián)系的制造業(yè)、交通運(yùn)輸業(yè)、建筑業(yè)十分發(fā)達(dá)。而其中制造業(yè)為重中之重,其就業(yè)情況僅次于廣東排在全國第二位;而建筑業(yè)位于全國第四位。浙江地處中國東南沿海長江三角洲南翼,東臨東海，不僅第三產(chǎn)業(yè)十分發(fā)達(dá),第二產(chǎn)業(yè)的發(fā)展也毫不遜色。由于地理位置、環(huán)境舒適、氣候宜人,浙江成為房地產(chǎn)商重點(diǎn)開發(fā)目標(biāo),所以建筑業(yè)發(fā)展位居全國前列,因而此行業(yè)在浙江的就也情況十分理想,提供的就業(yè)機(jī)會(huì)是其他省市無法比擬的。河南是我國人口第一大省,勞動(dòng)力資源十分豐富,并且價(jià)格低廉，這正是第二產(chǎn)業(yè)中各行業(yè)所最需要的資源。而且河南自古就被認(rèn)為“居天下之中”的河南，位于京津塘、長三角、珠三角和成渝城市帶之間，且是進(jìn)出西北六省的門戶。因此全國各企業(yè)紛紛在此設(shè)廠，其工業(yè)門類覆蓋了國民經(jīng)濟(jì)行業(yè)的39個(gè)大類，形成了食品及飲料、機(jī)械、電力、建材、冶金、化工、煤炭、石油及天然氣、煙草等一批重點(diǎn)產(chǎn)業(yè)。原煤、鋁、黃金、十種有色金屬、平板玻璃、水泥、拖拉機(jī)、紗、化纖、機(jī)制紙及紙板、卷煙、家用電冰箱速凍食品、方便面等主要工業(yè)品產(chǎn)量均居全國前列。所以從數(shù)據(jù)中看出,河南在采礦業(yè)、制造也、電力、燃?xì)饧八纳a(chǎn)和供應(yīng)業(yè)、建筑業(yè)中就業(yè)情況比較良好，提供大量的就業(yè)機(jī)會(huì)。在因子三排名中，黑龍江、新疆、遼寧位于前三,第一產(chǎn)業(yè)就業(yè)者主要集中在這些省份。第一產(chǎn)業(yè)重要以農(nóng)業(yè)為主,漁、林、牧業(yè)相輔。在黑龍江大小興安嶺生態(tài)功能保護(hù)區(qū)加快發(fā)展特色產(chǎn)業(yè)，為其提供龐大的林牧業(yè)資源。兩大平原農(nóng)業(yè)綜合開發(fā)試驗(yàn)區(qū)突出抓好農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)建設(shè)、農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整，做大做強(qiáng)畜牧產(chǎn)業(yè)，大力推進(jìn)農(nóng)業(yè)標(biāo)準(zhǔn)化、規(guī)?；a(chǎn)和產(chǎn)業(yè)化經(jīng)營。故在黑龍江第一產(chǎn)業(yè)提供就機(jī)會(huì)較多。新疆有著遼闊的地域,適宜的氣候,復(fù)雜多樣的地貌和土壤,特產(chǎn)資源十分豐裕。在群山峻嶺、綠洲戈壁之間，有著數(shù)不盡的“糧倉”、“肉庫”、“油盆”。在這塊“寶地”上,擁有近331萬公頃耕地,1000多萬公頃可墾荒地。新疆日照長,光熱資源豐富,晝夜溫差大,水資源也較充足。這些都為發(fā)展農(nóng)業(yè)提供了良好的條件。因此新疆農(nóng)業(yè)十分發(fā)達(dá),為農(nóng)業(yè)勞動(dòng)者提供了很好的就業(yè)機(jī)會(huì)，就業(yè)情況自然良好。遼寧全省森林面積418.5