我国城镇弱势群体就业政策工具选择——基于政策文本的分析

doi:10.15936/j.cnki.1008-3758.2017.06.007

东北大学学报（社会科学版） ›› 2017, Vol. 19 ›› Issue (6): 595-602.DOI: 10.15936/j.cnki.1008-3758.2017.06.007

我国城镇弱势群体就业政策工具选择——基于政策文本的分析

孙萍，刘梦

(东北大学文法学院，辽宁沈阳110169)

收稿日期:2017-05-06 修回日期:2017-05-06 出版日期:2017-11-25 发布日期:2017-12-01
通讯作者: 孙萍
作者简介:孙萍(1962-)，女，辽宁庄河人，东北大学教授，博士生导师，主要从事公共政策、科技政策研究;刘梦(1988-)，女，吉林辽源人，东北大学博士研究生，主要从事公共政策研究。
基金资助:
国家自然科学基金资助项目(71473033)。

On China's Urban Vulnerable Groups' Tool Choice of Employment Policies——Based on an Analysis of Policy Texts

SUN Ping， LIU Meng

(School of Humanities & Law， Northeastern University， Shenyang 110169， China)

Received:2017-05-06 Revised:2017-05-06 Online:2017-11-25 Published:2017-12-01
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摘要/Abstract

摘要： 作为体现决策者与目标群体关系的重要载体和连接政策制定与执行的关键环节，开展关于公共政策工具选择的研究具有重要的理论和实践意义。采用内容分析方法，建立我国城镇弱势群体就业政策文本量化分析框架，透视当前该类政策的工具选择结构与特征。研究发现，在我国城镇弱势群体就业政策工具选择结构中，基础型工具选择总量居多，直接型和倡导型工具选择总量适中但微观结构不均衡，间接型政策工具选择存在结构缺失问题。

关键词: 弱势群体, 就业政策, 政策工具, 内容分析法

Abstract: As an important carrier to reflect the relationship between policy makers and target groups and the key link of policy formulation and implementation， it is of great theoretical and practical importance to carry out the research on the tool choice of public policies. Content analysis method is used to establish a quantitative analysis system of employment policies for China's urban vulnerable groups for the purpose of seeing through the structure and characteristics of the tool choice of current policies. It is shown that the choice of basic type tools takes the majority， the choice of direct and advocative tools occupies a moderate number but not balanced in their micro-structures， and the choice of indirect ones displays a structural deficiency.

Key words: vulnerable group, employment policy, policy tool, content analysis method

中图分类号:

孙萍，刘梦. 我国城镇弱势群体就业政策工具选择——基于政策文本的分析[J]. 东北大学学报（社会科学版）, 2017, 19(6): 595-602.

SUN Ping， LIU Meng. On China's Urban Vulnerable Groups' Tool Choice of Employment Policies——Based on an Analysis of Policy Texts[J]. Journal of Northeastern University(Social Science), 2017, 19(6): 595-602.

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