Systems Thinking in Investigating the Youth Unemployment Problem in Iran
محل انتشار: مجله تفکر سیستمی در عمل، دوره: 5، شماره: 1
سال انتشار: 1405
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 130
فایل این مقاله در 20 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_JSTINP-5-1_004
تاریخ نمایه سازی: 16 فروردین 1405
چکیده مقاله:
Youth unemployment in Iran is a long-standing and complex issue. It results from the interaction among structural barriers, behavioral patterns, and economic shocks, which reinforce one another over time. This study employs a qualitative system dynamics (SD) model to examine how these mechanisms sustain high unemployment among young people. The model is presented through a Causal Loop Diagram (CLD). It draws on evidence from research, policy reports, and theory to map key feedback loops in the labor market. The analysis identifies several reinforcing loops. These include educational inflation, skill mismatch, informal employment traps, and economic contraction due to sanctions. Each loop intensifies unemployment. In contrast, balancing loops, such as public-sector hiring and vocational training, offer only short-term relief. These feedbacks explain why isolated policies often fail to produce lasting change. The findings highlight key leverage points. These include better alignment between education and employment, stronger labor-demand policies, and improved labor-market information systems. While qualitative, the model offers a solid foundation for future simulations and for designing feedback-aware strategies to reduce youth unemployment in Iran and similar contexts.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Ramezan khosravi
Department of Industrial Engineering, Faculty of Engineering, University of Gonabad, Gonabad, Iran.
Akram Esmaeili Avval
Department of Industrial Engineering, Faculty of Engineering, University of Gonabad, Gonabad, Iran.
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :