职业分类是根据某些标准或规则对具有类似职业特征或能力的职业进行分类,并将其分组的过程。改革开放以来,中国社会结构的变化导致职业种类随之发生很大改变,新职业大量产生,旧职业迅速消亡。我国现有的职业分类是从职业相似性角度对职业进行主观层面的划分,分类周期长且无法及时反映经济社会的变化情况。因此,对我国职业分类系统进行动态客观的横向补充显得尤为重要。本文主要以新视角对我国职业进行划分,并扩充当前职业分类方法。从职业分类的分类依据来说,当前职业划分是以职业相似性为主要划分依据的,虽然能够反映劳动者的工作内容和所需技能,但是忽略了职业与职业之间的联系,没有考虑到职业间流动会对职业分类产生的影响。本文主要研究职业间流动对职业分类结果产生的影响,因而将职业间相对流动率作为职业分类的依据。这不仅能为职业分类提供新的参考变量,而且能动态地反映职业分类情况,更好地描述当代经济社会的职业变化情况。另外,我国目前的职业分类是从职业本身的概念出发,侧重描述性,而本文引入复杂网络聚类算法（Louvain算法）对职业进行分类,能从职业间流动角度更加客观地对职业进行分类。本文基于中国劳动力动态调查（CLDS）2012、2014、2016中三年的职业数据,采用复杂网络聚类算法（Louvain算法）进行职业聚类分析,根据职业流动相对频率表得到的聚类结果与当代中国现有的职业分类进行对比,从职业流动角度对我国传统职业分类系统进行横向拓展,以扩大工人进行职业选择的考虑范围。本文总共五部分:第一部分为引言,阐述了职业分类研究的背景和意义,然后回顾了国内外职业分类的相关理论,并总结所要研究的内容,指出其创新点和不足之处。第二部分为职业分类的理论相关内容,主要介绍了人类社会发展史中职业种类的形成与发展,对中国职业种类发展变化过程进行概述,介绍各国职业分类发展情况,并阐述将职业分类问题简化为复杂网络聚类问题的原因。第三部分为数据介绍和模型详述,先对数据处理过程进行介绍,然后对职业流动数据进行描述性统计,最后介绍Louvain算法的理论基础。第四部分为Louvain算法下职业流动表的实证分析,首先对职业流动网络图做出描述,其次给出算法实证过程的伪代码介绍,最后将职业分类结果与现有的职业分类系统进行对比,指出从职业实际流动角度来看替代性更强的职业。第五部分为结论与展望,总结了通过职业流动角度进行职业分类的研究成果和对职业分类系统所做的补充,并说明本文存在的不足及对未来研究的建议与展望。通过研究,本文发现:第一,我国现存的职业分类体系遵循“以工作性质相似性为主,技能相似性为辅”的分类原则,分类周期长且不能及时反映我国的职业发展情况,从职业间流动性对职业进行分类从而对职业分类系统进行横向拓展是动态、客观且有必要的。第二,通过Louvain算法得到结果的基础上与传统分类结果对比,提出以下建议:对于职业相似性较高且职业流动性较强的职业群体,这些职业所要求的职业技能存在相似性,在进行职业选择时可以自由地选择属于同一类别的职业;为从事职业相似度不高,但在实际中发生较强职业间流动的人员进行职业选择提供了更多可能性;对与其他职业存在较强职业隔离的人员培养提出了更高的期望。第三,本文提出的职业分类方案是对我国传统分类系统的横向拓展,从职业流动性角度对职业分类体系做出补充。从职业流动性角度划分的职业大类专业性较强,大类之间的职业隔离较我国职业分类大典更加明显。因为国内还没有完备的职业数据库,所以本文实证数据仅为CLDS2012、2014、2016三年的数据,存在一定的局限性。将来待我国拥有完整职业信息库后,本文所用的职业分类方案能自动进行职业动态分类,实现职业分类的客观周期性循环。