失业对于一个社会而言，不仅意味着高昂的经济成本，更为严重的是社会不同个体对这种损失的承担是不同的，比较而言社会的弱势群体更容易受到伤害，当这种损失过于集中时就会引发社会的动荡和政权的变更，从而从根本上动摇社会存在与发展的基础。我国作为一个转型与发展中的人口大国．日前正面临着严峻的就业形势．因此，就业成为新时期我国经济发展和社会发展必须面对的一个重大问题。但由于就业问题普遍存在于现代经济社会中，且其产生的原因纷繁复杂，同时对社会经济的影响也是全方位的，因此，研究就业问题自身的发展规律及其与众多宏观经济因素之间的相互作用关系，进而对就业总量进行宏观调控成为一项非常重要的工作。　　 本选题首先利用因果分析理论从系统的角度对就业问题与众多宏观经济因素问的相互作用关系进行分析，进而通过改进的BP神经网络提出对就业总量进行宏观调控的理论和方法。在内容上，本文主要分为五个部分：第一部分介绍了本文研究的现实意义与方法及结构；第二部分从介绍国内外的研究现状出发，选取影响我国就业总量的各种宏观经济指标；第三部分则介绍了本文所运用的计量经济学理论及模型，同时以西北五省区为例,对影响就业的各种指标与就业总量之间进行实证分析，即进行因果关系检验；第四部分在借助第三部分内容的同时-运用BP神经网络理论，构建因果关系理论与BP神经网络的整合模型，并应用该模型分别对西北五省区的就业总量进行宏观调控；第五部分是本文的结论。　　 本研究得到陕西省教育厅专项基金(01 JK133)的资助。