基于大數據的勞動力市場研究

特邀主持人 曾湘泉

基于大數據的勞動力市場研究

特邀主持人 曾湘泉

[主持人語] 自2008年9月《自然》雜志出版“大數據”專刊以來，大數據已成為政府、學術界和實務界共同關注的焦點。盡管大數據表現出的非線性、高維性、海量性等特征對大數據分析提出了嚴峻的挑戰，但其優點也是有目共睹的：作為一種有生命力的數據，大數據能及時更新，具有高度的時效性；作為一種自然觀察的數據，大數據包括了大量可觀測信息，較之政府或其他機構借助統計調查獲得的信息，更具客觀性和真實性。面對我國勞動統計數據不完備，甚至是不公開，乃至于統計口徑和方法都存在較大爭議的現實，利用各類大數據深入開展我國勞動力市場理論研究和政策分析就顯得尤為重要！

從2008年開始，為提高我國就業市場變動測量的敏感度，中國人民大學中國就業研究所定期召開“中國就業季度分析會”，發布《中國就業季報》，并利用智聯招聘大數據，編制了 “中國就業市場景氣指數”(簡稱CIER指數)，向社會公開發布“中國就業市場景氣報告”。為了進一步推動我國大數據與勞動力市場的分析和研究，本期我們特組織刊發四篇文章，回顧和總結國外學者近年來利用大數據開展失業率分析的進展，同時也展示我國學者利用大數據所完成的有關研究成果。

克勞斯·F·茲姆曼是國際著名的勞動經濟學家，2009年由他和N.阿斯吉塔斯共同撰寫，發表在《應用經濟學季刊》的“Google Econometrics and Unemployment Forecasting” 一文，運用大數據對德國的失業率進行了分析，成為運用大數據開展失業問題分析的開創性研究成果。在本專題中，他與羅馬尼亞科學院米哈埃拉·西米歐奈斯庫博士撰寫了《大數據與失業率分析》一文，總結和評述近年來這一領域的研究進展，分析不同領域內互聯網活躍數據的使用情況，并聚焦其在失業率模型構建方面的應用。他們認為，大數據有很大的潛力，需要進一步開發。在大多數國家，互聯網數據能夠改進模型，并進行失業率預測。其預測的準確性有賴于每個國家的互聯網滲透率、互聯網使用者的年齡結構以及構建的互聯網變量的穩定性等。

王輝和曾湘泉撰寫的《勞動力緊缺推升了工資上漲嗎？——基于中國勞動力市場大數據的靜態均衡檢驗》一文，使用CIER大數據指數來反映勞動力市場緊張程度，并結合雇員—雇主匹配數據(2013)對勞動者工資和勞動力緊張程度之間的關系進行研究，部分驗證了不完美勞動力市場中的工作搜尋匹配模型(DMP模型)。研究發現，當CIER指數大于0.4時，勞動力市場工資隨勞動力緊缺度的上升而下降；當CIER指數小于0.4時，勞動力緊缺度對工資則表現出程度有限的正向效應。“CIER緊張程度”能夠比CIER指數更好地反映勞動力市場的景氣狀況。

耿林和毛宇飛撰寫的《就業景氣指數的構建、預測及就業形勢判斷——基于網絡招聘大數據的研究》一文，介紹了中國就業市場景氣指數構建、預測及政策運用的情況，并選取2011年第1季度至2017年第1季度的CIER數據，通過運用季節分解法、H-P濾波、VAR模型等時間序列分析方法，探討了CIER指數與宏觀經濟景氣程度指標之間的關系，預測了2017年后三個季度CIER指數的基本走勢。研究結果表明，CIER指數能夠反映我國當前勞動力市場的景氣程度，對未來勞動力市場變化趨勢有較好的預測效果。同時，CIER指數與宏觀經濟指標具有密切的聯動關系，可作為把握宏觀經濟的現狀以及未來變化趨勢的重要輔助指標。

史珍珍撰寫的《勞動力市場景氣對企業崗位空缺持續時間的影響——基于網絡數據的實證研究》一文，基于智聯招聘網站的空缺崗位填補大數據，以CIER指數度量勞動力市場景氣狀況，采用生存分析模型，分析了勞動力市場景氣對企業崗位空缺持續時間的影響。研究結果顯示，勞動力市場景氣對崗位空缺填補概率具有顯著正的邊際效應，對空缺持續時間具有顯著負的邊際效應。而且，與國有企業和外資企業相比，這一效應在私營企業的招聘活動中更為顯著，即私營企業的人力資源配置過程的市場化程度更高。