朱曉莉,蔡美菊
“互聯(lián)網(wǎng)+”背景下蘇浙滬皖就業(yè)質量評價研究*
朱曉莉,蔡美菊
(合肥師范學院 經(jīng)濟與管理學院,安徽 合肥 230061)
運用文獻分析法界定“互聯(lián)網(wǎng)+”背景下區(qū)域就業(yè)質量內涵,分析區(qū)域就業(yè)質量影響因素;從就業(yè)環(huán)境、就業(yè)能力、就業(yè)激勵、就業(yè)保障四個維度構建“互聯(lián)網(wǎng)+”背景下區(qū)域就業(yè)質量評價指標體系。運用主成分分析法,評價江蘇、浙江、上海、安徽四個省市2017年度就業(yè)質量綜合水平。運用比較分析法,提出“互聯(lián)網(wǎng)+”背景下蘇浙滬皖四個省市的就業(yè)質量提升建議,助力勞動從業(yè)者高質量就業(yè),增加勞動獲得感。
“互聯(lián)網(wǎng)+”;就業(yè)質量;就業(yè)收獲;勞動供需匹配
互聯(lián)網(wǎng)的普及與應用改變了就業(yè)信息的獲取方式、工作模式,改變了從業(yè)勞動者的就業(yè)體驗與情感認識。就業(yè)質量在“互聯(lián)網(wǎng)+”背景下有了新的涵義。
就業(yè)質量內涵的相關定義,研究主要集中在勞動個體方面。歐盟就業(yè)質量標準包括就業(yè)安全與規(guī)范、勞動報酬、工作時間與工作生活平衡度、工作穩(wěn)定性及社會保障、協(xié)調談判機制、技能培訓、員工關系與工作動機等。中國學者小志(2013年)認為就業(yè)質量內涵包括五個核心要素:就業(yè)環(huán)境、就業(yè)結構與就業(yè)機會,勞動報酬與就業(yè)公平,就業(yè)能力與教育培訓,就業(yè)穩(wěn)定與社會保障,勞動關系與職業(yè)安全[1]。區(qū)域就業(yè)質量主要從區(qū)域的經(jīng)濟發(fā)展水平、就業(yè)環(huán)境、就業(yè)保障、就業(yè)能力等角度進行衡量與界定。劉素華(2011年)認為就業(yè)質量內涵是該范圍內勞動者整體的就業(yè)狀況的優(yōu)劣程度以及勞動力市場運行狀況[2]。程蹊(2003年)將就業(yè)質量的內涵分為就業(yè)環(huán)境、生產效率、就業(yè)對經(jīng)濟生活的貢獻程度三個層面,將勞動與就業(yè)環(huán)境聯(lián)系在一起[3]。“互聯(lián)網(wǎng)+”背景下區(qū)域就業(yè)質量的內涵,即互聯(lián)網(wǎng)深入應用的就業(yè)活動中,勞動者與生產資料、網(wǎng)絡資源結合的勞動狀態(tài),勞動從業(yè)者的整體就業(yè)水平,勞動從業(yè)者的工作狀態(tài)、勞動的和諧程度,勞動者獲得的報酬激勵程度,就業(yè)結構衍生的勞動需求的具體狀況之優(yōu)劣程度的綜合范疇[4-7]。
毛宇飛(2019年)認為使用互聯(lián)網(wǎng)能夠提高各類型就業(yè)的收入水平,并且對于標準就業(yè)和生存型創(chuàng)業(yè)而言,使用互聯(lián)網(wǎng)可以減少工作時間,提高工作自主性,對就業(yè)質量產生明顯影響[8]。隨著移動用戶的誠信體系的構建與應用,對雇傭雙方的供求匹配、就業(yè)的興趣選擇、就業(yè)能力的提升、職業(yè)路徑的選擇等將產生明顯的影響。社交應用商業(yè)模式不斷成熟,勞動者將面對更廣的空間實現(xiàn)商業(yè)收入。在互聯(lián)網(wǎng)時代勞動者根據(jù)自己的興趣愛好、能力水平,借助互聯(lián)網(wǎng)平臺進行有目的的勞動供需匹配,獲取多維收獲。在互聯(lián)網(wǎng)時代下就業(yè)更加強調勞動者在從業(yè)過程中人力資本的積累、規(guī)劃與提升。
在“互聯(lián)網(wǎng)+”大背景下,網(wǎng)上支付方式電子化、智能識別化,支付場景不斷延伸,境內境外支付更加便捷,為勞動供需雙方的誠信支付提供了渠道。
在線政務能力方面,各級政府運用互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能等技術,移動終端的政務服務入口全面向基層,就業(yè)政策的宣傳、執(zhí)行力的監(jiān)督、就業(yè)環(huán)境的規(guī)劃等方面的信息將得到廣泛關注,同時也會增加勞動者對政府的信任程度。其中微信政務服務中,城市熱力圖、學歷查詢、天氣預報已經(jīng)實現(xiàn)全國覆蓋,社保查詢、生活繳費等已覆蓋89個城市。
地方政府對空氣質量的干預行為和執(zhí)行效率備受關注。在線教育移動化程度進一步加深,智能設備的快速普及、5G網(wǎng)絡的應用為在線教育創(chuàng)造更多的機會。輕量化、碎片化、結構化的知識更適合移動端的學習場景。
“互聯(lián)網(wǎng)+”背景下,對區(qū)域就業(yè)質量影響因素進行分析時,將區(qū)域就業(yè)質量劃分為以下四大模塊:①就業(yè)環(huán)境。主要從政務能力(政府政策環(huán)境指數(shù)C1)、數(shù)字生活能力(數(shù)字生活互聯(lián)網(wǎng)指數(shù)C2)、空氣質量情況(空氣質量指數(shù)C3)進行分析。②就業(yè)能力。從第三產業(yè)就業(yè)情況(第三產業(yè)就業(yè)占比C4)、就業(yè)效率C5、就業(yè)人口的教育水平情況(本科及以上就業(yè)人數(shù)占比C6)進行指標的確定。③就業(yè)激勵。從網(wǎng)絡支付能力(網(wǎng)絡支付能力指數(shù)C7)、小時工資水平C8、就業(yè)培訓投入C9等確定指標。④就業(yè)保障。從工資水平(工資總額占比C10)、居民可支配收入(城鎮(zhèn)居民可支配收入增長率C11)、社保參保(社保參保率C12)進行指標的確定。每一模塊對應三個二級評價指標,同時結合《2017中國信息社會發(fā)展報告》的相關指標[9]來確定“互聯(lián)網(wǎng)+”背景下區(qū)域就業(yè)質量評價指標體系。
運用主成分分析法對蘇浙滬皖四個省市的就業(yè)質量進行綜合評價,采用官方統(tǒng)計數(shù)據(jù)作為指標數(shù)據(jù)的來源,主要包括《中國統(tǒng)計年鑒2018》《2017全球,中國信息社會發(fā)展報告》《中國人口和就業(yè)統(tǒng)計年鑒2018》《中國勞動統(tǒng)計年鑒2018》《第42次中國互聯(lián)網(wǎng)絡狀況發(fā)展統(tǒng)計報告》《上海市統(tǒng)計年鑒2018》《浙江省統(tǒng)計年鑒2018》《江蘇省統(tǒng)計年鑒2018》《安徽省統(tǒng)計年鑒2018》選取了2017年的蘇浙滬皖就業(yè)質量評價的四個維度12個二級指標的統(tǒng)計數(shù)據(jù)。
運用SPSS20.0統(tǒng)計軟件,進行KMO和Bartlett的球形度檢驗,得出KMO=0.903,適合進行主成分分析。
根據(jù)因子的累計貢獻率大于85%的標準,按照特征值大于1的標準可以提取3個主成分因子,共同解釋了原有指標變量總方差的89%,分別記為1,2,3,采用方差最大法進行旋轉,得到旋轉后得到方差貢獻率依次分別為48.311%,28.268%,23.042%。
通過旋轉成份矩陣可以看出,在第一個主成分中第三產業(yè)就業(yè)占比C4、本科及以上就業(yè)人數(shù)占比C6、小時工資率C8、工資總額占比C10上載荷較高,說明第一主成分基本反映了這些指標的信息;政府政策環(huán)境指數(shù)C1、R數(shù)字生活互聯(lián)網(wǎng)指數(shù)C2、網(wǎng)絡支付能力指數(shù)C7、社會保險參保人數(shù)占就業(yè)人數(shù)比C11在第二主成分中載荷較高,說明第二主成分基本反映了這些指標的信息;空氣質量指數(shù)C3、就業(yè)效率C5、就業(yè)財政補助占培訓經(jīng)費投入比C9、城鎮(zhèn)居民可支配收入增長率C12在第三主成分中載荷較高,說明第三主成分基本反映了這些指標的信息。
根據(jù)因子得分和主成分得分計算蘇浙滬皖四省市的創(chuàng)新績效綜合得分,如表1所示。
表1 2017年“互聯(lián)網(wǎng)+”背景下蘇浙滬皖就業(yè)質量成分綜合得分表
省市F1F2F3Y 江蘇﹣0.34 0.26 ﹣1.74 ﹣0.36 浙江﹣2.29 1.76 0.79 ﹣1.01 上海4.03 0.24 0.47 2.76 安徽﹣1.41 ﹣2.25 0.47 ﹣1.39
注:1、2、3為主成分得分;為就業(yè)質量綜合得分。
通過上述實證分析得出的蘇浙滬皖四省市的就業(yè)質量綜合得分,“互聯(lián)網(wǎng)+”背景下蘇浙滬皖就業(yè)質量排序依次為上海、江蘇、浙江、安徽。其中上海市的就業(yè)質量評價得分是正值,為2.76,其他三個省份的得分為負值,說明江蘇、浙江、安徽三省的總體就業(yè)質量水平較低。就業(yè)環(huán)境的支持作用、就業(yè)能力水平、就業(yè)激勵效果及就業(yè)保障的作用還需要進一步分析。
上海市在數(shù)字生活互聯(lián)網(wǎng)指數(shù)、第三產業(yè)就業(yè)占比、本科及以上就業(yè)人數(shù)占比、網(wǎng)絡支付能力指數(shù)、小時工資率、工資總額占比、社會保險參保人數(shù)占就業(yè)人數(shù)比方面分值相比最高,說明上海的就業(yè)環(huán)境、就業(yè)能力、就業(yè)保障與激勵水平在蘇浙滬皖四省市中處于最高水平。但上海市的總體就業(yè)效率、城鎮(zhèn)居民可支配收入增長率較低,就業(yè)財政補助占培訓經(jīng)費投入比相比水平較低。
江蘇省的就業(yè)質量位居第二,其在城鎮(zhèn)居民可支配收入增長率處于最高水平,僅次于上海的有網(wǎng)絡支付能力指數(shù),說明江蘇省就業(yè)保障水平、就業(yè)激勵水平較好,但在就業(yè)環(huán)境方面處于較低水平,尤其是空氣質量指數(shù)相比最低。本科及以上就業(yè)人數(shù)占比處于低水平,小時工資率激勵有待提高,就業(yè)財政補助占培訓經(jīng)費投入比相比最低。
浙江省在政府政策環(huán)境指數(shù)、空氣質量指數(shù)的就業(yè)環(huán)境方面較好,就業(yè)財政補助占培訓經(jīng)費投入比方面相比最高,就業(yè)能力中就業(yè)效率處于較高水平,但第三產業(yè)就業(yè)占比、本科及以上就業(yè)人數(shù)占比相比較低,同時小時工資率的激勵效率較低。
安徽省的就業(yè)質量綜合得分相比最低,其在就業(yè)環(huán)境方面,主要有政府政策環(huán)境指數(shù)、數(shù)字生活互聯(lián)網(wǎng)指數(shù);就業(yè)能力方面,主要有第三產業(yè)就業(yè)占比、本科及以上就業(yè)人數(shù)占比;就業(yè)激勵方面,主要有網(wǎng)絡支付能力指數(shù)、小時工資率;就業(yè)保障方面,主要有工資總額占比、社會保險參保人數(shù)占就業(yè)人數(shù)比等方面相比處于最低水平。
根據(jù)表1得出,蘇浙滬皖四省市的就業(yè)質量影響因素水平情況。結合蘇浙滬皖各自的因素具體情況,嘗試提出“互聯(lián)網(wǎng)+”背景下就業(yè)質量提升路徑。
建議上海市通過增加就業(yè)培訓經(jīng)費投入,提供線上培訓學習教育平臺等公共就業(yè)服務[10],助力上海市從業(yè)者的人力資本積累與提升;進一步發(fā)展互聯(lián)網(wǎng)產業(yè)與服務業(yè),催生新的就業(yè)崗位;完善財產資本化要素市場提升就業(yè)人員的財產性收入比例,構建多方學歷提升渠道,提高女性就業(yè)人員的受教育程度。
江蘇省需提升就業(yè)能力質量,加強學歷深造、職業(yè)技能在線學習認證平臺系統(tǒng)建設,提升就業(yè)者的學歷水平或職業(yè)技能等級,強化企業(yè)社會責任增設環(huán)保就業(yè)崗位[11];提升勞動標準和效率,增強小時工資率的激勵作用;加大政府購買增設公共就業(yè)服務網(wǎng)點,提升公共就業(yè)服務項目,促進充分就業(yè),同時將企業(yè)退休人員納入社區(qū)管理,助力于公益事業(yè)。
浙江省首先要增設技工學校和就業(yè)訓練中心,實行線上線下相輔助學歷提升平臺,提升就業(yè)者的技能熟練程度和等級水平[12];構建勞動三方協(xié)調網(wǎng)絡平臺鞏固就業(yè)保障機制,逐步推出就業(yè)服務崗位并分級管理,提升工資效率。
安徽省首先要完善互聯(lián)網(wǎng)建設,提升區(qū)域數(shù)字生活水平,引導勞動從業(yè)者樹立正確的數(shù)字生活價值觀;構建線上公共就業(yè)服務體系,加強城鎮(zhèn)私營企業(yè)和個體就業(yè)率,完善職業(yè)分工與細化[13];其次構建激勵性薪酬體系,增加城鎮(zhèn)居民可支配收入中的工資性收入,助力誠信體系的建設,構建線上線下相結合的方式加強創(chuàng)業(yè)培訓,從創(chuàng)業(yè)、就業(yè)多維度提升就業(yè)質量。
在“互聯(lián)網(wǎng)+”背景下對蘇浙滬皖四個省市的就業(yè)質量進行評價比較分析,相互借鑒相互提升,促進高質量的區(qū)域就業(yè)。
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F249.2
A
10.15913/j.cnki.kjycx.2019.16.026
2095-6835(2019)16-0066-03
朱曉莉(1985—),女,安徽六安人,管理學碩士,合肥師范學院經(jīng)濟與管理學院教師,經(jīng)濟與管理學院江淮城市群發(fā)展研究所成員,研究方向為人力資源管理、技術經(jīng)濟與管理。蔡美菊(1984—),女,河南鄭州人,管理學博士,合肥師范學院經(jīng)濟與管理學院教師,經(jīng)濟與管理學院江淮城市群發(fā)展研究所成員,研究方向為管理信息系統(tǒng)、信息技術。
安徽省教育廳高校人文社科科研項目(編號:SK2019A0606);合肥師范學院校級科研人文社科項目(編號:2017QN26)
〔編輯:嚴麗琴〕