勞動力供需匹配探討
——基于鎮(zhèn)江市人力資源市場微觀數(shù)據(jù)

徐升艷，王睿智

（1.河海大學 企業(yè)管理學院，江蘇 常州 213022；2.青島國信金融控股公司，山東 青島 2661003）

一、引言

國外文獻認為勞動力錯配的主要原因是部門間的錯配（Sahin et al.,2012；Canon et al.,2013）。在中國經(jīng)濟“新常態(tài)”的背景下，如果勞動力沒有適應產(chǎn)業(yè)結構升級的步伐，淘汰的落后產(chǎn)業(yè)釋放出的勞動力素質在短期內(nèi)無法提升以滿足新興產(chǎn)業(yè)的需求，形不成有效的勞動力供給，勞動力市場就會產(chǎn)生供需結構失衡問題。而我國人口老齡化過程中伴隨的宏觀人口結構、勞動力結構和教育結構的變化，可能加劇勞動力市場的供需結構性矛盾。由此引發(fā)一個重要的問題：我國的勞動力供需匹配嗎？哪些因素影響勞動力市場的匹配？然而，已有文獻主要從宏觀層面對全國或區(qū)域的勞動力供需現(xiàn)狀和未來趨勢進行研究，缺乏微觀層面對此問題的探討。

本文利用江蘇省鎮(zhèn)江市人力資源市場大樣本微觀數(shù)據(jù)，從供需匹配視角研究勞動力的匹配狀況及影響因素，為回答我國的勞動力供需匹配問題提供一個有效的證據(jù)，并提供政策建議。本文可能的貢獻主要有兩點：一是利用微觀數(shù)據(jù)從企業(yè)和求職者視角對勞動力供需匹配問題進行研究，彌補宏觀層面研究的不足。二是運用公開勞動力市場統(tǒng)計指標研究勞動力供需匹配問題，為公開勞動力市場指標的深入挖掘進行有益嘗試。

二、文獻綜述

長期以來，西方國家勞動力市場中的職位空缺和高失業(yè)率持續(xù)并存，因此廣泛認為勞動力市場中存在錯配現(xiàn)象。20世紀70—80年代研究者檢驗了部門、地理和不同年齡勞動力市場的供給和需求的不均衡 （Padoa-Schioppa，2008），主要提出兩大假設——地理錯配假設和部門錯配假設。地理錯配假設（geographic mismatch）認為，由于失業(yè)者和新的就業(yè)機會分布在不同的地理空間，而勞動力流動存在限制，因此勞動力市場可能產(chǎn)生錯配。造成地理錯配的原因是勞動力流動的限制約束。土地、房屋等金融約束影響勞動力的流動性。征地會緩解金融約束促進勞動力流動（柴國俊等，2017），而擁有房屋會減少勞動力的流動性。Ferreira、Gyourko and Joseph(2010)認為，金融危機后房地產(chǎn)市場泡沫破裂，如果房屋所有者認為的房屋價值大于市場價格，就很難接受需要賣掉住宅的新工作崗位。部門錯配假設（Sectoral mismatch hypothesis）認為由于職位消失和就業(yè)創(chuàng)造在不同的部門，例如2007到2011年間美國超過50%的失業(yè)發(fā)生在制造業(yè)和建筑業(yè)部門，而90%的新職位在其他部門，因此錯配就有可能發(fā)生。 Sahin et al.（2012）認為，地理、人口因素并不重要，引起錯配的主要原因是部門間的錯配。造成部門錯配的原因主要是勞動力的異質性與勞動者對產(chǎn)業(yè)結構調整的反應存在差異性。勞動力結構與產(chǎn)業(yè)結構的調整步伐不一致，就會產(chǎn)生勞動力部門間錯配（茅銳，2015)。造成部門供需錯配還有其他原因，例如環(huán)境規(guī)制會引起勞動力在高、低污染行業(yè)之間的再配置，造成結構性失業(yè)，勞動力結構影響產(chǎn)業(yè)結構升級（王勇，2017）。 胡軍（2002）認為，勞動力供需結構嚴重的失衡阻礙了中國產(chǎn)業(yè)結構升級。王煒（2014）認為，就業(yè)數(shù)量增速放緩、勞動力成本上升過快，使勞動密集型制造業(yè)逐漸向資本密集型轉變。

過去三十年文獻形成了幾種度量部門間扭曲的指標。Lilien(1982)指出，由于勞動者的行業(yè)技能和工資溢價等原因對產(chǎn)業(yè)產(chǎn)生就業(yè)黏性，當產(chǎn)業(yè)變遷時，勞動者的就業(yè)調整相對緩慢，于是產(chǎn)生結構性失業(yè)。Lilien(1982)運用部門和總就業(yè)人數(shù)的對數(shù)變化率刻畫某一部門就業(yè)的偏離情況。Jackman and Roper(1987)首次正式研究“錯配”（mismatch）或“結構失衡”（structural imbalance）的概念，識別一個失業(yè)者的技能、經(jīng)驗和地理位置與工作機會的差異。Jackman and Roper(1987)認為，當職位空缺與失業(yè)總量不匹配時就存在結構性失業(yè)，如果把勞動力從一個部門轉移到另一個部門，將有助于減少結構性失業(yè)，他們把結構性失業(yè)定義為部門總的失業(yè)率和職位空缺之差的絕對值。Jackman、Layard and Savouri(2008)認為，在失業(yè)非加速上升的環(huán)境中，市場中不存在錯配的最優(yōu)失業(yè)率，不同部門的失業(yè)率相同。因此，把失業(yè)錯配定義為觀察到的失業(yè)率與最優(yōu)失業(yè)率的偏差。他把失業(yè)錯配指標定義為實際失業(yè)率超過最小失業(yè)率的比例。Evans(1993)用部門的勞動力供給和需求差與平均勞動力供需的偏離比例來描述勞動力的扭曲，這種做法不受總的勞動力總量變化的影響。Sahin et al.(2012)構建了一個動態(tài)隨機環(huán)境中允許不同部門存在異質性的一般模型。先假設一個萬能的計劃者可以實現(xiàn)勞動力市場的充分匹配的基準模型，然后引入摩擦因子，刻畫由于市場間摩擦的存在導致部門勞動力配置扭曲的一般模型。Canon et al.(2013)梳理驗證了文獻中不同的測度勞動力市場扭曲的指標，發(fā)現(xiàn)不同指標的測度結果有顯著的不同。通過比較認為Jackman and Roper（1987）建立，Sahin et al.(2012)拓展的指標相對較好，運用該指標發(fā)現(xiàn)從金融危機到失業(yè)巔峰，職業(yè)和行業(yè)的扭曲可以解釋勞動力市場扭曲的50%以上的原因。

由于高失業(yè)率的存在，國外對勞動力錯配研究的主要目的是希望改善勞動力的配置效率，降低失業(yè)率。國內(nèi)文獻對勞動力錯配的研究還比較缺乏，相關研究主要集中在宏觀層面研究勞動力供需總量趨勢，例如王歡（2014）等。研究劉易斯拐點的影響，例如薛繼亮（2016）等。還有勞動力結構與產(chǎn)業(yè)結構的關系，例如胡軍（2002）、王煒（2014）等。我國近年的產(chǎn)業(yè)轉型升級過程中大量勞動力在不同的產(chǎn)業(yè)和部門中轉移，長期以來城鎮(zhèn)登記失業(yè)率維持在4%左右，似乎沒有顯著地增加失業(yè)率，那么我國的勞動力供需匹配嗎？蔡彤等 （2015）發(fā)現(xiàn)我國1996—2011年工人與崗位的匹配效率處于較低水平并有逐年遞減趨勢。Hiroaki Miyamoto（2011）則指出，求職者和崗位的不匹配使得勞動力市場的波動具有一定的周期性。

綜上所述，關于我國勞動力供需的研究，文獻對勞動力總量失衡分析較多，對供需結構失衡問題研究較少；少量對供需結構失衡的研究，缺乏供需匹配的視角。在數(shù)據(jù)上，多數(shù)研究基于宏觀數(shù)據(jù)，采用微觀數(shù)據(jù)的較少。因此，需要利用微觀勞動力市場的數(shù)據(jù)探討勞動力的供需匹配問題。近來學者們開始運用公共人力資源市場的微觀數(shù)據(jù)，例如Shen and Kuhn(2013、2015）使用廈門公共人力資源市場數(shù)據(jù)開展研究。在全國地級市公共招聘網(wǎng)中，鎮(zhèn)江公共人力資源網(wǎng)站多次被人社部評為優(yōu)秀網(wǎng)站，數(shù)據(jù)質量較好，本文以此網(wǎng)站的數(shù)據(jù)來探討鎮(zhèn)江勞動力供需匹配問題。

三、勞動力市場供需結構分析

（一）研究對象

鎮(zhèn)江為江蘇省下轄地級市，是長江三角洲經(jīng)濟圈和南京都市圈的交匯點，國家級蘇南現(xiàn)代化建設示范區(qū)重要組成部分，也是長三角產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟圈中重要的制造業(yè)城市。鎮(zhèn)江經(jīng)濟發(fā)展水平高于全國平均水平，但是經(jīng)濟的增速波動與全國基本同步。鎮(zhèn)江是典型的處于轉型升級時期的制造業(yè)城市，第二產(chǎn)業(yè)比重高于全國水平，第三產(chǎn)業(yè)比重略低于全國水平。2015年全國三大產(chǎn)業(yè)就業(yè)比重28.3:29.3:42.4，鎮(zhèn)江為11.9:46.0:42.1。近年，鎮(zhèn)江二產(chǎn)就業(yè)比重顯著下降，三產(chǎn)就業(yè)比重上升，在全國中型制造業(yè)城市中具有代表性。根據(jù)國內(nèi)外經(jīng)濟理論和歷史經(jīng)驗，當前鎮(zhèn)江市正處于工業(yè)化中后期階段。與全國情況類似，鎮(zhèn)江傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)也面臨較大的轉型升級壓力。另外，勞動力就業(yè)結構性矛盾依然嚴重。隨著勞動力、土地等要素成本的持續(xù)上升，成本競爭優(yōu)勢已經(jīng)不在，傳統(tǒng)的第二產(chǎn)業(yè)出口不斷下降，導致大量的制造業(yè)中一線勞動者面臨失業(yè)的危機。而另一方面，高新技術業(yè)、金融業(yè)、服務業(yè)等企業(yè)的勞動力供不應求。鎮(zhèn)江作為一個中等制造業(yè)城市，產(chǎn)業(yè)轉型升級中的勞動力匹配問題具有代表性。

（二）數(shù)據(jù)簡介

鎮(zhèn)江市公共人力資源網(wǎng)站 （“鎮(zhèn)江人才在線”http://www.hrol.cn）隸屬于鎮(zhèn)江市人社局，是公益性的求職者和企業(yè)交流綜合平臺，為個人提供招聘信息、檔案托管、職稱評定，為企業(yè)提供人才招聘與引進、培訓等服務。平臺最為核心的業(yè)務是促進求職者和企業(yè)之間供需匹配。通過組織機構代碼、企業(yè)資質等審核的企業(yè)，可以在網(wǎng)站上注冊成為會員，發(fā)布企業(yè)的職位需求信息。在注冊成為會員時，需要填寫企業(yè)的基本信息。個人也可以在網(wǎng)站上注冊，填寫個體簡歷信息。企業(yè)發(fā)布職位后，求職者通過網(wǎng)站平臺直接申請，企業(yè)也可以在平臺搜索下載求職者的簡歷，直接與求職者聯(lián)系。

通過與鎮(zhèn)江市人才服務中心合作，我們獲得了鎮(zhèn)江市公共人力資源網(wǎng)站 “鎮(zhèn)江人才在線”（http://www.hrol.cn）2013年 10月到2015年 11月間平臺的全部歷史數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)結構包括企業(yè)的基本情況、企業(yè)發(fā)布的職位信息、求職者的簡歷和求職者申請職位情況。在樣本期內(nèi)，2196家企業(yè)發(fā)布了12704個職位，招聘31229人；26891個求職者創(chuàng)建了28100個簡歷，申請職位記錄達到229735條。由于數(shù)據(jù)沒有求職成功人數(shù)的反饋，因此無法計算就業(yè)人數(shù)，文獻中的測度指標并不適合。因此，本文運用中國人力資源市場公開勞動力市場指標 “求人倍率”“最大匹配率”和“求職成功率”研究勞動力的供需匹配情況。

四、勞動力市場供需匹配及影響因素研究

（一）模型的構建

1.衡量勞動力供需匹配的指標。勞動力供需匹配失衡，包含供不應求和供過于求兩種情況。為了更精確地分析供需失衡的類型。本文在計量分析中引入兩個公開統(tǒng)計指標最大匹配率和求職成功率，研究勞動力市場供需匹配。

（1）最大匹配率。最大匹配率為最大匹配人數(shù)與總招聘人數(shù)的比率：(MM)R=min(D,S)/D其中，D為求職者的勞動力需求，S為企業(yè)的勞動力供給。當職位的求職人數(shù)大于招聘人數(shù)時，最大匹配人數(shù)就是招聘人數(shù)；求職人數(shù)小于招聘人數(shù)時，最大匹配人數(shù)就是求職人數(shù)。最大匹配率的取值范圍為0～1之間，越接近1表明企業(yè)越容易匹配到合適的求職者，越接近0企業(yè)匹配到合適求職者的難度越大。例如，最大匹配率為0.8，則表明企業(yè)至少存在20%的就業(yè)崗位匹配不到合適的求職者。

（2）求職成功率。求職成功率為最大匹配人數(shù)與總求職人數(shù)的比值。(JSR)=min(D,S)/S。其中，D為求職者的勞動力需求，S為企業(yè)的勞動力供給。求職成功率的取值范圍也為0～1之間，越接近1表明求職者越能匹配到合適的職位，反之求職者匹配到合適職位的可能性越小。例如求職成功率為0.7，則表明至少存在30%的求職者匹配不到合適的職位。

企業(yè)的最大匹配率和求職者的求職成功率兩個變量的取值都介于0和1之間，理想的狀態(tài)是兩個變量都等于1，勞動力市場完全匹配出清。兩個指標的偏離程度越大，說明勞動力市場的供需失衡程度越嚴重，回歸分析利用這一特征，需要分析勞動力市場的供需匹配情況。

2.影響因素的選取。企業(yè)希望招聘到好員工，員工希望應聘到好企業(yè)的好職位，因此，勞動力市場的匹配情況與企業(yè)、職位和求職者特征有關。根據(jù)Jackman and Roper(1987)的研究，學歷、經(jīng)驗和工資是影響勞動力匹配的關鍵因素。因此，本文研究在控制企業(yè)特征的基礎上，分析求職者學歷、經(jīng)驗和期望工資與企事業(yè)單位發(fā)布職位的學歷要求、經(jīng)驗要求和提供工資的匹配情況。參考相關文獻中的企業(yè)特征控制變量，選取企業(yè)性質、注冊資金、企業(yè)規(guī)模、所屬行業(yè)或所屬產(chǎn)業(yè)。

3.模型的設定。本文從企業(yè)與職位兩個維度構建兩個基本計量模型進行供需匹配分析，分別以最大匹配率（MMR）和求職成功率(JSR)作為被解釋變量，構建計量模型（1）：

其中Company_feature為企業(yè)特征變量，Job_feature為職位特征變量，Jobhurter_feature為求職者特征變量。為了研究產(chǎn)業(yè)和行業(yè)的影響差異，在模型中分別加入企業(yè)所屬的三次產(chǎn)業(yè)類型虛擬變量、五大產(chǎn)業(yè)類型虛擬變量和行業(yè)虛擬變量。相關變量的說明與界定見表1。

（二）計量分析

由于本文采用的微觀數(shù)據(jù)樣本量大而時間較短，所以采用普通最小二乘法（OLS）進行回歸分析。對企業(yè)規(guī)模、注冊資金和工資數(shù)據(jù)取對數(shù)處理。

1.勞動力供需匹配的影響因素回歸結果。在勞動力市場存在供需失衡的情況下，企業(yè)的最大匹配率和求職者的求職成功率的變化方向相反。最大匹配率與求職成功率的差距越大，反映了勞動力供需不匹配的程度越高。根據(jù)表2企業(yè)注冊資金、求職者學歷、職位學歷、職位經(jīng)驗對最大匹配率的影響為正相關，對求職成功率的影響為負相關，而職位工資則剛好相反。此外，企業(yè)性質顯著的幾個變量最大匹配率和求職成功率回歸也得出相反的結果。多個影響因素對最大匹配率和求職成功率的影響相反，證實勞動力市場存在供需結構失衡。因此，不同的機構和企業(yè)內(nèi)勞動力也存在錯配問題。

表1 變量界定與說明

在眾多的影響因素中，求職者學歷和職位工資對最大匹配率的影響較大。職位維度的回歸結果可見，求職者學歷每上升1%，最大匹配率提高0.272個百分點 （0.018×15.1≈0.272）。職位工資每上升1%，最大匹配率下降0.148個百分點，反映出高工資職位供不應求。求職者期望工資與求職成功率成正相關，進一步支持高端職位求職者短缺的情況。求職成功率影響最大的因素是求職者學歷，求職者經(jīng)驗的影響并不十分顯著。此外，職位經(jīng)驗與最大匹配率正相關，與求職成功率負相關，反映了企業(yè)較容易招聘到有經(jīng)驗的求職者。

在企業(yè)性質方面，民營企業(yè)和其他企業(yè)的最大匹配率較低，國家機關和事業(yè)單位的匹配率最高，外商獨資和合資企業(yè)最大匹配率要顯著高于股份制企業(yè)，反映出國家機關和事業(yè)單位更受求職者青睞，外商獨資和合資企業(yè)更容易招聘到人才，而民營企業(yè)和其他企業(yè)招聘人才的難度更大。與之相對應，求職者申請其他企業(yè)、民營企業(yè)求職成功率最高，國企、上市公司以及外商獨資、合資企業(yè)的求職成功率較低。民營企業(yè)是提供就業(yè)的主體，如果幫助其招聘到合適的人才，將極大地改善勞動力市場的匹配狀況（見表2）。

2.不同產(chǎn)業(yè)類型的供需匹配差異。不同產(chǎn)業(yè)之間勞動力的匹配情況是否有顯著的差異？表3匯報了不同產(chǎn)業(yè)的回歸結果。可見，第一產(chǎn)業(yè)與第二產(chǎn)業(yè)的差異并不顯著，第三產(chǎn)業(yè)職位的最大匹配率低于第二產(chǎn)業(yè)3.9個百分點，求職成功率高于第二產(chǎn)業(yè)7.2個百分點，再次證明了第二產(chǎn)業(yè)勞動力過剩，第三產(chǎn)業(yè)成為提供就業(yè)機會的新增長點。在不同的產(chǎn)業(yè)類型方面，主要、重要和一般產(chǎn)業(yè)與主導產(chǎn)業(yè)企業(yè)的最大匹配率并沒有顯著差異，但是求職成功率均高出5個百分點左右；新興產(chǎn)業(yè)的最大匹配率低于主導產(chǎn)業(yè)12個百分點，職位求職成功率高出21個百分點，表明主導產(chǎn)業(yè)存在一定程度的勞動力剩余，新興產(chǎn)業(yè)則提供了大量新的就業(yè)機會，但是新興產(chǎn)業(yè)在合適的人員招聘方面也存在困難。不同產(chǎn)業(yè)間勞動力供需結構的變化，反映出產(chǎn)業(yè)結構的轉型升級，也說明勞動力的匹配存在問題。

五、結論

本文利用2013—2015年江蘇省鎮(zhèn)江市公共人力資源市場微觀數(shù)據(jù)，運用公共人力資源統(tǒng)計指標，從企業(yè)和職位兩個角度構建計量模型，研究勞動力市場的供需匹配問題。分析發(fā)現(xiàn)，鎮(zhèn)江市人力資源市場總體處于供不應求的狀態(tài)，但是不同產(chǎn)業(yè)之間存在差異，以現(xiàn)代服務業(yè)為主的一般產(chǎn)業(yè)與新興產(chǎn)業(yè)存在勞動力供不應求，而傳統(tǒng)制造業(yè)勞動力過剩。勞動力呈現(xiàn)結構性失衡，低端勞動力、高技能勞動力短缺，而中間層次的勞動力過剩?？刂葡嚓P因素后，回歸分析發(fā)現(xiàn)多個影響因素對最大匹配率和求職成功率的影響相反，證實勞動力市場存在供需結構失衡問題。不同的機構和企業(yè)內(nèi)勞動力也存在錯配問題，民營企業(yè)和其他企業(yè)招聘合適的人才比較困難。在眾多的影響因素中，求職者學歷和職位工資對最大匹配率的影響較大。求職者學歷每上升1%，最大匹配率提高0.272個百分點；職位工資每上升1%，最大匹配率下降0.148個百分點，反映出高工資職位供不應求，高技能人才短缺。求職成功率影響最大的因素是求職者學歷，求職者經(jīng)驗的影響并不十分顯著。不同產(chǎn)業(yè)類型的供需匹配存在差異，第一產(chǎn)業(yè)勞動力過剩，第三產(chǎn)業(yè)成為提供就業(yè)機會的新增長點。在不同的產(chǎn)業(yè)類型方面，主要、重要和一般產(chǎn)業(yè)與主導產(chǎn)業(yè)企業(yè)的最大匹配率并沒有顯著差異，新興產(chǎn)業(yè)則提供了大量新的就業(yè)機會，但是在合適的人員招聘方面存在困難。

表2 勞動力供需匹配影響因素回歸結果

針對研究結論提出以下政策建議：其一，加快建設農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化，進一步釋放農(nóng)村剩余勞動力，以解決三次產(chǎn)業(yè)間勞動力供需失衡問題。其二，建立健全公共就業(yè)培訓和企業(yè)培訓機制，引導勞動力從落后產(chǎn)業(yè)向現(xiàn)代服務業(yè)和高端制造業(yè)轉移，以解決當前產(chǎn)業(yè)升級中傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)轉移的勞動力不能滿足新興產(chǎn)業(yè)的需要問題。其三，改革教育內(nèi)容，以解決高技能人才短缺問題。例如根據(jù)勞動力市場需求結構的變化進行專業(yè)設置，更新教育內(nèi)容；借鑒德國等培養(yǎng)高技能人才的先進經(jīng)驗，改革職業(yè)教育和建立企業(yè)實習機制。其四，進行人事制度改革，建設公平的就業(yè)環(huán)境和良好的人才評價、激勵和流動機制，以解決不同性質機構的勞動力錯配問題，民營企業(yè)招聘合適的人才比較困難問題。政府可以嘗試提供適當?shù)难a貼，幫助民營企業(yè)推進人才工程建設。

表3 分產(chǎn)業(yè)供需匹配回歸結果