□ 于榮榮 張夢瑩 王瑞芳
隨著時代演進以及轉(zhuǎn)型發(fā)展,經(jīng)濟結(jié)構(gòu)優(yōu)化、發(fā)展方式轉(zhuǎn)變、增長動力轉(zhuǎn)換都需要與之相匹配的勞動力供給。為適應疫情防控后經(jīng)濟平穩(wěn)增長和產(chǎn)業(yè)迭代升級,防范規(guī)模性失業(yè),穩(wěn)定擴大就業(yè)、提高就業(yè)質(zhì)量成為解決就業(yè)矛盾、促進經(jīng)濟社會和諧發(fā)展的重要抓手。
“十一五”時期南京市地區(qū)生產(chǎn)總值名義增長149.1%,年均增加就業(yè)人數(shù)為28.2 萬人;“十二五”“十三五”時期地區(qū)生產(chǎn)總值分別名義增長92.7%、47.6%,年均分別增加就業(yè)人數(shù)9.46 萬人、5.95 萬人。表征經(jīng)濟發(fā)展與就業(yè)擴張關系的就業(yè)彈性系數(shù)處于下降通道且由正轉(zhuǎn)負。2001—2010 年就業(yè)彈性系數(shù)平均值為0.404,2011—2020年就業(yè)彈性系數(shù)平均值為0.055,2020 年后就業(yè)彈性系數(shù)連續(xù)三年為負。第一產(chǎn)業(yè)就業(yè)彈性多為負值,第二、三產(chǎn)業(yè)就業(yè)彈性穩(wěn)中略降,第三產(chǎn)業(yè)與第二產(chǎn)業(yè)的差值逐步縮?。ū?)。
表1 南京市就業(yè)彈性系數(shù)及結(jié)構(gòu)偏離度
從產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)與就業(yè)結(jié)構(gòu)偏離度看,第一產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)偏離度一直為負值,規(guī)?;?jīng)營模式有待進一步推廣,但當前農(nóng)村轉(zhuǎn)移勞動力存在“年老技低”現(xiàn)象;第二產(chǎn)業(yè)偏離度總體降低,但保持對第三產(chǎn)業(yè)的優(yōu)勢,產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級、供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革的效果顯現(xiàn);第三產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)偏離度總體下降,第三產(chǎn)業(yè)吸納就業(yè)能力強、就業(yè)渠道多樣化的特征未能充分發(fā)揮。第七次全國人口普查資料顯示,消費性服務業(yè)仍是吸納就業(yè)的主渠道,現(xiàn)代服務業(yè)就業(yè)人數(shù)只占第三產(chǎn)業(yè)的19.8%。
運用柯布—道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)計算勞動貢獻率,第一產(chǎn)業(yè)的勞動貢獻率幾乎一直為負數(shù)且絕對值呈擴大趨勢。第二產(chǎn)業(yè)的勞動貢獻率逐步下降,勞動密集型產(chǎn)業(yè)向資本和技術密集型產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)變,對純體力勞動投入的依賴出現(xiàn)漸進退讓。第三產(chǎn)業(yè)的勞動力貢獻率波動較小,自2010 年以來,第三產(chǎn)業(yè)從業(yè)人員占從業(yè)人員總數(shù)的占比一直超過50%,2020—2022 年,更是超過60%,且第三產(chǎn)業(yè)勞動力貢獻率一直保持正向貢獻(表2)。
表2 南京市三次產(chǎn)業(yè)勞動貢獻率(單位:%)
通過多元線性回歸方法確定對防范失業(yè)風險產(chǎn)生重要影響的主要經(jīng)濟指標,采用向前逐步回歸,按影響程度排列依次為服務業(yè)投資、工業(yè)生產(chǎn)者出廠價格指數(shù)、全社會用電量、進出口總額和實際利用外資,其中前三個是正向影響,后兩個是負向影響。前三個指標分別與第三產(chǎn)業(yè)、第二產(chǎn)業(yè)的發(fā)展密切相關。尤其是服務業(yè)從業(yè)人員占比最高,隨著城市范圍向外推延,服務業(yè)規(guī)模持續(xù)擴大對于吸納就業(yè)具有重要作用;工業(yè)生產(chǎn)者出廠價格指數(shù)直接影響企業(yè)利潤,近年購進價格漲幅持續(xù)高出出廠價格漲幅,企業(yè)運營困難程度加重;電是重要生產(chǎn)要素,全社會用電量的增減直接反映企業(yè)運行的平穩(wěn)。而進出口總額和實際利用外資與國際貿(mào)易摩擦、部分產(chǎn)業(yè)外遷緊密相關。
1.模型使用。使用2019 年2 月—2023 年6 月南京月度勞動力調(diào)查數(shù)據(jù),合計53 個月,超12 萬條微觀分戶記錄,部分月份增加重點群體有關項目。采用熵權(quán)—TOPSIS 法構(gòu)建防范失業(yè)風險評價指標體系,計算各調(diào)查對象的防范指數(shù)。
2.指標選取。參考聯(lián)合國提出可持續(xù)發(fā)展目標之一“體面工作”,除了勞動報酬以外,還包括工作環(huán)境、工作時間和工作強度。選取以下4 個指標計算防范失業(yè)風險指數(shù),分別為家庭人口、年齡、工作時長和收入水平。
3.實證分析。根據(jù)防范失業(yè)風險影響因素指標體系,計算個體指標。從虛擬變量回歸分析結(jié)果看,各指標的P 值均小于0.05,通過檢驗(表3)。
表3 回歸分析結(jié)果
對防范失業(yè)風險的影響因素以重要程度排序,依次為帶薪休假、性別、戶籍、社保、工作單位或生產(chǎn)經(jīng)營活動類型、受教育程度及勞動合同。從中可以看出,帶薪休假的有無依賴于就職單位的性質(zhì)規(guī)模,越正規(guī)的就業(yè)單位,經(jīng)營性風險越受控,勞動保障力度越可靠,就業(yè)越穩(wěn)定;并且小企業(yè)多存在簽合同但不保障帶薪休假的行為,對應屆高校畢業(yè)生來說,更向往保障規(guī)范的就業(yè)單位。女性易因照顧家庭而間斷職業(yè)成長,城鎮(zhèn)人員比農(nóng)村人員易進入信譽度高的單位就業(yè);高學歷人員就業(yè)面較寬,但更愿意為工作傾向支付時間成本。
從調(diào)查失業(yè)人員年齡結(jié)構(gòu)看,失業(yè)者平均年齡在37.2 歲,年齡在45 歲以下的青壯年人口比例超過三分之二。18.1%的失業(yè)人員之前從未找過工作,為初次進入勞動力市場新求職人員,其中68.7%為應屆和往一屆高校畢業(yè)生。從畢業(yè)生求職主要考慮因素看,薪酬福利(72.6%)、工作地點便利(55.4%)和發(fā)展前景(42.2%)占前三位,約七成畢業(yè)生就業(yè)意愿為在體制內(nèi)和國企的崗位。
從性別結(jié)構(gòu)看,女性失業(yè)比例明顯偏高。失業(yè)人群中,男女性別比例為1∶1.12,女性勞動力的失業(yè)比例偏高。從女性失業(yè)人口年齡上來看,35—39 歲年齡段的女性失業(yè)人口占比最高,為18.1%;其次是40—44 歲女性(13.8%)和30—34 歲(13.4%)。女性因照顧家庭暫時退出就業(yè)市場的比例為32.9%,而男性這一比例僅有13.1%;用工主體預期為女性婚育付出額外成本,在招聘要求上往往設置隱性排除。
數(shù)據(jù)顯示,35—55 歲的中年群體在失業(yè)人群中占比47.5%。從行業(yè)結(jié)構(gòu)看,制造業(yè)與批發(fā)零售業(yè)失業(yè)人數(shù)占比最高,制造業(yè)占18.4%,批發(fā)和零售業(yè)占16.4%。數(shù)據(jù)表明,制造業(yè)失業(yè)人員主要集中在低端制造業(yè),普遍存在學歷不高、缺少專業(yè)技能等典型特征;批發(fā)零售業(yè)人員,特別是在小型企業(yè)供職的人員因市場競爭存在就業(yè)不穩(wěn)定的狀況。
經(jīng)濟增長是穩(wěn)定和擴大就業(yè)的基礎。強化對能力稟賦資源的釋放與重新調(diào)配,以產(chǎn)業(yè)鏈為紐帶,增強發(fā)展策源力、增強要素集聚力、增強企業(yè)孵化力,加強生產(chǎn)要素組織調(diào)度。
適度超前進行基礎設施建設,把擴大有質(zhì)量、有效益的投資作為重要優(yōu)化方向,保持適度投資規(guī)模和增長水平,集中優(yōu)勢資源推進產(chǎn)業(yè)鏈關鍵節(jié)點技術研發(fā)的率先突破,擴大消費從“優(yōu)惠政策促銷型”向“制度環(huán)境促進型”轉(zhuǎn)變。
充分利用信息化深化對市場結(jié)構(gòu)的再塑造,大力推進大眾創(chuàng)業(yè)萬眾創(chuàng)新,鼓勵深入新業(yè)態(tài)新模式,推動產(chǎn)業(yè)化和商業(yè)化,漸變式產(chǎn)品創(chuàng)新與突變式系統(tǒng)創(chuàng)新并重。
以擴大轉(zhuǎn)移就業(yè)、保障合法權(quán)益、完善公共服務為重點,做到制度重構(gòu)、權(quán)益回歸和消除歧視。優(yōu)化就業(yè)供給側(cè)的政策組合,為適應未來經(jīng)濟社會發(fā)展的需求提供更高質(zhì)量的人力資源保障。