基于主成分分析的中国省域就业质量评价研究

2016-05-17王宝成马巧燕三峡大学经济与管理学院湖北宜昌443002

湖北行政学院学报 2016年1期

王宝成，马巧燕（三峡大学经济与管理学院，湖北宜昌443002）

王宝成，马巧燕
（三峡大学经济与管理学院，湖北宜昌443002）

〔摘要〕基于主成分分析的中国省域就业质量评价结果表明，就业质量特征应从就业效率、就业保护、就业环境、就业服务和就业能力五个维度展开，学界普遍认定的四个维度并不能全面反映省域就业的质量特征。从实证结果可知，中国省域就业质量整体水平低下，省际差异明显，区域发展失衡。建议适当调整工资政策，放宽计划生育政策；逐步完善就业保障市场化政策，加快推进就业保险社会化政策；逐步建立在职培训政策，大力推行安全生产管理规范；搭建高效的就业信息化服务平台，促进形成劳动力就业统一市场；适度加大高等职业教育和职业培训政策支持力度，强化人才评价的能力要素。

〔关键词〕就业质量；主成分分析；省际差异；区域失衡；政策主张

一、文献回顾

早在2010年以前，欧洲政府与非政府组织等提出了三种就业质量概念及评价指标体系[1]。国际劳工组织提出了体面劳动的概念及评价指标体系[2]。欧盟委员会提出了工作质量的概念并给出了10个统计指标[2]。欧洲基金会提出了就业质量的三个视角和四个维度，并给出了相应测量指标[2]。Ghai[3]、Bonnet[4]、Anker[5]、Bescond[6]设计的测量指标体系最具代表性。

近年来，关于就业质量的研究引起了中国政府和学界的广泛关注[7]。党的十八大报告明确指出要推动实现更高质量的就业。“关于就业质量的研究主要集中于学界”[2]。张国庆[8]、王亚栋[9]、刘素华[10]、秦建国[11]、国福丽[12]、赖德胜[13]（P14-18）、李巧巧[14]、朱火云[2]侧重介绍了国外给出的就业质量概念和测量指标体系；程蹊[15]、马庆发[16]、李颖[17]、柯羽[18]、彭世武[19]、张海波[20]、武亚[21]、赖德胜[13]（P113-145）、秦建国[22]、李巧巧[14]、刘世峰[23]、徐瑶[24]立足于国内，辨析了就业、就业数量和就业质量等概念，并构建了就业质量评价指标体系。

本研究中，笔者将就业质量的内涵界定为“反映整个就业活动中劳动者与生产资料结合并取得报酬或收入的具体状况之优劣程度的综合性范畴”[7]。下文首先给出了一套全面、科学、可操作的评价指标体系，然后选取2012年度中国31个省区就业质量的截面数据，最后采用主成分分析方法进行了数据分析和质量评价，并据此提出了政策主张。

二、评价指标体系

就业质量是一个综合性概念，涉及多维度的内容，单一指标无法进行科学、全面评价，必须建立一套全面、科学、可操作的评价指标体系。借鉴学者赖德胜[1]和朱火云[2]关于就业质量的评价指标体系，笔者初步将就业质量分为就业环境、就业状况、就业能力和就业保护四个维度，构建初步评价指标体系（见表1）。

表1　就业质量初步评价指标体系

三、评价对象和评价数据

（一）评价对象

本文主要基于以下三个方面因素的综合考虑，选取了2012年度中国31个省域（不包含香港、澳门和台湾地区）就业质量作为评价对象。

一是国内外就业质量评价的研究现状决定了本研究的创新空间。研究现状表明，在国家层面或者针对某个具体区域就业质量进行历史性考察的成果居多，而将多个同类区域作为观测样本进行现状考察的成果则较为鲜见，创新空间较大。

二是中国省域在我国行政区划中的独特地位决定了本研究的实践意义。一方面，省级政府必须接受中央政府的统一领导；另一方面，省级政府又必须在其管辖的省域范围内充分发挥领导作用。省级政府在中央和地方各级政府中扮演着承上启下的衔接角色，是中国地方政府治理网络体系中的关键结点，中央政府和地方各级政府的政策执行效果依赖省级政府政策执行效果。因此，选择省域作为观测样本具有较高的实践价值。值得注意的是，本文考虑到香港、澳门和台湾地区的体制差异，未将这三个省域的就业质量作为评价对象。

三是评价对象的数据可得性和时效性决定了本研究的现实可操作性。在权威部门发布的数据中，笔者只能在2013年的统计年鉴和统计公报中获得就业质量相关指标的最新数据，而从2013年统计年鉴和统计公报中获取的统计数据反映的却是2012年度的相关指标，正是考虑到评价指标最新数据的可得性问题和时效性问题，本文选取了2012年度的就业质量作为观测对象。

（二）评价数据

为保证评价数据的可得性和权威性，本文采用官方出版的统计年鉴作为指标数据的来源，相关的数据库主要包括《中国劳动统计年鉴2013》、《中国人口和就业统计年鉴2013》和《中国统计年鉴2013》，收集了就业质量评价的四个维度17个二级指标的统计数据。

四、评价方法和评价过程

（一）评价方法

主成分分析方法“是考虑各指标之间的相互关系，利用降维的方法将多个指标转换为少数几个互不相关的指标，从而使进一步研究变得简单的一种统计方法”[25]（P222）。“其独特之处在于能够消除指标样本之间的相互关联，并在保持样本主要信息量的前提下，提取少量具有代表性的主要指标；同时，在分析过程中得到主要指标的合理权重，用主成分作为决策分析的综合指标值”[26]（P665-668）。该方法的基本思想是将多个指标简化为少数几个相互不相关的综合指标，在降低所讨论问题复杂性的同时，准确反映原始信息。

本研究考虑到就业质量评价指标体系包含四个维度17个二级指标，指标数量众多，部分指标之间可能存在较强的相关性，各个指标占多大权重应该从客观数据出发科学合理确定，而不应该主观赋予。有鉴于此，本文采用主成分分析方法作为评价方法，旨在以最少的信息丢失为前提,将具有相关性的指标进行综合，转化为多个相关指标的综合指标，将其作为主成分，消除各个指标之间的相关性，并计算各个主成分的方差贡献率，以方差贡献率作为主成分的权重。

（二）评价过程

整个评价过程使用SPSS18.0完成。第一步，对评价指标数据进行标准化处理；第二步，根据预处理碎石图陡峭程度和累计方差贡献率大于85％的标准确定主成分个数；第三步，采用方差最大法正交旋转提取主成分；第四步，采用主成分方差贡献率作为权数加权计算评价值。

在主成分分析过程中，笔者主要考察了主成分分析的前提条件（见表2）、主成分方差贡献率（见表3）、旋转后的因子载荷矩阵（见表4）以及主成分及综合评价值得分（见表5）。具体评价结果及解释如下：

表2　KMO和Bartlett的检验统计结果

如表2所示，KMO值为0.689，根据KMO度量标准可知适合对原有变量做主成分分析。

表3　总方差分解表

如表3所示，根据因子的累计贡献率大于85％的标准，按照特征值大于1的标准可以提取5个主成分因子，共同解释了原有指标变量总方差的85.097％，分别记为F1、F2、F3、F4和F5，采用方差最大法进行旋转，得到旋转后得到方差贡献率依次分别为23.818％、22.759％、16.121％、12.406％和9.982％。

表4　旋转后的因子载荷矩阵

如表4所示，主成分因子F1在劳动力平均工资、大专及以上劳动力比例和就业人口比例这3个原始指标上载荷较大，可解释为就业效率因子；主成分因子F2在失业保险参保率、工伤保险参保率、养老保险参保率和医疗保险参保率这4个原始指标上载荷较大，可解释为就业保护因子；主成分因子F3在工伤事故发生率和在职培训人数比例这2个原始指标上载荷较大，可解释为就业环境因子；主成分因子F4在介绍成功人数比例这个原始指标上载荷较大，可解释为就业服务因子；主成分因子F5在高级职称和高级技师比例这个原始指标上载荷较大，可解释为就业能力因子。

表5　2012年度全国31个省区城市就业质量成分综合得分表

表5中F的计算公式为F=0.238 F1+0.228 F2+0.161 F3+0.124 F4+0.1 F5,即采用主成分因子方差贡献率作为权数加权求和得到。

五、简要结论和政策建议

（一）简要结论

主成分分析过程表明，就业效率、就业保护、就业环境、就业服务和就业能力五个因子对就业质量的解释度较高，超过了85％，而且这5个主成分因子间相关性较弱，学界通常采用的就业环境、就业状况、就业能力和就业保护四个维度不能准确反映省域就业质量特征。其中，就业效率因子主要解释了劳动力平均工资、大专及以上劳动力比例和就业人口比例这3个原始指标数据；就业保护因子主要解释了失业保险参保率、工伤保险参保率、养老保险参保率和医疗保险参保率这4个原始指标数据；就业环境因子主要解释了工伤事故发生率和在职培训人数比例这2个原始指标数据；就业服务因子主要解释了介绍成功人数比例这个原始指标数据；就业能力因子主要解释了高级职称和高级技师比例这个原始指标数据。因此，就业质量测量指标体系可以调整为如表6所示。

表6　调整后的就业质量评价指标体系

主成分分析结果表明，除北京、天津和上海就业质量综合评价值较高以外，其他省域的就业质量综合评价值都较低，18个省域的就业质量综合评价值小于0，其中，贵州低达-0.64，西藏低达-0.55，云南和广西低达-0.47，甘肃低达-0.45。其中，北京的就业效率因子评价值高达3.7，就业服务因子却低达-2.33；天津的就业服务因子评价值高达2.09；浙江的就业环境因子评价值高达2.67；海南的就业服务因子评价值低达-2.3；西藏就业保护因子评价值低达-2.69；宁夏的就业服务因子评价值高达2.27；新疆的就业能力因子评价值低达-2.04。因此，通过以上分析可以得出如下结论，全国省域就业质量整体水平低下，省际差异明显，区域发展失衡。其中，北京的就业效率评价最高，就业服务评价却最低，天津和宁夏的就业服务评价最高，浙江就业环境评价最高，海南的就业服务评价略高于北京，西藏的就业保护评价最低，新疆的就业能力评价最低。

（二）政策建议

1.适当调整劳动力工资政策，提高市场紧缺劳动力的工资水平；适度放宽人口计划生育政策，增加劳动力就业人口供给数量。从以上分析可知，就业人口是影响就业质量水平的重要因素。目前，中国正在步入市场经济改革深水区。一方面劳动力工资市场化发展正在加速，劳动力工资政策改革势在必行，因此，有必要根据劳动力市场行情适当调整劳动力工资政策，提高市场紧缺劳动力的工资水平；另一方面，30多年的计划生育这一基本国策使得中国劳动力增长已经出现拐点，目前中国已步入老年化社会，各个省域劳动力就业人口数量供给不足问题已经凸显，因此，有必要适度放宽计划生育政策，缓解劳动力就业人口供给不足的压力，应对老年化社会面临的严重问题。十八届五中全会提出的“全面实施一对夫妇可生育两个孩子政策”，将有效提高中国省域就业质量水平。

2.逐步完善就业保障市场化政策，规范劳动力就业保障市场管理；加快推进就业保险社会化政策，适度引入社会资本缓解就业社会保障资金压力。从主成分分析过程可知，失业保险参保率Y4、工伤保险参保率Y5、养老保险参保率Y6、医疗保险参保率Y7等都会对省域就业质量产生影响。十多年来，中央和各级地方政府越来越重视民生问题，已经建立了比较完善的劳动用工社会保障制度，正在逐步完善劳动用工市场规范管理。因此，全国省域劳动用工保险的参保率普遍较高。但是，全国劳动用工保险参保率省际差异明显，规范程度和保险金额参差不齐，管理欠规范和保险资金紧缺问题在各个省区不同程度存在。因此，各个省区有必要根据具体存在的问题进一步深化劳动力就业保障市场化改革，规范劳动力就业市场管理，提高就业保障资金效率。同时，加快推进就业保险社会化政策，适度引入社会资本可以缓解就业社会保障资金紧缺压力，通过就业保护提升就业质量。

3.逐步建立就业人口在职培训政策，合理界定用工单位和在职人员的培训收益；大力推行安全生产管理规范，增强用工单位和员工的安全生产意识。在职培训人数比例Y8和工伤事故发生率Y9通过影响就业环境也会对就业质量产生影响。目前，中国正处于知识经济大爆炸时代，知识更新速度和工作技能要求日新月异，在职人员要抓住时代的脉搏，适应新时代的工作技能发展要求，必须树立终身学习意识，不断更新工作理念，适应工作岗位的技能发展要求。但是，在职培训问题一直是用工单位和员工的一大难题，破解这一难题必须依靠科学的在职培训政策，合理界定用工单位和在职人员的培训收益。安全生产无论是对于用工单位而言，还是对于在职人员个体而言，都至关重要。如果出现安全生产问题，都必然导致无法挽回的损失，甚至带来灭顶之灾。因此，大力推行安全生产管理规范，增强用工单位和员工的安全生产意识，对于优化就业环境，提升就业质量具有重要意义。

4.充分发挥政府就业公共服务功能，搭建高效的就业信息化服务平台，提高用工单位和就业人员之间的沟通效率，促进形成劳动力就业全国统一市场。中介机构介绍工作成功人数与求职人数的比值可以在一定程度上反应就业服务的水平，它也是影响就业质量的重要指标。目前，我国存在严重的劳动力市场和用工市场的结构失衡问题。一方面大量的用工岗位空缺，招聘不到合适的员工，另一方面劳动力失业数量较大，大量的劳动力找不到合适的工作岗位。这一问题的实质是用工单位和就业人员之间的信息不对称。政府具有机构体系健全、网络发达和公信力强的天然优势，充分发挥就业公共服务职能，搭建就业信息化服务平台，为用工单位和就业人员提供权威的沟通平台，发布权威用工单位信息和劳动力资源信息，从而提高用工单位和就业人员间的沟通效率，降低信息不对称带来的高昂交易成本，有助于形成全国统一的劳动力就业市场。

5.适度加大高等职业教育和职业培训政策支持力度，强化高素质人才评价的能力评价标准，适应知识经济时代高素质人才的紧迫需求。高级职称和高级技师比例Y11反应了求职者的就业能力，就业能力又是影响就业质量的重要指标。长期以来，中国政府十分重视发展高等学历教育，建立了比较健全的法律法规体系，政策支持力度逐年在增加，而一度十分火爆的中等职业教育目前难以为继。近年来，国家虽然强调要大力发展高等职业教育和职业培训，但是法律法规体系尚不健全，政策支持力度远远不能满足高等职业教育和职业培训发展需求，高等职业教育和职业培训乱象林林总总，学历目前仍然是很多用工单位评价人才的首要标准。学历教育在知识经济时代固然重要，但高素质人才的需求更为紧迫。学历只是高素质人才的一个重要评价要素，能力要素则是高素质人才选拔的核心标准。高等职业教育和职业培训是培养高素质人才的重要形式，我国应适度加大高等职业教育和职业培训政策支持力度，强化职业能力要素在人才评价中所占比重，弱化学历要素在人才选拔中所占比重，以适应知识经济时代高素质人才的紧迫需求。

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[9]王亚栋.国际劳工就业标准（上）[J].中国就业，2005，（1）.

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