大数据助力农村剩余劳动力就业的路径探析

【摘要】农村剩余劳动力就业能够有效促进我国农村经济发展以及居民幸福生活。大数据作为一项重要的决策资源与管理资源，对农村剩余劳动力就业具有革命性的影响。将大数据技术运用在农村剩余劳动力就业中，不仅是对传统就业方式的创新，同时也有利于提高岗位供给的科学性、公平性以及岗位匹配的精准度。通过植入“大数据思维”，实现多主体参与的实施与监督;注重数据安全，构建法律保障体系;建立服务云平台，实现动态化管理等路径，将大数据应用在农村剩余劳动力就业过程中，力求提高农村剩余劳动力收入水平，促进科学就业。

【关键词】大数据;农村剩余劳动力就业;路径探析

【中图分类号】F127.8

【文献标识码】A

1 问题提出

自农村改革以来，我国农村经济快速发展，农村居民的收入也显著提升。农村劳动力市场的快速发展是促进我国农村经济发展以及居民福利改善的重要推手。农村剩余劳动力转移的地域去向是各级城市，职业去向是非农产业。其流动性相对较强，且整体文化水平较低、专业技能相对不足，在就业过程中存在缺乏统一规划、资源利用不合理等状况。从目前我国城市就业结构和农民自身的素质状况来看，他们进入行政机关事业单位、国企的机会很少，在这种情况下，唯一现实的选择是进入已有的城镇中小企业或者自行创办新的中小企业。

大数据作为高科技时代的产物，其革命性影响正逐渐渗透于各个领域。2016年，工信部编制了《大数据产业发展规划（2016 - 2020年）》。《规划》指出，发展大数据产业的重点任务之一就是强化社会治理和公共服务应用，促进大数据在民生领域的应用，探索大众参与的数据治理模式，为群众提供智能、精准、高效、便捷的公共服务。在国家发展大数据战略的背景下，探索农村剩余劳动力就业路径是供给侧改革的重要组成部分，不仅有利于实现农村就业人口岗位的精准化供给、满足不同求业人员的就业需求，同时这也是对国家改革创新发展理念的积极响应，在解决农村剩余劳动力就业问题、保障农村剩余劳动力收入以及解决社会主要矛盾等方面具有重要的现实意义。

2 大数据在农村剩余劳动力就业中的应用价值

大数据助力农村剩余劳动力就业，是对传统就业方式的创新，有利于提高岗位供给的科学性、公平性以及岗位匹配的精准度，从而有效促进农村剩余劳动力就业。以当前政府企业就业数据和农村剩余劳动力基础数据为支撑，通过大数据统计与分析，能够精准预测未来就业情况，从而为就业人口提供精确的服务。政府机构能够科学地进行宏观调控，引导企业资源配置向更高效的方向发展，引导就业人员科学规划其职业生涯和技能学习，提升劳动效率。

诺贝尔经济学奖获得者赫伯特·西蒙在他的《管理行为》一书中提出了“人有限度理性行为”的命题，他认为，现实生活中作为管理者或决策者的人是介于完全理性与非理性之间的“有限理性”的管理者。由于管理者“有限理性”的限制，完全理性的决策往往难以实现。他还提出，不同类型的决策需要不同的决策技术，因此，基础数据和相关信息作为有力的决策基础，是使得决策更加科学合理的重要根据。大数据作为一项十分重要的现代技术，它所具有的信息搜集、整合、分析与预测能力是实现决策科学性的重要保障，通过为决策者搜集整理大量实时有效的数据信息并形成预测，大数据将显著提高农村剩余劳动力就业的科学化水平。其次，基于大数据提供的数据分析情况，政府在制定服务资源配置方案时能够有效避免将“平均性”指标替代“均等化”标准，有利于资源向欠发达地区以及困难群体倾斜，使资源能够及时流向有需要的重点人群，促进农村剩余劳动力就业的公平性。同时，基于大数据的就业模型，以实时数据为导向，通过大数据技术为农村剩余劳动力匹配个性化的就业信息，能够有效避免信息的不对称和过时性，这对科学服务农村剩余劳动力就业，增加农村剩余劳动力收入，提高其生活质量具有积极的现实意义。

3 大数据助力农村剩余劳动力就業的困境

3.1 传统理念仍占据主导地位

政府更偏向于用市场化手段解决农村剩余劳动力就业问题，这种市场化手段虽然丰富了就业形式，却也存在缺乏识别和满足需求的驱动力等问题。劳动力、企业主体对推进大数据在就业过程中的重要性认识不足，对大数据以及相关的组织管理工作缺乏统筹规划，因而大数据在农村剩余劳动力就业中仍旧处于无序的发展状态。最后，由于农村剩余劳动力运用信息的能力较低且信息需求缺乏，部分人存在与时代脱节的困境。

3.2 社会资本具有逐利性

大数据在促进农村剩余劳动力就业中的应用是多方面的，大数据技术涵盖了云计算、物联网、移动互联网、现代通信、移动定位、流媒体（视频）传输、智能终端等现代技术，这一体系的资金投入量较大。大数据助力就业服务投资量大且回报周期长，短期的盈利水平较低，投资吸引力较差，无论是实体机构还是在大数据的基础上构建产业链条，都需要大量的资金。

3.3 运行机制不健全，法律法规缺失

现阶段有关大数据在各领域应用中完整的运行制度尚未建立，制度与政策的缺位使大数据在农村剩余劳动力就业过程中呈现碎片化的发展趋势。同时，与数据安全等相关的法律法规的缺失也是制约大数据助力农村剩余劳动力就业的主要因素。数据安全防范意识差，导致一些敏感数据有泄露的风险。从全国的角度来看，大数据法律法规仍然是一片空白，建立相关的法律法规仍是未来一段时间内需要发展的重要部分。

4 大数据助力农村剩余劳动力就业的路径探析

农村剩余劳动力就业主体可以大致分为剩余劳动力与为其提供就业岗位的用人单位。将大数据应用在农村剩余劳动力就业过程中，首先是数据的收集与存储，其次是信息的识别与决策，最后实现就业服务的精准供给。同时，这一过程还必须要依托各种类型的大数据支撑、服务云平台的支持以及互联网物联网的串联。

4.1 植入“大数据思维”，实现多主体参与的实施与监督

促进农村剩余劳动力就业要求各职能部门在原有纵向沟通的基础上建立起横向的信息整合网络，公开、共享、互联的大数据网络是精准化供给得以实现的重要前提，基于大数据治理的多主体合作网络是促进农村剩余劳动力就业的基本保障。将大数据思维嵌入到供给体系当中，让数据信息技术在农村剩余劳动力就业服务供给中发挥常态化作用。此外，进一步扩大对大数据的宣传推广，积极探索面向农村剩余劳动力的信息技术教育，根据需求确定教育目标，对用人单位给予数据支持。

4.2 注重数据安全，构建法律保障体系

只有信息安全得到了有力保障，就业人员和用人单位才能安心享受这种模式。全国人大代表、全国工商联副主席史贵禄在向十三届全国人大二次会议提交的建议中指出，今年政府工作报告专门提出促进大数据、云计算、物联网的广泛应用，这是大数据连续第四年被写入政府工作报告，但国家层面的大数据法律法规仍然处于空白。大数据由于发展领域新、涉及面广、专业性强，更加需要立法加以规范，对涉及到个人隐私、商业秘密、国家机密的数据信息仍缺乏强制性的法律保护。对此，应积极推动立法以保障数据安全，确保就业主体的信息不外泄，明确数据安全的责任主体，用法律武器坚决打击非法获取、盗用数据的行为。

4.3 建立服务云平台，实现动态化管理

通过构建服务平台，将企业行业发展数据、劳动力信息等海量的相关要素信息整合在一起，将这些分散的、零碎的信息存储进一个系统化的数据库，为就业提供参考。按照高效、便捷和广覆盖的原则，建立从市级、省级到区域层面的大数据平台，在有效保护隐私的前提下，实现政府、企业、社会组织与农村剩余劳动力等主体之间数据信息的共建共享，实现数据信息的动态化管理。服务云平台一方面能够实现对从业人员的精准识别，另一方面，平台通过鼓励可持续的精准化供给，实现供需同步匹配。首先，通过数据的实时采集，实时更新需求信息，识别并预测需求变化;其次，通過服务云平台实现资源的有效整合、信息的顺畅交互，解决传统就业过程中存在的部门分割、资源约束、协作困难等管理困境;最后，建立电子政务交互机制，通过实时政务互动平台，实现供需的快速对接与匹配。

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[作者简介]魏婕（1996-），女，河北邯郸人，贵州财经大学研究生。