高质量就业与财政政策激励效应

孙慧玲 金向鑫 李万涛

内容提要：中国经济进入新常态以来经济下行压力凸显，为实现高质量就业政府需要在宏观政策层面积极推进，完善就业政策。基于2010-2019年全国面板数据，本文实证检验财政收支与提升就业质量的关系。结果表明：大部分地区总体就业质量水平不高;但通过财政激励政策影响就业环境、劳动报酬、社会保护和劳动关系等中间变量，可以促进实现高质量就业;在高质量就业影响因素中，企业所得税和科技支出有显著的正向激励效应，个人所得税、增值税、行政事业性收费、教育和社保等支出有正向激励效应，行政管理支出具有有限的负影响力。进一步省域财政收支分析表明，虽然高质量就业和财政收支指数受到自身冲击的影响较大，但高质量就业和财政收支之间具有长期稳定的相互影响关系。

关键词：高质量就业;财政政策;财政补贴;税收优惠

中圖分类号：F240 文献标识码：A 文章编号：1001-148X（2022）01-0085-10

作者简介：孙慧玲（1971-），女，吉林蛟河人，哈尔滨商业大学财政与公共管理学院副教授，研究方向：财政理论与资产评估;金向鑫（1983-），本文通讯作者，女，哈尔滨人，哈尔滨商业大学财政与公共管理学院副教授，哈尔滨商业大学财政与公共管理学院博士研究生，研究方向：财税理论与就业政策;李万涛（1976-），男，哈尔滨人，哈尔滨商业大学教学实验设备管理中心副教授，哈尔滨商业大学财政与公共管理学院博士研究生，研究方向：财税理论与税收政策。

基金项目：国家社会科学基金项目，项目编号：17BJY177;黑龙江省重点智库项目，项目编号：hazk201708。

实现高质量就业是我国经济转型与就业转型的新要求，以提高就业质量为核心目标也是贯彻以人为本和提升国际竞争力的重要体现。实现就业转型就是要创造出更多的就业岗位，有效提升就业质量，但“更高质量和更充分就业”需要科学、完善的财政政策予以保障。财政政策需从收支两端发力，积极创新政府预算、财政投资、财政补贴、社保支出、政府购买和税收优惠等政策工具，通过影响就业环境、劳动报酬、社会保护和劳动关系等中间变量，最终实现高质量就业。

一、理论分析与研究假说

随着经济增长对就业的拉动能力不断增强，以及实施就业优先战略和积极就业政策，我国整体就业形势延续稳定向好势头。但因我国人口众多，地区间经济发展不平衡，就业领域存在的一些区域性、结构性和体制性问题仍比较突出，对实现高质量就业产生了不利的影响：一是智能化发展（AI）加大了劳动力就业压力，在人工智能时代对劳动力的需求将明显偏向于高知识和高技能的人才，智能系统的运用取代了服务行业许多工作岗位，人工智能引发的失业问题正逐步显现[1];二是劳动力市场中就业歧视现象严重，由于劳动法制不健全、劳动力供过于求和地方保护主义等因素影响，劳动力市场中户籍制度、性别、年龄、身高等就业歧视现象还普遍存在[2];三是高端制造业人力资本储备不足，目前制造业就业人员受教育程度较低，综合能力强、技术过硬的人才不足，制造业人力资本状况与制造业转型升级要求仍有在一定的差距;四是创新经济对就业结构的冲击凸显，科技进步和创新使劳动市场技能与需求不匹配的矛盾更加突出，如劳动力就业市场“招工难”“就业难”两难现象并存，产业结构与就业结构错配等[3];五是平台经济中部分就业者权益得不到保障，平台经济发展导致劳动关系更加复杂，平台从业者劳动关系缺乏法律保护，劳动权益得不到有效保障。总体来看，劳动者在就业质量还处于低水平，妥善应对就业问题仍是一项长期复杂的艰巨任务。基于以上分析，提出如下假设：

H1：在新经济发展背景下，我国高就业质量总体水平不高。

财政支出政策促进高质量就业主要体现在教育、科技、社会保障和就业支出等方面。其中，财政教育支出从长期来看可提高人力资本的数量和质量;财政科技支出有利于产生大量新兴产业和部门，创造更多新的就业机会;财政社会保障和就业支出有利于提高人力资本水平、维护劳动力市场平稳运行。从具体传导过程看，如通过加大对高校毕业生、农民工和退役军人等重点群体就业创业财政支持力度，有助于提高就业机会、促进就业平等;增加财政预算内支出，着力加强人工智能、工业互联网等新型基础设施，以及农村基础设施和公共服务设施建设，有利于促进经济可持续增长、提升就业岗位匹配度，从而改善就业环境;通过加大对教育、育幼、养老、医疗、文化和旅游等服务业发展的财政支持力度，有助于创造更多的就业机会;通过设立专项基金等加大对区域协调发展和乡村振兴建设的投入力度，激励劳动者到中西部和东北地区等欠发达地区就业和创业，从而改善就业结构;发挥财政补贴、财政投融资、政府采购和中小企业发展基金等财政资金引导作用，促进中小企业加快发展，从而增加就业机会;中央与地方财政大幅增加对高职院校和职业技能培训的财政补贴力度，有利于实现人力资本的不断积累，从而提高就业能力;增加财政社会保障投入有助于化解劳动者面临的就业风险，提高劳动者的素质，增加劳动者就业机会;通过加大对小微企业工会的组建和运作财政投入，有利于促进小微企业和谐劳动关系的构建。基于以上分析，提出如下假设：

H2：增加教育、科技、社会保障和就业支出，对实现高质量就业具有激励效应。

财政收入政策促进高质量就业主要体现在减税降费政策两个方面，这对减轻企业负担、激发微观主体活力和促进就业具有重要作用，特别是加大对小微企业和实体经济的税收支持力度，有利于保障社会就业稳定。一般而言，减税降费的重点是税收收入中作为主体税的增值税、企业所得税和个人所得税等税种，其中减免增值税具有减轻企业税负和引导个人消费的双重激励作用，减免企业所得税是减轻企业负担最有效的手段，减免个人所得税有助于调动劳动者的积极性和提高劳动者收入水平。从具体传导过程看，如通过降低税率等税收优惠能降低企业税负，有利于调动实体经济生产积极性和释放创业创新潜能，从而增加就业机会;对不同产业实行差别税率政策，可优化就业结构;对高校毕业生等重点群体实行税收优惠，可促进重点群体就业创业;落实结构性减税、优化税制结构及减轻企业和个人的税收负担，有利于提高劳动者收入水平;针对培训教育机构出台税收优惠政策，有利于提高劳动者素质而提高就业能力。非税收入中占比较大的是行政事业性收费，清理和规范该类收费利于减轻企业和个人负担，促进实体经济发展，从而增加就业机会。近年来，国家实施了一系列范围广、力度大的减税降费政策措施，有力地促进了创业创新的有效实施。基于以上分析，提出如下假设：

H3：实施增税收减免、减少行政事业性收费，对实现高质量就业具有激励效应。

基于高质量就业与财政政策的作用机理分析及国内外现有研究成果，本文以财政政策中的财政收支代表性指标和高质量就业综合得分为变量，按照经济理论和方法建模和检验，揭示财政收支对高质量就业的激励效应。

二、模型构建与研究设计

（一）模型构建

为增加样本容量、提高估计精准度，全面分析不同地区在不同时期的财政政策对高质量就业的影响。本文主要选取面板数据，即2010-2019年全国高质量就业得分（DF）与各省财政收支相关指标数据进行分析，因而构建两者对高质量就业得分的面板数据（Panel Data）回归模型如下：

（二）研究设计

1.变量选取

在变量选取上，根据前述高质量就业与财政政策激励效应的内涵，排除其他因素后研究财政收支对就业质量的影响。本文以教育、科技、社会保障和就业支出，以及增值税、企业所得税、个人所得税、行政事业性收费占GDP的比重等财政收入相关指标作为自变量，高质量就业相关指标作为因变量，分析财政收支与高质量就业之间的关系。

（1）高质量就业指标选取。借鉴北京师范大学“中国就业质量研究课题组”提出的6维度[4]、中国就业促进会提出的5个方面的高质量就业指标体系与众多学者实证研究得出相关指标体系基础上，针对当下人工智能和大数据等新经济发展及供给侧结构改革元素，提出高质量就业的宏观与微观视角观测，其中宏观高质量就业包括就业机会、就业服务、就业结构、就业公平和工作安全等;微观高质量就业包括工作稳定、工作时间、工资收入、职业技能、社会保障和劳资关系等。结合数据的获取性和计算结果的合理性，将上述指标具体概括为就业环境、就业状况、就业能力、劳动报酬、社会保护和劳动关系等6个;高质量就业的二级指标选取如表3所示。本文共收集了2010-2019年上述15个指标的数据，这15个指标分别用Y1，…，Y15表示。

（2）财政支出与收入。在现行财政支出的类级科目中，选取占财政支出比重较大且与就业关系密切的教育、科技、社保和就业、行政管理支出4个类级科目进行分析，其中财政教育支出是财政用于教育事业的各项经费;社会保障支出是指政府向由于各种原因而导致丧失劳动能力、失去工作机会或生活面临困难的社会成员提供基本生活保障支出;财政科技支出是指财政用于科学技术研究方面的支出;行政管理支出是维持政府行政机关正常运转的支出，在社会总资源一定的情况下行政管理支出比重过大对就业具有抑制效应。其财政支出的代表性指标如表1所示。

财政收入主要包括税收、国债、收费和其他收入，其中税收收入是最重要财政收入形式与来源，故从中选取相关指标。现行税制体系包括五类19个税种，选取占比较大的增值税、企业所得税、个人所得税，在收费上选取行政事业性收费占GDP的比重作为财政收入指标进行分析。其财政收入的代表性指標如表2所示。

2.数据说明

根据上述指标体系，本文选取我国2010-2019年30个省域（不含西藏和港澳台）相关数据。被解释变量高质量就业数据来源于2011-2020年的《中国劳动统计年鉴》《中国人口和就业统计年鉴》和30个省份的地方统计年鉴，个别缺失数据通过估算补齐。如上海城镇就业比重用（城镇单位就业人员+城镇私营企业和个人就业人员）/（城镇单位就业人员+私营企业和个人就业人员）代替;浙江城镇就业比重用＼[就业人员-（私营、个体和乡村从业人员（浙江统计年鉴）-城镇私营和个人就业人员）/就业人员代替;广东城镇就业比重用（城镇单位就业人员+城镇私营企业和个人就业人员）/就业人员代替;新疆城镇就业比重用全国数据代替，结案率用全国结案率代替。财政收支数据来源于《中国统计年鉴》（2011-2020）。

3.指标测算

在综合评价中指标应是正向的、标准化的。在选取的指标中有正指标（指标值越大越好）和逆指标（指标值越小越好），所以对原始数据进行分析之前，为保证指标数值大小变化和最终的就业质量综合指数高低在经济含义上保持同向相关性，利用线性功效函数分别对具有正负相关关系的指数值分类进行标准化，采用如下公式对指标进行正向化处理[5]：

其中Yij表示各指标的标准分，Xij表示第i个指标的原始值， max（X·j）表示第i个指标在各地区中原始数据的最大值，min（x·j）表示第i个指标在各地区中原始数据的最小值。乘100是为将指数变换成百分制，即最终指数取值在0-100区间内。由上述计算过程可知，指标得分越高，代表就业质量越高，反之代表就业质量越低。

本文选取的指标较多，其权重的分配也易受到主观判断的影响。因每个指标都在不同程度上反映了所代表就业质量的某些信息，指标之间有一定的相关性，故所得的统计数据所反映的信息在一定程度上有重叠，为避免主观随机因素的干扰和指标部分重叠的问题，选择主成分分析法作为我国各地区就业质量指标体系的基本计量方法。对反映就业质量的15项指标采用因子分析法进行提炼，其中前3项因子旋转成分后的累计方差贡献率达到了80%以上，即这3个因子对原15个绩效指标的解释力达到了80%，表明主成分方法提取的主要公共因子包括了大部分的原始信息，即抽取了特征值大于1 以上的3个公共因子变量。总方差解释表如表4所示。

提取因子与原变量之间的关系可见各年度旋转后的成分矩阵。从各综合因子在各个变量上的载荷可发现，因子1主要代表就业环境、就业状况、就业能力和劳动者报酬，因子2主要代表社会保护，因子3主要代表劳动关系。各成分主要指标见表5。

根据主成分模型提取上述数据主成分后，采用每个主成分的方差贡献率与累积方差贡献率的比值作为权重对各个主成分进行加权，得到最后的综合评分，即：

其中，Y表示所在地区的就业质量指数值，FAC1、FAC2、 FAC3分别代表成分1、成分2和成分3的具体数值，Weight1、Weight2、Weight3分别代表其方差贡献率与累积方差贡献率的比值（具体结果见表6）。

据此计算出各省域2010-2019年在高质量就业指标的综合得分（见表7）。如2010-2012年得分最高为北京（分别为2.27、2.44和2.45），得分最低为甘肃（分别为-0.83、-0.69和-0.69）;2019年得分最高为北京2.54，得分最低为广西-0.60。由于这些数据呈现出线性发展趋势，采用二次指数平滑法对数据中的缺失值进行插补及替换异常值。通过收集到的财政收支指标数据具有不特定趋势，故利用missforest插补法对数据补充。为保证变量数量集与单位等干扰项不影响建模结果，文中所采用的数据均为相对数。

从计算结果可知：就业质量水平位居前三名的是京沪津，就业指标分值大于1;苏浙粤辽等省域就业指标分值为正数，就业质量也较高;蒙吉闵鲁鄂琼渝川陕青宁疆等省域就业指标分值居中，而冀晋黑皖赣豫湘桂贵滇甘等省域的就业指标分值相对较低。从历年就业质量的排名波动情况看，2010-2019年各省域的排名有不同程度的变化，但总体看大部分地区各年度的排名变动不大，这一结果与实际发展情况较为相符。通过排名可以看出：就业质量总指数排名靠前的省域主要处于东部地区，经济发展水平、就业状况、社会保障和保险等各方面整体发展良好;而历年来排名相对靠后的地区，主要是中西部地区。

三、高质量就业与财政收支总体关系分析

（一）变量描述

根据前文构建的高质量就业指标体系及测算结果和影响高质量就业的财政收支政策工具，以高质量就业计算结果作为被解释变量。将能够提升高质量就业的财税政策工具作为核心解释变量，支出端包括教育支出规模（jy）、科技支出规模（kj）、社会保障支出规模（sb）;收入端包括增值税收入占GDP比重（VAT）、企业所得税收入占GDP比重（pit）、个人所得税收入占GDP比重（cit）和行政事业性收费占GDP比重（sf）。

首先观测财政收支面板数据结构，考察面板数据特征，结果如表8、表9所示。

通过表8、表9可以看出面板数据结构的结果，其中横截面维度region从1-30共30个取值，时间序列维度year从2010-2019共10个取值，属于短面板数据，且观测在时间上的分布也非常均匀。在短面板数据中，同一时间段内的不同观测样本构成一个组。变量year的组间标准差是0，因为不同组的这一变量取值完全相同，同时变量region的组内标准差也是0，因为分布在同一组的数据属于同一个地区。

（二）模型求解

对构造的Panel Data变系数模型进行求解，主要从三个方面进行分析：

1. 模型的Hausman检验。针对面板数据回归的多个模型，利用Hausman检验进行模型的选取，检验结果p<2.2*10^（-16）<<0.05，因而选取固定效应模型。

2. 面板数据回归模型求解。利用固定效应模型，得到财政收入、财政支出对高质量就业影响的结果如表10和表11所示。

3. 模型计算结果分析。模型计算结果显示：在模型1中财政收入的各项指标与高质量就业呈正相关关系，如企业所得税占GDP比重（CIT）的回归系数0.676909，其影响效果最明显、显著性最强;个人所得税占GDP比重（PIT）和增值税收入占GDP比重（VAT）的回归系数分别为0.137656和0.29945，其影响效果、显著性次之;行政事业性收费占GDP比重（SF）的回归系数为0.093554，其影响效果、显著性最弱。

在模型2中财政支出的前三项项指标与高质量就业呈正相关关系，如科技支出占GDP比重（KJ）和教育支出占GDP的比重（JY）的回归系数分别为1.9772537和0.2618464，其影响效果最为明显、显著性强;社保支出占GDP的比重（SB）的回归系数0.0390347，其影响效果较弱、显著性最弱;行政管理支出占GDP比重（XZ）的回归系数-0.0242910，其影响效果为负相关、显著性次之。

通过进一步研究实证分析结果发现：在高质量就业各相关影响因素中，企业所得税和科技支出具有显著的正向激励效应;个人所得税、增值税、行政事业性收费、教育和社保等支出，都有一定的正向激励效应;行政管理支出具有负向的影响，但其影响力有限。

（三）稳健性检验

本文采用两种方法对模型进行稳健性检验。一是划分子样本检验：根据常用的划分方式将全国数据划分为东部、中部、西部3个子样本，东部包括京津沪等11个省域，中部包括豫晋湘等8个省域，西部包括渝川贵等12个省域;二是数据对数化检验：部分就业质量得分为负值，由于得分均为无量纲数据，结合得分计算方式，借鉴朱江丽和李子联（2015）[6]处理方法，所有得分数据均加1，即可实现数据对数化。代入模型得到表12和表13。

结果显示，财政收入与财政支出相关指标对就业质量得分的回归系数方向和显著性变化很小，只是在拟合的数值上有波动，这表明本文构建的面板数据回归模型具有较好的稳健性。

四、高质量就业与省域财政收支分析

（一）模型求解

全國30个省市Panel Data模型估计结果显示（见表14）：Panel Data模型估计残差平方和为0.0026478，可知文中建立的变系数模型整体具有显著特点，有较好可信度。基于0.05显著性水平下，得到变系数模型回归系数P值，其数据显示：22个省域高质量就业对财政收支有着显著效应，呈正相关的是闵浙等10个省域，表明就业质量越高带来的财政收支就越多，呈负相关的是甘黑辽川渝鄂等12个省域;皖赣陕津吉冀滇晋等8个省域高质量就业对财政收支效应不显著，即对财政收支不存在统计意义上明显的影响。

（二）模型检验

在Panel Data模型分析结果的基础上，本文对回归系数不明显的省域、回归系数显著但为负值的省域与正值的省域进行VAR模型分析，从而根据这些代表省域就业质量与财政收支情况指标动态变化展开探究。

1.确立VAR模型。针对选出来的代表省域进行Johansen协整检验，发现迹统计量与最大特征根两类检验统计量的P值均较小，且在5%显著水平下拒绝原假设。根据LR似然比检验后，结合FPE（误差）准则及AIC、HQ、SC信息准则等5个不同统计量的值，拟建VAR模型的稳定性检验，以最终确定VAR模型最佳滞后期数。

进一步确立VAR模型（公式3），分别对所选省域进行计算与检验，这些代表省域的就业质量与财政收支保持长期均衡稳定关系。式中ε1t和ε2t属于随机干扰项，且一定程度上符合公式（1）中的不同条件：Xt-1，Xt-2，Xt-3与Yt-1，Yt-2，Yt-3分别属于序列Xt与Yt的滞后一、二、三期的值。

2.脉冲响应分析。在对代表省域分别开展VAR模型检验后，做出财政收支对高质量就业冲击的脉冲响应函数图（见图1）。

图1中横纵坐标分别表示跟踪器与脉冲响应，实线是指脉冲响应函数，虚线是指正负两倍标准差偏离带。

第一，广东省等省域Panel Data模型中回归系数显著且为正值。图1右下可知：广东省高质量就业对财政收支的一个标准差冲击响应均为正值，呈较缓慢上升趋势，至第2期最大后开始平稳下滑，表明其就业质量逐步提高而对财政收支依赖渐减，与模型所得分析结果一致，此状况还包括闵蒙青琼苏等10个省域。

第二，湖北省等省域Panel Data模型中回归系数显著但为负值。图1脉冲响应函数图可知：湖北省财政收支对就业质量的标准差有非常剧烈的响应波动，此状况还包括甘鲁贵黑等省域;从图1左下可知：北京市财政收支业对高质量就业的标准差响应不显著，其关系主要在倒U型曲线的右端，此状况包括沪津两地。

第三，安徽省等省域Panel Data模型中回归系数不明显。从图1左上图脉冲响应函数可知，安徽省财政收支政策对该地区高质量就业率的一个标准差冲击响应，先是呈现出显著提高而后平稳下降，至第9期时开始平稳发展，表明安徽省高质量就业增加财政收支。与之相同的还有冀滇吉陕等7个省域。

3.VAR模型分析。由脉冲响应分析可以看出：财政收支与高质量就业具有密切相关关系，该结论能对Panel Data模型所得的各省域回归系数不显著的结果进行修正性说明，以此进一步修正Panel Data模型结论。

根据Panel Data模型结果，我国多数省域2010-2019年财政收支状况对就业质量有着显著效应，即通过增加教育、社保和就业等支出，以及减免增值税等优惠政策能有效提升就业质量。但少数省域的财政收支、就业质量等指标波动剧烈，以致诸多数据对模型结果难以解释，而VAR模型能修正Panel Data模型中难解的回归结果。

从一定意义上说，本文所构造的财政收支指数能有效反映出各省域财政投入与支出力度，2010-2019年各省域财政收支指数与高质量就业之间呈现倒U型关系，且多数处于倒U型曲线的右半段，这也意味着增加财政收支有助于进一步提升高质量就业;少数省域处于倒U型曲线的左半段，即财政收入与支出的有限性对就业具有抑制效应。

五、结论与建议

（一）主要结论

本文基于省级面板数据，对财政政策提升高质量就业的具体路径进行实证分析，结果表明：

（1）近年来，在经济发展和政策措施的带动下，我过就业质量显著提升，但由于我国人口众多，地区间经济发展不平衡，劳动者就业质量总体还处于较低水平，地区间劳动者就业质量差异较大。财政政策对实现高质量就业具有一定的正向传导效应，因此从财政政策角度研究我国实现高质量就业的路径极为必要。

（2）通过对高质量就业相关影响因素分析，发现企业所得税和科技支出具有显著的正向激励效应，个人所得税、增值税、行政事业性收费、教育和社保支出均具有正向激励效应。财税政策可以从收支两端发力，通过政策工具的实施，进一步提升劳动供给水平、有效增加劳动需求，最终实现高质量就业。

（3）大部分省市高质量就业与财政收支存在显著影响，少数省市高质量就业与财政收支不存在统计意义上的明显影响。根据脉冲响应等分析结果，高质量就业和财政收支指数受到自身冲击的影响较大，但财政收支指数对高质量就业贡献率伴随时期延长呈现出上升态势，由此得知，高质量就业和财政收支之间具有长期稳定的相互影响关系。

（二）政策建议

如何促进更高质量就业已成为关乎稳定大局和改革发展的当务之急。促进就业是政府的责任，因而应确定科学的财政政策目标，完善和落实更加激励的财政就业政策，即基于就业总量而转向应对结构性失业问题，积极推进就业“量”与“质”的协同发展。

第一，注重中小企业创新的财政扶持。加大中小企业创新财政资金支持，即通过增加中小企业财政专项资金种类、建立中小企业信用担保基金，进一步强化对拥有高科技含量和中西部及东北等欠发达地区中小企业提供长期财政资金扶持;完善中小企业创新的税收优惠政策，即建立健全中小企业税收优惠政策体系，多层次、全方位加强对中小企业科技创新的税收优惠激励，彰显改革创新与发展的税收红利。

第二，加大就业服务平台建设的投入。一方面健全与完善财政对就业公共服务投入长效机制，政府部门可提高各级就业公共服务机构特别是基层就业公共服务平台的财政支出比例，为就业管理经费提供资金保障;另一方面，推动就业网络信息平台建设，政府可通過就业专项资金，优先保障基层开展就业公共服务必要的信息网络设备、软件开发投入，确保城乡居民都能就近享受到均等化的就业公共服务。

第三，完善创新创业的财政政策激励。加大创新创业财政投入力度，如对创业的小微企业给予一次性创业补贴、小额担保贷款贴息等补贴;对创业企业的办公用房和网络等设施建设给予财政支持;综合运用财政专项资助和补贴等手段，积极支持硕博研究生和高层次人才开展创新创业活动;完善激励创新创业的税收优惠政策，如扩大税收优惠对象和范围，增加创新创业税收优惠的税种和间接优惠方式等。

第四，增加职业教育培训的财政补贴。完善职业教育培训以财政投入为主的多渠道资金投入机制，加大对职业教育特别是民办职业教育的师资队伍、学生资助和基础设施建设的财政补贴，为高职院校学生成才提供财政经费保障;健全职业教育培训财政补贴资金的长效机制，如建立职业教育培训基金，对培训机构的师资培养、教材开发、模拟操作和技能竞赛等基础性建设工作提升财政补贴的力度与质效。

第五，强化社会保障和就业支出力度。政府部门应逐步增加财政社会保障支出占财政支出和GDP的比重，增加对企业和个人养老保险缴费的财政补贴标准。在社会保险缴费总水平不变的前提下，减轻企业和个人的缴费压力会，确保不降低个人社会保障的待遇，从而提高社会保障水平、扩大社会保障的覆盖面，保证待就业大学毕业生、下岗失业人员、农民工和灵活就业人员等都能纳入社会保障体系。

参考文献：

[1] 曾湘泉，徐长杰.新技术革命对劳动力市场的冲击[J].探索与争鸣，2015（8）：32-34.

[2] 王显勇.论反就业歧视法的多元综合实施理论[J].中国劳动关系学院学报，2021，35（1）：50-59.

[3] 张车伟，王博雅，高文书.创新经济对就业的冲击与应对研究[J].中国人口科学，2017（5）：2-11，126

[4] 赖德胜，苏丽锋，孟大虎，等.中国各地区就业质量测算与评价[J].经济理论与经济管理，2011（11）：88-99.

[5] 鲁邦克，邢茂源，杨青龙.中国经济高质量发展水平的测度与时空差异分析[J].统计与决策，2019（21）：113-117.

[6] 朱江丽，李子联.长三角城市群产业-人口-空间耦合协调发展研究[J].中国人口·资源与环境，2015，25（2）：75-82.

（责任编辑：李江）