• <tr id="yyy80"></tr>
  • <sup id="yyy80"></sup>
  • <tfoot id="yyy80"><noscript id="yyy80"></noscript></tfoot>
  • 99热精品在线国产_美女午夜性视频免费_国产精品国产高清国产av_av欧美777_自拍偷自拍亚洲精品老妇_亚洲熟女精品中文字幕_www日本黄色视频网_国产精品野战在线观看 ?

    就業(yè)質(zhì)量協(xié)調(diào)發(fā)展:評價指數(shù)與實證分析*

    2022-10-24 03:21:08張抗私韓佳樂
    宏觀質(zhì)量研究 2022年5期
    關(guān)鍵詞:權(quán)重數(shù)量指標(biāo)

    張抗私 韓佳樂

    一、引言

    就業(yè)是最大的民生,就業(yè)工作始終是經(jīng)濟工作的重中之重。十九屆五中全會審議通過《中共中央關(guān)于制定國民經(jīng)濟和社會發(fā)展第十四個五年規(guī)劃和二〇三五年遠景目標(biāo)的建議》,提出“十四五”時期要實現(xiàn)更加充分更高質(zhì)量就業(yè)的主要目標(biāo),要千方百計穩(wěn)定和擴大就業(yè),擴大就業(yè)容量,提升就業(yè)質(zhì)量,促進充分就業(yè),保障勞動者的待遇和權(quán)益。一味地強調(diào)就業(yè)人數(shù)的增加和失業(yè)者人數(shù)的減少并不意味著勞動者的福利能得到改善,缺乏就業(yè)能力的弱勢勞動者仍然面臨生活困境和失業(yè)風(fēng)險。低水平、不考慮質(zhì)量發(fā)展的就業(yè)導(dǎo)致勞動力市場的長期低效率,甚至造成社會福利損失。面對錯綜復(fù)雜的國際環(huán)境和艱巨繁重的國內(nèi)改革發(fā)展穩(wěn)定任務(wù),我國實現(xiàn)了經(jīng)濟平穩(wěn)較快發(fā)展和社會和諧穩(wěn)定。但在經(jīng)濟發(fā)展進入新常態(tài)之后發(fā)展不平衡、不可持續(xù)等問題更加凸顯,“協(xié)調(diào)發(fā)展”作為習(xí)近平總書記“五大發(fā)展理念”的組成之一,對于平衡發(fā)展結(jié)構(gòu)有著重要意義。就業(yè)質(zhì)量協(xié)調(diào)發(fā)展是指充分就業(yè)與高質(zhì)量就業(yè),以及充分就業(yè)與高質(zhì)量就業(yè)平衡發(fā)展的狀態(tài)。就業(yè)量與質(zhì)的共同發(fā)展,互促共進,良性互動,有利于推動經(jīng)濟發(fā)展、保障和改善民生、構(gòu)建社會主義和諧社會。此外,強化更加充分更高質(zhì)量就業(yè)有利于刺激消費,改善人民生活品質(zhì),實現(xiàn)共同富裕,也為堅持?jǐn)U大內(nèi)需這個戰(zhàn)略基點,形成強大國內(nèi)市場,構(gòu)建新發(fā)展格局提供了重要支撐。

    充分就業(yè)是對就業(yè)量的反映,更高質(zhì)量發(fā)展是對就業(yè)質(zhì)的追求,就業(yè)數(shù)量的保證是就業(yè)質(zhì)量發(fā)展的前提,兼顧就業(yè)質(zhì)與量,以及在質(zhì)與量基礎(chǔ)上的就業(yè)質(zhì)量綜合水平以及協(xié)調(diào)發(fā)展才有利于勞動力市場健康、有序運行。然而,就業(yè)數(shù)量和就業(yè)質(zhì)量存在此消彼長的關(guān)系,如社會保障和就業(yè)保障中轉(zhuǎn)移支付的“福利依賴”效應(yīng)、社會保險繳費的勞動力擠出效應(yīng)、勞動保護的資本替代效應(yīng)等。此外,就業(yè)政策力度和企業(yè)的勞動力需求行為產(chǎn)生沖突,就業(yè)數(shù)量和就業(yè)質(zhì)量出現(xiàn)“天平”效應(yīng),在宏觀經(jīng)濟波動、國內(nèi)外政策環(huán)境不確定、重大公共衛(wèi)生事件的多重影響下,就業(yè)數(shù)量問題仍然是突出的問題。新冠肺炎疫情發(fā)生前就業(yè)數(shù)量表現(xiàn)穩(wěn)定,連續(xù)七年城鎮(zhèn)新增就業(yè)超過1300萬人,2019年全年城鎮(zhèn)新增就業(yè)1352萬人,2020年之后受疫情影響,就業(yè)數(shù)量有較大波動,2020年全年城鎮(zhèn)新增就業(yè)1186萬人,比上年減少了166萬人,2021年全年城鎮(zhèn)新增就業(yè)1269萬人,就業(yè)數(shù)量狀況雖有所好轉(zhuǎn),但是仍不如疫情發(fā)生前。2020年4月份,全國城鎮(zhèn)調(diào)查失業(yè)率為6%,比上年同期高出1個百分點(陸婭楠,2020)。第三產(chǎn)業(yè)由于占比高、就業(yè)彈性大的特點受疫情影響最大(張桂文、吳桐,2020)。與此同時,勞動爭議案件逐年遞增、勞動領(lǐng)域輿情升溫,性別歧視更加嚴(yán)重(唐海妮等,2020),勞動保護狀況依然堪憂,工資性收入和經(jīng)營性收入增長壓力增大(程杰,2020),因此,就業(yè)質(zhì)量問題也必須得到有效緩解,而質(zhì)量管理的基礎(chǔ),就是對質(zhì)量發(fā)展水平的量化衡量(程虹、李清泉,2009)。綜上所述,我國亟需量化評估我國目前各地區(qū)就業(yè)數(shù)量、質(zhì)量和在二者基礎(chǔ)上的就業(yè)質(zhì)量協(xié)調(diào)發(fā)展情況,更有力地推動各地政府對就業(yè)形勢的判斷和評價,進一步為政府的就業(yè)問題的靶向管理提供依據(jù)。

    以協(xié)調(diào)發(fā)展為理念的就業(yè)數(shù)量、就業(yè)質(zhì)量和質(zhì)量協(xié)調(diào)發(fā)展的指標(biāo)建立及評價具有開創(chuàng)性和先導(dǎo)性,本文將在吸取現(xiàn)有研究經(jīng)驗優(yōu)勢的基礎(chǔ)上,在權(quán)重設(shè)計、指數(shù)計算等方面開展系統(tǒng)性的深度思考,確保設(shè)定的指數(shù)科學(xué)合理,并對指導(dǎo)我國就業(yè)質(zhì)量協(xié)調(diào)發(fā)展產(chǎn)生實用價值,突破以往指數(shù)不是重量輕質(zhì),就是重質(zhì)輕量的問題。本文在就業(yè)數(shù)量和質(zhì)量研究的基礎(chǔ)上,同時注重了就業(yè)數(shù)量與就業(yè)質(zhì)量的協(xié)調(diào)處理和協(xié)調(diào)發(fā)展,研究了經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展背景下我國不同地區(qū)的就業(yè)數(shù)量和質(zhì)量以及質(zhì)量協(xié)調(diào)發(fā)展的差異性和特點,探討其產(chǎn)生原因和應(yīng)對策略,推動地區(qū)實現(xiàn)更充分和更高質(zhì)量就業(yè)。

    二、文獻綜述

    國際勞工組織(1999)最早將“體面勞動”定義為“促進男女在自由、公平、安全和具備人格尊嚴(yán)的條件下獲得體面的、生產(chǎn)性的可持續(xù)工作機會,在就業(yè)質(zhì)量和數(shù)量上都充足”,強調(diào)了就業(yè)質(zhì)量和就業(yè)數(shù)量缺一不可,都是保障勞動者權(quán)益的重要方面。對于就業(yè)質(zhì)量而言,大部分學(xué)者認(rèn)為,這個概念包含多個維度,無法用單一指標(biāo)進行測度(Schroeder,2007)。對于就業(yè)數(shù)量而言,大多集中在失業(yè)率的研究上。而對就業(yè)問題的研究大多沒有將就業(yè)數(shù)量和就業(yè)質(zhì)量視為就業(yè)問題中相互影響的兩個方面。這種研究方式雖然可以在一定程度上解釋就業(yè)存在的一些問題,但難以測度就業(yè)數(shù)量和就業(yè)質(zhì)量之間的平衡關(guān)系。對“好”就業(yè)的判定,并不能僅僅依據(jù)“盡可能多”的就業(yè)數(shù)量或“盡可能好”的就業(yè)質(zhì)量,而是要求量和質(zhì)之間達到一種相互協(xié)調(diào)的狀態(tài),也就是質(zhì)量協(xié)調(diào)發(fā)展。但是就業(yè)質(zhì)量協(xié)調(diào)發(fā)展的研究目前還沒有較成熟的研究范式和研究路徑,且實證研究不足。

    國內(nèi)針對就業(yè)數(shù)量的研究,大多數(shù)集中在失業(yè)率上,如曾湘泉和于泳(2006)、都陽和陸旸(2011)對失業(yè)率的測算,趙達等(2019)、陳章喜和黃準(zhǔn)(2010)對失業(yè)率與家庭消費、勞動供給、勞動就業(yè)轉(zhuǎn)型、房價的關(guān)系研究,袁志剛(2006)、張熠等(2017)對就業(yè)率、失業(yè)率與勞動力流動的關(guān)系研究。在就業(yè)數(shù)量評價體系建立方面,國內(nèi)的研究均將就業(yè)數(shù)量直接納入了就業(yè)質(zhì)量評價體系,沒有將二者進行獨立區(qū)分。本文則更加細分就業(yè)的兩個維度,把就業(yè)數(shù)量單獨建立指標(biāo),同時也建立就業(yè)質(zhì)量指標(biāo)以及在二者基礎(chǔ)上的質(zhì)量協(xié)調(diào)發(fā)展評價指標(biāo),更加全面地對就業(yè)問題進行分析。

    關(guān)于就業(yè)質(zhì)量的研究,主要集中于就業(yè)質(zhì)量的內(nèi)涵和指標(biāo)評價體系兩大方面。2001年歐盟委員會提出“工作質(zhì)量”的概念,之后關(guān)于就業(yè)質(zhì)量的研究大量涌現(xiàn),對于就業(yè)質(zhì)量內(nèi)涵的界定也在不斷充實和完善,相關(guān)文獻可以分為三個研究層面。第一,從宏觀的角度對就業(yè)質(zhì)量進行定義。Van Bastelaer(2002)認(rèn)為就業(yè)質(zhì)量是勞動力市場運行狀況及資源配置效率的反映,包括勞動力供求狀況、公共就業(yè)服務(wù)等宏觀因素,宏觀層面的定義較充分地刻畫了勞動力市場的整體運行狀態(tài),通??梢杂脕硌芯磕骋粋€國家、地區(qū)或者行業(yè)的就業(yè)質(zhì)量,但是就業(yè)質(zhì)量的個體表現(xiàn)也同樣重要。第二,從微觀個體的角度對就業(yè)質(zhì)量進行定義。Anker 等(2003)提出就業(yè)質(zhì)量涵蓋勞動者的工作效率、職位匹配程度、薪酬水平等微觀因素;Schroeder(2007)認(rèn)為“高質(zhì)量就業(yè)”是個人在其認(rèn)為具有挑戰(zhàn)性和滿意感的工作的綜合環(huán)境中獲得謀生所需工資的能力,但是工資不是衡量就業(yè)質(zhì)量的唯一標(biāo)準(zhǔn)。工作滿意度強調(diào)勞動者從工作中獲得的效用,能夠很好地評價勞動者的主觀感受(戚聿東等,2020)。第三,宏觀層面和微觀層面的就業(yè)質(zhì)量內(nèi)涵并非完全割裂,個人的就業(yè)質(zhì)量對地區(qū)的就業(yè)質(zhì)量有正向影響,相反,地區(qū)的就業(yè)質(zhì)量高也會提高個人的就業(yè)質(zhì)量(潘琰、毛騰飛,2015),因此還有文獻從宏觀和微觀相結(jié)合的角度進行研究。Bonnet等(2010)從宏觀、微觀兩個角度出發(fā),認(rèn)為體面勞動體現(xiàn)為宏觀方面的工作保障、中觀方面的工作場所以及微觀方面的工資保障等。但總的來說,就業(yè)質(zhì)量是一個綜合性的概念,反映的是整個就業(yè)過程中勞動者與生產(chǎn)資料結(jié)合并取得報酬或收入的具體狀況之優(yōu)劣程度(劉素華,2005)。針對就業(yè)質(zhì)量內(nèi)涵的研究僅限于對就業(yè)質(zhì)量的定性研究,缺少定量分析,因此一些學(xué)者通過建立就業(yè)質(zhì)量指標(biāo)體系進行進一步的定量研究。

    在就業(yè)質(zhì)量指標(biāo)體系建立以及評價方面,由于就業(yè)質(zhì)量內(nèi)涵的側(cè)重點不同,不同學(xué)者對就業(yè)質(zhì)量的測評指標(biāo)也存在差異。微觀層面主要側(cè)重個體就業(yè)質(zhì)量的測度,主要包含工資、工作時間、工作穩(wěn)定性、工作自主權(quán)、工作價值以及工作與勞動者的匹配狀況等特征維度(Bustillo等,2011),部分學(xué)者認(rèn)為可以簡化就業(yè)質(zhì)量的測度,工作滿意度是對就業(yè)質(zhì)量最直接、最重要的指標(biāo)(Clark,2005; 卿石松、鄭加梅,2016)。部分文獻還采用了宏微觀相結(jié)合的方式,針對不同的就業(yè)群體,主要包括大學(xué)生和流動人口,就業(yè)質(zhì)量的指標(biāo)建立略有不同。對于大學(xué)生群體而言,主要從大學(xué)生的個人條件、社會發(fā)展?fàn)顩r、用人單位等評價角度進行研究(史淑桃,2010;張抗私、王雪青,2016;王舒書等,2020;顧希垚、林秀娟,2021);對于流動人口而言,主要從收入、社會保障、人力資本、社會資本、勞動力市場分割以及制度因素等角度進行研究(卿濤、閆燕,2012;明娟、曾湘泉,2015;李中建、袁璐璐,2017;諸萍,2021;汪潤泉、周德水,2021)。宏觀層面則側(cè)重地區(qū)就業(yè)質(zhì)量的衡量與評價,目的在于評價地區(qū)勞動力市場運行狀況和資源配置效率。Dharam Ghai(2003)從就業(yè)、社會保障、工人權(quán)利和社會對話四個維度計算了體面勞動指數(shù)并進行排序。Sehnbruch等(2020)從收入、工作保障和就業(yè)條件三個維度構(gòu)建就業(yè)質(zhì)量綜合指標(biāo)對拉美國家的就業(yè)狀況進行評價。在中國問題的研究上,賴德勝等(2011)基于中國統(tǒng)計年鑒數(shù)據(jù),從就業(yè)環(huán)境、就業(yè)能力、就業(yè)狀況、勞動者報酬、社會保護、勞動關(guān)系六大維度出發(fā)對2007年、2008年我國30個省份的就業(yè)質(zhì)量狀況進行了測算;戚聿東等(2020)進一步簡化指標(biāo)選取,從就業(yè)環(huán)境、就業(yè)能力、勞動報酬和勞動保護四個維度設(shè)計中國省級就業(yè)質(zhì)量評價指標(biāo)體系。本文關(guān)注的重點在宏觀層面,目的在于研究中國省級就業(yè)綜合狀況。本文認(rèn)為已有關(guān)于宏觀就業(yè)質(zhì)量評價指標(biāo)仍有兩點需要改進,其一,政府的就業(yè)、創(chuàng)業(yè)服務(wù)能力也是衡量就業(yè)質(zhì)量的重要方面,但是以前的研究缺失這一重要維度;其二,就業(yè)質(zhì)量指標(biāo)體系不夠聚焦和有針對性,評價地區(qū)就業(yè)質(zhì)量的指標(biāo)體系通常直接加入失業(yè)率等更直接反映就業(yè)數(shù)量的指標(biāo)。因此,本文在已有研究的基礎(chǔ)上對這兩點進行了改進,把更反映就業(yè)數(shù)量的指標(biāo)單獨賦權(quán),并再加入到就業(yè)質(zhì)量協(xié)調(diào)發(fā)展指標(biāo)計算中,設(shè)計了中國省級就業(yè)質(zhì)量協(xié)調(diào)發(fā)展評價指標(biāo)體系。

    從研究方法來看,給指標(biāo)賦權(quán)的方法主要包括主觀和客觀兩類方法。主觀賦權(quán)法是指由專家根據(jù)經(jīng)驗進行主觀判斷而得到權(quán)數(shù),然后再對指標(biāo)進行綜合評價的方法,如層次分析法、德爾菲法。主觀賦權(quán)法經(jīng)常受到專家經(jīng)驗的約束,結(jié)果帶有一定的主觀性??陀^賦權(quán)法是指根據(jù)指標(biāo)之間的相關(guān)關(guān)系或各項指標(biāo)的變異系數(shù)來確定權(quán)數(shù)進行綜合評價的方法,如熵值法、主成分分析法、灰色關(guān)聯(lián)分析法、變異系數(shù)法。本文運用改進的熵值法進行研究,熵值法是客觀賦權(quán)的最常用方法之一,其根據(jù)各個指標(biāo)的變異程度確定權(quán)重,數(shù)據(jù)的變異程度越大,那么該方法認(rèn)為該數(shù)據(jù)反映的信息越多,則該指標(biāo)的權(quán)重越大(彭超、張琛,2019)。熵值法確定權(quán)重能夠有效地避免由于主觀人為因素導(dǎo)致權(quán)重設(shè)定偏誤問題(Zou等,2006),但是熵值法有以下三個方面的不足:第一,在一個具體問題中,部分指標(biāo)可能存在不能隨意刪除極端值或者特殊值的情況,面對這類問題不能直接運用熵值法,需要對該指標(biāo)的數(shù)據(jù)進行變換。對于這類問題改進的辦法主要有兩種,即:功效系數(shù)法和標(biāo)準(zhǔn)變換法(郭顯光,1998;陶曉燕,2009)。第二,從熵值法的原理可以看出,運用這種方法進行評價非常依賴于數(shù)據(jù),這在一定程度上忽視數(shù)據(jù)本身的經(jīng)濟學(xué)意義,因此需要結(jié)合研究的具體問題對熵值法進行改進。大多數(shù)研究主要從組合賦權(quán)的角度進行研究,如:熵值法與主成分分析相結(jié)合(史學(xué)飛等,2018),等權(quán)重法、熵值法和CRITIC法相結(jié)合(戚聿東等,2020),使用最多的是熵值法與層次分析法相結(jié)合的方法(徐菲菲等,2005;羅宣等,2018),但是這類方法仍受很多主觀因素的影響。第三,針對熵值法的應(yīng)用過程,大多數(shù)研究構(gòu)建了三級及以上指標(biāo)體系,文獻通常的做法是把所有的最后一級指標(biāo)一次性放入熵權(quán)的計算步驟中,先得出最后一級指標(biāo)的權(quán)重,再通過簡單的加和或者計算占比的方法得出上一級的權(quán)重(肖思思等,2008;張抗私、李善樂,2015;譚永生,2020),這種方法本質(zhì)上并沒有構(gòu)建指標(biāo)的層級化結(jié)構(gòu),并沒有有效地結(jié)合數(shù)據(jù)的經(jīng)濟學(xué)意義。

    總的來說,關(guān)于就業(yè)數(shù)量、就業(yè)質(zhì)量的理論研究成果相對豐碩,但是當(dāng)前的研究并未突出就業(yè)量與質(zhì)協(xié)調(diào)關(guān)系的重要性,在就業(yè)質(zhì)量協(xié)調(diào)發(fā)展的研究上仍然不足。具體而言,已有研究存在以下局限:第一,就業(yè)量和質(zhì)概念有所區(qū)別,在已有的測算指標(biāo)體系中,通常未能把就業(yè)質(zhì)量和數(shù)量單獨建立指標(biāo),可能會出現(xiàn)指標(biāo)之間相互抵消的情況,導(dǎo)致最終結(jié)果不夠準(zhǔn)確,不夠有針對性。第二,絕大多數(shù)研究沒有考慮到就業(yè)質(zhì)與量之間的相互關(guān)系,應(yīng)既要關(guān)注就業(yè)數(shù)量也要關(guān)注就業(yè)質(zhì)量,二者要協(xié)調(diào)發(fā)展。第三,采用主觀方法進行研究可以進行不同年份的比較,但受人為因素影響較大,結(jié)果不夠客觀,熵值法是客觀賦權(quán)的常用方法,但是已有研究計算指標(biāo)的方式缺乏層次性,沒有充分考慮到指標(biāo)計算過程的經(jīng)濟學(xué)意義。

    在現(xiàn)有文獻的基礎(chǔ)上,本文有以下貢獻:第一,提出了基于信息熵的層次性算法,并在理論上和實證上都證明了其合理性,彌補了傳統(tǒng)熵值法指數(shù)計算過程中經(jīng)濟意義不足的現(xiàn)象。第二,本文建立了全面的就業(yè)指數(shù),包括就業(yè)數(shù)量指數(shù)、就業(yè)質(zhì)量指數(shù)、就業(yè)質(zhì)量綜合指數(shù)、就業(yè)質(zhì)量協(xié)調(diào)度指數(shù)以及就業(yè)質(zhì)量協(xié)調(diào)發(fā)展指數(shù)。本文將就業(yè)量與質(zhì)分離獨立考慮,并在二者的基礎(chǔ)上建立質(zhì)量協(xié)調(diào)發(fā)展指數(shù),避免了兩類指標(biāo)相互抵消的情況,同時也使得指數(shù)分析更加清晰和有針對性;第三,本文利用中國2014-2019年的官方宏觀數(shù)據(jù),使用本文提出的基于信息熵的層次性算法,計算出我國31個省份的就業(yè)量與質(zhì),就業(yè)質(zhì)量協(xié)調(diào)發(fā)展得分及排名情況,通過分析得出結(jié)論,并提出相關(guān)的政策建議,為推動我國實現(xiàn)更充分更高質(zhì)量的就業(yè)目標(biāo)建立可操作的技術(shù)基礎(chǔ)和數(shù)據(jù)支持。

    三、數(shù)據(jù)來源與指標(biāo)設(shè)計

    本文數(shù)據(jù)來源于2015-2020年的《中國統(tǒng)計年鑒》、《中國勞動統(tǒng)計年鑒》以及各省同期統(tǒng)計年鑒,對于少數(shù)缺失值本文采用插值法進行填補。本文在前人經(jīng)驗的基礎(chǔ)上,結(jié)合中國宏觀經(jīng)濟發(fā)展的特點和本文研究的具體內(nèi)容,構(gòu)建省級就業(yè)數(shù)量、就業(yè)質(zhì)量評價指標(biāo)體系。

    對于就業(yè)數(shù)量,本文借鑒潘琰、毛騰飛(2015),賴德勝等(2011),戚聿東等(2020)的研究構(gòu)建了就業(yè)供需和就業(yè)結(jié)構(gòu)兩個二級指標(biāo),如表1所示。其中,除指標(biāo)“登記失業(yè)率”外均為正向指標(biāo),即指標(biāo)與就業(yè)數(shù)量呈正相關(guān)關(guān)系,而“登記失業(yè)率”則為負向指標(biāo),即指標(biāo)與就業(yè)數(shù)量呈負相關(guān)關(guān)系。“登記求人倍率”表示地區(qū)的勞動供需比,是由某一地區(qū)勞動力市場登記崗位需求人次與求職人次之比來表示。失業(yè)率是反映一個國家或地區(qū)失業(yè)狀況的主要指標(biāo)。城鎮(zhèn)單位新增就業(yè)人數(shù)等于本期城鎮(zhèn)單位就業(yè)人數(shù)與上期城鎮(zhèn)單位就業(yè)人數(shù)之差,城鎮(zhèn)單位就業(yè)人員比率等于本期城鎮(zhèn)單位就業(yè)人數(shù)與本期就業(yè)人數(shù)的比值。就業(yè)數(shù)量的指標(biāo)選取情況見表1。

    表1 就業(yè)數(shù)量指標(biāo)選取

    對于就業(yè)質(zhì)量的測度,國內(nèi)外學(xué)者沒有形成一個統(tǒng)一的指標(biāo)體系,賴德勝等(2011)建立了六大維度指標(biāo),包括20個二級指標(biāo)和50個三級指標(biāo),蘇麗鋒(2013)對前者的指標(biāo)進行了精簡,但是仍舊有39個三級指標(biāo)。建立的指標(biāo)并不是越多越好,過多的指標(biāo)會弱化重要指標(biāo)的權(quán)重,增加數(shù)據(jù)的搜集和處理難度,不利于長期追蹤。因此,本文根據(jù)數(shù)據(jù)的可得性,指標(biāo)體系的針對性、簡潔性等特點,結(jié)合劉素華(2005),賴德勝等(2011),蘇麗鋒(2013),張抗私、李善樂(2015),譚永生(2020),戚聿東等(2020)的研究,篩選并確定出最能直接反映就業(yè)質(zhì)量的指數(shù),建立就業(yè)質(zhì)量指標(biāo)體系。本文建立的就業(yè)質(zhì)量指標(biāo)體系由五大一級指標(biāo)構(gòu)成,分別是:就業(yè)環(huán)境、就業(yè)能力、勞動報酬、勞動保護、政府服務(wù)。

    1.就業(yè)環(huán)境評價指標(biāo)

    就業(yè)環(huán)境一級指標(biāo)包括經(jīng)濟發(fā)展與就業(yè)、就業(yè)公平、勞動力市場分割狀況三個二級指標(biāo)。經(jīng)濟發(fā)展與就業(yè)的指標(biāo)用就業(yè)彈性來衡量,本文就業(yè)彈性指標(biāo)使用弧彈性,是用當(dāng)年相較上一年的各省城鎮(zhèn)單位就業(yè)人員增長率與當(dāng)年相較上一年GDP增長率的比值來計算。就業(yè)公平二級指標(biāo)分別用城鄉(xiāng)收入差距、分行業(yè)城鎮(zhèn)單位所有制收入差距、城鎮(zhèn)單位就業(yè)人員中女性占比來衡量。其中,城鄉(xiāng)收入差距用城鄉(xiāng)人均可支配收入比來表示(孫文凱等,2020),縮小城鄉(xiāng)差距符合鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略的要求(鄧悅等,2021)??紤]到不同行業(yè)、不同所有制的工資差距不同,按照國家統(tǒng)計局的劃分標(biāo)準(zhǔn),本文把行業(yè)分為19大行業(yè),由于北京市、天津市、江蘇省、浙江省等省份的個別年份采礦業(yè)的國有單位平均工資是0,為了降低原始數(shù)據(jù)極值導(dǎo)致結(jié)果的不準(zhǔn)確,本文剔除采礦業(yè),共保留18大行業(yè),計算方法為每一行業(yè)城鎮(zhèn)國有單位和城鎮(zhèn)非國有單位(包括城鎮(zhèn)集體單位和其他單位)平均工資之比減1之后取絕對值。地區(qū)間的流動就業(yè)有利于提高就業(yè)質(zhì)量(汪潤泉、周德水,2021),中國的勞動力市場具有明顯的制度分割性特點,分割越嚴(yán)重的地區(qū)勞動力流動越困難,因此,可以用“外地戶口與本地戶口人口比例”來衡量勞動市場,指標(biāo)值越大表明勞動力市場分割程度越小,越有利于吸納就業(yè)(賴德勝等,2011;蘇麗鋒,2013)。就業(yè)環(huán)境子指標(biāo)中,除城鄉(xiāng)收入差距與分行業(yè)城鎮(zhèn)單位所有制收入差距為負向指標(biāo)外,其余均為正向指標(biāo)。

    2.就業(yè)能力評價指標(biāo)

    本文把就業(yè)能力分為教育水平和職業(yè)技能兩個二級指標(biāo)。貝克爾(Becker,1964)認(rèn)為人力資本可以分為一般部分和特殊部分,前者是通過教育獲得的,可在雇主之間轉(zhuǎn)移,后者是通過在特定公司或部門獲得特定工作的人力資本獲得的,不可在雇主之間轉(zhuǎn)移。教育水平由各地區(qū)人均受教育年限和就業(yè)人員不同學(xué)歷占比來衡量,人均受教育年限使用各省不同學(xué)歷就業(yè)人員數(shù)乘以對應(yīng)的受教育年限再求和的方法求得,本文按照通常的做法定義不同學(xué)歷的受教育年限:不識字受教育年限定義為0、小學(xué)為6、初中為9、高中和中職為12、大專和高職為15、大專及以上和本科定義為16、研究生為19,大專就業(yè)人數(shù)占比即大專就業(yè)人數(shù)與總就業(yè)人數(shù)的比例,本科及以上就業(yè)人員占比即本科和研究生就業(yè)人數(shù)與總就業(yè)人數(shù)的比例。職業(yè)技能水平由各級職業(yè)證書獲取率來衡量,各級職業(yè)證書獲取率等于各級職業(yè)證書獲取人數(shù)與各省就業(yè)人數(shù)的比值。各項就業(yè)能力子指標(biāo)均為正向指標(biāo)。

    3.勞動報酬評價指標(biāo)

    在勞動力市場中,勞動報酬被認(rèn)為是工人技能和就業(yè)條件的綜合表達(Holmlund和Duncan, 1983),既體現(xiàn)了個體勞動者價值,反映了多種勞動者特征(如性別、年齡、教育水平或經(jīng)驗?zāi)晗?,也體現(xiàn)了社會對勞動者的認(rèn)同程度,合理的勞動報酬可以提高勞動者自我價值感和地位感(Sehnbruch等,2020)。本文勞動報酬用兩個二級指標(biāo)綜合測度,包括工資水平和社會保障狀況。工資水平由各省居民平均可支配工資性收入、平均工資增長率、工資總額占GDP比重、最低工資水平三個指標(biāo)構(gòu)成。平均工資增長率=(本期城鎮(zhèn)單位在崗職工平均工資-上期城鎮(zhèn)單位在崗職工平均工資)/上期城鎮(zhèn)單位在崗職工平均工資;工資總額占GDP比重=城鎮(zhèn)單位就業(yè)人員工資總額/GDP,用以衡量勞動者報酬與經(jīng)濟發(fā)展協(xié)調(diào)程度;為保證各個地區(qū)之間最低工資數(shù)據(jù)的可比性,本文選擇當(dāng)?shù)刈畹凸べY標(biāo)準(zhǔn)與城鎮(zhèn)在崗職工平均工資之比作為衡量最低工資水平的指標(biāo)(孫文凱等,2020)。社會保障狀況由城鎮(zhèn)養(yǎng)老保險參與率、醫(yī)療保險參與率、工傷保險參與率、失業(yè)保險參與率、生育保險參與率五個三級指標(biāo)構(gòu)成,其計算方法如下:城鎮(zhèn)養(yǎng)老保險參與率=城鎮(zhèn)在崗職工基本養(yǎng)老保險參保人數(shù)/城鎮(zhèn)單位就業(yè)人數(shù),醫(yī)療保險參與率=職工基本醫(yī)療保險參保人數(shù)/城鎮(zhèn)單位就業(yè)人數(shù), 工傷保險參與率=工傷保險參保人數(shù)/城鎮(zhèn)單位就業(yè)人數(shù),失業(yè)保險參與率=失業(yè)保險參保人數(shù)/城鎮(zhèn)單位就業(yè)人數(shù),生育保險參與率=生育保險參保人數(shù)/城鎮(zhèn)單位就業(yè)人數(shù)。各項勞動報酬子指標(biāo)均為正向指標(biāo)。

    4.勞動保護評價指標(biāo)

    勞動保護包括勞動關(guān)系和勞動安全兩個二級指標(biāo)。勞動關(guān)系包含通過仲裁裁決方式結(jié)案比率、通過調(diào)解仲裁方式結(jié)案比率和工會會員占城鎮(zhèn)單位就業(yè)比率,通過仲裁裁決方式結(jié)案比率=仲裁裁決案件數(shù)/結(jié)案數(shù),通過調(diào)解仲裁方式結(jié)案比率=調(diào)解仲裁方式案件數(shù)/結(jié)案數(shù)。調(diào)解仲裁是仲裁庭根據(jù)當(dāng)事人自愿達成的調(diào)解,仲裁裁決是仲裁庭針對仲裁糾紛案件做出的裁決,很可能出現(xiàn)爭議雙方意見不統(tǒng)一的情況。在處理一般勞資關(guān)系問題時,通過仲裁裁決與通過調(diào)解相比,容易引起更大的不滿和厭惡(Pigou,1920)。徐雷等(2017)研究發(fā)現(xiàn)工會可以更好地維護勞動者的合法權(quán)益。因此,通過仲裁裁決方式結(jié)案比率為負向指標(biāo),通過調(diào)解仲裁方式結(jié)案比率為正向指標(biāo),工會會員占城鎮(zhèn)單位就業(yè)比率為正向指標(biāo)。勞動安全包括職業(yè)病發(fā)病率和職工工傷率,職業(yè)病發(fā)病率=各省患職業(yè)病人數(shù)/城鎮(zhèn)單位就業(yè)人數(shù),職工工傷率=當(dāng)期認(rèn)定(視同)工傷數(shù)/城鎮(zhèn)單位就業(yè)人數(shù),職業(yè)病發(fā)病率和職工工傷率均為負向指標(biāo)。

    5.政府服務(wù)評價指標(biāo)

    政府服務(wù)體現(xiàn)在就業(yè)服務(wù)和創(chuàng)業(yè)服務(wù)方面。就業(yè)服務(wù)包括職業(yè)指導(dǎo)人數(shù)占比,用本年職業(yè)指導(dǎo)人數(shù)(人)與各省每萬人常住人口數(shù)的比例來衡量。創(chuàng)業(yè)也是解決就業(yè)的途徑之一,政府通過提供創(chuàng)業(yè)服務(wù)提高創(chuàng)業(yè)質(zhì)量,本文通過本年創(chuàng)業(yè)服務(wù)人數(shù)(人)占各省每萬人常住人口數(shù)來衡量政府的創(chuàng)業(yè)服務(wù)情況。

    據(jù)此,本文建立了包含五個一級指標(biāo),十一個二級指標(biāo),二十七個三級指標(biāo)的就業(yè)質(zhì)量評價體系,具體見表2。

    表2 就業(yè)質(zhì)量指標(biāo)選取

    四、模型構(gòu)建

    本文采用改進的熵值法,使其適用于面板數(shù)據(jù),并且考慮到了數(shù)據(jù)的層次性問題,運用了迭代算法,其基本思想是:在某一年份下,把下級指標(biāo)按照算出的權(quán)重加和到對應(yīng)的上一級指標(biāo),分別計算出上一級指標(biāo)得分,再用同樣的方法加總到更高一級的指標(biāo),得出這級指標(biāo)的得分,以此類推。下面為每一層級熵值法的計算步驟:

    第一步,選取n個年份,m個指標(biāo),q個地區(qū),則xijs為第i個年份第s地區(qū)的第j個指標(biāo)的數(shù)值(i=1,2,…,n;j=1,2,…,m;s=1,2,…,q)。

    第二步,指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)化處理:異質(zhì)指標(biāo)同質(zhì)化。

    由于各項指標(biāo)的計量單位并不統(tǒng)一,因此在用它們計算綜合指標(biāo)前,要先對它們進行標(biāo)準(zhǔn)化處理,即把指標(biāo)的絕對值轉(zhuǎn)化為相對值,把各項不同質(zhì)指標(biāo)值進行同質(zhì)化。而且,由于正向指標(biāo)和負向指標(biāo)數(shù)值代表的含義不同(正向指標(biāo)數(shù)值越高越好,負向指標(biāo)數(shù)值越低越好),因此,對于含義不同的指標(biāo),本文用不同的算法進行數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化處理,并把數(shù)值控制在0~100。其具體方法如下:

    正向指標(biāo):

    (1)

    負向指標(biāo):

    (2)

    第三步,計算P值。

    (3)

    第四步,計算第j項指標(biāo),第i年的熵值。

    (4)

    第五步,計算權(quán)重值。

    (5)

    第六步,對于各項指標(biāo)進行加權(quán)。

    (6)

    第七步,計算就業(yè)質(zhì)量綜合指數(shù)。

    (7)

    其中,f(x)與g(x)分別為就業(yè)數(shù)量指標(biāo)和就業(yè)質(zhì)量指標(biāo)得分。

    第八步,計算就業(yè)質(zhì)量協(xié)調(diào)度。就業(yè)數(shù)量和質(zhì)量的得分越相近,我們就認(rèn)為就業(yè)質(zhì)量協(xié)調(diào)度越高,依據(jù)吳定玉等(2020)的研究思想構(gòu)建式(8):

    (8)

    式中,C為就業(yè)數(shù)量和就業(yè)質(zhì)量之間的協(xié)調(diào)度,k為調(diào)節(jié)系數(shù),k≥2,本文采用k=2。該式反映了在就業(yè)數(shù)量和就業(yè)質(zhì)量發(fā)展水平一定的情況下,為使就業(yè)數(shù)量和就業(yè)質(zhì)量發(fā)展水平之積達到最大,即f(x) 與g(x)之積最大時,就業(yè)數(shù)量與就業(yè)質(zhì)量的發(fā)展水平進行組合協(xié)調(diào)的程度。就業(yè)質(zhì)量協(xié)調(diào)度C取值在 0~100 之間,C越大即為就業(yè)質(zhì)量的協(xié)調(diào)狀態(tài)越好,反之則協(xié)調(diào)狀態(tài)越差,C等于100意味著f(x) 與g(x)相等,協(xié)調(diào)狀態(tài)最好。

    第九步,計算就業(yè)質(zhì)量協(xié)調(diào)發(fā)展指數(shù)。

    協(xié)調(diào)度C確實為衡量就業(yè)數(shù)量和就業(yè)質(zhì)量相互協(xié)調(diào)的重要指標(biāo),其對于就業(yè)健康協(xié)調(diào)發(fā)展具有非常重要的意義。但是,協(xié)調(diào)度有時只能衡量出就業(yè)數(shù)量和就業(yè)質(zhì)量之間的協(xié)調(diào)程度,卻并不能表現(xiàn)出就業(yè)數(shù)量和就業(yè)質(zhì)量本身發(fā)展程度的高低。因此,給出就業(yè)質(zhì)量協(xié)調(diào)發(fā)展指數(shù)的概念,即用于度量就業(yè)數(shù)量和就業(yè)質(zhì)量協(xié)調(diào)發(fā)展水平高低的定量指數(shù),具體公式如下:

    (9)

    就業(yè)質(zhì)量協(xié)調(diào)發(fā)展指數(shù)D綜合了協(xié)調(diào)度C及就業(yè)量與質(zhì)所處的發(fā)展水平G,其值域為0~100,值越高表明該地就業(yè)質(zhì)量綜合指數(shù)與就業(yè)協(xié)調(diào)度的綜合發(fā)展水平越高。

    五、實證結(jié)果分析

    根據(jù)本文提出的算法,我們針對2014-2019年全國31個省份的就業(yè)數(shù)量相關(guān)指標(biāo)以及就業(yè)質(zhì)量相關(guān)指標(biāo)分別進行統(tǒng)計計算,并得到相應(yīng)的就業(yè)數(shù)量、就業(yè)質(zhì)量的綜合得分和地區(qū)排名信息。然后我們又根據(jù)每個地區(qū)的就業(yè)數(shù)量與質(zhì)量得分,通過計算就業(yè)質(zhì)量綜合指數(shù)、就業(yè)質(zhì)量協(xié)調(diào)度,獲得該地區(qū)的就業(yè)質(zhì)量協(xié)調(diào)發(fā)展指數(shù)。

    (一)就業(yè)數(shù)量

    就業(yè)數(shù)量包括就業(yè)供需以及就業(yè)結(jié)構(gòu)兩個二級指標(biāo),如圖1所示??傮w而言,二者的權(quán)重穩(wěn)中有變,就業(yè)結(jié)構(gòu)權(quán)重大于就業(yè)供需,這表明了全國的就業(yè)結(jié)構(gòu)差異較就業(yè)供需更大。2014-2015年就業(yè)供需與就業(yè)結(jié)構(gòu)的權(quán)重差距較為穩(wěn)定,2016-2018年二者差距拉大,而2019年二者權(quán)重差距減小,這主要是由于2016-2018年期間登記求人倍率地區(qū)間差異縮小降低了就業(yè)供需的權(quán)重,而城鎮(zhèn)單位就業(yè)人員比率的地區(qū)差異增加提高了就業(yè)結(jié)構(gòu)的權(quán)重,因此二者差距拉大,2019年情況則相反。這表明我國未來幾年應(yīng)該更加注重就業(yè)機會的地區(qū)平衡發(fā)展,企業(yè)和政府要積極為勞動者提供更多更適合的崗位,并且關(guān)注非正規(guī)就業(yè)的正規(guī)化問題。

    圖1 就業(yè)供需、就業(yè)結(jié)構(gòu)權(quán)重

    總體來看,2014-2019年間每年的就業(yè)數(shù)量指數(shù)情況較為穩(wěn)定,但各地區(qū)之間的發(fā)展程度差異較大。以2019年為例,就業(yè)數(shù)量指數(shù)得分均值僅有26.42,其中最高分北京為99.30,而最低為甘肅,僅為5.46。我們對六年的就業(yè)數(shù)量指數(shù)進行排序,其中每年得分均保持在前六的地區(qū)分別是:北京、上海、江蘇、浙江、廣東、天津,均為沿海地區(qū),經(jīng)濟發(fā)展水平高,就業(yè)數(shù)量指數(shù)也較高。吉林于2014年位居第16位,而后的五年中排名逐年下滑,從2014年的第16名下降為2019年的第26名,使得吉林的就業(yè)數(shù)量在這幾年中持續(xù)下降的關(guān)鍵因素在于人均GDP以及人均GDP增長率在全國表現(xiàn)不佳。同時,六年中就業(yè)指數(shù)穩(wěn)定位于后六位的地區(qū)分別是:黑龍江、貴州、云南、甘肅,除黑龍江外,均位于西部地區(qū),經(jīng)濟發(fā)展水平相對較低,而黑龍江本身由于人口外流導(dǎo)致城鎮(zhèn)單位新增就業(yè)人數(shù)和新增就業(yè)增長率較低,因此黑龍江的就業(yè)供需在六年間均排名倒數(shù)第一。寧夏在前三年中,就業(yè)數(shù)量指數(shù)均位于后十位,而從2017開始,由于就業(yè)供需情況的好轉(zhuǎn),使得其總體得分大幅提高,最終從2014年的第26位上升到2019年的第15位。綜合來看,排名靠前的地區(qū)和排名靠后的地區(qū)的得分也有著較大的差距,在2014-2019年六年里,每年得分前六位和后六位的均值分別為65.06和 17.74,相差47.32,約3倍的差距體現(xiàn)出了各地區(qū)間的就業(yè)數(shù)量情況差異較為明顯的現(xiàn)象。

    為了進一步探究導(dǎo)致各地區(qū)就業(yè)數(shù)量指數(shù)差異大的原因,本文將對應(yīng)年份和對應(yīng)地區(qū)的人均GDP排名與就業(yè)數(shù)量指數(shù)排名一同分析,如表3所示。我們通過對比地區(qū)間人均GDP與就業(yè)數(shù)量指數(shù)發(fā)現(xiàn),各年間就業(yè)數(shù)量排名情況與人均GDP排名有較強的正向關(guān)系,說明經(jīng)濟發(fā)展對就業(yè)數(shù)量有很強的帶動作用,這與經(jīng)驗判斷基本相符。而其中,部分地區(qū),例如,內(nèi)蒙古、陜西、江西與河北,就業(yè)數(shù)量表現(xiàn)出較明顯的偏離現(xiàn)象,其就業(yè)數(shù)量與人均GDP差異較大。其中,內(nèi)蒙古就業(yè)數(shù)量比人均GDP排名約低十多個名次,這說明剩余其他指標(biāo)的表現(xiàn)情況不容樂觀,拉低了整個就業(yè)數(shù)量的總排名。我們對內(nèi)蒙古地區(qū)的各個就業(yè)數(shù)量三級指標(biāo)進行分析,發(fā)現(xiàn)在2014-2019年間,該地區(qū)的登記求人倍率排名較低,說明該地區(qū)應(yīng)該給予勞動者更多的就業(yè)機會;而該地區(qū)就業(yè)結(jié)構(gòu)三級指標(biāo)中,第二產(chǎn)業(yè)就業(yè)人員占比低,2014-2019年間其排名分別為23,23,27,26,24,26,而第一產(chǎn)業(yè)就業(yè)人員占比較高,產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)也是影響就業(yè)結(jié)構(gòu)的一個關(guān)鍵因素,說明內(nèi)蒙古地區(qū)需要調(diào)整產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu),優(yōu)化就業(yè)結(jié)構(gòu)。陜西省的就業(yè)數(shù)量排名逐步提高,與人均GDP排名逐漸縮小,從2014年相差11個名次到2019年的同步發(fā)展,這有賴于就業(yè)供需排名的提高。而2014-2019年江西地區(qū)的就業(yè)數(shù)量指數(shù)相較于人均GDP約高十個名次,進一步分析可知,該地區(qū)的其余就業(yè)指標(biāo)表現(xiàn)出色,這對于我國的就業(yè)水平的提升有著很好的借鑒意義。江西省的就業(yè)結(jié)構(gòu)表現(xiàn)良好,第二產(chǎn)業(yè)就業(yè)人員占比排名靠前,2019年排名分別為9,9,9,7,6,5,同時,城鎮(zhèn)單位就業(yè)率和第三產(chǎn)業(yè)就業(yè)人員占比排名也稍高于人均GDP排名,因此就業(yè)數(shù)量指數(shù)得分高。河北省2017-2019年間就業(yè)數(shù)量排名連續(xù)提升,并且在2018年就業(yè)數(shù)量比人均GDP高6個名次,2019年高13個排名,這是由于河北省就業(yè)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化,尤其是第二產(chǎn)業(yè)和第三產(chǎn)業(yè)占比的提高,使得其就業(yè)數(shù)量得到了改善。

    表3 中國各地區(qū)就業(yè)數(shù)量與人均GDP排名

    (二)就業(yè)質(zhì)量

    就業(yè)質(zhì)量包括就業(yè)環(huán)境、就業(yè)能力、勞動報酬、勞動保護和政府服務(wù)五個一級指標(biāo),利用本文的算法,我們可以得到這五個一級指標(biāo)的權(quán)重,如圖2所示。由圖2中可以看出,2014-2019年就業(yè)環(huán)境與勞動報酬對就業(yè)質(zhì)量的整體評判有著最高的權(quán)重。在這6年中,除2018年外,就業(yè)環(huán)境的權(quán)重整體表現(xiàn)出降低的趨勢,這說明在全國范圍內(nèi),就業(yè)環(huán)境的差異性整體減小,同時結(jié)合表4,就業(yè)環(huán)境的三個二級指標(biāo)的權(quán)重差異變小,這兩點綜合說明了地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展對就業(yè)帶動力度、就業(yè)公平情況、勞動力市場的分割狀況之間是逐漸趨于協(xié)調(diào)的。與此同時,勞動力市場的分割狀況在就業(yè)環(huán)境中擁有最高的權(quán)重,說明了地區(qū)間外地戶口與本地戶口比例差異較大,針對該指標(biāo),2019年排名第一和第二的地區(qū)分別是上海和北京,得分分別為100和89.87,而最后兩名為西藏和河南。而在這6年中,勞動報酬的權(quán)重整體呈上升趨勢,其中,工資水平的權(quán)重逐步上升,從2014年的0.53提高到2019年的0.73,這說明工資的地區(qū)差異增加,尤其是在居民可支配工資性收入方面,其權(quán)重從0.38提高到0.45,工資總額占GDP比重的地區(qū)差距也在增加。相比于工資水平,勞動報酬的另一項下級指標(biāo)社會保障的權(quán)重在近年來則整體呈現(xiàn)出下降趨勢,而其中的城鎮(zhèn)養(yǎng)老保險參與率和醫(yī)療保險參與率的權(quán)重近年來也呈現(xiàn)出降低的趨勢,這說明我國各省的社會保障的地區(qū)異質(zhì)性是在逐步縮小的,這能夠更好地保障各個地區(qū)的勞動者權(quán)益,但同時也要更加關(guān)注失業(yè)保險的社會參與情況,失業(yè)保險參與率的權(quán)重從2014年的0.16提高到2019年的0.25的現(xiàn)象體現(xiàn)了我國失業(yè)保險地區(qū)發(fā)展不均衡。勞動報酬權(quán)重的持續(xù)增大,表明我國需要在繼續(xù)提高工資水平和社會保障水平的同時更加關(guān)注地區(qū)的均衡發(fā)展,尤其是提高落后地區(qū)的工資水平,促進我國地區(qū)間共同富裕,也要縮小失業(yè)保險參與狀況的地區(qū)差異,保障勞動者權(quán)益,進一步提高地區(qū)的就業(yè)質(zhì)量水平。

    圖2 就業(yè)環(huán)境、就業(yè)能力、勞動報酬、勞動保護、政府服務(wù)權(quán)重

    總體來看,我國目前的就業(yè)質(zhì)量整體水平并不高,就以2019年為例,全國的就業(yè)質(zhì)量平均分僅有33.60,而得分最高的地區(qū)是北京,僅為76.80,較低的平均分說明了我國依舊有很多地區(qū)的就業(yè)質(zhì)量各個方面不甚如意。而最高得分76.80的北京,與滿分也相差較大,也說明其各項就業(yè)質(zhì)量指標(biāo)之間表現(xiàn)出了一定的不協(xié)調(diào)性。由于不同地區(qū)的就業(yè)質(zhì)量發(fā)展?fàn)顩r不甚相同,為了探究地區(qū)發(fā)展現(xiàn)狀的原因,本節(jié)將對部分地區(qū)的總得分與相關(guān)子指標(biāo)的得分進行橫向?qū)Ρ取8鶕?jù)地區(qū)間的指標(biāo)對比,我們發(fā)現(xiàn)得分最高的北京,雖然其就業(yè)環(huán)境、就業(yè)能力以及勞動報酬排名均名列前茅,但在勞動保護方面卻不容樂觀,其工會會員占比情況僅位居全國倒數(shù)第一,在具體數(shù)量上也遠低于倒數(shù)第二的上海,存在大量的上升空間。同時北京市的政府服務(wù)排名不高,2019年得分僅為34.76分,排名第26名,這指出了其政府對就業(yè)和創(chuàng)業(yè)的扶持力度不足的問題,也在一定程度上拉低了北京市就業(yè)質(zhì)量的總得分。經(jīng)過對比發(fā)現(xiàn),東部地區(qū)的就業(yè)質(zhì)量顯著高于其他地區(qū),其中上海、江蘇以及浙江的就業(yè)質(zhì)量一直名列前茅。上海市的就業(yè)環(huán)境在六年中穩(wěn)居第一,其中每年的外地戶口與本地戶口人口比例均超過1,這使得勞動力市場的分割程度小,勞動力流動大,勞動力市場更加活躍,同時優(yōu)質(zhì)的就業(yè)環(huán)境又增加了其對外來人口的吸引力。但由于上海市實施了居住證積分制度,使得外地戶口與本地戶口人口比例由2014年的1.64逐年降低到2019年的1.19,這一項政策的出臺,提高了來滬人口的人員整體素質(zhì),這又進一步提高了上海的就業(yè)能力,這使得上海在2015年就業(yè)能力指標(biāo)反超北京,位居第一,在接下來的幾年里,除2016年比北京得分低約1.3分外,均位于全國第一。值得深思的是,上海的勞動保護排名不高,2014-2019年分別位于28,26,16,23,19,13位,最近幾年排名有所提高說明上海已經(jīng)注意到勞動保護這一問題,但是仍舊有很大的提升空間,2017-2019年,勞動保護的下級指標(biāo)勞動安全排名分別位居21,13,8位,勞動關(guān)系排名分別為23,23,18,導(dǎo)致這一方面的原因可能是上海市本身的生活節(jié)奏快、生活壓力大,企業(yè)競爭存在惡性競爭現(xiàn)象,勞動者的壓力較大,導(dǎo)致工傷率居高不下;另一方面,上海的中小型企業(yè)較多,員工體制不夠健全,導(dǎo)致了工會會員比例較小。相比于東部地區(qū),西部地區(qū)的整體就業(yè)質(zhì)量較差。以2019年為例,貴州省的就業(yè)質(zhì)量排名最低。在貴州省的五項一級指標(biāo)中,就業(yè)環(huán)境和就業(yè)能力的排名最低,這表明該地區(qū)需要重點提高就業(yè)環(huán)境和勞動者人力資本。東北三省的就業(yè)質(zhì)量水平并不穩(wěn)定,波動較大。以遼寧省為例,該地區(qū)的就業(yè)質(zhì)量在2014-2019年中分別位于18,21,9,16,19,17名,而這樣劇烈的波動幅度主要來源于勞動保護得分的不穩(wěn)定,而在勞動保護中,勞動關(guān)系的仲裁結(jié)案比率在2016年降低(負向指標(biāo)),2018年提高,調(diào)解仲裁方式結(jié)案比率在2016年大幅提高,這也說明了勞動保護的重要性,遼寧省后續(xù)需要更加重視勞動關(guān)系,加強對勞動者的保護力度。

    表4 就業(yè)質(zhì)量二級、三級指標(biāo)權(quán)重(分層計算)

    (三)就業(yè)質(zhì)量綜合指數(shù)、協(xié)調(diào)度、協(xié)調(diào)發(fā)展指數(shù)

    本節(jié)根據(jù)前面得出的就業(yè)數(shù)量和就業(yè)質(zhì)量指數(shù),進一步根據(jù)式(7)、式(8)和式(9)可以計算得到就業(yè)質(zhì)量綜合指數(shù)、就業(yè)質(zhì)量協(xié)調(diào)度和就業(yè)質(zhì)量協(xié)調(diào)發(fā)展指數(shù)。我們分別將三項指標(biāo)進行排名,并與就業(yè)質(zhì)量和就業(yè)數(shù)量兩項指標(biāo)的排名進行對比,結(jié)果如表5所示。根據(jù)表中對比可以觀察出,就業(yè)質(zhì)量綜合指數(shù)和就業(yè)數(shù)量、就業(yè)質(zhì)量呈正相關(guān)關(guān)系,由于就業(yè)質(zhì)量綜合指數(shù)是根據(jù)就業(yè)數(shù)量和就業(yè)質(zhì)量的加權(quán)融合,這樣的正相關(guān)關(guān)系是符合我們的設(shè)計預(yù)期的,對就業(yè)質(zhì)量有著正確的指導(dǎo)意義。而就業(yè)質(zhì)量協(xié)調(diào)度的變化較復(fù)雜,根據(jù)式(8)所示,我們將協(xié)調(diào)度定義為一種就業(yè)質(zhì)量和數(shù)量的相似關(guān)系,當(dāng)兩者得分相同時會達到最高分100,而兩者得分相差倍率越懸殊則說明協(xié)調(diào)度越差,得分也越低。由表5中可以看出,以2014年為例,北京的就業(yè)數(shù)量和質(zhì)量均為第一,但其實際分?jǐn)?shù)相差卻較大,所以協(xié)調(diào)度的排名較低,為第19位。相反山東地區(qū)就業(yè)數(shù)量和質(zhì)量指數(shù)為第11名和第8名,但由于實際得分相近,就業(yè)質(zhì)量協(xié)調(diào)度的排名也很高,位居當(dāng)年第五。最后,本文利用就業(yè)質(zhì)量綜合指數(shù)與就業(yè)質(zhì)量協(xié)調(diào)度,通過式(9)得到就業(yè)質(zhì)量協(xié)調(diào)發(fā)展指數(shù),該指數(shù)有著如下意義。

    第一,就業(yè)質(zhì)量協(xié)調(diào)發(fā)展指數(shù)可以對各個地區(qū)的就業(yè)情況進行良好的測度。通過就業(yè)質(zhì)量綜合指數(shù),我們可以對一個地區(qū)的就業(yè)數(shù)量和質(zhì)量的整體水平有一個較好地評判,我們在這個基礎(chǔ)上加入了協(xié)調(diào)度這一指標(biāo),目的在于找出部分只關(guān)注就業(yè)“質(zhì)”或“量”的地區(qū),強調(diào)其 “質(zhì)”“量”均衡發(fā)展的重要性。由表5中可以看出,就業(yè)質(zhì)量綜合指數(shù)高的地區(qū),其協(xié)調(diào)度并不一定高,例如,北京地區(qū)就業(yè)質(zhì)量綜合指數(shù)排名第一,但協(xié)調(diào)度卻為第十位往后,原因就在于雖然北京的就業(yè)數(shù)量和質(zhì)量都很高,但是它們存在較高的偏差,就業(yè)質(zhì)量分值較低,所以質(zhì)量協(xié)調(diào)度較低,因此北京需要在發(fā)展就業(yè)量的基礎(chǔ)上,進一步提高就業(yè)質(zhì)。

    第二,通過協(xié)調(diào)度得分可以看出,對整體而言,我國的就業(yè)質(zhì)量協(xié)調(diào)狀況較好,其平均分達到了 91.54。其中天津地區(qū)的就業(yè)質(zhì)量協(xié)調(diào)度最好,六年均位于前十二,在2017年更是達到排名第一,這符合我國對各個地區(qū)的就業(yè)質(zhì)與量兩手抓的結(jié)果,同時也對各個地區(qū)的就業(yè)質(zhì)量協(xié)調(diào)發(fā)展其有指導(dǎo)意義。

    (四)層次性算法

    本節(jié)對文中數(shù)據(jù)分別使用了非層次的熵值算法(肖思思等,2008;張抗私、李善樂,2015;譚永生,2020)以及本文采用的層次性熵值算法進行統(tǒng)計計算,得到了27個不同三級指標(biāo)的2014-2019年總計6年的最終成績權(quán)重,并對2019年的權(quán)重結(jié)果進行排序,如表6所示。我們分別針對2014-2019年層次性與非層次性算法的結(jié)果進行對比,可以觀察到采用分層算法前后的指標(biāo)權(quán)重值相差較為顯著,例如,2019年的“本科及以上就業(yè)人員占比”指標(biāo),若采用非層次的方法得到的整體權(quán)重為0.105,在整體排名為第1位,而采用了層次性方法后,其對應(yīng)的權(quán)重值為0.075,整體排名為第5位,采用了層次性方法后,排名第一的指標(biāo)是“居民可支配工資性收入”,不同于非層次的方法得到的結(jié)果。這一點展示出來分層計算對結(jié)果的影響是顯著的,同時說明專家知識(分層)的加入確實改變了原始的結(jié)果分布。而我們在熵值法的計算中加入這種分層結(jié)構(gòu)也會帶來以下好處。

    第一,熵值法的采用,可以賦予差異大的數(shù)據(jù)以更高的權(quán)重,同樣,可以賦予差異大的指標(biāo)更高的權(quán)重。熵的含義是體現(xiàn)數(shù)據(jù)的混亂程度,熵值越大,數(shù)據(jù)混亂程度(區(qū)分程度)越大。對于指標(biāo)而言,專業(yè)性和區(qū)分性兩者都很重要,專業(yè)性是指該指標(biāo)是否是研究對象的重要影響因素,這是指標(biāo)選擇的理論基礎(chǔ),并且上下級指標(biāo)之間是有層級關(guān)系的,不能簡單地認(rèn)為是下級指標(biāo)的簡單加總;而區(qū)分性則是用來判斷指標(biāo)本身以及指標(biāo)之間的差異程度。一個具有專業(yè)性和區(qū)分性的指標(biāo)才更能刻畫出各地區(qū)的就業(yè)差異,進而對不同地區(qū)的就業(yè)狀況進行打分和排名。

    第二,標(biāo)準(zhǔn)化的引入可以解決不同指標(biāo)間量綱不同、相互之間不可比的問題。不同的經(jīng)濟學(xué)指標(biāo)有著不同的量綱,它們單位各異,值域范圍也差異很大,甚至連方向也可能不同。通過對不同的下級指標(biāo)進行標(biāo)準(zhǔn)化,可以讓所有指標(biāo)有著相同的單位、相同的值域(本文為0~100)以及相同的方向(越高越好),使得指標(biāo)之間存在可比性,解決不同指標(biāo)間不能運算的問題。同時,由于就業(yè)量與質(zhì)的指標(biāo)不存在最好,其更關(guān)注于各地區(qū)間的相對關(guān)系,通過標(biāo)準(zhǔn)化可以更加注重各地區(qū)間的相對關(guān)系,而不是絕對關(guān)系,這樣可以更好地關(guān)注不同地區(qū)其本身的就業(yè)質(zhì)量協(xié)調(diào)關(guān)系。

    表5 就業(yè)數(shù)量、質(zhì)量、質(zhì)量綜合指數(shù)、協(xié)調(diào)度、協(xié)調(diào)發(fā)展指數(shù)排名

    續(xù)表5指標(biāo)就業(yè)質(zhì)量協(xié)調(diào)度協(xié)調(diào)發(fā)展指數(shù)年份地區(qū)201420152016201720182019201420152016201720182019北京191618201711111111天津121011169645564河北31216312222191311251911山西222517121420181791114內(nèi)蒙古161720282526171719222125遼寧101326151415111414141415吉林13145122118141518212226黑龍江262628252328262627272628上海1516795222222江蘇14499810354455浙江11843713433333安徽45121434181916131322福建2320228102788777江西2419292248151121161512山東57151611208978910河南20212351525212222172021湖北9151310132310101010109湖南28303029273222425262720廣東63171116566646廣西17111233029292828292929海南2961422421122115202524重慶1891919279791188四川222221181816232020181716貴州25282131612272929282827云南31257272931313131303030西藏30298262619302723242418陜西81810451252524231819甘肅13127303130283030313131青海21233241917161212191617寧夏272731212824242326152313新疆7242462027131613121223

    第三,層次性算法可以在指標(biāo)計算過程中引入專家知識,尤其是指標(biāo)的層級信息,更好地體現(xiàn)出指標(biāo)的經(jīng)濟學(xué)含義。熵值法的采用可以尋找到更加具備區(qū)分性的指標(biāo),賦予其更高的權(quán)重。但區(qū)分性并不是經(jīng)濟學(xué)指標(biāo)選取的唯一標(biāo)準(zhǔn),正如第一點中所說,專業(yè)性也是指標(biāo)選擇的一個條件,但是以前文獻的計算方式并沒有有效地運用到指標(biāo)之間的上下級結(jié)構(gòu),而層次性的熵值法對此進行了補充。通過對指標(biāo)進行專家分層,然后逐級計算,可以提高指標(biāo)融合過程中的相關(guān)性,進一步提高指標(biāo)的專業(yè)性,使得權(quán)重的計算更具有經(jīng)濟學(xué)意義。

    第四,層次性算法可以緩解由于下級指標(biāo)數(shù)量不同帶來的上級指標(biāo)權(quán)重差異的問題。非層次性算法在計算各個指標(biāo)的權(quán)重時,將每一個指標(biāo)當(dāng)作一個完全獨立的個體來計算,而這樣的做法會導(dǎo)致一種結(jié)果,使得同類指標(biāo)數(shù)量較少的指標(biāo)的權(quán)重被稀釋,降低了相關(guān)上一級指標(biāo)的重要性。而利用分層計算得到的權(quán)重,使得每一個高級指標(biāo)的權(quán)重得到充分地體現(xiàn),減少了由于子指標(biāo)數(shù)量帶來的高級指標(biāo)結(jié)果的不公平體現(xiàn)。由于分層算法的此類優(yōu)點,我們不僅可以對每一個指標(biāo)的重要性進行有效地評估,同時還能得到更加合理的高級指標(biāo)的重要性,是一種更為合理的計算方式。

    表6 非層次性算法、層次性算法計算最終權(quán)重及部分權(quán)重排名

    六、結(jié)論和政策建議

    本文建立了一種基于信息熵的層次性的就業(yè)質(zhì)量協(xié)調(diào)發(fā)展分析算法,并利用中國的官方宏觀數(shù)據(jù)進行實證分析,結(jié)合文中提出的算法,我們得到了2014-2019年6年中我國各地區(qū)的就業(yè)指數(shù)得分及排名信息。其中包括就業(yè)數(shù)量指數(shù)、就業(yè)質(zhì)量指數(shù)、就業(yè)質(zhì)量綜合指數(shù)、就業(yè)質(zhì)量協(xié)調(diào)度指數(shù)以及就業(yè)質(zhì)量協(xié)調(diào)發(fā)展指數(shù)。通過分析,我們可以得到以下結(jié)論:

    (1)本文建立的基于信息熵的層次性的就業(yè)質(zhì)量指標(biāo)分析算法使得指數(shù)計算過程更加優(yōu)化。一方面,采用層次性算法后,我們可以在計算過程中進一步地融入經(jīng)濟學(xué)意義,尤其是考慮到了指標(biāo)的上下級的分層關(guān)系;另一方面,采用層次性算法可以使得各上級指標(biāo)間由于其下級指標(biāo)的數(shù)量較少而導(dǎo)致的權(quán)重稀釋問題得到緩解,使得上級指標(biāo)的指數(shù)更具有指導(dǎo)性。

    (2)我國就業(yè)數(shù)量發(fā)展程度區(qū)域差異大,存在個別地區(qū)就業(yè)數(shù)量狀況和經(jīng)濟發(fā)展水平不同步的情況。其中,就業(yè)數(shù)量六年得分均保持在前六的地區(qū)的平均分為65.06,大多為東部沿海地區(qū),但是六年得分均保持在后六的地區(qū)平均分為17.74,相差47.32,說明我國就業(yè)數(shù)量存在較大的地區(qū)差異。一般而言,經(jīng)濟發(fā)展水平的高低和當(dāng)?shù)氐木蜆I(yè)數(shù)量情況呈正相關(guān)性,我們通過對比各地區(qū)的就業(yè)數(shù)量指數(shù)排名以及當(dāng)?shù)氐娜司鵊DP水平排名發(fā)現(xiàn),大部分地區(qū)的就業(yè)數(shù)量發(fā)展?fàn)顩r與我們的預(yù)期一致,但是存在個別地區(qū)的就業(yè)數(shù)量狀況和經(jīng)濟發(fā)展水平不同步的現(xiàn)象,內(nèi)蒙古就業(yè)數(shù)量比人均GDP排名約低十多個名次,而江西的就業(yè)數(shù)量指數(shù)相較于人均GDP約高十個名次,這對于我國的就業(yè)水平的提升有著很好的借鑒意義。

    (3)我國就業(yè)環(huán)境和勞動報酬對就業(yè)質(zhì)量影響最顯著,是目前衡量就業(yè)質(zhì)量的最關(guān)鍵指標(biāo),二者權(quán)重之和達0.5以上。其中,六年間我國就業(yè)環(huán)境地區(qū)差異減少,而勞動報酬的地區(qū)差異則增加。就目前而言,我國的就業(yè)質(zhì)量水平整體偏低,同時各地區(qū)的各種就業(yè)質(zhì)量下級指標(biāo)存在一定的不協(xié)調(diào)性。

    (4)地區(qū)就業(yè)質(zhì)量綜合發(fā)展水平與協(xié)調(diào)度存在不平衡問題,就業(yè)質(zhì)量綜合水平高的地區(qū),其協(xié)調(diào)度并不一定高。利用就業(yè)數(shù)量和就業(yè)質(zhì)量計算得出的就業(yè)質(zhì)量協(xié)調(diào)發(fā)展指數(shù)可以更加全面地觀察各地區(qū)的就業(yè)質(zhì)量和就業(yè)數(shù)量的健康發(fā)展?fàn)顩r,它不僅要求需要提高“量”和“質(zhì)”的整體水平,還要保證二者之間的協(xié)調(diào)平衡,是一種更加全面的指導(dǎo)性指標(biāo)。

    根據(jù)實證分析的結(jié)論,為了促進我國就業(yè)質(zhì)量協(xié)調(diào)發(fā)展,提出了以下政策建議:

    (1)各地區(qū)要因地制宜發(fā)展地區(qū)經(jīng)濟帶動就業(yè),針對指標(biāo)體系中的薄弱指標(biāo)專項提高。東部地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平較高,就業(yè)數(shù)量狀況良好,但是與就業(yè)供需對比,就業(yè)結(jié)構(gòu)得分較低,為了發(fā)展的協(xié)調(diào)性,地區(qū)政府要全局考慮,優(yōu)化城鄉(xiāng)、地區(qū)、行業(yè)、產(chǎn)業(yè)之間的關(guān)系,實現(xiàn)就業(yè)結(jié)構(gòu)的整體改善;中西部地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平較低,要把提高就業(yè)數(shù)量的重心放到經(jīng)濟發(fā)展上來,充分發(fā)揮地方特色,依靠特色產(chǎn)業(yè)帶動地方就業(yè),同時積極尋找地區(qū)就業(yè)數(shù)量落后的深層原因,向?qū)?yīng)指標(biāo)表現(xiàn)良好的地區(qū)學(xué)習(xí)經(jīng)驗。國家應(yīng)給予落后地區(qū)政策傾斜,建立定點幫扶機制,減少各地區(qū)間的就業(yè)數(shù)量水平的差異,促進我國各地區(qū)間就業(yè)數(shù)量的發(fā)展。

    (2)提高各地區(qū)對就業(yè)質(zhì)量的重視,由于就業(yè)質(zhì)量的五大一級指標(biāo)的內(nèi)容和含義相差較大,我們對他們分別提出一定的政策建議。首先,就業(yè)環(huán)境和勞動報酬兩項指標(biāo)占比最大。對于就業(yè)環(huán)境而言,要提高就業(yè)質(zhì)量,第一,要發(fā)揮市場和政府的雙重作用,提高經(jīng)濟增長對就業(yè)的拉動力度;第二,要促進就業(yè)公平,縮小城鄉(xiāng)收入差距和所有制收入差距,支持小微企業(yè)的發(fā)展,同時要減少就業(yè)性別歧視,加強保護女性就業(yè)相關(guān)法律法規(guī)的制定和實施,進一步提高城鎮(zhèn)單位就業(yè)人員女性占比;第三,要改善勞動力市場分割狀況,引導(dǎo)農(nóng)村剩余勞動力向非農(nóng)產(chǎn)業(yè)和城鎮(zhèn)轉(zhuǎn)移,促進農(nóng)村勞動力的自由流動。其次,勞動報酬也是影響就業(yè)質(zhì)量的關(guān)鍵指標(biāo)。勞動報酬包括工資水平和社會保障水平兩項指標(biāo),提高工資水平需要切實提高居民收入在國民收入分配中的比重,提高勞動報酬在初次分配中的比重,實現(xiàn)居民收入增長與經(jīng)濟增長基本同步,同時,要進一步推進全民參保計劃,降低社會保險費率,實現(xiàn)應(yīng)保盡保。而后是勞動保護和政府服務(wù),均占比10%~20%。勞動保護包括勞動關(guān)系和勞動安全,一方面,要進一步提高工會參與率和工會的綜合服務(wù)水平,讓工會在職工群眾中發(fā)揮出更大的作用,另一方面,要廣泛開展勞動保護宣傳教育,健全勞動保護法律條例和規(guī)章制度,改善勞動者的勞動條件。而政府服務(wù)也是構(gòu)成就業(yè)質(zhì)量指標(biāo)的重要部分,包括就業(yè)服務(wù)和創(chuàng)業(yè)服務(wù),要加大政府對公共就業(yè)服務(wù)的財政投入,結(jié)合地區(qū)就業(yè)的實際情況,舉辦大型招聘會、專項就業(yè)服務(wù)、創(chuàng)業(yè)服務(wù)等活動,開展就業(yè)信息服務(wù)與統(tǒng)計監(jiān)測項目,使得就業(yè)、創(chuàng)業(yè)信息更加通暢,進一步提高政府對地區(qū)就業(yè)、創(chuàng)業(yè)的服務(wù)水平。就業(yè)能力包括教育水平和職業(yè)技能水平。教育是人力資本的主要積累方式之一,能夠有效地提高我國的就業(yè)質(zhì)量,因此,要進一步增加對教育的經(jīng)費支出,提高教師隊伍的整體素質(zhì),同時,更加注重職業(yè)技能培訓(xùn),尤其是重點群體的職業(yè)技能培訓(xùn),發(fā)揮企業(yè)的培訓(xùn)作用,擴大職業(yè)院校的培訓(xùn)規(guī)模,鼓勵社會優(yōu)質(zhì)培訓(xùn)機構(gòu)承擔(dān)補貼培訓(xùn)。

    (3)就業(yè)的質(zhì)量和數(shù)量都是影響就業(yè)的關(guān)鍵指標(biāo),“量”和“質(zhì)”的協(xié)調(diào)穩(wěn)定發(fā)展才是最健康的發(fā)展?fàn)顟B(tài),各地區(qū)要更加注重就業(yè)數(shù)量和質(zhì)量之間的協(xié)調(diào)發(fā)展,以促改革、調(diào)結(jié)構(gòu)、惠民生為就業(yè)保駕護航,破除“速度焦慮”,促進發(fā)展方式轉(zhuǎn)變和發(fā)展質(zhì)量提高,真正實現(xiàn)穩(wěn)就業(yè)、保民生,讓人民生活得到切實保障。

    猜你喜歡
    權(quán)重數(shù)量指標(biāo)
    權(quán)重常思“浮名輕”
    統(tǒng)一數(shù)量再比較
    最新引用指標(biāo)
    莫讓指標(biāo)改變初衷
    商周刊(2018年26期)2018-12-29 12:56:00
    為黨督政勤履職 代民行權(quán)重擔(dān)當(dāng)
    基于公約式權(quán)重的截短線性分組碼盲識別方法
    頭發(fā)的數(shù)量
    我國博物館數(shù)量達4510家
    Double圖的Kirchhoff指標(biāo)
    層次分析法權(quán)重的計算:基于Lingo的數(shù)學(xué)模型
    河南科技(2014年15期)2014-02-27 14:12:51
    老汉色∧v一级毛片| 欧美日韩av久久| 一级毛片精品| 精品日产1卡2卡| 日本撒尿小便嘘嘘汇集6| 在线观看免费午夜福利视频| 制服诱惑二区| 亚洲黑人精品在线| a级毛片在线看网站| 久久天躁狠狠躁夜夜2o2o| 最近最新中文字幕大全免费视频| 亚洲七黄色美女视频| 精品免费久久久久久久清纯| 久久人妻福利社区极品人妻图片| 国产精品av久久久久免费| av在线天堂中文字幕 | 日韩精品免费视频一区二区三区| 国产精品影院久久| 人人妻,人人澡人人爽秒播| 久久久久亚洲av毛片大全| 新久久久久国产一级毛片| 99国产极品粉嫩在线观看| 国产深夜福利视频在线观看| 久久人人精品亚洲av| 涩涩av久久男人的天堂| 天天躁夜夜躁狠狠躁躁| 欧美成人午夜精品| 午夜激情av网站| 亚洲欧美激情在线| 午夜两性在线视频| 中文亚洲av片在线观看爽| 夜夜看夜夜爽夜夜摸 | 久久亚洲精品不卡| 亚洲精品一二三| 亚洲中文av在线| 777久久人妻少妇嫩草av网站| 国产精品1区2区在线观看.| 黄色成人免费大全| 精品少妇一区二区三区视频日本电影| 亚洲中文字幕日韩| 999精品在线视频| 国产欧美日韩一区二区三区在线| 丝袜在线中文字幕| 91字幕亚洲| 嫩草影视91久久| 国产欧美日韩一区二区三区在线| 久久久久久人人人人人| 自线自在国产av| 国产成人系列免费观看| 国产不卡一卡二| 精品一区二区三卡| 婷婷六月久久综合丁香| 国产免费av片在线观看野外av| 人人妻人人爽人人添夜夜欢视频| 在线永久观看黄色视频| 欧美老熟妇乱子伦牲交| 久久香蕉国产精品| 日韩三级视频一区二区三区| 欧美激情高清一区二区三区| 男女下面插进去视频免费观看| 1024视频免费在线观看| 欧美日韩视频精品一区| 无人区码免费观看不卡| 久久久久久亚洲精品国产蜜桃av| 欧美黄色淫秽网站| 精品久久久久久成人av| 50天的宝宝边吃奶边哭怎么回事| 韩国av一区二区三区四区| 91九色精品人成在线观看| 亚洲一区二区三区不卡视频| 无限看片的www在线观看| 国产精品99久久99久久久不卡| 国产亚洲精品久久久久久毛片| 黄色 视频免费看| 亚洲一区二区三区色噜噜 | 免费高清视频大片| 亚洲熟妇中文字幕五十中出 | 免费观看精品视频网站| 9191精品国产免费久久| 又黄又粗又硬又大视频| 曰老女人黄片| 热re99久久精品国产66热6| 18禁观看日本| 欧美在线黄色| 在线免费观看的www视频| 欧美激情极品国产一区二区三区| 91成年电影在线观看| 成人亚洲精品一区在线观看| 亚洲九九香蕉| 中文字幕人妻丝袜制服| 一级片免费观看大全| 两性夫妻黄色片| 免费不卡黄色视频| 色尼玛亚洲综合影院| 国产激情欧美一区二区| 亚洲av片天天在线观看| 一边摸一边抽搐一进一出视频| 丰满饥渴人妻一区二区三| 婷婷精品国产亚洲av在线| 啦啦啦免费观看视频1| 欧美激情 高清一区二区三区| 香蕉丝袜av| 一边摸一边抽搐一进一小说| 99热国产这里只有精品6| 99久久综合精品五月天人人| 欧美大码av| 精品卡一卡二卡四卡免费| 欧美精品啪啪一区二区三区| 少妇 在线观看| 女人被躁到高潮嗷嗷叫费观| 国产野战对白在线观看| avwww免费| 琪琪午夜伦伦电影理论片6080| 精品福利永久在线观看| bbb黄色大片| 婷婷丁香在线五月| 成人精品一区二区免费| 国产精品1区2区在线观看.| 18禁观看日本| 久久狼人影院| 久久久国产精品麻豆| 亚洲五月天丁香| 最近最新免费中文字幕在线| 欧美成狂野欧美在线观看| 久久久久久亚洲精品国产蜜桃av| 91老司机精品| 又黄又粗又硬又大视频| 亚洲一区二区三区色噜噜 | 国产精品 国内视频| 很黄的视频免费| 夫妻午夜视频| 中文字幕高清在线视频| 亚洲成人免费电影在线观看| 久久国产乱子伦精品免费另类| 亚洲,欧美精品.| 国产伦人伦偷精品视频| 国产成人一区二区三区免费视频网站| 欧美日韩亚洲国产一区二区在线观看| 黄色a级毛片大全视频| 欧美性长视频在线观看| 国产成人欧美| 国产亚洲精品久久久久5区| 久久天躁狠狠躁夜夜2o2o| 精品国产一区二区久久| 亚洲国产中文字幕在线视频| 久久青草综合色| 手机成人av网站| 久久欧美精品欧美久久欧美| 国产精品香港三级国产av潘金莲| 成年人免费黄色播放视频| 电影成人av| 99久久精品国产亚洲精品| 怎么达到女性高潮| 中文字幕精品免费在线观看视频| 日韩精品青青久久久久久| 亚洲精品一区av在线观看| 国产欧美日韩一区二区三| 叶爱在线成人免费视频播放| 制服诱惑二区| 亚洲第一欧美日韩一区二区三区| av天堂久久9| 亚洲国产精品合色在线| ponron亚洲| 国产一卡二卡三卡精品| 丝袜美腿诱惑在线| www.www免费av| 亚洲欧美精品综合久久99| 脱女人内裤的视频| 国产亚洲av高清不卡| 日本欧美视频一区| 视频区欧美日本亚洲| 欧美精品一区二区免费开放| 欧美中文日本在线观看视频| netflix在线观看网站| 午夜91福利影院| 久久久久久免费高清国产稀缺| 亚洲片人在线观看| 久久久精品欧美日韩精品| 国产精品久久视频播放| 中文字幕色久视频| 91在线观看av| 老司机靠b影院| 国产一区在线观看成人免费| 久久精品人人爽人人爽视色| 久久精品成人免费网站| 日本撒尿小便嘘嘘汇集6| 亚洲精品久久午夜乱码| 国产视频一区二区在线看| 12—13女人毛片做爰片一| 一a级毛片在线观看| 欧美日韩中文字幕国产精品一区二区三区 | 国产亚洲欧美98| 亚洲欧洲精品一区二区精品久久久| 美国免费a级毛片| 每晚都被弄得嗷嗷叫到高潮| 在线观看一区二区三区| 天堂动漫精品| 久久九九热精品免费| 成人18禁高潮啪啪吃奶动态图| 一边摸一边抽搐一进一出视频| 亚洲第一av免费看| 极品教师在线免费播放| 午夜精品在线福利| 正在播放国产对白刺激| 岛国在线观看网站| 亚洲精品一区av在线观看| 亚洲人成77777在线视频| 麻豆国产av国片精品| 在线播放国产精品三级| 亚洲一区中文字幕在线| 18禁观看日本| 成人免费观看视频高清| 国产熟女午夜一区二区三区| 亚洲情色 制服丝袜| 手机成人av网站| 啦啦啦免费观看视频1| 久久精品人人爽人人爽视色| 国产精品美女特级片免费视频播放器 | 夜夜看夜夜爽夜夜摸 | 精品福利永久在线观看| 一级片'在线观看视频| 91精品国产国语对白视频| 欧美亚洲日本最大视频资源| 91麻豆精品激情在线观看国产 | 欧美乱色亚洲激情| ponron亚洲| 91麻豆精品激情在线观看国产 | 一边摸一边抽搐一进一出视频| 日韩 欧美 亚洲 中文字幕| 叶爱在线成人免费视频播放| 在线观看日韩欧美| 国产在线精品亚洲第一网站| 成年版毛片免费区| 亚洲美女黄片视频| 国产精品爽爽va在线观看网站 | 亚洲av成人不卡在线观看播放网| 1024香蕉在线观看| 一级作爱视频免费观看| 天堂俺去俺来也www色官网| 国产无遮挡羞羞视频在线观看| 亚洲美女黄片视频| 成人免费观看视频高清| 美女 人体艺术 gogo| 精品高清国产在线一区| 男人的好看免费观看在线视频 | 好看av亚洲va欧美ⅴa在| 大型黄色视频在线免费观看| 19禁男女啪啪无遮挡网站| 后天国语完整版免费观看| 黑人欧美特级aaaaaa片| 精品一区二区三区视频在线观看免费 | 久久亚洲精品不卡| 久久人妻福利社区极品人妻图片| 美女 人体艺术 gogo| 一区二区三区国产精品乱码| 午夜视频精品福利| 亚洲av日韩精品久久久久久密| 国产精品美女特级片免费视频播放器 | 男人舔女人下体高潮全视频| 久久久久久久精品吃奶| 熟女少妇亚洲综合色aaa.| 日韩免费高清中文字幕av| 亚洲成人精品中文字幕电影 | 国产精品久久电影中文字幕| 色老头精品视频在线观看| 国产免费av片在线观看野外av| 久久精品91无色码中文字幕| www.精华液| 变态另类成人亚洲欧美熟女 | 国产一区二区激情短视频| 操出白浆在线播放| 99国产精品99久久久久| 男人舔女人的私密视频| 免费高清视频大片| 91国产中文字幕| 怎么达到女性高潮| 18禁观看日本| 女性生殖器流出的白浆| 99久久国产精品久久久| 可以在线观看毛片的网站| 99久久人妻综合| 日韩视频一区二区在线观看| 男人操女人黄网站| 亚洲av成人一区二区三| 国产野战对白在线观看| 中文字幕人妻丝袜制服| 法律面前人人平等表现在哪些方面| a级毛片黄视频| 亚洲第一青青草原| 制服诱惑二区| 久久久久久久久中文| 亚洲伊人色综图| 男女之事视频高清在线观看| 人妻久久中文字幕网| 亚洲精品一卡2卡三卡4卡5卡| 一进一出好大好爽视频| 桃红色精品国产亚洲av| 黄色毛片三级朝国网站| 亚洲精品一区av在线观看| 久久人妻福利社区极品人妻图片| 成年女人毛片免费观看观看9| 亚洲色图av天堂| 亚洲视频免费观看视频| 欧美色视频一区免费| 热re99久久国产66热| 男女午夜视频在线观看| 日本a在线网址| 色尼玛亚洲综合影院| 久久婷婷成人综合色麻豆| 女生性感内裤真人,穿戴方法视频| 人人妻人人澡人人看| 黑人操中国人逼视频| 国产真人三级小视频在线观看| 久久天躁狠狠躁夜夜2o2o| 50天的宝宝边吃奶边哭怎么回事| 亚洲成人久久性| 亚洲精品国产精品久久久不卡| 中文字幕色久视频| 变态另类成人亚洲欧美熟女 | 一a级毛片在线观看| 高清黄色对白视频在线免费看| 高清在线国产一区| 亚洲国产欧美日韩在线播放| videosex国产| 国产麻豆69| 久久精品亚洲精品国产色婷小说| 午夜影院日韩av| 亚洲国产精品一区二区三区在线| 成人18禁在线播放| 黄色 视频免费看| 天堂中文最新版在线下载| 精品第一国产精品| 三上悠亚av全集在线观看| 亚洲av电影在线进入| 91麻豆av在线| 妹子高潮喷水视频| 露出奶头的视频| www.精华液| 国产成人欧美| 欧美日韩乱码在线| 夫妻午夜视频| 成人av一区二区三区在线看| 90打野战视频偷拍视频| 亚洲成a人片在线一区二区| 亚洲国产精品合色在线| 免费在线观看完整版高清| 无人区码免费观看不卡| 99国产精品一区二区三区| 18禁国产床啪视频网站| 午夜精品久久久久久毛片777| 亚洲av片天天在线观看| 新久久久久国产一级毛片| 老鸭窝网址在线观看| 我的亚洲天堂| 国产三级在线视频| 母亲3免费完整高清在线观看| 看免费av毛片| 免费少妇av软件| 老鸭窝网址在线观看| 脱女人内裤的视频| 涩涩av久久男人的天堂| 午夜福利在线观看吧| 热re99久久国产66热| av在线播放免费不卡| 欧美色视频一区免费| av电影中文网址| 午夜福利一区二区在线看| 久久久国产成人免费| 欧美人与性动交α欧美软件| 一进一出好大好爽视频| bbb黄色大片| 又黄又爽又免费观看的视频| 中文字幕人妻丝袜一区二区| www国产在线视频色| 亚洲国产欧美网| 国产不卡一卡二| 精品熟女少妇八av免费久了| 午夜激情av网站| videosex国产| 国产精品 欧美亚洲| 亚洲国产欧美日韩在线播放| 男女之事视频高清在线观看| 欧美大码av| 女人高潮潮喷娇喘18禁视频| 日韩av在线大香蕉| 50天的宝宝边吃奶边哭怎么回事| 亚洲美女黄片视频| 91国产中文字幕| 国产免费男女视频| 国产一区二区三区综合在线观看| 女人被狂操c到高潮| 亚洲精品国产区一区二| 亚洲国产精品一区二区三区在线| 亚洲色图综合在线观看| 在线观看一区二区三区激情| 午夜免费激情av| 9191精品国产免费久久| 午夜福利一区二区在线看| 精品久久久久久电影网| 国产精品99久久99久久久不卡| 欧美日韩中文字幕国产精品一区二区三区 | 国产又色又爽无遮挡免费看| 国产欧美日韩综合在线一区二区| 国产精品1区2区在线观看.| 大陆偷拍与自拍| 国产aⅴ精品一区二区三区波| 女人高潮潮喷娇喘18禁视频| 中文欧美无线码| 欧美激情久久久久久爽电影 | 黄色视频,在线免费观看| 久久影院123| 在线观看一区二区三区激情| 男人操女人黄网站| 在线十欧美十亚洲十日本专区| 亚洲精品美女久久久久99蜜臀| 欧美成人免费av一区二区三区| 91字幕亚洲| 一级,二级,三级黄色视频| 亚洲午夜理论影院| 十八禁网站免费在线| 一级片'在线观看视频| 嫩草影视91久久| 亚洲欧美一区二区三区黑人| 亚洲情色 制服丝袜| avwww免费| 久久久久久亚洲精品国产蜜桃av| 丝袜在线中文字幕| 人成视频在线观看免费观看| 9191精品国产免费久久| 人人妻人人爽人人添夜夜欢视频| 亚洲欧美精品综合久久99| 自线自在国产av| 高清毛片免费观看视频网站 | 一区二区日韩欧美中文字幕| 欧美日韩福利视频一区二区| 一级黄色大片毛片| 99国产精品一区二区蜜桃av| netflix在线观看网站| 亚洲精品美女久久av网站| 黑人猛操日本美女一级片| 天天影视国产精品| 99精品久久久久人妻精品| 天堂俺去俺来也www色官网| 日日干狠狠操夜夜爽| 免费一级毛片在线播放高清视频 | 亚洲精品一二三| 一级片'在线观看视频| 人人妻,人人澡人人爽秒播| 久久九九热精品免费| 欧美日韩av久久| 久久人妻福利社区极品人妻图片| 国产精品电影一区二区三区| 国产精品久久久人人做人人爽| 婷婷丁香在线五月| 女警被强在线播放| 久久精品亚洲精品国产色婷小说| 国产成年人精品一区二区 | 男女午夜视频在线观看| 一区在线观看完整版| 一级黄色大片毛片| 黄频高清免费视频| 一级毛片高清免费大全| 欧美黑人欧美精品刺激| 正在播放国产对白刺激| 男女下面进入的视频免费午夜 | 精品福利观看| 精品国产乱码久久久久久男人| xxxhd国产人妻xxx| 免费av毛片视频| √禁漫天堂资源中文www| 免费少妇av软件| 亚洲成a人片在线一区二区| 午夜视频精品福利| 超色免费av| 又紧又爽又黄一区二区| 亚洲av熟女| 9191精品国产免费久久| 亚洲精品国产精品久久久不卡| 精品国内亚洲2022精品成人| 1024香蕉在线观看| 亚洲欧美精品综合久久99| 日本五十路高清| 国产成人av教育| 午夜视频精品福利| 亚洲色图 男人天堂 中文字幕| 亚洲欧美日韩另类电影网站| 亚洲av熟女| 一本大道久久a久久精品| 国产精品爽爽va在线观看网站 | 丁香欧美五月| 99热国产这里只有精品6| 久久婷婷成人综合色麻豆| 国产av又大| 不卡一级毛片| 国产精品成人在线| 黄网站色视频无遮挡免费观看| 交换朋友夫妻互换小说| 不卡av一区二区三区| 少妇裸体淫交视频免费看高清 | 精品久久久久久久久久免费视频 | 国产黄色免费在线视频| 97人妻天天添夜夜摸| 欧美在线一区亚洲| 又黄又爽又免费观看的视频| videosex国产| 91老司机精品| 99热只有精品国产| 亚洲精品国产色婷婷电影| 国产高清激情床上av| 日韩欧美在线二视频| 日本欧美视频一区| 少妇的丰满在线观看| 最好的美女福利视频网| 免费在线观看亚洲国产| 天天躁夜夜躁狠狠躁躁| 久9热在线精品视频| 亚洲熟女毛片儿| 1024视频免费在线观看| 九色亚洲精品在线播放| 夜夜爽天天搞| 欧美激情久久久久久爽电影 | 一个人观看的视频www高清免费观看 | 欧美+亚洲+日韩+国产| 麻豆国产av国片精品| 丝袜在线中文字幕| 91国产中文字幕| 夜夜看夜夜爽夜夜摸 | 国产在线精品亚洲第一网站| 欧美黄色片欧美黄色片| 欧美久久黑人一区二区| 欧美激情 高清一区二区三区| 最新美女视频免费是黄的| 欧美激情 高清一区二区三区| 久久人妻av系列| 国产成年人精品一区二区 | 亚洲精品一二三| 国产aⅴ精品一区二区三区波| 欧美黄色片欧美黄色片| 黄片播放在线免费| 欧美黑人欧美精品刺激| 精品一区二区三区av网在线观看| 天堂动漫精品| 中文字幕av电影在线播放| 国产亚洲欧美在线一区二区| 色播在线永久视频| 成在线人永久免费视频| 又黄又粗又硬又大视频| 亚洲精品中文字幕一二三四区| 欧美日韩瑟瑟在线播放| 丝袜美腿诱惑在线| 国产精品久久久久成人av| 狠狠狠狠99中文字幕| 老熟妇乱子伦视频在线观看| 男女下面插进去视频免费观看| 国产精品98久久久久久宅男小说| 国产黄色免费在线视频| 少妇 在线观看| 免费女性裸体啪啪无遮挡网站| 精品国内亚洲2022精品成人| 19禁男女啪啪无遮挡网站| 天堂影院成人在线观看| 亚洲第一av免费看| 91麻豆av在线| 日韩欧美一区二区三区在线观看| 丰满人妻熟妇乱又伦精品不卡| 亚洲成人国产一区在线观看| 免费在线观看日本一区| 琪琪午夜伦伦电影理论片6080| 亚洲欧美一区二区三区久久| 日本a在线网址| 变态另类成人亚洲欧美熟女 | 日本黄色日本黄色录像| 亚洲 欧美一区二区三区| 成人免费观看视频高清| 在线观看舔阴道视频| 满18在线观看网站| 老司机在亚洲福利影院| a在线观看视频网站| 亚洲国产欧美日韩在线播放| 人人妻人人澡人人看| 亚洲美女黄片视频| 亚洲男人的天堂狠狠| 精品久久久久久,| 午夜久久久在线观看| 欧美黄色片欧美黄色片| 国产1区2区3区精品| 俄罗斯特黄特色一大片| 免费日韩欧美在线观看| a级毛片在线看网站| 欧美亚洲日本最大视频资源| 久久久精品国产亚洲av高清涩受| 91成人精品电影| 日韩欧美在线二视频| 欧美黄色片欧美黄色片| 日日爽夜夜爽网站| 国内毛片毛片毛片毛片毛片| 亚洲一区中文字幕在线| 超色免费av| 999久久久国产精品视频| 欧美黄色淫秽网站| 午夜a级毛片| 制服人妻中文乱码| 久久香蕉国产精品| 高清欧美精品videossex| 午夜福利在线观看吧| 悠悠久久av| 亚洲免费av在线视频| av欧美777| 黑人欧美特级aaaaaa片| 90打野战视频偷拍视频| www日本在线高清视频| 这个男人来自地球电影免费观看| 12—13女人毛片做爰片一| 亚洲人成伊人成综合网2020| 99re在线观看精品视频|