【摘要】結構性就業矛盾既是我國長期存在的問題,也是在實踐中不斷被賦予時代內涵的新問題,成為當前我國就業領域的主要矛盾。近年來,我國就業市場需求的結構性轉型不斷加深,但適應需求側趨勢特點的供給側變革卻相對滯后,進而造成供給側技術技能水平難以匹配需求側要求的現實困境。當下,促進高質量充分就業要切實推動形成更高水平的供需動態平衡。為此,應統籌發揮市場調節和政府促進作用,著力從提升供給側技術技能水平入手,推動供給側強化適應需求側的變革,并建立人力資源和就業市場的預測監測體系,引導勞動者轉變就業觀念和預期,推進研教產服深度融合,多措并舉促進高質量充分就業。
【關鍵詞】就業 結構性矛盾 供需匹配 勞動力
【中圖分類號】F49 【文獻標識碼】A
當前,我國就業形勢總體穩定,但依然存在結構性矛盾,“有活沒人干”與“有人沒活干”現象并存,在一定程度上阻礙了高質量充分就業。從本質上講,就業即為勞動力供給,而供給則取決于市場需求,實現有效需求與有效供給的動態平衡是就業市場最為理想的狀態。習近平總書記在中共中央政治局第十四次集體學習時強調:“要加快塑造素質優良、總量充裕、結構優化、分布合理的現代化人力資源,解決好人力資源供需不匹配這一結構性就業矛盾。”“深入分析一些行業出現用工缺口的原因,從破解‘有活沒人干’入手,解決‘有人沒活干’的問題。”這為我們解決結構性就業矛盾厘清了思路、提供了遵循。
當前就業市場需求產生了哪些新變化?就業市場供給出現了哪些新特征?從供需匹配關系看,當前結構性就業矛盾體現如何?面向高質量充分就業目標,如何著力緩解結構性就業矛盾?這些命題都值得深入分析。
需求側特征:當前就業市場需求呈現向綠色化、數字化、智能化、高端化結構性轉型特征
從理論上講,就業是一種“引致需求”或“派生需求”,即勞動力供給取決于市場需求。為此,針對就業市場供需矛盾尤其是結構性就業矛盾的分析,必須堅持需求導向,加強對就業市場需求側的分析和研判。
隨著世界百年未有之大變局加速演進,生產力發展、技術革命以及產業變革正通過就業創造與就業替代的綜合效應重塑全球就業市場。一方面,這對就業崗位數量帶來了挑戰。世界經濟論壇發布的《2023年未來就業報告》(以下簡稱“《報告》”)指出,2023年—2027年五年間,全球將創造約6900萬個新工作崗位,并將淘汰8300萬個工作崗位。另一方面,對就業崗位配置產生深刻影響,使就業市場需求呈現出工作崗位向綠色化、數字化、智能化、高端化轉型的結構性特征。
一是綠色化轉型驅動崗位增長。隨著綠色經濟的快速發展,綠色轉型逐漸成為驅動崗位增長的重要動力?!秷蟾妗凤@示,到2030年,綠色轉型將新增就業崗位8800萬,其中可持續發展專業人員在2023年—2027年五年間崗位增長排名中位居第二,凸顯了巨大的就業潛力空間。在我國,隨著生態文明建設和綠色低碳發展的深入推進,“綜合能源服務員”“碳匯計量評估師”等綠色職業大量涌現,據統計,在《中華人民共和國職業分類大典(2022年版)》中,累計標識出綠色職業134個,約占職業總數的8%,進一步拓展了就業新領域。有數據顯示,預計“十四五”時期我國“雙碳”人才需求數量在55萬至100萬左右。
二是數字化轉型拓展崗位空間。近年來,以數字技術變革為基礎的數字經濟快速發展,已成為推動就業崗位結構轉型的重要驅動力。一般而言,數字化轉型對就業崗位數量形成了明顯的創造效應和替代效應,在促使一部分事務性崗位和制造車間流水線崗位消失的同時,也創造了大量諸如大數據工程技術人員等新崗位?!秷蟾妗凤@示,2023年—2027年五年間,數據分析師和科學家、大數據專家等職業群體將迎來超30%的崗位增長。近年來,隨著我國數字職業的不斷演進和持續涌現以及制造業、服務業的數字化轉型,數字職業進一步發展壯大,極大地拓展了勞動者的就業新空間。據產業數字人才相關研究顯示,當前我國數字人才總缺口在2500萬至3000萬人左右。
三是智能化轉型加速崗位更迭。隨著人工智能技術對產業轉型的持續賦能,智能化已成為推動就業崗位結構性轉型的重要動力?!秷蟾妗凤@示,2023年—2027年五年間,人工智能與機器學習專業人員、商業智能分析師、機器人工程師等職位需求將增長30%—35%,而銀行出納、郵政服務員、收銀員等白領人員則將逐步遞減。當前,我國與人工智能領域相關的崗位需求旺盛。據統計,截至2023年底,我國人工智能核心產業規模已接近5800億元,人工智能核心企業數量超過4500家,與人工智能相關的數字職業不斷涌現,相關崗位需求量快速增長。拉勾招聘發布的《2024屆高校畢業生求職調研報告》顯示,人工智能行業新發職位量排名第三;獵聘大數據也顯示,2024年一季度生成式人工智能相關職位急劇增長,同比增長321.7%。
四是高端化轉型促進崗位提質。當前,無論是新質生產力因地制宜發展,還是制造業轉型升級持續提速、未來產業和現代服務業快速興起,都亟需高水平的技術技能人才予以支撐。一般而言,隨著新質生產力的發展,其將不斷創造大量高技術含量、高人力資源附加值的崗位;隨著傳統產業向高端化、智能化、綠色化的轉型升級,對諸如機械設計工程師、算法工程師、軟件開發工程師等的需求將更加旺盛;同時,隨著服務業的高質量發展,勢必對技術技能等級較高的專業性、技術性和管理性崗位需求更大,譬如養老護理員、育嬰師等現代服務業人才變得更加緊缺。相關研究預測表明,到2030年,我國失能老人數量將超過7700萬,市場對養老護理員的需求量將達到600萬名,存在較大缺口。
供給側特征:當前就業市場供給呈現出勞動力技術技能短缺態勢
加快塑造素質優良、總量充裕、結構優化、分布合理的現代化人力資源,解決好人力資源供需不匹配這一結構性就業矛盾,是未來一個時期調控就業市場供求關系的總方向,同時也對就業市場供需矛盾的緩解提出了新要求。從當前就業市場供給側看,高校畢業生、轉崗勞動者、在崗勞動者等群體的素質技能亟需關注并重視。
一是高校畢業生等青年群體亟需“技能提升”。當前,我國工科教育存在“重論文、輕設計、缺實踐”的傾向,“產學研”脫節問題不容忽視,工程技術人才解決復雜工程問題能力較弱,符合市場需求的就業能力有待提升。以信息安全工程技術人員這一數字職業為例,其從業人員大多為計算機、網絡工程或通信專業畢業,有些高校雖開設了與數據安全相關課程,但體系化的數據安全課程尚缺乏,所學內容與應用實踐相脫節的狀況依然存在,導致應屆畢業生很難適應崗位要求。智聯招聘發布的《2024大學生就業力調研報告》顯示,42.0%的畢業生表示求職時對高端制造業更有意向,但因缺乏相應的專業知識和技能而無法勝任該領域的工作;另有52.2%的畢業生比較認可高校畢業生“回爐”職校學技能這一趨勢,超半數認為可以增加就業機會。
二是轉崗的勞動者群體亟需“技能轉型”。技術進步對就業既有“創造效應”,也有“替代效應”。對于那些被替代的勞動者群體而言,他們面臨著巨大的“技能轉型”壓力。《報告》顯示,到2027年,全球勞動力市場近四分之一的工作崗位將發生變化,結構性流失率將達到23%。同時,快速發展的人工智能技術對勞動者的替代效應,已從低端勞動力向中高端延伸,被替代的程度和規模不斷加深。據麥肯錫預測,到2030年,中國將至少有1.18億勞動力被人工智能或機器人替代。為適應與人工智能協作分工并滿足新興崗位技術技能要求,這些被替代的勞動者亟需加快知識更新和技能提升,只有這樣才能更好地實現轉崗再就業的目標。
三是在崗的勞動者群體亟需“技能改進”。一般而言,這些在崗的勞動者大多從事著與現存崗位相關的工作,但隨著生產力發展、技術革命以及產業變革進程的加快,“技能改進”成為他們職業發展面臨的最大“關口”?!秷蟾妗分赋觯?0%的受訪企業認為勞動力技能短缺是其業務轉型的主要障礙。從現實情況看,這類勞動者群體已具有相當規模,知識、技術和技能水平也相對成熟,但受生產力發展、技術革命以及產業變革的影響,該職業群體的工作任務、工作內容、工作工具或工作過程等發生了明顯變化,使得原有的核心技能難以適應崗位需要,技術技能水平與專業化程度提升的需求越來越迫切。
結構性就業矛盾的主要表現和成因:從就業市場供需關系看,供給側技術技能水平難以匹配需求側要求
總體來看,技術革命對未來勞動者應具備的技能產生了深刻影響。世界銀行發布的《2019年世界發展報告:工作性質的變革》指出,與掌握某一項技術為主的專業技能相比,未來3類具有普遍適用和廣泛可遷移性的通用技能(高級認知技能、社會行為技能、能夠預測適應能力的技能組合)的重要性與日俱增,且這些技能可以在不同的工作中轉移使用,能夠緩沖科技發展對專業技能帶來的沖擊。
隨著我國生產力發展、技術革命以及產業變革推動就業崗位結構向綠色化、數字化、智能化、高端化轉型,新技術在創造或替代相關崗位的同時,也引致或派生了對勞動者技術技能要求的提升。但我國現有技術技能人才規模、結構和素質尚不能滿足就業崗位轉型發展需要,進而導致匹配市場需求側技術技能要求的有效供給不足。同時,受高等教育對人才培養的時滯性以及教育培訓渠道不平衡不充分性等因素的影響,我國教育培訓與市場需求出現脫節,短時間內難以培養出大量技術技能適配的人才,也難以實現被替代勞動者的技能轉型,從而就造成了“有活沒人干”和“有人沒活干”現象并存,短期內的用工短缺和摩擦性失業乃不可避免。
產生上述結構性就業矛盾的原因是多層次、多方面的,除制度和政策創新需要一個漸進的過程外,還有以下兩個方面的重要原因:
一是當前就業市場供給側變革與需求側變革不相適應,這是主因。正是這種不適應的狀況,使得結構性就業矛盾成為當前我國就業市場的主要矛盾。從當前就業市場供需關系特點來看,當下我國結構性就業矛盾的主要問題集中在供給側,本質上是教育、培訓同就業、市場的銜接融合不夠,導致勞動力供給無法有效滿足現實需求。這種結構性就業矛盾的存在,既阻礙了就業創造效應的實現,也加劇了就業替代效應的可能,對穩就業促就業十分不利。
二是當下勞動者的就業預期與市場狀況不相匹配,這也是一個不容忽視的原因。近年來,隨著我國經濟轉型升級以及新就業形態的快速發展,勞動者的就業形式發生了明顯變化,通過慢就業、靈活就業等方式實現自我價值的畢業生在不斷增多。同時,勞動者的就業理念還不夠積極理性,過分看重就職單位性質、所處行業等,對國有單位、IT互聯網行業、薪資待遇高的工作過分期待。事實上,當前我國總體就業壓力依然較大,一些勞動者的上述目標定位已偏離了崗位供給的實際,使得求職需求與市場供給出現背離,極易造成供需脫節,這在一定程度上也加劇了“有活沒人干”和“有人沒活干”的問題。
綜上,從當前我國就業市場供需關系特點可以看出,受供給側變革滯后以及勞動者就業觀念固化等因素的影響,勞動者技術技能水平難以匹配工作崗位要求已成為結構性就業矛盾的主要表現和重要成因。
結構性就業矛盾的破解:從供給側入手,提升技術技能水平,推動供給側強化適應需求側的變革
近年來,我國高度重視解決結構性就業矛盾,并積極推動財政、貨幣、投資、消費、教育等經濟社會政策與就業政策的聯動,對生產力發展、技術革命以及產業變革對就業市場的沖擊和影響給予了有效回應,但在緩解結構性就業矛盾上仍面臨一系列挑戰,供給側技術技能水平難以匹配需求側要求的現實困境依然存在。
當前,在我國促進高質量充分就業的進程中,不僅要通過積極挖掘有效需求來促進有效供給,還要通過大力改善有效供給來適應有效需求,著力推動就業市場供給側加強與需求側特點趨勢相適應的變革,形成更高水平的供需動態平衡。應對上述新形勢新任務新挑戰,需堅持市場調節和政府促進相結合,從提升供給側的技術技能水平入手,統籌發揮政府、市場、勞動者的重要作用,多維發力破解供給側技術技能水平與需求側要求不匹配的難題。具體而言,在積極引導勞動者樹立正確的擇業就業觀的同時,還需重點加強以下方面:
一是建立人力資源需求預測機制。借鑒美國、日本等國家的典型做法,建立與生產力發展、技術革命以及產業變革相適應的人力資源需求預測工作體制。研究制定人力資源需求預測工作實施辦法,確立基本原則、適用范圍、指標體系、預測模式以及預測結果反饋與應用機制。建立涵蓋綜合預測、區域預測和專項預測的人力資源需求預測體系框架,實現需求預測效益最大化。建立中央和地方兩級機制,形成分層級、分布式的人力資源需求預測網絡。加強對未來職業結構演進和崗位結構變化的科學研判和精準分析,做好重點行業、重點領域、戰略性新興產業等人力資源需求狀況的動態跟蹤和調查統計。
二是構建就業市場信息監測體系。按照“信息采集(輸入)—信息處理(處理)—信息應用(輸出)”的邏輯,推動形成涵蓋監測指標、信息采集、指數分析、指數應用、信息發布和配套支撐等要素的就業市場信息監測機制。兼顧全國性監測與區域監測和面向重點行業、重點專業、重點職業、重點就業群體的專項監測需要,建設立體多樣的勞動力市場信息采集網絡。發揮政府、企業、人力資源服務機構、協會學會等的重要作用,形成分行業、分專業、分職業的多層級分布式人才供需對接平臺、信息發布平臺。加大對企業用工和失業問題的監測分析和風險預警,做好應對短期就業沖擊的政策儲備。
三是推進研教產服深度融合。營造教育科技人才工作一體推進的良好生態,實現創新鏈、教育鏈、產業鏈、服務鏈、人才鏈有機融合。鼓勵研發人員、教育人員(培訓人員)、市場服務人員與產業技術技能人員加強合作交流,促進技術創新與技術實現的融合發展。深化工學一體化、產教服融合、校企合作、政企合作機制改革,重視發揮人力資源服務機構匹配供需、專業高效的獨特優勢。推進教育與產業深度協同、有機銜接,增強高校專業發展、院校課程和專業設置的前瞻性、針對性和有效性。提高面向科技前沿和關鍵領域專業設置與職業開發的適應度,帶動高校相關專業的結構性調整。
四是推動職業教育和繼續教育創新發展。通過“學分銀行”教育管理模式的建設實現學歷資歷與職業資歷等值互認,推動職業教育、高等教育、繼續教育的協同創新。適應就業市場需求側變革要求,深化職業教育和繼續教育體制機制改革、模式變革和管理創新。健全終身職業技能培訓制度,推進職業教育、技工教育高質量特色發展。面向有學習需求或處于待業狀態的勞動者開設專門的技能培訓課程,通過技能培訓助力轉崗人員再就業。整合教育、人社和各行業主管部門各類教育培訓公共資源以及企業實訓基地和人力資源服務機構教育培訓資源,建立縱向貫通、橫向相聯的職業教育和繼續教育網絡體系。
(作者為中國人事科學研究院研究員)
【注:本文系國家社科基金重大項目“實施新時代人才強國戰略關鍵問題研究”(項目編號:22ZDA037)的階段性成果】
【參考文獻】
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②黃浩:《數字經濟帶來的就業挑戰與應對措施》,《人民論壇》,2021年第1期。
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④李長安:《適應勞動力市場需求變化 緩解結構性就業矛盾》,《學習時報》,2024年5月20日。
責編/谷漩 美編/李祥峰
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