服务业集聚如何影响低技能劳动力的空间流动--来自252个地级市的经验证据

本文在探讨我国服务业集聚和低技能劳动力流动的时空格局基础上,运用条件Logit模型实证检验服务业集聚对低技能劳动力空间流动的影响效应。研究发现:(1)我国服务业集聚和低技能劳动力流动空间上存在明显的异质性和非均衡性,且两者存在显著的空间相关性;(2)城市服务业集聚水平的上升显著降低了低技能劳动力的流入概率,其中生产性服务业集聚和公共服务业集聚对低技能劳动力流入具有显著的负向作用,而生活性服务业集聚对低技能劳动力流入具有显著的正向作用;(3)服务业集聚水平与东、中部地区低技能劳动力流入负相关,与西部地区低技能劳动力流入正相关,且服务业集聚水平上升对年轻、女性、未婚和农业户口性质的劳动力抑制作用更强。

城市治理背景下低技能劳动力的多维特征——聚焦低学历青年流动人口的分析

“城市病”制约城市良性发展,人口快速集中被视为首要诱因,以低学历青年流动人口为主的低技能劳动力群体更是长期背负阻滞质疑。考察2017年流动人口动态监测数据发现,低学历青年流动人口集中表现为中学学历的农村已婚青年群体;主要从事基础民生产业和制造业的劳动密集型岗位,是城市有序运行的基础;但面临收入水平低、劳动时间长、健康风险大、居住条件差、子女教育难等问题。关注低学历青年流动人口所表征的低技能劳动力的多维特征,有助于正确认识低技能劳动力价值,促进城市治理与低技能劳动力双向高质量发展。

国际组织赋能低技能劳动力数字技能提升的逻辑理路与实践向度

数字技术是当前中国高质量发展中的颠覆性技术群之一,生产力数字化驱动劳动力提升数字技能。低技能劳动力在教育与培训市场处于弱势地位,亟待营建包容性的制度体系和氛围来激活数字技能投资意愿、提高数字教育与培训参与率。国际组织赋能低技能劳动力数字技能提升的逻辑理路与实践向度可为中国提供借鉴,具体有四个层面:制定劳动力数字技能开发的顶层设计、确保数字技能教育与培训机会公平、提供包容性的数字就业保障、面向数字工作世界的需求培养数字人才。

低技能劳动力供给曲线研究

20世纪 60年代兴起的劳动市场分割理论 ,对新古典经济学的劳动供给理论提出了严峻挑战。本文在劳动市场分割理论的框架下 ,对从属于“低端”劳动市场或次级劳动市场的低技能劳动力进行了研究。作者探讨了预算硬约束下低技能劳动力的供给规律 ,区分了两类特殊的供给曲线 ,并得出了低技能劳动力供给曲线的Y字形可行区域。文章最后以我国的农民工现象为例对模型进行了验证。

人才房政策挤出低技能劳动力了吗?

人才房政策对城市人才集聚产生了积极的影响,但其是否会将低技能劳动力挤出城市,尚未得到现有研究的充分关注。本文采用网络爬虫技术得到275个城市的人才房政策数据,并结合中国流动人口动态监测调查数据,分析人才房政策对低技能劳动力定居城市的影响。研究发现,人才房政策会显著挤出低技能劳动力,且对于不同学历、不同房产拥有状况及不同地区的低技能劳动力的挤出效果存在差异。分类型看,70个大中城市的“货币补贴型”人才房政策会对低技能劳动力定居产生显著的负向作用,而“实物配置型”人才房政策会产生显著的正向作用。机制分析表明,人才房政策会通过人力资本集聚提高工资水平、增加就业机会,进而对低技能劳动力产生收入增长效应,但人才房政策通过住房拥挤产生的成本增加效应更强,最终使低技能劳动力流出城市。因此,理性推进人才政策的同时,注重提升低技能劳动力的技能水平与福利水平,使低技能劳动力在城市安居乐业,是实现共同富裕的必然选择。

芬兰低技能劳动力继续教育现状与策略

芬兰政府意识到技能发展体系应适应日益变化的劳动力市场,及时升级低技能劳动力的继续教育水平,这对本国经济的发展和国家竞争力的提高至关重要。目前,芬兰社会对高技能人才的需求急剧增加,人口老龄化问题突出,成年人现有技能水平不均衡等历史背景,促使该国对低技能劳动力提供更多的、形式丰富的继续教育机会,但低技能劳动力的学习参与度较低。芬兰同时面临着教育结构不合理、继续教育服务与劳动力市场需求不匹配、低技能劳动力具有特殊学情等挑战。芬兰通过改革福利制度,激励低技能劳动力积极参与继续教育学习和提升技能水平;加强继续教育的综合服务和发展数字化教育服务,为学习者提供更便捷的学习支持;鼓励雇主参与制订培训方案,降低义务教育辍学率等方面,促进低技能劳动力进行技能升级,提高整体素质,这为我国教育适应低技能劳动力未来发展提供了有益的借鉴。

引导低技能劳动力走进未来技能——《产业工人技能形成的国际比较与借鉴》评介

人力资本理论的代表人物舒尔茨指出,"改变穷人福利的决定性生产要素不是空间、能源与耕地,而是人口质量的改善和知识的进步"。在经济学发展史上,人力资本理论推动了经济增长理论的进步,此后,各国除了关注资本投入、技术进步,逐渐更为重视通过教育和培训改善人口质量。在技术飞速进步的时代,职业变迁更为频繁,处在人力资本低端的低技能劳动力受到的冲击最为强劲,且应对能力最弱。作为弱势群体,低技能劳动力的技能形成本就举步维艰,如何在未来技能中找到一席之地,是全世界要破解的难题。

大城市限制低技能劳动力对人力资本外部性的影响——基于新兴古典经济学视角的分析

为了获得人力资本外部性,高、低技能劳动力都不断向大城市集聚。然而,中国大城市对待高、低技能劳动力的政策并不一样,与吸引高技能劳动力相反,对低技能劳动力总是进行限制。2017年以来的大城市“抢人大战”更是这种政策的进一步强化。为此,本文从新兴古典经济学的视角构建一个统一的模型框架,重点剖析大城市限制低技能劳动力对人力资本外部性的影响机制。研究表明,随着城市人口规模的增大,城市人力资本外部性程度会增大,且使城市人力资本外部性程度达到最大值的低技能劳动力总量也会增大;随着高技能劳动力专业化经济程度的提高,使城市人力资本外部性程度达到最大值的低技能劳动力总量会增大;大城市限制低技能劳动力导致城市人力资本外部性程度降低,且降低幅度随着限制幅度的增大而增大。

后脱贫时代低技能劳动力的相对贫困治理——技能形成的视角

中国于2020年打赢脱贫攻坚战后进入治理相对贫困的后脱贫时代。农民、农民工和城市制度内贫困群体作为技术技能水平低、受教育水平低、应对非均衡能力低的低技能劳动力群体,是后脱贫时代贫困治理的三个重点群体。他们因源自于制度排斥、经济增长方式转变以及自身能力限制导致的可行能力不足而暴露在相对贫困风险中。低技能劳动力相对贫困的致因最终归结于自身能力限制,特别是技能水平低导致低质量就业而无法建构可持续生计。治理低技能劳动力的相对贫困应从促进技能形成入手,从静态技能和动态技能两个层面、技能宽度和技能深度两个维度,借助正规职业教育、在职培训和国家资历框架三个路径,叠加制度保障和社会合作机制保障,落脚在改善就业质量以建构可持续生计。

低技能劳动力数字技能保护制度研究:国际组织的视角

为促进低技能劳动力提升数字技能提出建构数字技能保护制度。该制度的根本特征是包容性,主要内容涵盖缩小数字鸿沟的制度安排、促进数字教育与培训机会公平、建构包容性的数字就业保障机制、建构促进数字技能提升的数字人才培养机制等方面。在回溯欧盟等国际组织数字技能保护实践的基础上,提出中国低技能劳动力数字技能保护制度应聚焦数字基础设施建设均等化、提升适切的数字教育与培训机会的可及性、营建包容性的数字就业氛围以及塑造数字技能人才成长阶梯。

低技能劳动力职业能力开发比较研究——新加坡、韩国、日本的实践轨迹

低技能劳动力是受教育水平低、职业技能水平低、工资收入水平低且处于次要劳动力市场的劳动者。由于产业转型升级对低技能劳动力的需求从数量向质量转型,再加上劳动者本身要实现从次要劳动力市场向主要劳动力市场的就业迭代,低技能劳动力的职业能力开发问题被各国高度重视。追溯新加坡、韩国、日本针对四类低技能劳动力群体实施职业能力开发的实践轨迹发现:中国的低技能劳动力涵盖以农民工为主体的绝对低技能群体和相对低技能群体;其职业能力开发对技术进步至关重要,故政府的作用不可或缺;要通过明晰的职业生涯发展规划把低技能劳动力纳入未来技能的就业领域,营造终身学习氛围。

国际劳工组织低技能劳动力数字技能开发的实践与启示

向数字经济转型的经济体给低技能劳动力带来了巨大挑战,掌握数字技能以实现体面就业是其消除相对贫困的关键。国际劳工组织致力于面向农民、青年、女性等低技能劳动力群体实施数字技能开发,旨在通过提升数字技能实现社会公平正义的目标。因此,我国数字技能开发的内容设置要注重数字素养和数字能力并重,数字技能开发对象不同则数字技能培训设计也有差异,数字技能开发体系要覆盖全体劳动力的全生命周期,数字技能开发手段要注重研发数字化的培训工具并开展数字技能开发研究。

低技能劳动力:内涵、群体特征与技能提升策略

全球范围内产业结构加速升级优化和人口结构老龄化使得低技能劳动力逐渐被机器取代、边缘化,低技能劳动力面临高失业风险。本研究对国内外低技能劳动力有关研究进行了梳理,在明晰低技能劳动力概念内涵后定位现实目标人群,并结合劳动经济学和劳动社会学视角下低技能劳动力的群体特征,提出了促进低技能劳动力就业的技能提升策略:依托职业教育公共服务,开展成人职业体验课程,制定培训券等优惠政策,提升低技能劳动力参与多元技能提升培训积极性;借助数字化趋势,建立职业教育数字资源库,共享优质职业教育数字资源,构建技能培训和就业服务数字平台,高质量匹配培训和就业机会。

线上消费对低技能劳动力流入的影响及其机制研究

基于劳动力流动推拉理论,从线上线下消费模式分化的视角切入,研究省际(直辖市、自治区)相对线上消费占比变化对低技能劳动力流入的影响,并探究其作用机制。研究将2015—2017年中国流动人口动态监测数据(CMDS)与各省(直辖市、自治区)统计年鉴数据相匹配,采用固定效应和工具变量法,实证探究线上消费新模式对低技能劳动力流入的影响,并分析了生活性服务业与终端物流服务的中介作用。研究结果表明:迁入地与迁出地相对线上消费占比的增加,会促进低技能劳动力的流入;线上消费主要通过提高一个地区的生活性服务业发展水平与终端物流服务水平,促进低技能劳动力的流入。在我国数字经济背景下,实施消费引领和就业优先战略具有重要的理论与现实意义。

低技能劳动力流入与中国城市经济发展

中国大城市对高技能劳动力采取优惠的落户政策,而对低技能劳动力的落户政策更严格。本文通过构建两城市一般均衡模型,结合理论推导、数值模拟和经验分析方法,考察了低技能劳动力对城市经济发展的影响。研究发现,降低对低技能劳动力的落户要求,能吸引更多低技能劳动力向大城市流动,从而降低城市生活成本,提高对高技能劳动力的吸引力,更大程度发挥高技能行业的集聚效应。此外,降低对低技能劳动力的落户门槛能提高全社会的实际工资收入,缩小全社会工资收入差距。

“机器换人”时代低技能劳动力何去何从?——基于中国劳动力动态调查数据的检验

基于中国劳动力动态调查与海关进口机器人数据等,考察了机器人对低技能劳动力跨市流出的影响机制,并讨论了低技能劳动力的行业和区位流向。结果表明,机器人减少了第二产业就业岗位数,对低技能劳动力产生了替代效应,显著增加了低技能劳动力跨市流出的概率;行业转移层面,机器人增加了45岁及以下低技能劳动力流入服务业和45岁以上低技能劳动力流入农林牧渔业的概率;城市转移层面,机器人增加了低技能劳动力流入本市服务业和跨市流入一线城市服务业的概率;区域转移层面,受教育程度较高的低技能劳动力在东部流动,而受教育程度较低的低技能劳动力出现了流入西部的趋势。这些研究结论对于深入把握机器人对劳动力就业转移的影响、制定合理的机器人产业政策及人口流动政策具有一定的指导意义。

机器人应用与劳动力就业:来自中国制造企业的经验证据

伴随工业机器人和人工智能技术的深入发展与广泛应用,机器人应用对劳动力就业的影响日益受到关注。基于生产任务分析框架,构建机器人技术与劳动力需求的静态均衡模型,采用2010—2019年中国A股制造业上市公司数据,探讨机器人应用对制造业劳动力就业规模和结构的影响。研究发现:机器人应用显著减少了劳动力就业规模,增加了高技能劳动力比重,减少了低技能劳动力比重,且该结论通过了一系列稳健性检验;机制分析表明,机器人应用对高技能和低技能劳动力就业均有显著的负向替代效应、正向的生产率效应和新任务恢复效应(连锁效应);异质性分析表明,在资本密集型行业、东部地区及民营企业,机器人应用减少劳动力就业规模和增加高技能劳动力比重的效应更为明显;进一步分析表明,机器人应用降低了生产人员就业规模和比重,增加了研发人员就业规模和比重,管理人员、财务人员、技术人员的就业规模下降但比重增加。研究结论有助于进一步理解机器人应用对劳动力就业的微观影响,可为相关政策的制定提供更准确可靠的依据。

中国劳动力省际转移特征及其影响因素——基于博弈论视角

中国实现"增长奇迹"进程中表现出一些典型的特征,例如东部沿海地区的大规模的人口集聚和中西部省份持续的劳动力流出。劳动力大规模的流动对迁入地和迁出地产生异质性的影响。基于中国户籍制度等制度环境,采用博弈分析,探讨了高技能和低技能劳动力迁移决策的影响因素和行为机制,并运用计量模型进行实证检验。研究结果表明:经济发达省份和经济欠发达省份之间的相对技术水平差距、相对资本规模差距、相对价格水平差距和知识外溢性差距是人口流动的重要影响因素;相对资本规模与劳动力净流入之间呈倒"U"型关系,资本规模扩张初期,该区域对劳动力吸引力显著增强,但当资本规模达到一定程度之后,吸引力逐渐变弱;人均受教育年限和产业结构因素与人口净流入呈正相关关系,失业率对劳动力净流入有负向影响;政府的人才引进和户籍限制等制度因素对劳动力流动的作用有限,户籍限制对劳动力流入有一定的抑制作用,但劳动力流动更受经济因素的影响。本研究对认识中国劳动力流动的典型特征并制定针对性的政策有重要意义。

异质劳动力流动与服务业集聚——基于中国省际面板数据的实证分析

以新经济地理学为基础,运用2005年～2010年中国31个省市的面板数据,构建异质劳动力流动与服务业集聚的关系模型进行实证研究。结果显示:高技能劳动力流动与生产服务业集聚之间有较强的正相关关系,与生活服务业集聚的相关性弱;低技能劳动力流动与生活服务业集聚的相关程度较高,与生产服务业集聚的相关程度较低;高技能劳动力流动对服务业集聚的解释力强于低技能劳动力对服务业集聚的解释力。

劳动力流动与工资差距关系研究

伴随着收入差距扩大的现状,劳动力流动对于收入差距扩大乃至经济和社会的影响成为研究关注的热点。从前人的研究结果出发,构建模型探讨劳动力流动是如何影响工资差距的。通过研究高技能和低技能劳动力的工资差距,发现劳动力流动对工资差距的影响主要取决于劳动力流入产业的资本密度程度。