义务教育劳动课程“体验学习圈”模型设计与行动审思

《义务教育劳动课程标准(2022年版)》强调劳动课程的实施必须让学生经历完整的劳动过程,让学生亲历情境、亲身体验,通过设计、制作、淬炼、探究等方式获得丰富的劳动体验,以培养学生劳动素养。库伯的“体验学习圈”理论强调学习过程是一个由具体体验—反思观察—抽象概括—行动应用—具体体验的循环活动“圈”,为劳动课程的设计与实施提供理论指导和实施框架。以此理论为指导,通过创设共融性劳动场域,开展对话式劳动反思,激发劳动筹划思维,鼓励创造性劳动实践等策略,设计劳动课程“体验学习圈”,避免劳动体验与课程异化,从而推进劳动课程有序有效实施,以培养“懂劳动、会劳动、爱劳动”的时代新人。

油气企业岗位价值导向的薪酬激励模式与方案设计

深化企业内部分配制度改革是油气企业落实国有企业改革要求、完善现代企业制度的重要内容,应结合实际经营管理情况,创新以岗位价值为导向的薪酬激励机制,推动企业高质量发展。在调研梳理国内外岗位价值评价与薪酬激励理论与实践进展的基础上,以某大型油气田企业为例,分析了以岗位价值为导向的薪酬激励内在机理,构建了薪酬激励模式,设计了薪酬激励方案。研究表明:(1)当前油气企业员工薪酬仍存在与市场薪酬水平、岗位价值、员工个人能力和业绩贡献脱节等共性问题,亟须建立科学合理的实施薪酬激励的方法工具;(2)岗位价值应区分一般劳动和价值创造,由岗位职责界定、绩效考核量度;(3)绩效奖金应由岗位系数和个人绩效考核水平以及单位工资总额共同确定,不再与个人的职称、职级等“身份信息”挂钩;(4)以实现员工薪酬与岗位价值挂钩、下属单位工资总额中绩效奖金总额与岗位价值挂钩为目标,设计的薪酬激励方案通过实证分析验证了合理性与可行性。结论认为:构建的以岗位价值为导向的薪酬激励模式总体上符合内部分配规律和当前的管理导向,设计的方案明确了岗位价值与薪酬分配的挂钩机制,合理拉开了各类单位、各类岗位人员薪酬分配差距,简洁易懂、具有操作性,能为油气企业创新薪酬激励机制提供参考依据和决策支持。

数智时代高职院校劳动教育大课程体系构建

数字经济时代科技飞速发展,为解放生产力、创新劳动方式提供了动力,劳动教育与数字技术结合是不可阻挡的趋势。高职院校是高技能型人才培养的主阵地,劳动教育应与数智时代的生产劳动和职业技术要求有机结合。课程是实现劳动教育目标的主要载体,但当前高职院校在劳动教育内涵界定、与人才培养方案深度融合、数字化变革等方面仍存在较大的不足。因此,需要围绕“劳动价值观、劳动技能、劳动创造”三层进阶目标为主线,在课程目标、课程内容、课程实施和课程评价四个方面突出数智时代劳动教育的特点和要求,以劳动课程为基础、有机融入专业课程群,在高职人才培养过程中全面渗透劳动教育,扩充劳动教育场域、紧跟数智时代生产技术,系统构建高职院校劳动教育大课程体系。

指向劳动素养的学校劳动课程及其建构审思

劳动课程是通过劳动,融五育于一体,让学生经历完整的劳动过程、体认劳动创造价值等,提升劳动素养的课程。然而,通过调查发现:在劳动课程实施过程中出现重劳动表象、仿劳动和演劳动,忽视劳动育人、劳动创造价值体认;重劳动知识与技能,忽视劳动观念、习惯、品质与精神综合培养等现象。为此,必须以劳动项目为主线,将劳动、劳动育人与各学段劳动任务群融为一体,开发进阶性劳动课程资源;以劳动融合为导向,将劳动知识与技能、过程与方法、品格与精神等融入劳动教育全过程,开发五育融合的劳动课程;以劳动创造美好生活为引线,营造家校社协同推进劳动课程的文化自觉,开展劳动及劳动能力培养,从而建构指向劳动素养的学校劳动课程,以培养懂劳动、会劳动、爱劳动的时代新人。

数字金融与就业波动:机制分析与效应识别

企业是就业创造、就业促进和就业稳定的关键载体。利用2010—2022年A股上市企业数据,实证分析数字金融发展对就业波动的影响及内在机理发现:数字金融发展显著影响就业波动,两者间存在显著的非线性效应;数字金融发展通过创造效应加剧了就业波动,通过抗风险效应抑制就业波动,且前一效应起到主导作用;数字金融发展促进了就业技能结构升级,对高管团队年龄差异小的民营企业起到“就业稳定器”作用,并推动了就业结构的优化;数字金融发展呈现供应链溢出效应,上游企业的数字金融发展对中游企业就业波动的溢出效应比对下游企业的溢出效应更显著。基于此,建议加快数字金融基础设施的建设,持续增强企业的就业吸纳能力,优化欠发达地区民营企业的数字金融服务环境,以及加强供应链上下游企业之间的联动。

工业机器人使用对就业的影响研究——基于制造业上市公司微观数据分析

随着工业机器人等智能设备的大量使用,机器人对就业的影响开始受到广泛关注。利用IFR公布的工业机器人数据与我国上市制造业企业数据,实证分析工业机器人使用对我国制造业企业就业的影响。研究结果显示企业内部引入工业机器人会显著降低就业水平,且该影响主要通过提高就业破坏和降低就业创造这一途径实现的。异质性分析表明,工业机器人使用对大规模企业、行业集中度高的企业以及中西部企业的负向冲击更加明显。中间机制分析结果显示,工业机器人使用会改变企业研发人员占比和净资产收益率,进而对企业的就业总量和就业结构产生影响。最后综合以上研究结论提出相关政策建议。

机器人兴起对制造业就业的影响——基于中国上市公司的经验研究

文章基于2011—2018年中国上市公司数据,采用巴蒂克工具变量因果识别策略,考察了工业机器人对制造业就业的影响。实证结果表明,整体而言,机器人应用能够促进制造业就业,工业机器人渗透度每增加1%,制造业就业将增加0.02%。从影响机制看,机器人的就业促进效应源于其对企业生产率的提高和对劳动力就业技能结构的优化。但并非所有行业的劳动力都能从机器人应用中获益,电子信息等技术密集型行业的劳动力就业“双向极化”特征明显,部分中等技能劳动力就业受到抑制,并且机器人应用对非技术密集型的制造业就业影响不显著。研究表明,工业机器人应用对就业的替代效应受到边际递减规律约束,由“机器换人”引发的对制造业工人失业的担忧是不必要的。异质性分析表明,工业机器人应用对制造业就业的促进作用在资金充沛的成熟企业和非国有企业中更为显著。

数字劳动的中国式发展路径论析

随着大数据、信通技术的运用与web4.0时代的到来,数字劳动已经成为一种重要的劳动形式,意味着生产力发展又一高峰的到来。数字劳动在日常生活中的例行公事特点、纷乱错杂感觉模糊了人们对数字劳动的观感,同一种数字劳动既可以是受共同创造理念的启发而诞生,也存在可能向自我量化转化的趋势。当前,我国在发展数字劳动的过程中,具有数字用户基底深厚、劳动主体精准定位,数字生态持续升级、政策保障稳步推进,制度优势日益彰显、科学态度观照现实等资源禀赋和独特优势。今后,可以通过合法规制数字资本、合力开辟数字公地、合理利用数字平台等措施,让数字劳动更好地为我国社会主义市场经济发展服务。

“三构建一打造三融合”劳动教育课程改革与实施路径

创新实施“三构建一打造三融合”劳动教育改革工程,让非遗项目进入劳动教育课程内容体系,让学生充分体验中国传统非遗文化的博大精深,增强学生的非遗兴趣和劳动热情。通过改变传统教学模式、成立非遗社团与工作坊,创新实施德劳同频课程评价模式,实现劳动教育课程改革,有益于培育学生树立正确的劳动价值观念、增强学生的审美教育,实现立德树人的根本目标。

“劳创融合”理念下新时期高职院校劳动教育基地的实践研究——以时空职业体验中心为例

“劳创融合”是新时代高职院校劳动教育的改革方向。常州信息职业技术学院时空职业体验中心通过不断加强科技设施的投入应用、扎实推进产教融合实践活动、持续更新配套课程与项目等,探索“劳创融合”理念下的劳动教育基地建设。建议高职院校劳动教育基地可以从目标体系、课程体系、硬件投入、机制保障等方面持续优化建设。

大数据如何影响劳动收入份额?——来自国家级大数据综合试验区的证据

推动劳动收入份额的增长是实现共同富裕的重要保障。文章立足于数据已经成为中国经济发展最重要的生产要素之一这一基本事实,以大数据作为研究切入,基于2011—2020年中国A股上市公司数据,利用国家级大数据综合试验区建立这一外生事件,采用多期双重差分方法系统考察了大数据与劳动收入份额的关系。研究结果显示,大数据能够显著提升企业劳动收入份额,且在经过平行趋势检验、安慰剂检验等一系列稳健性检验后,该结论依然成立。机制分析表明,大数据可以通过直接效应和间接效应影响企业劳动收入份额。其中,直接效应表现为新任务创造和自动化扩张效应,且新任务创造效应有助于企业劳动收入份额的增加,而自动化扩张效应会导致企业劳动收入份额降低。间接效应表现为自动化加深和融资约束缓解效应,且两种间接效应均能有效提升企业劳动收入份额。进一步分析发现,大数据的劳动收入份额提升效应仅存在于东部地区和高市场化水平地区的企业、资本密集型企业、非国有企业以及小规模企业。此外,大数据主要通过缓解企业间的工资收入差距,而非企业内部的工资收入差距来改善劳动收入内部分配结构。文章的研究有助于理解数据要素如何改变要素收入分配结构,为政府部门强化大数据在改善收入差距的作用提供了决策参考。

数字劳动的剩余价值创造与分配研究——基于马克思政治经济学批判的视野

数字劳动者的活劳动是剩余价值创造的唯一源泉,而不同类型平台的数字劳动创造剩余价值的方式具有差异性。数字资本家通过极致追求数字劳动者创造的绝对剩余价值和相对剩余价值以达成数字资本增殖的最大化。数字劳动的剩余价值分配问题一直是社会的焦点,需要明晰数字劳动的剩余价值分配理论与实践,智慧推进数字剩余价值的第一次分配、第二次分配和第三次分配,提高数字剩余价值分配的正义性。总之,数字劳动的剩余价值创造是剩余价值分配的基础,数字劳动的剩余价值分配也对剩余价值创造起到能动的反作用。同时,二者的关系亦呈现为一种非线性,即数字劳动的剩余价值分配不仅深受数字劳动的剩余价值创造所影响,也与生产资料所有制关系有关。

新时代弘扬劳模精神的价值意蕴与实践路径

新时代劳模精神以“劳动创造”为鲜亮底色,立足“以人民为中心”的价值取向,追求“幸福劳动”“共享劳动”。劳模精神对推进中国式现代化、实现经济社会高质量发展、满足人民对美好生活的向往和构建和谐劳动关系具有重要的时代意义。弘扬和践行劳模精神,需要从营造崇尚劳动的社会风尚、坚定劳动群众的理想信念、完善社会主义市场经济制度、强化劳模精神的教育引导入手,逐步推进劳模精神在新时代的伟大实践中落地生根、发扬光大。

非雇佣数字劳动的价值创造及转移

数字劳动作为信息技术快速发展的产物,孕育了一种崭新的经济形态。非雇佣数字劳动作为数字劳动的一种形式,虽然呈现新的特征,但它所包含的资本主义生产关系的本质并没有发生改变。非雇佣数字劳动在数字资本主义生产过程中生产出来的价值具有更加复杂的性质。这种价值虽然流向数字平台、广告商以及网络受众(非雇佣数字劳动者)三个看似不同的方向,但最终都会汇聚到数字资本家手中。运用马克思主义政治经济学的相关理论探索非雇佣数字劳动的价值对于我国数字经济的高质量发展具有一定的推动作用。

集体资产分割中的多重逻辑——中国农村股份合作制改造与“村改居”实践

通过发生在上海、宁波、广州、深圳和济南的一系列农村股份合作制改造和"村改居"实践,考察在传统集体主义经济逐步"解体"的过程中,人们对集体财富的起源和集体成员边界的理解,揭示了不同改制方案和分配方案后的意识形态合法性及其运行的多重逻辑:"农龄股"设置的背后是集体主义"劳动创造"的逻辑;"原始贡献股"设置的背后是资本主义的"资本制造"的逻辑;"干部贡献股"的设置体现了对村干部作为企业家和管理者贡献的承认和尊重;作为最普遍的"人头股"的背后则是传统村落共同体的"成员权"逻辑。准确把握集体资产分割背后的多重逻辑,正确处理好不同意识形态冲突与村民实际利益之间的关系,是保证集体资产分割顺利进行的关键。

情绪劳动对顾客价值共创行为的作用机制研究

顾客价值共创行为对形成竞争对手模仿壁垒,提升组织绩效有重要影响,目前该理论以思辨研究和案例研究为主。本研究共收集321份有效员工-顾客配对样本,旨在以定量研究方式揭示情绪劳动策略与顾客价值创造行为间的作用机理,结果表明:表层表演、深层表演和真实表达均显著正向影响顾客价值共创行为的两个维度,顾客参与行为和顾客公民行为;情绪价值在深层表演与顾客参与行为,深层表演与顾客公民行为间起完全中介传递作用;情绪价值在真实表达与顾客参与行为,真实表达与顾客公民行为间起完全中介传递作用。研究结果进一步深化价值共创理论认识,也为企业价值共创实践提供一定理论指导。

创新性科技劳动在价值创造中的作用

工业革命以来,创新性科技劳动的重要性日益凸显,但它并不以交换为目的,作为其产品的科学技术不能实现商品使用价值与价值二因素的对立;它也不存在社会必要劳动时间,并不创造价值,只是在价值创造中发挥着非常重要的作用,它改变了劳动力价值构成,提高了劳动的复杂程度及劳动生产率。承认创新性科技劳动创造价值会导致对科技劳动的过分重视,从而对经济发展造成负面影响。

科技创新主导型现代价值创造模式探析

现代社会,科技创新劳动成为第一价值创造力,形成了科技创新主导型的现代价值创造模式。科技创新主导型现代价值创造模式具有与传统劳动价值论不同的全新的结构和特征。

价值创造视域中科技劳动与生产劳动的融合及其理论意义——一种马克思主义经济哲学的考察

从马克思主义经济哲学关于价值创造的理论视域来审视,现代经济社会中的科技劳动和生产劳动趋于相互融合的态势。一方面,我国经济理论界乃至经济哲学界关于"什么劳动创造价值"问题的争鸣,使创造价值的生产劳动不断地从物质生产领域向精神生产领域拓展,以至于将科技劳动纳入"创造价值的生产劳动"范畴。另一方面,我国经济哲学界乃至经济理论界关于"什么是科技劳动"问题的探讨,使科技劳动不断地从知识生产领域向现代经济社会诸领域拓展,以至于使创造价值的各种劳动都在不同的程度上成为了"科技化的劳动"或"科技劳动"。并且由现代经济社会之劳动方式的转变所呈现的新特征所决定,创造价值的劳动已形成"以科技劳动为核心"和"以准科技劳动为辅助"的新型生产劳动系统,以至于使传统的科技劳动和生产劳动呈现出一体化特征。这一研究,对于现代科技劳动价值论和马克思主义劳动力资本化理论的建构具有重大的理论意义。

管理劳动:价值创造及财富分配

目前,非实体性生产要素的作用在现代经济中日益突出。作为一种非实体的生产要素,管理劳动者具有稀缺性的特点。管理劳动不仅改变了传统的以实体性生产要素为特点的生产关系结构,而且改变了传统的财富分配关系。因此,管理者的收入包括两方面:一方面获取工资,另一方面参与剩余价值的分配。