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2019年1月3日,《人口与劳动绿皮书:中国人口与劳动问题报告No.19》发布会
文章作者:  发布时间:2019-01-07 15:31:00

  2019年1月3日,中国社会科学院人口与劳动经济研究所与社会科学文献出版社共同举办的《人口与劳动绿皮书:中国人口与劳动问题报告No.19》发布会在北京举行。

  1.中国人口发展面临六大趋势性重大转折

  绿皮书指出,进入21世纪以来,中国人口已经出现了几个重大转折,在未来一个时期内还将出现新的转折性变化。这些趋势性的转变不仅直接改变了人口发展面临的形势和任务,同时也给社会经济发展带来巨大而深远的影响。

  (一)劳动力变化趋势的转折

  在过去的一个时期里,中国经历了劳动力的快速增长,劳动力的无限供给曾经是中国经济高速发展的重要条件,也曾经是中国经济比较优势的重要基础。进入21世纪后,劳动力供给发生了重大变化。首先是“刘易斯转折点”的出现:2003年出现的“民工荒”标志着中国劳动力无限供给时代的结束(蔡昉,2008),都阳和王美艳(2010)利用2005年1%人口抽样调查数据,并在考虑农村劳动力结构和个体特征的情况下对农村剩余劳动力数量进行了估计,他们的研究结果显示,在现有的劳动力市场状况和制度环境下,农业中可供转移的劳动力只剩下4300多万。根据国家统计局公布的数据,2010~2017年间农民工数量增加了3900万,其中外出农民工数量仅增加了1850万。“民工荒”在东部沿海地区蔓延之后,其他地区劳动力市场也出现了农民工供不应求的现象,农民工的工资水平逐年上涨,这些证据都表明中国经济到达了“刘易斯转折点”(蔡昉、都阳,2011)。其次是劳动年龄人口数量开始减少:2013年劳动年龄人口(16~64岁)比前一年减少了160万,这标志着中国潜在劳动力资源缩减时代的到来。到2017年,劳动年龄人口总共减少了578万,随着1950年代出生高峰队列陆续超出劳动年龄,劳动年龄人口将会加速减少。联合国(United Nations,2017)中方案预测结果显示,中国的劳动年龄人口在未来很长一个时期内将持续地加速减少,到2050年将减少2亿人。劳动力转为负增长对于中国经济而言是一个重大的变数,不仅给劳动力市场供求关系带来结构性转变,同时也对各种相关制度的改革提出了迫切要求。

  (二)人口抚养比变化趋势的转折

  人口抚养比变化的转折点出现于2011年,抚养比从前一年的34.2%提高到34.4%,从而终结了持续了30多年的下降过程。导致这个转折性变化的直接原因有两个。一个原因是劳动年龄人口增长缓慢,2005~2011年总共增长了6.5%,2011年和2012年仅仅增长了0.35%和0.1%。15~64岁劳动年龄人口占总人口的比重的转折发生在2012年,虽然比2011年峰值(74.4%)仅仅降低了0.3个百分点,但这个转折的意义重大。2016年劳动年龄人口占比降到73.0%,使得这个下降趋势得到确认。另一个原因是老年人口出现了较快的增长,2005~2011年增长了21.8%,年均增长率为3.28%,远远超过劳动年龄人口增长速度。2011年以后老年人口增长率进一步提高,2011~2017年平均增长率达到4.26%,而劳动年龄人口自2013年起转为负增长,这使得人口抚养比在2017年提高到37%。从未来发展趋势看,由于劳动年龄人口加速减少和老年人口加速增长,人口抚养比将会持续提高。此外,政策调整后的生育率回升会在一定程度上提高少儿抚养比,因此人口抚养比提高的幅度将会进一步加大。根据联合国中方案预测结果,未来的40年里,少儿抚养比基本上是在22~25之间窄幅波动,而老年抚养比在2060年之前一直保持上升状态,并在2028年左右超过少儿抚养比,成为决定总抚养比变化趋势的主导因素。

  在其他条件一定的情况下,人口抚养比提高意味着人口生产性的下降,边际人口红利为负。特别需要注意的是,人口抚养比提高有两种情况,其一是由少儿抚养比主导的总抚养比提高,其二是由老年抚养比主导的人口总抚养比提高。或者说,同样水平的抚养比,但内部结构不同,一种结构是以负担少儿人口为主,另一种结构是以负担老年人为主。例如,2032年中国人口抚养比将回升到51%左右,与1994年的水平相当,但是1994年的抚养比结构中,少儿抚养比占到83.4%,而2032年的抚养比结构中,老年抚养比占到56%。这两种情况的社会经济含义有很大差别,前者是对未来生产力的投资,后者则是纯粹的消费,对于公共支出而言,这两种负担的意义也完全不同。中国未来抚养比将会在水平和结构两个维度上发生变化,在水平维度上将会出现长达40年左右的上升趋势,在结构维度上将发生从以少儿抚养比为主的结构转变为以老年抚养比为主的结构。这两个维度的变化都会削弱人口的生产性。

  (三)生育政策的转向和生育率的回升

  如同许多处于后生育率转变阶段的国家,中国在完成了转变之后也很快走向了很低水平的生育率。长期的低生育率会导致高度的老龄化和人口衰退,从而给社会经济带来多重挑战,因此世界上几乎所有处于很低和极低生育水平的国家都采取了支持和鼓励生育的政策。对于生育率转变非常迅速的中国而言,如果低生育率不能很快得到扭转,将会面临比其他国家更为严峻的局面。2013年11月,《中共中央关于全面深化改革若干重大问题的决定》提出“启动实施一方是独生子女的夫妇可生育两个孩子的政策”,2015年10月中共中央决定“全面实施一对夫妇可以生育两个孩子政策”。政策实施后,虽然生育率提高的幅度不尽如人意,但也已经显现出生育率对新生育政策的积极反应。国家统计局根据全国人口变动抽样调查数据的推算分析表明,2016年二孩出生数量大幅上升,明显高于“十二五”时期平均水平,2017年二孩数量进一步上升至883万人,比2016年增加了162万人;二孩占全部出生人口的比重达到51.2%,比2016年提高了11个百分点。在全部出生婴儿中,二孩的比例明显提高,并且超过了50%。根据世界银行估计,中国的总和生育率从1996年开始一直低于1.6,直到2013年回升到1.6,2016年为1.62。如果这个趋势能够得到延续,那么中国的生育率就可以回升到一个相对安全的水平。

  (四)老龄化动力机制的转换

  老龄化进程并非只由一种力量推动,因为老龄化是以老年人口占总人口比重来衡量的,老龄化是老年人口与其他年龄人口相对变化的结果。因此,有三种力量会推动老龄化,第一个力量是生育率下降导致出生人口减少,此时即使老年人口增长缓慢甚至没有增长,老年人口比重也会提高;第二个力量是老年人口的增长;第三个力量是长寿,即老年人存活的年龄更高。由人口变化的内在机理和历史逻辑所决定,一个人口群体的老龄化过程是分别由不同的力量递次推进的,或者说,在老龄化发展的不同阶段,推动老龄化的主导力量并不相同。据此,可以把老龄化过程划分为前期阶段、中期阶段和后期阶段。在老龄化的前期阶段,推动老龄化的主导力量是生育率的下降,中期阶段的主导力量是老年人口的增长,后期阶段的主导力量是长寿。

  对于中国而言,老龄化的前期阶段是从1970年开始到2010年结束这里的阶段划分年份并非精确时间的表达,而是大致的估计。即使如此,也有一些依据:第一,中国的生育率转变从1970年开始,而老龄化也是在这一年起步。第二,从2010年开始,抗日战争结束后出生的人开始进入老年,紧跟其后是1950年代出生高峰队列陆续进入老年,这个时期65岁及以上老年人口总共增加了8320万,平均每年净增208万,而15岁以下少儿人口减少了9017万,平均每年净减225万。因此,这个时期老龄化的主导力量是1970年开始的生育率转变及后来的低生育率。在此期间,老龄化水平从3.76%提高到8.40%,平均每年提高0.12个百分点。老龄化的中期阶段是从2011年开始到2040年左右结束,从2011年开始,中国老年人口进入了一个快速增长时期,2010~2040年老年人口将总共增加2.24亿人,年平均增长率为3.62%,平均每年净增746万。在此期间,1950年代和1960年代出生高峰队列将全部进入老年。在老年人口快速增长的同时,总人口将在2028年左右开始出现负增长,这两种相反的变化趋势进一步提高了老龄化的发展速度,老龄化水平在2040年将达到23.84%,平均每年提高0.51个百分点。与前一个阶段相比,中期阶段老龄化速度提高了3倍。因此,中国老龄化的动力机制已经转变为以老年人口增长为主导力量。

  到2040年左右,中国将进入老龄化的后期阶段,即以长寿为主导力量的老龄化阶段,这个阶段也可称为高龄化阶段。到目前为止,学术界对于高龄化或者高龄社会的标准还没有一个明确的定义,或者被普遍接受的定义。考虑到这个情况,可以基于历史观察归纳出可用于判断的标准。我们选择了两个参照系,一个是高收入国家平均水平,另一个是目前世界上最长寿的国家日本。之所以选择这两个参照系,是因为其老龄化进程远远走在了其他国家和地区的前面,并可以呈现一个完整的老龄化过程。选取的参照指标包括四个:(1)出生时平均预期寿命达到80岁;(2)60岁时平均预期寿命达到25岁;(3)80岁及以上老年人口在总人口中占比达到5%;(4)80岁及以上老年人在65岁及以上老年人口中占比达到25%。日本是在2006年同时满足了上述条件;而高收入国家在2005年满足了指标(3)的条件,在2019年满足指标(4)的条件,并分别在2012年和2024年满足指标(1)的条件和指标(2)的条件。如果稍微放松指标(2)的条件高收入国家2015~2020年60岁时平均预期寿命为24.5岁,高收入国家整体上应该是在2019年进入高龄社会。日本和高收入国家的情况表明,上述4项指标水平之间具有高度的协同性和一致性,因此可以作为高龄化或高龄社会的标准。按照这个标准,中国将在2040~2045年间进入高龄社会,根据联合国中方案预测,2040~2045年中国人口出生时平均预期寿命为80.34岁,60岁时的平均预期寿命为22.87岁;80岁及以上老年人在总人口中占比于2041年达到5.15%,在65岁及以上老年人口中的占比于2045年达到24.9%。

  (五)城镇化已进入中后期发展阶段

  按照国际经验,人口城镇化进程可以划分为三个发展阶段,在达到50%之前是前期阶段,从50%到70%是中期阶段,从70%到80%是后期阶段。城镇化水平达到80%即标志着城镇化的完成。根据联合国(UnitedNations,2018)的估计,2015年发达国家人口城镇化的平均水平为78.1%,高收入国家的平均水平为80.9%。一些国家在达到这个水平后还会进一步提高,例如2015年比利时达到97.9%,日本达到91.4%,丹麦达到87.5%,瑞典达到86.6%。还有一些人口规模很小或地理条件特殊的国家和地区超过90%甚至达到100%。此外,拉美的乌拉圭(95.5%)、阿根廷(91.5%)、委内瑞拉(88.2%)、智利(87.4%)、巴西(85.8%)等国的城镇化水平也非常高,但这些国家存在着人口过度城镇化问题。

  中国的人口城镇化进程自1978年启动,从2000年开始加速,到2017年总共提高了40个百分点。按照2000~2017年的发展速度,2018年的人口城镇化水平可以达到60%。这标志着中国的人口城镇化进程目前已进入中期发展阶段的后半期,根据联合国的预测(UnitedNations,2018),中期发展阶段将在2030年结束,届时的人口城镇化水平为70%;从2031年开始进入后期发展阶段,在2050年达到80%,这意味着中国人口城镇化进程还需要30年左右才能结束。

  (六)人口负增长时代即将到来

  对于中国的人口而言,21世纪上半叶发生的最大的人口事件莫过于人口负增长时代的到来。根据联合国中方案总和生育率设定为2015~2020年1.63,2020~2025年1.66,2025~2030年1.69,2030~2035年1.71,2035~2040年1.72,2040~2045年1.74,2045~2050年1.75,2050~2055年1.76,2055~2060年1.77,2060~2065年1.77。预测,中国人口将在2029年达到峰值14.42亿,从2030年开始进入持续的负增长,2050年减少到13.64亿,2065年减少到12.48亿,即缩减到1996年的规模。如果总和生育率一直保持在1.6的水平,人口负增长将提前到2027年出现,2065年人口减少到11.72亿,相当于1990年的规模。长期持续的人口负增长究竟会造成怎样的社会经济后果?从理论逻辑上看,长期的人口衰退,尤其是伴随着不断加剧的老龄化,势必会带来非常不利的社会经济后果。中国的人口负增长已经势不可当,从现在开始亟须开展研究和进行政策储备。

  2.互联网使用对中低收入人群有重要影响

  绿皮书通过研究发现:第一,个体有互联网使用行为可以使个体年劳动收入增加46.52%;第二,互联网使用对中低收入人群有显著影响,对高收入人群没有显著影响。具体来说,使用互联网让处在25%和50%分位数上的就业者的年工资水平分别提高了11950.23元和8371.39元;第三,使用互联网的中高技能劳动者收入提高了83.39%,远高于总体样本回归结果,使用互联网对低技能劳动者没有显著影响。

  因此,绿皮书建议:第一,降低数字化门槛以提升劳动者收入。由于我国的区域发展不平衡,劳动者受教育水平和互联网使用能力差异巨大,我国应当在国家层面降低数字化门槛,提升低技能劳动者对于互联网的基本使用能力,开展大量的互联网技能培训课程,降低不同群体间的“数字鸿沟”。同时,随着新经济和新就业的迅猛发展,新的劳动保护法律亟待出台,新型劳动关系有待确立。但在新的法律法规和政策文件的干预过程中要警惕政府对市场经济的过度干预。在新经济发展中,政府应当扮演更重要的角色,减少直接干预,侧重于为市场提供必要的政策与制度条件。

  第二,扩大高等教育规模和创新能力以提升劳动力技能。从本文研究可以看出,互联网使用为高技能劳动者提供更加丰富的就业机会和灵活的就业选择,并在一定程度上恶化了低技能劳动者的就业空间。互联网加剧了不同技能劳动者间的结构性失衡,随着互联网规模的扩大、个体互联网使用和数字人力资本的提高,中高技能劳动者在劳动力市场上获得更高的劳动收益,而互联网的发展对于低技能劳动者的劳动收入提高并不显著。考虑到低技能劳动者更可能被技术偏向型的互联网所替代,无论是对于没有进入劳动力市场的低学历潜在就业者还是低技能劳动者来说,互联网时代的劳动力格局都不利于他们的就业前景。因此,随着人口出生率增速减缓,人口老龄化增速加快,只有进一步扩大高等教育规模,才能改善劳动力市场人才技能结构,为“中国制造2025”和高端服务业的转型提供足够的人才需求。同时,随着技术进步速度的加快和互联网普及程度的提升,我国高等教育应当更加重视培养创新能力,在提升技能教育的同时,培育更多具有创新精神的高等本科教育人才和具有工匠精神的高等职业教育人才,把“创新能力”作为改善劳动力市场技能人才结构的重中之重。

  3.数字经济带来就业市场新变化

  绿皮书分析指出,数字经济将会为就业市场带来四方面新变化。

  (一)  数字技能成为基本就业技能

  知识和信息是数字经济的关键生产要素,信息技术是数字经济的基础技术支撑。因此,在数字经济条件下,数字技能成为与听、说、读、写同等重要的基本能力,掌握必要的信息技术,能够对电子文档、电子表格、数据库、多媒体等数字信息进行制作、储存和管理,并能够运用信息技术和互联网技术解决工作中的相关问题已经成为一名合格劳动者的必备素养。欧盟委员会(2011)曾对数字技能做过概念性阐述,指个人能够熟练地掌握信息通信技术的基本技能,用以搜索、存储、生产和交换信息,自信地使用信息技术进行各种活动,包括工作、生活、休闲、学习,并且能够通过互联网参与这些交流协作。在农业领域,以物联网、虚拟农业等为代表的信息技术正广泛渗透于农业生产、加工、销售等各个环节,农业的数字化转型升级需要能够熟练使用数字化农业管理系统的新型农民;在制造业领域,工人操作设备时不再需要熟读设备操作教程(机器会自动显示操作步骤),制造业的智能化数字化转型需要的是有能力使用新的数字化软件或系统,能够同时照看多种智能化机器和流水线的新型工人;在服务业领域,服务业的数字化需要有能力综合使用多媒体、互联网、网络平台等多种工具为消费者提供相关数字服务。

  2017年,美国布鲁金斯学会发布的《数字化和美国劳动人口》报告显示,2002~2016年间,美国需要大量数字知识的工作占比迅速上升,需要高数字技能水平的工作占比从2002年的4.8%升到2016年的23%;而在同一时间段,需要中等数字技能水平的工作占比从39.5%升到47.5%;不太需要数字技能的工作占比则从55.7%下降到29.5%。2017年,欧洲职业培训发展中心进行的“欧洲技能与就业(European Skills and Jobs)”调查显示,有71%的欧盟员工需要掌握某个基础水平(如初级或中级)的数字技能才能完成他们的工作,其中52%的员工表示需要达到中级ICT技能水平才能完成工作任务,19%的员工表示只需要达到初级ICT水平即可,此外有14%的员工表示需要达到高级ICT水平,有14%的员工表示在工作中不需要掌握任何ICT技能。

  然而从全球范围来看,劳动者的数字技能普遍不足,个人、产业、区域之间的数字技能差异也扩大了劳动者的收入差距,带来了巨大的数字鸿沟。2017年欧盟的“数字计分板”调查显示,虽然大多数欧洲人已经生活在数字化环境中,但大部分人却缺乏必要的数字技术能力。其中的11个成员单位,有超过50%的国民缺少足够的数字技能,某些国家的比例高达80%以上。近年来我国技术人才数量增长缓慢,长三角16个城市的120万家企业中,对技师与高级技师的需求缺口高达68%;江苏的高级技术人才比例只有8%,虽远高于全国平均水平,但与发达国家的40%相差甚远。清华大学和复旦大学联合发布的《中国劳动力市场技能缺口研究》显示,2016年我国普通技能劳动者约占全国就业人数总量的19%,具有数字技能等高技能的人才仅占5%。2017年清华大学发布的《中国经济的数字化转型:人才与就业》报告显示,我国数字经济的发展面临人才短缺的挑战,我国46.6%的数字技能人才来自ICT基础产业,20.9%的数字技能人才来自制造业,金融、消费品、医药、企业服务、娱乐、教育等行业的数字技能人才占比则均在10%以下,说明我国数字技能人才分布十分不均衡。

  (二)就业方式越来越弹性化

  数字化技术使得个体和企业只需要宽带连接就可以在在线平台上交易商品和服务,在数字经济时代,企业的边界变得模糊化,企业组织的平台化成为数字经济的典型特征之一。2013年哈佛大学托马斯·艾斯曼的研究表明,全球最大的100家企业中有60家的主要收入来自平台模式。2015年互联网女皇玛丽·米克尔发布的《2015年全球互联网趋势报告》显示,2015年全球前15大互联网公司都是平台模式。2016年全球企业中心(CGE)发布的《平台公司的崛起:一项全球调查》显示,截至2015年末,全球以平台模式运作的市值为10亿美元及以上的公司已达176家,总市值超过4.3万亿美元,直接和间接雇佣的员工达数百万人,其中中国平台型企业共有64家,位居全球第一。2018年科技部发布的《2017中国独角兽企业发展报告》显示,2017年中国独角兽企业榜中,估值位于前10名的企业(蚂蚁金服、滴滴出行、小米、阿里云、美团点评、宁德时代、今日头条、菜鸟网络、陆金所、借贷宝)中有9家是采用平台模式运营。

  企业组织的平台化打破了传统的稳定捆绑式的雇佣关系,劳动者的工作时间、工作地点、工作内容、雇佣期限等更加弹性化,人力资源市场的供求关系更加富有弹性,择业和创业更加自主灵活。数字化使劳动者可以跨越时空限制,远距离获得工作机会,就业创业边界逐渐被消弭,形成了基于平台的就业和创业的新途径。大量个体和创业团队能够借助平台模式以较低的成本跨越门槛,借“平台”出海,完成“‘按需聚散’的契约履行与价值实现行为”。比如,个体或组织在众包平台上可以异地接单甚至全球接单;企业可以通过互联网平台在全球招揽人才,但这些人才依托网络平台,依旧在本地办公,可以兼职也可以全职。平台化也会催生产业链上下游的内部就业和创业机会,比如网络运维、在线营销、地面推广、快递物流、第三方支付等。从劳动者人口特征来看,平台模式具有极大的包容性,为已婚女性、流动人口等就业困难群体也提供了公平、灵活、获得更高收入的就业机会,拓宽了劳动力市场半径,降低了失业概率,稳定了社会基础。

  2016年麦肯锡全球研究院发布的《独立工作:选择、必要性和零工经济》中指出,欧美地区有高达1.62亿人(占总工龄人口的20%~30%)或多或少从事某种形式的独立工作。2017年滴滴发布的《2017年滴滴出行平台就业研究报告》显示,在滴滴平台上82%的劳动者是25~44岁的青壮年,已婚劳动者接近90%,有子女群体占80%以上。阿里研究院在2017年发布的《数字经济2.0报告》预测,在未来的20年之内,8小时工作制将会被打破,4亿劳动力(相当于中国总劳动力的50%)将通过网络自我雇佣和自由就业。世界经济论坛在2018年发布的《未来就业2018》中预测,未来工作的内容、地点和形式将会产生巨大改变,稳定的全职工作机会将越来越少,公司更倾向于选择临时工、自由职业者或专业承包商,而其他的大部分工作则可以自动完成。

  (三)就业机会发生巨大变化

  一方面,数字技术和数字产业的兴起,势必要对传统产业和原有的就业岗位造成冲击。例如,机器人的应用导致大量劳动密集型企业的工人失业,蓬勃发展的电子商务导致大量实体门店关闭,引起成千上万的终端零售人员失业,网约车和共享单车的兴起冲击了出租车司机的工作。世界经济论坛曾在《2016全球人力资本报告》中指出,全球将会有700万个工作岗位在2020年消失,现在上小学的孩子有65%最终将从事现在还不存在的全新职业。世界银行发布的《2016年世界发展报告:数字红利》认为,在未来,中国有55%~77%的就业岗位容易因技能含量低而被取代,印度为43%~69%,经合组织国家的这一比例为57%。2018年世界银行在发布的《2019年世界发展报告:工作性质的变革》中估计,美国47%的职业面临着自动化的风险,时薪低于20美元的岗位被机器人取代的概率为83%,20~40美元之间岗位被取代的概率为31%,而高于40美元的岗位被取代的概率为4%。

  另一方面,数字技术及其相互融合也会催生出许多新产业、新业态和新模式,继而创造大量的就业机会。当前,大量的创新创业都发生在互联网、电子商务、计算机软件、通信、IT服务等数字经济领域,互联网/电子商务、计算机软件、IT服务等数字经济行业近3年来一直是我国人才需求最多的十大行业之一,其中互联网/电子商务行业近3年一直稳居我国人才需求最多的行业。阿里巴巴集团发布的《阿里巴巴集团2017~2018年社会责任报告》数据显示,2017年,阿里电商平台创造了超过3300万个就业岗位,阿里巴巴新零售平台内容电商从业者已经超过100万人,2118个淘宝村创造了超130万就业机会。滴滴发布的《2017年滴滴出行平台就业研究报告》显示,2016年6月至2017年6月,在滴滴平台获得过收入的人数达到2108万(含专车、快车、顺风车车主、代驾司机),其中393万是去产能行业的从业者,还有133万失业人员和137万零就业家庭在平台上实现了新就业。腾讯研究院发布的《中国“互联网+”数字经济指数(2017)》指出,数字经济在2016年大致产生280万新增就业,占2016年全年新增就业人口的21%。2018年商务部发布的《中国电子商务报告(2017)》显示,2016年我国电子商务及相关产业直接和间接带动就业人数已达4250万,其中淘宝、微商、电商快递、城市配送、分享经济等电子商务企业,为全社会创造了更为灵活的就业方式和更为丰富的就业机会。世界经济论坛(2018)发布的《未来就业(2018)》预测,尽管有7500万份工作将会被自动化技术和人工智能的发展所取代,但是随着公司对机器与人类分工的重新规划,将会产生1.33亿份新工作,到2022年净增工作岗位将多达5800万,机器可以完成的任务占比将从当前的29%提升至42%,人类工作占到所有工时的比例将从当前的71%降至58%。

  (四)产业就业结构和区域就业结构受到显著冲击

  数字经济对就业结构的调整变化造成了巨大影响。从产业就业结构来看,随着数字经济的深入发展,第三产业的就业比例将持续上升。得益于数字化信息技术广泛而深入的应用,第一产业将进一步提高农业的规模化、集约化、智能化水平及农业劳动生产率,随着机器人等新一代人工智能技术的普及,更多的农业劳动力将会被农业自动化释放出来。例如,借助于大数据进行分析,采用滴灌技术、无人机喷洒农药,可以更精准、高效地施肥灌溉,因此将节约大量农业劳动力。在第二产业,传统制造业就业规模将持续降低。在工业4.0时期,随着数字化、网络化和智能化的发展,传统制造业领域的就业规模将会遭受巨大的冲击,信息物理系统将创造出大量的智能工厂、智能车间,工业机器人等智能化制造技术的广泛应用,工业生产的人机关系与组织结构将会产生极大的改变,重复性工作内容和可预测的程序性任务将会由低成本技术完成,大大减少了生产过程中的人力耗费。在德国,由于工业机器人等智能化设备在生产中的广泛应用,预计到2025年约有61万个组装、包装和生产类岗位将被削减。除了由机器替换人之外,在“人工智能+制造”条件下,工作向智能化制造进一步的过渡将带动人机交互方式的再次升级,工业机器人与工人间更加高效、灵活的协作,将大幅提升制造业生产率。阿里研究院(2017)在报告中指出,人机合作是最优组合,其生产率比只有人或只有机器的团队高出85%。在第三产业,生产性服务业与高端生活性服务业所吸纳的就业规模将显著增加。数字经济促进了产业融合,模糊了产业边界,制造业与服务业的进一步融合将构建出新型生产服务体系,研发设计、管理咨询、信息中介、融资租赁、贸易运输等新型生产性服务业将迎来大发展,所吸收的就业数量将大量增加,跨界经营的复合型人才更容易脱颖而出。与此同时,云计算、大数据、人工智能等技术向生活性服务业的全面渗透,推动了养老医疗、体育健康、旅游文化、教育培训等高端生活性服务业的兴起,服务需求的大幅上升拉动了就业需求的显著增加。第一、二、三产业的就业人员占比,从2010年的36.7%、28.7%、34.6%,到2017年已变化为27%、28.1%、44.9%,第三产业成为吸纳就业的主力军。人力资源和社会保障部的统计数据显示,2013~2016年,中国服务业就业累计增加6067万人,年均增长5.1%,高出全国就业人员年均增速的4.8个百分点,未来我国第三产业的发展空间仍然巨大,预计到“十三五”时期末,第三产业吸纳就业占比将超过50%。

  除了产业就业结构的改变外,数字经济的发展应用也会引起区域就业结构的调整。历史经验表明,从短期看,快速的技术变革速度和下降的生产成本会促进产业的区域转移,新一轮产业集聚更容易在率先推动第四次工业革命的国家和地区产生。从长期看,随着“工业4.0”的扩张和拓展,工业生产将由后发地区逐渐向科技研发水平较高而生产成本较低的发达地区转移,在产业体系重构的同时,劳动力区域结构也随之重新调整。从国际上看,发展中国家作为全球人力资源库,劳动力技术层次多样化,不仅可以较大程度上弥补本国劳动力需求缺口,在高水平的自动化与智能互联技术广泛应用的背景下,也为劳动力流向发达国家提供了高效便捷的条件。数字经济能够促进各个相关产业的发展,进而带动一地GDP的增长,从而能够全方位拉动就业增长,降低地区整体失业率。所以在数字经济发展程度较高的地区,失业率会显著低于其他地区。腾讯研究院在2018年发布的《中国“互联网+”数字经济指数(2017)》中指出,如果一省的“互联网+数字经济”指数增加1点,那么该省的城镇登记失业率将会下降0.02%,而新增城镇就业人数将大致上升1.73万人。中国信息通信研究院发布的《中国数字经济发展和就业白皮书(2018年)》显示,广东、江苏、山东、浙江、上海等10个省市的数字经济规模在2017年超过了1万亿元,在全国数字经济规模排名前十五位的省份中有10个省份的数字经济吸纳就业规模排名依然在前十五名,有13个省份的数字经济吸纳就业占比排名依然在前十五名,说明数字经济越发达的地区就业越好;其中,上海、北京、天津、福建、浙江、山东、广东等7个省市的数字经济吸纳就业占省市总就业的比重均在29%以上,湖北、辽宁、重庆、江苏、河北、江西、四川、广西、安徽等9个省市在21%~29%之间。

  4.非标准就业群体的整体就业质量较差,在劳动力市场中处于相对弱势的地位,是未来劳动力市场建设和改革的一个重要领域。

  绿皮书研究发现,在工作满意度、就业收入水平、工作时间、工会会员代表和社会保险的参与等方面,非标准就业与标准就业存在较为明显的差距。非标准就业呈现出以下特征:工作满意度低、工资水平低、超时工作严重、社会保险覆盖率低、工资权益保障差。非标准就业群体的整体就业质量较差,在劳动力市场中处于相对弱势的地位。第一,在工作满意度方面,非标准就业者的整体工作满意度较低。非标准就业者对工作非常不满意和不太满意的比例分别为0.91%和11.02%,明显高于标准就业者的占比(0.42%和5.80%);非标准就业者对工作满意和非常满意者的比例分别为44.22%和4.41%,均低于标准就业者(分别为57.01%和6.74%)。第二,在工资收入方面,非标准就业者的平均月收入为4806.76元,相当于标准就业者的76.31%。这一差距体现在小时工资方面更为明显,非标准就业者的平均小时收入为23.34元,仅相当于标准就业者的65.71%。第三,在工作时间方面,非标准就业者每周工作时长为54.95小时,比标准就业者高11.74小时。参照每周40小时的职工工作时间规定,非标准就业者超时工作的比例为71.32%,而标准就业者超时工作的占比只有29.52%。第四,在参与社会保险方面,非标准就业者与标准就业者存在较大鸿沟。在参加基本养老保险、基本医疗保险、失业保险、工伤保险和生育保险方面,非标准就业群体的参保比例依次比标准就业群体低54.32%、55.27%、58.07%、57.21%和53.50%。缩小社会保险覆盖率的差异、提升非标准就业者参与社会保险的比例是未来劳动力市场制度建设中需要重点关注的问题。第五,在工会会员比例方面,标准就业群体中工会会员的比例为33.00%,而非标准就业者为3.68%。第六,在最低工资标准方面,非标准就业群体中工资低于当地最低工资标准者的占比为7.25%,而这一比例在标准就业群体中为2.42%。这一定程度上反映出,非标准就业群体的工资权益保障情况相对较差。

  从非标准就业的规模来看,我国非标准就业的平均占比达到34.95%。从行业分布和单位性质来看,非标准就业的分布较为广泛,呈现出多样化特征。对于非标准就业群体而言,其面临的首要问题是劳动关系的认定。在我国,劳动关系特指劳动者与其所在单位在劳动过程中发生的关系,劳动合同是劳动关系的认定基础,劳动关系的主体包括劳动者和用人单位。一些新兴的非标准就业形式下,如平台经济和共享经济下兴起的基于网络平台的就业形式(网约车司机和外卖快递员等),劳动关系的主体、客体及各自的权利义务均发生了重要变化,一定程度上是去劳动关系化的。由于雇佣关系和劳动者身份的模糊和不明确,其劳动关系属性趋于弱化,这为劳动者权益保护带来了负面影响。国际劳工组织将这种借第三方雇佣工人,通过与劳动者签订商务合同或合作合同(而非雇佣合同)的方式,来掩盖其雇主身份的就业,定义为隐蔽性雇佣或依赖性自雇(ILO,2016)。隐蔽性雇佣和依赖性自雇是近年来兴起的新的就业形式,较多地出现在平台经济用工中,表面看起来像是雇主和雇员的关系,但“雇主”并不需要承担雇主的职责。其目的或实际结果是避免或弱化法律保护(ILO,2016)。

  随着非标准就业的发展,现行劳动法律法规的适用性引起越来越多的讨论,应当及时关注非标准就业的发展趋势,并将一些新问题的出现和管理纳入法律法规建设中。应积极调整相关劳动法律法规以适应新型劳动关系,同时应注意改革的稳健性,积极探索实现扩大就业、增强劳动力市场灵活性的目标,与保护劳动者权益、提高就业质量的目标之间的平衡。

  目前来看,我国的劳动力市场制度建设已经较为完善,标准就业群体(无固定期限合同用工和固定期限合同用工)和部分非标准就业群体(劳务派遣用工、以完成一定工作任务为期限的劳动合同用工、非全日制用工)被纳入劳动力市场制度保护中。然而,仍有大量的非标准就业,尤其是非雇佣关系用工和隐蔽性雇佣等新形式的非标准就业处于现行劳动力市场制度框架之外。该部分就业产生的劳动争议和纠纷的解决以及对该就业群体的保护缺乏相应的法律依据和制度保障。将这一就业类型和相关劳动者纳入现行劳动力市场制度框架中,是未来劳动力市场制度建设和改革的一个重要领域。

  现行的《劳动合同法》《劳动法》等与就业和劳动关系相关的法律法规,主要依托标准就业形式,至于如何管理和覆盖非标准就业关系,建议出台专项法规政策,为相关劳动关系的管理及用人单位职责的界定提供法律依据。标准就业的特点是雇员与单一雇主产生雇佣关系,而在非标准就业中劳动者有可能存在两个及以上的雇佣者,这主要存在于两种情况。一个是非全日制工作安排下,劳动者可能有多个雇佣者;另一个是劳务派遣情形下,劳动者与派遣公司签订劳动合同形成劳动关系,劳务派遣公司是法律意义上的用人单位,而劳动者实际上在用工单位工作。因此,在相关职责和义务的界定上,存在一定的模糊地带,这使得劳动者处于相对不利的地位。此外,非标准就业情况下,劳动者的参与和融入水平较低,也不利于和谐劳动关系的构建。

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