四 北京市就业质量水平的评价：运用主、客观赋权法的综合分析框架[19]
更高质量就业指就业带给劳动者更平等的机会和权利、更稳定的岗位和保护、更安全的环境和条件、更体面的收入和保障，及更和谐的关系和氛围。为此，要评价就业质量水平，就至少从劳动力市场、就业稳定性、工作安全性、收入保障性和劳动关系和谐度等五个维度展开。同时，评价指标体系应力求全面、系统和综合，也就是通过编制一揽子的就业质量水平评价指标池，采用客观赋权法确定指标权重，构建北京市就业质量水平指数（通过主观赋权法的结果检验），从而对北京市就业质量水平进行多角度、立体式、动态化而又突出重点的整体性评估和比较分析。
（一）就业质量水平评价的研究述评
就业质量反映劳动者与生产资料结合的状况，包括工作的性质（此处指是否为自由、自愿地选择就业）、聘用条件、工资水平、工作稳定性、工作环境、社会保险和劳动关系等主要内容（曾湘泉，2012；Bescond，D.et al.，2016；R.Johri，2016），其与就业数量一起，是综合反映就业“一体两面”的概念（Ministers，H.，2006；赖德胜、石丹淅，2013；Anker，2015）。就业质量不仅关系到劳动者的权益保护，其优劣还会直接影响就业数量（Fredrick，2007；杨宜勇，2000；王阳，2013）。本部分详见综述报告《国内外就业质量水平评价的研究综述》。
针对就业质量水平评价的研究，国外文献已经取得三个重要进展。具体如下：一是建立了微观工作层面就业质量评价体系。已有文献使用了工作满意度、自由、公平、工作生活平衡度、个人尊严和安全等指标（L.Davoine & C.Ethel，2006；Bergemann，A.& A.Mertens，2014）。二是建立了中观劳动力市场和行业层面的就业质量评价体系。其中，劳动力市场层面的就业质量评价，主要涵盖劳动力市场的运行状况、资源配置效率，包括劳动力供求状况、公共就业服务质量（Bratberg，E.et al.，2010）。行业层面的就业质量评价，则是开发了工作岗位质量评价指标——“就业质量指数”（Employment Quality Index，EQI）。加拿大帝国商业银行（CIBC）经济委员会开发的EQI包含相对就业补偿指数（Weighted Ratio of Employment in High Paying & Stability Industries to Jobs in Low Paying & Stability Industries）、就业稳定性指数（Ratio of Paid Employment to Self-Employment）和全职等量就业比重（Ratio of Full-Time to Part-Time Employment）等三个分指标（指数），[20]并建立了EQI月度发布制度。三是形成了国家层面就业质量整体评估框架（R.Johri，2011；Bonnet，2014）。如国际劳工组织使用“体面劳动”指标，欧盟委员会使用“工作质量”指标[21]，欧洲基金会使用“工作和就业质量”（Quality of job and employment）指标[22]等。2010年，上述三个国际组织编制完成统一的“就业质量”（Quality of employment）指标体系，包括了劳动报酬、劳动安全与规范、工作时间及工作与生活平衡度、技能培训与发展、员工关系、工作稳定性与社会保护、社会对话等七项指标，并发布了法、德、加拿大等9个国家的就业质量水平评价报告。[23]
国内文献集中在微观层面研究，并得出了三个基本判断。具体如下：一是要从主观和客观两个角度进行评价（秦建国，2011；王阳，2014）。二是要从微观和宏观两个层次把握评价的内容。前者要关注与劳动者个体就业状况相关的要素，如工作条件、稳定与安全、个人尊重、健康与福利、社会保障、职业发展等（杨河清、李佳，2007；赖德胜等，2011）。后者要聚焦国家、地区或行业的就业质量，使用如社会保险参保率、劳动合同签约率、平均工资等统计指标（刘素华，2005；劳动科学研究所课题组，2013）。三是本土的评价体系不会等同于国外，但是两者的评价指标是能够开展比较分析的（国福丽，2009；田永坡、满子会，2013）。
总体来看，我国多数研究文献提出的就业质量水平评价体系，倾向于选择客观指标和微观指标，对劳动者主观感受的评价不足，从国家、地区或行业的角度评价也不足。这并不利于整体、全面乃至比较地把握我国就业质量水平，也不能将有关研究结论和建议较为确切地转化为推动我国就业质量提高的政策措施。
评价就业质量水平的初衷是面向更高质量就业，因此评价维度要考虑劳动者可主观感受到的，并且是可以利用政策工具综合协调和推动改善的内容，那么至少应包括三个维度。具体如下：一是劳动者的就业状况是否良好。好的就业状况可描述为：劳动者就业机会充分，就业结构良好，就业的稳定性、工作的安全性得到改善。二是劳动者是否能获得公平、合理的劳动报酬。合理的劳动报酬可描述为：劳动者通过就业能够获得合理的、稳步增长的劳动报酬，并且所获报酬能有效改善其家庭生活，体现劳动者自身的社会价值；同时，劳动者能享受到法律政策制度提供的、完备的和必要的社会保护，社会保险覆盖率不断扩大。三是劳动关系是否和谐稳定。和谐稳定的劳动关系可描述为：劳动者的社会组织权和合法就业权益能够得到充分、有效的保障，劳动关系改善并趋向规范，劳动争议可通过有效途径解决。
（二）北京市就业质量水平指数的构建
首先，建立北京市就业质量水平评价指标体系。甄选评价指标，依据如下四个基本原则：（1）特征明确，有代表性。从众多影响就业质量的因素中按照一定的准则选取影响程度最大的关键因素作为评价指标（莫荣，2014；R.Johri，2016）。（2）维度完整，高适用性。选取的指标应具有普遍性、多层次性，保证总体指数能够尽量客观地反映就业质量（赖德胜、石丹淅，2013）。（3）数据可得，度量可行。指标的获取、收集和整理要简便易行，数据可从官方的、公开的渠道获取（罗燕，2013；B.Tal.，2015）。（4）逻辑清楚，衡量有效。指标的划分在逻辑上保持一致，指标体系的合成能够客观、定量地反映就业质量的状态，避免指标交叉和重复（张丽宾，2014；Ramón P.C.，2016）。
北京市就业质量水平评价指标体系如表1-1所示，其中，评价维度即一级指标依照更高质量就业的概念设立五个，评价指标即二级指标进一步细分，共设立十个，具体包括城镇登记失业率、城镇新增就业弹性、单位从业人数比例、工会会员人数比例、产均工伤事件发生率、工伤事故死亡率、最低工资保护程度、社会保险保护程度、劳均劳动争议案件发生率，及劳动争议劳动者当事人数比例。表1-1同时给出了各二级指标的定义、计算方法和单位。
表1-1 北京市就业质量水平评价指标体系
续表
就业质量水平指数是对就业质量水平评价指标体系中全部具体指标进行综合评价后，以年为单位，将各具体指标的分值加总，进而得到的总分值。该指数值反映各年度就业质量整体水平及变动态势，并可进一步利用该指数同经济发展指标（如地区生产总值指数等）的变化趋势进行比较分析。
基于此，依据北京市就业质量水平评价指标体系拟合北京市就业质量水平指数。十项具体指标的缩写表达如表1-2所示，用Si表示北京市就业质量水平指数，公式（1-1）如下：
其中，i=2006，2007，…，2015
使用北京市2006—2015年的历史数据，对十项具体指标进行描述性统计分析的数据如表1-2所示，全部数据来自历年的中国劳动统计年鉴、北京市统计年鉴、北京市国民经济和社会发展统计公报等公开出版物，使用Stata12完成全部的计算和预测。
表1-2 具体指标及北京市样本数据的描述性统计分析
（三）北京市就业质量水平的测度：兼及主、客观赋权法的结果检验
1.利用熵值法[24]确定北京市就业质量水平评价指标体系全部具体指标的权重
熵值法避免人为主观影响，使指标的赋权更为科学，尤其适用于分析制度变迁对客观环境、系统结构等带来的影响（陈明星等，2009）。就业质量水平的提升，暗含了制度调整进步对劳动者与生产资料结合状况的优化，符合方法使用的基本条件。基于此，使用北京市完整、可得的历史统计数据，采用熵值法计算全部就业质量水平评价指标的系数。
第一步，将就业质量具体指标的量纲和数量级做正规化处理，获得横向的可比性和实用性。在正规化过程中，需要区分指标走向对就业质量整个系统的意义。当单个指标值越大，对就业质量提高越有利时，采用正向指标计算方法，如下公式：
当单个指标值越小，对就业质量提高越有利时，采用负向指标计算方法，如下公式：
其中，Xij为正规化处理后的指标，max{Xj}为所有年份的指标值中的最大值，min{Xj}为所有年份的指标值中的最小值，i为年份，j为指标项。
第二步，计算第i年的第j项指标值所占的比重，使用ωij表示，其中
，m为年数。
第三步，计算指标的信息熵值和信息熵冗余度。使用ej表示信息熵值，计算公式为
，0≤ej≤1，m为年数；信息熵冗余度用dj表示，计算公式为dj=1-ej。
第四步，根据信息熵冗余度计算具体指标的权重，
，n为评价指标体系全部具体指标的数量。
将计算结果代入就业质量水平指数的公式（1-1），形成如下公式（1-2）：
其中，i=2006，2007，…，2015
最后，依据北京市就业质量水平评价指标体系，综合计算各年度就业质量水平指数。
第一步，计算第i年的第j项指标的分值。将第j项指标在第i年的正规化值χij乘以其权重φj，得到分值Sij=φjχij。
第二步，加总第i年全部具体指标的分值，得到第i年北京市就业质量水平指数，计算公式为
。计算结果如图1-2所示，由于对选取的指标作了正规化处理，就业质量水平指数的取值范围在（0，1）之间。
图1-2 2006—2015年北京市就业质量水平指数及其变化
说明：（1）横坐标设为年份，纵坐标设为就业质量水平指数值。（2）在选定期内，就业质量水平指数的高低仅表示一个相对水平，而非一个绝对量，也就是说，改变选定期，同一年份的就业质量水平指数会有所不同。
资料来源：根据本书的计算结果绘制而成。
2.利用层次分析法[25]确定北京市就业质量水平评价指标体系全部具体指标的权重
尽管使用熵值法（客观赋权法）得出的指标权重值具有较高的可信度和精确度，但是由于熵值法自身存在一些缺陷，包括缺乏各指标之间的横向比较，及各指标的权重数会随着样本数量的变化而变化等，所以使用此法测量得到的就业质量水平指数值可能与北京市就业质量水平的实际状况有所偏误。为考察前述偏误的严重程度，同时，也为更好地服务于北京市就业工作、促进首都就业服务管理科学化和规范化，再次采用层次分析法计算全部就业质量水平评价指标的系数。
编制《北京市就业质量水平评价指标重要性的调查问卷》（详见附件3），使用结构性调查问卷方法，向两类对象收集意见。一是北京市级和区级发改、人社等部门直接从事就业工作处（科）室的人员（后文简称“部门组”）；[26]二是在京国家部委直属科研单位、北京地区高等院校，及北京市属科研单位具有副高级及以上职称的从事教学或科研工作的人员（后文简称“专家组”）。[27]部门组完成结构性调查问卷的方式有两种。一是实地走访，通过部门座谈和工作人员的深度访谈，发放纸质版调查问卷。在问卷填答前，当面介绍调查的目的及问卷填写的方法，在走访结束前，回收全部纸质版调查问卷。二是电话访谈，通过电子邮件发放电子版调查问卷。在电话中介绍调查的目的及问卷填写的方法，在约定的反馈时间之前回收全部电子版调查问卷。部门组问卷调查的完成时间是2017年3月底。专家组完成结构性调查问卷的方式与部门组类似，同样有两种方式。一是专家面对面访谈，同时完成纸质版调查问卷的填写，在访谈结束前回收。二是通信方式的专家咨询和发送电子版调查问卷，并在约定的反馈时间之前回收。专家组问卷调查的完成时间是2017年4月上旬。
采用层次分析法确定各级指标判断矩阵，计算权重。使用Excel完成全部的计算和一致性检验。具体操作步骤为：
第一步，构造判断矩阵A=（aij）n×n。将同属于一级的要素两两进行比较，进而确定相对重要程度，以此构造判断矩阵A=（aij）n×n。其中，aij表示第i行指标相对于第j列指标进行重要性两两比较的赋值，即Xi与Xj关于某一个评价指标相对重要程度之比的赋值，n为同一层次内评价指标的数量。采用1—9的标度法赋值。一级评价指标n=5，二级评价指标n=10。
假设判断矩阵为A=（aij）n×n，则满足aij＞0，aij=1（当i=j），aij=1/aij（其中，i，j=1，2，…，n）。通过部门组和专家组对指标重要程度的打分，按照几何平均的方法分别对两组的打分结果进行整合处理，构造判断矩阵。
第二步，确定指标权重和最大特征根。采用方根法计算判断矩阵特征向量和特征值。具体的计算步骤如下：
（1）计算判断矩阵每一行元素的乘积
，i=1，2，…，n。
（2）计算Mi的n次方根
。
（3）对向量
归一化，
，w即为指标权重。
（4）计算判断矩阵的最大特征根
。
第三步，进行一致性检验。对判断矩阵进行一致性检验，是考察客观成分能否达到足够合理的地步（曹茂林，2012）。
一致性指标
。一致性指标CI是衡量判断矩阵A的不一致性程度的数量指标。一般情况下，CI＞0，即λmax＞n。CI越小，表明一致性越好。判断矩阵的平均随机一致性指标RI值，用于度量不同阶数判断矩阵是否具有满意的一致性。1—14阶判断矩阵的RI 值如表1-3所示。
判断矩阵的一致性比率CR=CI/RI。通过将CI和平均随机一致性指标RI进行比较，一般认为，当阶数大于2，CR＜0.1，则判断矩阵就具有满意的一致性。否则，需要调整判断矩阵，以使之具有满意的一致性。由于一阶判断矩阵、二阶判断矩阵总是呈现一致性，因此不必进行检验。
表1-3 平均随机一致性指标RI值
指标权重的计算结果如表1-4所示。鉴于部门组和专家组的经验判断各有侧重，其中，部门组具有丰富的就业政策和就业工作实务经验，专家组具有丰富的就业理论和就业问题研究经验，分别对两类对象的经验判断进行定量化，继而分别确定指标权重和计算北京市就业质量水平指标值。原因主要有两个，一是共同检验客观赋权法测度结果的可信度，二是相互检验主观赋权法测度的两个结果的可信度。
表1-4 采用层次分析法得到的北京市就业质量平评价指标权重
分别计算得到部门组和专家组经验判断定量化后的指标权重。使用W1代表一级指标的权重，W2代表二级指标的权重。计算公式：Wij=W1i×W2j。其中，i=1，2，…，5；j=1，2
将部门组的计算结果代入就业质量水平指数的公式（1-1），形成如下公式（1-3）：
将专家组的计算结果代入就业质量水平指数的公式（1-1），形成如下公式（1-4）：
通过比较两种赋权方法、三组指标权重下三组北京市就业质量水平指标值的变化趋势和极值分布，如图1-3所示，可以发现，使用熵值法为北京市就业质量水平评价指标赋权，得到的北京市就业质量水平指数值具有较高的可信度和准确性。该指数值变化与北京市就业质量相关制度变迁的时间轨迹密切契合，较好地反映了制度变化给就业环境、就业结构等带来的影响。三组北京市就业质量水平指标值表现出了相似的变化趋势，2006—2009年北京市就业质量水平在波动中稳步、显著地提高。2015年，三组北京市就业质量水平指标值都达到了最大值。
此外，使用层次分析法为北京市就业质量水平评价指标赋权，得到的两组北京市就业质量水平指数值十分相近，计算结果的可信度同样较高。尽管两组调查对象的经验判断有所侧重，但是并未明显影响到赋权的结果。由于2009年以来北京市就业工作的目标结构趋向多元和复杂，诸多影响就业质量水平的宏观、中观和微观因素尚缺乏统计数据作为支撑，而是有赖于实务经验判断，这也导致部门组和专家组的意见有所差别。表现为，2006—2008年部门组的北京市就业质量水平指数值略低于专家组的，而2009—2015年部门组的北京市就业质量水平指数值则略高于专家组的。
图1-3 2006—2015年三组北京市就业质量水平指数值变化及趋势比较
说明：（1）横坐标设为年份，纵坐标设为就业质量水平指数值。（2）三组指数值依据三组指标权重计算得到。（3）在选定期内，采用熵值法得到就业质量水平指数的高低仅表示一个相对水平，而非一个绝对量，也就是说，改变选定期，同一年份的就业质量水平指数会有所不同。
资料来源：根据本书的计算结果绘制而成。
在新时期和新要求下，北京市就业工作目标结构仍将进一步复杂化，影响决策的不确定因素增加，为增强本研究服务于北京市就业决策依据的准确性，最大程度描述客观事实、最大限度避免主观性，后文将以熵值法计算得到的北京市就业质量水平指数值为依据，进行更深入的探讨。
（四）北京市就业质量水平变化趋势分析
2006—2015年，北京市就业质量水平总体呈现“上升趋势的W形”变动轨迹，由图1-3可见，2006年北京市就业质量水平只有0.2852，在经历2007年的一个小高点（0.4424）以后，到2009年下降至历年的最低点0.2753，随后快速、大幅攀升，尤其是在2010年和2011年，北京市就业质量水平的提升幅度十分显著，尽管到2013年又出现了小幅回落，降至0.6168，但是从2014年开始再次进入上升区间，2015年攀升至最高值0.7007。进一步对比十项就业质量水平二级评价指标在2015年的分值情况，如图1-4所示，得分最高的前三项指标依次是产均工伤事件发生率（0.1390）、单位从业人数比例（0.1213）和社会保险保护程度（0.0953），而得分最低的是工会会员人数比例（0.0240）。可见，2015年得益于工作安全性、就业稳定性和收入保障性的良好表现，北京市就业质量水平较高。
图1-4 2015年北京市就业质量水平十个二级评价指标值的比较
资料来源：根据本书的计算结果绘制而成。
《北京市“十二五”时期职工发展规划》就提出，为职工提供就业有平等机会、收入有同步增长、工作有安全保护、保障有多元平台、参与有充分渠道、职业发展有支撑条件的职业环境。经过五年多来各部门和各单位的共同努力，北京市职工就业质量水平显著提升，尤其是在工作安全性和就业稳定性上取得了长足的进步，如图1-5所示，两个维度的评价指标综合得分最高。其次是劳动力市场和收入保障性的状况良好，两个维度的评价指标综合得分接近，且稳定处于中游水平。最后是劳动关系和谐度得分较低，是需要重视和下一步加强相关工作的领域。
图1-5 2015年北京市就业质量水平五个一级评价维度综合得分的比较
资料来源：根据本书的计算结果绘制而成。
为了更深入分析北京市就业质量水平变化与地区宏观经济形势变化的关系，以地区国内生产总值指数表示地区经济增长水平，比较北京市就业质量水平指数和北京市地区国内生产总值指数同期变化情况，如图1-6所示，发现2006—2008年两个指数值呈现相同的“先增后降”的变化趋势，2007年北京市就业质量水平指数为0.4424，是2006—2010年期间的最高值；同年，北京市地区国内生产总值指数为114.5，是2006—2015年十年间的最高值。然而，从2009年开始，两个指数值的变化趋势出现了明显的背离，北京市就业质量水平指数在2009年跌至最低点，而地区生产总值指数则小幅提升；2010年以后，北京市就业质量水平指数持续、快速提升，而地区生产总值指数则反转进入持续下降区间。2015年，两个指数分别达到各自的最高值（就业质量水平指数0.7007）和最低值（地区生产总值指数106.9）。由此可见，在北京市经济形势较好的时期，经济增长水平对就业质量水平有较好的预测作用，经济增长绩效好，则就业质量水平较高，反之亦然，经济增长绩效不好，则就业质量水平较低。但是，当经济进入新常态，经济增速放缓，经济增长动力不足。那么，经济增长水平对就业质量水平并未表现出预测作用，就业质量水平依旧延续增长趋势，“福利刚性效应”明显。同时，受到一系列促进就业政策的扶持和刺激，就业质量的改善状况好于预期。
图1-6 北京市就业质量水平指数值与地区生产总值指数值变化趋势比较
说明：横坐标设为年份，左侧纵坐标为就业质量水平指数值，右侧纵坐标为地区生产总值指数值。
资料来源：根据本书的计算结果及国家统计局网站公布的数据（http：//www.stats.gov.cn/tjsj/）绘制而成。