基于招聘大数据的就业形势分析研究
发布时间:2021-07-15 22:00
本文基于企业互联网招聘数据,对2018年以来我国企业的招聘形势和特征进行了分析。总体看,受经济下行压力加大等多种因素影响,近年来特别是2018年以来我国企业招聘意愿趋于谨慎,招聘岗位数量呈逐步下行态势。从行业结构上看,服务业在企业招聘中占比高达85%左右,已经成为我国新增就业主渠道;从企业性质看,民营企业招聘占比高达八成以上,是我国就业创造的主力军,同时,民营企业、国有企业以及创业企业招聘占比均有小幅上升,而外资企业占比从2017年以来则出现小幅下滑。此外,本文发现,招聘大数据不仅与PMI从业人员指数等调查统计数据保持较高相关性,与传统就业统计数据相比,招聘数据能够更灵敏、准确地反映工业增加值等主要经济指标走势变化。
【文章来源】:中国物价. 2020,(03)
【文章页数】:4 页
【部分图文】:
2018年以来我国企业互联网招聘岗位同比变化情况
表1 企业互联网招聘岗位同比增速与主要就业统计指标相关系数 调查失业率 制造业从业人员指数 服务业从业人员指数 企业招聘岗位同比增速 0.130 0.315 0.397图2-2 服务业从业人员指数散点图
图2-1 企业互联网招聘岗位同比增速与调查失业率人员指数散点图从招聘数据与主要就业指标的关系看,招聘大数据与调查失业率相关性较弱,与采购经理人指数中的从业人员指数相关性相对较高。简单的相关分析显示,2018年1月-2019年6月,企业互联网招聘岗位增速与统计局调查失业率的相关系数为0.130,不仅绝对值相对较小,同时符号也与理论的预期相反(从理论上讲,招聘快速增长时,就业压力较小,从而失业率也应较低,招聘增速与调查失业率之间应存在负相关关系)。但另一方面,除关注调查失业率指标外,我国的学者以及政策制定者在分析就业形势时,通常还会关注采购经理人指数中的从业人员指数等指标。对此,本文也分别计算了招聘岗位增速与制造业从业人员指数及服务业从业人员指数之间的相关关系,从结果来看,招聘岗位增速与采购经理人指数中的从业人员指数之间存在较强的相关关系。具体看,2018年1月-2019年6月,招聘岗位增速与制造业从业人员指数间的相关系数达0.315,与服务业从业人员指数间的相关系数达0.397,这表明招聘岗位增速与采购经理人指数中的从业人员指数走势具有较强的一致性。此外,本文进一步计算了制造业招聘岗位增速与制造业从业人员指数以及服务业招聘岗位增速与服务业从业人员指数之间的相关系数。2018年1月-2019年6月,制造业招聘岗位增速与制造业从业人员指数相关系数达0.388,而服务业招聘岗位增速与服务业从业人员指数之间的相关系数,则达0.405。
【参考文献】:
期刊论文
[1]“大数据”在宏观经济预测分析中的应用[J]. 张涛,刘宽斌. 财经智库. 2018(03)
[2]我国就业统计指标及数据配套问题研究[J]. 张一名,徐丽. 中国劳动. 2016(11)
本文编号:3286539
【文章来源】:中国物价. 2020,(03)
【文章页数】:4 页
【部分图文】:
2018年以来我国企业互联网招聘岗位同比变化情况
表1 企业互联网招聘岗位同比增速与主要就业统计指标相关系数 调查失业率 制造业从业人员指数 服务业从业人员指数 企业招聘岗位同比增速 0.130 0.315 0.397图2-2 服务业从业人员指数散点图
图2-1 企业互联网招聘岗位同比增速与调查失业率人员指数散点图从招聘数据与主要就业指标的关系看,招聘大数据与调查失业率相关性较弱,与采购经理人指数中的从业人员指数相关性相对较高。简单的相关分析显示,2018年1月-2019年6月,企业互联网招聘岗位增速与统计局调查失业率的相关系数为0.130,不仅绝对值相对较小,同时符号也与理论的预期相反(从理论上讲,招聘快速增长时,就业压力较小,从而失业率也应较低,招聘增速与调查失业率之间应存在负相关关系)。但另一方面,除关注调查失业率指标外,我国的学者以及政策制定者在分析就业形势时,通常还会关注采购经理人指数中的从业人员指数等指标。对此,本文也分别计算了招聘岗位增速与制造业从业人员指数及服务业从业人员指数之间的相关关系,从结果来看,招聘岗位增速与采购经理人指数中的从业人员指数之间存在较强的相关关系。具体看,2018年1月-2019年6月,招聘岗位增速与制造业从业人员指数间的相关系数达0.315,与服务业从业人员指数间的相关系数达0.397,这表明招聘岗位增速与采购经理人指数中的从业人员指数走势具有较强的一致性。此外,本文进一步计算了制造业招聘岗位增速与制造业从业人员指数以及服务业招聘岗位增速与服务业从业人员指数之间的相关系数。2018年1月-2019年6月,制造业招聘岗位增速与制造业从业人员指数相关系数达0.388,而服务业招聘岗位增速与服务业从业人员指数之间的相关系数,则达0.405。
【参考文献】:
期刊论文
[1]“大数据”在宏观经济预测分析中的应用[J]. 张涛,刘宽斌. 财经智库. 2018(03)
[2]我国就业统计指标及数据配套问题研究[J]. 张一名,徐丽. 中国劳动. 2016(11)
本文编号:3286539
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