简介:大数据、人工智能的广泛应用,必然会带来人类社会生活与生产方式的重大变革,尤其会对人们的生存模式产生重大影响,劳动与雇佣工作模式将面临大变局。如何应对智能时代给劳动者就业及社会发展所带来的机遇与挑战,尤其是人工智能应用可能带来的消极作用是值得深思的问题。考察人类社会发展史上的每一次工业革命,人的能力不断被超越、人力不断被替代,但是人类社会仍旧在不断向前发展,如何应对此番机械智能革命给我国劳动就业所带来的影响,发达国家的历史发展启示告诉我们,技术的不断迭代更新需要有前瞻性的、不断完善的劳动法制和社会保障制度体系才能维系整个社会的平稳发展,此外,不断提高劳动力教育水准和比例,革新教育模式,努力培养高素质创新型技能劳动力也是重中之重,只有这样才能真正实现新旧历史背景下的技术革命与人类社会发展的顺利过渡。
简介:在僵化的劳动力市场和近年来危机引发的经济衰退双重压制下,法国的失业率一直居高不下,在2013-2017年,法国年均失业率超过10%,高出欧元区平均失业率水平①.2017年5月马克龙新政府上台之后,探索一系列积极的就业政策:简化劳资谈判,提高中小企业主谈判自主性和用工的灵活度;大力推行青年学徒制,提高年轻人的就业能力;重视职业培训,促进经济转型中的企业职位与劳动者就业能力相匹配;并针对就业弱势群体提高特殊扶助力度并扩大失业补助的覆盖面等.新政府执政一年多来,在经济整体性复苏的大环境下,法国劳动力市场各项指标向好,失业率显著下降,青年就业状况明显好转.但劳动力市场的改革是一个长期的过程,改革过程中也遭遇了社会各方的阻力,本届政府以新劳动法为标志的系列改革能否真正根本上修正法国经济体制结构性弊病,仍需持续关注。
简介:城市规模不同,劳动力个体特征对于就业的影响也存在显著差异,故实现更高质量和更充分的就业目标,需结合影响就业的个体因素进行分析。为此,结合2013年中国家庭收入调查数据(CHIP2013),通过建立劳动力就业的多项Logit模型进行实证分析。结果表明,城市规模越大,劳动力的个体特征越呈现出未婚、技能水平高、工作能力强以及年龄大的特点,且城市规模越大,性别歧视越少;劳动力的健康状况和是否为中共党员对于就业的影响,并没有按照城市规模大小呈同向变动趋势。进而,农业剩余劳动力和普通高校毕业生应结合自身实际,选择适宜规模的城市更易于实现就业。
简介:农村家庭女性劳动力已经成为农村剩余劳动力的主要部分,农地流转市场的发展能否促进女性参与就业成为了一个经验问题.本文利用中国居民收入调查(CHIP2013)数据并使用倾向值匹配法(PSM)分析了农地转出行为对家庭女性在本地非农时间和外出从业时间的影响.研究发现,农地转出行为将使家庭女性在本地非农时间增加,但对外出从业时间影响不显著.使用多值分层匹配法(SSM)分析发现,农地转出行为在总体上对家庭女性就业时间的影响未表现出明显异质性,但在农地转出倾向各层级内部,这一影响却具有显著差异.进一步对农地转出行为影响家庭女性就业时间的个体处理效应进行分析发现,外出工作经历、家庭负担系数、家庭人口个数等特征差异是造成个体处理效应异质性的主要根源.