城市是流動的，是變化的，是被一些規(guī)律支配的。大數(shù)據(jù)能夠幫我們觀察城市街區(qū)之細(xì)微，也能俯視城市體系之宏大。

為此，上海交通大學(xué)中國發(fā)展研究院“城市酷想家”團(tuán)隊與澎湃研究所聯(lián)合發(fā)起此專欄，旨在推進(jìn)基于大數(shù)據(jù)的城市研究。

我們的目標(biāo)不是描述有關(guān)城市的現(xiàn)象，而是將大數(shù)據(jù)與一些分析方法相結(jié)合，總結(jié)出與城市發(fā)展有關(guān)的社會科學(xué)規(guī)律及政策含義。這個專欄既發(fā)表原創(chuàng)的短文，也歡迎基于學(xué)術(shù)論文改寫的文章。投稿信箱為citycoolcamp@163.com。

2022年初，上海寶山，集裝箱倉庫。澎湃新聞記者 周平浪 圖

大數(shù)據(jù)技術(shù)的使用，使生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)企業(yè)的跨區(qū)域服務(wù)能力大幅上升。與此同時，更大范圍內(nèi)的數(shù)據(jù)積累，也使我們能夠更加靈活、準(zhǔn)確和及時地把握宏觀經(jīng)濟(jì)脈搏。本文即是運用互聯(lián)網(wǎng)用工平臺積累的靈活用工大數(shù)據(jù)分析制造業(yè)景氣狀況的一次嘗試。

靈活用工是中國制造業(yè)一種重要的用工形式。相對正式工而言，靈活用工可以較好地應(yīng)對訂單的短期變化，從而有利于那些訂單波動較大的企業(yè)保持相對較低的勞動力成本。隨著“柔性制造”概念興起，生產(chǎn)能力根據(jù)消費需求的快速變化做出及時響應(yīng)，也成為企業(yè)競爭力的重要來源。在這樣的背景下，靈活用工價格可以在很大程度上反映制造業(yè)企業(yè)的勞動力成本，同時，靈活用工數(shù)量和價格的短期波動也能反映企業(yè)市場需求情況的變化。

本文基于“我的打工網(wǎng)”積累的薪酬發(fā)放和招聘訂單數(shù)據(jù)，描繪了2018年1月年至2021年底制造業(yè)靈活用工市場的變化，以期找尋勞動力供需變化的規(guī)律，并構(gòu)建制造業(yè)勞動力市場景氣指數(shù)，為企業(yè)、政府、市場和學(xué)術(shù)研究做參考。

一、數(shù)據(jù)簡介和指標(biāo)計算

（一）數(shù)據(jù)簡介

本文采用的數(shù)據(jù)來源于“我的打工網(wǎng)”所服務(wù)企業(yè)的月度發(fā)薪數(shù)據(jù)及招聘訂單數(shù)據(jù)?！拔业拇蚬ぞW(wǎng)”總部位于昆山市，是一家服務(wù)于制造業(yè)藍(lán)領(lǐng)工人的互聯(lián)網(wǎng)就業(yè)平臺，其業(yè)務(wù)范圍主要覆蓋長三角和珠三角地區(qū)，日均服務(wù)在職工人數(shù)量約5萬人，年接待就業(yè)咨詢?nèi)藬?shù)約100萬人。該平臺服務(wù)會員（求職者）的“經(jīng)紀(jì)人”模式以及集周薪和月薪為一體的發(fā)薪模式——“周薪薪”——是行業(yè)內(nèi)首創(chuàng)。其中，月度發(fā)薪數(shù)據(jù)記錄了用工企業(yè)通過 “周薪薪”APP每月向打工者發(fā)放薪酬的金額和計薪天數(shù)。本文采用的月度發(fā)薪數(shù)據(jù)涵蓋了全部477家企業(yè)2018年1月至2021年11月的數(shù)據(jù)，原始發(fā)薪記錄共165.8萬條，匯總到企業(yè)-月度層面共6379條。招聘訂單數(shù)據(jù)記錄了“我的打工網(wǎng)”為客戶企業(yè)招聘短期工所發(fā)布的招工公告信息，其主要內(nèi)容為小時工價信息和其他一些和工價相關(guān)的簡明條款。本文所使用招聘訂單數(shù)據(jù)覆蓋了2018年9月1日至2022年1月3日這一時期，數(shù)據(jù)量共60947條。

圖1：招聘訂單數(shù)據(jù)示例

（二）發(fā)薪數(shù)據(jù)相關(guān)指標(biāo)計算

本文運用月度數(shù)據(jù)分析了靈活用工在職人數(shù)、靈活用工計薪天數(shù)、靈活用工加權(quán)平均日均價三個變量。按月加總的在職人數(shù)和計薪天數(shù)分別如圖2和圖3所示。需要特別指出的是，在職人數(shù)和用工天數(shù)的長期變化，不僅包含了靈活用工市場的發(fā)展，還包含了“我的打工網(wǎng)”本身的業(yè)務(wù)擴(kuò)張。對這兩個因素，我們難以區(qū)分。因此，我們對這兩個指標(biāo)的分析，著重關(guān)注其周期性的波動，以及其短期的異常變化。

圖2：“周薪薪”在職人數(shù)月度變化。注：我們將在職人數(shù)進(jìn)行了指數(shù)化處理，指數(shù)化的方式是以 2018 年全年平均的月度在職人數(shù)為基數(shù)，所有月份實際的在職人數(shù)相對于該基數(shù)的百分比即為在職人數(shù)指數(shù)。疫情前趨勢線采用的是2020年1月之前的月度數(shù)據(jù)，實際趨勢線采用的是整個觀測期間的月度數(shù)據(jù)，趨勢線繪制采用的方法是將所有企業(yè)的加總月度數(shù)據(jù)和月份進(jìn)行簡單的線性擬合。圖3和圖4的處理方式與圖2類似。

圖3：“周薪薪”用工天數(shù)月度變化

對靈活用工加權(quán)平均日均價的構(gòu)造，我們采用的公式為：

其中，k是指第k期，i是指第i個企業(yè)。上述等式反映員工入職后，平均每天拿到的實際收入，或企業(yè)平均每天實際支付給該員工的工資。我們對最終的工資仍進(jìn)行指數(shù)化處理，最終結(jié)果如圖4所示。

圖4：靈活用工加權(quán)平均價格月度變化

（三）招聘訂單價格的處理

月度發(fā)薪數(shù)據(jù)是企業(yè)在發(fā)薪日對前一個月（甚至更久）的用工信息和工價信息的回溯，并據(jù)此進(jìn)行實際支付。它是用工實際情況的事后反映。而實時的招聘價格即是當(dāng)前勞動供給和需求綜合作用的結(jié)果，更能實時反映當(dāng)前的勞動力市場景氣狀況。因此，我們也采用了后者來計算實時工價，并據(jù)此構(gòu)造了制造業(yè)勞動力市場景氣指數(shù)。同樣，我們也采用了加權(quán)平均的方式對不同企業(yè)的訂單價格進(jìn)行匯總，權(quán)重為各個訂單實際面試通過人數(shù)占當(dāng)天全部面試通過人數(shù)的比重。其結(jié)果如圖5所示。

圖5：招聘訂單價格指數(shù)的實時變化。注：和前幾張圖類似，我們將2018年9-12月的平均招聘價格標(biāo)準(zhǔn)化為100，其他時期的招聘價格指數(shù)為實際招聘價格相對于標(biāo)準(zhǔn)化招聘價格的百分比。

二、數(shù)據(jù)中的靈活用工特征

本文計算的前兩個指標(biāo)，可分別用來反映靈活用工市場的勞動供給和勞動需求；后兩個指標(biāo)，可以反映由供需共同決定的靈活用工市場價格。其中，在職人數(shù)反映的是當(dāng)月有多少人處在靈活就業(yè)狀態(tài)。由于靈活就業(yè)的求職者很少長時間失業(yè)，處在靈活就業(yè)狀態(tài)的人數(shù)基本反映了靈活就業(yè)的求職人數(shù)。計薪天數(shù)反映的是企業(yè)為靈活用工支付薪酬的天數(shù)。這一指標(biāo)能在一定程度上反映靈活就業(yè)的勞動需求。靈活用工加權(quán)平均價格則反映了勞動供需的短期變化，起到調(diào)節(jié)勞動供需的作用。

具體而言，本報告展示的數(shù)據(jù)能反映如下幾方面的特征性事實。

首先，靈活用工市場存在著非常明顯的季節(jié)性特征。如圖2-圖5所示，在職人數(shù)、計薪天數(shù)和靈活用工價格都表現(xiàn)出明顯的季節(jié)性特征。每年上半年為求職和用工的淡季。從九月開始，求職人數(shù)和用工數(shù)量都會出現(xiàn)較大幅的上升，旺季會持續(xù)到每年十二月。每年二月份，由于春節(jié)假期和務(wù)工者返鄉(xiāng)的影響，求職人數(shù)和用工需求處于當(dāng)年最低位。靈活用工價格也體現(xiàn)出季節(jié)性特征：總體而言，在同一年份，上半年的用工價格呈逐月下降趨勢，年中開始逐漸走高，并在較高位置維持到春節(jié)之后。但由于求職人數(shù)和用工需求的同向波動，靈活用工價格的季節(jié)性波動幅度并沒有求職人數(shù)和用工需求來得大。

其次，用工價格在三年內(nèi)呈現(xiàn)出上升趨勢。從圖4和圖5可以看到用工價格在三年內(nèi)的增長趨勢。表1展示了季度平均的招聘工價，顯示2020年和2021年其同比增幅分別為8.65%和10.86%。在我們的數(shù)據(jù)中，用工價格上升可能由兩方面因素驅(qū)動。一是最低工資的上漲推動的工價上升，二是勞動需求相對勞動供給更快的增長引起的工價上升。作為數(shù)據(jù)最主要來源地的蘇州市，在2019-2020年并未發(fā)生最低工資調(diào)整。 同時，根據(jù)第七次人口普查數(shù)據(jù)，全國層面的流動人口規(guī)模和昆山市的人口規(guī)模，過去十年間都經(jīng)歷了較大幅度增長。因此，2019-2021年期間用工價格的總體上升趨勢，更可能反映了低技能勞動力需求的快速上漲。

短期波動體現(xiàn)在三個方面。首先是2020年2月至4月的異常變化。2020年2月，求職人數(shù)出現(xiàn)異常下降，但在3-4月出現(xiàn)反彈。用工天數(shù)也在同年三四月份出現(xiàn)反彈。同時，需求更大幅度上升使得2020年年初的招工價格和4-5月的實際用工價格大幅上漲。其次是2020年下半年求職人數(shù)和用工天數(shù)的飆漲。從用工旺季看，2018年和2019年，旺季都只在9-12月四個月出現(xiàn)。但是，2020年下半年的用工旺季，從8月到2021年的1月持續(xù)了六個月，并且在7-11月期間在職人數(shù)和在職天數(shù)都呈現(xiàn)持續(xù)上升趨勢。與此同時，2020年，旺季相對于淡季的求職人數(shù)和用工天數(shù)增幅都比前兩年要大。這兩點可能和中國出口需求增長以及復(fù)工后外出務(wù)工人數(shù)超量反彈有關(guān)。第三，從年度用工價格變化看，如圖5所示，2020年全年的用工均價增幅較低，尤其是4-8月期間。

從用工數(shù)據(jù)的三年趨勢來看，在此期間內(nèi)，疫情并沒有對制造業(yè)造成實質(zhì)性影響。在圖2至圖4中，是否包含疫情后的時期，各指標(biāo)的趨勢線都幾乎不變。與此同時，圖5中也顯示，2020年用工價格增幅下降，在2021年也被修復(fù)。這可能正是互聯(lián)網(wǎng)平臺更廣泛運用的結(jié)果：求職者在互聯(lián)網(wǎng)平臺上即可獲得比較充分的招聘信息和勞動中介服務(wù)，大大減少了線下流動的必要性，從而降低了流動障礙對勞動力配置的影響。

三、基于靈活用工大數(shù)據(jù)構(gòu)建的勞動力市場景氣指數(shù)

理論上講，靈活就業(yè)人群跨企業(yè)、行業(yè)就業(yè)的靈活性，制造業(yè)和服務(wù)業(yè)的靈活用工價是同步變化的；同時，制造業(yè)工廠多數(shù)都有靈活用工轉(zhuǎn)正式工的渠道，因此，靈活用工和正式工的工價從更長時期來看也是高度相關(guān)的，同時比后者調(diào)整更靈活。因此制造業(yè)靈活用工價格能夠反映制造業(yè)乃至全行業(yè)的勞動力市場供需狀況。與此同時，由于靈活就業(yè)人群以新市民為主，這一指數(shù)也能夠反映新市民群體的就業(yè)和收入狀況。

如前所述，招聘訂單價格數(shù)據(jù)能更好地反映制造業(yè)靈活用工勞動力市場實時的供需變化，因此，我們基于這一數(shù)據(jù)來構(gòu)造制造業(yè)勞動力市場景氣指數(shù)。我們對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行了一些處理，主要有以下三方面：（1）剔除季節(jié)性因素的影響；（2）采用相對穩(wěn)定的企業(yè)權(quán)重；（3）剔除企業(yè)固有特征對招聘工價的影響（如有需要，這些處理細(xì)節(jié)可向作者索取）。進(jìn)行這些處理后，我們得到了月度層面的制造業(yè)勞動力市場景氣指數(shù)，如圖6所示。

圖6：制造業(yè)勞動力市場景氣指數(shù)

在圖6中，我們可以看到，2020年4-8月，制造業(yè)勞動力市場的情況確實較差，但9月后即迅速恢復(fù)；我們也能看到，2021年10月國外疫情帶來的沖擊，在年底之前也有一定程度恢復(fù)；同時，2021年的整體狀況，比2020年好得多。由于采用的數(shù)據(jù)是可以實時獲得的，因此，本指數(shù)比其他數(shù)據(jù)能更為及時地反映宏觀經(jīng)濟(jì)狀況。

本文提供的分析，僅源自靈活用工數(shù)據(jù)應(yīng)用的一個視角。該數(shù)據(jù)的商業(yè)、學(xué)術(shù)價值及宏觀經(jīng)濟(jì)意義有待進(jìn)一步開發(fā)。我們歡迎各方以數(shù)據(jù)合作或商業(yè)咨詢的方式來使用我們的原始數(shù)據(jù)。本文的前期成果，一部分發(fā)表在《蘇州大學(xué)學(xué)報（哲學(xué)社會科學(xué)版）》2022年第2期，歡迎讀者查閱。

【本文作者：向?qū)捇?，上海大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院講師；陸銘，上海交通大學(xué)安泰經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院特聘教授，中國發(fā)展研究院執(zhí)行院長；數(shù)據(jù)提供方：新市民產(chǎn)業(yè)與創(chuàng)新研究院（raye@junhal.com）。本文也是國家自然科學(xué)基金青年項目“開發(fā)區(qū)經(jīng)濟(jì)對微觀企業(yè)績效的影響及其地理異質(zhì)性研究”（71703097）和面上項目“大數(shù)據(jù)視野下的城市空間結(jié)構(gòu)與有效治理”（72073094）的階段性成果。】