摘要：就业景气程度可以衡量地区经济和社会发展的态势，对指导和制定就业经济决策具有重要意义，而指数以数字化的形式可以较为便捷且客观描述这种态势。文章整理了苏州市近两年的就业相关监控数据，运用前期研究设计的就业景气指数(EPI)模型对原始数据进行处理，形成一条指数曲线，结合苏州市近一年的就业环境状况，对指数曲线的变化作了详细的分析，以此验证了就业景气指数(EPI)可靠性和有效性。
关键词：就业 就业景气 实证分析 数据分析
一、研究背景
在现实社会中，大部分地区会通过几组数据来反映当地的就业状况，但每个角度的数据都有其局限性、片面性。在经济领域，一些重要指数，如CPI、PPI、PMI等，引起了从专家到普通百姓的高度重视，成为我们判断经济走势、指导经济决策的重要依据。因此，在分析地区就业景气程度时，急需一个有效可靠的指数来全面地、直观地反映当地企业用工市场的活跃程度，揭示监控范围内人力资源市场的兴衰演变过程，为用人单位与求职人员实现良性互动提供指导，为领导干部和劳动就业管理部门了解人力资源市场动态提供直观的图文数据支撑，为做出有针对性的就业政策决策提供科学依据。
二、就业景气指数设计
基于社会需求，在原有监控指标的基础上，将不同维度的指标加以整合，试图通过科学合理的分析，能够得到一个较全面、客观的指数，以它来反映地区就业的景气程度。
1.就业景气影响因素
一个地区的就业景气可以从多个侧面反映，每个侧面都有其反映内容、反应重点。构造就业景气指数应该尽可能使各构成因子全面、客观、不重、不漏。鉴于此，本课题组通过调研分析，确定了影响地区就业景气程度的构成因子，包括：用工流入数量、用工流出数量、企业在职员工总量、人力资源需求、人力资源供给、企业招聘完成率、求人倍率、长期失业人员变动率以及参考失业率。
2.就业景气指数指标体系构建
对九个维度进行因子分析。通过分析，第一个公共因子反映了就业存量变化情况(用工流入数量、用工流出数量、企业人员在职总量);第二个公共因子反映了市场供求关系变化的情况(求人倍率、企业完成招聘率、人力资源供给、人力资源需求)第三个公共因子反映了非就业劳动力存量的变化情况(长期失业率、参考失业率)。因此，本课题建立EPI的指标体系如图1。
图1 EPI指数指标体系
3.就业景气指数的确定方法
运用AHP法和DLPHI法，邀请相关领域专家对就业景气指数指标体系的权重进行了判断。EPI指数模型最终构建结果如下：
EPI指数=0.34×就业存量变动指数NI+0.38×就业市场供求变动指数RI +0.28×失业存量变动指数UI (公式1)
其中：
就业存量变动指数NI=0.3×EPI1+0.3×EPI2+0.4×EPI3 (公式2)
就业市场供求变动指数UI=0.24×EPI4+0.46×EPI5 +0.15×EPI6+0.15×EPI7 (公式3)
失业存量变动指数RI=0.56×EPI8+0.44×EPI9 (公式4)
三、就业景气指数实证分析
课题组运用构建好的EPI指数模型对苏州市就业景气状况进行施测，期望施测结果能与当地的实际情况相符，进而验证EPI指数模型的有效性和可靠性，为EPI指数模型在全国范围内的推广应用奠定基础。
1.数据搜集
在苏州市就管中心的协助下，课题组获得了正确可靠的原始数据，如表1。
表1 就业景气指数原始数据
数据名称 2011 2012～2013
12月 4月 5月 6月 7月 8月 9月 10月 11月 12月 1月 2月 3月
用工人数 28394 28841 27839 24650 11814 39163 31271 23046 23375 24594 26390 15284 28633
退工人数 24521 24246 33254 23713 10534 26404 26220 18960 19783 22451 24801 21307 27716
企业职工总数 576944 582854 577439 578376 579656 592415 597466 601552 605144 607287 608876 602853 603770
连续6月领取失业保险金人数(大市) 21557 20985 20651 21507 21623 22200 22282 22148 21583 22087 22216 22028 21830
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