中国就业大数据之二：何为好工作？如何提高就业质量？

笔者前次撰文《中国就业大数据之一：他们为什么不工作？就业怎么稳？》（2022-12-09，澎湃商学院），讨论了中国就业市场的总量变化，但就业岗位有高有低，从总量上无法窥探质量的差异，这需要我们分析就业市场的结构特征。

为了透视就业市场的结构特征，我们使用微观数据进行分析，主要是北京大学的中国家庭追踪调查（CFPS）2018年和西南财经大学的中国家庭金融调查（CHFS）2019年的数据。因篇幅有限，我们主要从两个维度展开：第一，劳动关系的特征；第二，周工作时间和薪酬水平。

仍然庞大的农业就业人口

农业与非农业的工作有很大的差异，自雇（自己给自己打工）和给别人打工，也有很大差异。同样给别人打工，劳动关系有体制内编制、企业无固定期限合同，也有劳动派遣或者临时工。不同的劳动关系，劳动者的权益保障水平有很大的差异。笔者前文所指的灵活就业人员，大多人连短期的劳动合同都没有，受到网友们的鄙夷。一般人口中的“正经工作”一般是非农受雇的工作，并且起码要有一份正式的劳动合同，在某些区域还要限定有编制。这些岗位到底有多少？

我们按农业非农、自雇受雇把就业人员分为四类。如表1所示，传统农业家庭生产的就业人员占全部就业人员的35%，农业打工人员占2.7%，合计农业就业人员为2.97亿人，明显超过《中国统计年鉴》公布的1.95亿（2018年）。那么这两个数字应该相信哪一组？

表1 | 各类工作类型的劳动关系结构（CFPS2018）

采用CHFS2019数据源计算的务农劳动力占比为32.4%（见表2），与CFPS2018接近（37.7%）；同时据中国第三次农业普查公报，2016年，全国农业生产经营人员3.14亿人，可见CFPS和CHFS两个微观大样本数据对农业就业人口的调查比农调队统计的乡村就业人口要更准确一些。

表2 | 各类工作类型的劳动关系结构（CHFS2019）

这不仅意味着公开统计数字里的农业从业人员被低估了，也意味着农业人口对宏观经济绩效的拖累要超过统计数据的想象。中国耕地规模有限，较多的农业从业人口，意味着人均生产要素规模偏低，进而抑制了农业的劳动生产率和家庭收入，这拉低了中国整体的劳动生产率水平，也拉低了中国整体的家庭收入和消费水平。从CFPS2018年的数据来看，全国家庭中，从事农林牧渔工作家庭的人均纯收入中位数为1.2万元/年，而家庭成员完全从事非农工作家庭的人均纯收入中位数为2.83万元/年。农业就业向非农转化是中国走向现代化必须要完成的任务。

非农就业整体欠缺“正规化”的劳动关系

从CFPS2018的数据来看，2018年全国非农就业占劳动力的比重为62.3%，其中12%是私企、个体户等自雇者（相当于9596万人），其余50%为受雇者。为何有如此之高比例的自雇者？因为私营企业和个体户中有很高的自雇比例。以2014年为例，全国城乡有私营企业1546万户，就业人数1.44亿，其中投资者为2963万人，平均每家企业有2个雇主、雇佣7个员工。个体户的自雇比例更高，城乡共有4984万个体户，仅有1.06亿就业人员。私企雇主和个体户雇主加一起，就有接近8000万人，此外还有自由职业者等就业形式。

非农受雇是最受关注的就业渠道，劳动合同是确立雇主雇员间正式劳动关系最关键的证据之一。CFPS和CHFS的定义口径略有区别，综合来看，非农受雇者中有合同和无合同的比值接近1：1，具体来看，外资企业的用工关系最为正规，九成以上的用工签订了劳动合同，机关事业和国企其次，签订合同的用工占八成左右，私营企业用工最多，但仅有五成左右用工签订了合同，个体户用工签订合同的比例更低，只有两三成。这里需要指出，机关事业单位也有一定比例的无合同用工，类型非常复杂，从CFPS2018来看，包括国营农场的农民、社区工作人员、环卫工人等70多种职业。

即使签订了劳动合同，劳动关系也有较高比例是劳动派遣，大约占四分之一，虽然私企个体的合同用工有较高比例采用劳务派遣（20%左右），机关事业和国企用工的劳务派遣占比更高，总体占到了30%。

无论是无合同用工，还是劳务派遣用工，都显示了中国劳动关系的“正规化”程度不够，这种现象遍及大多数雇主类型，并不仅仅是私企和个体户独有的现象，体制内单位的非正式用工比例反而要高于私企个体。由此可见，这一现象必然有深刻的时代背景，不是单纯地强调用工单位合法用工就可以化解的。要扭转这种局面，就必须深入了解，用人单位为什么会倾向于选择这种低正规化水平的劳动关系，这个问题很大，本文暂不展开讨论。

我们来看一下体制内的就业岗位。非正规就业规模庞大，反映了中国市场化就业岗位竞争的激烈程度，与这个现象对应的是近几年“考公”“考编”热潮，“编制”是就业岗位歧视链的顶端。

那么，整个就业市场有多少岗位是“铁饭碗”？CFPS2018和CHFS2019的数据可以得出，机关事业单位大约提供了全部就业人员的4.3%（相当于3227万人）和4.7%（3580万人）的岗位，这个数字略少于统计数字（700余万公务员+3000余万事业编制）。在机关事业单位工作的非农就业人员，只有五成左右的岗位是有编制的。

我们进一步将视线聚焦在公共管理和教育两个行业的机关事业职工，这是考公、考编的主要目标。这两个行业的政府部门和事业单位的编制内职工占所有行业编制的44%，不到1500万人，这些就是考公考编人群追逐的就业岗位的总体规模。在这两个行业中，有近20%的就业人员是编制外用工，他们中的多数人终生的目标就是“转正”。

周工作时间：谁的工作不饱和？谁在加班？

工作时间是就业最核心的指标，直接关系到劳动者的收入和工作强度。据国家统计局的数据，今年上半年中国城镇企业类就业人员周平均工作时间为47.1小时，比去年同期少0.5小时。

周工作时间不是越短越好，越短意味着员工的工作不饱和，拿到的薪水自然会少，国家统计局将周工作时间不足35小时视为就业不充分人员。工作时间长了也不好，雇主当然会希望劳动者的工作时间越长越好，但人不是机器，有家庭和生活，也要有消费。光劳动不消费，劳动的意义又在哪里，生产出的商品和服务卖给谁呢？

中国实行每天8小时、每周40小时的工时制度，但现实中有很多加班，很多讨论中将超过48小时视为超时加班。近年来996工时制度是公共讨论的热点，即每周工作72小时。以35小时、48小时和72小时为界限，我们来观察非农受雇劳动者的工时分布。

表3和图1显示了四类就业的工作时间分布。结合这两张图表来看，我们从就业不充分与超时工作两个维度观察工作时间。从就业市场整体来看，中国就业的不充分性和超时工作并存，有四分之一的就业是不充分就业，超过48小时工时的就业占比超过一半。

表3 | 分工作类型的周工作时间分布

分类型来看，农业家庭经营的就业不充分性最高，占比高达44%，超时工作较少，整体呈现就业不充分的状态，这也一定程度上说明了为何农业就业人口的人均收入比较低；

非农受雇就业的不充分性比较低（只有9%），加班严重，周工作时间超过48小时的比重高达63%，其中超过72小时的占11%；

非农自雇就业的周工作时间呈现两头大的特征，就业不充分（占二成）和超时工作占比都非常高，就业充分的群体，周工时的中位数高达63小时，周工时达72小时占到了2成，比非农受雇的还高，非农自雇就业人群的996劲头比互联网大厂还要猛。

图1 | 分工作类型的周工作时间分布
数据来源：CFPS2018，未加权。仅包括在业劳动力，周工作时间>100小时记为100。

那么，在吸纳就业最多的非农受雇群体，不同雇主类型的工作时间分布是什么样的？一个很自然的猜想是没有劳动合同的非农受雇就业的工作分布会比较均匀（就业不充分和超时工作两个现象并存），数据确实如此，签订合同的劳动者的周工作时间分布曲线比较集中，没有合同的劳动者就业不充分（占11%）和周工作时间超过48小时（占72%）都比有合同的要高（6%和54%）。

我们再来看一下不同雇主类型的周工作时间分布。如表4所示，与通常认知相同，私企个体和个人家庭雇用的周平均工时最长，达到了55.1小时和52.5小时，这两类雇用的996工时占比也是最高的，超过了10%；机关事业单位和民非协会的周平均工时最低，只有43-44小时，这客观佐证了考公、考编热的现实基础。如果折算成平均时薪，外企和国企雇员时薪最高，为28元/时左右，机关事业单位其次，最低的是私企、个体和个人家庭雇用的人员。

表4 | 分雇主类型的周工作时间分布和平均时薪

提高就业质量，需要奔向大城市

促进就业政策，不仅包括新增就业岗位，也包括改善就业岗位的结构，未来就业政策也需要在提高就业质量上发力。

首先，发展大城市依然是中国城镇化最核心的动力。中国农业从业人员规模依然庞大，保持相对快速的城市化速度依然是宏观政策最核心的目标之一，但核心的问题是，农业人口如何转化成非农人口，是就地城镇化，还是就近迁入周边城市，抑或异地迁入到中心城市？

一线/新一线等全国或区域的中心城市的城市化水平高、经济增长强劲，创造就业岗位的能力强，他们是吸纳全国或区域内农业人口的最佳城市。如表5所示，一线/新一线城市总体的农业劳动力占比仅15%，而三线及以上城市的比重高达41%，哪类城市吸纳农业劳动力的能力更强，可想而知。

其次，城市规模越大、等级越高，就业岗位的质量越好，提升就业质量绕不开大城市。从就业质量来看，如表5所示，一线/新一线的就业岗位质量明显高于二线，二线高于三线及以上（以下简称“三线”），不考虑有编制的固定职工，长期合同的企业职工占非农就业的比重，一线/新一线高达38%，二线为27%，三线不足16%，而没有合同的非农打工者，一线/新一线不到二成，而三线高达45%。

表5 | 不同城市等级的就业类型分布

不同等级城市的就业质量表现上的差异，使得新增劳动力的去向会影响宏观绩效，杨曦于2017年发表的一篇文章指出，农民工市民化发生在人口规模300万以上的城市时，对中国整体GDP的影响为正（弹性值为正），城市规模越大，影响越大；相反，如若农民工市民化发生在300万以下规模的城市中，则会拖累GDP，这些影响就是通过劳动力工资福利等就业质量指标实现的。

不同规模等级的城市在就业质量上的表现差异，对就业质量提升政策有多项启示：

1.如前面第一条所说，农业人口的城市化模式是有效率差异的，让他们在中心城市等大城市市民化，会更有助于中国整体经济绩效的进步；

2.城市间就业质量存在较大差异，这意味着即使整体城市化率不变，仅通过城市间的劳动力流动也可以实现就业质量的提升，进而促进中国整体经济效率；

3.应届大学生等青年劳动者的失业率居高不下，如何解决他们的就业需求，是下基层当大学生村官、去中西部参与三支一扶，还是进入大城市，这在过去一直有分歧。从中国经济大局以及效率改进的角度来看，大城市是提供高质量就业岗位以及吸纳高素质劳动力的最佳区域，解决他们的就业，或许都无需出台任何促进政策，只需要解除他们进入大城市的障碍、降低门槛，就可以极大的缓解这一人群的就业压力。

最后，中国就业市场是一个高度不均衡的市场，让就业市场变得更均衡是提升整体就业质量必须面对的问题。如前文分析，不同地区、不同雇主类型的就业质量（如劳动关系、周工作时间、小时工资水平）有巨大的差异，一方面，应该鼓励优质雇主在中国扩大员工规模，如外商投资企业以及一些优质的大型民营企业，另一方面，也要分析中小民营企业、个体户等提供就业岗位质量偏低的原因，例如正式用工的制度成本太高，只有搞清楚原因，才有可能对症下药。

（作者聂日明为上海金融与法律研究院研究员）