劳务协作政策的就业促进效应
——基于中国省级面板数据的双重差分分析

刘璐婵

一、问题提出

近年来，随着新公共治理思潮在西方公共就业服务领域的兴起，公共就业服务的供给衍生出了多元合作模式(Andreassen et al.，2020；Lindsay et al.，2021a)。这种由政府-市场-个体共同参与就业服务供给全过程的模式被认为体现了多元参与、协商治理、资源共享、互惠共赢等新公共治理思想(Lindsay et al.，2018a；Shang &Chandra，2023)。在这样的背景下，由公共就业服务机构、用人单位与求职者共同参与的，以实现集体转移就业为目标的劳务协作政策应运而生。在我国，对口支援与东西部协作扶贫等项目为劳务协作政策积累了历史经验。2016年，人力资源和社会保障部与国务院扶贫办开展了粤湘鄂劳务协作试点工作，标志着“基于公共就业服务机构-用人单位-求职者三方合作的组织化集体转移就业服务政策”进入了快速发展阶段。

就劳务协作政策的效果而言，相关研究探析了该政策在人-职匹配、工作搜索、岗位供给等方面的质量与效率(Fougère et al.，2009；Liechti，2020；Lindsay et al.，2021b；Raspanti &Saruis，2021；平卫英等，2021；王小林、谢妮芸，2022；谢治菊、陈香凝，2023)，但已有研究对该政策运行机制与服务手段方面的讨论浅尝辄止，而且较少研究关注劳务协作的参与主体、合作动机、主体间关系等因素对政策效果的影响。此外，公共就业服务长期聚焦于失业风险化解与防范的议题，各类服务措施均致力于帮助失业者重返劳动力市场且预防劳动者再次失业(Autor，2009；Larsen &Vesan，2012)，然而，目前关于劳务协作政策效果的研究并未深入探究该政策与失业风险间的关系。这意味着现有研究不仅无法为劳务协作政策化解与防范失业风险的核心议题提供更多经验证据，更未能阐明劳务协作过程中集体议价、订单式匹配、批量安置、动态遴选、实操培训和定向转移等做法的作用机制，致使我国的劳务协作政策仍是一个“黑箱”。

目前我国“东西部、省内和专项并行的劳务协作政策体系”已逐步形成(平卫英等，2021)，政策实践中还在不断涌现区域劳务协作联盟等新做法。2021年，国务院在《“十四五”就业促进规划》中明确指出，要增强公共就业服务能力，进一步健全劳务对接协调机制，逐步完善劳务协作政策。因此，探究劳务协作政策的就业促进效果既有重要的政策意涵，又对当前的基层实践具有指导意义。本文将对劳务协作政策的就业促进效应开展分析，首先探究劳务协作的主体构成、合作动机与主体间关系对政策效果的影响，并借助全国性和长期性数据构建双重差分模型来检验劳务协作政策是否存在就业促进效应。其次在失业风险化解与防范的维度上分析劳务协作政策的作用机制，尤其是探究集体议价、订单式匹配、批量安置、动态遴选、实操培训和定向转移等措施如何降低失业者存量、抑制失业者增量，以打开劳务协作政策的运行“黑箱”。再次，本文还将结合劳务协作政策的适用情境，进一步探究哪些地区或群体更能从这种多元合作的集体转移就业服务中受益，并借助政策效应的异质性分析优化劳务协作政策的实施路径，最终为纷繁多样的基层劳务协作实践提供决策依据。

二、政策背景与研究假设

(一)政策背景

近年来，随着公共就业服务供给中出现多元合作热潮(Lindsay et al.，2021a；Van Gestel et al.，2019)，公共就业服务中的劳务协作模式日益受到关注。根据国际劳工组织的界定，劳务协作是指公共就业服务机构结合各地经济社会发展需求和人力资源结构特点，通过在求职者和用人单位间牵线搭桥，为有劳动能力、有劳动意愿的失业者群体提供岗位，同时解决用人单位劳动力供给不足问题的一种就业促进方式(Thuy et al.，2001)。与致力于解决劳动供求双方信息不对称、失业者就业能力匮乏等问题的公共就业服务政策不同，劳务协作政策侧重于多方参与，尤其是雇主共同参与再就业岗位的供给与创造(Bredgaard，2018；Orton，2019)。由于其服务供给过程具有显著的合作性、组织性、规模性与转移性等特征(Lindsay et al.，2018a；谢治菊、陈香凝，2023；元林君，2018；张成刚、辛茜莉，2022)，劳务协作的实质是由政府、雇主与求职者共同参与的、面向指定岗位的集体对接与定向安置，故本文将劳务协作政策界定为“基于公共就业服务机构-用人单位-求职者三方合作的组织化集体转移就业服务政策”。

在我国，劳务协作政策的雏形是贫困治理实践中的对口支援与东西部协作扶贫项目。1979年7月，中央首次提出组织内地发达省市对口支援边境与民族地区的要求，1996年7月，国务院扶贫开发工作会议明确提出东部较发达省市与西部贫困地区开展扶贫协作，随后地方政府开始引导贫困劳动力赴定点帮扶省份就业，并逐步形成组织化的定向劳务输出。2016年7月，习近平总书记在东西部扶贫协作座谈会上提出要“建立区域间劳务输出对接机制”来帮助建档立卡贫困户实现再就业，随后《人力资源社会保障部、国务院扶贫办关于开展粤湘劳务协作试点工作的通知》《人力资源社会保障部、国务院扶贫办关于同意湖北省郧西县与广东省开展劳务协作试点工作的函》提出在区域间建立劳务协作工作机制，并将湖南、湖北、广东三省作为劳务协作的试点地区，以期促进贫困劳动力实现高质量再就业。自此，我国劳务协作政策进入了制度化的发展阶段。

随着公共就业服务的全面发展，目前我国已形成了“东西部劳务协作、省内劳务协作和专项劳务协作”的政策体系(平卫英等，2021；王阳，2019)。就劳务协作的类型而言，目前政策实践中主要包括劳务输出、集体招聘和定向培养三种类型，其中劳务输出是目前的主流协作模式。一般而言，劳务输出通常由地方政府在摸清地区劳动力底数以及企业岗位数量与用人需求的基础上牵头促成劳资双方商谈达成。在求职者与用人单位达成一致的转移就业意向并签订劳务协议后，地方政府或其所委托的公共就业服务机构会将劳动者集体送至定点企业开展劳动生产。除劳务输出外，集体招聘也是劳务协作的主要形式。各地人社部门通常在春节后、毕业季等用工或求职旺季组织专场招聘会，为有就业需求的劳动力和有用工需求的企业提供精准对接和面谈签约服务。除“春风行动”、高校毕业生专场签约会、金秋招聘月等大型线下招聘活动外，“百日千万网络招聘专项行动”等线上集体招聘也是数字化时代劳务协作的新形式。此外，定向培养也日益成为劳务协作的重要形式，这种方式将多方协作延伸至就业前期，辅助在校学生转化为企业的储备劳动力。具体做法是通过地方政府为企业与技工学校、职业培训机构、公共实训基地等牵线搭桥，由职业教育部门结合企业岗位需求实施订单式培养，学生在毕业后直接赴企业定向就业。例如，人社部与国务院扶贫办开展的“技能脱贫千校行动”就提出设立校企联动订单班，提前为职校生做好职业规划与定向就业安置。

(二)研究假设

20世纪80年代以来，新公共管理导向下的公共就业服务市场化趋势使就业服务出现择优推荐(Creaming Effect)、低度服务(Parking Effect)等缺陷，大大降低了公共就业服务的质量(Bredgaard &Larsen，2008；Greer et al.，2017)。此外，这种过度倚重市场的服务供给方式被认为忽视了其他主体的作用与诉求(Lindsay et al.，2019；Van Gestel et al.，2019)。随着新公共治理思潮被引入公共就业服务领域，各国开始在就业促进政策设计中广泛应用多元合作模式，典型做法包括政府-市场-社会协同创新就业培训服务供给(Fledderus &Honingh，2016；李杏果，2018)、求职者-PES机构-第三部门合作辅助弱势群体重返劳动力市场等(Lindsay et al.，2018b；谢永阳，2020)。1990年以来，公共就业服务开始日益重视劳动力市场需求侧在就业促进中的作用，致力于“将雇主拉进来”并共同创造就业岗位(Bredgaard，2018；Raspanti &Saruis，2021；Van der Aa &Van Berkel，2014)。在这样的背景下，公共就业服务供给的参与主体不仅是政府、公民和非营利组织，还逐步拓展为企业(Larsen &Caswell，2022；张成刚、辛茜莉，2022)，因此由政府、雇主与求职者共同参与的，以实现集体转移就业为目标的劳务协作也应运而生。

就劳务协作政策的就业促进效果而言，有研究认为该政策并不存在就业促进效应(Bonoli &Hinrichs，2012；Dengler，2019；Peck &Theodore，2000)。这是由于公共就业服务机构在推动弱势群体受雇方面的作用微乎其微，甚至可能会将求职者推向“垃圾职业”。同时，雇主参与的动机不足且方式和手段匮乏，导致社会化协作的程度较低，难以提升服务质量。但更多的研究发现，劳务协作政策不仅能够在微观层面提升“人-职”匹配成功率，节省求职者的工作搜索成本，辅助参与主体建立长期稳定伙伴关系(Fougère et al.，2009；Raspanti &Saruis，2021)，而且能够在宏观层面促进要素有序流动和资源优势互补，同时缓解就业困难群体面临的劳动力市场不平等，因而具有显著的就业促进效应(Liechti，2020；平卫英等，2021；王小林、谢妮芸，2022；谢治菊、陈香凝，2023)。本文认为，与传统公共就业服务不同，新公共治理背景下兴起的劳务协作政策具有显著的多元参与特征。从政策设计的角度来看，哪些主体参与劳务协作、他们为何以及如何开展合作、协作的主体间关系等诸多因素将深刻地决定劳务协作的呈现方式、组织模式与运行机制，进而会影响最终的政策效果。若忽视这些核心要素，不仅会使政策效果评估浮于表面，更有可能会对政策效果的判断产生偏差，因此需要紧密结合劳务协作的主体构成、合作动机、主体关系等要素对政策效果开展分析。

首先，就主体构成而言，劳务协作通过纳入雇主提供的岗位资源，极大地规避了传统公共就业服务因倚重供给侧服务而忽视劳动力市场需求的劣势(Lindsay et al.，2019；Van Gestel et al.，2019)。具体而言，我国公共就业服务的供给长期由政府主导，其他主体的参与极为有限(王阳，2015)，随着劳务协作政策的实施，这种过度倚重公共就业服务机构的格局将被打破。用人单位的加入能够优化资源组成、促进供需匹配，进而提高公共就业服务的效率(刘家明、蒋亚琴，2020；谢永阳，2020)。其次，就合作动机而言，与传统公共就业服务不同，劳务协作的参与主体均有强烈的通过合作实现就业的意愿。研究发现，雇主希望通过参与合作来又快又省地完成招聘(Ingold et al.，2023)，求职者尤其是其中的弱势群体则希望集体谈判能弥补自己匮乏的议价能力，进而获得更全面的劳动权益保护(李礼连等，2022；王秀燕等，2020)，公共就业服务机构则希望通过实施多方合作来节省成本并提高服务效率与质量(Lindsay et al.，2021a；丁兆罡、徐枞巍，2017)。更重要的是，在用工荒与就业难共存的情形下，雇主与求职者参与合作生产的动机将会进一步增强(刘译鸿等，2017)。最后，就主体间关系而言，公共就业服务机构、雇主与求职者在劳务协作过程中往往会形成信任关系与伙伴关系，这有助于劳动力供求双方及时了解当前劳动力市场发展的动向，并获得关于潜在职位空缺和技能要求的非正式信息，因而有助于劳动契约的达成并促成长期就业合作(Ingold，2018；Raspanti &Saruis，2021；徐军等，2018)，这一点在东西部劳务协作过程中体现得尤为明显(王小林、谢妮芸，2022)。以上三点表明，公共就业服务机构、用人单位与求职者之间的合作形成了资源整合与互补、质效目标一致、长期互惠多赢等优势，因此能够达到促进就业的政策目标。基于此，本文提出假设1。

H1：劳务协作政策能够显著促进就业。

公共就业服务的各类政策均需围绕化解失业风险发力，那么作为公共就业服务的政策工具之一，劳务协作政策是如何通过化解与防范失业风险来促进就业的？一方面，从失业风险化解的角度来看，劳务协作政策可以通过集体议价、订单式匹配和批量安置等措施来消化失业者存量。首先，在劳务协作过程中，公共就业服务机构往往会代表全体求职者与用人单位就工资待遇、工作环境、劳动保障等内容开展商议和谈判。在这种集体议价过程中，参与主体之间的合作关系有助于灵活调节各方利益，减少求职者与用人单位间的摩擦，进而降低交易成本。其次，订单式匹配允许用人单位和求职者都参与到供需匹配环节中并形成定向匹配，其核心在于参与主体充分共享信息以呈现供求底数(Martini et al.，2017)，并且按主体需求定制服务，因此可规避信息不对称、忽视服务需求所导致的匹配效率损失，有助于提高人岗对接的速度，以快速将失业者重新送回劳动力市场。再次，劳动力供需双方和公共就业服务机构的共同参与发挥了聚合需求和资源池的作用(刘家明、蒋亚琴，2020；谢永阳，2020)，这意味着应聘者群体有机会在短时间内与大量岗位对接洽谈，这一过程所形成的规模效益不仅扩大了求职者的受雇机会，而且有利于批量安置的实现。上述分析表明，劳务协作政策中的集体议价、订单式匹配和批量安置等措施能够低摩擦、快速度、大规模地帮助求职者入职，因而该政策大大减少了失业者存量，进而有助于化解失业风险。

另一方面，从失业风险防范的角度来看，劳务协作政策能够通过动态遴选、实操培训和定向转移等做法来控制失业者增量。首先，在劳务协作过程中，公共就业服务机构会采用动态遴选机制，即根据劳动供需双方的反馈来动态调整合作清单，并取消与不符合期望的参与主体的合作。这种做法能够强化参与主体的责任感与压力感，在避免将求职者推向“垃圾职业”的同时提醒求职者珍惜岗位，进而防止求职者主动或被动地陷入重复失业的境地。其次，劳务协作注重提升服务的长远价值并倾向于为参与者赋能。围绕这一理念，企业会积极提供岗位实操的机会，公共就业服务机构则会全面动员求职者参与培训，求职者为了提升技能也会增加精力投入(Brogaard，2017；Hyggen &Vedeler，2021；Lindsay et al.，2021a)。这种岗位实操的方式使高质量培训成为可能，进而有力地培育和发展了劳动者的就业能力，降低了其再次失业的风险。最后，与传统公共就业服务项目相比，劳务协作政策侧重于推动求职者在地区间、城乡间定向转移。这种组织求职者集体赴外地就业的做法使本地劳动力资源得到了优化配置，长期来看有助于释放本地的就业竞争压力。因此，劳务协作过程中的动态遴选、实操培训和定向转移能够规避劣质推介、提升求职者就业能力以及缓解劳动力市场竞争，因此该政策能够系统性地抑制新增失业，进而防范失业风险。基于此，本文提出假设2。

H2a：劳务协作政策通过化解失业风险来改善整体劳动参与状况。

H2b：劳务协作政策通过防范失业风险来改善整体劳动参与状况。

就劳务协作政策的适用情境而言，研究普遍发现各地劳动者的劳动参与状态与公共就业服务的供给往往因人口结构、产业结构等社会经济因素的区别而不同(Angrist &Evans，1998；Clark et al.，2019)，这意味着劳务协作政策可能会在不同的劳动力市场环境下获得差异化的政策反馈。从劳动力需方来看，随着产业结构持续转型升级，各地的农业、工业和服务业GDP占比在不断调整，但是就业结构与产业结构不协调的问题普遍存在(单良、张涛，2018)。对于工业基础雄厚的地区和现代服务业发达的地区而言，由于不同产业吸纳劳动力的能力以及劳动力市场的发展基础、市场化进程与分化程度不同，其劳动力市场中的就业机会、就业渠道乃至就业壁垒都存在差异(景建军，2016)，故可能使劳务协作政策的效果体现出异质性。从劳动力供方来看，失业群体内部的异质性也可能会影响政策效果。研究认为，尽管公共就业服务是面向全体失业者的，但是失业者的个体特征、所属的社会阶层、失业原因等都会干预其重返劳动力市场的行为(Auer et al.，2019；Oesch &Von Ow，2017)。尤其是对于长期失业者而言，由于雇主对该群体的态度较为消极(Bonoli，2014)，长期失业者往往是各类就业政策的重点干预对象。那么，在长期失业者较多的地区，劳务协作政策的就业促进效果可能会有差异化的表现。考虑到上述情形，本文将分别讨论地区产业结构因素与失业群体结构因素的调节效应，并提出假设3。

H3：在地区产业结构和失业群体结构不同的省(自治区、直辖市)，劳务协作政策带来的劳动参与效应存在异质性。

三、研究设计

(一)数据来源

本文使用的数据来自《中国劳动统计年鉴》《中国人口和就业统计年鉴》和《中国统计年鉴》。统计年鉴提供的数据覆盖了全国31个省级行政区，本文提取了与人口经济、劳动就业及公共就业服务实施情况相关的数据。随着2016年人力资源和社会保障部与国务院扶贫办开展粤湘鄂劳务协作试点工作，广东省、湖南省、湖北省被设定为试点省份，本文以2005年至2019年作为样本观察期，共得到样本465个。

(二)变量测量

就解释变量而言，为了分析劳务协作政策的实施效果，本文构造了施政省份虚拟变量与施政时间虚拟变量的交互项，其系数能够反映劳务协作的政策效果。就被解释变量而言，习近平总书记在2016年的银川座谈会上对东西部扶贫协作做出了重要论述，此后劳务协作从某种程度上而言已然成为官方活动，同时劳务协作政策的实施成效也被纳入了地方政府考核评价体系，这些因素都会驱使地方政府关注政策效果的量化。本文认为，由于借助已有的统计指标体系来展现政策对象劳动状态的转变较为直观，因此地方政府普遍会将劳务协作政策的实施成效落实在统计数字上，故通过宏观统计指标来测量政策效果具有可行性。目前，《中国劳动统计年鉴》《中国人口和就业统计年鉴》和《中国统计年鉴》上关于失业的指标主要有“年末城镇登记失业人数”和“年末城镇登记失业率”，后者作为比率会受到在业人数影响，而前者直观地展示失业人数的变动，能够较为精确地反映地区性的失业水平，因此本文以“年末城镇登记失业人数的对数”来代理被解释变量“失业人数”。

就控制变量而言，本文参照已有研究(Clark et al.，2019；Liechti，2020)的做法，纳入经济水平、就业人口状况等会对被解释变量带来影响的一系列变量。其中，经济水平由各省(自治区、直辖市)的年度GDP进行测量，就业人口状况由常住人口、15岁至64岁劳动年龄人口进行测量。考虑到劳务协作政策是多方合作的产物，本文尝试纳入与政府、用人单位、求职者、职业教育与就业培训机构相关的变量。具体而言，本文使用就业保障、公共就业服务变量来代理政府禀赋，就业保障由社会保障和就业类公共支出的年度金额来测量，公共就业服务由政府提供的公共就业服务的受助人数来测量。此外，企业数量、求人倍率(The Job Vacancies to Seekers Ratio，JVSR)用于代理用人单位禀赋，企业数量由年度企业单位数来测量，求人倍率由本期登记求职人数与本期单位登记招聘人数之比来计算。再者，失业保险金领取人数、新增就业者数量、求职者数量用于代理本地求职者禀赋，失业保险金领取人数由年末失业保险金领取人数来测量，新增就业者数量由普通本(专)科高校毕业生、普通高中毕业生与普通中等职业学校毕业生总数来测量，求职者数量用本期登记求职人数来测量。同时，职教培训机构数量、培训人数用于代理职业教育与就业培训机构禀赋，职教培训机构数量由本地技工院校、就业训练中心、民办职业培训机构的总数来测量，培训人数由本地技工院校、就业训练中心、民办职业培训机构的培训总人数来测量。

就中介变量而言，在失业风险化解方面，本文关注失业者存量的降低，故以“本期职业介绍成功人数占本期登记求职人数比重”的对数来代理中介变量“失业风险化解”，成功再就业的人数越多，表示政策的失业风险化解能力越强。在失业风险防范方面，本文以“城镇本年新增登记失业人数占全体失业者比重”的对数来代理中介变量“失业风险防范”，新增失业人数占比越小表明政策防范失业风险的能力越强。具体变量的定义与基本统计量见表1。

表1 变量定义与描述性统计

(三)识别策略及模型设定

双重差分法(Difference In Difference，DID)是当前常用的政策效果评估方法，其计量识别策略是对比实验组与控制组的结果变量在政策前后的变化。考虑到劳务协作政策对于劳动者个体而言是外生的，为了检验劳务协作政策对个体劳动参与的影响，本文构建了双向固定效应模型作为基准回归模型。模型设定如下：

lnunemploymentit=β0+β1Treati*Aftert+β2Controli+β3μi+β4φt+εit

(1)

式(1)中，下标i表示各省(自治区、直辖市)(i=1，2，…，31)，t表示年份(t=2005，2006，…，2019)。lnunemploymentit表示省份i在t年份的年末城镇登记失业人数的对数，是本文的被解释变量。交互项Treati*Aftert是DID模型中衡量政策作用的关键变量，其中Treati是用来刻画组间差异的虚拟变量，1表示实施劳务协作政策的试点省份，0表示非试点省份。Aftert是用来刻画时间差异的虚拟变量，1表示2016年政策实施及以后的样本，0表示2016年以前的样本，交互项的系数能够体现劳务协作的政策效果。Controli表示一系列可能影响失业人数的控制变量，包括宏观经济与人口因素、劳动力市场供需因素等。μi用于控制省份间的个体固定效应，φt用于控制时间固定效应，εit表示面板数据模型的随机误差项。式(1)中β0是截距项，β1是核心解释变量的回归系数，β2是控制变量的回归系数。此外，为考察劳务协作政策的作用机制，本文将根据刘红云等人(2013)的逐步法来检验劳务协作政策的失业风险化解和防范功能，因此构建以下模型。式(2)和式(3)中，Mediationit是中介变量。

Mediationit=γ0+γ1Treati*Aftert+γ2Controli+μi+φt+ξit

(2)

lnunemploymentit=β0+β1Treati*Aftert+β2Controli+β3Mediationit+β4μi+β5φt+vit

(3)

四、劳务协作政策的就业效应

通过逐步添加控制变量，分别进行个体固定效应与年份固定效应估计，本文的实证结果见表2。

表2 劳务协作政策对失业人数的影响

可以看到，表2中的模型1至模型4分别展示了逐步添加控制变量并进行个体固定效应与年份固定效应估计时模型的系数，解释变量劳务协作政策的系数始终为负且在1%的水平上显著，表明劳务协作政策与失业状况息息相关，劳务协作政策的实施有助于降低失业人数，该政策在促进就业方面颇有成效，H1得以验证。本文认为，作为在新公共治理思潮中兴起的就业促进政策工具，劳务协作政策充分体现了新公共治理所倡导的多元参与、协同增效以及互惠共赢等理念。与Ingold(2018)、Lindsay等人(2021a)的看法类似，本文发现中国的劳务协作政策不仅拥有多元化的供给主体，而且基于相同动机的合作主体间建立起了信任关系与伙伴关系。这种合作不仅打破了过度倚重单一服务主体的格局，在丰富资源池的同时带来了需求与动机的整合强化，而且以质效目标一致为基础实现了长期合作，大大提升了公共就业服务供给的质量与效率。这一发现不仅证明了劳务协作政策在中国同样是促进就业的有效政策工具，也为新公共治理理论在我国公共就业服务领域的应用提供了新的经验证据。

为验证上述结论的稳健性，本文通过平行趋势检验、安慰剂检验、替换变量等方法进行了检验。首先，本文使用事件研究法，在生成年份虚拟变量与处理组虚拟变量交互项后作为解释变量进行回归，发现劳务协作政策实施前上述交互项的系数均不显著，满足平行趋势假设。其次，参照已有研究(石大千，2018)随机虚构处理组的做法，本文进行了安慰剂检验，具体做法是在31个省份(自治区、直辖市)中随机选取3个省份作为虚构的劳务协作政策的试点省份，此随机过程重复进行500次，再根据虚构的试点省份进行回归后得到一系列“伪劳务协作政策”交互项系数。最终发现除真实试点省份的估计系数外，伪政策的系数基本不显著，说明真实试点省份的政策效果并非源于巧合，也并未受到其他政策或随机因素的影响，故基准回归的结果不存在偏误。最后，本文以失业保险金支出变量替换原被解释变量参与回归，所得解释变量的系数依然负向显著，再次证明了基准回归的稳健性。鉴于篇幅有限，相关图和表未予呈现，留存备索。

五、劳务协作政策促进就业的机制分析

(一)劳务协作政策有助于化解与防范失业风险

基准回归模型显示，劳务协作政策可以显著促进就业，那么劳务协作政策效果的传导机制是什么？该政策是如何帮助失业者重返劳动力市场或预防其失业的？从失业风险的化解与防范维度出发，本文甄别了劳务协作政策在失业者存量降低与增量抑制上的机制渠道，具体结果见表3。

表3 引入失业风险化解与防范中介变量的回归

在表3中，模型5是失业风险化解中介变量对解释变量劳务协作政策的回归，解释变量的系数0.176正向显著。模型6是在基准回归中纳入失业风险化解中介变量，此时解释变量的系数-0.116和中介变量的系数0.093均在5%的水平上显著，表明失业风险化解这一中介效应成立，即劳务协作政策能够通过降低失业者存量来化解失业风险，进而解决失业问题。H2a得以验证。本文认为，由于劳务协作是基于多元合作的公共就业服务，因此在与异地用人单位和本地求职者建立广泛联系的基础上，公共就业服务部门会摸清求职者与潜在雇主的供求底数与应选聘意向，并借助“春风行动”“金秋招聘月”等大型就业促进活动的平台邀请供需双方面谈。在此过程中，雇主与求职者有机会在短时间内与大量候选人面谈，公共就业服务机构则会在其中调节各方利益，甚至代表求职者与雇主开展集体商谈，并辅助完成求职者的异地安置。可见，借助集体议价、订单式匹配和批量安置等措施，劳务协作政策不仅降低了交易成本，而且提高了人-职匹配的效率与效果，有助于低摩擦、快速度、大规模地帮助求职者入职，进而实现降低失业者存量的目标，大大化解了失业风险。

除化解失业风险这一影响渠道外，防范失业风险同样是劳务协作政策发挥作用的有效途径。表3中的模型7是失业风险防范中介变量对解释变量的回归，系数-0.218在5%的水平上显著。模型8是在基准回归中纳入失业风险防范中介变量，此时解释变量的回归系数-0.126和中介变量的系数-0.146分别在1%和5%的水平上显著，表明防范失业风险这一中介效应成立。这表明，劳务协作政策能够有效抑制失业者“增量”，进而发挥了防范失业风险的作用，H2b得以验证。本文认为，在劳务协作过程中，公共就业服务机构、用人单位与求职者均能感受到自身的责任感与压力感，而且合作中形成的伙伴关系也有助于参与者放眼长远，因而各主体倾向于选择有助于维持合作的参与方式，例如审慎筛选合作对象、创造在岗实操培训条件、优化劳动力区域配置等。这能够有效规避Peck和Theodore(2000)提到的劣质推介问题，同时提升求职者就业能力以及缓解劳动力市场竞争，无形中提升了服务质量，并有效地减少了新增失业者人数，进而防范了失业风险。

(二)产业结构与失业群体结构对劳务协作政策效果的调节机制

上述分析表明，基于公共就业服务机构-用人单位-求职者三方合作的劳务协作政策能够通过干预失业风险来促进就业。那么，这种政策效果是否存在异质性？如果存在，哪些地区或群体更能从这种三方合作的集体转移就业服务中受益？基于地区产业结构和失业群体结构维度，本文进一步探究了劳务协作政策的适用情境。

在产业结构方面，本文结合各省(自治区、直辖市)三大产业GDP的占比生成了产业结构变量。在失业群体结构方面，本文以长期失业者占全体失业者比重的对数来代理失业群体结构变量。通过将经过中心化处理的产业结构与失业群体结构调节变量及其分别与核心解释变量的交互项纳入回归，所得交互项的系数见表4。

表4 引入调节变量的回归

在表4中，模型9的交互项系数0.216正向显著，表明劳务协作政策的就业促进效果会显著受到产业结构的影响：与以服务业为主要产业的省份相比，在以工业为主要产业的省份实施劳务协作政策时，其就业促进效果更显著。本文认为，这可能是由于以工业为核心产业的省份有更多雇主能一次性提供多个岗位，因此通过劳务协作能够大量、及时地吸纳失业者。相比之下，服务业岗位分布的碎片化程度更高，岗位需求更加动态和多样，因此劳务协作政策的难度较大，短期内的就业促进效果无法实现最大化。

同样，模型10中交互项系数-0.105负向显著，这表明长期失业者占整体失业者的比重越大，劳务协作政策的就业促进效果就越好。这可能是由于我国深度贫困地区、老工业基地的长期失业群体的再就业渠道有限，而且长期失业者匮乏的人力资本和社会资本使其在劳动力市场中处于劣势地位，依靠自身的力量已很难再觅得职位。在此类地区实施劳务协作，其实质就是将长期失业者时空腾挪，辅助其在全新的就业环境中从头再来。劳务协作政策使公共就业服务机构站在求职者和雇主之间，通过提供信息和联系这些参与者来解决结构性漏洞问题，弥补了长期失业者社会资本的缺陷(Liechti，2020)。同时，劳务协作所批量推荐的岗位弱化了学历与技能要求，而且公共就业服务机构所提供的官方背书能够在一定程度上克服雇主对弱势工人的雇佣抵制(Fougère et al.，2009)，因此也弥补了就业困难群体的人力资本缺陷。至此，H3得以验证。

六、研究结论与政策启示

劳务协作是公共就业服务领域的新公共治理实践，这种通过公共就业服务机构、用人单位与求职者三方合作实现的组织化集体转移就业服务获得了来自学界与实务界的广泛关注。在中国，源于对口支援与东西部协作扶贫等项目的劳务协作政策也正在成为公共就业服务体系的重要组成部分。2023年《政府工作报告》指出，2023年的发展目标是新增城镇就业1200万人左右(李克强，2023)，因此需要优化各项促就业政策来稳岗扩岗。在这样的背景下，劳务协作政策的就业促进效应研究将在就业优先战略目标下发挥深远的作用。

为了打开劳务协作政策的运行黑箱，本文基于2005年至2019年31个省(自治区、直辖市)的面板数据构建了双重差分模型，重点考察了劳务协作政策的就业促进效应、影响机制以及政策效果的异质性。研究发现，公共就业服务机构、用人单位与求职者之间的多元合作让劳务协作形成了特殊的主体构成、动机与关系，进而形成了资源整合互补、质效目标一致、长期互惠多赢等优势，因此该政策的就业促进效果显著。就政策效果的传导机制来看，劳务协作能够通过集体议价、订单式匹配和批量安置等措施来消化失业者存量，并通过动态遴选、实操培训和定向转移等做法抑制失业者增量，进而达到失业风险化解与防范的目标，最终促进就业。就政策效果异质性而言，劳务协作政策在以工业为主要产业和长期失业者比重较大的地区实施时效果更好。上述结论意味着，劳务协作政策能够有效改善公共就业服务的供给，这不仅为新公共治理理论在我国公共服务领域的应用提供了新的经验证据，而且拓展了就业促进事业的政策工具箱，最终推动了就业促进政策目标的达成。伴随着各地不断涌现的劳务协作现象，本文研究结论对未来的政策实践主要有以下几点启示。

第一，公共就业服务的多主体协作供给模式需进一步优化。我国的公共就业服务因建设历史较短而未经历过新公共管理思潮的洗礼，因此公共就业服务供给的市场化程度偏低，导致雇主在服务过程中的参与有所不足，这与目前西方国家竭力矫正的过度市场化问题恰好相反(Bredgaard &Larsen，2008；Greer et al.，2017)。在这样的背景下，劳务协作更要强化用人单位的参与，改变过度倚重公共就业服务机构的局面(王阳，2015)，此外还需要逐步将技工院校、私营就业服务机构、第三部门等拓展为合作主体，并结合不同的行业背景形成更加适配的主体组合，以满足不同劳务协作场景的合作需求。在此基础上，需进一步借鉴英国、荷兰等国家的劳务协作做法(Fledderus &Honingh，2016；Lindsay et al.，2019)，着力培育主体间的伙伴关系，完善多元参与、协商治理、资源共享、互惠共赢的格局，以进一步驱动合作和汇聚资源。

第二，劳务协作政策应在消除路径依赖的同时突破重点区域的多元协作。我国的劳务协作政策拥有对口支援与东西部协作扶贫的项目渊源，这虽然为劳务协作的设计与推行提供了一定的政策基础，但也赋予了劳务协作厚重的历史色彩，某种程度上限制了协作范围与合作机制的拓展。因此，未来一方面需要改变将劳务协作等同于东西部劳务协作或对口劳务输出的狭隘看法，让关于政策设计、执行与评价的讨论聚焦于劳务协作的多元合作本质，进而消除就业协作政策的路径依赖。另一方面需要突破东西部协作的惯常做法，转而以政策效果的异质性为依据规划政策扩面路径，优先在工业制造岗位集中或失业历史包袱重的省份间进行劳务协作布局，并积极促成用工大省与东北、华中等地区的老工业基地签订劳务协作合约，致力于解决用工荒和冗余劳动力再就业的双重问题。

第三，积极探索劳务协作在服务业中的运行机制，加快推进劳务协作的品牌化。我国第三产业的就业人数在1994年已超过第二产业的就业人数，2011年超过第一产业的就业人数，2022年末第三产业就业人员已占到全国就业人员的47.1%(国家统计局，2023；人力资源和社会保障部，2023)。随着我国经济发展方式转型与产业结构不断升级，第二产业的就业吸纳能力将持续弱化，未来第三产业会成长为主要的劳动力蓄水池，因此就业岗位的增长将集中于服务业。在这样的背景下，劳务协作政策需要顺应服务业的“后福特主义”趋势，逐步扩大与中小型服务业企业的接触面，掌握各行各类服务业企业的招工周期和用工规模，建立公共就业服务机构与物流运输、住宿餐饮、家政护理等服务性行业的沟通与合作渠道，同时打通与灵活用工平台企业的对接渠道，探索即时配送、网约营运等新业态岗位的人-岗信息互通机制。此外，还需着力推进劳务协作的品牌化，培育具有鲜明标记和良好口碑的行动品牌，进一步扩大劳务协作政策的知名度和影响力，同时也为参与劳务协作活动的求职者戴上专业可靠、值得信赖的“帽子”，辅助其获得更加长期稳定、更加高质量的职业发展。