1. 引言
推动实现更加充分更高质量就业，是我国经济社会发展的一项重要目标。近年来，随着互联网的全面普及、新经济与人力资本的融合发展，出现了以共享经济、平台经济、零工经济为主要模式的“互联网+”新业态的新就业现象，新业态灵活就业人员成为劳动力市场的主力军。但是，由于其工作特征与传统就业在用工形式等多方面存在差异，在新业态灵活就业规模不断扩大的同时，灵活就业人员就业质量不高的问题日益凸显，并已成为影响劳动者体面就业和建设和谐劳动关系的一个障碍。因此，探究新业态灵活就业人员就业质量评价体系，对该群体的就业质量进行有效评价，并分析影响其就业质量提升的因素是当前实现经济高质量发展进程中亟待解决的一个重大现实问题。
浙江省认真贯彻落实《国务院办公厅关于支持多渠道灵活就业的意见》，面对各种新就业形态，结合浙江省实际，支持多渠道灵活就业，促进新业态健康发展。基于新业态这一背景分析灵活就业群体就业质量的影响因素，构建新就业形态下的就业质量评价体系，对灵活就业群体的就业质量进行评价，不仅可以增加灵活就业群体的获得感，也有利于促进新业态灵活就业者就业质量不断提高，改善其生存现状和就业能力。
2. 资料综述
2.1. 新业态概念研究
国际上，新业态被称为零工经济，是一种按需雇佣模式，新业态覆盖了多个领域，包括电商、交通出行、空间共享、技能共享等。零工经济也具备一些共同特征，例如工作碎片化、工时弹性化和管理平台化[1]。尽管国内学者对新业态的定义存在多种观点，尚未形成一致的界定，但也存在一些基本的共识：新业态是随着互联网技术的进步和公众对多样化服务或产品需求的增加而出现的[2]。这些新业态依赖于新技术，将互联网与现有领域和产业深度融合，从而形成一种新的企业组织形式或就业方式。
2.2. 就业质量评价研究
Kirsten Sehnbruch (2020)利用阿尔基尔/福斯特(AF)方法构建了针对劳动力个人的一级就业质量指标，其中主要包括收入、工作保障及就业条件[3]。李红霞等(2022)运用层次分析法构建硕士研究生就业质量评价体系，通过回归模型验证了人力–社会资本与硕士生就业质量的相关性，得出硕士生就业质量评价平均得分84.66分的结论[4]。丁守海等(2020)利用专项调查数据，从工资收入、劳动强度、就业保障、主观感知等四个维度进行分析评价了平台就业者的就业质量，得出平台就业质量不高的结论[5]。尹晓菲等(2021)完善高校毕业生就业质量评价指标体系，运用德尔菲法为各指标赋予新的权重，最终确定综合评价模型[6]。
2.3. 就业质量影响因素研究
苏丽锋(2019)从欧盟统计局数据库中获取了有关欧盟内部移民的个人健康、教育水平、就业技能以及就业状况的相关指标，并对欧盟内部移民的就业质量进行了分析，包括就业身份、职业类型、劳动合同、劳动收入和医疗保障等方面[7]。司小飞等(2022)分析了数字经济发展对就业质量的影响，结果发现，数字经济会通过优化产业结构对就业质量产生正向影响[8]。唐宁等(2019)对河南、四川及江苏3省的农村进行问卷调查分析，基于主成分分析法和因子分析法得到影响农村劳动力的就业质量因素，再采用多元线性回归进行指标影响大小的确定[9]。
通过对文献的梳理可知，目前国内外研究者对就业质量的研究虽已取得了较大的进展，但是却鲜有对新业态灵活就业人员的就业质量评价研究，缺乏实地调研。本课题尝试采用问卷调查和访谈相结合的方式对浙江省不同类型新业态下灵活就业人员的就业特征展开调研，了解新业态灵活就业人员的就业模式和就业特点，构建就业质量评价体系，有重点、有先后地逐步推进提高新业态灵活就业人员就业质量。
3. 理论分析
根据人力资本理论，人力资本的积累可以多角度影响劳动者的就业质量。随着劳动者关注点的变化，新的就业形态得以进一步发展，增强了这些新就业形态的兼容性和多样性。当前，新经济和新业态的快速发展推动着技术革命的不断深化，强调了创新的重要性，对劳动者的学习能力和适应性提出了更高的要求。劳动者是否具备强大的技能和学习能力，以及他们是否能够及时掌握新兴技能，将直接影响他们是否能够适应不断变化的就业形式，并提高他们的不可替代性[10]。拥有更高技能水平的劳动者通常能够获得更高的报酬，从而提高劳动力的就业质量。社会资本对劳动力就业机会和职业发展机会的大小有着深远的影响。在传统就业模式下，拥有先赋性社会资本的劳动者可能会拥有更多的就业机会，会加重就业机会的不平等性，而劳动者自身希望根据劳动能力的大小来决定自身就业机会的大小，推动着新就业形态下新岗位的任职要求更加公平公正，更侧重关注劳动力自身的技能水平。
4. 调研方案设计和模型构建
4.1. 调研设计
本项目拟采用问卷调查和访谈法相结合的方式调查了解新业态灵活就业人员就业质量现状，考虑到杭州市是浙江省的省会城市，经济发展情况位列全省第一，新业态对经济的贡献在省内也位列前茅，同时，去年也做过杭州市新业态灵活就业人员社会保险参与困境情况调查，具备一定的调查基础，因此，课题组成员依然选择杭州市作为调查地点，以杭州市新业态灵活就业人员为调查对象，设计调查问卷，了解新业态从业人员的职业发展、薪酬待遇、社会保险参与情况等内容。同时，由于新业态就业人群类型较多，不同职业类型的就业特征还存在很大差异，因此，课题组成员选择较有代表性的网约配送员作为调查对象，不但有助于更准确地了解配送员的就业质量，而且对完善平台经济的发展和优化配送员职业发展具有较强的理论意义和现实价值。
4.2. 调研实施
为了获取一手调查数据，调研组成员于2023年7月14日~2023年8月8日期间，针对网约配送员采取抽样调查的方式，选取多个商业中心，如杭州市武林广场、四季青服装市场和部分写字楼等外卖骑手聚集场所，进行外卖配送员问卷发放。为了让问卷调查更有效，本次调研先进行预调查，在配送相对空闲时段选取20名网约配送员当面填写问卷，回收有效问卷20份。在预调查过程中，对受访人员的答题情况予以记录。然后课题组成员根据答题情况再一次对问卷问题给予修正，最终确定问卷内容，然后进行正式问卷发放。本次共发放问卷510份，回收有效问卷495份，有效率达到97.06%。
4.3. 测算就业质量水平
本文参照曾湘泉测算就业质量的方法，采用因子分析法，选择因子旋转后的方差贡献率赋予权重，构建新业态灵活就业人员的就业质量综合指数，反映调查对象的就业水平。本文选择从3个角度对新业态灵活就业人员的就业质量展开评价，第一个角度是薪酬待遇，分别从平均月工资收入(每组的组中值代替)，月休息天数、平均日工作时长(每组的组中值代替)和工资稳定性(与去年同期相比，您月收入基本不变或增加，则表示工资稳定，取值为1，月收入减少，则表示工资不稳定，取值为0)四个方面来衡量；第二个角度是职业发展，分别从专业技能培训(是否参加过专业培训，参加过取值为1，没参加过为0)、工会参与(参加工会组织赋值为1，未参加赋值为0)、劳动合同签订(签订劳动合同赋值为1，未签订赋值为0)和工作安全感系数(选高的赋值为1，选低的赋值为0)四个方面来计量；第三个角度是社保参与情况，选择本地医疗保险参与(参加本地任何一种医疗保险，取值为1，未参加取值为0)、本地养老保险参与和工伤保险参与情况来表示。为消除数据大小差异的影响，使得数据在同一量纲水平下进行比较，先对各数据进行标准化处理。首先针对标准化后的11个变量进行KMO检验，判断变量能否做因子分析，结果如下表1所示。从表中可以看出，11个变量的KMO值均大于0.75，综合值为0.8307，适合做因子分析。然后，运用因子分析法中的迭代主因子法进行因子分析，分析结果如表2所示。从表中可以看出，三个因子的累计贡献率为0.8，解释能力较强。最后，选取特征根值大于1的三个因子，采用方差贡献率作为权重构建就业质量得分。根据调查获得的数据，受访者就业质量平均得分0.405分，其中最高分0.874分，最低分0.021分。说明网约配送员的整体就业质量水平偏低。
Table 1. KMO test results
表1. KMO检验结果
| 变量名称 |
月工资 |
休息天数 |
收入稳定性 |
日工作时长 |
技能培训 |
工会参与 |
| KMO |
0.91 |
0.87 |
0.92 |
0.84 |
0.78 |
0.75 |
| 变量名称 |
劳动合同 |
工作安全感 |
医疗保险 |
养老保险 |
工伤保险 |
|
| KMO |
0.8 |
0.81 |
0.77 |
0.76 |
0.81 |
|
| KMO合计 |
0.8307 |
Table 2. Factor analysis
表2. 因子分析
| 因子 |
特征值 |
方差贡献率 |
累计贡献率 |
| 因子1 |
2.02 |
0.36 |
|
| 因子2 |
1.57 |
0.25 |
|
| 因子3 |
1.03 |
0.19 |
0.8 |
| 卡方值 = 198.34 |
P值 = 0 |
4.4. 模型构建和变量说明
为了检验和分析新业态灵活就业人员的就业质量的影响因素，构建如下模型：
其中，
表示就业质量得分，为模型的被解释变量，
分别表示受访者的性别、年龄、婚姻状况、学历、技能培训、健康状况、职业满意度和当地亲友数量。
根据调查问卷内容，分别对变量进行赋值，性别变量的取值为：男性赋值为0，女性赋值为1；年龄变量按照实际周岁计量；婚姻状况变量中，已婚为1，未婚赋值为0；学历变量的取值为：初中以下赋值为1，初中赋值为2，高中赋值为3，大专赋值为4，本科及以上赋值为5；技能培训变量的取值是：参加过技能培训的赋值为1，未参加过赋值为0；健康状况变量的取值是：自评健康较差的赋值为1，一般的赋值为2，自评健康的赋值为3；职业满意度变量为受访者自评满意度，满意赋值为1，不满意赋值为0；当地亲友数量的取值是：0个赋值为1，1~3个赋值为2，4~6赋值为3，7个及以上赋值为4。其中性别、年龄和婚姻状况为受访者个人特征变量；学历、技能培训和健康状况为受访者的人力资本变量；当地亲友数量为受访者的社会资本变量。
5. 新业态灵活就业人员就业质量影响因素的实证分析
5.1. 基本信息统计
受访者基本信息统计结果如表3所示，由表3可以看出，在年龄分布上，新业态灵活就业人员最多分布在20~30岁，占到42.63%，其次为30~40岁，占比29.29%，最少的是50岁以上年龄段，占比仅为5.86%，说明网约配送员大部分处于青壮年时期。在户籍分布上，杭州的网约配送员人员群体大部分为外地户籍人员，其中浙江省外人员最多，总共有201人，占比40.61%，其次是省内其他地区，比例为38.18%，杭州本地户籍占比较少，仅占21.21%。在文化程度上，高中学历层次最多，为185人，占比37.37%，初中文化水平和大专文化水平的差不多，分别为97人和91人，初中以下文化程度的为65人，本科及以上的为57人，占比11.51%。对被调查者的自评健康状况调查中，发现56.16%的调查者认为自己身体非常健康，约32.93%的调查者反映自身健康水平一般，约10.91%的被调查者认为自己健康状况较差。婚姻状况的调查中，55.55%的被调查者处于未婚状态，已婚调查者占44.45%。
Table 3. Statistical table of basic information
表3. 基本信息统计表
| 项目 |
类别 |
人数 |
比率 |
| 性别 |
男 |
303 |
61.22% |
| 女 |
192 |
38.78% |
| 年龄 |
16~20岁 |
52 |
10.51% |
| 20~30岁 |
211 |
42.63% |
| 30~40岁 |
145 |
29.29% |
| 40~50岁 |
58 |
11.72% |
| 50岁以上 |
29 |
5.86% |
| 户籍 |
杭州市 |
105 |
21.21% |
| 浙江省内其他地区 |
189 |
38.18% |
| 浙江省外 |
201 |
40.61% |
| 文化程度 |
初中以下 |
65 |
13.13% |
| 初中 |
97 |
19.59% |
| 高中(或同等学历) |
185 |
37.37% |
| 大专 |
91 |
18.38% |
| 本科及以上 |
57 |
11.51% |
| 健康状况 |
健康 |
278 |
56.16% |
| 一般 |
163 |
32.93% |
| 较差 |
54 |
10.91% |
| 婚姻状况 |
未婚 |
296 |
59.79% |
| 已婚 |
199 |
40.21% |
5.2. 数据分析结果
5.2.1. 受访者就业质量影响因素整体分析
新业态灵活就业人员就业质量的影响因素分析结果如表4所示。首先将个人特征因素纳入回归模型进行OLS回归，得到回归1的分析结果，然后将受访者人力资本特征变量在回归1的基础上加入模型，得到回归2的分析结果，最后将社会资本变量加入回归模型，得到回归3分析结果。从结果可以看出，年龄变量在回归1、回归2和回归3中都在5%的显著性水平上显著，且符号为负，说明年龄变量对新业态灵活就业人员就业质量存在负向影响，年龄越高，受访者就业质量水平就越低。婚姻状况和性别都对灵活就业质量存在正向影响。根据回归2可以发现，受访者学历水平也在5%的水平下显著，说明受教育程度越高，其就业质量越高，个人参加技能培训和自评健康状况良好均有助于提升受访者的就业质量，同时还发现，受访者的职业满意度越高，其就业质量也会越好。从回归3可以看出，就业地亲友数量这个社会资本变量对受访者灵活就业质量产生了抑制效应，亲友数量每增加1单位，其就业质量就下降0.5734个单位。这与常规的认识产生了差异，通常来讲，在工作地拥有越多的亲朋好友，说明受访者的社会网络较大，获取就业的机会也更多。但是实证结论与相反，可能的原因是：一方面，新业态灵活就业人员大多是外来务工人员，其亲友在就业方面提供的帮助和选择也比较窄，同时，由于网约配送员工作灵活性和弹性较大，较多的亲友反而会占据受访者更多的闲暇时间，不利于提升就业质量；另一方面，当地亲友越多，平时人情礼金支出额也会更大，娱乐花销也较高，反而会减少受访者的资本积累，降低其就业质量。
Table 4. Regression analysis results
表4. 回归分析结果
| 变量 |
OLS逐步回归 |
| 回归1 |
回归2 |
回归3 |
| 个体特征 |
性别 |
0.6482**(0.2434) |
0.6344***(0.1227) |
0.7463***(0.203) |
| 年龄 |
−0.8763**(0.1302) |
−0.7622**(0.3304) |
−0.7393**(0.3122) |
| 婚姻状况 |
5.6374***(0.3323) |
4.3339***(0.2982) |
4.6271***(0.3731) |
| 人力资本 |
学历 |
|
0.3892**(0.0105) |
0.3706**(0.0132) |
| 技能培训 |
|
0.5732***(0.0341) |
0.5983***(0.0205) |
| 健康状况 |
|
3.3567***(0.422) |
3.3141**(0.5239) |
| 职业满意度 |
|
0.6982***(0.1323) |
0.6344*(0.3562) |
| 社会资本 |
亲友数量 |
|
|
−0.5734**(0.0438) |
| 样本 |
495个 |
495个 |
495个 |
注：***、**、*分别表示在1%、5%、10%的统计水平上显著，括号中的数字为标准误差。
5.2.2. 进一步分析
考虑到我国户籍差异的影响，为了更详细地了解新业态灵活就业人员就业质量影响因素是否存在户籍差异，现将受访者数据按照户籍所在地进行分样本回归，结果如下表5所示。
Table 5. Household registration difference test results
表5. 户籍差异检验结果
| 变量 |
OLS回归 |
| 杭州户籍 |
省内其他户籍 |
省外户籍 |
| 个体特征 |
性别 |
0.4422**(0.2524) |
0.6733***(0.1525) |
0.6423***(0.2511) |
| 年龄 |
−0.5532**(0.1512) |
−0.5622**(0.1304) |
−0.5213**(0.1421) |
| 婚姻状况 |
4.2333***(0.3223) |
4.5319***(0.2883) |
4.4231***(0.273) |
| 人力资本 |
学历 |
0.3216**(0.0222) |
0.3122**(0.0135) |
0.3436**(0.0142) |
| 技能培训 |
0.5454***(0.021) |
0.5333***(0.0321) |
0.5342***(0.0223) |
| 健康状况 |
3.2641**(0.5031) |
3.3321***(0.4213) |
3.3242**(0.5122) |
| 职业满意度 |
0.6024*(0.3312) |
0.6242***(0.1423) |
0.6534*(0.3662) |
| 社会资本 |
亲友数量 |
0.4212**(0.023) |
−0.5015**(0.0189) |
−0.5211**(0.0327) |
| 样本 |
105个 |
189个 |
201个 |
注：***、**、*分别表示在1%、5%、10%的统计水平上显著，括号中的数字为标准误差。
从上表可以看出，针对不同户籍的受访者展开回归分析发现，不论是个体基本特征变量，还是人力资本变量或社会资本变量都显著影响受访者的就业质量水平，这些影响因素对新业态灵活就业人员的就业质量影响不存在户籍差异。但是，不同户籍地的受访者中，也存在一些较小的差异。比如，社会资本变量中，杭州市户籍的受访者在当地的亲友数量对灵活就业质量存在正向影响，而省外户籍和省内杭州以外地区的户籍对就业质量呈现负向作用。可能的原因是：杭州市户籍居民在当地的亲友拥有较广大的社交圈，给受访者的就业建议比较多，较好的提高了受访者的就业质量。
6. 结论和建议
6.1. 调查结论
新业态灵活就业人员作为劳务市场的新兴群体，是数字经济发展必然的产物，因此，新业态灵活就业人员的就业质量提升不仅是实现经济可持续发展的必要保障，也是解决我国现阶段主要矛盾的重要抓手。项目组首先采用因子分析法从薪酬待遇、职业发展和社会保险参与三个角度选择变量构建新业态灵活就业人员就业质量评价体系，评估新业态灵活就业人员的就业质量现状，发现新业态灵活就业人员整体就业质量偏低，而且质量水平参差不齐。然后通过构建回归模型选择灵活就业质量评分作为因变量，分析新业态灵活就业人员个体特征、人力资本特征和社会资本特征对就业质量的影响效应，结果发现，性别、年龄和婚姻状况这些个体特征变量以及学历、技能培训等人力资本特征变量和当地亲友数量均能显著影响就业质量，并且，这些影响在不同户籍地的新业态灵活就业人群中不存在显著差异。
6.2. 提高新业态灵活就业人员就业质量的建议
6.2.1. 加强灵活就业群体的人力资本建设
通过实证分析发现，受访者的个体特征和人力资本特征都对灵活就业群体的就业质量有显著正向影响，因此，灵活就业者应该加强自身人力资本水平的提升。首先，可以通过闲暇时间参加政府部门举办的专业职业技能培训，时刻关注各大就业平台定期举办的职业培训，努力考取职业技能证书，提升职业技能水平和新业态灵活就业市场劳动力供给质量。其次，考虑到学历也是影响就业质量的关键因素，劳动者自身也应该多参加学历提升项目，提高自己的认知水平，增加职业的可选择性。通过不断加强学习，不仅能促进自身文化修养的提升，还能为实践技能的学习奠定理论基础。最后，新业态灵活就业劳动者要树立终身学习的思想，本身新业态行业更新换代的频率就很快，伴随着信息技术的快速发展，知识和技能的更新换代速度就更快了，新业态灵活就业人员只有不断丰富自己的文化和技能水平，才能降低自身的失业风险，增强核心竞争力。
6.2.2. 加强平台管理，提升平台服务质量
新业态灵活就业者赖以生存的依靠就是各大网络平台，因此，就业平台是连接劳动力供求市场最关键一环，平台的管理和服务直接影响灵活就业劳动者的就业质量。就业平台订单的分配方式和惩罚规则还会影响灵活就业劳动者的心理变化，因此，平台需要制定公平的派单规则和奖惩措施，多关注劳动者的工作反馈，让灵活就业者更多地参与到一系列决策中来。当前有常见的两种接单方式，一是劳动者自主接单，二是劳动者接受平台对就业者的派单。由于第一种方式订单匹配度较低，大多平台采用第二种方式，同时要求灵活就业者对平台所派任务必须在规定时间范围内完成，不管因为何种原因超时，就业平台都将实施相应的惩罚措施。建议平台应该建立申诉通道，给灵活就业人员解释和申诉机会，以减少对劳动者的无解释惩罚。同时，就业平台应该在综合考量灵活就业人员的服务质量和上线时长等因素的基础上进行订单分配，完善派单方式，这样既可以提高平台工作效率，让消费者获得高质量服务，还能促进劳动者平等竞争，提升平台服务水平和服务质量。
6.2.3. 多方合力，完善收入保障制度，提升收入稳定性
工资和收入稳定性一直是影响新业态灵活就业人员就业质量的核心问题。新业态灵活就业人员的工作性质具有灵活性，接单不稳定，这导致了他们的收入不够稳定。
从就业平台的角度来看，可以采取以下两种方法来改善现状：首先，就业平台可以根据劳动者的在线时长和接单数量等数据，以确保平台依然有所收益的前提下，弹性地调整佣金比例。这样可以激发劳动者更积极地在线工作，有助于提高他们的收入水平。其次，就业平台可以基于劳动者的服务表现，设立弹性保底工资制度。这将提高灵活就业人员的心理安全感，减轻他们因工作不稳定而带来的不确定性，增加他们的就业信心。
政府方面，应该加强对网络平台的监管，特别是在解决劳务纠纷时，应该更多地站在灵活就业者的一边，体现对弱势群体的关怀。另外，还可以通过督促各大就业平台履行企业社会责任，诸如监督平台的惩罚措施和补贴政策是否合理。同时，政府还可以充分运用大数据通过一定的标准来区分全职和兼职的灵活就业人员，设定差别税率，以降低全职灵活就业人员的税收负担，有助于提高他们的收入稳定性。
从个人角度来讲，由于灵活就业工作灵活度高，在一定程度上也要求灵活就业者要有较强的自我约束力，摒弃“三天打鱼两天晒网”的懒散作风坚持上线接单。根据数据分析发现，良好的社会资本可以通过提供更多的职业选择机会或技能提升方式从而提升就业质量，劳动者应该多扩充积极乐观、努力上进的生活圈，合理分配上线和闲暇时间，保障收入的连续性和稳定性。
6.2.4. 完善社会保障制度
确保平台从业者的合法权益，建立健全的社会保障制度是改善他们就业状况和提升就业质量的根本举措。一是需要完善与平台就业相关的劳动关系认定机制。调查问卷数据显示，目前有42.28%的灵活就业者参与社会保险，其中大多是户籍地的社会保险，这导致了新业态灵活就业群体由于职业特征关系常常暴露在风险之中，很多时候发生风险也是由自身承担，因此，迫切需要逐步将新业态灵活就业人员纳入相关法规的保障范围。可以先将一部分在符合社保缴纳资格的平台从业的全职灵活就业人员逐步纳入准入机制，并接受政府和社会公众的监督。对于不符合劳动关系成立要素的情况，应当发挥平台方的企业精神，按法律规定承担相应的劳动保障责任，从而改善灵活就业人员的就业质量。二是搭建全国灵活就业人员专用社保基金，用于保障灵活就业人员从业期间的工伤和医疗保障，可以采用政府、平台企业和劳动者三方共同缴费的方式，并开通用于灵活就业人员专用社保基金向普通社保基金转换的专用通道，既可以降低灵活就业人员的缴费负担，又可以增强灵活就业人员的就业质量保障。
基金项目
2024年度浙江省哲学社会科学规划常规课题(项目编号：24NDJC154YB)、2024年度浙江省哲学社会科学规划“省市合作”课题(项目编号：24SSHZ148YB)和2023年校级访问学者“教师专业发展项目”(XFX2023002)的阶段性研究成果。