利用大数据开展劳动力市场分析属于当代劳动经济学的前沿研究领域。作为一种有生命力的数据,大数据能及时更新,具有高度的时效性;作为一种自然观察的数据,大数据包括了大量可观测信息,较之政府机构或其他机构借助统计调查获得的信息,更具客观性和真实性。
《大数据与劳动力市场研究》收集了中国人民大学中国就业研究所在曾湘泉教授领导下近年来利用网络招聘大数据编制的“中国就业市场景气指数”(CIER指数)以及向社会公开发布的《中国就业市场景气报告》的详细内容,介绍了相关专家和学者利用搜索引擎和招聘网站开展就业、失业、工作搜寻、DMP模型等实证研究的情况,反映了利用网络大数据开展就业市场景气分析以及劳动力市场相关专题研究的状况,对推动我国大数据与劳动经济学的教学和研究、加强就业市场分析和监测、完善政府宏观决策等均具有重要的参考价值。

利用网络大数据开展就业市场的分析和预测,为政府提供决策咨询,其重要性无论如何强调,应当说都不过分。但对一个学术机构,一个学者而言,更有必要利用大数据来分析和研究劳动力市场运行规律,为劳动经济学知识体系做出贡献。这是这一代学者过去未曾实现,今后和未来有待完成的一项重要使命和责任。为此,在与智联招聘公司合作展开中国就业市场景气指数(CIER)编制,发布中国就业市场景气指数报告的同时,作者团队也开始尝试利用智联大数据开展就业相关问题的实证研究工作。比如,运用VAR模型、方差分解、格兰杰因果检验和脉冲响应分析等时间序列分析方法,探讨CIER指数与宏观经济变量之间的关系,对未来劳动力市场以及宏观经济变���趋势进行预测;采用生存分析模型,分析劳动力市场景气对企业岗位空缺持续时间的影响;使用中国就业研究所发布的CIER大数据指数来反映劳动力市场紧张程度,并结合相关数据对劳动者工资和劳动力紧张程度之间的关系进行研究,验证不**劳动力市场中的工作搜寻匹配模型(DMP模型)等

上篇 大数据与就业市场分析和监测
● 景气指数出现下降, 就业市场压力加大
——2015 年上半年《中国就业市场景气报告》
● 招聘需求显示下降, 就业市场趋于紧张
——2015 年第三季度《中国就业市场景气报告》
● 就业市场虽供不应求, 但景气程度不容乐观
——2015 年第四季度《中国就业市场景气报告》
● CIER 指数回落, 就业市场趋冷
——2016 年**季度《中国就业市场景气报告》
● CIER 指数反弹, 景气程度稳中有升
——2016 年第二季度《中国就业市场景气报告》
● 景气程度企稳回升 市场分化仍显突出
——2016 年第三季度《中国就业市场景气报告》
● 就业形势趋好, 结构矛盾突出
——2016 年第四季度《中国就业市场景气报告》
● 就业市场指数季节回落, 行业就业与经济密切联动
——2017 年**季度《中国就业市场景气报告》
● CIER 指数稳中有升, 小微企业增长乏力
——2017 年第二季度《中国就业市场景气报告》
● 就业市场向好, 极化程度加剧
——2017 年第三季度《中国就业市场景气报告》
● 景气指数持续向好, 结构矛盾依旧突出
——2017 年第四季度《中国就业市场景气报告》
● 景气指数季节回落, 极化程度明显减弱
——2018 年**季度《中国就业市场景气报告》
● 景气指数继续回落 贸易/进出口行业下滑
——2018 年第二季度《中国就业市场景气报告》
● 指数环比回升同比下降, 极化环比扩大同比收窄
——2018 年第三季度《中国就业市场景气报告》
● 景气指数季节回暖 周期因子延续下降
——2018 年第四季度《中国就业市场景气报告》

下篇 大数据与劳动力市场研究
● 大数据在劳动力市场研究中的应用与展望
● 大数据与失业分析
● 劳动力紧缺推升了工资上涨吗?
——基于中国劳动力市场大数据的静态均衡检验
● 劳动力市场景气对企业岗位空缺持续时间的影响
——基于网络数据的实证研究
● 中国就业景气指数的构建、 预测及就业形势判断
——基于网络招聘大数据的研究