“互联网+”改变就业形态

　　记者：互联网技术对于我国就业优先战略有何影响?

　　吴帅：互联网技术对于助力就业优先战略的作用，可以从以下两个层面来思考。

　　第一个层面是“互联网+”及共享经济模式对就业的影响。近年来，互联网技术催生了共享经济等新经济模式，进而创造了新就业形态和就业模式，涌现出大量自我雇佣者，也改变了传统的劳动关系。

　　第二个层面是互联网技术对就业服务的影响。互联网在改变就业形态的同时，对人力资源服务以及就业服务本身也产生了深刻的影响。互联网技术的运用，正逐步改变着我国的就业服务模式，包括招聘服务、就业培训和职业指导。

　　总之，在互联网技术影响下，无论是就业形态还是就业结构等都在发生着质的变化。为适应这些变化，政府公共就业服务亟须作出适应性的调整和优化。

　　就业模式的转变倒逼就业服务模式的转变

　　记者：互联网催生了以共享经济为代表的新就业形态。互联网经济下，我国就业模式呈现出哪些新特点?

　　吴帅：从本质上来看，共享经济是通过提高社会闲置资源的利用率来创造财富的一种经济模式，其最大的特点是“使用而不占有”。相比传统的以雇佣关系为特点的就业模式，共享经济下的“平台型就业模式”，实现了人力资源的使用权和所有权剥离，劳动者不必从属于某一固定组织，而是通过平台实现知识、技能等资源的共享，完成指定的工作任务，从而获取相应的报酬。

　　在传统的雇佣模式下，一个劳动者通常只能对应一个雇主，并且我们的相关法律法规的出发点也是保护这种雇佣的专有制。但在共享经济下，“平台+自雇者”的就业形态替代了“企业+雇员”的传统形态，雇佣关系呈现多样化，一大批就业者以自我雇佣者的形态存在。劳动者的价值不再局限于某一组织，而是打破了空间和地域的限制，实现了价值共享，从传统“一对一”，转变为“一对多”模式。劳动者可以面向多个企业，而非局限于单个企业。由此，企业与劳动者之间的关系将越来越多地从雇佣关系转变为合作关系。

　　企业人力资源管理也将发生重要变化，越来越多地从雇佣模式转变为外包模式。人们可以将自己的求职“标签”放在互联网平台上，与企业发布的任务需求进行匹配，通过大数据技术，实现有效和精准匹配，从而实现更高质量的就业。

　　互联网经济下，人的价值被强调、被重视，互联网平台为人才提供了更多发挥才能的空间。无论是美国TaskRabbit网还是我国的猪八戒网，它们都创造了数量可观的就业机会。组织或个人在这些平台上发布工作任务，自雇者可以通过互联网随时随地地领取任务。任务发布者作为消费者，对自雇者提供的服务进行评价和付酬。在这种模式下，自雇者直接受任务驱动，工作的积极性和主动性大大提高，企业人力资源管理成本也将大幅度压缩。

　　记者：政府应如何适应、促进新就业形态发展，使其更好地发挥吸纳就业的潜力?

　　吴帅：适应共享经济下就业模式的转变，政府一方面要采取积极措施推动“平台型就业”，针对不断增长的自雇者群体，在政策法规上予以保障和规范，更好地发挥新业态吸纳就业的潜力，适应新业态的需要，做好就业统计和就业服务工作;另一方面要适应平台型就业的新形势、新变化、新需要，做好新职业技能培训和职业指导。

　　智能就业服务时代渐行渐近

　　记者：在互联网和大数据技术影响下，就业服务有哪些新趋势?

　　吴帅：从招聘服务来看，传统报纸招聘、现场招聘会逐渐没落，打破空间时间限制的网络招聘成为主流。当前，网络招聘已经形成多元化格局，除了传统分类信息服务的招聘网站，社交招聘、垂直招聘、移动招聘等新模式不断出现。社交招聘是通过利用社交网络、人脉来挖掘人才资源;垂直招聘通过细分市场，特别是针对互联网行业人才、媒体人才;移动招聘是基于地理位置，就近找工作，尤其是针对蓝领。网络招聘实现了信息整合和资源整合，提高了效率，实现了供需双方的互动和精准匹配。

　　从就业培训看，在互联网技术影响下，人力资源培训出现了网络化、数据化、去中介化、去空间化的趋势，无论是培训过程体验，还是培训的价值和效率，都发生了重大的变革，出现一大批移动互联网职业技能培训在线服务平台，同时还涌现出一批互联网培训新媒体。这类基于互联网技术和互联网思维的新型人力资源培训模式，一方面大大降低了培训的时间、空间限制，提高了培训效率;另一方面，在线培训还实现了优质培训资源共享，同时有助于降低培训成本。近年来，无论是市场化的人力资源培训还是政府主导的公共就业培训，“互联网+”元素越来越多。例如，今年7月，重庆市开通了“雨露计划”网上培训平台，采用“线上+线下”的模式，为贫困青壮年提供免费职业技能培训。

　　从职业指导看，基于互联网、大数据、云计算等新技术，职业指导的精准度将大大提高。比如通过能力测评，建立人才成长档案，进行职业指导。通过互联网技术，职业指导与就业招聘衔接，将有效解决就业信息错位问题，提高人岗匹配效率，提高职业指导实效，推动实现精准就业。就大学生职业指导而言，摸清底数、明白来路、清楚动向，一直是开展大学生就业指导服务工作面临的普遍难题。随着大数据时代的到来，这些难题有望通过智能数据分析技术一揽子解决。目前，大多数高校都已建立毕业生就业信息数据库，对毕业生就业的底数、现状、去向等进行统计分析。未来，我们如果能对这些数据开展智能挖掘，变复杂数据为决策数据，在就业中就能实现供需信息的无缝对接。

　　应进一步完善新型公共就业服务模式

　　记者：政府应如何进一步利用互联网技术优化公共服务，帮助劳动者实现更高质量的就业?

　　吴帅：建议政府公共就业服务部门基于互联网思维和互联网技术，构建需求和数据驱动的新型公共就业服务模式。

　　一是需求驱动，即以就业者为中心，改变过去自上而下的信息传递机制，调整为自下而上、以服务对象为核心的公共就业服务方案和产品设计机制。例如，在职业技能培训中，应该要首先倾听受培训者的声音，深入研究不同年龄、不同行业、不同教育背景从业者的特点和培训需求，关注体验感，调动参与感，让受培训者在参与和体验中重构自己的知识和技能体系。

　　二是数据驱动，实现公共就业服务信息流的数据化流通，打破信息不对称，提高信息的传导效率，借助大数据技术完成数据分析，让数据驱动产品的价值创造和价值传递。例如运用大数据和云计算对就业形势进行即时的整体性分析，并将分析结果有效应用于招聘、培训、职业指导等环节。

　　此外，针对公共就业服务方式、服务模式以及服务内容等的变化，政府还可以通过加大公共服务购买的方式向有关企业或服务平台购买或定制相关服务和产品。可以预见，在互联网和共享经济等的影响下，多元招聘、高效培训、精准指导将助推实现更高质量就业，我们将进入智能化的公共就业服务新时代。