高質量就業與財政政策激勵效應

孫慧玲 金向鑫 李萬濤

內容提要：中國經濟進入新常態以來經濟下行壓力凸顯，為實現高質量就業政府需要在宏觀政策層面積極推進，完善就業政策?；?010-2019年全國面板數據，本文實證檢驗財政收支與提升就業質量的關系。結果表明：大部分地區總體就業質量水平不高;但通過財政激勵政策影響就業環境、勞動報酬、社會保護和勞動關系等中間變量，可以促進實現高質量就業;在高質量就業影響因素中，企業所得稅和科技支出有顯著的正向激勵效應，個人所得稅、增值稅、行政事業性收費、教育和社保等支出有正向激勵效應，行政管理支出具有有限的負影響力。進一步省域財政收支分析表明，雖然高質量就業和財政收支指數受到自身沖擊的影響較大，但高質量就業和財政收支之間具有長期穩定的相互影響關系。

關鍵詞：高質量就業;財政政策;財政補貼;稅收優惠

中圖分類號：F240 文獻標識碼：A 文章編號：1001-148X（2022）01-0085-10

作者簡介：孫慧玲（1971-），女，吉林蛟河人，哈爾濱商業大學財政與公共管理學院副教授，研究方向：財政理論與資產評估;金向鑫（1983-），本文通訊作者，女，哈爾濱人，哈爾濱商業大學財政與公共管理學院副教授，哈爾濱商業大學財政與公共管理學院博士研究生，研究方向：財稅理論與就業政策;李萬濤（1976-），男，哈爾濱人，哈爾濱商業大學教學實驗設備管理中心副教授，哈爾濱商業大學財政與公共管理學院博士研究生，研究方向：財稅理論與稅收政策。

基金項目：國家社會科學基金項目，項目編號：17BJY177;黑龍江省重點智庫項目，項目編號：hazk201708。

實現高質量就業是我國經濟轉型與就業轉型的新要求，以提高就業質量為核心目標也是貫徹以人為本和提升國際競爭力的重要體現。實現就業轉型就是要創造出更多的就業崗位，有效提升就業質量，但“更高質量和更充分就業”需要科學、完善的財政政策予以保障。財政政策需從收支兩端發力，積極創新政府預算、財政投資、財政補貼、社保支出、政府購買和稅收優惠等政策工具，通過影響就業環境、勞動報酬、社會保護和勞動關系等中間變量，最終實現高質量就業。

一、理論分析與研究假說

隨著經濟增長對就業的拉動能力不斷增強，以及實施就業優先戰略和積極就業政策，我國整體就業形勢延續穩定向好勢頭。但因我國人口眾多，地區間經濟發展不平衡，就業領域存在的一些區域性、結構性和體制性問題仍比較突出，對實現高質量就業產生了不利的影響：一是智能化發展（AI）加大了勞動力就業壓力，在人工智能時代對勞動力的需求將明顯偏向于高知識和高技能的人才，智能系統的運用取代了服務行業許多工作崗位，人工智能引發的失業問題正逐步顯現[1];二是勞動力市場中就業歧視現象嚴重，由于勞動法制不健全、勞動力供過于求和地方保護主義等因素影響，勞動力市場中戶籍制度、性別、年齡、身高等就業歧視現象還普遍存在[2];三是高端制造業人力資本儲備不足，目前制造業就業人員受教育程度較低，綜合能力強、技術過硬的人才不足，制造業人力資本狀況與制造業轉型升級要求仍有在一定的差距;四是創新經濟對就業結構的沖擊凸顯，科技進步和創新使勞動市場技能與需求不匹配的矛盾更加突出，如勞動力就業市場“招工難”“就業難”兩難現象并存，產業結構與就業結構錯配等[3];五是平臺經濟中部分就業者權益得不到保障，平臺經濟發展導致勞動關系更加復雜，平臺從業者勞動關系缺乏法律保護，勞動權益得不到有效保障?？傮w來看，勞動者在就業質量還處于低水平，妥善應對就業問題仍是一項長期復雜的艱巨任務?；谝陨戏治?，提出如下假設：

H1：在新經濟發展背景下，我國高就業質量總體水平不高。

財政支出政策促進高質量就業主要體現在教育、科技、社會保障和就業支出等方面。其中，財政教育支出從長期來看可提高人力資本的數量和質量;財政科技支出有利于產生大量新興產業和部門，創造更多新的就業機會;財政社會保障和就業支出有利于提高人力資本水平、維護勞動力市場平穩運行。從具體傳導過程看，如通過加大對高校畢業生、農民工和退役軍人等重點群體就業創業財政支持力度，有助于提高就業機會、促進就業平等;增加財政預算內支出，著力加強人工智能、工業互聯網等新型基礎設施，以及農村基礎設施和公共服務設施建設，有利于促進經濟可持續增長、提升就業崗位匹配度，從而改善就業環境;通過加大對教育、育幼、養老、醫療、文化和旅游等服務業發展的財政支持力度，有助于創造更多的就業機會;通過設立專項基金等加大對區域協調發展和鄉村振興建設的投入力度，激勵勞動者到中西部和東北地區等欠發達地區就業和創業，從而改善就業結構;發揮財政補貼、財政投融資、政府采購和中小企業發展基金等財政資金引導作用，促進中小企業加快發展，從而增加就業機會;中央與地方財政大幅增加對高職院校和職業技能培訓的財政補貼力度，有利于實現人力資本的不斷積累，從而提高就業能力;增加財政社會保障投入有助于化解勞動者面臨的就業風險，提高勞動者的素質，增加勞動者就業機會;通過加大對小微企業工會的組建和運作財政投入，有利于促進小微企業和諧勞動關系的構建?；谝陨戏治?，提出如下假設：

H2：增加教育、科技、社會保障和就業支出，對實現高質量就業具有激勵效應。

財政收入政策促進高質量就業主要體現在減稅降費政策兩個方面，這對減輕企業負擔、激發微觀主體活力和促進就業具有重要作用，特別是加大對小微企業和實體經濟的稅收支持力度，有利于保障社會就業穩定。一般而言，減稅降費的重點是稅收收入中作為主體稅的增值稅、企業所得稅和個人所得稅等稅種，其中減免增值稅具有減輕企業稅負和引導個人消費的雙重激勵作用，減免企業所得稅是減輕企業負擔最有效的手段，減免個人所得稅有助于調動勞動者的積極性和提高勞動者收入水平。從具體傳導過程看，如通過降低稅率等稅收優惠能降低企業稅負，有利于調動實體經濟生產積極性和釋放創業創新潛能，從而增加就業機會;對不同產業實行差別稅率政策，可優化就業結構;對高校畢業生等重點群體實行稅收優惠，可促進重點群體就業創業;落實結構性減稅、優化稅制結構及減輕企業和個人的稅收負擔，有利于提高勞動者收入水平;針對培訓教育機構出臺稅收優惠政策，有利于提高勞動者素質而提高就業能力。非稅收入中占比較大的是行政事業性收費，清理和規范該類收費利于減輕企業和個人負擔，促進實體經濟發展，從而增加就業機會。近年來，國家實施了一系列范圍廣、力度大的減稅降費政策措施，有力地促進了創業創新的有效實施?；谝陨戏治?，提出如下假設：

H3：實施增稅收減免、減少行政事業性收費，對實現高質量就業具有激勵效應。

基于高質量就業與財政政策的作用機理分析及國內外現有研究成果，本文以財政政策中的財政收支代表性指標和高質量就業綜合得分為變量，按照經濟理論和方法建模和檢驗，揭示財政收支對高質量就業的激勵效應。

二、模型構建與研究設計

（一）模型構建

為增加樣本容量、提高估計精準度，全面分析不同地區在不同時期的財政政策對高質量就業的影響。本文主要選取面板數據，即2010-2019年全國高質量就業得分（DF）與各省財政收支相關指標數據進行分析，因而構建兩者對高質量就業得分的面板數據（Panel Data）回歸模型如下：

（二）研究設計

1.變量選取

在變量選取上，根據前述高質量就業與財政政策激勵效應的內涵，排除其他因素后研究財政收支對就業質量的影響。本文以教育、科技、社會保障和就業支出，以及增值稅、企業所得稅、個人所得稅、行政事業性收費占GDP的比重等財政收入相關指標作為自變量，高質量就業相關指標作為因變量，分析財政收支與高質量就業之間的關系。

（1）高質量就業指標選取。借鑒北京師范大學“中國就業質量研究課題組”提出的6維度[4]、中國就業促進會提出的5個方面的高質量就業指標體系與眾多學者實證研究得出相關指標體系基礎上，針對當下人工智能和大數據等新經濟發展及供給側結構改革元素，提出高質量就業的宏觀與微觀視角觀測，其中宏觀高質量就業包括就業機會、就業服務、就業結構、就業公平和工作安全等;微觀高質量就業包括工作穩定、工作時間、工資收入、職業技能、社會保障和勞資關系等。結合數據的獲取性和計算結果的合理性，將上述指標具體概括為就業環境、就業狀況、就業能力、勞動報酬、社會保護和勞動關系等6個;高質量就業的二級指標選取如表3所示。本文共收集了2010-2019年上述15個指標的數據，這15個指標分別用Y1，…，Y15表示。

（2）財政支出與收入。在現行財政支出的類級科目中，選取占財政支出比重較大且與就業關系密切的教育、科技、社保和就業、行政管理支出4個類級科目進行分析，其中財政教育支出是財政用于教育事業的各項經費;社會保障支出是指政府向由于各種原因而導致喪失勞動能力、失去工作機會或生活面臨困難的社會成員提供基本生活保障支出;財政科技支出是指財政用于科學技術研究方面的支出;行政管理支出是維持政府行政機關正常運轉的支出，在社會總資源一定的情況下行政管理支出比重過大對就業具有抑制效應。其財政支出的代表性指標如表1所示。

財政收入主要包括稅收、國債、收費和其他收入，其中稅收收入是最重要財政收入形式與來源，故從中選取相關指標?，F行稅制體系包括五類19個稅種，選取占比較大的增值稅、企業所得稅、個人所得稅，在收費上選取行政事業性收費占GDP的比重作為財政收入指標進行分析。其財政收入的代表性指標如表2所示。

2.數據說明

根據上述指標體系，本文選取我國2010-2019年30個省域（不含西藏和港澳臺）相關數據。被解釋變量高質量就業數據來源于2011-2020年的《中國勞動統計年鑒》《中國人口和就業統計年鑒》和30個省份的地方統計年鑒，個別缺失數據通過估算補齊。如上海城鎮就業比重用（城鎮單位就業人員+城鎮私營企業和個人就業人員）/（城鎮單位就業人員+私營企業和個人就業人員）代替;浙江城鎮就業比重用＼[就業人員-（私營、個體和鄉村從業人員（浙江統計年鑒）-城鎮私營和個人就業人員）/就業人員代替;廣東城鎮就業比重用（城鎮單位就業人員+城鎮私營企業和個人就業人員）/就業人員代替;新疆城鎮就業比重用全國數據代替，結案率用全國結案率代替。財政收支數據來源于《中國統計年鑒》（2011-2020）。

3.指標測算

在綜合評價中指標應是正向的、標準化的。在選取的指標中有正指標（指標值越大越好）和逆指標（指標值越小越好），所以對原始數據進行分析之前，為保證指標數值大小變化和最終的就業質量綜合指數高低在經濟含義上保持同向相關性，利用線性功效函數分別對具有正負相關關系的指數值分類進行標準化，采用如下公式對指標進行正向化處理[5]：

其中Yij表示各指標的標準分，Xij表示第i個指標的原始值， max（X·j）表示第i個指標在各地區中原始數據的最大值，min（x·j）表示第i個指標在各地區中原始數據的最小值。乘100是為將指數變換成百分制，即最終指數取值在0-100區間內。由上述計算過程可知，指標得分越高，代表就業質量越高，反之代表就業質量越低。

本文選取的指標較多，其權重的分配也易受到主觀判斷的影響。因每個指標都在不同程度上反映了所代表就業質量的某些信息，指標之間有一定的相關性，故所得的統計數據所反映的信息在一定程度上有重疊，為避免主觀隨機因素的干擾和指標部分重疊的問題，選擇主成分分析法作為我國各地區就業質量指標體系的基本計量方法。對反映就業質量的15項指標采用因子分析法進行提煉，其中前3項因子旋轉成分后的累計方差貢獻率達到了80%以上，即這3個因子對原15個績效指標的解釋力達到了80%，表明主成分方法提取的主要公共因子包括了大部分的原始信息，即抽取了特征值大于1 以上的3個公共因子變量?？偡讲罱忉尡砣绫?所示。

提取因子與原變量之間的關系可見各年度旋轉后的成分矩陣。從各綜合因子在各個變量上的載荷可發現，因子1主要代表就業環境、就業狀況、就業能力和勞動者報酬，因子2主要代表社會保護，因子3主要代表勞動關系。各成分主要指標見表5。

根據主成分模型提取上述數據主成分后，采用每個主成分的方差貢獻率與累積方差貢獻率的比值作為權重對各個主成分進行加權，得到最后的綜合評分，即：

其中，Y表示所在地區的就業質量指數值，FAC1、FAC2、 FAC3分別代表成分1、成分2和成分3的具體數值，Weight1、Weight2、Weight3分別代表其方差貢獻率與累積方差貢獻率的比值（具體結果見表6）。

據此計算出各省域2010-2019年在高質量就業指標的綜合得分（見表7）。如2010-2012年得分最高為北京（分別為2.27、2.44和2.45），得分最低為甘肅（分別為-0.83、-0.69和-0.69）;2019年得分最高為北京2.54，得分最低為廣西-0.60。由于這些數據呈現出線性發展趨勢，采用二次指數平滑法對數據中的缺失值進行插補及替換異常值。通過收集到的財政收支指標數據具有不特定趨勢，故利用missforest插補法對數據補充。為保證變量數量集與單位等干擾項不影響建模結果，文中所采用的數據均為相對數。

從計算結果可知：就業質量水平位居前三名的是京滬津，就業指標分值大于1;蘇浙粵遼等省域就業指標分值為正數，就業質量也較高;蒙吉閔魯鄂瓊渝川陜青寧疆等省域就業指標分值居中，而冀晉黑皖贛豫湘桂貴滇甘等省域的就業指標分值相對較低。從歷年就業質量的排名波動情況看，2010-2019年各省域的排名有不同程度的變化，但總體看大部分地區各年度的排名變動不大，這一結果與實際發展情況較為相符。通過排名可以看出：就業質量總指數排名靠前的省域主要處于東部地區，經濟發展水平、就業狀況、社會保障和保險等各方面整體發展良好;而歷年來排名相對靠后的地區，主要是中西部地區。

三、高質量就業與財政收支總體關系分析

（一）變量描述

根據前文構建的高質量就業指標體系及測算結果和影響高質量就業的財政收支政策工具，以高質量就業計算結果作為被解釋變量。將能夠提升高質量就業的財稅政策工具作為核心解釋變量，支出端包括教育支出規模（jy）、科技支出規模（kj）、社會保障支出規模（sb）;收入端包括增值稅收入占GDP比重（VAT）、企業所得稅收入占GDP比重（pit）、個人所得稅收入占GDP比重（cit）和行政事業性收費占GDP比重（sf）。

首先觀測財政收支面板數據結構，考察面板數據特征，結果如表8、表9所示。

通過表8、表9可以看出面板數據結構的結果，其中橫截面維度region從1-30共30個取值，時間序列維度year從2010-2019共10個取值，屬于短面板數據，且觀測在時間上的分布也非常均勻。在短面板數據中，同一時間段內的不同觀測樣本構成一個組。變量year的組間標準差是0，因為不同組的這一變量取值完全相同，同時變量region的組內標準差也是0，因為分布在同一組的數據屬于同一個地區。

（二）模型求解

對構造的Panel Data變系數模型進行求解，主要從三個方面進行分析：

1. 模型的Hausman檢驗。針對面板數據回歸的多個模型，利用Hausman檢驗進行模型的選取，檢驗結果p<2.2*10^（-16）<<0.05，因而選取固定效應模型。

2. 面板數據回歸模型求解。利用固定效應模型，得到財政收入、財政支出對高質量就業影響的結果如表10和表11所示。

3. 模型計算結果分析。模型計算結果顯示：在模型1中財政收入的各項指標與高質量就業呈正相關關系，如企業所得稅占GDP比重（CIT）的回歸系數0.676909，其影響效果最明顯、顯著性最強;個人所得稅占GDP比重（PIT）和增值稅收入占GDP比重（VAT）的回歸系數分別為0.137656和0.29945，其影響效果、顯著性次之;行政事業性收費占GDP比重（SF）的回歸系數為0.093554，其影響效果、顯著性最弱。

在模型2中財政支出的前三項項指標與高質量就業呈正相關關系，如科技支出占GDP比重（KJ）和教育支出占GDP的比重（JY）的回歸系數分別為1.9772537和0.2618464，其影響效果最為明顯、顯著性強;社保支出占GDP的比重（SB）的回歸系數0.0390347，其影響效果較弱、顯著性最弱;行政管理支出占GDP比重（XZ）的回歸系數-0.0242910，其影響效果為負相關、顯著性次之。

通過進一步研究實證分析結果發現：在高質量就業各相關影響因素中，企業所得稅和科技支出具有顯著的正向激勵效應;個人所得稅、增值稅、行政事業性收費、教育和社保等支出，都有一定的正向激勵效應;行政管理支出具有負向的影響，但其影響力有限。

（三）穩健性檢驗

本文采用兩種方法對模型進行穩健性檢驗。一是劃分子樣本檢驗：根據常用的劃分方式將全國數據劃分為東部、中部、西部3個子樣本，東部包括京津滬等11個省域，中部包括豫晉湘等8個省域，西部包括渝川貴等12個省域;二是數據對數化檢驗：部分就業質量得分為負值，由于得分均為無量綱數據，結合得分計算方式，借鑒朱江麗和李子聯（2015）[6]處理方法，所有得分數據均加1，即可實現數據對數化。代入模型得到表12和表13。

結果顯示，財政收入與財政支出相關指標對就業質量得分的回歸系數方向和顯著性變化很小，只是在擬合的數值上有波動，這表明本文構建的面板數據回歸模型具有較好的穩健性。

四、高質量就業與省域財政收支分析

（一）模型求解

全國30個省市Panel Data模型估計結果顯示（見表14）：Panel Data模型估計殘差平方和為0.0026478，可知文中建立的變系數模型整體具有顯著特點，有較好可信度?；?.05顯著性水平下，得到變系數模型回歸系數P值，其數據顯示：22個省域高質量就業對財政收支有著顯著效應，呈正相關的是閔浙等10個省域，表明就業質量越高帶來的財政收支就越多，呈負相關的是甘黑遼川渝鄂等12個省域;皖贛陜津吉冀滇晉等8個省域高質量就業對財政收支效應不顯著，即對財政收支不存在統計意義上明顯的影響。

（二）模型檢驗

在Panel Data模型分析結果的基礎上，本文對回歸系數不明顯的省域、回歸系數顯著但為負值的省域與正值的省域進行VAR模型分析，從而根據這些代表省域就業質量與財政收支情況指標動態變化展開探究。

1.確立VAR模型。針對選出來的代表省域進行Johansen協整檢驗，發現跡統計量與最大特征根兩類檢驗統計量的P值均較小，且在5%顯著水平下拒絕原假設。根據LR似然比檢驗后，結合FPE（誤差）準則及AIC、HQ、SC信息準則等5個不同統計量的值，擬建VAR模型的穩定性檢驗，以最終確定VAR模型最佳滯后期數。

進一步確立VAR模型（公式3），分別對所選省域進行計算與檢驗，這些代表省域的就業質量與財政收支保持長期均衡穩定關系。式中ε1t和ε2t屬于隨機干擾項，且一定程度上符合公式（1）中的不同條件：Xt-1，Xt-2，Xt-3與Yt-1，Yt-2，Yt-3分別屬于序列Xt與Yt的滯后一、二、三期的值。

2.脈沖響應分析。在對代表省域分別開展VAR模型檢驗后，做出財政收支對高質量就業沖擊的脈沖響應函數圖（見圖1）。

圖1中橫縱坐標分別表示跟蹤器與脈沖響應，實線是指脈沖響應函數，虛線是指正負兩倍標準差偏離帶。

第一，廣東省等省域Panel Data模型中回歸系數顯著且為正值。圖1右下可知：廣東省高質量就業對財政收支的一個標準差沖擊響應均為正值，呈較緩慢上升趨勢，至第2期最大后開始平穩下滑，表明其就業質量逐步提高而對財政收支依賴漸減，與模型所得分析結果一致，此狀況還包括閔蒙青瓊蘇等10個省域。

第二，湖北省等省域Panel Data模型中回歸系數顯著但為負值。圖1脈沖響應函數圖可知：湖北省財政收支對就業質量的標準差有非常劇烈的響應波動，此狀況還包括甘魯貴黑等省域;從圖1左下可知：北京市財政收支業對高質量就業的標準差響應不顯著，其關系主要在倒U型曲線的右端，此狀況包括滬津兩地。

第三，安徽省等省域Panel Data模型中回歸系數不明顯。從圖1左上圖脈沖響應函數可知，安徽省財政收支政策對該地區高質量就業率的一個標準差沖擊響應，先是呈現出顯著提高而后平穩下降，至第9期時開始平穩發展，表明安徽省高質量就業增加財政收支。與之相同的還有冀滇吉陜等7個省域。

3.VAR模型分析。由脈沖響應分析可以看出：財政收支與高質量就業具有密切相關關系，該結論能對Panel Data模型所得的各省域回歸系數不顯著的結果進行修正性說明，以此進一步修正Panel Data模型結論。

根據Panel Data模型結果，我國多數省域2010-2019年財政收支狀況對就業質量有著顯著效應，即通過增加教育、社保和就業等支出，以及減免增值稅等優惠政策能有效提升就業質量。但少數省域的財政收支、就業質量等指標波動劇烈，以致諸多數據對模型結果難以解釋，而VAR模型能修正Panel Data模型中難解的回歸結果。

從一定意義上說，本文所構造的財政收支指數能有效反映出各省域財政投入與支出力度，2010-2019年各省域財政收支指數與高質量就業之間呈現倒U型關系，且多數處于倒U型曲線的右半段，這也意味著增加財政收支有助于進一步提升高質量就業;少數省域處于倒U型曲線的左半段，即財政收入與支出的有限性對就業具有抑制效應。

五、結論與建議

（一）主要結論

本文基于省級面板數據，對財政政策提升高質量就業的具體路徑進行實證分析，結果表明：

（1）近年來，在經濟發展和政策措施的帶動下，我過就業質量顯著提升，但由于我國人口眾多，地區間經濟發展不平衡，勞動者就業質量總體還處于較低水平，地區間勞動者就業質量差異較大。財政政策對實現高質量就業具有一定的正向傳導效應，因此從財政政策角度研究我國實現高質量就業的路徑極為必要。

（2）通過對高質量就業相關影響因素分析，發現企業所得稅和科技支出具有顯著的正向激勵效應，個人所得稅、增值稅、行政事業性收費、教育和社保支出均具有正向激勵效應。財稅政策可以從收支兩端發力，通過政策工具的實施，進一步提升勞動供給水平、有效增加勞動需求，最終實現高質量就業。

（3）大部分省市高質量就業與財政收支存在顯著影響，少數省市高質量就業與財政收支不存在統計意義上的明顯影響。根據脈沖響應等分析結果，高質量就業和財政收支指數受到自身沖擊的影響較大，但財政收支指數對高質量就業貢獻率伴隨時期延長呈現出上升態勢，由此得知，高質量就業和財政收支之間具有長期穩定的相互影響關系。

（二）政策建議

如何促進更高質量就業已成為關乎穩定大局和改革發展的當務之急。促進就業是政府的責任，因而應確定科學的財政政策目標，完善和落實更加激勵的財政就業政策，即基于就業總量而轉向應對結構性失業問題，積極推進就業“量”與“質”的協同發展。

第一，注重中小企業創新的財政扶持。加大中小企業創新財政資金支持，即通過增加中小企業財政專項資金種類、建立中小企業信用擔?；?，進一步強化對擁有高科技含量和中西部及東北等欠發達地區中小企業提供長期財政資金扶持;完善中小企業創新的稅收優惠政策，即建立健全中小企業稅收優惠政策體系，多層次、全方位加強對中小企業科技創新的稅收優惠激勵，彰顯改革創新與發展的稅收紅利。

第二，加大就業服務平臺建設的投入。一方面健全與完善財政對就業公共服務投入長效機制，政府部門可提高各級就業公共服務機構特別是基層就業公共服務平臺的財政支出比例，為就業管理經費提供資金保障;另一方面，推動就業網絡信息平臺建設，政府可通過就業專項資金，優先保障基層開展就業公共服務必要的信息網絡設備、軟件開發投入，確保城鄉居民都能就近享受到均等化的就業公共服務。

第三，完善創新創業的財政政策激勵。加大創新創業財政投入力度，如對創業的小微企業給予一次性創業補貼、小額擔保貸款貼息等補貼;對創業企業的辦公用房和網絡等設施建設給予財政支持;綜合運用財政專項資助和補貼等手段，積極支持碩博研究生和高層次人才開展創新創業活動;完善激勵創新創業的稅收優惠政策，如擴大稅收優惠對象和范圍，增加創新創業稅收優惠的稅種和間接優惠方式等。

第四，增加職業教育培訓的財政補貼。完善職業教育培訓以財政投入為主的多渠道資金投入機制，加大對職業教育特別是民辦職業教育的師資隊伍、學生資助和基礎設施建設的財政補貼，為高職院校學生成才提供財政經費保障;健全職業教育培訓財政補貼資金的長效機制，如建立職業教育培訓基金，對培訓機構的師資培養、教材開發、模擬操作和技能競賽等基礎性建設工作提升財政補貼的力度與質效。

第五，強化社會保障和就業支出力度。政府部門應逐步增加財政社會保障支出占財政支出和GDP的比重，增加對企業和個人養老保險繳費的財政補貼標準。在社會保險繳費總水平不變的前提下，減輕企業和個人的繳費壓力會，確保不降低個人社會保障的待遇，從而提高社會保障水平、擴大社會保障的覆蓋面，保證待就業大學畢業生、下崗失業人員、農民工和靈活就業人員等都能納入社會保障體系。

參考文獻：

[1] 曾湘泉，徐長杰.新技術革命對勞動力市場的沖擊[J].探索與爭鳴，2015（8）：32-34.

[2] 王顯勇.論反就業歧視法的多元綜合實施理論[J].中國勞動關系學院學報，2021，35（1）：50-59.

[3] 張車偉，王博雅，高文書.創新經濟對就業的沖擊與應對研究[J].中國人口科學，2017（5）：2-11，126

[4] 賴德勝，蘇麗鋒，孟大虎，等.中國各地區就業質量測算與評價[J].經濟理論與經濟管理，2011（11）：88-99.

[5] 魯邦克，邢茂源，楊青龍.中國經濟高質量發展水平的測度與時空差異分析[J].統計與決策，2019（21）：113-117.

[6] 朱江麗，李子聯.長三角城市群產業-人口-空間耦合協調發展研究[J].中國人口·資源與環境，2015，25（2）：75-82.

（責任編輯：李江）