在线劳动力市场就业效应研究*

2017-01-25 03:05孙亚男
中国劳动关系学院学报 2017年4期
关键词:劳动力劳动者工作

孙亚男

(郑州轻工业学院 政法学院,河南 郑州 450002)

在线劳动力市场就业效应研究*

孙亚男

(郑州轻工业学院 政法学院,河南 郑州 450002)

在线劳动力市场由于其交互性、便捷性等特点成为信息化时代劳动者工作搜寻的方式之一。学者分析在线劳动力市场提供的大数据时,发现其就业效应的发挥会受到文化、不完全信息、网络设施便利性、语言、教育水平等多方面因素的影响。这些阻碍因素直接影响着劳动者在就业市场的竞价能力和有效就业信息的获得,而且在线劳动力市场也存在外部不经济现象。例如:资源配置不公、欺诈行为等。在线劳动力市场的发展更需要政府、信息技术提供者、数据使用者等多方面共同建设,才能更好地发挥资源配置效率的作用。

在线劳动力市场;就业效应;声誉机制

随着信息网络技术向经济生活的渗透,互联网搜索引擎(如Google)、招聘网站、企业网站等媒介提供的就业信息搜索市场以及微就业平台(如东方慧博微工平台,freelancer.com和oDesk.com)等,通过为劳动者和雇主提供工作任务交易中介,不受时间和地域的限制传递信息和互联互动,成为劳动力市场搜寻和匹配的主要渠道[1]。对于失业者、劳动力市场中的其他弱势群体而言,通过在线劳动力市场提供的就业信息,可以实现高质量的就业过程。但是,在线劳动力市场能够成为解决我国失业问题的主要方式吗?政府、信息服务提供者如何规制在线劳动力市场?本文将加以分析。

一、我国失业问题及在线劳动力市场作用

(一)我国失业问题

我国劳动力资源在配置过程中存在着不均衡和区域流动无序性的特点,大学毕业生的相对过剩、农民工的短期流动性、结构转型期企业人才短缺瓶颈等现象,使我国在失业问题的治理上很难做到整体性和协调性[2]。在工作搜寻过程中,市场摩擦是普遍存在的。

由于我国存在多方面分割因素,例如制度性分割、体制性分割、职业分割等,以及劳动者之间在生理特征、地域分布、教育水平、就业经历、工作搜寻努力程度、社会资源控制程度等方面的不同,劳动者在工作搜寻过程中,就业行为差异性比较大。对于一些群体而言,就会出现流动成本大、社会资源配置不公等现象,进而无法实现充分就业过程等现象。

对于企业而言,在我国整体经济结构转型期,不断面临着技术冲击和改革压力,工作岗位的调整和招聘行为的改变时有发生,雇佣方有关市场需求信息无法通畅反映,企业无法及时挖掘人力资源,有效转化人力资本,也无法实现以创新突破生存发展难题。由于没有灵活有序的劳动力市场,结构性失业问题成为我国经济发展中长期存在的一个现象。

实践过程中,许多国家经常依靠以经济增长创造就业岗位的方式来治理失业问题,这是一种治疗周期性失业问题的主要方法。但是,在我国经济潜在增长率出现结构性下降变化时期,中国经济新常态无法通过传统的生产方式实现经济增长。产业结构升级的创新型发展创造出了一些工作岗位,也消灭掉了很多传统的工作岗位,我国劳动力资源短缺和结构性就业难现象并存,传统解决周期性失业的方法无法解决由于产业结构调整而出现的失业问题[3]。

中国的失业问题在当前经济形势下,更多表现的是摩擦性和结构性,中国劳动供求关系已经发生了很大的变化,各工作岗位呈现出多样化和细分化,大量异质性劳动者成为市场供给的主体,供需双方的差异增加了市场匹配的难度[4]。解决的关键是如何有效提高劳动力供求之间的匹配程度,增加劳动力有效供给,实现人力资源优化配置,依托劳动者具有的能力开发和创新创业意识,实现劳动力有效需求满足[5]。

(二)在线劳动力市场作用

信息网络技术的发展产生了大规模的社会分工,而在这样的分工体系中,劳动力资源的配置是基于分割后的产品和服务能被市场存在的劳动者技能信息捕获的配置过程,劳动者为产品和服务所提供的劳动转变,为分解的工作任务所具有的劳动技能,而非现实生产环节中的协作劳动。劳动者的异质性增强,劳动者的技能要求首先表现的是“现在能做什么?”工作成为了任务导向下的众包工作。通过在线劳动力市场筛选机制,将工作搜寻者所拥有的人力资本存量转化为大数据环境下的各种技能信息,每位劳动者都具有了有用的技能。在线劳动力市场能迅速实现产品生产和服务满足的技能匹配过程,这种工作可以是传统产业所需要的职业岗位,也可以仅仅是完成一个设计任务等,大规模的社会分工体系中创造出新的就业形式,不断冲击着传统的劳动雇佣关系。像oDesk.com、Elance.com、Worker.com这些在线劳动力市场通常的做法是,雇主在在线劳动力市场上发布工作信息(可以是短期,也可以是长期,或两者兼而有之),大量的劳动者为这个工作竞争,最终,雇主雇佣一个或几个,而被雇佣者完成任务并接受报酬。在线劳动力市场更像是一个“经验产品”市场,在网络协同方式下的工作任务的众包过程中,也实现了在线劳动力市场平台资源的共享,以及劳动者与产品和服务结合方式的多样化创新。

网络世界中的信息就是社会、文化、人性、自我认知以及所有经济体系的基础。在虚拟的有关劳动者的技能信息流动过程中,由这些分散的信息链接而成的集群效应产生了强大的力量[6]。

工作搜寻者根据自身具体情况随时承担工作任务,以一种互补的方式满足雇主不同层次的能力需求。例如,通过社交网站,人们将互联网作为一个媒介能够提供一个具体的机会为自己创造一个品牌、一个营销自己的市场,他们在互联网中的声誉主要依靠对自己在SNS上发布谨慎的内容以及对其它一些网站非随意的发布内容的控制,例如网评、博客、其它网络组织的成员评价等。在SNS上发布内容会被很多人看到,通过这样的社交媒体,雇主可以观察“后几个小时”应聘者在干什么,通过互联网提供的信息,他们可以了解更多简历以外的有关信息。对于求职者而言,他们可以通过互联网对自己或其他人发布的内容进行实时跟踪,以确认潜在雇主在关注些什么[7]。“通过降低搜寻成本、讨价还价和过程监控,使得交易成本降低,交易范围扩大”[8]。

在线劳动力市场的突出特点体现在福利和生产力方面的作用,它为远程办公节省了成本,减少了拥挤,增加了灵活性,同时还鼓励了创新,减少了进入劳动力市场障碍[9]。“个体之间的互动是实时变化的”[10]。在线劳动力市场环境“创造了一个真正有供给和需求决定的有效市场”[11],供给方和需求方之间更具有竞争力,专业化程度得到了加强。

因此,在协调和横向联系的在线劳动力市场环境中,劳动力市场中的各方主体成为一个共存的整体,在线劳动力市场既是一种交易媒介,也是一个关系互联的社会资本网络,共生和协同关系可以优化资源的利用,达到最佳的效率状态[12]。出于自我实现的目的,在线劳动力市场可以实现多样化市场需要,实现产品生产和服务提供过程中异质性的要求。而且,对于那些在传统劳动力市场无法找到体面工作的劳动者而言,在线劳动力市场成为其扩宽就业渠道的方式,以创新的方式,不仅仅是在线进行就业信息的收集,更重要的是将自身不易观察的技能在在线劳动力市场中形成匹配的价值,通过跨越时间和区间的大的统一的劳动力市场,“网络并不关心你是住在街对面还是州的南部,还是住在国外——只要你能胜任工作、解决问题、设计产品,就能被雇佣”[13]。劳动者可以通过自身“信用”累积,通过在线劳动力市场实现高质量的就业匹配。

二、在线劳动力市场就业效应

我国目前存在的摩擦性失业和结构性失业问题,学者认为可以通过市场自发机制,一方面减少市场信息不对称产生的摩擦性失业,另一方面利用市场自发创新机制实现失业者自身的创业意识,自主解决部分结构性失业问题。

通过上述分析,在线劳动力市场的互动性及便捷性的特征,能够提高劳动者工作搜寻过程中高质量就业信息的捕获能力,完成异质性劳动者特定技能市场匹配,而且,在共享经济模式下,多种创新方式的出现,也为劳动者自主创新、创业提供了资金、关系资本等。那么,在线劳动力市场能够解决我国失业问题吗?在线劳动力市场的就业效应如何?

(一)正向就业效应

在线劳动力市场由于参与者众多,市场进入门槛低等特征,劳动者通过其实现求职和创业过程,相比较传统的劳动力市场更便捷、更高效[14]。Stanton和Thomas(2014)通过公共就业部门的网络平台oDesk.com提供的2008年8月1日-2009年12月28日的就业信息服务及工作匹配数据发现,在线劳动力市场缩短了雇主寻找合适雇员的平均搜寻时间,原因在于利用了网络服务,更多的空缺岗位会被填补[15]。Peter Kuhn和Hani Mansou(2014)研究发现互联网搜寻是有效的,主要原因是招聘网站设计上的进步,不仅仅包括商业性网站Monster和Careerbuilder,也包括一些政府授权的网站和地方及行业专门的招聘网站,求职者能够更加有效地更新自己的信息,另外一个原因是全面的互联网普及。由于互联网能够将求职者更容易和低成本的链接到更多的雇主,因此,互联网搜寻在工作搜寻过程中成为一个重要的手段[16]。在网络世界,更多的工作搜寻者可以根据传递足够数量的观察点和相应的信息而形成一个稳定而准确的工资收入预期分布,随着进入这一就业市场的互动主体数量越来越多,相互之间能够沟通链接的系统就会形成集群效应,从而为各方参与者带来收益。“随着网络用户的增多,网络价值在迅速膨胀,而这种价值的急剧膨胀又吸引来更多的用户,产生了复合性的效果”[17]。而且对于年轻的没有经验的,但具有一定技能的劳动者而言是仅仅给他们一个工作机会就会提高他们以后的就业质量,还是给他们进行更多技能培训?Amanda Pallais(2014)研究发现,只需要市场能够提供关于他们工作能力的信息,他们就可以从第一份工作获益,而像oDesk这样的在线劳动力市场,就存在这种工作能力评价机制,他们的雇佣成本低,这也表明了传统劳动力市场的低效以及机会成本比较大[18]。

那么,在线劳动力市场能够解决失业问题吗?实证研究中虽然仍存在争议。但是,Eleanor Jawon Choi(2011)通过实证研究发现,在线工作搜寻是能够帮助失业者找到工作[19]。Rajiv Garg和Rahul Telang(2011)通过社交网站对就业的影响加以分析发现,相比其它途径,社交网站为工作搜寻者建立了一个更个性化和专业化的社交网络,而仅仅只需要点击一下就可以实现。但是在线弱关系对找到工作是没有什么意义的,似乎很多在线的弱关系仅仅是一种简单的链接,而没有花时间去保持和维护这种在线关系。而在线强关系对在线是否能够找到工作是十分重要的[20]。

通过分析信息服务部门从业者的数据,Kevin Yili Hong 和Paul A. Pavlou(2013)研究发现,在线全球劳动力市场作为中介机构可以帮助企业在全球范围内以低成本找到服务提供商。虽然信息服务部门正在起步阶段,但是它为社会创造了大量的社会福利,并为专业的IT劳动者提供了就业岗位并带来了收入的增长[21]。

针对不同群体的分析,发现在线劳动力市场的正向就业效应的存在,针对大学毕业生通过在线劳动力市场进行工作搜寻情况的研究,Manuel F. Bagues 和Mauro Sylos Labini(2005)发现,意大利大学毕业生通过Almalaurea进行工作搜寻的数据分析显示,在线劳动力市场对于已毕业三年的大学毕业生具有积极的作用,能够降低大学毕业生的失业率,也有利于薪酬的提高和劳动力有序流动[22]。

通过互联网工作搜寻与传统的搜寻方式比较,Constantin Mang(2012)研究发现,工作搜寻者通过在线劳动力市场,可以更好地利用自己的技能,获得更满意工作类型,能够有更多的机会提高工作安全,对于距离劳动力市场很远的工作搜寻者而言,是一个重要的工作搜寻方式,特别是对拥有16岁以下孩子的女性,通过互联网可以降低其重新工作的劣势。但是,对于失业者并没有通过研究检验,或许是由于失业者缺乏必需的网络技术导致的[23]。而在研究在线招聘为什么没有成为很多研究者所预测的那样成为主要的招聘手段,C Mang(2009)研究发现,并不是基于各种招聘渠道的成本考虑,而是出于招聘者的主观判断,来自于他们对这种方法的消极态度,而不是出于这种方法更能成功、更节约成本或更有效[24]。

(二)正向就业效应发挥作用阻碍因素

在各国的具体研究中,在线劳动力市场的正向就业效应,发挥作用受到多方面因素影响。Raquel Campos(2014)等通过对西班牙失业者和已就业者2007-2011年的在线进行工作搜寻行为的分析发现,在线工作搜寻的劳动者与通过传统方式进行工作搜寻的劳动者相比相对年轻、居住在城市、具有一定的教育水平以及掌握了一定的互联网知识。而在线搜寻的转换工作者和失业者之间在性别、民族、收入水平和搜寻时间上存在差异。对转换工作者而言,这些变量具有显著性,特别对于女性、迁移劳动力、低收入劳动者更倾向于利用互联网资源来转换工作。而对于失业者这些变量不具有显著性,对于失业者的不显著性,可能是由于失业的显著增加带来的使用工作搜寻渠道的均衡效应。失业者通过在线搜寻的概率高于工作转换者,二者在线搜寻的时间模式也不一样。调查时期内的失业者,在线搜寻时间是增加的,而在工作转换者之间没有明显的增加趋势[25]。

Nina Czernich(2014)使用德国城市失业率和25岁以下的失业率作为分析的变量,发现宽带网络的便利性与失业之间是负向的关系,但是,工具变量的分析研究发现,宽带网络的便利性并不能对失业率产生影响。原因是,第一,可能是不同地区在宽带便利性上不同识别策略导致的。宽带便利性对失业率的影响存在聚集地区差别影响,对于农村地区来说,政府通过提高宽带便利性的措施并不能降低该地区的失业率。第二,宽带便利性能够增加工作匹配程度,进而增加雇员的生产力,虽然没有降低失业率,宽带便利性也可以实现经济增长。第三,宽带便利性可以增加当地劳动力的供给,这些增加的劳动力并不是登记的失业者,所以也可以没有影响失业率[26]。Sara Constance Kingsley(2015)等研究发现,Amazon Mechanical Turk这样的在线劳动力市场的文化结构及社会经济价值相对于分包任务的劳动者而言,对任务分包者分配了更多的市场主导力量,这种不公分配,作者把它称为在线劳动力市场摩擦,主要是缺乏竞争力的工资发布以及不完全的信息。因此,技术选择之间的相互作用,以及立法机构怎样扩大或缩小这些相关技术,都是不容忽视的[27]。

另外,在线劳动力市场的就业效应受到语言、文化知识、基础通讯设施的质量和计算机的普及程度限制。在线劳动力市场实现从不同的源头收集数据、汇编社交网络信息,研究用户的个人兴趣、朋友圈、关系和消费习惯。大多数人为了自由存储信息可能需要放弃隐私权(詹姆斯·柯兰,2014)。针对在线劳动力市场在全球范围的就业效应的研究,也发现了相似的限制因素,例如传统的工作搜寻者会就近选择雇主,而像freelancer. Com这样的在线劳动力市场能促使工作搜寻者在全球范围内寻找工作,通过在线网络技术,雇主可以在全球范围内比较工资差别,从而显著减少用工成本和规避地区限制,不过雇主就可能面临着无法获得通过面对面的选择而预期的劳动者生产率。那么,此时,在线的雇主就会选择劳动者的来源地作为重要的选择信息,这是一种统计性歧视现象(Roy Mill,2011)。学者预言由于互联网技术的推进,世界将是平的,Kevin Yili Hong和Paul Pavlou(2014)通过IT服务提供者的数据研究发现,考虑到在线劳动力市场中雇主的选择偏好,以及劳动者对雇主选择的价格定位,在线劳动力市场并不能实现劳动力的自由流动。劳动者在工作搜寻的过程中对雇主所在国家的语言、时区比较敏感,劳动者会通过报出更高的价格来抵消这种不便。但是,劳动者对文化差异不太敏感,在这方面他们会报出一个较低的价格预期,说不同的语言会降低雇主的效用,劳动服务提供者的声誉能够提升雇主的效用,劳动者也会根据他们的声誉提高报价。雇佣者会倾向于在相对富裕的国家雇佣受教育程度高的劳动者。由于语言、时区以及购买力三方面在全球的差异性的阻碍因素存在,这样雇佣者也丧失了全球选择劳动力套利的机会,这也由此说明,在线劳动力市场并不是一个“平”的领域。由于上述三方面的摩擦因素,特别是对于劳动者来自于穷困、不会说英语、时区差距大的国家,并不能获得在线劳动力市场全球化带来的好处[28]。

三、在线劳动力市场运行规制

考虑到在线劳动力市场明显的正向就业效应,可以下结论认为,在线劳动力市场可以成为我国解决失业问题的有效渠道。但是,其就业效应的发挥还要受到很多因素的影响,通过市场自发的运行机制而忽视政府的责任是无法取得良好效果的。

我国失业问题除了在我国经济转型的大背景下分析其治理策略之外,若想利用在线劳动力市场信息技术带来的互动性和便捷性特点,还需要克服其运行中的阻碍作用,而这些阻碍因素主要是缺乏竞争力的工资出价以及不完全的信息等。

因此,信息技术选择以及立法机构怎样扩大或缩小这些技术对劳动者出价过程的影响,都是不容忽视的(Sara Constance Kingsley,Mary L.Gray,2015)。在线劳动力市场的运行效果必须要有相应的监管方式,政府、标准和规范的技术,以及来自雇佣方的诚信就是监督的力量。需要通过技术的研发、政府自上而下的监管、数据使用者承担保护个人隐私的责任等(Mayer-Schonberger和Cukier,2013)[29],实现在线劳动力市场有效运行。

(一)政府需提供供需两方面平衡的就业政策

在线劳动力市场的运营必须有政府规制的存在。Nivalainen(2014)通过对芬兰公共就业服务网站上收集的2002—2003年岗位空缺持续时间数据分析,发现2002年10月芬兰公共就业服务机构推出的雇主网络招聘政策,有效缩短了雇主搜寻的持续时间,但是这种促进效应具有显著的区域差异:对城市地区的雇主而言,促进效应更大[30]。Raquel Campos(2014)研究显示,由于在性别、教育、年龄对于是否在线搜寻至关重要,因此,政策制定者应该从供需两方面平衡劳动力之间的数字鸿沟,在供给方面,针对特定人群,帮助其通过互联网进行搜寻工作。例如,对于互联网普及率比较低的地区,允许劳动者利用图书馆以及其它公共部门的网络资源。对那些互联网技术能力低的,以及遭受经济危机者,进行基础性的互联网使用技术的公共培训项目,使其了解互联网的潜在优势。这些培训不仅仅针对失业者,而且为工作搜寻者特别是妇女、劳动迁移者、低收入者以及无法通过非正式渠道进行工作搜寻者提供网络接入的便利。这样就可以增加劳动力市场的流动性并实现资源的配置。另一方面,在需求层次上包括,促进宽带市场的竞争,降低上网费用,确保在经济不发达的地区,宽带基础设施的建设,促进中小企业通过网络实现工作招聘,并实现其与公共就业部门的合作。

(二)政府需要加强在线劳动力市场声誉机制法律环境建设

在线劳动力市场由于信息网络技术的应用特征进而产生了由大数据、不确定性导致的市场风险。道德风险和逆向选择现象时有发生。例如,Marios Kokkodis,和Panagiotis G. Ipeirotis(2015)研究显示,像oDesk这样的在线劳动力市场,由于市场参与的劳动者是高度异质的,以前的工作表现并不能保证以后工作绩效,劳动者针对特定任务都具有相应的异质特征,这些特征是不易观察的,能够观察到的是具有相似工作经历的劳动者和承包商对其易观察的特征的反馈评分[31]。另外,根据Amazon’s Mechanical Turk的数据,Siddharth Suri等(2011)通过实验研究显示,在线劳动力市场参与者存在欺诈行为[32]。

在线劳动力市场是一个复杂系统,存在着很多不易观察的相互依赖关系,而资源配置过程中对市场主体不公的倾斜,会导致道德风险的发生。作为一个统一的大市场,需要有统一的交易规则、信用规则和商业服务体系保证。任务完成的怎样不能很好的观察,一个重要的解决方式是在线声誉机制,它可以提供劳动者原有工作任务完成情况的评价。但是,在线声誉机制在评估劳动者的特征时存在高估高品质的倾向,反而有可能成为无用的信息。在线劳动者的能力特征可以通过劳动者的教育水平,工作经验以及能力证书等在线提交,从而成为易观察识别信息。但是还有一些不易观察的特征,例如针对专门任务的能力等,因此,如何评价在线劳动者不易观察的能力呢?我们如何对这些不易观察的能力量化?信息网络的程序、协议和平台并不是和规则相分离的,他们本身就是规则的一部分,因此,市场能够自发的形成声誉评估机制[33]。而政府需要在声誉机制建设中,出台一系列防范特殊利益集团扭曲市场竞争的措施(詹姆斯·柯兰,2014)。需要通过技术的研发,政府自上而下的监管,形成一个规范的系统来保护在线劳动力市场信息提供者的相对隐私权。同时,政府需要保障基于在线劳动力市场运行环境上的非正规劳动关系的持续性,保障能够提供对劳动者和企业双方,面对劳动争议问题时可以通过更具操作性法律法规来解决的制度环境,保障一个正式认可的分享经济模式下的虚拟的劳动关系,并承担政府应该承担的相关社会福利支出。

[1] PARRY E, WISDON H. Factors influencing the adoption of online recruitment[J]. Personnel Review,2009,38(6):655-673.

[2]谷彬.劳动力市场分割、搜寻匹配与结构性失业的综述[J].统计研究,2014 (3):106-112.

[3]蔡昉.从总量性矛盾到结构性矛盾—解读中国劳动力市场[J].中国经济学人(英文版),2016(1):92-111.

[4]刘渝琳,熊 婕,郑效晨.异质性劳动力与岗位的匹配研究:基于纳什均衡对我国失业与用工荒问题的解读[J].管理工程学报,2016, 30(2):56-63.

[5]张车伟.当前劳动力市场的结构性矛盾及其经济学分析[J].经济学动态, 2008(3):49-54.

[6]凯文·凯利.新经济 新规则[M]. 电子工业出版社 ,2014.

[7] LAURA MALITAA, ILIE BADESCUB, ROMULUS DABU. Culture tips of online job searching[J]. Procedia Social and Behavioral Sciences, 2010(2) :3070-3074

[8]刘奕,夏杰长.共享经济理论与政策研究动态[J]. 经济学动态, 2016(4):116-125.

[9] JOHN J HORTON. Online Labor Markets [C]. International Conference on Internet & Network , 2010:515-522.

[10]孙秀林,陈华珊.虚拟网络与社会学定量岩浆[J].中国社会科学,2016(7):124.

[11] ROGERS. The social costs of Uber [M]. Social Science Electronic Publishing, 2015.

[12][美]杰里米·里夫金.零边际社会成本[M].北京:中信出版社,2014.

[13][美]杰夫·豪.众包:大众力量缘何推动商业未来[M].北京:中信出版社,2009.

[14]王萌萌.大学生网络就业前景分析[J].中国青年研究,2015(7):25-29.

[15] HENNA NIVALAINEN. Internet-based employer search and vacancy duration: Evidence from Finland[J]. Labour, 2014, 28(1):112-140.

[16] PETER KUHN,HANI MANSOU. Is Internet job search still ineffective? [J].Economic Journal, 2014, 124(581):1213-1233.

[17]克莱·舍基.未来是湿的:无组织的组织力量[M].北京:中国人民大学出版社,2009.

[18] AMANDA PALLAIS. Inefficient hiring in entry-level labor markets[J].American Economic Review 2014, 104(11): 3565-3599.

[19] ELEANOR JAWON CHO. Does the Internet help the unemployed fi nd jobs? [J]. Ssrn Electronic Journal, 2011.

[20] RAJIV GARG, RAHUL TELANG. To be or not to be linked on LinkedIn: Job search using online social networks by unemployed workforce[J]. Social Science Electronic Publishing, 2011.

[21] KEVIN YILI HONGong,PAUL A PAVLOU:Online labor markets: An informal “freelancer economy” [J]. Social Science Electronic Publishing, 2013.

[22] MANUEL F BAGUES, MAURO SYLOS LABINI. Do online labor market intermediaries matter? The impact of AlmaLaurea on the university-to-work transition[J]. LEM Working Paper Series, No. 2005(15).

[23] CONSTANTIN MANG. Online job search and matching quality[J]. Ifo Working Paper, 2012.

[24] EMMA PARRY and HUGH WILSON. Factors influencing the adoption of online recruitment[J].Personnel Review,2009(38):655-673.

[25] RAQUEL CAMPOS, María ARRAZOLA, José DE HEVIA. Online job search in the Spanish labor market, [J].Telecommunications Policy, 2014(38): 1095-1116.

[26] NINA CZERNICH.Does broadband internet reduce the unemployment rate? [J].Evidence for Germany, Information Economics and Policy, 2014(29): 32-45.

[27] SARA CONSTANCE KINGSLEY, MARY L GRAY,SIDDHARTH SURI. Accounting for market frictions and power asymmetries in online labor markets [J]. Policy & Internet,2015(7):383-400.

[28] KEVIN YILI HONG,PAUL PAVLOU.Are global online labor markets truly "flat"? Global frictions and global labor arbitrage [J]. Ssrn Electronic Journal, 2014.

[29] K CUKIER,V MAYER-SCHOENBERGER. The rise of big data [M]. Foreign Affairs, 2013.

[30] HENNA NIVALAINEN.Internet-based employer search and vacancy duration: Evidence from Finland [J].Labour, 2014, 28(1):112-140.

[31] MARIOS KOKKODIS, PANAGIOTIS G IPEIROTIS. Reputation transferability in online labor markets[J]. Article in Management Science, 2015(6):1-20.

[32] SIDDHARTH SURI, DANIEL G GOLDSTEIN A MASON. Honesty in an online labor market[J]. Workshop on Human Computation, 2011.

[33] MARIOS KOKKODIS,PANAGIOTIS G IPEIROTIS. The utility of skills in online labor markets[C]. Thirty-Fifth International Conference on Information Systems, Auckland, 2014.

Research on the Employment Effect of Online Labor Market

SUN Yanan
( Zhengzhou University of Light Industry, Zhengzhou 450002, Henan Province, China )

Online labor market has become one of the ways During job search in the information age because of its interactive, convenient and so on. Online labor market provides large data convenience for the study of scholars , while the employment effect of will be affected by culture,incomplete information, convenience of network facilities, language, educational level, and many other factors. These factors have a direct impact on the competitive ability of workers in the job market and the access to effective employment information, and there are also external non economic phenomena in the online labor market, for example, unfair allocation of resources, fraud, etc. The development of online labor market needs the government, information technology, and data users, and so on. It can play a better role in the allocation of resources.

online labor market; employment effect; reputation mechanism

F241.4

A

1673-2375(2017)04-0080-07

[责任编辑:叶 静]

2017-05-10

河南省政府决策研究招标课题(项目编号:2016B230)、河南省高等学校重点科研项目(项目编号:15A790043)、郑州轻工业学院博士科研基金项目(项目编号:2013BSJJ076)阶段性研究成果。

孙亚男(1979—),女,回族,河南许昌人,博士,郑州轻工业学院讲师,研究方向:劳动与社会保障。

猜你喜欢
劳动力劳动者工作
致敬劳动者
劳动者
2020年河南新增农村劳动力转移就业45.81万人
广东:实现贫困劳动力未就业动态清零
劳动者的尊严不应被“扔”在地上
不工作,爽飞了?
在云端
选工作
独联体各国的劳动力成本