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经济提供-《2019年“招聘大数据就业市场景气度”研究报告》在京发布-晚间新闻联播

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最後,研究中美貿易摩擦如何影響外貿依存度較高城市,發現中美貿易摩擦對於外貿依存度高的城市就業影響十分有限。

北京熵簡科技有限公司致力於運用包括分佈式數據泛采、自然語義處理、大數據在內的多種技術方式,融合多渠道深度數據源,以智能投研輔助決策平台作為產品形態,為對沖基金、諮詢公司及企業客戶提供高質量、可持續的數據產品和智能投研綜合解決方案,獲取商業洞察,提高投資決策的效率與勝率。2019年7月完成超億元的B輪融資,高榕資本為本輪投資方;此前投資方還包括小米集團、嘉實投資。項目產品目前已經成功在多家知名機構推廣應用,包括嘉實基金(博客,微博)、東方紅資管、睿遠基金、淡水泉投資等領先的資產管理公司以及小米、BCG等知名科技和諮詢公司。

8月20日,《2019年「招聘大數據就業市場景氣度」研究報告》在京發佈,該報告由清華大學金融科技研究院與北京熵簡科技有限公司合作完成,通過整合各大型招聘網站和各城市本地招聘網站的招聘數據,並利用企業工商信息對招聘數據進行優化,從線上招聘的角度為我國的就業市場現狀提供全面和精準的分析,是官方統計就業數據的一個重要補充。

第三,將小微企業與大型企業的就業形勢進行對比,發現在2019年前4個月,小微企業和大型企業就業需求同比上升,但是大型企業的就業景氣度更高。

從城市角度看,在2019年前4個月,超大城市、特大城市就業需求增長旺盛,中小城市就業需求下滑,就業人口保持從小規模城市向大規模城市流動的趨勢。西部地區就業景氣度上升,東北部地區就業需求持續下滑。京津冀和長三角在2016年至2019年間的就業保持相對穩定,而珠三角地區和成渝地區在2018年後整體就業景氣度大幅上升。

其次,從整體角度、行業角度、城市角度分別對我國的就業形勢進行分析。整體而言,2019年前4個月就業市場熱度回升,3、4月需求人數高於歷史同期水平,工資同比上升。從行業角度看,大部分行業在2019年前4個月就業形勢轉好,教育、住宿和餐飲業、交通運輸、倉儲和郵政業等就業上升明顯,農、林、牧、漁業線上招聘景氣度最低。傳統金融行業就業逐年下滑,2019年就業低於前4年同期,工資水平回升。金融科技行業工資水平高於其它行業,但線上招聘自2018年以來持續下滑,2019年前4個月為2015年以來最低。文化產業線上招聘在2018年震蕩下滑,2019年前4個月迅速增長。

首先,報告中線上招聘數據對我國就業市場的覆蓋率較高,包括除港澳台的所有省市地區,覆蓋所有行業。與官方統計數據進行對比可以發現全國線上招聘需求數據與城鎮新增就業數據高度相關,二者均存在很強的周期性特徵。

清華大學五道口金融學院常務副院長、清華大學金融科技研究院院長廖理教授表示,另類數據近年來在國內外都發展很快,另類數據的開發和利用已經成為全球金融科技發展的一個重要方面。利用另類數據觀察經濟走勢是對宏微觀經濟指數指標的重要補充,另類數據指數具有更快的更新頻率、更細的顆粒度、更強的置信度、更多的分析維度以及更好的延展性等特點。這次跟熵簡科技合作發佈的報告,是雙方在另類數據領域的一個初步嘗試,未來我們會對另類數據進行持續的開發和探索。

聯合發佈機構:清華大學金融科技研究院依託于清華大學五道口金融學院,聯合清華大學交叉信息研究院、清華大學軟件學院和清華大學法學院共同建設。研究院在以下幾個方面開展工作:第一,金融科技相關法律的研究;第二,人工智能、大數據和區塊鏈等技術與金融領域全面融合的研究;第三,金融監管科技的研究;第四,金融科技創業企業的孵化。作為交叉類科研機構,研究院依託四所學院在各自領域領先的科研水平,為金融科技行業提供前瞻性研究和實踐指導,致力於發展成為跨學科研究平台、政策建言平台、交流合作平台和創新孵化平台,為持續推進中國金融科技的健康穩定可持續發展貢獻力量。

整體而言,基於線上招聘大數據的就業指標是官方統計就業數據的一個重要補充,不僅反映我國就業市場景氣度,也能對相關經濟指標進行預測。因此,基於線上招聘大數據的就業指標既具有服務於就業形勢分析和經濟形勢分析的重要意義,也具有為學術研究提供數據支撐的重要參考價值。

就業是宏觀經濟的核心要素,就業率(或失業率)是一個備受關注並用於預測經濟表現的指標,及時地掌握真實的就業情況對於分析經濟形勢以及預測未來的經濟走勢具有重要意義。我國目前與就業相關的官方指數包括登記失業率、調查失業率和求人倍率等。該報告的研究意義在於從線上招聘的角度為我國的就業市場景氣度提供全面和精準的分析。

在就業問題的研究中,最大難點在於準確觀測真實就業率(或失業率)。目前國內外主要通過兩種方式統計就業情況:一是家庭調查,主要調查抽樣家庭的家庭成員的就業失業狀況、工作時間、工作報酬、職業、未工作原因等情況;二是機構調查,主要通過抽樣調查的方法調查企業、事業、機關、民間非營利組織等法人單位的從業人員及工資總額等的情況。通過這兩種傳統的統計調查方法獲取的就業或失業數據的客觀精確性,容易受到受訪者的個體因素影響。此外,數據具有一定的滯后性。而該研究報告,經過對全網招聘大數據的分析,通過整合各個數據源並進行數據優化,可以實時、迅速和完整地分析與反映我國就業市場景氣度。

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