汪新琴

（河南工程學(xué)院，鄭州451191）

1 引言

河南省失業(yè)保險制度實(shí)施以來，為全省失業(yè)人員提供了再就業(yè)保障。失業(yè)保險條例統(tǒng)一規(guī)定了失業(yè)保險金的領(lǐng)取期限和金額標(biāo)準(zhǔn)，讓失業(yè)人員在尋找工作方面具有較強(qiáng)的主觀能動性。與地方職業(yè)介紹機(jī)構(gòu)進(jìn)行的合作，縮短了失業(yè)人員的待業(yè)時間，使其能以更高效率獲得新工作。同時失業(yè)保險在就業(yè)服務(wù)、技能培訓(xùn)等方面的支出也有所增加，使得失業(yè)人員的勞動技能和素質(zhì)有所提升，也有利于提升其再就業(yè)成功率。失業(yè)保險促進(jìn)再就業(yè)的效果如何，需要進(jìn)一步的定量分析。

2 指標(biāo)選取

本文主要采用縱向綜合評價法，構(gòu)建線性函數(shù)，利用客觀賦權(quán)的方法確定權(quán)重，從不同的角度對河南省失業(yè)保險的時序數(shù)據(jù)進(jìn)行評價，失業(yè)保險制度促進(jìn)再就業(yè)的功能就可以有較全面、準(zhǔn)確地體現(xiàn)。指標(biāo)選取主要考慮到“失業(yè)保險相關(guān)”和“再就業(yè)促進(jìn)相關(guān)”兩個維度，參考以往學(xué)者評價指標(biāo)體系研究的成果，確定了以下六項：①城鎮(zhèn)登記失業(yè)率X1=城鎮(zhèn)登記失業(yè)人數(shù)/（城鎮(zhèn)就業(yè)人數(shù)+城鎮(zhèn)登記失業(yè)人數(shù)）×100%；②失業(yè)保險參保率X2=失業(yè)保險參?？?cè)藬?shù)/城鎮(zhèn)從業(yè)人口總數(shù)×100%；③失業(yè)保險受益率X3=領(lǐng)取失業(yè)保險金人數(shù)/城鎮(zhèn)登記失業(yè)人數(shù)×100%；④人均失業(yè)保險金支出X4=全年保險金總支出/年末領(lǐng)取失業(yè)保險金人數(shù)；⑤人均失業(yè)保險基金累計結(jié)余X5=年末失業(yè)保險金累計結(jié)余/失業(yè)保險參保人數(shù)；⑥再就業(yè)職業(yè)介紹成功率X6=職業(yè)介紹成功人數(shù)/登記求職人數(shù)×100%。

3 數(shù)據(jù)分析

3.1 各項相關(guān)指標(biāo)原始數(shù)據(jù)

表1 2009-2016年河南省失業(yè)保險相關(guān)各指標(biāo)原始數(shù)據(jù)

由表1可知，2009-2016年，河南省城鎮(zhèn)登記失業(yè)率逐年穩(wěn)步下降，失業(yè)保險的參保率和受益率大幅下降，同時人均失業(yè)保險金支出和人均失業(yè)保險基金累計結(jié)余大幅上升，再就業(yè)職業(yè)介紹成功率則一直處在波動過程中。

3.2 指標(biāo)規(guī)范化調(diào)整以剔除消費(fèi)價格指數(shù)的影響

為了保證數(shù)據(jù)的可比較性，需要將人均失業(yè)保險金支出和人均失業(yè)保險基金累計結(jié)余兩項指標(biāo)剔除消費(fèi)價格指數(shù)的影響，即將其實(shí)際數(shù)值除以當(dāng)年CPI 指數(shù)再乘以100，表2即剔除物價影響后的結(jié)果。

表2 部分指標(biāo)規(guī)范化調(diào)整后的結(jié)果

3.3 將兩逆向指標(biāo)正向化

在以上各指標(biāo)中，城鎮(zhèn)登記失業(yè)率和人均失業(yè)保險基金累計結(jié)余兩項的數(shù)值越小越好，其他都是越大越好，故將這兩項進(jìn)行逆向指標(biāo)正向化處理，即對其取倒數(shù)，結(jié)果如表3所示。

表3 部分逆向指標(biāo)正向化處理結(jié)果

3.4 將各指標(biāo)消除量綱后取值

由于各指標(biāo)的計量單位不統(tǒng)一，不能直接進(jìn)行處理，需要進(jìn)行無量綱化處理，否則結(jié)果是無意義的。故采取統(tǒng)計軟件對各項指標(biāo)求標(biāo)準(zhǔn)分，結(jié)果如表4所示。

表4 各指標(biāo)去量綱后處理結(jié)果

3.5 確定各指標(biāo)權(quán)重

各指標(biāo)的權(quán)重系數(shù)由變異系數(shù)（標(biāo)準(zhǔn)差與平均值之比）來確定，權(quán)重與變異系數(shù)之間呈正相關(guān)。計算步驟如下：

④將各指標(biāo)的變異系數(shù)占總變異系數(shù)的比重作為各指標(biāo)的權(quán)重系數(shù)

表5 各指標(biāo)權(quán)重計算結(jié)果

由表5可知，六項指標(biāo)中，人均失業(yè)保險基金累計結(jié)余和人均失業(yè)保險金支出所占比重最大，其次是失業(yè)保險受益率和再就業(yè)職業(yè)介紹成功率，失業(yè)保險參保率和城市登記失業(yè)率所占比重最低。

3.6 構(gòu)造綜合評價模型，并計算歷年得分

具體模型如下：

其中，

上述模型中，Yk即某一年的綜合評價值，值越大，說明失業(yè)保險制度促進(jìn)再就業(yè)的效果越顯著，負(fù)值說明在促進(jìn)再就業(yè)方面發(fā)揮的作用小于整體平均水平，正值則相反。各年份綜合評價值的計算結(jié)果如表6所示。

表6 各年份綜合評價值

模型計算結(jié)果顯示，2009-2016年，綜合評價值先一路下降，到2013年到達(dá)谷底，后有所回升。盡管城鎮(zhèn)登記失業(yè)率在逐年下降，人均失業(yè)保險金支出在逐年上升，但失業(yè)保險參保率和受益率都在呈下降趨勢，人均失業(yè)保險基金累計結(jié)余也在逐年攀升，同時再就業(yè)職業(yè)介紹成功率則一直處在波動過程中。這反映了河南省失業(yè)保險促進(jìn)再就業(yè)的效果在2009-2010年間最佳，此后幾年表現(xiàn)都不太理想，分析模型可知，主要是權(quán)重最大的人均失業(yè)保險基金累計結(jié)余這一逆向指標(biāo)上升較快，給最終評價結(jié)果帶來較大的負(fù)面影響。同時，失業(yè)保險的受益率和參保率逐年下降也起到了不小的負(fù)面影響。