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提高劳动力等要素市场化配置水平
作者:宋晓梧    单位:中国经济体制改革研究会    发布:2020-04-20    阅读:2620次   

        劳动力在各生产要素中是最活跃的,土地、资本只有通过劳动力才能激活与运转,技术、数据等,可以说是复杂劳动的派生产物。因此,提高劳动力市场化配置水平,对整体经济社会发展具有极其重要的意义。

  要素市场有待改革

  从计划经济下的劳动力由国家统包统配,企业吃国家“大锅饭”、职工吃企业“大锅饭”,转变到企业有用人自主权、职工有择业自主权,通过劳动契约实现就业,我国就业方式发生了根本性转变,劳动力要素的市场化配置取得了巨大进展。这极大地调动了企业和职工的积极性,为国有企业改革和民营经济崛起创造了前提条件,为技术、数据等要素市场形成提供了初始动力,从而有力地促进了我国经济高速增长。

  同时,也应看到我国劳动力要素及其派生的技术、数据要素市场化配置还存在诸多问题。例如,户籍、社会保障和基本公共服务等行政性分割,致使全国城镇4.2亿就业人员中有2.8亿名农民工,形成了就业双轨制,阻碍了劳动力公平竞争与城镇化合理推进,不利于建立城乡统一的劳动力市场。在技术要素配置方面,知识产权保护亟待加强,科技成果转化渠道有待进一步疏通。作为互联网时代形成的创新要素形态,数据要素如何通过整合优化,提升其资源价值并保护必要的数据安全,还是一个全新课题。

  完善要素市场化配置是建设统一开放、竞争有序市场体系内在要求,是进一步深化改革、坚持社会主义基本经济制度、构建社会主义市场经济体系的关键环节。按照党的十九大报告精神,近期中央出台了《关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》(以下简称《意见》),对促进要素自主有序流动,提高要素配置效率,进一步推动创新发展、高质量发展具有重要指导意义。

  劳动力要素“两个畅通”

  针对当前劳动力要素配置存在的主要问题,《意见》提出了四项体制机制改进意见,可以归纳为“两个畅通”。一是深化户籍制度改革,畅通落户渠道。“探索推动在长三角、珠三角等城市群率先实现户籍准入年限同城化累计互认”“放开放宽除个别超大城市外的城市落户限制,试行以经常居住地登记户口制度”“建立城镇教育、就业创业、医疗卫生等基本公共服务与常住人口挂钩机制,推动公共资源按常住人口规模配置”。这对于加快农民工市民化进程,推进以人为本的新型城镇化建设,建立城乡统一的劳动力市场具有重大意义。

  二是完善技术技能评价制度,畅通职称评审渠道。“以职业能力为核心制定职业标准,畅通非公有制经济组织、社会组织、自由职业专业技术人员职称申报渠道”“推进社会化职称评审”。这对于进一步提高高素质劳动力创造性,激发非公有制经济组织、社会组织和自由职业者积极性,都具有重大意义,有利于我们从人口大国向人力资源强国转变。

  技术要素“两个激活”

  针对当前技术要素配置存在的主要问题,《意见》提出了5项体制机制改进意见,可以归纳为“两个激活”。一是激活技术产权激励,要“深化科技成果使用权、处置权和收益权改革,开展赋予科研人员职务科技成果所有权或长期使用权试点”,并行推进职务成果“三权”改革和所有权改革试点。

  二是激活中介服务活力,要培养一批技术转移机构和技术经理人,“支持科技企业与高校、科研机构合作建立技术研发中心、产业研究院、中试基地等新型研发机构”“积极推进科研院所分类改革,加快推进应用技术类科研院所市场化、企业化发展”“建立国家技术转移人才培养体系”。

  此外,《意见》还提出“开展创新要素跨境便利流动试点,发展离岸创新创业,探索推动外籍科学家领衔承担政府支持科技项目。”这对于疏通科研成果转化途径,形成市场化社会化的科技成果评价体系,发挥企业创新主体作用,同时构建国家技术创新体系,进一步拓宽国际科技交流具有重大意义,是我国经济社会步入创新发展阶段的重大举措。

  数据要素分类确权赋权

  把数据作为一种生产要素单独列出,反映了互联网大数据时代的新特征,也是《意见》理论创新点。目前,我国国民经济核算体系更多是为国家宏观调控提供数据依据和参考,从经济社会全面治理角度看,很多基础数据尚不完善,既缺乏官方权威口径统计分析,也缺乏社会智库数据分析支撑。此外,数据作为现代经济社会治理的基础性平台,其权责利体系尚不够完善。例如,在数据密级层次设置及公民个人隐私保护等方面还不尽完善,如何在数据保密及隐私保护前提下,进一步拓展数据的开发利用领域,有待进一步研究。

  《意见》针对这些问题,提出要建立健全数据权利体系,根据数据性质逐步分类确权赋权。对于有主体信息的数据,明确该主体所有权,完善个人信息授权制度,允许授权使用;对于主体信息不明、采用脱敏技术处理或深入分析挖掘的数据,明确数据开发主体所有权,赋予企业对这些数据信息自主使用、共享、开放和交易,要求企业采取措施防止脱敏后数据追溯到用户或者被复原。这对于探索建立统一的数据标准规范、支持构建多领域数据开发利用场景,全面提升数据要素价值具有重大现实意义。