《中国人民大学：阿里巴巴全生态就业体系与就业质量研究报告（53页）.pdf》由会员分享，可在线阅读，更多相关《中国人民大学：阿里巴巴全生态就业体系与就业质量研究报告（53页）.pdf（53页珍藏版）》请在三个皮匠报告上搜索。

1、阿里巴巴全生态就业体系与就业质量研究报告 阿里巴巴全生态就业体系与就业质量研究报告 中国人民大学劳动人事学院课题组中国人民大学劳动人事学院课题组 2020 年 7 月 1 报告摘要报告摘要 阿里巴巴全生态就业体系与就业质量研究报告 由中国人民大学劳动人事 学院课题组完成。 报告在数据测算和实地调查资料分析基础上， 形成了以下结论。 1.报告根据业务模式的差异， 对阿里巴巴综合数字经济体 （包含商业、 服务、 娱乐和互联网基础设施四大模块）进行了分类分析。其中，商业平台主要是指传 统的电子商务平台（如天猫、淘宝、咸鱼、聚划算、1688 等）以及新零售平台 （如盒马鲜生等）；服务新消费平台主要是指

2、像口碑饿了么、飞猪等一系列线上 服务交易平台； 大文娱平台主要是指包括优酷土豆、 阿里影业、 UC 等一系列互联 网文化娱乐平台；互联网基础设施平台则主要包括蚂蚁金服、菜鸟、阿里云、钉 钉等一系列互联网金融、物流、技术系统设计和企业数字化管理平台。 2.报告依据阿里巴巴四大业务模块中不同就业类型的特点， 分别测算了四大 模块带动就业规模。经过测算，2019 年阿里巴巴全生态就业体系中共蕴含就业 机会 6901 万个（即阿里巴巴数字经济体 2019 年度为 6901 万人带来过获取收入 的机会），其中电子商务平台共带动就业机会 4976 万个，服务新消费平台共带 动就业机会 553 万个， 大文

3、娱平台共带动就业机会 302 万个， 互联网基础设施共 带动就业机会 1070 万个。从这一测算可以看出，整个阿里巴巴数字经济体已经 构建了一个较为庞大的全生态就业体系，提供了大量获取收入的就业机会。 3.除了关注宏观就业规模， 报告还回应了社会上近年来广泛讨论的关于就业 质量问题。 报告认为， 科学技术的进步至少从六个方面显著地提升了劳动者的工 作质量：（1）工作便利化（Assistance）：通过科技实现工作便利，帮扶弱势 群体就业；（2）工作过程改善（Betterment）：低技能、重体力、重复性工作 岗位被改善或者完全替代；（3）信用体系（Credit system）: 构建信用体系，

4、 降低交易成本，支撑众多行业的发展，成就中小创业者；（4）产业数字化 （Digitalization） : 数字化技术改造工业、 农业和服务业的生产过程乃至政府 的社会治理；（5）技术赋能（Empowerment）：为初入职场的学生提供前沿科技 和就业岗位所需的技能培训；（6）用工灵活化（Flexibilization）：为用人单 位和劳动者提供灵活多样以及创新的用工/就业形式。报告将这六大机制理 论化为科技“理性化”人类关系的“字母表”模型（Alphabetical Model），并 通过对阿里巴巴经济体的深入案例研究进行了论证，以期为“新就业”工作质量 的测量提供一个理论基础。 2 目目

5、录录 报告摘要. 1 第一章 阿里巴巴生态体系（代绪论）. 3 第二章 阿里巴巴全生态就业体系与就业机会测算. 6 一、阿里巴巴全生态就业体系分类. 6 二、阿里巴巴全生态就业机会测算. 9 第三章 阿里巴巴生态体系科技提升就业质量研究. 19 一、科技提升就业质量的“字母表”模型. 19 二、阿里巴巴生态体系科技提升就业质量的实践案例. 26 第四章 报告结论. 51 3 第一章第一章 阿里巴巴生态体系（代绪论）阿里巴巴生态体系（代绪论） 随着整个互联网产业的发展， 阿里巴巴以电子商务平台为基础， 发展出了一 系列的数字经济业务，从而构建出了包含商业、服务、娱乐和互联网基础设施四 大模块的综

6、合数字经济体，如图 1.1 所示。其中，商业平台主要是指传统的电子 商务平台（如天猫、淘宝、咸鱼、聚划算、1688 等）以及新零售平台（如盒马鲜 生等），服务新消费平台主要是指像口碑饿了么、飞猪等一系列线上服务交易平 台， 大文娱平台主要是指包括优酷土豆、 阿里影业、 UC 等一系列互联网文化娱乐 平台，而互联网基础设施平台则主要包括蚂蚁金服、菜鸟、阿里云、钉钉等一系 列互联网金融、物流、技术系统设计和企业数字化管理平台。 电商零售电商零售 服务新消费服务新消费 大文娱大文娱 互互 联联 网网 基基 础础 设设 施施 物流基础设施 支付和金融服务基础设施 企业数字化管理运营平台 技术和系统基础

7、设计 移动数字地图、导航和实时交通信息提供商 市场服务和数据管理平台 图1.1 阿里巴巴生态体系 注：苏宁、红星、居然之家、大润发及蚂蚁非集团并表业务 4 本报告以阿里巴巴生态体系为基础， 关注科技对于劳动世界所带来的变革性 效应。主要分成两个部分，分别探讨在当今时代，科技的进步对于扩大就业规模 和提升就业质量等两方面所表现出来的巨大作用。 在第二章中，我们致力于从宏观层面构建阿里巴巴生态系统中的就业体系， 同时分别测算各部分带动就业的规模。 研究显示， 图 1.1 所展示的阿里巴巴的生 态体系的四大业务模块共带动了包括实物商品交易型、 线上劳务交易型、 线上服 务交易型、 商户展示型和互联网

8、企业直接就业型在内的五大就业机会类型。 经过 测算， 2019 年阿里巴巴全生态就业体系中共蕴含就业机会 6901 万个 1 （即阿里巴 巴数字经济体为 6901 万人带来过获取收入的机会），其中电商零售平台共带动 就业机会 4976 万个，服务新消费平台共带动就业机会 553 万个，大文娱平台共 带动就业机会 302 万个，互联网基础设施共带动就业机会 1070 万个。从这一测 算可以看出， 整个阿里巴巴数字经济体已经构建了一个较为庞大的全生态就业体 系，提供了大量获取收入的就业机会。 在测算的过程中， 本报告依据阿里巴巴四大业务模块中不同就业类型的特点， 分别采用不同的方式进行测算。 首先

9、， 电商零售平台主要带动的是实物商品交易 型就业机会， 我们采用行业类目交易规模的回归模型来推断其带动的直接就业机 会的数量， 然后通过投入产出表测算就业带动系数， 来推算其间接带动的中间环 节的就业机会数量。 其次， 服务新消费平台主要带动了四种不同类型的就业机会， 对于线上服务交易型就业机会的测算， 我们采用类似于交易额占比法和带动系数 相结合的方式进行测算， 对于线上劳务交易型和互联网企业直接就业型就业机会 主要来自于企业数据的核算，而对于商户展示型就业机会，我们仅做定性分析。 最后， 对于阿里巴巴大文娱和互联网基础设施模块对于就业机会带动的测算， 主 要通过获取的相关平台数据和调研数据

10、来进行推算。 除了关注宏观就业规模， 本报告还关注另外一个非常重要的问题， 即回应社 会上近年来广泛讨论的关于就业质量问题。数字经济所带动的“新就业”机会是 否都是所谓的“劳动密集型”的“低端就业”？科技的进步和科技企业的实践努 力 （包括对于传统行业生产过程的重构） 能否有效提升劳动者的就业质量？承接 韦伯主义的理论视角， 我们的研究从探讨科技如何承接宗教的作用， 在现代社会 实现人类同世界的关系的“理性化”（rationalization）的过程这一基本命题 出发。换句话说，科技的进步如何塑造着我们今天这个时代的生产关系，在新的 1 其中也包括创业（自雇）型就业机会。 5 经济范式下的重塑

11、社会经济新秩序？面对这个宏大的议题， 我们以人类经济行为 中最重要的一个方面， 生产性劳动作为突破口， 检视并模型化在工作过程中技术 的“理性化”问题。 在第三章中，我们以韦伯的“理性化”理论为基础，提出了科技“理性化” 现代社会人类关系的“字母表”模型（Alphabetical Model）。我们认为，科学 技术的进步至少从六个方面显著地“理性化”了人类的行为（以构成现代社会经 济秩序中最重要的一类人类行为，即人类的生产性劳动为代表）同世界的关系， 并通过六大机制显著提升了劳动者的工作质量。 这六大机制分别是： Assistance （工作便利化）致力于改变人类同世界/社会的关系；Bette

12、rment（工作过程改 善）致力于形塑人类同自身身体的关系；Credit system（信用体系）致力于变 革人类同他人之间的关系；Digitalization（产业数字化）致力于优化人类同机 器的关系； Empowerment （技术赋能） 致力于重构人类同时代和未来之间的关系； Flexibilization（用工灵活化）则致力于改善人类同时间和空间之间的关系。 在这一部分， 课题组于 2018 年 10 月至 2019 年 12 月， 先后多次对阿里巴巴 生态体系（含蚂蚁金服）中各关键业务部门的相关人员进行了实地调研。访谈对 象主要分为三类，第一类，各事业部关键业务部门负责人和相关工作人

13、员；第二 类， 各事业部政府关系部门、 人力资源部门和相关研究团队的负责人和相关工作 人员；第三，阿里生态体系所带动的各行各业（包括“新经济”和传统行业）的 相关从业人员和劳动者。通过严谨的质性研究分析技术，我们对访谈资料、观察 日志和其他相关资料 （包括各事业部补充提供的材料和网络相关资料） 进行了系 统的分析。具体来说，我们严格遵守“扎根理论”（grounded theory）的三级 编码原则，通过归纳分析提炼出了“字母表”模型和其他相关理论框架，并结合 理论文献进行系统的理论论述。 6 第二章第二章 阿里巴巴全生态就业体系与就业机会测算阿里巴巴全生态就业体系与就业机会测算 随着整个互联网

14、产业的发展， 阿里巴巴以电子商务平台为基础， 发展出了一 系列的数字经济业务，从而构建出了包含商业、服务、娱乐和互联网基础设施四 大模块的综合数字经济体。 而这四大业务模块共带动了包括实物商品交易型、 线 上劳务交易型、 线上服务交易型、 商户展示型和互联网企业直接就业型在内的五 大就业机会类型。 国家相关部门日前也指出“互联网平台经济是生产力新的组织方式， 是经济 发展新动能，对优化资源配置、促进跨界融通发展和双创、推动产业升级、 拓展消费市场尤其是增加就业， 都有重要作用。 ”互联网平台经济被认作是生产 力新的组织方式， 必然会对生产力本身产生重要的反作用， 而劳动作为最为主要 的生产要素

15、之一，受到的影响不言而喻。 经过测算，2019 年阿里巴巴全生态就业体系中共蕴含就业机会 6901 万个 2 （即阿里巴巴数字经济体为 6901 万人带来过获取收入的机会），其中电商零售 平台共带动就业机会 4976 万个，服务新消费平台共带动就业机会 553 万个，大 文娱平台共带动就业机会302万个， 互联网基础设施共带动就业机会1070万个。 从这一测算可以看出， 整个阿里巴巴数字经济体已经构建了一个较为庞大的全生 态就业体系，提供了大量获取收入的就业机会。 一、阿里巴巴全生态就业体系分类一、阿里巴巴全生态就业体系分类 根据阿里巴巴数字经济体的业务内容和所属行业特征， 我们将依托于每一个

16、 平台的就业机会进行分类并特征化， 最终将阿里数字平台主要带动的就业机会类 型分为五类，分别是实物商品交易型、线上劳务交易型、线上服务交易型、商户 展示型和互联网企业直接就业型， 具体分类如表 2.1 所示。 这五种类型的就业体 系在以下三个维度表现出了不同的特征： 交易是否可被平台监测， 劳动者的劳动 过程是否可受平台监控，以及劳动者是否享有雇佣身份的保障。 报告将定义 并特征化这五种就业类型， 并分别阐释其代表性的平台业务模块和主要带动的就 业形式。 2 其中也包括创业（自雇）型就业机会。 7 表 2.1 阿里巴巴数字经济平台就业生态体系 平台就业机会类型平台就业机会类型 代表性平台业务模

17、块代表性平台业务模块 主要带动就业形式主要带动就业形式 实物商品交易型：商户提供实 物产品，在平台上直接售卖 淘宝、天猫、聚划算、闲鱼、 1688、零售通、ICBU、速卖通、 Lazada 等电商平台 线下雇佣就业 线上劳务交易型：由平台组织 的线上零工劳务产品 饿了么（骑手端） 线上零工就业 线上服务交易型：商户提供服 务产品，在平台上直接售卖 口碑饿了么（商户端）、飞猪、 淘票票、大麦网、优酷 线下雇佣就业 商户展示型：商户提供服务产 品，在平台上仅做宣传推广和 部分（团购）贩售 口碑饿了么 生态关联就业 互联网企业直接就业型 蚂蚁金服、菜鸟、钉钉、阿里 云、高德地图、盒马鲜生、苏宁 易购

18、、银泰百货、大润发、居然 之家、红星美凯龙、虾米音乐、 阿里影业 、UC、阿里妈妈 直接雇佣及灵活就 业 （一）（一）实物商品交易型实物商品交易型 实物商品交易型就业机会可以界定为由平台之外的第三方 （也有部分平台本 身）提供实物商品在平台上直接售卖，由平台提供线上交易场所和支付方式，主 要交易过程线上完成且可被平台监测的业务类型， 其对就业机会的带动作用主要 来源于线下雇佣就业。这一就业机会类型主要由淘宝、天猫、聚划算等阿里巴巴 传统的电商平台创造。 电商平台目前在中国经济发展进入新常态以后， 仍然保持 了可观的增长速度，2019 年天猫双十一成交额达到 2684 亿元，再创历史新高。 根据

19、后文行业类目交易规模测算模型的计算，2019 年阿里巴巴电商零售平台总 体为我国创造4976万个就业机会， 其中包括2010.6万个交易型就业机会、 2965.6 万个间接带动型就业机会， 阿里巴巴电商平台已经成为就业机会带动的重要载体。 从具体就业形式来看， 实物商品交易型的就业机会不仅包括电商平台中的个人卖 8 家、品牌商、服务商、物流商等传统的就业形态，还创造了依托于电商平台的淘 宝主播、专业运营师、代运营培训师等一系列新的就业形态。 （二）（二）线上劳务交易型线上劳务交易型 线上劳务交易型就业机会可以界定为由平台组织的线上劳务产品， 平台组织 劳动者提供劳务产品， 由平台提供线上交易场

20、所和支付方式， 主要交易过程在线 上完成且可被平台监测， 劳动过程受到平台监控的业务类型。 线上劳务交易型的 就业形式主要体现为线上零工就业， 而包含的业务模块主要是口碑饿了么外卖平 台上的骑手。 可以说， 外卖平台近年来在中国的崛起创造了“外卖骑手”这一全 新的职业的出现。 骑手群体就其雇佣关系来讲包含两个细分的人群。 一类是众包 骑手，骑手以个人身份在平台上注册、接单，提供外卖零工服务。这些骑手并不 与平台或者任何第三方组织签订劳动合同，一般属于众包（而非雇佣）工作。另 一类是专送骑手， 是平台通过蜂鸟专送体系招募第三方供应商， 由供应商雇佣的 全职骑手，在平台上接单并提供劳务。这些专送骑

21、手获得的是第三方供应商（而 非平台）的雇佣身份保障。 （三）（三）线上服务交易型线上服务交易型 线上服务交易型可以界定为由平台之外的第三方提供商品或服务， 产品在平 台上直接售卖， 但是由平台提供线上交易场所和支付方式， 主要交易过程在线上 完成且可被平台监测，劳动过程线下完成且一般不受平台监控的业务类型。 代表性的线上服务交易型平台包括口碑饿了么（外卖商户端）、飞猪、淘票 票等平台。这些开放式平台为不同行业的商户提供了线上服务产品交易的场所， 交易过程在线上完成。 但是碍于服务产品的本质， 劳动过程一般在线下通过“外 卖配送”或者“到店”的方式实现。 比如口碑饿了么商户提供的外卖服务、 优酷

22、 为小型媒体公司和个人提供的媒体服务、 飞猪提供的旅游行业的从酒旅到景区门 票的全方位服务， 以及淘票票和大麦网所提供的电影和演出票务服务等。 这些商 户在线下是正式的就业组织， 雇佣了大批的劳动者在平台上从事交易， 并在线下 完成服务产品的生产过程。 而后者并不受到平台的监控， 虽然平台可能会对商品 的质量和安全性提出一些标准化的规则要求。 9 （四）（四）商户展商户展示型示型 商户展示型平台可以界定为由商户自行提供服务商品，通过线下“到店” （而非平台线上） 形式进行交易， 而平台仅作为线上推广和营销的渠道的业务类 型。 阿里体系内商户展示型平台主要是口碑饿了么， 带动的就业机会属于平台生

23、 态关联型就业。 这些在口碑平台上进行展示及推广营销的商户， 其所提供的工作 岗位和收入机会并不完全是由于线上平台的出现而产生， 但是由于商户在平台上 的推广和运营， 这些工作岗位不同程度地受到了平台的影响， 而这些影响往往是 积极的，比如提高了员工的收入和福利水平，扩大了商户的雇佣规模等。因此， 我们统称这一类型的就业为商户关联型就业。 但是， 由于在具体测算过程中难以 区分哪些消费额是由商户在平台上的展示作用带来的， 所以这部分仅做定性分析， 无法进行定量计算。 （五）（五）互联网企业直接就业型互联网企业直接就业型 互联网企业直接就业型可以界定为由平台直接 （或通过购买版权、 供应商或 搜

24、索互联网免费信息） 提供商品或服务的业务类型， 以互联网企业直接雇佣或使 用其他多种灵活就业（比如分包、外包、劳务派遣等）形式扩大就业。互联网企 业直接就业型的业务模块主要包括新零售业务（如盒马鲜生等）、互联网娱乐业 务（如阿里影业、虾米音乐等）以及互联网基础设施平台（如蚂蚁金服、菜鸟、 阿里云等）的相关业务。作为互联网企业直接就业型的代表，这些业务体系一方 面通过自身直接雇佣或者通过劳务派遣等方式使用大量的劳动力， 另一方面还能 带动供应链上的企业和商户的就业。例如，随着移动支付的普及，一批新的工作 机会正在涌现，支付宝首次公布了在其平台上出现的 40 余种全新职业，如数字 微客、代收垃圾网

25、约工、云客服等等。 二二、阿里巴巴全生态就业机会测算、阿里巴巴全生态就业机会测算 本部分我们按照前文梳理的五大就业机会类型， 并结合阿里巴巴四大业务模 块的内容，来对阿里巴巴全生态就业体系中的就业机会数量进行测算。下面，我 们将首先利用国家统计局刚公布的 2017 年投入产出表来更新计算就业带动系数， 然后分四大业务模块分别对其蕴含的就业机会数量进行测算。 10 （一）（一）投入产出法测算就业带动系数投入产出法测算就业带动系数 投入产出表又称部门联系平衡表， 是反映一定时期各部门间相互联系和平衡 比例关系的一种平衡表。 投入产出分析法的优点之一是它揭示了国民经济部门之 间的相互联系，能提供不同

26、行业对劳动力需求的直接和间接效应。因此，我们需 要借助投入产出表来估算出劳动力中间使用和最终使用二者之间关系的就业带 动系数。 最近，国家统计局公布了 2017 年全国投入产出基本表，这也是目前可得的 最近一次编制的投入产出表。2017 年投入产出表参照国民经济行业分类，将 国民经济生产活动划分为 149 个部门。 本课题使用投入产出表实际上是利用表中 客观反映出的国民经济中的结构关系，具体来看主要使用的是 GDP、消费、资本 形成总额、进出口、最终使用、中间使用以及总产出之间的数量结构关系。 表 2.2 2017 年（最新）投入产出简表 单位：亿元 产出 投入 中间使用 最终使用 进口 总产

27、出 农产品 合计 消费 小计 资本形成 总额 出口 合计 中间 投入 农产品 5965.3 50827.5 11133.1 78.8 967.4 12179.2 4344.9 58661.8 合计 20633.3 1434517.8 444177.0 364460.3 163846.8 972484.1 149268.4 2257733.5 增 加 值 劳动者 报酬 39753.8 423268.0 生产税 净额 -3398.4 94978.6 固定资 产折旧 1322.8 110325.3 营业 350.3 194643.7 11 盈余 合计 38028.5 823215.7 总投入 586

28、61.8 2257733.5 数据来源：国家统计局 表 2.2 是投入产出表简化表， 反映出每生产一单位的最终使用品， 需要多少 中间投入。表中第象限反映部门间的生产技术联系，是表的基本部分；第象 限反映各部门产品的最终使用； 第象限反映国民收入的初次分配； 第象限反 映国民收入的再分配，因其说明的再分配过程不完整，有时可以不列出。通过投 入产出表，我们不难发现，上述几项指标中存在如下关系： 最终使用= GDP+进口=消费+资本形成总额+出口 （2.1） 总产出=中间使用+最终使用-进口=中间使用+GDP （2.2） 说明： 消费=农村居民消费+城镇居民消费+政府消费； 资本形成总额=固定资

29、本形成总额+存货增加。 我们使用 2017 年投入产出表并假定目前与 2017 年的中间使用和最终使用 的比例关系保持不变，进行相关估算（来测算阿里巴巴零售平台 15 个行业类目 直接消费（最终使用）与中间使用、总产出的关系，这 15 个类目与国民经济 行业分类中 41 个部门有关系）。国家统计局数据显示，2019 年我国 GDP 初步 核算为 990865 亿元，进口额 143162 亿元。 依据投入产出表中的关系（2.1），可以估算出 2019 年我国最终使用=GDP+ 进口=990865+143162=1134027 亿元； 根据上述假定，估算出 2019 年中间使用=1134027*（

30、1434518/972484） =1672811 亿元。 根据投入产出表中的关系（2.2），我们大致可以估算出总产出=中间使用+ 最终使用-进口=中间使用+GDP=1672811+990865=2663676 亿元，具体数值见表 2.3。 表 2.3 2018 年中间使用、最终使用和总产出推算 单位：亿元 2017 年 2019 年 GDP 823216 990865 进口 149268 143162 12 最终使用 972484 1134027 中间使用 1434518 1672811（估计值） 总产出 2257734 2663676（估计值） 数据来源：国家统计局及课题组推算。 假定：生产

31、假定：生产 1 1 单位的最终使用产品和生产单位的最终使用产品和生产 1 1 单位中间产品所耗费的劳动力单位中间产品所耗费的劳动力 数量相同，由此可通过计算中间使用数量相同，由此可通过计算中间使用/ /最终使用最终使用=1672811/1134027=1.475=1672811/1134027=1.475，测算，测算 得出就业带动系数为得出就业带动系数为 1.4751.475。 （二）（二）零售平台就业机会测算零售平台就业机会测算 首先， 我们将会对电商零售平台的就业机会数量进行测算， 这一业务模块主 要涵盖淘宝、天猫、聚划算、闲鱼、1688、零售通、ICBU、速卖通、Lazada 等阿 里巴

32、巴电商平台， 带动的就业机会类型主要是实物商品交易型就业机会。 课题组 利用 2020 年通过分层随机抽样方法获得的电商交易额与就业数据，并通过建立 如下行业类目交易规模测量模型的方法测算交易型就业机会规模。 考虑到目前零 售平台的经济效益是随生产规模的扩大而逐渐增加的， 课题组认为电商规模增加 所带来的经济效益呈现出非线性的特点； 此外， 由于不同行业电商的发展程度并 非完全同步，所以各行业的规模系数也不会完全相同。综合考虑上述因素以后， 对阿里巴巴各行业类目建立如下的规模经济模型： （2.3） 其中，：行业 j 中的人均销售金额，：处于第 j 行业中的第 i 家企业 的年度月均交易金额，和

33、表示行业 j 的参数（待估计）。等号两侧取对 数，公式（2.3）转换为： != # !+ $ （2.4） 零售平台每家企业的已知，未知。但在抽样调查中，和均已知， 因此通过估计式（2.4）可以得到和的参数估计值，将，和代入 公式（2.5），我们即可得到零售平台不同行业类目带动的交易型就业机会为： = %! & ! ! = %! (# $%()!*# $+ ! （2.5） 1 1 0 )( * j p n i ij j x p j eey = = j y ij x 0j p 1j p ij x j y ij x j y 0j p 1j p ij x 0 j p 1 j p 13 具体测算结果如表

34、 2.4 所示， 测算出零售平台不同行业类的交易型就业机会 为 2010.6 万个。在零售平台的 15 个经营类目中，服装鞋帽针纺织品类（325.7 万个）、日用品类（287.7 万个）、其他服务类（463.4 万个）带动的交易型就 业机会数位居前三。 阿里巴巴零售平台总就业机会阿里巴巴零售平台总就业机会= =商品交易型就业机会商品交易型就业机会+ +间接带动型就业机会间接带动型就业机会 = =2010.62010.6+ +2010.62010.6*1.475=*1.475=49764976 万个万个 说明：系数 1.475 来源于 2017 年中国投入产出表的相关计算，2965.6 万个 带

35、动型就业机会中， 既包含阿里零售平台带动的支撑型就业机会， 又包括衍生型 就业机会（中间产业链环节带动的就业）。 综上，综上，20192019 年阿里巴巴零售平台总体为我国创造年阿里巴巴零售平台总体为我国创造 49764976 万个就业机会，其中万个就业机会，其中 包括包括 2010.62010.6 万个商品交易型就业机会、万个商品交易型就业机会、2965.62965.6 万个间接带动型就业机会；在阿万个间接带动型就业机会；在阿 里巴巴零售平台的里巴巴零售平台的 1 15 5 个经营类目中，个经营类目中，服装鞋帽针纺织品类（服装鞋帽针纺织品类（325.7325.7 万个）、日万个）、日 用品类

36、（用品类（287.7287.7 万个）、其他服务类（万个）、其他服务类（463.4463.4 万个）带动的交易型就业机会数位万个）带动的交易型就业机会数位 居前三居前三。由此可见，阿里巴巴零售平台已成为中国各类就业形态的重要载体。由此可见，阿里巴巴零售平台已成为中国各类就业形态的重要载体。 表 2.4 零售平台带动不同行业类目的商品交易型就业机会 各行业值 社零行业类别 （万 个） 粮油、食品、饮料、烟酒类 0.85 -0.11 191.7 服装、鞋帽、针纺织品类 0.85 0.07 325.7 化妆品类 0.89 -0.26 68.3 金银珠宝类 0.86 0.03 12.3 日用品类 0.

37、85 -0.03 287.7 五金、电料类 0.89 -0.73 98.0 体育、娱乐器材类(含书报杂 志及音响制品) 0.82 0.42 57.2 家用电器和音响器材类 0.90 -0.74 121.1 1 p 0 p tra emp 14 文化办公用品类 0.92 -1.07 47.6 家具类 0.87 -0.65 104.6 通信器材类 0.92 -0.69 25.8 建筑及装潢材料类 0.86 -0.33 35.2 汽车类 0.92 -0.85 49.7 其他实物 0.90 -0.71 122.1 其他服务类合计 0.91 -1.04 463.4 合计 2010.6 数据来源：阿里研究

38、院、课题组联合测算。 （三）（三） 服务新消费平台就业机会测算服务新消费平台就业机会测算 我们接下来对阿里巴巴服务新消费就业机会的数量进行测算， 根据前文就业 体系的分类和界定， 服务新消费平台带动的就业机会类型较多， 我们分别采用不 同方法和数据对各种类型的就业机会数额进行测算， 具体分为如表 2.5 所示的四 类。对于线上劳务交易型就业机会，主要根据饿了么提供的线上零工（主要是骑 手）数据计算；对于线上服务交易型就业机会，主要通过口碑饿了么、淘票票的 交易额和“投入产出法”来估算主要业务模块由线上交易部分所带动的直接就 业机会和相应的中间产出所带动的就业机会； 对于互联网企业直接就业型，

39、主要 通过阿里巴巴服务新消费六大相关企业直接提供的用工数据计算得到。 表 2.5 阿里巴巴服务新消费平台就业带动能力测算方式与结果 平台业务类型平台业务类型 测算方式测算方式 测算结果测算结果 数 字数 字 平 台平 台 拉 动拉 动 就 业就 业 型型 线上劳务交易型（骑手）线上劳务交易型（骑手） 饿了么提供线上零工（主要是 骑手）数据计算 1-6 月通过接单获得收入的骑手 数量 230 万 线上服务交易型线上服务交易型 通过交易额和“投入产出法” 估算各业务模块由线上交易部 分所带动的就业人数 直接带动服务产品交易型就业 机会+中间产出带动就业机会 =306 万人 商户展示型平台商户展示型

40、平台 无法进行精确计算 只做定性分析 15 互联网企业直接就业型互联网企业直接就业型 阿里巴巴服务新消费六大相关 企业直接提供相关用工数据 服务新消费相关企业自身就业 人数共 17.24 万人 经过最终计算的结果表明， 阿里巴巴服务新消费平台共带动就业机会经过最终计算的结果表明， 阿里巴巴服务新消费平台共带动就业机会 553553 万万 个，其中线上劳务交易型（骑手）就业机会个，其中线上劳务交易型（骑手）就业机会 230230 万个（万个（1 1- -6 6 月通过接单获得报酬月通过接单获得报酬 的骑手数量），线上服务交易型就业机会的骑手数量），线上服务交易型就业机会 3 30606 万个，互

41、联网企业自身就业机会万个，互联网企业自身就业机会 17.2417.24 万个。万个。 1.1. 线上劳务交易型就业机会线上劳务交易型就业机会 线上劳务交易型就业机会主要是指饿了么外卖 （骑手端） 以及相关配送业务 所带动的就业机会， 这些就业机会主要是通过线上的劳务交易所带来的。 2019 年 1-6 月，通过饿了么平台接单并获得报酬的注册骑手人数为 230 万。这些骑手既 涵盖了专送类型骑手， 又包含了众包类型骑手， 由于我们将获取收入的机会定义 为就业机会，所以饿了么骑手端共带动 230 万个就业机会。 2 2. . 线上服务交易型就业机会线上服务交易型就业机会 线上服务交易型就业机会是阿

42、里巴巴服务新消费平台中口碑饿了么、 淘票票 两大板块的主营业务对就业带动作用的重要体现， 根据具体业务类别， 我们在测 算过程中将其整合为外卖餐饮和电影票务两大线上服务产品交易对于就业的带 动。 而测算方法主要根据交易额和投入产出法进行测算， 并把整体带动就业机会 分为直接带动服务产品交易型就业机会和中间产出带动就业机会， 经过最终测算 共计 306 万人。具体测算方法如下： 根据阿里巴巴服务新消费体系中存在明显在线交易功能形式的业务类别， 我们将测算的功能模块分为外卖餐饮、电影票务两个业务模块进行测算。 2018 年，阿里巴巴这两大业务模块的线上服务交易额作为国家相关行业总 体交易额的一部分

43、，其对交易型就业机会的带动作用可以利用公式（2.4）进行 推算。其中，我们可以根据各种权威数据，获取阿里巴巴交易额、国家相关行业 交易额、 国家相关行业就业人数三组重要数据， 并求解阿里巴巴直接带动就业人 数。 阿里巴巴服务新消费交易额 国家相关行业交易额 = 阿里巴巴直接带动就业人数 国家相关行业就业人数 （2.4） 16 首先， 对餐饮外卖板块而言， 我们根据阿里巴巴服务新消费中口碑饿了么提 供的相关数据，得到阿里巴巴 2018 年餐饮（外卖）交易额为 2298.87 亿元，根 据2018 年国民经济和社会发展统计公报可以得到 2018 年全国餐饮收入额为 42716 亿元， 根据商务部服

44、务贸易和商贸服务业司发布的 2017 年中国餐饮行业 发展报告显示 2016 年末餐饮行业从业人员为 1846 万人， 2018 年中国城镇就 业人员比 2016 年增长 4.8%，2018 年餐饮行业从业人员数估算为 1934.6 万人。 结合上述数据和公式 2.4，可以估算出阿里巴巴服务新消费平台对餐饮外卖板块 带动的直接就业机会为 104.1 万个。 其次， 对电影票务板块而言， 根据阿里巴巴服务新消费中淘票票提供的票务 交易额数据为 181 亿元，而国家电影局数据显示 2018 年全国电影票房总额为 609.76 亿元， 电影行业从业人员数 2018 年估算在 65.96 万左右 3。

45、 利用公式计算 可得，阿里巴巴服务新消费平台对电影产业带动的直接就业机会为 19.58 万个。 最后， 通过对上述三大业务类别的计算， 可以得到阿里巴巴服务新消费平台 直接带动的线上服务交易型就业机会为 123.68 万人。 根据投入产出表和 2018 年相关投入产出系数估算，阿里巴巴服务新消费平 台中外卖餐饮和电影票务带动的中间产出关联就业机会为 123.68 * 1.475 = 182.4 万个。 3 3. . 互联网企业直接就业型就业机会互联网企业直接就业型就业机会 互联网企业直接就业型主要是指互联网企业通过搭建互联网平台、 提供互联 网基础设施而提供的就业机会， 其中既包括互联网企业自

46、身存在雇佣关系的就业 机会，也包括一些关联业务的外包或合作所带动的就业机会。根据口碑饿了么、 高德地图、淘票票、盒马鲜生、飞猪等服务新消费平台的最新数据显示，其带动 的雇佣就业人数为 2.19 万人，合资公司或者外包公司人员共有 15.05 万人，二 者合计 17.24 万人。以盒马鲜生为例，盒马带动的大仓、店仓和配送等供应链环 节的就业人数共 2.22 万个，而由盒马带动的商品供应和设备设施的从业人数为 7.5 万人。从这一数据对比可以看出，互联网企业对就业的辐射带动作用较强。 3 根据国家统计局第三次经济普查的数据，2013 年全国广播、电视、电影和影视录音制作业 共有从业人员 58.5

47、万人，根据 2018 年全国电影行业票房 609.76 亿元与 2013 年 217.69 亿 元的对比， 并刨除 2018 年全国广播和电视行业从业人员 97.9 万人， 可以推算全国电影行业 从业人员数约为 65.96 万人。 17 （四）（四）大文娱平台就业机会测算大文娱平台就业机会测算 阿里巴巴大文娱平台主要负责与娱乐相关的子平台， 这些平台主要包括阿里 影业、优酷土豆、虾米音乐、阿里体育、UC、阿里游戏、阿里文学、大麦网等， 而带动的就业类型主要归属于线上服务交易型和互联网企业直接就业型就业机 会。通过访谈和调研，我们发现大文娱平台对于就业机会的带动，主要有以下几 个来源，共带动就业机会 302.1 万个。其中，UC 的自媒体就业人数构成了大文 娱平台促进就业的主体， 一共带动了近百万个自媒体账号背后的 300 万人左右的 就业；阿里文学平台上共有 2 万名左右的文学写手获得收入；而优酷和 UC 的安 全审核所带动的直接就业人数也有 1300 人左右。 （五）（五）互联网基础设施平台就业机会测算互联网基础设施平台就业机会测算 阿里巴巴作为中国最大的互联网公司之一， 其中很大一部分业务用来构建