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1、1卷首語卷首語回顧這一年，面對嚴峻的國際經濟形勢和不斷反復的疫情形勢，中國勞動就業仍然保持了總體穩定，并呈現出回暖向好的趨勢。下半年隨著國家一系列穩經濟穩就業政策措施落地顯效，助企紓困紅利加快釋放，招聘市場逐步向好，就業壓力得到有效緩解。城鎮調查失業率在波動中下降。一季度，中國城鎮調查失業率均值為 5.5%，處于較低水平。二、三季度，該數字一度走高后回落；9 月以來受疫情多點散發影響，調查失業率略有上升。目前的就業市場結構性矛盾突出，“就業難”與“招工難”并存，不同專業、行業和地區間用人需求差異較大。一方面，制造業、住宿餐飲業缺工現象突出，西部欠發達地區用人缺口大；另一方面，高校畢業生就業率卻

2、創新低，部分行業裁員收縮產生大量轉型再就業需求，整體就業形勢不容樂觀。盡管壓力仍存，但經濟持續恢復為就業形勢穩定提供了有力保障。前三季度國內生產總值（GDP）同比增長 3.0%，比上半年加快 0.5 個百分點，總體呈現恢復向好態勢。工業、服務業生產企穩回升；三季度，工業增加值同比增長 4.6%，拉動經濟增長 1.4 個百分點；批發和零售業，交通運輸、倉儲和郵政業，住宿和餐飲業增速均由負轉正。隨著創新驅動發展戰略深入實施，新產業新動能繼續增長，新崗位新職業不斷涌現。中國職業分類大典（2022 年版）凈增 158 個新職業，首次標注 97 個數字職業，新職業新工種的出現創造了更多就業機會，為勞動者

3、提供了更廣闊的職業發展空間。同時，勞動者的求職心態也逐漸發生變化，“工作是否離家近、生活成本是否過高”日漸成為擇業重要因素。因此，求職者有從東部往中部、西部轉移的趨勢；從城市能級來看亦是如此，相比機會多但生活成本居高不下的高能級城市，更多勞動者日益看重低能級城市的工作機會。隨著疫情對社會的籠罩逐漸撥云見日，深信未來就業市場會春暖花開?！俺林蹅扰锨Х^，病樹前頭萬木春”，無論世界如何變化，無論是招聘方還是求職方，只要牢牢把握住不確定性中的確定性，努力提升自我能力，終將穿越周期、屹立潮頭！58 同城高級副總裁2目錄卷首語卷首語.1第一章 就業市場-全國篇第一章 就業市場-全國篇.61.1 全國招聘

4、趨勢1.1 全國招聘趨勢.61.2 全國求職趨勢1.2 全國求職趨勢.61.3 全國供求趨勢1.3 全國供求趨勢.71.4 全國薪酬趨勢1.4 全國薪酬趨勢.8第二章 就業市場-行業篇第二章 就業市場-行業篇.102.1 總體行業就業趨勢2.1 總體行業就業趨勢.102.2 生活服務業就業趨勢2.2 生活服務業就業趨勢.142.3 靈活用工就業趨勢2.3 靈活用工就業趨勢.192.4 行業流動趨勢2.4 行業流動趨勢.21第三章 就業市場-地域篇第三章 就業市場-地域篇.243.1 各大區就業趨勢3.1 各大區就業趨勢.243.2 各城市群就業趨勢3.2 各城市群就業趨勢.263.3 各城市能

5、級就業趨勢3.3 各城市能級就業趨勢.283.4 區域流動趨勢3.4 區域流動趨勢.33第四章 就業市場-企業篇第四章 就業市場-企業篇.384.1 各規模企業全國就業趨勢4.1 各規模企業全國就業趨勢.384.2 各規模企業行業就業趨勢4.2 各規模企業行業就業趨勢.384.3 各規模企業地域就業趨勢4.3 各規模企業地域就業趨勢.39第五章 就業市場-求職者篇第五章 就業市場-求職者篇.415.1 求職者全國就業畫像5.1 求職者全國就業畫像.415.2 求職者行業就業畫像5.2 求職者行業就業畫像.415.3 求職者地域就業畫像5.3 求職者地域就業畫像.43第六章 全國就業市場展望第六

6、章 全國就業市場展望.46附錄附錄.473圖表 12022 年 1-11 月招聘需求變化情況.6圖表 22022 年 1-11 月求職需求變化情況.7圖表 32021 年 1 月-2022 年 11 月供需比變化情況.7圖表 42021 年 1 月-2022 年 11 月薪酬變化情況.8圖表 52022 年 1-11 月主要行業招聘需求同比變化.11圖表 62022 年 1-11 月主要行業求職供給同比變化.11圖表 72022 年 1-11 月主要行業招聘同比和求職同比的絕對差值.12圖表 8主要行業的薪資對比.12圖表 9疫情后各行業在不同能級城市的招聘占比變化.13圖表 102019 年

7、-2022 年 11 月各生活服務業招聘需求結構占比.15圖表 112019 年-2022 年 11 月各生活服務業求職供給結構占比.15圖表 122022 年 1-11 月主要生活服務業招聘需求同比變化.16圖表 132022 年 1-11 月主要生活服務業求職供給同比變化.17圖表 142022 年 1-11 月主要生活服務業招聘同比和求職同比的絕對差值.17圖表 152022 年 1-11 月生活服務業就業熱門崗位.18圖表 162022 年 1-11 月靈活就業熱門崗位.20圖表 172022 年 1-11 月主要靈活就業職位招聘同比和求職同比的絕對差值.21圖表 182022 年前三

8、季度各行業對其他行業的轉行吸引力.21圖表 192022 年前三季度各行業剔除本行業找工作至其他行業求職的標準差.22圖表 202022 年前三季度求職者心儀行業排名.23圖表 212019 年-2022 年 11 月四大區招聘需求結構占比.24圖表 222022 年 1-11 月四大區招聘需求同比變化.24圖表 232019 年-2022 年 11 月四大區求職供給結構占比.25圖表 242022 年 1-11 月四大區求職供給同比變化.26圖表 252022 年 1-11 月各城市群招聘需求同比變化.274圖表 262022 年 1-11 月各城市群求職供給同比變化.27圖表 272022

9、 年 1-11 月各城市群招聘同比和求職同比的絕對差值.28圖表 282019 年-2022 年 11 月各城市能級招聘需求結構占比.29圖表 292019 年-2022 年 11 月各城市能級求職供給結構占比.29圖表 302022 年 1-11 月各城市能級招聘需求同比變化.30圖表 312022 年 1-11 月各城市能級供給需求同比變化.31圖表 322022 年 1-11 月各城市能級招聘同比和求職同比的差值.31圖表 33各能級城市的薪資對比.32圖表 342022 年 1-11 月各能級城市的 10 大行業招聘占比.33圖表 352022 年前三季度各省份勞動者本省求職占比.34

10、圖表 362022 年前三季度各省市對外省市求職者求職吸引力.35圖表 372022 年前三季度各省份剔除本省找工作至外省找工作的標準差.36圖表 382022 年前三季度勞動者地域偏好排名.37圖表 392019 年-2022 年 11 月各規模企業招聘需求結構占比.38圖表 40各行業不同規模企業的招聘占比及變化.39圖表 41各城市群不同規模企業的招聘占比及變化.39圖表 42各能級城市不同規模企業的招聘占比及變化.40圖表 432021 年-2022 年 11 月全國求職者畫像.41圖表 44各行業求職者性別分布.41圖表 45各行業求職者年齡分布.42圖表 46各城市群求職者性別分布

11、.43圖表 47各城市群求職者年齡分布.44圖表 48各城市能級求職者性別分布.44圖表 49各城市能級求職者年齡分布.455報告說明報告說明本報告基于 58 招聘平臺大數據，利用 2019 年以來，合計 47 個月，15 個季度的時間序列數據，構建時間序列模型，檢驗數據的穩定型以及與宏觀經濟的關系等。同時在國內 30 多家不同城市、不同類型企業的深度訪談基礎上，對企業招聘行為進行深入研究，最終完成此報告。主要從六個層面進行闡述：第一章從全國視角進行就業市場回顧，包含就業市場供需雙方的年度、月度趨勢和薪酬變化，更好理解 2022 全年市場整體趨勢。第二章從行業視角出發，聚焦十大熱門行業。對生活

12、服務業、靈活就業均有重點描述。同時通過“流動”的概念來剖析行業的變化。從求職者最想轉行行業和求職者最心儀行業等維度展開分析。第三章從地域視角出發，聚焦四大區、城市群、城市能級等維度的就業市場變化。同時通過“流動”的概念剖析勞動者是否有求職地域偏好，和異地求職的接受程度等。第四章從企業視角出發，分析不同規模企業在全國層面、行業層面以及地域層面的表現。同時剖析疫情爆發以來，不同規模企業在上述三個層面的衍變。第五章從求職者視角出發，描繪全國層面、行業層面和地域層面的求職者畫像。并分析疫情以來，求職者畫像在上述三個層面的變化。第六章基于前五章的分析論述，對明年就業市場提出展望。6第一章 就業市場-全國

13、篇第一章 就業市場-全國篇1.1 全國招聘趨勢1.1 全國招聘趨勢全年基本低位前行，下半年受紓困政策幫扶，招聘市場逐步向好。全年基本低位前行，下半年受紓困政策幫扶，招聘市場逐步向好。截至 11 月，除了春節后的季節性擴張，促使招聘規模的一次性脈沖增長以外，其余月份同環比均呈低位前行狀態。尤其二季度受到國際局勢動蕩，國內疫情嚴防的影響，4-6 月的招聘需求分別同比下降 21.9、25.0、22.9。不過隨著各部委、地方政府出臺相應企業紓困政策，逐步為企業注入強心針，尤以 5月國務院出臺加力幫扶中小微企業紓困解難若干措施的通知政策，重點聚焦企業房租、水電費、擔保費補助，貸款貼息與社保補貼等，有效為

14、企業經營減負。伴隨一攬子紓困政策的幫扶成效漸顯，6 月以后招聘需求同比降幅穩定收窄、環比保持低位正增長，9 月以來受到疫情反復影響，同環比均下降，企業信心尚待恢復。圖表圖表 12022 年 1-11 月招聘需求變化情況2022 年 1-11 月招聘需求變化情況數據來源：58 同城招聘大數據平臺1.2 全國求職趨勢1.2 全國求職趨勢受二季度裁員潮影響，5-6 月求職熱度高企。受二季度裁員潮影響，5-6 月求職熱度高企。截至 11 月，求職供給與招聘需求在 2022 年呈現“一同二不同”的表現：“一同”為受益于春節后的季節性影響，招聘與求職規模皆是在 2 月達到全年高峰，疊加去年求職規?；鶖递^低

15、，促使 2 月求職供給同比增長達 55.9%?！岸煌斌w現在“二季度表現不同”以及“紓困政策傳導周期不同”。相比招聘需求在二季度觸及全年低谷，求職供給在二季度 5-6 月活躍十足，尤其 6月同環比分別增長達 29.6%和 26.2%，為年內較高水平，其原因在于二季度受國內疫情嚴峻影響，疊加中美博弈與地緣政治沖突等諸多不利因素仍持續進行，經濟下行壓力導致企業“裁員潮”現象發生，促使勞動者找工作需求旺盛，有效推7高 5-6 月份的求職規模與同環比高增長。相比招聘需求受政策的幫扶作用明顯，其下半年的同環比增長逐漸回暖向好，求職供給則是在 6 月份達到高峰后，三季度進入全年低谷時期，7-10 月同比

16、均穩定保持下跌態勢在-4至-7區間，11 月同比降至-15.7，說明紓困政策的幫扶作用從企業端傳導至求職端仍需一段時間，才能顯現其作用。圖表圖表 22022 年 1-11 月求職需求變化情況2022 年 1-11 月求職需求變化情況數據來源：58 同城招聘大數據平臺1.3 全國供求趨勢1.3 全國供求趨勢下半年招聘需求逐步釋放，就業壓力有效緩解，已恢復至去年同期水平。下半年招聘需求逐步釋放，就業壓力有效緩解，已恢復至去年同期水平。2022 年上半年由于受招聘需求收縮影響，其供需比1相比去年同期明顯低位徘徊，加上二季度企業裁員帶來求職熱潮，供需比從 1 月 1.19 一路探底至 6 月0.67，

17、供求矛盾明顯。隨著相關紓困政策的出臺，三季度企業招聘需求逐步擴張，就業壓力得到有效緩解。供需比從 6 月 0.67 逐漸上升至 11 月 1.26，已經恢復至去年同期水平。圖表圖表 32021 年年 1 月月-2022 年年 11 月供需比變化情況月供需比變化情況1供需比=招聘人數/求職投遞次數8數據來源：58 同城招聘大數據平臺1.4 全國薪酬趨勢1.4 全國薪酬趨勢求職者通過降低期望薪資的方式提高競爭力，在二季度求職潮尤為明顯。求職者通過降低期望薪資的方式提高競爭力，在二季度求職潮尤為明顯。2022 年求職者平均期望薪酬為 6650 元/月，相對于去年同期 6360 元/月有4.5%的增幅

18、，平均招聘薪酬 6330 元/月，比去年同期 6220 元/月有有 2.0%的增幅。在薪酬增長速度不同下，薪酬談判空間(期望薪酬/招聘薪酬-1)從去年 2.8%提升至今年 5.1%，說明從薪酬角度來看，今年求職與招聘雙方的媒合難度是高于去年的。從月度觀察薪酬博弈差值2，整體招聘薪酬環比增速平穩在-5%至 5%區間波動，而期望薪酬受求職者個人對經濟、疫情的預期因素影響，會有較劇烈的波動。2月由于農歷新年伊始，求職者對薪酬會有較大增幅期待，環比增長 6.5%。同時，2 月充足的勞動力求職導致招聘方待價而沽，順勢降低招聘薪酬。因此在期望薪酬提高、招聘薪酬減少的背景下，2 月的薪酬博弈差值為年內最高點

19、 9.7%，求職者找工作難度提高。年內薪酬博弈差值的低谷發生在 3-6 月，主要原因是受裁員潮影響，加上企業招聘收縮，就業市場“供大于求”現象持續，大批勞動力為了盡快找尋工作，會選擇降低預期薪資來提高求職競爭力，反映至薪酬上就是 3-6月的期望薪酬環比增速皆低于招聘薪酬，導致薪酬博弈差值均在負值區間徘徊。年內另一個高點出現在 8 月，其薪酬博弈差值為 7.4%，可能原因在于隨著二季度疫情逐步緩解，求職者對未來預期提高，加上 5-6 月求職潮的勞動力已逐步被市場消化完畢，促使期望薪酬環比增速提升明顯，連而帶動薪酬博弈差值的上升。圖表圖表 42021 年年 1 月月-2022 年年 11 月薪酬變

20、化情況月薪酬變化情況2薪酬博弈差值=求職期望薪酬和招聘薪酬的環比增速差值，可以較好地反應就業博弈心態，差值越大，說明求職者對薪酬提高的期待值和招聘薪酬差距越大，找工作博弈難度更高，反之亦然。9數據來源：58 同城招聘大數據平臺10第二章 就業市場-行業篇第二章 就業市場-行業篇2.1 總體行業就業趨勢2.1 總體行業就業趨勢2.1.1 年度就業變化：制造業、住宿餐飲業依舊“招工難”，交運倉郵業供需兩旺2.1.1 年度就業變化：制造業、住宿餐飲業依舊“招工難”，交運倉郵業供需兩旺批發零售、租賃商服、制造業、住宿餐飲、交運倉郵等行業在就業市場上最為活躍，起到壓艙石作用。批發零售業：2019 年以來

21、，批發零售業的招聘規模一直較為活躍，為就業釋放大量勞動力需求。供需兩端占比始終是相對平衡狀態，說明相比其他行業，批發零售業的就業市場是較穩定與健康的。租賃商服業：近四年，租賃商服業的招聘規模較為穩定，而求職端占比則是呈現年年攀升的態勢，租賃商服業的就業市場存在供過于求現象。制造業：受疫情后的經濟政策提振反彈，制造業的招聘規模有較大提升，但2022 年由于疫情反復，工廠較難復工復產，因而招聘占比回落。相比招聘規模的擴張，制造業的求職供給逐漸萎縮，缺工現象明顯，據 58 同城調研結果顯示，制造業由于普遍存在工作枯燥、工時缺乏彈性和工作環境待優化的特征，越來越不受年輕人接受，是造成其行業缺工嚴重的主

22、要因素之一。住宿餐飲業：近三年來，僅 2021 年由于疫情影響相對較小，招聘規模有所恢復；求職規模逐漸縮小，原因可能是大多住宿餐飲業崗位多為線下接觸崗位，容易受疫情波動影響，因而勞動者求職時會有所顧忌其工作穩定性，促使找工作時更可能考慮其他行業，迭加行業本身具有離職率較高特征，最終導致其行業呈現供小于求的現象。交運倉郵業：2019 年以來，交運倉郵業的招聘和求職均是逐年穩步上升，主要原因有二，一是隨著互聯網和電子商務的發展和普及，物流快遞服務快速發展；二是疫情以來，物流快遞服務始終活躍在抗擊疫情一線，為居民基本生活提供了重要保障，兩相作用下促使交運倉郵業高速發展。2.1.2 月度就業變化：制造

23、業和住宿餐飲業招聘市場相對低迷，大部分行業在 6月時的就業矛盾最為突出2.1.2 月度就業變化：制造業和住宿餐飲業招聘市場相對低迷，大部分行業在 6月時的就業矛盾最為突出2 月受季節性影響，為各行業年內的招聘增長高峰，3 月受經濟停滯以及疫情反復影響較大，招聘同比皆保持在負值區間震蕩，尤其制造業和住宿餐飲業的招聘市場最為低迷，同比降幅分別下探最低至-50%至-60%區段。值得一提的是，建筑業受到房地產政策逐步放松與鼓勵，以及基建投資的大力帶動下，其招聘同比增長從 5 月由負轉正后，逐月增長步幅加大，尤其 9 月以來相繼出臺持續支持保交樓、租賃住房發展和房地產信貸降低政策，為建筑業注入強心針。從

24、求職供給來看，主要行業走勢相同，皆是歷經 2 月、6 月兩個高峰，7 月回落后各行業穩定在自身增長區間波動。相比其他行業的高頻趨同，受二季度疫11情嚴峻影響，交運倉儲業的重要性再次凸顯，有效帶動其二季度的求職增長明顯優于其他行業。另外，隨著 6 月疫情逐漸緩解，和二季度裁員潮所帶來的求職熱度，各行業皆在 6 月迎來年內的第二波求職高點，不過其中制造業并沒有等到其高點，而是呈現求職增長緩降態勢，可能原因如前面分析，制造業的工作環境與特點越來越不被勞動者接受，促使求職增長遜于其他行業。圖表圖表 52022 年 1-11 月主要行業招聘需求同比變化2022 年 1-11 月主要行業招聘需求同比變化數

25、據來源：58 同城招聘大數據平臺圖表圖表 62022 年年 1-11 月主要行業求職供給同比變化月主要行業求職供給同比變化數據來源：58 同城招聘大數據平臺進一步地，計算主要行業招聘需求和求職供給的同比增速絕對差值，能有效反映供需匹配程度，差值越大說明供需狀態趨于失衡。從圖中可以歸納兩個特點：一方面，受求職潮所帶來的市場充足勞動力，迭加企業招聘持續不振，6 月主要行業的差值皆是年內最高點，就業“供大于求”現象明顯。另一方面，住宿餐飲12業相比其他行業在 2 月的供需增速剪刀差擴大，其 2 月差值明顯低點，主要原因是相比其他行業 2 月返工的高增長，住宿餐飲業的求職供給并無顯著增加，因此供需相對

26、平衡，而后過山車地拉升至 6 月最高點 98.2%，在各行業中供大于求的現象最為突出，同時 7 月以后受招聘持續不振的拖累，住宿餐飲業的差值始終較大，就業供需矛盾急需緩解。圖表圖表 72022 年年 1-11 月主要行業招聘同比和求職同比的絕對差值月主要行業招聘同比和求職同比的絕對差值數據來源：58 同城招聘大數據平臺2.1.3 就業薪酬變化：交運倉郵業薪酬最高，近一年受經濟下行影響，各行業薪資水平皆有所降低2.1.3 就業薪酬變化：交運倉郵業薪酬最高，近一年受經濟下行影響，各行業薪資水平皆有所降低各行業薪酬呈現三個特點：其一，交運倉郵業受益于 2021 年的高速增長，有效推高其行業薪資水平，

27、導致其招聘、期望薪資皆領先其他行業，近兩年來兩類月薪資皆可達 8000 元以上，反之住宿餐飲業的薪資位列最末，招聘和期望月薪資皆不到 4500 元，接近兩倍落后于交運倉郵業；其二，求職者期望薪資通常會高于招聘薪酬，但制造業不論是 2021 年或 2022 年，其期望薪酬均遠低于招聘薪酬，主要原因是該行業缺工明顯，招聘方不得不提高薪酬來吸引勞動者，近兩年制造業的招聘薪資環比增速皆高于期望薪酬；其三，從環比來看，2022 年由于受疫情反復和經濟停滯的影響，多數行業的兩類薪資相比 2021 年，皆有不同程度地下滑。圖表圖表 8主要行業的薪資對比主要行業的薪資對比13數據來源：58 同城招聘大數據平臺

28、2.1.4 各行業在不同城市能級的招聘變化：疫情爆發后，各行業在一線城市的招聘均有明顯收縮，制造業、房地產業和建筑業在低能級城市的擴招現象尤為明顯2.1.4 各行業在不同城市能級的招聘變化：疫情爆發后，各行業在一線城市的招聘均有明顯收縮，制造業、房地產業和建筑業在低能級城市的擴招現象尤為明顯通過 2022 年各行業在不同城市能級3的招聘占比，減去 2020 年各行業在不同城市能級的招聘占比，所得到的變化值可視為 2020 年疫情爆發后，各行業企業主在不同能級城市是否有招聘決策上的變化，發現:一是各行業皆呈現一線城市衰退，低能級城市占比提高的趨勢；二是對新一線城市來說，制造業占比降幅較大，可能原

29、因是疫情后整體經濟下行，促使部分制造業企業經營困難選擇不招人，或者寧愿轉移工廠至生產成本更為低廉的二至五線城市，尤其制造業在三線城市的占比提升最高，達 4 個百分點；三是隨著各新一線城市加速人才引進政策，因此技術門檻較高的科研技術類唯一在新一線城市占比正增長；四是近兩年房地產政策趨緊，尤其在強能級城市更為嚴格的背景下，導致房地產業、建筑業在一線、新一線和二線城市的招聘規模占比降幅大。與此相反的是，低能級城市的房地產政策本來就不如強能級城市嚴格，迭加近半年來房地產寬松政策頻出，以及基建投資的拉動作用下，促使兩個行業在三至五線城市的招聘占比提升較高。圖表圖表 9疫情后各行業在不同能級城市的招聘占比

30、變化疫情后各行業在不同能級城市的招聘占比變化3城市能級分類參考第一財經2022 城市商業魅力排行榜，并和專家評定，得到最終分類。14數據來源：58 同城招聘大數據平臺2.2 生活服務業就業趨勢2.2 生活服務業就業趨勢生活服務業是“與居民生活緊密聯系”的行業，涉及衣、食、住、行、娛樂、健康、教育等各個方面。我國生活服務業就業領域廣闊、就業規模龐大，勞動密集型行業眾多，吸納大量就業人口。2.2.1 年度就業變化：2022 年供需增速剪刀差現象明顯，居民出行服務供需兩旺，隨著疫情防控常態化，居民住家、物流快遞服務的招聘規模有所下降2.2.1 年度就業變化：2022 年供需增速剪刀差現象明顯，居民出

31、行服務供需兩旺，隨著疫情防控常態化，居民住家、物流快遞服務的招聘規模有所下降2022 年 1-11 月求職供給相比去年同期增長 23.5%，招聘需求則是比去年同期降低 7.9%，供需剪刀差現象明顯。從細分領域來看，不論是招聘端或求職端，住宿餐飲服務、居民零售/互聯網銷售服務、居民和家庭服務、居民出行服務、居民住房服務和物流快遞服務等子行業最為活躍，其 2022 年 1-11 月招聘占比和求職占比的總和，皆接近占整體生活服務業規模的 95%。住宿餐飲服務：2019 年以來，住宿餐飲服務的招聘規模一直在生活服務業里最大，其占比雖受疫情影響程度而有不同年度變化，但總體而言保持在 25%以上，求職需求

32、占比則是呈現逐年緩降趨勢。居民零售/互聯網銷售服務：居民零售服務涉及傳統線下如便利店、超市等服務，互聯網銷售服務指零售商通過電子商務平臺開展針對居民的銷售活動。綜合來看，該服務的招聘規模占比逐年遞減，從 2019 年 24.8減少近 7 個百分點至 2022 年 18.0，主要是受科技發達所賜，該服務部分崗位職責能逐步被機器替代，因此招聘需求明顯降低。從求職供給來看，近年來該服務一直是生活服務業的求職主力，并呈現小步快跑趨勢，從 2019 年占比 24.3%小幅提升至 2022 年25.2%。居民和家庭服務：該服務涉及家庭、美容美發等家庭服務，和汽車、家電等15用品維修服務。不論是招聘端或求職

33、端，該服務的兩個占比皆是微降趨勢，招聘需求從2019年15.6%下滑至2022年14.4%，求職供給從2019年11.9%下滑至2022年 10.6%。在合理范圍波動，并無明顯重大變化。居民出行服務：受疫情影響，該服務的供需占比均呈現顯著擴大趨勢，招聘需求占比從2019年6.9%翻倍至2022年14.2%，求職供給從2019年9.6%增至2022年 15.6%，是所有服務中增長最快之一。居民住房服務：該服務涉及房屋租賃買賣、物業管理等服務。從招聘來看，從 2019 年 8.8%提升近三個百分點至 2022 年 11.6%，主要原因是疫情爆發后，對社區物業人員的需求激增，因此有效帶動招聘規模的擴

34、張。從求職來看，從 2019年 11.9%勻速下跌至 2021 年 11.2%，而后下跌較快至 2022 年 10.5%，與招聘端呈現相反走勢，且 2022 年下滑較快原因是隨著 2021 年下半年房地展政策趨緊，對房地產市場信心打擊較大，因此導致求職者對房屋租賃、中介等工作望之卻步，最終使得該服務相比前些年，其 2022 年的求職占比有較大幅度地下降。物流快遞服務：該服務由于疫情期間承擔維持供應鏈穩定的責任，因此招聘占比呈現擴增趨勢，于 2021 年達到占比最高值的 8.7%，隨后由于前期 2 年基數較高，導致 2022 年其招聘占比有所回落。近年來求職端占比則是保持 1.0%區間的上下幅度

35、波動。圖表圖表 102019 年-2022 年 11 月各生活服務業招聘需求結構占比2019 年-2022 年 11 月各生活服務業招聘需求結構占比數據來源：58 同城招聘大數據平臺圖表圖表 112019 年-2022 年 11 月各生活服務業求職供給結構占比2019 年-2022 年 11 月各生活服務業求職供給結構占比16數據來源：58 同城招聘大數據平臺2.2.2 月度就業變化：下半年居民出行服務的招聘增長強勁，隨著國慶長假和房地產寬松政策頻出，居民住房服務的招聘需求井噴。二季度物流快遞、互聯網銷售服務的求職增長明顯，同時這兩個行業的供需矛盾也相對較大2.2.2 月度就業變化：下半年居民

36、出行服務的招聘增長強勁，隨著國慶長假和房地產寬松政策頻出，居民住房服務的招聘需求井噴。二季度物流快遞、互聯網銷售服務的求職增長明顯，同時這兩個行業的供需矛盾也相對較大就招聘來看，各服務于 2 月迎來第一波招聘熱潮，隨后 4-6 月的同比增長均跌至負值，但其中居民住房服務的跌幅相對較小，主要原因是隨著疫情封控，對保安的需求量增加。7 月開始，不同行業出現明顯分化情形，下半年居民出行服務的招聘需求井噴，可能原因有三：一是二季度疫情逐漸緩和后，交通出行得到有效釋放，加上網約車平臺進入新一輪白熱化競爭，有效帶動該服務主要職位(專車司機、商務司機)的招聘擴張；二是疫情防控常態化政策下，公交、地鐵等交通設

37、施的安檢更嚴，導致所需勞動者如安檢員增加；三是國慶長假、以及年底會展活動增多，皆有效提高居民出行服務的崗位需求。此外，居民住房服務包括保安、房產經紀人、置業顧問、房產客服等崗位，多是與房地產相關的職業，因此在房地產政策加碼寬松、國慶長假看房熱度提升，以及房企為了年底沖業績的三重因素下，居民住房服務在 11 月的招聘規模增長近 60%。與招聘相同，各服務求職供給均在 2 月達到年內求職高峰，3 月回落后逐漸上升，并在二季度末迎來另一個求職高點，其中居民零售/互聯網銷售服務最受求職者青睞，6 月同比增長達 90%。7 月后，各服務均在各自增長區間平穩度過，并無明顯波動。此外，受二季度疫情封控影響，

38、居民對物流快遞、互聯網購物日漸依賴，有效促使勞動者對這兩個服務的求職熱情，因此二季度疫情期間，物流快遞、居民零售/互聯網銷售服務的求職增長明顯優于其他服務。圖表圖表 122022 年 1-11 月主要生活服務業招聘需求同比變化2022 年 1-11 月主要生活服務業招聘需求同比變化17數據來源：58 同城招聘大數據平臺圖表圖表 132022 年年 1-11 月主要生活服務業求職供給同比變化月主要生活服務業求職供給同比變化數據來源：58 同城招聘大數據平臺進一步地，計算各服務招聘需求和求職供給的同比增速絕對差值，能有效反映供需匹配程度，差值越大說明供需狀態趨于失衡。由于 2 月、6 月是求職高峰

39、，因而帶動各服務的差值也來到年內最高，為求職者找工作最艱難的兩個月。相比其他服務，快遞物流的差值始終維持相對高位，可能原因有二：一方面，疫情后物流快遞業的重要性日益凸顯，行業利好政策頻出，導致勞動者更愿意投入該服務；另一方面，由于去年快遞物流服務已經歷強勁爆發，因此潮水退去，今年該服務的招聘規模明顯收縮。圖表圖表 142022 年 1-11 月主要生活服務業招聘同比和求職同比的絕對差值2022 年 1-11 月主要生活服務業招聘同比和求職同比的絕對差值18數據來源：58 同城招聘大數據平臺2.2.3 年度熱門崗位：送餐員、保安、貨運司機是前三招聘熱門崗位，貨運司機、店員/營業員、服務員則是前三

40、求職熱門崗位2.2.3 年度熱門崗位：送餐員、保安、貨運司機是前三招聘熱門崗位，貨運司機、店員/營業員、服務員則是前三求職熱門崗位下圖分別顯示生活服務業 2022 年 1-11 月熱門就業崗位。從招聘熱門崗位來看，送餐員、保安、貨運司機位列前三，主要受疫情影響而有不同幅度地需求增長。此外，受網約車平臺進入新一輪激烈競爭，商務司機在 2022 年也迎來招聘端的大步快走。與之相反，店員、營業員、客服、收銀員等崗位雖然還是保持較大招聘規模，但近年來其招聘占比皆有不同程度地明顯降幅，主要原因是上述行業技術門檻較低，易被自動化取代，因此招聘需求有所收縮。從求職熱門崗位來看，貨運司機、店員/營業員、服務員

41、位列前三。物流快遞業由于日亦備受重視，因此貨運司機其求職占比逐年提高，連帶相關物流崗位也有較高的求職增長。店員/營業員、服務員由于去年疫情較平穩，因此崗位的求職熱度高，但隨著今年疫情反復，上述兩個崗位受到影響較大?？偟膩碚f，疫情著實改變了居民的生活習慣，因而帶動部分職位的此消彼長，例如貨運司機、送餐員、保安等不論是求職端或招聘端，皆是受青睞的熱門崗位，而收銀員、服務員、店員等雖然仍是求職熱門崗位，但隨著疫情沖擊線下實體店面，以及機器逐漸能取代這類崗位的部分職責，導致其招聘需求逐年減少，此類崗位員工面臨被迫轉行的危機。圖表圖表 152022 年年 1-11 月生活服務業就業熱門崗位月生活服務業就

42、業熱門崗位19數據來源：58 同城招聘大數據平臺2.3 靈活用工就業趨勢2.3 靈活用工就業趨勢靈活用工是指全日制勞動用工以外的四種形態，分別為以非全日制用工為代表的時間上的靈活；以勞務派遣為代表的雇傭形式上的靈活；以業務外包為代表的服務形態上的靈活；以平臺型用工為代表的就業形式上的靈活。因此，借鑒上述四個用工形式標準，經專家共同商討遴選，從 58 同城招聘平臺上選定 41 個典型靈活用工職位作為研究對象，細分領域職位見附錄二。2.3.1 年度熱門崗位與趨勢：送餐員、貨運司機、商務司機是靈活就業招聘最熱門職位，貨運司機、商務司機和分揀員則是求職最熱門職位2.3.1 年度熱門崗位與趨勢：送餐員、

43、貨運司機、商務司機是靈活就業招聘最熱門職位，貨運司機、商務司機和分揀員則是求職最熱門職位首先從年度變化來講，靈活用工形式能有效幫助企業減負，降低運營成本，同時對勞動者來說是相對自由、彈性的工作方式，因此靈活用工的供需規模均呈現逐年上漲的趨勢，2022 年 1-10 月招聘需求相比 2021 年同期增長 7.7%，求職供給的增長更為強勁，2022 年 1-10 月相比 2021 年同期增長高達 35.2%，成為勞動者向往、接受的工作方式之一。其次，分別從供需兩端統計 2022 年典型靈活用工崗位的火熱程度(如下圖，圖中文字越大，說明越熱門)，可以發現熱門職位與生活服務業的熱門職位大致相同，送餐員

44、、貨運司機、商務司機是靈活就業最熱門崗位，尤其送餐員緣于疫情原因，因此招聘需求量最大，其占比高達靈活用工崗位中的 42.8%，其次是貨運司機和商務司機崗位，占比分別是 17.6%和 11.0%。從求職端來看，熱門前三20崗位分別是貨運司機、商務司機和分揀員，依序占比是 23.5%、21.2%和 9.0%，送餐員的求職占比也接近 8.0%?？偟膩碚f，受益于疫情后居民生活方式改變、行業相關政策激勵之下，以及彈性的工作方式逐漸受勞動者接受，送餐員、貨運司機、商務司機等崗位皆受到供需兩端的喜好，預計上述崗位未來就業規模會持續擴大。圖表圖表 162022 年 1-11 月靈活就業熱門崗位2022 年 1

45、-11 月靈活就業熱門崗位數據來源：58 同城招聘大數據平臺2.2.2 熱門崗位月度變化：專車司機和商務司機職位招聘需求持續擴張，就業市場供不應求的形勢在下半年更為明顯2.2.2 熱門崗位月度變化：專車司機和商務司機職位招聘需求持續擴張，就業市場供不應求的形勢在下半年更為明顯計算主要崗位招聘需求和求職供給的同比增速絕對差值，能有效反映供需匹配程度，差值越大說明供需狀態趨于失衡。相對于其他熱門職位的差值全年在0%-40%的區間徘徊，專車司機、商務司機的差值顯著較高，從供需來看，專車司機的招聘需求從 2 月后皆是同比增長超過 150%，求職供給的增長也是保持超過100%水平，表明對專車司機這職位來

46、說，由于網約車平臺進入新一輪的激烈競爭，因此各平臺為了建立其規模優勢，勢必需要更多的運力來構筑其核心競爭力，所以該崗位需求呈現全年井噴現象，求職供給雖然已是高增長，但仍然追趕不上招聘的強勁需求。且進入暑假后，專車司機、商務司機的差值逐漸攀升，這是因為居民出游機率提高，因而帶動招聘提升所導致就業市場的供不應求，并于國慶長21假其差值攀到最高點。圖表圖表 172022 年 1-11 月主要靈活就業職位招聘同比和求職同比的絕對差值2022 年 1-11 月主要靈活就業職位招聘同比和求職同比的絕對差值數據來源：58 同城招聘大數據平臺2.4 行業流動趨勢2.4 行業流動趨勢本節基于 58 同城招聘大數

47、據平臺，分析勞動者求職的行業選擇偏好，并從“求職者最想轉行行業”、“整體求職者意向行業排名”兩個維度進行剖析。2.4.1 求職者最想轉行行業：租賃商服業、制造業、批發零售業對其他行業求職者的魅力較高，教育業受雙減政策影響，其轉行吸引力明顯下滑2.4.1 求職者最想轉行行業：租賃商服業、制造業、批發零售業對其他行業求職者的魅力較高，教育業受雙減政策影響，其轉行吸引力明顯下滑就“求職者最想轉行行業”而言，計算除了本行業外，其他行業選擇該行業求職的占比均值，作為度量該行業對求職者的轉行吸引力。2022 年前三季度租賃商服、制造業、批發零售、交運倉郵、住宿餐飲等行業的吸引力較高，占比均值依序是 16.

48、5%、13.5%、13.1%、10.6%和 8.2%，造成此現象最主要因素就是上述行業規模夠大，且除了交運倉郵業需要一定技術門檻外，其余行業的門檻較低，因此很容易成為其他行業勞動者的轉行目標。值得一提的是，教育業從去年下半年開始受雙減政策的影響，導致其轉行吸引力有明顯下滑，其占比均值從 2021年的 3.3%降至 2022 年前三季度的 2.5%。制造業由于具有人員高流動率、流水線工作的特征，因此對具有相關技術遷移的求職者來說，制造業是個保險起見的求職選項。圖表圖表 182022 年前三季度各行業對其他行業的轉行吸引力2022 年前三季度各行業對其他行業的轉行吸引力22數據來源：58 同城招聘

49、大數據平臺2.4.2 求職者意向行業排名：租賃商服業受過半行業勞動者偏愛，尤其信息服務業、房地產業的勞動者最偏好向租賃商服業求職2.4.2 求職者意向行業排名：租賃商服業受過半行業勞動者偏愛，尤其信息服務業、房地產業的勞動者最偏好向租賃商服業求職首先，通過計算本行業至其他行業求職的標準差，其值越高，說明該行業勞動者對某些行業求職有較高偏愛程度，反之則是沒有特定偏好。電熱燃氣、采礦業、信息服務、金融業的標準差名列前茅，依序是 7.0%、6.5%、6.0%、5.9%和5.9%，上述行業勞動者傾向于某些特定行業求職。同時，求職時會從“自身工作技能是否能遷移”、“行業規模發展“的角度考量，例如電熱燃氣

50、和采礦業勞動者常和機器打交道，所以更愿意往制造業求職(26.4%電燃熱氣、23.3%采礦業勞動者往制造業找工作)，信息服務、房地產和金融業勞動者由于多使用辦公軟件工作，且考量行業規模的因素，因此更偏好往租賃商服業求職，依序有 19.0%、20.4%與 19.3%的勞動者向租賃商服業崗位投遞簡歷。值得注意的是，相比其他行業的標準差均在 5.0%以上，租賃商服的標準差明顯落后，表明該行業勞動者到其他行業工作沒有明顯偏好，而更多地選擇在本行業求職。圖表圖表 192022 年前三季度各行業剔除本行業找工作至其他行業求職的標準差2022 年前三季度各行業剔除本行業找工作至其他行業求職的標準差23數據來源

51、：58 同城招聘大數據平臺其次，建構“求職者意向行業排名”，可以發現“行業規模是否夠大”，“工作技能是否能順利遷移”，是各行業勞動者求職時重點考慮因素。從首要選擇行業來看，19 個行業中，租賃商服業由于具有體量大，工作門檻較低的特征，因此有 10 個行業勞動者視其為首要工作機會，分別是衛生、公共管理、文體娛樂、水利環境、房地產、金融、信息服務、科研服務、教育和租賃商服等行業；制造業則是受 5 個行業求職者的青睞，依序是電熱燃氣、采礦業、建筑業和自身制造業，其特點是這些行業多操作機器工作，技能遷移成本較低。從次要選擇來看，批發零售業躍為最多勞動者心儀行業，其次是租賃商服、交運倉郵業。圖表圖表 2

52、02022 年前三季度求職者意向行業排名年前三季度求職者意向行業排名首要選擇行業（個數）次要選擇行業（個數）第三選擇行業（個數）租賃商服業(10)批發零售業(8)制造業(5)制造業(5)租賃商服業(4)交運倉郵業(4)批發零售業(2)交運倉郵業(3)租賃商服業(3)數據來源：58 同城招聘大數據平臺24第三章 就業市場-地域篇第三章 就業市場-地域篇3.1 各大區就業趨勢3.1 各大區就業趨勢3.1.1 招聘需求變化：近年來各大區招聘結構保持穩定，東部招聘占比 5 成以上，為就業提供穩定吸納作用。年內來看，10 月后各區招聘逐步向好3.1.1 招聘需求變化：近年來各大區招聘結構保持穩定，東部招

53、聘占比 5 成以上，為就業提供穩定吸納作用。年內來看，10 月后各區招聘逐步向好2022 年 1-11 月，東部為主要招聘需求區域，其占比超過一半達 53.2，其次依序為中部、西部和東北地區，分別占比 21.2、19.8%以及 5.9%。從結構來看，近四年來各大區招聘結構保持穩定，東部區域占比 50%以上，為就業提供穩定吸納作用。中部與西部區域則各是 20%左右。從月度來看，2022 年各大區招聘需求的走勢趨同，二季度均為年內同比最低點，尤其東北區域更是于 4 月同比下跌達 40%左右，主要受當時吉林省疫情嚴峻影響，隨著各地政府紓困政策的出臺落實，各區三季度同比降幅均收窄，到了 10 月，各區

54、招聘需求同比持續向好，東北地區同比已轉正至11.1%，東部同比變化則從9月-19.2%提高至10月-1.1%，招聘需求呈現強韌復蘇態勢。圖表圖表 212019 年-2022 年 11 月四大區招聘需求結構占比2019 年-2022 年 11 月四大區招聘需求結構占比數據來源：58 同城招聘大數據平臺圖表圖表 222022 年 1-11 月四大區招聘需求同比變化2022 年 1-11 月四大區招聘需求同比變化25數據來源：58 同城招聘大數據平臺3.1.2 求職供給變化：疫情爆發后，求職者有從東部往中部、西部求職的趨勢3.1.2 求職供給變化：疫情爆發后，求職者有從東部往中部、西部求職的趨勢近年

55、來東部地區為勞動者主要求職區域，其占比穩定五成左右，其次依序為西部、中部和東北地區。進一步從區域占比變化來看，相對經濟發達的東部區域占比從 2019 年 51.0下降 2.5 個百方點至 2022 年 48.5；中部、西部區域占比的穩定小幅上漲，其原因是疫情之后，勞動者求職除了考慮未來發展性以外，對“工作是否離家近、生活成本是否過高”的考量日趨注重，據 58 同城調研結果顯示，由于疫情嚴峻和發達城市高昂的生活成本，超半數勞動者會考慮返回戶籍地就近就便就業。從月度來看，2022 年各大區求職供給的趨勢趨同，各區 2月份在“返工”背景下均達到年度求職高點，3-4 月份受疫情反復影響，各區同比均有一

56、定程度地緩漲與下跌，尤其東北地區 4 月同比降幅達 18.3%。進入 5 月，隨著經濟停滯所帶來“裁員潮”，促使勞動者找工作意愿強烈迎來“求職潮”，各區 6 月份求職供給均達到年內最高點，中部區域同比增長更是接近 40%。7 月之后，相比于招聘端在紓困政策作用下的逐步復蘇，各區求職供給同比皆在-10%至 10%的區間震蕩徘徊，可能原因有二：一是 6 月求職高峰后，勞動者逐漸找到適配崗位，因此 7 月后求職熱情逐步退卻平穩；二是隨著二季度紓困政策的密集出臺，首先是恢復招聘端的信心，傳導至求職端仍須一段時間。圖表圖表 232019 年-2022 年 11 月四大區求職供給結構占比2019 年-20

57、22 年 11 月四大區求職供給結構占比26數據來源：58 同城招聘大數據平臺圖表圖表 242022 年年 1-11 月四大區求職供給同比變化月四大區求職供給同比變化數據來源：58 同城招聘大數據平臺3.2 各城市群就業趨勢3.2 各城市群就業趨勢3.2.1 招聘需求變化：相比下半年其他城市群的溫和復蘇，成渝城市群受重慶市疫情嚴峻影響，其招聘所需的恢復周期較長。3.2.1 招聘需求變化：相比下半年其他城市群的溫和復蘇，成渝城市群受重慶市疫情嚴峻影響，其招聘所需的恢復周期較長。2022 年 1-11 月，長三角、珠三角、京津冀、長江中游與成渝是招聘量最大的 5 個城市群，其招聘規?？偤驼急冉珖?/p>

58、 6 成。細分來看，長三角城市群占比接近 20%，其次京津冀與珠三角城市群占比皆在 12%左右，長江中游城市群為 9%，成渝城市群為 8%。從月度來看，2022 年五大城市群的招聘需求走勢趨同，2 月迎來各自招聘高峰，3-5 月跌入低谷，尤其長三角城市群受上海市疫情封控影響，4 月同比降幅達 32.0%。6 月后，疫情逐步受到控制，疊加紓困政策幫扶成效顯現，各城市群招聘需求呈現同比降幅收窄趨勢，京津冀城市群更是于 8 月同比增27長轉正，雖然 9 月有所波動，但 10 月又呈現向上態勢，隨著 11 月 11 日國務院公布進一步優化疫情防控的二十條措施，企業的市場信心逐漸修復，預計招聘規模到年底

59、會呈現小幅“翹尾”現象。值得注意的是，相比下半年其他城市群的溫和復蘇，成渝城市群受重慶市疫情嚴峻影響，6 月-10 月同比仍舊在-30%至-40%的區間低位徘徊，其招聘需求的恢復周期較長。圖表圖表 252022 年 1-11 月各城市群招聘需求同比變化2022 年 1-11 月各城市群招聘需求同比變化數據來源：58 同城招聘大數據平臺3.2.2 求職供給變化：2022 年有兩個高峰，一是春節后返工高峰，二是 5-6 月企業裁員所帶來的求職高峰，其中珠三角在第二個高峰尤其亮眼，增長近 50%3.2.2 求職供給變化：2022 年有兩個高峰，一是春節后返工高峰，二是 5-6 月企業裁員所帶來的求職

60、高峰，其中珠三角在第二個高峰尤其亮眼，增長近 50%各大城市群的求職供給在 2022 年迎來兩個高峰，第一個高峰是春節過后的返工求職高峰，各城市群 2 月同比增長均超過 50%，長江中游、成渝城市群的增長更是皆超過 60%，原因除了節后找工作的季節性因素以外，去年仍受疫情沖擊還未修復，促使前期基數較低，因此有效襯托今年返工求職的高熱情；第二個高峰是 5-6 月企業裁員所帶來的求職潮，尤其 6 月珠三角城市群的求職意愿最為強烈，其同比增長達 50%，其次是成渝、長江中游城市群，同比增長均接近 40%。相對而言，京津冀、長三角城市群其 5-6 月同比增長較低，分別是 21.4%和 27.7%?？赡?/p>

61、原因是，隨著 5-6 月受北京市、上海市的疫情嚴峻影響，上述兩城市群的勞動者為了考慮生計，會有在其他城市群的求職意愿，加上南北方經濟的整體落差，以及產業往內陸轉移的趨勢，促使勞動者更愿意往珠三角、長江中游和成渝等城市群尋求工作。圖表圖表 262022 年 1-11 月各城市群求職供給同比變化2022 年 1-11 月各城市群求職供給同比變化28數據來源：58 同城招聘大數據平臺3.2.3 供需增速變化：成渝城市群受疫情持續影響，下半年的招聘端仍是收縮，而求職端則是穩健復蘇，促使供需增速剪刀差持續擴大3.2.3 供需增速變化：成渝城市群受疫情持續影響，下半年的招聘端仍是收縮，而求職端則是穩健復蘇

62、，促使供需增速剪刀差持續擴大計算各城市群求職供給和招聘需求的同比增速絕對差值，能有效反映供需匹配程度，差值越大說明供需狀態趨于失衡。從圖中可以發現，受求職熱潮影響，加上企業端的招聘萎靡收縮，6 月各城市群的差值皆迎來年內最高點，供需失衡狀況加劇。隨著下半年勞動者求職需求退卻，以及企業招聘逐漸復蘇，差值有所縮小，就業供需矛盾有所緩解。值得注意的是，成渝城市群相比其他城市群，其各月差值皆相對高位。7 月之后成渝城市群差值逐步攀高，剪刀差現象明顯，最主要仍是持續受疫情影響（尤其是重慶市），其招聘需求同比降幅均低于 30，加上求職供給穩健復蘇，兩相作用下導致差值提高，供需錯配嚴重。圖表圖表 27202

63、2 年 1-11 月各城市群招聘同比和求職同比的絕對差值2022 年 1-11 月各城市群招聘同比和求職同比的絕對差值數據來源：58 同城招聘大數據平臺3.3 各城市能級就業趨勢3.3 各城市能級就業趨勢293.3.1 年度就業變化：近年來，高能級城市的供需占比逐漸減少，尤其一線城市的降幅最快3.3.1 年度就業變化：近年來，高能級城市的供需占比逐漸減少，尤其一線城市的降幅最快近年來，一線城市供需兩端的占比降幅最大，其招聘需求占比從疫情前 2019年 17.3%減少 3.4 個百分點至 2022 年 13.9%；求職供給占比的降幅更大，從 2019年 13.5%降低 4.1 個百分點至 202

64、2 年 9.4%，說明相比企業端的經營考量，疫情的沖擊更使勞動者求職除了考慮發展性以外，對“工作是否離家近、生活成本是否過高”的考量日趨注重，因此“用腳投票”選擇離開一線城市工作，新一線、二線城市的就業市場也有此現象發生。取而代之的是，三線至五線城市供需兩端的占比穩步上升，尤其三線城市的求職占比增長最快，從 2019 年 18.4%提升至2022 年的 22.0%，比四、五線城市增長幅度更大。究其原因，可能是勞動者求職時，逐漸不考量生活成本較高的一線、新一線和二線城市，但四、五線城市的工作發展性也不如經濟實力更強的三線城市，因此三線城市除了承接離開一線城市的勞動者求職，亦能受四、五線勞動者的青

65、睞，兩相作用下促使其求職占比提升高于其他能級城市。圖表圖表 282019 年-2022 年 11 月各城市能級招聘需求結構占比2019 年-2022 年 11 月各城市能級招聘需求結構占比數據來源：58 同城招聘大數據平臺圖表圖表 292019 年年-2022 年年 11 月各城市能級求職供給結構占比月各城市能級求職供給結構占比30數據來源：58 同城招聘大數據平臺3.3.2 月度就業變化：各能級城市在供需兩端的年內走勢基本一致，低能級城市的就業市場表現優于高能級城市3.3.2 月度就業變化：各能級城市在供需兩端的年內走勢基本一致，低能級城市的就業市場表現優于高能級城市2022 年各能級城市的

66、招聘需求走勢趨同，2 月為各自招聘高點，3-9 月各能級城市皆維持同比-10%至-30%的低位區間震蕩，直至國慶假期，招聘需求又迎來一波較高增長，一線城市尤其增長最為強勁，同比正增長。雖然 3-9 月的增長都是低位徘徊，但三至五線城市的逐月同比降幅皆是小于一線、新一線與二線，可能原因是隨著越來越多勞動者選擇往低能級城市求職，加上產業往內陸發展、低能級城市轉移的趨勢，三至五線城市的缺工需求減少，因而導致其招聘規模同比跌幅小于高能級城市。從求職供給來看，各能級城市走勢相同，皆是歷經 2 月、6 月兩個高峰，7月之后穩定在 0%至-20%的同比降幅區間。相比其他能級城市的高頻趨同，一線城市儼然各個月

67、份的同比增長皆比其他能級城市有個 5%至 15%的差額落差，造成此現象原因與之前所述相同，隨著勞動者更多考慮往低能級城市發展，連帶一線城市的求職供給增長率敬陪末座，尤其 4-6 月受上海市和北京市的疫情嚴峻影響，一線城市的同比增長率降到年內冰點。圖表圖表 302022 年 1-11 月各城市能級招聘需求同比變化2022 年 1-11 月各城市能級招聘需求同比變化31數據來源：58 同城招聘大數據平臺圖表圖表 312022 年年 1-11 月各城市能級供給需求同比變化月各城市能級供給需求同比變化數據來源：58 同城招聘大數據平臺進一步地，計算各能級城市招聘需求和求職供給的同比增速絕對差值，能有效

68、反映供需匹配程度，差值越大說明供需狀態趨于失衡。受求職潮所帶來的市場充足勞動力，迭加企業招聘持續不振，6 月各能級城市的差值皆是年內最高點，就業“供大于求”現象明顯。隨著下半年求職需求退卻，以及企業招聘逐漸復蘇，促使差值縮小，就業供需矛盾有所緩解。值得注意的是，一線城市相比其他能級城市，其各月差值皆相對低位，看似就業矛盾壓力較小，但結合前面的分析來看，主要原因是其供需增長速率均低于其他能級城市，一線城市的就業市場更為“靜態”，因此導致差值較小。圖表圖表 322022 年 1-11 月各城市能級招聘同比和求職同比的差值2022 年 1-11 月各城市能級招聘同比和求職同比的差值32數據來源：58

69、 同城招聘大數據平臺3.3.3 就業薪酬變化：低能級城市的招聘薪資高于期望薪資，不過隨著勞動者返鄉意愿濃厚，兩類薪資差額逐漸收窄3.3.3 就業薪酬變化：低能級城市的招聘薪資高于期望薪資，不過隨著勞動者返鄉意愿濃厚，兩類薪資差額逐漸收窄薪酬特點：一是城市能級越高，其招聘、期望薪資也會越高；二是二線城市以下在 2021 年呈現招聘薪酬高于期望薪酬的現象，其原因可能是能級越低的城市，缺工現象較嚴重，企業只好采取較豐厚薪酬來吸引員工；三是隨著越來越多勞動者選擇至低能級城市工作，導致期望薪酬增長顯著優于招聘薪酬，從而使兩個薪酬差逐步收窄，二、三線城市 2022 年的期望薪酬已高于招聘薪酬，而四、五線城

70、市的期望薪酬有賴于 2022 年的快速增長，其年度環比增長分別是 9.3%和8.8%，逐漸逼近招聘薪酬，側面反映低能級城市的缺工現象逐步緩解，就業市場日趨供需平衡。圖表圖表 33各能級城市的薪資對比各能級城市的薪資對比33數據來源：58 同城招聘大數據平臺3.3.4 各能級城市的行業招聘變化：一線城市的租賃商服業占比明顯高于其他能級城市，制造業主要在二線城市招聘，科研技術業由于所需人才門檻較高，因此城市能級越低，其招聘需求越低3.3.4 各能級城市的行業招聘變化：一線城市的租賃商服業占比明顯高于其他能級城市，制造業主要在二線城市招聘，科研技術業由于所需人才門檻較高，因此城市能級越低，其招聘需求

71、越低統計 2022 年 1-11 月各能級城市的十大行業招聘占比，發現：一是租賃商服、批發零售、住宿餐飲和制造業穩定占比各能級城市前四，其占比總和皆保持在60%-70%區間，為各能級城市提供穩定就業吸納；二是通常能級越高城市其第三產業 GDP 占比越高，因此一線城市的租賃商服業占比明顯高于其他能級城市，達到 25.6%；三是從產業鏈來看，制造業作為上游會配套下游如批發零售業，兩個行業在空間地域上會有聚集效應，且是以制造業占比為高的新一線、二線城市(2022 年占比分別是 16.8%和 17.4%)作為圓心，外溢至周遭其批發零售業占比高的二至五線(2022 年占比依序是 24.3%、26.1%、

72、26.5%和 26.2%)作為產業鏈下游城市；四是科研技術業由于所需人才門檻較高，因此隨著城市能級越低，其占比同步下降；五是房地產業、建筑業為多數城市的發展壓艙石，特別對低能級城市的經濟增長更為重要，因此呈現隨著城市能級越低，兩個行業占比越高的現象；六是居民服務業作為城市生活性服務行業，不受產業比較優勢影響，因此在各能級城市均保持在 3%-4%占比區間。圖表圖表 342022 年 1-11 月各能級城市的 10 大行業招聘占比2022 年 1-11 月各能級城市的 10 大行業招聘占比數據來源：58 同城招聘大數據平臺3.4 區域流動趨勢3.4 區域流動趨勢本節基于 58 同城招聘大數據平臺，

73、以省市為單元，分析求職者的地域選擇偏好，并從“求職者本省市忠誠度”、“該省市對外埠求職者求職吸引力”、“整34體勞動者求職意向區域”等維度進行剖析。3.4.1 求職者本省市忠誠度：山東求職者忠誠度最高，上海、北京求職者較“三心二意”3.4.1 求職者本省市忠誠度：山東求職者忠誠度最高，上海、北京求職者較“三心二意”就“求職者本省市忠誠度”而言，勞動者由于地域鄰近關系，更愿意在本省尋找工作，各省勞動者在本省求職平均占比在 55%以上(圖中顏色越深，省市內求職占比越高)，山東、遼寧與內蒙古的省內求職占比位列前三，求職者本省市的忠誠度最高，分別達到 78.2%、75.1%以及 74.5%。北京、上海

74、、西藏是唯三低于 40%的省市，分別僅有 24.3%、30.4 和 35.7%。究其原因，北京、上海由于其城市生活成本較高，因此當地勞動者求職時，會考慮周遭省份或城市的工作機會。據平臺數據顯示，北京勞動者求職時，除了考量北京工作以外，同時有 12.1%的簡歷求職河北的工作機會。上海同理，上海勞動者分別有 10.8%、7.9%和 7.4%的簡歷投往鄰近省份的江蘇、安徽與浙江。西藏則是由于其機會較少，因此當地求職者更有意愿投遞簡歷至其他省份。值得注意的是，與其他省市相比，北京、上海的市內求職占比從 2020 年以來降幅明顯較大，分別從 2020 年 34.1%和 45.1%降至 2022 年前三季

75、度的 24.3%和 30.5%，符合“離開一線城市”的就業趨勢，與之帶來的，往周遭鄰近省份、經濟發達省份求職的占比節節上升，對北京勞動者來說，在河北工作的吸引力連年提高，往河北求職占比從 2020 年 9.9%提高 2.3 個百分點至 2022 年的 12.2%，河南、山東、廣東的情況亦相同。對上海勞動者來說亦是如此，往江蘇、浙江、安徽與河南的求職占比逐年提升，尤其是安徽，其占比從 2020 年 4.8%提高 3.2個百分點至 2022 年 8.0%。圖表圖表 352022 年前三季度各省份勞動者本省求職占比2022 年前三季度各省份勞動者本省求職占比數據來源：58 同城招聘大數據平臺3.4.

76、2 該省市對外埠求職者吸引力：廣東最受外省求職者喜愛，其次是浙江、3.4.2 該省市對外埠求職者吸引力：廣東最受外省求職者喜愛，其次是浙江、35北京和江蘇等經濟強省市北京和江蘇等經濟強省市計算所有外省市選擇該省市求職的占比均值，作為度量該省市對求職者的吸引力指標，2022 年前三季度的廣東、浙江、北京、江蘇等經濟強省是求職吸引力較高省份(圖中顏色越深，求職吸引力越強)，廣東其外省勞動者選擇該省求職的占比均值達 5.3%，明顯領先其他省份。進一步分析求職來源，可以發現吸引力與地域遠近息息相關，廣西、湖南、江西以及貴州勞動者對到廣東工作最趨之若鶩，廣西將近有 25.0%的求職者簡歷投往廣東崗位，其

77、次依序是湖南、江西和貴州的 15.5%、11.2%和 11.1，年度變化來看，廣西勞動者亦是對去廣東工作最為青睞，廣西至廣東求職占比從2020年16.6%提高6.6個百分點至2022年25%。北京吸引的主要外省求職者分別是河北、山西、天津、內蒙古以及黑龍江等北方省份，依序是 11.1%、7.5%、7.2%、6.0%和 5.4%，且隨著年份推移，求職者對北京的青睞程度越高，尤其河北至北京求職占比的提升最為明顯，從 2020 年7.9%提高至 2022 年 11.1%。結合“是否偏好在本省求職”來看，可以發現北京就業市場有“圍城”意味，在北京的勞動者更有意愿去外省市工作，但北方省份勞動者又會將北京

78、作為首要外地工作選擇。原因可能是勞動者求職時會考量地域文化、風俗民情等因素，而相比南方各經濟強省，北方僅有北京的經濟實力較能與之抗衡，因此北京對北方各省勞動者的虹吸效應較強，是造成圍城現象的主要原因。這也是北京與上海的不同之處，2022 年前三季度，各省勞動者往上海投遞簡歷的占比均值為 1.4%，其求職吸引力明顯遜于北京 3.1%，也低于鄰近強省浙江 3.6%(求職者主要來自貴州、江西、安徽與上海)和江蘇 2.9%(求職者主要來自安徽、上海與河南)，表明上海就業市場的虹吸效應顯著弱于北京，華東、華中求職者在考慮地域、文化背景下，除了上海，可以選擇更多的經濟強省市求職。圖表圖表 362022 年

79、前2022 年前三季度各省市對外省市求職者求職吸引力三季度各省市對外省市求職者求職吸引力數據來源：58 同城招聘大數據平臺363.4.2 整體勞動者求職意向區域：受地緣影響，廣西、湖南勞動者最愛去廣東求職，北京對北方省份的就業虹吸效應強3.4.2 整體勞動者求職意向區域：受地緣影響，廣西、湖南勞動者最愛去廣東求職，北京對北方省份的就業虹吸效應強首先，通過計算本省市至各外省市求職占比的標準差，其值越高，說明該省市勞動者對某些省市求職有較高意向程度，反之則是沒有特定偏好。廣西、西藏、貴州與湖南的標準差位列前四，依序是 4.2%、3.5%、3.0%和 2.8%，上述四省傾向至特定省市求職。廣西勞動者

80、多至廣東找工作(23.5%簡歷投遞至廣東崗位)，西藏有接近 20%的求職者簡歷投往四川崗位，貴州分別有 12.9%和 11.2%勞動者向浙江與廣東求職，湖南則有 15.5%的求職者尋求在廣東工作，上述省份主要由于地緣鄰近，而有明顯的地域選擇偏好，促使其標準差高于其他省份。此外，山東、寧夏、青海與陜西的標準差較低，表明這些省份勞動者對外省求職沒有明顯偏好，較公平地對待每個省份的求職機會。進一步具體分析，山東由于高達近 80%勞動者選擇省內求職，加上其地理位置到北京、江蘇與上海等強省市距離皆相對較近，因此有效稀釋勞動者至外省的求職偏好。寧夏、青海與陜西由于其地理位置位于內陸，至各發達省市的距離皆相

81、對較遠，促使其去外省求職沒有明顯省市偏好。圖表圖表 372022 年前三季度各省份剔除本省找工作至外省找工作的標準差2022 年前三季度各省份剔除本省找工作至外省找工作的標準差數據來源：58 同城招聘大數據平臺其次，本報告建構“勞動者求職意向區域”排名，可以發現 31 個省市中，有 10 個省市勞動者選擇廣東作為工作首要選擇，分別是廣東、廣西、云南、四川、江西、浙江、海南、湖北、湖南與福建等南方省份；北京有 7 個北方省份求職者視其為工作第一選擇，依序是北京、河北、遼寧、山西、山東、內蒙古與寧夏等省份；江蘇則是上海、安徽、河南與陜西勞動者最為青睞的外省。同時，從次要、第三選擇來看，強經濟省市如

82、浙江、廣東、北京、江蘇與山東等都不無意外地成為勞動者的心儀工作之地。浙江雖然沒有上榜勞動者的首要省市選擇，但37皆是次要、第三選擇的第一名。河北、四川與甘肅緣于地域鄰近、文化習俗等原因，受個別省市勞動者喜愛成為工作的第一選擇省市，如河北是北京、天津勞動者的首要選擇；四川吸引西藏與重慶的求職者；甘肅則是受青海與新疆勞動者的喜愛。圖表圖表 382022 年前三季度勞動者意向區域排名2022 年前三季度勞動者意向區域排名首要選擇省市（個數）次要選擇省市（個數）第三選擇省市（個數）廣東(10)浙江(10)浙江(5)北京(7)廣東(6)河南(5)江蘇(5)北京(6)山東(5)河北(3)江蘇(4)江蘇(4

83、)四川(3)陜西(3)廣東(4)甘肅(3)北京(4)數據來源：58 同城招聘大數據平臺38第四章 就業市場-企業篇第四章 就業市場-企業篇4.1 各規模企業全國就業趨勢4.1 各規模企業全國就業趨勢小型企業是吸納就業的主力軍，2020 年以來，大型企業的占比逐步提升。小型企業是吸納就業的主力軍，2020 年以來，大型企業的占比逐步提升。小型企業(1-99 人)一直是吸納市場就業的主力軍，近三年招聘占比穩定保持在 63%左右，其次依序是是中型企業(100-999 人)和大型企業(1000 人以上)。大型企業的招聘占比逐年提高，從 2020 年 13.3%提高 3.2 個百分點至 2022 年16

84、.5%，其原因是大型企業由于自身規模優勢，抵御經濟風險以及穿越周期能力較強，因此疫情三年來，其招聘占比穩步提升。中型企業占比下降，從 2020 年23.0%下滑 2.5 個百分點至 2022 年 20.5%，可能原因是：相對大型企業的規模實力，中型企業較難“以大取勝”來渡過疫情艱難時期；相對小型企業的彈性調整，中型企業也較難“以快制勝”的方式走下去；兩相作用下，中型企業招聘占比有所下降。圖表圖表 392019 年-2022 年 11 月各規模企業招聘需求結構占比2019 年-2022 年 11 月各規模企業招聘需求結構占比數據來源：58 同城招聘大數據平臺4.2 各規模企業行業就業趨勢4.2

85、各規模企業行業就業趨勢疫情以來，居民服務、批發零售和建筑業的招聘占比呈現小型企業上升明顯、中大型企業承壓的現象；科研技術、交運倉郵、制造業和房地產業則是呈現大型企業招聘占比提高的趨勢。疫情以來，居民服務、批發零售和建筑業的招聘占比呈現小型企業上升明顯、中大型企業承壓的現象；科研技術、交運倉郵、制造業和房地產業則是呈現大型企業招聘占比提高的趨勢。2022 年各行業的招聘總體是以小型企業為主、中型企業為輔、大型企業為末的占比結構。不過受行業用工模式、商業模式的差異化影響，各行業的企業規模有所分化，進而影響其招聘占比分布，例如居民服務、批發零售、住宿餐飲由于其行業進入門檻較低，商業模式又以輕資產運營

86、為主，因此多為小型企業。交運倉郵、制造業和房地產業由于所需人力規模、資金的門檻要高，屬于重資產經39營模式，因此小型企業規模的數量較少，其招聘規模占比也會較低。2020 年以來，各行業不同規模企業的招聘變化和行業特性密不可分，居民服務、批發零售和建筑業的招聘占比呈現小型企業上升明顯、中大型企業承壓的現象，原因是上述行業以輕資產運營居多，行業集中度低，疫情期間小型企業更是活躍。同時，隨著行業對資金、人員密集程度的門檻有所提升，大型企業的規模優勢能有效顯現，因此疫情期間其招聘占比有顯著增加，相對擠壓這類行業中小企業的生存空間，典型行業包括科研技術、交運倉郵、制造業和房地產等。圖表圖表 40各行業不

87、同規模企業的招聘占比及變化各行業不同規模企業的招聘占比及變化數據來源：58 同城招聘大數據平臺4.3 各規模企業地域就業趨勢4.3 各規模企業地域就業趨勢疫情以來，珠三角、成渝的小型企業活力十足，其小型企業招聘占比提高明顯，京津冀則是大型企業的招聘占比有較高增加。疫情以來，珠三角、成渝的小型企業活力十足，其小型企業招聘占比提高明顯，京津冀則是大型企業的招聘占比有較高增加。從 2022 年各城市群的招聘占比來看，能間接反映不同城市群的企業規模特征，小型企業招聘占比皆在五成以上，為各城市群提供穩定就業吸納作用。京津冀的五大城市群中，除了京津冀以外，其余四個皆在南方，而南方相比北方在于民營企業較活躍

88、，而民營企業的明顯特征在于門檻進入低的行業較為盛行，例如批發零售業，因此最終呈現出珠三角、成渝、長江中游、長三角的小型企業招聘占比較高的現象。京津冀與之相反，大型企業招聘占比明顯高于其他城市群，其值為 28.8%。加上北京是很多企業的總部設立地，并且集國央企于一身，因此大型企業的招聘占比明顯高于其他城市群。從年度變化來看，可以發現各城市群是以哪種規模企業來應對疫情對就業的沖擊。明顯地，珠三角、成渝的小型企業活力十足，2022 年小型企業招聘占比依序高出 2020 年 5.6%和 3.3%。而長江中游、長三角和京津冀相比珠三角、成渝，更依靠大型企業來推動就業市場的穩定，大型企業招聘占比較高的京津

89、冀尤是。圖表圖表 41各城市群不同規模企業的招聘占比及變化各城市群不同規模企業的招聘占比及變化40數據來源：58 同城招聘大數據平臺從 2022 年各能級城市的招聘占比來看，城市能集越低，其小型企業招聘占比越高。這與城市的經濟實力息息相關，大城市由于資源更豐富密集，更容易吸引大型企業進入，因此高能級城市的大型企業招聘占比較高。反之小城市由于自身經濟實力無法與大中城市相抗衡，導致是以小型企業為主的經濟單元結構。從年度變化來看亦是如此，除了五線城市明顯是依靠小型企業來對沖疫情下的就業市場，其余能級城市的大型企業招聘占比，其增幅皆高于中小型企業。圖表圖表 42各能級城市不同規模企業的招聘占比及變化各

90、能級城市不同規模企業的招聘占比及變化數據來源：58 同城招聘大數據平臺41第五章 就業市場-求職者篇第五章 就業市場-求職者篇5.1 求職者全國就業畫像5.1 求職者全國就業畫像近兩年，求職者以 26-35 歲的青壯年為主，男性比例略高。近兩年，求職者以 26-35 歲的青壯年為主，男性比例略高。具體特征來看，男女比例維持在 55:45 左右。年齡結構上，年輕人是就業主力軍，16-35 歲合計占比接近 70%，不過從年度看，2022 年 36 歲以上求職者占比為 34%左右，比 2021 年高出近 5 個百分點，若與 2020 年相比，更是高出 7 個百分點。隨著老齡化社會逐漸到來，全國求職者

91、大齡化看來是不可避免地趨勢。圖表圖表 432021 年年-2022 年年 11 月全國求職者畫像月全國求職者畫像數據來源：58 同城招聘大數據平臺5.2 求職者行業就業畫像5.2 求職者行業就業畫像5.2.1 各行業求職者性別畫像：由于工作特性，交運倉郵、建筑業的男性求職比例高，住宿餐飲業則是女性求職占比多5.2.1 各行業求職者性別畫像：由于工作特性，交運倉郵、建筑業的男性求職比例高，住宿餐飲業則是女性求職占比多十大重點行業中，可以發現越注重體力活的工作，其男性占比越高，例如交運倉郵業的工作場景多是室外活動，需要更能忍受風吹日曬，因此男性比例高達近八成，顯著高于其他行業。制造業由于多與機器打

92、交道、房地產業工作則是多涉及人際處理和應酬，因此也較能吸引男性求職。與之相反的是，住宿餐飲、信息技術、居民服務和批發零售業由于工作場所多在室內，以及是相對文靜的工作，因此較能吸引女性求職，特別是住宿餐飲業，是十大行業中唯一女性比例高于男性的行業。從年度變化來看，各行業性別結構穩定，并沒有出現明顯波動現象。圖表圖表 44各行業求職者性別分布各行業求職者性別分布42數據來源：58 同城招聘大數據平臺5.2.2 各行業求職者年齡畫像：住宿餐飲業、信息技術業較受年輕人青睞，房地產、交運倉郵、制造業和建筑業則是大齡勞動者更多5.2.2 各行業求職者年齡畫像：住宿餐飲業、信息技術業較受年輕人青睞，房地產、

93、交運倉郵、制造業和建筑業則是大齡勞動者更多十大重點行業中，大部分行業的主要求職勞動力落在 26-35 歲，此年齡區間的求職比例占各行業求職者中約 30%-35%區間，其次是 16-25 歲的年輕勞動力，再者是 36-45 歲和 46-55 歲的求職者。信息技術業是唯二以 16-25 歲為主要求職年齡段的行業，主要原因是，16-25 歲的勞動力從小耳濡目染電子產品的使用，對信息技術業的工作場景與職責較能有預期，因此該行業吸引年輕求職者的能力較強。住宿餐飲業是另一個最多年輕人求職的行業，其 16-25 歲的求職比例是唯一接近五成的行業?？赡茉蚴?，相比在室外風吹雨打的勞力工作，年輕人更愿意從事室內

94、工作，迭加住宿餐飲業的入行門檻相對較低，職場新人相對好入手工作，上述兩個原因作用下，住宿餐飲業成為 16-25 歲年輕求職者的首要選擇。從年度變化來看，與全國趨勢相符，各行業皆逐步大齡化；從具體行業來看，2022 年房地產業大齡化現象最為明顯，36 歲以上勞動者相比 2021 年顯著增加5.4%?？赡茉蚴?，由于去年下半年開始房地產業逐漸進入寒冬，裁員現象不可避免，因此不吸引年輕人求職該行業。同時房地產業工作又多與人打交道，是較注重人脈的行業，因此該行業年長求職者由于社會歷練更多，更容易選擇堅守該行業，促使 36 歲以上的求職比例顯著提高。另一個年長求職者占比提升明顯的行業是信息技術業，該行業

95、雖然年輕人求職比例仍是優于其他行業，但 2022 年16-25 歲勞動者的求職占比卻是明顯下滑，取而代之的是 36-45 歲求職者比例的顯著提升，可能原因有二：一方面，近年受經濟不景氣影響，找工作難度提高，在“慢就業”的背景下，越來越多畢業生選擇延遲就業，因此該行業 16-25 歲的求職占比有所降低。另一方面，同樣受經濟不景氣影響，信息技術業的“35 歲危機”現象更為明顯，因而促使 36-45 歲的求職比例明顯提高。圖表圖表 45各行業求職者年齡分布各行業求職者年齡分布43數據來源：58 同城招聘大數據平臺5.3 求職者地域就業畫像5.3 求職者地域就業畫像5.3.1 不同城市群的求職者畫像：

96、年齡越長的男性勞動者，更愿意往京津冀、長三角找尋機會，年輕人則是更看珠三角、成渝的工作。5.3.1 不同城市群的求職者畫像：年齡越長的男性勞動者，更愿意往京津冀、長三角找尋機會，年輕人則是更看珠三角、成渝的工作。五大城市群中，可以發現經濟實力較強的城市群越能吸引男性求職，男性占比從高到低排名依序是珠三角、長三角、京津冀、成渝和長江中游城市群，尤其珠三角城市群的性別求職失衡現象最為嚴重，其 2022 年男女求職比例為 65:35，明顯高于其他城市群?？赡茉蚴?，男性通常在社會、家庭里扮演的是“打拼、背負經濟責任”的角色，經濟實力越強的地方，意味賺取財富的機會越高，因此越能吸引男性勞動者求職，這可

97、能就是珠三角、長三角和京津冀城市群其男性求職旺盛的原因了。同時也能發現，這三個城市群中，男性求職者可能也考慮企業規模、企業性質對其自身求職的成功率，因此小型企業更多、民營企業更發達的珠三角、長三角就是更優質的選擇了。圖表圖表 46各城市群求職者性各城市群求職者性別分布別分布數據來源：58 同城招聘大數據平臺44進一步觀察各城市群求職者年齡分布，可以發現：其一，各城市群的求職主力是 26-35 歲年輕人；其二，各城市群均面臨大齡化趨勢，年輕求職者逐漸減少，尤其京津冀 35 歲以下求職者降幅最大；其三，年輕族群中，相對 16-25 歲求職者的占比微跌，各城市群 26-35 歲求職占比是有顯著下跌現

98、象，其中京津冀、長三角此年齡區段更有明顯跌幅。主要原因在于，對求職者來說，26-35 歲是適婚成家年齡，而在落戶門檻高、生活成本高的背景下，對其成家落戶的難度提高，迭加疫情以來，勞動者求職更會考慮工作地是否離家近。因此，26-35 歲勞動者會更有意愿選擇離開京津冀、長三角等城市群工作。相比之下，16-25 歲勞動者正是職業生涯的開始，對未來憧憬滿滿，考慮在哪工作時，更會思考其工作未來性而不是生活中的柴米油鹽，因此在大齡化的趨勢下，五大城市群的 16-25 歲求職者占比并無顯著下滑；其四，從各城市群求職者的年齡結構來看，近兩年珠三角、成渝城市群 35 歲以下求職占比排名前二，說明這兩個城市群更容

99、易吸引年輕人前往工作。圖表圖表 47各城市群求職者年齡分布各城市群求職者年齡分布數據來源：58 同城招聘大數據平臺5.3.2 不同城市能級的求職者畫像：年齡越大的男性勞動者，更愿意往高能級城市群找尋機會，且近年來聚集現象有更明顯的趨勢5.3.2 不同城市能級的求職者畫像：年齡越大的男性勞動者，更愿意往高能級城市群找尋機會，且近年來聚集現象有更明顯的趨勢從求職者性別比例來看，城市能級可以得到和城市群相同結論，經濟實力越強的城市對男性求職者吸引力越強，因此城市能級越高，其男性求職者比例越高。不過相對城市群中珠三角的男性占比尤為突出，城市能級的男性求職比例呈現隨著能級降低而有勻速下跌的現象。從年度變

100、化來看，男性求職者有更往高能級城市求職的趨勢，2022 年一線、新一線和二線城市的男性求職占比各有略升，而三至五線城市的男性求職占比有緩降趨勢，特別是五線城市的男性求職比例下降最多。圖表圖表 48各城市能級求職者性別分布各城市能級求職者性別分布45數據來源：58 同城招聘大數據平臺35 歲以下勞動者依然是各城市能級的主力求職者，不過隨著城市能級越高，求職者年齡也會隨之越大。2022 年一線城市 35 歲以下的求職者占比為 61.9%，明顯低于其他能級城市，尤其和五線城市 35 歲以下求職占比 71.7%相比更有近10 個百分點落差。造成此現象的可能原因是，通常年齡越大，積蓄相對也會較高，因而高

101、能級城市的生活成本較能接受，同時在高能級城市相對薪資較高的吸引下，高能級城市更能吸引大齡男性前往工作。此外，各能級城市的求職者也是逐漸大齡，不過相比城市群中京津冀、長三角求職占比的明顯大齡化，各城市能級 36 歲以上求職占比是相對均勻提升，并無明顯城市能級之分。圖表圖表 49各城市能級求職者年齡分布各城市能級求職者年齡分布數據來源：58 同城招聘大數據平臺46第六章 全國就業市場展望第六章 全國就業市場展望受國內疫情多點散發、多地頻發、局部爆發的影響，國民經濟發展波動較大。一季度 GDP 同比增長 4.8%，二季度增長 0.4%，三季度增長 3.9%，前三季度同比增長 3.0%，經濟呈現恢復向

102、好態勢。但 10 月以來，國民經濟發展面臨進一步挑戰。國家統計局數據顯示，10 月，消費、投資、出口三駕馬車全面下滑，基建和制造業投資雖有韌性但也增長放緩，跌幅較大的是地產、出口和消費。11 月，制造業、服務業、建筑業景氣水平均回落，經濟下行壓力繼續加重。制造業供需繼續走弱；新出口訂單回落，外需下行壓力加重；制造業企業市場預期大幅轉弱。服務業景氣水平連續五個月下降。建筑業景氣水平高位回落。四季度，國民經濟增速較三季度或有大幅下降。58 同城招聘大數據顯示，進入四季度（10、11 月），全國企業招聘需求同比下降，且降幅增大；環比變化也由正轉負；預計 12 月招聘需求同環比會進一步下降，這一情況在

103、春節后會有所緩解。而受春節臨近等影響，求職供給整體有所回落。從行業看，進入四季度，建筑業受基建投資拉動，租賃和商務服務業受年底會展旺季影響，招聘需求同比增速較快，拉動供需比呈擴大趨勢；房地產因政策松綁，招聘環比接連上揚；制造業、批發和零售業、住宿和餐飲業則因疫情多地爆發，招聘環比持續下降。12 月 7 日，國務院聯防聯控機制出臺進一步優化落實新冠肺炎疫情防控的措施，提出 10 條針對性優化措施。社會經濟活動有望逐漸恢復，但短期內，由于防疫政策放松，以及春運人口大規模流動帶來的病毒快速傳播對各行業經濟復蘇造成一定挑戰，尤其是公共醫療資源承壓。預計 2 月以后，疫情對社會正常運行的影響也將逐步弱化

104、，企業招聘活動進一步復蘇?；?58 同城招聘大數據推測，預計年末至春節前后，批發和零售業、交通運輸、倉儲和郵政業，以及制造業等相關企業招聘需求將有所增長；元旦及春節的臨近也將促進住宿餐飲業，以及居民服務、修理和其他服務業迎來需求旺季。而求職供給上，受春節臨近等影響，不少求職者將離城返鄉，四季度“招工難”預計會更嚴峻，而隨著春節后求職者返工，2023 年一季度供求矛盾將有所緩和。作為招聘行業的領導者，58 同城招聘為國內超過四千萬家中小微企業和四億求職者，提供就業服務，支持和助力人力資源高效匹配。旗下包含趕集直招、58 同城、58 魔方和新華英才共四大招聘品牌，覆蓋國內 60 個行業中近千個職

105、位類別的招聘服務，是國內唯一一家從藍領、學生、基層白領到職場精英全覆蓋的國民招聘大平臺，求職者規模和招聘企業規模在業內均遙遙領先。58 同城招聘大數據平臺未來將繼續加強對就業市場的動態監測，持續關注就業人群的供求變化，助力政府、企業及求職者等及時了解就業市場變化。47附錄附錄城市能級對應表城市能級對應表城市能級城市城市能級城市一線北京、上海、廣州、深圳新一線沈陽、合肥、青島、南京、蘇州、杭州、鄭州、武漢、長沙、天津、東莞、佛山、西安、成都、重慶二線長春、大連、哈爾濱、濟南、煙臺、南通、常州、徐州、無錫、臺州、嘉興、寧波、溫州、紹興、金華、廈門、泉州、福州、南昌、太原、保定、廊坊、石家莊、中山、

106、惠州、珠海、南寧、蘭州、昆明、貴陽三線鞍山、大慶、六安、安慶、宿州、滁州、蕪湖、蚌埠、阜陽、馬鞍山、臨沂、威海、泰安、濟寧、淄博、濰坊、菏澤、宿遷、揚州、泰州、淮安、鹽城、連云港、鎮江、湖州、舟山、寧德、漳州、莆田、上饒、九江、宜春、贛州、信陽、南陽、周口、商丘、新鄉、洛陽、駐馬店、宜昌、荊州、襄陽、黃岡、岳陽、株洲、衡陽、呼和浩特、唐山、滄州、秦皇島、邢臺、邯鄲、揭陽、汕頭、江門、清遠、湛江、潮州、肇慶、柳州、桂林、三亞、?？?、銀川、烏魯木齊、咸陽、南充、綿陽、遵義四線吉林、延邊、丹東、撫順、盤錦、營口、葫蘆島、錦州、齊齊哈爾、亳州、池州、淮北、淮南、銅陵、黃山、東營、德州、日照、棗莊、濱州

107、、聊城、麗水、衢州、三明、南平、龍巖、吉安、撫州、景德鎮、安陽、平頂山、開封、漯河、濮陽、焦作、許昌、十堰、咸寧、孝感、恩施、荊門、鄂州、黃石、婁底、常德、懷化、永州、湘潭、益陽、邵陽、郴州、包頭、鄂爾多斯、臨汾、呂梁、大同、晉中、運城、長治、張家口、承德、衡水、梅州、汕尾、河源、茂名、陽江、韶關、北海、玉林、寶雞、延安、榆林、渭南、西寧、大理、曲靖、紅河、樂山、宜賓、德陽、瀘州、眉山、達州、拉薩、銅仁、黔東南、黔南五線四平、松原、白城、白山、遼源、通化、朝陽、本溪、遼陽、鐵嶺、阜新、七臺河、伊春、佳木斯、雙鴨山、大興安嶺、牡丹江、綏化、雞西、鶴崗、黑河、新余、萍鄉、鷹潭、三門峽、鶴壁、隨州、

108、張家界、湘西、烏蘭察布、烏海、呼倫貝爾、巴彥淖爾、赤峰、通遼、錫林郭勒、阿拉善、晉城、朔州、陽泉、云浮、崇左、來賓、梧州、河池、百色、貴港、賀州、欽州、防城港、三沙、儋州、中衛、吳忠、固原、石嘴山、伊犁、克孜勒蘇、克拉瑪依、博爾塔拉、吐魯番、和田、哈密、喀什、塔城、巴音郭楞、昌吉、阿克蘇、阿勒泰、臨夏、嘉峪關、天水、定西、平涼、慶陽、張掖、武威、甘南、白銀、酒泉、金昌、隴南、商洛、安康、漢中、銅川、果洛、海東、海北、海南、海西、玉樹、黃南、臨滄、麗江、保山、德宏、怒江、文山、昭通、普洱、楚雄、玉溪、西雙版納、迪慶、內江、涼山、巴中、廣元、廣安、攀枝花、甘孜、自貢、資陽、遂寧、阿壩、雅安、山南、日喀則、昌都、林芝、那曲、阿里、六盤水、安順、畢節、黔西南48