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构建高质量就业试点先行区评价指标体系，必须充分体现党的二十大精神。一是坚持以人民为中心的发展思想。评价指标体系的构建，必须充分关注民生福祉，反映人民生活品质的改善情况。二是体现经济高质量发展的进程。高质量发展是高质量就业的基础和保障。评价指标体系的构建，应当体现宏观经济的发展情况，不仅要反映经济在量的方面的积累，还要体现在质的方面的提升。三是反映就业优先战略实施的情况。评价指标体系的构建，必须紧扣党的二十大报告要求，充分反映成渝地区尤其是重庆市实施就业优先战略的政策效应。
对高质量就业试点先行区的评价指标设置，需要体现以下四个方面的内容。一是就业机会充分提供。不断创造新的就业岗位，帮助就业重点困难群体和失业人员实现就业，就业结构比重与经济结构更相适应，实现就业增长与就业结构优化良性互动。二是城乡劳动力资源得到有效开发。健全面向全体劳动者的职业技能培训制度，大幅度提高职业素质水平，突出技能人才尤其是普通技能人才整体素质的提高。三是就业政策和服务体系更加完善。整合就业政策，完善就业管理制度，加大就业财政投入，使劳动者享受到均等、优质、高效的公共就业服务。四是就业满意度不断提高。劳动者的就业权益得到有效保护，劳动报酬收入与经济增长水平同步增长，社会保险覆盖群体进一步扩大。劳动者更自主、受尊重、能体现自身价值的新时代多元化诉求得到满足。
高质量就业指标体系通过各种指标从不同侧面系统地展现就业质量情况，其构建需要符合以下三个原则。一是科学性。指标体系能够反映高质量就业的总体水平，体现就业工作的实际情况。评价指标之间应尽量互补，避免重复交叉，互相独立，由若干个相互独立的指标群综合成一个完整的指标体系。二是可操作性。指标定义需清晰，计算公式科学合理，数据采集方便，易于掌握操作。在结果运用上既可以横向（地区之间）对比，也可以纵向（各个时期）对比。三是稳定性与动态性相结合。指标内容应随着社会经济发展状况的变化、数据调查体系的不断完善、数据管理能力的提升等因素做出调整，以适应形势发展的需要。
高质量就业的基础是充分就业，而充分就业的核心在于就业数量。高质量就业试点先行区，不仅要体现充分就业，还要体现区域之间的协调发展和就业质量的提升。因此，高质量就业试点先行区评价，必须体现三个层面的指标：一是就业数量层面的指标；二是就业质量层面的指标；三是就业区域协调层面的指标。为此，本课题将构建涵盖“就业数量”“就业环境”“就业能力”“劳动报酬”“就业保护”“公共服务”等6个一级指标、14个二级指标、38个三级指标的评价体系。表1为本课题设计的“高质量就业先行试点区评价指标体系”。
表1 高质量就业试点先行区评价指标体系
对于“就业数量”，本课题借鉴潘琰、毛腾飞、赖德胜、戚聿东、张抗私、韩佳乐等人的研究，构建了“宏观经济”“就业供求”“就业结构”3个二级指标。在10个三级指标中，除“城镇登记失业率”“城镇调查失业率”2个指标外，其余8个指标均为正向指标，即该项三级指标对就业数量指标的影响是正向的。“求人倍率”反映某一地区的劳动力供求比，由劳动力市场有效需求人数与有效求职人数之比来表示。失业率是反映一个国家或地区失业状况的主要指标。“城镇登记失业率”是城镇登记失业人数占城镇单位就业人数及城镇登记失业人数之和的比重；“城镇调查失业率”是城镇调查失业人数占城镇单位就业人数及城镇调查失业人数之和的比重。“城镇新增就业人数”等于本期城镇单位就业人数与上期城镇单位就业人数之差。“城镇单位就业比重”等于本期城镇单位就业人数与本期就业总人数的比值。“数字经济业态就业比重”反映的是数字经济、平台经济等经济形态中就业人数占就业总人数的比重。
关于就业质量的测度，国内外学者并未就测度指标达成共识，也没有被一致认可的指标体系，一般都是根据所要研究的问题，建立符合管理需求的指标体系。赖德胜等建立了一个包含6个维度的评价指标体系，这一体系包含20个二级指标、50个三级指标；张抗私、韩佳乐建立了一个包含5个维度、11个二级指标、27个三级指标的评价指标体系。这些指标体系既有共同的地方，也有差异的设计。但这些指标体系要么太过复杂，要么太过简单，对一些新的业态特征和就业形式缺乏必要的反映。建立的指标并不是越多越好，过多的指标会弱化重要指标的权重，增加数据搜集和处理的难度，不利于长期追踪。因此，本课题在考虑数据可获得性因素的基础上，按照科学性、全面性、可操作性、稳定性与动态性的基本要求，参考刘素华、赖德胜、苏丽锋、张抗私、李善乐、谭永生、戚聿东、张抗私、韩佳乐等的研究，筛选并确定出最能直接反映就业质量的各项指标，建立就业质量指标体系。本课题建立的高质量就业试点先行区评价指标体系中，“就业环境”“就业能力”“劳动报酬”“就业保护”“公共服务”等5个一级指标，反映的是就业质量的基本情况。
就业环境一级指标包括“经济发展与就业”“就业公平”“就业流动性”3个二级指标。经济发展与就业指标用就业弹性指标来衡量，本课题就业弹性指标使用弧弹性，是用当期相较上一期的各地城镇单位就业人数增长率与当期相较上一期GDP增长率的比值来计算。就业公平二级指标分别用“城乡收入差距”“分行业城镇单位所有制收入差距”“城镇单位就业人员中女性占比”来衡量。其中，城乡收入差距用城乡人均可支配收入比来表示，缩小城乡差距符合乡村振兴战略的要求。考虑到不同行业、不同所有制的工资差距不同，按照国家统计局的划分标准，本课题把行业分为19大行业，计算方法为每一行业城镇国有单位和城镇非国有单位（包括城镇集体单位和其他单位）平均工资之比减1之后取绝对值。
地区间的流动就业有利于提高就业质量，中国的劳动力市场具有明显的制度分割性特点，分割越严重的地区劳动力流动越困难，因此，可用“外地户口与本地户口人数比例”来衡量劳动市场流动性，指标值越大表明劳动力市场分割程度越小，越有利于吸纳就业。就业环境子指标中，除城乡收入差距与分行业城镇单位所有制收入差距为负向指标外，其余均为正向指标。
本课题把“就业能力”分为“教育水平”和“职业技能”两个二级指标。Becker认为，人力资本可以分为一般部分和特殊部分，前者是通过教育获得的，可在雇主之间转移；后者是通过在特定公司或部门获得特定工作的人力资本获得的，不可在雇主之间转移。教育水平由各地区人均受教育年限和就业人员不同学历占比来衡量，人均受教育年限使用不同学历就业人数占比乘以对应的受教育年限再求和的方法求得。本课题按照通常的做法定义不同学历的受教育年限：不识字受教育年限定义为0，小学为6，初中为9，高中和中职为12，大专和高职为15，大专及以上和本科定义为16，研究生为19。大专就业人数占比即大专就业人数与总就业人数的比例，本科及以上就业人数占比即本科以上学历就业人数与就业总人数的比例。职业技能水平由各级职业证书获取率来衡量，各级职业证书获取率等于各级职业证书获取人数与各地区就业人数的比值。各项就业能力子指标均为正向指标。
在劳动力市场中，劳动报酬被认为是工人技能和就业条件的综合表达，既体现了个体劳动者价值，反映了多种劳动者特征（如性别、年龄、学历或经验年限），也体现了社会对劳动者的认同程度，合理的劳动报酬可以提高劳动者自我价值感和地位感。本课题在“劳动报酬”一级指标下设“工资薪酬”和“社会保障”两个二级指标。
“工资薪酬”由“最低工资水平”“社会平均工资增长率”“居民平均可支配工资性收入”“工资总额占GDP比重”等4个三级指标构成。最低工资水平根据当地政府规定的标准确定；社会平均工资增长率＝（本期城镇单位在岗职工平均工资－上期城镇单位在岗职工平均工资）／上期城镇单位在岗职工平均工资×100%；工资总额占GDP比重＝城镇单位就业人员工资总额／GDP×100%，用以衡量劳动者报酬与经济发展协调程度；为保证各个地区之间最低工资数据的可比性，选择当地最低工资标准与城镇在岗职工平均工资之比作为衡量最低工资水平的指标。
“社会保障”二级指标下设5个三级指标，分别为：“城镇养老保险参保率”“医疗保险参保率”“工伤保险参保率”“失业保险参保率”“生育保险参保率”。其计算方法分别为：城镇养老保险参保率＝城镇在岗职工基本养老保险参保人数／城镇单位就业人数×100%；医疗保险参保率＝职工基本医疗保险参保人数／城镇单位就业人数×100%；工伤保险参保率＝工伤保险参保人数／城镇单位就业人数×100%；失业保险参保率＝失业保险参保人数／城镇单位就业人数×100%；生育保险参保率＝生育保险参保人数／城镇单位就业人数×100%。劳动报酬一级指标下的9个三级指标都是高质量就业试点先行区评价体系的正向指标。
“就业保护”包括“劳动关系”和“劳动安全”两个二级指标。“劳动关系”包含“工会会员人数比率”“人均劳动争议案件发生率”“通过仲裁裁决方式结案率”“通过调解仲裁裁决方式结案率”。通过仲裁裁决方式结案率＝仲裁裁决案件数／结案数×100%，通过调解仲裁裁决方式结案率＝调解仲裁方式案件数／结案数×100%。调解仲裁是仲裁庭根据当事人自身意愿达成的调解，仲裁裁决是仲裁庭针对仲裁纠纷案件做出的裁决，很可能出现争议双方意见不统一的情况。在处理一般劳资关系问题时，通过仲裁裁决与通过调解相比，容易引起更大的不满和厌恶。徐雷等研究发现，工会可以更好地维护劳动者的合法权益。因此，“通过仲裁裁决方式结案率”为负向指标，“通过调解仲裁裁决方式结案率”为正向指标，“工会会员人数比率”为正向指标。“劳动安全”包括“职工职业病发病率”和“职工工伤发生率”，职工职业病发病率＝患职业病人数／城镇单位就业人数×100%，职工工伤发生率＝当期认定（视同）工伤人数／城镇单位就业人数×100%，职工职业病发病率和职工工伤发生率均为负向指标。
“公共服务”体现在“就业服务”和“创业服务”方面。“就业服务”包括“职业指导人数比率”，用本年职业指导人数与各地每万人常住人口数的比例来衡量。创业也是解决就业的途径之一，政府通过提供创业服务提高创业质量，通过本年创业服务人数占各地每万人常住人口数的比例来衡量政府的创业服务情况。
本课题采用改进的熵值法，使其适用于面板数据，并且考虑到了数据的层次性问题，运用了迭代算法，其基本思想是：在某一年份下，把下级指标按照算出的权重加和到对应的上一级指标，分别计算出上一级指标得分，再用同样的方法加总到更高一级的指标，得出这级指标的得分，以此类推。下面为每一层级熵值法的计算步骤。
以
代表统计期，
代表指标排序，
代表统计地区（区县），则
为第
个统计期（月、季或年）第
地区的第
个指标的数值（
）。
在选取数据之后，对各指标数据进行标准化处理，实现异质指标同质化。由于各项指标的计量单位并不统一，因此在用它们计算综合指标前，要先对它们进行标准化处理，即把指标的绝对值转化为相对值，把各项不同质指标值进行同质化。而且，由于正向指标和负向指标数值代表的含义不同（正向指标数值越高越好，负向指标数值越低越好），因此，对于含义不同的指标，本课题用不同的算法进行数据标准化处理，并把数值控制在（0，100）区间内。具体方法如下。
对正向指标：
对负向指标：
为方便起见，不妨仍然记数据
，
为
。
在对各项指标数据进行标准化处理之后，计算各项指标的权重值：
式中，
。
式中，
。
现在，对各项指标进行加权平均：
式中，
和
分别为就业数量指标（1个一级指标）和就业质量指标（5个一级指标）得分。
为了方便起见，不妨令
，即就业数量与就业质量同等重要，各自都被赋予50%的权重。
高质量就业试点先行区评价综合指数
反映的是某一区域（比如，整个重庆市或重庆市“一区两群”）建设高质量就业试点先行区就业数量指数与就业质量指数的加权平均状态，但却无法反映二者之间的协调度。因此，还需要考虑就业质量指数与就业数量指数之间的异质性、差异度问题。如果二者之间异质性越强、差异度越大，那么，就业质量与就业数量的协调度就越低；反之，如果二者之间异质性越弱、差异度越小，那么，就业质量与就业数量的协调度就越高。为此，我们根据吴定玉的思路，构建高质量就业试点先行区协调指数：
式中，
是就业数量与就业质量之间的协调度，
为调节系数，
，不妨采用
。这一协调指数反映的是高质量就业试点先行区内就业数量与就业质量之间的协调度。当
时，
的乘积最大，
的值也达到最大，就业数量与就业质量之间的协调程度最高。
的取值在
之间，
值越大，表明就业数量与就业质量的协调度越高。
高质量就业试点先行区综合指数
，衡量的是一个区域内就业数量与就业质量的指数加权平均数，解决的是总量的问题；高质量就业试点先行区协调指数
，衡量的是一个区域内就业数量指数与就业质量指数的协调度问题，解决的是结构的问题。但是，这两大指数仍然无法全面衡量某一区域建设高质量就业试点先行区的总体情况。因此，还必须对
和
做进一步处理，得到一个全面衡量高质量就业试点先行区建设情况的指数，即高质量就业试点先行区协调发展指数：
前述的就业综合指数
和协调指数
都是对各个区域单位的评价指数，可以分别用于对重庆市和成都市各个区县的高质量就业先行试点区建设成效进行评估；同时，也可以对重庆市和成都市的整体情况按照总体平均值进行评估。但是，重庆市和成都市分别作为成渝地区双城经济圈的两个单元主体，二者之间高质量就业先行试点区建设的协同度如何，还需要进一步分析。
事实上，高质量就业试点先行区协调发展指数
已经能够比较全面地衡量某一地区建设高质量就业先行试点区的成效。就本课题的研究范围而言，可以利用重庆市、成都市的数据分别衡量两地的高质量就业试点先行区建设成效。在国家实施成渝地区双城经济圈发展战略的大背景下，人力资源和社会保障部、四川省、重庆市三方共建高质量就业试点先行区，所取得的成效如何不仅要看两地各自的建设情况，还要看两地之间协同发展的情况。同时，成都市、重庆市内部区县之间或者区域之间打造高质量就业试点先行区的情况是否协同，也需要进行比较，这种比较既是对政策实施效应的一种事后评估，也是对各级政府推动更加充分更高质量就业工作的一种“倒逼”机制和反向激励。因此，本课题为此后的进一步深化研究预留一个“接口”，即对于成都、重庆深入落实成渝地区双城经济圈发展战略、打造高质量就业先行试点区的成效，构建一个成渝地区高质量就业试点先行区协调发展指数：
