一、工作背景

为了不断提升公共就业服务机构服务水平和服务质量，提高群众满意度，北京市2013年颁布实施《精细化公共就业服务暨职业指导工作室试点建设指导意见》，2018年结合开展精细化公共就业服务和实施《公共职业介绍服务规范》《公共职业指导服务规范》的经验，颁布实施《北京市精细化公共就业服务实施细则》和《公共职业介绍和公共职业指导评价规范》。经过7年的努力，北京市公共就业服务由规范化向精细化、专业化，进而向精准化、智慧化转变。通过分级分类评估与指导，以智能化双向多维人职精准匹配和人力资源市场大数据分析等多方面技术与业务为支持，北京市基本形成了精准识别、精准指导、精准匹配、精准支持的“四精准”全方位公共就业服务模式，将精细化服务涵盖用人单位招聘和求职者求职的全过程。

二、工作模式

“四精准”精细化公共就业服务模式的核心是“三三六三”工作模式。

第一个“三”是指通过“分级分类三步法”进行精准识别，是精细化公共就业服务的首要环节。基于信息采集，通过分级分类诊断工具精准识别服务对象的需求和问题特性，个性化地确定公共就业服务资源分配的最优方案。第二个“三”是指通过“三类多维指导法”实现精准指导，是精细化公共就业服务的重要环节。在精准识别的基础上，针对服务对象的问题特性制定个性化指导方案，从指导效果出发，有针对性地采用一般指导、专门指导、分类指导等不同指导方式从多个问题特性维度对其实施精准调适和指导。“六”是指通过“六因素法”进行精准匹配，是精细化公共就业服务的核心环节。根据职业岗位对知识、技能、能力、兴趣、性格和价值观等岗位综合素质的核心要求，基于职业胜任力模型和智能化匹配工具实现求职者和用人单位的智能精准匹配。第三个“三”是指通过“三全服务法”为服务对象提供精准支持，是精细化公共就业服务的保障环节。建立服务专员制度，根据服务对象的综合画像及其个性化服务需求，以服务专员为纽带、专门服务团队为支撑，给予涵盖其全职业生涯（生命）周期、服务全过程和人社全体系的全方位公共就业服务精准支持。

（一）求职者精细化服务

1.精准识别

通过“分级分类三步法”实现。第一步是采集求职者的信息，通过业务系统为求职者建立个人服务电子档案。求职者在公共就业服务机构接受的服务内容和过程按照全程留痕要求记入个人服务电子档案。个人服务电子档案包括求职登记信息、精细化服务信息和跟踪回访记录三部分。求职登记信息包括求职者个人基本信息、教育情况、工作简历、技能水平和培训记录等；精细化服务信息包括职业目标评估、就业条件评估、求职技巧评估、就业稳定性评估、求职前支持五个方面；跟踪回访记录包括就业指导后回访、匹配推荐回访和上岗后回访。第二步是分级分类，使用全市统一的就业困难程度分级工具，通过精细化采集的家庭状况、居住地状况、居住地交通状况、住所稳定性、普通话水平等14个因子帮助求职者确定就业困难等级，一、二级为一般帮扶对象等级，三、四级为重点帮扶对象等级。第三步是资源分配，个性化地确定公共就业服务资源分配最优方案。根据服务对象的需求和问题，与三、四级重点帮扶对象签订《就业援助服务协议》，指定一名就业援助服务专员为其协调开展后续专门服务。

2.精准指导

通过“三类多维指导法”实现精准指导。在精准识别的基础上，针对求职者的问题特性制定个性化指导方案，对其实施精准调适和指导。具体分为三类指导服务：第一类是一般性指导服务，与职业介绍前台接待服务相结合，了解求职者的基本情况和需求，开展前台一般指导，具体内容包括介绍当前就业状态和就业促进政策、职业工种和薪酬等，提供职业资格鉴定、职业培训信息、创业项目信息等。为有进一步就业指导需求的求职者提供预约登记，引导其选择自助指导、精准匹配指导和网上指导，开通“就业超市”互联网综合服务平台服务权限，获得互联网服务支持。第二类是专门指导服务，针对求职者的个性化需求开展一对一的专门指导服务，提供法律法规咨询、简历制作指导、个人形象指导、求职和面试技巧指导、职业素质测评、就业心理调适、职业环境适应和职业生涯规划等服务，并根据服务结果提供相关咨询意见。第三类是分类指导服务，根据求职者需求进行分类，组建团体。为具有共性问题的求职者提供就业政策、法律法规宣讲，组织求职、应聘、就业心理调适，职业培训及创业的指导、交流和研讨，制定指导方案，按计划、分阶段地实施指导帮助。

3.精准匹配

通过“六因素法”进行精准匹配。根据职业岗位对知识、技能、能力、兴趣、性格和价值观等岗位综合素质的核心要求，基于职业胜任能力模型和智能化匹配工具实现求职者和用人单位的智能精准匹配。在服务过程中，个人职业测验分为四种场景，想就业但不清楚自己职业目标的可以选择知识、技能、兴趣测验、不清楚所选职业是否适合自己的可以选择能力、性格、价值观测验；想判断自己创业素质的可以选择创业潜力测验；想进行失业原因分析的可以选择就业准备测验。求职者根据需求可以到公共就业服务机构，通过不同的测验增加对自身和职业的了解，从而实现精准匹配。

4.精准支持

通过“三全服务法”为求职者提供精准支持。根据求职者综合画像及其个性化服务需求，以服务专员为纽带、专门服务团队为支撑，给予涵盖其全职业生涯、服务全过程和人社全体系的全方位劳动就业和人才服务支持。

全职业生涯：覆盖求职者择业、就业、失业、再就业、职业变迁等整个职业生涯。

全过程：根据求职者不同阶段的问题和需求，公共就业服务及时跟进，贯穿推荐匹配、职业指导、推荐成功和就业成功跟踪全过程。

全体系：纵向到底，横向到边。纵向是指市、区、街（乡）、居（村）四级管理、四级服务体系，横向是包含公共就业、社保、档案、劳动关系等在内的人社服务体系。

（二）用人单位精细化服务

1.精准识别

通过“分级分类三步法”对用人单位进行精准识别。第一步是采集用人单位信息。通过主动走访、前台登记、网络登记和招聘洽谈会等渠道采集用人单位招聘信息。第二步是利用用人单位登记信息和企业人力资源管理问题诊断工具，综合识别出在本地区开展经营活动且符合该市产业发展方向的重点企业和面临人才管理困难的中小微企业作为用人指导重点服务对象。第三步是资源分配。根据用人单位需求和问题，与符合该市产业发展方向的重点企业签订《日常服务协议》，指定一名企业服务专员为其协调开展与其经营相关的后续劳动就业和人才服务等支持。

2.精准指导

在精准识别基础上，以用人单位实际需求为核心，提供针对性指导与帮助。第一类是一般性指导服务，根据用人单位的不同服务需求，与职业介绍前台接待、自助服务区服务、线上互联网服务相结合，在采集用人单位信息及匹配推荐过程中，提供就业政策、创业项目咨询等。第二类是专门指导服务，针对用人单位的个性化需求开展一对一专门指导服务，提供就业创业政策指导、本地区人力资源市场供求状况信息，协助用人单位面试，帮助分析招聘岗位的特点和目标人群，帮助制定改进招聘方案和相关计划，建立完善相关人力资源管理制度，为用人单位提供上岗前培训和职业技能培训信息等。第三类是分类指导服务，了解用人单位在人社政策、人力资源供求等方面的情况，根据用人单位的共性问题进行分类指导，提供职业信息分析、政策宣讲服务，组织人力资源供求、招人、用人问题研讨与交流，帮助其采取有效措施应对共性问题，促进人力资源的最优配置。

3.精准匹配

“精准匹配”是实现人力资本效用最大化的要求，是更充分更高质量就业的标志。针对一般用人单位可以实现地域、学历、专业、薪酬和岗位名称等条件的多维人岗精准匹配；针对匹配度要求较高的用人单位可以实现知识、技能、能力、兴趣、性格和价值观等岗位综合素质的多维人岗精准匹配。提高人岗匹配度，让适合的人在合适的岗位上做合适的事,实现人岗相适、岗得其人、人适其岗、人尽其才、才尽其用。

4.精准支持

通过“三全服务法”为用人单位提供精准支持。建立企业服务专员制度，根据用人单位的个性化服务需求，以服务专员为纽带，专门服务团队为支撑，利用大数据智能化信息分析技术，精准分析用人单位行为特征标签，进行综合画像，利用互联网技术平台提供定制化的信息、咨询、政策等，给予涵盖其全生命周期、服务全过程和人社全体系的全方位劳动就业和人才服务精准支持。用人单位提供覆盖其初创期、发展期、成熟期、衰退期等全生命周期的用人指导服务。对于初创时期的中小微型企业，要积极宣讲就业创业优惠政策，帮助它们申请和享受相关就业创业扶持政策，提高它们吸纳就业的积极性；对于有招聘需求的单位，通过网络媒体、专场招聘会、移动电视、报纸广播等多种渠道帮助它们招工，缓解招工难问题；根据市场供求状况和企业经营情况帮助它们做好岗位需求特征描述等基础工作，为它们提供岗位设置、招聘条件等方面的指导和咨询服务，合理确定招聘条件，科学制订和调整招聘计划，使用笔试、面试辅助工具等帮助其选拔人才，促进企业规范合理用人。对处于发展期、成熟期或衰退期，有完善相关人力资源管理制度等需求的单位，使用中小微企业人力资源管理综合诊断工具，帮助其诊断现状和分析问题，完善相关制度，提高企业用工稳定性。全过程地为用人单位在业务系统中建立用人单位电子档案，并在用人单位电子档案中对它们进行信息采集、匹配推荐、用人指导、笔试、面试测评、人力资源诊断等工具应用，跟踪回访等情况进行全程记录跟踪，及时反馈评估服务效果和进一步针对性协调开展相关服务支持。全体系地利用全市公共就业服务系统，实现精细化公共就业服务全程信息化管理，就业服务、就业失业管理、就业培训、劳动关系信息共享的全体系管理与服务，并逐步实现与劳动关系、工资信息、职业培训、职业鉴定、社会保险信息的互联互通和信息共享。

三、工作保障

（一）弘扬“四业”精神，提供队伍保障

弘扬公共就业服务人员“敬业、职业、专业、乐业”的“四业”精神，不断推进“创业、兴业、就业、择业”四业工作，增强公共就业服务的效能。“敬业”是一种作风和态度。应当用一种恭敬严肃的态度对待自己的工作，认真负责、一心一意、任劳任怨、精益求精。“职业”和“专业”是一种品质和能力。应当熟悉和掌握职业准则、职业道德、职业规范、职业术语等，善于使用专业的工具和手段从事专业工作，体现专业素养。可以通过专题培训、专家授课、在线学习、参观交流等多种形式，不断提升队伍的职业化、专业化水平。“乐业”是一种更高层次的追求和境界。孔子说：“知之者不如好之者，好之者不如乐之者。”按照马斯洛需求层次理论，“乐业”属于塔尖的自我实现需求。

（二）推动“四智慧”建设，提供技术保障

推动“四智慧”——智慧识别、智慧指导、智慧匹配、智慧支持系统建设，促进以ABCD——人工智能（A:AI）、区块链（B:blocklinks）、云计算（C:cloudcomputing）、数据化（D:digital）为代表的新一代信息技术在就业领域的广泛应用。完善人力资源市场供求监测指标体系，通过综合多种数据来源及时反映市场供求变动，为加强形势研判、完善政策、实施公共就业精准服务提供有力支撑。以服务对象的需求与体验为核心，以业务专网为基础，将《北京市精细化公共就业服务实施细则》中的所有精细化要求通过信息化的方式，在业务系统中实现落地，使业务工作操作与信息化工作落实融为一体，加强大数据的积累，强化风险防控，建立就业应急反应机制。依托“就业超市”一站式互联网综合服务平台，完善内网外网联动、线上线下一体的OTO综合服务体系建设。

（三）加强四项基础调查工作，提供数据保障

为了准确把握人力资源市场动态，掌握求职者和用人单位需求，为开展公共就业服务提供方向指引，北京市构建了“方法科学、反应灵敏、数据准确”的人力资源市场监测体系。从人力资源供给、用人单位需求、劳动者就业、职业状况和薪酬等方面，建立了用人单位需求调查、北京市劳动者就业状况抽样调查、来京人员就业状况抽样调查、春运期间外来务工人员进出京流量监测等四项基础调查制度。建立人力资源市场大数据分析平台，整合数据资源，全面提高分析能力和水平，主动回应社会关切，定期发布北京市人力资源市场供求形势和公共就业服务机构供求状况，为企业招聘和求职者择业提供有益参考，为相关部门进行决策提供有力的数据支撑，促进人力资源市场的有序流动。

（四）推进季度满意度调查工作，提供评价保障

建立质量控制机制，开展以问题为导向的精细化公共就业服务满意度调查，掌握服务对象对精细化公共就业服务的意见和建议，及时改进完善公共就业服务工作。自2014年起，我们按季度开展了精细化公共就业服务满意度调查。从服务态度、业务水平、办事效率、办公环境、信息公开、依法办事六个维度，对精细化公共就业服务满意度进行评价。2017年年初，启动2.0版调查方案,突出问题导向以及问题反馈的及时性，根据周报产生月报，根据月报产生季报，根据季报产生年报。进一步完善调查问卷，突出强调被访者不满意的原因。全市精细化公共就业服务综合满意度调查显示，服务对象的满意度不断提升，近年来持续保持在80分以上，2019年全市综合满意度评分为85.35分。

（五）推进四位一体全媒体工作，提供传媒保障

为了进一步消除信息不对称，弘扬正确的就业择业价值观念，拓宽公共就业服务信息传播渠道，推动全系统行风建设的持续改进与提升，助力营商环境的持续优化，提升群众知晓度，北京市打造了集互联网（微信、微博、网站、App等）、移动传媒（移动电视公交频道、地铁移动电视等）、报纸(百姓就业专刊等)、广播电视（北京人民广播电台“职场帮帮团”等）四位于一体的“百姓就业”全媒体宣传服务平台。根据媒体受众的特点，精准投放相关就业服务信息。2013年以来，通过“百姓就业”全媒体宣传服务平台发布各类招聘岗位321万余个，为全市各街道、社区投放《百姓就业招聘专刊》376万余份，围绕政策宣传、招聘岗位、就业指导、典型经验等制作播出移动传媒《百姓就业》栏目近300期，在公交车、楼宇和地铁广泛播出，受众群体达到3.6亿人次。为弘扬社会主义核心价值观，传播正能量，制作了以“敬业”“诚信”等为主题的系列公益就业宣传短片，引导劳动者树立正确的择业、就业和创业、兴业价值观念。

参考文献：

[1]《北京市精细化公共就业服务实施细则》(京人社职介发〔2018〕153号)[EB/OL].(2018-07-30).

[2]李宗泽,张玉.澳大利亚人力资源服务业和公共就业服务外包制度[M].北京:中国人事出版社,2013:112-143.

[3]中国就业培训技术指导中心.中美德公共就业服务比较:公共就业服务课题报告[M].北京:中国劳动社会保障出版社,2013:86-115.

[4]刘远我.人才测评:方法与应用(第3版)[M].北京:电子工业出版社,2015:131-169.

[5]廉串德.特殊群体人力资源开发:残疾人精细化就业服务[M].北京:华夏出版社,2014:42-93.

谭林斐.精细化公共就业服务的北京实践[J].中国人事科学,2020(05):91-96.