基于招聘大数据的无锡市就业空间特征分析

为揭示“新冠疫情”对招聘就业的影响，基于网络爬虫方法，快速获取了2019年2~4月、2020年2~4月“新冠疫情”前后无锡市各行业发布的招聘大数据，运用统计分析、核密度分析、空间自相关分析法，分析了疫情前后无锡市就业需求和空间分布变化特征。结果表明：疫情严重影响无锡市的就业，尤其对服务业、会计/金融业冲击最大；招聘需求总体呈现“一团两核”的空间分布，疫情后有往东部城镇转移的趋势；各行业的全局Moran’s I指数均为正值，表明无锡市招聘就业需求存在显著的空间聚集性；高–高型聚集区分布于无锡市主城区、低–低型聚集区主要分布在宜兴市，疫情后两者均呈增加的趋势。从就业需求的角度为复工复产和优化产业布局提供有效的数据基础和决策支持。

招聘是以用人单位的角度， 通过设置职位， 获取人力资源用于解决用人单位自身的发展需要的过程。

招聘受传统节日、社会大事件[1]、社会经济发展状况等多种因素影响，往往具有时效性、地域性特点。

研究招聘，特别是基于大数据的角度，有利于了解特定区域内行业发展、社会的需求、区域经济发展水平、产业升级等因素。

2019 年底~2020 年初爆发的新型冠状肺炎疫情(COVID-19， 以下简称“新冠疫情”)给我国经济社会的正常运转带来负面影响。对于面临人力资源短缺的企业而言，主要通过招聘网站发布招聘信息，招聘网是企业各类信息及时发布的重要平台，具有岗位齐全、信息综合，样本数量大、反映企业真实需求、时效性高等特点[2]，在疫情期间，对于求职者在线投送简历和企业无接触面试等环节发挥重要作用。

近年来，关于招聘的研究主要有以下四个特点：1) 研究数据大都来源于统计年鉴、企事业单位网站发布的招聘信息、经济指标等[3] [4]，数据的来源较为单一、数据收集效率低且更新速度较慢；2) 研究方法多采用传统定性的统计分析[3] [4] [5]，对数据的挖掘分析尤其是以空间分析的角度较少；3) 研究范围大多从全球、全国的宏观尺度，对特定地区的特定行业研究较少，数据的时序性较差，难以反应特定事件对就业以及行业的影响；4) 关于招聘网大数据为数据源的研究较少，且大都集中在网站设计与企业管理等领域，反应就业需求的较少。究其原因是招聘数据样本量大、覆盖范围广，获取难度较大；其次是招聘信息的地址难度信息较大。“新冠疫情”爆发以来，国内外学者的研究主要集中在疫情对产业的冲击影响[6]、公共卫生安全[7]、人口流动与流向[8]、疫情扩散及变化趋势[9]等领域，但基于大数据与空间分析的角度针对“新冠疫情”对招聘就业的影响目前还没有研究。为此本文以江苏省无锡市为研究区