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穿着高跟鞋的女奥特曼,穿红色高跟鞋的奥特曼

穿着高跟鞋的女奥特曼,穿红色高跟鞋的奥特曼 德邦证券:16-24岁失业人口增加不能完全解释青年失业率上升,被忽视的因素是青年人口和劳动参与率下降

  芦哲(zhé) 首席宏观经济(jì)学家

  占烁(shuò) 联系人

  投资要点

  ·核心观点:我们(men)将影响青年(nián)失(shī)业(yè)率的(de)因(yīn)素拆解为三(sān)方面:①青年失业人口,②青年(nián)总人口,③劳动参与率,失(shī)业率=失业人口/(总人口×劳动(dòng)参与率)。通过三因素框架,我们发现(xiàn)16-24岁(suì)失业人口的增加不能完全解释青年失业(yè)率的(de)上(shàng)升,更重要却(què)被(bèi)忽视的因素(sù)是青年人口和劳(láo)动参(cān)与率下降,带来(lái)16-24岁劳(láo)动力减少,从分母(mǔ)端大幅推高青年失业率。假如今(jīn)年(nián)3月分母端的青年劳(láo)动力与2020年(nián)持(chí)平(píng),新(xīn)增约132万青年失业(yè)人口只(zhǐ)能将失业率(lǜ)拉升至16.2%,但实际(jì)青年(nián)失(shī)业率(lǜ)却高达19.6%。我(wǒ)们认为,失业人口会随着经济复苏而减少,但青年劳动力的下降可能成为就(jiù)业“疤痕效应”的长期来源(yuán),抬高青年(nián)失业率中枢。

  ·青年失业率的三因素框(kuāng)架:(1)失业(yè)率(lǜ)=失业人口/劳(láo)动力=失业人(rén)口/(总人口×劳(láo)动参与率),据此(cǐ)可将青年失(shī)业率拆解为青年失业(yè)人(rén)口、总人(rén)口、劳动参与(yǔ)率三(sān)个因素。

  ·(2)失业(yè)率(lǜ)上升未(wèi)必来(lái)自失业增加,不(bù)要忽略分母(mǔ),劳动力的下降(jiàng),也是抬高失业率的重要原因。2010-2020年,青年失(shī)业(yè)人口只增加4万,青年劳动力却减少1578万,带动16-24岁人口(kǒu)失业率大幅(fú)提(tí)高3.8个点(diǎn)。

  ·分子(zi)端的青年(nián)失业人口:(1)从总量来看,当(dāng)前城镇青(qīng)年就业(yè)人(rén)数约(yuē)为(wèi)2587万人,失(shī)业人数632万人,比去(qù)年4月增加(jiā)约70万,较七普增加约132万。

  ·(2)失业原因方面,近7成(chéng)青(qīng)年失业(yè)者是主动辞职(zhí),被裁(cái)员比例只(zhǐ)有2.6%,远(yuǎn)低(dī)于(yú)35岁(suì)以(yǐ)上群体。

  ·(3)按照受教育程度来看(kàn),三分之二的(de)青年失业人(rén)员接受过大学教育(yù)。

  ·(4)2010-2020年青年就业的结构变化较大,呈现出从(cóng)制(zhì)造到服(fú)务、知识密集程(chéng)度(dù)由低到高两个(gè)特点。2010年农(nóng)业和工业(yè)吸纳了50.3%的青(qīng)年(nián)就业人(rén)口,2020年大幅降至(zhì)25.4%,流(liú)出的(de)青年就业主(zhǔ)要(yào)转向服务业。以受(shòu)教(jiào)育年限作为维(wéi)度,青年就业从知识密集程度较低(dī)的行业(yè)流(liú)向(xiàng)较(jiào)高行业,但是知(zhī)识密集型行业的青年失业情(qíng)况比整体失业更严(yán)峻(jùn)。

  ·(5)服(fú)务(wù)业复苏分化或(huò)是(shì)一季度青年失业人口(kǒu)仍增加的原因。经(jīng)济复(fù)苏的主力是知识密集程度较低的(de)餐饮、零售等服务业,而知识密集程度较(jiào)高(gāo)的生产(chǎn)性服(fú)务业(yè)复苏较(jiào)慢,服(fú)务业就业复苏结构的分化(huà),带来青年就(jiù)业和25-59岁就业(yè)的分化(huà)。

  ·分母端的青年(nián)劳动(dòng)力(lì):(1)青年人口:出生(shēng)人口与乡村迁入均(jūn)在减少。2010-2020年青年(nián)劳动(dòng)力(lì)对应的出生(shēng)人口减少4381万,2020-2030年减少1762万。另外,我国(guó)农(nóng)村(cūn)向城镇的人口转移也在(zài)减速,新增城镇人口从十三(sān)五期(qī)间(jiān)(2016-2020年)的2184万(wàn)人(rén),减至2022年650万(wàn)人。

  ·(2)2020-2023年,青(qīng)年劳动(dòng)参与(yǔ)率出现超预期下降(jiàng)。2010-2020年(nián)青年劳动参与(yǔ)率(lǜ)下降6.7个点,但疫情以来仅(jǐn)仅三年,已(yǐ)经(jīng)下降7.1个点。近三(sān)年青年劳动参与率的下降(jiàng)主要有三方(fāng)面原因:一(yī)是16-24岁在校生大幅(fú)增(zēng)加493万;二是部分(fēn)群体因(yīn)就业(yè)形势恶(è)化而(ér)退出劳(láo)动市(shì)场(chǎng);三是就(jiù)业观念的变化导致(zhì)初次进(jìn)入劳动市场时间推迟,降低16-24岁劳动(dòng)参与(yǔ)率。

  ·结(jié)论:(1)失业(yè)人口的增(zēng)加不(bù)能(néng)完全解释(shì)青年失业率的(de)上升(shēng)。假如(rú)当前青年劳动力与2020年(nián)相同,在失业人口增加(jiā)132万至(zhì)632万人(rén)的情况(kuàng)下(xià),对应(yīng)青(qīng)年失(shī)业率应(yīng)该从(cóng)12.8%提高至(zhì)16.2%,但3月却达(dá)到19.6%,如(rú)图(tú)19。失业人(rén)口的增加只能解释当前青年(nián)失业率的一部分,另一(yī)部分(fēn)则来自分母(mǔ)端,城镇青(qīng)年劳动力(lì)的减少。

  ·(2)未(wèi)来青年失业(yè)率的变动(dòng)可能出(chū)现(xiàn)以下三种情(qíng)况:①青年失业人(rén)口增(zēng)加,同(tóng)时劳动力(lì)减少,青年失业率(lǜ)上升;②青(qīng)年失业(yè)人口与劳(láo)动力均在减少,但失业人口降幅(fú)不及劳动力降幅,青年失业率上升;③青年失业人口(kǒu)与(yǔ)劳(láo)动力均在(zài)减(jiǎn)少,失业(yè)人口降幅大于劳动力(lì)降幅,青(qīng)年失业率下(xià)降。

  ·(3)我(wǒ)们认(rèn)为,失业人口(kǒu)会随(suí)着疫情后经济(jì)复(fù)苏(sū)而减少(shǎo),但青(qīng)年劳动力的下降可能成为(wèi)就(jiù)业“疤痕效(xiào)应”的长期来源(yuán),抬高青年失业率的长期中(zhōng)枢。未(wèi)来失业(yè)率的分母端(duān)越来越重要。

  ·风险提示:服务业分化未收窄;青年劳(láo)动参与率出现(xiàn)明显下降;外需、房地(dì)产等不及(jí)预期(qī),经济和就业恢复偏慢。

  目 录

  1. 青年(nián)失业率(lǜ)的三因素框架

  2.分子端:新(xīn)增青年失(shī)业人员缘于服务业复(fù)苏(sū)分(fēn)化

  2.1.青年失业人口:主动(dòng)辞职(zhí)居多;三分之(zhī)二接(jiē)受过大学教育

  2.2.行业:从制造到服务,知识密度从低到高

  2.3.服务业复苏分化或(huò)是(shì)一季度青年(nián)失业人口仍增加(jiā)的(de)原(yuán)因

  3.分母端:人口和(hé)劳动参与率均下降,带(dài)来劳动(dòng)力减少

  3.1.青年人口:出生人口与乡(xiāng)村迁入均在(zài)减(jiǎn)少

  3.2.青年(nián)劳动参与率:超预期穿着高跟鞋的女奥特曼,穿红色高跟鞋的奥特曼(qī)下降

  4. 结论:未来失业率的(de)分母端可能会(huì)越来越(yuè)重要

  5. 附录:概念和数据(jù)说明(míng)

  6. 风险(xiǎn)提(tí)示

  正 文

  4月份16-24岁青年失业率攀升至20.4%,创下(xià)2018年(nián)有数据以来最高值。在疫情影响退(tuì)散、经济(jì)逐步复苏的情况下(xià),城镇调查(chá)失业(yè)率较去(qù)年同(tóng)期大幅下降0.9个点,但青年失业率却较去年4月逆(nì)势攀升2.2个点。本篇报(bào)告将重点研(yán)究疫情(qíng)后留下(xià)的“疤痕效应”如何推高青年(nián)失(shī)业率。

  1.青年(nián)失业率的三(sān)因素框架

  失业(yè)率=失(shī)业(yè)人(rén)口/劳动力=失业人口/(总人口(kǒu)×劳(láo)动参与率(lǜ))

  据此(cǐ)可见,影响青(qīng)年失业率的(de)主要是三(sān)个(gè)因(yīn)素(sù):①青年失业人口;②青(qīng)年总人口;③劳动参与率,其中②③决(jué)定着青(qīng)年(nián)劳动力的(de)变化。这三个因(yīn)素均为城镇口径。

  三个因素的变化都不能(néng)忽视。当我们讨论失业率时,经常认为失(shī)业率上升一定是失业增加的结果,这个判断对于(yú)全年龄段失业率来说(shuō)并没有问题(tí),因(yīn)为我国的劳动力总量(liàng)(也称(chēng)经济(jì)活动人口)在2015年之(zhī)前(qián)一(yī)直(zhí)在(zài)上升,2015年(nián)后略有下(xià)降,到2021年末下降了2.6%,年均降幅约0.4%。但青年失业率则不能忽(hū)视分母的(de)变动,因(yīn)为青年劳动力波(bō)动幅度(dù)更大。

  例如2010-2020年,青年失(shī)业人口(kǒu)只增加4万,青年劳动力却减少(shǎo)1578万,带动16-24岁人口失业率大幅提高3.8个点。两次人口普查(chá)期间(2010-2020年),青年失业人(rén)口从496万增加(jiā)到500万,仅增加了(le)4万左右,约为2020年青年劳动力的(de)0.1%,但青年(nián)失业率(lǜ)却从六普的(de)9%提高(gāo)到七普(2020年(nián)11月)的12.8%,大幅提高3.8个点。主要原因就是失(shī)业率的分母在(zài)下降,16-24岁(suì)青年劳动力(lì)人(rén)口在此期间从5481万人大幅减至3903万(wàn)人(rén),减少了1578万(wàn)。但是,2010-2020年全年龄段(duàn)劳动力(lì)数量基本稳定在7.8亿,整体失业率的分母基本不变。因(yīn)此,2010-2020年间,决定整体失业(yè)率变动的是失业人口数量(分(fēn)子),但决定青年失业率变动的却是青(qīng)年劳(láo)动力总量(分母)。

  芦(lú)哲&;占烁:青年就业—从三因素(sù)框架看“疤(bā)痕(hén)效应”来(lái)自何处(chù)

  芦哲&;占(zhàn)烁(shuò):青(qīng)年(nián)就业(yè)—从三(sān)因素框(kuāng)架看“疤痕效应”来(lái)自何(hé)处(chù)

  2.分(fēn)子端:新增青年失(shī)业人员缘于服务业复苏(sū)分化

  2.1.青(qīng)年失业人(rén)口(kǒu):主动辞职居(jū)多;三分之二接受过(guò)大学(xué)教(jiào)育(yù)

  从总(zǒng)量来看,当前城镇青(qīng)年就业人数约为(wèi)2587万(wàn)人,失业(yè)人数(shù)632万人(rén),比(bǐ)去年4月增加约70万,较七(qī)普增加约132万。国家(jiā)统(tǒng)计局在(zài)3月就业(yè)数据解读时,披露(lù)了当(dāng)前青年就业和失业人(rén)数的基(jī)本情况:“初步测算3月份城镇(zhèn)青年9637万(wàn)人,没有参与劳动力(lì)市场的青年6418万人(rén),主体为(wèi)在校学生;参与劳动力(lì)市场的(de)青年3219万人,其中(zhōng)就业人(rén)数2587万人、失业人数632万(wàn)人(rén)。”[1]假设青年劳动力(lì)人数(shù)与(yǔ)去年基本(běn)持平,今年4月青年失业(yè)率(lǜ)比(bǐ)去(qù)年同期高2.2个点,青年失业人员比去年(nián)同期多70万(wàn)人左右,比(bǐ)2020年(nián)七普多132万人。

  从增量看,今年前(qián)四个月(yuè)青年失业(yè)形势好于去年同期。假(jiǎ)设2022年以来青年劳动力(lì)总量(liàng)维持在(zài)3219万(wàn),青年失业率(lǜ)每提高1个点(diǎn),带来32万(wàn)左右的新增失业人(rén)口。尽管今年(nián)4月青(qīng)年失业(yè)率比去年同期高(gāo)2.2个点,但从新(xīn)增(zēng)青(qīng)年失业人口来看(kàn),今(jīn)年1-4月约为119万,去年同期为(wèi)125.5万。从增量(liàng)来看(kàn),今年前四(sì)个月青年失(shī)业形势要好于去年,这与(yǔ)当前经济(jì)逐渐(jiàn)恢复也有关系。

  从节奏来看,受夏季毕业影响,我国(guó)青年失业率一般(bān)在上半(bàn)年逐(zhú)渐提高,7月达到峰值,8月开始(shǐ)逐步(bù)回落(luò),预计5-7月青年(nián)失(shī)业率(lǜ)或将继(jì)续小幅攀升。

  芦哲&;占烁:青年(nián)就业(yè)—从三(sān)因素框架(jià)看“疤痕效应”来自(zì)何处

  失业原因方面,近7成青年失业者是(shì)主动辞职,被裁员比例只有2.6%,远低于35岁以上群体。一(yī)种观(guān)点认为,青(qīng)年(nián)群体(tǐ)由于工作经验和(hé)技能相对不熟练(liàn),往往在企业(yè)裁(cái)员时首当其冲。但根据月度劳动(dòng)力调查(chá)数据(jù),青年(nián)失业主(zhǔ)要原(yuán)因是主动辞职(zhí),被裁(cái)员的比例(lì)明显低于35岁以上群体(tǐ)。根据《2021年中国劳动统(tǒng)计(jì)年鉴(jiàn)》,有工作意愿但从未工(gōng)作过的(de)失业(yè)群体在(zài)16-24岁失业(yè)人口中占比(bǐ)59%,其他(tā)年龄群体中这一比例(lì)最高(gāo)是14.4%。我们剔除这部分失业人(rén)群(qún)后,剩(shèng)下(xià)的青年失业人(rén)口中(zhōng),第一(yī)大失业原因是主动辞职,占比68.2%,单位倒闭破产占(zhàn)比5.9%;而(ér)裁员仅(jǐn)占2.6%。横向对比,裁员比例从高到低依次是:60岁以上(shàng)(4.8%)>;35-59岁(4.7%)>;16-24岁(2.6%)>;25-34岁(2.5%)。

  按照受教育程度来看,三分之(zhī)二的青(qīng)年失业(yè)人员接受(shòu)过(guò)大学教育(yù)。各(gè)年龄(líng)段失(shī)业(yè)人群中,年(nián)龄(líng)越低,平均受教(jiào)育程度(dù)越高(gāo)。16-24岁失业人员(yuán)中66.2%是接受过大学教育的,这一比例(lì)在其他三个年(nián)龄(líng)阶段逐步递(dì)减,25-34岁(suì)(40.5%)>;35-59岁(suì)(13.7%)>;60岁以上(4.3%)。城镇就业人口的受教(jiào)育程度(dù)也大致类似,青年人由于年龄限制,接受大学教(jiào)育比例略低于25-34岁,整体(tǐ)来看(kàn)35岁以(yǐ)下就业人员的(de)受教(jiào)育程度大幅高于35岁(suì)以上。按照接受(shòu)过(guò)大学教育的占比(bǐ)来看,25-24岁(suì)(47.9%)>;16-24岁(43.6%)>;35-59岁(suì)(26%)>;60岁以上(3%)。

  芦哲&;占烁:青年就业—从三因素框架看“疤(bā)痕效(xiào)应”来自何(hé)处(chù)

  芦(lú)哲(zhé)&;占烁(shuò):青年(nián)就业—从(cóng)三因素框(kuāng)架看“疤(bā)痕效应(yīng)”来自何处

  芦哲&;占烁:青年就业(yè)—从三因素(sù)框架看“疤痕效应”来自何(hé)处

  2.2.行(xíng)业(yè):从制(zhì)造到服务(wù),知(zhī)识密(mì)度从低到(dào)高

  青年失业人口的(de)行业(yè)与青年(nián)就业分布基本一致(zhì)。青年失业人口呈现出行业聚集的特点(diǎn),主要集中在(zài)5个大(dà)类行业,2020年占比分别(bié)为:批发零售(19.3%)、制造业(18.8%)、住宿餐(cān)饮(yǐn)(13%)、教(jiào)育(7.5%)、居民服务\修理和其他服务业(6.7%),这5个行业占全(quán)部(bù)青年(nián)失业(yè)人口的65%左右。同时(shí),这5个(gè)行业(yè)也是(shì)青(qīng)年就业(yè)集(jí)中的行业,吸(xī)纳了60.7%的青年就业。从行业(yè)来看,青年(nián)失业人口的行业分(fēn)布(bù)是由就业(yè)分布(bù)决定的,吸纳就业(yè)占比较大的行业,往往也贡献了较大(dà)规模的失业。因此,在挖掘(jué)青年失业人口(kǒu)来自何处之(zhī)前,需(xū)要研究青(qīng)年就业的行(xíng)业结构。

  芦(lú)哲&;占烁:青年(nián)就(jiù)业(yè)—从三(sān)因素框架看(kàn)“疤痕(hén)效应”来自何处(chù)

  芦哲&;占烁(shuò):青(qīng)年就业—从三因素(sù)框架看“疤痕(hén)效应”来(lái)自何(hé)处

  2010-2020年青年(nián)就业的结构(gòu)变化较(jiào)大,呈现出从制造到服务(wù)、知识密集(jí)程度由低(dī)到高两个特点。

  青年就业从工农业大量流入服务业。农林牧渔、采矿(kuàng)业、制造业和电(diàn)热燃水的生(shēng)产供应业,这四个行业(yè)是国民经济分类的农业(yè)和工业。2010年这四个行业吸(xī)纳(nà)了50.3%的青(qīng)年就业人口,到2020年该(gāi)比例大幅降至25.4%。其(qí)中,制造业从37.4%降至22%,农林牧渔从(cóng)11.4%降至2.5%,分别降低15.4和9.0个(gè)点。有4个行业吸纳青年就业比例增加(jiā)超2个点,其(qí)中,教育业为5.3%,租(zū)赁(lìn)和商务服务(wù)为(wèi)3.1%,信息(xī)技术(shù)为2.8%,卫生和(hé)社工为(wèi)2.0%。另外,建筑业和房地(dì)产(chǎn)等其他6个服(fú)务行(xíng)业吸纳青年就业的(de)比例均(jūn)增(zēng)超1个百分点。

  以受教(jiào)育年限作为维度,青年(nián)就业从知识密集程度较低的行业流向较高行业。我们以《2021年劳动统计(jì)年鉴》中各行业就业人员的受教(jiào)育年限,来计算各行业的知识(shí)密集程度。有5个行业的平均受教(jiào)育年限在14年(nián)以上,依次是:科学研究与(yǔ)技(jì)术服务(wù)(14.6)>;教育(14.4)>;金融(14.3)>;信息传(chuán)输(shū)、软件和信(xìn)息技术服务(14.2)>;卫生和(hé)社(shè)会工作(12.1),除金融(róng)业外(wài),其他四个行业是(shì)过去(qù)十年青年就业流入(rù)的主要行业,吸纳青年(nián)就业(yè)比(bǐ)例的(de)增(zēng)幅均居(jū)前列。如(rú)图10,各行业(yè)所吸(xī)纳(nà)的青年就业比例变(biàn)动与行(xíng)业平(píng)均受教育年限基本一(yī)致,即(jí)青年就业从(cóng)知识密集程度较(jiào)低的行(xíng)业流向较高行业。

  但是知识密(mì)集(jí)型行(xíng)业(yè)的青年失业情况(kuàng)比(bǐ)整体失(shī)业更严峻(jùn)。我们用《2021年中国(guó)劳动统计年(nián)鉴》中各行业的青年失(shī)业比例(该(gāi)行业(yè)的青年(nián)失业(yè)人数/青年失(shī)业(yè)总人(rén)数),除(chú)以各行业的青(qīng)年就业比(bǐ)例(该行业的青年(nián)就业人数/青年就(jiù)业总(zǒng)人数),来(lái)作为各行业(yè)失业率的近似替代指标。以这(zhè)个(gè)指(zhǐ)标来(lái)看(kàn),知识密集型行业的青年失业率大多高(gāo)于全年龄(líng)段失业率,如信息技术(shù)、教育、科研服务、公共(gòng)管理等(děng)行(xíng)业(yè),体现在(zài)图11中,都位于右(yòu)下方。

  芦哲&;占烁:青年就业—从三(sān)因素框(kuāng)架看“疤痕效应”来自何处(chù)

  芦哲&;占烁:青年就业—从三因(yīn)素框架看“疤痕效(xiào)应”来自何处

  2.3.服务业复苏分化或是一季度青年失业人(rén)口仍增加的原(yuán)因

  一季度服务(wù)业复苏(sū)出现分(fēn)化(huà)。今(jīn)年一季(jì)度GDP同比增(zēng)长4.5%,较疫情前三年Q1均(jūn)值有2.2个点的(de)增速缺口(kǒu)。分(fēn)行(xíng)业来看,批发(fā)零售(shòu)业缺口(kǒu)为(wèi)1.5个点,而建筑业、住宿(sù)餐饮(yǐn)业增速(sù)均高(gāo)于疫情前三年(nián)均值,这(zhè)三个行(xíng)业一季度(dù)复苏(sū)情况较(jiào)好;知识密(mì)集程度更高的房地产业、租(zū)赁和商务服务业、信息技术(shù)服务业的缺口分别为4.1、4.7、11个(gè)点,一(yī)季度复苏相对较(jiào)慢。

  因此从失业率的分子端(duān)来(lái)看(kàn),当(dāng)前青年失业人员增(zēng)长(zhǎng)的症结在于服务(wù)业就业复苏的结构(gòu)不均(jūn)衡。一方面,随着受教(jiào)育水(shuǐ)平的整体提高(gāo),青年(nián)就业(yè)大量流向知识密(mì)集型(xíng)服(fú)务(wù)业(yè),如教育、信(xìn)息(xī)技术等(děng)行业。另一方面,年初(chū)疫情(qíng)影响减弱后,经济复苏的(de)主力(lì)是(shì)知识密集(jí)程度(dù)较(jiào)低(dī)的生(shēng)活性服务(wù)业,而(ér)知识密集(jí)程度较高的生产性服务业复苏较慢。所以服务业就业(yè)复苏结构分化(huà),带来的青年失业人口(kǒu)和25-59岁失业人(rén)口的分(fēn)化(huà)。房(fáng)地产、互(hù)联(lián)网、教育[1]等(děng)行业的一季度(dù)就业(yè)尚未出(chū)现明显改善(shàn),应届生就业(yè)压力大;而住宿餐饮等行(xíng)业就业已经(jīng)出现回暖,但对于三分之二接受(shòu)过大学教育(yù)的(de)青年失业(yè)人口而言,这些行业(yè)的就业吸纳相(xiāng)对有限(xiàn)。

  芦(lú)哲&;占烁:青(qīng)年就(jiù)业—从三因素(sù)框(kuāng)架(jià)看“疤痕效应”来自何处

  芦哲&;占烁:青年就业(yè)—从三因(yīn)素框架(jià)看(kàn)“疤(bā)痕(hén)效应”来自何处(chù)

  3.分母端(duān):人口和劳动(dòng)参与率均下降,带来劳动力减(jiǎn)少(shǎo)

  青年失业(yè)率(lǜ)的分(fēn)母(mǔ)端是(shì)城镇(zhèn)青(qīng)年劳动力,主(zhǔ)要由青年人口和劳动参(cān)与率决定。2022年(nián)我国开始步入人口负增(zēng)长时代,城镇(zhèn)青(qīng)年劳(láo)动力可能将步(bù)入长(zhǎng)期下降通道,这将(jiāng)从分母端(duān)推升青年失业率(lǜ),或成为疫情后就业“疤痕效应(yīng)”的(de)长(zhǎng)期来源。

  3.1.青年人口(kǒu):出生人口与乡(xiāng)村(cūn)迁入均在减少(shǎo)

  城镇青年劳(láo)动力首先取决(jué)于(yú)城镇(zhèn)青年人(rén)口数量(liàng),而后者来自(zì)于两(liǎng)部分,一是16-24年前的出生(shēng)人口,二是乡村到城镇(zhèn)的迁移人口,这两部分增量(liàng)未来(lái)都趋于(yú)下(xià)降。

  2010-2020年青(qīng)年劳(láo)动力对(duì)应(yīng)的出生人口减少4381万,2020-2030年(nián)减少1762万。2010年和2020年的16-24岁人(rén)口分别对应1986-1994、1996-2004年的出生人(rén)口,而前(qián)者正好是建国以(yǐ)来的一轮“小婴儿潮”时期,年均(j穿着高跟鞋的女奥特曼,穿红色高跟鞋的奥特曼ūn)出生人(rén)口超2000万,其中1987年出生人(rén)口最高超(chāo)过2500万,到90年代开始明显步(bù)入下(xià)降通道。1986-1994年合计出生人口2.07亿,1996-2004年降至1.63亿,减(jiǎn)少约4381万,降幅为21.2%。2020和2030年的16-24岁(suì)人口分别对应1996-2004、2006-2014年的出生人口,这两个时期分别为1.63、1.45亿,出生(shēng)人(rén)口减少约1762万。

  另(lìng)一方面(miàn),我国农村向城镇的人口转移(yí)也在减速(sù)。新增(zēng)城镇人口从2016年(nián)开始逐年(nián)减少,十三五期间(2016-2020年)均(jūn)值约为2184万(wàn)人,但2022年只有650万人。预计(jì)今年随着疫情(qíng)影响减弱(ruò),人员流(liú)动恢(huī)复,新增城镇人(rén)口数(shù)量会较去年有明显增长,但可能(néng)仍然较难回到十三五期间超2000万(wàn)的规模。当前我国城镇化率已(yǐ)经(jīng)达(dá)到(dào)65%以上(shàng),继续高(gāo)速增长空间(jiān)有限,从乡村到城镇的迁(qiān)移人口数量(liàng)整体将呈现下降(jiàng)趋(qū)势。

  芦哲&;占烁:青年就业—从(cóng)三(sān)因素框架看“疤痕(hén)效应”来自何处

  3.2. 青年劳动参与率:超预期下降

  青年劳(láo)动参与率有两个特点,一(yī)是(shì)低于其他年龄段群体,大部分青年在校,并未(wèi)进入(rù)劳动市(shì)场(chǎng)。二(èr)是近年(nián)来呈(chéng)下降(jiàng)趋势。

  2020-2023年(nián),青年劳动参与率(lǜ)出现超预期下(xià)降。根(gēn)据今(jīn)年3月统计局披露(lù)的青年就业和失业(yè)人数,当(dāng)前(qián)16-24岁青年(nián)的劳动参与率约为33.4%,即9637万城镇青(qīng)年人(rén)口中,有3219万进入(rù)或(huò)有意(yì)愿进入劳动市(shì)场。而(ér)2010和(hé)2020年两(liǎng)次人口普查时,青年劳动参与率分别为47.2%、40.5%。此前十(shí)年,青年(nián)劳动(dòng)参与率下降6.7个点,但(dàn)疫情以(yǐ)来仅仅(jǐn)三年(nián),该指标已经下降(jiàng)7.1个点。

  近(jìn)三年青年劳(láo)动(dòng)参与(yǔ)率的下(xià)降主要有三方(fāng)面原(yuán)因。

  一(yī)是16-24岁在校生大幅增加493万。2010到2020的十年间,16-24岁在校生增(zēng)加了706万,年(nián)均增加70.6万;但(dàn)2019年末到2021年末,仅仅两年的(de)时(shí)间(jiān)里,该年龄段的(de)在校生增加了(le)493万,年(nián)均(jūn)增长246.5万(wàn),远远快于此前十年增(zēng)速。

  二是部分群(qún)体因(yīn)就(jiù)业形(xíng)势恶(è)化而退(tuì)出(chū)劳动市场,在未(wèi)来经济和(hé)就业(yè)好转后会(huì)回到劳动市场。2020年(nián)3月,国家统计局曾在发布会指(zhǐ)出当月“就业人员规(guī)模比1月份(fèn)下降(jiàng)6%以上”,说明就业形势恶化时(shí),也会影响劳动参与(yǔ)率(lǜ)。

  三是就(jiù)业观念的变化导(dǎo)致初次进入劳动市场时间推迟(chí),降低16-24岁劳(láo)动(dòng)参(cān)与率。从社会风气来看,对学历(lì)的(de)推(tuī)崇导致(zhì)本科毕业(yè)即进(jìn)入就业市场的年轻人减少,加(jiā)上(shàng)考研(yán)、考公竞(jìng)争激烈,发(fā)展至“二战(zhàn)”“三战”,客(kè)观上会将部分(fēn)青(qīng)年人初次就业(yè)时间从(cóng)16-24岁延迟到25岁之后,从而导致16-24岁劳(láo)动(dòng)参(cān)与率出现(xiàn)下降。

  芦哲(zhé)&;占烁:青年就业—从(cóng)三因素框架(jià)看(kàn)“疤痕效(xiào)应”来自(zì)何处

  4.结论(lùn):未来失业率的分(fēn)母端(duān)可能会越来越(yuè)重要

  失业人口的增加不能完全解释青年(nián)失(shī)业率的上升。假如当前青年劳动力与2020年相同,在失业(yè)人(rén)口增加132万至(zhì)632万人的情况(kuàng)下,对应青年失(shī)业率(lǜ)应该(gāi)从12.8%提高至16.2%,但3月却达到19.6%,如图19。失业人口的增加只能解释当前(qián)青年(nián)失业率的一部分,另一部分则来(lái)自分(fēn)母(mǔ)端,城镇青(qīng)年(nián)劳(láo)动力的减少(shǎo)。

  芦哲(zhé)&;占烁:青(qīng)年(nián)就(jiù)业—从三因素框架看“疤痕效(xiào)应(yīng)”来自何处(chù)

  考虑到2020年我国人口已经(jīng)开始负增长(zhǎng),未(wèi)来(lái)青(qīng)年失业率的变动可能(néng)出现以(yǐ)下三种情况:

  ①青年失业人(rén)口(kǒu)增加,同时劳动力减(jiǎn)少,青年失业率上升;

  ②青年失业人口与劳动力均在(zài)减(jiǎn)少,但失(shī)业人口降(jiàng)幅不及(jí)劳动(dòng)力降幅,青年失业率上(shàng)升;

  ③青(qīng)年失业人口与劳动力均在减少,失业(yè)人口降(jiàng)幅大于劳动力(lì)降(jiàng)幅,青年失业(yè)率下(xià)降(jiàng)。

  我们认为,未来失业(yè)人(rén)口会随(suí)着经(jīng)济复苏而减少,但经济(jì)复(fù)苏(sū)难(nán)以改变失业率的分母下降趋势。青(qīng)年劳(láo)动力的下(xià)降可能成为(wèi)就业“疤(bā)痕效应”的长期来源,抬高青年失业率的长(zhǎng)期中枢(shū)。未来(lái)失业(yè)率的分(fēn)母端(duān)可能会越来越重要,这也(yě)是人口长周期变化(huà)的影响之一。

  5.附(fù)录:概念和数据说明

  青年失(shī)业率的(de)两个前置概念。讨论16-24岁(suì)人口调查失业(yè)率时,有必要(yào)明晰这一概(gài)念的两个(gè)要点:一是(shì)调查(chá)失业(yè)率是城镇就业范围(wéi),并(bìng)非针对全部就(jiù)业人(rén)口(kǒu),不包括(kuò)乡村就业,2022年底我国城乡(xiāng)就业大约分别(bié)占(zhàn)63%、37%,近(jìn)四成的就(jiù)业(yè)人口并未包含在内(nèi)。因此,许多针对(duì)青年失业率的讨论以(yǐ)全国(guó)青年人口数量为出发点,未区分人口(kǒu)总量与城(chéng)乡结构(gòu)的问(wèn)题,有(yǒu)失偏颇。本篇报(bào)告如无特(tè)别说明,各概(gài)念均(jūn)是(shì)指城镇就业口径。

  二是失业率的分母(mǔ)不含(hán)没(méi)有劳(láo)动意愿的劳(láo)动年龄人口。按照统计(jì)局的定义,“劳动力指年满(mǎn)16周岁,有劳动能力(lì),参加或要求参加(jiā)社会(huì)经济活动的人(rén)员。包括(kuò)就(jiù)业人员和失业人员”,因此(cǐ)没有就业意(yì)愿的劳动年龄人口不计入(rù)劳动(dòng)力(lì)。根据《2022年中国劳动(dòng)统计年(nián)鉴》,2021年底我国16岁(suì)以上(shàng)的人口约为(wèi)11.5亿(yì),其中只有68%属于劳(láo)动(dòng)力(lì),约为7.8亿,而就业人口为约7.46亿,据(jù)此推(tuī)算城乡失业人口可能(néng)为3372万人左右(yòu)。

  芦哲&;占烁:青年就业—从(cóng)三因素(sù)框架(jià)看“疤痕(hén)效(xiào)应”<span style='color: #ff0000; line-height: 24px;'><span style='color: #ff0000; line-height: 24px;'>穿着高跟鞋的女奥特曼,穿红色高跟鞋的奥特曼</span></span>来自何处

  从数据来(lái)看,失(shī)业率来自全国月度劳(láo)动力调查。该项调查制度于2005年正式实(shí)施,每年进(jìn)行两次全(quán)国劳动力(lì)抽样调查,调查范(fàn)围为中国(guó)大陆的城镇和乡村(cūn),调(diào)查对象为16岁及以上人(rén)口。2009年(nián)3月,为更及时准确反映(yìng)劳(láo)动力(lì)市场变化(huà)情况,建立了31个大(dà)城市月度劳动力调查制度(dù)。2013年4月,又将月度劳动力调查范围扩大(dà)至65个城市(shì)。2016年1月(yuè),全国月度劳动力调(diào)查正式在全(quán)国范围(wéi)内开(kāi)展,调查范围(wéi)覆(fù)盖(gài)全国(guó)所有地级市。

  月度劳动力调查(chá)样(yàng)本比例约为0.2‰,是年度调查的五分之一左右。全国每(měi)月(yuè)调查约12万户,2020年全国家庭(tíng)户约为49415.7万户,样本(běn)占比约0.2‰,作(zuò)

  为对比,我国年(nián)度(dù)人(rén)口调查样本比(bǐ)例为1‰,五年(nián)一次的(de)人口抽样调查样本比例为1%。而每10年一次的人口普查则在(zài)长表部分纳入就业调查,长表(biǎo)抽样比例是10%左右(yòu),因而人口普查的就业数据质(zhì)量更高。

  就业人员总数(shù)会根据(jù)普(pǔ)查数据进行修正,但结构数(shù)据仍会(huì)存在(zài)差异。比(bǐ)如2020年的《劳动(dòng)统计年鉴(jiàn)》显示(shì),2019年末全国就业人(rén)员约(yuē)为7.75亿人;而七普后次年的年鉴将这(zhè)一数据修正为7.54亿人左右(yòu),误差约2100万(wàn)人。但结构数(shù)据的差异(yì)仍然存在。比如《2021年劳动统计年(nián)鉴(jiàn)》中,2020年城镇制(zhì)造(zào)业就业人员占比为18.0%,而(ér)七普数据(jù)为19.7%。

  6.风险提示

  (1) 服(fú)务(wù)业分(fēn)化未收(shōu)窄;

  (2) 青年劳动(dòng)参与(yǔ)率出现(xiàn)明显下降;

  (3) 外需、房地产等不及(jí)预期,经济和就(jiù)业恢复偏慢(màn)。

  报告信息

  证(zhèng)券(quàn)研究报告:【芦哲&;占烁(shuò)】青年就业:从(cóng)三因素(sù)框架看(kàn)“疤痕效(xiào)应(yīng)”来自何(hé)处

  研报撰写(xiě)人员:芦(lú)哲(S0120521070001,首席宏观经济学家),占烁(S0120122070060,联系人(rén))

  对外发布时(shí)间(jiān):2023年5月26日

  报告发(fā)布机构:德(dé)邦证券股(gǔ)份有限(xiàn)公司

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