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笑颜如花和笑靥如花有什么区别呢,笑靥如花还是笑颜如花

笑颜如花和笑靥如花有什么区别呢,笑靥如花还是笑颜如花 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(shǒu)席宏观(guān)经济(jì)学家

  占烁 联系人

  投(tóu)资要点

  ·核心观(guān)点:我们将影响(xiǎng)青年失业率的因素拆解为三方面(miàn):①青年失业人(rén)口,②青年总(zǒng)人口,③劳动参(cān)与率,失业率=失业人口(kǒu)/(总人口×劳(láo)动参与(yǔ)率(lǜ))。通(tōng)过三(sān)因素框架(jià),我们(men)发现16-24岁(suì)失业人口(kǒu)的增加(jiā)不能完全解释青年失业率的上升,更(gèng)重要却被忽视的(de)因素是青年人口和劳动参(cān)与率下降,带来16-24岁(suì)劳动力(lì)减少,从(cóng)分母(mǔ)端大幅(fú)推高青年失业率。假如今年3月分母端的青(qīng)年劳动力与2020年持(chí)平(píng),新(xīn)增约132万(wàn)青年失业人口只能将失业率拉升至16.2%,但(dàn)实际青年失业(yè)率(lǜ)却高达19.6%。我们认为,失(shī)业人口会随着经济(jì)复苏而减少,但(dàn)青年劳动力的下降可能成为就业(yè)“疤痕效应”的长期(qī)来源,抬高青年失业率中枢。

  ·青年失业率的(de)三(sān)因(yīn)素框架:(1)失业率=失业人口(kǒu)/劳动(dòng)力=失业人口/(总人口(kǒu)×劳动参与(yǔ)率),据此可将青(qīng)年(nián)失(shī)业率拆解为(wèi)青年失业(yè)人口(kǒu)、总人(rén)口、劳(láo)动参与率(lǜ)三个因素。

  ·(2)失业率上升(shēng)未必来自失业增(zēng)加,不(bù)要(yào)忽略分(fēn)母,劳动力的下降,也是抬高失业(yè)率的重要原因。2010-2020年,青年失业人口只增(zēng)加4万,青年(nián)劳动力(lì)却减少1578万(wàn),带动(dòng)16-24岁(suì)人(rén)口(kǒu)失(shī)业率大幅提高(gāo)3.8个点(diǎn)。

  ·分子端的青年失(shī)业人口:(1)从总量来(lái)看,当前(qián)城镇青年(nián)就业(yè)人(rén)数约(yuē)为2587万(wàn)人,失业人数632万人(rén),比(bǐ)去(qù)年4月(yuè)增加约70万,较七普增加约132万。

  ·(2)失(shī)业原因方面(miàn),近(jìn)7成(chéng)青年失业者是主动辞职(zhí),被裁员比例只有2.6%,远低于35岁以上群体。

  ·(3)按照(zhào)受教育程度来看,三分之二(èr)的青年失业人员接受过大学教(jiào)育。

  ·(4)2010-2020年(nián)青(qīng)年就(jiù)业的结构变化较大(dà),呈现出(chū)从(cóng)制造到服(fú)务(wù)、知(zhī)识密集程度(dù)由低到高两个特点。2010年农业和工业(yè)吸(xī)纳了(le)50.3%的青年就业人口,2020年大幅(fú)降至25.4%,流出的青年就(jiù)业主(zhǔ)要转(zhuǎn)向(xiàng)服务业。以(yǐ)受教育年限作为维度(dù),青年就业从知识密集程度较低的(de)行业(yè)流(liú)向较高行业,但是知识密集型行业的青(qīng)年失业情况比整体失(shī)业更严峻。

  ·(5)服务业(yè)复苏分化或(huò)是一(yī)季度青年(nián)失(shī)业人(rén)口仍增加(jiā)的原因。经济(jì)复苏的主力是知识密集程度(dù)较低(dī)的餐饮、零售等服务业,而(ér)知识密集程度较高的生产性(xìng)服务业复苏较慢(màn),服务业就业(yè)复苏结构的分化,带来青(qīng)年就业和25-59岁就业的分化。

  ·分母(mǔ)端的青年劳动(dòng)力:(1)青年人(rén)口(kǒu):出生人口与乡村迁(qiān)入均在减少。2010-2020年青年(nián)劳动(dòng)力对应(yīng)的出生(shēng)人口减少4381万,2020-2030年减少1762万。另外,我国农村(cūn)向城(chéng)镇(zhèn)的人口转移也在减速(sù),新增城镇(zhèn)人口从十三五期间(2016-2020年)的2184万人,减(jiǎn)至2022年650万人(rén)。

  ·(2)2020-2023年(nián),青年劳动参与率出现超预期下降。2010-2020年(nián)青(qīng)年(nián)劳动参与率下降6.7个点,但疫(yì)情(qíng)以来仅仅(jǐn)三年,已经下降(jiàng)7.1个(gè)点。近三年青年劳动参(cān)与(yǔ)率的下降主要有三方面原因:一是16-24岁在校(xiào)生(shēng)大幅增加493万;二是部分群体因就业形(xíng)势恶化而退出劳动市场;三是就业观念的(de)变(biàn)化导致初次进入劳(láo)动市场时间推(tuī)迟(chí),降低(dī)16-24岁(suì)劳动参与率。

  ·结论(lùn):(1)失业人口的(de)增加不(bù)能(néng)完(wán)全(quán)解释青年失业率(lǜ)的上升。假如当前(qián)青年劳动(dòng)力与2020年相同,在(zài)失业人口(kǒu)增加132万至632万人的情况下,对应青年失业率应该从12.8%提高至16.2%,但3月却达到(dào)19.6%,如图19。失(shī)业(yè)人(rén)口的增加(jiā)只能解释当前青年失业(yè)率(lǜ)的(de)一部分,另一部(bù)分(fēn)则来自分(fēn)母端,城(chéng)镇青(qīng)年劳动力的减少。

  ·(2)未(wèi)来青(qīng)年失业率的变(biàn)动(dòng)可能出现以下三种情况:①青年失业(yè)人(rén)口增加,同时劳(láo)动力(lì)减少,青年(nián)失业(yè)率(lǜ)上升;②青(qīng)年失业人口与(yǔ)劳(láo)动力(lì)均在减少,但失业人口(kǒu)降幅不及(jí)劳动力降幅,青年(nián)失业(yè)率(lǜ)上升;③青年失业(yè)人(rén)口与劳动力均在减少,失业人口降幅大(dà)于劳(láo)动力降幅,青年失(shī)业率下降。

  ·(3)我们认为,失(shī)业人口会随着疫情后经济复苏而减少,但青年劳动力的下降可能(néng)成(chéng)为就业(yè)“疤痕效应(yīng)”的长期来源,抬高青年(nián)失业率的长期中枢。未来失业率(lǜ)的分(fēn)母(mǔ)端越来越重(zhòng)要。

  ·风(fēng)险提示:服务业分化(huà)未(wèi)收窄;青年劳(láo)动参与率出现明(míng)显下降;外需、房地产等(děng)不及预期,经济和就业恢复偏慢。

  目 录

  1. 青年失(shī)业率的三因素框架

  2.分(fēn)子端:新增青年(nián)失业人员(yuán)缘于服务业复(fù)苏分(fēn)化(huà)

  2.1.青年(nián)失业人(rén)口:主动辞(cí)职居多;三(sān)分(fēn)之二接受过大学(xué)教育(yù)

  2.2.行业:从制造到服务,知识(shí)密度(dù)从低到高

  2.3.服务业复苏分化或是一(yī)季度(dù)青年失(shī)业人口仍增(zēng)加的原因

  3.分母端:人口和劳动(dòng)参与率均(jūn)下降(jiàng),带来劳(láo)动力(lì)减(jiǎn)少

  3.1.青年人口:出生人口与乡村迁入均在减少

  3.2.青年劳(láo)动参与(yǔ)率:超(chāo)预期下降

  4. 结(jié)论:未来(lái)失业(yè)率的分母端(duān)可能会越来越重要

  5. 附录(lù):概念和数据说明(míng)

  6. 风(fēng)险提示

  正 文(wén)

  4月份(fèn)16-24岁青年失业率攀(pān)升至20.4%,创下2018年(nián)有数(shù)据以来最高值。在疫情影响(xiǎng)退散、经(jīng)济逐(zhú)步(bù)复苏(sū)的情况(kuàng)下,城镇调查失业率较去年同期(qī)大幅下(xià)降0.9个点,但(dàn)青(qīng)年失业(yè)率(lǜ)却(què)较去年4月逆势攀(pān)升2.2个点(diǎn)。本篇(piān)报告将重点研(yán)究疫情后留下的“疤痕效应(yīng)”如何推(tuī)高青年失业率。

  1.青(qīng)年失业(yè)率的(de)三因素(sù)框架

  失业(yè)率=失业人(rén)口/劳动(dòng)力(lì)=失业人口/(总(zǒng)人(rén)口(kǒu)×劳动参与率)

  据此可见(jiàn),影响青(qīng)年失业率的主要(yào)是(shì)三个因(yīn)素(sù):①青年失业人(rén)口;②青(qīng)年总人口;③劳(láo)动参(cān)与率,其中②③决定着(zhe)青年劳动力的(de)变(biàn)化。这(zhè)三(sān)个因素均为(wèi)城镇(zhèn)口径。

  三个因(yīn)素的(de)变化都不能忽视。当我们讨论失业率时,经常认为(wèi)失业率上升(shēng)一定是(shì)失业增加的结(jié)果,这个判断(duàn)对于全年龄段失业率来说(shuō)并没有问题,因(yīn)为我国的劳动力总(zǒng)量(也称(chēng)经济活动(dòng)人口)在2015年之前(qián)一(yī)直在上升,2015年后略有(yǒu)下(xià)降,到2021年末下(xià)降了2.6%,年均降幅约0.4%。但青年(nián)失业(yè)率则(zé)不能(néng)忽视(shì)分母的变动,因为青年劳动力波动幅度更(gèng)大(dà)。

  例如2010-2020年,青年失业人口只增(zēng)加4万,青年劳动力却(què)减(jiǎn)少1578万,带动16-24岁人口(kǒu)失业率大幅提高3.8个点。两次(cì)人口普查期间(2010-2020年(nián)),青年(nián)失业人口从496万增加到500万,仅增加了4万左右,约(yuē)为2020年青年劳动力的(de)0.1%,但青年失业率(lǜ)却从六普的9%提(tí)高(gāo)到七普(pǔ)(2020年11月)的12.8%,大幅提高(gāo)3.8个点。主(zhǔ)要原因就是失(shī)业率(lǜ)的分母在下降,16-24岁青年劳动力(lì)人口在(zài)此(cǐ)期间从5481万(wàn)人(rén)大(dà)幅减至3903万人,减少(shǎo)了1578万(wàn)。但是,2010-2020年全年龄段劳动力数(shù)量(liàng)基(jī)本稳(wěn)定在7.8亿,整体失业(yè)率(lǜ)的分母(mǔ)基本不变(biàn)。因此,2010-2020年间,决定(dìng)整(zhěng)体(tǐ)失(shī)业率变动的(de)是失业人(rén)口数量(分子(zi)),但决(jué)定青年失业率(lǜ)变动的却是青年劳动力总量(分(fēn)母)。

  芦(lú)哲&;占烁:青年(nián)就业(yè)—从三因素框架(jià)看(kàn)“疤痕<span style='color: #ff0000; line-height: 24px;'>笑颜如花和笑靥如花有什么区别呢,笑靥如花还是笑颜如花</span>效应”来(lái)自何处

  芦哲&;占烁:青年就业—从三因素框架看“疤痕效应”来自(zì)何处

  2.分子端:新增(zēng)青年失(shī)业人员缘于服(fú)务(wù)业复苏分化

  2.1.青(qīng)年失业人口:主动(dòng)辞职居多;三分之二接受过大学教育

  从总(zǒng)量来看(kàn),当(dāng)前城镇青年(nián)就业人(rén)数约为2587万人,失业人(rén)数(shù)632万人,比去年(nián)4月增加约70万,较七普增加约132万。国家统计局(jú)在3月就业数(shù)据解(jiě)读时,披露了当前(qián)青年就业和失业人(rén)数的基本(běn)情况:“初(chū)步测算3月份城镇青年9637万(wàn)人,没有(yǒu)参(cān)与劳(láo)动力市场的青年6418万人(rén),主体为在校学生;参与劳(láo)动力市(shì)场的青年3219万(wàn)人,其中就(jiù)业人数2587万人、失业人数(shù)632万人。”[1]假设青年劳(láo)动力人数与去年基本持平,今年4月青年失(shī)业率比去年同(tóng)期(qī)高2.2个点,青年失业人(rén)员(yuán)比去年同期多70万人左右,比2020年(nián)七普多132万人。

  从增(zēng)量(liàng)看,今年前(qián)四(sì)个月青年失业(yè)形势(shì)好(hǎo)于去年(nián)同期。假设2022年(nián)以来青年劳动力(lì)总量维(wéi)持(chí)在3219万,青(qīng)年失业率每提高1个(gè)点,带来32万左右(yòu)的新增失业人口(kǒu)。尽管今年4月青年失(shī)业(yè)率比去年同期高2.2个点,但(dàn)从新增青年失业人口来看,今(jīn)年1-4月(yuè)约为119万,去年同期(qī)为(wèi)125.5万。从增(zēng)量来(lái)看(kàn),今(jīn)年前四个月青年失业形势要好于去(qù)年,这(zhè)与当前经济逐渐(jiàn)恢复也有关系。

  从节奏来看,受夏季毕(bì)业影响,我国青年失(shī)业(yè)率一般在上半年逐渐提高,7月达到峰值(zhí),8月开始(shǐ)逐步回落,预计(jì)5-7月(yuè)青年失业率或将继续(xù)小幅(fú)攀(pān)升。

  芦哲&;占烁(shuò):青(qīng)年(nián)就业—从三(sān)因(yīn)素框架看“疤痕效应”来自(zì)何处

  失业原因方面,近7成青年失业者是主动(dòng)辞职,被(bèi)裁员比例只有(yǒu)2.6%,远低(dī)于35岁以上群(qún)体。一(yī)种观点认为(wèi),青年群(qún)体由于工作经验和(hé)技(jì)能相对不熟练,往往(wǎng)在企(qǐ)业裁员时首当其冲。但根据月度劳动力调查(chá)数据,青年失业主(zhǔ)要原(yuán)因是主动辞职,被裁员的比例明显低于(yú)35岁以上群体。根据《2021年中(zhōng)国劳动统计年鉴》,有工作(zuò)意愿但(dàn)从未工作(zuò)过(guò)的失(shī)业(yè)群(qún)体在16-24岁失业(yè)人口中(zhōng)占比(bǐ)59%,其他年龄群体中这一(yī)比例最高(gāo)是14.4%。我(wǒ)们剔(tī)除这(zhè)部(bù)分失业人群后,剩下的青(qīng)年(nián)失业人口中,第一大失业原因是主动辞职,占(zhàn)比68.2%,单位(wèi)倒闭破产占比5.9%;而裁员仅占2.6%。横向对比,裁员比例从高到低(dī)依次是:60岁以(yǐ)上(shàng)(4.8%)>;35-59岁(4.7%)>;16-24岁(suì)(2.6%)>;25-34岁(2.5%)。

  按照受教育程度(dù)来(lái)看,三分之二的青年失业(yè)人员接受过大学(xué)教(jiào)育。各年龄(líng)段失业人群(qún)中(zhōng),年龄越低,平均(jūn)受(shòu)教育(yù)程度(dù)越高。16-24岁(suì)失业人员中66.2%是(shì)接受过大(dà)学教育的,这一比(bǐ)例在其他(tā)三个年龄阶段逐(zhú)步递减,25-34岁(40.5%)>;35-59岁(13.7%)>;60岁以上(4.3%)。城镇(zhèn)就业人口的受教育程(chéng)度也(yě)大致类(lèi)似,青年人(rén)由于年龄限制,接受(shòu)大学(xué)教育比例略低于25-34岁,整体来看(kàn)35岁(suì)以下(xià)就业人员的受(shòu)教育程度大幅高(gāo)于35岁以上。按照(zhào)接受过(guò)大学教(jiào)育的占(zhàn)比来看(kàn),25-24岁(47.9%)>;16-24岁(43.6%)>;35-59岁(26%)>;60岁以(yǐ)上(shàng)(3%)。

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

  芦哲(zhé)&;占烁:青年就(jiù)业—从三因素框架(jià)看“疤痕(hén)效应(yīng)”来(lái)自(zì)何处

  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

  2.2.行业:从制造到服务,知识密度从低到高(gāo)

  青年失业人口(kǒu)的行业(yè)与青年就业分布基本(běn)一致(zhì)。青年失业(yè)人口呈现出行业聚集(jí)的特点,主(zhǔ)要集中在5个大(dà)类(lèi)行业,2020年占比分别(bié)为:批发(fā)零(líng)售(shòu)(19.3%)、制造业(18.8%)、住宿餐饮(13%)、教(jiào)育(7.5%)、居民服(fú)务\修理和其他(tā)服务业(6.7%),这(zhè)5个(gè)行业占全部青年失(shī)业人口的(de)65%左右(yòu)。同时,这5个行业也(yě)是青(qīng)年(nián)就业集中的(de)行业,吸纳(nà)了(le)60.7%的青(qīng)年就业(yè)。从行业来看,青年失业人(rén)口的行(xíng)业(yè)分布是由就业分布决定的,吸纳就业占比较大(dà)的行业,往往也(yě)贡(gòng)献了较大规模的失业。因此,在挖(wā)掘青(qīng)年失(shī)业人口来自何(hé)处之前,需要研究(jiū)青年就业的行业结构。

  芦哲&;占(zhàn)烁:青(qīng)年就业—从(cóng)三因素框架看“疤痕效应”来自(zì)何(hé)处

  芦哲&;占(zhàn)烁(shuò):青年就业—从三因素框架看“疤痕效(xiào)应”来自何处(chù)

  2010-2020年青年就业的(de)结构变化较(jiào)大,呈现出从制(zhì)造到服务、知识密集程度(dù)由低(dī)到高两个特点(diǎn)。

  青年(nián)就业从工农业大(dà)量流入服务业。农(nóng)林牧渔、采矿(kuàng)业(yè)、制造业和电(diàn)热燃水的生产供应业,这四个行业是国民经济分(fēn)类的农业和(hé)工(gōng)业。2010年这四(sì)个行业吸纳(nà)了50.3%的青年就(jiù)业人口,到2020年该比例大(dà)幅降至25.4%。其中,制(zhì)造业从37.4%降至22%,农林牧渔从11.4%降至2.5%,分别降(jiàng)低15.4和9.0个点。有4个(gè)行业吸(xī)纳青年就(jiù)业比例增加超2个点(diǎn),其(qí)中,教育业为5.3%,租赁和商(shāng)务服务为3.1%,信息技术为2.8%,卫生和社工(gōng)为2.0%。另外,建筑业和房地(dì)产(chǎn)等其他6个服务行业(yè)吸纳青年就业(yè)的(de)比例(lì)均增超(chāo)1个百分点。

  以受(shòu)教育年(nián)限作为维度,青年就业从(cóng)知识(shí)密集程度较低的行业流向较高行业。我们以(yǐ)《2021年(nián)劳动统计年鉴》中各行(xíng)业就业(yè)人员的(de)受教(jiào)育年限,来计算各行业的知识密(mì)集程度。有5个(gè)行业(yè)的(de)平均(jūn)受(shòu)教(jiào)育年(nián)限在14年以上,依次是:科学研究与技术服(fú)务(14.6)>;教育(14.4)>;金融(14.3)>;信息传输、软件和信息技术(shù)服务(14.2)>;卫生(shēng)和社(shè)会工作(12.1),除(chú)金融业外,其他四个行业(yè)是(shì)过去十年青年就业(yè)流入的主要行(xíng)业,吸纳青年就业(yè)比例的(de)增幅均(jūn)居(jū)前列。如图10,各行(xíng)业(yè)所吸(xī)纳的(de)青(qīng)年就业比例(lì)变动与行业平(píng)均受教育年(nián)限基本一致(zhì),即青年就业从知识(shí)密集程度较低的行业流向较高行业。

  但是(shì)知识密集型行业(yè)的青年失业情况比整体(tǐ)失业(yè)更严峻。我(wǒ)们用《2021年中(zhōng)国劳动统计年鉴》中各行业的青年(nián)失业比例(该行业的青年失业人数/青年失业总人数),除以各行业的青年(nián)就(jiù)业比例(该行(xíng)业的青(qīng)年就业(yè)人数/青年(nián)就业(yè)总人数),来(lái)作为各行业失业率的近似替代(dài)指标。以这个指标(biāo)来看,知识密集(jí)型行业的青年失(shī)业率(lǜ)大多(duō)高于全年龄(líng)段失业率,如(rú)信息技术、教育、科研服务、公共管理等行业,体现在图11中,都位于右下方。

  芦哲&;占烁(shuò):青(qīng)年(nián)就业—从三(sān)因素(sù)框架看“疤痕效应”来自何处(chù)

  芦哲&;占烁:青年就业—从三因素框架看“疤痕效应”来(lái)自何处

  2.3.服务业复苏分(fēn)化或是一季度青年失业人口仍增加(jiā)的原因

  一季度(dù)服务(wù)业复苏出现分化(huà)。今年一季度GDP同比(bǐ)增长4.5%,较(jiào)疫情前(qián)三(sān)年Q1均值有2.2个点的增(zēng)速(sù)缺口。分行业来看,批发(fā)零售业缺口为1.5个点(diǎn),而建筑业、住宿餐饮(yǐn)业增速均高于(yú)疫情(qíng)前三年均(jūn)值,这三个行业一季(jì)度复苏情况较好;知识密集程度更高的房地(dì)产业、租赁和商务服务业、信息(xī)技术服务业的缺口分别为4.1、4.7、11个点,一季度复苏相对较慢。

  因此(cǐ)从失业率的分子端(duān)来看(kàn),当前(qián)青年失业(yè)人(rén)员增长的症结在于(yú)服(fú)务业就业(yè)复苏的结(jié)构不(bù)均衡。一方面,随(suí)着受教育(yù)水平的(de)整体提高,青年就业大量流向知识密集(jí)型(xíng)服务业,如教(jiào)育、信(xìn)息技术等行业。另一(yī)方面,年初(chū)疫(yì)情影(yǐng)响减弱后,经济复苏的主力是(shì)知识密集程度较(jiào)低的生活性服务业,而知识密集程度较高的生产性服务(wù)业复苏(sū)较慢。所以(yǐ)服(fú)务业就业复苏结构分化,带来的青年失业(yè)人口和25-59岁(suì)失(shī)业人(rén)口(kǒu)的分化(huà)。房地产、互联网、教(jiào)育[1]等行业的一季度(dù)就业尚(shàng)未(wèi)出现明显改善,应届生就业(yè)压力大;而住宿(sù)餐饮等行业(yè)就业已经(jīng)出现(xiàn)回暖,但对于三分(fēn)之二接受过大学教育的(de)青(qīng)年(nián)失业人口而言,这些行业的就业(yè)吸纳相对(duì)有(yǒu)限。

  芦哲&;占烁:青年就业—从三因素框架看“疤(bā)痕效应”来自何处

  芦哲&;占烁:青(qīng)年就业—从三因素框架看“疤痕效应”来自何处

  3.分母(mǔ)端(duān):人口和(hé)劳动参与(yǔ)率(lǜ)均下降,带来劳动力减少(shǎo)

  青年(nián)失业(yè)率的(de)分母端是(shì)城(chéng)镇青年(nián)劳动力,主要(yào)由青年(nián)人口(kǒu)和(hé)劳动参与率决定。2022年我国开始步入人(rén)口负增(zēng)长时代(dài),城镇青(qīng)年劳动力可能将步入长期下降(jiàng)通道(dào),这将(jiāng)从分母端推升(shēng)青年(nián)失业率,或成(chéng)为疫情后(hòu)就业“疤痕(hén)效应”的长(zhǎng)期来源(yuán)。

  3.1.青年(nián)人口:出生人口与乡村迁入均在减少

  城镇(zhèn)青年劳动力(lì)首(shǒu)先取决于(yú)城(chéng)镇青(qīng)年人口数量,而后者来自于两部(bù)分,一(yī)是16-24年前的出生(shēng)人口(kǒu),二是乡村到城(chéng)镇的迁移人口,这两部(bù)分增(zēng)量(liàng)未来都趋于下降(jiàng)。

  2010-2020年青年劳(láo)动力对应的(de)出生人口减少4381万(wàn),2020-2030年(nián)减少(shǎo)1762万。2010年和2020年的16-24岁(suì)人口分别对应1986-1994、1996-2004年的出生人(rén)口(kǒu),而前者正好(hǎo)是建国以来的(de)一轮“小婴(yīng)儿潮”时期,年均出(chū)生人口超2000万,其中(zhōng)1987年出生人口最高超过2500万,到90年(nián)代(dài)开(kāi)始明显步入下降(jiàng)通道。1986-1994年合(hé)计(jì)出生(shēng)人口(kǒu)2.07亿,1996-2004年降(jiàng)至(zhì)1.63亿(yì),减少约4381万,降幅为21.2%。2020和2030年的16-24岁人口分别对(duì)应1996-2004、2006-2014年的出生人口(kǒu),这两个时期分别为1.63、1.45亿,出(chū)生人口减少(shǎo)约1762万。

  另一(yī)方面,我国(guó)农村向(xiàng)城镇的人口(kǒu)转(zhuǎn)移也在减(jiǎn)速。新增(zēng)城镇人口(kǒu)从2016年开始逐年(nián)减少,十三五期(qī)间(2016-2020年)均值约为2184万人(rén),但2022年只有650万人。预(yù)计今年随着疫情影响减弱(ruò),人员流动恢(huī)复,新(xīn)增城镇人口数(shù)量会较(jiào)去年有明(míng)显增长,但可能仍然较难回(huí)到(dào)十三五(wǔ)期间超2000万(wàn)的(de)规模。当(dāng)前我国城镇化率已经(jīng)达到65%以上,继续高速(sù)增长空间有限,从乡村到城镇的迁(qiān)移人口数量整体将呈现下降(jiàng)趋势。

  芦(lú)哲&;占烁:青年(nián)就业—从(cóng)三(sān)因(yīn)素框架看“疤(bā)痕(hén)效应”来自何处

  3.2. 青年(nián)劳动参与率:超预(yù)期下降

  青年劳动(dòng)参与率有两个特点,一是低于其他年龄(líng)段群体(tǐ),大(dà)部分青年在校,并未进入劳动市场。二是近年来呈下(xià)降(jiàng)趋势。

  2020-2023年,青年劳动参(cān)与率出(chū)现超预期下(xià)降。根据今年(nián)3月统计局(jú)披露的(de)青年就业和失业人(rén)数(shù),当(dāng)前16-24岁青年的劳动参与率约为33.4%,即(jí)9637万城镇青年人口中,有3219万进入或有意(yì)愿进(jìn)入(rù)劳(láo)动(dòng)市(shì)场。而2010和2020年两次(cì)人口(kǒu)普查时,青年(nián)劳动参与率分别为47.2%、40.5%。此前十(shí)年,青年劳(láo)动(dòng)参与率下降6.7个点,但(dàn)疫情以(yǐ)来仅仅三年(nián),该指标已经下(xià)降7.1个(gè)点。

  近(jìn)三年青(qīng)年劳动参与率的下降主要有三方面原(yuán)因。

  一是16-24岁在校生大幅(fú)增加493万。2010到2020的十年间,16-24岁在校生增加了(le)706万(wàn),年均增加70.6万;但2019年末到2021年末,仅仅两年的时间里,该年龄段的在校生(shēng)增加了493万,年均增长246.5万,远远快于(yú)此前(qián)十(shí)年增速(sù)。

  二是部分群体因就业形势恶化而退出劳动市(shì)场,在未来(lái)经济和就业好转后会回到(dào)劳(láo)动(dòng)市场。2020年(nián)3月,国(guó)家统计局曾在发布会(huì)指出当月“就业(yè)人员规模(mó)比1月份下(xià)降6%以上”,说(shuō)明就业形势恶化时(shí),也会(huì)影(yǐng)响劳动参与(yǔ)率(lǜ)。

  三是就业观念的(de)变化(huà)导致初次进(jìn)入劳(láo)动市场时间推迟(chí),降低16-24岁劳(láo)动参与(yǔ)率。从社(shè)会风气来看(kàn),对学历的推崇(chóng)导致本科毕业即进(jìn)入就(jiù)业(yè)市场的年轻人减少,加上考研(yán)、考公(gōng)竞争激烈(liè),发展(zhǎn)至“二战”“三(sān)战”,客(kè)观上会将部分青年人初次就业(yè)时间从16-24岁(suì)延迟(chí)到25岁(suì)之(zhī)后,从而导致16-24岁劳动参(cān)与率出现下降。

  芦哲&;占烁:青(qīng)年就(jiù)业(yè)—从三因素框架看“疤(bā)痕效应”来自何处

  4.结论:未(wèi)来失(shī)业(yè)率(lǜ)的分母端可能会(huì)越来越(yuè)重(zhòng)要(yào)

  失业人口(kǒu)的增加不能(néng)完全解释青年失业率(lǜ)的上升。假如(rú)当前青年劳(láo)动力与2020年(nián)相(xiāng)同,在失(shī)业人口增加132万至632万人的情况(kuàng)下,对应青(qīng)年失业率应(yīng)该(gāi)从12.8%提高至16.2%,但3月(yuè)却达到19.6%,如(rú)图19。失业人口的增加只能解释(shì)当(dāng)前青年失(shī)业率的一部分,另一部(bù)分(fēn)则来自分(fēn)母端(duān),城镇青年劳(láo)动力的减(jiǎn)少(shǎo)。

  芦哲&;占烁:青年就业—从三因素框架(jià)看“疤(bā)痕效应”来自何处

  考虑到2020年(nián)我国(guó)人口已经开(kāi)始负增长,未来青年失业率(lǜ)的变动可能出现以下三种(zhǒng)情况(kuàng):

  ①青年失(shī)业人口增加,同(tóng)时劳(láo)动力(lì)减少,青(qīng)年(nián)失业率上升;

  ②青年失(shī)业(yè)人口与(yǔ)劳动力均在减(jiǎn)少,但失(shī)业人口降幅(fú)不及劳动力降幅,青年失(shī)业率上升;

  ③青(qīng)年失业人口与劳动(dòng)力均在(zài)减(jiǎn)少,失业(yè)人口降(jiàng)幅大于(yú)劳动力降幅,青年失(shī)业(yè)率下降。

  我们认为,未来失业人口会随着经(jīng)济复(fù)苏(sū)而减少,但经济复苏难以改变(biàn)失业(yè)率(lǜ)的(de)分母下降趋势。青年劳动力的下降(jiàng)可(kě)能成为就业“疤痕效应”的长期(qī)来源(yuán),抬高青年(nián)失业率的长期(qī)中枢。未来失(shī)业率的分母端(duān)可能会(huì)越来越重要,这(zhè)也是(shì)人口长周期变(biàn)化的影响之一。

  5.附录:概念(niàn)和数据说明

  青年失业率的两个前置概念。讨论16-24岁人口调查(chá)失业率时,有必要(yào)明晰这一概念的两个要点:一是调查失业率是城(chéng)镇就(jiù)业范围,并非针对全部就业人口,不包括乡村就业(yè),2022年底我(wǒ)国城乡就业大(dà)约(yuē)分(fēn)别占63%、37%,近四成(chéng)的就业人口(kǒu)并未包含(hán)在内。因此,许多(duō)针对青年失业率的讨论以(yǐ)全国(guó)青年人(rén)口数量为出发点,未区(qū)分人(rén)口总量与(yǔ)城乡结构的(de)问(wèn)题,有失偏颇。本篇报告如无(wú)特别说明,各概念均(jūn)是指城镇就业口径。

  二是失业率的(de)分母不含没有(yǒu)劳(láo)动意(yì)愿的劳动(dòng)年(nián)龄人(rén)口。按照统计局的(de)定义,“劳动力指年满16周(zhōu)岁,有劳动能力,参加或要(yào)求参加(jiā)社会经济活动的人员。包括(kuò)就(jiù)业(yè)人(rén)员和失业人(rén)员”,因此(cǐ)没(méi)有就业意愿的劳(láo)动年龄人(rén)口不(bù)计入劳动力(lì)。根据《2022年中国劳动统(tǒng)计(jì)年鉴》,2021年(nián)底我国(guó)16岁以上的人(rén)口(kǒu)约为11.5亿,其中(zhōng)只有68%属于劳动(dòng)力,约为7.8亿,而就业人口为约7.46亿,据此推(tuī)算城乡失业人口可(kě)能(néng)为3372万人左右。

  芦哲&;占烁:青年(nián)就(jiù)业—从三因(yīn)素框架看(kàn)“疤痕效应”来自何处

  从(cóng)数据来看,失业率来自(zì)全国月度劳(láo)动力(lì)调(diào)查(chá)。该项调查制度(dù)于2005年正式实施(shī),每年(nián)进行两(liǎng)次全国(guó)劳(láo)动力抽样调查,调查范围为(wèi)中(zhōng)国大陆的城镇和乡(xiāng)村,调查对(duì)象为16岁及(jí)以(yǐ)上(shàng)人口。2009年3月,为更及时(shí)准(zhǔn)确反映(yìng)劳动力市(shì)场(chǎng)变化情况,建立(lì)了(le)31个大城市月度(dù)劳动力(lì)调查制度。2013年4月,又(yòu)将(jiāng)月度(dù)劳动力调(diào)查范围扩大至65个(gè)城市(shì)。2016年1月,全国月度劳动力调(diào)查正式在全国范围内开展,调查(chá)范围覆(fù)盖(gài)全国所(suǒ)有地级(jí)市(shì)。

  月度劳动力调查样本比例约为0.2‰,是年(nián)度调查(chá)的五分之(zhī)一左右。全国每月调查约12万户(hù),2020年(nián)全国家庭户约为49415.7万户,样本占比约0.2‰,作

  为对(duì)比,我(wǒ)国年度人口(kǒu)调查样本比例为1‰,五(wǔ)年一次的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长表部分纳(nà)入就业调查,长表抽样比例是10%左右,因而人口普查的就业数据质量更高。

  就业(yè)人员(yuán)总数(shù)会根(gēn)据普(pǔ)查数据(jù)进行修正,但结构(gòu)数(shù)据仍(réng)会存在差(chà)异。比如2020年(nián)的(de)《劳动(dòng)统计(jì)年鉴(jiàn)》显(xiǎn)示,2019年末全国就业(yè)人员(yuán)约为7.75亿人(rén);而七普后次年的(de)年鉴(jiàn)将这一数(shù)据修(xiū)正为7.54亿人左右,误差约2100万人(rén)。但结(jié)构数据的差异仍然存在。比如《2021年劳动统计年鉴》中,2020年城镇制(zhì)造业就业人员占比为(wèi)18.0%,而七(qī)普数据为19.7%。

  6.风险提示

  (1) 服务业分化(huà)未收窄;

  (2) 青年(nián)劳动参与率出现明显下降;

  (3) 外需、房地产等(děng)不及预期,经(jīng)济(jì)和就(jiù)业恢复(fù)偏慢。

  报告信(xìn)息(xī)

  证券研究报告:【芦哲&;占烁】青年就业:从三因素框(kuāng)架看“疤痕效应”来(lái)自何(hé)处(chù)

  研报撰写人员:芦哲(S0120521070001,首(shǒu)席宏观经(jīng)济学家),占烁(S0120122070060,联系人)

  对(duì)外发布(bù)时(shí)间:2023年5月26日

  报告发布机构:德邦证(zhèng)券股份有(yǒu)限公司(sī)

未经允许不得转载:惠安汇通石材有限公司 笑颜如花和笑靥如花有什么区别呢,笑靥如花还是笑颜如花

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