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蜗牛是不是昆虫类

蜗牛是不是昆虫类 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(xí)宏观(guān)经(jīng)济(jì)学家(jiā)

  占烁(shuò) 联系人

  投(tóu)资要点

  ·核心观(guān)点:我们将影(yǐng)响青年失业率(lǜ)的因素拆解为三方面:①青年失业人口,②青年总人口,③劳动参与率(lǜ),失业率=失业人口(kǒu)/(总(zǒng)人口×劳动参与率)。通(tōng)过三因(yīn)素框架,我(wǒ)们发现(xiàn)16-24岁失业人口的增加不能完全(quán)解释青年失业率的上升,更重要却被忽视的因素是青年人口和(hé)劳(láo)动参与率下(xià)降,带来16-24岁劳动力减少(shǎo),从分母端大幅推(tuī)高青年失业率。假如今(jīn)年3月分母端的(de)青年劳动力与2020年(nián)持平,新增(zēng)约132万青年失业人(rén)口(kǒu)只能将失业率(lǜ)拉升至16.2%,但实际青(qīng)年失业率却高达19.6%。我们认(rèn)为,失业人口会随着经济(jì)复苏而减少,但青年劳(láo)动力的下降可能成为就业(yè)“疤痕效(xiào)应”的长(zhǎng)期来源,抬(tái)高青年失业率中(zhōng)枢。

  ·青年失(shī)业率的三因素框架:(1)失(shī)业率=失业人口/劳动力=失业(yè)人(rén)口/(总(zǒng)人口×劳动参与率),据此可将青(qīng)年失业率拆解为青年失业人(rén)口、总人口、劳动参与率三个因素(sù)。

  ·(2)失业率(lǜ)上升未(wèi)必来自失业增(zēng)加,不要忽略分母,劳动力的下(xià)降,也是抬高失业率(lǜ)的重要原因。2010-2020年,青年失(shī)业人口只增加4万,青年(nián)劳动力却减少1578万,带动16-24岁人口失业率大幅提高3.8个点。

  ·分(fēn)子端的青年失业人口:(1)从总量来看,当前(qián)城(chéng)镇青(qīng)年就业人数约为2587万人(rén),失业人(rén)数632万人,比去(qù)年(nián)4月增加约70万(wàn),较(jiào)七普增加约132万(wàn)。

  ·(2)失业原因(yīn)方面,近7成(chéng)青年失业者是主动辞(cí)职,被裁员比例只有2.6%,远低(dī)于35岁以上(shàng)群(qún)体。

  ·(3)按照(zhào)受教育程度来看,三分之(zhī)二的(de)青年失业(yè)人员(yuán)接受(shòu)过大学教育(yù)。

  ·(4)2010-2020年青年就业的结构变化(huà)较大,呈(chéng)现出从制造(zào)到服务(wù)、知识密集程度由低到高两个特(tè)点。2010年农业(yè)和工(gōng)业吸(xī)纳(nà)了50.3%的青年(nián)就业(yè)人口,2020年(nián)大幅降至25.4%,流出的青(qīng)年(nián)就业主(zhǔ)要转向(xiàng)服务(wù)业。以(yǐ)受教育年限作为维度(dù),青年就业从知识密(mì)集程度较低(dī)的(de)行(xíng)业流向较高行业,但(dàn)是知识密集型行业的青(qīng)年失业情况比整体失业更严峻。

  ·(5)服务(wù)业复苏分化或(huò)是一季度青年失业人(rén)口仍增(zēng)加的原因(yīn)。经济复苏的主(zhǔ)力是知识密集程度较低的餐饮、零售等服务(wù)业,而知识密集程度较高的生(shēng)产性服务业复苏较慢,服务业就业复(fù)苏结构的(de)分化,带来青年就业和25-59岁(suì)就业的分化。

  ·分母端的青(qīng)年劳动力(lì):(1)青年(nián)人口:出生(shēng)人口(kǒu)与乡村迁入(rù)均在减少(shǎo)。2010-2020年(nián)青(qīng)年劳动力对应的出生人(rén)口减少4381万,2020-2030年减少1762万。另(lìng)外(wài),我国农村向城镇的人口转移也在减速,新(xīn)增城镇人口(kǒu)从十三五期间(2016-2020年)的2184万人,减至2022年(nián)650万人(rén)。

  ·(2)2020-2023年,青(qīng)年(nián)劳动(dòng)参与率出(chū)现超预期下降。2010-2020年青(qīng)年劳动参与(yǔ)率下降(jiàng)6.7个点,但疫(yì)情(qíng)以来(lái)仅(jǐn)仅三(sān)年(nián),已经下(xià)降7.1个点。近(jìn)三年(nián)青年劳动参(cān)与率(lǜ)的下降主要有三方面(miàn)原(yuán)因:一(yī)是16-24岁在(zài)校(xiào)生大幅增加493万;二是部分群体(tǐ)因就业形势恶(è)化而(ér)退出劳动市场(chǎng);三是就(jiù)业(yè)观念的变化导致初(chū)次进入劳动市场时间推迟,降低16-24岁劳动参与率(lǜ)。

  ·结论:(1)失业人(rén)口的增(zēng)加(jiā)不能完全解释青年失业率的(de)上升。假如当前青(qīng)年劳动力与(yǔ)2020年相同(tóng),在失业人(rén)口增加132万(wàn)至632万人(rén)的情况下,对(duì)应青年失(shī)业(yè)率应该(gāi)从12.8%提高至16.2%,但(dàn)3月(yuè)却达到19.6%,如图19。失业人口的增(zēng)加(jiā)只能解释(shì)当前(qián)青年(nián)失(shī)业率的一部分,另一部分则来自分母(mǔ)端(duān),城镇青(qīng)年(nián)劳动力(lì)的减少。

  ·(2)未来青年失业率的变动(dòng)可能出现以下三种情(qíng)况:①青年失业人口增加,同时(shí)劳动力减(jiǎn)少,青年失业率上升;②青(qīng)年失业人口与劳动力均在减少(shǎo),但(dàn)失业(yè)人口降幅不及(jí)劳动力降幅,青年失业率上升;③青年(nián)失(shī)业人口与劳动力(lì)均在减少(shǎo),失业人口降幅大于(yú)劳动(dòng)力(lì)降幅,青(qīng)年失业(yè)率下降。

  ·(3)我们认为,失(shī)业人口会随着疫情(qíng)后经济复苏而减少,但青(qīng)年劳(láo)动(dòng)力的(de)下降可能(néng)成(chéng)为就业(yè)“疤痕(hén)效(xiào)应”的长期来源(yuán),抬高青年失业(yè)率的长期中(zhōng)枢(shū)。未来失业率(lǜ)的分母(mǔ)端(duān)越来(lái)越重要。

  ·风险(xiǎn)提示:服务业分化未(wèi)收窄;青年劳动参与率出现明显(xiǎn)下降;外需(xū)、房地(dì)产(chǎn)等不及预期,经济和(hé)就业(yè)恢复偏(piān)慢(màn)。

  目(mù) 录

  1. 青(qīng)年失业率的三因素框架

  2.分子端:新增(zēng)青年失(shī)业(yè)人员缘(yuán)于服务业复苏分化(huà)

  2.1.青年失业人(rén)口:主(zhǔ)动(dòng)辞职(zhí)居多;三(sān)分(fēn)之二接受过大学教育

  2.2.行(xíng)业:从制造到服务,知识密度从低到高

  2.3.服务业复苏分化或是一季度青年失业人口(kǒu)仍增加的原因

  3.分母端:人(rén)口和劳动(dòng)参(cān)与(yǔ)率均下降,带(dài)来劳动(dòng)力(lì)减少

  3.1.青年人(rén)口(kǒu):出生人口与乡村迁入均(jūn)在(zài)减少(shǎo)

  3.2.青年(nián)劳动参(cān)与率:超预期下降(jiàng)

  4. 结论:未来失业(yè)率的分(fēn)母(mǔ)端可能会(huì)越(yuè)来(lái)越重(zhòng)要(yào)

  5. 附录:概念和数据说明

  6. 风(fēng)险提示

  正 文

  4月份16-24岁青年(nián)失业率攀升至20.4%,创(chuàng)下2018年有(yǒu)数据(jù)以来最高值(zhí)。在疫(yì)情(qíng)影响退(tuì)散(sàn)、经济逐步复(fù)苏的情(qíng)况下,城镇(zhèn)调(diào)查失业(yè)率较去年同期大幅(fú)下降0.9个(gè)点(diǎn),但青年失业率却(què)较去年4月逆势攀升(shēng)2.2个点(diǎn)。本篇(piān)报告将(jiāng)重点研究疫情后(hòu)留下的“疤痕效(xiào)应”如何推高青(qīng)年失(shī)业率。

  1.青年失(shī)业(yè)率的三因素框架(jià)

  失(shī)业率(lǜ)=失业人口/劳(láo)动力(lì)=失业人(rén)口(kǒu)/(总(zǒng)人口×劳动参与率)

  据此可见,影响青年失(shī)业率的(de)主要是三个因素:①青年失业人口;②青年总人(rén)口;③劳动(dòng)参与率,其中②③决定着青年劳动力的(de)变化。这三个因素(sù)均为城镇口(kǒu)径。

  三个因素的(de)变化都(dōu)不(bù)能忽(hū)视。当(dāng)我们(men)讨论失业率时,经常认为(wèi)失业率上升(shēng)一定是失业增加的结果,这个(gè)判断对于全年龄段失(shī)业率来说并没(méi)有问题,因为我国(guó)的劳动力总量(liàng)(也称经济活动人口(kǒu))在(zài)2015年(nián)之前(qián)一(yī)直在上(shàng)升,2015年后略(lüè)有下降,到2021年末下降了2.6%,年均(jūn)降幅约0.4%。但(dàn)青(qīng)年失业率则不能忽视分(fēn)母的变动,因为青年劳动(dòng)力波动幅度更(gèng)大(dà)。

  例(lì)如2010-2020年,青年失业人(rén)口只增加4万,青年劳动力却(què)减少1578万,带动16-24岁人口失业率(lǜ)大幅提高3.8个(gè)点。两次人口普查期间(2010-2020年),青年失(shī)业(yè)人口从496万增加到(dào)500万,仅(jǐn)增(zēng)加了4万左右,约(yuē)为2020年(nián)青年劳动(dòng)力的0.1%,但青年失业率却从六普的9%提高到七(qī)普(2020年11月)的12.8%,大幅提(tí)高3.8个点。主(zhǔ)要原因就是失业率(lǜ)的(de)分母(mǔ)在下降,16-24岁青年劳动力人口在此(cǐ)期间(jiān)从(cóng)5481万(wàn)人大(dà)幅(fú)减至(zhì)3903万人,减少了1578万。但是,2010-2020年全年龄(líng)段(duàn)劳动力数量基本稳定在(zài)7.8亿,整体失业(yè)率(lǜ)的分(fēn)母基本不变(biàn)。因此,2010-2020年间,决定整体失业率(lǜ)变动(dòng)的是失业(yè)人口(kǒu)数量(分子),但(dàn)决定(dìng)青年(nián)失业率(lǜ)变动的却(què)是青年(nián)劳动力总(zǒng)量(分母)。

  芦哲&;占烁:青(qīng)年(nián)就业—从三因素框架看(kàn)“疤(bā)痕(hén)效应”来自(zì)何处

  芦(lú)哲&;占(zhàn)烁:青(qīng)年(nián)就业—从三因素框架看“疤痕效应”来自何(hé)处

  2.分子端:新增青年失业人员缘于服务业复苏分(fēn)化

  2.1.青年失业人口:主动辞职居多;三分之(zhī)二(èr)接(jiē)受过大学教(jiào)育(yù)

  从总量(liàng)来(lái)看(kàn),当前城镇青年就业(yè)人数约为(wèi)2587万(wàn)人,失业(yè)人数632万(wàn)人,比(bǐ)去年(nián)4月增(zēng)加约70万,较七(qī)普增加约132万。国家统(tǒng)计(jì)局在3月就业数据(jù)解读(dú)时,披露了当前青年就(jiù)业和失业人数的基(jī)本情况(kuàng):“初(chū)步测算(suàn)3月份城(chéng)镇(zhèn)青年(nián)9637万人(rén),没有参与(yǔ)劳动力市场的青(qīng)年6418万(wàn)人,主体为在(zài)校(xiào)学生;参与劳(láo)动(dòng)力市场(chǎng)的青年3219万(wàn)人,其(qí)中就业人数2587万人、失业(yè)人数(shù)632万人。”[1]假设青年劳(láo)动力(lì)人(rén)数与去年基(jī)本持(chí)平(píng),今年(nián)4月青(qīng)年失(shī)业(yè)率比去(qù)年同期高(gāo)2.2个(gè)点,青年(nián)失业(yè)人员比去(qù)年同期(qī)多70万(wàn)人左(zuǒ)右,比2020年(nián)七普多132万(wàn)人。

  从(cóng)增量看,今年前(qián)四(sì)个月青年失(shī)业形势好于(yú)去年同期。假(jiǎ)设(shè)2022年以来青年(nián)劳动力总量维持在3219万,青年失业(yè)率每提高1个点,带来32万左(zuǒ)右的新增失(shī)业人口(kǒu)。尽管今(jīn)年4月青年失业率比去年同期高2.2个点,但从新增(zēng)青(qīng)年失(shī)业人口来看,今年1-4月约(yuē)为(wèi)119万(wàn),去年同(tóng)期为(wèi)125.5万。从(cóng)增量来看,今年前四个月青年失业形势要好于去年(nián),这与(yǔ)当(dāng)前经济逐渐(jiàn)恢复(fù)也有(yǒu)关系。

  从节奏来看,受夏(xià)季毕业影响,我国(guó)青(qīng)年失业率一般(bān)在上半年(nián)逐渐提高(gāo),7月(yuè)达(dá)到峰值,8月开始逐步回落(luò),预计5-7月青年失业率或将继续(xù)小幅攀(pān)升。

  芦哲&;占烁:青年就业(yè)—从三因素框架看“疤痕(hén)效应”来自(zì)何处

  失业(yè)原(yuán)因方面(miàn),近7成(chéng)青(qīng)年(nián)失业者(zhě)是主动辞职,被裁员(yuán)比例只有2.6%,远低于35岁以上(shàng)群体。一种观(guān)点认为(wèi),青年(nián)群体由于工作(zuò)经验和技能相对不熟(shú)练,往往在企业裁员时首当其冲。但根据月度劳动力(lì)调查数据(jù),青年失业主要原因(yīn)是主动辞职,被(bèi)裁员的(de)比例明显低于35岁以上群体。根据《2021年中国劳动统(tǒng)计年鉴》,有工(gōng)作意愿但从未(wèi)工作过的失业群(qún)体在16-24岁失业人口(kǒu)中占(zhàn)比59%,其他年龄群体中这(zhè)一比(bǐ)例最高是14.4%。我们剔除(chú)这部分失业(yè)人群后(hòu),剩下的青年失(shī)业人口(kǒu)中,第一大(dà)失业原因是(shì)主动(dòng)辞职,占比68.2%,单位倒闭(bì)破产(chǎn)占比5.9%;而裁员仅占2.6%。横向(xiàng)对比,裁(cái)员比例从高到低依(yī)次是:60岁以(yǐ)上(4.8%)>;35-59岁(suì)(4.7%)>;16-24岁(2.6%)>;25-34岁(2.5%)。

  按(àn)照受教育程度(dù)来看,三分之二的青年失业人员接受过大学(xué)教育。各年龄段失业人群中,年(nián)龄越低(dī),平(píng)均受教育(yù)程(chéng)度越高。16-24岁失(shī)业人员中(zhōng)66.2%是接受过(guò)大学教育(yù)的,这一(yī)比例(lì)在(zài)其他三个(gè)年龄(líng)阶段逐步递减,25-34岁(40.5%)>;35-59岁(13.7%)>;60岁以上(shàng)(4.3%)。城镇(zhèn)就业(yè)人(rén)口的(de)受(shòu)教(jiào)育(yù)程度也(yě)大致类似,青(qīng)年人由于年龄限制,接受大(dà)学教育比(bǐ)例略低于(yú)25-34岁,整(zhěng)体来看35岁以下就业人员的受教育程度大(dà)幅(fú)高(gāo)于35岁以上。按照接受(shòu)过大学教育的占(zhàn)比来看,25-24岁(47.9%)>;16-24岁(43.6%)>;35-59岁(26%)>;60岁以(yǐ)上(3%)。

  芦哲&;占烁(shuò):青年就业(yè)—从(cóng)三因素框架(jià)看“疤痕效(xiào)应(yīng)”来(lái)自何处

  芦哲&;占烁:青年(nián)就业(yè)—从三因(yīn)素(sù)框架看“疤痕(hén)效(xiào)应”来(lái)自何(hé)处

  芦哲&;占烁:青年就(jiù)业—从三因(yīn)素框(kuāng)架看“疤(bā)痕效应”来自(z<span style='color: #ff0000; line-height: 24px;'><span style='color: #ff0000; line-height: 24px;'><span style='color: #ff0000; line-height: 24px;'>蜗牛是不是昆虫类</span></span></span>ì)何(hé)处(chù)

  2.2.行业:从(cóng)制造到(dào)服务,知识密度从(cóng)低到(dào)高

  青年失(shī)业人口的行业与青年(nián)就业分布基本一致。青年(nián)失业人口呈现出行业聚集的特点,主要(yào)集中在5个大类行业,2020年占比分别为:批发(fā)零(líng)售(19.3%)、制造业(yè)(18.8%)、住宿餐(cān)饮(13%)、教育(7.5%)、居(jū)民服(fú)务\修理和其他服务业(6.7%),这5个行业占(zhàn)全(quán)部青年失业人口的(de)65%左(zuǒ)右(yòu)。同(tóng)时,这5个行业也是青(qīng)年(nián)就业集中的行业(yè),吸纳了60.7%的青(qīng)年(nián)就业。从行(xíng)业来看(kàn),青年失(shī)业(yè)人口(kǒu)的行业(yè)分布(bù)是由就(jiù)业(yè)分布决定的,吸纳就(jiù)业占比较大的行业,往往(wǎng)也贡献了较(jiào)大规(guī)模的失(shī)业(yè)。因(yīn)此(cǐ),在挖掘青年失业人口来自何(hé)处之前,需要研究青年就(jiù)业的(de)行业结构。

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

  芦哲&;占烁:青年就业—从(cóng)三因(yīn)素框架看“疤痕效(xiào)应”来(lái)自(zì)何(hé)处

  2010-2020年(nián)青年就(jiù)业的(de)结构(gòu)变化(huà)较大,呈(chéng)现出从(cóng)制造到服务、知识密集程度由低到高(gāo)两(liǎng)个特点。

  青年就业从工农业(yè)大量(liàng)流入服务业。农林(lín)牧渔、采矿业、制造业和电(diàn)热(rè)燃水的(de)生(shēng)产(chǎn)供应业,这四个行业(yè)是国民经(jīng)济分(fēn)类(lèi)的(de)农(nóng)业和(hé)工业。2010年这(zhè)四个(gè)行业吸纳了(le)50.3%的青年(nián)就业(yè)人(rén)口,到2020年(nián)该比(bǐ)例大幅降至25.4%。其中,制造(zào)业从37.4%降至(zhì)22%,农(nóng)林牧渔从11.4%降至(zhì)2.5%,分别(bié)降低15.4和9.0个(gè)点。有4个行业吸纳(nà)青年就业比例增加(jiā)超2个点,其中(zhōng),教育业(yè)为(wèi)5.3%,租赁(lìn)和商务服务为(wèi)3.1%,信息技术(shù)为2.8%,卫生和社(shè)工(gōng)为2.0%。另(lìng)外(wài),建(jiàn)筑(zhù)业和(hé)房(fáng)地产等其他6个服务(wù)行(xíng)业(yè)吸纳青年就业的(de)比例均增超1个百分点。

  以受教育年限作(zuò)为维(wéi)度,青(qīng)年(nián)就业从知识(shí)密集程度较低的(de)行业流向较高行业。我们以《2021年(nián)劳动统计年鉴》中各行(xíng)业就业人(rén)员的受教育年限,来计算各行业的知识密集程度。有5个(gè)行业的(de)平均受教(jiào)育年限在(zài)14年(nián)以上,依次是:科学研究与(yǔ)技术服务(wù)(14.6)>;教育(14.4)>;金融(14.3)>;信(xìn)息(xī)传输(shū)、软件和(hé)信(xìn)息技术服务(14.2)>;卫生和社会工(gōng)作(12.1),除金融业(yè)外(wài),其他(tā)四个行业是过(guò)去十(shí)年青年就业流(liú)入的主(zhǔ)要(yào)行业,吸纳青年就业(yè)比例的增幅均(jūn)居前(qián)列。如图10,各(gè)行业所(suǒ)吸纳的青(qīng)年就(jiù)业比例变动与行业平(píng)均受教育年限基本一致,即青年就(jiù)业从知识密集程度(dù)较低的行业(yè)流向较高行业。

  但(dàn)是知识密集型行业的青年失业情况比(bǐ)整体(tǐ)失业更严峻。我们用《2021年中国劳动统(tǒng)计年鉴》中各行业(yè)的青年(nián)失业比(bǐ)例(该行(xíng)业的(de)青年失业人(rén)数/青年失(shī)业总人数),除以各行业的(de)青年就业比例(该行业的青年就(jiù)业人(rén)数/青年就(jiù)业总人(rén)数),来作为各行业失业率的近似替代(dài)指标。以这个指(zhǐ)标来看(kàn),知识密集型行业的(de)青(qīng)年失业率大多高于全年(nián)龄段失业率,如信(xìn)息(xī)技术、教育、科(kē)研服务、公共管(guǎn)理等行业,体现在图11中(zhōng),都位于右下方。

  芦(lú)哲&;占烁:青年就(jiù)业—从三(sān)因素(sù)框架看(kàn)“疤痕效应”来自何处

  芦哲&;占(zhàn)烁:青年就业—从三因素框架看(kàn)“疤痕(hén)效(xiào)应(yīng)”来自何处

  2.3.服务业复(fù)苏分(fēn)化或是一(yī)季(jì)度青年失(shī)业人口仍增(zēng)加的原因(yīn)

  一季度(dù)服务业复苏出现分化。今年一季(jì)度GDP同比增长4.5%,较疫情前三(sān)年Q1均(jūn)值(zhí)有(yǒu)2.2个(gè)点(diǎn)的增速(sù)缺(quē)口。分(fēn)行业来看,批发零售(shòu)业缺(quē)口为1.5个(gè)点,而建(jiàn)筑业、住宿(sù)餐饮业增速(sù)均(jūn)高于疫情前三(sān)年均值,这(zhè)三(sān)个行(蜗牛是不是昆虫类xíng)业一季(jì)度(dù)复(fù)苏情况较好(hǎo);知识(shí)密集程度更高的房(fáng)地产业、租赁和商务服务业、信息技术服务业的(de)缺口分别(bié)为(wèi)4.1、4.7、11个点,一季度(dù)复苏相对较慢。

  因(yīn)此从失业率的分子端来看,当前青年失业人(rén)员增长的症结在于服务业(yè)就业(yè)复苏(sū)的结构(gòu)不均衡。一方(fāng)面,随着(zhe)受教育水平的(de)整体提高,青年就业(yè)大(dà)量流(liú)向(xiàng)知识(shí)密集(jí)型服(fú)务(wù)业,如教育、信息技术等行业。另一方面,年(nián)初疫情影(yǐng)响减弱(ruò)后(hòu),经(jīng)济复苏的主(zhǔ)力(lì)是知识(shí)密集程(chéng)度较低的(de)生活性服务业,而知识密集程度(dù)较(jiào)高(gāo)的生产性服务业复苏较慢。所以服务业就业复苏结构分(fēn)化(huà),带来的(de)青年失业人口和(hé)25-59岁失业人口的(de)分化。房地产、互联网、教(jiào)育[1]等行业的一季度就业(yè)尚未出(chū)现明(míng)显改(gǎi)善,应届生就业压力(lì)大;而(ér)住宿餐(cān)饮等行(xíng)业(yè)就业已经出现回暖,但对(duì)于三分(fēn)之二接(jiē)受(shòu)过大学(xué)教育的青年(nián)失业人口而言(yán),这些行业(yè)的就业吸纳相对(duì)有限。

  芦(lú)哲&;占烁:青年就业(yè)—从三因素(sù)框架(jià)看(kàn)“疤痕效应”来(lái)自何处

  芦哲&;占烁:青年就(jiù)业—从三因素(sù)框架看(kàn)“疤痕(hén)效应”来自何处

  3.分母端:人(rén)口和劳动参(cān)与(yǔ)率均(jūn)下降(jiàng),带来劳(láo)动力减少

  青年失业率的分母端是城镇青年劳(láo)动力,主(zhǔ)要由(yóu)青年人口和劳动(dòng)参与(yǔ)率决定(dìng)。2022年我国开(kāi)始步(bù)入人口负增长时代(dài),城镇青(qīng)年劳动力可能(néng)将(jiāng)步入(rù)长期下降通道,这(zhè)将从分母端推升(shēng)青年失(shī)业率,或成为疫情后就业(yè)“疤痕效应”的长期来源。

  3.1.青年人口:出生人口与乡村迁入均在减(jiǎn)少

  城镇青(qīng)年劳动力(lì)首先取决于(yú)城镇青年(nián)人(rén)口(kǒu)数量,而后者(zhě)来(lái)自于两部分(fēn),一是(shì)16-24年前(qián)的出生人(rén)口(kǒu),二是乡村(cūn)到(dào)城(chéng)镇(zhèn)的(de)迁移人口,这两部分增量未来都趋(qū)于(yú)下降。

  2010-2020年青年劳动力(lì)对应的出生人口减(jiǎn)少(shǎo)4381万,2020-2030年减少1762万。2010年和2020年的16-24岁人口(kǒu)分别对应1986-1994、1996-2004年的出(chū)生人(rén)口(kǒu),而前者(zhě)正好(hǎo)是建国(guó)以来的一轮“小(xiǎo)婴儿潮”时期,年均出生人口(kǒu)超2000万,其中1987年出生人(rén)口最高(gāo)超过2500万(wàn),到90年代开(kāi)始明显(xiǎn)步入下降通道。1986-1994年合(hé)计(jì)出生人口2.07亿,1996-2004年降(jiàng)至1.63亿(yì),减少(shǎo)约4381万,降幅为21.2%。2020和2030年的16-24岁(suì)人口分(fēn)别对应1996-2004、2006-2014年的出(chū)生人(rén)口,这两个时期分别(bié)为1.63、1.45亿,出(chū)生人口减少约(yuē)1762万。

  另(lìng)一方面,我国(guó)农(nóng)村向城(chéng)镇的(de)人口转移也在减速(sù)。新增城镇人口从2016年开始逐(zhú)年(nián)减少(shǎo),十三五期间(2016-2020年(nián))均值(zhí)约(yuē)为(wèi)2184万(wàn)人,但2022年只有650万(wàn)人。预计今年随着疫情影(yǐng)响减(jiǎn)弱,人员流动恢(huī)复,新增城镇人口数(shù)量会(huì)较去年有(yǒu)明(míng)显增长,但可能仍然较难回到(dào)十(shí)三(sān)五(wǔ)期间(jiān)超2000万(wàn)的(de)规(guī)模。当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,从乡村到城镇的迁移人口数量整体将呈现下(xià)降(jiàng)趋势(shì)。

  芦哲(zhé)&;占烁:青年(nián)就业(yè)—从三因素框(kuāng)架(jià)看“疤痕效(xiào)应”来自何(hé)处

  3.2. 青年劳动参与率:超预(yù)期下(xià)降

  青年劳动参(cān)与率有两个特点,一是低(dī)于其他(tā)年龄段群体,大(dà)部(bù)分青年在校,并(bìng)未(wèi)进(jìn)入劳(láo)动市场。二是近(jìn)年来呈下(xià)降(jiàng)趋势。

  2020-2023年(nián),青年劳动(dòng)参与率出现超预期下降。根据今年3月统计(jì)局披露(lù)的青年就业和失(shī)业(yè)人数(shù),当前(qián)16-24岁青年的劳动参(cān)与率约为33.4%,即9637万(wàn)城镇青年人(rén)口(kǒu)中,有3219万进(jìn)入或有(yǒu)意(yì)愿进入劳(láo)动市(shì)场(chǎng)。而2010和2020年两次人口(kǒu)普查时,青年(nián)劳动(dòng)参与(yǔ)率分(fēn)别为47.2%、40.5%。此前十(shí)年,青年劳动参与率下(xià)降6.7个点,但疫情(qíng)以来仅仅(jǐn)三年(nián),该指标已经下降7.1个(gè)点(diǎn)。

  近(jìn)三年青年(nián)劳动(dòng)参与率的下降(jiàng)主(zhǔ)要有三方面原因(yīn)。

  一是16-24岁在校生大幅增加493万。2010到2020的十年间,16-24岁在校生增加了(le)706万,年(nián)均增(zēng)加70.6万;但2019年末到(dào)2021年末(mò),仅仅两年的时间(jiān)里,该年(nián)龄段的在校生(shēng)增加了493万,年均增长246.5万,远(yuǎn)远(yuǎn)快(kuài)于此前十(shí)年(nián)增速。

  二是部分群体因(yīn)就业(yè)形(xíng)势(shì)恶化而退出劳动市场,在未来(lái)经(jīng)济和就业好转后会回(huí)到劳(láo)动市场(chǎng)。2020年3月,国家统计局曾(céng)在发布会指出当月(yuè)“就业人员规模比1月份(fèn)下(xià)降6%以上”,说明就业形(xíng)势恶(è)化(huà)时(shí),也会影响劳动参与率。

  三(sān)是(shì)就(jiù)业观念的变(biàn)化导致初次进(jìn)入劳(láo)动市场时间推(tuī)迟,降(jiàng)低16-24岁(suì)劳动参与率(lǜ)。从社(shè)会(huì)风(fēng)气来看,对学历的推崇导致本科(kē)毕业即(jí)进入就(jiù)业市场的(de)年轻(qīng)人(rén)减(jiǎn)少(shǎo),加上考研、考(kǎo)公竞争(zhēng)激烈,发展至“二战”“三战”,客观上会将(jiāng)部分青年人(rén)初次就(jiù)业时间从16-24岁(suì)延(yán)迟到25岁之后,从而(ér)导致16-24岁劳动参与率出现下降。

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

  4.结论:未(wèi)来失业率的分母(mǔ)端可能会越来越重要

  失(shī)业人口(kǒu)的(de)增加不能完全(quán)解(jiě)释(shì)青(qīng)年失业率(lǜ)的上升。假如(rú)当前青年劳(láo)动力与2020年相同,在失业人口增加132万至632万人的情(qíng)况下(xià),对应青年失业率应(yīng)该从12.8%提高至16.2%,但(dàn)3月却(què)达到(dào)19.6%,如图19。失(shī)业人口的增(zēng)加只能解释当前青年失业(yè)率(lǜ)的一部(bù)分,另一部(bù)分则来自(zì)分(fēn)母端,城(chéng)镇青年劳(láo)动(dòng)力的减少。

  芦哲&;占(zhàn)烁:青(qīng)年就(jiù)业—从三因(yīn)素框架(jià)看(kàn)“疤痕效应”来自(zì)何处

  考虑到2020年我国人口已经开(kāi)始负增长,未(wèi)来青(qīng)年失业率(lǜ)的变动可(kě)能(néng)出现以下三种情(qíng)况:

  ①青年失业人口增加(jiā),同时劳动(dòng)力减少(shǎo),青年(nián)失业率上升;

  ②青(qīng)年失(shī)业(yè)人口与劳(láo)动力均在减少,但失业人口降幅不及劳动力降幅,青年失业率(lǜ)上(shàng)升;

  ③青年失业人口与劳(láo)动(dòng)力均(jūn)在(zài)减(jiǎn)少,失(shī)业人口降幅大于劳(láo)动力降(jiàng)幅,青(qīng)年失业率下(xià)降(jiàng)。

  我们认(rèn)为,未(wèi)来失(shī)业人口会随(suí)着经(jīng)济复苏而减(jiǎn)少,但经济复苏难以改变失业率的分母下降趋势。青年劳动力的下降可能成为就业(yè)“疤痕效应”的长(zhǎng)期(qī)来(lái)源,抬高(gāo)青年(nián)失业率的长期中枢。未来失业率的分母(mǔ)端可(kě)能会越来越重要,这也是人(rén)口(kǒu)长(zhǎng)周期变化的(de)影(yǐng)响之(zhī)一。

  5.附(fù)录(lù):概念和数据说明

  青年(nián)失业率的两个前置概念。讨论16-24岁(suì)人口调查(chá)失业率时,有必要(yào)明晰这一概念的两个要(yào)点:一是调(diào)查失业率是城(chéng)镇就业范围(wéi),并非针(zhēn)对全(quán)部就(jiù)业人口,不包括乡(xiāng)村就业,2022年底我(wǒ)国城乡就业大(dà)约分别占63%、37%,近四成的就业人口并未(wèi)包含在内。因(yīn)此,许多(duō)针对青年失业率的(de)讨(tǎo)论以全国(guó)青年人口数量(liàng)为(wèi)出发点,未区分(fēn)人口总量与(yǔ)城乡结构(gòu)的(de)问题(tí),有失偏(piān)颇(pǒ)。本篇报告如(rú)无特(tè)别说明,各概(gài)念均是指城镇就业口径。

  二是(shì)失业率的分(fēn)母不含没有劳动意愿的(de)劳(láo)动年(nián)龄人口。按照统(tǒng)计局的(de)定义(yì),“劳动力指年满(mǎn)16周岁(suì),有劳动能(néng)力,参加或要求(qiú)参加社会经济活动的人员(yuán)。包(bāo)括就业人员和失业人员”,因此没(méi)有就业意(yì)愿的(de)劳动年(nián)龄(líng)人口不计入劳动力。根据(jù)《2022年中国(guó)劳动(dòng)统(tǒng)计年(nián)鉴(jiàn)》,2021年(nián)底我国16岁以上的(de)人口约为11.5亿,其中只有68%属于(yú)劳动力,约为7.8亿,而就(jiù)业人口为约7.46亿,据此(cǐ)推算城乡失业人口(kǒu)可能为(wèi)3372万人(rén)左(zuǒ)右。

  芦哲&;占(zhàn)烁:青年就(jiù)业—从三因素框(kuāng)架看“疤(bā)痕效应”来自何处

  从数据来看(kàn),失业(yè)率来(lái)自(zì)全国月度劳动力(lì)调查。该项(xiàng)调查制度于2005年正式实施(shī),每(měi)年(nián)进(jìn)行两次全国劳(láo)动力抽样(yàng)调查,调查范围为中(zhōng)国大陆的(de)城镇和(hé)乡村(cūn),调查对象为16岁及以上人口。2009年3月,为更及时准确反映(yìng)劳动力市(shì)场变化情况,建立了31个大城市月度劳动(dòng)力调查制(zhì)度。2013年4月(yuè),又(yòu)将(jiāng)月(yuè)度(dù)劳动(dòng)力(lì)调查范围扩(kuò)大(dà)至65个城市。2016年1月,全国月(yuè)度劳(láo)动力调查正式在全国范围内开展,调查范围覆盖(gài)全国所有地级(jí)市。

  月度(dù)劳动力调查样本比例(lì)约(yuē)为0.2‰,是年度调(diào)查的(de)五分之一左右(yòu)。全国每月(yuè)调查(chá)约12万户,2020年(nián)全国家庭户约为49415.7万户,样(yàng)本(běn)占比约0.2‰,作

  为对比,我国年度人(rén)口调查样(yàng)本(běn)比(bǐ)例为1‰,五年一次的人口抽样调查样(yàng)本比例为1%。而每(měi)10年一次的人口普查(chá)则在长表部(bù)分纳入就(jiù)业调查,长表抽(chōu)样比例是10%左右,因(yīn)而人(rén)口普查的就业数(shù)据质量(liàng)更高。

  就业(yè)人员(yuán)总数(shù)会(huì)根据普查数据进行修正,但结构(gòu)数(shù)据仍会(huì)存在(zài)差异。比(bǐ)如(rú)2020年的(de)《劳动统计年(nián)鉴》显示(shì),2019年末全国就业人员约为7.75亿人;而(ér)七普后次年(nián)的年鉴将这(zhè)一数(shù)据修(xiū)正为(wèi)7.54亿(yì)人左右,误差约2100万人(rén)。但(dàn)结构数(shù)据的差(chà)异仍然存在。比(bǐ)如《2021年劳动统(tǒng)计年鉴》中,2020年城镇制(zhì)造业就业人员占比为18.0%,而(ér)七普数据为19.7%。

  6.风险提示

  (1) 服务业分化未收(shōu)窄;

  (2) 青年(nián)劳动(dòng)参与率出现明显下降;

  (3) 外(wài)需(xū)、房地产等不及预期,经济和(hé)就(jiù)业恢复偏慢。

  报告信息(xī)

  蜗牛是不是昆虫类>证券研(yán)究报告:【芦哲&;占烁】青年(nián)就业:从(cóng)三因素(sù)框架看“疤痕效应”来自何处

  研报撰写人员:芦哲(S0120521070001,首席宏观经济学(xué)家),占烁(S0120122070060,联系人(rén))

  对外(wài)发布(bù)时间(jiān):2023年5月(yuè)26日

  报(bào)告(gào)发布(bù)机构:德(dé)邦证券(quàn)股份有限公(gōng)司(sī)

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