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长征有多长公里 红军长征一共用了几年

长征有多长公里 红军长征一共用了几年 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(lú)哲 首席宏观经济学(xué)家

  占烁 联系人

  投资要(yào)点

  ·核心观(guān)点:我(wǒ)们将(jiāng)影响青年失业率的因素拆解(jiě)为三方(fāng)面:①青年失业人口,②青年(nián)总人口(kǒu),③劳动参与率(lǜ),失(shī)业率(lǜ)=失业人口/(总人口×劳动参与率)。通过(guò)三因素(sù)框(kuāng)架(jià),我(wǒ)们发现(xiàn)16-24岁失业人口(kǒu)的增加不能完全解释青年失业率(lǜ)的上升(shēng),更重(zhòng)要(yào)却被(bèi)忽(hū)视的因素(sù)是青年人口和劳动参与(yǔ)率下(xià)降,带来16-24岁(suì)劳动力减少,从分母端(duān)大幅推高青年(nián)失业率。假如今年3月分(fēn)母端(duān)的青年(nián)劳动力与2020年持平,新增约132万青年失业人口只能将失业率拉升至(zhì)16.2%,但实际青年失业(yè)率却高达19.6%。我们认为,失业(yè)人(rén)口会随着经济(jì)复苏而减少,但(dàn)青(qīng)年(nián)劳动力的下降可能成(chéng)为就业“疤痕效应”的长(zhǎng)期(qī)来源(yuán),抬高青年失业率(lǜ)中枢。

  ·青年失业率的三因素框架:(1)失业(yè)率=失业人口/劳动(dòng)力=失业人(rén)口/(总人口×劳动参(cān)与率),据此(cǐ)可将青年失业(yè)率拆解(jiě)为青(qīng)年失(shī)业人口、总人口、劳动参(cān)与率三个因素。

  ·(2)失(shī)业率上升未必(bì)来自失业(yè)增加,不(bù)要(yào)忽略分母,劳(láo)动(dòng)力的下降(jiàng),也是抬高失业率的(de)重要(yào)原(yuán)因。2010-2020年,青年失业人口只增加(jiā)4万,青年(nián)劳(láo)动(dòng)力却减少1578万,带动16-24岁人口失业(yè)率大幅提高3.8个点。

  ·分子端的青年失业人口:(1)从总量来看,当前(qián)城镇青年就业人数约为(wèi)2587万人,失业人数632万人,比去年4月(yuè)增加约70万,较七普增加约(yuē)132万。

  ·(2)失业原因方面,近7成青年(nián)失(shī)业者是主动(dòng)辞职,被裁员比例只有2.6%,远低于35岁以上群体。

  ·(3)按(àn)照受教育(yù)程度来看,三(sān)分之(zhī)二的青年失业人员接受(shòu)过大学教育。

  ·(4)2010-2020年青年就业的(de)结构变化较大,呈现出从制造到服务、知识(shí)密(mì)集程度由低到高(gāo)两个特点。2010年农业和工业(yè)吸纳了50.3%的青年就业人口,2020年大幅降至25.4%,流出的(de)青(qīng)年就业主要(yào)转(zhuǎn)向服务(wù)业(yè)。以受(shòu)教育(yù)年限作为维度,青年就业从(cóng)知识密集(jí)程度较低的行业流向较高行(xíng)业,但(dàn)是(shì)知识密集型行业的青(qīng)年失业(yè)情(qíng)况比整体失(shī)业更严峻。

  ·(5)服务业复苏分化或是一季度(dù)青年失业人口仍增加的原因。经(jīng)济(jì)复苏的主(zhǔ)力是知识密(mì)集程度较(jiào)低的(de)餐饮(yǐn)、零售(shòu)等(děng)服(fú)务业,而知识密(mì)集(jí)程度(dù)较高的(de)生产性服务业复苏较慢,服务(wù)业(yè)就业复苏结构(gòu)的分(fēn)化,带来青(qīng)年就业和25-59岁就业的分化。

  ·分(fēn)母端(duān)的(de)青年劳动力:(1)青年人口(kǒu):出生人口(kǒu)与乡村迁入均在(zài)减少。2010-2020年青年劳动力对应的出生人口减(jiǎn)少4381万,2020-2030年减少1762万(wàn)。另外,我国农(nóng)村向城镇的人口转移也在减(jiǎn)速,新增城镇(zhèn)人(rén)口从十三五期间(2016-2020年(nián))的2184万人(rén),减(jiǎn)至2022年650万人。

  ·(2)2020-2023年,青(qīng)年劳动参(cān)与(yǔ)率出现(xiàn)超预(yù)期下(xià)降。2010-2020年青年劳动(dòng)参与率下降(jiàng)6.7个点,但(dàn)疫情以来仅仅三年(nián),已经下降(jiàng)7.1个点。近三年青年劳动参与率的下降主要有三方面原(yuán)因:一(yī)是16-24岁在校生大幅增加493万;二是部分群体因就业形势恶化(huà)而退出劳动市场;三是就业观(guān)念的(de)变化导致初次(cì)进入劳动(dòng)市场时间推迟,降低16-24岁劳动(dòng)参与(yǔ)率。

  ·结论:(1)失业人口的增加不能完全解释青年失(shī)业率的上升。假如(rú)当前青年(nián)劳动力与2020年相同,在失业人口增加132万(wàn)至632万(wàn)人(rén)的情况下,对应(yīng)青年(nián)失业率应(yīng)该从12.8%提(tí)高至16.2%,但3月(yuè)却(què)达到19.6%,如图19。失业人口的增加(jiā)只能解释当前青年失业率的一部分,另(lìng)一(yī)部分则来自(zì)分母端,城(chéng)镇青年劳动力的(de)减少。

  ·(2)未(wèi)来青年失业率的变动可能出(chū)现以下三种情况:①青年(nián)失业人口增加,同时(shí)劳动(dòng)力减少(shǎo),青(qīng)年(nián)失业(yè)率上升(shēng);②青年失业人口与劳动力(lì)均在减(jiǎn)少(shǎo),但失业人口降幅不及劳(láo)动力降幅,青(qīng)年失业(yè)率上升;③青年失业人口与劳动(dòng)力均在(zài)减少,失业人口(kǒu)降幅大于(yú)劳动力(lì)降幅,青(qīng)年(nián)失业率(lǜ)下降。

  ·(3)我们认为,失业人口会随着疫情后(hòu)经济复苏而减少,但青年(nián)劳动力的下降可能成为就业“疤痕效(xiào)应”的长期来源,抬高青年失业率(lǜ)的长期中枢(shū)。未来(lái)失业(yè)率(lǜ)的(de)分母(mǔ)端越来越重要(yào)。

  ·风险提(tí)示:服务业分化未收窄;青年劳(láo)动参与率出现明显下降;外需、房地(dì)产等不及(jí)预期,经济和就业恢(huī)复(fù)偏慢(màn)。

  目 录

  1. 青年失业率的(de)三(sān)因素框(kuāng)架

  2.分(fēn)子(zi)端:新增青年失业人(rén)员缘于服务业(yè)复苏分化

  2.1.青年失业人口(kǒu):主动辞职(zhí)居多;三分(fēn)之二接受(shòu)过大学教育

  2.2.行业:从制造到服务(wù),知识(shí)密(mì)度从低(dī)到高

  2.3.服务业复(fù)苏分(fēn)化(huà)或是一季度(dù)青年失(shī)业人口仍增加的(de)原(yuán)因

  3.分母端(duān):人口和(hé)劳动(dòng)参(cān)与率(lǜ)均下降,带来劳动力减少

  3.1.青(qīng)年人口:出生人(rén)口与(yǔ)乡村迁入均在减少

  3.2.青(qīng)年(nián)劳动参(cān)与率(lǜ):超(chāo)预期下(xià)降

  4. 结论:未来失业(yè)率的(de)分(fēn)母(mǔ)端可能(néng)会越(yuè)来越重(zhòng)要

  5. 附录:概念(niàn)和(hé)数据说明(míng)

  6. 风险(xiǎn)提(tí)示

  正(zhèng) 文(wén)

  4月份16-24岁(suì)青年失(shī)业(yè)率攀(pān)升(shēng)至(zhì)20.4%,创下(xià)2018年(nián)有数据以来(lái)最(zuì)高值(zhí)。在疫情影响(xiǎng)退散、经济逐步复苏的情况下,城镇(zhèn)调查失业率较去年(nián)同期大幅(fú)下(xià)降(jiàng)0.9个(gè)点(diǎn),但青年失业率(lǜ)却较(jiào)去年4月逆(nì)势(shì)攀升2.2个(gè)点。本篇报告将重点研(yán)究疫情后留下的“疤(bā)痕效应(yīng)”如何推高青年失业率。

  1.青年失业率(lǜ)的三因素框架

  失业(yè)率=失业人口/劳动力=失业(yè)人口/(总人口(kǒu)×劳动参与(yǔ)率(lǜ))

  据此可见(jiàn),影响(xiǎng)青年失业率的(de)主要是(shì)三个因素:①青年失业人口;②青年(nián)总人(rén)口;③劳动参与率,其中②③决定着青年劳动力的变化。这三个因素均为城镇(zhèn)口径。

  三个因素的变化都不能忽视。当(dāng)我们讨论失业率时(shí),经常认(rèn)为失业率上升一定是(shì)失业增加(jiā)的结果,这个判断对于全年龄段失业率来说并没有问题(tí),因(yīn)为我国的劳动力总量(也(yě)称经济活动人(rén)口)在2015年(nián)之前一直在(zài)上升,2015年(nián)后略有下降,到2021年末(mò)下降了(le)2.6%,年均(jūn)降(jiàng)幅(fú)约0.4%。但青(qīng)年(nián)失业率(lǜ)则不能忽(hū)视分(fēn)母的变(biàn)动,因为青年劳动力波(bō)动幅(fú)度更大。

  例如2010-2020年,青年失业人口只增加4万,青年劳动(dòng)力却减少1578万,带(dài)动16-24岁人口失业率(lǜ)大幅提高3.8个(gè)点。两次(cì)人口普查期间(2010-2020年),青年失业人口从496万增(zēng)加(jiā)到500万,仅增(zēng)加了4万左右(yòu),约为2020年青(qīng)年劳动力的0.1%,但(dàn)青(qīng)年(nián)失业(yè)率却从六(liù)普的9%提高到(dào)七普(2020年(nián)11月(yuè))的12.8%,大(dà)幅提高3.8个点(diǎn)。主要原(yuán)因就是失业率(lǜ)的分母在下降,16-24岁(suì)青(qīng)年劳动力人(rén)口在此(cǐ)期间从5481万人大幅减至3903万人,减少了1578万。但是(shì),2010-2020年全年(nián)龄段劳动(dòng)力数量(liàng)基本稳定在7.8亿,整体失业率的(de)分(fēn)母(mǔ)基本不变(biàn)。因此,2010-2020年(nián)间,决定整(zhěng)体失(shī)业率变动的是失(shī)业人口数量(分子),但决定青年失(shī)业率变动的却(què)是青(qīng)年劳(láo)动力(lì)总量(分母)。

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

  芦哲&;占烁:青年就业—从三(sān)因素框架看“疤痕效应”来自何处

  2.分子端:新增青年失业人员缘于(yú)服务业复(fù)苏分化

  2.1.青年(nián)失业(yè)人口:主动辞职居多;三(sān)分之二(èr)接受过大学教育

  从(cóng)总量来看(kàn),当(dāng)前城(chéng)镇青年(nián)就业人数约为2587万人,失业人(rén)数632万人,比去(qù)年4月增加约70万,较七普增加约132万。国(guó)家(jiā)统计局在3月就业数据解读时(shí),披露了(le)当前青年就业(yè)和失业人数的基本情况:“初(chū)步测算3月(yuè)份城镇(zhèn)青年9637万人,没(méi)有(yǒu)参(cān)与劳动力市场的青年6418万人,主体为在校(xiào)学生;参与劳动力市场的青(qīng)年(nián)3219万人,其中(zhōng)就业人(rén)数(shù)2587万人、失业人(rén)数(shù)632万人(rén)。”[1]假设青年劳(láo)动力人数与去年(nián)基本持平,今年(nián)4月青(qīng)年失业率比去年同期高2.2个点,青(qīng)年(nián)失业人员比(bǐ)去年同期(qī)多70万人左右,比2020年七普多(duō)132万人。

  从增(zēng)量(liàng)看,今(jīn)年前(qián)四个(gè)月青年失业形势好于(yú)去年同期。假设2022年(nián)以来(lái)青年劳(láo)动力总量维持在3219万,青年失业率每提高1个点,带来32万左右的新增失(shī)业人口。尽管今(jīn)年(nián)4月青年(nián)失(shī)业率(lǜ)比去年同期高2.2个点,但(dàn)从新增青年失业人口来看,今年1-4月约为(wèi)119万,去(qù)年同(tóng)期为(wèi)125.5万(wàn)。从(cóng)增(zēng)量来(lái)看,今年前四(sì)个月青年失业(yè)形势要好于去年,这(zhè)与当前(qián)经济(jì)逐渐恢复也有关(guān)系。

  从(cóng)节奏来(lái)看(kàn),受夏季毕(bì)业影响,我国青年失业率一般在上半年逐(zhú)渐提高,7月达到峰值,8月开始逐步回落,预计(jì)5-7月(yuè)青年失业率或将继续小幅攀(pān)升。

  芦(lú)哲&;占(zhàn)烁:青(qīng)年就业—从三因(yīn)素框(kuāng)架看“疤痕效(xiào)应”来自何处

  失(shī)业原因方(fāng)面,近7成青年(nián)失业者是主动(dòng)辞职,被裁员比例只(zhǐ)有2.6%,远(yuǎn)低于35岁以上群(qún)体。一种观(guān)点认为,青年群体由于(yú)工(gōng)作经验和技能相对不熟练(liàn),往往(wǎng)在企业裁员(yuán)时首当其冲。但根(gēn)据(jù)月度劳(láo)动力调(diào)查数据(jù),青年失业主要原因是主动辞职,被裁员的(de)比例明显低(dī)于(yú)35岁以上(shàng)群体。根据(jù)《2021年中国(guó)劳动统计年鉴》,有工作(zuò)意愿(yuàn)但从未工作过的失业群体在16-24岁失业人口中(zhōng)占比59%,其他年龄(líng)群体中这(zhè)一比例最高是14.4%。我们剔除(chú)这部分失业人(rén)群后,剩下的青年(nián)失(shī)业人口中(zhōng),第一(yī)大失业(yè)原因是主动辞职,占比68.2%,单位倒闭破产占(zhàn)比5.9%;而裁员仅占2.6%。横向对比,裁员比例从(cóng)高到低(dī)依次是:60岁以上(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(lái)看(kàn),三分(fēn)之(zhī)二的青年失业人员(yuán)接受过大学教育。各年龄(líng)段失业(yè)人群中,年(nián)龄越低(dī),平均(jūn)受教育程度越高(gāo)。16-24岁失(shī)业人员中66.2%是接(jiē)受过大学教育的,这一比(bǐ)例在其他三个年(nián)龄阶段逐步递减,25-34岁(40.5%)>;35-59岁(suì)(13.7%)>;60岁以上(4.3%)。城镇就业人口的受教育程度也大致(zhì)类似,青(qīng)年人由于年龄限(xiàn)制(zhì),接受大学教育比例略低于25-34岁,整(zhěng)体来看35岁以下就业(yè)人员的受(shòu)教育程度大幅(fú)高于35岁以上。按照接(jiē)受过大(dà)学教育的占比来看(kàn),25-24岁(47.9%)>;16-24岁(suì)(43.6%)>;35-59岁(26%)>;60岁以上(3%)。

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

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

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

  2.2.行业:从制(zhì)造到服(fú)务(wù),知(zhī)识密(mì)度从(cóng)低到高

  青(qīng)年失业人(rén)口的行业(yè)与青年就业(yè)分(fēn)布基本(běn)一致。青年失业人口呈现出行(xíng)业聚集(jí)的特(tè)点,主要集(jí)中在(zài)5个大(dà)类行业(yè),2020年占比分别为:批发(fā)零售(shòu)(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(lǐ)和其他(tā)服务业(yè)(6.7%),这5个行业(yè)占(zhàn)全部(bù)青年失业长征有多长公里 红军长征一共用了几年(yè)人口的65%左(zuǒ)右。同时,这5个行业也(yě)是青年就业集(jí)中的行业,吸(xī)纳了(le)60.7%的青年就业(yè)。从行业来看,青年(nián)失业人口的行业分布是由就业(yè)分布决定的,吸纳就业占比(bǐ)较(jiào)大的行业,往往也贡献了较(jiào)大(dà)规模(mó)的失业(yè)。因(yīn)此(cǐ),在挖掘(jué)青(qīng)年失业人口来自何处之前,需要(yào)研(yán)究(jiū)青年(nián)就业的(de)行业结构。

  芦哲&;占烁:青年(nián)就业(yè)—从三(sān)因素框架看(kàn)“疤痕(hén)效(xiào)应”来自何处

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

  2010-2020年青年就业(yè)的结构变化较大,呈现出从(cóng)制造到(dào)服务、知(zhī)识密集程度由低到(dào)高两个特点(diǎn)。

  青年(nián)就业从工农业(yè)大量流入服(fú)务业(yè)。农林牧渔(yú)、采矿业、制造业和电热燃水(shuǐ)的(de)生(shēng)产供应(yīng)业,这四个行业是国民经济分类(lèi)的农业和工(gōng)业(yè)。2010年这四个(gè)行业吸纳了50.3%的青年就业(yè)人口(kǒu),到2020年该比例大幅降至25.4%。其中(zhōng),制造(zào)业(yè)从37.4%降至22%,农林牧渔从11.4%降至(zhì)2.5%,分(fēn)别降低15.4和9.0个(gè)点。有4个行(xíng)业吸(xī)纳青年就业(yè)比例(lì)增(zēng)加超2个点,其中,教育业为(wèi)5.3%,租赁(lìn)和商务服务(wù)为(wèi)3.1%,信息(xī)技术为2.8%,卫生和(hé)社工为2.0%。另外,建筑业和房地产等其(qí)他6个服务行业吸(xī)纳青年就业的比例均增超(chāo)1个百分点。

  以受教育年(nián)限作为维度,青年就业从知识密集程度较低(dī)的行业流向较高(gāo)行(xíng)业。我们以《2021年劳动(dòng)统(tǒng)计年鉴(jiàn)》中各行业就业(yè)人员的(de)受教育年(nián)限,来计算各行业(yè)的知(zhī)识密集程度。有5个行业(yè)的平均受(shòu)教育(yù)年限在(zài)14年(nián)以上,依次是:科学研究与技术(shù)服务(14.6)>;教育(14.4)>;金(jīn)融(14.3)>;信息传输、软件和信息技术(shù)服(fú)务(14.2)>;卫生和社(shè)会(huì)工作(12.1),除金融业外,其他四个(gè)行业是(shì)过去(qù)十年(nián)青年就业流(liú)入的主要行业,吸纳青年(nián)就业比(bǐ)例的增幅均居前(qián)列(liè)。如图10,各行业(yè)所吸纳的青年(nián)就业比例变动与行业平均受教(jiào)育年限基(jī)本一致,即青年就业从知(zhī)识密集程度较低(dī)的(de)行(xíng)业(yè)流(liú)向较高行业。

  但是知识密集型行业的青年(nián)失业情况比整体失业更严(yán)峻。我们用《2021年中国劳(láo)动统计(jì)年鉴》中各行业的青年失业(yè)比(bǐ)例(lì)(该行业(yè)的青年失业人数(shù)/青年失业总(zǒng)人(rén)数),除以各行业的(de)青年就业比例(该行业的青(qīng)年就业人(rén)数/青年就(jiù)业(yè)总人数),来(lái)作为各行业失业率(lǜ)的近(jìn)似替代指(zhǐ)标(biāo)。以(yǐ)这个指标(biāo)来看,知(zhī)识密集型行业的青年失业率大多高于全年龄(líng)段失业(yè)率,如(rú)信息技术(shù)、教育、科(kē)研服务、公共管(guǎn)理等行业,体现在(zài)图11中,都位于右下(xià)方(fāng)。

  芦哲&;占(zhàn)烁:青(qīng)年就业—从(cóng)三因素框架看“疤(bā)痕效应”来自何处

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

  2.3.服务业复苏(sū)分(fēn)化或(huò)是一季度(dù)青年(nián)失(shī)业人(rén)口仍增加的(de)原因

  一季度服务业复苏(sū)出现分化。今年一(yī)季度GDP同(tóng)比(bǐ)增长4.5%,较疫情前三年Q1均(jūn)值有2.2个(gè)点的增速缺口。分行业来看,批发零售(shòu)业缺口为1.5个点,而建(jiàn)筑业、住宿餐饮业(yè)增速均高于疫情前(qián)三年均值,这三(sān)个行业(yè)一季度复苏情况较好;知识密集程(chéng)度更(gèng)高的房地产业、租赁和商务服务业、信息技术服务业的缺口分别为4.1、4.7、11个点,一(yī)季度复苏(sū)相(xiāng)对较(jiào)慢。

  因此从失业率的(de)分(fēn)子端来(lái)看,当前(qián)青年失业人(rén)员增长(zhǎng)的症结在(zài)于服务业就(jiù)业复苏的结构不均衡(héng)。一方面(miàn),随着受教(jiào)育水平的整(zhěng)体提高,青年就业(yè)大量流向(xiàng)知识密集(jí)型服务业,如教(jiào)育、信(xìn)息技术(shù)等行业。另一方面,年初疫情(qíng)影响减弱后,经济复苏(sū)的主力是知识密集程度较(jiào)低的生活性服务(wù)业(yè),而(ér)知(zhī)识密集程度较高的生(shēng)产性服务业复苏较慢(màn)。所以服(fú)务(wù)业(yè)就业复苏结构分(fēn)化,带来的青年(nián)失业人口和25-59岁(suì)失业人口的分化。房地(dì)产、互(hù)联(lián)网(wǎng)、教育(yù)[1]等行业的(de)一季度(dù)就(jiù)业尚(shàng)未(wèi)出(chū)现明显改善,应届生就业压力大;而住宿(sù)餐(cān)饮等行业就(jiù)业(yè)已经(jīng)出现回(huí)暖,但对于三分之二接受(shòu)过大学教育的(de)青年失业人口(kǒu)而言,这些行业的就业吸纳相对有(yǒu)限。

  芦哲(zhé)&;占(zhàn)烁(shuò):青(qīng)年就业—从三因素框架看(kàn)“疤痕效应”来自何处

  芦哲&;占烁:青(qīng)年就业(yè)—从三因素框架看“疤痕(hén)效(xiào)应(yīng)”来自何(hé)处

  3.分(fēn)母端:人口和劳动参(cān)与率均下降,带(dài)来劳动力减少

  青(qīng)年失(shī)业率的分母端是城镇青年劳(láo)动力,主要由青年人(rén)口和(hé)劳动(dòng)参与(yǔ)率决定。2022年我(wǒ)国开(kāi)始步入人口负(fù)增长时(shí)代,城镇(zhèn)青年劳动(dòng)力可能将步入(rù)长(zhǎng)期下降通道,这将从分(fēn)母端推升青年失业率,或成(chéng)为(wèi)疫情后就业(yè)“疤痕效(xiào)应”的长期来源。

  3.1.青年(nián)人口:出(chū)生人口(kǒu)与乡村迁(qiān)入均在减少

  城镇青(qīng)年劳动力首(shǒu)先(xiān)取(qǔ)决于城镇(zhèn)青年人口(kǒu)数量(liàng),而后者来自于两部分,一是16-24年前(qián)的(de)出生(shēng)人口,二(èr)是乡村到城镇的迁移人口,这两(liǎng)部分增(zēng)量未来都趋于(yú)下降。

  2010-2020年(nián)青年(nián)劳动力对应的出生(shēng)人口减少4381万,2020-2030年减少1762万。2010年和2020年的16-24岁人口分别(bié)对应(yīng)1986-1994、1996-2004年的(de)出(chū)生人(rén)口,而(ér)前者正好(hǎo)是(shì)建国以来的一轮(lún)“小婴儿潮”时期,年均出生人口超2000万,其中1987年出生人口最高超过(guò)2500万,到90年代开始明(míng)显步入下降通道。1986-1994年合计出生人口2.07亿(yì),1996-2004年降至1.63亿(yì),减少约4381万(wàn),降幅(fú)为(wèi)21.2%。2020和(hé)2030年的(de)16-24岁人口分别对应1996-2004、2006-2014年的出生人口,这(zhè)两个时期分(fēn)别为1.63、1.45亿,出生人口减少(shǎo)约1762万。

  另一方面,我(wǒ)国农村(cūn)向城镇(zhèn)的人口转移也在减速。新(xīn)增城镇人口(kǒu)从2016年开(kāi)始逐年减少(shǎo),十三(sān)五期(qī)间(2016-2020年)均值(zhí)约为2184万(wàn)人,但2022年只有650万人。预计今年随着疫情(qíng)影响(xiǎng)减弱,人(rén)员(yuán)流(liú)动恢复,新增城镇人口数(shù)量会(huì)较去年有(yǒu)明显增长,但可能仍然(rán)较难回到(dào)十三五(wǔ)期间超2000万的(de)规模(mó)。当(dāng)前我(wǒ)国城镇化率已(yǐ)经达到65%以(yǐ)上,继续高(gāo)速(sù)增(zēng)长空间有限(xiàn),从(cóng)乡村到城(chéng)镇的迁移人口数(shù)量整体将呈(chéng)现下降趋势。

  芦哲&;占烁:青年就(jiù)业(yè)—从三因素框架(jià)看“疤痕效应”来自(zì)何处(chù)

  3.2. 青(qīng)年劳动参与率:超预期下(xià)降

  青年劳动(dòng)参与率(lǜ)有(yǒu)两个特点,一是低于其他(tā)年龄段群(qún)体,大部分青年在校,并未(wèi)进入劳(láo)动市场。二是近年来(lái)呈下降趋势。

  2020-2023年(nián),青年劳动参(cān)与(yǔ)率出(chū)现超(chāo)预期下降。根(gēn)据今年3月统计局披(pī)露(lù)的青年就业和失业人数,当前(qián)16-24岁青(qīng)年的劳动参与率约为(wèi)33.4%,即9637万城镇青年人口中,有3219万进入(rù)或有意愿进(jìn)入(rù)劳动市场。而2010和2020年两次人(rén)口普查时,青年劳(láo)动参与(yǔ)率分(fēn)别为47.2%、40.5%。此前十(shí)年,青年劳动参与率下降6.7个点,但疫情以(yǐ)来仅(jǐn)仅三年,该指标(biāo)已经(jīng)下降7.1个点(diǎn)。

  近三年青(qīng)年劳(láo)动参(cān)与率的下降主要有三(sān)方面原因。

  一是16-24岁在校(xiào)生(shēng)大幅增加(jiā)493万。2010到2020的十年(nián)间,16-24岁在校生增(zēng)加了706万,年均增(zēng)加70.6万;但2019年末到2021年末,仅仅两年的时间(jiān)里(lǐ),该年龄段的在校生增加了493万(wàn),年均增长(zhǎng)246.5万,远远快于此前十(shí)年增速(sù)。

  二是部(bù)分群体因就业形(xíng)势恶化而退出劳(láo)动(dòng)市(shì)场,在未来经济和就(jiù)业好转后会(huì)回到(dào)劳动市场。2020年3月,国家(jiā)统计局曾在发布会指出当月“就业人员规模比1月份下(xià)降6%以上”,说明就业形势恶化时,也会影响劳动参(cān)与率。

  三(sān)是就业观念(niàn)的(de)变化导(dǎo)致初次(cì)进(jìn)入劳动市场时间推迟,降低16-24岁(suì)劳动参与率。从社(shè)会风气来(lái)看,对学历的推崇导(dǎo)致本(běn)科(kē)毕业即进入就业(yè)市场的年轻(qīng)人减少,加上考(kǎo)研(yán)、考(kǎo)公竞(jìng)争激烈,发(fā)展至(zhì)“二战”“三战”,客(kè)观上会将部分青年人初(chū)次(cì)就(jiù)业时间(jiān)从16-24岁延迟到25岁之后,从而导致16-24岁劳动(dòng)参与(yǔ)率出现下降。

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

  4.结论:未来失业率的分母端可能会越来越重要

  失业人口(kǒu)的增(zēng)加不(bù)能(néng)完全解释青年失业率的(de)上(shàng)长征有多长公里 红军长征一共用了几年升。假如当前青年劳(láo)动力与2020年相(xiāng)同(tóng),在失业(yè)人口增(zēng)加(jiā)132万(wàn)至632万人的(de)情况(kuàng)下,对(duì)应(yīng)青年(nián)失业率(lǜ)应该从12.8%提高至16.2%,但3月(yuè)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(yè)率的一(yī)部(bù)分,另一部分(fēn)则来自分(fēn)母端,城(chéng)镇青年劳动力的(de)减少。

  芦哲&;占烁:青年就业—从三因素框架看“疤(bā)痕效应”来自何处

  考虑到(dào)2020年(nián)我国人口已经开(kāi)始负增长,未(wèi)来青年失业(yè)率的变动(dòng)可(kě)能出现以下三种情况:

  ①青(qīng)年失业(yè)人口(kǒu)增加,同时劳动力减(jiǎn)少,青年失业率(lǜ)上升(shēng);

  ②青年失业人口与劳动力均在减少(shǎo),但失业人(rén)口降幅不及劳动力降(jiàng)幅,青年失业率上升;

  ③青年失业人口与劳(láo)动(dòng)力均在减少,失业人口降幅大(dà)于劳动力降幅(fú),青(qīng)年失(shī)业率下降。

  我们认为,未来失业人口(kǒu)会随着(zhe)经济复苏而(ér)减少,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”的长期来源,抬(tái)高青年失业率的长期(qī)中(zhōng)枢。未来失业率的分母端可能会越来越重要(yào),这也(yě)是(shì)人(rén)口长周期变化的影响之一。

  5.附录:概念和数据说明

  青年失业率(lǜ)的两(liǎng)个前置概念。讨论16-24岁人口调查失业率时,有(yǒu)必(bì)要明(míng)晰(xī)这一概念(niàn)的(de)两个要点(diǎn):一是调查失业率是城镇(zhèn)就(jiù)业范围,并非针对全部(bù)就业人口,不包括乡村就业(yè),2022年底我(wǒ)国城乡就业大约分别占63%、37%,近四成的就业人(rén)口并(bìng)未包含在内。因此,许多针对青年失业率的讨(tǎo)论以全国青年人口数量为出发点,未区分(fēn)人(rén)口(kǒu)总量与城乡结构的问题,有失偏颇。本篇报告如无特别说明,各概念均(jūn)是指城镇就(jiù)业口(kǒu)径。

  二是失业(yè)率的分母(mǔ)不含没有劳动意愿的劳动年龄(líng)人(rén)口(kǒu)。按照统计局(jú)的定义,“劳动力指年满16周岁(suì),有劳动(dòng)能力,参加(jiā)或要求参加社会经济活动的(de)人(rén)员。包(bāo)括就业(yè)人员和(hé)失业人员”,因此没有就业(yè)意愿的劳动年龄人口不(bù)计(jì)入劳动力。根据《2022年中国劳动统计年鉴》,2021年底我国16岁以上的人口约(yuē)为11.5亿,其中(zhōng)只有68%属(shǔ)于劳动力,约(yuē)为7.8亿,而就业人口为约7.46亿(yì),据此推(tuī)算城乡(xiāng)失业人口可能为(wèi)3372万(wàn)人左右。

  芦(lú)哲&;占烁:青(qīng)年就业—从三因素框架(jià)看“疤痕效应”来(lái)自何处(chù)

  从数据来看,失业(yè)率来自全国月度劳(láo)动力调查。该项调查制(zhì)度于2005年正式实施,每年进(jìn)行(xíng)两(liǎng)次(cì)全国劳动力(lì)抽样(yàng)调查,调查范围(wéi)为(wèi)中国大陆的(de)城镇和乡村,调查对(duì)象为(wèi)16岁(suì)及以上(shàng)人口。2009年(nián)3月,为更及时准(zhǔn)确反(fǎn)映劳(láo)动(dòng)力市(shì)场(chǎng)变(biàn)化情况,建(jiàn)立了31个大(dà)城(chéng)市月(yuè)度劳动力调查制度。2013年4月,又将月度劳动力(lì)调查(chá)范围扩大至(zhì)65个城市。2016年(nián)1月,全国月度劳(láo)动(dòng)力(lì)调(diào)查正式(shì)在全国范围(wéi)内(nèi)开展,调查范围覆(fù)盖全国所有(yǒu)地级市。

  月度劳动力调查(chá)样本比例(lì)约为0.2‰,是年度(dù)调(diào)查的五分之一左右。全国每月(yuè)调查约(yuē)12万户(hù),2020年全国家庭户约(yuē)为(wèi)49415.7万户(hù),样本占(zhàn)比(bǐ)约0.2‰,作

  为对比,我(wǒ)国(guó)年度人(rén)口调查样本比(bǐ)例为1‰,五(wǔ)年(nián)一次(cì)的人口抽样调查样本(běn)比例为1%。而每10年(nián)一次的人口普查则在长表部分纳入就业调查,长表抽(chōu)样比例是(shì)10%左右,因而人口(kǒu)普查的(de)就业(yè)数据(jù)质量更高(gāo)。

  就业人员总数会根据(jù)普查数据进行修正,但结构数据仍会存在差异。比如2020年的《劳动统计年鉴(jiàn)》显示,2019年末全国就业人员约(yuē)为(wèi)7.75亿人;而七普后次年的年鉴将这(zhè)一数据(jù)修正为(wèi)7.54亿(yì)人左右,误差约2100万人。但结构数据(jù)的(de)差异仍然存在(zài)。比如(rú)《2021年劳动统计年(nián)鉴》中,2020年城镇制造业就业(yè)人员占比为18.0%,而七普(pǔ)数据为19.7%。

  6.风险提示

  (1) 服(fú)务业(yè)分化(huà)未收窄;

  (2) 青年(nián)劳动参与率出现明显下降(jiàng);

  (3) 外需、房地产等不及预(yù)期,经济和就业(yè)恢复偏慢(màn)。

  报告信息(xī)

  证券研究报告:【芦(lú)哲&;占(zhàn)烁】青年就业:从三因素框(kuāng)架看“疤痕(hén)效应”来自何处

  研报撰写人员:芦(lú)哲(S0120521070001,首(shǒu)席宏观经(jīng)济学家(jiā)),占烁(S0120122070060,联(lián)系人)

  对外发(fā)布时间(jiān):2023年5月26日

  报告(gào)发布机构:德邦证(zhèng)券股(gǔ)份有限公司

未经允许不得转载:太仓网站建设,太仓网络公司,太仓网站制作,太仓网页设计,网站推广-昆山云度信息科技有限公司 长征有多长公里 红军长征一共用了几年

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