IDC站长站,IDC站长,IDC资讯--IDC站长站IDC站长站,IDC站长,IDC资讯--IDC站长站

我们人类属于什么动物,人类属于什么动物门

我们人类属于什么动物,人类属于什么动物门 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) 首席宏观经济学家

  占烁 联(lián)系人

  投资要(yào)点

  ·核心观点:我们将(jiāng)影(yǐng)响(xiǎng)青年失(shī)业率(lǜ)的因素拆解为三方面:①青年失业人口,②青年总(zǒng)人口(kǒu),③劳动参与率,失(shī)业率=失业人(rén)口/(总人口×劳动参(cān)与(yǔ)率)。通过三因素(sù)框架,我们发现16-24岁失业人(rén)口的增(zēng)加(jiā)不(bù)能完全解释青年(nián)失业(yè)率的上升(shēng),更重要(yào)却被忽视(shì)的(de)因素(sù)是青(qīng)年人口和(hé)劳动(dòng)参与率下(xià)降,带(dài)来16-24岁劳动力减(jiǎn)少,从分母端大幅推高青年失业率(lǜ)。假如今年3月分母端的青年劳动(dòng)力与2020年(nián)持(chí)平,新增约132万青年失(shī)业人(rén)口只能将失业率拉升至16.2%,但实际青(qīng)年失(shī)业率却高达19.6%。我(wǒ)们认为,失业人(rén)口(kǒu)会随着(zhe)经济复苏而减少,但(dàn)青年劳动力的下(xià)降可能(néng)成(chéng)为就业“疤(bā)痕效应”的长期来源(yuán),抬高青(qīng)年失业率(lǜ)中(zhōng)枢。

  ·青年失业率的三(sān)因素框架(jià):(1)失业率=失业人(rén)口/劳动力(lì)=失业人口/(总(zǒng)人口×劳(láo)动参与率),据此(cǐ)可将青年(nián)失(shī)业率拆解为青年失业人口、总人口、劳动参(cān)与率三个因素。

  ·(2)失业率上(shàng)升未必来自失业增加,不要(yào)忽略分母,劳动力的下降(jiàng),也是抬高失业(yè)率的重要原(yuán)因(yīn)。2010-2020年(nián),青(qīng)年失业(yè)人(rén)口只增加4万,青(qīng)年劳(láo)动(dòng)力(lì)却减少(shǎo)1578万,带动(dòng)16-24岁(suì)人(rén)口失业率大幅提高3.8个点。

  ·分(fēn)子端的青年(nián)失业人口:(1)从总量来看,当前城镇青(qīng)年(nián)就业人数约为(wèi)2587万人(rén),失业人数632万(wàn)人,比去年4月增加约(yuē)70万,较七普增加约132万(wàn)。

  ·(2)失(shī)业原因方面,近7成(chéng)青年失业者是(shì)主动辞职,被裁(cái)员比例(lì)只有2.6%,远低于35岁以(yǐ)上群(qún)体。

  ·(3)按照受(shòu)教育程(chéng)度来看,三分之二(èr)的(de)青年失业人员接受过大学教育。

  ·(4)2010-2020年青年就业的结构变化较大,呈现出从制造到服(fú)务(wù)、知识密集(jí)程度(dù)由(yóu)低到高两个特点。2010年农业(yè)和工业吸(xī)纳了50.3%的(de)青年就业(yè)人口,2020年大幅降至(zhì)25.4%,流(liú)出的(de)青年就业主要(yào)转向服(fú)务业。以受教育年限作为维度(dù),青(qīng)年就业从知识密(mì)集程度(dù)较(jiào)低的(de)行业(yè)流向较高(gāo)行业(yè),但是知识密集型行业的青(qīng)年失业情况比整体(tǐ)失业更严峻(jùn)。

  ·(5)服务业复苏分(fēn)化或(huò)是(shì)一季度青年失业人口仍增加的原因(yīn)。经济复苏的(de)主力是知识(shí)密集程度较(jiào)低的(de)餐饮、零售等(děng)服(fú)务业,而(ér)知识密(mì)集程度较高的生产性服(fú)务(wù)业复苏(sū)较慢(màn),服务(wù)业就(jiù)业复苏结构的分(fēn)化,带(dài)来青年就业(yè)和(hé)25-59岁就业的(de)分化。

  ·分母端的青(qīng)年劳动力:(1)青年人口:出生人口(kǒu)与乡村迁(qiān)入均在减少(shǎo)。2010-2020年(nián)青年(nián)劳(láo)动力对应的出生人口(kǒu)减少4381万(wàn),2020-2030年减少1762万(wàn)。另外,我国(guó)农(nóng)村(cūn)向城(chéng)镇的人口转移也在减(jiǎn)速(sù),新(xīn)增城镇人(rén)口从十(shí)三五期间(2016-2020年)的(de)2184万人,减(jiǎn)至2022年650万人。

  ·(2)2020-2023年,青年劳动参与(yǔ)率出现超预期下降。2010-2020年青年劳动参与率(lǜ)下降(jiàng)6.7个点,但疫情以来仅仅三年,已(yǐ)经下降(jiàng)7.1个(gè)点。近三年(nián)青年劳动参与率(lǜ)的(de)下降(jiàng)主(zhǔ)要有三方(fāng)面原因:一是16-24岁在(zài)校生(shēng)大幅增加493万;二(èr)是部分(fēn)群体因就业形势恶(è)化而退出(chū)劳动市场;三是就业观(guān)念的变化导致初次进入劳动市场时间推迟,降低16-24岁(suì)劳(láo)动参(cān)与(yǔ)率。

  ·结(jié)论:(1)失业人口的增加不能完全解释青(qīng)年(nián)失业率的上(shàng)升。假如当前(qián)青(qīng)年劳动力(lì)与2020年相同,在(zài)失业人口增加132万至632万人的(de)情(qíng)况下,对应青(qīng)年失业率应该从12.8%提高至(zhì)16.2%,但3月却达到19.6%,如图(tú)19。失业(yè)人口的增加只(zhǐ)能(néng)解释(shì)当前(qián)青年(nián)失(shī)业率的一部(bù)分,另一部分则来自(zì)分母端(duān),城(chéng)镇青年劳动力的减少。

  ·(2)未来青年(nián)失(shī)业率的变动可能出现(xiàn)以下三(sān)种(zhǒng)情(qíng)况:①青(qīng)年失(shī)业人口增加,同时(shí)劳(láo)动力减少(shǎo),青年失(shī)业率(lǜ)上升(shēng);②青年失业(yè)人口与劳动力均(jūn)在减少,但失业人口降幅不及劳(láo)动(dòng)力降幅(fú),青年失(shī)业率上(shàng)升;③青(qīng)年失业人口与劳动力均(jūn)在减少,失业人(rén)口降幅大(dà)于劳动力降幅,青(qīng)年(nián)失业率下降。

  ·(3)我们认为(wèi),失业人(rén)口会随着疫情后(hòu)经济复(fù)苏而减少(shǎo),但青年劳(láo)动力(lì)的下降可能成为就业“疤痕效应”的(de)长(zhǎng)期来源(yuán),抬高青(qīng)年失(shī)业率的长(zhǎng)期中枢。未(wèi)来失(shī)业(yè)率的(de)分母端(duān)越来越重(zhòng)要。

  ·风险提示:服(fú)务业(yè)分化未收窄;青(qīng)年劳动参与(yǔ)率出(chū)现明(míng)显下降;外需、房地产等不及预期,经济和(hé)就业恢复偏慢。

  目 录(lù)

  1. 青年(nián)失业率的三因素框架

  2.分子端(duān):新增青年失业人员缘于服务业复苏分我们人类属于什么动物,人类属于什么动物门化(huà)

  2.1.青年失(shī)业人口:主动辞职居多;三分(fēn)之二接(jiē)受过大学教育(yù)

  2.2.行业:从制造(zào)到服务,知识(shí)密度从低到高

  2.3.服务(wù)业复苏分化或(huò)是一季度(dù)青年失业(yè)人口仍增加(jiā)的原因(yīn)

  3.分母端:人(rén)口和劳(láo)动(dòng)参(cān)与率(lǜ)均下降,带来劳动(dòng)力减少

  3.1.青年人口:出生人口与乡村迁入均在(zài)减少

  3.2.青年劳动参与率:超预(yù)期下降

  4. 结论:未来失(shī)业率(lǜ)的分母端可能会越来越(yuè)重要

  5. 附录:概念和数据说明

  6. 风险提示

  正 文

  4月份16-24岁青年(nián)失(shī)业(yè)率(lǜ)攀升至20.4%,创下(xià)2018年有数据以来最高值。在疫(yì)情影响(xiǎng)退散、经济逐步复苏的情况下(xià),城镇调查失业率较去年同期大幅下降0.9个点,但青年失业率却较(jiào)去年(nián)4月(yuè)逆势攀升2.2个点。本篇报告(gào)将重点研究疫情后留下的“疤痕效应”如何推(tuī)高青年(nián)失业率。

  1.青年(nián)失(shī)业率的(de)三因素框架

  失业率=失业人口/劳(láo)动力=失(shī)业人口/(总人口×劳动参与率)

  据此可见,影响(xiǎng)青年失(shī)业率的(de)主要是三(sān)个因(yīn)素:①青年失(shī)业人口;②青年(nián)总人口;③劳(láo)动参与率,其中②③决定着(zhe)青年(nián)劳动力的变(biàn)化。这(zhè)三(sān)个因素均(jūn)为城镇口径(jìng)。

  三个(gè)因素的变化都(dōu)不能(néng)忽视。当我们讨论(lùn)失业率时,经常认为失业率(lǜ)上升一定是失业增加的结果,这个判断对(duì)于(yú)全(quán)年龄段失业率来说并(bìng)没有(yǒu)问题,因为(wèi)我国的劳动力总(zǒng)量(也称经济活动人口)在2015年(nián)之(zhī)前一直在(zài)上(shàng)升,2015年后(hòu)略有下降,到(dào)2021年(nián)末下降了(le)2.6%,年均(jūn)降(jiàng)幅约0.4%。但青年(nián)失业(yè)率则不能(néng)忽视分母的变动,因(yīn)为(wèi)青年劳动(dòng)力波动幅(fú)度(dù)更大(dà)。

  例(lì)如2010-2020年,青年失业人口只增加4万,青年劳动力却减少(shǎo)1578万,带动16-24岁(suì)人口失业率大幅提高3.8个点(diǎn)。两次人口普查期(qī)间(2010-2020年),青年失(shī)业人口从496万增加到500万,仅增(zēng)加了4万左右(yòu),约(yuē)为2020年青年劳动(dòng)力(lì)的0.1%,但青年失业率却从六普的9%提高到七普(2020年(nián)11月)的12.8%,大幅提高3.8个点。主(zhǔ)要原(yuán)因就是失业率的分母在下降,16-24岁青年劳动力人口在(zài)此期间从5481万(wàn)人大幅(fú)减至3903万人,减少了1578万(wàn)。但是(shì),2010-2020年全(quán)年龄段劳动(dòng)力数量基本稳定在7.8亿,整体失业率的分母基(jī)本不变。因(yīn)此,2010-2020年间,决(jué)定整体(tǐ)失业(yè)率变动的是(shì)失业人口(kǒu)数(shù)量(分子),但决定青年(nián)失业率变(biàn)动的却是青年(nián)劳动力(lì)总量(分母(mǔ))。

  芦哲&;占烁:青年就业—从三因素框架看“疤痕效应(yīng)”来自何处

  芦(lú)哲(zhé)&;占(zhàn)烁:青年就业—从三因素框架看“疤(bā)痕效应”来自何处

  2.分(fēn)子端(duān):新增(zēng)青年失业人员缘于服务业(yè)复苏分化

  2.1.青(qīng)年失业人(rén)口:主动辞职居多;三分之二接受(shòu)过(guò)大学教育

  从总(zǒng)量(liàng)来(lái)看(kàn),当(dāng)前城(chéng)镇青年就业人数约(yuē)为2587万人,失(shī)业人数632万人,比去(qù)年4月(yuè)增加约70万,较七普(pǔ)增加约132万。国(guó)家统计局在(zài)3月就业数据解读时,披露(lù)了当前(qián)青年就(jiù)业和(hé)失业人数的基(jī)本情况:“初步测算3月份城镇(zhèn)青年9637万人(rén),没有参(cān)与劳动力市(shì)场的青(qīng)年6418万人,主体为在校(xiào)学生;参与劳动力(lì)市(shì)场的青年(nián)3219万人,其(qí)中就业(yè)人(rén)数(shù)2587万人、失业人数632万人(rén)。”[1]假设青年劳动(dòng)力人数与去(qù)年基本持(chí)平,今年4月青年失业率(lǜ)比去年(nián)同期高2.2个(gè)点,青年失业人(rén)员(yuán)比去年同期多70万(wàn)人(rén)左(zuǒ)右,比2020年七(qī)普(pǔ)多132万人。

  从增(zēng)量看(kàn),今年(nián)前四个月青年(nián)失业形势好于去年同期。假(jiǎ)设2022年以来青年劳动(dòng)力总量维持在3219万(wàn),青(qīng)年失(shī)业(yè)率每提高(gāo)1个点(diǎn),带(dài)来32万左右的新增失业人口(kǒu)。尽管今年4月青年失(shī)业率比去年(nián)同(tóng)期高(gāo)2.2个点,但从新增青年失(shī)业人口来(lái)看(kàn),今年1-4月约为119万,去年(nián)同期为(wèi)125.5万。从(cóng)增量来看,今年前四个月(yuè)青年失业形势要好于去年(nián),这(zhè)与当前经(jīng)济逐渐(jiàn)恢(huī)复也有关系。

  从节奏来(lái)看,受夏季毕业影(yǐng)响,我(wǒ)国青年失业率一(yī)般在(zài)上(shàng)半年逐渐提高,7月达到峰值(zhí),8月开始逐(zhú)步回落(luò),预计(jì)5-7月青年失(shī)业率或(huò)将继续小幅攀升。

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

  失(shī)业(yè)原(yuán)因方面,近7成青(qīng)年(nián)失业者(zhě)是主动辞职,被裁员比例只(zhǐ)有2.6%,远低于35岁(suì)以上群体。一(yī)种观点认为,青年群体由于工(gōng)作经验和技(jì)能相(xiāng)对不(bù)熟练,往往在企业裁员时(shí)首当其冲(chōng)。但根据月度劳动力调查数据,青年失业主要原因是主动(dòng)辞职,被裁员的比例明显低于35岁(suì)以上群体。根据《2021年(nián)中(zhōng)国劳动统计年鉴》,有(yǒu)工作意愿但从未工作过的失业群体在16-24岁失业人口中占比(bǐ)59%,其他年龄群体中这一(yī)比(bǐ)例(lì)最高(gāo)是(shì)14.4%。我们(men)剔除这部分(fēn)失业(yè)人群后,剩(shèng)下的青(qīng)年失(shī)业人口中(zhōng),第一大失业原因是(shì)主(zhǔ)动辞职,占比68.2%,单(dān)位倒闭破产占(zhàn)比5.9%;而裁员仅占2.6%。横(héng)向对比,裁员比例从高到(dào)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(shòu)教(jiào)育程度来(lái)看,三(sān)分之二的青年(nián)失业人员接受过大(dà)学教育。各年龄段失业人群中,年(nián)龄越低,平均(jūn)受教育程度越高我们人类属于什么动物,人类属于什么动物门。16-24岁(suì)失业人员中66.2%是接受过大学教育的,这(zhè)一比例在其他三个年龄阶段逐步递减,25-34岁(40.5%)>;35-59岁(13.7%)>;60岁以上(4.3%)。城镇就业人口的受教育程(chéng)度也大致(zhì)类(lèi)似,青年人(rén)由于年龄限(xiàn)制,接受大学教育比例略(lüè)低于(yú)25-34岁(suì),整(zhěng)体来看35岁(suì)以下(xià)就业人员(yuán)的受教育程度(dù)大幅高于35岁以上。按(àn)照接受过(guò)大(dà)学教育的(de)占比来(lái)看,25-24岁(47.9%)>;16-24岁(43.6%)>;35-59岁(26%)>;60岁(suì)以上(3%)。

  芦哲&;占(zhàn)烁:青年(nián)就(jiù)业(yè)—从三因素框架看“疤痕(hén)效(xiào)应”来自(zì)何(hé)处

  芦哲&;占烁(shuò):青年就(jiù)业—从三因(yīn)素框架看“疤痕效(xiào)应”来自何(hé)处

  芦(lú)哲(zhé)&;占烁(shuò):青年就业—从三因素框架看“疤痕效应(yīng)”来自(zì)何处

  2.2.行业:从制造到服务,知识密(mì)度(dù)从(cóng)低到高

  青年失业人口的行业与青年就业分布(bù)基本一致(zhì)。青年失(shī)业人(rén)口呈现出行(xíng)业聚集的特点,主(zhǔ)要集中在5个大类行(xíng)业(yè),2020年占比分(fēn)别为(wèi):批发零售(19.3%)、制造业(18.8%)、住宿餐饮(13%)、教育(7.5%)、居民服(fú)务(wù)\修(xiū)理(lǐ)和其他服务业(6.7%),这(zhè)5个(gè)行业占(zhàn)全(quán)部青年失(shī)业人口的65%左右。同时,这5个行业也是青(qīng)年就业集中的行业,吸纳了60.7%的(de)青(qīng)年就业。从(cóng)行业来看,青(qīng)年失业人口的行(xíng)业分(fēn)布是由就业分布决(jué)定的,吸纳就业占比较大(dà)的(de)行业,往往也贡献了较大规(guī)模的失业。因此,在挖掘青年失业人口来自何(hé)处之(zhī)前(qián),需要研究青年就业的(de)行(xíng)业结构。

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

  芦哲&;占烁(shuò):青(qīng)年就业(yè)—从三因素框架看“疤痕效应”来自(zì)何(hé)处

  2010-2020年青年就业的结(jié)构(gòu)变化较大,呈(chéng)现出(chū)从制造到服(fú)务、知识(shí)密(mì)集程度由低到高两个特点。

  青年就(jiù)业从工农(nóng)业大量流入服务业。农林牧渔、采矿业、制造业(yè)和电热燃水的(de)生产(chǎn)供应业,这四个(gè)行(xíng)业是国民经济分类的农业和工业。2010年这(zhè)四(sì)个行(xíng)业吸纳了(le)50.3%的青年(nián)就业(yè)人口,到2020年(nián)该比例大幅降至25.4%。其中,制造业从37.4%降至22%,农(nóng)林牧渔(yú)从11.4%降至2.5%,分别降低15.4和9.0个点。有4个行业(yè)吸纳青年(nián)就业比例(lì)增加超2个点,其中,教育业为(wèi)5.3%,租(zū)赁(lìn)和(hé)商务服务为3.1%,信息(xī)技术为2.8%,卫生(shēng)和社工为2.0%。另(lìng)外,建筑业和房地产等其他6个服务行业吸纳青(qīng)年就业的比例(lì)均增超1个百分点(diǎn)。

  以受教育年限作(zuò)为维度,青年就业从知识密集程度(dù)较低的行业流向较高行业。我们以《2021年劳动统计年鉴》中各行业(yè)就业人员的受(shòu)教育(yù)年限,来(lái)计算各(gè)行业的知识密集程度。有5个行业的平(píng)均受教育年限在14年以上,依次是:科学(xué)研(yán)究与技术(shù)服(fú)务(14.6)>;教育(14.4)>;金融(14.3)>;信息(xī)传输、软件和信息技术服(fú)务(14.2)>;卫生(shēng)和社会工作(12.1),除金融业外,其他四个行业是过去十年青年就业流入(rù)的主要行业,吸纳(nà)青年就(jiù)业比例的增幅均居前(qián)列。如图10,各行业所吸纳(nà)的(de)青年就业比(bǐ)例(lì)变动(dòng)与行业平均受教(jiào)育年限基本(běn)一致,即青年(nián)就业(yè)从(cóng)知(zhī)识密集程(chéng)度较低的行业流(liú)向较高行业。

  但是知识密集(jí)型行业的青年失业情况比整(zhěng)体失业更严(yán)峻。我们用《2021年中国劳动统计年鉴》中各(gè)行业的青年(nián)失业比(bǐ)例(lì)(该行业的(de)青年(nián)失业人数(shù)/青(qīng)年失业总人(rén)数),除以(yǐ)各(gè)行(xíng)业的(de)青年就业比例(该行业的青年就业人(rén)数/青年就业总人数(shù)),来(lái)作(zuò)为(wèi)各行业失(shī)业率的近似(shì)替代指(zhǐ)标。以这个指标来看,知识密集型行业(yè)的青年失业率大多高于全年(nián)龄段失业率(lǜ),如信息技术、教(jiào)育、科研服(fú)务、公共管理等行(xíng)业,体(tǐ)现(xiàn)在图11中,都位于右下方(fāng)。

  芦哲&;占烁(shuò):青年(nián)就业—从(cóng)三因(yīn)素框架(jià)看“疤痕效应”来自何(hé)处

  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

  2.3.服务业(yè)复(fù)苏分化(huà)或是(shì)一(yī)季(jì)度青年失业(yè)人口(kǒu)仍增加的原因

  一季度服务业复苏出(chū)现分化(huà)。今年一季度(dù)GDP同(tóng)比增长4.5%,较疫情前三年Q1均(jūn)值有2.2个点的增速缺口。分行业来看,批发零售业缺口为1.5个点,而建筑业、住(zhù)宿餐饮业(yè)增速均高(gāo)于(yú)疫情前(qián)三年均值(zhí),这三个行业一(yī)季度(dù)复(fù)苏情(qíng)况较好;知识密集程度更(gèng)高的房(fáng)地产业(yè)、租(zū)赁和商务服务业、信息技(jì)术服务业的缺口(kǒu)分别为4.1、4.7、11个点,一季度复苏相对较(jiào)慢。

  因此从失业率的分(fēn)子端来看,当前青年(nián)失业人(rén)员增长的症结在(zài)于服务(wù)业就业复苏的结构不均衡。一(yī)方面,随(suí)着(zhe)受教育水(shuǐ)平的整体提高(gāo),青年就业大量流向知(zhī)识(shí)密集(jí)型服务业,如教育、信息技术等行业。另一方(fāng)面,年初(chū)疫情影响减弱后,经(jīng)济复苏的主力是知识密集程度较低的生(shēng)活性服务业,而知识密集程度较高的生(shēng)产性服务业复苏(sū)较慢(màn)。所以(yǐ)服(fú)务(wù)业就业复苏结(jié)构分(fēn)化,带来的青年失业人(rén)口和25-59岁失业人口的(de)分(fēn)化。房地产、互联网、教(jiào)育[1]等行业的一季(jì)度就业尚未出现明显改善,应届生就业压力大;而住宿餐饮等(děng)行业(yè)就业已(yǐ)经出现(xiàn)回暖,但对于三分之二接受过大学教(jiào)育的青(qīng)年失(shī)业人口而言,这些行业的就业吸纳相对有(yǒu)限(xiàn)。

  芦哲&;占(zhàn)烁(shuò):青年(nián)就(jiù)业(yè)—从三因素框(kuāng)架看“疤(bā)痕效应”来自何(hé)处

  芦(lú)哲&;占烁:青(qīng)年(nián)就业(yè)—从三因素框架看“疤痕(hén)效应”来(lái)自何处

  3.分母端(duān):人口和(hé)劳(láo)动参(cān)与(yǔ)率均(jūn)下降,带来劳动力减少

  青年失(shī)业率的分(fēn)母端(duān)是(shì)城镇青年劳(láo)动(dòng)力,主要(yào)由青年人口和(hé)劳动参(cān)与率决定(dìng)。2022年我国开(kāi)始步入人口负增长时代,城镇青年(nián)劳动力可能将步(bù)入(rù)长(zhǎng)期(qī)下降通道,这将从分母端推(tuī)升青年(nián)失业率,或成为疫(yì)情后就(jiù)业“疤痕效(xiào)应”的长期来(lái)源。

  3.1.青年人(rén)口:出生人口与乡村迁(qiān)入均在减少

  城镇青年劳(láo)动力首先取决于城镇青(qīng)年人口数(shù)量,而后者来自于(yú)两部分,一是16-24年前的出生人口,二是乡村到城镇的迁移人口,这两部(bù)分增(zēng)量未(wèi)来都(dōu)趋于下降(jiàng)。

  2010-2020年青年劳动(dòng)力对应的(de)出生人口减少4381万,2020-2030年减少(shǎo)1762万(wàn)。2010年和2020年的16-24岁人(rén)口(kǒu)分别对(duì)应1986-1994、1996-2004年的出生人口,而前者(zhě)正好是(shì)建国以(yǐ)来的一轮(lún)“小婴儿(ér)潮”时期,年(nián)均出(chū)生人(rén)口(kǒu)超2000万,其中1987年(nián)出生人口最(zuì)高(gāo)超(chāo)过(guò)2500万,到(dào)90年代开始明显(xiǎn)步(bù)入下(xià)降(jiàng)通道。1986-1994年合计出生人口(kǒu)2.07亿,1996-2004年(nián)降至1.63亿,减少(shǎo)约4381万,降幅为21.2%。2020和2030年的16-24岁(suì)人(rén)口分别对应(yīng)1996-2004、2006-2014年的出生人(rén)口,这(zhè)两个(gè)时期(qī)分(fēn)别(bié)为(wèi)1.63、1.45亿(yì),出生人口(kǒu)减少约(yuē)1762万。

  另一方面,我国农村向城(chéng)镇的人(rén)口转移也在(zài)减速。新增城镇人口从2016年开始逐(zhú)年减少,十(shí)三五期(qī)间(201我们人类属于什么动物,人类属于什么动物门6-2020年)均值(zhí)约为(wèi)2184万人,但2022年只(zhǐ)有650万人。预计今年随着疫情(qíng)影响减弱,人员流(liú)动恢复,新增城镇人口(kǒu)数量会较去年(nián)有明显增长,但可能仍然较难回到十(shí)三五期间(jiān)超2000万(wàn)的规模。当前我国城镇化率已经(jīng)达到65%以上,继续高(gāo)速增长空间(jiān)有限,从乡村到城(chéng)镇的迁移人口数(shù)量(liàng)整体将呈现下降趋势。

  芦(lú)哲&;占烁:青年就业—从三因素(sù)框架(jià)看(kàn)“疤(bā)痕效(xiào)应”来自何处(chù)

  3.2. 青年劳动(dòng)参与率(lǜ):超(chāo)预(yù)期下(xià)降

  青(qīng)年劳动参(cān)与率有两(liǎng)个特点,一是低于(yú)其他年(nián)龄段(duàn)群体,大部分青年在校,并(bìng)未进入劳动市(shì)场(chǎng)。二(èr)是(shì)近年(nián)来呈下降趋势。

  2020-2023年(nián),青年劳动(dòng)参与率出(chū)现超预期下降。根据今年3月统计(jì)局披(pī)露的青年就业和失业人数,当前(qián)16-24岁青年的劳动参(cān)与率(lǜ)约为33.4%,即9637万城镇(zhèn)青(qīng)年人口中,有3219万进(jìn)入(rù)或有意愿进入劳动市(shì)场。而2010和2020年两次人口(kǒu)普查时,青(qīng)年劳动参与率(lǜ)分(fēn)别为47.2%、40.5%。此前十年(nián),青(qīng)年劳动参与(yǔ)率下降6.7个点(diǎn),但疫情以(yǐ)来仅(jǐn)仅三(sān)年,该指标(biāo)已经下降7.1个点(diǎn)。

  近三(sān)年(nián)青年劳动(dòng)参与率的下降主要有三方面原因。

  一是16-24岁在校生大(dà)幅增加493万(wàn)。2010到2020的十年间,16-24岁(suì)在校(xiào)生增加了706万,年(nián)均增加70.6万;但(dàn)2019年末(mò)到(dào)2021年末,仅仅(jǐn)两(liǎng)年(nián)的时间里,该(gāi)年龄段的在校生增加(jiā)了493万,年均(jūn)增长246.5万,远(yuǎn)远快于此前十(shí)年增速。

  二是(shì)部分群体因(yīn)就业(yè)形势恶化而退出(chū)劳动市(shì)场,在未(wèi)来经济和(hé)就(jiù)业(yè)好转后会回到劳动市场。2020年3月(yuè),国(guó)家统计局(jú)曾在发布会指出当月“就业人(rén)员规(guī)模比1月份下降6%以上”,说明(míng)就业形势恶化时(shí),也会影响劳(láo)动参与(yǔ)率。

  三是就(jiù)业观(guān)念的变化导(dǎo)致初次进(jìn)入劳动市场(chǎng)时间推迟,降低16-24岁(suì)劳动参与率。从社会(huì)风(fēng)气(qì)来看,对(duì)学历(lì)的推崇(chóng)导致本科毕业即进入就业市(shì)场(chǎng)的年轻人(rén)减少,加(jiā)上考(kǎo)研、考公(gōng)竞争激烈,发展至“二战”“三战”,客观上会将部分青(qīng)年(nián)人初次就业时(shí)间从16-24岁延迟到25岁(suì)之后(hòu),从而导致16-24岁劳(láo)动参与率出现(xiàn)下降。

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

  4.结论:未(wèi)来失(shī)业率的分母端可(kě)能会越来越重要

  失业人(rén)口的增加(jiā)不能完全解释青年失业率(lǜ)的上升。假如当前(qián)青年(nián)劳动力与2020年(nián)相同,在失业人口增加132万至632万人的(de)情况(kuàng)下,对应青年失业(yè)率应该从12.8%提(tí)高至16.2%,但3月却(què)达(dá)到19.6%,如图(tú)19。失业(yè)人口(kǒu)的增加只能解释当(dāng)前青年(nián)失(shī)业率的一部分,另一部分则来自分母端,城镇青年劳动(dòng)力的减(jiǎn)少。

  芦哲&;占烁:青(qīng)年就(jiù)业—从(cóng)三因(yīn)素框架(jià)看“疤痕(hén)效应”来自何处

  考虑到2020年(nián)我国(guó)人口已(yǐ)经开始(shǐ)负增长,未来青年失(shī)业率的变动(dòng)可能出现(xiàn)以下三种情(qíng)况:

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

  ②青年失业(yè)人口与劳动力均在减少,但失(shī)业人(rén)口降幅不及劳(láo)动力降幅,青年失业(yè)率上(shàng)升;

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

  我们认为,未来失业(yè)人口会(huì)随着经济复苏而减少,但经济复(fù)苏(sū)难以改变失业(yè)率的分母下(xià)降趋(qū)势。青年劳(láo)动力的下(xià)降可(kě)能成为就业“疤痕效应(yīng)”的长期来(lái)源,抬(tái)高青年失业率的长期(qī)中枢。未来(lái)失业率的分母端可能会(huì)越来越(yuè)重要(yào),这也(yě)是人口(kǒu)长(zhǎng)周期变(biàn)化的影响之一(yī)。

  5.附录:概念和数据说明

  青年失业率的两(liǎng)个前置概念(niàn)。讨(tǎo)论(lùn)16-24岁人口调查失业率时,有必要明晰(xī)这一概(gài)念的两个要点(diǎn):一是调查失(shī)业率是(shì)城(chéng)镇(zhèn)就业范围(wéi),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(chéng)乡就业(yè)大约分别(bié)占(zhàn)63%、37%,近四成的(de)就业人口并未(wèi)包含(hán)在(zài)内(nèi)。因此,许多针对青年失业率的讨论以全国青年人口数(shù)量为出(chū)发(fā)点,未区分人(rén)口总量与城乡结构的问题(tí),有失偏颇。本篇报告如无特别说明,各(gè)概念均是指(zhǐ)城镇(zhèn)就业口径。

  二(èr)是失(shī)业率的分母不含没有劳动意愿的劳动年龄人口(kǒu)。按(àn)照(zhào)统计局的定义(yì),“劳动力指年(nián)满(mǎn)16周岁,有劳动能力,参加或要求(qiú)参加社会经(jīng)济活动的人员。包(bāo)括就(jiù)业人员和失业人(rén)员”,因此没有就业意愿(yuàn)的劳动年龄人(rén)口不计入劳动力。根据(jù)《2022年(nián)中国劳动(dòng)统计年(nián)鉴》,2021年(nián)底我国16岁以上的人口约为(wèi)11.5亿,其中只有(yǒu)68%属于(yú)劳动力,约(yuē)为7.8亿,而(ér)就(jiù)业人口为(wèi)约7.46亿(yì),据此推(tuī)算城乡失业人口可能为3372万人(rén)左右。

  芦哲&;占(zhàn)烁:青年(nián)就业—从三因素框架看“疤痕效应”来自(zì)何处

  从数据来看,失业率来自全国(guó)月度劳动力调(diào)查。该项调(diào)查制(zhì)度于2005年正式实施,每年进行两次全国劳(láo)动(dòng)力抽(chōu)样调查,调查范围为中国(guó)大陆的城镇(zhèn)和乡村,调查对象为(wèi)16岁及(jí)以上人口(kǒu)。2009年(nián)3月,为更及时(shí)准确反映劳动力市场变化情况(kuàng),建立了31个大城市月度劳动(dòng)力调查制度。2013年4月,又将(jiāng)月度劳动力调查(chá)范围扩大至65个城(chéng)市。2016年1月,全(quán)国月度(dù)劳动力(lì)调查正式在全国范(fàn)围内开展,调查范围(wéi)覆(fù)盖(gài)全国(guó)所有地级市。

  月(yuè)度劳动(dòng)力调(diào)查样(yàng)本比例约为0.2‰,是年度调查的五分之一左右。全国每月调查(chá)约(yuē)12万户,2020年全(quán)国家庭(tíng)户约为49415.7万户,样本(běn)占(zhàn)比(bǐ)约(yuē)0.2‰,作

  为对(duì)比,我国年度人口调查样(yàng)本比例为1‰,五年一次的人口(kǒu)抽样(yàng)调查样本比例为(wèi)1%。而(ér)每10年一(yī)次的(de)人(rén)口普查则在长表部分纳(nà)入就业调查,长表抽样(yàng)比例是10%左右(yòu),因而人(rén)口普查的就业数据质量(liàng)更高。

  就业人员总数会根据普(pǔ)查(chá)数据进行(xíng)修(xiū)正,但结构数据(jù)仍会存在差异。比如2020年的《劳动统计年鉴》显示,2019年末(mò)全国就(jiù)业(yè)人(rén)员约为7.75亿人;而七普后次年的年(nián)鉴将(jiāng)这(zhè)一数(shù)据(jù)修正(zhèng)为7.54亿人左(zuǒ)右,误差(chà)约(yuē)2100万人(rén)。但结构数据(jù)的(de)差异仍然存在(zài)。比如《2021年劳(láo)动统计年鉴(jiàn)》中,2020年(nián)城镇制(zhì)造业就业人员占比(bǐ)为(wèi)18.0%,而七普数据为19.7%。

  6.风险提示

  (1) 服务业分化未收窄;

  (2) 青年劳动参与率出现明显下降(jiàng);

  (3) 外需、房地(dì)产等(děng)不及预(yù)期,经济和就业恢复偏(piān)慢。

  报告信息

  证券研究报告:【芦哲&;占烁】青年就业:从三因素框架看“疤痕效应”来自何处

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

  对外(wài)发(fā)布时间:2023年5月26日

  报告发布(bù)机构:德邦证券股份(fèn)有限(xiàn)公司

未经允许不得转载:IDC站长站,IDC站长,IDC资讯--IDC站长站 我们人类属于什么动物,人类属于什么动物门

评论

5+2=