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郑业成是否已婚 郑业成是几线演员

郑业成是否已婚 郑业成是几线演员 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 首席宏观经济学家

  占烁 联系人(rén)

  投资要点

  ·核心观点:我们将影响青年(nián)失(shī)业(yè)率的(de)因素拆解为(wèi)三方面:①青(qīng)年失业(yè)人口,②青年总(zǒng)人口,③劳动(dòng)参与(yǔ)率,失业(yè)率=失业(yè)人口(kǒu)/(总人口×劳动参与(yǔ)率(lǜ))。通过三因素框架,我们(men)发现16-24岁失业人口的增(zēng)加不能完全解释青年(nián)失业率的上升,更重要却被忽视的因(yīn)素是青年人(rén)口和(hé)劳动(dòng)参与率下降,带来16-24岁劳动力减少,从(cóng)分母端大幅推高青年失(shī)业(yè)率。假如今年(nián)3月(yuè)分(fēn)母端的(de)青(qīng)年劳动力与2020年(nián)持平,新增约132万(wàn)青年失(shī)业人口只能将失业率拉(lā)升至16.2%,但实际青年(nián)失业率却(què)高达(dá)19.6%。我们认为,失业人(rén)口(kǒu)会随着经济(jì)复苏而(ér)减少,但青年劳动(dòng)力的下降可能成为就业“疤痕效应”的长(zhǎng)期来(lái)源(yuán),抬高青年失(shī)业率(lǜ)中枢。

  ·青年失业率(lǜ)的三因(yīn)素框架:(1)失业率=失业人(rén)口/劳(láo)动力=失业人口/(总人(rén)口(kǒu)×劳动参与率),据(jù)此可将青年失(shī)业率拆解为(wèi)青(qīng)年失业人口、总人口、劳动参与率三个(gè)因素。

  ·(2)失业(yè)率上(shàng)升未必来自失(shī)业增(zēng)加,不要忽略(lüè)分(fēn)母(mǔ),劳动力的下降,也是抬高(gāo)失(shī)业率(lǜ)的重(zhòng)要原因。2010-2020年(nián),青年(nián)失业人口只增加4万,青年劳动力却减少(shǎo)1578万,带(dài)动16-24岁人口失业(yè)率(lǜ)大幅提高(gāo)3.8个点。

  ·分子(zi)端的青年失业人口:(1)从总(zǒng)量来看,当前城镇青年(nián)就业人数约为2587万人,失(shī)业(yè)人数632万人,比去年4月(yuè)增加约70万,较七普增加约132万。

  ·(2)失业(yè)原因方面,近7成青(qīng)年失业者是(shì)主动辞职,被裁员(yuán)比例只有(yǒu)2.6%,远低(dī)于(yú)35岁以上(shàng)群体。

  ·(3)按照受教(jiào)育程度(dù)来看,三分之二的(de)青年失业人员接受(shòu)过大学教育(yù)。

  ·(4)2010-2020年青(qīng)年(nián)就业的结构变化(huà)较大,呈现(xiàn)出从(cóng)制(zhì)造到(dào)服(fú)务、知(zhī)识密(mì)集程(chéng)度(dù)由低(dī)到高两(liǎng)个特点。2010年农业和工业吸纳(nà)了50.3%的青年就业人口(kǒu),2020年大幅(fú)降至25.4%,流出的(de)青年(nián)就业(yè)主要转向服务业。以受教育年限(xiàn)作为维度,青年就业从知识密(mì)集程度较低的行业流向较(jiào)高行(xíng)业,但是知识密集(jí)型行业(yè)的(de)青年失业情况比整体失业更(gèng)严峻。

  ·(5)服(fú)务业(yè)复苏(sū)分化或是(shì)一季度青年失业人口仍增加的原因(yīn)。经济复苏的主力是知识密集程度较低的餐饮、零售等服(fú)务(wù)业(yè),而知识(shí)密集程度较高的生产性服务业复苏(sū)较慢(màn),服务业(yè)就业复苏结构的分化,带来青(qīng)年就(jiù)业和25-59岁就业的分化。

  ·分母端的青年(nián)劳动(dòng)力(lì):(1)青年人口:出(chū)生人口(kǒu)与乡村迁入均在减少(shǎo)。2010-2020年青年劳动力对应的出(chū)生人口减少4381万(wàn),2020-2030年减少1762万。另(lìng)外,我(wǒ)国农村向城镇的人(rén)口转移也(yě)在减速(sù),新增城镇人口从十三五期间(jiān)(2016-2020年)的(de)2184万人,减至2022年650万(wàn)人。

  ·(2)2020-2023年,青(qīng)年劳动参与(yǔ)率出现(xiàn)超预期下(xià)降。2010-2020年青年劳动参与率下降6.7个点,但疫情以来(lái)仅仅(jǐn)三年,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(miàn)原(yuán)因:一是16-24岁在校生大幅增加493万;二是(shì)部分群体因就业形势恶(è)化而退出劳动市场;三是就(jiù)业(yè)观念的(de)变化(huà)导致初次进入劳动市场(chǎng)时间(jiān)推迟,降低16-24岁劳动(dòng)参与率。

  ·结论:(1)失业人口的(de)增(zēng)加不能完全解释青年失业(yè)率的上升。假如当前青年(nián)劳动力与2020年相同,在失业人口(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(dàn)3月却达到19.6%,如图19。失(shī)业人口的增加只能解释当前青年(nián)失业率的一部分,另一部分则来自分(fēn)母(mǔ)端,城镇青年劳(láo)动力的减少。

  ·(2)未来青(qīng)年失业率的变动可能(néng)出现以下三种情(qíng)况:①青年失业人口增(zēng)加,同时劳动力减(jiǎn)少,青(qīng)年(nián)失业率上升;②青(qīng)年失业人口(kǒu)与劳(láo)动力均在减少(shǎo),但失业人口降幅不及劳动力降幅,青年失业(yè)率上升;③青年失业人口与劳(láo)动力(lì)均在(zài)减少,失业人口降幅(fú)大于劳动力降幅,青年失业率下降。

  ·(3)我们(men)认为,失(shī)业人口会(huì)随着疫情后经济复(fù)苏而减(jiǎn)少,但青年劳动力的(de)下降可能成为就(jiù)业(yè)“疤痕效(xiào)应”的长期来源,抬(tái)高青年(nián)失(shī)业率的长期中(zhōng)枢。未(wèi)来失业率的分母端(duān)越(yuè)来越重要。

  ·风险(xiǎn)提示:服(fú)务业分(fēn)化未收(shōu)窄;青年劳动参与率出现明显下降;外(wài)需、房地(dì)产(chǎn)等不及预(yù)期(qī),经济和就业(yè)恢(huī)复偏(piān)慢(màn)。

  目 录(lù)

  1. 青年(nián)失业率的三因素框架(jià)

  2.分子端(duān):新增青年(nián)失业人员缘于服务业复苏分化

  2.1.青年失业(yè)人口:主动辞(cí)职居多;三分之二接受过(guò)大学教育(yù)

  2.2.行业:从制(zhì)造到服(fú)务,知识密(mì)度从低到高

  2.3.服务业复苏分(fēn)化或是一(yī)季度青年(nián)失业(yè)人(rén)口仍增加(jiā)的原因(yīn)

  3.分母(mǔ)端:人口和劳(láo)动参与率均(jūn)下降,带来(lái)劳动力减少

  3.1.青年人口:出(chū)生人口与乡(xiāng)村迁入均(jūn)在减(jiǎn)少

  3.2.青年劳动参与率:超预(yù)期下降

  4. 结论:未来失业率的(de)分母端可能会越来越(yuè)重(zhòng)要

  5. 附(fù)录:概念和数据说明(míng)

  6. 风险提示(shì)

  正 文

  4月份16-24岁(suì)青年失业率攀(pān)升至(zhì)20.4%,创下2018年有数据以来(lái)最高值(zhí)。在疫情影响退散、经济逐步复苏(sū)的(de)情况(kuàng)下,城(chéng)镇调(diào)查失(shī)业率较去年(nián)同(tóng)期大幅(fú)下(xià)降(jiàng)0.9个点,但青(qīng)年失业率(lǜ)却(què)较(jiào)去(qù)年4月逆势攀升2.2个点。本篇报告将重点研究疫(yì)情后留下的“疤痕效应”如何推高青年失(shī)业率(lǜ)。

  1.青年失业率的三因素框架

  失业(yè)率=失业人口/劳动力(lì)=失(shī)业人口(kǒu)/(总(zǒng)人口×劳动参(cān)与率(lǜ))

  据(jù)此(cǐ)可见,影(yǐng)响青年失业率(lǜ)的主要是(shì)三个因素:①青年失业人口;②青年总人口;③劳(láo)动参(cān)与率,其中(zhōng)②③决定着青年(nián)劳动力的(de)变(biàn)化。这三个因素均为城(chéng)镇口径。

  三个因素的变化都不能忽(hū)视。当我们讨论失业率时,经常认为失业率上升一定是(shì)失业增加的结果(guǒ),这个(gè)判断对(duì)于全年龄段失(shī)业率来说并没有问(wèn)题,因为我国的劳(láo)动力总(zǒng)量(也称经济活动人口)在2015年之(zhī)前一直在上升,2015年后(hòu)略(lüè)有下降(jiàng),到2021年末下降了2.6%,年均降幅约0.4%。但(dàn)青年失业率(lǜ)则(zé)不能(néng)忽视分母的(de)变动,因为青年劳动力波动(dòng)幅度更(gèng)大。

  例如2010-2020年,青年失业人口只增加4万,青年(nián)劳(láo)动(dòng)力(lì)却减(jiǎn)少1578万,带动16-24岁人口失(shī)业率大(dà)幅(fú)提高3.8个点(diǎn)。两次人口普查期间(2010-2020年),青年(nián)失业人口从496万增加到500万,仅增(zēng)加了4万左右,约(yuē)为2020年(nián)青年劳动力的0.1%,但青年失业率(lǜ)却从(cóng)六普的(de)9%提高到(dào)七普(pǔ)(2020年11月(yuè))的12.8%,大幅提高3.8个点。主要原因就是失业率的分母在(zài)下降,16-24岁青年劳动力人(rén)口在此期间从(cóng)5481万人大(dà)幅减至3903万(wàn)人(rén),减少了1578万。但是(shì),2010-2020年全年龄(líng)段劳动(dòng)力数量基本稳定在7.8亿,整(zhěng)体(tǐ)失业率(lǜ)的(de)分母(mǔ)基本不(bù)变(biàn)。因此,2010-2020年间(jiān),决(jué)定整(zhěng)体(tǐ)失(shī)业率变动的是失业人口数量(分子),但决定(dìng)青年失业率变动(dòng)的却是青(qīng)年劳动力(lì)总量(分母)。

  芦哲&;占烁:青年(nián)就业—从(cóng)三因(yīn)素框架看“疤痕(hén)效应”来自何处

  芦哲&;占(zhàn)烁:青年就业(yè)—从(cóng)三因素框架(jià)看“疤痕效应”来自何(hé)处

  2.分(fēn)子(zi)端:新增青年失(shī)业人员(yuán)缘于(yú)服务业复苏分化

  2.1.青年失(shī)业人口:主动辞(cí)职(zhí)居多;三分之二接受过大(dà)学(xué)教育

  从总(zǒng)量来看,当前(qián)城(chéng)镇青年就业(yè)人数(shù)约为2587万人,失业人数632万(wàn)人,比(bǐ)去年4月增加约70万,较七普增加(jiā)约132万(wàn)。国(guó)家统(tǒng)计局(jú)在3月就业数(shù)据解读(dú)时(shí),披露了(le)当(dāng)前(qián)青年就业和失业(yè)人数的基本情况(kuàng):“初步测算(suàn)3月份(fèn)城镇青年9637万(wàn)人,没有参(cān)与劳动力市场的青年(nián)6418万人,主体为在校学生(shēng);参与劳动力市(shì)场(chǎng)的青(qīng)年3219万(wàn)人,其中就业人数2587万(wàn)人(rén)、失业人(rén)数(shù)632万(wàn)人。”[1]假设(shè)青年劳动力人数与去年基本持平,今年4月青年失业率比去(qù)年同期(qī)高2.2个点,青年(nián)失业(yè)人员比(bǐ)去(qù)年(nián)同期(qī)多70万(wàn)人左右,比2020年七普多132万(wàn)人(rén)。

  从增量看,今年前四(sì)个月青年失业形势(shì)好于去年(nián)同期。假(jiǎ)设2022年以来青年(nián)劳动力总量(liàng)维持在3219万,青年失业率每(měi)提高1个(gè)点,带来32万左(zuǒ)右的新增失业人口。尽(jǐn)管今年4月青(qīng)年失业率(lǜ)比去年同期高2.2个点,但从新增青年失业人口(kǒu)来看,今年(nián)1-4月约为(wèi)119万,去年同期(qī)为125.5万。从增量来(lái)看,今年前四个月青年失业(yè)形势要好于去(qù)年,这与当前经济逐渐恢复也有关系(xì)。

  从节奏来(lái)看,受夏季毕业影响,我国青年失业率一般(bān)在(zài)上半(bàn)年逐渐(jiàn)提高,7月达到峰值,8月(yuè)开始逐(zhú)步回落(luò),预(yù)计5-7月青年失业率(lǜ)或(huò)将继续小幅攀升。

  芦哲&;占烁:青年就业—从三因素框架看“疤痕效(xiào)应”来自何处

  失(shī)业原因方(fāng)面(miàn),近7成青年失(shī)业者(zhě)是主动辞职,被裁(cái)员比例(lì)只有(yǒu)2.6%,远低于35岁(suì)以上群体。一种观点认为(wèi),青年群体由(yóu)于(yú)工(gōng)作(zuò)经验和技能相对不熟练,往往在企业裁(cái)员时首当其冲。但根据月度劳动(dòng)力调查数据,青年失业主要原(yuán)因(yīn)是主(zhǔ)动辞职,被裁员的比例(lì)明(míng)显低于35岁以上群体(tǐ)。根据(jù)《2021年中(zhōng)国劳动统计年鉴》,有工(gōng)作意(yì)愿但从未工作过(guò)的失业群体在16-24岁(suì)失业人口(kǒu)中占比59%,其他年龄群(qún)体中(zhōng)这一(yī)比例最高是14.4%。我们(men)剔除这(zhè)部分失业(yè)人群(qún)后,剩下的青年失业人口中,第一大(dà)失业原因是(shì)主(zhǔ)动辞(cí)职,占比(bǐ)68.2%,单位倒闭破产占比5.9%;而裁(cái)员仅占(zhàn)2.6%。横向对比(bǐ),裁员比例从(cóng)高(gāo)到(dào)低依次是(shì):60岁以(yǐ)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,三分之二的青年失(shī)业人员接受过(guò)大学教(jiào)育。各年龄段失(shī)业人群(qún)中,年龄越低(dī),平均受教(jiào)育程度越高(gāo)。16-24岁失业人员中66.2%是(shì)接受过(guò)大学教育的,这一比例在其他三个(gè)年龄阶段逐步(bù)递减(jiǎn),25-34岁(suì)(40.5%)>;35-59岁(13.7%)>;60岁以上(shàng)(4.3%)。城镇就业人口(kǒu)的受教育程度也大致类似(shì),青年(nián)人(rén)由于年龄限(xiàn)制,接(jiē)受大学教育比例略低于25-34岁,整体来(lái)看35岁以下就业人员的受教育程度(dù)大(dà)幅高于35岁以上。按(àn)照接受过大学教育的占比来看,25-24岁(47.9%)>;16-24岁(43.6%)>;35-59岁(suì)(26%)>;60岁以上(3%)。

  芦哲&;占烁:青(qīng)年就(jiù)业(yè)—从三因素框(kuāng)架(jià)看(kàn)“疤(bā)痕效(xiào)应”来(lái)自何处

  芦哲(zhé)&;占(zhàn)烁:青年(nián)就(jiù)业—从三因素框架看“疤(bā)痕效应”来(lái)自(zì)何处

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

  2.2.行(xíng)业:从制造到服务(wù),知(zhī)识密度从低到高

  青(qīng)年失业人口(kǒu)的行业与青年就业分布基(jī)本一(yī)致。青年(nián)失业人口呈(chéng)现出行(xíng)业聚集(jí)的特(tè)点,主要集中在5个大类行业,2020年占比分别(bié)为:批发零售(19.3%)、制造业(18.8%)、住宿餐(cān)饮(13%)、教育(7.5%)、居民服务\修(xiū)理和其他服务业(6.7%),这5个(gè)行业(yè)占全部青年失业(yè)人口的65%左(zuǒ)右。同(tóng)时,这5个行业也是青年就(jiù)业集(jí)中(zhōng)的行业,吸(xī)纳了60.7%的青年就业。从行业来看,青年失业人(rén)口的行业分(fēn)布是由就业分(fēn)布决定的,吸(xī)纳就业占比(bǐ)较大的行业,往往也贡献了较大规模的(de)失业(yè)。因此(cǐ),在挖掘青年(nián)失业人(rén)口来(lái)自何处之前(qián),需(xū)要研究青年就业的行业结构。

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

  芦哲&;占(zhàn)烁:青年就业—从(cóng)三因素框(kuāng)架看“疤痕效应”来(lái)自何(hé)处

  2010-2020年青年就业(yè)的结构变(biàn)化(huà)较大,呈现(xiàn)出从制造到服务(wù)、知识(shí)密集程度由低(dī)到高(gāo)两(liǎng)个特点。

  青年就(jiù)业从工(gōng)农业大量流(liú)入(rù)服务业(yè)。农林牧渔、采矿业(yè)、制造业和(hé)电热燃水的生产供(gōng)应业,这(zhè)四个行业是国民经济分类的农业(yè)和工业(yè)。2010年这四个行业(yè)吸纳了50.3%的青年就业人口,到2020年该比(bǐ)例大幅降至(zhì)25.4%。其中,制造业从37.4%降至22%,农林牧渔从11.4%降至(zhì)2.5%,分别降低15.4和9.0个点。有4个行业吸纳青年就业比(bǐ)例(lì)增加超2个点,其中(zhōng),教(jiào)育业为5.3%,租赁和(hé)商务服务(wù)为3.1%,信息技术为2.8%,卫生和(hé)社工为2.0%。另外,建筑业和房地(dì)产等其(qí)他6个服务行业吸纳青年(nián)就业的比例(lì)均增超1个百分(fēn)点(diǎn)。

  以受教育(yù)年限作为维度(dù),青(qīng)年就业从知识密集(jí)程度较低的行业流向(xiàng)较(jiào)高行业。我们(men)以《2021年劳动统计年鉴》中各行业就(jiù)业人员的受教育(yù)年限,来计算各行业的(de)知识(shí)密集(jí)程度。有5个(gè)行业(yè)的平均受教育年限(xiàn)在14年(nián)以(yǐ)上,依次是:科学研究与技术服务(wù)(14.6)>;教育(14.4)>;金融(14.3)>;信息(xī)传输、软件和(hé)信(xìn)息(xī)技(jì)术服务(wù)(14.2)>;卫生和社会工作(12.1),除金融业外,其他四(sì)个(gè)行业(yè)是过去十年青(qīng)年(nián)就业流入的主要行业,吸纳青(qīng)年就业比例的增幅均(jūn)居前列(liè)。如图10,各行业所吸(xī)纳的青年(nián)就业(yè)比例(lì)变动与行业平均(jūn)受教育年(nián)限基本一致,即青年就业从(cóng)知识密集程度较(jiào)低的(de)行(xíng)业流向较高行业(yè)。

  但是知识(shí)密集(jí)型行业的青年失业情况(kuàng)比(bǐ)整体失业更严峻。我们用《2021年中国劳动统(tǒng)计年鉴》中各行业的青年失业比例(该行业的青(qīng)年失业人(rén)数/青(qīng)年失业总(zǒng)人数(shù)),除以(yǐ)各行业的青年就业比例(该(gāi)行业的(de)青年就业人数/青年就业总人(rén)数),来作为各行业失业率的近似替代指(zhǐ)标。以这个指标来看,知识密集(jí)型(xíng)行业(yè)的青年失业率大(dà)多高于(yú)全(quán)年(nián)龄段失业(yè)率(lǜ),如信息技术(shù)、教育(yù)、科研服务、公共管(guǎn)理等(děng)行业,体现在图11中,都位于右下方。

  芦哲&;占烁:青年就业—从三因素框架看“疤痕效应”来自何处

  芦哲&;占烁:青年就业—从三因素(sù)框架看“疤痕效应”来自何处

  2.3.服(fú)务业(yè)复苏(sū)分化或是一季度(dù)青年失业人口仍增加的原因

  一季度服务业复苏(sū)出(chū)现分化。今年一季度GDP同比增长4.5%,较疫情(qíng)前三年(nián)Q1均值有2.2个(gè)点的增速缺(quē)口。分行业来(lái)看,批发(fā)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)于疫(yì)情前三年均值,这三个行(xíng)业一季度复苏情况较好(hǎo);知识密(mì)集程度更(gèng)高的(de)房地产(chǎn)业(yè)、租赁和商务服务业、信息技术服(fú)务业的缺口分(fēn)别为(wèi)4.1、4.7、11个点,一季(jì)度复苏相对(duì)较慢。

  因此从失业率的分子端来看(kàn),当(dāng)前青年失业人员增长的症结在(zài)于服务(wù)业就(jiù)业复(fù)苏(sū)的结(jié)构(gòu)不均衡(héng)。一(yī)方面,随(suí)着受(shòu)教育(yù)水平的整体提(tí)高,青年就(jiù)业大量流向知识(shí)密集型服(fú)务业(yè),如教育、信息技(jì)术等行业。另一方面(miàn),年(nián)初疫(yì)情影响(xiǎng)减弱(ruò)后(hòu),经济复苏的主(zhǔ)力是知(zhī)识密集程度较低的生活性服务业,而知(zhī)识密集程度较(jiào)高的生产性服(fú)务业复苏较慢(màn)。所以服务业就(jiù)业复苏结构分化,带来的青(qīng)年失业人口和25-59岁失业人口的分化。房地产、互联网、教育[1]等行业的(de)一季(jì)度就业尚未出现(xiàn)明显改善,应(yīng)届生就(jiù)业(yè)压力(lì)大(dà);而住宿餐郑业成是否已婚 郑业成是几线演员饮(yǐn)等行(xíng)业就(jiù)业已(yǐ)经(jīng)出现回暖,但对于三分之二接受过(guò)大学(xué)教(jiào)育(yù)的青年(nián)失业人口而言,这些(xiē)行(xíng)业的(de)就业吸纳相对有(yǒu)限。

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

  芦哲&;占烁:青年就业—从三因素框架看“疤痕效应”来自何处

  3.分母端(duān):人(rén)口和劳动参与率均下降,带来劳(láo)动力减少

  青年失(shī)业(yè)率(lǜ)的分母(mǔ)端是城镇(zhèn)青年劳动力(lì),主要由青年人(rén)口(kǒu)和劳动参与(yǔ)率决定。2022年我(wǒ)国(guó)开始步入人(rén)口负增长(zhǎng)时代(dài),城镇青年劳动力可能将步入长期下降通道(dào),这将从分(fēn)母端推(tuī)升青年失(shī)业率,或成(chéng)为疫情后(hòu)就业(yè)“疤(bā)痕效应”的长期来(lái)源(yuán)。

  3.1.青年(nián)人(rén)口(kǒu):出生(shēng)人口(kǒu)与乡村(cūn)迁入均在减少

  城镇青年劳动力首先取决于城镇青年(nián)人(rén)口(kǒu)数量(liàng),而(ér)后者来自于两部分(fēn),一是16-24年(nián)前的出生人(rén)口,二(èr)是乡村到城镇的(de)迁(qiān)移(yí)人(rén)口,这(zhè)两部(bù)分增量未来都趋(qū)于下降(jiàng)。

  2010-2020年青年(nián)劳动力对应的出生人(rén)口减少(shǎo)4381万,2020-2030年减(jiǎn)少1762万(wàn)。2010年和2020年的(de)16-24岁人(rén)口分别对应1986-1994、1996-2004年(nián)的出生人口,而前者正好(hǎo)是建国以来的一轮“小婴儿潮”时期,年(nián)均出生(shēng)人(rén)口超2000万(wàn),其中1987年出(chū)生人口最高(gāo)超过(guò)2500万,到(dào)90年代开(kāi)始明(míng)显步入下降通道。1986-1994年合(hé)计出生人口2.07亿,1996-2004年降至1.63亿,减少(shǎo)约4381万,降幅(fú)为21.2%。2020和2030年的16-24岁(suì)人(rén)口(kǒu)分别对应1996-2004、2006-2014年的出生人口,这两个时期分别(bié)为1.63、1.45亿,出生人口减少约1762万。

  另一方面,我国农村向(xiàng)城镇的人口转移也在减速。新(xīn)增(zēng)城镇(zhèn)人口从2016年开始逐年减少(shǎo),十三五(wǔ)期间(2016-2020年)均值约(yuē)为2184万(wàn)人,但2022年(nián)只有650万人。预计今年(nián)随着疫情影响(xiǎng)减(jiǎn)弱,人员流动恢复,新(xīn)增城镇(zhèn)人口(kǒu)数量会较去年有明显增长(zhǎng),但(dàn)可能仍然(rán)较难回到(dào)十(shí)三五期(qī)间超2000万的规模。当前我国城镇化率已经达到65%以(yǐ)上,继续(xù)高速增长空间有限,从乡村到(dào)城镇的迁移(yí)人口数量整体将呈现(xiàn)下(xià)降趋势。

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

  3.2. 青年劳动参与率:超预期下降

  青年劳动参与率有两个特点(diǎn),一是低于其他年龄段群体(tǐ),大部分青年(nián)在(zài)校,并(bìng)未进入劳(láo)动市场(chǎng)。二是近(jìn)年来呈下降趋势。

  2020-2023年,青年劳动参与率出(chū)现超(chāo)预(yù)期下降(jiàng)。根据今年3月(yuè)统计局披(pī)露的青年就业和失业人数,当前16-24岁青年的劳(láo)动(dòng)参与(yǔ)率约为33.4%,即9637万城镇(zhèn)青年人口(kǒu)中,有(yǒu)3219万进入或有意愿进入劳动市场(chǎng)。而2010和2020年两次(cì)人(rén)口普(pǔ)查时,青年劳动参与(yǔ)率分别(bié)为47.2%、40.5%。此(cǐ)前(qián)十年(nián),青(qīng)年劳动(dòng)参(cān)与率下降6.7个点,但疫情以来仅仅三年,该指标已经(jīng)下(xià)降7.1个点。

  近三年(nián)青年劳动(dòng)参(cān)与率的下降(jiàng)主要有三方面原因。

  一是16-24岁在校生(shēng)大(dà)幅增加(jiā)493万。2010到2020的十年(nián)间,16-24岁(suì)在校生(shēng)增加了706万,年均增加70.6万;但(dàn)2019年(nián)末到2021年末,仅仅两年(nián)的时间里,该年龄(líng)段的在校生增加了493万,年(nián)均增长246.5万,远(yuǎn)远(yuǎn)快于此前十年增速。

  二是部分群(qún)体因就业形势(shì)恶化而退出劳动市场,在未来经济和就业好(hǎo)转后会回到(dào)劳动市(shì)场。2020年3月,国家统计局(jú)曾在(zài)发布会指出当月(yuè)“就业人员规模比1月份下降6%以(yǐ)上”,说(shuō)明(míng)就业形势恶化时(shí),也(yě)会影响劳(láo)动参与率。

  三是就业观念的变化导致(zhì)初次进入劳动市场时间推(tuī)迟,降低16-24岁劳(láo)动参与率。从(cóng)社会风气来(lái)看,对学历的推崇(chóng)导致本科毕业(yè)即进(jìn)入就(jiù)业市场(chǎng)的年(nián)轻(qīng)人减少,加上考研、考公竞(jìng)争激烈,发(fā)展至“二(èr)战”“三战”,客观(guān)上会将部分青年人初(chū)次(cì)就业(yè)时(shí)间从16-24岁延(yán)迟到25岁之后,从而(ér)导(dǎo)致16-24岁劳动参与率出(chū)现下降(jiàng)。

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

  4.结论:未(wèi)来(lái)失业(yè)率(lǜ)的分母端可(kě)能(néng)会越来(lái)越重要

  失业人口(kǒu)的(de)增加不能完全解释青年失业(yè)率的(de)上升。假如(rú)当(dāng)前青(qīng)年劳动(dòng)力与(yǔ)2020年相同,在失(shī)业人口(kǒu)增加(jiā)132万至(zhì)632万人的情况下,对应(yīng)青年失业率应该从(cóng)12.8%提高至16.2%,但3月(yuè)却达(dá)到19.6%,如(rú)图19。失业(yè)人(rén)口的增加只能(néng)解释当(dāng)前青年失业(yè)率的(de)一(yī)部分(fēn),另(lìng)一部分(fēn)则来自分母端,城镇(zhèn)青年劳动力的(de)减少。

  芦哲(zhé)&;占烁:青年就业(yè)—从(cóng)三因素框架(jià)看(kàn)“疤痕效应(yīng)”来自何(hé)处

  考虑到(dào)2020年我国人(rén)口已经开始负增长,未来青年失业率的变动可能出现(xiàn)以(yǐ)下三种情况:

  ①青(qīng)年失业人口增(zēng)加,同时(shí)劳动力减少(shǎo),青年失业率上升;

  ②青年失(shī)业人口与劳动(dòng)力均(jūn)在(zài)减少,但失(shī)业人口降幅不及劳动力降幅,青年(nián)失业(yè)率上升;

  ③青年(nián)失业人(rén)口与(yǔ)劳动力均在减(jiǎn)少,失业人口(kǒu)降(jiàng)幅大于劳动力降(jiàng)幅,青年失业率下降。

  我们认为,未来失业人口会随着经济(jì)复苏而减少,但经济(jì)复苏难以改(gǎi)变失业率的分母下降趋势。青(qīng)年劳动力的下降可(kě)能(néng)成为(wèi)就业“疤痕效(xiào)应”的长期(qī)来源,抬高青年(nián)失业率的长(zhǎng)期中枢(shū)。未来(lái)失(shī)业率(lǜ)的分母端可(kě)能会越来越重要,这(zhè)也是人口(kǒu)长周(zhōu)期变(biàn)化的(de)影响之一。

  5.附录:概念和数据说明

  青(qīng)年失(shī)业(yè)率(lǜ)的两个前(qián)置概念。讨论16-24岁人口调查失业率时,有必要明晰这一概念(niàn)的两(liǎng)个要(yào)点(diǎn):一是调查失业率是城镇就业范围,并非针对(duì)全部就业(yè)人口,不(bù)包(bāo)括乡村就业,2022年底(dǐ)我国城乡就业大约分别占(zhàn)63%、37%,近四(sì)成的就业人口并(bìng)未包含(hán)在内。因此(cǐ),许多针对青年失业(yè)率(lǜ)的讨(tǎo)论(lùn)以全(quán)国青年人口数量为出发点,未区分人口(kǒu)总(zǒng)量与(yǔ)城乡结构的(de)问题,有(yǒu)失偏颇。本篇报告如无特别(bié)说(shuō)明,各(gè)概(gài)念(niàn)均是指城(chéng)镇就业(yè)口径。

  二是失业率的分母不含没(méi)有(yǒu)劳动意愿的劳动年龄人口。按照(zhào)统计(jì)局的定义,“劳动力(lì)指年满16周岁,有劳动能力,参(cān)加或(huò)要求(qiú)参加社会经济活动的(de)人员(yuán)。包括就业人员和失(shī)业(yè)人员”,因此没有就业意愿的劳动(dòng)年(nián)龄人(rén)口不计入劳动力。根据《2022年中国劳动(dòng)统计年(nián)鉴》,2021年(nián)底(dǐ)我国16岁以上的人(rén)口约为11.5亿(yì),其中只有68%属于劳动力(lì),约为7.8亿,而就业人口(kǒu)为约(yuē)7.46亿,据此推(tuī)算城乡失业(yè)人口可能为3372万人左(zuǒ)右。

  芦哲(zhé)&;占烁(shuò):青(qīng)年(nián)就业—从三因素框架看“疤痕效应”来(lái)自何处(chù)

  从数据来看,失业率来自全国月度(dù)劳动力(lì)调(diào)查。该项调查(chá)制度于2005年正(zhèng)式实施,每年进行两次(cì)全国(guó)劳动(dòng)力抽样(yàng)调查(chá),调查范(fàn)围为中国大陆的城镇和乡(xiāng)村(cūn),调查对(duì)象为16岁及以上(shàng)人口。2009年3月,为更及时准确反映(yìng)劳动力市场变化(huà)情(qíng)况(kuàng),建(jiàn)立了31个大城(chéng)市(shì)月(yuè)度劳动力调查制度。2013年4月,又将月度劳动(dòng)力调查范围扩大(dà)至65个城市。2016年1月,全国(guó)月度劳动力调查正式在全国(guó)范围(wéi)内开展,调查范围(wéi)覆(fù)盖全国所有地级市(shì)。

  月(yuè)度劳动力调(diào)查样本比例约为0.2‰,是年(nián)度调查的五分(fēn)之一左右。全(quán)国每月(yuè)调(diào)查约12万户,2020年全国家庭户约为49415.7万户,样本占比约(yuē)0.2‰,作

  为对比,我国年度人口(kǒu)调查样本比例为1‰,五年一次的人口抽样调查样本比例为1%。而(ér)每10年一次的人口普查则(zé)在长(zhǎng)表部分(fēn)纳入就业调查(chá),长(zhǎng)表抽样(yàng)比例(lì)是10%左右,因(yīn)而人口普查的(de)就业数(shù)据质量更高(gāo)。

  就业人员总数会根(gēn)据普查数据进行(xíng)修正,但结构数(shù)据仍会(huì)存在差异(yì)。比如2020年的(de)《劳动统计年鉴》显示,2019年末全国(guó)就业人员(yuán)约为7.75亿人;而七普后次年的年鉴将(jiāng)这(zhè)一数据修正(zhèng)为7.54亿人左右,误差(chà)约2100万人。但结构数(shù)据的差异仍(réng)然存在。比如《2021年劳动统(tǒng)计年鉴》中(zhōng),2020年(nián)城镇制造业就业人员占(zhàn)比(bǐ)为(wèi)18.0%,而七(qī)普(pǔ)数据为19.7%。

  6.风险(xiǎn)提示

  (1) 服务业分化(huà)未收窄;

  (2) 青年(nián)劳(láo)动参与率(lǜ)出现明显下降;

  (3) 外需、房地产等不(bù)及预期,经济和就业(yè)恢复偏慢。

  报告信息(xī)

  证券研究报告:【芦哲(zhé)&;占烁】青年就业:从三(sān)因素框架(jià)看“疤痕效(xiào)应”来自何处

  研报撰写(xiě)人员:芦哲(S0120521070001,首席宏观经济学家(jiā)),占烁(shuò)(S0120122070060,联系人(rén))

  对外发布时间:2023年5月(yuè)26日(rì)

  报告发布机(jī)构:德邦证(zhèng)券股份(fèn)有限公司

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