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春有约,花不误,年年岁岁不相负,年年岁岁花相似的全诗句

春有约,花不误,年年岁岁不相负,年年岁岁花相似的全诗句 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 首席(xí)宏观经济学家

  占烁 联(lián)系人

  投资要点

  ·核心观点:我(wǒ)们将影响青年失业率的(de)因素拆解(jiě)为三(sān)方面:①青(qīng)年失(shī)业人口,②青年总人口,③劳动参与率,失业率=失(shī)业人口/(总人口(kǒu)×劳动参(cān)与率)。通(tōng)过(guò)三因素(sù)框架,我们发现16-24岁失业人口的增加(jiā)不能完全(quán)解释青年(nián)失业率的上升(shēng),更(gèng)重要却被忽(hū)视的因素是青年人口和劳动参(cān)与率下降,带来16-24岁劳(láo)动力(lì)减少,从分母端大幅(fú)推高青年失业(yè)率。假(jiǎ)如今年3月分母端的青(qīng)年劳动力(lì)与2020年持平,新增约132万青(qīng)年失业人口只能将失业率(lǜ)拉升至16.2%,但(dàn)实际青年失业率却高达19.6%。我们认为,失业人口会随着经(jīng)济复(fù)苏而减少,但青年劳动力(lì)的下降可能(néng)成为就业(yè)“疤痕效应”的长(zhǎng)期(qī)来源(yuán),抬高青年失业(yè)率中枢。

  ·青年失业率的三因(yīn)素框架(jià):(1)失(shī)业率=失业人口/劳动力=失业人口(kǒu)/(总人口×劳动参(cān)与率(lǜ)),据此可将(jiāng)青年失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)失业率上升未(wèi)必来(lái)自失业增加,不要忽略(lüè)分母,劳动力的下降,也(yě)是抬高失业率的重要(yào)原(yuán)因。2010-2020年,青年失业(yè)人(rén)口只增加4万(wàn),青年劳动力却减少1578万,带动16-24岁人口失业率大(dà)幅提高3.8个点。

  ·分子端(duān)的青年失业人口:(1)从总量来看,当(dāng)前城镇青年就业(yè)人数约为(wèi)2587万人(rén),失(shī)业人数632万人,比去年4月增(zēng)加约70万(wàn),较(jiào)七普增加约132万。

  ·(2)失业(yè)原(yuán)因方面,近(jìn)7成青年失业者是主动辞职,被裁员比(bǐ)例只有2.6%,远低于35岁以上群体(tǐ)。

  ·(3)按照受教育(yù)程(chéng)度(dù)来看,三(sān)分(fēn)之二(èr)的青年失(shī)业人员接受过大学教育。

  ·(4)2010-2020年青年(nián)就业的结构变化较(jiào)大,呈现出从制造到(dào)服务、知(zhī)识(shí)密(mì)集(jí)程(chéng)度由低到高两个(gè)特点。2010年农业和工业吸纳了50.3%的青(qīng)年(nián)就业(yè)人口,2020年大幅(fú)降至(zhì)25.4%,流出的(de)青年就业主要转向服(fú)务业。以受教(jiào)育(yù)年(nián)限(xiàn)作为(wèi)维度(dù),青(qīng)年(nián)就业从知识密集(jí)程度较低(dī)的行业(yè)流(liú)向较高(gāo)行业,但是知识密集型行(xíng)业的青年失业情况比整(zhěng)体失业更严(yán)峻。

  ·(5)服务业复苏分(fēn)化(huà)或是一季度青(qīng)年失业人口(kǒu)仍(réng)增加的原因(yīn)。经济(jì)复(fù)苏的主(zhǔ)力是知识密集程度(dù)较低的餐饮、零售等服(fú)务业,而知识密集(jí)程度较高的生(shēng)产性(xìng)服(fú)务业复苏较慢,服务业就业(yè)复苏结构的分化,带来青年就(jiù)业和25-59岁就业的分化。

  ·分(fēn)母端的青年(nián)劳(láo)动力:(1)青(qīng)年人口(kǒu):出(chū)生(shēng)人(rén)口(kǒu)与乡村迁入均在减少。2010-2020年(nián)青年劳动力对(duì)应的出生人口减少4381万(wàn),2020-2030年减少1762万。另外(wài),我国农村向城镇(zhèn)的人口转移也(yě)在(zài)减速(sù),新增城(chéng)镇人口从十三五期(qī)间(2016-2020年)的(de)2184万(wàn)人,减至(zhì)2022年650万人。

  ·(2)2020-2023年,青年劳动(dòng)参与率出(chū)现超预期下降。2010-2020年青年劳动参(cān)与率下(xià)降6.7个点,但疫情以来(lái)仅仅(jǐn)三(sān)年,已(yǐ)经下降7.1个点。近三年青年劳动参与率的下降主要有三方面原因:一是(shì)16-24岁在校生大(dà)幅(fú)增加(jiā)493万;二是部分群(qún)体因就(jiù)业(yè)形势恶化而退出劳动市场;三是就(jiù)业观念的变化(huà)导致初(chū)次进入劳动(dòng)市(shì)场(chǎng)时(shí)间推迟,降(jiàng)低16-24岁劳(láo)动参与率(lǜ)。

  ·结论:(1)失(shī)业(yè)人口的增(zēng)加不能完全解释青年失(shī)业率的上(shàng)升。假如当前(qián)青年劳动力与2020年相同,在失业人口增加132万(wàn)至632万人的情(qíng)况下,对(duì)应青年失业(yè)率应该从(cóng)12.8%提高至(zhì)16.2%,但(dàn)3月却(què)达到19.6%,如(rú)图19。失业人口的(de)增加只(zhǐ)能解释当前青年失业率的(de)一(yī)部分,另(lìng)一部分则来自分母端,城镇青年劳动(dòng)力的(de)减少。

  ·(2)未来青年失(shī)业率(lǜ)的(de)变动(dòng)可能出现以下三种情(qíng)况:①青年(nián)失业人口增加,同时劳动力(lì)减(jiǎn)少,青年失(shī)业率(lǜ)上升;②青(qīng)年失业人口与劳(láo)动力均在减少,但(dàn)失业人口降幅不及(jí)劳动力降幅,青(qīng)年失业率上升(shēng);③青年失(shī)业人(rén)口与(yǔ)劳(láo)动(dòng)力均(jūn)在减(jiǎn)少,失业(yè)人(rén)口降幅大于劳动力(lì)降幅,青年失业率(lǜ)下降。

  ·(3)我们认为,失业(yè)人口会随着疫情后经济复(fù)苏而减少,但(dàn)青年劳动力的下(xià)降(jiàng)可能成(chéng)为就(jiù)业“疤痕效应”的长期来源,抬高青年失(shī)业率(lǜ)的长(zhǎng)期中枢。未来失业率的(de)分母端越来越重要。

  ·风险提示(shì):服务业分(fēn)化(huà)未收窄;青年(nián)劳(láo)动(dòng)参与(yǔ)率出现明显下降;外(wài)需(xū)、房地产等(děng)不及预期,经济(jì)和(hé)就业(yè)恢复(fù)偏慢。

  目 录

  1. 青年失业率的三(sān)因素框(kuāng)架(jià)

  2.分子端:新增青年失业人员缘于服务(wù)业复苏(sū)分(fēn)化

  2.1.青(qīng)年失业人(rén)口:主动辞职居多(duō);三分(fēn)之(zhī)二接受过大学教育(yù)

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

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

  3.分母端:人口和劳动参(cān)与(yǔ)率(lǜ)均下降(jiàng),带来(lái)劳动力减少

  3.1.青年人口:出生人口与乡村迁入(rù)均在减少(shǎo)

  3.2.青年劳动参与率:超预期下降

  4. 结论(lùn):未来失业率的(de)分(fēn)母端可能会越(yuè)来越重要

  5. 附录:概念和数据(jù)说(shuō)明

  6. 风险提示

  正 文

  4月(yuè)份16-24岁(suì)青年(nián)失业率攀升至20.4%,创(chuàng)下2018年有数(shù)据以来最高值。在疫情影响退(tuì)散、经济逐步(bù)复(fù)苏(sū)的情况下(xià),城镇调查失业率(lǜ)较去年同期大幅下降0.9个点,但青(qīng)年(nián)失业率却较去年4月逆势攀(pān)升2.2个点。本篇报告将重(zhòng)点研究疫(yì)情后留下(xià)的“疤痕(hén)效应”如(rú)何推高青年失业(yè)率(lǜ)。

  1.青年失业率的三(sān)因素框架

  失业率(lǜ)=失业(yè)人口/劳(láo)动(dòng)力=失业人口/(总人口(kǒu)×劳动参与率)

  据此可见,影响青年失业率的主要是三个(gè)因素:①青年失业人口;②青年(nián)总人口;③劳动(dòng)参(cān)与率,其中②③决定(dìng)着(zhe)青(qīng)年劳动力的变化。这三个因素(sù)均为(wèi)城镇口径。

  三个因(yīn)素的变化都不能忽(hū)视。当我(wǒ)们讨论失业率时(shí),经常认为(wèi)失(shī)业率上升一(yī)定是失(shī)业增(zēng)加的结果,这个判断对于全年(nián)龄段失业(yè)率来说并没有(yǒu)问题,因为我国的(de)劳动力总量(也称经济(jì)活(huó)动人口)在2015年之前一直(zhí)在上升(shēng),2015年后略有下降,到(dào)2021年末(mò)下降了2.6%,年(nián)均降幅约0.4%。但青年失业率(lǜ)则不能忽(hū)视分母的变动,因为青年劳(láo)动力波动(dòng)幅度更大。

  例如2010-2020年,青年失业人(rén)口只(zhǐ)增加4万,青年劳动(dòng)力(lì)却减少1578万(wàn),带动(dòng)16-24岁人口失业率大幅提(tí)高3.8个(gè)点。两次人口普(pǔ)查期间(2010-2020年),青年失业人口从(cóng)496万(wàn)增加到500万,仅增加(jiā)了4万左右,约为2020年青年(nián)劳动(dòng)力的0.1%,但青(qīng)年失(shī)业率却从六普的9%提高到七普(2020年11月)的12.8%,大(dà)幅提高3.8个点。主(zhǔ)要原(yuán)因就是(shì)失(shī)业率的(de)分(fēn)母在下降,16-24岁青年劳动(dòng)力人(rén)口在(zài)此期间从(cóng)5481万人大幅减至(zhì)3903万人,减少了1578万。但是,2010-2020年(nián)全年龄段劳动力数量基本稳(wěn)定在(zài)7.8亿,整体(tǐ)失业率的分母基(jī)本不变(biàn)。因此,2010-2020年间,决定整体失业(yè)率变(biàn)动的是失业人口数量(分(fēn)子),但决定青年失业率变动的却(què)是青年劳动力总(zǒng)量(分母(mǔ))。

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

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

  2.分(fēn)子端:新增青(qīng)年失业人员缘于服务业复苏分化

  2.1.青年失业人口:主动辞职居多;三(sān)分之(zhī)二(èr)接受过大学教育

  从总量来看,当前城镇青年就(jiù)业人(rén)数(shù)约为2587万人,失业(yè)人数632万人,比去年4月增加约70万,较七普增(zēng)加(jiā)约132万(wàn)。国家统计局在3月就业数(shù)据解读时,披(pī)露(lù)了(le)当前青年就(jiù)业和失业人数的基本情况:“初步测算3月份城(chéng)镇青(qīng)年9637万人,没(méi)有(yǒu)参与劳动(dòng)力市场(chǎng)的青年6418万(wàn)人,主(zhǔ)体为在校学生;参(cān)与劳动力市(shì)场(chǎng)的青年3219万(wàn)人,其(qí)中就业人数2587万人、失(shī)业人(rén)数632万人。”[1]假设青年劳动力(lì)人数(shù)与去(qù)年基本持平,今(jīn)年4月(yuè)青(qīng)年失(shī)业率比去年同期(qī)高(gāo)2.2个(gè)点(diǎn),青年失(shī)业(yè)人员比去年(nián)同期多70万(wàn)人左(zuǒ)右,比2020年(nián)七(qī)普多132万人(rén)。

  从增量看,今(jīn)年前(qián)四个(gè)月(yuè)青(qīng)年失业形势好于去年同期(qī)。假设2022年以来青年劳(láo)动(dòng)力总(zǒng)量维持在3219万,青年(nián)失业率每(měi)提高1个点,带来32万左右的(de)新增(zēng)失(shī)业人口。尽管今年4月青年失业(yè)率(lǜ)比去年同期高2.2个点,但从新增青(qīng)年失业人口来看(kàn),今年1-4月约为(wèi)119万,去(qù)年同期为125.5万。从增量来看(kàn),今年前四个月青年失业形势(shì)要好于去年,这(zhè)与当前经济逐渐恢复也有关系。

  从节(jié)奏来看(kàn),受夏季(jì)毕业影响,我(wǒ)国青年失(shī)业(yè)率一般在(zài)上半年逐(zhú)渐提高,7月达(dá)到峰值(zhí),8月(yuè)开(kāi)始逐步(bù)回落(luò),预计5-7月青年(nián)失业率(lǜ)或将继续小幅攀升。

  芦哲&;占烁(shuò):青年(nián)就业—从三因素(sù)框架看“疤痕效应”来(lái)自何处

  失业原因方面,近7成青年失业者是主动辞职,被(bèi)裁员比例只有2.6%,远低于(yú)35岁以上(shàng)群体。一种观点(diǎn)认为,青年群体由(yóu)于(yú)工作经验和技能相对不熟练(liàn),往往在企业(yè)裁员时首当其冲。但(dàn)根据月度劳动力调查数据,青年失业主要(yào)原因是主动辞职,被裁员的比例明(míng)显低于35岁以上群体。根据《2021年中国劳(láo)动统(tǒng)计(jì)年鉴》,有工作意愿但从未(wèi)工作过的失业群(qún)体在16-24岁失业人(rén)口中占比59%,其他年龄群(qún)体中这一比例最(zuì)高(gāo)是14.4%。我们(men)剔除(chú)这部分失业人群后,剩下的(de)青年失业人口中,第(dì)一大失业原因是主动辞职(zhí),占比68.2%,单(dān)位倒闭破产占比5.9%;而(ér)裁员仅占2.6%。横(héng)向对比,裁员比例从(cóng)高到低依次(cì)是:60岁(suì)以上(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(dù)来看,三分之(zhī)二的青年失业人员(yuán)接(jiē)受过大学教(jiào)育。各年龄段失业人群中(zhōng),年龄越(yuè)低,平(píng)均受(shòu)教(jiào)育程度越高。16-24岁失业(yè)人员(yuán)中66.2%是接受过大(dà)学教育的,这一比(bǐ)例在其他三(sān)个年龄阶段(duàn)逐步递减(jiǎn),25-34岁(40.5%)>;35-59岁(13.7%)>;60岁以(yǐ)上(shàng)(4.3%)。城镇就业人口的受教育程(chéng)度也大致类似(shì),青年(nián)人由于年龄限制,接受大(dà)学教育(yù)比例略低于25-34岁,整体来看35岁以下(xià)就业人员的(de)受教育程(chéng)度大幅(fú)高于35岁以上。按照(zhào)接(jiē)受过大学教育的占比来看(kàn),25-24岁(47.9%)>;16-24岁(43.6%)>;35-59岁(26%)>;60岁以上(shàng)(3%)。

  芦(lú)哲&;占烁(shuò):青(qīng)年就业(yè)—从三因素框架(jià)看(kàn)“疤痕(hén)效应”来自(zì)何处(chù)

  芦哲&;占烁:青年就业—从三(sān)因素(sù)框架看(kàn)“疤(bā)痕效应(yīng)”来自(zì)何处

  芦哲&;占烁:青年就(jiù)业(yè)—从三因素框架看“疤(bā)痕效应”来(lái)自何处(chù)

  2.2.行业:从制造到服务(wù),知(zhī)识(shí)密度从低(dī)到高

  青年失业(yè)人口(kǒu)的行(xíng)业(yè)与青年就(jiù)业分布基本一(yī)致。青年(nián)失业人口呈现出行业聚集的特点(diǎn),主(zhǔ)要集中在5个(gè)大类行业,2020年占(zhàn)比分(fēn)别为: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\修理和其他服务(wù)业(6.7%),这5个行业占全部(bù)青(qīng)年失业人口的65%左右。同(tóng)时,这(zhè)5个行业也是青年就业集中的行业,吸(xī)纳了60.7%的青年就业(yè)。从行业来看,青年失业(yè)人口的行业分布是由就业分布决定的,吸纳(nà)就业(yè)占(zhàn)比较大(dà)的行业,往往也贡献了较大规模的失业(yè)。因此,在(zài)挖(wā)掘青年失业(yè)人口来自何处之(zhī)前,需要研(yán)究青年(nián)就业(yè)的行业结构。

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

  芦哲(zhé)&;占烁:青年就业—从(cóng)三因素框架看“疤痕效应(yīng)”来(lái)自何处

  2010-2020年青年就业(yè)的(de)结构变化较大,呈现出(chū)从制造到服务、知识密集程度由低到(dào)高两个特点。

  青(qīng)年就业从工农业大(dà)量流入服务业。农林(lín)牧渔、采(cǎi)矿业、制造业(yè)和电热燃水的生产供应业(yè),这(zhè)四个行业是国民经济分类的农业和工业。2010年这四个行(xíng)业吸(xī)纳了50.3%的青年就(jiù)业人口(kǒu),到2020年该比例大幅降至25.4%。其中,制(zhì)造(zào)业从37.4%降至(zhì)22%,农林牧(mù)渔从11.4%降至2.5%,分春有约,花不误,年年岁岁不相负,年年岁岁花相似的全诗句别(bié)降低(dī)15.4和9.0个点。有(yǒu)4个行业(yè)吸(xī)纳(nà)青年就(jiù)业比例增加超2个(gè)点(diǎn),其中,教育业(yè)为(wèi)5.3%,租赁和商务(wù)服(fú)务为3.1%,信(xìn)息(xī)技术为2.8%,卫生和(hé)社(shè)工为2.0%。另外,建筑(zhù)业和房地产等(děng)其他6个服(fú)务行(xíng)业吸纳青年就业的(de)比(bǐ)例均增超1个百分(fēn)点。

  以(yǐ)受(shòu)教育年限作为维度(dù),青(qīng)年就业(yè)从知识(shí)密(mì)集程度(dù)较低的行业流向较高行业。我们以(yǐ)《2021年劳动统计(jì)年鉴》中各行业就业人员的受教(jiào)育年限,来(lái)计算各行业的知识密集程度。有5个行业(yè)的(de)平均受教(jiào)育年限在14年以上,依次是:科学研究与技术服务(14.6)>;教育(yù)(14.4)>;金融(róng)(14.3)>;信(xìn)息传(chuán)输(shū)、软件(jiàn)和(hé)信(xìn)息技术服务(14.2)>;卫(wèi)生和(hé)社会(huì)工作(12.1),除金融(róng)业外,其他四个行业是过(guò)去十(shí)年青年就业流(liú)入的(de)主要(yào)行(xíng)业,吸纳青年就业比例的增(zēng)幅均居前列。如(rú)图10,各行(xíng)业(yè)所吸纳的青年就业比例变动与行业平(píng)均受教育年限(xiàn)基本一致,即青年就业从知识密集程度(dù)较(jiào)低(dī)的行业(yè)流向较高行业。

  但是知识密集型行业的(de)青年失业情况比整体(tǐ)失业更严峻(jùn)。我们用《2021年中国劳(láo)动统(tǒng)计年鉴》中各行业的(de)青年(nián)失业比(bǐ)例(该(gāi)行业的青年(nián)失业人数/青年失业总人数),除以各行业的青(qīng)年就(jiù)业比例(该行业的(de)青年就业人(rén)数/青(qīng)年(nián)就业总人数(shù)),来作为各(gè)行业失业率的近似(shì)替代指标。以(yǐ)这个指标来看(kàn),知识(shí)密集型行业的青(qīng)年(nián)失业率大多高于全年龄段(duàn)失业率(lǜ),如信息技(jì)术、教育、科研服务、公共管理(lǐ)等行业,体(tǐ)现在(zài)图11中,都位于右下方。

  芦(lú)哲&;占(zhàn)烁:青年就(jiù)业—从三因素框架(jià)看“疤痕(hén)效应”来自何(hé)处(chù)

  芦哲&;占(zhàn)烁:青年(nián)就业—从三(sān)因素框架(jià)看“疤痕效应(yīng)”来自何处

  2.3.服务业复(fù)苏(sū)分化或是一季度青年失业人(rén)口仍增加的(de)原(yuán)因

  一季(jì)度服(fú)务业复苏(sū)出(chū)现分化。今(jīn)年(nián)一季度GDP同比增长(zhǎng)4.5%,较疫情前三年Q1均值有2.2个点的增(zēng)速(sù)缺口。分(fēn)行(xíng)业(yè)来(lái)看,批发零(líng)售业缺口为1.5个(gè)点,而建筑业(yè)、住宿餐饮(yǐn)业(yè)增速均高于疫情前三年均值,这(zhè)三(sān)个行业一季度(dù)复苏情况较好(hǎo);知(zhī)识密(mì)集程度更高(gāo)的房(fáng)地产业、租赁(lìn)和商(shāng)务服务业、信息技术服(fú)务业的缺口分(fēn)别为4.1、4.7、11个点,一(yī)季度复苏相(xiāng)对较(jiào)慢。

  因(yīn)此从失业率的分子端来看,当前青年失业人员增长的症结在于服务业就业复苏的结构不均衡。一方面,随着受教育(yù)水(shuǐ)平(píng)的整体提高,青年就业(yè)大量流向知识密集型(xíng)服务业(yè),如教育、信息技(jì)术等(děng)行(xíng)业。另(lìng)一方面(miàn),年初疫情影(yǐng)响(xiǎng)减弱后,经济复(fù)苏的主(zhǔ)力是知(zhī)识(shí)密集程度较低的生活性服务业,而知识(shí)密集程度较高的生产(chǎn)性服(fú)务业复苏较慢(màn)。所以服(fú)务(wù)业就业复苏结(jié)构分化,带来的(de)青(qīng)年失业人口和25-59岁(suì)失业人(rén)口的分化。房地产、互联网、教育[1]等行业的一季度就业尚未出现明显改善,应(yīng)届生就(jiù)业压力大;而住宿餐饮等行(xíng)业就业(yè)已经出现(xiàn)回(huí)暖(nuǎn),但对于三分之二(èr)接受过大学教育(yù)的(de)青年(nián)失业人口而言,这些行(xíng)业(yè)的就(jiù)业吸纳(nà)相对(duì)有限。

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

  芦哲&;占烁:青(qīng)年就业(yè)—从三(sān)因素框架(jià)看“疤痕效应”来自(zì)何处

  3.分母(mǔ)端:人口和(hé)劳动参(cān)与率均下降,带(dài)来劳动力(lì)减少

  青年(nián)失业率(lǜ)的分母端是(shì)城镇青年劳(láo)动力,主要由青年(nián)人口(kǒu)和劳(láo)动参(cān)与率决定。2022年我国开始步(bù)入人口负增长(zhǎng)时代,城镇青年劳动力可能将(jiāng)步入长(zhǎng)期下降通道,这将从分(fēn)母(mǔ)端推(tuī)升青年失业率,或(huò)成为疫情(qíng)后就业“疤痕效应”的长期来源。

  3.1.青(qīng)年人(rén)口:出生(shēng)人(rén)口与(yǔ)乡村迁入(rù)均在(zài)减少

  城镇青年劳动力首先(xiān)取决于城镇青年人口(kǒu)数(shù)量(liàng),而后者来自于(yú)两部分,一是16-24年前的出生(shēng)人口,二是乡(xiāng)村到城镇(zhèn)的迁移人口(kǒu),这两部分(fēn)增量未(wèi)来都(dōu)趋于下(xià)降。

  2010-2020年青年(nián)劳动力对应的出生人口(kǒu)减少4381万,2020-2030年减少1762万。2010年和2020年的16-24岁人口分别对(duì)应1986-1994、1996-2004年的出生(shēng)人口,而(ér)前者正好是建国以来(lái)的一轮(lún)“小婴儿潮”时期,年均出生(shēng)人口超2000万,其中1987年出生人口最高超(chāo)过(guò)2500万,到90年代开始明显步入下降通(tōng)道。1986-1994年合计出(chū)生人口2.07亿,1996-2004年降至1.63亿,减少(shǎo)约(yuē)4381万(wàn),降幅为(wèi)21.2%。2020和2030年的16-24岁人(rén)口(kǒu)分(fēn)别(bié)对应1996-2004、2006-2014年的(de)出生人口,这两(liǎng)个时期分(fēn)别为1.63、1.45亿,出生(shēng)人口减少(shǎo)约1762万。

  另一(yī)方面,我国农村向城镇的(de)人口转(zhuǎn)移也在减速(sù)。新增城(chéng)镇(zhèn)人口从2016年开(kāi)始逐年减少,十三五期间(2016-2020年)均值约为(wèi)2184万人,但2022年只有650万人(rén)。预计(jì)今年(nián)随着疫情影(yǐng)响(xiǎng)减弱(ruò),人(rén)员(yuán)流动恢复,新增城镇人口数量会较(jiào)去年有明显(xiǎn)增长,但可能仍然较难回(huí)到十三五期间超2000万的规模。当前我国城镇化率已(yǐ)经达到65%以上,继续高速增(zēng)长空间有限,从乡村到城镇的迁移人口数量整体将呈现下降趋(qū)势(shì)。

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

  3.2. 青年劳动参与率:超预(yù)期下降

  青年劳动(dòng)参与率有两个特点,一是低(dī)于其(qí)他年龄段(duàn)群体,大部分青年在校(xiào),并未进入劳(láo)动(dòng)市场(chǎng)。二是近(jìn)年来呈下降趋势。

  2020-2023年,青年(nián)劳(láo)动参与率出现超预期下降。根据今年3月统计局披露的(de)青年(nián)就业和失业(yè)人(rén)数,当前16-24岁青年(nián)的劳动参与(yǔ)率约为(wèi)33.4%,即9637万城镇青年人口中,有3219万进入或有意愿进入劳动市场。而2010和2020年两次人(rén)口普查时(shí),青年(nián)劳动参与率分(fēn)别为47.2%、40.5%。此前(qián)十年,青(qīng)年劳动参与率下降6.7个点,但疫情以来(lái)仅仅(jǐn)三(sān)年,该指标(biāo)已经下降7.1个(gè)点。

  近三年(nián)青年(nián)劳动(dòng)参与率的(de)下降主要有(yǒu)三方面原因。

  一是(shì)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706万,年均增加70.6万;但2019年末到(dào)2021年末,仅(jǐn)仅两年的时间(jiān)里,该年(nián)龄(líng)段(duàn)的在校(xiào)生增加了493万(wàn),年均增长246.5万,远(yuǎn)远快于此前十年(nián)增速。

  二是部分群体因(yīn)就业形势恶化而(ér)退出劳动市场,在未来经济和(hé)就业好转后会回到劳(láo)动(dòng)市场。2020年3月,国家统(tǒng)计局曾(céng)在发布(bù)会指出当月“就(jiù)业人员(yuán)规模比1月份下降(jiàng)6%以上(shàng)”,说(shuō)明就业形势(shì)恶化(huà)时,也会影响劳动参(cān)与率(lǜ)。

  三(sān)是就(jiù)业观念的变(biàn)化导致初(chū)次(cì)进入劳动市场时间(jiān)推迟,降低16-24岁劳动参(cān)与率。从社会风气来(lái)看,对学历的推崇(chóng)导致(zhì)本科毕(bì)业即进(jìn)入就业(yè)市(shì)场(chǎng)的年(nián)轻人(rén)减少(shǎo),加上考研、考公竞争激烈(liè),发展至“二战”“三战(zhàn)”,客观上会将部分青年人(rén)初次就(jiù)业时间(jiān)从16-24岁(suì)延迟到25岁之(zhī)后,从(cóng)而导致16-24岁(suì)劳(láo)动参(cān)与(yǔ)率出现下降。

  芦哲&;占烁:青年就业—从三因素(sù)框架看(kàn)“疤痕效(xiào)应”来自何处

  4.结论:未来(lái)失业(yè)率的分母端可能会越(yuè)来(lái)越重要

  失业人口的增(zēng)加不能完(wán)全解释青年失业(yè)率的上升。假如(rú)当前青年劳动(dòng)力与(yǔ)2020年相(xiāng)同,在失业人(rén)口增加132万至632万人的情况下,对应青年失业率应该(gāi)从(cóng)12.8%提高至16.2%,但3月却(què)达到19.6%,如图19。失(shī)业人口的(de)增加只(zhǐ)能解释(shì)当(dāng)前青年失业率的一部分,另(lìng)一部分则来(lái)自分母(mǔ)端(duān),城镇青年劳动(dòng)力的减少。

  芦哲&;占烁:青年(nián)就(jiù)业—从(cóng)三因素框架(jià)看(kàn)“疤痕效应”来自(zì)何(hé)处(chù)

  考虑到(dào)2020年我国人(rén)口已(yǐ)经开始负(fù)增长,未来青年失业率的变动可能出现以下(xià)三种情况:

  ①青年失业人口(kǒu)增加(jiā),同时劳动力减少(shǎo),青年失业(yè)率上(shàng)升;

  ②青年(nián)失业人口与劳(láo)动力均在减少,但(dàn)失业人口(kǒu)降幅不及劳动力降幅,青年失业(yè)率上升;

  ③青年失业人口与劳动力均(jūn)在减少,失业人口降幅大于劳动力降幅(fú),青年失业率下降。

  我们认(rèn)为,未来失业人口会随(suí)着(zhe)经济(jì)复苏而减少(shǎo),但经济(jì)复(fù)苏难以改变(biàn)失业率的分(fēn)母下(xià)降趋(qū)势。青年劳动力的下(xià)降可能(néng)成为就业(yè)“疤痕效应”的长(zhǎng)期来源,抬高青年失(shī)业率的(de)长期(qī)中枢。未来失(shī)业率的(de)分母端可能(néng)会(huì)越来越(yuè)重要,这也是(shì)人口长周期变化(huà)的(de)影响(xiǎng)之一。

  5.附录:概念和数据(jù)说明

  青年失业率的两个前置(zhì)概念。讨论16-24岁人口调查失业(yè)率时,有必要明(míng)晰这一(yī)概(gài)念(niàn)的两个(gè)要点(diǎn):一是(shì)调查失业率(lǜ)是(shì)城镇(zhèn)就业范围(wéi),并非针对(duì)全部就业人口,不包(bāo)括乡村就业,2022年(nián)底(dǐ)我国城乡就业(yè)大约分(fēn)别占63%、37%,近四成的就业人(rén)口并未包含在内。因此(cǐ),许多针对(duì)青年(nián)失业率的讨论以(yǐ)全国(guó)青年人(rén)口数(shù)量为出发点,未区分人口总量(liàng)与城乡结构的问题,有失偏颇。本篇报告(gào)如(rú)无特别说明,各概(gài)念均是指(zhǐ)城镇就业口径。

  二是失业率的分母不(bù)含没有劳(láo)动意(yì)愿的劳动年龄(líng)人口(kǒu)。按(àn)照统(tǒng)计局的(de)定义,“劳动力指年满16周岁(suì),有(yǒu)劳(láo)动能力,参加或要求参(cān)加社会(huì)经济活动的人员。包括就业(yè)人员和(hé)失业人员”,因(yīn)此没有就业意愿(yuàn)的劳动年(nián)龄人(rén)口不计入劳动力。根据《2022年(nián)中国(guó)劳动统(tǒng)计年鉴》,2021年底(dǐ)我国(guó)16岁以上的人口约为11.5亿,其中只有68%属(shǔ)于劳(láo)动力,约为7.8亿,而就业人(rén)口为约7.46亿,据(jù)此(cǐ)推算城乡失业人口可能为3372万人左右。

  芦(lú)哲&;占(zhàn)烁:青(qīng)年就业—从三因素框(kuāng)架看“疤(bā)痕效应”来(lái)自何处

  从(cóng)数据来(lái)看,失(shī)业(yè)率(lǜ)来自全国(guó)月度劳(láo)动力调查。该项调查制(zhì)度于2005年正式实施(shī),每(měi)年进行(xíng)两(liǎng)次(cì)全(春有约,花不误,年年岁岁不相负,年年岁岁花相似的全诗句#ff0000; line-height: 24px;'>春有约,花不误,年年岁岁不相负,年年岁岁花相似的全诗句quán)国劳动力(lì)抽(chōu)样调查,调查范围(wéi)为中国大陆的城镇(zhèn)和乡村,调查对象(xiàng)为16岁(suì)及以上人口。2009年3月,为更及时准确反(fǎn)映劳动力市场变化情况,建立了31个大城市月度(dù)劳(láo)动(dòng)力调(diào)查制度。2013年4月,又将月度劳动力调(diào)查范围扩大至65个城市(shì)。2016年1月(yuè),全国月度劳动力调查正式在全国范围(wéi)内开(kāi)展(zhǎn),调查(chá)范围覆盖全国所有(yǒu)地级市(shì)。

  月度劳(láo)动力调查样本比例约为0.2‰,是年度(dù)调查的五(wǔ)分之一左右。全国每月调查约12万(wàn)户,2020年全(quán)国家庭户(hù)约为49415.7万户,样本占(zhàn)比约(yuē)0.2‰,作

  为对(duì)比(bǐ),我国(guó)年(nián)度(dù)人口调查样(yàng)本比例(lì)为(wèi)1‰,五(wǔ)年(nián)一次的人口抽样调(diào)查样本比例(lì)为(wèi)1%。而每10年一次的人(rén)口(kǒu)普查则在长(zhǎng)表部分纳入就(jiù)业调查(chá),长(zhǎng)表抽样比例(lì)是(shì)10%左右,因而人(rén)口普查(chá)的(de)就业数据(jù)质(zhì)量更高(gāo)。

  就业(yè)人员总数(shù)会根据普(pǔ)查数据(jù)进(jìn)行修正,但结构数(shù)据仍会(huì)存在差(chà)异。比如2020年的《劳动统计年鉴(jiàn)》显示(shì),2019年末全国就业人员(yuán)约为(wèi)7.75亿人;而七(qī)普后次年的(de)年鉴将这(zhè)一(yī)数据(jù)修正为7.54亿人左右,误差约2100万人。但结构数据的(de)差异仍然存在。比(bǐ)如(rú)《2021年劳(láo)动(dòng)统计年鉴》中,2020年城(chéng)镇(zhèn)制造业就业(yè)人(rén)员占比为18.0%,而七普数据为19.7%。

  6.风险提示

  (1) 服务业分化未收(shōu)窄(zhǎi);

  (2) 青年劳(láo)动(dòng)参与率出现明显下降;

  (3) 外需(xū)、房地产等不及(jí)预(yù)期,经济和就(jiù)业恢复偏(piān)慢。

  报告(gào)信息

  证(zhèng)券研(yán)究报告:【芦哲(zhé)&;占烁】青(qīng)年(nián)就业:从三因素框架看“疤痕效应(yīng)”来(lái)自(zì)何处(chù)

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

  对外发布时间:2023年5月26日

  报告发(fā)布机构:德邦证(zhèng)券股份有限公司(sī)

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