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英红九号是名茶吗,英九红茶叶价格一览表

英红九号是名茶吗,英九红茶叶价格一览表 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 首席宏(hóng)观经济学家

  占(zhàn)烁 联系人

  投资要点(diǎn)

  ·核(hé)心观点:我们将影(yǐng)响青年(nián)失业率(lǜ)的(de)因(yīn)素拆(chāi)解(jiě)为三方面:①青(qīng)年失业(yè)人(rén)口,②青年总人口,③劳动参(cān)与率,失业率=失业人口/(总(zǒng)人口×劳动参(cān)与率)。通过三因素框架,我们(men)发现16-24岁失业(yè)人口的增加不能完全解(jiě)释青年失(shī)业率的上升,更重要(yào)却被忽视的因素是青年人口和劳(láo)动参与率下降,带来16-24岁(suì)劳(láo)动力(lì)减少(shǎo),从分母端大幅推高青年失(shī)业率。假如今年3月(yuè)分(fēn)母端的青年劳动力与2020年(nián)持平,新增约132万青(qīng)年(nián)失业人口只(zhǐ)能将失业(yè)率拉升至16.2%,但实际(jì)青年失(shī)业率却(què)高达19.6%。我们认为,失(shī)业人口会随(suí)着经济(jì)复苏而减少,但青年劳动力的下(xià)降可能成为就业“疤(bā)痕(hén)效(xiào)应”的长(zhǎng)期(qī)来源,抬(tái)高青年失业率中枢。

  ·青年失业率的三(sān)因素(sù)框架:(1)失业(yè)率=失业(yè)人口(kǒu)/劳动(dòng)力=失业人口/(总人口×劳动参与(yǔ)率(lǜ)),据此可(kě)将青年失业率拆(chāi)解为青年(nián)失(shī)业人口、总人口、劳动(dòng)参与率三个因(yīn)素(sù)。

  ·(2)失业(yè)率上升未必来自(zì)失(shī)业增加,不要忽略分母,劳(láo)动(dòng)力的下降(jiàng),也是抬高失业率的重要原因。2010-2020年,青年失业人口只增加4万,青年劳动力却减少1578万,带动16-24岁人(rén)口失业(yè)率大幅(fú)提(tí)高(gāo)3.8个(gè)点(diǎn)。

  ·分子(zi)端的青年失(shī)业人口:(1)从总量来看,当前城镇青年就业(yè)人数约为2587万人(rén),失业(yè)人数632万人,比去年(nián)4月增加约70万,较七(qī)普增加约132万。

  ·(2)失业原因方面,近(jìn)7成(chéng)青(qīng)年失业者是主动辞(cí)职,被裁(cái)员比(bǐ)例只有2.6%,远低于(yú)35岁以上群体。

  ·(3)按照受教育程度来(lái)看,三(sān)分(fēn)之二的青年失业人员接受(shòu)过大学教育。

  ·(4)2010-2020年青年就业的结构变化较大,呈(chéng)现(xiàn)出(chū)从制(zhì)造到服(fú)务、知识密集程度由低到高两个特(tè)点。2010年农业和工业吸纳(nà)了(le)50.3%的青年就业人口,2020年(nián)大幅降至25.4%,流出的青年就业主要转(zhuǎn)向服务业。以受教育年限作为维度,青(qīng)年(nián)就业从(cóng)知识密(mì)集(jí)程度较(jiào)低的(de)行业流向较高行业,但(dàn)是知识密(mì)集(jí)型行业(yè)的青年失业情况比整体失业更严峻。

  ·(5)服务业复苏(sū)分化或是一季(jì)度(dù)青年失业人口仍增加的原因。经济复苏的主力是知(zhī)识密集程度较低(dī)的(de)餐饮、零(líng)售等服务业(yè),而知识(shí)密集程度较高的生(shēng)产性服务业复苏较慢,服务业就业复苏结英红九号是名茶吗,英九红茶叶价格一览表构(gòu)的(de)分化,带来青年就业(yè)和25-59岁就业(yè)的分(fēn)化。

  ·分母(mǔ)端的青年劳动力(lì):(1)青年人口:出生人口与(yǔ)乡村迁(qiān)入均在(zài)减少。2010-2020年青年劳动(dòng)力对应的出生人(rén)口减(jiǎn)少4381万,2020-2030年减(jiǎn)少(shǎo)1762万。另外,我国农村向城镇的人口转移也在减速(sù),新增城(chéng)镇人口从十(shí)三五期间(2016-2020年)的2184万人,减(jiǎn)至2022年(nián)650万人。

  ·(2)2020-2023年,青年劳动参与率出现(xiàn)超预期下降。2010-2020年青年劳动(dòng)参与率下降6.7个点,但疫情(qíng)以来仅仅三年,已经下降7.1个点。近三年青(qīng)年劳(láo)动参与(yǔ)率(lǜ)的下降主要有三方面原因(yīn):一(yī)是(shì)16-24岁在校生大幅增加493万;二是部分群体(tǐ)因(yīn)就业形势恶化而退出劳动市场;三是就业观念的变化导(dǎo)致(zhì)初次(cì)进入劳动市(shì)场时(shí)间推迟,降低16-24岁(suì)劳(láo)动参与率。

  ·结(jié)论:(1)失业人口的增加不能完全解释青年失业率的上(shàng)升。假如当前青(qīng)年劳动力与2020年(nián)相同,在失业人(rén)口增(zēng)加(jiā)132万至632万人的情(qíng)况下,对(duì)应青年失(shī)业(yè)率应(yīng)该从12.8%提高至(zhì)16.2%,但3月却达到(dào)19.6%,如图19。失业(yè)人口的增加只能解释(shì)当前青年失业(yè)率的一部(bù)分(fēn),另(lìng)一部分(fēn)则来自(zì)分母端,城镇青年劳动(dòng)力的(de)减少。

  ·(2)未来(lái)青年失业率的变动可能(néng)出现(xiàn)以下(xià)三种情况:①青年(nián)失业人口增加,同时劳动(dòng)力减少,青年失业率上升;②青年失(shī)业(yè)人口与劳动力(lì)均在减少,但失业人口降幅不及劳动(dòng)力(lì)降幅,青年失业率上升;③青年失业(yè)人口(kǒu)与(yǔ)劳动力均在减少,失业人口降幅大(dà)于劳动(dòng)力降幅,青年(nián)失业率下(xià)降。

  ·(3)我(wǒ)们(men)认为,失业人(rén)口会随着疫情后经济复苏(sū)而减(jiǎn)少,但青年劳动力的下降可能成(chéng)为就业“疤痕(hén)效应”的(de)长期来源,抬高青年失业(yè)率的长期中枢。未来(lái)失业率的分母端(duān)越来越(yuè)重要(yào)。

  ·风险提(tí)示:服务业(yè)分化未收窄(zhǎi);青年劳动参与率(lǜ)出现(xiàn)明(míng)显下降(jiàng);外需、房地产等不及预期,经济和就(jiù)业恢复偏慢。

  目 录

  1. 青年(nián)失业率的三(sān)因素框(kuāng)架

  2.分子(zi)端:新增青年(nián)失(shī)业人员(yuán)缘于服务业(yè)复苏分化

  2.1.青年失业(yè)人口:主动辞职居多(duō);三分之二接受(shòu)过大学教育(yù)

  2.2.行业(yè):从制造到(dào)服(fú)务(wù),知识密度从(cóng)低到高(gāo)

  2.3.服务业复苏分化或是一(yī)季度青(qīng)年(nián)失(shī)业人口(kǒu)仍增加的原因(yīn)

  3.分母(mǔ)端:人口和劳(láo)动参与率均下降,带来劳动(dòng)力减少

  3.1.青年人口:出生人口与乡(xiāng)村迁入均在减少

  3.2.青年劳动参(cān)与率:超(chāo)预期下降(jiàng)

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

  5. 附录:概念和数据说(shuō)明

  6. 风险提(tí)示

  正 文(wén)

  4月(yuè)份16-24岁青年(nián)失业(yè)率(lǜ)攀(pān)升(shēng)至20.4%,创(chuàng)下2018年(nián)有数据以来最高值(zhí)。在疫情影响(xiǎng)退散、经济逐步复(fù)苏(sū)的情况(kuàng)下(xià),城(chéng)镇调查(chá)失业率较去(qù)年(nián)同(tóng)期大幅下(xià)降0.9个点,但青年(nián)失业率却(què)较去年4月逆势攀升2.2个点。本(běn)篇报告(gào)将重点研(yán)究疫情后(hòu)留下的(de)“疤痕(hén)效应”如何推(tuī)高青年失业率(lǜ)。

  1.青年失业(yè)率的三因素框架(jià)

  失(shī)业率=失业人口/劳动力=失(shī)业人口/(总人口×劳动参与(yǔ)率)

  据此可见,影(yǐng)响青(qīng)年(nián)失(shī)业率的主要是三个因素:①青年失业(yè)人口(kǒu);②青年总(zǒng)人口;③劳(láo)动参与率(lǜ),其中②③决(jué)定(dìng)着青年劳动力(lì)的变化。这三个(gè)因素均为城镇口径。

  三(sān)个因素的(de)变化(huà)都不能忽视(shì)。当我们讨论失业率时,经常认为(wèi)失业率上升一定是失业增(zēng)加的结果,这(zhè)个判断对于全年龄段(duàn)失业率来(lái)说并没有问题,因为我国(guó)的劳动力总量(也(yě)称经济活动(dòng)人(rén)口)在2015年之前一(yī)直在上升,2015年后略(lüè)有下降,到2021年(nián)末(mò)下降了(le)2.6%,年均(jūn)降幅约0.4%。但青年(nián)失业率则不能忽视分母(mǔ)的(de)变动,因为青年劳(láo)动(dòng)力波(bō)动幅度更大。

  例如2010-2020年,青年失(shī)业(yè)人口只(zhǐ)增加4万,青年劳(láo)动(dòng)力却(què)减少1578万,带动16-24岁人(rén)口(kǒu)失业(yè)率大幅提(tí)高3.8个点。两(liǎng)次人口(kǒu)普查期间(2010-2020年),青(qīng)年失业人口从496万增(zēng)加到500万,仅增加了4万左右,约为2020年(nián)青(qīng)年(nián)劳动(dòng)力的0.1%,但青年失业(yè)率(lǜ)却从六普的9%提高到七普(pǔ)(2020年11月)的(de)12.8%,大幅提高3.8个点。主要(yào)原因就是失业率的分母在下(xià)降,16-24岁青年劳(láo)动(dòng)力人口在此期间从(cóng)5481万人大幅减至3903万人,减(jiǎn)少了1578万。但是,2010-2020年全年(nián)龄段劳动(dòng)力数量基本稳定在7.8亿,整体失(shī)业率(lǜ)的(de)分(fēn)母基本不变(biàn)。因此,2010-2020年间,决定整体(tǐ)失业率变动(dòng)的是失业人口数量(分子),但决(jué)定青年失业率变动的却(què)是青年劳(láo)动力总量(分母)。

  芦哲(zhé)&;占烁:青年(nián)就业—从三(sān)因(yīn)素框架看“疤痕效应”来自何处

  芦(lú)哲(zhé)&;占烁:青年就业—从(cóng)三因素框架看“疤痕(hén)效应”来自何处

  2.分子端:新增青年(nián)失业人员缘于服务业复苏分化(huà)

  2.1.青(qīng)年失业(yè)人口:主(zhǔ)动辞职居多;三分之二接受(shòu)过(guò)大学教育

  从总量来看,当前城镇青(qīng)年(nián)就业人数约为2587万(wàn)人,失业人数632万人,比去年4月增加约70万(wàn),较七普增加约132万。国(guó)家统计局在3月就业数据解(jiě)读时,披露了(le)当(dāng)前青年(nián)就业(yè)和失业(yè)人数的(de)基本情况(kuàng):“初步测算3月份城镇青年9637万人,没(méi)有参与劳动(dòng)力(lì)市场的青年(nián)6418万(wàn)人,主体为(wèi)在(zài)校学生;参(cān)与劳动(dòng)力市场(chǎng)的(de)青年3219万人,其中就业人数2587万人(rén)、失业人数632万(wàn)人(rén)。”[1]假(jiǎ)设青年劳动力(lì)人数(shù)与去年基本(běn)持平(píng),今年4月青年失(shī)业率比去年同期高2.2个点,青年(nián)失业(yè)人员比去年(nián)同期(qī)多70万人(rén)左(zuǒ)右,比2020年七(qī)普多132万人。

  从增量看,今年前四个月青年失业(yè)形势好于(yú)去年同期。假设(shè)2022年以来青年劳动力(lì)总(zǒng)量维持在(zài)3219万,青年(nián)失业率每提高1个点,带来32万左右的新增失业(yè)人口。尽(jǐn)管(guǎn)今(jīn)年4月青年(nián)失业率(lǜ)比去年同(tóng)期(qī)高2.2个(gè)点(diǎn),但从新增(zēng)青年失业人口(kǒu)来看,今年1-4月约为119万,去(qù)年同(tóng)期为125.5万。从增量来看,今(jīn)年(nián)前(qián)四(sì)个(gè)月青(qīng)年失业形势要(yào)好于(yú)去(qù)年,这(zhè)与(yǔ)当(dāng)前经济(jì)逐(zhú)渐(jiàn)恢复也有关系。

  从节奏来看,受(shòu)夏季毕业(yè)影响,我国(guó)青(qīng)年失(shī)业率(lǜ)一般在上半年逐渐提高,7月(yuè)达到峰值,8月开始逐步回落,预计5-7月青年(nián)失业率或(huò)将继续小幅攀升。

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

  失业(yè)原因方面(miàn),近7成青年失业(yè)者是主动辞职(zhí),被裁员比(bǐ)例只有2.6%,远(yuǎn)低于35岁(suì)以上(shàng)群体(tǐ)。一种观点认为,青年群体由于工(gōng)作(zuò)经验和技(jì)能相对不熟练,往往在(zài)企业裁员时首当其(qí)冲。但根据月度(dù)劳动力调查数据,青(qīng)年失业主要原因是主动辞职,被裁员(yuán)的(de)比例(lì)明(míng)显低(dī)于35岁(suì)以(yǐ)上群体(tǐ)。根据《2021年中国劳动统计年鉴》,有工作意(yì)愿但从未工作过的(de)失(shī)业群体在16-24岁失业人口中占比59%,其他年龄群体中这一比例最高是14.4%。我(wǒ)们(men)剔除(chú)这部分(fēn)失业(yè)人群(qún)后(hòu),剩下的青年失业人口中,第一大失业原因(yīn)是主(zhǔ)动辞职,占比68.2%,单(dān)位倒闭(bì)破产占比(bǐ)5.9%;而裁员仅(jǐn)占2.6%。横向对比,裁(cái)员比例从(cóng)高到低依次是:60岁以(yǐ)上(4.8%)>;35-59岁(suì)(4.7%)>;16-24岁(2.6%)>;25-34岁(suì)(2.5%)。

  按照受(shòu)教育程(chéng)度(dù)来看,三(sān)分之二的青年失业人员接受(shòu)过大学教育。各年龄(líng)段失业人群中,年龄越低,平均受(shòu)教(jiào)育程(chéng)度越高。16-24岁失(shī)业人员中66.2%是接受过(guò)大学教育(yù)的,这(zhè)一比例在(zài)其(qí)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(chéng)镇就业人口(kǒu)的受(shòu)教育程度也大致(zhì)类似,青(qīng)年人(rén)由于(yú)年龄限制,接受大学教育比例略低(dī)于25-34岁,整体来看35岁(suì)以(yǐ)下就业(yè)人员的受教育程度大幅高于(yú)35岁以上。按照(zhào)接受过大学教育(yù)的(de)占比来看,25-24岁(47.9%)>;16-24岁(43.6%)>;35-59岁(26%)>;60岁以(yǐ)上(3%)。

  芦哲&;占烁:青(qīng)年(nián)就(jiù)业—从三因素框架看(kàn)“疤痕效应”来(lái)自何(hé)处(chù)

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

  芦哲&;占烁:青(qīng)年(nián)就业(yè)—从三因素框(kuāng)架看“疤痕效应”来自(zì)何处

  2.2.行业:从(cóng)制造到服务,知识密度从低到高(gāo)

  青年(nián)失业人(rén)口(kǒu)的行业(yè)与青年就(jiù)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(zhǔ)要集(jí)中在5个大类行(xíng)业,2020年(nián)占比分别为(wèi):批发零(líng)售(19.3%)、制造业(18.8%)、住宿餐饮(13%)、教育(7.5%)、居民(mín)服务\修理和其他服(fú)务(wù)业(6.7%),这5个行业(yè)占全部青年失业人口(kǒu)的65%左(zuǒ)右(yòu)。同时,这5个行业也是青年(nián)就业(yè)集中的行业,吸纳了(le)60.7%的(de)青年就业。从(cóng)行(xíng)业(yè)来看,青年失业人口的行业分布是由就(jiù)业(yè)分布决定(dìng)的(de),吸纳就业(yè)占比(bǐ)较大(dà)的(de)行(xíng)业,往往也贡献了(le)较大规模的失业。因此,在挖掘(jué)青年失业人口来自何处之前,需要研(yán)究青年就业(yè)的行业结构。

  芦哲(zhé)&;占(zhàn)烁:青年就业(yè)—从(cóng)三因素框架看(kàn)“疤痕效(xiào)应”来自(zì)何处

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

  2010-2020年(nián)青年就业的结(jié)构(gòu)变化(huà)较(jiào)大,呈现出从制造到服务、知识密集程度(dù)由(yóu)低到高两个特点(diǎn)。

  青年就业从(cóng)工农业大量流(liú)入服务业。农(nóng)林(lín)牧渔、采(cǎi)矿(kuàng)业(yè)、制造业和(hé)电热燃水的生产供应(yīng)业,这四个(gè)行(xíng)业是国民经(jīng)济分(fēn)类(lèi)的农业和工(gōng)业。2010年这四个行(xíng)业吸纳(nà)了50.3%的青年就业(yè)人口(kǒu),到2020年该比(bǐ)例大幅降至25.4%。其中,制造业从37.4%降(jiàng)至22%,农林(lín)牧(mù)渔从11.4%降至(zhì)2.5%,分别(bié)降低15.4和9.0个点。有(yǒu)4个行业吸纳(nà)青年就业(yè)比(bǐ)例增(zēng)加(jiā)超2个点(diǎn),其中(zhōng),教育业为5.3%,租赁和(hé)商(shāng)务服务(wù)为3.1%,信息技术为2.8%,卫生和社工(gōng)为2.0%。另外,建(jiàn)筑业和房(fáng)地产等其他6个服务(wù)行业吸纳青年(nián)就业的比例均增超1个百分点。

  以受(shòu)教育年限(xiàn)作为维度,青年就业(yè)从知识(shí)密集程度较低(dī)的行(xíng)业流向较高(gāo)行业。我们以《2021年劳(láo)动统计年鉴》中各行业(yè)就业人员的受教(jiào)育年限,来(lái)计算各(gè)行业(yè)的知识密集程度。有5个行业的平均受教(jiào)育年限(xiàn)在14年以上(shàng),依次是(shì):科学研究与技(jì)术(shù)服务(14.6)>;教育(14.4)>;金(jīn)融(róng)(14.3)>;信息传输、软件(jiàn)和(hé)信(xìn)息(xī)技术服(fú)务(14.2)>;卫生(shēng)和社会工作(zuò)(12.1),除金融(róng)业外,其(qí)他(tā)四个行业是过(guò)去十(shí)年青(qīng)年就业流入(rù)的(de)主要行业(yè),吸(xī)纳(nà)青年就业比例的增幅(fú)均居前列。如图10,各行业所吸纳的(de)青年就业比例变动与(yǔ)行业平均受教育(yù)年限基本一(yī)致,即(jí)青(qīng)年就业从知识密集(jí)程(chéng)度(dù)较低的行业流向较(jiào)高行业。

  但是知识密集型行业的青(qīng)年失业(yè)情况比整体失业更严(yán)峻(jùn)。我们用《2021年中国劳动统计(jì)年(nián)鉴(jiàn)》中各行业(yè)的青年(nián)失(shī)业比(bǐ)例(该行业的(de)青年失业(yè)人数/青(qīng)年失业(yè)总(zǒng)人数),除以各(gè)行业的青年就业(yè)比例(该行业的(de)青年就业人数(shù)/青(qīng)年就(jiù)业总人数(shù)),来作为(wèi)各(gè)行业失(shī)业率的(de)近似替(tì)代(dài)指标。以这(zhè)个指标来看(kàn),知识密集型行业的(de)青(qīng)年失业率(lǜ)大多高于全年龄段失(shī)业率(lǜ),如信息(xī)技术、教育、科研服(fú)务、公共(gòng)管理等行业(yè),体现在图11中(zhōng),都位于右下方。

  芦哲&;占烁:青年就业—从三因素框架看“疤(bā)痕效应”来自何处

  芦(lú)哲&;占烁:青年就(jiù)业—从三因素框架看“疤痕(hén)效应(yīng)”来自(zì)何(hé)处

  2.3.服(fú)务业(yè)复苏分化或是一季(jì)度青(qīng)年失业人口仍增(zēng)加的原因(yīn)

  一季度服务业复苏出现(xiàn)分化(huà)。今年一季度GDP同比增长4.5%,较疫情(qíng)前三年Q1均值有(yǒu)2.2个(gè)点的(de)增速(sù)缺口。分行业来看,批发零售业(yè)缺口为1.5个点,而建筑业、住宿(sù)餐(cān)饮业增速均高(gāo)于(yú)疫(yì)情前三年均值(zhí),这三(sān)个(gè)行业一季(jì)度复苏情况较好;知识密集程(chéng)度更高(gāo)的房地产(chǎn)业、租赁和商务(wù)服务业(yè)、信息技术服务业的缺口分别(bié)为4.1、4.7、11个点,一季度复苏相对较慢(màn)。

  因此(cǐ)从失业率的分子端来看(kàn),当前青年(nián)失(shī)业人(rén)员增(zēng)长的症结在于(yú)服务业就(jiù)业复(fù)苏的结构不均(jūn)衡。一方面,随着受教育水平的整体提高,青年就业大量(liàng)流向知识密(mì)集型服(fú)务业,如教育、信息技术等行(xíng)业。另一方面(miàn),年初疫情影响减弱后,经济复苏的主力是(shì)知(zhī)识密集程度较低的生活性服(fú)务(wù)业,而(ér)知识密集程度(dù)较高的生产性服务业复苏较慢。所(suǒ)以服务业就业复苏结构分化(huà),带来的青年失业人口和25-59岁失业人口的分化(huà)。房(fáng)地产、互联(lián)网、教育[1]等行业的一季(jì)度就业尚未出现明显改善,应届生(shēng)就业压力(lì)大(dà);而住宿餐饮等行业就业已经出(chū)现回(huí)暖,但对于三(sān)分之(zhī)二接受过(guò)大学教(jiào)育的青年失业(yè)人(rén)口而言,这些(xiē)行业的就业(yè)吸纳(nà)相对有限。

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

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

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

  青年(nián)失(shī)业率的(de)分(fēn)母端(duān)是(shì)城镇(zhèn)青(qīng)年劳动力,主要由青年人口和(hé)劳动参(cān)与(yǔ)率决定。2022年我(wǒ)国开(kāi)始(shǐ)步入人口(kǒu)负增长时代,城镇青年劳动(dòng)力可能将步入长期下降通道,这将从(cóng)分(fēn)母端推(tuī)升青年失(shī)业率,或成为疫情后就业“疤痕效(xiào)应”的(de)长(zhǎng)期来源。

  3.1.青年人口:出生人口与乡村迁入(rù)均在减少(shǎo)

  城镇青(qīng)年(nián)劳(láo)动(dòng)力首(shǒu)先取决于城镇青年(nián)人口(kǒu)数量(liàng),而后者(zhě)来(lái)自于(yú)两(liǎng)部分,一(yī)是16-24年前的出(chū)生(shēng)人口,二是(shì)乡村(cūn)到城(chéng)镇的迁移人口,这两部分(fēn)增(zēng)量未来都趋于下降。

  2010-2020年青年劳动力对应的(de)出(chū)生人口减少4381万,2020-2030年减少1762万。2010年(nián)和(hé)2020年的16-24岁人(rén)口分别对应1986-1994、1996-2004年的出生人口,而前者正好是建国(guó)以来的一轮(lún)“小婴儿潮(cháo)”时期,年均出生人口超(chāo)2000万(wàn),其中(zhōng)1987年出生人口最高超过2500万,到90年代开(kāi)始明显步入下降通道。1986-1994年合计出生人口(kǒu)2.07亿,1996-2004年降至1.63亿,减少约4381万,降幅为21.2%。2020和2030年的16-24岁人口分别对(duì)应1996-2004、2006-2014年的出生人口,这两个(gè)时(shí)期分别为(wèi)1.63、1.45亿,出生(shēng)人口减少约1762万。

  另一方(fāng)面,我国农村向城(chéng)镇(zhèn)的人口转(zhuǎn)移也在减(jiǎn)速。新增城(chéng)镇人口从(cóng)2016年(nián)开始逐年减少,十三五期间(2016-2020年(nián))均值约为2184万人(rén),但(dàn)2022年只(zhǐ)有650万(wàn)人。预计今(jīn)年随着疫情(qíng)影响减弱,人(rén)员流(liú)动恢复,新增城镇人口数量(liàng)会较(jiào)去年有(yǒu)明(míng)显增长,但可能仍然较(jiào)难(nán)回到十三五期(qī)间(jiān)超2000万(wàn)的规模。当前我国城镇化率已经达到65%以上(shàng),继续高速增长空间有(yǒu)限,从(cóng)乡村到(dào)城镇的迁移人口数量整体(tǐ)将呈现下(xià)降趋势。

  芦哲&;占烁:青年就业—从(cóng)三因素(sù)框(kuāng)架看“疤痕效应”来自(zì)何(hé)处

  3.2. 青年劳动参与(yǔ)率:超(chāo)预期下(xià)降

  青年劳动参与率有两个(gè)特点,一是(shì)低于其他(tā)年龄段群体,大部分青年在校,并未进入劳动市场。二是近年来(lái)呈下降趋势。

  2020-2023年,青年劳动参与率出现超(chāo)预期(qī)下降。根据今年(nián)3月统计局披露的青年就业(yè)和(hé)失业人数,当前16-24岁青年的劳动参与(yǔ)率(lǜ)约为33.4%,即9637万(wàn)城镇青年人口中,有3219万(wàn)进入(rù)或有(yǒu)意愿(yuàn)进入(rù)劳动(dòng)市场。而2010和(hé)2020年两次人口普查时(shí),青(qīng)年劳动参与率分别(bié)为47.2%、40.5%。此前(qián)十年,青年(nián)劳动参与(yǔ)率下降6.7个点,但疫(yì)情以(yǐ)来仅仅(jǐn)三年,该(gāi)指标已经下降7.1个点。

  近三年青年劳动(dòng)参与率的(de)下降主要有三方面原(yuán)因。

  一是16-24岁在校生大幅增加493万。2010到2020的(de)十年间,16-24岁在校(xiào)生(shēng)增加(jiā)了706万,年(nián)均增加(jiā)70.6万;但2019英红九号是名茶吗,英九红茶叶价格一览表年末到2021年(nián)末,仅仅两(liǎng)年的时间里,该年龄段的在校生增加了493万,年均增长246.5万,远远快于此(cǐ)前十年增速。

  二是部分群体因就业形势恶化(huà)而(ér)退出(chū)劳动市场,在(zài)未来经济(jì)和(hé)就业好转后会回到(dào)劳动市场。2020年(nián)3月,国(guó)家统计局曾在发布会指出当月“就业人员规模比1月份下降6%以上(shàng)”,说明就(jiù)业形势恶化(huà)时,也(yě)会影响劳动参与(yǔ)率。

  三是(shì)就业观(guān)念(niàn)的(de)变(biàn)化导致初(chū)次进入劳(láo)动市场时间(jiān)推迟,降低16-24岁劳动参与率。从(cóng)社会风气来(lái)看,对学历的推崇导致本科毕(bì)业即进入就业市(shì)场的年轻(qīng)人减少,加上考(kǎo)研、考(kǎo)公竞争激烈,发展至“二(èr)战(zhàn)”“三战”,客观上会(huì)将部分青年人初次就业时间从16-24岁延(yán)迟到25岁之后,从而导致16-24岁(suì)劳(láo)动(dòng)参与率出现下降。

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

  4.结(jié)论:未来失业(yè)率的分母端可能会(huì)越(yuè)来越重要

  失(shī)业(yè)人口的增加不(bù)能完全解释(shì)青年(nián)失业(yè)率的上升(shēng)。假如当前青年(nián)劳(láo)动力与2020年相同,在失业人口增(zēng)加(jiā)132万至632万人的情(qíng)况下,对应青年失业率应该从12.8%提高至16.2%,但3月(yuè)却(què)达到19.6%,如图19。失(shī)业人口的增加只能解释当前(qián)青年失(shī)业率(lǜ)的一(yī)部分,另一部分则来自分母端,城镇青年劳(láo)动力的减少(shǎo)。

  芦(lú)哲&;占烁:青年就(jiù)业—从三(sān)因素框架(jià)看“疤痕效(xiào)应”来自何处

  考虑(lǜ)到(dào)2020年我国人口已经(jīng)开(kāi)始负增长,未(wèi)来青年(nián)失(shī)业(yè)率的变动可能(néng)出现(xiàn)以下(xià)三种情况:

  ①青年失业(yè)人口增加(jiā),同时劳(láo)动力减少,青年失业率上升(shēng);

  ②青年(nián)失业人口与(yǔ)劳(láo)动(dòng)力均(jūn)在(zài)减少,但失业人口降幅(fú)不及劳(láo)动力降幅,青年(nián)失(shī)业率上升;

  ③青年失业人口与(yǔ)劳动(dòng)力(lì)均在减(jiǎn)少(shǎo),失业人口(kǒu)降幅大于劳动(dòng)力降幅,青(qīng)年失业率下(xià)降。

  我(wǒ)们认为,未来失业(yè)人口(kǒu)会随着经(jīng)济复苏而减少,但经济复苏(sū)难(nán)以(yǐ)改变失业率的(de)分母下降趋(qū)势。青(qīng)年劳动力的(de)下降(jiàng)可能成(chéng)为就业“疤痕(hén)效应”的长期(qī)来(lái)源,抬(tái)高青年失业率的(de)长期(qī)中枢。未来失业率的分母端可能会越来(lái)越重要,这也是人口长周期变化的影响之一(yī)。

  5.附录(lù):概念(niàn)和数(shù)据说明

  青年(nián)失业率的两(liǎng)个前置概念。讨论16-24岁(suì)人口调查(chá)失业率时(shí),有必要(yào)明晰这(zhè)一概念的(de)两个(gè)要点(diǎn):一是调查失(shī)业(yè)率是城(chéng)镇(zhèn)就业范围,并非针对全(quán)部就业人口,不包(bāo)括(kuò)乡村就(jiù)业,2022年底我国城乡就业(yè)大约分别占63%、37%,近四成(chéng)的(de)就业人口并未包含(hán)在内。因(yīn)此(cǐ),许(xǔ)多针对青年失业(yè)率的讨论以(yǐ)全国青年人口(kǒu)数量为出发英红九号是名茶吗,英九红茶叶价格一览表点(diǎn),未区分人口总量与(yǔ)城乡结构的问题,有失偏颇。本篇报(bào)告如无特别说(shuō)明,各概念均是指(zhǐ)城(chéng)镇就业口径。

  二是失业率的分(fēn)母不(bù)含(hán)没有劳动意愿的劳动年龄人口。按照统计局(jú)的(de)定义,“劳动(dòng)力指(zhǐ)年满16周岁,有(yǒu)劳动能力(lì),参(cān)加或要(yào)求参加社(shè)会经济活动的人员。包(bāo)括就(jiù)业(yè)人员和(hé)失(shī)业人员”,因此没有就业意(yì)愿(yuàn)的劳动年龄人口不计入劳(láo)动(dòng)力。根据《2022年中国劳动统计年(nián)鉴(jiàn)》,2021年底(dǐ)我(wǒ)国(guó)16岁(suì)以上(shàng)的(de)人口约为11.5亿,其(qí)中只(zhǐ)有(yǒu)68%属于劳(láo)动(dòng)力,约为7.8亿,而就业人口为约7.46亿,据此(cǐ)推算城(chéng)乡失(shī)业人口可能为3372万人左右。

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

  从(cóng)数据来看,失业(yè)率来自全(quán)国(guó)月度劳动力调查。该项(xiàng)调(diào)查制(zhì)度(dù)于2005年正式实施,每年进行两次全国劳动力(lì)抽样(yàng)调查,调查范围为(wèi)中国大陆的(de)城(chéng)镇和(hé)乡村,调查对象为16岁(suì)及以上人口。2009年3月,为更及时(shí)准(zhǔn)确(què)反映劳动力市场变化情况,建立了31个(gè)大(dà)城市月度劳(láo)动力调查制度。2013年(nián)4月,又将(jiāng)月度劳动力(lì)调查(chá)范围扩大(dà)至65个城市。2016年1月,全国月(yuè)度劳动力调(diào)查正式在(zài)全国范围(wéi)内(nèi)开展,调查范围覆(fù)盖全国所有地(dì)级市。

  月度(dù)劳动力(lì)调查样本比例(lì)约(yuē)为0.2‰,是年(nián)度调(diào)查的五分之一左(zuǒ)右。全国每月(yuè)调查约(yuē)12万户,2020年全国家庭(tíng)户(hù)约为49415.7万户,样(yàng)本占比(bǐ)约(yuē)0.2‰,作

  为(wèi)对比,我国年(nián)度人口调(diào)查样本比例(lì)为1‰,五年一次(cì)的人口抽样调查(chá)样本比(bǐ)例为1%。而每10年一次的(de)人口(kǒu)普(pǔ)查则在长(zhǎng)表部分纳入就业调查,长表(biǎo)抽样比例(lì)是10%左右,因而(ér)人口普(pǔ)查(chá)的(de)就业数据(jù)质量更(gèng)高。

  就(jiù)业人员总数会(huì)根据普查数据进行修正,但结构数据仍(réng)会存在差异。比(bǐ)如(rú)2020年的《劳动统(tǒng)计年鉴》显示,2019年末全国就业人员约为7.75亿人;而(ér)七(qī)普后次年的年(nián)鉴(jiàn)将这一数据修正为7.54亿人左右(yòu),误差约2100万人。但结构数(shù)据的差(chà)异仍(réng)然存在。比(bǐ)如《2021年(nián)劳动(dòng)统(tǒng)计年鉴》中,2020年城镇制造业就业人(rén)员占比为18.0%,而七普数(shù)据为19.7%。

  6.风(fēng)险提示

  (1) 服务业分化未收窄;

  (2) 青(qīng)年(nián)劳动(dòng)参与率(lǜ)出现明显下(xià)降;

  (3) 外(wài)需、房地产(chǎn)等不及(jí)预期,经济和就业恢复偏慢(màn)。

  报告信(xìn)息

  证券研究(jiū)报告:【芦哲&;占烁】青年就业:从三因素框架看“疤(bā)痕效应(yīng)”来自何处

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

  对外发布时间:2023年5月(yuè)26日(rì)

  报告发布机(jī)构:德(dé)邦证券股份有限公司

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