首页-哆唻咪批发商城(本店域名www.123pf.cn)-淘宝网首页-哆唻咪批发商城(本店域名www.123pf.cn)-淘宝网

女生冷淡考验一般多久,女孩考验男生的10个套路

女生冷淡考验一般多久,女孩考验男生的10个套路 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(shǒu)席宏观(guān)经(jīng)济(jì)学家(jiā)

  占烁(shuò) 联系人

  投资要(yào)点

  ·核心观(guān)点(diǎn):我们将(jiāng)影响(xiǎng)青年失业率的(de)因(yīn)素拆解为三(sān)方面(miàn):①青(qīng)年失(shī)业(yè)人(rén)口(kǒu),②青年总人口(kǒu),③劳动(dòng)参与(yǔ)率,失(shī)业率=失业人口/(总(zǒng)人口×劳(láo)动参与(yǔ)率)。通过三因素框架,我(wǒ)们发现16-24岁失业(yè)人口(kǒu)的增加(jiā)不能完全解(jiě)释青年失业率的上升,更重要却被忽(hū)视的因素是青年人口和(hé)劳动参(cān)与率下降,带(dài)来(lái)16-24岁(suì)劳动力减少,从分母端(duān)大幅推(tuī)高青年失(shī)业率。假如今(jīn)年3月(yuè)分母端的青年(nián)劳动力与2020年持平,新增约132万(wàn)青年失业人口只能(néng)将失业率拉升至16.2%,但实(shí)际青年失业(yè)率(lǜ)却高(gāo)达19.6%。我们认为(wèi),失业人(rén)口会随着经济复苏而减(jiǎn)少(shǎo),但青(qīng)年劳动力的下(xià)降(jiàng)可能成(chéng)为就业“疤痕效应”的长(zhǎng)期来源,抬高青年失业率中枢。

  ·青(qīng)年失业率的三因素框架:(1)失业率=失业人口(kǒu)/劳动力=失业人口(kǒu)/(总人口×劳动参与(yǔ)率),据此(cǐ)可将青年失业率(lǜ)拆解为(wèi)青年失业(yè)人口、总人(rén)口、劳(láo)动参与率三个因素。

  ·(2)失业率上(shàng)升(shēng)未必来自(zì)失业(yè)增加,不(bù)要忽略(lüè)分母,劳动力的下降(jiàng),也是(shì)抬高失业率的重要原因(yīn)。2010-2020年,青年失业人口只(zhǐ)增加4万,青(qīng)年劳动力却减少1578万,带(dài)动16-24岁人口失业率大幅提(tí)高3.8个点。

  ·分子端(duān)的青年失业(yè)人口(kǒu):(1)从(cóng)总量来看,当前城镇青年就业人数约为2587万(wàn)人,失业人数632万人,比去年4月增加(jiā)约70万(wàn),较七普增加约132万。

  ·(2)失业原因方面,近7成青年失(shī)业者是(shì)主动辞职,被裁员比例只有2.6%,远(yuǎn)低(dī)于35岁以上群体。

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

  ·(4)2010-2020年青(qīng)年就业的结(jié)构(gòu)变化较大,呈(chéng)现出从制(zhì)造到服务、知识密(mì)集程度由(yóu)低到高(gāo)两个(gè)特点。2010年(nián)农业和工业吸纳(nà)了50.3%的(de)青年就业人口(kǒu),2020年大幅降至25.4%,流出的青年(nián)就业(yè)主要转向服务业。以受教育年限(xiàn)作(zuò)为维(wéi)度(dù),青(qīng)年(nián)就业(yè)从知识密集程度(dù)较低的行业流向较高(gāo)行(xíng)业,但是知(zhī)识密集(jí)型行业的(de)青年失业情况比整体失(shī)业更严峻。

  ·(5)服(fú)务业复苏分(fēn)化或是(shì)一季度青(qīng)年失业(yè)人(rén)口仍增加(jiā)的原因。经济复(fù)苏的主(zhǔ)力是(shì)知识密集程(chéng)度(dù)较低(dī)的餐饮、零售等服务业,而知(zhī)识密集程度(dù)较高的生产性服(fú)务(wù)业复苏较慢,服务业就业复苏结构的分化,带来青(qīng)年就业和25-59岁就业(yè)的分(fēn)化(huà)。

  ·分母端的青年劳动力:(1)青(qīng)年人(rén)口:出生人口与(yǔ)乡村迁入均(jūn)在减少(shǎo)。2010-2020年(nián)青年劳动力(lì)对应(yīng)的出生人(rén)口(kǒu)减少4381万,2020-2030年减少1762万。另(lìng)外,我(wǒ)国农(nóng)村(cūn)向城镇(zhèn)的人口(kǒu)转移也在减速,新(xīn)增(zēng)城(chéng)镇(zhèn)人口从十三五期间(2016-2020年)的2184万人,减至2022年650万人。

  ·(2)2020-2023年,青年劳动参与率出现超预(yù)期下降。2010-2020年(nián)青年劳动参(cān)与率下(xià)降6.7个点,但疫情以(yǐ)来(lái)仅仅三年,已经下降7.1个点。近三年青(qīng)年劳(láo)动参(cān)与率的下降主要(yào)有三方面原因:一是(shì)16-24岁在校生大幅增加(jiā)493万;二是部分群体因(yīn)就(jiù)业(yè)形势恶化(huà)而退出(chū)劳动市场;三是(shì)就(jiù)业观念的变化(huà)导致初次进入劳动市场(chǎng)时间推迟,降(jiàng)低16-24岁劳(láo)动(dòng)参与率(lǜ)。

  ·结(jié)论:(1)失业人口的(de)增加不能完全解释青年失业率的上升。假(jiǎ)如当前青年劳动力与2020年(nián)相同,在(zài)失业人口增加132万至632万人的(de)情况(kuàng)下,对应青年失业率应该从12.8%提高至16.2%,但(dàn)3月却达(dá)到19.6%,如(rú)图19。失业(yè)人口的增加只(zhǐ)能解释(shì)当前青年失(shī)业率的一(yī)部分,另(lìng)一部分(fēn)则来自分(fēn)母端(duān),城(chéng)镇(zhèn)青年劳(láo)动力的减少。

  ·(2)未来青年失业(yè)率的变动可能(néng)出(chū)现以下(xià)三种情况:①青年失业(yè)人口增(zēng)加(jiā),同时劳(láo)动力减少,青年失业率上升;②青年失业(yè)人口与劳动(dòng)力均在减少,但失业(yè)人口降(jiàng)幅不及劳动力降幅,青年失业率上(shàng)升;③青年失业(yè)人(rén)口与(yǔ)劳动力(lì)均(jūn)在减少,失业人口(kǒu)降幅大(dà)于(yú)劳动力降幅,青年失业率(lǜ)下降。

  ·(3)我们(men)认为,失业(yè)人口会随着疫情后经(jīng)济复苏而减(jiǎn)少(shǎo),但青年劳动力的(de)下(xià)降可(kě)能成为(wèi)就(jiù)业“疤痕效应”的长(zhǎng)期来源,抬高青年失业率的(de)长(zhǎng)期中枢。未来(lái)失业率的分母端越来越重(zhòng)要(yào)。

  ·风险提示:服务业(yè)分化未收窄;青年劳动参(cān)与(yǔ)率出现明显下降;外需、房地产等不及预(yù)期(qī),经济和就(jiù)业恢复偏(piān)慢。

  目 录

  1. 青(qīng)年失(shī)业率的三因(yīn)素框架(jià)

  2.分(fēn)子端:新增青(qīng)年(nián)失业人(rén)员缘于服务业复苏分(fēn)化

  2.1.青年失业人口:主动(dòng)辞职居多;三(sān)分之二(èr)接受过(guò)大学教育

  2.2.行业(yè):从(cóng)制(zhì)造到(dào)服务,知识密度从低到高

  2.3.服务业复苏分(fēn)化或是一(yī)季(jì)度青(qīng)年失业人口仍(réng)增加的(de)原(yuán)因

  3.分母端:人口和(hé)劳动(dòng)参与率(lǜ)均下(xià)降,带来(lái)劳动力减少

  3.1.青年(nián)人口:出生人(rén)口与乡村迁入均在减少

  3.2.青年劳动参(cān)与率(lǜ):超预期下降

  4. 结论:未来(lái)失业率的分(fēn)母(mǔ)端可能会越来越重要

  5. 附(fù)录:概念和(hé)数据(jù)说明

  6. 风险提(tí)示

  正 文

  4月份16-24岁青年(nián)失(shī)业率攀(pān)升至(zhì)20.4%,创(chuàng)下(xià)2018年有数(shù)据以来(lái)最(zuì)高值。在疫情影响退散、经济逐(zhú)步(bù)复苏(sū)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(yè)率(lǜ)却较去年4月逆势攀升2.2个点。本篇(piān)报告将重点(diǎn)研究疫情后留下的(de)“疤(bā)痕效(xiào)应”如何推高青年失业率。

  1.青年失业率的三因(yīn)素框架(jià)

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

  据(jù)此可(kě)见(jiàn),影响青年失(shī)业(yè)率的主要是三个因(yīn)素:①青年失业人口;②青年总人口(kǒu);③劳动(dòng)参与(yǔ)率,其中(zhōng)②③决定着青年劳动力(lì)的变化。这三个因素均为城镇口(kǒu)径。

  三(sān)个因(yīn)素的变(biàn)化(huà)都不能忽视。当我们讨(tǎo)论失业率时,经常认(rèn)为失业率(lǜ)上升一定是失业(yè)增加的结果,这个判断对于全年龄段失业率来说并没有问(wèn)题,因为我国的劳(láo)动力总量(也称经济活动人口)在2015年之前一(yī)直在上升(shēng),2015年后略有(yǒu)下(xià)降(jiàng),到2021年(nián)末下降了2.6%,年均降(jiàng)幅约0.4%。但青年失(shī)业率则(zé)不(bù)能忽视分母的变(biàn)动,因为青年劳(láo)动力波动幅度更大。

  例(lì)如2010-2020年,青(qīng)年(nián)失业人(rén)口只增(zēng)加4万,青(qīng)年劳动力却(què)减少1578万,带动16-24岁(suì)人口(kǒu)失业(yè)率大(dà)幅(fú)提高3.8个点。两次人口普查期间(jiān)(2010-2020年),青年失业人口从496万增加到500万,仅增加了4万左右,约为2020年青年劳动力的0.1%,但(dàn)青年失业率(lǜ)却从六普(pǔ)的9%提(tí)高到七普(2020年11月)的12.8%,大幅(fú)提高3.8个点。主要原因就(jiù)是失业率的(de)分(fēn)母在下降(jiàng),16-24岁青年劳(láo)动(dòng)力人口(kǒu)在(zài)此期间(jiān)从5481万人大(dà)幅减至3903万人,减少了1578万。但(dàn)是(shì),2010-2020年全年龄段劳动力数(shù)量基本稳(wěn)定在7.8亿,整体失业率的分母(mǔ)基(jī)本(běn)不(bù)变。因此(cǐ),2010-2020年间,决定整体失(shī)业率变(biàn)动的(de)是失(shī)业人口(kǒu)数量(分子),但决定青年失业率变动的却是青年劳(láo)动力总量(分母)。

  芦哲&;占(zhàn)烁:青年就(jiù)业—从三(sān)因素框架看“疤痕(hén)效应”来自何处

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

  2.分子端:新增青年失业(yè)人员(yuán)缘于服务业复苏分(fēn)化

  2.1.青年失业人(rén)口:主(zhǔ)动辞职居多;三分(fēn)之二接受过大学(xué)教育

  从(cóng)总量来看,当前(qián)城(chéng)镇青年就业(yè)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,较七普增(zēng)加约132万。国家统计局(jú)在(zài)3月就业数(shù)据解读时,披露(lù)了当(dāng)前青年就业(yè)和失业人数的基本情况:“初步测算3月份城镇青年9637万(wàn)人(rén),没有(yǒu)参与劳动力市场的青年(nián)6418万人,主体为在(zài)校学(xué)生(shēng);参与劳动(dòng)力市场的青年3219万人,其中就业人(rén)数(shù)2587万人、失(shī)业人数632万(wàn)人。”[1]假设青(qīng)年劳动力人数与去年(nián)基本持平(píng),今年4月(yuè)青年失业率比去年同期高2.2个点,青年失业人员比去年(nián)同期(qī)多70万人左右(yòu),比2020年七普多(duō)132万人。

  从增量(liàng)看,今年前四个(gè)月青年失业形势好于去年同(tóng)期。假设(shè)2022年以来青年劳动力总量(liàng)维持在3219万(wàn),青年(nián)失业率每提高(gāo)1个点,带来32万(wàn)左右(yòu)的新增失业人口。尽(jǐn)管今(jīn)年4月青年失(shī)业率比去年同期(qī)高2.2个点,但从新增青年失(shī)业人口来看,今(jīn)年1-4月约为119万,去年同期(qī)为125.5万。从增量来(lái)看,今年(nián)前四个(gè)月青年失业形势要好(hǎo)于去年,这与当前经济逐渐恢复(fù)也(yě)有关系。

  从节(jié)奏来看,受(shòu)夏季毕业影响,我国青年失(shī)业率(lǜ)一般在上半年逐渐提(tí)高(gāo),7月达到峰值,8月开始(shǐ)逐步回落,预计5-7月青年失业率或将(jiāng)继续小幅攀升。

  芦哲&;占烁:青(qīng)年(nián)就业(yè)—从(cóng)三因素框架(jià)看(kàn)“疤痕(hén)效应”来自(zì)何(hé)处(chù)

  失业原因方面,近7成青年失业者是主动辞职,被裁员(yuán)比例(lì)只有2.6%,远低于35岁以上群体。一种(zhǒng)观(guān)点(diǎn)认为(wèi),青年群体(tǐ)由于工作经验和技能相对不熟练,往往在(zài)企业裁(cái)员时首当其冲。但根(gēn)据月度(dù)劳(láo)动(dòng)力调查数据,青年失业主(zhǔ)要原因是主动(dòng)辞职,被裁员的比例明显低(dī)于35岁(suì)以上群体。根据《2021年中国劳动(dòng)统(tǒng)计年鉴》,有工(gōng)作意愿但从未工作过的失业(yè)群体在16-24岁(suì)失业人(rén)口中占比59%,其他年龄群体中(zhōng)这一(yī)比例(lì)最高是14.4%。我们剔除(chú)这部(bù)分(fēn)失业人(rén)群后,剩(shèng)下的(de)青年失业人口中,第一大失业原因是(shì)主动辞职,占比68.2%,单位倒闭破产占比5.9%;而裁员仅占2.6%。横向(xiàng)对(duì)比(bǐ),裁员比例从(cóng)高到(dào)低(dī)依次是(shì):60岁(suì)以上(4.8%)>;35-59岁(4.7%)>;16-24岁(2.6%)>;25-34岁(2.5%)。

  按照受教(jiào)育程度来看,三分之二(èr)的(de)青(qīng)年失业(yè)人员接受过大学教育。各年龄段失(shī)业(yè)人(rén)群中,年龄(líng)越低(dī),平(píng)均(jūn)受教育程(chéng)度越高。16-24岁失业人(rén)员中66.2%是接受(shòu)过大学教育的,这一(yī)比例在其他(tā)三(sān)个年(nián)龄阶段逐步(bù)递(dì)减,25-34岁(40.5%)>;35-59岁(13.7%)>;60岁(suì)以(yǐ)上(4.3%)。城镇就业(yè)人口的(de)受教育程度(dù)也大致类似,青年人由于年龄(líng)限制,接受大学教育比例略低于25-34岁,整体来看(kàn)35岁以下就业人员的受教育程度(dù)大(dà)幅(fú)高(gāo)于(yú)35岁以上。按照接受过大(dà)学(xué)教育的(de)占比来看,25-24岁(47.9%)>;16-24岁(43.6%)>;35-59岁(26%)>;60岁以上(3%)。

  芦哲&;占烁(shuò):青年(nián)就业—从三因素框(kuāng)架看“疤痕效应”来自何(hé)处

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

  芦哲(zhé)&;占(zhàn)烁:青年(nián)就业(yè)—从三(sān)因素框架看(kàn)“疤(bā)痕效应”来自何(hé)处

  2.2.行业(yè):从(cóng)制(zhì)造到服(fú)务,知(zhī)识(shí)密(mì)度从低到(dào)高

  青(qīng)年失(shī)业人口的(de)行业与青年(nián)就(jiù)业(yè)分布基本一致。青(qīng)年(nián)失业(yè)人口呈现出行业聚集的特点(diǎn),主要(yào)集中在5个(gè)大类行(xíng)业,2020年占(zhàn)比(bǐ)分别为:批发零售(19.3%)、制(zhì)造业(18.8%)、住宿(sù)餐(cān)饮(13%)、教育(7.5%)、居民(mín)服(fú)务\修理(lǐ)和其他服务业(yè)(6.7%),这5个(gè)行业占全部青年失业(yè)人口的65%左右。同时,这(zhè)5个(gè)行业也是青年(nián)就业集(jí)中的行业(yè),吸纳了(le)60.7%的青年就业。从行业(yè)来看(kàn),青年失(shī)业人口的行业分(fēn)布(bù)是由就(jiù)业分布决定(dìng)的,吸纳就业占比较(jiào)大的行业,往往也贡献了较大规模的失业(yè)。因此,在挖掘青(qīng)年失业人口来自何处之前,需要研究青年就业的行业结构。

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

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

  2010-2020年青年(nián)女生冷淡考验一般多久,女孩考验男生的10个套路就业的(de)结构(gòu)变化(huà)较大(dà),呈现出从制造到服务、知(zhī)识密集程度由低到高两个特点(diǎn)。

  青年就业从(cóng)工农业大量流(liú)入服务业(yè)。农林牧渔(yú)、采矿(kuàng)业、制造(zào)业和电热燃水(shuǐ)的生产供应业,这四(sì)个行业是国民经(jīng)济(jì)分类的农业(yè)和工业。2010年(nián)这四个行业吸(xī)纳了50.3%的青年(nián)就业人口,到(dào)2020年该比例大幅降(jiàng)至25.4%。其中(zhōng),制造(zào)业从37.4%降至22%,农林牧渔(yú)从(cóng)11.4%降至2.5%,分别降低15.4和9.0个(gè)点(diǎn)。有4个行业(yè)吸纳青年就业比例增加(jiā)超(chāo)2个点,其(qí)中(zhōng),教(jiào)育业(yè)为5.3%,租赁(lìn)和商务服务为3.1%,信(xìn)息技术为2.8%,卫(wèi)生和社(shè)工为2.0%。另外,建筑业(yè)和房地产等其他6个服务行业吸纳青年就(jiù)业(yè)的比例均增超(chāo)1个(gè)百分点。

  以受(shòu)教育年限(xiàn)作(zuò)为维度,青年就业(yè)从知识密集程度较(jiào)低的行业流向较高(gāo)行业。我们以《2021年劳动(dòng)统计年鉴》中各行业就业(yè)人员的(de)受教育年(nián)限,来计算各行业的知识密集程度。有(yǒu)5个行业的平均受教育年(nián)限在14年以上,依次是:科(kē)学研究与(yǔ)技(jì)术服务(14.6)>;教育(14.4)>;金(jīn)融(14.3)>;信息(xī)传(chuán)输、软件和信息技术服务(14.2)>;卫生(shēng)和社会(huì)工作(12.1),除金融业外(wài),其他四个行(xíng)业是过去十年青年(nián)就(jiù)业(yè)流入的主要行业,吸纳青(qīng)年就业比(bǐ)例的增幅均(jūn)居前列。如图10,各行业所吸纳(nà)的青年就业比例变动与行业平(píng)均(jūn)受教育年限(xiàn)基本一致,即青年就业从(cóng)知识密集程(chéng)度较低的(de)行业(yè)流向较高行业。

  但是知(zhī)识(shí)密(mì)集型行业(yè)的青年失业情(qíng)况(kuàng)比整体失(shī)业更(gèng)严(yán)峻(jùn)。我们用《2021年(nián)中国劳动统计年鉴》中各(gè)行业(yè)的青年失业(yè)比例(lì)(该(gāi)行业的青年失业人数/青年失业总人数),除以各行业的(de)青(qīng)年就业比(bǐ)例(该行业的青年就业人数/青年就业(yè)总人数(shù)),来作为各行(xíng)业失业(yè)率的近似(shì)替代指(zhǐ)标。以这个指标来(lái)看,知(zhī)识密集型行(xíng)业的青年失业率大(dà)多高于全(quán)年龄段失(shī)业率,如(rú)信息技术、教(jiào)育、科研服务(wù)、公(gōng)共管(guǎn)理(lǐ)等行业,体现在图11中,都位于(yú)右下(xià)方(fāng)。

  芦哲(zhé)&;占烁:青年(nián)就业—从三因素框架(jià)看“疤痕效应”来(lái)自何处女生冷淡考验一般多久,女孩考验男生的10个套路 src="http://getimg.jrj.com.cn/images/2023/05/weixin/one_20230529080909019.png">

  芦哲&;占烁(shuò):青年就业—从(cóng)三因素框架(jià)看“疤痕效应”来(lái)自(zì)何处(chù)

  2.3.服务(wù)业复苏(sū)分(fēn)化或是一(yī)季度(dù)青年失业人口仍增加的原(yuán)因(yīn)

  一季度服务业复苏出现分化。今(jīn)年一季度(dù)GDP同比增(zēng)长4.5%,较疫情前三年Q1均值有(yǒu)2.2个点的(de)增速缺口(kǒu)。分行(xíng)业来看,批发零售业缺口为1.5个点,而建(jiàn)筑业、住宿餐饮业增(zēng)速均(jūn)高(gāo)于疫情(qíng)前三年均值,这三(sān)个行业一季度复苏(sū)情(qíng)况(kuàng)较(jiào)好;知识密(mì)集(jí)程度(dù)更高(gāo)的房地产(chǎn)业(yè)、租赁和商务服务业(yè)、信息(xī)技术服(fú)务业的(de)缺口(kǒu)分别为4.1、4.7、11个点,一季度复苏(sū)相对较慢(màn)。

  因此从失业率的分子端(duān)来看,当前(qián)青年失业人员(yuán)增长的症结(jié)在于(yú)服(fú)务业就业(yè)复苏的结构不均衡。一方(fāng)面,随着受(shòu)教育水平的整体提(tí)高,青年就业大量流(liú)向知(zhī)识(shí)密集型服务业,如教(jiào)育(yù)、信息(xī)技术等行业。另一方面,年(nián)初疫情影响减弱后,经济(jì)复苏的(de)主力(lì)是知识密集程度较低的生活性服务(wù)业,而知识密集程(chéng)度(dù)较(jiào)高(gāo)的(de)生(shēng)产(chǎn)性服务业复苏较慢。所以服务业就业复苏(sū)结构分(fēn)化(huà),带来的青年失业人口和25-59岁失业人口的分化。房(fáng)地产、互联(lián)网(wǎng)、教育[1]等行业的一季(jì)度就业尚未(wèi)出现明(míng)显改善(shàn),应届生就业压力大;而住宿餐饮等行业就业已经出现回暖,但对于三分之(zhī)二(èr)接受过大(dà)学教育的青年(nián)失业人口而言(yán),这些行业(yè)的就业吸纳相(xiāng)对有限。

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

  芦哲(zhé)&;占(zhàn)烁:青年就(jiù)业—从(cóng)三(sān)因素框(kuāng)架看“疤痕效应”来自(zì)何处(chù)

  3.分(fēn)母(mǔ)端:人口(kǒu)和(hé)劳动参与(yǔ)率(lǜ)均下降,带来劳动(dòng)力减少

  青年失业率的分母(mǔ)端(duān)是城镇青年劳动(dòng)力(lì),主要(yào)由青年人(rén)口和劳(láo)动(dòng)参(cān)与率决定。2022年我国(guó)开始步入人口(kǒu)负增长时代(dài),城镇青年劳动力可能将(jiāng)步入长期(qī)下降(jiàng)通(tōng)道,这将从分(fēn)母端(duān)推升青(qīng)年失业率,或成(chéng)为(wèi)疫情后就业“疤痕效应(yīng)”的长(zhǎng)期来(lái)源。

  3.1.青年人口:出生人口(kǒu)与乡村迁(qiān)入(rù)均在(zài)减(jiǎn)少

  城镇青年劳(láo)动力首先取决于城镇青年人(rén)口(kǒu)数(shù)量,而后者(zhě)来自(zì)于两部(bù)分,一(yī)是16-24年(nián)前(qián)的出生人口(kǒu),二(èr)是乡村到城镇的(de)迁移人(rén)口,这两(liǎng)部分增(zēng)量未来都趋于下(xià)降。

  2010-2020年青年劳动力对应的出(chū)生(shēng)人口减少4381万(wàn),2020-2030年减少1762万。2010年和2020年的(de)16-24岁(suì)人口分别对应1986-1994、1996-2004年的出(chū)生人口,而前者正(zhèng)好是(shì)建国以来的一轮“小婴(yīng)儿潮”时(shí)期,年均出(chū)生人(rén)口超2000万,其中1987年出生人(rén)口最高超(chāo)过(guò)2500万,到90年代开(kāi)始明显步入(rù)下降通道。1986-1994年合计(jì)出(chū)生人口2.07亿,1996-2004年降至(zhì)1.63亿,减少约4381万,降(jiàng)幅(fú)为21.2%。2020和2030年的16-24岁人(rén)口分别对(duì)应1996-2004、2006-2014年的出生人口,这(zhè)两(liǎng)个时(shí)期分别(bié)为1.63、1.45亿,出生人口减(jiǎn)少(shǎo)约1762万。

  另一(yī)方(fāng)面,我国农村向城镇的人(rén)口转移也在减速。新增城镇人口从2016年(nián)开始逐年减少,十三五期间(jiān)(2016-20女生冷淡考验一般多久,女孩考验男生的10个套路20年)均值约为(wèi)2184万人,但2022年(nián)只有650万人。预计今年(nián)随着疫(yì)情影响减弱(ruò),人(rén)员流动恢复,新增(zēng)城镇人口数量(liàng)会较(jiào)去(qù)年有(yǒu)明显增长,但可能仍(réng)然(rán)较难回到十(shí)三五期(qī)间(jiān)超(chāo)2000万的规(guī)模(mó)。当(dāng)前我(wǒ)国城镇化率已经达(dá)到65%以上(shàng),继续(xù)高速增(zēng)长空间有限,从(cóng)乡村到城镇的迁移(yí)人(rén)口数量整体将呈(chéng)现下降趋(qū)势。

  芦哲&;占烁:青年就(jiù)业—从(cóng)三因素框架看“疤痕效(xiào)应(yīng)”来自何处(chù)

  3.2. 青年(nián)劳(láo)动(dòng)参(cān)与率:超(chāo)预期下降(jiàng)

  青年劳动参与率有两个特(tè)点,一是低(dī)于其他(tā)年龄段群体,大部(bù)分青年在(zài)校,并(bìng)未(wèi)进入劳动市场。二是近(jìn)年来呈下降趋势。

  2020-2023年,青年劳动(dòng)参与(yǔ)率出(chū)现超(chāo)预期下(xià)降。根据今年(nián)3月统(tǒng)计(jì)局(jú)披露的青年(nián)就(jiù)业(yè)和(hé)失业人(rén)数,当前16-24岁青年的劳动参与率约为(wèi)33.4%,即9637万城镇(zhèn)青(qīng)年人(rén)口中,有3219万进入(rù)或(huò)有意愿进入劳动市场。而2010和2020年(nián)两次(cì)人口普查(chá)时,青年劳动参与率分别(bié)为47.2%、40.5%。此前十年(nián),青年劳动参与率(lǜ)下(xià)降6.7个(gè)点(diǎn),但疫情以来(lái)仅仅三年,该指标已(yǐ)经(jīng)下降7.1个点。

  近三年(nián)青年劳(láo)动参与率的下(xià)降主要有(yǒu)三方面(miàn)原(yuán)因。

  一是16-24岁在校生大幅增加(jiā)493万。2010到2020的(de)十(shí)年间(jiān),16-24岁在(zài)校生(shēng)增加了(le)706万,年均增加70.6万;但2019年末到2021年末(mò),仅仅两年的(de)时间里,该年(nián)龄(líng)段的在(zài)校生(shēng)增(zēng)加了493万(wàn),年均增长246.5万(wàn),远远快(kuài)于此前十年增(zēng)速(sù)。

  二是(shì)部分群体因就业(yè)形势恶化而(ér)退出劳(láo)动市场,在(zài)未来经济和就业好转后会回(huí)到劳动市(shì)场(chǎng)。2020年3月,国家统(tǒng)计局曾在(zài)发布会指出当月“就(jiù)业(yè)人员(yuán)规模(mó)比(bǐ)1月(yuè)份下(xià)降6%以上”,说明(míng)就业(yè)形势(shì)恶化(huà)时,也会影响(xiǎng)劳动参(cān)与(yǔ)率。

  三是就业(yè)观念的变化导致初次(cì)进(jìn)入劳动市场时间推(tuī)迟,降低16-24岁劳动参与率。从(cóng)社会风气来看,对学历的推崇导(dǎo)致本科(kē)毕(bì)业即进入就业(yè)市场(chǎng)的(de)年轻(qīng)人减少,加上考研、考公竞争激烈,发展至“二战”“三(sān)战”,客观(guān)上会将部分青年(nián)人初次就业时间从16-24岁延迟到(dào)25岁之后,从而(ér)导致16-24岁劳动参与率(lǜ)出现下降(jiàng)。

  芦哲&;占(zhàn)烁:青(qīng)年就业(yè)—从三因(yīn)素(sù)框架看“疤痕效应”来自(zì)何(hé)处

  4.结(jié)论:未来失(shī)业率的分(fēn)母端可能会(huì)越来越重要

  失(shī)业人口的增加不能完全解(jiě)释青年失业率的上升。假(jiǎ)如当前(qián)青(qīng)年劳动力与2020年相同,在(zài)失业人(rén)口增加132万至632万(wàn)人的情况下,对应青年失(shī)业率应该(gāi)从(cóng)12.8%提高(gāo)至16.2%,但3月(yuè)却达到(dào)19.6%,如图19。失业人口的(de)增加(jiā)只能解释当前青年失(shī)业率的(de)一(yī)部分,另一(yī)部(bù)分则来自(zì)分母端,城(chéng)镇青年劳动力的减少。

  芦哲&;占(zhàn)烁(shuò):青年就业—从三因素框架(jià)看“疤痕效应”来(lái)自(zì)何处

  考虑到2020年我(wǒ)国(guó)人口已经开始负增(zēng)长,未来(lái)青年失业率(lǜ)的变动可能出现(xiàn)以下(xià)三种情况:

  ①青年失业人口增加,同时劳动力减少(shǎo),青年失业(yè)率上升(shēng);

  ②青年失业(yè)人口(kǒu)与(yǔ)劳动力均在减少,但失业人(rén)口降幅不及劳动力降幅,青年失业率上升;

  ③青(qīng)年失业人口与劳动力均在(zài)减少,失(shī)业(yè)人口降幅大于劳动力降幅,青年失业率下降(jiàng)。

  我们认为,未(wèi)来失业(yè)人口(kǒu)会随(suí)着(zhe)经(jīng)济复苏而减(jiǎn)少,但经济(jì)复苏(sū)难(nán)以改变失业(yè)率的(de)分母下降趋势。青(qīng)年(nián)劳动力的下降可能成为就(jiù)业(yè)“疤痕(hén)效应(yīng)”的长期来源,抬(tái)高(gāo)青年失(shī)业率的(de)长期中(zhōng)枢。未来失业率的分(fēn)母端(duān)可能会(huì)越来越(yuè)重要,这也(yě)是人(rén)口长周期变(biàn)化的影响(xiǎng)之一。

  5.附录:概念(niàn)和(hé)数据(jù)说明

  青年失业率的两个(gè)前置概念。讨论16-24岁人(rén)口调查失(shī)业率时,有必要(yào)明晰这(zhè)一概(gài)念(niàn)的两(liǎng)个要点:一(yī)是调查失业率是(shì)城镇就业范围(wéi),并非针对全(quán)部就业(yè)人口,不包括(kuò)乡村就业,2022年底我国城乡就业大约分别占63%、37%,近四成的就业人口并未(wèi)包含在内。因此,许多针对(duì)青年失业率的(de)讨论(lùn)以全国青年人口数量(liàng)为出发点,未(wèi)区分人口总量与城乡(xiāng)结构的(de)问(wèn)题,有失偏颇。本篇报(bào)告如无特(tè)别说明,各概念均是指城镇(zhèn)就业口径。

  二是失业率的分母不含没有劳(láo)动意(yì)愿的劳动(dòng)年龄(líng)人口(kǒu)。按(àn)照统(tǒng)计局的定义,“劳动力指年满16周岁,有劳动能力,参加或要求参(cān)加社会经(jīng)济(jì)活动的人(rén)员。包括就业人员和失(shī)业人员(yuán)”,因(yīn)此没有(yǒu)就业意(yì)愿的劳动年龄(líng)人口(kǒu)不计入劳动力。根据《2022年中国劳动统计年(nián)鉴》,2021年底(dǐ)我国16岁以上的(de)人口约(yuē)为(wèi)11.5亿,其中只有68%属(shǔ)于劳动力,约为7.8亿,而就业人(rén)口为约7.46亿,据此推算城乡失业人(rén)口可(kě)能为(wèi)3372万人左(zuǒ)右。

  芦哲&;占烁:青年就业—从三因(yīn)素框架(jià)看(kàn)“疤痕效(xiào)应(yīng)”来(lái)自何处(chù)

  从数据(jù)来看,失业率来自全国月(yuè)度劳动力调查。该项调查制度于2005年正式(shì)实施,每年进(jìn)行两次全国劳(láo)动力抽样调(diào)查,调查范(fàn)围为中国大陆的城镇和乡(xiāng)村(cūn),调查对象为16岁及以上人口(kǒu)。2009年3月,为(wèi)更及(jí)时准确反映劳动力市场变化情况,建(jiàn)立了31个大城市月(yuè)度劳动力(lì)调查(chá)制度。2013年4月,又(yòu)将(jiāng)月度劳动力(lì)调查范(fàn)围(wéi)扩(kuò)大至(zhì)65个城(chéng)市。2016年1月,全(quán)国月度劳动力调查正(zhèng)式在全(quán)国范围内(nèi)开(kāi)展,调查范(fàn)围覆盖全国所有地级市。

  月度劳动力调查样本比例约(yuē)为0.2‰,是年度调查的五分(fēn)之一左右。全国每月调查约12万(wàn)户,2020年全国家庭户约为49415.7万户,样本占比(bǐ)约0.2‰,作(zuò)

  为对比,我国年度人口(kǒu)调查样本比(bǐ)例为1‰,五年(nián)一(yī)次的(de)人口抽样调(diào)查(chá)样(yàng)本比例为1%。而每10年一次的人口普查则在长表部分纳入就业调查,长表(biǎo)抽样比(bǐ)例是10%左右,因而人口(kǒu)普(pǔ)查的就业数据质量更(gèng)高。

  就(jiù)业(yè)人员总数会根据普查数据进(jìn)行修正,但结构数据仍会存(cún)在差异。比如2020年的《劳动统计年鉴》显示(shì),2019年末全国就业人(rén)员约为7.75亿人;而七普后(hòu)次年(nián)的年鉴(jiàn)将这一数据修正为7.54亿人左右,误差约2100万人。但(dàn)结构数据的差异仍然(rán)存在。比如(rú)《2021年(nián)劳(láo)动统计年鉴》中,2020年城镇制(zhì)造(zào)业就业人员占(zhàn)比为(wèi)18.0%,而七普数据(jù)为(wèi)19.7%。

  6.风(fēng)险提示

  (1) 服务业分化未收窄;

  (2) 青年劳动参与率出(chū)现明显下降;

  (3) 外需、房(fáng)地(dì)产等不(bù)及预期,经济(jì)和(hé)就业恢复偏慢。

  报(bào)告信息

  证券(quàn)研(yán)究报(bào)告:【芦哲&;占烁】青年就(jiù)业:从三(sān)因素框架看“疤(bā)痕效(xiào)应”来自何处

  研报撰写人(rén)员:芦哲(S0120521070001,首席(xí)宏观经(jīng)济学家),占烁(shuò)(S0120122070060,联系人)

  对外发布时(shí)间:2023年5月26日

  报告(gào)发(fā)布机(jī)构:德邦证(zhèng)券股(gǔ)份(fèn)有限公司(sī)

未经允许不得转载:首页-哆唻咪批发商城(本店域名www.123pf.cn)-淘宝网 女生冷淡考验一般多久,女孩考验男生的10个套路

评论

5+2=