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司马相如的长门赋原文和译文注释,司马相如的长门赋原文和译文

司马相如的长门赋原文和译文注释,司马相如的长门赋原文和译文 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 首席宏观经济学家

  占烁 联系人

  投资要点(diǎn)

  ·核(hé)心(xīn)观(guān)点:我(wǒ)们将影响青年(nián)失(shī)业率的因(yīn)素拆解为三方面:①青年失业人口,②青年总人口,③劳(láo)动参与率,失业(yè)率=失业人口/(总人(rén)口×劳动参与(yǔ)率)。通过三因(yīn)素(sù)框架,我们发现16-24岁失业人口的增加不能完(wán)全解释青年失业(yè)率的(de)上升,更重要却被忽视的因(yīn)素是(shì)青年人(rén)口和劳动(dòng)参与率下(xià)降(jiàng),带来16-24岁劳动力(lì)减(jiǎn)少,从分母端大幅(fú)推高青年失(shī)业率。假(jiǎ)如今年(nián)3月分母端的(de)青年劳动力(lì)与2020年持平,新增(zēng)约132万青年(nián)失业人口只能(néng)将失(shī)业率拉升至16.2%,但实际青年失业率却高达19.6%。我们认为,失(shī)业(yè)人口会随(suí)着(zhe)经济复苏而(ér)减少,但青年劳动力(lì)的下降可(kě)能成为就业“疤痕效应”的(de)长(zhǎng)期来源(yuán),抬高青年失业(yè)率(lǜ)中(zhōng)枢。

  ·青年失业率的三因素框架(jià):(1)失业率=失业人(rén)口/劳动力(lì)=失业人口/(总人口×劳(láo)动参(cān)与率),据此可将青年失(shī)业率拆(chāi)解为(wèi)青(qīng)年失业人口、总(zǒng)人口、劳动(dòng)参与率三个因素。

  ·(2)失(shī)业率上(shàng)升未必来自失业(yè)增加,不要忽略分母,劳(láo)动(dòng)力的下降(jiàng),也(yě)是抬高失业率的重要(yào)原因。2010-2020年,青年失业人(rén)口只增加4万,青年劳动力(lì)却减少1578万,带动16-24岁(suì)人口失业(yè)率大幅(fú)提高(gāo)3.8个(gè)点。

  ·分子端(duān)的(de)青年失(shī)业(yè)人口:(1)从总量(liàng)来看(kàn),当(dāng)前(qián)城镇青年就业人(rén)数约为2587万(wàn)人,失业人数632万人,比(bǐ)去年4月增加约70万,较(jiào)七普(pǔ)增加约(yuē)132万。

  ·(2)失业原因方面,近7成青年(nián)失业者是主动辞职,被裁员比例(lì)只(zhǐ)有2.6%,远低于35岁(suì)以(yǐ)上群(qún)体。

  ·(3)按照(zhào)受教育程度来看(kàn),三分之二的青年失业人员接(jiē)受过大学教育。

  ·(4)2010-2020年青年就业(yè)的结构(gòu)变化较大,呈现出从(cóng)制造(zào)到服务、知(zhī)识密集程度由(yóu)低到高两个特点。2010年农(nóng)业和工业吸纳了50.3%的青年就业(yè)人(rén)口,2020年大幅降至25.4%,流(liú)出的青(qīng)年就业主要(yào)转向服务业(yè)。以受教(jiào)育年限作(zuò)为维度(dù),青(qīng)年就业(yè)从(cóng)知(zhī)识密(mì)集程度较低的行业(yè)流向较高行业(yè),但是知识密集型行业的青年失(shī)业(yè)情况(kuàng)比整(zhěng)体失(shī)业更严(yán)峻。

  ·(5)服务业(yè)复苏分化或是一(yī)季度青(qīng)年(nián)失业人口(kǒu)仍(réng)增(zēng)加的原因。经济复(fù)苏的(de)主力是知(zhī)识密集程度(dù)较低的餐饮(yǐn)、零售(shòu)等服务业,而知识密集(jí)程度较高(gāo)的生产性服(fú)务业复苏较慢,服务业就业复苏(sū)结构的分化,带来青年就(jiù)业和25-59岁就业的分化。

  ·分母端的(de)青年劳动力:(1)青年人口(kǒu):出生人口与(yǔ)乡村(cūn)迁入均在减(jiǎn)少。2010-2020年青年(nián)劳动力对应的出生人口(kǒu)减(jiǎn)少4381万(wàn),2020-2030年(nián)减少1762万。另外,我国农村向城(chéng)镇的(de)人口(kǒu)转移也(yě)在减速,新增(zēng)城镇人(rén)口从十三(sān)五期间(2016-2020年(nián))的2184万(wàn)人,减至2022年650万人。

  ·(2)2020-2023年,青(qīng)年劳动参与率(lǜ)出现超预期下(xià)降。2010-2020年青年劳动(dòng)参(cān)与率(lǜ)下降6.7个(gè)点,但疫情以来仅仅三年,已经(jīng)下(xià)降7.1个点(diǎn)。近三年青年劳动参(cān)与(yǔ)率的下降(jiàng)主要有(yǒu)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(fēn)群体因就业形势恶化而退出(chū)劳(láo)动市场;三是就业观念的变(biàn)化(huà)导(dǎo)致初(chū)次进入劳动市场时间推(tuī)迟,降低16-24岁劳动参(cān)与率。

  ·结论:(1)失业人口(kǒu)的(de)增加不能完全解释青年失业率的上升。假(jiǎ)如(rú)当前青年劳(láo)动(dòng)力与2020年(nián)相同(tóng),在失业人口增(zēng)加132万至(zhì)632万人(rén)的情况下,对应青年失(shī)业率应该从12.8%提高(gāo)至16.2%,但3月却(què)达到19.6%,如图19。失(shī)业人口的增加只能解释当前青年失(shī)业率(lǜ)的一部(bù)分,另一部分则来自分母(mǔ)端,城镇(zhèn)青年劳动力的减少。

  ·(2)未来青(qīng)年失业率的(de)变动(dòng)可能出现(xiàn)以下三种情况(kuàng):①青年失业人口增加,同时劳动力减少,青年失(shī)业(yè)率(lǜ)上升;②青年(nián)失业人口与(yǔ)劳动力均在(zài)减少,但(dàn)失业人口降(jiàng)幅不及(jí)劳(láo)动力(lì)降幅,青年失业(yè)率上升;③青(qīng)年(nián)失业人口与(yǔ)劳动力均在(zài)减少,失业人口(kǒu)降(jiàng)幅大(dà)于劳动力降幅(fú),青年(nián)失业率下降(jiàng)。

  ·(3)我们认为,失业(yè)人(rén)口会(huì)随着疫(yì)情后经济复苏(sū)而减少,但青年劳动(dòng)力的下降可能成为就业“疤痕效(xiào)应(yīng)”的长期来(lái)源,抬(tái)高青年失业率的(de)长期中(zhōng)枢(shū)。未(wèi)来失业(yè)率的分(fēn)母端越来越(yuè)重要(yào)。

  ·风险提示(shì):服务业分化未收(shōu)窄;青年劳动参(cān)与率出现明显下降;外(wài)需、房地产等不及预期(qī),经济和就业恢复偏慢。

  目(mù) 录

  1. 青(qīng)年失业率的三因素(sù)框架(jià)

  2.分子端(duān):新增(zēng)青年失业(yè)人(rén)员缘于(yú)服务业复苏分化

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

  2.2.行业:从制(zhì)造到服务(wù),知识密度从低到高

  2.3.服务业复苏分(fēn)化或是一(yī)季度青年(nián)失业人口仍(réng)增(zēng)加的原因(yīn)

  3.分母端:人(rén)口(kǒu)和劳(láo)动参与率均下降(jiàng),带来(lái)劳动力减少

  3.1.青(qīng)年(nián)人口(kǒu):出生(shēng)人口与乡村迁(qiān)入均在减(jiǎn)少

  3.2.青年劳动参与率:超(chāo)预期下降

  4. 结论:未来失业率的(de)分母端可(kě)能(néng)会越来越重要(yào)

  5. 附(fù)录:概念和(hé)数据(jù)说明

  6. 风险提示(shì)

  正 文

  4月份16-24岁青年失业率攀升至20.4%,创(chuàng)下2018年有数据(jù)以(yǐ)来最(zuì)高(gāo)值。在疫(yì)情(qíng)影响退散、经济逐步复苏的情况下,城镇(zhèn)调(diào)查(chá)失(shī)业(yè)率较(jiào)去年同(tóng)期大幅下(xià)降0.9个(gè)点(diǎn),但青年失业率(lǜ)却(què)较去年4月(yuè)逆势攀(pān)升2.2个点。本(běn)篇(piān)报告将重点(diǎn)研究(jiū)疫(yì)情后留下的“疤痕效应”如何推高(gāo)青(qīng)年失业率。

  1.青年失业(yè)率的三因素框架

  失(shī)业(yè)率=失(shī)业人口/劳动力(lì)=失业人口/(总(zǒng)人口×劳(láo)动(dòng)参与率)

  据此可(kě)见(jiàn),影响青年失业率的(de)主要(yào)是三(sān)个因素:①青年(nián)失业(yè)人口;②青年总(zǒng)人口;③劳动参(cān)与(yǔ)率,其中②③决定着青年劳动力的变化。这(zhè)三(sān)个(gè)因素均为(wèi)城镇(zhèn)口径。

  三个因素的(de)变(biàn)化都不(bù)能忽视(shì)。当我(wǒ)们讨论失业率时,经常认(rèn)为失业率上升一(yī)定是(shì)失业增加的结果,这个(gè)判断对于(yú)全年龄段失业率来说并(bìng)没有问(wèn)题,因(yīn)为(wèi)我国的劳(láo)动力(lì)总量(也称经济活动(dòng)人口)在2015年(nián)之前(qián)一直(zhí)在上升(shēng),2015年后(hòu)略有下降,到2021年末(mò)下降(jiàng)了2.6%,年均降幅约(yuē)0.4%。但(dàn)青年失(shī)业(yè)率则不(bù)能(néng)忽视分母(mǔ)的(de)变(biàn)动,因为青(qīng)年劳(láo)动力波动幅度更大。

  例如2010-2020年,青年失业人(rén)口只增加4万,青(qīng)年劳动力(lì)却减少1578万,带动16-24岁人口失(shī)业率大(dà)幅提高3.8个点。两次人(rén)口普查期间(2010-2020年),青年失(shī)业(yè)人(rén)口从(cóng)496万增加到500万,仅增加(jiā)了4万(wàn)左右,约为2020年青年劳动(dòng)力的(de)0.1%,但青年失业率却从六普的9%提(tí)高到七普(2020年11月)的12.8%,大幅提高3.8个(gè)点。主(zhǔ)要原(yuán)因(yīn)就是失业率(lǜ)的分(fēn)母(mǔ)在(zài)下降,16-24岁青年劳动力人口在此期间从5481万人大幅(fú)减至3903万人(rén),减少了(le)1578万。但是,2010-2020年全(quán)年龄段劳(láo)动力数(shù)量基(jī)本(běn)稳定(dìng)在(z司马相如的长门赋原文和译文注释,司马相如的长门赋原文和译文ài)7.8亿(yì),整(zhěng)体失业率(lǜ)的分母基本(běn)不变。因此,2010-2020年间(jiān),决定整(zhěng)体失业率变动(dòng)的是失业人口(kǒu)数量(分子(zi)),但(dàn)决(jué)定青年失业(yè)率变(biàn)动的却是(shì)青年(nián)劳动(dòng)力总量(分(fēn)母)。

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

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

  2.分子端(duān):新增青年失业(yè)人员缘(yuán)于服务(wù)业(yè)复(fù)苏(sū)分(fēn)化(huà)

  2.1.青年失(shī)业人口:主动辞职(zhí)居(jū)多;三(sān)分之二接受过大学教育

  从总量(liàng)来看,当(dāng)前城镇青年就业人数(shù)约(yuē)为2587万(wàn)人,失(shī)业(yè)人数632万人,比去年4月增加约70万,较七(qī)普增(zēng)加约132万。国家(jiā)统(tǒng)计局在3月就业数据(jù)解读(dú)时,披露(lù)了当前青年就(jiù)业和失业人数的(de)基(jī)本情况:“初步测算3月份(fèn)城镇青年9637万(wàn)人(rén),没有参与劳动力市场的青年6418万人,主体为在校学生;参(cān)与劳动力市(shì)场的青年3219万人,其中就(jiù)业人数2587万人、失业人数632万人。”[1]假设(shè)青年劳(láo)动力人数与去年基本持平,今年(nián)4月青年(nián)失业(yè)率比去年同期高2.2个点,青(qīng)年失业人员比去年同期(qī)多(duō)70万人左右(yòu),比2020年(nián)七普多132万人。

  从增量看(kàn),今年前(qián)四(sì)个月青年(nián)失业形势好于去(qù)年(nián)同期。假设(shè)2022年以(yǐ)来(lái)青年劳动(dòng)力总(zǒng)量(liàng)维(wéi)持在3219万,青年失业率每提(tí)高(gāo)1个(gè)点,带来32万(wàn)左右(yòu)的新增失业(yè)人口(kǒu)。尽管(guǎn)今(jīn)年4月青年失(shī)业率比去年(nián)同(tóng)期(qī)高2.2个点,但(dàn)从新增青(qīng)年(nián)失(shī)业人口来看,今年1-4月约为(wèi)119万,去年同期为125.5万。从增量(liàng)来看,今年(nián)前(qián)四(sì)个(gè)月青年失业形势要好于去年,这与当前(qián)经济逐渐恢复(fù)也有关系。

  从节(jié)奏来(lái)看,受夏季毕业影(yǐng)响,我国青年(nián)失业率一般在上(shàng)半年逐渐提高,7月达到峰值,8月开始逐步(bù)回落,预计5-7月(yuè)青(qīng)年失业率或将(jiāng)继续小(xiǎo)幅攀升。

  芦(lú)哲&;占烁:青(qīng)年就业—从(cóng)三因素框架看“疤痕效应”来(lái)自何处

  失业原因方面(miàn),近7成青年失业者(zhě)是主动辞职,被裁员比例(lì)只有(yǒu)2.6%,远(yuǎn)低于(yú)35岁以上群体。一种(zhǒng)观点认为,青年群体(tǐ)由于(yú)工作经验和技能相(xiāng)对不(bù)熟练,往往在企业裁员时(shí)首当其冲。但(dàn)根据(jù)月度劳动力(lì)调查(chá)数据,青(qīng)年(nián)失业主要原因是主动辞职,被(bèi)裁员的比例明显低于35岁(suì)以上群体。根(gēn)据《2021年中国劳动(dòng)统计年鉴》,有工作(zuò)意(yì)愿但从未(wèi)工(gōng)作过的失(shī)业群体在16-24岁(suì)失业人口(kǒu)中占比59%,其他(tā)年龄群体(tǐ)中这(zhè)一比例最高(gāo)是14.4%。我们剔除这部(bù)分失(shī)业人群后,剩下的青年失业人口中,第一大失业原(yuán)因是(shì)主动(dòng)辞职,占(zhàn)比68.2%,单(dān)位倒闭破产(chǎn)占比(bǐ)5.9%;而裁(cái)员(yuán)仅占(zhàn)2.6%。横(héng)向对比,裁员(yuán)比例从高(gāo)到低依次是:60岁以上(4.8%)>;35-59岁(4.7%)>;16-24岁(2.6%)>;25-34岁(2.5%)。

  按(àn)照受教育程度来看,三(sān)分之(zhī)二的青年失(shī)业人员接受过大学教育。各年龄段(duàn)失(shī)业(yè)人群中,年龄越(yuè)低,平均受(shòu)教(jiào)育程度越高。16-24岁(suì)失业人员中66.2%是接受过大学教(jiào)育(yù)的,这一比(bǐ)例(lì)在其(qí)他(tā)三个年龄阶段逐步递减(jiǎn),25-34岁(40.5%)>;35-59岁(13.7%)>;60岁以上(4.3%)。城镇就司马相如的长门赋原文和译文注释,司马相如的长门赋原文和译文业人(rén)口的受教育程度也(yě)大(dà)致类似,青年(nián)人由于(yú)年龄(líng)限制,接受大(dà)学教育比(bǐ)例略(lüè)低于25-34岁,整体来(lái)看35岁(suì)以下就业人(rén)员的受教育程度大(dà)幅高于35岁以上(shàng)。按(àn)照接(jiē)受过大学教育的占比来(lái)看,25-24岁(47.9%)>;16-24岁(43.6%)>;35-59岁(26%)>;60岁(suì)以上(3%)。

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

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

  芦哲(zhé)&;占烁:青年就业—从三(sān)因素框(kuāng)架看(kàn)“疤痕效应”来自何处

  2.2.行业(yè):从制造到(dào)服(fú)务,知识密度从低(dī)到(dào)高

  青年失业人口的行业与青年(nián)就(jiù)业(yè)分布(bù)基本一(yī)致。青年失业人(rén)口呈现出行业聚集的特(tè)点,主要(yào)集中在5个大(dà)类(lèi)行业,2020年占(zhàn)比分别为(wèi):批发零售(19.3%)、制造业(yè)(18.8%)、住宿餐饮(13%)、教(jiào)育(7.5%)、居民服务\修理和(hé)其他服务业(6.7%),这5个行业占全部青(qīng)年失业人口的65%左右。同(tóng)时,这5个(gè)行业也(yě)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(yè)来看,青年失业人口(kǒu)的行业分布(bù)是由就业分布决定的,吸纳(nà)就业占比较(jiào)大的(de)行(xíng)业,往往也贡献了较(jiào)大(dà)规模的失业。因此,在挖掘青年失业(yè)人口(kǒu)来自何处之前,需(xū)要研究(jiū)青(qīng)年就业的(de)行业结构。

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

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

  2010-2020年青年就业的(de)结构(gòu)变化较大(dà),呈现(xiàn)出从制(zhì)造到服(fú)务、知识密集程(chéng)度由低到高两个特点。

  青年就业从(cóng)工农(nóng)业大量(liàng)流入服务业(yè)。农林牧渔、采(cǎi)矿业、制造业和电热燃水的(de)生产供应业,这四个行业(yè)是(shì)国民经济分类的农业和工业。2010年这(zhè)四个行业(yè)吸纳了50.3%的青(qīng)年就业人口,到2020年该(gāi)比(bǐ)例大(dà)幅降至(zhì)25.4%。其中,制造(zào)业从37.4%降至(zhì)22%,农林牧渔从11.4%降至2.5%,分(fēn)别降(jiàng)低15.4和9.0个点。有(yǒu)4个行业(yè)吸纳青年就业比例(lì)增加超2个点,其中,教育业为5.3%,租赁(lìn)和商(shāng)务(wù)服务为3.1%,信息(xī)技(jì)术(shù)为2.8%,卫生(shēng)和社工为2.0%。另外(wài),建筑(zhù)业和(hé)房地产等其(qí)他6个服务行(xíng)业吸纳青年就业的(de)比例均增超1个百分点(diǎn)。

  以受(shòu)教(jiào)育年限作为维度,青年就业从知识(shí)密集程度较低的(de)行业流向较高(gāo)行(xíng)业。我们(men)以《2021年劳动统计年(nián)鉴》中各行业就(jiù)业人员的受教育(yù)年限,来计(jì)算各(gè)行业的知识(shí)密集程(chéng)度(dù)。有5个行业的平均(jūn)受教(jiào)育年限在14年以上,依次是:科学研究与(yǔ)技术服务(14.6)>;教育(14.4)>;金(jīn)融(14.3)>;信息传输、软件和信息技术服务(wù)(14.2)>;卫生和(hé)社会工作(12.1),除金融业外(wài),其(qí)他四个行(xíng)业是过去(qù)十年青年就业(yè)流(liú)入的主要行业,吸纳青(qīng)年就业比例的增幅均居(jū)前列。如图10,各行业所吸纳的青年就业比例变动与行业平均受教育年限基本一致(zhì),即青(qīng)年就业从知识密集(jí)程度较低的(de)行业流(liú)向较高行(xíng)业。

  但是知识密集型行业的(de)青年失业情况(kuàng)比整体失业更严(yán)峻。我们用《2021年中国劳动统计年鉴》中(zhōng)各行业的青年失业比(bǐ)例(该(gāi)行业的青年失业(yè)人数/青年失业总人数),除(chú)以(yǐ)各行业的青年就业比例(该(gāi)行业的青年就业人数(shù)/青年(nián)就业总人数(shù)),来作为各行业(yè)失业率的近(jìn)似替代指标。以这个(gè)指标来看,知识(shí)密(mì)集型行(xíng)业的青年失(shī)业(yè)率大(dà)多(duō)高(gāo)于(yú)全年(nián)龄段失(shī)业(yè)率(lǜ),如信(xìn)息技(jì)术、教育、科研(yán)服务(wù)、公共管理等(děng)行业,体现在(zài)图11中(zhōng),都位于右下方(fāng)。

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

  芦(lú)哲&;占烁(shuò):青年就业—从三因素框(kuāng)架(jià)看(kàn)“疤痕(hén)效(xiào)应”来自(zì)何处

  2.3.服(fú)务业复苏分(fēn)化或是(shì)一季度(dù)青年失业人(rén)口仍增加(jiā)的原因(yīn)

  一季度服务业(yè)复苏出(chū)现分化。今(jīn)年(nián)一季度GDP同比增长4.5%,较疫情前(qián)三年Q1均值有2.2个点的增(zēng)速缺口。分行业(yè)来(lái)看,批发(fā)零售(shòu)业缺口为(wèi)1.5个点(diǎn),而建筑业、住宿餐(cān)饮业增速均高于(yú)疫情前三(sān)年均(jūn)值,这三个行业一季(jì)度复苏情(qíng)况较好;知(zhī)识密集(jí)程度更高的房地(dì)产业、租赁(lìn)和(hé)商务服务业(yè)、信(xìn)息技(jì)术(shù)服务业的(de)缺口分别为4.1、4.7、11个点,一(yī)季度复(fù)苏相(xiāng)对较慢(màn)。

  因此从失业率的(de)分子端来看,当前(qián)青年失业人(rén)员增长的(de)症结在于服务业就业复苏的结构不均衡。一方面,随(suí)着(zhe)受(shòu)教育(yù)水平(píng)的(de)整体提高,青年就(jiù)业大量流向知识密(mì)集型服务业(yè),如教(jiào)育、信(xìn)息技术(shù)等行业(yè)。另一方面,年初疫情(qíng)影(yǐng)响减弱后,经(jīng)济复苏的主(zhǔ)力是知(zhī)识密集程度较(jiào)低的生活(huó)性服务(wù)业,而知识(shí)密集程度(dù)较高的生(shēng)产性服务业复苏较慢。所以(yǐ)服务业就(jiù)业复苏结构(gòu)分(fēn)化,带来的青年失业人口(kǒu)和25-59岁失业(yè)人口(kǒu)的(de)分化。房(fáng)地(dì)产、互联(lián)网、教育[1]等行(xíng)业的一季度就业尚未出现明显(xiǎn)改善,应届(jiè)生就业压力(lì)大;而(ér)住宿(sù)餐饮等行业就业已(yǐ)经出现回暖,但对(duì)于三(sān)分之二接受过(guò)大学教育的青年失业人口(kǒu)而言,这些(xiē)行业的(de)就(jiù)业吸纳相对有(yǒu)限(xiàn)。

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

  芦哲&;占烁:青年就业—从三因(yīn)素框(kuāng)架看“疤痕效应”来(lái)自何处

  3.分(fēn)母端:人口和(hé)劳动参与率均下(xià)降,带来劳动力(lì)减(jiǎn)少(shǎo)

  青年(nián)失(shī)业率(lǜ)的分母端是城镇青年劳动力,主要由青年人口和(hé)劳动参与率决定(dìng)。2022年(nián)我国开始(shǐ)步入人口负增长时代,城(chéng)镇青年劳(láo)动力可能将步(bù)入长期(qī)下(xià)降通道,这将从分母端推(tuī)升青年失(shī)业(yè)率,或成为疫(yì)情后就业“疤痕(hén)效应”的长(zhǎng)期来源(yuán)。

  3.1.青年人口:出生人口(kǒu)与(yǔ)乡村迁入均在减少

  城镇(zhèn)青年劳(láo)动力首先取决(jué)于城(chéng)镇青年人口数(shù)量,而(ér)后(hòu)者来自(zì)于两部分,一是16-24年前的出生人口,二(èr)是乡村到城镇(zhèn)的迁移人(rén)口,这两部(bù)分增量未来都趋于下降(jiàng)。

  2010-2020年青年劳动力对应的出(chū)生人口减少(shǎo)4381万,2020-2030年减少1762万。2010年和2020年的16-24岁人口分(fēn)别(bié)对应(yīng)1986-1994、1996-2004年的出生人口,而前者正(zhèng)好是建国(guó)以(yǐ)来的一轮“小(xiǎo)婴儿潮(cháo)”时(shí)期,年均出生人口超2000万,其中1987年出生人(rén)口最(zuì)高超过2500万,到(dào)90年代开始明显步入下降通道。1986-1994年(nián)合计(jì)出生人口(kǒu)2.07亿(yì),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(rén)口分别(bié)对(duì)应(yīng)1996-2004、2006-2014年的(de)出生人口(kǒu),这两(liǎng)个时期(qī)分(fēn)别为1.63、1.45亿,出生人口(kǒu)减少约1762万。

  另一方面,我国农村向城(chéng)镇的人口转移也在减(jiǎn)速。新(xīn)增城镇人口从2016年开始逐年(nián)减少,十三五期间(2016-2020年(nián))均(jūn)值约为2184万人,但2022年(nián)只(zhǐ)有650万人(rén)。预计今年随(suí)着疫情影响减(jiǎn)弱,人员流动恢复(fù),新增城(chéng)镇人口数量会较去(qù)年有明显(xiǎn)增(zēng)长,但可能仍然较(jiào)难回(huí)到十三五期(qī)间(jiān)超(chāo)2000万的规模(mó)。当前我(wǒ)国(guó)城镇化(huà)率已经达到(dào)65%以(yǐ)上,继续高(gāo)速增长空间有限(xiàn),从(cóng)乡村到城镇的迁移人口数量整体将呈(chéng)现(xiàn)下降趋势(shì)。

  芦哲&;占烁:青(qīng)年就(jiù)业—从三因素框架(jià)看“疤痕效应”来(lái)自何处

  3.2. 青年(nián)劳动参与率:超(chāo)预期下降

  青年劳动参(cān)与(yǔ)率(lǜ)有两个特点(diǎn),一是低于其他年龄段群(qún)体,大(dà)部分青年在校,并未进入劳动市场。二是近年来(lái)呈(chéng)下降趋势。

  2020-2023年,青年劳动参(cān)与率出现超(chāo)预期下降。根据今年(nián)3月统(tǒng)计局披露(lù)的(de)青年(nián)就(jiù)业和失(shī)业(yè)人数,当(dāng)前16-24岁青年的(de)劳动参(cān)与率约为33.4%,即(jí)9637万城镇青年人口中(zhōng),有3219万进入或有意愿进(jìn)入劳(láo)动市场。而2010和2020年两次人口普(pǔ)查(chá)时,青(qīng)年劳动(dòng)参与率(lǜ)分别为47.2%、40.5%。此前(qián)十(shí)年,青年劳动参与率(lǜ)下降6.7个点,但疫情(qíng)以(yǐ)来仅仅三年(nián),该指标已经下(xià)降7.1个点(diǎn)。

  近三年(nián)青年劳动参与率的下(xià)降(jiàng)主(zhǔ)要有三方面(miàn)原因(yīn)。

  一是16-24岁在校生大(dà)幅增(zēng)加(jiā)493万。2010到2020的十年间,16-24岁在(zài)校生增加了706万,年均(jūn)增(zēng)加70.6万;但2019年末到2021年(nián)末,仅仅两年的时间里,该年龄段(duàn)的在校生(shēng)增加了(le)493万,年均增长(zhǎng)246.5万,远(yuǎn)远快于(yú)此前十年增速。

  二是部分(fēn)群体因就业形(xíng)势恶化(huà)而退出劳动市场,在(zài)未来(lái)经济和就(jiù)业好转后会回到劳动市场。2020年3月(yuè),国家统计局曾(céng)在发布会(huì)指(zhǐ)出当月“就业人(rén)员规模比1月份下降(jiàng)6%以上”,说(shuō)明就业形(xíng)势恶化(huà)时,也会影响劳(láo)动参(cān)与(yǔ)率。

  三是就(jiù)业观念(niàn)的变化导(dǎo)致初次进入(rù)劳动市场时间推迟(chí),降低16-24岁(suì)劳动参与率(lǜ)。从社会风气来看,对学历的(de)推崇导致本科毕业即进入就业市场的年轻(qīng)人减(jiǎn)少(shǎo),加上(shàng)考研、考公竞(jìng)争激烈(liè),发(fā)展至“二战司马相如的长门赋原文和译文注释,司马相如的长门赋原文和译文”“三战”,客观上会将部分青年人初次(cì)就业时(shí)间(jiān)从16-24岁延(yán)迟到25岁之后,从(cóng)而导致(zhì)16-24岁劳动(dòng)参与率出现下降(jiàng)。

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

  4.结论:未来失业率的分母端(duān)可能会越(yuè)来(lái)越重要(yào)

  失业人口的增加不(bù)能完全解释青年(nián)失业率的上升。假如(rú)当前青年劳动力与2020年相同,在失业人口增加132万至632万人的情况下,对应青年失业率应(yīng)该从12.8%提高至16.2%,但3月却(què)达(dá)到(dào)19.6%,如图(tú)19。失(shī)业人口的增(zēng)加只能解释当前青(qīng)年失业率(lǜ)的(de)一部分,另(lìng)一部分(fēn)则来自分(fēn)母(mǔ)端,城镇青(qīng)年劳动力的减少。

  芦哲&;占(zhàn)烁:青年就业—从(cóng)三因素框(kuāng)架看(kàn)“疤痕(hén)效应”来自何处

  考虑到2020年我国(guó)人口已经(jīng)开(kāi)始负增长,未来青年(nián)失(shī)业(yè)率的变动(dòng)可能出现以下(xià)三种情况(kuàng):

  ①青年失业人口增加,同时劳动力减少,青年失业率上升;

  ②青年失业(yè)人口与劳(láo)动力均(jūn)在减(jiǎn)少,但(dàn)失业人(rén)口降幅不及劳(láo)动力降幅(fú),青年失业率(lǜ)上升;

  ③青年失业(yè)人口与劳动力均在减少(shǎo),失(shī)业(yè)人口降幅大于劳动(dòng)力降幅(fú),青年(nián)失(shī)业率下降(jiàng)。

  我们(men)认为(wèi),未来失(shī)业人(rén)口(kǒu)会(huì)随着经济复苏而减(jiǎn)少(shǎo),但经(jīng)济复苏难以改(gǎi)变失业(yè)率的分(fēn)母下(xià)降趋势。青年劳(láo)动力(lì)的下(xià)降(jiàng)可能成为就业(yè)“疤痕效(xiào)应”的长期来源,抬(tái)高(gāo)青年失业(yè)率的长期中(zhōng)枢。未来失(shī)业(yè)率的(de)分(fēn)母端可能(néng)会越(yuè)来(lái)越重要,这也是人口(kǒu)长周期变(biàn)化的影响之一(yī)。

  5.附录:概念和数据说明

  青年失业率的两个前置概念。讨论16-24岁人口调查(chá)失业率时,有必要明晰(xī)这一概念的两个(gè)要点(diǎn):一是调(diào)查失业率(lǜ)是城(chéng)镇就业范围,并非针对(duì)全部就业人口,不包括乡村就业(yè),2022年底(dǐ)我(wǒ)国(guó)城乡就业(yè)大(dà)约分(fēn)别占63%、37%,近四成的就业人(rén)口并未(wèi)包含在内。因此,许多针对青年失(shī)业率(lǜ)的讨论以全国青年人口数(shù)量为出发(fā)点,未区分(fēn)人口总量与城乡结构的问(wèn)题,有失偏(piān)颇。本篇(piān)报告如无特别说明,各概念均是指城镇就业(yè)口径(jìng)。

  二是失业率的分母不含没有(yǒu)劳动意愿(yuàn)的劳动年龄(líng)人口。按照统计局的定义(yì),“劳动力指年满16周岁,有劳动能力,参加或要(yào)求参加社会经济活(huó)动的人员。包(bāo)括就业人(rén)员和失业人(rén)员”,因此没(méi)有就业意愿的劳动(dòng)年龄人口不计入劳动力。根(gēn)据(jù)《2022年中国(guó)劳动统计年鉴》,2021年底我国(guó)16岁以上(shàng)的人口约为11.5亿,其中只(zhǐ)有68%属于劳(láo)动力(lì),约为7.8亿,而就业人口为约7.46亿,据此推算城乡失业人口可能为3372万人左右。

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

  从数据来看,失业率来(lái)自全国(guó)月(yuè)度劳动力(lì)调查。该(gāi)项调查制度于(yú)2005年正(zhèng)式实(shí)施,每年进(jìn)行两次(cì)全(quán)国劳动(dòng)力抽(chōu)样(yàng)调查(chá),调(diào)查(chá)范围为中(zhōng)国大陆(lù)的城镇和乡村,调查(chá)对象为16岁及(jí)以上人(rén)口(kǒu)。2009年3月,为更及时准确(què)反映劳动力市场变(biàn)化情况(kuàng),建(jiàn)立了(le)31个大城市月度劳(láo)动(dòng)力(lì)调查制度。2013年4月,又将月度劳动力调查范围(wéi)扩大至65个城市。2016年(nián)1月,全(quán)国月度劳动力调查正式在全国范围内开(kāi)展(zhǎn),调查范围覆盖全国所有地级市。

  月度劳动力调查样本比例(lì)约为0.2‰,是(shì)年度调查的五分之一左(zuǒ)右。全国每月调查约(yuē)12万户,2020年(nián)全国家(jiā)庭户约为49415.7万户,样本占比(bǐ)约0.2‰,作(zuò)

  为(wèi)对比,我国年(nián)度(dù)人(rén)口(kǒu)调(diào)查样本比例为1‰,五年一次的人口抽样调查样(yàng)本比例为1%。而每10年一次的人口普(pǔ)查则在长表部分纳入就业调查,长表抽样(yàng)比例是10%左右,因而人口(kǒu)普查的(de)就业(yè)数据质(zhì)量(liàng)更(gèng)高。

  就业(yè)人(rén)员总数会根(gēn)据普查数据(jù)进行修正,但结构数据仍会(huì)存在差异。比如2020年(nián)的《劳动统计年(nián)鉴》显示,2019年末全国就业人(rén)员约(yuē)为(wèi)7.75亿(yì)人(rén);而七普(pǔ)后次年(nián)的(de)年(nián)鉴(jiàn)将这一数据(jù)修正为(wèi)7.54亿(yì)人左右,误(wù)差(chà)约2100万人(rén)。但结构数据(jù)的差异仍然存在。比如《2021年劳(láo)动(dòng)统计(jì)年鉴(jiàn)》中,2020年城镇(zhèn)制造业(yè)就(jiù)业人员占(zhàn)比为18.0%,而七普(pǔ)数(shù)据为19.7%。

  6.风险提示

  (1) 服务业(yè)分(fēn)化未收窄;

  (2) 青年(nián)劳动(dòng)参与(yǔ)率出现(xiàn)明显下降;

  (3) 外需、房(fáng)地产等不及预(yù)期,经济和就业恢复偏慢。

  报告信(xìn)息

  证券研(yán)究报(bào)告:【芦哲&;占烁】青年(nián)就业:从(cóng)三(sān)因(yīn)素(sù)框(kuāng)架看“疤痕效(xiào)应”来自(zì)何处

  研报撰写人(rén)员:芦(lú)哲(S0120521070001,首(shǒu)席宏观经济学家),占(zhàn)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(dé)邦证(zhèng)券股份(fèn)有(yǒu)限(xiàn)公司

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