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三角形中线长公式是什么,中线长公式是什么原因

三角形中线长公式是什么,中线长公式是什么原因 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)席宏观经济学(xué)家

  占烁 联(lián)系(xì)人

  投(tóu)资要点

  ·核(hé)心观点:我们将影响青年(nián)失业率的因素拆解为三(sān)方面:①青年(nián)失(shī)业(yè)人口(kǒu),②青(qīng)年(nián)总(zǒng)人口,③劳动(dòng)参(cān)与(yǔ)率,失业(yè)率=失业人口/(总人(rén)口×劳动参与率(lǜ))。通过(guò)三因素(sù)框架,我们发现16-24岁失业人口(kǒu)的增加不能完全解(jiě)释青(qīng)年(nián)失(shī)业率(lǜ)的上(shàng)升,更重(zhòng)要却(què)被(bèi)忽视的因素是(shì)青(qīng)年人(rén)口和劳动参与率下降,带来16-24岁劳(láo)动(dòng)力减少,从分母(mǔ)端大幅推高青年失业率。假如今年3月分(fēn)母端(duān)的青年(nián)劳动力与2020年(nián)持平(píng),新增约(yuē)132万青年失业人口只能将(jiāng)失业(yè)率拉升至16.2%,但实际青年(nián)失业(yè)率却高达(dá)19.6%。我们认(rèn)为,失业(yè)人口(kǒu)会随(suí)着(zhe)经济复苏而减少,但青年劳动力(lì)的下降可能成为(wèi)就业“疤痕效应”的(de)长期来源,抬高(gāo)青年失业率中(zhōng)枢(shū)。

  ·青年失业率的三(sān)因素(sù)框架:(1)失业率(lǜ)=失业人(rén)口/劳动力=失业(yè)人口/(总人(rén)口×劳动参与率),据此可将青年失业率(lǜ)拆解(jiě)为青年失业人口、总人口、劳动参与率三个因素。

  ·(2)失业率上升未必来自失业(yè)增加,不(bù)要忽(hū)略分母,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(yè)人口只(zhǐ)增加4万,青年劳动力却减少(shǎo)1578万,带动16-24岁人(rén)口失业率大幅(fú)提高(gāo)3.8个点。

  ·分子端的(de)青年失(shī)业人口:(1)从总量来看,当(dāng)前(qián)城镇青年就业人数约为2587万人,失(shī)业(yè)人(rén)数(shù)632万人,比去年4月(yuè)增加约70万,较七普(pǔ)增加约132万(wàn)。

  ·(2)失业原因方面,近7成青年失业者是主(zhǔ)动辞职,被(bèi)裁员比例只有2.6%,远低(dī)于35岁以上群体。

  ·(3)按(àn)照受教育程(chéng)度来(lái)看(kàn),三分之二的青年失业人员接受过大学教育。

  ·(4)2010-2020年青年就业的结构变化较(jiào)大,呈现(xiàn)出从制造到服务、知识密集程度由低到高两个特点。2010年农业和(hé)工业吸(xī)纳了50.3%的(de)青(qīng)年就业(yè)人口,2020年大幅降至25.4%,流出(chū)的青年就(jiù)业主要(yào)转(zhuǎn)向服务业。以受教育年限作为维(wéi)度,青年(nián)就业从知识密集程度(dù)较(jiào)低的(de)行(xíng)业(yè)流向较高行业,但是知识密集型行业的青年失业情(qíng)况比整(zhěng)体失(shī)业更严峻。

  ·(5)服务业复苏分(fēn)化或是一季度青年失业人口仍(réng)增加的原因(yīn)。经济复(fù)苏的主力(lì)是知识密集程度较低的(de)餐(cān)饮、零售等(děng)服(fú)务业(yè),而知(zhī)识密集程(chéng)度较高的生产性服务业复苏较慢(màn),服务业(yè)就业复(fù)苏结(jié)构的(de)分化(huà),带来(lái)青年(nián)就业和25-59岁就业(yè)的分化。

  ·分母端(duān)的青年劳(láo)动力:(1)青年(nián)人口:出生人(rén)口与乡村迁入均在减(jiǎn)少。2010-2020年青年劳动力(lì)对应的出(chū)生(shēng)人(rén)口减少4381万,2020-2030年减少1762万。另(lìng)外,我国(guó)农村向城镇的人口转移(yí)也在减速,新增城镇(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(dòng)参与(yǔ)率出现超预期(qī)下降。2010-2020年青年(nián)劳动参与率下降6.7个点,但疫情以来仅仅三年(nián),已经下降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(yī)是16-24岁(suì)在校生大幅增加493万;二是(shì)部分群体因就(jiù)业形(xíng)势恶化(huà)而(ér)退(tuì)出(chū)劳动市场;三是就业(yè)观念(niàn)的变化导致初次(cì)进入(rù)劳动(dòng)市场时间推迟,降低16-24岁(suì)劳动参(cān)与率(lǜ)。

  ·结(jié)论:(1)失业人口(kǒu)的(de)增加不能完全解释青年(nián)失业率(lǜ)的上升。假如(rú)当(dāng)前青年(nián)劳动力与2020年相同,在失业(yè)人口增加132万至632万人的情况下,对应青年失业率(lǜ)应该从12.8%提高至(zhì)16.2%,但3月却达到19.6%,如图19。失业人口的增加只能(néng)解释当前青年失业率的(de)一部(bù)分(fēn),另一部(bù)分则来自分(fēn)母端,城镇青年劳动力的减少。

  ·(2)未来青年(nián)失业率的变动(dòng)可能出现(xiàn)以下三种情况(kuàng):①青年失业人口增加,同(tóng)时(shí)劳动力减少,青年失(shī)业率上(shàng)升;②青年失业人口与劳(láo)动力均(jūn)在减少,但(dàn)失业(yè)人口降幅不及劳(láo)动力降幅,青年失业率上升;③青年失业人口与(yǔ)劳(láo)动力均(jūn)在减少,失业人口降幅大于劳动力降幅,青年失业率下降(jiàng)。

  ·(3)我们(men)认为,失业人口会随着(zhe)疫(yì)情后经济复苏(sū)而减少,但青年劳(láo)动力(lì)的下降可能成为(wèi)就业“疤痕效(xiào)应”的长期(qī)来源,抬高青年失业率的长期中枢(shū)。未(wèi)来(lái)失业率的分(fēn)母端越来越重要(yào)。

  ·风险(xiǎn)提示:服(fú)务(wù)业分(fēn)化未(wèi)收窄;青年劳动参与率出现明显下降;外需、房地(dì)产等不及(jí)预期,经济和就(jiù)业恢复偏(piān)慢。

  目 录

  1. 青(qīng)年失业率的三因(yīn)素(sù)框架

  2.分子端(duān):新增(zēng)青(qīng)年失业人员缘于(yú)服务业复苏(sū)分化

  2.1.青年失业人口:主(zhǔ)动辞职居(jū)多;三分之二接受过大(dà)学教(jiào)育

  2.2.行业(yè):从制(zhì)造到(dào)服务,知(zhī)识密度(dù)从(cóng)低到高

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

  3.分母端:人口和劳(láo)动参与率均下降,带(dài)来劳动(dòng)力减少

  3.1.青年人(rén)口:出生人口与乡村迁入均(jūn)在减少(shǎo)

  3.2.青年劳动参与率:超预期下降

  4. 结论(lùn):未(wèi)来失(shī)业率(lǜ)的分(fēn)母端可能(néng)会越来(lái)越重要

  5. 附录(lù):概念和数据说明

  6. 风(fēng)险提示

  正(zhèng) 文

  4月份16-24岁青年失业(yè)率攀升至20.4%,创下2018年有数据(jù)以来最高值。在疫情(qíng)影响(xiǎng)退散、经济逐(zhú)步复苏的情况下,城镇调查失业率较去(qù)年同期大幅下(xià)降0.9个点,但(dàn)青(qīng)年失业率却较去(qù)年4月逆(nì)势攀升2.2个点。本篇(piān)报告(gào)将(jiāng)重点研究疫情后留下的“疤(bā)痕效应”如(rú)何推高(gāo)青(qīng)年失业(yè)率。

  1.青年失业率的三(sān)因素框架(jià)

  失业率(lǜ)=失(shī)业人(rén)口/劳动(dòng)力(lì)=失业人口/(总人口×劳动参与率)

  据此可见,影响青年失(shī)业率的主要(yào)是三个因素:①青年失业人口(kǒu);②青年(nián)总人口;③劳动参与(yǔ)率,其中②③决定(dìng)着青年劳动力的(de)变化。这(zhè)三个因素均为城(chéng)镇口径。

  三个因素的变化都不(bù)能忽视(shì)。当我们讨论(lùn)失(shī)业率时,经(jīng)常认为失业率上(shàng)升一定(dìng)是失业(yè)增(zēng)加的结果(guǒ),这个判断对(duì)于全(quán)年龄段失业(yè)率来(lái)说并没有问(wèn)题,因(yīn)为我(wǒ)国的劳动力总(zǒng)量(也称(chēng)经济(jì)活动人口(kǒu))在2015年之前一(yī)直(zhí)在上升,2015年(nián)后(hòu)略有下降,到2021年(nián)末下降了2.6%,年均(jūn)降幅约0.4%。但青(qīng)年失业率则不能忽视分母的变动,因为青年劳动(dòng)力(lì)波(bō)动幅度更大(dà)。

  例(lì)如2010-2020年(nián),青年失业人口只增(zēng)加(jiā)4万,青年劳(láo)动(dòng)力却减少1578万,带动16-24岁人口(kǒu)失(shī)业率(lǜ)大幅提(tí)高3.8个点。两次人口普查期间(2010-2020年),青年失业人口从496万增加到(dào)500万,仅增加了4万左右,约为2020年青年劳动力的0.1%,但青年失业率(lǜ)却从六普(pǔ)的9%提高到七普(2020年11月)的12.8%,大幅(fú)提高3.8个点。主(zhǔ)要原因就是失业(yè)率的分母(mǔ)在下(xià)降,16-24岁青年(nián)劳动力人(rén)口在此期间从5481万(wàn)人大幅减(jiǎn)至3903万(wàn)人,减(jiǎn)少(shǎo)了1578万。但(dàn)是,2010-2020年全年龄段劳动力数量基(jī)本稳(wěn)定在7.8亿,整(zhěng)体(tǐ)失业率的分母基本不变。因此,2010-2020年间,决定整体失业率变动(dòng)的是失(shī)业人(rén)口数量(liàng)(分子(zi)),但决定(dìng)青(qīng)年失业率变动的却是(shì)青年(nián)劳动力总量(分母)。

  芦哲&;占烁:青年就业—从三因素框架看“疤痕效应”来自何处(chù)

  芦哲&;占烁:青(qīng)年(nián)就业—从(cóng)三(sān)因(yīn)素(sù)框架看“疤(bā)痕(hén)效(xiào)应”来自何处

  2.分子端(duān):新增(zēng)青年失业人员缘于服务业复苏分化

  2.1.青年失业人口:主动(dòng)辞职居多(duō);三分之二接(jiē)受(shòu)过大(dà)学教育

  从总(zǒng)量来看,当前城镇(zhèn)青年就(jiù)业人数约为2587万人(rén),失(shī)业人(rén)数632万人,比去年4月增加约70万,较七普(pǔ)增(zēng)加约132万。国家统计(jì)局在3月就业数据解(jiě)读时,披露了当前青(qīng)年就(jiù)业和失业(yè)人数(shù)的(de)基(jī)本情况:“初步测(cè)算3月份城镇青年9637万(wàn)人,没(méi)有参与劳动力市场(chǎng)的(de)青年6418万人(rén),主体为在校学生;参(cān)与劳动力市场的青(qīng)年3219万人(rén),其中就业人数2587万人、失业人数632万(wàn)人。”[1]假(jiǎ)设青(qīng)年劳动力人数与去年基本持平,今(jīn)年4月青年失业率比去年同期高2.2个点,青年失业人员(yuán)比去年(nián)同期多70万人左右,比2020年七普多132万人。

  从(cóng)增量(liàng)看,今(jīn)年前(qián)四个(gè)月(yuè)青年失业(yè)形势好于去年同(tóng)期。假(jiǎ)设2022年以来青(qīng)年劳动力总(zǒng)量维(wéi)持在(zài)3219万,青年失业率每(měi)提高1个点,带(dài)来(lái)32万左右(yòu)的新增失业人(rén)口。尽管今年4月青年(nián)失业率比去年同(tóng)期高2.2个点(diǎn),但从新增青年失业(yè)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(jīn)年(nián)前四个(gè)月(yuè)青(qīng)年失业形(xíng)势(shì)要(yào)好于去年(nián),这与当前经济(jì)逐渐(jiàn)恢复也有关系(xì)。

  从节奏来看,受夏季(jì)毕(bì)业影响,我国青年(nián)失业率一般(bān)在上半年逐渐提高,7月达到峰值,8月开始逐步回(huí)落(luò),预(yù)计(jì)5-7月青年失业率或将继续(xù)小幅攀升。

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

  失业原因方(fāng)面,近7成青(qīng)年失业者是主(zhǔ)动辞职,被裁员比例只有2.6%,远低于35岁(suì)以上群体。一种观(guān)点认(rèn)为,青年群体由于工作经(jīng)验和技能相对不熟(shú)练,往往在企业裁员时首当其冲。但根据月度劳动(dòng)力调查数据,青年失业主要原因是主动辞职,被裁(cái)员的比(bǐ)例明显低于35岁以上群体。根据《2021年中国劳动统计年鉴》,有工作意愿但从未(wèi)工作(zuò)过的失业(yè)群体在(zài)16-24岁(suì)失(shī)业人口中(zhōng)占(zhàn)比59%,其(qí)他年龄(líng)群体中这一(yī)比例最高是14.4%。我们剔除(chú)这(zhè)部分失业人(rén)群(qún)后(hòu),剩(shèng)下的(de)青年失业人口中,第一大(dà)失业原因(yīn)是(shì)主动辞职,占比68.2%,单位倒闭破产(chǎn)占比5.9%;而裁(cái)员(yuán)仅占2.6%。横(héng)向对比,裁员比例从高到低依(yī)次是:60岁以上(4.8%)>;35-59岁(suì)(4.7%)>;16-24岁(suì)(2.6%)>;25-34岁(2.5%)。

  按照(zhào)受教(jiào)育程度来看,三分(fēn)之二的青年(nián)失(shī)业人(rén)员接受过(guò)大学教育。各年(nián)龄段失业(yè)人群中,年龄越(yuè)低,平(píng)均受教育程度越高。16-24岁(suì)失业(yè)人员中66.2%是(shì)接受过大学(xué)教育的,这(zhè)一比例(lì)在其(qí)他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(jiù)业人口的受教育程(chéng)度(dù)也大致类似,青年人由于年(nián)龄限(xiàn)制,接受大学教育比例略低于25-34岁,整体来看35岁以下(xià)就业人员的受教(jiào)育(yù)程度大幅高于35岁以上。按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(suì)以上(3%)。

  芦哲(zhé)&;占烁:青年就业(yè)—从三(sān)因素(sù)框架看“疤(bā)痕(hén)效(xiào)应”来自何(hé)处

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

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

  2.2.行业:从制(zhì)造到服务(wù),知识密度从(cóng)低到高

  青年失业人口的行业与青年就业分布基本一致(zhì)。青年失(shī)业人口呈现出行业(yè)聚集的特点(diǎn),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(yè)(18.8%)、住宿餐饮(13%)、教育(7.5%)、居民服务\修理和其他服(fú)务业(6.7%),这5个行业占(zhàn)全部(bù)青年失业人口的65%左右。同(tóng)时,这(zhè)5个行(xíng)业也是青年就(jiù)业集中的行业,吸纳(nà)了60.7%的青(qīng)年就(jiù)业。从(cóng)行业来看,青年失业人口(kǒu)的行(xíng)业分布是由就业分布决定(dìng)的,吸纳就业占比较大的(de)行业,往往(wǎng)也(yě)贡献了较(jiào)大规模的(de)失业(yè)。因此,在挖掘青年失业人口来自何处之(zhī)前,需要研究青年就业的(de)行(xíng)业结(jié)构。

  芦(lú)哲&;占烁:青年就(jiù)业—从三(sān)因素(sù)框架看“疤(bā)痕效应”来(lái)自何处

  芦哲(zhé)&;占(zhàn)烁:青(qīng)年就业—从三(sān)因素框架看(kàn)“疤痕(hén)效应(yīng)”来自何处

  2010-2020年(nián)青年就业的结构变(biàn)化较(jiào)大,呈现出从制造(zào)到服务、知识密集程度(dù)由低(dī)到高两个特(tè)点。

  青年就业从工农业大(dà)量流入服(fú)务业。农林牧渔(yú)、采矿业、制造业和电热燃水的生(shēng)产供应(yīng)业,这四个行业是(shì)国民(mín)经济分(fēn)类的农业和工业。2010年(nián)这四个行业(yè)吸纳了50.3%的(de)青年就业人口,到2020年该比例大(dà)幅降至(zhì)25.4%。其中(zhōng),制造业(yè)从37.4%降至22%,农林牧渔从11.4%降至2.5%,分别降低(dī)15.4和9.0个(gè)点。有4个行业吸纳青年(nián)就业(yè)比例(lì)增加超2个点,其(qí)中,教育业为5.3%,租赁和商务服(fú)务为3.1%,信息技术为2.8%,卫生(shēng)和社工为2.0%。另外,建筑业和房(fáng)地(dì)产等其他(tā)6个服(fú)务行业吸纳青年就(jiù)业的比例(lì)均增超1个百分点。

  以受教(jiào)育(yù)年限(xiàn)作为维度,青(qīng)年就业(yè)从知(zhī)识密集程(chéng)度较低的行(xíng)业(yè)流向较高行业。我们以(yǐ)《2021年劳(láo)动统计年(nián)鉴》中各(gè)行业就业人员的受教(jiào)育(yù)年(nián)限,来(lái)计算(suàn)各(gè)行业(yè)的知(zhī)识密(mì)集程(chéng)度(dù)。有(yǒu)5个行(xíng)业的平均受教育年限在14年以上,依次是:科学研究与技术服务(14.6)>;教育(14.4)>;金融(14.3)>;信(xìn)息传输、软件和信息技术服(fú)务(14.2)>;卫(wèi)生和社会工作(12.1),除金融业外,其他四个行业是过去十年(nián)青年就业流入的(de)主(zhǔ)要(yào)行业,吸纳青(qīng)年就业比例的增幅(fú)均居前列。如图10,各行业所吸纳的青年就业比例变动与行(xíng)业平均受教育年限基(jī)本一致,即青年就(jiù)业(yè)从知(zhī)识(shí)密集程度较低的(de)行业流向(xiàng)较(jiào)高行(xíng)业。

  但是知识密(mì)集型行(xíng)业的青年失业情况(kuàng)比整体失业(yè)更严峻(jùn)。我(wǒ)们用(yòng)《2021年中国劳动统计年鉴》中各行业的(de)青年失(shī)业比例(该行业的(de)青(qīng)年失业人数(shù)/青年失(shī)业总人数),除以各行业的青(qīng)年就业比例(该行业(yè)的青(qīng)年就业人(rén)数/青年就(jiù)业(yè)总人数),来作(zuò)为各行业(yè)失业率的近似替代指标。以这个指标来看,知识密集型行业的青(qīng)年(nián)失(shī)业率大多高于全年(nián)龄(líng)段失业率(lǜ),如信息(xī)技术(shù)、教育、科研服(fú)务、公共管理(lǐ)等行业,体现在(zài)图11中(zhōng),都位于右下方(fāng)。

  芦哲&;占烁:青(qīng)年就业(yè)—从三因(yīn)素(sù)框(kuāng)架看“疤(bā)痕效(xiào)应”来(lái)自(zì)何处

  芦(lú)哲&;占烁:青(qīng)年就业—从三(sān)因素(sù)框架(jià)看(kàn)“疤痕效应”来自何处

  2.3.服务业复苏(sū)分化(huà)或(huò)是一季(jì)度青年失(shī)业人(rén)口仍增加的原因

  一季度服(fú)务业复(fù)苏出现分化(huà)。今(jīn)年一季度(dù)GDP同比增长4.5%,较疫情(qíng)前三年Q1均值有2.2个点的增速缺口。分行业来看,批发零售业(yè)缺口(kǒu)为(wèi)1.5个点,而建筑业、住(zhù)宿餐饮业增速(sù)均高于(yú)疫情前三年均值,这三个行业(yè)一季度(dù)复苏情况较好;知识密集(jí)程度更高(gāo)的(de)房(fáng)地产业、租(zū)赁和商(shāng)务服务(wù)业、信息技(jì)术服务业的缺口分别为4.1、4.7、11个(gè)点,一季度(dù)复苏(sū)相对较慢。

  因此(cǐ)从失业率(lǜ)的分子端来看(kàn),当前青(qīng)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(héng)。一方面(miàn),随(suí)着受教育(yù)水平的(de)整体提高,青年(nián)就(jiù)业大量(liàng)流向(xiàng)知(zhī)识密(mì)集型服务(wù)业,如教育、信息技术等行业(yè)。另一方面,年初(chū)疫情影响减弱(ruò)后,经(jīng)济(jì)复苏的(de)主(zhǔ)力是知识密集程度较低的(de)生活性服务(wù)业,而(ér)知识密集程度较高的(de)生产(chǎn)性服务业复苏较(jiào)慢。所以服(fú)务业就业复苏结构分化,带(dài)来(lái)的青年失(shī)业人(rén)口和25-59岁失业(yè)人口的分化。房地产、互联网、教育[1]等行业(yè)的一季度(dù)就业尚未(wèi)出现(xiàn)明显改善,应届(jiè)生就业压力大;而住宿餐饮等行业就(jiù)业已经出现回暖,但(dàn)对于三分之二接受过(guò)大学(xué)教育的青年失业人口而言,这些行业的就(jiù)业(yè)吸(xī)纳相(xiāng)对有限。

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

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

  3.分母端(duān):人口和劳动参与(yǔ)率均(jūn)下(xià)降,带来劳动力减少

  青年失业率(lǜ)的分母端(duān)是(shì)城镇(zhèn)青年(nián)劳动力,主(zhǔ)要(yào)由青年人口和(hé)劳动参与率决定。2022年我国(guó)开始步入人口负增长时代(dài),城(chéng)镇青年劳动力可能将步入长期下(xià)降通道(dào),这将从(cóng)分母(mǔ)端推(tuī)升青年失业(yè)率(lǜ),或(huò)成为疫情后就业“疤(bā)痕效应”的长(zhǎng)期来源。

  3.1.青年人(rén)口:出生人(rén)口与(yǔ)乡村迁入均在减(jiǎn)少

  城镇青年劳动力首先(xiān)取决于城镇(zhèn)青(qīng)年人口数量,而后者来(lái)自于两部分,一(yī)是(shì)16-24年(nián)前(qián)的出(chū)生(shēng)人口,二是乡村(cūn)到城镇的迁移人口(kǒu),这(zhè)两部分增(zēng)量未来都趋于(yú)下降。

  2010-2020年青年劳(láo)动力对应的出生人口减少4381万,2020-2030年减少(shǎo)1762万。2010年(nián)和2020年的16-24岁人口分(fēn)别对应(yīng)1986-1994、1996-2004年的出生人口,而前(qián)者正好(hǎo)是建国以来的一轮“小婴儿潮”时(shí)期,年(nián)均出生人口超2000万,其中1987年出生人口最高超过2500万,到90年代开始(shǐ)明显步入下降通道。1986-1994年合计(jì)出生人口2.07亿(yì),1996-2004年降至(zhì)1.63亿,减少约4381万,降幅为21.2%。2020和2030年的16-24岁(suì)人口分别对应(yīng)1996-2004、2006-2014年的出(chū)生人口,这两个时(shí)期分别为1.63、1.45亿(yì),出生人口减少(shǎo)约1762万(wàn)。

  另一方(fāng)面(miàn),我国农村向城镇的人(rén)口转移(yí)也在减(jiǎn)速。新增城镇人口从2016年开始逐年减少,十三(sān)五期间(2016-2020年)均值约为2184万人,但2022年只有650万人。预计今年随着(zhe)疫情影响减弱(ruò),人员流动恢复,新增城镇人口数(shù)量会较去年有明显增长,但可能(néng)仍然较难(nán)回到(dào)十(shí)三(sān)五期(qī)间超2000万的规(guī)模。当(dāng)前我(wǒ)国城镇化率已经达到65%以上,继续(xù)高速增长空(kōng)间(jiān)有限,从乡村到城镇的迁(qiān)移人口数量整体(tǐ)将呈现下降趋势。

  芦(lú)哲(zhé)&;占烁:青年就业—从三因素框架看“疤痕效(xiào)应”来(lái)自何处

  3.2. 青年劳动参(cān)与率:超预期下降

  青年劳动(dòng)参(cān)与率有两个(gè)特点,一(yī)是(shì)低于其他年龄(líng)段群体,大部分青年(nián)在校,并未进入(rù)劳动市场。二是近年来呈下降趋(qū)势。

  2020-2023年,青年劳动参与(yǔ)率(lǜ)出现(xiàn)超预期(qī)下降。根据(jù)今年3月统(tǒng)计局披(pī)露的青年就业和失(shī)业人数,当前16-24岁(suì)青年的劳(láo)动参与率(lǜ)约为33.4%,即9637万(wàn)城镇青年人口中(zhōng),有3219万进入(rù)或(huò)有意愿进入劳(láo)动市场(chǎng)。而2010和2020年两次人口普查时,青年劳动参与率(lǜ)分别为47.2%、40.5%。此(cǐ)前十年,青年(nián)劳(láo)动参与(yǔ)率下降6.7个点,但疫情(qíng)以来仅仅三(sān)年,该指标已经下(xià)降(jiàng)7.1个点(diǎn)。

  近三年青年劳动参与(yǔ)率的(de)下降(jiàng)主要有三方面原因。

  一(yī)是16-24岁在(zài)校生大(dà)幅(fú)增加493万。2010到2020的十(shí)年(nián)间,16-24岁(suì)在校生增加了(le)706万,年(nián)均(jūn)增(zēng)加70.6万(wàn);但(dàn)2019年末到2021年末,仅仅(jǐn)两(liǎng)年的时间里,该年龄(líng)段的在校生增加了493万(wàn),年均增长246.5万(wàn),远远快于此前十年(nián)增(zēng)速(sù)。

  二是部分群体因就(jiù)业形(xíng)势恶化(huà)而(ér)退出劳动(dòng)市场(chǎng),在未(wèi)来经济和就业好转后(hòu)会回到(dào)劳(láo)动市场(chǎng)。2020年(nián)3月,国家统(tǒng)计局曾在(zài)发布会指出(chū)当月“就业人员(yuán)规模(mó)比1月份下降(jiàng)6%以上”,说明就(jiù)业(yè)形势恶化时,也(yě)会影(yǐng)响劳动参与率。

  三是(shì)就(jiù)业观念的变化导致初次进入(rù)劳(láo)动市场时间推迟(chí),降低16-24岁劳动参与率(lǜ)。从社会(huì)风(三角形中线长公式是什么,中线长公式是什么原因fēng)气来看(kàn),对学历的推崇导(dǎo)致本科(kē)毕业(yè)即进入就(jiù)业市(shì)场的(de)年(nián)轻人减少,加上考研(yán)、考公竞(jìng)争激烈,发展至(zhì)“二战”“三战(zhàn)”,客观(guān)上会将部分青(qīng)年人(rén)初次就业(yè)时间从16-24岁(suì)延(yán)迟到(dào)25岁(suì)之后,从而导(dǎo)致16-24岁劳动参与率出现下(xià)降。

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

  4.结论:未来失业率的分母端可能会(huì)越来越重要

  失(shī)业人(rén)口的增(zēng)加不(bù)能(néng)完全(quán)解(jiě)释青(qīng)年失(shī)业(yè)率(lǜ)的上升(shēng)。假如当前青年劳动力与2020年相(xiāng)同,在(zài)失业人口(kǒu)增加(jiā)132万至632万人的情况下,对应青年失(shī)业(yè)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。失业人口的增加只能解(jiě)释当(dāng)前青年失业(yè)率的一部分(fēn),另一(yī)部(bù)分则来自分母端,城镇青年劳动力的减少。

  芦哲(zhé)&;占(zhàn)烁:青年就业—从三因素(sù)框架(jià)看“疤(bā)痕效应”来自何处

  考虑到2020年我国人(rén)口已经开始负增长,未(wèi)来青年(nián)失业率的变动可能出现(xiàn)以下三种情况:

  ①青年(nián)失(shī)业人(rén)口增加,同时劳(láo)动力(lì)减(jiǎn)少,青年失业率上升;

  ②青年失业人(rén)口与劳动(dòng)力均在减少,但失业人口降幅不及劳动力降(jiàng)幅,青年失业(yè)率上升;

  ③青(qīng)年失业人(rén)口(kǒu)与劳动力(lì)均在(zài)减少,失业人口降幅大(dà)于劳动力降幅,青年失业率下降。

  我们认(rèn)为,未来失(shī)业人口会随着经济复苏而减少(shǎo),但(dàn)经济复苏难以(yǐ)改(gǎi)变失业(yè)率(lǜ)的分母下降趋势。青年劳动力的下降可能(néng)成为(wèi)就业(yè)“疤(bā)痕效应”的长期来源,抬高青年失业率的长期中(zhōng)枢。未来(lái)失业率(lǜ)的分母端可能会越(yuè)来越重要,这也是(shì)人口(kǒu)长周期变化(huà)的影响之一。

  5.附录(lù):概念和(hé)数(shù)据(jù)说明(míng)

  青年失业率的两个前置(zhì)概念。讨论16-24岁人口调查失业率时,有必要(yào)明晰这一(yī)概念的两个要(yào)点:一是调查失业率(lǜ)是城(chéng)镇就业(yè)范围,并(bìng)非针(zhēn)对全(quán)部就业(yè)人口,不包括乡(xiāng)村就业(yè),2022年底我(wǒ)国城乡就(jiù)业大约分别占63%、37%,近四成的(de)就业(yè)人口并未包含(hán)在内。因此,许多针对青(qīng)年失业率的讨论以(yǐ)全国青年人口数(shù)量为出发点,未区分人口(kǒu)总(zǒng)量与城乡结(jié)构的(de)问题,有失(shī)偏颇。本篇(piān)报告如无特(tè)别说明,各(gè)概念(niàn)均是指城镇就业口径。

  二(èr)是失业(yè)率的分(fēn)母(mǔ)不(bù)含没(méi)有劳(láo)动意愿的劳动年龄人口。按照统计局(jú)的定义(yì),“劳动力指年满16周岁,有劳(láo)动能(néng)力(lì),参(cān)加或(huò)要求参(cān)加社会经济活动(dòng)的(de)人员。包括就业(yè)人(rén)员(yuán)和失业(yè)人(rén)员(yuán)”,因(yīn)此没(méi)有就业(yè)意愿的劳动年(nián)龄人(rén)口不计(jì)入劳(láo)动(dòng)力。根据《2022年(nián)中国劳(láo)动统计年(nián)鉴》,2021年底我国16岁(suì)以上的人口约为(wèi)11.5亿,其(qí)中只有68%属于劳(láo)动力,约为7.8亿,而就业(yè)人口为约7.46亿,据此(cǐ)推算城(chéng)乡失业人(rén)口可能(néng)为3372万人左右。

  芦(lú)哲&;占烁(shuò):青年(nián)就业—从(cóng)三(sān)因素框架看“疤(bā)痕效应”来自何处(chù)

  从(cóng)数据来看,失(shī)业率来(lái)自(zì)全国(guó)月度劳动力(lì)调查。该项调查制度于2005年正(zhèng)式实施,每年进行两次(cì)全国劳动力(lì)抽样调查,调查(chá)范(fàn)围为(wèi)中国(guó)大陆的城镇(zhèn)和乡(xiāng)村,调查对(duì)象(xiàng)为16岁(suì)及以上人(rén)口。2009年3月,为更及时准(zhǔn)确反映劳动力(lì)市场变化(huà)情况,建立了(le)31个大城市月度劳(láo)动力调查(chá)制(zhì)度。2013年(nián)4月,又将月度劳动(dòng)力调查范围扩大至65个(gè)城市。2016年1月,全国月度劳动(dòng)力调查正式在全(quán)国范围内开展(zhǎn),调查(chá)范(fàn)围覆盖全(quán)国所有(yǒu)地级(jí)市。

  月度劳动力调查样本比例约为(wèi)0.2‰,是(shì)年度调(diào)查的五(wǔ)分之一左右。全国每(měi)月调查(chá)约(yuē)12万户,2020年全国家庭户约为49415.7万户,样本占比约0.2‰,作

  为对比,我(wǒ)国年度人三角形中线长公式是什么,中线长公式是什么原因口调查(chá)样本比(bǐ)例为(wèi)1‰,五年一次的人口抽样调查样本(běn)比(bǐ)例为1%。而每10年一次的人口(kǒu)普(pǔ)查(chá)则(zé)在长表(biǎo)部分纳(nà)入就业调查,长表抽样比例是10%左(zuǒ)右,因而人口普查的就业数据质量更(gèng)高。

  就业人员(yuán)总数会根据普查数据进行(xíng)修正,但结构数据仍会(huì)存在(zài)差(chà)异。比如(rú)2020年(nián)的《劳动统计年鉴》显(xiǎn)示,2019年末全(quán)国(guó)就业人员约为7.75亿(yì)人;而七普后(hòu)次年的年鉴(jiàn)将这一数据修正为7.54亿人左右,误(wù)差约2100万人(rén)。但结构数据的(de)差异仍然存在(zài)。比(bǐ)如(rú)《2021年劳动统计年鉴》中(zhōng),2020年城镇(zhèn)制造(zào)业就业人(rén)员占比为18.0%,而七普数据为19.7%。

  6.风险提示

  (1) 服务业分化未收窄;

  (2) 青年劳动参与率(lǜ)出现明显下(xià)降;

  (3) 外(wài)需、房(fáng)地产(chǎn)等不及预期,经(jīng)济和就业恢复偏(piān)慢。

  报告信息

  证(zhèng)券研究(jiū)报告:【芦哲&;占烁】青年就业:从三因素(sù)框(kuāng)架看(kàn)“疤(bā)痕效应”来自何处

  研报撰写人员:芦(lú)哲(S0120521070001,首席宏观(guān)经济学(xué)家(jiā)),占烁(S0120122070060,联系人(rén))

  对外发布时间(jiān):2023年(nián)5月26日

  报(bào)告发布机(jī)构:德邦证券(quàn)股份有限公(gōng)司

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