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排列组合公式a和c计算方法例题,排列组合公式a和c计算方法一样吗

排列组合公式a和c计算方法例题,排列组合公式a和c计算方法一样吗 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)席宏观经济学家(jiā)

  占烁(shuò) 联系人

  投资要点(diǎn)

  ·核心观点:我们将影(yǐng)响青年失业率的因素(sù)拆(chāi)解为三(sān)方面:①青年失业人口(kǒu),②青(qīng)年(nián)总人口,③劳动参(cān)与率,失业率=失业人口/(总(zǒng)人口(kǒu)×劳动参与率)。通过(guò)三(sān)因素(sù)框架(jià),我(wǒ)们发现16-24岁失业人口的(de)增加不能完全解释青年失业率的(de)上升(shēng),更重要(yào)却被忽视的因素(sù)是青年(nián)人口和(hé)劳动(dòng)参与率下(xià)降,带(dài)来16-24岁(suì)劳动力减少,从分母端大幅(fú)推高青(qīng)年失业率(lǜ)。假如今(jīn)年(nián)3月分母端的青年(nián)劳动力与2020年持平(píng),新(xīn)增(zēng)约132万青年失(shī)业人口只能将失业(yè)率拉升至(zhì)16.2%,但实际青年失业率却高达19.6%。我们认(rèn)为,失业人口会随(suí)着经济复(fù)苏而减少,但青(qīng)年劳动力的(de)下降(jiàng)可能(néng)成为就业“疤(bā)痕(hén)效应”的长(zhǎng)期来(lái)源,抬高青年失(shī)业率(lǜ)中枢(shū)。

  ·青年(nián)失业率的三因素框架:(1)失业率=失业人(rén)口/劳动力(lì)=失(shī)业人口/(总人口×劳动(dòng)参与率),据此可将青(qīng)年失业率拆解为青(qīng)年(nián)失业人口、总(zǒng)人口(kǒu)、劳动参(cān)与率三个因素(sù)。

  ·(2)失业(yè)率上升未必来自失业增加,不要忽略分(fēn)母,劳动力的下降(jiàng),也(yě)是(shì)抬高失(shī)业率的重要原(yuán)因。2010-2020年,青年失业人口只增加4万,青年劳动力却减少(shǎo)1578万,带动16-24岁人口失业率大幅(fú)提高3.8个点。

  ·分子端的(de)青(qīng)年失(shī)业人口:(1)从总量(liàng)来(lái)看,当前城镇(zhèn)青年(nián)就业人数约为(wèi)2587万(wàn)人,失业(yè)人数632万人,比去年4月增加约70万,较(jiào)七(qī)普增(zēng)加(jiā)约132万(wàn)。

  ·(2)失业原因(yīn)方(fāng)面,近7成(chéng)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(shòu)教(jiào)育程度(dù)来(lái)看,三分(fēn)之二的青年失业人员接(jiē)受过大学教育。

  ·(4)2010-2020年青年就(jiù)业的(de)结构(gòu)变(biàn)化较大,呈现出从制(zhì)造(zào)到服务(wù)、知识密集程度由(yóu)低到高两个特点(diǎn)。2010年(nián)农业和工业吸纳了50.3%的青年就业人口,2020年大幅降至25.4%,流出的青年就业(yè)主要转向服务业。以受教育年限作为维(wéi)度,青年就(jiù)业从知识密集程度较低的行业流(liú)向较高行业,但是知(zhī)识密集型行业的青年失业情况比(bǐ)整体失(shī)业更严峻。

  ·(5)服务业复(fù)苏(sū)分化或是一季度青年(nián)失(shī)业人口仍(réng)增加的原因。经济复苏的主力是知识密集程度较低的餐饮、零售等服(fú)务业,而知识(shí)密集程度(dù)较高的(de)生产性服务业复苏较(jiào)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(de)分化。

  ·分母端的青年(nián)劳动力:(1)青年人口:出(chū)生(shēng)人口与(yǔ)乡村迁入均(jūn)在减少。2010-2020年青年劳动(dòng)力(lì)对应的出生人口减少(shǎo)4381万,2020-2030年(nián)减(jiǎn)少1762万。另(lìng)外(wài),我(wǒ)国农村向城镇的人口转(zhuǎn)移也在减速,新增城镇(zhèn)人口从十(shí)三五(wǔ)期间(2016-2020年(nián))的2184万人,减至2022年650万(wàn)人。

  ·(2)2020-2023年,青年劳动参与率出现超(chāo)预(yù)期下降(jiàng)。2010-2020年青年劳动参与(yǔ)率下降(jiàng)6.7个点,但(dàn)疫情以(yǐ)来(lái)仅仅三年,已(yǐ)经下降7.1个点。近三(sān)年青年劳动参与率的下降主要有三方面(miàn)原因:一是16-24岁在校(xiào)生大幅(fú)增加493万;二(èr)是部分群体因(yīn)就(jiù)业(yè)形(xíng)势恶(è)化而退出劳动(dòng)市场(chǎng);三是就业观(guān)念的变(biàn)化导(dǎo)致初次进入劳(láo)动市场(chǎng)时(shí)间推迟(chí),降(jiàng)低16-24岁(suì)劳动(dòng)参与率。

  ·结论:(1)失业人口的增加不能完(wán)全解释青(qīng)年失业率(lǜ)的(de)上升。假(jiǎ)如当(dāng)前青年(nián)劳(láo)动力与2020年相同(tóng),在失业人口(kǒu)增加132万至632万人(rén)的情况下,对应青年失业(yè)率应该从12.8%提(tí)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(shī)业率(lǜ)的(de)一部分,另一部分则来自(zì)分(fēn)母(mǔ)端,城镇青年(nián)劳动力(lì)的减少。

  ·(2)未来青(qīng)年(nián)失业率的变动可能(néng)出现以(yǐ)下(xià)三种情况(kuàng):①青年失业(yè)人口增(zēng)加,同时劳动(dòng)力(lì)减少,青年失业(yè)率上升;②青年失业人口与劳动力均在减少,但失业人口降幅(fú)不及劳动力降幅,青年失(shī)业率上升(shēng);③青年(nián)失业(yè)人口与劳动力均在减少,失业人口降幅(fú)大于劳(láo)动(dòng)力降幅,青年失(shī)业率下(xià)降(jiàng)。

  ·(3)我们认为,失业人(rén)口(kǒu)会随着疫(yì)情后经(jīng)济复苏(sū)而减少,但青年劳(láo)动力的下降可能成为就业“疤痕效(xiào)应”的长期来源(yuán),抬高青年失业率的长期中枢。未来失业(yè)率的分母(mǔ)端越来(lái)越重(zhòng)要(yào)。

  ·风险提示:服务业分化(huà)未收(shōu)窄(zhǎi);青年劳动(dòng)参与率出现(xiàn)明显下降;外需(xū)、房(fáng)地产(chǎn)等不及预期(qī),经(jīng)济和就业恢复偏慢。

  目 录

  1. 青年失业率的三因素框架

  2.分子端:新增青年失(shī)业人员(yuán)缘于(yú)服(fú)务业复苏分化

  2.1.青年失业人口:主(zhǔ)动辞职居(jū)多;三分之(zhī)二(èr)接受(shòu)过大学教(jiào)育

  2.2.行业:从(cóng)制(zhì)造到服务,知识密度从(cóng)低(dī)到高(gāo)

  2.3.服务业复苏分(fēn)化(huà)或(huò)是(shì)一季度(dù)青年失(shī)业人口仍增加的原因

  3.分母端(duān):人(rén)口和(hé)劳(láo)动参与率均(jūn)下降,带来(lái)劳动力(lì)减少

  3.1.青年人口:出生人口与乡村迁入均(jūn)在减少

  3.2.青年劳动参(cān)与率(lǜ):超预期下降

  4. 结(jié)论(lùn):未来失业(yè)率的分母端(duān)可能会越来越重要

  5. 附录:概念和数据(jù)说明

  6. 风(fēng)险提示

  正 文

  4月(yuè)份16-24岁青年失(shī)业(yè)率攀升至(zhì)20.4%,创下(xià)2018年有数据以来最高(gāo)值。在疫情影响退散(sàn)、经济逐步复(fù)苏(sū)的情况下,城镇调查失(shī)业率较去年同期大幅下降0.9个(gè)点,但(dàn)青年失业率却较去年4月逆势攀升2.2个点。本篇报告将重点研(yán)究(jiū)疫情后留下(xià)的“疤痕(hén)效应”如何(hé)推高青年失业率。

  1.青年失业率的三因(yīn)素(sù)框架

  失业率=失业(yè)人口/劳动力=失业(yè)人口/(总(zǒng)人口×劳动参(cān)与率)

  据此可见,影响青年失业(yè)率的主要是三(sān)个因素:①青年失业(yè)人口;②青年总人口;③劳动参与率,其中(zhōng)②③决定着青年劳动力的变化。这三(sān)个因素均为城镇口径。

  三个因素的变化都不能忽视。当我们讨论失业率(lǜ)时,经常认为失业率上升(shēng)一定是失业(yè)增加的结果,这个判断对(duì)于全年(nián)龄(líng)段失业率来说并没有问题,因为(wèi)我国的劳动力总量(也(yě)称经济活动人口)在2015年之(zhī)前一(yī)直在(zài)上升(shēng),2015年后略有下降,到2021年末下降了(le)2.6%,年均降幅(fú)约0.4%。但青年失业率(lǜ)则不能忽视分母的变动(dòng),因为青(qīng)年劳动力波动幅度更大(dà)。

  例如2010-2020年,青年失业(yè)人口只增(zēng)加4万,青年(nián)劳(láo)动力(lì)却(què)减(jiǎn)少1578万,带动16-24岁人口失业率大幅提高3.8个点。两次人口普查(chá)期间(2010-2020年),青年失业人口从(cóng)496万增(zēng)加到500万(wàn),仅增加了4万左右,约(yuē)为(wèi)2020年青年劳动力的(de)0.1%,但青年(nián)失业率却从六(liù)普(pǔ)的9%提高到七普(2020年11月)的12.8%,大幅提(tí)高(gāo)3.8个点。主要原因就是失业率的分母在下(xià)降,16-24岁青年劳动力人(rén)口在此期间从5481万人大幅(fú)减至3903万(wàn)人,减少了1578万。但是(shì),2010-2020年(nián)全年(nián)龄段劳动力数(shù)量基(jī)本稳定在7.8亿,整体失业率的分母基本不变。因此(cǐ),2010-2020年间,决定整体失业(yè)率变动(dòng)的是失业人口数量(liàng)(分子),但决(jué)定(dìng)青(qīng)年失业率变动的却是青(qīng)年劳动力总量(分母)。

  芦(lú)哲&;占烁(shuò):青年就业—从三(sān)因(yīn)素框架看(kàn)“疤痕效应”来自何处

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

  2.分子端:新增青年失业(yè)人(rén)员缘(yuán)于服务业复苏分化

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

  从总量来看,当前(qián)城镇青(qīng)年就业(yè)人数(shù)约为2587万人,失(shī)业人数632万人,比去年4月增加(jiā)约70万,较七普增加约132万。国家统计(jì)局(jú)在(zài)3月就业数据解读时,披露了当前青年就业和失业人数的基本情况:“初步测算3月份城镇青年9637万人,没有参与(yǔ)劳动力市场的(de)青年6418万人,主体为(wèi)在校学生(shēng);参(cān)与劳动力市场的青年3219万(wàn)人(rén),其中(zhōng)就业人数2587万人、失业人数632万(wàn)人(rén)。”[1]假设(shè)青年劳动力人数与去年基本(běn)持平,今年4月(yuè)青年失(shī)业率比去年同(tóng)期高(gāo)2.2个点,青年失业人员比去年同期多70万人左右,比2020年七普(pǔ)多132万(wàn)人。

  从增量看,今(jīn)年(nián)前四(sì)个月青年失业形(xíng)势好于去年(nián)同期。假设(shè)2022年以来青年劳动力总量维持在3219万,青年失业率每提高1个(gè)点,带来(lái)32万左右的新增失业(yè)人(rén)口。尽管今年4月青(qīng)年失业率比去年(nián)同期高2.2个点(diǎn),但从新增(zēng)青年失业人口来看,今年1-4月约为(wèi)119万,去(qù)年同期为125.5万。从(cóng)增量来看,今(jīn)年(nián)前四个月青年失业形势要好于去年,这与(yǔ)当(dāng)前经济逐渐(jiàn)恢复也有关系。

  从节奏(zòu)来看,受夏季毕业影响,我国青年失业(yè)率一般在上(shàng)半年逐渐提高(gāo),7月达到峰值,8月开始逐(zhú)步回落,预(yù)计5-7月青年失业率或将继续小幅攀升。

  芦哲&;占烁:青年(nián)就业(yè)—从三因(yīn)素框架(jià)看(kàn)“疤痕(hén)效应”来自何处

  失业原因(yīn)方(fāng)面,近7成青年(nián)失(shī)业者是(shì)主动(dòng)辞(cí)职,被裁员比例(lì)只(zhǐ)有2.6%,远(yuǎn)低于35岁以(yǐ)上群(qún)体(tǐ)。一种观(guān)点(diǎn)认(rèn)为,青(qīng)年群体由于工作(zuò)经验和技能(néng)相对不(bù)熟练,往往(wǎng)在企业裁员时首当其冲。但根据(jù)月度劳动力调查(chá)数据,青年失(shī)业主要原因是主动辞职(zhí),被(bèi)裁员的比例明显低于35岁以上群(qún)体。根(gēn)据《2021年中国(guó)劳动统(tǒng)计(jì)年鉴(jiàn)》,有(yǒu)工作意(yì)愿(yuàn)但从未工(gōng)作过的(de)失业群体在(zài)16-24岁(suì)失业人口中占比59%,其他年(nián)龄群体中(zhōng)这一比例(lì)最高(gāo)是(shì)14.4%。我们剔除(chú)这部(bù)分失业人(rén)群后,剩下(xià)的青(qīng)年(nián)失业(yè)人口(kǒu)中(zhōng),第一(yī)大失业原因(yīn)是(shì)主动辞职(zhí),占比(bǐ)68.2%,单(dān)位倒闭破产占比(bǐ)5.9%;而裁(cái)员仅(jǐn)占(zhàn)2.6%。横向(xiàng)对比,裁员(yuán)比例从高到(dào)低依(yī)次是:60岁以(yǐ)上(4.8%)>;35-59岁(4.7%)>;16-24岁(2.6%)>;25-34岁(2.5%)。

  按照受教育程度来看,三分(fēn)之二的(de)青(qīng)年失业人员接(jiē)受过大(dà)学教育(yù)。各年龄段失业人(rén)群中,年龄(líng)越低,平均受教育程度(dù)越(yuè)高。16-24岁(suì)失业人员中66.2%是接受(shòu)过(guò)大学教育的,这一比例(lì)在其他三(sān)个年龄阶(jiē)段(duàn)逐(zhú)步递减,25-34岁(40.5%)>;35-59岁(13.7%)>;60岁以上(4.3%)。城镇就业人口的受教育程度(dù)也(yě)大致类似(shì),青年人由于(yú)年龄(líng)限制,接受大(dà)学教育比例(lì)略低于25-34岁,整体来看(kàn)35岁以下就业人员(yuán)的(de)受教育程(chéng)度大幅高于35岁以上。按照(zhào)接受(shòu)过大学教育的占比来看,25-24岁(47.9%)>;16-24岁(43.6%)>;35-59岁(26%)>;60岁以上(3%)。

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

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

  芦哲&;占烁(shuò):青年(nián)就业(yè)—从三因素(sù)框架(jià)看“疤痕效应(yīng)”来自何(hé)处

  2.2.行(xíng)业:从制(zhì)造(zào)到(dào)服务,知识密度从低到高(gāo)

  青年失(shī)业人口(kǒu)的行业与青年就(jiù)业(yè)分布(bù)基本一致。青(qīng)年失业人口呈现(xiàn)出(chū)行(xíng)业聚集的特(tè)点,主(zhǔ)要集(jí)中在5个大类行业,2020年占比(bǐ)分别为(wèi):批发零售(19.3%)、制造业(18.8%)、住(zhù)宿餐饮(13%)、教育(7.5%)、居民服务\修理和其(qí)他服务业(6.7%),这(zhè)5个行业(yè)占全部青年失业人(rén)口的(de)65%左右。同时,这5个行业(yè)也(yě)是青年就业(yè)集中(zhōng)的(de)行业,吸(xī)纳了60.7%的青(qīng)年就业。从行业(yè)来看,青(qīng)年失业人口的(de)行业分布是由就(jiù)业分布决定的,吸纳就业占比较(jiào)大的行业,往往(wǎng)也贡献了较大规(guī)模(mó)的失业。因此,在挖掘青(qīng)年失业(yè)人(rén)口来自何处之前,需要研究(jiū)青年就业的行业结构(gòu)。

  芦哲&;占烁:青(qīng)年(nián)就(jiù)业—从三因素(sù)框架看“疤痕效(xiào)应(yīng)”来自何处

  芦哲&;占烁(shuò):青(qīng)年就(jiù)业(yè)—从三因(yīn)素(sù)框(kuāng)架看“疤痕效应”来自何处

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

  青年就(jiù)业(yè)从(cóng)工农(nóng)业大量流入服(fú)务业。农(nóng)林牧渔(yú)、采矿业、制造业和电热燃水的(de)生产供应业,这四个(gè)行业是国(guó)民经济分类的农业和工业。2010年(nián)这四个行业吸纳(nà)了50.3%的青年就业人口(kǒu),到(dào)2020年该比例大幅(fú)降至25.4%。其(qí)中,制(zhì)造(zào)业从37.4%降至22%,农(nóng)林牧渔从11.4%降至2.5%,分别降低15.4和9.0个点。有4个行业吸纳青年就(jiù)业比(bǐ)例增加超2个点,其中(zhōng),教育业为5.3%,租赁和商务服(fú)务为3.1%,信(xìn)息技术(shù)为(wèi)2.8%,卫(wèi)生和社工为2.0%。另外,建筑业和(hé)房(fáng)地产等其他6个服务(wù)行业吸纳青年就(jiù)业的比例均(jūn)增超(chāo)1个百分点。

  以(yǐ)受教(jiào)育年限作为维(wéi)度,青年就业(yè)从知识(shí)密(mì)集(jí)程度(dù)较低的(de)行业流(liú)向较高(gāo)行(xíng)业。我们以《2021年(nián)劳动统计年鉴》中各行(xíng)业就业(yè)人员的受教育年限(xiàn),来计算各行业的(de)知识密集程度(dù)。有5个行业的平均(jūn)受教(jiào)育年限在(zài)14年以(yǐ)上,依次是(shì):科学(xué)研究(jiū)与技(jì)术服务(14.6)>;教(jiào)育(14.4)>;金融(14.3)>;信息传输、软(ruǎn)件和信(xìn)息技(jì)术服务(14.2)>;卫(wèi)生和社会工作(12.1),除金融业外(wài),其他四个行业是过去十年青年就(jiù)业(yè)流(liú)入(rù)的主(zhǔ)要行业,吸纳青(qīng)年就(jiù)业比(bǐ)例的增幅(fú)均居前列。如图10,各行业所吸纳(nà)的青年就(jiù)业比例变动(dòng)与(yǔ)行业平均(jūn)受教(jiào)育年限基本一致(zhì),即青年(nián)就业(yè)从知识密集程度较低(dī)的行业流(liú)向(xiàng)较高行业。

  但是(shì)知识(shí)密集型(xíng)行业的青年失业(yè)情况比整体失业更严(yán)峻。我们用《2021年中国劳动统计(jì)年(nián)鉴》中各行业的青年失业比例(该行业(yè)的青年失业人数/青(qīng)年失业(yè)总人数),除(chú)以各行业的(de)青年就业比例(该行业的青年就(jiù)业人数/青年就(jiù)业总(zǒng)人数),来作(zuò)为(wèi)各行业(yè)失(shī)业率的(de)近似替代指标。以(yǐ)这个指标来看(kàn),知识密集型行业(yè)的(de)青年失业率大多(duō)高(gāo)于全年(nián)龄段失业率,如信(xìn)息技术(shù)、教(jiào)育、科研服务、公共(gòng)管理等行业,体(tǐ)现(xiàn)在图(tú)11中,都位于(yú)右下方。

  芦哲&;占(zhàn)烁:青年就业—从(cóng)三(sān)因素框架看“疤痕效应(yīng)”来(lái)自何处

  芦(lú)哲&;占烁:青年就业—从(cóng)三因素框架看(kàn)“疤痕效应”来自(zì)何(hé)处

  2.3.服务业复苏分化或(huò)是一季(jì)度青年失业人口仍(réng)增加(jiā)的原因

  一季度服务业复(fù)苏出(chū)现(xiàn)分化(huà)。今年一季(jì)度GDP同(tóng)比增长4.5%,较疫情前(qián)三年(nián)Q1均(jūn)值有2.2个点的(de)增(zēng)速缺口。分行业来看,批发零售业缺口为1.5个点,而(ér)建(jiàn)筑业、住(zhù)宿餐饮业增速均高于疫情前三年均值(zhí),这三个行业一季(jì)度复苏情况较好;知识密集程度(dù)更高的房地产业、租赁和商(shāng)务服务业、信(xìn)息技术服务业的缺(quē)口分别为4.1、4.7、11个点,一(yī)季(jì)度复苏(sū)相对较(jiào)慢。

  因此从(cóng)失业(yè)率的(de)分子端来看,当(dāng)前(qián)青年失业人员增长(zhǎng)的症结在于服务业就业复苏的结构(gòu)不均(jūn)衡。一方面,随着受教育水平的整体提高,青年就业大量流向(xiàng)知识密(mì)集型服务业,如教(jiào)育、信息(xī)技术(shù)等(děng)行业(yè)。另一方面,年初疫情影响减(jiǎn)弱后,经(jīng)济复苏的主力是知识密集程度较低的生活性服务业,而知识密(mì)集(jí)程度较高的生产性服务业(yè)复苏较慢。所(suǒ)以服务业就业复苏结构(gòu)分化,带来的青年失业人口和25-59岁(suì)失业人口(kǒu)的分化。房地产、互联(lián)网、教育[1]等行(xíng)业的一季度就业尚(shàng)未出现明(míng)显改(gǎi)善(shàn),应届生就业压(yā)力大;而(ér)住(zhù)宿餐饮等行业(yè)就业已(yǐ)经出现回(huí)暖,但对于三分之二接受(shòu)过大学教育(yù)的青年失业人口而言,这些行业的(de)就业吸纳相对有限。

  芦(lú)哲&;占烁(shuò):青年(nián)就业—从三因素框架看“疤痕(hén)效应”来自何(hé)处

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

  3.分(fēn)母端:人口(kǒu)和劳动参(cān)与率(lǜ)均下降(jiàng),带(dài)来(lái)劳(láo)动(dòng)力减少

  青年(nián)失(shī)业率的分母端是城镇青年劳动(dòng)力,主(zhǔ)要由青年人口和(hé)劳动参与率决定(dìng)。2022年我国开始(shǐ)步(bù)入人(rén)口负增长时代,城镇青年劳动力可能将步入长期下降通道,这将从分母(mǔ)端推升青年失(shī)业率,或成为疫(yì)情后就业“疤痕效应”的长(zhǎng)期来(lái)源。

  3.1.青年人口:出生人口与乡村迁入均在减少

  城镇青年劳动力首先取决于城镇青(qīng)年(nián)人(rén)口(kǒu)数量,而后者来自于两(liǎng)部(bù)分,一是16-24年前的出(chū)生(shēng)人口,二是乡村到城镇(zhèn)的迁移人口(kǒu),这两部分增量未来(lái)都趋于下(xià)降。

  2010-2020年青年劳动力(lì)对应的出生人口减(jiǎn)少4381万(wàn),2020-2030年减少1762万。2010年(nián)和2020年的(de)16-24岁人(rén)口分(fēn)别(bié)对应1986-1994、1996-2004年的出生人口,而前者正(zhèng)好是建国(guó)以来的一轮“小(xiǎo)婴儿潮”时期,年(nián)均出生人口超2000万,其中(zhōng)1987年出生(shēng)人(rén)口最高(gāo)超过2500万,到90年(nián)代开始(shǐ)明显(xiǎn)步入下降通道。1986-1994年合计出(chū)生人口2.07亿,1996-2004年降至1.63亿,减(jiǎn)少约(yuē)4381万(wàn),降幅(fú)为21.2%。2020和(hé)2030年的16-24岁人(rén)口分别对应1996-2004、2006-2014年的(de)出生人口(kǒu),这(zhè)两(liǎng)个时期分别为1.63、1.45亿,出(chū)生人口减少约1762万。

  另一(yī)方面,我国农村(cūn)向(xiàng)城(chéng)镇的人(rén)口转移也在减速。新增(zēng)城镇人(rén)口从(cóng)2016年开始逐年(nián)减(jiǎn)少,十三(sān)五期间(2016-2020年)均(jūn)值约(yuē)为2184万(wàn)人,但2022年只(zhǐ)有650万人。预计今年随着疫情影(yǐng)响减弱,人员流动恢复,新增城镇(zhèn)人口数量(liàng)会(huì)较去年(nián)有(yǒu)明显(xiǎn)增长,但可能仍然(rán)较(jiào)难回到十三五期间超(chāo)2000万的规排列组合公式a和c计算方法例题,排列组合公式a和c计算方法一样吗模。当(dāng)前(qián)我(wǒ)国城(chéng)镇化率(lǜ)已经达到(dào)65%以上(shàng),继(jì)续高(gāo)速增长空间有限,从乡村(cūn)到城镇的迁移(yí)人口数(shù)量整体将呈现下降趋势。

  芦哲&;占烁:青年就(jiù)业—从(cóng)三因素框架看“疤(bā)痕效应”来自(zì)何处(chù)

  3.2. 青年(nián)劳动(dòng)参与率(lǜ):超预期下降

  青年劳(láo)动参与率有两(liǎng)个特点(diǎn),一是低(dī)于其他(tā)年(nián)龄段群(qún)体(tǐ),大部分青(qīng)年(nián)在校,并未进入劳动(dòng)市场。二是近年来呈(chéng)下降趋势(shì)。

  2020-2023年,青年劳动(dòng)参(cān)与(yǔ)率出现超预期下降。根据今年(nián)3月统计局披露的青年(nián)就(jiù)业和失业人数,当前16-24岁青年的劳(láo)动(dòng)参与(yǔ)率约为33.4%,即9637万城镇(zhèn)青(qīng)年人(rén)口中,有3219万进入或有意愿进入(rù)劳(láo)动市场。而2010和2020年两(liǎng)次人口普查时,青年劳动参与率分(fēn)别为47.2%、40.5%。此前(qián)十年,青年劳动参与率(lǜ)下降6.7个点(diǎn),但疫情(qíng)以来仅仅(jǐn)三(sān)年,该(gāi)指(zhǐ)标已经下降7.1个点。

  近(jìn)三年青(qīng)年劳动参(cān)与率的下降主要有(yǒu)三(sān)方面(miàn)原因。

  一是16-24岁(suì)在校生(shēng)大幅增(zēng)加493万(wàn)。2010到(dào)2020的十(shí)年间(jiān),16-24岁在校生增(zēng)加了706万(wàn),年均(jūn)增加70.6万;但2019年(nián)末到2021年末,仅仅两年的时间里(lǐ),该年龄(líng)段(duàn)的在校生增加了493万(wàn),年均增(zēng)长246.5万,远远快于此(cǐ)前十年(nián)增速。

  二是部(bù)分群体因就(jiù)业形(xíng)势恶(è)化(huà)而退出劳动(dòng)市场,在未来经济和(hé)就业好转后(hòu)会回到劳动市场。2020年3月(yuè),国家统计局曾在发(fā)布会指出当(dāng)月“就业人员(yuán)规模比1月份下(xià)降(jiàng)6%以上”,说明就业形势恶化时(shí),也会(huì)影响(xiǎng)劳动参与率。

  三是(shì)就业观念的变化导致初次进入劳(láo)动市场时间推迟,降低16-24岁(suì)劳动参与率。从社(shè)会风气来看,对学历的推崇导致本科毕业即进(jìn)入就业市场(chǎng)的年轻(qīng)人减少,加上考研、考公竞争(zhēng)激(jī)烈(liè),发展至“二战”“三(sān)战”,客(kè)观上(shàng)会将部(bù)分(fēn)青年人初(chū)次就业时间从(cóng)16-24岁延(yán)迟到25岁(suì)之(zhī)后,从而导致(zhì)16-24岁劳动(dòng)参(cān)与率出现(xiàn)下(xià)降。

  芦哲&;占(zhàn)烁:青年就业(yè)—从三因素框架看“疤(bā)痕效应”来自(zì)何处

  4.结论:未来失(shī)业率(lǜ)的分母端可(kě)能会(huì)越(yuè)来越重要(yào)

  失业人口的(de)增加不能完(wán)全解释青年失业(yè)率的(de)上升。假如(rú)当(dāng)前青年劳动力与2020年(nián)相同,在失业人口增(zēng)加132万至632万人(rén)的(de)情况下,对应青年(nián)失业率应该从(cóng)12.8%提高至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)一部分,另一部分则来自(zì)分母(mǔ)端,城(chéng)镇青年劳(láo)动力的减少。

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  考虑(lǜ)到2020年我国人(rén)口已经(jīng)开始负增(zēng)长,未来青年失(shī)业率的(de)变(biàn)动可能出现以(yǐ)下(xià)三种(zhǒng)情况:

  ①青(qīng)年失业人口增加,同(tóng)时劳动(dòng)力减少,青年(nián)失业率上(shàng)升;

  ②青年(nián)失业人(rén)口与劳(láo)动力均在(zài)减少,但失业(yè)人口降幅不(bù)及劳动力降幅,青年失业率上(shàng)升;

  ③青年失业人口与劳动力均(jūn)在减少,失业人口降(jiàng)幅大(dà)于(yú)劳动力降幅,青年(nián)失业率下(xià)降。

  我们认为,未来(lái)失业人口(kǒu)会随着经济复苏而减少,但经(jīng)济复苏难以(yǐ)改变失业率(lǜ)的分(fēn)母下降趋势(shì)。青年劳动力的下降可能成(chéng)为就业“疤痕效应”的长期(qī)来源,抬(tái)高青年失业(yè)率(lǜ)的长期(qī)中枢(shū)。未(wèi)来(lái)失(shī)业率的分母端(duān)可能会越(yuè)来越重要,这也是人口长周期变化的影响之一。

  5.附录:概念(niàn)和数(shù)据说明

  青(qīng)年(nián)失业率的两个前置概念(niàn)。讨论16-24岁人口调查(chá)失业率时(shí),有必要明晰这一概念的两个要点:一是(shì)调查失业率是城镇就业范围,并(bìng)非针(zhēn)对(duì)全部就业人口(kǒu),不包括乡村(cūn)就业,2022年底我国城乡就业(yè)大约(yuē)分别占(zhàn)63%、37%,近四成的就业人口并未包含在内。因此,许多针对青年失业率的讨论以全国(guó)青年人口数量为出发(fā)点,未区分人口(kǒu)总(zǒng)量与城乡结构的问题(tí),有失偏颇。本篇报告(gào)如无特别说明(míng),各(gè)概念均是指城镇就业口径。

  二是(shì)失业率的分母不含没有(yǒu)劳(láo)动(dòng)意愿的(de)劳动年龄(líng)人口。按照统计局的(de)定义,“劳动力指年满16周岁,有(yǒu)劳(láo)动能力,参加或(huò)要求参加(jiā)社(shè)会经济活动的人员。包括(kuò)就业人员和失业(yè)人(rén)员”,因此没有就业意愿的劳动年(nián)龄人(rén)口不计入(rù)劳动力。根(gēn)据《2022年(nián)中国劳动(dòng)统计(jì)年鉴》,2021年底我国16岁以上的人口约为11.5亿,其(qí)中只(zhǐ)有68%属于(yú)劳(láo)动力,约为7.8亿,而就业(yè)人口为约7.46亿,据此(cǐ)推算城乡失业人口可(kě)能为3372万(wàn)人左右。

  芦哲&;占(zhàn)烁:青年就业—从三因素框架看“疤痕(hén)效应”来自(zì)何(hé)处

  从数据来看,失业(yè)率来自全国月度劳动力(lì)调查。该项调查制度于(yú)2005年正(zhèng)式实施,每年进(jìn)行两(liǎng)次(cì)全国劳动力抽样调(diào)查,调查范围为中(zhōng)国(guó)大陆的城(chéng)镇和乡村(cūn),调查对象为16岁及以(yǐ)上人口。2009年3月,为更(gèng)及时(shí)准确反映劳(láo)动力市场变化情况(kuàng),建(jiàn)立了31个大(dà)城市月度劳动(dòng)力调(diào)查制度。2013年4月(yuè),又将(jiāng)月(yuè)度劳动(dòng)力调查范围扩大至65个城市。2016年1月,全国月(yuè)度劳(láo)动力调(diào)查正式在全国范围内(nèi)开展,调查范围覆盖全国所有(yǒu)地(dì)级市。

  月度劳动力调查样本比例约为(wèi)0.2‰,是年度调查的五(wǔ)分之(zhī)一左右(yòu)。全(quán)国(guó)每月调(diào)查(chá)约12万户(hù),2020年全国(guó)家庭(tíng)户(hù)约(yuē)为(wèi)49415.7万(wàn)户(hù),样本占(zhàn)比约0.2‰,作

  为对比,我国年度人口调查样(yàng)本比例为1‰,五年一次的人口抽(chōu)样(yàng)调查样本比例(lì)为(wèi)1%。而每10年一次的人口普查则(zé)在(zài)长表部分纳入就业(yè)调查,长表抽样比例是10%左右,因而人口普查的就业数据质量更高。

  就业人员(yuán)总数会根据普查数(shù)据进行修(xiū)正,但结构数(shù)据仍会(huì)存(cún)在差异。比如2020年的《劳动统计年鉴》显示,2019年末全国就业人(rén)员约为7.75亿人(rén);而七普后次(cì)年的年(nián)鉴将这一数据修正为7.54亿人(rén)左右(yòu),误差(chà)约2100万(wàn)人。但结构数据的差异(yì)仍然存在。比如《2021年劳(láo)动统计年鉴》中,2020年城(chéng)镇制(zhì)造业就业人员占比为18.0%,而七普数(shù)据为19.7%。

  6.风险提示(shì)

  (1) 服务业(yè)分化未收窄;

  (2) 青年劳(láo)动参与率出(chū)现(xiàn)明显下降;

  (3) 外需、房地产(chǎn)等不及预期,经济和就业恢(huī)复偏慢(màn)。

  报告信息

  证券研究报告:【芦哲(zhé)&;占烁】青年就业:从三因素框架看“疤痕效(xiào)应”来自何处

  研报撰写(xiě)人员:芦哲(S0120521070001,首席宏观经济学家),占烁(S0120122070060,联系(xì)人)

  对(duì)外(wài)发布时间(jiān):2023年(nián)5月26日

  报告发布(bù)机构:德邦证券股份有限公(gōng)司

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