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珂润护肤品属于什么档次,珂润护肤品适合什么年龄

珂润护肤品属于什么档次,珂润护肤品适合什么年龄 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(zhàn)烁 联系(xì)人

  投资要点(diǎn)

  ·核(hé)心(xīn)观点:我们将影响青年失业率的因素拆解为三方面:①青(qīng)年失业人口,②青年总人口,③劳动参与率,失业率=失业人口(kǒu)/(总人口×劳(láo)动参(cān)与率(lǜ))。通(tōng)过(guò)三因素框架,我们发现16-24岁失(shī)业(yè)人口的增加不能(néng)完全解释青年失业率的上升,更重(zhòng)要却被忽视的因素(sù)是青(qīng)年人口和劳(láo)动参(cān)与率下降,带(dài)来16-24岁劳动力减少(shǎo),从分母端大(dà)幅(fú)推(tuī)高青年失业率。假如今年3月分母(mǔ)端的青年劳(láo)动力与2020年持平(píng),新增约132万青年失业人口只(zhǐ)能将(jiāng)失业率(lǜ)拉(lā)升至16.2%,但实(shí)际青年失业率却高达19.6%。我(wǒ)们认为,失业人(rén)口会随着经(jīng)济复苏(sū)而减少,但青(qīng)年劳动力的下降可能成为就业“疤痕效应”的(de)长期来(lái)源,抬高青(qīng)年失业率(lǜ)中枢。

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

  ·(2)失业率(lǜ)上升未(wèi)必来自失(shī)业(yè)增加,不要忽略分母,劳动力(lì)的下降,也是抬高失业率的重要原因。2010-2020年,青年(nián)失业人口只(zhǐ)增(zēng)加(jiā)4万,青年劳(láo)动(dòng)力却减少1578万,带(dài)动16-24岁(suì)人口失业率(lǜ)大幅提高3.8个点。

  ·分(fēn)子端的(de)青年失业(yè)人口:(1)从(cóng)总量(liàng)来(lái)看,当(dāng)前城(chéng)镇青(qīng)年就业人数约为2587万人,失(shī)业人(rén)数632万人,比去年(nián)4月(yuè)增加约70万,较七普增加(jiā)约132万(wàn)。

  ·(2)失(shī)业原因方(fāng)面,近7成青(qīng)年(nián)失业(yè)者是主动辞职,被(bèi)裁员比(bǐ)例只(zhǐ)有2.6%,远低于35岁以上群体(tǐ)。

  ·(3)按照受教育程度来看,三分(fēn)之二的青年失(shī)业人员接受过(guò)大学教育。

  ·(4)2010-2020年青(qīng)年就业的结构变(biàn)化较大,呈(chéng)现出从制(zhì)造到服务、知识(shí)密集程度(dù)由低到高两个特点(diǎn)。2010年农业和工业吸纳了50.3%的青(qīng)年就业(yè)人口,2020年大幅(fú)降(jiàng)至25.4%,流出(chū)的青年就业主(zhǔ)要转向服务业。以(yǐ)受教(jiào)育年限(xiàn)作为维(wéi)度,青年就业从知识密集程(chéng)度较低(dī)的行业流(liú)向较高行(xíng)业,但是知(zhī)识密(mì)集型(xíng)行业的(de)青年失业情况珂润护肤品属于什么档次,珂润护肤品适合什么年龄比整体失业(yè)更严峻。

  ·(5)服(fú)务业复苏(sū)分化或是一季度青年失(shī)业(yè)人(rén)口仍增加(jiā)的原因。经济复苏的主(zhǔ)力是知识(shí)密(mì)集程度较低的(de)餐饮、零售(shòu)等服务业,而知(zhī)识(shí)密(mì)集程度较高的生产性服务业(yè)复苏较(jiào)慢,服务业就业复苏结构的分化,带来(lái)青年就(jiù)业(yè)和25-59岁就(jiù)业的(de)分化。

  ·分母端(duān)的青年劳(láo)动力:(1)青年人(rén)口:出(chū)生人口(kǒu)与乡村迁入均在减少。2010-2020年青年劳(láo)动力(lì)对应的出生(shēng)人口减少(shǎo)4381万,2020-2030年减(jiǎn)少1762万。另外,我国(guó)农村向城镇的人(rén)口转移也在(zài)减速(sù),新增城镇(zhèn)人口从十三(sān)五期间(2016-2020年)的(de)2184万人(rén),减至2022年650万(wàn)人。

  ·(2)2020-2023年,青年劳动参与率出现超预期下降。2010-2020年青年劳动参(cān)与(yǔ)率下(xià)降6.7个点,但疫(yì)情以来仅仅三年,已经下降7.1个点。近三年青年劳动(dòng)参与(yǔ)率的下降主要有(yǒu)三方面原因(yīn):一(yī)是16-24岁在校(xiào)生大幅增加493万;二是(shì)部分群(qún)体因(yīn)就业(yè)形势(shì)恶化而(ér)退(tuì)出劳动(dòng)市场;三是(shì)就(jiù)业(yè)观念(niàn)的变(biàn)化导致初次进入劳动(dòng)市场时(shí)间(jiān)推迟,降(jiàng)低16-24岁劳动参与(yǔ)率。

  ·结(jié)论:(1)失业人口的增(zēng)加不能完全解释(shì)青年(nián)失业(yè)率的(de)上(shàng)升。假如当前青年劳动力与(yǔ)2020年相(xiāng)同,在失业人(rén)口增加(jiā)132万(wàn)至632万人(rén)的情况下,对(duì)应青年失业率(lǜ)应该从12.8%提高(gāo)至16.2%,但3月(yuè)却达到19.6%,如图19。失业(yè)人口的(de)增(zēng)加(jiā)只能解释当前青年(nián)失(shī)业率的一部分,另一(yī)部(bù)分则来(lái)自分母端,城(chéng)镇青(qīng)年(nián)劳动力的(de)减少。

  ·(2)未来青年(nián)失业率的变动可能出现以(yǐ)下三种情况:①青年(nián)失业人口(kǒu)增(zēng)加,同时劳动(dòng)力减少,青年失业(yè)率上升;②青年失业人口与劳动力(lì)均(jūn)在减少,但失业人口降(jiàng)幅不(bù)及劳(láo)动(dòng)力降幅(fú),青年失业率上升;③青(qīng)年失业人口与劳动力均在减(jiǎn)少,失业人(rén)口降幅大于(yú)劳动力降幅,青年失业率(lǜ)下(xià)降。

  ·(3)我们(men)认(rèn)为,失(shī)业(yè)人口会随着疫(yì)情后经济复苏而减少,但青年劳动力的下降可(kě)能成(chéng)为就业“疤痕(hén)效应”的长期来源,抬高青(qīng)年失业率(lǜ)的长期中枢。未来失业率的分母端越来越重要。

  ·风险(xiǎn)提(tí)示:服务业分化未收窄(zhǎi);青(qīng)年劳(láo)动参与(yǔ)率(lǜ)出现明显下降;外(wài)需、房地产等不及预期,经济和就业恢(huī)复偏慢。

  目(mù) 录

  1. 青年(nián)失(shī)业率的三因素框架(jià)

  2.分子端:新增青年失业人员(yuán)缘于服(fú)务(wù)业复苏分化(huà)

  2.1.青年失业人口:主动辞职居多(duō);三(sān)分之二接受过(guò)大学教育

  2.2.行业(yè):从制造到服务(wù),知识密(mì)度从低到高

  2.3.服务业复苏分化或是一(yī)季度(dù)青(qīng)年失业人口仍增加的原因

  3.分母端:人口(kǒu)和(hé)劳动参(cān)与率均(jūn)下降,带来劳动力减少(shǎo)

  3.1.青年人口:出生人(rén)口与乡村迁入均(jūn)在减少

  3.2.青(qīng)年劳(láo)动参与率(lǜ):超预期下降

  4. 结(jié)论:未(wèi)来失业率的分(fēn)母(mǔ)端可能会越来越重要

  5. 附录:概(gài)念和数据说(shuō)明

  6. 风(fēng)险提(tí)示

  正 文

  4月份16-24岁青(qīng)年失业率攀升至20.4%,创(chuàng)下2018年有数(shù)据以来最高(gāo)值。在疫(yì)情影响退散(sàn)、经(jīng)济(jì)逐步复(fù)苏的情况下(xià),城镇(zhèn)调查失业(yè)率较去年同期大(dà)幅下降(jiàng)0.9个点,但青年失业率(lǜ)却较去(qù)年4月逆势(shì)攀升2.2个点(diǎn)。本(běn)篇报(bào)告将(jiāng)重点研究(jiū)疫情后留(liú)下的“疤痕效应”如何(hé)推高青(qīng)年失业率。

  1.青(qīng)年失(shī)业(yè)率的三因(yīn)素框(kuāng)架

  失业率=失业(yè)人口(kǒu)/劳动(dòng)力=失业人口/(总人口×劳动(dòng)参(cān)与率)

  据此可见,影响(xiǎng)青年(nián)失业(yè)率的主要是三个因素:①青年失业(yè)人口;②青年(nián)总(zǒng)人(rén)口;③劳动参与率,其(qí)中②③决定着青年劳动力的变(biàn)化。这(zhè)三(sān)个因(yīn)素均为(wèi)城镇口径。

  三个因素的变(biàn)化都(dōu)不能忽视。当我(wǒ)们讨论失业(yè)率(lǜ)时,经常认为失业(yè)率上升一定是(shì)失业增加的(de)结果,这(zhè)个(gè)判(pàn)断(duàn)对于全年龄段失业率来说并(bìng)没有问(wèn)题,因为我(wǒ)国的劳动力(lì)总量(liàng)(也称经济(jì)活(huó)动人(rén)口)在2015年之前一直(zhí)在上升,2015年后略有下降,到2021年末(mò)下降了(le)2.6%,年均降幅约0.4%。但(dàn)青年失业率则(zé)不能忽视分母(mǔ)的变动,因为青年劳动力波动幅度更(gèng)大。

  例如2010-2020年,青年失业(yè)人口只增加4万,青年劳(láo)动力却减少1578万,带动16-24岁人口失业率(lǜ)大幅提高3.8个点。两(liǎng)次人口普查期间(jiān)(2010-2020年(nián)),青年(nián)失业(yè)人口从496万增加到(dào)500万,仅(jǐn)增(zēng)加了4万(wàn)左右,约为2020年青年劳(láo)动力的0.1%,但青年失业(yè)率(lǜ)却从六普的9%提高到七普(2020年11月)的12.8%,大(dà)幅提(tí)高3.8个点(diǎn)。主要原因就是失业率(lǜ)的分母在下(xià)降,16-24岁青年劳动(dòng)力人(rén)口在此期间从5481万人(rén)大幅减(jiǎn)至(zhì)3903万(wàn)人(rén),减少了1578万。但是,2010-2020年全年(nián)龄段劳动(dòng)力数量基(jī)本稳定在7.8亿,整体(tǐ)失业率的(de)分(fēn)母基本不变。因此,2010-2020年间,决定(dìng)整体失业率变动的是失业人口数(shù)量(liàng)(分子),但决定青年失业率变动的却是青(qīng)年(nián)劳(láo)动力总量(liàng)(分母)。

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

  芦哲&;占烁:青年就业—从三(sān)因素框架看“疤痕效(xiào)应”来(lái)自何处

  2.分子端:新增青年失业人(rén)员缘于服务(wù)业复(fù)苏分化

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

  从总量来(lái)看(kàn),当前(qián)城镇(zhèn)青年就业(yè)人数约为(wèi)2587万人,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(jiā)约132万(wàn)。国家统(tǒng)计(jì)局在(zài)3月就(jiù)业数据解读时,披露了当前(qián)青年就业和(hé)失业人数(shù)的基(jī)本情况:“初步测算3月份城镇青年9637万人(rén),没(méi)有参与劳动力市场(chǎng)的(de)青年6418万(wàn)人,主(zhǔ)体(tǐ)为在校学生(shēng);参与劳(láo)动力市(shì)场的青年3219万(wàn)人,其(qí)中就业人数(shù)2587万人、失(shī)业人数632万人。”[1]假设青(qīng)年劳(láo)动力人数与(yǔ)去(qù)年基本持平,今年(nián)4月青年失业率比(bǐ)去(qù)年同(tóng)期高2.2个点,青年失业(yè)人(rén)员比(bǐ)去年同期多(duō)70万人左(zuǒ)右,比2020年七普多132万人。

  从增量看(kàn),今年前四个月(yuè)青年失业形势好于(yú)去年同期。假设2022年以(yǐ)来青年劳(láo)动力总量维持(chí)在3219万,青年失业率每提高1个(gè)点,带来32万(wàn)左右的新增失业人(rén)口(kǒu)。尽管(guǎn)今年4月(yuè)青年失业率(lǜ)比(bǐ)去(qù)年(nián)同期高(gāo)2.2个点,但从新增青(qīng)年(nián)失业人口(kǒu)来看(kàn),今年1-4月约(yuē)为119万(wàn),去年同期(qī)为125.5万(wàn)。从(cóng)增量来看,今年前(qián)四(sì)个(gè)月青年失业形势要(yào)好于去年(nián),这与当前经(jīng)济(jì)逐(zhú)渐(jiàn)恢复也有关(guān)系(xì)。

  从节奏(zòu)来(lái)看,受夏季毕业影(yǐng)响,我国青年失业率一般(bān)在上半年逐渐提(tí)高,7月达到峰值(zhí),8月开(kāi)始逐步回落,预计5-7月青年失业率或将继(jì)续小幅攀升。

  芦哲&;占烁:青(qīng)年就业—从三因素框架看“疤(bā)痕效(xiào)应”来自何处

  失业原因方面,近7成青年失业者是主(zhǔ)动(dòng)辞职,被裁(cái)员比例(lì)只有2.6%,远低于35岁以上群体。一种(zhǒng)观点(diǎn)认(rèn)为,青(qīng)年群体由(yóu)于工作经(jīng)验和技能相对不熟练,往往(wǎng)在(zài)企业裁员时首当其(qí)冲。但根据月度劳动力调查(chá)数据(jù),青(qīng)年失业主(zhǔ)要原因(yīn)是(shì)主动辞(cí)职,被裁员的(de)比例明显低于(yú)35岁(suì)以上群体。根据(jù)《2021年中国劳动统计(jì)年鉴》,有工作意愿但(dàn)从未(wèi)工作(zuò)过的失业群体(tǐ)在16-24岁失业人口(kǒu)中占比59%,其他(tā)年龄群体中(zhōng)这(zhè)一比例最高是14.4%。我们剔除(chú)这部分失业人群(qún)后,剩下的青年失业人口中,第一大失业原因(yīn)是主动(dòng)辞职,占比(bǐ)68.2%,单位(wèi)倒(dào)闭破产占比5.9%;而裁员仅占2.6%。横向对比,裁员比例从高到(dào)低依次是:60岁以上(4.8%)>;35-59岁(suì)(4.7%)>;16-24岁(suì)(2.6%)>;25-34岁(2.5%)。

  按照受教育(yù)程度来看,三分之二的青年失业(yè)人员(yuán)接(jiē)受过大学教育。各年龄段失业人群中,年龄越(yuè)低,平(píng)均受教育程度(dù)越高。16-24岁失业(yè)人员(yuán)中(zhōng)66.2%是接受(shòu)过(guò)大学(xué)教育的,这一比例在(zài)其他(tā)三个年龄阶段逐(zhú)步(bù)递减,25-34岁(40.5%)>;35-59岁(suì)(13.7%)>;60岁以上(4.3%)。城(chéng)镇就业人口的受(shòu)教(jiào)育程度也大致(zhì)类似(shì),青年人(rén)由于年龄限制,接受(shòu)大学(xué)教育比例略(lüè)低于25-34岁,整体(tǐ)来看35岁以下(xià)就(jiù)业人员(yuán)的受教育程度大幅高于35岁以上。按照接受过大学教(jiào)育的占比来看,25-24岁(47.9%)>;16-24岁(suì)(43.6%)>;35-59岁(26%)>;60岁以上(3%)。

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

  芦(lú)哲&;占烁:青(qīng)年就业—从三(sān)因(yīn)素框架看“疤(bā)痕效应”来自何处

  芦哲&;占烁:青年就业—从三因(yīn)素(sù)框架看“疤痕效应”来自(zì)何处

  2.2.行(xíng)业:从制造到服务,知识密度从低到高(gāo)

  青(qīng)年失业(yè)人(rén)口(kǒu)的行业(yè)与青年就业分布基本一致(zhì)。青(qīng)年失业人口呈(chéng)现(xiàn)出行(xíng)业聚集(jí)的(de)特点,主要集中在5个大类(lèi)行业,2020年占比分(fēn)别为:批发(fā)零售(19.3%)、制造业(yè)(18.8%)、住(zhù)宿(sù)餐(cān)饮(yǐn)(13%)、教育(7.5%)、居民服务\修理和其他(tā)服务业(6.7%),这5个行业占全部青(qīng)年失业(yè)人口的(de)65%左右(yòu)。同时,这5个行业(yè)也是青年就业集中(zhōng)的行业,吸纳了60.7%的青(qīng)年就业。从行业(yè)来看,青年失业人口(kǒu)的行业分(fēn)布是由就业分布(bù)决定的,吸纳就业占比较(jiào)大(dà)的行业(yè),往往也(yě)贡献了较大(dà)规模(mó)的失业。因(yīn)此,在挖掘(jué)青年失业人口来自何处之前(qián),需要研究青(qīng)年就业的行业结构。

  芦(lú)哲&;占烁:青年就业—从三因素框(kuāng)架看“疤痕效应”来自(zì)何处

  芦哲&;占(zhàn)烁:青年就业(yè)—从三因(yīn)素框架看(kàn)“疤(bā)痕效(xiào)应”来自(zì)何处<span style='color: #ff0000; line-height: 24px;'><span style='color: #ff0000; line-height: 24px;'><span style='color: #ff0000; line-height: 24px;'>珂润护肤品属于什么档次,珂润护肤品适合什么年龄</span></span></span>(chù)

  2010-2020年青年就业的结构变化较(jiào)大,呈现(xiàn)出从制(zhì)造到服务、知识(shí)密集(jí)程度由低到高(gāo)两个特点。

  青年(nián)就业(yè)从工(gōng)农(nóng)业大量流入服务(wù)业。农林牧渔、采矿业、制造业和电(diàn)热燃水的生产供应(yīng)业,这(zhè)四个行业是国民(mín)经济分(fēn)类的(de)农业和(hé)工业。2010年(nián)这(zhè)四个行业吸(xī)纳(nà)了50.3%的青年就业人(rén)口,到2020年该比例大幅降(jiàng)至25.4%。其中,制造业从37.4%降至22%,农林牧(mù)渔从11.4%降至2.5%,分别(bié)降低(dī)15.4和9.0个点。有(yǒu)4个行业吸纳青年就业比例增加超2个点,其(qí)中(zhōng),教(jiào)育业为5.3%,租赁和商务服(fú)务为3.1%,信息技术为(wèi)2.8%,卫生和(hé)社(shè)工为2.0%。另外,建筑业和房地产等其他6个(gè)服务行业吸(xī)纳青年就业的(de)比例均增超1个(gè)百(bǎi)分点。

  以受(shòu)教育年限作为(wèi)维度,青年就(jiù)业从知识密集程度较(jiào)低的行业流(liú)向较高(gāo)行业。我(wǒ)们以《2021年劳动统计年(nián)鉴》中各行业(yè)就(jiù)业人员的(de)受教育年(nián)限,来计算各行业(yè)的知识密集(jí)程度。有5个(gè)行业的平均受教育年限在14年以(yǐ)上,依次是:科学研究(jiū)与(yǔ)技术服(fú)务(14.6)>;教育(yù)(14.4)>;金融(14.3)>;信(xìn)息传输(shū)、软(ruǎn)件和信息(xī)技术服务(wù)(14.2)>;卫生和社会工作(12.1),除金融业外,其他四(sì)个行业是(shì)过去十年青年就(jiù)业流入的主要(yào)行业,吸纳青(qīng)年就业(yè)比例的增(zēng)幅均(jūn)居前列(liè)。如图10,各行业(yè)所吸纳(nà)的(de)青年就业比例(lì)变动(dòng)与行业平均受教育年(nián)限基本一(yī)致(zhì),即青年就业从知识密集(jí)程(chéng)度较(jiào)低的(de)行(xíng)业流向(xiàng)较(jiào)高行业(yè)。

  但是(shì)知识密集(jí)型(xíng)行业(yè)的青(qīng)年失业情况(kuàng)比整体失业更严峻。我们用《2021年中国劳动统计年鉴》中(zhōng)各行业的青年失业(yè)比例(该行业的青年失业人数(shù)/青(qīng)年失业总人数),除以各(gè)行业的(de)青年(nián)就业(yè)比(bǐ)例(该行(xíng)业的青年就业人数/青(qīng)年就业总人(rén)数),来作(zuò)为各行业失业(yè)率(lǜ)的近似替代指标(biāo)。以(yǐ)这个指标来看,知识密(mì)集(jí)型行(xíng)业的青(qīng)年失业(yè)率大(dà)多高于全(quán)年龄段失业(yè)率,如信息(xī)技(jì)术(shù)、教育、科(kē)研(yán)服(fú)务、公共管理等行(xíng)业,体现在图11中,都(dōu)位于右下方。

  芦哲&;占(zhàn)烁(shuò):青年(nián)就(jiù)业—从三因素(sù)框架看“疤痕效应(yīng)”来自(zì)何处

  芦哲&;占烁:青年就(jiù)业—从(cóng)三(sān)因(yīn)素框架看“疤痕效应”来(lái)自何处

  2.3.服(fú)务业复(fù)苏分化(huà)或是一季度(dù)青年失珂润护肤品属于什么档次,珂润护肤品适合什么年龄业人口仍(réng)增加的原因

  一(yī)季(jì)度服务(wù)业复苏出现(xiàn)分(fēn)化。今年一(yī)季度GDP同(tóng)比(bǐ)增(zēng)长4.5%,较(jiào)疫情前三年(nián)Q1均值有2.2个点的(de)增速缺口。分行业(yè)来(lái)看(kàn),批发零售业(yè)缺口为1.5个点,而建筑业、住宿(sù)餐饮业增速均(jūn)高于疫情前三(sān)年均值,这(zhè)三个行业一(yī)季度复(fù)苏情况较好;知(zhī)识密集程度更(gèng)高的房地产业、租(zū)赁和商(shāng)务(wù)服务(wù)业、信息(xī)技术服务业的(de)缺口分别为4.1、4.7、11个点(diǎn),一季度复苏相对较(jiào)慢。

  因此从失业(yè)率的分子端(duān)来看,当(dāng)前(qián)青(qīng)年失业人(rén)员增长的症结在于服务业就业复(fù)苏的(de)结(jié)构不均衡。一方(fāng)面,随着受(shòu)教育(yù)水平的整体提高,青年就业(yè)大量(liàng)流向知识密集型(xíng)服务(wù)业,如教育、信息技术等行业。另一方面,年初(chū)疫情(qíng)影响减弱后,经济复苏的主力(lì)是知识密(mì)集程度较低的生活(huó)性服(fú)务业(yè),而知识(shí)密集程(chéng)度较高(gāo)的生产性服务业复苏较慢。所(suǒ)以服(fú)务业就业复(fù)苏(sū)结构分化,带来的青年失业人口和(hé)25-59岁失业(yè)人口的分(fēn)化(huà)。房地(dì)产、互联(lián)网、教(jiào)育(yù)[1]等行(xíng)业的一季(jì)度(dù)就业尚未出现明显改善(shàn),应届生就业压力大;而住宿餐(cān)饮等行业就业已经出现(xiàn)回暖,但对于三分之二接受(shòu)过大学(xué)教育的青(qīng)年失业人口(kǒu)而言,这些行业的就业吸纳(nà)相(xiāng)对(duì)有限。

  芦哲&;占(zhàn)烁(shuò):青年就业(yè)—从三因(yīn)素框(kuāng)架看(kàn)“疤痕效应”来自何处(chù)

  芦哲&;占烁(shuò):青年就业(yè)—从三因素框架看(kàn)“疤痕效应”来自何处

  3.分母端:人口(kǒu)和(hé)劳动参与率均下(xià)降,带来劳动(dòng)力(lì)减少(shǎo)

  青(qīng)年(nián)失(shī)业率的分母端是城镇青年劳动力,主要由青年(nián)人口和(hé)劳动参与率(lǜ)决(jué)定。2022年我国开(kāi)始步入(rù)人口负(fù)增(zēng)长时代,城镇青(qīng)年劳动力可能将步入长期下降通道,这将从分母端推升青年失业(yè)率,或成(chéng)为(wèi)疫情后就业“疤痕效(xiào)应”的长期来源。

  3.1.青年人口:出生人口与(yǔ)乡(xiāng)村迁(qiān)入(rù)均在减少

  城镇青(qīng)年劳动力首先取决于城(chéng)镇青年人口数量,而后者来自(zì)于(yú)两部分,一是16-24年前的(de)出生(shēng)人口,二是乡村到城(chéng)镇的迁移人口,这两部分(fēn)增量未来都趋于(yú)下降。

  2010-2020年青年劳动(dòng)力对应的出生人口减少4381万,2020-2030年(nián)减(jiǎn)少1762万。2010年(nián)和2020年的16-24岁人口分(fēn)别(bié)对(duì)应1986-1994、1996-2004年(nián)的出生(shēng)人(rén)口,而(ér)前者(zhě)正好是建国以来的一轮“小婴儿潮”时期,年均出(chū)生人口超(chāo)2000万(wàn),其中1987年出生(shēng)人(rén)口最高超过2500万,到90年(nián)代开始明(míng)显步入下降通道。1986-1994年合计出(chū)生人口2.07亿,1996-2004年降至1.63亿,减少约(yuē)4381万,降幅为21.2%。2020和2030年(nián)的16-24岁人口分别对应1996-2004、2006-2014年的出(chū)生人口,这两个时期分别为1.63、1.45亿,出生人口减少(shǎo)约1762万。

  另一方面,我国农(nóng)村向城镇的人口(kǒu)转移(yí)也在减速。新增城(chéng)镇人口从2016年(nián)开始逐年减(jiǎn)少,十三五期间(2016-2020年(nián))均(jūn)值约为2184万人,但2022年只有650万(wàn)人。预计(jì)今年随着疫情影(yǐng)响减弱(ruò),人员流动恢复(fù),新增城(chéng)镇人口数量(liàng)会较去年有明显增(zēng)长,但可能仍然较(jiào)难回(huí)到十三五期间超2000万的(de)规模。当前我国(guó)城镇化率已经(jīng)达到65%以上,继续(xù)高(gāo)速增长空间有限(xiàn),从(cóng)乡村到城镇的迁移人口数(shù)量整体将呈(chéng)现下降趋势。

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

  3.2. 青(qīng)年劳动参(cān)与率:超(chāo)预期下降(jiàng)

  青(qīng)年(nián)劳动参与率有(yǒu)两个(gè)特点,一是低于其(qí)他年龄段群体(tǐ),大部分青年在校,并未进入劳(láo)动(dòng)市场。二是近年来呈下降趋势。

  2020-2023年,青年劳(láo)动参与率出现(xiàn)超(chāo)预期下降。根据今年3月统计(jì)局(jú)披露的青年就业和失业人数,当前16-24岁青年的劳动参与率约为(wèi)33.4%,即9637万城镇青(qīng)年人口中,有3219万进入或有意愿进入劳动市场。而(ér)2010和2020年两次人(rén)口普查时,青年(nián)劳动(dòng)参与率分别为47.2%、40.5%。此前十年(nián),青年劳动参与率下(xià)降6.7个(gè)点(diǎn),但疫情以来(lái)仅(jǐn)仅三年(nián),该指标已经下降7.1个(gè)点(diǎn)。

  近(jìn)三年青年劳动参(cān)与率的下降主要(yào)有三(sān)方面(miàn)原因。

  一是16-24岁在(zài)校生大幅增加493万。2010到2020的十年间,16-24岁在(zài)校生增(zēng)加了706万,年均(jūn)增加70.6万;但2019年末到2021年末(mò),仅仅两(liǎng)年的(de)时间里,该年龄段(duàn)的在校生增(zēng)加了493万,年(nián)均增长(zhǎng)246.5万(wàn),远远(yuǎn)快于此前(qián)十(shí)年增速。

  二(èr)是部(bù)分群(qún)体因就业形势(shì)恶化而退出劳(láo)动市场,在未(wèi)来经济和就业(yè)好(hǎo)转后会回(huí)到(dào)劳(láo)动(dòng)市场。2020年3月,国家统(tǒng)计局(jú)曾在发布会指(zhǐ)出当(dāng)月“就(jiù)业人员规(guī)模比1月份下降6%以上”,说明就业形势恶(è)化时,也(yě)会(huì)影(yǐng)响(xiǎng)劳动参与率。

  三是就业观念的变化导致初次(cì)进入劳动市场时间推迟,降低(dī)16-24岁劳动参与(yǔ)率。从社会风气来看,对学历的推崇导致本科毕业即(jí)进(jìn)入就业市场的年轻人(rén)减少,加(jiā)上考研、考公(gōng)竞(jìng)争激烈,发展至“二战(zhàn)”“三战”,客观上会(huì)将部分青年人初(chū)次(cì)就业(yè)时(shí)间从16-24岁(suì)延迟(chí)到(dào)25岁(suì)之后,从而导致16-24岁劳动(dòng)参(cān)与率出现下降(jiàng)。

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  4.结论:未来失业(yè)率的(de)分母端可能(néng)会(huì)越来越重要

  失业(yè)人口的增加不能(néng)完(wán)全解(jiě)释青年失业率(lǜ)的(de)上(shàng)升。假如当(dāng)前(qián)青年劳动力与2020年相(xiāng)同(tóng),在失业(yè)人口增(zēng)加132万(wàn)至632万人的情况下,对应青年失业率(lǜ)应(yīng)该(gāi)从12.8%提(tí)高至(zhì)16.2%,但3月却达(dá)到(dào)19.6%,如图19。失(shī)业人口的增加只能解(jiě)释当(dāng)前青年失业率的(de)一部(bù)分,另一部分则来自分母端,城(chéng)镇青(qīng)年(nián)劳动力的(de)减少。

  芦哲(zhé)&;占(zhàn)烁:青年就(jiù)业—从(cóng)三因(yīn)素框(kuāng)架(jià)看“疤痕效应”来自何处

  考虑(lǜ)到2020年我国人口已(yǐ)经开始负(fù)增长,未来青(qīng)年(nián)失业率的变动(dòng)可能出(chū)现(xiàn)以下三种情况:

  ①青年失业人口(kǒu)增(zēng)加,同时劳动力减少,青(qīng)年失业(yè)率(lǜ)上升;

  ②青(qīng)年失(shī)业(yè)人(rén)口与(yǔ)劳动力均在(zài)减少,但(dàn)失业人口(kǒu)降幅不(bù)及劳(láo)动力(lì)降幅,青年失业(yè)率上升;

  ③青年失业(yè)人(rén)口与劳动力均在(zài)减少(shǎo),失业人口降幅大(dà)于劳动力(lì)降(jiàng)幅,青年失业率下降。

  我们认为(wèi),未(wèi)来失业人(rén)口(kǒu)会随着经济(jì)复苏而减(jiǎn)少(shǎo),但经(jīng)济(jì)复(fù)苏难以改变(biàn)失业率的(de)分母(mǔ)下(xià)降趋(qū)势(shì)。青年劳动力的(de)下(xià)降可能成为(wèi)就业“疤痕效(xiào)应(yīng)”的长期来源,抬高青(qīng)年失业(yè)率的长(zhǎng)期(qī)中枢。未来失(shī)业率的分母(mǔ)端可能会越来越重要,这也是人口长(zhǎng)周期(qī)变化的影响之一。

  5.附录(lù):概念和数据说明

  青年失业率的(de)两个(gè)前(qián)置概念。讨论16-24岁人口调(diào)查失业率时,有必要明晰这(zhè)一(yī)概念的两个要点(diǎn):一(yī)是(shì)调查失业率是城(chéng)镇就业范围,并(bìng)非(fēi)针对全部就业人(rén)口,不包括乡村(cūn)就业,2022年底我(wǒ)国(guó)城乡就业大约(yuē)分别占63%、37%,近四成的(de)就业人口并未(wèi)包含(hán)在(zài)内。因此,许多针(zhēn)对(duì)青年(nián)失业率的讨论以全国青年人口数量(liàng)为出发点,未区分人口总量与(yǔ)城乡(xiāng)结构(gòu)的问题(tí),有失偏颇。本篇报告如(rú)无特别(bié)说明,各概念(niàn)均是指城镇就业口径。

  二是失(shī)业率的分母不含没有劳动意愿(yuàn)的(de)劳动年(nián)龄(líng)人口。按(àn)照(zhào)统计局的定义,“劳动力指年满16周(zhōu)岁(suì),有(yǒu)劳动能力,参加或要(yào)求参加社(shè)会经济活动的人(rén)员(yuán)。包(bāo)括就业人员和失业(yè)人员(yuán)”,因此没有(yǒu)就业意愿的劳动年龄人口不计(jì)入劳动力(lì)。根据《2022年中国劳动统计年(nián)鉴》,2021年底我(wǒ)国(guó)16岁以(yǐ)上的人口(kǒu)约(yuē)为11.5亿,其中(zhōng)只有68%属(shǔ)于劳动(dòng)力(lì),约为7.8亿,而(ér)就业人(rén)口为约(yuē)7.46亿,据此推算城(chéng)乡失业(yè)人(rén)口可能(néng)为(wèi)3372万人左右。

  芦哲&;占烁(shuò):青年就业—从三因素框架看“疤痕效应”来自何处

  从数据(jù)来看,失业(yè)率(lǜ)来自全(quán)国月度劳动力调查。该项调查制度于(yú)2005年正式实施,每年进行两(liǎng)次全国劳(láo)动(dòng)力抽样(yàng)调查,调(diào)查(chá)范围为中国大陆的城镇(zhèn)和(hé)乡村,调(diào)查(chá)对象为16岁及以上人口(kǒu)。2009年3月,为更及(jí)时准(zhǔn)确(què)反(fǎn)映劳动力市(shì)场变(biàn)化(huà)情(qíng)况(kuàng),建(jiàn)立了31个大城市(shì)月度劳动力(lì)调查制度。2013年4月(yuè),又将月度劳动力调查(chá)范(fàn)围扩(kuò)大至(zhì)65个城市(shì)。2016年1月,全(quán)国月度劳动力调查正式在全国(guó)范(fàn)围内(nèi)开展(zhǎn),调查范围覆盖全国所有地级市。

  月度(dù)劳动力调查样本比例约为0.2‰,是(shì)年度调查的五分之一左(zuǒ)右。全(quán)国每月调查(chá)约12万(wàn)户,2020年全国家庭户约为49415.7万户,样(yàng)本占比约0.2‰,作

  为对比,我(wǒ)国(guó)年度(dù)人口调查样本比例为1‰,五年一次的人(rén)口抽(chōu)样(yàng)调查样本比例为1%。而每10年一次的人口(kǒu)普查则在长表部分纳入就业调查,长表抽(chōu)样比(bǐ)例是10%左右,因而人口普(pǔ)查的就(jiù)业数据质量更高。

  就(jiù)业(yè)人员总(zǒng)数会根据普查数据进行修正(zhèng),但结构数(shù)据仍会存在差异。比如2020年的《劳(láo)动统计年鉴(jiàn)》显(xiǎn)示(shì),2019年末全国就业人员(yuán)约为7.75亿人;而七普后次年的(de)年鉴将这(zhè)一数据修正为7.54亿人(rén)左右,误差约2100万人。但结构数据(jù)的差异仍然存在(zài)。比如(rú)《2021年劳动统计(jì)年鉴》中,2020年城(chéng)镇制造业就(jiù)业人员占(zhàn)比为18.0%,而七普(pǔ)数据为(wèi)19.7%。

  6.风险提示

  (1) 服务业分化未收窄;

  (2) 青年劳动(dòng)参(cān)与率出现明显下降;

  (3) 外需、房地(dì)产等(děng)不及预期,经济和(hé)就业恢(huī)复偏慢。

  报告信息(xī)

  证券研(yán)究报告(gào):【芦哲&;占(zhàn)烁】青年就业(yè):从三因(yīn)素框架(jià)看“疤(bā)痕(hén)效应”来自何处

  研(yán)报撰(zhuàn)写人(rén)员:芦哲(S0120521070001,首席宏观经(jīng)济学家),占(zhàn)烁(S0120122070060,联系人)

  对(duì)外发布时间:2023年5月26日

  报告发布机(jī)构:德邦证券股份有限(xiàn)公(gōng)司(sī)

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