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拉普拉斯分块矩阵公式例题,拉普拉斯分块矩阵公式副对角线

拉普拉斯分块矩阵公式例题,拉普拉斯分块矩阵公式副对角线 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

  ·核心观点:我们将影响(xiǎng)青年失业率的因素拆解为(wèi)三方面:①青年(nián)失业(yè)人口,②青年(nián)总人口(kǒu),③劳动参与率,失业率=失业人口/(总(zǒng)人口×劳动参与率)。通(tōng)过(guò)三因素(sù)框架,我(wǒ)们发现16-24岁(suì)失(shī)业人口的增加(jiā)不能完全(quán)解释(shì)青年(nián)失业率的上升,更重(zhòng)要(yào)却被忽视(shì)的因素是青(qīng)年(nián)人口和劳动参与率(lǜ)下降(jiàng),带来(lái)16-24岁劳(láo)动力(lì)减少,从分母端大(dà)幅推高青年失(shī)业率。假如今年3月分母端的青(qīng)年劳(láo)动(dòng)力与2020年(nián)持(chí)平,新增约(yuē)132万青(qīng)年失(shī)业人口(kǒu)只能(néng)将失业率拉升至16.2%,但实际青年(nián)失业率却高达19.6%。我们认为,失业(yè)人口(kǒu)会随着(zhe)经济(jì)复苏(sū)而(ér)减少,但青年劳动力的下降可能成为就业“疤(bā)痕效应”的长期来源,抬高青(qīng)年失业率中枢。

  ·青年失业率(lǜ)的三因素框架:(1)失业率=失业人口/劳动力=失业(yè)人(rén)口(kǒu)/(总人口×劳动参与率),据此可将青年失业率拆解为青(qīng)年失业人口(kǒu)、总(zǒng)人口、劳动参与率(lǜ)三个因素(sù)。

  ·(2)失业率上升未(wèi)必来自失业增(zēng)加(jiā),不要忽略分母,劳(láo)动力(lì)的下降,也是抬高(gāo)失业率的重要原(yuán)因。2010-2020年,青年失业人口只增加4万,青年劳动力却减少1578万,带(dài)动16-24岁人口失业率大幅提高3.8个点。

  ·分子端的青年失业(yè)人(rén)口(kǒu):(1)从总量来看,当前城镇青年就业人数约为(wèi)2587万人(rén),失业人(rén)数632万人,比去年(nián)4月增加约70万,较(jiào)七普增(zēng)加约132万。

  ·(2)失业原因方面,近7成青年失(shī)业者是主动辞职,被裁员(yuán)比例只有2.6%,远低于35岁以上群体。

  ·(3)按照(zhào)受教育程度来(lái)看,三(sān)分(fēn)之二(èr)的(de)青(qīng)年失业人员接受过(guò)大学教育(yù)。

  ·(4)2010-2020年青年就(jiù)业(yè)的结(jié)构变化较(jiào)大(dà),呈现(xiàn)出从制造到服(fú)务(wù)、知识密集程度由(yóu)低到高两个特点。2010年农业和工(gōng)业吸纳了50.3%的青年就业人口,2020年大幅降(jiàng)至25.4%,流出的青年(nián)就业主(zhǔ)要转向服务(wù)业。以受教育年限作为维度,青年就业从知识密集程度(dù)较低的行业流向较高行业,但(dàn)是知识密集(jí)型行业的青年失业情况比(bǐ)整体失业更严(yán)峻。

  ·(5)服务业(yè)复苏分化或是一季(jì)度青年失业人口仍增加的原(yuán)因。经(jīng)济复苏的主力是知识密集程度较低(dī)的餐(cān)饮(yǐn)、零售等服务业,而知识(shí)密(mì)集程度较高的生产性(xìng)服务业(yè)复苏较慢,服务业就业复苏结构的(de)分化,带(dài)来青(qīng)年就业(yè)和25-59岁就业的分化。

  ·分母端的青年劳动力:(1)青年(nián)人口:出(chū)生(shēng)人口与乡村(cūn)迁入均在减少。2010-2020年青年(nián)劳动力对应的(de)出生人口减少4381万,2020-2030年减(jiǎn)少1762万。另外,我(wǒ)国农村向城(chéng)镇的人口(kǒu)转移也在(zài)减(jiǎn)速(sù),新(xīn)增城镇(zhèn)人口从十三(sān)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(lǜ)出(chū)现(xiàn)超预期下降。2010-2020年(nián)青年劳动参与率(lǜ)下降6.7个(gè)点,但疫情以来(lái)仅仅三年(nián),已(yǐ)经下降7.1个点(diǎn)。近三年青年劳动参与(yǔ)率的(de)下降主要有三方面原因:一是(shì)16-24岁在校生大幅增加493万(wàn);二是(shì)部分(fēn)群体因就(jiù)业形势恶(è)化而(ér)退出劳动市(shì)场(chǎng);三(sān)是就业观念的变化导致(zhì)初(chū)次(cì)进入劳动(dòng)市场时间(jiān)推迟,降低16-24岁劳动参与率。

  ·结(jié)论:(1)失业(yè)人(rén)口的(de)增加不(bù)能完全解释青年(nián)失业(yè)率(lǜ)的上升。假如当前(qián)青年劳动力与2020年相同(tóng),在(zài)失业(yè)人口增加132万至632万人的情况下,对应青年失业率应该从12.8%提高(gāo)至16.2%,但(dàn)3月(yuè)却(què)达到(dào)19.6%,如(rú)图19。失业(yè)人口的(de)增加只(zhǐ)能解释当前青年失业率的一(yī)部分,另一部分(fēn)则来自(zì)分母端,城镇(zhèn)青年劳(láo)动力的减少。

  ·(2)未来(lái)青年失业率的变(biàn)动可能出现以下三种情况:①青年(nián)失业人口(kǒu)增加,同(tóng)时劳动力减(jiǎn)少,青年失业率上升;②青年失业(yè)人口与劳动力(lì)均在(zài)减少,但失业人口降(jiàng)幅不及劳动力降(jiàng)幅,青年失业率(lǜ)上升;③青(qīng)年失(shī)业人口与劳动力(lì)均(jūn)在(zài)减少,失业人(rén)口降幅(fú)大于劳动力降幅,青(qīng)年失业(yè)率下降。

  ·(3)我们认为,失(shī)业人口(kǒu)会随(suí)着(zhe)疫情后经济复苏而减少,但青(qīng)年(nián)劳(láo)动力的下降可(kě)能成(chéng)为就业“疤痕效应”的长期来源,抬高青年失业率(lǜ)的长期中枢(shū)。未来失业(yè)率(lǜ)的分母(mǔ)端(duān)越来越重要。

  ·风(fēng)险提示:服务业分化未收(shōu)窄;青(qīng)年劳动参与率出(chū)现明显(xiǎn)下降;外(wài)需、房地产等不及(jí)预期,经(jīng)济(jì)和就业恢复(fù)偏慢。

  拉普拉斯分块矩阵公式例题,拉普拉斯分块矩阵公式副对角线目 录

  1. 青年失业率(lǜ)的三(sān)因(yīn)素(sù)框架

  2.分子端:新(xīn)增青年失业(yè)人(rén)员(yuán)缘于服务业(yè)复苏分化

  2.1.青(qīng)年失业(yè)人口:主动辞职居多;三分之(zhī)二接受过(guò)大学教育

  2.2.行业:从制造到服务,知识密度从低(dī)到高

  2.3.服务业复苏(sū)分化或(huò)是一(yī)季度青年失业人口仍增加的原因

  3.分母端:人口和(hé)劳(láo)动参(cān)与率均下降,带(dài)来劳动力减少

  3.1.青(qīng)年人(rén)口:出生人(rén)口与乡村迁入均在(zài)减少

  3.2.青年劳动参与(yǔ)率:超预期下降

  4. 结论:未来(lái)失(shī)业率的分(fēn)母端可能会越来越重要拉普拉斯分块矩阵公式例题,拉普拉斯分块矩阵公式副对角线>

  5. 附(fù)录:概(gài)念和数据(jù)说(shuō)明(míng)

  6. 风险(xiǎn)提示(shì)

  正(zhèng) 文

  4月份(fèn)16-24岁青年失业率攀升(shēng)至(zhì)20.4%,创下2018年有数据以来最(zuì)高值。在(zài)疫情影响退散、经(jīng)济(jì)逐步(bù)复苏的情况下,城镇调查失业率较去年同期(qī)大幅下(xià)降0.9个点(diǎn),但青(qīng)年失业率却较去(qù)年(nián)4月(yuè)逆势攀升(shēng)2.2个点。本篇报(bào)告将重点研(yán)究疫(yì)情(qíng)后留(liú)下(xià)的“疤(bā)痕(hén)效应”如何推(tuī)高青年失业率。

  1.青年(nián)失(shī)业(yè)率的三因素框(kuāng)架

  失业率=失业人口/劳动力=失业人口/(总人(rén)口(kǒu)×劳动参与率)

  据此可(kě)见,影响(xiǎng)青年失业率的主要(yào)是三(sān)个(gè)因素:①青年失业人口;②青年总人(rén)口;③劳(láo)动参与率,其中②③决(jué)定着青(qīng)年劳动力的变化(huà)。这三个因素(sù)均(jūn)为城(chéng)镇口径。

  三(sān)个(gè)因素的变化(huà)都不能(néng)忽视。当(dāng)我们(men)讨论(lùn)失(shī)业(yè)率时(shí),经常(cháng)认为失业(yè)率上升(shēng)一定是失业增加的结(jié)果,这(zhè)个(gè)判(pàn)断(duàn)对于(yú)全年龄段失业率来说并没有问题,因为我国的劳(láo)动力总量(也称经济(jì)活动人口)在2015年之前一直在上升(shēng),2015年(nián)后略有下降,到2021年末(mò)下降了2.6%,年均(jūn)降(jiàng)幅约0.4%。但青(qīng)年失业率则不能忽视分(fēn)母的变动,因为(wèi)青年(nián)劳动力波动幅度更大。

  例(lì)如2010-2020年,青年失业人口只(zhǐ)增加4万(wàn),青年(nián)劳动力却(què)减少1578万,带动16-24岁人口失(shī)业率大幅提(tí)高3.8个点。两次(cì)人口普查期间(2010-2020年),青年失业人口从496万增加到500万(wàn),仅增加了4万左右,约为2020年(nián)青年劳动力的(de)0.1%,但青年失业率却从六普的9%提(tí)高到七普(pǔ)(2020年11月)的12.8%,大幅提高3.8个点。主要原因就是(shì)失业率的分母在下降,16-24岁青年(nián)劳动(dòng)力人(rén)口在此(cǐ)期间从5481万人大幅减至3903万人,减少(shǎo)了1578万。但是,2010-2020年全(quán)年龄段劳动力(lì)数量基本稳定在7.8亿,整体失业率的分母基本不变。因此,2010-2020年间,决(jué)定(dìng)整体失(shī)业率变动(dòng)的(de)是失业人口数量(分子),但决(jué)定青(qīng)年(nián)失业率变动的却是青年劳动力总(zǒng)量(分母)。

  芦(lú)哲(zhé)&;占烁(shuò):青年就业(yè)—从三(sān)因素框架看(kàn)“疤痕效应”来自(zì)何处

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

  2.分子端:新(xīn)增青(qīng)年失(shī)业人员(yuán)缘于服务业(yè)复(fù)苏(sū)分化

  2.1.青年(nián)失业人(rén)口:主动(dòng)辞职居多;三分之二接受过大学教育

  从总量来看(kàn),当前城镇(zhèn)青年就业人数约为2587万(wàn)人,失业人数632万人,比去年(nián)4月(yuè)增加约(yuē)70万,较七普(pǔ)增(zēng)加(jiā)约(yuē)132万。国家(jiā)统计局在3月就业数(shù)据解读(dú)时,披(pī)露(lù)了当前青年就业和失业人数的基本情况:“初(chū)步测算3月份城镇青年9637万人,没(méi)有参与劳动力(lì)市场的青年6418万人(rén),主体为在校学生;参与劳动力市(shì)场的青年3219万人(rén),其中就业人数2587万人、失业人数632万人。”[1]假(jiǎ)设青年(nián)劳动力人数与去年基(jī)本持平,今年4月(yuè)青年失业(yè)率比去年同期(qī)高2.2个点,青年失业人员比去年同期多(duō)70万人(rén)左右,比(bǐ)2020年七普多(duō)132万人。

  从(cóng)增量看,今年前四个月青年失业形(xíng)势好于(yú)去年(nián)同期(qī)。假设2022年以(yǐ)来(lái)青年劳动力总量(liàng)维持在3219万(wàn),青年(nián)失业率每(měi)提高(gāo)1个点(diǎn),带来32万左右的新(xīn)增(zēng)失业人口。尽(jǐn)管今年4月青年(nián)失业率比去(qù)年同期高2.2个点,但从新(xīn)增青(qīng)年失业(yè)人(rén)口(kǒu)来看,今年1-4月约为119万,去年(nián)同期为(wèi)125.5万。从(cóng)增量来看,今年前四个月青年失业形势(shì)要好(hǎo)于(yú)去年,这与当前经济逐渐恢复也有关系。

  从(cóng)节(jié)奏来(lái)看,受夏季毕业(yè)影(yǐng)响,我国青年失业率一般在上(shàng)半年逐渐提高(gāo),7月达到峰值,8月开始逐步回落,预计5-7月青(qīng)年失业率或将继续小幅攀升。

  芦哲&;占烁:青年就业—从三因素(sù)框(kuāng)架看“疤痕(hén)效应”来自何(hé)处(chù)

  失业(yè)原(yuán)因(yīn)方面,近7成青年(nián)失业者(zhě)是(shì)主动辞职,被裁员比例(lì)只有2.6%,远低于35岁以上(shàng)群(qún)体。一(yī)种观点认为(wèi),青年(nián)群体由于(yú)工(gōng)作经验(yàn)和技(jì)能相对不熟练(liàn),往往(wǎng)在企业裁(cái)员时首当(dāng)其冲。但根(gēn)据月度劳动力调查数据,青年失业(yè)主(zhǔ)要原因是主动辞(cí)职(zhí),被裁(cái)员(yuán)的比例(lì)明显低于35岁以上群体。根(gēn)据《2021年中国劳动统计(jì)年鉴》,有工作意愿(yuàn)但从未工作过的失业群体(tǐ)在(zài)16-24岁失(shī)业人口中占比59%,其他年龄群体(tǐ)中(zhōng)这一(yī)比例(lì)最(zuì)高是14.4%。我(wǒ)们剔除这部分失业人群后(hòu),剩下的青年(nián)失业(yè)人口中,第(dì)一大失业原因是(shì)主动辞(cí)职,占比(bǐ)68.2%,单位倒闭破产(chǎn)占(zhàn)比5.9%;而裁员仅占2.6%。横(héng)向(xiàng)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(2.6%)>;25-34岁(2.5%)。

  按照受教育程度来看(kàn),三分之二的青年失(shī)业(yè)人员接受过大学教育。各(gè)年龄段失业人群中,年龄(líng)越(yuè)低(dī),平均受(shòu)教育(yù)程(chéng)度越高。16-24岁失业人员中66.2%是接受(shòu)过大学教育的,这一比例在其他三个年龄阶段逐步递(dì)减,25-34岁(40.5%)>;35-59岁(13.7%)>;60岁以(yǐ)上(shàng)(4.3%)。城(chéng)镇(zhèn)就业(yè)人(rén)口的受教育(yù)程度也大致类似,青(qīng)年人(rén)由于年龄限制(zhì),接(jiē)受大(dà)学教育比例略低(dī)于25-34岁(suì),整(zhěng)体来看(kàn)35岁(suì)以下就业人(rén)员(yuán)的受教育程度(dù)大幅(fú)高(gāo)于(yú)35岁以上(shàng)。按(àn)照接受过大(dà)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&;占烁(shuò):青年就(jiù)业—从三(sān)因素框架看“疤(bā)痕效应(yīng)”来自何处

  芦(lú)哲&;占(zhàn)烁(shuò):青(qīng)年(nián)就业—从三因(yīn)素(sù)框(kuāng)架看“疤痕效应”来自何(hé)处

  芦哲&;占烁:青年就业(yè)—从(cóng)三(sān)因(yīn)素框(kuāng)架看“疤痕效(xiào)应”来自何处(chù)

  2.2.行业(yè):从制造到服务(wù),知识(shí)密度(dù)从(cóng)低到(dào)高(gāo)

  青年失业人口(kǒu)的行(xíng)业与青(qīng)年就业分布(bù)基本一致。青(qīng)年失业(yè)人口呈现出(chū)行业聚集的特点,主要集中(zhōng)在5个大类行业,2020年(nián)占(zhàn)比(bǐ)分别为:批发零售(19.3%)、制(zhì)造业(18.8%)、住宿(sù)餐饮(13%)、教(jiào)育(7.5%)、居(jū)民服务(wù)\修理和其他服(fú)务业(6.7%),这5个行业占(zhàn)全部(bù)青(qīng)年(nián)失业人口的65%左右。同时,这5个(gè)行业也(yě)是青年就业集(jí)中的(de)行(xíng)业,吸(xī)纳了(le)60.7%的(de)青年就业。从行(xíng)业来(lái)看,青年失业人口的行(xíng)业分布(bù)是(shì)由就业分布决定的(de),吸纳(nà)就业占比较大(dà)的行(xíng)业,往往(wǎng)也(yě)贡献了较大(dà)规(guī)模的失业。因(yīn)此,在挖掘青年失业人口来自何处之(zhī)前,需(xū)要(yào)研究青年就(jiù)业的行业(yè)结构。

  芦(lú)哲(zhé)&;占烁:青年就业—从(cóng)三因(yīn)素框架(jià)看“疤痕效(xiào)应”来(lái)自何处(chù)

  芦(lú)哲&;占烁(shuò):青年就业(yè)—从三因素框(kuāng)架看“疤痕(hén)效应”来自何处(chù)

  2010-2020年青年就(jiù)业的结(jié)构变(biàn)化较大,呈现(xiàn)出从制造(zào)到(dào)服务、知识密集(jí)程度由低到高两个特(tè)点。

  青(qīng)年就业(yè)从工(gōng)农业(yè)大(dà)量流(liú)入服务业。农林牧渔、采矿业、制造业和电热燃水的生产供应业,这四个行业是国民经济分类的农业和(hé)工业。2010年(nián)这(zhè)四个行业吸(xī)纳了50.3%的青年就(jiù)业人口,到2020年该(gāi)比例大幅降至25.4%。其中,制(zhì)造业从(cóng)37.4%降至22%,农(nóng)林牧(mù)渔从11.4%降至2.5%,分别降低(dī)15.4和9.0个(gè)点(diǎn)。有4个行业(yè)吸纳(nà)青年就(jiù)业比(bǐ)例(lì)增(zēng)加超2个(gè)点,其中,教育业为5.3%,租赁和商务服务为(wèi)3.1%,信息技(jì)术为2.8%,卫生和社工(gōng)为2.0%。另外,建筑业(yè)和房地产等(děng)其他6个服务行业吸纳青年就业的比例(lì)均增超1个(gè)百分点。

  以受(shòu)教育年限(xiàn)作(zuò)为维度,青年就业从知识密集程度较(jiào)低的行(xíng)业流向(xiàng)较高行(xíng)业。我们以《2021年劳(láo)动统(tǒng)计年鉴》中各行业就业人员的受(shòu)教(jiào)育年限,来计算各行业的知识密集(jí)程度。有5个行业的平均受教育(yù)年限在14年(nián)以上,依次是:科学研究与(yǔ)技术服务(14.6)>;教育(14.4)>;金融(14.3)>;信息传输、软(ruǎn)件和信息技术服务(14.2)>;卫生(shēng)和社(shè)会工作(zuò)(12.1),除金融业外(wài),其他四个行(xíng)业(yè)是(shì)过去十年青年就(jiù)业流入的主要行(xíng)业(yè),吸纳青年就(jiù)业比例的增幅(fú)均居前列。如图10,各行业(yè)所吸纳(nà)的青(qīng)年就业比例变动(dòng)与(yǔ)行业(yè)平均受教育年限(xiàn)基本(běn)一致,即青(qīng)年就业(yè)从知识密集程度较(jiào)低(dī)的行(xíng)业流向较(jiào)高行业。

  但是(shì)知识密集型行业的(de)青年失业(yè)情况比整体失业更(gèng)严(yán)峻。我们用《2021年中国劳(láo)动统计年鉴》中各行业的青年(nián)失(shī)业(yè)比例(该行业的青(qīng)年(nián)失业人(rén)数/青年失(shī)业(yè)总人数),除以各行业的(de)青年就业(yè)比(bǐ)例(该(gāi)行业(yè)的青(qīng)年就业人(rén)数/青年就业总(zǒng)人数),来(lái)作为各(gè)行业失业率(lǜ)的近似替代指标。以这个指标来(lái)看,知识(shí)密集(jí)型行业的青年失业(yè)率大多高(gāo)于全年龄段(duàn)失业率(lǜ),如信息技(jì)术(shù)、教育、科研服(fú)务(wù)、公(gōng)共管理等行业,体(tǐ)现在图(tú)11中,都位于(yú)右(yòu)下方(fāng)。

  芦(lú)哲&;占烁:青年就业(yè)—从三因素(sù)框架(jià)看“疤痕效应”来自何处(chù)

  芦哲&;占烁:青年就业—从三(sān)因素框架看“疤痕效应”来自何处

  2.3.服务(wù)业复苏分化或是一(yī)季(jì)度青年失业人(rén)口仍增加的原因

  一季(jì)度服务业复苏出现分化(huà)。今年一(yī)季(jì)度GDP同比(bǐ)增长(zhǎng)4.5%,较疫情前(qián)三年Q1均值(zhí)有(yǒu)2.2个点的增速缺(quē)口(kǒu)。分行业来看,批发(fā)零售业缺口为1.5个点,而建筑业、住宿餐饮业增速均高于(yú)疫情(qíng)前三年均值,这三个行业一季度(dù)复苏情况较好;知识密(mì)集程(chéng)度更高的房地产业、租赁和商务服务业、信息技术服(fú)务业的缺口分别(bié)为4.1、4.7、11个点(diǎn),一季度复苏相(xiāng)对(duì)较(jiào)慢。

  因(yīn)此从失业率(lǜ)的分子(zi)端来看,当(dāng)前青(qīng)年失(shī)业人(rén)员增长的症结在于服务业就业复苏的结(jié)构(gòu)不均(jūn)衡。一方面,随着受教育水平的(de)整(zhěng)体提高,青年就业大量流(liú)向知(zhī)识密集(jí)型服务业,如教(jiào)育、信息(xī)技术等(děng)行业。另一方面,年(nián)初(chū)疫(yì)情影响减弱后,经济复苏的主力(lì)是(shì)知识密集程度较低的生活(huó)性(xìng)服务业(yè),而(ér)知识密集程度较高的生产性服务业复苏较慢。所以服务业就(jiù)业复苏结构(gòu)分化,带来的(de)青年(nián)失业人口和25-59岁失(shī)业人口的分化(huà)。房地(dì)产、互联网、教育(yù)[1]等行业的一(yī)季度(dù)就(jiù)业(yè)尚未出现明显改善(shàn),应(yīng)届生就业压力大(dà);而(ér)住宿餐饮等行业就业已经出现回暖,但对于三分之二接受过(guò)大(dà)学教育的(de)青年失(shī)业人口而言,这些(xiē)行业的(de)就业吸纳相对有限。

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

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

  3.分母(mǔ)端:人口和劳(láo)动参与(yǔ)率均下降,带来劳动力减少

  青年失业率的(de)分母端是(shì)城镇(zhèn)青年劳(láo)动力,主要由青年(nián)人口和劳(láo)动参与率决(jué)定。2022年我国开始步入(rù)人口负(fù)增长时(shí)代,城镇(zhèn)青年劳(láo)动力可能(néng)将步入长期下降(jiàng)通道,这将从分母端推升青年失业率(lǜ),或成(chéng)为(wèi)疫情后(hòu)就业“疤痕(hén)效应”的长期来(lái)源(yuán)。

  3.1.青年人口:出生人口与(yǔ)乡(xiāng)村(cūn)迁入均在减少

  城镇青(qīng)年劳(láo)动力(lì)首先(xiān)取决(jué)于城镇(zhèn)青年人(rén)口数(shù)量,而后者(zhě)来自于两部分,一是16-24年前的出生(shēng)人口,二是乡村(cūn)到(dào)城镇的迁(qiān)移人(rén)口,这两部分(fēn)增量未来都趋于下降。

  2010-2020年青(qīng)年劳(láo)动力对应(yīng)的(de)出生人口(kǒu)减少4381万,2020-2030年减少(shǎo)1762万。2010年和2020年(nián)的16-24岁人口分别对应(yīng)1986-1994、1996-2004年的出生人(rén)口,而前者正好是建国以来的一轮(lún)“小婴儿潮”时期,年(nián)均出生人口超(chāo)2000万,其(qí)中1987年出生人口最高超过(guò)2500万(wàn),到(dào)90年代开始明显(xiǎn)步(bù)入下降通道。1986-1994年合计出生人口(kǒu)2.07亿,1996-2004年(nián)降至1.63亿,减少约4381万,降幅为21.2%。2020和2030年的16-24岁人口分别对应1996-2004、2006-2014年的出(chū)生(shēng)人口,这两个(gè)时期分(fēn)别为1.63、1.45亿,出生人(rén)口减(jiǎn)少约1762万(wàn)。

  另一方(fāng)面,我国农村(cūn)向城镇的人(rén)口转移(yí)也在减速。新增城镇人口从2016年开(kāi)始逐年(nián)减少,十(shí)三五(wǔ)期间(2016-2020年(nián))均(jūn)值(zhí)约为2184万人,但2022年只有650万人。预(yù)计今年随着(zhe)疫情影响减弱,人员流动恢(huī)复,新增城镇人口(kǒu)数(shù)量会较(jiào)去(qù)年有明显增长,但(dàn)可能(néng)仍然较难回(huí)到(dào)十三五期间超2000万的规模。当前(qián)我国(guó)城镇化率已经达到(dào)65%以上(shàng),继续高速(sù)增长空间有限(xiàn),从(cóng)乡村到城(chéng)镇的迁(qiān)移(yí)人口数(shù)量整体将(jiāng)呈现下降趋势。

  芦哲&;占烁:青年就业(yè)—从三因素框架看“疤痕效应”来自何处

  3.2. 青年劳动(dòng)参与率:超预期下降

  青年劳动参与率有两个特(tè)点,一是低于其他(tā)年(nián)龄段群体,大部分青年在校,并未进入劳动(dòng)市场。二是(shì)近(jìn)年(nián)来呈(chéng)下降趋(qū)势。

  2020-2023年(nián),青年劳动参与率出现(xiàn)超预(yù)期下(xià)降。根据今(jīn)年3月(yuè)统(tǒng)计(jì)局披露(lù)的(de)青年就(jiù)业和失业人数(shù),当前16-24岁青年的劳动参与率约为33.4%,即9637万城镇青年人口(kǒu)中(zhōng),有3219万进入或有意愿进入劳(láo)动市(shì)场。而2010和2020年两次人口普查时(shí),青年劳动参(cān)与率分(fēn)别为47.2%、40.5%。此前十年,青年(nián)劳动(dòng)参与率下降6.7个点,但疫(yì)情以(yǐ)来仅仅三年,该(gāi)指标已经下(xià)降(jiàng)7.1个(gè)点。

  近三年青年劳动参与率(lǜ)的下降(jiàng)主要有三方面原因。

  一是16-24岁在校(xiào)生大幅(fú)增加493万。2010到2020的十年间,16-24岁在校生增加了706万,年均增加70.6万;但2019年末到2021年末,仅仅两年的(de)时间里,该年龄段(duàn)的在校生(shēng)增(zēng)加了493万,年均(jūn)增长(zhǎng)246.5万,远远快于此前十年增速。

  二是部分群体因就业(yè)形势恶化(huà)而退出劳(láo)动(dòng)市场,在未来经济和就业好(hǎo)转后(hòu)会回到劳动市场(chǎng)。2020年3月,国家统计(jì)局曾在发布会(huì)指出(chū)当月“就业人(rén)员规模比1月份下降6%以上”,说明就业形(xíng)势恶化时,也会影响劳动参与率。

  三是就业观念的变化导致初次进入劳动市场时间推迟,降低16-24岁劳(láo)动参与率(lǜ)。从社会风气(qì)来看,对学历的(de)推崇导(dǎo)致本科(kē)毕业即(jí)进入(rù)就业市(shì)场的年轻(qīng)人减(jiǎn)少(shǎo),加(jiā)上考研、考(kǎo)公竞争激烈,发展至“二战”“三(sān)战(zhàn)”,客(kè)观(guān)上会将部(bù)分青年人(rén)初次(cì)就业时(shí)间从16-24岁延(yán)迟到25岁(suì)之后,从而导致(zhì)16-24岁劳(láo)动参(cān)与(yǔ)率出现下降。

  芦哲&;占烁:青年就业—从三因素框架看“疤(bā)痕效应”来自何处

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

  失业人口的增加(jiā)不能完全解释(shì)青年失业率(lǜ)的上升。假如当前青(qīng)年劳(láo)动力与2020年相同,在(zài)失业人(rén)口增加(jiā)132万至632万(wàn)人(rén)的情况下,对应青年失业率应该从(cóng)12.8%提高至(zhì)16.2%,但3月却达到19.6%,如图19。失业(yè)人口的增加(jiā)只能(néng)解释当前(qián)青(qīng)年失业(yè)率的一部分,另一部分则(zé)来自分母(mǔ)端,城(chéng)镇(zhèn)青(qīng)年劳动力的减(jiǎn)少(shǎo)。

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

  考虑到2020年我国人口已经开始负增长,未来青年失(shī)业率的变(biàn)动可能出现以下(xià)三种(zhǒng)情况:

  ①青年失业(yè)人口(kǒu)增加,同时劳(láo)动力减少,青年(nián)失业率上升;

  ②青(qīng)年失业人口与劳动力均(jūn)在(zài)减少,但失业人口(kǒu)降幅不及劳(láo)动(dòng)力降幅,青年失业率上升(shēng);

  ③青年失业人口与劳动力(lì)均在减少,失业人口降幅大(dà)于劳(láo)动(dòng)力降幅(fú),青年失业率下降。

  我们(men)认为(wèi),未(wèi)来(lái)失业人口会随着经济复苏(sū)而减少,但经(jīng)济复(fù)苏难以改变失业(yè)率的分母下降趋(qū)势。青年劳动力的下(xià)降可(kě)能成为就业(yè)“疤痕(hén)效应”的长期来源,抬高青年失(shī)业率(lǜ)的长期中枢。未(wèi)来失业率(lǜ)的(de)分母端(duān)可能会越来(lái)越(yuè)重(zhòng)要,这也是人口(kǒu)长(zhǎng)周期变化(huà)的影响之一。

  5.附录:概(gài)念和(hé)数据(jù)说明

  青年失业(yè)率的(de)两个前置概(gài)念。讨论16-24岁人口(kǒu)调(diào)查失业率时,有必要明晰这一(yī)概念(niàn)的两(liǎng)个要点:一是调查失(shī)业率(lǜ)是城镇就业(yè)范(fàn)围,并非(fēi)针对全(quán)部就业(yè)人口,不包括乡村就(jiù)业,2022年(nián)底我国城乡就(jiù)业大约分别占63%、37%,近四成的就业人口并未包含在内。因此,许多针(zhēn)对青年失业率的讨论以全(quán)国青年人口数量(liàng)为出发点,未(wèi)区分(fēn)人口总(zǒng)量与城(chéng)乡结构的(de)问题(tí),有(yǒu)失偏颇。本(běn)篇报告如无特别说明(míng),各概念均是(shì)指(zhǐ)城镇就业口径。

  二是失业率的(de)分母不(bù)含(hán)没有劳动意愿的劳动年龄人口。按照统(tǒng)计局的定义,“劳动(dòng)力指年满16周岁,有劳动能力(lì),参(cān)加或要求参加社(shè)会(huì)经济活(huó)动的(de)人员。包(bāo)括就业人员和失业人员(yuán)”,因此(cǐ)没有(yǒu)就(jiù)业意愿的劳(láo)动(dòng)年龄人口(kǒu)不计入劳动(dòng)力。根据《2022年中国劳动统计年鉴》,2021年底我国(guó)16岁(suì)以上的人口(kǒu)约为11.5亿,其(qí)中(zhōng)只有68%属(shǔ)于(yú)劳(láo)动力,约(yuē)为(wèi)7.8亿(yì),而(ér)就业人口为约7.46亿,据此推算城乡失业人口可能为(wèi)3372万人左右。

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

  从(cóng)数据来(lái)看,失业(yè)率来自(zì)全国月度劳动力调查。该项调查(chá)制度于(yú)2005年(nián)正式实施,每年进行两次全国劳动力(lì)抽样调查,调查范围为(wèi)中国大陆的城镇和乡(xiāng)村,调查对象为(wèi)16岁(suì)及以上人口。2009年3月(yuè),为更及时准确反映劳(láo)动力市场(chǎng)变化情况,建立了31个(gè)大城(chéng)市月度劳动力调(diào)查制度。2013年4月,又将月(yuè)度劳(láo)动力(lì)调查(chá)范围扩(kuò)大(dà)至65个(gè)城市。2016年(nián)1月(yuè),全(quán)国月度劳动力调查正式在全国范围内开(kāi)展(zhǎn),调查(chá)范围(wéi)覆盖全国所(suǒ)有地级市。

  月(yuè)度劳动力调查样本(běn)比(bǐ)例约为0.2‰,是年度调查的五分之一左右。全国每(měi)月调查约(yuē)12万户,2020年全国家庭户约为49415.7万户(hù),样本占(zhàn)比约(yuē)0.2‰,作

  为对比,我国年度人口(kǒu)调查样(yàng)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(yī)次的人口普查则在(zài)长表部分纳入就业调(diào)查,长表(biǎo)抽样比例是10%左右,因而人口普查的就业数据(jù)质(zhì)量更(gèng)高(gāo)。

  就业(yè)人员(yuán)总数会根据普查数据(jù)进(jìn)行修正,但结构数据仍会存在差异。比(bǐ)如(rú)2020年的《劳动统计年鉴(jiàn)》显示,2019年末(mò)全(quán)国(guó)就业人(rén)员约(yuē)为7.75亿人(rén);而七普后次年(nián)的年鉴将(jiāng)这一数(shù)据(jù)修(xiū)正为7.54亿人左右,误差约2100万人(rén)。但结构数据的差异仍然存在。比如《2021年劳动统计(jì)年鉴》中,2020年城(chéng)镇制造业就业人(rén)员占比为18.0%,而七(qī)普数(shù)据为19.7%。

  6.风(fēng)险提示

  (1) 服务业分化(huà)未收窄;

  (2) 青年劳动(dòng)参(cān)与率出现明显(xiǎn)下降;

  (3) 外需、房地产等不及(jí)预期,经济和就业(yè)恢复(fù)偏慢。

  报告信息

  证券(quàn)研究报告(gào):【芦(lú)哲&;占烁】青年就业:从三(sān)因素框架看“疤痕效应”来自何处

  研(yán)报撰写人员:芦哲(S0120521070001,首席宏观经济(jì)学(xué)家),占(zhàn)烁(S0120122070060,联(lián)系(xì)人)

  对外发布时(shí)间:2023年5月26日(rì)

  报告(gào)发布机构:德邦证券股份有限公司

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