蔡昉｜中国社会科学院（本文节选自《国际经济评论》2022年第5期）
【导读】近年来，受疫情影响，就业问题压力凸显。那么，具体数据情况如何？面临的真实问题究竟是什么？本文根据历史公开数据，从经济学的角度解析我国当前就业市场面临的多重压力，并给出预防长期问题的建议。
作者指出，从长期、整体看，我国客观上面临宏观经济下行周期的事实，经济下行影响就业，这是周期性失业率升高的一个原因；另一方面，则是经济结构和模式调整所产生的“创造性破坏”效应，由于创新型经济代替原有的劳动密集型制造业，新产生的就业岗位需要的技能，并不是市场上失去岗位的人群所具备的，以至于供需不匹配；除此之外，人口老龄化时代的到来，虽然预示就业不再有总量上的压力，但就业人口结构会出现不平衡，易受结构性和摩擦性影响的人群会变大。其中一个出乎意料的变化是：从2022年2月开始，外来户籍人口的失业率低于本地户籍人口的情况发生了逆转，而且攀升到很高的水平——这是农民工就业困难的一大表现。如果把农民工大规模返乡、外出规模缩减与高失业率结合起来，足见就业形势的严峻性。作者指出，从经验上看，美国多次出现经济下行之后的“无就业复苏”。为避免短期冲击的长期化和常态化，需要认识到：并非所有就业都符合“充分就业”的本质含义；不是所有有意愿就业的人口都可以通过惯常途径来实现就业；不是所有岗位都可以靠市场创造；劳动群体的异质性导致劳动力市场匹配高度复杂。
作者建议，要把市场手段和政策手段综合运用起来，推动经济增长，完善劳动力市场社会机制，同时针对易受影响群体开展针对性服务，以各种福利手段稳定居民、家庭收入。如此，政策措施力度更大，效果更明显。
本文节选自《国际经济评论》2022年第5期，原题为《中国面临的就业挑战：从短期看长期》，仅代表作者观点，特此编发，供诸君参考。
中国面临的就业挑战：从短期看长期
▍城镇就业形势及其性质
自2020年新冠肺炎疫情暴发以来，中国城镇就业遭受持续时间较长的冲击。可以依据失业的三种类型，即结构性失业、摩擦性失业（两者合并为自然失业）以及周期性失业来认识这一就业冲击的严峻程度。2020年2月，中国城镇调查失业率达到6.2%的高位，系2018年1月该指标正式记录以来的最高水平。此后虽然有所回落，但是，如果假设5%为中国的自然失业率的话，那时以来在更多的月份里，城镇调查失业率显著高于该水平。2022年4月，中国城镇调查失业率再次提高到6.1%，之后虽然回落，但保持在显著高于自然失业率的水平上。这意味着中国面对着周期性失业的冲击。
然而，周期性失业还不足以刻画中国城镇就业问题的性质。16～24岁青年失业率的节节攀升，标示着结构性和摩擦性失业以及相应的就业困难十分严重，并且与周期性失业交织在一起，加大了治理的难度。图1显示的一些重要信息，有助于我们认识劳动力市场形势及其性质。从大幅度提高的青年失业率来看，一方面凸显其周期性特征，另一方面也显现其结构性和摩擦性失业特征。与整体劳动力市场表现相同，自新冠肺炎疫情暴发以来，这个群体的失业率常态化地处于比疫情前更高的水平，每年7-9月份毕业季的失业率峰值都上了一个新台阶，特别是在2022年，青年失业率从4月份开始就大幅度高于上年毕业季最高点水平。巨大的提高幅度和强烈的波动性固然表明青年群体遭遇的周期性就业冲击，鉴于他们中很大部分系新成长劳动力，其所面临的结构性困难和摩擦性障碍也是十分突出的。
图1 分年龄观察中国城镇失业率的性质（2018年1月-2022年5月）
相比而言，虽然25～59岁群体的失业率也随宏观经济波动表现出周期性变化，但幅度明显平缓得多。这是由于该群体覆盖的年龄幅度太大，具有极强的异质性，因此不同细分年龄段的劳动力市场表现特征很可能产生相互抵消的效果。不过，这个群体相对平缓的失业率变化特点，总体来说是可以解释的。一是年龄偏大的劳动者群体倾向于接受较低的保留工资，或者选择退出劳动力市场，使其失业率及其波动性相对低；二是这个群体通常已经处于相对稳定的就业状态，也是援企稳岗等政策的主要受益者，有较大概率幸免于遭到各种类型失业的冲击；三是该年龄段包括在工作经验和技能方面处于最佳状态的人群，譬如说年龄在25～35岁的劳动者，他们往往颇受雇主的青睐，从长计议的话，企业不会因暂时的经营困难而解雇他们。
从城镇劳动力市场统计数字，我们可以看到一个出乎意料的变化。从2021年1月起，官方发布的数据区分了两个劳动者群体的调查失业率，分别为“全国本地户籍人口城镇调查失业率”和“全国外来户籍人口城镇调查失业率”，后者主要反映农民工的失业状况。自这两个失业率指标发布以来，在整整一年的时间里，外来户籍人口的失业率都低于本地户籍人口。这与以往的研究结果也是吻合的。然而，从2022年2月开始，情况发生了逆转，外来户籍人口的失业率显著超过本地户籍人口，并且攀升到很高的水平。长期以来，由于人户分离的群体特点，农民工的就业困难具有一种独特的表现。作为城市的外来就业者，一方面，他们通常以降低保留工资和接受较为不利工作条件的方式，克服面临的结构性和摩擦性就业障碍；另一方面，在遭遇周期性就业冲击时，他们往往以返乡的方式退出城镇劳动力市场。也就是说，城镇调查失业率一般不能充分反映这个群体面临的就业困难和遭受的失业冲击。因此，将农民工大规模返乡、外出规模缩减与高失业率结合起来，足见城镇就业形势的严峻性。
▍劳动力市场的平衡与不平衡
近年来，中国的人口数据不断刷新人们的认知。2020年第七次人口普查数据，首次揭示总和生育率已经处于1.3这一极低水平，人口自然增长处于急剧减速的趋势；2021年国家统计局数据显示，人口自然增长率已经降到0.34‰；联合国2022年最新预测表明，这一年中国人口将达到峰值。随着人口达到峰值并转入负增长，人口老龄化也将进一步加深，劳动年龄人口减少的速度加快。值得指出的是，这一变化不仅不意味着就业矛盾的任何缓解，反而标志着中国就业形势相对宽松的时期已经结束。在过去十余年就业的总量矛盾让位于结构性矛盾的基础上，可以预期今后劳动力市场的结构性和摩擦性矛盾将更为突出。这主要可以通过观察三个变化因素来理解。
首先，在一个有限的时间段里，青年劳动者和大龄劳动者在劳动年龄人口中的比重都将有所提高。根据联合国人口预测，在中国全部16～64岁劳动年龄人口中，相对年轻的16～24岁人口占比，预计从2022年的14.8%提高到2035年的17.0%；与此同时，46～64岁人口占比从40.4%提高到43.1%,25～45岁人口占比从44.7%降低到39.9%（见图2）。鉴于新成长劳动力缺乏就业经验，在技能上面临较大的匹配困难；大龄劳动者的技能难以适应产业结构变化的需要，就业的结构性和摩擦性困难将显著加大。从更长的时间维度看，在人口负增长的背景下，新成长劳动力，特别是其中受教育程度较高的各类毕业生的数量增长进一步放慢，导致劳动力存量的人力资本禀赋改善速度降低，加大了劳动力市场匹配的难度。
图2 劳动年龄人口的构成变化（2022-2035年）
其次，在2004年经历劳动力从无限供给到普遍短缺的刘易斯转折点，以及在2010年经历劳动年龄人口峰值之后，中国经济发生了以资本替代劳动为主要特征的结构调整，劳动密集型产业的就业比重显著下降，就业吸纳能力也明显减弱，经济增长对更高技能劳动力的需求相应提高。虽然中国制造业增加值占国内生产总值的比重早已开始下降，但是，制造业增加值本身仍然保持较快增长，2004-2019年期间年均名义增长率为11.5%，同期制造业的城镇单位就业年均增长率仅为1.5%，而且从2013年以来处于负增长。如果说（全国）制造业增加值与（城镇单位）制造业就业在口径范围上不尽一致的话，可以用在城镇单位外就业中最具有代表性的（本地和外出）农民工就业数据作一个补充性证明。2008年以来农民工的制造业就业比重始终处于下降的趋势，在2008-2021年期间，该比重降低了10.1个百分点。
最后，新冠肺炎疫情对宏观经济产生的负面影响，主要表现之一就是对就业特别是非正规就业的冲击。一方面，经济明显下行时期往往也是创造性破坏的时刻，作为长期趋势的产业结构调整和就业替代，在压力加大的条件下会加速并提前发生；另一方面，年龄偏大的劳动者特别是其中的农民工，以及一些灵活就业人员，会从此退出劳动力市场，即便是那些仍有就业意愿的劳动者，也可能长期难以回到劳动力市场。因此，受疫情及其经济冲击损失的就业岗位，有很大的部分不能指望失而复得。
根据中国所处的发展阶段及其相关规律，经济增长的基本趋势将是逐渐减速，因而对劳动力的需求趋于减少。同时，潜在增长率降低导致的经济增长减速，也是人口老龄化特别是劳动年龄人口减少的结果。这种内生性决定了劳动力的供给与需求在总量上是平衡的，总体而言中国不再面临就业总量的压力。然而，中国也将处于科技进步与运用，以及产业结构变化最急剧的发展时期。在新技术革命及其引领的产业革命过程中，必然会产生在破坏旧岗位和创造新岗位之间的不对称，突出表现在失去岗位的职工并不具备新创岗位所要求的人力资本，导致技能供需之间的不匹配。从新一轮科技革命的性质来看，其变化速度之快，传统的人力资本培养机制难以与之匹配，因此，岗位创造在数量上常常难以弥补岗位破坏。这将表现为结构性失业，或因长期面对技能不足的就业困难而退出劳动力市场的现象。
图3 中国城镇就业的创造、破坏和净增（2010-2021年）
在劳动年龄人口绝对减少的条件下，之所以每年城镇就业仍有净增，主要是因为每年仍有一定规模的农村劳动力转移到非农产业，且越来越多地被城镇就业统计所覆盖。从官方发布的数据中，可以得到岗位“创造”数和岗位“净增”数，两者之间的差额即为被“破坏”的岗位数，表现为下岗、失业等各种原因造成的退出劳动力市场。以2019年为例，官方正式报告的城镇新增就业数为1186万，而在统计系统记录中反映的净增就业数为1022万，意味着这一年有164万岗位被破坏。值得指出的是，由于“净增”数据包含了统计口径改变的因素，例如，农民工就业等非正规就业逐渐被纳入城镇就业统计，因此，就业“破坏”的数量很可能被严重低估了。
▍自然失业率的长期提高趋势
在创新驱动经济增长的条件下，就业创造与就业破坏之间的不对称，以及劳动力市场上技能的供需不匹配等现象，都具有加大结构性和摩擦性就业困难的倾向，推动形成自然失业率长期提高的趋势。
图4 以自然失业率为基准观察城镇失业率变化（1985-2022年5月）
首先，已有研究的估算结果支持自然失业率已经有所提高并将进一步提高的判断。利用1987-2009年的数据，都阳和陆旸估计中国的自然失业率水平在4.05%～4.10%，并且发现其呈现上升趋势。曾湘泉和于泳估算表明，2002年之后，中国的自然失业率在4.8%～5.6%的范围内波动。参考这些研究，并依据一些其他观察，在图4中以世纪之交为界，前后分别以4.1%和5.1%两种自然失业率水平作为基准，观察实际失业率如何围绕其波动。从图4中也可以看到，新冠肺炎疫情暴发以来，实际失业率更经常和显著地高于自然失业率。如果这种情形延续下去，自然失业率将会再上一个台阶。
其次，易于受到结构性和摩擦性因素影响的就业群体，如农民工、各类毕业生、大龄劳动者等，在总就业人群中的比重趋于提高。这个劳动力市场特征，可谓结构性和摩擦性失业现象的温床。以非正规就业为特征的相关脆弱群体，也容易成为自然失业的受害者。观察中国人口和劳动者群体的多元化和异质性，以及由此产生的易于分化特点，为准确认识结构性和摩擦性失业或就业困难提供了微观分析基础。2021年，中国人口中34.9%的居住地与户籍所在地不一致，流动人口占据其中的26.6个百分点；在全部7.8亿劳动力中，实际就业人口为7.5亿，其中76.4%为非农就业，61.6%在城镇就业。如果把城镇就业中从事临时性工作的人群、劳务公司派遣的就业者，以及个体工商户等市场主体就业人员，作为灵活就业或非正规就业的代表，相应的比重超过30%；在非农产业就业中，农民工总数为2.9亿，其中在本乡镇就业1.21亿，外出农民工1.72亿（年末仍在城镇居住的农民工1.33亿）。
最后，理论和经验均表明，每次衰退或危机之后，劳动力市场的结构性问题趋于强化，自然失业率有所提高。在经济周期性波动中，衰退通常意味着部分产能被破坏，对应的企业被淘汰出局。相应地，在经济复苏从而产能恢复的过程中，新创企业常常发挥更大的作用。相比于被淘汰的企业，新创企业代表着更好的生产函数，因而宏观经济从衰退到复苏的过程也就是生产要素的重组，即熊彼特意义上的创造性破坏过程。因此，与衰退之前相比，经济复苏后企业对劳动者的技能需求显著提高，必然导致部分劳动者难以适应。美国1992-2008年的多次衰退和复苏周期中，反复出现所谓“无就业复苏”现象，就是自然失业率提高的表现。总体来看，未来的中国经济增长越来越依靠创新驱动，创造性破坏机制将发挥更大作用，劳动者转岗的频率将显著增大。
▍更充分更高质量就业的潜力
在劳动力市场遭遇冲击的情况下，宏观经济政策固然需要及时地应对周期性失业现象，同时也要综合运用经济社会政策，着力消除妨碍充分就业的结构性和摩擦性因素，防止短期冲击的后果长期化和常态化。
首先，并非所有群体的就业都符合“充分就业”的本质含义。无论是农业中仍然存在的剩余劳动力，还是在低生产率行业以及非正规部门的就业，虽然按照调查口径均不属于失业的范畴。但是，在中国经济现实中，在农业和非农产业之间、各类行业之间，以及同一行业的不同企业之间，仍然存在着明显偏大的生产率差异。这种情况在很大程度上是由生产要素流动障碍造成的，特别是由劳动力市场上的结构性和摩擦性因素造成的。只要这些障碍继续存在，劳动力资源的配置就不能达到优化的状态，充分就业也就不能真正实现。这一事实启示我们，积极就业政策需要与产业政策和竞争政策协同实施，以畅通生产要素特别是劳动力的流动渠道。
其次，并非所有具有就业意愿的群体都可以经“寻职”和“培训”等惯常程序，顺利实现就业。现实中总是存在一部分劳动者，仅靠劳动力市场的自发作用，甚至靠常规力度的扶助政策都不足以保障其就业。这种就业意愿不能实现的典型表现有两种。第一种现象是所谓“沮丧的工人效应”（Discouraged Worker Effect），指长期处于失业状态且未能找到工作，以致失去信心不再积极寻找工作的情形，在统计中被归为“退出劳动力市场”而不是失业。考虑到这个群体的“退出”并非心甘情愿选择，美国劳动统计部门还专门计算相应的失业指标如U-6，作为常规定义下失业率指标（U-3）的补充。第二种现象是部分劳动者面临比其他人更大的就业障碍，包括家庭照料负担重、患慢性病、有残障和年龄偏大等，同时又有就业意愿。这两种情形都要求政府针对特定群体及其特殊脆弱性，采取更大力度的措施予以帮扶。
再次，并非所有的岗位都可以依靠市场创造出来。由于自然属性或者时点变化的影响，一些经济活动具有较强的外部性，社会收益大于私人回报，自发的市场机制不足以反映对其真实的需求，也不能形成合意的投资回报和劳动者补偿，因此常常导致供给不足。例如，有利于稳定生育率的托幼事业缓解家庭负担的家务劳动社会化，有利于可持续发展的资源环境和气候变化行动、提高健康水平的公共卫生、改善生活质量的社区服务、应对老龄化必要的养老、助老、敬老事业，以及遭遇冲击时为稳定就业而设立的公益岗位等。显而易见，这类岗位的创造有赖于一定程度的政策干预，以便提供额外的激励。
最后，劳动者群体的异质性导致劳动力市场匹配的复杂性。从各级各类学校毕业的新成长劳动力，往往遭遇较大的结构性和摩擦性失业困扰，以致产生一个学历越高匹配度越低的“悖论”，这固然揭示了高校毕业生面临的就业困难，却易于产生对教育发展方向的误导。一方面，随着教育阶段的提升，人力资本的专用性提高、通用性降低，或技能的单一性增强，就业选择范围相应变窄，匹配难度也就增大。另一方面，产业结构的升级换代也对人力资本提出更高的需求，直接信号就是对技能的专门化需求。把这两种具有规律性的现象统一起来理解，就是要看到，在技术和产业结构千变万化的情况下，对技能的需求不仅是日新月异的，同时也是瞬息万变的。这就造成一个市场失灵的现象，因为就准确辨析和判断劳动力市场需求来说，无论是寻职者还是雇主，均存在个体层面的力有不逮。可见，只有政府才能把教育、产业和就业协调起来，从而打破这个劳动力市场的匹配悖论。
▍结语和政策含义
应对当前具有短期冲击性质的失业问题，尚有很大的政策和制度操作空间，特别是在治理周期性失业方面，需着眼于防止劳动力市场冲击持续过久、对特定劳动者群体损伤过大，从而使周期性的、过渡性的因素转变为长期的、结构性的因素。
把就业优先政策置于宏观政策层面，要求把这些任务有机结合起来，使政策措施的力度更大、效果更明显。首先，与长期经济增长对应的就业创造。通过改善营商环境保持新增市场主体的持续流量，以扩大新增就业的数量。针对就业破坏和就业创造并存的局面，应对人力资本需求与培养之间的不匹配及其造成的就业扩大与经济增长之间的不同步，政府应更加注重促进教育、就业、培训等工作的有效衔接。其次，完善和充实劳动力市场制度功能。建立和规范劳动法规确定的有关劳动者权益和劳资关系的社会机制，使其充分体现劳动力要素以人为载体的特殊性，在创造性破坏中始终确保对劳动者的保护。再次，针对劳动力市场结构性和摩擦性因素，公共就业服务聚焦于对青年、大龄和非正规就业群体的特别扶助，降低自然失业率。最后，宏观经济政策应对周期性失业，既要使用货币政策工具创造宽松货币环境和非常规的内外需求，促使增长回归潜在增长率，还应更加擅长使用财政政策工具，通过社会保险、家庭补贴、岗位创造等手段稳定居民收入和消费。
本文原载《国际经济评论》2022年第5期，原题为《中国面临的就业挑战：从短期看长期》
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