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    招商宏觀:經濟重啟,會有勞動力缺口嗎?

    2022-12-22 08:50:14    來源:券商研報精選    


    (資料圖)

    文|招商宏觀張靜靜團隊

    核心觀點

    疫后歐美出現了不同程度的就業缺口,這也引發了市場對于國內放開后勞動力短缺的擔憂。事實上,國內勞動力市場當前的主要問題是周期性失業和結構性失業疊加下的失業率壓力偏高,隨著防疫政策放寬,周期性失業壓力將有所緩解而不至于出現勞動力短缺,同時結構性失業壓力仍然亟待解決。具體來說,高校畢業生和新增農民工的就業困境會影響明年宏觀政策走向。短期看,傳統基建和制造業依然是解決就業難題的主要行業;長期看,產業升級進一步加速是解決結構性失業難題的關鍵

    周期性失業疊加結構性失業

    1)整體失業率、大城市失業率以及勞動參與率等指標的趨勢演變一定程度上說明,我國目前的確受到了周期性失業的沖擊。今年11月,城鎮調查失業率錄得5.7%,較10月又上升0.2%,已經稍稍高出今年兩會定下的“5.5%以內”的失業率目標。

    2)結構性失業問題更嚴重。今年以來,求人倍率并未與失業率呈現明顯的負相關關系,這表明就業市場供需不匹配的矛盾有所加劇;從數據上看,2022年農民工外出務工人數已基本恢復到疫情前水平,相對而言,今年的城鎮調查失業率能夠更真實地反映疫情對于就業的負向沖擊。

    結構性失業問題在哪里?

    1)高校畢業生:警惕失業的“疤痕效應”。25-59歲失業率升降速度較快,而16-24歲失業率易升難降。研究生和國家公務員的擴招,主要起到了“穩就業”而非“促就業”的作用。另外,今年我國財政一直處于“增支減收”狀態,財政收入承壓,公務員和事業編的擴招更多解決了短期性就業結構問題。

    2)農民工:存在“老齡化”且適應新產業(行情300832,診股)能力不足的問題。疫情政策的優化放松可能更多的帶動本地戶籍人員以及外地戶籍中非農民群體的就業,拉動農民工就業的主力依然是低端制造業和建筑業。

    疫情防控政策優化后,“促就業”的可能發力點

    1)高校畢業生數量已超過新增農民工數量,高校畢業生的就業核心在于提高所學專業與現實用工之間的匹配度,這是倒逼產業轉移和升級加速的主要驅動力(行情838275,診股)。

    2)正確認識“靈活就業”對高校畢業生和農民工就業缺口的修復作用。經濟衰退和弱復蘇狀態下,靈活就業成為降低失業率的重要選擇,就業降級趨勢明顯。但從長期看,即使在經濟復蘇背景下,靈活就業規模依然會進一步增加。

    3)各行業對解決結構性就業的拉動力到底如何?無論是從直接吸納就業能力還是從綜合就業吸納能力評估,相比于其他行業,傳統基建行業對整體的就業拉動能力依然較強。從撬動力上看,租賃和商務服務表現尤其的好。盡管建筑業和房地產業的撬動力逐年變小,但依然是短期內拉動就業的主要行業。

    正文

    一、周期性失業還是結構性失業?

    當前城鎮調查失業率高于疫情前和年初兩會目標,周期性失業壓力上升。

    周期性失業主要是指總需求不足引起的失業,一般出現在經濟周期的衰退和谷底階段。這種失業的變化一般與經濟中周期性波動保持一致。經濟蕭條期,社會需求嚴重不足,各廠商紛紛壓縮生產,大量裁減雇員,造成大量失業。伴隨著經濟復蘇和繁榮,各廠商又開始擴大生產,就業吸納能力提升,失業情況得以緩解。

    2020年新冠肺炎疫情爆發初期,2020年2月的中國城鎮調查失業率為6.2%,達到2018年1月該指標記錄以來的最高水平,此后雖然有所回落,但絕大多數月份高于疫情前的失業率水平。直到2022年4月,中國城鎮調查失業率高達6.1%,此后的失業率回落速度較慢且依然高于疫情前的失業率。進入4季度,受疫情沖擊影響,經濟增速下降、失業率水平再度上升,11月城鎮調查失業率錄得5.7%,較10月上升0.2%,已經稍稍高出今年兩會定下的“5.5%以內”的失業率目標。

    從城鎮調查失業率數據來看,疫情前,31個大城市是吸納就業的主要力量,調查失業率低于全國總體水平。大城市由于人口聚集往往帶來成倍的疫情傳播風險,2022年深圳、上海、北京、廣州等大城市相繼爆發大規模疫情,對生活生產造成影響,造成大城市調查失業率上升幅度更大。

    疫情對我國勞動參與率的負面影響低于歐美。

    疫情前,我國勞動參與率平均每年以0.26%的速度下降,疫情后,2020年下降0.89%,2021年下降0.28%,勞動參與率的急速下降對居民就業產生了顯著的負向沖擊。而對于海外一些國家,在疫情前,美國、德國、英國、日本、韓國、新加坡勞動參與率總體上呈增長趨勢,越南以0.26%的均值下降。受疫情影響,相比于2019年,2020年美國、德國、英國、日本、韓國、新加坡和越南勞動參與率分別下降1.35%、1.25%、0.12%、0.06%、0.79%、1.66%和0.72%。

    2021年,海外多個國家明顯放松了疫情管控,但多個國家(美國、德國、英國、越南、新加坡)的勞動參與率進一步下降,僅有日本和韓國的勞動參與率出現小幅回升。橫向比較來看,疫情對我國勞動參與率造成的負面影響低于美國、德國和新加坡,高于其他國家。

    整體失業率、大城市失業率以及勞動參與率等指標的趨勢演變一定程度上說明,我國目前的確受到了周期性失業的沖擊。

    不過,除去2020年一季度和2022年3、4月份疫情集中爆發期,我國整體的失業率并沒有大幅偏離疫情前水平。這得益于較高的出口景氣度。盡管隨著當前出口增速顯著回落,潛在的周期性失業壓力又有所上升,但隨著防疫政策放寬,周期性失業壓力將有所緩解而不至于出現勞動力短缺。

    疫情后的兩年多時間,國內“保生產”的政策傾向和國外需求的恢復使出口成為吸納就業的主要拉動力。疫情以來,盡管國內總需求一直處于偏弱狀態,但截止到今年二季度,國外需求一直處于偏旺盛階段,這刺激了我國出口一直保持較高增速。從數據上看,全國城鎮調查失業率與我國出口總值增速變化趨勢較一致,無論是出口較為低端的勞動密集型產品,還是出口中高端的機電產品,均可有效拉動勞動者就業,降低我國失業率水平。2017-2019年,我國貨物和服務凈出口對GDP增長貢獻率均值為3.34%,而在疫情后的2020和2021年貢獻率達到25.33%和20.88%,疫情后出口對我國經濟的拉動作用明顯增強,在促就業方面發揮更大作用。

    與周期性失業相比,我國目前面臨的結構性失業問題更嚴重。

    求人倍率是勞動力市場在一個統計周期內有效需求人數與有效求職人數之比。當求人倍率大于1,說明職位供過于求;如果求人倍率小于1,說明職位供不應求。自2010年以來,國內求人倍率一直大于1,并呈現逐年小幅上升的態勢,疫情的爆發造成求人倍率明顯上升。今年以來,求人倍率并未與失業率呈現明顯的負相關關系,這表明就業市場供需不匹配的矛盾有所加劇。

    此外,我國城鎮調查失業率在統計時,包含在城鎮常住的農民工。2020年的大規模疫情爆發恰逢春節前后,大量外出務工人員由城鎮返回農村,受疫情影響很多人員沒有選擇在春節后出去務工,導致2020年外出農民工人數遠低于疫情前水平,2021年外出農民工人數開始回升,但直到10月份才回到疫情前水平,而這部分人員未被完全計入2020年和2021年的城鎮調查失業率,導致2020和2021年失業率可能被低估。從數據上看,2022年農民工外出務工人數已基本恢復到疫情前水平,相對而言,今年的城鎮調查失業率能夠更真實地反映疫情對于就業的負向沖擊。

    二、結構性就業問題在哪里?

    1、高校畢業生:不容忽視失業的“疤痕效應”

    相比于其他就業群體,就業難給高校畢業生帶來的負面影響可能更長久。

    16-24歲,是高校畢業生占比較大的年齡階段,這類就業群體的失業率遠高于全國總體失業率。疫情后,兩者之間的差距進一步擴大。

    一方面,這類就業群體的就業主要集中于第三產業,疫情對第三產業造成的負面沖擊較大且恢復速度緩慢,與之匹配的崗位吸納就業能力明顯降低;另一方面,疫情后高校畢業生更熱衷于尋求像國企、公務員等穩定性較高的職位,而這些部門本身的吸納就業能力有限,求職意愿與現實崗位需求不匹配造成失業率增加;此外,國外疫情嚴重,出國留學人員選擇國內就業的比例提高了3%,增加國內畢業生供給,加劇了高校畢業生的就業競爭。

    25-59歲以上人口就業受疫情的直接沖擊明顯,對應的失業率升降速度較快,而16-24歲受疫情的間接沖擊更大,對應的失業率易升難降。

    25-59歲以上人口失業率與新冠肺炎新增病例走勢趨同,疫情爆發造成此類就業群體從事的行業就業吸納力減弱,短期內使就業人員失業率迅速抬升,不過一旦新冠肺炎新增病例減少,此類就業群體的失業率會明顯下降。與之相反的是,16-24歲人口失業率短期的病例新增數相關性不高,直接受到新冠疫情的負面影響較小,這類就業群體更多地與高校畢業生的就業選擇、春秋招季節性時點關系有關。

    我國16-24歲失業率一度達到全國城鎮調查失業率3.6倍(2022年8月16-24歲失業率為19.9%,全國城鎮調查失業率為5.5%),遠高于海外其他國家。

    近10年,美國、英國、韓國、日本和德國16-24歲失業率相比于全國失業率水平最高達到2.28、3.00、3.01、1.84和1.90倍,疫情后大多在2倍左右,遠低于我國16-24歲失業率與全國之間的差距,橫向對比而言,我國16-24歲就業群體的就業問題更為嚴重。

    高校畢業生就業景氣指數低于中國就業市場景氣指數,疫情后差距進一步拉大。

    高校畢業生就業景氣指數構建中的高校畢業生供給定義為“最高學歷為大專以上,且畢業時間為兩年之內無工作經驗的求職者”,既包括主要處于16-24年齡段的大專和本科生,也包括碩士和博士研究生。

    說明高校畢業生較為嚴峻的就業壓力不僅僅出現在大專和本科生中,碩士和博士研究生就業景氣也相對較低,因此考取研究生推遲了就業時間,但并未明顯降低就業壓力。

    為了降低高校畢業生的失業率,近幾年研究生和國家公務員出現明顯的擴招趨勢,但伴隨高校畢業生人數的增加,研究生和國家公務員錄取難度并沒有明顯降低,對就業的整體拉動力有限,主要起到了“穩就業”而非“促就業”的作用。

    研究生和國家公務員擴招在短期內可以一定程度上降低失業率,但隨著越來越多的人選擇去提高學歷延遲就業,或考取公務員以追求更加穩定的就業,使擴招速度遠不及報考人數增長率。另外,從錄取人數占高校畢業生比例來看,考取研究生可解決10%左右的就業,國家公務員僅可吸納不到0.3%的就業,整體上對就業的拉動作用有限。

    另外,今年以來,我國財政一直處于“增支減收”狀態,自2022年4月份開始,公共財政收入和國有土地使用權出讓收入累計同比均轉負,財政收入承壓。目前來看,公務員和事業編的擴招更多解決了短期性就業結構問題。

    2、農民工:正視年齡和行業分布問題

    今年以來,外地戶籍人口的失業率上升幅度較大,并高于本地戶籍人口的失業率。外地戶籍人口和本地戶籍人口分開的城鎮調查失業率是從2021年1月開始公布,外來農業戶籍人口的失業率是從2022年2月公布。2021年2月以來,伴隨疫情防控政策的有效推行和復工復產的推進,全國城鎮調查失業率逐漸下降,并在10月份達到失業率最低水平4.9%,其中外地戶籍人口和本地戶籍人口的城鎮調查失業率分別為4.9%和4.8%,農民工就業市場表現出明顯的供不應求特征。11月后首次發現新冠病毒新變異株Omicron后,失業率開始上升,到2022年4月,全國城鎮調查失業率一度高達6.1%,從數據趨勢上看,與本地戶籍人口相比,外地戶籍人口的失業率與外地農業戶籍人口的失業率受到疫情的負面沖擊明顯更大,農民工就業市場供大于求,這主要是因為農民工就業以短期性和暫時性為主,疫情爆發時更容易被迫失業。

    農民工人數增長偏穩定,但就業形勢仍然嚴峻,存在“老齡化”且適應新產業能力不足的問題。疫情政策的優化放松可能更多的帶動本地戶籍人員以及外地戶籍中非農民群體的就業,拉動農民工就業的主力依然是低端制造業和建筑業。

    近幾年,農民工人數增長率一直低于1%,但老齡化趨勢明顯。農民工的平均年齡越來越大,其中50歲以上的農民工占比逐年上升,202 1年為27.3%,超過了21-31歲的占比值19.6%、31-40歲的占比值27%和41-50歲的占比值24.5%。另外,從農工民的學歷構成上看,2021年具有大專及以上學歷水平的占比達12.6%,在大力提高農民工勞動素質的政策背景支持下,自2016年以來,此學歷比重開始抬升,但整體而言依然偏低,初中學歷占比依然超過55%。平均年齡上升疊加學歷不高等因素造成農民工適應多種新產業的能力不足,農民工能夠從事的主要行業有限,2021年選擇從事制造業的比重為27.1%,選擇從事建筑業的比重為19%,直接參與接觸性服務業以及住宿餐飲等行業的比重較低。

    三、疫情防控政策優化后,促就業的可能發力點

    每年新增高校畢業生和新增農民工的就業一直是政府穩就業和促就業的重點目標群體。高校畢業生就業景氣指數小于全國就業市場就業指數,外來農民工戶籍失業率高于本地戶籍人口失業率,這均說明近年來高校畢業生和農民工是勞動力市場上的“相對弱勢”就業群體。

    2022年政府預期目標城鎮新增就業人口1100萬人,截止到9月,城鎮新增就業已達1001萬人,這說明政府可以較好完成今年總體失業率5%的目標。但高校畢業生的失業率和農民工失業率說明,就業壓力更多來自這兩類重點人群。

    2013年以來,每年新增的高校畢業生數量已經超過新增農民工數量,解決高校畢業生的就業問題更迫在眉睫。2022年高校畢業生數量預計約1076萬人,按照往年農民工數量平均增速計算,2022年新增農民工數量約580萬。對于高校畢業生來說,工作經驗明顯不足,初入職場的勞動生產率較低,經濟景氣度下行時,企業會表現出用工需求收縮傾向,優先級順序往往是減少招聘、裁員、撤崗,這就意味著高校畢業生就業競爭力弱于已有工作經驗的員工。對于農民工來說,從事行業主要集中在低端制造業和建筑業,非正規就業形式廣泛,農民工和企業之間通常沒有正式的勞務合同,缺乏相應的勞動權益保障,受到用工收縮的直接負面影響大。

    1、高校畢業生的就業核心在于提高專業匹配度

    就業壓力大、所學專業與現實匹配度低與經濟景氣度不高嚴重制約了高校畢業生的選擇。

    《2022年大學生就業力報告》顯示,就業壓力是影響今年畢業生去向的主要因素,占比達47.6%,所學專業和經濟形勢緊隨其后,占比分別為36.1%和35.6%。與前三個影響因素相比,院校背景、長輩意見等影響較低,理想愛好在就業選擇方面占的影響比重僅為8%。高校畢業生的逐年增加意味著在就業市場上找到符合就業預期的壓力變大,這會使畢業生做出延遲就業或降低就業標準的選擇。

    所學專業超過經濟形勢成為影響應屆畢業生去向的第二大因素,今年高校畢業生失業率高一定程度上說明高校畢業生所學專業與現實就業存在明顯的錯配問題,降低高校畢業生就業的主動性和積極性。

    從行業就業指數景氣度變動來看,就業景氣度較高的行業主要集中在藍領,而非普通高校培養的白領。2019-2022年,技工/操作工的就業景氣度均排名第一,烹飪/料理/食品研發CIER指數也始終居于前列。

    部分行業發展受阻或停滯,行業發展不均衡,加劇了高校畢業生就業的供需錯配問題。

    麥肯錫咨詢發布的2021年本科生畢業報告中提到,本科生選擇從事教育、建筑業、信息軟件服務業以及文化體育和娛樂業的占比較高。智聯招聘發布的既包含本、碩、博多層次學歷也包含本地和境外畢業生的《2021年大學生就業力報告》顯示,IT/通信/電子/互聯網是疫情以后連續兩年的首要選擇,占比分別為25.1%和25.4%。緊隨其后的是房地產/建筑業、文化/傳媒/娛樂/體育、金融業、汽車/生產/加工/制造與商業服務。相比于2020年,2021年房地產/建筑業和政府/非盈利機構的占比顯著上升,分別提高3.7個百分點和1.8個百分點。

    由此可見,教育/培訓、房地產相關產業鏈、互聯網企業、傳媒是吸納大學生就業的主要拉動力。但受疫情以及相關政策影響,這些行業發展明顯受限(校外培訓行業黃金期結束、房地產不景氣、互聯網企業經歷寒冬等)。部分行業存在就業缺口不會回補的問題。這種專業選擇不匹配的問題可能是接下來倒逼產業轉移和升級進一步加速的主要驅動力。

    2、正確認識“靈活就業”對高校畢業生和農民工就業缺口的修復作用

    經濟衰退和弱復蘇狀態下,靈活就業成為降低失業率的重要選擇。CIETT2017年調查報告顯示,發達國家中的靈活就業占比較高,日本約40%;美國約34%;法國、德國、意大利、波蘭等歐洲國家占比超30%。平臺經濟可極大推動靈活就業,創造新興就業形態。一般來說,靈活用工類型包括勞務派遣、人力資源外包、業務外包、傳統零工、實習和互聯網平臺用工,截止到2021年底,靈活就業人員數量已超過2億人。從具體行業分布來看,靈活用工主要集中在吸納大量農民工就業的建筑業和制造業,以及受疫情直接影響較嚴重的餐飲、酒店、批發零售和交通運輸業。從年齡分布來看,約48.3%的靈活就業人員年齡在30歲以下,這類人群對新興就業接受度高,適應性強,31-40歲人群的占比約29.0%,50歲以上的占比僅不到5%。從學歷結構上看,靈活就業人員中高中及以上學歷的占比接近80%,其中約21.7%具有本科及以上學歷。目前,我國企業開始采用靈活用工還處于初步探索階段,大部分企業采用靈活用工模式僅1-3年,2020年29.32%的企業選擇穩定或擴大靈活用工使用規模,2021年這一步比例上漲到了51.80%。

    相比于非平臺靈活就業,平臺靈活就業收入更高。不得不承認,經濟景氣度下行的背景下,企業出于縮減用工成本的需要會擴大靈活用工規模,而勞動者也會因經濟形勢不好而被迫選擇靈活就業,《中國靈活用工發展報告(2022)》顯示,因“家庭經濟壓力大”、“到手收入相對較高”、“正式工作之外賺點外快”因素進入靈活用工的勞動者占比分別為52.36%、26.88%和18.67%。其中,平臺從業者占全部勞動者比例為24.04%,平臺勞動者周均工作時間為54.43小時,比非平臺勞動者高出7.1小時,月均收入為5848.63元,高于非平臺勞動者的5450.85元。從比例來看,我國平臺從業者占比還有上漲空間,其更高的月收入或可創造更多的潛在消費。

    3、各行業對解決結構性就業的拉動力到底如何?

    從2021年的數據看,制造業仍然是直接吸納城鎮人口就業最多的行業,接近4000萬,教育、公共管理和社會組織、建筑業每個行業就業人數約3000萬,衛生、社會保障和福利約1200萬。預計明年教育、公共管理和社會組織、衛生和社會保障明年就業不可持續,關鍵還在制造業和建筑業。從就業性價比來看,就是一億元增加值能帶動多少人就業,這個排序中,教育業是最高的、其次是衛生、社會保障,水利、環境,公共管理和社會組織,建筑業排在第五位,文化、體育和娛樂排第六位,租賃和商務服務業排第七。

    只考慮單一行業帶來的直接就業人數會低估某個行業真正的就業吸納能力,因此我們衡量了各行業的綜合拉動力。

    影響力系數是指國民經濟某一個產品部門增加一個單位最終產品時,對國民經濟各部門所產生的生產需求波及程度。影響力系數越大,該部門對其他部門的拉動作用也越大。

    通過最新公布的2020年投入產出表計算,19個行業中,有10個行業的影響力系數大于1,其中制造業、建筑業和電、熱、燃氣及水供應業的影響力系數居于前列,分別為1.34、1.33和1.17。通常來說,影響力系數越大對應的綜合就業拉動系數越大,但因為每個行業的增加值和直接吸納就業人數不同,加權計算后的綜合就業拉動系數會出現差異。

    縱向來看,與2017年相比,綜合就業拉動系數下降幅度較大的行業有建筑業、水利、環境和公共設施管理、教育和制造業,這意味著傳統基建對整體就業的拉動力呈現邊際遞減趨勢。

    橫向來看,2020年綜合就業拉動系數較大的行業有水利、環境和公共設施管理、衛生和社會工作文化、教育、建筑業、公共管理、社會保障和社會組織和制造業,這表明相比于其他行業,傳統基建行業對整體的就業拉動能力依然較強。

    從撬動力上看,也就是就業彈性看,租賃和商務服務表現尤其的好。教育、衛生社會保健、公共管理和社會服務就業持續力下降。盡管建筑業和房地產業的撬動力逐年變小,但依然是短期內拉動就業的主要行業。

    風險提示:

    國內外“黑天鵝”事件。

    以上內容來自于2022年12月20日的《經濟重啟,會有勞動力缺口嗎?》報告,報告作者張靜靜、張一平,聯系人羅丹

    關鍵詞: 經濟重啟

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