青年就业:从三因素框架看“疤痕效应”来自何处

类别:宏观 机构:德邦证券股份有限公司 研究员:芦哲 日期:2023-05-26

  核心观点:我们将影响青年失业率的因素拆解为三方面:①青年失业人口,②青年总人口,③劳动参与率,失业率=失业人口/(总人口×劳动参与率)。通过三因素框架,我们发现16-24 岁失业人口的增加不能完全解释青年失业率的上升,更重要却被忽视的因素是青年人口和劳动参与率下降,带来16-24 岁劳动力减少,从分母端大幅推高青年失业率。假如今年3 月分母端的青年劳动力与2020 年持平,新增约132 万青年失业人口只能将失业率拉升至16.2%,但实际青年失业率却高达19.6%。我们认为,失业人口会随着经济复苏而减少,但青年劳动力的下降可能成为就业“疤痕效应”的长期来源,抬高青年失业率中枢。

      青年失业率的三因素框架:(1)失业率=失业人口/劳动力=失业人口/(总人口×劳动参与率),据此可将青年失业率拆解为青年失业人口、总人口、劳动参与率三个因素。

      (2)失业率上升未必来自失业增加,不要忽略分母,劳动力的下降,也是抬高失业率的重要原因。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。

      分子端的青年失业人口:(1)从总量来看,当前城镇青年就业人数约为2587 万人,失业人数632 万人,比去年4 月增加约70 万,较七普增加约132 万。

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

      (3)按照受教育程度来看,三分之二的青年失业人员接受过大学教育。

      (4)2010-2020 年青年就业的结构变化较大,呈现出从制造到服务、知识密集程度由低到高两个特点。2010 年农业和工业吸纳了50.3%的青年就业人口,2020 年大幅降至25.4%,流出的青年就业主要转向服务业。以受教育年限作为维度,青年就业从知识密集程度较低的行业流向较高行业,但是知识密集型行业的青年失业情况比整体失业更严峻。