经济增长与城镇新增就业

<p>经济增速与城镇新增就业</p> <p>高善文<a class="footnote-ref" href="#fn1" id="fnref1" role="doc-noteref">¹</a> 姚学康<a class="footnote-ref" href="#fn2" id="fnref2" role="doc-noteref">²</a> 尤宏业<a class="footnote-ref" href="#fn3" id="fnref3" role="doc-noteref">³</a></p> <p>2014年5月8日</p> <p>政府稳增长的一个重要考虑，甚至最为重要的考虑是保就业。</p> <p>本文是我们为《清华金融评论》6月刊提供的专栏文章（尚未出刊），主要梳理就业和工资领域的相关统计数据，分析当前就业状况和存在的问题。</p> <p>尽管经济增速有所下滑，但城镇新增就业的绝对数量并不低，工资增长也维持在较高水平。总量层面来看，中国就业市场并没有出现非常显著的压力。</p> <p>45岁以上低端劳动力人群以及大学生群体就业相对困难，这可能是就业市场主要面临的结构性问题。</p> <p>财政扩张性政策在就业市场上的效果是存有疑问的。政策刺激可能使得低端年轻劳动力市场的供求关系变得更加紧张，而对就业困难群体的贡献也许有限。</p> <p>劳动力供应层面，适龄劳动人口的负增长、低端年轻劳动力的短缺，对城镇化进程以及中长期经济增长产生的深远影响值得认真分析。</p> <p>全文如下：</p> <p>不少人关于就业数据有个困惑，为什么现在的经济增速7%多一些，每年城镇新增就业还能达到1300万，而在拥有同样经济增速的1998年，即使创造800万新增就业也显得非常困难。问题的核心在于，GDP是由存量资本和存量劳动力创造出来的，GDP的增长来自于资本和劳动力存量的增长，以及技术进步的积累。因此分析GDP与就业关系的时候，我们应将实际GDP增速与就业增速联系起来，而不应将GDP增速与新增就业绝对数量直接关联。</p> <p>观察中国GDP实际增速与城镇就业人口增速的表现，可以发现，过去十年，两者之间存在比较显著的稳定的正相关关系。</p> <p>如果忽略很多可以讨论的技术细节，用非常简单的框架来理解经济增长与就业之间的关系，那么结果是非常直观的。GDP实际增速与城镇就业人口增速之间相关系数为0.88，具体见下面的散点图。</p> <p>以这一结果为基础进行简单推算，假设2014年经济增速跌落至7%附近，这可能是个偏谨慎的估计，对应城镇就业人口增速3.2%、城镇新增就业数1250万。即使考虑到估算层面的误差，实际结果可能也比政府年初制定的就业目标要更高。</p> <table class="article-chart-table" data-figure-number="1" style="width:100%;"> <colgroup> <col style="width: 80%"/> </colgroup> <thead> <tr> <th style="text-align: center;">图1：GDP 实际增速与城镇就业人口存量增速，%</th> </tr> </thead> <tbody> <tr> <td style="text-align: center;"><img alt="图1：GDP 实际增速与城镇就业人口存量增速，%" class="article-chart-image" decoding="async" loading="lazy" src="/assets/article-charts/analysis-2014-05-08-133h92r/chart-01.png"/></td> </tr> <tr> <td style="text-align: center;"><p>数据来源：统计局，人力资源和社会保障部，安信证券</p> <p>数据说明：假定2014年经济增速分别为6.5%、7%、7.5%，简单模型下，对应城镇就业增速3.1%、3.2%、3.3%，新增就业人口1217万、1256万、1295万。</p></td> </tr> </tbody> </table> <p>不同统计数据的质量差异很大。就业统计数据与实际情况的偏差尚不清楚。一个改进或验证的方法，是使用城镇单位职工工资来替代就业。其背后的想法是，当就业增速提高，就业市场比较紧张时，工资的增速也会比较快。</p> <p>城镇单位职工工资的定义相对比较清楚，数据也更容易获得，并且可信度较高。从数据来看，GDP实际增速与城镇单位职工平均工资实际增速之间的正相关关系，仍然是比较显著的。这暗示，中国就业统计数据尽管未必可靠，但其存量增速也许大体上过得去。</p> <p>2013年，名义经济增速9.5%、实际增速7.7%，城镇单位职工平均工资名义增速仍在10%以上、实际增速8%。工资增速维持在较高水平。这似乎意味着，在总量层面上，中国的就业状况并没有出现非常显著的压力。在计算城镇职工平均工资实际增速过程中，我们使用了城镇CPI指标来剔除通胀的影响。如果使用近几年持续同比负增的PPI来处理（这相当于企业实际支付的工资成本），那么实际工资增速要更高。</p> <p>需要注意的是，城镇单位职工工资调查只覆盖了全部城镇就业的一部分，农民工群体的工资没有被容纳进来。不过观察农民工工资增速，2012年和2013年虽有所下滑但依然维持了12%以上的高速增长，就业压力似乎不突出。</p> <table class="article-chart-table" data-figure-number="2" style="width:100%;"> <colgroup> <col style="width: 80%"/> </colgroup> <thead> <tr> <th>图2：GDP 实际增速与城镇单位职工平均工资实际增速，%</th> </tr> </thead> <tbody> <tr> <td style="text-align: center;"><img alt="图2：GDP 实际增速与城镇单位职工平均工资实际增速，%" class="article-chart-image" decoding="async" loading="lazy" src="/assets/article-charts/analysis-2014-05-08-133h92r/chart-02.png"/></td> </tr> <tr> <td>数据来源：统计局，安信证券</td> </tr> </tbody> </table> <table class="article-chart-table" data-figure-number="3" style="width:100%;"> <colgroup> <col style="width: 80%"/> </colgroup> <thead> <tr> <th>图3：GDP 实际增速与城镇单位职工平均工资实际增速，%</th> </tr> </thead> <tbody> <tr> <td style="text-align: center;"><img alt="图3：GDP 实际增速与城镇单位职工平均工资实际增速，%" class="article-chart-image" decoding="async" loading="lazy" src="/assets/article-charts/analysis-2014-05-08-133h92r/chart-03.png"/></td> </tr> <tr> <td><p>数据来源：统计局，其他民间调查数据，安信证券</p> <p>2008年之前与之后数据不可比。2002年之前数据点偏少，此处选取的是年均增速。</p></td> </tr> </tbody> </table> <p>人力资源与社会保障部门提供的人才市场调查数据，可能主要反映偏低端劳动力市场的供求状况，其细项数据反映了中国就业市场总量之外的一些结构性特征。</p> <p>例如，按年龄来分组，很容易发现，有一定工作经验的劳动力看起来极其短缺，表现为25-45岁人群的求人倍率显著高于1，供不应求；45岁以上人群求人倍率远在1以下，供给过剩并且过去十多年时间里改善不明显；16-24岁人群的供求大体平衡。这些数据与低端劳动力工资的表现是大体一致的。</p> <p>按学历来分组，过去几年市场对职高、技校和中专毕业生的需求大幅扩张，求人倍率上升很快并显著高于1；而大学及以上学历的就业情况一直没有很大的改善，这与微观层面的感受也是接近的。</p> <p>当然，大学及以上学历的就业人群，不太倾向于从各地人才市场获得就业机会，因此这里的数据未必准确地反应大学生就业的真实状况。此外，大学生刚进入劳动力市场时就业存在困难，但一旦实现就业，其长期的工资和收入前景可能更好，这方面需要进一步的深入研究。</p> <table class="article-chart-table" data-figure-number="4" style="width:100%;"> <colgroup> <col style="width: 80%"/> </colgroup> <thead> <tr> <th>图4：按年龄分组人才市场求人倍率</th> </tr> </thead> <tbody> <tr> <td style="text-align: center;"><img alt="图4：按年龄分组人才市场求人倍率" class="article-chart-image" decoding="async" loading="lazy" src="/assets/article-charts/analysis-2014-05-08-133h92r/chart-04.png"/></td> </tr> <tr> <td>数据来源：人力资源和社会保障部，安信证券</td> </tr> </tbody> </table> <table class="article-chart-table" data-figure-number="5" style="width:100%;"> <colgroup> <col style="width: 80%"/> </colgroup> <thead> <tr> <th>图5：按学历分组人才市场求人倍率</th> </tr> </thead> <tbody> <tr> <td style="text-align: center;"><img alt="图5：按学历分组人才市场求人倍率" class="article-chart-image" decoding="async" loading="lazy" src="/assets/article-charts/analysis-2014-05-08-133h92r/chart-05.png"/></td> </tr> <tr> <td>数据来源：人力资源和社会保障部，安信证券</td> </tr> </tbody> </table> <p>对这些结构性问题，我们需要问的是，第一，造成这种状况的原因是什么？第二，应该采取什么针对性的措施？</p> <p>我们猜测，45岁以上低端劳动力群体就业压力偏大，一方面是其体力和技能方面与就业的要求脱节，另外一方面这一人群总体的流动性可能较低，离开其居住地谋生的愿望较小，可能也有一些关系。</p> <p>大学生群体的就业压力，可能与摩擦性失业、大学扩招，以及学科设置层面的某些不恰当有关。当然这方面的情况还需要更详细的数据和更深入的分析。</p> <p>因此我们似乎可以认为，当前就业压力主要存在于结构层面，而非总量层面。事实上，财政扩张性政策很可能主要惠及职高、技校和中专毕业生，以及其他25-45岁低端劳动力人群，但这一市场并不存在明显的就业压力，政策刺激反而可能使得供求关系更加变得紧张。对于45岁以上低端劳动力人群以及大学生群体的就业，总量政策刺激不见得能够发挥明显作用。</p> <p>以上是从经济增长、劳动力需求层面看问题。近年来，在劳动力供应层面，适龄劳动人口增速的趋势性转折、低端年轻劳动力的短缺，也引起了各方的重视和热烈讨论。劳动力供应层面的变化对城镇化进程以及中长期经济增长产生的深远影响值得认真分析。</p> <p>未来若干年，即便城镇部门新增就业机会维持不变，中国的城镇就业人口比重或年轻人群的城镇化率，也会因适龄劳动人口的负增长而显著上升。这意味着，当前的城镇化率尽管不高，但它并不代表中国的城镇化空间像数据显示的那样广阔。</p> <p>最近几年，离开劳动力队伍的就业人口很多在农业部门，农业生产率偏低，而新增就业主要集中在城镇部门，城镇部门劳动生产效率显著更高。因此，尽管适龄劳动人口已经开始负增长，但它对工资增长和经济增速的压力还没有明显表现出来。</p> <p>实际上近些年人口因素对经济的压力主要表现在低端年轻劳动力的短缺，这在农产品和服务业领域已经形成持续的价格压力，并进而降低了经济的潜在增长能力。但由于教育水平的提高，劳动技能的改善和制造业部门更快的生产效率增长，这一压力还不算特别突出。</p> <p>尽管适龄人口负增长和低端年轻劳动力短缺的压力在很大程度上被城市化过程、劳动技能的改善等积极因素所抵消，还未形成对经济增长的拖累，但这些积极因素的影响可能都无法长期持续，人口的老龄化和负增长迟早对经济形成明显的压力。这一转折何时到来，需要密切地关注和更进一步的研究。</p> <table class="article-chart-table" data-figure-number="6" style="width:100%;"> <colgroup> <col style="width: 84%"/> </colgroup> <thead> <tr> <th>图6：中国适龄劳动人口数量，15-64 岁</th> </tr> </thead> <tbody> <tr> <td style="text-align: center;"><img alt="图6：中国适龄劳动人口数量，15-64 岁" class="article-chart-image" decoding="async" loading="lazy" src="/assets/article-charts/analysis-2014-05-08-133h92r/chart-06.png"/></td> </tr> <tr> <td>数据来源：联合国，安信证券</td> </tr> </tbody> </table> <p><strong><br/> </strong></p>