【中银宏观】青年失业率高企探讨
（以下内容从中银证券《【中银宏观】青年失业率高企探讨》研报附件原文摘录）
青年失业率走高的情况自2019年就已经出现迹象；当前青年失业率处于较高水平，主要原因或有两个，一是过去三年对新增劳动力吸纳能力较强的行业，如制造业和社会服务业，受疫情影响增速偏低，二是过去一段时间内，我国二产的增长极出现了系统性迁移，一定程度上导致二产的劳动力需求与青年劳动力供给形成了地域上的错配；但是在我国劳动力总量已经出现下行拐点的情况下，预计青年劳动力失业率不会持续处于较高水平，随着经济增长恢复，青年失业率将开始下行。 摘要 调查失业率反应的是劳动力中的失业人口比例。调查失业率历史数据时间较短，最长的也是始于2018年，其中分化最显著的就是16-24岁人口失业率。结合青年失业率的历史数据看，2018年青年失业率就呈现整体偏高的特点，并且自2019年开始，青年失业率与整体失业率的差异持续扩大。 七普数据显示，16-24岁青年人口受教育结构显著好于就业人口整体，就业人口的地域分布和行业分布也有较明显的年龄段特点，另外相较于就业总人口的行业结构，青年劳动力就业占比较为集中在制造业和社会服务业。 比较 六普和七普的数据变化显示，六普时期全国青年劳动力的就业压力更大，但失业率更低；比较2021年相对2020年的情况显示，作为吸纳城镇就业主力单位的城镇私营企业，2021年则受多重因素影响，就业人员的行业结构发生调整，工资增速也出现分化。 从宏观层面看，一是把经济增速稳定在适当水平，二是化解劳动力供需可能存在的地域错配情况。 宏观政策方面，一是稳定疫情冲击后经济持续复苏的趋势，通过稳增长带动创造新增就业岗位，二是加大中西部公共基础设施投资，便利青年劳动力在就业地域选择方面的阻力，三是稳定私营企业营商环境和经营前景预期，四是有针对性的对部分经济部门加大宏观调控，降低青年劳动力综合生活成本。 风险提示：内需恢复偏慢；外需明显回落；乌克兰危机前景不明。 目录 2023年失业率现状 失业率的统计方法 失业率的现实情况 七普数据中的青年人口就业情况 青年人口基本情况 青年人口就业情况 七普数据前后的对比 从六普到七普 2021年就业情况的变化 如何解决青年人口就业问题 经济增长22 劳动力供需存在结构性问题：行业和地域 结论 风险提示 2023年失业率现状 调查失业率反应的是劳动力中的失业人口比例。调查失业率历史数据时间较短，最长的也是始于2018年，其中分化最显著的就是16-24岁人口失业率。结合青年失业率的历史数据看，2018年青年失业率就呈现整体偏高的特点，并且自2019年开始，青年失业率与整体失业率的差异持续扩大。 失业率的统计方法 16 周岁及以上人口可分为劳动力和非劳动力，其中劳动力包括就业人口和失业人口。 就业人口包括以下两类： （1）在调查参考周内，为了取得劳动报酬或经营收入而工作了 1 小时及以上的人； （2）因休假、临时停工等原因在职但未上班的人。 失业人口是满足以下三个条件的人： （1）没有工作； （2）在调查时点前3 个月内找过工作； （3）如果提供一份合适工作，能在 2 周内开始工作。 就业失业的判断标准采用了国际劳工组织推荐的统计标准，以此计算的调查失业率是国际可比的。 调查失业率指根据抽样调查方法推算得到的失业人口占就业人口与失业人口之和的百分比，计算方法为： 调查失业率=失业人口/（失业人口+就业人口）*100% 我国调查失业率数据来源于全国月度劳动力调查。这项调查采用分层、多阶段、与住房单元数成比例的抽样方法，先在全国范围内随机抽取居（村）委会， 再在抽中的居（村）委会内采用随机等距抽样方法抽取调查户。全国每月调查样本约 34 万户，基本覆盖我国大陆地区所有地级市和县级地区。按现有抽样设计，在 90% 的置信度下，全国城镇调查失业率的相对误差在 2% 以内，即如果推算的城镇调查失业率为 5%，则真实失业率有 90% 的把握在 4.9%-5.1% 之间。 在每月特定时间内，调查员使用电子终端（PAD）前往抽中的调查户采集就业失业信息，并通过联网直报系统直接将数据上报到国家统计局。国家统计局对报送的数据进行加权汇总，推算得到全国和各省城镇调查失业率。 因此当讨论16-24岁人口时，其中包括在校人员和非在校人员，劳动力和非劳动力，而16-24岁青年失业率则指其中劳动力人口的就业情况。 失业率的现实情况 当前各年龄段的调查失业率。统计局公布的调查失业率分类包括四种，分别是城市统计范围、年龄、户籍、以及学历。截至2023年6月的调查失业率数据，城镇调查失业率整体为5.2%，连续三个月走平，31个大城市城镇调查失业率为5.5%，失业率小幅超过整体失业率水平；分户籍看，本地户籍人口调查失业率5.1%，外来户籍人口调查失业率5.3%，外来农业户籍人口调查失业率4.9%，其中外来户籍失业率水平偏高；分学历看，高中及以下学历调查失业率4.4%，大专学历调查失业率3.9%，本科及以上调查失业率3.2%，失业率水平整体与受教育时间成反比。以上分类失业率水平与整体调查失业率大致相当，但按年龄分类中，调查失业率出现了明显分化，其中25-59岁人口失业率水平4.1%，但16-24岁人口失业率达到21.3%。 调查失业率整体稳步小幅上升。调查失业率的发布时间相对较短，但自2018年以来，整体维持在5%上下波动，期间有两次波幅加大，分别是2020年间和2022-2023年，且主要是受疫情影响。此外失业率整体还有一个特点，就是在年初和年中会出现两次小幅上行：第一次上行的影响主要来自春节假期前后，流动人口就业选择变化可能产生摩擦性失业，第二次上行的影响主要来自毕业季，新增劳动力人口转化为就业人口可能存在一定时间窗口期。 31个大城市城镇调查失业率的波动明显加大。在2018-2019年间，虽然调查失业率从平均水平4.9%上行至平均水平5.1%，但整体波幅较小；2020年2月调查失业率开始明显走高，并在较高水平上持续了半年时间，在2020年9月回落至5.5%下方；2022年2月调查失业率再度升至5.5%，虽然本次失业率高点未创新高且回落速度较快，但31个大城市失业率最高水平达到6.9%，且截至2023年6月仍在5.5%水平。 分年龄段失业率分化问题自2018年已经出现。2018年调查失业率平均水平仅有4.9%但16-24岁人口调查失业率已经基本在10%上方波动了，2019年虽然整体调查失业率小幅上升，但25-59岁人口调查失业率基本持平，同时16-24岁人口调查失业率已经从年初的11%左右年底上行至12%上方。2020年及之后两个年龄群体调查失业率的分化越发深化，25-59岁人口调查失业率的波动虽然也受疫情影响有所加大，但失业率整体水平甚至是下行的，截至2023年6月仅有4.1%，甚至低于2018年的平均水平4.4%，与之形成鲜明对比的是，自2019年之后，每年年中毕业季基本都带动16-24岁人口失业率迭创新高。 不同户籍人口调查失业率水平差异，可能反应的是劳动力成本上升的影响。按户籍分的调查失业率数据时间开始于2021年，2021年中大部分时间里，本地户籍人口调查失业率略高于外地户籍人口，但2022年中，外地户籍人口调查失业率在波动幅度和上升幅度方面都明显超过本地户籍人口，结合外来农业户籍人口调查失业率波动低于外来户籍人口整体水平来看，失业率波动的一个影响因素可能是劳动力成本。 分学历看，调查失业率水平与受教育时间一定程度上成反比。分学历失业率的历史数据时间太短，但从截面数据看，基本维持了本科及以上调查失业率低于大专学历、低于高中学历、阶段性低于初中及以下学历的规律。 从调查失业率整体月环比变化的历史规律看。2018-2019年，环比上升幅度最高的是7月，环比平均升幅达到0.25个百分点，其次是1月，环比平均升幅为0.2个百分点，环比降幅最大的是4月，平均下降0.2个百分点，其次是8月，平均下降0.1个百分点。2020-2022年间，剔除受疫情影响显著的月份，1月调查失业率环比大幅上升的情况依然显著，但7月失业率环比上升的情况明显减弱。 从16-24岁人口调查失业率月环比变化的历史规律看。2018-2019年，环比上升幅度最高的仍然是7月，但升幅达到2.8个百分点，其次仍是1月，升幅也高达1.1个百分点，但在两次失业率环比冲高后的3个月时间内，失业率都是环比持续下降的，累计回落幅度分别达到2.5个百分点和0.4个百分点，这也表明青年劳动力失业率冲高一定程度上是由于劳动力供给阶段性加大的影响。在2020年之后，1月青年劳动力失业率仍会出现冲高显现，但此后整个上半年期间，失业率环比并未回落，而是保持环比上行态势。 七普数据中的青年人口就业情况 2020年第七次人口普查（以下简称“七普”）数据显示，16-24岁青年人口受教育结构显著好于就业人口整体，就业人口的地域分布和行业分布也有较明显的年龄段特点，另外相较于就业总人口的行业结构，青年劳动力就业占比较为集中在制造业和社会服务业。 青年人口基本情况 2020年我国16-24岁总人口达到1.3亿人次，东部地区占比较高。从各年龄段人口数在总人口占比变化来看，基本符合我国生育率逐年下降的情况，其中24岁人口占比最高，达到1.13%，17岁人口占比最低，仅为0.97%。 从地理上看，15-24岁人口占比比较明显集中在东部沿海、中部地区和西南地区。占比最高的五个省份分别为广东、河南、山东、四川和江苏，五个省合计占比达到36.0%，其次占比超过3%的省份还包括河北、湖南、浙江、安徽、云南、广西、江西、湖北和贵州。 16-24岁人口包含的分类相对复杂。不考虑非劳动力的情况：从教育阶段看，包括在校和非在校；从教育水平看，包括初中及以下、高中、大专、本科及以上；从户籍情况看，包括流动人口和非流动人口。因此影响16-24岁人口分布的主要因素包括：出生地影响的本地人口、因教育因素成为流动人口、因工作因素成为流动人口等。 16-24岁人口在受教育程度分类下，主要集中在高中、大专和大学本科。2020年我国3岁以上人口共计13.68亿人，其中16-24岁人口1.3亿人，占比9.7%，按受教育程度分类看，16-24岁人口占比最高的是大学本科，达到27.5%，其次是大学专科23.9%、高中21.2%和硕士研究生15.7%，这一分布与16-24岁人口受教育的时间顺序吻合程度较高。从各年龄段内部受教育程度结构看，全部3岁及以上人口中，初中及以下人口占比68.6%，高中学历占比15.5%，大专学历占比8.2%，本科及以上占比7.7%，但16-24岁人口的受教育程度结构则为，初中及以下占比25.0%，高中学历34.0%，大专学历20.3%，本科及以上占比20.7%。与全部3岁以上人口相比，16-24岁人口受教育整体水平明显提高。 16-24岁就业人口的受教育结构主要集中在初中、高中和大专。2020年七普数据中，16-24岁人口的非在校率为56.2%，远低于3岁以上人口的81.1%；从人数来看，以七普抽样比例10%推算，16-24岁非在校人数共计5900万人，其中20-24岁人口占比61.5%，共计约3630万人。从非在校人口的受教育程度结构看，16-24岁人口中初中人口占比37.4%，约2200万人，高中人口占比25.4%，约1450万人，大专人口占比21.4%，约1260万人，大学本科占比12.1%，约712万人。需要注意的是，非在校人数中既包括劳动力也包括非劳动力，因此就业人口总数应明显低于非在校人数。 青年人口就业情况 根据七普统计结果，2020年我国总人口14.1亿人，其中16-24岁人口共计1.3亿人，按抽样10%比例推算，全国就业人口约6.56亿人，16-24岁就业人口约4632万人，其中16-19岁就业人口约770万人，20-24岁就业人口约3861万人。与非在校人数5900万人相较，失业率约为21.6%，但考虑到非在校人数中包括非劳动力人口，因此这一失业率存在较为明显的高估。 青年劳动力就业人口的地域分布差异比较明显。16-19岁劳动力就业人口的地域分布中，占比较高的省份分别是广东15.59%，河南8.17%，云南7.07%，四川6.98%，浙江6.98%和湖南5.77%；20-24岁劳动力就业人口的地域分布中，占比较高的省份则是广东15.67%，四川7.60%，浙江6.52%，河南6.00%，山东5.68%和江苏5.15%。相较之下，20-24岁就业人口的地域分布相对分散，且主要集中于东部地区，其次是中部等地区，但16-19岁就业人口的地域分布中，中部和西部地区占比明显更高。 七普数据中16-24岁非在校人口的非就业率与受教育程度相关性较明显。根据七普抽样数据显示，16-24岁非在校人口总计590万人，同年龄段就业人数463万人，按受教育程度分，受教育程度人数最多的是初中，其次是高中和大专；按受教育程度分类的非就业率排序，则是小学及以下的非就业率最高，达到35.4%，从趋势看，随着受教育时间拉长，非就业率显著下降，初中的非就业率为25.2%，高中的非就业率为20.0%。但是数据中有两点值得关注，一是大专和大学本科受教育程度的人数符合受教育程度的整体下降规律，但在非就业率方面，本科的非就业率19.3%甚至高于大专的16.4%，二是2020年硕士研究生的非就业率仍处于10.1%的较高水平。 劳动力年龄与行业就业之间也存在一定关系。 首先是16-19岁就业人口与20-24岁就业人口在不同行业中的占比存在明显差异。七普中16-24岁就业人口在全部就业人口中占比7.06%，其中16-19岁就业人口占比1.2%，20-24岁就业人口占比5.9%；16-24岁就业人口占比最高的五个行业分别是文体娱、信息软件、住宿餐饮、教育和居民服务，其中16-19岁就业人口占比最高的五个行业分别是住宿餐饮、居民服务、文体娱、教育和制造业，而20-24岁就业人口占比最高的五个行业则是信息传输、文体娱、卫生、教育和科研。我们认为上述差异主要体现的是，不同行业对新增劳动力的吸纳作用。 其次是不同年龄段就业人口在行业之间的分布情况。2020年，就全部就业人口而言，占比最高的依然是农林牧渔业，就业比例达到20.56%，其次是制造业就业比例为18.06%；但从16-24岁就业人口的就业选择看，占比最高的是制造业，达到21.74%，其次是批零业占比15.50%，农林牧渔业占比8.66%，住宿餐饮业占比8.18%，建筑业占比8.12%。与全部就业人口的行业分布相比，16-24岁就业人口分布明显偏低的行业是农林牧渔、建筑、公共管理、交通运输和采矿业，占比明显偏高的是制造业、住宿餐饮、教育、居民服务和信息软件。 从职业中类看，青年就业人口的分布也有自身特点。整体来看，社会服务类吸纳的劳动力最多，其次是生产制造类。 从全部就业人员的职业中类分布看，除了社会服务类和生产制造业职业，从事最多的是农林牧渔业，企业是专业技术人员。 20-24岁就业人员的职业中类分布比例较全部就业人员相比，占比偏高的是社会服务类、专业技术人员和办事人员，占比明显偏低的是农林牧渔业和和党群工作类。 16-19岁就业人员的职业中类分布比例也有自身特点，全部就业人员相比，占比偏高的是社会服务类、生产制造类，以及不便分类的其他人员，占比偏低的是专业技术类和办事人员。需要注意的是，16-19岁就业人员占比结构中，不便分类的其他人类人员结构达到2.9%，按照抽样比例推算总相关就业人数达到22.6万人，明显高于20-24岁相应就业人数的15.9万人，在全部不便分类就业人员中占比也达到14.4%。我们认为这可能有两个原因，一是新的就业方式打破了传统统计范围对职业中类的定义，因此不便分类，二是青年就业群体中可能存在灵活就业的情况。但无论是那种情形，16-24岁青年就业人口中，不便分类这一职业中类的就业人数在该类项目占比达到24.5%，这一情况的现状和后续发展演化都值得关注。 虽然青年就业人口的职业中类分布有所差异，但就业人员占比前十的行业分布大致还是相似的。就业占比较高的相同的行业包括批零服务、住宿餐饮服务、农业生产、建筑施工等，在两类青年就业人口占比较高的之类中类中，有差异的是，16-19岁就业人口的前十行业包括居民服务和纺织服装行业，而20-24岁就业人口的前十行业则包括办事人员和工程技术人员。 青年就业人口在社会服务业就业排序的差异。16-19岁就业人口和20-24岁就业人口，在社会服务业细分行业中占比一致较高的是批发零售、住宿餐饮、交通运输、居民服务以及修理制作等行业，但是存在差异的是，16-19岁就业人员在水利环境和金融服务两个行业中就业占比相对较高，相较之下，20-24岁就业人员在地产服务、文体娱两个行业中就业占比相对较高。 青年就业人口在制造业就业排序的差异，明显较社会服务更大。我们认为主要有两个原因，一是制造业细分行业较多，特别是对专业性和技术性要求更高的制造业，对劳动力的受教育程度存在一定要求，二是近年来制造业对劳动力的吸纳能力较此前有所下降，因此在新增就业的职业占比下滑。从细分行业看，整体占比较高的制造业细分行业包括建筑施工、计算机通信、生产辅助、纺织服装、机械制造等，其中16-19岁就业人员占比相对较高的行业有木材家具、运输和机械操作、纺织印染、非金属矿物制品、采矿等，20-24岁就业人员占比相对较高的行业则有电气机械、汽车制造、橡胶塑料、食品饮料、娱乐用品等。 七普数据前后的对比 比较2010年全国第六次人口普查（以下简称“六普”）和七普的数据变化显示，六普时期全国青年劳动力的就业压力更大，但失业率更低；比较2021年相对2020年的情况显示，作为吸纳城镇就业主力单位的城镇私营企业，2021年则受多重因素影响，就业人员的行业结构发生调整，工资增速也出现分化。 从六普到七普 六普数据中16-24岁非在校人员的就业客观压力更大。就业压力主要来自两方面，一是劳动力人口总量更大，二是受教育水平相对更低。 按照10%的抽样比例推算，六普数据中，16-24岁非在校人数共计1.2亿人，与七普同年龄段非在校人数相比，六普数据代表的2010年，相较2020年，16-24岁非在校人数多一倍，并且非在校人口的就业压力集中在低年龄段人口，其中16-21岁的六普非在校人数较七普均高出一倍有余，17岁年龄段甚至高出两倍。 从受教育程度看，六普16-24岁非在校人口中，初中人口占比61.0%，远高于七普同口径的37.4%，且高中及以下受教育水平的非在校人员占比共计89.4%，同样远超七普同口径的66.2%。 2010年全国失业率水平整体较低。根据六普数据显示，2010年16岁以上人口失业率2.9%。按受教育水平看，16岁以上人口中，未上过学的人口失业率最低，仅为0.8%，失业率最高的是高中和大专，均为5.7%。按年龄段分，16-19岁的失业率为7.6%，20-24岁的失业率为6.1%。虽然受教育程度分的失业率规律，整体与受教育越长失业率越低存在一定出入，但高中及以上受教育程度的失业率是符合这一规律的。从分年龄段的失业率情况看，随着工龄增加失业率整体也呈现下降趋势。从六普的失业率表现看，受教育时间拉长和工龄增加，一定程度上有助于降低失业率。 按照行业大类就业人员结构比例看，青年劳动力人群内部就业没有出现明显分野。六普数据中，16-19岁劳动力人口在行业内就业人数占比较高的行业分别是住宿餐饮、制造业、居民服务、文体娱和农林牧渔，20-24岁劳动力占比较高的行业则是信息技术、住宿餐饮、制造业、文体娱和居民服务，相较之下两个年龄段劳动力的就业结构差异相对较小。 与全部劳动力就业结构相比，青年劳动力的就业结构已经开始向制造业和服务业转移。2010年，16-24岁人口就业结构中，占比较高的分别是农林牧渔（39.6%）、制造业（26.9%）、批发零售（10.5%）、建筑业（4.7%）和住宿餐饮（4.7%），相较于16岁以上全部就业人口的行业分布，占比明显偏高的是制造业，超出整体水平10.1个百分点，其次是住宿餐饮、批发零售、居民服务和信息技术。 按职业中类分类看，六普数据中青年就业人口的主要从业方向是农林牧渔和生产运输。与就业人口整体的职业中类分布相比，16-19岁就业人口分布占比偏高的行业主要是生产运输，其次是商业服务，占比偏低的是农林牧渔、专业技术、党群工作和办事人员；20-24岁就业人口分布占比偏高的行业主要也是生产运输和商业服务，但在占比偏低的行业方向上主要是农林牧渔，另外虽然在专业技术、党群工作和办事人员职业中类中的占比低于劳动力整体比例，但偏低的比例相对较小。 与七普不同的是，六普中两个年龄段的青年就业人口前十排名职业重合度较高。2010年16-19岁和20-24岁青年劳动人口就业排名较高的行业包括种植业、购销人员、裁剪缝纫、餐饮服务、工程施工、电气元器件生产等，唯一存在差异的是，排名前十的就业行业中，16-19岁的青年劳动力包括了“其他生产、运输设备操作人员及有关人员”，而20-24岁青年劳动力则是“行政办公人员”。另外，与七普相同的是，六普的青年劳动力就业已经明显向制造业和服务业倾斜了。 从六普到七普，职业中类的分类也出现了明显变化。 七普中的“社会生产服务和生活服务人员”项下包括15个职业分类，而六普中的“商业、服务人员”项下则仅包括8个职业分类。同样的职业划分差异也存在于生产类岗位当中，六普中的“生产、运输社保操作人员及有关人员”项下包括26个细分职业，但七普时“生产制造及有关人员”职业中类下已经出现了32个职业划分。 六普时制造业和服务业职业中类划分较少，可能也是青年就业高度集中和重合的一个重要原因。 六普中社会服务业项下青年劳动人口就业集中度较高的细分行业包括购销、餐饮服务、社会服务和居民生活服务等，上述行业中16-19岁和20-24岁劳动力在自身年龄段的就业结构占比均超过10%，此外就业差异略大的是饭店、旅游及健身服务和运输服务。 六普中制造业项下青年劳动人口就业集中度较高的细分行业包括裁剪缝纫、电子元器件制造、工程施工、机电产品装配等，与服务业就业相似的是，制造业的青年劳动力就业重合度也较高，但与服务业不同的是，由于制造业包括的细分行业明显更多，因此就业的集中度也相对偏低。 与七普数据相比，六普数据中16-24岁劳动力的就业压力理论上应该更大，原因在于更多的劳动力人数、更低的教育水平结构和更加单一的职业分类。但从结果看，六普的失业率整体处于较低水平，失业率相对较高的群体分别是按受教育程度分的高中和大专人群，以及按年龄分的低龄人群。 我们认为有两个因素对六普时期的就业情况影响较大：一是较高的经济增速，持续创造新的就业岗位，能够比较有效的吸收青年劳动力，二是经济发展尚未完全进入转型升级期，因此对受教育程度的要求尚未提高，有助于吸纳受教育时间较短的青年劳动力。 2021年就业情况的变化 超过半数的城镇就业岗位是私营单位创造的。统计年鉴数据显示，截至2021年，我国劳动力7.8亿人，其中城镇就业人员约4.68亿人，乡村就业人员约2.79亿人，整体趋势上看，我国就业人员分布表现为乡村就业人员持续下降，同时城镇就业人员持续上升。从城镇就业人员分布结构看，2021年就业人员占比最高的私营单位达到64.3%，占比结构远超仅次之的有限责任公司14.0%和国有单位12.0%，私营单位是创造城镇就业岗位的绝对主力。与2020年城镇就业人数相比，2021年城镇整体新增就业人员502万人，其中国有企业新增就业人员70.1万人，私营单位新增就业64.3万人，其次是港澳台商投资单位新增就业16.6万人、外商投资单位新增就业人员4.0万人，相较之下，股份有限公司、有限责任公司的就业人员较2020年都是净下降的。 2021年相较2020年变化的还有企业法人数。2021年全国法人单位数共计3286万个，较2020年增加348万个，从前后两年法人单位数变化结构看，新增法人单位数占比最高的行业分别是批发零售（33.4%）、租赁商服（13.8%）和建筑业（13.4%），法人单位数相较2020年下降的行业则有公共管理、社会保障和社会组织，以及卫生和社会工作。法人单位数增量结构的变化，一定程度上反应的是经济结构调整的结果：2021年是我国受疫情影响的第二年，但相较2020年疫情突如其来的冲击，2021年国内疫情防控整体形势较好，消费、投资和服务业都较2020年出现恢复性增长，但受疫情防控影响，医疗保健类消费持续疲弱。 2022年人口与就业统计年鉴中的城镇非私营单位就业人员数有所不同。根据中国统计年鉴，截至2021年城镇非私营单位就业人员1.67亿人，较2020年增加7万人，但根据人口与就业统计年鉴，2021年城镇非私营单位就业人员1.7亿人，较2020年减少24.6万人。分行业看，就业减少最多的行业分别是建筑业（减少181.3万人）和金融业（减少40.5万人），就业增加最多的行业则有卫生和社会工作（增加42.8万人），租赁商服（增加36.7万人），信息软件（增加32.1万人），其次是制造业、科研和公共管理。从整体就业人员结构看，建筑业虽然2021年就业人数大幅净下降，但依然是城镇非私营单位就业人数第二高的行业，仅次于制造业，2021年就业结构占比分别为11.6%和22.5%，此外占比超过10%的行业还有公共管理和教育。 2021年城镇私营单位工资增速相对偏低。2009年以来历史数据看，城镇非私营单位和私营单位工资增速经历了两个时期：2010-2014年间，私营单位工资增速虽然低于非私营单位，但增速是持续偏高的，2015年之后，非私营单位工资增速虽然整体持平，但是私营单位工资增速整体下行至10%下方，因此增速持续低于非私营单位。2021年在低基数的情况下，城镇私营单位和非私营单位工资增速均有所上行，但私营单位工资增速8.93%依然低于非私营单位的9.71%，双方的年平均工资也分别为10.68万元和6.29万元，进一步拉开了差距。 从分行业看2021年私营单位就业人员平均工资，人均工资水平和工资增速均超过私营单位整体表现的行业包括信息软件、金融、制造业、租赁商服和卫生社保五个行业，但与之对应的是，人均收入水平和增速均低于平均水平的行业有农林牧渔、建筑、交通仓储、房地产、水利环境、居民服务和教育。 综上来看，2021年全国企业法人单位数较2020年有所上升，但就业人员总数呈现波动态势；城镇非私营单位就业人员年末总数较年初有所下降，下降幅度最大建筑业和金融业；城镇非私营单位就业人员平均工资同比增速延续低于非私营单位的情况，一个相对较好的情况是，其中制造业和租赁商服等对青年就业吸纳能力较强的细分行业，在工资水平和增速方面，表现均超过城镇私营企业平均水平。 如何解决青年人口就业问题 从宏观层面看，一是把经济增速稳定在适当水平，二是化解劳动力供需可能存在的地域错配情况。 经济增长 不同产业对劳动力的吸纳能力在变化。 2001年-2022年期间，二产GDP增速对二产就业变化率的影响系数是1.282，三产GDP增速对三产就业变化率的影响系数是0.6885，但分时间段看，二产和三产GDP增速对就业的带动作用都发生了显著变。 2001年-2012年期间，二产GDP增速对二产就业变化率的影响系数为1.0643，但到了2011年-2022年期间，二产GDP增速对二产就业变化率的影响系数下降至0.7529。与此不同的是，2001年-2012年期间，三产GDP增速对三产就业变化率的影响系数为-1.0891，但到了2011年-2022年期间，三产GDP增速对三产就业变化率的影响系数上升至0.86。 总的来看，近二十年二产和三产数据显示，GDP增速上行对就业有明显的正向带动；单就近十年的情况看，经济增速上行对二产就业的拉动作用，较之前十年有所减弱，但对三产的拉动作用较之前十年明显上升。 近三年受疫情影响，对新增就业吸纳能力较强的行业整体增速偏弱。2020年-2022年期间，新冠疫情对国内经济产生了比较普遍的负面影响，但体现在不同行业上差异较大：三年内住宿餐饮业名义GDP复合增速-0.1%，受影响最大，此外批发零售业三年名义GDP复合增速6.2%，租赁商服复合增速6.3%，这些青年劳动力就业比例较高的社会服务类行业增速普遍偏低。除了疫情的影响，在政策影响之下，房地产业和建筑业复合增速分别为1.6%和5.7%，也相对较低。吸纳劳动力较强的行业中，仅制造业的复合增速8.3%，处于相对较高水平。 劳动力供需存在结构性问题：行业和地域 2014年之后我国劳动力总人数开始趋势性下降。2015年-2021年期间，城镇单位就业人员年均下降180万人，近三年就业人员下降速度有所放缓，但行业之间的结构差异明显加大。从年均就业人员变化情况看，年均下降幅度最大的行业分别是制造业、建筑业和采矿业，年均就业人数逆势上升幅度较大的是公共管理、卫生保障、金融、教育和租赁商服等。整体来看，就业人员下降幅度较大的行业相对集中，就业人数上升的行业表现则相对更加均衡。但是从趋势性看，有两点需要关注，比较乐观的是，此前就业人数持续大幅下降的制造业，在2021年出现了就业人员小幅上行，但是另一方面，近几年新增就业人员较多的房地产、金融、教育、卫生保障等行业，未来新增就业人数可能受政策或疫情防控政策调整影响，对就业的吸纳能力明显下降。 2015年之后，工业和非制造业整体吸纳就业的能力都有所下降。从工业企业平均用工人数看，2001年-2015年期间持续上行，但2016年及之后，受劳动力总人数见顶影响，规模以上工业企业平均用工人数也出现下降。非制造业方面，PMI从业人数指数显示，2014年之后，非制造业PMI从业人数指数整体持续位于荣枯线下方，反映出非制造业单位平均用工人数的环比趋势与工业企业是相同的，非制造业指数同时显示出，2016年以来，只有建筑业从业人员持续位于荣枯线上方，但2022年的经验表明，建筑业从业人员指数的波动，一定程度上也受行业发展影响。考虑到工业企业和非制造业平均用工人数下降的大趋势或在我国劳动力总量见顶下行的背景下延续，增加行业对就业的吸纳能力或许可以依靠企业数上升来拉动，一定程度上需要提高行业的整体增速。 比较2020-2022年和2017-2019年二产和三产GDP符合增速的地区差异，分地区来看我国二产和三产经济增长极的变化，或指向劳动力的需求端已经出现地区性转移。 2017-2019年间，我国二产复合增速较高的地区包括山西、西藏、福建、云南、新疆等地，其次是湖北、安徽、贵州、四川、江苏等地；到了2020-2022年间，二产复合增速较高的地区则包括山西、内蒙古、宁夏、新疆、甘肃，以及青海、山西、云南、江西、黑龙江。总体来看，二产的增长极从长江中下游地区和西南地区，逐渐转移至西北和西南地区。 2017-2019年间，我国三产复合增速较高的地区包括安徽、云南、新疆、贵州、湖北，以及四川、福建、河南、西藏、江西等地；到了2020-2022年间，三产复合增速较高的地区则包括海南、福建、江西、浙江、西藏，以及重庆、山东、安徽、广西、江苏。六年期间，三产的增长极从长江沿线地区，大规模向东部沿海地区集中。 结合前述相关内容，青年人口主要集中在东部地区和西南地区，且较多从事生产和社会服务业相关行业看，我国青年劳动力供需可能已经形成了地域错配，这种错配可能在二产上体现的更加明显，原因是二产的增长极更为明显的向西北和西南这两个青年劳动力分布较少的区域，而三产增长极的分布主要在东部地区，与青年劳动力分布相对重合度较高，随着疫情后三产增长回到正轨，其对青年劳动力的吸纳作用也将逐步加大。 除此之外，还需要关注青年劳动力的就业诉求。根据智联招聘对2023年应届毕业生调查问卷结果显示，应届毕业生期望就业排序靠前的行业分别是IT、文体娱、汽车制造业、政府机构等，相较2022年调查问卷结果显示，期望就业比例较高且上升的行业是IT、汽车制造业、政府，相较之下下降较为明显的行业是教育和房地产建筑。反映出应届毕业生的两个诉求，一是期望薪酬较高，二是期望确定性较强。综合考虑当前城镇特别是一二线城市综合生活成本较高，以及企业盈利在过去三年受疫情影响难以提供足够有吸引力的薪酬等因素，不排除应届毕业生的摩擦性失业率会阶段性高企。 结论 调查失业率历史数据时间较短，最长的也是始于2018年，其中分化最显著的就是16-24岁人口失业率。2018年青年失业率就呈现整体偏高的特点，并且自2019年开始，青年失业率与整体失业率的差异持续扩大。 从16-24岁人口调查失业率月环比变化的历史规律看，2018-2019年，环比上升幅度最高的是7月，其次是1月，但自2020年之后，1月青年劳动力失业率仍会出现冲高显现，与之前不同的是，此后整个上半年期间，失业率环比并未回落，而是保持环比上行态势。 2020年我国16-24岁总人口达到1.3亿人次，从地理上看，15-24岁人口占比比较明显集中在东部沿海、中部地区和西南地区。 按受教育程度分类看，16-24岁人口占比最高的是大学本科，其次是大学专科、高中和硕士研究生，与全部3岁以上人口相比，16-24岁人口受教育整体水平明显提高。 根据七普统计结果抽样10%比例推算，2020年16-24岁就业人口约4632万人，其中16-19岁就业人口约770万人，20-24岁就业人口约3861万人。与非在校人数5900万人相较，失业率约为21.6%，但考虑到非在校人数中包括非劳动力人口，因此这一失业率存在较为明显的高估。 16-19岁劳动力就业人口的地域分布中，占比较高的省份分别是广东，河南，云南，四川，浙江和湖南；20-24岁劳动力就业人口的地域分布中，占比较高的省份则是广东，四川，浙江，河南，山东和江苏。相较之下，20-24岁就业人口的地域分布相对分散，且主要集中于东部地区，其次是中部等地区，但16-19岁就业人口的地域分布中，中部和西部地区占比明显更高。 七普数据中16-24岁劳动力年龄与行业就业之间也存在一定关系。首先是16-19岁就业人口与20-24岁就业人口在不同行业中的占比存在明显差异，16-19岁就业人口占比最高的五个行业分别是住宿餐饮、居民服务、文体娱、教育和制造业，而20-24岁就业人口占比最高的五个行业则是信息传输、文体娱、卫生、教育和科研。其次是不同年龄段就业人口在行业之间的分布也有差异，与全部就业人口的行业分布相比，16-24岁就业人口分布明显偏低的行业是农林牧渔、建筑、公共管理、交通运输和采矿业，占比明显偏高的是制造业、住宿餐饮、教育、居民服务和信息软件。 从职业中类看，20-24岁就业人员的职业中类分布比例较全部就业人员相比，占比偏高的是社会服务类、专业技术人员和办事人员，占比明显偏低的是农林牧渔业和和党群工作类。16-19岁就业人员占比偏高的是社会服务类、生产制造类，以及不便分类的其他人员，占比偏低的是专业技术类和办事人员。需要注意的是，16-19岁就业人员占比结构中，不便分类的其他人类人员结构达到2.9%，按照抽样比例推算总相关就业人数达到22.6万人，明显高于20-24岁相应就业人数的15.9万人，在全部不便分类就业人员中占比也达到14.4%。我们认为这可能有两个原因，一是新的就业方式打破了传统统计范围对职业中类的定义，因此不便分类，二是青年就业群体中可能存在灵活就业的情况。 比较六普和七普的数据变化显示，六普时期全国青年劳动力的就业压力更大。按照10%的抽样比例推算，六普数据中，16-24岁非在校人数共计1.2亿人，相较2020年多一倍，并且非在校人口的就业压力集中在低年龄段人口。从受教育程度看，六普16-24岁非在校人口中，初中人口占比61.0%，远高于七普同口径的37.4%，且高中及以下受教育水平的非在校人员占比共计89.4%，同样远超七普同口径的66.2%。但2010年全国失业率水平整体较低，16岁以上人口失业率仅为2.9%，按年龄段分，16-19岁的失业率为7.6%，20-24岁的失业率为6.1%。与全部劳动力就业结构相比，青年劳动力的就业结构已经开始向制造业和服务业转移。按职业中类分类看，六普数据中青年就业人口的主要从业方向是农林牧渔和生产运输。与七普不同的是，六普中两个年龄段的青年就业人口前十排名职业重合度较高。 2021年数据显示，超过半数的城镇就业岗位是私营单位创造的。2021年全国法人单位数共计3286万个，较2020年增加348万个，从前后两年法人单位数变化结构看，新增法人单位数占比最高的行业分别是批发零售（33.4%）、租赁商服（13.8%）和建筑业（13.4%），法人单位数相较2020年下降的行业则有公共管理、社会保障和社会组织，以及卫生和社会工作。根据人口与就业统计年鉴数据，从城镇非私营单位看，整体就业人员结构看，建筑业虽然2021年就业人数大幅净下降，但依然是城镇非私营单位就业人数第二高的行业，仅次于制造业，2021年就业结构占比分别为11.6%和22.5%，此外占比超过10%的行业还有公共管理和教育。从城镇私营单位看，2021年人均工资水平和工资增速均超过私营单位整体表现的行业包括信息软件、金融、制造业、租赁商服和卫生社保五个行业，人均收入水平和增速均低于平均水平的行业有农林牧渔、建筑、交通仓储、房地产、水利环境、居民服务和教育。 在比较了六普、七普、2021年数据之后，我们认为解决青年人口就业问题，从宏观层面看，一是把经济增速稳定在适当水平，二是化解劳动力供需可能存在的地域错配情况。 2001年-2022年期间，二产GDP增速对二产就业变化率的影响系数是1.282，三产GDP增速对三产就业变化率的影响系数是0.6885。 近二十年二产和三产数据显示，GDP增速上行对就业有明显的正向带动；单就近十年的情况看，经济增速上行对二产就业的拉动作用，较之前十年有所减弱，但对三产的拉动作用较之前十年明显上升。 但是近三年受疫情影响，对新增就业吸纳能力较强的行业整体增速偏弱。三年内住宿餐饮业名义GDP复合增速-0.1%，受影响最大，此外批发零售业三年名义GDP复合增速6.2%，租赁商服复合增速6.3%，这些青年劳动力就业比例较高的社会服务类行业增速普遍偏低。除了疫情的影响，在政策影响之下，房地产业和建筑业复合增速分别为1.6%和5.7%，也相对较低。吸纳劳动力较强的行业中，仅制造业的复合增速8.3%，处于相对较高水平。 劳动力供需，在行业和地域方面也存在结构性问题。 2014年之后我国劳动力总人数开始趋势性下降。但2015年之后，工业和非制造业整体吸纳就业的能力都有所下降。规模以上工业企业平均用工人数是下降的，非制造业PMI从业人数指数整体持续位于荣枯线下方。只有建筑业从业人员持续位于荣枯线上方。考虑到工业企业和非制造业平均用工人数下降的大趋势或在我国劳动力总量见顶下行的背景下延续，增加行业对就业的吸纳能力或许可以依靠企业数上升来拉动，一定程度上需要提高行业的整体增速。 比较2020-2022年和2017-2019年二产和三产GDP符合增速的地区差异，可以发现二产和三产的增长极已经出现地区性转移。总体来看，二产的增长极从长江中下游地区和西南地区，逐渐转移至西北和西南地区。三产的增长极从长江沿线地区，大规模向东部沿海地区集中。 结合前述相关内容，青年人口主要集中在东部地区和西南地区，且较多从事生产和社会服务业相关行业看，我国青年劳动力供需可能已经形成了地域错配，这种错配可能在二产上体现的更加明显。 除此之外，还需要关注青年劳动力的就业诉求。根据智联招聘对2023年应届毕业生调查问卷结果显示，应届毕业生的两个诉求，一是期望薪酬较高，二是期望确定性较强。综合考虑当前城镇特别是一二线城市综合生活成本较高，以及企业盈利在过去三年受疫情影响难以提供足够有吸引力的薪酬等因素，不排除应届毕业生的摩擦性失业率会阶段性高企。 风险提示： 1.内需恢复偏慢。二季度实际GDP同比增长6.3%，略低于市场预期。自二季度开始，疫情防控放松后的经济反弹斜率明显回落，如果下半年经济复苏斜率延续回落趋势，则可能存在内需恢复偏慢等问题，拖累行业修复进度。 2.外需明显回落。目前来看，欧美经济都有回落可能。美国方面，美联储已经加息至偏高水平，美国经济大概率将出现回落，虽然是否落入衰退仍有不确定性，但需求边际下降的趋势比较确定。欧洲方面，欧央行加息的进程仍未结束，但欧洲制造业下滑的趋势已经比较明确，预计欧洲经济中期内也将出现回落。外需疲弱将影响我国对外部门经济效益，进而影响对我国经济增长产生负面影响。 3.乌克兰危机前景不明。乌克兰危机的外溢性影响依然存在于欧洲地缘安全、全球食品和能源价格、全球化肥等原材料供应领域，即便乌克兰危机短期内能够结束，美欧为首的西方对俄罗斯的制裁持续时间也将对上述各方面造成持续负面影响。 风险提示及免责声明 本订阅号仅面向中银证券客户中符合《证券期货投资者适当性管理办法》规定的专业投资者，若非前述专业投资者，请勿订阅、接收或使用本订阅号中的任何信息,中银证券及其雇员不因接收人收到本信息而视其为服务对象。 本订阅号所载信息均选自中银证券已发布的证券研究报告，为免对报告摘编产生歧义，请以报告发布当日的完整内容为准。须关注的是，本信息所含观点仅代表报告发布当日的判断，中银证券可在不发出通知的情形下发布与本信息所含观点不一致的证券研究报告。 本订阅号所载信息仅供参考，在任何情况下不构成对任何机构或个人的具体投资建议，中银证券及其雇员不对任何机构或个人使用本信息造成的后果承担任何法律责任，投资者应自主作出投资决策并自行承担投资风险。 本订阅号所载信息版权均属中银证券。任何机构或个人未经中银证券事先书面授权，不得以任何方式修改、发送或者复制本订阅号所载信息。如因侵权行为给中银证券造成任何直接或间接损失，中银证券保留追究一切法律责任的权利。
青年失业率走高的情况自2019年就已经出现迹象；当前青年失业率处于较高水平，主要原因或有两个，一是过去三年对新增劳动力吸纳能力较强的行业，如制造业和社会服务业，受疫情影响增速偏低，二是过去一段时间内，我国二产的增长极出现了系统性迁移，一定程度上导致二产的劳动力需求与青年劳动力供给形成了地域上的错配；但是在我国劳动力总量已经出现下行拐点的情况下，预计青年劳动力失业率不会持续处于较高水平，随着经济增长恢复，青年失业率将开始下行。 摘要 调查失业率反应的是劳动力中的失业人口比例。调查失业率历史数据时间较短，最长的也是始于2018年，其中分化最显著的就是16-24岁人口失业率。结合青年失业率的历史数据看，2018年青年失业率就呈现整体偏高的特点，并且自2019年开始，青年失业率与整体失业率的差异持续扩大。 七普数据显示，16-24岁青年人口受教育结构显著好于就业人口整体，就业人口的地域分布和行业分布也有较明显的年龄段特点，另外相较于就业总人口的行业结构，青年劳动力就业占比较为集中在制造业和社会服务业。 比较 六普和七普的数据变化显示，六普时期全国青年劳动力的就业压力更大，但失业率更低；比较2021年相对2020年的情况显示，作为吸纳城镇就业主力单位的城镇私营企业，2021年则受多重因素影响，就业人员的行业结构发生调整，工资增速也出现分化。 从宏观层面看，一是把经济增速稳定在适当水平，二是化解劳动力供需可能存在的地域错配情况。 宏观政策方面，一是稳定疫情冲击后经济持续复苏的趋势，通过稳增长带动创造新增就业岗位，二是加大中西部公共基础设施投资，便利青年劳动力在就业地域选择方面的阻力，三是稳定私营企业营商环境和经营前景预期，四是有针对性的对部分经济部门加大宏观调控，降低青年劳动力综合生活成本。 风险提示：内需恢复偏慢；外需明显回落；乌克兰危机前景不明。 目录 2023年失业率现状 失业率的统计方法 失业率的现实情况 七普数据中的青年人口就业情况 青年人口基本情况 青年人口就业情况 七普数据前后的对比 从六普到七普 2021年就业情况的变化 如何解决青年人口就业问题 经济增长22 劳动力供需存在结构性问题：行业和地域 结论 风险提示 2023年失业率现状 调查失业率反应的是劳动力中的失业人口比例。调查失业率历史数据时间较短，最长的也是始于2018年，其中分化最显著的就是16-24岁人口失业率。结合青年失业率的历史数据看，2018年青年失业率就呈现整体偏高的特点，并且自2019年开始，青年失业率与整体失业率的差异持续扩大。 失业率的统计方法 16 周岁及以上人口可分为劳动力和非劳动力，其中劳动力包括就业人口和失业人口。 就业人口包括以下两类： （1）在调查参考周内，为了取得劳动报酬或经营收入而工作了 1 小时及以上的人； （2）因休假、临时停工等原因在职但未上班的人。 失业人口是满足以下三个条件的人： （1）没有工作； （2）在调查时点前3 个月内找过工作； （3）如果提供一份合适工作，能在 2 周内开始工作。 就业失业的判断标准采用了国际劳工组织推荐的统计标准，以此计算的调查失业率是国际可比的。 调查失业率指根据抽样调查方法推算得到的失业人口占就业人口与失业人口之和的百分比，计算方法为： 调查失业率=失业人口/（失业人口+就业人口）*100% 我国调查失业率数据来源于全国月度劳动力调查。这项调查采用分层、多阶段、与住房单元数成比例的抽样方法，先在全国范围内随机抽取居（村）委会， 再在抽中的居（村）委会内采用随机等距抽样方法抽取调查户。全国每月调查样本约 34 万户，基本覆盖我国大陆地区所有地级市和县级地区。按现有抽样设计，在 90% 的置信度下，全国城镇调查失业率的相对误差在 2% 以内，即如果推算的城镇调查失业率为 5%，则真实失业率有 90% 的把握在 4.9%-5.1% 之间。 在每月特定时间内，调查员使用电子终端（PAD）前往抽中的调查户采集就业失业信息，并通过联网直报系统直接将数据上报到国家统计局。国家统计局对报送的数据进行加权汇总，推算得到全国和各省城镇调查失业率。 因此当讨论16-24岁人口时，其中包括在校人员和非在校人员，劳动力和非劳动力，而16-24岁青年失业率则指其中劳动力人口的就业情况。 失业率的现实情况 当前各年龄段的调查失业率。统计局公布的调查失业率分类包括四种，分别是城市统计范围、年龄、户籍、以及学历。截至2023年6月的调查失业率数据，城镇调查失业率整体为5.2%，连续三个月走平，31个大城市城镇调查失业率为5.5%，失业率小幅超过整体失业率水平；分户籍看，本地户籍人口调查失业率5.1%，外来户籍人口调查失业率5.3%，外来农业户籍人口调查失业率4.9%，其中外来户籍失业率水平偏高；分学历看，高中及以下学历调查失业率4.4%，大专学历调查失业率3.9%，本科及以上调查失业率3.2%，失业率水平整体与受教育时间成反比。以上分类失业率水平与整体调查失业率大致相当，但按年龄分类中，调查失业率出现了明显分化，其中25-59岁人口失业率水平4.1%，但16-24岁人口失业率达到21.3%。 调查失业率整体稳步小幅上升。调查失业率的发布时间相对较短，但自2018年以来，整体维持在5%上下波动，期间有两次波幅加大，分别是2020年间和2022-2023年，且主要是受疫情影响。此外失业率整体还有一个特点，就是在年初和年中会出现两次小幅上行：第一次上行的影响主要来自春节假期前后，流动人口就业选择变化可能产生摩擦性失业，第二次上行的影响主要来自毕业季，新增劳动力人口转化为就业人口可能存在一定时间窗口期。 31个大城市城镇调查失业率的波动明显加大。在2018-2019年间，虽然调查失业率从平均水平4.9%上行至平均水平5.1%，但整体波幅较小；2020年2月调查失业率开始明显走高，并在较高水平上持续了半年时间，在2020年9月回落至5.5%下方；2022年2月调查失业率再度升至5.5%，虽然本次失业率高点未创新高且回落速度较快，但31个大城市失业率最高水平达到6.9%，且截至2023年6月仍在5.5%水平。 分年龄段失业率分化问题自2018年已经出现。2018年调查失业率平均水平仅有4.9%但16-24岁人口调查失业率已经基本在10%上方波动了，2019年虽然整体调查失业率小幅上升，但25-59岁人口调查失业率基本持平，同时16-24岁人口调查失业率已经从年初的11%左右年底上行至12%上方。2020年及之后两个年龄群体调查失业率的分化越发深化，25-59岁人口调查失业率的波动虽然也受疫情影响有所加大，但失业率整体水平甚至是下行的，截至2023年6月仅有4.1%，甚至低于2018年的平均水平4.4%，与之形成鲜明对比的是，自2019年之后，每年年中毕业季基本都带动16-24岁人口失业率迭创新高。 不同户籍人口调查失业率水平差异，可能反应的是劳动力成本上升的影响。按户籍分的调查失业率数据时间开始于2021年，2021年中大部分时间里，本地户籍人口调查失业率略高于外地户籍人口，但2022年中，外地户籍人口调查失业率在波动幅度和上升幅度方面都明显超过本地户籍人口，结合外来农业户籍人口调查失业率波动低于外来户籍人口整体水平来看，失业率波动的一个影响因素可能是劳动力成本。 分学历看，调查失业率水平与受教育时间一定程度上成反比。分学历失业率的历史数据时间太短，但从截面数据看，基本维持了本科及以上调查失业率低于大专学历、低于高中学历、阶段性低于初中及以下学历的规律。 从调查失业率整体月环比变化的历史规律看。2018-2019年，环比上升幅度最高的是7月，环比平均升幅达到0.25个百分点，其次是1月，环比平均升幅为0.2个百分点，环比降幅最大的是4月，平均下降0.2个百分点，其次是8月，平均下降0.1个百分点。2020-2022年间，剔除受疫情影响显著的月份，1月调查失业率环比大幅上升的情况依然显著，但7月失业率环比上升的情况明显减弱。 从16-24岁人口调查失业率月环比变化的历史规律看。2018-2019年，环比上升幅度最高的仍然是7月，但升幅达到2.8个百分点，其次仍是1月，升幅也高达1.1个百分点，但在两次失业率环比冲高后的3个月时间内，失业率都是环比持续下降的，累计回落幅度分别达到2.5个百分点和0.4个百分点，这也表明青年劳动力失业率冲高一定程度上是由于劳动力供给阶段性加大的影响。在2020年之后，1月青年劳动力失业率仍会出现冲高显现，但此后整个上半年期间，失业率环比并未回落，而是保持环比上行态势。 七普数据中的青年人口就业情况 2020年第七次人口普查（以下简称“七普”）数据显示，16-24岁青年人口受教育结构显著好于就业人口整体，就业人口的地域分布和行业分布也有较明显的年龄段特点，另外相较于就业总人口的行业结构，青年劳动力就业占比较为集中在制造业和社会服务业。 青年人口基本情况 2020年我国16-24岁总人口达到1.3亿人次，东部地区占比较高。从各年龄段人口数在总人口占比变化来看，基本符合我国生育率逐年下降的情况，其中24岁人口占比最高，达到1.13%，17岁人口占比最低，仅为0.97%。 从地理上看，15-24岁人口占比比较明显集中在东部沿海、中部地区和西南地区。占比最高的五个省份分别为广东、河南、山东、四川和江苏，五个省合计占比达到36.0%，其次占比超过3%的省份还包括河北、湖南、浙江、安徽、云南、广西、江西、湖北和贵州。 16-24岁人口包含的分类相对复杂。不考虑非劳动力的情况：从教育阶段看，包括在校和非在校；从教育水平看，包括初中及以下、高中、大专、本科及以上；从户籍情况看，包括流动人口和非流动人口。因此影响16-24岁人口分布的主要因素包括：出生地影响的本地人口、因教育因素成为流动人口、因工作因素成为流动人口等。 16-24岁人口在受教育程度分类下，主要集中在高中、大专和大学本科。2020年我国3岁以上人口共计13.68亿人，其中16-24岁人口1.3亿人，占比9.7%，按受教育程度分类看，16-24岁人口占比最高的是大学本科，达到27.5%，其次是大学专科23.9%、高中21.2%和硕士研究生15.7%，这一分布与16-24岁人口受教育的时间顺序吻合程度较高。从各年龄段内部受教育程度结构看，全部3岁及以上人口中，初中及以下人口占比68.6%，高中学历占比15.5%，大专学历占比8.2%，本科及以上占比7.7%，但16-24岁人口的受教育程度结构则为，初中及以下占比25.0%，高中学历34.0%，大专学历20.3%，本科及以上占比20.7%。与全部3岁以上人口相比，16-24岁人口受教育整体水平明显提高。 16-24岁就业人口的受教育结构主要集中在初中、高中和大专。2020年七普数据中，16-24岁人口的非在校率为56.2%，远低于3岁以上人口的81.1%；从人数来看，以七普抽样比例10%推算，16-24岁非在校人数共计5900万人，其中20-24岁人口占比61.5%，共计约3630万人。从非在校人口的受教育程度结构看，16-24岁人口中初中人口占比37.4%，约2200万人，高中人口占比25.4%，约1450万人，大专人口占比21.4%，约1260万人，大学本科占比12.1%，约712万人。需要注意的是，非在校人数中既包括劳动力也包括非劳动力，因此就业人口总数应明显低于非在校人数。 青年人口就业情况 根据七普统计结果，2020年我国总人口14.1亿人，其中16-24岁人口共计1.3亿人，按抽样10%比例推算，全国就业人口约6.56亿人，16-24岁就业人口约4632万人，其中16-19岁就业人口约770万人，20-24岁就业人口约3861万人。与非在校人数5900万人相较，失业率约为21.6%，但考虑到非在校人数中包括非劳动力人口，因此这一失业率存在较为明显的高估。 青年劳动力就业人口的地域分布差异比较明显。16-19岁劳动力就业人口的地域分布中，占比较高的省份分别是广东15.59%，河南8.17%，云南7.07%，四川6.98%，浙江6.98%和湖南5.77%；20-24岁劳动力就业人口的地域分布中，占比较高的省份则是广东15.67%，四川7.60%，浙江6.52%，河南6.00%，山东5.68%和江苏5.15%。相较之下，20-24岁就业人口的地域分布相对分散，且主要集中于东部地区，其次是中部等地区，但16-19岁就业人口的地域分布中，中部和西部地区占比明显更高。 七普数据中16-24岁非在校人口的非就业率与受教育程度相关性较明显。根据七普抽样数据显示，16-24岁非在校人口总计590万人，同年龄段就业人数463万人，按受教育程度分，受教育程度人数最多的是初中，其次是高中和大专；按受教育程度分类的非就业率排序，则是小学及以下的非就业率最高，达到35.4%，从趋势看，随着受教育时间拉长，非就业率显著下降，初中的非就业率为25.2%，高中的非就业率为20.0%。但是数据中有两点值得关注，一是大专和大学本科受教育程度的人数符合受教育程度的整体下降规律，但在非就业率方面，本科的非就业率19.3%甚至高于大专的16.4%，二是2020年硕士研究生的非就业率仍处于10.1%的较高水平。 劳动力年龄与行业就业之间也存在一定关系。 首先是16-19岁就业人口与20-24岁就业人口在不同行业中的占比存在明显差异。七普中16-24岁就业人口在全部就业人口中占比7.06%，其中16-19岁就业人口占比1.2%，20-24岁就业人口占比5.9%；16-24岁就业人口占比最高的五个行业分别是文体娱、信息软件、住宿餐饮、教育和居民服务，其中16-19岁就业人口占比最高的五个行业分别是住宿餐饮、居民服务、文体娱、教育和制造业，而20-24岁就业人口占比最高的五个行业则是信息传输、文体娱、卫生、教育和科研。我们认为上述差异主要体现的是，不同行业对新增劳动力的吸纳作用。 其次是不同年龄段就业人口在行业之间的分布情况。2020年，就全部就业人口而言，占比最高的依然是农林牧渔业，就业比例达到20.56%，其次是制造业就业比例为18.06%；但从16-24岁就业人口的就业选择看，占比最高的是制造业，达到21.74%，其次是批零业占比15.50%，农林牧渔业占比8.66%，住宿餐饮业占比8.18%，建筑业占比8.12%。与全部就业人口的行业分布相比，16-24岁就业人口分布明显偏低的行业是农林牧渔、建筑、公共管理、交通运输和采矿业，占比明显偏高的是制造业、住宿餐饮、教育、居民服务和信息软件。 从职业中类看，青年就业人口的分布也有自身特点。整体来看，社会服务类吸纳的劳动力最多，其次是生产制造类。 从全部就业人员的职业中类分布看，除了社会服务类和生产制造业职业，从事最多的是农林牧渔业，企业是专业技术人员。 20-24岁就业人员的职业中类分布比例较全部就业人员相比，占比偏高的是社会服务类、专业技术人员和办事人员，占比明显偏低的是农林牧渔业和和党群工作类。 16-19岁就业人员的职业中类分布比例也有自身特点，全部就业人员相比，占比偏高的是社会服务类、生产制造类，以及不便分类的其他人员，占比偏低的是专业技术类和办事人员。需要注意的是，16-19岁就业人员占比结构中，不便分类的其他人类人员结构达到2.9%，按照抽样比例推算总相关就业人数达到22.6万人，明显高于20-24岁相应就业人数的15.9万人，在全部不便分类就业人员中占比也达到14.4%。我们认为这可能有两个原因，一是新的就业方式打破了传统统计范围对职业中类的定义，因此不便分类，二是青年就业群体中可能存在灵活就业的情况。但无论是那种情形，16-24岁青年就业人口中，不便分类这一职业中类的就业人数在该类项目占比达到24.5%，这一情况的现状和后续发展演化都值得关注。 虽然青年就业人口的职业中类分布有所差异，但就业人员占比前十的行业分布大致还是相似的。就业占比较高的相同的行业包括批零服务、住宿餐饮服务、农业生产、建筑施工等，在两类青年就业人口占比较高的之类中类中，有差异的是，16-19岁就业人口的前十行业包括居民服务和纺织服装行业，而20-24岁就业人口的前十行业则包括办事人员和工程技术人员。 青年就业人口在社会服务业就业排序的差异。16-19岁就业人口和20-24岁就业人口，在社会服务业细分行业中占比一致较高的是批发零售、住宿餐饮、交通运输、居民服务以及修理制作等行业，但是存在差异的是，16-19岁就业人员在水利环境和金融服务两个行业中就业占比相对较高，相较之下，20-24岁就业人员在地产服务、文体娱两个行业中就业占比相对较高。 青年就业人口在制造业就业排序的差异，明显较社会服务更大。我们认为主要有两个原因，一是制造业细分行业较多，特别是对专业性和技术性要求更高的制造业，对劳动力的受教育程度存在一定要求，二是近年来制造业对劳动力的吸纳能力较此前有所下降，因此在新增就业的职业占比下滑。从细分行业看，整体占比较高的制造业细分行业包括建筑施工、计算机通信、生产辅助、纺织服装、机械制造等，其中16-19岁就业人员占比相对较高的行业有木材家具、运输和机械操作、纺织印染、非金属矿物制品、采矿等，20-24岁就业人员占比相对较高的行业则有电气机械、汽车制造、橡胶塑料、食品饮料、娱乐用品等。 七普数据前后的对比 比较2010年全国第六次人口普查（以下简称“六普”）和七普的数据变化显示，六普时期全国青年劳动力的就业压力更大，但失业率更低；比较2021年相对2020年的情况显示，作为吸纳城镇就业主力单位的城镇私营企业，2021年则受多重因素影响，就业人员的行业结构发生调整，工资增速也出现分化。 从六普到七普 六普数据中16-24岁非在校人员的就业客观压力更大。就业压力主要来自两方面，一是劳动力人口总量更大，二是受教育水平相对更低。 按照10%的抽样比例推算，六普数据中，16-24岁非在校人数共计1.2亿人，与七普同年龄段非在校人数相比，六普数据代表的2010年，相较2020年，16-24岁非在校人数多一倍，并且非在校人口的就业压力集中在低年龄段人口，其中16-21岁的六普非在校人数较七普均高出一倍有余，17岁年龄段甚至高出两倍。 从受教育程度看，六普16-24岁非在校人口中，初中人口占比61.0%，远高于七普同口径的37.4%，且高中及以下受教育水平的非在校人员占比共计89.4%，同样远超七普同口径的66.2%。 2010年全国失业率水平整体较低。根据六普数据显示，2010年16岁以上人口失业率2.9%。按受教育水平看，16岁以上人口中，未上过学的人口失业率最低，仅为0.8%，失业率最高的是高中和大专，均为5.7%。按年龄段分，16-19岁的失业率为7.6%，20-24岁的失业率为6.1%。虽然受教育程度分的失业率规律，整体与受教育越长失业率越低存在一定出入，但高中及以上受教育程度的失业率是符合这一规律的。从分年龄段的失业率情况看，随着工龄增加失业率整体也呈现下降趋势。从六普的失业率表现看，受教育时间拉长和工龄增加，一定程度上有助于降低失业率。 按照行业大类就业人员结构比例看，青年劳动力人群内部就业没有出现明显分野。六普数据中，16-19岁劳动力人口在行业内就业人数占比较高的行业分别是住宿餐饮、制造业、居民服务、文体娱和农林牧渔，20-24岁劳动力占比较高的行业则是信息技术、住宿餐饮、制造业、文体娱和居民服务，相较之下两个年龄段劳动力的就业结构差异相对较小。 与全部劳动力就业结构相比，青年劳动力的就业结构已经开始向制造业和服务业转移。2010年，16-24岁人口就业结构中，占比较高的分别是农林牧渔（39.6%）、制造业（26.9%）、批发零售（10.5%）、建筑业（4.7%）和住宿餐饮（4.7%），相较于16岁以上全部就业人口的行业分布，占比明显偏高的是制造业，超出整体水平10.1个百分点，其次是住宿餐饮、批发零售、居民服务和信息技术。 按职业中类分类看，六普数据中青年就业人口的主要从业方向是农林牧渔和生产运输。与就业人口整体的职业中类分布相比，16-19岁就业人口分布占比偏高的行业主要是生产运输，其次是商业服务，占比偏低的是农林牧渔、专业技术、党群工作和办事人员；20-24岁就业人口分布占比偏高的行业主要也是生产运输和商业服务，但在占比偏低的行业方向上主要是农林牧渔，另外虽然在专业技术、党群工作和办事人员职业中类中的占比低于劳动力整体比例，但偏低的比例相对较小。 与七普不同的是，六普中两个年龄段的青年就业人口前十排名职业重合度较高。2010年16-19岁和20-24岁青年劳动人口就业排名较高的行业包括种植业、购销人员、裁剪缝纫、餐饮服务、工程施工、电气元器件生产等，唯一存在差异的是，排名前十的就业行业中，16-19岁的青年劳动力包括了“其他生产、运输设备操作人员及有关人员”，而20-24岁青年劳动力则是“行政办公人员”。另外，与七普相同的是，六普的青年劳动力就业已经明显向制造业和服务业倾斜了。 从六普到七普，职业中类的分类也出现了明显变化。 七普中的“社会生产服务和生活服务人员”项下包括15个职业分类，而六普中的“商业、服务人员”项下则仅包括8个职业分类。同样的职业划分差异也存在于生产类岗位当中，六普中的“生产、运输社保操作人员及有关人员”项下包括26个细分职业，但七普时“生产制造及有关人员”职业中类下已经出现了32个职业划分。 六普时制造业和服务业职业中类划分较少，可能也是青年就业高度集中和重合的一个重要原因。 六普中社会服务业项下青年劳动人口就业集中度较高的细分行业包括购销、餐饮服务、社会服务和居民生活服务等，上述行业中16-19岁和20-24岁劳动力在自身年龄段的就业结构占比均超过10%，此外就业差异略大的是饭店、旅游及健身服务和运输服务。 六普中制造业项下青年劳动人口就业集中度较高的细分行业包括裁剪缝纫、电子元器件制造、工程施工、机电产品装配等，与服务业就业相似的是，制造业的青年劳动力就业重合度也较高，但与服务业不同的是，由于制造业包括的细分行业明显更多，因此就业的集中度也相对偏低。 与七普数据相比，六普数据中16-24岁劳动力的就业压力理论上应该更大，原因在于更多的劳动力人数、更低的教育水平结构和更加单一的职业分类。但从结果看，六普的失业率整体处于较低水平，失业率相对较高的群体分别是按受教育程度分的高中和大专人群，以及按年龄分的低龄人群。 我们认为有两个因素对六普时期的就业情况影响较大：一是较高的经济增速，持续创造新的就业岗位，能够比较有效的吸收青年劳动力，二是经济发展尚未完全进入转型升级期，因此对受教育程度的要求尚未提高，有助于吸纳受教育时间较短的青年劳动力。 2021年就业情况的变化 超过半数的城镇就业岗位是私营单位创造的。统计年鉴数据显示，截至2021年，我国劳动力7.8亿人，其中城镇就业人员约4.68亿人，乡村就业人员约2.79亿人，整体趋势上看，我国就业人员分布表现为乡村就业人员持续下降，同时城镇就业人员持续上升。从城镇就业人员分布结构看，2021年就业人员占比最高的私营单位达到64.3%，占比结构远超仅次之的有限责任公司14.0%和国有单位12.0%，私营单位是创造城镇就业岗位的绝对主力。与2020年城镇就业人数相比，2021年城镇整体新增就业人员502万人，其中国有企业新增就业人员70.1万人，私营单位新增就业64.3万人，其次是港澳台商投资单位新增就业16.6万人、外商投资单位新增就业人员4.0万人，相较之下，股份有限公司、有限责任公司的就业人员较2020年都是净下降的。 2021年相较2020年变化的还有企业法人数。2021年全国法人单位数共计3286万个，较2020年增加348万个，从前后两年法人单位数变化结构看，新增法人单位数占比最高的行业分别是批发零售（33.4%）、租赁商服（13.8%）和建筑业（13.4%），法人单位数相较2020年下降的行业则有公共管理、社会保障和社会组织，以及卫生和社会工作。法人单位数增量结构的变化，一定程度上反应的是经济结构调整的结果：2021年是我国受疫情影响的第二年，但相较2020年疫情突如其来的冲击，2021年国内疫情防控整体形势较好，消费、投资和服务业都较2020年出现恢复性增长，但受疫情防控影响，医疗保健类消费持续疲弱。 2022年人口与就业统计年鉴中的城镇非私营单位就业人员数有所不同。根据中国统计年鉴，截至2021年城镇非私营单位就业人员1.67亿人，较2020年增加7万人，但根据人口与就业统计年鉴，2021年城镇非私营单位就业人员1.7亿人，较2020年减少24.6万人。分行业看，就业减少最多的行业分别是建筑业（减少181.3万人）和金融业（减少40.5万人），就业增加最多的行业则有卫生和社会工作（增加42.8万人），租赁商服（增加36.7万人），信息软件（增加32.1万人），其次是制造业、科研和公共管理。从整体就业人员结构看，建筑业虽然2021年就业人数大幅净下降，但依然是城镇非私营单位就业人数第二高的行业，仅次于制造业，2021年就业结构占比分别为11.6%和22.5%，此外占比超过10%的行业还有公共管理和教育。 2021年城镇私营单位工资增速相对偏低。2009年以来历史数据看，城镇非私营单位和私营单位工资增速经历了两个时期：2010-2014年间，私营单位工资增速虽然低于非私营单位，但增速是持续偏高的，2015年之后，非私营单位工资增速虽然整体持平，但是私营单位工资增速整体下行至10%下方，因此增速持续低于非私营单位。2021年在低基数的情况下，城镇私营单位和非私营单位工资增速均有所上行，但私营单位工资增速8.93%依然低于非私营单位的9.71%，双方的年平均工资也分别为10.68万元和6.29万元，进一步拉开了差距。 从分行业看2021年私营单位就业人员平均工资，人均工资水平和工资增速均超过私营单位整体表现的行业包括信息软件、金融、制造业、租赁商服和卫生社保五个行业，但与之对应的是，人均收入水平和增速均低于平均水平的行业有农林牧渔、建筑、交通仓储、房地产、水利环境、居民服务和教育。 综上来看，2021年全国企业法人单位数较2020年有所上升，但就业人员总数呈现波动态势；城镇非私营单位就业人员年末总数较年初有所下降，下降幅度最大建筑业和金融业；城镇非私营单位就业人员平均工资同比增速延续低于非私营单位的情况，一个相对较好的情况是，其中制造业和租赁商服等对青年就业吸纳能力较强的细分行业，在工资水平和增速方面，表现均超过城镇私营企业平均水平。 如何解决青年人口就业问题 从宏观层面看，一是把经济增速稳定在适当水平，二是化解劳动力供需可能存在的地域错配情况。 经济增长 不同产业对劳动力的吸纳能力在变化。 2001年-2022年期间，二产GDP增速对二产就业变化率的影响系数是1.282，三产GDP增速对三产就业变化率的影响系数是0.6885，但分时间段看，二产和三产GDP增速对就业的带动作用都发生了显著变。 2001年-2012年期间，二产GDP增速对二产就业变化率的影响系数为1.0643，但到了2011年-2022年期间，二产GDP增速对二产就业变化率的影响系数下降至0.7529。与此不同的是，2001年-2012年期间，三产GDP增速对三产就业变化率的影响系数为-1.0891，但到了2011年-2022年期间，三产GDP增速对三产就业变化率的影响系数上升至0.86。 总的来看，近二十年二产和三产数据显示，GDP增速上行对就业有明显的正向带动；单就近十年的情况看，经济增速上行对二产就业的拉动作用，较之前十年有所减弱，但对三产的拉动作用较之前十年明显上升。 近三年受疫情影响，对新增就业吸纳能力较强的行业整体增速偏弱。2020年-2022年期间，新冠疫情对国内经济产生了比较普遍的负面影响，但体现在不同行业上差异较大：三年内住宿餐饮业名义GDP复合增速-0.1%，受影响最大，此外批发零售业三年名义GDP复合增速6.2%，租赁商服复合增速6.3%，这些青年劳动力就业比例较高的社会服务类行业增速普遍偏低。除了疫情的影响，在政策影响之下，房地产业和建筑业复合增速分别为1.6%和5.7%，也相对较低。吸纳劳动力较强的行业中，仅制造业的复合增速8.3%，处于相对较高水平。 劳动力供需存在结构性问题：行业和地域 2014年之后我国劳动力总人数开始趋势性下降。2015年-2021年期间，城镇单位就业人员年均下降180万人，近三年就业人员下降速度有所放缓，但行业之间的结构差异明显加大。从年均就业人员变化情况看，年均下降幅度最大的行业分别是制造业、建筑业和采矿业，年均就业人数逆势上升幅度较大的是公共管理、卫生保障、金融、教育和租赁商服等。整体来看，就业人员下降幅度较大的行业相对集中，就业人数上升的行业表现则相对更加均衡。但是从趋势性看，有两点需要关注，比较乐观的是，此前就业人数持续大幅下降的制造业，在2021年出现了就业人员小幅上行，但是另一方面，近几年新增就业人员较多的房地产、金融、教育、卫生保障等行业，未来新增就业人数可能受政策或疫情防控政策调整影响，对就业的吸纳能力明显下降。 2015年之后，工业和非制造业整体吸纳就业的能力都有所下降。从工业企业平均用工人数看，2001年-2015年期间持续上行，但2016年及之后，受劳动力总人数见顶影响，规模以上工业企业平均用工人数也出现下降。非制造业方面，PMI从业人数指数显示，2014年之后，非制造业PMI从业人数指数整体持续位于荣枯线下方，反映出非制造业单位平均用工人数的环比趋势与工业企业是相同的，非制造业指数同时显示出，2016年以来，只有建筑业从业人员持续位于荣枯线上方，但2022年的经验表明，建筑业从业人员指数的波动，一定程度上也受行业发展影响。考虑到工业企业和非制造业平均用工人数下降的大趋势或在我国劳动力总量见顶下行的背景下延续，增加行业对就业的吸纳能力或许可以依靠企业数上升来拉动，一定程度上需要提高行业的整体增速。 比较2020-2022年和2017-2019年二产和三产GDP符合增速的地区差异，分地区来看我国二产和三产经济增长极的变化，或指向劳动力的需求端已经出现地区性转移。 2017-2019年间，我国二产复合增速较高的地区包括山西、西藏、福建、云南、新疆等地，其次是湖北、安徽、贵州、四川、江苏等地；到了2020-2022年间，二产复合增速较高的地区则包括山西、内蒙古、宁夏、新疆、甘肃，以及青海、山西、云南、江西、黑龙江。总体来看，二产的增长极从长江中下游地区和西南地区，逐渐转移至西北和西南地区。 2017-2019年间，我国三产复合增速较高的地区包括安徽、云南、新疆、贵州、湖北，以及四川、福建、河南、西藏、江西等地；到了2020-2022年间，三产复合增速较高的地区则包括海南、福建、江西、浙江、西藏，以及重庆、山东、安徽、广西、江苏。六年期间，三产的增长极从长江沿线地区，大规模向东部沿海地区集中。 结合前述相关内容，青年人口主要集中在东部地区和西南地区，且较多从事生产和社会服务业相关行业看，我国青年劳动力供需可能已经形成了地域错配，这种错配可能在二产上体现的更加明显，原因是二产的增长极更为明显的向西北和西南这两个青年劳动力分布较少的区域，而三产增长极的分布主要在东部地区，与青年劳动力分布相对重合度较高，随着疫情后三产增长回到正轨，其对青年劳动力的吸纳作用也将逐步加大。 除此之外，还需要关注青年劳动力的就业诉求。根据智联招聘对2023年应届毕业生调查问卷结果显示，应届毕业生期望就业排序靠前的行业分别是IT、文体娱、汽车制造业、政府机构等，相较2022年调查问卷结果显示，期望就业比例较高且上升的行业是IT、汽车制造业、政府，相较之下下降较为明显的行业是教育和房地产建筑。反映出应届毕业生的两个诉求，一是期望薪酬较高，二是期望确定性较强。综合考虑当前城镇特别是一二线城市综合生活成本较高，以及企业盈利在过去三年受疫情影响难以提供足够有吸引力的薪酬等因素，不排除应届毕业生的摩擦性失业率会阶段性高企。 结论 调查失业率历史数据时间较短，最长的也是始于2018年，其中分化最显著的就是16-24岁人口失业率。2018年青年失业率就呈现整体偏高的特点，并且自2019年开始，青年失业率与整体失业率的差异持续扩大。 从16-24岁人口调查失业率月环比变化的历史规律看，2018-2019年，环比上升幅度最高的是7月，其次是1月，但自2020年之后，1月青年劳动力失业率仍会出现冲高显现，与之前不同的是，此后整个上半年期间，失业率环比并未回落，而是保持环比上行态势。 2020年我国16-24岁总人口达到1.3亿人次，从地理上看，15-24岁人口占比比较明显集中在东部沿海、中部地区和西南地区。 按受教育程度分类看，16-24岁人口占比最高的是大学本科，其次是大学专科、高中和硕士研究生，与全部3岁以上人口相比，16-24岁人口受教育整体水平明显提高。 根据七普统计结果抽样10%比例推算，2020年16-24岁就业人口约4632万人，其中16-19岁就业人口约770万人，20-24岁就业人口约3861万人。与非在校人数5900万人相较，失业率约为21.6%，但考虑到非在校人数中包括非劳动力人口，因此这一失业率存在较为明显的高估。 16-19岁劳动力就业人口的地域分布中，占比较高的省份分别是广东，河南，云南，四川，浙江和湖南；20-24岁劳动力就业人口的地域分布中，占比较高的省份则是广东，四川，浙江，河南，山东和江苏。相较之下，20-24岁就业人口的地域分布相对分散，且主要集中于东部地区，其次是中部等地区，但16-19岁就业人口的地域分布中，中部和西部地区占比明显更高。 七普数据中16-24岁劳动力年龄与行业就业之间也存在一定关系。首先是16-19岁就业人口与20-24岁就业人口在不同行业中的占比存在明显差异，16-19岁就业人口占比最高的五个行业分别是住宿餐饮、居民服务、文体娱、教育和制造业，而20-24岁就业人口占比最高的五个行业则是信息传输、文体娱、卫生、教育和科研。其次是不同年龄段就业人口在行业之间的分布也有差异，与全部就业人口的行业分布相比，16-24岁就业人口分布明显偏低的行业是农林牧渔、建筑、公共管理、交通运输和采矿业，占比明显偏高的是制造业、住宿餐饮、教育、居民服务和信息软件。 从职业中类看，20-24岁就业人员的职业中类分布比例较全部就业人员相比，占比偏高的是社会服务类、专业技术人员和办事人员，占比明显偏低的是农林牧渔业和和党群工作类。16-19岁就业人员占比偏高的是社会服务类、生产制造类，以及不便分类的其他人员，占比偏低的是专业技术类和办事人员。需要注意的是，16-19岁就业人员占比结构中，不便分类的其他人类人员结构达到2.9%，按照抽样比例推算总相关就业人数达到22.6万人，明显高于20-24岁相应就业人数的15.9万人，在全部不便分类就业人员中占比也达到14.4%。我们认为这可能有两个原因，一是新的就业方式打破了传统统计范围对职业中类的定义，因此不便分类，二是青年就业群体中可能存在灵活就业的情况。 比较六普和七普的数据变化显示，六普时期全国青年劳动力的就业压力更大。按照10%的抽样比例推算，六普数据中，16-24岁非在校人数共计1.2亿人，相较2020年多一倍，并且非在校人口的就业压力集中在低年龄段人口。从受教育程度看，六普16-24岁非在校人口中，初中人口占比61.0%，远高于七普同口径的37.4%，且高中及以下受教育水平的非在校人员占比共计89.4%，同样远超七普同口径的66.2%。但2010年全国失业率水平整体较低，16岁以上人口失业率仅为2.9%，按年龄段分，16-19岁的失业率为7.6%，20-24岁的失业率为6.1%。与全部劳动力就业结构相比，青年劳动力的就业结构已经开始向制造业和服务业转移。按职业中类分类看，六普数据中青年就业人口的主要从业方向是农林牧渔和生产运输。与七普不同的是，六普中两个年龄段的青年就业人口前十排名职业重合度较高。 2021年数据显示，超过半数的城镇就业岗位是私营单位创造的。2021年全国法人单位数共计3286万个，较2020年增加348万个，从前后两年法人单位数变化结构看，新增法人单位数占比最高的行业分别是批发零售（33.4%）、租赁商服（13.8%）和建筑业（13.4%），法人单位数相较2020年下降的行业则有公共管理、社会保障和社会组织，以及卫生和社会工作。根据人口与就业统计年鉴数据，从城镇非私营单位看，整体就业人员结构看，建筑业虽然2021年就业人数大幅净下降，但依然是城镇非私营单位就业人数第二高的行业，仅次于制造业，2021年就业结构占比分别为11.6%和22.5%，此外占比超过10%的行业还有公共管理和教育。从城镇私营单位看，2021年人均工资水平和工资增速均超过私营单位整体表现的行业包括信息软件、金融、制造业、租赁商服和卫生社保五个行业，人均收入水平和增速均低于平均水平的行业有农林牧渔、建筑、交通仓储、房地产、水利环境、居民服务和教育。 在比较了六普、七普、2021年数据之后，我们认为解决青年人口就业问题，从宏观层面看，一是把经济增速稳定在适当水平，二是化解劳动力供需可能存在的地域错配情况。 2001年-2022年期间，二产GDP增速对二产就业变化率的影响系数是1.282，三产GDP增速对三产就业变化率的影响系数是0.6885。 近二十年二产和三产数据显示，GDP增速上行对就业有明显的正向带动；单就近十年的情况看，经济增速上行对二产就业的拉动作用，较之前十年有所减弱，但对三产的拉动作用较之前十年明显上升。 但是近三年受疫情影响，对新增就业吸纳能力较强的行业整体增速偏弱。三年内住宿餐饮业名义GDP复合增速-0.1%，受影响最大，此外批发零售业三年名义GDP复合增速6.2%，租赁商服复合增速6.3%，这些青年劳动力就业比例较高的社会服务类行业增速普遍偏低。除了疫情的影响，在政策影响之下，房地产业和建筑业复合增速分别为1.6%和5.7%，也相对较低。吸纳劳动力较强的行业中，仅制造业的复合增速8.3%，处于相对较高水平。 劳动力供需，在行业和地域方面也存在结构性问题。 2014年之后我国劳动力总人数开始趋势性下降。但2015年之后，工业和非制造业整体吸纳就业的能力都有所下降。规模以上工业企业平均用工人数是下降的，非制造业PMI从业人数指数整体持续位于荣枯线下方。只有建筑业从业人员持续位于荣枯线上方。考虑到工业企业和非制造业平均用工人数下降的大趋势或在我国劳动力总量见顶下行的背景下延续，增加行业对就业的吸纳能力或许可以依靠企业数上升来拉动，一定程度上需要提高行业的整体增速。 比较2020-2022年和2017-2019年二产和三产GDP符合增速的地区差异，可以发现二产和三产的增长极已经出现地区性转移。总体来看，二产的增长极从长江中下游地区和西南地区，逐渐转移至西北和西南地区。三产的增长极从长江沿线地区，大规模向东部沿海地区集中。 结合前述相关内容，青年人口主要集中在东部地区和西南地区，且较多从事生产和社会服务业相关行业看，我国青年劳动力供需可能已经形成了地域错配，这种错配可能在二产上体现的更加明显。 除此之外，还需要关注青年劳动力的就业诉求。根据智联招聘对2023年应届毕业生调查问卷结果显示，应届毕业生的两个诉求，一是期望薪酬较高，二是期望确定性较强。综合考虑当前城镇特别是一二线城市综合生活成本较高，以及企业盈利在过去三年受疫情影响难以提供足够有吸引力的薪酬等因素，不排除应届毕业生的摩擦性失业率会阶段性高企。 风险提示： 1.内需恢复偏慢。二季度实际GDP同比增长6.3%，略低于市场预期。自二季度开始，疫情防控放松后的经济反弹斜率明显回落，如果下半年经济复苏斜率延续回落趋势，则可能存在内需恢复偏慢等问题，拖累行业修复进度。 2.外需明显回落。目前来看，欧美经济都有回落可能。美国方面，美联储已经加息至偏高水平，美国经济大概率将出现回落，虽然是否落入衰退仍有不确定性，但需求边际下降的趋势比较确定。欧洲方面，欧央行加息的进程仍未结束，但欧洲制造业下滑的趋势已经比较明确，预计欧洲经济中期内也将出现回落。外需疲弱将影响我国对外部门经济效益，进而影响对我国经济增长产生负面影响。 3.乌克兰危机前景不明。乌克兰危机的外溢性影响依然存在于欧洲地缘安全、全球食品和能源价格、全球化肥等原材料供应领域，即便乌克兰危机短期内能够结束，美欧为首的西方对俄罗斯的制裁持续时间也将对上述各方面造成持续负面影响。 风险提示及免责声明 本订阅号仅面向中银证券客户中符合《证券期货投资者适当性管理办法》规定的专业投资者，若非前述专业投资者，请勿订阅、接收或使用本订阅号中的任何信息,中银证券及其雇员不因接收人收到本信息而视其为服务对象。 本订阅号所载信息均选自中银证券已发布的证券研究报告，为免对报告摘编产生歧义，请以报告发布当日的完整内容为准。须关注的是，本信息所含观点仅代表报告发布当日的判断，中银证券可在不发出通知的情形下发布与本信息所含观点不一致的证券研究报告。 本订阅号所载信息仅供参考，在任何情况下不构成对任何机构或个人的具体投资建议，中银证券及其雇员不对任何机构或个人使用本信息造成的后果承担任何法律责任，投资者应自主作出投资决策并自行承担投资风险。 本订阅号所载信息版权均属中银证券。任何机构或个人未经中银证券事先书面授权，不得以任何方式修改、发送或者复制本订阅号所载信息。如因侵权行为给中银证券造成任何直接或间接损失，中银证券保留追究一切法律责任的权利。
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