盧鋒、楊業偉、任慧：疫情期就業困難或顯著低估——近年我國城鎮新增與淨增就業反差透視
【文/盧鋒 楊業偉 任慧】
2月底國家統計局發佈的《2022年國民經濟和社會發展統計公報》顯示，2022年我國“城鎮就業人員45931萬人”，比2021年城鎮就業人員46773萬減少842萬，城鎮淨增就業與上年增長500多萬比較更是下降1300多萬。元月18日人社部新聞發佈會宣佈“2022年全國城鎮新增就業1206萬人”，與2021年新增量1269萬比較僅小幅下降66萬。
城鎮淨增就業大幅跳水同時城鎮新增就業波瀾不驚，新增與淨增就業數據反差擴大引人注目。雖然新增與淨增就業不一致現象多年存在，2021年新增就業上升與淨增就業減半同時發生，使得兩個數據打架問題初露端倪，2022年淨增就業量大幅跳水使二者反差矛盾更加凸顯。本文嘗試系統考察其成因並討論其政策含義。
去年相關問題討論
2022年6月我們在北大國發院CEO報告會上討論過下左圖的三組城鎮就業數據：其中城鎮新增就業及其官方目標值是各方廣泛關注數據，二者在疫情期間經歷顯著波動然而漲落幅度較有限。當時我們着重討論城鎮淨增就業數據及其在2021異動：該指標此前多年在波動中趨勢下降，從2010年1365萬人下降到近年1000萬左右，平均每年下降30多萬人；但是2021年大幅回落到502萬，與上年比較減少500多萬，高於此前十年下降總和的一倍半[1]。
我國現行城鎮就業人員統計包含三個指標[2]。一是“城鎮累計新就業人員”，指各類市場主體和其它機構在特定統計時期內創造的所有城鎮就業加總。該指標沒有考慮自然減員因素，直到2020年對就業重複統計處理方式比較粗略，是口徑最寬的就業統計指標。另外沒有看到有關該指標的官方公佈統計數。二是“城鎮新增就業人員”，定義為城鎮累計新就業人員減去退休、死亡等自然減員人數，這是官方制定就業政策重視的調控指標之一，被公眾和學界廣泛關注。三是“城鎮淨增就業人員”，被定義為歷年城鎮就業人員的相鄰兩年數據相減之差。
需要指出，有關“新增”和“淨增”就業關係的邏輯推論與其實際情況不盡相同。一般而言，特定時期城鎮就業淨增量應是在新增量基礎上扣除該時期所有就業減少量後的差額，因而如上右圖顯示淨增量作為新增量子集應小於新增量。然而實際情況有所不同，受兩點因素影響部分年份城鎮淨增就業實際大於新增量。首先，是統計新增就業與城鎮就業總數分別由政府不同職能部門主導，二者統計數據銜接可能出現狀況。其次，國家定期人口普查提供的城鎮就業總數結果被用來對早先非普查年份抽樣調查數據進行修正調整，而新增就業統計數則不存在上述事後校準機制，可能導致特定年份城鎮淨增就業量大於新增量。
去年討論這個問題時，我們比較了歷年抽樣調查的城鎮就業與採用人口普查結果回溯調整的城鎮就業數。下左圖報告未經過調整的歷年城鎮就業在普查年份呈現更高尖狀峯值，顯示人口普查所得當年城鎮就業人數更大幅高於此前抽樣調查數；有關部門會把普查年份該指標超常高出部分採用某種方式分配到此前九年從而調升早先城鎮就業數，結果修訂後數據除普查年份外普遍高於原始數據。下右圖顯示，沒有經過普查調整的城鎮就業人口，除兩個人口普查年份峯值大幅高於新增量以外，其餘年份都小於新增量，與新增量大於淨增量的常識理解相一致。
新增-淨增就業反差擴大
下左圖報告增加2022年數據的城鎮就業三指標數據。2021和2022年城鎮新增就業量分別為1269萬和1206萬人，比這兩年初政府確定的新增就業目標值1100人分別高出15.36%和9.64%，這兩年新增就業完成量的平均值是1237.5萬，比疫情前三年均值的1355萬人僅回落8.7個百分點。從上述數據看，在疫情流行給宏觀經濟造成嚴重衝擊，新增就業量雖也出現波動與回落然而降幅比較有限，並且顯著高於年初目標值，顯示新增就業相對穩健態勢。
不過觀察城鎮淨增就業變化會看到不同圖景，淨增就業人數大幅下降導致城鎮新增和淨增就業反差超常擴大，提示實際就業形勢可能要比新增就業顯示得更為困難。上左圖顯示， 2022年我國城鎮淨就業從前年增量減半轉變為去年絕對減少842萬，城鎮就業規模收縮約1.8個百分點，是過去60年來首次較大幅下降。城鎮新增就業波瀾不驚背景下，淨增就業量大幅跳水，導致新增和淨增就業反差急劇擴大。上右圖顯示2004年以來城鎮新增與淨增就業的歷年差值：2011年及以前利用調整後城鎮就業計算的淨增就業大於當年新增就業，該差值一直是負數；過去11年該差值一直為正數，尤其是2021和2022年分別跳升到767萬和2048萬，使得城鎮新增與淨增反差問題進一步凸顯。
近年兩個就業指標反差激增的原因何在？首先需明確，回答這個問題不同於解釋城鎮就業人數或淨增數為何下降。例如人口結構變動導致近年退休人員增加可對後者提供部分回答，然而無法解釋上述反差現象。由七普數據推測，2022年我國60年前出生人數有望從上年不到1200萬跳升到接近2500人，2023年增至約3000萬人[3]。目前我國法定退休年齡是男性60歲、女性分幹部和普通員工分別為55歲和50歲，有理由推測2022年前後一段時期退休人口會顯著上升並一定程度導致淨增就業減少。不過現行城鎮新增就業統計按規定需扣除從業人員退休和意外死亡等，年屆60歲人數跳升增加退休人數同時影響城鎮新增和淨增就業，因而無法解釋二者統計值反差擴大。
反差現象分析思路
本文采用一個簡單的三階段考察思路來釐清上述新增與淨增就業關係問題。首先考慮一個最寬口徑的城鎮總增就業量[4]與淨增就業指標關係，給出邏輯上可能導致二者差別的所有因素。其次結合新增就業指標統計定義，部分剔除上述可能導致差異的因素，從而確定現行統計方式下可能導致新增和淨增量差別的變量子集。最後結合相關經驗數據，評估哪些因素實際導致新增和淨增量差離，並討論其相對影響大小。
七點因素會導致廣義城鎮總增就業量與淨增就業之間差異：（1）從業人員退休離開工作崗位，（2）從業人員非正常死亡，（3）城鎮就業人員失去工作但仍在城鎮積極尋找工作，（4）城鎮就業人員失去工作崗位不再尋求工作，（5）農業户口在城鎮打工的從業者失去工作後返回農村，（6）在某個特定城鎮轉換工作崗位因而可能一人“多次”就業情況，（7）在不同城鎮異地轉換工作崗位導致一人“多次”就業情況。
七點因素可歸為兩類：
一是城鎮總增就業量統計沒有考慮的就業人口退出就業情形，這是總增量與淨增量可能發生差別的最重要原因。依據從業人員退出崗位的決定因素、主體身份以及退出後狀態不同情況，對應上述第1-5種情形。
二是可能發生的重複計算導致就業毛增量與淨增量差別，對應第6和7兩種可能。在這七種因素中，新增就業統計指標定義已考慮剔除和意外死亡因素影響，另外已排除兩種重複統計可能，由此可鎖定餘下第3-5種三點因素是可能導致城鎮新增與淨增就業量差別的基本原因。
三點原因都與宏觀經濟和勞動力市場變動導致從業人員失去工作有關，考慮我國體制轉型背景分析個別因素影響還需區分從業人員城鄉户籍身份和城鄉就業差別。
第一，城鎮從業人員如失去工作並且繼續尋求工作，對應典型的失業情景，其影響理應被城鎮失業人數或失業率變動所捕捉。
第二，對於具有城鎮户口身份的從業人員來説，如果失去工作但在統計期內由於種種原因自願或不得不放棄尋求工作（包括求學深造），則意味着在統計意義上退出了勞動力，這類影響邏輯上應能表現為城鎮勞動參與率指標變動。
第三，農業户籍城鎮從業人員失去工作並放棄尋求工作，其影響或需分兩種情況討論：如當事人繼續在城市居留（這種情況較少不過也不能排除），理論上也會影響城鎮勞動參與率。但是如果他們返回農村原户籍地，則表現為“農業户籍城鎮從業人員返鄉人數”增加或“返鄉率”上升，這類情形可能或許是現行常規就業統計的盲點。
失業率與勞動參與率影響
上述失業率、參與率、返鄉率三重解釋因素在能否量化統計上差別很大，需結合現實情況分別考察它們對城鎮新增和淨增就業反差的影響和解釋作用。統計部門常態化公佈城鎮調查失業率數據，利用年度城鎮調查失業率和城鎮就業人數，可估算出城鎮失業人數及其年際變動，由此定量觀察其對城鎮新增與淨增就業量反差的影響。2022年月平均失業率為5.5%，比2021年5.1%增加了0.4個百分點，結合城鎮就業數據可以估算2022年城鎮新增失業人數約為190萬人（見下圖）。給定2022年城鎮就業新增與淨增量擴大2000多萬人，失業人數增加能解釋其近10%變化。但是2021年城鎮失業增量估計為-231萬，由於失業人數減少即就業人數上升會同時影響新增和淨增就業統計，因而不會額外影響城鎮新增和淨增就業反差。
如城鎮從業人員失去工作後因種種原因放棄尋找工作，在統計上則被看作退出經濟活動人口並表現為勞動參與率下降[5]，可見就業形勢收緊可能同時表現為失業率上升和勞動參與率下降。沒有發現城鎮勞動參與率現成數據條件下，我們嘗試計算該指標值並考慮其變動對城鎮新增和淨增就業反差的解釋作用。勞動參與率等於經濟活動人口除以勞動年齡人口得到的比率。利用城鎮經濟活動人口等於城鎮就業人口除以（1-城鎮調查失業率[6]）得到城鎮勞動參與率的分子，合計城市和鎮分年齡人口數得到城鎮勞動年齡人口，由此計算2013-2021年城鎮勞動參與率。
上左圖結果顯示，疫情前七年我國城鎮勞動參與率從2013年71.3%上升到2019年76.3%，但是2020和2021年都顯著回落，其中2021年回落0.5個百分點，結合當年城鎮勞動年齡人口估計數，估計2021年約有324萬城鎮從業人員退出勞動力（上右圖），大約能解釋當年城鎮新增與淨增就業量反差42%。受目前數據限制暫時無法直接估算2022年勞動參與率變化，本文姑且假定2022年與2021年勞動參與率下降幅度大體相當，等2022年我國城鎮分年齡人口數據再訂正相關結果。這樣2022年勞動參與率下降帶來324萬人城鎮勞動力同樣減少，約相當於同年城鎮新增與淨增就業量反差的15.8%。
農民工返鄉因素影響
農業户籍城鎮打工者“返鄉人數”或“返鄉率”變動，對本文討論主題具有特殊和重要意義。特殊性在於這個因素跟城市化推進階段背景有關，特別是跟我國户籍等制度安排決定的城鄉二元結構轉型進程有關，也與我們多年前討論的“廣義奧肯定理與中國奧肯關係”[7]有關，其經濟屬性內涵決定了這個因素在國外標準勞動經濟學教科書中沒有對應概念。説它重要，是考慮前兩年特別是2022年疫情衝擊顯著掣肘經濟增長的特殊背景環境，來城市打工的農業户籍從業人員因為環境原因失去工作後返鄉比例可能較大幅度上升，成為理解城鎮新增和淨增就業反差飆升的關鍵因素。
新冠疫情時期病毒流行態勢不斷演變：2020年初較快控制住最初疫情爆發傳播後直到年底形勢較為平穩，但是2021年後隨着傳播性增強的病毒變異株接二連三出現，實現新增病例清零目標難度趨勢性增加，下左圖顯示2021年夏秋季後連續七天報告日均50個及以上新增病例發生頻率顯著增加，到2022年幾乎成為常態。這時為爭取實現動態清零勢必需不斷追加實施管控措施，難免掣肘經濟增長並派生較大就業壓力。在受疫情經濟學規律較多影響的特殊形勢下，農業户籍城鎮從業人員由於較多分佈在“人際接觸強度”較高崗位工作，又比較缺少各類保障措施，其就業處境尤其困難。
統計部門公佈了近年分户籍（本地户籍、外來户籍、外來農業户籍）勞動者城鎮調查失業率。從上右圖數據看，疫情最嚴重時段外來農業户籍從業人員失業率上升更快。如2021年前3季度疫情衝擊較為緩和時期城鎮總體失業率回落，這時外來農業户籍從業人員失業率下降更快並顯著低於前者；但是在2022年4月前後和年底疫情衝擊強度較大階段，農業户籍人員失業率上升更快並顯著反超整體失業率。農業户籍從業人員失業率增長，顯示相當一部分農業户籍城鎮從業人員失去工作後仍留在城市尋找工作，估計同時應有不少甚或更多農業户籍城市打工者在求職難度較大背景下返回户籍地農村。例如社交媒體報道的2022年10月中下旬河南富士康工廠員工大量返鄉，顯然包括相當比例返回農村户籍地人員。沒有找到年內農民工返鄉的常規統計數據，下面利用鄉村就業人數變動信息間接推測。
農民工返鄉量推測
考慮總就業人數由城鎮就業與鄉村就業人數組成，因而返鄉農民工超常增加會表現為同期鄉村就業人數反向變動，因而可以通過觀察鄉村就業人數變動間接觀察。下左圖顯示總就業人數總量和年度變動，新世紀初年以來總體趨勢是淨增量趨勢下降，並從2015年開始就業總量絕對減少淨增量轉為負值，2022年大幅下降1301萬人。下右圖顯示，總就業淨增量分解為城鎮和鄉村就業淨增量：例如2022年總就業淨增量（-1301萬）等於城鎮就業淨增量（-842萬）和鄉村就業淨增量（-459萬）之和。
受城市化階段勞動力轉移等因素推動，我國鄉村就業在上世紀90年代中期達到峯值後由升轉降淨增量持續為負數。上右圖數據顯示2010年以來該指標趨勢性下降軌跡，但是過去兩年淨增量絕對值擴大趨勢出現轉折性變化，淨減少量從2020年1405萬大幅收縮為2021年914萬和2022年459萬。考慮2020年城鎮新增就業與淨增就業差距較小；另外2020年在年初疫情大流行被控制後疫情形勢較穩定與經濟復甦較順利，假定該年農民工外出後因為就業形勢困難超預期返鄉情況較少，因而以2020年作為參照年份來估計後續兩年超預期返鄉人數。進一步假定總就業減少在沒有受到超預期返鄉因素影響時按照城鄉就業比例進行分配，然後把城鎮和鄉村就業統計減少量與假設沒有發生超常返鄉情形下模擬減少值比較，其差異可作為對超預期返鄉人數的估計。
2022年總就業人員減少量比2020年增加918萬人，假定不考慮勞動力超常返鄉因素，按城鎮和鄉村就業佔比分配減少量變化，那麼2022年鄉村就業比2020年應額外多減343萬人即淨減少1748萬人（1405萬+343萬）。然而統計數據顯示2022年鄉村就業僅減少459萬人，兩者之差1289萬人可以作為對農民工勞動力超常返鄉增加鄉村就業量的結果，大約相當於2022年城鎮新增和淨增就業差額值2048萬的62.9%。可見農民工超常返鄉是導致該年城鎮新增和淨增就業反差激增的主要原因。
用類似方式也可估算2021年農民工超常返鄉規模：2021年總就業減少量比2020年多29萬，按比例分配2021年鄉村就業淨減量應比20年多出10.8萬為1415.8萬（1405+10.8）。然而官方數據顯示2021年鄉村就業淨減量只有914萬，二者之差501.8萬{-914-（-1415.8）}估計是當年農民工超常返鄉因素所致。2021年城鎮新增和淨增之差為767萬人，農民工返鄉人數估計大約能解釋其中的65%，與上述2022年返鄉因素對城鎮新增與淨增就業之差貢獻率比較接近。
小結和政策含義
在我國現行勞動就業統計體系下，城鎮新增就業和調查失業率是政府對就業形勢的兩大調控目標。近年我國經濟增長受疫情衝擊中樞增速較大幅回落與波動加大背景下，城鎮新增就業對早先趨勢水平回落有限並且顯著超過官方目標值，提示就業形勢僅受到相對温和衝擊。然而官方發佈最新數據提示近兩年我國城鎮新增與淨增就業不一致大幅激增，反差值從疫情前五年均值229萬飆升到2021的767萬人和2022年的2048萬，提醒現行就業統計或存侷限和盲點。本文考察結果顯示，上述反差激增大體可用三方面異動解釋：一是城鎮失業人數上升，二是城鎮勞動參與率下降，三是農民工返鄉人數增加。下表依據本文討論內容，對過去兩年城鎮新增和淨增就業反差現象提出初步定量解釋。
數據來源：作者計算結果，來自本文相關部分討論。*2021年失業率和失業人數下降，對新增-淨增就業反差沒有影響。
本文初步結果有待後續數據補充修訂，也有待後續研究檢驗批評。如果本文基本思路與結果離譜不遠，或有必要重新探討近年我國就業形勢的困難程度。雖然疫情期城鎮新增就業回落相對温和，然而近兩年城鎮新增與淨增就業激增提示近年新增就業成為有偏指標。勞動參與率與農民工返鄉率變動是推高城鎮新增-淨增就業反差的重要推手，由於這兩個指標不在官方監測就業形勢的雷達熒光屏上，採用常規統計數據或低估就業形勢的困難程度。例如，如從外出農民工中扣除年內農民工超常返鄉因素，疫情三年農民工總數一直低於疫情前水平；又如在2022年新增和淨增就業落差中扣除城鎮失業增加數仍剩下1800多萬差值，如將其看作失業人數增量則相當於城鎮失業率增加三個多百分點。
去年我國城鎮就業受衝擊程度超出原先評估水平，意味着今年宏觀經濟較快復甦有利於崗位創造背景下，仍需關注勞動力市場“懸留效應 (hangover effect)”對就業形勢不利影響，特別要重視青年就業壓力難以很快實質性扭轉的結構性困難。另外需進一步改進完善我國就業統計。我國決策層高度重視就業形勢及其對居民收入及民生影響，疫情期更是把“穩就業保民生”作為宏調優先目標，這就要求有關部門提供全面準確的就業統計數據。長期以來我國勞動就業統計體系和方法持續改進，目前城鎮調查就業率、城鎮新增就業和農民工定期統計對動態研判就業形勢提供了重要信息，建議下一步以年內農民工返鄉、城鎮勞動參與率等指標創新構建為切入點，進一步健全完善就業統計體系和方法，以更好服務於政府就業以及宏調政策。
盧 鋒，北京大學國家發展研究院教授
楊業偉， 國盛證券固定收益首席分析師
任 慧，北京大學國家發展研究院博士後
註釋：
【1】盧鋒：“我國就業形勢再探討”，2022年7月1日，北大國發院，騰訊網（https://new.qq.com/rain/a/20220701A09EFQ00）。
【2】勞動和社會保障部等關於印發《城鎮就業人員變動數據測算暫行辦法》的通知，2004年4月2日。
【3】參見盧鋒：“疫情期宏觀波動與就業形勢”，2022年10月28日，北大國發院，騰訊網，（https://new.qq.com/rain/a/20221028A029T300）。
【4】比官方的“累計新就業人員數”口徑更寬。
【5】勞動參與率定義為分子項“經濟活動人口即勞動力”與分母項“勞動年齡人口”比率。
【6】國家統計局公佈了2017年以來的全國城鎮調查失業率以及2013年以後的31個大城市城鎮調查失業率，假定2013-2016年全國失業率與大城市失業率變化率相同，利用大城市失業率數據估計得到2013-2016年全國城鎮調查失業率。
【7】盧鋒、劉曉光、姜志霄、張傑平：“廣義奧肯定律與中國奧肯關係——破解奧肯定律中國不適之謎”，《CCER中文討論稿》No. C2014005，2014年7月。
（本文原刊於網易財經智庫，作者已授權觀察者網轉載。）