疫情期宏觀波動與就業形勢在過去超過兩年半的疫情期，我國宏觀經濟出現一些罕見的特征性表現，相應勞動力市場和就業形勢也出現了一些幾個特殊的變化。由于這些變化具有重要的民生和政策含義，自然引起政府決策部門的很多關注。從研究角度來說，宏觀經濟波動與就業形勢相互聯系方式隨之出現階段性變化，呈現一些新的階段性特征形態。想就此機會討論和交流這個問題。一、宏觀經濟表現首先回顧過去兩年半多的時間，中國宏觀經濟波動和增長的一些異乎尋常特點及其背后原因；然后著重從不同角度觀察，勞動力市場和就業形勢作為響應宏觀經濟波動出現幾個方面的表現；最后簡略談一下未來就業形勢演變前景。宏觀波動和就業形勢是互動關系，我在其他場合也講過就業形勢從不同渠道對宏觀經濟制約，今天側重討論宏觀波動對就業形勢的影響。疫情發生以來已經2年8個月，能夠看到疫情期10個季度宏觀經濟數據表現特征鮮明。第一是中樞經濟增速在趨緩和回落，就國際比較而言，過去兩年半我國經濟增長速度在國際上特別是在主要經濟體中位列前茅，不過在國內，受疫情拖累，經濟從年均增速6—7個百分點回落到5上下，經濟中樞增速顯著回落。第二個特征是經歷罕見波動，2011—2019年四季度的季度GDP增速標準差大概是1，1992-2019年4季度的GDP增速標準差2.48，過去十個季度的增速標準差是6.27，可見疫情期經濟波動加大幅度。特征性表現基本原因自然是疫情環境，2020年初大流行及后續疫情散發和局部流行，通過個體行為自發反應，特別是強勢防控干預政策作用，會對經濟產生較大影響。新冠病毒不斷出現新變體，其生物學特征變化和傳染能力加強，使得達到動態清零目標所要付出努力和面臨困難增加，雖然我國在防控疫情方面有超強能力，疫情局部流行壓力仍有某種加大趨勢。我們觀察有關部門公布的確診病例數，設定發生35例7天均值作為局部疫情發生標準，可見在過去2年8個月中共發生15次這類情況，包括較大范圍流行以及局部流行或散發。同時可以看到，在德爾塔特別是奧密克戎變異病毒流行后，雖然我國疫情防控努力持續保持高位并有增無減，然而去年底以來，報告病例數持續處于35例7天均值線以上，顯示疫情對經濟增長造成的環境壓力處于高位并有增無減。另外，上述經濟增長表現在某種程度上與宏觀調控和某些結構性政策也有關系。梳理相關政策大概經歷三個階段：一是2020年初到年中，應對前所未有疫情帶來經濟沖擊，舉國動員抗擊疫情外，政府系統實施穩定和促進經濟的宏觀與結構政策，較快控制住最初疫情沖擊并推動經濟V型反彈。二是從2020年中到2021年夏季大概一年左右時間，宏觀政策提出新的跨周期調控方針，貨幣與財政政策某些指標顯示政策操作邊際收緊，疊加多重結構性監管政策出臺，包括互聯網平臺管控、房地產金融風險管控，去年夏天雙碳治理嚴厲要求以及教培領域整治風暴等。在宏觀經濟本身動態與政策影響下，2021年1季度經濟增速達到峰值后回落過快，到下半年再次出現明顯經濟下行壓力。三是從去年9-10月前后開始相關政策發生調整，特別是去年底中央經濟工作會議提出經濟面臨三重壓力判斷，宏觀經濟政策轉向以穩增長作為主要目標，對影響增長的某些結構性政策也開始微調。這些政策調整在今年初1-2月取得成效，然而3-4月前后上海、吉林、廣東、深圳等地疫情再次反彈，經濟增長再次受到較大沖擊并在2季度較大幅度回落。二、相應就業市場表現上述特殊增長背景下勞動力市場表現如何？宏觀經濟波動和勞動力市場有關聯是經濟學常識，但是不同經濟體勞動市場響應宏觀波動方式，受發展階段和體制特點制約有不同機制。例如在我國計劃經濟時期，受當時主導意識形態支配還不便接受失業率概念，也就根本沒有失業率統計，因而宏觀經濟波動對勞動力市場影響自然無法通過失業率漲落得到觀察，而是主要通過國家統一招工數量調節——包括危機時通過政治動員和行政調控使城鎮國有部門員工大規模回鄉務農等來實現，另外也會間接表現為企業內部單位工作時間或隱含冗員強度等更難以觀察指標信息變動等等。即便是改革開放后勞動力市場形成和發展較長時期，雖然國家有關部門提供了城鎮登記失業率數據，然而宏觀波動對勞動市場影響主要表現為農業勞動力轉移增量變動而不是失業率變動。十多年前我有機會承接有關部門就業與宏觀經濟研究課題并專門研究這個問題，結果報告在“廣義奧肯定律與中國奧肯關系——破解奧肯定律中國不適之謎”一文中。上述中國特色奧肯關系，一方面顯示中國作為發展中國家，勞動力市場及其與宏觀周期漲落聯系機制注定與成熟市場經濟條件下奧肯關系具有實質性差異；另一方面，也顯示計劃體制下城鄉二元結構壁壘的漸進式改革需要一個較長過程，過渡階段城鄉勞動力市場仍顯著保留區隔性或歧視性。隨著我國市場經濟持續發展和相關改革推進，晚近時期宏觀波動影響勞動力市場方式或機制發生變化：除了農業勞動力波動仍是重要變量，調查失業率成為響應宏觀波動關鍵變量，新增城鎮就業信息也成為參考指標。推動上述變化的多方面條件，包括國家統計方法改進，特別是晚近時期城鎮調查失業率統計制度的推出和逐步改進，更重要的是制約宏觀經濟與勞動力市場聯系方式的現實經濟和體制政策環境逐步發生階段性變化。例如新世紀以來戶口管制逐步放松，非戶口居民分享城市公共服務范圍和程度逐步增加，國企等公共部門從業人員占比大幅下降等等，使得勞動力市場整合性得到逐步提升。疫情期宏觀經濟波動，為觀察上述變化提供了一個特別有利的對象環境。依據上面討論思路和邏輯，給定疫情期經濟增長波動大幅增加背景，對勞動力市場響應情況需要從農業勞動力轉移、城鎮新增就業以及城鎮調查失業率變動等不同角度考察。首先看疫情期農業勞動力轉移與宏觀經濟波動關系。農業勞動力轉移可以通過一產勞動力變化或農民工數量變化加以觀察。例如2020年受疫情沖擊經濟增速從上年6.1%下降到2.3%，回落到改革開放時期最低年度增速；同年農民工總量減少520萬人，遠遠超過該指標上世紀80年代中期有樣本數據以來僅在1989年出現過的唯一負增長110萬；農業勞動力轉移量的最大幅度收縮，與宏觀經濟最低增速探底形成匹配。2021年隨著宏觀經濟反彈到8.1%和兩年均值回升到5.516%，該年農民工增量反彈到690萬人，遠遠超過疫情前5年340萬人年增量均值。不過2021年農民工人數與疫情前趨勢延伸值比較仍有相當差距，這與疫情期兩年我國經濟增長以潛在經濟增長作為參照仍存在顯著GDP負缺口形成參照?？梢娹r民工增量變化仍然是體現宏觀經濟變動影響勞動力市場的重要指標。不過農業勞動力轉移變量有其局限性。例如受相關統計方式限制，雖然外出農民工有季度數據，農民工全口徑統計一年只能得到一次，就整體農民工增量而言，現在只能看到2020和2021年兩個觀察值。統計數據取樣間隔時間過長、頻率較低，對觀察宏觀波動與勞動力市場關系變動形成制約。另外，外出農民工在較短期時間范圍內改變遷徙行為面臨顯著調節成本，使得整體遷徙行為短期具有一定程度的難以逆轉性。給定疫情沖擊下宏觀經濟更為頻繁波動的特殊環境，農業勞動力轉移變量在響應宏觀波動方面具有天然局限性。城鎮新增就業指標變動，從另一個側面都能在定性、定量意義上都顯示疫情期宏觀經濟波動對勞動力市場的影響。突出表現為2020年上半年該指標月度數據大幅低于2019年疫情前水平，反應最初疫情沖擊下經濟大幅收縮及其后續影響；然而隨著2季度特別是下半年經濟快速復蘇，城鎮新增就業向常態快速收斂，并于第四季度略超過2019年同期水平。2021年上半年城鎮新增就業復蘇到與2019年大體接近的水平，但是隨著后續經濟下行壓力再次加大，該指標與疫情前差距再次拉開。不過新增指標定義不包含工作崗位減少信息，在全面展現就業形勢方面存在固有局限。

由于市場經濟體制轉型重塑勞動力市場結構，加上調查失業率統計方法改進，我國宏觀波動關系與失業率缺乏顯著聯系情況發生實質轉變。對此需要區別城鎮登記失業率與晚近時期統計的城鎮調查失業率指標的功能差異：雖然登記失業率自1999年4季度以來，樣本數據頻率從年度變成季度，該指標從1999年4季度到2021年4季度數據與宏觀經濟波動仍不具有顯著統計關系。2013年2季度開始的31個大城市調查失業率與2017年1季度開始的全國調查失業率，與宏觀經濟波動開始具有顯著關系。從疫情期情況看，調查失業率在2020年年初與2022年3-4月沖高到6%上下峰值，顯然與宏觀經濟兩次探底相關。對包含農業勞動力轉移指標與31個大城市城鎮調查失業率這兩個勞動力市場變量的廣義奧肯模型估計結果顯示，二者都已成為顯著的結構變量，說明我國奧肯關系已經發生階段性轉型。另外還值得關注的是，在疫情時期特殊經濟增長環境下，不同失業率指標月度變動及其比較數據，以更高頻率顯示了疫情與經濟波動沖擊下城鎮就業形勢頻繁變動形態，并提供城鎮就業領域內部多方面結構性信息，對認識疫情期勞動力市場運行特點以及制定應對政策都具有積極意義，這與其它勞動力市場運行指標比較顯示出突出優勢。三、疫情期失業率變動的幾個特征下面先看疫情期失業率變動幾點特征表現，然而對青年失業率飆升現象略作展開討論。

一是疫情期31個大城市與全國失業率比較水平發生反向轉換。觀察31個大城市與全國城鎮調查失業率的平均差值，在疫情前三年是負值顯示大城市失業率通常低于全國失業率，其原因應該是大城市空間集聚效應更強，有能力提供更多和更多樣化工作崗位滿足求職者需求，顯示特大和超大城市對保證我國就業形勢平穩運行的特殊意義。然而疫情后大城市失業率與全國失業率差值的均值轉變為正值，顯示大城市失業率反而暫時高于全國失業率，說明疫情大流行和局部反彈對大城市造成的更大沖擊和不利影響。

二是統計部門公布了去年7月以來不同戶籍身份居民的城鎮調查失業率數據，分為本地戶籍、外來戶籍和外來農業戶籍三類，不過外來農業戶籍失業率去年下半年缺失幾個月數據。雖然分戶籍失業率樣本時間較短，然而仍提供了一些有價值有意思的信息。例如數據顯示兩個階段不同指標相對水平發生轉換：第一個階段2021年秋冬季，這個時期各地疫情也不斷有少量散發然而總體對經濟影響較為有限，經濟面臨下行壓力然而尚未出現增速大幅回落。從分戶籍失業率數據看，在經濟復蘇受擾動較小環境下，外來農業戶籍勞動者失業率最低，本地戶籍居民失業率較高，外來居民居中。為什么外來農業戶籍居民失業率反而低于本地戶籍居民情況？依據常識顯然不是因為城鎮勞動力市場為外來農業戶口求職者提供了更加有利的求職條件，更可能情況是外來農業戶口勞動者總體迫于生計，外出到城市后即便客觀就業條件存在相對不利因素，仍然不得不接受可選擇的工作機會，結果失業率反而較低。本地戶籍居民內部在經濟壓力和人力資本條件方面自然存在顯著差別，不過與外來戶籍特別是外來農業戶籍居民比較，其整體求職客觀條件較好、就業壓力稍低，由此派生的求職壓力與工作意愿差別，對相對失業率差異或有顯著解釋作用。然而不同戶籍居民失業率差異，在今年3-5月前后宏觀經濟因為部分一線城市疫情反彈大幅回落時期發生逆轉：這個時期三種戶籍身份勞動者失業率都大幅飆升，但是外來戶籍和外來農業戶籍居民失業率上升更快，4月二者分別達到6.9%和6.6%，顯著超過同月的本地戶籍6.1%?？紤]外來城鎮與農業戶口勞動者迫于生計壓力總體工作意愿較強，這個相對變化特點應與本地與外地居民就業部門分布特點以及疫情對其沖擊影響不對稱特點有關。比如考慮疫情對勞動密集型和較多依賴人際基礎的服務業沖擊較大，而非本地戶籍求職者在這類行業就業比例可能較高，導致疫情嚴重沖擊下面臨較大失業壓力。不同求職者與戶籍身份相聯系的主觀條件，客觀上導致勞動力市場的某種區隔性或客觀存在的歧視性，可能是上述現象的產生根源。對上述有限數據提示現象討論是很初步的，有待后續觀察分析才能得到較為可靠認識。

三是疫情期就業形勢較為突出的問題和特點，是年齡在16-24歲青年人口失業率顯著飆升。從2018年該指標月度數據看，其線性趨勢值從期初10%左右大幅上升到目前接近17%，其月度峰值從疫情前兩年不到14%上升到2020年16.8%和去年16.2%，今年6、7月分別進一步升到19.3%和19.9%創紀錄水平。從國際比較角度來看，歐美發達國家失業率指標通常高于我國，目前由于歐美與我國宏觀經濟處于不同周期階段，具體來說，歐美經濟過熱，通脹尚未得到實質性調整，失業率較低，我國疫情期經濟增長低于潛在增速，尤其是今年二季度經濟再次探底，導致目前失業率、特別是青年失業率顯著高于歐美。

目前青年就業形勢突出困難還可以從另外兩個維度觀察。一是從該指標相對整體失業率水平上看，由于青年就業面臨一些特殊困難，該倍數值通常大約1，但是數據顯示該倍數值月度峰值從2018和2019年的2.5-2.6，上升到今年7月的3.7，增長超過四成，顯示疫情背景下青年群體面臨較大就業壓力。二是目前高校畢業生已成為青年求職群體的主體，機構數據顯示，疫情前兩年高校畢業生求職市場的求人倍率季度平均值為1.56，2020年初疫情爆發以來截止今年2季度的10個季度均值下降為1.05，降幅約為三分之一。疫情期該指標值波動幅度加大：疫情大流行初期青年就業形勢遭遇很大沖擊，求人倍率下降到2020年6月的0.79，后來隨著疫情控制較好與經濟快速復蘇，青年求人倍率回升到1.52，但是去年下半年以來經濟下行壓力加大，加上今年2-4月部分一線城市疫情反復，高校畢業生求人倍率持續回落到今年2季度0.53，降到2018年以來這個指標值的最低點。四、青年失業率飆升現象釋疑上述我國青年就業矛盾突出的原因是什么？首先不難看出這一定程度受到該指標一年內不同時點的季節性因素影響。各類高等和中等學校畢業生構成青年求職人口的基本部分，通常情況下，7-8月畢業季是該群體求職高峰期，導致這個階段失業率達到峰值，隨著勞動力市場供求兩方面調整，青年失業率到秋冬季趨于下降，到來年春招后再度逐步回升，形成一年內青年失業率比較有規律的季節性波動形態。不過也要看到，今年6-7月青年失業率超過19%，不僅較大幅高于疫情前兩年同期不到14%的水平，也顯著高于2020和2021年同期低于17%的水平，可見目前青年失業率飆升無法僅用季節性原因解釋。失業率是綜合反應勞動力市場供求關系狀態的信號，青年失業率攀升是特定年齡段勞動力市場供求關系不平衡程度增加的結果，具體而言青年求職方勞動供給（崗位需求）與市場用人方勞動需求（崗位供給）不平衡程度增加的產物。因而對特定時期青年失業率上升現象，需實證觀察分析上述供需兩側主要變動因素來求得理解。按照這個思路，青年人口增加和高校畢業生擴容，一定程度上從供給側解釋目前青年就業壓力上升事實。另一方面，疫情沖擊下經濟間歇性收縮波動及其行業和區域分布特點，對青年就業帶來超常擾動并制約青年勞動力需求，應是影響目前形勢的更為重要因素。供給因素討論較多的是2022年高校畢業生升到1076萬，增加了167萬人，增量超過此前六年之和，再加上近年外國留學人員回國求職人數趨勢性上升，增加了青年求職群體的就業壓力。另外2022年我國16-24歲人口人數為13253.4萬，比2021年13171.9萬增加81萬，增量約為總量0.62%，也可以看作邊際增加青年就業壓力的供給面因素之一。在正常經濟增長情況下，經濟增長和結構演變在一定程度上可以消化青年勞動力總量增加的結構變化帶來的供給壓力。從我國相關數據看，新世紀初，青年人口年增量曾經高達好幾百萬，所幸當時正經歷經濟高速增長，勞動力供給增加不僅沒有成為顯著推高失業率上升負擔，反而成為從供給側助推經濟高速增長的所謂“人口紅利”，以至于通過市場自發機制形成所謂民工荒，對此前多年工資低增長進行“糾偏”。疫情前多年，隨著第三產業規模相對擴大，給大學生畢業生就業提供了較多擇業選擇機會?？傮w看，在高速與中高速常態增長和結構正常演進環境，上述供給面因素變化不一定非得導致青年失業率上升，或至多使得青年失業率短期邊際上升比如0.5-1.0個百分點，不至于出現今年該指標峰值比去年高出3.5個百分點、比疫情前高出5個百分點的罕見情況。更需關注青年勞動需求端變化影響。需求側至少有以下幾方面因素與目前青年就業壓力上升有關。首先是開頭討論的受總需求制約的疫情期經濟中樞增速趨緩與較大波動，伴隨市場用人機構經濟活動擴張速度減緩以及對未來預期不確定性上升，對用工需求（或崗位供給）產生邊際抑制作用。在疫情期經濟增速減緩背景下，今年前七個月全國與31大城市平均失業率5.7%和5.97%，比2019年前7個月5.1%和5.0%分別高出0.6和接近1個百分點；今年4月全國與31大城市失業率分別為6.1%和6.7%，比2017-19年4月均值分別高1.1和1.87個百分點；假定青年失業率相對漲幅與整體失業率類似，疫情期經濟回落對青年失業率也會帶來1個百分點上下增長。

其次是疫情對第三產業服務業較大影響對青年勞動力需求（或崗位供給）造成特殊沖擊并增加青年失業壓力。疫情前多年我國三產服務業較快增長，通過總量擴張與占比提升雙重渠道，對增加城鎮就業特別是滿足青年人就業做出特殊貢獻。如2010年我國三產占GDP比例從44.2%上升到54.3%，年均提升約1個百分點；由于服務業就業強度較高，服務業占比提升每年額外創造數百萬人就業，其中青年人就業占相當比例。數據顯示，青年人口在服務業就業比例從2010年不到30%，上升到2020年的60%，年均增長高達3.3個百分點。然而疫情時期服務業占比提升過程暫時中斷，2022年上半年該占比值為54.2%，與2019年比較甚至略有回落，對整體就業特別是年輕人就業產生相當大影響。另外近年有關部門在互聯網、房地產、課外教培等領域加大和從嚴監管本身具有必要性，然而力度超常客觀上也會在短期對青年就業產生影響。行業發布的就業形勢分析信息顯示，比較上述部門2021年和2020年吸納高校畢業生人數出現不同程度顯著下降。加上上海、深圳、北京等頭部超大城市在提供較高學歷工作崗位方面具有特殊能力，今年初疫情局部流行不同程度影響這些就業重鎮，短期加劇青年就業壓力，與目前相關指標值異動有關?？梢娊谇嗄晔I率超常飆升，背后存在供給和需求兩方面原因，不過需求端因素變動應是主要原因。五、未來就業形勢最后簡單展望一下未來就業形勢。從勞動力供給角度看，我國勞動適齡人口以及經濟活動人口總量，都已在幾年前經歷由升轉降拐點，并且未來有望持續緩慢下降。另外據國內外權威機構預測，我國總人口也可能在今年達到峰值。給定其它條件，這些因素都有助于推動就業形勢在總量關系上趨于寬松。

未來幾年還有一個或有