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就业~政策锚及估算

时间:2022-06-28 09:55:05 来源:网友投稿

下面是小编为大家整理的就业~政策锚及估算,供大家参考。

就业~政策锚及估算

 

 正文 目 录

  特殊之年的就业情况

  ................................................................................................................... 3

 我国当前就业指标概览

  ...................................................................................................... 3

 当前失业率水平估算

  .......................................................................................................... 5

 华泰就业指数( HEI )——就业情况的及时性跟踪

  ................................................................. 6

 “产出 - 就业拉动”框架下的分行业就业情况

  .......................................................................... 7

 后续就业形势展望

 ....................................................................................................................... 8

 行业层面:批发零售、交通仓储等服务业成为后续“保就业”的关键

  ........................ 8

 群体层面:关注农民工、大学生群体的就业压力

  ......................................................... 10

 风险提示

  ............................................................................................................................ 11

 附录

 1 :失业率估测方法

  ......................................................................................................... 12

 附录

 2 :华泰就业指数( HEI )构建

  ....................................................................................... 14

 附录

 3 :行业层面就业指标构建

  .............................................................................................. 15

 城镇调查失业率 工业增加值:当月同比:季调(右)

 特殊 之 年的就业情况

  在疫情 的 冲击 下 , 我国

  2020

 年经济目 标由

  GDP

 增速转换为 以 保就 业 为首 的 “ 六 保” ” 。

 在就业目标成为核心的特殊背景下,准确把握就业情况对我们理解经济现状、判断后续政策发力方向至关重要,因此我们对当前失业率水平进行合理的估测,并从行业角度剖析就业人数的结构性变化,最后以高频指标为基础构建就业指数,持续跟踪后续的就业情况。

  我 国 当 前就 业 指 标 概览

  就 业 指 标 在宏 观 经济 指 标 体 系中具 有 重要 意 义 。

 其一,失业率作为同步偏滞后的指标,与经济增长之前存在着直接且显著的相关关系,反映着宏观经济的冷暖。其二,充分就业是包括美国和我国在内的众多国家的货币政策目标,因此失业率对于政府制定宏观调控政策具有重要的参考意义。美国等发达经济体的失业率指标较为完善,其中包括了新增就业人数、失业率、工人工时薪酬等全方位的就业指标,对于宏观经济运行和政策制定具有很好的指示意义。我国目前存在两套失业率指标,分别为城镇登记失业率和城镇调查失业率,两者主要的差异如下表所示。

  图表 表1:

 :

 城镇登记失业率和城镇调查失业 率 区别

  城镇登记失业率

 城镇调查失业率

 统计机构

 人力资源和社会保障部 国家统计局 数据来源

 行政记录(失业登记)

 劳动力调查 统计范围

 本地非农户籍人员 常住人口 对于失 业的定义

 16 岁至退休年龄内,在就业服务机构进行了失业登记并有求职意愿的人员 国际劳工组织(ILO)的失业标准:年满 16 周岁,在调查周内未从事任何为取得报酬或经营利润的劳动,也没有处在就业定义中的暂时未工作状态,在 3 个月内采取了某种方式寻找工作,如有合适 的工作机会可以在 2 周内开始工作的人。

 时间跨度

 2002 年至今 2018 年至今 频率

 季度 月度

 资料来源:国家统计局,人社部,

  城 镇 调查失 业 率的可靠 性 高于 城 镇登记 失 业率 。

 总体来看,城镇登记失业率的历史较长,但是其波动性较小,与经济增长的相关性也不强,对货币政策的指导意义较弱。因此,国家统计局结合国际经验,按照国际通行的失业标准以及抽样统计的方法公布城镇调查失业率。我们认为,经济运行较为平稳时期的城镇调查失业率数据较为可信。

 首先 , 城 镇调 查 失业率 与

  GDP

 增速具有 较 好的反 向 关系 。

 我们对比城镇调查失业率与季调后的工业增加值当月同比增速,发现两者具有较强的负相关关系。考虑到调查失业率较短的时间跨度内经济结构的变化较小,我们认为其规律基本符合奥肯定律。

  图表 表1:

 :

 城镇登记失业率波动较小且与

 GDP 的相关性不强

 图表 表2:

 :

 城镇调查失业率与工业增加值呈 现 较好的负相关性

  (%)

 (%) (%)

 20

 15

 10

 5

 0

 (5)

 (10) 城镇登记失业率 GDP:不变价:当季同比 5.4

 5.2

 5.0

 4.8

 4.6

 4.4

 4.2

 4.0 7.0 6.8 6.6 6.4 6.2 6.0 5.8 5.6 5.4 5.2 5.0 02-12 05-12 08-12 11-12 14-12 17-12 18-01 18-05 18-09 19-01 19-05 19-09

 资料来源:

 Wind ,

 资料来源:

 Wind ,

 其 次 , 城 镇调 查 失业 率 与 其 他反映 就 业情 况 的指 标 具 有 较好的 一 致性 。

 我们在此对比城镇调查失业率与季度的求人倍率之间的相关关系。其中求人倍率表示劳动力市场在一个统计周期内有效需求人数与有效求职人数之比,自

 2001

 年起由我国公共就业服务机构通过对

 100

 个城市的劳动力市场供求数据得出。结果显示,城镇调查失业率与求人倍率呈现高度的一致性,相互印证了指标的有效性。

  图表 表3:

 :

 城镇调查失业率与求人倍率呈现 较 好的一致性

 (%)

  城镇调查失业率:季 全国职业供求分析:求人倍率环比增减:全国 6.0

 0.4

 5.8

 5.6

 5.4

 5.2

 5.0

 4.8

 0.3

 0.2

 0.1

 0.0

 4.6 (0.1) 18-03 18-06 18-09 18-12 19-03 19-06 19-09 19-12 20-03 资料来源:

 Wind ,

  在疫情冲击之下, 2020

 年

 1-2

 月我国工业增加值累计同比达到了空前的 -13.5% ,城镇调查失业率从

 5% 左右上升至

 6.2% 。城镇调查失业率在方向上与经济增长保持反向关系,但变化幅度有所差异。因此我们认为当前时期的就业压力仍值得关注,主要原因在于以下几个方面:( 1 )疫情导致部分人员停薪留职,该部分人员实际已相当于失业状态,但因为不符合失业的定义而被排除;( 2 )部分农民工无法回城务工,由于城镇调查失业率仅调查城镇常住人口,该部分无法回城的农民工将不被调查在内;( 3 )部分人员处于隔离期而无法正常到岗工作,该部分员工即将进入工作状态,但鉴于强制的隔离措施短时无法实际从事生产活动,使得生产指标与失业指标发生背离。

  在我国

 2020

 年经济目标由

 GDP

 增速转换为以保就业为首的“六保”的背景下,探寻我国就业情况图景对于窥探经济运行的实际冷暖、预测政策的发力程度具有重要的意义。我们接下来试图通过模型拟合对当前的失业水平进行估测。

 图表 表4:

 :

 工业增加值大幅下滑时失业率仅 小 幅提高

 (%)

  城镇调查失业率 工业增加值:当月同比:季调 6.5

 6.0

 5.5

 5.0

 4.5

 4.0

 3.5

 3.0

 (%) 10 5

 0

 (5)

 (10)

 (15)

 (20)

 (25) 18-01 18-04 18-07 18-10 19-01 19-04 19-07 19-10 20-01 20-04 资料来源:

 Wind ,

  当 前 失 业率 水 平 估 算

  我们通过回归拟合对失业率进行估测,具体方法见附录

 1 。我们的模型存在以下假设:( 1 )奥肯定律成立,即

 GDP

 增速与失业率呈现一定的反向关系。( 2 )经济结构在我们选择的滚动窗口回归期内保持不变,即意味着奥肯定律的系数、经济潜在增速与自然失业率均不变。( 3 )整体上看,调查失业率是衡量失业情况的可靠指标。因此我们可以通过

 2018-2019

 年经济增速与失业率的关系来估测

 2020

 年

 1-4

 月的失业率水平。根据我们的拟合结果,

 我国

 2020

 年

 1-4

 月的估测失业率约为

 6.1% 、 10.7% 、 8.4% 、 7.7% ,与官方城镇调查失业率走势基本一致。

  图表 表5 :

 2020 年

 1-4 月的估测失业率

 (万人) 1,500 1,000 500 0 (500) (1,000) (1,500) (2,000) (2,500) 净新增就业人数 城镇调查失业率(右)

 校准失业率(右)

 (%)

 12 11 10 9 8 7 6 5 4 20-01 20-02 20-03 20-04

  资料来源:

 Wind ,

  在此基础上,我们通过估测失业率计算我国

 2020

 年

 1-4

 月的净新增就业人数。结果显示,

 1-2

 月我国净新增就业人数为负,期间累计净新增超过

 2500

 万的失业人口。但就业恢复的速度同样很快, 3

 月以来就业市场开始复苏,就业人数呈现出净增长状态,稳步地向疫情前的水平修复。

 12 华泰 就 业指数 ( HEI )

 — — 就业情况的及时 性 跟踪

  鉴于经济数据发布存在一定的滞后,我们估算的失业率仅从事后的角度对就业情况进行一定的反映,但尚无法满足对失业水平的及时跟踪。于是,我们尝试通过反映经济运行和复工情况的高频指标对就业情况进行更有时效性的估算和跟踪。

  我们筛选与就业情况密切相关的景气指标( PMI )、同步指标(涉及投资、消费和进出口全方位的高频指标)和城市交通情况(拥堵延时指数和地铁客运量),对失业水平进行更高频率的估算和跟踪,建立了周度华泰就业指数( HEI ),具体方法见附录

 2 。我们将

 HEI指数与

 2018

 年 -2019

 年城镇调查失业率和

 2020

 年我们的估测失业率数据进行对比,结果显示

 HEI

 指数对于就业情况具有良好的反映能力。

  图表 表6 :

 HEI 指数能够较好地反映就业情况

  (%)

  城镇调查失业率 华泰就业指数(HEI)

 10

 8

 6

 4

 2

 0 19-04

 19-05

 19-06

 19-07

 19-08

 19-09

 19-10

 19-11

 19-12

 20-01

 20-02 20-03

 20-04

 20-05 注:

 2018-2019

 年的城镇调查失业率采用官方数据, 2020

 年的城镇调查失业率采用上一部分的估测数值。资料来源:

 Wind ,

  HEI

 指数对就业情况的反映结果与前文分析一致。总体看来,我们估计,我国失业水平在 2020

 年

 2

 月

 17

 日 -23

 日达到最大值,其后,随着复产复工的切实推进,我国失业率稳步降低,其进度可以大致划分为三个阶段:

 (1)

 第一阶段:

 3

  月上旬和中旬,本阶段制造业和建筑业率先复工复产,估测失业率以较快速度降低,在

 3

 月中旬便已经达到

 8% 附近。

 (2)

 第二阶段:

 3

 月下旬至

 4

 月上旬,本阶段制造业、建筑业等行业复产复工的边际进展递减,但服务业复工尚未全面展开,因此表现为失业修复的平台期,估测失业率于

 8% 附近徘徊。

 (3)

 第三阶段:

 4

  月以来,本阶段服务业复工进度开始加速,估测失业率降低的速度再次加快。根据

 HEI

 指数显示, 5

 月最后一周的估测失业率水平大约为

 7.1% 左右。整体来看,我们估算的失业水平与城镇调查失业率和

 6% 的失业率目标差距已不大,后续“六保”政策的持续推进将有利于就业目标充分实现。

 “ 产 出 - 就 业拉动 ” 框架 下 的分行业就业情况

  疫情对 就 业的 冲 击同 时 具 备 总量性 特 点和 结 构性 特 点, , 因 此 从 行 业角 度 对就 业 情 况 的分 析同 样 具 有 重要 意 义 。

 疫情期间总需求萎缩导致总体失业率的提高,但分行业看,计算机软件等线上服务业的就业情况所受影响较小,医疗服务等行业的用工需求不降反增,而零售业、交通运输业等线下服务业则遭受重大冲击。近期快速发展的“共享用工”模式也在一定程度上与这类结构性就业冲击密切相关。

  我 们 基 于 “ 产 出 - 就业拉 动 ” 框架对 分 行业 就 业情 况 展 开 分 析 , 具体 方 法见 附录

  3 。

 对于产出情况,我们仍然通过构建月度指标实现更高频的跟踪。对于就业拉动效果,我们分别计算三次产业的就业人员 /GDP

 指标,并将其外推至对应的各个行业。根据上述估算结果则可近似得出就业人数与

 GDP

 的变动情况。在行业层面,我们选取第二产业的工业、建筑业以及第三产业中的批发和零售业、交通运输 / 仓储和邮政业、房地产业作为分析对象。

  对于产出情况,我们使用

 2017-2019

 年的月度数据建立分行业的回归模型。

 从

  3-4

 月数据的角度 看 , 第 二产 业 的恢 复 进度明 显 好于 第 三产 业 , 与 估算结 果 基本 吻 合 。

 交运仓储、批发零售等服务业行业的需求端回暖仍需时日,其

 3-4

 月

 GDP

 所受的冲击仍较为严重,而随着融资成本下行、土地市场升温,房地产行业开始逐步复苏。上游的工业、建筑业等行业所受冲击较小,或将逐步回归正增长区间。

  图表 表7 :

 3-4 月 月 各行业

 GDP 增速拟合结果

 月度

 GDP 增速拟合结果(

 )

 工业

 建筑业

 批发与零售业

 房地产业

 交通运输、仓储和邮政业

 2020-04 3.31 1.92 -5.72 -0.96 -12.95 2020-03 -0.93 1.98 -11.94 -2.55 -14.69

 资料来源:

 Wind ,

  根据上 述 结果 , 我们 将

  GDP

 与就业拉动 效 果估 计 值 相 结合, 对 月度 新 增就 业 人 数 进 行 估算 。

 在所选行业之中,工业就业恢复最快,在

 3

 月的新增就业中占据主要部分。

 4

 月以来,工业就业继续增长,就业情况已接近疫情前水平。建筑业就业同样有所恢复,基建投资逐渐发力或将进一步支撑后续就业情况。批发零售、交运仓储等线下服务业的恢复节奏相对较慢。

 4

 月份以来,批发零售行业新增就业人数快速上升,与该行业的集中复产复工有关,但其就业人数与疫情前仍存在较大差距。房地产业也处于缓慢恢复状态。交运仓储行业的就业形势仍较为严峻,在整体就业逐步回归正增长的背景下,交通仓储行...

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