青年失業的多因素研究

■編譯/張占力

青年失業的多因素研究

■編譯/張占力

居高不下的青年失業率一直困擾著歐洲諸國，經合組織（OECD）成員國尤甚，以至于有學者將本地區失業青年稱為“迷惘的一代”，以期喚起社會關注并加以應對。2012年歐盟地區青年失業人口超過550萬，奧地利由于青年失業率較低，被認為是應對青年失業問題的典范而備受關注。

衡量與跨國比較研究的困難

按照國際勞工組織的方法，將15—24歲的青年劃分為三類人群，即就業、失業和非經濟活動人口，其中第三類包括正在接受教育和培訓，以及因家庭責任、疾病或殘疾、勞動力市場壓力等不能就業者。

青年失業率即青年失業人數與青年勞動力總數（就業者與失業者之和）的比值，這對跨國比較研究帶來諸多困難：其一，青年就業率依賴于本國教育和資格體系，學徒制氛圍濃厚的國家就業率要高于基于學校進行職業教育的國家；其二，青年失業和非經濟活動人口狀態比老年人群更難清晰劃分；其三，接受培訓，如參加公共就業服務項目的青年也被納入到非經濟活動人口之列。為此，有必要引入補充類的指標，即青年失業比（青年失業者人數與青年總人數之比）；NEETs指標（失業人員與未接受教育和培訓的青年之和或青年總人數之比）以及青年非經濟活動人口占比（青年非經濟活動人口比青年總人數）。

研究表明，不同的衡量指標會導致迥異的結果。如德國青年失業率在歐盟27國中最低，但從NEETs指標來看該國僅處于最后1/5的位置，這或許能表明德國無就業意愿或不積極尋找工作青年占比高于青年非經濟活動人口占比最低的荷蘭。而荷蘭極低的青年非經濟活動人口占比和非常高的就業率，或許部分歸功于本國非全日工作以及青年工作與教育相結合的雙重學徒制度。2012年荷蘭15—24歲青年群體同時工作和接受教育的占比高達36%，在歐盟諸國名列前茅，丹麥情況亦類似，這就提升了就業率，降低了失業率。與絕大多數歐盟國家相比，奧地利青年失業率、青年失業比、NEETs指標、青年非經濟活動人口占比均處于低位，就業率也可與丹麥等國比肩，但又不存在兼職工作高企的現象。

青年失業原因的五個假設

假設一，經濟周期與總體失業率。經濟發展狀況是青年失業的主要原因之一，經濟下行時期企業所需勞動力減少，必然會影響青年就業。迪特里希和湯普森研究發現，國內生產總值（GDP）增速與青年失業率之間存在負相關性，但這一關聯度較弱；NEETs指標對經濟周期的敏感性更弱。為此，研究勞動力市場對青年失業的影響時，有必要將總體失業率考慮進來。一些研究已經表明，總體失業率上升1個百分點，會提升青年失業率1.3—1.79個百分點。在此假定，成年失業率低是奧地利青年失業率較低的原因之一，二者之間正相關。

假設二，勞動力市場制度。勞動力市場制度與青年失業率水平之間的關系，研究眾說紛紜。一種觀點認為勞動就業保護制度阻礙就業；另一種觀點認為勞動就業保護制度有助于青年就業；也有學者認為二者不存在相關性。如內爾克以西歐15國和美國為研究對象，利用回歸分析和雙差分析的方法，得出就業保護制度與青年就業狀況在實證研究中并無明顯因果關系的論斷。為便于比較勞動力市場制度，這里采用就業保護立法指數來衡量兩個方面的內容：一是對保護穩定就業人員以防止解雇現象；二是對臨時工的保護。結果發現在荷蘭、德國、奧地利和丹麥等國之間并無明顯關聯性。由此，我們假定勞動力市場制度對奧地利青年失業沒有相關性。

假設三，工會組織的力量。從理論上講，工會從多方面影響青年就業。克勞奇認為應該使用協商的密度和集體談判的廣度來衡量工會組織的力量，而非用工會密度這一單一指標。依據克勞奇的劃分，奧地利、比利時、丹麥、芬蘭、德國、荷蘭、挪威、斯洛文尼亞和瑞典協商密度和集體談判廣度較高，青年失業率也較低（瑞典除外）。在此假定工會力量與奧地利青年失業是負相關關系。

假定四，職業教育體系。萊恩發現學生學徒制的職業教育體系，即“雙重”學徒制有三大優點：提供社會所需技能促進經濟增長；職業學校的理論學習和企業的實際操作結合，比單純的學校教育更有吸引力，從而降低輟學率；學徒制對就業的積極影響得到了研究證實。OECD研究發現，青年失業率低的國家，如奧地利、丹麥、德國和荷蘭等，都具有學徒制學生占比高的特征，德國和丹麥占比超過40%；奧地利次之，近35%。綜上，假定學徒制對奧地利青年失業存在負相關關系。

假定五，積極勞動力市場政策。9個國家的歐共體家庭面板數據（ECHP）顯示，積極勞動力市場政策支出與青年就業之間有明顯相關性，積極勞動力市場政策支出能夠增加青年就業。為使積極勞動力市場政策支出得到量化，便于操作，本文采用尼克爾的辦法，即積極勞動力市場政策支出占GDP的比重，除以失業率均值（ALMP/GDP/U-rate）。跨國數據比較顯示，青年失業率低的國家（奧地利、丹麥、荷蘭）積極勞動市場政策支出都較大（德國除外）。在此假定積極勞動力市場政策支出減少了奧地利青年失業。

數據來源、方法與結論

數據來源。為了論證關于奧地利的假設，以歐盟成員國2008—2012年的數據為分析對象（N=135個國家年度觀察），剔除缺失值后，存留71個國家年度觀察。通過將2009—2010年數據作為虛擬變量，經濟危機也納入到分析之中。因變量（失業率、失業比、NEETs指標、青年非經濟活動人口數）來自2013年歐盟統計局數據。

研究方法。本文采用以時間為固定效應模型（非隨機）的廣義最小二乘回歸模型進行研究。在前一模型中，自變量的影響得以檢驗；在第二個模型中，引入相互作用項來比較奧地利的積極勞動力市場政策與歐盟其他國家的差異。為不違背自相關和誤差正態分布的假定，具有穩健標準差的時刻固定效應影響也被考慮在內。這意味著面板數據模型中通過單個分析，排除了不遵循時間常數的國家特征的影響，使對奧地利的假定能夠反映本國的真實情況。

研究結論。學徒制和成年人失業率是主要影響因素。學徒制與青年失業存在負相關，即參與學徒制的學生越多，青年失業率越低；成年人失業率與青年失業率、青年失業比和NEETs指標正相關。這也證明青年失業主要受勞動力市場發展情況和可得就業崗位的數量的影響。成年失業率對青年失業率正相拉動關系，但對青年非經濟活動人口占比是負相關的，這可以理解為，在高失業率的環境下，青年人更擔心不能就業或者增加尋求就業的機會，因而降低了非經濟活動人口的數量。

至于勞動力市場制度則不甚明了，有關臨時就業的制度規定對青年失業率、非經濟活動人口占比影響較大，對青年失業占比影響較弱，與NEETs指標沒有明顯關聯。嚴格的就業保護制度減少了失業，也限制了就業，讓更多青年人接受教育或培訓。就業保護制度是把雙刃劍，其影響更多地取決于其他因素。

以集體談判來衡量的工會力量，其強弱程度與青年失業的4個指標沒有明顯影響，GDP增速僅對NEETs指標和非經濟活動人口占比有不明顯影響，概率小于0.1。積極勞動力市場政策支出對NEETs指標和非經濟活動人口占比有明顯的負相關，奧地利亦是如此。

至于奧地利，模型顯示，積極勞動力市場政策支出減少了本國青年失業；成年失業率拉升了青年失業率，學徒制與失業率負相關；勞動力市場制度與青年失業之間沒有關聯的假定沒有得到驗證，但其影響取決于選取的指標；工會組織力量與青年失業率負相關的假定亦沒有顯現，或許是因為工會組織通過積極勞動力市場政策和成年失業率對青年失業產生間接的影響。

奧地利的“青年安全網”

盡管在國際比較中表現出色，但奧地利仍面臨著青年失業人數攀升的挑戰，為此，奧地利于1998年建立了“青年安全網”加以應對，使不能成為學徒者可以參加實習訓練培訓。目前，該國針對青年的積極勞動力市場政策可以劃分為四類：一是實習訓練培訓措施；二是增加學徒機會的供給；三是青年參加職業教育的準備培訓；四是對19—24歲失業者提供特殊職業資格和就業項目。

這些措施之所以能夠實施，既得益于奧地利完全就業導向型財政政策的政治承諾，也與社會伙伴環境下的“青年保證”計劃（Youth Guarantee）密切相關。依據“青年保證”計劃，18歲前未能成為學徒者可以參加實習訓練培訓。參加這一培訓者，一半以上成為了企業的學徒，13%實現了就業，只有23%左右的青年成為失業者或者非經濟活動人口。需要注意的是，奧地利的“青年保證”計劃與北歐國家略有區別，一是目標人群的差異，奧地利的目標群體為不滿18歲的青年，瑞典為24歲，芬蘭則為29歲；二是目標上也有區別，瑞典和芬蘭制度目標是在青年失業3個月內為其提供就業或者教育機會，奧地利則主要是實習訓練培訓。

為了增加學徒崗位的供給，奧地利給予企業大量的資金補貼。同時為幫助青年做好職業培訓或其他就業的準備，奧地利自2001年開始陸續開辦了20多家生產學校，這些學校以社會實踐為基礎，由社會教員監督，并教授基礎知識（如語言、數學等），三分之一左右的學生通過這一途徑實現了就業。

2013年，奧地利推出了“青年教練”計劃（Youth Coaches），旨在避免早期輟學者，以實現中等教育到高等教育順利過渡。青年教練聯系瀕臨早期輟學者，給他們提供咨詢、就業輔導、個案管理等。盡管評估該項目為期尚早，但青年職業計劃方面已出現好轉跡象。（文獻來自《國際社會保障評論》Dennis Tamesberger“A multifactorial explanation of youth unemployment and the special case of Austria”）■

譯者單位:中國社科院世界社保研究中心