我國新常態下失業特點與促就業取向

摘要：失業率上升的最主要原因是當前勞動力數量增長和過去失業人口的疊加。發展動力轉換意味著經濟結構調整，這種調整首先增加失業、隨后減少失業，對失業率的作用具有雙向性。趨利避害，強化新經濟發展對就業的拉動作用，改善摩擦性和結構性失業仍是主要努力方向。

關鍵詞：就業；失業；奧肯定律；菲利普斯曲線；動力轉換

引言

失業是指處于勞動年齡階段的人員有能力工作、有意愿工作卻沒有找到工作的情形。失業是市場經濟條件下的普遍性難題，也是我國近20多年面臨的一個主要問題。從宏觀角度而言，失業的存在意味著宏觀經濟目標不能很好實現；從微觀角度而言，失業直接導致失業者失去收入、降低消費能力，并反過來降低對生產能力的需求，還會間接導致失業者的情感態度等發生不利改變。

一、失業的類型與原因

失業可能源于市場對勞動力的需求不足，即需求不足型失業，也可能源于勞動者的技能或所在區域與市場需求不匹配，即摩擦性失業和結構性失業。結構性失業通常起源于經濟結構調整引致的勞動力需求改變，其期限通常較摩擦性失業更長。

失業的發生或持續有3種主要原因：（1）新進入勞動市場的勞動力沒有找到合適的就業崗位而成為失業者；（2）就業者轉為失業者；（3）失業者繼續失業。新增勞動力有兩種來源：（1）本地人口加入勞動力大軍；（2）外來勞動力遷入。本地新生勞動力主要受人口結構影響，外來勞動力主要受人口遷移影響。所以就業競爭事實上存在于新增勞動力與失業勞動力之間。上一年末結余的失業者也形成下一年的勞動力供給，與新生勞動力供給一起，影響下一年的失業率[1]。

失業的3種原因中，就業者轉為失業者或失業者再就業，主要受經濟結構調整（新舊動能轉換）的影響。這種調整對就業產生三重影響：（1）城鎮就業比重持續增加，鄉村就業持續減少；（2）農林牧漁、采掘、建筑等產業就業比重下降，金融、服務等產業就業比重上升；（3）傳統產業就業數量下降，新興產業就業數量上升。在經濟結構調整中，既會在傳統產業產生勞動力過剩，又會在新興產業產生新的勞動力需求，過剩勞動力并不一定都能無縫銜接轉移到新興產業，因而產生知識、技能和區域等不匹配的結構性失業。

由以上分析可以預計，勞動力供給增長速度、經濟增長率、先前失業率以及經濟結構的調整等，均為影響失業率的主要因素[2]。

二、新常態下失業的新情況

就業既是個人價值得以實現的途徑，又是社會經濟發展的根本動力，所以是最大的民生。就業穩定，收入及收入預期才能穩定，消費需求也才能穩定，消費需求穩定，投資需求也才能穩定。所以，就業穩定是經濟穩中求進之“穩”的優先目標。

就業與失業互為反面。影響就業的因素：（1）經濟增長狀況，經濟增長直接作用于勞動力供給與需求的平衡，如果勞動力需求小于供給就會造成失業；（2）勞動力技能與崗位的匹配程度，勞動力與崗位的不匹配造成摩擦性或結構性失業。

新常態下，我國需求不足型失業與摩擦性失業并存。根據《2018年國民經濟和社會發展統計公報》的附表數據，我國10個省會城市崗位空缺大于求職人數。這10個城市分別是：上海、重慶、沈陽、長春、石家莊、鄭州、西安、福州和昆明。進一步看，崗位空缺與求職人員之間主要存在兩種不匹配[3]。

（1）相同職業的地域不匹配：長春和石家莊治安保衛人員供不應求，而上海和福州的治安保衛人員供大于求；鄭州和南寧的營業人員和收銀員供不應求，而石家莊和福州的營業人員和收銀員供大于求。長春、西安、南寧、昆明等城市餐飲服務人員供不應求，重慶地區卻供過于求。如果這些求職人員能夠在地域上進行流動，那么相關城市的就業匹配狀況都會明顯改善。

（2）求職類型與職位需求不匹配：銷售人員、客服人員和推銷展銷人員，共有8個城市崗位空缺大于求職人數，而財會人員、秘書和打字員，則有9個城市求職人數大于崗位空缺。部門經理類型人員短缺最嚴重，重慶市6個職位空缺對應一名求職人員，西安市8個職位空缺對應一名求職人員。另外，倉儲人員、保管人員和儲運人員等行業，在上海、長春和西安等城市供過于求，同時這些城市餐飲行業人員卻供不應求。如果這些找不到崗位的求職人員能夠擁有空缺崗位所要求的技能，或愿意從事空缺崗位所提供的工作，那么摩擦性失業的情況將大為改觀。

經計算，求職人員與崗位需求比值的平均值為1.6：1，求職人員數超過崗位需求的比值約為60%，這就是需求不足的部分。

上述求職人員與崗位的不匹配表明，低技能、低工資的餐飲服務人員或體力勞動者大多供不應求，中等技能、中等收入的崗位人員供過于求，要求較高技能的部門經理職位又供不應求。這意味著中等技能的求職者要么需要轉變就業觀念以遷就較低技能崗位，要么需要提升勞動技能以適應高技能崗位。

三、失業與經濟增長和通貨膨脹的經驗法則（奧肯定律，菲利普斯曲線）

反映經濟增長與失業率之間關系的統計法則是奧肯定律和菲利普斯曲線。奧肯定律表明，GDP增長與失業增長之間存在負相關關系，具體而言，GDP增長率高于潛在增長率2—3個百分點，失業率可能下降1個百分點。菲利普斯曲線則表明，貨幣工資的上升對應著失業率下降；修正后的菲利普斯曲線則說明，通貨膨脹率的上升對應著失業率的下降；附加預期的菲利普斯曲線表明，只有未預期到的通貨膨脹率的上升才能夠帶來失業率的下降[4]。

如果奧肯定律有效，則意味著增長與就業的鏈條沒有被切斷，高速經濟增長會自發帶來高就業。如果菲利普斯曲線所反映的對應關系在一個經濟體中成立，則意味著通過實施通貨膨脹政策能夠緩解就業問題。如果這兩個統計法則失效，則意味著影響就業的原因較為復雜，其解決途徑不會僅僅是實施高增長或通貨膨脹那樣簡單。

事實上，經濟增長或通貨膨脹都不是影響失業率的唯一因素。除這兩種因素外，失業率還受經濟結構調整、農村勞動力進入城市和上一年失業率影響。

我國公布時間最長的失業率數據是城鎮登記失業率，但這一數據未能包括農村隱蔽失業，也未考慮我國城鎮化過程中的城鄉人口流動，使得用來檢驗奧肯定律的說服力受限。因此，不少學者出于從不同角度研究失業問題的需要，提出了不同的失業率指標，比如，調查失業率和人口普查失業率等。但很難形成一個人人接受的失業率定義，因為人們測度失業率的目的不同。本文認為，不論失業率的構建標準如何，失業既是度量經濟運行狀況的指標，又是度量勞動力供給過剩程度和經濟困難程度的指標，標準不同根源在于所關心的失業者群體范圍不同。

近年來，我國就業形勢出現了明顯變化，我國就業問題的主要矛盾已不再是勞動力供給總量超過需求總量的矛盾，而是在勞動力數量下降的同時，勞動參與率也在下降，并且更為重要的是勞動力技能與職位技能需求不匹配的矛盾。

四、我國失業特點的經驗法則檢驗

先檢驗奧肯定律。暫不考慮其他影響失業率的關系，僅考察失業率與經濟增長率的關系，使用1999—2018年《中國統計年鑒》發布的GDP指數作為經濟增長速度指標推算的失業率數據進行回歸，結果如下：

U=4.4080- 0.1986*GDP+Ei""""""""""""""""""""""""""" （1）

（8.44）***""""" （-3.52）***

R2= 0.41，F=12.42

上式中，U表示失業率，GDP表示國內生產總值增長率。回歸結果表明，我國失業率與經濟增長率的負相關關系成立，GDP變量的回歸系數在1%的置信度水平下顯著。大致表現為GDP增長率每上升5個百分點，失業率下降1個百分點，這種相關關系較奧肯本人的經驗研究弱了一半。（奧肯的經驗結論是GDP增長率每上升2—3個百分點，失業率下降1個百分點。）

失業率的變化中，只有一部分取決于經濟增長。因為影響失業率的因素不止一個，失業率還受勞動供給增長率、先前失業率以及經濟結構變動的影響。考慮到多重共線性，不把勞動參與率與勞動供給增長同時納入模型。

顯然，一方面，奧肯定律在我國近20年的經濟活動中是有效的。奧肯定律之所以有效，主要是因為，我國自20世紀90年代起就致力于市場化改革，就業領域中的“體制病”有所緩解，政府機關和企事業單位勞動用工均遵循效率原則，國有企業冗員沉重的時代已經過去。日漸完善的市場結構和市場機制使勞動力供需雙方對市場信息的反應相對靈敏，GDP的變動，能夠通過市場機制反映到要素的投入，進而影響到勞動力的供求，使得GDP變動與勞動力就業狀況存在一定程度的聯系。

另一方面，這種有效程度并非很強。2013年后，我國進入新常態時期，經濟增速放緩，又面臨著鋼鐵、水泥、玻璃、電解鋁等行業的產能過剩，在去產能的過程中，又有多余的勞動力被剩余出來。這些被剩余的勞動力恰好是年齡偏大且技能有限，重新學習新知識新技能較為吃力的群體，因而在再就業市場競爭中缺乏優勢，在較長時期內不能重新就業。因此反映在統計數據中的情形就是GDP仍在中速增長，但失業率卻處于相對高位。此外，因為經濟增長拉動的是需求增長型就業，而對于結構性或摩擦性失業無能為力，其作用限于改變需求不足型失業。另外，產量的增加可以是通過加大設備投入，提高了效率或現有工人加班趕工實現的，而非通過增加工人人數實現的。再者，產量增加還可能源于“打兩份工”的人數增加，而非工人人數增加。

再檢驗菲利普斯法則。用1999—2018年國家統計局公布的CPI指數與根據普查數據推算的失業率數據進行回歸，其結果為：

U=2.6077 +0.0016 * CPI+Ei"""""""""""""""""""""""""" （2）

（12.13）***"" （0.02）

R2= 0.0000，F=0.0004

上式中，U表示失業率，CPI表示通貨膨脹率。從回歸結果可看出，不僅失業率與通貨膨脹率的統計關系不顯著，回歸系數的符號為正也不符合預期，說明我國的失業率與通貨膨脹率幾乎沒有任何關系。這是因為通貨膨脹主要是由貨幣因素拉動的，與勞動力需求和工資水平關系沒有聯系。

因為菲利普斯曲線一開始考察的是工資增長與失業率下降的關系，這里也將通貨膨脹率替換為工資增長率。囿于數據的可得性，利用2000—2017年《中國統計年鑒》公布的城鎮非私營單位貨幣工資增長率與失業率進行統計回歸（方程式略）。

從（2）式來看，工資增長與失業率下降的負相關關系大體成立，工資增長率的系數為負，且在10%的置信水平下顯著。具體表現為工資每上升6.6個百分點，失業率將下降1個百分點。改用貨幣工資增長率的菲利普斯曲線關系大致成立，表明勞動力需求增長確實會導致工資上漲。但擬合優度并不是很高，僅為0.48，說明貨幣工資提高對降低失業率有一定作用，但這種作用相對有限。

五、培育新動能以促進就業

“奧肯定律”所反映的經驗關系只是經濟增長對需求不足型失業的拉動，失業的治理并不會僅僅因為經濟增長就得到解決。在自然失業構成失業率重要部分的情況下，并不能期待刺激經濟增長的政策能夠產生十分顯著的治理失業的效果。

前面的兩次回歸表明，反映工資率與失業率負相關關系的菲利普斯曲線關系基本成立，但反映通貨膨脹率與失業率關系的菲利普斯曲線完全不成立，說明如果工資率在增長，失業率確實會降低，但如果想靠一定的通貨膨脹換取較低的失業率，則很難取得實質性效果。

要拉動更多就業需求，可從更好發揮新經濟的就業吸納能力入手。未來制造業內部的就業結構調整將繼續深化，數字技術、新興信息技術、新能源、新材料等高端制造業就業崗位會持續增加。互聯網、云計算、大數據、物聯網、新商業模式、人工智能和共享經濟等新行業的快速發展，正在不斷創造新的就業崗位。要深入貫徹 “中國制造2025”戰略，提升經濟增長對就業的拉動作用。要進一步落實鼓勵高科技企業、非公有制經濟和中小企業發展的各項政策措施，協調處理結構調整、科技進步與促進就業的關系，增強這些行業企業對就業的吸納能力。

為鼓勵企業特別是小微企業進行投資和吸納勞動力，結構性減稅是一種可行方案。2019年1月，國務院新聞辦公室公布了2019年對小微企業實行結構性減稅的方案。小微企業是吸納勞動力的重要力量，預計這一系列減稅措施將會對促進就業發揮積極作用。

新型服務業吸納就業的能力持續增強。當前，通過滴滴平臺為社會提供服務賺取收入的人員，包括專車、快車司機，代駕司機以及順風車車主，總人數約為2000萬。滴滴平臺上有178.8萬司機是復員、轉業軍人，平臺還為209.3萬女性提供了就業機會。

電子商務在增加就業方面的作用非同凡響。當前，阿里平臺不僅帶動的直接和間接就業人數超過7000萬，還幫助許多弱勢群體實現了就業。

共享經濟也是吸納就業的重要力量。當前，“美團”擁有員工超800萬，“餓了么”擁有員工超400萬，在解決就業方面發揮了重要作用。

結語

總之，在奧肯定律基本有效，菲利普斯法則對通貨膨脹完全失效、對工資增長輕微有效的前提下，經濟發展進入新常態后，新經濟領域在長期內具有穩定與促進就業的重要價值，應該發揮更大作用。

參考文獻：

[1]王誠.中國就業轉型：從隱蔽失業、就業不足到效率型就業[J].經濟研究，1996，（05）：38-46.

[2]錢小英.我國失業率的特征及其影響因素分析[J].經濟研究，1998，（10）：29-37.

[3]蔡昉.為什么“奧肯定律”在中國失靈——再論經濟增長與就業的關系[J].宏觀經濟研究，2007，（01）：11-14+27.

[4]張車偉.失業率定義的國際比較及中國城鎮失業率[J].世界經濟，2003，（05）：47-54+80.

（作者單位：曲靖師范學院）

（責任編輯：宋宇靜）