青年就业：从三因素框架看“疤痕效应”来自何处-20230526-德邦证券-19页_877kb

青年失业率分析报告总结

核心内容

本报告通过构建“三因素框架”分析青年失业率的变化，指出青年失业率并非单纯由失业人口增加导致，还受到青年人口和劳动参与率下降的影响。在经济复苏背景下，失业人口可能减少，但青年劳动力的下降趋势可能成为长期影响青年失业率的“疤痕效应”来源。

主要观点

• 青年失业率的三因素框架：青年失业率 = 失业人口 / 劳动力 = 失业人口 / (总人口 × 劳动参与率)。因此，青年失业率的变化由青年失业人口、青年总人口和劳动参与率三个因素共同决定。
• 分子端变化：青年失业人口的增加主要源于服务业复苏的分化。青年失业者中，主动辞职占70%，被裁员仅占2.6%。同时，三分之二的青年失业人员接受过大学教育，青年就业正从制造向服务行业转移，尤其是知识密集型行业。
• 分母端变化：青年劳动力的减少主要由两方面因素引起：一是青年人口减少，二是劳动参与率下降。2010-2020年青年劳动力减少1578万，2020-2023年又减少约132万，导致青年失业率显著上升。
• 未来趋势：青年失业率的变动可能呈现三种情况：失业人口和劳动力均减少但失业人口降幅较小、失业人口和劳动力均减少但失业人口降幅较大、失业人口减少而劳动力下降。未来青年失业率的分母端（劳动力减少）将愈发重要。

关键信息

分子端：青年失业人口

• 当前数据：2023年3月，城镇青年就业人数约为2587万人，失业人数632万人，比去年4月增加约70万，较七普增加约132万。
• 失业原因：近70%的青年失业者是主动辞职，被裁员比例仅为2.6%，远低于其他年龄段。
• 教育程度：66.2%的青年失业人员接受过大学教育，教育水平越高，失业风险越高。
• 行业分布：青年失业人口集中在批发零售（19.3%）、制造业（18.8%）、住宿餐饮（13%）、教育（7.5%）、居民服务等5个行业，占65%左右。
• 行业结构变化：青年就业从低知识密度行业向高知识密度行业转移，但知识密集型行业的青年失业率高于整体失业率。

分母端：青年劳动力减少

• 青年人口减少：2010-2020年青年劳动力对应的出生人口减少4381万，2020-2030年预计再减少1762万。
• 迁移人口减少：农村向城镇的迁移人口从2016-2020年的年均2184万降至2022年的650万。
• 劳动参与率下降：2010-2020年青年劳动参与率下降6.7个点，疫情以来仅三年就下降了7.1个点，主要由于在校生增加、就业形势恶化导致部分人退出劳动市场、以及就业观念变化导致初次就业时间推迟。

结论

• 失业率变化：青年失业率上升不能仅归因于失业人口增加，分母端的劳动力减少才是关键因素。若青年劳动力与2020年持平，失业人口增加132万，失业率应上升至16.2%，但实际达到19.6%。
• 未来展望：青年失业率可能因分子和分母同时减少而出现不同走势。随着经济复苏，失业人口可能下降，但青年劳动力的长期减少趋势难以逆转，将对青年失业率形成持续压力。
• 疤痕效应：青年劳动力的下降可能成为长期影响青年失业率的“疤痕效应”来源，未来失业率的分母端将越来越重要。

风险提示

1. 服务业复苏分化未收窄；
2. 青年劳动参与率出现明显下降；
3. 外需、房地产等不及预期，经济和就业恢复偏慢。

数据来源与方法说明

• 青年失业率定义：以城镇就业人口为调查范围，不包括乡村就业人口。
• 劳动力定义：年满16岁，有劳动能力并参与或要求参与社会经济活动的人口。
• 数据来源：国家统计局、《中国劳动统计年鉴》、六普、七普数据，以及Wind数据库。
• 样本比例：月度劳动力调查样本比例为0.2‰，年度调查为1‰，人口普查为10%。

投资评级说明

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