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新冠疫情時(shí)期病毒流行態(tài)勢(shì)不斷演變：2020年初較快控制住最初疫情爆發(fā)傳播后直到年底形勢(shì)較為平穩(wěn)，但是2021年后隨著傳播性增強(qiáng)的病毒變異株接二連三出現(xiàn)，實(shí)現(xiàn)新增病例清零目標(biāo)難度趨勢(shì)性增加，下左圖顯示2021年夏秋季后連續(xù)七天報(bào)告日均50個(gè)及以上新增病例發(fā)生頻率顯著增加，到2022年幾乎成為常態(tài)。這時(shí)為爭(zhēng)取實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)清零勢(shì)必需不斷追加實(shí)施管控措施，難免掣肘經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)并派生較大就業(yè)壓力。在受疫情經(jīng)濟(jì)學(xué)規(guī)律較多影響的特殊形勢(shì)下，農(nóng)業(yè)戶籍城鎮(zhèn)從業(yè)人員由于較多分布在“人際接觸強(qiáng)度”較高崗位工作，又比較缺少各類保障措施，其就業(yè)處境尤其困難。

統(tǒng)計(jì)部門公布了近年分戶籍（本地戶籍、外來(lái)戶籍、外來(lái)農(nóng)業(yè)戶籍）勞動(dòng)者城鎮(zhèn)調(diào)查失業(yè)率。從上右圖數(shù)據(jù)看，疫情最嚴(yán)重時(shí)段外來(lái)農(nóng)業(yè)戶籍從業(yè)人員失業(yè)率上升更快。如2021年前3季度疫情沖擊較為緩和時(shí)期城鎮(zhèn)總體失業(yè)率回落，這時(shí)外來(lái)農(nóng)業(yè)戶籍從業(yè)人員失業(yè)率下降更快并顯著低于前者；但是在2022年4月前后和年底疫情沖擊強(qiáng)度較大階段，農(nóng)業(yè)戶籍人員失業(yè)率上升更快并顯著反超整體失業(yè)率。農(nóng)業(yè)戶籍從業(yè)人員失業(yè)率增長(zhǎng)，顯示相當(dāng)一部分農(nóng)業(yè)戶籍城鎮(zhèn)從業(yè)人員失去工作后仍留在城市尋找工作，估計(jì)同時(shí)應(yīng)有不少甚或更多農(nóng)業(yè)戶籍城市打工者在求職難度較大背景下返回戶籍地農(nóng)村。例如社交媒體報(bào)道的2022年10月中下旬河南富士康工廠員工大量返鄉(xiāng)，顯然包括相當(dāng)比例返回農(nóng)村戶籍地人員。沒(méi)有找到年內(nèi)農(nóng)民工返鄉(xiāng)的常規(guī)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，下面利用鄉(xiāng)村就業(yè)人數(shù)變動(dòng)信息間接推測(cè)。

農(nóng)民工返鄉(xiāng)量推測(cè)

考慮總就業(yè)人數(shù)由城鎮(zhèn)就業(yè)與鄉(xiāng)村就業(yè)人數(shù)組成，因而返鄉(xiāng)農(nóng)民工超常增加會(huì)表現(xiàn)為同期鄉(xiāng)村就業(yè)人數(shù)反向變動(dòng)，因而可以通過(guò)觀察鄉(xiāng)村就業(yè)人數(shù)變動(dòng)間接觀察。下左圖顯示總就業(yè)人數(shù)總量和年度變動(dòng)，新世紀(jì)初年以來(lái)總體趨勢(shì)是凈增量趨勢(shì)下降，并從2015年開(kāi)始就業(yè)總量絕對(duì)減少凈增量轉(zhuǎn)為負(fù)值，2022年大幅下降1301萬(wàn)人。下右圖顯示，總就業(yè)凈增量分解為城鎮(zhèn)和鄉(xiāng)村就業(yè)凈增量：例如2022年總就業(yè)凈增量（-1301萬(wàn)）等于城鎮(zhèn)就業(yè)凈增量（-842萬(wàn)）和鄉(xiāng)村就業(yè)凈增量（-459萬(wàn)）之和。

受城市化階段勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移等因素推動(dòng)，我國(guó)鄉(xiāng)村就業(yè)在上世紀(jì)90年代中期達(dá)到峰值后由升轉(zhuǎn)降凈增量持續(xù)為負(fù)數(shù)。上右圖數(shù)據(jù)顯示2010年以來(lái)該指標(biāo)趨勢(shì)性下降軌跡，但是過(guò)去兩年凈增量絕對(duì)值擴(kuò)大趨勢(shì)出現(xiàn)轉(zhuǎn)折性變化，凈減少量從2020年1405萬(wàn)大幅收縮為2021年914萬(wàn)和2022年459萬(wàn)?？紤]2020年城鎮(zhèn)新增就業(yè)與凈增就業(yè)差距較小；另外2020年在年初疫情大流行被控制后疫情形勢(shì)較穩(wěn)定與經(jīng)濟(jì)復(fù)蘇較順利，假定該年農(nóng)民工外出后因?yàn)榫蜆I(yè)形勢(shì)困難超預(yù)期返鄉(xiāng)情況較少，因而以2020年作為參照年份來(lái)估計(jì)后續(xù)兩年超預(yù)期返鄉(xiāng)人數(shù)。進(jìn)一步假定總就業(yè)減少在沒(méi)有受到超預(yù)期返鄉(xiāng)因素影響時(shí)按照城鄉(xiāng)就業(yè)比例進(jìn)行分配，然后把城鎮(zhèn)和鄉(xiāng)村就業(yè)統(tǒng)計(jì)減少量與假設(shè)沒(méi)有發(fā)生超常返鄉(xiāng)情形下模擬減少值比較，其差異可作為對(duì)超預(yù)期返鄉(xiāng)人數(shù)的估計(jì)。

2022年總就業(yè)人員減少量比2020年增加918萬(wàn)人，假定不考慮勞動(dòng)力超常返鄉(xiāng)因素，按城鎮(zhèn)和鄉(xiāng)村就業(yè)占比分配減少量變化，那么2022年鄉(xiāng)村就業(yè)比2020年應(yīng)額外多減343萬(wàn)人即凈減少1748萬(wàn)人（1405萬(wàn)+343萬(wàn)）。然而統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)顯示2022年鄉(xiāng)村就業(yè)僅減少459萬(wàn)人，兩者之差1289萬(wàn)人可以作為對(duì)農(nóng)民工勞動(dòng)力超常返鄉(xiāng)增加鄉(xiāng)村就業(yè)量的結(jié)果，大約相當(dāng)于2022年城鎮(zhèn)新增和凈增就業(yè)差額值2048萬(wàn)的62.9%?？梢?jiàn)農(nóng)民工超常返鄉(xiāng)是導(dǎo)致該年城鎮(zhèn)新增和凈增就業(yè)反差激增的主要原因。

用類似方式也可估算2021年農(nóng)民工超常返鄉(xiāng)規(guī)模：2021年總就業(yè)減少量比2020年多29萬(wàn)，按比例分配2021年鄉(xiāng)村就業(yè)凈減量應(yīng)比20年多出10.8萬(wàn)為1415.8萬(wàn)（1405+10.8）。然而官方數(shù)據(jù)顯示2021年鄉(xiāng)村就業(yè)凈減量只有914萬(wàn)，二者之差501.8萬(wàn){-914-（-1415.8）}估計(jì)是當(dāng)年農(nóng)民工超常返鄉(xiāng)因素所致。2021年城鎮(zhèn)新增和凈增之差為767萬(wàn)人，農(nóng)民工返鄉(xiāng)人數(shù)估計(jì)大約能解釋其中的65%，與上述2022年返鄉(xiāng)因素對(duì)城鎮(zhèn)新增與凈增就業(yè)之差貢獻(xiàn)率比較接近。

小結(jié)和政策含義

在我國(guó)現(xiàn)行勞動(dòng)就業(yè)統(tǒng)計(jì)體系下，城鎮(zhèn)新增就業(yè)和調(diào)查失業(yè)率是政府對(duì)就業(yè)形勢(shì)的兩大調(diào)控目標(biāo)。近年我國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)受疫情沖擊中樞增速較大幅回落與波動(dòng)加大背景下，城鎮(zhèn)新增就業(yè)對(duì)早先趨勢(shì)水平回落有限并且顯著超過(guò)官方目標(biāo)值，提示就業(yè)形勢(shì)僅受到相對(duì)溫和沖擊。然而官方發(fā)布最新數(shù)據(jù)提示近兩年我國(guó)城鎮(zhèn)新增與凈增就業(yè)不一致大幅激增，反差值從疫情前五年均值229萬(wàn)飆升到2021的767萬(wàn)人和2022年的2048萬(wàn)，提醒現(xiàn)行就業(yè)統(tǒng)計(jì)或存局限和盲點(diǎn)。本文考察結(jié)果顯示，上述反差激增大體可用三方面異動(dòng)解釋：一是城鎮(zhèn)失業(yè)人數(shù)上升，二是城鎮(zhèn)勞動(dòng)參與率下降，三是農(nóng)民工返鄉(xiāng)人數(shù)增加。下表依據(jù)本文討論內(nèi)容，對(duì)過(guò)去兩年城鎮(zhèn)新增和凈增就業(yè)反差現(xiàn)象提出初步定量解釋。

數(shù)據(jù)來(lái)源：作者計(jì)算結(jié)果，來(lái)自本文相關(guān)部分討論。*2021年失業(yè)率和失業(yè)人數(shù)下降，對(duì)新增-凈增就業(yè)反差沒(méi)有影響。

本文初步結(jié)果有待后續(xù)數(shù)據(jù)補(bǔ)充修訂，也有待后續(xù)研究檢驗(yàn)批評(píng)。如果本文基本思路與結(jié)果離譜不遠(yuǎn)，或有必要重新探討近年我國(guó)就業(yè)形勢(shì)的困難程度。雖然疫情期城鎮(zhèn)新增就業(yè)回落相對(duì)溫和，然而近兩年城鎮(zhèn)新增與凈增就業(yè)激增提示近年新增就業(yè)成為有偏指標(biāo)。勞動(dòng)參與率與農(nóng)民工返鄉(xiāng)率變動(dòng)是推高城鎮(zhèn)新增-凈增就業(yè)反差的重要推手，由于這兩個(gè)指標(biāo)不在官方監(jiān)測(cè)就業(yè)形勢(shì)的雷達(dá)熒光屏上，采用常規(guī)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)或低估就業(yè)形勢(shì)的困難程度。例如，如從外出農(nóng)民工中扣除年內(nèi)農(nóng)民工超常返鄉(xiāng)因素，疫情三年農(nóng)民工總數(shù)一直低于疫情前水平；又如在2022年新增和凈增就業(yè)落差中扣除城鎮(zhèn)失業(yè)增加數(shù)仍剩下1800多萬(wàn)差值，如將其看作失業(yè)人數(shù)增量則相當(dāng)于城鎮(zhèn)失業(yè)率增加三個(gè)多百分點(diǎn)。

去年我國(guó)城鎮(zhèn)就業(yè)受沖擊程度超出原先評(píng)估水平，意味著今年宏觀經(jīng)濟(jì)較快復(fù)蘇有利于崗位創(chuàng)造背景下，仍需關(guān)注勞動(dòng)力市場(chǎng)“懸留效應(yīng) (hangover effect)”對(duì)就業(yè)形勢(shì)不利影響，特別要重視青年就業(yè)壓力難以很快實(shí)質(zhì)性扭轉(zhuǎn)的結(jié)構(gòu)性困難。另外需進(jìn)一步改進(jìn)完善我國(guó)就業(yè)統(tǒng)計(jì)。我國(guó)決策層高度重視就業(yè)形勢(shì)及其對(duì)居民收入及民生影響，疫情期更是把“穩(wěn)就業(yè)保民生”作為宏調(diào)優(yōu)先目標(biāo)，這就要求有關(guān)部門提供全面準(zhǔn)確的就業(yè)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)。長(zhǎng)期以來(lái)我國(guó)勞動(dòng)就業(yè)統(tǒng)計(jì)體系和方法持續(xù)改進(jìn)，目前城鎮(zhèn)調(diào)查就業(yè)率、城鎮(zhèn)新增就業(yè)和農(nóng)民工定期統(tǒng)計(jì)對(duì)動(dòng)態(tài)研判就業(yè)形勢(shì)提供了重要信息，建議下一步以年內(nèi)農(nóng)民工返鄉(xiāng)、城鎮(zhèn)勞動(dòng)參與率等指標(biāo)創(chuàng)新構(gòu)建為切入點(diǎn)，進(jìn)一步健全完善就業(yè)統(tǒng)計(jì)體系和方法，以更好服務(wù)于政府就業(yè)以及宏調(diào)政策。

盧   鋒，北京大學(xué)國(guó)家發(fā)展研究院教授

楊業(yè)偉， 國(guó)盛證券固定收益首席分析師

任    慧，北京大學(xué)國(guó)家發(fā)展研究院博士后

注釋：

【1】盧鋒：“我國(guó)就業(yè)形勢(shì)再探討”，2022年7月1日，北大國(guó)發(fā)院，騰訊網(wǎng)（https://new.qq.com/rain/a/20220701A09EFQ00）。

【2】勞動(dòng)和社會(huì)保障部等關(guān)于印發(fā)《城鎮(zhèn)就業(yè)人員變動(dòng)數(shù)據(jù)測(cè)算暫行辦法》的通知，2004年4月2日。

【3】參見(jiàn)盧鋒：“疫情期宏觀波動(dòng)與就業(yè)形勢(shì)”，2022年10月28日，北大國(guó)發(fā)院，騰訊網(wǎng)，（https://new.qq.com/rain/a/20221028A029T300）。

【4】比官方的“累計(jì)新就業(yè)人員數(shù)”口徑更寬。

【5】勞動(dòng)參與率定義為分子項(xiàng)“經(jīng)濟(jì)活動(dòng)人口即勞動(dòng)力”與分母項(xiàng)“勞動(dòng)年齡人口”比率。

【6】國(guó)家統(tǒng)計(jì)局公布了2017年以來(lái)的全國(guó)城鎮(zhèn)調(diào)查失業(yè)率以及2013年以后的31個(gè)大城市城鎮(zhèn)調(diào)查失業(yè)率，假定2013-2016年全國(guó)失業(yè)率與大城市失業(yè)率變化率相同，利用大城市失業(yè)率數(shù)據(jù)估計(jì)得到2013-2016年全國(guó)城鎮(zhèn)調(diào)查失業(yè)率。

【7】盧鋒、劉曉光、姜志霄、張杰平："廣義奧肯定律與中國(guó)奧肯關(guān)系——破解奧肯定律中國(guó)不適之謎"，《CCER中文討論稿》No. C2014005，2014年7月。

（本文原刊于網(wǎng)易財(cái)經(jīng)智庫(kù)，作者已授權(quán)觀察者網(wǎng)轉(zhuǎn)載。）