來源：東方财富網
摘要
反映就業狀況的指标可分為三個層次:就業人數變動指标、就業率(失業率)指标與人均薪資指标。常見的指标是新增就業人數，但考慮到經濟結構轉型期間勞動力市場“就業創造”與“就業消失”同時存在的特征，還需要關注淨增就業人數。第二個層次的就業指标是就業率/失業率指标，與就業人數指标相比，可以綜合反映勞動力供給端的變化，對于勞動适齡人口規模已進入縮減階段的中國而言，尤為重要。第三個層次的就業指标是人均薪資指标，在一定程度上能鋪捉到隐形失業，彌補就業人數規模與就業率等顯性指标的不足。
從宏觀層面看，就業相關指标主要有:城鎮新增就業人數、城鎮淨增就業人數、調查失業率與居民收入增速等，另外，農村外出務工人數增速與收入增速、PMI就業人數指數、城鎮失業人數與領取失業保險金人數可作為參考指标。需要關注的是淨增就業與調查失業率。與新增就業相比，淨增就業能更好的反映就業形勢，跟GDP增速的走勢基本一緻，并且滞後于GDP增速一個季度左右，表明就業是經濟增長的滞後變量。調查失業率方面，2018年較2017年分别下降，跟淨增就業人數以及經濟增長的趨勢背離，背後的原因可能在于，勞動适齡人口規模縮減導緻經濟活動人數規模降低。
從微觀層面看，就業相關指标主要有:人社部對部分城市公共就業服務機構市場供求狀況的調查數據、中國就業市場景氣指數(CIER)與BCI企業招工前瞻指數。其中，BCI企業招工前瞻指數在2018年5月開始顯著回落，領先于城鎮新增就業人數的下滑，顯示該指标有一定的前瞻性。
綜合上述指标來看，當前就業壓力較大。宏觀指标方面，新增城鎮就業人數自2018年8月之後趨弱，2019年1-2月為174萬，較2018年同期下降;2月末調查失業率上升明顯;居民收入增速尤其是工資性收入增速回落。微觀指标方面，CIER指數與BCI企業招工前瞻指數均顯著回落。考慮到就業滞後于經濟增長，未來就業壓力的緩解還需要經濟增長的企穩。
正文
我國政府曆來重視就業問題。從之前的“保八”到本屆政府“把就業置于優先位置”的多次表态，再到2018年7月政治局會議将“穩就業”視為“六穩”目标首位，直到今年《政府工作報告》将首次優先政策置于宏觀政策層面，均表明就業是經濟政策的重中之重。2018年以來，就業形勢整體表現較好，關鍵就業指标整體好轉，但随着經濟增速的下行，就業壓力開始體現，無論是市場機構還是決策部門，對就業的關注度上升。
遺憾的是，目前仍然缺乏足夠的數據來全面分析判斷就業形勢。與美國等發達經濟體相比，我國的就業指标體系還有待進一步完善。近期統計部門也加強就業指标的統計工作，2018年開始發布跟國際通行标準接軌的調查失業率數據，但該指标公開數據存在時間序列較短、指标較為單一、與其他指标背離等問題。分析中通常使用其他一些替代指标，但這些指标反映的是就業狀況的某個方面，存在一定不足，有時甚至會導緻錯誤的結論，需要結合在一起來看。本報告嘗試梳理、分析目前的就業相關指标，以對判斷就業形勢提供參考。
就業指标分析框架
反映就業狀況的指标可分為三個層次:就業人數變動指标、就業率(失業率)指标與人均薪資指标。
第一個層次的就業變動指标，主要反映的就業人數規模變動，常見的指标是新增就業人數，但如果考慮到經濟結構轉型期間的勞動力市場“就業創造”與“就業消失”同時存在的特征，還需要關注淨增就業人數。
第二個層次的就業指标是就業率/失業率指标。在勞動力供應充分的情形下，就業人數規模變動僅僅反映勞動市場需求變動的影響，并未反映勞動力供給端的變化。在人口規模與結構變化較快的情況下，就業率(失業率)能同時反映勞動力市場供需兩端的變化，這對于勞動适齡人口規模已進入縮減階段的中國而言，尤為重要。
第三個層次的就業指标是人均薪資指标。這是因為，就業人數規模與就業率僅僅反映了顯性失業的情況。由于企業所有制性質、合同周期多種原因，就業人數規模與就業率的調整通常滞後于經濟周期，難以準确反映勞動力市場的最新變化。從理論上看，如果企業難以根據市場形勢及時調整就業人數，理性的選擇是調整就業人員的勞動時間與薪酬。因此，勞動時間或者人均薪資的變化在一定程度上能鋪捉到隐形失業，彌補就業人數規模與就業率等顯性指标的不足。
目前我國的就業指标除了宏觀指标外，還有一些機構提供的微觀調查數據。這裡分别進行梳理。
除了宏觀就業指标之外，一些機構提供了一些微觀層面的調查數據，這些數據頻率較高或者具有一定的前瞻性，可以作為分析時的輔助指标。我們整理了宏觀與微觀層面的相關指标，并概括出這些指标的特征。
宏觀統計指标
2.1城鎮新增就業人數
城鎮新增就業人數是非常重要的就業指标。每年的《政府工作報告》中會對當年的主要經濟指标設定目标值，城鎮新增就業人數是其中之一。2011-2013年預期目标為900萬人，2014-2016年提升至1000萬人，2017年、2018年、2019年進一步提升至1100萬人。值得一提的是，每年實際新增城鎮就業人數通常在1300萬人以上，明顯高于預期目标，因此城鎮新增就業人數是否高于預期目标，并不能反映就業形勢的變化，重要的是新增就業人數的變化趨勢。
從每月數據看，城鎮新增就業人數有兩個明顯特征。一是主要集中于上半年，2013年以來，上半年城鎮新增就業人數能占到全年55%左右。二是季節性較強，因此同比變化更具意義。整體來看，2018年城鎮新增就業人數較2017年提升明顯，反映就業形勢有所改善。但是，8月份之後城鎮新增就業人數較上年同期有所回落，表明就業狀況邊際轉弱;2019年1-2月新增城鎮就業人數174萬，較2018年1月同比略降2萬人。
2.2淨增就業人數
淨值就業人數統計局并非直接公布數據，但公布了指标定義及其測算方法。根據2004年的《城鎮就業人員變動數據測算暫行辦法》，城鎮新增就業人員數等于報告期内城鎮累計新就業人員數減去自然減員人數;城鎮淨增就業人數是報告期末城鎮就業人數與報告期初城鎮就業人數之差。按照定義理解，城鎮新增就業人數沒有扣除報告期内新增失業人員，而淨增就業人數則是考慮了失業人員的因素。
可以将新增就業視為是“就業創造”，将新增失業視為是“就業消失”。根據一些文獻的測算，現實中的“就業創造”與“就業消失”規模都比較大。例如，馬弘等(2013)[1]利用微觀層面的工業企業數據，發現，在1998-2007年，我國制造業經曆了大量的就業創造(13.9%)和就業消失(12.5%)，平均就業淨增長率為1.4%。換而言之，1998-2007年，平均每一年中，每100個就業職位中有14個職位是新創造的，有12.5個職位會消失，淨增的就業職位隻有1.4個。可以看到，新增就業跟淨增就業人數之間的差距比較明顯，如果隻是關注新增就業而忽視“就業消失”，則容易得到過于樂觀的結論。因此，與新增就業相比，淨增就業能更好的反映就業形勢。這也可以得到數據支撐，從經驗數據看，城鎮淨增就業人數跟GDP增速的走勢基本一緻，而新增就業人數跟GDP增速的走勢明顯背離。
遺憾的是，城鎮就業人數目前隻公布年度數據并且較為滞後，難以反映就業形勢的最新變化。但統計局公布了細分工業行業從業人數的月度數據，可以計算出工業從業人員淨增人數。從結果看，工業從業人員淨增人數跟工業增加值增速走勢大體吻合。在2016-2017年上半年，工業從業人員淨增規模每月基本以200萬以内的規模下降，這可能跟經濟結構升級下的工業占比下降有關。但自2017年四季度之後，工業從業人員淨增規模的縮減幅度明顯擴大，表明就業壓力加大。
從季度數據看，GDP增速領先與工業淨增人數或同比增速一個季度左右。這就意味着，就業是經濟增長的滞後變量。這基本符合邏輯。經濟下行之後，企業首先需要一定時間确認，并且由于勞動合同的限制，通常會滞後裁員。按此規律判斷，2019年上半年淨增就業人數仍将進一步回落。
2.3調查失業率
2017年及之前，我國使用的失業率指标是登記失業率。但登記失業率存在不少問題，自2018年開始，統計局開始公布調查失業率。調查失業率與登記失業率的區别主要體現在以下三個方面。一是數據來源不同，前者的失業人口數據來自于勞動力調查，而後者的失業人口數據來自于政府就業管理部門的行政記錄。二是失業人口的指标定義不同，前者采用國際勞工組織的失業标準，後者是指16歲至退休年齡内，沒有工作而想工作，并在就業服務機構進行了失業登記的人員。三是統計範圍不同，前者按照常住人口統計(既包括城鎮本地人，也包括外來的常住人口)，後者是本地非農戶籍的人員。可見調查失業率較登記失業率更為準确，也是國際上通常使用的标準。
2018年末城鎮調查失業率與31大城市調查失業率分别為4.9%與4.7%，較2017年分别下降0.1與0.2個百分點，這跟淨增就業人數以及經濟增長的趨勢并不一緻。如何理解這一現象?原因可能在于勞動适齡人口規模的下降。以15-64歲年齡段人口标準看，自2014年開始絕對規模開始縮減，2018年勞動适齡人口規模9.11億人，較2017年下降幅度為8.8%;以15-59歲年齡段人口标準看，至少自2012年開始(之前數據不可得)絕對規模開始縮減，2018年勞動适齡人口規模8.97億人，下降幅度為2%。根據定義，就業率=就業人數/經濟活動人數，而經濟活動人數=勞動适齡人數*經濟活動參與率。考慮到近年來勞動參與率較為穩定，勞動适齡人口規模的縮減導緻經濟活動人數規模降低，進而對就業率的提升構成一定支撐。從今年1-2月的情況看，調查失業率較上年同期明顯提升，進一步驗證前文提到的就業滞後與經濟的判斷。
2.4居民收入增速
如前所述，就業人數規模與就業率僅僅反映了顯性失業的情況。由于企業所有制性質、合同周期多種原因，就業人數規模與就業率的調整通常滞後于經濟周期，難以準确反映勞動力市場的最新變化。勞動時間或者人均薪資的變化在一定程度上能鋪捉到隐形失業，彌補就業人數規模與就業率等顯性指标的不足。在美國等發達經濟體，這方面的統計指标比較完善，但目前國内的統計指标相對較少。
目前可獲得相關指标主要是居民可支配收入增速。從曆史數據看，居民收入實際增速确實具有明顯的順周期性，在2018年随着經濟增速的回落而同時回落。從結構來看，居民可支配收入主要包括四部分:工資性收入、經營性收入、财産淨收入與轉移淨收入，其中工資性收入占比55%左右，在2018年也持續回落。考慮到工資性收入跟就業的關系更為緊密，因此其下跌可能也意味着就業壓力的增大。
2.5其他參考指标
農村外出務工人數增速與收入增速。在農村勞動力過剩的背景下，農村外出務工人數增速是觀察就業市場的一個重要指标。在2012年之後，農村外出務工人數增速大緻經曆了三個階段的變化:2012-2014年震蕩回落，2015-2017年Q1震蕩回升，2017年Q2至今持續回落。分析農村外出務工人數增速的一個難點是，難以區分趨勢性變化與短期需求變動的影響。一方面，在2010年前後，中國經曆了“劉易斯拐點”，這意味着可供轉移的農村勞動力規模降低，因此農村外出務工人數增速存在趨勢性下移的趨勢。另一方面，經濟的短期波動可能會影響對農民工的需求，進而影響農村外出務工人數增速。隻有在後一種情形反映的是就業壓力的增大。從近期表現看，2018年下半年農村外出務工人數與收入增速同時回落，顯示就業壓力增大。
PMI從業人員指數。作為PMI指标的分項，PMI從業人員指數是公布最早的就業指标。自2016年下半年以來，PMI從業人員指數持續回升，直至2017年3月份達到高點，之後震蕩回落。值得一提的是，該指标在2012年5月之後一直未超過50%，或許反映了就業市場的某些趨勢性變化，其絕對值意義似乎不大。
城鎮失業人數與領取失業保險金人數。城鎮失業人數為登記失業人數，而失業保險金也未覆蓋全部勞動者，因此這兩項指标可能低估了實際失業人數，其變化趨勢可能更具參考意義。從近期走勢看2018年下半年兩項指标均有所回升。
微觀調查指标
3.1人社部調查指标
第一組指标是人社部調查數據，具體是指中國人力資源市場信息監測中心提供的調查數據《部分城市公共就業服務機構市場供求狀況分析》。這一組數據的特點是，除了提供反映就業市場整體狀況的求人倍率外，還發布行業職位需求變化狀況信息，可以跟蹤就業需求的行業結構變化。
求人倍率是勞動力市場在一個統計周期内有效需求人數與有效求職人數之比，反應一個統計周期内勞動力市場的供需狀況。理論上看，當求人倍率大于1，說明職位供過于求;如果求人倍率小于1，說明職位供不應求。求人倍率的絕對值可能難以準确反映供求狀況，這是因為，求職人數除了失業者之外，還包括在職但正在尋求換工作的人，同時求職者(或者雇主)在找到工作(或找到雇員)時未進行申報。事實上，我國的求人倍率近年來一直高于1，顯然與經濟回落态勢并不符合。同時，我們觀察到求人倍率具有明顯的季節性，通常二季度末為年内低點，或跟畢業季求職人數上升有關;年末數值相對較高，或跟外出務工人員返鄉導緻的求職人數下降有關。從近期走勢來看，自2016年三季度以來，求人倍率均高于上年同期值，顯示就業狀況持續改善;2016年第三季度以來崗位空缺與求職人數比率始終在1.1以上，2017年第四季度以來已連續五個季度保持在1.2以上的高位。
分行業來看，雖然各個季度有所變化，但用人需求占比相對較高的基本是制造業、批發零售業、住宿餐飲業、居民服務、租賃與商務服務、建築業等，其中制造業占比接近1/3。從行業角度看，2018年下半年季度，用工需求明顯改善的主要是房地産業、租賃和商務服務、科學技術研究等行業，而用工需求明顯減弱的主要是電力煤氣與水生産供應、采礦業、金融業、交運倉儲等行業。
3.2中國就業市場景氣指數(CIER)
CIER指數全稱為中國就業景氣指數，由中國人民大學就業研究所利用智聯招聘全站數據計算編制而成。其核心計算方法是:CIER指數=市場招聘需求人數/市場求職申請人數，與求人倍率的計算方法一緻，數據頻率為季度。除了總的需求供給比，還能提供城市、行業、職位維度的數據。
CIER指數的優點在于樣本覆蓋全國五十多個大中城市、絕大多數行業與職業的網絡就業市場，參與群體中一線城市白領與學生居多。近三年的季度求職申請人數均值約為75萬人，按照城鎮調查失業率口徑粗略估計，CIER指數的抽樣比約為3.5%。雖可能存在一定樣本偏差，但整體而言CIER指數代表性較強。
耿林(2017)[2]将CIER指數分解成季節成分、趨勢成分與周期成分。其中，第四季度是年内就業景氣度高峰，第二季度最低，背後邏輯與求人倍率的季節性一緻;趨勢成分曲線穩定上升，符合經濟增長趨勢;曆史下行周期出現在2011年與2015年，2016-2017年低位企穩，與實際情況較為吻合。除此之外，耿林使用時間序列分析方法，發現CIER指數與宏觀經濟景氣指标具有密切聯動關系。這說明CIER指數具有較高的科學性，可以作為判斷失業的有效補充指标。
但CIER的絕對值與求人倍率存在同樣的缺陷，具體數據也表現為絕對值長期處于高位，曆史均值達1.77。這一缺陷和包含多重成分的特點說明，CIER同比增速變化情況對于分析宏觀經濟周期下的就業周期更具意義。觀察CEIR同比數據，發現2018年四個季度CEIR出現明顯下降，且降幅擴大，為除2016年一季度之外的曆史次大降幅，反映了就業壓力較大。
從城市角度上分析，靜态來看，越不發達的城市CEIR越高，可能是因為缺乏對勞動力的吸引力;動态來看，不同發展水平的城市的表現具有明顯的同向性，但一線城市的波動更小，反映出其經濟結構更完善，就業市場更穩定。但從企業規模角度來看，各類企業的CEIR表現分化相對嚴重。大型企業的CEIR指數雖有波動，但總體而言呈明顯上升趨勢。微型企業則呈現出明顯波動，根據國家工商總局2014年發布的全國小型微型企業發展報告，微企從業人員占法人企業人員的38.7%，微企的用工需求波動将顯著影響整體就業情況。行業角度上，中介、保險、互聯網與電子商務三大行業長時間維持較高的景氣度，行業迅速發展帶來勞動力供不應求;石油/石化/化工、電氣/電力/水利、大型設備/機電設備/重工業則與之相反。行業維度的數據直觀地反映出經濟結構的轉型。
該指标的缺陷在于，按季度公布，更新頻率較慢。2016年第二季度之前的細分領域數據未公布。曆史期内的供需情況未分别公布，無法具體分析就業變化來源于哪一端。
3.3BCI企業招工前瞻指數
BCI系列指數(Business Conditions Index，中文含義為中國企業經營狀況指數，簡稱BCI)由長江商學院發起編制，自2011年9月起每個月發布一次。長江商學院以其校友和學員企業為調查樣本，通過發放問卷詢問企業管理層對企業未來6個月經營狀況的預期，并據此計算形成11個分項指數和1個總指數，其中的一個分項指數--化，具有較好的前瞻性。指數以50為榮枯分水線，50以上代表改善或變好，50以下代表惡化或變差。
在使用時，應當注意到BCI指數樣本的特點。和注重大型企業、國企的政府PMI、注重民營小企業尤其是外貿企業的彙豐PMI不同，BCI的樣本主要為聚焦于内需市場的民營中小企業，直接反映的僅是這部分企業的景氣程度。
另一方面，自數據公布以來，作為分項指數之一的企業競争力指數基本在70以上，表明樣本企業整體經營情況和競争力高于行業平均水平，在宏觀經濟下行時，樣本企業的承壓能力将高于行業平均水平。作為樣本群體的龍頭企業還更有可能享受行業成長周期釋放的紅利，即行業集中度提高将帶來龍頭企業的規模擴大，而小企業将縮小招工規模甚至直接破産，引起樣本數據嚴重偏離行業真實平均水平。數據顯示，自統計以來，無論經濟狀況如何，企業招工前瞻指數長期處于高位，從未低于50，均值接近70，顯示企業招工規模持續上升，說明樣本偏差的确存在。在這一測度方法下，小企業上規模縮小甚至消失所帶來的招工需求下降和失業增加或将被隐性化。因此，該指數所反映的情況與所涉及行業的整體狀況相比偏樂觀，研究其變化趨勢更有意義。
從季節周期來看，企業招工前瞻指數的季節性不強，年中與年後招工需求略高于同年其他時期。從變化趨勢來看，2018年5月之後民營企業招工需求增速大幅下降，領先于城鎮新增就業人數的下滑，顯示該指标有一定的前瞻性。2018年12月，該指數出現6年以來的最低值，為54.71，已連續4個月低于60。在可比的曆史期内[3]，僅于2015年8月出現過一次低于60的情況，指數值為59.57。
總結與展望
反映就業狀況的指标可分為三個層次:就業人數變動指标、就業率(失業率)指标與人均薪資指标。常見的指标是新增就業人數，但考慮到經濟結構轉型期間勞動力市場“就業創造”與“就業消失”同時存在的特征，還需要關注淨增就業人數。第二個層次的就業指标是就業率/失業率指标，與就業人數指标相比，可以反映勞動力供給端的變化，對于勞動适齡人口規模已進入縮減階段的中國而言，尤為重要。第三個層次的就業指标是人均薪資指标，在一定程度上能鋪捉到隐形失業，彌補就業人數規模與就業率等顯性指标的不足。
從宏觀層面看，就業相關指标主要有:城鎮新增就業人數、城鎮淨增就業人數、調查失業率與居民收入增速等，另外，農村外出務工人數增速與收入增速、PMI就業人數指數、城鎮失業人數與領取失業保險金人數可以作為參考指标。需要關注的是淨增就業與調查失業率。與新增就業相比，淨增就業能更好的反映就業形勢，跟GDP增速的走勢基本一緻，并且滞後于GDP增速一個季度左右，表明就業是經濟增長的滞後變量。調查失業率方面，2018年較2017年分别下降，跟淨增就業人數以及經濟增長的趨勢背離，背後的原因可能在于，勞動适齡人口規模縮減導緻經濟活動人數規模降低。
從微觀層面看，就業相關指标主要有:人社部對部分城市公共就業服務機構市場供求狀況的調查數據、中國就業市場景氣指數(CIER)與BCI企業招工前瞻指數。其中，BCI企業招工前瞻指數在2018年5月開始顯著回落，領先于城鎮新增就業人數的下滑，顯示該指标有一定的前瞻性。
綜合上述指标來看，當前就業壓力較大。宏觀指标方面，新增城鎮就業人數自2018年8月之後趨弱，2019年1-2月為174萬，較2018年同期下降;2月末調查失業率上升明顯;居民收入增速尤其是工資性收入增速回落。微觀指标方面，CIER指數與BCI企業招工前瞻指數均顯著回落。考慮到就業滞後于經濟增長，未來就業壓力的緩解還需要經濟增長的企穩。
對于就業尚有不少問題需要進一步的研究。一是如何更好的衡量隐形失業。二是如何更準确的預測未來的就業走勢，尤其是考慮到勞動适齡人口規模趨勢性縮減的背景，結合勞動供給端的研究顯然是有必要的。三是經濟增長對就業的影響彈性。對于宏觀經濟調控而言，經濟增長至少需要達到多少才能實現較為充分的就業，顯然是非常重要的問題，但這方面的研究目前并不充分。
參考文獻:
[1]馬弘、喬雪、徐嫄，2013:《中國制造業的就業創造與就業消失》，《經濟研究》第12期。
[2]耿林、毛宇飛，2017:“中國就業景氣指數的構建、預測及就業形勢判斷--基于網絡招聘大數據的研究”，《中國人民大學學報》第6期。
[3]可比的曆史期為2012年12月至今。在早期的調查中，分指數的構成有過調整，數據口徑發生多次變化。2012年12月後，BCI問卷再無調整，因此之後的數據可以縱向比較。
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