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中金:如何评估就业数据及其影响?

中共中央政治局会议将“稳就业”列为今年需要重点做好的“六稳”工作之首。2018年11月,全国城镇调查失业率从10月的4.9%略降至4.8%,同时31个大城市城镇调查失业率为4.7%,与上月持平。虽然官方的失业率数据相对稳定,但是随着增长动能放缓、大量企业经营数据恶化,对于就业形势的担忧开始浮现。政策层面上,近期国务院出台了一整套促进就业的政策,包括提出对不裁员或少裁员的参保企业返还其上年度实际缴纳失业保险费的50%。本报告中,我们将分析中国就业市场的特点,并阐释我们应当如何理解中国的就业问题。
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I. 现有的官方就业率指标存在局限性
首先,由于缺乏高质量、高频的数据,现有的官方就业指标无法有效反映短期的经济态势。目前主要有四类与就业相关的统计指标,但这几类数据各有其局限性:
? 2018年起,国家统计局开始公布月度城镇调查失业率,通过城镇劳动力情况的抽样调查计算城镇失业率,并且此数据发布的频率较高。但是,该数据在调查范围、调查方法以及数据的详尽程度方面均有进一步改善的空间:
? 目前该套数据统计的是城镇的失业情况,并没有统计农村的失业。如后文所述,在城乡劳动力市场“二元”制下,农村对劳动力具有很强的吸纳性。城镇就业一旦趋紧,部分农民工会回到农村,城镇仍将体现为较低的失业率。
?城镇调查失业率以常住人口为统计对象,而判断常住人口的时间标准为半年。但我国流动人口具有流动性高、季节性强的特点,很大一部分流动人口因此不在城镇调查失业率的统计范围内。
?城镇调查失业率每月调查约12万户,样本覆盖我国所有市和约1,800个县。受限于样本容量,失业人数必须出现较大的波动才能体现为失业率的变动。作为比照,美国的失业调查包括住户调查(Current Population Survey)和企业调查(Current Employment Statistics)两大类,其中样本较小的住户调查涵盖6万户,每月失业人数需要变动50万以上,住户调查的失业率才会产生统计显著的波动。
?相比于美国等发达国家,中国发布的失业数据不够详尽,无法充分反映就业形势。美国的失业数据,不仅包括基于住户调查和基于企业调查的两套数据,还公布工资数据、分行业数据、以及U1-U6等不同口径的失业率数据。
? 除此以外,目前官方公布的失业率数据还有季度的城镇登记失业率。该数据长期以来没有真实地反映中国的失业状况——过去15年,宏观经济形势发生过明显的变动,但是城镇登记失业率始终保持在4%左右。
? 月度PMI从业人员指数是衡量制造业和非制造业就业形势的有效指标,并且在非制造业项下,还有建筑业和服务业从业人员的分项指数。但是,PMI是通过问卷调查形成的扩散指标,所以可能无法准确刻画跨周期的就业情况、同时也受扩散指数其他不足的影响。? 月度发布的工业企业财务数据中包括整个工业以及细分行业的从业人数,但该套数据的统计范围仅限于规模以上的工业企业、且该数据质量存疑[1]。因此,工业企业的从业人数数据并不能全面反映中国整体的就业形势,并且在处理和分析该数据时须谨慎。
除了数据质量问题以外,值得注意的是,中国(以及其他东亚国家)失业率的弹性小于美国等西方经济体。中国失业率的变化并不一定与经济周期相吻合:
? 由于东西方文化的差异,东亚国家的许多企业在面临经营困境的时候会尽量避免解雇员工,而是通过停止招聘、降薪等其他方式来应对压力。因此,以日本为代表的东亚国家的失业率调整周期长、波幅小,并且劳动力市场的调整并不一定与经济周期一致。我们比较了美国和日本的失业率历史数据,可以看到,美国失业率的波幅显著大于日本;此外,美国的失业率是其经济周期很好的同步指标,而日本的失业率并不完全反映其经济的周期变动。? 与此同时,中国的劳动法规非常严格,叠加上述的东西方文化差异,使得中国的失业率弹性更小、与经济周期的背离程度更为严重。世界银行的《营商环境报告》收集了各国的劳动力市场监管数据,我们比较了该数据库中列举的上海、东京和纽约的各项劳动法规。可以看到,综合招聘、工作时长、裁员制度和成本、及工作质量等各项因素而言,上海的劳动法规在三者之中尤为严格,这加剧了中国失业率指标的刚性。
由于劳动力市场的“二元”制,中国劳动力市场最核心的挑战是不充分就业、或“隐性”失业。长期以来,影响中国经济增长和劳动力市场稳定的核心问题是收入增长、而非失业。这是因为中国城镇与农村劳动力市场高度割裂,而农村劳动力市场历来起着缓冲城镇就业压力的作用。尽管农业劳动力的持续转移是中国过去四十年来经济高速增长的重要推动力,但是在经济下行周期,第一产业的就业人数会出现增长或降幅放缓的情况;同时,城乡收入差距在经济下行周期也会扩大。虽然农业就业人数占比在过去几十年持续下降,但目前仍处于27.7%的高位,因此,接下来一段时间农业劳动力转移的任务依然艰巨,不充分就业的问题可能还将持续。鉴于此,我们在后文也会进一步论述,理解中国的就业问题,不仅需要考虑失业率,同时更应当关注居民收入的增长。




II. 多个行业的就业可能承压
虽然中国的官方就业率数据存在诸多局限性,但这并不表明经济的周期性压力不会对真实失业率、尤其是居民收入产生负面影响。事实上,在经济下行周期,中国会面临严峻的就业压力。往前看,不排除今年多个行业就业承压的可能性,包括工业(尤其是出口导向型制造业)、建筑业、以及新型服务业。具体而言,
?工业企业的就业压力往往在企业盈利大幅放缓的通缩周期加剧,1998年和2015年即为先例[2]。1998年和2015年通缩的前奏均是信贷无序扩张之后带来长时间的去杠杆过程,以及固定资产投资的边际回报率持续多年下滑。这两个阶段中,国企均面临巨大挑战,国企亏损比例在1998年和2015年分别达到40.6%和28.9%的周期性峰值。企业通过供给侧收缩的方式避免其盈利进一步恶化,造成工业部门劳动力规模收缩。1998-2002年,国有企业改革有效淘汰了制造业的过时和过剩产能,期间国有企业员工数量减少逾3千万。而2015-2018年,在供给侧改革和环保限产政策下,工业企业的就业人数下降8.9%,其中上游原材料行业的劳动力规模降幅最为明显。最近几个月,工业企业盈利状况与资产负债表有所恶化,同时,通胀或将面临进一步下行的压力、其中PPI下行压力尤甚,工业企业的就业压力可能将逐步显现。

?工业部门中,出口导向型制造业的就业特别容易受到出口增速波动的影响。两个主要的出口导向型制造业是电气机械及器材制造业、计算机及通信电子设备制造业,两者合计占工业企业就业的17%、出口交货值的53%。可以看到,出口增速对这两个行业的就业增长影响巨大。在当前的时点,出口增速已经开始逐步放缓;此外,出口增长的领先指标——PMI新出口订单指数,自2018年6月以来即持续处于“临界线”以下。随着中美贸易摩擦的进一步演变,出口导向型行业的就业存在进一步下行的压力。
? 建筑业占城镇就业的9.6%、农民工就业的18.9%,其就业周期在很大程度上受基建和地产投资周期影响。建筑业的就业周期与基建和地产的投资周期大体同步。相比于工业,建筑业的就业弹性更大,经济的周期性动能对建筑业就业的影响更为明显。建筑业PMI从业人员指数可能是反映建筑业短期就业压力的较好先行指标(虽然可能存在较大扰动)。往前看,中国房地产周期的下行压力在积聚,其对建筑业就业的影响不容小觑。
?更值得警惕的是,新型服务业在过去几年经历了飞速发展、并且吸纳了大量原本制造业和建筑业的从业人员,但现在其增速也在向下换挡。全国网上零售额增速自2018年中以来下了一个台阶——2017年的月均同比增速为33%,2018年上半年尚处于31%的高位,但2018年7月至11月已急剧下降至19%,并且在有“双十一”的高峰月份增速仅为15.2%。快递量增长自2016年以来一直呈下降趋势,而2018年其同比增速更是从1月的31.2%进一步下降至24.4%。此外,互联网行业的增长可能进入了瓶颈期——自2015年移动互联网兴起后,互联网网站总页面浏览量就已持续下跌;而2018年中以来,移动APP平台的活跃用户数增长也陡然放缓。所有这些数据均表明,新型服务业的增长动能呈减弱之势,这有可能对新型服务业的就业造成压力。


III. 关注居民收入增速的变化及对消费的影响
更进一步而言,虽然中国的失业率对于经济周期不敏感,但居民收入的增长却与经济周期息息相关。一方面,居民收入是影响消费最直接、最重要的因素。可以看到,过去几个月,零售总额增速明显放缓,其中以汽车为代表的可选消费品销售增速下滑尤为明显[3],反映出名义GDP增长减速拖累居民收入增长,进而开始对消费造成负面影响。另一方面,近年来消费对经济增长的拉动作用持续增强,而过去几个月消费增长的急剧减速,反过来会压制企业的收入和盈利,进而影响真实失业率和居民收入。考虑到居民收入与经济周期和消费的密切联系,有必要重点关注居民收入增速的变动,及其对于消费增长的潜在影响。当前,名义增速放缓、企业盈利状况恶化,M1增速已经明显下滑[4],此外,地产周期的下行压力在积聚[5],外需增长仍具不确定性,并且新型服务业增速在向下换挡。往前看,真实失业率、尤其是居民收入增长的压力可能进一步显现。随着真实失业率和居民收入承压,消费继续下行的风险可能增大。我们认为,在当前的时点,内需政策调整继续滞后是对于增长和金融稳定而言最大的风险点,如果有效的稳内需、稳增长政策无法及时出台并落实,通胀预期下行后有效提振总需求所需的调整力度就会更大。


————
[1] 请参见我们2018年9月26日发布的中国宏观简评《对工业企业财务数据调整的思考》。
[2] 请参见我们2015年11月24日发布的中国宏观专题报告《1998-2002年通缩期间宏观政策的回顾与启示》。
[3] 请参见我们2018年9月11日发布的中国宏观专题报告《可选消费为何减速?》以及2018年12月20日发布的中国宏观简评《论乘用车销售大幅下滑背后的宏观因素及其影响》。
[4]请参见我们2018年11月25日发布的中国宏观简评《M1增长是否会转负?》以及2018年11月27日发布的中国宏观简评《有关“M1增长会否转负”的进一步讨论》。
[5]请参见我们2018年12月12日发布的中国宏观简评《论中国地产周期面临的潜在压力及其宏观影响》。


文章来源
本报告摘自:2019年1月2日已经发布的《如何评估就业数据及其影响?》
袁 越 SAC 执业证书编号:S0080118090059
易 峘 SAC 执业证书编号:S0080515050001 SFC CE Ref:AMH263
梁 红 SAC 执业证书编号:S0080513050005 SFC CE Ref:AJD293


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