中国青年失业趋势预测

      中图分类号：C913.5文献标识码：A文章编号：1002-8919(2006)03-0001-07

      青年就业与失业问题研究

      主持人李家华(国家职业指导师、北京市毕业生就业工作协会监事长、中国青年政治学院副院长、教授)：伴随我国就业适龄青年逐年增加，社会就业压力进一步加剧。就业与失业问题不仅成为政府促进经济发展、维护社会稳定的核心，也成为人们日常生活中关注的重点。据北京市统计局人口和就业处的一项调查显示：在日常生活里人们普遍关注的14种类型的社会问题中，就业与失业已成为市民最关注的社会问题。关注程度超过了其他类型问题，成为人们关心的首选。

      从长远看，我国经济和社会的发展将依赖于青年劳动力的供给数量和质量；从目前看，青年的就业与失业又是社会问题的难点和重点。无论是着眼未来发展目标，还是基于现实问题的解决，都迫切要求我们高度重视和加大对青年就业与失业问题的研究力度。《中国青年政治学院学报》及时开辟专栏，用心于此。所选三篇文章，从不同角度入手，敏锐地切入了中国青年失业问题，并大胆地进行了趋势外推；发现和透视了当前大学生热考公务员现象背后的社会因素；调查分析了沿海大城市某重点大学毕业生的职业价值观。希望这些研究能引发更多同仁的研究兴趣和积极回应，相信更多的真知灼见将反馈并呈现于本刊。

      在1985年的“国际青年年”，联合国首次将青年界定为15～24岁之间的人；其中15～20岁被视为青少年，20～24岁为青年成人。由于人口年鉴统计口径原因，本文把青年年龄界定为16～24周岁，失业青年主要指年龄在16～24周岁之间，有劳动能力，有工作意愿，在一定时间内没有工作或没有找到工作的人群①。失业本质上是劳动力供给超过劳动力需求的一种经济现象，因此，预测中国青年失业趋势，必须从劳动力需求和供给两方面入手。

      一、2005～2020年青年劳动力总需求预测

      劳动力总需求是指在一定时期内，在一定条件下，社会对劳动力的总需求规模，一般用社会实际就业人口统计数来衡量。在劳动经济学中，用于预测劳动力需求的方法很多，其中弹性预测法较为常用，且比较简便。下面用该法对中国2005～2020年青年劳动力需求进行预测。

      (一)弹性预测法的基本原理

      弹性，或称弹性系数，是指一个变量相对变化引起另一个变量相对变化的程度。用公式表述为：弹性系数=因变量的变化率/自变量的变化率。简明地，其对应的数学形式为：

      

      式中，△y和△x分别为函数与自变量的改变值。

      也就是说，弹性总是针对两个相关的变量而言的。的经济意义是，若其他影响因素不变，当x变动1％时y变动的百分比。在西方经济学中，弹性常用来定量描述某个变量对其影响因素变化的敏感程度。经济增长的就业弹性(简称就业弹性)就是当影响经济增长的其他因素不变时，每一单位的经济增长引起就业增长的比率。就业弹性越大，单位经济增长带动就业增长的水平就越高，依靠经济增长拉动就业的作用就越明显；当就业弹性水平较低时，单位经济增长带动就业增长的水平就低，即使经济保持高速增长，也不会对就业有较强的拉动，此时，依靠经济增长解决就业不会产生明显效果。

      (二)中国就业弹性的实证分析

      下面通过考察中国就业增长和经济增长的相互关系以及中国历年的就业需求弹性来预测未来就业需求量。在就业需求量基础上，按照青年占劳动力资源的比例，间接预测青年劳动力需求量。就业弹性反映了经济(GDP)每增长1％，就业需求量相应变动的百分比。就业弹性的公式为：

      就业弹性=就业增长率/GDP增长率

      表1反映了1979～2003年中国经济增长的就业弹性变化情况。从表中可以看出，改革开放以来，中国经济增长的就业弹性呈现出在波动中下降的趋势。1978～1990年，尽管就业弹性呈现出上下波动的特点，但就业弹性总体水平较高，每年都在0.2以上。1991～1995年，随着市场机制的逐步建立，国有企业改革开始向纵深推进，与此同时，再就业工程尚未大规模开展，因此，就业弹性骤降，1992～1995年甚至降到了0.1以下。1996年以后，尽管国有企业改革导致大批工人下岗失业，但由于再就业工程和积极就业政策的实施，下岗失业人员再就业比例较高，因此，就业弹性又开始回升至0.1以上。但2002年、2003年就业弹性重新呈现出下降趋势，2003年仅为0.103。