全球青年就业：现状、趋势与启示

每年新进入就业市场的青年，是一国劳动力结构优化的主要源泉，其就业率和就业质量影响着经济的潜在增长率。在总人口和劳动年龄人口双降的背景下，青年就业对于中国经济增长的重要意义不言而喻。新冠疫情对全球青年劳动力市场产生了短期周期性冲击和长期“疤痕”效应，中国也概莫能外。当前我国青年失业率明显高于已恢复至疫情前水平的整体失业率，周期性因素已不足以解释两者差别，摩擦性失业和专业结构错配等问题亦值得深究。

对青年失业率较高的原因，包括笔者在内的研究者此前已多有论述。不过，当前不仅要问“怎么了”，还应该回答“怎么看”且“怎么办”。本文的重点在于通过国际比较，客观研判我国青年真实的就业压力，分析经济转型和产业升级下青年就业的增长空间，并探讨释放这些就业潜力的政策举措。

一、尼特率比失业率更能反映青年就业的真实压力

失业率不能准确刻画一国青年真实的就业压力。根据国际劳工组织的定义，失业率=失业人口/（就业人口+失业人口），其中失业人口是指当前没有工作、最近一段时间寻找工作，并且能立即去工作的人。对于反映青年真实就业压力而言，失业率的定义是有缺陷的。从分母上看，该指标只包括就业人口和失业人口，而没有包括大量的青年学生群体，容易高估高中和高等教育普及化国家的青年就业压力。从分子上看，该指标只有青年失业人口，而没有包括既不在学校接受教育，也未进入劳动力市场（或退出劳动力市场）的“躺平”青年，容易低估青年劳动力闲置导致的社会压力。

如果以青年失业率进行就业压力的国际比较，我们就会发现一个反常的现象：低收入国家和中等偏下国家的青年失业率，要低于中等偏上国家甚至高收入国家。如图1所示，当前低收入国家和中等偏下国家的青年失业率均值分别为10.4%和15.4%，比中等偏上国家（23.7%）和高收入国家（15.5%）还要低。这固然有统计质量差异的因素，但是也与失业率在反映青年就业压力上的缺陷有重要关联。

图1：不同类型国家的四类青年人口比重

尼特率更能反映青年就业的真实压力。国际劳工组织的青年标准是15-24岁（我国为16-24岁），青年人口分为四个部分，即求学人口、就业人口、失业人口和退出劳动力市场人口（与一般劳动参与率的定义不同，本文的“退出劳动力市场人口”不含求学人口）。后两者属于非教育和非就业人口，又被称为“尼特族”（Not in Education， Employment or Training，简称NEET）。其中，退出劳动力市场的青年是指在近期没有积极寻找工作的人口。除了因残疾丧失劳动能力的青年退出劳动力市场的青年主要包括因家庭原因（比如照顾婴儿或老人）无法外出工作的青年，以及有能力但丧失工作意愿的“躺平”青年（Discouraged Youth）。

因此，青年人口整体100%=求学人口比重+就业人口比重+失业人口比重+退出劳动力市场人口比重。其中，“失业人口比重”的分母是一国青年总人口，这一点与青年失业率不同。此前国内有一些研究，用“青年总人口×失业率”误算出大规模的青年失业人口，就是混淆了“失业率”与“失业人口比重”，忽略了16-24岁青年中庞大的学生群体。

尼特率=失业人口比重+退出劳动力市场人口比重=（失业人口+退出劳动力市场人口）/青年总人口。除却丧失劳动能力的青年，尼特率大体刻画了一国有多大比例的青年处于闲置或未尽其能的状态（因家庭原因而不能外出工作的情况，也反映了相关服务业的社会化程度和就业创造能力不高），是衡量一国青年就业紧张程度的压力计。

综合国际劳工组织、联合国、中国统计局、欧盟统计局和日本总务省统计局的数据，本文119个样本国家的尼特率均值为20.3%。其中，高收入国家的尼特率为11.7%，中等偏上和中等偏下国家的尼特率分别为24.6%、26.2%，而低收入国家则高达31.1%。相比于失业率的反直觉结果，尼特率随国家收入的提高而下降，也印证了其比失业率更能反映青年真实的就业压力。

从全球来看，我国青年的尼特率并不算高。由于我国并未公布青年尼特率的数据，我们综合国家统计局公布的5月-6月城镇青年调查失业率、青年人口和劳动力规模，以及全国第七次人口普查的分年龄段在校人数和近年扩招数据，测算出我国当前16-24岁城镇青年中，求学人口和就业人口比重分别为62.5%和27.1%，失业人口和退出劳动力市场人口的比重分别为7.3%、3.1%，由后两者构成的我国尼特率为10.4%。近年来，我国的青年失业率虽高于主要经济体，但尼特率低于美（11.2%）、英（10.7%）等主要经济体，比高收入国家均值低1.3个百分点。

从典型国家来看，存在着不少“低失业率+高尼特率”组合的情况。低收入国家公布的青年失业率较低，但其退出劳动力市场的青年人口比重均值高达27.6%，大量适龄青年无法通过城市化和工业化进入现代生产部门，而处于劳动力闲置的状态，由尼特率反映出的低收入国家青年就业压力更贴近现实。一些高收入国家也存在着失业率和尼特率的反差，如韩国2019年的青年失业率仅有10.0%，但其尼特率已高达20.8%，后者所反映出的社会不稳定隐患明显更大。

我国青年尼特率较低的主要原因是求学人口比重较高。由于尼特率=1-（求学人口比重+就业人口比重），尼特率的变化取决于这两类青年人口比重的变化。我国青年就业比重为31.5%，高于中等偏上国家的均值（30.4%），但比高收入国家（37.4%）低5.9个百分点。缓解一国青年就业压力的不只是工作岗位，高中和高等教育阶段的学位也贡献颇大，在高等教育普及化的国家尤其如此。例如，法国2022年的失业率高达17.3%，但其青年人口中有55.0%在校学习，缓解了青年整体的就业压力，使其尼特率维持在10.1%这样一个全球较低的水平。从我国的情况来看，当前约9600万城镇青年人口中有超过六成（62.5%）在普通高中、中高职院校、普通本科院校中求学，青年求学人口比重比高收入国家的均值要高出11.6个百分点。

图2：我国青年尼特率处于全球低位

高校快速扩招带来的青年就业压力后延值得重视。我国高等教育毛入学率由2015年的40.0%，提升至2019年的51.6%，已实现从高等教育大众化向普及化（50%以上）的跨越。2019年到2022年四年间，我国高校累积扩招829万大学生（不包括成人本专科生、网络本专科生），增长规模是此前四年的4.1倍，成为近年来缓解青年就业压力的重要渠道。2022年，我国各种形式的高等教育在学总规模4655万人，高等教育毛入学率升至59.6%。短期内，高校扩招会抑制尼特率的增长，有效缓解当期的就业压力，但求学路漫漫却终有期，大多数升学青年最终还是要在22-24岁进入劳动力市场。此轮扩招生自2022年陆续毕业，每年多增的约200万毕业生打破原有相对平衡的供需，加大了近两年来的青年就业压力。

二、国际青年就业结构的五个新趋势

为探究各国青年就业的结构特征及其变化趋势，我们综合国际劳工组织和欧盟统计局的数据，在就业细分行业上采用ISIC行业分类，选择2014年以来数据较为完整的48个国家作为样本，包括了34个高收入国家和14个中等收入国家；在非正规就业数据上则选取了在2021年和2022年有最新数据的71个国家。由于中国的国民经济行业分类与ISIC行业分类存在差异，本部分的分析未将中国纳入样本。经过比对分析，我们梳理出全球青年就业的五个新趋势。

趋势一：全球青年就业质量有所下降

我们以“非正规就业率”来分析全球青年的就业质量。根据国际劳工组织的定义，非正规就业是“未受现有法律或管理框架登记、管制或保护的所有有酬工作”，因而缺乏有保障的薪资、就业合同、工人福利和职业发展阶梯。最新数据表明，高收入、中等收入和低收入国家的青年非正规就业率分别为19.9%、65.5%和94.8%。当前，中等收入国家近三分之二的就业青年、低收入国家几乎所有就业青年处于低质量就业，青年就业“零工化”的趋势较为明显。虽然高收入国家的非正规就业率较低，但受疫情冲击，也已较2019年上升了2.1个百分点。

与整体就业质量相比，青年就业的质量还要更低一些。在高收入、中等收入和低收入国家中，青年的非正规就业率比整体的非正规就业率高6.4个、6.5个和5.7个百分点，青年人在各国劳动力市场都属于相对弱势的群体。在图3所示的“失业率-就业质量”的二维坐标里，我们以失业率=25%、非正规就业率=50%为界，划分出四个区间，其中有40.8%的样本国家的青年处于低失业率但低质量就业区间。

图3：样本国家的青年失业率和就业质量散点图

趋势二：批发零售和住宿餐饮吸纳全球三成以上的青年就业

批发零售（含汽修）和住宿餐饮行业属于劳动力密集型的生活性服务业，已成为吸纳全球青年就业最多的领域。在高收入国家中，当前批发零售和住宿餐饮吸纳了18.2%的劳动力，却吸纳了34.2%的青年就业。后者高出前者近一倍，侧面反映出高收入国家的青年在劳动力市场中处于相对劣势。从典型国家来看，美国青年中的40.2%和韩国青年中的43.9%，在这两个生活性服务业就业，而意大利和北欧五国的比重也分别达到33.4%和36.3%。

从中等收入国家来看，青年在批发零售和住宿餐饮领域的就业比重达到29.2%，比这两个行业的整体就业比重高出6.8个百分点，比2014年提高3.9个百分点，已替代制造业成为城镇化过程中吸纳青年农业劳动力最大的领域。

趋势三：制造业回流增加了部分发达经济体的青年就业机会

制造业依然是吸纳全球青年就业人数最多的第二大行业。从高收入国家来看，13.3%的青年从事制造业的工作，略高于整体制造业就业比例（13.0%）。自2014年至今，高收入国家青年在制造业的就业比例平稳下降，八年内只下降了1.2个百分点。近年来，在全球产业链重构和发达国家制造业回流的背景下，美国、日本和韩国的青年从事制造业岗位的比重有微弱上升的态势，特别是在高端制造业的就业比重有所上升。从美国制造业内部来看，从2008年至2022年，青年群体中在化学制品、汽车、医药以及电力设备制造的就业比例，分别提高了2.2个、2.0个、1.8个和1.6个百分点。