为什么失业率同比下降了，但应届大学毕业生未就业率增加了？
为什么失业率同比下降了，但应届大学毕业生未就业率增加了？
2024年5月份，中国城镇调查失业率同比下降了0.2个百分点，但应届大学毕业生的未就业率却增加了2.1个百分点。这种看似矛盾的现象背后，究竟隐藏着怎样的数据真相？本文将通过多维度的数据分析，为您揭示这一现象背后的深层原因。
国家统计局数据解读
上周，国家统计局发布数据显示，就业形势总体稳定，5月份城镇调查失业率同比下降了0.2个百分点。具体来看，1-5月份，全国城镇调查失业率平均值为5.1%，比上年同期下降0.3个百分点。其中，5月份全国城镇调查失业率为5.0%，与上月持平，但比上年同月下降0.2个百分点。
从分年龄组失业率数据来看，5月份，全国城镇不包含在校生的16—24岁劳动力失业率为14.2%，比上个月大幅度下降了0.5个百分点。不包含在校生的25—29岁劳动力失业率为6.6%，不包含在校生的30—59岁劳动力失业率为4.0%。
值得注意的是，2023年5月份，全国城镇包含在校生的16—24岁劳动力失业率为20.8%，比去年4月大幅度增加了0.4个百分点。这表明学生就业率和失业率对16—24岁劳动力失业率有显著影响，进而影响全国城镇失业率。
大学生就业形势严峻
智联招聘发布的《2024大学生就业力调研报告》显示，今年高校毕业生单位就业去向从去年的57.6%下降到55.5%，未就业去向则从42.4%增加到44.5%，增加了2.1个百分点。
具体来看，普通本科院校的硕博毕业生就业率仅为33.2%，较去年大幅度下降17个百分点，本科毕业生就业率仅为43.9%。即使是offer获得率最高的双一流院校毕业生，就业率也只有57%。
从2015年到2023年，全国大学毕业生从749万增加到1158万。未来15年，预计每年大学生毕业生人数将持续维持在1100万以上。而全社会能提供的能缴纳公积金的正经可靠就业岗位，近2年增加规模快速下滑。2018年提供699万个，2021年提供1108万个，到2023年仅能提供475万个。
新增岗位减少，但毕业生人数增加，找不到可靠岗位的大学生人数开始存量累积。随着经济增长速度持续放缓，从2022年到2040年，就业注定困难。这一轮大学生失业潮，恐将持续15年以上，有可能将累积6000万失业大学生。
统计口径差异分析
不同来源渠道的失业率、就业率数据不一致很正常，毕竟调查范围、调查方法存在差异。但出现趋势性背离，则应该引起警惕，探明原因。以甄别出符合客观事实的失业率变化趋势。
通过观察国家统计局青年失业率统计范围的调整，2019年与2023年调整前后月份的季节性失业率的对比，可以发现今年失业率同比下降，主要是因为今年和去年的失业率统计范围不同所致。
- 2023年7月份开始，国家统计局宣布暂停发布包含学生的青年失业率。直到12月份才开始发布不包含学生的青年失业率。
- 由于青年失业率是城镇调查失业率中的一个分组失业率，即16岁-24岁的城镇调查失业率。如果2023年12月份开始发布的这个分组的失业率不包含学生了，按统计学逻辑推理，整个城镇调查失业率，必然也不包括学生在内。
- 2023年7月-11月未公布16岁-24岁的城镇调查失业率，国家统计局在公布这几个月的城镇失业率时，也未说明是否包括学生在内。
- 国家统计局从2023年公布的不包含学生的城镇调查失业率开始，都会谈及同比增加或减少几个百分点。由此，可以推算出其引用的去年同期的失业率，与去年同期公布的失业率完全一致，这就意味着国家统计局并未按2023年12月份不包括学生的口径，重新调整此前的调查失业率。
- 综上所述，实际上2023年12月份以后的城镇调查失业率和16岁-24岁的城镇调查失业率一样，因为不含学生，所以至少与2023年6月份之前的这两种失业率，口径不同，并不可比的。因为此前的失业率包含了学生。
- 从2019年和2023年各月城镇调查失业率的季节性变化趋势看，2023年1-6月份的城镇调查失业率比疫情前的2019年同期要高0.2个百分点左右。但9-12月，反而平均低了0.1个百分点左右。从季节性规律这一角度分析，这正负0.3个百分点的差异，可能是2023年后几个月的失业率口径，从此前的包含学生，调整为不包含学生，所带来的对城镇调查失业率的影响程度。
由此看，如果将去年5月份的失业率扣除因包含了学生所导致的0.3个百分点差异之后，今年5月份的城镇调查失业率，实际上应该比同期增加了0.1个百分点。
PMI数据佐证
最近两年采购经理人指数中的就业人员指数的变化，也可以从侧面验证，今年的失业率并不会低于去年同期。
今年以来，由于需求持续低迷，消费跟不上供给，经济复苏不及预期，我国制造业采购经理人指数（PMI）和非制造业PMI中的就业人员指数比去年同期均明显恶化，其中非制造业恶化得更为严重。
1-5月，制造业PMI中的就业人员指数平均为47.9%，同比减少了1.1个百分点。其中5月份减少了0.3个百分点；非制造业PMI中的就业人员指数平均为46.8%，同比减少了1.8个百分点。其中5月份减少了2.2个百分点。
为便于与失业率对比，我们按制造业和非制造业3：7的权重计算出加权平均的就业指数，通过观察我们能够发现，从2月份开始，PMI中的就业人员指数便比同期明显下降。1-5月份加权平均的就业人员指数为47.1%，同比减少了1.6个百分点。其中5月份为46.8%，同比减少了1.6个百分点。
就业人员指数减少，就意味着企业提供的劳动岗位减少，其反面就是失业率增加。PMI中的就业人员指数减少，意味着失业率增加。这个数据也从侧面验证了今年以来的失业率下降，其实是今年与去年失业率统计口径不一致所致。其逻辑在于，由于今年的失业率统计剔除了失业率较高的学生，从而技术性降低了城镇调查失业率和16岁-24岁的城镇调查失业率。
统计方法的中国特色
计算青年失业率时不再包括学生，是我国失业率统计的中国特色，也是我国统计工作的创新。
自2023年12月重新发布不包括学生的青年失业率之后，国家统计局没有提供新计算方法的完整细节，也没有将其与旧方法进行对比。但将合计的城镇调查失业率与旧方法的数据进行了对比。
在2023年6月份停止公布旧口径青年失业率之前，国家统计局曾在6月份表示，16至24岁年龄段的人口总数约为9600万，但只有3300万人在工作或找工作，剩下约6300万人不在劳动力定义范围内。
如何衡量失业率和其他劳动力市场指标的统计标准，是由总部设在瑞士日内瓦的联合国机构----国际劳工组织统一制定的。去年7月份，该机构的一名发言人在接受《华尔街日报》采访时表示，将学生排除在失业衡量标准之外，与该组织的标准不符，但她也表示，该组织还没有足够的信息来全面评估相关变化对中国劳动力市场数据的影响。
三郎认为，当时国家统计局的这一决定与改变，虽然与国际劳工组织统一制定的失业率调查标准有出入，但我们无需大惊小怪，了解这一差别，并将其视为我国失业率统计的中国特色，当然也可以视为我国统计工作的创新。
下一步，央行可能会改革流通中货币M0、MI、M2的统计口径，央行到时候会不会同步提供新口径的基期数据，不太清楚。但了解口径的不同，在运用数据时注意口径不一致所带来的差异，应该是所有经济研究人员必须注意的基本功。