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就業市場被"凍住"了?招聘廣告消失 失業率卻沒上升

http://finance.sina.com   2018年12月06日 15:41   北京新浪網

  來源:秦朔朋友圈

  1.

  最近天風證券宏觀分析師宋雪濤的一篇名爲《消失的招聘廣告——從招聘平臺看就業狀況》研究報告火了。他通過數據爬蟲的方式發現,今年4月-9月期間,有202萬個就業招聘廣告消失,其中二線城市及中小企業降得最多最快。

  如果只是看這個摘要,本身已經各種焦慮的國人可能會更加焦慮了:公司都不招聘了,就業怎麼辦?企業都不擴張了,GDP怎麼辦?

  但是看正文內容,焦慮會稍緩一些,因爲文章提到:

  每年春節後的3-5月是招聘旺季,故有“金三銀四”的說法,每年5月之後進入招聘淡季,所以招聘廣告數量在4月達到高點。4月全月,我們抓取到了285萬個招聘廣告,5月下降到208萬,6-8月略高於100萬,9月僅83萬。縱向看,從4月到9月,消失了202萬個招聘廣告。這其中既有招聘季節性因素,也有經濟因素,由於4月之前的數據無法抓取,因此我們無法判斷季節性因素和經濟因素哪個影響更大。

  “窺一斑而見全豹”是可遇而不可求的智慧,“盲人摸象”纔是我們凡人的日常。

  拋開結論先不談,筆者想就該報告的邏輯推導過程提幾個問題:

  1、同一年內淡旺季的數據是否可比?比較之後是否有意義?冬天雪糕的銷量相比夏天出現雪崩態勢,是否意味着雪糕企業出現了問題?連續幾年同期相比,雪糕銷量的下滑才意味着雪糕生產企業的危機。若對比無基礎,則比較無意義。

  2、招聘廣告減少是否直接等於就業形勢嚴峻?企業有招聘需求無非是源於兩點:第一,我要擴張,要招新人;第二,人員流失嚴重,我要補充人員。業界對未來預期不樂觀的情況下,都不再盲目擴張了,同樣的,企業員工也不再盲目跳槽和離職了,新的offer不來,舊的崗位就老實呆着,人員不再流失了,大家都在觀望中。如此一來,就業市場可能就像今年的樓市一樣,成交量被凍住了,而價格還維持在高位,勞動者薪酬還維持在原來的水平,但新東家無意給出更高的價格,市場沒有新成交了。

  2.

  不認可該分析師的論據,不代表不同意其論點,結合近期好幾家大企業傳出來的裁員或者縮招的新聞以及終端消費數據下滑的形勢,我們對未來的就業還是感到幾分焦慮,雖然引用“春江水暖鴨先知”這句詩不是很合適,但市場上那些待就業人員的舉動反映了大家對未來就業形勢的預期。

  一是考研人數再創新高。

  在11月23日舉行的“2019年全國碩士研究生招生考試安全工作視頻會議暨廣東省2019年全國碩士研究生考務工作培訓會”上,教育部副部長林蕙青指出,2019考研人數達290萬人,增加了52萬人,增幅21%。而三年前,考研人數是177萬,三年時間,人數增加了100多萬。通過增加受教育年限來繞開擇業困難年份已經成了很多年輕人的選擇,一是提升自己的就業競爭力,二是試試自己的運氣。

  二是國考擠破頭。

  2019年中央機關及其直屬機關公務員考試,被很多人認爲是史上最難的公務員考試。總共有137.93萬人通過資格審查,通過資格審查人數和計劃招錄數之比爲95:1,而2018年最終通過資格審查人數和計劃錄用數比例爲58:1。雖然2019年國考招錄人數較2018年減半,但寄希望鯉魚跳龍門的人數卻沒有相應減少,所以錄用比例大幅降低,幾乎是百裏挑一,參加2019年國考的考生競爭壓力更大了。

  雖然市場經濟的誘惑很大,但是當下求安穩的念頭卻在年輕人中逐漸擡頭。市場化的企業待遇雖高,但風險更高,說不定哪天就會被裁掉。

  3.

  我們微觀的感受是焦慮的,宏觀的數據呢?

  今年4月17日,國家統計局首次正式發佈中國城鎮調查失業率。截至10月底,今年每個月國家統計局公佈的城鎮調查失業率分別爲5.0%、5.0%、5.1%、4.9%、4.8%、4.8%、5.1%、5.0%、4.9%和4.9%。

  10月底,人社部在其官網發佈了今年前三季度人力資源和社會保障主要數據,數據顯示三季度末城鎮登記失業率是3.82%。

  | 全國城鎮登記失業率降至多年新低

  大家可以看到,統計局公佈的城鎮調查失業率要比人社部公佈的城鎮登記失業率高一些,但基本都處於可控可接受的範圍,並未出現趨勢性的失業潮。而且與國際相比,我們的失業率在平均水平之下,國際勞工組織最新數據顯示,發達國家和地區平均失業水平爲6.6%,發展中國家和地區平均失業水平爲5.5%,全球平均失業率水平爲5.7%。

  爲什麼國家公佈的宏觀數據和大家的微觀感受不是很一致呢?其一,前者反映當下的時局,後者反映未來的預期;其二,樣本量不同,關注點不同,調查方法不同。

  個人非常容易情緒化,牛市的時候一切消息都是利好,熊市的時候一切消息都是利空,同樣的一隻股票,牛市的時候捧上天,熊市的時候無人問,對經濟的感受同樣如此,容易把自己看到的東西用情緒化放大,以偏概全、不見泰山。

  先別忙着反駁,可以先看看國家統計局是如何統計城鎮調查失業率的。

  城鎮調查失業率是國際勞工組織通用的一個指標,反映城鎮常住經濟活動人口中,符合失業條件的人數佔全部城鎮常住經濟活動人口的比率。這個指標涵蓋農業轉移人口的失業。

  今年3月20日,總理回答中外記者提問時表示,今年政府工作報告首次把城鎮調查失業率列入預期目標,是爲了更加充分地反映城鄉就業狀況,可以說是自我加壓。根據政府工作報告,2018年的預期目標爲城鎮調查失業率5.5%以內,城鎮登記失業率4.5%以內。

  城鎮調查失業率數據是怎麼來的?國家統計局表示,數據來自全國月度勞動力調查,採用的是國際勞工組織推薦的統計標準,主要指標具有國際可比性。

  在具體操作上,城鎮調查失業率的調查方法爲抽樣調查,範圍爲全國城鄉區域,對象爲家庭戶和集體戶人口。每月全國樣本量12萬戶,覆蓋中國所有市和1800個縣。

  爲避免樣本老化,國家統計局採用樣本輪換,每個調查戶兩年內完成4次調查後退出調查。在入戶調查之後,數據直接報送至國家統計局聯網直報平臺,然後由各級統計機構在線進行編碼、審覈、驗收數據。最後,國家統計局加權彙總生成全國和分省的調查失業率等各項數據指標。

  而此前國家一直公佈的、人社部負責統計的城鎮登記失業率,是指把到當地有關部門登記的符合失業條件的人員統計爲失業,沒有登記的未就業人員不統計爲失業。其中的問題在於:有一些符合失業條件、渴望工作的人,因爲種種原因未主動登記,因此未納入失業統計。此外,城鎮登記失業率還不包括農村剩餘勞動力,也不包括農村進城務工的勞動力。

  所以統計局統計的城鎮調查失業率要比人社部統計的城鎮登記失業率更能接近就業市場的真實情況。

  另外,我們個人的觀察口徑可能和統計口徑不一致。

  國家統計局公佈的計算公式是:調查失業率=失業人口/全部勞動力(就業人口和失業人口之和)*100%。

  而與國際勞工組織標準相一致的統計口徑是:

  • 就業人口是指16週歲及以上,在調查參考期內(通常指調查時點前一週),爲了取得勞動報酬或經營收入而工作了至少1小時的人,也包括休假、臨時停工等在職但未工作的人口。比如偶爾接單的專車司機、外賣小哥、泥瓦工,在很多人眼裏是失業狀態,但在統計口徑裏是就業人員。

  • 失業人口是指16週歲及以上,沒有工作但近3個月在積極尋找工作,如果有合適的工作能夠在2周內開始工作的人。

  勞動力的年齡下限爲16週歲,沒有上限。與勞動力相對應,16週歲及以上人口中既不屬於就業人口也不屬於失業人口的人被稱爲非勞動力,如沒有工作意願的家庭婦女、在校學生和失去勞動能力的人口等。

  有些人到了勞動年齡不是找不到工作,而是放棄找工作。這部分沒有工作意向的人不會被統計在失業人口中。以後你在大街上看到一個成天不上班的小夥子四處閒逛、遊手好閒,不要稱呼他爲無業青年,而是要改稱:非勞動力。

  所以,很多我們眼中的失業者要麼是國際勞工組織統計口徑裏的就業者,要麼是非勞動力,從而造成了我們的觀察與統計數據的偏差。

  但有偏差不代表我們可以忽視民衆的感受與焦慮。

  4.

  12月5日,國務院發佈《關於做好當前和今後一個時期促進就業工作的若干意見》,提出對不裁員或少裁員的參保企業,可返還上年度實際繳納失業保險費的50%。

  就業是最大的民生,反映當下的就業數據沒有出現趨勢惡化的問題,不代表反映未來預期的民衆焦慮不會在明後年成爲現實;分析師用淡旺季對比出的招聘數據論證力度不夠,但不代表明年“金三銀四”之時,招聘廣告數量不會同比大幅下跌;考研人羣避開了今年的就業問題,不代表他們畢業之後不會遇到更大的就業問題。

  而要解決未來的就業問題,就要着手解決當下的企業經營普遍涌現出來的一些問題,比如曹德旺們反映的稅費高、土地貴、物流成本和能源成本高等問題。

  本來想用“未雨綢繆”這個老掉牙的詞來結尾的,思來想去,還是用神醫的故事結尾更讓人印象深刻。

  扁鵲是盡人皆知的神醫,但很多人並不知道扁鵲的兩個哥哥也頗懂醫理。

  一天,魏文王問扁鵲:“你們家兄弟3人,都精於醫術,到底哪一位最好呢 ?”

  扁鵲答:“我的大哥醫術最好,二哥次之,我最差。” 

  文王再問:“那麼爲什麼你最出名呢?” 

  扁鵲答道:“我大哥治病,是治病於病情發作之前,由於一般人不知道他能事先剷除病因,反而覺得他的治療沒什麼明顯的效果,所以他的名氣無法傳出去,只有我們家的人才知道。我二哥治病,是治病於病情初起的時候,看上去以爲他只能治輕微的小病,所以他的名氣只能在我們鄉里流傳。而我治病,是治病於病情已經嚴重的時候。一般人看到我在經脈上穿針放血,在皮膚上敷藥,用麻藥讓人昏迷,做的都是些不可思議的大手術,自然以爲我的醫術高明,因此名氣響遍全國,遠遠大於我的兩位哥哥。”

  ‘ 圖片 | 視覺中國 ’、

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