中國就業的主要矛盾已經從總量性、周期性轉變為結構性，這要求政策理念、取向、工具和實操都進行相應的調適。一般來說，宏觀經濟政策被應用于應對周期性失業時，既有理論依據，也有政策工具，還積累了豐富的實際經驗。然而，在應對結構性就業矛盾時，宏觀經濟政策的傳統做法未必有效，常常在功能上力有不逮，在效果上事倍功半。因此，亟待把理論依據和經驗框架，從基于菲利普斯曲線的周期視角，轉變到基于貝弗里奇曲線的結構視角。本文揭示結構性就業矛盾成因與表現，針對宏觀經濟政策，提出關于如何轉換范式、充實工具箱以及加強政策協調的建議。
結構性就業矛盾的表現形式
首先，在實現充分就業時自然失業率升高。在實際失業率中剔除短期波動性的部分（即周期性失業率），即為結構性失業率。鑒于這種結構性因素表現受到勞動力市場匹配效率的影響，從宏觀經濟來看相當于充分就業狀況下的失業率，并且相對平穩和恒定，所以也被稱為自然失業率。在新冠疫情之前，學術界估算的中國城鎮自然失業率大約為5.05%。疫情結束并且勞動力市場回歸正常之后，城鎮調查失業率經常高于而不是低于這個自然失業率，這也就意味著在中國城鎮勞動力市場上，已經有了更高的自然失業率。
其次，城鎮失業率和崗位空缺率并存且同時提高。貝弗里奇曲線表明，靜態地看，崗位空缺率與失業率具有此消彼長的關系，這與我們根據經濟學原理具有的認知，以及在經驗中觀察的結果也相吻合；動態地看，如果崗位空缺率與失業率同時提高，那么兩者之間的消長關系在更高的絕對水平上展現，所對應的便是提高的自然失業率。例如，從兩個指標在2008~2016年期間和2016~2024年期間的平均水平（算術平均值）比較，我們可以觀察到中國城鎮的崗位空缺率和失業率同時上升的趨勢。從讀數上來看，其一，城鎮調查失業率從5.00%提高到5.14%；其二，城鎮勞動力市場“求人倍率”（崗位數與求職人數之比），從1.04提高到1.37。
再次，城鎮就業形態的非正規化。國際勞工組織定義的非正規就業主要包括非正規部門就業人員、家庭自用品生產者、家庭幫工、非正規雇員和有償家政工人等。然而，這與中國的國情特點和就業統計并不完全吻合。我們可以用兩種方式來刻畫中國的非正規就業。其一，在內涵上重點關注勞動者在崗位層級和晉升機會、勞動合同簽訂情況、基本社會保險覆蓋率、工資標準和待遇條件，以及其他權益保障等方面的狀況。其二，在統計上以私營和非單位就業占全部城鎮就業的比重作為代理指標，觀察非正規性的變化趨勢。2023年，私營和非單位就業人數為3.1億，占比從2013年最低點的53.0%大幅度提高到65.2%。此外，還有其他口徑的非正規就業群體：一是所謂靈活就業人員，包括個體經營和非全日制就業群體等，2023年約為2億人；二是包括貨車司機、網約車司機、快遞員、外賣配送員等所謂新就業形態就業人員，2022年大約為8400萬人。
最后，城鄉之間勞動力流動的內卷化。隨著農業勞動力人數減少和年齡老化，向城鎮非農產業轉移的速度明顯放慢。由于戶籍制度仍然妨礙農民工永久性在就業城鎮落戶，養老保險制度的分割性使得大齡農民工無法選擇在城鎮養老，因此，勞動力流動方向已經發生逆轉，在外出農民工增長速度明顯減速的同時，他們中跨省、跨市、跨縣的比重均有所降低。眾所周知，就生產率水平而言，非農產業高于農業、城鎮高于農村、大城市高于中小城市和鎮。因此，這種勞動力流動方向變化就意味著內卷化，在整體上降低了生產率，削弱了勞動者報酬提高和就業質量改善的基礎。
結構性就業矛盾的產生原因
在經濟史上，結構性就業矛盾的最主要表現形式為技術性失業，即旨在提高勞動生產率的技術進步導致自動化，進而替代勞動者的工作崗位。不過，現階段中國遭遇的結構性就業矛盾，卻是受到多種因素的共同影響而形成的。充分了解這些因素，是確保應對措施能夠對癥、精準和有效的必要智力前提。
首先，技術進步及與之相伴的產業結構變化。包括人工智能在內的任何技術突破，在應用中往往都是以節約稀缺要素為動機的。一旦所要節約的對象是勞動力時，技術進步往往帶來自動化，導致對就業崗位的替代。雖然生產率提高后因應新的需求，技術進步也創造新的崗位，但是，就業創造往往在數量上小于、在時間上滯后于就業破壞。隨著中國經濟進入高質量發展階段，技術進步加快也意味著就業破壞的速度加快。2012年以來，中國城鎮每年凈增就業數量都小于毛增就業數量，并且兩者之間差額趨于擴大，意味著技術進步和產業結構調整的就業破壞效應越來越明顯。
其次，人口因素特別是中國的未富先老表現。諾貝爾經濟學獎獲得者阿西莫格魯發現，正是由于老齡化導致中間年齡勞動者短缺，使得這個年齡組最集中就業的領域發生自動化，因而這類就業崗位率先被機器替代。在第五次和第七次全國人口普查之間的十年期間，在15~65歲勞動年齡人口中，25~45歲中年組所占比重從2000年的52.8%下降到2020年的46.3%，恰好符合前述“阿西莫格魯事實”，因而成為自動化和就業替代的動因。被機器（人）替代的勞動者只好轉移到一些低生產率崗位，加劇相關領域的就業競爭，使各年齡段的勞動者都或多或少成為技術性失業的受害者。與此同時，綜合考慮受教育年限和工作年限，在勞動力市場占比逐漸提高的青年勞動者以及大齡和老年勞動者，在人力資本上缺乏競爭力，易于遭遇結構性就業困難，形成所謂“一老一小”問題。
最后，體制機制弊端妨礙勞動力的有效匹配。任何要素的合理匹配和有效配置，歸根結底有賴于無障礙的體制機制。勞動力市場良好運行的體制條件，則是要求人員流動渠道通暢、自由進入和退出、勞動報酬符合社會必要標準。由此來看，對于中國城鎮就業匹配來說，最大的體制弊端在于戶籍制度的存在，以及由此造成的就業環境和公共服務不均等。根據第七次全國人口普查，2020年在城鎮常住人口中，撇開市轄區內人戶分離現象之后，戶籍登記地在外鄉鎮的人口比重高達37.6%。其中勞動年齡人口，特別是青年勞動者的非戶籍比重尤其高，成為就業匹配的一大障礙。
以能力建設和制度創新應對
解決結構性就業矛盾和應對勞動力市場沖擊，有兩個事物是永遠靠得住的保障：在個人層面上，體現在有助于勞動者適應就業市場變化的人力資本稟賦；在制度層面上，是對失業及轉崗者予以扶助和保護的社會保障制度。至于人力資本的稟賦水平，以及社會保障制度的完善程度，歸根結底要以生產率的不斷提高作為物質基礎，以能力建設和制度創新作為政策環境。在人工智能時代，就業面臨沖擊的挑戰與生產率預期提高的機會并存，為了抓住機會、迎接挑戰，相關的能力建設和制度創新應該更富前瞻性、力度更大。
首先，加快培養新人力資本。結構性就業矛盾的主要表現就是技能的供需不匹配，因此，應對的根本出路在于提升教育和更新技能，使勞動者符合人工智能時代技術進步的人力資本需求。針對特定需求的技能培養固然重要，但在產業迅速升級換代條件下，技能的折舊速度也越來越快。因此，人力資本培養應該著眼于可持續、可更新、對人工智能有相對優勢的技能。為此，一是加強兒童早期發展，為非認知能力發展打下良好基礎；二是把學前和高中教育納入義務教育范圍，延長義務教育年限；三是建立各級各類學校和機構教育、培訓、再教育、再培訓協同整合的終身學習體系。
其次，完善社會保護體系和勞動力市場制度。技術顛覆性變革、宏觀經濟波動、可預見或不可預見風險總會發生并且對就業產生沖擊。一方面，勞動者的權益也好，居民的社會必要生活標準也好，始終需要牢固的制度安排予以保障。另一方面，預見到未來更大勞動力市場風險，相應的制度安排在理念上應該與時俱進，在功能上應該日臻完善，在水平上應該水漲船高。一是提高現有社會保障的給付水平和均等化程度，消除社會群體間的待遇差異。二是根據發展階段和社會必要需求，擴大基本公共服務范圍。三是弱化根據各種身份特征識別以及多繳多得原則的給付方式，加強各保障項目的普惠性。四是更新和重構勞動力市場制度，引入應對人工智能沖擊的新機制，確保技術進步成果共享。
最后，充實宏觀經濟政策工具箱。在就業結構性矛盾日漸突出的情況下，宏觀經濟政策著眼點需要有一個突破性轉變，關注點從總體和總量轉向個體和結構，面對主體從企業和投資者轉向勞動者和家庭，調控目標從降低失業率轉向同時幫助勞動者提高就業能力。為此，需要加強政府各部門的協調，把各種政策工具兼收并蓄。例如，提高勞動力市場上的技能匹配度，公共就業服務內容應該因應勞動者需求確定，各相關政府部門之間，以及公共部門、社會和市場之間需要協同用力，提高數據分享水平和市場信息的集成分析能力，提升扶助措施的協調程度，增強投入資源的力度和互補性。
（作者系中國社會科學院國家高端智庫首席專家、學部委員）
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