都阳

1999年毕业于浙江大学，获博士学位。现任中国社会科学院人口与劳动经济所研究员、党委书记兼副所长，中国社会科学院大学博士生导师，兼任中国社会科学院人力资源研究中心主任，《劳动经济研究》杂志副主编。主要研究领域为劳动经济学、发展经济学、人口经济学。曾在国内顶级和权威期刊、国际知名期刊等学术刊物上发表论文一百余篇。

张翕 

中国社会科学院人口与劳动经济研究所博士后

结构性因素和周期性因素是支配宏观经济运行的两大力量。长期以来，中国经济增长动能足，结构变化快，经济短期波动处于相对次要的位置。另外，由于宏观经济指标体系尚不完善，各指标之间的联系亦不清晰，中国的宏观调控政策未能与劳动力市场运行建立明确而紧密的联系。相比之下，发达国家的货币政策和财政政策紧盯劳动力市场运行状况，以期熨平周期性失业，实现就业最大化。明确劳动力市场状况和宏观经济运行之间的联系，既有利于宏观政策快速响应经济波动，也有利于保障民生和稳定市场预期。

随着中国经济发展，劳动力市场转变以及劳动力市场监测指标的逐步建立，宏观调控决策关联劳动力市场指标变化已经具备了条件。一方面，劳动力市场化配置的程度日益提高，劳动力的供求关系对就业决定的作用愈发重要，就业和经济增长、价格水平等宏观经济指标的关联机制也更加清晰；另一方面，作为一个发展中国家，中国已经完成了劳动力市场重要的结构性转变，突出的特征是经历了刘易斯转折点后，原本在二元经济中难以发挥作用的市场信号和政策工具，可以在宏观调控中扮演更积极的角色；同时，月度城镇调查失业率的发布，也为定量分析自然失业和周期性失业提供了数据基础。《“十四五”规划纲要》和二十大报告以及近年的《政府工作报告》都不断强调“实施就业优先战略”。基于现有条件估计自然失业率及对应的周期性失业率，论证其在宏观政策调控中的作用，无疑有助于就业优先战略落到实地。

在此背景下，本文尝试估算中国近期的自然失业率，挖掘自然失业率对劳动力市场运行的含义，讨论自然失业率和周期失业率对于中国调控政策的指标意义。

本文基于居民消费价格指数、城镇调查失业率、国际原油价格及新冠病例数等月度数据，从通胀预期、需求缺口、供给因素三个方面，建立决定通胀的“三角模型”，在此基础上估计了不变的自然失业率，并利用状态空间模型和卡尔曼滤波方法，估计随时间变化的自然失业率。

研究发现，中国存在显著向下倾斜的菲利普斯曲线，且“三角模型”中的惯性因素和供给因素也在理论预期的方向上影响通胀；样本期内（2017年1月至2022年4月间），不变的自然失业率在5.06%左右；利用卡尔曼滤波估计得到的可变自然失业率，在2022年4月为5.15%左右；2022年第一季度的周期性失业规模明显增加，达到五百万人左右，宏观经济政策需要根据失业性质的变化积极做出反应，通过扩大有效需求弥补需求缺口，降低失业。

本文还对调控政策与周期性失业的关联进行了国际比较。国内的就业政策体系，一直以来以治理结构性失业为主，在一定程度上忽视了周期性失业产生时的应对能力建设。当需求缺口扩大，周期性失业增加时，仍然依靠以往的手段应对失业问题就难以取得明显的效果。中国的货币政策也未与周期性失业建立明确联系。相比之下，发达国家的宏观调控政策对需求缺口产生的失业有更成熟的反应体系，特别是货币政策直接瞄准周期性失业。中国如何借鉴他国经验，形成适合自身的宏观调控体系，值得进一步研究。

自然失业率水平及其变化，可以作为中国宏观调控政策的重要参考依据。其意义主要体现在以下两个方面：首先，通过估算自然失业率，可以更明晰地掌握劳动力市场、价格水平和经济增长等重要宏观经济变量之间的关联关系，为宏观经济调控提供更多的参考依据；其次，确定了自然失业率水平，也就明确了调查失业率中自然失业和周期失业的数量关系，有助于决策者理解失业的性质和构成，抓住就业主要矛盾，并根据失业构成的变化确定积极就业政策的方向、力度和手段。例如，2022年第一季度，中国的周期性失业人数明显增加，依靠以往治理结构性失业的手段，难以解决这一部分新增失业人员的就业问题。宏观经济政策要瞄准周期性失业，加强总量刺激政策的应用力度，有效减少需求缺口导致的失业。2022年第一季度的情形也表明，自然失业率等劳动力市场指标，也应在长期成为中国货币政策和财政政策重要的瞄准目标。

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