郑秉文

■中国社科院世界社保研究中心主任

■社科MPA学术导师

由于全球疫情和经贸形势存在很大不确定性，我国将面临一些难以预料的影响因素，所以，今年的《政府工作报告》罕见地没有设定经济增速目标。《政府工作报告》认为，这样做将有利于引导各方面集中精力抓好保就业。去年《政府工作报告》提出“六稳”，第一就是稳就业，今年的《政府工作报告》提出“六保”，而保就业再次列为“六保”之首。从去年的“稳就业”到今年的“保就业”，既说明今年疫情之下就业形势更为严峻，也显示今年特殊时期中央就业政策目标更加坚定。

（一）不设经济具体增速目标是应对疫情的一个“新路子”

经典的经济学教科书告诉人们，宏观经济政策有四大目标：充分就业、价格水平稳定、经济增长和国际收支平衡。经济学教科书还告诉人们，四大宏观经济政策目标在不同时期和不同条件下他们的优先顺序是可以不同排序的。改革开放以来，历次应对外部经济冲击的经济政策目标基本都首先设定经济增长目标，在此前提下采用大规模扩张和投资的财税政策，以投资驱动增长，以增长带动就业，以就业保障民生。但在应对此次疫情的经济政策中，中央一反传统做法，没有设定经济增长目标，而是将就业目标作为优先选项。设定和不设定经济增长目标对就业是有一定影响的。改革开放四十多年的经历显示，设定经济目标的情况下，从中央到地方，各级政府为了追求增长目标常常会不惜一切代价，集中和运用所有资源；这时，就业政策目标很容易受到忽视。在现实中，对就业产生影响的因素有很多：一是从财税政策看，财政和税收因素、利率政策和储蓄、投资政策和项目选择等都对就业产生影响；二是从经济运行看，经济结构和产业结构、对外贸易和汇率、消费物价指数和收入因素、固定资产投资等也是影响就业的因素；三是从社会和公共政策看，劳动力市场分割和全国劳动力市场建设、技术创新和投入、教育和人力资本因素等对就业也会产生影响。

如果设定经济目标，地方政府在“经济竞赛”中将“自觉不自觉”地把增长作为考核第一指标，就业必然“沦”为次要地位；根据新古典经济学的解释，经济增长与就业关系呈正相关，但在我国改革开放40多年来的历史上，二者理论上的正相关性却在经济高速增长的现实中越来越表现出不一致性：一方面经济高速增长，另一方面全国城乡就业弹性系数一直呈下降趋势：1982年全国城乡就业弹性是0.40，处于高峰期，1987年降至0.25，1992年陡然降至0.07，1997年短暂恢复到0.11，2002年下滑到0.08，2007年持续下降到0.04，2012年回调到0.05，2017年跌至谷底0.01。换言之，不计代价地单纯地追求GDP增长目标未必能带来相对应的较高就业增长，这就是过去几十年来我国面对的“高增长与低就业”的一个难题。在疫情特殊时期，不设定增长目标，设定就业目标并将保就业置于全年宏观政策目标的首位，就有可能“真正地”将上述财政政策、经济运行要素、社会和公共政策等三个领域资源“集中火力”完全“砸”向“保就业”，多年来要素组合的惯性就有可能被打破，“六保”的目标就有了保障，保就业就有可能实现。

《政府工作报告》对2020年就业政策设定的具体目标是：城镇新增就业900万人以上，城镇调查失业率为6%左右，城镇登记失业率5.5%左右。那么，如何实现和落实上述具体的就业政策目标？

（二）就业目标“隐含”着经济增长目标

那么，根据以往几十年的经历，“实现900万”大约需要什么样的经济增速来支撑它？或说，“实现900万”所“隐含”的相应GDP增速大约是多少？增速区间大致是多少？

如果城镇新增就业目标给定900万人，每个百分点对应的拉动就业新增人数给定之后也可推算出经济增长目标。那么，每个百分点的GDP到底能拉动多少就业人数，这将取决于就业弹性有多大。不同的就业弹性所对应的经济增长率每个百分点拉动的就业人数是不同的。就是说，就业弹性越大，每个百分点拉动的就业人数就越多。

表1给出的信息很重要，它显示，2004年至2019年GDP年均算数增长率9.0%；城镇就业人员数量从2.65亿增加到4.42亿，年均增长3.5%，16年间增加了67%，常住人口城镇化率和户籍人口城镇化率均不断提高；城镇就业弹性平均为0.38，剔除2006年的0.66，变化不是很大，基本稳定，但是每1个百分点对应拉动的就业人数却持续上升，从2004年的97万人上升到2019年的222万人。

表1 2004-2019年我国城镇就业增长、就业弹性

资料来源：GDP增长率和城镇就业人员引自《中国统计年鉴2019》；新增就业引自历年《国民经济和社会发展统计公报》，见国家统计局官网：http://www.stats.gov.cn/ ；每1个百分点对应拉动就业人口、城镇就业增长率、城镇就业弹性系数、全国就业增长率、全国就业弹性系数根据《中国统计年鉴2019》计算得出。

所谓经济增长的就业弹性是就业增速与经济增速的比值，反映的是相对于经济增长的就业增长情况，即每1个百分点对应拉动的就业人口。根据就业弹性“定义法”的公式，将自变量和因变量分别定义为就业增长率和经济增长率，即：

这里，E为就业弹性，L为就业劳动投入，Y为经济增长。

就业弹性也称为“就业强度”，或称为“奥肯定律”。美国经济学家奥肯发现，当实际增长率低于潜在增长率3个百分点时，失业率将大约提高1个百分点，即经济增长率每变动1个百分点将会使失业率反向变动0.33个百分点。近年来的数据显示，美国经济增长每变动2个百分点，失业率的变动幅度大约是1个百分点左右。从奥肯定律和上述公式中得知，决定就业弹性的因素可分为两类：一类是宏观经济变量，除了GDP增长率，还包括开放度、出口表现、CPI变化趋势、FDI流入占GDP比重、对私人部门的信贷、服务业的附加值占GDP比重等；另一类是人口变量，包括工作年龄人口增长情况、人口密度、城镇人口比重、全部劳动力增长情况等。对宏观经济变量来讲，《政府工作报告》决定实施规模性资金、大幅减税降费、适当增加投资，在应对疫情中，很多发达国家也采用了类似财税手段。但就人口因素或称劳动因素而言，中国具有某些特殊之处：一是城镇就业增长率受到老龄化的影响小于农村。由于人口老龄化等原因，全国就业人员数量自改革开放以来在2018年首次出现负增长，从2017年的77640万下降到2018年的77586万（减少54万），到2019年再下降到77471万（比上年减少115万），全国就业弹性首次出现负值，分别为-0.011和0.020。但由于中国城乡二元结构明显，城镇化过程还未完成，每年依然可转移出来相当规模的劳动力，城镇就业增长享受二元结构的“红利”，因此，城镇就业增长率在2018和2019年虽然受到影响，但依然表现为2.3%和1.9%，这是那些已完成城市化的发达国家所不具有的特征。二是城镇化进程和劳动力转移从本质上讲是市场势力的结果，但不排除在特定时点存在着一定的财税政策和户籍手段的调节空间，因此，在疫情特殊时期，城镇就业增长率作为就业弹性的自变量存在着“反向操作”的空间，这也是发达国家所不具有的一个特征。

根据国际劳工组织的统计，在世界就业弹性系数中，1991-1995年是0.34，1995-1999年是0.38，1999-2003年是0.30，这3个时期的GDP增长率分别是2.9%、3.6%和3.5%。但事实上，发展中国家之间就业弹性存在很大的差距，例如，最高的是科摩罗（1.667）、科特迪瓦（1.263）、尼日尔（1.149）、阿尔及利亚（1.158）、马达加斯加（1.127）和多哥（1.123），而就业弹性最低是波斯尼亚（0.05）、乌克兰（0.09）、中国（0.10），甚至有些国家是负值，例如，塞尔维亚（-0.101）、白俄罗斯（-0.112）和罗马尼亚（-0.238）。

下面看2020年应对疫情所面对的城镇就业增长率和城镇就业弹性的前景分析。

先看作为自变量“L”的劳动投入即2020年城镇就业增长率。表1显示，2004年以来，城镇就业增长率最高的是2006年的8.4%，最低的是2019年的1.9%，面对百年不遇的疫情，2020年城镇就业增长率肯定要低于最低年份2019年的1.9%，考虑到今年第1季度经济负增长-6.8%，2020年城镇就业增长率也有可能是零甚至是负增长，本文假定2020年城镇就业增长率有3个前景，即1.5%、1.0%和0.5%。

再看就业弹性。在给定城镇就业增长率之后，就业弹性就变得非常重要，因为它决定因变量GDP增长率，而增长率决定每个百分点拉动就业人员的数量。考虑到就业弹性具有较大反向操作空间，这里假定就业弹性也有3个前景：前景一是剔除2006年0.66的特殊情况之后，取最高值0.42；前景二是取过去16年的平均值0.38；前景三是取最低值的2019年的0.31（剔除2005年的0.28）。

在上述城镇就业增长3个前景和就业弹性3个前景的假定下，我们可得出如下三组基本预测，见表2。其实，在锁定“实现900万”之后，我们还可以对城镇就业增长率和就业弹性系数做出更多的假定，做出更多的不同组合。表2给出的是3个基本预测，是基于3个不同就业弹性系数下3种城镇就业增长率的前景预测，换言之，城镇就业增长率在一定程度上和一定时期内是可以“选择”的：

——在城镇就业增长率较高的情况下（高预测），比如高于1.5%的话，如果就业弹性较高，GDP名义增长率则不到3.6%，但如果就业弹性很低，GDP名义（全文同）增长率就要接近或超过5%。

——在城镇就业增长率较低的情况下（低预测），比如低于0.5%以下，如果就业弹性较高，GDP增长率大约就是1%左右；如果就业弹性也较低，GDP增长率就要接近2%。

——在城镇就业增长率适中的情况下（中预测），比如大约1%左右时，如果就业弹性较高，GDP增长率就会低于2.5%，如果就业弹性较低，增长率就须超过3%。

表2 “实现900万”就业目标的3组预测

资料来源：作者测算。

（三）在城镇就业增长率给定条件下，提高就业弹性是关键

对决策者而言，表2的政策含义在于：

——从城镇就业增长率来看，它不能太高，比如，如果超过2%，就业弹性就需提高到至少0.6才能达到3.3%的经济增长率，这就为第3和4季度带来很大压力，因为第1季度是-6.8%；但就业增长率也不能太低，比如低于0.2%甚至是负增长，那就有可能带来GDP的负增长，这时，就业弹性即使再高，完成“实现900万”的压力就非常大了。

——从GDP增长率来看，在高、中、低三种不同城镇就业增长率假定下，GDP增长率越高，每个百分点撬动的就业人口数量就越轻松。但由于第1季度是-6.8%的负增长，第3和4季度的增长压力是很大的，如果全年平均增长率低于2.0%，每个百分点对应的就业人口压力就是非常大的；但是如果增长率高于5.0%，也是不现实，因为届时，第3和4季度的增长压力就要求非常高。所以，从全年平均的角度看，3.0%的GDP名义增长率附近比较可行。

——从就业弹性来看，在城镇就业增长率既定条件下，就业弹性越高，实现较高GDP增长率就越轻松。例如，在“高预测”中，如果就业弹性像2019年那样是0.31，GDP增长率就需高达4.8%，但如果像2012和2013年那样，就业弹性超过0.40，比如是0.42，增长率就可达3.6%，在“中预测”中增长率只需2.4%，在“低预测”中就只需1.2%。所以，就业弹性非常重要，更为重要的是，就业弹性具有一定的可操作空间。再进一步分析，如果假定2020年城镇就业增长率在1%至2%（2019年的水平）之间是“给定”的并受到一定条件的限制，那么，经济增速和“实现900万”的关键就在于就业弹性了，就业弹性越大，实现就业政策目标就越轻松一些。

上述三方面分析显示，2020年全年GDP名义增长率区间在1%至5%之间，因为低于1%将难以完成“实现900万”，高于5%将为第3和4季度带来很大的增长压力，这是不现实的。再进一步聚焦，GDP名义增长率在2.4%至3.9%之间应是“实现900万”隐含的最优合理区间。其中，在“高预测”的1.5%城镇就业增长率下，如果就业弹性足够好，3.6%的GDP名义增长率附近是最佳值，意味着1个百分点GDP对应拉动的就业人口是250万左右；在“中预测”的1.0%城镇就业增长率下，同样是0.42的就业弹性，但GDP增长率只要2.4%就可以了，每个百分点拉动的就业人数是375万人。

上述分析给出的结论是，就业弹性将是2020年能否实现就业目标的关键。那么，如何才能最大限度地提高就业弹性、以顺利确保在下半年“活下去”？

总理在记者会上答记者问时说，“过去我们说过，不搞大水漫灌，现在还是这样，但是特殊时期要有特殊的政策，我们叫做放水养鱼。没有足够的水，鱼是活不了的”。总理还说：“我们现在有1亿2000万市场主体，他们就是青山，留住他们，就会赢得未来”。很显然，这里说的“鱼”和“青山”都是指1.2亿市场主体。以较小的“代价”实现2020年就业政策目标，这就是总理说的不搞大水漫灌的“一条市场化改革的路子”，是“一条有效应对冲击、实现良心循环的新路子”（《政府工作报告》语）。概括起来，放水养鱼和留得青山就是为企业纾困，让市场主体活下去，最终目的是为了稳就业和保民生。

对提高就业弹性来讲，我个人理解，万余字的《政府工作报告》规划的放水养鱼、留得青山和保就业的举措可简化归纳为三大类：一是规模性资金投入，二是减税降费，三是帮扶特殊群体。所谓规模性资金投入就是《政府工作报告》中强调的新增赤字和发行抗疫特别国债共计2万亿；减税降费具体是指在去年2万亿的基础上再增加5000亿，即2020年计划减税降费2.5万亿；帮扶特殊群体具体是指疫情期间有六个特殊群体需要政策倾斜。

其中，前两类举措的政策目标是为企业纾困，稳住市场主体，从供给的角度看实现保就业的关键在于如何将资源投向就业弹性高的行业和企业；第三类举措是从需求的角度看就业政策目标的六个特殊群体当前存在的困难及其如何精准施策。

编辑：精卫