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我國政府關于就業的兩個預期目標分別為城鎮新增就業數和城鎮調查失業率。近六年除2020年外，失業率目標均圍繞5.5%設定，今年失業率目標表述由“5.5%以內”邊際放寬至“5.5%左右”。2022年失業率修復弱于GDP增速、以及青年和外來務工兩大重點群體失業率上升，反映出持續疫情對就業市場的疤痕效應。城鎮新增就業人數目標自2003年開始設定后漸進上調，今年首度上調至1,200萬人，主要考慮是新成長勞動力規模達到1,662萬人的新高。疫前實際新增就業人數顯著高于政府工作目標，但疫后新增就業“冗余度”大幅下降。
■ 今年我國整體就業狀況取決于勞動力供給與需求的相對變化。勞動力市場最主要的增量供給是畢業生和農民工。近三年高校迎來畢業高峰，今年畢業生進一步上行至1,158萬。疫前外出農民工逐年增長，但疫情后外出農民工較疫前趨勢水平持續存在缺口，今年一季度缺口收窄至約297萬，或構成年內城鎮就業市場的潛在新增供給。疫情期間各行業企業用工需求受到壓制，尤其是服務業和中小企業。國有部門雖有所擴張，但可吸納就業人數的增量有限。
■ 勞動力需求的增幅有望超過供給，就業修復將富有彈性。基于奧肯定律的回歸分析顯示，若今年GDP同比增速能夠恢復至6.2%，則失業率有望回落至5.1%。我國決策部門更常用的經驗法則是新增就業對GDP的彈性系數。疫前單位GDP增長帶動的新增就業在200萬人左右，疫后出現較大波動，主要由于服務業受到的非對稱沖擊。參考美國疫后勞動力市場修復情況，伴隨我國服務業重啟，就業市場也有望陡峭修復。從穩就業政策來看，除了政府和國企應繼續發揮吸納就業的作用外，更重要的是激發私人部門吸納就業的能力。
■ 做好畢業生和農民工的“穩就業”工作，對中國經濟有著重要意義。從短期看，穩定兩者的就業和收入預期，是促進經濟穩步向好回升的關鍵所在。從長期看，這兩大群體的就業正常化，關乎中國經濟的未來。
正文
當前外需不確定性上升的背景下，內需特別是私人部門需求的修復，成為中國經濟增長的關鍵所在。私人部門消費和投資復蘇的主要動力，在于居民收入及預期的改善，而這又取決于我國就業市場的表現。“就業是民生之本”。只有居民部門有勞有獲，才能從根本上提振信心、增加開支，進而帶動企業部門生產和投資擴張，增強經濟內生動能，暢通國民經濟內生循環。有鑒于此，本文從政府就業目標出發，對當前我國就業形勢進行了分析與前瞻。
就業“雙目標”：失業率與新增就業
歷年“兩會”期間，《政府工作報告》及《計劃報告》【注釋1】中關于就業有兩個預期目標，分別為城鎮新增就業數和城鎮調查失業率。前者體現經濟增長的崗位創造能力，尤其是針對“新成長勞動力”（即首次步入就業市場的勞動力）【注釋2】，后者反映城鎮勞動力市場的總體供求狀況。疫情3年，就業市場壓力加大，新增就業放緩，失業率中樞抬升，實際數據一度與就業目標之間產生較大分化。今年城鎮新增就業目標上調100萬人，首度達到1,200萬人，失業率目標則由“5.5%以內”邊際放寬至“5.5%左右”，折射出當前就業壓力仍然較大，就業優先政策仍在積極發力。
（一）城鎮調查失業率：總體修復，結構分化
城鎮調查失業率數據自2018年開始公布，并同時納入政府預期目標（之前為城鎮登記失業率）。除2020年受疫情沖擊影響目標調整為“6%左右”，近六年失業率目標均圍繞5.5%設定，在表述上分為“5.5%以內”和“5.5%左右”，或反映政府對當年就業壓力預期的邊際變化。2018-2019年，我國年均失業率分別為4.9%、5.2%，均低于5.5%。但疫中三年，我國就業壓力相較疫前明顯上升。其中受疫情影響較大的2020年和2022年，全國城鎮調查失業率均為5.6%，高出2019年0.4pct。2022年失業率超出了“5.5%以內”的失業率目標區間上限（圖1）。
圖1：我國城鎮調查失業率中樞抬升


資料來源：Wind，招商銀行研究院
持續疫情對就業市場產生了疤痕效應，體現在失業率修復弱于GDP、以及青年和外來務工兩大重點群體就業壓力持續上升。一方面，2022年GDP增速高于2020年0.8pct，但失業率持平于2020年。2022年4月和11月失業率兩度逆季節性上升，達到6.1%和5.7%。另一方面，青年和外來務工人員失業率高企。2020年以來，我國16-24歲群體失業率持續走高（圖2），2022年7月達到19.9%的歷史峰值，至12月仍然高達16.7%，高出2021年同期2.4pct；外來戶籍人口失業率自2022年2月超過本地戶人口，全年中樞達到5.9%，高出本地戶籍人口中樞0.5pct，也超出自身2021年均值0.9pct（圖3）。
圖2：青年失業率仍居于高位


資料來源：Macrobond，招商銀行研究院
圖3：2022年外來與本地戶籍人口失業率差距擴大


資料來源：Wind，招商銀行研究院
值得一提的是，疫情期間我國的真實失業水平，或高于上述統計調查數據。過去三年，不少勞動力可能由于無法在城鎮找到工作而返鄉，從而退出了統計樣本【注釋3】。此外，疫情可能導致廣泛的“隱性失業”，即部分勞動者并未完全進入失業狀態，但是收入大幅降低甚至停頓，特別是服務業靈活就業者、個體經營戶等。
今年一季度，失業率總體上趨于緩和，3月順季節性下行至5.3%，并推動一季度平均失業率回落至5.5%的目標水平。不過，結構性就業矛盾仍存。一方面，失業率下行主要受25-59歲人口就業改善帶動，3月降至4.3%的歷史低位；但青年就業形勢仍然嚴峻，3月16-24歲人口失業率進一步上行至19.6%，季節性水平創歷史記錄。另一方面，3月外來戶籍人口失業率仍達到5.6%，高于本地戶籍人口失業率0.5pct；而在此項數據開始公布的2021年，外來戶籍人口失業率總體低于本地戶籍人口。
（二）城鎮新增就業人數：壓力上升
相較失業率，城鎮新增就業人數/崗位這一目標設定的時序更長。2003年《計劃報告》中首度以“新增城鎮就業崗位”這一口徑設定預期目標，當年目標為“新增800萬個以上”。近20年來，除2008年和2020年兩個特殊年份【注釋4】外，城鎮新增就業預期目標總體漸進上調，分別于2004年上調至900萬人，2014年上調至1,000萬人，2017年上調至1,100萬人，今年則首度上調至1,200萬人。在文字表述上，2009年起均為“以上”，今年為“左右”。
伴隨著人口增長和城鎮化進程，我國城鎮勞動力市場供給持續上升，成為政府部門制定新增就業目標的主要考量。根據人社部相關論述，測算每年城鎮需要新增就業的人數，是通過新成長勞動力人數減去自然減員數，并為失業人員再就業等情況留出空間。新成長勞動力數量是其中的主導因素。今年《計劃報告》中指出，城鎮新增就業目標“主要考慮是2023年需在城鎮就業的新成長勞動力規模仍然較大”。人社部表示，2023年需要在城鎮就業的新成長勞動力達1,662萬人，規模創近年新高【注釋5】。新成長勞動力與新增就業目標之間的差值維持在500萬人左右。
從實際完成情況看，疫前3年，每年實際實現的城鎮新增就業人數在1,355萬左右，平均超出政府目標255萬人（圖4）。除經濟擴張外，這可能與未披露的退伍軍人數量，以及統計上再就業的重復計算等因素相關【注釋6】。不論如何，疫前實際新增就業人數顯著高于政府工作目標，可視為城鎮吸納就業的“冗余度”。但疫情沖擊下，新增就業“冗余度”大幅下降，折射出就業壓力大幅上升。2021僅超出169萬，2022年壓力更大，在二季度和四季度兩度創下季節性下限（圖5），全年僅超出目標106萬。
圖4：城鎮新增就業超出政府目標的冗余度下降


資料來源：Wind，招商銀行研究院
圖5：去年Q2及Q4新增就業創下季節性下限


資料來源：Macrobond，招商銀行研究院
今年我國經濟全面重啟，為就業市場創造了有利條件，但整體就業狀況能否明顯改善，進而帶動失業率顯著下降，取決于勞動力供給與需求的相對變化。
勞動力供給：畢業生與農民工
從城鎮勞動力供給上看，應屆高校畢業生和新增外出農民工兩大群體構成了最主要的增量。
新成長勞動力主要包括高校畢業生、初等和中等教育階段畢業生，以及退學人群。近年來，隨著高等教育普及，高校畢業生在其中占比上升。2015年高校畢業生749萬，占比約五成，而2023年高校畢業生1,158萬，在1,622萬新成長勞動力中占比七成。除高校畢業生外的低學歷新成長勞動力今年達504萬，占比三成。其中，每年高校畢業生數據來源于教育部門的統計，相對確定，而低學歷新成長勞動力的估算依賴于人口結構、退學率等經驗估計。從實際情況看，低學歷新成長勞動力或主要來自農民工群體。2022年李克強總理在兩會期間披露，當年需要就業的城鎮新增勞動力達1,600萬，并提及了高校應屆畢業生、農民工、退役軍人、以及再就業人員。其中，前三者對應勞動力增量供給，再就業人員或對應新增就業的冗余度。根據這一邏輯，我們主要考察高校畢業生與農民工這兩大群體的勞動力供給。
2000年我國普通高校【注釋7】應屆畢業生首次突破100萬人，之后逐年攀升，不斷刷新歷史新高。2022年畢業生1,076萬，較前年顯著上升167萬（圖6）。今年，畢業生將進一步上行至1,158萬。這主要是由于近年高校擴招，疊加疫情造成部分學生繼續求學，集中在近三年迎來畢業高峰。2019年，普通、職業本專科大幅擴招124萬至915萬，而此前每年擴招數不超過30萬；2020-2022年，本專科院校繼續擴招，招生數由968萬升至1,015萬。2020年，研究生擴招19萬至111萬，而2018、2019年擴招均不超過6萬；2021-2022年研究生招生數也繼續擴大，由118萬升至124萬（圖7）。
圖6：今年應屆畢業生人數再創歷史新高


資料來源：Wind，招商銀行研究院
圖7：2019年以來高校明顯加速擴招


資料來源：Wind，招商銀行研究院
農民工是第二大新增就業群體。從存量看，2022年農民工數量達2.96億，占總就業人數約四成（40.3%），其中外出農民工1.83億【注釋8】，占城鎮就業人口的四成（39.8%）（圖8）。2022年相較2019年，農民工總量在就業人口中的占比上升，但外出農民工在城鎮就業人口中的占比下降，部分源于疫情阻礙了勞動力的城鎮化遷移。從增量看，雖然自2015年以來我國經濟活動人口和就業人口總體上趨于下降，但鄉村勞動力遷移對城鎮勞動力市場形成有效補充。外出農民工數量逐年增長，2017-2019年年均增長約230萬。2020年疫情初始沖擊造成外出農民工人數較疫前趨勢水平出現1,859萬人的缺口，這一缺口一度快速收窄，但隨后兩年遲遲未能完全彌合。2022年，外出農民工恢復至2019年水平，但較疫前趨勢水平仍存在約590萬的缺口。今年一季度，外出農民工明顯修復，較疫前一季度趨勢水平的缺口收窄至約297萬。這一缺口或構成年內城鎮就業市場的潛在新增供給（圖9）。
圖8：農民工占據存量就業人口的四成


資料來源：Wind，招商銀行研究院
圖9：農村外出務工人數較疫前趨勢水平存在缺口


資料來源：Wind，招商銀行研究院
勞動力需求：行業與所有制
去年失業率偏高的原因，很大程度上與疫情對經濟活動與企業用工需求的壓制有關。從企業部門看，疫情導致人員及商品流動受限，抑制各行業供需。服務業在就業人口總量中占比近一半【注釋9】，疫情爆發后服務業從業人員指數收縮明顯加劇（圖10），給全社會造成了極大的就業壓力。規模以上工業企業中，除醫藥、電氣機械、通信設備、專用設備、通用設備等少數高景氣行業外，多數行業的用工人數相較疫前都出現了不同程度的下降（圖11）。中小企業提供了80%以上的城鎮就業崗位，1億個體工商戶帶動了近3億人的就業，但中小微主體面臨經濟波動時更加脆弱，疫情期間用工需求下行幅度更大。從居民部門看，曠日持久的疫情令居民資產負債表受損，就業和收入預期顯著惡化（圖12）。疲弱的消費者支出和預期又進一步傳導至企業部門，導致勞動力需求進一步下降，一定程度上形成負向循環。
圖10：疫情沖擊下服務業從業人員收縮加劇


資料來源：Macrobond，招商銀行研究院
圖11：多數工業行業就業人數相較疫前出現收縮


資料來源：Wind，招商銀行研究院
注：氣泡大小與各行業2019年就業人數成正比
圖12：疫情期間居民就業和收入預期惡化


資料來源：Macrobond，招商銀行研究院
值得一提的是，疫情期間，國有部門的工作崗位由于其穩定性成為就業的首選，但其吸納的就業容量總體有限，且呈下降趨勢。國有單位【注釋10】城鎮從業人員數量在疫前持續下行，2020-2021年小幅反彈，規模約為5,633萬，占城鎮就業人員總量的12%（圖13）。而在工業企業中，國有及國有控股工業企業平均用工人數近年來波動下行，2022年末約為1,365萬左右，在規上工業企業用工中占比18.1%，相較2019年末下降54萬。近期，國務院辦公廳發布穩就業政策，支持國有企業擴大招聘規模，但考慮到國有部門吸納就業人數的體量和可持續性，要化解就業增長的壓力，關鍵在于激發私人部門的活力。
圖13：國有部門吸納就業人數總體有限


資料來源：Wind，招商銀行研究院
從重點群體看，疫情下對高校畢業生的用工需求明顯轉弱而供給躍升，導致升學及就業賽道極度擁擠。在升學通道上，出國留學人數在疫情中增長乏力，2022年在66萬人左右，仍不及2019年水平（70.4萬）（圖14）。考研人數則快速上升，今年報考人數達474萬，較2019年增加184萬人（63%）。在去年考研錄取人數由2019年的81萬升至110萬的情況下，錄取率相較2020年仍下行4.8個百分點至24.2%，創下歷史新低。就業方面，初入職場的年輕人找到合意工作本就需要更長時間，激烈競爭進一步加劇了就業市場的摩擦。例如，近兩年考公報名人數激增【注釋11】，今年達到260萬，相較疫前2019年水平增加122萬人（88%）。盡管在“穩就業”導向下國考計劃錄用數由2019年的1.45萬大幅升至2023年的3.7萬，但大幅上升的報考人數仍然拉低了錄取率【注釋12】，今年國考錄取率預計將連續第三年下降至1.43%。不難想見，在疫情期間普遍做減法的私人部門，年輕人所面臨的就業競爭將更為激烈。
圖14：畢業生賽道擁擠程度大幅上升


資料來源：根據公開資料整理
疫情期間各行業對農民工的用工需求也顯著下行，尤其是從事服務業的農民工數量，在2020年出現收縮，2021年僅恢復至2019年水平。
前瞻：就業修復猜想
隨著我國經濟全面重啟，今年就業市場有望顯著修復，預計勞動力需求的增幅將超過供給，就業修復將富有彈性。支撐這一判斷的證據，來自于經濟增長與就業之間關系的理論和實踐經驗。
從理論上看，充分就業是一個經濟體達到潛在經濟增速的必要條件。基于這一宏觀邏輯，估算未來就業的增長/修復，有兩種經驗方式。一是根據奧肯定律（Okun’s Law）考察經濟增長與失業率之間的關系；二是考察新增就業對GDP增速的彈性系數，即單位GDP增長所創造的就業崗位。
（一）奧肯定律：經濟增長與失業率的關系
先看奧肯定律。這一經驗法則由美國經濟學家奧肯（Arthur Okun）于上世紀60年代研究發現。美聯儲前主席伯南克（Ben Bernanke）總結指出，奧肯定律揭示了要降低失業率，經濟增速需超過其潛在水平。普遍認為，對美國經濟而言，要使得失業率降低1個百分點，實際GDP增速需要超過其潛在增速2-3個百分點。值得注意的是，隨著經濟體的人口、資本和生產力等因素變化，擬合曲線會發生移動，回歸系數會相應變化；在經濟受到沖擊時，會出現離群點（outlier）（圖15）。
圖15：美國經濟基于奧肯定律的回歸分析


資料來源：Wind，招商銀行研究院
我國城鎮調查失業率數據時序目前僅有63個月/21個季度，限制了奧肯定律的應用價值。基于有限觀測的回歸表明，疫后失業率變動相較GDP增速的彈性（回歸系數的倒數）有所上升（圖16）。根據近三年相關關系，若今年GDP同比增速能夠恢復至6.2%，則失業率有望同比回落0.5pct至5.1%（圖17）。
圖16：中國經濟基于奧肯定律的回歸分析


資料來源：Wind，招商銀行研究院
圖17：基于近三年相關關系的失業率預測


資料來源：Wind，招商銀行研究院
（二）就業彈性系數：單位GDP增長拉動的新增就業
再看新增就業對GDP的彈性系數。相較奧肯定律，這是我國決策部門更常用的經驗法則，是宏觀政策的重要參考。2017年政府工作報告起草組負責人黃守宏曾提到，就業“對中國政府來講是最重要的任務”，“GDP每增長一個百分點，大體可以帶動190萬到200萬就業，按照6%-6.5%的預期目標測算，城鎮新增就業1,100萬的目標是可以實現的”【注釋13】。2022年，李克強總理指出“（2021年）我們宏觀經濟政策的標桿是按照6%（當年的經濟增長目標）來確定的…就業等政策都要圍繞著這個標桿進行”。觀察歷史數據，2012-2019年，單位GDP增長帶動的新增就業逐年上升，從160萬上升至225萬（圖18），很大程度上受近年服務業在我國經濟中占比上升推動。相較制造業，服務業單位GDP增長能吸納的就業數更高：2018-2019年，服務業單位GDP增長吸納新增就業人數較制造業分別高出650萬、700萬。
圖18：疫情下新增就業對GDP的彈性大幅波動


資料來源：Macrobond，招商銀行研究院
新冠疫情沖擊較大的年份，就業彈性系數出現了較大波動。2020年，單位GDP對應的城鎮新增就業跳升至539萬、2021年回落至151萬、2022年再度升至402萬。將觀察的時間范圍縮小到季度，可以發現，2020年一季度，GDP負增長-6.9%，但仍實現了229萬的城鎮新增就業，似乎與常識相悖。事實上，這很大程度上與城鎮新增就業的統計方式相關。疫情沖擊下，不少勞動者能可能經歷了反復失業和就業，導致新增就業統計的重復計算。更重要的是，在疫情沖擊高峰期，盡管仍然存在新增就業，但新增失業人數和臨時退出勞動力市場的人數也同時大幅上升，導致就業“凈增量”遠低于“新增量”。
簡單估算城鎮新增失業人數，并將其從新增就業人數中剔除，可以估計就業“凈增量”【注釋14】（圖19）。結果顯示，就業“凈增量”與GDP增速的相關度更高。2020年一季度失業人數同比新增約359萬，就業凈增量為-130萬，與當季GDP負增長方向一致。2022年二季度，新增就業人數369萬，失業人數同比新增約406萬，就業凈增量約-37萬，更貼近GDP當季僅小幅增長0.4%的走勢。
圖19：就業“凈增量”與GDP增速相關度更高


資料來源：Wind，招商銀行研究院
事實上，城鎮就業“凈增量”的大幅波動，與疫情和防疫政策對經濟和就業沖擊結構有關。通過接觸傳播的病毒/限制人員流動的防疫政策，對服務業的生產和就業造成了更大沖擊。疫前服務業所吸納的就業規模，不論是存量還是增量都遠高于第二產業制造業（圖20）。疫情爆發后，二、三產業新增就業的趨勢發生逆轉：第二產業新增就業人數由負轉正，第三產業新增就業人數則大幅下降，近乎停滯，低于第二產業。服務業勞動力大規模的失業和再就業，無疑對城鎮新增就業的相關統計造成了極大擾動。
圖20：服務業吸納的就業規模和占比遠高于制造業


資料來源：Macrobond，招商銀行研究院
展望疫后我國就業的修復前景，可參考美國勞動力市場的經驗。美聯儲工作論文發現【注釋15】，2020年新冠疫情對美國勞動力市場的沖擊呈現出與以往經濟危機截然不同的特征，表現為沖擊之初臨時性失業上升幅度遠超永久性失業。毫無疑問，這是由于以臨時性用工為主的服務業遭受了更大的沖擊。2020年4月疫情沖擊高峰時，美國失業率飆升至最高點14.7%，主要來自于臨時性失業（11.5pct）。在疫情沖擊高峰過后，臨時性失業的修復驅動整體失業率陡峭下行，速率為此前危機后的四倍，主要也是由于服務業快速恢復。當前美國臨時性失業已修復至疫前水平，經濟活動正常化之下永久性失業修復的速率也遠超以往（圖21）。
圖21：美國疫后失業率修復速率遠超此前歷次危機


資料來源：Wind，招商銀行研究院
由此可見，伴隨經濟活動正常化，特別是服務業的重啟，我國就業市場也有望陡峭修復。事實上，開年以來的PMI數據已反映出就業市場有所回暖。考慮到疫情沖擊的結構性特征，今年就業彈性系數大概率將顯著高于疫前。參考我國一次疫情沖擊時期，2020年1個百分點的GDP增長可拉動539萬新增就業。高彈性可能部分受到再就業重復計算擾動，但主要源于經濟特別是服務業的修復。青年失業率也有望陡峭下行。七普數據顯示，我國服務業從業人員在總體就業人員中占比48.9%，而青年就業人員中從事服務業的比例更高，達到61%。青年失業率與服務業PMI從業人員指數的變化高度負相關（圖22）。
圖22：青年失業率變化與服務業修復息息相關


資料來源：Macrobond，招商銀行研究院
結語：需求端“穩就業”關乎中國經濟未來
二次疫情沖擊導致我國就業壓力大幅上升，顯著超過一次疫情時期。勞動力市場的壓力使得居民的就業和收入預期轉弱，進而造成消費增長乏力，企業資本開支下降，私人部門資產負債表陷入收縮。
今年，要追求經濟發展更好結果，“穩增長”是“穩就業”的前提和基礎。我國新成長勞動力供給將在今年創下歷史新高，特別是高校畢業生和外出農民工這兩大群體的增量供給。在此背景下，“穩就業”關鍵在于勞動力需求的修復。從總量上看，經濟活動加速正常化將帶動用工需求整體擴張。從結構上看，今年經濟增長面臨范式轉換，勞動力需求結構也將相應調整。疫情期間，公共部門主動加杠桿，甚至“以工代賑”，有力地穩住了經濟大盤，但也造成財政壓力上升。今年，除了政府和國企應繼續發揮吸納就業的作用外，更重要的是激發私人部門吸納就業的能力。
一季度勞動力需求已明顯改善，三大行業的PMI從業人員指數均大幅反彈，服務業和建筑業反彈幅度相對更大。展望年內，各行業勞動力需求修復程度或有所分化。一是服務業用工需求有望大幅修復。服務業在就業人口中占比48%，并且服務業吸納就業的彈性最高。二是建筑業用工需求在一季度大幅改善后，年內或將回落，主要由于基建投資受政策托舉前置發力，下半年其用工需求或將放緩，而房地產投資年內溫和修復，用工需求難以大幅擴張。三是制造業企業用工需求或相對穩定。一方面，內需修復以及企業家信心逐漸恢復，有助于部分制造業企業用工擴張；另一方面，出口或將隨外需走弱，外貿產業鏈企業用工需求或將轉弱。
做好畢業生和農民工的“穩就業”工作，對中國經濟有著重要意義。從短期看，穩定兩者的就業和收入預期，是促進經濟穩步向好回升的關鍵所在。畢業生和農民工群體的邊際消費傾向較高，也是購房置業的剛需群體，特別是農民工進城/返鄉置業，是三四線城市房地產市場的重要支撐。提升兩者消費和購房意愿，有助于有效穩消費、穩地產，推動經濟回歸正向循環。從長期看，這兩大群體的就業正常化，關乎中國經濟的未來。一方面，研究顯示，年輕人在初入職場時遭遇經濟衰退，不僅對其信心形成打擊，還將對其整個職業生涯的收入構成損失，進而拉低消費潛能。另一方面，極為龐大的農民工群體深刻影響著我國的城鎮化進程。改革開放以來，我國的外出農民工造就了人類歷史上最波瀾壯闊的勞動力遷移，為中國經濟的高速發展提供了澎湃動力。近三年外出農民工數量已較疫前明顯下滑。
因此，“穩就業”不僅是疫情沖擊后的當務之急，更關于中國經濟的未來。若就業壓力持續，將拖累中國經濟的潛在增長率。歐央行研究顯示 ，疫情造成的長時間失業可能對就業意愿造成永久傷害，降低勞動參與率及生產率，形成勞動力市場的“永久傷痕”（permanent scars），拉低長期經濟增速。
注釋
1、即《關于2022年國民經濟和社會發展計劃執行情況與2023年國民經濟和社會發展計劃草案的報告》。
2、新成長勞動力是指達到勞動年齡、在社會初次擇業就業的勞動力，包括未繼續升學的初高中畢業生以及高校畢業生。
3、根據國際勞工組織對失業人口的定義，失業人口是指沒有工作，近期尋找工作，且能立即去工作的人。我國失業率調查對失業人口的定義與國際勞工組織的標準基本一致，即指當前沒有工作，近3個月積極尋找工作，如果有合適工作能在2周內開始工作的人。參見李曉超（2020），《關于我國調查失業率統計的幾個問題》。
4、2008年目標較2007年上調100萬人至1,000萬人，設定目標時未爆發全球金融危機，報告指出“國民經濟連續幾年保持平穩快速發展的良好勢頭，國家財力進一步增強，企業效益明顯提高…使我們有必要、有條件在擴大就業規模…等民生問題上邁出更大步伐。”2009年目標則再度下調至900萬人。2020年目標較2019年下調200萬人至900萬人，目標設定在新冠疫情初次沖擊后，報告指出“受疫情沖擊和經濟下行壓力加大影響，城鎮新增就業壓力明顯攀升，但考慮到新成長勞動力在城鎮就業的需求量，保持相當規模的就業增量是必要的、也是必須的”。
5、每年國家領導人或人社部領導就當年就業工作所做的講話、撰文或采訪中，均會提及“當年需在城鎮就業的新成長勞動力”情況。2015-2021年的表述由“1,500萬人左右”調整為“1,500萬人以上”，2022年為“約1,600萬人”，2023年首次公布具體測算數字“1,662萬人”。
6、城鎮新增就業人數指報告期內本地區城鎮累計新就業人員數減去離退休、傷亡的減員人數，基層人社部門統計的是初次就業和失業人員再就業的人數。一段時間內，一位勞動者可能經歷不止一次的失業和就業狀態轉變，導致重復計算。
7、普通高等學校 = 本科院校（含本科層次職業學校21所） + 高職（專科）院校。
8、外出農民工指戶籍仍在農村，有勞動能力和就業要求，在戶籍所在鄉鎮地域外的務工人員。絕大多數外出農民工為進城務工。農村外出務工勞動力人數為季頻數據，存在季節性規律，每年前三季度逐季上升，三季度達年內高點，四季度回落。國家統計局公布的外出農民工人數年度數據取當年四季度數值。在本文分析中，我們以三季度的年內高點值代表當年外出農民工人數。
9、根據2020年的“七普”數據，服務業就業人數近3.6億，占我國就業總人口的48%。
10、包括國家機關、軍隊、武警、公檢法、人大、政協、黨的機關、事業單位、國有企業。
11、中央機關及其直屬機構公務員招考，有成國考，報名人數為國考報名通過資格審查人數。
12、按照計劃錄用數/通過資格審查報名數的比值計算。
13、參見http://www.gov.cn/xinwen/2019-03/06/content_5371225.htm。
14、凈增就業數=新增就業數-新增失業數；新增失業數為當季失業人數的同比變化；當季失業人數=當季就業人口*[當季失業率/(1-當季失業率)]，其中，當季失業率為季度均值，當季就業人口為上年就業人口和本年就業人口的加權平均。需要注意的是，估算的失業人數仍然屬于當期截面數據而非當期流量數據，但其同比變化提供了失業人數變化的近似估計。
15、Hall, Robert E., and Marianna Kudlyak (2021), “Comparing Pandemic Unemployment to Past U.S. Recoveries”,  FRB San Francisco Working Paper 2021-33.