寻找更靠谱的就业指标：一个“三主线轮动”的跟踪框架
2018年7月31日政治局会议首提“稳就业”并居“六个稳”之首，年底闭幕的中央经济工作会议延续了这一表述，且强调“把稳就业摆在突出位置”以及“实施就业优先政策”。不难看出，就业问题成为了我国政策的底线。
考虑到官方就业指标的时效性有所欠缺，本报告试图构建一个我国就业状况的跟踪框架。我们的方法是：从我国就业指标的含义和分类出发，在交叉互证、取经海外的基础上，尝试从现有指标体系中寻找出更有指导意义的指标体系，并将该指标体系与2008年以来我国政策变化予以复盘实证。
核心结论：
1、可从劳动力市场供求、失业保障、企业盈利三条主线，寻找监测我国就业市场状况的失业率代理变量。基于我们的测算，观测我国就业可按照“工业企业营收增速→养老/失业保险期末参保人数/领取失业保险金人数→求人倍率/中国就业市场景气指数（CIER指数）/城镇登记失业率”的思路进行轮动。
中国官方就业指标时效性欠缺：官方指标以量为主，低频且有可能失真；非官方指标和非直接指标可作为辅助，与失业率进行交叉验证。
美国就业指标体系综合性强、量价多维，对我国的四个启示：1）城镇调查失业率的可靠性需要进一步提高；2）失业救济相关指标有望成为监测失业情况的领先指标；3）制造业与服务业的就业人数可衡量劳动力市场环境变化；4）应从“量价”两维综合评判就业。
寻找可靠性更强的就业指标：通过对现有指标的两两自证，我们发现，求人倍率、CIER指数、城镇领取失业保险金人数增速三者自洽性较好。此外，其他可参考的指标：1）失业保险期末参保人数增速和城镇职工基本养老保险参保人数增速，可作为求人倍率的领先指标、作为领取失业金人数的同步指标；2）工业企业收入增速可作为新增及工业从业人员增速的领先指标。
2、就我们提出的就业指标跟踪框架，针对2008年以来的实际情况予以复盘，结果显示：失业保障类和企业盈利类指标拐点领先于政策拐点，且存在一定互动关系；供求类指标与政策变化的相关性不强。
工业企业营收增速、城镇养老保险参保人数增速、领取失业保险金人数增速拐点领先货币政策拐点，三者领先性依次提升；
财政政策与就业指标相互关系的规律性不强，仅城镇领取失业保险金人数增速略领先财政政策拐点；
政策宽松和紧缩的当期失业率与求人倍率也同步维持此前的上升或下降趋势，仅在宽财政接近结尾的时候，失业率指标才有所好转（即下降）；
3、稳就业已成2019年的头等大事。中央经济工作会议“把稳就业摆在突出位置”和“实施就业优先政策”等表述，加之稳就业居“六个稳”之首，足以显现解决就业问题的重要性和迫切性。根据前文复盘的结果，2019年政策逐步放松，将对我国就业情况构成正向支撑。与此同时，通过跟踪2019年失业保障类和企业盈利类指标的变化，应可提前判断政策取向的变化。
风险提示：政策效果不及预期，模型假设有偏差。
正文如下：
一、跟踪我国就业状况可有三条主线：供求、保障、营收
根据我们的分析和测算，在我国现行指标体系中，求人倍率、CIER指数，城镇领取失业保险金人数增速较能客观及时地反映我国就业情况。在保障和营收两条思路下，我们推荐从“工业企业营收增速→养老/失业保险期末参保人数/领取失业保险金人数→求人倍率/CIER/城镇登记失业率”的轮动框架下进行就业市场的监测。下面，我们将从评析国内指标体系、借鉴美国指标、指标互证等方面逐一展开。
我国官方就业指标有欠缺，待掘更优指标
官方就业指标以量为主，且存在调查样本小、数据低频等问题。我国当前的就业指标主要包括“统计局口径下的人口普查劳动统计”和“人社部口径的劳动统计”这两套体系。其中最常用的是城镇登记失业率，但由于其只统计了进行失业登记的人群，代表性不足。其他比较常用的官方指标还包括城镇新增就业人数、城镇失业人员再就业人数、劳动力市场求人倍率等，与国际统计标准更为接近的城镇调查失业率数据较少，平均工时、平均工资也分别存在着数据少和低频的问题。
非官方数据可作为辅助补充。中国就业市场景气指数（CIER指数，中国人民大学就业研究院与智联招聘平台合作统计）和劳动力市场求人倍率（人力资源市场信息监测中心发布）这两个指标较为类似，从不同维度衡量了市场有效需求人数与有效求职人数之比，即大于1代表职位供过于求，可以作为衡量就业状况的补充。
非直接指标具备一定的参考价值。我国的就业指标体系中还含有PMI分项之从业人员、工业企业从业人数等非直接指标，主要是通过部分产业从业人员的增速变化来反映劳动力市场的景气状况，具备监测就业情况的应用空间。
他山之石——美国就业指标体系的借鉴意义
美国就业市场指标体系“量”、“价”多维，综合性高。美国的就业数据体系较为全面，包含劳动力市场衡量的“量”与“价”两个维度，以月频为主，主要来自劳工部每月发布的就业报告，一般于次月第一个周五发布，较国内而言更加及时和高频。在就业数据体系中，以U3失业率、新增非农就业人数、初请失业金人数和薪资增速最为常用。各指标与经济增长的关系不尽相同，可分别作为经济增长数据的前瞻、同步、滞后指标，其中前三项从“量”的角度衡量，以非农业就业人员为主要衡量对象；薪资增速从“价”的角度衡量劳动力市场的紧俏程度。
他山之石可为我所用。美国就业指标体系可为中国就业指标代理变量的选择提供一些有益的启示：1）美国的官方失业率以问卷调查方式为主，我国2018年初开始编制的城镇调查失业率也是如此，在统计原理上可靠性应该更强；2）失业救济相关变量有可能成为监测失业情况的领先指标；3）制造业与服务业的就业人数增量及增速，可以作为衡量劳动力市场供需变化的主要变量，可以从产业或行业维度选取高权重数据测算整体水平；4）可从“量、价”的维度综合评判就业市场情况。
现有就业指标的效果自证
两两检验寻求自洽指标。考虑到我国主要就业指标存在低波动、低频等问题，也暂时没有公认的单一最优就业衡量指标，接下来，我们选取多重指标相互印证的方式进行检验，试图寻找彼此可自洽的“指标群”，以便综合观测中国就业状况。为此，剔除掉表1中数据较少的城镇调查失业率、平均工时，两两链接建立检验矩阵（指标含义相关性较低的除外），通过相关分析得出了几个结论：
结论一：自洽性最高的指标为求人倍率、CIER指数、城镇领取失业保险金人数增速，三者均互相自洽。求人倍率与CIER都是以劳动力市场职位（员工）供求来衡量的指标，尽管选取范围有区别，但大致走势相同，可以相互解释，并与常用的城镇登记失业率与城镇领取失业金人数明显相关；城镇领取失业保险金人数增速领先求人倍率和CIER指数6个月，其中与求人倍率的6个月错位相关系数达到-0.82。
结论二：工业企业从业人员增速、城镇登记失业率和工资增速与其他两个指标可相互印证，可靠性次之。工业企业从业人员增速与非制造业PMI从业人员、工资增速均有相关关系；城镇登记失业率与求人倍率和CIER指数相关；工资增速与城镇领取失业保险金人数和工业企业从业人员增速相关。
结论三：自洽验证效果较差的指标包含城镇新增就业人数、城镇失业人员再就业人数、PMI从业人员。城镇新增就业人数增速与PMI从业人员正相关，城镇失业人员再就业人数作为城镇新增就业人数的一部分，其增速与其他指标基本无关联。
具体关系及指标使用方式如下：
1）求人倍率和CIER指数因为计算公式相同，尽管涉及范围不同，但之间可以相互印证，相关性达到0.67，说明样本具有一定代表性，能够较为客观反映整体就业市场供需状况。不过在2018年起指数走势分化，出现偏差，可能是数据有限造成的；
2）PMI从业人员指标与城镇新增就业人数增速走势相同，相关系数达到0.54，二者均反映了就业市场的景气程度。理论上PMI从业人员应能够与其他指标建立相互印证的关系，但出现不自洽的状况，可能是由于其编制方式使之基本围绕荣枯线波动、范围限制在采购经理的调查等原因；
3）1/求人倍率与城镇登记失业率呈同步关系，滞后城镇领取失业保险金人数增速约6个月，领先关系上为：城镇领取失业保险金人数＞1/求人倍率≥城镇登记失业率。从定义上看，求人倍率与城镇登记失业率成反向相关非常合理，二者的相关系数高达-0.82，而领取失业保险金人数增速对求人倍率的领先，可能是源于领取保险金步骤不繁琐，在失业后可以及时办理完成，而失业者将通过较长一段时间找工作，在此过程中再被统计入求人倍率数据，因操作难易度和求职期长度造成统计时滞；
4）工业企业从业人数增速因数据残缺，结论缺乏说服力。统计数据显示，工业企业从业人数与城镇登记失业率、非制造业PMI从业人员正相关，相关系数分别为0.86和0.67，但理论上其与城镇登记失业率应是反向变动，我们认为这是由于数据残缺造成的统计异常，在此不予以考虑；而与非制造业PMI从业人员的相关理论上也有牵强之处，若要添加解释，则可能是工业与非制造业景气度存在一定正相关性，从而带动了两者从业人员数的同涨同跌。
5）平均工资增速是城镇领取失业保险金人数和工业企业从业人数的领先指标。工资是劳动力价格的表现，是劳动力市场的晴雨表之一，由最近10年的劳动力市场供给曲线[1]来看（之前的年份可能由于劳动力供给量少，工资的调节作用并不明显），工资增长会带来劳动力增长，且斜率随着年度的推移而逐渐上升（由近10年的0.22提高到近5年的0.73）。但工资调整存在着向下粘性问题，一般来说，劳动力需求下行期时工资对劳动人数的影响小于劳动力需求上行期。
其他相关指标的预测效果——寻求领先指标
在就业指标体系之外，尝试从其他变量侧面观察就业市场变动，以寻找上述就业指标的其他领先或同步指标，减少因低频、时滞造成的判断误差。从劳动力市场的供求出发，我们选取了保障和盈利两个角度加以分析。其一，劳动力就业时会缴纳保障保险，失业时便可以领取，参保人数变化理论上能反映就业市场增量变化；其二，企业在经营较好时更愿意扩大员工规模，在不景气时倾向于裁员，企业的经营或盈利指标理论上应是企业从业人员甚至更广泛劳动力数量变化的前瞻指标。
保障类指标相关：失业保险期末参保人数增速及城镇职工基本养老保险参保人数增速，可作为求人倍率的领先指标、领取失业金人数的同步指标。社会保险与保障和失业较为相关，数据显示，失业保险期末参保人数增速略领先城镇职工基本养老保险期末参保人数增速和求人倍率，领先长度约2-5个月；城镇职工基本养老保险期末参保人数增速领先求人倍率约3-6个月。五险属于单位同时缴纳的款项，失业险与养老险在增速上出现差距，大概率是因为基数差异。从逻辑推理上看，参保人数增速与新增就业应当更接近同步指标，目前的差异可能是由于统计时滞造成的数据时滞。失业保险期末参保人数和城镇职工基本养老保险期末参保人数也与城镇领取失业保险金人数同步变动、反向相关，失业、养老与之的系数分别为-0.67和-0.66，这一逻辑合理，也印证了前文中城镇领取失业保险金人数领先1/求人倍率6个月的判断。
盈利类指标相关：工业企业收入增速可作为新增及工业从业人员增速领先指标，与PMI从业人员走势趋同。劳动力市场的需求主要来自企业盈利的良好表现和乐观预期，在此我们以工业企业数据为例进行说明。2014年以来的数据表明，工业企业主营业务收入增速领先工业企业从业人员增速2-9个月，领先城镇新增就业人数0-6个月。工业企业营收增速与PMI从业人员及非制造业PMI从业人员分项数据走势基本趋同，相关系数分别为0.63和0.55，都带有对劳动力市场前景的预判意味。但这一领先的时间长度与上文“工业从业人数增速和非制造业PMI从业人员具备同步趋势”的判断相悖。由于工业从业人数与非制造业PMI从业人数的同步性理论上略缺乏说服力，故以此处的结论为准。
构建我国就业状况的跟踪框架：“供求、保障、营收”三条主线指标轮动观察
指标选取：增速与供求综合考量。根据美国指标体系经验，失业金、就业人数增速、工资数据可综合评估就业情况。在我国现行指标体系中挖掘，求人倍率（CIER指数类似）和城镇领取失业保险金人数增速最为可靠，自恰性较好，通过保障和营收两条思路，可以补充其他可参考的指标关系：1）失业保险期末参保人数增速及城镇职工基本养老保险参保人数增速可作为求人倍率的领先指标、作为领取失业金人数的同步指标；2）工业企业收入增速可作为新增及工业从业人员增速的领先指标。
指标轮动：监测就业市场状态可以参照“工业企业营收增速→养老/失业保险期末参保人数/领取失业保险金人数→求人倍率/CIER/城镇登记失业率”的思路进行轮动。企业营收为劳动力需求奠定基础，保障登记对劳动力状态登记产生统计时差，二者可以领先2-9个月预期就业市场趋势变动，而求人倍率（CIER指数）是较为可靠的供求判断指标，可作为城镇登记失业率的辅助印证指标。当然，随着数据增多，统计上更为可靠的城镇调查失业率之后可以替代城镇登记失业率。
二、历史复盘：营收、保障拐点领先于政策拐点
理论上，就业应当既是政策松紧转向的先行指标，又是政策持续推进的影响对象。简言之，就业与政策互为影响，互相促进。充分就业是货币政策的最终目标之一，也是制定货币政策的依据之一，美联储FOMC会议的加息进程中，就业数据往往是重要参照；财政政策的调整，旨在稳经济增长和调经济结构，当然也与劳动力市场走势密不可分。因此，我们将2008年至今的货币政策、财政政策“松”与“紧”时段，与前文遴选的就业相关指标进行复盘，试图探索就业指标与政策实施效果的相互关系。
政策划分：2008年以来财政、货币均“四松一紧”
财政货币稳健偏宽松为主基调，根据经济形势的差异，“紧”与“不松不紧”交叉进行。鉴于2008年金融危机以来我国基本经历了一个完整的经济周期，我国也是从2008年下半年起开始了宽松救市的政策，故我们从此处开始复盘。依据央行货币工具实施和财政部公告法规，我们大体将货币政策、财政政策的松紧度划分为7个区间，月份上有不一致现象，但基本上涵盖“四宽一紧”和两段结构性调整的“不松不紧”阶段。
历史复盘：营收、失业金拐点先于政策拐点，失业率变动同向强化
工业企业利润增速对货币政策的预测和反馈基本符合理论，但错位间隔逐渐拉长。数据上看，工业企业营收增速拐点领先货币政策拐点，错位间隔从4个月扩展至13个月；政策反馈上，货币政策放宽（收紧）后工业企业收入增速基本随之上行（下跌），反应期从1个月到19个月不等。除2016年底持续的宽财政阶段外，其余阶段工业企业营收增速拐点领先财政政策拐点，错位间隔从2个月到19个月，相关性较差。
城镇基本养老保险参保人数增速拐点领先货币政策拐点5-8个月。从高频（月度）保障相关数据来看，城镇基本养老保险期末参保人数同比增速对货币政策有良好的前瞻性，拐点领先5-8个月。但由于数据仅从2014年起算，未曾经历完整的政策周期，故规律说服力有限。失业保险参保人数增速走势自2017年4月起与养老保险分化且一直呈上升态势，现有数据下对政策的引导和反馈参考意义有限。
城镇领取失业保险金人数增速拐点对政策拐点存在明显领先性。中频（季度）保障数据中，城镇领取失业保险金人数增速拐点领先货币政策时间缩短，间隔从14个月至5个月，前瞻意义增强；对货币政策的反馈时间拉长，从8个月到18个月，体现政策效果存在时滞性；领先财政政策拐点稳定在9个月左右，前瞻意义较高，但对财政政策的反馈不存在明显的规律。
失业率、求人倍率与财政政策、货币政策同步性较高，意味着财政、货币政策对就业市场影响不明显，或是失业率指标在政策互动上监测效果失效。2008-2010年间，城镇登记失业率与财政政策和货币政策的基调变化基本同步，印证了我国就业统计数据的可靠性存疑（理论上失业率应存在一定的领先或时滞）。2012年起，财政货币政策稳健偏宽松，失业率顺应政策一路下行，求人倍率一路上升，二者波动性不高、趋势性较强，这也与这一阶段政策只松不紧有关。
复盘小结：营收、保障类就业指标与宏观政策存在一定互动性，供求类指标与政策变化的相关性不强。1）工业企业营收增速、城镇养老保险参保人数增速、领取失业保险金人数增速拐点领先货币政策拐点，三者领先性依次提升；2）财政政策与就业指标相互关系的规律性不强，仅城镇领取失业保险金人数增速略领先财政政策拐点；3）政策宽松和紧缩的当期失业率与求人倍率也同步维持此前的上升或下降趋势，仅在宽财政接近结尾的时候，失业率指标才有所好转（即下降）；4）遴选的就业指标与财政货币政策的关系无一致性规律。
三、我国就业压力增大，“稳就业”成为头等大事
我国就业市场压力增大。2017年起，工业企业主营业务收入增速趋势下行，城镇职工基本养老保险期末参保人数增速下探，登记失业率与求人倍率向好趋势走缓。在金融强监管、去杠杆、中美贸易摩擦等因素叠加下，我国实体经济下行压力加大，进而威胁就业市场的稳定。就2018年的情况，尽管宏观数据显示我国当前就业状况仍旧比较稳定（截至2018年11月，我国城镇调查失业率为4.8%，连续4个月在5.0%以下），但实际情况可能并非如此。以广东省为例，2018年1-7月广东省规模以上工业企业平均就业人员1314.63万人，同比下降4.5%。
“稳就业”成为头等大事。2018年7月31日政治局会议首提“稳就业”并把“稳就业”位居“六个稳”之首，年底闭幕的中央经济工作会议延续了这一表述，且强调“把稳就业摆在突出位置”以及“实施就业优先政策”。根据前文复盘的规律，我们预计政策的持续放松将对2019年就业情况形成一定支撑。与此同时，通过跟踪2019年失业保障类和企业盈利类指标的变化，应可提前判断政策取向的变化。
风险提示：
1. 政策效果不及预期。往后看，我们预计货币和财政政策的持续放松将对2019年就业情况形成一定支撑，但因复盘结果显示供求类指标与政策变化的相关性不强，所以存在政策效果不及预期的风险。
2. 模型假设有偏差。由于数据可得性和指标频率不一致等限制，我们得出的指标间自洽关系可能存在一定偏差。
联系人：熊园，国盛宏观首席分析师（18511580215）；何宁，国盛宏观助理研究员；王梅郦，国盛宏观研究员。
注释：
[1]这里我们定义“劳动力供给曲线”是工资水平和劳动力数量（这里用求职人数来衡量）之间的关系。斜率为正，劳动力供给曲线向右上方倾斜，反映了当前经济发展水平和工资率下，替代效应大于收入效应，工资的提高使劳动数量增加。
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[1]国盛宏观熊园团队，元旦宏观9看点：中美示好，PMI破位，政策能稳住吗？，2019.01.01
[2]国盛宏观熊园团队，2019年政策的变与不变——逐句解读中央经济工作会议，2018.12.22
[3]国盛宏观熊园团队，经济延续走弱，9大对冲政策可期，2018.12.16
[4]国盛宏观熊园团队，以稳为主，政策正式放松—逐字逐句解读7.31政治局会议，2018.8.1
具体分析详见2019年1月5日发布的《宏观专题：寻找更靠谱的就业指标：一个“三主线轮动”的跟踪框架》
分析师熊园 分析师执业编号S0680518050004