我国实际城镇失业率测算方法探究

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1、我国实际城镇失业率测算方法探究摘要:就业作为经济和社会发展的优先目标和民生之本,其重要性不言而喻,但我国当前所采用的城镇登记失业率指标难以反映真实的就业状况。为此,本文引入名义国内生产总值指数和人口因素作为参数构建模型,测算我国1990-2014年实际城镇失业率,进而检验奥肯定律在我国的适用性,并与已有文献数据和结论进行对比分析。结果显示,本模型测得的数据是准确的,能够较好地衡量我国城镇真实的就业情况,可以为国家制定政策提供更精确的数据依据,关键词:城镇登记失业率;实际城镇失业率;名义GDP指数;城镇失业人

2、口调整系数中图分类号:F241.4文献标识码:A文章编号:1000-176X(2017)01-0115-08一、引言失业率指标不仅能够体现一个国家或地区劳动力的配置和使用状况,也能够在一定程度上衡量其国民经济的运行状态。现阶段,我国所使用的失业率指标是城镇登记失业率,但实际上,该指标在概念的界定和统计的对象上都存在着比较严重的缺陷,统计口径上与国际常见的失业率测算方法相差甚远。近年来,许多学者认为奥肯定律在我国的适用性不强,主要原因在于我国现阶段所使用的城镇登记失业率指标本身无法全面反映真实的失业情况。鉴于

3、此,如何科学、合理和精确地测算实际城镇失业率,是经济学界十分关注的难点问题目前,学者们对测算实际城镇失业率方法的研究成果中,失业率调整系数法的使用条件最符合中国的实际情况,本文检验了学者们对于失业率调整系数法和城镇登记失业人数方面的研究成果,并在他们的研究基础上优化了失业率调整系数法,将原来通过城镇失业率之比得到的调整系数转变为失业人数之比,并根据失业率相关理论,引人名义国内生产总值指数,即名义GDP指数,以及人口因素作为参数,构建用于测算我国实际城镇失业率的模型,对实际失业率进行了更准确的测算二、文献综述

4、现阶段,我国多以城镇登记失业率作为反映失业情况的指标。《中国统计年鉴》中对于城镇登记失业人员的定义为:有非农业户口,在一定的劳动年龄内(16周岁至退休年龄),有劳动能力,无业而要求就业,并在当地劳动保障部门进行失业登记的人员。城镇登记失业率即为城镇登记失业人员与城镇单位就业人员(扣除使用的农村劳动力、聘用的离退休人员、港澳台及外方人员)、城镇单位中的不在岗职工、城镇私营业主、个体户主、城镇私营企业和个体就业人员、城镇登记失业人员之和的比(一)城镇登记失业率指标研究实际上,城镇登记失业率在概念的界定和统计的对

5、象上都存在着比较严重的缺陷,我国许多学者致力于该领域的研究熊祖辕指出,国际上常见的失业者定义为,在一定年龄范围内,有意愿工作并且能够立即工作。但在过去一段时间内没有找到工作的人,而失业率就是失业人口数占经济活动人口数的比重。但是,我国城镇登记失业率指标的统计口径与该标准差别较大,具体表现在登记失业率对于劳动时间、失业登记人员范围、登记者年龄范等指标的界定上,这使得城镇登记失业率指标并不能全面、客观地反映失业的实际情况任栋指出,城镇登记失业率和城镇调查失业率是在内涵、统计口径上有本质区别的两个失业率指标。我国

6、采用的城镇登记失业率与国际主流的失业率概念不同,统计口径较紧,会低估真实的失业情况:而城镇调查失业率的测算来源于各地的抽样调查结果,统计口径与国际接轨,因而更能反映我国实际城镇失业情况,但是出于多种因素,政府难以实施和定期发布城镇调查失业率数据张车伟探讨了我国城镇登记失业率和人口普查失业率指标的定义,认为城镇登记失业率不能反映我国城镇的真实失业情况,这是由于该指标的统计方法与世界主要国家和国际通用方法的差别较大。同时也指出,相较于城镇登记失业率。我国人口普查失业率更接近国际上通用的失业率,这是由于人口普查的

7、失业调查是按照10%的比重抽样进行的,其调查范X广、人数多,且严格遵循随机抽样原则,因而具有较高的科学性和准确性,但缺点在于普查每十年进行一次。不能满足对失业数据的经常性需要李啥和蒲晓红通过对我国1978-2007年城镇登记失业率和GDP增长率的数据进行回归分析,得到了我国的实际GDP增长率与失业率没有相关关系的结论,这种情况与奥肯定律有相当的偏离。他们认为,这是由于回归采用了城镇登记失业率作为变量。而城镇登记失业率仅考虑了名义就业人口,忽略了大量存在的隐性失业人口,因而对于奥肯定律的检验就会得到完全不同的

8、结论。同时也指出,我国应尽快完善失业登记制度,使登记失业率的统计口径与国际接轨,从而帮助政府制定合适的就业政策梁明峰对比并总结了多位学者对于奥肯定律在中国适用性的研究成果,得到了奥肯定律在中国适用性严重不足的结论。同时,通过研究1979-2011年中国的通货膨胀率和城镇登记失业率,他认为菲利普斯曲线对我国数据不具有适用性,因而我国城镇登记失业率很难反映真实的失业水平,这是城镇登记失业率指标所存在的最严重的问题(二

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