1、请仔细阅读本报告末页声明请仔细阅读本报告末页声明 证券研究报告|宏观经济研究 2019 年 01 月 05 日 宏观专题宏观专题 寻找更靠谱的就业指标：一个“三主线轮动”的跟踪框架寻找更靠谱的就业指标：一个“三主线轮动”的跟踪框架 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。、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
2、官方就业指标时效性欠缺：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：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：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
3、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。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
4、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、稳就业已成 2019 年的头等大事。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：风险提示：政策效果
5、不及预期，模型假设有偏差。作者作者 分析师分析师 熊园熊园 执业证书编号：S0680518050004 邮箱： 研究助理研究助理 何宁何宁 邮箱： 研究助理研究助理 王梅郦王梅郦 邮箱： 相关研究相关研究 1、元旦宏观 9 看点：中美示好，PMI 破位，政策能稳住吗？2019-01-01 2、PMI 跌破荣枯线，继续提示 9 大逆周期调节政策2018-12-31 3、2019 年政策的变与不变逐句解读中央经济工作会议2018-12-22 4、经济延续走弱，9 大对冲政策可期11 月经济数据点评2018-12-16 5、以稳为主，政策正式放松逐字逐句解读 7.31政治局会议2018-08-01
6、2019 年 01 月 05 日 P.2 请仔细阅读本报告末页声明请仔细阅读本报告末页声明 内容目录内容目录 跟踪我国就业状况可有三条主线：供求、保障、营收跟踪我国就业状况可有三条主线：供求、保障、营收.3 我国官方就业指标有欠缺，待掘更优指标.3 他山之石美国就业指标体系的借鉴意义.4 现有就业指标的效果自证.5 其他相关指标的预测效果寻求领先指标.9 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.10 历史复盘：营收、保障拐点领先于政策拐点历史复盘：营收、保障拐点领先于政策拐点.11 政策阶段划分：2008 年以来财政、货币均“四松一紧”.12 历史复盘：营收、失业
7、金拐点先于政策拐点，失业率变动同向强化.12 我国就业压力增大，我国就业压力增大，“稳就业稳就业”成为头等大事成为头等大事.14 风险提示风险提示.14 图表目录图表目录 图表 1：当前关于中国就业情况的主要统计指标.4 图表 2：城镇登记失业率维持在 4%左右.4 图表 3：城镇调查失业率维持在 5%左右.4 图表 4：美国现行的就业指标体系.5 图表 5：就业指标内部自证结果.6 图表 6：求人倍率与 CIER 表现趋同.7 图表 7：城镇新增就业人数增速与 PMI 从业人员趋势相同.7 图表 8：1/求人倍率与城镇登记失业率走势同步.7 图表 9：城镇领取失业保险人数增速领先 1/求人倍
8、率约 6 个月.7 图表 10：工业企业从业人员增速与城镇登记失业率异常同向变动.8 图表 11：工业企业从业人员增速与非制造业 PMI 从业人员同向变动.8 图表 12：工资增速拐点领先城镇领取失业保险金人数增速 24 个月.8 图表 13：工资增速领先人员增速 2-14 个月.8 图表 14：2008-2017 年劳动力供给曲线.9 图表 15：失业保险期末参保人数增速领先求人倍率 2-5 个月.10 图表 16：养老及失业保险参保人数增速与领取失业金人数增速反相关.10 图表 17：工业企业收入增速领先人员增速 2-9 个月.10 图表 18：工业企业收入增速与 PMI 从业人员分项渐趋
9、同步.10 图表 19：监测就业市场可用指标.11 图表 20：2008 年以来货币、财政政策阶段划分.12 图表 21：工业企业收入增速拐点领先政策拐点约 12 个月.13 图表 22：养老、失业保险参保人数数据较少，偶然性偏差影响大.13 图表 23：领取失业保险金人数拐点对宏观政策的领先时间缩短.13 图表 24：政策稳定性增强时失业率与求人倍率的反馈也越发有效.13 2019 年 01 月 05 日 P.3 请仔细阅读本报告末页声明请仔细阅读本报告末页声明 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，
10、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。跟踪跟踪我国我国就业就业状况状况可有三条可有三条主线主线：供求供求、保障保障、营收营收 根据我们的分析和测算，在我国现行指标体系中，求人倍率、求人倍率、CIER 指数，城镇领取失指数，城镇领取失业保险金人数增速业保险金人数增速较能客观及时地
11、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“工业企业营收增速养老/失业保险期末参保人数失业保险期末参保人数/领取失业保险金人数求人领取失业保险金人数求人倍率倍率/CIER/城镇登记失业率”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，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
12、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。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
13、补充。非直接指标具备非直接指标具备一定的参考价一定的参考价值值。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。2019 年 01 月 05 日 P.4 请仔细阅读本报告末页声明请仔细阅读本报告末页声明 图表 1：当前关于中国就业情况的主要统计指标 指标名称指标名称 类型类型 频次频次 指标简介指标简介 问题问题 城镇新增就业人数 量 月 城镇累计新就业人员数减去自然减员人数 没有考虑失业情况 城镇失业人员再就业人数 量 月 再次办理就业人数 是城镇新增就业人数的组成部
14、分 城镇调查失业率 量 月 调查范围为全国所有地级城市，抽中的城镇和乡村 16 岁及以上的人口均纳入调查样本，样本数量约 12 万户 较稳定，2018 年 1 月起更 城镇登记失业率 量 季 只统计了在人力资源社会保障部门进行失业登记的人群，没有进行登记的失业人数未被包括 长期稳定在 4%左右，失真 城镇领取失业保险金人数 量 季-未覆盖全部劳动者 求人倍率 量 季 有效需求人数与有效求职人数之比，大于 1代表职位供过于求 求职者(或者雇主)在找到工作(或找到雇员)时可能未进行申报登记 CIER 指数 量 季 市场招聘需求人数/市场求职申请人数，大于1 代表职位供过于求 仅为智联招聘全站数据
15、平均工作时间 量 季-2018 年 6 月新设 平均工资 价 年-低频，仅有城镇非私营单位就业人员数据 PMI：从业人员 量 月 PMI 分项，分为制造业和非制造业-工业企业从业人数 量 月 41 个行业的全部从业人员平均人数 仅限工业 资料来源：国家统计局，人社部，人力资源市场信息监测中心，Wind，人大就业研究所，国盛证券研究所 图表 2：城镇登记失业率维持在 4%左右 图表 3：城镇调查失业率维持在 5%左右 资料来源：Wind，国盛证券研究所 资料来源：Wind，国盛证券研究所 他山之石他山之石美国就业指标体系的借鉴美国就业指标体系的借鉴意义意义 美国就业市场指标体系“量”、“价”多维
16、，美国就业市场指标体系“量”、“价”多维，综合综合性性高高。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-6-4-202468103.53.63.73.83.94.04.14.24.34.402-1205-0307-0609-0911-1214-0316-0618-09城镇登记失业率城镇登记失业率:同比（右轴）%5.00 5.005.104.904.80 4.805.105.004.90 4.904.804.504.604.704.804.905.005.10
17、5.2018-0118-0318-0518-0718-0918-11城镇调查失业率31个大城市城镇调查失业率%2019 年 01 月 05 日 P.5 请仔细阅读本报告末页声明请仔细阅读本报告末页声明 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。图表 4：美国现行的就业指标体系 指标名称指标名称 类型类型 频次频次 指标简介指标简介 反映经济增长反映经济增长 就业率/U3 失
18、业率 量 月 邮寄给六万美国家庭的调查问卷结果 滞后指标 非农就业人数 量 月 反映非农业人口的就业状况 同步指标 初请失业金人数 量 周 新申请失业救济的人数情况 领先指标 ADP 就业人数 量 月 非官方，采集自约 50 万家匿名美国企业，反映私营部门的就业状况，常被市场称作“小非农”同步指标 劳动力参与率 量 月 经济活动人口(包括就业者和失业者)占适龄劳动人口的比率-平均每周工时 量 月 制造业数据 领先指标 平均时薪/薪资增速 价 月 私人非农企业生产和非管理人员-劳动力成本指数 价 季 报酬指数、工资薪金指数等-资料来源：美国劳工部，ADP 就业人数来源于美国民间就业服务机构 AD
19、P Employer Services，国盛证券研究所 他山之石他山之石可为我所用可为我所用。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现有就业指标的效果自证 两两检验寻求自洽指标。两两检验寻求自洽指标
20、。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：结论结论一：一：自洽自洽性性最高的最高的指标为指标为求人倍率、求人倍率、CIER 指数、城镇领取失业保险金人数增速，指数、城镇领取失业保险金人数增速，三者三者均均互相自洽互相自洽。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
21、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。结论结论二：二：工业企业从业人员增速工业企业从业人员增速、城镇登记失业率和工资增速、城镇登记失业率和工资增速与与其他其他两两个指标个指标可可相互印相互印证，可靠性次之。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。结论三结论三：自洽验证效果较差的指
22、标包含城镇新增就业人数、城镇失业人员再就业人数、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。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。2019 年 01 月 05 日 P.6 请仔细阅读本报告末页声明请仔细阅读本报告末页声明 图表 5：就业指标内部自证结果 检验结果检验结果 城镇新城镇新增就业增就业 城镇失城镇失业人员业人员再就业再就业 城镇登城镇登记失业记失业率率 城镇领取城镇领取失业保险失业保险金人数金人数 求人求人倍率倍率 CIER指数指数 PMI：从
23、业人从业人员员 非制造业非制造业PMI：从业从业人员人员 工业工业从业从业人数人数 工资工资增速增速 城镇新增就业人城镇新增就业人数数 -同 城镇失业人员再城镇失业人员再就业人数就业人数 -城镇登记失业率城镇登记失业率 -0.70-0.69 城镇领取失业保城镇领取失业保险金人数险金人数 -领 6个月（反）领 6个月（反）-0.56 求人倍率求人倍率 同（反）-0.82-同 CIER 指指数数 同（反）-0.45 0.67-PMI：从业人员从业人员 0.53 -非制造业非制造业 PMI：从从业人员业人员 -0.67 工业企业从业人工业企业从业人数数 同-0.50 工资增速工资增速 领（反）领-资
24、料来源：Wind，国盛证券研究所（注：人数相关的指标如无特殊说明则选择的是同比数据；PMI 从业人员为制造业或非制造业数据；汉字“同、领、滞”分别代表左侧指标是首行指标的同步、领先、滞后指标，“反”代表反比。做相关分析时根据可获得数据依照最低频、非空为标准计算，不同指标间选取区间有异，为验证图示领先关系，在数据量充足时会进行错位相关分析，不能从数据获得时仅依靠图形走势大致判断）具体具体关系及指标使用方式如下：关系及指标使用方式如下：1）求人倍率和）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
25、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，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。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，二者均反映了就业市场的景气程度。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；2019 年 01 月
26、 05 日 P.7 请仔细阅读本报告末页声明请仔细阅读本报告末页声明 图表 6：求人倍率与 CIER 表现趋同 图表 7：城镇新增就业人数增速与 PMI 从业人员趋势相同 资料来源：Wind，人大就业研究院，国盛证券研究所 资料来源：Wind，国盛证券研究所 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，领先关系上为个月，领先关系上为：城镇领取失业保险金人数城镇领取失业保险金人数1/求人倍率城镇登记失业率。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
27、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；图表 8：1/求人倍率与城镇登记失业率走势同步 图表 9：城镇领取失业保险人数增速领先 1/求人倍率约 6 个月 资料来源：Wind，国盛证券研究所 资料来源：Wind，国盛证券研究所 4）工业企业从业人数增速因数据残缺，）工业企业从业人数增速因数据残缺，结论缺乏说服力结论缺乏说服力。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
28、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。0.951.001.051.101.151.201.250.00.51.01.52.02.53.03.514-0115-0817-0318-10CIER指数求人倍率（右轴）%-20-15-10-5051015444648505214-0314-1115-0716-0316-1117-0718-0318-11PMI：从业
29、人员非制造业PMI：从业人员城镇新增就业人数：累计同比（右轴）%0.700.750.800.850.900.951.003.703.753.803.853.903.954.004.054.104.1514-03 14-11 15-07 16-03 16-11 17-07 18-03 18-11城镇登记失业率1/求人倍率(右轴）%0.700.750.800.850.900.951.00-10-505101514-0314-1115-0716-0316-1117-0718-0318-11城镇领取失业保险人数：同比1/求人倍率(右轴）%2019 年 01 月 05 日 P.8 请仔细阅读本报告末页声
30、明请仔细阅读本报告末页声明 图表 10：工业企业从业人员增速与城镇登记失业率异常同向变动 图表 11：工业企业从业人员增速与非制造业 PMI 从业人员同向变动 资料来源：Wind，国盛证券研究所 资料来源：Wind，国盛证券研究所 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）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
31、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。图表 12：工资增速拐点领先城镇领取失业保险金人数增速 24 个月 图表 13：工资增速领先人员增速 2-14 个月 资料来源：Wind，国盛证券研究所 资料来源：Wind，国盛证券研究所 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。3.703.753.803.853.903.954.004.054.10
32、4.15-10-8-6-4-2014-0314-1115-0716-0316-1117-0718-0318-11工业企业从业人员增速城镇登记失业率（右轴）%44464850525456-15-10-505101505-0107-1010-0713-0416-0118-10工业企业从业人员增速非制造业PMI：从业人员（右轴）%00.020.040.060.080.10.12-20-15-10-505101505-0107-1010-0713-0416-0118-10城镇领取失业保险金人数:同比1/工资增速（右轴）%1/%05101520-15-10-505101505-0107-1010-071
33、3-0416-0118-10工业企业从业人员增速工资增速（右轴）%2019 年 01 月 05 日 P.9 请仔细阅读本报告末页声明请仔细阅读本报告末页声明 图表 14：2008-2017 年劳动力供给曲线 资料来源：Wind，国盛证券研究所 其他相关指标的预测效果其他相关指标的预测效果寻求领先指标寻求领先指标 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、时滞造成的判断其他领先或同步指标，减少因低频、时滞造成的判断误差误差。从劳动力市场的供求出发，我们选取
34、了保障和盈利两个角度加以分析。其一其一，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。保障保障类指标类指标相关：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，可作为可作为求人倍率的领先指标、领取失业金人数的同步指标。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
35、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。1,5001,6001,7001,800
36、1,9002,0002,1002,2002,3002,400108110112114116118求职人数（万人）工资指数2008-2017年趋势线（斜率0.22）2019 年 01 月 05 日 P.10 请仔细阅读本报告末页声明请仔细阅读本报告末页声明 图表 15：失业保险期末参保人数增速领先求人倍率 2-5 个月 图表 16：养老及失业保险参保人数增速与领取失业金人数增速反相关 资料来源：Wind，国盛证券研究所 资料来源：Wind，国盛证券研究所 盈利盈利类指标类指标相关：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，
37、与 PMI从业人员走势趋同。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
38、处的结论为准。图表 17：工业企业收入增速领先人员增速 2-9 个月 图表 18：工业企业收入增速与 PMI 从业人员分项渐趋同步 资料来源：Wind，国盛证券研究所 资料来源：Wind，国盛证券研究所 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。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（求人倍率（CIER 指数类似）指数类似）和城镇领取失业保险金人数增速和城镇领取失业保险金人
39、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。0.9511.051.11.151.21.250.002.004.006.008.0010.0014-0115-0817-0318-10城镇职工基本养老保险:期末参保人数：同比失业保险:期末参保人数：同比求人倍率（右轴）%-10.00-5.000.005.0010.0015.0014-0315-0917-0318-09城镇领取失业保险金人
40、数:同比城镇职工基本养老保险:期末参保人数：同比失业保险:期末参保人数：同比%-1001020304050-20-100102096-0299-0502-0805-1109-0212-0515-0818-11工业企业从业人员增速城镇新增就业人数:累计同比工业企业:主营业务收入:累计同比（右轴）%051015454647484950515214-0314-1115-0716-0316-1117-0718-0318-11PMI：从业人员非制造业PMI：从业人员工业企业主营业务收入增速（右轴）%2019 年 01 月 05 日 P.11 请仔细阅读本报告末页声明请仔细阅读本报告末页声明 指标轮动：指
41、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/失业保险期末参保失业保险期末参保人数人数/领取失业保险金人数求人倍率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。图表 19：监测就业市场可用指标 效用效用 指标
42、指标 频率频率 发布时间发布时间 用途用途 问题问题 领先 工业企业收入增速 月 次月末 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；与 PMI 从业人员分项同步，而其与工业从业人员同步 城镇职工基本养老保险期末参保人数增速 月 月末约 1 个半月内 领先求人倍率约 3-6 个月 领先解释理由不充分 失业保险期末参保人数 月 月末约 1 个半月内 领先求人倍率约 2-3 个月 相关分析显示 0-3 个月，看图显示 2-5 个月 城镇领取失业保险金人数 季 季末两个月内 领先 1/求人倍率（or 1/CIER）约 6 个月 领先解释理由不充分 工资增速 年 次年 5
43、 月 领先领取失业保险金人数9-20 个月、工业从业人员增速 2-14 个月 低频 同步 求人倍率、CIER 指数 季 季末半年内 与城镇登记失业率反向相关 反映的市场范围不全面 城镇登记失业率 季 次月下旬 与 1/求人倍率（or1/CIER）反向相关 本身统计方式有问题 工业企业从业人员增速 月 月末两个月内 与非制造业 PMI 从业人员同趋势 非制造业 PMI 说服力有限，与城镇登记失业率异常同向变动 其他 PMI：从业人员 月 当月月末 与城镇新增就业人数增速同趋势 与其他指标相关性不佳 非制造业 PMI：从业人员 月 当月月末 与工业企业从业人员增速同趋势 与其他指标相关性不佳 城镇
44、新增就业人数增速 月 月末约 1 个半月内 与 PMI：从业人员同趋势 与其他指标相关性不佳 资料来源：国盛证券研究所计算 历史历史复盘：复盘：营收营收、保障拐点领先于政策拐点保障拐点领先于政策拐点 理论上理论上，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，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。简言简言之，就业与之，就业与政策政策互为影响，互相促进互为影响，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
45、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。2019 年 01 月 05 日 P.12 请仔细阅读本报告末页声明请仔细阅读本报告末页声明 政策阶段划分：政策阶段划分：2008 年年以来以来财政财政、货币货币均均“四“四松松一紧”一紧”财政货币稳健偏宽松为主基调，根据财政货币稳健偏宽松为主基调，根据经济形势的差异，经济形势的差异，“紧”与“不松不紧”交叉“紧”与“不松不紧”交叉进行进行。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
46、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。图表 20：2008 年以来货币、财政政策阶段划分 货币政策时间区间货币政策时间区间 松紧度松紧度 财政政策时间区间财政政策时间区间 松紧度松紧度 2008.9-2010.1 松 2008.10-2011.1 松 2010.1-2011.11 紧 2011.1-2011.6 紧 2011.11-2013.7 松 2011.6-2012.8 松 2013.7-2014.7 不松不紧
47、 2012.8-2014.9 不松不紧 2014.7-2016.3 松 2014.9-2016.3 松 2016.3-2018.4 不松不紧 2016.3-2016.11 不松不紧 2018.4-松 2016.11-松 资料来源：人民银行，财政部，Wind，国盛证券研究所 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 工业企业工业企业利润利润增速对货币政策的预测和反馈基本符合增速对货币政策的预测和反馈基本符合理论理论，但错位间隔逐渐拉长。，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
48、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。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
49、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。2019 年 01 月 05 日 P.13 请仔细阅读本报告末页声明请仔细阅读本报告末页声明 图表 21：工业企业收入增速拐点领先政策拐点约 12 个月 图表 22：养老、失业保险参保人数数据较少，偶然性偏差影响大 资料来源：Wind，国盛证券研究所 资料来源：Wind，国盛证券研究所 城镇领取失业保险金人数增速拐点对政策拐点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
50、 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、求人倍率与财政失业率、求人倍率与财政政策、政策、货币政策同步性货币政策同步性较高，意味着财政、货币政策对就业市较高，意味着财政、货币政策对就业市场影响不明显，或是失业率场影响不明显，或是失业率指标指标在在政策互动上监测效果失效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）。
