〔摘 要〕 １６～２４ 岁青年失业率问题已成为当前经济复苏期的重要经济社会问题之一， 是全面贯彻落实党的二十届三中全会精神和健全高质量充分就业促进机制必须面对的现实问题。本文以新冠肺炎疫情等引发的不确定性冲击为背景， 通过构建随机可计算一般均衡模型， 研究摩擦性、结构性以及周期性冲击对不同结构青年群体就业水平的影响， 并模拟其就业的政策效果。本文发现： （１） 摩擦性和结构性冲击是引起青年群体高失业率的重要原因， 且青年群体对周期性尤其是投资需求冲击的抵抗能力较强； （２）不同受教育水平的青年群体面对疫情冲击时的就业变动存在差异， 较高教育水平群体对结构性与投资需求冲击时表现出更强抵抗能力； （３） 政策模拟显示， 企业资助与扩岗补助政策均有助于提振就业， 且低学历青年就业恢复能力更高。本文政策启示： （１） 充分发挥政府的宏观调控作用， 短期与长期工作并举，着力缓解青年结构性就业矛盾； （２） 企业激励与青年个人提升并重， 在推动经济复苏过程中， 鼓励企业开发更多适合青年群体的就业岗位； （３） 提振青年就业与保障青年民生并行， 实施青年分类帮扶， 兜牢青年民生底线。
〔关键词〕 青年就业率 摩擦性失业 结构性失业 周期性失业 ＣＧＥ 模型 外部冲击 随机影响 就业政策
ＤＯＩ：１０．３９６９ ／ ｊ．ｉｓｓｎ．１００４－９１０Ｘ．２０２４．１２．０１４
〔中图分类号〕Ｆ２４１. ４； Ｆ２４９. ２ 〔文献标识码〕Ａ
引 言
党的二十届三中全会决定指出： “加强普惠性、基础性、兜底性民生建设， 健全社会保障体系， 在发展中保障和改善民生是中国式现代化的重大任务”。因此， 需要“织密社会安全风险防控网和切实维护社会稳定”。近年来， 我国１６～２４ 岁青年高失业率问题因新冠肺炎疫情、长期计划生育政策、产业结构升级、高校扩招等内外因素影响， 已成为影响经济复苏和社会稳定的重要问题之一。２０２０年１ 月以前， 我国城镇调查失业率一直在５％的自然失业率附近波动。２０２０ 年２ 月， 全国城镇调查失业率达到６. ２％的高点， 此后， 调查失业率有所回落， 但大多高于５％的自然失业率水平， 并在２０２２年４ 月再次达到６. １％的高点， 总体调查失业率水平与新冠确诊人数增长率呈现出一定正相关关系（图１（ａ））。期间， １６～２４ 岁人口调查失业率始终高于１０％并持续走高， 即使２０２３ 年总体调查失业率开始回落， 该群体调查失业率依旧逆势抬升， 并于２０２３ 年６ 月达到２１. ３％的高点（图１（ｂ））。青年群体高失业问题是短期性还是长期性、是结构性还是总量性、是市场性还是体制性， 亟需用规范和科学的经济学分析方法进行解释， 并提出针对性的政策性建议。同时， 青年群体作为在劳动力市场中的独特群体， 其失业率高是世界性普遍现象， 与就业偏好、人力资本和受教育水平等因素息息相关， 因此正以独特的现实问题开始引起研究人员关注。
对青年失业问题的相关研究从公共卫生冲击下劳动市场的变化特征、青年群体高失业的影响因素以及疫情背景下的就业政策等方面展开。重大公共卫生事件冲击下， 负向变动、群体区别和行业差异是国内外劳动力市场变化的主要特征。短期内企业低复工率与劳动者调查失业率走高问题尤为突出［１－４］ ； 女性、青年群体、非正规就业者等特殊群体受新冠肺炎疫情冲击更为严重［５］ 。１６～２４ 岁青年作为新冠肺炎疫情期间重点失业群体，其就业本身受到人力资本积累、求职压力增加、就业预期下降、以及时间使用结构的变化等微观因素的影响［７－９］ ， 这些影响因素与公共卫生事件冲击带来的劳动力流动性受阻、劳动力供需不匹配、以及总需求下降引致的摩擦性、结构性、周期性失业交织［１０－１４］ ， 使得该群体就业水平恢复速率缓慢，并显示出明显的稳定性偏好与体制内倾向［１５，１６］ 。政策方面， 失业保险能够保障失业群体的基本生活，但在一定条件下可能引起失业率上升； 为工人提供就业调整补贴的政策显着降低了工作时长， 但对就业人数产生积极影响； 而大规模的减税政策则具有显着的就业促进作用［１７，１８］ 。
既有研究涵盖了新冠肺炎疫情下的劳动力市场特征， 高失业率的来源以及青年就业困难等多方面问题， 但仍存在以下欠缺： （１） 对青年失业问题的研究集中于高校毕业生群体而忽视了数量众多的低学历青年； （２） 不同类型的失业冲击对青年群体就业的影响需要进一步阐明； （３） 不同就业扶持政策对不同群体的就业效果有待进一步研究。
ＣＧＥ 模型自２０ 世纪９０ 年代被引进我国以来，作为一项有效且成熟的政策分析工具， 已在中国加入ＷＴＯ、环境、税收、金融、养老保险、企业改革、贸易自由化、碳排放、水资源管理等政策措施、外来冲击等对中国宏观、地区经济所可能带来的影响分析问题上， 均得到了广泛的应用，尤其是近年中美贸易摩擦、新冠肺炎疫情、外资流出等对中国经济影响等均有不少应用， 被证明和认为是研究突发事件对经济影响分析最为常用的方法之一［１９－２１］ 。这为研究１６～２４ 岁青年群体就业问题提供了有效的分析平台。然而， 尽管ＣＧＥ模型被证明和认为是研究突发事件对经济影响分析最为常用的方法之一， 但现有模型中未能有效导入充分体现不确定性性因素的随机变量。
据此， 本文通过构建随机计算一般均衡（Ｃｏｍ⁃ｐｕｔａｂｌｅ Ｇｅｎｅｒａｌ Ｅｑｕｉｌｉｂｒｉｕｍ， ＣＧＥ） 模型来讨论新冠肺炎疫情不同冲击路径对整体劳动力与青年群体就业的影响。将１６～２４ 岁青年劳动力划分为低学历青年与高校毕业生两大群体， 分析新冠肺炎疫情对青年就业的影响机理； 并通过构建随机ＣＧＥ模型模拟不同外部冲击以研究不同劳动群体就业表现， 同时模拟３ 种就业扶持政策对不同群体就业的提振效果。
１ 理论方法与数据
１. １ ＩＦＰＲＩ－ＣＧＥ 模型
本文以Ｌｏｆｇｒｅｎ （２００２） 的ＩＦＰＲＩ－ＣＧＥ 模型作为基本模型。此模型由价格模块、生产模块、贸易模块、部门模块和系统约束模块共计４８ 个方程组成。
在ＩＦＰＲＩ－ＣＧＥ 模型中， 劳动需求函数是企业利润最大化的结果， 如式（１） 所示， 企业的利润函数是关于产量、中间投入量、要素投入量及各自对应价格的函数。其中， ＱＡａ 表示企业生产活动的总产出， 由关于增加值ＱＶＡａ 和中间投入的ＱＩＮＴＡａ的ＣＥＳ 生产函数决定（式（２））。式（３） 则是关于各生产要素的ＣＥＳ 形式的生产函数。αａａ、αｖａａ 为生产函数的效率参数， 表示企业生产规模与技术水平。δａａ、δｖａｆａ 为生产函数的份额参数， 表示各生产函数在企业生产过程中所占份额， 代表企业的技术类型。ρａａ、ρｖａａ 为生产函数的指数参数， 与技术替代弹性成反比， 代表各要素替代的难易程度。在确定参数的具体数值后， 企业在既定的价格水平下决定对各要素的需求。
在ＩＦＰＲＩ－ＣＧＥ 模型中， 基期的劳动供给ＱＦＳｆ是外生给定的， 通过要素价格ＷＦｆ 的调整使得劳动供给与劳动需求相等， 劳动力市场出清。为了研究新冠肺炎疫情冲击对失业的影响， 本文采用凯恩斯闭合， 在该闭合条件下， 商品市场出清， 投资储蓄平衡， 政府收支与国际收支平衡， 工资刚性使劳动力需求内生化， 从而允许失业存在。
１. ２ 随机ＣＧＥ 模型的构建和实现
随机ＣＧＥ 模型旨在将随机性纳入ＩＦＰＲＩ－ＣＧＥ模型的分析框架之中， 以更好地反映不确定性冲击对经济体的影响情况。目前对ＣＧＥ 模型的随机化处理主要有３ 种方式： （１） 在基期数据阶段引入投入产出表或ＳＡＭ 表的随机性； （２） 在均衡构建阶段引入方程的随机性； （３） 在均衡求解阶段引入自由参数的随机性［２２］ 。
由于本文的研究目的在于分析不同疫情冲击路径对青年群体就业的影响， 而不同路径的冲击能够通过相关参数的变动加以反映， 故本文主要采用上述第３ 种方式即引入自由参数的随机性来构建随机ＣＧＥ 模型。
在随机参数的选取上， 本文主要选取相关的弹性参数作为随机处理的对象， 包含商品市场上的ＣＥＴ 弹性、Ａｒｍｉｎｇｔｏｎ 弹性、居民对不同产品的支出弹性以及生产市场上的技术替代弹性。之所以选择弹性参数进行随机处理， 是因为在ＩＦＰＲＩＣＧＥ模型中， 弹性参数是根据基期值与历史数据外生确定的， 弹性参数的随机变动能够反映外生冲击对经济的影响； 也因为弹性参数直接参与某些方程参数的计算， 能够明确外生冲击的影响路径。模型弹性参数直接参与计算的方程如式（４） ～（６） 所示。
在随机冲击的构建上， 本文先确定各弹性参数变化率的波动范围， 然后在确定的上下限内生成一定数量的随机数以模拟对相应弹性参数的随机冲击。波动范围的确定既参考历史数据的变化趋势以及新冠肺炎疫情期间真实数据的变动情况；也需要满足ＩＦＰＲＩ－ＣＧＥ 模型中相关变量的零下限约束条件。在确定波动区间的基础上， 对每一类冲击情景生成５０ 组随机数， 作为该类冲击下对应参数的变动情况。
１. ３ 数据来源
ＩＦＰＲＩ－ＣＧＥ 模型的基础数据是社会核算矩阵（ＳＡＭ）。２０２０ 年中国社会核算矩阵根据《２０２０ 年中国非竞争性投入产出表》、《中国资金流量表》、《中国财政年鉴》、《中国海关年鉴》等相关数据编制而成。
为了研究随机冲击下不同劳动群体的就业变动， 本文对基础的４２ 部门社会核算矩阵做了进一步处理。在商品与活动账户中， 根据《国民经济行业分类２０１７》， 将原有的４２ 部门进行归类， 合并为１９ 个行业。在要素账户中， 将劳动账户划分为青年群体与其他劳动力。其中青年群体是指１６～２４ 岁的劳动力群体， 并根据受教育程度进一步划分为低学历青年与毕业生群体， 低学历青年的受教育程度在高中及以下（包含中高等职业教育）， 毕业生群体的受教育程度在大学及以上。
劳动供给的基期数值参考第七次人口普查数据。首先根据短表数据与长表数据的总人口数之比计算出长表数据的抽样率为９. ８４％， 再根据长表数据计算出长表样本中各劳动群体就业人数， 最后根据抽样率推算出总体就业规模（受篇幅所限，结果留存备索）。
基期弹性参数的确定： ＩＦＰＲＩ－ＣＧＥ 模型中需要外生设定的参数有ＣＥＴ 替代弹性、Ａｒｍｉｎｇｔｏｎ 替代弹性、ＣＥＳ 生产函数的技术替代弹性以及居民消费商品支出弹性。其余相关的规模与份额参数则可以通过将调平过后的ＳＡＭ 表带入模型之中进行估算［２３］ 。本文的弹性参数设定参考了Ｚｈａｉ 和Ｈｅｒｔｅｌ （２００５）［２４］ 的相关研究以及ＧＴＡＰ 数据库中关于中国数据库的参数设定。在本文使用的ＣＧＥ模型中， ＣＥＴ 替代弹性与Ａｒｍｉｎｇｔｏｎ 替代弹性在０. ５～８ 之间； 顶层生产函数替代弹性设定为０. ６，底层生产函数替代弹性在０. ５ ～ １. ２５ 之间； 居民对不同产品的支出弹性在０. ６～１. ３ 之间。
１. ４ 冲击刻画
本文从摩擦性冲击、结构性冲击以及周期性冲击３ 条路径刻画新冠肺炎疫情： （１） 新冠肺炎疫情期间施行的常态化疫情防控政策使得劳动力市场流动性受阻， 摩擦性失业上升； （２） 新冠肺炎疫情冲击推动了产业结构的变革， 同时阻断了高校毕业生通过实习弥补人力资本缺失的渠道，加深了人力资本与市场需求的不匹配， 推高结构性失业； （３） 新冠肺炎疫情作为巨大的外部突发事件， 对总需求造成的巨大负面冲击。企业被迫缩减生产规模， 劳动需求下降， 产生周期性失业。在ＩＦＰＲＩ－ＣＧＥ 模型中， 不同失业冲击。具体体现在①：
摩擦性失业： 新冠肺炎疫情带来的摩擦性失业， 表现为劳动力流动性下降， 要素无法自由流动。在ＩＦＰＲＩ－ＣＧＥ 模型中， 可以通过调整要素市场上流动性条件来模拟新冠肺炎疫情带来的摩擦性失业增加。
结构性失业： 新冠肺炎疫情导致的结构性失业体现为青年群体所拥有的人力资本与企业需求之间的不匹配。即不同劳动力之间相互替代的难易程度增加， 表现为技术替代弹性的变化， 在ＩＦ⁃ＰＲＩ－ＣＧＥ 模型中可以通过生产函数的指数参数ρａａ、ρｖａａ 来反映。
周期性失业： 新冠肺炎疫情引起的周期性失业体现为总需求的下降。本文从消费、投资以及净出口３ 个方面研究周期性的需求冲击对青年群体的就业影响。在ＩＦＰＲＩ－ＣＧＥ 模型中， 消费负面冲击表现为居民消费预期下降带来的边际消费倾向βｈａｃｈ 、βｍｃｈ下降， 投资负面冲击表现为外生投资调节变量ＩＡＤＪ的下降， 净出口负面冲击则通过调节阿明顿函数和ＣＥＴ 函数的替代弹性来实现。
２ 模拟结果
２. １ 摩擦性冲击对青年就业水平的影响
通过调整要素市场上的流动性条件模拟摩擦性冲击对不同群体就业水平的影响， 模拟结果显示： （１） 摩擦性负面冲击会对总体就业水平产生负面影响（表１）； （２） １６～２４ 岁青年群体就业受结构性冲击影响高于总体水平， 说明青年群体更容易受到摩擦性失业的影响； （３） 毕业生群体就业水平变动与整体水平基本一致， 低学历青年就业水平则下降１ ０８ 个百分点， 略高于整体水平，表明摩擦性冲击主要通过影响低学历青年就业而导致青年失业率高， 这与低学历青年就业变动率高、流动性强、稳定性低的特点有关。
２. ２ 结构性冲击对青年就业水平的影响
通过调整生产函数的技术替代弹性ＰＲＯＤＥＬＡＳ模拟结构性冲击对不同群体就业水平的影响， 模拟结果显示： （１） 结构性负面冲击会对总体就业水平产生负面影响（图２ （ａ））。新冠肺炎疫情导致的产业结构变动、实习渠道阻断等多方面因素使得部分劳动力缺乏与之匹配的岗位， 产生结构性失业； （２） １６～２４ 岁青年群体就业受结构性冲击影响高于总体水平， 这与新冠肺炎疫情期间１６～２４岁人口调查失业率变动趋势相一致（图２ （ｂ））。由于１６～２４ 岁的青年群体大多是初次进入劳动力市场， 缺乏工作经验与实践经历， 人力资本与市场需求不匹配， 导致这类群体受结构性失业影响更为显着； （３） 结构性冲击对低学历青年就业水平影响幅度高于毕业生群体。虽然自身能力和技能水平与劳动市场需求的不匹配是青年劳动群体的共同问题， 但低学历青年本身较低的人力资本水平与经济转型升级带来的新的能力需求之间的矛盾更加尖锐， 导致低学历青年就业受结构性冲击影响更为显着。
２. ３ 周期性冲击对青年就业水平的影响
（１） 通过调整城乡居民支出弹性ＬＥＳＥＬＡＳ 模拟消费冲击对不同群体就业水平的影响， 模拟结果显示： ①城乡居民消费预期的负面冲击并未引起整体就业水平的显着变化， 并且居民消费预期的变动与就业水平的变化之间并未呈现出明显的相关性， 说明消费预期的变动并非引起失业增加的主要原因（图３ （ａ））； ②１６～２４ 岁青年群体就业受消费预期的影响高于整体水平（图３ （ａ））； ③毕业生群体对消费预期冲击的敏感性显着高于低学历群体（图３ （ｂ））， 这在一定程度上与不同受教育程度的青年群体就业分布的行业差异相关。第七次全国人口普查数据显示， 低学历青年相对集中在偏劳动密集型的批发零售、住宿餐饮、建筑业以及制造业等行业； 毕业生群体则更多集中在信息软件、金融、教育、房地产等服务行业。由于新冠肺炎疫情首先冲击与人接触交流相关的服务行业， 因此在相对集中于上述行业的毕业生群体就业波动更为明显。
（２） 通过调整投资调节变量ＩＡＤＪ模拟投资冲击对不同群体就业水平的影响， 模拟结果显示： ①投资需求的负面冲击对总体就业水平产生负面影响。投资需求的减少代表着国民经济各部门各行业对于建造和购置固定资产的减少， 导致对相应商品的需求减少， 相关生产企业被迫减少生产， 并为了削减成本而减少对劳动力的雇佣， 从而使得总体就业水平下降（图３ （ｃ））； ②１６～２４ 岁青年就业受投资需求的负面冲击影响低于总体水平， 表明投资需求的负面冲击并非引起青年失业率显着高于总体失业率水平的原因（图３ （ｃ））； ③投资需求的负面冲击引起的失业主要由低学历群体承担（图３（ｄ））。结果显示， 在面对从１０％ ～９０％的投资需求冲击时， 毕业生群体就业水平变化始终保持在１％以下， 且未显现出与冲击强度的正相关关系。投资冲击对青年群体就业影响的差异与当下青年群体的就业选择偏好密切相关。稳定性偏好、体制内倾向是新冠肺炎疫情冲击过后青年就业选择的共同特点， 加之以数字经济发展进程加快， 灵活就业也成为青年就业选择的重要组成。青年群体更偏向于选择新兴服务行业或灵活就业， 这一偏好在人力资本水平较高的毕业生群体之中尤为凸显， 也是造成投资冲击对该群体就业水平影响较小的重要原因。
（３） 通过调整阿明顿函数和ＣＥＴ 函数的替代弹性模拟进出口冲击对不同群体就业水平的影响。对进口总量的冲击结果显示： ①进口的负面冲击对总体就业水平产生正向影响（图４ （ａ））。进口的减少带来对本国企业的产品需求有所提高， 创造了更多就业需求， 整体就业水平产生正向变动； ②１６～２４ 岁青年群体就业受进口减少的影响低于总体水平（图４ （ａ））。这表明在产生新增的劳动需求时， 企业更倾向于雇佣具有一定工作经验的劳动力而非初次进入劳动力市场的青年群体； ③在冲击强度较低时， 低学历青年与高校毕业生群体的就业水平变化率基本一致， 而在冲击强度较高时，低学历青年就业水平变化幅度更大， 总体而言， 低学历青年就业水平对进口冲击的敏感程度高于毕业生群体（图４ （ｂ））。
对出口的冲击结果显示： ①出口的负面冲击对总体就业水平产生负面影响（图４ （ｃ））。与消费和投资类似， 出口的下降意味出口企业产量下降， 劳动力需求下降， 从而产生周期性失业； ②１６～２４ 岁青年群体就业受出口减少的影响高于总体水平（图４ （ｃ））； ③低学历青年就业水平的变动与总体就业水平的变动较为接近， 而毕业生群体则呈现出较高的就业变动， 并且随着冲击强度的增大， 该群体就业水平变动与总体就业水平变动之间的差距逐渐增大（图４ （ｄ））。
２. ４ 模型检验
（１） 针对随机性的稳健性检验。为检验随机性冲击的稳健性， 本文参考林晨等（２０２３）［２５］ 在研究渐进式市场化改革时的做法， 采用替换目标变量的方式进行稳健性检验。由于不同劳动群体的劳动收入与该群体的就业水平相关， 且劳动收入能在一定程度上反映出劳动群体的就业质量。因此， 本文选取不同劳动群体的劳动收入作为就业水平的替代变量， 针对就业水平变动较为显着的结构性冲击与投资需求冲击情景进行检验。
模拟结果显示， 负向结构性冲击下， 各劳动群体的劳动收入均有所下降， 青年群体劳动收入的下降幅度高于总体水平， 且毕业生群体与低学历青年劳动收入变化率相近（图５ （ａ））； 负向投资性冲击下， 总体劳动收入水平产生显着的负向变动，而青年群体劳动收入变动幅度较小， 且毕业生群体劳动收入变动幅度低于毕业生群体（图５ （ｂ））。结果表明， 在结构性冲击与投资需求冲击下， 不同劳动群体劳动收入的变化情况与就业水平的变化情况基本一致， 故对就业的随机冲击具有稳健性。
（２） 针对市场－政府尺度的宏观闭合检验。为检验市场和政府在青年就业问题中发挥的作用。本文在ＩＦＰＲＩ－ＣＧＥ 模型中选取要素市场和投资储蓄账户下不同的约束条件构建宏观闭合并计算检验指标的模拟值。ＩＦＰＲＩ－ＣＧＥ 模型中要素市场和投资储蓄账户下不同的约束条件以及不同宏观闭合的组合方式（未在文中列出， 留存备索）。其中，关于要素市场的闭合条件均假定资本充分利用且能够在部门间流动， 仅针对劳动力充分就业程度与流动性展开讨论。
为检验各闭合条件与现实情况的接近程度， 本文选取青年群体失业率与该群体劳动收入两个宏观经济变量作为检验指标， 采用逼近于理想解的排序方法（Ｔｅｃｈｎｉｑｕｅ ｆｏｒ Ｏｒｄｅｒ Ｐｒｅｆｅｒｅｎｃｅ ｂｙ Ｓｉｍｉ⁃ｌａｒｉｔｙ ｔｏ Ｉｄｅａｌ Ｓｏｌｕｔｉｏｎ， ＴＯＰＩＳＩ）， 以现实冲击结果作为正理想解， 以各个检验变量不发生变化为负理想解， 分别计算各个闭合方案对理想解绝对距离与接近程度。其中， 青年群体失业率以２０２０～２０２２ 年１６～２４ 岁人口调查失业率平均值作为正理想解， 即１５. ３４％； 青年群体劳动收入则以ＳＡＭ 表中青年群体劳动账户总收入作为正理想解。
表２ 显示了不同宏观闭合组合方案与理想解的绝对距离和接近程度。从绝对距离来看， 闭合Ｌ 与理想解的绝对距离最小， 这意味着劳动力非充分就业以及投资与政府消费在总吸收中的固定占比。而从接近程度来看， 闭合Ｆ 与理想解的接近程度最大， 这意味着劳动力非充分就业， 同时投资－储蓄账户是投资决定型的。综合绝对距离与接近程度来看， 劳动力的非充分就业以及投资决定储蓄的投资储蓄账户与新冠肺炎疫情冲击后的实际情况更为符合。
上述结果显示： （１） 在新冠肺炎疫情冲击的大背景下， 市场均衡无法使青年劳动力市场出清，劳动力非充分就业是市场选择的必然结果； （２）投资－储蓄账户是投资决定型决定了中国仍然是投资拉动型经济， 因此， 依靠投资拉动的制造业依然是解决青年群体就业问题的中坚力量； （３）凯恩斯闭合下进行冲击模拟结果最符合实际， 说明尽管民营经济在解决就业问题上具有一定积极作用， 但政府的宏观调控作用更为重要。
换言之， 上述结论验证了本文在凯恩斯闭合下进行冲击模拟的合理性， 也说明青年劳动力市场存在劳动需求不足以及非自愿失业的问题。因此， 实施针对性就业政策， 发挥政府的重要调节作用， 对于纾解青年群体就业困难具有重要性和有效性。
３ 政策选择与模拟
３. １ 政策汇总与选择
自２０１９ 年末新冠肺炎疫情暴发以来，中央和地方政府始终重视疫情背景下的就业与民生。２０２０～２０２３ 年， 国家先后出台了一系列就业帮扶政策，旨在稳固就业， 激活市场， 保障民生。
表３ 显示了新冠肺炎疫情以来主要就业政策的汇总与分类。总体来看， 针对新冠肺炎疫情发展的各个阶段以及政策的作用对象和实施目标， 这一期间的就业政策大致可以划分为失业保障类、稳岗减负类、扩岗优化类３ 种类型。表３ 中三类就业政策分别在新冠肺炎疫情冲击的短期、中期以及疫后经济恢复的长期对于提振就业、保障民生具有重要意义。因此， 本文在此基础上， 选择三类主要政策类别下的代表政策作为政策变量， 模拟各类政策对１６～２４ 岁青年群体的就业影响。
３. ２ 政策效果模拟
本文在ＣＧＥ 模型中分别模拟失业补贴、企业资助以及扩岗补助３ 种就业政策对不同劳动群体就业水平的提振作用。其中， 失业补贴是指给失业人员发放救助金， 相当于提高劳动者的闲暇价值， 可以通过均衡的工资水平（ＷＦｆ ）进行衡量； 企业资助是指降低企业用工成本， 可以通过企业所得税率（ｔａ ）的降低模拟； 扩岗补助是指为企业创造新岗位提供支持， 反应为企业增加值税率（ｔｖａ ）的下降③。
（１） 就业补贴。表４ 显示了在失业补贴政策下， 闲暇价值分别上升１０％、２０％、３０％、４０％的情景下补贴劳动群体就业水平较基准情形的变动情况。结果显示， 在上述４ 种情景下， 总体劳动力就业水平分别下降１. ８４％、３. ６３％、５. ３６％、７. ０４％，这意味着虽然失业补贴通过直接予以失业人员帮扶提高了其生活水平， 但变相提高了企业雇佣工人的成本， 使得企业劳动需求下降， 对就业产生消极效果。失业补贴对１６～２４ 岁青年劳动力就业的影响高于总体水平， 这与企业在用工成本提高时倾向于先减少边缘以及非熟练劳动力雇佣的特征事实相一致。也正因如此， 低学历青年受制于本身较低的人力资本， 在用工成本提高的情景下更容易失去工作。
（２） 企业资助。表５ 显示了在企业资助政策下， 企业所得税率分别下降２５％、５０％、７５％、１００％的情景下不同劳动群体就业水平较基准情形的变动情况。结果显示， 在以上４ 种情景下， 总体劳动力就业水平分别上升１. ８７％、３. ７４％、５. ６２％、７. ５１％， 说明企业资助政策能够通过降低企业用工成本提高企业利润， 刺激企业劳动需求， 从而对各劳动群体就业产生提振作用， 并且就业水平变化与补贴力度呈现出正相关关系。分群体来看，企业资助对１６～２４ 岁青年劳动力就业的提振作用高于总体水平， 并且二者差值随补贴力度的增加而逐渐增大， 表明企业资助政策对１６～２４ 岁青年群体就业具有更强的提振作用。在青年群体内部，企业资助对低学历青年就业的提振作用高于毕业群体。
（３） 扩岗补助。表６ 显示了在扩岗补助政策下， 企业生产的增加值税率分别下降２５％、５０％、７５％、１００％的情景下不同劳动群体就业水平较基准情形的变动情况。结果显示， 在上述４ 种情形下， 总体劳动力就业水平分别上升２. ９７％、５. ９８％、９. ０４％、１０. ０９％， 表明扩岗补助为企业创建新岗位， 雇佣特定群体工人提供资助与补贴， 在生产决策中激励企业雇佣特定工人， 从而对就业水平提高产生促进作用。扩岗补助政策对１６～２４ 岁青年群体就业水平的提振作用高于总体水平。由于青年群体在技能水平与工作经验方面有所欠缺， 企业在创造岗位时往往偏好于雇佣熟练且有经验的员工。扩岗补助政策则针对雇佣特定群体对企业予以补助， 使企业有动机雇佣青年劳动力， 最终表现为扩岗补助政策对青年就业的提振作用更为明显。在青年群体内部， 扩岗补助对低学历青年就业的提振作用高于毕业群体。
４ 研究结论与政策建议
本文从新冠肺炎疫情对劳动力市场的冲击出发， 通过ＣＧＥ 模型模拟不同随机性冲击下各劳动群体尤其是青年群体的就业表现， 并模拟不同就业扶持政策对各劳动群体就业的影响， 最终得到以下研究结论：
（１） 新冠肺炎疫情通过摩擦性冲击， 周期性冲击、结构性冲击三条路径对１６～２４ 岁青年群体就业产生影响。摩擦性冲击造成的流动性受阻、周期性带来的总需求下降以及结构性冲击带来的产业结构变化与人力资本错配均对青年就业产生负面影响。其中， 青年群体对周期性冲击尤其是投资需求冲击的抵抗能力较强， 对摩擦性冲击与结构性冲击的抵抗能力较弱。表明摩擦性冲击与结构性失业是青年调查失业率在新冠肺炎疫情期间始终居高不下的重要原因， 结构性失业也是疫后该群体调查失业率依旧逆势增长的一大症结所在。
（２） 不同受教育水平的青年群体面对新冠肺炎疫情冲击时的就业变动存在差异。毕业生群体在面对结构性冲击与投资需求冲击时展现出更强的抵抗能力。而低学历青年在面对消费冲击与进出口冲击时表现更好。这体现了较高的人力资本水平有利于劳动群体抵抗劳动力市场结构性冲击；也说明大量的低学历青年失业是引起新冠肺炎疫情期间１６～２４ 岁人口调查失业率持续走高的不可忽视的重要因素。
（３） 政策效果方面， 新冠肺炎疫情期间的就业政策可以大致划分为失业保障类、稳岗减负类、扩岗优化类３ 种类型。模拟结果显示： 失业补贴在维持失业者生活水平的同时抑制了就业， 而企业资助与扩岗补助均体现出明显的就业提振作用，在同等的政策力度下， 扩岗补助的政策效果优于企业资助。在３ 种政策情景下， １６～２４ 岁青年群体的就业水平变动均高于总体水平， 表现出更强的政策敏感性， 同时低学历青年就业对政策的敏感程度高于毕业生群体。
可以看出， 在面对大多数失业冲击和就业扶持政策时， １６～２４ 岁青年群体表现出抵抗能力较弱但恢复能力较强的就业特点， 而这一特点在低学历青年群体中更为突出。基于上述结论， 本文得到以下几点政策启示：
（１） 要充分发挥政府的宏观调控作用， 短期工作与长期工作并举。１６～２４ 岁青年群体的高失业是周期性因素与结构性因素共同作用的结果。在短期内要注重需求侧对就业的拉动作用。深入实施扩大内需战略， 释放消费潜力， 稳定投资规模，畅通进出口渠道； 在长期中则须关注就业结构性问题。加强高校教育的专业性与实践性， 提高职业教育的覆盖面与完成度， 做好教育体制与就业市场的衔接是纾解青年高失业问题的关键。
（２） 要重点关注低学历青年的失业问题， 企业激励与个人提升并重。针对其数量多、流动性强、人力资本低的特点， 对低学历青年就业问题应从企业和劳动者两方面予以帮助。企业方面要给予相应的扩岗补助以激励企业开创新的合适岗位， 雇佣低学历青年劳动者； 劳动者方面则应重视技能培训与就业帮扶， 充分发挥“干中学” 的关键作用， 畅通劳动者人力资本提升渠道， 提高劳动生产率， 增强求职能力。
（３） 要综合运用各种就业政策的优势， 提振就业与保障民生并行。失业补贴对于保障民生有重要积极作用， 但同时应当警惕失业补贴可能引起的失业问题。因此发放失业补贴时应确保失业者鉴别、失业者登记、失业补贴申领等各环节工作落实无误， 保证失业补贴能够精准扶持重点失业群体。企业资助政策有助于降低企业用工成本，是提高企业生产积极性的有力举措； 同时应当重视扩岗补助政策在提振就业方面的重要作用， 通过降低特定劳动群体进入就业市场的门槛， 能够有效解决特定群体的高失业问题。
注释：
①本文在刻画新冠肺炎疫情对就业的三类冲击时， 仅针对单一类型的冲击的结果进行讨论， 即研究其他条件不变的情况下一种代理变量的变动对青年就业的影响。由于所选代理变量均为外生变量， 故在讨论单一类型冲击时各代理变量间不会相互干扰。
②政策信息参考政府信息公开平台（ ｈｔｔｐｓ： ／ ／ ｗｗｗ．ｇｏｖ．ｃｎ／ ｚｈｅｎｇｃｅ／ｘｘｇｋ／ ｉｎｄｅｘ．ｈｔｍ）政策分类中劳动就业主题下的政策文件。
③本文在刻画三类政策的作用效果时， 仅针对单一政策的作用效果展开研究。在凯恩斯闭合条件下， 工资水平ＷＦｆ 、企业所得税率ｔａ 、企业增加值税率ｔｖａ均为外生变量， 故在单一政策下各代理变量之间不会相互干扰。
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（责任编辑： 张舒逸）
