中国失业人口激增，促发了人们对失业问题引发社会动荡的担忧。可是，真实的失业率到底高到了什么程度呢？

　　据中国人力资源和社会保障部部长尹蔚民说，中国目前就业前景“黯淡”。事实上，形势如此严峻以致中国央行于11月26日降息超过一个百分点以刺激经济增长，降幅为近11年来之最。已经减速的经济迫使工厂纷纷裁员。值得尤为担心的是，日益膨胀的失业大军某天会上街示威，给中国的经济奇迹抹黑。要评估这种风险，得先搞清楚失业率会飙到多高。

　　弄清这个问题的障碍是：中国官方公布的失业数据和失业趋势都不可靠。直到上世纪90年代，政府通过提供给每个员工一个“铁饭碗”(也就是终身制的工作)，还多多少少保证了充分就业。但是在1996年至2002年间，随着国企不段上升的亏损，约三分之一的国企员工遭到解雇。而官方公布的失业率仅仅上升了一点点。现在其公布的城镇失业率是4%，比90年代中期的3%略增。

　　但是官方的数据并没有统计国企的下岗工人。因此本世纪初下岗高峰时，失业率其实大大低估了真实的失业水平。随着时间推移，下岗工人再就业或离开劳动人群，官方的数据偏差会有所收缩。官方失业数据的另一个不足是，它只统计了有城镇居民户口的人群。据估计，虽有约1。3亿的农民工从农村涌向城市，但是他们没有正式的居住记录，所以他们被统计者所忽略了。本世纪早些时候的几份研究推断：在根据这两个因素调整官方数据后，真实的失业率高于10%——甚至高达20%。

　　如果失业率已如此之高，那就不太关经济放缓的事而早就是危险水平了。然而，更近的一份调查表明，现在的失业率相比本世纪初已经降了不少。牛津大学的Albert Park和中国社科院的蔡昉和都阳分析了中国2000年的普查和2005年的包括农民工的小型普查(覆盖1%的人口)的结果，显示城镇总失业率由2000年的8。1%下降到2005年的5。2%。他们还认为，如果根据国际规范做调整，2005年的失业率低于4%。

　　经济学家们用2005年5个大城市的城镇劳动力调查做了核对。核对后进一步证明了，包括农民工在内的城镇失业率确实从2002年的7。3%降至2005年的4。4%(见上图)。但是农民工的失业率要比常住人口的要低，因为他们一旦在城里找不到工作就会返乡。上图也表明，除去农民工，城镇失业率也由11。1%降至6。7%。而且，失业率自2005年来无疑有了进一步的下降。今年早些时候，工厂老板们抱怨招不到充足的工人；更快的实际工资增长也表明劳动力需求正超过了供给。因此，在今年夏天中国经济开始跳水之前，失业率或许只有3-4%。当然这些数字的重要限定条件之一便是：中国劳动力参与率——即那些正在工作或是正在找工作的人占劳动力的比例，由2000年的69%降为2005年的65%。如果心灰意冷的人因不能找到工作而不再被算作劳动力的话，那么这较低的失业率其实低估了他们所面临的困难。

　　然而，过去5年来中国失业率大幅下降的说法是说的通的。上图右表来自于世行最新公布的《中国经济季报》，它描述的是在充分就业状况下，相对于估计的潜在产出增长率的实际GDP增长率。从2003年到2007年，实际增长快于潜在增长，因此失业率确实应该是下降的。但世行预计中国在2008和2009年的增长率会低于潜在水平，暗示失业率会有所上升。世行预测中国明年的增长率仅为7。5%，为近20年来最低，且远低于其估计的约9。5%的潜在增长率。特别是在中国南部，工作机会已经在消失，今年那里数以千记的小型出口企业已经倒闭。

　　是时候再均衡了

　　中国的经济评论家们关注着中国经济是否可以持续至少以每年8%的速度增长。这是一个过时的增长经验法则，其适用前提是劳动市场必须充分吸收新增就业人员。而且所定的那个8%的增长率本身没有多少科学依据。纵观过去十年，增长率趋向于提高是因为大量投资和生产率的改进。也许这也是世行认为现在中国潜在增长率(保持稳定低失业率所需的增长率)是9。5%的原因。

　　于就业而言，经济增长的方式和其速度一样重要。和以前相比，中国现在创造着更少的就业机会。在上世纪80年代，GDP每增长1%带动就业率上升0。3%。然而过去十年，GDP每增长1%平均仅带来0。1%的就业率增加。经济增长变得不那么就业导向，所以经济需要增长更快以压低失业率。

　　出现这个现象的原因之一是政府鼓励资本密集型产业，如钢铁业和机械业的发展，而不是能创造更多工作的服务业。世行季报的主要作者Louis Kuijs称，中国需要把增长模式由工业、投资和出口拉动转变为由服务业和消费拉动。产出结构的调整需要人民币的进一步升值、提高能源价格、废除税收制度中过分鼓励制造业的不当税则以及取消针对服务业发展的种种束缚。

　　更劳动导向化的经济增长也将刺激收入增长和消费增加，当然也会帮助中国减少这庞大而令人困窘的贸易顺差。但是最重要的是，通过使更多就业者享受到经济快速增长的好处，有助于预防未来社会不安定的情况发生。

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