蔡昉

　　黨的二十屆四中全會提出“統籌促就業、增收入、穩預期”，這三者各有其側重點，同時又是一個不可分割的整體，要求我們在工作中統籌起來。因此，我試圖從經濟學的底層邏輯出發，厘清如何實現這三者的統籌兼顧，并剖析各自領域的重點任務所在。

　　“促就業”的結構性重點

　　在三位一體的“統籌”中，為什么首先強調“促就業”？這是由當前就業形勢的特點決定的。目前，我國就業領域正在發生顯著變化，主要體現在三個方面：

　　第一，就業增量的“新形態化”。當前，新增就業中越來越大的比重表現為新就業形態，如零工經濟、平臺就業等靈活就業。盡管不同口徑的統計數據略有差異，但總體趨勢是其占比持續攀升。根據國家統計局數據，個體就業、私營經濟雇員以及不屬于任何單位的就業，這三類形態加起來，構成了最接近于“非正規就業”的群體。這部分人群往往缺乏正規的勞動合同，社會保障覆蓋率較低，勞動權益保障相對薄弱。已有數據顯示，這類就業占全部城鎮就業的比重已經超過60%，且仍有進一步提高的趨勢。

　　這種狀況是自動化和產業結構變化的結果，人工智能技術的應用將進一步推波助瀾。AI對傳統崗位的替代將日益明顯，而被替代的勞動力往往會流向門檻較低的靈活就業市場；同時，AI創造的新崗位也呈現出靈活化特征。就業形態的靈活化是一個不可逆轉的趨勢，我們無法改變。唯一能做且應該做的，是不能讓“靈活就業”“新就業形態”與“非正規就業”畫等號。因此，我們在社會保障制度設計、勞動力市場制度建設以及勞動執法等各個方面，必須做出更大的努力。

　　第二，勞動力流動的“內卷化”。我在這里使用的“內卷化”一詞，是指經濟學和社會學意義上的嚴格定義。在經濟發展過程中，勞動力會在產業間以及城鄉間、區域間流動，其動力源于追求更高的收入和更好的工作質量。宏觀上，這便表現為勞動力從低生產率部門（如農業）向高生產率部門（如非農產業）轉移，從低生產率地區向高生產率地區轉移。這本質上是為了提高資源配置效率，其結果也確實提高了全要素生產率。然而，如果由于技術、體制或其他因素，導致勞動力出現系統性的、大規模且持續時間較長的“逆向流動”，那么整體生產率的提升速度必然放緩，就業質量降低，工資增長也會隨之停滯。從數據上看，這一趨勢已有所表現：由于人口結構的變化，本世紀我國外出農民工的增長速度階梯式下降。2000年至2008年間，年均增長率高達17.5%；隨后的八年降至2.4%；而在過去這八年中，年均增長率僅為0.7%。這表明勞動力外出人數的增長已趨于停滯。

　　與此同時，外出勞動力的流動范圍正在縮窄。跨省流動的比例在下降，跨市流動的比例在下降，甚至跨縣流動的比例也在下降。這意味著，農民工雖然還在外出，但呈現出“速度放緩”和“本地化”的特征。眾所周知，大城市的勞動生產率通常是最高的，中等城市次之，小城鎮較低。勞動力流動的“本地化”趨勢，實際上意味著勞動力沒有流向生產率更高的部門和地區，這直接導致了生產率提升的放緩。因此，我們的改革和宏觀調控政策，必須繼續堅定支持勞動力向外流動，特別是向大中城市和經濟增長中心集聚，以打破這種“內卷化”趨勢。

　　第三，就業重點人群的“年齡兩端化”。當前勞動力市場的困難主要集中在“一老一小”兩個端點。“小”指的是青年就業者。這部分人群雖然受教育程度普遍較高，但缺乏實際工作經驗。在進入勞動力市場的初期，他們面臨較大困難。隨著人工智能，尤其是大語言模型的普遍應用，許多原本適合應屆畢業生的入門級技能崗位正在被AI替代。這使得青年群體的就業難度顯著提高，直接表現為青年失業率顯著高于勞動力市場的平均水平。

　　“老”指的是大齡勞動力。數據顯示，勞動者的就業率在40歲左右達到頂峰，隨后開始逐漸下降。隨著年齡增長，由于受教育程度相對較低、身體素質下降，大齡勞動力在就業市場上不再受到雇主青睞。此外，人工智能和數字化轉型使他們面臨巨大的“數字鴻溝”或“智能鴻溝”。與青年人不同，大齡勞動力的困難通常不表現為高失業率，而表現為更低的“勞動參與率”——因為找不到工作，他們往往選擇直接退出勞動力市場。

　　因此，解決這兩類人群的就業問題，是公共就業服務的優先目標。我們需要建立全生命周期的職業培訓體系。過去的培訓主要針對在職人員或失業人員，現在的培訓體系必須延伸：青年學生畢業后可能第一件事就是接受崗位培訓，勞動者一生中需要不斷“回爐”、培訓以適應AI時代，大齡勞動者在延遲退休背景下也需要持續的技能更新。

　　“增收入”：兼顧增長與分配的雙重目標

　　在“增收入”方面，我們面臨著雙重目標：一是提高居民的人均收入水平；二是改善收入分配結構。首先，收入增長面臨自然減速的壓力。隨著我國人均GDP增長速度的自然回落，就業擴大不再像以前那樣強勁，居民收入的增長速度也會相應下行。因此，收入增加的難度正在加大。

　　其次，如果缺乏強有力的政策干預，收入分配差距將產生再次擴大的趨勢。從數據來看，過去十幾年中，雖然城鄉居民收入差距這一指標在持續下降，但不足以帶動基尼系數同步下降。基尼系數反映的整體收入差距，是由農村內部的收入差距、城鎮內部的收入差距，以及城鄉差距構成的。既然城鄉收入差距仍在改善，鞏固脫貧攻堅成果的力度較大，農村收入差距并未擴大，可見城鎮內部的收入差距有擴大趨勢。這與前述勞動力市場的結構性矛盾密切相關，與技術沖擊緊密相連——盡管人工智能的沖擊尚未完全顯現，但過去數年自動化和機器人的影響已足夠強烈。

　　從國際比較來看，我國勞動報酬占初次分配的比重、住戶部門可支配收入占國民收入的比重，雖然近年有所回升，但仍未回到歷史高點，且顯著低于OECD（經濟合作與發展組織）國家的平均水平。這表明，如果將基尼系數0.4以下、城鄉收入差距2.0以下設定為相對合理的收入分配目標，我們既要在初次分配環節努力，更要在再分配環節下大功夫。OECD國家的經驗顯示，要將基尼系數降至0.4甚至0.3以下，歸根到底依靠的是轉移支付和稅收再分配手段，僅靠初次分配難以做到。

　　從目前來看，我國依靠這兩大手段調節收入分配的潛力仍很大。一方面，目前我國稅收結構中，個人所得稅、企業所得稅、資本利得稅等具有明顯再分配功能的稅種占比僅為36%左右。這一比例不僅低于幾乎所有的OECD國家，甚至低于許多發展中國家。這意味著我國稅收制度的累進性質和調節收入分配的功能仍有提升空間。另一方面，我們更需要通過擴大轉移支付，按照更具普惠性的方向完善社會保障制度，提高保障水平，擴大覆蓋率和均等化水平。

　　“穩預期”：以制度建設應對不確定性

　　“穩預期”的核心在于制度建設。這里，我們強調兩個造成預期不穩定的因素。一是技術對就業的沖擊。2012年以來，雖然我們在不斷創造新的就業崗位，但自動化的推進也破壞了大量舊崗位。這種“獲得崗位”與“失去崗位”并存的現象，導致新創造的崗位不能全部轉化為凈增崗位。這種“創造性破壞”在勞動力市場的表現，會造成不確定性預期。二是人口加速老齡化。我國人口老齡化程度不斷加深，即將迎來“高齡化”挑戰。數據顯示，80歲以上高齡老年人占65歲及以上老年人的比重將逐漸提高。這不僅對延遲退休年齡提出新的挑戰，也大大增加了社會對養老、贍養和照護的需求，這些都構成預期的不確定性。

　　如何穩定預期呢？歸根到底，我們并不缺乏資源，關鍵在于建立制度。作為一個例子，我們可以進行一組數據的對比。隨著人口老齡化，人口撫養比確實在提高，這讓大家擔心未來是否有能力贍養老人。根據測算，從現在到2035年，我國的老年撫養比平均每年提高約4.6%。這看起來是一個沉重的負擔。但是，如果我們考察GDP潛在增長率，并據此計算勞動年齡人口的生產率，可見其年均增長速度約為5.6%。也就是說，勞動生產率的提升速度完全可以跑贏老齡化的速度。更進一步，根據一些權威智庫對人工智能賦能經濟增長的估算，AI有望在2035年之前為GDP帶來額外20%的增長潛力。如果加上這一因素，勞動年齡人口的生產率甚至可能達到年均增長7%以上。

　　但是，“跑贏”并不代表老齡化問題得以自動解決。核心在于我們能否建立起一套“分享勞動生產率”的制度體系。這包括完善的社會保障制度、以人為本的勞動力市場制度，以及一系列配套的福利制度和社會政策。只有通過制度安排，確保全社會成員能夠公平地分享勞動生產率提升帶來的紅利，才能從根本上消除焦慮，實現“穩預期”的目標。

　　（作者為中國社會科學院學部委員）