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VoxEU 新型冠状病毒肺炎 劳动力市场与移民

Covid-19后欧元区劳动力市场紧张:劳动力市场的作用不匹配

2019冠状病毒病(COVID-19)的爆发导致人们担心,与大规模部门再分配需求相关的劳动力市场不匹配可能加剧。这一列使用了对整个欧元区贝弗里奇曲线的估计,表明匹配效率的恶化只是温和且暂时地导致了近期劳动力市场短缺的加剧。自COVID-19疫情爆发以来,贝弗里奇曲线一直在向上移动,但这一变化在2021年初已经逆转。

2019冠状病毒病爆发后,有人担心与大规模部门再分配需求相关的劳动力市场不匹配可能加剧(Anayi等人,2021年)。这些风险似乎并未成为现实。最近的证据表明,发达经济体劳动力市场错配指标在2019冠状病毒病暴发后恶化,但在2021年开始改善。此外,他们对就业缺口的贡献相当有限(Duval et al. 2022)。

在最近的研究中(Kiss等人,2022年),我们通过贝弗里奇曲线的视角评估了自2021年中以来欧元区劳动力市场日益紧张的情况,得出的结论是,2019冠状病毒病后劳动力市场错配的上升相当温和,在很大程度上是一种暂时现象。

与以往的衰退相比,与COVID-19相关的这次衰退对整个欧元区就业的影响相对有限。主要是由于广泛的政策支持和短时间工作(STW)计划的实施,COVID-19冲击对工作时间的影响远大于就业(欧盟委员会2021年,Giupponi等人2022年)。

与以往的衰退一样,大流行爆发后,欧元区的职位空缺突然下降,但在这次疫情中,复苏尤其迅速和急剧(图1)。到2021年底,欧盟企业和消费者调查报告的劳动力短缺超过了大流行前的记录。欧元区的空置率也呈现出类似的模式。2020年,短缺的降幅最大的是服务业,其次是工业和建筑业,而2021年服务业短缺加剧的速度更快,这反映出服务业的接触密集程度更高。

图1劳动力短缺和空置率,欧元区

劳动力短缺和空置率,欧元区

笔记劳动力短缺指标反映了报告劳动力是限制其生产的一个因素的公司的份额。出缺率的定义是出缺职位与所有(已任职及出缺)职位的比率,包括工业、建造业及服务业(B至S部门)。
:欧盟商业和消费者调查和欧盟统计局。

欧元区贝弗里奇曲线(图2)的动态表明,尽管空缺职位(以调查劳动力市场短缺指标为代表)在新冠肺炎疫情爆发后立即下降,但失业率有所上升,但存在一定滞后性,且在严格的遏制措施之后有所上升。1在大流行期间(图2中的蓝点),空缺-失业空间的逆时针循环通常发生在负劳动力需求冲击之后,其特征是失业率的适度波动和空缺率的急剧波动。这与金融危机后的情况(绿点)形成了对比,当时失业率的变动幅度要大得多,而职位空缺的变动则要小得多。

图22005-2021年欧元区贝弗里奇曲线

2005-2021年欧元区贝弗里奇曲线

笔记空缺由劳动力短缺指标代表,定义为报告劳动力是限制生产因素的公司所占份额。这是根据制造业、服务业和建筑业等行业指标的加权平均值计算出来的。
:欧盟商业和消费者调查及欧盟劳动力调查(欧盟统计局)

贝弗里奇曲线的上升表明,劳动力市场匹配可能恶化,因为给定数量的职位空缺会导致更多的失业。图2显示,尽管金融危机后贝弗里奇曲线出现了明显的上升趋势,但仅对数据进行简单检查不足以得出结论,即COVID-19后贝弗里奇曲线已经上升。2

为了在更大的样本基础上确定贝弗里奇曲线的可能变化,我们用计量经济学方法估计了2003年第三季度至2021第三季度欧元区国家贝弗里奇曲线之间的关系。3.与过去在这方面的工作相比,我们的分析明确地说明了剩余的自相关,并使用Prais-Winsten可行GLS估计器(FGLS)估计回归参数,除了OLS,以解决诱导偏差。4

贝弗里奇曲线规范以失业率为因变量。解释变量包括劳动力短缺指标及其平方(以捕捉贝弗里奇曲线关系的凸性)加上国家和时间效应。除了这一基本规范外,还包括两个不匹配指标——一个衡量技能不匹配,一个跨行业不匹配。5

图3描述了两个不匹配的指示器。虽然技能不匹配指标在大流行期间有所增加,但与2008年金融危机后的长期大幅增加相比,这一增加幅度较小。疫情期间,劳动力短缺的部门分散程度明显增加,与2009年经济衰退的程度相当,但在2021年之后再次降至历史平均水平。

图3技能错配指标与行业短缺分散,欧元区

技能错配指标与行业短缺分散,欧元区

笔记技能不匹配指标定义为按资格等级划分的就业率的相对离散度。部门短缺的分散被定义为劳动力短缺的变异系数,分别在:工业、建筑业和服务业。
:欧盟商业和消费者调查和欧盟劳动力调查(欧盟统计局)。

随着时间的推移,对贝弗里奇曲线时间效应的估计进行跟踪,使我们能够捕捉到整个欧元区贝弗里奇曲线的联合变化,从而表明,在技能和行业错配指标已经捕捉到的基础上,匹配条件可能会恶化。COVID - 19疫情爆发后的时间效应显示出相对温和的增长,这表明失业率的大部分增长可以用估计的贝弗里奇曲线来解释,尤其是空缺职位的下降(图4)。6此外,时间效应在2021年呈现下降趋势。到2021年第三季度,时间效应已接近2008年的历史低点,这表明按历史标准衡量,欧盟新冠肺炎疫情后的贝弗里奇曲线并未显示高度错配。

图4欧元区贝弗里奇曲线的联合运动:估计的时间效应

欧元区贝弗里奇曲线的联合运动:估计的时间效应

请注意:欧盟贝弗里奇曲线联合估计的季度时间效应。
:作者的计算。

总体而言,有证据表明,日益加剧的结构性错配不是COVID危机后劳动力市场日益短缺的主要原因。因此,这些短缺部分可能是暂时的,与取消遏制措施后劳动力需求突然增加有关,因为劳动力不像往常那样反应迅速。7劳动力短缺也可能受到人口结构的影响,即,由于老龄化以及疫情期间流动性和移民减少,整个欧元区的劳动年龄人口呈下降趋势。

然而,不能排除未来不断增长的不匹配现象(例如Carrillo Tudela等人,2022年)。2019冠状病毒病可能加剧了结构性趋势,为劳动力市场匹配带来了风险,包括对远程办公职业和非常规任务以及在低排放活动中密集使用的技能的相对需求不断增长(欧盟委员会2021年)。劳动力短缺结构性增加的风险也与污水处理计划的广泛使用有关,理由是这些安排阻碍了向扩大活动的过渡。这些担忧可能被夸大了,因为到2021年1月,欧元区由STW计划支持的就业岗位已经下降到1.5%,而在2020年4月上升到20%左右。8

如果劳动力市场持续短缺,同时有更有力的证据表明不匹配现象日益严重,那么政策应支持激活面临工作障碍的群体,并支持劳动力市场重新配置,包括促进对短缺技能的投资,并加强公共就业服务,以缓解劳动力市场匹配。

参考文献

Anayi, L, J M Barrero, N Bloom, P Bunn, S Davis, J Leather, B Meyer, M Oikonomou, E Mihaylov, P Mizen和G Thwaites(2021),”2019冠状病毒病疫情后的劳动力市场重新分配, VoxEU.org, 8月13日。

Arpaia, A,一个吻和一个Turrini(2014),“失业是结构性的还是周期性的?《危机后欧盟就业匹配的主要特征》,IZA政策文件第91号。

Bonthuis, B, V Jarvis和J Vanhala(2013),“欧元区贝弗里奇曲线的变化及其决定因素”,IZA劳工政策杂志5: 20。

Börsch-Supan, A H(1991),“贝弗里奇曲线的面板数据分析:失业率和空缺率之间是否存在宏观经济关系?””,受到经济58(231): 279 - 297。

Bova, E, J Tovar Jalles和C Kolerus(2018),“改变贝弗里奇曲线:什么影响劳动力市场匹配?”,国际劳工审查157(2)。

Carrillo-Tudela, C, A Comunello, A Clymo, A Jäckle, L Visschers和D Zentler-Munro (2022)Covid-19大流行期间的求职和不匹配, VoxEU.org, 4月7日。

Consolo, A and A Dias da Silva(2019),“贝弗里奇曲线视角下的欧元区劳动力市场”,欧洲央行经济公报2019(4): 66 - 86。

Duval, R, Y Ji, L Li, M Oikonomou, C Pizzinelli, I Shibata, A Sozzi和M M Tavares(2022),“发达经济体的劳动力市场紧张”,员工讨论注释第2022/001号。

Ebeke C和G Everaert(2014),“波罗的海国家的失业和结构性失业”,IMF工作文件14/153。

欧洲央行(2022),经济公报, 2022年第2期。

欧盟委员会(2013),“2013年欧洲劳动力市场发展”,经济和金融事务总局。

欧盟委员会(2021年),“欧洲劳动力市场和工资发展:2021年年度回顾”,就业、社会事务和包容总局。

Giupponi, G, C Landais和A Lapeyre(2022),“我们应该在衰退期间保障工人或工作吗?”,经济展望杂志36(2): 29-54。

Groenewold, N(2003),“贝弗里奇曲线的长期变化与澳大利亚的摩擦失业率”,澳大利亚劳动经济学杂志6(1): 65 - 82。

Kiss, A, A Turrini和A Vandeplas(2022),“欧元区劳动力市场的宽松与紧张:2019冠状病毒病后的不匹配加剧?”,欧元区季度回顾21(2),欧洲委员会,经济和金融事务总司。

Kiss, A和A Vandeplas(2015),“测量技能不匹配”,Analytical Web Note 7/2015,就业、社会事务和包容总局。

瓦莱塔,R G(2005),《为什么美国贝弗里奇曲线回移?》使用区域数据的新证据”,旧金山联邦储备银行工作论文2005-25。

Wall, H J和G Zoega(2002),“英国贝弗里奇曲线:十个地区的故事”,牛津经济与统计公报64(3): 257 - 276。

脚注

  1. 使用欧元区的空置率而不是基于调查的劳动力短缺指标,不会对贝弗里奇曲线动态产生定性影响。使用短缺指标是因为它允许更长的时间序列。
  2. 月度数据显示,欧元区失业率持续下降,从2021年12月的7%降至2022年4月的6.8%。
  3. 该方法与Consolo和Dias da Silva(2019)的方法类似,他们估计了欧元区总量的贝弗里奇曲线关系,并使用剩余值作为匹配效率的代理。相比之下,这一分析估计了一组欧元区国家的贝弗里奇曲线关系。先前的小组研究估计了特定国家不同地区的贝弗里奇曲线关系(例如Börsch-Supan 1991, Wall and Zoega 2002, Valletta, 2005)。
  4. Bonthuis等人(2013)和Ebeke和Everaert(2014)通过纳入滞后因变量来处理残差自相关。Groenewold(2003)和Bova等人(2017)使用了协整技术。可行GLS的估计表明OLS估计确实受到偏差的影响,因为贝弗里奇曲线的斜率大幅下降,这是一个在以前的文献中被忽略的元素。
  5. 技能不匹配指标被定义为三个主要技能组(低、中、高学历)就业率的相对分散。指标的定义见Kiss和Vandeplas (2015);欧盟委员会(2013)和arpaaia等人(2014)分析了这一指标与匹配效率的关系。部门错配指标是由劳动力短缺指标的三个部门组成部分(即工业、服务和建筑业)的变异系数构成的。贝弗里奇曲线的估计证实了失业和职位空缺之间预期的负凸关系。虽然技能不匹配与劳动力市场匹配效率较低有预期的积极迹象,但行业不匹配指标没有显著影响。
  6. 相反,不匹配指标的贡献较小,因为技能不匹配指标在2019冠状病毒病后期间的增幅相对较小,而且行业不匹配的影响不显著。
  7. 特别是,对健康风险的担忧可能会阻碍一些人就业甚至求职,而限制和遏制措施可能会阻碍劳动力流动,不仅是在国内,而且是跨境流动。
  8. 参见欧洲央行(2022:27)和之前的欧洲央行经济公报。

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