最近看大家对失业率的定义有各种讨论。也许我可以从我对这个问题的感想谈一下。
首先，失业 的定义不仅要求在过去一周没有工作一个小时以上，而且要求是有主动寻找工作。这就决定了失业这个概念是有一定主观性的。基于这点，我们会有潜在失业人口(hidden unemployed)，这部分人是不在劳动力市场的人，但他们退出劳动力市场不是因为不想工作，而是因为找工作前景黯淡而放弃寻找。正式统计归类因此认为这些不在劳动力市场，因此不属于失业人口---各国统计都是这样处理的。另外，失业率（失业人口数/（失业人口数+就业人口数））与 就业率（就业人口/总人口）的分母不同。就业率与失业率因此相加不为一。就业率更多的是作为考察一个经济体长期劳动参与率的指标，因为家庭主妇，退休人员都不在劳动力市场也不属于就业人口。简单说，失业率本身并不是劳动力市场的一个充分统计量。
【插一句：如果不用一个小时，那么用几个小时作为界限？一方面，这需要被访者能很好得记住她的周工作时长，另一方面，我们需要追踪有一个周工作时长的分布，有一个评判标准。这些不一定就做不到，但绝对需要非常严谨的一系列基础工作。这方面，我不觉得劳动经济学界有这个铺垫，也不觉得我们的统计数据有足够的数据可以支撑。另外，即使采用其他标准定义失业，也还需要有现在这个定义的失业率以便利国际间比较。】
【再插一句，事实上，我们劳动经济学界是做了很多基础研究的，绝不仅仅是大家比较熟悉的失业率这么一个简单的指标。有研究会关心大学生在经济低谷时毕业会不会导致一生的收入都受到影响，还有研究也会关心哪些群体的就业更受经济波动的影响，更有研究关心如果青少年时期正好赶上父母在经济低谷中失业，会不会影响其今后上大学等等--总之在学术界有选题自由，众人关心的点还是都有覆盖的。只是可以想象这些课题的研究对数据要求比较高，这方面的研究更多的是使用美国等发达国家的数据。】
那么相对于工业化国家，发展中国家的劳动力市场还是有一些重要的不同之处。比如 上面的图中没有重点涉及的 非正式就业（比如街边摆摊）、国企、公务员就业（这里的雇主的行为与一般私企雇主的行为应该有很大不同）、就业与自雇（很多表面上看似就业的关系因为员工事实上承担企业经营风险更像是自雇，或合伙经营）。当然，所有这些分析都需要建立在高质量的数据上。
最后，失业率是一个存量概念（stock），我认为比较重要的还有长期失业率以及再就业情况。这些反映了流量(flow)。如果一个经济体失业率虽然高，但多数失业者可以在短时间找到下一份工作，那么相对于很多失业者长期找不到工作，也要好一点。但是，如果很多失业者长期找不到工作，有可能他们就放弃找工作，从而在统计概念上不再属于失业者，也可能导致失业率看上去没有那么糟糕。反而是当经济走出低谷，进入恢复期，这些暂时退出劳动力市场的人重新进入，而带来失业率的增加。但如果失业率的增加的原因是新进入找工作的人群的增加，其实未必是坏事。
结合当前的情况，经济进入一个结构调整期，chatgpt等技术对人们对未来劳动力需求预期的重大调整，这些都很自然导致厂商调整劳动力需求。在这样的时期，对新进入劳动力市场的求职者而言，未必一定是坏事。从某种意义上，哪怕今天找到传统意义上的工作，但是很可能这样的工作不能够促使员工技能能有效升级到未来职场所需。这时候，甚至有很多年工作经验的成熟员工与新员工之间的技能差异也在事实上缩小。那么经济结构的调整事实上给了新人一个难得的弯道超车的机会。
