作者 | 郑潜编辑 | 李梓硕相关阅读▼深度 | 摸底印度01：虚假信息满天飞，正确认知印劳动力市场有多难？深度 | 摸底印度02：罕见！印最新劳动力调查报告为何“逆势瘦身”？深度 | 摸底印度03：印政府的定期劳动力调查，究竟是否真实？深度 | 摸底印度04：官方劳动力市场统计缺失，民营数据应怎么看？深度 | 摸底印度05：印度就业情况，国际劳工组织怎么看？深度 | 摸底印度06：印“无就业经济增长”困局，是怎么回事？ 导言兼听则明，看看国际劳工组织和印度本土智库合作关于印度劳动力市场的调研报告如何看待莫迪政府治理下印度就业的情况。南亚研究通讯特转载此文，供各位读者参考。第一章：印度劳动力市场第七节：印度就业指标
一、官方叙事和学术性叙事比较从印度官方发布最新定期劳动力调查结果的新闻文告来看【注1】，莫迪政权主打的“创造就业”政绩叙事围绕三大就业指标均“有声有色”：➤Labour Force Participation Rate，LFPR/劳动力参与率【注2】呈上升趋势；➤Worker Population Ratio，WPR/就业人口比例【注3】呈上升趋势；➤Unemployment Rate，UR/失业率【注4】呈下降趋势。因此便有了莫迪本尊积极自我表扬其政权经济治理大有所成【注5】：“印度的经济正在扩张，正在为农村和城市地区的年轻人创造新的可能性……最近的一项调查显示印度创造的就业机会达到了新的高度。
”图1.7.1：2000年至2022年间，印度三大就业指标反映劳动力市场长期恶化后于2018年以后似乎有所改善。来源：印度人类发展研究所。相对而言，以《2024年印度就业报告：青年就业、教育和技能/India Employment Report 2024：Youth Employment, Education and Skills》（以下简称《2024年报告》）为代表的学术性研究叙事则有所保留。《2024年报告》比较客观地揭示了三大 就业指标的动态变化（图1.7.1）：“虽然经济增长对该国的劳动力市场状况产生了一些积极影响，但它并没有导致就业条件的根本性结构转变。
……2000年至2019年间，劳动力参与率、就业人口比例、和失业率长期恶化……2018年以后，关键的劳动力市场指标有所好转，包括劳动力参与率、就业人口比例、和失业率。这种好转构成了与【2000年至2019年间】相比的结构性转变……然而，针对这一看似积极的特征的分析必须结合考量近期创造的大部分就业机会性质……2019年至2022年间，农业就业显著增加，其中大部分就业是由于妇女从事无偿家务劳动的自雇就业【即个体户】 增加，本质上是一种勉强维生的活动。”
二、数据分析本篇第五章已经介绍了《2024年报告》以印度官方数据作为研究原始依据【注6、注7、注8】。本篇第六章则以具体数据变化趋势论述了印度特色经济增长-就业结构转变（即所谓无就业性经济增长）。本章则从就业指标数据变化趋势继续探讨印度特色经济增长-就业结构转变。（一）劳动力参与率具体数据变化趋势显示（图 1.7.2）：➤男性和女性劳动力参与率明显有别，两者差距维持在45%幅度上下，除了显示印度女性劳动力就业机会有限，也包括因传统或家庭等原因选择退出劳动力队伍【注9】；➤2000年至2019年间，总体劳动力参与率持续下降，从61.6%（2000年）下降到50.2%（2019年），背后主要驱使因素是女性劳动力参与率的相对大幅下降；
➤2018年以后印度劳动力市场出现结构性转变，总体劳动力参与率扭转之前近20年的持续下降趋势，持续上升并于2022 年达到55.2%、2023年达到57.8%。该结构性转变背后主要驱使因素是女性劳动力参与率的相对大幅上升。图1.7.2：2000年至2023年间劳动力参与率变化趋势。来源：印度人类发展研究所，《年度定期劳动力调查报告（2022年7月至2023年6月）》。制图：郑潜。《2024年报告》如是解读女性劳动力参与率变化所带动的总体变化趋势：“……表明了出于经济压力，如果向女性提供一些有报酬的就业机会，许多妇女愿意迈出家门从事就业。
”（二）就业人口比例就业人口比例变化趋势与劳动力参与率变化趋势类似（图1.7.3），其背后主要驱使因素也与女性就业人口比例变化有关。其中，乡区就业人口比例（特别是女性乡区就业人口比例）的变化尤为关键。这一城乡区别其实也作用于同一时期劳动力参与率的变化。图1.7.3：2000年至2023年间城乡就业人口比例变化趋势比较。来源：印度人类发展研究所，《年度定期劳动力调查报告（2022年7月至2023年6月）》。制图：郑潜。
《2024年报告》强调2018年以后印度劳动力市场出现结构性转变，尤其是新冠疫情引发的就业人口比例和劳动力参与率的上升趋势必须结合所创造的就业质量综合评估，具体而言：“2018年以后增加的就业主要是个体户中的低质量、无偿家务劳动，非正规低薪工作，低收入的正规有薪工作以及临时工岗位。这在乡区和在农业领域从事勉强维生的女性劳动力群体中尤为明显。”显然，印度官方和莫迪本尊主打的“就业指标上升便是等于政府干了利好老百姓的好事”的简单叙事有欲盖弥彰之虞，甚至不排除有刻意误导印度老百姓的嫌疑。莫迪1.0自2014年上台执政以来便面临无就业性经济增长困局的无解尴尬情况。
2018年1月，莫迪接受《Zee新闻》电视台专访时提出“油条小贩就业说”【注10】，恰好与印度劳动力市场在2018年出现结构性转变的时间点吻合。当年印度某知名经济评论员首创“pakodanomics/油条经济学”一说，第一时间对‘油条小贩就业说’提出批判性论述【注11】。
如今再度回顾该论述，竟与《2024年报告》针对就业指标上升所持保留态度甚是契合：“【印度近一半的劳动力】都是个体户，原因是他们别无选择……大多数印度个体户的年收入低于本国人均收入……目前，【莫迪政权】正忙着试图将个体户与创业两种截然不同性质的事混为一谈……印度老百姓因找不到适合就业岗位才迫于无奈成为个体户，而创业却是一种有意识的选择…… 【官方数据显示一般而言】找到一份就业岗位的经济回报高于从事个体户经营。因此，贩卖‘pakodas/油条’或从事个体户经营并不能解决【失业问题】……”。
因此，对于印度劳动力市场在2018年之后出现结构性转变背后推手的猜想浮出水面：为了应对无就业性经济增长困局，2018年以来莫迪政权推行“油条经济学”，性质上属于指鹿为马但结合定期劳动力调查将个体户归纳为一种就业形式的约定俗成定义（漏洞？），其结果是变相促使了所谓“结构性转变”；迄今“油条经济学”客观而言并未使印度摆脱无就业性经济增长困局，但却不妨碍莫迪政权消费所谓“结构性转变”、对外宣扬所谓“创造就业机会达到新高度”的政绩。如果这个猜想属实，细思甚恐。（三）失业率图1.7.4：2000年至2023年间城乡失业率变化趋势比较。
来源：印度人类发展研究所，《年度定期劳动力调查报告（2022年7月至2023年6月）》。制图：郑潜。具体数据变化趋势显示（图1.7.4）：➤纯粹从数据幅度解读，印度的的失业率确实比较低——2018年之前徘徊在2%至3%之间；2018年达到6%最高点但依然偏低；2023年回跌3.2%——然而《2024年报告》强调:“公开失业率偏低显示发展中经济体普遍缺乏谋求生计机会。”换言之很大程度上是适龄劳动力因就业机会严峻缺乏而选择退出劳动力队伍所推动的结果，不能倒果为因、错误解读为就业市场一片欣欣向荣的结果；
➤2012年至2019年间失业率大幅上升，主要是由于劳动力规模增长但就业机会没有相应增加所导致；➤ 2019年至2023年间，失业率大幅下降（女性失业率的下降尤为明显），根据上节的分析大概率与2018年以来莫迪政权推行“油条经济学”、提倡个体户就业形式有很大的关系。后新冠疫情经济重启带动了劳动力市场的复苏，是公认的驱动元素之一；➤2019年以来失业率即便大幅下降，依然尚未回归2000年至2012年间的“历史低位”；➤城乡和男女失业率明显有别，整体而言城区失业率比乡区失业率更为严峻，城区男女失业率均远高于总体失业率、乡区男女失业率则普遍上略高于总体失业率；
城区方面女性失业率比男性失业率更为严峻（男女差距约2.6%上下）、乡区方面则反之（男女差距约1.2%上下）。此外，《2024年报告》也单纯从失业群体切入以突出青年失业问题之严峻——即2022年，整体青年失业群体占总体失业群体的82.9%比例、中学教育或更高程度青年失业群体则占总体失业群体的 65.7%比例（图 1.7.5）——这一数据经数家媒体引用作为报道大标题而发酵并经被反对党引用为打击印度人民党的2024年选举选情后，莫迪政权以印度劳工和就业部的官方名义出面就该报告向国际劳工组织提出抗议【注12】。
图1.7.5：青年失业群体占总体失业群体的比例（蓝色曲线：整体青年失业群体；红色曲线：中学教育或更高程度青年失业群体）。来源：印度人类发展研究所。在此有必要提出国际劳工组织一份涵盖全球范围的评估【注13】：➤“【后新冠疫情】随着关键经济领域重新启动，2021年【全球】就业增长强劲，2022年劳动力市场状况继续改善。”因此，后新冠疫情印度经济重启带动了劳动力市场的复苏并非全球特例。➤“随着新冠疫情的爆发，非正规性就业和“working poverty/就业性贫困”进一步加剧。
尽管经济从2021年开始复苏，但随着预计的经济放缓，更好的就业机会持续短缺的情况可能会进一步恶化，迫使劳动力从事质量较差的工作，并剥夺其他人充分的社会保护……随着关键经济领域重新开放，2021年就业增长强劲，劳动力市场状况在2022年继续改善……2020年就业机会萎缩对女性劳动力冲击最严峻，但之后的就业复苏也在该群体中反映尤其强劲……然而，这股强劲的复苏主要是由非正规领域就业：预计2022年女性劳动力中创造的就业岗位五分之四属于非正规性质，而男性劳动力中比例是三分之二。
”国际劳工组织的评估虽不是针对印度而发，但《2024年报告》显然认同这一评价适用于解读印度的劳动力市场变化动态:“全球经济持续放缓期间创造的就业质量令人担忧，许多劳动力被迫接受低质量的工作岗位，而且往往工资或收入较低…… 2019年后印度新增就业中近三分之二属于个体户类型，其中无薪（女性）家庭劳工占主要份额。”（四）低效就业《2024年报告》强调：“公开失业率并不是衡量如印度这类发展中国家的劳动力利用不足的合适指标。原因是只有少数人员有【经济】能力承受一段时间的失业——大多数适龄就业人员必须从事某些经济活动才得以维持生计，即便这些活动有多么少或不足。
这就是印度公开失业率历史上普遍处于偏低的原因……因此失业率数据无法充分描述就业状况，应该辅以‘underemployment/低效就业【注14】’数据。”这一论述与卸任印度国家统计委员会（National Statistical Commission，NSC）代理主席P.C.Mohanan/P.C.莫哈南点评印度劳动力市场基本现实是问题核心在于低效就业一说不谋而合【注15】。
因此，《2024年报告》遵循第16届国际劳工统计学家会议通过的定义，结合印度本土国情和官方数据，测算了基于时间标准的低效就业指标——低效就业率（LU1）， 即所谓基于时间标准的低效就业人数与就业总人数之间的比例——并在低效就业率（LU1）指标的基础上估计出所谓“广义失业率”（LU2）【注16】，即基于时间标准的低效就业率与公开失业率的合成。由于《2024年报告》未将2023年数据纳入具体分析，因此笔者抛砖引玉，粗糙地仿制了该报告的数据测算，自行估计了2023年的低效就业指标，并与《2024年报告》 所测算的低效就业指标并列以便能够观察到更为全面的趋势变化（图1.7.6、图1.7.7）。
图1.7.6：2018年、2019年、2022年和2023年城区男女低效就业指标变化趋势比较。来源：印度人类发展研究所，《年度定期劳动力调查报告（2022年7月至2023年6月）》，印度卫生和家庭福利部《2020年7月人口预测技术小组报告（2011-2036）》，郑潜。图1.7.7：2018年、2019年、2022年和2023年乡区男女低效就业指标变化趋势比较。来源：印度人类发展研究所，《年度定期劳动力调查报告（2022年7月至2023年6月）》，印度卫生和家庭福利部《2020年7月人口预测技术小组报告（2011-2036）》，郑潜。
数据显示低效就业问题自2018年以来获得改善（尤其是在乡区），但广义失业率固然有所改善，却显然肯定高于公开失业率而不免造成政绩显得不甚“亮眼”的感官效果——如图1.7.4 所示，2019年以来失业率持续下降但尚未回归2000年至2012年间的“历史低位”—— 这或者便是莫迪政权刻意低调处理（或者有意否定？）低效就业问题的基本算计【注17】？
三、政策建议《2024年报告》并无具体针对就业指标的政策建议，而是聚焦呼吁就业质量和就业待遇亟需提升。
这一点不正是坐实了莫迪经济学治理之下就业指标有所改善的‘亮眼政绩’是建立在罔顾/牺牲就业质量和就业待遇为代价的基础上？未完待续……注释：【注1】印度政府新闻文告《年度定期劳动力调查报告（2022年7月至2023年6月）》，2023年10月9日。【注2】劳动力参与率，所衡量的是劳动力占适龄劳动人口的比例。【注3】就业人口比例，所衡量的是就业人口占总人口比例。【注4】失业率，或称“open unemployment/公开失业”，所衡量的失业人口占劳动力的比例。
【注5】《Business Standard/商业标准报》《Employment creation in India has reached new heights, says PM Modi/莫迪：印度在创造就业机会方面达到了新高度》，2023年10月12日。【注6】《2024年报告》数据年份定义如下：由于定期劳动力调查和全国抽样调查局的数据调查覆盖时间为上一年7月至本年度6月期间，因此就业和其他因素数据定义为年末（例如2021-22年定义为2022年）。所有其它数据则与财政年度（上一年4月至本年度3月）相对应，并使用简称（例如2021-22财政年简称为2022年）。
【注7】《2024年报告》劳动力数据年份采用Usual Status，us 或 UPSS/正常就业状态，即涵盖调查日前365天（含），Principal Status，ps/主要就业状态（指符合‘major time criterion/主要时间标准’定义下调查样 本在调查日前365天内花费相对较长时间进行的经济活动状态）和 Subsidiary Status，ss/附属就业状态（指符合‘主要时间标准’定义下调查样本在调查日前365天内花费相对较长时间进行的经济活动之外，同时额外进行30 天或更长时间的经济活动状态）累积相加而得。
【注8】《2024年报告》并未设章节专门介绍数据具体分析方法，但依然可以根据分散在个别章节（以及个别图表）的说明和数据来源）获得大方向的认知。【注9】城区和乡区的男性和女性劳动力参与率差距分别维持在50%和40%幅度上下，主要体现了城乡之间生活水平的差距，乡区女性因维持生计压力故相对较大规模投入劳动力队伍。【注10】《Zee News/Zee新闻》《The PM Interview/总理专访》，2018年1月19日。参见《中印梵华》《莫迪经济学鉴赏》《
六、油条经济学就业论》，2023年8月1日。【注11】Vivek Kaul/维韦克·考尔（vivekkaul.com）《Why Pakodanomics is Not the Answer to Creating Employment/为何油条经济学并非创造就业机会之正解》，2018年1月24日。【注12】参见本篇第一章第五节。【注13】国际劳工组织《World Employment and Social Outlook Trends 2023 /2023 年全球就业和社会展望》，2023 年。
【注14】《2024年报告》引述第16届国际劳工统计学家会议通过的定义。基于时间标准的就业不足人员（即低效就业人员）是使用三个标准进行确定：(a) 有意愿花费时间从事额外工作；(b) 有时间能够从事额外工作;(c)在参考期内实际工作总小时数低于按照该国劳动标准确定政策或情况所指定的门槛。必须同时满足所有三个标准才能确定一个人符合基于时间标准的低效就业定义。【注15】《NDTV Profit/新德里电视台盈利》《Rebuilding India's Employment Statistics System/重建印度 的就业统计系统》，2021年7月8日。
参见本篇第三章。【注16】《2024年报告》把 LU2 归纳为广义低效就业范畴，笔者抛砖引玉，将 LU2 翻译为‘广义失业率’以便与‘公开失业率’形成更为直观的比较。【注17】莫迪政权低调处理/否定低效就业相关数据的做法包括：历年《定期劳动力调查报告》中删除了大部分其 前身《全国抽样就业与失业调查报告》中与有形和无形低效就业相关表格/数据、以及在最新的《定期劳动力调查 报告（2022年7月至2023年6月）》逆势瘦身中，上一年的报告原7个残存的低效就业相关表格有6个表格被删除。如果莫迪政权对2024年的报告继续进行瘦身，2023年硕果仅存的表格28岌岌可危，今后第三方或许根本无法再独立测算低效就业指标。
参见本篇第三节。作者简介：郑潜，东南亚华裔，应用经济学学历，研究兴趣方向包括印度。相关阅读▼深度 | 摸底印度01：虚假信息满天飞，正确认知印劳动力市场有多难？深度 | 摸底印度02：罕见！印最新劳动力调查报告为何“逆势瘦身”？深度 | 摸底印度03：印政府的定期劳动力调查，究竟是否真实？深度 | 摸底印度04：官方劳动力市场统计缺失，民营数据应怎么看？深度 | 摸底印度05：印度就业情况，国际劳工组织怎么看？深度 | 摸底印度06：印“无就业经济增长”困局，是怎么回事？
本文转载自“ 中印梵华”微信公众号2024年5月4日文章，原标题为《摸底印度07：劳动力市场篇之印度就业指标》。本期编辑：李梓硕