研究：流动人口失业率将在2027年达到高峰

在经济全球化与城镇化的加速推进中，流动人口已成为中国经济社会发展的重要力量。然而，伴随着市场波动与经济发展的挑战，这部分群体的就业前景亦备受考验。

学界过去一般认为，流动人口失业后仍然可以返乡从事农业生产活动，不会处于失业状态，在理论研究上往往忽略了这一重要议题。官方发布的失业数据通常为全国城镇侦查失业率、青年失业率等，而没有流动人口失业率。

近期，由河北大学经济学院杨胜利、刘金盼和王海燕三位研究人员合作完成的《流动人口失业风险预警模型与应用》在《人口与社会》刊发，揭示了流动人口失业风险的演变趋势及未来挑战，为有效制定政策制定提供了参考。

作者认为，农业生产机械化水平的提高使大量的农业劳动力不断从农村转移出来，加之土地流转制度使得部分农村劳动力成为失地农民，流动人口返乡从事农业生产的可能性降低，这个群体已经处于“半城市化”状态。此外，随着城镇化进程的推进，城城流动人口（记者注：不具备特定城市户籍，在多个城市间流动的人口）在流动人口中的占比不断提高，其失业问题同样不容忽视。

研究显示，随时间推移，流动人口失业风险呈现上升趋势。从各区域来看，东部、中部、西部地区失业风险依次增加，这与各地区的流动人口素质和当地经济社会环境密切相关。全国及各区域流动人口失业率将在预测期继续保持缓慢波动上升趋势，并在2020年和2027年达到两个失业高峰，分别为3.13%和3.7%，东中西部地区之间流动人口失业率呈随时间推移逐步扩大趋势。

该研究采用2010年至2018年的宏观和微观数据，构建了一个基于BP（Back Propagation）神经网络的流动人口失业风险预警模型。BP算法因其强大的非线性映射能力和学习能力，遭广泛应用于复杂系统的预测中。微观数据主要来源于流动人口动态监测数据，宏观数据主要来源于《中国统计年鉴》和《中国劳动统计年鉴》。

研究团队综合考虑了流动人口的个人特征、家庭特征、就业特征、劳动力市场供需、宏观经济指标、就业服务与社会保障六大维度，通过模型训练与测试，实现了对流动人口失业风险的精准评估。

本研究根据流动人口失业风险警情的时段划分，警情等级遭分为无警、轻警、中警、重警四个层次。数据显示，除了2010年因受经济危机影响，流动人口失业率达到中警级别外，中国国流动人口失业率整体呈现随时间逐渐增长的趋势，但并未触及重警级别。在全国层面，2010年和2017年出现两个失业高峰期，主要归因于金融危机及经济周期性波动。

从地域分布视角看，西部地区的流动人口面临较高的失业风险，这与该地区劳动力市场更易波动有关，融易新媒体消息，例如2008年的返乡潮就体现了这一点；中部地区紧随其后，而东部地区流动人口的失业风险最低，这得益于东部地区成熟的市场环境和较为健全的社会保障体系。

预测未来流动人口的失业风险趋势对于预判就业形势、提前采取措施减少失业负面影响及评估现行干预政策效果至关重要。研究中综合考虑了人口迁移模式变化、宏观经济环境变迁、劳动力市场动态及社会保障水平提升等多因素，通过对决定失业风险的各项指标进行预测，并基于各决定因素的散点图分布特征与模型显著性对比，选取了最符合变化趋势的曲线预测模型。

研究显示，2018至2020年，全国及各区域流动人口失业率上升，并在2020年达到首个高峰，之后受新冠疫情影响，企业运营受限，流动人口就业被受重创，失业率攀升至新高。2020至2022年，因人口流动受限，失业率有所下降。但从2022年起，随着经济逐步复苏，人口流动性增强，但经济增长速度放缓，经济结构调整带来新挑战，使得2027年迎来第二个失业高峰。随后，流动人口失业率迅速下降并趋向稳定。

综合来看，未来几年全国及各区域流动人口失业率将持续波动上升，并在2020年和2027年形成两个重警风险期，尤其是西部地区，从2025年后将长期处于极高风险状态，亟需加强对流动人口就业问题的关注与应对。中部地区需持续探索减低失业率的有效措施，东部地区虽失业率较低，但也需密切关注2020、2027和2030年这三个关键年份，致力于推进平等就业、完整市民化进程，并向中西部地区分享成功经验，以促进劳动力资源的均衡配置。

面对流动人口失业风险的预警，研究团队提出了一系列应对策略。