不在业人口特点及成因，本文主要内容关键词为：成因论文,人口论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
一、不在业人口静态特点
（一）不在业人口中男性占三分之一强，女性占近三分之二，不在业人口性别构成严重失调。
根据1995年1%人口抽样调查资料显示，全国16 岁以上不在业人口中，女性占64.58%，男性占35.42%，女性人口不在业机会显著高于男性。
从法律角度看，凡是达到劳动年龄并且具有劳动能力的人口都享有同等的劳动权力，它不应依性别的不同而不同，因此，在合理、公平的外部环境下，按性别反映的不在业人口构成应该一致或者接近。
事实上，不在业人口性别构成存在这么大的差异，其中有主动离岗等合理成份，也一定有被动离岗等非平等竞争因素的影响，〔1 〕如女职工退休年龄小于男性、下岗女工的增加等，这种状况的存在与发展，必将对女性人口的收入水平、生活状况及家庭地位等产生一定影响。
（二）25—54岁不在业人口中女性占绝对“优势”，不在业人口性别差异显著大于其他年龄组。
前面已经谈到，全国不在业人口中女性占近三分之二，为进一步分析不在业人口的年龄结构，我们又将不在业人口按年龄分组，其统计结果是：25—54岁中，每5岁年龄组不在业人口中女性所占比重均在80 %以上，显著高于64.58%的平均水平。其中，45—49岁年龄组中， 女性不在业人口所占比重最高，达85.98%，女性不在业人口是男性的6.1倍，差异程度比较大（见表1）。
相反，在高年龄组的55—59、60—64、65及以上三个年龄段中，虽然女性不在业人口构成仍高于男性，由于老年男性不在业人口明显增多，因此，老年人口不在业构成的性别差异小于青壮年。
本文第三部分将分析各年龄人口不在业的主要原因。
另外值得强调的是：按年龄分组的不在业人口性别构成中，唯有16—19岁年龄组女性构成小于男性。我们知道，16—19岁正处于就业前教育期，如果该年龄段在业构成高，不在业构成低，说明女性人口的就学机会小于男性。结果必将影响女性劳动力的素质和未来发展。
（三）分城乡看，县女性人口不在业率最低，市、镇较高。其中镇女性人口不在业率高达40.73%，不在业机会最高。
1、镇女性人口不在业率最高，〔2〕为40.73%； 县女性人口不在业率最低，为23.97%；市女性人口不在业率居中，为37%。 从女性人口不在业率的城乡比较中可以发现，最高的镇女性人口不在业率与最低的县女性人口不在业率相差16.76个百分点，差距比较大， 而镇女性人口不在业率与市女性人口不在业率仅相差2.27个百分点，差距较小。
现阶段，由于城乡差异的存在，城市居民身份备受青睐，近些年，越来越多的农民朋友不惜血本期盼在农转非中成为幸运儿就是明证。这种期盼当然包括对城市居民工作环境、工作条件、就业去向和劳保福利的向往。在高度集中的计划经济体制下，这种向往也许是有根据的，特别是在低工资、高就业政策指导下，城市居民身份意味着就业权力、就业机会与劳保福利的终身保障。
在市场经济条件下，作为生产要素的劳动力必须参与市场竞争，不在业率指标正是这种竞争结果的客观反映。从市、镇女性人口的高不在业率可以看出：城镇居民身份是以高不在业率为代价的。
2、不在业率的性别差异镇最大，为18.33%；市次之，为14.23 %，县最小，为11.05%。
与女性人口相反，男性人口中，由于在业人口较多，不在业人口较少，因此，男性人口的不在业率较低。但是在市、镇、县中，不在业率的性别差异并不一致。不在业率的性别差异越大，说明分性别就业机会的平等性越小；不在业率的性别差异越小，说明分性别就业机会的平等性越大。因此，单从就业机会平等角度看，县最大，镇最小。
二、不在业人口动态变化趋势
（一）总体上看，男性人口和女性人口的不在业率均在上升，但女性人口不在业率的上升程度大于男性。其中市不在业率性别差异的扩大最为明显。
1990年15岁及以上男性人口不在业率为14.97%，1995年上升到16.77%，上升了1.8个百分点。1990年女性人口不在业率为26.98 %， 1995年上升到29.18%，上升了2.2个百分点。女性人口不在业率上升程度大于男性人口，致使分性别不在业率之差由1990年的12.01 个百分点扩大到1995年的12.41个百分点。
总体上看，不在业率性别差异虽有扩大但并不十分显著，按城乡分组，结果却不同。其中，市不在业率的性别差异1995年比1990年扩大了1.44个百分点；镇不在业率的性别差异1995年比1990年扩大了0.74个百分点；县不在业率的性别差异不但没有扩大反而缩小了0.27个百分点。
不在业率总体水平的上升，既反映了劳动力供给市场的扩张，也反映了社会对劳动力实际吸纳程度的相对减少，在劳动力市场供需矛盾扩大的过程中，虽然男女双方均受到冲击，但女性劳动力受到的冲击程度大于男性，特别是城市女性劳动力受到的冲击更大，说明女性人口在劳动力市场中处于不利地位。
（二）年青人口不在业率的性别差异在扩大，中老年人口不在业率的性别差异在缩小，年青人口和老年人口不在业率性别差异表现出相反动态走势。
从表1可以看出，20—39岁的4个年龄组中，1990年不在业率的性别差异分别是2.98个百分点、7.02个百分点、7.55个百分点、7.75个百分点，1995年不在业率的性别差异分别扩大到5.57个百分点、8.50个百分点、7.72个百分点、7.85个百分点，年青人口不在业率的性别差异呈扩大趋势。
40—65岁的6个年龄组中，1990年不在业率的性别差异分别是10.40、16.54、31.29、38.47、35.90、24.69个百分点，1995年不在业率的性别差异相应缩小到9.09个百分点、15.26个百分点、25.79个百分点、35.78个百分点、30.73个百分点、19.58个百分点，这说明中老年人口不在业率的性别差异在缩小。
（三）年青女性人口不在业率呈上升趋势且上升程度大于男性；中老年女性人口不在业率呈下降趋势。年青女性人口不在业率的上升主要发生在市镇，中老年女性人口不在业率的下降主要发生在乡村。
20—39岁的4个年龄组中，女性人口不在业率1995年均大于1990 年，上升幅度在1.02—3.23个百分点之间。虽然同龄组男性人口不在业率也呈上升势头，但上升幅度在0.36—0.95个百分点之间，小于女性人口不在业率上升幅度。
40—64岁的5个年龄组中，女性人口不在业率1995年小于1990年， 说明中老年女性人口的不在业率开始下降。其中，50—54年龄组女性人口不在业率的下降程度最大，下降了4.76个百分点。
分城乡看，年青女性人口不在业率的上升主要发生在市、镇，其中市女性人口不在业率的上升幅度分别为2.92、6.72、6.36、4.31个百分点，镇女性人口不在业率的上升幅度分别是4.49、5.82、3.65、1.97个百分点；中老年女性人口不在业率的下降主要发生在乡村。
年青女性人口不在业率的上升导致了不在业率性别差异的扩大；中老年女性人口不在业率的下降是不在业率性别差异缩小的直接原因。
从生理学角度看，年青人口在人的生命周期中处于精力最旺盛、体力最充沛阶段，年青人口不在业率上升，反映了劳动力资源实际利用率的降低和潜在劳动力资源的浪费。
表1
年龄 95全国男 95全国女 90全国男90全国女
不在业率 不在业率 不在业率不在业率
15+ 16.7729.1814.97
26.98
15-19
49.0244.4438.45
31.72
20-248.0313.60 7.39
10.37
25-292.5111.01 2.159.17
30-342.2810.00 1.438.98
35-392.12 9.97 1.178.92
40-441.9411.04 1.35
11.75
45-492.8218.08 2.32
18.86
50-547.4533.24 6.71
38.00
55-59
18.3054.0916.45
54.92
60-64
41.2271.9536.81
72.71
65+ 72.4492.0267.28
91.97
年龄 95全国男不在 95全国女不在 95全国女不 90全国女不
业率－90全国 业率－90全国 在业率－95 在业率－90
男不在业率女不在业率男不在业率 全国男不在
业率
15+ 1.80 2.20 12.4112.01
15-19 10.5712.72 -4.58-6.73
20-24.64 3.23
5.57 2.98
25-29.36 1.84
8.50 7.02
30-34.85 1.02
7.72 7.55
35-39.95 1.05
7.85 7.75
40-44.59 -.71
9.0910.40
45-49.50 -.78 15.2616.54
50-54.74-4.76 25.7931.29
55-59
1.85 -.83 35.7838.47
60-64
4.41 -.76 30.7335.90
65+ 5.16 .05 19.5824.69
三、不在业人口形成原因分析
根据1995年人口抽样调查方案，不在业人口按原因分成8 类：在校学生、从未工作正在寻找工作、失去工作正在寻找工作、企业停产等待安置、料理家务、离退休、丧失劳动能力、其他。根据各种原因不在业人口所占比重可以归纳出下面几个特点：
（一）64岁以下女性人口高比例不在业构成并非丧失劳动能力所致。
是否具有劳动能力是劳动年龄人口在业与否的必要条件，是不是女性人口丧失劳动能力的人口过多引发了不在业人口的高比例构成呢？回答是否定的。按1995年人口抽样调查资料显示，无论是全国的平均水平还是分城乡的市、镇、县水平，除65岁及以上年龄组人口外，〔3 〕其余各年龄组人口中（即16—64岁），女性丧失劳动能力的人口均显著少于男性。因此，女性人口高比例不在业构成并非丧失劳动能力所致。
（二）女性人口不在业的首位原因是“料理家务”，其中，县料理家务的女性人口最多，占六成以上；男性人口不在业的首位原因市镇是“离退休”，县是“丧失劳动能力”。
总体上看，女性人口不在业的首位原因市、镇、县均是料理家务，其中县料理家务的女性人口所占比重最高，为63.65%，镇居中，为55.83%，市最低，为41.67%，全国平均来看，女性不在业人口中有五成以上在料理家务。
市、镇男性人口不在业的首位原因是离退休，离退休人员占不在业人口的比重分别是47.86%、42.62%；县男性人口不在业的首位原因是丧失劳动能力，丧失劳动能力人口占不在业人口的比重是37.29%。
从不同性别人口不在业首位原因所占比重的比较中还会发现：女性人口不在业首位原因所占比重大于男性，说明女性人口由首位原因引发的不在业人数相对较多，由其它七种原因引发的不在业人数相对较少；男性人口由首位原因引发的不在业人数相对较少，由其它七种原因引发的不在业人数相对较多。所以，男性人口不在业原因的集中程度小于女性。
（三）16—19岁年龄组，不论是男性人口还是女性人口，不论在城市还是在乡村，不在业的首位因素均是“在校学生”，但男性人口由在校学生引发的不在业人数多于女性。
16—19岁年龄组，无论是城市，还是乡村，不论是男性人口还是女性人口，在校学生占不在业人口的比重均在七成左右，不在业原因相对集中，同时也应看到，市、镇、县16—19岁男性不在业人口中，在校学生所占比重均大于女性，说明16—19岁年龄组男性人口由首位原因引发的不在业人数多于女性。
（四）20—24岁年龄组男性人口不在业主要原因是“从未工作正在寻找工作”和“在校学生”，女性人口不在业主要原因在市、镇、县各有不同。
与16—19岁年龄组不同，男性20—24岁年龄组不在业主要原因离散程度相对高些，虽然可以按不在业率大小筛选出一个首位原因，但是该首位原因的代表性已低了许多。为此，我们选择了两个原因共同描述该年龄组不在业状况，它们是从未工作正在寻找工作和在校学生，由这两个原因引发的男性不在业人口所占比重市、镇超过七成，县达六成以上。
女性20—24岁年龄组不在业原因县主要是家务劳动，占不在业人口的六成以上。镇主要是家务劳动（占42%）和从未工作正在寻找工作（占36%），二项合计占不在业人口的七成多，其它六种不在业原因各占不在业人口的10%以下，无法构成主要影响因素。市不在业原因不够集中，其中排在前三位的是家务劳动、从未工作正在寻找工作和在校学生，分别占不在业人口的29.2%、28.7%、24%，可以看出，这三个比率值差异较小，说明这三种不在业原因的重要程度区别不显著，无法用其中的某一项或某两项原因作为市女性人口不在业的主要解释变量，为此选择三项。
（五）市、镇男性青壮年不在业的主要原因是“从未工作正在寻找工作”和“失去工作正在寻找工作”，50岁以上人口不在业的主要原因是“离退休”。
（六）县男性青壮年不在业的主要原因是“丧失劳动能力”，50及以上人口不在业的主要原因是“离退休”和“丧失劳动能力”。
（七）市、镇女性中青年人口不在业的主要原因是从事家务劳动，进入中老年期以后，由于离退休人数增多，因此，家务劳动和离退休共同构成市镇女性中老年人口不在业主要原因。县女性人口，无论是中青年还是中老年人口，不在业的首位因素都是从事家务劳动。
表2 按城乡和性别分组的各种原因不在业率 单位：%
地区 在校从未工作正失去工作正企业停产
学生在寻找工作在寻找工作等待安置
市男性19.47
8.04 6.02 2.88
镇男性17.00 13.60 4.96 2.87
县男性21.78
3.58 1.15 0.33
市女性10.42
4.89 3.20 2.67
镇女性 8.52
7.09 2.38 1.99
县女性 7.91
1.88 0.49 0.13
地区 料理离退丧失劳其总
家务 休 动能力他计
市男性 4.15
47.86 8.433.16 100
镇男性 4.35
42.6210.074.53 100
县男性 1806
12.2237.295.60 100
市女性41.67
28.84 6.551.76 100
镇女性55.83
14.45 1.431.70 100
县女性63.651.1822.392.36 100
四、不在业人口地区分布特点
（一）女性不在业人口分布的地区差异相对较大，男性不在业人口分布的地区差异相对较小。
一般来说，分地区计算的不在业人口所占比重的标准差系数越大，不在业人口分布的地区差异也越大；不在业人口所占比重的标准系数越小，不在业人口分布的地区差异也越小。通过对一国各地区不在业人口所占比重标准差系数的考察，可以推知不在业人口地区分布差异程度，为此，我们计算了不在业人口所占比重的标准差系数。通过计算得知：男性不在业人口所占比重的标准差系数为19.75%，女性为24.83%，女性不在业人口所占比重的标准差系数大于男性，说明女性不在业人口的地区差异相对较大，男性不在业人口的地区差异相对较小。
根据地区不在业率的分析也可以得出同样的结论。全国男性不在业人口占15岁及以上人口比重最小的地区是河南省，为13.62%， 最大的地区是上海，为27.68%，最大与最小相差14.05个百分点。全国女性不在业人口占15岁及以上人口比重最小的地区是云南省，为19.95%， 最大的地区是黑龙江省，为45.97%，最大与最小相差26.08个百分点。女性不在业率的全距值大于男性。
女性人口不在业率较高的省份有黑龙江、山西、天津、福建、浙江、北京6个地区，这6个地区的不在业率均在40%以上，分地区看，女性不在业人口既多分布又不均匀。
（二）分原因计算，“企业停产等待安置”的地区差异最大，东三省及津沪地区集聚了全国企业停产等待安置人员的四成以上。
分原因计算，企业停产等待安置人员占不在业人口比重的标准差系数女性为92.79%，男性为86.96%，均排在各种原因标准差系数之首，说明：不论是女性人口还是男性人口，企业停产等待安置的地区差异均最大。
企业停产等待安置人员所占比重排在前五位的省份，女性是天津、上海、辽宁、黑龙江、吉林，男性是黑龙江、天津、吉林、辽宁、上海，东三省和津沪地区不论男性人口还是女性人口企业停产等待安置人员均相对较多。其中男性企业停产等待安置人员占全国的41.4%，女性占全国的44.0%，5 个省份就集聚了全国企业停产等待安置人员的四成以上。
企业停产等待安置是近几年新形成的不在业原因，从规模看，企业停产等待安置人员的绝对量并不算多，但如此之高的集中程度不能不引起人们的高度重视。
（三）女性人口“家务劳动”的地区差异最小，男性人口“在校学生”的地区差异最小。
标准差系数最小的原因女性人口是家务劳动，男性人口是在校学生，说明女性人口由家务劳动导致不在业人口发生的地区差异最小，男性人口由在校学生导致不在业人口发生的地区差异最小。换句话说，从事家务劳动的女性人口在地区间的分布较为均衡，在校学习的男性人口在地区间的分布较为均衡。
五、结束语
实践证明，一国劳动力的就业状况和变化趋势与社会经济发展密切相关，因此，无论是对国民经济发展现状的评价，还是对未来前景的展望，无一不将劳动力的不在业或不在业状况作为重要参照变量。作为从高度集中的计划经济到社会主义市场经济转轨的中国，不在业人口问题研究更具特殊意义。
通过不在业人口规模和结构分析，我们发现：性别差异有日趋尖锐的趋势。如果这种变化是合理的，必将对社会经济发展产生积极影响，如果这种变化是非公平竞争的结果，必将产生一系列社会问题，因此，不论是学术界还是实际部门，都应对这一问题作进一步的深入研究。
注释：
〔1 〕本人曾在“不同性别职工享有不同退休年龄与不同分房权的损益分析”（人口与经济，1997.5）一文中分析了主动离岗与被动离岗问题。
〔2〕不在业率指16（或15）岁及以上不在业人口占16（或15 ）岁及以上人口的比重。
〔3〕65岁及以上人口中，由于女性的存活人口显著多于男性， 因此，丧失劳动能力的女性人口也多于男性。
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