党的二十届四中全会提出“统筹促就业、增收入、稳预期”，这三者各有其侧重点，同时又是一个不可分割的整体，要求我们在工作中统筹起来。因此，我试图从经济学的底层逻辑出发，厘清如何实现这三者的统筹兼顾，并剖析各自领域的重点任务所在。

“促就业”的结构性重点

在三位一体的“统筹”中，为什么首先强调“促就业”？这是由当前就业形势的特点决定的。目前，我国就业领域正在发生显著变化，主要体现在三个方面：

第一，就业增量的“新形态化”。当前，新增就业中越来越大的比重表现为新就业形态，如零工经济、平台就业等灵活就业。尽管不同口径的统计数据略有差异，但总体趋势是其占比持续攀升。根据国家统计局数据，个体就业、私营经济雇员以及不属于任何单位的就业，这三类形态加起来，构成了最接近于“非正规就业”的群体。这部分人群往往缺乏正规的劳动合同，社会保障覆盖率较低，劳动权益保障相对薄弱。已有数据显示，这类就业占全部城镇就业的比重已经超过60%，且仍有进一步提高的趋势。

这种状况是自动化和产业结构变化的结果，人工智能技术的应用将进一步推波助澜。AI对传统岗位的替代将日益明显，而被替代的劳动力往往会流向门槛较低的灵活就业市场；同时，AI创造的新岗位也呈现出灵活化特征。就业形态的灵活化是一个不可逆转的趋势，我们无法改变。唯一能做且应该做的，是不能让“灵活就业”“新就业形态”与“非正规就业”画等号。因此，我们在社会保障制度设计、劳动力市场制度建设以及劳动执法等各个方面，必须做出更大的努力。

第二，劳动力流动的“内卷化”。我在这里使用的“内卷化”一词，是指经济学和社会学意义上的严格定义。在经济发展过程中，劳动力会在产业间以及城乡间、区域间流动，其动力源于追求更高的收入和更好的工作质量。宏观上，这便表现为劳动力从低生产率部门（如农业）向高生产率部门（如非农产业）转移，从低生产率地区向高生产率地区转移。这本质上是为了提高资源配置效率，其结果也确实提高了全要素生产率。然而，如果由于技术、体制或其他因素，导致劳动力出现系统性的、大规模且持续时间较长的“逆向流动”，那么整体生产率的提升速度必然放缓，就业质量降低，工资增长也会随之停滞。从数据上看，这一趋势已有所表现：由于人口结构的变化，本世纪我国外出农民工的增长速度阶梯式下降。2000年至2008年间，年均增长率高达17.5%；随后的八年降至2.4%；而在过去这八年中，年均增长率仅为0.7%。这表明劳动力外出人数的增长已趋于停滞。

与此同时，外出劳动力的流动范围正在缩窄。跨省流动的比例在下降，跨市流动的比例在下降，甚至跨县流动的比例也在下降。这意味着，农民工虽然还在外出，但呈现出“速度放缓”和“本地化”的特征。众所周知，大城市的劳动生产率通常是最高的，中等城市次之，小城镇较低。劳动力流动的“本地化”趋势，实际上意味着劳动力没有流向生产率更高的部门和地区，这直接导致了生产率提升的放缓。因此，我们的改革和宏观调控政策，必须继续坚定支持劳动力向外流动，特别是向大中城市和经济增长中心集聚，以打破这种“内卷化”趋势。

第三，就业重点人群的“年龄两端化”。当前劳动力市场的困难主要集中在“一老一小”两个端点。“小”指的是青年就业者。这部分人群虽然受教育程度普遍较高，但缺乏实际工作经验。在进入劳动力市场的初期，他们面临较大困难。随着人工智能，尤其是大语言模型的普遍应用，许多原本适合应届毕业生的入门级技能岗位正在被AI替代。这使得青年群体的就业难度显著提高，直接表现为青年失业率显著高于劳动力市场的平均水平。

“老”指的是大龄劳动力。数据显示，劳动者的就业率在40岁左右达到顶峰，随后开始逐渐下降。随着年龄增长，由于受教育程度相对较低、身体素质下降，大龄劳动力在就业市场上不再受到雇主青睐。此外，人工智能和数字化转型使他们面临巨大的“数字鸿沟”或“智能鸿沟”。与青年人不同，大龄劳动力的困难通常不表现为高失业率，而表现为更低的“劳动参与率”——因为找不到工作，他们往往选择直接退出劳动力市场。

因此，解决这两类人群的就业问题，是公共就业服务的优先目标。我们需要建立全生命周期的职业培训体系。过去的培训主要针对在职人员或失业人员，现在的培训体系必须延伸：青年学生毕业后可能第一件事就是接受岗位培训，劳动者一生中需要不断“回炉”、培训以适应AI时代，大龄劳动者在延迟退休背景下也需要持续的技能更新。

“增收入”：兼顾增长与分配的双重目标

在“增收入”方面，我们面临着双重目标：一是提高居民的人均收入水平；二是改善收入分配结构。首先，收入增长面临自然减速的压力。随着我国人均GDP增长速度的自然回落，就业扩大不再像以前那样强劲，居民收入的增长速度也会相应下行。因此，收入增加的难度正在加大。

其次，如果缺乏强有力的政策干预，收入分配差距将产生再次扩大的趋势。从数据来看，过去十几年中，虽然城乡居民收入差距这一指标在持续下降，但不足以带动基尼系数同步下降。基尼系数反映的整体收入差距，是由农村内部的收入差距、城镇内部的收入差距，以及城乡差距构成的。既然城乡收入差距仍在改善，巩固脱贫攻坚成果的力度较大，农村收入差距并未扩大，可见城镇内部的收入差距有扩大趋势。这与前述劳动力市场的结构性矛盾密切相关，与技术冲击紧密相连——尽管人工智能的冲击尚未完全显现，但过去数年自动化和机器人的影响已足够强烈。

从国际比较来看，我国劳动报酬占初次分配的比重、住户部门可支配收入占国民收入的比重，虽然近年有所回升，但仍未回到历史高点，且显著低于OECD（经济合作与发展组织）国家的平均水平。这表明，如果将基尼系数0.4以下、城乡收入差距2.0以下设定为相对合理的收入分配目标，我们既要在初次分配环节努力，更要在再分配环节下大功夫。OECD国家的经验显示，要将基尼系数降至0.4甚至0.3以下，归根到底依靠的是转移支付和税收再分配手段，仅靠初次分配难以做到。

从目前来看，我国依靠这两大手段调节收入分配的潜力仍很大。一方面，目前我国税收结构中，个人所得税、企业所得税、资本利得税等具有明显再分配功能的税种占比仅为36%左右。这一比例不仅低于几乎所有的OECD国家，甚至低于许多发展中国家。这意味着我国税收制度的累进性质和调节收入分配的功能仍有提升空间。另一方面，我们更需要通过扩大转移支付，按照更具普惠性的方向完善社会保障制度，提高保障水平，扩大覆盖率和均等化水平。

“稳预期”：以制度建设应对不确定性

“稳预期”的核心在于制度建设。这里，我们强调两个造成预期不稳定的因素。一是技术对就业的冲击。2012年以来，虽然我们在不断创造新的就业岗位，但自动化的推进也破坏了大量旧岗位。这种“获得岗位”与“失去岗位”并存的现象，导致新创造的岗位不能全部转化为净增岗位。这种“创造性破坏”在劳动力市场的表现，会造成不确定性预期。二是人口加速老龄化。我国人口老龄化程度不断加深，即将迎来“高龄化”挑战。数据显示，80岁以上高龄老年人占65岁及以上老年人的比重将逐渐提高。这不仅对延迟退休年龄提出新的挑战，也大大增加了社会对养老、赡养和照护的需求，这些都构成预期的不确定性。

如何稳定预期呢？归根到底，我们并不缺乏资源，关键在于建立制度。作为一个例子，我们可以进行一组数据的对比。随着人口老龄化，人口抚养比确实在提高，这让大家担心未来是否有能力赡养老人。根据测算，从现在到2035年，我国的老年抚养比平均每年提高约4.6%。这看起来是一个沉重的负担。但是，如果我们考察GDP潜在增长率，并据此计算劳动年龄人口的生产率，可见其年均增长速度约为5.6%。也就是说，劳动生产率的提升速度完全可以跑赢老龄化的速度。更进一步，根据一些权威智库对人工智能赋能经济增长的估算，AI有望在2035年之前为GDP带来额外20%的增长潜力。如果加上这一因素，劳动年龄人口的生产率甚至可能达到年均增长7%以上。

但是，“跑赢”并不代表老龄化问题得以自动解决。核心在于我们能否建立起一套“分享劳动生产率”的制度体系。这包括完善的社会保障制度、以人为本的劳动力市场制度，以及一系列配套的福利制度和社会政策。只有通过制度安排，确保全社会成员能够公平地分享劳动生产率提升带来的红利，才能从根本上消除焦虑，实现“稳预期”的目标。

（作者为中国社会科学院学部委员）