自然失业率

核心描述

• 自然失业率是指经济既不处于繁荣期也不处于衰退期时，劳动力市场的基准失业水平，反映正常的岗位流动与结构性变化。
• 自然失业率主要来自摩擦性失业（人们在不同工作之间转换）和结构性失业（技能或地域不匹配），而非需求端周期性走弱。
• 投资者与政策制定者将自然失业率作为动态基准，用于判断劳动力市场是否 “紧俏”、工资压力大小，以及通胀是否可能加速的风险。

定义及背景

自然失业率（Natural Unemployment）是指一个经济体在较长时期内能够维持、且不会引发失衡的最低失业率。它不等同于 “人人都能立刻找到工作”，而是反映出现代劳动力市场中，岗位与劳动者持续重配的现实。

自然失业率包含什么

自然失业率通常被理解为以下两类失业之和：

• 摩擦性失业：由求职过程带来的短期失业，例如主动离职、寻找更合适的工作、应届毕业生进入劳动力市场、或因搬迁而换工作。即便经济健康，仍会有不少劳动者在数周或数月内处于工作转换期。
• 结构性失业：由供需错配导致的较长期失业，即劳动者的技能、资质或所在地区与现有岗位需求不匹配。例如某地区制造业岗位减少，而新增岗位更多要求医疗护理、软件或更高阶的技术技能。

自然失业率不包含什么

自然失业率不同于周期性失业。周期性失业在经济衰退、总需求下降时上升。如果裁员激增源于销售下滑、金融条件收紧或广泛的经济收缩，这类上升通常属于周期性因素，而非自然失业率本身。

概念如何形成

自然失业率的讨论源于二战后宏观经济争论：政府能否通过刺激需求，长期 “买来” 更低的失业率。经济学家与央行观察到，当失业率长期被压低到某一基准以下，工资与价格可能出现加速上涨。随后，这一讨论进一步演化出与其密切相关的概念 NAIRU（non-accelerating inflation rate of unemployment，非加速通胀失业率），用于连接失业率与通胀动态。

一个实用结论是：自然失业率不是固定数值，也不是价值判断，而是一种工作性估计，反映在既定人口结构、制度安排、技术水平以及劳动力与岗位匹配效率下，经济体 “常态” 的失业水平。

计算方法及应用

自然失业率无法像公布的失业率那样被直接观测，只能通过估算得到；并且随着新数据出现或劳动力市场结构变化，估算值可能被调整。

自然失业率如何估算（高层概览）

常见方法包括：

• 基于趋势的统计滤波：将观测到的失业率拆分为 “趋势”（基准）与短期波动，趋势部分常被视为自然失业率的近似。
• 菲利普斯曲线 / NAIRU 类模型：通过失业率、工资增长与通胀之间的关系，推断与通胀稳定相一致的失业率水平。
• 匹配函数与贝弗里奇曲线方法：利用失业与职位空缺数据推断匹配效率。若在同等职位空缺率下失业率更高（匹配变差），可能意味着自然失业率上升。

由于各方法依赖不同假设，即便是权威机构，也可能对同一时期给出不同的自然失业率估计。

一个实用拆分框架（概念性，而非精确公式）

用通俗语言描述，分析中常见的表达是：

• 自然失业率 ≈ 摩擦性失业 + 结构性失业
• 周期性失业 = 观测失业率 - 自然失业率（粗略）

这更多是宏观讨论中的框架。困难在于：在标准失业统计中，摩擦性与结构性并不会被直接标注，需要结合调查、职位空缺数据、失业持续时间分布以及模型估算加以推断。

投资者与机构如何使用自然失业率

自然失业率的价值在于帮助回答一个核心问题：劳动力市场是否紧到足以带来持续的工资压力与通胀风险，还是仍存在 “闲置”。

典型使用者与场景包括：

• 中央银行：将实际失业率与估计的自然失业率对比，判断劳动力市场紧俏程度与通胀压力。
• 财政与预算部门：用于预测税收、失业救济支出与潜在产出。
• 投资者与研究分析：解读就业报告（失业率、参与率、工资、职位空缺），判断工资增速可能降温还是持续。

与自然失业率搭配的关键劳动力指标

自然失业率几乎不应单独使用，常见交叉验证指标包括：

• 劳动参与率：失业率下降可能看似更 “紧”，但若参与率同步下降，信号可能失真。
• 职位空缺数据（例如美国的 JOLTS）：职位空缺相对失业人数较高通常意味着更紧俏或错配更突出。
• 离职率（quit rate）：离职率较高可能反映劳动者信心与更活跃的 “跳槽” 流动，即便在健康经济中也会提升摩擦性流动。
• 工资增长指标：如果失业率低于估计的自然失业率且工资增长普遍加速，通胀压力可能上升。

解读就业报告的简明流程

以自然失业率为参照，再依次提问：

1. 失业率低于、接近还是高于估计的自然失业率？
2. 劳动参与率在上升还是下降？
3. 职位空缺相对失业人数是偏高（更紧）还是在回落（降温）？
4. 工资增速是在加快、稳定还是放缓？

多指标联合可以降低对单月数据过度反应的风险。

优势分析及常见误区

自然失业率与相关概念对比

下表总结了常被混淆的术语：

自然失业率与 NAIRU 往往数值接近，但在不同模型中并不完全等同。现实评论中两者有时被交替使用，可能掩盖差异。

使用自然失业率的优势

• 把 “充分就业” 理解为区间：即便经济强劲，也会因岗位流动与错配存在一定失业。
• 区分需求问题与结构问题：有助于避免把所有失业上升都当作周期性问题。
• 提升通胀解读能力：当失业率明显低于估计的自然失业率，工资与价格压力更可能积累。

局限与风险点

• 模型依赖：自然失业率是估计值，不同模型结果可能不同，且修订常见。
• 结构性突变：迁移、行业冲击、新技术、远程办公等变化可能使自然失业率移动速度快于模型识别。
• 结构构成效应：人口结构与参与率变化可能改变观测失业率，但不一定代表同等程度的 “紧俏”。

常见误区（以及如何纠正）

误区：自然失业率是固定不变的

事实：自然失业率会随时间变化。人口结构、劳动力制度、教育水平、流动性与技术都会影响基准水平。匹配更高效（例如更好的招聘平台、更灵活的技能转换）的市场可能拥有更低的自然失业率；错配更持久的市场则可能上升。

误区：自然失业率代表 “理想” 或 “应当如此”

事实：“自然” 不等于 “好”。它表示在没有衰退的情况下仍会存在的失业部分。自然失业率中包含的结构性失业，可能反映可改善的问题，例如培训缺口或迁移障碍。

误区：失业率低于自然失业率一定是利好

事实：这可能伴随较强增长，但也可能意味着经济过热。如果失业率持续低于估计的自然失业率且工资普遍加速，通胀风险可能上升，从而影响债券收益率、政策预期与贴现率。

误区：失业率下降就意味着劳动力闲置减少

事实：失业率也可能因为劳动者退出劳动力市场而下降。因此分析时应结合参与率、工作时长与工资等指标。

实战指南

自然失业率真正有用之处，在于把它转化为可重复的宏观与市场解读流程，而不是把它当作单一的 “万能数字”。

分步骤：把自然失业率作为投资者的基准

第 1 步：从 “估计区间” 出发，而非确定值

选用可信来源发布的自然失业率或 NAIRU 类估计（例如央行或国际组织研究）。将其视为区间而非点值。

第 2 步：将实际失业率与基准对比

• 若实际失业率明显高于估计的自然失业率，劳动力闲置可能偏高，存在周期性走弱迹象。
• 若实际失业率接近自然失业率，劳动力市场可能接近 “常态”。
• 若实际失业率明显低于自然失业率，劳动力市场可能偏紧，工资压力更可能持续。

第 3 步：用 “压力指标” 做验证

至少增加 2 个信号交叉验证：

• 工资增长（更关注覆盖面：是全局性还是局部行业驱动？）
• 职位空缺相对失业人数指标（紧俏 vs 降温）
• 离职率与跳槽流动（劳动者信心与摩擦性流动）
• 劳动参与率（劳动力供给回流 vs 退出）

第 4 步：将劳动力紧俏映射到宏观敏感性

自然失业率在与通胀黏性与政策敏感性联动时最具可操作性。劳动力市场偏紧可能提高以下情形的概率：

• 服务业通胀更黏（工资成本传导）
• “利率更高更久” 的政策讨论升温
• 对利率敏感的估值更易波动

这不是预测工具，而是帮助明确：当劳动力条件相对基准处于极端位置时，应该重点监测哪些变量。

案例：2020 年后美国劳动力市场的紧俏（基于数据的解读）

本案例引用美国劳工统计局（BLS）的公开劳动力统计，以及如 JOLTS 等职位空缺数据，这些也在美联储沟通中被广泛讨论。

• 2020 年 4 月，美国失业率飙升至 14.7%（来源：BLS），显著高于任何合理的自然失业率估计。该差距主要是周期性因素，由疫情冲击与需求中断驱动。
• 2021 年至 2022 年，失业率快速回落至 3% 左右的低位区间（来源：BLS；例如 2022 年部分时期约 3.5%）。许多宏观讨论中常引用的 NAIRU 或自然失业率估计高于这一水平，暗示劳动力市场偏紧。
• 同期职位空缺异常偏高（来源：BLS JOLTS），工资指标也显示较强增长，强化了 “失业率不仅低，而且相对基准偏低” 的判断。

自然失业率在这里的作用：

• 把问题框定为 “缺口分析”：实际失业率 vs 基准。
• 促使结合职位空缺与工资进行交叉验证，而非仅看失业率。
• 解释为何通胀讨论聚焦劳动力紧俏：若失业率低于估计的自然失业率且工资增长广泛存在，通胀可能更难在短期内回落。

虚拟示例（非投资建议）：构建 “劳动力紧俏度仪表盘”

以下为教育用途的假设示例，不构成投资建议。

某分析师搭建一个简单仪表盘，包含：

• 实际失业率
• 来自权威机构的自然失业率估计区间
• 参与率趋势
• 职位空缺 / 失业人数代理指标（vacancies divided by unemployed persons）
• 工资增长趋势

当失业率低于自然失业率估计区间，且工资与职位空缺仍处于高位，仪表盘提示 “劳动力偏紧”；当失业率回到区间上方且职位空缺与工资增长同步降温，则提示 “闲置增加”。目的不是预测，而是形成纪律化解读。

资源推荐

官方数据与定义

• BLS（Bureau of Labor Statistics）：失业率定义、劳动参与率、工资序列与 JOLTS 职位空缺数据。
• OECD：跨国可比的劳动力市场指标与结构性失业视角。

政策与研究视角

• Federal Reserve 相关资源：研究笔记与讲话稿，讨论劳动力闲置、NAIRU 类估计与工资 -价格动态。
• 地区性央行报告（如定性商业调查）：有助于理解全国平均值之外的用工紧缺与工资变化。

入门参考

• Investopedia：自然失业率、结构性失业、摩擦性失业与 NAIRU 等术语解释，可作为阅读一手数据前的第一步。

建议学习路径

1. 学习失业相关定义（官方失业率、参与率、就业不足等）。
2. 理解摩擦性与结构性因素如何在数据中体现（失业时长、职位空缺、行业迁移）。
3. 阅读政策制定者如何讨论 “闲置” 与工资，关注不确定性与修订。
4. 每月练习解读 1 份就业报告，使用仪表盘方法形成一致流程。

常见问题

自然失业率等于零失业吗？

不是。自然失业率默认存在持续的岗位流动与错配。即便经济健康，也会有人处于换岗、求职或等待匹配的阶段。

政策能降低自然失业率吗？

可以，但通常较慢。提升匹配效率的政策（如职业培训、资质互认、迁移支持、托育供给以提高参与率、更好的求职基础设施）可能在长期降低结构性与摩擦性障碍。

为什么自然失业率估计值经常变化？

因为它基于模型估算，对新数据很敏感。人口结构、行业变化与招聘行为改变都会影响基准；劳动力统计数据修订也会改变历史估计。

如果失业率低于自然失业率，是否保证通胀会上升？

不保证。这意味着工资与价格压力风险可能更高，但通胀结果还取决于生产率、利润率、通胀预期、全球供给条件与政策取向等。

哪些指标最适合与自然失业率搭配分析？

参与率、职位空缺、工资增长、离职率以及失业持续时间。只有当这些指标共同指向一致结论时，自然失业率的参考价值才更高。

技术进步一定会抬升自然失业率吗？

不一定。技术可能替代部分岗位（短期抬升结构性失业），也可能创造新岗位并提升匹配效率（降低摩擦性失业）。净效应取决于再培训速度与劳动力流动性。

总结

自然失业率可以理解为经济体随时间变化的 “常态” 失业基准，主要由摩擦性流动与结构性错配驱动，而不是由衰退引起。由于自然失业率只能估算且常被修订，应将其视为区间与参照系，而非精确目标。对投资者与分析师而言，更有效的用法是：将实际失业率与该基准对比，再结合参与率、职位空缺、离职率与工资增长进行验证，从而更有纪律地判断劳动力闲置、通胀敏感性以及需求驱动增长的边界。