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一季度經濟“開門紅”，二季度復蘇斜率雖有所放緩，但服務業仍是經濟的重要支撐和結構性亮點。不過和以往不同，今年服務業疫后恢復，并沒有帶動青年就業的改善，即服務業景氣度和青年就業狀況出現了背離。失業率的這一反常表現，該如何理解？

服務業并不弱，青年失業率的反常并不能歸因于此。研究生畢業年齡通常大于24歲，疫情期間的擴招顯然也不能解釋16-24歲的調查失業率變化。勞動參與率作為偏長期的數據，短期內會隨就業環境而變化，經過測算，最多也只能解釋3成。

我們認為，理解此問題的關鍵在于青年失業率與整體失業率的背離，青年與非青年就業市場的差異，它們在今年發生了何種變化？

理論上，不同年齡段就業結構的分化，可能與住宿餐飲、教育、信息技術服務、農林牧漁、建筑業、公共管理等少數行業相關性更大。

今年青年失業率的背離可能與教育、信息技術服務、建筑業等相關。今年住宿餐飲強力反彈，不太可能拖累青年就業。政策保交樓、基建發力等推動下，Q1建筑業明顯改善，但建筑業對青年就業拉動有限。教育行業與信息技術服務依舊低迷，可能成為青年就業最主要的拖累。

反常失業率的背后或許反映經濟與就業的“X型”分化，有兩條線索：

線索一，今年服務業的復蘇主要集中在接觸性服務業，教育、信息技術服務等非接觸性服務業可能受損。非接觸性服務業可以線上辦公、遠程服務，在疫情期間受沖擊更小；但反過來，疫后的彈性也更弱。青年人群中網絡的普及率更高，在非接觸性服務業的就業中相對占優。今年教育、信息技術服務等非接觸服務均表現低迷。

線索二，今年經濟復蘇表現為：服務業好于建筑業，建筑業好于制造業。服務業與建筑業處于短期反彈階段，但對青年就業拉動有限；制造業持續主動去庫存，用工意愿不強。

除此之外，青年失業率的超季節走高或許還反映居民收入預期與高端服務消費修復偏慢。相比其他服務業，教育行業需求修復明顯偏慢。教育服務CPI同比增速明顯弱于服務業CPI，并且沒有出現修復趨勢。教育支出在家庭消費支出中屬于可選消費，需求彈性更大一些。教育CPI偏弱，或許反映居民收入預期恢復偏慢有關。

風險提示：政策變動，經濟恢復不及預期。