ECO2021 课堂笔记：第 6 章　工资与失业（Wages and Unemployment）

对应课件：Chapter 6, Basic Macroeconomics（Instructor: Jieshuang He），共 64 页 笔记内容全部基于课件整理；课件页码（6-1 至 6-64）与我的分节编号不一一对应，我按逻辑重排了顺序 本讲的主线是一条：先把"劳动"当成一种商品，用供需模型定出它的价格（实际工资）与数量（就业），再用这把尺子去解释"工资长期在涨、1970 年代后涨不动、有人长期找不到工作"这三类现象。课件最后一页自己画了一张总图，本讲的骨架就是那张图：劳动市场（Labor Market）由需求（Demand for Labor）与供给（Supply of Labor）决定，两者的变化产生各种 Trends；而失业（Unemployment）可以拆成 Costs 与 Types 两块。

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〇、本讲地图

这张表是"一条线"的锚点：读正文时如果迷路，回到这里看当前这一节在整个章节里的位置。本讲的顺序与课件基本一致，只在两处做了合并（第 46–47 页的练习并入第七节末尾，第 61 页的练习并入第十一节末尾），因为它们是前一节内容的直接应用，拆开会打断思维。

本章小节	对应讲义页	这一节在回答什么问题
一、五个学习目标	p2	这一讲要交付哪五件事
二、两条经验事实	p3–p5	工资长期在涨吗？现在还涨吗？谁涨谁不涨？
三、度量劳动市场	p6–p14	就业 / 失业 / 不在劳动力这三个群体怎么划，两个比率怎么算
四、劳动需求	p15–p21	企业雇几个人由什么决定（VMP）
五、劳动供给	p22–p27	个人为什么愿意工作（保留工资）；总供给由什么决定
六、趋势 1–3	p28–p38	工资为什么涨、为什么停、参与率为什么变
七、趋势 4	p39–p47	工资不平等为什么扩大
八、失业的成本	p48–p51	失业贵在哪、贵多久
九、统计口径的漏网之鱼	p52–p53	为什么官方失业率会低报
十、失业的三种类型	p54–p58、p61	摩擦性 / 结构性 / 周期性怎么分
十一、结构性障碍	p59–p63	最低工资与工会为什么推高失业（尤其在欧洲）
十二、速查表与易错点	—	考前速览
十三、附：诚实备注	—	我算了什么、补了什么、课件哪里有问题

这份笔记的读法。 括号里第一次出现的英文是课件原名，中文是我给的译名，考试与作业里请以英文术语为准（老师出题用的是课件用词）。凡是课件给了数字的地方，我都尽量保留原数字并说明口径；凡是我自己补的推导和复算，都集中在第十三节交代清楚，正文里不再逐句加标记，以免打断阅读。

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一、五个学习目标（Learning Objectives）

课件第 2 页把本章要交付的东西列成了五条，它们恰好构成本章的五个层次：

第一，描述美国及其他国家劳动市场的重要趋势（important trends）。这是一个纯描述性的任务：过去一百年工资涨了多少？什么时候开始不涨了？谁涨谁不涨？

第二，用供需模型（supply and demand model）理解劳动市场。这是本章唯一一件"工具性"的事——把劳动当成商品，用最基础的供需十字交叉图去分析它。

第三，用劳动供给与劳动需求的变化，解释 1960 年以来实际工资与就业的趋势。这一步是把工具用起来：模型搭好之后，趋势就不再是"数据长这样"，而是"曲线的移动可以解释数据"。

第四，定义并计算失业率（unemployment rate）与参与率（participation rate）。这是纯技术活，但本章的所有结论都建立在这两个比率的定义之上，所以定义必须干干净净。

第五，区分经济学家定义的三种失业类型，以及各自的成本。这是本章的落点：失业不是一种东西，摩擦性（frictional）、结构性（structural）、周期性（cyclical）三种失业的性质与政策含义完全不同。

把这五条连起来看，本章的路线很清楚：先摆事实（趋势），再建模型（供需），再用模型解释事实，最后把"失业"这个词拆开。下面严格按这个顺序走。

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二、两条经验事实：长期在涨，但近半世纪涨不动了

2.1 事实一：20 世纪的实际工资确实在长期增长（p3）

课件第 3 页的标题是"Wages: Fact 1"，结论是工业化国家在 20 世纪享有实际工资增长（real wage growth）。这里说的"实际工资"是把名义工资用价格水平平减之后的结果——就是第五章里那把会变形的尺子：如果工资涨了 5% 而物价涨了 6%，实际工资其实跌了。

课件用两个"2010 年的起点"分别与两个历史年份做比较：

比较基准	结论
1960 年	2010 年的美国实际收入约为 1960 年的 2 倍
1929 年	2010 年的美国实际收入约为 1929 年的 近 5 倍

也就是说，从大萧条前到今天，美国劳动者的实际收入涨了约五倍；从 1960 年到今天，又翻了一倍。注意这两个箭头的起点都是 2010 年（课件上两个起始框都标着"2010"），所以它们不是"1929→1960→2010"的链式比较，而是两次独立比较，共用同一个终点。

这个数字的量级值得记一下：80 年涨 5 倍，折合年均约 2.0%（我按复利反算：$5^{1/81}-1 \approx 2.02\%$）。这是一个很"稳"的增长率，而它正是后面所有困惑的源头——既然长期年均能到 2%，为什么最近几十年只有 0%？

2.2 事实二：1973 年以后实际工资增长停滞（p4）

课件第 4 页给了最直白的一组数字，单位是每年的增长率：

时期	实际工资年均增长率
1960 – 1973	+2.5%
1973 – 1995	−0.75%
1996 – 2010	+1%
1970 – 2012	0%

这组数据有两个读法上的坑，必须先说清楚，否则很容易读错。

第一个坑：四行不是并列的四个时期。 前三行（1960–1973、1973–1995、1996–2010）是首尾相接的分段，虽然中间缺了 1995–1996 这一年（可以忽略）；但第四行 1970–2012 覆盖了前三行的大部分时间，它不是第四段，而是"整体平均"。所以正确的理解是：三段分期数据刻画形状，最后一行给出总体结论（四十多年下来年均实际工资增长约等于零）。

第二个坑：这三段拼起来能不能对上前三行？ 我用对数法自己算了一遍（忽略 1995–1996 的缺口与复利的二阶效应）：$1.025^3 \times 0.9925^{22} \times 1.01^{15} \approx 1.0594$。也就是说，把 1960–1973、1973–1995、1996–2010 三段接起来，1970 年到 2010 年的累计实际工资增长约为 +5.9%，折合年均约 +0.14%。这与课件第四行说的"1970–2012 年均 0%"在量级上完全兼容（差额来自四舍五入与 2010–2012 年缺数据）。结论：课件内部是自洽的，这组数字可以放心引用。

顺便说一个容易漏掉的点：最高增速出现在 1960 年代到 1970 年代初。为什么是那一段？后面第六节会解释——那是战后技术扩散、教育普及和资本积累同时发力的窗口期，劳动需求曲线在那段时间持续右移。

2.3 就业人数的增长：女性和婴儿潮把分母做大了（p4）

同一页还有一条常被忽略、但非常重要的信息：有工作的人数和就业人口占总人口的比例都大幅上升了，并且课件明确说这主要由女性进入劳动力队伍（women entering workforce）驱动。

把这条与上一条放在一起看，本章的第一个"谜题"就出来了：

实际工资涨不动的同时，就业人数却在大幅增加。

如果是纯粹的需求不足（企业不想雇人），工资和就业应该一起跌；如果是纯粹的供给过剩（人太多），工资跌、就业涨——这倒是与"工资停滞 + 就业增长"相符。所以课件在后面的第 31 页给出的答案是：两件事同时发生了，需求增长变慢（拖住工资）并且供给增长加快（推高就业）。这个结论要等到第六节才展开，但谜题在这里必须先立起来。

2.4 事实二的另一面：工资不平等加剧（p5）

课件第 5 页说的是"平均值掩盖的东西"：美国工资不平等（wage inequality）在扩大。具体几条：

• 1960 到 2010 年间，生产工人（production workers）的平均实际周薪下降了。注意这里说的是"平均周薪"，不是年均增长率的累计——平均周薪下降与实际工资增长停滞是同一个现象的两个侧面。
• 技能最低、学历最低的工人，实际工资下降了 25% 到 30%。这是一个非常大的跌幅：同样一份工作，2010 年能买到的东西比 1960 年少四分之一到三分之一。
• 学历最高、技能最高的工人，实际工资上升。
• 高等学历的收入是高中毕业生的 3 倍，是未完成高中学业者的 4 倍。

最后一条数字我在第七节会用课件第 44 页的真实数据对一遍，届时会看到："3 倍"和"4 倍"这两个倍数，与第 44 页 2011 年周薪中位数算出来的倍数并不严格吻合（详见 §7.3），这里先记下课件原文的说法。

一个必须点出的口径问题："实际工资"的结论高度依赖你用哪个价格指数去平减。如果按第五章讲的 CPI 口径，CPI 存在替代偏差、质量偏差与新产品偏差，系统性高估了生活成本上升；高估通胀就等于低估实际工资增长。所以"低技能工人实际工资降了 25–30%"这个数字，用 CPI 平减与用 PCE 平减会得出不同的幅度。课件只给了结论，没有交代平减口径——这一点值得记住，不要把它当成一个没有误差的精确结论。

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三、度量劳动市场：三个群体、两个比率、一堆陷阱

3.1 数字是谁统计的（p6）

课件第 6 页交代了两个生产者：

• 中国的国家统计局（National Bureau of Statistics）；
• 美国的劳工统计局（Bureau of Labor Statistics, BLS），每月基于约 60,000 个随机抽取的家庭的调查，估计就业与失业。

后一个数字值得记：6 万户。BLS 的这套调查叫"当期人口调查"（Current Population Survey, CPS），它是美国失业率的唯一来源。也就是说，全世界都在引用的那个"美国失业率 4.2%"，其实是一个每月抽 6 万个家庭的抽样调查结果，不是行政登记数据。这是理解后面所有"口径问题"的前提。

课件还特别说明了"成年劳动年龄人口（adult working-age population）"的划法：16 岁及以上。并且加了一句很诚实的注：这是一个统计惯例（statistical convention），在某些数据源里被定义为 15 岁及以上。

于是这里出现第一个口径对照：同一份课件里，第 6 页用"16 岁以上"，第 36 页算抚养比（dependency ratio）时用"15 到 64 岁"。 两者不是矛盾，而是两个不同用途的惯例（失业统计看"能不能工作"，抚养比看"谁需要被养"），但跨页比较数字时必须注意分母不同。这一点在第十三节还会再提一次。

3.2 三个群体：就业、失业、不在劳动力（p7）

课件把总人口切成三个互斥且完备的组：

第一组，就业者（employed），包括三类人：

• 有薪雇员（paid employees）；
• 自雇者（self-employed），自己做老板的人，哪怕没给自己发工资；
• 家庭企业中的无薪工作者（unpaid workers in a family business），比如帮家里看店不给钱的家庭成员。

这里有一个非常关键的补充：employed 还包括"未充分就业者（underemployed）"，课件的定义是每周工作少于 35 小时的人。 这一条的含义很重：一个每周只干 1 小时的零工，和一个每周干 40 小时的全职工，在统计上都是"就业"。失业率完全不看"工作了多少小时"，只看"有没有工作"。这就是为什么官方失业率会系统性低估劳动市场的松弛程度（第九节会给出具体的低估幅度）。

顺带说明"35 小时"这个门槛：它是 BLS 用来区分全职（full-time）与兼职（part-time）的惯例线，不是经济规律。所以在读"兼职人口"的数据时，先确认用的是 35 小时还是别的门槛。

第二组，失业者（unemployed）：没有工作，并且在过去 4 周内找过工作的人。

这个定义里有两个容易被忽略的条件。第一，必须主动找过（looked for work）——只是"想工作"不算。第二，时间窗口是过去 4 周——四个月前找过不算。第九节讲的"灰心丧气的工人（discouraged workers）"就是被这第二个条件排除出去的人。

第三组，不在劳动力（not in the labor force）：以上之外的所有人。退休者、全职学生、全职家务劳动者、丧失劳动能力者，以及那些想工作但没在最近四周找过工作的人。

然后是本章最重要的一个合成概念：

$$\text{劳动力（labor force）} = \text{就业者} + \text{失业者}$$

请注意措辞：劳动力不是"有工作的人"，而是"在工作或正在找工作的人"。课件自己给的释义就是 "Working or looking for work"。

如果把三个群体与"劳动力"这个合成概念画在一起，可以看到两处最容易混淆的边界：

• "失业"与"不在劳动力"的分界线，是"最近四周有没有找"。 这条线把很多处境相似的人切到了统计的两边。
• "就业"与"失业"的分界线，是"有没有任何一份带薪工作"。 这条线不看时长，也不看是否与本人的技能匹配。

3.3 两个比率（p8）

课件第 8 页只给了两个公式，而且都没有乘 100%，所以它们本质上是比率（ratio）而不是百分数：

$$\text{失业率（unemployment rate）} = \frac{\text{失业者}}{\text{劳动力}}$$

$$\text{参与率（labor force participation rate）} = \frac{\text{劳动力}}{\text{劳动年龄人口}}$$

两个式子的分母完全不同，这是最容易搞混的地方，值得用一句话钉死：

失业率的分母是"劳动力"（想找工作的那部分人）；参与率的分母是"劳动年龄人口"（全部够年龄的人）。

由此可以推出两个重要的推论。第一，一个人从"失业"变成"放弃找工作"，失业率会下降，而参与率也会下降——同一件事让两个指标同时改善，但劳动市场并没有变好。这就是"灰心丧气的工人压低失业率"的机制。第二，失业率与参与率不能相乘得到任何有意义的东西，因为分母不同，它们不是同一个总体的两个部分。

课件第 9 页其实还隐含了第三个比率（它出现在表格里但没有单独给公式）：

$$\text{就业率（employment rate）} = \frac{\text{就业者}}{\text{劳动年龄人口}}$$

注意"就业率"的分母是劳动年龄人口，不是劳动力——所以它与"1 − 失业率"完全不是一回事（$1 - \text{失业率} = \text{就业者}/\text{劳动力}$，是两个不同的数）。

3.4 算例：挪威与西班牙（p9）

课件第 9 页用国际劳工组织（International Labour Association, ILOSTAT）2000–2015 年的平均值，把挪威与西班牙摆在一起。这张表之所以好，是因为它用同一套公式算两个反差极大的国家：

项目（单位：百万人）	挪威 Norway	西班牙 Spain
劳动年龄人口（Population of working age）	3.5	37.6
劳动力（Labour force）	2.5	21.6
不在劳动力（Out of labour force, inactive）	1.0	16.0
就业（Employed）	2.4	18.1
失业（Unemployed）	0.1	3.5
参与率	$2.5/3.5 = 71\%$	$21.6/37.6 = 58\%$
就业率	$2.4/3.5 = 69\%$	$18.1/37.6 = 48\%$
失业率	$0.1/2.5 = 4\%$	$3.5/21.6 = 16\%$

我逐格复核过这套数字，全部自洽：两个国家的"劳动力 + 不在劳动力 = 劳动年龄人口"成立（挪威 $2.5+1.0=3.5$，西班牙 $21.6+16.0=37.6$），"就业 + 失业 = 劳动力"也成立（挪威 $2.4+0.1=2.5$，西班牙 $18.1+3.5=21.6$），三个比率全部四舍五入正确（精确值分别是 71.43%、68.57%、4.00% 与 57.45%、48.14%、16.20%）。

这张表最有价值的地方在于它把"失业率高"和"劳动市场差"拆开了：

• 西班牙的失业率是挪威的 4 倍（16% vs 4%）；
• 但西班牙的参与率只有 58%，比挪威低 13 个百分点。也就是说，西班牙有整整 16.0 百万人（占劳动年龄人口的 42%）根本不在劳动力里。如果这 16 百万人里有一大批人其实想工作只是不再找了，那么西班牙真实的劳动市场松弛程度比 16% 这个数字更严重。
• 就业率这一栏把差距拉得最大：挪威 69% 对西班牙 48%，相差 21 个百分点。就业率同时反映了失业与不参与两件事，所以它是三者中最"全面"的指标。

3.5 美国失业率：1948–2025（p10）

课件第 10 页是一张 FRED 的官方图（序列号 UNRATE，月度、季调、单位百分比），时间跨度 1948–2025。几个读图要点：

• 纵轴 0–15%，图上用灰色竖条标出了美国国家经济研究局（NBER）认定的衰退期（recessions）——灰色条与失业率尖峰几乎一一对应，这是本章第十节"周期性失业"最直观的证据。
• 历史最高点是 2020 年 4 月，14.8%（图上用标注框明确标出）。这是一次外生冲击（疫情）造成的瞬间跳升，与前面几次衰退的形态完全不同：它的上升和回落都极快。
• 在此之前的高点：1982 年前后约 10.8%（战后最深的双底衰退），2009–2010 年约 10.0%（全球金融危机），1975 年约 9%，2003 年约 6%。
• 战后最低点是 1950 年代初的约 2.5%，以及 2019 年前后的约 3.5%。

这张图的用途是建立"自然失业率（natural rate）"的直觉：失业率永远不为零，而且在 3.5% 到 6% 之间反复震荡，只有衰退时才冲上 8% 以上。第十节会把这个"反复震荡的区间"命名。

3.6 美国参与率：1948–2025（p11）

同一套 FRED 数据的参与率图（序列号 CIVPART），形态非常干净，只有三个阶段，值得背下来：

阶段	大致区间	变化
战后到 1960 年代中期	1950–1965	在 58%–60% 之间横盘，中途还有一个明显的下凹（1962–1964 年约 58.5%）
1965–2000	长期上升	从约 58.5% 一路升到 1997–2000 年的峰值约 67.3%
2000 至今	缓慢下降后急跌再回升	从 67.3% 降到 2015 年前后的约 62.4%，2020 年 4 月跌到 60.1%，之后回升到 2024–2025 年的约 62.5%

这张图与 3.5 的失业率图放在一起，就得到了本章第六节 Trend 3 的全部素材：参与率的长期上升主要由女性进入劳动力驱动（§6.3），而 2000 年之后的下降主要由婴儿潮一代退休与年轻男性参与率下滑驱动。

3.7 中国视角：两个"对不上"的图（p12）

课件第 12 页放了两张媒体图（《经济学人》2015 年与澎湃 2022 年），是本章最值得玩味的一页。

左图（2003–2015 年国际比较，来源 Wind Info） 把欧元区、美国、日本、中国放在一起，纵轴是失业率百分比。读出来的形态是：欧元区从约 8% 一路爬到 2013 年前后的约 12%（欧债危机）；美国从约 5% 冲到 2009–2010 年的约 10%，然后回落到约 5%；日本在 3%–5.5% 之间缓慢下行；而中国那条线几乎是水平的，一直在 4% 出头。

右图（2018 年 1 月 – 2022 年 7 月，按年龄分） 就完全是另一个故事了。它用柱状图给出三个年龄组的失业人数（青年、成年、老年，单位万人），并叠加两条失业率曲线：16–24 岁与 25–59 岁。读出来是：

• 25–59 岁失业率一直平稳在 4%–5% 之间，波动很小；
• 16–24 岁失业率从 2018 年的 10% 出头，一路升到 2020 年 3 月的约 16.8%，回落之后又在 2022 年 7 月冲到接近 20%，图上还画了一条向上的线性趋势线。

左边是约 4% 的总体失业率，右边是接近 20% 的青年失业率——这两个数字都在同一页上，它们并不矛盾，因为分母不同。 这正是本章第三节那套定义的价值：总量失业率（分母是全国劳动力）完全可以平滑得像没事，而某个子群体（青年）已经接近每五个人里就有一个没工作。第九章"失业的成本"会告诉我们，为什么青年失业尤其值得担心——它正好是"短期失业可能变成长期失业"的那条最危险的通道。

3.8 中国视角：劳动力在收缩，工时在上升（p13）

课件第 13 页是《经济学人》2023 年的两张图（数据源：国家统计局、EU、Wind）。

左图"Over the hill"：中国的劳动力总量（16 岁以上，单位百万）。2000 年约 7.3 亿，大约在 2015 年前后见顶（略低于 8 亿），此后进入下行，图上从 2020 年左右开始标为 FORECAST（预测），到 2050 年预测降至约 6.25 亿。

右图"Tied to the desk"：就业人员人均周工作时间（2018–2023）。大致在 46 小时上下波动，2020 年初因疫情骤降到约 40 小时（这是近几年最陡的一次下坠），之后回升，到 2023 年反而升到约 48.5 小时。

这两张图合起来说了一件事：劳动力这个"分母"在缩小，而每个人身上的工时在增加。 这与本章的供需框架直接相关——如果劳动供给真的在见顶回落（第六节 Trend 3 的"looking forward"部分会讲同一件事），那么在其他条件不变时，这会抬高实际工资。所以中国未来工资走势的关键变量，不在供给这一侧（供给侧大概率是收缩的），而在需求这一侧：生产率还能不能继续增长。

另外，"人均周工时上升"恰好对应第 7 页那个警告：失业率不看工时。一个经济体可以在失业率平稳的同时，让每个就业者干越来越多的活——这种情况下失业率完全捕捉不到劳动市场的紧张程度。

3.9 一道完整算例：BLS 调查员的报告（p14）

课件第 14 页给了一道很有意思的题（题干自称来自一位"不太称职的 BLS 调查员"）：

我走访的房子里共有 65 人，其中 10 人是 16 岁以下的孩子；25 人有全职工作，5 人有兼职工作。另有 10 位退休者、5 位全职家务劳动者、5 位 16 岁以上的全职学生、2 位无法工作的残障人士。剩下的人都没有工作，但都表示希望能有一份工作。不过，其中有一位在过去四个月里没有积极找过工作。

要求求出：(a) 劳动力、(b) 劳动年龄人口、(c) 就业人数、(d) 失业人数。

这道题的正确解法，就是严格地、一步一步地套用 §3.2 的三个定义。

第一步，先算劳动年龄人口。 65 人里扣掉 10 个 16 岁以下的孩子：

$$\text{劳动年龄人口} = 65 - 10 = 55$$

第二步，数就业者。 25 个全职 + 5 个兼职，全部算就业（记住：兼职、甚至只干 1 小时，都是 employed）：

$$\text{就业者} = 25 + 5 = 30$$

第三步，数"明确不在劳动力"的人。 退休 10 人、全职家务 5 人、16 岁以上全职学生 5 人、残障无法工作 2 人：

$$10 + 5 + 5 + 2 = 22$$

第四步，处理"剩下的人"。 劳动年龄人口 55 − 就业 30 − 明确不在劳动力 22 = 3 人。这 3 人都没工作、都想工作，但其中 1 人四个月没找过工作——按定义，他不在"过去 4 周找过工作"这个窗口里，于是被划到"不在劳动力"，而不是"失业"。

$$\text{失业者} = 3 - 1 = 2$$

第五步，清点劳动力。 劳动力 = 就业 + 失业 = 30 + 2：

$$\text{劳动力} = 32$$

答案汇总：

题目	答案	依据
(a) 劳动力	32 人	30 就业 + 2 失业
(b) 劳动年龄人口	55 人	65 − 10 个 16 岁以下
(c) 就业人数	30 人	25 全职 + 5 兼职
(d) 失业人数	2 人	剩下 3 人中扣掉 1 个四个月没找工作的

这道题真正的考点是那个"四个月"。 如果你把它算成失业者，会得到劳动力 33、失业 3，进而得到失业率 $3/33 = 9.1\%$；正确答案是失业率 $2/32 = 6.25\%$，以及参与率 $32/55 = 58.2\%$（这两个比率课件没有问，是我补的）。一个小小的定义细节，让失业率差了将近 3 个百分点——这就是统计定义为什么值得较真的理由。

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四、劳动需求：把 VMP 算出来，需求曲线就自己出现了

4.1 为什么可以用供需分析劳动（p15）

课件第 15 页交代了方法论上的三件事，每一件都是"范围界定"：

第一，供需分析可以用来找到劳动的价格（实际工资）与数量（就业）。 这两样就是劳动市场的"价"与"量"。

第二，本分析用"就业人数"，不用"每年工作小时数"。 这是一次简化，课件明确说了是 for convenience（为了方便）。它的代价是：模型看不见工时。所以凡是"人均工时变化"这类现象（比如 §3.8 中国那张图），这个模型都解释不了。

第三，劳动市场是投入品市场（input market）。 企业买劳动，是为了生产商品与服务——劳动需求是从产品需求派生出来的需求（derived demand）。这句话是本节所有结论的根：如果没人要你的产品，就没有人要你的劳动。

课件还划了一条宏微观的分工线：宏观（macroeconomics）看的是总量层面的就业与实际平均工资；微观（microeconomics）看的是某一类工人的工资决定。本章做的是前者，所以模型里的 "labor" 是同质的、加总的劳动——这也解释了后面为什么会用"非技术工人 / 技术工人两组"这种粗略的二分法。

4.2 劳动需求由什么决定（p16）

课件给出两个决定因素，以及一个前提假设：

因素一：工人的生产率（productivity of workers）。 生产率越高，劳动需求越大。

因素二：工人产出的价格（the price of the worker's output）。 产出价格越高，劳动需求越大。

前提假设：劳动报酬递减（diminishing returns to labor）。 课件对它的表述是：假设非劳动投入（non-labor inputs）保持不变——也就是厂房、设备、原材料都是固定的——在此前提下，增加一个工人会增加产出，但增加的量小于上一个工人带来的增量。

为什么会有这个规律？直觉上很简单：厂房和设备是固定的。5 个人的时候，每人都有机器用；加到 20 个人，就得排队等机器、互相妨碍。所以第 20 个工人能贡献的额外产出，远小于第 5 个工人。报酬递减不是假设出来的毛病，而是"其他投入固定"这个约束的必然结果。

由此引出本节的核心概念：

边际产品价值（Value of Marginal Product, VMP） 是多雇一个工人所带来的额外收入（extra revenue that an added worker generates）。

拆开看它是两个量的乘积：

$$\text{VMP} = \text{边际产品（Marginal Product）} \times \text{产出价格（Price of output）}$$

其中边际产品（MP）是多雇一个工人多生产出的产量，产出价格是企业卖出每单位产品的价格。这个"乘法结构"解释了 p16 的两个因素为什么是那两个：边际产品取决于生产率，价格取决于市场，两者相乘就是 VMP。

4.3 一张表把需求曲线算出来：Banana Computers（p17）

课件用一个叫 Banana Computers（BCC）的公司把这套逻辑算了一遍。背景设定是：BCC 能以每台 $3,000 的价格卖出它生产的全部电脑（"can sell all its computers for $3,000 each"——这句话的意思是它面对的是完全竞争的产品市场，卖多少都不影响价格），并且厂房、设备、原材料都是固定数量。

工人数	年产量（台）	边际产品 MP	边际产品价值 VMP
1	25	25	$75,000
2	48	23	69,000
3	69	21	63,000
4	88	19	57,000
5	105	17	51,000
6	120	15	45,000
7	133	13	39,000
8	144	11	33,000

我把这张表逐格验算了一遍，全部正确：MP 是产量的差分（$48-25=23$、$69-48=21$、$88-69=19$、$105-88=17$、$120-105=15$、$133-120=13$、$144-133=11$），VMP 是 MP 乘 $3,000（$25 \times 3000 = 75{,}000$，依次类推）。

这张表本身就是需求曲线。 把"工人数"和"VMP"两列拿出来看：第 1 个工人的边际价值是 $75,000，第 8 个只有 $33,000——VMP 随着雇佣人数增加而递减，这正是"报酬递减"在收入上的表现。由于企业愿意为边际工人支付的最高工资恰好等于他的 VMP，所以VMP 序列画出来就是向右下方倾斜的劳动需求曲线。这就是下一节图上那条蓝色曲线的来源。

两个细节值得提：

• 课件第 17 页的表格里，只有第一行的 VMP 写全了美元符号（$75,000），后面七行都写作 69,000、63,000……读表时要知道它们全部是美元。
• 这一页的表格上有老师现场手写的两个数字：$63,000 那一行旁边写"60,000"，$51,000 那一行旁边写"50,000"，并且各画了一条下划线。这两个数不是课件内容，而是课堂上下一步要用的工资水平（$60,000 与 $50,000），老师把它们直接写在对应的 VMP 旁边，为的是让你一眼看出"工资线卡在哪一行"。

4.4 雇佣规则与需求曲线（p18）

课件把雇佣规则写得很干脆：

当且仅当 VMP 超过所付工资时，才多雇一个工人（Hire an extra worker if and only if the VMP exceeds the wage paid）。

按 §4.3 的表来试：工资是 $60,000 时，BCC 雇 3 个工人。原因是第 3 个工人的 VMP 是 $63,000，大于 $60,000，值得雇；第 4 个工人的 VMP 只有 $57,000，小于 $60,000，雇了就亏。工资降到 $50,000 时，BCC 雇 5 个工人：第 5 个的 VMP 是 $51,000，仍然超过 $50,000；第 6 个的 VMP 是 $45,000，不够。

于是得到本节最重要的一句结论：

工资越低，雇佣的人越多（The lower the wage, the more workers employed）。

这句话就是"劳动需求曲线向右下方倾斜"的全部内容。 它不是一条独立的经济规律，而是"报酬递减 + 按 VMP 付酬"这两条前提的推论。把 4.3 的表画在"工资–就业"平面上，就是课件第 18 页右图那条曲线：它在工资 $60,000 处对应 3 人，在 $50,000 处对应 5 人。

关于第 18 页的图，有一个必须说明的阅读陷阱：这一页的图上出现了两条曲线，但只有一条是这一页要讲的需求曲线。 粗的那条（较浅的蓝）穿过 $60,000→3 人与 $50,000→5 人两个点，与课文的两个算例完全对应；细的那条（较深的蓝）在它右上方，上面还带一个 $60,000 高度上的圆点与一小段手写涂改的痕迹——从形态与位置判断，它是制作这张幻灯片时留下的动画副本或下一帧元素，不构成第二层经济含义（下一节 p20 才会出现"两条曲线"的正式含义：那是两条不同产出价格下的需求曲线）。读这张图时只看粗线即可。

再补一句课件没说、但考试可能会问的细节："VMP 超过工资"的严格条件在处理边界值时要小心。如果恰好 VMP = 工资，企业多雇一个人不赚不亏，此时雇或不雇都对（经济学上称这时企业"无差异"）。本章的两个算例（$63,000 对 $60,000、$51,000 对 $50,000）都不落在边界上，所以不涉及这个问题。

最后是一个前提性 caveat：这套"按 VMP 付工资"的规则只在企业是劳动市场上的价格接受者时成立。如果一家公司是整个小镇唯一的大雇主（买方垄断，monopsony），它有压价的能力，工资会低于 VMP，雇佣人数也会少于竞争水平。课件没有提到这一层，本章的分析默认是竞争性的劳动市场。

4.5 需求曲线什么时候会移动（p19–p21）

课件的逻辑是：当工人的 VMP 变化时，劳动需求移动。因为 $\text{VMP} = \text{产出价格} \times \text{边际产品}$，所以 VMP 的每一个组成部分都是一个移动来源。课件把它们归成两大类：

第一类：企业产出的价格（the price of the company's output）。 触发它的具体事件是"对该产品的市场需求上升"。注意这里是产品市场的需求，不是劳动市场的需求——这再次体现了"派生需求"的性质。

第二类：工人的生产率。 课件列了三条提升生产率的途径：

• 非劳动投入的数量增加（更多机器、更多原材料）；
• 组织变革（organizational change）（管理方式、流程的重构）；
• 培训与教育（training and education）。

产出价格上涨 → 需求右移（p20）。 课件的推理是：价格上升 → VMP 上升 → 需求曲线右移。关键在于"每个可能的产出价格都有一条独立的需求曲线"：$3,000 一条，$5,000 另一条，价格变了不是"沿曲线移动"，而是"换到另一条曲线上去"。这条区分（沿曲线移动 vs 曲线移动）是整章最容易在考试里被考到的地方。

课件第 20 页的图可以精确读出来（我把这一页的图形放大核对过）：工资轴上有 $50,000 与 $60,000 两条水平虚线，就业轴上有 3、5、7、8 四个刻度。粗的那条需求曲线对应 P = $3,000，它过两个点：工资 $60,000 时就业 3，工资 $50,000 时就业 5（与 §4.3–4.4 完全一致）；细的那条对应 P = $5,000，位于其右上方，图上标注新曲线在工资 $50,000 处对应就业 8。两条曲线的交汇点在 $N \approx 7$ 附近（即旧曲线与供给曲线的均衡位置）。所以这张图要读出的结论是：在同一工资水平上，产出价格越高，企业想雇的人越多；两条需求曲线的水平间距就是"产出价格上涨带来的雇佣增量"。

课件给出的文字结论是两句话：工资上升（Wages increase）、就业上升（Employment increase）。

生产率提高 → 需求右移（p21）。 这一页的图更简单：一条需求曲线，右侧一条新的需求曲线，中间一个向右的箭头。课件把机制写成了三行，值得逐字记住：生产率提高 → VMP 提高 → 需求曲线右移 → 雇主在任意给定工资下都愿意雇更多人。

把 §4.5 的两条合起来，就得到了本章解释所有趋势的统一句式：

凡是提高劳动需求（VMP）的事情，都会同时抬高实际工资与就业；凡是降低劳动需求的事情，都会同时压低实际工资与就业。

记住这个句式，第六节和第七节的五个趋势全部是它的应用。

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五、劳动供给：从一个人的保留工资，到一个国家的参与率

5.1 个人的决定：保留工资（p22）

课件从个体动机讲起，核心概念是：

保留工资（reservation wage）是一个人愿意接受某份工作的最低工资（the lowest wage a worker would accept for a given job）。

这个词的精髓在于它是主观的、因人而异的：同样一份工作，有人觉得 $15 一小时可以接受，有人 $30 也不干。为什么？因为决定它的是机会成本：

工作的机会成本就是你的闲暇活动（Opportunity cost of working is your leisure activity）。 工作报酬是对失去闲暇的补偿（Work compensates you for lost leisure）。

于是"要不要接受这份工作"变成了一道成本收益题：工资 ≥ 保留工资 → 接受；否则拒绝。课件明确点出这就是**成本收益原则（Cost-Benefit Principle）**在起作用。

课件还加了一条很实际的补充：如果工作条件令人不适或危险，工资里会包含一笔对这种条件的溢价（premium）。也就是说，工资不只是对时间定价，还对所有非货币的工作属性定价——这就是"补偿性工资差异"（compensating differential）的雏形。危险工作必须付更高的钱，否则没人去。

5.2 宏观的劳动供给由什么决定（p23）

把个人的决定加总，就得到宏观的劳动供给。课件给了两个大的决定因素，各自又可以再展开：

因素一：劳动年龄人口的数量（size of the working age population），它的三个驱动因素是：

• 国内出生率（domestic birthrate）；
• 移民与移出（immigration and emigration）；
• 人们进入与退出劳动力队伍的年龄（ages when people enter and retire from the workforce）。

因素二：劳动年龄人口中愿意工作者的比例（share of working-age population willing to work）。

然后是本节最关键的一个技术概念——弹性（elasticity），课件用它区分了两种截然不同的劳动供给形态：

• 如果供给是富有弹性的（elastic）：实际工资上升时，愿意工作的人的比例上升；
• 如果供给是缺乏弹性的（inelastic）：愿意工作的人的比例不受实际工资变化的影响。

5.3 两种劳动供给曲线（p24）

课件把这两种情况画成了两条线：

弹性劳动供给（Elastic Labor Supply）：曲线向右上方倾斜。课件给的解读是"在实际工资更高时，更多的人愿意工作"。

缺乏弹性的劳动供给（Inelastic Labor Supply）：曲线是垂直的。课件的解读是"如果工人数量不受实际工资影响，劳动供给曲线就是垂直的"。

垂直这条线值得多想一下：它不代表真的"多少工资都没人动"，而代表"在问题所关心的工资区间内，人数对工资不敏感"。真实世界里最接近垂直的，是短期内已经进入劳动力的人（一个人的工作决定不会因为去年的工资涨了 2% 而改变）；最接近向右上方陡升的，是长期内第二代人的劳动决定（工资高一代人的时间，出生率、教育投入、移民都会跟着变）。

从数学上看，垂直供给有一个重要推论：如果供给完全垂直，那么需求曲线的右移只会抬高工资，完全不会增加就业（因为就业量被供给端钉死了）。这一点会在 §6.2 解释"工资停滞"时反过来用：如果供给在快速右移而需求不动，那么工资会跌、就业会涨。

5.4 劳动供给曲线什么时候会移动（p25）

课件把移动的来源也归成两类，与需求的分类法完全对称：

来源一：劳动年龄人口增加，具体包括：

• 婴儿潮（Baby Boom）——二战后出生的那一代人陆续进入劳动年龄；
• 更高的净移民（Higher net immigration）；
• 退休年龄推迟（Increasing age at retirement）。

来源二：劳动年龄人口中愿意工作者的比例上升，课件给的例子是：

• 女性在过去 50 年里劳动参与率上升（Women's participation in the labor force has increased in the last 50 years）。

注意"供给增加"在这里的含义：在任一给定工资水平上，愿意工作的人数变多——这就是"曲线右移"。所以婴儿潮、移民、推迟退休、女性参与率上升，这四件事在图上都是同一个动作：供给曲线向右移动。它们的区别只在驱动机制，不在图形表现。

5.5 五个因素怎么影响劳动供给（p26–p27）

课件用两道题（分两页）练"供给移动"的判断。题目统一是：下列因素会如何影响整个经济的劳动供给？ 课件只给问题不给答案，下面是我的解答，每题都先点出它改变的是"人数"还是"参与意愿"，以及方向。

(a) 获得 Medicare 资格（美国联邦医疗保险）的年龄被提高。

按 §5.2 的"退出劳动力队伍的年龄"这条通道来想：Medicare 是美国 65 岁以上人群的公共医疗保险，很多人在 65 岁前后退休，正是因为一到 65 岁就能脱离雇主提供的医保。把资格年龄推高，等于让人为了保住医保而多干几年，退出劳动力的时间被推迟。

结论：劳动供给增加（曲线右移）。

(b) 生产率提高导致实际工资上升。

这一小题是陷阱题。 生产率提高是需求侧的事（它提高 VMP，把需求曲线往右推）；实际工资上升则是需求曲线移动的结果。而"劳动供给曲线"描述的是"给定工资下愿意工作的人数"，它本身并没有移动——发生的是沿着既定的供给曲线向上移动（movement along the curve），劳动供给量增加。

结论：供给曲线不移动；供给量沿曲线增加。 这是本章最值得记住的一个区分。

(c) 战争准备导致全国征兵，许多年轻人被征召入伍。

被征召者离开了民用劳动市场。按统计口径，军人不在民用劳动力（civilian labor force）里，所以这是一次劳动年龄人口（民用口径）的直接减少。

结论：劳动供给减少（曲线左移）。（顺带一提：如果是"战时动员让原本不工作的人进工厂"，那才是供给增加——方向取决于这些人原本在干什么，这一点在考试里经常被绕。）

(d) 更多家庭决定生孩子（请同时考虑短期与长期影响）。

短期： 生育后，父母（现实中主要是母亲）会暂时或长期退出劳动力队伍，参与意愿下降 → 劳动供给减少（曲线左移）。

长期（约 16–20 年后）： 这些孩子长大进入劳动年龄人口 → 劳动供给增加（曲线右移）。

结论：短期左移、长期右移。 这道题的价值不在答案，而在于演示"同一个事件在不同时间尺度上符号相反"——这也是本章第六节解释婴儿潮时反复用到的思路（二战后出生的一代人在 1960–1970 年代涌入劳动市场，正好对应 §2.2 里工资增速开始掉头的时间点）。

(e) 社会保障（Social Security）的待遇变得更慷慨。

退休变得更有吸引力（不工作的机会成本下降），提前退休变多，退出劳动力队伍的年龄提前。

结论：劳动供给减少（曲线左移）。

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六、趋势 1–3：工资为什么涨、为什么停、参与率为什么变

6.1 趋势 1：实际工资上升（p28–p29）

课件把"20 世纪实际工资增长"这个事实放进供需框架来解释，逻辑只有三步（见 §4.5 的句式）：

大多数国家在 20 世纪经历了持续的生产率增长 → 生产率提高使 VMP 提高 → 劳动需求增加 → 实际工资与就业同时上升。

图上表现为：需求曲线（D）右移到 D'，均衡从 $(W, N)$ 变到 $(W', N')$，两个坐标都变大。这就是 §2.1 那条"80 年涨 5 倍"的图形成本。

课件随后列出生产率增长的三个来源（p29）：

• 技术进步（technological progress）；
• 受教育程度更高的劳动力（better educated labor）；
• 资本的增加（increases in capital）——课件给的解释很形象："更多更好的工具可以拿来工作（More and better tools to work with）"。

这三条正好对应 §4.5 里"需求移动的两种原因"：技术进步与资本增加主要走边际产品这条路，教育同样走边际产品这条路，而它们共同把 VMP 推上去。换句话说，§4.5 讲的是机制，这里讲的是历史上真实发生过的那几件事。

6.2 趋势 2：1970 年以后工资增长停滞（p30–p33）

诊断的第一步：列出两个候选原因（p30）。 课件写得很直接，实际工资增长停滞可能是：

• 劳动需求增长变慢，和/或
• 劳动供给增长变快。

诊断的第二步：看数据分辨是哪一个（p30）。 课件给了一张四十年分期表（单位：年均增长率）：

时期	生产率（Productivity）	实际收入（Real Earnings）
1970 – 1979	1.92%	0.00%
1980 – 1989	1.47	−0.81
1990 – 1999	2.03	0.34
2000 – 2009	2.57	0.72

课件在这一页写了一句容易被读反的话："生产率增长与实际工资一起变动（Productivity growth and real wages move together）"，并由此说"劳动需求的变化影响了工资"。

这句话需要小心读，因为这张表本身恰恰是反例：

• 如果看方向（同向变动的协动性），四组数据大体同向——生产率增速最低的 1980 年代（1.47%），对应实际收入增速的最低点（−0.81%）。这一层的"move together"成立。
• 如果看水平（两者相差多少），这张表呈现的是缺口在系统性地张开：1970 年代生产率年均涨 1.92% 而实际收入零增长；到 2000 年代生产率年均涨 2.57%，实际收入只涨 0.72%。生产率增速提高了，差距不是缩小而是还在扩大。

这两个读法不矛盾，但结论分量完全不同："同向协动"只说明需求侧确实是工资的主要驱动力；它并不能说明"生产率涨多少、工资就涨多少"。 经济学文献里把后者称为"生产率–报酬脱钩（decoupling）"。课件采用的是前一个较弱的读法（并明确把它归因于劳动需求），这一点值得知道——但不要把课件的"move together"误读成"两者涨幅相等"。

诊断的第三步：只能解释一半（p31）。 课件的推理很漂亮，值得学：

需求增长变慢（源于生产率增长放缓）解释了工资增长放缓，但解释不了就业的快速增长。既然就业在大幅增长而工资不动，那么劳动供给也一定增加了。

于是三条供给侧的答案被列出来：女性参与率上升、婴儿潮、高移民率。这就把 §2.3 提出的谜题解决了——工资停滞是"需求变慢"和"供给变快"两股力量同时作用的结果：需求变慢拖住工资，供给变快推高就业人数。

诊断的第四步：往后看（p32）。 课件对未来的判断是劳动供给增长将会放缓，理由四条：婴儿潮一代开始退休、女性参与率趋于稳定、出生率下降使人口增长放缓、移民找工作变得更难。并且加了一句转折：这部分还取决于生产率增长是不是会继续下滑。

一个真实案例（p33）：英国农业。 课件用《经济学人》2023 年的一篇文章做例证，标题就叫"英国提高低工资部门的实验失败了"。农业全要素生产率指数（1990 = 100）显示：美国约 130、丹麦约 128、法国约 110，而英国只有 105 左右，且 2010 年之后基本走平。课件列出的三个原因：

• 政府支持新技术开发的政策不足；
• 企业主投资意愿弱；
• 低技能移民：2022 年净移民达 606,000 人，而2022 年入境者中不到七分之一是技术工人。

这个案例的用处是把趋势 2 接到趋势 4：当一个行业的生产率停止增长、又持续有低技能劳动涌入时，它的实际工资会长期停在低位——这正是本章第七节"工资不平等"的机制之一，只是发生在国家内部的某个部门。

6.3 趋势 3：劳动参与率的结构变化（p34–p38）

课件第 34 页把参与率的长期趋势归结为三个主要因素：

因素一：女性的劳动参与率持续上升（Labor force participation rates of women have been steadily increasing）。

因素二：年轻人的参与率持续下降（Participation rates of young adults have been steadily falling），原因是受教育水平提高。 这条很值得琢磨：全职学生不在劳动力（§3.2），所以"更多人上大学"这件事，在统计上直接表现为"参与率下降"——这不是劳动市场变差的信号，而是人力资本投资增加的信号。同一页的后面也确实把"受教育水平提高"与"技能"连了起来。

因素三：许多国家经历了战后婴儿潮（post-WWII baby boom）。 于是劳动年龄人口在 1960–1970 年代增长；而预期寿命上升与出生率下降，将使抚养比在未来上升。

女性参与率的图上证据（p35）。 美国按性别分的参与率（1948 年至今，FRED）两条线走出了漂亮的"剪刀差"：

群体	1948 年附近	2024 年 7 月
男性（Men）	约 86%	68.2%
女性（Women）	约 32%	57.5%

女性这条线从 32% 升到 57.5%（上升 25 个百分点以上），男性那条线从 86% 降到 68.2%（下降约 18 个百分点），两条线在图上持续收窄但没有交叉。总参与率（§3.6 那张图）之所以先升后降，就是女性上升的力量在 1965–2000 年占主导，之后退休潮开始占主导。

抚养比（dependency ratio）（p36）。 课件给的定义是"衡量生产性人口需要承担的赡养负担"，即"需要被劳动年龄人口赡养的非劳动年龄人口的数量"。两个公式：

$$\text{总抚养比（Total dependency ratio）} = \frac{\text{非劳动年龄人口（15 岁以下 + 64 岁以上）}}{\text{劳动年龄人口（15 至 64 岁）}} \times 100\%$$

$$\text{老年抚养比（Adult / Old-age dependency ratio）} = \frac{\text{退休人口（Retired）}}{\text{劳动年龄人口}} \times 100\%$$

注意这里"劳动年龄人口"被定义为 15 到 64 岁，与 §3.1 里失业统计用的"16 岁及以上"不是同一个口径。两个数字各有用途，但不能混用。（严格核对一下定义边界：非劳动年龄是"15 岁以下"与"64 岁以上"，劳动年龄是"15 到 64"，两者正好互补、无重叠无遗漏，所以这一页内部是自洽的。）

跨国比较（p37）。 世界银行 1960–2023 年的年龄抚养比显示，几组国家的路径差异极大：

• 韩国：1960 年代最高（约 82%–89%），之后一路下降到 2010 年前后的约 37%，最近十余年掉头向上——完整地走完了一个"先降后升"的 U 形。
• 日本：1990 年代触底（约 43%），之后持续快速上升到 2023 年的约 72%，是图中上升最陡的线。
• 中国：从 1960 年代的约 80% 降到 2010 年的约 45%（图中最低点落在韩国之后），近年已开始回升到约 47%。
• 英国（约 54%→57%）与美国（约 52%→54%）变化相对温和。

这组图的概念工具价值在于：抚养比下降的阶段叫"人口红利"（demographic dividend）——劳动年龄人口占比高、被赡养的人少，同样的产出可以留下更多用于投资。韩国与中国过去几十年的抚养比下降，就是它们高储蓄、高投资、高增长的一个人口学背景。

中国的长期预测（p38）。 Statista 的数据（1950–2020 实际，2030 年以后为预测）给出三个序列。这张图的数字我逐列核对过，三个序列满足"总抚养比 = 儿童抚养比 + 老年抚养比"（例如 2020 年 $25.9\% + 18.2\% = 44.1\%$，2080 年 $18.0\% + 96.8\% = 114.8\%$），所以数据本身内部一致，可以放心引用：

年份	儿童抚养比	老年抚养比	总抚养比
1950	57.8%	8.4%	66.2%
1960	72.4%	7.1%	79.5%
1970	73.5%	6.7%	80.2%
1980	60.7%	7.4%	68.0%
1990	43.7%	8.1%	51.8%
2000	35.9%	10.3%	46.1%
2010	25.4%	11.9%	37.2%
2020	25.9%	18.2%	44.1%
2030*	17.5%	26.4%	43.8%
2040*	14.6%	41.6%	56.2%
2050*	16.8%	52.3%	69.1%
2060*	16.2%	69.0%	85.1%
2070*	14.5%	76.0%	90.5%
2080*	18.0%	96.8%	114.8%
2090*	18.9%	106.4%	125.2%
2100*	16.9%	98.9%	115.8%

（带 * 的年份是预测值。）这张图要读出三件事：

第一，转折点已经过去了。 总抚养比在 2010 年触底（37.2%），2020 年已经回到 44.1%——往回走的速度比下降的速度还快。

第二，老龄化的斜率远比少子化陡。 儿童抚养比在 2010 年之后就基本平了（25.4% → 25.9% → 17.5%），真正的推手是老年抚养比：从 2010 年的 11.9% 涨到 2050 年的 52.3%、2090 年的 106.4%。也就是说，未来三代人的抚养负担，主要不是"养小孩"，而是"养老人"。

第三，预测段不要当趋势读。 注意两处不单调：总抚养比在 2030 年（43.8%）比 2020 年（44.1%）略降；老年抚养比在 2100 年（98.9%）低于 2090 年（106.4%）；儿童抚养比在 2080–2090 年（18.0%、18.9%）反而高于 2070 年（14.5%）。在"出生率持续下降"的叙事下，儿童抚养比在 2080 年代反弹是反直觉的。这些拐点更可能是预测模型（Statista 采用的联合国口径）的算术产物，不宜解读成"中国将在 2080 年迎来生育高峰"。用预测值时要看趋势的量级，不要看逐点的拐弯。

6.4 本章的三个趋势，一句话各说一遍

到这里可以把趋势 1–3 收成一个统一句式（这就是 §4.5 那个句式的应用）：

趋势	供需解释	结果
1. 实际工资长期上升	生产率增长使需求持续右移	工资↑、就业↑
2. 1970 年后工资停滞	需求增长变慢（拖住工资）加上供给增长变快（推高就业）	工资≈0、就业↑
3. 参与率先升后降	女性进入（供给右移）先占主导，后来婴儿潮退休（供给左移）占主导	参与率 58%→67%→62%

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七、趋势 4：工资不平等为什么扩大

课件用两套机制解释同一个现象，它们在图形上是同构的——这一点是本章最漂亮的设计。

7.1 机制一：全球化（p39–p41）

逻辑链（p39）： 全球化（globalization）把许多市场扩展到全球供给 → 商品与服务跨境变得更容易 → 好处是分工与效率提高（这就是比较优势原理，Principle of Comparative Advantage）→ 但代价是一些国内生产的商品不再有竞争力（来自外国竞争者的竞争加剧）→ 一些国内部门萎缩、工资下降。

图形（p40）：两个行业，两个方向。 课件把劳动市场拆成两个并列的面板：纺织业（Textiles）与软件业（Software）。纺织业是美国进口竞争型行业（外国货抢它的市场），软件业是出口型行业（全球市场向它开放）。于是同一个"全球化"事件在两个面板里产生相反的需求移动：

• 纺织业：产品需求下降 → VMP 下降 → 劳动需求左移（$D_T \to D'_T$）→ 实际工资从 $W$ 降到 $W'_T$，就业从 $N_T$ 降到 $N'_T$（图上两个向下的箭头）。
• 软件业：产品需求上升 → VMP 上升 → 劳动需求右移（$D_S \to D'_S$）→ 实际工资从 $W$ 升到 $W'_S$，就业从 $N_S$ 升到 $N'_S$（图上两个向上的箭头）。

（这张图用一条贯穿两个面板的水平虚线把 $W$ 与 $W'_S$ 连起来，意思是：两个行业原本共用一个均衡工资 $W$，而全球化之后软件业的工资跑到了它上方。 这就是"工资不平等扩大"在图上最直观的表现——同一条水平虚线被撕成了两段。）

结论与后果（p41）：

• 当进口行业的工资下降、出口行业的工资上升时，工资不平等就扩大了（wage inequality increases）。
• 低技能行业面临最激烈的国际竞争——因为低技能劳动密集的产品最容易跨国转移。
• 于是对自由贸易的政治阻力上升（political resistance to free trade grows）。这一点在现实政治中非常重要：贸易的收益是分散的（所有消费者都买到更便宜的东西），而损失是集中的（某个地区的某个行业的工人集体失业），所以政治上永远是受损方声音更大。
• 出路是工人流动性（worker mobility）：工人可以在岗位、企业、行业之间移动，市场激励会把工人从纺织业推向软件业；而**政府的转型援助（transition aid）**可以帮工人完成这次转变。

7.2 机制二：技能偏向型技术变革（p42–p43）

逻辑链（p42）： 技术变革可以是工资不平等扩大的另一个来源——当技术变革偏向高技能或高学历的工人时（skill-biased technological change）。

课件给的关键机制是：有些创新让旧技能贬值（Some innovation renders old skills less valuable），例子很传神：一个文书计算员的计算能力，在一台计算器和一台电脑面前就不再是技能了。

技术变革如何"偏向"？ 课件的表述是：技能偏向型技术变革对高技能工人与低技能工人的边际产品产生不同的影响；而近期的技术变革偏向高技能工人，例子是汽车生产线越来越多地使用机器人。

图形（p43）：与全球化那张图同构。 两个面板：非技术工人（Unskilled Workers）与技术工人（Skilled Workers）：

• 非技术工人：$D_U$ 左移到 $D'_U$ → $W_S$（课件在这个面板上把初值标成 $W_S$，命名上沿用了全局的记号）降到 $W'_S$，$N_U$ 降到 $N'_U$；
• 技术工人：$D_S$ 右移到 $D'_S$ → 工资升到 $W'_S$，就业升到 $N'_S$。

这个"同构"是要点：全球化与技能偏向型技术变革，在图形上是同一个动作（一组需求左移、一组需求右移），区别只在触发原因——一个是产品市场的国际竞争，一个是生产函数的偏向性变化。所以它们对工资不平等的作用是叠加而不是替代。这也解释了一个反直觉的事实：即使一个国家完全封闭（没有贸易），技术进步本身也足以扩大工资不平等。

7.3 证据：教育真的付钱（p44）

课件用 BLS 当期人口调查（Current Population Survey）2011 年的数据，把"学位"与两个结果摆在一起。这张表极其好用，值得完整抄下来：

最高学历	2011 年失业率	2011 年周薪中位数
博士（Doctoral degree）	2.5%	$1,551
专业学位（Professional degree）	2.4%	$1,665
硕士（Master's degree）	3.6%	$1,263
学士（Bachelor's degree）	4.9%	$1,053
副学士（Associate degree）	6.8%	$768
上过大学但未获学位（Some college, no degree）	8.7%	$719
高中文凭（High school diploma）	9.4%	$638
未完成高中（Less than high school diploma）	14.1%	$451
（课件标注的 Average）	7.6%	$797

我算了几组比值，它们比原表更能说明问题：

• 失业率的最大差距是 $14.1\% / 2.4\% \approx 5.9$ 倍（未完成高中对专业学位）；
• 周薪的最大差距是 $\$1{,}665 / \$451 \approx 3.7$ 倍；
• 拿"专业学位"与"高中文凭"比：$1{,}665/638 \approx 2.6$ 倍；拿"博士"与"高中文凭"比：$1{,}551/638 \approx 2.4$ 倍。

这三组比值合起来说明一件事：学历对"失业风险"的削减作用（近 6 倍）比它对"工资水平"的提升作用（3–4 倍）更陡。 读书首先买的是"少失业"，其次才是"多挣钱"。

现在回到 §2.4 那句课件的说法。 第 5 页说"高等学历的收入是高中毕业生的 3 倍、未完成高中者的 4 倍"。用这张 2011 年的数据核算，最大也只有 2.6 倍（对高中）与 3.7 倍（对未完成高中）。两者方向一致但数值对不上，可能的原因是：① 第 5 页用的是"收入（income）"（可能是年度收入，且可能包含兼职/加班差异），而第 44 页用的是"周薪中位数"；② 用的年份不同（第 5 页讲的是 1960–2010 的长期变化，第 44 页是 2011 年的截面）；③ 第 5 页可能是约数甚至就是估的。结论：把"3 倍 / 4 倍"当成数量级（约三到四倍）可以，当成精确倍数不行。

再补一个读表时必须注意的口径问题。 表底那两个"Average"（7.6% 与 $797）不是上面八行的简单平均。失业率八行的简单平均是 $52.4 \div 8 = 6.55\%$；周薪八行合计 $1,551 + $1,665 + $1,263 + $1,053 + $768 + $719 + $638 + $451 = $8,108，简单平均是 $8,108 ÷ 8 = $1,013.5。所以这两个 Average 是**"全部教育程度合计"的口径**（BLS 发布这套表时通常只覆盖 25 岁及以上人群，所以 7.6% 会明显低于当年全国 8.9% 的失业率）。看到这张表时不要误读成"教育的平均回报"，它是全样本的两个总量指标。

还有一点课件没有说明但值得知道： 这张表是2011 年的截面，而 2011 年正是美国失业率的高位年（全年约 8.9%）。所以在正常年份，整张表的失业率都会更低（例如 2019 年未完成高中者的失业率约 5.4%），但各行之间的排序不会变。要在考试里用"学历越高、失业率越低"这条结论，任何年份都成立。

7.4 中国市场需要的技能（p45）

课件第 45 页换了一个角度：不问学历，问技能。数据是 2016 年对中国 CEO 的调查（Statista），题目是"劳动市场上急需的关键技能"：

技能	认为急需的 CEO 比例
创造力与创新（Creativity and innovation）	79%
领导力（Leadership）	70%
解决问题的能力（Problem solving skills）	64%
风险管理能力（Risk management skills）	54%
情商（Emotional intelligence）	51%

这一页与 §7.2 的"技能偏向型技术变革"是同一件事的两个侧面：第 42–43 页说的是"市场在给什么样的技能付更高的价"，这一页说的是"雇主说他们最缺什么技能"。 值得注意的是，这五项里没有一项是传统意义上的"操作技能"，全部是认知与社交能力——这与"计算能力被计算器替代"那个例子完全一致：机器抢走的是可编码的技能，留下的是不可编码的技能。（顺带说明：这一页是 2016 年的调查，且是 CEO 的主观判断而非市场价格，所以它反映的是"雇主感知到的缺口"，不能直接当作技能回报的度量。）

7.5 全球化那一节的练习（p46–p47）

课件在第 46–47 页用一道三小问的题来练"符号判断"。题目是：下列因素会如何影响汽车装配线上非技术工人的实际工资与就业？

这道题的正确做法是先判断它动的是需求还是供给，再判断方向。

(a) 这家工厂生产的这类汽车的需求上升。

产品需求上升 → 产量与价格上升 → 装配线工人的 VMP 上升 → 劳动需求右移。

结论：实际工资上升、就业上升。

(b) 汽油价格大幅上涨，导致许多通勤者改乘公共交通。

汽油涨价打击的是燃油车的需求（题目问的是"这家工厂生产的这类汽车"，如果没有特别说明，应假设它不是新能源车）。汽车需求下降 → 装配线工人的 VMP 下降 → 劳动需求左移。

结论：实际工资下降、就业下降。

（这个答案有前提：如果这家工厂生产的是公交车或电动公交车辆，符号会反过来。题目的隐含假设是"这家厂的产出会被油价上涨打击"，答题时把这个假设写出来会更严谨。）

(c) 由于出现了其他机会，人们变得更不愿意做工厂工作。

这是供给侧的变化：在任一给定工资水平上，愿意到工厂工作的人变少 → 劳动供给左移（沿 §5.1 的"保留工资"逻辑，是相邻岗位的工资上涨把工厂工人的保留工资顶上去了）。

结论：实际工资上升、就业下降。

把三个小题放在一起，就得到了一个非常重要的对照：

小题	移动的曲线	工资	就业
(a) 产品需求上升	需求右移	↑	↑
(b) 产品需求下降	需求左移	↓	↓
(c) 工人不愿做工厂工作	供给左移	↑	↓

需求侧的移动让工资与就业同向变动；供给侧的移动让工资与就业反向变动。 这是整个供需模型最有用的一条"诊断规则"：当你看到一个工资与就业反向变化的现实事件，它几乎一定来自供给侧；看到同向变化，几乎一定来自需求侧。 这条规则在 §6.2 诊断"工资停滞 + 就业增长"时已经用过一次（工资不动而就业涨 → 供给在右移），在第 30 页那里又用了一次。

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八、失业的成本：不只是少了一份工资

8.1 三类成本（p48）

课件把失业的成本分成三层，这个"三层结构"本身就是考点：

经济成本（Economic costs）：

• 损失的工资与产出（Lost wages and production）——这是最直接的一层：失业者没收入，社会少了这部分产出。
• 税收减少、转移支付增加（Decreased taxes and increased benefit transfers）——失业者不缴所得税，同时领取失业保险与各类救助。注意这一层是"财政"的，不是私人的：失业的成本会从失业者身上转移到政府预算上，最终由纳税人分担。

心理成本（Psychological costs）：

• 个人自尊降低（Lowered individual self-esteem）；
• 收入下降与不确定性上升带来的家庭压力（Family stress of decreased income and increased uncertainty）。

社会成本（Social costs）：

• 犯罪与社会问题可能增加（Potential increases in crimes and social problems）；
• 为解决这些问题而耗费的社会资源（Social resources spent to address these）。

为什么要把心理与社会成本单独列出来？ 因为它们不在工资数字里。如果只算经济成本，一个失业者可以近似看成"少挣了一笔钱"；但加上心理与社会成本之后，失业就变成了一件不可用收入补偿的事。这也是为什么"失业率下降 1 个百分点"在政策评价里的价值，远大于"GDP 增加 1%"的直观换算。

8.2 持续期：失业的成本与时间成正比（p49–p50）

课件第 49 页开篇就是一句定性判断：

失业的成本与一个人失业时间的长短直接相关（Costs of unemployment are directly related to the length of time a person has been unemployed）。

然后给出两个必须区分的术语：

• 失业期（unemployment spell）：一个人连续失业的那一段时间（the period during which an individual is continuously unemployed）；
• 失业持续期（duration of unemployment）：失业期的长度（the length of the unemployment spell）。

用一个比喻说清楚：失业期是一段"记录"，持续期是这段记录"有多长"。同一个人可以有很多段失业期，但每一段都有自己的持续期。

2011 年 4 月美国失业人口的持续期分布（p49）：

持续期（周）	占失业人口的百分比
5 周及以下（5 or less）	20%
5 – 14 周	22%
超过 14 周（More than 14）	58%

（三行相加 100%，自洽。）这组数字读出来的结论很刺眼：超过一半的失业者，失业时间超过 14 周——大约三个半月以上。这与"失业通常只是短期过渡"的直觉完全相反。

这里有一个口径要点必须点出： 课件在第 51 页把"长期失业（long-term unemployed）"定义为失业 6 个月或更长，但这张表的最后一档门槛是14 周（约 3.2 个月）。两个门槛不是一回事。所以这个"58%"不等于"长期失业者的比例"——它把 14–26 周这一段也算了进去。引用这个数字时必须带上"超过 14 周"这个限定词，否则会夸大长期失业的规模。（另外，表中"5 周及以下"与"5–14 周"两档在 5 这个点上重叠，属于课件的排版小瑕疵，不影响结论。）

长期趋势（p50）： FRED 的平均失业持续期（序列号 UEMPMEAN，单位周，1948–2026）给出的形状非常有信息量：

• 战后到 1970 年代以前大致在 5–15 周 之间波动，1969 年前后降到最低（约 7–8 周）；
• 1980 年代衰退时冲到约 20 周，1990 年代衰退后再冲到约 19 周；
• 2008 年金融危机之后出现了战后最陡的上升，峰值约 40 周（2011 年前后）——比 1980 年代的峰值翻了一倍；
• 疫情初期一度骤降到约 8 周（大量失业是临时的、随后被召回），之后又回升到 2024–2025 年的约 25 周附近。

这张图真正的含义是：失业的"形状"变了。 1980 年以前，衰退表现为"很多人短暂失业"；2008 年以后，衰退表现为"一部分人极长期失业"。同样的失业率数字，对应的社会痛苦程度可以完全不同——这正是下一小节要区分长期与短期的理由。

8.3 长期失业与短期失业的三种结局（p51）

课件把失业者按持续期分成两类，各自的后果完全不同：

长期失业者（Long-term unemployed）：失业 6 个月或更长。后果是永久性地降低了终生的收入（Permanently lowered life-time incomes）。注意"永久"这个词：这不是"晚几个月拿到工资"，而是整个职业生涯的收入路径都被压低——因为技能会折旧，雇主会把长期空档视为负面信号，而失业期间建立的人脉与职业轨迹也断掉了。

短期失业者（Short-term unemployed） 有几条不同的后续路径：

1. 几周后找到一份长期工作——经济成本低（这是最好的结局）。
2. 成为灰心丧气的工人（discouraged worker），退出劳动力——注意这会让失业率下降（§3.3），但处境并没有变好。
3. 找到短期或临时工作，然后又失业——这些"长期反复失业者（chronically unemployed）"的成本与长期失业者相似。
4. 一直找不到工作，最终变成长期失业者——也就是滑进上面那一类。

课件在第 3 与第 4 条之间插了一句很关键的判断：反复失业的人，成本会向长期失业者靠拢。

这一节的落点可以概括成一句：不要只看失业率，要看持续期的分布。 一个失业率 6%、但其中六成人失业不到 5 周的经济体，比一个失业率 6%、但一半人失业一年以上的经济体，处境要好得多。§8.2 那张 FRED 图告诉我们，美国在 2008 年之后正是从前者变成了后者。

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九、统计口径的漏网之鱼：为什么官方失业率会低报

9.1 两类被漏掉的人（p52）

课件把定义边界上那两类处境很差、但统计上"不算失业"的人单独列出来：

第一类：灰心丧气的工人（discouraged workers）。定义是：想有工作，但因为在过去四周里没有找工作，因为他们认为根本没有工作可得（they believe there are no jobs available）。

关键在于他们的统计归宿：

• 被算作"不在劳动力"，而不是"失业"。 因为他们不符合"过去 4 周找过工作"这一条（§3.2）。
• 但课件补了一句定性：他们是有意愿、也准备好工作的（Willing and ready to work）。

第二类：非自愿兼职者（involuntary part-time workers）/ 未充分就业者（underemployed）。定义是：希望做全职工作，但找不到全职工作的人。

关键在于他们的统计归宿：

• 被算作"就业者"。 因为只要有任何一份带薪工作，就是 employed（§3.2）。

这两个定义合起来，就是官方失业率（U-3）最著名的两个漏口： 一个把"想工作但不找了"的人从分子里剔出去，另一个把"想全职但只有兼职"的人直接推到分母的另一边。两者都让失业率偏低。

数量级有多大？（p52） 课件给了一个非常有力的例子：

2014 年 8 月，美国失业率是 6.1%；如果把灰心丧气的工人与非自愿兼职者都算进去，失业率会变成 12%。

6.1% 与 12% 差了一倍。 补充一点课件没有说的（这是我加的）：BLS 实际上有一套更宽的口径叫 U-6，定义为"完全失业者 + 边缘劳动力（含灰心丧气的工人）+ 因经济原因而兼职者"，2014 年 8 月 U-6 的水平约为 12%，与课件这个数字吻合。也就是说，课件那个"12%"的算法，本质上就是把官方口径从 U-3 换成了 U-6。这组对照值得记住——它说明"失业率"这个词在没有限定口径的时候，本身是不完整的。

9.2 图上的证据：灰心丧气的工人如何压低失业率（p53）

课件第 53 页用三张图把这个机制演示了一遍，逻辑非常清晰：

左上（US Unemployment Rate, 2000–2014）：失业率从 2000 年的约 4% 升到 2010 年前后的约 10%（峰值约 9.9%–10%），然后缓慢降到 2014 年的约 7%。

左下（Labor force participation rate, 25–54）：这是最关键的图。25–54 岁是"黄金劳动年龄"（剔除了学生和退休对参与率的影响）。它把数据分成两段：蓝色的"危机前（pre-crisis）"与橙色的"危机后（post-crisis）"，并画出危机前的线性趋势外推（虚线）。结果是：2000–2007 年，这条参与率沿着虚线缓慢下滑；2007 年之后（橙色段）它明显偏离了外推线，向下掉得更快。 偏离的那一段，就是"本该在工作、但既不工作也不找工作的人"。

右下（Employment-population ratio, 25–54）：就业人口比从 2000 年的约 81.5% 一路降到 2010 年的约 75%（疫情期间），此后一直停在 75%–76% 附近没有回到危机前水平。这与失业率的"已经基本回落"形成对比。

三张图连起来读，课件的结论（第 53 页的整段文字）就成立了：

在长期高失业之后，越来越多的灰心丧气工人会低估失业率（bias the unemployment rate down）。

机制是：一个人从"失业"变成"不再找工作"，会直接退出失业率的分子与分母（§3.3 的第一个推论）。所以失业率下降有两种可能的原因——一种是就业真的好转，另一种是人放弃了。这两者在失业率这个单一数字上完全不可区分——这正是为什么专业的劳动市场分析从来不会只看失业率，而必须同时看参与率与就业人口比。

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十、失业的三种类型：把"失业"这个词拆开

10.1 周期性失业与自然失业率（p54）

课件把失业分成周期性（Cyclical）、摩擦性（Frictional）、**结构性（Structural）**三种，其中前两者的定义方式完全不同——一个是"偏离"，一个是"常态"。

周期性失业（cyclical unemployment） 的定义是：经济放缓期间失业的上升（the increase in unemployment during economic slow-downs）。课件给了三个特征：

• 通常是短期的，与商业周期（business cycles）相关联；
• 是失业率偏离"自然率"的那一部分（Deviation of unemployment from 'natural rate'）——这是它最关键的性质：它是"超出常态的那个增量"，不是"失业的总量"；
• 会产生经济成本，原因有两条：它改变了失业者的长期就业前景（一部分人会滑进长期失业，见 §8.3），以及它降低了实际 GDP 增长。

自然失业率（the natural rate of unemployment） 的定义是：

实际失业率围绕其波动的那个"正常"失业率（The normal rate of unemployment around which the actual unemployment rate fluctuates）。

它等于：

$$\text{自然失业率} = \text{摩擦性失业} + \text{结构性失业}$$

课件在第 55 页开头用一句很漂亮的话把这件事点破：

即使经济运行得不错，也总会有一些失业（Even when the economy is doing well, there is always some unemployment）。

这句话是理解"自然率"的关键。 自然率不是"最理想的失业率"，也不是"政策失败的结果"，而是一个运转良好的劳动市场必然会产生的那部分失业——因为工人与岗位需要时间去匹配（摩擦性），也因为有些结构性错配无法靠时间解决（结构性）。回头去看 §3.5 那张 1948–2025 的失业率图：失业率在 3.5%–6% 之间反复震荡、从不为零，画的正是"实际率围绕自然率波动"这件事。

10.2 摩擦性失业与求职（p55）

摩擦性失业（frictional unemployment） 的定义是：工人处于两份工作之间时发生的失业（when workers are between jobs）。

课件给的四个特征是：

• 对大多数工人来说持续时间短，经济成本低；
• 工人在花时间寻找合适的工作；
• 它可以提高经济效率（Can increase economic efficiency）——这一条最反直觉，也最重要；
• 它的载体是求职（job search）：把工人与合适的岗位匹配起来的过程（the process of matching workers with appropriate jobs），之所以需要这个过程，是因为工人有不同的偏好与技能，而岗位有不同的要求（Workers have different tastes & skills, and jobs have different requirements）。

为什么摩擦性失业能提高效率？ 因为如果没有摩擦（比如强制分配工作），工人会被塞进不匹配的岗位，产出会低得多。摩擦性失业是"匹配质量"的代价：花三周找到一个真正合适的工作，比立刻接受第一个工作要更有效率。所以课件的措辞是"可以增加经济效率"——它站在生产率的立场上是好事。

10.3 失业保险：一个典型的"效率与激励"权衡（p56）

失业保险（unemployment insurance, UI） 的定义是：一项在工人失业时部分保护其收入的政府项目（a government program that partially protects workers' incomes when they become unemployed）。

课件对这个项目的评价是两面并陈的，这在本章里相当罕见：

它增加了摩擦性失业（Increases frictional unemployment），机制是降低了尽快找工作的激励（Reduces incentive to find a job quickly）。这一条在逻辑上很清楚：保留工资（§5.1）被抬高了——有失业救济兜底时，一个人愿意接受的最低工资上升，于是他会拒绝一部分原本会接受的工作，搜寻时间变长。

为了不破坏效率，失业救济应当（To work efficiently, unemployment benefits should be）：

• 有期限（For a limited time）；
• 低于工作时的收入（Less than the income received when working）。

这两条设计原则的逻辑是一致的：救济金必须低到"不工作"仍然明显比"工作"差，但高到不至于让人在搜寻期间陷入绝境。 一旦救济无限期或者高过工资，人们就会理性地选择长期不工作——这不是道德问题，而是激励问题。

UI 的收益（Benefits of UI）：

• 降低了收入的不确定性（Reduces uncertainty over incomes）——这是保险的基本功能；
• 给失业者更多时间搜寻，从而带来更好的岗位匹配、进而更高的生产率（Gives the unemployed more time to search, resulting in better job matches and thus higher productivity）。

最后这一条值得单独强调：它与 §10.2"摩擦性失业可以提高效率"是同一个论点的延伸。失业保险不是纯粹的坏事，它是在"激励不足（搜寻太久）"与"匹配质量（搜得太仓促）"之间做权衡。 这也是为什么现实中的 UI 政策总是在争论"期限多长最合适"——因为它没有唯一正确答案，只有一个取舍。

10.4 结构性失业与结构障碍（p57–p58）

结构性失业（structural unemployment） 的定义是：在一个运转良好的经济中仍然存在的长期、慢性的失业（long-term, chronic unemployment in a well-functioning economy）。

它的来源是制度性的（institutional）——课件说的是"来自社会、经济或劳动市场中的某种制度结构（some institutional structure）"，具体列了四条：

• 技能缺乏、语言障碍或歧视（Lack of skills, language barriers, or discrimination）；
• 生产的结构性转移（structural shifts in production），造成工人与市场需求之间的长期错配；
• 市场均衡的障碍（Barriers to market equilibrium），包括最低工资（Minimum wages）；
• 工会（Unions）；
• 政府管制，例如健康与安全方面的规定（Government regulations, such as health and safety）。

把这四条与自然率的公式合起来看，可以做一个干净的对照：

	摩擦性失业	结构性失业
时间性质	短（大多数工人）	长（长期、慢性）
原因	匹配需要时间（信息摩擦）	制度性错配（技能、地理、法规）
经济效率	可以提高效率	降低效率（价格信号被扭曲）
政策工具	改善求职信息、失业保险的期限设计	培训、教育、放松管制、地区流动援助

这个对照是本章最有政策含量的一张表：摩擦性失业是"市场运转的代价"，所以政策目标应该是降低摩擦（更好的信息匹配）而不是消灭它；结构性失业是"市场被堵住的代价"，所以政策目标是挪开障碍（技能培训、流动援助、制度调整）。

结构性转移与错位的工人（p58）。 课件把两条线连了起来：

• 经济增长与技术变革总是伴随经济中的结构性转移（structural shifts），而创新会让旧技能贬值——例子还是那个"电脑 vs 机械计算器"；
• 错位的工人（dislocated workers） 是因为结构性转移而失业的工人；
• 工人流动性（worker mobility） 是工人在岗位、企业、行业之间的移动；
• 正常的市场激励会把工人从衰退行业推向成长行业；
• 政府可以通过赞助岗位与技能培训、成人教育与继续教育（job and skills training, adult and continuing education）来帮助转型。

注意这里的重复：worker mobility 这个概念在本章出现了两次——第一次在 §7.1（全球化导致的纺织业→软件业），第二次在这里（§10.4，技术变革导致的旧技能→新技能）。两次讲的是同一件事：结构性的经济变化必然要把工人从一个地方搬到另一个地方，而这个过程不可能没有摩擦。 课件这么安排是有意的——它把"趋势"（第七节）与"失业类型"（第十节）用同一个机制连了起来。

10.5 一道判别练习（p61）

课件第 61 页给了一道三小问的题：判断下列各情境中的失业属于摩擦性、结构性还是周期性，并说明理由。

(a) Ted 所在的钢铁厂关闭了。他缺乏在其他行业工作的技能，因此已经失业一年多。

答案：结构性失业（structural）。

理由要分两层说：① 触发原因是钢铁厂关闭，这是生产的结构性转移（整个行业在收缩，不是周期性波动），Ted 失去的岗位不会再回来；② 时间的长度——失业一年多，符合"长期、慢性"的性质。最关键的一条证据是**"缺乏在其他行业工作的技能"**：这正是"工人的技能与市场需求之间的长期错配"，是结构性失业的教科书式定义。

(b) Alice 因为衰退减少了汽车需求而被汽车厂裁员。她预期经济好转后会重新上岗。

答案：周期性失业（cyclical）。

理由：① 触发原因是衰退（recession），即总需求下滑，这是商业周期的直接结果；② "预期经济好转后重新上岗"说明她失去了这份工作是偏离常态的那一部分，而不是劳动市场的正常摩擦。这两条正好对应 §10.1 对周期性失业的两个刻画：与商业周期相关 + 是失业率偏离自然率的部分。

(c) Gwen 原本做职员，因为丈夫调职到另一个州而辞职。她找了一个月，找到了一份她喜欢的新工作。

答案：摩擦性失业（frictional）。

理由：① 她失业是处于两份工作之间（因搬迁而脱离原有岗位）；② 持续期只有一个月（短）；③ 她处于主动求职与匹配的过程中，而且结果是找到了更喜欢的工作。这三点完整对应 §10.2 的"摩擦性失业：短期、低成本、可能提高效率"。这道题最妙的地方是：Gwen 的失业在福利意义上其实不算坏——她通过这次搜寻改善了自己的匹配质量，而这正是课件说摩擦性失业"可提高经济效率"的具体样子。

下面这张判别流程图是我自己整理的，课件没有画（课件只是分别在 p54–p58 给出了三种定义）。之所以加这一张，是因为"三类失业怎么分"是本章最需要决策顺序的地方：先问原因，再问时间。

用这张图回看 §10.5 的三道题：Ted 走的是"否 → 长期错配 → 结构性"；Alice 走的是"是 → 周期性"；Gwen 走的是"否 → 暂时 → 摩擦性"。三题的路径恰好覆盖了图上三条不同的分支。

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十一、结构性障碍：最低工资、工会与"欧洲之谜"

11.1 最低工资法（p59）

课件把最低工资（minimum wage laws）明确归入"就业的结构性障碍（Structural Barriers to Employment）"。

图形机制。 图上有一条向右下倾斜的需求曲线（D）、一条向右上倾斜的供给曲线（S），它们相交于均衡 $(W, N)$。然后画一条高于均衡工资的水平线 $W_{min}$，它与两条曲线各有一个交点：

• $W_{min}$ 与需求曲线 D 相交于 A 点，对应的就业是 $N_A$（在工资 $W_{min}$ 下，企业愿意雇的人数）；
• $W_{min}$ 与供给曲线 S 相交于 B 点，对应的劳动供给是 $N_B$（在工资 $W_{min}$ 下，愿意工作的人数）。

因为需求随工资上升而下降、供给随工资上升而上升，所以 $N_A < N < N_B$。于是课件的核心结论是：

把最低工资 $W_{min}$ 设在均衡工资 $W$ 之上，会制造出 $N_B - N_A$ 数量的失业。

这个差（图上的双向箭头）就是最低工资的失业效应，它由两部分组成：原本愿意在更低工资下工作的那部分人（$N_B - N$）被高价吸引进来，而企业愿意雇的人数（$N - N_A$）同时减少了。 一进一出，缺口就是 $N_B - N_A$。

课件的另外两句是：

• 那些找到最低工资岗位的工人拿到了更高的工资（Workers who find a minimum-wage job get a higher wage）；
• 其余的人则失业（Others are unemployed）。

这两句话合起来点出了最低工资的分配性质：它不是"把所有人的工资都抬高"，而是把一部分人的工资抬高、同时让另一部分人失去工作。也就是同一批潜在的低技能工人之间的再分配。

然后是课件最诚实的一句限定：

最低工资只覆盖劳动力的一小部分——它无法解释大部分失业（Small part of the labor force – minimum wages cannot explain most unemployment）。

这一句很重要，它是本章少有的"明确否定自己模型"的地方。直觉上也说得通：最低工资只影响工资水平接近法定下限的那些岗位（主要是低技能、非技能型的入门岗位，以及青少年），而失业的主体来自其他地方（周期性的需求下滑、结构性的技能错配、摩擦性的搜寻过程）。所以在应用这个模型时，不要让它承担超出它覆盖范围的工作。

11.2 工会（p60）

定义：工会（Union）是工人组成的协会，与雇主就工资、福利与工作条件进行谈判（Worker association bargains with employers over wages, benefits, and working conditions）。

核心事实：典型的工会工人工资高 20%（Typical union worker earns 20% higher wages）。 并且课件立刻给出了它的分析含义：这类似于设置了一个最低工资（similar to creating a minimum wage）。

为什么"类似"？ 因为在图形上，两者都是把工资推到均衡水平之上，然后由需求曲线决定实际雇佣量——于是同样产生"一部分人得到更高工资、另一部分人失去工作"的结果。这就是把 §11.1 的图直接搬过来用的地方。

课件的**批评方观点（Critics）**说得很重：

• 工会是卡特尔（cartels）——注意这个词的选择：卡特尔指"卖方联合起来限制供给以抬高价格"的组织；
• 它们运用市场势力把工资抬到均衡之上，造成失业；
• "内部人"（Insiders）——被雇用的工人——境况更好；
• "外部人"（Outsiders）——失业的或不在工会的人——受到伤害（are hurt）。

内部人 / 外部人（insiders / outsiders）这一对术语值得单独记住：它说的是工会的利益覆盖面只包括其成员，而把成本转嫁给了不在其中的求职者。这与最低工资的"分配性质"是同一个逻辑。

**支持方观点（Advocates）**同样有分量：

• 工会可以对抗大企业的市场势力，带来更有效的结果（counter the market power of large firms, leads to more efficient outcomes）——注意这里的"更有效"是相对买方垄断（§4.4 的 caveat）而言的：如果雇主本来就有压价能力，工会的谈判反而把工资推向竞争水平，是纠正而不是扭曲；
• 企业对工人诉求的回应更积极（Firms are more responsive to workers' concerns）；
• 在工作场所推动民主（Promotes democracy in the workplace）；
• 强制落实工作场所安全（Enforces workplace safety）。

把这双方放在一起看，经济学在这里的位置就很清楚了： "工会推高工资从而造成失业"是效率层面的论断；"工会对抗买方垄断、保障安全、改善工作条件"也是效率层面的论断（因为安全与工作条件正是 §5.1 说的"补偿性工资差异"的组成部分，而工人单独谈判时往往信息与议价能力不足）。哪一方更对，取决于具体的劳动市场是竞争性的还是买方垄断的。 课件把两种观点都摆出来而不下判断，这个态度本身值得学。

11.3 欧洲之谜：制度能解释长期偏高的失业率吗（p62–p63）

课件第 62 页的对照表（2007 年的失业率）：

国家	意大利	法国	德国	英国	美国
失业率	6.0%	8.2%	8.0%	5.3%	5.5%

然后用一张列表给出解释——"不同的制度结构可以解释欧洲持续偏高的失业率（Different institutional structures can explain persistently higher European unemployment rates）"：

• 慷慨的失业救济（Generous unemployment benefits） → 更长的求职时间（这就是 §10.3 讲的 UI 对摩擦性失业的影响，只不过剂量大了很多）；
• 较高的最低工资（High minimum wages） → 更多的青年失业（More youth unemployment）——这一条按 §11.1 的图很好理解：青年与低技能工人的工资最接近法定下限，所以最低工资对他们的就业影响最大；
• 强大的工会（Powerful labor unions）（§11.2）；
• 高度管制的劳动市场（Highly regulated labor markets）。

第 63 页的长期图（IMF DataMapper，1980–2025，预测到 2030） 把这个判断放进了时间尺度里。图中五个国家的走势是：

• 德国（Germany）：1980 年代一度冲高到约 9%，2000 年代中期达到峰值约 11.5%，2005 年之后快速下降到约 3%–4%（这是"哈茨改革"之后的结果），近年回升到约 5%；
• 法国（France）：长期在 8%–11% 之间高位震荡，2015 年后降到约 7%–8%；
• 意大利（Italy）：长期偏高，2014 年前后峰值约 12.5%，之后回落到约 7%–8%；
• 英国（United Kingdom）：1990 年代初冲到约 10%，之后持续下行，2008 年金融危机后约 8%，近年约 4%；
• 美国（United States）：波动最大也最"守纪律"，2020 年疫情峰值约 8%（图上那段绿色尖峰），2023 年之后回到约 3.5%–4%。

这张图的真正价值在于它同时给出了"支持"与"反对"的论据：

• 支持"制度决定论"的地方：法国与意大利的失业率确实在几十年里持续高于美国与英国，而差异恰恰集中在"救济慷慨、最低工资高、工会强、管制多"这几个制度维度上——这正是"结构性失业"（§10.4）的教科书式表现：它不随周期消失。
• 削弱"制度决定论"的地方：德国有很强的工会和很高的管制，却在 2005 年之后把失业率降到了 3%–4%，低于同期美国的部分年份。这说明制度本身不能直接决定失业率水平——同一个制度框架下，政策设计的具体细节（例如失业救济的期限、职业培训的强制性与匹配服务的质量）可以带来完全不同的结果。

所以对"欧洲失业之谜"最诚实的表述是：制度确实是解释长期失业差异的一部分（因为只有制度性因素才能解释"不随周期消失"的那部分失业），但**"制度多"与"失业高"之间没有单调关系**——德国的反例说明，同样的制度维度上，具体设计的差异比"有没有这项制度"更重要。（这一段的分析是我加的，课件只给了 2007 年的一张横截面表和四条制度清单，没有给德国后来的走势，也不做因果判断。）

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十二、速查表与易错点

12.1 全章定义速查

术语	英文	定义要点
实际工资	real wage	用价格水平平减后的工资；本讲"劳动的价格"
边际产品	Marginal Product, MP	多雇一个工人多生产的产量
边际产品价值	Value of Marginal Product, VMP	$\text{VMP} = \text{MP} \times \text{产出价格}$；等于劳动需求曲线的高度
劳动需求	demand for labor	派生需求；由产出价格与生产率（VMP）决定
保留工资	reservation wage	个人愿意接受一份工作的最低工资；由闲暇的机会成本决定
劳动供给	supply of labor	由劳动年龄人口与愿意工作的比例决定
就业者	employed	有薪雇员 + 自雇 + 家庭企业无薪工；含每周 < 35 小时的未充分就业者
失业者	unemployed	没工作 + 过去 4 周内找过工作
不在劳动力	not in the labor force	其余所有人（含想工作但四周未找者）
劳动力	labor force	就业者 + 失业者
失业率	unemployment rate	失业者 / 劳动力
参与率	LFPR	劳动力 / 劳动年龄人口
就业率	employment rate	就业者 / 劳动年龄人口（分母不是劳动力）
失业期	unemployment spell	一段连续失业的时期
失业持续期	duration of unemployment	失业期的长度
长期失业	long-term unemployed	失业 6 个月或更长
灰心丧气的工人	discouraged workers	想工作但认为没工作可找、四周内未找；算"不在劳动力"
非自愿兼职者	involuntary part-time	想全职但只有兼职；算"就业"
摩擦性失业	frictional unemployment	处于两份工作之间；短期、低成本、可提高效率
结构性失业	structural unemployment	制度性长期错配；长期、慢性、降低效率
周期性失业	cyclical unemployment	经济放缓期间失业的上升；等于"实际率 − 自然率"
自然失业率	natural rate	实际率围绕其波动的水平；＝ 摩擦性 + 结构性
失业保险	unemployment insurance, UI	部分保护失业者收入；提高摩擦性失业，且有匹配质量上的好处
抚养比	dependency ratio	非劳动年龄人口 / 劳动年龄人口（15–64 岁）
全球化	globalization	市场扩展到全球；进口行业工资↓、出口行业工资↑ → 不平等扩大
技能偏向型技术变革	skill-biased technological change	技术变革偏向高技能工人 → 不平等扩大
工人流动性	worker mobility	工人在岗位 / 企业 / 行业间移动
错位的工人	dislocated workers	因结构性转移而失业的工人

12.2 全章框架图（课件第 64 页）

课件最后一页用一张框图把全章的骨架画了出来，它其实是一张很好的"复习提纲"：

Trends ← Labor MarketLabor Market ← Demand for Labor 与 Supply of LaborLabor Market ← Unemployment，而 Unemployment 又分成 Costs 与 Types

也就是说，五个趋势是"结果"，劳动市场是"机制"，而需求与供给是"原因"，失业的成本与类型是"后果"。整章的结构就是这张图。

12.3 最容易踩的十个坑

一，失业率的分母是"劳动力"，不是"劳动年龄人口"。参与率的分母才是劳动年龄人口。就业率的分母也是劳动年龄人口。三个比率三个分母，混用一次就全错。

二，"失业"与"不在劳动力"的唯一分界线是"过去 4 周有没有找工作"。差一周就换一类，换类之后失业率会变（§3.9 那道题的 6.25% 与 9.1%）。

三，每周工作 1 小时也是"就业"。失业率完全不看工时，所以它看不见"工时不均"和"被迫兼职"（§9.1 的 6.1% vs 12%）。

四，沿曲线移动 ≠ 曲线移动。生产率提高导致工资上升，是沿供给曲线向上移动，不是供给曲线移动（§5.5(b)）。

五，需求侧移动 → 工资与就业同向；供给侧移动 → 反向。这是全章最有用的诊断规则（§7.5 那张三行表）。

六，自然失业率不等于 0，也不是"坏"。它由摩擦性失业（可能提高效率）与结构性失业构成（§10.1）。

七，"生产率和实际工资一起动"不等于"涨幅相等"。看第 30 页那张表：生产率增速从 1.92% 升到 2.57%，而实际收入始终在 0% 附近——方向协动、水平脱钩（§6.2）。

八，实际工资的任何结论都依赖平减口径。用 CPI 平减会低估实际工资增长（因为 CPI 系统性高估通胀，见第五章），所以"低技能工人实际工资跌了 25–30%"这个数字自带误差（§2.4）。

九，失业持续期的门槛有三个版本：课件第 49 页用"超过 14 周"，第 51 页用"6 个月及以上"，本章之外的文献常用"27 周及以上"。引用时必须带门槛。

十，三种失业的判别顺序是先看原因、再看时间。周期性看"是不是随周期来去"，摩擦性与结构性再看"是不是长期错配"（§10.5 的流程图）。

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十三、附：诚实备注

关于本讲的输入。 笔记内容全部来自课件（Wages and Unemployment.pdf，Chapter 6，共 64 页），不含课堂口述内容。因此文中所有讲解都是我基于课件文字的展开、推导与补充。课件页码（6-1 至 6-64）与我的分节编号没有一一对应关系，我按逻辑重排了顺序；实际对应关系见 §〇 的本讲地图表。

关于体例。 本讲目录下已有的两份笔记（Ch4、Ch5）都不使用 Mermaid 图，也不使用 Markdown 警报块。本讲我只在一处引入了一张 Mermaid 流程图（§10.5 末尾的"三类失业判别"），因为"三种失业怎么分"是本章唯一一处真正需要决策顺序的地方，图上三条分支恰好对应练习的三道题。这张图是我整理的，课件没有画，其余部分仍沿用该课程原有的散文 + 表格体例。——如果你希望后面几讲统一加上图，或者反而希望这张也去掉，告诉我一声，改动很小。

我独立复算并验证的部分（全部与课件一致）：

• 挪威/西班牙三组比率（§3.4）：$2.5/3.5 = 71.43\%$、$2.4/3.5 = 68.57\%$、$0.1/2.5 = 4.00\%$；$21.6/37.6 = 57.45\%$、$18.1/37.6 = 48.14\%$、$3.5/21.6 = 16.20\%$；两个国家的"劳动力 + 非劳动力 = 劳动年龄人口"、"就业 + 失业 = 劳动力"均成立。
• BCC 的 VMP 表（§4.3）：8 行 MP 与 VMP 全部逐个验证正确（MP 为产量差分，VMP = MP × $3,000）。
• 课件未给答案的算例（§3.9）：劳动年龄人口 55、就业 30、失业 2、劳动力 32，全部与题干条件自洽。
• 四段实际工资增长率的内部一致性（§2.2）：用对数法把 1960–1973、1973–1995、1996–2010 三段拼接，得 1970–2010 累计约 +5.94%（年均约 0.14%），与课件"1970–2012 年均 0%"兼容。
• "80 年涨 5 倍"的年化（§2.1）：$5^{1/81} - 1 \approx 2.02\%$（按 1929→2010 计 81 年）。
• 中国抚养比 16 个年份（§6.3）：三个序列逐格核对，全部满足"总抚养比 = 儿童 + 老年"（例：2020 年 $25.9+18.2=44.1$；2080 年 $18.0+96.8=114.8$；2100 年 $16.9+98.9=115.8$）。
• 第 49 页失业持续期分布（§8.2）：$20\% + 22\% + 58\% = 100\%$。
• 第 44 页教育回报表的比值（§7.3）：最高失业率差 $14.1/2.4 \approx 5.9$ 倍；最高周薪差 $\$1{,}665/\$451 \approx 3.7$ 倍；$1{,}665/$638 ≈ 2.6 倍。八行失业率的简单平均 $= 6.55\%$，八行周薪的简单平均 $= \$1{,}013.5$——都明显不同于课件标注的 7.6% 与 $797，故判定那两个 Average 不是"上面八行的平均"，而是全样本口径（见下一条）。

我发现并核对了的课件问题（保持原文不做静默改写）：

1. 第 44 页两个"Average"与表内数据不匹配。 课件的 "Average: 7.6%" 与 "Average: $797" 既不是八行失业率的简单平均（我算得 6.55%），也不是八行周薪的简单平均（我算得 $1,013.5）。合理的解释是它们是"全部教育程度合计"（且很可能只覆盖 25 岁及以上）的口径——但课件没有标注这一点，容易被误读成"教育的平均回报"。使用这张表时请只横向比较各行，不要引用那两个 Average。
2. 第 5 页的"3 倍 / 4 倍"与第 44 页的数据对不上。 第 5 页说"高等学历的收入是高中毕业生的 3 倍、未完成高中者的 4 倍"，但用第 44 页 2011 年的周薪中位数核算，最强的一组（专业学位 vs 高中文凭）也只有约 2.6 倍，对未完成高中者约 3.7 倍。方向一致、数值不符。可能是口径不同（income vs weekly earnings）、年份不同，或第 5 页本身就是约数。建议把"3 倍 / 4 倍"当数量级，不当精确值。
3. 第 4 页四行增长率不是四段并列。 前三行（1960–1973、1973–1995、1996–2010）是首尾相接的分段，第四行（1970–2012）覆盖前三行的大部分时间，是总体平均。课件把它们排成四行同样的格式，容易被当成四个连续时期。另外三段之间缺 1995–1996 一年（影响可忽略）。
4. 第 6 页与第 36 页的"劳动年龄"定义不同。 第 6 页是"16 岁及以上"（失业统计惯例），第 36 页是"15 到 64 岁"（抚养比惯例）。两者各自内部自洽（第 36 页的"15 岁以下 + 64 岁以上"与"15 到 64 岁"正好互补），但跨页比较时必须换脑。
5. 第 49 页的持续期门槛与第 51 页的长期失业定义不一致。 第 49 页表格最后一档是"超过 14 周"（约 3.2 个月），第 51 页把长期失业定义为"6 个月或更长"。所以那个"58%"不能直接当作长期失业者占比。另外该表"5 周及以下"与"5–14 周"两档在 5 这个点上重叠，属排版瑕疵。
6. 第 18 页图上出现了两条需求曲线，但只有一条是内容。 粗线过 (3, $60,000) 与 (5, $50,000)，与课文的两个算例完全对应；细线在右上方且带手写涂改痕迹，应是制作动画时留下的副本或下一帧元素，不构成第二层含义。我把这一页放大核对过才敢下这个判断。同样的"两条曲线"现象在第 20 页是有含义的（$3,000 与 $5,000 两条），两页不要混为一谈。
7. 第 17 页表格上有老师的手写批注。 表上 VMP = $63,000 与 VMP = $51,000 两行旁边分别手写"60,000"与"50,000"，各画一条下划线。这不是课件原文，而是课堂上下一步要用的两个工资水平（$60,000 与 $50,000），老师把它们写在对应的 VMP 旁边，好让学生一眼看出"工资线卡在哪一行"。我保留了它，因为它就是第 18 页"雇 3 人 / 雇 5 人"两个结论的直接来源。
8. 第 62 页 2007 年失业率表里的"美国 5.5%"存疑。 我按两个公开来源做了对照：丹麦统计局《Statistical Yearbook 2009》引 OECD 口径的 2007 年数据是 美国 4.6%、英国 5.3%、德国 8.6%、法国 8.0%、意大利 6.1%；美国劳工统计局按"美国口径"调整后的 2007 年 1 月值是 美国 4.6%、英国 5.6%、德国 9.3%、法国 8.7%、意大利 6.3%。课件给的意大利 6.0%、法国 8.2%、德国 8.0%、英国 5.3% 都落在两个来源的区间内（或只差 0.2–0.6 个百分点），但"美国 5.5%"在两个来源里都找不到（美国 2007 年全年官方失业率是 4.6%）。可能是口径不同（例如含边缘劳动力），也可能是课件笔误。我在笔记里照抄了课件数字，但请把它当存疑数据看待。（这一条是我唯一借助课件之外的数据源做的核对，来源已写在上面。）
9. 第 12 页两张中国图的"口径"完全不同，不能拼读。 左图是跨国比较的总体失业率（2003–2015），右图是按年龄分组的失业人数与失业率（2018–2022）。两张图的时间区间不重叠、统计对象不同、来源也不同（Wind Info vs 澎湃转载），所以"中国失业率 4%"与"中国青年失业率 20%"这两个数字不是同一组数据里的两个数，而是两套不同年份的数据。课件把它们放在同一页是有意做对比，但拼读会出错。
10. 第 9、11、12、13、35、37、38、44、49、50、53、62、63 页的图形数值都是我"从图上读"的近似值。 课件本身没有给数字表，所以正文里凡是从图上读的数我都用了"约"字。其中第 38 页（中国抚养比）有完整数字标签，我已逐格列出并核对（见 §6.3）；第 44 页有完整数字标签，也已逐格列出。
11. 第 30 页"生产率与实际工资一起变动"这句话的读法有歧义。 见 §6.2 的详细讨论：按"方向协动"读是成立的，按"涨幅相等"读则与该页自己的表格矛盾（生产率从 1.92% 升到 2.57%，实际收入一直在 0% 附近）。我倾向于认为课件用的是前一个较弱的读法（因为它紧接着说"劳动需求的变化影响了工资"），但这一点课件没有明说，这是我基于上下文做的判断，不是课件原文。
12. 第 38 页预测段（2030 年及以后）有三处不单调，不宜作趋势解读。 总抚养比 2030 年（43.8%）低于 2020 年（44.1%）；老年抚养比 2100 年（98.9%）低于 2090 年（106.4%）；儿童抚养比 2080–2090 年（18.0%、18.9%）反而高于 2070 年（14.5%）。在"出生率持续下降"的叙事下，儿童抚养比在 2080 年代反弹是反直觉的。我判断这是预测模型（Statista 采用的联合国口径）的算术产物，不是对未来的判断——但这是我的推断，课件没有讨论预测方法。
13. 第 3 页的两个起始框都写着"2010"。 这不算错误（两次比较共用同一个终点），但排版上容易被误读成"2010 年 vs 2010 年"。正确读法是：两次独立的比较，起点都是 2010 年，终点分别是 1960 年与 1929 年。
14. 第 52 页"12%"这个数字，课件没有交代它的算法。 我用 BLS 的 U-6 口径（完全失业 + 边缘劳动力 + 因经济原因兼职）核对，2014 年 8 月约在 12% 附近，与课件吻合。但课件本身没有说明它是 U-6，这个对应关系是我补的（见 §9.1）。

我补充的、课件没有的内容（课件只给题目或只给结论的地方）：

• 全部四道题的解答：第 14 页 BLS 调查员算例（§3.9，含 32 / 55 / 30 / 2 的完整推导与 6.25%、58.2% 两个比率）；第 26–27 页劳动供给五小问（§5.5，含 (b) 小题"沿曲线移动 vs 曲线移动"的辨析）；第 46–47 页汽车厂三小问（§7.5，含"需求侧同向、供给侧反向"的诊断规则）；第 61 页失业类型三小问（§10.5）。课件这四处都只给题目不给答案。
• §10.5 末尾那张"三类失业判别"的 Mermaid 流程图，以及用它对三道练习题的路径核对。
• "就业率"这个第三个比率的公式（§3.3）：第 9 页的表里算了它，但第 8 页没有给它公式，公式是我补的。
• §12.1 的术语速查表：课件没有这样一张汇总表，是我按全章内容整理的。
• §12.3 的"十个坑"：全部是我从本章各节的易错点汇总的，其中第 5 条（三个持续期门槛）与第 8 条（平减口径）依赖第五章的 CPI 偏差内容，是跨章的连接。
• §6.2 对"生产率–报酬脱钩"的辨析，以及用四段数据说明"方向协动但水平脱钩"的论证。
• §2.4 关于"实际工资结论依赖平减口径"的说明，以及它与第五章 CPI 三个偏差的关联——课件在本章完全没有提 CPI 的测量问题，但这是理解"实际工资下降 25–30%"这个数字的必要背景。
• §4.4 的"买方垄断（monopsony）"caveat：说明"按 VMP 付酬"只在企业是价格接受者时成立。课件没有提这个前提。
• §5.3 关于弹性"垂直"含义的澄清（垂直不代表"多少工资都没人动"，而代表"在关心的工资区间内不敏感"）。
• §11.3 关于德国反例的分析（课件只给 2007 年横截面与四条制度清单，没有给德国后来的走势，也不做因果判断）。
• 第 10、11、12、13、35、37、38、50、53、63 页各图的具体读数与走向描述：课件只有图，没有文字的数值描述。

本讲的"够 / 不够"判断。

够的部分。 这一讲有两块内容讲得很扎实。第一，度量体系（§3）：三个群体、两个（其实是三个）比率的定义给得干净，并且用挪威/西班牙的完整算例和三道（第 14 页、第 61 页、第 46–47 页）判断题把边界情形都练到了——尤其是"四周内有没有找工作"和"每周不足 35 小时也算就业"这两条，是很多人读宏观数据时会踩的坑。第二，供需模型的应用（§4–§7）：VMP 的定义、BLS 那张表的每一个数字、"沿曲线移动 vs 曲线移动"的区分、以及"全球化"与"技能偏向型技术变革"两个机制在图形上的同构，都讲清了；两个机制用同一张两面板图，是本讲最漂亮的设计。

不够的部分。 有三处明显的缺口：

其一，"趋势"讲了五条，但没有一条给出"份额有多大"的量化分解。 第 31 页说"供给一定也增加了"——这是一个从就业增长反推出来的论证，而不是一个估计。劳动经济学里对"1970 年后工资停滞"的分解（多少来自生产率放缓、多少来自供给、多少来自不平等本身、多少来自平减口径）是一个巨大的经验研究领域，本章只给了定性方向，没有任何一个数字上的分解。所以学完这一章你会知道"是哪几股力量"，但不会知道"各自占几成"。

其二，最低工资与工会这两节，没有讨论现代经验证据。 §11.1 用最经典的供需图得出"最低工资制造 $N_B - N_A$ 的失业"，这是教科书结论；但近三十年有大量实证研究（尤其是美国的州级最低工资上调）发现就业效应可能很小甚至为零，原因是企业会用降低培训、压缩利润、提高价格来吸收成本，而且现实中的劳动市场不是完全竞争的。课件在 §11.2 提到了工会的"买方垄断"辩护，但没有把这层逻辑用到最低工资上。这不是课件的错误（它讲的是标准模型），但学生必须知道这个模型在经验上是有争议的。

其三，三种失业的"边界"讲清了，但"比例"没讲。 我们知道自然失业率 = 摩擦性 + 结构性，但没有任何一页给出这两块各占多少——而实践中这个分解（例如用贝弗里奇曲线或匹配函数来估计）恰恰是最难也最有用的一步。第 54–58 页给的是定义与图形，不是测量。

一个额外提醒。 本讲给出的"VMP = 劳动需求曲线"这套分析，是把微观的生产函数接到宏观的劳动市场上，后面的总供给（Aggregate Supply）会直接用到这里的需求 / 供给框架。如果这一讲的 VMP 和"沿曲线 vs 曲线移动"没搞清，后面会持续吃力。

另外顺带对一下账：同目录里现有的 Assignment/Assignment 1（Q1 增加值、Q2 支出法 GDP、Q3 增加值法与三种 GDP 口径、Q4 名义 / 实际 GDP、Q5 通胀率、Q6 百分比变化）考的全是第 4–5 章的内容，一题都没涉及本章。所以本章的应用很可能落在 Assignment 2 或期中考里——本讲的四道课堂练习（§3.9、§5.5、§7.5、§10.5）值得当成模考题来做，尤其是 §7.5 那张"需求侧同向 / 供给侧反向"的符号表，它是最可能被直接考的形式。

建议把 §4.3 那张 BCC 表格的八个数字自己重算一遍，再合上书复述 §7.5 那张三行符号表——这两件事做完，本讲的核心就稳了。

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笔记整理自课件 Chapter 6（Wages and Unemployment，共 64 页），内容全部基于课件；四道练习题的答案、三类失业判别流程图、速查表与易错点清单为我自己补充，出处已在正文与该节中标明；课件的笔误、口径不一致与图形问题已在诚实备注中列出。