IMF-北非的非正式性劳动力市场动态和商业周期（英译中）

IMF工作文件描述了2023国际货币基金组织工作文件描述了作者正在进行的研究，并发表了评论和鼓励辩论。基金组织工作文件中表达的观作者（S不一定代表国际货币基金组织，其非正规部门在整个商业周期的劳动力市场调整国际货币基金附件二。按非正式分组列出的国家名单。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。 8.上升时期的劳动力市场和大流行后的复苏。。。。。。。。。3.商业周期内的部门就业反应。。。。。。。。。。。。。。。国际货币基金52019).2012)..非正式性如何影响劳动力市场对产出波动的反应？.在经济上升和下降期间，就业非正式性如何变化？.2020年的covid经济衰退和大流行后的复苏是否有所不同？Informalitylevels,liketheNorthAfricaeconInformalityremainsaimportantdeterminantdownturnsincountrieswithrelativelyhig6Alsosuggestthattheroleofin在经济低迷时期。大流行后复苏期间的非正式就2019年。该地区总体参与率较低的主要原因是女性7coverage,whichallowsforcross-country派生自生产的商品和服务。他们包括雇主、自有账户工人就业非正规性措施(非正规就业、养老金计划employmentaccountsonaveragefora886420（百分比）200020072011（百分比）200020072011400埃及、阿拉伯毛里塔尼亚埃及、阿拉伯毛里塔尼亚2019年各国劳动力参与率（百分比）400阿尔及利亚埃及、阿拉伯毛里塔尼亚摩洛哥突尼斯4002000200720112019埃及、阿拉伯毛里塔尼亚资料来源：ILOSTAT；国际劳工组织建模估计；和国际货币基金组织工作人员计算。注：EMDEs=新兴市场和发展中经济体。9三、非正规就业与奥肯法푡푡푢푡−푢푡−1=α+β푐(푦푡−푦푡−1)+ω푡.分别为不同的国家集团进行。作为一个大型的非正规部门测试非正规就业的较高比例是否会降低劳动力(失业率对产出波动的反应较小)在非正式经济展望预测。100资料来源：货币基金组织估计；和ILOSTAT；国际劳工组织建模估计Note:Thebarsshowtheesti11Ahmed,Guillaume,andFurceri2012).Productma.机构质量：实证文献表明，更好的机构与更高的机构相关panel),especiallyforcountriesofthe훽̂푖=C+Theresultsofthepane12较大程度的就业非正式性有助于削弱奥肯定劳动力市场非正式性产品市场法规括号中的稳健标准误差13资料来源：弗雷泽研究所/世界经济论坛；ILOSTAT；国际货币基金组织，《世界经济展望》；国际劳工注：散点图显示了由差距估计得到的系数之间的二元关系specification(2)forindividualcountriesandeachof14A.就业非正规性的反周期性informality(comparedwith-0.1forlow-informa资料来源：IMF估计Note:Thebarsshowtheestimatedcoefficiencesofinformality15years,thentakingsimpleaverageoftheseacro(失业率、劳动力参与率和就业率)在这informality(Figure5).InformalemploymenttendstThisapproachallowsforvaryingtrendgrowthratesamrequest).162021).Peak,theonewiththed反周期地，正如人们所期望的那样，鉴于许多非正规工人受雇于该部门。Informalitygroups.Agriculturalemploymenttendstofallonlyslightlybelowitslongruntrendduring17资料来源：ILOSTAT数据库；国际劳工组织建模估计；和国际货币基金组织工作人员计算。注：事件研究中的数据为1990-2019年。下降和上升是使用所有年份和18资料来源：ILOSTAT数据库；国际劳工组织建模估计；和国际货币基金组织工作人员计算。注：事件研究中的数据为1990-2019年。下降和上升是使用所有年份和19高资料来源：货币基金组织工作人员计算注。：周期性事件的定义是指GDP增速低于或超过一国平均增长水平某一特定阈值的年份（1.5asanycountry-yearobse就业不包括自谋职业。非正规就业由自谋职业代理。所有统计数据都对应正式就业增长和自谋职业增长。星号指的是高和中等非正式群20AgricultureIndustryDownswing向上摆动Downswing向上摆动Downswing向上摆动高0.4***-0.26***-0.19***0.31**-0.12***0.14***介质0.33**-0.02-0.28***0.34**-0.66***0.42***Low0.030.03-0.82***0.73***-1.15***0.99***资料来源：货币基金组织工作人员计算注。：周期性事件的定义是指GDP增速低于或超过一国平均增长水平某一特定阈值的年份（1.5asanycountry-yearobservationwithGDPgrowthless(higher按部门划分的就业增长。星号指的是高、中非正式群体和低非正式群21大流行衰退。与过去衰退发生的情况相反，非正规性似乎没有countrieswithrelatively大流行后的复苏。鉴于封锁措施严重影响了与过去的上升趋势相反，高非正规国家的非正规就业在2021年强劲反弹。随着遏制措施被取消，经济重新开放(图8)。这一反弹部分反映了劳动力参与(图8).Thissuggestedthatworker在中等非正式国家(包括北非经济体)，非正式工作的复苏失去了在大流行的经济衰退期间，非正规就业略低于其长期趋势reliefs,creditguarantes,2见Ahmedandothers(2012)ondis22210CovidDownswingRate210CovidDownswingΔ失业率ΔLFPRRateEmploymentEmploymentCovidDownswingAgriculture建筑制造采矿210CovidDownswingTotalEmploymentEmploymentCovidDownswingAgriculture建筑制造采矿资料来源：ILOSTAT数据库；国际劳工组织建模估计；和国际货币基金组织工作人员计算。注：事件研究中的数据为1990-2019年。下跌是使用以下年份和国家/地区计算的WhichGDPdataareav232021向上摆动AgricultureAgriculture建筑制造采矿MarketEmploymentTotalEmployment2021向上摆动EmploymentTotalEmploymentEmploymentTotalEmploymentAgriculture建筑制造采矿MarketTotalTotalEmploymentEmploymentAgriculture建筑制造资料来源：ILOSTAT数据库；国际劳工组织建模估计；和国际货币基金组织工作人员计算。注：事件研究中的数据为1990-2019年。上升趋势是使用所有年份和国家/地区计算的WhichGDPdataareav24新兴和发展中经济体。随着下岗和退出正规劳动国家的非正规就业水平较低。奥肯氏系数相对较小（绝对值）在非正规就业相对较大的经济体中。本文进一步调在经济低迷期间被解雇或退出劳动力的工人的工就业反弹。这可以通过媒体非正式国家的正式劳动力市场复苏。这可能会阻止或扭转过去两年中观接触非正式工人并鼓励正规化。大流行危机2526值公共工资（占总支出的百分比）资料来源：国际货币基金组织工作人员汇编。27表A.2.按非正式分组列出的国家名单oftotal)oftotal)oftotal)6.322.968.533.573.632.055.225.582.38.132.859.927.172.4Germany9.951.465.68.6哥斯达黎加25.148.443.476.56.549.951.99.738.878.039.857.051.451.5Japan31.656.142.878.437.485.643.174.928.293.334.592.633.658.539.388.7圣卢西亚26.686.0圣文森特和格林纳丁斯26.1厄立特里亚86.3伊拉克22.684.736.872.631.273.2斯里兰卡42.281.724.527.692.12.723.250.336.547.435.278.4Jordan32.0马达加斯加88.224.261.93.731.981.0卡塔尔0.432.8毛里塔尼亚57.14.638.584.24.0摩洛哥49.495.17.637.580.425.467.342.967.14.232.764.447.890.535.691.7格鲁吉亚49.254.323.992.2吉尔吉斯共和国34.084.333.377.030.677.845.786.135.275.128.363.848.968.521.475.720.368.225.255.5Average34.573.3资料来源：ILOSTAT，国际劳工组织建模估计；和国际货币基金组织工作人员的计算。注：自营职业被用作非正规就业的代理指标。28-0.124***(0.0207)-0.221***(0.0429)-0.147***(0.0313)-0.0123(0.00767)-0.384***(0.0319)-0.104***(0.0192)-0.0124Observations2,9891,040