从判断依据上讲，确实没有问题，但是纠结这种变动意义不大。

七月毕业季，各大学毕业生刚进入市场，一部分毕业生暂时没找到工作，一部分毕业生暂时不想找工作，无业人员数量一定会飙升。同理，等到8、9月份，这个数据也一定会回落。

所以从这个数据的升降来判断，并不能直指问题的核心，比率上升于下降并不代表情况的恶化或好转。

再从另一个数据来看：

5月失业率为20.4%，6月为21.3%，而这并非最高值。

该图来源于国家统计局

假设，今年有1000万大学生毕业，其中80%的人在毕业后的第一个月没找到合适工作，到次月，可能就剩50%了，再到9月、10月，这个数据可能变成40%，30%，以此类推。

反应到整体数据上，七月份失业率可能会上涨1-2个百分点，等到9、10月，可能又回落到19%、20%，这种笼统的数据是经不起深究的。

所以问题的重点在于：失业率是怎样的浮动状态——最高峰是多少？回落速度又是怎样的？与往期比又如何？

这些数据才能代表现在就业环境“健康”与否。

该图来源于国家统计局

用一个类比：

流感季，生病发烧，身体很好的人烧到38度，两天后降到36了。而有的人，可能会烧到40度，但对于烧到40度的人来说，降到38，39也是下降，但这个数字正常吗？

从恢复时间上来说，有的人只需要睡一觉，而有些人需要天天输液、吃药，加上随之而来的并发症，可能要拖沓到大半个月后才彻底恢复。

然后，身体健康的人三天恢复了，但是周围人还没有完全康复，可能过了一周，又被周围人传染了，虽然这次依旧又是三天恢复，但能说是好吗？至于身体不好的人，如果再次被传染，那带来的折磨就更剧烈了。

同理，对于就业、对于市场环境也是一样的。

个别大企业特别富，大多数小公司特别穷，上个月开业下个月倒闭，那么员工也会面临上个月入职下个月失业的惨况，这样是无法维持正常的循环的，牵一发而动全身，次数多了，概率普遍了，又怎么不会影响到整体环境呢？

而数据的上升下落，是个周期性的问题，但这并不改变需求紧缩、供给溢出、预期低迷的基本面。

不管是从内需来看还是从政策引导方向来看，消费在国民经济中的地位是十分重要的。目前是居民捂着钱包，还债是优先级。企业也捂着钱包，要还债，减少投资，收缩业务。而居民、企业的支出往往又是另一部分企业、居民的收入，在这样被反复强化的循环下，保住存量岗位着实艰难。

从人均最终消费收入数据来看：自2014至2019的六年间均高于40%，但在2020、2021、2022年分别为38.58%、38.54%、36.34%，连续三年走低。作为2022年人均GDP排世界63位的中国，该比例远低于排名第148的印度，仅为印度的约1/3。

另一方面，中国作为“世界工厂”，“基建狂魔”，是高积累、低消费的类型，但是想再往上发展人均收入，全靠造东西是很难的，更何况，年轻人读完大学出来，也更乐意“坐办公室”而不是去工地“搬砖”，这也是年轻人失业率较高的一个因素。

红利的互联网企业，裁员降薪频发: 2022年的总收入下降了1.1%，至1.46万亿元，而在此前的六年里互联网行业曾保持着连续双位数的增长，自2019至今的四年里，65%的互联网公司活不过三年，2019-2022平均每年倒闭4778家公司，达2014-2018年总和的两倍，办公室也不是那么好坐的。

从这些意义上来讲，失业率问题，不仅仅是失业的问题。

如果做好内循环，经济环境好了，大公司小公司都好了，就业岗位自然增加，失业率自然会下降。

要如何打造良好的内循环呢？这是一个漫长的探索寻找的过程。