我國未來勞動力供給總量及結(jié)構(gòu)預(yù)測

田 帆

我國未來勞動力供給總量及結(jié)構(gòu)預(yù)測

田 帆

經(jīng)濟的發(fā)展離不開勞動力人口的支持，勞動力的供給將直接影響一國經(jīng)濟的正常運行。本文利用人口年齡移算法預(yù)測了中國勞動年齡人口總量及年齡構(gòu)成，再通過回歸分析法確定了勞動力供給與各年齡段勞動年齡人口之間的相關(guān)系數(shù)，從而對勞動力供給總量及年齡結(jié)構(gòu)、未來勞動力供給的性別結(jié)構(gòu)及素質(zhì)結(jié)構(gòu)進行了預(yù)測，并根據(jù)實證研究結(jié)果，提出了一定的政策啟示。

人口總量 勞動力供給總量 勞動力供給結(jié)構(gòu) 年齡移算法 多元回歸

一、問題的提出

在國家層面，勞動力作為一種普遍的經(jīng)濟資源或資本，對一個國家發(fā)展起著至關(guān)重要的作用。人民生活水平的提高是經(jīng)濟發(fā)展的根本目的，而經(jīng)濟的發(fā)展又離不開勞動力人口的支持，勞動力的供給將直接影響一國經(jīng)濟的正常運行。改革開放以來我國在經(jīng)濟飛速發(fā)展取得顯著成績的同時，勞動力市場也逐漸出現(xiàn)了一些新的問題。

第一，勞動力市場供求態(tài)勢發(fā)生了重要變化?！坝霉せ摹眴栴}自2004 年開始在全國范圍內(nèi)蔓延，伴隨企業(yè)用工成本提升、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整等問題，企業(yè)大批裁員、用工減少等勞動力市場就業(yè)問題進一步凸現(xiàn)。第二，人口年齡結(jié)構(gòu)逐漸趨于老齡化。未來我國即將步入人口老齡化社會，屆時我國龐大的人口規(guī)模將很可能從經(jīng)濟增長的助推器演變?yōu)樨摀５谌?，勞動力結(jié)構(gòu)亟待優(yōu)化。深化改革要求中國轉(zhuǎn)變增長方式，發(fā)展知識密集型產(chǎn)業(yè)，而這需要優(yōu)化勞動力市場的結(jié)構(gòu)，提升勞動者素質(zhì)。

對未來勞動力總量進行測算是應(yīng)對新形勢下各種挑戰(zhàn)的重要前提。本文將從人口學視角，以人口年齡結(jié)構(gòu)的變化為基礎(chǔ)，對我國未來15年勞動力供給總量及結(jié)構(gòu)變化進行測算，以期為我國宏觀經(jīng)濟和人口政策的制定提供參考。

二、文獻綜述

一個國家勞動力供給數(shù)量是人口總量的一部分，而勞動力供給的預(yù)測可以理解成人口預(yù)測的一個分支領(lǐng)域。因此，迄今為止，國內(nèi)外不少學者運用統(tǒng)計學、數(shù)學、人口學等方法對不同國家及地區(qū)的人口進行過預(yù)測。總體而言，人口預(yù)測方法可以分為以下兩類：

第二類是以數(shù)學理論為基礎(chǔ)的方法。任強基于ARMA模型對我國2010—2050年期間每5年總?cè)丝谧隽祟A(yù)測，預(yù)測結(jié)果顯示我國總?cè)丝趯⒃?020年達到歷史最大值14.35億，之后開始下降。*任強、候大道：《人口預(yù)測的隨機方法：基于Leslie矩陣和ARMA模型》，《人口研究》2011年第35卷(2)，第28～42頁。蔣輝采用灰色模型對我國2015—2030年人口做了預(yù)測，預(yù)測結(jié)果顯示我國總?cè)丝谠?015年、2020年、2025年、2030年分別達到13.48億、13.60億、13.68億、13.73億。*蔣輝：《我國人口預(yù)測分析》，《科技管理研究》2005年第11期，第142～145頁。易亮用灰色模型對我國未來人口變化的預(yù)測結(jié)果顯示我國總?cè)丝谠?015年、2020年將達到14.23億、14.83億。*易亮：《基于MATLAB的人口預(yù)測方法分析》，《價值工程》2012年第9期，第226～227頁。董環(huán)宇以2000年人口普查數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)以5歲為一組預(yù)測了我國人口，結(jié)論顯示我國勞動年齡人口將在2025年達到峰值，以后呈現(xiàn)逐年下降的趨勢。*董環(huán)宇：《從人口年齡結(jié)構(gòu)變動分析我國未來勞動力供給的變化》，吉林大學碩士學位征文，2009年。

第二類方法相比第一類方法，具有更強的普適性，不僅可以進行人口預(yù)測，還可以進行股票、房價等很多其他領(lǐng)域的預(yù)測。然而，普適性意味著模型本身并沒有考慮人口問題所特有的變化規(guī)律。相比較之下，第一類方法將人口作為內(nèi)生系統(tǒng)進行了更為深入地思考，考慮了現(xiàn)狀、出生率、死亡率、遷入遷出率等因素以及這些因素之間的相互關(guān)系。就人口預(yù)測而言，第一類方法比起第二類方法更為規(guī)范，有著更高的期望準確度。

此外，關(guān)于勞動力供給的預(yù)測，很多學者通過年齡移算的方法預(yù)測出了我國未來的勞動年齡人口，但很少有學者對經(jīng)濟活動人口即勞動力供給進行較為嚴謹?shù)念A(yù)測。

三、研究設(shè)計、基本假設(shè)與研究方法*本研究全部數(shù)據(jù)來源：國家統(tǒng)計局網(wǎng)站，http：//www.stats.gov.cn/.htm，2014-11-01/2014-12-23。

(一)研究設(shè)計

由于人口普查年度的人口數(shù)據(jù)會包括每一歲的人口數(shù)量，比起其他年份更為準確詳細，因此本研究以第六次人口普查年份的2010年作為基期年份。首先以每一歲為一組通過年齡移算的方法對我國未來各年齡人口進行預(yù)測，然后以現(xiàn)有數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)求出勞動力供給與勞動年齡人口之間的回歸關(guān)系，進而預(yù)測出我國未來的勞動力供給。預(yù)測過程主要分為三個步驟：

第一步，未來勞動年齡人口預(yù)測。預(yù)測的基本過程是：按照第六次人口普查報告的相關(guān)數(shù)據(jù)，計算基期各年齡人口數(shù)；按照各年人口抽樣調(diào)查數(shù)據(jù)，預(yù)測各年齡人口死亡率和新生人口產(chǎn)生比的平均趨勢值；根據(jù)人口產(chǎn)生比，計算新一年度0歲新生人口數(shù)，結(jié)合上年度各年齡人口數(shù)，計算新一年度0歲及以上各年齡人口數(shù)；計算出新一年度總?cè)丝诩案髂挲g人口之后，可以依據(jù)新一年度的數(shù)據(jù)不斷計算出更新一年的數(shù)據(jù)，從而得到及其以后各年的人口預(yù)測數(shù)據(jù)。由于新一年度總?cè)丝谟筛髂挲g人口組成，依據(jù)新一年度0歲新生人口與1歲及以上各年齡人口，可以不斷計算新一年度總?cè)丝诩捌涓髂挲g人口數(shù)，從而得到基期以后各年的人口預(yù)測數(shù)據(jù)并由此得出各年的勞動年齡人口數(shù)據(jù)。

第二步，經(jīng)濟活動人口與勞動年齡人口的回歸關(guān)系。按照各年人口抽樣調(diào)查數(shù)據(jù)，以經(jīng)濟活動人口為因變量，各年齡段的勞動年齡人口為自變量，求得經(jīng)濟活動人口與勞動年齡人口之間的回歸關(guān)系。

第三步，根據(jù)前兩步的結(jié)果，預(yù)測未來勞動力供給，同時分析勞動力供給中的年齡、性別及素質(zhì)結(jié)構(gòu)。

(二)基本假定

國際人口流動影響忽略不計。隨著改革開放的深化，國際人口流入和流出對我國人口變化具有一定的影響，但相對我國龐大的人口基數(shù)而言影響有限。在本研究中，假定國際人口流入和流出的規(guī)模和結(jié)構(gòu)在未來仍保持穩(wěn)定，即國際人口流動對我國人口總量和結(jié)構(gòu)的影響就可以簡單忽略不計。

不考慮宏觀政策對人口結(jié)構(gòu)的影響。本研究的立足點是假定現(xiàn)有人口、生育、教育政策保持不變的情況下預(yù)測未來勞動力供給總量及結(jié)構(gòu)變化，為未來國家宏觀政策制定提供一定啟示，因此在研究過程中不考慮政策變化的影響。

不考慮戰(zhàn)爭、瘟疫等突發(fā)事件的影響。戰(zhàn)爭、瘟疫等突發(fā)事件對人口變化的影響是難以預(yù)測的，因此本研究不考慮這種突發(fā)事件的影響。

(三)研究方法

1.通過ARMA預(yù)測各年齡人口死亡率

從我國人口統(tǒng)計的歷史經(jīng)驗來看，我國各年齡人口的死亡率雖然有波動，但隨著時間推移都呈下降之勢，這也是隨著科技進步與經(jīng)濟發(fā)展造成人類平均壽命不斷延長的重要體現(xiàn)?？紤]到未來人們生活水平以及現(xiàn)代醫(yī)療保健水平將會不斷提高，本研究采用1996—2010年各年齡段人口死亡率數(shù)據(jù)為樣本，通過ARMA模型對截止到2040年的各年齡段人口死亡率進行了預(yù)測。

如果時間序列yt是它的當期和前期的隨機誤差項以及前期值的線性函數(shù)，即可表示為：

yt=φtyt-1+φ2yt-2+…+φpyt-p+ut-θ1μt-1-θ2μt-1-…-θqμt-q

(1)

則稱該時間序列yt是自回歸移動平均序列，式(1)為(p，q)階的自回歸移動平均模型，記為ARMA(p，q)。φ1，φ2，...，φp為自回歸系數(shù)，θ1，θ2，...，θp為移動平均系數(shù)，都是模型的待估參數(shù)。

顯然，AR模型和MA模型都是(1)式的特殊情況，即對于ARMA(p，q)，若階數(shù)q=0，則是自回歸模型AR(p)；若階數(shù)p=0，則成為移動平均模型MA(q)。

引入滯后算子B，式(1)可簡記為：

φ(B)yt=θ(B)ut

(2)

ARMA(p，q)過程的平穩(wěn)條件是滯后多項式φ(B)的根均在單位圓外，可逆條件是θ(B)的根都在單位圓外?？梢宰C明，滿足以上條件時，ARMA(p，q)模型等價與無窮階的AR過程或者是無窮階的MA過程。

2.通過年齡移算法預(yù)測新增人口

新增人口是每年存活的新生人口，即0歲人口。這是一個在人口預(yù)測中需要進行內(nèi)生化處理的外生性變量。本研究采用秦中春提出的預(yù)測方法，并在該方法的基礎(chǔ)之上進行了微調(diào)。該方法考慮了處于可生育階段的人口總數(shù)、國家計劃生育政策、人口實際出生率和嬰幼兒保健水平的內(nèi)在相關(guān)性，將其與處于可生育階段的主要人口的總數(shù)量進行了關(guān)聯(lián)，同時計算了新生人口出生率、新生人口死亡率和新生人口產(chǎn)生比率，在此基礎(chǔ)上進行了推算。由于我國20歲以下及超過40歲以后生育小孩的比率很小，因此將20～40歲之間的男女總?cè)丝谧鳛榭缮丝诨鶖?shù)。新生人口出生率就是某年新出生的人口與可生育人口基數(shù)的比例。新生人口產(chǎn)生比率是新生人口出生率扣除新生人口死亡率后的余額。對新生人口死亡率，直接采用0歲人口死亡率。歷史數(shù)據(jù)表明我國的新生人口出生比率總的趨勢是有所降低但波動較大，考慮到變化趨勢對新生人口的影響，我們設(shè)定預(yù)測期的新生人口出生率為基期以前6年新生人口出生率的平均數(shù)。這樣，假定基期以后新生人口產(chǎn)生比率不變，新一年度0歲人口由上一年20～40歲人口總數(shù)和新生人口產(chǎn)生比率決定。相關(guān)計算公式為：

某年新生人口出生率=當年0歲人口(/1-當年0歲人口死亡率)/上一年-20～40歲總?cè)丝?/p>

基期新生人口出生率=average(基期以前5年新生人口出生率)

基期新生人口死亡率=根據(jù)ARMA模型預(yù)測的0歲人口死亡率

預(yù)測期新生人口產(chǎn)生率=基期新生人口出生率*(1-基期新生人口死亡率)

預(yù)測期0歲人口=上一年20～40歲人口數(shù)*基期新生人口產(chǎn)生率

預(yù)測期1～100歲及以上人口。新一年度某年齡段人口，是上一年度上一年齡段人口減去死亡人口，相關(guān)計算公式為：

預(yù)測期1～99歲某年齡人口=上一年底一年齡人口*(1-本年該年齡人口死亡率+0.001)

這里預(yù)測期本年度100歲及以上人口數(shù)由上年99歲到本年度還存活人口和上年度100歲及以上人口到本年度還存活人口兩部分共同組成。計算公式為：

預(yù)測期100歲及以上人口=(上一年99歲人口+上一年100歲及以上人口)*100歲及以上人口死亡率

3.通過多元回歸預(yù)測勞動力供給總量

基于經(jīng)濟活動人口是勞動年齡人口的一部分的事實，以及通過觀察得出的二者之間的規(guī)律，我們設(shè)經(jīng)濟活動人口為因變量Y，15～24歲勞動年齡人口、25～54歲勞動年齡人口以及55～64歲勞動年齡人口分別為自變量X1、X2、X3，構(gòu)建經(jīng)濟活動人口與勞動年齡人口之間的回歸方程：

Y=aX1+bX2+cX3+d+ε

(1)

其中a，b，c分別為自變量x1、x2和x3的系數(shù)，d為常數(shù)項，ε為隨機干擾項，又由于經(jīng)濟活動人口是勞動年齡人口的一部分，我們設(shè)定a、b、c均小于0，并且d=0。

在國家統(tǒng)計局網(wǎng)站可以得到的以上全部現(xiàn)有數(shù)據(jù)的最近年份為2003年，因此我們選擇2003—2013年數(shù)據(jù)作為樣本，通過eveiws6.0軟件對數(shù)據(jù)進行分析。

時間序列回歸分析過程中，為避免出現(xiàn)序列自相關(guān)性問題進而影響模型的擬合度，一般要求各變量為同階單整序列，因此在進行具體回歸分析之前，我們首先應(yīng)對各自變量與因變量進行單位根檢驗，以確定接下來的分析是否合理。

假定某個時間序列是由某一隨機過程生成的，即假定時間序列{Xt}(t=1，2，…)的每一個數(shù)值都是從一個概率分布中隨機得到，如果Xt滿足下列條件：

均值E(Xt)=μ，與時間t無關(guān)的常數(shù)；

方差Var(Xt)=σ2，與時間t無關(guān)的常數(shù)；

協(xié)方差Cov(XtXt+k)=γk，只與時期間隔k有關(guān)，與時間t無關(guān)的常數(shù)。

則稱該隨機時間序列是平穩(wěn)的，而該隨機過程是一平穩(wěn)隨機過程。

檢驗變量是否穩(wěn)定的過程稱為單位根檢驗，其中最常用的是ADF檢驗(Augented D ickey-Ful Test)，其檢驗方法是通過下面三個模型完成的：

(3)

(4)

(5)

t是時間變量，代表了時間序列隨時間變化的某種趨勢。虛擬假設(shè)都是H0：γ=0，即存在一個單位根，模型2與另兩模型的差別在于是否包含有常熟項和趨勢項。在實際檢驗時，一般按照模型4，3，2的順序進行，何時檢驗拒絕零假設(shè)，即原序列不存在單位跟，為平穩(wěn)序列，何時停止檢驗，否則就要繼續(xù)檢驗，直到檢驗完模型2為止。

如果一個時間序列經(jīng)過一次差分變成平穩(wěn)的，就稱原序列是1階單整序列，記為I(1)。一般地，如果一個時間序列經(jīng)過d次差分后變成平穩(wěn)序列，則稱原序列是d階單整序列，記為I(d)。顯然，I(0)代表一平穩(wěn)序列。

四、實證研究

(一)人口總量預(yù)測

以第六次人口普查年份的2010年為基期，在保持現(xiàn)行人口政策不變的前提下對中國人口總量進行預(yù)測，表1為我國未來總?cè)丝诩澳挲g結(jié)構(gòu)預(yù)測結(jié)果。中國未來總?cè)丝趯⑾壬蠼担磥碇袊丝诜逯导s為14.26億人，峰值出現(xiàn)的時間為2028年(圖1)。中國2015年人口約為13.76億人，2020年約為14.07億人，2025年約為14.24億人，2030年約為14.25億人，2035年約為14.09億人，2040年約為13.80億人。

圖1 2015—2040年中國總?cè)丝陬A(yù)測

表1 2015—2040年中國未來總?cè)丝诩澳挲g結(jié)構(gòu)預(yù)測

分年齡組的預(yù)測結(jié)果顯示，中國2015—2040年間勞動年齡人口和少年人口均呈現(xiàn)逐步下降之勢，其中勞動年齡人口下降趨勢更為明顯，老年人口呈現(xiàn)逐步上升之勢，上升速度明顯高于勞動年齡人口和少年人口的下降速度(圖2)。從構(gòu)成上看，2010 年時，勞動年齡人口的比重為74.53%，少年兒童年齡人口的比重為16.6%，老年人口的比重為8.87%。2040時，勞動年齡人口的比重減少為61.0%，少年兒童年齡人口比重減少為12.6%，老年人口增加為37.0%?？梢姡磥砦覈鴮⒚媾R勞動年齡人口總量減少，勞動年齡人口占總?cè)丝诒壤郎p少的局面。

(二)勞動力供給總量及年齡結(jié)構(gòu)預(yù)測

勞動年齡人口并不全是勞動力供給，勞動力供給即經(jīng)濟活動人口實際上是勞動年齡人口的一部分，圖3描述了2010年分年齡段勞動年齡人口與分年齡段經(jīng)濟活動人口的數(shù)量情況。從圖3中我們可以發(fā)現(xiàn)在25～54歲之間的年齡段，兩者的差距很小，并且非常接近，15～24年齡段有大量人口處于上學階段，而55～64歲年齡的很多人口已經(jīng)或正在進入退休階段，因此15～24歲和55～64歲兩個年齡段兩者的差距相對較大。

圖2 2015—2040年中國勞動年齡人口、少年人口及老年人口預(yù)測

圖3 2010年中國勞動年齡人口與經(jīng)濟活動人口關(guān)系

基于經(jīng)濟活動人口是勞動年齡人口的一部分的事實以及通過觀察得出的二者之間的規(guī)律，我們設(shè)經(jīng)濟活動人口為因變量Y，15～24歲勞動年齡人口、25～54歲勞動年齡人口以及55～64歲勞動年齡人口分別為自變量X1、X2、X3，構(gòu)建經(jīng)濟活動人口與勞動年齡人口之間的回歸方程：

Y=aX1+bX2+cX3+d+ε

(6)

其中a，b，c分別為自變量x1、x2和x3的系數(shù)，d為常數(shù)項，ε為隨機干擾項。又由于經(jīng)濟活動人口是勞動年齡人口的一部分，我們設(shè)定a、b、c均小于0，并且d=0。

在國家統(tǒng)計局網(wǎng)站可以得到的以上全部現(xiàn)有數(shù)據(jù)的最近年份為2003年，因此我們選擇2003—2013年數(shù)據(jù)作為樣本，通過eveiws6.0軟件對(1)式中的a、b、c進行計算，得到如下結(jié)果：

模型的R2達到了0.9，X1、X2、X3的t檢驗值也都超過了5%顯著水平下的臨界值，通過了t檢驗，模型總體而言擬合度較好，并由此得出經(jīng)濟活動人口與分年齡段勞動年齡人口之間的回歸方程：

Y=0.51X1+0.96X2+0.31X3

圖4 中國2015—2040年勞動年齡人口總量及年齡結(jié)構(gòu)趨勢

根據(jù)回歸方程以及之前分析得到的2015—2040年分年兩段勞動年齡人口，我們對2015—2040年間我國勞動力供給情況進行了預(yù)測，結(jié)果如表2和圖4所示。我國勞動力供給總量會在2016年就達到峰值，約為78496萬人，隨后開始逐年下降。25～54歲年齡段的勞動力供給量變動趨勢與勞動力供給總量的變動趨勢基本一致，在2016及2017年到達峰值約65226萬人，隨后開始逐年下降；15～24歲年齡段的勞動力供給量會呈現(xiàn)波動平緩下降的趨勢；而55～64歲年齡段的勞動力供給量會先升后降，在2027年達到峰值7308萬人，隨后開始逐年下降。

表2 中國2015—2040年勞動力供給總量及年齡結(jié)構(gòu)預(yù)測結(jié)果

(三)未來勞動年齡人口的性別結(jié)構(gòu)預(yù)測

相比人口的年齡，人口的性別結(jié)構(gòu)存在著極強的穩(wěn)定性，有基期數(shù)據(jù)，只需要考慮死亡率一個因素就可以通過人口的年齡移算法較為輕易地計算出未來15年勞動年齡人口的性別結(jié)構(gòu)，計算結(jié)果見圖5。未來我國勞動年齡人口中男性人口和女性人口都呈現(xiàn)波動下降之勢，同時女性人口的下降速度高于男性，即勞動年齡人口中的男女人口比例在未來將會呈現(xiàn)上升之勢。

(四)勞動力供給的素質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測

圖5 中國2015—2025年勞動年齡人口性別年齡結(jié)構(gòu)趨勢

2010年中國第六次人口普查結(jié)果顯示經(jīng)濟活動人口中未上過學的占3.34%、小學文化程度的占23.44%、初中文化程度的占48.66%，高中文化程度占14.28%、大學?？普?.13%、大學本科占3.75%、研究生占0.38%。可見中國目前的勞動力供給中，初中文化程度的勞動力仍然占了很大一部分，勞動力整體素質(zhì)依然不高。

根據(jù)《教育中長期發(fā)展規(guī)劃綱要(2010—2020年)》的安排，我國在2020年要實現(xiàn)更高水平的普及教育?；酒占皩W前教育；鞏固提高九年義務(wù)教育水平；普及高中階段教育，毛入學率達到90%；高等教育大眾化水平進一步提高，毛入學率達到40%；掃除青壯年文盲。新增勞動力平均受教育年限從12.4年提高到13.5年；主要勞動年齡人口平均受教育年限從9.5年提高到11.2年，其中接受高等教育的比例達到20%以上。

雖然根據(jù)教育部出臺的《全面提高高等教育質(zhì)量的若干意見》(教高〔2012〕4號)中提出要穩(wěn)定招生規(guī)模，但未來一段時間內(nèi)本科生教育招生仍然會逐步提高，研究生教育的招生規(guī)模即便提升幅度也比較小。隨著勞動力供給總量的減少，中國未來本科文化程度勞動力和研究生文化程度勞動力供給總量的比例仍然會逐步提升。

國務(wù)院于2014年出臺了《關(guān)于加快發(fā)展現(xiàn)代職業(yè)教育的決定》(國發(fā)〔2014〕19號)，提出2020年中等職業(yè)教育在校生要達到2350萬人，專科層次職業(yè)教育在校生要達到1480萬人。隨著高中階段教育的普及以及職業(yè)教育的發(fā)展，中國未來高中文化程度勞動力和大學專科文化程度勞動力占勞動力供給總量的比例仍然會逐步提升。

中國目前義務(wù)教育普及率已經(jīng)接近100%，隨著義務(wù)教育的發(fā)展，中國未來未上過學的勞動力將會逐漸消失。由于義務(wù)教育普及率已接近100%，而國家在未來要進一步普及高中教育，因此中國未來初中文化程度勞動力占勞動力供給總量的比例會有所下降。

五、結(jié)語

(一)本研究的主要結(jié)論

第一，我國總?cè)丝跁?028年達到峰值14.26億人，隨后開始下降。

第二，我國未來勞動年齡人口和少年人口會逐步下降，而老年人口會逐步上升，同時由于總?cè)丝诘牟粩嘞陆?，勞動年齡人口占總?cè)丝诒壤龝饾u降低。

第三，我國勞動力供給總量會在2020年之前便達到峰值約7.85億人，隨后會逐年下降，勞動力供給總量占總?cè)丝诘谋戎貢饾u降低。

第四，我國未來15年勞動年齡人口中男女比例會進一步提高。

第五，我國未來勞動力供給的平均受教育年限會延長，研究生文化程度、本科生文化程度、大專文化程度、高中文化程度勞動力占勞動力供給總量的比例會有所上升，而初中文化程度和未上過學的勞動力占勞動力供給總量的比例會下降。

(二)政策啟示

一是著力構(gòu)建富有彈性的人力資源市場。宏觀層面，要打破城鄉(xiāng)、地區(qū)、行業(yè)、不同所有制之間的勞動力流動和身份轉(zhuǎn)化限制，消除歧視性、限制性規(guī)定，構(gòu)建全國統(tǒng)一的人力資源大市場，促進人力資源高效有序流動。政策方面可積極利用“互聯(lián)網(wǎng)+”計劃，加快建立普惠、互通的就業(yè)信息平臺，降低工作搜尋成本，減緩摩擦性失業(yè)；同時推動創(chuàng)業(yè)信息、創(chuàng)業(yè)服務(wù)、創(chuàng)業(yè)孵化有機集成的大平臺建設(shè)，為創(chuàng)業(yè)者和創(chuàng)新型人才提供更多機會和便利。從微觀層面，可鼓勵用人單位實施彈性工時和差異化工時，通過前者增加有效工作時間，后者為中老年勞動力適當縮短工時和勞動強度、進而為年輕勞動力提供更多進入機會。

二是穩(wěn)步調(diào)整就業(yè)年齡上限。對勞動市場人口的年齡進行管制是勞動就業(yè)政策的一項重要內(nèi)容。世界上很多國家對勞動者就業(yè)年齡在政策上不設(shè)上限，而我國現(xiàn)行政策規(guī)定的上限偏低。未來勞動力供給數(shù)量及在總?cè)丝谥兴急壤龑⒊掷m(xù)降低，在這種形勢下，我們應(yīng)當調(diào)整相關(guān)就業(yè)政策，給老年勞動力更多選擇機會，包括選擇繼續(xù)就業(yè)或退休。延遲退休政策的推動應(yīng)當在滿足勞動生產(chǎn)率提升的普遍化和勞動力市場的彈性化、公共政策的家庭化和家庭支持政策的普惠化、養(yǎng)老保險預(yù)期權(quán)益的清晰化和退休金增長的機制化、社會態(tài)度的正面化和涉穩(wěn)風險的可控化等四個條件的基礎(chǔ)上穩(wěn)步推動，動態(tài)調(diào)整。

三是進一步構(gòu)建現(xiàn)代職業(yè)教育體系。積極探索本科及以上層次的高等職業(yè)教育，打通職業(yè)教育中專、大專到職業(yè)教育本科以及研究生的上升渠道，實現(xiàn)學歷資格證書與職業(yè)資格證書等同，打破職業(yè)教育學生向上發(fā)展的天花板。建立并完善職業(yè)教育培訓的社會認證體系，為參與不同渠道職業(yè)教育的技術(shù)工人設(shè)計不同的上升渠道，打破社會階層禁錮，建立通暢的社會垂直流動渠道。按照產(chǎn)教融合、校企合作的發(fā)展要求，圍繞市場需求對職業(yè)教育的專業(yè)設(shè)置、課程安排、培養(yǎng)模式進行優(yōu)化與調(diào)整，在提升職業(yè)教育培訓質(zhì)量的同時，不斷強化學生的實踐工作能力和技術(shù)水平。加大對西部地區(qū)職業(yè)教育的投入力度，加快發(fā)展面向農(nóng)村地區(qū)、民族地區(qū)和貧困地區(qū)的職業(yè)教育。

四是加速實施養(yǎng)老保險制度改革。隨著中國社會人口老齡化的不斷加速，人口紅利也即將轉(zhuǎn)變?yōu)槿丝谪搨攫B(yǎng)老基金將面臨重大財務(wù)危機，因此必須加快養(yǎng)老保險改革速度，彌補養(yǎng)老保險缺口。首先，要合理確定補充保險稅收優(yōu)惠水平，提高企業(yè)和個人供款比例；然后，要參考稅優(yōu)商業(yè)健康保險試點辦法，搭建兼顧保障和增值雙重功能的稅收延遞型養(yǎng)老保險框架，充分激發(fā)社會養(yǎng)老儲蓄需求。最后，參考美國個人退休賬戶做法，要探索引入個人養(yǎng)老投資賬戶，發(fā)揮自主投資優(yōu)勢，允許未能參加稅收延遞養(yǎng)老保險的個人，按照同等稅惠比例把部分收入存入專門開設(shè)的個人養(yǎng)老投資賬戶，作為又一個自主儲蓄補充保險形式。

(三)研究展望

本研究在取得一定成果的同時，也深深感到了學術(shù)水平和研究背景的局限。在以后的研究中，可以在以下兩個方面進行深入的分析和拓展。

第一，提高數(shù)據(jù)的準確性。本文所用數(shù)據(jù)除人口普查年份外，其余年份的人口年齡結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)均來自國家統(tǒng)計局每年公布的人口抽樣調(diào)查結(jié)果。人口抽樣的結(jié)果具有一定的代表性，但比起人口普查數(shù)據(jù)在準確度上會有一定差距，因此也很可能會在一定程度上造成預(yù)測結(jié)果的偏差。在將來，隨著大數(shù)據(jù)及統(tǒng)計技術(shù)的進步，我們還可以得出更為準確的結(jié)果。

第二，死亡率預(yù)測的修正。本研究預(yù)期各年齡的人口死亡率采取了ARMA模型，雖然短期來看隨著人口健康狀況的不斷改善，人口死亡率的總體趨勢一定是下降的，但人口死亡率并不會無限期地不斷下降，本研究的預(yù)測結(jié)果在長期可能會略微偏大。在下一階段的研究中，可以通過數(shù)據(jù)預(yù)測與專家咨詢結(jié)合的預(yù)測方法對人口死亡率的預(yù)測方法進行修正，得出短期長期均適合的預(yù)測方法。

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田帆，中國宏觀經(jīng)濟研究院社會發(fā)展研究所助理研究員、管理學博士。

責任編輯：谷 岳