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2024-07-13 03:38| 来源: 网络整理| 查看: 265

依据联合国《2017年世界人口展望》中的人口预测中方案,使用中国人口与发展研究中心PADIS-INT人口预测软件对我国未来劳动力老化趋势进行预测。其结果显示,未来20年间,我国劳动年龄人口老化水平将持续增长,到2044年达到约47%的峰值,随后缓慢波动下降,但始终保持在超出40%的高位。在此我们也可以得出一个结论,就是高度老化的劳动年龄人口结构将成为未来中国劳动力市场的新常态。

(三)城乡与省际劳动力老化状况

首先,从城乡差异上看,我国农村的劳动力老化水平和速率远高于城市。2000年,我国城市和农村的劳动力老化水平分别为24.75%和28.93%,2020年这一数字分别为37.18%和50.24%。20年间,农村劳动力老化水平的年平均增长速度为1%,是城市增速0.56%的约1.79倍,农村劳动力老化情况更为严重。

其次,从分省差异上看,我国不同省区之间劳动力老化程度亦存在较大差距。根据五普与七普数据对我国各省区2000~2020年劳动力老化平均水平与变动幅度进行测量,以更直观地展现各省区劳动力老化的变化趋势。其结果显示,劳动力老化变化幅度最大的五个省份为黑龙江、吉林、内蒙古、辽宁、湖北,变化幅度分别为24.46%、22.75%、22.29%、20.01%和19.46%;而变化幅度最小的五个省份(直辖市)为上海、西藏、天津、北京、贵州,变化幅度分别为7.14%、8.80%、10.45%、11.24%、11.82%。从地域分布上看,东三省均属于劳动力老化高水平高增长区间。西北、西南地区多数省份属于低水平低增长区间。

中国劳动力老化对经济发展的

主要影响框架分析

(一)劳动力老化对劳动参与率和劳动生产率的影响

首先,劳动力老化对劳动参与率产生重要影响。从1990~2019中国劳动参与率和劳动力老化程度看,自20世纪90年代后期起,我国劳动参与率加速下降,其变化趋势与劳动力老化水平呈负向相关。从2000~2015年15~64岁分年龄组劳动参与率看,能够看到15~24岁年龄组人口劳动参与率下降最快,从2000年的44.52%下降为2015年的15.81%。

其次,劳动力老化对劳动生产率产生重要影响。劳动生产率随年龄变化的趋势:“倒U”型曲线/双峰曲线。一方面,针对中国的实证研究大多认为,劳动力老化对劳动生产率产生了显著的负向影响。近20年来,中年劳动者具有最高的劳动边际生产率及上升幅度,青年劳动者次之;老年劳动者的劳动边际生产率及其增长幅度最低。另一方面,在不同的经济部门和行业内部,劳动力老化对劳动生产率的影响有所差异。年龄增长导致从事体力劳动行业的劳动者生产率显著降低。在制造业中,高技能劳动者的生产率基本保持不变,甚至在中年以后还略有上升。此外,教育(人力资本)的影响也是重要方面。教育不仅能够增加劳动者的初始人力资本存量,还能提升劳动者就业后积累职业相关知识和实践经验的效率,扩大劳动者后期人力资本增量。

(二)劳动力老化对产业结构的影响

首先,三次产业内部年龄别劳动力比重变化显著,各产业劳动力均呈逐渐老化态势。第一产业中老年劳动力超70%,青年劳动力仅占约5.8%,在三次产业中劳动力老化现象最为严重。第二、第三产业中,具有劳动生产率优势的中年劳动力的比重均接近40%,仍处于产业人口红利期;劳动力老化趋势将在未来一段时间内不断增强。

其次,三次产业间劳动力年龄-产业双重结构尚未达到均衡,仍存在较大优化空间。

再次,劳动力老化对产业结构调整升级产生直接抑制作用。青年劳动力比重与产业结构调整率存在显著正相关关系,即年轻化的劳动力结构更有利于产业结构的快速升级,老化的劳动力结构则会阻碍产业结构调整。一方面,老年劳动力因体力和智力生理性衰退,接受新鲜事物的能力和创新精神下降,在社会分工更加复杂、岗位职业不断革新的背景下较难适应产业结构的调整。另一方面,产业结构转型升级离不开劳动力资源充分的产业间流动,劳动力老化会显著降低劳动力流动水平。从成本角度看,年龄和工龄的增长会提高劳动者变换工作的成本,因此劳动者变换工作的概率将随着年龄和工作资历的增长而降低。从流动迁移角度看,劳动者迁移流动的可能性和流动的距离同样会随着年龄的增长而降低。

(三)劳动力老化对出口结构的影响

20世纪90年代以来,我国劳动密集型产品出口发展迅速,成为出口贸易的国际比较和竞争优势所在。年轻型的劳动力年龄结构是劳动密集型产业及其出口贸易比较优势的重要来源。一方面,随着我国劳动力供求状况的转变和劳动力老化程度的加深,过去依靠大量富余廉价劳动力、以劳动密集型产品出口为主的贸易模式发展速度放缓,我国出口贸易结构面临着巨大的转型压力。1990至2017年间,我国劳动密集型行业出口所占总贸易出口比重从83%持续下降到不足50%,劳动力老化在这种变化中起着非常重要的作用。另一方面,逆全球化浪潮席卷全球,中美贸易摩擦加剧,国际经济贸易环境不确定性增长,更多企业将位于“微笑曲线”中部低利润环节的加工组装工厂从中国转移到海外,进一步减弱中国以劳动密集型产业产品参与国际分工的竞争优势。我国外贸出口增长率自2004年起开始呈现迅速下降趋势,由2004年的35%骤降至2012年的8%,此后一直低于10%,甚至在个别年份出现负增长。

(四)劳动力老化对科技创新的影响

1、国家层面

老年劳动力的增长会阻碍国家或地区科技创新的发展。一方面,劳动力年龄与TFP间存在“倒U”型关系,且对TFP贡献最大的是40~49岁劳动力。另一方面,劳动力年龄和以专利授权数衡量的科技创新水平同样呈“倒U”型关系,36岁左右是全国层面平均专利授权数量下降的拐点。

2、企业层面

科技创新与劳动力年龄结构的关系显得更为复杂。首先,企业采用新技术的可能性和知识密集型/高科技企业的创立等都和劳动力的年龄结构高度相关。年轻型的劳动力结构更利于创新型企业的发展。一方面,大龄劳动力占比的增加会降低企业采用新技术的概率。另一方面,地区的高科技企业数量与该地20~29岁及40~49岁的劳动人口比例呈正相关。其次,年轻劳动力和大龄劳动力的人力资本具有互补性。一个兼具青年和中年年龄段的复合型年龄结构的企业可能在科技创新上更具竞争力。

下一步积极应对中国劳动力老化的

战略路径

第一,持续完善生育政策,优化劳动力年龄结构。彻底转变传统人口思维定式,全面放开生育政策、制定相关配套措施,平缓人口年龄结构过度波动。

第二,重视人力资本积累,提升劳动力资源质量。建立覆盖全域全生命周期的教育体系;加强劳动者职业技能培训;扩大老年教育资源供给。

第三,破除劳动力流动壁垒,促进劳动力有序流动。扫清劳动力流动体制机制壁垒,鼓励和引导劳动力在城乡、区域、产业间有序流动。

第四,转变经济增长方式,积极引导产业结构优化调整。合理调整产业结构,转变出口发展方式。

第五,实施创新驱动发展,推动技术进步和科技创新。提高企业创新动力,积极推动产学研协同合作。

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文章来源:老龄与未来

编 辑:谢 亮

美术编辑:方雪媛

审 校:王 倩

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