2000-2008年中国城镇、乡村经济活动人口数量估计，本文主要内容关键词为：年中论文,城镇论文,乡村论文,人口数量论文,经济论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
一、引言
中国是世界上人口和劳动力最多的国家，总人口从2000年的12.67亿增至2008年的13.28亿，其中16岁以上的劳动年龄人口由2000年的9.41亿增至2008年的10.58亿，8年增加了1.17亿，年均增加近1 500万。城镇人口由2000年的4.59亿增至2008年的6.07亿，其中16岁以上劳动年龄人口增加了1.41亿，年均增加近1 800万。在增加的劳动年龄人口中，16～64岁的人口占90％。如此庞大的劳动力大军反映在经济活动人口数量上的变化如何？全国、分城乡的劳动参与率、就业率、失业率的变化如何？目前，中国公布的2000-2008年反映经济活动人口的主要数据(见表1)有全国经济活动人口及分城乡的就业人口和城镇登记失业率(国家统计局、人力资源和社会保障部，2008)。自20世纪90年代后期，国家统计局在年度人口变动情况调查中增加了劳动力调查的内容，但由于劳动力调查还处于起步阶段，调查次数少，调查数据尚需积累和进一步评估，目前尚未公布分城镇、乡村的经济活动人口及劳动参与率、就业率和失业率(调查失业率)。本文试图解决上述经济活动人口数据不完整性的问题。通过分析人口普查和调查数据的变化规律，将历史数据和当前数据衔接，建立市镇、乡村劳动年龄人口估计模型和经济活动人口特征估计模型，并通过两个模型的结合，给出了中国分城乡就业、失业人口和经济活动人口数量及相应的变化范围和趋势。
二、经济活动人口数量估计模型
本文提出的经济活动人口数量估计模型由两个子模型构成。一是市、镇、乡村人口估计模型；二是市、镇、乡村经济活动人口特征(劳动参与率、就业率和失业率)估计模型(见图1)。
图1 经济活动人口数量估计模型的构成
(一)城镇、乡村人口估计模型
本文建立人口估计模型的目的是估计劳动年龄人口，而劳动年龄人口是经济活动人口数量估计的基础，其变化特点直接影响经济活动人口数量的变化。由于中国城乡二元化特征，城乡人口年龄结构会呈现不同的变化特点。本文人口估计模型考虑了城镇、乡村年龄结构、生育死亡等方面的差异和乡村到城镇的迁移。在城乡迁移问题上充分利用了普查和年度调查的人口信息，既考虑了总量又考虑了城乡分年龄性别迁移模式和水平的变化。城乡人口估计模型用以下矩阵方程式表示：
(二)经济活动人口特征估计模型
本文分析的经济活动人口特征是指人口劳动参与率、就业率和失业率。模型在分城乡的基础上，将城镇分为市和镇建立经济活动人口特征模型，同时也反映城镇总体的特征(见图1)。模型构造采用时间序列指数平滑法，为尽可能排除抽样误差和调查偏差的影响，本文考虑了数据较细的分类，即5岁年龄组和分性别的劳动参与率、就业率、失业率。
数据估计范围在一定程度上取决于平滑系数α的取值。α值愈大，本期实际值的权重就愈大，上期估计值的权重就愈小，反之亦然。因此，α值代表了估计模型对时间序列数据变化的反应速度。如果时间序列波动不大，比较平稳，且呈水平趋势时，α值应取小一些，如(0.1～0.3)，以减少修正幅度，使估计值能包含较长时间序列的信息。如果时间序列具有迅速且明显的升降变动倾向，α值应取大一些，如(0.6～0.9)，使估计模型的灵敏度高些，以适应近期数据的变化。通过平滑系数α的选择，给出数据估计的范围及平均值。
为取得劳动参与率、就业率和失业率估计区间的上下限值及平均值的变化趋势，本模型分别取平滑系数α值为0.1，接近估计区间的低限，α值为0.9，接近估计区间的高限，α值为0.5，接近估计的平均水平。为便于描述，将α估计值分为低、中、高方案，低方案(α=0.1)估计数据相对平稳，高方案(α=0.9)估计数据波动较大，中方案(α=0.5)估计数据介于两者之间。
(三)数据来源
本研究的经济活动人口特征估计模型的基础数据来源于2000年人口普查和年度抽样调查，即分年龄性别的劳动参与率、就业率和失业率；人口估计模型基础数据来源于2000年人口普查分城乡性别人口年龄结构，标准化的年龄别生育、死亡模式和迁移模式(国务院人口普查办公室、国家统计局，2002)。同时以2005年1％调查和年度1‰调查为依据(国务院全国1％人口抽样调查领导小组办公室、国家统计局，2007；国家统计局，2006-2008)，考虑了2000年以来生育、死亡、迁移模式及水平的变化，调整了模型的估计参数，使模型更好地反映当前城乡劳动年龄人口变化的特点。
三、估计结果
(一)劳动参与率和经济活动人口
根据低、中、高平滑系数α值，模型所估计的劳动参与率(劳动参与率为经济活动人口数占16岁及以上人口的比重)区间上下限波动范围小。不同平滑系数估计的2000-2008年劳动参与率均呈下降的趋势。2008年全社会劳动参与率从2000年的78.5％降至2008年的74.3％～74.8％之间(见表2)。乡村劳动参与率由2000年的84.1％降至79.5％～80.1％；城镇劳动参与率由2000年的69.6％降至2008年68.6％～69.1％(见表3)，8年来基本保持平稳，其主要原因是城镇受镇的劳动参与率在波动中呈上升趋势的影响。2000年镇的劳动参与率比市高6个点，到2008年镇比市高8个百分点(见图2)。
图2 2000-2008城镇、市、镇劳动参与率变化
注：采用不同平滑系数估计的平均值。
全国经济活动人口由2000年的7.39亿增至2008年的7.86亿～7.91亿。乡村由2000年的4.87亿减至2008年的4.40亿～4.44亿；城镇由2000年的2.52亿增至2008年的3.46亿～3.48亿，8年来增加近1亿。城镇经济活动人口增加在很大程度上受到镇人口经济活动数量增加的影响。镇的经济活动人口所占城镇的比例由2000年的36％上升到2008年的41％(见表3)。
从本文的估计结果(见表2)与已公布数据(见表1)比较来看，表1中2008年全国经济活动人口数7.92亿人与本文同年估计区间的上限7.91亿人很接近；2000-2003年也与估计区间的上限数据相吻合；2004-2007年超过估计区间的上限。全国劳动力参与率在2000-2002年低于估计值的下限。2003-2004年在估计区间内，2005-2007年又超出了估计区间的上限，2008年全国劳动力参与率基本同估计值的上限吻合。
(二)就业率和就业人口
2000-2008年全国就业率(就业率为就业人口占总人口的比重)在波动中呈上升的趋势。从估计结果看，不同平滑系数估计的就业率相差1个百分点，数据区间波动较小。2008年全社会就业率从2000年的56.2％升至2008年的57.8％～58.6％(见表4)。城镇上升幅度大，乡村上升幅度小。乡村就业率由2000年的59.5％升至60.7％～61.0％(见表5)。城镇就业率由2000年的50.4％升至2008年53.9％～55.8％(见表5)。分市、镇来看，市由2000年的49.7％升至2008年的52.9％～53.7％，镇由2000年的51.8％升至2008年的55.3％～59.0％，镇的就业率变化较大。2000年镇的就业率比市高2个点，到2008年市镇差异扩大到5个百分点(见图3)。
图3 2000-2008年城镇、市、镇就业率变化
注：采用不同平滑系数估计的平均值。
全国就业人口由2000年的7.13亿增至2008年7.67亿～7.79亿；乡村由2000年的4.81亿减至2008年的4.38亿～4.40亿；8年来减少了4 000万。城镇由2000年的2.31亿增至2008年的3.27亿～3.38亿；8年来增加了1亿。其中市由2000年的1.46亿增至2008年的1.94亿～1.97亿；镇由2000年的8 570万人增至2008年的1.33亿～1.42亿。城镇就业人口增加在很大程度上也是受到镇就业人口增加的影响。
将表5的数据同表1相比，表1中2000-2008年全国的就业人口数据，基本上超出本文估计的区间范围，城镇和乡村就业人口尤为突出。2000-2008年城乡和城镇就业人口估计明显超出了估计的区间。本文估计的城镇就业人口2008年范围在3.27亿～3.38亿之间，而表1中的城镇人口为2.99亿，比城镇就业人口估计区间的低限少了2 800万，比高限少了3 900万。2008年估计的乡村就业人口范围在4.38亿～4.40亿；表1中的乡村就业人口为4.72亿，比乡村就业人口估计区间的低限多了3 400万，比高限多了3 200万人。
(三)失业率和失业人口
2000-2008年估计的失业率(失业率为失业人口占经济活动人口的比重)呈下降的趋势。2008年全社会的失业率从2000年的3.6％降至2008年1.5％～3.0％之间(见表6)。乡村失业率由2000年的1.1％降至2008年的0.4％～0.8％(见表8)。城镇失业率由2000年的8.3％降至2008年2.9％～5.8％(见表6)。将城镇分解为市和镇看，市的失业率由2000年9.4％降至2008年的3.8％～6.9％，镇由2000年的6.6％降至1.7％～4.2％(见表7)，市要比镇高出2.1～2.7个百分点，数据显示市和镇的失业率存在着明显的差异。
失业人口的数量呈逐年减少的趋势。全国的失业人数由2000年的2 600万人，减至2008年的1 200万～2 300万人。乡村由550万减至200万～350万人，城镇比乡村失业人数多800万～1 650万人。城镇失业人数由2000年的2 100万减至1 000万～2 000万人。其中市由1 500万减至770万～1 400万人，镇由570万减至240万～560万人。
本模型不同平滑系数估计的低、中、高城镇失业率区间波动范围大，低、高限估计的失业人数相差近1 000万人，失业率相差近3个点。笔者认为，与劳动参与率相比，失业率估计难度大。失业率数值通常是小于10％，而前者数值通常大于50％。经济活动人口样本量大，调查中产生的随机误差部分可以抵消，而调查失业人口的样本量少，极易受调查误差的影响。此外，城镇失业率高低同城镇范围的定义密切相关。由于中国城乡的二元化结构，市、镇人口特征存在着较大差异，通常镇的农业人口比例高。随着城镇化进程的推进，部分乡村变成了镇。镇的地域不断扩大，增加了从事农业劳动的人口。调查数据显示，镇户籍农业人口的比重已从2000年的37％上升到2008年的69％，这对调查失业率变化产生了较大影响。大部分户籍农业人口都有土地可耕种，通常算为就业人口，使户籍农业人口的失业率比非农业人口低4～6个百分点。如果镇中农业人口的比重过大，就会使镇失业率明显下降。本文城镇失业率估计区间波动的范围大，原因之一是镇人口中农业人口比例在不断上升。
目前中国公布的唯一失业率数据是城镇登记失业率。登记失业率统计与调查失业率的定义和数据收集方法不同。登记失业率的统计范围是16岁至退休年龄内，具有非农业户口，有劳动能力，无业而要求就业，并在户籍地的公共就业服务机构进行了失业登记的人员。其数据收集方法是由就业服务机构根据失业登记的行政记录逐级上报。调查失业率是指在调查周内没有工作，在两周内能工作，并在过去的3个月寻找工作。其数据收集方法是抽样调查方法，调查范围涵盖了劳动年龄人口的所有人群。城镇登记失业率和城镇调查失业率的数据存在着较大的差异。如2000年人口普查城镇调查失业率为8.3％，而当年的登记失业率为3.1％，因此将本文估计的调查失业率和登记失业率进行比较不适宜。
四、结论
本文建立的经济活动人口数量估计模型具有四个特点：一是将往年有限的调查数据和当年数据相衔接，无需存贮足够时间序列数据再建立模型。通常劳动力调查数据估计是用时间序列季节调整模型，而季节模型通常要求存贮8年的季度调查数据或3年的月度调查资料。目前在全国范围还未开始季度劳动力调查，调查数据尚不完整，本文模型可以解决该问题。二是模型将人口估计模型和指数平滑法相结合，较好地解决现有经济活动人口数据估计不完整性的问题。对劳动力调查数据单一指标如失业率的调整，很难使分年龄、性别的失业人口同经济活动人口、就业人口、相吻合或同历史数据相衔接，而通过本模型估计的2000-2008年分城乡、性别、年龄的经济活动人口、就业人口、失业人口的数据内部衔接好，估计完整。三是有利于判断数据变化范围及趋势。对社会经济方面的数据，点估计数据并非完全适应。模型给出经济活动人口、就业人口和失业人口数据上下限的变化范围，有利于判断经济活动人口及相应率的变化趋势。四是将人口基数加权估计同模型建立统一考虑。劳动力调查数据是抽样数据，通常需要按年龄性别进行加权。模型在用指数平滑方法调整历年调查数据波动范围的同时，完善了人口基准数据推算调查数据的加权方法。
本文估计的2000-2008年中国分城乡经济活动人口数量及相应率的变化范围和趋势，能够较准确地反映当今中国经济活动人口变化的情况，即劳动参与率下降，就业率上升。近10年来，中国国民经济保持较快的增长速度，人民生活水平不断提高，社会保障工作取得了长足的发展，高等学校在校学生不断增加，老年人口比例增加，导致劳动参与率下降。而劳动年龄人口大幅度增加，国家积极就业政策的实施，又促使了就业率的上升。2000-2008年城镇失业率总体上呈下降的趋势是符合实际情况的。特别是2003-2007年，连续5年中国经济增长在10％的高区位上较快地运行，为解决就业问题提供了巨大的空间，就业再就业工作成绩显著。2008年下半年的金融危机对劳动力市场产生了影响，但反映在失业率变化方面有一定的滞后性。
本文估计的2008年全国经济活动人口保持在7.86亿～7.91亿之间。城镇在3.46亿～3.48亿，乡村4.40亿～4.44亿之间。2008年全国就业人口保持在7.67亿～7.79亿之间，城镇就业人数在3.27亿～3.38亿，乡村就业人数在4.38亿～4.40亿之间，数据区间范围波动小，易于判断和确定实际数据。研究结果还显示，已公布数据(见表1)城镇就业人口可能会少于实际就业人口数，笔者也期待2010年第六次人口普查数据得到验证。
本文估计的2008年城镇失业率的范围在2.9％～5.8％，市失业率在3.8％～6.9％，镇失业率在1.7％～4.2％，数据范围波动大，不便于准确性地判断当今失业率的实际值。笔者认为，2008年城镇失业率取估计范围的上限为5％～5.8％，市失业率取估计范围的上限为6％～6.9％，镇失业率取4％左右，即全国失业人数在2 300万左右，城镇在2 000万左右，可能较接近实际情况。失业率作为观察宏观经济形势的主要指标之一，其数据更为社会各界关注。本文通过模型评估失业率变化的范围仅是初步探索，尚需做进一步的分析研究。
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