劳动参与率与劳动力增长：1982～2050年，本文主要内容关键词为：劳动力论文，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。
本文从劳动参与率角度结合人口年龄结构来分析预测劳动力增长。本文将劳动力增长分解为总人口、人口结构和劳动参与率三要素的变化。采用人口普查和1%人口抽样调查数据，分析1982～2005年劳动力增长趋势，并分解了三要素各自的贡献。本文发现，这段时期人口数量的增加和年龄结构的优化推动了劳动力以平均6%的速度持续增长，但1990～2005年后劳动参与率下降，其变化指数皆低于1，2000～2005年更低至0.94，表明此要素的变化使劳动力增长收敛。
具体分析劳动力参与年龄模式及变化，可以找到参与率下降的原因。总的来说，由于受教育年限的延长，15～19岁组的劳动参与率大幅下降到35%以下，一方面使总体参与率下降，另一方面使参与率的年龄模式趋向倒“U”形。男性模式为顶部宽（20～54岁）而高（85%以上）两头低的标准倒“U”形。除15～19岁组下降外，男性参与模式基本保持不变。女性模式为倒“U”拖尾形，顶部20～44岁保持在80%以上，45岁后较缓慢降到64岁低值，右边斜度较大好像拖尾一般。1982～2005年间，女性参与模式顶部微降，而50岁后参与率显著上升。总体来说，男女劳动参与差异随时间推移而缩小。市、镇、乡年龄模式差异有助于分析城镇化对劳动参与率的影响。倒“U”形顶部的25～44岁，男性城乡皆高过90%，乡略高但差异不大，女性乡在90%左右而城镇顶在80%，45岁后，市、镇参与率下降比乡快得多，城乡参与率差距扩大。
为了进一步研究劳动参与的影响因素，基于2005年1%人口抽样调查微观数据，本文采用Logit模型用年龄、受教育程度、健康、婚姻、城乡户籍、区域等因素解释劳动参与，对整体劳动年龄人口、分性别和分市、镇、乡回归。在控制其他因素影响后，本文发现分年龄劳动参与强度呈抛物线状，男性18岁后迅速上升，25～29岁达到高峰且保持高位到34岁，然后缓慢下降；女性上升较缓慢，35～39岁达到高峰且保持到44岁后迅速下降。
教育对劳动参与影响为“双刃剑”。教育延长在校时间，并把劳动参与强度降为零。而毕业后，受教育可以提高劳动参与强度，高中提高了近30%，大专、大学本科比高中又提高一两倍。教育对女性劳动参与的提高尤为突出。此外，义务教育对农村劳动力向城市转移起着积极作用。
健康者参与强度远大于身体不太好的。女性参与强度明显低于男性。婚姻对劳动参与影响男女不同，在婚者男性高于单身，女性则正好相反。家庭规模大的则参与强度稍弱。户口造成的参与强度差异，非农户口（居民）远低于农业户口（村民）。城镇中，农村到城市流动者比居民参与强度高出两倍，反映了前者对城镇劳动就业的渴求愿望。区域参与强度差异，北方小于南方，沿海发达省城镇最高，西南地区农村（女性）最高。
在劳动力预测中，本文考虑到未来高中及大专、大学入学率仍会上升，将减低年轻组（15～24岁）的劳动参与率。20世纪80年代、90年代和21世纪初教育的提高又会增加2020年后中老年人的劳动参与率，特别是女性的劳动参与率。本文假设2020年左右退休年龄将增加5岁；总和生育率在2000～2050年先1.75后2.0；预期寿命从男69岁、女74岁，各增加10岁，出生性别比从120减到107。用此方案，可预测的男女劳动年龄结构，再与假设的男女参与年龄模式相乘得到未来劳动力年龄规模和结构。本文发现，即便提高总和生育率至2.0并推迟退休年龄，未来20年（2010～2030年）劳动力维持在7.7亿～7.9亿，2025开始持续下降，降到2050年的7亿左右。
从以上结果看，1980～2050年劳动力增长可分为3个阶段：1980～2010年为快速增长期、2010～2025年为缓慢变化的零增长期和2025～2050年的下降期。同时在低生育水平下，少儿人口比重下降和老年人口比重上升，将成为未来劳动年龄人口减少的重要因素。在倒“U”拖尾形劳动参与年龄模式下，15～24岁人口在校比重及50岁以上中老年人口比重的同时增加，会降低整体劳动参与率，进而减小劳动规模。因此，政府应采取相应措施，以减轻劳动力变化所带来的震荡。增长的变化意味着中国未来劳动力会有一个根本的转型，一方面是从数量到质量；另一方面是从农村到城镇。
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