劳动力结构与经济增长方式的转变

苏子淇　宋文渊　冯国强

摘要：从劳动力结构的角度出发，首先将劳动力结构划分为年龄结构、素质结构、性别结构三类，再将全要素生产率（TFP）的提高与经济增长方式转变结合起來，从全要素生产率对国内生产总值（CDP）的贡献人手，对该指标进行模型度量，并试图通过构建一个简单的生产模型，说明劳动力的这三个结构对TFP的影响路径。在实证分析阶段，构建一个区域产出函数，将城市化率、对外依存度、行政管理成本、市场化作为控制变量，构造一个多元回归计量经济模型，再对该模型的计量结果进行分析。

关键词：劳动力结构;全要素生产率;FCLS方法

中图分类号：F241

文献标志码：A

0 引言

我国自1978年改革开放以来，经济建设方面取得了举世瞩目的成就。进入21世纪以来，我国经济社会的发展问题日益突出，经济转型成为必然要求。党的十九大报告中指出，“我国已由高速增长阶段转向高质量发展阶段，正处在转换增长动力的攻关期”，要高质量发展实质上就是提高全要素生产率在GDP中的贡献份额。一个地区的劳动力结构、城市化率、对外开放程度、制度安排等因素均会影响到该地区的全要素生产率，这些已经为许多学者的研究所证实。

本论述试图从劳动力结构的角度出发，首先将劳动力结构划分为年龄结构、素质结构、性别结构三类，再将全要素生产率的提高与经济增长方式转变结合起来，从全要素生产率对GDP的贡献人手，对该指标进行模型度量，并试图通过构建一个简单的生产模型，说明劳动力的这三个结构对TFP的影响路径。在实证分析阶段，构建一个区域产出函数，将城市化率、对外依存度、行政管理成本、市场化作为控制变量，构造一个多元回归计量经济模型，再对该模型的计量结果进行分析。

其中，技能型、半知识型、知识型劳动力的划分按其受教育的程度。我们将接受义务教育阶段的劳动力划归为技术型劳动力，即以技术型劳动为主要的劳动力;将高中与大专生划归为半知识型劳动力，即具有一定的自主创新能力，但仍然主要从事技术型工作;将本科及研究生划归为知识型劳动力，即具有较好的自主创新能力，是知识型工作的主要参与者。

就全国的劳动力年龄结构而言，劳动力占总人口的比重并没有太大变化，但是劳动力的绝对数量增长率逐年下降的同时，我国GDP的增长却是稳步上升。这说明劳动生产率的提高是推动我国经济发展的主要动力，而劳动生产率的提高依赖于人力资本的增加与新技术的广泛使用。

从劳动力的素质结构来看，技术型劳动力的占比在2009年之后呈现出快速下降的趋势，而半知识型劳动力与知识型劳动力的占比稳步上升，其中半知识型劳动力数量占比的增加快过知识型劳动力。这说明我国的劳动力整体素质正在不断提升，这对于增强我国的自主创新能力起到了巨大作用。

从劳动力性别结构来看，我国男性劳动力总量的占比较以往有所上升，但是这并不能说明经济增长与男性劳动力的占比呈绝对的正向关系。首先，男女之间的储蓄率差异将影响资本存量，并改变人均产出。另外，已有研究证实女性劳动力在推动技术进步、提高全要素生产率方面具有不可忽视的作用。

因此，本论述试图以TFP为桥梁，先分析由于劳动力年龄结构、素质结构以及性别结构的改变对TFP的增长带来的影响，再以TFP的增长对GDP增长的贡献率作为经济增长方式转变的度量指标，建立劳动力结构变化与经济增长方式转变之间的因果关系，立足我国特殊的经济发展国情，讲述劳动力结构是如何对经济增长方式转变产生影响的，同时也对控制变量如市场化、城市化等在经济增长方式转变中产生的效应做出适当解释。

1 文献综述

将部分已有文献按照劳动力年龄结构、素质结构、性别结构分别对TFP的影响进行梳理，最后再就经济增长方式转变中TFP发挥的作用做一简要说明。

目前就年龄结构对TFP的影响，一部分学者，如Canto（2002），Lancia（2009）认为，一国如果老龄人口过多则会表现出创新能力不足、新技术应用困难，同时社会抚养负担过重等社会问题都会对TFP的增长产生一定的影响。但是，另一部分学者他们观点与普遍的看法相反，各国之间的老龄化与人均产出增长的下降无关。Eggertsson和Lancastre （2018）通过使用与跨国资本积累有关的跨国证据说明，老龄化可以通过资本深化来增加每个工人的资本，并且由于相对劳动减少，它可以引发积极的技术变革劳动力短缺会触发劳动力节省和技术创新，从而提高全要素生产，进而抵消由于老龄化减少了在职人口的比例。

同时，中国劳动力整体素质较差缺乏人力资本，已经对中国经济增长方式的转变产生了负面的影响，也逐渐成为学术界的共识。但是，就中国特殊国情，学者们对目前急需的什么样的人才还存在争论。部分学者认为，接受过高等教育的人才是推动创新驱动的主力（钱津，2017）。但是，部分学者则充分肯定了职业教育对“新时代”经济转型的作用，国家也出台相关《意见》提出大力发展职业教育。

劳动力性别结构对TFP的影响效应研究，主要聚焦于女性参与劳动力市场所产生的特殊效应。Duflo（2012）研究发现，两性的储蓄、投资、消费等个人行为特征存在者明显的差异，而这些性别差异会影响经济增长和产业发展。魏下海（2017）认为地区性别失衡对企业劳动收入份额有负向影响。然而，有部分学者通过实证检验得出了不同的结论，他们认为在一定条件下，性别歧视对经济发展具有积极的效应：Seguino（2000）表明，性别不平等降低了妇女的工资，并通过对出口导向型经济体的出口产生影响，对增长产生了积极影响。Berik、Rodgers和2veglich（2004），Busse和Spiel-mann（2006）发现，性别工资不平等与劳动密集型产品的比较优势正相关，因此对经济增长具有积极影响。

综上，大部分学者都肯定了人力资本、老龄化、性别结构对与经济集约化发挥了作用，但是就分析相关因素对经济转型的影响还需考虑我国具体国情，现阶段我国的人口、教育、经济政策导致的劳动力年龄、素质、性别结构正经历的深刻变化，及其对经济转型和产业发展的深远影响。

2 模型设定

根据唐未兵（2012）在研究技术创新、技术引进与经济增长的文献，建立一个柯布一道格拉斯形式的区域产出函数，并處理TFP：

其中，εi为随机干扰项。我们可以看到，gp与gtfp正相关，当保持gk，gl不变时，增加gtfp将促进我国的经济增长方式转变。

首先使用OLS方法对模型进行估计，观察OLS方法是否为BLUE的，若OLS方法并非BLUE的，则使用FGLS来进行估计。

同时，根据2008年进行的第三次经济普查数据中的各地区工业企业的资产总值以及各个地区2007年的三次产业结构，我们估算出2007年的社会资本存量。假定每年固定资产投资全部转化为资本存量，且不考虑折旧。虽然这会高估gk的数值，但是并不影响系数的保号性。

我们使用国家统计局给出的就业人数数据。由于统计数据中，就业人员均为社会保险参保人员，因此，该数据存在低估各个地区的就业人数的可能性，因此，我们主要关注gl前系数的保号性。

本论述使用2000～ 2017年全国30个地区的省级面板数据（西藏地区数据剔除）。数据全部来自中国国家统计局统计年鉴，以及中国人力资源与社会保障局中国劳动统计年鉴。其中，劳动力的年龄结构的统计数据不全（仅在2004年以前有数据），因而我们用人口的年龄结构来进行度量。

3 实证分析

根据模型设定，用OLS构建的模型为：

估计模型参数得到表1（R语言）：

以上的OLS估计方法得到的模型，发现数据尽管拟合程度较好，但存在残差分布不符合正态假定。因而我们采用FGLS方法对模型参赛进行估计。

根据模型设定，模型为

使用FGLS方法进行参数估计，得到表2。

我们观察到，所有FGLS估计模型相较于OLS估计模型有较好的性质，增强了参数估计的显著性，避免了异方差性的出现。

在FGLS模型1中，直观来看，变量qua，urb.adm，mak，In（L），In（K）前的系数为正。人均受教育程度的增加、城市化率上升，行政管理成本增加，市场化程度的加深均能够推动TFP的增长，从而促进经济增长方式的转变。而变量age，gen，nx前的系数为负，即人口老龄化程度的增加、女性劳动力占比的下降、对外依存度的增加，会对TFP产生负向的影响，从而阻碍了经济增长方式的转变。

4 结论

本论述通过对劳动力结构与经济增长方式转变的研究发现，我国目前所处的阶段是GDP逐年稳定增长，而劳动力增长率逐年递减，这说明促进TFP的增长是推动我国经济转型的必然要求。

提高劳动年龄人口的劳动参与率，降低我国人口的抚养比是推动经济发展与全要素生产率提高的重要举措。抚养比的降低使得劳动力负担减轻，能够更好地参与生产活动，推动资本积累，扩大新技术的运用。

另外，随着我国教育事业的发展，知识型劳动力会越来越多，这将直接地推动我国的技术水平与自主创新能力;而技能型劳动力的数量占比会逐渐下降，直至知识型、半知识型、技术型劳动力三者相对稳定。我国的技术水平提升与自主创新能力的加强主要推动力是知识型劳动力。因此，需要国家加大对教育，尤其是较高层次教育的投入力度，培养更多的知识型与半知识型人才。

男女劳动力的比值上升在现阶段将推动TFP的提升，由于目前我国的男性储蓄率平均高于女性，储蓄率的增加有助于人均资本的增加，从而推动投资，促进劳动力“干中学”的知识积累，推动TFP的增加与经济增长方式的转变。

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作者简介：苏子淇（1999-），女，汉族，甘肃兰州人，大学本科在读，主要研究方向：经济高质量发展与人力资本。

通讯作者：冯国强（1985-），男，汉族，贵州遵义人，博士，讲师，主要研究方向：制度经济学、资源与环境经济学。