劳动人口年龄结构与中国劳动生产率的动态演化
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摘要
本文以历次人口普查与1%抽样调查数据为样本,将劳动人口的年龄结构引入生产函数,利用嵌套了劳动人口年龄结构CES函数的Cobb-Douglas生产函数,估计了中国的"年龄-劳动生产率"曲线,并分析了其在不同时段与不同区域间的变化趋势。结果显示:从全国来看,中青年劳动者的边际劳动生产率最高,青年劳动者次之,中老年劳动者的边际劳动生产率最低。从分区域结果来看,东部和中部地区的中青年劳动者的边际劳动生产率高,且近二十年来处于上升的趋势,而中老年劳动者的边际生产率接近零,西部地区则由于中青年劳动力大量外迁,表现为青年和中老年劳动力组边际生产率显著大于中青年劳动力组。
Using China's population census data from 1990 to 2010 and 1% sample survey data, this paper analyzed the differences between the whole China's and the regional workforce age structures. Then, this paper introduced production function, applying the Cobb-Douglas nested with CES function into working population age structure to estimate the curve of age-labor productivity which suits China's basic condition.The findings showed, nationally, that middle-aged workers' marginal labor productivity rank first, with the young workers second, the old workers the last. The results of regional classification, the east, the middle and the west, declared that the middle-aged labor of the east and the midland have a high productivity and has been increasing since the last 20 years, while that of the old is close to zero. For the western region, the young and the old workforce has higher marginal labor productivity than that of the middle-aged workforce.
Using China's population census data from 1990 to 2010 and 1% sample survey data, this paper analyzed the differences between the whole China's and the regional workforce age structures. Then, this paper introduced production function, applying the Cobb-Douglas nested with CES function into working population age structure to estimate the curve of age-labor productivity which suits China's basic condition.The findings showed, nationally, that middle-aged workers' marginal labor productivity rank first, with the young workers second, the old workers the last. The results of regional classification, the east, the middle and the west, declared that the middle-aged labor of the east and the midland have a high productivity and has been increasing since the last 20 years, while that of the old is close to zero. For the western region, the young and the old workforce has higher marginal labor productivity than that of the middle-aged workforce.
引文
(1)数据来源：中经网统计数据，其中就业人口比重指的是年末总就业人口占总人口的比重。
(2)数据来源：http://esa.un.org/unpd/wpp/index.htm，根据World Population Prospects:The 2012 Revision的数据进行测算。
(3)数据来源：作者根据历年人口普查数据中全国各年龄段人口总数和各年龄段人口在业比率计算得到。
(1)蔡昉：《未来的人口红利-中国经济增长源泉的开拓》，《中国人口科学》2009年第1期；汪伟、刘玉飞、彭冬冬：《人口老龄化的产业结构升级效应研究》，《中国工业经济》2015年第11期。
(2)Oster, S. and Hamermesh, D.S.,“Aging and Productivity among Economists,” The Review of Economics and Statistics, 1998, 80(1), pp. 154-156; Feyrer,J.,“Demographics and Productivity,” The Review of Economics and Statistics, 2007, 89(1), pp. 100-109.
(3)蔡昉：《人口转变、人口红利与经济增长可持续性-兼论充分就业如何促进经济增长》，《人口研究》2004年第2期。
(4)Robinson, P., Coberly, S. and Paul, C.E.,“Work and Retirement,” in Handbook of Aging and the Social Sciences, Binstock, R.H. and Shanas, E. Editors,Van Nostrand Reinhold:New York, 1984, pp. 503-527.
(5)Lehman, H.C., Age and Achievement, Princeton, Princeton University Press, 1953;Adams, C.W.,“The Age at Which Scientists Do Their Best Work,”Isis, 1946, 36, pp. 166-169; Van, H.A., and Dijkwel, P.A.,“The Relationships between Age, Mobility and Scientific Productivity:II,” Scientometrics, 1987,11, pp. 281-293.
(6)Bayer, A.E. and Dutton, J.E.,“Career Age and Research-professional Activities of Academic Scientists:Tests of Alternative Nonlinear Models and Some Implications for Higher Education Faculty Policies,” Journal of Higher Education, 1977, 48, pp. 259-282.
(7)Eagly, R.V.,“Contemporary Profile of Conventional Economists,” History of Political Economy, 1974, 6, pp. 76-91.
(8)Mahlberg, B., Freund, I., Cuaresma, J.C. and Prskawetz, A.,“Ageing, Productivity and Wages in Austria,” Labor Economics, 2013, 22(9), pp. 5-15.
(1)Roger, M., and Wasmer, M.,“Labor Productivity Differentiated by Age and Skills,” Working Paper, URL http://www.eale.nl/Conference2009/Papers C/Wasmer.pdf.
(2)Vandenberghe, V.,“Are firms willing to employ a greying and feminizing workforce?,” Labor Economics, 2013, 22(7), pp. 30-46.
(3)Robinson, P., Coberly, S. and Paul, C.E.,“Work and Retirement,” in Handbook of Aging and the Social Sciences, Binstock, R.H. and Shanas, E. Editors,Van Nostrand Reinhold:New York, 1984, pp. 503-527.
(4)Mc Millan H M, Baesel J B.,“The macroeconomic impact of the baby boom generation,” Journal of Macroeconomics, 1990, 12(2), pp. 167-195.
(5)Lindh, T. and Malmberg, B.,“Age Structure Effects and Growth in the OECD, 1950-1990,” Journal of Population Economics, 1999, 12(3), pp. 431-449.
(6)Skans, Oskar Nordstr?m.,“How does the age structure affect regional productivity?,” Applied Economics Letters, 2008, 15(10), pp. 787-790.
(7)Tang, Jianmin, and Carolyn Mac Leod.,“Labour force ageing and productivity performance in Canada,” Canadian Journal of Economics/Revue canadienne d'économique, 2006, 39(2), pp. 582-603; B?rsch-Supan, Axel.,“Labor market effects of population aging,” Labour, 2003, 17, pp. 5-44.
(8)Guest, R.,“Population Ageing, Capital Intensity and Labor Productivity,” Pacific Economic Review, 2011, 16(3), pp. 371-388.
(9)Prettner, K., Bloom, D.E. and Holger, S.,“Declining Fertility and Economic Well-being:Do Education and Health Ride to the Rescue?” Labor Economics,2013, 22(6), pp. 70-79.
(10)杨道、陆杰华：《我国劳动力老化及其对社会经济发展影响的分析》，《人口学刊》2006年第1期。
(11)袁蓓：《人口老龄化对中国经济增长的影响》，武汉大学，博士论文，2010年，第120-121页。
(12)章铮：《劳动生产率的年龄差异与刘易斯转折点》，《中国农村经济》2011年第8期。
(13)徐升艳、周密：《东中西地区城市不同年龄组劳动生产率比较研究》，《上海经济研究》2013年第3期。
(1)2020年的劳动人口是通过假设没有人口损失（即假设死亡率为0）根据2010年的数据估计的。由于15-49人口的死亡率非常低（随年龄增长死亡率提高，目前中国49岁人口的死亡率大约在0.3%），因此，我们认为利用这种方式观察劳动人口的年龄结构的大致变动是可行的。
(1)汪伟、艾春荣：《人口老龄化与中国储蓄率的动态演化》，《管理世界》2015年第6期。
(1)数据来源：作者根据《2010年全国人口普查资料（第六次）》数据计算得出。青年劳动人口占比=青年劳动人口数/劳动人口总数，中青年劳动人口占比=中青年劳动人口数/劳动人口总数，中老年劳动人口占比=中老年劳动人口数/劳动人口总数，其中劳动人口总数为15-64岁在业人口数，青年劳动人口数为15-29岁在业人口数，中青年劳动人口数为30-44岁在业人口数，中老年劳动人口为45-64岁在业人口数。
(1)2012年全球出生率最低的三个国家和地区分别是摩纳哥、日本和中国香港，数值分别为6.85‰，7.39‰，7.54‰。数据来源：世界银行统计数据库，https://data.worldbank.org.cn/indicator.
(2)国家卫生计划生育委员会：《中国流动人口发展报告2017》，北京：中国人口出版社，2017年，第3页。
(3)数据来源国家统计局官网：http://www.gov.cn/xinwen/2019-04/29/content_5387627.htm.
(1)公式的具体推导，有需要的读者可向作者索取。
(1)不包括港、澳、台。由于重庆市在1997年才划分为直辖市，因此将重庆并入四川省计算；由于西藏数据缺失，因此不包括西藏。
(2)张军、吴桂英、张吉鹏：《中国省级物质资本存量估算：1952-2000》，《经济研究》2004年第10期。
(1)干春晖、郑若谷、余典范：《中国产业结构变迁对经济增长和波动的影响》，《经济研究》2010年第5期；黄茂兴、李军军：《技术选择、产业结构升级与经济增长》，《经济研究》2009年第7期。
(2)张海峰、姚先国、张俊森：《教育质量对地区劳动生产率的影响》，《经济研究》2010年第7期。
(1)东部：北京、天津、河北、辽宁、上海、江苏、浙江、福建、山东、广东、海南；中部：山西、内蒙古、吉林、黑龙江、安徽、江西、河南、湖北、湖南；西部：四川（包含重庆）、广西、贵州、云南、陕西、甘肃、宁夏、青海、新疆。
(2)数据来源：http://esa.un.org/unpd/wpp/index.htm，根据World Population Prospects:The 2012 Revision的数据进行测算。
(3)数据来源：作者根据历年人口普查数据中全国各年龄段人口总数和各年龄段人口在业比率计算得到。
(1)蔡昉：《未来的人口红利-中国经济增长源泉的开拓》，《中国人口科学》2009年第1期；汪伟、刘玉飞、彭冬冬：《人口老龄化的产业结构升级效应研究》，《中国工业经济》2015年第11期。
(2)Oster, S. and Hamermesh, D.S.,“Aging and Productivity among Economists,” The Review of Economics and Statistics, 1998, 80(1), pp. 154-156; Feyrer,J.,“Demographics and Productivity,” The Review of Economics and Statistics, 2007, 89(1), pp. 100-109.
(3)蔡昉：《人口转变、人口红利与经济增长可持续性-兼论充分就业如何促进经济增长》，《人口研究》2004年第2期。
(4)Robinson, P., Coberly, S. and Paul, C.E.,“Work and Retirement,” in Handbook of Aging and the Social Sciences, Binstock, R.H. and Shanas, E. Editors,Van Nostrand Reinhold:New York, 1984, pp. 503-527.
(5)Lehman, H.C., Age and Achievement, Princeton, Princeton University Press, 1953;Adams, C.W.,“The Age at Which Scientists Do Their Best Work,”Isis, 1946, 36, pp. 166-169; Van, H.A., and Dijkwel, P.A.,“The Relationships between Age, Mobility and Scientific Productivity:II,” Scientometrics, 1987,11, pp. 281-293.
(6)Bayer, A.E. and Dutton, J.E.,“Career Age and Research-professional Activities of Academic Scientists:Tests of Alternative Nonlinear Models and Some Implications for Higher Education Faculty Policies,” Journal of Higher Education, 1977, 48, pp. 259-282.
(7)Eagly, R.V.,“Contemporary Profile of Conventional Economists,” History of Political Economy, 1974, 6, pp. 76-91.
(8)Mahlberg, B., Freund, I., Cuaresma, J.C. and Prskawetz, A.,“Ageing, Productivity and Wages in Austria,” Labor Economics, 2013, 22(9), pp. 5-15.
(1)Roger, M., and Wasmer, M.,“Labor Productivity Differentiated by Age and Skills,” Working Paper, URL http://www.eale.nl/Conference2009/Papers C/Wasmer.pdf.
(2)Vandenberghe, V.,“Are firms willing to employ a greying and feminizing workforce?,” Labor Economics, 2013, 22(7), pp. 30-46.
(3)Robinson, P., Coberly, S. and Paul, C.E.,“Work and Retirement,” in Handbook of Aging and the Social Sciences, Binstock, R.H. and Shanas, E. Editors,Van Nostrand Reinhold:New York, 1984, pp. 503-527.
(4)Mc Millan H M, Baesel J B.,“The macroeconomic impact of the baby boom generation,” Journal of Macroeconomics, 1990, 12(2), pp. 167-195.
(5)Lindh, T. and Malmberg, B.,“Age Structure Effects and Growth in the OECD, 1950-1990,” Journal of Population Economics, 1999, 12(3), pp. 431-449.
(6)Skans, Oskar Nordstr?m.,“How does the age structure affect regional productivity?,” Applied Economics Letters, 2008, 15(10), pp. 787-790.
(7)Tang, Jianmin, and Carolyn Mac Leod.,“Labour force ageing and productivity performance in Canada,” Canadian Journal of Economics/Revue canadienne d'économique, 2006, 39(2), pp. 582-603; B?rsch-Supan, Axel.,“Labor market effects of population aging,” Labour, 2003, 17, pp. 5-44.
(8)Guest, R.,“Population Ageing, Capital Intensity and Labor Productivity,” Pacific Economic Review, 2011, 16(3), pp. 371-388.
(9)Prettner, K., Bloom, D.E. and Holger, S.,“Declining Fertility and Economic Well-being:Do Education and Health Ride to the Rescue?” Labor Economics,2013, 22(6), pp. 70-79.
(10)杨道、陆杰华：《我国劳动力老化及其对社会经济发展影响的分析》，《人口学刊》2006年第1期。
(11)袁蓓：《人口老龄化对中国经济增长的影响》，武汉大学，博士论文，2010年，第120-121页。
(12)章铮：《劳动生产率的年龄差异与刘易斯转折点》，《中国农村经济》2011年第8期。
(13)徐升艳、周密：《东中西地区城市不同年龄组劳动生产率比较研究》，《上海经济研究》2013年第3期。
(1)2020年的劳动人口是通过假设没有人口损失（即假设死亡率为0）根据2010年的数据估计的。由于15-49人口的死亡率非常低（随年龄增长死亡率提高，目前中国49岁人口的死亡率大约在0.3%），因此，我们认为利用这种方式观察劳动人口的年龄结构的大致变动是可行的。
(1)汪伟、艾春荣：《人口老龄化与中国储蓄率的动态演化》，《管理世界》2015年第6期。
(1)数据来源：作者根据《2010年全国人口普查资料（第六次）》数据计算得出。青年劳动人口占比=青年劳动人口数/劳动人口总数，中青年劳动人口占比=中青年劳动人口数/劳动人口总数，中老年劳动人口占比=中老年劳动人口数/劳动人口总数，其中劳动人口总数为15-64岁在业人口数，青年劳动人口数为15-29岁在业人口数，中青年劳动人口数为30-44岁在业人口数，中老年劳动人口为45-64岁在业人口数。
(1)2012年全球出生率最低的三个国家和地区分别是摩纳哥、日本和中国香港，数值分别为6.85‰，7.39‰，7.54‰。数据来源：世界银行统计数据库，https://data.worldbank.org.cn/indicator.
(2)国家卫生计划生育委员会：《中国流动人口发展报告2017》，北京：中国人口出版社，2017年，第3页。
(3)数据来源国家统计局官网：http://www.gov.cn/xinwen/2019-04/29/content_5387627.htm.
(1)公式的具体推导，有需要的读者可向作者索取。
(1)不包括港、澳、台。由于重庆市在1997年才划分为直辖市，因此将重庆并入四川省计算；由于西藏数据缺失，因此不包括西藏。
(2)张军、吴桂英、张吉鹏：《中国省级物质资本存量估算：1952-2000》，《经济研究》2004年第10期。
(1)干春晖、郑若谷、余典范：《中国产业结构变迁对经济增长和波动的影响》，《经济研究》2010年第5期；黄茂兴、李军军：《技术选择、产业结构升级与经济增长》，《经济研究》2009年第7期。
(2)张海峰、姚先国、张俊森：《教育质量对地区劳动生产率的影响》，《经济研究》2010年第7期。
(1)东部：北京、天津、河北、辽宁、上海、江苏、浙江、福建、山东、广东、海南；中部：山西、内蒙古、吉林、黑龙江、安徽、江西、河南、湖北、湖南；西部：四川（包含重庆）、广西、贵州、云南、陕西、甘肃、宁夏、青海、新疆。