陈汉鹏 卜振兴

摘 要：人力资本对经济增长具有重要意义，本文重新构建中国的人口年龄结构与教育数据，并在此基础上对中国经济现状和未来做了分析与预测。结果显示20～59岁人口更适合作为中国的劳动年龄人口，根据该标准中国的劳动年龄绝对人数始终处于增长阶段，但人口抚养比于2011年达到最低点;中国近30年的受教育状况得到了显著的改善，劳动年龄人口的平均受教育年限从1982年的5.37年上升至2015年的10.14年;中国经济增长最主要的贡献来自物质资本的积累，其次是教育，劳动力人数对于经济增长的贡献最弱;中国2010年以来经济降速的主要原因是投资速度的放缓和全要素生产率的下滑。

关键词：人口年龄结构;教育;经济增长;经济预测

基金项目：河北省自然科学基金项目“经济价值视角下商业银行利率风险管理研究”（G2019207086）。

[中图分类号] F015 [文章编号] 1673-0186（2019）011-0066-014

[文献标识码] A     [DOI编码] 10.19631/j.cnki.css.2019.011.007

一、引言

近年来，中国经济增速下滑已是一个不争的事实。2018年，中国的实际GDP增长率为6.6%，2019年中国政府设定的经济增长目标为6%～6.5%，二者均创十余年来的新低。大量学者对中国经济增长问题展开了讨论，其中最有影响力的一种解释是中国人口结构的变化和劳动年龄人口数量的下滑[1-3]。该观点认为中国改革开放以来经济长时期的高速增长主要归功于源源不断的“人口红利”，随着人口红利的渐行渐远，中国经济增长将不可避免地从高速向中高速转变。根据Cai等的研究，中国经济的潜在增长率从“十一五”时期的平均10.5%下降至“十二五”时期的7.2%，以及“十三五”时期的6.1%[4]。同时，由于此轮经济降速是结构性的，因此学者们对于传统的经济刺激政策多持否定态度，而更主张通过提高教育水平等方式来挖掘未来经济增长潜力[5]。

教育对于一国经济的增长有着重大的影响。一国人口的受教育程度越高，该国的劳动生产率通常就越高，同时其学习和研发先进技术的能力也越强[6]。然而在以往的许多研究中，由于数据条件的缺失，人们常常无法准确地估计教育对经济增长的影响。因此，有许多学者开始致力于各国人口与教育数据的构建[7-8]，例如Barro和Lee、Cohen和Leker，以及持续更新的佩恩表（Pen World Table）。这些国际型数据库的优点在于涵盖了大量的国家，便于横向比较，但如果用其数据对某一国的经济问题进行时间序列分析就显得过于粗糙。以国内学者最常借鉴的佩恩数据库为例，其虽给出了中国近60年的人力资本数据，但其原数据仅来自中国1982、1990、2000三年的普查数据。白重恩和张琼用类似的方法重新测算了中国1977—2013年的人均受教育年限数据[9]，但所有数据也只是通过2005和2010两年的人口普查数据前后递推得到。由下文的分析可知，中国的人口普查或抽样调查数据存在一定的缺陷，需要对其進行修正。

实际上，相较于其他变量，人口的教育和年龄结构数据由于其自身的特点，是能够被相对准确地估计的，如果因为该数据偏差而影响最终的分析结果是很可惜的。鉴于中国目前在这方面数据的缺失，本文将尝试填补这一空白，重新构建中国每一年各年龄段人口的受教育情况数据，并利用该数据对中国经济的现状和未来进行分析与预测。本文的结构安排为：第二部分构建中国1982—2015年年龄、受教育程度人口数，并以此计算各年劳动年龄人口的数量和平均受教育年限。第三部分对中国的生产函数进行估计，考察各要素对产出的影响，分析中国经济降速的原因。第四部分对全文进行总结。

二、年龄结构与教育数据的构建

由于已有的数据或多或少地存在一些缺陷，本部分将根据中国人口普查和抽样调查数据的特点，重新构建中国1982—2015年年龄、受教育程度人口数。

（一）中国的人口普查与抽样调查数据

中国人口与教育数据的主要来源是国家统计局定期组织的人口普查和抽样调查。其中全样本的人口普查每十年一次，在两次人口普查中间会组织一次约1%人口规模的抽样调查（又称“小普查”），并且在没有普查和小普查的年份还会开展约1‰人口规模的抽样调查。在1982—2015年期间，中国共组织过8次全国范围内的人口普查和小普查，每一次调查都包含了如民族、年龄、教育、家庭、死亡等丰富的信息。

本文主要关注每一年份年龄、受教育程度人口数。除十年一次的全样本人口普查以外，其余数据都是抽样数据，这就不可避免地存在一定程度的取样偏差问题。这里我们可以做一个直观的检验：令h■■表示t年n岁人群的人口数量，由于存在一定的死亡率，同一组人群的人数应该是逐年递减的，即h■■>h■■，i=1，2，……。图1和图2分别给出了中国2000年和2010年各年龄人口数与各自1年前、5年前相对应人群人口数的比值（h■■/h■■，h■■/h■■）①。其中2000、2010年的人口数取自第五和第六次人口普查，2009、1999、2005、1995年的人口数取自当年的人口抽样调查，抽查比例分别为0.873‰、0.976‰、1.325%、1.027%。图中横轴表示年龄，2009、1999、2005、1995年的人口数已通过抽查比例的调整，显然在理论上这些数值都应小于1。

根据图1和图2我们发现各条曲线都有相当一部分是在1之上的，这意味着我国的人口抽样调查数据存在较为严重的年龄结构取样偏差。如果假设2000年和2010年的人口普查数据是准确的，则1995、1999、2005和2009年的人口抽查数据在许多年龄段都存在取样不足的问题，同时剩余年龄段人数在经过抽样比例调整后便会发生相应的取样过度问题。以图1中的2010年曲线为例，该曲线的位置表明2009年人口抽样调查对0～4岁、6岁、15～38岁、47岁人群的取样偏低。显然，在这种条件下，直接从人口抽查数据中得到的人口年龄结构，以及与之相关的数据都存在偏差。考虑到1‰人口抽样调查的数据偏差过于严重，下文将不再采纳该数据源的数据，而仅以大小普查数据作为人口和教育数据的来源。

由于调查数据本身存在瑕疵，使得我们无法直接使用调查得到的人口年龄结构和教育数据。由图2可知，小普查同样存在取样偏差的问题。因此，结合大小人口普查的特点，本文将分两步来构建中国的人口与教育数据。第一，为避免小普查数据取样偏差所带来的干扰，本文仅以能够获得的最可靠的全样本人口普查数据为基础，推算每一年的人口年龄结构数据;第二，依据历年大小人口普查数据，推算每一年各年龄段人群中各种受教育程度人群的占比，并以此推算中间年份的教育分布情况。最后将二者相结合，即可得到中国1982—2015年年龄、受教育程度人口数。

（二）中国1982—2015年人口年龄结构数据

图3给出了2001～2015年中国各要素对产出增长率的贡献，即每个要素的增长率乘各自的产出弹性。从图中我们可以发现：第一，中国长期以来的经济增长模式都是投资驱动型，资本积累对于经济增长的贡献占据绝对的主导地位。2001—2015年，中国的年均实际GDP增速为9.67%，其中8.19%都来自物质资本累积。第二，劳动力数量对经济增长的贡献十分有限，几乎可以忽略不计。中国2001—2015年劳动力年均增长率为0.48%，对产出的平均贡献为0.16%，2015年更是不足1‰。第三，人力资本对于经济增长的贡献较为稳定，在2001—2015年对经济增长的年平均贡献率为1.04%，是除物质资本以外中国经济最大的驱动力量。第四，在锁定了人力资本以后，全要素生产率对经济增长的影响较为有限，且从2010年以来中国全要素增长率的绝对水平是在不断下降的。简而言之，中国经济近年来实际增速的下滑主要是由投资的放缓和全要素生产率的下降所致，与劳动力数量和人力资本并没有直接的关系。

四、结论

我国在2012年便提出了到2020年经济总量在2010年基础上翻番的目标，并将其列入了《中华人民共和国国民经济和社会发展第十三个五年规划纲要》。目前来看，完成2012年提出的经济增长目标问题不大。但是近年来我国经济增长数据已经出现明显下滑，实际GDP增长率从2010年的10.6%下降至2018年的6.6%。如何解释背后的原因至关重要。本文重新构建了中国分年龄的人口与教育数据，并在此基础上对中国经济降速的原因了进行分析。

根据生命周期理论，一国的劳动人口比例越高，人口抚养比越低，储蓄率就越高，这将影响各期的资本供给。之所以关注人口年龄结构与教育数据，主要考虑到：第一，中国目前正在经历人口年龄结构的转变，逐渐步入老龄化社会，这对社会经济的各个方面都有着重大的影响;第二，中国目前缺乏相对准确的关于人口年龄结构和教育的数据;第三，人口与教育数据相对稳定并能够被更加准确地预测，因此通过它去估计经济未来的走势会更加客观、准确。

一国的经济增长主要由物质资本、劳动力和人力资本共同决定。具体来说，对于物质资本，在确定了折旧率以后，关键在于今后几年中国在物质资本方面的投资。本文的研究结果表明，中国经济增长主要依靠物质资本和人力资本的积累，近年来导致经济增速下滑的主要原因分别是物質资本累积速度的放缓和全要素生产率的下滑。但值得一提的是，中国2009～2015年固定资本形成总额占GDP的比值均维持在45%以上，这在世界范围内都是一个相当高的比率。因此，如果中国经济要保持经济的平稳增长或者要避免经济增速过快地下滑，提高全要素生产率将是关键突破点。

参考文献

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Abstract： Human capital is of great significance to economic growth， this paper constructs the age structure and educational data of China. It also analyzes and predicts the present and future situation of China's economy based on these data. The results showed that the population aged 20～59 are more suitable for the Chinese working age population. According this standard， Chinas absolute number is always in the growth stage， but the dependency ratio of population in 2011 reached its lowest point. Chinese education level has been greatly improved， the labor age populations average years of schooling from 5.37 years in 1982 up to 10.14 years in 2015. The main contribution of Chinese economic growth comes from the accumulation of physical capital， followed by education; the number of labor's contribution is the smallest. Since 2010， economic slowdown of China mainly resulted from its investment slowdown and a decline in total factor productivity.

Key Words： Population Age Structure; Education; Economic Growth; Economic Projection

（責任编辑：黎智洪）