王 阳，李 璐，王伶鑫

( 中国宏观经济研究院 社会发展研究所，北京 100038 )

青年是经济社会发展的生力军和中坚力量，是国家和民族的未来。高校毕业生是青年群体的重要组成部分，是宝贵的人才资源，是开启全面建设社会主义现代化国家新征程、向第二个百年奋斗目标进军的参与者和奋斗者。2022 年6 月，习近平总书记在宜宾学院实地考察时要求，各级党委、政府和社会各界要切实做好高校毕业生就业工作，采取有效措施，克服新冠疫情带来的不利影响，千方百计帮助高校毕业生就业。《“十四五”就业促进规划》明确提出：持续做好高校毕业生就业工作，拓宽高校毕业生市场化社会化就业渠道，强化高校毕业生就业服务；完善职业技能培训政策体系，稳步扩大培训规模，重点加强高校毕业生等群体的技能培训。《中长期青年发展规划（2016—2025 年）》明确提出青年就业创业的发展目标：青年就业比较充分，高校毕业生就业保持在较高水平。同时还要求，推动完善促进青年就业创业政策体系，加强青年就业服务。《国务院办公厅关于进一步做好高校毕业生等青年就业创业工作的通知》等文件也对做好当前和今后一段时期高校毕业生等青年就业创业工作作出了一系列部署。在高质量发展阶段下，预测高校毕业生等青年劳动力供给和新增劳动力需求状况，研判供需对接和缺口状况，旨在切实贯彻落实党中央、国务院决策部署，采用更加科学完善的方法体系和政策工具，为做好“十四五”及更长一段时期高校毕业生等青年群体就业工作提供智力支持。

一、2010 年以来我国高校毕业生规模与结构特征分析

高校毕业生是青年劳动力供给的主要来源。系统深入地分析我国高校毕业生的规模和结构特征，有助于清晰把握当前青年劳动力的状况。

（一）高校毕业生数量呈扩张趋势，本科和硕士生占比明显提高

根据《中国教育统计年鉴》数据，2010 年 以来，我国普通专科及以上的高校毕业生数量呈现不断增加的趋势，2010—2020 年，每年的增幅较为平稳，2020 年开始增幅明显上升。具体来看：2010 年，高校毕业生人数为613.8 万人；2014 年突破700 万人，达到713.0 万人；2018 年突破800 万人，达到813.8 万人；2020 年为870.1 万人。根据教育部公布的数据：2021 年全国普通高校毕业生数量为909 万人；2022 年高校毕业生人数首次突破千万，达到1076 万人，增幅创近年新高；2023 年高校毕业生人数进一步增至1158 万人，较2022 年增加82 万人，总量升至历史高位。

从学历结构看，普通本、专科毕业生构成了高校毕业生的主体。如图1 所示，普通专科毕业生规模从2010 年的316.4 万人上升到2020 年的376.7 万人，十年间增加了60.3 万人。2021 年，普通专科毕业生人数突破400 万人。普通本科毕业生规模从2010 年的259.1 万人扩大到2020 年的420.5 万人，2021 年达到444.2 万人，增长幅度高于普通专科毕业生。

图1 2021 年以来我国高等教育阶段各学历毕业生数量

此外，研究生的供给规模也明显扩大。硕士毕业生规模从2010 年的33.5 万人上升到2020 年的66.3 万人，十年间实现了规模翻番。2021 年，硕士毕业生人数达到83.0 万人，年增幅创历史新高。博士毕业生规模稳中有增，2010 年为4.9 万人，2020 年为6.6 万人，2021 年达到 19.0 万人，与上一年相比增加了12.4 万人。

在高校毕业生规模不断扩大的同时，不同学历层次毕业生占全部高校毕业生的比重情况也发生了一些变化，表现为本科和硕士研究 生占比明显提高。如图2 所示，2010—2020 年，普通本科和硕士毕业生占比增加，普通专科毕业生占比下降。具体表现为：普通专科毕业生占全部高校毕业生的比重从2010 年的51.5%下降至2020 年的43.3%，十年间减少了8.2 个百分点；普通本科毕业生占全部高校毕业生的比重从2010 年的42.2%上升至2020 年的48.3%，十年间增加了6.1 个百分点；硕士毕业生占比从2010 年的5.5%上升至2020 年的7.6%，十年间增加了2.1 个百分点；博士毕业生规模较为稳定，2010 年以来占全部高校毕业生比重一直保持在0.7%—0.8%之间。今后一段时期，研究生扩招将使研究生毕业生供给总量持续扩大，其占高校毕业生的比重也将进一步提高。

图2 2010 年以来我国高等教育阶段各学历毕业生所占比重

（二）本科毕业生的学科分布

从本科毕业生的细分专业来看，如表1 所示，2010—2020 年，文学是唯一一个本科毕业生规模出现下降的学科，2010 年共毕业48.8 万人，2018 年下降至最低点35.9 万人，2020 年回升至40.9 万人，但仍低于2010 年的水平。除此之外，各学科的本科毕业生人数均有所增长。工学学科的毕业生规模最大、增长幅度最大，在2010 年毕业生人数就达到了81.3 万人，2013 年突破100 万人，到2020 年增长至138.1 万，十年间增加了56.8 万人。

表1 2010 年以来分12 个学科的普通本科毕业生规模单位：万人

按照本科毕业生规模从大到小排列，2010 年，各学科排序为工学、文学、管理学、理学、医学、经济、法学、教育学、农学、历史学、哲学，2020 年各学科排序为工学、管理学、文学、艺术学、医学、理学、经济、教育学、法学、农学、历史学、哲学。可以看出，工学毕业生一直是本科毕业生的主体，管理学和艺术学毕业生数量在十年间大幅增加。进一步对2010—2020 年本科毕业生规模前三的学科进行梳理发现：工学一直是本科毕业生规模最大的学科；2010—2012 年文学为第二位，2013 年以后管理学成为毕业生规模第二位的学科；毕业生规模第三位在2010—2012 年为管理学，2013—2017 年为文学，2018—2019 年为艺术学，2020 年文学重新进入前三。

从历年毕业生规模前三的学科毕业总人数和占比来看，随着学科多样化发展，前三位学科毕业生总规模呈现上升趋势，但占全部本科毕业生比重呈现下降趋势。前三位学科毕业生总规模从2010 年的173.2 万人上升到2020 年的258.5 万人，占全部本科毕业生比重由66.9%下降至61.5%。

师范生数量的变化与我国教育事业人才供给具有紧密联系。师范生的就业目标是在各级各类学校或教育机构从事教学工作，2018 年，教育部将部属师范大学“师范生免费教育政策”调整为“师范生公费教育政策”，通过双向选择等形式落实公费师范生的就业去向。2010 年以后，我国本科毕业生中师范生的数量总体呈现增加趋势，从2010 年的29.3 万人上升至2020 年的42.4 万人。从师范生占本科毕业生的比重来看，呈现“先下降、后趋稳”的变化趋势。2010 年，本科毕业生中师范生占比为11.3%，随后一直下降至2016 年的9.9%，2017 年回升至10.1%，而后占比趋于稳定，大致保持在10%左右的水平。

（三）研究生毕业生的学科分布

如表2 所示，硕士毕业生以工学为主，同时，教育学和管理学毕业生的增幅较大。从规模上看，工学硕士毕业生从2010 年的11.1 万人增加到2020 年的22.6 万人，增幅为103.6%。在各学科中，增长幅度最大的是教育学，毕业生人数从2010 年的1.3 万人上升至2020 年的5.1 万人，增长幅度达到了292.3%；增幅第二的是管理学，毕业生规模从2010 年的2.9 万人上升到2020 年的10.1 万人，增幅达到了248.3%。此外，还有医学、农学硕士毕业生的增幅在十年间均超过100%，实现了人数翻倍，艺术学、法学和经济学硕士毕业生的增幅分别为99.7%、91.7%和88.2%。与此同时，哲学和军事学硕士毕业生数量偏少，呈现出下降的趋势。哲学硕士毕业生规模从2010 年的0.4 万人下降至2020 年的0.3 万人，军事学硕士毕业生规模从2010 年的190 人下降至2020 年的51 人。

表2 2010 年以来分13 个学科的硕士毕业生规模单位：万人

从硕士毕业生数量前三的学科来看，工学一直保持在第一位，2012 年以后，管理学超过理学成为毕业生规模第二大的学科，医学从2012 年起超过理学成为毕业生规模第三大的学科。由此可见，硕士毕业生的学科构成以理工科为主，但教育学、管理学等学科的增长势头也较为强劲。从规模前三学科的毕业生人数占全部硕士毕业生的比重来看，呈现出逐年升高的趋势。2010 年，工学、理学和文学硕士毕业生供给17.6 万人，占全部硕士毕业生的57.0%；2020 年，工学、管理学、医学硕士毕业生规模为39.7 万人，占全部硕士毕业生的60.0%，体现出规模与比重同步提升的变化趋势。

与硕士毕业生相比，博士毕业生数量较少。分学科来看，工学仍然是博士毕业生数量最多的学科。2010 年，博士毕业生人数为17,428 人，2020 年增长至24,084 人，增幅为38.2%。毕业人数增加较为明显的其他学科还包括：医学博士毕业生数量从2010 年的5762 人增长至2020 年的10,634 人，增幅为84.6%；农学博士毕业生从2010 年的1973 人增长至2020 年的3147 人，增幅为59.5%；艺术学博士毕业生从2012 年的440 增长至2020 年的666 人，增幅为51.4%。除此之外，理学、教育学、法学、军事学、哲学博士毕业生的增幅分别为45.0%、39.9%、29.8%、4.4%和3.7%，文学博士毕业生的数量基本保持稳定。经济学、管理学和历史学博士毕业生数量有所下降，2020年分别较2010 年下降了7.5%、7.3%和6.3%。

从博士毕业生规模前三的学科来看，2010 年以来，工学、理学和医学一直占据毕业生人数最多的前三位。从规模前三位学科的毕业生总人数和占比来看，除2020 年占比略有下降外，整体呈现出规模和占比平稳上升的变化趋势。2010 年，规模前三位学科博士毕业生合计32,828 人，占全部博士毕业生的68.6%；2020 年，规模前三位学科博士毕业生合计48,693 人，占全部博士毕业生的73.6%。

（四）研究生的学位类型情况

2010—2020 年，专业学位的研究生毕业生规模明显扩大，学术学位的研究生毕业生数量则呈现前高后低的变化趋势，2016 年以后规模趋于稳定。如图3 所示：2010 年，学术学位研究生毕业生数量为35.7 万人，占比93.0%，专业学位研究生毕业生数量为2.7 万人，占比7.0%；2020 年，学术学位研究生毕业生数量仍为35.7 万人，但占比下降至48.9%，专业学位研究生毕业生数量上升至37.2 万人，较2010 年扩大了12.8 倍，占比达到51.1%。由此可见，十年间我国专业学位研究生规模迅速扩大，应用型青年人才的供给大幅度增加。

图3 2010 年以来我国两种学位类型的研究 生毕业生规模和占比

分研究生的学位层次看，2010 年以来，专业学位的硕士毕业生数量不断上升。相比之下，学术学位的博士毕业生占绝大多数，专业学位的博士毕业生数量较少，但呈现微幅增加的趋势。如图4 所示：2010 年，硕士毕业生中学术学位的有30.9 万人，专业学位的有2.6 万人；2020 年，学术学位和专业学位的硕士毕业生分别为29.3 万人和36.9 万人，专业学位硕士毕业生人数反超学术学位。博士毕业生中学术学位博士占比一直保持在95%以上，专业学位博士毕业生数量在2015年超过2000 人，到2020 年增加至2666 人，占比由2010 年的2.3%上升至2020 年的4.0%。

图4 2010 年以来我国两种学位类型的硕士毕业生规模和占比

（五）分性质类别的普通本、专科院校毕业生分布

2010 年以来，历年普通本、专科毕业人数最多的是理工院校，其次为综合大学，再次为师范院校。2010 年，普通本、专科理工院校共毕业208.6 万人，占全部毕业生总数的36.9%；综合大学共毕业150.3 万人，占全部毕业生总数的26.6%；师范院校共毕业61.8 万人，占全部毕业生总数的10.9%。三类院校毕业生合计420.7 万人，占全部毕业生总数的74.4%。2020 年，理工院校共毕业本、专科生283.1 万人，占全部毕业生的35.7%；综合大学共毕业218.5 万人，占全部毕业生的27.5%；师范院校共毕业80.6 万人，占全部毕业生的10.2%。三类院校毕业生合计582.2 万人，占全部毕业生的73.4%。除此之外，财经院校毕业生数量与师范院校较为接近，毕业生数量由2010 年的52.3 万人增长到2020 年的79.7 万人，占全部毕业生的比重由9.2%上升到10.0%。

2010—2020 年，普通本、专科毕业生占比有所提升的院校类型包括：医药院校（增加1.0 个百分点）、综合大学（增加0.9 个百分点）、财经院校（增加0.8 个百分点）、艺术院校（增加0.2个百分点）、体育院校（增加0.1 个百分点）、民族院校（增加0.1 个百分点）。占比有所下降的院校类型包括：理工院校（减少1.2 个百分点）、师范院校（减少0.8 个百分点）、农业院校（减少0.5 个百分点）、政法院校（减少0.4 个百分点）、语文院校（减少0.1 个百分点）。

根据《中国教育统计年鉴》的数据，2021 年，普通本、专科毕业生总数达到852.6 万人。其中，理工院校毕业生数量为308.6 万人，综合大学毕业生数量为232.8 万人，师范院校毕业生数量为85.6 万人，财经院校毕业生数量为85.3 万人。

分学校层次看，普通本科院校毕业生人数排名前三位的院校类型依次为理工院校、综合大学和师范学校。2010 年，普通本科院校理工院校有毕业生82.5 万人，占全部普通本科毕业生的31.9%；综合大学有毕业生70.8 万人，占全部普通本科毕业生的27.3%；师范院校有毕业生39.0万人，占全部普通本科毕业生的15.1%。三类院校的毕业生数合计占总体的74.3%。2020 年，普通本科院校中理工院校、综合大学、师范院校分别有毕业生128.8 万人、116.6 万人和60.1 万人，合计305.5 万人，占全部毕业生的75.5%。

从普通本科毕业生占比变化情况来看，2010—2020 年，毕业生占比上升的院校类型包括：财经院校（增加2.0 个百分点）、综合大学（增加0.4 个百分点）、语文院校（增加0.4 个百分点）、医药院校（增加0.2 个百分点）、民族院校（增加0.1 个百分点）。同时期，毕业生占比下降的院校类型包括：理工院校（减少1.2 个百分点）、农业院校（减少0.8 个百分点）、师范院校（减少0.8个百分点）、林业院校（减少0.1 个百分点）、体育院校（减少0.1 个百分点）。

普通专科院校毕业生人数前三位的院校类型分别是理工院校、综合大学和财经院校。2010 年，普通专科理工院校、综合大学和财经院校的毕业生人数分别为126.1 万人、79.4 万人和31.3 万人，三者合计共236.8 万人，占全部普通专科毕业生的77.2%；2020 年以上三类学校的毕业生人数分别为154.3 万人、101.8 万人和37.0 万人，合计293.1 万人，占全部普通专科毕业生的78.1%，与2010 年相比，占比有所提高。

从十年间的变化来看，普通专科院校毕业生呈现出向医药院校、综合大学集中的特点。2010—2020 年，医药院校毕业生数占比提升幅度最大，增加了1.8 个百分点；其次为综合大学，增加了1.2 个百分点；艺术院校、林业院校、体育院校分别增加了0.3、0.2 和0.1 个百分点。在占比缩减的院校类型中，师范院校毕业生占比下降幅度最大，2010—2020 年间共减少了1.4 个百分点；其次为政法院校，减少了0.7 个百分点；再次为语文院校，减少了0.6 个百分点。毕业生占比下降的其他院校类型还包括农业院校（减少了0.5 个百分点）、财经院校（减少了0.4 个百分点）和民族院校（减少了0.1 个百分点）。

二、中长期青年新增劳动力供给预测

（一）研究思路、模型和研究方法

本研究的基本思路是：基于第七次全国人口普查（以下简称“七普”）数据，采用队列要素法，使用PADIS-INT 软件对我国2020—2050 年的人口规模、人口年龄结构进行估算[1]，再结合教育分流法，使用每个教育阶段的升学率作为估计升学人口数和新增劳动力人口数的关键指标，计算得到各教育阶段结束后新进入劳动力市场的青年人口数。参考国家统计局的青年统计口径，将青年群体的年龄限定在15—34 周岁[2]。

在人口预测中，基于人口本身变动要素和人口学原理的队列要素法运用较为广泛。该方法的基本原理是，当某一区域人口达到较大规模时，不同性别、年龄组人口随时间的变化一般都具有比较稳定的特征。队列要素法基于“总人口（P）=人口基数（BasePop）+出生（B）-死亡（D）+净迁移（M）”的人口学基本公式，为每一年龄组的人口设定未来一定时期内的变化率，据此分别计算该时期内的出生数、死亡数和净迁移数，与期首人口基数相加减，可获得预测期末高一年龄组的人口数。

要完成人口预测，第一步，需要对人口有关的预测指标和关键参数进行设定，具体如下：

（1）七普分年龄、性别的5 岁组人口数；

（2）七普分性别的人口预期寿命；

（3）联合国“一般”模式生命表；

（4）总和生育率（TFR）2020 年为1.3[3]，到2030 年为1.5，中间年份数据使用线性插值得到，假定2031—2040 年保持TFR=1.5，2041—2050 保持TFR=1.6；

（5）生育年龄模式使用七普育龄妇女相关数据进行计算得到；

（6）2020 年全国出生人口中男女比例为111.3:100，设定到2030 年下降至107:100 并一直保持稳定不变，2020—2030 年之间出生性别比使用线性插值得到；

（7）我国国际移民数量较为稀少，因此将迁移水平简化设定为0；

（8）因迁移水平为0，故未设定迁移人口的年龄、性别模式。

第二步，建立人口预测模型。在上述指标的基础上，将年龄按照单岁组组距进行分组，最高年龄为100 岁及以上，进行模型设定。

根据人口演变规律，各变量间的关系如下：

对于1—99 岁年龄组，t+1 年x岁的男性、女性人数分别为t年x-1 岁男性、女性人数与该年龄组的生存概率、净迁移率之和的乘积。对于100 岁及以上年龄组，t+1 年x岁的男性、女性人数分别为t年99 岁和100 岁及以上男性、女性人数与100 岁及以上年龄组的生存概率、净迁移率之和的乘积。t+1 年新生婴儿人数为育龄妇女（15—49 岁）人数与年龄别生育率的乘积。其中，男性婴儿的数量由新生婴儿总数按照出生性别比r进行计算得到。

基于基期年份t年的基础变量信息和上述公式（1）至公式（7），可以利用队列要素法计算出t+1 年男性、女性各年龄组的人口数量，再基于t+1 年的数据进行迭代计算，最终可以得到直至预测期止，每一年份的预测人口数量与结构。

上述7 个公式中，各参数的含义如下：Mx,t是t年x岁组的男性人口；Fx,t是t年x岁组的女性人口，x=0, 1, 2, …，99；M100,t和F100,t分别代表100 岁及以上的男性和女性人口；Bt为t—t+1 年间出生的婴儿数；r为出生性别比；Bt,m是t—t+1 年间出生的男性婴儿数；Bt,f是t—t+1 年间出生的女性婴儿数；pm,t是t年x岁男性在t+1 年仍存活的概率；pf,t是t年x岁女性在t+1 年仍存活的概率；bx,t是t年x岁的妇女的生育率；mm,t是t年x岁的男性的净迁移率；mf,t是t年x岁的女性的净迁移率。

第三步，计算各教育阶段结束后新进入劳动力市场的青年人口数量。根据我国当前各级教育的升学情况设定分流率[4]，同时，预测时将普职比纳入模型[5]。教育分流法如图5 所示。根据《中国教育统计年鉴》往年数据推算，小学辍学率1.0%，小学—初中升学率99.5%；初中辍学率0.8%，初中—高中升学率99.1%；高中辍学率1.7%，高中阶段普职分流比例为57.6:42.4，高中—大专升学率79.4%，高中—本科升学率56.3%；本科—硕士升学率23.0%；硕博毕业生人数比为9:1。

图5 教育分流法技术路线图

（二）青年人口预测结果

队列要素法预测结果显示，我国总人口规模呈现下降趋势，2025 年总人口规模为14.19 亿，2030 年为14.16 亿，2035 年为14.06 亿，2050 年为13.31 亿。我国16—35 岁青年人口规模及其占比在2020—2050 年均呈现出“先下降—中部略有提升—后期加速下降”的变化趋势，预计青年人口规模及其比重在2030—2035 年间将出现阶段性增长。如图6 所示：2025 年16—35 岁青年人口预计为3.32 亿人，占总人口比重的23.40%；2030 年预计为3.23 亿人，占总人口比重的22.81%；2035 年预计为3.27 亿人，占总人口比重的23.26%；2040 年预计为3.10 亿人，占总人口比重的22.50%；2045 年人口数量预计将下降到3 亿以下，约为2.80 亿人，占总人口比重的21.00%；到2050 年，人口规模预计将进一步下降到2.48 亿人，占总人口比重下降至18.63%。总体来看，我国青年人口规模将在2040 年后加速下降，受到出生队列推移的影响，在2030—2035 年将出现青年人口规模及其占比的“双回升”。

图6 2021—2050 年我国16—35 岁青年人口规模与占比预测

（三）新增青年劳动力预测结果

基于七普数据的人口预测结果提供了各受教育阶段的适龄人口基数，借助教育分流率就可以得到各教育阶段结束时脱离教育系统和继续升学的人口规模，将相应教育阶段中的辍学人数和脱离教育系统人数相加，即得到具体年份新增劳动力的理想情况。

从供给总量看，青年新增劳动力总规模将在2035 年达到峰值。2025 年，新增青年劳动力理想情况预计为1482.7 万人，2030 年为1689.0 万人， 2035 年为1756.0 万人，2040 年规模开始下降，为1307.7 万人，2045 年为1075.6 万人，2050 年为 1046.8 万人。由此可见，我国新增青年劳动力变动情况将在2035 年出现转折，2020—2035 年，新进入劳动力市场的青年劳动力将呈现供给增加的趋势，在2035 年之后，生育水平持续偏低的传导效应将导致青年新增劳动力规模出现快速下降[6]。从受教育程度来看，本科毕业生是新增劳动力的主体部分。2020 年本科毕业进入劳动力市场的近359. 3 万人，根据预测结果，如表3 所示，2025—2035 年这一规模将不断上升，从2025 年的428.9 万人上升至2035 年的峰值564.8 万人，随后供给规模有所下降，但仍然是各教育阶段新增劳动力中规模最大的。

表3 2025—2050 年分受教育程度的新增劳动力预测单位：万人

随着义务教育全面普及工作效果的不断巩固，义务教育水平及以下的新增青年劳动力将十分稀少，绝大部分新增青年劳动力都将具有高中及以上受教育水平。保持现有普职分流水平，普通高中和职业高中毕业生进入劳动力市场的峰值时点为2031 年，在理想状况下，将有465.1 万的普高毕业生和319.0 万的职高毕业生进入劳动力市场。普通专科毕业生脱离教育系统进入劳动力市场的峰值时点预计在2034 年，届时将有约260.1 万的大专毕业生需要实现就业。研究生毕业生的供给峰 值时点大约在2038 年，届时约有120.0 万的硕士毕业生和13.3 万的博士毕业生需要落实就业。

从新增青年劳动力的受教育结构来看，大专及以上受教育水平的新增青年劳动力占主体地位，2020—2035 年占比呈现不断升高的趋势。小学受教育水平新增劳动力占比明显下降，中长期将基本稳定在1%的水平上；初中受教育水平新增劳动力占比较为稳定，在1%—2%之间变化；普高受教育水平新增劳动力占比在20%—28%之间波动，大体呈现先下降后上升的变化趋势，预计在2038 年为占比最低点；职高受教育水平新增劳动力占比在13%—20%之间波动，总体上变化趋势与普高一致；大专及以上高等受教育水平新增劳动力占比在43%—64%之间波动。从2020 年到2037 年，高等教育新增劳动力占比不断升高，从43.5%上升至63.9%，在2037 年达到占比峰值后将逐渐下降，但仍然保持新增劳动力供给的主体地位。因此，从中长期来看，我国新增劳动力将以接受过高等教育的高素质人口为主体，从当前到2035 年将承受一定的供给端压力，特别是高校毕业生就业将面临较大的压力。

三、当前及今后 一段时期新增劳动力需求预测

（一）研究思路和研究方法

劳动力需求是一国经济增长创造的就业岗位数量[7]。就业弹性指经济部门增加值每增长一个百分点，该部门就业岗位数量增长的百分点个数。就业弹性分为点弹性和弧弹性，前者反映的是产出和就业曲线上每个点的斜率，是时间趋于0 的弹性，后者反映的是一段时间内就业增长与经济增长之间的关系，考虑了时间的变化过程。就业弹性法是计算劳动力需求最常用的一种方法，其基本原理是：根据以往经济增长和就业量的变化趋势及关系，利用当前及今后一段时期的经济数据，使用趋势外推法判断同时点或同时段的就业增长趋势。由于就业弹性与产业行业结构、资源要素禀赋、制度政策安排、工资报酬水平等都存在密切的联系，一旦这些因素发生短期冲击或存在剧烈波动[8]，单从个别时间的经验推测未来的就业弹性变化将不太可靠。因此，相比点弹性，弧弹性更加具有参考价值。

本研究使用的就业弹性是弧弹性。以一定数量的年份作为计算跨度，将某个部门多年份就业增长率除以该部门多年份增加值增长率得到该部门的就业弹性。在此基础上，如果掌握某一年的增加值增长率，就可以将两者相乘，从而得到该年度的就业岗位增长率。如果再掌握当年的就业岗位数量，就可以乘以就业岗位增长率，得到新增加的就业岗位数量，也即新增劳动力需求。

数据来源主要有Wind 数据库、《中国统计年鉴2021》和《中国劳动统计年鉴2021》等公开出版物。

（二）2001 年以来我国的就业变动情况

2001 年以来，我国就业总体呈现总量扩大，特别是城镇就业规模和非农就业规模扩大，就业人员占总人口比重下降，但城镇就业占全国就业比重 和非农就业占全国就业比重上升等特点，就业结构发生一系列重要变化。

2001 年，我国就业人员规模达72,797.0 万人，占总人口比重的57.0%，就业人员规模较上年增加712.0 万人，占总人口比重比上年提高0.1 个百分点。2001 年，城镇就业规模24,123.0 万人，非农就业规模36,398.5 万人，分别占全国就业的33.1%和50.0%，前者比上年提高1.0 个百分点，后者与上年持平。2020 年，我国就业人员规模75,064.0 万人，比2001 年减少2267.0 万人，就业人员占总人口比重为53.2%，比上年下降0.4 个百分点，比2001 年下降3.8 个百分点。2020 年，城镇就业规模46,271.0 万人，非农就业规模57,349.0 万人，分别比2001 年增加了22,148.0 万人和20,950.5 万人；城镇就业占全国就业比重61.6%，比上年提高1.7 个百分，比2001 年提高28.5 个百分点；非农就业占全国就业比重76.4%，比上年提高1.1 个百分点，比2001 年提高26.4 个百分点。

2005 年，全国就业人员占总人口比重首次出现下降，同时，非农就业占全国就业比重出现第二轮大幅上升趋势，除了受第一产业就业比重大幅下降影响外，第二产业就业比重大幅上升是第二轮不同于第一轮的一个重要原因。2005 年，全国就业人员占总人口比重比上年下降了0.1 个百分点，之后下降趋势保持稳定。同年，第一产业就业比重比上年下降了2.1 个百分点，第二产业就业比重大幅上升1.3 个百分点，而第二产业就业比重仅上升0.8 个百分点。2005 年以后，第一产业就业比重下降趋势稳定，除个别年份的降幅收缩到0.6 个百分点（2016 年）和0.7 个百分点（2017年），其他年份的降幅均在1.0 个百分点以上。第二产业就业比重增幅达到历史较高水平，之后年份的增幅都有所收窄，第三产业就业比重增幅处于历史中位。

（三）主要经济部门就业弹性估计

就业结构变化对就业弹性会产生一定影响，主要表现为城镇就业和非农就业，特别是第二产业的就业变化都会对就业弹性产生结构性影响。为平滑影响、探索中长期我国就业变化与经济发展的关系，研究选取2005—2020 年的宏观经济和就业数据对就业弧弹性进行测算。研究使用多元回归分析，在控制国内生产总值、地区平均工资等宏观经济变量的基础上，计算一个时间段内我国重要经济部门增加值增长率对就业量增长率产生的边际效应，即就业弧弹性。城镇主要行业就业弹性的估计值如表4 所示，可见，行业间的就业弹性存在较大差异性。其中：制造业的就业弹性最大，为1.2719；建筑业次之，为1.1316；交通运输、仓储和邮政业再次，为0.8460；而住宿和餐饮业的就业弹性最小，为0.3881。

表4 城镇主要行业就业弹性的估计值

（四）劳动力需求增长率估计

为估算某个经济部门在当前及今后一段时期的劳动力需求增长率，需要掌握该经济部门的增加值增长率。参考2011—2020 年各个经济部门的增加值增长率，选取最大值和最小值，并按等距离确定中间三档值，形成各个经济部门增加值增长率的5 个可能性方案（如表5 所示）。需要说明的是，批发和零售业、住宿和餐饮业的增加值增长率取值范围是2011 年至2019 年，受新冠疫情影响，上述两个行业在2020 年的增加值增长率为负值，属于个别偶发情况，特将负值剔除。

表5 城镇主 要行业增加值增长率的5 个可能性方案单位：%

根据城镇主要行业就业弹性估计值，以及对应行业增加值增长率的5 个可能性方案，可以得到城镇主要行业劳动力需求增长率的5 个可能性方案，如表6 所示。以中方案为重点分析对象，发现行业间劳动力需求增长率呈现较大差异性。其中：租赁和商务服务业的劳动力需求增长率最大，为13.68%；信息传输、软件和信息技术服务业的劳动力需求增长率次之，为13.20%；制造业的劳动力需求增长率再次之，为12.28%；而房地产业的劳动力需求增长率最低，为6.87%。

表6 城镇主要行业劳动力需求增长率的5 个可能性方案单位：%

（五）主要经济部门新增劳动力需求

根据城镇主要行业就业规模，以及对应行业新增劳动力需求增长率的5 个可能性方案，可以得到这些行业新增劳动力需求的5 种可能性情况。以2020 年城镇主要行业就业规模为基期，计算得到的这些行业的新增劳动力需求如表7 所示。以中方案为重点分析对象，发现行业间新增劳动力需求存在较大差异性。其中：制造业的新增劳动力需求最大，为507.12 万人；其他服务业的新增劳动力需求次之，为308.94 万人；建筑业的新增劳动力需求再次之，为161.59 万人；而住宿和餐饮业的新增劳动力需求最少，为5.94 万人。

表7 城镇主要行业新增劳动力需求的5 个可能性方案单位：万人

综合5 个可能性方案来看，当前及今后一段时期，我国城镇主要行业年度新增劳动力需求在380.46 万至2145.99 万之间，但大概率保持在1263.22 万人以上。如果产业转型升级持续推进、制造业稳定发展、服务业加速发展，那么城镇主要行业年度新增劳动力需求有望接近甚至达到1704.59 万人。

四、主要结果和政策建议

（一）青年劳动力供需缺口预测结果

结合青年劳动力供给规模和城镇新增劳动力需求情况，可以对中长期我国劳动力供需是否存在缺口、缺口规模等进行分析。在供给端，并非全部新增青年劳动力规模的预测量都会进入劳动力市场成为实际劳动力供给。假设脱离教育系统进入劳动力市场的新增青年劳动力数量占当年全部新增青年劳动力数量的比率是60%，与此同时，在城市对新增劳动力的需求之外，全国约1500个县以及超过2 万个乡镇同样有新增劳动力需求，并且广泛分布在第二产业和第三产业。根据相关研究，2020 年我国仍有超过8000 万的农业剩余劳动力[9]。根据《关于推动返乡入乡创业高质量发展的意见》，到2025 年，全国各类返乡入乡创业带动就业人数达到6000 万人左右，去除返乡入乡创业人员1500 万人，则全国各类返乡入乡创业带动农村劳动力在乡村就业的人数为4500 万人。据此，预计未来一段时间我国农村转移劳动力规模每年约在700 万左右，也就是说，乡村地区每年从第一产业转移至第二、第三产业的新增劳动力供给规模较大。本研究将农村转移劳动力按照500 万、700 万和800 万的水平分别设置为低、中、高方案，经计算可以得出中长期我国新增青年劳动力的供给水平。

在低、中、高水平下，预测结果均显示2035 年将是我国新增青年劳动力供给的峰值时点。如表8 所示，按照500 万农村转移劳动力（低方案）计算，2025 年新增劳动力将达到1389.6 万人，2030 年达到1513.4 万人，2035 年达到1553.6 万人，2050 年达到1128.1 万人。与劳动力需求预测结果相比较，可以看出，“十四五”期间新增劳动力供给规模将高于劳动力需求的中方案水平。如果脱离教育系统后进入劳动力市场的人员比例进一步升高、农村转移劳动力进一步释放，那么新增青年劳动力供给将持续增加，接近并超过新增劳动力需求中高方案的预测结果。

表8 中长期新增劳动力供给情况单位：万人

总体来看，当前至今后一段时期，我国劳动力市场将面临供大于求的非均衡态势，特别是高校毕业生数量增多和扩招积压效应叠加，高校毕业生就业压力将进一步凸显。

需要说明的是，在现实情况下，城镇各个行业新增劳动力需求的方案并非相同。尽管城镇新增劳动力需求是各主要行业新增劳动力需求的总和，但是这些细分行业的新增劳动力需求方案不一定相同。根据各个行业年度发展表现，其增加值增长率不同，因而其新增劳动力需求可能是高方案，也可能是中方案，更可能是低方案。与此相对应，新增劳动力的供需缺口情况也会随着实际情况的变化而不同，需综合多方面的条件来看待。

（二）政策建议

针对今后一段时间内可能出现的新增青年劳动力供大于求的就业压力，研究拟从以下4 个方面提出促进青年人口实现更高质量就业的对策建议。

1.加强专业培养与市场需求的匹配性

当前，高校毕业生就业难的突出表现之一是所学专业与劳动力市场的岗位需求匹配度较低，导致所学无所用，进一步造成教育投资的浪费、人力资源的闲置、毕业生工资收入和工作满意度降低，以及晋升机会减少[10]。研究建议进一步完善专业动态调整机制，建立标准化、科学化的专业动态调整实施方案，将国家战略发展需求、行业发展需求、市场主体需求等与人才培养、专业设置更紧密地结合起来，根据产业转型升级发展的需要，缩减就业率低、报考人数少、不符合当前发展需求的相关专业，培养更加贴合经济高质量发展需要的高素质青年人才[11]。

2.强化配套政策，优化地区就业条件

高校毕业生等青年群体就业存在明显的地区偏好，造成部分地区人力资源过剩、其他地区人力资源需求无法得到有效满足的现象[12]。在新增劳动力需求存在缺口的地区，可以通过加强财政支持力度、产业带动就业、优化人才政策等做法，打造具有竞争力的就业环境，吸引青年劳动力群体就业。在就业岗位设置上，强化岗位需求与高校毕业生特点的匹配性，增强就业岗位的针对性，提高青年劳动力，特别是高校毕业生前往祖国各地就业的积极性。

3.多渠道强化高校毕业生等青年群体的就业服务

普通高校应当加强与政府各部门、各行业协会、各类用人单位之间的合作，在学生在校期间可以有针对性地向有求职意愿的学生推送实习见习岗位[13]，增加在校学生对拟从事岗位的认知度，同时增进毕业生和用人单位之间的双向了解，以实现更好的就业匹配。还应当加强青年就业观念宣教工作，通过宣讲团、线上分享会等形式，针对在校学生开展多方位的就业观念引导和教育活动。政府部门、学校、社区、社团等主体应加强就业政策的宣传与讲解，让更多青年了解现有就业政策，积极引导有就业意愿的青年投身到各个岗位中去。普通高校、人力资源社会保障部门还要持续强化对就业困难青年的就业帮扶工作[14]，可采取专场就业招聘会、一对一就业辅导、求职信息登记、线上平台岗位推送等做法，建立起就业困难青年与劳动力市场之间的联系。

4.积极引导高校毕业生等青年投身乡村振兴

乡村振兴需要大量的青年人才贡献知识与智慧，广大乡村地区潜在的劳动力需求可以有效缓解短期内出现的新增劳动力供给冲击，从而消除大中城市因需求不足而出现的就业压力和失业淤积。乡村地区可以从增加岗位数量、增强岗位匹配性、强化岗位保障等方面积极引导广大青年从事乡村振兴相关工作[15]。我国地大物博，各地发展情况各异，在吸纳青年人才投身乡村振兴的过程中，要注重岗位设置与国家重大发展战略落地实施和本地发展需求相匹配，基于地区发展规划设置相应的就业岗位，例如，围绕项目规划、技术支持、基层工作等多个领域创造新的就业机会。还应积极创新大学生乡村志愿服务形式，拓展服务期满后转岗选择，为有意愿继续从事乡村振兴工作的青年提供更广阔的发展空间。在就业保障方面，应向乡村地区、偏远地区、艰苦地区重点倾斜，在津贴补贴发放、公积金缴纳、纳入编制、探亲休假、职业晋升等方面进行政策创新[16]，免除广大青年工作、生活、发展的后顾之忧。