劳动人口年龄结构与中国劳动生产率的动态演化
Working-age Population Structure and Dynamic Evolution of China’s Labor Productivity
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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。Abstract: 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.
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Key words:
- population aging /
- age structure of the workforce /
- labor productivity
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表 1 中国1990—2010年各年龄段人口在业比率
年份 15—19岁 20—24岁 25—29岁 30—34岁 35—39岁 40—44岁 45—49岁 50—54岁 55—59岁 60—64岁 1990 64.83% 91.15% 94.43% 94.95% 95.08% 93.69% 89.85% 78.54% 65.22% 45.76% 1995 53.20% 89.16% 93.22% 93.78% 94.04% 93.58% 89.72% 80.01% 64.46% 43.74% 2000 40.56% 71.46% 80.07% 84.06% 86.06% 86.30% 84.73% 76.91% 66.34% 49.06% 2005 28.13% 75.41% 85.49% 87.58% 88.91% 87.91% 83.31% 75.93% 65.11% 49.11% 2010 23.13% 62.25% 78.74% 81.38% 83.29% 84.49% 82.39% 72.77% 65.23% 48.85% 数据来源：国家统计局，http://www.stats.gov.cn/tjsj/pcsj/. 
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表 2 中国2010年各地区劳动人口年龄结构㉗
位次 地区 青年劳动人口占比 位次 地区 中青年劳动人口占比 位次 地区 中老年劳动人口占比 全国 26.34% 全国 40.94% 全国 32.72% 1 广东 33.45% 1 青海 47.01% 1 辽宁 40.02% 2 北京 32.55% 2 新疆 45.71% 2 吉林 36.60% 3 天津 30.84% 3 宁夏 44.95% 3 黑龙江 35.99% 4 海南 29.98% 4 云南 44.77% 4 山东 35.50% 5 上海 29.41% 5 贵州 44.64% 5 湖北 35.08% 6 福建 28.71% 6 安徽 43.75% 6 四川 34.93% 7 河北 28.56% 7 江西 43.45% 7 河北 34.83% 8 新疆 28.28% 8 甘肃 42.98% 8 江苏 34.77% 9 陕西 27.75% 9 四川 42.81% 9 天津 33.90% 10 河南 27.50% 10 内蒙古 42.40% 10 上海 33.63% 11 广西 27.50% 11 福建 42.28% 11 湖南 33.62% 12 宁夏 27.42% 12 浙江 42.13% 12 内蒙古 33.60% 13 云南 27.03% 13 黑龙江 41.95% 13 陕西 33.17% 14 山西 26.57% 14 广东 41.46% 14 浙江 32.95% 15 青海 26.31% 15 广西 41.36% 15 山西 32.88% 16 江西 26.07% 16 吉林 40.91% 16 河南 32.82% 17 甘肃 25.88% 17 湖南 40.89% 17 安徽 32.65% 18 湖北 25.51% 18 海南 40.69% 18 贵州 31.38% 19 湖南 25.49% 19 山西 40.54% 19 广西 31.14% 20 江苏 25.43% 20 江苏 39.80% 20 甘肃 31.14% 21 山东 25.15% 21 河南 39.67% 21 江西 30.48% 22 浙江 24.91% 22 湖北 39.41% 22 北京 30.08% 23 内蒙古 24.00% 23 山东 39.35% 23 海南 29.33% 24 贵州 23.99% 24 陕西 39.08% 24 福建 29.01% 25 安徽 23.61% 25 辽宁 38.28% 25 云南 28.21% 26 吉林 22.49% 26 北京 37.37% 26 宁夏 27.63% 27 四川 22.25% 27 上海 36.96% 27 青海 26.67% 28 黑龙江 22.06% 28 河北 36.61% 28 新疆 26.01% 29 辽宁 21.69% 29 天津 35.27% 29 广东 25.09% 注：为了与后文计量数据相一致，表中未列出西藏的数据，将重庆市并入四川省一起统计。
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表 3 模型相关变量解释与说明
符号 涵义 度量指标及说明 gdp 实际地区生产总值 以1990年为基期，平减后的实际值 k 资本存量 根据永续盘存法折算后的值 l 劳动人口 划分为青、中青、中老三组，分别为15−29、30−44和45−64岁 H 平均受教育年限 根据各地区不同教育程度人口数加权得到 mig 人口迁移率 外省流入人口占总常住人口的比重 S_T 产业结构高级化 第三产业与第二产业产值的比重
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表 4 描述性统计结果
变量名称 表示 类别 中间值 标准差 最小值 最大值 样本数 地区生产总值对数 ln_gdp 总体（overall） 6.706854 0.8747841 4.112512 8.253228 N=145 组间（between） 0.8224111 4.703545 7.92346 n=29 组内（within） 0.3281387 5.982551 7.309069 T=5 地区资本存量对数 ln_k 总体（overall） 7.527512 0.9583696 5.033093 9.397589 N=145 组间（between） 0.7276585 5.852614 8.588828 n=29 组内（within） 0.6353687 6.192248 8.59466 T=5 总劳动人数对数 ln_l 总体（overall） 7.468331 0.8147383 5.500461 8.787163 N=145 组间（between） 0.8216853 5.581933 8.688383 n=29 组内（within） 0.0859433 7.131619 7.78132 T=5 青年劳动人数对数 ln_age31 总体（overall） 6.341626 0.8155275 4.320776 7.990642 N=145 组间（between） 0.7907153 4.584043 7.45544 n=29 组内（within） 0.2392111 5.755586 6.876828 T=5 中青年劳动人数对数 ln_age32 总体（overall） 6.556814 0.8286213 4.265789 7.825628 N=145 组间（between） 0.8254318 4.634745 7.757951 n=29 组内（within） 0.1555687 6.024957 6.907685 T=5 中老年劳动人数对数 ln_age33 总体（overall） 6.098059 0.8851801 3.761527 7.612929 N=145 组间（between） 0.862715 4.065964 7.436874 n=29 组内（within） 0.2448284 5.645724 6.556987 T=5 平均受教育年限 H 总体（overall） 7.373798 1.414569 3.738415 11.47685 N=145 组间（between） 0.8036437 6.103103 9.698247 n=29 组内（within） 1.171795 4.468208 9.85175 T=5 省外流入人口占常住人口比例（百分点） mig 总体（overall） 4.085626 6.400891 0.2953409 38.99789 N=145 组间（between） 5.101399 0.509202 19.51195 n=29 组内（within） 3.958539 -10.43807 23.57156 T=5 产业结构高级化 S_T 总体（overall） 0.760878 0.4533017 0.0773681 3.128591 N=145 组间（between） 0.2663452 0.5009196 1.770335 n=29 组内（within） 0.3694769 -0.8877178 2.119133 T=5
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表 5 标准柯布-道格拉斯生产函数模型估计结果
解释变量 模型1 模型2 模型3 模型4 ln_k 0.460***（0.0171） 0.379***（0.0345） 0.378***（0.0339） 0.358***（0.0288） ln_l 0.428***（0.127） 0.417***（0.123） 0.694***（0.175） 0.597***（0.148） ln_H 0.339***（0.127） 0.372***（0.126） 0.212*（0.109） mig −0.00830**（0.00376） −0.0114***（0.00321） S_T 0.197***（0.0291） _cons 0.0464（0.886） 0.0700（0.863） −2.022（1.272） −0.968（1.086） N 145 145 145 145 R2 0.908 0.913 0.917 0.941 估计方法 FE FE FE FE 注：括号内为标准误，*、**、***分别表示10%，5%水和1%平下显著。
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表 6 全国样本情况下的估计值
参数 估计值 P值 估计值 P值 估计值 P值 α 0.7267*** 0.000 0.6423*** 0.000 0.6402*** 0.000 β 0.3882*** 0.000 0.4559*** 0.000 0.4568*** 0.000 δ1 1.1295*** 0.000 0.6979*** 0.009 0.6927* 0.010 δ2 0.9893*** 0.000 1.0667*** 0.000 1.0717*** 0.000 δ3 −1.1188 / −0.7674 / −0.7644 / ρ −0.1646 0.639 −0.3580 0.500 −0.3518 0.517 γ 0.3330** 0.022 0.2582* 0.073 0.2663* 0.080 $\phi $ 
/ / 0.0093*** 0.008 0.0095** 0.011 $\varphi $ 
/ / / / −0.0073 0.864 样本量 145 145 145 145 145 145 注：*、**、***分别表示10%，5%水和1%平下显著。
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表 7 东、中、西部地区不分年龄组估计结果
解释变量 东部地区 中部地区 西部地区 模型7 模型8 模型9 模型10 模型11 模型12 ln_k 0.211** 0.198** 0.0315 0.0150 0.441*** 0.350*** （0.104） （0.0804） （0.0563） （0.0666） （0.0479） （0.0397） ln_l 0.255 0.145 1.364*** 1.389*** 0.708** 0.671*** （0.249） （0.193） （0.315） （0.323） （0.295） （0.220） ln_H 1.109** 0.881*** 1.633*** 1.739*** 0.0534 −0.0327 （0.411） （0.321） （0.210） （0.307） （0.161） （0.121） mig −0.00320 −0.00589 0.00405 0.00104 0.0205 0.0414** （0.00458） （0.00358） （0.0204） （0.0216） （0.0223） （0.0171） S_T 0.197*** −0.0297 0.282*** （0.0372） （0.0621） （0.0543） _cons 1.270 2.518* −7.266*** −7.522*** −2.187 −1.376 （1.770） （1.388） （2.416） （2.503） （2.090） （1.561） N 55 55 45 45 45 45 R2 0.934 0.962 0.967 0.967 0.917 0.955 估计方法 FE FE FE FE FE FE 注：括号内为标准误，*、**、***分别表示10%，5%水和1%平下显著。
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表 8 各区域参数估计值
参数 东部地区 中部地区 西部地区 估计值 估计值 估计值 估计值 估计值 估计值 α 0.8067*** 0.7854*** 0.3135*** 0.3067*** 0.4898*** 0.4828*** （0.000） （0.000） （0.000） （0.002） （0.000） （0.000） β 0.2488** 0.2596* 0.6949*** 0.6617*** 0.5626*** 0.5825*** （0.013） （0.010） （0.000） （0.000） （0.000） （0.000） δ1 1.3254 1.3992 0.3550 0.3896 0.5281 0.6134 （0.230） （0.201） （0.305） （0.333） （0.025） （0.107） δ2 1.7488** 1.7465** 0.8384*** 0.7982*** 0.1416 0.0126 （0.028） （0.023） （0.001） （0.003） （0.724） （0.797） δ3 −2.0742 −2.1457 −0.1934 −0.1878 0.3303 0.3740 / / / / / / ρ −0.0221 0.0063 −0.4662 −0.3778 −0.3213 7.567 （0.959） （0.987） （0.855） （0.889） （0.855） （0.467） γ −0.2141 −0.0100 0.9988*** 1.1476*** 0.0690 0.0960 （0.518） （0.979） （0.010） （0.006） （0.724） （0.487） $\phi $ 
0.0011 0.0016 / −0.0268312 0.0338 0.0401** （0.805） （0.731） / （0.199） （0.105） （0.023） $\varphi $ 
/ −0.0553 / −0.0434 / 0.3002** / （0.324） / （0.565） / （0.000） 样本量 55 55 45 45 45 45 注：括号内为p值，*、**、***分别表示10%，5%水和1%平下显著。
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图(9)表(8)
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