我國勞動力老化對勞動生產率的影響研究

楊貝貝　劉懿

摘 要 人口老齡化對經濟的直接影響體現為勞動力老化對勞動生產率的影響.本文在基于標準C-D生產函數的計量經濟模型框架下，采用省級面板數據和固定效應估計方法，深入探究全國以及不同區域勞動力老化對勞動生產率的影響.實證結果顯示，我國勞動力老化對勞動生產率有顯著的消極影響，且沿海地區勞動力老化對勞動生產率的消極影響比非沿海地區更強烈.要緩解勞動力力老化對勞動生產率的消極影響，可以從以下三個方面入手：首先，穩定低生育水平，適當放寬人口政策；其次，大力發展教育事業，特別是對老年勞動力的教育和培訓；第三，合理引導人口流動，實現地區間勞動力年齡結構的優勢互補.

關鍵詞 勞動力老化；勞動生產率；固定效應；人力資本

中圖分類號 F241 文獻標識碼 A

The Impact of Labor Force Aging

on Productivity Performance

YANG Beibei，LIU Yi

（School of economy &Trade， Hunan University， Changsha，Hunan 410079， China）

Abstract The direct impact of population aging on economy is the effects of labor force aging on productivity. Involving the CD econometric model framework based on a standard production function， by using provincial panel data and fixed effects estimation method， this paper studied the impact of labor force aging on the productivity performance in the whole China and the different regions of the country. The empirical result shows that labor force aging has a significant negative impact on productivity in China. Additionally， the negative impact is stronger in the coastal areas. Therefore， in order to alleviate the negative impact of the labor force aging on productivity， we may work from the following aspects： firstly， to keep the low birth rate and appropriately relax the population policy； secondly， to develop education， especially the education and training system for older workforce； thirdly， to guide population migration rationally and realize the advantages of population age structure complementing between regions.

Key words Labor Force Aging； Productivity； Fixed Effect； Human Capital

1 引 言

人口老齡化對經濟的直接影響體現為勞動力老化對勞動生產率的影響.勞動力老化表現為在勞動年齡人口中，老年勞動力人口比重上升的動態過程（熊必俊（2002））[1].根據楊道兵、陸杰華（2006）[2]對五次普查數據的整理，預計2000—2035年我國老年勞動力人口比例急劇上升，在2035年達到頂峰44.18%.那么勞動力老化與勞動生產率之間存在怎樣的關系？不同地區老年勞動力對勞動生產率的影響有何異同？解決以上問題有助于更為深入的了解我國人口老齡化問題，為實現我國經濟可持續發展找到突破口.

分析國內學者對勞動力老化與勞動生產率關系的研究，筆者發現，一方面，學者們只是采用描述性統計或者模擬分析方法闡述勞動力老化對勞動生產率的影響，并沒有進行實證分析，對于勞動力老化對勞動生產率的影響的研究過于籠統.劉長茂（1991）[3]采用描述性統計方法，初步分析了勞動力老化與人口老齡化的不同以及研究勞動力老化的必要性；楊道兵、陸杰華（2006）[2]采用描述性統計和模擬分析方法研究發現，隨著勞動力老化，社會總產出效率在下降，但并未進行精確的實證研究.另一方面學者們偏向于從年齡結構、產業結構入手，間接研究勞動力老化問題，并未直接解釋勞動力老化對勞動生產率的影響以及影響程度.袁蓓（2009）[4]基于勞動力非完全替代理論的研究指出勞動力老化對勞動生產率的影響取決于不同年齡段勞動力的替代彈性，替代彈性越小，勞動力老化對勞動生產率的負面影響越大.朱洵等（2013）[5]對勞動力老化與產業結構的研究表明，勞動力老化在三次產業中普遍發生，勞動力老化對勞動生產率的影響程度取決于對“勞動力年齡—產業”雙重結構的調整.

經 濟 數 學第 32卷第2期

楊貝貝等：我國勞動力老化對勞動生產率的影響研究

相對于國內相關研究的不足，國外學者對勞動力老化問題的研究已經相當成熟，但由于不同國家的人口結構和經濟發展階段不同，學者們并沒有得出一致的結果.Feyrer（2007） [6]對勞動力年齡結構與勞動生產率的研究發現，50歲及以上勞動力人口的增加對勞動生產率有消極影響.Brsch（2003）[7]對德國勞動力市場的研究以及Cataldi 和 Kampelmann（2012）[8]對比利時的研究也得出類似的結論.Guest（2011）[9]對美國和加拿大的研究以及Mahlberg等（2012） [10]對澳大利亞的研究則顯示，勞動力老化對勞動生產率沒有顯著性影響.然而，國外學者的研究多是基于改進的增長核算模型，增長核算模型必須滿足兩個基本假設，一是，工人的邊際產出在本質上等于勞動補償率；二是，勞動投入與工人數量成比例.但在實踐中這兩個假設往往是不成立的.而計量經濟模型則不必考慮增長核算模型必須滿足的基本假設，并能夠有效地描述不同年齡段勞動力對勞動生產率影響的差異.基于此，本文借鑒Tang和Macleod（2006）[11]的研究方法，采用基于C-D標準生產函數的計量經濟模型實證研究勞動力老化對勞動生產率的影響.

另外，與發達國家不同，我國經濟發展不平衡，區域經濟發展差距較大（張海峰等（2010）、張曉蓓和李子豪（2014）等）[12，13]，人口分布極不均勻，且人口流動性大，因此，在不同的區域勞動力老化對經濟發展的影響也可能不同.但縱觀前人文獻，分區域考察人口老齡化問題的學者數見不鮮，卻很少有人分區域研究勞動力老化問題.我國沿海地區經濟發達，人口密集，內陸地區經濟相對薄弱，人口相對稀少，本文采用亓朋等（2009）[14]研究中外技術差距對FDI技術溢出效應影響的方法，在模型中加入區域虛擬變量D與勞動力老化變量OL的交互項，將研究省份分為沿海和非沿海地區，探究不同區域勞動力老化對勞動生產率影響的異同.研究結果顯示，沿海地區勞動力老化對勞動生產率的消極影響更為嚴重.在其他因素不變的情況下，勞動力老化程度每增加1%，沿海地區勞動生產率的下降程度比非沿海地區多0.004%.本文將使用省級面板數據實證研究勞動力老化對勞動生產率的直接影響以及具體影響程度.

2 我國勞動力老化狀況以及

與勞動生產率的關系

近年來，我國勞動力老化程度持續加重，老年勞動力人口比重持續上升，由2000年的28.10%上升到2010年的40%.那么，我國勞動力老化與勞動生產率有怎樣的關系呢？由圖1可以看出，我國勞動力老化與勞動生產率的散點圖呈向右下方傾斜的趨勢，我國勞動力老化可能對勞動生產率有消極影響.

勞動生產率/%

圖1 勞動力老化與勞動生產率的關系

本文認為老年勞動力的生產效率可能不及年輕勞動力，原因主要有三點.首先，老年勞動力的身體素質不及年輕勞動力，尤其是在勞動密集型產業中，老年勞動力的工作效率大大低于年輕勞動力.另外，由于老年勞動力身體素質下降，其請假的概率也會比較大，專注于工作的時間減少，產出也會減少. 其次，老年勞動力的學習能力不及年輕勞動力.獲取新知識和新技術的能力不斷下降，也更不愿意嘗試學習新知識和新技術.例如，在我國老年勞動力的互聯網普及率遠比年輕勞動力低.在現代社會，科學技術是第一生產力.知識的更新周期日益縮短，不能快速學習新知識和新技術的老年勞動力工作效率必然降低.最后，老年勞動力的努力程度不及年輕勞動力.本文所說的努力程度，不是花在工作上的時間多少，而是專注于工作的程度.為了升職或者是鞏固自己的職位，年輕勞動力一般會比老年勞動力更加努力，工作效率自然也比老年勞動力要高.另外，勞動力老化將會引起我國勞動力年齡結構的變化，而勞動力年齡結構的改變必將影響我國產業結構轉型的順利實現，進而影響勞動生產率的提高.綜上，我國勞動力老化可能會對勞動生產率的增長產生重要影響.具體如圖2所示.

圖2 勞動力老化對勞動生產率的影響機制

3 模型構建及相關變量解釋

計量經濟模型不必考慮增長核算模型必須滿足的2個基本假設，能夠有效地描述不同年齡段勞動力對勞動生產率影響的差異.本文借鑒Tang和Macleod（2006）[11]的研究方法，采用基于C-D標準生產函數的計量經濟模型來實證研究勞動力老化對勞動生產率的影響.

ln Yi，t=a0+α1dln OLi，t+α2dln OLi，t*D+

α3lnZ+α4T+α5ηi+εi，t 模型的主要變量包括被解釋變量勞動生產率和解釋變量勞動力老化.Y是勞動生產率，用勞均實際GDP表示.縱觀國內外研究勞動生產率的文獻，如袁富華（2012）[16]、袁蓓（2009）[4]、Drucker和Feser（2012）[17]等等，多以勞均GDP表示勞動生產率.為了確保數據的跨時間可比性，本文使用GDP平減指數，以2000年為基期對名義GDP進行了處理，即以勞均實際GDP表示勞動生產率；OL是勞動力老化，用退休前10年勞動力人口比重表示.根據聯合國國際勞工組織的劃分，勞動力年齡人口中45歲及以上勞動力為老年勞動力，故國內研究多以45-64歲的勞動力作為老年勞動力，但這并不符合我國實際情況.根據男女勞動力的身體狀況，我國規定的退休年齡為男60歲，女55歲，并且未來有延遲退休的可能，基于此，本文認為以退休前十年勞動力人口比例來衡量勞動力老化更為準確，所以用退休前10年勞動力人口比重來衡量勞動力老化.

Z是一組控制變量.包括物質資本密集度、人力資本、失業率、產業結構.Timmer等（2008）[18]對歐洲和美國的勞動生產率影響因素的研究發現，人均物質資本和人力資本投資是影響勞動生產率的主要因素.Fleisher和Li（2010）[19]對中國人力資本與地區經濟差異的研究也發現人力資本對經濟增長有非常重要的促進作用.而失業率上升導致人力資本進而物質資本的閑置是引起勞動生產率下降的主要原因（Schaal（2012））[20].Basile 和 De Benedictis （2008） [21]的研究也發現，勞動生產率與失業率之間存在很強的負相關關系.因此，本文將資本密集度、人力資本、失業率作為控制變量加入模型中.另外，很多學者在研究經濟增長問題時將生產技術水平作為控制變量加入模型中（姚先國和張海峰（2008）、包玉香（2012）、張曉蓓和李子豪（2014））[22，23，13].本文認為由勞均資本存量代表的資本密集度已經涵蓋了生產技術水平，因此不再將生產技術水平單獨作為控制變量加入模型.在三次產業中，制造業的勞動生產率最高（Drucker和 Feser （2012））[17].Tang和Macleod（2006）[11]在研究加拿大勞動力老化問題時將制造業總產出占GDP的比重作為控制產業結構的變量加入模型，但我國對產業結構的傳統劃分為一、二、三產業，制造業包括在第二產業中且占很大比重.據此，本文將第二產業總產出占GDP的比重作為控制產業結構的變量加入模型中.

T是時間效應變量.Tang和Macleod（2006）[11]在研究加拿大勞動力老化對勞動生產率的影響時，為了使非平穩數據平穩化，對計量經濟模型做了一階差分處理.但考慮到我國當前發展狀況與發達國家的差異以及樣本容量問題，對所有變量做差分處理不僅會弱化數據特征，而且會減少樣本量，所以本文只對勞動力老化變量做差分處理.經ADF和PP檢驗發現，不能拒絕數據存在單位根的假設，即數據非平穩.于是本文參照Levin和Lin（2002）[24]的方法，在模型中引進時間趨勢變量T，再做ADF和PP檢驗，結果強烈拒絕存在單位根的原假設，即數據趨于平穩.

ηi是不隨時間變化的地區非觀測效應，D是區域虛擬變量，D=1，D為沿海省份；

0，D為非沿海省份；ε是誤差項，下標i和t分別表示地區和時間.

4 數據說明及主要變量描述性統計

本文所使用數據均來自于“中國人力資本與勞動經濟研究中心2013年人力資本指數項目估算數據”和省級統計年鑒.由于我國城鎮登記失業率在時間跨度和空間跨度上都有不同程度的缺失，為保證數據質量，本文考察的樣本省份共19個，考察期間為2000-2010年.

本文以高中及以上學歷的勞動力人口比率作為人力資本的代理變量，并引用李海崢等（2013）[25]的測算方法，以 1978 年為基期，采用永續盤存法估算得到高中及以上學歷的累計勞動力人口數以及勞動力人口總數.另外，考慮到中國人的習慣和失業登記服務系統的完整性，城鎮登記失業率可能并不能真實地反應失業情況，本文基于全國調查失業率和登記失業率構建了失業率調整系數對省級登記失業率進行調整，得到與我國失業實際情況較為一致的估計失業率.表1報告了代表性年份的主要變量描述性統計.

表1 主要變量的描述性統計

5 實證結果及分析

本文采用省級面板數據對勞動力老化問題進行研究，面板數據不僅能夠增加樣本數量，還能夠有效控制被考察省份不隨時間變化的某些特征，從而消除內生性問題（張曉蓓（2014）） [12].模型中的地區效應ηi為不隨時間變化的地區非觀測效應，且通常與右邊解釋變量相關.為有效消除ηi，以減輕估計誤差，本文采用固定效應估計方法Hausman 檢驗結果為chi2（7）=50.77，Prob>chi2 =0.0000，所以拒絕原假設，接受被擇假設，本文應采用固定效應模型.

.另外，由于我國各省之間存在較大差異，加之面板數據模型可能存在異方差性，本文對數據進行了懷特檢驗，結果②顯示確實存在異方差性懷特檢驗結果為chi2 （19） =1285.43，Prob>chi2 =0.0000，即存在異方差.，后續回歸均采用OLS加穩健標準差來處理異方差問題.

表2給出了異方差穩健的固定效應回歸結果，其中第1列引入了全部的控制變量.回歸結果顯示，在其他因素保持不變的情況下，勞動力老化對勞動生產率的影響在10%的顯著性水平下為負，具體而言，勞動力老化程度每增加1%，勞動生產率約降低0.06個百分點.本文數據顯示，我國勞動力老化程度在2000～2010年間增加了13.61%，從2000年的21.59 %增加到2010年的35.20%，年均增長1.36%，根據實證回歸結果，勞動力老化的這一增長，使勞動生產率的年均增長速度降低0.1%.以此類推，勞動力老化在之后十年的增長將使勞動生產率降低1%.由此可知，勞動力老化對勞動生產率的消極影響不可忽視.

表2 勞動力老化對勞動生產率的影響

從地區層面來看，沿海地區勞動力老化對勞動生產率的消極影響更為嚴重.勞動力老化與D2交叉項的系數在5%的顯著性水平下為負，即其他因素不變，勞動力老化程度每增加1%，沿海地區勞動生產率的下降程度比非沿海地區多0.006%.單就上海市和貴州省的對比而言，2000-2010年間，上海市的勞動力老化程度增加5.88%，比貴州省多4.43%，綜合地區因素的影響，上海市由勞動力老化引起的勞動生產率的降低比貴州省多0.33%.由此可見，勞動力老化程度以及勞動力老化對勞動生產率影響程度的差異，將會在一定程度上縮小沿海地區與內陸地區間勞動生產率的差距.

資本密集度仍是推動勞動生產率增長的關鍵.具體而言，資本密集度每增加1%，勞動生產率提高0.529%，也就是說勞動生產率的增長的52.9%是由資本密集度的增加解釋的.人力資本對勞動生產率的影響在10%的水平下顯著為正，人力資本每增加1%，勞動生產率提高0.029%.與資本密集度相比，人力資本對勞動生產率的影響程度稍顯遜色.其原因有二，首先，人力資本投資具有一定的滯后性.其次，人力資本可能存在外部性，人力資本對勞動生產率的影響可能通過提高物質資本的利用效率來體現，因為資本傾向于流向勞動力素質較高的區域（Lucas（1990））[28].失業率系數在10%的水平下顯著為負，這意味著失業率的增加將阻礙勞動生產率的增長，具體而言，失業率每增加1%，勞動生產率降低0.027%.值得注意的是，第二產業份額系數在51%的水平下顯著為負，說明第二產業份額的增加不利于我國勞動生產率的提高.這并不違背我國產業結構發展規律：隨著技術水平的提高和高科技產業的發展，我國第三產業發展迅速，第二產業份額有減少趨勢.為了使分析更有說服力，本文在模型中用第三產業份額代替第二產業份額，如表2（7）.結果顯示，第三產業份額系數在5%的水平下顯著為正，即第三產業份額的增加對我國勞動生產率的提高有很強的促進作用.

表2第（2）～（5）列為依次去掉各種控制變量后對回歸結果進行的敏感性分析.表2（2）顯示，剔除資本密集度變量后，勞動力老化對勞動生產率增長的阻礙作用更加明顯.根據勞動力需求理論，資本與勞動力之間有替代效應，在不控制資本時，企業的產出更多地依賴于勞動力，勞動力老化對勞動生產率的消極影響更嚴重.特別值得注意的是，在不控制資本密集度時，第二產業份額對勞動生產率的影響由負變為正，且人力資本對勞動生產率的影響增加了將近20倍.這一方面是由于我國資本密集型產業主要集中于第二產業，不控制資本密集度時，資本對勞動生產率的積極影響一部分通過第二產業對勞動生產率的影響表現出來；另一方面，受教育程度越高的人，在社會再生產過程中控制的物質資本越多，所以不控制資本密集度時，資本對勞動生產率影響的另一部分通過人力資本對勞動生產率的影響表現出來.在不控制經濟周期時，勞動力老化對勞動生產率的消極影響變小，且資本密集度對勞動生產率的影響變小，說明資本的利用效率具有周期性.在不控制產業結構時，勞動力老化對勞動生產率的影響變大，說明合理調整“勞動力老化-產業”雙重結構，將會大大促進勞動生產率的提高.

6 結論及政策建議

本文的研究具有以下三點創新：第一是國內首次使用省級面板數據和基于標準C-D生產函數的計量經濟模型實證研究我國勞動力老化問題；其次是根據我國經濟發展不平衡分區域考察勞動力老化對勞動生產率的影響；第三是通過在模型中引進時間趨勢變量的方法，處理數據單位根問題，使非平穩數據平穩化.

本文的研究結果有三點：第一，我國勞動力老化對勞動生產率有顯著的消極影響，不同區域勞動力老化對勞動生產率的影響不同，沿海地區勞動力老化對勞動生產率的消極影響比非沿海地區大；第二，資本仍是推動勞動生產率提高的主要力量，人力資本對勞動生產率的積極影響不容忽視，物質資本和人力資本存在一定的替代效應；第三，第三產業份額的增加已經成為推動我國勞動生產率增長的新生力量.

基于以上結論，為盡量減少最小化勞動力老化對勞動生產率的消極影響，推動我國經濟健康快速發展，可以從以下幾方面著手.

第一，穩定低生育水平，適當放寬人口政策.由于我國計劃生育政策的長期實施，高生育水平得到有效控制，人口自然增長率迅速下降，沿海有些地區甚至出現負增長現象，這在很大程度上加快了勞動力老化問題.本文研究表明，勞動力老化對勞動生產率有顯著的消極影響，特別是沿海地區.所以，根據經濟發展進程有計劃地對計劃生育政策進行合理調整是非常有必要的.在生育率高的非沿海地區仍然堅持控制人口數量，提高人口素質的基本內容，而在生育率較低的沿海地區則要適當放寬人口政策，促進生育率的提高，實現不同區域勞動力結構的平衡發展，緩解勞動力老化對勞動生產率的影響.

第二，合理引導人口流動，實現地區間的勞動力年齡結構的優勢互補.我國經濟發展不平衡，區域經濟發展差距較大，人口分布極不均勻，勞動力老化程度也存在很大差異.本文研究顯示，沿海地區勞動力老化對勞動生產率消極影響大于非沿海地區.所以要根據經濟發展情況合理引導人口流動，調整產業結構，實現我國各地區勞動力年齡結構與產業結構完美結合，進而緩解勞動力老化對勞動生產率的影響.

第三，大力發展教育事業，加大人力資本投資.本文結果顯示，人力資本對勞動生產率增長的促進作用不容忽視.近年來，我國教育事業飛速發展，大學入學率由1998年的6.2%上升到現在的23%以上，但與高收入國家大學入學率67.2%的水平仍有很大差距，因此加大教育投入，提高大學入學率和大學教育質量對我國勞動生產率的提高至關重要.另外，老年勞動力的知識技能老化速度加快，知識更新速度相對遲緩，要緩解勞動力老化對勞動生產率的影響，建立和完善老年勞動力的教育和培訓體系迫在眉睫.

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