人力資本測算及對經濟增長的實證研究

陳漢鵬 卜振興

摘 要：人力資本對經濟增長具有重要意義，本文重新構建中國的人口年齡結構與教育數據，并在此基礎上對中國經濟現狀和未來做了分析與預測。結果顯示20～59歲人口更適合作為中國的勞動年齡人口，根據該標準中國的勞動年齡絕對人數始終處于增長階段，但人口撫養比于2011年達到最低點;中國近30年的受教育狀況得到了顯著的改善，勞動年齡人口的平均受教育年限從1982年的5.37年上升至2015年的10.14年;中國經濟增長最主要的貢獻來自物質資本的積累，其次是教育，勞動力人數對于經濟增長的貢獻最弱;中國2010年以來經濟降速的主要原因是投資速度的放緩和全要素生產率的下滑。

關鍵詞：人口年齡結構;教育;經濟增長;經濟預測

基金項目：河北省自然科學基金項目“經濟價值視角下商業銀行利率風險管理研究”（G2019207086）。

[中圖分類號] F015 [文章編號] 1673-0186（2019）011-0066-014

[文獻標識碼] A ? ? [DOI編碼] 10.19631/j.cnki.css.2019.011.007

一、引言

近年來，中國經濟增速下滑已是一個不爭的事實。2018年，中國的實際GDP增長率為6.6%，2019年中國政府設定的經濟增長目標為6%～6.5%，二者均創十余年來的新低。大量學者對中國經濟增長問題展開了討論，其中最有影響力的一種解釋是中國人口結構的變化和勞動年齡人口數量的下滑[1-3]。該觀點認為中國改革開放以來經濟長時期的高速增長主要歸功于源源不斷的“人口紅利”，隨著人口紅利的漸行漸遠，中國經濟增長將不可避免地從高速向中高速轉變。根據Cai等的研究，中國經濟的潛在增長率從“十一五”時期的平均10.5%下降至“十二五”時期的7.2%，以及“十三五”時期的6.1%[4]。同時，由于此輪經濟降速是結構性的，因此學者們對于傳統的經濟刺激政策多持否定態度，而更主張通過提高教育水平等方式來挖掘未來經濟增長潛力[5]。

教育對于一國經濟的增長有著重大的影響。一國人口的受教育程度越高，該國的勞動生產率通常就越高，同時其學習和研發先進技術的能力也越強[6]。然而在以往的許多研究中，由于數據條件的缺失，人們常常無法準確地估計教育對經濟增長的影響。因此，有許多學者開始致力于各國人口與教育數據的構建[7-8]，例如Barro和Lee、Cohen和Leker，以及持續更新的佩恩表（Pen World Table）。這些國際型數據庫的優點在于涵蓋了大量的國家，便于橫向比較，但如果用其數據對某一國的經濟問題進行時間序列分析就顯得過于粗糙。以國內學者最常借鑒的佩恩數據庫為例，其雖給出了中國近60年的人力資本數據，但其原數據僅來自中國1982、1990、2000三年的普查數據。白重恩和張瓊用類似的方法重新測算了中國1977—2013年的人均受教育年限數據[9]，但所有數據也只是通過2005和2010兩年的人口普查數據前后遞推得到。由下文的分析可知，中國的人口普查或抽樣調查數據存在一定的缺陷，需要對其進行修正。

實際上，相較于其他變量，人口的教育和年齡結構數據由于其自身的特點，是能夠被相對準確地估計的，如果因為該數據偏差而影響最終的分析結果是很可惜的。鑒于中國目前在這方面數據的缺失，本文將嘗試填補這一空白，重新構建中國每一年各年齡段人口的受教育情況數據，并利用該數據對中國經濟的現狀和未來進行分析與預測。本文的結構安排為：第二部分構建中國1982—2015年年齡、受教育程度人口數，并以此計算各年勞動年齡人口的數量和平均受教育年限。第三部分對中國的生產函數進行估計，考察各要素對產出的影響，分析中國經濟降速的原因。第四部分對全文進行總結。

二、年齡結構與教育數據的構建

由于已有的數據或多或少地存在一些缺陷，本部分將根據中國人口普查和抽樣調查數據的特點，重新構建中國1982—2015年年齡、受教育程度人口數。

（一）中國的人口普查與抽樣調查數據

中國人口與教育數據的主要來源是國家統計局定期組織的人口普查和抽樣調查。其中全樣本的人口普查每十年一次，在兩次人口普查中間會組織一次約1%人口規模的抽樣調查（又稱“小普查”），并且在沒有普查和小普查的年份還會開展約1‰人口規模的抽樣調查。在1982—2015年期間，中國共組織過8次全國范圍內的人口普查和小普查，每一次調查都包含了如民族、年齡、教育、家庭、死亡等豐富的信息。

本文主要關注每一年份年齡、受教育程度人口數。除十年一次的全樣本人口普查以外，其余數據都是抽樣數據，這就不可避免地存在一定程度的取樣偏差問題。這里我們可以做一個直觀的檢驗：令h■■表示t年n歲人群的人口數量，由于存在一定的死亡率，同一組人群的人數應該是逐年遞減的，即h■■>h■■，i=1，2，……。圖1和圖2分別給出了中國2000年和2010年各年齡人口數與各自1年前、5年前相對應人群人口數的比值（h■■/h■■，h■■/h■■）①。其中2000、2010年的人口數取自第五和第六次人口普查，2009、1999、2005、1995年的人口數取自當年的人口抽樣調查，抽查比例分別為0.873‰、0.976‰、1.325%、1.027%。圖中橫軸表示年齡，2009、1999、2005、1995年的人口數已通過抽查比例的調整，顯然在理論上這些數值都應小于1。

根據圖1和圖2我們發現各條曲線都有相當一部分是在1之上的，這意味著我國的人口抽樣調查數據存在較為嚴重的年齡結構取樣偏差。如果假設2000年和2010年的人口普查數據是準確的，則1995、1999、2005和2009年的人口抽查數據在許多年齡段都存在取樣不足的問題，同時剩余年齡段人數在經過抽樣比例調整后便會發生相應的取樣過度問題。以圖1中的2010年曲線為例，該曲線的位置表明2009年人口抽樣調查對0～4歲、6歲、15～38歲、47歲人群的取樣偏低。顯然，在這種條件下，直接從人口抽查數據中得到的人口年齡結構，以及與之相關的數據都存在偏差。考慮到1‰人口抽樣調查的數據偏差過于嚴重，下文將不再采納該數據源的數據，而僅以大小普查數據作為人口和教育數據的來源。

由于調查數據本身存在瑕疵，使得我們無法直接使用調查得到的人口年齡結構和教育數據。由圖2可知，小普查同樣存在取樣偏差的問題。因此，結合大小人口普查的特點，本文將分兩步來構建中國的人口與教育數據。第一，為避免小普查數據取樣偏差所帶來的干擾，本文僅以能夠獲得的最可靠的全樣本人口普查數據為基礎，推算每一年的人口年齡結構數據;第二，依據歷年大小人口普查數據，推算每一年各年齡段人群中各種受教育程度人群的占比，并以此推算中間年份的教育分布情況。最后將二者相結合，即可得到中國1982—2015年年齡、受教育程度人口數。

（二）中國1982—2015年人口年齡結構數據

圖3給出了2001～2015年中國各要素對產出增長率的貢獻，即每個要素的增長率乘各自的產出彈性。從圖中我們可以發現：第一，中國長期以來的經濟增長模式都是投資驅動型，資本積累對于經濟增長的貢獻占據絕對的主導地位。2001—2015年，中國的年均實際GDP增速為9.67%，其中8.19%都來自物質資本累積。第二，勞動力數量對經濟增長的貢獻十分有限，幾乎可以忽略不計。中國2001—2015年勞動力年均增長率為0.48%，對產出的平均貢獻為0.16%，2015年更是不足1‰。第三，人力資本對于經濟增長的貢獻較為穩定，在2001—2015年對經濟增長的年平均貢獻率為1.04%，是除物質資本以外中國經濟最大的驅動力量。第四，在鎖定了人力資本以后，全要素生產率對經濟增長的影響較為有限，且從2010年以來中國全要素增長率的絕對水平是在不斷下降的。簡而言之，中國經濟近年來實際增速的下滑主要是由投資的放緩和全要素生產率的下降所致，與勞動力數量和人力資本并沒有直接的關系。

四、結論

我國在2012年便提出了到2020年經濟總量在2010年基礎上翻番的目標，并將其列入了《中華人民共和國國民經濟和社會發展第十三個五年規劃綱要》。目前來看，完成2012年提出的經濟增長目標問題不大。但是近年來我國經濟增長數據已經出現明顯下滑，實際GDP增長率從2010年的10.6%下降至2018年的6.6%。如何解釋背后的原因至關重要。本文重新構建了中國分年齡的人口與教育數據，并在此基礎上對中國經濟降速的原因了進行分析。

根據生命周期理論，一國的勞動人口比例越高，人口撫養比越低，儲蓄率就越高，這將影響各期的資本供給。之所以關注人口年齡結構與教育數據，主要考慮到：第一，中國目前正在經歷人口年齡結構的轉變，逐漸步入老齡化社會，這對社會經濟的各個方面都有著重大的影響;第二，中國目前缺乏相對準確的關于人口年齡結構和教育的數據;第三，人口與教育數據相對穩定并能夠被更加準確地預測，因此通過它去估計經濟未來的走勢會更加客觀、準確。

一國的經濟增長主要由物質資本、勞動力和人力資本共同決定。具體來說，對于物質資本，在確定了折舊率以后，關鍵在于今后幾年中國在物質資本方面的投資。本文的研究結果表明，中國經濟增長主要依靠物質資本和人力資本的積累，近年來導致經濟增速下滑的主要原因分別是物質資本累積速度的放緩和全要素生產率的下滑。但值得一提的是，中國2009～2015年固定資本形成總額占GDP的比值均維持在45%以上，這在世界范圍內都是一個相當高的比率。因此，如果中國經濟要保持經濟的平穩增長或者要避免經濟增速過快地下滑，提高全要素生產率將是關鍵突破點。

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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

（責任編輯：黎智洪）