蘇子淇　宋文淵　馮國強

摘要：從勞動力結構的角度出發(fā)，首先將勞動力結構劃分為年齡結構、素質結構、性別結構三類，再將全要素生產率（TFP）的提高與經濟增長方式轉變結合起來，從全要素生產率對國內生產總值（CDP）的貢獻人手，對該指標進行模型度量，并試圖通過構建一個簡單的生產模型，說明勞動力的這三個結構對TFP的影響路徑。在實證分析階段，構建一個區(qū)域產出函數，將城市化率、對外依存度、行政管理成本、市場化作為控制變量，構造一個多元回歸計量經濟模型，再對該模型的計量結果進行分析。

關鍵詞：勞動力結構;全要素生產率;FCLS方法

中圖分類號：F241

文獻標志碼：A

0 引言

我國自1978年改革開放以來，經濟建設方面取得了舉世矚目的成就。進入21世紀以來，我國經濟社會的發(fā)展問題日益突出，經濟轉型成為必然要求。黨的十九大報告中指出，“我國已由高速增長階段轉向高質量發(fā)展階段，正處在轉換增長動力的攻關期”，要高質量發(fā)展實質上就是提高全要素生產率在GDP中的貢獻份額。一個地區(qū)的勞動力結構、城市化率、對外開放程度、制度安排等因素均會影響到該地區(qū)的全要素生產率，這些已經為許多學者的研究所證實。

本論述試圖從勞動力結構的角度出發(fā)，首先將勞動力結構劃分為年齡結構、素質結構、性別結構三類，再將全要素生產率的提高與經濟增長方式轉變結合起來，從全要素生產率對GDP的貢獻人手，對該指標進行模型度量，并試圖通過構建一個簡單的生產模型，說明勞動力的這三個結構對TFP的影響路徑。在實證分析階段，構建一個區(qū)域產出函數，將城市化率、對外依存度、行政管理成本、市場化作為控制變量，構造一個多元回歸計量經濟模型，再對該模型的計量結果進行分析。

其中，技能型、半知識型、知識型勞動力的劃分按其受教育的程度。我們將接受義務教育階段的勞動力劃歸為技術型勞動力，即以技術型勞動為主要的勞動力;將高中與大專生劃歸為半知識型勞動力，即具有一定的自主創(chuàng)新能力，但仍然主要從事技術型工作;將本科及研究生劃歸為知識型勞動力，即具有較好的自主創(chuàng)新能力，是知識型工作的主要參與者。

就全國的勞動力年齡結構而言，勞動力占總人口的比重并沒有太大變化，但是勞動力的絕對數量增長率逐年下降的同時，我國GDP的增長卻是穩(wěn)步上升。這說明勞動生產率的提高是推動我國經濟發(fā)展的主要動力，而勞動生產率的提高依賴于人力資本的增加與新技術的廣泛使用。

從勞動力的素質結構來看，技術型勞動力的占比在2009年之后呈現出快速下降的趨勢，而半知識型勞動力與知識型勞動力的占比穩(wěn)步上升，其中半知識型勞動力數量占比的增加快過知識型勞動力。這說明我國的勞動力整體素質正在不斷提升，這對于增強我國的自主創(chuàng)新能力起到了巨大作用。

從勞動力性別結構來看，我國男性勞動力總量的占比較以往有所上升，但是這并不能說明經濟增長與男性勞動力的占比呈絕對的正向關系。首先，男女之間的儲蓄率差異將影響資本存量，并改變人均產出。另外，已有研究證實女性勞動力在推動技術進步、提高全要素生產率方面具有不可忽視的作用。

因此，本論述試圖以TFP為橋梁，先分析由于勞動力年齡結構、素質結構以及性別結構的改變對TFP的增長帶來的影響，再以TFP的增長對GDP增長的貢獻率作為經濟增長方式轉變的度量指標，建立勞動力結構變化與經濟增長方式轉變之間的因果關系，立足我國特殊的經濟發(fā)展國情，講述勞動力結構是如何對經濟增長方式轉變產生影響的，同時也對控制變量如市場化、城市化等在經濟增長方式轉變中產生的效應做出適當解釋。

1 文獻綜述

將部分已有文獻按照勞動力年齡結構、素質結構、性別結構分別對TFP的影響進行梳理，最后再就經濟增長方式轉變中TFP發(fā)揮的作用做一簡要說明。

目前就年齡結構對TFP的影響，一部分學者，如Canto（2002），Lancia（2009）認為，一國如果老齡人口過多則會表現出創(chuàng)新能力不足、新技術應用困難，同時社會撫養(yǎng)負擔過重等社會問題都會對TFP的增長產生一定的影響。但是，另一部分學者他們觀點與普遍的看法相反，各國之間的老齡化與人均產出增長的下降無關。Eggertsson和Lancastre （2018）通過使用與跨國資本積累有關的跨國證據說明，老齡化可以通過資本深化來增加每個工人的資本，并且由于相對勞動減少，它可以引發(fā)積極的技術變革勞動力短缺會觸發(fā)勞動力節(jié)省和技術創(chuàng)新，從而提高全要素生產，進而抵消由于老齡化減少了在職人口的比例。

同時，中國勞動力整體素質較差缺乏人力資本，已經對中國經濟增長方式的轉變產生了負面的影響，也逐漸成為學術界的共識。但是，就中國特殊國情，學者們對目前急需的什么樣的人才還存在爭論。部分學者認為，接受過高等教育的人才是推動創(chuàng)新驅動的主力（錢津，2017）。但是，部分學者則充分肯定了職業(yè)教育對“新時代”經濟轉型的作用，國家也出臺相關《意見》提出大力發(fā)展職業(yè)教育。

勞動力性別結構對TFP的影響效應研究，主要聚焦于女性參與勞動力市場所產生的特殊效應。Duflo（2012）研究發(fā)現，兩性的儲蓄、投資、消費等個人行為特征存在者明顯的差異，而這些性別差異會影響經濟增長和產業(yè)發(fā)展。魏下海（2017）認為地區(qū)性別失衡對企業(yè)勞動收入份額有負向影響。然而，有部分學者通過實證檢驗得出了不同的結論，他們認為在一定條件下，性別歧視對經濟發(fā)展具有積極的效應：Seguino（2000）表明，性別不平等降低了婦女的工資，并通過對出口導向型經濟體的出口產生影響，對增長產生了積極影響。Berik、Rodgers和2veglich（2004），Busse和Spiel-mann（2006）發(fā)現，性別工資不平等與勞動密集型產品的比較優(yōu)勢正相關，因此對經濟增長具有積極影響。

綜上，大部分學者都肯定了人力資本、老齡化、性別結構對與經濟集約化發(fā)揮了作用，但是就分析相關因素對經濟轉型的影響還需考慮我國具體國情，現階段我國的人口、教育、經濟政策導致的勞動力年齡、素質、性別結構正經歷的深刻變化，及其對經濟轉型和產業(yè)發(fā)展的深遠影響。

2 模型設定

根據唐未兵（2012）在研究技術創(chuàng)新、技術引進與經濟增長的文獻，建立一個柯布一道格拉斯形式的區(qū)域產出函數，并處理TFP：

其中，εi為隨機干擾項。我們可以看到，gp與gtfp正相關，當保持gk，gl不變時，增加gtfp將促進我國的經濟增長方式轉變。

首先使用OLS方法對模型進行估計，觀察OLS方法是否為BLUE的，若OLS方法并非BLUE的，則使用FGLS來進行估計。

同時，根據2008年進行的第三次經濟普查數據中的各地區(qū)工業(yè)企業(yè)的資產總值以及各個地區(qū)2007年的三次產業(yè)結構，我們估算出2007年的社會資本存量。假定每年固定資產投資全部轉化為資本存量，且不考慮折舊。雖然這會高估gk的數值，但是并不影響系數的保號性。

我們使用國家統(tǒng)計局給出的就業(yè)人數數據。由于統(tǒng)計數據中，就業(yè)人員均為社會保險參保人員，因此，該數據存在低估各個地區(qū)的就業(yè)人數的可能性，因此，我們主要關注gl前系數的保號性。

本論述使用2000～ 2017年全國30個地區(qū)的省級面板數據（西藏地區(qū)數據剔除）。數據全部來自中國國家統(tǒng)計局統(tǒng)計年鑒，以及中國人力資源與社會保障局中國勞動統(tǒng)計年鑒。其中，勞動力的年齡結構的統(tǒng)計數據不全（僅在2004年以前有數據），因而我們用人口的年齡結構來進行度量。

3 實證分析

根據模型設定，用OLS構建的模型為：

估計模型參數得到表1（R語言）：

以上的OLS估計方法得到的模型，發(fā)現數據盡管擬合程度較好，但存在殘差分布不符合正態(tài)假定。因而我們采用FGLS方法對模型參賽進行估計。

根據模型設定，模型為

使用FGLS方法進行參數估計，得到表2。

我們觀察到，所有FGLS估計模型相較于OLS估計模型有較好的性質，增強了參數估計的顯著性，避免了異方差性的出現。

在FGLS模型1中，直觀來看，變量qua，urb.adm，mak，In（L），In（K）前的系數為正。人均受教育程度的增加、城市化率上升，行政管理成本增加，市場化程度的加深均能夠推動TFP的增長，從而促進經濟增長方式的轉變。而變量age，gen，nx前的系數為負，即人口老齡化程度的增加、女性勞動力占比的下降、對外依存度的增加，會對TFP產生負向的影響，從而阻礙了經濟增長方式的轉變。

4 結論

本論述通過對勞動力結構與經濟增長方式轉變的研究發(fā)現，我國目前所處的階段是GDP逐年穩(wěn)定增長，而勞動力增長率逐年遞減，這說明促進TFP的增長是推動我國經濟轉型的必然要求。

提高勞動年齡人口的勞動參與率，降低我國人口的撫養(yǎng)比是推動經濟發(fā)展與全要素生產率提高的重要舉措。撫養(yǎng)比的降低使得勞動力負擔減輕，能夠更好地參與生產活動，推動資本積累，擴大新技術的運用。

另外，隨著我國教育事業(yè)的發(fā)展，知識型勞動力會越來越多，這將直接地推動我國的技術水平與自主創(chuàng)新能力;而技能型勞動力的數量占比會逐漸下降，直至知識型、半知識型、技術型勞動力三者相對穩(wěn)定。我國的技術水平提升與自主創(chuàng)新能力的加強主要推動力是知識型勞動力。因此，需要國家加大對教育，尤其是較高層次教育的投入力度，培養(yǎng)更多的知識型與半知識型人才。

男女勞動力的比值上升在現階段將推動TFP的提升，由于目前我國的男性儲蓄率平均高于女性，儲蓄率的增加有助于人均資本的增加，從而推動投資，促進勞動力“干中學”的知識積累，推動TFP的增加與經濟增長方式的轉變。

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作者簡介：蘇子淇（1999-），女，漢族，甘肅蘭州人，大學本科在讀，主要研究方向：經濟高質量發(fā)展與人力資本。

通訊作者：馮國強（1985-），男，漢族，貴州遵義人，博士，講師，主要研究方向：制度經濟學、資源與環(huán)境經濟學。