我国的劳动力素质变化

（一）劳动力素质的相关概念

1．人力资本的概念

从社会总体角度看，一国的劳动力资源状况取决于劳动者的数量和劳动力素质两个方面。劳动力素质是指劳动力的状况和水平，反映劳动力质的规定性。相应地，劳动力素质可分为体力素质和智力素质。

马克思^[30]指出，为了提高劳动力素质、使劳动者获得一定的劳动技能和技巧，就要进行一定的教育或训练。为此而花费的教育费用随劳动力性质的复杂程度而不同。

明赛尔（Jacob Mincer）^[31]把为提高劳动者技能所进行的培训称作人力资本投资，即将劳动者技能与人力资本的概念等同使用，并构建了人力资本投资收益模型，考察了个人在受培训时间和工作时间之间的选择行为。

舒尔茨（T．M．Schultz）^[32]假定国与国之间大部分人的天赋才能分布趋于一致，从而把人力资本定义为“后天获得、具有经济价值的人口质量特质，即知识和才能”。他指出，人力资本可以通过儿童保育、家庭、工作经验、教育及保健等方面的适当投资来增进。他认为，人力资本是经济增长的主要动力。

贝克尔（G．S．Becker）^[33]则更明确地将健康列入人力资本的范畴。他认为，人力资本包括人的知识、技能和健康，而教育、在职培训、医疗保健、迁移和搜集工资变化的信息等方面的支出都属于人力资本投资。其中，教育和培训是最重要的人力资本投资。

2．劳动力素质模型

毛志锋^[34]提出了人力资源当量模型。他假定文盲劳动者的质量系数为1，则小学、中学和大学（大专以上）毕业的人力资源素质Q分别随其受教育年限而递增，即：

或者，

其中，r为人力资源素质提高所需投资的贴现率或收益率，i为不同的受教育级别，t为受教育年限，V L（i）为已知文盲和不同受教育者每人每年可能创造的价值（人均GNP或人均国民收入）。于是，特定时空域的人力资源当量为：

其中，n（i）为i级受教育的人力资源数量，P为人口数量。

李发昇^[35]通过实证分析发现，创新可以使劳动生产率按比例增长，受教育年限与创新存在很好的对应关系。他假设劳动生产率随受教育年限t按比例γ增长，即存在指数型的函数关系：

其中，B代表受教育年限为t年的劳动者劳动生产率，劳动生产率初始值（即文盲劳动者的劳动生产率）是B0，γ为劳动生产率随受教育年限年增加比例。李发昇分别采用全国1999年、2003年和2007年三年和1999年、2000年、2003年、2004年、2006年和2007年六年的数据进行线性回归。结果表明，随着数据的增多，γ比较稳定，约为1．46。

劳动力素质在生产上主要体现为劳动生产率。因此，上述两个模型在本质上是一致的。本书用劳动者劳动生产率水平表示劳动者技能水平h。综合以上两个模型，我们假设不同受教育级别的劳动者劳动生产率随受教育年限年增加比例γ相同，且为常数，用y（t）表示t时刻劳动年龄人口平均受教育年限，则t时刻劳动力素质h（t）可表示为：

（二）劳动力素质对经济增长的贡献

随着人类文明的演进和发展，劳动力素质在生产中的重要性越来越突出。在农业文明阶段，劳动力素质普遍低下。这一阶段的生产主要依靠劳动者数量的投入。始于18世纪70年代的工业革命使人类社会步入工业文明阶段。在工业文明阶段，初等教育逐渐得到普及，劳动力素质得到普遍提高，而且体力劳动与脑力劳动逐渐分离。资本、技术和市场成为经济竞争优势的主要来源。20世纪70年代的知识革命，使人类开始进入知识经济时代。在知识经济时代，高等教育开始逐渐普及，终身学习逐渐成为主流，知识创新和技术创新日新月异^[36]。知识、创新、智慧和学习成为经济竞争优势的主要来源，劳动力素质成为经济增长的主要驱动力。

很多学者对发达国家的劳动力素质提升对经济增长产生的影响进行了实证分析。例如，丹尼森（Denison）^[37]对1929—1957年美国经济增长的实证研究发现，教育水平的提升使劳动力平均质量每年提高0．93%。而劳动力平均质量的这一改善对美国实际国民收入年增长率的贡献率为0．67%，约占实际国民收入年增长率（2．93%）的22．87%。贝克尔^[38]认为，主要是因为丹尼森没有将这一时期的健康、在职培训和其他形式的人力资本的改善考虑在内，所以，无法解释另外四分之三左右的经济增长。

我国很多学者对人力资本对中国经济增长的贡献率也做了大量实证研究。由于采用的方法和数据口径不同，计算出的人力资本贡献率差异较大，从7%左右到40%左右^[39]。但这些研究都表明，人力资本与经济增长之间存在显著的正相关关系。例如，王德劲^[40]在2009年对我国1952—1984年、1985—1998年和1952—1998年要素贡献率的测算发现，人力资本的贡献率分别为39．45%、35．54%和36．52%，而劳动的贡献率分别只有4%、 2．83%和3．54%。

（三）人口转变对人力资本的影响

人口转变促进人力资本投资是人口红利的一个重要方面。一方面，死亡率的降低将提高健康方面的人力资本。我国人口预期寿命从新中国成立初期的44．6岁增加到2005—2010年的74．4岁^[41]。这就大大提高了劳动参与率和劳动生产力，也大大促进了劳动年龄人口规模的扩大。同时，由于人口预期寿命的增加使教育和培训方面的人力资本投资回报率更高，人们更愿意对教育和培训方面进行投资。另一方面，生育率的降低将直接提高知识和技能方面的人力资本。我国的总和生育率从20世纪70年代初的每名妇女生育6个子女降至2005—2010年的每名妇女生育1．6个子女^[42]。子女数量的减少，使父母更有能力供养子女，使其受教育水平达到更高层次。这在子女较多的家庭里是很难做到的。同时，子女数量的减少也使父母能有更多的精力投入工作和自身知识和技能的提高上，从而有利于终身学习的实现。尤其需要指出的是，我国人口转变是在人均国民收入较低的情况下进行的。根据世界银行（World Bank）^[43]的数据，2010年，我国的人均国民收入（4260美元）仅为高收入国家（38658美元）的11%。在这种情况下，生育率的降低对子女教育投入的家庭人力资本投资的促进作用比发达国家更为显著。

（四）劳动力素质变化

1．新中国成立以来我国劳动力素质的提升

随着人口转变过程的推进和义务教育的实施，我国的劳动力素质得到大幅度提升。

根据人口普查数据，我国的人均受教育年限从1964年的2．68年提高到2010年的8．25年。改革开放30多年来，我国的劳动年龄人口素质取得了巨大进步。如表5．4所示，劳动年龄人口的人均受教育年限从1982年的6．04年上升至2005年的8．38年。劳动年龄人口由1982年的以小学及以下文化程度的人口占主体，逐步转变为2000年以后的以初中文化程度的人口占主体。而且，高中及以上文化程度的人口比重也明显上升，从1982年的10．69%上升至2005年的24．61%。

此外，我国人口的预期受教育年限也获得了显著提升。预期受教育年限是指5岁儿童入学时可预期的一生受正规教育的平均年限，由五岁及以上人口的各年龄净入学率累计得出^[44]。这一指标反映了在校生可预期的受教育程度。如表5．4所示，我国的人口预期受教育年限从1982年的7．74年跃升至2005年的12．3年。由此可以推测，我国未来新增劳动年龄人口的受教育程度会相应地出现大幅提升。

表5．4　劳动年龄人口受教育程度比较

续　表

资料来源：王广州等，“我国教育总量结构现状问题及发展预测”，载于蔡昉主编：《中国人口与劳动问题报告No．10》，社科文献出版社，2009年。

目前，我国劳动力素质的总体水平与主要发达国家的水平仍存在较大差距。如表5．4所示，2005年的中国劳动年龄人口平均受教育年限（8．38年）比美国1964年的水平（11．04年）相差2．66年，与美国2005年的水平相差5．25年之多，与日本同期水平则相差5．37年。值得一提的是，虽然印度2005年的劳动年龄人口仍以小学及以下文化程度为主，但其高中文化程度人口和大专及以上文化程度人口的比重却比中国分别高3．99%和0．79%。此外，我国2005年的预期受教育年限（12．3年）与发达国家同样存在较大差距，比美国同期水平低2．42年。

本书借鉴李发昇^[45]的研究成果，假定劳动生产率随受教育年限的年增加比例γ为1．46。根据公式5．9得出的计算结果显示，我国的劳动力质量数值从1982年的10．2上升至2009年的36．4。

由此可见，我国人力资本方面的人口红利并没有随着人口转变过程的推进而消失，而是不断得到提升。

2．2010—2100年劳动力素质设定

如上文所述，本书假定劳动力素质仅取决于劳动力受教育年限。本书参考《国家中长期教育改革和发展规划纲要（2010—2020年）》关于2010至2020年教育发展目标的设定，并参照表5．4关于美国和日本的教育发展水平，对2010—2100年的劳动年龄人口平均受教育年限进行设定，见表5．5。

表5．5　我国劳动年龄人口平均受教育年限假定

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