人口老龄化发展趋势对劳动力市场的影响——以江苏省为例

杨文健，王 涵（河海大学 公共管理学院，江苏 南京210098）

人口老龄化发展趋势对劳动力市场的影响
——以江苏省为例

杨文健，王 涵
（河海大学 公共管理学院，江苏 南京210098）

江苏省是我国经济社会发达的省份之一，也是人口老龄化严重的省份，这势必会对全省经济社会的发展产生深远的影响。基于第六次人口普查和江苏人口现状，运用 Leslie矩阵方程对分年龄人口进行预测，得到与江苏省人口老龄化发展趋势有关的指标值，并据此从江苏省未来老龄化发展趋势对劳动力的影响入手，提出应对江苏省人口老龄化和改善未来劳动力市场的建议，以保证省域经济的积极健康发展。

人口老龄化；人口预测；劳动力；对策建议

一、引言

江苏省在1986年就进入了人口老龄化社会，比全国提早了14年。根据第六次人口普查资料显示，江苏省65岁及以上人口占全省总人口的10.89%，远高于全国8.87%的水平［1］。随着出生率与死亡率的降低，加上人口计划生育政策的影响，江苏省人口老龄化程度还将继续加深。

江苏省作为中国综合实力最强的行政省，其经济总量位居全国前列，地位举足轻重；江苏省日渐严重的人口老龄化趋势将对经济发展和社会进步产生巨大的影响［2-3］。本文首先分析江苏省人口老龄化现状及其特点，其次运用Leslie矩阵方程对分年龄人口进行预测，然后根据预测结果探讨江苏省未来老龄化对劳动力供给造成的影响，最后提出应对江苏省人口老龄化和改善未来劳动力市场的建议。

二、江苏省人口老龄化现状及其特点

（一）老龄人口绝对数大，老龄化速度快

江苏省的人口老龄化进程比全国老龄化进程提早了14年。根据江苏省统计年鉴数据显示，截止到2014年，江苏省常住人口7 939.49万人，65岁以上人口为1 054.89万人，占总人口数13.29%，同2010年第六次人口普查（江苏省常住人口7 865.99万人，65岁以上人口 856.78万人）相比，总人口增加0.93%，65岁以上人口增加23.12%，如表1所示。由此可见江苏省人口老龄化增长速度快于总人口增长速度，这势必会影响江苏省未来劳动力市场，从而影响江苏省经济社会的发展。

表1江苏省总人口及65岁以上人口对比表

（二）老龄化程度高

为了进一步了解江苏省人口老龄化程度以及江苏省人口年龄结构与全国对比的情况，分析对比四次人口普查数据，如表2所示。

老年人口系数和老少比都是反映人口老龄化社会的重要指标，老年人口系数高于7%为老年型社会；老少比小于15%的为年轻型人口，大于30%的为老年型人口，15%～30%之间的是成年型人口。从表2可以看出，2010年江苏省老年人口系数比1982年增长了5.4个百分点，并且远高于全国8.9%的水平；2010年江苏省老少比为83.75%，是1982年的3倍多，远高于全国54%的水平。由此可以看出，江苏省的人口老龄化程度远高于全国总体水平，而且其发展速度也是大于全国总体水平的。因而，江苏省的人口老龄化指标远高于全国总体水平，老龄化程度很高。

（三）老年抚养比不断增加

老年抚养比（ODR）用以表明每100名劳动年龄人口要负担多少名老年人，表3详细给出了相关年份江苏省老年抚养比的情况。

表2江苏省人口年龄结构与全国的对比

表3江苏省相关年份老年抚养比情况

从表3可以看出，1982年到2014年的30多年间，老年抚养比不断上升，2014年甚至达到了18.11%，比1982年增加了10%，这意味着每5.5个劳动年龄段人口就要供养一个老年人。在江苏省人口老龄化程度仍在加深的背景下，通过对比分析江苏省30年间老年抚养比情况，预计江苏省未来20年的老年抚养比将持续增高。

三、江苏省未来老龄化趋势预测

由于江苏省人口老龄化速度快、程度高、劳动力内部老化明显。因此，对江苏省未来20年人口老龄化情况的预测就显得十分重要。本研究通过Leslie建模和计算机仿真技术相结合的手段，来探索解决江苏省城镇老年人口预测动态建模的问题。采用MATLAB进行仿真计算，预测江苏省城镇人口老龄化现状及未来20年的老龄化趋势、老龄化出现的高峰、老龄人口赡养率的情况。

（一）预测方法的选定

Leslie矩阵方程预测方法能够从现有少量的数据中发现和认识内在规律，通过对比其他预测方法，发现Leslie矩阵方程预测方法在预测人口增长趋势上更为精准。因此，本文选用Leslie矩阵方程来对江苏省人口增长趋势进行预测，从而得到与江苏省人口老龄化的相关数据。

1.符号约定

为方便预测顺利进行，对建立Leslie模型要用到的符号进行约定，如表4所示。

表4符号约定

2.建立分组人口模型

分组人口模型是全面分析人口增长与人口变化的经典模型。是在已知某地区的人口最大可达年龄为N岁的条件下，按年龄大小等间隔地划分成m个年龄组，如表5所示。

表5年龄区间

设在离散的时间t0，t1，……，tk，……进行观察。相当于每隔N/m年观察一次人口，有t0=0，t1=N/m，……，tk=kN/m，……。

则在一个时间周期内分析可知：

tk时刻第1组人数是在tk-1～tk间各组女性所生育并成活至tk时的女孩人数。

tk时刻第i+1组中女性的数目就是在tk-1时刻第i组女性中活到tk时刻的数目。

其中取N/m=5，即按5年为年限进行人口分组。因为这样可消除各年龄人数的细微变化，更清楚地反映人口总年龄构成。由此可以建立各年龄组成员变化情况的差分方程组。

在离散的时间t0，t1，……，tk，……进行观察，即每隔5年观察一次人口，有t0=0，t1=5，……，tk=5k，……。

根据Leslie种群模型，将0～90岁按5年的年限分组成19个年龄组，即第1组由年龄为0～4岁的所有成员组成，第2组由年龄为5～9岁的所有成员组成，其余年龄组同理类推。显然，得到一个离散时间的动态系统，其一个时间周期的宽度等于基本的分组间距，即5年。

如果在时刻tk统计的第i年龄组人口数目计为xi（k）（i=1，2，3，…，19），由于第1组人数在tk时是在tk-1～tk间各类女性所生育并成活至tk时的女孩人数，即：

在时刻tk，第i+1组中女性的数目就是在时刻tk-1第i组女性中活到时刻tk的数目，得到公式：

综合（1）式、（2）式用年龄分布向量X（k+1）=L·X（k）

表示，其中L为Leslie矩阵，即：

令

则第tk+1时刻的分组人口预测模型表示为：

为讨论女性人口年龄结构的长远变化趋势，给出如下两个条件：

（i）bi≥0，i=1，2，……，19，且bi不全为零；

（ii）ai＞0，i=1，2，……，18。

假设90岁以上年龄者均记为90岁，2010年处在各个年龄段上的女性人口数的分布向量为xi（0）（i=1，2，……，19），bi（i=1，2，……，19）及si（i=1，2，……，19）分别为各个年龄段上的女性的平均生育率和各个年龄段上的女性的平均存活率，由此可得第k年份各年龄段上女性人口数的分布向量为：X（k）= LXi（k-1）=……=LkX（0），其中，L为 Leslie矩阵［4］。

以5年为一个周期，可以由给出的2010年的数据预测出2015年、2020年、2025年……的人口数。同理，可以由给出某一年份的数据预测出5年为周期的各年人口数。

本模型在预测出未来每年人口总数的同时，也预测出各年65岁及以上老年人口数，从而得出老年人口占总人口的比重。根据所得数据，对江苏省城镇老龄化问题进行分析。

（二）江苏省人口老龄化相关指标的预测

1.总和生育率的预测

总和生育率（Total Fertility Rate）在生育率指标族中占据着重要的地位，在人口预测中，通常被确定为一个重要参数［3］。

总和生育率（TFR）的计量描述为：

其中，f（x）是x岁的生育率，a1为最低生育年龄，一般为15岁；a2为最高生育年龄，一般为49岁。

下面运用灰色GM（1，1）模型对预测期的总和生育率进行预测。

灰色预测法是一种对有不确定因素的系统进行预测的方法［5］。灰色系统介于白色系统和黑色系统之间，白色系统是指信息完全公开、透明的系统，而黑色系统是指系统内部信息对外界完全封闭的系统，只能通过分析该系统的输入、输出响应对其内部特征尽量逼近地进行建模分析。灰色系统是指系统的一部分信息已知其余信息未知，系统内各因素间具有不确定的关系。灰色预测是在分析系统中各个因素间发展趋势的不同程度和对原始数据的生成处理基础上，来寻求系统内的变动规律，以此来建立预测模型、预测事物未来的发展趋势。

根据2005—2014年的数据，利用等维递补灰色预测法预测2010至2030年的总和生育率，如表6所示。

表6　2010—2030年育龄妇女总和生育率

对江苏省的人口现状、未来人口生育政策和人口控制目标进行综合考虑，设定江苏省育龄妇女总和生育率方案，如表7所示。

表7育龄妇女总和生育率方案

2.分年龄人口预测

结合江苏省第六次人口普查资料，整理计算分年龄人口预测所需要的相关数据，如表8所示。

表8 2010年各年龄组人口、死亡率与育龄妇女生育率

假设第k组人口年平均死亡率为μk，由于单位时间dt内的死亡人数与人口总数xk（t）成正比，即有：

故5年的人口存活率为

当第k组育龄妇女的年平均生育率为f（k）时，5年的平均生育率就是

由以上确定的各个参数，应用（2）式不断迭代，就可以得到2015年、2020年、……、2050年的江苏省分年龄人口的预测值，如表9所示。

3.人口老龄化有关指标的预测结果

根据表9中的预测结果，计算与人口老龄化有关的指标值，如表10所示。

四、江苏省未来人口老龄化趋势对劳动力的影响

（一）劳动力供给减少

人口老龄化对江苏省劳动力供给的影响是显而易见的。劳动力的供给与总人口中劳动年龄人口的数量有关，劳动年龄人口的数量及其占总人口的比重，影响一个国家或地区的经济发展水平［6］。

根据本文对江苏省未来老龄化趋势预测分析（如图1所示），江苏省未来人口老龄化程度将不断加深。江苏省15～64岁劳动年龄人口数量逐年减少、劳动年龄人口占总人口比值逐年下滑、65岁及以上人口占比逐年增加，这些现象势必会造成劳动力供给不足甚至匮乏，影响经济发展的进程。

表9江苏省分年龄人口预测结果（单位：万人）

（二）劳动力内部老化明显

人口老龄化不仅仅是老年人口数量的增加，同时也是劳动年龄人口中高年龄组劳动力人口占比不断上升，即呈现出劳动力内部老化趋势。

图1江苏省未来劳动适龄人口和老年人口占比对比图

根据本文对江苏省未来老龄化趋势预测，分析江苏省未来劳动力状况，如图2所示。其中，15～29岁、30～44岁组总体呈现下降趋势；45～64岁组总体呈现上升趋势，并且占比较高。年轻的劳动力在不断减少，年长的劳动力不断增多，他们在很短的时间内都将进入到老龄队伍中。由此可见，江苏省劳动力内部老化现象严重。

图2江苏省未来劳动力分布情况

表10江苏省人口老龄化有关指标预测结果

（三）影响劳动生产率

劳动生产率作为经济增长的重要变量，是影响经济增长速度与发展水平的重要因素。事实上，同丰富的劳动力资源相比，劳动生产率的变动更直接作用于整个生产过程，它的持续提高对经济增长的贡献更为显著［7-8］。

劳动生产率高低的决定因素之一是劳动者的素质，而劳动者身体素质是基础。如本文预测所示，劳动力内部老化明显，而老年劳动力的平均受教育水平明显低于年轻劳动力，这会大大降低劳动生产率。劳动者的生产技能一方面来自其受教育时间和质量，另一方面来自工作技能和经验积累。相比年轻人，老年劳动力难以适应繁重的体力劳动和快节奏的生产，他们对新事物和新思想的接受程度以及创新能力也会不同程度地下降，从而影响工作的效率和质量。因此，劳动力供给减少、劳动力内部老化都不利于劳动生产率的提高，对经济发展起阻碍作用。

五、对江苏省应对人口老龄化和改善未来劳动力市场的建议

由以上分析可以看出，江苏省人口老龄化发展迅速，对劳动力市场影响很大。因此，我们必须提前预测市场状况，采取相应的应对措施。

首先，大力发展社会经济。发达国家的经验证明，解决老龄化问题的根本出路在于加快经济发展，在人口老龄化高峰来临之前，壮大经济实力，为应对人口老龄化问题打下雄厚的物质基础。根据文中预测，江苏省目前已经处于人口红利后期，老年人口的抚养比不断提高，青壮年的抚养压力明显增大。因此，只有发展经济，夯实已有的经济基础，才能缓解此压力。

其次，根据江苏省人口年龄结构的变化，劳动力内部老化的现状，需要调整其产业结构，鼓励科技创新。将产业结构从劳动密集型产业转为资本密集型、技术密集型产业，加大对类似于南京市紫金科技创业园和未来谷的扶持力度，鼓励其发展。同时，随着老年人口比重的不断上升，应投入资金发展老龄产业。政府要高度重视老龄人口，加快社会养老保障体系的建设，提高社会养老保障水平，增加老年人消费水平，从而拉动老龄产业的发展。

第三，完善生育政策，鼓励生育。低生育率是导致低龄人口减少的决定性因素之一，也是导致人口老龄化加剧的重要原因之一。目前，国家已经全面放开二胎政策。据本文预测，江苏省2015年生育率1.55，2020—2030年生育率1.70，2040—2050年生育率1.75，低于2.1的更替水平。根据我们的预测发现，江苏省人口老龄化已经开始影响江苏省劳动力数量的供给，劳动年龄人口中的青壮年劳动力人口数量减少。因此，鼓励生育可以缓解江苏省青壮年劳动力减少的趋势，促进劳动力供需平衡。

第四，完善就业政策，优化就业环境。根据如图2所示的预测发现，江苏省青年劳动力占比少，在此情况下，需要完善就业政策，让就业信息发布更加充分和对称，优化就业环境，提高劳动者待遇。有必要提高高层次人才的待遇，吸引并留住高素质人才，充分发挥青年劳动力的作用，给青年劳动力充分发挥其作用的空间。

第五，提高人口资本积累水平，提高劳动者素质。从发达国家发展的轨迹来看，人力资本积累与经济增长直接相关，与受教育程度息息相关。据江苏省历次全国人口普查数据显示（见表11），江苏省高中及以上学历人口数量较少，劳动力受教育程度低。江苏省应该重视人力资本的积累，高度重视人才的教育、就业人员的继续教育、技术人员的技能培训等，提高知识积累水平，同时为大学生提供更多就业机会。

表11江苏省历次人口普查受教育程度情况

第六，倡导健康老龄化，鼓励老年人口中，65～70岁人口再就业。随着经济的发展，人们生活水平的提高、人均寿命也不断提高，在未来劳动力供给不断减少的情况下，鼓励老年人口再就业可以缓解劳动力供给减少对经济发展的影响。

［1］ 杨道兵，陆杰华.我国劳动力老化及其对社会经济发展影响的分析［J］.人口学刊，2006（1）：7-12.

［2］ 彭秀健，DIETRIEH F.低生育率、人口老龄化与劳动力供给［J］.中国劳动经济学，2006（4）：43-63.

［3］ 黄健元.基于Leslie方程预测的江苏省人口老龄化特征分析［J］.南京师大学报（社会科学版），2010（3）：46-50.

［4］ 魏玮.中国人口老龄化问题研究与预测［J］.东方企业文化，2011（16）：154.

［5］ 夏伦.中国中长期劳动力供需趋势分析［J］.西北人口，2014（1）：46-49.

［6］ 王欢.江苏人口老龄化进程中劳动力供给趋势［J］.中国统计，2015（1）：31-33.

［7］ 陈宇学.人口老龄化、劳动力供给与中国经济发展［J］.云南财经大学学报，2015（4）：30-38.

［8］ 隋澈，周晓梅.人口老龄化背景下劳动力供给对中国经济增长的影响［J］.当代经济研究，2014（3）：33-37.

责任编辑：吴强

Influence of Aging Population Trends on the Labor Force——Based on Jiangsu Province

YANG Weijian，WANG Han
（School of Public Administration，Hohai University，Nanjing Jiangsu 210098，China）

The development of Jiangsu province's economic is rapid in china，so its speed of aging population is also serious，which will inevitably have an impact on the development of society and economy.Therefore，based on the sixth census and current population situation of Jiangsu province，this paper made a prediction about the development of different sub-age populations in Jiangsu by using Leslie matrix equation，so we get some related data about Jiangsu's aging population，then from the point of influence of aging tendency on labor force，this article puts forward corresponding suggestions to dealing with the aging problem and improving the future labor force so as to ensure the healthy development of the economy.

aging population；population projections；labor force；suggestions

G924

A

1673-8004（2016）04-0138-09

2016-03-05

本文系江苏省社会科学基金项目“江苏省人口老龄化对经济社会的影响”（项目号：12SHB005）的研究成果。

杨文健（1964— ），男，安徽桐城人，教授，博士生导师，主要从事社会保障研究；王涵（1992— ），女，山东烟台人，硕士研究生，主要从事社会保障研究。