从劳动力供给角度看当前就业压力.docx

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1、图表索引图1 ：今年以来城镇失业率大幅上升 4图2 :中采PMI就业指标5图3 ：三大产业对就业的吸纳能力5图4 :城镇非私营企业的就业结构 6图5 ：私营企业的就业情况6图6 :工业各细分行业的就业人数7图7 ：就业是工业景气的滞后指标8图8 ：经济活动人口 ：预测值（截至2025年）与公布值9图9 ：经济活动人口 ：预测增速（截至2025年）9图10 :脱离教育人数法估算思路 10图11 ：各教育阶段毕业生对劳动力市场的供给压力逐年缓解 11图12 :根据预测结果，劳动力受教育程度逐年提高 11图13 ：各年龄劳动参与率的变化函数 12图14 :未来每年自愿退出劳动力市场的人口预测（不含失

2、业）12图15 ：高校毕业生的结构性就业压力可能凸显13图14 ：未来每年自愿退出劳动力市场的人口预测（不含失业）数据来源:Wind,图13 :各年龄劳动参与率的变化函数100.00%90.00%80.00%70.00%60.00%50.00%40.00%30.00%20.00%10.00%数据来源:Wind,我们使用队列要素法，考虑各个年龄阶段的死亡率与劳动参与率变化，预测未 来每年退出劳动力市场的人口，可以看到这局部人口规模每年都在增加，预计将由 2015年的1421万上升到2025年的1760万。关于劳动力供给与就业：一些重要结论。经济活动人口已于2016年触顶，之 后10年将面临长趋势

3、下降。今年比去年下降350万左右，2020年之后平均每年下降 400万人。从就业角度，可以接受每年一定程度名义GDP增速下行；但过快的下行 那么会带来就业冲击。包括对于未来中周期增长目标的理解，也必须考虑到劳动力供 给这一因素的平滑性，它会构成增长的事实下限。各个教育阶段投向就业市场的毕业生2020年估计1622万，和去年相差不大， 2022年之后将缓速回升。高中以下（含）毕业生就业环境与服务业、劳动密集型企 业、中小企业景气度有较高相关度，稳定这局部就业需要稳定中小企业的经营连续性。高等教育毕业生进入就业市场人数（扣去读研）2020年估计660万，高于去 年，在未来五年也是逐年增加的，这会带

4、来比拟明显的结构性就业压力。退出劳动力市场的人口规模（不含失业）每年都在增加，预计将由2015年的 1421万上升到2025年的1760万。综合来看，在疫情冲击影响下，年内企业经营压力与居民就业压力将逐渐凸 显，但从供给的角度，未来五年内劳动参与人口降幅将逐渐扩大，就业压力在一定 程度上得到缓解。无论是经济活动人口数量（从2018年的8.0亿到2020年的7.6 亿）、教育阶段结束后向劳动力市场的输送毕业生的规模（从2015年的1900万到 2025年的1600万），还是退出劳动力市场的人员数量（由2015年的1421万到2025 年的1760万），都说明劳动力供给对就业市场的压力将逐渐缓解。

5、当然，随着应届 高校毕业生进入就业市场的规模增加（由2018年的635万到2025年的752万），结 构性就业压力可能会加速显现。图15 ：高校毕业生的结构性就业压力可能凸显数据来源:Wind,针对当前劳动力供给的结构性特征，政策可以多方面入手。一是针对产业结构 升级所需要的专业门类，扩大研究生招聘和专升本规模；二是在消费和出口两个链 条上，稳定服务业和中小企业；三是推动体制内就业稳定，引导央企、国企、事业 单位扩大招聘规模，引导基层就业；四是进一步发挥“扩大财政政策空间上马重 大工程带动上下游产业链-带动就业和招聘预期”这一链条的逆周期传递机制；五 是加快城市群建设，扩大对建筑业、服务业的需

6、求及就业吸纳能力。风险提示经济下行超预期；就业压力超预期；疫情防控低于预期(-)流向就业市场的各教育阶段毕业生规模测算我们使用脱离教育人数法(张车伟，2016)对流向就业市场的各教育阶段毕业 生规模进行测算。测算思路是：由于目前中国实行9年义务教育，所有都进入劳动 力市场的劳动力都至少经过小学、初中、高中(职业教育)、大学和研究生中的一 个阶段。因此，针对每一个阶段，可按照入学人数一辍学人数一毕业未升学人数一 升入更高教育阶段人数几个步骤预测，最后将辍学与毕业未升学人数加总得到每年 需要就业的新增劳动力数量。此种方法的好处是，由于教育数据较为精确，更新频 率较高，且前后连贯可比，因此对于短期内

7、的预测精度较高；且由于逐年更新和加 总，可以得到每一年每个学历段进入劳动力的数量，方便我们对劳动力结构和质量 变化有更深刻的认识。1 .脱离小学教育阶段人数我们采用张车伟(2016)的定义：该年龄段小学辍学人数=6年前应入学人口一当年小学毕业人数该年龄段辍学率=该年龄段辍学人数/该年龄段小学毕业前6年入学人口该年初等教育未升学人数=当年中等教育:招生人数-当年初等教育:毕业生 数当年初等教育未升学率=该年初等教育未升学人数/当年初等教育:毕业生数由于我们观察到目前辍学率和未升学率都处于持续变动中，因此，我们不采用 张车伟(2016)的计算方法，即以实际数据最后一年的辍学率和未升学率作为预测 期

8、所有年份的比率。可以观察到2011-2012年的辍学率为负值，这显然是瞒报误报 引起的。最近几年的数据，无论是辍学率还是失学率都呈现出稳定的下降趋势。因 此，预测数据应以最近几年的变动为参考。为了防止受到不良数据的影响，我们只 统计最近3年的数据。可以观察到，2016年-2018年，初等教育辍学率年均下降 0.45%,初等教育未升学率年均下降0.86%,由于中国社会处于一个持续的开展上 升趋势中，特别伴随着最近几年大规模的扶贫行动，我们预期当前辍学率和未升学 率双降的趋势还将在整个预测期(2018-2023年)内持续。但由于当前的辍学率 和未升学率已经很低，因此我们假定二者在预测期内年均下降幅

9、度为最近3年年均 下降幅度的一半，我们可以得到未来几年初等教育辍学率和初等教育未升学率预测 值。通过预测的辍学率，以及2013-2018的入学人口，我们就可以推算出2019- 2025的毕业人口，进而通过预测的未升学率推算出2018-2023年的升学人口，从而 得到预测期内每个年份未来将以小学学历进入劳动力市场的人口。我们采用张伟成 (2016)的假定：将小学辍学或未升学的人口数视为小学毕业3年后以小学学历进 入劳动力市场的人口数。截止目前，所有的估算都没有考虑人口死亡率对于劳动力 人口的影响。因此，我们将通过第六次人口普查数据获得的612岁人口的死亡率, 调整这局部以小学学历进入劳动力市场的

10、人口数量。2 ,脱离初中教育阶段人数通过小学毕业人数以及对应年份毕业但未升学人数，我们就可以估计出当年进 入初中教育的人数。初中阶段形成的劳动力包括初中辍学和初中毕业未升学人数。 用3年前初中入学人数减去当年初中毕业人数即得到初中辍学人数，将其除以对应 的初中入学人数即可得到初中辍学率。我们观察到初中的辍学率处于一个先升后降 的变动趋势当中，当前的辍学率仅回落到2008年的水平。因此，从趋势上看，我们 缺少充分的证据断言未来初中辍学率的水平会进一步回落，所以我们采用2018年的 辍学率作为预测期内每年辍学率的预测值。再来看初中毕业未升学人数，初中毕业未升学=初中毕业人数一高中阶段入 学人数。由

11、于高中阶段教育包括普通高中教育和中等职业学校教育，因此，高中阶 段入学人数等于普通高中入学人数加上中等职业技术学校入学人数。我们观察到， 最近10年，初中未升学率整体也处于一个较为稳定的下降趋势当中。但由于初中阶 段目前的未升学率也已较低。因此，我们假定19、20年的未升学率以最近3年的平 均下降幅度下降，而后维持19年未升学率不变，由此得到预测期内每一年的初中阶 段未升学率。我们同样采用张车伟（2016）的假定：将初中辍学或未升学人数之和视为当年 以初中学历进入劳动力市场的人数。通过3年前初中入学人数，调整辍学率估算出 的辍学人数，以及未升学率估计出的未升学人数之后，我们就得到当年以初中学历

12、 进入劳动力市场的人数。然后通过调整12-15岁人口的死亡率，利用第六次人口普 查数据获得的数据，我们就可以得到每年以初中学历进入劳动力市场的具体人口数 量。3 .脱离高中教育阶段（包括中等职业教育）人数通过初中毕业生人数扣除毕业但未升学人数，我们可得到每年对应的高中阶段 入学人数（高中阶段招生人数）。普通高中和中等职业教育这里统称为高中阶段， 两者的区别在于，普通高中毕业生有机会参加高考，进而接受高等教育，职业教育 毕业生那么在毕业之后直接进入劳动力市场。首先看普通高中学生的情况。我们观察到在高中阶段教育中，高中教育学生的 比例自2009年就持续上升。我们仍然采用最近3年的平均上升幅度的一半

13、作为预测 期年均上升幅度的判断，并由此得到预测期内每一年的高中教育入学人数占高中阶 段入学人数的比重。据此估计出每年高中教育入学人数。由于高中学生毕业之后可 以选择继续升学或者直接进入劳动力市场。我们将继续分别观察辍学率和未升学率。 我们观察到辍学率最近10年来一直处于波动状态，并无明确趋势。且2018年的辍 学率已经处于10年来最低水平。因此我们假定预测期高中辍学率维持在2018年水 平。尽管高中未升学率处于持续下降状态，但2018年的辍学率已经一个非常低的水 平，且较2017年有了明显减少。因此我们同样假定预测期高中未升学率维持在 2018年水平。根据辍学率和未升学率，那么可以计算出高中阶

14、段辍学人数和未升学人数。二者 之和为未调整的以高中学历进入劳动力市场的人口数量。然后将此规模根据15-18岁人口的死亡率进行调整，那么得到当年以普通高中作为最终学历进入劳动力市场的人口数量。与高中不同，由于中职教育的所有学生无论是否毕业，都会进入劳动力市场。 因此，我们将预测得到的当年中职教育入学人数直接作为3年后以中职教育作为最 终学历进入劳动力市场的人口数量。普通高中和中等职业教育合称为高中阶段教 育，因此中职教育入学人口可以直接由高中阶段入学人口扣除普通高中入学人口得 到，然后将此规模根据15-18岁人口的死亡率，调整这局部以中等职业学校作为最 终学历进入劳动力市场的数量。4 .脱离大学

15、教育阶段人数普通高中毕业生分为未升学和进入大学两局部，我们通过扣除未升学的普通高 中毕业生人数，就可以直接得到当年普通高校入学人数。普通高校中包含普通高校 本科生和普通高校专科生，但在这里由于他们的区别不影响我们的测算，所以不做 进一步区分。考虑到大学的辍学情况比拟少，故可假定大学入学人数与大学毕业人 数相等。大学毕业后，有一定比例的大学毕业生会攻读硕士研究生，那么大学阶段进 入劳动力市场人数为：4年前大学入学人数X（1一攻读研究生的比例）=进入劳动力市场的毕业生人 数。考虑到年轻人死亡率已经比拟低，进一步下降的空间有限，我们将整个高等教 育阶段视为整体，用1828岁的死亡率对本科进入劳动力市

16、场的人数进行调整。我们观察当年研究生入学人数与4年前本科入学人数的比例，我们发现攻读研 究生比例在2010-2018年间都处于一个比拟稳定的状态，并未表现出明显的上升趋 势，且2018年攻读研究生比例已处于自2009年以来的高点。因此，我们不采用张 车伟（2016）的假定，即认为此比例会在2030逐步提高至15%,而是直接以2018 年的比例作为预测期内的普通高校毕业生攻读研究生的比例。5 .脱离研究生教育阶段人数研究生分为硕士研究生和博士研究生，由于博士研究生规模比拟小，而且统计 指标不全，这里不再将两者区分对待。目前，硕士研究生制大多为3年，根据3年前 研究生招生规模可得研究生阶段新增劳动

17、力规模。我们将整个高等教育阶段视为整 体，用1828岁的死亡率对研究生进入劳动力市场的人数进行整体调整即可得到最 后以研究生作为最终学历进入劳动力市场的新增劳动力数量。最终，我们通过加总每一年以每一种学历加入劳动力市场的人口，就得到当年 新加入的劳动力市场供给。（二）每年退出劳动力市场的人口规模测算我们知道，人口可以分为经济活动人口与非经济活动人口，其中经济活动人口 是指在16岁以上，有就业意愿并且正在积极找工作或者正在参与工作的人口。因此 处于16岁以上，但是无就业意愿的人口那么不被视为劳动力供给。因此，估算每年退 出劳动力市场的人口并非简单的扣除当年到达60岁的男性人口数量，和当年到达55

18、 岁的女性人口数量，而是扣除掉随着年龄增大，由于种种原因主动退出劳动力市场 的数量。通过第六次人口普查数据，我们可以刻画出不同年龄的就业人口占该年龄人口 总数的比重，以及不同年龄人口的劳动参与率。可以观察到，劳动参与率的峰值出 现在39岁，就业比重的峰值出现在43岁，之后就开始持续下降。由于我们衡量的是 参与劳动力供给的人口，因此应以劳动参与率为准。即，我们通过加总40岁之后， 每个年龄每年退出劳动力市场的数量就可得到每年退出劳动力市场的劳动人口总 数。由于每个年龄就业人口的详细数字仅在全国人口普查中加以统计，因此我们将 从2010年开始，逐年将每个年龄的人口调整对应年龄段的死亡率，然后得到下

19、一年 各个年龄的人口数量。然后通过对应年龄的劳动参与率得到下一年各个年龄的经济 活动人口。通过计算此年龄的经济活动人口相比上一年经济活动人口的差值，即可 得到当年该年龄退出劳动力市场的人口数量。加总各年龄退出劳动力市场的数量， 即可得到该年退出劳动力市场的人口总数。由于全国人口普查提供的调查数据仍然 是一个抽样数据，因此我们在通过样本占整体的比重推算出2010年全国范围内退出 劳动力市场的具体数字。例如，通过2010年第六次全国人口普查中39岁的人口数 量，通过调整39岁的死亡率数据，就可以得到2011年40岁人口的具体数字。然后根 据40岁的劳动参与率，我们就可以计算出2011年40岁的经济

20、活动人口。由于劳动参 与率峰值出现在39岁，因此我们只需要得到1971年及之前出生人口（在2011年40 岁及以上）退出劳动力市场的人数即可。具体来说，我们通过比拟2011年时40岁 经济活动人口与2010年时39岁的经济活动人口的差额，就得到1971年出生劳动力 在2011年退出劳动力市场的数量。同理可计算在2011年时在40岁以上年龄的劳动 力退出劳动力市场的人口数量。加总所有年龄退出劳动力市场的人口，并通过调整 样本占全国16岁以上人口总数的比例，我们就可得到2011年全国退出劳动力市场 人口数量。我们用2010年的数据作为基期逐年递推，就可以得到20112023年各年 份退出劳动力市场

21、的数量。看到以上测算结果，可能读者会对我们的测算数据产生一定疑问：建国后从 1962年开始有一波持续11年的婴儿潮。这波婴儿潮人口将在预测期内陆续到达60 岁，为什么我们预测结果中退出劳动力市场的人数没有在未来儿年中持续增加？2大原因导致了如果不考虑由于健康状况等引起的不同年龄的劳动参与率变 化，直接扣除当年到达60岁人口的男性和当年到达55岁人口的女性的测算方法会有 较大的估算偏差：1 .根据国务院关于工人退休、退职的暂行方法，多数男性会集中在60岁退 休，而女性工人和干局部别在50岁，55岁退休，因此从整体人口的角度来讲，劳动 参与率的下跌是分次而非一次进行。同时，中华人民共和国劳动法只规

22、定禁止 雇佣16岁以下的人口，但并未规定禁止雇佣60岁以上的人口。因此，60岁以上 的 人口只要有劳动力能力和劳动意愿，仍然可以进入劳动力市场。直接扣除当年到达 退休年龄的人口并不符合市场的实际情况。2 .以就业岗位类别来划分，根据国务院关于工人退休、退职的暂行办 法，适用于退休规定的岗位类别大致包括：国家机关党组织企事业负责人、专业 技术人员、办事人员、生产运输设备操作人员（合计权重约35.4%）,而不适用于 退休制度的岗位包括农林牧渔业生产人员、商业服务业人员（合计权重约64.5%） o 因此，近三分之二的就业人口并不受退休年龄限制。尽管2010年新制定的中华人民共和国社会保险法对养老保险

23、的领取范围给与了充分的扩大，但是这只涉及养老金的发放，并不涉及退休制度的改变。正是由于以上两个原因，简单的直接扣除法会误估每一年的退休规模，使得我 们对劳动力数量的整体预测产生较大的错误。参考文献1张车伟(2016),中国“十三五”时期劳动供给和需求预测及缺口分析， 人口研究，2016年2齐明珠(2010),我国20102050年劳动力供给与需求预测，人口研究，2010年就业压力已初步上来，稳定就业将成为后续的经济关键点与重要政策目标。新 冠疫情以来，宏观经济景气度与企业经营状况急剧变化，特别是集中在下游消费 类、出口类行业的多数中小企业经营压力更为显著。12月，由于建筑施工活动停 滞的影响，

24、固定资产投资下降23.5%；由于物流与渠道停摆、终端零售与餐饮商户 暂停营g 消费品零售规模同比收缩20.5%；由于销售环境约束，房地产销售仅实 现了去年同期六成的规模。在这种情形下，供给侧也受到巨大冲击，工业企业利润 同比大幅下降38.3%,特别是集中在下游消费类、出口类行业的多数中小企业在疫 情冲击下盈利恶化更为迅速，即使在疫情冲击结束之后，短期内可能也难以恢复到 原有的增长水平。因此中小企业的经营状况可能是未来经济关键点之一，而就业和 中小企业本质上是同一个问题，即劳动密集型行业的稳定性。随着就业压力的显性 化，稳定就业将成为后续一个重要政策目标。图1 ：今年以来城镇失业率大幅上升004

25、004cc/ CCCC 57oeoe CMI76OCM 二、6oe ioe 656OCM 856OQ 56004 9568CM go、68e 寸。、6oe iE CM568CM o、6oe eLsdLoe isCM ioe 60、85e 858 Loe Z588。 i8e gosdEe 寸。、85e i8e doe ioe006.005,504城镇调查失业率就业人员调查失业率:25-59岁 31个大城市城镇调查失业率数据来源：Wind,常用的就业指标反映出哪些信息？ 2020年2月，城镇调查失业率由去年底的 5.2%攀升到6.2%；即使在就业压力相对小的两个领域：31个大城市与2529岁中青

26、年，失业率也出现了不同程度的上升。就业人数方面，城镇新增就业人数同比下降 37.9%,去年表现已经比拟差的失业人员再就业与就业困难人员再就业人数，今年 2月的降幅分别为36.8%与34.8%。中采PMI指标显示，建筑业、制造业、服务业的 就业情况在今年12月都出现了不同程度的恶化，其中建筑业下降最快，制造业次 之，但降幅都比拟显著。图2 :中采PMI就业指标45.0045.00cc/ CCCC 317657 608553 900557 coo、6oe 3178804 iEe iEe iEe avzEe 60/zEe 90/zEe coo/zEe OJL/95CM 60/9 Loe 90/957

27、 CO0/95CM CML/gEe 60/957 90/g8e 8OU5OCM dLGoe 6OAOZ 90/寸57 ooOAoe aucoEe 60/coEe 90/coEePM上从业人员PML服务业:从业人员PML建筑业:从业人员OCXJCO 寸 L09Z86 0lCJCOLD9Z86 0lCJCO b LO 9c 6666666660 OOOOOOOOlllllllt 666666666 OOOOOOOOOOOOOOOOC10,000.00就业人员:第一产业就业人员:第二产业就业人员:第三产业数据来源：Wind,除直观的就业指标之外，失业保险基金支出与就业人群周平均工作时间也从侧 面印证

28、了就业情况的急剧恶化。一是今年1-2月，失业保险基金的支出增速攀升到 76.7%,同期失业保险与养老保险的收入增速下降到10%以上；二是在就业人群 中，平均周工作时间也从46.7下降到40.2%,这也符合我们在从发电量看劳动密 集型行业对经济的影响中指出的，复工复产率的提升不代表生产效率的等幅度提 升。我国哪些领域吸纳就业的能力最强？目前就业结构呈现出哪些特征？三大产业 的就业数据显示，第一产业吸纳的就业人数逐年下降，目前已经是吸纳劳动力人数 最少的产业部门。第二产业就业人数在2012年触顶，随后每年不断回落，而三产就 业人数那么持续创出新高。2018年，三大产业就业人员占比分别为26.1%、

29、27.6%与 46.3%O图3 :三大产业对就业的吸纳能力45,000.00 万人40,000.0035,000.0030,000.0025,000.0020,000.0015,000.00数据来源：Wind,进一步深入到产业内部，不同大类行业之间、城镇与乡村之间、私营部门与非 私营部门之间的就业结构又各不相同。首先，随着我国城镇化进程的加快，就业结 构由乡村为主向城镇为主逐年演化，目前城镇就业在全部就业人员中占比57.1 %, 这一比例在2000年仅为32%。其次，就城镇就业来说，私营部门（私营企业与个人） 吸纳就业人数是非私营部门的1.41倍，且这一比例也在逐年上升。第三，不同领域 中各行

30、业对就业的吸纳能力存在差异，例如在城镇非私营企业中，就业占比最高的 四个行业分别是制造业（24.2%）、建筑业（15.7%）、公共管理、社会保障与社 会组织（10.5%）与教育业（10.1%）,涵盖了全部城镇非私营就业的60%以上。 而城镇私营部门就业那么更多地集中在批发和零售业（40.3%）、制造业（12.3%） 租赁和商务服务业（9.3%）与住宿和餐饮业（8.8%）。乡村私营部 门的就业结构也比拟类似，只是比例略有差异，特别是制造业就业占比21.3%,明 显高于城镇私营部门。图4 ：城镇非私营企业的就业结构数据来源：Wind,图5 ：私营企业的就业情况数据来源:Wind,在就业吸纳能力最强

31、的制造业领域，也存在细分行业的结构性差异。例如，下 游行业往往能够吸纳更多的就业人口，一方面下游行业包含了上游产业链的产值创 造局部，因此产值规模更高，另一方面我国的上游工业往往具有资本密集特征，下 游工业表现出更显著的劳动密集特征。正因如此，吸纳就业人口最多的行业更多地 集中在下游领域，如电子通信制造、电气机械、汽车制造、非金属建材与通用设备 制造等行业合计占全部工业就业人数的34.5%。从今年2月就业人口的变化情况来 看，多个行业的用工人数同比下滑，如可选消费、原材料行业、装备制造与公用事 业的就业吸纳能力出现不同程度的下降，特别值得注意的是，受到贸易需求收缩与 下游行业加速出清两方面因素

32、影响，采矿、出口与低端消费领域的用工人数降幅最 为显著。图6 ：工业各细分行业的就业人数数据来源：Wind,自供给侧改革以来，就业结构已经发生明显变化：由第二产业向第三产业加速 转移，并更多地进入个体与私营经济。就业是经济的滞后指标，规模以上工业企业 的就业增速大约滞后于收入一年左右，自2018年起持续进入下降通道，今年1-2月 更是到达了64%的降幅。但三产的就业吸纳能力自2019年开始已经急剧下降，疫 情中更是受到极大冲击，就业压力甚至高于第二产业。图7 ：就业是工业景气的滞后指标40.00%000 0O.,O.O18 6000 0O.,O.O18 6Tc/cccc 9。、6& 察Loa

33、60/Z5CM CMcmoa W95e yLoe OL 283 cocmoe 80、co8e O、COSCM 9048Z 二/二0 a 寸。/二。CM iEe eo、o8e zioCM cml/8。 gioa oloocm cooooeiooCMiooe30.0020.0010.000.00-10.00-20.00 工业企业:主营业务收增速 工业企业:营业收入增速 工业企业:从业人员数目增速（右）数据来源：Wind,未来劳动力供给压力如何：关于经济活动人口毕业生规模劳动力市场退出 人群的测算。判断未来的就业压力，劳动力供给也是重要指标。经济活动人口指的 是年龄在16岁及以上、实际参加或要求参加

34、社会经济活动的人口，不包含在校学 生、退休人士与病残人土。经济活动人口为经济生产和服务活动提供了劳动力供 给，是衡量未来较长一段时间内就业压力的重要变量。这一指标由我国的人口基 数、年龄结构与劳动参与率来决定，相对客观、变动也比拟缓慢，因此具有一定的 可预测性。另外，我们还需关注两个对经济活动人口形成重要影响的因素，一是各 个教育阶段以毕业生形式向市场输送的劳动力供给，二是因劳动意愿下降等原因退 出劳动力市场的人群（这一因素不考虑失业，因经济活动人口本身包含了就业人口 与失业人口，失业人数变化并不影响经济活动人口的数量）。经济活动人口已经于2016年触顶（7980亿），之后10年将面临长趋势下

35、 降。我们基于2010年第六次人口普查数据，使用队列要素法对2011-2025年的的经 济活动人口进行预测。在预测过程中需要根据各个年龄段（级差为1岁）的死亡率 对不同年龄的人口数加以调整，再考虑不同年龄的劳动参与率特征，逐年递推得到 每年的经济活动人口。与统计局公布的201118年经济活动人口数量相比照，我们 在2011 -15年期间的预测误差控制在1 %范围内,由于2010年死亡率与劳动参与率 数据的有效性会随着时间推移而逐渐下降，201618期间误差略有扩大，但仍然能 够控制在2%左右，且经济活动人口的预测数据与统计公布数据同时在2016年见 顶, 预测方法与预测结果表达出比拟强的有效性

36、。那么根据预测结果，经济活动人口自 2017-2025年持续下降，且降幅每年扩大，到2020年之后平均每年下降400万人， 降幅0.5%。预计到2025年，经济活动人口将由2018年的8.0亿左右下降到7.6亿左 右。图8 :经济活动人口 ：预测值（截至2025年）与公布值850850百万人800750700650600着护护/护护经济活动人口：预测数据 经济活动人口:公布数据数据来源：Wind,图9 :经济活动人口 ：预测增速（截至2025年）经济活动人口年度增速（预测）0.8%0.6%0.4%0.2%0.0%-0.2%-0.4%-0.6%0.6%0.4%0.2%0.0%-0.2%-0.4%

37、-0.6%lh.2012 2013 2014 2015 2016-0.8%数据来源：Wind,针对不同级别教育向市场输送劳动力供给的情形，我们使用张车伟（2016） 的脱离教育人数法进行预测。由于目前我国实行9年义务教育，所有都进入劳动力 市场的劳动力都至少经过小学、初中、高中（职业教育）、大学和研究生中的某一 个或几个阶段。因此，针对每一个阶段，可按照入学人数一辍学人数一毕业未升学 人数一升入更高教育阶段人数几个步骤预测，最后将辍学与毕业未升学人数加总， 得到每年各个教育阶段结束后向市场输送的新增劳动力数量。在预测过程中，我们 需要考虑每个教育阶段的教育类别，以及各教育类别的招生数、毕业生数

38、、在校生 数、辍学（肄业）人数、教育年限，上一阶段的毕业生数与下一阶段的招生数，以 及对应年龄阶段的死亡率。基于该种预测方法，我们可以对劳动力结构和质量变化 有更深刻的认识。图10 :脱离教育人数法估算思路（张车伟，2016 ）脱离教育人数法Measuring Animal IncreiiHMil H Labour Supply小学入学小学入学小学辍学小学未升学小学未升学A小学辍学或未升学, 视同小学毕业3年 后进入劳动力市场：高校毕业*未升学升入高校升入初中进入劳动力市场 (扣除死亡人口 )成为研究生数据来源：张车伟（2016）,预测结果显示，各个教育阶段的毕业生向市场提供的劳动力规模在20

39、15年见顶 （1900万左右），随后快速下降。进入就业市场的毕业生规模底部大致出现在 2021年（1500万左右），2022-25年将缓速回升，预计2025年这一数据将为1600 万。结构上看，高等教育（本科生、硕士研究生、博士研究生）毕业生比重逐年上 升，其中本科毕业生占比可能由2018年的39.2%提升到2025年的46.9%；初等教育 （小学）、初级中等教育（初中）、中等职业教育（中专）、高级中等教育（高 中）占比持续下降，预计高中以下（含）毕业生占比将很快回落到50%以内。从这 一预测结果来看，未来各个教育阶段输送毕业生对劳动力市场形成的供给压力并不 大，但高等教育毕业生数量将持续增加

40、，可能存在结构性就业压力。图11:各教育阶段毕业生对劳动力市场的供给压力逐年缓解进入劳动力市场的毕业生规模预测20.0 百万人数据来源:Wind,图12 ：根据预测结果，劳动力受教育程度逐年提高 2018 2020E2025E数据来源:Wind,法定退休年龄并不会造成该年龄段的劳动参与率断崖式下跌。关于退出劳动力 市场的人群预测，市场往往存在一个误区，即认为绝大多数劳动者都将在法定退休 年龄退出劳动力市场（男60岁，女50岁，特殊工种除外），因此在这两个年龄段劳 动参与率将出现断崖式下跌。而实际上法定退休年龄的规定仅适用于全民所有制企 业、事业单位和国家机关、人民团体，仅仅是劳动者群体的一局部。人口普查数据 显示，不同年龄段的劳动参与率（经济活动人口占比）大致在39-42岁见顶（91% 左右），随后随着年龄的增长而近乎匀速地下降，只是到法定退休年龄降幅略微显 著一些，如50岁时下降幅度大约为5.5个百分点（78.9%） , 60岁下降8.2个百分点（54.0%）。总体来看，退出市场的劳动力规模并不是由某一个年龄段的人群决 定，而是由整个群体的劳动意愿共同决定。