新中国经济建设70年
第三节 人力资本积累
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新中国经济建设70年 \ 下篇 从“高速度”迈向“高质量”发展（2012—2019） |
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摘 要
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毋庸置疑，人是创新的主体，人力资本积累和研发活动可谓创新的“一体两面” ，缺一不可。近年来，中国人口和劳动力数量增速放缓、人口流动的活跃程度有所下降。最后,作为更加直接的评判，据前文提及的世界大型企业联合会有关数据，单纯的劳动力数量增加对中国经济增长的贡献却在减小：在2000年之初，由每年劳动力增加而拉动的GDP增速约为0.5 — 0.6个百分点，而在2010 — 2015年，已经降低到约0.2个百分点。当然，结合前文提到的中国对其他主要经济体在制造业（同研发活动联系最紧密的部门）规模上的明显优势，中国研发人员的密度尚低，所谓的“工程师红利”才刚刚起步，今后还有极大的挖掘潜力。 | ||||||
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关键词
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劳动力 研发 人力资本 农民工 青少年人口 人口比重 中国人口 印度 收入国家 发达国家 巴西 |
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第三节 人力资本积累
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一 劳动力数量与年龄结构
毋庸置疑，人是创新的主体，人力资本积累和研发活动可谓创新的“一体两面”，缺一不可。
首先关注最广义的人力资本。近年来，中国人口和劳动力数量增速放缓、人口流动的活跃程度有所下降。自2013年起，每年城镇新增就业人员稳定在1300余万人，变化幅度明显小于前期；乡村就业人员则相应逐年减少；总体就业人口增幅明显收窄，甚至在2018年较上一年减少54万人。同时，与产业、区域结构变化密切相关的流动人口也自2014年达到2.53亿人以来连续下降，到2018年已低至2.41亿人；国家统计局《农民工监测调查报告》也显示，尽管农民工绝对数量还在增加，但每年增幅已从2013年的2.4%降至2018年的0.6%。
其次，随着生育意愿降低、寿命延长，中国人口年龄老化、人口抚养比提高。以老龄化问题为例。如图18—8所示，2013—2017年，中国65岁及以上人口比重从9.0%升至10.6%,2017年的占比实际上已经高于1980年（4.7%）的两倍。横向看，这虽然较之于发达国家并不严重，但已经超过2017年世界平均水平（8.7%），也高于同年印度（6.0%）、巴西（8.6%）等发展中大国。此外，上述监测保护还显示，农民工群体也出现了年龄“老化”现象——50岁以上人群占比从2013年的15.2%持续升至2018年的22.4%。相应地，在人口结构的另一端，由于少子化的影响，青少年人口比例（14岁及以下人口比重）近年来也缓慢降至17.7%的水平，不仅明显低于2017年的世界均值（25.9%）和印度（27.8%）、巴西（21.7%）等国的水平，甚至低于美国（18.9%）。在此值得指出的是，尽管2015年10月开始启动“全面二孩”政策，但仅从目前情况看，其作用尚不足以根本扭转人口老化的趋势，2017年青少年比例仍旧是2014年以来的最低值。[※注]
最后，作为更加直接的评判，据前文提及的世界大型企业联合会有关数据，单纯的劳动力数量增加对中国经济增长的贡献却在减小：在2000年之初，由每年劳动力增加而拉动的 GDP 增速约为0.5—0.6个百分点，而在2010—2015年，已经降低到约0.2个百分点。综上可知，近年来有关中国“未富先老” “人口红利”消退、和已经跨越“刘易斯拐点”等观点及争论值得高度关注。[※注]
二 教育发展与劳动力素质提升
得益于全社会对教育和人力资本投资的重视，特别是“科教兴国”“人才强国”等国家战略的稳步推进，近年中国教育经费投入保持较强力度。如图18—9所示，国家财政性教育经费占GDP的比重自2012年以来一直保持在4%以上，接近高收入国家的平均水平（根据世界银行WDI数据，在2015年约为5.2%）。这在青少年人口比重下降的背景下尤其难得。因此，中国包括劳动力在内的整体人口素质也在不断提高，这成为近年来中国实现人力资本积累的最主要的、可持续的途径。
图18—10展示的国际比较表明，中国高等教育毛入学率已经从2012年的28%升至2017年的51%，开始从高等教育的精英化阶段过渡到普及化阶段（在2000年时仅为7.6%）。横向看，这一指标虽然同美国等发达国家尚有较大差距，但已经明显高于世界平均水平（38%）和中等收入国家平均水平（36%），并已经接近印度（28%）的两倍。另据《农民工监测调查报告》，农民工的文化程度也在不断提升：如在2013年，该群体大专及以上占比仅为6.7%，而到2018年已经升至10.9%。无疑，人口受教育水平的持续改进将在很大程度上弥补劳动人口数量的缩减，因而成为推动创新发展的最强大的智力和知识基础。
此外，作为创新活动的主力，从事研发活动的人员密度也是评判一国人力资本水平以及创新能力的重要指标。如表18—2所示，中国这一指标也在不断提升。横向对比可见，中国研发人员的密度明显高于印度、巴西等发展中大国，也高于中等收入国家平均水平；尽管同发达国家还相差较大，但这一差距正在缩小。例如在2012年，中国每百万人的研发人员数量仅为日本的20%、德国的23%、美国的25%，但到2016年则分别上升为23%、25%和27%（美国的为2015年数值）。当然，结合前文提到的中国对其他主要经济体在制造业（同研发活动联系最紧密的部门）规模上的明显优势，中国研发人员的密度尚低，所谓的“工程师红利”才刚刚起步，今后还有极大的挖掘潜力。[※注]
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