根据经典宏观经济学增长模型，劳动力、资本、生产力水平是经济长期增长的决定性推动力。而在众多影响中国经济未来走势的因素之中，劳动力市场的演变无疑是最扑朔迷离的。一方面，新增城镇就业年年超额完成政府既定目标，另一方面从存量上看，全国就业人数增长趋势缓慢，2014年全国就业人数增长0.35％,为经济危机以来的最低水平。

人口结构的变化，前几年城镇化的迅猛发展，不可忽视的经济下行压力，加之缺乏周期性的就业、失业数据，让人们对就业市场的健康状况产生怀疑。随着人口逐步老龄化，未来中国的人口红利会消失么？中国农村地区是否有足够的剩余劳动力来推动城镇化？哪些因素决定中国劳动力需求？当制造业在经济下行周期内步履维艰的时候，服务业能力挽狂澜吗？依靠服务业推动的就业，会给经济带来什么样的影响？

在这份系列报告中，我们围绕着这些争论的实施加以澄清，并对其影响作出量化分析。我们通过将一些基本但是经常被忽略的经济、人口、就业数据综合在一起，希望能够帮助大家拨开劳动力市场的重重迷雾。

老龄化担忧或被夸大

对于中国劳动力市场的担忧最初来自于人口结构变化产生的可见影响。当前存在的一个普遍误区，即中国劳动力市场会因为人口老龄化的加剧而快速萎缩。由此得出政府未来创造就业的压力会减小，并且支持中国过去30年高速增长的人口红利将快速消失。我们认为这个分析实际上是错误的。

中国适龄劳动人口在未来数年中将会呈现出温和下降的趋势，而不是骤减。这个结论是不随着统计定义的变化而变化的。

按照国际通用的口径，16岁－64岁劳动适龄人口在2014年为9.98亿，自2016年开始呈现出负增长，至2025年将降至9.85亿，年均下降0.19％。即从现在开始每年下降100万左右。国内一些评论中常用的定义16岁－59岁年龄段人口目前为9.21亿，到2025年下降至8.91亿。按照这个口径每年的适龄劳动人口减少大约是300万左右。这在直观感受上比国际通用口径的数字要大不少，但相对于我国庞大的劳动力基数来说也仅仅是年均0.32％的降幅。换句话说，即使是按照这个较为严苛的口径来说，劳动适龄人口的减速也不是像一部分人所担心的那样如洪水猛兽。

更何况用15岁－59岁年龄段的人口来定义中国适龄劳动人口并不完全符合中国劳动力市场的现状。2010年人口普查数据显示，在我国60岁－64岁年龄组中50％的经济活动人口仍坚守在工作岗位上，即使是到了65岁－69岁这一阶段，30％的人仍在参加工作。考虑到人们目前倾向于在教育上花费更多的时间，我们甚至可以用更严苛一点的定义，即20岁－59岁（劳动适龄人口中的“核心”组）的人口作为劳动适龄人口来看劳动力数量的变化。这个年龄组的人口当前为8.55亿，预计到2025年下降到8.24亿。

那么，考虑劳动参与率之后的经济活动人口——即有能力、有意愿工作的人口结果会如何呢？我们发现中国劳动参与率自1990年以来一直保持下降趋势，这一方面是因为人们在教育上花费了更多的时间，另一方面更多的已婚妇女会退出劳动力大军。鉴于这些担忧，我们假设参与率在未来10年将继续下降，其结果是劳动力每年将减少200万左右。

综上所述，不论以何种定义来看我国适龄劳动人口的变化，即使考虑到劳动参与率的下降，我们都不能说老龄化趋势将会带来中国适龄劳动人口的迅速下降。

但是不可否认的是，未来劳动力人口的确是在不断下降的。我们在这里并不是说老龄化不会带来中国劳动力的减少，或者说是一个无所谓的事情。我们更多的是要强调，这是一个缓慢而长期的过程，而不是一朝一夕的事情。

那么这对人口红利的影响是什么样的呢？中国的人口红利会随着劳动适龄人口的降低而逐步消失吗？我们认为不会。劳动力质量上的提升，将会弥补数量降低带来的负面影响。过去30年中国的人口红利主要是以大量廉价劳动力的形式体现，而未来劳动力质量的上升，将会是人口红利新的表现形式。

最直观的表现是中国劳动力的受教育程度在提高。中国的平均受教育年限从1990年的5.6年上升至2010年的8.1年。这一方面是因为政府政策大力普及九年义务教育并推动高等教育；另一方面，随着受教育程度更高的年轻人进入劳动力队伍和老龄员工退出劳动力大军，劳动力的平均受教育年数将有所提高。2010年新加入者的平均受教育年数为11年，而离开劳动力队伍的员工平均受教育年数不到6年。根据我们的预算，到2020年，全国平均受教育年数将从8.3年增至9.3年，即增加一年。

劳动力质量的提高意味着劳动生产率的升高。自从2000年以来，中国的劳动生产率平均每年以13％的速度快速上升。当我们在看到中国劳动力成本的提高促使许多制造业迁移到东南亚国家的时候，也应该注意到中国的劳动者质量和劳动生产率在东南亚国家也是位于前列的。

让我们回到经济增速这个问题上来。综合老龄化的温和影响与劳动力素质的提高，未来经济增速会是几何呢？我们团队的估计是，1992年至2013年间潜在的平均经济增速为11.3％。纯劳动力积累仅占其中的0.4个百分点。未来中国的潜在增长率仍在“8”以上，老龄化问题可能仅使2014年至2020年的潜在增速缩小0.3-0.5个百分点。

事实上我们在判定一国劳动力的变化对经济增长的影响的时候，人力资本（Human capital）这个概念，要比简单地观察数量要更准确。劳动力质量的提升也为中国的制造业向更高端的阶段转变提供了人力支持，未来和同样富有廉价劳动力资源的东南亚国家竞争将是差别化的。这事实上也给中国未来的人口政策指明了新的方向，即为了应对人口老龄化带来的负面影响，努力发展教育事业，提高劳动力质量才是良策。

非农劳动力供给稳步增长

与劳动力供给总量的缓慢变化相比，我们认为非农劳动力供给的变化情况对经济增长更为重要，因为非农劳动力支撑着生产率高得多的城市生产部门。尽管劳动力总量缓慢下降，我们估计非农劳动力在未来五年将稳步提高，其中一个最大的因素就是城镇化进程。

在过去几十年中，亿万农民离开家乡农村，迁移到城市寻求更好的生活。这客观上带来平均每年1000万－2000万的非农劳动力由农村流入城市。截至2014年，中国共有农村转移劳动力2.69亿人，占整个城镇劳动力总量的70％之多。劳动者从农业到非农业（工业、服务业）转移带来了劳动生产率的巨大提升，劳动力资源的效率大大提升，也进一步推动了经济增长速度。另一方面，劳动者报酬也随着产业的变迁而大幅提升，提高了转移劳动力的生活水平。

然而现在的问题是，经过数十年的大规模迁移，城镇化的进程还能走多远？不少人认为，中国农村已没有充足的剩余劳动力以供城镇化的需求了。一方面中国农村的青壮年人士已然迁移去城市，剩下的多为不适合迁移为城镇劳动力的老人、儿童等。另一方面中国仍需要大量的劳动力从事农业以保证充足的粮食供给。我们认为这样的观点也是十分错误的。

第一个误区是关于是否有足够的适龄农村劳动者可以继续迁移到城市来。一些经济学家，例如蔡于2010年统计了农村就业人口数量，减去已然迁移之后的农民工，40岁之下的适龄迁移人口依然所剩无几。这样统计的症结在于农民工到底是否计入了农村就业人口。如果已然计入，那可能确实农村剩余劳动力已不多了。而如果没有计算在内的话，那么实际上中国的农村尚还有充裕的城镇化空间。

经过与其他数据和国家统计局调查方法的交叉验证，我们认为国家统计局调查公布的农村就业人口数据中事实上没有包含大部分转移劳动力。根据国家统计局的官方定义，在调查中采用的“农村就业人口”定义中未包含那些离开农村时间超过6个月的人口。而大部分转移劳动力则属于这一情况。相反，这些转移劳动力实际上被计入了“城镇就业人口”数据中，其中包括没有城镇户口（户籍）的临时工（务工超过6个月）。因此，官方数据中的农村就业人口其实并不包括转移劳动力。这一方法也与已知的名义和有效城镇化率（如联合国和中国政府公布的数据）十分吻合。这意味着仍有大量农民工可迁移。根据官方统计数据估算，目前有4.14亿劳动力仍留在农村地区，其中1.9亿为40岁以下。

第二个误区是关于现存的中国剩余劳动力，他们会迁移到城镇来吗？答案是肯定的。

当前中国农业部门的劳动生产率仅为非农部门的四分之一左右。劳动生产率的差距也意味着薪酬的巨大差距。只要在城镇工作获得的报酬高于背井离乡的迁移成本加上从事农业劳动收入，农村劳动力就会源源不断地涌入城市。这是由市场的无形之手决定的，跟中国到底需要多少多少粮食生产完全无关。

截至2013年底，农村平均年收入为10983元人民币，仅为农民工（31308元人民币）的三分之一左右。只要薪酬差距超过了前往城镇工作所需的流动性成本（例如搬家成本、生活开支增加、损失照顾孩子的时间），就会有越来越多农村劳动力会希望在非农部门工作。农业和非农产业的薪酬差距越大，则潜在的愿意迁移的劳动力就会越多。

当然这种农业部门和非农部门薪酬的差距可能并不是无穷无尽的。正如Gollin在2014年指出的，城镇化应该被理解为一个收敛的过程，即劳动力从效率较低的农业部门转向效率较高的工业部门。这是一个连续的过程。在过去5年（2009年－2013年），第一产业年均生产率增速高于工业和服务业。因为尽管从事农业的劳动者数目不断下降，我国粮食产量仍节节攀升。假设这一趋势持续下去，生产率差异将逐步收敛并达到均衡点，薪酬差距也会随之缩小，进入工厂工作的吸引力将比以前下降。尽管没有理论上的均衡比率，但在城市化和后工业化经济体中，该比率为2倍左右。如果产出增速维持在过去五年的水平，则农业和非农生产率差距将在2020年之前从4倍缩小至2.4倍。

这意味着在2015年－2020年间还将有7000万人口（即每年1000多万）将会从农村迁移到城镇的非农产业。这种迁移的规模，远超老龄化带来的人口的负面影响。当然，如果制造业出现技术突破，导致生产率差距再度扩大，则潜在的农村迁移人口数量将更多。

尽管城镇化的过程主要受到市场的“无形之手”驱使，但它可能因政策和制度的原因加速或受阻。利好政策，例如户口（户籍）政策将会加速城镇化的发展。2014年7月，国务院发布了户籍制度改革的路线图。其中包括赋予城市农民工和城镇居民同等地位和扩大基础服务范围，比如教育、医保和就业。随着时间的推移，农民工未来应该享有和城镇居民同等的社会福利，尤其在中小城市。这反过来将显著降低流动性成本，并鼓励更多农村人口迁移到城市。一些地区（例如重庆和上海）已经在推进农民工福利改善工作。

当然阻力也是不可忽视的。目前中国土地使用权受到多重限制，土地转让和出售问题有诸多法律不确定性，不利于农民获得公平补偿。但随着未来几年农村土地改革的推进，这些状况将有所改善。改革将提高农村收入，促使农村人口更愿意留在原地。

综上所述，从城镇化进程的角度来说，未来中国的非农劳动力将会稳步增长。如果加上每年700多万的高校毕业生和其他各类学校的中专、高职等即将进入城镇劳动力市场的人数，未来中国预计每年约有1400万人的非农劳动力增加。目前的问题在于，经济发展将在何处以及如何创造这些岗位？

创造就业应数量质量并举

前文中提到，中国未来数年的非农劳动力将稳步增长。那么问题来了，面对如此庞大的劳动力大军，如何才是创造就业的最佳途径呢？近期经济数据显示增长面临着显著的下行风险，但就业数据的表现仍然积极向上。2014年新增城镇就业1300万，超过政府制定目标近30％。经济下行和就业稳步增长貌似是矛盾的。一个流行的解释是服务业在国民经济中比重的上升。在制造业面临困境的时候，服务业力挽狂澜，支持了就业的增长，因为相对制造业来说，服务业是一个相对劳动密集型行业。同样的增加值，服务也可以带动更多的就业。然而我们认为事实并非如此。

通过建立一个关于经济增长，经济结构变化，工资和就业的劳动力需求的模型，我们用计量方法估计了影响中国劳动力需求变化的因素。我们的劳动力需求方程是从Hamermesh（1986）经典模型演化而来。其预测劳动力需求是经济增速、工资和第三产业占全国GDP比重的函数。表1显示了我们的主要发现。

根据表1的结果，我们发现GDP增速是劳动力需求的最大驱动力，而这与经典经济理论一致。GDP增速每提高1个百分点，非农就业就上升0.8％。基于2013年就业总人数，这意味着1个百分点的GDP增长将带动420万的就业增长。我们测试了中国不同历史时期的经济增长和就业之间的关系，经济增长始终是就业最大的推动力。根据这个发现，我们认为劳动力市场表现可能大幅脱钩经济表现这一比较普遍的观点存在一定偏颇。具体来说，我们否定了尽管GDP增速放缓但劳动力市场将继续向好的观点。

当然需要注意的是，在过去的25年中，实际GDP增速（即经济增长）对非农就业的影响在逐步减弱。这意味着在经济增速相同的情况下，劳动力需求量在慢慢下降。这更多的是由于生产率提高的影响。尤其在制造业，机器取代人工的趋势已然显现。例如，中国的制造业巨头和雇佣者富士康，在过去几年间不断扩张雇佣员工的同时，也大笔投资在安徽等地兴建研发中心，研究如何利用机器人来提高生产效率。这也将是中国未来的发展趋势。但是不论如何，经济增速和就业之间的强势联系是非常显著的。

当前市场上还有一个观点，即服务行业能创造更多就业机会，但我们发现考虑到整体GDP和工资增速后，却没有多少证据来佐证这一观点（相关性不显著）。换句话说，当我们控制了经济增长速度之后，服务业比重的上升并不会带来额外的就业机会。

这个发现并不奇怪。服务业存在的本质就是为制造业等经济中的其他产业提供服务。换句话说，服务业的发展和第二产业的发展是高度相关的。在制造业的发展面临重重困境的情况下，服务业的上下游企业都会受到影响，服务业的发展亦不可持续，指望服务业也在经济下行期间来力挽就业增长的狂澜是不现实的。此外，中国近年来服务业在国民经济中比重的上升，主要是由于农业比重下降的缘故。第二产业的份额基本保持不变。而相对于农业来说，服务业也就没有那么“劳动密集”了。所以我们从一个长期的角度来看，服务业的发展并没有和就业人数的上升有额外的正相关关系。

退一步说，即使服务业相对于制造业来说是一个“劳动密集”型的产业，在当前的情况下，大力发展服务业以替代制造业真的是正确的选择吗？

答案是否定的。就业创造不仅是一个数量的问题，更是一个质量的问题。根据国家统计局数据，中国服务业的生产效率仅仅为第二产业的80％。也就是说，同样一个技术工人，在服务业工作所能带来的价值仅是第二产业的80％。以牺牲第二产业的代价来发展服务业，无疑是用了一个低生产效率的产业来代替了高生产效率的产业，这意味着大量的效率损失。

广泛的经济研究从不同侧面说明了这个问题。经济学家Rodrik(2013)指出，大多数发达经济体已完成了工业化进程，在这一过程中制造业雇用的人员是劳动力总量的30％－40％。但制造业的重要性往往不能受到充分认可。很多发展中国家都过早去工业化，导致经济增速放缓，且人均收入水平永久性处于低位，即陷入“中等收入陷阱”。

通过与新兴国家经济数据的比较，另一个经济学家Pieper (2007)发现拉美和一些非洲国家过早去工业化，导致生产率下降，进而对长期经济增长造成不利影响。Felipe和Rhee(2014)发现，要维持经济的增长，制造业必须在国民经济中占有一定的比例。他们测算要成功迈入高收入国家行列，制造业比重至少要占国民经济的20％左右。换言之，低于这些阈值的经济体，收入也会低于相应水平。除了这是必要条件外，它还是十分有力的预测指标。目前90.9％至95.5％经济体的制造业就业占比为24％，其收入水平处于6000美元－18000美元之间。

现在让我们看看中国的情况。图1显示了中国制造业就业占比并选取了一些发达经济体的数据。在我们选取的时间范围内，尽管四分三的发达经济体已进行去工业化进程，但我们仍有必要回顾一下在该进程的早期阶段他们所处的位置。我们注意到，英国在第一次世界大战之前制造业就业占比接近45％，并且自那时起开始下降（Rodrik,2013)。而就在上世纪70年代，制造业就业占整个就业的比重还高达三分之一。同时，韩国（较晚进入去工业化的国家）的制造业就业占比自上世纪70年代的15％上升至25％以上。而中国制造业的就业比重一直都维持在15％左右。跟发达国家的历史发展过程还是有区别的。需要指出的是，在一个更加全球化的世界中，相比以前我们不再能够轻易获得较高的制造业就业占比，而发展中国家避开中等收入陷阱的机会也在变小。总而言之，过早去工业化的举动并不明智。

放眼当今世界，即使是世界一流发达国家的美国也仍在孜孜不倦的强调发展制造业对国民经济的重要性。作为一个人均GDP不足世界均值2/3的国家来说，中国现在就匆匆强调发展服务业而弱化制造业的举措并非良策。

当然这并不是说服务业不值得大力发展，而是需要权衡。服务业或许有助于抵消制造业下行对劳动力市场的冲击，但它自身并非生产率提高的推动因素，至少在中国的背景下不是。这意味着服务业带来的帮助只是暂时性的。此外，发展服务业可能会削弱长期增长潜力。制造业是传统上的“扶梯行业”，因为它最有利于吸收新技术。因此，不仅是从GDP角度，而且从就业角度来看，发展制造业对中国走出中等收入陷阱至关重要。诚如我们之前所说的那样。制造业是服务业提供服务的主要对象之一。当制造业蓬勃发展起来之后，服务业的发展会在无形的手的推动下被带动起来。

综合了上述对供给面和需求面的分析，中国的劳动力市场究竟表现如何呢？

短期看来，我们几乎看不到劳动力市场的供给压力。我们预计非农劳动力供给在未来五年每年仍能增加1000万以上。中国的非农部门仍然将会有稳定的劳动力供给。与此同时，劳动力质量的提高亦会为中国带来新的人口红利。

同时，劳动力需求前景将成为整体GDP和收入增速的函数。如实际GDP增速为7％（收入增速相似），我们预计劳动力需求平均每年仅为800万，这将加剧劳动力市场的疲软度。同时，如果实际GDP增速接近8％（收入增速相似），劳动力市场疲软必将大幅减弱，因为经济增长会吸收目前劳动力市场的过剩劳动力。

作者为汇丰银行大中华区首席经济学家