北大教授等直指：“今後20年是抑制未來人力資本存量鋭減的重要機會窗口”_風聞

李建新教授

人口負增長背景下為何要關注人力資本存量

人口問題是我國面臨的全局性、長期性、戰略性問題。有效應對人口問題，事關國家發展全局和億萬百姓福祉。新中國成立以來，我國的人口發展走過了漫長而曲折的道路，人口增長受經濟發展水平、醫療衞生條件、生育政策等因素影響呈現出清晰的階段性特徵。（圖1）人口再生產類型從“高出生、高死亡、低增長”的傳統型發展到“高出生、低死亡、高增長”的過渡型，進而發展到“低出生、低死亡、低增長”的現代型。

根據國家統計局數據，2022年末，我國大陸地區人口為141175萬人，比2021年減少85萬人，標誌着我國在正常發展時期首次出現人口負增長。這一歷史性事件引發了廣泛討論，人們尤其關注人口負增長會如何影響未來的經濟發展趨勢。**事實上，由人口內在動力機制引發的人口負增長與經濟增長之間的關係十分複雜，不同國家的歷史經驗存在差異。**有學者基於內生增長理論指出，經濟增長源於經濟產出的增加，與人口總量密切相關的勞動力規模是決定經濟產出的基礎要素之一，人口負增長並不直接影響經濟發展，而是通過勞動力供給減少間接發揮負面作用。通過勞動力素質提升而實現的人力資本積累，能夠促進技術進步與資本投入，從而在一定時期內抵消勞動力供給減少對經濟增長的負面影響。不少實證研究都表明，我國的經濟發展與人力資本存量增長密切相關，高中及以上學歷就業人員的增加有助於提高勞動生產率，促進新技術的研發與應用，進而拉動經濟增長。綜上所述，相較於單純的人口總量變化，勞動力數量和質量的變化會對經濟和社會發展產生更加深遠的影響。

人力資本是指一個人創造價值的能力和潛力總和，包括通過教育、培訓等途徑獲得的知識和技能，以及身心健康和非技術性素質（如道德品質、社交能力）等，是一種可以進行投資的無形財富。內生增長理論（又稱“新增長理論”）將人力資本與經濟增長聯繫起來，認為經濟增長是一個內生性過程，發軔於經濟體內部的技術進步和創新是經濟增長的關鍵，高水平的人力資本則是技術進步和創新的重要推動力，人力資本存量和經濟總量呈正相關關係。人力資本存量（human capital stock）代表一個國家或地區全體勞動力的人力資本總和，是勞動力數量和質量的綜合衡量指標。人口高質量發展的重點之一是全面提升涵蓋教育素質、健康水平、文明素養等方面的人口綜合素質。**在人口總量開始減少的背景下，未來人口工作的重點將由調整數量為主向提升素質、穩定總量、優化結構、暢通流動轉變，以加快塑造新時代人才紅利，推動經濟發展由依靠勞動力等要素驅動轉向依靠人力資本提升和創新驅動。**在此背景下，研究人力資本存量的未來變化趨勢，有助於為推動人口高質量發展提供學理支撐，提高對人口與經濟發展形勢的預判能力。

測算人力資本存量的經典方法主要有三種——成本法、收入法和教育指標法。成本法將人力資本與撫養成本等而視之，將全體勞動力未成年階段撫養成本的總和視為人力資本存量，撫養成本包括教育、文藝、衞生支出等人力資本投資以及用於撫養兒童的其他消費支出。成本法的缺陷是忽視了人力資本價值的需求方評價，同時將各種形式的消費支出與人力資本投資混為一談。收入法將人力資本存量定義為全體勞動力賺取工資能力的總和，賺取工資能力即每個勞動者的工資與無教育經歷勞動者平均工資之比。收入法的缺陷在於工資的決定因素較為複雜，勞動者之間的工資差異並不完全取決於人力資本的差異。傳統的教育指標法將人力資本存量定義為全體勞動力受教育年限的總和。這種方法計算簡便，且各時期的測算結果之間具有較強的可比性，因而是測算人力資本存量的最常用方法，其缺陷是無法直接反映人力資本的經濟價值。近年來，還有學者採用了一些新方法測算人力資本存量，但仍存在忽視教育收益率的年齡異質性、構造指標繁複且難以預測等問題。**整體而言，既有的關於人力資本存量的研究側重於改進人力資本存量的測算方法，分析過往年份人力資本存量的發展變化或地區差異，對人力資本存量的預測較少涉及。而為數不多的預測人力資本存量的研究，也沒有考慮同一學歷在不同年齡勞動力當中的經濟價值差異，忽略了伴隨年齡增長而產生的知識結構老化、體力和創新能力衰退等問題造成的人力資本損失。**此外，對於未來人口學因素（如人口規模、人口年齡結構）的變化將在何種程度上影響人力資本存量，學界尚缺乏清晰認識。

鑑於以往研究在探討人力資本存量問題時未能兼顧發展趨勢預測與人口學機制分析，本文基於1990年、2000年、2010年和2020年的人口普查數據，藉助測算人力資本存量的新方法（本文計算人力資本存量主要採用姚洋和崔靜遠提出的收益率加權平均受教育年限測量法，簡稱ROWA方法），在回顧1990—2020年中國人力資本存量變化情況的基礎上，重點預測2020年之後40年裏的人力資本存量（1990—2060年各年度的人力資本存量具有可比性，1990年全國人口普查是我國以十年為週期制度化開展人口普查工作的起點，也是我國首次較為成熟的人口普查），探析影響人力資本存量未來變化的人口學機制。筆者將從人口學視角出發重點回答兩個問題：第一，未來我國的人力資本存量將如何變化；第二，勞動適齡人口的規模和年齡結構變化將在何種程度上影響未來的人力資本存量。

1990—2020年勞動人口的數量與質量變遷

（一）1990年以來勞動人口規模變遷

人力資本存量的測算並不涉及人口總量，僅考慮勞動力規模。在實際研究中，由於對“勞動力”的認定較為複雜，學者們往往以15~64歲人口（即“勞動年齡人口”）或處於法定勞動年齡的人口（即“勞動適齡人口”）代替勞動力。“勞動年齡人口”“勞動力”“就業人員”“勞動適齡人口”等概念常為學界和統計部門所使用，表示從事或可能從事工作的人員。它們涵蓋的人口範圍相近但又有差異。“勞動年齡人口”是一個國際通用的人口學概念，指所有15~64歲人口，無論其是否真正從事工作。“勞動力”和“就業人員”兩個概念既考慮人口年齡因素，也考慮參與社會經濟活動的活躍程度。“勞動力”指在16週歲及以上、有勞動能力、參加或要求參加社會經濟活動的人口，包括就業人員和失業人員。“就業人員”指年滿16週歲、有勞動能力、為取得勞動報酬或經營收入而從事一定社會勞動的人員。也有國內學者將16歲及以上、中國法定退休年齡（男性60歲、女性55歲）以下的人口稱為“勞動適齡人口”，其年齡範圍窄於國際通用的“勞動年齡人口”。鑑於“勞動年齡人口”“勞動力”“就業人員”“勞動適齡人口”四個概念指代的人口範圍具有較高重合度，本文將它們統稱為“勞動人口”。

從各國曆史經驗來看，勞動人口規模萎縮通常早於人口總量負增長。以日本、德國、俄羅斯和韓國為例，1990年以後，日、德、俄、韓的勞動年齡（15~64歲）人口規模分別於1994年、1998年、2010年、2018年達到峯值；上述四國的總人口又分別於2010年、2003年、2017年、2020年達到峯值，隨後出現人口負增長。20世紀90年代以來，我國的總和生育率長期處於更替水平（即總和生育率達2.1）以下，人口增長由實質性增長轉為慣性增長，這預示着勞動人口和總人口的負增長終將發生。和日本等國相似，我國的勞動人口負增長同樣早於總人口負增長。根據國家統計局公佈的1990—2021年三種概念界定下的勞動人口規模，（圖2）我國勞動年齡人口、勞動力、就業人員的規模在經歷了較長的增長期後，分別於2013年、2015年、2014年達到峯值，這些時點都早於總人口峯值出現的年份（即2021年）。2021年，勞動年齡人口、勞動力、就業人員的規模分別為9.65億人、7.80億人、7.47億人，比各自峯值減少了4.47%、2.58%、2.22%。不過，由於中國勞動年齡人口負增長出現的時點比總人口負增長早了8年，這為政府通過調整生育政策、優化人力資源佈局、推動科技創新與產業升級等手段應對人口與經濟發展的新形勢贏得了寶貴時間。

為何勞動人口負增長通常早於總人口負增長？**在總和生育率低於更替水平的初期，人口增長進入慣性增長階段，人口世代落差（即早期世代與晚近世代的人口規模差距）逐步顯現，當晚近世代的新增勞動人口規模小於達到退休年齡（或退出勞動力市場）的早期世代人口規模時，就出現了勞動人口規模萎縮。由於勞動人口中相對年輕的羣體是育齡人口的主體，勞動人口規模和育齡人口規模的回落會在時間上有一定重合。即便總和生育率沒有下降，育齡人口減少也會導致出生人口減少。**1990年以來，我國15~49歲育齡婦女規模的變化趨勢由升轉降。育齡婦女規模從1990年的3.06億增長到2010年的3.80億，之後又回落到2020年的3.22億。在出生人口數量減少的同時，人口規模相對龐大的早期世代人口逐漸進入死亡高峯期，死亡人口規模呈上升趨勢。我國的死亡人口規模從1990年的757萬人增長到2022年的1041萬人。最終，當死亡人口多於出生人口時，就出現了人口總量的負增長。

（二）1990年以來人力資本存量和人均人力資本變遷

受教育水平是衡量人力資本的核心指標。1990年以來，得益於經濟飛速發展、國家對教育事業的高度重視，我國勞動人口的教育素質有了大幅提升。基於1990年以來歷次人口普查統計的全國人口受教育程度構成，筆者將受教育程度折算成受教育年限，並根據年齡與學歷的適配度將受教育情況分為“在校”和“畢業”，對受教育年限做適當調整，再計算16~64歲人口的平均受教育年限。由於16歲是我國統計部門界定的勞動力年齡下限，64歲是國際通用的勞動年齡上限，因此16~64歲人口的受教育水平基本能夠反映勞動力的教育素質。如表1所示，16~64歲人口的平均受教育年限從1990年的6.78年增加到2020年的10.38年，延長了3.6年，其中女性平均受教育年限的增幅大於男性。考慮到人口年齡結構在這30年間發生了較大變化，而早期世代人口的受教育水平普遍偏低，因此筆者以2020年的人口年齡結構為基準，計算其他年份的年齡標化平均受教育年限，以更準確地反映勞動力教育素質的變化。通過對比不同年份的年齡標化平均受教育年限可以發現，在剔除人口年齡結構的影響後，2020年16~64歲人口的平均受教育年限比1990年延長了4.35年。

根據我國法定退休年齡和統計部門有關勞動力年齡下限的標準，筆者將1990—2020年的“勞動適齡人口”界定為16~59歲男性和16~54歲女性。根據ROWA方法計算1990年、2000年、2010年和2020年的人力資本存量，並用人力資本存量除以勞動適齡人口規模得出人均人力資本。人均人力資本從人力資本存量中剝離出勞動人口數量的影響，從而體現了勞動人口質量。如表2所示，1990—2020年，我國的人力資本存量從44.27億人年上升到74.53億人年，年均增長率為1.75%；人均人力資本從6.52年上升到9.00年，年均增長率為1.08%。人力資本存量和人均人力資本的增長逐漸趨緩，勞動適齡人口規模的變化趨勢由升轉降。勞動適齡人口規模在1990—2000年和2000—2010年的十年增長率都高於人均人力資本的增長率，説明這二十年間勞動適齡人口的數量增加對人力資本存量增長的貢獻略高於勞動適齡人口質量提升的貢獻。2010—2020年，人力資本存量增長3.44%，而人均人力資本增長9.33%，勞動適齡人口規模下降5.39%，説明這十年間勞動適齡人口質量提升增加了人力資本存量，而勞動適齡人口規模下降則削減了人力資本存量。在這一“升”一“降”之間，2020年的人力資本存量比2010年略有增加。伴隨着青壯年人口規模的萎縮，未來勞動適齡人口質量的提升對增加人力資本存量的重要性會進一步凸顯。

2020—2060年總人口和勞動適齡人口的規模與年齡結構預測

（一）2020—2060年人口總量和年齡結構預測

在我國人口轉向負增長的背景下，未來勞動力的規模和年齡結構變化將對人力資本存量產生深刻影響。為預測勞動適齡人口的規模和年齡結構，筆者首先基於2020年人口普查數據，利用隊列要素方法（cohort-component method）預測2021—2060年我國各年齡人口數量。該方法將人口根據出生隊列（即“世代”）劃分為幾個部分，依照人口變動規律和預測週期反覆遞推不同年齡人口的出生、存活和死亡情況，模擬人口系統的變化過程。本文在設定出生時預期壽命、出生性別比、總和生育率和年齡別生育率等參數時，以國家統計局公佈的2020年數據為基準，參考聯合國人口司預測的我國上述指標的變化趨勢，計算2021—2060年我國人口指標的預期數值；同時，設定了低、中、高三種生育方案下的總和生育率，2021年和2022年的總和生育率設定為實際數值（分別為1.15和1.06），2023年及以後為預期數值。其中，中方案的總和生育率在2023年及以後呈上升趨勢，2040年達到1.38，2058年達到1.44後保持不變。低方案的總和生育率緩慢上升，2040年恢復到2020年的水平（1.30），之後保持不變。高方案的總和生育率快速上升，2040年達到1.80，即2020年育齡婦女的理想生育水平，之後保持不變。筆者以Coale-Demeny西區模型生命表結合設定的出生時預期壽命推算人口死亡模式，僅預測我國大陸地區的人口變化趨勢，並假定大陸地區人口是封閉系統，對國際人口遷移情況忽略不計。

表3展示了不同生育方案預測的人口總量和年齡結構情況。未來我國人口總量的負增長態勢將進一步持續，人口總量將從2020年的14億多人減少到2060年的12億人左右。受總和生育率和育齡婦女數量波動的影響，0~14歲少兒數量除在2040—2050年小幅上升以外，2020—2030年、2030—2040年、2050—2060年均呈下降趨勢。在生育中方案下，2060年的0~14歲少兒數量不及2020年的一半。15~64歲勞動年齡人口數量呈下降趨勢，預計從2020年的9億多人下降到2060年的6億多人，比2020年減少約1/3。2060年，15~64歲人口占總人口的比重略高於50%，老年撫養比（即老年人口數量與勞動年齡人口數量之比）接近70%，此時青壯年的贍養負擔將相當沉重。由於在2020—2060年之間出生的新生兒到2060年時還未滿65歲，因此不同生育方案下的65歲及以上老年人口數量相同。2020年以後，老年人口數量持續增長，在2057年前後達到峯值4.37億人後開始回落，這是因為出生於20世紀80年代的龐大人口此時進入加速凋零期。65歲及以上人口占總人口的比重將在2033年前後突破21%，意味着我國將進入“超老齡社會”。2060年，全國將有超過1/3的人口是65歲及以上的老年人。

（二）2020—2060年勞動適齡人口規模和老化水平預測

勞動適齡人口的規模和年齡結構是影響人力資本存量的關鍵人口學因素。基於上文預測的2021—2060年各年齡人口數量，計算2021—2060年勞動適齡人口的規模和平均年齡，為下文進一步預測人力資本存量的未來變化，分析其人口學機制奠定了基礎。鑑於健康狀況是人力資本的另一重要影響變量，且我國人口的健康預期壽命持續延長，筆者在界定勞動適齡人口的年齡上限時考慮了三種退休方案：“退休年齡低方案”對應我國現行法定退休年齡，即男性60歲退休，女性55歲退休，該方案下的勞動適齡人口為16~59歲男性和16~54歲女性；“退休年齡中方案”指男性65歲退休，女性60歲退休，其對應的勞動適齡人口為16~64歲男性和16~59歲女性；“退休年齡高方案”指男性和女性都是65歲退休，其對應的勞動適齡人口為16~64歲男性和16~64歲女性。

基於人口預測結果，筆者進一步計算了不同生育方案和退休方案下的2020—2060年勞動適齡人口規模。如表4所示，在退休年齡低方案下，2020年我國的勞動適齡人口為8.28億人，該數字略高於國家統計局公佈的2020年勞動力規模（7.84億人），造成差異的主要原因有：勞動力僅包括有就業意願的人，目前女工人50歲退休，部分勞動者因從事重體力勞動或健康問題而提前退休。根據表4的預測結果，2020—2060年我國勞動適齡人口規模的變化特點主要表現在三個方面：

**第一，勞動適齡人口規模迅速下降，其下降速度快於總人口的下降速度。**假如維持退休年齡低方案，在生育中方案下，2060年的勞動適齡人口比2020年減少36.71%；（表4）而2060年的總人口僅比2020年減少15.30%。（表3）

**第二，延遲退休有助於延緩勞動適齡人口規模萎縮。**就保持勞動適齡人口規模的效果而言，至少在2020—2060年，延遲退休比提高生育率更加有效。在任一種生育方案下，到2060年時，退休年齡中方案比退休年齡低方案下的勞動適齡人口多出約7000萬人，退休年齡高方案比退休年齡低方案下的勞動適齡人口多出約1億人。在退休年齡低方案、生育中方案下，2060年的勞動適齡人口規模為5.24億人。如果將生育中方案調整為生育高方案，2060年退休年齡低方案下的勞動適齡人口可增至5.62億人；而如果採取退休年齡中方案，2060年生育中方案下的勞動適齡人口可達5.95億人。

**第三，當20世紀80年代至90年代中期出生的龐大人口進入退休高峯期後，勞動適齡人口規模將急劇下降。**以2020—2060年每十年為一個觀察區間，無論採用何種生育方案，在退休年齡低方案和退休年齡中方案下，勞動適齡人口減少最多的十年是2040—2050年。該時期基本對應20世紀80年代至90年代中期出生人口的退休高峯期。

勞動力老化通常與勞動力規模縮減相伴而生。勞動力老化水平的提高往往會降低社會勞動生產率，不利於經濟增長。根據ROWA人力資本存量測算方法，相較於年輕勞動者，年長勞動者在平均受教育年限和教育收益率兩方面都處於劣勢：其一，由於教育機會隨着社會發展不斷增多，年長勞動者的平均受教育年限比年輕勞動者更短；其二，年長勞動者受知識結構老化、體力和創新能力衰退等因素制約，其教育收益率低於年輕勞動者。因此，年長勞動者的人均人力資本低於年輕勞動者，其勞動生產率也相對更低。筆者以勞動適齡人口平均年齡作為勞動力老化水平的衡量指標，預測了不同生育方案、退休年齡方案下該指標的情況。（表5）2020—2060年，在退休年齡低方案、生育低方案和退休年齡低方案、生育中方案下，勞動適齡人口的平均年齡呈上升趨勢；而在其他退休年齡方案和生育方案的組合中，勞動適齡人口的平均年齡呈先上升後下降的趨勢。此外，在生育低方案和中方案下，45~64歲人口占16~64歲人口的比重在2020—2060年呈上升趨勢，分別從2020年的43.07%提高到2060年的51.31%（生育低方案）和50.01%（生育中方案），反映出勞動力老化程度日益加深。

2020—2060年人力資本存量變化及其人口學機制

除勞動適齡人口的規模和年齡結構外，受教育水平也是影響人力資本存量的關鍵因素。在深入推進中國式現代化的過程中，全民教育素質將進一步提升，平均受教育年限將繼續延長。綜合考慮2020年各年齡人口的學歷分佈情況以及近年來我國高中階段教育和高等教育的擴張趨勢，筆者還估算了生育中方案下未來16~64歲人口的平均受教育年限：16~64歲男性、女性的年齡標化平均受教育年限分別從2020年的10.54年、10.21年，增加到2030年的11.46年、11.29年，2040年的12.65年、12.69年，2050年的13.45年、13.58年，2060年的14.24年、14.38年。

基於各年齡人口的規模和平均受教育年限的預測值，並假定各年齡對應的教育收益率與22歲對應的教育收益率之比在各年份都與2020年一致，筆者計算了生育中方案、不同退休方案下的2020—2060年人力資本存量。（表6）由於平均受教育年限延長必然增加人力資本存量，筆者着重考察兩個人口學因素的變化，即勞動適齡人口規模和年齡結構的變化，及其對人力資本存量的影響，重點計算了2030年、2040年、2050年、2060年的年齡標化人力資本存量和人口標化人力資本存量。（表7）年齡標化人力資本存量假定勞動適齡人口的年齡結構、各年齡對應的人均人力資本不隨時間變化（即與2020年一致），僅人口規模發生變化，可用於分析勞動適齡人口規模減小對人力資本存量的影響。人口標化人力資本存量假定勞動適齡人口的規模、各年齡對應的人均人力資本不隨時間變化，僅年齡結構發生變化，可用於分析勞動適齡人口老化對人力資本存量的影響。

2020—2060年人力資本存量變化的突出特點體現在以下四方面：第一，2020—2060年，人力資本存量的變化趨勢呈現階段差異，2020—2040年有一定增長，2040年以後明顯回落。得益於人口平均受教育年限的延長，人力資本存量的下降速度要慢於勞動適齡人口規模的下降速度。從2020—2040年人力資本存量的變化趨勢來看，16~59歲男性、16~54歲女性（即退休年齡低方案）擁有的人力資本存量有一定增長，從2020年的74.53億人年增加到2040年的76.27億人年；如果採取退休年齡中方案和高方案，則2040年的人力資本存量比2020年分別提高6.67%和8.14%。而在2040—2060年，人力資本存量呈下降趨勢，2060年退休年齡低方案下的人力資本存量回落到59.44億人年。（表6）

第二，延遲退休對人力資本存量下降的抑制作用弱於對勞動適齡人口規模減小的抑制作用。這主要是因為年長勞動者的平均受教育年限和教育收益率都低於年輕勞動者。以生育中方案的預測結果為例，到2060年時，勞動適齡人口在退休年齡低方案下有5.24億人，在退休年齡高方案下有6.28億人，（表4）後者比前者多出19.85%；與之相對比，2060年人力資本存量在退休年齡低方案下為59.44億人年，在退休年齡高方案下為63.65億人年，（表6）後者比前者僅多出7.08%。

**第三，勞動適齡人口規模縮減是導致人力資本存量下降的重要原因。**20世紀80年代至90年代中期出生的人口在勞動力市場上的活躍程度對人力資本存量具有重大影響。如表6所示，2020—2040年的人力資本存量整體上變化不大，其中一個原因是出生於20世紀80年代至90年代中期的人口規模龐大、學歷較高，此時他們中的大多數人仍在就業；而當這部分人退休時，我國的人力資本存量會急劇下降，2040—2050年是人力資本存量下降最多的十年。如表7所示，2020—2060年的年齡標化人力資本存量呈下降趨勢，説明勞動適齡人口減少導致人力資本存量降低。在退休年齡低方案下，2040—2050年勞動適齡人口規模縮減得最多，（表4）因勞動適齡人口規模減小而降低的人力資本存量也最多。（表7）

**第四，勞動適齡人口老化是導致人力資本存量下降的又一原因，其貢獻小於勞動適齡人口規模縮減。**如表7所示，2020—2060年的人口標化人力資本存量整體呈波動下降趨勢，説明勞動適齡人口的年齡結構變化將導致人力資本存量降低。在退休年齡低方案下，人口標化人力資本存量由2020年的74.53億人年下降到2060年的69.97億人年，降幅為6.12%；年齡標化人力資本存量由2020年的74.53億人年下降到2060年的47.14億人年，降幅為36.75%。因此，勞動適齡人口的年齡結構變化對2020—2060年人力資本存量下降的貢獻率為14.28%，即6.12%/（6.12%+36.75%），勞動適齡人口規模縮減的貢獻率為85.72%，即36.75%/（6.12%+36.75%）。

把握我國人口高質量發展的機會窗口

2020—2060年我國人力資本存量的預測結果表明，未來人力資本存量的變化將呈現出階段差異：2020—2040年，勞動適齡人口的受教育程度提升能夠抵消其規模縮減和年齡結構老化對人力資本存量的負面影響；而在2040年以後的20年裏，隨着勞動適齡人口繼續減少和老化，受教育程度提升對抑制人力資本存量下降的作用逐漸式微。**由於我國人力資本存量的整體增長態勢大約將持續到2040年，今後近20年將是抑制未來人力資本存量鋭減的重要機會窗口。**根據內生增長理論，人力資本存量下降可能衝擊經濟發展。為應對相關風險，促進人力資本積累，緩解未來可能出現的高素質勞動力有效供給不足的困境，努力推動我國人口高質量發展，筆者提出如下對策建議:

**其一，推動教育高質量發展，大力培養具備前沿知識和創新能力的高素質人才。**一是促進教育機會均等，提高高中階段教育（包括普通高中和中等職業教育）的普及水平。目前，我國與發達國家之間的教育差距突出表現在高中階段教育上。2020年人口普查數據顯示，我國18歲人口中有19.4%的人未接受過高中階段教育，而該比例在同年美國18歲人口中僅為2%。確保青少年尤其是農村青少年接受完整的高中階段教育，有利於大幅擴充高素質勞動力規模。二是理順教育和就業之間的關係，減少結構性就業矛盾。增強產業結構升級與勞動力教育素質提升之間的雙向適配，優化高等教育的學科佈局，提升青年學生的職業素養，提高職業教育的辦學質量，減少勞動力市場的技能供需錯配，從而增加高素質勞動力有效供給。三是完善創新型人才的培養和選拔體系，把提高學生的自主創新能力擺在突出位置。在課程設置上注重培養創造性思維，在實際教學中注重提升學生的創新能力。

**其二，按照小步調整、彈性實施、分類推進、統籌兼顧的原則，適時、漸進地延遲法定退休年齡。**首先，我國人口健康預期壽命的延長為退休制度改革提供了有利條件，今後要繼續提升全民健康水平。男職工60歲、女幹部55歲、女工人50歲的法定退休年齡在1978年的《國務院關於安置老弱病殘幹部的暫行辦法》和《國務院關於工人退休、退職的暫行辦法》中被正式確立並沿用至今。改革開放以來，我國人口的壽命和健康水平發生了深刻變化。1981年，人口出生時預期壽命為男性66.28歲、女性69.27歲；到2020年時，男性和女性的出生時預期壽命分別延長至75.37歲和80.88歲，男性和女性的出生時健康預期壽命也分別超過67歲和70歲。不過，目前我國勞動力的健康水平仍有較大提升空間，部分健康指標甚至有所退步。例如，2019年20~59歲成年男性的心肺功能和多項體能指標都低於2014年的水平。因此，亟須建設全民健身公共服務體系，加強針對慢性病的預防與控制。其次，要依靠我國業已形成的數字教育、繼續教育優勢，建設全民終身學習的學習型社會。針對中老年勞動力的知識、技能更新遲緩的特點，建立和完善面向中老年勞動力的職業培訓體系，提升他們的業務能力和工作效率，確保延遲退休人員的知識、技能與勞動力市場需求相匹配。最後，要完善養老保險體系，減少退休制度改革的阻力。建議細化配套措施，增加企（職）業年金、養老金個人賬户的參與人數，充盈養老金資金池。加強中央政府對養老金的調劑和統籌力度，制定更加公平合理的養老金髮放政策，提高養老金標準。

**其三，在發展現代科技企業的同時，增強國際人才吸引力，為應對未來可能出現的勞動力供給不足做準備。**一方面，要大力發展現代科技企業，推動人工智能和機器人技術不斷優化升級，構建人機互利共生的新局面，提高勞動生產率。同時，在勞動密集型產業和重複勞動行業逐步增加人工智能和機器人的使用比例，減少勞動力市場對低創意、弱社交、高度結構化工作的人力需求，發掘自動化科技在填補勞動力短缺方面的巨大潛力。另一方面，政府要積極推動人力資本國際化和國際人才流動。在推進高水平對外開放的基礎上，以“一帶一路”合作文件和《區域全面經濟夥伴關係協定》的簽署為契機，促進我國與其他國家在經濟、文化、科技等領域的交流合作，吸引更多優秀的國際人才來華工作和創業，為經濟發展注入新的活力。