人口老齡化會導致中國勞動力就業極化嗎？

趙春燕 李亞波 張佩媛

［摘 要］基于我國2000—2021年的省級及八大綜合經濟區的面板數據，實證檢驗人口老齡化對勞動力就業結構的極化效應。研究發現：人口老齡化促進低、高技能勞動力就業比重提高，同時降低中等技能勞動力就業比重，導致勞動力就業結構整體上呈現“兩端極化”特征，且這一調整過程隨著老齡化加劇呈現倒U形趨勢。分八大綜合經濟區來看，東部沿海經濟區的老齡化對勞動力就業結構的影響方向與全國樣本一致且更敏感；南部經濟區的老齡化促進高技能勞動力就業呈“單向極化”特征；大西南經濟區的老齡化促進低技能勞動就業呈“單向極化”特征。進一步門檻檢驗發現，隨著人均收入水平的提高，老齡化對勞動力就業“兩端極化”效應存在明顯的雙重門檻特征，且表現出增益效果。

［關鍵詞］人口老齡化；勞動力就業結構；兩端極化；單向極化；高質量就業；經濟發展水平

［中圖分類號］F24? ［文獻標志碼］A? ［文章編號］2096-3114（2023）04-0102-10

一、 引言

黨的二十大報告將積極應對人口老齡化上升為國家戰略，人口老齡化正引領經濟、社會發展邁入新的歷史方位。2021年，我國60歲及以上老年人口占總人口的比重為18.9%，65歲及以上老年人口占總人口的比重為14.2%，預計“十四五”末期我國將由輕度老齡化轉入中度階段（60歲及以上老年人口占比超過20%），2035年前后進入重度階段（占比超過30%）①。值得注意的是，人口老齡化的快速加深和勞動力就業結構極化并不是獨立發生的人口、就業經濟現象，發達國家在20世紀90年代逐漸出現勞動力就業極化現象，與其并存的是日益加快的老齡化進程[1]。同樣，伴著人口老齡化，我國的勞動力就業結構也在不斷調整和變化，很多學者的研究均表明，我國也出現了勞動力就業極化現象［2］。黨的二十大報告中也提出“就業是最大的民生，要努力實現更高質量和更充分就業”。就業作為人口老齡化的直接相關變量，必定最先受到沖擊。

值得注意的是，從理論上來說，人口老齡化影響一國的經濟增長、產業結構、技術進步和代際關系等經濟變量，而經濟增長、產業結構、技術進步和代際關系必定影響勞動力的就業結構。由此，人口老齡化與勞動力就業結構之間可能存在密切聯系。老齡化是否影響勞動力的就業結構？是否會導致勞動力就業極化？其內在機理是什么？老齡化對勞動力就業結構的影響是否可能會因社會經濟發展水平等因素而變化，經濟發展水平又將如何調節老齡化對勞動力就業結構的影響？現有研究尚未給出答案，本文將逐一回答這些問題。厘清這些問題對于有效協同“積極應對人口老齡化”與“推動高質量就業”兩大國家戰略至關重要。

在解釋勞動力就業極化的原因方面，既有文獻研究較具代表性的觀點主要從偏向型技術進步、對外貿易等視角進行解釋。如部分學者認為高新技術知識運用以及以計算機等信息技術的使用為代表的偏向型技術進步促使企業增加對高技術、高素質勞動力的需求而減少對中等技能勞動力的需求，中等技能勞動力被迫進入低技能行業[3-4]。部分學者認為對外貿易的發展，于發達國家而言，促使高技能產品的市場規模擴大、激勵企業更多地研發高技能技術，進而促進高技能就業需求增加，同時從發展中國家進口中低端產品，沖擊了本國的中低端行業，造成中、低等技能就業的減少[5-6]。于發展中國家而言，貿易開放通過市場競爭倒逼企業提高了高技能勞動就業的技能溢價，加大了對高技能勞動力的需求[7-8]；另外，發達國家將低技能工作外包到發展中國家，導致高技能產品的相對價格上升，從而通過高技能溢價加大高技能勞動力的需求。

此外如產業結構升級調整[9]、經濟周期[10]以及市場化改革[11]等也是勞動力就業極化的原因，這些因素作用于偏向型的技術進步，然后提升高、低技能勞動工資比（技能溢價工資），從而產生就業極化現象。而從人口老齡化視角進行解釋就業極化的文獻相對有限，如：Hashimoto和陳衛民等指出，快速的人口老齡化促使勞動力從非保健部門產業流向醫療保健等老年服務業［12-13］；David等和Dwyer認為，人口老齡化加劇促進低技能勞動力就業的快速增長，尤其表現為從事老年護理業的就業增長［14-15］。國內學者如汪偉和魏嘉輝等研究發現，老齡化通過需求效應、生產率效應和倒逼企業轉變生產方式等機制推動了中國服務業的結構性升級，并未提及對勞動力就業結構的影響［16-17］。

綜上，以上因素均是從勞動力需求的角度解釋勞動力就業極化的形成，勞動力供給無疑也是影響勞動力就業結構變遷的重要因素，但學者們忽視了勞動力供給規模及結構變動對勞動力就業極化的影響。雖然有學者從老齡化影響產業結構升級，從而影響勞動力就業極化的邏輯思路展開研究[1]，但機制分析并不全面。考慮到我國區域老齡化水平以及經濟發展不平衡，現有關注東、中、西部地區的比較研究均較為粗略。與現有文獻研究相比，本文的邊際貢獻在于：其一，從人口年齡結構視角發展了勞動力就業結構極化的原因解釋，且發展了人口老齡化影響勞動力就業結構的供給機制。其二，對八大綜合經濟區分類，深入挖掘不同經濟發展水平的地區勞動力就業極化的差異化表現。其三，通過門檻模型驗證不同的經濟發展水平背景下老齡化對勞動力就業極化影響的門檻特征，有助于理解隨著一國經濟發展水平的提高，老齡化的勞動力就業極化效應的調整趨勢，是我國積極應對人口老齡化，以及實現高質量就業的有益探索。

二、 理論機制和研究假設

勞動力就業的“雙向極化”用來描述在就業的技能結構變化中，處于技能排序兩端的高、低技能就業的相對擴張和處于中間的中等技能就業的相對收縮，直接表現為就業份額“兩端上漲、中間下跌”的U形就業結構；若只存在高技能或者是低技能勞動力就業比例趨于上升，而中等技能勞動力就業比例趨于下降的趨勢特征，稱為勞動力就業“單向極化”。人口這一變量既是經濟社會中的生產者，又是消費者。一方面，老齡化引致勞動力就業供給數量和質量的變化進而產生就業替代效應，另一方面，老齡化引致居民的儲蓄和消費行為變化進而產生就業創造效應，即老齡化通過就業替代、就業創造影響勞動力就業結構，從而可能產生勞動力就業雙向極化、單向極化效應。其具體影響機制如下。

（一） 老齡化對勞動力就業結構的影響機制：供給維度

日益嚴峻的人口老齡化推動勞動力成本攀升，通過倒逼機制加快工業化進程中以機器換人的人工智能化生產技術的發展，從而改變勞動力就業結構。如童玉芬認為，我國的老齡化帶來勞動年齡人口規模的下降，尤其是年輕勞動力下降更迅速，青年勞動力的減少要快于勞動力總規模，促使勞動力的成本不斷增加，從而加快了智能化對勞動密集型企業中的眾多常規型工作任務、替代性較強的工作崗位的替代[18]。

老齡化推動勞動密集型產業向資本和技術密集型產業轉型升級［19］。一個國家的老齡化程度越高，越傾向于更早、更多地使用機器人和其他自動化技術從事生產活動[20]。

為了減弱老齡化對生產活動的沖擊，企業加快自動化生產機器、自動化管理機器的應用，以機器換人為主要方式的智能化生產技術加速從事程式化工作中的低技能勞動力的替代[21]，如以一線制造工人、搬運工、收銀員、操盤手等為代表的具有常規性和重復性特征的低技能勞動力逐漸被智能機器替代，而高智力、高素質、替代彈性小的高技能勞動力作為智能化資本的生產者，隨著老齡化程度的加劇其需求呈現出更加高級化的趨勢。老齡化促使高技能勞動力需求增加，低、中等技能勞動力需求減少，結果導致兩者之間工資差距不斷擴大，從而進一步擠出市場上的中、低技能勞動力。

另外，老齡化進程加劇意味著微觀家庭擁有更少的孩子，家庭中對于孩子的需求更加偏重于質量[22]，居民收入大幅度提升會導致家庭教育投資的質量彈性大于數量彈性，由此孩子的教育投資得到較大提升[23]，整個社會受教育程度將進一步提高，高技能勞動力的供給水平也將提升。且老齡化加劇意味著更長的人均預期壽命，居民年輕時會為養老階段準備充足的財產，即“生命周期財富”[24]。尤其是老齡化初期階段如果有更多的預防性儲蓄效應，可以極大地增加私人部門的儲蓄和社會總資本存量，推動企業和社會的投資逐漸提高，導致資本密集型行業發展迅速，資本密集型產業或部門對低、中等技能勞動力的吸納能力明顯低于勞動密集型產業或部門[25]，因此將不斷擠出低、中等技能勞動力就業。

基于以上分析，本文提出如下研究假設1：

H1：隨著老齡化加劇，在供給側產生低、中等技能勞動力就業的替代效應，同時高技能勞動力的供給不斷增加，導致勞動力就業結構呈現“單向極化”的特征。

（二） 老齡化對勞動力就業結構的影響機制：需求維度

老齡化的加劇引起家庭消費資源向老年人口傾斜，家庭中圍繞老年人養老、醫療、照料以及服務設施等福利支出的增加[26]，不斷催生銀發經濟等大批老齡產業業態和模式，創造了大量新工作職位，如老年人護理業、老年人健康保健業、老年性疾病的醫療業，這些產業直接創造大量如老年家政和餐桌服務、老年照料等新的工作崗位。

積極應對人口老齡化、健康老齡化，照護制度甚至長期照護制度成為老年群體的基本需求。老齡化的加劇派生出一系列對人力資本要求不高，卻不容易被自動化設備所替代的低技能的工作崗位需求，這屬于勞動密集型就業。如《養老護理員國家職業技能標準（2019年版）》將養老護理員從業人員準入門檻的“普通受教育程度”由“初中畢業”調整為“無學歷要求”，主要考核從業人員從事本職業應掌握的基本要求和相關知識。雇傭中等技能勞動力成本高于低技能勞動力，從而擠出中等技能勞動力，或是中等技能勞動力被迫轉入低技能行業。另外，隨著老齡化社會向高齡化社會的轉變，以及經濟發展水平的提高，老齡化對生活性服務業需求向生產性服務業轉型升級，生產性服務業對低技能勞動力的吸納能力存在下降趨勢，如老齡需求中有相當一部分需求是基礎營養和免疫預防的需求，屬于資本、技術密集型產業，傳統老齡產業無法滿足，這些高端化轉變促使企業更青睞高技能勞動力，如科研、設計工作者，加大高技能勞動力的需求。

基于以上分析，本文提出研究假設2：

H2：隨著人口老齡化加劇，在需求側提高高、低技能勞動力需求的同時，擠出中等技能的勞動力就業，導致勞動力就業結構呈現“兩端極化”的特征。

（三） 勞動力就業“兩端極化”的異質性

經濟發展水平較高地區的老齡化水平也較高。隨著人口老齡化的加劇，從全球經濟發展和世界貿易格局看，勞動力的日益稀缺以及勞動力成本提高倒逼企業投入更多的研發資金和技術創新來提升競爭力，從而推動就業結構的升級，且青壯年人口流入的減少加強了這些地區的老齡化程度對就業結構升級的正面效應。同時，這些地區的家庭收入水平以及領取退休養老金的金額更高，“4-2-1”型家庭結構更普遍，老年消費者對市場消費欲望和需求更強，家庭中的經濟資源向保障老年人消費方向傾斜，最終導致經濟發展水平高地區的老齡化對高技能、低技能就業需求均更大。相反，經濟相對落后地區由于大量的年輕勞動力流出，其人口老齡化程度進程更快，未富先老的特征更加明顯，不僅產業結構升級調整進程較慢，而且現代服務業、高新技術產業發展滯后，因此對高技能就業需求相對較小，且老年人口內部的高收入階層比例及平均的養老保障均低于經濟發展水平高的地區，雖然經濟相對落后地區老年服務市場潛力巨大，實際有效需求卻很有限，阻礙了老齡經濟和老齡產業的發展。

基于以上分析，本文提出研究假設3：

H3：經濟發展水平差異導致老齡化影響勞動力就業結構呈現的“兩端極化”特征存在異質性。

三、 模型選擇與變量說明

（一） 變量選取

1. 被解釋變量：不同技能的勞動力就業結構（labor）。根據寧光杰、林子亮的分類方法，把不同受教育程度的勞動者分為六類（小學及以下、初中、高中、大學?？?、大學本科及研究生以上的教育水平）［２７］，低技能勞動力包括小學及以下教育程度的勞動者，中等技能勞動力包括高中及初中教育程度的勞動者，高技能勞動力包括大專及以上教育程度的勞動者。順應我國整體受教育水平的結構優化趨勢，本文把初、中、高技能勞動力學歷均提高一個層級水平，即低技能勞動力就業比重，用初中、小學及以下教育程度就業人數占總就業人數的比重衡量;中等技能勞動力就業比重，用高中及專科教育程度就業人數占總就業人數的比重衡量；高技能勞動力就業比重，用本科及以上教育程度就業人數占總就業人數的比重衡量。

2. 解釋變量：老齡化水平（ageing），用各個省份65歲及以上人口數占總人口數的比重衡量；老齡化水平的平方項（ageing2），考察人口老齡化對低、中、高技能勞動力就業比重的非線性影響。

3. 控制變量（X）：

（1）經濟發展水平，用各省份的人均國內生產總值衡量；（2）產業結構水平，用各省份第三產業總值占國內生產總值的比重衡量；（3）城市化水平，用各省份城市人口占總人口的比重衡量；（4）人力資本投資，用各省份財政性教育經費占財政一般預算支出的比重衡量；（5）生活成本，用各省份城鎮居民家庭人均消費支出占可支配收入的比重衡量；（6）對外貿易水平，用各省份的進出口總額占國內生產總值的比重衡量；（7）金融發展，用各省份年末存貸款余額與國內生產總值的比重衡量；（8）數字經濟發展，用各省份長途光纜線路長度衡量。

本文樣本為2000—2021年我國除港、澳、臺和西藏以外的30個省（自治區、直轄市）的面板數據，數據來源于《中國統計年鑒》、《中國勞動統計年鑒》，所有變量的指標描述統計具體如表1。

（二） 模型選擇

根據前文理論分析，為驗證研究假設，本文設定模型用來檢驗人口老齡化對不同技能的勞動力就業結構的影響，具體如下：

laborit=α0+α1ageingit+α2ageing2it+α3Xit+εit（1）

四、 實證結果及分析

（一） 基本估計結果

根據以上的模型選擇，本部分分別實證檢驗了人口老齡化對我國低、中、高技能勞動力就業比重的影響，根據Hausman檢驗結果來選擇固定效應模型或隨機效應模型，結果顯示三種模型均為固定效應模型，模型均控制了個體因素和時間因素，如表2所示。實證結果顯示，人口老齡化對低技能勞動力占比的影響在1%的顯著性水平上顯著為正，回歸系數為3.4780，說明老齡化促進低技能勞動力就業；老齡化對高技能就業占比的影響在5%的顯著性水平上顯著為正，回歸系數為0.8670，說明老齡化促進高技能勞動力就業；老齡化對中等技能就業占比的影響在10%的顯著性水平上顯著為負，回歸系數為-1.1640，說明老齡化阻礙或者不利于中等技能勞動力就業。

進一步地，加入老齡化平方項的非線性模型估計結果顯示：老齡化的平方項均與中等技能勞動力就業比重的回歸系數顯著為正，說明老齡化與中等技能勞動力就業比重之間呈正U形變化趨勢；老齡化的平方項均與低、高等技能勞動力就業比重的回歸系數顯著為負，說明老齡化與低、高等技能勞動力就業比重之間呈倒U形變化趨勢。這與老齡化本身的水平以及經濟發展水平有關。老齡化對生活性服務業需求向生產性服務業轉型升級，生活性服務業對低技能勞動力的吸納能力存在下降趨勢，所以老齡化與低技能勞動力就業呈倒U形變化趨勢。當老齡化達到一定程度后，由于高技能勞動力工資水平較高，對高技能勞動力的需求較高的雇傭成本將緩慢下降，可能對高技能勞動力產生擠出效應，所以老齡化與高技能勞動力就業呈倒U形變化趨勢。

另外，控制變量的回歸結果說明：經濟發展水平提高以及產業結構升級均有利于高技能勞動力就業占比的提高，降低低技能勞動力就業占比，對中等技能勞動力就業占比的影響不顯著；伴隨著快速的城市化，中等技能勞動力就業比重趨于上升，而低技能和高技能勞動力就業比重趨于下降。

對外開放水平的提高促進中等技能勞動力就業占比的提高，對低、高技能勞動力就業占比的影響不顯著；數字經濟發展水平的提高促進低、中等技能勞動力就業占比的提高，降低高技能勞動力就業占比。以上內容支持了本文的假設1和假設2。

（二） 分八大經濟區的實證回歸結果

由于我國存在大規模人口流動、地區經濟發展差異和技術進步水平的不均衡，接下來考察地區間的老齡化水平對勞動力就業極化的差異性影響。按照國務院發展研究中心對于八大綜合經濟區的劃分（東北、北部沿海、東部沿海、南部沿海、黃河中游、長江中游、大西南、大西北地區），本文從八大綜合經濟區的角度驗證老齡化影響勞動力就業極化的地區差異。根據Hausman檢驗結果，三種技能的勞動力就業結構回歸均選擇固定效應模型，所有模型均控制了個體因素和時間因素，估計結果如表3所示。

八大綜合經濟區回歸結果中，只有東部沿海經濟區顯示出老齡化程度加劇導致該地區勞動力就業“兩端極化”趨勢，即老齡化提高低、高技能勞動力就業比重的同時，降低中等技能勞動力就業比重，這進一步支持了本文的假設1和假設2。非線性模型回歸結果表明，加入老齡化的平方項進行分析，東部沿海經濟區的老齡化對低技能勞動力就業、高技能勞動力就業隨人口老齡化水平提高存在倒U形關系，老齡化對中等技能勞動力就業隨人口老齡化水平提高存在正U形關系，回歸結果均顯著，與全樣本回歸結果一致，且回歸系數值均大于全樣本。這是因為，東部沿海經濟區包括上海、江蘇、浙江三個地區，從經濟發展和世界貿易格局看，勞動力的日益稀缺會倒逼企業投入更多的研發資金和技術創新來提升競爭力，從而推動就業結構的升級，東部沿海地區已成為世界型金融產業、高科技制造業和多功能制造中心，特別是輕工裝備產品制造中心和高科技制造中心。同時作為我國最富裕的地區，人均GDP領跑全國，老年人口內部的高收入階層比例高于其他地區，能夠支撐養老產業發展，所以養老產業具有廣闊的發展前景，發展潛力巨大。如以云計算、大數據、人工智能等新一代信息技術為輔助媒介的新型智慧養老模式發展速度比較迅速。再如養老地產已成為與旅游地產等新興地產項目一樣的潛力產業。東部沿海經濟區養老地產發展較早，開發強度和成熟度都領先全國，養老地產項目數及建筑面積占絕對優勢，其中海南、浙江、北京、山東養老地產項目歷年累計數及建筑面積規模最大。

另外，除東部沿海經濟區之外，大西南經濟區老齡化對低技能勞動力就業比重的影響為正且顯著。其他經濟區的影響有正有負，如對黃河中游經濟區的影響為正，對東北、北部沿海、南部沿海以及大西北經濟區影響為負，但均不顯著。在大西南經濟區（云南、貴州、四川、重慶、廣西）呈現出老齡化促進低技能勞動就業呈現“單向極化”的特征。這是因為，大西南經濟區為以旅游開發為龍頭的“旅游業-旅游用品生產”基地，中國養老產業在西部省份得到較快發展，部分西部省份養老地產規模較大，進入全面、深度開發階段，故老齡化對低技能勞動力就業具有很大的促進作用。

從人口老齡化對高技能勞動力就業的影響來看，南部經濟區老齡化對高技能勞動力就業比重的影響為正且顯著，支持了假設1、假設2的部分內容。其他經濟區的影響有正有負，如對長江中游、大西南經濟區影響為正，對東北、北部沿海、黃河中游經濟區的影響為負，但均不顯著。這說明在南部經濟區（福建、廣東、海南）呈現出老齡化促進高技能勞動就業“單向極化”的特征。南部綜合經濟區是我國最重要的外向型經濟發展基地、消化國外先進技術基地、高檔耐用消費品和非耐用消費品生產基地等，老齡化對高技能勞動力就業具有很大的促進作用。

（三） 門檻效應回歸分析

由前文所述，人均收入水平的差異可能導致老齡化對勞動力就業結構極化效應的異質性，故需要考察人口老齡化對勞動力就業極化影響是否存在人均收入水平的門檻效應。基于上述分八大經濟區的檢驗發現：一是我國在人口老齡程度不斷提高的同時經濟快速發展水平差異較大，快速的經濟發展水平影響勞動力就業結構變化；二是八大經濟區的人口老齡化水平差異較大，經濟發展快的地區自身人口轉變的速度也較快，但我國大量年輕勞動力從經濟發展相對落后的地區流向經濟發展水平高的地區，導致經濟發展相對落后地區的老齡化水平更高的趨勢特征。綜上，本文利用門檻模型檢驗人均收入水平的提高是否能夠調節老齡化的勞動力就業極化影響。據此將模型（1）進一步調整為面板門檻模型如下：

laborit=α0+α1ageingit×I（TR≤1）+α2ageingit×I（1

其中，TR為門檻值變量，i（i=1，2，3）代表不同門檻值，I（·）依次為一、二、三次門檻值的指示函數。

1. 人均收入水平層面

估計人均收入水平的門檻個數和門檻值，并對門檻效應進行顯著性檢驗，結果見表4。在單一門檻模型中，人均收入水平的門檻值為9115元，且門檻效應在1%的水平上顯著，說明在低人均收入水平區間（人均收入≤9115元）與高人均收入水平區間（人均收入＞9115元），老齡化對不同技能勞動力就業占比的影響存在顯著的差異。在雙重門檻模型中，人均收入水平的第一個門檻值為8757元，且門檻效應在1%的水平上顯著，第二個門檻值為14434元，且門檻效應在10%的水平上顯著，這意味著在人均收入水平的第一區間（人均收入≤8757元）、人均收入水平第二區間（8757元<人均收入≤14434元）以及人均收入水平第三區間（人均收入>14434元），老齡化對不同技能勞動力就業占比的影響同樣存在顯著的差異，以上說明應采用雙重門檻模型進行分析。

2. 人口老齡化水平層面

當門檻變量為人口老齡化水平時，單一門檻、雙重門檻效應均不顯著，因此在老齡化為門檻變量的時候，老齡化影響不同技能勞動力就業占比的門檻效應不顯著，結果見表4。

進一步檢驗門檻值真實性，相應作出人均收入水平、老齡化水平的門檻檢驗LR統計量曲線。按照Hansen的準則［28］，若門檻值的LR值處于水平線，該門檻值就是真實的，結果如圖1所示。結果顯示，當人均收入水平為門檻變量時，單一門檻值和雙重門檻值均是真實且顯著的。當老齡化水平為門檻變量時，單一門檻值真實存在，但并不顯著，雙重門檻值并不是真實的。

3. 門檻效應回歸結果分析

在門檻效應檢驗中，人均收入水平作為門檻變量的顯著性和真實性均存在，說明人均收入水平作為門檻變量調節了老齡化對不同技能勞動力就業比重的影響，人均收入水平作為單一門檻、雙重門檻變量的實證回歸結果見表5，門檻效應檢驗結果顯示，雙重門檻統計效果更佳。

表5實證結果顯示，對應著不同的人均收入水平，老齡化對低、中和高等技能的勞動力就業比重的影響存在顯著差異。老齡化對低技能勞動力就業占比的影響系數在越過第一個門檻值后由254.7上升為286.6，在越過第二個門檻值后由286.6上升為298.0，且均在1%的顯著性水平上顯著，說明老齡化程度的提高將促進低技能勞動力就業占比；老齡化對中等技能勞動力就業占比的影響系數在越過第一個門檻值后由-171.4下降為-207.5，在越過第二個門檻值后由-207.5下降為-213.1，且均在10%的顯著性水平上顯著，說明老齡化程度的提高將減少中等技能勞動力就業占比；老齡化對高技能勞動力就業占比的影響系數在越過第一個門檻值后由41.75上升為48.26，在越過第二個門檻值后由48.26上升為55.21，且均在5%的顯著性水平上顯著。

這說明隨著人均收入水平的上升，老齡化促進高技能勞動力就業占比提高。此外，加入人口老齡化的平方項的非線性模型估計結果顯示，老齡化平方項與低技能勞動力就業占比、高技能勞動力就業占比的估計系數均顯著為負，說明老齡化與低、高技能勞動力就業比重之間存在倒U形變化趨勢。老齡化與中等技能勞動力就業占比的回歸系數均顯著為正值，說明老齡化與中等技能勞動力就業占比呈正U形變化趨勢。這與前面的非線性實證結果一致，回歸結果穩健。可見，隨著人均收入水平的提升促使勞動力供需匹配將進入更高層次，人口老齡化的勞動力就業“兩端極化”效應更加明顯，隨著我國經濟快速發展，未來更多省份都將陸續邁過人均收入水平門檻值，屆時老齡化對勞動力就業的“兩端極化”效應將逐漸顯現，本文的研究假設3得到了支持。

五、 結論性評述

基于我國2000—2021年的省級及八大綜合經濟區的面板數據，實證檢驗人口老齡化對勞動力就業結構極化效應。研究發現：總體上，人口老齡化促進勞動力就業結構呈現“兩端極化”的特征，這一調整過程呈現出倒U形趨勢，并且隨著人均收入水平的提高，老齡化對勞動力就業的兩端極化效應更加明顯。此外，東部沿海經濟區的人口老齡化對勞動力就業存在極化效應，這與全國樣本一致，但是估計系數的絕對值高于全國平均水平，這也同時支持了人均收入水平提高調節老齡化促進勞動力就業結構呈現“兩極化”特征的研究假設。大西南經濟區呈現出老齡化促進低技能勞動就業的“單向極化”特征；南部經濟區呈現出老齡化促進高技能勞動就業的“單向極化”特征。

基于上述結論，本文提出如下政策建議：（1）應加快引導產業結構轉型升級，發展戰略型新興產業、高新技術產業和生產性服務業，促進勞動力就業的技能結構升級；同時加大對高校及科研機構關于養老科技創新基礎核心技術、關鍵技術研究的投資支持；在新發展格局下，未來我國的老年產業將進入高新技術引領發展的時代，政府激勵引導企業注重培養產品的研發、產能及質量，拓展和豐富信息技術在養老領域的應用場景，通過人工智能、大數據等先進技術，加強適老化產品的研發和新服務方式的場景應用。（2）老齡產業中的老年服務業是中、低技能勞動力轉移的重要陣地，為滿足老年服務業對這部分勞動力的需求，政府需要增加對養老服務業的財政投入，規范公辦養老機構的運行體制，鼓勵社會組織力量創辦養老機構；加強養老服務從業人員的職業素質教育和能力培養，提高服務隊伍的專業化水平，如加強培養滿足智慧養老產業創新發展的專業型復合人才，提高養老服務從業人員的工資、福利待遇以及社會地位等。

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［責任編輯：高 婷］

Will the Aging Population Lead to the Polarization of Chinas Labor Force Employment？

ZHAO Chunyan， LI Yabo， ZHANG Peiyuan

（School of Economics， Yunnan University of Finance and Economics， Kunming 650221， China）

Abstract：

Based on the panel data of Chinas provincial regions and eight economic zones from 2000 to 2021， this paper empirically tests the polarization effect of population aging on labor employment structure. The research show that

the aging population promotes an increase in the proportion of primary and high skilled labor force in employment， while reducing the proportion of medium skilled labor force in employment， resulting in an overall “polarized” labor force employment structure， and this adjustment process presents an “inverted U-shaped” feature. From the perspective of eight comprehensive economic zones， the impact of aging in the eastern coastal economic zone on the labor employment structure is consistent and more sensitive to the national sample; The aging population in the southern economic zone promotes the employment of highly skilled labor， presenting a “unidirectional polarization” characteristic， The aging population in the Greater Southwest Economic Zone promotes the employment of low skilled labor force， presenting a “unidirectional polarization” characteristic; The threshold test found that with the increase of per capita income level， there is a clear dual threshold characteristic of the “polarization” effect of aging on labor employment， and it shows a gain effect.

Key Words： population aging; labor employment structure; polarization at both ends; unidirectional polarization; high quality employment; economic development level

［收稿日期］2023-03-16

［基金項目］云南省科技廳基礎研究計劃項目（202101AU070104）

［作者簡介］趙春燕（1985—），女，云南曲靖人，云南財經大學經濟學院講師，碩士生導師，主要研究方向為人口經濟學;李亞波（1982—），女，云南昆明人，云南財經大學經濟學院教授，碩士生導師，主要研究方向為國際貿易學、產業經濟學，通訊作者，郵箱：ybli4042@sina.com；張佩媛（1998—），女，山西大同人，云南財經大學經濟學院碩士生，主要研究方向為勞動經濟學。

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