“十四五”及更長一段時期高校畢業(yè)生等青年勞動力供需趨勢研究*

王 陽，李 璐，王伶鑫

( 中國宏觀經(jīng)濟研究院 社會發(fā)展研究所，北京 100038 )

青年是經(jīng)濟社會發(fā)展的生力軍和中堅力量，是國家和民族的未來。高校畢業(yè)生是青年群體的重要組成部分，是寶貴的人才資源，是開啟全面建設社會主義現(xiàn)代化國家新征程、向第二個百年奮斗目標進軍的參與者和奮斗者。2022 年6 月，習近平總書記在宜賓學院實地考察時要求，各級黨委、政府和社會各界要切實做好高校畢業(yè)生就業(yè)工作，采取有效措施，克服新冠疫情帶來的不利影響，千方百計幫助高校畢業(yè)生就業(yè)?！丁笆奈濉本蜆I(yè)促進規(guī)劃》明確提出：持續(xù)做好高校畢業(yè)生就業(yè)工作，拓寬高校畢業(yè)生市場化社會化就業(yè)渠道，強化高校畢業(yè)生就業(yè)服務；完善職業(yè)技能培訓政策體系，穩(wěn)步擴大培訓規(guī)模，重點加強高校畢業(yè)生等群體的技能培訓?！吨虚L期青年發(fā)展規(guī)劃（2016—2025 年）》明確提出青年就業(yè)創(chuàng)業(yè)的發(fā)展目標：青年就業(yè)比較充分，高校畢業(yè)生就業(yè)保持在較高水平。同時還要求，推動完善促進青年就業(yè)創(chuàng)業(yè)政策體系，加強青年就業(yè)服務?！秶鴦赵恨k公廳關于進一步做好高校畢業(yè)生等青年就業(yè)創(chuàng)業(yè)工作的通知》等文件也對做好當前和今后一段時期高校畢業(yè)生等青年就業(yè)創(chuàng)業(yè)工作作出了一系列部署。在高質(zhì)量發(fā)展階段下，預測高校畢業(yè)生等青年勞動力供給和新增勞動力需求狀況，研判供需對接和缺口狀況，旨在切實貫徹落實黨中央、國務院決策部署，采用更加科學完善的方法體系和政策工具，為做好“十四五”及更長一段時期高校畢業(yè)生等青年群體就業(yè)工作提供智力支持。

一、2010 年以來我國高校畢業(yè)生規(guī)模與結構特征分析

高校畢業(yè)生是青年勞動力供給的主要來源。系統(tǒng)深入地分析我國高校畢業(yè)生的規(guī)模和結構特征，有助于清晰把握當前青年勞動力的狀況。

（一）高校畢業(yè)生數(shù)量呈擴張趨勢，本科和碩士生占比明顯提高

根據(jù)《中國教育統(tǒng)計年鑒》數(shù)據(jù)，2010 年 以來，我國普通專科及以上的高校畢業(yè)生數(shù)量呈現(xiàn)不斷增加的趨勢，2010—2020 年，每年的增幅較為平穩(wěn)，2020 年開始增幅明顯上升。具體來看：2010 年，高校畢業(yè)生人數(shù)為613.8 萬人；2014 年突破700 萬人，達到713.0 萬人；2018 年突破800 萬人，達到813.8 萬人；2020 年為870.1 萬人。根據(jù)教育部公布的數(shù)據(jù)：2021 年全國普通高校畢業(yè)生數(shù)量為909 萬人；2022 年高校畢業(yè)生人數(shù)首次突破千萬，達到1076 萬人，增幅創(chuàng)近年新高；2023 年高校畢業(yè)生人數(shù)進一步增至1158 萬人，較2022 年增加82 萬人，總量升至歷史高位。

從學歷結構看，普通本、專科畢業(yè)生構成了高校畢業(yè)生的主體。如圖1 所示，普通?？飘厴I(yè)生規(guī)模從2010 年的316.4 萬人上升到2020 年的376.7 萬人，十年間增加了60.3 萬人。2021 年，普通?？飘厴I(yè)生人數(shù)突破400 萬人。普通本科畢業(yè)生規(guī)模從2010 年的259.1 萬人擴大到2020 年的420.5 萬人，2021 年達到444.2 萬人，增長幅度高于普通?？飘厴I(yè)生。

圖1 2021 年以來我國高等教育階段各學歷畢業(yè)生數(shù)量

此外，研究生的供給規(guī)模也明顯擴大。碩士畢業(yè)生規(guī)模從2010 年的33.5 萬人上升到2020 年的66.3 萬人，十年間實現(xiàn)了規(guī)模翻番。2021 年，碩士畢業(yè)生人數(shù)達到83.0 萬人，年增幅創(chuàng)歷史新高。博士畢業(yè)生規(guī)模穩(wěn)中有增，2010 年為4.9 萬人，2020 年為6.6 萬人，2021 年達到 19.0 萬人，與上一年相比增加了12.4 萬人。

在高校畢業(yè)生規(guī)模不斷擴大的同時，不同學歷層次畢業(yè)生占全部高校畢業(yè)生的比重情況也發(fā)生了一些變化，表現(xiàn)為本科和碩士研究 生占比明顯提高。如圖2 所示，2010—2020 年，普通本科和碩士畢業(yè)生占比增加，普通?？飘厴I(yè)生占比下降。具體表現(xiàn)為：普通?？飘厴I(yè)生占全部高校畢業(yè)生的比重從2010 年的51.5%下降至2020 年的43.3%，十年間減少了8.2 個百分點；普通本科畢業(yè)生占全部高校畢業(yè)生的比重從2010 年的42.2%上升至2020 年的48.3%，十年間增加了6.1 個百分點；碩士畢業(yè)生占比從2010 年的5.5%上升至2020 年的7.6%，十年間增加了2.1 個百分點；博士畢業(yè)生規(guī)模較為穩(wěn)定，2010 年以來占全部高校畢業(yè)生比重一直保持在0.7%—0.8%之間。今后一段時期，研究生擴招將使研究生畢業(yè)生供給總量持續(xù)擴大，其占高校畢業(yè)生的比重也將進一步提高。

圖2 2010 年以來我國高等教育階段各學歷畢業(yè)生所占比重

（二）本科畢業(yè)生的學科分布

從本科畢業(yè)生的細分專業(yè)來看，如表1 所示，2010—2020 年，文學是唯一一個本科畢業(yè)生規(guī)模出現(xiàn)下降的學科，2010 年共畢業(yè)48.8 萬人，2018 年下降至最低點35.9 萬人，2020 年回升至40.9 萬人，但仍低于2010 年的水平。除此之外，各學科的本科畢業(yè)生人數(shù)均有所增長。工學學科的畢業(yè)生規(guī)模最大、增長幅度最大，在2010 年畢業(yè)生人數(shù)就達到了81.3 萬人，2013 年突破100 萬人，到2020 年增長至138.1 萬，十年間增加了56.8 萬人。

表1 2010 年以來分12 個學科的普通本科畢業(yè)生規(guī)模單位：萬人

按照本科畢業(yè)生規(guī)模從大到小排列，2010 年，各學科排序為工學、文學、管理學、理學、醫(yī)學、經(jīng)濟、法學、教育學、農(nóng)學、歷史學、哲學，2020 年各學科排序為工學、管理學、文學、藝術學、醫(yī)學、理學、經(jīng)濟、教育學、法學、農(nóng)學、歷史學、哲學。可以看出，工學畢業(yè)生一直是本科畢業(yè)生的主體，管理學和藝術學畢業(yè)生數(shù)量在十年間大幅增加。進一步對2010—2020 年本科畢業(yè)生規(guī)模前三的學科進行梳理發(fā)現(xiàn)：工學一直是本科畢業(yè)生規(guī)模最大的學科；2010—2012 年文學為第二位，2013 年以后管理學成為畢業(yè)生規(guī)模第二位的學科；畢業(yè)生規(guī)模第三位在2010—2012 年為管理學，2013—2017 年為文學，2018—2019 年為藝術學，2020 年文學重新進入前三。

從歷年畢業(yè)生規(guī)模前三的學科畢業(yè)總人數(shù)和占比來看，隨著學科多樣化發(fā)展，前三位學科畢業(yè)生總規(guī)模呈現(xiàn)上升趨勢，但占全部本科畢業(yè)生比重呈現(xiàn)下降趨勢。前三位學科畢業(yè)生總規(guī)模從2010 年的173.2 萬人上升到2020 年的258.5 萬人，占全部本科畢業(yè)生比重由66.9%下降至61.5%。

師范生數(shù)量的變化與我國教育事業(yè)人才供給具有緊密聯(lián)系。師范生的就業(yè)目標是在各級各類學?；蚪逃龣C構從事教學工作，2018 年，教育部將部屬師范大學“師范生免費教育政策”調(diào)整為“師范生公費教育政策”，通過雙向選擇等形式落實公費師范生的就業(yè)去向。2010 年以后，我國本科畢業(yè)生中師范生的數(shù)量總體呈現(xiàn)增加趨勢，從2010 年的29.3 萬人上升至2020 年的42.4 萬人。從師范生占本科畢業(yè)生的比重來看，呈現(xiàn)“先下降、后趨穩(wěn)”的變化趨勢。2010 年，本科畢業(yè)生中師范生占比為11.3%，隨后一直下降至2016 年的9.9%，2017 年回升至10.1%，而后占比趨于穩(wěn)定，大致保持在10%左右的水平。

（三）研究生畢業(yè)生的學科分布

如表2 所示，碩士畢業(yè)生以工學為主，同時，教育學和管理學畢業(yè)生的增幅較大。從規(guī)模上看，工學碩士畢業(yè)生從2010 年的11.1 萬人增加到2020 年的22.6 萬人，增幅為103.6%。在各學科中，增長幅度最大的是教育學，畢業(yè)生人數(shù)從2010 年的1.3 萬人上升至2020 年的5.1 萬人，增長幅度達到了292.3%；增幅第二的是管理學，畢業(yè)生規(guī)模從2010 年的2.9 萬人上升到2020 年的10.1 萬人，增幅達到了248.3%。此外，還有醫(yī)學、農(nóng)學碩士畢業(yè)生的增幅在十年間均超過100%，實現(xiàn)了人數(shù)翻倍，藝術學、法學和經(jīng)濟學碩士畢業(yè)生的增幅分別為99.7%、91.7%和88.2%。與此同時，哲學和軍事學碩士畢業(yè)生數(shù)量偏少，呈現(xiàn)出下降的趨勢。哲學碩士畢業(yè)生規(guī)模從2010 年的0.4 萬人下降至2020 年的0.3 萬人，軍事學碩士畢業(yè)生規(guī)模從2010 年的190 人下降至2020 年的51 人。

表2 2010 年以來分13 個學科的碩士畢業(yè)生規(guī)模單位：萬人

從碩士畢業(yè)生數(shù)量前三的學科來看，工學一直保持在第一位，2012 年以后，管理學超過理學成為畢業(yè)生規(guī)模第二大的學科，醫(yī)學從2012 年起超過理學成為畢業(yè)生規(guī)模第三大的學科。由此可見，碩士畢業(yè)生的學科構成以理工科為主，但教育學、管理學等學科的增長勢頭也較為強勁。從規(guī)模前三學科的畢業(yè)生人數(shù)占全部碩士畢業(yè)生的比重來看，呈現(xiàn)出逐年升高的趨勢。2010 年，工學、理學和文學碩士畢業(yè)生供給17.6 萬人，占全部碩士畢業(yè)生的57.0%；2020 年，工學、管理學、醫(yī)學碩士畢業(yè)生規(guī)模為39.7 萬人，占全部碩士畢業(yè)生的60.0%，體現(xiàn)出規(guī)模與比重同步提升的變化趨勢。

與碩士畢業(yè)生相比，博士畢業(yè)生數(shù)量較少。分學科來看，工學仍然是博士畢業(yè)生數(shù)量最多的學科。2010 年，博士畢業(yè)生人數(shù)為17,428 人，2020 年增長至24,084 人，增幅為38.2%。畢業(yè)人數(shù)增加較為明顯的其他學科還包括：醫(yī)學博士畢業(yè)生數(shù)量從2010 年的5762 人增長至2020 年的10,634 人，增幅為84.6%；農(nóng)學博士畢業(yè)生從2010 年的1973 人增長至2020 年的3147 人，增幅為59.5%；藝術學博士畢業(yè)生從2012 年的440 增長至2020 年的666 人，增幅為51.4%。除此之外，理學、教育學、法學、軍事學、哲學博士畢業(yè)生的增幅分別為45.0%、39.9%、29.8%、4.4%和3.7%，文學博士畢業(yè)生的數(shù)量基本保持穩(wěn)定。經(jīng)濟學、管理學和歷史學博士畢業(yè)生數(shù)量有所下降，2020年分別較2010 年下降了7.5%、7.3%和6.3%。

從博士畢業(yè)生規(guī)模前三的學科來看，2010 年以來，工學、理學和醫(yī)學一直占據(jù)畢業(yè)生人數(shù)最多的前三位。從規(guī)模前三位學科的畢業(yè)生總人數(shù)和占比來看，除2020 年占比略有下降外，整體呈現(xiàn)出規(guī)模和占比平穩(wěn)上升的變化趨勢。2010 年，規(guī)模前三位學科博士畢業(yè)生合計32,828 人，占全部博士畢業(yè)生的68.6%；2020 年，規(guī)模前三位學科博士畢業(yè)生合計48,693 人，占全部博士畢業(yè)生的73.6%。

（四）研究生的學位類型情況

2010—2020 年，專業(yè)學位的研究生畢業(yè)生規(guī)模明顯擴大，學術學位的研究生畢業(yè)生數(shù)量則呈現(xiàn)前高后低的變化趨勢，2016 年以后規(guī)模趨于穩(wěn)定。如圖3 所示：2010 年，學術學位研究生畢業(yè)生數(shù)量為35.7 萬人，占比93.0%，專業(yè)學位研究生畢業(yè)生數(shù)量為2.7 萬人，占比7.0%；2020 年，學術學位研究生畢業(yè)生數(shù)量仍為35.7 萬人，但占比下降至48.9%，專業(yè)學位研究生畢業(yè)生數(shù)量上升至37.2 萬人，較2010 年擴大了12.8 倍，占比達到51.1%。由此可見，十年間我國專業(yè)學位研究生規(guī)模迅速擴大，應用型青年人才的供給大幅度增加。

圖3 2010 年以來我國兩種學位類型的研究 生畢業(yè)生規(guī)模和占比

分研究生的學位層次看，2010 年以來，專業(yè)學位的碩士畢業(yè)生數(shù)量不斷上升。相比之下，學術學位的博士畢業(yè)生占絕大多數(shù)，專業(yè)學位的博士畢業(yè)生數(shù)量較少，但呈現(xiàn)微幅增加的趨勢。如圖4 所示：2010 年，碩士畢業(yè)生中學術學位的有30.9 萬人，專業(yè)學位的有2.6 萬人；2020 年，學術學位和專業(yè)學位的碩士畢業(yè)生分別為29.3 萬人和36.9 萬人，專業(yè)學位碩士畢業(yè)生人數(shù)反超學術學位。博士畢業(yè)生中學術學位博士占比一直保持在95%以上，專業(yè)學位博士畢業(yè)生數(shù)量在2015年超過2000 人，到2020 年增加至2666 人，占比由2010 年的2.3%上升至2020 年的4.0%。

圖4 2010 年以來我國兩種學位類型的碩士畢業(yè)生規(guī)模和占比

（五）分性質(zhì)類別的普通本、?？圃盒．厴I(yè)生分布

2010 年以來，歷年普通本、?？飘厴I(yè)人數(shù)最多的是理工院校，其次為綜合大學，再次為師范院校。2010 年，普通本、專科理工院校共畢業(yè)208.6 萬人，占全部畢業(yè)生總數(shù)的36.9%；綜合大學共畢業(yè)150.3 萬人，占全部畢業(yè)生總數(shù)的26.6%；師范院校共畢業(yè)61.8 萬人，占全部畢業(yè)生總數(shù)的10.9%。三類院校畢業(yè)生合計420.7 萬人，占全部畢業(yè)生總數(shù)的74.4%。2020 年，理工院校共畢業(yè)本、?？粕?83.1 萬人，占全部畢業(yè)生的35.7%；綜合大學共畢業(yè)218.5 萬人，占全部畢業(yè)生的27.5%；師范院校共畢業(yè)80.6 萬人，占全部畢業(yè)生的10.2%。三類院校畢業(yè)生合計582.2 萬人，占全部畢業(yè)生的73.4%。除此之外，財經(jīng)院校畢業(yè)生數(shù)量與師范院校較為接近，畢業(yè)生數(shù)量由2010 年的52.3 萬人增長到2020 年的79.7 萬人，占全部畢業(yè)生的比重由9.2%上升到10.0%。

2010—2020 年，普通本、?？飘厴I(yè)生占比有所提升的院校類型包括：醫(yī)藥院校（增加1.0 個百分點）、綜合大學（增加0.9 個百分點）、財經(jīng)院校（增加0.8 個百分點）、藝術院校（增加0.2個百分點）、體育院校（增加0.1 個百分點）、民族院校（增加0.1 個百分點）。占比有所下降的院校類型包括：理工院校（減少1.2 個百分點）、師范院校（減少0.8 個百分點）、農(nóng)業(yè)院校（減少0.5 個百分點）、政法院校（減少0.4 個百分點）、語文院校（減少0.1 個百分點）。

根據(jù)《中國教育統(tǒng)計年鑒》的數(shù)據(jù)，2021 年，普通本、?？飘厴I(yè)生總數(shù)達到852.6 萬人。其中，理工院校畢業(yè)生數(shù)量為308.6 萬人，綜合大學畢業(yè)生數(shù)量為232.8 萬人，師范院校畢業(yè)生數(shù)量為85.6 萬人，財經(jīng)院校畢業(yè)生數(shù)量為85.3 萬人。

分學校層次看，普通本科院校畢業(yè)生人數(shù)排名前三位的院校類型依次為理工院校、綜合大學和師范學校。2010 年，普通本科院校理工院校有畢業(yè)生82.5 萬人，占全部普通本科畢業(yè)生的31.9%；綜合大學有畢業(yè)生70.8 萬人，占全部普通本科畢業(yè)生的27.3%；師范院校有畢業(yè)生39.0萬人，占全部普通本科畢業(yè)生的15.1%。三類院校的畢業(yè)生數(shù)合計占總體的74.3%。2020 年，普通本科院校中理工院校、綜合大學、師范院校分別有畢業(yè)生128.8 萬人、116.6 萬人和60.1 萬人，合計305.5 萬人，占全部畢業(yè)生的75.5%。

從普通本科畢業(yè)生占比變化情況來看，2010—2020 年，畢業(yè)生占比上升的院校類型包括：財經(jīng)院校（增加2.0 個百分點）、綜合大學（增加0.4 個百分點）、語文院校（增加0.4 個百分點）、醫(yī)藥院校（增加0.2 個百分點）、民族院校（增加0.1 個百分點）。同時期，畢業(yè)生占比下降的院校類型包括：理工院校（減少1.2 個百分點）、農(nóng)業(yè)院校（減少0.8 個百分點）、師范院校（減少0.8個百分點）、林業(yè)院校（減少0.1 個百分點）、體育院校（減少0.1 個百分點）。

普通?？圃盒．厴I(yè)生人數(shù)前三位的院校類型分別是理工院校、綜合大學和財經(jīng)院校。2010 年，普通?？评砉ぴ盒?、綜合大學和財經(jīng)院校的畢業(yè)生人數(shù)分別為126.1 萬人、79.4 萬人和31.3 萬人，三者合計共236.8 萬人，占全部普通?？飘厴I(yè)生的77.2%；2020 年以上三類學校的畢業(yè)生人數(shù)分別為154.3 萬人、101.8 萬人和37.0 萬人，合計293.1 萬人，占全部普通專科畢業(yè)生的78.1%，與2010 年相比，占比有所提高。

從十年間的變化來看，普通?？圃盒．厴I(yè)生呈現(xiàn)出向醫(yī)藥院校、綜合大學集中的特點。2010—2020 年，醫(yī)藥院校畢業(yè)生數(shù)占比提升幅度最大，增加了1.8 個百分點；其次為綜合大學，增加了1.2 個百分點；藝術院校、林業(yè)院校、體育院校分別增加了0.3、0.2 和0.1 個百分點。在占比縮減的院校類型中，師范院校畢業(yè)生占比下降幅度最大，2010—2020 年間共減少了1.4 個百分點；其次為政法院校，減少了0.7 個百分點；再次為語文院校，減少了0.6 個百分點。畢業(yè)生占比下降的其他院校類型還包括農(nóng)業(yè)院校（減少了0.5 個百分點）、財經(jīng)院校（減少了0.4 個百分點）和民族院校（減少了0.1 個百分點）。

二、中長期青年新增勞動力供給預測

（一）研究思路、模型和研究方法

本研究的基本思路是：基于第七次全國人口普查（以下簡稱“七普”）數(shù)據(jù)，采用隊列要素法，使用PADIS-INT 軟件對我國2020—2050 年的人口規(guī)模、人口年齡結構進行估算[1]，再結合教育分流法，使用每個教育階段的升學率作為估計升學人口數(shù)和新增勞動力人口數(shù)的關鍵指標，計算得到各教育階段結束后新進入勞動力市場的青年人口數(shù)。參考國家統(tǒng)計局的青年統(tǒng)計口徑，將青年群體的年齡限定在15—34 周歲[2]。

在人口預測中，基于人口本身變動要素和人口學原理的隊列要素法運用較為廣泛。該方法的基本原理是，當某一區(qū)域人口達到較大規(guī)模時，不同性別、年齡組人口隨時間的變化一般都具有比較穩(wěn)定的特征。隊列要素法基于“總人口（P）=人口基數(shù)（BasePop）+出生（B）-死亡（D）+凈遷移（M）”的人口學基本公式，為每一年齡組的人口設定未來一定時期內(nèi)的變化率，據(jù)此分別計算該時期內(nèi)的出生數(shù)、死亡數(shù)和凈遷移數(shù)，與期首人口基數(shù)相加減，可獲得預測期末高一年齡組的人口數(shù)。

要完成人口預測，第一步，需要對人口有關的預測指標和關鍵參數(shù)進行設定，具體如下：

（1）七普分年齡、性別的5 歲組人口數(shù)；

（2）七普分性別的人口預期壽命；

（3）聯(lián)合國“一般”模式生命表；

（4）總和生育率（TFR）2020 年為1.3[3]，到2030 年為1.5，中間年份數(shù)據(jù)使用線性插值得到，假定2031—2040 年保持TFR=1.5，2041—2050 保持TFR=1.6；

（5）生育年齡模式使用七普育齡婦女相關數(shù)據(jù)進行計算得到；

（6）2020 年全國出生人口中男女比例為111.3:100，設定到2030 年下降至107:100 并一直保持穩(wěn)定不變，2020—2030 年之間出生性別比使用線性插值得到；

（7）我國國際移民數(shù)量較為稀少，因此將遷移水平簡化設定為0；

（8）因遷移水平為0，故未設定遷移人口的年齡、性別模式。

第二步，建立人口預測模型。在上述指標的基礎上，將年齡按照單歲組組距進行分組，最高年齡為100 歲及以上，進行模型設定。

根據(jù)人口演變規(guī)律，各變量間的關系如下：

對于1—99 歲年齡組，t+1 年x歲的男性、女性人數(shù)分別為t年x-1 歲男性、女性人數(shù)與該年齡組的生存概率、凈遷移率之和的乘積。對于100 歲及以上年齡組，t+1 年x歲的男性、女性人數(shù)分別為t年99 歲和100 歲及以上男性、女性人數(shù)與100 歲及以上年齡組的生存概率、凈遷移率之和的乘積。t+1 年新生嬰兒人數(shù)為育齡婦女（15—49 歲）人數(shù)與年齡別生育率的乘積。其中，男性嬰兒的數(shù)量由新生嬰兒總數(shù)按照出生性別比r進行計算得到。

基于基期年份t年的基礎變量信息和上述公式（1）至公式（7），可以利用隊列要素法計算出t+1 年男性、女性各年齡組的人口數(shù)量，再基于t+1 年的數(shù)據(jù)進行迭代計算，最終可以得到直至預測期止，每一年份的預測人口數(shù)量與結構。

上述7 個公式中，各參數(shù)的含義如下：Mx,t是t年x歲組的男性人口；Fx,t是t年x歲組的女性人口，x=0, 1, 2, …，99；M100,t和F100,t分別代表100 歲及以上的男性和女性人口；Bt為t—t+1 年間出生的嬰兒數(shù)；r為出生性別比；Bt,m是t—t+1 年間出生的男性嬰兒數(shù)；Bt,f是t—t+1 年間出生的女性嬰兒數(shù)；pm,t是t年x歲男性在t+1 年仍存活的概率；pf,t是t年x歲女性在t+1 年仍存活的概率；bx,t是t年x歲的婦女的生育率；mm,t是t年x歲的男性的凈遷移率；mf,t是t年x歲的女性的凈遷移率。

第三步，計算各教育階段結束后新進入勞動力市場的青年人口數(shù)量。根據(jù)我國當前各級教育的升學情況設定分流率[4]，同時，預測時將普職比納入模型[5]。教育分流法如圖5 所示。根據(jù)《中國教育統(tǒng)計年鑒》往年數(shù)據(jù)推算，小學輟學率1.0%，小學—初中升學率99.5%；初中輟學率0.8%，初中—高中升學率99.1%；高中輟學率1.7%，高中階段普職分流比例為57.6:42.4，高中—大專升學率79.4%，高中—本科升學率56.3%；本科—碩士升學率23.0%；碩博畢業(yè)生人數(shù)比為9:1。

圖5 教育分流法技術路線圖

（二）青年人口預測結果

隊列要素法預測結果顯示，我國總人口規(guī)模呈現(xiàn)下降趨勢，2025 年總人口規(guī)模為14.19 億，2030 年為14.16 億，2035 年為14.06 億，2050 年為13.31 億。我國16—35 歲青年人口規(guī)模及其占比在2020—2050 年均呈現(xiàn)出“先下降—中部略有提升—后期加速下降”的變化趨勢，預計青年人口規(guī)模及其比重在2030—2035 年間將出現(xiàn)階段性增長。如圖6 所示：2025 年16—35 歲青年人口預計為3.32 億人，占總人口比重的23.40%；2030 年預計為3.23 億人，占總人口比重的22.81%；2035 年預計為3.27 億人，占總人口比重的23.26%；2040 年預計為3.10 億人，占總人口比重的22.50%；2045 年人口數(shù)量預計將下降到3 億以下，約為2.80 億人，占總人口比重的21.00%；到2050 年，人口規(guī)模預計將進一步下降到2.48 億人，占總人口比重下降至18.63%?？傮w來看，我國青年人口規(guī)模將在2040 年后加速下降，受到出生隊列推移的影響，在2030—2035 年將出現(xiàn)青年人口規(guī)模及其占比的“雙回升”。

圖6 2021—2050 年我國16—35 歲青年人口規(guī)模與占比預測

（三）新增青年勞動力預測結果

基于七普數(shù)據(jù)的人口預測結果提供了各受教育階段的適齡人口基數(shù)，借助教育分流率就可以得到各教育階段結束時脫離教育系統(tǒng)和繼續(xù)升學的人口規(guī)模，將相應教育階段中的輟學人數(shù)和脫離教育系統(tǒng)人數(shù)相加，即得到具體年份新增勞動力的理想情況。

從供給總量看，青年新增勞動力總規(guī)模將在2035 年達到峰值。2025 年，新增青年勞動力理想情況預計為1482.7 萬人，2030 年為1689.0 萬人， 2035 年為1756.0 萬人，2040 年規(guī)模開始下降，為1307.7 萬人，2045 年為1075.6 萬人，2050 年為 1046.8 萬人。由此可見，我國新增青年勞動力變動情況將在2035 年出現(xiàn)轉(zhuǎn)折，2020—2035 年，新進入勞動力市場的青年勞動力將呈現(xiàn)供給增加的趨勢，在2035 年之后，生育水平持續(xù)偏低的傳導效應將導致青年新增勞動力規(guī)模出現(xiàn)快速下降[6]。從受教育程度來看，本科畢業(yè)生是新增勞動力的主體部分。2020 年本科畢業(yè)進入勞動力市場的近359. 3 萬人，根據(jù)預測結果，如表3 所示，2025—2035 年這一規(guī)模將不斷上升，從2025 年的428.9 萬人上升至2035 年的峰值564.8 萬人，隨后供給規(guī)模有所下降，但仍然是各教育階段新增勞動力中規(guī)模最大的。

表3 2025—2050 年分受教育程度的新增勞動力預測單位：萬人

隨著義務教育全面普及工作效果的不斷鞏固，義務教育水平及以下的新增青年勞動力將十分稀少，絕大部分新增青年勞動力都將具有高中及以上受教育水平。保持現(xiàn)有普職分流水平，普通高中和職業(yè)高中畢業(yè)生進入勞動力市場的峰值時點為2031 年，在理想狀況下，將有465.1 萬的普高畢業(yè)生和319.0 萬的職高畢業(yè)生進入勞動力市場。普通?？飘厴I(yè)生脫離教育系統(tǒng)進入勞動力市場的峰值時點預計在2034 年，屆時將有約260.1 萬的大專畢業(yè)生需要實現(xiàn)就業(yè)。研究生畢業(yè)生的供給峰 值時點大約在2038 年，屆時約有120.0 萬的碩士畢業(yè)生和13.3 萬的博士畢業(yè)生需要落實就業(yè)。

從新增青年勞動力的受教育結構來看，大專及以上受教育水平的新增青年勞動力占主體地位，2020—2035 年占比呈現(xiàn)不斷升高的趨勢。小學受教育水平新增勞動力占比明顯下降，中長期將基本穩(wěn)定在1%的水平上；初中受教育水平新增勞動力占比較為穩(wěn)定，在1%—2%之間變化；普高受教育水平新增勞動力占比在20%—28%之間波動，大體呈現(xiàn)先下降后上升的變化趨勢，預計在2038 年為占比最低點；職高受教育水平新增勞動力占比在13%—20%之間波動，總體上變化趨勢與普高一致；大專及以上高等受教育水平新增勞動力占比在43%—64%之間波動。從2020 年到2037 年，高等教育新增勞動力占比不斷升高，從43.5%上升至63.9%，在2037 年達到占比峰值后將逐漸下降，但仍然保持新增勞動力供給的主體地位。因此，從中長期來看，我國新增勞動力將以接受過高等教育的高素質(zhì)人口為主體，從當前到2035 年將承受一定的供給端壓力，特別是高校畢業(yè)生就業(yè)將面臨較大的壓力。

三、當前及今后 一段時期新增勞動力需求預測

（一）研究思路和研究方法

勞動力需求是一國經(jīng)濟增長創(chuàng)造的就業(yè)崗位數(shù)量[7]。就業(yè)彈性指經(jīng)濟部門增加值每增長一個百分點，該部門就業(yè)崗位數(shù)量增長的百分點個數(shù)。就業(yè)彈性分為點彈性和弧彈性，前者反映的是產(chǎn)出和就業(yè)曲線上每個點的斜率，是時間趨于0 的彈性，后者反映的是一段時間內(nèi)就業(yè)增長與經(jīng)濟增長之間的關系，考慮了時間的變化過程。就業(yè)彈性法是計算勞動力需求最常用的一種方法，其基本原理是：根據(jù)以往經(jīng)濟增長和就業(yè)量的變化趨勢及關系，利用當前及今后一段時期的經(jīng)濟數(shù)據(jù)，使用趨勢外推法判斷同時點或同時段的就業(yè)增長趨勢。由于就業(yè)彈性與產(chǎn)業(yè)行業(yè)結構、資源要素稟賦、制度政策安排、工資報酬水平等都存在密切的聯(lián)系，一旦這些因素發(fā)生短期沖擊或存在劇烈波動[8]，單從個別時間的經(jīng)驗推測未來的就業(yè)彈性變化將不太可靠。因此，相比點彈性，弧彈性更加具有參考價值。

本研究使用的就業(yè)彈性是弧彈性。以一定數(shù)量的年份作為計算跨度，將某個部門多年份就業(yè)增長率除以該部門多年份增加值增長率得到該部門的就業(yè)彈性。在此基礎上，如果掌握某一年的增加值增長率，就可以將兩者相乘，從而得到該年度的就業(yè)崗位增長率。如果再掌握當年的就業(yè)崗位數(shù)量，就可以乘以就業(yè)崗位增長率，得到新增加的就業(yè)崗位數(shù)量，也即新增勞動力需求。

數(shù)據(jù)來源主要有Wind 數(shù)據(jù)庫、《中國統(tǒng)計年鑒2021》和《中國勞動統(tǒng)計年鑒2021》等公開出版物。

（二）2001 年以來我國的就業(yè)變動情況

2001 年以來，我國就業(yè)總體呈現(xiàn)總量擴大，特別是城鎮(zhèn)就業(yè)規(guī)模和非農(nóng)就業(yè)規(guī)模擴大，就業(yè)人員占總人口比重下降，但城鎮(zhèn)就業(yè)占全國就業(yè)比重 和非農(nóng)就業(yè)占全國就業(yè)比重上升等特點，就業(yè)結構發(fā)生一系列重要變化。

2001 年，我國就業(yè)人員規(guī)模達72,797.0 萬人，占總人口比重的57.0%，就業(yè)人員規(guī)模較上年增加712.0 萬人，占總人口比重比上年提高0.1 個百分點。2001 年，城鎮(zhèn)就業(yè)規(guī)模24,123.0 萬人，非農(nóng)就業(yè)規(guī)模36,398.5 萬人，分別占全國就業(yè)的33.1%和50.0%，前者比上年提高1.0 個百分點，后者與上年持平。2020 年，我國就業(yè)人員規(guī)模75,064.0 萬人，比2001 年減少2267.0 萬人，就業(yè)人員占總人口比重為53.2%，比上年下降0.4 個百分點，比2001 年下降3.8 個百分點。2020 年，城鎮(zhèn)就業(yè)規(guī)模46,271.0 萬人，非農(nóng)就業(yè)規(guī)模57,349.0 萬人，分別比2001 年增加了22,148.0 萬人和20,950.5 萬人；城鎮(zhèn)就業(yè)占全國就業(yè)比重61.6%，比上年提高1.7 個百分，比2001 年提高28.5 個百分點；非農(nóng)就業(yè)占全國就業(yè)比重76.4%，比上年提高1.1 個百分點，比2001 年提高26.4 個百分點。

2005 年，全國就業(yè)人員占總人口比重首次出現(xiàn)下降，同時，非農(nóng)就業(yè)占全國就業(yè)比重出現(xiàn)第二輪大幅上升趨勢，除了受第一產(chǎn)業(yè)就業(yè)比重大幅下降影響外，第二產(chǎn)業(yè)就業(yè)比重大幅上升是第二輪不同于第一輪的一個重要原因。2005 年，全國就業(yè)人員占總人口比重比上年下降了0.1 個百分點，之后下降趨勢保持穩(wěn)定。同年，第一產(chǎn)業(yè)就業(yè)比重比上年下降了2.1 個百分點，第二產(chǎn)業(yè)就業(yè)比重大幅上升1.3 個百分點，而第二產(chǎn)業(yè)就業(yè)比重僅上升0.8 個百分點。2005 年以后，第一產(chǎn)業(yè)就業(yè)比重下降趨勢穩(wěn)定，除個別年份的降幅收縮到0.6 個百分點（2016 年）和0.7 個百分點（2017年），其他年份的降幅均在1.0 個百分點以上。第二產(chǎn)業(yè)就業(yè)比重增幅達到歷史較高水平，之后年份的增幅都有所收窄，第三產(chǎn)業(yè)就業(yè)比重增幅處于歷史中位。

（三）主要經(jīng)濟部門就業(yè)彈性估計

就業(yè)結構變化對就業(yè)彈性會產(chǎn)生一定影響，主要表現(xiàn)為城鎮(zhèn)就業(yè)和非農(nóng)就業(yè)，特別是第二產(chǎn)業(yè)的就業(yè)變化都會對就業(yè)彈性產(chǎn)生結構性影響。為平滑影響、探索中長期我國就業(yè)變化與經(jīng)濟發(fā)展的關系，研究選取2005—2020 年的宏觀經(jīng)濟和就業(yè)數(shù)據(jù)對就業(yè)弧彈性進行測算。研究使用多元回歸分析，在控制國內(nèi)生產(chǎn)總值、地區(qū)平均工資等宏觀經(jīng)濟變量的基礎上，計算一個時間段內(nèi)我國重要經(jīng)濟部門增加值增長率對就業(yè)量增長率產(chǎn)生的邊際效應，即就業(yè)弧彈性。城鎮(zhèn)主要行業(yè)就業(yè)彈性的估計值如表4 所示，可見，行業(yè)間的就業(yè)彈性存在較大差異性。其中：制造業(yè)的就業(yè)彈性最大，為1.2719；建筑業(yè)次之，為1.1316；交通運輸、倉儲和郵政業(yè)再次，為0.8460；而住宿和餐飲業(yè)的就業(yè)彈性最小，為0.3881。

表4 城鎮(zhèn)主要行業(yè)就業(yè)彈性的估計值

（四）勞動力需求增長率估計

為估算某個經(jīng)濟部門在當前及今后一段時期的勞動力需求增長率，需要掌握該經(jīng)濟部門的增加值增長率。參考2011—2020 年各個經(jīng)濟部門的增加值增長率，選取最大值和最小值，并按等距離確定中間三檔值，形成各個經(jīng)濟部門增加值增長率的5 個可能性方案（如表5 所示）。需要說明的是，批發(fā)和零售業(yè)、住宿和餐飲業(yè)的增加值增長率取值范圍是2011 年至2019 年，受新冠疫情影響，上述兩個行業(yè)在2020 年的增加值增長率為負值，屬于個別偶發(fā)情況，特將負值剔除。

表5 城鎮(zhèn)主 要行業(yè)增加值增長率的5 個可能性方案單位：%

根據(jù)城鎮(zhèn)主要行業(yè)就業(yè)彈性估計值，以及對應行業(yè)增加值增長率的5 個可能性方案，可以得到城鎮(zhèn)主要行業(yè)勞動力需求增長率的5 個可能性方案，如表6 所示。以中方案為重點分析對象，發(fā)現(xiàn)行業(yè)間勞動力需求增長率呈現(xiàn)較大差異性。其中：租賃和商務服務業(yè)的勞動力需求增長率最大，為13.68%；信息傳輸、軟件和信息技術服務業(yè)的勞動力需求增長率次之，為13.20%；制造業(yè)的勞動力需求增長率再次之，為12.28%；而房地產(chǎn)業(yè)的勞動力需求增長率最低，為6.87%。

表6 城鎮(zhèn)主要行業(yè)勞動力需求增長率的5 個可能性方案單位：%

（五）主要經(jīng)濟部門新增勞動力需求

根據(jù)城鎮(zhèn)主要行業(yè)就業(yè)規(guī)模，以及對應行業(yè)新增勞動力需求增長率的5 個可能性方案，可以得到這些行業(yè)新增勞動力需求的5 種可能性情況。以2020 年城鎮(zhèn)主要行業(yè)就業(yè)規(guī)模為基期，計算得到的這些行業(yè)的新增勞動力需求如表7 所示。以中方案為重點分析對象，發(fā)現(xiàn)行業(yè)間新增勞動力需求存在較大差異性。其中：制造業(yè)的新增勞動力需求最大，為507.12 萬人；其他服務業(yè)的新增勞動力需求次之，為308.94 萬人；建筑業(yè)的新增勞動力需求再次之，為161.59 萬人；而住宿和餐飲業(yè)的新增勞動力需求最少，為5.94 萬人。

表7 城鎮(zhèn)主要行業(yè)新增勞動力需求的5 個可能性方案單位：萬人

綜合5 個可能性方案來看，當前及今后一段時期，我國城鎮(zhèn)主要行業(yè)年度新增勞動力需求在380.46 萬至2145.99 萬之間，但大概率保持在1263.22 萬人以上。如果產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級持續(xù)推進、制造業(yè)穩(wěn)定發(fā)展、服務業(yè)加速發(fā)展，那么城鎮(zhèn)主要行業(yè)年度新增勞動力需求有望接近甚至達到1704.59 萬人。

四、主要結果和政策建議

（一）青年勞動力供需缺口預測結果

結合青年勞動力供給規(guī)模和城鎮(zhèn)新增勞動力需求情況，可以對中長期我國勞動力供需是否存在缺口、缺口規(guī)模等進行分析。在供給端，并非全部新增青年勞動力規(guī)模的預測量都會進入勞動力市場成為實際勞動力供給。假設脫離教育系統(tǒng)進入勞動力市場的新增青年勞動力數(shù)量占當年全部新增青年勞動力數(shù)量的比率是60%，與此同時，在城市對新增勞動力的需求之外，全國約1500個縣以及超過2 萬個鄉(xiāng)鎮(zhèn)同樣有新增勞動力需求，并且廣泛分布在第二產(chǎn)業(yè)和第三產(chǎn)業(yè)。根據(jù)相關研究，2020 年我國仍有超過8000 萬的農(nóng)業(yè)剩余勞動力[9]。根據(jù)《關于推動返鄉(xiāng)入鄉(xiāng)創(chuàng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的意見》，到2025 年，全國各類返鄉(xiāng)入鄉(xiāng)創(chuàng)業(yè)帶動就業(yè)人數(shù)達到6000 萬人左右，去除返鄉(xiāng)入鄉(xiāng)創(chuàng)業(yè)人員1500 萬人，則全國各類返鄉(xiāng)入鄉(xiāng)創(chuàng)業(yè)帶動農(nóng)村勞動力在鄉(xiāng)村就業(yè)的人數(shù)為4500 萬人。據(jù)此，預計未來一段時間我國農(nóng)村轉(zhuǎn)移勞動力規(guī)模每年約在700 萬左右，也就是說，鄉(xiāng)村地區(qū)每年從第一產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移至第二、第三產(chǎn)業(yè)的新增勞動力供給規(guī)模較大。本研究將農(nóng)村轉(zhuǎn)移勞動力按照500 萬、700 萬和800 萬的水平分別設置為低、中、高方案，經(jīng)計算可以得出中長期我國新增青年勞動力的供給水平。

在低、中、高水平下，預測結果均顯示2035 年將是我國新增青年勞動力供給的峰值時點。如表8 所示，按照500 萬農(nóng)村轉(zhuǎn)移勞動力（低方案）計算，2025 年新增勞動力將達到1389.6 萬人，2030 年達到1513.4 萬人，2035 年達到1553.6 萬人，2050 年達到1128.1 萬人。與勞動力需求預測結果相比較，可以看出，“十四五”期間新增勞動力供給規(guī)模將高于勞動力需求的中方案水平。如果脫離教育系統(tǒng)后進入勞動力市場的人員比例進一步升高、農(nóng)村轉(zhuǎn)移勞動力進一步釋放，那么新增青年勞動力供給將持續(xù)增加，接近并超過新增勞動力需求中高方案的預測結果。

表8 中長期新增勞動力供給情況單位：萬人

總體來看，當前至今后一段時期，我國勞動力市場將面臨供大于求的非均衡態(tài)勢，特別是高校畢業(yè)生數(shù)量增多和擴招積壓效應疊加，高校畢業(yè)生就業(yè)壓力將進一步凸顯。

需要說明的是，在現(xiàn)實情況下，城鎮(zhèn)各個行業(yè)新增勞動力需求的方案并非相同。盡管城鎮(zhèn)新增勞動力需求是各主要行業(yè)新增勞動力需求的總和，但是這些細分行業(yè)的新增勞動力需求方案不一定相同。根據(jù)各個行業(yè)年度發(fā)展表現(xiàn)，其增加值增長率不同，因而其新增勞動力需求可能是高方案，也可能是中方案，更可能是低方案。與此相對應，新增勞動力的供需缺口情況也會隨著實際情況的變化而不同，需綜合多方面的條件來看待。

（二）政策建議

針對今后一段時間內(nèi)可能出現(xiàn)的新增青年勞動力供大于求的就業(yè)壓力，研究擬從以下4 個方面提出促進青年人口實現(xiàn)更高質(zhì)量就業(yè)的對策建議。

1.加強專業(yè)培養(yǎng)與市場需求的匹配性

當前，高校畢業(yè)生就業(yè)難的突出表現(xiàn)之一是所學專業(yè)與勞動力市場的崗位需求匹配度較低，導致所學無所用，進一步造成教育投資的浪費、人力資源的閑置、畢業(yè)生工資收入和工作滿意度降低，以及晉升機會減少[10]。研究建議進一步完善專業(yè)動態(tài)調(diào)整機制，建立標準化、科學化的專業(yè)動態(tài)調(diào)整實施方案，將國家戰(zhàn)略發(fā)展需求、行業(yè)發(fā)展需求、市場主體需求等與人才培養(yǎng)、專業(yè)設置更緊密地結合起來，根據(jù)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級發(fā)展的需要，縮減就業(yè)率低、報考人數(shù)少、不符合當前發(fā)展需求的相關專業(yè)，培養(yǎng)更加貼合經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展需要的高素質(zhì)青年人才[11]。

2.強化配套政策，優(yōu)化地區(qū)就業(yè)條件

高校畢業(yè)生等青年群體就業(yè)存在明顯的地區(qū)偏好，造成部分地區(qū)人力資源過剩、其他地區(qū)人力資源需求無法得到有效滿足的現(xiàn)象[12]。在新增勞動力需求存在缺口的地區(qū)，可以通過加強財政支持力度、產(chǎn)業(yè)帶動就業(yè)、優(yōu)化人才政策等做法，打造具有競爭力的就業(yè)環(huán)境，吸引青年勞動力群體就業(yè)。在就業(yè)崗位設置上，強化崗位需求與高校畢業(yè)生特點的匹配性，增強就業(yè)崗位的針對性，提高青年勞動力，特別是高校畢業(yè)生前往祖國各地就業(yè)的積極性。

3.多渠道強化高校畢業(yè)生等青年群體的就業(yè)服務

普通高校應當加強與政府各部門、各行業(yè)協(xié)會、各類用人單位之間的合作，在學生在校期間可以有針對性地向有求職意愿的學生推送實習見習崗位[13]，增加在校學生對擬從事崗位的認知度，同時增進畢業(yè)生和用人單位之間的雙向了解，以實現(xiàn)更好的就業(yè)匹配。還應當加強青年就業(yè)觀念宣教工作，通過宣講團、線上分享會等形式，針對在校學生開展多方位的就業(yè)觀念引導和教育活動。政府部門、學校、社區(qū)、社團等主體應加強就業(yè)政策的宣傳與講解，讓更多青年了解現(xiàn)有就業(yè)政策，積極引導有就業(yè)意愿的青年投身到各個崗位中去。普通高校、人力資源社會保障部門還要持續(xù)強化對就業(yè)困難青年的就業(yè)幫扶工作[14]，可采取專場就業(yè)招聘會、一對一就業(yè)輔導、求職信息登記、線上平臺崗位推送等做法，建立起就業(yè)困難青年與勞動力市場之間的聯(lián)系。

4.積極引導高校畢業(yè)生等青年投身鄉(xiāng)村振興

鄉(xiāng)村振興需要大量的青年人才貢獻知識與智慧，廣大鄉(xiāng)村地區(qū)潛在的勞動力需求可以有效緩解短期內(nèi)出現(xiàn)的新增勞動力供給沖擊，從而消除大中城市因需求不足而出現(xiàn)的就業(yè)壓力和失業(yè)淤積。鄉(xiāng)村地區(qū)可以從增加崗位數(shù)量、增強崗位匹配性、強化崗位保障等方面積極引導廣大青年從事鄉(xiāng)村振興相關工作[15]。我國地大物博，各地發(fā)展情況各異，在吸納青年人才投身鄉(xiāng)村振興的過程中，要注重崗位設置與國家重大發(fā)展戰(zhàn)略落地實施和本地發(fā)展需求相匹配，基于地區(qū)發(fā)展規(guī)劃設置相應的就業(yè)崗位，例如，圍繞項目規(guī)劃、技術支持、基層工作等多個領域創(chuàng)造新的就業(yè)機會。還應積極創(chuàng)新大學生鄉(xiāng)村志愿服務形式，拓展服務期滿后轉(zhuǎn)崗選擇，為有意愿繼續(xù)從事鄉(xiāng)村振興工作的青年提供更廣闊的發(fā)展空間。在就業(yè)保障方面，應向鄉(xiāng)村地區(qū)、偏遠地區(qū)、艱苦地區(qū)重點傾斜，在津貼補貼發(fā)放、公積金繳納、納入編制、探親休假、職業(yè)晉升等方面進行政策創(chuàng)新[16]，免除廣大青年工作、生活、發(fā)展的后顧之憂。