人力資源是推動經濟增長的核心要素之一。人力資源開發的關鍵是提高人力資源質量，特別是在當前我國勞動年齡人口數量、比重持續降低的背景下，不斷提高勞動者素質就顯得尤為重要。黨的十九大報告提出，2020—2035 年，“再奮斗十五年，基本實現社會主義現代化”，“躋身創新型國家前列”的奮斗目標，而創新的根本在人才，高水平的人力資源是助力國家發展目標實現的有力支撐。未來我國人力資源總量的發展潛力如何，相對發達國家的發展水平如何，各級教育如何有效地促進人力資源發展，這些問題都值得深入研究。
文獻回顧
人力資源是國家經濟和社會發展的重要動力源泉，是各國戰略資源的重要構成要素。根據《簡明文化人類學詞典》界定，人力資源通常指在勞動年齡范圍內有勞動能力的人口，即已參加或可能參加勞動的人。研究者認為，人力資源是一定社會組織范圍內人口總量中所蘊含的勞動能力的總和，既體現為勞動人口的數量，也受勞動人口素質的影響，因此人力資源總量的評價包括數量和質量兩個方面。
我國通常將 16～59 歲人口作為勞動年齡人口，勞動年齡人口數可以作為我國人力資源數量的代表。根據國家統計局發布的《國民經濟和社會發展統計公報》，自 2012 年以來我國勞動年齡人口呈現降低趨勢。而人口受教育水平被認為是衡量人力資源質量的關鍵因素。研究表明，人口受教育水平提升對經濟增長具有促進作用。例如，受教育水平較高的工人勞動生產率也更高，因為他們通常具有更強的學習能力、適應能力以及更好的身體素質；人口受教育水平的提高也有助于全要素生產率的提升，一個國家人口的受教育水平可以很大程度上決定其技術創新能力，以及技術追趕和技術擴散的速度。未來我國應該通過提高人口的受教育水平提高勞動生產率，從而減輕人口紅利消失對中國經濟增長的負面影響。
人口平均受教育年限是指某一人口群體人均接受學歷教育（包括成人學歷教育，但不包括各種非學歷培訓）的年數，是反映人口受教育水平的綜合性指標。研究表明，人口受教育年限與個人勞動生產率、工資提高以及國家經濟增長之間存在聯系，隨著人均受教育水平的提高，人口年齡結構老化對經濟增長的負面影響會有所減弱。多個國際組織的年度報告中也采用了人口平均受教育年限指標，例如聯合國開發計劃署在測算人類發展指數時，將 25 歲及以上人口的平均受教育年限作為其教育維度的兩個核心指標之一。因此，人口平均受教育年限可以作為反映人力資源質量的代表性指標。
勞動年齡人口數是人力資源數量的代表，而人口平均受教育年限是人力資源質量的代表，因此本研究中將人力資源總量計量為勞動年齡人口數與勞動年齡人口平均受教育年限的乘積，既反映人力資源的數量，也體現人力資源的質量，這一計量方法在以往研究中經常被采用。
分析現有研究可以發現，目前還沒有研究系統探討 2020—2035 年我國人力資源發展潛力如何，教育如何在促進人力資源增長中發揮積極作用，各級教育承擔的貢獻大小如何變化，特別是還沒有研究在分析勞動年齡人口變化時充分考慮教育因素對勞動者學歷提升的作用。本研究將在人口預測模型的基礎上，納入教育參數，構建教育人口預測模型，一方面可以分析未來人口數量結構的發展變化，另一方面可以對人口的學歷分布進行預測，從而考察未來 15 年我國人力資源的發展潛力，為科學布局我國人力資源發展規劃和教育發展規劃提供參考。
數據、模型與方法
（一）研究數據選擇
選取模型的基期數據和參數設置依據的數據。 只有普查年份才能得到人口全面的分年齡、分性別、分學歷數據，從而可以系統考察人口的規模結構和學歷結構。 自第三次人口普查以來，我國基本每十年開展一次大普查，五年間隔開展一次 1%的人口抽樣，其他年份為 1‰的人口抽樣，因此人口預測通常以普查年份作為預測基期，并結合 1%抽樣數據對預測結果適當校正。 目前，最新數據為2010 年第六次人口普查數據，因此本研究將2010 年全國分年齡、分性別、分學歷的人口普查數據作為預測模型的起點人口數據，并參考 2015 年 1%人口抽樣數據對初期預測結果進行校正。 研究還需要分析預測人口未來的學歷分布變化情況，因此，選取 2010 年以來的主要教育事業統計數據作為教育參數設置的依據。
選取國際比較數據。本研究選取了巴羅和李教育參與數據庫中經濟合作與發展組織國家（以下簡稱經合組織國家）的相關教育參與和人口數據作為比較對象，通過與發達國家和地區的比較，了解我國人力資源發展的相對水平，從而更好地定位未來發展方向。
（二）教育人口預測模型建構
采用隊列要素模型方法，將人口預測與各級教育的招生轉移相結合構建教育人口預測模型。以 2010 年第六次人口普查數據為起點，結合對教育事業統計數據歷史趨勢的分析，參考 2015 年 1%人口抽樣數據，對普查年份以后的人口年齡結構及學歷分布變化情況進行轉移推算，從而對我國 2020—2035 年人力資源發展變化趨勢進行測算。
1、人口的教育狀態劃分
將 2010 年第六次人口普查全國分年齡、分性別和分學歷的起點人口數據，結合教育事業統計中各級教育在校生年齡分布，進一步細分為不同教育狀態（含年級）人口，作為教育人口預測模型的基年數據。（見圖 1）
人口的教育狀態分布情況將隨人口的年齡增長、生存分析和不同教育狀態間的轉移進行移算，從而得到未來預測年份人口的分年齡分學歷數據。其中普通教育部分根據教育事業統計數據的發展變化趨勢構建各個狀態（含年級）間的轉移率矩陣，成人、網絡、自考等非普通學歷教育則主要根據發展趨勢將畢業生（發生學歷變化的部分）在不在校人群中進行學歷移算。
2、人口預測方法與參數
人口預測采用隊列要素法，模型設計以PADIS-INT 人口預測軟件為基礎。主要輸入參數有預期壽命、生育模式、總和生育率和出生性別比。其中，預期壽命歷史年份采用《中國統計年鑒》數據，未來年份在歷史趨勢分析的基礎上，參考國務院 2017 年發布的《國家人口發展規劃（2016—2030 年）》（國發〔2016〕87 號）的目標進行設定，2035 年男、女預期壽命分別設置為 76.68 年和 82.54 年；生育模式采用六普年齡別生育率；總和生育率2011—2018 年基于國家統計局公布的出生人口數進行推算，2019—2035 年參考近三年歷史趨勢、人口政策效應、專家觀點和《國家人口發展規劃（2016—2030 年）》設在 1.63～1.75之間；出生性別比 2011—2018 年采用《中國人口和就業統計年鑒》中公布數據，未來年份參考《國家人口發展規劃（2016—2030 年）》，2020 年設為 111.5，2035 年設為 107。
3、在校生狀態轉移率矩陣
接受普通教育人口的教育狀態變化主要通過在校生在各級教育中的升學轉移產生，根據歷史數據構建各級教育的在校生狀態轉移率矩陣。采用下面公式：
其中， t P g 為 t 年（ t 的起始年份為 2010 年）狀態為 g 年級的在校生轉移到下一個狀態 g＋1 年級的轉移率； t ＋ 1 Z g ＋ 1為 t＋1 年狀態為 g＋1 年級的在校生； t Z g為 t年狀態為 g 年級在校生數。該公式既用于同一級教育中年級間的轉移，也用于跨教育級別的升學轉移，年級間轉移率主要基于在校生年級間歷史升級規律測算，不同教育級別的升學轉移則主要依據各級教育招生數和升學率變化趨勢測算。2011—2018 年根據當年實際教育事業統計數據設定參數值，2019—2035 年則通過對歷史數據的分析設定參數。
4、人口受教育狀態移算
每年各級教育中由前一級教育轉入的招生數（普通教育）或受教育程度發生提升的畢業生數（成人等其他學歷教育）記入當年的學歷變化人口，即在完成人口生存分析等基礎上，將發生學歷變化的人口在前一級教育狀態人口中減去并在新一級教育狀態人口中加入。例如，基于 2011 年的高中階段招生數設置，測算 2011 年人口學歷分布，需要在 2010年初中學歷人口中減去相應人口數，并在2011 年高中學歷人口中加入相應人口數。同時，從 2010 年到 2011 年，原隊列的所有人口年齡增加 1 歲，形成新的人口隊列的年齡與學歷分布。
（三）各級教育轉移參數設置
1、教育轉移參數的高中低方案設計
在對各級教育招生、在校、畢業等學生歷史數據分析的基礎上，設置各學段在校生的轉移率矩陣參數，因為學前教育不計入人口的受教育年數，因此模型只考慮義務教育、高中階段教育和高等教育。主要設置高中低三套方案。
義務教育：我國義務教育已經全面普及且受法律保護，因此其招生人數和在校生人數主要由適齡人口數決定，根據 2010—2018年義務教育分年級在校生歷史數據，構建義務教育在校生狀態轉移率矩陣，不設高中低方案。
高中階段教育：我國高中階段教育進入普及攻堅階段，2018 年初中畢業生升學率達到 95.2%，根據初中升學率歷史變化趨勢，設置高中階段招生參數，2010—2018 年采用歷史數據，2019—2035 年根據初中畢業生升學率歷史趨勢外推，將 2035 年初中升學率提升到 98%作為中方案，減少和增加 1 個百分點分別作為低方案和高方案。
高等教育：我國高等教育正逐漸實現向普及化的邁進，近年來普通本?？普猩鷶稻尸F增長趨勢，根據當前人口受教育水平劃分標準，普通本專科以招生數作為輸入參數，成人等非普通高等教育以畢業生數作為輸入參數，研究生階段學歷變化不影響高等教育學歷人口規模，暫不考慮。通過對各類型學生歷史數據的分析設置相關參數，低方案和高 方 案 分 別 在 中 方 案 基 礎 上 降 低 和 增 加10%。（見表 1）
2、加快推進成人高等學歷繼續教育的可能選擇
普通高等教育發展需要平穩有序推進，發展過快會影響高等教育質量，與當前經濟社會發展水平不匹配。在當前提倡終身學習、加快推進學習型社會建設的進程中，更大程度上鼓勵成人參與高等學歷繼續教育，將有助于進一步改善我國人力資源存量的質量，提升高等教育資源利用率。
在上述中方案的基礎上，分別設置成人非普通本?？飘厴I生增加 20%、30%和 50%三套參數，分別作為方案一、方案二和方案三，分析成人高等學歷教育發展對人口受教育水平提升的影響，因畢業生數的增加原則上至少需要 3 年時間，因此設定自 2022 年開始增加相應比例。
（四）各級教育對人口平均受教育水平增長貢獻量的評價
根據人口平均受教育年限算法可知在當前學制與算法下人口平均受教育年限最高為16 年，包含小學 6 年、初中 3 年、高中 3 年和高等教育 4 年，若各級教育全面普及，理論上所有人都可完成各級教育從而人口平均受教育年限提高到 16 年。實際各級教育均未在人口中實現全面普及，因此某組人口平均接受過各級教育的年數低于其理想值，例如，若某組人口只有一半人完成了小學教育（含受教育水平為小學以上的人口）則該組人口平均接受了 3 年小學教育。隨著各級教育普及，人口平均接受過各級教育的年數將不斷趨向理論最大值，從而將人口平均受教育年限提高到最大值。因此，可將某組人口平均接受某級教育年數的增長量占人口平均受教育年限整體增長量的比例作為該級教育對人口平均受教育年限增長的貢獻率。例如根據第三、第四次人口普查數據，1982 年到 1990 年勞動年齡人口平均受教育年限由 5.84 年增長到 7.0 年，增長 1.16 年，其中勞動年齡人口平均接受小學教育的年數由 4.28 年增長到 5.04年，增長 0.76 年，占人口平均受教育年限增長量的 65.4%，因此小學教育對這一階段勞動年齡人口平均受教育年限增長的貢獻率為65.4%。本研究采用該方法評價未來各級教育對人口平均受教育水平增長的貢獻比例。
結果與分析
（一）人力資源變化趨勢及不同方案下勞動年齡人口受教育水平比較
由表 2、圖 2 可見，2020—2035 年我國勞動年齡人口呈現降低趨勢，但由于人口平均受教育年限持續提高，人力資源總量仍呈增長趨勢，但增速趨緩，而勞動年齡人口平均受教育年限仍增速平穩。不同方案結果比較發現，即使低方案，2020 年我國 16～59 歲勞動年齡人口平均受教育年限仍可達 10.82 年，可如期實現國家“十三五”規劃中提出的 10.8 年的規劃目標；到 2030 年勞動年齡人口平均受教育年限將超過 12 年，可提前實現《中國教育現代化 2035》主要人力資源規劃目標，到2035 年則有望達到 12.81 年；若有更多成人參與學歷繼續教育，則在普通教育規模變化趨勢相對穩定的情況下，還可進一步提高人口的受教育水平；到 2035 年我國勞動年齡人口受過高中以上教育的比例接近 70%，受過高等教育的比例超過 50%。（見表 2、表 3）
（二）不同年齡組人口的受教育水平差異及與經合組織國家的比較
基于中方案結果，比較我國不同年齡組人口的受教育水平差異，及相對經合組織國家平均水平的差距與追趕。結果表明，我國青年人口的受教育水平具有明顯的后發比較優勢，整體低年齡組人口受教育水平優于高年齡組人口，2010 年模型預測的起點年份15～24 歲年齡組人口的平均受教育年限即已超過經合組織國家均值；到 2035 年我國15～64 歲年齡組人口平均受教育年限（12.39 年）也將實現對經合組織國家均值（12.22 年）的趕超；相對經合組織國家群體，我國還表現出人力資源總量優勢，2020 年我國人力資源總量即與經合組織國家總體的人力資源總量基本相當。（見表 4、表 5）
（三）各級教育對 16～59 歲勞動年齡人口平均受教育年限增長的貢獻
通過對歷史人口普查數據和預測數據的分析發現，2010 年以前義務教育在勞動年齡人口平均受教育年限增長中發揮主要作用，而 2020—2035 年高等教育和高中階段教育越來越發揮主導作用，2020—2030 年，高等教育的貢獻率將超過 50%，2030—2035 年則達到53.2% ，高 中 階 段 教 育 的 貢 獻 率 也 將 超 過35%，而勞動年齡人口接受過小學和初中階段教育的平均年數越來越接近理論最大值，對受教育水平提升的拉動作用將越來越小。（見表 6）
目前，我國高中階段教育已經基本普及，高等教育的規模增長也宜適度推進。未來一定時期人口平均受教育年限的進一步提升可以考慮更大程度發揮成人學歷教育的作用。按照各級教育現有發展趨勢和規模，普通高等教育在高等教育對人口平均受教育年限增長貢獻中的比重將可能進一步提高，2030—2035 年高等教育貢獻中接近 70%來自普通高等教育，成人高等學歷教育在貢獻中的比例不足 1/3。若保持普通高等教育發展規模，適度提高成人學歷教育的參與和完成率，不僅可提升人口的平均受教育水平，也可提高成人高等學歷教育在高等教育貢獻中所占的比例。（見表 7）
討論與建議
當前，我國已實現由人口大國向人力資源大國的邁進。勞動年齡人口平均受教育年限和受過高等教育的比例明顯增加，到2035 年勞動年齡人口平均受教育年限有望達到 12.81 年，受過高等教育的比例有望超過50%，受過高中及以上教育的比例接近 70%，人口平均受教育水平將實現對經合組織國家平均水平的追趕，人力資源的高質量發展將助力我國實現由人力資源大國向人力資源強國的跨越以及國家未來發展目標的實現。同時，也要注意到未來我國人力資源發展面臨的挑戰，勞動年齡人口呈下行趨勢，人口紅利逐漸消失，人口老齡化發展加速，在這一背景下，人力資源開發的重點必須立足于發展教育以提高人口質量。
（一）2020—2035 年我國人力資源總量仍具有良好的增長潛力，堅持教育優先發展以持續保持增長的比較優勢
本研究基于人口和教育數據采用隊列要素法建構了教育人口預測模型，對人口年齡分布及學歷分布情況進行預測分析，結果表明，2020—2035 年我國 16～59 歲勞動年齡人口呈現負增長，由 2020 年的 9.04 億人降低到2035 年的 8.02 億人，同期勞動年齡人口平均受教育年限則持續提升，由于人口受教育水平因素的拉動效應，我國人力資源總量仍表現為增長趨勢，但增速趨緩。從歷次人口普查數據來看，我國勞動年齡人口平均受教育年限從 1982 年不足小學水平（5.84 年）提升到2010 年約高中一年級水平（9.66 年），人力資源總量也增長了近 1.66 倍，體現了我國教育發展的具大成就，特別是九年義務教育取得的重大進展；而 2020—2035 年我國勞動年齡人口平均受教育水平將有望提升到約大學一年級水平（12.81 年），反映了我國高等教育和高中階段教育的發展成就。我國人口受教育水平的提升速度高于同期經合組織國家平均水平，到 2035 年，逐漸實現由 15～24 歲青年初期人口受教育水平比較優勢擴展到勞動年齡人口總體比較優勢，實現對經合組織國家平均水平的趕超。
我國長期堅持教育優先發展戰略，逐漸實現了義務教育全面普及、高中階段教育和高等教育邁向全面普及與普及化。黨的十九大進一步將建設教育強國作為中華民族偉大復興的基礎工程，重視教育在社會發展中的先導性、全局性和基礎性作用，將教育作為提高人民綜合素質、促進人的全面發展的重要途徑。堅持教育優先發展是我國社會主義制度優越性的重要體現，必將進一步助力我國人力資源質量的提升，當前我國勞動年齡人口的受教育水平與經合組織國家相比還有明顯差距，追趕仍然是今后一定時期內的必然選擇。
（二）教育是我國未來人力資源增長的核心動力，積極推進各級教育對人口受教育水平提升的貢獻
教育成為我國未來人力資源增長的核心動力。在當前生育水平條件下，一定時期內勞動年齡人口負增長趨勢難以逆轉，要保持人力資源總量的平穩增長必須依賴更高的勞動者素質，即各級教育對勞動年齡人口平均受教育水平的拉動作用。從歷史發展脈絡來看，各級教育對人口受教育水平提升的相對貢獻比重逐漸由小學階段向高等教育過渡，與我國各級教育的普及進程一致 。2020—2035 年，勞動年齡人口平均受教育水平的提升將有超過一半貢獻來自于高等教育，其次是高中階段教育。即使到 2035 年，勞動年齡人口接受高等教育的平均年數（2.02 年）距離理論最大值（4 年）也還有差距，未來仍有增長空間。
分析各級教育對人口受教育水平的提升作用有助于明確今后發展各級教育參與水平的著力點。要進一步提升我國人口平均受教育水平，必須大力發展高中階段教育和高等教育，提高教育的參與率和完成率。當前我國正加快推進高中階段教育普及攻堅和高等教育的高水平發展，不僅致力于提升普及水平，更追求高質量、高水平發展，這樣才能帶來人口發展的高素質。需要注意，小學和初中階段教育對人口平均受教育水平提升貢獻率降低，但并不意味著該階段教育不重要，義務教育階段的平均教育年數是人口平均受教育年限最主要的組成部分，該階段的教育也是未來發展的基礎，今后應努力做到不讓一個人掉隊，逐步實現勞動年齡人口平均接受義務教育年數達到理論最大值。
（三）創新形式發展成人學歷教育與培訓，為人口受教育水平提升創造新的增長點
高等教育是當前和今后勞動年齡人口平均受教育水平提升的最大貢獻來源，而其中超過60%的貢獻來自普通高等教育，2030—2035 年還可能接近 70%，而成人高等學歷教育的貢獻占比偏低，按照當前發展趨勢，還可能進一步降低。而學界對高等教育的規模擴張還存有爭議，例如認為擴招影響高等教育質量、增加就業壓力等。研究者認為，高等教育發展既需要與經濟社會發展相適應，又要符合自身發展規律，應制定適度規劃。本研究模型中也采用了相對保守的參數設置。與普通高等教育招生規模呈現出的持續增長趨勢不同，成人高等學歷教育畢業生數則呈現波動變化，增速降低，甚至連續出現負增長，若保持當前趨勢，高等教育對人口學歷提升的貢獻必將更多依賴普通高等教育，可能會加大供需矛盾，非常有必要在普通高等教育之外尋求突破口。
創新形式大力發展成人學歷教育及培訓，多途徑促進成人學歷和能力提升，可作為今后一定時期內助力我國人力資源增長的有效路徑選擇。一是，以職業教育為抓手大力發展成人高等學歷教育。既可滿足更多人終身學習和學歷提升的需要，也可為社會輸送更多高素質高技能勞動者，緩解就業的結構性矛盾。2019 年政府工作報告中提出高職擴招 100 萬的任務，并強調將退役軍人、下崗職工、農民工等納入招生范圍，鼓勵更多人接受職業教育。二是，探索學歷與非學歷教育的融通機制，在終身學習框架下，實現更多勞動者學歷提升的夢想。當前在職培訓與學習成為很多企業和個人的共同選擇對勞動者職業技能和素質提升發揮了積極重要的作用。如何體現這部分學習成果對人力資源增長的貢獻，提高學習者的學習熱情和培訓質量，加快學習型社會建設，成為值得探討的課題。有研究者提出了一定的解決思路，例如，建立基于“學分銀行”的學歷與非學歷教育融通機制，形成學習成果的積累、轉換與認證體系，并以此思路為基礎開展了一系列有益的探索與實踐。
來源|《教育研究》2019年第8期（內容有刪減）
