社科院专家:人口红利正在丧失 户籍改革有助挽回
全国人大代表、中国社科院人口与劳动经济研究所所长蔡?P:
户籍改革有助挽回人口红利
如果我们希望通过工资上涨来改善收入分配,也希望企业有机会进行必要的产业结构调整,以保证这种改善是可持续的,那么用户籍制度改革来拉动农村剩余劳动力转移,和涨工资的效果是一样,而且这个转移的过程还能带来资源配置和效率提高
随着劳动年龄人口绝对数的减少,中国劳动力供给的形势已经发生根本性的变化。政府和企业今后将不得不面对劳动力短缺成为常态的现实。
如何进一步稳定农民工的就业、提高他们的劳动参与率以及如何进一步转移农村剩余劳动力等等都成为新一届政府在促进经济增长时必须破解的难题。
作为一位长期关注劳动力流动的经济学家,全国人大代表、中国社科院人口与劳动经济研究所所长蔡?P认为,户籍制度改革对于提升中国的潜在增长率有立竿见影的效果,当前应尽快出台户籍制度改革的时间表和路线图。
3月1日两会前夕,百忙之中的蔡?P在社科院办公室接受了《第一财经日报》记者的独家专访。
人口红利正在丧失
第一财经日报:最近备受关注的一条新闻是国家统计局称2012年59岁以下劳动年龄人口出现了绝对数的下降,这表明中国的人口结构出现了什么变化,对于中国未来的经济发展又意味着什么?
蔡?P:国际上一般将15到64岁作为劳动年龄人口,这是劳动力的基础。中国把范围缩小为15到59岁也是合适的,因为中国退休年龄基数是60岁,女性会有所提前,拥有较高职称会有所推后,而且由于中国劳动年龄人口的受教育年龄在60岁上下会大幅下降,也难以适应劳动力市场的需求。
国家统计局宣布去年这个劳动年龄段人口减少了345万,这也就意味着中国劳动力绝对增长也是负数了。过去中国经济增长依靠人口红利,直接表现为劳动年龄人口增长,人口抚养比下降。随着劳动年龄人口停止增长,而人口抚养比上升,说明人口红利正在丧失。
人口红利的丧失这几年表现为劳动力短缺现象、招工难现象,低端劳动力工资提高较快,产品中的劳动力成本上升也比较快,劳动密集型产业有一部分正在丧失比较优势,这对于中国经济增长会有非常强烈的影响,也意味着我们转变经济发展方式、调整产业结构的任务空前迫切。
日报:有学者的研究显示,中国的人口结构曲线向后推30年,与日本的曲线几乎重合,日本的经验对中国有什么借鉴意义?
蔡?P:各个国家人口转变的轨迹都是相似的,只是有的快有的慢。日本相对于早期的发达国家来说,它的人口转变更快,它丧失人口红利更快,老龄化速度更快,老龄化程度也更高。
但相比于日本,中国人口红利丧失的速度更快。举个例子,在这一转变过程中有两个转折点,一个是刘易斯转折点,一个是劳动年龄人口下降、丧失人口红利的转折点。
刘易斯转折点会出现劳动力短缺和工资上涨的现象,如果企业不涨工资就招不到人,这与典型的二元经济完全不一样了。日本是1960年左右跨越了刘易斯转折点,到1990年才进入第二个转折点,劳动年龄人口不增长,人口抚养比上升,逐渐丧失比较优势。日本在这两点之间经历了30年的时间,足够使它从中等收入国家跨越到高收入国家。
而对中国来说,首现民工荒是2004年,这可以看做是刘易斯转折点,接着2012年就出现劳动年龄的人口下降,这两个转折点之间相隔的时间非常短。今后再走下去我们老龄化的轨迹会和其他比较早的发达国家很相似,但速度会比他们快得多,未富先老的特征非常明显,这对于我们的挑战非常大。
日报:劳动年龄人口下降是如何影响中国经济增长的?
蔡?P:劳动年龄人口下降意味着未来劳动力总供给趋势是负增长的,也意味着劳动力开始短缺了,资本投入的边际回报率也会相应下降,未来正常情况下,投资增长速度也不可能保持这么快,因此,如果把这些因素加进去来估算中国经济的潜在增长率,我们会发现经济的潜在增长率从人口红利消失的转折点开始就从比较高的水平有了大幅的下降。
户籍改革有助提高潜在生产率
日报:您最近多次呼吁中国应该接受经济增长减速的现实,不赞成采取人为刺激经济增长来超越潜在增长率,那是否有提高潜在生产率的办法?
蔡?P:潜在生产率的下降是一个很正常的趋势。但我们也希望能从生产要素的供给和生产率进步的角度来寻找提高潜在增长率的方法。其中,最直接的一条就是改变劳动力的供给,虽然总量是不可能改变的,但可以提高劳动参与率。
这就与户籍制度改革直接相关,如果能够通过户籍改革提高农民工的劳动参与率,整个社会的劳动力参与率就提高了。我们做了一个估算,假如说在2011年到2020年间,劳动参与率每年提高一个百分点——一个点其实并不高——就可以导致在这期间GDP的潜在增长率提高0.88个百分点,
从另一角度来说,如果进行户籍制度改革,农民工可以享受基本公共服务,那表明政府用公共政策的调整来代替市场工资过快增长。工资上涨是一件好事,但工资上涨过快会导致产业结构调整的速度也过快,在极端情况下甚至会出现休克的状态,过多的企业没有时间调整就倒闭了。
如果我们希望通过工资上涨来改善收入分配,也希望企业有机会进行必要的产业结构调整,以保证这种改善是可持续的,那么用户籍制度改革来拉动农村剩余劳动力转移,和涨工资的效果是一样,而且这个转移的过程还能带来资源配置和效率提高。
我们也做了测算,如果在2011到2020年全要素生产率每年提高的速度增加一个百分点,潜在增长率也可以提高0.99个百分点,效果就更明显了。所以我说户籍制度改革有着立竿见影的效果。
日报:这是不是表明户籍制度改革可以延缓第一次人口红利?两者之间是什么样的关系?
蔡?P:第一次人口红利虽然正在丧失,但还是有潜力的。当城市劳动力供给越来越不足的时候,我们是依靠农村转移劳动力大规模进城来填补了劳动力的需求。目前这部分需求很强烈,而供给也在减少,因而就遇到了民工荒和招工难的现象。但在看到这个现象必然性的同时,我们也发现其中有一些体制的因素还在阻碍农民工更充分地转移,户籍制度就是其中之一。
由于存在户籍制度,有1.6亿农民工已经转到了城市,他们帮助推进了城市化,官方公布的城市化率是53%,但非农业户籍占全国人口的比重只有35%,其中有十几个百分点的差距,这表明农民工转到城市从事非农产业,但是他们没有得到城市的户口。
由于没有得到城市的户口,他们的社会保障就不健全,就业不稳定。当宏观经济遇到周期性波动,就业岗位减少,农民工自然就返乡。此外,城市职工正常的退休年龄是60岁,而农民工某种程度上四五十岁就退休了。这两个原因导致农民工劳动参与率的降低。
农民工已经成为中国劳动力的主体,城市就业中存量有三分之一都是农民工,增量有三分之二是农民工,他们劳动参与率的降低会大幅拉低整体的劳动参与率。在劳动年龄人口整体不再增长的情况下,劳动参与率再降低,供给就成问题了。
从另一个角度来看,农村剩余劳动力转移是一个一边转移、一边又制造新的剩余的过程。随着农业生产机械化的提高,农业所需劳动力就会进一步减少,刘易斯拐点虽然出现了,但严格来说,还有大量机会把农村劳动力向外转移。
我们曾经做过估算,根据国家统计局的数据,当前务农劳动力的比重还有34%,如果按照他们的劳动时间来计算,事实上只需要24%就够了。即使是24%,也高于与我们处于同一发展阶段的国家,这些国家一般平均务农劳动力的比重是14%。由此可见,农村还有10到20个百分点的劳动力有待转移。要实现这些劳动力的转移同样需要户籍制度的改革。
因此,户籍制度改革已经成为当前亟待推动的一项改革,实现农民工市民化,让农民工可以得到城市的户口和基本公共服务,提高劳动参与率,也可以拉动更多的劳动力转向非农产业。
户籍改革的路径选择
日报:户籍制度改革这么多年的举步维艰,改革好像陷入了一个僵局。在当前的这种情况下,您觉得户籍改革应该采取何种路径?
蔡?P:户籍制度改革应该两条腿并行,一方面,由于最主要的公共服务的差距是由户籍身份衍生出来的,因此要尽可能地把更多的农民工纳入城市户籍,他们基本公共服务问题自然就解决了。这个方面可能地路径还是选择性的,需要劳动合同签订时间、社会保险缴纳年限等条件。这条路的速度可能不会那么快。
另一条腿也要同时迈进,在户籍制度没有彻底改变之前,尽可能让常住人口享受公共服务。这也是十八大报告中直接要求的,1.6亿农民工就是属于常住人口,在他们没有得到户籍之前,也可以得到基本公共服务,这就缩小了户籍的功能,剥离户籍和基本公共服务的关系。这样,两条腿向前走路速度就更快一些。
总体来说,户籍制度改革仍然是渐进性的,不可能一夜之间所有的城市都放开,但速度应该比原来有实质性的提高,相关政府和部门应该制定出时间表和路线图。
日报:户籍制度改革,或是说农民工市民化,是一项有收益但也需付出成本的改革,您觉得相关利益方应该如何分摊改革的成本?
蔡?P:户籍改革是一项收益远远大于成本的改革,户籍改革并不仅仅是经济长期可持续增长的关键,而且也会减少社会的风险。现在的农民工中60%以上都是新生代农工,未来不太可能回到土地上。如果他们既不能回到土地,又不能在城市得到市民化待遇,那么可能会成为不安定的群体。
除此之外,我们还应该看到,农民工参与基本公共服务更多地充当一个贡献者的角色。现行五大社会保险基本上都是现收现付的性质。现收现付就意味着农民工是最合适的劳动力,他们的贡献可以弥补城市社保基金的不足,而他们领取回报是在几十年之后了。
至于成本,我觉得可以做一些顶层设计来合理分担。从中央和地方的角度来说,比如可以重新划分事权。增加中央事权的一个可能性是,利用这个机会把义务教育的责任由中央来承担。
中央已经连续多年提出要保证农民工的孩子在城市公立学校接受义务教育,但实际上地方遇到成本问题很难实现。如果由中央统一来做这件事情更好,可以解决多年以来地方义务教育不均衡的问题。
社会保障则仍可以由地方来做。因为农民工是社保的贡献者,这对于地方来说是一种激励,吸引的农民工越多,它解决社会保障能力越强,也能保障更高的经济增长速度。
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