中国人口年龄结构变化与就业Word格式.docx

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一、中国人口年龄结构与就业结构现状分析……………………………………………………3

〔一）中国人口年龄结构现状分析……………………………………………3

〔二）中国就业结构现状分析………………………………………………4

1、分行业就业人口情况…………………………………………………4

2、现今分行业就业人口面临的问题……………………………………5

二、实证分析…………………………………………………………………………5

〔一〕回归分析………………………………………………………………6

1、模型的设定…………………………………………………………………6

2、异方差的检验…………………………………………………………………7

3、自相关检验……………………………………………………………………7

4、经济意义的检验………………………………………………………………8

〔二〕结论…………………………………………………………………………………8

四、总结………………………………………………………………………………9

五、针对人口老龄化与第三产业就业人口激增改良措施…………………………10

结构问题研究

内容提要

我国人口年龄结构严峻化的形式对产业结构调整提出了相应的要求，人口年龄结构将通过消费结构、就业结构等方面影响着我国产业结构。

从第六次人口普查的主要数据来看，我国人口年龄结构形势严峻与产业结构与转型相结合会带来什么影响，对人口总数和就业困难现象是否有改善，因此有必要研究中国人口年龄结构变化与就业结构问题是否存在某种必然关系，并对此提出改善意见。

关键词：

中国人口；

年龄结构；

就业结构；

老龄化

近年来，人口与就业问题已成为热点话题。

今年国家统计局最新统计资料透露，以2021年进行的第六次全国人口普查资料显示，公报显示，0-14岁人口占16.60%，比2000年人口普查下降个百分点；

60岁及以上人口占13.26%，比2000年人口普查上升个百分点，其中65岁及以上人口占8.87%，比2000年人口普查上升个百分点。

国务院第六次全国人口普查领导小组副组长、国家统计局局长马建堂表示，中国人口年龄结构的变化，说明随着中国经济社会快速开展，人民生活水平和医疗卫生保健事业的巨大改善，生育率持续保持较低水平，老龄化进程逐步加快。

加之，人们观念的改善，出现了一群自主、独立、追求时尚和新颖的80、90后青年人。

他们从事自由职业，选择丁克生活。

这一切的出现是否预示着我国人口已经进入老龄化和职业自由的阶段。

面对这一问题，我们是否该考虑以下几个问题，第一，丰富的人力资源来源于庞大的人口总量,因此２１世纪中国经济的开展水平在很大程度上将取决于人口转变背景下的人力资源利用水平。

第二，庞大的人口基数，稀缺的资源与紧张的粮食，都将是经济开展的挡路虎。

第三，即使中国是人口众多，但人口质量〔包括人口素质、年龄结构等〕是否很高也是值得关注的问题。

而就业问题更是值得关注。

第四，方案生育这一根本国策是否也应进行调整或是改革，放宽还是继续紧抓。

除此之外，中国经济以每年8%增长速度快速开展，不仅令国人惊叹，世界也刮目相看。

然而，就在这样的经济开展下，就业却成了大问题，快速的经济开展本应该创造更多的就业岗位和时机。

除去2021年的经济危机等外部的原因，我们应该分析一下就业结构本身存在的问题，是否存在行业之间就业人数分配不均匀，即行业人员过剩，或过冷的现象，如何出现，如何解决。

大学生拥有着知识和技术为何工作这么难找，是用人单位的挑剔还是自身专业水平无法满足社会的需求。

为何有的地区发生用工荒，但工作还是这么难找。

人口年龄结构的变化与就业结构的问题是否存在着某些内在的关系，解决就业结构问题是否也能随之改善人口结构老龄化的问题，

一、中国人口年龄结构与就业结构现状分析

（一）中国人口年龄结构变化现状分析

图1：

1990年、2000年、2021年分年龄段人口总数比照图\

表11990年、2000年、2021年分年龄段人口比重比照表

年份

0-14岁比重%

15-64岁比重（%）

65岁及以上比重（%）

1990

2000

2021

建国以来,中国的人口年龄结构经历了从年轻型人口转变为中年型人口的过程。

1990,2000,2021三年在0-14,25-64,65岁及以上三段年龄结构进行纵向比照发现，即使15-64岁人口分布较多，但65岁及以上这个年龄段的人口在每个10年的增长随度和增长比例都远大于其他两个年龄段。

中国人口年龄结构变动的主要原因是生育水平的下降,特别是1972年以来连续十几年的大幅度下降。

生育水平迅速而持续的下降使中国人口中少儿比例不断减小,成年及老年人相对增多。

死亡水平的下降和预期寿命的提高对人口年龄结构的变动也有重要的影响,但相对于生育水平的变动,其作用那么是次要的。

中国人口年龄结构的最大特征之一是其巨大的波动性,这种波动性可以从历次人口普查得到的人口年龄金字塔型图中得到反映。

同时,随着年龄结构的变动,人口出生率、死亡率也必然发生相应变动,进而引发人口年龄结构的传递性波动。

而纵观我国人口年龄的结构推测我国出现了人口红利。

即指：

泛指在人口转变过程中，在给定的经济条件下，由于人口死亡率、出生率降低导致的人口年龄结构变化所带来的经济效果。

我们选取1995—2021年人口数据〔数据来源中国统计年鉴2021〕进行分析，图1中X1代表：

0到14岁人口总量16年走势X2代表：

15到64岁人口总量16年走势X3代表：

65岁及以上人口总量16年走势。

图2：

1995—2021年分年龄段人口数据走势图

由图2可以看出，人口年龄结构在逐年趋于老龄化，由于抚养老人与抚养儿童所需的社会资源不同，负担也大不相同，其中医疗费用与退休金是社会对老年人的主要支出，最明显的表现就是近年来实施的医疗保险制度和大病报销制度，以及今年初推出的先看病后付钱的优政策。

这些都是人口老龄化带来的积极现状和影响。

可是随之问题也出现了，，我国拥有人口老龄化提前到达顶峰；

未富先老；

在多重压力下渡过人口老龄化阶段等特别明显的应该着重考虑的显示问题。

〔二〕中国就业结构现状分析

1.分行业就业人口情况

图3分析的是1996—2021年一二三产业就业人数。

其中Y1、Y2、Y3分别是一、二、三产业的就业人员合计数走势情况。

图3：

1996—2021年一二三产业就业人数图

由图3可以看出，从事第一产业的就业人员在逐渐减少，由1996年的34769万人减少到2021年的27931万人，年平均较少万人；

这是15年的平均，但是明显看出从2002年开始至2021年的斜率变大了即减速加快。

而从事第二、三产业的人员正在逐渐增多，第二、三产业就业人员年平均增长万人次和万人次，同样是以2002年为转折点加快了增长。

这与我国经济开展政策以及高等教育普及程度有关。

通过该图还可以得出，我国就业人员正在向第三产业聚拢。

分行业就业人口面临的问题

即使充裕劳动力为就业提供了充分的人力资源，但是并不代表就业形势一片良好，反而随着中国改革开放的深入，近年来中国的就业的形式日趋严峻。

现阶段，存在很多的问题：

〔1〕、总量矛盾与结构矛盾并存，城镇就业压力加大和农村充裕劳动力向非农领域转移速度加快同时出现，新增长的劳动力就业和失业人员在就业问题相互交织。

其中每年城镇劳动力供应为2400万人，可安排约1000万，缺口1400万，农村充裕劳动力亿人，失业人员、新增长劳动力城镇登记失业人员80万人〔其中失业保险金领取者440万人〕；

大学毕业生380万人。

可以看出就业结构现状为绝对的供大于求，然而出现就业危机的反常现象很大的原因主要取决行业、素质供求矛盾。

〔2〕、我国就业形势的新特点。

当前我国就业形势的复杂性在于，在普遍出现“民工荒〞现象的同时，大学毕业生就业困难依然存在，城镇失业现象持续存在。

这种现象看似矛盾但不难理解，因为每个就业群体面临的就业原因并不相同。

以大学生就业为例：

2021年是我国高校扩招后本科学生毕业的第一年，全国共有毕业生万人，比2002年增加67万人，增幅达46.2%。

而到2021年全国普通高校毕业生人数达338万人比2021年增加58万人，增福大20.71%，就业形势严峻。

当前世界兴旺国家的产业结构已转化成“三二一〞的倒金字塔式，从事第一产业的人口比重以下降到10%以下，第二产业为30%，第三产业约为60%，这就为高等教育人才的就业提供了广阔空间和强雷需求，而我国，产业结构大致与兴旺国家10年前相似，第一二三产业劳动力的结构比例为。

这种产业结构无疑弱化了我国高层次学历人才的需求，成为大学生就业形势严峻重要原因。

这同时也提高了就业人员的学历和知识储藏的要求，对于城镇外来务工人员主要指农民工群体的就业压力会大大提高。

产业结构的转变与就业问题的严峻成为里一对矛盾统一体。

二、实证分析

〔一〕回归分析

以人口总量为因变量，以第一产业、第二产业、第三次产业就业人数为自变量进行回归分析，通过对原始数的处理分析如下：

P-P概率图是根据变量的累积比例对所指定的理论分布累积比例绘制的图形，图3也可以说明第一产业服从正态分布。

通过对第二、三产业做相同的分析发现，第二、三产业也服从正态分布。

图4：

第一产业无趋势正态分布P-P概率图

该数据适合做回归分析。

设：

Y：

人口总量X1:

第一产业就业人数X2:

第二产业就业人数X3:

第三产业就业人数

1.模型的设定：

表2多重共线性检验表

Variable

Coefficient

Std.Error

t-Statistic

Prob.

X1

X2

X3

R-squared

Meandependentvar

AdjustedR-squared

S.D.dependentvar

S.E.ofregression

Akaikeinfocriterion

Sumsquaredresid

12396206

Schwarzcriterion

Loglikelihood

Durbin-Watsonstat

由表二可以看出该模型变量间不存在多重共线性拟合优度良好。

并已通过t检验。

2．异方差检验

表3怀特检验表

C

-82707963

2.19E+08

X1^2

X2^2

X3^2

1559374.

1736129.

2.41E+13

F-statistic

Prob（F-statistic）

有表3可知Obs*R-squared=<

接受原假设，不存在异方差