1997-2012年各省平均受教育年限

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全国人口普查数据分析：人口是发展的必要但不是悲观的理由

73.92 74.07 71.46 72.68 74.86 73.28 71.78 72.91 68.59 67.01 66.97 69. 10 70.75 69.35 68 . 55 66.09 72.57 65.75 69.58 68.02 65.67 69.68 69.60 65.86 70.00 70.51 66 . 15
吉林 2407.73 2745.28 - 12 . 30%
内蒙古 2404.92 2470.63 - 2 .66%
北京 2189.31 1961.24 1 1 .63%
左：各地区人口年龄结构： % 年龄结构 0至14岁 ↑ 15至64岁 65岁及以上
右：各地区人口与增长率： % 上海黑龙江
“七普 ”中各地区人口增长与年龄结构
总人口七普
六普
增幅
全国 141177.87 133281.09 5.92%
广东 12601.25 10432.05 20 . 79%
山东 10152.75 9579.27 5.99%
河南 9936.65 9402.99 5.68%
江苏
8474.8 7866.09 7.74%
目录
I. 中国的人口数量、质量与流动 Ⅱ . 十四五时期的人口政策 Ⅱ. 主题投资机会
我们的人口结构分析框架
劳动要素供给
劳动力数量
劳动力质量
劳动力流动
总人口×
年龄结构×
劳动参与率
来源：招商证券
如前述分析框架，劳动力包括数量、质量、流动三方面的内涵，其中劳动力数量又取决于人口增长率、人口年龄结构和劳动参与率，所涉及指标含义如下：
2017
2019
74.5

中国高校历年毕业人数一览(1978——2012)

中国高校历年毕业人数一览（1978—2012）网易:纳兰容若2012年，全国普通高等教育本专科招生688.8万人，在校生2391.3万人，毕业生624.7万人。

各类中等职业教育招生761.0万人，在校生2120.3万人，毕业生673.6万人。

全国普通高中招生844.6万人，在校生2467.2万人，毕业生791.5万人。

全国初中招生1570.8万人，在校生4763.1万人，毕业生1660.8万人。

普通小学招生1714.7万人，在校生9695.9万人，毕业生1641.6万人。

特殊教育招生6.6万人，在校生37.9万人，毕业生4.9万人。

幼儿园在园幼儿3685.8万人。

——2011年全国各类高等教育总规模达到3167万人，高等教育毛入学率达到26.9%。

全国共有普通高等学校和成人高等学校2762所，比上年增加39所。

其中，普通高等学校2409所（含独立学院309所），比上年增加51所；成人高等学校353所，比上年减少12所。

普通高校中本科院校1129所，比上年增加17所；高职（专科）院校1280所，比上年增加34所。

全国共有培养研究生单位755个，其中高等学校481个，科研机构274个。

全国招收研究生56.02万人，比上年增加2.2万人，增长4.09%。

其中，招收博士生6.56万人，招收硕士生49.46万人；在学研究生164.58万人，比上年增加10.74万人，增长6.98%。

其中，在学博士生27.13万人，在学硕士生137.46万人；毕业研究生43.00万人，比上年增加4.64万人，增长12.09%。

其中，毕业博士生5.03万人，毕业硕士生37.97万人。

普通高等教育本专科共招生681.50万人，比上年增加19.75万人，增长2.98%；在校生2308.51万人，比上年增加76.71万人，增长3.44%；毕业生608.16万人，比上年增加32.73万人，增长5.69%。

“十五”时期各类教育发展情况（2001—2005年）单位：万人“七五”时期（1986—1990年）大学本科、专科毕业生266．8万人，比“六五”时期增长73．8％。

【培训课件】中国教育与人力资源开发

1、中国的兴衰
中国是世界文明古国之一。从公元元年起的最初1800多年中，中国一直处于世界前列。从公元元年到1000年，中国的经济总量远远领先于世界其他国家经济体，占世界经济的25%左右，在之后的500年也在23%左右。从 1820年到1949年，正是西方国家加速工业化的黄金时期，而由于受外国列强的入侵，中国传统农业社会遭到严重破坏，工业经济开展受到遏制，使中国经济从此进入衰落阶段，占世界经济的比重几乎平均每50年下降一半，1870年为17%，1913年为8.9%，1950年为 4.5%。但在同一历史阶段，美国经济占世界的比重从 1820年的1.8%，到1870年上升到8.9%，1913年飙升至 19.1%。
1、经济起飞：人力资源开发的有力支撑和巨大需求
中国经济开展进入“经济起飞中后期〞：对未来20年，十六大提出国民经济在2000年的水平之上翻两番，人均收入到达3000美元左右。
项目
日本水平（年）中国水平（年）资料来源
人均收入 3290$（1958）
男、女平均寿命
婴儿死亡率
67.7和72.9岁（1965）
二、国运兴衰系于教育开展与人力资源开发
19世纪后期以来，在世界经济开展史上，曾经先后出现了三次现代化后进国追赶先行国的代表范例，而每一次成功的经济追赶，都同时伴随着人力资本的先行追赶，证明人力资本追赶是经济追赶的先导。
〔1〕美国对英国的追赶：从19世纪到1913年，英国的生产力水平居欧洲乃至全世界之首，其人均受教育年限也高于其他国家。1820年美国人均受教育年限相当于英国的87.5%，美国人均GDP相当于相当于英国的73.3%； 1870年美国开始经济起飞，到1913年，美国人均受教育年限提高到相当于英国的91.2%，美国人均GDP已超过英国5.5个百分点。

劳动人口人均受教育年限的预测分析

(北京师范大学管理学院系统科学系 ,北京 100875)
摘要 :本文建立了一个联系人口信息与教育信息的模型 ,用该模型对不考虑人口流动情况下的区域劳动力人均受教育年限进行了实证研究。结论是模型在一定误差范围内是适用的 ,并预测了我国 2002 年及 2003 年的劳动人口人均受教育年限。
+ L
L
-
E
L
( t)
。若不考虑劳动力人口数的变动 ,进入劳动
力市场的人口素质越高 ,教育年限增长越大。
三、实证分析
(一) 实证数据及得到的结论首先 ,我们需要验证模型是否可用。以 1995 年作为基期 ,根据 (5) 式及相关的入学率数据 ,我们可以推算出 1996 —1999 年我国劳动人口人均受教育年限 ;然后 ,结合实际公布的数据 ,利用公式 ( 1) 来计算 , 并进行比较 ,结果及误差如下表所示 : 表 1 1996 —1999 年我国劳动人口人均受教育年限的实际与理论计算数据的比较
长也越大。
b1 t
ϖ t + 1 年劳动力人口的变动比例 L
+- L L ( t)
-
。若不考虑变动的劳动力人口本身素质 (受教育年限) 的
差异 ,劳动力人口数的增加使得人均受教育年限减少 ,反之 ,劳动力人口数的减少使得人均受教育年限增加。
c1 t
ϖt
+ 1 年预期的劳动力受教育年限的变动比例
E
54
为深远。
二、模型
(一) 定义
模型采用以下定义 :
(1) 劳动力人口是指 16 —60 岁或者在工作 ,或者在积极地寻找工作 ,或者因为暂时失业而等待被召回的
所有的人。
(2) 劳动力人口的人均受教育年限为 :劳动力人口的人均受教育年限 = 劳动力人口所受普通教育的年限

国际比较表明我国劳动生产率增长较快

国际比较表明我国劳动生产率增长较快来源：国家统计局国际统计信息中心劳动生产率1与经济增长高度相关，从世界平均水平来看，劳动生产率增速加快时，经济增速也加快；劳动生产率增速回落时，经济增速亦减缓。

劳动生产率成为决定一国经济是否具有未来增长性的标志性指标。

一、我国劳动生产率持续稳定提高从1996-2015年20年的数据来看（见表1），我国劳动生产率的增长变动大概呈以下几个特点：一是单位劳动产出2大幅提高。

1996年，我国单位劳动产出仅有1535美元，此后逐年稳步提高，至2015年已提高到7318美元，增加了近4倍。

二是劳动生产率增速较快。

1996-2015年，我国劳动生产率年平均增速为8.6%，大大高于同期世界平均水平。

尤其是在国际金融危机前的2005-2007年，分别比上年增长10.3%、12%和13.1%，均达到了两位数的增长。

三是持续增长、波动较小。

1996-2015年，我国劳动生产率持续高速增长，2007年达到高峰，增速为13.1%。

受国际金融危机影响，近几年增速略有回落，但2011-2015年劳动生产率平均增速仍达7.3%。

数据来源：国际劳工组织，采用2005年不变价，下同。

图1 我国劳动生产率及增长率变动数据来源：国际劳工组织。

二、与主要经济体相比我国劳动生产率增速较快与世界主要经济体比较发现，美欧日等发达经济体单位劳动产出水平大大高于我国，但增速持续回落。

我国虽然单位劳动产出水平较低，但增速较快。

这也反映出我国经济较有活力，未来增长潜力较大。

（一）我国劳动生产率增速较快。

与世界、美国、欧元区、日本以及印度1996-2015年的劳动生产率比较发现，最近20年的时间里，我国劳动生产率增速是最快的（见表2及表3）。

1996-2015年，我国劳动生产率平均增速为8.6%，比世界平均水平高7.3个百分点，明显高于美国1.6%的水平，比增速较快的印度也高3.3个百分点。

印度的劳动生产率增长特点与我国相近，但增长水平低于我国。

1997-2009年各地区人均受教育年限

1996 9846 29681 14127 18081 1164 9414 7765 1784 1679 6149
小学
全国北京天津河北山西内蒙古辽宁吉林黑龙江上海江苏浙江安徽福建5 13769 9296 59514 29315 21009 37610 24073 33944 16014 66239 43128 52930 30740 36259 80837 80530 50373
2401 32678 22562
4679 5117 17464
22101 26049 15349 18428 40137 40425 25209 28088 40888 20747
3719 12282 35415 16345 19658
1178 16365 11386
2368 2584 8871
21277 26163 15350 18106 40328 39620 24527 26779 39762 19279
本表是2009年全国人口变动情况抽样调查样本数据，抽样比为0.873‰。
单位：人
地区
6岁及以上人口
未上过学
男
女
男
女
全国北京天津河北山西内蒙古辽宁吉林黑龙江上海江苏浙江安徽福建江西山东河南湖北湖南广东广西海南重庆四川贵州云南西藏陕西甘肃青海宁夏新疆
551512 7344 5085 29163 14646 10398 18564 11915 16502 8085 31436 21728 25842 14828 17979 39510 38878 24475 27023 40267 20565 3715 11830 34206 16059 19477 1163 15992 11145 2289 2585 8822

河南省农村人力资本投资与农民收入关系的实证分析

河南省农村人力资本投资与农民收入关系的实证分析作者：彭傲天来源：《湖北农业科学》 2013年第19期彭傲天（安阳师范学院工商管理学院，河南安阳４５５０００）摘要：基于河南省１９９７－２０１２年相关统计数据，对河南省农村人力资本投资和农民收入关系进行了实证研究，结果表明河南省农村劳动力受教育年限对农民收入增长有显著正效应，在此基础上提出提升河南省农村人力资本水平的政策建议。

关键词：农村人力资本投资；农民收入；实证分析；河南省中图分类号：Ｃ９７１文献标识码：Ａ文章编号：0439－８114（２０13）19－4812-04河南是农业和人口大省，是中国粮食的主产区。

和其他农业省份一样，河南有其农业大省的劣势：农村人口多，耕地有限，人地矛盾突出；农村人力资本开发力度不够，农民收入增长幅度不高。

但从另一个角度而言，正因为农村人口多，其潜在的可供开发的人力资源就比较丰富。

因此，从人力资本投资和农民收入关系的实证分析入手，充分利用多种教育渠道，有效进行人力资本投资，努力提高农村人口素质，增加农民收入，对河南省农村经济乃至中原经济区的经济发展有着重要的现实意义。

１理论背景人力资本理论的形成和发展经历了一个长期的萌芽和发展时期。

从古典经济学家威廉·配弟的《政治算术》，到后来亚当·斯密的《国民财富性质和原因的研究》，以及阿罗于１９６２年提出的“边干边学”理论，无一不认为在所有投资中，对人的投资最划算、最有价值，但却都没有形成理论体系。

直到２０世纪５０年代研究农业经济发展问题的美国著名经济学家舒尔茨创立人力资本理论并确立“人力资本”概念，人力资本理论才开始作为独立的经济学理论在研究领域出现。

舒尔茨［１］认为，“人力资本是相对于物质资本或非人力资本而言的，是体现在人身上的、可以被用来提供未来收入的一种资本，是人类自身在经济活动中获得收益并不断增值的能力”。

他在《改造传统农业》一书中强调：“在传统农业中的重要因素——农民的投资（智力投资）是改造传统农业成功的关键［２］。

受教育程度对我国农民收入来源和结构的影响-最新教育文档

受教育程度对我国农民收⼊来源和结构的影响-最新教育⽂档受教育程度对我国农民收⼊来源和结构的影响⼀、引⾔中国作为⼀个农业⼤国，“三农问题”历来是关系到社会稳定、经济发展、民族复兴的重⼤问题，⽽“三农问题”的核⼼在于“农民问题”，“农民问题”的关键在于“收⼊问题”。

近年来，我国农民收⼊快速增长，1995年农村居民年⼈均纯收⼊为1 577.74元，2012年达到7 916.58元，18年间增长了4倍，年均增长速度达到9.4 %。

我国农民收⼊不但在数量上增长较快，在结构上也发⽣了深刻变化。

从收⼊来源看，农民的⼯资性收⼊占纯收⼊的⽐重从1995年的22.42 %上升到了2012年的43.55 %，家庭经营性收⼊则相应的从71.35 %下降到了44.63 %；转移性收⼊和财产性收⼊在农民纯收⼊中占⽐很⼩，但相对于财产性收⼊，农民的转移性收⼊近年来增长更快（见表1）。

总体上看，我农民收⼊在结构上呈现出⾮农收⼊⽐重不断上升⽽农业收⼊⽐重不断下降的趋势。

农民收⼊作为⼀个复杂的社会经济现象会受到诸多因素的影响，但⽏庸置疑的是农民的受教育程度是影响农民收⼊的⼀个重要因素。

图1体现了农民“⼈均受教育年限”与“⼈均收⼊”两个绝对量之间的相关关系，从⼆者之间的散点图可以看出，农民受教育年限与收⼊之间同⽅向变动，且两者间⽪尔逊相关系数⾼达0.95。

表2体现了农民收⼊结构与⽂化层次之间的关系，可以看出，在农民收⼊从低收⼊组到⾼收⼊组的变动中，⼩学程度以下的低学历群体所占⽐重逐渐下降，⽽初中及以上的相对⾼学历群体所占⽐重逐渐上升。

结合图1和表2，我们不难发现农民受教育程度与农民收⼊之间⽆论是在绝对量上还是在内部分配上都存在着明显的正向相关关系。

表1我国农村居民纯收⼊构成（按收⼊来源分）／%年份纯收⼊⼯资性收⼊家庭经营纯收⼊转移性收⼊财产性收⼊199510022.4271.353.632.60200010031.1763.343.502.00200510036.0856.674.532.72201010041.0747.867.653.42201210043. 5544.638.673.15 数据来源《中国统计年鉴》谭银清，王钊，陈益芳:受教育程度对我国农民收⼊来源和结构的影响图12001―2011年农民⼈均受教育程度与⼈均收⼊散点图数据来源：农民⼈均收⼊数据来源于《中国统计年鉴》，农民⼈均受教育年限根据《中国住户调查年鉴》相关数据加权平均得到。

1987-2017年全国以及各地区人口平均受教育年限

年度地区人均受教育年限高等教育人数比例197800全国197900全国198000全国198100全国198200全国198300全国198400全国198500全国198600全国198700全国198800全国198900全国 6.2610.0162 199000全国7.8700.0201 199100全国 6.2500.0159 199200全国 6.2590.0159 199300全国 6.4700.0230 199400全国 6.7440.0305 199500全国 6.7150.0224 199600全国 6.7940.0223 199700全国7.0090.0274 199800全国7.0880.0279 199900全国7.1790.0309 200000全国7.1140.0361 200100全国7.6210.0381 200200全国7.7340.0471 200300全国7.9110.0549 200400全国8.0100.0577 200500全国7.8310.0556 200600全国8.0400.0622 200700全国8.1860.0656 200800全国8.2700.0670 200900全国8.3800.0729 201000全国8.2100.0893 201100全国8.8460.1006 201200全国8.9420.1059 201300全国9.0480.1132 201400全国9.0370.115 201500全国9.0770.133 201600全国9.0780.129 201700全国9.2100.139 197801北京197901北京198001北京198101北京198201北京198301北京198401北京198501北京198601北京198701北京7.837198801北京8.000198901北京8.1660.1020 199001北京8.6290.1085 199101北京7.6970.1020 199201北京7.9520.1020 199301北京9.0170.1200 199401北京8.5320.1390 199501北京9.2370.1416 199601北京9.5750.1439 199701北京9.5010.1344 199801北京9.7490.1578 199901北京9.9820.1913 200001北京9.5860.1684 200101北京9.9870.1754 200201北京10.2590.2049 200301北京10.3460.2029 200401北京10.5590.2389 200501北京10.6860.2449 200601北京10.9500.2936 200701北京11.0850.3013 200801北京10.9700.2812 200901北京11.1730.3077 201001北京11.0090.3150 201101北京11.5550.3394 201201北京11.8360.3735 201301北京12.0280.4121 201401北京11.8540.382 201501北京12.1460.423 201601北京12.3890.455 201701北京12.6650.476 197802天津197902天津198002天津198102天津198202天津198302天津198402天津198502天津198602天津198702天津 6.859198802天津7.001198902天津7.1470.0517 199002天津7.8490.0633 199102天津7.1790.0518 199202天津7.3360.0517 199302天津7.6690.0472 199402天津7.6870.0683 199502天津8.2040.0668 199602天津8.0160.0491 199702天津8.3760.0727 199802天津8.1240.0574 199902天津8.7110.0790 200002天津8.5580.0901 200102天津8.9850.0944 200202天津9.1500.1057 200302天津9.2470.1086 200402天津9.6450.1434 200502天津9.5130.1408 200602天津9.7290.1522 200702天津9.8080.1574 200802天津9.8780.1546 200902天津10.0520.1701 201002天津9.7320.1748 201102天津10.4000.2099 201202天津10.5120.2285 201302天津10.5390.2305 201402天津10.5040.228 201502天津10.4960.233 201602天津10.6910.256 201702天津11.0100.289 197803河北197903河北198003河北198103河北198203河北198303河北198403河北198503河北198603河北198703河北 5.846198803河北 5.967198903河北 6.0900.0110 199003河北 6.3210.0122199103河北 6.4820.0110 199203河北 6.5670.0110 199303河北 6.4890.0102 199403河北 6.7540.0159 199503河北 6.7680.0121 199603河北 6.8860.0128 199703河北7.1740.0210 199803河北7.4670.0274 199903河北7.4640.0282 200003河北7.2600.0270 200103河北7.7400.0289 200203河北8.0330.0469 200303河北8.3790.0660 200403河北8.3800.0589 200503河北8.1690.0473 200603河北8.1300.0393 200703河北8.1670.0416 200803河北8.3580.0481 200903河北8.4250.0562 201003河北8.1680.0730 201103河北8.6660.0537 201203河北8.7100.0579 201303河北8.9020.0773 201403河北8.8680.079 201503河北8.9880.102 201603河北8.9200.103 201703河北9.0860.100 197804山西197904山西198004山西198104山西198204山西198304山西198404山西198504山西198604山西198704山西 6.237198804山西 6.366198904山西 6.4980.0158 199004山西 6.9250.0173 199104山西 6.8260.0158 199204山西 6.9340.0158 199304山西7.0600.0255 199404山西7.1720.0223 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6.4470.0150 199427陕西 6.6520.0349 199527陕西 6.8460.0248 199627陕西 6.8130.0360 199727陕西7.0660.0299 199827陕西7.0490.0260 199927陕西7.1440.0330 200027陕西7.1880.0414 200127陕西7.7120.0450 200227陕西7.4300.0395 200327陕西8.1120.0638 200427陕西8.2620.0723 200527陕西8.0620.0617 200627陕西8.2990.0746 200727陕西8.4000.0773 200827陕西8.5120.0868 200927陕西8.5850.0910 201027陕西8.5990.1056 201127陕西8.9520.1016 201227陕西9.1350.1068 201327陕西9.2830.1199 201427陕西9.1400.110 201527陕西9.5130.177 201627陕西9.2080.128 201727陕西9.2420.153 197828甘肃197928甘肃198028甘肃198128甘肃198228甘肃198328甘肃198428甘肃198528甘肃198628甘肃198728甘肃 4.837198828甘肃 4.937198928甘肃 5.0390.0127 199028甘肃 5.0470.0166 199128甘肃 5.4260.0127 199228甘肃 5.4880.0127 199328甘肃 5.1350.0097 199428甘肃 5.6260.0168 199528甘肃 5.4910.0175 199628甘肃 5.7300.0205 199728甘肃 6.1270.0165 199828甘肃 6.0660.0206 199928甘肃 6.3520.0262 200028甘肃 5.9780.0267 200128甘肃 6.5390.0292 200228甘肃 6.7800.0305 200328甘肃7.0380.0444 200428甘肃7.2360.0567 200528甘肃 6.8600.0426 200628甘肃 6.7770.0330 200728甘肃7.0640.0383 200828甘肃7.1660.0449 200928甘肃7.2910.0479 201028甘肃7.4850.0752 201128甘肃8.1540.0884 201228甘肃8.2790.0890 201328甘肃8.3460.0902 201428甘肃8.3210.103 201528甘肃8.3890.125 201628甘肃8.3980.107 201728甘肃8.5970.139 197829青海197929青海198029青海198129青海198229青海198329青海198429青海198529青海198629青海198729青海 4.339198829青海 4.429198929青海 4.5210.0169 199029青海 5.0260.0235 199129青海 4.7930.0169 199229青海 4.8570.0169 199329青海 4.6570.0151 199429青海 5.0000.0136 199529青海 5.1800.0197 199629青海 4.8990.0220 199729青海 4.6930.0201 199829青海 4.9060.0310 199929青海 5.9680.0399 200029青海 5.5860.0330 200129青海 6.1160.0359 200229青海 6.3480.0315 200329青海 6.7200.0506 200429青海 6.8020.0451 200529青海 6.7580.0711 200629青海 6.9930.0595 200729青海7.1790.0707 200829青海7.2560.0747 200929青海7.4480.0884 201029青海7.0290.0862 201129青海7.7840.0909 201229青海7.6090.0958 201329青海7.9640.1257 201429青海8.0410.128 201529青海7.4740.105 201629青海7.7460.097 201729青海7.9670.117 197830宁夏197930宁夏198030宁夏198130宁夏198230宁夏198330宁夏198430宁夏198530宁夏198630宁夏198730宁夏 5.311198830宁夏 5.421198930宁夏 5.5330.0186 199030宁夏 5.5640.0245199130宁夏 5.8250.0186 199230宁夏 5.9130.0186 199330宁夏 6.0870.0216 199430宁夏 6.1090.0413 199530宁夏 6.2150.0282 199630宁夏 6.5050.0333 199730宁夏 6.4480.0327 199830宁夏 6.5410.0351 199930宁夏 6.6620.0324 200030宁夏 6.3110.0369 200130宁夏7.0310.0411 200230宁夏7.3920.0566 200330宁夏7.3470.0553 200430宁夏7.7030.0716 200530宁夏7.3750.0682 200630宁夏7.6250.0727 200730宁夏7.8220.0743 200830宁夏8.1280.0765 200930宁夏8.2170.0836 201030宁夏7.7770.0915 201130宁夏8.3890.0896 201230宁夏8.3670.0911 201330宁夏8.7070.1125 201430宁夏8.5480.107 201530宁夏8.8210.152 201630宁夏9.0800.154 201730宁夏9.1280.157 197831新疆197931新疆198031新疆198131新疆198231新疆198331新疆198431新疆198531新疆198631新疆198731新疆 5.887198831新疆 6.009198931新疆 6.1340.0216 199031新疆 5.6090.0240 199131新疆 6.3780.0216 199231新疆 6.4730.0216 199331新疆 6.3610.0237 199431新疆 6.6910.0331 199531新疆7.0290.0425199631新疆7.2140.0477 199731新疆7.5120.0558 199831新疆7.4640.0572 199931新疆7.9420.0733 200031新疆7.0280.0514 200131新疆7.7270.0563 200231新疆8.3660.0988 200331新疆8.3760.1000 200431新疆8.4850.0989 200531新疆8.2030.0875 200631新疆8.2950.0869 200731新疆8.5110.0897 200831新疆8.5560.0970 200931新疆8.6580.0951 201031新疆8.1450.1064 201131新疆9.1770.1415 201231新疆9.0500.1344 201331新疆8.9880.1285 201431新疆9.1800.132 201531新疆9.0270.145 201631新疆9.0290.137 201731新疆9.4580.181。

中国技术进步偏向性的测算与分析

中国技术进步偏向性的测算与分析朱琳;汪波;徐波【摘要】Using the CES production function and the relevant data of China from 1998 to 2013,this paper measures the annual rate of capital and labor-intensive technical progress and the bias.The results show as follows:during the sample period,the elasticity of substitution between capital and labor is about 0.402,the complementary characteristics of capital to labor is very obvious;the technical change of China presents capital-biased.And it points out that independent development policy,the goal of national industrialization and the lack of capital and technology together result in the capital-biased of technical change,and industrialization advanced in China in future will still strengthen the capital-biased technology change.To solve the problems which are caused by capital-biased technical change,in the short run China still need to maintain a certain scale of traditional labor-intensive industries,but in the long run should develop human capital intensive modern service industry and other tertiary industries.%借助不变替代弹性生产函数,利用1985-2013年中国的相关数据,测算了中国技术进步的总体偏向性以及资本增强型技术进步和劳动增强型技术进步的变化速率.结果表明:资本与劳动的替代弹性约为0.402,资本与劳动呈现互补特征,且中国的技术进步呈资本偏向性.指出:从技术进步偏向看,独立自主的发展方针、实现国家工业化的目标以及资本和技术的缺乏共同导致了目前中国的技术进步偏向;中国工业化向高技术发展仍会加强技术进步的资本偏向性,并将引发一系列问题.认为短期内中国仍需维持一定规模的传统劳动密集型产业,长期应大力发展人力资本密集的现代服务业等第三产业.【期刊名称】《技术经济》【年(卷),期】2016(035)011【总页数】7页(P73-78,96)【关键词】技术进步偏向;替代弹性;技术进步;技术偏向指数【作者】朱琳;汪波;徐波【作者单位】中央财经大学经济学院,北京 100081;中央财经大学经济学院,北京100081;云南财经大学科研处,昆明 650221【正文语种】中文【中图分类】F062.4技术进步是经济持续增长的最终根源。

1987-2013年全国以及各地区人口平均受教育年限

年度地区人均受教育年限高等教育人数比例197801北京197901北京198001北京198101北京198201北京198301北京198401北京198501北京198601北京198701北京7.837198801北京8.000198901北京8.1660.1020 199001北京8.6290.1085 199101北京7.6970.1020 199201北京7.9520.1020 199301北京9.0170.1200 199401北京8.5320.1390 199501北京9.2370.1416 199601北京9.5750.1439 199701北京9.5010.1344 199801北京9.7490.1578 199901北京9.9820.1913 200001北京9.5860.1684 200101北京9.9870.1754 200201北京10.2590.2049 200301北京10.3460.2029 200401北京10.5590.2389 200501北京10.6860.2449 200601北京10.9500.2936 200701北京11.0850.3013 200801北京10.9700.2812 200901北京11.1730.3077 201001北京11.0090.3150 201101北京11.5550.3394 201201北京11.8360.3735 201301北京12.0280.4121 197802天津197902天津198002天津198102天津198202天津198302天津198402天津198502天津198602天津198702天津 6.859198802天津7.001198902天津7.1470.0517 199002天津7.8490.0633 199102天津7.1790.0518 199202天津7.3360.0517 199302天津7.6690.0472 199402天津7.6870.0683 199502天津8.2040.0668 199602天津8.0160.0491 199702天津8.3760.0727 199802天津8.1240.0574 199902天津8.7110.0790 200002天津8.5580.0901 200102天津8.9850.0944 200202天津9.1500.1057 200302天津9.2470.1086 200402天津9.6450.1434 200502天津9.5130.1408 200602天津9.7290.1522 200702天津9.8080.1574 200802天津9.8780.1546 200902天津10.0520.1701 201002天津9.7320.1748 201102天津10.4000.2099 201202天津10.5120.2285 201302天津10.5390.2305 197803河北197903河北198003河北198103河北198203河北198303河北198403河北198503河北198603河北198703河北 5.846198803河北 5.967198903河北 6.0900.0110 199003河北 6.3210.0122 199103河北 6.4820.0110 199203河北 6.5670.0110 199303河北 6.4890.0102199403河北 6.7540.0159 199503河北 6.7680.0121 199603河北 6.8860.0128 199703河北7.1740.0210 199803河北7.4670.0274 199903河北7.4640.0282 200003河北7.2600.0270 200103河北7.7400.0289 200203河北8.0330.0469 200303河北8.3790.0660 200403河北8.3800.0589 200503河北8.1690.0473 200603河北8.1300.0393 200703河北8.1670.0416 200803河北8.3580.0481 200903河北8.4250.0562 201003河北8.1680.0730 201103河北8.6660.0537 201203河北8.7100.0579 201303河北8.9020.0773 197804山西197904山西198004山西198104山西198204山西198304山西198404山西198504山西198604山西198704山西 6.237198804山西 6.366198904山西 6.4980.0158 199004山西 6.9250.0173 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200223四川7.2870.0375 200323四川7.4160.0374 200423四川7.4540.0362 200523四川 6.8370.0348 200623四川7.2420.0451 200723四川7.4340.0410 200823四川7.5150.0435 200923四川7.6940.0562 201023四川7.6350.0668 201123四川8.2170.0830 201223四川8.4780.0992 201323四川8.4470.1054 197824贵州197924贵州198024贵州198124贵州198224贵州198324贵州198424贵州198524贵州198624贵州198724贵州 4.625198824贵州 4.721198924贵州 4.8190.0090 199024贵州 4.7990.0148 199124贵州 5.2750.0089 199224贵州 5.3130.0089 199324贵州 4.6780.0033 199424贵州 5.4000.0045 199524贵州 5.6230.0133 199624贵州 5.6860.0185 199724贵州 5.8490.0201 199824贵州 5.7270.0180 199924贵州 6.0760.0226 200024贵州 5.4380.0190 200124贵州 6.1480.0216 200224贵州 6.7320.0352200324贵州 6.8890.0529 200424贵州 6.9820.0447 200524贵州 6.4180.0332 200624贵州 6.5940.0272 200724贵州 6.8430.0322 200824贵州7.0460.0350 200924贵州7.0820.0331 201024贵州 6.7640.0529 201124贵州7.5890.0824 201224贵州7.6310.0657 201324贵州8.0430.0909 197825云南197925云南198025云南198125云南198225云南198325云南198425云南198525云南198625云南198725云南 4.591198825云南 4.686198925云南 4.7830.0093 199025云南 4.7490.0157 199125云南 5.2860.0093 199225云南 5.3180.0092 199325云南 4.6080.0026 199425云南 5.3910.0060 199525云南 5.3290.0117 199625云南 5.6180.0160 199725云南 5.7890.0124 199825云南 5.7890.0113 199925云南 5.8190.0119 200025云南 5.7070.0201 200125云南 6.3340.0223 200225云南 6.1190.0199 200325云南 6.0400.0183 200425云南 6.8160.0384 200525云南 6.3780.0337 200625云南 6.6630.0310 200725云南 6.7850.0402 200825云南 6.9020.0351 200925云南 6.9050.0306 201025云南7.0060.0578 201125云南7.6860.0698201225云南7.8500.0677 201325云南7.8420.0776 197826西藏197926西藏198026西藏198126西藏198226西藏198326西藏198426西藏198526西藏198626西藏198726西藏 2.421198826西藏 2.471198926西藏 2.5220.0068 199026西藏 2.1240.0158 199126西藏 2.6280.0067 199226西藏 2.6820.0066 199326西藏 2.4340.0025 199426西藏 2.7940.0064 199526西藏 2.5990.0091 199626西藏 2.9170.0041 199726西藏 3.5000.0032 199826西藏 3.3450.0013 199926西藏 2.9480.0009 200026西藏 2.9980.0126 200126西藏 3.4300.0145 200226西藏 4.3230.0079 200326西藏 3.8710.0082 200426西藏 4.3970.0094 200526西藏 3.7380.0089 200626西藏 4.1610.0106 200726西藏 4.6180.0121 200826西藏 4.7120.0172 200926西藏 4.5480.0168 201026西藏 4.7570.0551 201126西藏 5.5110.0497 201226西藏 5.0710.0425 201326西藏 4.3670.0239 197827陕西197927陕西198027陕西198127陕西198227陕西198327陕西198427陕西198527陕西198627陕西198727陕西 5.765198827陕西 5.885198927陕西 6.0070.0194 199027陕西 6.3220.0237 199127陕西 6.3600.0194 199227陕西 6.4500.0194 199327陕西 6.4470.0150 199427陕西 6.6520.0349 199527陕西 6.8460.0248 199627陕西 6.8130.0360 199727陕西7.0660.0299 199827陕西7.0490.0260 199927陕西7.1440.0330 200027陕西7.1880.0414 200127陕西7.7120.0450 200227陕西7.4300.0395 200327陕西8.1120.0638 200427陕西8.2620.0723 200527陕西8.0620.0617 200627陕西8.2990.0746 200727陕西8.4000.0773 200827陕西8.5120.0868 200927陕西8.5850.0910 201027陕西8.5990.1056 201127陕西8.9520.1016 201227陕西9.1350.1068 201327陕西9.2830.1199 197828甘肃197928甘肃198028甘肃198128甘肃198228甘肃198328甘肃198428甘肃198528甘肃198628甘肃198728甘肃 4.837198828甘肃 4.937198928甘肃 5.0390.0127 199028甘肃 5.0470.0166 199128甘肃 5.4260.0127 199228甘肃 5.4880.0127 199328甘肃 5.1350.0097199428甘肃 5.6260.0168 199528甘肃 5.4910.0175 199628甘肃 5.7300.0205 199728甘肃 6.1270.0165 199828甘肃 6.0660.0206 199928甘肃 6.3520.0262 200028甘肃 5.9780.0267 200128甘肃 6.5390.0292 200228甘肃 6.7800.0305 200328甘肃7.0380.0444 200428甘肃7.2360.0567 200528甘肃 6.8600.0426 200628甘肃 6.7770.0330 200728甘肃7.0640.0383 200828甘肃7.1660.0449 200928甘肃7.2910.0479 201028甘肃7.4850.0752 201128甘肃8.1540.0884 201228甘肃8.2790.0890 201328甘肃8.3460.0902 197829青海197929青海198029青海198129青海198229青海198329青海198429青海198529青海198629青海198729青海 4.339198829青海 4.429198929青海 4.5210.0169 199029青海 5.0260.0235 199129青海 4.7930.0169 199229青海 4.8570.0169 199329青海 4.6570.0151 199429青海 5.0000.0136 199529青海 5.1800.0197 199629青海 4.8990.0220 199729青海 4.6930.0201 199829青海 4.9060.0310 199929青海 5.9680.0399 200029青海 5.5860.0330 200129青海 6.1160.0359 200229青海 6.3480.0315200329青海 6.7200.0506 200429青海 6.8020.0451 200529青海 6.7580.0711 200629青海 6.9930.0595 200729青海7.1790.0707 200829青海7.2560.0747 200929青海7.4480.0884 201029青海7.0290.0862 201129青海7.7840.0909 201229青海7.6090.0958 201329青海7.9640.1257 197830宁夏197930宁夏198030宁夏198130宁夏198230宁夏198330宁夏198430宁夏198530宁夏198630宁夏198730宁夏 5.311198830宁夏 5.421198930宁夏 5.5330.0186 199030宁夏 5.5640.0245 199130宁夏 5.8250.0186 199230宁夏 5.9130.0186 199330宁夏 6.0870.0216 199430宁夏 6.1090.0413 199530宁夏 6.2150.0282 199630宁夏 6.5050.0333 199730宁夏 6.4480.0327 199830宁夏 6.5410.0351 199930宁夏 6.6620.0324 200030宁夏 6.3110.0369 200130宁夏7.0310.0411 200230宁夏7.3920.0566 200330宁夏7.3470.0553 200430宁夏7.7030.0716 200530宁夏7.3750.0682 200630宁夏7.6250.0727 200730宁夏7.8220.0743 200830宁夏8.1280.0765 200930宁夏8.2170.0836 201030宁夏7.7770.0915 201130宁夏8.3890.0896201230宁夏8.3670.0911 201330宁夏8.7070.1125 197831新疆197931新疆198031新疆198131新疆198231新疆198331新疆198431新疆198531新疆198631新疆198731新疆 5.887198831新疆 6.009198931新疆 6.1340.0216 199031新疆 5.6090.0240 199131新疆 6.3780.0216 199231新疆 6.4730.0216 199331新疆 6.3610.0237 199431新疆 6.6910.0331 199531新疆7.0290.0425 199631新疆7.2140.0477 199731新疆7.5120.0558 199831新疆7.4640.0572 199931新疆7.9420.0733 200031新疆7.0280.0514 200131新疆7.7270.0563 200231新疆8.3660.0988 200331新疆8.3760.1000 200431新疆8.4850.0989 200531新疆8.2030.0875 200631新疆8.2950.0869 200731新疆8.5110.0897 200831新疆8.5560.0970 200931新疆8.6580.0951 201031新疆8.1450.1064 201131新疆9.1770.1415 201231新疆9.0500.1344 201331新疆8.9880.1285 197800全国197900全国198000全国198100全国198200全国198300全国198400全国198500全国198600全国198700全国198800全国198900全国 6.2610.0162 199000全国7.8700.0201 199100全国 6.2500.0159 199200全国 6.2590.0159 199300全国 6.4700.0230 199400全国 6.7440.0305 199500全国 6.7150.0224 199600全国 6.7940.0223 199700全国7.0090.0274 199800全国7.0880.0279 199900全国7.1790.0309 200000全国7.1140.0361 200100全国7.6210.0381 200200全国7.7340.0471 200300全国7.9110.0549 200400全国8.0100.0577 200500全国7.8310.0556 200600全国8.0400.0622 200700全国8.1860.0656 200800全国8.2700.0670 200900全国8.3800.0729 201000全国8.2100.0893 201100全国8.8460.1006 201200全国8.9420.1059 201300全国9.0480.1132。

我国人力资源的数量和质量情况

我国人力资源的数量和质量情况一，2011年我国科技人力资源总量达到6300万人，其中，获大学本科及以上学历的有2740万人；2011年投入研发活动的劳动力人数达到401.8万人，其中，获博士学历的有25.2万人、硕士学历的有56.6万人、本科学历的有127.9万人。

据科技部2012年第19期《科技统计报告》显示，2011年全球研发人员总量该数据是根据全球41个主要国家和地区的统计，这41个国家和地区的科技人力资源总量占到全球总量的98%。

约为1138万人年国际上研发人员测度采用人头数和全时工作当量（即“人年”）两种量纲，国际上通常采用“人年”量纲。

，比2010年增长3.7%。

自2000年以来，全球研发人员总量总体上在稳步增长，但受到2008年金融危机影响，增长速度有所放慢，从2007年的5.2%下降到2010年的3.5%。

2007~2011年，全球研发人员总量年均增长率为3.7％，而我国研发人员同期年均增长率为13.5％，是全球研发人员增长速度最高的国家；我国研发人员总量占到世界总量的25.3%，超过美国研发人员总量占世界总（17%）稳居世界第一。

（《中国科技人力资源总量和人员规模稳居世界第一》网易 2014-08-31 17:20）二，目前我国的经济在飞速发展，正在向经济强国的方向进军，所取得的成绩也得到世人瞩目，这是一方面。

另一方面，也要清醒地看到，我国在发展中还有许多不规范的地方，在不少地方还没有进入规律性的发展。

人力资源的开发与管理在发达国家已有六七十年，我们以前一直沿用传统的人事管理模式，真正当代意义上的人力资源开发与管理才起步几年。

我们无论在理论上还是在实践上都欠缺太多，然而我们又必须面对扑面而来的严峻挑战。

这一切都意味着，如果我们不抓紧对人力资源的开发和管理，很可能在10年内我们的经济将会因此而受到影响。

据报道，到1997年底，我国从业人员6.9亿，已登记失业人员577万，下岗待业人员635万，失业率为7%。

经济发展与教育经费投入关系实证研究综述

经济发展与教育经费投入关系实证研究综述摘要：本文旨在对国内外学者关于经济发展与教育投入关系的实证研究成果进行归纳总结，促进中国教育经费投入政策制订，并从中梳理出中国经济发展与教育经费投入关系研究的方向与思路。

关键词：经济发展教育经费投入关系实证研究经济发展与教育经费投入关系实证研究，分为两个方面：一是经济发展对教育经费投入影响实证研究；二是教育经费投入对经济发展贡献分析实证研究。

开展实证研究，西方早于中国，较中国而言更为成熟和系统。

本文旨在从经济发展与教育经费投入关系实证研究方面进行梳理和总结。

1 经济发展对教育经费投入的影响实证研究经济发展对教育经费投入的影响的相关理论，尤其是教育先行理论已被广泛运用情况下，国内外对于经济发展对教育经费投入的影响的实证研究甚少。

吴开俊、黄莹于2003年通过对1993年和1997年的教育经费投入总额及生均经费状况的分析，提出区域经济发展不平衡对义务教育投入的影响[1]。

姜春林、潘雄锋于2005年通过对1991-2002年数据，分析了经济总量与高等教育投入总量的关系，并建构了经济总量与高等教育投入的二项式模型[2]。

笔者曾在硕士论文《广西经济发展与教育经费投入》一文中，通过eviews软件进行回归分析，分别建立2001-2008年国内生产总值与教育经费投入总量关系模型、财政收入与国家财政性教育经费关系模型，探讨国内生产总值对教育经费投入总量、财政收入对国家财政性教育经费的影响[3]。

2 教育经费投入对经济发展贡献分析实证研究2.1 西方学者关于教育经费投入对经济发展贡献分析的实证研究历程西方关于教育经费投入对经济发展贡献分析实证研究源起于西奥多·w·舒尔茨，他提出关于经济增长的人力资本模型：y=f(k，al，h)（其中，k表示资本，l表示未经过教育的简单劳动力，h表示人力资本），并创立了计量教育经济效益的余数分析法，也称投资增量分析法，通过此办法，根据美国1929-1957年的统计资料，计算出期间美国教育投资的平均收益率为17.3％，教育对国民收入增长的贡献为33％，完成了西方首次对教育经济收益的宏观定量分析[4]。

劳动人口受教育年限情况说明

劳动力（15-59）人口平均受教育年限
劳动年龄人口平均受教育年限=20—59岁人口群体中每个人的受教育年限之和/20–59岁人口总数。

2013年 15岁以上人口平均受教育年限为9.01年
2010年北京市人口平均受教育年限11.1全国第一
2011年目前已经达到10.55年，
2000年全国人均受教育年限为：7.97年
2011年全国劳动人口平均受教育年限9.5年
2000-2011从8.3增加到9.5，年均提高0.12
2011上海市劳动人口平均受教育年限11.22
2011年辽宁省劳动人口平均受教育年限10.77
2011年鞍山劳动人口平均受教育年限10.8（新增劳动人口）全市16-59女性人口60万，每年增加受教育年限高中4.8万+1.4万=5.8万
全国目标：2020年，主要劳动年龄人口平均受教育年限将从2011年的9.5年提高到11.2年，平均年提高0.17 辽宁省目标：2020年，主要劳动年龄人口平均受教育年限将从2011年的10.55年提高到12.6年，平均年提高0.2
全国高中阶段的毛入学率2011年84%。

省92.6%。