下载文档原格式
中国劳动收入份额的测算与分解近年来我国经济保持持续稳定的发展,2012年至今我国国内生产总值同比增长维持在7.2%左右,上下变动幅度不超过0.5个百分点,2017年国内生产总值比上年增长6.9%,达到827122亿元。
经济的平稳发展需要各项资源协调配合,但从当今来看,我国经济和劳动力市场远没有达到可持续水平,目前仍致力于处理一个重要的经济和社会性问题——收入分配的不平等问题。
收入分配不平等是最常用来度量经济发展平衡与否的标准,也是最为突出的社会性问题之一。
近年来我国劳动者报酬占国民收入的比例存在明显下降的趋势,这是绝大多数研究都认可的一个事实。
劳动者报酬占比对国民收入初次分配格局的形成和供给侧改革的推进影响重大,但是,对于劳动者报酬占比的下降幅度,不同研究基于不同数据来源和计算口径得到的结果却形形色色、各不相同,很难形成较为一致的结论。
本文以省份收入法GDP数据为基础在统一界定核算口径的基础上来厘清这一问题。
本文的目的是研究短期内全国和分区域层面劳动收入份额的真实水平及其变化,并从产业结构视角和区域结构视角对测算结果做出分析,得到经济结构变动对总劳动收入份额的影响。
应用的方法包括:结构分析,动态分析,系统分解和调整权重分配方法。
为得到劳动收入份额及其变动的准确度量,本文从广泛存在的隐性收入视角出发,并对生产税净额和个体混合经济进行了处理。
针对我国不同时间段对特殊行业采用不同统计口径的情况,本文利用就业结构数据对其进行修正,得到可靠的面板数据。
基于全国和区域两个维度的重新测算表明,中国的劳动收入份额基本维持在50%左右的水平,西部地区甚至明显超过50%,这一数据证实我国劳动收入份额并未大幅低于发展中国家平均水平,其变化规律从1993年至今呈现了周期性变动。
从区域结构视角分析劳动报酬占比因素,我国东部、中部、西部及东北四个区域的平均劳动者报酬占比分别为44.41%、50.71%、51.42%、48.21%。
各个产业占GDP比重变化趋势各个产业占GDP比重的变化趋势引言各个产业占国内生产总值（GDP）比重的变化趋势是衡量一个国家经济结构和发展方向的重要指标。
随着经济的发展和变迁，不同国家和地区的产业结构也在不断演变。
本文将分析各个产业占GDP比重的变化趋势，并探讨其背后的原因和影响。
第一部分：农业产业占比变化趋势中国作为农业大国，农业一直占据着国民经济的重要地位。
然而，随着城市化的进程和工业化的发展，农业的总体比重逐渐下降。
在20世纪50年代，农业占中国GDP的比重超过50%。
然而，到了21世纪初，这个比重已经降至10%以下。
农业占比的下降主要归因于以下几个原因：1. 城市化和工业化进程加快：随着城市化和工业化进程的加快，人口从农村向城市和工业园区迁移，农业的劳动力和土地资源逐渐减少，因此农业的占比自然下降。
2. 农业生产技术的提升：农业生产技术的不断进步，使得农业产出能力大幅提高。
农民能够利用现代农业机械和生产工具来提高农作物的产量和质量，从而减少依赖于农业的国民经济。
3. 进口农产品的增加：随着国际贸易的增加，中国农业市场逐渐打开，大量进口农产品进入中国市场，这也导致农业产业的增长速度相对较慢。
然而，尽管农业的占比在整体上有所下降，但农业在中国经济中的重要性并没有减少。
中国的农业产出仍然在满足国内市场需求的同时，也向全球市场进行出口。
此外，农业也是解决农村贫困问题和实现可持续发展的重要领域。
第二部分：制造业占比变化趋势制造业作为一个国家经济的基石，其在GDP中的占比一直是一个重要的指标。
在发展中国家，制造业往往占据较高的比重，而在发达国家，由于服务业和知识产业的兴起，制造业占比逐渐下降。
以中国为例，改革开放以来，制造业一直是中国经济增长的主要引擎。
在20世纪80年代初，中国制造业的占GDP比重约为40%。
然而，随着中国经济的迅猛发展，制造业占比逐渐上升，到了21世纪初，该比重已经超过50%。
制造业占比上升的原因包括：1. 城市化和工业化进程的推动：随着中国经济的快速增长，城市化和工业化进程迅猛推进。
中国农业劳动力占比变动因素估测中国农业劳动力占比变动因素估测：1990～2030年卢锋杨业伟• 2013-01-09 14:28:46来源：《中国人口科学》(京)2012年4期【内容提要】在模型演示农业劳动力占劳动力总量比率受农业劳动力新进入量、退出量、转出量及非农劳动力变化等因素影响的基础上，文章估测了1990-2030年上述各指标的变动及贡献。
在未来农业劳动力占比中位降速假设下，农业劳动力新进入量将从2005-2010年的2023万人下降到2025-2030年的1142万人，转出量与退出量分别从4220万人和3843万人下降到2704万人和2949万人，非农就业新增量从6969万人下降到3508万人。
2005-2010年新进入、退出和转出量对占比下降影响分别为-15.1%、34.7%和38.1%，预计三者对2025-2030年占比变动的影响将分别变为-22.6%、54.3%、49.8%。
针对农业劳动力转移与非农就业岗位创造压力趋于缓和但仍将长期存在的特点，作者认为，中国就业政策应从侧重数量扩张向“数量与质量、速度与结构”并重的方向调整。
【关键词】农业劳动力占比/新进入量/退出量/转出量国际比较经验显示，经济现代化伴随就业结构的规律性变动，表现为农业劳动力占比从传统社会的80%左右持续下降到10%左右甚至更低水平。
改革开放以来，中国经济转型也体现出上述规律。
随着经济快速增长和就业结构演变，农业劳动力占比从改革初期的超过70%下降到2010年的约35%，估计2030年将接近10%。
给定未来中国农业劳动力占比演变趋势，哪些结构因素推动转型进程？如何定量估测这些驱动因素各自的贡献？研究这些问题有助于加深对经济发展中就业转型规律实现机制的认识，对相关政策的调整也有借鉴意义。
学术界在考察农业劳动力转移及其占比变动方面有大量研究成果。
有的借鉴国际经验利用人均收入与劳动力产业分布关系预测劳动力占比变动趋势(王善迈等，1987；龚梦等，2010)；有的侧重对人口和部门劳动力需求进行预测(贾绍凤、孟向京，1996)；还有从成本收益比较入手预测均衡状态下劳动力行业分布(刘德海等，2004)。
我国劳动力供给变动分析摘要：本文分析了我国劳动力供给的变动情况，并讨论了影响劳动力供给变动的主要因素。
首先，通过对我国劳动力供给变动的数据进行分析，得出了我国劳动力供给的总体变化趋势。
其次，根据政府政策、经济发展形势以及人口变化等因素，讨论了影响劳动力供给变动的主要因素以及作用机制。
最后，本文提出了一些相关的建议来促进我国劳动力供给的可持续增长。
关键词：劳动力供给；变动；政策；经济发展；人口正文：随着我国经济不断发展，劳动力供给变动是也变得日益重要。
本文主要分析了我国劳动力供给的变动情况，并讨论了影响劳动力供给变动的主要因素。
首先，本文分析了我国劳动力供给的变动情况，并比较了不同地区劳动力供给的情况。
对我国劳动力供给变动的数据进行研究，发现我国劳动力供给的变动趋势主要受政府政策、经济发展形势以及人口变化等因素的影响。
其次，本文分析了影响劳动力供给变动的主要因素，特别是政府政策、经济发展形势和人口变化对劳动力供给变动的影响，并从宏观经济角度探讨了上述因素对劳动力供给变动的作用机制。
最后，本文提出了一些建议，以促进我国劳动力供给的可持续增长。
政府应通过政策完善劳动力市场，提高劳动力效率和能力，实施有力的人力资源开发政策，加强劳动力培训，以及积极推动社会就业，等等。
总之，本文分析了我国劳动力供给的变动情况，并讨论了影响劳动力供给变动的主要因素，为促进我国劳动力供给的可持续增长提出了一些有益建议。
分析发现，劳动力供给的变化是复杂的，由多方面因素相互作用共同影响。
例如，政府政策对劳动力供给的变化有着重要的影响。
积极的政策会刺激劳动力供给的扩大，而不利的政策则会限制劳动力供给的变化。
此外，经济发展形势也是影响劳动力供给变动的主要因素之一。
经济发展形势会直接影响劳动力集中或分散的程度，从而对劳动力供给变动有着巨大影响。
此外，人口的变化也会影响劳动力供给的变化，随着人口的增加，劳动力供给也会相应增加。
因此，深入了解各种劳动力供给变化的内在规律和机理，对改善劳动力供给结构，实现劳动力市场的平衡十分重要。
乡村振兴背景下我国农业劳动力短缺问题破解路径探究随着中国经济的快速发展和城乡差距的不断缩小，乡村振兴成为当前中国发展的重要战略。
在乡村振兴的背景下，我国农业劳动力短缺的问题也逐渐凸显出来。
农业劳动力短缺不仅影响了农村的经济发展，也影响了全国的粮食安全和农产品供给。
破解农业劳动力短缺问题，对于我国的农业发展和乡村振兴具有重要意义。
本文将从农业劳动力短缺问题的原因分析入手，探讨破解路径，为我国农业劳动力短缺问题提供参考和建议。
一、农业劳动力短缺问题的原因分析1. 农村劳动力外流随着城市化进程的加快，大量农民纷纷外出打工，农村劳动力外流严重。
据统计，我国农民工总数已经超过2.7亿，其中大部分是农村劳动力。
这些外出农民工的外流，导致了农村劳动力的严重短缺，影响了农村的农业生产。
2. 劳动力素质低由于长期以来农村教育和技能培训的滞后，农村劳动力的素质普遍较低。
这导致了农村劳动力在城市找不到理想的工作，只能在农村从事传统的农业劳动。
这不仅限制了农村劳动力的发展空间，也制约了农业生产的现代化和规模化。
3. 农村老龄化随着社会的快速发展和城市化进程的加快，越来越多的年轻人选择留在城市发展，导致农村老龄化问题加剧。
老龄化的农村人口，不仅劳动力数量减少，而且劳动能力也受到了限制，影响了农业生产的进行。
二、破解农业劳动力短缺的路径探究1. 加强农村人才培养为了解决农村劳动力素质低的问题，政府可以加大对农村教育的投入，提高农村学校的师资力量和教学设施。
加强农村技能培训，提升农村劳动力的技能水平，引导农村劳动力转型就业，减少农村劳动力外流。
2. 制定农村吸引人才政策政府可以出台一系列政策，鼓励城市人才到农村发展。
比如提供住房、优厚的薪酬待遇、社会保障等，吸引城市人才回到农村从事农业生产和乡村振兴工作。
3. 推动农业现代化加大对农业现代化的投入，提高农业生产效率，减少对人工劳动的依赖。
推动农业机械化、自动化和信息化，提高农业生产的科技含量，减轻农村劳动力的劳动强度，增加农村劳动力的吸纳能力。
中国农业全要素生产率增长及影响因素研究一、概述本文是关于中国农业增长进程中的农业全要素生产率（TFP）的实证研究。
农业TFP的提高既是农业增长方式转变的迫切需要，又是农业大国迈向农业强国的关键所在。
现有研究普遍认为中国农业TFP 水平较低，但对农业TFP增长缓慢的原因进行深入研究的文献相对较少。
本研究的核心问题是：究竟是什么原因阻碍了中国农业TFP的增长？研究目标主要有三个方面：一是把握农业TFP增长的变动规律和演进趋势二是弄清农业TFP的增长源泉及其内在机理三是揭示农业TFP增长的决定性影响因素。
论文的研究思路是在回顾经济增长理论和TFP理论的基础上，以农业TFP为研究对象，以其在中国农业增长中的重要地位为研究起点。
在确定农业TFP增长是中国农业增长的重要源泉的基础上，运用随机前沿分析和数据包络分析相结合的实证方法，系统测度19782008年全国、东中西部三大区域和29个省区市的农业TFP增长，并深入分析农业TFP增长的变化规律和波动趋势。
采用改进的DEA经济增长分析框架考察农业TFP增长在全国、三大区域和29个省区市的农业增长中的贡献效应及其变化规律。
采用面板数据模型揭示中国农业TFP增长的决定性影响因素及其影响，并提出提高农业TFP的政策建议。
1. 研究背景与意义中国作为世界上人口最多的国家，农业在其国民经济中占据着举足轻重的地位。
改革开放以来，中国的农业生产方式经历了从传统农业向现代农业的转变，农业生产效率和产量显著提高。
在这一过程中，全要素生产率（Total Factor Productivity, TFP）的增长起到了关键作用。
全要素生产率是指在各种生产要素投入不变的情况下，由于技术进步、管理改进等因素导致的产出增加。
它反映了经济增长中除去劳动、资本等传统要素投入的贡献之外的部分，是衡量经济增长质量和效益的重要指标。
中国农业TFP的增长并不是一帆风顺的。
受到资源约束、环境压力、市场波动等多种因素的影响，农业TFP的增长呈现出波动性和区域性差异。
2024年浅析我国农村劳动力流动现状及影响随着改革开放的不断深入，我国经济持续高速增长，城市化进程不断加快，农村劳动力流动成为了一个不可忽视的现象。
农村劳动力的流动不仅影响着农民自身的生计与发展，也对整个社会经济发展产生深远影响。
本文将从农村劳动力流动的背景、构成特点、就业领域、影响、问题与挑战以及政策建议与展望等几个方面，对我国农村劳动力流动的现状进行深入浅出的分析。
一、农村劳动力的流动背景农村劳动力流动是伴随着我国经济社会转型而出现的一种社会现象。
改革开放以来，我国农村经济发展取得了显著成就，但也面临着诸多挑战。
一方面，传统农业生产方式效率低下，农民收入增长缓慢；另一方面，城市经济的快速发展提供了大量就业机会，吸引着农村劳动力向城市转移。
此外，政策引导也是农村劳动力流动的重要原因，如户籍制度改革、农民工政策等，都为农村劳动力流动提供了政策支持。
二、流动劳动力的构成特点我国农村劳动力流动的构成特点主要体现在以下几个方面：一是流动劳动力的年龄结构年轻化，多数为青壮年劳动力；二是流动劳动力的受教育程度普遍较低，缺乏专业技能；三是流动劳动力的性别比例失衡，男性劳动力占比较大；四是流动劳动力的地域分布不均，主要流向沿海地区和发达城市。
三、流动劳动力的就业领域农村劳动力流动后的就业领域主要集中在建筑、制造、服务等行业。
建筑业是农村劳动力流动的主要就业领域，因为建筑业对劳动力需求量大，技能要求相对较低，适合农村劳动力的特点。
制造业也是农村劳动力流动的重要就业领域，尤其是劳动密集型产业，如纺织、玩具制造等。
此外，随着城市服务业的发展，越来越多的农村劳动力开始进入餐饮、零售等服务行业。
四、农村劳动力流动的影响农村劳动力流动对我国经济社会发展产生了积极的影响。
首先，农村劳动力的流动促进了资源的优化配置，提高了劳动力资源的利用效率。
其次，农村劳动力流动为城市经济发展提供了强有力的人力资源支持，推动了城市经济的繁荣。
我国农业劳动力数量和劳动生产率估算作者：孔祥智来源：《改革》2019年第05期内容提要：在农户分类的基础上构建了研究农业劳动力就业的理论框架，假设300天为农业劳动力标准工作时间，估算了2016年度农业劳动力就业数量为13 032万人，据此计算了2016年单位农业劳动力贡献的农业增加值为7476.5美元，比世界银行数据多40.4%，说明我国的农业劳动生产率在很大程度上被低估了。
运用相同的方法，计算了2003～2016年各年度的农业劳动生产率并分析了其发展趋势，提出了若干启示。
关键词：农业劳动力;劳动生产率;农业用工中图分类号：F320; ; 文献标识码：A; ; 文章编号：1003-7543（2019）05-0038-10提高劳动生产率是我国农业现代化的基本任务[1]。
在世界银行公布的各国单位劳动力创造的农业增加值中，2010～2016年我国从1272.1美元（2010年美元，下同）提高到5325.8美元，提高了4.2倍。
这个速度大大高于同期的美国、英国、德国、法国等发达国家，也大大高于土地资源禀赋接近的韩国、印度等亚洲国家，日本在此期间反而有所下降。
但我国2016年的劳均农业增加值仅为美国的6.36%、英国的10.84%、韩国的28.34%、日本的23.51%①。
中国与美国、英国、韩国、日本的劳均农业增加值差距真有这么大吗？本文认为，在我国农业高度兼业化的情况下，统计部门很难把在农村就业的劳动力按照产业进行准确划分，高估了农业产业就业的劳动力数量，是重要因素之一。
自从蔡昉等学者明确指出我国正在步入劳动力短缺时代[2]即“刘易斯拐点”以来，学术界的争论就一直没有停息，其焦点也是对于劳动力剩余数量的判断。
因此，准确估计我国农业领域就业的劳动力数量，具有重要的理论与现实意义。
一、文献综述、分析框架与研究假设我国农业经营者以高度兼业的小规模农户为主，而小规模农户的经营多以家庭效用最大化为目标，兼顾家庭消费和农产品价值增值，这样才能使劳动力得到充分利用[3]。
中国农业劳动力占比变动因素估测：1990～2030年卢锋杨业伟• 2013-01-09 14:28:46 来源：《中国人口科学》(京)2012年4期【内容提要】在模型演示农业劳动力占劳动力总量比率受农业劳动力新进入量、退出量、转出量及非农劳动力变化等因素影响的基础上，文章估测了1990-2030年上述各指标的变动及贡献。
在未来农业劳动力占比中位降速假设下，农业劳动力新进入量将从2005-2010年的2023万人下降到2025-2030年的1142万人，转出量与退出量分别从4220万人和3843万人下降到2704万人和2949万人，非农就业新增量从6969万人下降到3508万人。
2005-2010年新进入、退出和转出量对占比下降影响分别为-15.1%、34.7%和38.1%，预计三者对2025-2030年占比变动的影响将分别变为-22.6%、54.3%、49.8%。
针对农业劳动力转移与非农就业岗位创造压力趋于缓和但仍将长期存在的特点，作者认为，中国就业政策应从侧重数量扩张向“数量与质量、速度与结构”并重的方向调整。
【关键词】农业劳动力占比/新进入量/退出量/转出量国际比较经验显示，经济现代化伴随就业结构的规律性变动，表现为农业劳动力占比从传统社会的80%左右持续下降到10%左右甚至更低水平。
改革开放以来，中国经济转型也体现出上述规律。
随着经济快速增长和就业结构演变，农业劳动力占比从改革初期的超过70%下降到2010年的约35%，估计2030年将接近10%。
给定未来中国农业劳动力占比演变趋势，哪些结构因素推动转型进程？如何定量估测这些驱动因素各自的贡献？研究这些问题有助于加深对经济发展中就业转型规律实现机制的认识，对相关政策的调整也有借鉴意义。
学术界在考察农业劳动力转移及其占比变动方面有大量研究成果。
有的借鉴国际经验利用人均收入与劳动力产业分布关系预测劳动力占比变动趋势(王善迈等，1987；龚梦等，2010)；有的侧重对人口和部门劳动力需求进行预测(贾绍凤、孟向京，1996)；还有从成本收益比较入手预测均衡状态下劳动力行业分布(刘德海等，2004)。
曾湘泉、卢亮(2008)从劳动力新进入量和退出量角度预测过中国2020年劳动力部门结构，不过直接考察农业劳动力占比变动结构因素及其相对贡献的研究成果很少。
一般而言，农业劳动力数量变动受新进入和新退出劳动力数量的影响。
由于退出可分为农业劳动力转向非农部门和随着年岁增长退出劳动力市场两类情况，农业劳动力变动可归结为年轻新进入量、年老新退出量、向外新转移量3个结构变量共同作用结果。
依据这一思路，本文利用人口和劳动力已有和预测数据，估测截至2030年中国农业劳动力占比的变动情况。
一、模型构建、数据来源及研究思路农业劳动力占比是指农业劳动力数量占劳动力总量的比重。
用L表示劳动力总量，和分别表示农业部门和非农业部门劳动力，t时期农业劳动力占比为：定量估测式(5)中各变量未来变动轨迹及其相对贡献需利用两类数据，一类是劳动力总量数据，包括劳动力总量、农业劳动力和非农劳动力数量及其占比变化。
另一类是农业劳动力内部结构数据，包括农业劳动力新进入量、退出量和转出量。
历年的《中国统计年鉴》公布了劳动力总量、经济活动人口、农业劳动力和非农劳动力数据。
用农业劳动力除以经济活动人口得到农业劳动力占比①。
本文主要利用1990年以来三次全国人口普查数据和1995、2005年1%人口抽样调查数据。
人口普查和1%人口抽样调查提供了分年龄农业劳动力数据，但由于人口普查是在尾数为0的年份(如1990、2010年)进行，1%人口抽样调查是在尾数为5的年份(如1995、2005年)进行，因此我们的估计限制在5年一个时期。
1990-2010年，劳动力、非农劳动力、占比变化Δ等指标数据都属已知，对农业劳动力新进入量与退出量可通过农业劳动力年龄结构推算，然后通过式(5)间接估算转出量。
对2010年以后的年份，利用联合国统计部门人口预测数据，并结合劳动力参与率信息估计劳动力总量。
对新进入和退出的劳动力数量则利用已有相关数据年份(1990-2010年)农业劳动力和人口年龄分布信息，在假定预测年份农业劳动力新进入量和退出量人口构成与1990-2010年大体一致的前提下加以推测。
二、劳动力总量数据本文涉及总量指标主要包括劳动力总量(经济活动人口)、农业劳动力和非农劳动力及农业劳动力占比。
1990-2010年这些指标已有统计数据，对预测年份采用适龄劳动人口乘以劳动参与率的方法估计经济活动人口(劳动力总量)，然后在设定农业劳动力占比的基础上估测农业与非农业劳动力。
各年龄段经济活动人口等于各年龄就业人口与失业人口之和，可用就业与失业人口相加量乘以各自分年龄占比分布求得。
《中国劳动统计年鉴》给出了相关年份就业总量和分年龄就业人员占比，由此可估算各年龄就业人员数。
失业人口总量可用经济活动人口减去就业人口方法估算②。
《中国劳动统计年鉴》报告了相关年份城镇登记失业人员分年龄占比分布，假定总体失业人口分年龄占比分布与城镇登记失业者大体相同，以估算分年龄失业人口。
利用上述方法估算的分年龄就业和失业人口加总得到分年龄经济活动人口。
由此估算已有数据时期(2000-2010年)中国各年龄段适龄人口劳动参与率数据。
总体劳动参与率从2000年的75.7%下降到2010年的70.5%，10年共下降5.2个百分点。
年轻人口劳动参与率随着受教育程度的提高下降较快，如15～19岁人口劳动参与率由2000年的38.3%下降到2010年的26.6%，年均下降1.17个百分点。
20～24岁人口劳动参与率由2000年的86.5%下降到2010年的73.3%，年均下降1.32个百分点。
而年老人口的劳动参与率变动趋势则不同，55～59岁和60～64岁年龄段人口劳动参与率变化较小；65岁及以上劳动参与率波动显著，2010年比10年前上升2.9%。
比较2010年中国与若干发达国家适龄人口劳动参与率，2010年中国15～19岁人口劳动参与率比欧美发达国家低4个百分点左右，但比日本、韩国分别高出11.6和19.7个百分点。
从20～24岁组至45～49岁组人口劳动参与率均高于其他国家。
年老人口劳动参与率则低于部分发达国家。
如2010年55～59岁人口劳动参与率明显低于美国、日本和西欧部分国家，60～64岁人口劳动参与率低于韩国、美国和日本，65岁及以上人口劳动参与率高于美国和西欧部分国家，但低于韩国。
学术界和国际机构对中国未来劳动参与率做过预测。
例如，曾湘泉、卢亮(2008)分两种情况预测2020年中国适龄劳动人口劳动参与率。
第一种情况下，2020年中国15～64岁人口平均劳动参与率为68.6%，其中15～24岁、55～64岁和65～69岁劳动参与率分别为43.2%、67.2%和25.1%。
第二种情况下，2020年15～64岁人口平均劳动参与率为64.7%，其中15～24岁、55～64岁和65～69岁劳动参与率分别为37.8%、45.9%和20.2%。
国际劳工组织预测2020年中国15岁及以上人口平均劳动参与率为71.4%，其中15～19岁、20～24岁、60～64岁、65岁及以上劳动参与率分别为32.9%、81.5%和48.8%和19.4%，其余年龄段劳动参与率维持2010年水平不变(International Labor Organization，2011)。
参考国际经验和学术界研究成果，本文假定未来中国年轻人口劳动参与率显著下降，年老人口劳动参与率有所上升，其余年龄人口劳动参与率保持不变。
具体设定15～19岁、20～24岁劳动参与率2030年达到OECD国家目前平均水平，55～59岁、60～64岁和65岁及以上劳动参与率2030年达到日本、韩国2010年平均水平，其余年龄段劳动参与率保持2010年水平不变。
对2010-2030年劳动参与率变化采用简单线性内插方法估计。
在预测各年龄段人口劳动参与率基础上，结合联合国分年龄人口预测数得到各年龄经济活动人口，加总得到全部经济活动人口。
表2估算了2015-2030年每5年期的劳动参与率和经济活动人口。
结果显示，中国人口总体劳动参与率将从70.2%下降到66.4%。
经济活动人口总量峰值为2020年的约7.99亿人，到2030年小幅下降到近7.90亿人。
劳动力结构将在两方面发生较大变化。
一方面年轻劳动力呈下降趋势：15～29岁各个年龄段经济活动人口均有不同程度下降，其中15～19岁劳动力将从2015年的2 525万人减少到2030年的2 079万人，20～24岁和25～29岁劳动力将分别从2015年的7 425万人和10 685万人减少到2030年的5 090万人和7 391万人。
另一方面参与劳动的老年人口数量将不断增加，如65岁及以上参与劳动的人口数量将从2015年的近3 000万人增长到2030年的5 857万人。
给定未来劳动力总量数据，设定未来不同农业劳动力占比下降速度，可以计算未来农业劳动力和非农劳动力数量。
借鉴国际比较经验特别是东亚经济体高速增长时期有关经验，考虑到1990-2010年中国农业劳动力占比年均下降约1.1个百分点，本文设定未来20年农业劳动力占比年均分别下降0.9%(低位)、1.1%(中位)和1.3%(高位)。
在今后年均下降1.3%的高位降速假设下，2030年农业劳动力占比将下降到9.9%，达到OECD国家目前水平。
年均下降0.9%是较慢情况，年均下降1.1%(中位降速)的可能性较大。
考虑数据的可得性，本研究采用非农劳动力减去失业人口的方法估计非农就业量。
用2001-2010年经济活动人口减去就业人口得到失业人口估计数，用失业估计数除以非农劳动力得到这个时期平均失业率估计数。
用这个平均失业率估计数乘以预测时期非农劳动力得到未来失业人数估计，从而估算得到预测时期非农就业数。
从表2可以看出，受人口老龄化和年轻人口受教育年限增加等因素的影响，劳动参与率呈下降趋势。
经济活动人口在前30年呈增长趋势，但2015-2020年达到峰值后开始下降。
在农业劳动力占比年均下降1.1%的假设下，农业劳动力占比将从2010年的35.6%下降到2030年的13.6%，农业劳动力总量将从2.793亿下降到1.074亿。
非农劳动力与非农就业量保持增长态势，但非农就业增量在2005-2010年达到年均1 394万人峰值后逐渐下降，到2025-2030年将下降到年均702万人。
三、1990-2010年农业劳动力占比变动估测1990-2010年两次人口普查和1%人口抽样提供了分年龄农业劳动力数据，我们利用其中有关“农林牧渔业从业人员年龄构成”信息作为农业劳动力各年龄构成比例抽样统计值，然后再利用农业劳动力总量乘以该抽样比得到总体分年龄农业劳动力估计值。
