我国总体上已由人口增量发展转向减量发展阶段，人才已成为实现区域经济增长的关键动力。然而，目前学界尚未厘清以劳动力年龄为表征的人口红利优势向以劳动力技能为表征的人才红利优势的转轨过程及机制，亦缺乏应对未来不同人口年龄结构变化情景下人才红利调整的前瞻性预测。bl动漫 古恒宇团队系统识别了中国人口红利的转轨模式，论证了提升城市技能结构是应对未来人口老龄化挑战、维持经济繁荣的重要途径。相关成果以“China's demographic dividend has moved from age-based labor supply to skill-based productivity”为题发表于国际知名期刊Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America（PNAS）。

研究背景

自1978年马尔萨斯《人口原理》提出人口扩张受制于资源的经典论断以来，人口与区域发展的互动关系始终是学术界持续探讨与争鸣不断的核心议题。二十世纪后半叶的东亚经济增长奇迹证实了充足的劳动年龄人口有利于经济繁荣，学术界将这种动力机制概括为人口红利（Demographic dividend），其源自人口转型过程中形成的有利年龄结构，即劳动年龄人口比重上升所形成的劳动力供给优势对经济增长的外溢和促进作用。面对我国人口发展呈现的少子化、老龄化、区域人口增减分化的趋势性特征，单纯依赖劳动力数量的人口红利对中国经济增长的解释效度已逐步下降。优化人口技能结构以培育和形成经济增长中的人才红利，是实现未来区域发展的关键所在。识别人口技能结构与人口年龄结构交替主导经济增长的复杂演变模式，研判未来不同人口情景下通过人口技能提升实现经济增长的动态路径，已成为人口地理学亟待解决的前沿科学问题。

研究成果概况

人口年龄支持比（ASR）为劳动年龄人口（15至64岁人口）与非劳动年龄人口（15岁及以下与65岁及以上人口）的比例，是衡量城市劳动力数量优势的常用基础指标。传统研究在准确量化城市技能结构上面临显著制约。由于中国人口普查数据缺乏细粒度的职业技能特征信息，已有的宏观指标难以真实反映劳动者的实际生产力。为突破该测度瓶颈，团队基于2000—2020年中国336个城市的人口普查数据，构建任务型人口技能比指数（TSR）用于测度各城市人口技能结构特征。TSR通过大语言模型语义匹配技术将347个中国职业代码与美国职业信息网络（O*NET）进行跨国匹配，在职业任务层面精准量化城市劳动力市场的技能构成。研究发现，尽管全国层面的ASR在2010年左右达峰后开始下降，但TSR持续增长（图1），反映了人口红利的劳动力供给优势不断削弱，但城市技能结构正持续向高技能演进。

图1 中国年龄结构与技能结构变动趋势

ASR与TSR对经济增长均具有显著的促进作用，且两者之间存在协同效应。然而，这种协同效应的发挥需要一定的门槛限制，即充分的技能积累是释放传统人口红利的先决条件（图2）。这意味着在劳动力技能处于较低水平的城市，单纯的人口年龄结构改善难以直接转化为经济增长动能。因此，优化人口技能结构并实现人力资本升级，是激活人口红利的核心路径。

图2 中国年龄结构与技能结构对经济发展的协同效应

中国经济增长的人口驱动力经历了三个阶段的演变（图3）。（1）人口红利阶段（2000—2005年）：该阶段的典型特征是劳动年龄人口扩张成为驱动经济快速增长的主要动力，市场化改革与户籍限制的放宽促进了劳动力从农业向工业部门的大规模转移，使得中国能够充分发挥其年龄结构优势；（2）红利转型阶段（2005—2010年）：ASR的贡献开始下降，而TSR的影响力不断上升，两者开始呈现趋同态势；（3）人才红利阶段（2010年之后）：经济增长的驱动力发生了根本转变，随着ASR的边际经济效应持续减弱，产业升级与人力资本提升促使TSR演变为经济增长的主导来源。

图3 中国人口红利与技能红利的转变阶段

最后，研究团队基于联合国的低生育率（Low variant）方案，构建了2025—2100年应对ASR变化的人才红利预测模型。结果表明，延迟退休能够短期扩大劳动力供给，预期在2030—2040年之间创造出人口结构调整窗口期。然而，单纯调整劳动力供给仅能提供暂时的缓冲，实现TSR的持续增长是有效推动经济繁荣的根本举措（图4）。

图4 不同人口与参数情景下所需TSR的预测结果

论文信息和编辑评价：

该工作于2026年4月8日以“China's demographic dividend has moved from age-based labor supply to skill-based productivity”为题发表于Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America（PNAS）。bl动漫 古恒宇助理教授、2025级博士生吴英巨为共同第一作者；bl动漫 古恒宇助理教授、奥地利国际应用系统分析研究所（IIASA）/上海大学亚洲人口研究中心Guillaume Marois副教授为共同通讯作者。其他合作者包括奥地利国际应用系统分析研究所（IIASA）/上海大学亚洲人口研究中心Wolfgang Lutz教授和bl动漫 2024级硕士研究生牛天龙。该工作得到了国家自然科学基金面上项目（42571296）和中国科协青年人才托举工程（2023QNRC001）的支持。bl动漫 为唯一第一作者单位和第一通讯单位。

负责本文的PNAS特邀学术编辑、英国国家学术院院士、英国社会科学院院士、英国国家勋章（CBE）授予者、著名人口地理学家Philip Rees教授高度肯定了本项研究，认为其在人口老龄化及其经济影响领域做出了具有创新性和世界领先水平的学术贡献（The paper is an innovative and potentially world leading contribution to the field of demographic ageing and it consequences）。截止目前，该工作已被国际人口科学研究联盟（IUSSP）、奥地利国际应用系统分析研究所（IIASA）等报道宣传。

论文网址：www.pnas.org/doi/10.1073/pnas.2532906123