全球人力资本：整合教育与人口外文翻译资料

 2022-11-17 17:02:43

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Global Human Capital: Integrating Education and Population

全球人力资本：整合教育与人口

Wolfgang Lutz and Samir KC

普遍而言，受教育程度较高的女性子女较少。更好的教育与更低的死亡率，更好的健康和不同的移民模式相关联。 因此，全球人口前景在很大程度上取决于教育的进一步发展，尤其是年轻女性。 到2050年，最高和最低的教育情景——假设具有相同的特定教育生育率——会使世界人口规模分别达到89亿和100亿。更好的教育对人类发展也很重要，包括健康，经济增长和民主。 现有的多状态人口统计方法可以定量地将教育纳入标准人口统计分析，从而增加“质量”维度。

人类有许多可观察和可衡量的特征来区分一个人和另一个人；这些特征也可以经综合评估并用于区分一个人群与另一个人群。在这里，我们重点关注年龄和性别分组的最高教育水平。在几乎所有社会中，受过良好教育的男性和女性的死亡率都较低，他们的子女有更好的生存机会。普遍而言，受教育程度较高的女性子女较少，大概是因为她们希望少生一些，并且能够更好地获得节育。对于仍然具有较高总体生育水平并因此处于人口转变初期阶段的国家而言，这种教育对生育率的影响特别显著。尽管因果关系只能在特定的历史背景下得到证实，但有很多原因可以让我们认为这些普遍存在的差异是直接由教育引起的，它增强了信息获取能力，改变了行为动机，并且使人们能够更好地追求自己的偏好。对于按教育程度进行的以下预测，系统的联系在未来的几十年将持续存在，这种假设是充分的，因为几乎所有有数据存在的人群都有超过一个世纪的历史。

在人口统计学中，人的性别被认为是一个基本特征，因为它对于研究繁殖过程至关重要。 死亡率和迁移率也显示出性别差异很大。年龄是人们的另一个关键特征，因为它是幼年生物成熟的主要驱动标志，年龄对于入学率，劳动力输入和退休等社会因素也很重要。由于生育率、死亡率和随年龄的迁移有着明显的模式，所以性别和年龄通常被认为是两个最基本的人口学维度。然而，人口统计学家正在考虑的还有许多其他生物的、社会的和经济方面的人口特征：这些包括居住地（无论是城市还是农村），公民身份，婚姻状况，受教育程度，种族，迁移状态，就业状况，收入群体，以及健康和残疾状况。

近来有人认为，所有因素中，教育水平是可观察人口异质性的最重要来源，应根据以下三个标准定期应用到人口分析中：（i）就现有的数据和方法而言，明确考虑教育应该是可行的；（ii）在改变人口动态方面，这应该很重要；（iii）就其社会和经济影响而言，它本身应该是有利的。以下各节将分别讨论这些标准。教育的这种整合也可以被解释为在仅考虑人口数量的研究中增加一个“质量”维度。

人力资本通常被定义为涵盖人的教育和健康。 虽然健康是年轻人有效就学的重要先决条件，且健康对成年人的经济生产力方面有重要意义，但我们在这里主要关注教育部分，因为它可以在各国之间更一致地进行衡量，而且动态的新分析领域最近在人口学教育建模领域得到发展。

在衡量教育时，从概念上区分教育流量和教育存量是十分重要的。流动是指教育的过程，受教育的过程，或者更普遍地说是人力资本的生产过程，其中可能包括正式和非正式的教育。教育过程是教育学和教育科学的核心，通常的统计指标是入学率，师生比，辍学率和留级率。人力资本是指受过教育的成年人的存量，这是近几年前的年轻人和几十年前较年长的人的教育流动的结果。这种存量通常以正式教育的数量（达到最高水平或平均受教育年限）来衡量，但质量维度（人们实际具备的一般知识和认知技能）以及教育内容或方向也很重要。对于存在成年人认知技能方面数据的国家来说，它们已经显示出重大影响，但这些国家的数量仍然非常有限。教育内容对高等教育来说比对于基础教育更重要，其中主要目标是获得扫盲技能和基本计算能力。正式教育量通常以年龄在15岁或25岁以上的成年人平均受教育年限来衡量。这有一个优点，即可以单独获得某个时间点的全部人力资本（当考虑性别时得到两个数据）。然而，将这种高度综合的指标分解为教育类别的分布（从而得到不同国家和地区教育资源构成的差异）和不同年龄组后会有很多发现，所以可以捕捉到跨群体的变化，这些变化改善了社会和经济方面人力资本的许多结果。

Populations by Age, Sex, and Levels of Education

按年龄、性别和教育水平分的人口数

要想获得关于教育程度的一致性时间序列数据，并且这些数据在许多国家间具有可比性是十分困难的。从理论上讲，分年龄、性别和教育水平的数据应该可以从人口普查和许多有代表性的调查中获得。事实上，尽管联合国教科文组织努力以“国际教育标准分类法”的形式将分类标准化，但由于教育类别的定义不同，这些数据几乎无法在各国之间进行比较。这可以全面统计分析随着世界各地社会经济的发展带来教育程度的提高的效益，但随着时间的推移难以精确计算。因此，几组科学家间接尝试去估计一致的国际时间序列的人力资本数据。在大多数情况下，这是通过将有关学校入学率的时间序列信息与现有的残缺不全的信息结合起来，而试图消除国家间的差异。人口多态模型提供了一种替代方法，它可以在一个统一的框架内处理分年龄和性别的人力资本重建和预测问题，同时也考虑了不同教育的死亡率和生育率差异。

多状态人口动态分析方法是传统队列分量人口预测方法的推广，它只按年龄和性别对人口进行分层。在多状态模型（也称为多维数学人口统计学）中，增加了将人口细分为不同状态的附加维度，这些状态都有其特定的生育率，死亡率和迁移模式。该方法于20世纪70年代由国际应用系统分析研究所（IIASA）发展起来，起源于地理角度，其中“状态”被定义为国家的区域范围，人口通过国内移民相互影响。后来，这个概念被普遍化了，各状态的定义包括婚姻状况以及健康状况（如残疾人和非残疾人）或不同类型的家庭。

多状态方法特别适合模拟教育程度的变化。这个模型被简化为：从一个国家到另一个国家的转变只能朝着一个方向发展（人们只会向更高水平转变），而转变则集中在较年轻的时候。此外，生育率和死亡率水平往往因教育程度的不同而有条理地、明显地变化，因此，如下所述，明确考虑教育是至关重要的。

在应用这些方法进行向前（重建）或向后（未来）推测时，必须至少有一个数据点，其中按年龄，性别和受教育程度的人口规模和结构可凭实证获得。在这里使用的每个国家的实证数据集的年份是2000年左右。根据这些信息，人口预测的基本思路很简单：假设一个人的受教育水平在达到一定年龄后就保持不变，通过考虑不同年龄段的死亡率和迁移率，可以直接从2000年45至49岁未接受正规教育的妇女比例中推算出2005年没有接受任何正规教育的年龄在50岁至54岁之间的女性比例，反之亦然。人们可以根据高等教育水平在15岁以后仍然可以改变的情况，并且生育率，死亡率和人口迁移因教育程度而异来进行进一步调整。

图1以中国为例说明了这一变化，中国不仅是世界上人口最多的国家，还经历了随着教育规模的扩张，生育率快速下降的事件。分析从2000年的年龄和教育金字塔开始。红色表示没有受过正规教育的男性和女性的人数，他们仍然在老年人口中占绝大多数。橙色表示接受过一些初等教育的人；绿色表示已完成初中的人数，深蓝色表示完成了高等教育的人数。结果表明，现如今，年轻群体比他们的长辈受过更好的教育。对1970年的教育结构进行重建遵循上述步骤：2000年时50至54岁的人即为1970年时20至24岁的人。同样的方法适用于预测未来人口，其中在2000年年龄为20至 24岁的人将在2030年达到50至54岁，并将基本保持其原有的受教育程度为小学和中学的比例。在20至24岁之后，只有高等教育行列可能还会有人加入。这一结果还表明，今天教育结构中已经包含了未来在成人教育方面的提升，未来学校入学率的变化只会对年轻人群产生影响。

Motherrsquo;s Education Is Key

母亲的教育是关键

大量的研究集中在证实母亲受教育年限与儿童健康之间的独立和因果关系上。发展中国家的调查和人口普查数据以及跨国宏观数据的经济计量分析表明，妇女教育水平是影响儿童死亡率的最重要决定因素，据估计，每增加一年的受教育年限就会减少5％至7％的儿童死亡。

使用近期DHS（人口与健康调查）微观数据对大量发展中国家进行系统评估时发现，普遍而言，母亲的教育对于儿童生存而言比家庭收入和财富更重要。这一发现对于确定政策优先事项具有重大意义，因为需要考虑重点主要是放在女孩的教育方面还是家庭收入方面，这是非常重要的。

表1显示了一系列发展中国家实证分析的儿童死亡率差异的严重程度。小于5岁的死亡率和总和生育率的指标由DHS编制，用于近期的调查（2004年以后）。许多非洲国家小于5岁的人口的死亡率很高，尤其是没有受过教育的妇女的子女。最严重的情况是在马里和尼日尔。在每个国家，受过良好教育的妇女的死亡率都较低。在一些国家，初等教育已经与更低的儿童死亡率相关联（如尼日利亚和玻利维亚）；在另一些国家，决定性的差异只有中等教育（如利比里亚和乌干达）。

就生育率而言（以平均每位妇女的活产数量来衡量），教育差异同样普遍。尽管亚洲和拉丁美洲大部分地区的生育率下降幅度很大，但在撒哈拉以南非洲地区，平均每个妇女生育5个孩子，尼日尔等国家每个妇女平均生育高达7个孩子。几乎在每个社会中，受过良好教育的女性的生育率都低于受教育程度较低的女性。在埃塞俄比亚有一个极端，没有受过教育的妇女平均有六个以上的孩子，而受过中等教育的平均有两个孩子。受过良好教育的女性的理想家庭规模较低，因为她们往往面临较高的机会成本，并更加重视子女的生活 “质量”。实证研究表明，受过良好教育的女性一直希望有更少的孩子，在生殖决策方面拥有更大的自主权，有更多关于避孕方法的知识和获得避孕方法的机会，并且由于计划外生育的机会成本更高而更愿意使用避孕措施。

Female Education and Population Growth

女性教育与人口增长

由于女性受教育程度与个体水平较低的生育率相关，绝大部分受过良好教育的女性人口总体生育率较低。 由于这个因素远远超过了较高的儿童存活率的影响，因此会导致人口增长率下降。出于这个原因，除了其他许多积极影响之外，使女性普遍接受中等教育被认为是降低世界人口增长的有效途径。

表2通过2050年各个国家和世界各区域不同教育情景的比较，对教育对未来人口增长的影响以数字进行了显示。表2列出了四种可供选择的教育情景，这些情景基于相同的分教育生育率，死亡率和迁移率；它们的差异在于对未来入学率的假设不同。快速发展（FT）情景下教育发展水平非常高；它假设所有国家都以最快的速度扩大学校体系，这与过去全球教育最发达的国家（如新加坡和韩国）水平相当。全球趋势发展（GET）情景更为乐观，它假设各国将遵循其他国家在此过程中已经进一步发展的平均学校扩张路径。恒定入学率（CER）情景假设各国只保持入学人群的比例保持在当前水平。最悲观的情景是不断增加的入学率（CEN），假设不再建设更多的学校，且学生的绝对数量保持不变，这在人口增长的条件下就意味着入学率在下降。由此得到的按照这四种可选教育情景发展的全球人口预测情况如图2所示。

在解释这些情景的比较结果时，需要考虑的是，更好的教育对人口增长的影响需要很长时间响应，主要是由于以下两个因素：当这些年轻女性正处于生育高峰期时，如果明天有更多的女孩进入初等教育，对生育能力的影响将只有15年或更长时间；一旦生育率下降，由于过去高生育率导致更多的年轻女性进入生育年龄的势头很大，这种情况不会立即导致出生人口的绝对数量下降。即使在不太可能出现即时替代水平的生育率的情况下，年轻人口数量仍将持续数十年增长。由于这些原因，表2中列出的2050年情景之间的差异仅显示了影响的开始，对于长期的未来而言则需要嵌入更大的影响。到2050年，不同的教育情景在世界人口规模相同的特定教育条件下的影响已经非常强大：FT情景下的人口规模将低于CEN情景下的10亿人以上。这意味着，在未来40年内，单独的可选教育路径已经在全球人口规模上产生了巨大的影响，这个规模比今天的整个非洲人口规模还要大，或者是目前美国人口的三倍。对于目前生育率高和教育差距很大的国家来说，这种影响力更加显著。例如在乐观情景（FT和GET）下，肯尼亚人口将从2000年的3100万增加到2050年的8400万至8500万，但如果没有建立新学校（CEN），人口则会增加到惊人的1.14亿。这些极端情景之间的差异为3000万，约相当于2000年肯尼亚的总人口规模。

这些结果很可能低估了教育对人口增长的影响，因为它只考虑了个人层面的影响，而不考虑社会层面影响溢出效应，规范性变化以及社会为受教育程度较高的妇女提供更好地生殖健康服务。特别是在那些经历了最快速的自愿生育率下降的国家（如伊朗，毛里求斯和韩国），这些社会层面的影响具有高度相关性。对撒哈拉以南非洲22个国家进行的多层次分析研究表明，每名妇女生育率下降到为一个孩子的原因是女性受教育程度总体上影响个人水平。

教育与人口增长之间的相互作用是双向的。对CEN情景的讨论已经表明，在人口高增长的情况下，由于出生率高，学龄人口的增加使得即使维持目前的入学率也可能是一场艰苦的战斗。在20世纪80年代的几个非洲国家，实际上由于经济和政治问题以及人口迅速增长的综合影响，学校中年轻人群的比例实际上下降了，造成学龄人口增加。2000年左右一些非洲国家出现生育率停滞的局面，这与有关女性群体的教育停滞有部分关系。尽管女性教育是降低生育率的重要力量，但总资源不能与社会儿童数量的快速增长保持同步，这是扩大教育的障碍。因此，从政策角度来看，尽量增加女性教育并同时改善计划生育方案的实施是最有效的。

Human Capital and Human Development

人力资本与人类发展

教育对人类发展的各个方面都有重大意义。教育的赋权功能本身被视为一个主要目标。人类发展指数是理想的社会和经济进步中使用最广泛的指标之一，它由

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