近年來，台灣面臨嚴重的少子化衝擊，新生兒人數連續三年創新低。島内高職院校學生和職業技術人才大幅縮减，媒體警告，“未來没人修水電”恐將不是危言聳聽。台當局領導人蔡英文也曾經表示，少子化是嚴重安全問題。前民進黨民意代表沈富雄更是驚人預言，如果2024年台灣地區領導人不立刻有效處理少子化問題，30年後的台灣可以當兵的不到3萬。

　　隨着人口老齡化程度的日益加深，人口紅利逐漸消失，也將會給社會經濟可持續發展的方方面面帶來諸多影響。勞動力作爲影響經濟增長的三大源泉之一，佔據着至關重要的位置，勞動力供給趨勢無疑會對經濟增長走勢産生重要影響。基於此，本文主要在少子化與老齡化形勢愈發嚴峻的背景下研究台灣勞動力供給結構，並采用隊列要素法通過PADIS-INT軟件對台灣未來人口結構和勞動力供給進行預測分析。

　　一、研究背景

　　由於研究視角和研究方法選取不同，國内學者們對人口老齡化影響勞動力供給並未得出一致的研究結論。主要有如下兩種觀點：第一，認爲人口老齡化會導致勞動力供給數量减少和勞動參與下降。如Aaronson et al.（2006）認爲人口老齡化是造成美國2000年以來勞動參與率下降的重要原因，勞動參與率在不同年齡和不同性别間存在差异。Katerina Lisiankova et al.（2010）的研究認爲人口老齡化導致經濟效應在不同國家間存在差异，人口老齡化加劇使發達國家的勞動力數量被减少，使發展中國家的潜在勞動力數量被增加。周助平和劉海斌（2016）的研究認爲年輕型人口的勞動參與率比老年型人口的勞動參與率高，以及人口老齡化與勞動參與率存在顯著的負相關關係。呼倩（2019）基於我國1987-2017年的省級面板數據實证分析發現人口老齡化加深均不利於增加潜在勞動力和實際勞動力供給。都陽和封永剛（2021）利用122個國家25年的面板數據分析發現我國快速的人口老齡化會顯著抑制勞動力供給規模。張瑞紅和朱俊生（2021）利用全國人口普查和抽樣調查數據發現，人口老齡化與勞動參與率呈負相關關係。第二，認爲人口老齡化對勞動力供給數量和勞動參與率具有積極作用。如David Bell等（2010）通過對人口老齡化背景下老年勞動參與率的變化趨勢進行研究，測算歐洲各國不同年齡段人口的勞動參與情况，結果發現，20世紀90年代初期到中期，歐洲各國年齡在50-64歲之間的男性的勞動參與率開始呈現上昇趨勢，而女性的勞動參與率則一直保持上昇趨勢。劉曉光和劉元春（2017）研究顯示，在現行退休政策下，中老年群體仍擁有較大潜力，通過實施延遲退休年齡政策使老年人依舊留在勞動力市場來促進老年人勞動參與率增加。馮劍鋒等（2018）從空間關聯視角分析發現本地人口老齡化對勞動參與率的影響顯著爲負，但相鄰地區則顯著爲正，就業市場的發展水平對勞動參與率狀况具有顯著的影響。

　　通過對文獻進行梳理發現，在人口老齡化背景下，勞動力供給在數量上的變化主要體現在勞動力年齡人口數量、勞動力年齡結構和勞動參與率等。具體分析如下：

　　勞動年齡人口數量。一方面隨着社會經濟發展，醫療衛生條件改善，人口死亡率降低，人均壽命延長，使得老年人口數量增加；另一方面由於台灣地區人口出生率不斷下降，人口中少兒人口數量减少，導致少兒人口比重减少、相對的老年人口比重增加，因此隨着人口老齡化形勢愈發嚴峻，勞動年齡人口數量也將發生變動。

　　勞動力年齡結構。勞動力按照年齡15-24歲、25-44歲和45-64歲的劃分爲青年、中年和老年勞動力。隨着人口老齡化程度不斷加深，老齡化帶來的老年勞動力增多，使老年勞動力比重增加，勞動力年齡結構不斷老化。

　　勞動參與率。勞動參與率反映了一個國家或地區勞動力參與經濟活動的情形，也是勞動力供給的衡量指標之一。勞動力的參與率在不同年齡段存在差异。比如青年勞動力處於求學、找工作階段，即人力資本積累階段，暫無家庭老人贍養負擔，勞動參與率較低；中年勞動力正處於體力、知識和各方面能力都較强的階段，上有老下有小，撫養和贍養責任較重，具有較高的勞動參與率；老年勞動力由於身體機能和健康狀况水平等原因，大多是享受閒暇，具有較低的勞動參與率，但也有少部分老年勞動力，盡管達到退休年齡，爲了緩解家庭負擔，仍舊留在勞動力市場。因此，隨着人口老齡化不斷加劇，勞動參與率也將發生變動。

　　二、解構台灣老齡化與勞動力供給

　　（一）台灣人口老齡化特徵

　　自台灣在1993年進入老齡化社會以來，人口老齡化主要呈現以下幾個特點（見圖1）：

　　1.老年人口規模大。數據顯示，在1993年台灣65歲及以上人口比重首次超過7%，老年人口數爲149萬人，表示台灣自此步入人口老齡化社會。65歲以上人口數已經超過15歲以下人口的一半以上的時間是在2005年。不論是老年人口占比還是老年撫養比，人口老齡化指數攀昇速度較快，65歲及以上老年人口占比和老年撫養比分别從1993的7.1%和10.48%上昇到2021年16.85%和23.81%，分别增加了9.75%和13.33%，增加了不止一倍。此外，和1993年相比，2021年台灣老年人口數量將近394萬人，在不到30年的時間裏台灣老年人口數量增加了1.5倍多。

　　2.人口老化速度快。與世界上第一個步入老齡化的國家-法國以及亞洲最早步入老齡化的國家-日本相比，台灣地區65歲以上人口比重從1980年的4.3%上昇至1993年7.09%，僅用了13年時間基本完成人口年齡結構從成年型到老年型的過渡過程，而法國的這一過程爲90年，日本的這一過程爲20年。從圖1可看出，老齡人口比例翻一番即老年人口比重從7%爬昇至14%，台灣地區僅用了25年時間，而法國經歷了115年，瑞典85年，美國73年，德國40年。此外，從2011年開始，無論是65歲及以上老年人口數、65歲及以上老年人口比重還是老年撫養比，台灣人口老化都呈現快速上昇趨勢。

　　3.人口老齡化與經濟發展階段相符合。台灣在1993年台灣進入老年型社會時，其人均GDP爲9821美元，大陸在2000年進入老齡化社會時，人均GDP僅爲1224美元，屬於温飽型社會，説明台灣人口老齡化與其經濟發展階段是相符合的（劉琳，2006）。主要原因可能在於台灣始終没有采取强制的生育政策來限制生育，更多强調對婦女的教育和經濟上的調控。

　　4.人口老齡化在區域間存在明顯差异。根據台灣2000年各縣市人口的年齡分佈統計數據顯示，台灣島内65歲及以上人口的比重爲8.62%，東部最高爲11.5%，北部最低爲7.8%，其餘中部、南部、金馬地區分别爲9%、9.1%和8.3%。截止到2020年，台灣島内65歲及以上人口的比重爲16.07%，南部的嘉義縣最高爲20.44%，北部的桃源縣最低爲12.87%。主要原因是台北市、高雄市、台北縣等人口高密度地區，由於工商業發展快，吸納了大批農村青壯年勞動力，因而導致老齡化比重低於全省水平；而發展滯後的台灣東部縣份及海島縣，因青壯年出走，老年留守，因而人口老齡化程度明顯偏高（鄭啓五，1999）。

　　（二）台灣勞動力供給特徵

　　從勞動力年齡人口數量、勞動力年齡結構和勞動參與率三個方面對台灣地區勞動力供給特徵進行分析。

　　1.勞動年齡人口數量呈現出减少趨勢。從表1可知，台灣勞動年齡人口數量總體上呈現上昇趨勢，從1991年1383.3萬人增加到2015年1936.6萬人；在2015年以後，台灣勞動年齡人口數量開始呈現减少趨勢，截止到2021年末，台灣勞動年齡人口數量已經降低至1654.6萬人。此外，由表2台灣1991-2021年勞動年齡人口比重數據可知，隨着台灣地區人口老齡化程度（指65歲及以上人口占總人口的比重）不斷加深（如1993年人口老齡化係數爲7.1%，2013年爲11.15%，2021年爲16.85%，在不到30年的時間裏增加了不止一倍），勞動年齡人口比重在最初呈現出緩慢增長趨勢，但在2013年以後勞動年齡人口比重開始呈現出微弱的减少趨勢，説明如若目前的人口老齡化趨勢不可逆轉，那麽在未來幾十年勞動年齡人口比重保持减少趨勢也是未可知的。

　　2.勞動力年齡結構趨於老化。從表3台灣1991-2021年各年齡段勞動人口比重數據可以看出：台灣勞動年齡人口結構不斷老化。具體的表現爲：青年勞動力人口比重持續减少，從1991年的26.83%减少到2021年的15.25%；中年勞動力人口比重呈現先上昇後下降趨勢，由1991年的47.7%上昇至1994的50.4%，1994年以後開始下降，截止到2021年末下降至41.98%；老年勞動力人口比重呈現不斷上昇趨勢，從1991年23.47%增加至2021年42.77%，增加了19個百分點。總體而言，從青年、中年和老年勞動力的比重數據變化也可直觀看出台灣勞動年齡人口的内部結構老化趨勢日益嚴重。

　　3.勞動參與率存在年齡差异。從表4可知，台灣勞動參與率總體上呈現出先下降後上昇又下降再上昇的波動變化趨勢。在1991年勞動參與率爲59.11%，在2001年下降至57.23%，在2002年以後開始上昇，在2008年增加至58.28%，2009年略微下降，爲57.9%，2010年以後開始上昇，在2019年增加至59.17%。從圖2台灣在1990年、2000年、2010年和2020年各年齡段勞動參與率的變化趨勢圖可直觀看出：勞動參與率在不同年齡段間的差异以及在人一生的生命週期中勞動者就業的變化規律。具體表現爲：勞動參與率與年齡段呈倒“U”型關係，同時25-44歲中年勞動力基本保持75%以上的勞動參與率。從1990-2020年，15-19歲年齡組勞動力的勞動參與率是不斷减少的，主要是由於15-19歲勞動力未進入勞動力市場，處於學齡階段，因此勞動參與率在該年齡組大幅下降，在1990年15-19歲勞動力的參與率爲24.68%，在2020年爲9.36%，下降了將近15%，這也是勞動參與率和年齡組呈倒“U”型曲綫關係的原因之一。年齡在25-29歲勞動力的參與率呈現不斷上昇趨勢，主要是由於年齡在25-29歲的勞動力，不論是體力、知識還是專業技能方面均保持較好的狀態，達到勞動參與率的峰值，並一直保持到40-44歲。到了45歲以後，勞動力的參與率開始下降，處於45-64歲年齡段的勞動力，一方面由於身體素質、學習能力等方面處於逐漸衰退狀態，另一方面要麽臨近退休、要麽已經退出勞動力市場，因此勞動參與率减少，這也是勞動參與率與年齡組呈倒“U”型曲綫的原因之一。

　　此外，通過比較1990年、2000年、2010年和2020的勞動參與率發現25-49歲年齡段勞動力的參與率是不斷增加，而50-64歲年齡段勞動力的參與率均呈現先减少後增加的趨勢，這可能與目前的退休政策和現有社會保障水平還不够完善有關，導致在退休後部分老年人仍需參與勞動，特别是農村經濟較爲落後地區，爲了維持家庭生活開支，80%以上55-64歲老年勞動力仍會繼續勞動力，這也解釋了爲什麽老年組勞動力的勞動參與率没有出現顯著下降反而有所上昇的現象。

　　由以上分析可知，隨着台灣人口老齡化形勢日益嚴峻，不僅人口結構日趨老化，而且勞動力年齡結構逐漸老化也是不可逆轉的趨勢，加之台灣老齡化速度還處於不斷加快當中，那麽台灣未來勞動力供給趨勢是如何的？因此，接下來本文主要在人口老齡化背景下，采用隊列要素法，通過PADIS-INT軟件對台灣地區未來人口結構和勞動力供給進行預測分析。

　　三、模型與參數設定説明

　　人口預測是對影響人口發展因素進行假設的基礎上，利用人口現狀及其發展規律，預測未來人口變化趨勢。人口理論認爲，一區域的人口總保持着不斷變化的出生、死亡和遷移，但是人口處於較大規模時，不同性别、年齡組人口具有較爲穩定的變化趨勢（李新運等，2014）。隊列要素法即根據這種特性，總結過去人口變化率的規律來預測未來人口的變化率，通過不斷迭代基期數據，對未來人口數量和年齡結構進行計算和預測。本文將利用隊列要素法，通過PADIS-INT軟件，對台灣地區未來人口結構和勞動力供給進行預測分析。

　　（一）隊列要素法

　　隊列要素法進行人口預測的基本思路是將人口按照年齡和性别分别分組，分别預測生育、死亡和遷移情况，進而預測未來分年齡和性别人口數。

　　隊列要素法基本模型建立如下：

　　其中， 爲t年x歲的男性人口數， 爲t年x歲的女性人口數， （100以上人口歸爲100歲組）， 爲t年期間的出生人口數，w爲出生人口性别比， 爲t年的男嬰數， 爲t年的女嬰數。 爲t年x歲男性人口到t+1年x+1歲男性人口的生存概率， 爲t年x歲女性人口到t+1年x+1歲女性人口的生存概率，相應的， 和 爲t年期間出生的嬰兒成爲0歲人口數的生存概率， 和 爲t年100歲人口到t+1年成爲100歲以上的年齡組人口的生存概率， 爲t年間x歲女性人口的生育率。

　　因此，根據隊列要素法的基本模型，通過t年的人口可計算得到t+1年的分性别分年齡人口數。

　　（二）人口預測參數設定

　　基於隊列要素法可通過PADIS-INT人口預測軟件對台灣未來人口進行預測。但使用PADIS-INT人口預測軟件時，需提前對以下參數進行設定：

　　1.基年分性别分年齡人口數。本文以2016年爲基年，根據台灣地區主計處2017年統計年鑒中提供的2016年台灣分性别分年齡人口數據，預測台灣2021-2060年人口數量和人口年齡結構的變動趨勢。

　　2.總和生育率和生育模式。1951年台灣總和生育率高達7，因社會經濟發展以及台當局主動實施人口控制政策，之後生育率下降明顯，1984年總和生育率下降至更替水平（2.1），之後繼續下跌，1991年降爲1.7，2003年又下降至1.23，進入“超級低生育”階段，而2010年一度跌至0.9，在2011年後有所回昇，到2015年也僅至1.17，2016年後又開始呈現下降趨勢，在2020年僅爲0.99，遠低於更替水平。

　　生育政策發生改變，生育水平會受到怎樣的影響還未能確定。短期内生育政策改變會使生育水平發生變化，但長期而言，生育水平不會發生大幅度的變化（翟振武等，2014）。在衛計委的專家研討會上，翟振武表示我國大陸總和生育率由於單獨二孩政策會呈現顯著的回昇，最高可能達到1.8（但不會大於2.1），但在釋放累計效應後，生育率會在1.6-1.7之間波動。陸旸和蔡昉（2013）認爲通過調整政策有望把生育率提高與更替水平接近（如1.77至1.94），該設想被視爲是樂觀的。《國家人口發展戰略研究報告》（2006）提出如果人口總量的峰值被控制維持在15億人左右，在未來30年大陸也需維持1.8左右的總和生育率，爲促進人口與經濟社會的協調發展，總和生育率不能過高或過低。

　　基於以上分析，本章設定兩個方案的總和生育率：方案一假設台灣總和生育率在2017-2060年爲1，不考慮生育政策，作爲參照方案；方案二假設台灣總和生育率從2020年開始上昇，2017年到2020年保持1，從從2020年上昇到2040年爲1.8，隨後穩定於該水平，作爲假設方案。

　　此外，生育模式被表示爲15-49歲育齡婦女分年齡生育率與總和生育率的比值，是不同年齡段育齡婦女生育孩子數量分佈的反映。假設在預測期内，方案一和方案二的生育模式相同，沿用2016年的生育模式。

　　3.平均預期壽命和死亡模式。台灣平均預期壽命在2020年爲81.3歲，其中男性爲78.1歲，女性爲84.7歲，比2010年分别提高了2.12歲、1.97歲和2.15歲。中國大陸統計局人口司有關負責人分析點明，在中國大陸人口平均預期壽命不斷提高的進程中，女性提高速度被視爲快於男性，兩者差距被進一步擴大，這也符合於世界其他國家平均預期壽命的變化規律。因此本文通過對台灣地區統計年鑒資料中的2010年至2020年男性和女性平均預期壽命之差進行綫性趨勢外推，得到男性和女性在2021-2060年的平均預期壽命之差，計算得到男性和女性在2060年平均預期壽命分别爲85.98和93.3歲。平均預期壽命方案一和方案二設置相同。

　　由於寇爾德曼西方模型生命表是在主要來自非洲和亞洲的130個實際生命表數據的基礎上建立的，涵蓋以色列、日本、中國的台灣省和南非等，他們的死亡數據並未出現明顯的系統偏差，和其它幾組相比，被視爲具有廣泛的代表性，其也被視爲標準的模型生命表。因此，本文方案一和方案二均采用寇爾德曼西方模型生命表。

　　4.出生性别比。出生性别比在没有人爲因素干擾的情况下是比較穩定的，波動於103-107之間。出生性别比在不同國家龢民族間被認爲存在差别，我國的正常值在107左右。若與該範圍嚴重偏離則被視爲會導致社會出現一系列的問題。台灣出生人口性别比在2016年爲107.8，略微高於聯合國所認定的正常範圍。

　　假定方案一和方案二出生性别比設定相同，以2016年107.8爲基礎，經過15年時間下降到正常水平，即在2030年下降至107，此後維持穩定水平。

　　5.遷移水平和遷移模式。台灣在2010年人口净遷移率爲0.09%，在2015年下降至0.036%，在2016年又上昇至0.051%，隨後在2018年下降至0.038%，在2019年又上昇至0.054%，在2020年下降至-0.14%。總體而言，人口净遷移率變化趨勢不大，以2010年至2020人口净遷移人數的平均值作爲2021-2060年每年的净遷移人口，同時假設遷移不存在男女偏好，方案一和方案二設置相同。

　　四、模型預測結果分析

　　（一）模型預測效果

　　表5給出了采用隊列要素法通過PADIS-INT人口預測軟件計算得出的方案一和方案二下台灣2017-2021年總人口預測數據和實際數據。由表5可知，不論方案一還是方案二，和現有實際人口數據相比，模型預測結果相對誤差較小，説明采用隊列要素法進行人口預測效果較好。

　　（二）台灣未來總人口數量變動趨勢分析

　　表6給出了台灣2021-2060年總人口預測數據。由表6可知：在方案一和方案二下，2021-2060年的總人口數量均呈現下降趨勢。在方案一中，台灣總人口數量由2021年的2356萬人下降至2060年的1855萬人，减少了501萬人；在方案二中，台灣總人口數量則由2021年2357萬人下降至2060年的2130萬人，减少了227萬人。總的來説，方案二的總人口數量要大於方案一的總人口數量。

　　從圖3台灣2021-2060年總人口數量變動趨勢圖也可以直觀看出：不論是方案一還是方案二的台灣地區總人口數量在2021-2060年間不斷减少，同時方案二的减少速度較爲緩慢以及方案二的總人口數量一直都大於方案一的總人口數量。此外，由圖4台灣2021-2060年65歲及以上老年人口占總人口比重的變動趨勢圖可以看出：不論方案一還是方案二，台灣未來人口老齡化形勢愈發嚴重，人口老齡化程度不斷加劇且速度較快，但是如果采取積極的生育政策如方案二，在政策實施的20-30年後可在一定程度上放緩人口老齡化速度和降低人口老齡化程度。

　　（三）台灣未來勞動力供給變動趨勢分析

　　表7給出了台灣2021-2060年勞動年齡人口數量的預測數據。由表7可知，在2035年之前，方案一和方案二的勞動年齡人口數量基本相同，説明總和生育率的變化並未對2035年之前的勞動年齡人口數量産生影響，可從側面説明生育政策的實施只能對15-20年以後的勞動年齡人口數量産生影響，這與一般的研究相符。通常情况下，一個生育政策的實施需要至少在15年以後才會顯現出政策效果。具體的，方案一和方案二的勞動年齡人口數量在2021-2035年呈現下降趨勢，在2030年下降至1440萬人。在2035年以後，方案一和方案二的勞動年齡人口數量仍然呈現下降趨勢，但下降速度不同，方案一的勞動年齡人口數量在2060年下降至914.5萬人，與2030年相比降幅爲36.5%，而方案二的勞動年齡人口數量在2060年下降至1080萬人，和2030年相比降幅爲25%。從圖5台灣2021-2060年勞動年齡人口數量變動趨勢圖可更爲直觀體現。由圖6台灣2021-2060年勞動年齡人口比重變動趨勢圖可以看出：方案一和方案二的勞動年齡人口比重在2021-2060年基本保持一致，均呈現不斷下降趨勢。

　　接下來進一步分析各年齡段勞動力人口數量的變動趨勢。表8給出了台灣地區各年齡段勞動力人口數量的預測數據。在2035年之前台灣地區各年齡段勞動力人口數量並未受到總和生育率變化的影響，不論是青年、中年還是老年勞動力數量，在方案一和方案二中的變動趨勢基本都是相同的，這與前面2035年之前台灣地區勞動年齡人口數量的變化是相一致的。

　　下面具體分析青年、中年和老年勞動力人口在兩種方案下的變動情况（見表8）。

　　第一，在方案一和方案二下，台灣未來青年勞動力人口數量均呈現出先下降後上昇再下降的波動變化過程。具體表現爲：不論方案一還是方案二，青年勞動力人口數量均在2031年分别下降至18.5萬人和19.4萬人。在2031以後開始上昇，在方案一下，青年勞動力人口數量在2049年達到峰值，爲168.7萬人，隨後開始下降，在2060年下降至102.8萬人；在方案二下，青年勞動力人口數量在2052年達到峰值，爲246.2萬人，隨後開始下降，在2060年下降至179.8萬人。

　　在2026年之前，在方案一和方案二下台灣中年勞動力人口數量的變動趨勢是相同的，均不斷减少，説明在2026年之前中年勞動力人口數量受到當前總和生育率的影響較小。具體表現爲：在兩種方案下中年勞動力人口數量在2026年分别下降至642.9萬人和645.9萬人。2026年以後台灣中年勞動力人口數量呈現先上昇後下降後再上昇趨勢。具體表現爲在方案一下，中年勞動力人口數量在2030年達到峰值，爲788.7萬人，隨後開始下降，在2051年下降至最低值180.5萬人，隨後又開始上昇，在2060年增加至325.3萬人；在方案二下，中年勞動力人口數量在2030年達到峰值，爲792.8萬人，隨後開始下降，在2050年下降至最低值爲195.1萬人，隨後開始上昇，在2060年增加至408.8萬人。達到最低值的時間不同也可説明未來中年勞動力人口的變動與滯後25年左右的總和生育率有關。

　　台灣勞動力人口數量在方案一和方案二下的變動趨勢是相同，均呈現先上昇後下降再上昇又下降的波動變化趨勢。不論是方案一還是方案二，老年勞動力人口數量在2028年達到峰值，分别爲740.9萬人和739.8萬人。隨後開始下降，一直持續到2046年，分别降至633.5萬人和636.1萬人。在2046以後開始呈現上昇趨勢，在2050年達到另一個峰值，分别爲779.9萬人和783.7萬人。在2050後又開始下降，在2060年分别下降至486.4萬人和491.4萬人。此外，從數據整體來看，在2021-2050年間，方案一下台灣老年勞動力人口數量要略大於方案二下台灣老年勞動力人口數量，説明實施鼓勵的生育率政策，有利於緩解部分的人口老齡化壓力和改善勞動力年齡結構老化現象。

　　總體而言，通過以上分析可以發現，不論是方案一還是方案二，和青年或中年勞動力相比，老年勞動力人口數量的的上昇或下降幅度均相對較小，整體上變動較爲平穩，但不可忽視的老年勞動力人口數量佔據很大一部分勞動年齡人口數量，并且在兩種方案下老年勞動力人口比重是不斷增加的，并且比重較大，甚至於超過或和中年勞動力比重持平，而青年勞動力人口的比重較低，該現象説明台灣未來勞動里人口的平均年齡將增加，勞動力年齡結構已存在老化現象，并且還會不斷加劇。

　　五、結論與啓示

　　决定經濟增長的主要因素是技術進步、資本和勞動力投入，不論是技術進步、資本還是勞動力投入，都會受到人口年齡結構的直接影響。勞動力供給作爲影響經濟發展的重要因素，若無有效供給，將會阻礙未來經濟的穩步發展，因此有必要在人口老齡化背景下，對台灣未來勞動力供給的變動趨勢進行預測分析。本文基於2016年台灣分性别分年齡數據，采用隊列要素法對台灣人口結構進行預測。主要得到如下結論：（1）勞動力供給規模總體上呈現下降趨勢，并且下降速度較快。具體可分爲三個階段：在2021-2031年勞動力供給下降但幅度較大，適齡勞動人口規模平均每年减少35.9萬人；在2031-2041年仍然呈下降趨勢但速度减緩，勞動年齡人口以平均每年19.49萬人的速度减少；2041年以後，方案二下的勞動力供給下降速度要慢於方案一，方案一和方案二下勞動年齡人口分别以平均每年21.17萬人和13.52萬人的速度减少。其中特别是青年和中年勞動力數量下降顯著，青年和中年勞動力分别以每年7.1萬人和7.7萬人的速度减少，未來勞動力供給儲備不足，老年勞動力數量基數大。（2）台灣有效勞動力數量（15-64歲）處於下降趨勢。在方案一中，有效勞動力數量從2021年的1870.7萬人下降到2060年的914.5萬人，减少了不止一半。并且由於適齡勞動年齡人口中25-44歲人口（中年勞動力）比重逐漸下降，而45-64歲人口（老年或高齡勞動力）比重逐漸昇高，勞動力年齡結構趨於老化，即使少部分老年勞動力在達到退休年齡後仍舊留在勞動力市場上，但老年勞動力由於身體機能處於衰退狀態，勞動參與率提昇空間有限，因此最終使得總和勞動參與率降低、勞動力總供給量逐漸减少。但由方案二可發現， 實施鼓勵生育政策或可緩解部分台灣人口老齡化程度和减緩勞動力年齡結構老化速度。（3）在2035年以後，45-64歲老年勞動力比重超過25-44歲中年勞動力比重，未來勞動力供給呈現老年化趨勢，勞動力内部結構趨於老化。由於老年勞動力在身體素質、學習創新等方面不如中青年勞動力，那麽勞動力年齡結構老化勢必將會對人力資本水平的提高産生影響，進而影響經濟增長。

　　目前來看，台灣人口老齡化趨勢已不可逆轉，在當前台灣人口老齡化形勢愈發嚴峻的背景下，台灣勞動力供給也已不再充足，勞動力短缺將逐漸成爲常態。第一，基於經濟層面，提高經濟增長或保持經濟競争力的出發點來看，當適齡勞動力數量趨於减少，重視人口素質教育，在勞動力供給上側重於提高勞動力質量以彌補勞動能力數量不足或是台當局保持經濟競争力的重要選項。勞動力質量主要體現在人力資本和勞動生産率上，增加對勞動力在教育、健康和科技方面的投入，提高勞動力受教育水平、增强勞動力身體素質、鼓勵技術創新以及提高生産率水平。第二，基於社會層面，維持社會和諧穩定發展的出發點來看，當人口老齡化程度不斷加劇，帶來的老年人口增加，使適齡勞動力的贍養負擔加重，爲减輕財政養老負擔和緩解人口老齡化帶來的勞動力供應不足壓力，采取延遲退休和鼓勵老年人彈性就業政策或是台當局考慮的重點方向。增加60-64歲勞動力人口數量和鼓勵老年勞動力在退休後重返勞動力市場繼續就業，特别是一些對勞動力的體力耐力等身體素質條件並未十分看重的智力型行業，比如醫生、教師、科研工作者等，具有較長的工作經歷使其積累了豐富的經驗和掌握熟練的技術，仍具有較高的生産率，充分有效地利用老年勞動力資源，發揮老年勞動力優勢。第三，基於政策層面，爲改善台灣人口老齡化現象，緩解或降低人口老齡化程度以及减緩勞動力年齡結構老化速度，究其根本，切實解决年輕人或女性對婚姻或生育的擔憂與困擾問題或是台當局往後實施鼓勵生育政策和采取配套措施來促進政策實施效果所需考量的重點。