摘要 經(jīng)濟(jì)增長和人口年齡結(jié)構(gòu)通過人力資源和人的各種需求而聯(lián)系起來。通過推導(dǎo)出含有年齡結(jié)構(gòu)系數(shù)M的區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長理論模型,將教育人力資本和干中學(xué)經(jīng)驗資本及就業(yè)效應(yīng)共同體現(xiàn)在柯布-道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)中。以山東省140個縣域單元為樣本進(jìn)行實證分析,通過構(gòu)建空間經(jīng)濟(jì)計量模型,研究發(fā)現(xiàn):①增加人口年齡結(jié)構(gòu)變量和考慮空間效應(yīng),可以顯著提高模型的擬合優(yōu)度,在現(xiàn)實中應(yīng)重視年齡結(jié)構(gòu)和空間溢出對縣域經(jīng)濟(jì)增長的作用;②所有勞動適齡組均刺激經(jīng)濟(jì)增長,但以15-29歲年齡組的影響最顯著;③除存在較強的空間集聚和空間依賴性,山東省區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長顯現(xiàn)出條件β-收斂;短期看人口增長和儲蓄率對縣域經(jīng)濟(jì)增長的作用顯著為負(fù);④鼓勵30-44歲勞動力提高干中學(xué)經(jīng)驗效應(yīng)以促進(jìn)區(qū)域經(jīng)濟(jì)運行和緩解人口老齡化的不利影響。
關(guān)鍵詞 人口年齡結(jié)構(gòu);區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長;空間經(jīng)濟(jì)計量模型;山東省
中圖分類號 F061.5 文獻(xiàn)標(biāo)識碼 A
文章編號 1002-2104(2009)05-0100-04
伴隨著我國各地區(qū)陸續(xù)由成年型邁入老年型結(jié)構(gòu)類型,人口年齡結(jié)構(gòu)的地區(qū)差距也在擴(kuò)大,如1990年全國15~64歲勞動適齡人口所占比重的變異系數(shù)為0.17,2000、2007年分別擴(kuò)大到0.20和0.22。與此同時,多數(shù)研究認(rèn)為1990年以后我國各地區(qū)的經(jīng)濟(jì)增長呈現(xiàn)迅速發(fā)散的趨勢[1]。兩種地區(qū)差距擴(kuò)大是否存在某種內(nèi)在聯(lián)系?經(jīng)濟(jì)增長依賴于人力資源和人的各種需求。而人口年齡結(jié)構(gòu)又塑造著這兩個方面。因此,筆者試圖從分年齡組勞動力入手,找尋影響區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長發(fā)散的人口學(xué)因素。
國內(nèi)外已有一些文獻(xiàn)探討年齡結(jié)構(gòu)和經(jīng)濟(jì)增長之間的關(guān)系。Welch(1979)、Fair(1991)論證了年齡影響人力資本投資決策,部分學(xué)者采用可計算的一般均衡模型(Computable General Equilibrium,CGE)考察人力資本投資決策對稅收、儲蓄、資本積累、勞動力供給、就業(yè)和社會保險等的影響(Hirte,2001;2002);還有學(xué)者分析區(qū)域人口年齡結(jié)構(gòu)對勞動生產(chǎn)率或人均GDP等宏觀經(jīng)濟(jì)變量的影響[2~4]。然而,上述研究均忽略了空間依賴性。在國內(nèi),相關(guān)研究集中在人口紅利的探討中,如蔡窻認(rèn)為人口紅利對人均GDP增長的貢獻(xiàn)率至少為26.8%[5];但僅采用聯(lián)合國人口年齡結(jié)構(gòu)劃分標(biāo)準(zhǔn),并且也不涉及區(qū)域間的相互作用。為此,面對全國各地區(qū)人口加速老化、人力資本年齡結(jié)構(gòu)和勞動力年齡結(jié)構(gòu)急劇變化的嚴(yán)峻挑戰(zhàn),本文運用空間經(jīng)濟(jì)計量模型,以山東省為例,從實證角度剖析細(xì)分后的人口年齡結(jié)構(gòu)對區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長的影響,進(jìn)而提出針對性的對策和建議。
1 含有人口年齡結(jié)構(gòu)的區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長模型
1.1 基本模型
Lindh和Malmberg(1999) 采用年齡系數(shù)M表達(dá)教育人力資本和“干中學(xué)”經(jīng)驗資本的共同效應(yīng)。由于勞動參與率和失業(yè)率也因年齡組的不同而不同,因此,年齡系數(shù)M還反映了勞動市場運行狀況。將M置入索羅-斯旺增長模型(SolowSwan growth model)[6],得到具有規(guī)模收益不變和??怂怪行约夹g(shù)進(jìn)步的標(biāo)準(zhǔn)柯布-道格拉斯生產(chǎn)函數(shù),如式(1)所示。Y=AKα(HM)β(ML)1-α-β(1)
式中Y、A、K、H、L分別代表經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出、綜合要素生產(chǎn)率、物質(zhì)資本存量、人力資本存量和勞動力數(shù)量;α和β表示參數(shù);年齡系數(shù)M=Π6i=1xθi,i=1,…6分別是0~14歲、15~29歲、30~44歲、45~59歲、60~74歲、75歲及以上年齡組作者曾嘗試其它年齡分組,如15~24歲、25~39歲、40~59歲、69歲以上,結(jié)果導(dǎo)致高度自相關(guān)。最終決定采用間隔15歲的分組,xi表示i組人口占總?cè)丝诘谋壤?,?sub>i表示i組各種人力資本和就業(yè)的共同效應(yīng)。
假定綜合要素生產(chǎn)率A為常數(shù)。對式(1)經(jīng)過多次推導(dǎo),將人均GDP增長率g和穩(wěn)定狀態(tài)的各變量聯(lián)系起來。增加誤差項后,得到回歸方程
g=α0+α1lny+α2lns+α3ln(n+δ)+αMlnM+α4ln[p(1-u)]+ε(2)
式中s表示經(jīng)濟(jì)總量中用以儲蓄和投資在物質(zhì)資本和人力資本的比例,兩種資本的折舊率均為δ;人口增長率為外生變量,用n表示;y、p、u分別表示人均GDP初始值、勞動力參與率、失業(yè)率。
1.2 空間經(jīng)濟(jì)計量模型
由于各種資本流動和貿(mào)易,區(qū)域之間的空間依賴性往往非常強烈,導(dǎo)致許多經(jīng)濟(jì)社會現(xiàn)象具有空間自相關(guān)現(xiàn)象。借鑒Anselin(1997)、 Rey和Montouri(1999)以及Niebuhr(2001)等學(xué)者的研究,建立三種模型以反映區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長的空間依賴性:1)空間誤差模型(Spatial Error Model,SEM),即某一區(qū)域的經(jīng)濟(jì)行為擴(kuò)散到整個經(jīng)濟(jì)體系而產(chǎn)生空間自相關(guān),體現(xiàn)在誤差項,即ε=λWε+μ;2)空間滯后模型(Spatial Lag Model,SLM),即由于溢出效應(yīng)或區(qū)域間的相互作用而發(fā)生空間依賴性,體現(xiàn)在因變量的空間滯后項Wgr;3)空間交叉回歸模型(Spatial Cross Regressive Model,SCRM),即由相鄰地區(qū)人均GDP的初始水平引起空間依賴性,體現(xiàn)在自變量的空間影響Wlny[7]。上述三個模型中W表示空間權(quán)重矩陣。
2 山東省人口年齡結(jié)構(gòu)影響區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長的計量分析
2.1 數(shù)據(jù)說明及空間自相關(guān)分析
選取山東省140個縣市區(qū)為地域單元。數(shù)據(jù)來自山東省統(tǒng)計年鑒和1995年、2005年山東省1%人口抽樣調(diào)查資料[8]。采用城鎮(zhèn)固定資產(chǎn)投資占GDP比例近似代表儲蓄率s;計算1995年和2005年人均GDP(可比價格)的幾何平均數(shù)作為各縣域人均GDP增長率;由于物質(zhì)資本和人力資本的折舊率難以找到數(shù)據(jù),故假定各縣域均為零。采用ROOK法則和距離法分別建立空間權(quán)重矩陣W,以反映山東省各縣域之間的空間關(guān)系。使用軟件Geoda 9.0 計算縣域人均GDP增長率Moran-I指數(shù),為0.3587,在1%的水平下顯著,說明山東省區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長具有顯著的空間正相關(guān)。Moran 散點圖表明濟(jì)南市區(qū)、青島市區(qū)、東營市區(qū)是三個高經(jīng)濟(jì)增長集聚區(qū)域(High-High),菏澤市所轄大部分縣、臨沭縣、沂水縣等屬于低增長集聚區(qū)域(Low-Low),進(jìn)一步證實縣域人均GDP增長具有較強的空間聚集現(xiàn)象。因此,相對區(qū)位和空間距離等地理因素是理解山東省區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長不容忽視的因素。
2.2 理論假設(shè)
首先,由于少兒人口和老年人口需要勞動適齡人口的贍養(yǎng),總體上會對人均GDP增長產(chǎn)生負(fù)面效應(yīng)。處于求學(xué)、撫養(yǎng)子女或失業(yè)的勞動適齡組人口也需要組內(nèi)其他人口的撫養(yǎng),因此,即使三大分組的人口年齡結(jié)構(gòu)短期內(nèi)相對不變,勞動適齡組本身各年齡人口的變動也將影響區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長。其次,勞動適齡組對人均GDP增長的影響程度取決于教育人力資本和“干中學(xué)”經(jīng)驗資本所產(chǎn)生的生產(chǎn)率效應(yīng)和就業(yè)狀況所產(chǎn)生的就業(yè)效應(yīng)。一般而言,越年輕的勞動適齡組,教育資本越高;而“干中學(xué)”資本則隨著工作經(jīng)驗而增加。因此,低齡勞動適齡組(15~29歲),具有不斷積累各種人力資本的優(yōu)勢,但同時會影響到勞動參與率;中齡勞動適齡組(30~44歲)具有較高的“干中學(xué)”資本和較高參與率,不過教育資本已部分折舊;較老勞動適齡組(45~59歲)具有相對較低的教育資本,但具有較高的“干中學(xué)”經(jīng)驗資本,因接近退休年齡而參與率會有所下降[9]。另一方面,就業(yè)效應(yīng)取決于就業(yè)率,少兒所占比例、受教育人口所占比例、退休人員所占比例、失業(yè)率等越高以及勞動參與率越低,則就業(yè)效應(yīng)越低。因此,預(yù)計生產(chǎn)率效應(yīng)和就業(yè)效應(yīng)共同作用的結(jié)果可能呈現(xiàn)倒U型曲線:15~29歲逐漸上升,30~44歲達(dá)到峰值,44~59歲緩慢下降[9,10]。
另外,根據(jù)山東省2000年人口普查資料, 計算15~29歲、30~44歲、45~59歲和60~74歲人口的平均受教育年限分別為9.83、9.41、7.50和4.47年,就業(yè)率分別是75.5%、93.3%、62.2%和13.4%,顯示出中齡勞動適齡組就業(yè)效應(yīng)最大且教育人力資本與低齡勞動適齡組接近。因此,預(yù)期生產(chǎn)率效應(yīng)和就業(yè)效應(yīng)的總和應(yīng)最大。
2.3 模擬和結(jié)果
表1顯示,OLS估計的殘差具有顯著的空間自相關(guān)(表1第2列)。采用SLM和SEM模型后,不僅擬合優(yōu)度R2顯著提高,而且消除了殘差的空間自相關(guān),空間回歸系數(shù)ρ和空間誤差系數(shù)λ均通過1%水平下的檢驗(表1第3、4列)??臻g交叉回歸模型SCRM中某縣域初始人均GDP對鄰近區(qū)域人均GDP增長率的影響不顯著(表1第5列)。因此,模擬結(jié)果總體顯示了某縣域的經(jīng)濟(jì)增長率受到鄰近縣域經(jīng)濟(jì)增長率而非其經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的影響。表1中Fage表示假設(shè)不添加年齡結(jié)構(gòu)變量的F檢驗結(jié)果,可以看出,在所有模型估計中Fage均拒絕年齡結(jié)構(gòu)自變量為零的原假設(shè),即在分析區(qū)域增長影響因素時不能遺漏人口年齡結(jié)構(gòu)自變量;并且在四種模型估計中,加入人口年齡結(jié)構(gòu)后,擬合優(yōu)度R2均顯著提高。
通過LM檢驗和LM穩(wěn)健性檢驗,空間滯后模型SLM更加符合樣本實際(表1中檢驗部分)。SLM顯示出15~29歲、30~44歲和45~59歲年齡組均具有刺激區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長的作用,但30~44歲沒有出現(xiàn)峰值。15~29歲勞動力具有最明顯的正效應(yīng),該年齡組每增長一個百分點,帶動人均GDP增長0.19個百分點;隨著年齡增加,正效應(yīng)下降;中齡勞動適齡組和較老勞動適齡組幾乎具有相同的影響,即每增長一個百分點,刺激人均GDP增長0.11個百分點;60~74歲年齡組勞動力的影響在SLM和SEM模型均不顯著。與國外研究結(jié)果相比,山東省最具生產(chǎn)力的年齡組要年輕許多。如Brunow和Hirte(2005)研究歐盟15國的結(jié)果是30~44年齡組;Lindh和Malmberg運用經(jīng)合組織成員國1950-1990年的數(shù)據(jù),分析后所得結(jié)論是僅50~64歲人口對勞均GDP增長率具有顯著的正效應(yīng)[2];Oskar(2008)運用瑞典數(shù)據(jù)估算得出50~60歲勞動力對提高勞動生產(chǎn)率具有最顯著的積極影響[3]。
人均GDP初始水平自變量通過10%的顯著性水平,系數(shù)為負(fù)表明山東省區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長顯現(xiàn)條件β—收斂。即如果控制區(qū)域的其它因素,如人口增長率、投資率和人力資本積累率等,人均GDP增長速度與人均GDP初始水平成反向關(guān)系。儲蓄率系數(shù)為負(fù),且通過1%的顯著性檢驗,說明儲蓄率提高將降低經(jīng)濟(jì)增長。其原因可能在于所選取時間序列相對較短,高儲蓄率降低了消費進(jìn)而影響到經(jīng)濟(jì)增長,但預(yù)計對未來時期經(jīng)濟(jì)增長將產(chǎn)生正面影響。這與Stephan(2006)研究結(jié)論一致[11]??偤驼叟f率越高,同樣也導(dǎo)致經(jīng)濟(jì)增長減慢;換言之,人口增長率越快的地區(qū),人均GDP增長越緩慢。就業(yè)率和參與率對人均GDP增長率的回歸系數(shù)為正,但未能通過10%的顯著性檢驗。這一結(jié)果與吳玉鳴(2007)研究中國2000年2030個縣域經(jīng)濟(jì)增長所得結(jié)論類似[12]。雖然難以判斷勞動力與經(jīng)濟(jì)發(fā)展之間的關(guān)系,但至少表明目前就業(yè)狀況對縣域經(jīng)濟(jì)增長的作用不明顯。
3 結(jié)論與建議
首先,重視人口年齡結(jié)構(gòu)和空間溢出對縣域經(jīng)濟(jì)增長的重要作用。在理論上,如果忽略人口年齡結(jié)構(gòu),可能引發(fā)模型設(shè)定不當(dāng),不能合理解釋區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長的影響因素;在實踐中,空間溢出的政策含義在于具有空間聯(lián)系的縣域之間合作協(xié)同將會使所有縣域的發(fā)展共同受益。其次,山東省所有勞動適齡組均明顯地刺激經(jīng)濟(jì)增長,人力資本效應(yīng)和就業(yè)效應(yīng)沒有呈現(xiàn)理論預(yù)計的倒U型曲線,效應(yīng)最大的是15~29歲。分析其中原因,可能在于30~44歲的勞動力在教育資本不斷折舊的同時,“干中學(xué)”效應(yīng)不能得以及時補充,制約了該年齡組的生產(chǎn)率。因此,面對未來勞動力結(jié)構(gòu)趨于老化,應(yīng)提倡終身學(xué)習(xí)和積極鼓勵中齡勞動力充分發(fā)揮經(jīng)驗效應(yīng),從而促進(jìn)區(qū)域經(jīng)濟(jì)運行和緩解人口老齡化的負(fù)面影響。
第三,控制人口增長和促進(jìn)就業(yè)也是影響區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長的重要方面。尤其刺激消費、拉動內(nèi)需是目前經(jīng)濟(jì)環(huán)境下的必然選擇,而龐大的就業(yè)缺口構(gòu)成了城鄉(xiāng)居民福利增長的顯著障礙。所以各區(qū)域刺激經(jīng)濟(jì)還需建立就業(yè)優(yōu)先的政策思路。
第四,山東省區(qū)域增長既表現(xiàn)為空間上的相對集聚;也表現(xiàn)出空間上條件β—收斂?;趨^(qū)域比較優(yōu)勢的專業(yè)化將引起區(qū)域增長的發(fā)散[13]。所以,一方面,積極發(fā)揮山東省濟(jì)南市區(qū)、青島市區(qū)和東營市區(qū)等三個典型的增長極和發(fā)散源;另一方面,大力扶持貧困區(qū)域充分利用后發(fā)優(yōu)勢,趕超富裕區(qū)域。
第五,未來在方法和理論上還有待于進(jìn)一步探索。比如運用更長時間序列的數(shù)據(jù),去掉假定綜合要素生產(chǎn)率A不變等;探究年齡結(jié)構(gòu)對經(jīng)濟(jì)增長效應(yīng)的潛在機(jī)理。
(編輯:王愛萍)
參考文獻(xiàn)(References)
[1]林毅夫,蔡窻,李周.中國經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型的地區(qū)差距分析[J].經(jīng)濟(jì)研究,1998,(10):3~10.[Lin Yifu,Cai Fang,Li Zhou,China Regional Disparity Analysis in the transitional Economy[J].Economic Research Journal,1998,(10):3~10.]
[2]蔡窻,都陽.中國地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長的趨同與差異[J].經(jīng)濟(jì)研究,2000,(10):30~37. [Cai Fang, DuYang.ConvergenceanddivergenceofRegionalEconomicGrowthinChina[j]Economic Research Journal,2000,(10):30~37.]
[3]王小魯,樊綱.中國地區(qū)差距的變動趨勢和影響因素[J].經(jīng)濟(jì)研究,2004,(1):34~37. [Wang Xiaolu,F(xiàn)anGang.AnalysisontheRegionalDisparityinChinaandtheInfluential Factors[J].Economic Research Journal,2004,(1):34~37.]
[4]Lindh T.,Malmberg B..Age Structure Effects and Growth in the OECD,1950-1990[J].Journal of Population Economics,1999,12:431~449.
[5]Oskar Nordstrm Skans.How Does the Age Structure Affect Regional Productivity?[J].Applied Economics Letters,2008,(15):787~790.
[6]Bhatta S,lobo J. Human Capital and Per Capita Product:A Comparison of US States[J].Regional Science,2000,(79):293~411.
[7]CaiFang,DewenWang.China'sDemographicTransition:lmplicationsforGrowth[A].Ross Garnaut,Ligang Song,The China Boom and Its Discontents[C].Canberra:Asia Pacific Press,2005.
[8]MankiwNG,RomerD,WeilD.N.AContributiontotheEmpi
ricsofEconomic Growth[J].Quarterly Journal of Economics,1992,(107):407~438.
[9]Anselin L.Spatial Econometrics:Methods and Models[M].Kluwer,Dordrecht,1988.
[10]山東省統(tǒng)計局.山東省統(tǒng)計年鑒(1996-2006)[M].北京:中國統(tǒng)計出版社,[Shandong Statistics Bureau.StatiStic Yearbook of Shandong Province(1996-2006).Beijing:China Statistics Press.]
[11]山東省1%人口抽樣調(diào)查領(lǐng)導(dǎo)小組辦公室.山東省1995、2005年1%人口抽樣調(diào)查資料[M].北京:中國統(tǒng)計出版社.[Office of Shandong 1% of the Population Sample.1995 and 2005 Shandong 1% of the Population Sample. Beijing:China Statistics Press.]
[12]Gokhale J.,Kotlikoff L.J.. Estimating a Farms’AgeProductivity Profile.Using the Present Value of Workers’Earnings[J].Quarterly Journal of Economics,1992,(107):1215~1242.
[13]吳玉鳴.縣域經(jīng)濟(jì)增長集聚與差異:空間計量經(jīng)濟(jì)實證分析.世界經(jīng)濟(jì)文匯,2007,(2):37~57. [Wu Yuming.Allomeration and Dispariteis of Region Economics Growth in County of China:Positive Analysis of Spatial Econometrics.World Economics Paper,2007,(2):37~57.]