人口紅利與我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展的實證研究*

□ 郭曉芳

(福建師范大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院，福建 福州 350007)

一 引言

在經(jīng)濟(jì)增長理論分析中，人們通常在研究影響經(jīng)濟(jì)增長因素的時候?qū)趧恿?、資本、技術(shù)等基礎(chǔ)要素考慮在內(nèi)，但除此之外，我們也不能忽視因人口年齡結(jié)構(gòu)變化帶來的勞動力資源結(jié)構(gòu)不斷改善而創(chuàng)造出的人口紅利對經(jīng)濟(jì)增長的額外促進(jìn)作用。所謂人口紅利，是指一個國家在一個時期內(nèi)人口生育率的迅速下降在造成人口老齡加速的同時，少兒撫養(yǎng)比亦迅速下降，總?cè)丝谥袆趧幽挲g人口比例上升，從而在老年人口比例達(dá)到較高水平之前，將形成一個勞動力資源相對豐富、撫養(yǎng)負(fù)擔(dān)相對較輕、于經(jīng)濟(jì)發(fā)展十分有利的黃金時期。在這一時期內(nèi)，總?cè)丝诘哪挲g結(jié)構(gòu)呈現(xiàn)“中間大，兩頭小”的狀態(tài)，使得勞動人口比例較高，保證了經(jīng)濟(jì)增長中的勞動力需求，社會負(fù)擔(dān)較輕，財富積累速度比較快，對社會經(jīng)濟(jì)的發(fā)展十分有利。

改革開放30多年以來，我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展取得了舉世矚目的成就，不少學(xué)者認(rèn)為人口紅利在這過程中起著重要的推動作用。計劃生育政策嚴(yán)格實施以來，我國經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展，我國人口再生產(chǎn)類型亦從“高出生率、高死亡率和低自然增長率”迅速轉(zhuǎn)變成“低出生率、低死亡率、和低自然增長率”的階段。在這一階段的轉(zhuǎn)變過程中，總?cè)丝谛纬闪藙趧幽挲g人口比重大而少兒人口和老年人口比重小的年齡結(jié)構(gòu)特征，從而使經(jīng)濟(jì)增長面臨著撫養(yǎng)負(fù)擔(dān)系數(shù)下降和勞動力資源豐富的有利人口時機(jī)。我國正是抓住了人口紅利這一有利的機(jī)遇，利用本國的成本優(yōu)勢，對豐富的勞動力資源加以充分的利用，從而促進(jìn)經(jīng)濟(jì)的快速增長。越來越多的國際經(jīng)驗同樣證明了人口年齡結(jié)構(gòu)變化和經(jīng)濟(jì)高速增長之間表現(xiàn)出了非常強(qiáng)關(guān)聯(lián)性，人口年齡結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)變產(chǎn)生的人口紅利給經(jīng)濟(jì)增長帶來了正面效應(yīng)。因此，對我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展中存在著的人口紅利效應(yīng)進(jìn)行研究，挖掘人口紅利中的潛力，對于推動我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展具有重要的實踐意義。

二 我國人口年齡結(jié)構(gòu)現(xiàn)狀分析

社會總撫養(yǎng)比是衡量社會人均勞動年齡人口的撫養(yǎng)負(fù)擔(dān)的指標(biāo)，也是社會人口紅利的表現(xiàn)形式。社會總撫養(yǎng)比等于14歲以下人口數(shù)與65歲以上人口數(shù)之和除以15～64歲勞動年齡人口數(shù)。一個經(jīng)濟(jì)體的總撫養(yǎng)比越低，人口紅利就越高，意味著勞動力的撫養(yǎng)負(fù)擔(dān)就越輕。國外學(xué)者一般認(rèn)為最適合經(jīng)濟(jì)發(fā)展的總撫養(yǎng)比應(yīng)為50% ～60%，這時消費與就業(yè)關(guān)系最為合理，經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展較為理想，當(dāng)社會總撫養(yǎng)比下降到50%以下時，則稱為人口機(jī)會窗口開啟，也就是人口紅利期的形成。表1列出了我國歷年的人口撫養(yǎng)比情況。

表1 我國歷年撫養(yǎng)比情況

改革開放以來，我國經(jīng)濟(jì)有了飛躍性的發(fā)展，城鎮(zhèn)化水平不斷提升。而隨著計劃生育工作的各項服務(wù)與措施的進(jìn)一步落實，晚婚、晚育、少生、優(yōu)生的生育政策已經(jīng)深入民心，這都使得群眾的生育觀念發(fā)生了根本性的轉(zhuǎn)變，為穩(wěn)定低生育水平提供了有利的外部條件。我國在低生育水平保持穩(wěn)定的同時，人口年齡結(jié)構(gòu)也相應(yīng)地發(fā)生了明顯變化。

從表一中我們可以看到，首先，隨著我國計劃生育政策的有效實施，出生率得到明顯的控制，加上群眾生育觀念的變化，少兒撫養(yǎng)比呈逐年下降的趨勢。從1982年到2011年這29年期間，少兒撫養(yǎng)比從54．6%下降到22．1%，下降了32．5個百分點。其次，我國老年撫養(yǎng)比呈逐步上升的趨勢。老年撫養(yǎng)比從1982年的8%上升到2011年的12．3%，增加了4．3個百分點。老年撫養(yǎng)比呈逐年提升的現(xiàn)象也從另一個側(cè)面說明了我國已經(jīng)處于老齡化階段。根據(jù)聯(lián)合國人口老齡化的標(biāo)準(zhǔn)，一國國家60歲及以上的老年人口占人口總數(shù)的比例超過10%或者65歲及以上老年人口總?cè)丝诘谋壤哂?%，這個國家就進(jìn)入老年型社會或老年型國家。從2000年開始，我國65歲以上老年人口占我國總?cè)丝跀?shù)的比例開始達(dá)到7%，且此后都逐年提升。根據(jù)聯(lián)合國人口老齡化的標(biāo)準(zhǔn)，我國已明顯邁入老齡化社會。最后，我國社會總撫養(yǎng)比逐年降低，從1990年開始社會總撫養(yǎng)比水平就低于50%，我國明顯已經(jīng)進(jìn)入了人口紅利期。此時，我國勞動力資源供給充足，社會撫養(yǎng)負(fù)擔(dān)相對較輕，有利于社會經(jīng)濟(jì)的發(fā)展。

三 人口紅利對我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展的實證分析

(一)模型構(gòu)建

在構(gòu)建模型時，首先要考慮解釋變量是否能夠直接體現(xiàn)我國人口紅利現(xiàn)狀的各個因素，并且能夠增加模型的解釋力度。人口紅利對我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響途徑在不同層面上會有所不同，但最終還是可以歸結(jié)為儲蓄率、總撫養(yǎng)比和就業(yè)率這三個方面。本文的研究思路是在理論分析的基礎(chǔ)上對各個相關(guān)變量進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗和協(xié)整檢驗，并根據(jù)檢驗結(jié)果建立誤差修正模型，最后對回歸結(jié)果進(jìn)行分析。

本文選擇一下以下變量構(gòu)建模型:

國內(nèi)生產(chǎn)總值GDP:用以衡量過我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平;國民儲蓄率RS:用以衡量我國儲蓄相對水平;社會總撫養(yǎng)比GDR:用以衡量我國人口總體中勞動人口負(fù)擔(dān)的指標(biāo)，是衡量人口年齡結(jié)構(gòu)對社會經(jīng)濟(jì)發(fā)展影響的重要統(tǒng)計指標(biāo);

就業(yè)人口數(shù)TL:我國就業(yè)人口數(shù)量。基本模型如下:

(二)數(shù)據(jù)來源

為了保證所獲得數(shù)據(jù)的一致性、可獲取性，本文所用的數(shù)據(jù)均來自2012年中國統(tǒng)計年鑒、國家統(tǒng)計局的統(tǒng)計資料，所選數(shù)據(jù)包括1991～2011年我國GDP，儲蓄率RS、社會總撫養(yǎng)比GDR、就業(yè)人口數(shù)TL等指標(biāo)的年統(tǒng)計數(shù)據(jù)。為了減少樣本數(shù)據(jù)時間序列引起的異方差性和避免因數(shù)據(jù)變化帶來的劇烈變動，本文在實際分析時均對相關(guān)變量進(jìn)行了自然對數(shù)處理。

(三)實證結(jié)果分析

1、簡單線性回歸。

運用Eviews6軟件，采用普通最小二乘法(OLS)對模型進(jìn)行回歸分析，得到:

從上述的回歸結(jié)果可以看出，R2均大于95%，變量的解釋能力較強(qiáng)，擬合優(yōu)度良好，F(xiàn)檢驗表明模型整體顯著性較好。但是，上述回歸結(jié)果中D-W值偏小，甚至小于R2，說明了簡單線性回歸模型可能存在偽回歸。因此，我們可對模型中的多變量數(shù)據(jù)進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗和協(xié)整檢驗，以尋找其平穩(wěn)性，消除偽回歸現(xiàn)象。

2、單位根檢驗。

為了檢驗所選擇時間序列數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性，避免Granger所提出的的偽回歸問題，本文采用ADF檢驗法對所選數(shù)據(jù)進(jìn)行了單位根檢驗，檢驗結(jié)果見表2。

表2 ADF檢驗結(jié)果

由表2的ADF檢驗結(jié)果可知，LN(GDP)，LN(RS)，LN(GDR)，LN(TL)在10%的顯著性水平下不平穩(wěn)，因此，這些原始數(shù)據(jù)的時間序列是非平穩(wěn)的。但是對 LN(GDP)，LN(RS)，LN(GDR)，LN(TL)進(jìn)行一階差分后的數(shù)據(jù) DLN(GDP)，DLN(RS)，DLN(GDR)，DLN(TL)都是平穩(wěn)的，即各變量都是穩(wěn)定的一階單整I(1)序列，滿足協(xié)整檢驗的前提，因此可以進(jìn)一步判斷各變量之間的協(xié)整關(guān)系。

3、Johansen協(xié)整檢驗。

實際應(yīng)用中大多數(shù)的時間序列是非平穩(wěn)的，但是它們的線性組合卻有可能是平穩(wěn)序列。因此，根據(jù)協(xié)整理論，各變量間是否存在長期穩(wěn)定的線性關(guān)系，則需要進(jìn)行Johansen協(xié)整檢驗。對4個主要變量間的Johansen協(xié)整檢驗結(jié)果見下表3。

表3 Johansen協(xié)整檢驗結(jié)果

由表3的檢驗結(jié)果可以看出，在5%的顯著性水平下至少存在兩個協(xié)整關(guān)系，說明我國的國內(nèi)生產(chǎn)總值、儲蓄率、社會總撫養(yǎng)比、就業(yè)人口數(shù)之間存在著長期穩(wěn)定的協(xié)整關(guān)系。

4、誤差修正模型(ECM)。

非平穩(wěn)的時間序列數(shù)據(jù)可能存在偽回歸問題，但是可以通過差分的方法消除其趨勢，形成平穩(wěn)的時間序列，然后進(jìn)行經(jīng)典的線性回歸分析。而簡單的差分線性回歸的結(jié)果往往只是反映自變量和因變量之間的短期關(guān)系，因此，我們可以通過誤差修正模型把自變量和因變量間的長期均衡關(guān)系再差分回歸中描述出來。

由于 LN(GDP)與 LN(RS)，LN(GDR)，LN(TL)之間均存在協(xié)整關(guān)系，根據(jù)對誤差修正項的定義，把誤差項納入回歸方程中，最終得到以下誤差修正模型:

納入誤差項后得到的誤差修正模型與簡單的線性回歸結(jié)果相比，模型的R2下降，變量的解釋力度有所降低，但是該模型中D-W=1．363054大于1，說明模型中的殘差不存在自相關(guān)，模型中的偽回歸現(xiàn)象被消除了。在誤差修正模型中，差分項反映了短期波動的影響，誤差修正項ECM系數(shù)的大小則反映了對偏離長期均衡的調(diào)整力度。誤差修正項ECM系數(shù)-0．83520體現(xiàn)了對偏離長期均衡的修正，上一期偏離越遠(yuǎn)，本期修正的量就越大，即系統(tǒng)存在誤差修正機(jī)制。

5、回歸結(jié)果分析。

對誤差修正模型進(jìn)行經(jīng)濟(jì)意義的解釋，可知當(dāng)國民儲蓄率和就業(yè)人數(shù)增長1%，則國內(nèi)生產(chǎn)總值GDP分別增長0．27136%、3．42912%，而當(dāng)社會總撫養(yǎng)比增長1%，則GDP會相應(yīng)的增長0．04230%。勞動力數(shù)量增加對經(jīng)濟(jì)增長的帶動作用最大，其次為儲蓄率，社會撫養(yǎng)比對經(jīng)濟(jì)增長的影響并不顯著，貢獻(xiàn)最小。

四 結(jié)論與建議

本文從實證研究的角度考察了人口紅利和經(jīng)濟(jì)增長之間的關(guān)系，實證分析結(jié)果表明，社會總撫養(yǎng)比與經(jīng)濟(jì)增長之間并沒有顯著的線性關(guān)系，但如果勞動年齡人口能夠充分的轉(zhuǎn)變?yōu)榫蜆I(yè)人口，能夠被就業(yè)市場吸收接納，則就會對經(jīng)濟(jì)增長產(chǎn)生較為明顯的推動作用。同時，人口結(jié)構(gòu)變化將會改變國民收入中消費和儲蓄的分配比例，使得社會出現(xiàn)高儲蓄率，而高儲蓄率亦是我國經(jīng)濟(jì)快速增長的重要助推力量之一。

目前，我國正處于人口紅利時期，但是人口紅利效應(yīng)并不會長期存在。隨著人口自然增長率下降、勞動參與率降低等人口結(jié)構(gòu)的變化，我國的人口紅利終將逐漸消失，而未來我國經(jīng)濟(jì)增長也會因人口紅利趨于消失而減速。因此，為應(yīng)對人口年齡結(jié)構(gòu)變化帶來的挑戰(zhàn)，挖掘一些有利于經(jīng)濟(jì)增長的潛在因素，比如提高勞動參與率與生產(chǎn)率等，采取一系列措施，抓住發(fā)展機(jī)遇，以避免中國未來的發(fā)展進(jìn)入“老齡化陷阱”或“人口負(fù)債陷阱”。

［1］蔡昉．人口轉(zhuǎn)變、人口紅利與經(jīng)濟(jì)增長可持續(xù)性—兼論充分就業(yè)如何促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長［J］．人口研究，2004，(2)．

［2］蔡昉．人口轉(zhuǎn)變、人口紅利與劉易斯轉(zhuǎn)折點［J］．經(jīng)濟(jì)研究，2010，(4)．

［3］馬春文，武赫．人口紅利對經(jīng)濟(jì)發(fā)展影響的實證研究［J］．統(tǒng)計與決策，2012，(23)．

［4］張遼．人口紅利、結(jié)構(gòu)紅利與區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長［J］．中國人口·資源與環(huán)境，2012，(22)．