人口紅利、投資與區(qū)域差異
——基于中國(guó)省域數(shù)據(jù)的實(shí)證分析

■周惠民，雷貴優(yōu)

人口紅利、投資與區(qū)域差異
——基于中國(guó)省域數(shù)據(jù)的實(shí)證分析

■周惠民，雷貴優(yōu)

基于2000～2014年中國(guó)省域面板數(shù)據(jù)，本文運(yùn)用空間探索性數(shù)據(jù)分析方法對(duì)我國(guó)人口紅利與投資的時(shí)空特征進(jìn)行深入剖析。研究結(jié)果表明，我國(guó)正處于由少兒撫養(yǎng)比下降帶來(lái)的人口紅利期，而老年撫養(yǎng)比的大幅上升將加劇我國(guó)人口紅利消逝。同時(shí)，少兒撫養(yǎng)比與總撫養(yǎng)比及投資呈由東至西遞增的態(tài)勢(shì)，而老年撫養(yǎng)比則呈相反的空間分布格局。進(jìn)一步的全域莫蘭指數(shù)分析顯示人口紅利與投資呈現(xiàn)較為顯著的空間集聚特征，而局域分析則顯示二者存在空間分布的異質(zhì)性特征。

人口紅利；投資；區(qū)域差異；空間探索性數(shù)據(jù)分析

周惠民（1988-），福建三明人，中國(guó)人民大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院博士研究生，研究方向?yàn)槿丝诮?jīng)濟(jì)與區(qū)域經(jīng)濟(jì)。（北京100872）；雷貴優(yōu)（1974-），福建三明人，經(jīng)濟(jì)師，中國(guó)人民銀行三明市中心支行。（福建三明365000）

一、引言

改革開(kāi)放以來(lái)，我國(guó)依賴(lài)高投資的發(fā)展模式帶來(lái)了經(jīng)濟(jì)的高速增長(zhǎng)，而其中人口紅利發(fā)揮著重要的作用。在當(dāng)前我國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)進(jìn)入“新常態(tài)”下，特別是伴隨著人口紅利的逐漸消逝及加速步入人口老齡化階段，舊的粗放式發(fā)展模式面臨諸多困境。與此同時(shí)隨著我國(guó)戶(hù)籍管理制度的逐漸松動(dòng)以及市場(chǎng)化改革的逐步深入，我國(guó)人口出現(xiàn)大規(guī)模流動(dòng)，導(dǎo)致區(qū)域間人口年齡結(jié)構(gòu)呈現(xiàn)較大的分異特性，對(duì)區(qū)域投資的有效性也產(chǎn)生一定的影響，成為我國(guó)區(qū)域間經(jīng)濟(jì)發(fā)展差距不斷拉大的重要因素。筆者以為，面對(duì)后人口紅利時(shí)代，探討我國(guó)人口紅利與投資的空間相關(guān)性，合理利用我國(guó)人口空間分布特點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)人口資源的有效配置，進(jìn)而推進(jìn)人口紅利與投資的互促演進(jìn)，為我國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)進(jìn)入新常態(tài)下找尋新的發(fā)展路徑具有一定意義。

二、文獻(xiàn)綜述

人口紅利期是人口再生產(chǎn)過(guò)程中由于“死亡率”與“出生率”非同步變動(dòng)引起總?cè)丝谥袆趧?dòng)年齡人口比重上升、人口撫養(yǎng)比下降而形成的人口視窗期（Bloom和Williamson，1998；郭晗等，2014）。人口紅利期通過(guò)兩種路徑形成經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的內(nèi)生作用機(jī)制，一是勞動(dòng)力供給路徑，適齡勞動(dòng)人口的增加為經(jīng)濟(jì)提供豐富的勞動(dòng)力資源，延緩資本邊際報(bào)酬遞減，推動(dòng)經(jīng)濟(jì)高速增長(zhǎng)（蔡昉，2010）；二是資本供給路徑，較低的社會(huì)撫養(yǎng)比為社會(huì)提供充足的儲(chǔ)蓄，而這正是形成我國(guó)“高投資”經(jīng)濟(jì)發(fā)展模式的重要基礎(chǔ)（朱超等，2012）。李揚(yáng)等（2005、2007）認(rèn)為人口紅利提升了總?cè)丝趧趧?dòng)參與率，并通過(guò)“收入效應(yīng)”與“儲(chǔ)蓄傾向”提升儲(chǔ)蓄率水平，而儲(chǔ)蓄率的上升必然引起投資水平的上升。隨后，殷劍峰（2006）與汪偉（2009）的研究表明，在我國(guó)投資與儲(chǔ)蓄無(wú)法匹配的背景下，人口紅利帶來(lái)的高儲(chǔ)蓄率必然壓低利率水平而直接降低投資的資金成本，這一定程度上促成了投資依賴(lài)和投資過(guò)度的現(xiàn)狀。李威（2014）則基于1990～2011年中國(guó)省際面板數(shù)據(jù)的分析表明少兒撫養(yǎng)比對(duì)投資有負(fù)向影響，而老年撫養(yǎng)比對(duì)投資有正向影響。另外，部分學(xué)者對(duì)我國(guó)的人口結(jié)構(gòu)進(jìn)行了反思，認(rèn)為未來(lái)中國(guó)的人口老齡化程度將呈現(xiàn)加速趨勢(shì)（Zeng等，2008），而當(dāng)前生育政策的調(diào)整短期內(nèi)也難以改變勞動(dòng)年齡人口絕對(duì)數(shù)量遞減和撫養(yǎng)比不斷上升的趨勢(shì)（穆光宗，2015），因而當(dāng)前的“人口紅利”將不具有可持續(xù)性。范敘春等（2012）認(rèn)為，短期來(lái)看，少兒撫養(yǎng)比與國(guó)民儲(chǔ)蓄率呈負(fù)向關(guān)系，而老年撫養(yǎng)比與國(guó)民儲(chǔ)蓄率成正向關(guān)系，但長(zhǎng)期來(lái)看，隨著我國(guó)人口紅利的逐漸消失，國(guó)民儲(chǔ)蓄的透支速度會(huì)越來(lái)越超過(guò)存儲(chǔ)速度，國(guó)民儲(chǔ)蓄余額最終將會(huì)逐步減少，而這將直接影響到未來(lái)我國(guó)的資本積累率與投資率。

上述已有文獻(xiàn)對(duì)人口紅利與投資的關(guān)系進(jìn)行了深入研究，但鮮有文獻(xiàn)基于區(qū)域差異的視角對(duì)二者空間分布特征及其空間相關(guān)性進(jìn)行探討?；诖?，本文將運(yùn)用空間分位圖及空間探索性數(shù)據(jù)分析方法對(duì)我國(guó)人口紅利及投資的區(qū)域分布特征與空間關(guān)聯(lián)性進(jìn)行深入解析，從而深刻剖析二者的空間作用機(jī)制。

三、研究方法與數(shù)據(jù)說(shuō)明

（一）研究方法

本文運(yùn)用空間探索性數(shù)據(jù)分析方法來(lái)研究人口紅利與投資的空間相關(guān)性。首先，利用全域莫蘭指數(shù)從整體上刻畫(huà)區(qū)域間人口紅利與投資的空間相關(guān)性；其次，利用Moran散點(diǎn)圖從局域視角來(lái)揭示局域空間分布的非典型特征（周惠民等，2012）。具體計(jì)算公式如下：

其中I為全域莫蘭指數(shù)，Xi、Xj為區(qū)域i、j的觀(guān)測(cè)值，n為空間觀(guān)測(cè)區(qū)域總數(shù)，Wij為空間權(quán)重矩陣①本文選用鄰近規(guī)則來(lái)定義空間權(quán)重。原理為：若區(qū)域i與區(qū)域j相鄰，則權(quán)重為1，否則為0。。若全域莫蘭指數(shù)I的值為正且顯著，則表明區(qū)域間觀(guān)測(cè)值存在正空間相關(guān)性，顯示集聚特征，即高值與高值、低值與低值相鄰；若I為負(fù)值且顯著，則表明區(qū)域間觀(guān)測(cè)值存在負(fù)空間相關(guān)性，顯示離散特征，即高值與低值相鄰，低值與高值相鄰；若I值為0，則區(qū)域間觀(guān)測(cè)值呈隨機(jī)分布（吳玉鳴，2007）。

圖1 Moran散點(diǎn)圖空間分布模式示意圖

進(jìn)一步計(jì)算局域莫蘭指數(shù)Ii=（xi-x），并運(yùn)用Moran散點(diǎn)圖將其進(jìn)行可視化處理，直觀(guān)描繪出區(qū)域空間分布中有別于全域空間分布的非典型特征，從而有效展現(xiàn)屬性值的空間作用機(jī)制。圖1列出了Moran散點(diǎn)圖各象限的空間分布模式。其中橫、縱坐標(biāo)分別表示觀(guān)測(cè)值及相鄰區(qū)域觀(guān)測(cè)值的空間加權(quán)平均值，集聚區(qū)顯示區(qū)域間具有良好的擴(kuò)散回流機(jī)制，形成良性空間互動(dòng)，而空心區(qū)與孤島區(qū)則表明空間互動(dòng)機(jī)制欠佳，前者為本區(qū)域處于劣勢(shì)，周邊地區(qū)對(duì)其形成強(qiáng)大的空間極化作用，而后者則是本區(qū)域?qū)χ苓叺貐^(qū)形成空間極化作用，惡化周邊地區(qū)的屬性值。

（二）數(shù)據(jù)說(shuō)明

本文用少兒撫養(yǎng)比、老年撫養(yǎng)比、總撫養(yǎng)比來(lái)測(cè)度我國(guó)人口紅利水平，三者分別為0～14歲人口占總?cè)丝诘谋戎亍?5歲以上人口占總?cè)丝诘谋戎?、?4～65歲年齡以外的人口占總?cè)丝诘谋戎亍Ｍ瑫r(shí)，考慮資本形成率能夠有效衡量投資對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)率，真實(shí)有效反映我國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)“高投資”的典型特征，用資本形成率來(lái)衡量投資水平，其中資本形成率為名義資本形成總額與支出法計(jì)算的名義GDP的比值。此外，以2000～2014年為研究時(shí)序，構(gòu)建了中國(guó)大陸31個(gè)省份（直轄市、自治區(qū)）15年的面板數(shù)據(jù)，并將研究區(qū)域劃分為東部、中部及西部等三大區(qū)域②中國(guó)國(guó)家統(tǒng)計(jì)局2011年對(duì)全國(guó)進(jìn)行的三大區(qū)域劃分，東部為北京、天津、河北、山東、上海、江蘇、浙江、福建、廣東、海南和遼寧等11個(gè)?。ㄊ小⒆灾螀^(qū)）；中部為山西、河南、江西、安徽、湖北、湖南、吉林和黑龍江等8個(gè)省；西部為新疆、內(nèi)蒙古、四川、重慶、貴州、云南、西藏、廣西、陜西、甘肅、青海和寧夏等12個(gè)?。ㄗ灾螀^(qū)）。（唐廣應(yīng)等，2016），數(shù)據(jù)源于《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》、《中經(jīng)網(wǎng)數(shù)據(jù)庫(kù)》、《中國(guó)勞動(dòng)統(tǒng)計(jì)年鑒》。數(shù)據(jù)的描述性統(tǒng)計(jì)特征如表1。

表1 主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)

四、實(shí)證結(jié)果及分析

（一）時(shí)空特征分析

為直觀(guān)展現(xiàn)我國(guó)人口紅利及投資的時(shí)序特征，圖2～5描繪出2000～2014年15年間少兒、老年及總撫養(yǎng)比與資本形成率的變動(dòng)趨勢(shì)圖。

第一，從少兒撫養(yǎng)比來(lái)看，全國(guó)及三大區(qū)域少兒撫養(yǎng)比呈快速下降態(tài)勢(shì)（見(jiàn)下圖2）。主要是我國(guó)計(jì)劃生育政策的強(qiáng)有力實(shí)施，使得我國(guó)人口出生率及育齡人口生育意愿持續(xù)下降。2000年至2014年間全國(guó)及東中西三大區(qū)域少兒撫養(yǎng)比分別從32.73%、28.84%、34.14%、36.69%下降至22.45%、19.67%、24.00%、25.10%，降幅分別為10.28%、9.17%、10.14%、11.59%。值得關(guān)注的是，2011年以來(lái)，少兒撫養(yǎng)比較為平穩(wěn)，這與20世紀(jì)80年代出生的人口正處于生育期及我國(guó)計(jì)劃生育政策逐步調(diào)整放寬有關(guān)。

圖2 少兒撫養(yǎng)比趨勢(shì)圖

第二，從老年撫養(yǎng)比來(lái)看，全國(guó)及東中西三大區(qū)域老年撫養(yǎng)比呈快速上升態(tài)勢(shì)（見(jiàn)圖3）。15年間，老年撫養(yǎng)比分別從9.95%、10.75%、9.53%、9.29%上升至13.70%、13.35%、13.33%、14.71%，增幅分別為3.75%、2.60%、3.80%、5.42%。具體來(lái)看，2000～2003年老年撫養(yǎng)比處于快速上升通道，隨后六年增速趨緩，但至2010后又再次回到快速上升的軌道。合理解釋為我國(guó)在20世紀(jì)50～60年代“嬰兒潮”出生的人口比較集中地陸續(xù)進(jìn)入老齡人口行列，同時(shí)我國(guó)平均預(yù)期壽命提高較快，使得老年人口快速上升，加重老年人口撫養(yǎng)負(fù)擔(dān)（謝安，2004）。

圖3 老年撫養(yǎng)比趨勢(shì)圖

第三，從總撫養(yǎng)比來(lái)看，全國(guó)及東中西三大區(qū)域總撫養(yǎng)比呈波動(dòng)下滑的態(tài)勢(shì)（見(jiàn)圖4）。其中2005～2010年間呈快速下滑的態(tài)勢(shì)，分別從40.10%、35.49%、40.77%、46.31%下降至34.28%、30.60%、35.56%、38.69%，降幅分別為5.82%、4.89%、5.21%、 7.62%，人口撫養(yǎng)負(fù)擔(dān)較輕，處于人口紅利的黃金期。而至2011年后，總撫養(yǎng)比均呈觸底回升的態(tài)勢(shì)，聯(lián)系圖2、圖3可以判斷老年撫養(yǎng)比的快速上升是總撫養(yǎng)比上升的主要原因。進(jìn)一步觀(guān)察總撫養(yǎng)比趨勢(shì)圖，可以發(fā)現(xiàn)2004～2006年間全國(guó)及中西部總撫養(yǎng)比出現(xiàn)小幅反彈，合理的解釋為該時(shí)期長(zhǎng)三角及珠三角出現(xiàn)“民工荒”現(xiàn)象，短期內(nèi)中西部地區(qū)大量勞動(dòng)力人口向東部地區(qū)流動(dòng)，加重了中西部地區(qū)人口撫養(yǎng)負(fù)擔(dān)，而這一現(xiàn)象亦可以從東部地區(qū)的總撫養(yǎng)比長(zhǎng)期小于全國(guó)平均水平，而中西部地區(qū)長(zhǎng)期高于全國(guó)平均水平這一現(xiàn)象得到合理印證。

圖4 總撫養(yǎng)比趨勢(shì)圖

進(jìn)一步觀(guān)察圖2至圖4可知，以2011年為界，前期少兒撫養(yǎng)比的下滑成為總撫養(yǎng)比下滑的主要原因，少兒人口撫養(yǎng)負(fù)擔(dān)較輕，而至后期隨著少兒撫養(yǎng)比趨于穩(wěn)定，老年撫養(yǎng)比的快速上升成為總撫養(yǎng)比上升的主要原因，特別是隨著我國(guó)人口老齡化加速，人口紅利將逐步消失，社會(huì)步入后人口紅利期。

圖5 資本形成率趨勢(shì)圖

第四，從資本形成率來(lái)看，進(jìn)入新世紀(jì)以來(lái)，投資對(duì)全國(guó)乃至各區(qū)域的貢獻(xiàn)率不斷上升，我國(guó)經(jīng)濟(jì)“高投資”特征極為顯著（見(jiàn)圖5）。15年間，全國(guó)及東、中、西部資本形成率分別從41.82%、43.39%、38.70%、41.01%上升至57.36%、50.40%、62.98%、69.58%，增幅分別為15.54%、7.01%、24.28%、28.57%。源于西部大開(kāi)發(fā)與中部崛起等重大發(fā)展戰(zhàn)略及中西部各城市群與新區(qū)建設(shè)的逐步落地，中西部開(kāi)啟了大規(guī)模投資建設(shè)進(jìn)程，使得投資在中西部地區(qū)經(jīng)濟(jì)的貢獻(xiàn)度一直處于較高水平。此外，相較于中西部地區(qū)，東部地區(qū)資本形成率增幅趨緩。受益于區(qū)位及政策優(yōu)勢(shì)，特別是大規(guī)模勞動(dòng)年齡人口向東部遷移，東部地區(qū)經(jīng)濟(jì)取得了超高速增長(zhǎng)，然而，近年來(lái)這一高速增長(zhǎng)的經(jīng)濟(jì)模式面臨著結(jié)構(gòu)困境，特別是產(chǎn)能過(guò)剩問(wèn)題嚴(yán)重制約東部地區(qū)經(jīng)濟(jì)的可持續(xù)發(fā)展。為此，近年來(lái)政府著力轉(zhuǎn)變經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式，調(diào)整投資結(jié)構(gòu)，擴(kuò)大內(nèi)需，減少經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)投資的依賴(lài)。

第五，區(qū)域比較。對(duì)各省區(qū)人口撫養(yǎng)比與資本形成率分別求得2000年至2014年的均值，運(yùn)用ArcGIS軟件描繪各省份二者的空間分布格局，可看出我國(guó)各區(qū)域人口紅利與投資的空間分布差異（見(jiàn)圖6～圖9）。具體來(lái)看，少兒撫養(yǎng)比、總撫養(yǎng)比與資本形成率具有較為一致的分布規(guī)律，呈由東至西遞增的態(tài)勢(shì)，西部形成高值連綿區(qū)，東部具有相對(duì)較低的人口撫養(yǎng)比與資本形成率，而中部具有較大的分異性。相反，老年撫養(yǎng)比呈由東至西遞減的態(tài)勢(shì)，特別是東部具有較高的老年撫養(yǎng)比，該區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較高，人口預(yù)期壽命大幅提高，使得老年人口大幅上升，提高了老年人口撫養(yǎng)負(fù)擔(dān)。

圖6 少兒撫養(yǎng)比空間分位圖

圖7 老年撫養(yǎng)比空間分位圖

圖8 總撫養(yǎng)比空間分位圖

圖9 資本形成率空間分位圖

（二）空間相關(guān)性分析

上述空間分位圖初步展現(xiàn)了人口紅利與投資的空間分布特征，以下將進(jìn)一步運(yùn)用空間探索性數(shù)據(jù)分析對(duì)人口紅利與投資的空間作用機(jī)制進(jìn)行解析。

表22000 ～2014年全域莫蘭指數(shù)及P值

1.全域莫蘭指數(shù)分析。表2列出了2000～2014年全國(guó)人口撫養(yǎng)比與資本形成率全域莫蘭值及P值。從表中可以看出，各年份全域莫蘭值均為正值，且P值除了2001年資本形成率未通過(guò)檢驗(yàn)外，其余均通過(guò)顯著性檢驗(yàn)。這表明全國(guó)各省份人口紅利與投資呈相似值之間的空間集聚，即具有較高（較低）人口紅利與投資的省份相對(duì)趨向于與具有較高（較低）人口紅利與投資的省份相鄰，呈正空間相關(guān)性，空間集聚特征顯著，區(qū)域間具有良好的空間互動(dòng)。另外，從莫蘭指數(shù)增長(zhǎng)率來(lái)看（見(jiàn)表3），除老年撫養(yǎng)比具有明顯的下降趨勢(shì)外，總撫養(yǎng)比及少兒撫養(yǎng)比較為平穩(wěn)，而資本形成率莫蘭值呈快速增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)，由此可見(jiàn)，投資的空間關(guān)聯(lián)性明顯高于人口紅利。分時(shí)段增長(zhǎng)率來(lái)看，2000～2006年總撫養(yǎng)比與少兒撫養(yǎng)比呈快速增長(zhǎng)趨勢(shì)，而2007～2014年則呈下滑態(tài)勢(shì)，人口紅利的空間集聚特征有所減弱。資本形成率莫蘭指數(shù)值則呈相反變動(dòng)趨勢(shì)，前期增長(zhǎng)較緩而后期呈加速態(tài)勢(shì)，投資的空間集聚特征尤為顯著。

表3 全域莫蘭值增長(zhǎng)率

2.Moran散點(diǎn)圖分析。圖10～圖13顯示了人口紅利與投資的Moran散點(diǎn)圖，各省份人口紅利與投資具有明顯的空間分異特性，特別是散點(diǎn)圖顯示出被全域莫蘭指數(shù)掩蓋的負(fù)空間相關(guān)性區(qū)域，即人口紅利與投資空間分布的非典型區(qū)域，其偏離了總體所呈現(xiàn)的正空間相關(guān)性。同時(shí)，散點(diǎn)圖內(nèi)部各點(diǎn)較為集中散布于趨勢(shì)線(xiàn)周?chē)?，表明散點(diǎn)圖各象限省份具有較為一致的空間分布規(guī)律。

圖10 少兒撫養(yǎng)比散點(diǎn)圖

圖11 老年撫養(yǎng)比散點(diǎn)圖

圖12 總撫養(yǎng)比散點(diǎn)圖

圖13 資本形成率散點(diǎn)圖

表4列出了散點(diǎn)圖內(nèi)各點(diǎn)的對(duì)應(yīng)省份。少兒撫養(yǎng)比、總撫養(yǎng)比與資本形成率的高值集聚區(qū)主要位于西部地區(qū)，占比分別高達(dá)81.82%、69.23%、77.8%。而低值集聚區(qū)主要位于東部地區(qū)，占比分別高達(dá)70%、60%、58.33%。相反，老年撫養(yǎng)比的高值集聚區(qū)主要位于東部地區(qū)，而低值集聚區(qū)主要位于西部地區(qū)。中部地區(qū)具有較大的分異特性，其中該區(qū)一半省份的少兒撫養(yǎng)比、資本形成率分別位于孤島區(qū)與低值集聚區(qū)，其余較為均勻分布于各象限。由此可見(jiàn)，東部地區(qū)形成典型的高值人口紅利集聚區(qū)，而資本形成率卻顯現(xiàn)低值集聚區(qū)特征，相反，西部地區(qū)人口負(fù)擔(dān)較為嚴(yán)重，而資本形成率卻為高值集聚區(qū)，這符合上述時(shí)空特征的基本判斷。合理的解釋為受東部地區(qū)區(qū)位優(yōu)勢(shì)影響，我國(guó)勞動(dòng)年齡人口大規(guī)模向東部地區(qū)流動(dòng)，降低了該區(qū)的人口撫養(yǎng)比，支撐著以簡(jiǎn)單勞動(dòng)力投入為主的粗放式經(jīng)濟(jì)發(fā)展模式，促進(jìn)經(jīng)濟(jì)高速增長(zhǎng)，這進(jìn)一步提升了其對(duì)中西部地區(qū)人口的吸引力，形成典型的空間極化作用，加劇西部地區(qū)的人口撫養(yǎng)負(fù)擔(dān)，而我國(guó)通過(guò)政策強(qiáng)有力的推進(jìn)，支持西部地區(qū)基礎(chǔ)設(shè)施投資建設(shè)，提升了投資在西部地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的貢獻(xiàn)度，“高投資”的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)模式在該區(qū)域尤為顯著。同時(shí)，面對(duì)日益嚴(yán)峻的結(jié)構(gòu)問(wèn)題，東部地區(qū)不斷轉(zhuǎn)變發(fā)展方式，調(diào)整投資結(jié)構(gòu)，擴(kuò)大內(nèi)需，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)投資的依賴(lài)有所減弱。此外，隨著人口平均預(yù)期壽命的延長(zhǎng)，老齡化程度的不斷提高，老年撫養(yǎng)比呈快速上升趨勢(shì)，特別是在東部形成高老年撫養(yǎng)比集聚區(qū)，一方面提高了社會(huì)的撫養(yǎng)負(fù)擔(dān)，減少生產(chǎn)性投資，另一方面則提高了人們?yōu)闈M(mǎn)足老年消費(fèi)需求而形成的養(yǎng)老儲(chǔ)蓄，增加社會(huì)總資本的積累，形成“第二人口紅利”（Lee和Mason，2006；王穎等，2016），因此未來(lái)應(yīng)進(jìn)一步開(kāi)發(fā)“第二人口紅利”來(lái)應(yīng)對(duì)由于老年撫養(yǎng)比上升帶來(lái)的總撫養(yǎng)比上升對(duì)投資的負(fù)面效應(yīng)。

表4 Moran散點(diǎn)圖對(duì)應(yīng)省份表

五、結(jié)論與建議

本文綜合運(yùn)用少兒撫養(yǎng)比、老年撫養(yǎng)比及總撫養(yǎng)比與資本形成率對(duì)我國(guó)人口紅利與投資的時(shí)空特征進(jìn)行深入解析，并運(yùn)用空間探索性數(shù)據(jù)分析方法對(duì)二者的空間相關(guān)特征進(jìn)行了深入剖析，形成如下主要結(jié)論：第一，全國(guó)及三大區(qū)域少兒撫養(yǎng)比與總撫養(yǎng)比處于下滑態(tài)勢(shì)，我國(guó)正處于由少兒撫養(yǎng)比下降帶來(lái)的人口紅利期，而老年人口撫養(yǎng)比的大幅上升將是總撫養(yǎng)比上升的關(guān)鍵原因，并進(jìn)一步引致我國(guó)人口紅利消散。同時(shí)投資對(duì)全國(guó)乃至各區(qū)域的貢獻(xiàn)率不斷上升，我國(guó)經(jīng)濟(jì)“高投資”特征極為顯著；第二，總撫養(yǎng)比、少兒撫養(yǎng)比與資本形成率呈由東至西遞增的態(tài)勢(shì)，東、西部分別形成低值與高值連綿區(qū)，而老年撫養(yǎng)比則呈由東至西遞減的態(tài)勢(shì)；第三，空間探索性數(shù)據(jù)分析顯示我國(guó)人口紅利與投資呈現(xiàn)較為顯著的空間集聚特征，但隨著我國(guó)人口紅利的逐步消逝及人口大規(guī)模流動(dòng)的趨緩，人口紅利的空間集聚特征有所減弱，而投資的空間集聚特征卻進(jìn)一步增強(qiáng)。同時(shí)Moran散點(diǎn)圖顯示我國(guó)人口紅利與投資空間分布的異質(zhì)性特征，少兒及總撫養(yǎng)比與資本形成率的高值與低值集聚區(qū)分別主要位于西部與東部地區(qū)，而老年撫養(yǎng)比形成相反的空間分布格局。

未來(lái)我國(guó)應(yīng)充分利用人口的空間分布格局，提升投資的有效性，推動(dòng)經(jīng)濟(jì)的轉(zhuǎn)型升級(jí)。首先，應(yīng)加大教育投入力度，提升我國(guó)人口素質(zhì)，將人口數(shù)量紅利轉(zhuǎn)變?yōu)槿丝谫|(zhì)量紅利，來(lái)應(yīng)對(duì)未來(lái)由勞動(dòng)力規(guī)模下降而引發(fā)的投資結(jié)構(gòu)困境。其次，進(jìn)一步破除人口合理流動(dòng)的制度藩籬，提升人口紅利空間配置效率，并強(qiáng)化區(qū)域間教育、醫(yī)療衛(wèi)生等全方位合作，實(shí)現(xiàn)區(qū)域間教育與醫(yī)療衛(wèi)生資源的合理分配與流動(dòng)，特別是加大對(duì)中西部地區(qū)公共醫(yī)療衛(wèi)生等基礎(chǔ)設(shè)施的投入力度，緩解中西部地區(qū)由人口大規(guī)模東移帶來(lái)的人口撫養(yǎng)負(fù)擔(dān)。再次，應(yīng)當(dāng)調(diào)整投資結(jié)構(gòu)，推進(jìn)投資與人口紅利的深度融合，特別是東部地區(qū)應(yīng)加大創(chuàng)新投入力度，發(fā)展戰(zhàn)略新興產(chǎn)業(yè)，充分提升現(xiàn)有人口紅利的創(chuàng)新能力，同時(shí)加大養(yǎng)老產(chǎn)業(yè)投入，積極開(kāi)發(fā)第二人口紅利，提高投資的層次與水平，而中西部應(yīng)進(jìn)一步加大基礎(chǔ)教育投入力度，提升現(xiàn)有勞動(dòng)力對(duì)東部轉(zhuǎn)移產(chǎn)業(yè)的承接能力，提高投資的有效性。

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