京津冀人口老齡化對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響

周大輝，楊 勇

（天津職業(yè)技術(shù)師范大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院，天津 300222）

人口老齡化是21世紀(jì)人類共同面臨的重大現(xiàn)實(shí)問(wèn)題。中國(guó)已于2000年步入人口老齡化社會(huì)，人口老齡化問(wèn)題已初露端倪，并將對(duì)中國(guó)經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展產(chǎn)生重大影響。京津冀地區(qū)包括北京市、天津市兩個(gè)直轄市及河北省的石家莊、保定、廊坊、唐山、張家口、承德、秦皇島、滄州、衡水、邢臺(tái)、邯鄲共11 個(gè)地級(jí)市。截至2017年底，現(xiàn)階段北京市共有戶籍老年人口333.3 萬(wàn)，占全市戶籍總?cè)丝诘?4.5%，其中65 周歲以上戶籍老年人口219.9萬(wàn)，占比16.2%；天津市2015年60 歲及以上戶籍人口已達(dá)230.37 萬(wàn)人，占全市戶籍人口的22.43%[1]；河北省2015年60 歲以上人口達(dá)到了1 148.86 萬(wàn)人，人口老齡化率為16.49%[2]。可見(jiàn)，此三地人口老齡化水平較高，且高于全國(guó)大部分省份，人口老齡化問(wèn)題日益凸顯。綜上，研究基于京津冀樣例，探討人口老齡化對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)影響成為了提高京津冀經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量和水平，規(guī)避長(zhǎng)遠(yuǎn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展風(fēng)險(xiǎn)的“未雨綢繆”之策。本文對(duì)國(guó)內(nèi)外學(xué)者關(guān)于人口老齡化、人口老齡化與區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)影響的相關(guān)文獻(xiàn)進(jìn)行系統(tǒng)梳理，并在對(duì)京津冀地區(qū)老齡化現(xiàn)狀進(jìn)行分析的基礎(chǔ)上，考察時(shí)間效應(yīng)對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響，構(gòu)建雙面板變系數(shù)固定效應(yīng)模型，以期更為全面、準(zhǔn)確地衡量京津冀人口老齡化對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響。

1 研究綜述

1.1 人口老齡化研究

20世紀(jì)末，發(fā)展中國(guó)家的人口增長(zhǎng)問(wèn)題史無(wú)前例地引起了許多人口學(xué)家和社會(huì)科學(xué)工作者們的關(guān)注。在人口老齡化的特征方面，中國(guó)人口老齡化速度快、時(shí)間短、老齡人口絕對(duì)數(shù)量龐大并呈現(xiàn)出發(fā)展階段不均衡性、區(qū)域不平衡性、超前性、國(guó)際性與特殊性等特征[3]。而中國(guó)、日本、韓國(guó)3 個(gè)國(guó)家的人口老齡化發(fā)展速度之快，遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)歐洲人口發(fā)達(dá)國(guó)家，且“老齡化”發(fā)展出的“少子化”特征明顯，“老齡化”和“少子化”密切相關(guān)但成反向變動(dòng)關(guān)系，而持續(xù)的低生育率是人口老齡化加劇的決定性因素[4]。在老齡化產(chǎn)生的社會(huì)壓力及未來(lái)的趨勢(shì)走向上，本世紀(jì)上半葉中國(guó)將面臨巨大的人口老齡化經(jīng)濟(jì)壓力，壓力增大時(shí)期是在21世紀(jì)20年代中期至30年代末，壓力高峰則出現(xiàn)在2040年前后，高峰時(shí)產(chǎn)生的壓力將是2010年的4 倍；巨大的人口老齡化所產(chǎn)生的經(jīng)濟(jì)壓力將有可能顯著地削弱中國(guó)崛起的后勁[5]；2010—2100年，衡量人口老齡化的老年人口比重、老年人口撫養(yǎng)比、年齡中位數(shù)，這些關(guān)鍵指標(biāo)將呈快速上升趨勢(shì)[6]；但我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平滯后于人口老齡化發(fā)展水平，還未做好應(yīng)對(duì)人口老齡化的充分準(zhǔn)備。

研究認(rèn)為，一個(gè)社會(huì)中的人口結(jié)構(gòu)呈現(xiàn)出少兒人口比重降低，老年人口比重上升，人口年齡中位數(shù)上升，那么就可以說(shuō)該社會(huì)的人口在逐漸老齡化。人口老齡化是一個(gè)動(dòng)態(tài)變化的過(guò)程，它反映了一個(gè)國(guó)家（地區(qū)）總體結(jié)構(gòu)變化的過(guò)程，反映老年人口比重變化的過(guò)程。國(guó)際上通常將65 歲及以上老年人口比重達(dá)到7%或60 歲及以上老年人口比重達(dá)到10%作為衡量一個(gè)國(guó)家（地區(qū)）進(jìn)入老齡化社會(huì)的標(biāo)準(zhǔn)。除此之外，衡量人口老齡化的指標(biāo)眾多，如老年人口比重、少兒人口比重、老齡化指數(shù)、老齡化率、老少比、年齡中位數(shù)等。

1.2 人口老齡化對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響

人口老齡化對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響廣泛而深遠(yuǎn)。針對(duì)人口老齡化的經(jīng)濟(jì)效應(yīng)，國(guó)內(nèi)外學(xué)者持有不同觀點(diǎn)，可歸結(jié)為人口老齡化對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)存在正效應(yīng)、負(fù)效應(yīng)及正負(fù)雙重效應(yīng)。

在人口老齡化對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的積極影響方面，人口老齡化會(huì)使人均產(chǎn)出的增加效應(yīng)大于出生人口減少導(dǎo)致的人均產(chǎn)出減少效應(yīng)，這表明隨著時(shí)間推移，老齡化會(huì)促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)[7]。老齡化引起的政府和居民健康支出的增加會(huì)通過(guò)提升消費(fèi)總量來(lái)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)起顯著正向作用，老齡化會(huì)給老年產(chǎn)業(yè)帶來(lái)新的發(fā)展機(jī)遇，提高消費(fèi)水平進(jìn)而促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，老齡化有助于增加人力資本投入，提升勞動(dòng)力素質(zhì)，促進(jìn)老年市場(chǎng)的形成和發(fā)展[8-10]。

從老齡化帶來(lái)的負(fù)面影響來(lái)看，中國(guó)存在未富先老這一實(shí)存狀況，這會(huì)阻礙經(jīng)濟(jì)的發(fā)展。老齡化社會(huì)通過(guò)勞動(dòng)年齡人口下降和儲(chǔ)蓄率降低阻礙經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，老齡化會(huì)導(dǎo)致未來(lái)勞動(dòng)參與率下降而對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)產(chǎn)生不利影響。在現(xiàn)有養(yǎng)老制度下，國(guó)民收入將會(huì)因?yàn)槔夏耆丝诘脑龆喽氏陆第厔?shì)，影響經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。通過(guò)對(duì)中國(guó)1990—2008年面板數(shù)據(jù)實(shí)證分析也得出了人口增長(zhǎng)率和人口老齡化均對(duì)經(jīng)濟(jì)產(chǎn)生了消極影響[11-15]的結(jié)論。

此外，基于拓展的索羅模型[16]，發(fā)現(xiàn)老齡化對(duì)中國(guó)經(jīng)濟(jì)存在雙重效應(yīng)，且這兩種效應(yīng)大小不同，會(huì)增加其對(duì)經(jīng)濟(jì)的負(fù)面影響。鄔滄萍等[17]指出老齡化會(huì)對(duì)宏觀經(jīng)濟(jì)產(chǎn)生溫和負(fù)面影響，與此同時(shí)，也會(huì)帶來(lái)積極影響。李洪心[18]認(rèn)為老齡化對(duì)經(jīng)濟(jì)的影響喜憂參半，先喜后憂，憂大于喜。

綜上，人口老齡化的研究涵蓋了經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的各個(gè)方面，較為全面。從研究?jī)?nèi)容上看，一是基于人口老齡化特征趨勢(shì)等的探討，二是研究人口老齡化對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)產(chǎn)生的不同影響，包括積極影響、消極影響等，涵蓋了儲(chǔ)蓄、勞動(dòng)力、消費(fèi)等直接或間接影響經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的各要素?？傮w來(lái)看，現(xiàn)有文獻(xiàn)對(duì)人口老齡化與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)影響實(shí)證方面的研究不多，對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)模型的建立較為單一。因此，研究基于京津冀樣例，探究人口老齡化對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)的影響，選取人口老齡化與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的主要指標(biāo)，考慮時(shí)間效應(yīng)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響，力圖科學(xué)、準(zhǔn)確地衡量京津冀人口老齡化對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響，推動(dòng)京津冀經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量協(xié)調(diào)發(fā)展。

2 京津冀人口老齡化實(shí)存狀況

京津冀人口老齡化現(xiàn)狀與全國(guó)人口老齡化現(xiàn)狀既有聯(lián)系又有區(qū)別，其老齡化突出表現(xiàn)在老年人口比重大及人口老齡化區(qū)域差異大。

2.1 老年人口比重大

據(jù)有關(guān)資料統(tǒng)計(jì)，2000年我國(guó)65 歲及以上人口占總?cè)丝诘谋戎剡_(dá)到了7%，進(jìn)入了老齡化社會(huì)，而北京市在1990年65 歲及以上人口已占全市人口7%，天津市在1991年65 歲老年人口占比達(dá)7.1%，分別比全國(guó)提前了10年和9年進(jìn)入老齡化社會(huì)，河北省則基本與全國(guó)同步步入老齡化社會(huì)。近年來(lái)，京津冀老年人口比重呈不斷上升的趨勢(shì)，老年人口的數(shù)量逐年增長(zhǎng)。2016年京津冀地區(qū)老年人口比重均高于全國(guó)平均水平，北京市老年人口比重最高，達(dá)11.7%，老齡化程度位居全國(guó)前列；天津市和河北省老齡化程度分別為11.4%和10.9%，人口老齡化程度日趨嚴(yán)重。北京市、天津市老齡化水平高的重要原因在于其經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平高，人口老齡化開(kāi)始較早，并且大量外來(lái)勞動(dòng)力人口也逐漸老化，河北省則由于年輕勞動(dòng)力外流，農(nóng)村老齡化問(wèn)題嚴(yán)重。

2.2 老齡化程度地區(qū)差異大

京津冀地區(qū)雖地理位置和文化均相近，但人口老齡化程度卻不同，特別是京津兩地與河北省人口老齡化存在較大差異。步入新世紀(jì)以來(lái)，北京外來(lái)人口快速增長(zhǎng)，減緩了其老齡化進(jìn)程，但近年來(lái)隨著外來(lái)人口增速放緩，與天津市和河北省老齡化程度緩慢上升不同，北京市人口老齡化呈現(xiàn)先下降后上升的趨勢(shì)。據(jù)2016年《天津市統(tǒng)計(jì)年鑒》可知，天津市人口老齡化最嚴(yán)重的地區(qū)是紅橋區(qū)，65 歲及以上人口占全市65 歲及以上人口的比重高達(dá)9.13%，其次是河北區(qū)（8.35%）、和平區(qū)（7.89%）。老齡化程度最低的3 個(gè)區(qū)是西青區(qū)、濱海新區(qū)和東麗區(qū)，占比分別為3.76%、3.77%、4.03%，原因在于這3 個(gè)區(qū)工業(yè)較為發(fā)達(dá)，積聚較多的青年勞動(dòng)力，減輕了其老齡化程度，特別是濱海新區(qū)，擁有許多勞動(dòng)密集型先進(jìn)制造業(yè)，吸引了大量的外來(lái)人口。

河北省人口老齡化最為顯著的特征在于各市老齡化程度存在差異且城鄉(xiāng)倒置。河北省第五、六次人口普查老年人口比重對(duì)比如圖1所示。從圖1可知，10年間河北省各地級(jí)市老年人口比重均有所上升，其中老齡化程度最嚴(yán)重的是張家口，老年人口比重高達(dá)10.34%。同時(shí)，張家口也是老齡化速度最快的城市，老年人口比重年均增速高達(dá)3.2%；老齡化程度最輕的是邯鄲，老年人口比重僅為7.05%。

據(jù)河北省第六次人口普查數(shù)據(jù)可知，無(wú)論是老年人口比重指標(biāo)，還是老年撫養(yǎng)比指標(biāo)，農(nóng)村都遠(yuǎn)大于城市，即河北農(nóng)村老齡化程度比城市更為嚴(yán)重，老齡化程度城鄉(xiāng)倒置，且二者的老齡化程度差異日趨擴(kuò)大。改革開(kāi)放后，大量農(nóng)村人口轉(zhuǎn)移到城市工作、生活，而戶籍卻還在農(nóng)村，這就導(dǎo)致了即便城市的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、醫(yī)療等條件都要好于農(nóng)村，老齡化水平理應(yīng)高于農(nóng)村，但農(nóng)村老齡化水平卻高于城市，這是因?yàn)橹袊?guó)特有的“人、戶”分離現(xiàn)狀所致。

圖1 河北省第五、六次人口普查老年人口比重對(duì)比

3 京津冀人口老齡化對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響

近年來(lái)，京津冀經(jīng)濟(jì)增速持續(xù)放緩，人口老齡化程度對(duì)京津冀經(jīng)濟(jì)是否產(chǎn)生影響，其影響是正向還是負(fù)向？人口老齡化對(duì)京津冀經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)到底有多大影響？研究依據(jù)2002—2016年人口老齡化和經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)，分析京津冀人口老齡化對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響。

3.1 模型構(gòu)建與數(shù)據(jù)分析

為更加真實(shí)全面地反映人口老齡化水平，研究選取京津冀老年人口比重衡量人口老齡化水平，選用人均GDP 作為衡量京津冀經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的指標(biāo)，在此基礎(chǔ)上加入固定資產(chǎn)投資作為控制變量。為使模型的建立能更為科學(xué)有效地衡量人口老齡化對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響，研究分別建立包含時(shí)間效應(yīng)和不含時(shí)間效應(yīng)的2 個(gè)模型加以探討，建立的計(jì)量模型如下：

式中：PGDP 為人均GDP，表示被解釋變量；PEP 為老年人口比重，表示解釋變量；IFA 為固定資產(chǎn)投資；D2002—2006、D2007—2011、D2012—2016為時(shí)間虛擬變量，分別將2002—2006年、2007—2011年、2012—2016年設(shè)為1，其他為 0；α 為常數(shù)項(xiàng)或截距項(xiàng)；δi為第 i 個(gè)省份的固定效應(yīng)效果；εit為橫截面i 和時(shí)間t上的隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。

研究采用京津冀面板數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)主要來(lái)源于國(guó)家統(tǒng)計(jì)局、《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》，并參考《2016年天津數(shù)據(jù)》。

除時(shí)間虛擬變量外，本文在對(duì)各主要變量進(jìn)行描述性分析后發(fā)現(xiàn)，樣本期內(nèi)產(chǎn)出的平均水平為54 463元，標(biāo)準(zhǔn)差為32 112 元，經(jīng)濟(jì)波動(dòng)幅度較大，造成這一波動(dòng)的原因在于京津冀經(jīng)濟(jì)的快速增長(zhǎng)，人均GDP 的最小值為8 961 元，最大值為118 189 元，京津冀經(jīng)濟(jì)在樣本期內(nèi)增長(zhǎng)了12.19 倍。老年人口比重最大值為0.12，最小值為0.08，說(shuō)明京津冀老年人口比重逐年增長(zhǎng)，人口老齡化程度日益加重。固定資產(chǎn)投資平均值為8 028 億元，標(biāo)準(zhǔn)差達(dá)7 606 億元，最大值為31 750 億元，最小值為808 億元，說(shuō)明固定資產(chǎn)投資的增速很快，固定資產(chǎn)存量增加了38.29 倍，年均增速高達(dá)255%。從總體上看，各變量均值均大于標(biāo)準(zhǔn)差，表明各主要變量離散程度均較小，并且大部分變量最大值與最小值的差距較大，反映出京津冀經(jīng)濟(jì)發(fā)展的不平衡。

3.2 模型的檢驗(yàn)與選擇

由于時(shí)間序列可能存在偽回歸的情況，在運(yùn)用面板數(shù)據(jù)分析之前需要對(duì)各變量進(jìn)行單位根檢驗(yàn)，研究將對(duì)模型1 進(jìn)行單位根檢驗(yàn)。為提高檢驗(yàn)的可信度，研究將綜合運(yùn)用LLC 檢驗(yàn)、ISP 檢驗(yàn)、Fisher 檢驗(yàn)等單位根檢驗(yàn)方法來(lái)驗(yàn)證數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性。面板數(shù)據(jù)原值單位根LLC 檢驗(yàn)、ISP 檢驗(yàn)、Fisher 檢驗(yàn)結(jié)果均顯示變量不平穩(wěn)，對(duì)各變量一階差分后均在1%的顯著性水平下拒絕了含有單位根的原假設(shè)，即差分后的變量平穩(wěn)。

單位根檢驗(yàn)結(jié)果表明，模型中變量的一階差分項(xiàng)均為平穩(wěn)序列，因此可進(jìn)行協(xié)整檢驗(yàn)。面板數(shù)據(jù)協(xié)整檢驗(yàn)結(jié)果如表1所示。

表1 面板數(shù)據(jù)協(xié)整檢驗(yàn)結(jié)果

由表1知，面板協(xié)整Kao 的ADF 結(jié)果和Fisher 檢驗(yàn)結(jié)果均在1%的顯著性水平上拒絕了不存在協(xié)整關(guān)系的原假設(shè)，并從Fisher 檢驗(yàn)結(jié)果可知變量間存在兩個(gè)協(xié)整關(guān)系。Pedroni 各統(tǒng)計(jì)量檢驗(yàn)結(jié)果有差異，由于Group ADF、Panel ADF、Group pp 檢驗(yàn)效果較好，檢驗(yàn)結(jié)果顯示這3 個(gè)統(tǒng)計(jì)量均在1%的顯著性水平下拒絕了不存在協(xié)整關(guān)系的原假設(shè)，而Panel V、Group rho 檢驗(yàn)效果較差。綜上所述，面板模型的變量間存在協(xié)整關(guān)系，即人均GDP、老年人口比重與固定資產(chǎn)投資之間存在長(zhǎng)期均衡關(guān)系，可以進(jìn)行面板模型估計(jì)。

在構(gòu)建面板方程前，需要識(shí)別選用混合橫截面模型、變截距模型或變系數(shù)模型，并檢驗(yàn)上述設(shè)定的模型是否合理。研究通過(guò)構(gòu)造F 統(tǒng)計(jì)量決定選用哪種模型，通過(guò)構(gòu)造F1 統(tǒng)計(jì)量和F2 統(tǒng)計(jì)量來(lái)檢驗(yàn)，計(jì)算得出F1 統(tǒng)計(jì)量和F2 統(tǒng)計(jì)量值分別為1 070.6 和42.5，均大于其所對(duì)應(yīng)的臨界值，故拒絕混合橫截面模型、變截距模型，采用變系數(shù)模型，且本文模型是對(duì)京津冀三省市的估計(jì)屬于總體的估計(jì)，反映總體的效應(yīng)，京津冀三省市經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展也存在差異，因此模型1選用變系數(shù)固定效應(yīng)模型。模型2 在模型1 的基礎(chǔ)上考慮了時(shí)間效應(yīng)，加入了時(shí)間虛擬變量，同樣采用變系數(shù)固定效應(yīng)模型。

3.3 面板實(shí)證結(jié)果及解釋

確定了模型類型后，下一步需進(jìn)行參數(shù)估計(jì)。京津冀人口老齡化對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)面板數(shù)據(jù)估計(jì)結(jié)果如表2所示。

表2 京津冀人口老齡化對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)面板參數(shù)估計(jì)結(jié)果

模型1 和模型2 的判定系數(shù)R2分別為0.995 2、0.995 6，模型的擬合優(yōu)度均較高，模型2 的擬合優(yōu)度更佳，且模型1 與模型2 對(duì)應(yīng)的F 統(tǒng)計(jì)量分別為926.162 9、480.139 4，均通過(guò)了0.01 的顯著性水平檢驗(yàn)，模型整體顯著。

3.3.1 模型1實(shí)證結(jié)果及其解釋

從模型1 可知，人口老齡化對(duì)北京市、天津市的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)均有正效應(yīng)，且人口老齡化對(duì)北京市的積極影響要大于天津市，老年人口比重增加0.01，其對(duì)北京市經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)度為0.25，對(duì)天津市經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)度為0.15，其所對(duì)應(yīng)的回歸系數(shù)統(tǒng)計(jì)性檢驗(yàn)不顯著。河北省的人口老齡化對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)產(chǎn)生了負(fù)效應(yīng)，反映彈性為-0.33，回歸系數(shù)在統(tǒng)計(jì)上不顯著，表明人口老齡化對(duì)河北省經(jīng)濟(jì)產(chǎn)生了負(fù)面影響。

實(shí)證結(jié)果顯示，當(dāng)前人口老齡化對(duì)北京市和天津市有積極影響。短期內(nèi)人口老齡化不會(huì)對(duì)京津勞動(dòng)力供給造成負(fù)面影響。京津一直以來(lái)都是全國(guó)重要的人口遷入地，雖然近年來(lái)京津戶籍人口有所下降，但豐富的教育醫(yī)療等公共資源所產(chǎn)生的巨大虹吸效應(yīng)使得大量年輕人涌入京津工作、生活，戶籍制度改革的深入也增加了京津高素質(zhì)人力資源，滿足了企業(yè)對(duì)勞動(dòng)力的需求，保持了城市所需的人力資本活力。與此同時(shí)，京津老年人口素質(zhì)普遍較高，老年人雖已達(dá)到退休年齡，但其所擁有的成熟經(jīng)驗(yàn)和過(guò)硬技術(shù)仍有可能以專家、顧問(wèn)等形式得到政府或企業(yè)的返聘，發(fā)揮高知識(shí)技能老人“余熱”，實(shí)現(xiàn)老有所為，滿足社會(huì)對(duì)高端人才的需求，使其繼續(xù)為經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展服務(wù)。

人口老齡化對(duì)河北省有負(fù)面影響。由于缺乏豐富的教育醫(yī)療等資源，河北省大量年輕勞動(dòng)力涌入京津等大城市，導(dǎo)致河北省人才流失，加之人口結(jié)構(gòu)老化，極易產(chǎn)生結(jié)構(gòu)性失業(yè)，引發(fā)河北省企業(yè)“招工難”問(wèn)題，阻礙經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)；河北省老年人口眾多，農(nóng)村老齡化嚴(yán)重，依據(jù)生命周期理論，老年人由于退出工作崗位，收入較低導(dǎo)致儲(chǔ)蓄減少，消費(fèi)降低，不利于擴(kuò)大內(nèi)需，影響人民收入水平的提升。同時(shí)，人口老齡化增加了河北省政府、企業(yè)及家庭的養(yǎng)老負(fù)擔(dān)，減少了企業(yè)、家庭儲(chǔ)蓄，導(dǎo)致社會(huì)投資減少。

3.3.2 模型2實(shí)證結(jié)果及其解釋

模型2 在模型1 的基礎(chǔ)上加入了時(shí)間效應(yīng)。結(jié)果顯示，京津的人口老齡化對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)依然有正效應(yīng)，且人口老齡化對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)度均在模型1 的基礎(chǔ)上有所提升，其回歸系數(shù)分別為0.41 和0.19。河北省的人口老齡化依然對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)存在負(fù)面影響，但負(fù)面效果有所減輕，其回歸系數(shù)為-0.3，統(tǒng)計(jì)上不顯著。加入時(shí)間虛擬變量后人口老齡化通過(guò)勞動(dòng)力、儲(chǔ)蓄、消費(fèi)等方面促進(jìn)了京津的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，且這種推動(dòng)力更為明顯。2002年以來(lái)，京津冀老年人口的逐年增多，京津兩地房?jī)r(jià)、物價(jià)高，生活成本顯著高于河北省，使得許多老年人轉(zhuǎn)移到河北省承德、秦皇島等環(huán)境較好、成本較低的城市養(yǎng)老，促進(jìn)了當(dāng)?shù)仞B(yǎng)老產(chǎn)業(yè)的發(fā)展；且河北省經(jīng)濟(jì)建設(shè)日益受到黨和國(guó)家的重視，獲得國(guó)家政策、資金的扶持，這在一定程度上抵消了人口老齡化給經(jīng)濟(jì)帶來(lái)的消極影響。

時(shí)間虛擬變量在模型2 中表現(xiàn)出對(duì)京津冀3 省市人均GDP 的貢獻(xiàn)度有所不同。2006年以前，虛擬變量對(duì)北京和河北有微弱負(fù)效應(yīng)，系數(shù)在統(tǒng)計(jì)上不顯著。2006年以后，其系數(shù)對(duì)北京的負(fù)面影響進(jìn)一步減輕，對(duì)天津市和河北省均有積極影響。2002年以來(lái)，京津冀的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)在不同時(shí)期均受到國(guó)家經(jīng)濟(jì)政策的影響。2006年以前的國(guó)家經(jīng)濟(jì)政策相對(duì)較為保守，改革開(kāi)放的政策又不穩(wěn)定，這在一定程度上不利于北京市和河北省的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。2006年以后中國(guó)積極的經(jīng)濟(jì)政策推動(dòng)了京津冀乃至全國(guó)經(jīng)濟(jì)的高速增長(zhǎng)，加之中國(guó)改革開(kāi)放的不斷深化，創(chuàng)造了有利于京津冀經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的宏觀環(huán)境，加速了京津冀經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。控制變量固定資產(chǎn)投資在2 個(gè)模型中均表現(xiàn)出對(duì)京津冀人均GDP 有顯著正向影響，京津冀加大對(duì)固定資產(chǎn)的投資，如增加基礎(chǔ)設(shè)施的投入等，勢(shì)必有助于拉動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。

4 對(duì) 策

由前述研究可知，總體上京津冀人口老齡化與區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)仍較為協(xié)調(diào)，京津冀仍處于不斷發(fā)展時(shí)期，有著較為豐厚的人力資源基礎(chǔ)，短期內(nèi)不會(huì)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)產(chǎn)生嚴(yán)重負(fù)面影響。當(dāng)人口老齡化發(fā)展到嚴(yán)重程度，勢(shì)必造成經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的減速，影響經(jīng)濟(jì)的持續(xù)增長(zhǎng)。因此，需要未雨綢繆，從現(xiàn)在開(kāi)始采取應(yīng)對(duì)措施，以延緩和適應(yīng)人口老齡化帶來(lái)的沖擊。

4.1 大力發(fā)展經(jīng)濟(jì)，推動(dòng)京津冀協(xié)同發(fā)展

要加快推進(jìn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展，打造更為雄厚夯實(shí)的經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)和實(shí)例條件。要深入實(shí)施京津冀協(xié)同發(fā)展戰(zhàn)略，按照國(guó)家對(duì)京津冀的戰(zhàn)略定位，明確自身優(yōu)勢(shì)及發(fā)展著力點(diǎn)，錯(cuò)位發(fā)展。實(shí)證結(jié)果表明，老齡化社會(huì)帶來(lái)的多樣化老年消費(fèi)需求能有效拉動(dòng)內(nèi)需進(jìn)而促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，而投資始終是推動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的重要源動(dòng)力，在經(jīng)濟(jì)發(fā)展過(guò)程中要尤為重視激發(fā)老年人消費(fèi)需求并適度擴(kuò)大基礎(chǔ)設(shè)施等固定資產(chǎn)的投資。

4.2 健全養(yǎng)老產(chǎn)業(yè)體系，構(gòu)建多主體養(yǎng)老新模式

要建立健全銀色產(chǎn)業(yè)體系，貫徹落實(shí)相關(guān)的稅收優(yōu)惠、信貸優(yōu)惠、調(diào)整財(cái)政支出等相應(yīng)對(duì)策，創(chuàng)造有利于銀色產(chǎn)業(yè)發(fā)展的寬松環(huán)境，以促進(jìn)銀色產(chǎn)業(yè)的快速發(fā)展。運(yùn)用市場(chǎng)化手段進(jìn)行資源的最優(yōu)配置，政府應(yīng)給予相關(guān)優(yōu)惠政策和指導(dǎo)，鼓勵(lì)民間資本進(jìn)入銀色市場(chǎng)，建立營(yíng)利性或非營(yíng)利性老年服務(wù)機(jī)構(gòu)，擴(kuò)大老齡產(chǎn)業(yè)比重，綜合運(yùn)用“無(wú)形的手”和“有形的手”發(fā)展人口老齡化社會(huì)的配套產(chǎn)業(yè)，開(kāi)拓更多符合老齡人口需求的行業(yè)以應(yīng)對(duì)老齡人口消費(fèi)需求。

4.3 注重人才培養(yǎng)，加強(qiáng)養(yǎng)老服務(wù)專業(yè)人才隊(duì)伍建設(shè)

要鼓勵(lì)高校開(kāi)設(shè)養(yǎng)老服務(wù)相關(guān)專業(yè)，強(qiáng)化職業(yè)院校對(duì)養(yǎng)老人才的職業(yè)培訓(xùn)，提高其職業(yè)技能，為養(yǎng)老產(chǎn)業(yè)提供充足的人力資源。要加強(qiáng)三地校企合作，搭建校企共同管理的平臺(tái)與制度，加強(qiáng)學(xué)校和養(yǎng)老服務(wù)機(jī)構(gòu)的交流溝通，共同探討有關(guān)養(yǎng)老服務(wù)的相關(guān)課題，促進(jìn)“工學(xué)結(jié)合”，提高養(yǎng)老服務(wù)的專業(yè)化水平。

5 結(jié) 語(yǔ)

本文在系統(tǒng)梳理人口老齡化及其與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)相關(guān)文獻(xiàn)的基礎(chǔ)上，立基京津冀樣例，基于人口老齡化實(shí)存狀況的分析發(fā)現(xiàn)，京津冀地區(qū)老齡化存在關(guān)聯(lián)性與異質(zhì)性，京津冀老年人口比重高于全國(guó)大部分地區(qū)，老年人口比重大，老齡化區(qū)域差異較大，且河北省老齡化城鄉(xiāng)倒置，農(nóng)村老齡化嚴(yán)重。研究充分考慮時(shí)間效應(yīng)對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)影響，構(gòu)建雙面板變系數(shù)固定效應(yīng)模型，從區(qū)域中觀層面探討老齡化的經(jīng)濟(jì)效應(yīng)，并進(jìn)行多維面板協(xié)整檢驗(yàn)后得出：京津冀人口老齡化與區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間存在長(zhǎng)期穩(wěn)定的均衡關(guān)系，無(wú)論是否存在時(shí)間效應(yīng)，人口老齡化均對(duì)北京市、天津市經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)存在正效應(yīng)，對(duì)河北省經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)產(chǎn)生消極影響。