多生育降低了產(chǎn)出嗎?

楊華磊 張文超 沈政

摘要：通過構(gòu)建一個兩部門的動態(tài)一般均衡模型，再次考察多生育對產(chǎn)出的影響，根據(jù)現(xiàn)實可行參數(shù)進行模擬研究后發(fā)現(xiàn)：在2050年前，如果民眾按照政策生育，GDP和人均GDP分別從2018年的13.124萬億美元和0.941萬美元上升到2050年間的33.301萬億美元和2.312萬美元;相比基準生育情景，民眾按照政策生育至少不會大幅度地降低人均GDP，相反能提升歷年GDP增長率約0.427%和GDP約0.396萬億美元。進一步模擬研究后發(fā)現(xiàn)：改善城鎮(zhèn)生育水平更有利于GDP的提升，甚至人均GDP的提升。考慮到當前實際生育水平，尤其當前城鎮(zhèn)的實際生育水平遠低于政策生育水平這一現(xiàn)實，因此我國應完善注重城鎮(zhèn)女性職業(yè)發(fā)展的生育保險制度和出臺0—3歲托幼服務等生育支持性政策。

關(guān)鍵詞：生育;動態(tài)一般均衡;經(jīng)濟增長;城鎮(zhèn)化;生育水平;老齡化

文獻標識碼：A

文章編號：100228482020（01）003712

開放科學（資源服務）標識碼（OSID）：

20世紀70年代以來，伴隨著城鎮(zhèn)化和工業(yè)化的推進，現(xiàn)代就業(yè)和生活方式極大地提高了生育的成本，改變了生育的文化，使得生育率不斷下降。與此同時，考慮到我國特殊的生育政策環(huán)境，計劃生育政策在有效控制我國人口總量、保障經(jīng)濟與社會發(fā)展的同時，也使得我國生育率下跌幅度更大。我國生育率從20世紀70年代初的6.0左右，下降至80年代接近人口更替水平的2.1，在90年代更是下降到更替水平之下，進入21世紀則下降至1.5左右，并持續(xù)至今?[1]。依據(jù)2018年《國民經(jīng)濟與社會發(fā)展統(tǒng)計公報》，我國的出生率和出生人口也表現(xiàn)出明顯的下降。2000年我國出生率為14.03‰、人口增長率為7.58‰;到2018年分別下跌至10.94‰、3.81‰，而2018年我國出生人口數(shù)為1530萬人，為1962年以來最低人數(shù)。生育率的下降帶來人口增長困難的同時，也進一步影響人口結(jié)構(gòu)，加劇中國的人口老齡化，使得中國老齡化來得更迅猛。老年人口比重不斷激增，我國65歲及以上老年人口從2000年的8821萬人增長至2018年的16658萬人，對應比重也從7.1%上升至當前的11.9%，遠高于7%的國家標準線。據(jù)預測，到2030年65歲及以上老年人口占比將達到25.3%，2050年這一比重將超過1/3。此外，伴隨著生活質(zhì)量與醫(yī)療水平的提升，我國人均壽命不斷提高，已從2000年的71.40歲上升至76.34歲，進一步加深了人口老齡化與養(yǎng)老壓力。生育水平下降引致的日益嚴峻的人口老齡化對經(jīng)濟發(fā)展的影響引起了學界的關(guān)注與擔憂。例如，汪偉?[2]指出在當前中國參數(shù)下，人口老齡化已經(jīng)對我國經(jīng)濟增長產(chǎn)生了嚴重的負面影響。

生育率下降引致的老齡化問題會對中國實現(xiàn)兩個一百年目標產(chǎn)生影響嗎？對于這個問題的回答，可以從已有發(fā)達國家的經(jīng)歷來看。對于如何界定發(fā)達國家，國際上存在不同的指標。例如，世界銀行根據(jù)人均國民總收入（Gross National Income，GNI），將各經(jīng)濟體劃分為低收入、中低收入、中高收入和高收入四個層次，其中高收入經(jīng)濟體人均GNI均大于1.238萬美元。國際貨幣基金組織在2017年發(fā)布的《世界經(jīng)濟展望》中將39個國家和地區(qū)歸為發(fā)達經(jīng)濟體，而從人均國內(nèi)生產(chǎn)總值（Gross Domestic Product，GDP）來看，一般認為人均GDP超過斯洛伐克和希臘則被認為是發(fā)達國家，而根據(jù)世界銀行的數(shù)據(jù)，2017年斯洛伐克人均GDP為1.707萬美元，希臘為1.861萬美元。對此，這里將人均GDP超過1.9萬美元的經(jīng)濟體界定為發(fā)達國家。2018年底中國人均GDP為0.948萬美元左右，目前仍處于中等收入國家行列，與上述界定下的發(fā)達國家的人均收入水平仍存在較大差距?[3]。

在邁入發(fā)達國家的隊列中，部分發(fā)達國家以及中國的發(fā)達地區(qū)表征生育率和老齡化水平的人口結(jié)構(gòu)具有何種特征呢？本文根據(jù)聯(lián)合國統(tǒng)計司公開的數(shù)據(jù)，選取日本、韓國、新加坡、中國香港和中國臺灣等在達到發(fā)達隊列門檻值，即人均GDP為1.9萬美元時的年份、人均GDP、生育率和老齡化水平同中國當前的情況進行比較。從表1可以看出，中國香港、中國臺灣和韓國在達到發(fā)達經(jīng)濟水平時生育水平均低于當前我國的總和生育率，而日本、新加坡、澳大利亞則高于當前我國的總和生育水平;在老齡化水平方面，其他國家和地區(qū)的老齡化水平均低于當前我國老齡化水平?？傊?018年我國人均GDP為0.948萬美元，遠低于進入發(fā)達經(jīng)濟體的門檻值1.9萬美元，同時我國老齡化水平又高于上述所有發(fā)達國家和地區(qū)在達到發(fā)達經(jīng)濟體時的老齡化水平，生育水平僅比韓國好些，這說明我國存在明顯的未富先老癥候，生育率的偏低，使得我國未來老齡化問題更為嚴重。

伴隨著人口世代更迭，中國最大規(guī)模世代“1960后”嬰兒潮將逐步退出勞動市場，出生低谷一代“2000后”將逐步進入勞動市場，適齡勞動年齡人口進一步下降，老齡化提速，與此同時中國經(jīng)濟在保持30多年高速增長后于2016年經(jīng)濟增長率首次跌破7%。經(jīng)濟增速放緩很可能會阻礙中國邁入發(fā)達國家行列的步伐，進而落入拉美式的中等收入陷阱。相關(guān)研究表明，在由中等收入邁進高收入階段的過程中，保持較高的勞動年齡人口比重是一個經(jīng)濟體快速進入高收入行列的重要因素：以韓國和新加坡為例，二者處在中等收入階段的勞動年齡人口比重年均增長率分別為1.04%和1%，比落入到中等收入陷阱的經(jīng)濟體的增長率平均水平高0.72～0.76個百分點?[4]，而未來中國適齡勞動人口占比是逐年下降的。通過觀察幾個落入中等收入陷阱的經(jīng)濟體，如阿根廷、智利等，可以發(fā)現(xiàn)，這些國家過分強調(diào)市場對人口問題的調(diào)節(jié)，卻忽視了政府的宏觀調(diào)控作用，尤其是在社會經(jīng)濟轉(zhuǎn)型時期，沒有注重人口自身均衡發(fā)展，導致經(jīng)濟增長潛力下降?[5]。當前，中國與拉美等國改革前的情況比較類似，經(jīng)濟發(fā)展仍屬中等收入階段，但是國內(nèi)勞動年齡人口數(shù)量下降，老齡化趨勢明顯，人口與經(jīng)濟的協(xié)調(diào)面臨嚴峻挑戰(zhàn)。在此背景下，為緩解生育率下降所引致的人口老齡化問題，避免掉入中等收入陷阱，我國在2016年1月正式出臺“全面二孩”政策?；谠摫尘?，本文試圖回應兩個問題，首先，在全面二孩政策背景下表征為放寬生育政策的多生育會對我國產(chǎn)出、產(chǎn)出增速、人均產(chǎn)出產(chǎn)生何種影響，是有助于兩個百年目標的實現(xiàn)，還是會阻滯兩個百年目標的實現(xiàn)呢？其次，在初始城鄉(xiāng)不同生育水平情景下，城鄉(xiāng)生育水平的提升對上述三者的影響存在何種差異，如果生育水平的提高是有利于產(chǎn)出的，那么提高城鎮(zhèn)生育水平，還是提高鄉(xiāng)村生育水平，更能夠促進經(jīng)濟增長和產(chǎn)出的提高呢？對于上述問題，本文將進行深入分析，力圖做出科學合理的回答。本文的研究意義在于，理論上，為學者提供一個分析生育對產(chǎn)出和經(jīng)濟增長影響的，可拓展的兩部門動態(tài)一般均衡框架;實踐上，一方面回應了當前我國學界關(guān)于多生育是否促進經(jīng)濟增長的爭議，澄清了多生育對經(jīng)濟發(fā)展的動態(tài)影響過程以及城鄉(xiāng)生育水平的影響差異，另一方面，為未來生育政策的制定，比如是否繼續(xù)放松生育管控，是否進行生育支持，如何進行生育支持以及著力點在哪里等公共決策提供理論和經(jīng)驗證據(jù)。

一、文獻述評

學術(shù)界就生育政策調(diào)控對國民經(jīng)濟的影響進行了大量研究，其研究結(jié)論主要體現(xiàn)在以下三個方面。一是，放開型生育政策支持下多生育有利于促進經(jīng)濟增長。例如，Johnson?[6]基于歷史數(shù)據(jù)的分析，人口增長和經(jīng)濟增長從長期來看呈現(xiàn)正向關(guān)系，即在低人口增長率時期往往伴隨著低經(jīng)濟增長，而高人口增長率時期經(jīng)濟表現(xiàn)出快速增長趨勢，因而限制生育會降低未來經(jīng)濟增長水平。蔡昉?[7]指出，繼劉易斯第一轉(zhuǎn)折點出現(xiàn)以后，由于經(jīng)濟的發(fā)展和人均壽命的延長，以及生育觀念的改變和中國長期的計劃生育政策造成的生育率下降，引致中國的人口紅利在2013年左右開始下降，歷年新增勞動力數(shù)量開始減少，社會負擔開始增大，如果中國不能很好地處理這些問題，很有可能掉進中等收入陷阱中。隨后陸旸等?[8]從不同的人口調(diào)整方案進行模擬分析發(fā)現(xiàn)，相對于基期，放開生育會降低當期潛在增長率，提高未來潛在增長率，且生育政策越放開，當期潛在增長率下降的越多，未來潛在增長率增長也越多。

二是，多生育對產(chǎn)出，特別是對人均產(chǎn)出會產(chǎn)生較強的負面效應。例如，Li等?[9]通過經(jīng)驗研究發(fā)現(xiàn)，限制性生育的計劃生育政策在一定程度上能夠促使中國有更高的人力資本和經(jīng)濟增速。Zhu等?[10]、Liao?[11]基于生育存在數(shù)量和質(zhì)量替代的假設，分別采用世代交疊模型進行模擬發(fā)現(xiàn)，計劃生育政策促使中國有更高的人力資本積累和人均產(chǎn)出。劉永平等?[12]在家庭養(yǎng)老機制下同樣采用世代交疊模型進行模擬研究發(fā)現(xiàn)，放松生育管控下多生育會抑制未來經(jīng)濟增長率，進而對總產(chǎn)出和人均產(chǎn)出的影響是負面的。汪偉?[13]在生育存在管控下構(gòu)建一個三期的世代交疊模型進行理論和經(jīng)驗研究發(fā)現(xiàn)，出生率的下降會提高經(jīng)濟增長率，放松生育管控下如果出現(xiàn)大幅度的生育反彈，將不利于產(chǎn)出和人均產(chǎn)出的提高。倪紅福等?[14]采用動態(tài)可計算一般均衡模型進行模擬研究發(fā)現(xiàn)，在人均產(chǎn)出上，完全放松生育管控不如單獨二孩政策。陸旸和蔡昉?[8]采用索洛模型進行模擬發(fā)現(xiàn)，放松生育管控或者多生育情景雖然能夠提高未來社會總產(chǎn)出和產(chǎn)出增速，但是會降低未來人均產(chǎn)出。黃少安等?[15]認為，中國當前的主要問題依然是人口總量問題，相對于放松生育管控，老齡化帶來的問題是短期和輕微的，所以中國還必須堅持生育管控，在嚴格控制人口總量下提高人口素質(zhì)。

三是，生育政策對經(jīng)濟增長的影響比較有限，甚至是不確定的。Bloom等?[16]研究發(fā)現(xiàn)，總?cè)丝谠鲩L率實際上對經(jīng)濟增長的作用很小，而預期壽命、年齡結(jié)構(gòu)和人口密度的改變對經(jīng)濟增長率具有顯著的影響。隨后Rosenzweig等?[17]對中國子女數(shù)量和質(zhì)量的替代性進行研究，嘗試去回答計劃生育引致的出生率下降是否會增加人力資本的問題，實證研究表明，盡管孩子的數(shù)量和質(zhì)量存在一定程度的替代性，但是中國計劃生育政策對人力資本積累和經(jīng)濟發(fā)展所起到的作用是比較微弱的。梁穎等?[18]指出，2011年左右中國勞動力數(shù)量開始出現(xiàn)下降，而此時中國經(jīng)濟也將相應地轉(zhuǎn)向依靠技術(shù)，即全要素生產(chǎn)率的提高、制度紅利以及第二次人口紅利，因此放開生育政策，使得生育水平高于當前生育水平，對未來產(chǎn)出和人均產(chǎn)出的影響是有限的。另有研究認為，生育政策與經(jīng)濟增長二者之間的關(guān)系并不明確。Becker等?[19]的研究顯示，在一個人力資本較低的社會里，社會傾向于選擇較大的家庭規(guī)模和較少的人力資本投資;而在人力資本較多的國家，社會傾向選擇小的家庭規(guī)模和較多的人力資本投資。隨后Bucci?[20]發(fā)現(xiàn)，無論是人均收入，還是經(jīng)濟增長率都是獨立于人口規(guī)模的，也就是說，人口增長可能影響或者不影響人均收入，取決于個體對后代的利他程度和技術(shù)本身。瞿凌云?[21]基于人口數(shù)量與質(zhì)量替代效應的視角，借助理論模型討論在具有中國特色發(fā)展模式下人口老齡化對經(jīng)濟增長的影響，研究表明，低生育率盡管會加劇人口老齡化，但會促進人均教育投資和人力資本積累，生育對經(jīng)濟增長的影響程度如何最終由這兩個力量強弱的對比而決定。

可以看出，上述關(guān)于生育管控和生育對國民經(jīng)濟影響的研究已取得比較豐富的成果，但是仍然沒有取得一致性的結(jié)論，而且在以下兩個方面需要進一步補充和完善。首先是在研究內(nèi)容上，大部分研究僅分析了中國放開型或限制型生育政策對經(jīng)濟增長的總效應，沒有考慮到在城鄉(xiāng)生育率、生產(chǎn)率以及人力資本等異質(zhì)性以及中國當前的全面二孩政策背景下，按照全面二孩政策進行生育，即當城鎮(zhèn)、鄉(xiāng)村以及城鄉(xiāng)生育水平分別提高到2.0對未來實際潛在GDP增長率、GDP以及人均GDP會產(chǎn)生何種影響，以及這種影響有何差異性。其次是在研究方法上，多數(shù)學者在模擬生育或者生育政策對表征為社會福利的產(chǎn)出的影響中，模型設定上較少考慮到生產(chǎn)率的配置效應、時間效應以及規(guī)模效應，特別是沒有或者很少考慮生育通過人口規(guī)模對生產(chǎn)率的影響，忽略城鄉(xiāng)的差異以及城鄉(xiāng)生育水平分別提升對GDP的影響?；诖?，本文在充分考慮中國的國情下，比如城鄉(xiāng)有差別的生育、人力資本、勞動生產(chǎn)率以及養(yǎng)老制度，養(yǎng)老的家庭和社會、統(tǒng)籌和個人賬戶的混合情景等等，構(gòu)建一個兩部門的可計算動態(tài)一般均衡模型。相比當前的生育情景，通過政策模擬研究，嘗試去回答如果民眾按照全面二孩政策生育會對未來實際潛在GDP、GDP以及人均GDP產(chǎn)生何種影響，以及城鄉(xiāng)差異引致的不同影響。

二、理論框架與參數(shù)設定

（一）家庭部門決策

為刻畫中國當前的語境以及定量地考察生育對產(chǎn)出的影響，嘗試構(gòu)建一個兩部門的動態(tài)一般均衡模型。第i年非農(nóng)業(yè)和農(nóng)業(yè)部門的總產(chǎn)出為Y?si和Y?ui，

兩部門總消費為C?s1i和C?u1i，

兩部門總儲蓄為S?si和S?ui，

兩部門撫養(yǎng)一個青少年占工資的比例為μs和μu，

兩部門統(tǒng)籌和個人賬戶養(yǎng)老保險繳納比例為τ?s1、τ?s2和τ?u1、τ?u2，

兩部門勞動人口工資為w?si和w?ui，

兩部門青少年人口數(shù)量為H?si和H?ui，

兩部門勞動人口數(shù)量為L?si和L?ui，

兩部門總產(chǎn)出中用于撫養(yǎng)孩子的支出為H?siμsw?si和H?uiμuw?ui?？紤]到城鎮(zhèn)生育成本較高，設定H?siμsw?si大于H?uiμuw?ui;

兩部門中贍養(yǎng)一個老人占工資比例為s和u，老年人為O?si和O?ui，

兩部門總產(chǎn)出中用于贍養(yǎng)老人的支出為O?sisw?si和O?uiuw?ui，如果x=s，u，則兩部門決策者在產(chǎn)出分配中面臨的預算約束方程為：

Y?xi=C?x1i+S?xi+H?xiμxw?xi+O?xixw?xi+（τ?x1+τ?x2）L?xiw?xi（1）

第i年消費C?x1i意味著當期消費，儲蓄S?xi和個人賬戶養(yǎng)老保險繳費額

τ?x2L?xiw?xi意味著未來消費。若第i+1年資本收益率為ri+1，儲蓄和個人賬戶養(yǎng)老金在第i+1年獲得

Z?x1（S?xi+τ?x2L?xiw?xi）=

（S?xi+τ?x2L?xiw?xi）（1+ri+1）單位回報。如果第i年x部門年齡為j的人口數(shù)量為P?xij，非農(nóng)業(yè)和農(nóng)業(yè)部門中第i年將要退出勞動市場的人口數(shù)量為J?si和J?ui，兩部門相應臨近退休年齡上的幸存率為

π?si和π?ui，兩部門的統(tǒng)籌賬戶養(yǎng)老保險繳費額

τ?x1L?xiw?xi在下一年給代表性主體帶來

Z?x2（τ?x1L?xiw?xi）=

π?xiτ?x1L?xiw?xiJ?xi/O?xi+1-τ?x1L?xiJ?xi單位回報。兩部門第i年撫養(yǎng)子女和贍養(yǎng)老人支出

H?xiμxw?xi+O?xixw?xi在第i+1年獲得

Z?x3（H?xiμxw?xi+O?xixw?xi）=

π?xiJ?xixw?xi+1-J?xi（H?xiμxw?xi+O?xixw?xi）/L?xi單位回報，則最終兩部門產(chǎn)出分配中的儲蓄、養(yǎng)老保險繳費、撫養(yǎng)孩子以及贍養(yǎng)老人支出獲得的回報C?x2i為：

C?x2i=Z?x1（S?xi+τ?x2L?xiw?xi）+Z?x2（τ?x1L?xiw?xi）+Z?x3（H?xiμxw?xi+O?xixw?xi）（2）

參照Becker等?[22]的設定，考慮到中國撫養(yǎng)子女和贍養(yǎng)老人的天倫之樂文化，決策者效用函數(shù)包括當期消費支出、當期撫養(yǎng)孩子支出、當期贍養(yǎng)老人支出以及當期投資在下一期回報帶來的效用，則兩部門決策者的目標函數(shù)為：

U?xi=（C?x1i）?σ+βx（C?x2i）?σ+γx（H?xiμxw?xi）?σ+ζx（O?xixw?xi）?σ（3）

折現(xiàn)系數(shù)βx表示兩部門決策者對未來消費賦予的權(quán)重，γx和ζx表示對撫養(yǎng)孩子和贍養(yǎng)老人支出賦予的權(quán)重。第i年兩部門家庭決策者面臨的決策是如何將相應部門的產(chǎn)出在消費、儲蓄、養(yǎng)老保險繳費、撫養(yǎng)孩子以及贍養(yǎng)老人之間進行最優(yōu)分配，以實現(xiàn)第i年產(chǎn)出帶來的效用最大化，參考Yang?[23]的設定，則兩部門中相應的目標函數(shù)和約束方程為：

maxC?x1i、C?x2i、S?xiU?xi=

（C?x1i）?σ+βx（C?x2i）?σ+γx（H?xiμxw?xi）?σ+ζx（O?xixw?xi）?σ

s.t

C?x1i=Y?xi-S?xi-H?xiμxw?xi-O?xixw?xi-（τ?x1+τ?x2）L?xiw?xi

C?x2i=Z?x1（S?xi+τ?x2L?xiw?xi）+Z?x2（τ?x1L?xiw?xi）+Z?x3（H?xiμxw?xi+O?xixw?xi）

0<βx，γx，ζx，π?xi，μx，x，τ?x1，τ?x2<1（4）

如果福利轉(zhuǎn)化系數(shù)為χ，兩部門的目標函數(shù)之和就為U?si+χU?ui，則兩部門第i年家庭部門決策的目標函數(shù)和約束條件為：

maxC?x1i、C?x2i、S?xiUi=U?si+χU?ui

s.t

C?s1i=Y?si-S?si-H?siμsw?si-O?sisw?si-（τ?s1+τ?s2）L?siw?si

C?s2i=Z?s1（S?si+τ?s2L?siw?si）+Z?s2（τ?s1L?siw?si）+Z?s3（H?siμsw?si+O?sisw?si）

C?u1i=Y?ui-S?ui-H?uiμuw?ui-O?uiuw?ui-（τ?u1+τ?u2）L?uiw?ui

C?u2i=Z?u1（S?ui+τ?u2L?uiw?ui）+Z?u2（τ?u1L?uiw?ui）+Z?u3（H?uiμuw?ui+O?uiuw?ui）

0<βs，γs，ζs，π?si，μs，s，βu，γu，ζu，π?ui，μu，u，τ?s1，τ?s2，τ?u1，τ?u2<1（5）

如果上述模型中的參數(shù)已知，要考察生育對未來實際潛在GDP的影響，還需要知道未來歷年兩部門的人口結(jié)構(gòu)變量，人口結(jié)構(gòu)變量的預測主要參考王廣州?[24]的方法。歷年城鎮(zhèn)化速度設為每年農(nóng)村人口1%遷入城鎮(zhèn);考慮到鄉(xiāng)村生育率高于城鎮(zhèn)，同時參考尹文耀等?[2527]研究，設定當前農(nóng)村和城鎮(zhèn)生育率分別為1.8和1.2。人口結(jié)構(gòu)變量已知，要求動態(tài)一般均衡模型，還需知道兩部門約束條件中的工資w?xi和利率ri+1，但工資和利率由生產(chǎn)部門決定。

（二）生產(chǎn)部門決策

借鑒郭凱明等?[28]的研究，根據(jù)農(nóng)業(yè)部門生產(chǎn)規(guī)模報酬遞減的特點，設定生產(chǎn)函數(shù)

Y?ui=Bi（h?uiL?ui）?，其中h?ui和Bi分別為農(nóng)業(yè)部門的人力資本水平和全要素生產(chǎn)率，

≤1、Y?ui/L?ui≥0和?2Y?ui/?2L?ui≤0。在不考慮農(nóng)業(yè)部門人力資本和全要素生產(chǎn)率的情況下，勞動人口增加意味著農(nóng)業(yè)的總產(chǎn)值增加，農(nóng)業(yè)部門勞動報酬隨著勞動人口的流出而上升。

根據(jù)非農(nóng)業(yè)部門中勞動和資本的替代關(guān)系，設定生產(chǎn)函數(shù)

Y?si=Ai（Ki）?α（h?siL?si）?ρ，其中Ai、h?si、α以及ρ分別為全要素生產(chǎn)率、人力資本、資本以及勞動貢獻份額?？紤]到城鎮(zhèn)化水平下的勞動生產(chǎn)率效應，設定

Y?si/L?si≥Y?ui/L?ui。同時進一步規(guī)定，城鎮(zhèn)化帶來的勞動生產(chǎn)率效應遞減。

模型中有三處體現(xiàn)生產(chǎn)率提升，把人口從農(nóng)業(yè)部門遷移到非農(nóng)部門會提高勞動生產(chǎn)率，即要素的配置效應;隨著時間變化，兩部門的人力資本水平會得到相應提高，即要素的時間效應;基于陸銘等?[2930]的研究，設定生產(chǎn)率還與勞動人口的規(guī)模有關(guān)，即要素的規(guī)模效應。在死亡人數(shù)一定的前提下，要素的規(guī)模效應就與歷史上的出生人數(shù)有關(guān)。配置效應內(nèi)嵌于生產(chǎn)函數(shù)的設定，規(guī)模效應和時間效應在全要素生產(chǎn)率和人力資本核算中加以體現(xiàn)。要計算兩部門家庭決策方程中的工資w?xi和利率ri+1等變量，當資本貢獻份額已知時，除勞動變量外，還需知道兩部門中的全要素生產(chǎn)率Ai和Bi、人力資本水平h?si和h?ui以及非農(nóng)業(yè)部門的資本存量Ki。

兩部門的全要生產(chǎn)率如何計算？根據(jù)Schoonbrood等?[3132]關(guān)于“美中20年前生育率與滯后20年全要素生產(chǎn)率在統(tǒng)計上高度吻合”的經(jīng)驗發(fā)現(xiàn)和理論推斷，設定20年前出生人數(shù)與20年后全要素生產(chǎn)率增長率存在簡單的線性關(guān)系;再基于陸旸?[33]估計的1990—2015實際全要素生產(chǎn)率增長率與1970—1995年間出生人數(shù)，得出兩者的線性關(guān)系;最后由1998—2030年間的出生人數(shù)預測2018—2050年間的全要素生產(chǎn)率。

兩部門的人力資本水平如何確定？教育部2003年發(fā)布《未來50年中國教育與人力資源開發(fā)構(gòu)想》一文中指出，到2050年我國勞動人口人均受教育年限要實現(xiàn)超過13年的目標。結(jié)合第六次人口普查，推算出2010年中國城鄉(xiāng)勞動人口受教育年限分別為10.519年和7.854年，進而設定2050年城鄉(xiāng)勞動人口受教育年限分別為14年和12年，據(jù)此計算出未來兩部門歷年勞動人口的平均受教育年限S?xi，再用佩恩表把不同生育情境下受教育年限折換成人力資本，則兩部門第i年的人力資本水平為：

h?xi=e?φ（S?xi）（6）

考慮到初等教育回報大于高等教育回報，參照陸旸等?[6]的研究，設定φ（S?xi）為：

φ（S?xi）=

0.134×（4-S?xi），S?xi≤4

0.134×4+0.101×（S?xi-4），4

0.134×4+0.101×4+0.068×（S?xi-8），8

非農(nóng)業(yè)部門的資本存量如何確定？如果資本折舊率為δ，參考Yang?[23]的研究，第i+1年的資本存量Ki+1等于第i年非農(nóng)業(yè)部門和農(nóng)業(yè)部門儲蓄加上個人賬戶養(yǎng)老保險繳費額和第i年資本存量Ki，最后再減去折舊量，則非農(nóng)部門第i+1年的資本存量為：

Ki+1=（1-δ）Ki+S?ui+S?si+τ?s2L?siw?si+τ?u2L?uiw?ui（8）

根據(jù)兩部門中生產(chǎn)者利潤最大化的條件，勞動和資本的邊際收益分別等于勞動和資本的邊際成本，則兩部門生產(chǎn)部門實現(xiàn)利潤最大化的條件為：

w?ui=Y?ui/L?ui=Bi（h?ui）?（L?ui）?-1

w?si=Y?si/L?si=ρAi（Ki）?α（h?si）?ρ（L?si）?ρ-1

w?ui+1=Y?ui+1/L?ui+1=Bi+1（h?ui+1）?（L?ui+1）?-1

w?si+1=Y?si+1/L?si+1=ρAi+1（Ki+1）?α（h?si+1）?ρ（L?SI+1）?ρ-1

ri+1=Y?si+1/Ki+1=αAi+1（Ki+1）?α-1（h?si+1）?ρ（L?si+1）?ρ（9）

（三）模型構(gòu)建

綜合家庭和生產(chǎn)部門決策，最終兩部門的動態(tài)一般均衡模型的目標函數(shù)和約束條件為：

maxC?x1i、C?x2i、S?xiUi=U?si+χU?ui

s.t

C?s1i=Ai（Ki）?α（h?siL?si）?ρ-S?si-H?siμsw?si-O?sisw?si-（τ?s1+τ?s2）L?siw?si

C?s2i=Z?s1（S?si+τ?s2L?siw?si）+Z?s2（τ?s1L?siw?si）+Z?s3（H?siμsw?si+O?sisw?si）

C?u1i=Bi（h?uiL?ui）?-S?ui-H?uiμuw?ui-O?uiuw?ui-（τ?u1+τ?u2）L?uiw?ui

C?u2i=Z?u1（S?ui+τ?u2L?uiw?ui）+Z?u2（τ?u1L?uiw?ui）+Z?u3（H?uiμuw?ui+O?uiuw?ui）

w?ui=Y?ui/L?ui=Bi（h?ui）?（L?ui）?-1

w?si=Y?si/L?si=ρAi（Ki）?α（h?si）?ρ（L?si）?ρ-1

w?ui+1=Y?ui+1/L?ui+1=Bi+1（h?ui+1）?（L?ui+1）?-1

w?si+1=Y?si+1/L?si+1=ρAi+1（Ki+1）?α（h?si+1）?ρ（L?si+1）?ρ-1

ri+1=Y?si+1/Ki+1=αAi+1（Ki+1）?α-1（h?si+1）?ρ（L?si+1）?ρ

0<βs，γs，ζs，π?si，μs，s，βu，γu，ζu，π?ui，μu，u，Bi，Ai，，α，ρ<1（10）

上述模型通過資本運動方程（8）實現(xiàn)生育對未來歷年產(chǎn)出的模擬。同時不同的生育情景通過影響人口結(jié)構(gòu)等變量，進而影響兩部門的分配決策和產(chǎn)出。

（四）參數(shù)設定

已知模型中的外生參數(shù)，根據(jù)方程（10）即可實現(xiàn)生育對未來歷年GDP影響的模擬。要使方程（10）能進行模擬，還需要知道初始資本存量和其他參數(shù)的設定。參照相關(guān)文獻或者通過校準方法加以計算，相關(guān)設定見表2。

三、模擬結(jié)果與討論

根據(jù)上述優(yōu)化模型，為模擬多生育對產(chǎn)出的影響，在此設定兩種情景，其一是基準情景（簡稱BS），城鎮(zhèn)和鄉(xiāng)村均維持當前的生育水平不變，參考尹文耀等?[2325]的研究，同時考慮到當前的全面二孩政策，在此設定城鎮(zhèn)生育率1.2，農(nóng)村生育水平1.8，平均生育水平1.6，需要說明的是出生人數(shù)下降更多是育齡婦女人群數(shù)量的下降;其二是高生育情景（簡稱VU2.0），也可以稱為當前民眾按照全面二孩政策生育，即城鎮(zhèn)和鄉(xiāng)村的生育水平均達到2.0。

（一）基本結(jié)果

從圖1—3可以看出，在基準情景下，未來實際潛在GDP和人均GDP分別從2018年的90.013萬億元和6.457萬元增加到2050年的199.069萬億元和15.945萬元，如果按照2018年底美元匯率6.86折算，實際潛在GDP和人均GDP分別達29.019萬億美元和2.324萬美元;在高生育情景下，未來實際潛在GDP和人均GDP將在2018年的基礎上增加到2050年的228.446萬億元和15.863萬元，同樣按照2018年底的美元匯率6.86折算，實際潛在GDP和人均GDP達33.301萬億美元和2.312萬美元。

按照此處設定的邁入高收入國家的門檻值人均產(chǎn)出1.9萬美元左右，基準生育情景和高生育情景分別于2041年和2043年進入發(fā)達國家隊列。在2050年，在實際潛在GDP上高生育比基準情景多出29.378萬億元，在實際潛在人均GDP上高生育情景比基準情景低0.082萬元，按照2018年底美元匯率6.86，高生育情景提升實際潛在GDP約4.28萬億美元，降低了實際潛在人均GDP約0.012萬美元。這意味著，兩種生育情景在實際人均GDP上的差別微小，但在代表綜合國力的實際潛在GDP上差別較大，高達4.28萬億美元?？傊?050年前，整體上多生育輕微降低了實際潛在人均GDP，但在較大幅度上提升了實際潛在GDP增長率和GDP。

其一，相比當前城鄉(xiāng)生育水平不變，城鄉(xiāng)生育水平均達到2.0無法改變未來實際潛在GDP增長率階梯式下降的趨勢性特征，但是使得未來實際潛在GDP增長率在一個較高的水平上下降;短期城鄉(xiāng)生育水平均達到2.0降低了歷年的實際潛在GDP增長率，但是長期卻改善了實際潛在GDP增長率。在2039年以前，城鄉(xiāng)生育水平均達到2.0平均降低了歷年實際潛在GDP增長率0.195%;在2039年及以后，城鄉(xiāng)生育水平均達到2.0平均提升了歷年實際潛在GDP增長率1.516%，整體上，在2050年以前，城鄉(xiāng)生育水平均達到2.0平均提升了歷年實際潛在GDP增長率0.427%。

其二，相比當前城鄉(xiāng)生育水平不變，城鄉(xiāng)生育水平均達到2.0下的實際潛在GDP依然呈現(xiàn)增加的趨勢，從2018年的90.013萬億元增加到2050年的228.446萬億元;短期城鄉(xiāng)生育水平均達到2.0降低了歷年的實際潛在GDP，但是長期卻改善了歷年的實際潛在GDP。在2042年以前，城鄉(xiāng)生育水平均達到2.0平均降低了歷年實際潛在GDP約1.882萬億元;在2042年及以后，城鄉(xiāng)生育水平均達到2.0平均提升了14.980萬億元，整體上，在2050年以前，城鄉(xiāng)生育水平均達到2.0平均提升了歷年實際潛在GDP約2.717萬億元。

其三，相比當前城鄉(xiāng)生育水平不變，城鄉(xiāng)生育水平均達到2.0下的人均GDP依然呈現(xiàn)增加的趨勢，從2018年的6.457萬元增加到2050年的15.370萬元，2050年前，城鄉(xiāng)生育水平均達到2.0降低了歷年的實際潛在人均GDP，平均降低了歷年實際潛在人均GDP0.594萬元，但是2050年以后，相比基準情景，高生育情景有望提升人均GDP?？傊?，民眾按照政策生育與當前生育水平不變有近似的人均GDP，2050年前，按照2018年底美元匯率6.86，民眾按照政策生育約平均提升了歷年實際潛在GDP增長率和實際潛在GDP分別為0.427%和0.396萬億美元。

為什么高生育情景在2039年以及2042年以前會擠占實際潛在GDP增長率和GDP，之后卻提高實際潛在GDP增長率與GDP呢？相比基準生育情景，從兩部門，尤其是城鎮(zhèn)部門的產(chǎn)出公式可以看出：短期過高的生育，增加了社會撫養(yǎng)比，降低了儲蓄，進而減少了資本存量，在新生的嬰兒進入勞動市場之前，人力資本、勞動人口以及全要素生產(chǎn)率不變，短期高生育情景下實際潛在GDP增速將更低，考慮到前期多生育對GDP的負面影響，當GDP增長率開始大于基準情景下GDP增長率以后一段時間，實際潛在GDP才開始比基準情景下高。

相比不考慮生育的全要素生產(chǎn)率效應，在新生嬰兒進入勞動市場以后，為什么高生育情景極大地提高了實際潛在總產(chǎn)出呢？因為在新生的嬰兒進入勞動市場以后，相比基準情景，多生育不僅提高了人力資本水平和勞動人口數(shù)量，即多生育下新進入勞動市場的受教育程度更高和人口更多，同時多生育開始正面作用于資本存量，即勞動人口增多引致社會撫養(yǎng)比下降和儲蓄上升，更重要的是多生育開始極大地提高了全要素生產(chǎn)率，即更多的人口聚集在一起發(fā)揮模仿效應以及規(guī)模效應等更易激發(fā)社會創(chuàng)新?？傊?，多生育改善了人力資本、勞動人口、資本以及全要素生產(chǎn)率等要素變量，進而較大地提高了社會總產(chǎn)出。

為什么在2050年以前多生育擠占了實際潛在人均GDP，且2039年這種擠占效應開始逐步減弱，到2050年及其以后，多生育甚至有可能提高實際潛在人均GDP呢？在2039年以前，相比基準情景，高生育情景下實際潛在GDP增長率較低，實際潛在GDP低于基準情景，故人均GDP也低于基準情景;在2039年以后，高生育情景下的實際潛在GDP增長率開始大于基準生育情景下的實際潛在GDP增長率，在生育引致的人口增長率穩(wěn)定下，高生育情景下的總GDP增長率與其相應的人口增長率差距開始縮小，所以2039年以后擠占效應開始減弱;長期由于多生育對總GDP以致對人均GDP造成的負面影響，即使GDP增長率與人口增長率之比比基準情景下高，但人均GDP依然比基準情景下低。從圖3可以看出，隨著多生育正面效應的累積，比如到2050年以后，高生育情景下的人均GDP也開始可能高于基準生育情景下的人均GDP。

（二）穩(wěn)健性分析

雖然在進行模擬研究時候，基準參數(shù)是根據(jù)中國當前現(xiàn)實以及相關(guān)研究選取的，但是為了進一步驗證上述結(jié)論的穩(wěn)健性，尤其是比較結(jié)果的穩(wěn)健性。下面還將對可能影響上述結(jié)論的核心參數(shù)，比如跨期替代彈性、折現(xiàn)因子以及對撫養(yǎng)孩子支出賦予的權(quán)系數(shù)進行穩(wěn)健性分析?？紤]到本文篇幅問題，在此僅報告非農(nóng)部門參數(shù)的穩(wěn)健性結(jié)果以及選取這些參數(shù)的部分取值進行穩(wěn)健性分析，具體見圖4—6，其余穩(wěn)健性分析結(jié)果留存?zhèn)渌鳌?/p>

從圖4—6可以看出，其一，兩種生育情景下，不同的跨期替代彈性不會影響GDP增長率、GDP以及人均GDP的比較結(jié)果，但是會影響這三個指標的絕對值，跨期替代彈性越大，這三個指標絕對值越大。其二，對于不同的折現(xiàn)系數(shù)，上述結(jié)論依然穩(wěn)健，但是這三個指標的絕對值的確會受到不同折現(xiàn)系數(shù)的影響，折現(xiàn)系數(shù)越高，這三個指標的絕對值就越大。其三，對撫養(yǎng)孩子贍養(yǎng)老人支出賦予不同的權(quán)重系數(shù)，不僅不影響兩種生育情景下GDP增長率、GDP以及人均GDP的絕對值的比較結(jié)果，也基本上不影響這三個指標的絕對值和趨勢性特征。

四、基于生育政策不同效果的情景拓展

為了進一步模擬提高生育率對產(chǎn)出的影響效應，設定四種生育政策情景。情景一為基準情景，也是當前的現(xiàn)實情境（簡稱BS），城鎮(zhèn)生育率1.2，鄉(xiāng)村生育率1.8。情景二為鄉(xiāng)村和城鎮(zhèn)生育率均提高到2.0（簡稱VU2.0）。陳蓉等?[38]在模擬我國人口從現(xiàn)在過度到穩(wěn)定人口的長期變動趨勢時，分別設定了三種不同情形，其中在高生育水平方案中，假定生育水平維持在2.1，這是人口正常更替，不增不減的生育水平;喬曉春等?[39]則指出，為避免進入人口零增長后，快速負增長、人口老齡化和人口規(guī)模減少，應使生育水平維持在2.1左右;原國家衛(wèi)生和計劃生育委員會副主任王培安?[40]也發(fā)文指出，鼓勵民眾按照全面二孩政策生育水平進行生育，而全面二孩的政策生育水平也即2.0。當然公共權(quán)力部門也想知道，當前生育水平如果達到2.0會對未來宏觀經(jīng)濟產(chǎn)生什么影響。

考慮到郭凱明等?[28]指出由于城鎮(zhèn)化進程的存在，城鄉(xiāng)計劃生育率對經(jīng)濟增長的長期影響可能不同。具體而言，鄉(xiāng)村計劃生育率對經(jīng)濟增長的影響取決于產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，而城鎮(zhèn)則取決于資本積累的變化。因而，為討論城鄉(xiāng)生育率差異對產(chǎn)出的影響，回答在全面二孩政策下是提高農(nóng)村生育，還是提高城鎮(zhèn)生育，更能夠提高未來的社會產(chǎn)出，進而為日后生育工作的重點與抓手提供參考。基于此，本文在這里分別再設立兩種情景：情景三為鄉(xiāng)村生育率提高到2.0且城鎮(zhèn)生育率保持在1.2（簡稱V2.0）;情景四城鎮(zhèn)生育率提高到2.0且鄉(xiāng)村生育率保持在1.8（簡稱U2.0）。

從圖7—9可以看出，相比基準情景（BS），在2039年以前，鄉(xiāng)村生育水平達到2.0、城鎮(zhèn)生育水平達到2.0、城鄉(xiāng)生育水平均達到2.0分別平均降低歷年實際潛在GDP增長率0.003%、0.200%和0.201%;在2039年及其以后分別平均提升實際潛在GDP增長率0.156%、1.363%和1.516%;整體上，2050年前分別平均提升歷年實際潛在GDP增長率0.055%、0.368%以及0.423%。

基于上述分析，筆者發(fā)現(xiàn)，相比提升農(nóng)村的生育水平，提升城鎮(zhèn)的生育水平更能夠提升未來的實際潛在GDP增長率，這源于隨著城鎮(zhèn)化的推進，農(nóng)村人口的減少，未來人口多數(shù)為城鎮(zhèn)人口，同時城鎮(zhèn)的人力資本水平以及生產(chǎn)率水平高于鄉(xiāng)村。

相比基準情景（BS），同樣在2042年以前，提升城鄉(xiāng)生育水平會降低實際潛在GDP，但是2042年及其以后會改善實際潛在總GDP。整體上，在2050年前，鄉(xiāng)村生育水平達到2.0、城鎮(zhèn)生育水平達到2.0、城鄉(xiāng)生育水平均達到2.0分別平均提升了歷年實際潛在GDP為0.814、1.841和2.717萬億元，其中提升城鎮(zhèn)生育水平更能夠提升未來的實際潛在GDP。

相比基準情景（BS），在2050年以前，提升城鄉(xiāng)生育水平會降低實際潛在人均GDP，鄉(xiāng)村生育水平達到2.0、城鎮(zhèn)生育水平達到2.0、城鄉(xiāng)生育水平均達到2.0分別平均輕微降低歷年實際潛在人均GDP為0.619、0.545以及0.594萬元。雖然預計在2050年前，提升城鎮(zhèn)生育水平更容易降低實際潛在人均GDP，但是2050年以后，隨著生育正面效應的累積，多生育對實際潛在人均GDP的效應可能轉(zhuǎn)變?yōu)檎蛴绊憽?/p>

五、結(jié)論與政策啟示

本文采用一個兩部門的動態(tài)可計算一般均衡模型探討了多生育對產(chǎn)出的影響，根據(jù)現(xiàn)實可行參數(shù)進行模擬得到以下結(jié)論。其一，城鄉(xiāng)生育水平均達到2.0時，總GDP和人均GDP將分別從2018年的90.031萬億元、6.457萬元上升到2050年的228.446萬億元和15.863萬元;相比當前城鄉(xiāng)生育水平不變，當城鄉(xiāng)生育水平均達到2.0時，在2039年和2042年以前依次會降低實際GDP增長率和總實際潛在GDP，但是之后，依次會轉(zhuǎn)變?yōu)檎蛱嵘Ｆ涠?，?050年，城鄉(xiāng)生育水平均達到2.0時，輕微降低了歷年的實際潛在人均GDP，平均降低了歷年實際潛在人均GDP為0.594萬元，但是這一降低作用在2039年以后逐漸減弱，甚至可能于2050年以后轉(zhuǎn)變?yōu)樘嵘?。整體上，在2050年以前，城鄉(xiāng)生育水平均達到2.0與維持城鄉(xiāng)生育水平不變具有相近的人均GDP，但是其平均提升了歷年實際潛在GDP增長率和實際潛在GDP0.427%和2.717萬億元。同時上述結(jié)果對于主要參數(shù)的改變是穩(wěn)健的。進一步模擬研究表明，相比于提高鄉(xiāng)村生育水平，提升城鎮(zhèn)生育水平更能夠提高未來的實際潛在GDP增長率和實際潛在GDP，甚至提高未來的實際潛在人均GDP。

本研究的政策啟示在于，雖然提升生育水平不會影響未來中國兩個百年目標的實現(xiàn)，但是提升生育水平，尤其是提升城鎮(zhèn)生育水平，在當前多生育情景下新生嬰兒進入勞動市場以后，更易提升未來實際潛在GDP增長率、實際潛在GDP，甚至實際潛在人均GDP，最終有利于中國經(jīng)濟長期持續(xù)穩(wěn)定的增長?；谏募t利以及當前家庭生育水平，尤其城鎮(zhèn)生育水平低于政策生育水平下全面二孩政策效果不佳，根據(jù)城鎮(zhèn)生育水平下降的原因，城鎮(zhèn)化和工業(yè)化進程中對工業(yè)品和服務品的需求急劇增加，生育成本無上限增長且主要由家庭承擔，社會養(yǎng)老保障體系的建立引致生育收益外溢，使得家庭生育行為具有正外部性。伴隨著城鎮(zhèn)化和工業(yè)化的推進，人口從農(nóng)村遷移到城鎮(zhèn)，從農(nóng)業(yè)部門遷移到非農(nóng)部門，雖然生產(chǎn)率得以提升，但是也意味著生育水平的降低。解決生育行為正外部性的手段通常包括生育管制、生育權(quán)交易、回歸家庭養(yǎng)老以及生育供給社會化等。結(jié)合技術(shù)、制度以及倫理規(guī)范等社會因素，開展生育補貼是當前比較可行的方案，特別是在城鎮(zhèn)以及城鎮(zhèn)化水平較高的地區(qū)，如完善注重現(xiàn)代城市女性發(fā)展的生育保險制度，在城鄉(xiāng)建立0—3歲嬰幼兒托幼服務等生育支持性政策。

參考文獻：

[1]?計迎春， 鄭真真. 社會性別和發(fā)展視角下的中國低生育率[J]. 中國社會科學， 2018（8）： 143161.

[2]?汪偉. 人口老齡化、生育政策調(diào)整與中國經(jīng)濟增長[J]. 經(jīng)濟學（季刊）， 2017（1）： 6796.

[3]?林山君， 孫祁祥. 人口老齡化、現(xiàn)收現(xiàn)付制與中等收入陷阱[J]. 金融研究， 2015（6）： 4863.

[4]?秦佳， 李建民. 人口年齡結(jié)構(gòu)、就業(yè)水平與中等收入陷阱的跨越——基于29個國家和地區(qū)的實證分析[J]. 中國人口科學， 2014（2）： 3243.

[5]?于學軍. 中國人口轉(zhuǎn)變與“戰(zhàn)略機遇期”[J]. 中國人口科學， 2003（1）： 1116.

[6]?Johnson D G. Population and economic development[J]. China Economic Review， 1999， 10（1）： 116.

[7]?蔡昉. 中國的人口紅利還能持續(xù)多久[J]. 經(jīng)濟學動態(tài)， 2011（6）： 37.

[8]?陸旸， 蔡昉. 人口結(jié)構(gòu)變化對潛在增長率的影響： 中國和日本的比較[J]. 世界經(jīng)濟， 2014（1）： 329.

[9]?Li H B， Zhang J. Do high birth rates hamper economic growth[J]. Review of Economics & Statistics， 2007， 89（1）： 110117

[10]Zhu X， Whalley J， Zhao X. Intergenerational transfer， human capital and long?term growth in China under the one child policy[J]. Economic Modelling， 2014， 40（5）： 275283.

[11]Liao P J. The one?child policy： A macroeconomic analysis[J]. Journal of Development Economics， 2013， 101（2）： 4962.

[12]劉永平， 陸銘. 放松計劃生育政策將如何影響經(jīng)濟增長基于家庭養(yǎng)老視角的理論分析[J]. 經(jīng)濟學（季刊）， 2008（4）： 12711300.

[13]汪偉. 計劃生育政策的儲蓄與增長效應： 理論與中國的經(jīng)驗分析[J]. 經(jīng)濟研究， 2010（10）： 6377.

[14]倪紅福， 李善同， 何建武. 人口政策調(diào)整的一般均衡分析[J]. 人口與發(fā)展， 2013（3）： 4654.

[15]黃少安， 孫濤. 人口負擔與人口紅利的權(quán)衡——論中國現(xiàn)階段不能放松計劃生育政策[J]. 學術(shù)月刊， 2013（7）： 6677.

[16]Bloom D E， Canning D， Hu L， et al. The contribution of population health and demographic change to economic growth in China and India[J]. Journal of Comparative Economics， 2010， 38（1）： 1733.

[17]Rosenzweig M R， Zhang J. Do population control policies induce more human capital investment？ Twins， birth weight and Chinas one?child policy[J]. Review of Economic Studies， 2009， 76（3）： 11491174.

[18]梁穎， 陳佳鵬. 日本失去的二十年： 基于中日人口紅利比較的視角[J]. 人口學刊， 2013（4）： 2131.

[19]Becker G S， Murphy K M， Tamura R. Human capital， fertility， and economic growth[J]. Journal of Political Economy， 1990， 98（5）： 1237.

[20]Bucci A. Population growth in a model of economic growth with human capital accumulation and horizontal R&D[J]. Journal of Macroeconomics， 2008， 30（3）： 11241147.

[21]瞿凌云. 人口政策的經(jīng)濟效應分析： 基于人口數(shù)量與質(zhì)量替代效應的視角[J]. 人口與經(jīng)濟， 2013（5）： 2432.

[22]Becker G S， Barro R J. A reformulation of the economic theory of fertility[J]. Quarterly Journal of Economics， 1988， 103（1）： 125.

[23]Yang H L. The choice of pension and retirement systems when post?1960s baby boomers start to retire in China[J]. China Finance and Economic Review， 2016， 4（3）： 411.

[24]王廣州. 中國人口預測方法及未來人口政策[J]. 財經(jīng)智庫， 2018（3）： 114140.

[25]尹文耀， 姚引妹， 李芬， 等. 生育水平評估與生育政策調(diào)整： 基于中國大陸分省生育水平現(xiàn)狀的分析[J]. 中國社會科學， 2013（6）： 109128.

[26]翟振武， 陳佳鞠， 李龍. 現(xiàn)階段中國的總和生育率究竟是多少[J]. 人口研究， 2015（6）： 2234.

[27]陳衛(wèi)， 段媛媛. 中國近10年來的生育水平與趨勢[J]. 人口研究， 2014（1）： 317.

[28]郭凱明， 余靖雯， 龔六堂. 計劃生育政策、城鎮(zhèn)化與經(jīng)濟增長[J]. 金融研究， 2015（11）： 4763.

[29]陸銘. 城市、區(qū)域和國家發(fā)展——空間政治經(jīng)濟學的現(xiàn)在與未來[J]. 經(jīng)濟學（季刊）， 2017（4）： 267300.

[30]Liang J， Wang H， Lazear E P. Demographics and entrepreneurship[R]. NBER Working Papers， 2014， No. 20506.

[31]Schoonbroodt A， Jones L E. Baby busts and baby booms： The fertility response to shocks in dynastic models[J]. Review of Economic Dynamics， 2016， 22（4）： 157178.

[32]楊華磊， 張冰鑫. 人口世代更迭與全要素生產(chǎn)率[J]. 云南財經(jīng)大學學報， 2018（4）： 2031.

[33]陸旸. 中國全要素生產(chǎn)率變化趨勢[J]. 中國金融， 2016（20）： 4042.

[34]郭慶旺， 賈俊雪. 中國潛在產(chǎn)出與產(chǎn)出缺口的估算[J]. 經(jīng)濟研究， 2004（5）： 3139.

[35]陳昌兵. 可變折舊率估計及資本存量測算[J]. 經(jīng)濟研究， 2014（12）： 7285.

[36]康傳坤， 楚天舒. 人口老齡化與最優(yōu)養(yǎng)老金繳費率[J]. 世界經(jīng)濟， 2014（4）： 139160.

[37]彭浩然， 邱桓沛， 朱傳奇， 等. 養(yǎng)老保險繳費率、公共教育投資與養(yǎng)老金替代率[J]. 世界經(jīng)濟， 2018（7）： 150170.

[38]陳蓉， 左學金， 王美鳳. 我國未來人口長期變動情景——基于穩(wěn)定人口模型的考察[J]. 社會科學， 2018（1）： 5563.

[39]喬曉春， 任強. 中國未來生育政策的選擇[J]. 市場與人口分析， 2006（3）： 113.

[40]王培安. 鼓勵按政策生育促進人口長期均衡發(fā)展[J]. 人口研究， 2017（4）： 37.

責任編輯、校對： 鄭雅妮

Does Higher Fertility Reduce Output？

YANG Hualei?1， ZHANG Wenchao?1， SHEN Zheng?2

（1. School of Public Administration， Zhongnan University of Economics and Law， Wuhan 430073， China;

2. School of Economics and Management， Zhejiang Agricultural and Forestry University， Hangzhou 311300， China）

Abstract：A two?sector dynamic general equilibrium model is constructed to try to simulate the impact of higher fertility on GDP. According to the realistic feasible parameters， the simulation results show that if actual fertility level reaches the policy fertility level， total GDP and per capita GDP will rise from $13.124 trillion and $0.94 ten thousand in 2018 to $33.301 trillion and $2.312 ten thousand in 2050， respectively. Compared to the baseline fertility scenario， before 2050， if the fertility level reaches 2.0， per capita GDP will not be greatly reduced GDP and its growth rate have increased by 0.427% and $0.396 trillion US on an average over the years. Further simulation studies show that raising the fertility level of the city can improve the GDP by a large margin， even in the future， it is more likely to increase per capita GDP. Considering that the current fertility level is lower than the policy fertility level， especially the fertility level is lower in the city. The policy enlightenment of the above research lies in perfecting fertility insurance system focusing on the career development of urban women， and introducing supportive fertility policies such as 0?3 year?old childcare services.

Keywords：Fertility; Dynamic general equilibrium; Economic growth; Urbanization; Fertility level; Aging