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    人口對(duì)中國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響研究
    ——基于R&D模型、RR模型和Leslie模型的討論

    2020-08-24 09:22:06崔俊富苗建軍
    關(guān)鍵詞:人均收入生育率勞動(dòng)力

    崔俊富 苗建軍 崔 偉

    1(南京航空航天大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院,南京 210016)

    2(深圳國(guó)育未來(lái)教育科學(xué)研究院,北京 100875)

    引 言

    經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)是宏觀經(jīng)濟(jì)的重要研究領(lǐng)域之一,研究經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)一個(gè)經(jīng)濟(jì)體來(lái)說(shuō)非常重要,尤其是像中國(guó)這樣一個(gè)規(guī)模龐大的發(fā)展中國(guó)家,保持經(jīng)濟(jì)的平穩(wěn)較快增長(zhǎng)是不斷提高人民生活水平、實(shí)現(xiàn)中華民族偉大復(fù)興的基礎(chǔ)[1,2]。在經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的各影響因素中,資本、人口、技術(shù)進(jìn)步、制度變革等經(jīng)常被納入考慮范圍[3-7]。1978年以來(lái),中國(guó)經(jīng)濟(jì)高速增長(zhǎng),一躍成為世界第二大經(jīng)濟(jì)體?,F(xiàn)價(jià)計(jì)算的中國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)速度達(dá)到了14.6%,2019年的中國(guó)國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值是1978年的270倍,人均國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值是1978年的184倍。中國(guó)經(jīng)濟(jì)能夠打破世界發(fā)展規(guī)律,保持長(zhǎng)達(dá)40年的高速增長(zhǎng)一直是經(jīng)濟(jì)學(xué)界研究的重點(diǎn)內(nèi)容。很多研究成果指出人口紅利是中國(guó)經(jīng)濟(jì)保持長(zhǎng)期平穩(wěn)增長(zhǎng)的重要因素。所謂人口紅利,指的是一個(gè)國(guó)家 (地區(qū))的勞動(dòng)力人口占比較高,同時(shí)未成年、老年等非勞動(dòng)力人口占比較低,于是撫養(yǎng)比較低,從而為經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)提供大量豐富勞動(dòng)力而負(fù)擔(dān)較輕的情況。鐘水映和李魁 (2010)等利用中國(guó)省級(jí)面板數(shù)據(jù)構(gòu)建空間計(jì)量模型研究發(fā)現(xiàn),人口紅利的顯著增加促進(jìn)了中國(guó)省域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng),而且部分區(qū)域存在顯著的人口紅利外溢[8]。王悅和馬樹(shù)才 (2016)研究發(fā)現(xiàn),人口紅利對(duì)中國(guó)省級(jí)區(qū)域的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)影響存在顯著正向空間相關(guān)性,從業(yè)人口占總?cè)丝诘谋戎?、人力資本等指標(biāo)對(duì)中國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)影響巨大,具有顯著的正向作用[9]。

    圖1 1982~2019年各年齡段人口占比情況

    從數(shù)據(jù)上看,1982年我國(guó)根據(jù)當(dāng)時(shí)的國(guó)情,制定了計(jì)劃生育的基本國(guó)策,出生人口明顯下降。0~14歲未成年人口占比逐漸下降,由1982年的33.6%降至2013年的16.4%。與此同時(shí),15~64歲的勞動(dòng)力人口占比出現(xiàn)了明顯上升,由1982年的61.5%升至2010年達(dá)到74.5%。在未成年人口比例下降和勞動(dòng)力人口比例上升的共同作用下,我國(guó)的撫養(yǎng)比出現(xiàn)明顯下降趨勢(shì),由1982年的62.6%下降到2010年的34.2%,使中國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展得到了巨大的人口紅利支持,中國(guó)的勞動(dòng)力成本優(yōu)勢(shì)使得中國(guó)生產(chǎn)的產(chǎn)品在國(guó)際上具有非常巨大的價(jià)格優(yōu)勢(shì)。

    許多研究也關(guān)注到中國(guó)的人口紅利正在消失。王偉同 (2012)認(rèn)為中國(guó)的劉易斯拐點(diǎn)已經(jīng)到來(lái),人口紅利將進(jìn)入衰退期,進(jìn)而影響中國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)1.5到2個(gè)百分點(diǎn)[10]。王定君和劉基 (2013)認(rèn)為勞動(dòng)供給下降和社會(huì)養(yǎng)老負(fù)擔(dān)加重將對(duì)中國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)造成滯緩影響[11]。吳雪和周曉唯 (2017)認(rèn)為,中國(guó)充分利用了人口結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)變中的人口紅利實(shí)現(xiàn)了經(jīng)濟(jì)高速增長(zhǎng),自2010年開(kāi)始,中國(guó)的人口紅利開(kāi)始逐漸消失[12]。從數(shù)據(jù)上看,隨著時(shí)間的持續(xù)推進(jìn),老年人口占比逐漸上升。由1982年的4.9%逐漸上升到2019年的12.6%。我國(guó)已經(jīng)提前進(jìn)入了老齡化社會(huì),“未富先老”。人口紅利的消失,帶來(lái)的直接問(wèn)題是勞動(dòng)力成本的上升,1995年城鎮(zhèn)非私營(yíng)單位平均工資為5348元,到2018年上漲到82413元,增長(zhǎng)了14.4倍,成本的上升使得中國(guó)產(chǎn)品在國(guó)際市場(chǎng)的競(jìng)爭(zhēng)力受到很大的影響,經(jīng)濟(jì)的綜合競(jìng)爭(zhēng)力也將受到很大的影響。

    圖2 1995~2018年城鎮(zhèn)非私營(yíng)單位就業(yè)人員平均工資

    1 人口在中國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)中的作用

    經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)中重要的是人均收入的增長(zhǎng),人均收入增長(zhǎng)的動(dòng)力是全要素生產(chǎn)率的增長(zhǎng),因此,推動(dòng)研發(fā)是經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的核心,探索人口與研發(fā)的關(guān)系具有非常重要的意義。

    1.1 研發(fā)與增長(zhǎng)模型

    假設(shè)經(jīng)濟(jì)中存在產(chǎn)品生產(chǎn)和研發(fā)生產(chǎn)兩個(gè)生產(chǎn)部門(mén);使用資本K和勞動(dòng)力L兩種要素進(jìn)行生產(chǎn),其中,用于產(chǎn)品生產(chǎn)部門(mén)的資本和勞動(dòng)力比例分別為a和b,用于研發(fā)部門(mén)的資本和勞動(dòng)力比例分別為1-a和1-b;產(chǎn)品生產(chǎn)函數(shù)和研發(fā)生產(chǎn)函數(shù)均為柯布道格拉斯生產(chǎn)函數(shù),即:

    由產(chǎn)品部門(mén)生產(chǎn)函數(shù)可知,經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的重要影響因素是A(t)[13], 因此重點(diǎn)討論A(t)的動(dòng)態(tài)變化。由研發(fā)部門(mén)生產(chǎn)函數(shù)可知:

    兩邊同時(shí)取對(duì)數(shù),再求導(dǎo)得:

    A(t)λ反映了現(xiàn)有研發(fā)存量對(duì)研發(fā)進(jìn)步的影響,λ值越大說(shuō)明現(xiàn)有研發(fā)存量對(duì)研發(fā)進(jìn)步的影響越大。特別是當(dāng)λ>1時(shí),研發(fā)進(jìn)步呈現(xiàn)不斷增長(zhǎng)的路徑,研發(fā)存量越大,現(xiàn)有存量將產(chǎn)生更多的研發(fā)產(chǎn)出,于是研發(fā)進(jìn)步越來(lái)越快。由嶺回歸估計(jì)結(jié)果可知λ=0.36,即:

    于是,得到相圖,如圖3所示。

    圖3 研發(fā)進(jìn)步的動(dòng)態(tài)變化

    研發(fā)進(jìn)步呈現(xiàn)收斂的路徑,研發(fā)進(jìn)步最終將穩(wěn)定于:

    研發(fā)進(jìn)步到達(dá)穩(wěn)態(tài)時(shí),人均收入的增長(zhǎng)率穩(wěn)定于:

    可以看出:研發(fā)、人均資本是人均收入的影響因素,貢獻(xiàn)大小取決于各要素的產(chǎn)出彈性;勞動(dòng)力投入對(duì)研發(fā)有顯著的正影響,勞動(dòng)力 (人口)增長(zhǎng)率影響研發(fā)進(jìn)步的穩(wěn)態(tài)水平,進(jìn)而通過(guò)研發(fā)進(jìn)步對(duì)人均收入增長(zhǎng)產(chǎn)生推動(dòng)效應(yīng)。這里需要指出的是,人口增長(zhǎng)對(duì)人均收入的提高具有一定的反向作用,人口越多固定國(guó)民總收入下的人均收入越低,因此,不是人口數(shù)量越多及增長(zhǎng)率越高越好,人口數(shù)量及增長(zhǎng)率應(yīng)該有一個(gè)合理的范圍,在這個(gè)范圍內(nèi),人口的持續(xù)投入有利于研發(fā)產(chǎn)出,研發(fā)產(chǎn)出將促進(jìn)經(jīng)濟(jì)的高速增長(zhǎng),進(jìn)而提高人均收入[14]。

    1.2 基于嶺回歸模型的實(shí)證模擬

    研發(fā)與增長(zhǎng)模型顯示,研發(fā)是經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的核心推動(dòng)力,人口與研發(fā)的提高緊密相關(guān),因此,人口在經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)中具有非常重要的作用,如果勞動(dòng)力的增長(zhǎng)速度下降,將影響產(chǎn)出,進(jìn)而影響人民整體生活水平。為了更加全面地分析人口在經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)中的作用,建立計(jì)量模型進(jìn)行實(shí)證分析。

    總產(chǎn)出Y用生產(chǎn)總值GDP測(cè)度,生產(chǎn)部門(mén)和研發(fā)部門(mén)資本K用永續(xù)盤(pán)存法計(jì)算的資本形成總額測(cè)度、生產(chǎn)部門(mén)和研發(fā)部門(mén)勞動(dòng)力L用各部門(mén)的勞動(dòng)力總額測(cè)度、研發(fā)用專利申請(qǐng)測(cè)度。多變量之間關(guān)系的研究最常用的模型是多元線性回歸模型,但是多元線性回歸模型對(duì)樣本數(shù)據(jù)的要求比較高,而大多數(shù)的社會(huì)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)一般很難完全滿足這些需求,在這種情況下,多元線性回歸模型的擬合優(yōu)度會(huì)受到很大的影響。經(jīng)模擬,Pearson相關(guān)系數(shù)均在0.8以上,方差膨脹因子 (VIF)均大于10,說(shuō)明存在非常嚴(yán)重的多重共線性,使用多元線性回歸模型不能準(zhǔn)確解釋各變量之間的相互關(guān)系[15,16]。

    對(duì)于多重共線性數(shù)據(jù),嶺回歸方法是比較常用的模擬方法。嶺回歸是一種有偏回歸估計(jì)方法,通過(guò)設(shè)置懲罰項(xiàng)來(lái)增加模型的耐受性。對(duì)于n×p自變量數(shù)據(jù)矩陣,在普通最小二乘回歸增加懲罰項(xiàng)

    通過(guò)觀察嶺跡圖,產(chǎn)品部門(mén)生產(chǎn)函數(shù)和研發(fā)部門(mén)生產(chǎn)函數(shù)的懲罰系數(shù)分別設(shè)定為0.1和0.15,嶺回歸模型的擬合結(jié)果如下:

    *代表顯著性水平,*、**、***代表顯著性水平分別為0.1、0.05和0.01。

    嶺回歸的估計(jì)結(jié)果比較優(yōu)良,所有變量均通過(guò)了顯著性水平為0.01的顯著性檢驗(yàn)。產(chǎn)品部門(mén)生產(chǎn)函數(shù)和研發(fā)部門(mén)生產(chǎn)函數(shù)的可決系數(shù)分別為0.99和0.96,說(shuō)明自變量可以解釋大部分因變量。生產(chǎn)部門(mén)生產(chǎn)函數(shù)嶺回歸的估計(jì)結(jié)果顯示,研發(fā)是人均收入增長(zhǎng)中最重要的影響因素,研發(fā)進(jìn)步提高1個(gè)百分點(diǎn),人均收入增長(zhǎng)提高0.54個(gè)百分點(diǎn);人均資本增長(zhǎng)提高1個(gè)百分點(diǎn),人均收入增長(zhǎng)提高0.41個(gè)百分點(diǎn)。研發(fā)部門(mén)生產(chǎn)函數(shù)嶺回歸的估計(jì)結(jié)果顯示,研發(fā)進(jìn)步是研發(fā)進(jìn)步增長(zhǎng)提高的最重要影響因素,研發(fā)進(jìn)步提高1個(gè)百分點(diǎn),研發(fā)進(jìn)步增長(zhǎng)提高0.36個(gè)百分點(diǎn);物資資本增長(zhǎng)和勞動(dòng)力增長(zhǎng)提高1個(gè)百分點(diǎn),研發(fā)進(jìn)步增長(zhǎng)分別提高0.28和0.31個(gè)百分點(diǎn)[19]。

    通過(guò)嶺回歸模擬可以看出:研發(fā)是中國(guó)目前經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)中最重要的貢獻(xiàn)力量,貢獻(xiàn)了大部分人均收入增長(zhǎng);研發(fā)進(jìn)步的最主要影響因素是研發(fā)存量,人口的貢獻(xiàn)其次,物資資本的貢獻(xiàn)最小。

    2 中國(guó)人口增長(zhǎng)情況的預(yù)測(cè)

    研發(fā)與增長(zhǎng)模型和嶺回歸模型顯示人口在中國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)中發(fā)揮了重要的作用,因此,準(zhǔn)確把握未來(lái)一段時(shí)期中國(guó)人口的變化趨勢(shì)就顯得尤為重要。Leslie模型是人口研究中比較常用的離散模型之一,該模型不考慮戰(zhàn)爭(zhēng)、遷移等因素,僅考慮生育、老化和死亡的影響,而且僅測(cè)算女性人口的變化[20]。不過(guò)在一個(gè)經(jīng)濟(jì)體中,男性和女性的比例通常是固定的,因此,可以使用女性人口來(lái)預(yù)測(cè)總?cè)丝诘淖兓?。假定最大年齡為s歲,將總年齡區(qū)間分為n個(gè)年齡區(qū)間。

    第t年屬于第i組的女性為xi(t),i=0,1,…,n,則:

    其中,li(t)為第i組女性第t年的存活率。第t+1年女?huà)肟倲?shù)為:

    其中,l0(t)為女?huà)氪婊盥?,bi(t)為第i組女性生育女?huà)肼剩踚1,i2]為育齡區(qū)間,則Leslie矩陣為[20]:

    需要指出的是,在育齡區(qū)間[i1,i2]之外的生育率bi(t)均為零,另外,不同組別女?huà)氲拇婊盥蕬?yīng)該有所不同,但是,同等醫(yī)療條件下,這種差別很小,為了簡(jiǎn)化計(jì)算,可以使用平均值l0(t)進(jìn)行代替。人口向量為:

    自1982年以來(lái),我國(guó)實(shí)行了計(jì)劃生育的基本國(guó)策,對(duì)生育率進(jìn)行控制,引入控制變量ci(t),表示不同年齡育齡婦女有控制的生育率,且(t)= 1[21], 則:

    左右求和得:

    可知:

    TFR(t)稱為總和生育率 (Total Fertility Rate),表示每個(gè)育齡婦女平均生育的女?huà)霐?shù),該指標(biāo)為人口生育的主要指標(biāo)[21],則:

    Leslie矩陣可以改寫(xiě)為:

    人口向量為:

    使用中國(guó)人口普查資料、中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒提供的人口數(shù)據(jù)對(duì)我國(guó)的人口狀況進(jìn)行預(yù)測(cè),預(yù)測(cè)情況如圖4、5所示。2020~2050年,中國(guó)的人口呈現(xiàn)先上升后下降趨勢(shì),2045年將下降到14億以下。更應(yīng)該引起注意的是,勞動(dòng)力人口占比一直呈現(xiàn)下降趨勢(shì),2030年將下降至70%以下,2050年將下降至60%以下。

    3 結(jié) 語(yǔ)

    圖4 Leslie模型預(yù)測(cè)的2020~2050年總?cè)丝?/p>

    圖5 Leslie模型預(yù)測(cè)的2020~2050年勞動(dòng)力人口占比

    本文使用研發(fā)與增長(zhǎng)模型和嶺回歸模型研究了人口對(duì)中國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的重要作用,研究發(fā)現(xiàn),勞動(dòng)力投入對(duì)研發(fā)有顯著的正影響,人口增長(zhǎng)率影響研發(fā)進(jìn)步的穩(wěn)態(tài)水平,進(jìn)而通過(guò)研發(fā)進(jìn)步對(duì)人均收入增長(zhǎng)產(chǎn)生推動(dòng)效應(yīng),實(shí)證研究也證實(shí)了人口對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)。使用Leslie模型對(duì)中國(guó)未來(lái)的人口進(jìn)行了預(yù)測(cè),按照目前的趨勢(shì)中國(guó)的老齡化會(huì)越來(lái)越嚴(yán)重,人口的結(jié)構(gòu)問(wèn)題將對(duì)中國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)產(chǎn)生巨大影響,必須采取合適的措施加以應(yīng)對(duì)。

    (1)適度鼓勵(lì)人口增長(zhǎng)。中國(guó)老齡化社會(huì)的迅速到來(lái)與中國(guó)生育率的降低緊密相關(guān)。生育率大幅下降使得中國(guó)撫養(yǎng)比大幅度降低,從而為中國(guó)帶來(lái)了巨大的人口紅利,有力地支撐了中國(guó)經(jīng)濟(jì)長(zhǎng)期較快增長(zhǎng),但是也使得年輕人口的補(bǔ)充減少,在存量人口年齡逐漸變大的情況下,老齡化不可避免的到來(lái)了。從Leslie模型可知,人口增長(zhǎng)與總和生育率緊密相關(guān),按照人口增長(zhǎng)的一般規(guī)律,總和生育率要達(dá)到2.1左右,人口的總量、結(jié)構(gòu)能夠得以維持,目前我國(guó)的總和生育率遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于這一數(shù)值。國(guó)家實(shí)施全面二胎的政策在一定程度上鼓勵(lì)了生育,提高了生育率,緩解了人口結(jié)構(gòu)壓力。不過(guò)其政策影響的持續(xù)性目前已經(jīng)有所減緩,尤其是大城市育齡人口的生育意愿并不強(qiáng),中國(guó)人口結(jié)構(gòu)改善的壓力仍然比較大??梢钥紤]采取更加綜合的鼓勵(lì)生育政策,綜合推進(jìn)審批、產(chǎn)假、稅收、社會(huì)保險(xiǎn)、教育等方面的改革,激發(fā)育齡人口、尤其是大城市育齡人口的生育積極性,把人口總和生育率提高到合理水平。

    (2)充分發(fā)揮勞動(dòng)人口的作用。盡管2050年之前中國(guó)的勞動(dòng)力人口處于下降趨勢(shì),但是仍將維持8億人以上的規(guī)模。該部分人口是中國(guó)經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展的中堅(jiān)力量,中華民族的偉大復(fù)興需要充分發(fā)揮勞動(dòng)力人口的貢獻(xiàn)作用。這就需要進(jìn)一步完善勞動(dòng)力市場(chǎng)體系,發(fā)揮市場(chǎng)機(jī)制的要素調(diào)節(jié)作用,使勞動(dòng)力能在其合適的領(lǐng)域貢獻(xiàn)價(jià)值。要建立規(guī)范統(tǒng)一的勞動(dòng)力市場(chǎng),消除勞動(dòng)力自由流動(dòng)的障礙;要完善價(jià)格形成機(jī)制,使勞動(dòng)力的供求關(guān)系得以全面、及時(shí)、準(zhǔn)確反映;要建立健全勞動(dòng)保障機(jī)制,確保勞動(dòng)力權(quán)益得到有效保護(hù)。

    (3)實(shí)施積極老齡化策略。老齡人口通常被認(rèn)為一個(gè)國(guó)家、地區(qū)社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的負(fù)擔(dān)。實(shí)際上,老年人口在經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展中發(fā)揮了重要的作用?!?002年馬德里老齡問(wèn)題國(guó)際行動(dòng)計(jì)劃》指出,從經(jīng)濟(jì)方面無(wú)法完全衡量老年人許多有價(jià)值的工作,老年人對(duì)社會(huì)和經(jīng)濟(jì)的貢獻(xiàn)超出他們的經(jīng)濟(jì)活動(dòng),如照顧家人、家務(wù)勞動(dòng)、在社區(qū)的志愿工作等,必須承認(rèn)老年人在經(jīng)濟(jì)、社會(huì)、文化等方面的貢獻(xiàn),支持、鼓勵(lì)老年人繼續(xù)參與社會(huì)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)。我國(guó)的老年人口占比較高,總量巨大,保持中國(guó)經(jīng)濟(jì)、社會(huì)、文化的平穩(wěn)發(fā)展,必須有效發(fā)揮老年人在經(jīng)濟(jì)、社會(huì)、文化等方面的重要作用,這就需要消除各種形式的年齡限制,保障老年人參與社會(huì)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的各項(xiàng)權(quán)利,并且鼓勵(lì)老年人終身學(xué)習(xí),提高自身持續(xù)就業(yè)的能力[22]。

    (4)全面提高人口素質(zhì)。中國(guó)是世界第一人口大國(guó),2018年人口占世界的18.3%,人口總數(shù)比美國(guó)、歐洲、日本的總和還多。但是與發(fā)達(dá)國(guó)家相比,中國(guó)的人口素質(zhì)有待進(jìn)一步提高。文盲率偏高、高等教育普及率偏低、繼續(xù)教育不全面、技能培訓(xùn)質(zhì)量不高、健康狀況不佳等問(wèn)題仍然是制約人口素質(zhì)提高的瓶頸問(wèn)題。應(yīng)當(dāng)深入推進(jìn)教育改革,加大教育投入,提高全民受教育水平,特別是培養(yǎng)與社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展緊密相關(guān)的高科技人才;加大技能培訓(xùn),尤其是終身技能培訓(xùn),提高勞動(dòng)力的工作技能和效率;完善醫(yī)療、社會(huì)保障機(jī)制,提高全民身體健康水平。

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