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    山東人口老齡化的經(jīng)濟影響及預測研究

    2020-08-31 14:57:23崔俊富張烜陳金偉
    中國經(jīng)貿導刊 2020年20期
    關鍵詞:人口老齡化經(jīng)濟發(fā)展山東

    崔俊富 張烜 陳金偉

    摘 要: 人口老齡化是目前全球人口發(fā)展的普遍趨勢,將影響到經(jīng)濟社會發(fā)展的許多方面。在計劃生育政策的影響下,中國比發(fā)達國家更快地進入了老齡化社會。山東作為中國東部沿海省份,人口情況與全國情況有相似之處。人口老齡化影響了山東經(jīng)濟發(fā)展,未來山東人口的老齡化程度將進一步加深。為了實現(xiàn)山東經(jīng)濟社會的長期平穩(wěn)發(fā)展必須采取適當措施積極應對。

    關鍵詞: 人口老齡化 老齡化影響 經(jīng)濟發(fā)展 山東

    人口老齡化是目前全球人口發(fā)展的普遍趨勢,聯(lián)合國1956年就開始關注老齡化問題。為了有效應對21世紀人口老齡化所帶來的機會和挑戰(zhàn),2002年在西班牙馬德里召開第二次老齡問題世界大會,通過了《2002年老齡問題國際行動計劃》,致力于在經(jīng)濟社會戰(zhàn)略、政策和行動中納入老齡化問題[1]。從數(shù)據(jù)上看,中國是世界上人口最多的國家,2018年人口總數(shù)達到13 9億,位居世界第一,占世界總人口的比重為18 4%。中國65歲以上的老齡人口已經(jīng)接近1 7億,占比達11 9%,老齡化問題已經(jīng)成為擺在中國經(jīng)濟社會發(fā)展面前非常重要的問題[2]。

    一、山東人口老齡化現(xiàn)狀

    山東作為中國東部沿海省份,人口情況與全國情況有相似之處。橫向比較,山東人口超過1億,僅次于廣東,排名全國第二位,人口總量相當于廣東的88 6%,但是廣東、河南、浙江等省份的人口結構要合理的多。15-64歲的勞動力人口中,廣東為8557 2萬人,排名全國第一,山東為6970 8萬人,排名全國第二位,但是山東的勞動力人口僅相當于廣東的81 5%,比總人口占比低了7 1個百分點。0-14歲的低齡人口,河南為2002 9萬人,排名全國第一,廣東為1910萬人,排名全國第二,山東為1776 9萬人,排名全國第三。65歲以上的老齡人口,山東為1299 4萬人,排名全國第一,廣東為878 8萬人,排名全國第6,浙江為715 9萬人,排名全國第10,山東的老齡人口是廣東的1 5倍,是浙江的1 8倍。通過比較可以發(fā)現(xiàn),山東人口資源非常豐富,有巨大的人口基數(shù),但是,山東人口結構不合理,老齡化程度比較高,同時低齡人口較少,將在未來進一步加大老齡化趨勢[2]。

    從縱向數(shù)據(jù)上看,1982年實施計劃生育之后,山東人口出生大幅度下降。0-14歲的低齡人口占總人口的比重呈現(xiàn)下降趨勢,由1982年的31%降至2007年僅15%。近期受到二胎政策的影響,2018年比重回升至18%,但是也與1982年有較大差距。同一時間,15-64歲的勞動力人口占總人口的比重呈現(xiàn)出先上升后下降的趨勢,由1982年的63 4%上升至2007年達到74 8%,之后逐漸下降至2018年為66 8%。與低齡人口、勞動力人口的變化趨勢不同,老齡人口一直處于上升態(tài)勢,1982年占總人口的比重為5 6%,2018年提高到15 2%,按照國際標準山東早就已進入老齡化階段。老齡人口將退出生產(chǎn)領域,成為被撫養(yǎng)人口,老齡人口的持續(xù)增多帶來的直接影響是社會撫養(yǎng)比的上升。老齡人口的持續(xù)增長推動撫養(yǎng)比從2010年開始以每年大約1 5個百分點的速度上升,至2018年已經(jīng)達到49 6%,比2010年高了15 2個百分點.

    二、人口老齡化對山東經(jīng)濟發(fā)展的影響

    老齡人口的上升、勞動力人口的下降推動人力成本逐漸上升,成本上升在一定程度上削弱了經(jīng)濟競爭力,將影響經(jīng)濟的長期平穩(wěn)增長。1982-2018山東經(jīng)濟增長速度雖然有所波動,也大致呈現(xiàn)倒“U”型趨勢,兩端增長速度較慢,中間增長速度較快,與圖1中的勞動力人口占比曲線有很大的相似性。為更加準確地研究人口與經(jīng)濟增長速度的關系,分別使用Pearson相關系數(shù)和Granger因果關系兩種方法研究。

    (一)Pearson相關系數(shù)

    Pearson相關系數(shù)也稱為線性相關系數(shù),其計算公式為

    其中,xi,yi分別為兩個樣本的觀測值[4]。計算1982-2018和2007-2018年山東人口與經(jīng)濟增長速度的Pearson相關系數(shù)??梢园l(fā)現(xiàn)山東勞動力人口占比與經(jīng)濟增速呈現(xiàn)正線性相關關系,而且2007-2018年的相關系數(shù)遠大于1982-2018年的相關系數(shù),說明勞動力人口占比的變化方向與經(jīng)濟增長速度的變化方向相同而且越來越一致;山東老齡人口占比與經(jīng)濟增速呈現(xiàn)負線性相關關系,而且2007-2018年的相關系數(shù)的絕對值遠大于1982-2018年的相關系數(shù)的絕對值,說明老齡人口的變化方向與經(jīng)濟增長速度的變化方向越來越偏離。

    (二)Granger因果關系

    基于一個變量是否有助于預測另一個變量,可以界定為是否是Granger因果關系。目前Granger因果關系已經(jīng)在社會科學研究中得到了廣泛應用。如果變量X有助于預測變量Y,則認為變量X是變量Y的Granger原因,否則變量X不是變量Y的

    其中,需要估計的參數(shù)的個數(shù)為k,變量X滯后項的個數(shù)為m,觀測值個數(shù)為n,RSS0和RSS1分別為不包含變量X滯后項回歸和包含變量X滯后項回歸的殘差。如果通過了F檢驗,則認為變量X和變量Y存在Granger因果關系,變量X是變量Y的Granger原因[5]。

    Granger因果關系檢驗的結果與Pearson相關系數(shù)的結果是一致的,2007-2018年的檢驗情況優(yōu)于1982-2018年的檢驗情況,勞動力人口是經(jīng)濟增長的Granger原因,而老齡人口不是經(jīng)濟增長的Granger原因。

    三、基于Leslie模型的山東人口老齡化預測

    由上面的分析可知,1982年以來山東老齡化程度逐漸加深,已經(jīng)影響到山東經(jīng)濟發(fā)展,準確把握未來山東老齡化變化趨勢就顯得非常重要。Leslie模型是研究人口結構比較常用的模型,該模型用女性人口變化來預測總人口變化,將總年齡區(qū)間利用山東人口普查資料、山東統(tǒng)計年鑒提供的數(shù)據(jù)對2020-2060年山東的人口狀況進行預測,圖2為勞動力人口和老齡人口占比[7]。從2020年到2060年山東的人口總數(shù)呈現(xiàn)先上升后下降趨勢,2030年達到最高點,之后逐漸下降,2055年將下降到1億以下。更應該引起注意的是,勞動力人口占比一直呈現(xiàn)下降趨勢,2045年將下降至60%以下,而老齡人口則呈現(xiàn)逐漸上升趨勢,2035年將超過20%,在勞動力人口占比下降和老齡人口占比上升的共同作用下,老年撫養(yǎng)比以更快的速度上升,2040年將突破40%,2060年將突破50%。

    人口老齡化是目前世界許多國家和地區(qū)面臨的形勢,會帶來經(jīng)濟社會發(fā)展方面許多問題。在計劃生育政策的影響下,中國比發(fā)達國家更快地進入了老齡化社會,山東作為中國東部沿海省份,人口情況與全國情況有相似之處。使用Pearson相關系數(shù)和Granger因果關系檢驗研究發(fā)現(xiàn),人口老齡化極大地影響了山東經(jīng)濟發(fā)展,Leslie模型預測的山東人口的老齡化程度將進一步加深。為了實現(xiàn)山東經(jīng)濟社會的長期平穩(wěn)發(fā)展,應該適當鼓勵人口生育,發(fā)揮勞動力人口的支撐作用,實施積極有效的老齡化戰(zhàn)略[8]。

    參考文獻:

    [1]聯(lián)合國 2002年馬德里老齡問題國際行動計劃[R/OL].http://www un org/chinese/esa/ageing/actionplan1 htm

    [2]國家統(tǒng)計局 中國統(tǒng)計年鑒[M].北京:中國統(tǒng)計出版社,2019

    [3]山東省統(tǒng)計局 山東統(tǒng)計年鑒[M].北京:中國統(tǒng)計出版社,2019

    [4]吳喜之 統(tǒng)計學:從數(shù)據(jù)到結論(第三版)[M].北京:中國統(tǒng)計出版社,2009

    [5]高鐵梅 計量經(jīng)濟分析方法與建?!狤Views應用及案例(第二版)[M].北京:清華大學出版社,2009

    [6]居余馬等編著 線性代數(shù)[M].北京:清華大學出版社,2002

    [7]山東省統(tǒng)計局 山東人口普查資料[M].北京:中國統(tǒng)計出版社,2012

    [8]張烜,蘇秋燕,崔俊富 基于綜合競爭力評價的山東經(jīng)濟平穩(wěn)發(fā)展研究[J].中國經(jīng)貿導刊(中),2019(02)

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