生育政策、人口流動對宏觀經(jīng)濟(jì)的影響

鄭錄軍，韓慶瀟

（中國人民銀行濟(jì)南分行，山東 濟(jì)南 250021）

隨著生育率的不斷降低以及人口預(yù)期壽命延長，全球不可逆轉(zhuǎn)地進(jìn)入老齡化社會，并對各國消費(fèi)、儲蓄、投資、經(jīng)濟(jì)增長以及金融環(huán)境產(chǎn)生深刻影響。中國從計(jì)劃生育政策實(shí)施以來，生育率不斷下降，導(dǎo)致老齡化速度前所未有。正是為了應(yīng)對老齡化問題，十八屆三中全會提出了啟動“單獨(dú)二孩”政策，兩年后的十八屆五中全會決定實(shí)施“全面二孩”，2021年則再次放開“三孩”政策，計(jì)劃生育政策調(diào)整進(jìn)一步加快。在中國特殊的國情下，生育率持續(xù)下降主要受強(qiáng)制約束的生育政策影響，因此，生育政策的放松必將對中國人口規(guī)模和結(jié)構(gòu)的走勢產(chǎn)生重要影響。與此同時(shí)，各地區(qū)為了改善人口結(jié)構(gòu)，主動出臺優(yōu)惠政策，在市場自愿機(jī)制下，積極引導(dǎo)優(yōu)質(zhì)人力資源流入。尤其是2020 年以來，武漢、杭州、成都等幾十個(gè)熱點(diǎn)城市紛紛出臺人才新政，掀起了一場“搶人大戰(zhàn)”。與過去農(nóng)民進(jìn)城為主的區(qū)域內(nèi)縱向流動方式不同，本次人口遷移主要表現(xiàn)為年輕勞動力的橫向跨區(qū)域流動，可能帶來全國人力資源的區(qū)域間再分配。如果說生育政策調(diào)整帶來了人口走勢時(shí)間維度的變化，那么跨區(qū)域人口流動則改變了人口的空間分布，二者疊加導(dǎo)致的人口時(shí)空變化將對中國宏觀經(jīng)濟(jì)產(chǎn)生更加復(fù)雜的沖擊。當(dāng)前，人口變化在產(chǎn)出方面的積極作用尚不明顯，卻明顯提升了居民的購房需求，帶來了房價(jià)上漲和居民負(fù)債增加的壓力；人口跨區(qū)域流動雖然為部分地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長帶來活力，卻使落后地區(qū)成為了人才流出的重災(zāi)區(qū)。因此，從更廣泛的視角來看，人口數(shù)量和結(jié)構(gòu)的時(shí)空變動將對人力資源分配、區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展和金融環(huán)境帶來一系列深層影響。然而，以上人口因素到底會對經(jīng)濟(jì)增長產(chǎn)生何種程度的影響？又會帶來怎樣的風(fēng)險(xiǎn)沖擊？這兩個(gè)維度的人口調(diào)整方式有何內(nèi)在差異？在長短期有什么不同影響？這些問題值得深入研究。

1 文獻(xiàn)綜述

從人口角度探索經(jīng)濟(jì)增長問題由來已久，早在1958年Samuelson［1］就開創(chuàng)了世代交疊模型（OLG），分析了代際轉(zhuǎn)移對財(cái)富儲藏和經(jīng)濟(jì)增長的作用。而后Diamond［2］對模型進(jìn)一步完善和拓展，形成了較為成熟的二期OLG 模型，通過區(qū)分年輕人和老年人引入年齡結(jié)構(gòu)異質(zhì)性的影響，為理論研究創(chuàng)造了規(guī)范的模型范式。自此，從人口角度探索經(jīng)濟(jì)增長的研究日益豐富，特別是隨著老齡化問題的加劇，人口老齡化對經(jīng)濟(jì)的影響成為國外學(xué)者們探討的焦點(diǎn)，但卻并未達(dá)成一致觀點(diǎn)。目前，大部分學(xué)者證實(shí)了老齡化對經(jīng)濟(jì)的負(fù)面影響［3-5］，主要基于OLG 模型對本國人口和經(jīng)濟(jì)情況進(jìn)行了模擬，認(rèn)為生育率下降導(dǎo)致勞動適齡人口比例逐步下降，進(jìn)而減少了勞動力供給和儲蓄水平，抑制經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出增長。但也有少數(shù)學(xué)者得出了相反的結(jié)論，如Futagami 等［6］的內(nèi)生增長模型顯示，存在壽命延長的條件下，人口老齡化的負(fù)面效應(yīng)將會削弱，經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出可能收斂于更高水平。此外，還有學(xué)者認(rèn)為人口老齡化對經(jīng)濟(jì)的影響存在不確定性，如Zhang 等［7］通過建立三期的OLG 模型證明，人口老齡化對經(jīng)濟(jì)增長的影響因國家而異，人口老齡化對發(fā)展中國家的經(jīng)濟(jì)增長會產(chǎn)生顯著的正面影響，但會顯著抑制發(fā)達(dá)國家的經(jīng)濟(jì)增長。

近年來，人口老齡化問題也成為中國必須面對的嚴(yán)峻挑戰(zhàn)，但與國外研究方向不同，國內(nèi)更加關(guān)注應(yīng)對老齡化的手段。因此，相關(guān)研究主要集中在生育政策與人口流動方面，且在研究方法主要采用了實(shí)證檢驗(yàn)，而較少運(yùn)用OLG 模型。在生育政策方面，部分學(xué)者肯定了生育政策調(diào)整對經(jīng)濟(jì)的正面作用，如陸旸等［8］實(shí)證檢驗(yàn)結(jié)論顯示，放開計(jì)劃生育政策有利于減緩潛在增長率的遞減趨勢；汪偉［9］則通過建立三期OLG 模型的數(shù)值模擬發(fā)現(xiàn)，生育率與經(jīng)濟(jì)增長的關(guān)系呈現(xiàn)“倒U 形”，因此放開計(jì)劃生育政策后，如果生育率不出現(xiàn)大幅度反彈，將有利于經(jīng)濟(jì)增長；魏麗瑩［10］構(gòu)建了消費(fèi)者、生產(chǎn)者和政府三個(gè)部門的多區(qū)域OLG?CGE 模型，通過模擬發(fā)現(xiàn)全面二孩政策有助于京津冀地區(qū)GDP 增長。但是，黃少安等［11］則認(rèn)為放松計(jì)劃生育政策會導(dǎo)致中國陷入“人口紅利”依賴癥，無法實(shí)現(xiàn)從人口結(jié)構(gòu)優(yōu)勢向產(chǎn)業(yè)、人力資本與技術(shù)升級優(yōu)勢轉(zhuǎn)化，不利于長期經(jīng)濟(jì)增長；劉曉曦等［12］基于三階段劃分的OLG 模型模擬發(fā)現(xiàn)，全面二孩政策下人口增長率提升可以增強(qiáng)房地產(chǎn)行業(yè)對經(jīng)濟(jì)的影響力，但同時(shí)也會擠占其他行業(yè)投資，從而抑制整體經(jīng)濟(jì)發(fā)展。在人口跨區(qū)域流動方面，阮榮平等［13］基于人口流動省級面板數(shù)據(jù)的實(shí)證研究表明，人口流動總體上削弱了輸出地的人力資本積累。侯燕飛等［14］利用2005—2014 年29 個(gè)省份面板數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)證明，人口凈流入促進(jìn)了區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長。郭東杰等［15］利用省際面板數(shù)據(jù)研究了撫養(yǎng)水平、人口變遷和居民消費(fèi)之間的關(guān)系，發(fā)現(xiàn)跨地區(qū)人口流動擴(kuò)大了整個(gè)居民部門的消費(fèi)水平，但是對于人口流出地區(qū)卻是不利的；孫繼國等［16］基于省際面板數(shù)據(jù)的實(shí)證檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，人口流動會通過調(diào)節(jié)居民工資水平進(jìn)而對地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長產(chǎn)生影響，且西部地區(qū)人口流入的經(jīng)濟(jì)效應(yīng)更加明顯；龔鋒等［17］基于人口普查的縣級數(shù)據(jù)的實(shí)證檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，人口流入有助于緩解人口老齡化對經(jīng)濟(jì)增長的不利沖擊。

此外，在人口因素影響經(jīng)濟(jì)增長的同時(shí)，帶來的金融波動風(fēng)險(xiǎn)也逐漸引起關(guān)注。如陳雨露等［18］基于119 個(gè)國家（地區(qū)）的實(shí)證研究表明，人口老齡化與金融杠桿呈現(xiàn)顯著的倒U 型關(guān)系，且在越過老齡化“拐點(diǎn)”后，“去杠桿化”進(jìn)程將隨金融危機(jī)發(fā)生概率而明顯上升。Lisack等［19］基于多期OLG 模型的研究表明，生育率和死亡率同時(shí)下降，導(dǎo)致房地產(chǎn)價(jià)格和居民負(fù)債水平上漲。蒲火元等［20］基于廣州數(shù)據(jù)的實(shí)證檢驗(yàn)表明，中心城市大量人口流入引致城市房價(jià)上漲，進(jìn)而推升了居民買房的負(fù)債水平。楊華磊等［21］通過動態(tài)優(yōu)化模型的模擬發(fā)現(xiàn)，受人口老齡化影響，中國將在2050 年前步入資本收益的下行通道，從而導(dǎo)致資本外流的金融風(fēng)險(xiǎn)明顯加大。

通過梳理以上文獻(xiàn)可知，目前國內(nèi)OLG 模型的構(gòu)建仍相對簡單，鮮有能夠納入動態(tài)一般均衡分析框架進(jìn)行深入分析的研究，導(dǎo)致生育政策調(diào)整對經(jīng)濟(jì)影響的內(nèi)在機(jī)理尚不清晰。究其原因，一方面，OLG 模型納入動態(tài)一般均衡分析框架較為復(fù)雜，區(qū)分年齡結(jié)構(gòu)異質(zhì)性會使居民部門行為方程數(shù)量翻倍，對模型穩(wěn)態(tài)和沖擊模擬帶來巨大挑戰(zhàn)；另一方面，國內(nèi)外經(jīng)濟(jì)情況差異巨大，無法直接套用國外模型，如在人口生育率方面，國外生育率的改變是內(nèi)生調(diào)整，而國內(nèi)生育率變化卻受生育政策外生影響，二者機(jī)制完全不同?；诖?，為了能夠準(zhǔn)確分析人口因素對中國經(jīng)濟(jì)增長和杠桿率的影響，該研究在OLG 模型標(biāo)準(zhǔn)范式基礎(chǔ)上，進(jìn)行了相應(yīng)的調(diào)整和改進(jìn)，使之貼近中國的現(xiàn)實(shí)情況，能夠清晰展示宏觀變量調(diào)整的內(nèi)在機(jī)理；然后，結(jié)合人口方面的經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)，對全國和地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長和風(fēng)險(xiǎn)沖擊進(jìn)行了初步判斷，增強(qiáng)了文章結(jié)論的實(shí)踐價(jià)值。因此，該研究試圖在以下方面有所貢獻(xiàn)：第一，將生存率、勞動效率、房產(chǎn)購買和遺產(chǎn)傾向等重要的年齡異質(zhì)性因素納入OLG 模型，探索適合國內(nèi)研究的分析框架；第二，拓寬研究視角，從人口時(shí)空變動的角度出發(fā)，分析生育政策調(diào)整和人口流動帶來的經(jīng)濟(jì)效應(yīng)和風(fēng)險(xiǎn)沖擊，展示更加清晰的內(nèi)在機(jī)理；第三，結(jié)合當(dāng)前的經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)，對全國和地區(qū)的人口影響進(jìn)行初步判斷和預(yù)測，為經(jīng)濟(jì)決策提供更加合理參照標(biāo)準(zhǔn)。

2 理論模型

為全面分析人口因素的影響，該研究將OLG 模型（世代交疊模型）納入動態(tài)一般均衡的分析范式，在充分考慮不同年齡人口異質(zhì)性的基礎(chǔ)上，構(gòu)建符合國內(nèi)實(shí)際情況的理論模型，通過模擬生育政策調(diào)整和人口流動對宏觀經(jīng)濟(jì)的影響過程，更加清晰地揭示人口時(shí)空變化沖擊的內(nèi)在機(jī)理。

首先建立在封閉經(jīng)濟(jì)中包括居民、企業(yè)、商業(yè)銀行和政府的四部門動態(tài)一般均衡模型。根據(jù)中國人口生育率變化的現(xiàn)實(shí)情況，假設(shè)在長時(shí)間的獨(dú)生子女政策背景下經(jīng)濟(jì)逐步實(shí)現(xiàn)穩(wěn)態(tài)增長，而隨著年輕人生育觀念的改變及生育政策的調(diào)整對穩(wěn)態(tài)產(chǎn)生新的沖擊，在完美預(yù)期的條件下，經(jīng)濟(jì)增長等宏觀變量在波動中向新的穩(wěn)態(tài)過渡。此外，考慮到人口規(guī)模調(diào)整時(shí)間跨度較大，價(jià)格調(diào)整更加具有彈性，貨幣沖擊也趨于中性，所以僅研究人口變化對實(shí)際變量的影響。

2.1 人口變化情況

該研究模擬國內(nèi)人口就業(yè)、退休和壽命情況，建立八期的生命周期模型，年齡從7 歲到86 歲，每期代表10 年。這一建模方式較兩期的OLG 模型能更加全面地反映現(xiàn)實(shí)情況，且比每年一期的建模方式更加簡潔和明確。為反映代際更迭的情況，將居民兒童期設(shè)定為第0 期（7～16歲），此期并不具備獨(dú)立行為能力，消費(fèi)支出完全依賴于父母；第5 期（57～66 歲）部分人口開始退休并獲得養(yǎng)老金。人口增長的公式為：

其中：P代表人口規(guī)模，ρ代表生育率，φ代表跨期生存率；而上標(biāo)j代表年齡期（包括0～7 期），其中0 為兒童期，1 為成年后第1 期，t則代表當(dāng)期時(shí)間。與生命周期相同，時(shí)間t的變化同樣為10 年一期。因此，區(qū)別于傳統(tǒng)一般均衡模型，該研究時(shí)間變動代表年齡期j與時(shí)間t的同時(shí)增長。需要注意的是，OLG 模型假定人口生育僅集中在第1 年齡期，因此公式（1）表示人口生育過程，而公式（2）表示人口年齡增長過程中的生存情況，即醫(yī)療水平的表現(xiàn)?；诖?，人口總規(guī)模的計(jì)算公式為：

公式（3）中Pt代表t期成年人的總規(guī)模，而公式（4）中PAt代表全部人口總規(guī)模。

2.2 居民部門

假定處于第1 年齡期的代表性居民通過選擇各年齡期的消費(fèi)、養(yǎng)孩支出、勞動供給、房產(chǎn)購買和凈儲蓄水平來實(shí)現(xiàn)效用最大化。其總體效用函數(shù)如下：

公式中，β為居民效用的折現(xiàn)因子，而U代表每一年齡的效用函數(shù)，具體形式如下：

公式（6）表示年齡期為1～6的效用函數(shù)，公式（7）則為第7 年齡期的效用函數(shù)。其中和分別為各年齡段居民消費(fèi)需求、勞動供給和買房需求，相對應(yīng)的和則為各年齡段居民對閑暇和買房的偏好參數(shù)。此外為養(yǎng)孩成本，χ1t則為第1 年齡期的養(yǎng)孩支出偏好，系數(shù)之前乘以(1 +ρt)則表示隨著孩子數(shù)量增加，養(yǎng)孩偏好同比例上升，這一點(diǎn)與買房傾向類似。為第7 年齡期老人為后代留下的儲蓄，ψ表示遺產(chǎn)傾向。每個(gè)居民面臨的預(yù)算約束條件為：

等式左右兩邊分別表示居民各年齡段的支出和收入。其中：支出包括消費(fèi)、養(yǎng)孩成本、凈儲蓄和房產(chǎn)購買；收入主要包括利息收入、工資收入、養(yǎng)老金和遺產(chǎn)收入。和分別表示消費(fèi)稅率和工資稅率，qt為實(shí)際房地產(chǎn)價(jià)格為各年齡段凈儲蓄，并假設(shè)第1年齡期期初的凈儲蓄為0，后幾期為負(fù)則是負(fù)債，為正則為儲蓄。為人力資本，計(jì)算方式為代表各年齡段的勞動效率。此外，為養(yǎng)老金，只有達(dá)到退休年齡才可領(lǐng)取。bet為遺產(chǎn)收入，主要來自年齡期為7的老人遺留的儲蓄和房產(chǎn)。

根據(jù)方程（5）、（6）、（7）、（8），求解最大化問題可以得到消費(fèi)的歐拉方程、養(yǎng)孩成本、勞動供給、房地產(chǎn)需求公式：

需要注意的是，方程（12）中j'表示下一期增加房地產(chǎn)購買的年齡期，而并非每個(gè)年齡期都存在房地產(chǎn)購買意愿，這與現(xiàn)實(shí)情況一致。此外，根據(jù)第7 年齡期的效用函數(shù)和約束方程，得到房地產(chǎn)和儲蓄遺產(chǎn)方程。

參考Sudo 等［22］的做法，模型假定遺產(chǎn)轉(zhuǎn)移來自兩個(gè)部分，一是各年齡期死亡人口的儲蓄和房產(chǎn)，二是最后年齡期老人主動遺留的儲蓄和房產(chǎn)。其中，房產(chǎn)按當(dāng)期價(jià)格變賣后轉(zhuǎn)移給后代。全部遺產(chǎn)平均分配給下期所有成年人口。因此，其計(jì)算公式為：

公式中，的值按照計(jì)算，表明第7 年齡期老人死亡后，儲蓄和房產(chǎn)全部成為遺產(chǎn)。

2.3 廠商部門

假定在完全競爭市場環(huán)境下，廠商通過雇傭勞動力和貸款進(jìn)行生產(chǎn)，其利潤最大化的目標(biāo)函數(shù)為：

其中：Yt為廠商產(chǎn)出，Lt、Kt和Bt分別為勞動力、資本和貸款，wt、δ和rbt分別為工資、資本折舊率和貸款利率。廠商面臨的約束條件包括：

公式（17）表明廠商服從規(guī)模報(bào)酬不變的Cobb?Doug?las生產(chǎn)函數(shù)。其中，At為全要素生產(chǎn)率，由于隨機(jī)變化的技術(shù)沖擊將導(dǎo)致模型轉(zhuǎn)軌路徑無法獲得，因此，全要素生產(chǎn)率設(shè)定為1。公式（18）為廠商貸款約束方程，方程左側(cè)為貸款本息和，右側(cè)為資產(chǎn)價(jià)值Kt的貸款條件，其中m為貸款價(jià)值比。

根據(jù)方程（16）、（17）、（18），求解最大化問題可以得到工資和貸款利率的方程：

此外，根據(jù)資本積累過程，可以得到投資方程：

根據(jù)各年齡段人力資本水平，可以得到勞動力總供給水平為：

需要注意的是，第5年齡期的勞動供給水平需要扣除κ比例的退休人口。

2.4 銀行部門

商業(yè)銀行作為模型中唯一的金融機(jī)構(gòu)，根據(jù)市場供求配置資金并調(diào)整利率水平，發(fā)揮著金融中介作用。為簡化模型，假定銀行部門從居民部門吸收存款，同時(shí)向企業(yè)放貸和購買政府債券，因此，銀行面臨資金和利潤兩個(gè)約束條件：

公式（23）為資金約束條件，表示銀行從各年齡段居民吸收的儲蓄總和St，其計(jì)算公式為，總儲蓄除了上繳bt比率的存款準(zhǔn)備金之外，用于向企業(yè)貸款Bt和購買政府債券Dt。公式（24）為利潤約束條件，表示銀行從企業(yè)貸款和政府債券中獲得利潤和，其中和為貸款利率和債券利率。而銀行利潤按照存款利率和利潤率πb支付給居民和用于銀行運(yùn)營?？紤]到政府債券風(fēng)險(xiǎn)較低，因此假定債券利率低于貸款利率且二者差值固定，公式為為二者之差。

2.5 政府部門

假設(shè)政府每期都能實(shí)現(xiàn)預(yù)算平衡，其預(yù)算約束方程為：

其中：g為政府購買占總產(chǎn)出的比重，d為政府債券占總產(chǎn)出的比重。

2.6 房地產(chǎn)市場出清條件

各年齡段居民房地產(chǎn)購買需求加總可以得到總的房地產(chǎn)需求方程：

在房地產(chǎn)供給方面，部分文獻(xiàn)假設(shè)房地產(chǎn)供給增速與人口增速持平，保證人均房地產(chǎn)水平不變；也有文獻(xiàn)將房地產(chǎn)供給水平假設(shè)為固定值［19，23］。這兩種處理方式顯然與國內(nèi)現(xiàn)實(shí)情況差別較大。長時(shí)間以來，中國城鎮(zhèn)土地供給不足，導(dǎo)致城鎮(zhèn)人口增速超過房地產(chǎn)供給增速，特別是在部分人口吸引力較大的熱點(diǎn)城市更為突出。因此，房地產(chǎn)的數(shù)量和價(jià)格應(yīng)該對居民的資產(chǎn)和負(fù)債產(chǎn)生重要影響。基于此，根據(jù)人口數(shù)量與房地產(chǎn)供給的長期關(guān)系，將房地產(chǎn)供給方程設(shè)定為：

3 數(shù)值模擬

3.1 參數(shù)校準(zhǔn)

考慮到1993 年前后中國經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)的變化較大，且統(tǒng)計(jì)口徑發(fā)生調(diào)整，因此該研究選擇了1994—2003 年的數(shù)據(jù)進(jìn)行校準(zhǔn)，以2003 年為穩(wěn)態(tài)的初期值，并基于2004—2013 年的數(shù)據(jù)對部分參數(shù)的數(shù)值進(jìn)行了預(yù)測，模擬人口等相關(guān)變量的調(diào)整對宏觀經(jīng)濟(jì)的影響。此外，由于模型一期跨度為10年，該研究參照Bouzahzah等［24］的方法進(jìn)一步對部分參數(shù)進(jìn)行了調(diào)整。相關(guān)參數(shù)校準(zhǔn)的原始數(shù)據(jù)主要來自于《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國人口統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國房地產(chǎn)統(tǒng)計(jì)年鑒》以及《中國家庭收入調(diào)查》等。

3.1.1 人口變化情況的相關(guān)參數(shù)

（1）人口年齡期劃分。參照國內(nèi)生育、就業(yè)、退休和死亡的情況，將年齡段劃分為8 期，10 年為1 期，分別為7～16 歲、17～26 歲、27～36 歲、37～46 歲、47～56 歲、57～66 歲、67～76 歲、77～86 歲。需要特別說明的是，7～16歲為第0 年齡期，為了構(gòu)建OLG 模型，僅以第0 期代表整個(gè)兒童期，且兒童無法獨(dú)立參與經(jīng)濟(jì)活動，其消費(fèi)水平取決于父母；17～26 歲為第1 年齡期，按照人口代際交疊的設(shè)定，僅本期可生育孩子；57～66 歲為第5 年齡期，本期部分人口開始退休，不再提供勞動力但領(lǐng)取養(yǎng)老金；77～86 歲為第7 年齡期，作為生命周期的最后一期，老人考慮在死亡之前留下部分遺產(chǎn)。

（2）生育率。在性別比例為1 的背景下，為了滿足動態(tài)一般均衡模型穩(wěn)態(tài)條件，已有文獻(xiàn)普遍將生育水平設(shè)定為1［24-25］，即生育率ρ=0。但是，相比較國外穩(wěn)定的生育率水平，國內(nèi)同時(shí)受到生育意愿下降和生育政策調(diào)整正反兩方面的影響，生育率變化幅度較大，內(nèi)在機(jī)制也更加復(fù)雜。根據(jù)聯(lián)合國公布的中國1994—2013年的總和生育率數(shù)據(jù)，2003年前后總和生育率變化較小，但這一數(shù)值并未達(dá)到模型穩(wěn)態(tài)條件，因此將2003 年穩(wěn)態(tài)期的生育水平調(diào)整為1（ρ=0）。而為了模擬生育觀念變化和人口老齡化水平提高，文章將第1期生育水平設(shè)定為0.9（ρ1= -0.1），并結(jié)合人口預(yù)測的相關(guān)研究［26］，將2014—2023 年生育政策逐步調(diào)整后的生育率分為三種情景。第2—6期分別為低生育水平（1，1，1，1，1），代表較弱的政策效果，生育率僅能直接恢復(fù)穩(wěn)態(tài)；中等生育水平（1.05，1.037 5，1.025，1.012 5，1）和高生育水平（1.1，1.075，1.05，1.025，1），表明政策效果較明顯，生育率皆有大幅提升，而后逐步衰減至穩(wěn)態(tài)生育率。因此，各期生育率(ρ1，ρ2，ρ3，ρ4，ρ5，ρ6)分別為低生育率（-0.1，0，0，0，0，0），中等生育率（-0.1，0.05，0.037 5，0.025，0.012 5，0），高生育率（-0.1，0.1，0.075，0.05，0.025，0）。

（3）生存率。參考第5次和第6次人口普查的數(shù)據(jù)，將各年齡期10年的人口生存率數(shù)據(jù)依次相乘得出相對應(yīng)的生存率，然后根據(jù)兩次人口普查數(shù)據(jù)的平均值得出2003年穩(wěn)態(tài)時(shí)各年齡段生存率值。此外，根據(jù)已有文獻(xiàn)，將兒童期生存率設(shè)定為1。因此，穩(wěn)態(tài)時(shí)的各年齡段生存率（φ1，φ2，φ3，φ4，φ5，φ6）=（1，0.995，0.992，0.96，0.9，0.74）。

3.1.2 居民部門參數(shù)

參考Bouzahzah 等［24］的計(jì)算方法，文章將消費(fèi)者跨期替代率β設(shè)定為0.84；根據(jù)Muto等［5］方法將閑暇偏好γ設(shè)定為1.5；孩子支出偏好χ 與文獻(xiàn)［9］一致，設(shè)定為1；購房偏好系數(shù)θ的設(shè)定，則結(jié)合Lisack 等［19］的計(jì)算方法，假定居民僅在第1年齡期購買房產(chǎn)，根據(jù)歷年房地產(chǎn)價(jià)值與總產(chǎn)出的關(guān)系，計(jì)算出第1 年齡期的購房偏好系數(shù)θ1為4。遺產(chǎn)傾向系數(shù)ψ的設(shè)定與國外文獻(xiàn)不同，由于第7年齡期老人代表77～86 歲所有人口，而非僅86 歲末期老人的遺產(chǎn)傾向，且國內(nèi)外收入和消費(fèi)數(shù)據(jù)差別巨大，這就使得參數(shù)值變化較大。根據(jù)《中國家庭收入調(diào)查》這一年齡段的消費(fèi)和儲蓄情況，結(jié)合穩(wěn)態(tài)公式將遺產(chǎn)傾向系數(shù)ψ設(shè)定為2。各年齡段勞動效率的計(jì)算根據(jù)《中國家庭收入調(diào)查》中居民各年齡段平均工資收入和工作時(shí)間情況，反推出各年齡段單位工資差異，然后以第1期為基準(zhǔn)計(jì)算出各期勞動效率（ε1，ε2，ε3，ε4，ε5）=（1，1.39，1.4，1.3，0.98）。

3.1.3 廠商部門參數(shù)

參考許志偉等［27］的計(jì)算方法，計(jì)算得出資本折舊δ為0.4；根據(jù)歷年GDP收入份額中勞動者報(bào)酬占比計(jì)算出資本份額占比α 為0.35；根據(jù)Gerali 等［28］的方法，結(jié)合歷年工業(yè)企業(yè)貸款與資產(chǎn)的數(shù)據(jù)測算出貸款價(jià)值比m為0.35。

3.1.4 銀行部門參數(shù)

根據(jù)中國人民銀行存款準(zhǔn)備金數(shù)據(jù)，存款準(zhǔn)備金率設(shè)為0.2；參考楊熠等［29］的計(jì)算方法，根據(jù)上市銀行歷年財(cái)務(wù)報(bào)表，得出銀行利率凈收入占存款總額的比例πb為0.025；根據(jù)人民銀行公布的一年期貸款基準(zhǔn)利率與財(cái)政部公布的一年期國債收益率，計(jì)算得出10 年期貸款與債券回報(bào)差ζt為0.2。

3.1.5 政府部門參數(shù)

工資稅率τw和消費(fèi)稅率τc參考呂冰洋等［30］的計(jì)算方法，根據(jù)歷年數(shù)據(jù)分別計(jì)算為0.1 和0.13；第5 年齡期退休人口占比κ則根據(jù)中國退休年齡規(guī)定進(jìn)行估算，但考慮到部分自由業(yè)者等可以靈活推遲退休年齡，因此將穩(wěn)態(tài)期κ設(shè)定為0.7；政府購買占比g和政府債券占比d參考托雷斯等［31］的取值和計(jì)算方法，分別設(shè)定為0.14和0.03。

3.1.6 房地產(chǎn)供給相關(guān)系數(shù)

根據(jù)各年齡段生存率以及穩(wěn)態(tài)出生率可以計(jì)算初期人口穩(wěn)態(tài)值-P為6.33；根據(jù)第6次人口普查的人均住房面積和《中國房地產(chǎn)統(tǒng)計(jì)年鑒》中的歷年商品住宅房屋竣工面積，可以計(jì)算出2003年人均住宅面積，進(jìn)一步折算為人均住房數(shù)量0.31，因此，初期住房總量的穩(wěn)態(tài)值-H為1.96；根據(jù)歷年房地產(chǎn)供給和人口增長關(guān)系，可以計(jì)算出房地產(chǎn)增速系數(shù)η為0.68。

3.2 生育政策調(diào)整的模擬分析

根據(jù)文獻(xiàn)［25］的建模和求解方法，可以將人口方面的因素設(shè)定為外生沖擊，在計(jì)算人口結(jié)構(gòu)動態(tài)調(diào)整過程的基礎(chǔ)上，模擬沖擊對經(jīng)濟(jì)的影響過程。因此，將生育政策調(diào)整導(dǎo)致的生育率變化作為外生沖擊，以確定性模擬方法模擬經(jīng)濟(jì)從初始穩(wěn)態(tài)向最終穩(wěn)態(tài)過渡過程。首先，模擬生育政策調(diào)整對經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出和儲蓄的影響。結(jié)果顯示，居民負(fù)債主要源于第1 年齡期（17～26 歲）購買房產(chǎn)和養(yǎng)孩支出增加，且第2 年齡期（27～36 歲）的收入仍然無法完全覆蓋前期的負(fù)債，這說明在這兩個(gè)年齡期的居民屬于借款者；從第3 齡期（37～46 歲）開始居民儲蓄才調(diào)整為正，從而轉(zhuǎn)變?yōu)閮魞π钫?。這一結(jié)果最大程度地模擬了不同年齡結(jié)構(gòu)下居民儲蓄和負(fù)債的現(xiàn)實(shí)情況，也為計(jì)算居民杠桿率提供支持。由于該研究儲蓄以期初值表示，因此，居民負(fù)債水平的計(jì)算方式為LEV h=P1s2+P2s3，進(jìn)而得出居民杠桿率LRh=LEV h/Y?？梢杂?jì)算出企業(yè)杠桿率LRp=B/Y，政府杠桿率LRg=D/Y=d，全社會杠桿率LR=LRh+LRp+LRg。根據(jù)以上公式，從經(jīng)濟(jì)增長和杠桿率風(fēng)險(xiǎn)兩個(gè)角度出發(fā)，模擬兩個(gè)穩(wěn)態(tài)之間的轉(zhuǎn)軌路徑，通過對比不同情景下的經(jīng)濟(jì)波動情況，探索生育政策調(diào)整的作用及其內(nèi)在機(jī)理。

3.2.1 低生育率的政策效應(yīng)

如前所述，在低生育率情景下，“二孩”“三孩”的政策作用較小，僅能抵消2003年以來生育意愿的下降，使生育率恢復(fù)穩(wěn)態(tài)值。在這一假定下，宏觀經(jīng)濟(jì)變量走勢如圖1所示。

圖1 低生育率的經(jīng)濟(jì)效應(yīng)

從經(jīng)濟(jì)增長角度來看，初期生育率下降帶來的經(jīng)濟(jì)下行壓力短期內(nèi)難以改善，導(dǎo)致產(chǎn)出水平延續(xù)下行趨勢。但在新的生育政策支撐下，產(chǎn)出緩慢趨于新的穩(wěn)態(tài)水平，而終值低于初期穩(wěn)態(tài)值。根據(jù)模型的內(nèi)在機(jī)理可知，由于生育政策調(diào)整的刺激作用較弱，短期內(nèi)適齡勞動人口持續(xù)下滑，在此背景下，一方面勞動力供給水平難以提升，另一方面利率下滑的預(yù)期助推儲蓄回落，導(dǎo)致資本積累水平的緩慢下降，二者共同作用于總產(chǎn)出。直到生育政策抑制住人口下滑趨勢，勞動力供給和儲蓄才趨于平穩(wěn)，從而抑制了產(chǎn)出下滑趨勢。

從杠桿率風(fēng)險(xiǎn)來看，從第2 期生育政策調(diào)整開始，年輕（第1年齡期）居民的購房需求增加，帶動房地產(chǎn)價(jià)格回升，導(dǎo)致購房和養(yǎng)孩成本同時(shí)上升，共同驅(qū)動居民部門負(fù)債水平回升，在產(chǎn)出持續(xù)下滑的背景下，居民杠桿率超越穩(wěn)態(tài)值呈現(xiàn)上升趨勢。但是，由于生育率回升有限，最初幾期居民杠桿率上升幅度較小，加之企業(yè)杠桿率波動更小，總體在短期內(nèi)并未造成全社會杠桿率大幅回升，帶來的風(fēng)險(xiǎn)沖擊不大。然而，在人口結(jié)構(gòu)調(diào)整過程中，生育政策調(diào)整初期的“嬰兒潮”一代逐步邁向老齡化，導(dǎo)致人口結(jié)構(gòu)再次調(diào)整和負(fù)債水平的超調(diào)回升，從而給杠桿率造成了二次沖擊，風(fēng)險(xiǎn)水平甚至超過第一次沖擊。最終，隨著人口結(jié)構(gòu)調(diào)整完成，全社會杠桿率趨于穩(wěn)定，并略高于初期穩(wěn)態(tài)。

3.2.2 中等生育率的政策效應(yīng)

在中等生育率情景下，生育政策作用更大，特別是在政策調(diào)整初期生育意愿的集中釋放，使生育水平大幅提升，而后隨著生育意愿的下降，生育率逐步回到穩(wěn)態(tài)水平。在這一假定下，宏觀經(jīng)濟(jì)變量走勢如圖2所示。

圖2 中等生育率的經(jīng)濟(jì)效應(yīng)

從經(jīng)濟(jì)增長角度來看，初期生育率下降的影響逐漸被新的生育政策抵消，從第4 期開始產(chǎn)出水平逐步增長，最終收斂于更高的新穩(wěn)態(tài)水平。從模型的內(nèi)在機(jī)理可知，生育政策調(diào)整初期，由于新出生人口處于兒童期，不僅無法提供勞動力，而且延遲了利率上升預(yù)期對儲蓄的刺激作用，加之年輕居民購房和養(yǎng)孩支出增加，導(dǎo)致總儲蓄水平下降。但是隨著新增人口的成長帶動勞動供給增加，以及利率上漲預(yù)期對儲蓄刺激逐步加大，二者最終助推總產(chǎn)出達(dá)到新的穩(wěn)態(tài)。

從杠桿率風(fēng)險(xiǎn)來看，第2 期生育政策調(diào)整幅度較大，引發(fā)房地產(chǎn)價(jià)格回升明顯，導(dǎo)致年輕居民購房和養(yǎng)孩成本同時(shí)提升，助推負(fù)債水平連續(xù)上漲，在總產(chǎn)出水平下降的背景下，居民杠桿率持續(xù)提升；此外，由于企業(yè)負(fù)債下降小于產(chǎn)出下滑水平，導(dǎo)致企業(yè)杠桿率也有所增加，因而導(dǎo)致全社會杠桿率在最初幾期波動幅度較大。最終，在經(jīng)歷了“嬰兒潮”一代的二次沖擊之后，居民和企業(yè)負(fù)債上升被更高的產(chǎn)出所抵消，導(dǎo)致全社會杠桿率略低于最初的穩(wěn)態(tài)水平。

3.2.3 高生育率的政策效應(yīng)

在高生育率情景下，生育政策調(diào)整的效果突出，帶來人口增長更快，但受生育意愿下降影響，最終也將恢復(fù)初期穩(wěn)態(tài)水平。在這一假定下，宏觀經(jīng)濟(jì)變量走勢如圖3所示。

圖3 高生育率的經(jīng)濟(jì)效應(yīng)

從經(jīng)濟(jì)增長角度來看，初期生育率下降的影響迅速被新的生育政策抵消，從第3 期產(chǎn)出水平就開始回升，隨著人口結(jié)構(gòu)逐步調(diào)整到位，產(chǎn)出水平達(dá)到更高穩(wěn)態(tài)值。從模型內(nèi)在機(jī)理可知，在完美預(yù)期假設(shè)下，雖然生育政策調(diào)整初期增加了年輕居民的購房和養(yǎng)孩成本，但是對未來存款利率大幅上升的預(yù)期，刺激了其他年齡期人口的儲蓄水平上升，而后者作用強(qiáng)于前者，導(dǎo)致總儲蓄從初期就有所提升，并驅(qū)動資本積累水平上升；同時(shí)，隨著新增勞動力的成長，共同助推產(chǎn)出持續(xù)增長，最終趨于更高的穩(wěn)態(tài)值。

從杠桿率風(fēng)險(xiǎn)來看，從第2期開始的生育政策調(diào)整力度大，導(dǎo)致房地產(chǎn)價(jià)格大幅回升，使得年輕居民負(fù)債水平上升更為明顯，再加上產(chǎn)出水平的小幅下滑，導(dǎo)致居民杠桿率波動加大；此外，儲蓄的穩(wěn)步回升帶動企業(yè)負(fù)債增加，隨著產(chǎn)出的回落，企業(yè)杠桿率上升也較為顯著。因此，在較高生育率情景下，政策調(diào)整初期居民杠桿率與企業(yè)杠桿率的協(xié)同上升導(dǎo)致全社會杠桿率波動更大，風(fēng)險(xiǎn)更高。但是，隨著產(chǎn)出水平的大幅提高，不僅削弱了“嬰兒潮”一代的二次沖擊，而且全社會杠桿率最終收斂于較低的穩(wěn)態(tài)值。

由以上模擬結(jié)果可知，三種生育率情景下，宏觀經(jīng)濟(jì)變量隨時(shí)間變化存在一定共性，代表生育政策調(diào)整后的經(jīng)濟(jì)走勢。從短期來看，由于政策調(diào)整初期新增人口處于兒童期，對勞動供給和儲蓄的影響有限，不僅無法改變產(chǎn)出下滑的趨勢，而且?guī)砹四贻p居民負(fù)債增加，杠桿率風(fēng)險(xiǎn)提升；從長期來看，隨著新增人口逐步成長，人口結(jié)構(gòu)不斷優(yōu)化，驅(qū)動產(chǎn)出水平回升，并降低了初期加杠桿的風(fēng)險(xiǎn)水平。但是，需要注意的是，生育政策調(diào)整帶來的沖擊更加復(fù)雜。在人口結(jié)構(gòu)調(diào)整到位之前，各期波動較大，特別是生育率提高帶來的“嬰兒潮”。隨著這期人口進(jìn)入老年期，造成了產(chǎn)出增速下降和杠桿率提高的二次沖擊，尤其對低生育率情境下的人口結(jié)構(gòu)相對變化沖擊更大。

此外，考慮到放開計(jì)劃生育政策后，各地區(qū)生育率提高情況差別較大，正好可以對應(yīng)以上三種生育率情景。因此，通過縱向?qū)Ρ热N情景下的模擬結(jié)果，不僅有利于識別不同生育率對全國經(jīng)濟(jì)增長的作用，而且有利于預(yù)測對各地區(qū)的異質(zhì)性影響。對比發(fā)現(xiàn)，短期內(nèi)，生育率水平越高，存款利率上升預(yù)期對儲蓄的刺激作用越強(qiáng)，同時(shí)再加上人口結(jié)構(gòu)調(diào)整幅度更大，共同驅(qū)動產(chǎn)出水平提前回升。但與此同時(shí)，在房地產(chǎn)需求數(shù)量和價(jià)格的共同影響下，年輕居民負(fù)債上升更快，加上更充裕的儲蓄資金支撐企業(yè)負(fù)債增加，二者協(xié)同上升導(dǎo)致全社會杠桿率波動幅度更大，金融風(fēng)險(xiǎn)加大。長期內(nèi)，生育率水平越高，經(jīng)濟(jì)效果越明顯，不僅經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出水平得以提高，而且進(jìn)一步降低了全社會杠桿率水平。

3.3 人口流動效應(yīng)的模擬分析

若將全國人口流入與流出的地區(qū)統(tǒng)一納入DSGE 框架內(nèi)，就需要同時(shí)考慮各地區(qū)間資本流動、貿(mào)易往來等各種關(guān)聯(lián)因素，疊加生育政策調(diào)整的不同效果，將大幅增加模型的復(fù)雜程度與穩(wěn)態(tài)的求解難度，且會偏離文章研究主題?；诖?，該研究假定各地區(qū)為獨(dú)立的經(jīng)濟(jì)個(gè)體，并以人口流動作為外部沖擊，以更加簡明的模型模擬人口生育政策調(diào)整疊加人口流動沖擊對流入和流出地區(qū)的異質(zhì)性影響。

3.3.1 人口流入的經(jīng)濟(jì)效應(yīng)

根據(jù)人口流動的年齡特征，假定流動人口僅為第1年齡期的成年人口，加入人口流動的人口計(jì)算公式為：其中，imt為人口凈流入變量，計(jì)算公式為：imt=itPAt-1，it為人口流動占地區(qū)總?cè)丝诒壤?。根?jù)2013 年以來流動人口占各省份常住人口的比例，將it設(shè)定為0.004。此外，僅設(shè)定第2 期（即2013 年）開始出現(xiàn)1期的人口流動沖擊，同時(shí)考慮到現(xiàn)實(shí)中的生育政策調(diào)整并未達(dá)到高預(yù)期水平，因此疊加了中等生育率情景，從而得到圖4的模擬結(jié)果。

如圖4 所示，疊加人口流入沖擊的模擬結(jié)果畫成虛線，僅中等生育率沖擊則畫成實(shí)線。通過對比虛線與實(shí)線的走勢可知：從經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出角度來看，人口流入對經(jīng)濟(jì)增長的作用十分明顯，從人口流入的當(dāng)期開始，產(chǎn)出水平就顯著高于中等生育率情景，且產(chǎn)出由降轉(zhuǎn)升的時(shí)間提前，最終實(shí)現(xiàn)了產(chǎn)出水平的永久性增長。從模型內(nèi)在機(jī)理可知，人口流入直接增加了當(dāng)前勞動力水平，同時(shí)對利率上升的預(yù)期刺激了儲蓄增加，驅(qū)動產(chǎn)出水平明顯提高。從杠桿率風(fēng)險(xiǎn)角度來看，雖然流入的年輕人口增加了居民負(fù)債水平，同時(shí)儲蓄增長助推企業(yè)負(fù)債上升，但更高水平的產(chǎn)出導(dǎo)致兩種杠桿率變化不大，從而全社會杠桿率并未上升，其波動僅由生育政策調(diào)整所致。

圖4 人口流入的經(jīng)濟(jì)效應(yīng)

3.3.2 人口流出的經(jīng)濟(jì)效應(yīng)

為探索人口流出的影響，假定各省穩(wěn)態(tài)時(shí)經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出相同，將it設(shè)定為-0.004，同樣在疊加中期生育率情景下，得到圖5的模擬結(jié)果。

由圖5 所示，通過對比虛線與實(shí)線的走勢可知，人口流出對經(jīng)濟(jì)的沖擊與人口流入完全相反。簡言之，勞動力人口流出直接降低了勞動供給水平，同時(shí)抑制了儲蓄水平上升，導(dǎo)致經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出下降；而年輕人口的減少雖然降低了居民和企業(yè)負(fù)債水平，但同時(shí)產(chǎn)出水平也大幅下降，導(dǎo)致全社會杠桿率水平變化不大。通過縱向?qū)Ρ热丝诹魅牒土鞒龅哪M結(jié)果可知，吸引人口跨區(qū)域流入對經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出的影響立竿見影，而且不會帶來杠桿率風(fēng)險(xiǎn)的巨大波動，因此與生育率調(diào)整相比，既節(jié)約了等待后代成長的時(shí)間成本，又避免了杠桿率大幅上升帶來的經(jīng)濟(jì)風(fēng)險(xiǎn)，但是對人口流出地區(qū)卻造成負(fù)面影響。這一結(jié)論對各省市熱衷于人才“爭奪戰(zhàn)”提供了更加直觀的解釋。

圖5 人口流出的經(jīng)濟(jì)效應(yīng)

4 基于經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)的判斷和預(yù)測

近年來，受計(jì)劃生育政策調(diào)整與人口流動加快的影響，全國以及不同地區(qū)的宏觀經(jīng)濟(jì)開始呈現(xiàn)出新的變化趨勢?；诖?，結(jié)合生育政策調(diào)整以來的經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)與前文的模擬分析，初步判斷生育率和人口流動情況符合的模擬情景，并預(yù)測全國和不同地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長和金融風(fēng)險(xiǎn)

波動的走勢。因此，從人口時(shí)空變換的角度為穩(wěn)增長、防風(fēng)險(xiǎn)以及統(tǒng)籌區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展提供決策參考。

4.1 數(shù)據(jù)說明

考慮到從2013 年底生育政策調(diào)整至今只有不到10年時(shí)間，參考數(shù)據(jù)的時(shí)間跨度為2014—2019 年。全國人口生育率數(shù)據(jù)來自世界銀行與國家統(tǒng)計(jì)局；各地區(qū)生育率和人口流動數(shù)據(jù)來自《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國人口與就業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒》。此外，由于少數(shù)民族占比高的地區(qū)受生育政策調(diào)整的影響較小，因此剔除了云南、寧夏、貴州、廣西、青海、新疆、西藏以及港澳臺地區(qū)，選取了24個(gè)省級單位。地區(qū)人口流動則以各省人口增長與凈出生人口（出生人口-死亡人口）之差占地區(qū)總?cè)丝诘谋戎貋肀硎尽?/p>

4.2 人口因素對全國經(jīng)濟(jì)影響的預(yù)測

由人口出生率數(shù)據(jù)可以初步判斷，自生育政策調(diào)整后，生育率開始回升，但增長幅度較小，數(shù)值更加接近中等生育率的OLG 模擬結(jié)果。結(jié)合前文中等生育率的結(jié)論可以預(yù)測，截至2021 年底生育政策調(diào)整對經(jīng)濟(jì)增長的刺激作用較小，且存在較長的滯后期，模型顯示為20年（2期）。進(jìn)一步考慮到模型設(shè)定和現(xiàn)實(shí)情況的差異，更長的新增人口培養(yǎng)周期可能會延長滯后期。此外，由生育政策調(diào)整帶來的房價(jià)上漲和居民負(fù)債增加具有短期效應(yīng)，由此對國內(nèi)房價(jià)調(diào)控和防范高杠桿率風(fēng)險(xiǎn)帶來一定挑戰(zhàn)。

4.3 人口因素對地區(qū)經(jīng)濟(jì)影響的預(yù)測

由于各省人口變化同時(shí)面臨生育政策調(diào)整和人口流動的影響，因此，為了區(qū)分不同地區(qū)所處的生育率和人口流動情景，以生育政策調(diào)整后各省人口出生率歷年均值為橫軸，以各省人口流動比率的歷年均值為縱軸，分類判斷并預(yù)測了人口因素對各地區(qū)經(jīng)濟(jì)的影響（圖6）。

根據(jù)以上分類可以預(yù)測，圖6 中4 個(gè)象限的地區(qū)將面臨差異化的人口因素沖擊。第一象限為高出生率疊加人口流入的地區(qū)，包括海南、福建、安徽、廣東、浙江、重慶、四川和陜西八個(gè)省份。其中，人口流入與高出生率分別為以上地區(qū)提供了短期和長期的勞動力，共同支撐經(jīng)濟(jì)持續(xù)增長。但是，高出生率帶來了短期杠桿率上升的風(fēng)險(xiǎn)，特別是海南和福建兩個(gè)生育率更高的省份將會面臨更大的沖擊。

圖6 人口影響因素分布圖

第二象限為低出生率疊加人口流入的地區(qū)，主要包括江蘇和天津兩個(gè)省份。以上地區(qū)的經(jīng)濟(jì)增長更多依靠外來人口流入，雖然避免了生育率提高帶來的風(fēng)險(xiǎn)沖擊，但從長期來看，這些地區(qū)如何保持對人才的吸引力成為經(jīng)濟(jì)可持續(xù)增長的關(guān)鍵。其中，最值得關(guān)注的是天津，雖然2014—2019 年均人口流入率比較高，但2016—2019 年回落明顯，人才引進(jìn)力度的減弱或增加經(jīng)濟(jì)增長減速的風(fēng)險(xiǎn)。

第三象限為低出生率疊加人口流出的地區(qū)，包括山西、內(nèi)蒙古、北京、上海、遼寧、黑龍江和吉林六個(gè)省份。以上地區(qū)的低生育率與人口流出同時(shí)存在，使得勞動力短缺問題在長短期內(nèi)皆非常突出，經(jīng)濟(jì)增速或?qū)⒊掷m(xù)回落。特別是東北三省生育意愿和人才吸引力的不斷降低，使得經(jīng)濟(jì)增長下行壓力不斷加大。

第四象限為高出生率疊加人口流出的地區(qū)，包括山東、江西、湖南、河南、河北、湖北和甘肅七個(gè)省份。以上地區(qū)在短期內(nèi)同時(shí)面臨人口流出對產(chǎn)出的負(fù)面影響，以及高生育率帶來的風(fēng)險(xiǎn)沖擊。雖然高生育率提供了新的勞動供給，但如果人口流出仍然保持較高水平，將使本地培養(yǎng)的優(yōu)質(zhì)人力資源被其他地區(qū)掠奪，對經(jīng)濟(jì)增長的作用將明顯削弱。特別是山東、江西和湖北幾個(gè)人口流出嚴(yán)重的地區(qū)，必須更加重視本地人才的利用水平。

5 結(jié)論與政策啟示

5.1 結(jié)論

為了能夠準(zhǔn)確分析人口因素對中國宏觀經(jīng)濟(jì)的影響，在OLG 模型標(biāo)準(zhǔn)范式基礎(chǔ)上，構(gòu)建了契合國內(nèi)現(xiàn)實(shí)的理論模型，從經(jīng)濟(jì)增長和杠桿率風(fēng)險(xiǎn)兩個(gè)角度出發(fā)，分別模擬了生育政策調(diào)整和人口流動在長短期的異質(zhì)性影響；結(jié)合研究結(jié)論和經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)，對全國和地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長和風(fēng)險(xiǎn)沖擊進(jìn)行了初步判斷。得出如下結(jié)論：第一，從生育政策調(diào)整的時(shí)間維度看，高生育率的增長效應(yīng)更加明顯，但也存在一定滯后期。同時(shí)，短期內(nèi)年輕居民負(fù)債水平回升明顯，加之儲蓄穩(wěn)步增加帶動企業(yè)負(fù)債上升，由此帶來的杠桿率上升會造成短期風(fēng)險(xiǎn)沖擊。第二，從人口流動的空間維度看，人口流動的產(chǎn)出效應(yīng)直接且顯著，而且不會帶來杠桿率巨大波動的風(fēng)險(xiǎn)，因此與生育率調(diào)整相比，既節(jié)約了等待后代成長的時(shí)間成本，又避免了杠桿率大幅上升帶來的金融風(fēng)險(xiǎn)，但流入和流出截然相反的作用方向或拉大地區(qū)經(jīng)濟(jì)差距。第三，基于全國人口增長數(shù)據(jù)可以初步判斷，生育率的數(shù)值更加接近中等生育率情景，因此本次生育政策調(diào)整對全國經(jīng)濟(jì)增長的刺激作用較弱，且存在較長的滯后期，而短期杠桿率上升風(fēng)險(xiǎn)也需要特別關(guān)注；第四，人口時(shí)空變化將對不同地區(qū)產(chǎn)生顯著的差異化產(chǎn)出效應(yīng)與風(fēng)險(xiǎn)沖擊。在高出生率疊加人口流入地區(qū)，短期和長期的勞動力將共同支撐經(jīng)濟(jì)持續(xù)增長，但高出生率帶來了短期杠桿率上升的風(fēng)險(xiǎn)；在低出生率疊加人口流入的地區(qū)，經(jīng)濟(jì)增長主要依靠外來人口流入，同時(shí)避免了生育率提高帶來的杠桿率沖擊；在低出生率疊加人口流出的地區(qū)，勞動力短缺問題在長短期內(nèi)皆非常突出，經(jīng)濟(jì)增速或?qū)⒊掷m(xù)回落；在高出生率疊加人口流出的地區(qū)，短期內(nèi)面臨人口流出對產(chǎn)出的負(fù)面影響，以及高生育率帶來的杠桿率沖擊，長期內(nèi)如果人口流出將明顯削弱生育政策調(diào)整對經(jīng)濟(jì)增長的影響。

5.2 政策啟示

基于以上研究結(jié)論，結(jié)合國內(nèi)現(xiàn)實(shí)情況，該研究得出如下政策啟示：第一，逐步放開計(jì)劃生育政策刺激人口增長。當(dāng)前，“三孩”生育政策已經(jīng)全面放開，但對人口增長的刺激作用仍然較弱，要想發(fā)揮人口紅利對經(jīng)濟(jì)增長的支撐作用，應(yīng)該制定人口增長的長期發(fā)展戰(zhàn)略，逐步全面放開計(jì)劃生育政策，消除生育方面的政策限制。第二，完善生育政策的配套支持措施。生育成本過高是影響生育率回升的重要原因，因此應(yīng)該進(jìn)一步發(fā)揮財(cái)政補(bǔ)貼和稅收優(yōu)惠的支持作用，有針對性地推出生育補(bǔ)貼、教育補(bǔ)貼、稅收減免以及購房優(yōu)惠等措施，減輕家庭生育、養(yǎng)育、教育負(fù)擔(dān)，加快釋放生育潛力。第三，關(guān)注人口因素帶來的杠桿率風(fēng)險(xiǎn)。生育政策調(diào)整導(dǎo)致杠桿率波動明顯，疊加經(jīng)濟(jì)下行壓力較大和負(fù)債水平高企的現(xiàn)實(shí)情況，或面臨較大的風(fēng)險(xiǎn)沖擊，因此應(yīng)持續(xù)關(guān)注居民和企業(yè)部門杠桿率水平，強(qiáng)化跨周期和逆周期調(diào)節(jié)，積極防范化解人口結(jié)構(gòu)調(diào)整過程中的杠桿率波動風(fēng)險(xiǎn)。第四，重視人口流動帶來的區(qū)域不均衡發(fā)展。人口流動類似于零和博弈，很多落后地區(qū)成為了人口流出的重災(zāi)區(qū)，在此背景下，需要進(jìn)一步加大對落后地區(qū)的支持力度，深入實(shí)施“西部大開發(fā)”“東北振興”“中部高質(zhì)量發(fā)展”等區(qū)域戰(zhàn)略，增強(qiáng)地區(qū)人才流入的吸引力，促進(jìn)區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展。第五，積極調(diào)控人口因素帶來的房價(jià)波動。房地產(chǎn)市場的供給不足，導(dǎo)致生育政策調(diào)整和人口流入都能引起房價(jià)上漲。因此，在高生育率疊加人口流入的地區(qū)，要加強(qiáng)房地產(chǎn)調(diào)控政策，促進(jìn)房地產(chǎn)供求平衡，堅(jiān)決遏制房價(jià)過快上漲，實(shí)現(xiàn)穩(wěn)地價(jià)、穩(wěn)房價(jià)、穩(wěn)預(yù)期，促進(jìn)房地產(chǎn)業(yè)良性循環(huán)和健康發(fā)展。