人口结构对经济增长的影响

2021-04-01 11:39张楠张培凤罗娟
经济研究导刊 2021年36期
关键词:人口结构时间序列人口老龄化

张楠 张培凤 罗娟

摘 要:2010年以来,我国人口虽然持续增加,但是劳动力不足的问题已经开始显现,由过去的劳动力供给过剩开始走向不足,人口红利逐渐消失,人口老龄化问题日益突出。为促进经济持续发展,需要以人口经济学理论对人口结构相关问题进行新的探索。选取我国2005—2019年的时间序列数据分析人口结构对经济增长的影响。为保持我国经济长期稳定持续发展,需要及早调整生育政策、完善养老服务体系及医疗保险制度,发展多元产业缓解因老龄化而抑制的经济增长问题。

关键词:人口结构;经济增长;人口老龄化;时间序列;实证检验

中图分类号:F12        文献标志码:A      文章编号:1673-291X(2021)36-0001-04

引言

从2010年开始,我国经济迅速发展,人口老龄化问题逐渐突出,因此非农业工厂类产业招工难成为了普遍现象。根据社科院的模型预测,我国的人口数量将在2032年达到峰值。由于历史遗留问题,我国目前老龄化较为严重,在2032年后我国人口将开始不断减少。在这种情况下,除去自然失业率及其他常规因素,我国未来可使用的劳动力供给规模将会随着人口老龄化的加剧而持续缩减。改革开放以来,国家越来越重视科技发展,大力支持高科技产业,经过几十年的奋斗与努力,我国科技产业的劳动参与率随着高科技产业的发展逐渐上升,参加社会劳动的平均年龄也随着科技的进步而延长。因此,科技的发展是推动经济增长的关键要素。

在劳动力供给规模不断缩减的情况下,未来我国经济发展的增长率很可能出现下降趋势,在这种复杂的情况下,人口结构的重要性尤为突出,成为不可忽视的重要因素。国家统计局将我国人口结构划分为0~14岁的少年人口、15~64岁的劳动力人口和65岁以上的老年人口。2005—2019年,少年人口的数量呈“U”字型变化,但2019年的人数并未超过2005年;劳动力人口则以2013年为分界线,呈抛物线型变化;老年人口则从2005年开始持续增长,2015年增长速率加快。

一、文献综述

20世纪末,Bloom等(2000)发现,人口结构的改变可能对经济产生特别的贡献,并首次提出人口红利这个概念。2010年以后我国人口红利逐渐消失,总体的劳动力供需格局开始发生改变,劳动参与率逐渐下降,人口老龄化程度不断加强,根据预测我国在2022年人口将会达到峰值,但是现有的二胎开放政策是否可以迎来一轮新生儿潮还未可知。李建伟(2020)通过模型预测,2018年以后我国可使用劳动力资源逐步减少,劳动力供给不足显得尤为突出,成为阻碍经济持续高质量发展的重要因素。高丽娜、宋慧勇(2020)采取系统GMM方法研究得出,人口结构变动通过劳动力成本效应、年龄结构效应、人力资本积累效应显著影响制造业发展质量。王萍(2015)通过MRW模型研究,探索了劳动力年龄和教育结构与经济增长之间相互促进、彼此制衡的复杂关系以及对经济增长的影响。潘亚柳(2019)从人口增长、结构的变化以及经济增长的角度进行研究,认为人口素质提升是经济增长的长期动力,城镇化率提高有利于工業化发展,城镇人口占总人口数提高和城镇人口聚集有利于服务业发展,并提出了加快劳动力转移和保持人口适度增长的建议。田成诗、马嘉彧(2020)通过索洛模型及可行性边界曲线等研究发现,从宏观上看,人口老龄化虽然会在一定程度上抑制经济发展,但是如果政府政策调控得当,可以有效减少人口老龄化带来的不利影响。

综上所述,虽然国内外已有许多文献系统研究了经济发展水平、人口结构、科技发展水平等对社会经济增长的影响,并取得了一系列重要成果,但现有的研究忽视了60~80岁活力老人对经济发展产生的影响,整体思想还有所欠缺。因此,本文借助我国2005—2019年国家统计局的宏观统计数据,在选取经济增长、人口结构等常用因素指标的同时,将科技研发支出及外商投资纳入因素考察范围,进一步研究以上因素对经济增长的影响。

二、数据描述

(一)数据来源

本文运用我国2005—2019年的时间序列数据分析人口结构对经济增长的影响。数据取自《中国统计年鉴》,运用Eviews 6统计软件进行分析和实证研究。

(二)变量说明

1.被解释变量。根据文献梳理,以人均GDP作为经济增长的指标反映我国整体经济发展的状况,根据柯布道格拉斯函数的原理,回归分析时对人均GDP取对数。

2.解释变量。使用我国各个年龄区间所占比重来表示人口结构。其中,少年占总人口比(child)、劳动力占总人口比(labor)、老年占总人口比(older)分别用14岁以下人口数占总人口数的比重、15~64岁之间的人口数占总人口数的比重以及65岁以上人口数占总人口数的比重来表示。

3.控制变量。在控制变量的选取上,借鉴以往的相关文献研究,引入控制变量外商直接投资以及科研经费投入,用来代表经济投入和科研投入,具体的解释如表1所示。

(三)描述性统计

对表1中的变量指标进行描述统计,人均GDP的均值为10.4904,child、labor、older的均值分别为0.1753、0.7283、0.0964,labor 所占的比重最大,其次是child,最后是older。lnfdi的均值为9.0685,lnrde的均值为16.1562,说明我国在经济发展中科研经费支出比重较大,具体的相关分析结果如表2所示。

三、模型设定和实证分析

(一)模型设定

本文研究的我国人口结构主要是根据已有的文献研究,划分不同的年龄段来进行分析。为验证人口结构影响经济增长,建立以下实证模型:

lngdp=?琢+?茁1Agingt+?酌0Xt+?着

其中,下标t代表年份;lngdp表示经济增长水平指标,?琢为常数项;β为解释变量的系数,Aging表示人口结构;γ为控制变量的系数,X为控制变量,?着表示随机扰动项。

(二)回归分析

ADF检验与模型建立。首先对lngdp、child、labor、older、lnfdi、lnrde等变量进行ADF检验,经检验所有的检验变量变量均为一阶单整,都通过了检验。通过检验的变量可建立回归模型对两者进行回归分析,根据已有的研究文献分析,在描述性统计的基础上建立如下三个模型,回归分析结果如表3所示。

lngdp=?琢+?茁1childt+?茁2labort+?茁3oldert+?茁4lnfdit+?茁5lnrdet+?着

(1)

lngdp=?琢+?茁1labort+?茁2lnfdit+?茁3lnrdet+?着(2)

lngdp=?琢+?茁1childt+?茁2oldert+?着(3)

其中,下标t代表年;lngdp表示经济增长水平指标;?琢为常数项;child表示少年人口总数占总人口数的比例,具体为14岁以下人口数/总人口数;labor表示劳动力人口总数占总人口数的比例,具体为15~64岁之间的人口数/总人口;older表示老年人口数占总人口数的比例,具体为65岁以上人口数/总人口数;β为解释变量的系数;lnfdi表示外商投资,具体为外商直接投资实际利用额的对数;lnrde表示科研经费投入,具体为研究与实验发展支出的对数;?着表示随机扰动项。

(三)实证结果

基于实证模型设定,表3为人口结构、外商投资和科研经费投入对经济增长影响的回归结果。

从3个模型的回归结果中总体上可以看出,人口结构对经济增长存在显著影响。劳动力占总人口的比例和少年占总人口的比例对经济增长的影响为正数且劳动力占比较大,老年人占总人口的比例对经济增长产生负的影响。在所有的模型中,拟合优度R2的值都很高,说明上述表格中的各变量能够很好地解释经济增长。

从模型1中可以看出,无论是人口结构还是科研经费支出和外商直接投资等多个被解释变量,从回归结果中可以看出,只有劳动力抚养比(labor)对经济增长的影响是显著的,并且影响最大;少年抚养比(child)和老年抚养比(older)的比例这两项影响均不显著。但总的来说,少年抚养比(child)对经济增长的作用较大,老年抚养比(older)的影响较小。科研经费支出和外商直接投资都能够促进经济的发展且显著,相较于科研经费支出,外商直接投资对经济增长的促进效果更大。拟合优度R2为0.99918,说明人口结构与经济增长之间存在着因果关系,回归结果良好。

将模型1中的两个不显著的变量,即少年(child)和老年(older)人口占总人口数的比例,去掉后建立模型2进行回归分析,分析结果显示各变量均是显著的。其中劳动力人口占总人口数的比例对经济增长的正向影响最大,科研经费支出和外商直接投资都能够促进经济的发展且显著,外商直接投资比科研经费支出影响更大,但是科研经费支出结果更显著。拟合优度R2为0.999164,说明劳动力人口、科研经费投入与经济增长之间存在着相关性,回归结果良好。

在模型3中,将模型2中去掉的两个变量作为回归变量做回归分析。结果显示,少年人口占总人口的比例可促进经济增长但影响不显著,老年人口占总人口比例同理论相符,对经济增长有抑制作用,但影响较小且不显著。拟合优度R2为0.983542,说明人口结构与经济增长之间存在着相关性,回归结果良好。

四、结论与建议

(一)结论

在现有人口结构与经济增长的理论基础上进行回归分析,根据上文中的回归分析结果可以得出以下结论:人口结构可以促进经济增长。少年人口占总人口的比例可以促进经济增长,少年人口占总人口比例每增加1个单位,经济发展水平增加7.77866个单位;劳动力人口占总人口比例对经济增长的影响最显著,劳动力人口占总人口比例每增加1个单位,经济发展水平增加15.95261个单位;老年人口占总人口比例可以在一定程度上抑制經济增长,老年人口占总人口数每增加1个单位,经济发展水平减少9.09979个单位。科研经费支出和外商直接投资均对经济增长有正向的促进作用,且外商直接投资的影响较大,同时科技水平的发展也可促进外商的直接投资。

对于我国整体而言,劳动力人口占总人口的比例在人口结构中所带来的正向作用最大,在面临劳动力整体缩减的情况下,增加劳动力规模需要发展劳动力人口的素质,促进活力老人再就业的同时,少年人口是未来发展为劳动人口的主要人群。根据上述结论,提出以下具体建议。

(二)建议

1.优化劳动力资源配置。为保持经济长期健康发展,需要政府相关部门调整劳动力的就业政策,从原来的保就业逐步向鼓励就业发展,加强正确的舆论引导,让更多适龄劳动力人口加入社会建设中来,尽快实施渐进式延长退休的相关政策,让适龄的劳动力人口都可以拥有一技之长,既可以在一定程度上减少失业人口,又可以解决劳动力人口规模逐步缩小的问题。

2.促进多元产业及科技产业的发展。在逐步推进延长退休政策的过程中,可鼓励发展多元产业,企业的多元化发展不仅可以提高企业的核心竞争力,促进社会经济的发展,还可以让已退休的活力老人再就业,从而增加劳动力的供给规模,也可以在新的平台上发挥自己的特长,为社会主义经济发展贡献力量。

3.政府在积极调整生育政策的同时应该注重养老体系及医疗保障的完善,劳动人口在面对抚养负担过重的现实面前,鼓励开放二胎政策的实施是否能达到预期的效果还是未知。而养老和医疗问题的缓解可以减轻劳动人口的抚养负担,也是解决人口老龄化问题极为重要的有效途径。

參考文献:

[1]  Bloom D.E.,Canning D.,Malaney P.Demographic change and economic growth in Asia[J].Population and Development Review,2000,(26):257-290.

[2]  李建伟.我国劳动力供求格局、技术进步与经济潜在增长率[J].管理世界,2020,(4):96-113.

[3]  高丽娜,宋慧勇.创新驱动、人口结构变动与制造业高质量发展[J].经济经纬,2020,(4):81-88.

[4]  王萍.劳动力年龄和教育结构对经济增长的影响研究——基于人力资本存量生命周期的视角[J].宏观经济研究,2015,(1):52-57+115.

[5]  潘亚柳.我国人口增长、结构转换与经济增长的关系研究[J].西部金融,2019,(2):24-30.

[6]  田成诗,马嘉彧.人口老龄化对中国宏观经济的影响——基于消费可能性边界的研究[J].人口与经济,2020,(1):63-74.

Abstract:Although my countrys population has continued to increase since 2010,the problem of labor shortage has begun to emerge.From the past oversupply of labor to insufficiency,the demographic dividend has gradually disappeared,and the problem of population aging has become increasingly prominent.In order to promote sustained economic growth and development,population is needed.Economic theories make new explorations on issues related to population structure.Select my countrys time series data from 2005 to 2019 to analyze the impact of population structure on economic growth.In order to maintain the long-term stable and sustainable development of my countrys economy,it is necessary to adjust the birth policy as soon as possible,improve the old-age service system and medical insurance system,and develop diversified industries to alleviate the economic growth restrained by aging.

Key words:population structure;economic growth;population aging;time series;empirical test

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