人口老龄化是现在社会上关注的一个问题，随着人们生活水平的提高，人口老龄化的现象也在逐渐增大。那么人口老龄化对我国经济有什么影响呢？本文是一篇核心期刊投稿的论文范文，主要论述了中国人口老龄化对经济增长影响的空间计量分析。
〔摘要〕 人口老龄化对经济增长的影响是在时间和空间维度上同时发生的。本文打破既有计量分析的研究局限，将空间权重纳入计量分析模型，利用2000-2013年中国31个省级区域的空间面板数据，就中国人口老龄化对经济增长的影响进行研究。分析表明：中国人口老龄化对经济增长的影响存在显著正向空间相关性，邻近省级区域之间经济增长具有明显的空间集聚特征，且Morans I指数检验显示已形成了4种不同的空间集聚模式;老年人口抚养比对经济增长有显著的负面作用，但65岁及以上老年人口比例对经济增长具有显著的正向促进作用，这意涵着中国人口老龄化对经济增长的影响取决于劳动年龄人口占比。当前应立即实施全面放开二胎、推动区域经济合作与开发老年人力资源政策。
〔关键词〕 人口老龄化,经济增长,空间计量,空间滞后面板模型
一、文献回顾
2000年，中国正式步入人口老龄化社会，65岁及以上老年人口占总人口比例达到7%;而到了2013年，65岁及以上老年人口占总人口的比例已高达97%，人口老龄化速度在进一步加快。人口老龄化是社会现代化的重要标志，但继续发展下去所产生的冲击将不亚于全球化、城市化、工业化等人类历史上任何一次伟大的经济与社会革命。〔1〕一些人口老龄化比较严重的国家，比如日本和西欧，都经历了不同程度的经济增长速度放缓或经济衰退问题。〔2〕中国的人口老龄化更有着特殊性。一方面老年人基数大、发展速度快、高龄化、空巢化趋势显著;另一方面区域分布不平衡，不同地区进入人口老龄化的时间跨度较大，比如早在1988年，以上海、北京、天津、浙江为代表的东部地区已进入老龄化，相比边疆少数民族地区进入老龄化的时间至少早了二、三十年。〔3〕中国经济高速增长的势头很可能会受到人口老龄化的巨大冲击，人口老龄化给中国带来的挑战越来越紧迫。〔4〕但另一方面值得注意的是，中国的区域经济增长已经出现空间集聚现象。〔5〕
关于人口老龄化对经济增长的影响，多数学者认为，人口老龄化会对经济增长产生不利影响〔6〕，而少数学者则认为人口老龄化可以通过资本积累促进经济增长〔7〕，还有一些学者认为人口老龄化对经济增长具有双重效应〔8〕，或者得出了一些其他结论，比如巩勋洲、尹振涛(2009)认为，人口老龄化给一国的经济增长带来了很多不确定性，他们认为人口老龄化未必使得经济增长速度放缓〔9〕，但彭希哲、胡湛(2011)的观点是，在经济领域，人口老龄化会对储蓄、税收、投资与消费、社会福利体系、劳动力市场和产业结构等形成冲击。〔10〕
从现有成果的研究维度考察，多数学者在研究过程中都只考虑了时间单一维度。然而大量的经济理论分析和实证研究表明：地区间的经济发展并非相互独立，而是相互影响的，各经济体之间存在一定的空间相关性，表征各经济变量的数据不能被看作是从独立同分布的同一总体中产生的〔11〕，如果仅仅假定数据具有空间匀质性，忽略其空间依赖性或空间自相关特征，其研究结论的准确性会受到很大影响，也很难有说服力。为此，本文打破既有计量分析的研究局限，将空间权重纳入计量分析模型，利用2000-2013年中国31个省级区域的空间面板数据，就中国人口老龄化对经济增长的影响进行研究，以期为我国应对人口老龄化、科学合理地制订人口发展政策，保持经济平稳增长提供科学依据。
二、将空间因素纳入人口老龄化对经济增长问题分析框架的逻辑
经济增长是一国或区域内一定时期产品和服务总产出的增加，它既可以用国内生产总值也可以采用人均国内生产总值GDP/POP来测算。若采用前者，则应保持GDPt>GDPt-1，否则意味着无增长;若采用后者，则应保持GDPt/POPt>GDPt-1/POPt-1。这一测量方法与人口总量和结构的变动有着密切关系，如果GDP的增长率�QPOP的增长率，同样意味着无增长，而人口总量和结构变动的一个重要指标是老年人口占比。因此，人口老龄化对经济增长是有重要影响的。
关于人口老龄化与经济增长关系的研究，最早可追溯到马尔萨斯的人口论，他将人口经济问题归结为人口与生产资料之间的关系，但最初的马尔萨斯人口论并没有考虑资本具有再生性的问题。其后，伴随着西方国家纷纷步入人口老龄化社会，学者们从不同角度研究了人口老龄化影响经济增长的原因，这些研究主要侧重于新古典增长理论、生命周期假说和人口红利理论。1956年，经济学家索洛首次将技术进步视为外生的，提出了著名的“新古典增长模型”，并且证明了产出(Y)取决于资本(K)、劳动(L)和技术发展水平(A)，其生产函数的形式为Y(t)=F(K(t)，A(t)L(t))，其中，t代表时间。但Clark and Spengler(1980)摒弃索洛模型的外生固定假设，认为，经济增长依赖于劳动力资源，处于青壮年的劳动力人口和接近衰老时期的劳动力人口，在经济活动中的作用有明显差别。〔12〕而Thorndike(1940)从人类心理行为角度研究发现，劳动力人口进入45岁或50岁以后，尽管有较为丰富的经验，技术熟练，但随着年龄上升，体力和记忆力逐渐衰减，从而影响从事生产劳动的速度、敏捷程度和质量。〔13〕1954年，经济学家莫迪利亚尼与布鲁伯格提出了生命周期假说，认为个体是以生命周期内效用最大化为原则的，个体会综合考虑终生的收入，将一生的消费与储蓄进行跨期最优配置。在年轻时考虑未来收入会增加，消费超过收入，形成负储蓄;在中年时，考虑偿还年轻时的债务和未来养老，收入超过消费，形成正储蓄;在老年时收入减少，消费又超过收入，形成负储蓄〔14〕，所以，人口老龄化能够影响社会的总消费和总储蓄，进而对经济增长造成不利影响。由于该理论存在假设条件缺陷，如储蓄无利率、生命周期与预期寿命的确定性等，因此影响了理论的解释力。1998年，David E. Bloom与Jeffrey G. Williamson提出了人口红利理论，认为“人口抚养比的下降，劳动年龄人口充分供给以获得较高储蓄率形成的人口红利为经济增长提供了源泉”。〔15〕2007年，Ronald Lee与 Andrew Mason在此基础上提出了第二次人口红利理论，认为人口的平均预期寿命延长与人口老龄化进程的加快，年轻人在应对老年时期的危机时会增加新的储蓄动机，在工作期积累资本，从而促进经济增长。〔16〕 不难看出，考虑时间因素研究人口老龄化对经济增长影响问题的文献非常普遍，但是却忽视了人口老龄化对经济增长的影响是在时间与空间维度上同时发生的。从空间维度看，不同经济体在全球化背景下，其国家或地区之间的经济已经形成相互联系，通过劳动、资本和技术等要素流动(包括流动总量、方式和程度等)以及产品和服务贸易等对经济增长产生着重要作用。由于劳动力要素流动与其质量和数量的变化有关，而影响劳动供给数量和质量变动的因素很多，包括人口总量、自然增长率、年龄结构和劳动力文化素质的变化等，以及一个重要指标――老年人口占比，因此，人口老龄化对经济增长的影响是一个空间现象，某一地理空间区域人口老龄化对经济增长的影响与邻近的地理空间区域具有空间上的依赖性。将空间因素纳入人口老龄化对经济增长问题的分析框架，能使人口老龄化对经济增长影响的研究及其结论更具有准确性和说服力。这是本文将时间与空间多维度结合进行研究中国人口老龄化对经济增长影响的理论依据。
三、空间计量分析
(一)变量选择与数据来源
本文研究的主要目的是运用空间计量经济模型考察中国人口老龄化对经济增长的影响。数据的时空跨度为2000-2013年31个省级区域。考虑到香港、澳门、台湾的社会经济制度与内地不同，故不纳入本文的研究。具体而言，本研究将经济增长作为被解释变量，采用以2000年价格计算的人均地区生产总值(人均GDP)度量;将人口老龄化作为解释变量，同时基于国际标准，本文将65岁及以上人口比例达到总人口的7%，或60岁及以上人口达到总人口的10%作为界定标准。衡量人口老龄化的指标采用老年人口比例、老年人口抚养比、老少比、总抚养比等。考虑数据的可获得性及完整性，本文选取65岁及以上老年人口比例及老年人口抚养比两个指标。老年人口比例根据65岁及以上人口数与总人口数计算得出。各变量数据来源于《中国统计年鉴》(2001-2014)、各省(市)2010年第六次人口普查主要数据公报及中国经济与社会发展统计数据库。其中，2005年为1%人口抽样调查样本数据，2000年与2010年为全国性人口普查数据，其他年份为1‰人口变动调查样本数据。各变量描述性统计结果见表1。
(二)空间相关性检验
由于几乎所有的空间数据都具有空间依赖性或空间自相关特征〔17〕，如果仅考虑人口老龄化单一因素对经济增长的影响，会忽略邻近区域经济增长对本区域的潜在影响。故本文采用Morans I指数进行全局空间相关性检验。
图1所示为2000-2013年全国31个省级区域人均GDP的Morans I指数变化情况。Morans I指数在024-027之间波动，且均通过了5%显著性检验，表明14年间中国31个省级区域人均GDP存在显著正向空间相关性。
再基于局域Morans I指数得到Morans I散点图，从而可以进一步揭示各省级区域人均GDP的空间集聚特征。李婧等(2010)提出为了能直观地表示Morans I散点图，可将结果直接标识在地图上〔18〕，我们认为比较可取。因此，利用Geoda095i软件形成了局域空间自相关(LISA)集聚图(如图2)。
图2所示，2013年中国各省级区域人均GDP在地理上呈现出4种类型的空间集聚现象：“高-高(H-H)”、“低-高(L-H)”、“低-低(L-L)”与“高-低(H-L)”集聚模式。处于“高-高(H-H)”集聚模式的主要包括江苏省、上海市和浙江省的长江三角洲地区，该地区的经济增长速度较快，工业基础雄厚、交通便利，资源信息互动性强，能够带动邻近区域的经济增长，且有较为显著的空间溢出效应。河北省和海南省处于“低-高(L-H)” 集聚模式，与邻近省份的经济联系较弱，河北省人均GDP较低，而邻近省份人均GDP则较高;海南省从地理上与其他30个省级区域的相连关系较弱。四川省处于“低-低(L-L)” 集聚模式，其周围省份多属于西部地区，由于历史、区位、自然禀赋以及发展战略与政策等各方面原因的影响〔19〕，四川省与邻近省份的人均GDP均较低，经济增长较为滞后。广东处于“高-低(H-L)” 集聚模式，该省人均GDP较高，但未对周边区域形成辐射扩散作用。
经济增长需要依赖资本、劳动力和技术等要素的流动，而资本和劳动力在区域间的配置和流动是导致区域经济增长差距的主要因素。根据新古典增长理论，在完整的市场中，生产要素可以在区域间自由流动，使其区域间要素的最终收益趋同。改革开放以来，国家进入经济体制转轨时期，通过实行渐进式改革和地区间非均衡的发展战略，东部地区沿海城市因为优越的地理位置，其市场化程度已经远远高于中、西部地区。这期间虽然国家在1999年便提出西部大开发战略，2002年提出振兴东部老工业基地战略，2004年提出中部崛起发展战略，但是经济发展的空间区域差距依然存在，这是客观的事实，也是本文要就人口老龄化对经济增长进行空间计量分析的现实依据所在。
(三)模型设定
空间相关性检验既已确定了经济增长存在空间依赖性，那么有必要将空间因素纳入空间计量经济模型以研究人口老龄化对经济增长的影响。根据空间滞后变量的类型和空间相关性作用范围两个维度，空间面板模型可以分为空间滞后模型和空间误差模型两类。〔20〕空间面板滞后模型主要研究因变量的空间溢出效应;空间误差模型则主要研究邻近区域因变量随机误差项对本区域的影响。因此，空间面板数据模型的设定可采用如下两种形式：
(1) 空间滞后面板模型(SLPDM)
表2给出了空间滞后面板模型和空间误差面板模型的极大似然法(LM)检验统计量，由于LMLAGLMERR，所以选择空间滞后面板模型。对于固定效应与随机效应模型的选择，通过Haunsman检验，表明应采用固定效应模型。当样本随机取自总体时，选择随机效应模型较为恰当，而当回归分析局限于一些特定个体时，则应选择固定效应模型。〔21〕由于本文按全国31个省级区域划分进行研究，显然固定效应模型更为合适。 (四)回归分析
根据空间效应和时间效应非观测值效应的不同控制，分为无固定效应、时间固定效应、空间固定效应和时空双固定效应4种模型，估计结果见表3。从空间滞后系数ρ来看，无固定效应、时间固定效应和空间固定效应模型的空间滞后系数ρ均为正且均通过了5%显著性检验，表明中国人口老龄化对经济增长影响存在显著正向空间相关性，邻近省级区域之间经济增长具有明显的空间集聚特征。
从模型拟合优度R2和自然对数似然函数值LogL来看，固定效应模型优于无固定效应模型。事实上，中国的经济增长存在区域不平衡，大体上表现为东、中、西部地区梯度分布格局，如果假定区域之间具有相同的经济增长水平，不能体现中国经济增长的地区差异性。从固定效应模型类型来看，在时间和空间固定效应模型中，老年人口抚养比和65岁及以上老年人口比例均通过了1%显著性检验，表明可能存在时间固定效应和空间固定效应;在时空双固定效应模型中，65岁及以上老年人口比例通过了5%显著性检验，老年人口抚养比则没有通过显著性检验，表明可能不存在时空双固定效应。时间固定效应反映随着时间的变化，而不随空间区域变化的背景变量对稳态水平的影响;空间固定效应则反映随着空间区域变化，而不随时间变化的背景变量对稳态的影响。时间固定效应和空间固定效应的拟合优度均较高，表明固定效应模型能准确体现中国人口老龄化对经济增长的影响过程。空间固定效应模型的拟合优度最高，表明空间固定效应是最优模型。空间固定效应模型体现出中国人口老龄化对经济增长会受到经济结构和自然禀赋的影响;时间固定效应模型体现出中国人口老龄化对经济增长会受到经济周期、突发冲击的影响。但结合中国经济增长的事实，前者的估计结果应该较后者更为理想。所有模型的老年人口抚养比系数为负，65岁及以上老年人口比例系数为正，表明中国人口老龄化影响经济增长的关键取决于劳动年龄人口占比。少儿人口和老年人口都是被抚养人口，而劳动力年龄人口不仅要生产满足自身需要的财富，还要生产满足少儿人口和老年人口需要的财富，以及生产满足社会其他需要的财富，所以在社会生产中居于核心地位。与此同时，老年人口如果通过再社会化转变自身社会角色，从赋闲人员转变为有作为的工作者，通过再就业和持续就业开发其人力资源价值，则可有效地弥补劳动力供给不足的缺口，为经济发展做出贡献。〔22〕
四、基本结论与政策启示
本文利用2000-2013年中国31个省级区域空间面板数据，在考虑中国人口老龄化对经济增长影响的空间依赖性条件下，首次运用空间计量分析技术，建立空间滞后面板模型就中国人口老龄化对经济增长的影响进行实证分析。研究发现：(1)2000-2013年中国31个省级区域人口老龄化对经济增长的影响存在显著正向空间相关性。这基于改革开放以来，中国进入经济体制转轨时期，实行渐进式改革和地区间非均衡发展战略，造成了经济增长的区域不平衡与空间集聚。(2)某些省份的经济增长依赖于相似空间区域省份的经济增长，故形成了4种空间集聚模式：“高-高(H-H)”集聚模式集中在长江三角洲地区，该区域的经济增长已形成积极的相互促进效应，具有强大的带动作用;“低-高(L-H)” 集聚模式主要为河北省和海南省，其周围省份区域的快速经济增长并没有带动这两个省份的经济增长;“低-低(L-L)” 集聚模式为四川省，其周围省级区域的经济增长均较为滞后;“高-低(H-L)” 集聚模式为广东省，虽自身经济增长速度较快，但未对周围地区形成辐射扩散作用。(3)老年人口抚养比对经济增长具有显著的负面作用，但65岁及以上老年人口比例对经济增长具有显著的正向作用，这意涵着中国人口老龄化对经济增长产生的影响关键取决于劳动年龄人口占比。但老年人口通过再社会化转变自身的社会角色，也能有效地弥补劳动力供给不足的缺口，同样为经济发展做出贡献。
2015年3月，李克强总理在十二届全国人大二次会议上所作的《政府工作报告》中指出，国内经济下行压力持续加大，而中国保持一定的经济增长速度对经济社会的长期发展至关重要。结合本文的研究结论，提出以下几点政策建议：
第一，面临人口老龄化程度加深的现状，考虑到老年人口数量增加在相当长时期内不可逆转，中国劳动力人口的年龄结构将呈现老化，同时中青年劳动力即将率先出现较大幅度下降〔23〕，而目前的总和生育率仅为14，这个水平已经非常接近国际上公认的13的“低生育陷阱”。历史经验表明，所有落入这一“陷阱”的国家，都没能再重新达到人口更替水平。〔24〕在当前允许“单独”家庭放开二胎的基础上，应立即实施全面放开二胎政策。这既能增加20年后的劳动力供给，又能在一定程度上缓解人口老龄化程度，是新时期人口长期均衡发展、促进经济增长的重要举措。
第二，政府应继续增强对西部大开发、振兴东北老工业基地和中部崛起战略的实施力度，促进资本与劳动力在空间区域上的有效配置与合理流动，推动区域经济合作。对中西部经济发展较为落后的地区，应在确保资源合理开发利用和保护生态环境的基础上，加强政策优惠和要素投入，加快发展高新技术产业，培育特色产业。同时要加快中西部地区与跨省区的交通基础设施建设，创造经济发达地区与经济落后地区互动、合作与共享的便利交通条件，充分利用东部地区的资金、技术与人力资源优势，鼓励创新区域经济合作方式，从体制上破除阻碍区域要素自由流动的壁垒，强化经济增长较快地区的带动和辐射作用，形成区域经济共同发展新格局。
第三，继续发挥老年人的知识、技术和经验优势，开发老年人力资源，推动老年人为经济发展做贡献。一方面，政府应积极构建老年人就业的社会氛围与舆论平台，利用各种舆论工具加大对老年人就业的宣传力度，消除社会对老年人挤占年轻人工作岗位的认识误区;另一方面，应制定老年人力资源开发的相关法律法规，消除老年人用工歧视，保护老年人的劳动权益;最后，应制定合理的推迟退休年龄政策，已退休的老年人大多依然具有继续工作的能力和意愿，推迟退休年龄可充分利用老年人力资源，补充人口老龄化、劳动力供给不足的缺口，在一定程度上减轻劳动人口的抚养负担。 〔参考文献〕
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