人口年齡結(jié)構(gòu)對區(qū)域經(jīng)濟增長的影響研究

摘要 經(jīng)濟增長和人口年齡結(jié)構(gòu)通過人力資源和人的各種需求而聯(lián)系起來。通過推導(dǎo)出含有年齡結(jié)構(gòu)系數(shù)M的區(qū)域經(jīng)濟增長理論模型，將教育人力資本和干中學(xué)經(jīng)驗資本及就業(yè)效應(yīng)共同體現(xiàn)在柯布-道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)中。以山東省140個縣域單元為樣本進行實證分析，通過構(gòu)建空間經(jīng)濟計量模型，研究發(fā)現(xiàn):①增加人口年齡結(jié)構(gòu)變量和考慮空間效應(yīng)，可以顯著提高模型的擬合優(yōu)度，在現(xiàn)實中應(yīng)重視年齡結(jié)構(gòu)和空間溢出對縣域經(jīng)濟增長的作用;②所有勞動適齡組均刺激經(jīng)濟增長，但以15-29歲年齡組的影響最顯著;③除存在較強的空間集聚和空間依賴性，山東省區(qū)域經(jīng)濟增長顯現(xiàn)出條件β-收斂;短期看人口增長和儲蓄率對縣域經(jīng)濟增長的作用顯著為負;④鼓勵30-44歲勞動力提高干中學(xué)經(jīng)驗效應(yīng)以促進區(qū)域經(jīng)濟運行和緩解人口老齡化的不利影響。

關(guān)鍵詞 人口年齡結(jié)構(gòu);區(qū)域經(jīng)濟增長;空間經(jīng)濟計量模型;山東省

中圖分類號 F061.5 文獻標識碼 A

文章編號 1002-2104(2009)05-0100-04

伴隨著我國各地區(qū)陸續(xù)由成年型邁入老年型結(jié)構(gòu)類型，人口年齡結(jié)構(gòu)的地區(qū)差距也在擴大，如1990年全國15～64歲勞動適齡人口所占比重的變異系數(shù)為0.17，2000、2007年分別擴大到0.20和0.22。與此同時，多數(shù)研究認為1990年以后我國各地區(qū)的經(jīng)濟增長呈現(xiàn)迅速發(fā)散的趨勢[1]。兩種地區(qū)差距擴大是否存在某種內(nèi)在聯(lián)系?經(jīng)濟增長依賴于人力資源和人的各種需求。而人口年齡結(jié)構(gòu)又塑造著這兩個方面。因此，筆者試圖從分年齡組勞動力入手，找尋影響區(qū)域經(jīng)濟增長發(fā)散的人口學(xué)因素。

國內(nèi)外已有一些文獻探討年齡結(jié)構(gòu)和經(jīng)濟增長之間的關(guān)系。Welch(1979)、Fair(1991)論證了年齡影響人力資本投資決策，部分學(xué)者采用可計算的一般均衡模型(Computable General Equilibrium，CGE)考察人力資本投資決策對稅收、儲蓄、資本積累、勞動力供給、就業(yè)和社會保險等的影響(Hirte，2001;2002);還有學(xué)者分析區(qū)域人口年齡結(jié)構(gòu)對勞動生產(chǎn)率或人均GDP等宏觀經(jīng)濟變量的影響[2～4]。然而，上述研究均忽略了空間依賴性。在國內(nèi)，相關(guān)研究集中在人口紅利的探討中，如蔡窻認為人口紅利對人均GDP增長的貢獻率至少為26.8%[5];但僅采用聯(lián)合國人口年齡結(jié)構(gòu)劃分標準，并且也不涉及區(qū)域間的相互作用。為此，面對全國各地區(qū)人口加速老化、人力資本年齡結(jié)構(gòu)和勞動力年齡結(jié)構(gòu)急劇變化的嚴峻挑戰(zhàn)，本文運用空間經(jīng)濟計量模型，以山東省為例，從實證角度剖析細分后的人口年齡結(jié)構(gòu)對區(qū)域經(jīng)濟增長的影響，進而提出針對性的對策和建議。

1 含有人口年齡結(jié)構(gòu)的區(qū)域經(jīng)濟增長模型

1.1 基本模型

Lindh和Malmberg(1999) 采用年齡系數(shù)M表達教育人力資本和“干中學(xué)”經(jīng)驗資本的共同效應(yīng)。由于勞動參與率和失業(yè)率也因年齡組的不同而不同，因此，年齡系數(shù)M還反映了勞動市場運行狀況。將M置入索羅-斯旺增長模型(SolowSwan growth model)[6]，得到具有規(guī)模收益不變和希克斯中性技術(shù)進步的標準柯布-道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)，如式(1)所示。Y=AK^α(HM)^β(ML)^1-α-β(1)

式中Y、A、K、H、L分別代表經(jīng)濟產(chǎn)出、綜合要素生產(chǎn)率、物質(zhì)資本存量、人力資本存量和勞動力數(shù)量;α和β表示參數(shù);年齡系數(shù)M=Π^{6_{i=1xθi，i=1，…6分別是0～14歲、15～29歲、30～44歲、45～59歲、60～74歲、75歲及以上年齡組作者曾嘗試其它年齡分組，如15～24歲、25～39歲、40～59歲、69歲以上，結(jié)果導(dǎo)致高度自相關(guān)。最終決定采用間隔15歲的分組，xi表示i組人口占總?cè)丝诘谋壤?sub>i表示i組各種人力資本和就業(yè)的共同效應(yīng)。}}

假定綜合要素生產(chǎn)率A為常數(shù)。對式(1)經(jīng)過多次推導(dǎo)，將人均GDP增長率g和穩(wěn)定狀態(tài)的各變量聯(lián)系起來。增加誤差項后，得到回歸方程

g=α₀+α₁lny+α₂lns+α₃ln(n+δ)+α_MlnM+α₄ln[p(1-u)]+ε(2)

式中s表示經(jīng)濟總量中用以儲蓄和投資在物質(zhì)資本和人力資本的比例，兩種資本的折舊率均為δ;人口增長率為外生變量，用n表示;y、p、u分別表示人均GDP初始值、勞動力參與率、失業(yè)率。

1.2 空間經(jīng)濟計量模型

由于各種資本流動和貿(mào)易，區(qū)域之間的空間依賴性往往非常強烈，導(dǎo)致許多經(jīng)濟社會現(xiàn)象具有空間自相關(guān)現(xiàn)象。借鑒Anselin(1997)、 Rey和Montouri(1999)以及Niebuhr(2001)等學(xué)者的研究，建立三種模型以反映區(qū)域經(jīng)濟增長的空間依賴性:1)空間誤差模型(Spatial Error Model，SEM)，即某一區(qū)域的經(jīng)濟行為擴散到整個經(jīng)濟體系而產(chǎn)生空間自相關(guān)，體現(xiàn)在誤差項，即ε=λWε+μ;2)空間滯后模型(Spatial Lag Model，SLM)，即由于溢出效應(yīng)或區(qū)域間的相互作用而發(fā)生空間依賴性，體現(xiàn)在因變量的空間滯后項Wgr;3)空間交叉回歸模型(Spatial Cross Regressive Model，SCRM)，即由相鄰地區(qū)人均GDP的初始水平引起空間依賴性，體現(xiàn)在自變量的空間影響Wlny[7]。上述三個模型中W表示空間權(quán)重矩陣。

2 山東省人口年齡結(jié)構(gòu)影響區(qū)域經(jīng)濟增長的計量分析

2.1 數(shù)據(jù)說明及空間自相關(guān)分析

選取山東省140個縣市區(qū)為地域單元。數(shù)據(jù)來自山東省統(tǒng)計年鑒和1995年、2005年山東省1%人口抽樣調(diào)查資料[8]。采用城鎮(zhèn)固定資產(chǎn)投資占GDP比例近似代表儲蓄率s;計算1995年和2005年人均GDP(可比價格)的幾何平均數(shù)作為各縣域人均GDP增長率;由于物質(zhì)資本和人力資本的折舊率難以找到數(shù)據(jù)，故假定各縣域均為零。采用ROOK法則和距離法分別建立空間權(quán)重矩陣W，以反映山東省各縣域之間的空間關(guān)系。使用軟件Geoda 9.0 計算縣域人均GDP增長率Moran-I指數(shù)，為0.3587，在1%的水平下顯著，說明山東省區(qū)域經(jīng)濟增長具有顯著的空間正相關(guān)。Moran 散點圖表明濟南市區(qū)、青島市區(qū)、東營市區(qū)是三個高經(jīng)濟增長集聚區(qū)域(High-High)，菏澤市所轄大部分縣、臨沭縣、沂水縣等屬于低增長集聚區(qū)域(Low-Low)，進一步證實縣域人均GDP增長具有較強的空間聚集現(xiàn)象。因此，相對區(qū)位和空間距離等地理因素是理解山東省區(qū)域經(jīng)濟增長不容忽視的因素。

2.2 理論假設(shè)

首先，由于少兒人口和老年人口需要勞動適齡人口的贍養(yǎng)，總體上會對人均GDP增長產(chǎn)生負面效應(yīng)。處于求學(xué)、撫養(yǎng)子女或失業(yè)的勞動適齡組人口也需要組內(nèi)其他人口的撫養(yǎng)，因此，即使三大分組的人口年齡結(jié)構(gòu)短期內(nèi)相對不變，勞動適齡組本身各年齡人口的變動也將影響區(qū)域經(jīng)濟增長。其次，勞動適齡組對人均GDP增長的影響程度取決于教育人力資本和“干中學(xué)”經(jīng)驗資本所產(chǎn)生的生產(chǎn)率效應(yīng)和就業(yè)狀況所產(chǎn)生的就業(yè)效應(yīng)。一般而言，越年輕的勞動適齡組，教育資本越高;而“干中學(xué)”資本則隨著工作經(jīng)驗而增加。因此，低齡勞動適齡組(15～29歲)，具有不斷積累各種人力資本的優(yōu)勢，但同時會影響到勞動參與率;中齡勞動適齡組(30～44歲)具有較高的“干中學(xué)”資本和較高參與率，不過教育資本已部分折舊;較老勞動適齡組(45～59歲)具有相對較低的教育資本，但具有較高的“干中學(xué)”經(jīng)驗資本，因接近退休年齡而參與率會有所下降[9]。另一方面，就業(yè)效應(yīng)取決于就業(yè)率，少兒所占比例、受教育人口所占比例、退休人員所占比例、失業(yè)率等越高以及勞動參與率越低，則就業(yè)效應(yīng)越低。因此，預(yù)計生產(chǎn)率效應(yīng)和就業(yè)效應(yīng)共同作用的結(jié)果可能呈現(xiàn)倒U型曲線:15～29歲逐漸上升，30～44歲達到峰值，44～59歲緩慢下降[9，10]。

另外，根據(jù)山東省2000年人口普查資料， 計算15～29歲、30～44歲、45～59歲和60～74歲人口的平均受教育年限分別為9.83、9.41、7.50和4.47年，就業(yè)率分別是75.5%、93.3%、62.2%和13.4%，顯示出中齡勞動適齡組就業(yè)效應(yīng)最大且教育人力資本與低齡勞動適齡組接近。因此，預(yù)期生產(chǎn)率效應(yīng)和就業(yè)效應(yīng)的總和應(yīng)最大。

2.3 模擬和結(jié)果

表1顯示，OLS估計的殘差具有顯著的空間自相關(guān)(表1第2列)。采用SLM和SEM模型后，不僅擬合優(yōu)度R2顯著提高，而且消除了殘差的空間自相關(guān)，空間回歸系數(shù)ρ和空間誤差系數(shù)λ均通過1%水平下的檢驗(表1第3、4列)。空間交叉回歸模型SCRM中某縣域初始人均GDP對鄰近區(qū)域人均GDP增長率的影響不顯著(表1第5列)。因此，模擬結(jié)果總體顯示了某縣域的經(jīng)濟增長率受到鄰近縣域經(jīng)濟增長率而非其經(jīng)濟發(fā)展水平的影響。表1中Fage表示假設(shè)不添加年齡結(jié)構(gòu)變量的F檢驗結(jié)果，可以看出，在所有模型估計中Fage均拒絕年齡結(jié)構(gòu)自變量為零的原假設(shè)，即在分析區(qū)域增長影響因素時不能遺漏人口年齡結(jié)構(gòu)自變量;并且在四種模型估計中，加入人口年齡結(jié)構(gòu)后，擬合優(yōu)度R2均顯著提高。

通過LM檢驗和LM穩(wěn)健性檢驗，空間滯后模型SLM更加符合樣本實際(表1中檢驗部分)。SLM顯示出15～29歲、30～44歲和45～59歲年齡組均具有刺激區(qū)域經(jīng)濟增長的作用，但30～44歲沒有出現(xiàn)峰值。15～29歲勞動力具有最明顯的正效應(yīng)，該年齡組每增長一個百分點，帶動人均GDP增長0.19個百分點;隨著年齡增加，正效應(yīng)下降;中齡勞動適齡組和較老勞動適齡組幾乎具有相同的影響，即每增長一個百分點，刺激人均GDP增長0.11個百分點;60～74歲年齡組勞動力的影響在SLM和SEM模型均不顯著。與國外研究結(jié)果相比，山東省最具生產(chǎn)力的年齡組要年輕許多。如Brunow和Hirte(2005)研究歐盟15國的結(jié)果是30～44年齡組;Lindh和Malmberg運用經(jīng)合組織成員國1950-1990年的數(shù)據(jù)，分析后所得結(jié)論是僅50～64歲人口對勞均GDP增長率具有顯著的正效應(yīng)[2];Oskar(2008)運用瑞典數(shù)據(jù)估算得出50～60歲勞動力對提高勞動生產(chǎn)率具有最顯著的積極影響[3]。

人均GDP初始水平自變量通過10%的顯著性水平，系數(shù)為負表明山東省區(qū)域經(jīng)濟增長顯現(xiàn)條件β—收斂。即如果控制區(qū)域的其它因素，如人口增長率、投資率和人力資本積累率等，人均GDP增長速度與人均GDP初始水平成反向關(guān)系。儲蓄率系數(shù)為負，且通過1%的顯著性檢驗，說明儲蓄率提高將降低經(jīng)濟增長。其原因可能在于所選取時間序列相對較短，高儲蓄率降低了消費進而影響到經(jīng)濟增長，但預(yù)計對未來時期經(jīng)濟增長將產(chǎn)生正面影響。這與Stephan(2006)研究結(jié)論一致[11]。總和折舊率越高，同樣也導(dǎo)致經(jīng)濟增長減慢;換言之，人口增長率越快的地區(qū)，人均GDP增長越緩慢。就業(yè)率和參與率對人均GDP增長率的回歸系數(shù)為正，但未能通過10%的顯著性檢驗。這一結(jié)果與吳玉鳴(2007)研究中國2000年2030個縣域經(jīng)濟增長所得結(jié)論類似[12]。雖然難以判斷勞動力與經(jīng)濟發(fā)展之間的關(guān)系，但至少表明目前就業(yè)狀況對縣域經(jīng)濟增長的作用不明顯。

3 結(jié)論與建議

首先，重視人口年齡結(jié)構(gòu)和空間溢出對縣域經(jīng)濟增長的重要作用。在理論上，如果忽略人口年齡結(jié)構(gòu)，可能引發(fā)模型設(shè)定不當(dāng)，不能合理解釋區(qū)域經(jīng)濟增長的影響因素;在實踐中，空間溢出的政策含義在于具有空間聯(lián)系的縣域之間合作協(xié)同將會使所有縣域的發(fā)展共同受益。其次，山東省所有勞動適齡組均明顯地刺激經(jīng)濟增長，人力資本效應(yīng)和就業(yè)效應(yīng)沒有呈現(xiàn)理論預(yù)計的倒U型曲線，效應(yīng)最大的是15～29歲。分析其中原因，可能在于30～44歲的勞動力在教育資本不斷折舊的同時，“干中學(xué)”效應(yīng)不能得以及時補充，制約了該年齡組的生產(chǎn)率。因此，面對未來勞動力結(jié)構(gòu)趨于老化，應(yīng)提倡終身學(xué)習(xí)和積極鼓勵中齡勞動力充分發(fā)揮經(jīng)驗效應(yīng)，從而促進區(qū)域經(jīng)濟運行和緩解人口老齡化的負面影響。

第三，控制人口增長和促進就業(yè)也是影響區(qū)域經(jīng)濟增長的重要方面。尤其刺激消費、拉動內(nèi)需是目前經(jīng)濟環(huán)境下的必然選擇，而龐大的就業(yè)缺口構(gòu)成了城鄉(xiāng)居民福利增長的顯著障礙。所以各區(qū)域刺激經(jīng)濟還需建立就業(yè)優(yōu)先的政策思路。

第四，山東省區(qū)域增長既表現(xiàn)為空間上的相對集聚;也表現(xiàn)出空間上條件β—收斂。基于區(qū)域比較優(yōu)勢的專業(yè)化將引起區(qū)域增長的發(fā)散[13]。所以，一方面，積極發(fā)揮山東省濟南市區(qū)、青島市區(qū)和東營市區(qū)等三個典型的增長極和發(fā)散源;另一方面，大力扶持貧困區(qū)域充分利用后發(fā)優(yōu)勢，趕超富裕區(qū)域。

第五，未來在方法和理論上還有待于進一步探索。比如運用更長時間序列的數(shù)據(jù)，去掉假定綜合要素生產(chǎn)率A不變等;探究年齡結(jié)構(gòu)對經(jīng)濟增長效應(yīng)的潛在機理。

(編輯:王愛萍)

參考文獻(References)

[1]林毅夫，蔡窻，李周.中國經(jīng)濟轉(zhuǎn)型的地區(qū)差距分析[J].經(jīng)濟研究，1998，(10):3～10.[Lin Yifu，Cai Fang，Li Zhou，China Regional Disparity Analysis in the transitional Economy[J].Economic Research Journal，1998，(10):3～10.]

[2]蔡窻，都陽.中國地區(qū)經(jīng)濟增長的趨同與差異[J].經(jīng)濟研究，2000，(10):30～37. [Cai Fang， DuYang.ConvergenceanddivergenceofRegionalEconomicGrowthinChina[j]Economic Research Journal，2000，(10):30～37.]

[3]王小魯，樊綱.中國地區(qū)差距的變動趨勢和影響因素[J].經(jīng)濟研究，2004，(1):34～37. [Wang Xiaolu，F(xiàn)anGang.AnalysisontheRegionalDisparityinChinaandtheInfluential Factors[J].Economic Research Journal，2004，(1):34～37.]

[4]Lindh T.，Malmberg B..Age Structure Effects and Growth in the OECD，1950-1990[J].Journal of Population Economics，1999，12:431～449.

[5]Oskar Nordstrm Skans.How Does the Age Structure Affect Regional Productivity?[J].Applied Economics Letters，2008，(15):787～790.

[6]Bhatta S，lobo J. Human Capital and Per Capita Product:A Comparison of US States[J].Regional Science，2000，(79):293～411.

[7]CaiFang，DewenWang.China'sDemographicTransition:lmplicationsforGrowth[A].Ross Garnaut，Ligang Song，The China Boom and Its Discontents[C].Canberra:Asia Pacific Press，2005.

[8]MankiwNG，RomerD，WeilD.N.AContributiontotheEmpi

ricsofEconomic Growth[J].Quarterly Journal of Economics，1992，(107):407～438.

[9]Anselin L.Spatial Econometrics:Methods and Models[M].Kluwer，Dordrecht，1988.

[10]山東省統(tǒng)計局.山東省統(tǒng)計年鑒(1996-2006)[M].北京:中國統(tǒng)計出版社，[Shandong Statistics Bureau.StatiStic Yearbook of Shandong Province(1996-2006).Beijing:China Statistics Press.]

[11]山東省1%人口抽樣調(diào)查領(lǐng)導(dǎo)小組辦公室.山東省1995、2005年1%人口抽樣調(diào)查資料[M].北京:中國統(tǒng)計出版社.[Office of Shandong 1% of the Population Sample.1995 and 2005 Shandong 1% of the Population Sample. Beijing:China Statistics Press.]

[12]Gokhale J.，Kotlikoff L.J.. Estimating a Farms’AgeProductivity Profile.Using the Present Value of Workers’Earnings[J].Quarterly Journal of Economics，1992，(107):1215～1242.

[13]吳玉鳴.縣域經(jīng)濟增長集聚與差異:空間計量經(jīng)濟實證分析.世界經(jīng)濟文匯，2007，(2):37～57. [Wu Yuming.Allomeration and Dispariteis of Region Economics Growth in County of China:Positive Analysis of Spatial Econometrics.World Economics Paper，2007，(2):37～57.]