人口發展與經濟增長的動態計量分析
——以廣東省為例

胡春春

(韶關學院 經濟管理學院，廣東 韶關 512005)

人口發展與經濟發展是密切聯系，相互影響的過程。發展經濟學認為，人口的發展既可以促進經濟的發展，也可以阻礙經濟的發展，兩者相適應則是正向的推動促進作用，反之則成為反向的阻礙因素。同時，經濟發展也對人口發展有著不可忽視的作用。到底人口發展如何影響經濟發展，經濟發展如何反作用于人口發展，人口發展與經濟發展的相互作用機制如何，對這些問題需要進行科學的定量研究及測算，并在此基礎上進行科學的決策是我們亟待解決的問題。

一 文獻綜述

有關人口與經濟關系的研究國內外學者早有涉及，國外學者為人口與經濟的發展提供了很好的理論基礎，如悲觀人口經濟理論的代表、人口學的創始人馬爾薩斯，首次系統地闡述了人口與經濟之間的關系，他指出經濟增長可能會刺激人口增長，而人口增長卻會阻礙經濟增長，因而人口增長與經濟增長之間是一種負的反饋作用的關系[1]。樂觀人口經濟理論的突出貢獻者如經濟學家J·M·凱恩斯，A·H·漢森，朱利安·L·西蒙等，他們認為人口增長對經濟增長的影響是積極的，是有促進作用的。當然，無論是悲觀論者還是樂觀論者，他們主要都是研究在特定的社會經濟條件下人口數量變動對經濟增長的影響。二戰后，西方主要資本主義國家經濟增長迅速，人口質量經濟理論也應運而生，如舒爾茨、貝克爾、丹尼森等經濟學家，他們認為經濟的增長取決于人力資本，即人口質量的影響。哈羅德，多馬，索洛等經濟學家，通過構建經濟增長模型，進一步驗證了人口質量對經濟增長的重要貢獻[2]。為了更好地驗證人口與經濟增長之間的關系，Wong Hock Tsen 和Fumitaka Furuoka運用計量方法、協整分析方法分析了人口增長與經濟增長之間的關系并不簡單，該研究以亞洲經濟體為研究對象，分析發現人口與經濟增長之間有雙向格蘭杰因果關系的國家有日本、韓國及泰國。對于中國、新加坡和菲律賓,人口被發現是經濟增長的格蘭杰原因而反之并不成立。對于香港和馬來西亞,經濟增長被發現是人口的格蘭杰原因而不是反之亦然。對于臺灣和印度尼西亞,沒有證據證明人口和經濟增長之間的格蘭杰因果關系。總的來說，人口對經濟增長有可能有促進作用也有可能有阻礙作用，經濟增長也會影響人口增長[3]。

國內學者對人口與經濟關系的研究，成果多，涉及面廣，成果主要體現在以下幾方面：

(一)人口增長與經濟發展的關系。梁強、王文杰等運用VAR模型考察了人口自然增長率與人均GDP之間的動態響應情況和響應路徑，結果表明，我國人口增長與經濟發展之間存在著長期的負交互作用[4]。賴德健、熊婷燕選用中國人口自然增長率和人均國內生產總值兩變量并運用空間線性回歸模型，揭示了人口增長與經濟增長之間的關系[5]。

(二)人口結構與經濟發展的關系。郭熙保等[6]、楊繼軍等[7]從經驗的角度對我國人口年齡結構與經濟發展的關系做了研究，張曉青[8]、王金營等[9]、郭國峰等[10]運用柯布-道格拉斯生產函數模型分析了人口年齡結構變化與經濟發展之間的關系。王領運用VAR模型對上海人口城市化與經濟增長之間的相互作用關系進行了實證研究[11]。聶華林等運用計量模型對人口城市化與經濟增長之間的關系進行了動態研究[12]。謝宵亭等運用相關回歸分析方法對人口城鎮化與經濟發展水平做了相關分析[13]。

(三)人口流動與經濟發展的關系。馬金龍等[14]、薛丹等[15]運用灰色關聯分析方法對人口流動與經濟發展之間的關系進行了實證研究，逯進、閔正良通過索洛模型加入人口遷移因子構造擴展的經濟增長模型分析了遷移人口對經濟增長的影響[16]。

上述研究成果為我們繼續研究人口與經濟的課題提供了很好的理論及實證參考。但歸納起來主要呈現出以下特點：一是對人口的研究較側重其中的某一方面，如人口增長、人口年齡、人口城市化、人口流動等與經濟增長的關系，二是研究中對人口與經濟的互動關系研究較少，對單向的研究較多，如人口發展如何影響經濟發展，或者是經濟發展如何影響人口發展。因而本文將立足于人口各主要特征如人口增長、人口結構、人口流動與經濟增長的關系，以了解人口各要素與經濟增長的相互作用機制，并以廣東省為研究對象，為廣東省科學決策提供依據。

二 研究方法與數據說明

(一)研究方法。本文采用VAR模型對廣東省人口因素與經濟增長的關系進行實證研究。向量自回歸(VAR)是基于數據的統計性質建立模型，VAR模型把系統中每一個內生變量作為系統中所有內生變量的滯后值的函數來構造模型，從而將單變量自回歸模型推廣到由多元時間序列變量組成的向量自回歸模型。VAR模型是處理多個相關經濟指標較為容易操作的模型，常用于分析和預測相互聯系的時間序列系統及分析隨機擾動對變量系統的動態沖擊，從而解釋各種經濟沖擊對經濟變量形成的影響[17]。按照VAR模型實證分析的要求，首先將對原始數據進行平穩性檢驗，在平穩化的基礎上建立VAR模型，并對模型進行協整關系檢驗，最后做出脈沖響應分析和方差分解分析。

(二)數據說明。搜集了2000～2011年廣東省人口總量、人口自然增長率、65歲以上人口所占比重、勞動適齡人口所占比重、少兒人口所占比重、人口城鎮化率、凈遷移人口數的數據作為人口發展指標，經濟增長指標數據主要用人均GDP數據(2000年為不變價)。所有的數據來源于《廣東統計年鑒》(2001-2012年)。為了消除量綱及異方差性的影響，將所有數據先進行對數化處理(分別用LNP代表人口總量，LNR代表人口自然增長率，LNO代表65歲以上人口所占比重，LNW代表勞動適齡人口所占比重，LNC代表少兒人口所占比重，LNU代表人口城鎮化率，LNM代表凈遷移人口數，LNG代表人均GDP)，這樣做并不影響變量間的長期穩定關系。

三 計量經濟模型建立及結果分析

(一)數據的平穩性檢驗——單位根檢驗

檢查時間序列數據平穩性的標準方法是進行單位根檢驗，所選取的變量進行單位根檢驗結果如表1，可見，經過兩次差分以后的原始序列的ADF值均小于1%顯著性水平下的臨界值，說明此時序列在1%的顯著性水平下為二階單整平穩序列，存在長期的穩定關系。滿足進行協整檢驗的前提條件。

表1 ADF單位根檢驗結果

(二)VAR模型的建立

通過上面的ADF檢驗，數據平穩，利用平穩后的序列D(LNP，2)，D(LNR，2)，D(LNO，2)，D(LNW，2)，D(LNC，2)，D(LNU，2)，D(LNM，2)，D(LNG，2)建立無約束的向量自回歸模型VAR模型，即建立以人口總量和人均GDP的VAR模型，人口自然增長率和人均GDP的VAR模型、65歲以上人口所占比重和人均GDP的VAR模型、勞動適齡人口所占比重和人均GDP的VAR模型、少兒人口所占比重和人均GDP的VAR模型、人口城鎮化率和人均GDP的VAR模型、凈遷移人口數和人均GDP的VAR模型。人口總量和人均GDP的VAR模型表達式為：

式中，α1…αk,β1…βk,φ1…φk,γ1…γk是特參數；

k為滯后期

(1)

由于上面平穩性檢驗中不包含截距項和斜率項，所以(1)中沒有包含截距項和斜率項。其他兩兩變量間的VAR模型表達式與(1)類似。變量已經確定后，需要進一步確定VAR模型的滯后階數，VAR模型滯后階數的選擇主要采用AIC準則和SC準則進行。用AIC準則和SC準則確定最優滯后期的一個標準是，最優滯后期應使兩個準則的數據最小。上述變量中對VAR模型滯后階數的選擇過程見表2

表2 VAR模型滯后階數選擇信息

表2中可看出模型中滯后階數為2，即可建立VAR(2)模型。進一步，對VAR(2)模型做AR根的圖形，所有模型的特征根都在單位圓內，說明VAR系統是穩定的。

(三)協整關系檢驗

表3 殘差序列的二階差分序列ADF檢驗值

(四)脈沖響應分析

在眾多情況下，VAR模型中的各個等式中的系數并不是我們所關注的對象，其主要原因就是VAR模型系統中的系數往往非常多；另一方面如果考慮整個VAR模型系統中的互動關系，就會認識到其實單個系數只反映了一個局部的關系，并不能夠捕捉全面復雜的動態過程，但是很多時候我們往往希望得到一個變量對另一個變量的全部影響情況。在這種情況下VAR模型中的系數作用就不是很大了，而與VAR相關的脈沖響應函數卻能夠全面的反映各個變量之間的動態關系。

脈沖響應函數用來衡量來自隨機擾動項的一個標準差沖擊對內生變量的當前值和未來值的影響。下圖(圖1-1至圖1-14)是基于VAR(2)的脈沖響應函數曲線，橫軸代表響應函數的追蹤期數，縱軸代表因變量對解釋變量的響應程度。圖中的實線為響應函數的計算值，虛線為響應函數值正負兩倍標準差的偏離帶。

圖1-1

圖1-2

圖1-3

圖1-4

圖1-5

圖1-6

圖1-7

圖1-8

圖1-9

圖1-10

圖1-11

圖1-12

圖1-13

圖1-14

圖1-1反映了人口總量對經濟發展的響應情況，人口總量對經濟發展一開始表現出負的響應，這種負響應在前4期較大，在第4期達到最大，作用力隨后有所下降，到第19期，人口總量對經濟發展表現出正的響應，并且這種響應在逐步增大。這說明一開始人口總量的增大對經濟增長存在著抑制作用，但從長期來看，人口總量的增加會促進經濟的增長。圖1-2和圖1-3分別反映了經濟發展對人口總量和人口增長率的響應，兩者響應模式類似，經濟發展對人口總量和人口增長率一開始表現出負的響應，從第2期開始出現正的響應，并且正的響應有所波動，但總體有增長的趨勢。這說明開始經濟增長會抑制人口總量和人口增長率的增長，但從長期來看，經濟增長會促進人口總量和人口增長率的增長。圖1-4反映了人口增長率對經濟發展的響應，兩者表現為正的響應，并有平穩增長的趨勢。說明人口增長率上漲會促使經濟增長。圖1-5反映了經濟發展對老年人口比重的響應，經濟發展對老年人口比重表現出正的響應，在前兩期，作用力上升，第2期到第5期，作用力下降，從6期開始，作用力又開始持續上升。圖1-6反映了老年人口所占比重對經濟發展的響應，前兩期，響應值為零，從第三期開始，經濟發展的變化對老年人口比重表現為正的響應，并緩慢上升并趨于穩定。圖1-7表明經濟發展對勞動適齡人口所占比重表現為正的響應，從開始的上升到逐步趨于穩定。圖1-8表明，勞動適齡人口比重的變化對經濟發展的作用力為穩步上升趨勢，到第10期仍然沒有達到沖擊的峰值，說明勞動適齡人口對經濟發展的沖擊具有持久性并且作用力持續增加。圖1-9表明經濟發展的變化對少兒人口比重的響應，從1到4期，為正的響應，并逐步下降，從第5期開始，為負的響應，并逐步上升。圖1-10表明少兒人口比重對經濟發展的響應，從1到5期為負的響應，從6期開始為正的響應，并逐步上升。圖1-11表明經濟發展的變動對城鎮化率的響應，影響較為微弱，1到7期為弱的正響應，8到10為微弱的負響應。圖1-12表明城鎮化率的變化對經濟發展的響應為正的響應，并持續上升，到第10期也未達到峰值。圖1-13表明經濟發展的變化對凈遷移人口的響應，前5期為正的響應，并逐漸下降，6到9期為負的響應，第10期開始又有正的響應。圖1-14表明凈遷移人口的變化對經濟發展的響應為負響應，作用力持續緩慢上升并趨于穩定。

(五)方差分解分析

脈沖響應函數能夠捕捉到一個變量的沖擊因素對另一個變量的動態影響路徑，而方差分解可以將VAR系統中的一個變量的方差分解到各個擾動項上。因此方差分解提供了關于每個擾動因素影響VAR模型內各個變量的相對程度。

從表4中可看出，人口總量、人口自然增長率和老年人口所占比重對經濟發展的影響很小，經濟發展標準差的絕大部分由自身承載，人口總量的作用沒有達到1%，人口自然增長率的作用也沒有達到5%，老年人口所占比重的作用沒有達到10%。而勞動適齡人口所占比重、少兒人口所占比重、城鎮化率對經濟發展的影響很大，都具有顯著的影響，勞動適齡人口所占比重對經濟發展的影響從最開始的影響份額15.197%，逐年增加到第10期的53.33%。少兒人口所占比重對經濟發展的影響從最開始的影響份額16.22%，減少到第5期的9.14%，又逐年增加到第10期的55.3%。城鎮化率對經濟發展的影響份額從12.45%逐年增加到第10期的48.75%。凈遷移人口對經濟發展也有一定的影響，從最開始很微弱的影響，影響份額0.335%逐期增加到第10期的20.83%。另一方面，經濟發展對人口總量、人口自然增長率、老年人口所占比重、凈遷移人口有著顯著的影響。其中經濟發展對人口總量的影響份額從38.55%增長到77.08%，經濟發展對人口自然增長率的影響份額從0.33%增長到72.7%，經濟發展對老年人口所占比重的影響份額超過80%，經濟發展對凈遷移人口的影響份額也超過50%。經濟發展對勞動適齡人口所占比重也有一定的影響。經濟發展對少兒人口所占比重、城鎮化率的影響微弱。

四 結論及對策建議

(一)研究結論

綜上所述，廣東省人口發展與經濟增長之間存在著長期穩定的關系。廣東省人口總量、人口增長、人口年齡結構、城鄉結構、人口遷移與經濟增長之間具有相互影響關系。廣東省人口總量、人口增長率的增大與經濟增長之間的關系表現為，一開始相互間會有反向的抑制作用，但從長遠來看，相互間有著促進作用，但是這種作用力會存在差異，人口總量、人口增長率的變化對經濟增長的作用力較弱，而經濟增長對人口總量、人口增長率的作用力較強。老年人口所占比重、勞動適齡人口所占比重與經濟增長之間的關系表現為正向的關系，老年人口所占比重對經濟增長影響較弱，經濟增長對老年人口所占比重影響較強。而勞動適齡人口所占比重與經濟增長之間關系較強，但經濟增長對勞動適齡人口所占比重的影響程度弱于勞動適齡人口所占比重對經濟增長的影響程度。城鎮化率對經濟增長有著明顯的促進作用，而經濟增長對城鎮化率影響很小。經濟增長對凈遷移人口的影響強于凈遷移人口對經濟增長的影響。

表4 經濟發展與人口發展的方差分解表

這說明人口數量的增長對經濟的增長并不能帶來明顯的促進作用，兩者正向的關系主要表現為勞動適齡人口的增大對經濟的增長所帶來的拉動作用。而廣東經濟增長對人口總量、人口增長率的作用力較強，這可能跟廣東省產業技術水平較低，勞動密集型產業較多，而勞動密集型產業對人口的需求，特別是適齡勞動人口的需求較多有關。另外，從20世紀70年代末開始，我國開始實行計劃生育政策，我國生育率急劇下降，由于生育率的下降，致使我國人口老齡化速度加快，提前步入老齡化社會，但對于廣東省來說，由于開放的經濟、發達的經濟吸引了內地很多勞動適齡人口的務工，2010年和2011年的數據表明，廣東省65歲以上人口所占比重都為6.8%，還沒有到達老齡化社會，而全國的數據表明2010年65歲以上人口所占比重為9.12%,2011為8.87%。因而龐大的外來勞動適齡人口對廣東省經濟的發展起到了促進作用。而老年人口的變化也將會促進老年產業的發展，如老年醫療保健服務業，老年家庭產業，老年保險業，老年娛樂業等，而這些行業以第三產業為主，廣東省第三產業較為發達，對經濟增長的貢獻率2011年達到45.3%，因而，從總體上來說，廣東省經濟發展與老齡人口、勞動適齡人口所占比重的關系表現為正向的促進作用。經濟的快速發展對外來人員的吸引力也會逐漸加強。而龐大的外來人員由于其受教育水平普遍不高，主要集中在勞動密集型行業，這跟廣東省長遠的可持續發展策略，依靠技術進步促進經濟發展不相適應，因而凈遷移人口對經濟的發展有著一定的抑制作用。經濟發展的特定階段，要求人口城鄉結構做出相應的變動，城鄉人口比重客觀上應與經濟發展水平同步，同步的城鎮化率有利于促進地區經濟的快速發展，廣東省城鎮化率的變化促進了經濟的發展，但是較高經濟的發展水平沒有伴隨較高的城鎮化水平，城鎮化速度落后。

(二)對策建議

1.加快推進城鎮化進程，走新型城鎮化道路。遵循城鎮化發展的客觀規律，做好城鎮化建設規劃，推動人口、資源、產業向城鎮集中。堅持走科學發展，集約高效，環境友好，社會和諧，大中小城市和小城鎮協調發展的新型城鎮化道路。

2.大力發展老年產業，緩解老齡化的趨勢所帶來的壓力。老年產業，如老年醫療保健服務業，老年家庭產業，老年保險業，老年娛樂業等，由于沒有消耗太多自然資源，對環境不會產生大的危害，另外，老年產業的發展從一定程度上可以增加二三產業對勞動力的吸納能力，解決就業問題，也有利于緩解老齡化趨勢的加快對經濟負向的影響，最終促進經濟快速發展。

3.引導外來人口有序流動，加強他們再教育的機會。廣東省經濟的快速發展，吸引了大量的外來務工人員，但是這些人員由于在自身素質和責任感的限制下，對經濟的發展可能存在著抑制作用，因而我們應該在為流動人口服務的同時，給予他們職業技能培訓的機會，再教育的機會，解決好他們就業、醫療、社會保障及子女受教育的問題，樹立他們主人翁的意識，以保障人口的有序流動。

參考文獻：

[1] 王學義．關于西方人口與經濟發展的經典理論及其啟示[J]．四川行政學院學報，2003(1)：58-64.

[2] 向志強，孔令峰．從人口數量經濟理論到人口質量經濟理論的演進[J]．人口學刊，2003(1)：3-7.

[3] Wong Hock Tsen，Fumitaka Furuoka．The Relationship between Population and Economic Growth in Asian Economies[J]．Institute of Southeast Asian Studies (ISEAS), 2005,22(3): 314-330.

[4] 梁強，王文杰，徐祎琪．我國人口增長與經濟發展關系的實證研究[J]．湖北經濟學院學報，2010(3)：32-35.

[5] 賴德健，熊婷燕．人口增長與經濟發展的空間回歸分析[J]．統計與決策，2006(12)：72-73.

[6] 郭熙保，李通屏，袁蓓．人口老齡化對中國經濟的持久性影響及其對策建議[J]．經濟理論與經濟管理，2013(2)：43-50.

[7] 楊繼軍，任志成，程瑤．人口年齡結構如何影響經濟失衡-理論與中國的經驗分析[J]．財經科學，2013(1)：65-73.

[8] 張曉青．人口年齡結構對區域經濟增長的影響研究[J]．中國人口·資源與環境，2009(5)：100-103.

[9] 王金營，楊磊．中國人口轉變、人口紅利與經濟增長的實證[J]．人口學刊，2010(5)：15-24.

[10]郭國峰，田艷青．人口年齡結構變動對經濟增長影響的實證研究——以河南省為例[J]．鄭州航空工業管理學院學報，2013(1)：38-43.

[11]王領．基于VAR系統的人口城市化與經濟增長關系研究-以上海1978——2009年數據為例[J]．國際貿易問題，2011(9)：65-74.

[12]聶華林，韓燕，錢力．基于面板數據的我國人口城市化與經濟增長動態比較研究[J]．軟科學，2012(5)：27-31.

[13]謝宵亭，馬子紅．云南省城鎮化與經濟發展水平關系研究[J]．佳木斯教育學院學報，2012(7)：431-432.

[14]馬金龍，李莉．人口流動與區域經濟發展關系的實證分析——以寧夏固原市為例[J]．西北人口，2006(2)：19-20.

[15]薛丹，李現總．淺析人口流動與經濟增長的關系——基于山東省的實證分析[J]．價值工程，2010(17)：109-110.

[16]逯進,閔正良．青島市人口遷移特征及其對經濟增長的影響[J]．青島農業大學學報，2009(1)：42-47.

[17]高鐵梅．計量經濟分析方法與建模——Eviews應用及實例[M]．北京：清華大學出版社，2005：249-299.