儲蓄、人口結構與經濟增長

李婷婷 逯進

摘? ?要：本文基于我國31個省（市、自治區）1997—2017年面板數據，從系統協調發展視角分析了各省級經濟體的儲蓄、人口結構與經濟增長三大系統時空演變規律，以及兩兩系統之間的耦合關系特征。結果表明：第一，從三系統綜合指數趨勢圖來看，2005年之前三者均呈現較快的增長速度，但2005年以后人口結構綜合指數趨于平穩，儲蓄近些年也開始出現持續下降態勢，而經濟增長雖然繼續上升，但增長速度卻明顯下降;第二，從長期看，三系統存在較為穩定的正向協調發展特征，其中“人口—儲蓄”二系統的協調發展對三系統的優化提升起到了積極的支撐作用，而“人口—經濟”和“經濟—儲蓄”二系統空間匹配效率較低，不利于三系統耦合度的提升;第三，無論是三系統還是二系統，其耦合數值均從東向西依次遞減，并且區域差距日趨明顯;第四，從三大系統空間重心變動的軌跡特征看，我國經濟、儲蓄和人口結構重心整體呈現出階段性方向轉移特點。

關鍵詞：老齡化;儲蓄;經濟增長

中圖分類號：F830? 文獻標識碼：A? 文章編號：1674-2265（2021）06-0019-10

DOI：10.19647/j.cnki.37-1462/f.2021.06.003

一、引言

改革開放以來，在制度創新的推動下，我國的人口紅利和后發優勢被充分激活，經濟平均增速高達9.0%以上。然而，自2011年開始，我國經濟已不再以兩位數高速增長，轉而進入增長速度換擋、結構調整陣痛和前期政策消化的“三期疊加”時期。與此同時，我國經歷著深刻的人口結構變化。首先，雖然人口數量由1997年12.3626億增加到2018年的14.1505億，但人口增長率卻由10.06‰降低至0.39‰。其次，從人口年齡結構看，隨著人口增長率的快速降低，老齡化的進程持續加速，我國老齡化率由2000年的7%快速增加至2018年的11.9%。再次，值得注意的是，我國人口性別結構也逐漸失衡，2019年男女比例已達到1.045左右。從人口質量看，我國人力資本國際競爭力明顯提升，根據教育部官方數據顯示，2014年我國勞動力平均受教育年限為9.28年，2019年提高到10.7年，并有望在2025年進一步增加至11.3年。從人口空間分布看，我國人口城鎮化率已由2013年的35.9%提高到2019年的44.38%。由上述基礎數據可知，目前我國面臨的兩個重要特征是，在經濟增長率持續下降的同時，人口結構出現了全新的變動規律。考慮到人口結構對經濟增長具有重大意義，因此，全面深入討論人口與經濟增長的關系具有重要的理論與現實價值。

同時，改革開放后，我國豐厚的儲蓄基礎成為經濟持續穩定增長的另一個重要支撐力。據中國人民銀行數據顯示，我國儲蓄率從2000年的35.6%飆升至2008年的51.8%，增加了16.2個百分點。由于固定資產投資的基礎性來源就是儲蓄，因此，考量投資對經濟長期增長的影響，則需要認知的一個基本事實是，保持穩定的儲蓄，對我國而言具有重要的現實意義。然而，從2008年開始，我國的儲蓄率出現了持續下滑， 2017年國民儲蓄率較2008年已累計下降了5.8個百分點，這一趨勢揭示了一定的宏觀經濟風險，需要全面應對之。而與之相伴的一個衍生問題是，我國傳統文化中節儉與預防性動機具有明顯的歷史傳承。正因為如此，龐大的人口數量意味著可靠的儲蓄基礎，但2000年以后人口結構的快速變遷，特別是人口增速的下降、老齡化水平的加深，對儲蓄基礎產生了沖擊。

以上述現實情況為背景，全面考察我國經濟增長存在的主要問題，則可以從人口、儲蓄和經濟增長之間的相互作用關系出發得出富有價值的邏輯判斷。第一，我國第一次人口結構紅利逐漸消失，一旦人口紅利變為人口負擔，而經濟結構未完成轉型，經濟增長可能面臨前所未有的障礙;第二，一方面，儲蓄通過資本形成影響總供給，另一方面，又通過消費和投資影響總需求，因此，其在我國實施的供給側結構性改革與需求側管理有效結合的新發展格局中發揮著平衡和監控作用;第三，在經濟發展和政策導向的雙重促動下，探求新型人口結構、儲蓄與經濟增長的深層次關系，對經濟轉方式、調結構、轉動能而言具有重要的理論與實踐意義。

二、文獻綜述

長期以來，人口結構與經濟增長的關系受到眾多學者的重視。既有文獻主要從人口數量（人口規模）、人口質量（人力資本）、人口增長速度（人口增長率）、人口空間分布（城鎮化率）以及人口年齡分布（老齡化）五個方面考察其與經濟增長之間的關系（逯進等，2019;Bloom等，1999;陸旸和蔡昉，2014）[1-3]。第一，人口規模與經濟增長。一部分學者認為，人口規模促進經濟增長。較大的人口規模意味著消費者數量較多、形成的市場規模較大，進而能夠促進勞動分工深化和產業專業化，最終提高生產效率，促進經濟增長（Durkheim，1933;Fu和Hong，2011）[4，5]。而另一部分學者認為，當人口規模超過一定程度后，其對經濟增長的促進作用將會不明顯甚至變為負向關系（柯善咨和趙曜，2014;孫祥棟等，2015）[6，7]。第二，人力資本與經濟增長。國內外關于人力資本對經濟增長的影響總結起來主要有兩種不同的范式。一是人力資本作為生產的關鍵投入品通過影響技術進步間接作用于經濟增長（Romer，1986;王金營，2001）[8，9];二是人力資本通過教育形成的內部效應與“干中學”形成的外部效應，引致生產收益的遞增，從而產生直接的經濟增長效應（邊雅靜和沈利生，2005;劉偉等，2014）[10，11]。第三，人口增長率與經濟增長。王豐等（2008）[12]認為人口數量增長過快導致資本不足從而出現貧困的惡性循環;Simon （1975）[13]、王金營和劉艷華（2020）[14]等則認為人口數量增長通過勞動力的增加、新知識和新技術的應用，對經濟增長產生正向促進作用。第四，城鎮化率與經濟增長。我國城鄉結構轉型升級是經濟增長的強大推力。一是現今進城的農民工大部分相對年輕，與城市中年齡偏大的部分勞動者相比較，受教育程度較高，因此，當他們進城替代了退休的部分年老城市職工后，城市的人力資本得到了改善，促進了經濟增長;二是城鄉結構變動導致人口結構變動，帶來消費升級，促進經濟增長（于婷婷等，2016;袁富華等，2020）[15，16]。第五，關于老齡化與經濟增長之間的關系至今尚未得出一致結論。主流的觀點認為老齡化程度的加深導致勞動力數量下降，并通過增加老年服務需求而擠占社會的教育、創新投入，最終對經濟增長產生不利影響（童玉芬，2014;周祝平和劉海斌，2016） [17，18]。另有部分學者認為，老齡化導致的企業成本上升會倒逼企業進行技術創新和產業轉型升級，從而有利于經濟增長（汪偉等，2015）[19]。此外，少部分學者認為，老齡化對經濟增長的影響具有不確定性（Guo等，2016;齊紅倩和閆海春，2018）[20，21]。

儲蓄與經濟增長之間的相互作用關系可以從理論與實證兩方面進行分析。從理論角度看，Lewis（1954）[22]指出儲蓄是經濟增長的動力源泉，而社會中主要儲蓄者為以利潤為主要收入的資本家，因此，某一經濟體經濟增長問題主要取決于國民收入分配是否傾向于資本家。經濟學鼻祖亞當·斯密（1972）[23]進一步指出，儲蓄是資本積累的重要來源，而資本積累又決定了一國經濟的增長速度，所以儲蓄的增加有利于經濟增長。與之觀點相反，經典的凱恩斯理論認為，從短期來看，儲蓄與消費具有相互替代的關系，儲蓄的增加意味著消費的減少，進而不利于拉動經濟增長（高鴻業，2002）[24]。從實證角度來看，主要觀點分為三類：（1）儲蓄有利于經濟增長。一方面，儲蓄的增加會帶來較高的投資和勞動力的遷移，進而間接刺激經濟增長（Krieckhaus，2002;李揚和殷劍峰，2005）[25，26]。另一方面，高儲蓄對于第二產業結構優化和規模擴張是必不可少的。第二產業結構優化提高了勞動生產效率，規模擴大則刺激了某些與第二產業相關的服務業發展，最終促進經濟增長（邢孝兵和朱鐘棣，2010;于澤等，2015）[27，28]。（2）儲蓄不利于經濟增長。一方面，消費傾向決定了市場潛在規模，儲蓄的增加意味著消費的減少，進而使得市場規模縮小，必然會對經濟增長產生不利影響（童少平，2000）[29];另一方面，儲蓄的快速增加使得以貸款為主的間接融資和直接融資比例失調，不利于儲蓄和投資的結構平衡，造成融資渠道不暢，不利于經濟增長（胡翠和許召元，2014）[30]。（3）高儲蓄是經濟增長的結果，反向因果不成立（汪偉和艾春榮，2015;席晶等，2016）[31，32]。一方面，實際產出的變動會反向影響投資額的變動，因此，經濟的增長會加速資本形成，導致儲蓄的加速積累（Podrecca和Carmeci，2001）[33];另一方面，經濟增長提高了微觀的個人積累能力，從而提高宏觀的儲蓄積累（汪偉，2008）[34]。

儲蓄與人口結構的關系一直是國內外研究熱點，其研究方向主要聚焦于人口結構對儲蓄的影響。總結其觀點可以分為以下幾點：第一，儲蓄和城鎮化。部分學者認為，城鎮化會帶來集聚效應和規模效應，從而促進儲蓄的增加。而另有部分學者與之觀點相反，其認為由于農村居民不具備分散收入不確定性風險的渠道，因而其儲蓄動機較強，使得城鎮化率的上升不利于儲蓄積累（胡士華等，2010）[35]。同時，在城鎮化過程中，由于農村遷移人口需要和周圍人追求相同的配套設施和較高的消費水平，從而會擠出儲蓄（謝勇，2011;易行健等，2016）[36，37]。第二，人力資本水平和儲蓄率之間的關系研究較為匱乏。Morisset和Revoredo（1995）[38]利用生命周期模型通過分析74個國家人力資本與儲蓄率的關系發現，人力資本和儲蓄率的關系在不同時間和地區有不同的作用關系。與此同時，儲蓄對于人力資本也存在一定的影響。儲蓄積累的深化可以增加對教育時間、教育投入和教育水平的調整，從而提高人口質量和改善人口結構，形成新的人口結構生產性（楊英和林煥榮，2013）[39]。第三，人口性別結構與儲蓄。安永會計師事務所（2007）[40]在一份研究報告中指出，女性是國民消費的核心力量，一個國家的消費市場主要由該國的女性掌握，若一個國家的女性比例增加，那么國民儲蓄將下降。但是，對此也有不同的觀點，Schultz（1985）[41]利用跨國數據發現女孩子上學所獲得收入的邊際效益要小于男性，在教育支出中，女孩會受到歧視。在重男輕女傳統思想影響下，男孩較多的家庭會由于老有所養而適當減少儲蓄（邱俊杰和李承政，2014）[42]。第四，老齡化和儲蓄之間的關系主要有兩種。一是老齡化人口比重上升不利于儲蓄積累。老齡化導致勞動力比例下降，儲蓄群體隨之萎縮，進而導致居民儲蓄下降（Modigliani，1970）[43];同時，勞動力下降導致政府稅收減少，使得政府儲蓄也進一步下降（Koga，2006）[44]。二是老齡化促進了儲蓄。汪偉和艾春榮（2015）[31]在考慮了預期壽命效應后發現，當人們預期到自己的壽命延長，會自動提高工作效率和工作時間，這種防患于未然的動機可能會帶來儲蓄率的上升。

從已有文獻來看，學者關于人口結構、儲蓄和經濟增長之間的關系開展了大量研究，但通過梳理可以發現，其研究范圍仍有待進一步拓展。從我國的實際情況看，面對嚴峻的國內外形勢，構建“雙循環”新發展格局成為“十四五”期間的重點戰略。因此，在經濟結構轉型的關鍵時期，在人口老齡化快速加深的現實約束下，強化儲蓄與投資、儲蓄與社會保障協同共進的基礎性作用，不但為投資提供了最重要的基礎資金來源，由此成為拉動內需的基本保障，而且通過投資可以進一步引導產業結構以至于供給結構的持續優化。因此，若能理清三者之間的內在關系，將有助于經濟結構轉型與人口結構變動、儲蓄率調整相適應，促使三者形成協調互動、良性發展的關系，從而實現各系統的順利轉型。因此，本文引入耦合模型測算三系統協調發展程度，為推動經濟發展提出有針對性的建議。

三、研究設計與數據說明

耦合是物理學領域中用來描述兩個或多個系統由于其內部子系統之間存在協同作用關系而使得系統間出現彼此影響的現象。系統耦合具有兩個關鍵性的因素，即“協調”與“發展”。其中，“協調”指各大系統之間存在的密切關聯程度，而“發展”則代表著各大系統由于自身水平的提高進而推動整個系統耦合度的轉變。

（一）指標體系與權重

本文在充分考慮數據可得性和全面性的基礎上，借鑒已有相關概念和研究結論形成了人口結構指標體系、儲蓄結構指標體系以及經濟增長指標體系（陳彥斌等，2014;逯進等，2018）[45，46]，并且三大系統均通過各個指標標準化處理之后，利用AHP層次分析法計算得出，具體的指標體系如表1所示。

（二）數據來源及處理

本文以1997—2017年我國大陸地區31個省（市、自治區，以下簡稱省份）的面板數據作為研究對象。其中，數據來源于《中國統計年鑒》、各省份統計年鑒、萬得數據庫、EPS數據庫以及各省份年度統計報告。部分年份缺失數據通過線性擬合或平滑指數法補齊。為消除價格對真實數據的影響，本文以1997年作為基期將所有名義值換算成實際值。由于各系統的數據量綱和量級的差距較大，因此，對各個系統的指標屬性值進行了極值的標準化處理，計算公式如下：

正指標標準化： [I'ij=xij-minxijmaxxij-minxij]? ?（1）

負指標標準化： [I'ij=maxxij-xijmaxxij-minxij]? ?（2）

[i=1，2，3，…，31];[j=1997，1998，1999，…，2017]。

其中，[xij]表示第[i]個省份第[j]個年份的某一指標數據，[Iij']代表第[i]個省份第[j]個年份的標準化值，[maxxij]與[minxij]分別表示[xij]的最大值和最小值。

（三）綜合指數的計算

綜合指數描述的是各大系統整體的發展水平，其由各個指標加權求和而來。人口結構、儲蓄以及經濟增長三個系統的綜合指數計算公式如下：

[Xnm=i=17WinIinm]（[n=1，2，3，…，31];[m=1997]

[，…，2017]）? ?（3）

[Ynm=j=13WjnIjnm]（[n=1，2，3，…，31];[m=1997，][…，2017]） （4）

[Znm=k=13WknIknm]（[n=1，2，3，…，31];[m=1997，…，]

[2017]） （5）

式中[Xnm]、[Ynm]、[Znm]分別代表人口結構、儲蓄以及經濟增長的綜合指數，[Win]、[Wjn]、[Wkn]分別代表各地區的指標權重，[Iinm]、[Ijnm]、[Iknm]分別代表各地區各年度的標準化數值。

（四）系統耦合機制解析

系統耦合度是系統協調度和發展度的綜合測量指標，其中，協調度表示各子系統之間相互作用程度，用離差C來表示。由于只考察系統的協調水平有可能忽視系統發展水平的提升，因而需在協調基礎上引入發展度T來綜合考量系統的協調演進過程。因此，本文定義系統耦合度為D，三系統和二系統耦合度計算公式如下：

1.? 二系統耦合模型解析。二系統耦合度計算公式為：

[D=C×T]? （6）

二系統協調度C計算公式為：

[C=F1F2（F1+F22）2]? （7）

二系統發展度T計算公式為：

[T=αF1+βF2]? （8）

2. 三系統耦合模型解析。與二系統原理相同，可得三系統耦合度計算公式：

[D'=C'×T']? （9）

三系統協調度C[']計算公式為：

[C=3（F1F2+F3F1+F2F3）（F1+F2+F3）2]? （10）

三系統發展度[T']計算公式為：

[T=αF1+βF2+γF3]? （11）

其中，[F1]、[F2、F3]分別代表三大系統綜合指數值，[α、β]代表二系統各指標權重值，[α'、β'、γ']代表三系統各指標權重值。本文認為三大系統具有相同的重要性，因此，[α=β]=1/2，[α=β=γ=1/3]。

（五）判別耦合類型

總的來說，系統耦合類型可以分為兩類：負向耦合和正向耦合。如果系統之間呈現負向耦合，說明系統處于失調發展狀態，呈現正向耦合說明各個系統處于協調發展階段。耦合值處于0到1之間，并且數值越大說明系統之間的協調發展程度越高，耦合分類判斷標準見表2。

表2：耦合度的判別標準及劃分類型

[負向耦合（失調發展） 正向耦合（協調發展） D值 類型 D值 類型 0.00—0.09 極度失調衰退 0.50—0.59 勉強協調發展 0.10—0.19 嚴重失調衰退 0.60—0.69 初級協調發展 0.20—029 中度失調衰退 0.70—0.79 中級協調發展 0.30—0.39 輕度失調衰退 0.80—0.89 良好協調發展 0.40—0.49 瀕臨失調衰退 0.90—1.00 優質協調發展 ]

四、實證分析

（一）綜合指數分析

依據（3）—（5）式可得三系統綜合指數值（限于篇幅計算結果不再列出）。觀察計算結果并結合圖1可知，從全國整體來看，1997—2005年人口結構綜合指數在波動中持續上升，自2005年開始平穩在0.58附近，表明1997—2005年我國人口結構正在逐步改善，但在2005年之后人口結構趨于穩定。從我國的現實情況分析，近些年來，雖然人口城鎮化率持續提高，教育水平持續改善，但由于老齡化程度不斷加深、老年撫養比不斷提高、自然增長率持續下降以及性別比例失衡，導致人口結構無法繼續改善。經濟綜合指數除2008年遭遇金融危機以及2013—2014年出現了短暫的經濟衰退外，總體均值從1997年的0.2增加至2010年的0.37，隨后趨于平穩。這說明全球金融危機后，我國經濟進入了結構調整期。儲蓄綜合指數的總體均值自2008年達到峰值0.49以后，便呈現持續下降的態勢。結合人口結構、儲蓄與經濟增長三系統綜合來看，2005年以前，三大系統均呈現同步快速上升趨勢，但近些年來，我國儲蓄率明顯下降、人口結構趨于平穩，與之對應的經濟增長雖然未出現大幅度下降態勢，但增長速度明顯降低。

為進一步研究儲蓄、人口結構和經濟增長三大系統的發展變化與區域位置關系，本文將我國31個份劃分為東、中、西三大區域①。從經濟增長綜合指數趨勢圖來看（見圖2），2007年之前，雖然三大區域均處于經濟快速增長時期，但東部地區經濟增長速度遠高于中、西部地區。特別是自2009年實施一系列刺激經濟增長的政策措施以來，三大區域經濟均得以好轉，但經濟發展差距進一步擴大，發展不平衡問題越來越突出。從儲蓄綜合指數來看（見圖3），其變動趨勢與經濟增長變動趨勢大致相同。從人口結構角度來看（見圖4），其變化過程大致可分為三個階段：第一階段，2011年之前，三個區域人口結構整體均處于逐步改善階段，并且東部地區人口結構水平和改善速度明顯優于中、西部地區。第二階段，2011—2015年，東部地區人口結構水平逐步降低，中、西部地區人口結構持續改善，并且西部地區人口結構改善速度優于中部地區，這使得三個區域之間人口結構差距逐步縮小。第三階段，2015年開始，東部和西部地區人口結構有所改善，中部地區人口結構水平卻開始呈下降趨勢，這使得中、西部地區的差距逐步縮小，而東部和中、西部地區的差距逐步擴大。結合原始數據和綜合指數分析，東部地區人口結構自2011年開始顯著下降，2016年左右開始小幅度回升。主要原因是2011年開始東部地區老齡化程度最高、速度最快，截至2015年老年撫養比已達到14.33%。隨后的緩慢恢復是由于2016年1月1日起國家開始放開二孩政策，在一定程度上緩解了老齡化對人口結構的沖擊。從中、西部地區來看，兩者之間存在差距，但近些年呈現趨同趨勢。這是由于國家實施的西部大開發戰略改善了科技教育和醫療衛生等方面條件，吸引了大批人才流入西部，使得西部地區的性別偏離比、老齡化程度還有文化結構不斷優化，城鎮化水平不斷提高，進而改善了人口結構。

（二）三系統耦合分析

通過對三個系統綜合指數的初步分析，可以得出三個系統發展水平和變化趨勢。根據分區域三系統綜合指數的研究結果可以了解到儲蓄、人口結構、經濟增長在不同區域的相關情況。但是，對于三者是否確實處于協調發展狀態則無法得知。因此，需要通過計算三系統的協調度、發展度并進一步求得耦合度來判斷三者的協調發展狀況。利用公式（10）和（11）得出三系統的協調度與發展度，在此基礎上利用公式（9）進一步求得耦合度，具體數值（部分年份）見表4，全國及三大區域三系統耦合度趨勢見圖5。

從全國層面看，由三系統歷年耦合度以及協調、發展度趨勢圖②可知：一是我國整體耦合度從0.57變為0.69，呈現出隨時間推移協調發展的特點，但耦合水平較低，僅從勉強協調發展類進入初級協調發展類。二是三系統協調度均值維持在0.96左右，協調度相對較高;三系統發展度均值維持在0.43附近，發展度相對較低，受其影響，耦合度無法實現持續且較高水平的發展，即三系統中任一系統結構的改善不能很好地促進其余系統發展。

從區域角度分析，東部、中部、西部地區的耦合度均值從0.61、0.57、0.55增加至0.75、0.68、0.63，增長幅度從東向西依次降低，分別為22.95%、19.30%、14.55%。東部地區處于初級協調發展向中級協調發展轉換階段，中、西部地區處于勉強協調發展向初級協調發展轉換階段，東部地區明顯高于中、西部地區以及全國均值。值得注意的是，全國整體和三大區域的耦合度在2014年之前，除2008—2009年經濟危機導致短暫的下降外，均呈現出穩定的上升趨勢;而近些年除了東部地區仍然上升外，中部地區呈現了較為平穩的態勢，西部地區有所下降，東、中、西部三大區域的耦合差距逐年增大。根據分區域三大系統發展度和協調度趨勢圖來分析（限于篇幅未列出），東部地區協調度遠高于中、西部地區，表明東部地區系統內部各要素彼此之間具有更高的正向協調關系，系統由無序走向有序的趨勢更加明顯，進而推動了耦合度的進一步發展。協調度不夠是導致中、西部地區耦合度不高的重要原因，這意味著未來中、西部地區耦合度的有效提高應更加注重系統的協調發展。

（三）比較分析

基于上述三系統耦合度變動研究結果可對三系統間的協調發展狀況進行分析，但是對于三系統耦合度是由哪兩個系統主導的以及耦合度不高主要受制于哪兩大系統還不曾知曉。因此，本文利用（6）式計算二系統耦合度（計算結果未列出），通過與三系統耦合度對比分析來推斷三系統耦合度變化的主導因素，依據計算結果與三系統、二系統耦合度趨勢圖（見圖6）可得如下結論：

從整體來看，“人口—經濟”“人口—儲蓄”“儲蓄—經濟”三類二系統耦合度趨勢圖與三系統耦合度趨勢圖呈現出較為相似的變動趨勢，說明人口、儲蓄與經濟增長三系統耦合度的變化與每個二系統的耦合度密切相關。具體來看，“人口—儲蓄”二系統耦合度始終高于三系統耦合度，“經濟—儲蓄”“人口—經濟”耦合度始終低于三系統耦合度，“經濟—儲蓄”耦合度趨勢圖始終處于耦合度趨勢圖的最下方，這說明“經濟—儲蓄”“人口—經濟”的耦合對三系統耦合度的增長沒有表現出積極的帶動作用，意味著提高“儲蓄—經濟”“人口—經濟”之間的良性耦合是我國三系統耦合持續提升的關鍵。

（四）重心分析

由三大系統耦合度空間匹配程度可知，不同區域之間的耦合度存在較大差異，因而有必要對三大系統耦合度演變趨勢從空間維度向時間維度進行拓展分析。因此，本文引入空間重心模型，通過計算人口結構綜合指數、儲蓄綜合指數以及經濟增長綜合指數的重心隨時間移動的規律來對此展開分析。

1. 重心軌跡特征分析。由圖7經濟增長空間重心變遷軌跡可以看出，1997—2017年經濟增長的重心在33.13°N—33.58°N和112.50°E—113.60°E之間變換，經濟增長重心緯度方向向南移動0.45°、經度方向向南移動1.1°。總體來看，經濟增長重心向東南方向移動，直線移動距離102.93公里，年均約移動4.90公里。這是由于東部沿海地區具有得天獨厚的自然環境、大量的資金、先進的技術和管理經驗以及豐富的人口資源等優勢，促使東部沿海開放省份的經濟實現跳躍式發展，從而使得經濟重心整體向東部沿海地區移動。

由圖8儲蓄空間重心變遷軌跡演化軌跡可知，21年間我國儲蓄重心在33.28°N—34.02°N與112.27°E—113.32°E之間變動并呈現著分布不平衡的特點：1997—2014年的連續性比較差，出現了遷移—折返—遷移的特點，2014—2017年儲蓄的空間遷移出現了連續的變化。總體來看，儲蓄重心向南移動了0.28°，向東移動了0.80°;直線移動距離94.02公里，年均約移動4.48公里。由此可知，我國的儲蓄重心與經濟重心移動方向吻合度較高，這說明儲蓄變動與經濟發展方向具有一致性。

由圖9人口結構空間重心變遷演化軌跡可知，1997—2017年人口結構重心在33.51°N—33.85°N與111.94°E—112.34°E之間波動。從整體來看，移動方向主要從東北向西南方向移動，其中，重心緯度方向向南移動0.34°、經度方向向西移動0.41°，直線移動距離24.15公里，年均約移動1.15公里。總體來看，遷移趨勢可以分為兩個階段：第一個階段，1997—2010年人口結構重心向東南方向遷移;第二個階段，2010—2017年人口結構重心回流中西部地區。重心移動的主要原因可能有兩點：一是自20世紀90年代中期開始，我國漸進式地放松戶籍制度，導致人口流動限制減少，東部沿海地區憑借較高的工資水平、良好的公共服務設施以及較多的工作機會吸引大量的人力資本向該地區集聚，這即第一階段人口結構重心向東部沿海地區轉移的原因（張建武等，2021）[47]。二是隨著東部沿海地區產業結構優化，中、西部地區承接產業轉移速度加快，加速了原有外出人口回流，外加生育政策的持續放開，使得中、西部（如安徽、四川）部分人口大省的人口自然增長率也開始顯著上升，導致人口重心向中、西部地區轉移。

2. 重心距離分析。為進一步探討三系統空間匹配程度主要受制于哪兩大系統的空間匹配狀況，本文進一步通過兩兩系統間的空間重心距離變動趨勢圖（見圖10）來進行分析。從整體來看，“人口—經濟”二系統的空間重心距離最大，空間匹配度最低，而“儲蓄—人口”二系統和“儲蓄—經濟”二系統空間重心距離大概呈現出相反的變動趨勢。

“人口—經濟”的空間重心距離雖然在2001年和2009年有兩次拐點，但是2011年之前整體較為平穩，2011年以后兩者空間重心距離加速擴大，空間匹配度加速下滑。“儲蓄—經濟”的空間重心距離從短期看雖有起伏，但是從長期來看兩者之間的距離比較穩定，這說明儲蓄和經濟增長之間有著較為穩定的相關關系。“儲蓄—人口”的空間重心距離波動性較大，與“儲蓄—經濟”兩者之間的空間重心距離變動趨勢大多呈現相反狀況，這說明儲蓄和人口的匹配度上升的同時，儲蓄和經濟之間的匹配度會下降，但這種情況近兩年逐漸消失。

綜合以上分析可知，從整體來看，三系統耦合度和空間重心距離都比較穩定，但當前“人口—經濟”和“儲蓄—人口”的空間匹配程度有所下降，制約著三系統耦合度的持續提高。

五、結論

本文以三系統耦合模型為基礎，運用1997—2017年我國31個省份人口、儲蓄、經濟增長的面板數據，全面解析三系統之間相互作用以及時空上存在的差異。研究結果表明，（1）從三系統綜合指數趨勢圖來看，2005年之前三者均呈現較快的增長速度，2005年以后人口結構綜合指數趨于平穩，儲蓄綜合指數出現持續下降態勢，經濟增長綜合指數雖然繼續上升，但增長速度卻明顯下降;分區域觀察，經濟增長、儲蓄綜合指數由于東部地區的率先發展而導致區域差距逐步擴大，而人口結構綜合指數由于西部地區的不斷改善而使得中、西部差距逐步縮小。（2）從耦合度角度看，三系統耦合值持續上升趨勢較為明顯，東、中、西部各區域耦合度差距明顯。（3）從兩系統耦合來看，“人口—經濟”“儲蓄—經濟”的協調發展是實現三系統跨入更優質耦合層次的關鍵，結合空間重心距離分析發現，“儲蓄—人口”與“儲蓄—經濟”的空間重心距離變動趨勢大多呈現相反狀況，這說明儲蓄與經濟兩者在空間距離上并未實現較好的配合，阻礙三系統協調發展。同時，由于“人口—經濟”兩者之間的空間距離較高，并且近些年該距離正逐步擴大，提升了三系統耦合度，表明人口與經濟之間的協調發展關系有所失衡，使其無法發揮協同作用。

結合本文實證結果，提出以下建議：第一，由本文的研究結果可知，我國儲蓄與經濟增長之間呈現出良好的協同互動關系，展現了經濟發展的一般規律，即經濟發展本身會刺激儲蓄的增加，而儲蓄增加誘發的投資又是經濟增長的重要推動力。因此，應理性看待我國高儲蓄率現象，在短期內依靠“儲蓄紅利”支撐的高投資，仍將是中國內外雙循環發展模式的基礎性支撐。第二，人口結構改善不僅能夠有效提高整體經濟發展水平，還是縮小東、中、西部區域發展差距的關鍵。因此，我國今后應繼續重視人口老齡化和人口出生率下降對人口年齡結構的影響，并結合現實情況對生育政策進行調整，同時加大人力資本投資，實現人口數量大國向人口質量強國的轉變。第三，我國各個省份三大系統具有正向耦合的特征，人口、儲蓄、經濟增長三者之間存在一個正向協調發展的區間。因此，政府應該做好宏觀調控，最大化三者之間的促進作用。例如，“人口—經濟”“儲蓄—經濟”兩系統較低的空間配置效率是導致三系統耦合度不高的重要原因，我國今后應協調好三者之間在空間上的分布狀況。

注：

①東部為北京、天津、河北、上海、江蘇、浙江、福建、山東、廣東、海南、遼寧等11省份;中部為吉林、黑龍江、山西、安徽、江西、河南、湖北、湖南等8省份;西部為重慶、四川、貴州、云南、西藏、陜西、甘肅、青海、寧夏、新疆、廣西、內蒙古等12個省份。

②限于篇幅，協調度和發展度數值以及趨勢圖不再列出。

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Savings，Demographic Structure and Economic Growth

——from the Perspective of System Coupling

Li Tingting/Lu Jin

（School of Economics，Qingdao University，Qingdao? ?266071，Shandong，China）

Abstract：Based on the panel data of 31 provinces（municipalities and autonomous regions）in China from 1997 to 2017，this paper analyzes the temporal and spatial evolution patterns of the three systems of savings，demographic structure and economic growth in each provincial economy，as well as the characteristics of the coupling relationship between the two systems from the perspective of coordinated system development. The results show that：firstly，from the trend graph of the composite index of the three systems，all three showed a fast growth rate before 2005，but the composite index of demographic structure leveled off and savings began to show a continuous decline in recent years，while economic growth continued to rise but the growth rate dropped significantly after 2005;secondly，in the long run，the three systems have a relatively stable positive coordinated development characteristic，among which the coordinated development of the "population-savings" system plays a positive role in supporting the optimization and enhancement of the three systems，while the "population-economy" and "economy-savings" systems are less efficient in spatial matching. The spatial matching efficiency of the "population-economy" and "economy-savings" systems is low，which is not conducive to the improvement of the coupling degree of the three systems; thirdly，whether it is the three systems or the two systems，their coupling values are decreasing from east to west，and the regional disparity is becoming more and more obvious; fourthly，from the trajectory characteristics of the change of the spatial center of gravity of the three systems，the focus of gravity of China's economy，savings and population structure as a whole shows the characteristics of direction shift in stages.

Key Words：aging，savings，economic growth