抑制抑或助推？人口年齡結構對通貨膨脹的影響
——基于1989—2019年日本面板數據的驗證

王笑非，陸杰華

(1.北京外國語大學 國際組織學院，北京 100089；2.北京大學 社會學系，北京 100871)

一、引言

近年來，人口老齡化成為全球性的重要民生問題之一，越來越受到世界各國的廣泛關注[1-2]。2020年第七次全國人口普查結果顯示，中國65歲及以上人口為19064萬人，占總人口比重為13.5%(1)國家統計局.第七次全國人口普查公報，www.stats.gov.cn/tjsj，12個省份65歲及以上老年人口比重超過14%。過去70多年，我國人口年齡結構經歷了從年輕型、成年型到老年型的快速轉變。未來，中國將呈現老齡化速度明顯加快，老齡化城鄉倒置加劇，老齡化程度與經濟發展水平背離等特點，中國“未富先老”不僅在總體有所表現，在局部地區可能更為嚴重。現階段我國已進入中度老齡化階段，積極應對人口老齡化已上升為國家戰略,事關國家發展全局，是一項戰略性、全局性、綜合性的宏大系統工程(2)2019年11月，黨中央、國務院印發的《國家積極應對人口老齡化中長期規劃》，以及《中華人民共和國國民經濟和社會發展第十四個五年規劃和2035年遠景目標綱要》明確提出，實施積極應對人口老齡化國家戰略，以“一老一小”為重點，完善人口服務體系，發展普惠托育和基本養老服務體系。。

隨著人口老齡化程度加深，人口年齡結構也隨之發生巨大變化，其長期變化趨勢深刻改變勞動力結構、勞動生產率、社會整體消費和儲蓄等行為，從人口年齡結構角度研究宏觀經濟變量的變動趨勢已經成為國內外研究的新動向。阿克索(Aksoy)等通過對OECD國家的研究，揭示了人口結構長期變化對經濟增長、利率水平、勞動時長和通貨膨脹率等多個宏觀經濟變量的影響[2]。在眾多宏觀經濟變量中，通貨膨脹率作為人口結構、全球化、儲蓄和投資以及宏觀貨幣政策等多因素共同作用的結果，學術界一直將其合理性和穩定性作為宏觀經濟政策中檢驗需求和供給平衡性的重要維度[3]。更為重要的是，國際清算銀行以及眾多央行研究顯示，人口因素解釋了較大比例的趨勢性通貨膨脹[4]，日本央行行長白川方明和美國圣路易斯聯邦儲備銀行(St Louis Federal Reserve Bank)行長布拉德(Bullard)等貨幣政策制定者，很早就認識到人口因素對經濟具有深刻影響，老齡化改變經濟增長預期，造成的需求和投資下滑，現已成為各國央行貨幣政策制定的重要考量因素之一[5-6]。金融市場中，人口年齡結構變化趨勢與全球資產定價之錨——國債收益率相生相伴，較低的人口增長率，推升資本—勞動比例，降低資本的邊際產量，從而對利率形成一定抑制效應[7]。學術界和業界高度認可通貨膨脹率與國債收益率的正相關性。長期來看，研究人口年齡結構變化對通貨膨脹率變動的影響，不僅可從一個維度深刻理解全球資本市場的長期走勢，也可作為解釋多維度政策平衡性的有效途徑[8-9]。

圖1 世界主要國家老年人口占總人口比重與通貨膨脹關系的散點圖

最早將人口年齡結構與通貨膨脹聯系起來的是麥克米蘭和貝索(Mcmillian &Baesel)，他們通過對美國戰后“嬰兒潮”一代進行分析，發現本國勞動人口增長會導致產出和失業率雙重下降，并引起實際利率和通貨膨脹率雙重上升[10]。利用OECD數據庫數據(3)https://stats.oecd.org/#，我們繪制了過去30年世界主要發達國家老年人口占總人口比重與通貨膨脹關系的散點圖(見圖1)，從圖中可以發現老年人口占比與通貨膨脹之間呈顯著的負相關關系。越來越多的學者開始關注人口年齡結構，特別是人口老齡化與通貨膨脹的關系，但老齡化對通貨膨脹水平的方向性影響卻缺乏定論。一方面，部分學者研究顯示老年人口比重提高對通貨膨脹有抑制作用，如布魯爾(Bruer)運用瑞典的時間序列數據，使用差分自回歸移動平均(Auto Regression Integrate Moving Average，ARIMA)模型和向量自回歸(Vector Auto Regression,VAR) 模型，研究瑞典人口年齡結構和通貨膨脹率的關系，發現老年人口比重增加是降低通貨膨脹率的主要推動力[11]，蔣偉發現老年撫養比上升可以解釋通貨膨脹的下降[12]。另一方面，部分研究從人口老齡化導致社會總儲蓄率下降的角度，發現老齡化對通貨膨脹有推升作用。林德和馬姆博格(Lindh &Malmberg)發現,在貨幣政策不變的條件下，人口年齡結構變動引起儲蓄變動，最終傳導至總需求,老年人口誘發通貨膨脹[13-14]。隨后，通過對OECD國家1950—1990年數據進行實證分析，發現65歲及以上老年人口比例增加會顯著降低本國勞動生產率，推升通貨膨脹水平[15]；部分研究表明，老齡化加劇導致總體經濟增速放緩，老齡化對儲蓄的負向效應顯著高于其對投資的負效應，給定消費水平下，老年人口消費商品和服務具有通貨膨脹效應[16]。

綜上所述，人口年齡結構轉變對通貨膨脹的影響具有不確定性，不僅取決于老齡化的水平和速度，更取決于地區經濟發展的階段以及宏觀環境。從老齡化程度差異來看，蔣偉發現人口老齡化對通貨膨脹抑制作用在不同國家中有顯著差異，老齡化程度越高對通貨膨脹抑制作用越大[12]。陳衛民等基于中國人口老齡化對通貨膨脹影響的線性與非線性分析，發現人口老齡化對通貨膨脹起到了顯著抑制作用，但老齡化達到一定程度后，反而推升通貨膨脹[17]。從地區和國別經濟差異來看，中國西部地區老年人口比重提高會抑制通貨膨脹，而中部地區則相反[18]。楊長江和皇甫秉超認為，人口老齡化帶來的效應需要結合各國的實際情況確定，對中國等發展中國家來說，老年人口比重上升會導致貿易品消費下降，相關產品價格貶值，抑制通貨膨脹[19]。

世界主要發達國家中日本人口老齡化程度最高。1989年12月，日經指數達到高點，此后開始下跌。1990年3月，日本大藏省發布《關于控制土地相關融資的規定》，對土地金融進行總量控制，這一急剎車導致本已走向自然衰退的經濟泡沫迅速破裂，支撐當時日本經濟增長的長期信用體系陷入崩潰，開啟日本連續20年的經濟發展停滯和通貨膨脹低迷，史稱“失去的二十年”，帶來嚴重的經濟和社會問題。日本這一歷史現象引發學術界持續關注，包括日本衰退的原因[20]，老齡化向利率、貨幣政策、財政政策的傳導機制，以及在零利率下限的約束條件下，人口老齡化對貨幣政策和財政政策有效性的影響等[21]。2013年，時任日本首相的安倍晉三為應對通貨膨脹低迷、經濟增長乏力、財政惡化以及一系列嚴重的社會問題，大力推行“安倍經濟學”。同時，為了應對人口年齡結構失衡這一日本經濟社會深層次問題，進行一系列勞動力市場改革，相關措施于2014年逐步落地。安倍任期內，日本政府債務依然維持較高水平，通貨膨脹率仍未達到央行長期目標，其貨幣政策和財政政策有效性下降[22]，經濟政策刺激效果較為有限[23]，究其原因，老齡化仍是不可忽視的影響因素。從通貨膨脹絕對水平來看，安倍任期內確實沒有顯著改善，但是作為日本戰后在任時間最長的首相，其勞動力市場改革措施是否相對緩解了日本深度老齡化帶來的社會經濟問題，仍值得進一步研究。

本研究聚焦日本長期人口年齡結構變化對通貨膨脹的影響這一核心問題，考慮日本經濟開放性高、產出增速一直很低等國別特征，對日本47個縣1989—2019年的數據進行分析，剔除其他經濟因素對通貨膨脹的影響以及歷次金融危機的短期沖擊，研究日本長期人口年齡結構變化對通貨膨脹的影響；在進一步分析中，以安倍政府勞動力市場改革措施逐步落地為時間節點，對數據進行分期研究，試圖揭示政策實施前后人口結構變化對通貨膨脹的影響是否發生改變，并分析勞動力市場改革、人口老齡化對通貨膨脹的傳導機制，為我國做好人口老齡化政策應對提供借鑒。

二、人口年齡結構對通貨膨脹影響的理論框架

理論上，人口年齡結構是宏觀經濟變量的重要決定因素，兩者間的關系十分復雜。我們試圖通過設立一個簡化模型，引入人口年齡結構變量，說明其對通貨膨脹產生的影響。林德和馬姆博格較早使用生產最優化模型柯布—道格拉斯(Cobb-Douglas)生產函數，從儲蓄率角度研究人口年齡結構與通貨膨脹關系[9-10]。隨后多位學者借鑒上述模型，用以構建通貨膨脹和人口年齡結構的關系[17]，并進一步結合菲利普斯曲線構建人口年齡結構對通貨膨脹的反應函數[24]。我們借鑒林德和馬姆博格所建立的模型[13-14]，在充分就業和完全競爭的市場環境下，生產者選擇勞動和資本進行生產，其收入為勞動收入和資本的租金收入，通過利潤最大化條件得出均衡時的資本總額。同時，假設勞動力供給是外生決定的，近似認為儲蓄率是人口年齡結構的函數。可以得到：

s=B∏nkak

(1)

其中，s是儲蓄率，nk是不同年齡段人口占比，B為常數，ak為不同年齡段儲蓄率。假設生產部門是同質的，由單一代表性的企業來表示，企業使用資本和勞動來進行生產，在充分就業條件下，總產量Q在t期可表示為柯布-道格拉斯生產函數：

(2)

其中，K是資本，L是勞動力，A是技術發展，a和b分別表示資本和勞動的產出彈性系數，a+b=1。家庭部門持有全部社會資產，并通過向企業部門發放貸款進行投資。rt是貸款利率，Rt=1+rt，wt為勞動工資，則t期家庭部門的收入表示為：

Yt=wtLt+RtPt-1Kt

(3)

(4)

在恒定收益假設下，企業利潤函數對資本數量的一階導數決定了企業利潤最大化。其一階導數為：

(5)

則最優資本數量為：

(6)

假設st為儲蓄率，是市場可交易貨物總量的均衡條件，即:

(7)

勞動力供給在不同時期存在一定差異，但是我們可以簡化公式，通過假設勞動力跨期為常數，即Lt+1=Lt，考慮最優資本數量和公司零利潤假設，于是得到：

(8)

(9)

(10)

這里Et是乘數誤差。對表達式取對數，并且總利率可連續近似表示R=er，總通貨膨脹率π=ei，i為該期間的平均通貨膨脹率，則等式變為:

(11)

(12)

公式(12)顯示，通貨膨脹率與人口年齡結構lognk、不同年齡段人口儲蓄系數ak、利率r及通貨膨脹自身的粘性有關，且不同年齡段人口通過儲蓄系數影響通貨膨脹。當經濟處于穩定狀態時，勞動人口會為自己的晚年存儲更多積蓄，儲蓄率為正，而非生產性老年人儲蓄率為負。但未來幾十年，老年撫養比(老年人與勞動年齡人口的比例)可能會進一步惡化，老年人平均預期壽命增加，養老體制以及其他多因素疊加，老年人需要為晚年儲蓄，老年人口的儲蓄系數也可能為正。因此，從儲蓄和支出平衡的視角看，老年人口比重變化對通貨膨脹的影響具有不確定性。

除人口年齡結構之外，通貨膨脹水平受其他多重因素影響，如利率通過影響貸款與儲蓄，最終對通貨膨脹產生影響；宏觀社會因素中，日本人口結構轉變同時伴隨居民初婚年齡上升、住房和教育成本提高，會顯著改變家庭部門投資與儲蓄的平衡；日本企業在境外大量投資，避開了過去20年國內需求下降和昂貴勞動力帶來的逆風態勢。這些結構性因素轉變都會影響通貨膨脹水平，但上述宏觀模型抓住了通貨膨脹或緊縮與人口年齡結構之間的顯著線性相關關系，為后續實證數據分析提供理論基礎。

三、計量模型與分析策略

1.模型設定

從上述理論模型可以發現，通貨膨脹率與人口年齡結構、利率r和通貨膨脹自身的粘性等變量線性相關。本研究提出一個用各年齡組人口占比解釋通貨膨脹的簡化回歸模型，并在模型中引入代表日本經濟特征的宏觀經濟變量以及外生沖擊變量。

理論上，諸如政府債務、貨幣總量、利率等宏觀經濟變量都是與通貨膨脹相關的內生變量，并與人口年齡結構相關。但人口結構對宏觀經濟變量的影響是一個長期緩慢的過程，因此本研究假設人口年齡結構與宏觀經濟變量相互獨立。基于上述考慮，具體計量模型如下：

(13)

其中，j為地區，t為時間，i為通貨膨脹率年比(百分比)，agestruc為各年齡段人口占總人口比例，X為影響通貨膨脹的宏觀控制變量，εj,t為殘差項。

2.核心自變量與控制變量

本研究的核心自變量為人口年齡結構。最早關注這一問題的林德與馬姆博格，并未將勞動人口(15—64歲)在年齡上細分[13]，隨著學界對人口年齡結構帶來的經濟影響研究的不斷深入，更多研究細分勞動者年齡結構，考查其對通貨膨脹和利率等經濟變量產生的影響及傳導機制[2,25]。我們試圖識別具有類似儲蓄和消費行為的年齡組，在模型中，將人口年齡結構分為青年人(15—29歲)、壯年人(30—44歲)、中年人(45—64歲)和老年人(65+歲)。由于結婚、置業、撫養子女，青年和壯年人口比重是決定資金需求的主要因素，儲蓄率一般為負。中年人口收入相對穩定，且預防性儲蓄動機較強，會相應調整自己的儲蓄和消費行為，儲蓄率一般為正。關于老年人口占比對儲蓄率產生的影響，學界有兩種解釋：一是根據生命周期假說，居民在老年期沒有收入，消耗畢生積蓄，老齡化導致社會總儲蓄率下降；二是理性預期假說認為隨著社會整體層面平均預期壽命的延長，老年人預期其退休生涯隨之延長，老年人口的儲蓄率不降反升[7，25]。我們將兒童(0—14歲)剔除在外，主要是考慮到避免多重共線性問題，因為兒童與父母之間的相關性較高。

關于宏觀控制變量，我們考慮從如下三個方面來體現其他宏觀經濟變量對通貨膨脹的影響以及金融危機和地緣政治等事件的短期沖擊：一是經濟內生變量。政府債務、貨幣總量、利率、儲蓄和經濟增長都與通貨膨脹有直接關聯。一般來說，經濟相對過熱的時期往往伴隨著通貨膨脹。本研究選取日本經濟社會研究所(Economic and Social Research Institute，Japan)發布的商業周期指數(4)Economic and Social Research Institute，Cabinet Office Home Page (cao.go.jp)作為內生變量，該指數構建涉及日本主要經濟部門的生產、銷售和盈利調查數據，是反映經濟運行整體情況較好的同步指標。二是經濟外生變量。日本經濟對外依存度高，進出口占GDP比重大，日元匯率通過價格、貨幣以及供給三個方面顯著影響企業成本、利潤、居民消費以及貨幣供給等，最終作用于通貨膨脹。此外，日元是全球公認的避險貨幣之一，博科(Bock)詳細解釋了日元在歷次金融危機以及地緣政治等風險事件發生時，呈現出顯著升值規律的原因[26]。長期來看，日元匯率波動可以充分反映日本外向型經濟的特點，且可以有效體現地緣政治事件以及各種危機的沖擊。本研究選取日元兌美元匯率變動作為外生變量。三是貨幣政策變量。在“失去的二十年”里，日本央行多采用非常規貨幣政策，利率、貨幣增量和信貸增速等傳統直觀的度量指標難以真實全面地反映實際貨幣政策情況，而日元匯率則是較好的間接反映貨幣政策的變量。所以，本研究在貨幣政策變量的選擇上與外生變量一致，為日元兌美元匯率變動。一般來說，貨幣政策寬松時，日元貶值，反之則升值。

3.數據來源

本研究從日本國家統計局得到日本縣級人口年齡結構占比數據與通貨膨脹數據，但統計局人口年齡結構和通貨膨脹數據統計口徑略有差別，前者為縣級數據，后者對于部分縣份只有主要城市數據。差異部分用該縣首府城市的通貨膨脹率近似代替縣域整體的通貨膨脹率，這一近似替代可能影響最終結果的精度，但不會影響方向性結論。關于宏觀經濟數據，日元兌美元貶值幅度(全文分析采用年比變化)和日本商業周期數據均來源于彭博新聞社(5)彭博新聞社創建于1981年，是全球領先的金融數據和新聞資訊提供商。，各縣宏觀經濟數據是統一的，具體統計描述見表1。

表1 變量描述性統計分析

表1顯示日本通貨膨脹率、各年齡段人口比重等變量在1989—2019年間變化較大，變動范圍分別為-2.8%—4.1%、10.46%—26.48%、21.74%—32.18%、14.73%—24.19%和8.05%—37.16%，反映了人口年齡結構與通貨膨脹率存在顯著的區域差異。匯率貶值幅度和商業周期，因跨越多次經濟危機，數據差異亦十分顯著。圖2為各年齡段人口比重與通貨膨脹率的散點圖，可以直觀反映人口年齡結構與通貨膨脹的關系，壯年人口比重與通貨膨脹呈正相關關系，中年人口比重則與通貨膨脹呈負相關關系，這與我們在理論分析中得出的結論一致。青年和老年人口比重與通貨膨脹率的關系并不十分明顯。老年人儲蓄意愿會受到多種因素影響，兩者之間關系有待進一步檢驗。

圖2 各年齡段人口比重與通貨膨脹關系的散點圖

四、實證結果分析

1.基礎模型結果分析

為使計量結果更加準確和穩健，我們做了兩方面分析：首先使用基準面板回歸分析，包括一般面板回歸、固定效應、隨機效應三種方法，通過相關計量檢驗判斷模型適用性；隨后為了克服內生性對估計結果穩健性的影響，從兩個維度進行穩健性檢驗：一是考慮控制變量對通貨膨脹的影響可能存在一定的滯后效應；二是考慮通貨膨脹自身的一階滯后項，并采用差分廣義矩陣(DIF-GMM)方法。表2為基準回歸估計結果。我們首先使用面板混合最小普通二乘法，結果見表2模型1至模型4。由于對四個年齡組人口比重同時回歸存在多重共線性問題，我們分別對各年齡組進行回歸。為便于比較，模型5至模型8、模型9至模型12分別為固定效應和隨機效應估計結果。從面板固定效應設定檢驗看，相對于一般面板回歸，固定效應更優；從布羅施-帕甘(Breusch-Pagan)檢驗結果來看，相對于一般面板回歸，隨機效應更優。采用豪斯曼(Hausman)檢驗來判定使用固定效應抑或隨機效應模型，對1989—2019年數據進行分析，豪斯曼檢驗并沒有否定原假設。考慮到2008年全球金融危機、2012年歐洲債務危機顯著抑制全球通貨膨脹；而2014年日本提高消費稅，短期內推升通貨膨脹。上述多重因素導致通貨膨脹呈現大幅波動態勢，僅使用1989—2005年數據，豪斯曼檢驗發現固定效應更優。如表2所示，在面板回歸、固定效應與隨機效應三種方法下，人口年齡結構對通貨膨脹的回歸系數在顯著性和方向上并無二致，但固定效應模型解釋力度略好，本研究后續將采用固定效應模型分析。

表2 人口年齡結構對通貨膨脹的影響分析

表2結果顯示，青年人口和壯年人口比重增長會提高通貨膨脹率，并且在1%水平上顯著。一般來說，青年人口正處于事業起步階段，工作收入相對較低，但教育等各方面的投資處于生命周期中的較高水平，是凈消費者；壯年人口受到家庭影響，承擔撫養子女、購置房產等大額支出，也是凈消費者。因此，青年人口和壯年人口比重提高對社會的總價格水平產生正向沖擊。中年人口子女撫養成本下降，會提前關注養老支出，相應增加儲蓄，因而被動的消費行為也有所減少；同時，其勞動生產率處于較高水平[27-28]，可以有效地將研發投入轉化成勞動生產率[2]，這些因素使得中年人口比重上升會降低通貨膨脹率，并且在1%水平上顯著，與前述理論分析結論相符。

日本老年人口比重提高對通貨膨脹有顯著負向影響，但影響程度(系數絕對值大小)小于中年人。老年人應為凈消費人群，但日本的老齡化和勞動人口萎縮并未導致通貨膨脹，其原因有三個方面：一是日本老齡化進程恰逢全球化浪潮，同期世界上廉價而高效的勞動力相對充裕，日本制造業可將生產轉移至國外，特別是臨近的中國，使得制造業在國內吸收就業人口下降，本國勞動力萎縮并未導致工資上漲，缺少進一步提震消費的動力[29]。二是兼職人員和臨時工占勞動人口比例大幅上升。日本總務省數據顯示，1990年兼職人員和臨時工占勞動人口比例為13%，而2018年該比例已提高至30%。日本特殊的勞動力市場結構和年功序列制(6)二戰前，只有部分高級雇員享有長期雇用合同，為確保就業和鼓勵員工忠誠度，二戰后，長期雇傭合同逐步變為市場慣例。隨著時間的推移，在職培訓、晉升、工資收入以及其他福利也越來越依賴工作資歷，逐步形成日本現在獨特的年功序列制度。，導致在經濟增長前景黯淡時，企業無法像西方那樣通過裁員推高失業率，只能通過增加兼職員工占比降低企業人力成本，提高應對危機靈活性，以求自保。原本老年人口占比上升，勞動年齡人口占比下降應該產生的工資上升效應并不顯著[30]。三是老年人口平均預期壽命增加，同時養老保障水平略顯滯后，現有儲蓄難以覆蓋未來預期支出，老年人被迫調整儲蓄和消費行為，對通貨膨脹產生一定抑制作用。

我們雖然難以獲得日本各年齡段人口儲蓄細分數據，但日本國家統計局公布的2010年日本各年齡段家庭支出調查數據佐證了上述分析結論(見表3)。39歲以下青壯年人口住房、服飾等支出占比顯著高于其他年齡組；中年人群體其教育支出占比高于其他年齡組；而60歲及以上老年人在食物、醫療領域消費占比高于其他年齡組(7)日本國家統計局公布的2010年家庭支出調查數據中人口年齡結構分組與本文略有不同，但可以反映不同年齡群體的支出特征與消費習慣。后面的論述將多次引用這一數據。。青年人和中年人的消費主要集中在易產生大額負債的消費領域，老年人的消費則集中在必需品消費領域，呈現顯著的儲蓄和支出行為差異，進而對通貨膨脹產生不同影響。

表3 2010年日本分年齡段家庭支出占比調查數據 %

從宏觀控制變量回歸結果來看，日元貶值對通貨膨脹率有顯著的正向影響，包含如下兩個傳導路徑：從商品成本來看，匯率通過邊際成本向通貨膨脹傳導，日元匯率貶值引發多行業通貨膨脹率均有所提升，這與劉志蛟研究中的結論一致[31]；從貨幣政策來看，日元匯率貶值，導致本國對外貿易出現順差，構成外匯占款，最終基礎貨幣增發推動通貨膨脹上升；商業周期對通貨膨脹率有顯著的正向影響，也包含兩種傳導機制：一方面，周期影響商品供給和需求，最終影響通貨膨脹；另一方面，周期上升帶動勞動力市場回暖，居民失業率降低，通過菲利普斯曲線正向影響通貨膨脹。此外，回歸結果顯示通貨膨脹有很強的粘性，符合預期。摩爾(Moore)等學者也在研究中強調通貨膨脹自身粘性在通貨膨脹傳導機制中的重要性[32]。

2.穩健性分析

為了克服內生性問題，考察上述方法是否穩健，我們從以下兩方面進行穩健性分析：一是考慮人口年齡結構以及其他控制變量對通貨膨脹影響可能存在一定滯后效應，我們將人口年齡結構和控制變量的滯后項作為各自變量的工具變量，采用面板固定效應工具變量的方法進行回歸。回歸結果見表4模型1—4，人口年齡結構對通貨膨脹的影響與基準回歸結果在方向上一致，說明結論在考慮滯后效應的情況下依然穩健。同時，日元兌美元貶值和商業周期上升依然能夠顯著提高通貨膨脹率，這也與基礎模型的結果一致。二是考慮到通貨膨脹通常具有一定的持續特征，即當期的通貨膨脹率可能受到上一期通貨膨脹率的影響，我們在原有模型的基礎上，加入通貨膨脹的一階滯后項，并考慮加入滯后項帶來的內生性問題，采用差分廣義矩陣(DIF-GMM)估計方法對此加以解決[33]，即先對方程進行差分去掉固定效應影響，然后用一組滯后的解釋變量作為差分方程中相應變量的工具變量。表4模型 5—8 顯示了差分廣義矩陣估計結果。在判別工具變量過度識別的問題上，我們使用漢森(Hansen)等提出的檢驗方法[34]，P值均顯著大于0.05，不拒絕原假設，說明選取的工具變量有效。殘差序列相關性檢驗AR(1)和AR(2)表明，差分后的殘差存在一階序列相關性，但二階序列相關性并不顯著。根據新的估計方法所得的結果，依然發現青年和壯年人口比重的增長會提高通貨膨脹率，而中年和老年人口比重提高會降低通貨膨脹率。人口年齡結構變化對通貨膨脹的影響結論與基礎模型一致。從通貨膨脹滯后一期的影響來看，前期的通貨膨脹會正向顯著影響當期的通貨膨脹。以往學者關于中國人口年齡結構變化對通貨膨脹影響的分析中，穩健性檢驗方法與此類似[17,24]。各控制變量中，日元兌美元貶值幅度和日本商業周期在差分廣義矩陣模型下都顯著提高了通貨膨脹，與基礎模型結果一致。

表4 人口結構對通貨膨脹的影響(穩健性分析)

五、安倍政府勞動力改革逐步落地后的實證分析

2013年安倍政府上臺后，大力推行 “安倍的三只箭”，即大膽的金融政策、機動的財政政策和結構性改革，其中最為重要的是結構性改革政策。此外，2014年6月，安倍政府正式公布《日本復興戰略》報告，相繼成立“經濟財政咨詢會議”、“產業競爭力會議”和“規制改革會議”等改革機構，出臺了一系列改革措施，內容涉及雇傭制度、勞動力市場開放、農業改革、降低企業法人稅、創建“國家戰略特區”等。從這些政策中可以看出，安倍對勞動力市場進行結構性改革的基本內容和方向[35]，折射出日本政府的政策意圖及日本經濟的戰略走向如下：一是雇傭形式。2013年6月提出“限定正社員”(8)“限定正社員”是指根據合同決定勞動者的職務、工作地點和勞動時間的一種雇傭方式。的雇傭形式，其就業穩定性介于非正式雇員和正式雇員之間。二是財政政策。設立了促進企業采用新工人和增加勞動者工資的財政補助金。針對納稅企業，政府以稅收補貼形式把工資上漲額的10%返還給企業。三是勞動立法。制定解雇勞動者法律，明確解雇勞動者的資金補償標準。四是最低生活保障。將生活保障金的支付標準下調10%，限制勞動人口領取生活保障金的時間等。從通貨膨脹絕對水平來看，安倍任期內沒有顯著改善，日本1989—2014年的平均通貨膨脹水平為0.45%(剔除2008年金融危機影響),2015—2019年平均通貨膨脹水平為0.49%(9)日本國家統計局.www.stat.go.jp。但安倍是日本戰后在任時間最長的首相，作為安倍政權結構性改革的重要措施之一，勞動力市場改革提高了勞動參與率，但其是否相對緩解了日本深度老齡化帶來的通貨膨脹低迷？以下對這一問題進行詳盡分析。

通過使用相同實證模型，對2015年以后的面板數據再次進行回歸，觀測人口結構對通貨膨脹影響系數的變化情況。前面1989—2019年面板數據分析采用年度數據，但在對2015—2019年的數據進行回歸時發現，5年的通貨膨脹率數據受到國際地緣政治風險事件頻發和日本國內消費稅改革等多重因素共同影響，成發散狀態，因此選取月度數據進行回歸。其中宏觀經濟和通貨膨脹月度數據源不變。對于貨幣貶值幅度月度數據，考慮其對通貨膨脹影響的滯后效應，經測算相關性，日元兌美元貶值幅度滯后期為1個月。對于人口結構，上述數據源只包含年度數據，我們使用線性差值方法得到月度數據。以北海道為例，對單一縣級1989—2019年人口結構數據使用HP濾波法(Hodrick Prescott Filter)(見圖3)，發現各年齡段人口結構數據中趨勢項均占據絕對主導地位(10)我們還對日本東京、京都、靜岡縣、香川縣、福岡縣縣級數據使用同樣方法，得到相似結論，所選縣既包含日本府道縣所有類型行政區劃，也覆蓋北海道、本州、四國和九州四島。。因此，本研究通過線性插值法得到人口年齡結構月度數據。

圖3 北海道各個年齡段人口占比HP濾波分解示意圖

我們將日本經濟泡沫破滅后分為1989—2014年和2015—2019年兩期進行分析，結果見表5。與基準回歸結果相比，2015年以后，壯年人口占比轉而抑制通貨膨脹(模型回歸系數)，而老年人口占比則推升通貨膨脹，均在1%統計水平顯著。在模型2和模型4中，商業周期和日元兌美元貶值也均對通貨膨脹率有顯著正向影響，通貨膨脹呈現顯著自身粘性，均與基礎模型結論一致。青年和中年人口比重對通貨膨脹的影響統計不顯著。

2015年后，壯年人口比重對通貨膨脹的影響由正轉負，這與安倍政府的勞動力市場改革措施存在時間上的一致性。安倍政府相關措施在維持勞動市場穩定方面飽受詬病，雖然制定了工資上漲稅收返還制度，但一些日本企業為了獲得新雇員補助金，紛紛增加非正式勞動者；通過立法明確解雇勞動者的資金補償標準，但在政策執行中，法案降低了企業解雇勞動者的門檻，導致壯年人口失業風險增加；面對勞動力流動過程中產生的摩擦性失業和完全失業現象，安倍政府缺少應對政策，反而降低了最低生活保障金的給付標準。以上措施降低了壯年人口預期收入以及收入穩定性，限制了其支出意愿，最終對通貨膨脹產生一定抑制作用。日本國家統計局家庭支出調查數據顯示，2019年，日本30—39歲人口住房、日常娛樂支出與2010年相比，分別下滑4.2%和1.4%，此前占比較高的消費分項，其數據顯著下滑。同期日本非正式雇員占比持續上升，2020年底已經超過30%(11)日本勞務省，www.mhlw.go.jp，企業雇傭更多的非正式雇員取代高薪、高福利正規雇員，導致社會整體平均工資和就業穩定性雙雙下降。范紅忠等分析就業穩定性對居民消費率的傳導機制，得到一致結論：就業穩定性對居民消費率有非常顯著的正向影響，非正式員工占比上升將抑制居民整體消費意愿[36]。

表5 不同時期人口年齡結構對通貨膨脹影響

2015年以后，日本老年人口比重對通貨膨脹的影響由負變正。這與老年人口勞動參與率提高促使收入上升、儲蓄意愿下降等因素相關。安倍政府推行的一系列勞動力市場改革政策，有效提高了婦女和老年人口的勞動參與率。截至2020年，日本55—64歲人口勞動參與率達到75%，65歲及以上人口勞動參與率也超過25%(12)日本國家統計局，www.stat.go.jp，領先全球。人口老齡化從降低勞動人口占比和提高社會總撫養比兩方面產生影響，老齡化程度越高，勞動年齡人口占總人口比重越低，人口撫養比越高。在假設其他條件不變時，老年勞動參與率提高，非生產性老年人口占比下降，勞動人口占比上升，可以一定程度上抵消人口老齡化帶來的負面作用。這與胡鞍鋼關于勞動參與率與人口老齡化之間關系的結論一致[37]。從老年勞動參與率提高對通貨膨脹的傳導機制來看，越來越多的老年人可以通過工作來補貼養老金的不足，對應地，支出的預期上升，儲蓄的意愿可能有所下降。老年人勞動生產率低，從事生產的收入有限。與之前相比，其收入上升有限，支出提高，儲蓄意愿下降，逐步向凈消費群體轉變，老齡化對通貨膨脹的影響由負轉正。多項日本老年人儲蓄和消費數據很好地支持了這一個觀點。在儲蓄層面，日本央行《金融穩定報告》(FinancialStabilityReport)顯示，2018年日本老年人存款占個人資產比重較2013年下降12個百分點(13)日本央行，www.boj.or.jp。在消費層面，日本國家統計局家庭支出調查數據顯示，2019年日本60—69歲老年人醫療、子女出國和娛樂用品支出較2010年分別上升4.9%、2.8%和7.1%(14)日本國家統計局，www.stat.go.jp。此外，與2015年之前相比，美國總統特朗普上臺后，逆全球化趨勢有所抬頭，部分日本企業被迫將生產線搬遷至人力成本更高的美國市場，抵消了此前全球化給日本企業帶來的廉價勞動力，推升通貨膨脹水平。

需要指出的是，本文分析了安倍政府勞動力改革措施落地后人口年齡結構對通貨膨脹影響的變化和原因，但2015—2019年只含5年數據，日本人口年齡結構對通貨膨脹的影響是否發生變化，還需更多數據檢驗。此外，通過使用線性插值方法估算人口年齡結構月度數據，在精度上可能有一定損失，但人口變化過程十分緩慢，使用估算的月度數據對方向性結論并不產生影響。

六、主要結論及其對中國的借鑒

經濟泡沫破裂之后，日本經歷“失去的二十年”，同期疊加人口結構快速轉變，一方面青年和壯年人口比重持續下降，勞動人口呈現下行趨勢；另一方面老年人口比重快速增加，呈現人口快速老齡化趨勢，經濟發展的“人口負擔”日趨加重，日本也經歷通貨膨脹低迷、經濟發展停滯等一系列社會問題。本研究在對人口年齡結構影響通貨膨脹的作用機制進行理論探討的基礎上，利用1989—2019年縣級面板數據對人口年齡結構與通貨膨脹之間的關系進行了實證分析和穩健性檢驗。隨后分析安倍政府上臺后推出的經濟和勞動力市場改革措施，用相同實證模型對數據進行分期研究，考察人口年齡結構對通貨膨脹的影響是否發生變化，并對背后原因進行探究，主要得出以下兩方面結論。

一是充分考慮日本經濟的國別特點，在控制其他影響因素后，發現青年和壯年人口比重上升能夠提高通貨膨脹率，中年和老年人口比重上升會降低通貨膨脹率，且相關結論在1%水平上顯著，這一結果與人口老齡化抑制通貨膨脹這一主流實證研究結論相符。模型同時分析了其他經濟與貨幣政策等宏觀變量的影響，發現商業周期、日元貶值都會推升通貨膨脹水平，通貨膨脹還有很強的自身粘性。

二是安倍政府上臺后推行了一系列勞動力市場改革措施，提高了婦女、老年人口以及非正式員工的勞動參與率，但也從一定程度上降低了勞動力市場的穩定性，在相關措施逐步落地后，人口年齡結構對通貨膨脹的影響發生了一定程度的改變。壯年人口比重上升會對通貨膨脹產生一定抑制作用，老年人口比重上升開始逐步推升通貨膨脹。此外，老年勞動參與率的提高一定程度上抵消了人口老齡化對通貨膨脹的負向影響，但老年人勞動參與率顯著低于適齡勞動人口；長期來看，其對通貨膨脹抑制作用的改善存在瓶頸。

本研究對中國具有明顯的借鑒作用與啟示意義。當下中國已經步入中度老齡化社會，也是第一個步入老齡社會的發展中國家的人口大國，將面臨世界前所未有的“在低收入階段進入老齡化”的發展道路。未來10—20年內，我國青年和壯年人口比重將逐步下降，而老年人口比重會則會進一步提高，因此，人口年齡結構變化總體上會對通貨膨脹率起抑制作用。在這種背景下，未來應積極應對人口老齡化帶來的負面經濟影響，將通貨膨脹率水平保持在合理區間，這對于穩定宏觀經濟大盤、保持社會大局穩定意義重大。基于本研究結論，提出如下三個方面政策建議，以期統籌兼顧、多策并舉，應對人口老齡化帶來的挑戰。

一是開發利用老年人力資源，提升老年人口就業能力，提高老年人口勞動參與率；同時加大人力資本投入，推動整體社會層面勞動參與率的提高。日本人口老齡化程度最高，安倍政府上臺后推行的一系列勞動力市場改革措施推升了婦女與老年人口勞動參與率，一定程度上抵消了老齡化對通貨膨脹產生的負向影響。

二是進一步完善勞動人口的社會保障制度，上調最低生活保障金標準，消除差別工資制度，完善勞動法及配套法律法規，保障勞動者合法權益，維護勞動力市場秩序與穩定。安倍政府上臺后，拓展新的勞動雇用模式，制定法律法規明確勞動者解雇補償，調整勞動保證金。一系列政策意在提高勞動人口勞動參與率，但在實際執行過程中，因缺乏配套政策，降低了勞動力市場的穩定性，受政策影響最大的壯年人口反而對通貨膨脹產生一定抑制作用。

三是適時調整勞動就業政策。人才是我國經濟社會發展的第一資源，隨著人口預期壽命提高，人口平均受教育年限增加，建議適時出臺彈性退休年齡政策，允許勞動者在一定范圍內靈活延長退休年齡。同時優化延遲退休政策，建立退休年齡與養老保障的聯動調整機制[38]，在預期壽命延長的背景下，夯實提高老年勞動供給的制度保障，服務國家宏觀大局。