人口老齡化、產業(yè)高級化及經濟增長關系研究

摘 要：在中國人口老齡化趨勢越發(fā)明顯的背景下，運用時變參數向量自回歸模型，基于1992-2022年我國人口、產業(yè)、經濟的相關數據，對人口老齡化、產業(yè)高級化與經濟增長之間的動態(tài)關系進行實證檢驗。研究發(fā)現，老齡化對產業(yè)高級化產生了積極的促進作用，同時對經濟增長呈現抑制效應；人口老齡化對產業(yè)高級化的短期影響較弱，長期影響逐漸增強。此外，老齡化的不同階段對產業(yè)高級化和經濟增長的影響具有顯著差異，尤其在深度老齡化階段，老齡化對產業(yè)高級化的正向沖擊強度較大，而對經濟增長的負向沖擊更為明顯。

關鍵詞：人口老齡化；產業(yè)高級化；經濟增長；TVP-VAR模型

中圖分類號：F124 文獻標志碼：A 文章編號：1673-291X（2024）15-0121-04

中國經濟正處于高速增長轉向中高速增長的“新常態(tài)”，其間產業(yè)結構優(yōu)化和增長動力轉換至關重要。然而，不斷上升的人口撫養(yǎng)比和老年人口比例，以及逐步減少的勞動力供給，對企業(yè)用工成本產生了顯著影響，同時也導致勞動生產力的下降。這既不利于產業(yè)結構的優(yōu)化升級，也對經濟的健康發(fā)展構成了挑戰(zhàn)。因此，探討人口老齡化對產業(yè)結構升級及經濟增長的影響關系具有重要的理論價值和現實意義。本研究將圍繞這些因素，詳細分析人口老齡化對經濟增長的影響，深入研究人口老齡化與產業(yè)結構升級之間的關系，探索其帶來的挑戰(zhàn)與可能的積極影響。

一、文獻分析與傳導路徑基礎

隨著我國人口老齡化對產業(yè)演進和發(fā)展的影響逐漸顯現，諸多研究聚焦到人口老齡化與產業(yè)升級的問題上來。例如，楊穎、樸英愛的研究強調了資本與勞動的替代在地區(qū)老齡化和勞動技能構成中的作用，指出老齡化可能導致產業(yè)結構向服務業(yè)傾斜[1]。王欣亮等人認為老齡化能提高勞動力質量，從而推動產業(yè)升級和轉型[2]。王宏研究發(fā)現，人口老齡化對產業(yè)的影響具有滯后性和持久性[3]。通過這些研究，可以看出人口老齡化對產業(yè)結構的影響是通過多種傳導路徑實現的，人口老齡化對產業(yè)結構的影響是一個復雜的多維度、動態(tài)過程。

在人口老齡化與經濟增長方面，左學金探討了中國人口負增長對經濟和社會的影響，指出勞動力和資本對經濟增長的貢獻將減弱，創(chuàng)新和技術進步將成為未來經濟增長的關鍵[4]。趙昕東和陳麗珍的研究表明，人口老齡化對經濟發(fā)展的影響是兩方面的[5]。一方面，它會通過促進資本積累和提高勞動力的資本水平來間接提升勞動生產率。但另一方面，老齡化可能會阻礙創(chuàng)新，從而也會對勞動生產率產生負面影響。然而，不同的學者也有不同的看法。厲克奧博等人認為人口質量，包括健康狀況和教育水平，是重要的考量因素[6]，并預測中國的人力資源總量在2040年前仍會增長。同時，李杏及M.W.Luke Chan也認為人口年齡結構變化與經濟增長并無強相關性[7]。

綜合來看，人口老齡化對經濟增長的影響是多方面的。與產業(yè)結構傳導路徑相似，勞動力和資本的減少，人力資本水平的提高和產業(yè)結構的優(yōu)化，以及儲蓄率和養(yǎng)老保險支出的變化，這些老齡化對經濟增長的影響構成了一個多維度且動態(tài)的過程。

二、TVP-VAR模型介紹與構建

（一）模型介紹

與傳統(tǒng)的向量自回歸模型（如VAR、SVAR）相比，不同于其假設模型參數和誤差項方差為恒定值，TVP-VAR模型允許模型參數隨著時間的推移發(fā)生變化，這更為符合經濟發(fā)展的真實狀況。

SVAR模型的一般形式可設定為：

Ayt=B1yt-1+B2yt-2+...+Bkyt-k+ut，t=k+1，...，n（1）

其中yt是n×1維向量，A、Bi、i=1，...，k是n×n維聯立系數矩陣，ut是n×1維擾動項，ut～N（0，Σ），對Ω做喬洛斯基分解AΣA'=ΩΩ'，其中A為下三角矩陣：

A=1 0 ... 0a■ 1 a■ ... a■ 0，而Σ為對角矩陣：

Σ=σ 1，t 0 ... 00 σ■ 00 ... 0 σ■。

因此，模型可以表示為如下形式：

yt=B1yt-1+B2yt-2+...+Bkyt-k+A-1 Σεt （2）

將B1...Bk中的元素進行堆疊處理得到n2 k×1維向量B，定義Xt=In？茚（y't-1，...，y't-k），其中？茚表示克羅克內積，于是模型可簡化為：

yt=XtB+At-1 Σεt （3）

將模型系數進行時變推廣，即可擴展為TVP-VAR模型：

yt=XtBt+At-1 Σεt，t=k+1，...，n （4）

（二）模型設定、變量選取與數據處理

研究選取1992年第1季度至2022年第4季度的相關季度指標展開分析。使用老年人口占比即65歲及以上人口占總人口的比重，來表示人口老齡化程度，以符號ageing來表示；經濟增長采用季度gdp（當季值）的同比增長率作為評價指標；產業(yè)高級化則借鑒劉偉、張輝等人[8]的測量方法，構造的產業(yè)結構高度化指數包含量與質兩部分內涵，以符號indus來表示，由于統(tǒng)計年鑒數據為年度數據，研究使用線性插值法將其轉換為季度數據。所有數據均來自國家統(tǒng)計局。相關計算公式如下：

indus=■■Sit*Fit ① （5）

三個變量的原始序列都未能通過平穩(wěn)性檢驗，為滿足平穩(wěn)性的要求，對數據進行對數變換和差分處理，在差分后的序列基礎上建立TVP-VAR模型。根據模型估計結果的收斂情況以及AIC和SC準則，決定模型滯后階數為5階。

（三）模型估計

運用馬爾科夫-蒙特卡羅方法估計參數，模擬次數為10 000次。從模型的部分參數估計結果來看，在5%的顯著性水平下，參數收斂于后驗分布的假設無法被拒絕。另外，表1顯示，無效影響因子的最大值只有63.39，遠低于抽樣次數10 000。因此，理論上可以至少

獲得10000/63.39≈158個獨立樣本。基于以上結果，可以判定模型的參數估計有效，且擬合效果良好。

三、實證結果分析

（一）經濟增長對老齡化沖擊的脈沖響應

時變脈沖響應函數是一種能夠描述系統(tǒng)特性隨時間演變的脈沖響應函數。為揭示人口老齡化對經濟發(fā)展和產業(yè)結構調整的短期和中長期影響，本文選擇滯后4期、8期、12期作為時間跨度。

與時變脈沖響應函數不同，時點脈沖響應函數關注的是在特定時點的系統(tǒng)反應。根據研究需要，將中國老齡化劃分為三個階段：輕度老齡化時期（1995—2005年，老齡化率為6%—7.5%），中度老齡化時期（2006—2015年，老齡化率為8%—10.5%）和深度老齡化時期（2016年后，老齡化率超過10%，并在2022年達到14.9%）。根據這三個階段，研究選擇2000年第二季度、2010年第二季度和2020年第二季度作為研究時點。

圖1繪制了1992—2023年期間，經濟增長受到人口老齡化沖擊的脈沖響應變動軌跡。從圖1來看，三個響應曲線的走勢基本一致，且函數值都為負，這表明無論短期、中期還是長期，人口老齡化對經濟增長的影響都是顯著的負面效應。通過對每個響應曲線單獨分析，可以看到人口老齡化的短期影響相對較小且較為穩(wěn)定，沒有表現出明顯的波動性。相比之下，中長期的影響則相對較大，并且波動性較為明顯。如圖所示，人口老齡化在中長期對經濟增長的負面影響持續(xù)增加并在2004年左右達到頂峰，然后逐漸減弱；到2006年左右，人口老齡化對經濟增長的負面影響再次上升，并在2010年附近達到新的頂峰；隨著2011年二孩政策的實施，人口老齡化的中長期影響逐漸減弱，同時其走勢也開始保持相對穩(wěn)定。

此外，圖中滯后1年、2年和3年的脈沖絕對值依次增大，這表明人口老齡化的負面影響隨著時間推移而逐步加深。同時，由于滯后1年的曲線相對較平緩且絕對值較小，而中后期的曲線走勢相對曲折且絕對值較大，這證明了人口老齡化的負面影響主要體現在長期的抑制作用上，并且在長期表現上具有較強的波動性。

圖2展示了國內經濟增長在不同老齡化階段的脈沖響應變化過程。整體上看，除了2000年第二季度的響應函數表現出正向效應外，其他兩個時點的脈沖響應變化都表現出負向效應，且其走勢大體一致。在2000年第二季度特定時點，“輕度人口老齡化”并未產生明顯的負向沖擊，其響應曲線函數值整體為正，且趨勢平穩(wěn)，近乎直線。這表明，在人口老齡化為6%—7.5%的條件下，即便在滯后10期至12期的過程中有一定的負向影響，其程度也遠小于其他兩個時點的負向影響。而“中度老齡化”和“深度老齡化”的響應曲線在第2期后，都展示出顯著的負向影響，且隨著滯后期的延長，其影響也在不斷增大。這意味著，在過去十多年的經濟發(fā)展過程中，人口老齡化的沖擊已從正向效應轉變?yōu)樨撓蛐疫@種效應隨著時間的推移已變得越來越突出，對國內經濟增長造成了長期且強烈的負面影響。

此外，可以從圖中觀察到，“深度老齡化”的脈沖響應絕對值隨著滯后期的增加而逐漸小于“中度老齡化”的脈沖絕對值。這說明在“中度老齡化”階段，由于勞動力人口下降和人力資源結構不足的雙重因素，其負向影響大于“深度老齡化”階段。由于深度老齡化的影響，人力資源結構經歷了調整，其中資本積累和勞動力資本水平的提高帶來了正向效應。這種積極的變化有助于緩和老齡化的負面影響，相較于中度老齡化這一轉折階段，使得深度老齡化的影響相對更溫和。這反映出在人口高度老齡化階段，盡管面臨挑戰(zhàn)，但通過提高資本效率和優(yōu)化勞動力結構，可以部分抵消老齡化的不利影響。

總結起來，人口老齡化對中國經濟增長的影響經歷了由正向到負向，然后逐漸減弱的過程。在“輕度老齡化”階段，老齡化對經濟增長的負向沖擊較弱，因為充足的勞動力供給和較少的老年人口數量抵消了其負面影響。然而，在“深度老齡化”階段，隨著勞動力的減少和人口撫養(yǎng)比的上升，老齡化對經濟增長的負向影響開始顯著。但在人力資源質量逐漸提升后，其對經濟增長的負面影響總體上有所緩和。這強調了人口老齡化對經濟增長的影響不僅與老齡化的程度相關，也與人力資源的質量、數量和社會支持體系的狀況緊密相連。

（二）產業(yè)高級化對老齡化沖擊的脈沖響應

在圖3中可以看到，1992—2023年期間產業(yè)升級對老齡化的脈沖響應變化情況。在此圖中，短虛線、長虛線與實線分別描繪了在滯后1年、2年及3年的條件下，產業(yè)升級的脈沖響應路徑。

從宏觀角度審視，三個響應路徑的趨勢大體一致，這證實了分析結果的可靠性。并且，所有響應路徑的函數值均為正，這明確地指出無論是在短期還是在中長期，老齡化對產業(yè)高級化的效應均為積極正向，從而可認定老齡化在產業(yè)高級化過程中起到了關鍵的推動作用。不過，當細化到短中期，可以發(fā)現老齡化對產業(yè)高級化的影響近似于一條直線，波動性相對較小。這意味著，在短中期范圍內，老齡化對產業(yè)高級化的沖擊表現出相對的穩(wěn)定性。反觀長期趨勢下，老齡化對產業(yè)高級化影響的波動性顯著增大，且總體效應在2010年以后呈現上升的趨勢。此外，從數值角度考察，隨著滯后期的延長，老齡化所產生的積極效應在不斷放大，這預示著老齡化對產業(yè)高級化所產生的積極影響會持續(xù)增長。

圖4描繪了產業(yè)升級在各個時間點的脈沖響應變化軌跡，所有的軌跡均展現出上升的趨勢且大體一致，與上文中分析結果相吻合，再次印證了關于產業(yè)升級分析結果的穩(wěn)健性。從圖4可以看到，在“輕度老齡化”“中度老齡化”以及“深度老齡化”階段，老齡化對產業(yè)高級化所產生的沖擊均是積極且正向的。此外，隨著滯后期的增加，這種正面影響的強度也在逐漸增大。具體來講，“輕度老齡化”和“中度老齡化”的階段曲線趨勢大體相同，而在“深度老齡化”階段，軌跡以及脈沖響應值相對更高。這表明，在前兩個階段，老齡化帶來的正向沖擊相對于“深度老齡化”階段的脈沖沖擊力度較小，而“深度老齡化”階段帶來的正向效應則相對更大。

總結起來，老齡化的初期階段，人口結構的變動對產業(yè)高級化起到了顯著的作用，然而隨著滯后期的延長，其勢頭將落后于“深度老齡化”所帶來的積極效應。這可能是因為，隨著人口結構的持續(xù)變化，勞動力數量的減少迫使企業(yè)尋求先進技術和提高人力資源的質量以應對日益嚴重的人口老齡化環(huán)境。政府同樣需要建設更優(yōu)質的醫(yī)療保障和教育培養(yǎng)體系，以最大限度地發(fā)掘現有人口的生產力和創(chuàng)造力。因此，隨著老齡化的不斷加劇，學習成本不斷降低，產業(yè)的創(chuàng)新能力和人力資源也得到了提升，從而進一步推動了產業(yè)升級的過程。

四、總結與建議

本研究采用TVP-VAR模型，對中國老齡化進程對經濟增長和產業(yè)升級的影響進行了深入分析。結果揭示，老齡化對中國經濟增長和產業(yè)升級產生了深遠影響，其中包含負面效應和正面效應，且在不同老齡化階段表現出不同特征。

在經濟增長方面，老齡化無論在短期還是中長期，都顯著阻礙了經濟的增長，尤其在“深度老齡化”階段。這種影響主要源于勞動力供應減少、創(chuàng)新能力下降以及儲蓄率降低等因素。然而，隨著時間的推移，這些負面影響可以通過政策調整、人口結構變化和人力資源的變化得到緩解。在產業(yè)升級方面，老齡化對產業(yè)升級產生了顯著的正面影響，在“深度老齡化”階段最為顯著。這種影響主要體現在推動產業(yè)創(chuàng)新和人力資本投資，從而推動產業(yè)升級。在這一階段，各產業(yè)被迫采用更高級的勞動力和先進的技術來應對日漸減jGrtDOV3/rBrKDoiLLKIITPtYzlZlGzxPFQUroB8q1I=少的勞動數量。

因此，老齡化對我國經濟增長和產業(yè)升級具有重大影響，這些影響具有復雜的結構性特征，且隨著時間的推移和老齡化程度的加劇而發(fā)生變化。在應對老齡化的挑戰(zhàn)時，政府需要給予老齡化問題充分的重視，提高對老年人口的社會保障力度，積極推動產業(yè)升級以應對勞動力供應壓力，加大對人力資本的投資，特別是對教育和健康等領域的投資，以及加強對老齡化影響的研究跟進。

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