《商务统计学》结课论文

统计与数理学院本科毕业论文商务统计学结课论文 （20132014学年度第1学期）关于人口红利与中国经济增长的计量分析 统计研究报告 学生专业：市场营销 学生班级：12级02班学生学号：9123120218 学生姓名：沈嘉明2012年12月4日内容提要:经济发展和人口问题密切相关。本文利用科布-道格拉斯生产函数对“人口红利”促进经济增长的三个方面进行分析，主要以历年中国储蓄水平相关指标数据为样本对储蓄方面的影响进行了实证分析，运用Eviews软件，通过回归等统计分析方法对样本数据进行检验；并对其余两方面进行了简要阐述。结果表明储蓄水平、劳动参与率、劳动力配置效率均从一定程度上促进中国经济的增长，在此基础上还对我国“人口红利”如何最大化促进经济增长提出了几点建议。 关键词：人口红利 经济发展 储蓄水平 劳动力配置效率 劳动力素质一、背景介绍1998年，联合国人口基金在世界人口现状(1998)中正式使用“人口红利”一词，使“人口红利”这一概念逐渐为学界认同和使用。安德鲁梅森最先在其论文中使用“人口红利”一词1。此后，布鲁姆与威廉森将“中间大，两头小”的人口结构视为“人口机会窗口”或“人口红利”2。国内较早认识到“人口红利”的有蔡昉、王德文3、于学军4、陈友华5等人。目前，对于“人口红利”的研究尚处于起步阶段，关于“人口红利”的定义也众说纷纭。总结起来有“结构论”、“期限论”、“因素论”等三种看法。“结构论”认为，“人口红利”是人口转型过程中出现的人口年龄结构优势导致的高劳动力参与率对一国经济增长的积极效应。“期限论”将能够带来劳动力增加、储蓄和投资增长、人力投资提升以及就业机会增加的，对社会经济发展有利的人口年龄结构时期视为“人口机会窗口”或“人口红利”。“因素论”认为，在劳动年龄人口比重高的情况下，人口生产性强，社会储蓄高，这种有利于经济增长的人口因素为“人口红利”。尽管学者从不同角度阐述了对“人口红利”的看法，但综合来说，所谓“人口红利”，是指一个国家的劳动年龄人口占总人口比重较大，抚养率比较低，为经济发展创造了有利的人口条件，整个国家的经济成高储蓄、高投资和高增长的局面。6“人口红利”是造就中国经济奇迹的最重要因素之一。中国近几十年经济持续快速增长已经成为一个世界奇迹。在探讨中国为什么能够创造经济增长奇迹的时候，很多人认为“人口红利”是一个至关重要的原因，“人口红利”也因此和中国经济增长的前景联系在了一起。二、“人口红利”对经济增长的作用“人口红利”离不开人口结构的转变:不同年龄的人群具有不同的经济行为，因而，处于不同的年龄结构阶段，人口对经济增长具有不尽相同的影响。一般来说，在人口的较大比例由少年儿童或老年人组成的情况下，社会负担率较高，生产性较低，对经济增长不利。而在劳动年龄人口比重高的情况下，人口生产性强，社会储蓄率也高，则有利于经济增长7。在后一种情况下，为经济增长贡献了一个具有促进作用的“人口红利”。目前，中国人口正值年龄机构较合理、适龄劳动人口比重较大，且农业劳动力大量剩余并有进一步转移的潜力，大量廉价农业剩余劳动力向城市非农业转移，可为经济增长提供大量机会成本为零的劳动力要素投入。这种人口年龄结构转变带来的促进经济增长的效应就是中国经济增长的“人口红利”效应。经研究人口年龄结构转变将通过以下四条路径促进经济增长，形成“人口红利”：(1)增加劳动供给作用，促进经济增长；(2)劳动负担比下降带来储蓄增加、人口投资增加从而增加资本存量拉动经济增长；(3)劳动负担减轻可以直接提高有效劳动，也会通过人力投资增加提高有效劳动，进而提高劳动生产率促进经济增长；(4)人口年龄结构转变不仅改变劳动供给而且同劳动负担减轻使得劳动供给数量相对于负担人口变得充足，从而促进经济增长。以下通过科布-道格拉斯生产函数对三方面进行分析反应“人口红利”对经济增长的影响：科布-道格拉斯生产函数（其中，是产出，代表劳动的有效性，是资本，是劳动，、分别代表资本和劳动的产出弹性）从该函数可看出“人口红利”从三方面推动中国经济增长：储蓄水平、劳动参与率、劳动力配置效率。1.储蓄变动的影响资本积累对经济增长有重要影响，而储蓄是资本积累的重要来源，所以，储蓄是一个国家或地区经济增长的重要经济因素。因此，研究储蓄变动产生的“人口红利”效应对中国经济的增长作用首先要研究储蓄的影响因素。储蓄的影响因素首先是经济收入水平，而由于劳动者是进行储蓄的主体, 因而劳动力的数量及其在全部人口中的比重决定着劳动力负担和消费倾向, 所以劳动负担比也是影响储蓄的主要因素。表1 历年中国储蓄水平相关指标数据年份城乡居民人民币储蓄存款（亿元）人均GDP（元）少儿负担比（%）老年负担比（%）总负担比（%）1978210.6378.6961.167.4468.61979226.61402.1160.087.3367.411980244.28428.3657.747.2865.021981256.98444.4856.677.2963.961982280.37477.3854.67.3763.521983310.93522.4652.177.0759.241984358.19594.0949.136.4355.561985406.55664.7846.915.8452.751986442.32712.1444.927.3452.261987493.63781.7143.677.350.971988549.41856.5242.417.2849.691989571.94878.3641.418.5849.991990593.67898.7540.837.9448.771991648.29968.8140.358.0148.361992740.351093.6539.908.1048.011993843.991232.6039.668.2847.941994954.561378.5739.228.4347.6619951058.601512.7939.018.6547.6619961164.471646.8238.968.8347.7919971272.761781.9738.369.0247.3819981372.041903.4937.829.2847.1119991476.312031.4637.199.5546.7420001600.322185.4836.289.7646.0420011733.152350.4834.5510.3544.9020021890.862547.8833.1510.5543.7120032079.952785.8831.7810.7542.5320042290.033049.3030.4410.8741.3120052528.193346.6529.0211.0040.0220062821.463715.2027.3910.9338.3120073157.214135.8826.7611.1737.93数据来源：中国统计年鉴(2008)(1)设定模型为了清晰地判断由于负担水平及人均GDP的改变是否带来了储蓄水平的变动,在此将城乡居民人民币储蓄存款和人均GDP、少儿负担比、老年负担比及总负担比综合起来进行分析。我们选取如下两模型研究储蓄与劳动负担比及经济增长之间的相关关系： (1) (2)为城乡居民人民币储蓄存款;为人均GDP;为少儿负担比;为老年负担比;为总负担比;和分别是两个模型的随机误差项。(2)估计参数 在设定模型的基础上用Eviews软件对模型中的参数进行估计结果如表2：表2 模型(1)回归结果VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.C8.4628010.38298622.096900.0000X10.0004194.92E-058.5224310.0000X4-0.0480710.006294-7.6373880.0000R-squared0.967358Mean dependent var6.679781Adjusted R-squared0.964940S.D. dependent var0.828631S.E. of regression0.155155Akaike info criterion-0.794140Sum squared resid0.649976Schwarz criterion-0.654020Log likelihood14.91210F-statistic400.0775Durbin-Watson stat0.142958Prob(F-statistic)0.000000由表2可知,模型估计的结果为：= 该回归方程可决系数较高，回归系数均显著。对样本量为30、两个解释变量的模型、0.05显著水平，查统计表可知，=1.284 ，=1.567，模型中=0.142958，说明经过差分已排除自相关。表4 模型(2)回归结果VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. C7.3771480.41111517.944230.0000X10.0001537.53E-052.0315000.0525X2-0.0507330.005090-9.9677500.0000X30.1379140.0457103.0171410.0056R-squared0.980202 Mean dependent var6.679781Adjusted R-squared0.977918 S.D. dependent var0.828631S.E. of regression0.123135 Akaike info criterion-1.227510Sum squared resid0.394216 Schwarz criterion-1.040684Log likelihood22.41265 F-statistic429.0957Durbin-Watson stat0.400764 Prob(F-statistic)0.000000由表4得模型估计结果为： 模型(2)同模型(1)回归方程可决系数较高，回归系数均显著。但模型中=0.400764,说明经过差分已排除自相关。从两个模型的估计检验结果可见, 我国居民的储蓄水平不断上升与人口年龄结构的变动有显著的关系, 储蓄水平与劳动总负担、少儿负担比和老年负担比均呈现负向相关。储蓄水平与少儿负担比呈现负向相关的原因是由于我国少儿人口数量的急剧降低, 使劳动者有更多的收入用于储蓄,从而相应提高了储蓄水平; 而储蓄水平由于老龄化程度的提高, 老年负担加重最终会导致储蓄的降低; 总体来看劳动负担的减轻使得居民储蓄存款增加。由此可见, 随着我国人口年龄结构的变动, 劳动负担比的下降使储蓄水平提高, 加快资本积累的速度从而促进经济增长。(3)模型检验以下对上述估计的模型进行检验，如下所示：经济意义检验模型估计结果表明，在假定其他变量不变的情况下，当年的劳动总负担比下降1%居民存款余额将增长0.002564%；少儿负担比下降一个百分点居民存款余额将增长0.008279%；老年负担比下降一个百分点居民存款余额将增长0.005192%。由此看来, 少儿负担的减轻促进了资本积累, 而老年负担的加重却减缓资本积累。我国在过去的30年里少儿负担大幅度降低, 老年负担缓慢上升, 从而居民存款余额得到上升。此外，我们可从结果中看到，人均GDP增加居民存款随之增加。 统计检验拟合优度：由以上两表可知，差分后两模型的分别为0.999841、0.999886，修正的可决系数分别为0.999814、0.999860，这说明模型对样本的拟合很好。检验:给定显著性水平=0.05，在分布表中可查3.3436202.60、=2.9838666.64。故应拒绝原假设，说明回归方程显著即人均GDP；少儿负担比； 老年负担比；总负担比对储蓄水平由显著影响。检验:给定显著性水平=0.05，由分布表可得=1.703、=1.706由上表可知两模型中各变量对储蓄水平由较强的影响。82.高劳动力参与率由科布-道格拉斯函数可看出，在一定的范围内劳动力要素投入越多，总产出越多。对该函数两边同时取自然对数则,再对其求关于时间的导数即。（,代表变量对时间的变化率）是劳动产出弹性与劳动增长率的乘积，代表劳动力对经济增长的贡献，不难看出人口中适龄劳动人口比例促进经济增长具有正效应。据2000年第五次人口普查数据显示，中国15岁-64岁劳动力人口为8.8亿，占总人口的70.15%；到2003年提高到70.4%。专家预测，在未来的15年中，劳动力人口所占比重都在70%左右，到2020年达到峰值9。 3.高劳动力配置效率配置效率是指在技术水平不变的条件下现存资源的重新配置带来的效率。在式中代表技术进步和资源配置效率的提高等不能用资本和劳动投入量解释的增长因素。我国工农业生产率的巨大差异为生产要素的重新配置，从而为其效率提高提供了广阔的空间。中国“人口红利”的大头在农村，农村地区有丰富的劳动力资源。因而，中国“人口红利”的程度将取决与农村剩余劳动力的转移程度。大量过剩农村劳动力一旦转移到生产率较高的工业部门就能发挥劳动力要素重新配置的巨大效应，创造出新的生产力。总之，人口与劳动力素质在中国经济增长中扮演了举足轻重的角色。研究表明，在过去的几十年经济增长中，物质资本的影响占28%，劳动力数量的影响占24%，人口流动或要素配置的影响占21%，其他因素占3%。我国的高经济增长主要归因于资本投入的增加、劳动参与率的提供和劳动力质量的改善。10三、政策建议通过上述分析可见, 在我国人口年龄结构的转变过程中形成的人口红利期内, 劳动供给充足、劳动负担轻等因素对经济的增长与发展有着显著的推动作用和影响。但从长期来看，一国的“人口红利”并不是持续的.人口转型理论告诉我们，“人口红利期”只是一国人口变迁过程中的一个必经阶段。从中国当前形势看，中国经济所享有的“人口红利”的黄金时代正在渐行渐远。但在客观规律面前唯一可做的就是尽量使“人口红利”的效应最大化。为此提出以下建议：1.提高劳动力素质。提高劳动力素质是提高劳动力成本的前提，大力发展教育是提高劳动力素质的一条重要途径，尤其是发展农村地区的九年义务教育。此外，还应积极发展职业技术教育，使我国农业劳动力获得必要的职业技术训练。在教育结构和