人口红利变化的规律、测度及其影响

1、人口红利变化的规律、测度及其影响1郭啥任保平（西北大学经济管理学院,710127 ）摘要：从理论层面看，人口红利期意味着适龄劳动人口比重较大，能够提供充足的劳动力供给以延缓资本报酬递减， 同时较低的社会抚养比能够提高储蓄率，进而有利于资本形成；从现实层面看，中国近三十年来的高速增长确实伴随着适龄劳动人口比重的不断上升，如果中国的高速增长是由人口红利带来的，那么人口红利的逐步消失意味着中国以往的增长模式面临着重要的瓶颈。本文分析了人口红利变化的规律及其对经济增长的影响机制，以为后红利时代中国增长模式的转型提供相应的理论基础，同时对近三十年来中国的人口红利变化进行测度，并通过实证分析研究中国的人口

2、红利变化及其对经济增长的影响，以为中国后红利时代的战略转型提供相应的现实基础。关键词：人口红利 人口负债 经济增长方式转型改革开放三十年来，中国的经济增长获得了巨大的成功，甚至被称为“中国奇迹”。有很多学者认为中国经济的高速增长应当归功于人口红利的作用（蔡肪，2008）。由于适龄人口比重增加，大量的适龄劳动人口从农村转向城市，为中国的工业化和城市化做出了不可磨灭的贡献，而由于社会抚养比降低提高了整个社会的储蓄率，又为资本形成提供了充足的条件，也极大的加速了中国工业化的进程。如果从统计描述上来看中国的经济增长与年龄结构，我们无法回避这样一个事实， 中国近三十年来的高速增长是伴随着适龄劳动人口比重

3、的不断上升，如下图所示，从1982年到2010年，中国的少年人口比重从 33.6%下降至18.5,老年人口比重从 4.9%上升至8.5%,而 适龄劳动人口比重从 61.5上升至73%,总抚养比也从 62.6%下降至34.2%。人口转变对经济增长具有双重影响，如果中国的高速增长是由人口红利带来的，那么即将到来的人口负债将意味着中国的增长奇迹面临破灭的危险。并且，依据蔡肪（2010）的研究，中国目前已经走到劳动力从无限供给转向有限供给的转折点，人口红利的逐步消失意味着中国以往的增长模式面临着重要的瓶颈。由此也引出了本文的主题：中国的人口红利发生了怎样的变化？这种变化对中国经济增长有何影响？在人口红

4、利变化背景下中国应当如何 完成增长模式的转型？收稿日期：基金项目：教育部新世纪优秀人才支持计划“经济转型时期经济增长质量的提高与和谐发展”（NCET-06_0890）;陕西省重点学科西方经济学建设项目（2008SZ09）。作者简介：郭哈（1987-）,男，陕西汉阴人，西北大学经济管理学院研究生，研究方向为西方经济学。 任保平（1968-）,男，陕西凤县人，西北大学经济管理学院院长、教授、博士生导师，研究方向为西方经 济学，发展经济学。一、文献述评在以往的研究中，人口红利对经济增长主要有两方面影响( Mason and Lee, 2006)。一 是由于社会抚养比较低，提高了全社会的储蓄率，进而有

5、利于资本形成，推动经济增长；二是由于适龄劳动人口比重增加，带来了充足的劳动力供给，进而延缓了资本报酬递减的状况，进而维持高速增长。因而目前探讨人口红利与经济增长关系的文献也主要集中于这两类。人口红利对储蓄率产生影响的理论渊源来自于生命周期假说(Ando and Modigliani ,1963),在这个理论框架中，少年人口和老年人口都属于消耗财富的群体，只有两者之间的 适龄劳动人口是净储蓄群体，换言之，适龄劳动人口产出大于消费，因而“创造储蓄”，少年人口和老年人口只消费不产出，因而“消耗储蓄”，那么，如果适龄劳动人口占总人口比重上升，储蓄率就会上升，反之储蓄率则降低。以生命周期假说为理论基础，

6、有学者对人口年龄结构与储蓄率的关系做了大量的实证检验。Leff ( 1969)采取了 1964年74个国家的跨国数据验证了储蓄率与非劳动年龄人口比例 的关系，在控制了人均 GDP对数和过去5年人均GDP增长率以后，结论得出总储蓄率与 15岁以下人口比例和 64岁以上人口比例成反比。Higgins和Willianmson (1997)以16个亚洲国家1950-1992年的数据为研究对象， 与Leff得出了相同的结论，即认为抚养系数与储蓄 率成反比，这些亚洲国家自60年代以来的储蓄类别增长应当归功于少儿抚养比的降低，舒尔茨( 2005)对Higgins和Willianmson ( 1997)研究进

7、行了扩展，将在原模型中的作为外生 变量的储蓄类内生化，却没有得出人口年龄构成显著影响储蓄率的结论。Thornton (2001 )考察了美国1956-1995年的人口年龄结构与储蓄率的关系，他构建了少儿抚养指标和老年抚养指标，通过协整检验发现，少儿抚养负担和老年抚养负担均对美国储蓄率均存在一定程度 的负效用。具体到以中国为研究对象的层面，王德文、蔡肪和张学辉(2004)采用Leff (1969)模型检验了中国人口抚养比与储蓄率的关系，结论得出社会抚养比降低使储蓄增加，而老龄化速度加快则使人口转变对储蓄的贡献率弱化。郑长德(2007)基于我国1989-2005年的省际面板数据分析了人口转变对各地

8、区储蓄率的影响，结论认为储蓄率与少儿抚养比存在正相关关系，而与老年抚养比存在负相关关系。汪伟(2009)以生命周期理论为出发点，采取1989-2006年的省级面板数据考察了经济增长、人口年龄结构变化与储蓄率的关系，也认为 经济高速增长与社会抚养系数下降是中国储蓄率上升的原因，经济增长对储蓄率上升的贡献随着适龄劳动人口比重的增加被强化，但也随着人口老龄化程度加深而被弱化。此外，人口年龄结构的变化对劳动力供给有着明显影响，一方面，适龄劳动人口比重的增加本身就意味着劳动力供给的增加，另一方面，劳动力抚养负担降低可以促使更多劳动力从家庭非生产性活动转移到生产性活动中(Lindh and Malmber

9、g ,1999)。针对中国城乡二元结构转变的事实，有学者认为由于人口红利带来的劳动力供给延缓了资本报酬递减，从而维持了中国的高速增长(蔡肪，2008)。有学者研究了由人口红利带来的劳动力供给变化与中国经济增长的关系，汪小勤和汪红梅（2007）指出，中国的人口红利主要表现为较高的适龄劳动人口比例，高适龄劳动人口比重意味着较高的劳动力参与率，从而对经济增长存在正效应。汤向俊和任保平（2010）则指出，劳动力与资本的有效结合是人口红利得以发挥和经济持续增长的重要条件，而劳动力的跨部门转移是中国经济得以长期、高速增长的关键，但他们也指出，人口年龄结构变化将使新增劳动力明显减少，现有的高投资增长模式难以

10、维持。关于这个问题，王德文（2007）做出了详细的解释，他指出中国经济的增长受益于大量适龄劳动人口从农村向城市的迁移，适龄劳动人口比例的上升对经济有正效应，但老龄化最终会带来劳动力供给的低速增长，因此保持中国未来持续增长将取决于人力资本积累、劳动生产率提高以及转变经济增长方式。在人口红利评价方面，陈友华（2005）以瑞典1957年生命表人口为基准，以少儿抚养比、老年抚养比以及总抚养比为判断依据，将三类抚养比分别低于30 %、23 %、53 %时的水平确定为人口红利， 并据此进一步细分为人口暴利、人口高利、人口红利和人口微利四种类型。陈燕萍（2010）从生育率变化、人口年龄结构变动、人口负担系数

11、以及流动人口对人 口结构的影响等方面对浙江的人口红利进行了评价。Misbah和Elhorst （2010）以1961-2003年的中国、印度和巴基斯坦为研究对象，运用少儿抚养比、老年抚养比以及经济增长指标计算了人口红利对经济增长的贡献率，结论认为从1961年到2003年，中国经济增长的 46%应当归功于人口红利的作用，这一数字在印度是39%,在巴基斯坦则为 25%,并且他们还指出，从2005年到2050年，印度和巴基斯坦将继续享有人口红利对经济增长的正效应，而中国由于从人口红利转向人口负债，将面临人口转变对经济增长的负效应。综上可知，国内外学者对人口红利与经济增长的关系作了大量的研究，但在众多

12、文献中，从静态角度研究人口红利的增长效应居多，从动态角度研究人口红利变化对经济增长影响较少，对人口红利期的描述分析较多，从统计上进行评价和预测较少。本文首先分析人口红利变化的一般规律，并从增长核算角度探讨人口红利变化对经济增长的影响，进而对中国人口红利变化进行评价和预测， 在此基础上研究中国人口红利变化对中国经济增长的影响，回答后红利时代中国增长模式的转型问题。二、人口红利变化对经济增长影响的机理分析（一）人口红利的变化规律人口红利并非一个静止概念，随着人口转变的变迁过程，它也会产生自身的一种变化 规律。在人口转变的第一阶段，出生率与死亡率都处在高水平，进而整个社会少儿人口比重较大，少儿抚养比

13、较高，出现少儿人口负债，即“负的人口红利”；在人口转变的第二阶段和第三阶段，死亡率与出生率先后出现下降，社会抚养比有所降低，进而先后出现老年人口红利与少儿人口红利； 到人口转变的第四阶段， 出生率和死亡率都处于较低水平，此时整个社会老年人口比重较大， 老年抚养比较高，出现老年人口负债，再次出现“负的人口红利” 。出生率死亡率另外需要指出的是，人口红利既是一个定性概念，也是一个定量概念。这意味着人口红利并非离散变量， 而是连续变量。其值域与社会抚养比呈反比例变化，人口红利大时，意味着劳动年龄人口占社会总人口比重较大，社会抚养比较低，反之亦然。由于人口红利与社会抚养比的这种反向变动关系， 我们将人

14、口红利用i/(1 + ra)来表示，其中ra为社会总抚养 比。那么人口红利的变化应当遵循以下规律：如图所示，横轴为时间 t,纵轴为人口红利1/(1+ ra),其中O点所在人口结构为标准 人口结构，即此时的抚养比表示既无红利也无负债。在一个封闭的时间段OF内，随着经济发展和人口转变，总抚养比ra将呈现先下降后升高的趋势，而人口红利i/(1 + ra)则呈现先升高后下降的趋势，历经“人口负债一人口红利一人口负债”的转变。A、B、E三个时间点将OF划分为四个时间段，OA体现为人口负债，并且人口负债逐渐消失，向人口红利转化，A点为人口负债向人口红利的转折点；AE为人口红利期，其中 AB为人口红利逐渐增

15、大的过程，BE为人口红利逐渐减小直至消失的过程，由此可见B点为人口红利拐点；EF为第二个人口负债期，人口红利消失，人口负债再次开始形成，E点为人口红利向人口负债的转折点。由于人口结构变化的特性，区域 a的面积相当于区域 b与区域c面积之和，这意 味着人口红利并非是一种没有成本的“馈赠”，相反在红利期对经济增长造成了多少好处，那么在负债期都要付出相应的代价。(二)人口红利变化对经济增长影响的传导机制从增长核算的角度，我们可以把经济增长划分为两部分：一是要素的增长，即资本和 劳动等投入要素的增加； 二是技术和效率的增长。 那么，人口红利在其中出于什么位置呢?我们采取一个调整后的 Solow-swa

16、n增长模型(Mankiw et al , 1992)来说明这个问题，在模Cobb-Douglas生产函数，可型中加入人力资本因素后，采取规模报酬不变和希克斯中性的 得:(2.1)在(1)式中，丫表木总产出，A表不全要素生产率(TFP) , K表本物质资本存量，H表 示人力资本存量，L表示劳动力投入，口、P和1 -a -P表示各种要素份额。给等式两边 同除总人口 P并取对数，可得：ln y =ln A 二工 In k ： In h (10)1n 8(2.2)在(2)式中，y表本人均总产出，k表本人均物质资本存量，h表本人均人力资本存量。 进一步可将等式改写为：(2.3)由(2.3)式可知，人均经

17、济增长率y/ y由全要素生产率变动、人均物质资本变动k/k、人均人力资本变动 h/h和劳动人口占总人口比重变动图/即四部分决定。人扩大劳动力参与L-i取倒数形式P口红利变化对劳动力供给和资本形成分别产生重要影响，从而影响经济增长。人口红利变化与劳动力供给变化的关系最为直接。从静态角度看，在人口红利期内，宏观上劳动力供给直接扩大， 微观上由于抚养比降低家庭中会有更多的劳动人口进入生产性活动，从而有利于经济增长，在人口负债期内，劳动力供给减少，同时高抚养比也会使更多适龄劳动人口参与到非生产型领域中，不利于经济增长。因此，当人口红利变化时，劳动力 供给也会发生变化。 简言之，人口红利的增加可以扩大劳

18、动力供给增长率, 程度，反之亦然。这可以在(2.3)式中对应的四部分得到体现，人口红利增大，意味着 从而经济增长率y/y提高。从社会抚养比的角度也可以解释这个机理，将P.,P L为匚，进一步改写为1+JLL LY110/江、| ,也即（1 + ra ），那么|上/ IPIP 八P J可以表示为(1 +ra )/(1+ra,该函数是社会抚养比 ra的减函数，这意味着如果社会抚养比ra降低,人口红利增大，那么劳动人口比重增长率提升，经济增长率提高。因此，随着人口红利变化，劳动力供给也会发生相应的变化。当人口结构处于第一个人口负债期时，劳动力供给低于标准人口结构下的劳动力数量，但处于不断上升状态，

19、当跨越人口负债到人口红利的转折点后，劳动力供给高于标准人口结构下的劳动力数量，出现由人口红利带来的“额外的劳动力供给增长”，当到达人口红利拐点时，劳动力供给处于最大时期，并在拐点之后出现增长率下降的情况，当跨越人口红利到人口负债的转折点后，劳动力供给将再次低于标准人口结构下的劳动力数量，劳动要素将变得稀缺从而不利经济增长。人口红利变化与资本形成的关系来自于生命周期假说(Ando and Modigliani , 1963)。在生命周期理论中，适龄劳动人口为“储蓄人口”，而非劳动年龄人口为“消费人口” 。相应地，当一个国家或地区处于人口红利期时，适龄劳动人口比重大，也即社会抚养比或劳动力人均负担

20、较低，这就为高储蓄率创造了条件，而一国处于人口负债期时，高抚养比使得整个社会难以形成较多的储蓄。这意味着，适龄劳动人口占总人口比重上升可以提高储蓄率。当人口红利增大时，社会抚养比ra降低，适龄劳动人口比重及其增长率提高，从而储蓄率及其增长率增加，为资本形成创造条件，使人均物质资本增长率k/k提升，从而经济增长率y/y提高。因此，随着人口红利变化，储蓄率也会发生相应的变化。当人口结构处于 第一个人口负债期时， 储蓄率低于标准人口结构下的储蓄率，但处于不断上升状态， 当跨越人口负债到人口红利的转折点后，储蓄率高于标准人口结构下的储蓄率，出现由人口红利带来的“额外的资本形成”，当到达人口红利拐点时，

21、储蓄率处于最高点，并在拐点之后出现 增长率下降的情况，当跨越人口红利到人口负债的转折点后，储蓄率将再次低于标准人口结构下的储蓄率，资本要素将变得稀缺从而不利经济增长。人口红利变化与人力资本积累并无直接逻辑关系，即人口红利变化并非人力资本积累 变化的充分条件或必要条件， 人口红利变化时，人力资本积累是否变化取决于个人主体和国 家主体的选择。但人口红利变化是导致人力资本积累变化的潜在因素，其机理有二：第一， 由于人口红利期内社会总抚养比较低，储蓄率将提升以提供更多的资本形成，而由于适龄劳动人口比重上升，劳动力供给扩大，又在一定程度上延缓了资本报酬递减，这意味着，在人口红利期内，仅依靠粗放的要素投入

22、增长方式也能获得较高的经济增长，但人口红利消失之后，在人口负债期内原有增长方式将难以为继，客观上迫使一国转变增长方式，从依靠劳动力数量增长转向劳动力质量增长，从收获“人口红利”转向收获“人力资本红利”；第二，当人口红利消失，到达第二个人口负债期时， 人口变化体现为低生育率和低死亡率，此时的人口负债为主要是以老龄化为表现的老年人口负债，社会少儿抚养比较低， 客观上促使家庭中给单个子女以更多的教育投入，从而提高人均人力资水平，进而实现经济增长报酬递增。人口红利变化与配置效率的关系，主要体现在劳动力的跨部门转移。配置效率是指在技术条件不变的情况下，现有资源的重新配置产生的效率。对于发展中国家而言，通

23、常其收获人口红利的过程也伴随着其城乡二元结构转变的过程，大量的适龄劳动人口处在农村，这一部分人从乡村农业部门转移到城市工业部门，恰是劳动力资源配置效率的体现。当人口红利增长时，将产生更多的农村剩余劳动力转移到非农产业和城市就业，由于二元结构转变初期工农业生产率存在的差异，在技术条件不变情况下，劳动力资源的重新配置将提高效率 a/a,进而创造更高的产出增长率 y/y。在中国人口红利消失之后，劳动力配置效率的提 高必须依赖于产业结构的进一步调整和升级综上，在人口红利期内，经济增长y/y主要来自于人口红利对于 k/k和CL l/CL 的贡P P献，当人口红利消失之后，必须通过加快经济增长方式转型，通

24、过h/h和a/a的增长来保持增长，实现国民经济又好又快发展。三、中国人口红利变化的测度现有文献在评价人口红利时，往往采用抚养比指标的分解来考察人口红利。其优点在于容易看出人口红利的结构， 但其缺点在于只能看出人口红利变化的相对程度，较难看出人口红利对经济增长贡献的大小。人口红利概念本意指“对经济增长的额外源泉”，因此，可将经济增长贡献划分为两部分，一是“正常增长”，即既无人口红利也无人口负债的增长,或者说在标准人口结构下的增长，二是“红利增长”，即由人口结构变化带来的经济增长。根据前文分析，可将人均产出分解为劳均产出与抚养比因子倒数之积，有以下等式:(3.1)(3.2)(3.3)Y , 1 r

25、aL同理可得“正常产出”部分，即标准人口结构本文参考陈友华(2005)的研究，即以瑞典 1957年的人口结构为标准人口结构，其社会抚养比为53%。下的人均产出水平为:,Y)y = 1raL由此可得“红利产出”部分，因此人口红利大小可采取如下等式衡量:diviy, Y L (1 ra)T-(1 ra)-1a土- =：= 1 =yY L (1 ra)1 ra由(3.3)式可知，人口红利对经济增长的贡献率divi只与抚养比ra相关，据此可计算出我国人口红利对增长贡献的变动情况如下：表3-1:中国1953-2010人口结构对经济增长贡献变化情况年份人均产出（元）正常产出（兀）红利产出（元）人口红利贝献

26、举1953141.76154.48-12.72-0.08971964208.42242.05-33.63-0.16141982527.78556.54-28.76-0.054519871112.381094.8717.510.015719901644.471598.9945.480.027719955045.734881.78163.950.032519965845.895656.32189.570.032419976420.186185.49234.690.036619986796.036540.93255.100.037519997158.506882.86275.640.03852000

27、7857.687293.46564.220.071820018621.717976.69645.020.074820029398.058709.53688.520.0733200310541.979757.85784.120.0744200412335.5811335.551000.030.0811200514143.7012832.051311.6470.0927200616456.2714871.671584.6050.0963200720117.4818128.641988.8410.0989200823647.6421230.702416.9390.1022200925545.3622

28、856.292689.0650.1053201029920.1326238.623681.5140.1230根据表3-1可知，我国人口结构对经济增长的贡献率在上世纪80年代中期之前为负，在上世纪80年代中期之后为正，这意味着我国自上世纪 80年代中期开始由人口负债期进入 人口红利期，这与抚养比指标分解的人口红利测度得出的结论相同。从人口红利对经济增长贡献率的大小来看，从1987年至1999年我国人口红利对经济增长的贡献率基本处于1%到4%的区间，可称为弱质型人口红利，自 2000起人口红利对经济增长贡献率开始高于7%,可称为强质型人口红利，自2007年起人口红利对经济增长贡献率超过10%,并在

29、2010年达到12.3%,达到最高点。根据联合国发展报告对于中国人口结构变化的预测，我们进一步计算出2000-2050年来人口红利贡献率，由于统计口径的差异，2000-2010年数据与统计局网站数据略有误差，具体来自于联合国的少儿抚养比数据约高于统计局数据5个百分点，但少儿抚养比与老年抚养比总体变动趋势与统计局数据保持一致。我们采取联合国发展报告的数据，计算得人口红利对经济增长贡献率如下：表3.2: 2000-2050中国人口红利变化情况年份总抚养比少儿抚养比老年抚养比人口红利贝献举20004838100.032720054231110.071920103928110.091582015402

30、7130.085020204427170.058820254626190.045820304925240.02612035542430-0.00652040592435-0.03922045612436-0.05232050632538-0.0654数据来源：United Nations (2008)。据表3.2可知，中国的人口红利拐点约出现在2010年，而人口红利向人口负债的转折点约出现在2030年，这意味着，我国的人口红利将在 2010年达到顶峰，此后持续向下，并 将在2030年转向人口负债。根据抚养比结构的变化情况，我们可以发现，人口红利的降低 和消失主要是由老年抚养比的提升带来的，这意

31、味着老龄化社会的到来将使我国逐渐步入老年人口负债时期。为了应对老年人口负债时期可能出现的各种问题，需要在后人口红利背景下实现经济增长模式的转型。四、人口红利变化对中国经济增长影响的实证检验本文采取加入人力资本调整的Solow-swan模型作为研究框架，以分析人口红利对中国经济增长的影响。在建立模型前提出如下基本假定：(1)生产函数为规模报酬不变和希克斯中性；(2)产出中有部分用于储蓄，物质资本投资和人力资本投资使用相同的生产函数，且具有相同的折旧率；(3)物质资本投资规模与人力资本投资规模相当；(4)人口增长率外生给定。(5)全要素生产率(TFP)恒定，即模型为稳态增长模型。在提出如上基本假定

32、后，本文提出基本分析模型：(4.1)y = Ak h 0 其中y为人均总产出，A为全要素生产率(TFP), k为人均物质资本，h为人均人力资本，L为劳动人口， P为总人口。进一步将(4.1)式写为:二.一1(4.2)y = Ak h 1 ra由于人口增长率 n为外生给定，全要素生产率恒定为A,且人力资本与物质资本折旧率相同，则可得物质资本和人力资本的动态路径，其动态方程如下:(4.3)k = skAk (t)h ：(t)1 ra(t)i - -(n )k(t)h = skAk: (t)h (t)d ra(t)l： -1 - (n )h(t)k和h分别为:对人均物质资本k和人均人力资本h求解，可

33、得稳态下的Lisinii-工1A (1 ra)1 TOC o 1-5 h z *s: ks1h f-*1h = -kh A (1 ra)n进一步得出稳态下的人均产出为:：-:彳一 一一 11-. 41y = A sk & (n )(1 ra)由基本假定(3)有sk =sh =s,对等式两边取对数可得:*1,1ln y =r ln A r In s r ln(n -，) ln(1 ra)1 _ ： _ 一 1 -： - -1 一：一(4.4)(4.5)(4.6)(4.7)(4.8)根据Mankiw et al (1992)对稳态的线性方法，有:d ln y(t):*(1-： - )(n )ln(

34、y )-ln(y(t)(4.9)dt将(4.8)式代入(4.9)式，可得：ln y(t) - % 111n(n 、)131ns % ln(1 ra)(4.10)明，在全要素生产率TFP不变且人口增长率 n与资本折旧率$给定的情况下，总产出增长取决于储蓄率s以及社会总抚养比ra。由于中国各省区人口结构差异较大，人口红利贡献率的变动又往往受到人口流动和人口迁移的影响，因此本文采取全国的数据来检验人口红利变化对中国经济增长的影响。为了保持理论模型与实证模型的一致性， 具体的计量检验方程设定参考公式 4.10,由于折旧率6 一般假定为常数，而在实行计划生育政策以后我国的总和生育率TFR也长期徘徊在1.

35、8左右，人口增长率也可以视为常数，进而设定计量方程如下：ln y(t) = :11ns(t)：21n ra(t) t(4.ii)在现实中一个地区的人口年龄结构变化由两种因素决定，一是该地区自身的人口年龄结构变化，二是外来人口的流入与本地人口的流出。 在研究人口红利变化对中国经济增长的 影响时，如果采用省际面板数据进行分析， 将难以消除由于省际劳动力流动和迁移所带来的 内生性问题，因而本问将采用采用协整的方法对时间序列数据进行分析。限于人口年龄结构的数据可得性,本文采取1995-2010年的数据进行分析。 其中经济增10长y取以1995年为基期计算出的不变价格人均GDP,储蓄率s取各年份固定资本

36、形成总额与当年GDP的比值，而抚养比ra则取各年的社会总抚养比来表示，即当年 15岁以下人口 与65岁以上人口之和与适龄劳动人口的比值。各年数据取自中国统计年鉴2011和中国人口和就业统计年鉴 2011。在运用OLS法对模型进行回归时， 一般都假设经济变量的时间序列平稳， 但这与实际往 往是不相符的，在这种前提下做回归，得到的结果很有可能是伪回归，OLS也就变得没有意义，因此必须对变量进行时间序列平稳性的单位根检验，本书采用ADF单位根检验，在选取滞后项时采取 AIC和SC最小原则，ADF检验结果如下：表5-1变量的ADF单位根检验变量检验形(C,T,K )式ADF 统#临界值结论水平ln y

37、(t)C,T,1-2.118341-3.339288*不平稳检验结果 ln s(t)C,T,5-3.251746-3.445500*/、平稳ln ra (t)C,T,3-2.934878-3.382039*不平稳一阶 Dln y(t)C,T,5-4.097949-3.490147*平稳差分检验D 1n sC,T,5-4.018897-3.490147*平稳结果 ln ra (t)C,T,0-3.476884-3.339288*平稳注：上表中检验形式(C,T,K)分别表示单位根检验方程中的常数项、时间趋势和滞后 期，D表示差分算子，*表示10%置信水平。从检验结果来看，ln y(t)、ln s(

38、t)和ln ra(t)水平值的ADF统计量均大于相应的临界 值，在10%的置信水平下接受原假设H。，也就是说这三个变量在时间序列上是不平稳的，那么对其进行的 OLS有可能是伪回归。在对各变量进行一阶差分后在进行ADF检验发现，ln y(t)、ln s(t)和ln ra(t)的ADF统计量均小于 10%置信水平下的临界值，序列是平稳的，因此认为这三个变量同属于一阶 单整序列，对这样的变量可以进行进一步的协整检验以解释其经济关系。在以上的ADF检验已经达到了协整检验的基本条件，可以进行协整分析。 那么协整分析的基本思想就是，如果两个或者两个以上的时间序列变量是非平稳的，但是它们的某个线性组合确是平

39、稳的，则这些变量之间存在长期稳定的均衡关系，称之为协整关系。换言之，如果两个或两个以上具有各自长期波动规律的变量，如果它们之间是协整的，则他们存在一个长期的均衡关系。由于ln y(t)、ln s(t)和ln ra (t)同属于一阶单整序列，因此可进行进一步的协整检验， 我们对这三个变量进行 OLS ,得到回归模型的估计结果后，对模型估计的残差序列进行ADF单位根检验，得到检验统计量为-4.415560,小于显著性水平1%下的临界值-4.011354,可以11认为估计残差序列为平稳序列，进而我们可以认为，ln y(t)、ln s(t)和In ra(t)存在协整关系，也就是说明1995-2010年

40、中国经济增长、 储蓄率变化和人口红利之间存在着长期稳定的 均衡关系。根据ADF检验和协整检验的结果，我彳门建立误差修正模型( ECM ),首先定义误差修正 项ECM ,根据 OLS的结果得出ln s(t)和ln ra(t)的系数，则可通过ln y(t)减去ln s(t)和 ln ra(t)与其自身系数乘积的和得出ECM的值，进而得出协整方程如下：D ln y(t) =7.462531+0.224728 D ln s(t -1)-0.127321 D ln ra(t -1)-0.035212 ECMtJ (0.22103)(0.08275)(0.02131)(5.10321)(1.03227)(

41、2.21273)调整后的 R2 =0.562032 ; F=4.98372. Log Likelihood=94.212311 。上式协整系数下括号的数字表示标准差，第二层括号表示t统计量。由于在前文的协整检验中已经证明了人均产出、储蓄率和人口红利之间存在长期的协整关系，而且t统计量表明各个变量在协整关系中均比较显著。因此该协整方程表明，抚养比系数每下降1个百分点，将对经济增长造成 12.73%的正向影响。五、人口红利变化背景下中国经济增长模式的转型(一)注重投资的外生增长向注重技术的内生增长转型在人口红利拐点来临之前，适龄劳动人口占总人口比重一直处于上升状态，为我国的 经济增长提供充足的劳动

42、力供给，可以认为这一阶段我国城镇工业部门的劳动要素投入基本 处于无限劳动力供给的时代，不会面临资本报酬递减，依靠要素投入扩张的外生增长可以持 续很长的一段时间；但人口红利拐点来临之后，适龄劳动人口占总人口比重开始下降，从而资本要素投入将面临边际报酬递减的状况，此时投资扩张带来的经济增长将变得不可持续， 必须为经济增长寻找新的内生动力，从依靠资源投入扩张转向依靠生产率的增加，因而未来人口红利的变化意味着我们经济增长方式必须从注重投资的外生增长向注重技术的内生增 长转型。(二)劳动力的数量式增长向劳动力的质量式增长转型在人口红利拐点来临之前，我们往往更加注重劳动力的数量式增长，因为仅依靠劳动力的数

43、量式增长也不会面临资本报酬递减，从而能够带来等量的经济增长。但劳动力的数量式增长本身并不是可持续的，一旦人口结构越过人口红利拐点，则在人口增长率保持不变的情况下，适龄劳动人口数量将无法保持原有的增长速度，甚至出现劳动力负增长的局面，从而使得要素增长出现不均衡的状况。在劳动力面临资本深化的情况下，唯有改变人力资本积累的模式，使劳动力从数量式增长转向质量式增长，才能解决要素增长不均衡的问题。实质上也就是人口红利拐点的到来对劳动力素质的提高形成了一种倒逼状态，从而加速劳动力的数量式增长向劳动力的质量式增长转型。(三)资源粗放开发型增长向资源高效节约型增长转型12在人口红利拐点来临之前，由于人口结构的

44、相对年轻化导致较高的劳动参与率，这为中国改革开发以来快速工业化和城市化的进程提供了丰富廉价的人力资本，人口结构的生产性在中国的经济高速增长中发挥了效应。但人口结构年轻化虽然意味着整个社会的负担较轻， 同时也意味着人口的高生产性可能对生态环境消耗更大，持续的人口红利可能对生态环境造成更大的生态环境代价，这是一种提前消费，即当代人消费子孙后代的生存环境和资源。特别是在广大的中西部地区，其经济增长对生态环境的依赖度过高，生态环境的代价往往需要若干年后才能体现出来，在人后红利背景下的粗放开发型增长尤其不可持续。因此中国必须在人口红利拐点到来之前和生态环境问题大规模凸现之前快速实现经济增长方式转型，即从

45、资源粗放开发型增长向资源高效节约型增长转型。参考文献1Ando.A. and F.Modigliani.The Life Cycle Hypothesis of Saving : Aggregate Implications and TestsJ.American Economic Review,1963,53 ( 1) ： 55-84.2Mason Andrew.Population and Asian Economic MiracleJ.Asia-Pacific Population and Policy,1997,11(43):1-4.3Linda.D and Malmberg.B.Ag

46、e Struture Effects and Growth inOECD : 1950-1990J.Journal of Population Economics,1999 ( 12): 431-4494Mankiw.G and Romer.D and Weil.D.A Contribution to the Empirics of Economic GrowthJ.Quarterly Journal of Economics,1992 (107) :407-437.5David E.Bloom and Jeffrey G.Williamson.Demographic Transition a

47、nd Economic Miracles in Emerging AsiaJ.World Bank Economic Review,1998,12 (3): 419-455.6Mason Andrew and Ronald Lee.Reform and Support Systems for the Elderly in Developing Countries : Capturing the Second Demographic DividendJ.Genus,2006,57 (2) ： 11-35.7Leff.N.Dependency Rates and Savings RatesJ.American Economic Review,1969 (59): 886-89