人口结构与中国经济增长的经济分析

1、人口构造与中国经济增长的经济分析人口构造与中国经济增长的经济分析一、引言中国自20世纪70年代末以来，大量的农业劳动人口涌入城市尤其是东部沿海城市以寻求工作，这几乎是世界史上最大的人口迁移。这种劳动力的无限供应使得中国的工资本钱一直维持在较低的程度，也使得中国制造可以享誉全球。但是在2022年沿海地区出现的民工荒，标志着劳动力无限供应完毕的刘易斯拐点的出现。2022年劳动力年龄人口15岁-59岁93727万首次出现下降，相比于上年，劳动力年龄人口下降了345万。此后三年，无论从劳动力年龄人口的绝对数量，还是从其占总人口的比重上来看，都处于本文由论文联盟.Ll.搜集整理不断下降的状态。但是老年人

2、口的绝对数量和所占的比重却不断上升。2000年，60岁以上人口的比重到达7%，标志着中国进入老龄化社会。到2022年，我国60岁及以上人口数到达2.22亿，占总人口的比重为16.1%，其中65岁人口超过1.4亿，占总人口的比重到达10.5%，无论从绝对数量还是其所占比例都处于世界的高位。另外从城乡人口构造来看，中国城镇人口占总人口的比重从1978年的17.92%增加到2022年的56.10%，数亿农民从农村进入城市。从人力资本构造来看，由于受1998年以来高校扩招的影响，受高等教育的人口数和所占总人口的比重一直在上升，大学毕业生的人数从1978年的不到17万增加到2022年的756万，人力资本

3、构造处于不断改善的趋势。人口构造的这种深入变化对经济增长产生了重要的影响。劳动年龄人口的持续下降导致中国人口红利的逐渐消失，由此使得对中国制造业的国际竞争力产生不良的影响，很多国际知名企业纷纷撤离中国。老年人口的比重不断上升导致人口抚养比的上升，对我国的消费、储蓄和投资进而对我国的经济增长产生重要的影响。而城镇化进展的不断推进，使更多劳力参与到工业和效劳业中，极大进步劳动力的参与率，人力资本构造的改善将进步我国劳动力整体的素质，有利于进步经济社会的管理和创新程度，这可能抵消人口年龄构造对经济增长产生负面的影响。每一个经历经济开展进程的国家和地区都会面临从高出生、低死亡率到低出生低死亡率的转变，

4、这意味着人口红利不可能长期存在。但是中国的特征是从标志着劳动力供应无限完毕的刘易斯拐点出现，到人口红利开场消失这一过程只有十年的缓冲时间。而日本是将近三十年，像韩国，中国台湾等国家和地区也大体和日本类似。如何在人口红利消失之后通过技术创新，社会制度的改良来进步社会的全要素消费率和降低企业的交易本钱，从而维持中国经济安康持续的增长，是中国经济目前面临的主要挑战。二、变量的选择和数据的说明一变量的说明从影响经济增长的角度来看，人口构造主要包括包括3个局部：人口年龄构造、人力资本构造和城乡人口构造。人口年龄构造主要用劳动年龄人口占总人口的比重来衡量。这一比重越高，意味着一个国家和地区在一样的人口基数

5、下，劳动动力的供应越充足。并且由于老年人和青少年的比重较小，所以人口抚养比拟低。这两个方面构成了我们通常说的人口红利。人口的年龄构造的变化通常并不直接与经济增长相联络，而是通过储蓄率、消费率和投资率等变量间接与经济增长相联络。按照莫迪利安的生命周期理论，一个社会中处于工作状态的人越多，整个社会的储蓄率就会越高。相反一个社会的老年人占得比重越高，所以消费率越高，储蓄率越低。当然人口的年龄构造也与资本想联络，由于劳动力的无限供应，资本的边际收益递减的速度会大大的减缓。但是生命周期消费理论并没有考虑到社会保障和人的寿命缓慢进步的问题，像中国这样一个社会保障不健全的社会，普通的民众不得不面对住房、后代

6、教育、医疗和养老等市场化风险，即使是老年人也不敢过多的花费他们的储蓄。所以尽管从21世纪开场中国就已经进入老龄化社会，但是居民的储蓄率一直居高不下，消费率一直在低位彷徨，这是无法用生命周期消费理论来解释的。人力资本构造通常用大学及以上学历占总人口的比重来衡量，和人口数量不同，它更多的是反映人口质的内容。正如库兹涅茨所说：现代的消费方式是与奴隶和文盲没什么关系的。技术的创新、传播和应用都离不开一群高素质的人才，教育的作用在于可以节约重复学习时间和精力，因为我们站在巨人的肩膀上。干中学虽然是人们在面对新环境是获得知识的重要手段，但是假如所有的知识都需要通过自身的理论经历来获得，显然是一个漫长并且繁

7、琐的过程，并且这种知识并不具有传递性。人力资本构造更多的是影响消费函数中的全要素消费率，显然这是各个国家除了简单的增加资本与劳动的投入之外，所追求的促进经济增长最重要的渠道。阿玛蒂亚森在?以自由对待开展中?中比拟中印两国的经济增长速度差异时发现，中国在改革开放之前打下较好的教育根底，对中国之后的经济开展具有重要的促进作用。城乡人口构造一般用城镇化率来衡量。由于农业的边际消费力较低，所以聚集大量人口的农村中，很多的人处于隐蔽性失业或半失业的状态。所以假如农村人口向城市转移的过程会进步劳动的参与率，并进步社会整体的劳动消费率。从上个世纪80年代中期改革的重心转移到城市之后，尽管存在各种各样的阻碍，

8、每年仍有数千万的农村人口向城市流动。但是正如托克维尔在?旧制度与大革命?中所说：当一个社会的一局部制度进展改革之后，剩下的制度就会显得难以忍受。尽管有所松动，但是户籍制度仍然是阻碍农村人口向城市流动的一道鸿沟。因为无法获得城市户籍，这些进入城市的农民工不能获得一样的社会保障，他们的后代无法享受当地居民的教育资源，所以这种流动往往并不是单向的，而是呈现出一种青出老回的畸形状态。在面对中国劳动力优势逐渐丧失的环境下，以林毅夫为代表的一些学者认为中国可以通过加速城镇化的过程，来吸引更多的农村人口进入城市，通过人口的迁移进步劳动参与率，可以维持中国经济较长时期内的高速增长。二指标的选择和数据的来源关于

9、人口年龄构造，选择15-64岁的人口占总人口的比重LZ来表示。尽管这一指标的选择存在缺陷，因为中国跟大多数国家一样，退休年龄都为60岁，但是又有在中国统计局年鉴中我们无法找到所需的数据，所以不得不将它作为一个替代。人力资本构造选择用在校的大学生及研究生占总人口的比重DZ来表示。而城乡人口构造选择用城市人口占总人口的比重来表示L。其中人口构造的数据和城乡人口构造的数据来源于?中国统计年鉴2022?和，2022年的统计公报，而人力资本构造的数据来源于从1990到2022年的统计公报。经济的增长用人均GDPAGDP的变化来来衡量，人均GDP的数据来源于?中国统计年鉴2022?，数据的频度均为年度数据

10、。三、理论模型建立及对结果的分析一模型的建立在建立方程之前我们先理解他们之间的大概趋势，根据经历和我们搜集到的数据我们可以大致推测：人均GDP和城镇化率随时间的变化呈不断上涨的趋势，而劳动年龄人口占比和大学以上学历人口占比却有一定的波动。因为我们需要衡量的是人均GDP的增长率，所以对人均GDP取对数，得到第一个模型：其中AGDP代表人均GDP，LZ代表劳动年龄人口占总人口的比率，L表示城镇化率，DZ表示大学及以上学历占总人口的比重，t代表所处的时期，并且以1990年作为基期。由于人均GDP呈明显的随时间增长的趋势，所以我们在1式的根底上参加时间变量t，得到新的模型：但是考虑到Lt并不总是与人均

11、GDP增长呈简单的线性关系，因为城镇化率越高，人均GDP的增长速度越快，这和城市化率较高的兴旺国家增长缓慢的事实相背离的，所以我们参加其二次项，写成新的模型。另外经济增长率并非无源之水，它显然受到前期经济增长率的影响，所以我们在3根底上在模型中参加参加人均GDP的滞后一期，得到新方程。二估计各方程的参数，并对方程的估计效果进展评价。根据我们搜集的数据对分别对四个方程的参数进展估计，并对参数估计值和模型进展检验得到的结果如下表所示。从表1中我们可以看到，尽管方程1拟合效果较好，F统计量也比拟大，但是由于DZt参数的符号为负，表示大学及以上学历的人口占总人口的比重每上升一个百分点，会导致人均GDP

12、下降0.6431%，说明人力资本构造的改善与经济增长呈负相关的关系，显然是违犯我们的经历和根本经济理论的。而且D值远小于2，所以可能存在一定程度的自相关，所以有必要对模型进展改良。在方程2中我们引入时间趋势t，尽管DZt系数的符号变为正的，且R2和F统计量，以及D值都明显增大，但是LZt和Lt前面的系数符号都变为负的，表示劳动年龄人口占比和城镇化率进步会阻碍经济的增长，这和我们理论以及经典的经济理论相违犯，所以模型还需要进展改良。所以我们在方程3城镇化率的平方项L2t。我们可以看到，不仅参数估计的显著性进步，R2和F值以及D都显著增大，而且参数的符号更符合经济含义。LZt的系数符号变为0.04

13、13，说明劳动占比每进步1%，会导致人均GDP进步0.0413个百分点。但是DZt的系数并不显著，而且D的值仍远小于2，可能存在序列自相关。在方程4中我们我们参加了取对数之后的人均GDP的滞后一期，那么拟合效果更好，F统计量增大，所有变量的系数在10%的显著性程度下都显著，而且D值增加到1.801接近2，所以序列相关性大大减弱，但是Lt的一次项系数为-0.1437，二次系数为0.0004，说明城镇化率在小于174%之前与经济增长率呈负相关，即城镇化率的进步对经济增长起阻碍作用。四、结语我们通过实证研究发现：劳动年龄人口占总人口的比重对经济增长产生显著的正面影响，但是城镇化率对经济增长的影响并不明晰，甚至成一种负的影响。这可以解释近年来劳动年龄人口的持续下降，导致经济增长也处于不断下滑的状态。同时城镇化率对经济增长的拉动作用并非像人们所想象的那样突出，可以有力地反驳那些希望通过加速城镇化