快速人口转变下中国长期经济增长：预期寿命与人力资本投资的双重视角

快速人口转变下中国长期经济增长：预期寿命与人力资本投资的双重视角一、引言1.1研究背景与意义人口作为经济活动的主体，其结构和特征的变化深刻影响着经济发展的轨迹。中国在过去几十年间经历了快速的人口转变，这一过程对经济社会产生了深远影响，也引起了学术界和政策制定者的广泛关注。自20世纪70年代末实行计划生育政策以来，中国人口出生率迅速下降。根据国家统计局数据，1970年中国总和生育率高达5.81，到2010年第六次全国人口普查时已降至1.18，2020年第七次全国人口普查进一步降至1.30，远低于维持人口世代更替水平所需的2.1。与此同时，随着医疗卫生条件的改善、生活水平的提高，人口预期寿命显著延长。1960年中国平均预期寿命仅为43.4岁，到2019年已提升至77.3岁，接近高收入国家平均水平。人口年龄结构也随之发生巨大变化，老龄化进程加速。2000年中国65岁及以上老年人口占比达到7.0%，标志着中国正式进入老龄化社会；2020年这一比例升至13.50%，2022年进一步提高到14.9%。中国人口增长模式在短短几十年内从高生育率、低死亡率、高增长率的“高、低、高”模式，快速过渡到低生育率、低死亡率、低增长率的“低、低、低”模式，这一转变速度远远快于大多数发达国家，具有鲜明的中国特色。在快速人口转变的大背景下，中国经济发展面临着前所未有的机遇与挑战。从机遇来看，人口素质的提升为经济发展提供了高素质的人力资源，有利于推动科技创新和产业升级。随着预期寿命延长，劳动力的工作年限也相应延长，在一定程度上缓解了劳动力短缺压力，也为个人积累财富和社会增加储蓄创造了条件。从挑战角度而言，人口老龄化加剧导致劳动力供给减少、养老负担加重，社会抚养比上升。低生育率使得未来劳动力储备不足，对经济增长的传统动力形成冲击。在这样的复杂形势下，深入研究快速人口转变对中国长期经济增长的影响机制和应对策略，具有重要的理论和现实意义。预期寿命和人力资本投资在人口转变与经济增长的关系中扮演着关键角色。预期寿命延长不仅反映了社会发展和进步，也改变了个人和家庭的决策行为。人们会根据更长的预期寿命调整教育投资、储蓄和退休计划，进而影响劳动力市场、资本市场和经济增长路径。从宏观层面看，预期寿命的变化还会影响社会养老保障体系、医疗卫生资源配置等，对经济社会运行产生全方位影响。人力资本投资是提升人口素质、促进经济增长的核心要素。在快速人口转变背景下，劳动力数量优势逐渐减弱，质量优势的重要性日益凸显。加大教育、培训等人力资本投资，能够提高劳动者的技能和知识水平，增强其创新能力和适应经济结构变化的能力，从而为经济持续增长注入新动力。研究预期寿命和人力资本投资对中国长期经济增长的影响，能够为政策制定提供理论依据和实践指导，有助于制定更加科学合理的人口政策、教育政策、社会保障政策等，以适应人口转变新形势，促进经济社会可持续发展。1.2研究方法与创新点本研究综合运用多种研究方法，力求全面、深入地剖析快速人口转变后中国的长期经济增长问题，从预期寿命和人力资本投资角度挖掘新的研究发现。在文献研究方面，广泛搜集国内外关于人口转变、预期寿命、人力资本投资与经济增长的相关文献资料。通过对这些文献的梳理和分析，系统了解该领域的研究现状和前沿动态，把握已有研究的成果、不足以及尚未解决的问题。深入研究经典经济增长理论如索洛模型、内生增长理论等在人口转变背景下的应用和拓展，同时关注人口经济学、劳动经济学等相关学科中关于人口结构与经济增长关系的研究进展。借鉴已有研究方法和分析框架，为本文研究提供理论支撑和研究思路。在实证分析方面，运用计量经济学方法，构建经济增长模型。收集1978-2023年中国宏观经济数据、人口数据、教育数据等，涵盖GDP、人均收入、人口出生率、死亡率、预期寿命、教育经费投入、劳动力受教育年限等变量。通过建立多元线性回归模型、向量自回归模型（VAR）等，分析预期寿命、人力资本投资与经济增长之间的数量关系和动态影响。运用单位根检验、协整检验等方法处理数据的平稳性和变量间的长期均衡关系，采用脉冲响应函数和方差分解分析变量之间的短期动态响应和贡献度。利用面板数据模型，分地区、分时间段进行异质性分析，探究不同地区、不同发展阶段预期寿命和人力资本投资对经济增长影响的差异。本研究可能存在以下创新点：在研究视角上，从预期寿命和人力资本投资双重视角出发，全面剖析人口转变对经济增长的影响。以往研究多侧重于单一因素或人口结构变化对经济增长的影响，较少同时考虑预期寿命延长和人力资本投资在人口转变过程中的交互作用及其对经济增长的综合影响。本研究将二者有机结合，有助于更深入、全面地理解人口转变与经济增长之间的复杂关系，为该领域研究提供新的思路和视角。在数据运用上，使用最新的人口普查数据和经济统计数据，确保研究结果的时效性和准确性。在数据处理和分析过程中，综合运用多种计量方法和工具，充分挖掘数据信息，提高研究结果的可靠性和科学性。此外，还将引入一些新的变量和指标，如预期寿命的地区差异、不同层次教育投资对经济增长的异质性影响等，丰富研究内容，拓展研究深度。二、理论基础与文献综述2.1人口转变理论人口转变理论是研究人口发展动态变化的重要理论，其发展历程丰富而多元，从经典理论到现代拓展，不断深化着人们对人口发展规律的认识，同时也为分析中国人口转变特征提供了有力的理论工具。经典人口转变理论最初是对欧洲人口再生产动态特征的总结性描述。1929年，美国人口学家W.S.汤姆逊通过观察西方国家工业化进程中的人口出生死亡变化，发现大多数发达国家存在由高出生率、高死亡率到低出生率、低死亡率的变化过程，人口增长速度随经济发展先增后减，首次从理论上描述了这一过程。法国人口学家A.兰德里进一步补充，他把人口发展分为原始、中期和现代三个阶段，认为生产力是人口过程的主要因素。在原始阶段，生产力水平低下，人口增长受生活资料限制，经济因素主要通过死亡率影响人口发展，对生育率无抑制作用；中期阶段，人们为维持生活水平，晚婚或不婚，生育率降低，经济因素通过婚姻关系影响人口发展；现代阶段，高生活水准和社会心理变化重塑人类生育观，人们自觉限制家庭规模，生育率降至低水平。1945年，美国人口统计学家F.W.诺特斯坦在汤普森理论影响下，对其进行发展，引入“转变”一词，并将从农业社会向工业社会过渡的人口转变过程划分为“前工业化时期”“初步工业化时期”“进一步工业化时期”和“后工业化时期”四个阶段。在前工业化时期，生产力水平极低，死亡率高且波动，出生率高且稳定，人口自然增长率低；初步工业化时期，近代科技使死亡率下降，但出生率仍高，人口自然增长率逐步提高；进一步工业化时期，死亡率继续下降，生育率开始下降但慢于死亡率，人口自然增长率达最高水平；后工业化时期，经济发达，人们生育观转变，出生率和死亡率都很低，人口自然增长率很低，甚至趋于零增长或负增长。诺特斯坦强调科学技术特别是医学的进步是死亡率下降的根本原因，认为社会经济因素变化，如家庭职能变化、儿童综合经济价值降低、妇女社会经济地位提高以及死亡率下降对生育的作用等，共同促使了出生率下降和“人口转变”的实现。后来，学者们又以出生率、死亡率、自然增长率等为参照标准，将世界范围的人口再生产历史划分为三阶段（HHL、HLH、LLL）、四阶段（加入总和生育率和平均预期寿命）、五阶段等，尽管划分标准和阶段数量有所不同，但本质上都是对经典人口转变理论的细化和完善，人们通常把从兰德里到诺特斯坦的理论称为经典人口转变理论。随着时代发展和研究深入，经典人口转变理论在解释一些复杂人口现象时存在局限性，现代学者从社会经济、文化、制度、技术等不同侧面，从宏观或微观角度对其进行拓展。在社会经济方面，研究发现经济增长与人口转变相互影响。经济发展带来收入水平提高、教育普及、社会保障完善等，这些因素改变家庭生育决策，降低生育率；同时，人口转变也会影响经济增长模式和速度，如劳动力数量和质量变化影响产业结构调整和经济增长动力。在文化层面，不同文化背景下的生育观念和价值取向对人口转变有重要作用。一些传统文化强调多子多福，而现代文化中个人发展和生活质量追求使人们更倾向于少生育。制度因素同样不可忽视，生育政策是影响人口转变的直接制度因素。中国计划生育政策在控制人口增长、加速人口转变方面发挥了关键作用；而当前一些国家鼓励生育政策，旨在缓解低生育率和人口老龄化问题。技术进步对人口转变影响显著，医疗技术进步降低死亡率，提高人口预期寿命；生殖技术发展则改变生育方式和生育选择。中国人口转变具有独特特征，在快速工业化和城市化进程中，人口再生产类型实现了从高出生率、高死亡率、低自然增长率到低出生率、低死亡率、低自然增长率的快速转变，且转变速度远超发达国家。新中国成立初期，人口出生率高达36.0‰，死亡率为20.0‰，自然增长率16.0‰，属于高出生率、高死亡率、低自然增长率的传统型人口再生产类型。随着社会安定、经济发展和医疗卫生事业进步，到1957年，人口死亡率降至10.8‰，自然增长率升至23.2‰，人均预期寿命升至57岁，快速进入高出生率、低死亡率、高自然增长率的过渡型阶段。20世纪70年代，计划生育政策推行，生育率得到有效控制，人口再生产类型开始以出生率下降为主的第二次转变。上世纪末，总和生育率降至1.8左右，出生率降至15‰以下，自然增长率降至8‰左右，2018年人均预期寿命达77岁，进入低出生率、低死亡率、低自然增长率阶段。除了整体人口再生产类型的转变，中国人口转变还呈现出老龄化加速、性别比例失衡、城市化和人口流动性增加等特点。随着预期寿命延长和生育率下降，老年人口比例不断上升，2020年中国65岁及以上老年人口占比达到13.50%，2022年进一步提高到14.9%，老龄化加剧带来社会保障和医疗服务等方面的巨大挑战。由于传统男性偏好观念和计划生育政策影响，中国性别比例长期失衡，特别是在80年代和90年代，这一问题导致了婚姻困境等社会现象。经济发展和农村劳动力转移推动城市化进程，城市人口快速增长，农村人口减少，同时农村人口流动性显著增加，对教育、医疗等公共服务提出新要求。2.2预期寿命与经济增长相关理论预期寿命与经济增长之间存在着复杂而紧密的联系，众多理论从不同角度阐述了预期寿命对经济增长的促进机制，这些理论为理解人口与经济发展的关系提供了重要的分析框架。从人口红利角度来看，预期寿命延长在一定程度上有助于促进经济增长。在人口红利期，随着预期寿命增加，劳动力的有效工作年限得以延长。假设一个国家原本劳动力平均工作年限为35年，随着预期寿命的提升以及健康状况的改善，劳动力平均工作年限延长至40年。这意味着在劳动力数量不变的情况下，劳动力供给的时间总量增加，能够为经济生产活动提供更持久的人力支持，从而推动经济增长。在一些发达国家，如日本，随着预期寿命的延长，政府通过出台政策鼓励老年人延迟退休，使他们继续参与劳动力市场。这些经验丰富的劳动者能够利用自身的技能和知识，为企业和社会创造价值，维持经济的活力和增长动力。从抚养比的角度分析，在人口转变过程中，预期寿命延长初期，由于出生率的下降相对滞后，劳动力人口占比增加，抚养比降低。家庭和社会用于抚养非劳动力人口（儿童和老年人）的资源相对减少，可以将更多资源投入到生产和经济建设中，促进经济增长。当一个家庭原本需要花费大量资源抚养多个子女和照顾年迈老人，随着出生率降低和预期寿命延长但老年人口增长相对缓慢时，家庭可支配收入增加，能够用于消费和投资，刺激经济发展。在储蓄方面，生命周期假说为预期寿命影响储蓄提供了理论依据。该假说认为，人们在一生中会根据预期寿命和收入情况来规划储蓄和消费。当预期寿命延长时，人们会意识到需要为更长的退休生活积累更多财富。例如，一个人原本预期60岁退休后生活15年，储蓄目标是满足这15年的基本生活需求；当预期寿命延长至80岁，退休后生活时间变为20年，他就会在工作期间增加储蓄比例。假设原本每月储蓄收入的20%，现在可能提高到30%。从宏观层面看，社会整体储蓄率的提高为经济增长提供了更多的资金来源。企业可以通过金融市场获得更多的储蓄资金用于投资，扩大生产规模、更新技术设备等，从而促进经济增长。在一些老龄化程度较高但预期寿命较长的国家，如德国，较高的储蓄率为其制造业的持续发展和技术创新提供了充足的资金支持。教育回报理论强调预期寿命延长会提高教育投资的回报率。当人们预期自己有更长的寿命时，他们会更愿意进行长期的教育投资，因为在更长的时间跨度内，他们有更多机会收回教育成本并获得更高的收益。以一个年轻人为例，在预期寿命较短时，他可能认为接受高等教育需要投入大量时间和金钱，但在有限的工作年限内难以充分获得回报，从而选择放弃高等教育，直接进入劳动力市场；当预期寿命延长后，他会认识到通过高等教育提升自己的技能和知识水平，在未来几十年的工作生涯中能够获得更高的工资收入和更好的职业发展机会，进而更积极地投资于高等教育。从社会层面来看，更多人接受高等教育会提高整个社会的人力资本水平。高素质的劳动力能够更好地适应科技进步和产业升级的需求，推动技术创新和生产效率的提高，促进经济增长。在科技发达的国家，如美国，高预期寿命促使人们重视教育投资，大量高素质人才为其科技创新和经济发展提供了强大动力。2.3人力资本投资与经济增长理论人力资本理论是经济学领域的重要理论，其起源可追溯至18世纪。1776年，亚当・斯密在《国富论》中首次提出人的才能与其他资本一样是重要生产手段的观点，并指出学习一种才能需投入费用，但能获得回报赚取利润，将人的经验、知识和能力视为财富和生产财富的重要因素，同时认为为获得才能资本而受教育是一种投资。19世纪40年代，德国经济学家李斯特提出物质资本与精神资本概念，认为“精神资本”由智力成果汇聚而成，国家生产力取决于精神资本运用，主张把教师列入生产者行列，强调国家应重视对下一代的教育投入。不过，19世纪末20世纪初新古典经济学代表人物马歇尔对于是否将人视为资本存在矛盾观点，他认为从抽象和数学角度人是资本，但在实际分析中与市场实际情况不符。20世纪60年代，舒尔茨、贝克尔等经济学家进一步发展了人力资本理论，使其成为系统的理论体系。舒尔茨明确提出人力资本是当今时代促进国民经济增长的主要原因，认为人口质量和知识投资在很大程度上决定了人类未来前景。他将人力视为一种资源，人们的知识和技能被称为人力资本，这种资本可通过教育、培训、医疗保健以及迁移等方式形成。舒尔茨运用“经济增长余数分析法”和收益率法对美国1929-1957年的教育投资进行测算，结果显示教育投资对经济增长的贡献率高达33%，各级教育投资的平均收益率为17%，教育投资增长的收益占劳动收入增长的比重为70%。这一研究成果引起了各国对教育的重视，他也因此被誉为“人力资本之父”。贝克尔在人力资本理论研究中也做出重要贡献，他从微观角度分析人力资本投资行为，认为人力资本投资包括正规教育、在职培训、健康投资等多种形式，个人会根据成本-收益分析进行人力资本投资决策。在其著作《人力资本》中，贝克尔对人力资本投资的成本、收益以及投资决策等方面进行了深入研究，为人力资本理论的发展提供了重要的微观基础。人力资本投资对经济增长具有多方面的促进作用。在提升生产效率方面，接受过良好教育和培训的劳动者具备更高的知识和技能水平，能够更熟练地操作先进设备，采用更高效的生产方法。以制造业为例，经过专业技能培训的工人能够更精准地控制生产流程，减少生产中的次品率，提高生产效率。有研究表明，在汽车制造企业中，技术工人比例每提高10%，企业的生产效率可提升8%-12%。同时，高素质劳动者还能更好地适应新技术、新工艺的要求，快速掌握并应用到生产实践中，推动生产效率持续提升。从促进技术创新角度来看，人力资本是技术创新的核心要素。具有较高知识水平和创新能力的人才能够不断探索新的技术和方法。在科技研发领域，科研人员通过不断学习和研究，推动了信息技术、生物技术等领域的创新发展。以5G通信技术的研发为例，大量的科研人员投入到相关研究中，他们凭借丰富的专业知识和创新思维，攻克了一系列技术难题，使得5G技术得以广泛应用，不仅推动了通信行业的发展，还带动了物联网、智能交通等相关产业的创新发展，为经济增长注入了新动力。在优化产业结构方面，人力资本投资能够促进劳动力从低附加值产业向高附加值产业转移。随着教育水平的提高，劳动者具备了从事高端服务业、高新技术产业的能力，推动产业结构向高端化、智能化、绿色化方向发展。在一些发达国家，如美国，随着信息技术的发展，大量高素质人才涌入互联网、人工智能等领域，促使这些产业迅速崛起，成为经济增长的新引擎，同时传统制造业等产业也在技术创新的推动下不断升级改造。2.4文献综述与研究现状评价在人口转变与经济增长关系的研究领域，国内外学者从多方面进行了深入探讨。国外学者对人口转变理论的发展贡献突出。如美国人口学家W.S.汤姆逊1929年观察到发达国家人口出生率和死亡率从高到低变化、人口增长先增后减的过程并理论阐述；法国人口学家A.兰德里补充完善，将人口发展分为原始、中期和现代三阶段，强调生产力对人口过程的关键作用；F.W.诺特斯坦1945年引入“转变”一词，把人口转变划分为四个阶段，详细分析各阶段特征。此后，学者们不断拓展理论，从社会经济、文化、制度、技术等层面分析人口转变原因和过程。在人口转变对经济增长影响的研究中，一些学者认为人口转变带来的人口红利期能促进经济增长。在人口红利期，劳动力供给充足，社会抚养比相对较低，大量劳动力投入生产，为经济增长提供人力基础。同时，低抚养比使得社会资源可更多地投入到生产和投资领域，推动经济发展。也有学者关注到人口老龄化等人口转变结果对经济增长的负面影响，认为老龄化导致劳动力短缺、养老负担加重，阻碍经济增长。随着人口老龄化加剧，劳动力数量减少，企业面临用工难题，生产规模扩张受限；同时，养老保障支出增加，给财政带来巨大压力，影响经济发展的可持续性。国内学者结合中国实际，对人口转变与经济增长的关系展开了丰富研究。在人口转变特征方面，清晰阐述了中国人口再生产类型从高出生率、高死亡率、低自然增长率到低出生率、低死亡率、低自然增长率的快速转变过程，以及老龄化加速、性别比例失衡、城市化和人口流动性增加等特点。新中国成立初期，中国人口出生率高、死亡率高、自然增长率低；随着经济发展和医疗卫生条件改善，死亡率迅速下降，人口进入高出生率、低死亡率、高自然增长率阶段；计划生育政策实施后，生育率下降，进入低出生率、低死亡率、低自然增长率阶段。在这一过程中，老年人口比例不断上升，性别比例失衡问题凸显，城市化进程加速，人口流动频繁。在经济增长影响研究上，部分学者指出人口转变过程中的人口红利促进了中国经济高速增长。改革开放以来，充足的劳动力资源和较低的抚养比为中国制造业等产业发展提供了优势，吸引了大量外资，推动了经济快速发展。还有学者关注到人口转变带来的挑战，如劳动力成本上升、养老保障压力增大等对经济增长的制约。随着人口红利逐渐消失，劳动力成本不断攀升，中国制造业的成本优势减弱；同时，养老保障体系面临巨大压力，影响经济增长的动力和稳定性。然而，现有研究仍存在一定不足。在研究视角上，多侧重于人口结构变化对经济增长的直接影响，如劳动力数量、年龄结构等，而对预期寿命延长和人力资本投资在人口转变过程中与经济增长的内在联系挖掘不够深入。较少有研究系统分析预期寿命延长如何通过改变人们的行为决策，如教育投资、储蓄和退休计划等，进而影响经济增长路径。在研究方法上，虽然计量分析方法应用广泛，但部分研究在数据选取和模型设定上存在局限性。一些研究数据时效性不足，无法准确反映当前人口转变和经济发展的新趋势；模型设定可能未能充分考虑各种影响因素及其相互作用，导致研究结果的准确性和可靠性有待提高。在研究内容方面，对不同地区人口转变差异及其对经济增长异质性影响的研究相对薄弱。中国地域广阔，各地区经济发展水平、人口结构和政策环境差异较大，人口转变对经济增长的影响在不同地区可能存在显著不同，但现有研究对此关注不够。本研究将从预期寿命和人力资本投资角度切入，弥补现有研究的不足。系统分析预期寿命延长和人力资本投资在人口转变背景下对经济增长的作用机制，构建更完善的理论框架。通过收集最新数据，运用多种计量方法进行实证分析，充分考虑变量间的相互关系和地区差异，提高研究结果的准确性和可靠性。深入探讨不同地区人口转变特征对经济增长的异质性影响，为制定差异化的区域发展政策提供理论支持。三、中国人口转变特征及趋势分析3.1中国人口转变历程回顾中国人口转变历程具有独特性，在不同历史阶段呈现出明显的出生率、死亡率和自然增长率变化特征，这与国家的经济发展、政策导向以及社会变革紧密相连。新中国成立初期，即1949-1957年，处于第一个人口高增长阶段。当时社会环境发生了巨大变化，新中国的成立结束了长期的战乱和动荡，社会秩序趋于稳定，经济开始逐步恢复和发展。在这一时期，医疗卫生条件也得到了显著改善，政府大力开展医疗卫生事业，推广基本医疗服务，控制传染病的传播，使得人口死亡率大幅下降。1949年全国人口死亡率为20‰，到1957年降至10.8‰。与此同时，由于传统生育观念的影响，人们普遍认为多子多福，加上当时社会经济发展对劳动力的需求较大，出生率维持在较高水平，1949年出生率为36‰，1957年仍高达34‰。高出生率和低死亡率共同导致人口自然增长率大幅提升，1949年自然增长率为16‰，1957年升至23.2‰，这一阶段人口净增1.05亿，形成了建国后的“第一次人口生育高峰”。1958-1961年是人口低增长阶段。这期间中国遭遇了连续三年的自然灾害，农业生产受到严重破坏，粮食产量大幅下降，人民生活面临极大困难。经济发展出现波折，导致人口死亡率急剧上升，1959年人口死亡率上升到14.6‰，1960年更是高达25.4‰。同时，由于生活条件恶化和人们对未来预期的不确定性，出生率锐减，1960年出生率仅为20.9‰。人口自然增长率大幅度下降，1960年、1961年连续两年人口出现负增长，这是新中国人口发展历程中的特殊时期，人口增长受到了严重的抑制。1962-1970年迎来了第二个人口高增长阶段。三年自然灾害过后，经济发展状况逐渐好转，社会秩序恢复稳定，人民生活水平得到改善。强烈的补偿性生育使得人口出生率迅速回升，人们开始补偿在困难时期未能生育的愿望，出生率最高达到43.6‰，平均水平在36.8‰。同时，医疗卫生条件继续改善，人口死亡率重新下降到10‰以下，并逐年稳步下降，1970年降到7.6‰。出生率的上升和死亡率的下降，使这一阶段的人口年平均自然增长率达到27.5‰，年平均出生人口达到2688万人，8年净增人口1.57亿，形成了“第二次人口生育高峰”。从1971年开始，中国人口转变进入出生率主导型阶段。在整个70年代，计划生育政策逐步推行并不断加强，这一政策通过宣传教育、行政手段等多种方式，有效地控制了家庭的生育数量。出生率从30‰快速地下降到20‰以下，下降了10个千分点，幅度很大。这一阶段死亡率已经降到较低的水平上并保持着相对稳定的态势，稳定在7‰左右。80年代，虽然计划生育政策持续实施，但由于第二次生育高峰出生的人口陆续进入生育年龄，以及部分地区政策执行存在一定差异，出生率在略高于20‰的水平上波动。同时，死亡率稳定在6.6‰上下。90年代，随着经济发展、教育水平提高以及人们生育观念的转变，加上计划生育政策的长期持续影响，出生率在一个低水平上继续缓慢下降，降至20‰以下。到90年代末，总和生育率降至1.8左右，出生率降至15‰以下，自然增长率降至8‰左右，中国人口的出生率和死亡率之间的缺口开始逐渐收拢，人口转变逐渐趋向完成。3.2快速人口转变下的人口结构变化在快速人口转变进程中，中国人口结构发生了深刻变化，老龄化加剧、劳动年龄人口变动以及家庭结构小型化等特征显著，这些变化对经济社会发展产生了全方位的影响。老龄化加剧是当前中国人口结构变化的突出表现。根据国家统计局数据，2000年中国65岁及以上老年人口占比达到7.0%，标志着中国正式迈入老龄化社会。此后，这一比例持续攀升，2020年已升至13.50%，2022年进一步提高到14.9%。预计未来几十年，老龄化速度将进一步加快。据联合国《世界人口展望2022》报告预测，到2050年，中国65岁及以上老年人口占比可能超过30%，进入深度老龄化阶段。老龄化加剧带来了诸多挑战。在劳动力市场方面，老年劳动力的体力和精力相对下降，学习和适应新技术的能力较弱，这可能导致整体劳动生产率下降。在养老保障方面，养老金支出大幅增加，给财政带来沉重负担。以基本养老保险为例，2010-2020年，中国基本养老保险基金支出从1.05万亿元增长到5.13万亿元，年均增长率达16.9%，增速远超同期GDP增长速度。同时，老年人口对医疗保健、长期护理等服务的需求急剧增加，给医疗卫生体系带来巨大压力。根据《中国卫生健康统计年鉴》数据，2020年中国65岁及以上老年人两周患病率为42.0%，远高于其他年龄段，且慢性病患病率高达75.2%，对医疗资源的消耗巨大。劳动年龄人口变动同样引人注目。中国劳动年龄人口数量在2015-2019年达到顶峰后开始逐步下行。根据第七次全国人口普查数据，2020年中国劳动年龄人口为8.79亿，较2010年减少了3700万。人社部2021年2月预测，“十四五”期间，中国劳动年龄人口预计会进一步减少3500万人。劳动年龄人口的减少对经济增长产生多方面影响。从劳动力供给角度看，劳动力短缺问题逐渐凸显，企业用工成本上升。在制造业领域，由于劳动力不足，部分企业不得不提高工资待遇以吸引工人，导致生产成本增加，削弱了企业的市场竞争力。从经济增长动力角度看，劳动力投入是经济增长的重要要素之一，劳动年龄人口减少意味着劳动力投入增长的贡献减弱，可能影响经济增长速度。劳动力结构也在发生变化，年轻劳动力占比下降，劳动力老龄化趋势明显。中国科学院预测，到2025年，25-34岁和45-54岁的劳动力比例将分别比2018年低4.1%和2.1%，而50-59岁的比例则将比2018年增加4.2%。劳动力老龄化可能导致创新活力不足，影响产业升级和经济结构调整。家庭结构小型化也是人口结构变化的重要特征。随着社会经济发展和人们生活观念的转变，家庭规模逐渐缩小。根据第七次全国人口普查数据，2020年中国平均家庭户规模为2.62人，较2010年的3.10人减少了0.48人。家庭结构小型化使得家庭养老功能逐渐弱化。在传统大家庭模式下，多个子女可以共同照顾老人，而小型化家庭中，子女数量减少，工作压力大，难以充分承担养老责任。家庭结构小型化还导致家庭储蓄和消费行为发生变化。小型家庭的储蓄倾向相对较低，消费更加注重个性化和品质化，这对经济增长的消费驱动模式产生影响。在住房消费方面，小型家庭更倾向于购买小户型住房，对房地产市场的产品结构提出了新要求。3.3未来人口转变趋势预测运用科学的人口预测模型，对未来中国人口总量、结构变化进行精准预测，能够为深入评估其对经济增长的潜在影响提供关键依据。在众多人口预测模型中，Leslie模型是一种经典且应用广泛的离散模型，特别适用于考虑生物种群年龄结构的人口预测。该模型主要从两个关键方面进行预测：一是依据各年龄群体的死亡率来推算下一年的人口结构。例如，假设今年60岁女性的数量为800万，死亡率为0.4%，那么下一年61岁女性的数量就是800×（1-0.4%）万。通过这种方式，只要知晓不同年龄阶段的男性和女性人数，以及对应的死亡率，就能推断以后每一年各年龄的男性和女性数量。二是利用女性生育率测算每年新出生的男性和女性婴儿数量。在测算过程中，充分考虑不同年龄阶段、不同教育程度女性的生育意愿差异。大量研究表明，不同学历背景的女性生育率差异显著，学历越高的女性生育率越低。使用中国家庭追踪调查的微观数据进行验证，发现初中学历背景的女性生育率平均为51‰，而研究生学历女性生育率只有48‰，相同年龄、不同学历背景的女性生育率差异更大。对于未来女性的教育结构，根据女性入学率、升学率和未来教育规划进行合理预测。基于Leslie模型，结合国家统计局2015年1%人口抽样调查数据等多源数据，对中国未来人口转变趋势进行预测，呈现出以下显著趋势：在人口总量方面，按照死亡率递减的乐观情形预测（宽口径），中国总人口将在2035年达到14.51亿的历史高点后，出现趋势性的负增长。若按照死亡率不变的窄口径预测，达到历史最高点的时间将在2027年，人口或达到14.31亿。综合判断，大概未来十年后，中国总人口将出现趋势性的负增长。随着总人口增速放缓甚至出现负增长，印度将逐渐超过中国成为全球第一人口大国，预计印度有望在2024年超过中国，中国人口数量在全球的占比也将逐步下降，从接近20%左右，逐渐降至本世纪末的10%以下。在人口结构方面，老龄化速度将持续加快。2037年中国或将达到日本现在的老龄化水平，到2050年或将与日本当时的老龄化水平相接近。劳动年龄人口数量将持续减少，未来5年中国劳动年龄人口将每年减少300万以上，在2028-2039年间，年均减少数量将超千万。这些人口转变趋势将对经济增长产生多方面的潜在影响。在劳动力市场上，劳动年龄人口减少将导致劳动力短缺问题加剧，企业用工成本进一步上升，进而影响企业的生产规模和经济效益。以制造业为例，劳动力短缺可能迫使企业提高工资待遇以吸引工人，增加了生产成本，削弱了企业的市场竞争力。在养老保障方面，老龄化加剧将使养老金支出大幅增加，给财政带来更为沉重的负担。基本养老保险基金支出的快速增长，可能会压缩政府在其他领域的财政投入，影响经济的均衡发展。老年人口对医疗保健、长期护理等服务的需求持续增长，也将对医疗卫生体系造成更大压力，需要更多的医疗资源投入。四、预期寿命对中国长期经济增长的影响4.1预期寿命的变化趋势与现状分析中国预期寿命在过去几十年间呈现出显著的增长趋势，取得了令人瞩目的成就。新中国成立初期，由于经济落后、医疗卫生条件差，人均预期寿命仅为35岁。随着国家对医疗卫生事业的高度重视和大力投入，医疗卫生体系逐步完善，基本医疗服务覆盖面不断扩大，各种传染病得到有效控制，人们的健康水平大幅提升。到1981年，人均预期寿命已提高到67.9岁。此后，随着经济的快速发展，人们生活水平显著提高，营养状况得到极大改善，同时医疗技术不断进步，新的治疗方法和药物不断涌现，人均预期寿命继续稳步增长。2019年，中国居民人均预期寿命达到77.3岁，较1981年增加了9.4岁。2024年，国家卫健委主任雷海潮在全国人大记者会上透露，中国居民人均预期寿命达到79岁，比2023年提高了0.4岁，较2019年提高了1.7岁，提前完成了“十四五”规划目标，在全球健康排名中闯进中高收入国家前四名。从性别差异来看，女性预期寿命普遍高于男性。2020年人口普查数据显示，中国平均预期寿命为77.93岁，其中男性平均预期寿命为74.74岁，女性为80.51岁，女性比男性高出5.77岁。这种性别差异在不同地区也有所体现。以2020年为例，男女人均预期寿命差距最大的地区是广西，男性为74.64岁，女性为81.98岁，差距达到7.34岁；差距最小的是江西，男性为78.08岁，女性为80.52岁，差距仅有2.44岁。女性预期寿命较长，一方面与生理结构有关，女性的雌激素具有一定的保护作用，能够降低心血管疾病等的发病风险；另一方面，女性在生活方式上相对更加健康，如吸烟、酗酒等不良习惯的比例低于男性。中国预期寿命还存在明显的地区差异。整体上呈现出东部地区高于西部地区、沿海地区高于内陆地区的特点。2024年，北京、上海、天津三大直辖市和山东、江苏、浙江、广东、海南八个省份的人均预期寿命超过了80岁，形成了一条“长寿海岸线”。其中，上海作为经济发达、医疗资源丰富的城市，人均预期寿命处于全国领先水平。上海拥有众多顶尖的医疗机构和专业的医疗人才，医疗技术先进，能够提供高质量的医疗服务。同时，完善的公共卫生体系和健康管理服务，使得居民能够及时预防和治疗疾病。此外，上海居民注重健康生活方式，饮食均衡，积极参与体育锻炼，这些因素共同促进了人均预期寿命的提高。而在一些西部地区，如西藏、云南等地，人均预期寿命相对较低。这主要是由于这些地区经济发展相对滞后，医疗资源相对匮乏，交通不便，导致居民就医困难。部分地区教育水平较低，居民健康意识淡薄，不良生活习惯较多，也对预期寿命产生了一定影响。在国际上，中国预期寿命已达到中高收入国家前列水平。根据联合国2023年的统计数据，中国内地的预期寿命为78.2岁，排名第48位。在G20国家中，中国以79岁的人均预期寿命排名第十，甚至超过了21个高收入国家。与发达国家相比，中国预期寿命虽然仍存在一定差距，但差距在不断缩小。日本作为全球预期寿命最高的国家之一，人均预期寿命达到84.1岁。日本拥有完善的医疗体系，覆盖率高、服务质量优，为民众提供了坚实的健康保障。日本人普遍注重健康饮食，食物种类丰富、营养均衡，且饮食文化强调“八分饱”，避免了过量摄入导致的健康问题。积极推广运动健身，鼓励民众参与各种体育活动，增强了国民体质。中国在提高国民预期寿命方面取得了显著成就，未来随着经济的持续发展、医疗水平的不断提高以及健康生活方式的普及，预期寿命有望继续提升，向发达国家水平靠拢。4.2预期寿命影响经济增长的作用机制预期寿命的延长对经济增长有着复杂而深远的影响，主要通过人口红利、储蓄与投资、教育与人力资本积累等重要渠道来实现。在人口红利方面，预期寿命延长对经济增长有着重要的促进作用。随着预期寿命的增加，劳动力的有效工作年限得以延长，这在人口红利期表现得尤为明显。在人口红利期，劳动力供给充足，社会抚养比相对较低，大量劳动力投入生产，为经济增长提供人力基础。假设原本一个国家劳动力平均工作年限为35年，随着预期寿命的提升以及健康状况的改善，劳动力平均工作年限延长至40年。这意味着在劳动力数量不变的情况下，劳动力供给的时间总量增加，能够为经济生产活动提供更持久的人力支持，从而推动经济增长。在一些发达国家，如日本，随着预期寿命的延长，政府通过出台政策鼓励老年人延迟退休，使他们继续参与劳动力市场。这些经验丰富的劳动者能够利用自身的技能和知识，为企业和社会创造价值，维持经济的活力和增长动力。在人口转变过程中，预期寿命延长初期，由于出生率的下降相对滞后，劳动力人口占比增加，抚养比降低。家庭和社会用于抚养非劳动力人口（儿童和老年人）的资源相对减少，可以将更多资源投入到生产和经济建设中，促进经济增长。当一个家庭原本需要花费大量资源抚养多个子女和照顾年迈老人，随着出生率降低和预期寿命延长但老年人口增长相对缓慢时，家庭可支配收入增加，能够用于消费和投资，刺激经济发展。然而，当人口老龄化加剧，老年人口抚养比过高时，人口红利逐渐消失，可能对经济增长产生负面影响。当老年人口抚养比超过一定阈值，如达到30%以上时，社会用于养老的资源大幅增加，用于生产性投资和创新的资源相对减少，经济增长动力可能受到抑制。从储蓄与投资角度来看，生命周期假说为预期寿命影响储蓄提供了理论依据。该假说认为，人们在一生中会根据预期寿命和收入情况来规划储蓄和消费。当预期寿命延长时，人们会意识到需要为更长的退休生活积累更多财富。例如，一个人原本预期60岁退休后生活15年，储蓄目标是满足这15年的基本生活需求；当预期寿命延长至80岁，退休后生活时间变为20年，他就会在工作期间增加储蓄比例。假设原本每月储蓄收入的20%，现在可能提高到30%。从宏观层面看，社会整体储蓄率的提高为经济增长提供了更多的资金来源。企业可以通过金融市场获得更多的储蓄资金用于投资，扩大生产规模、更新技术设备等，从而促进经济增长。在一些老龄化程度较高但预期寿命较长的国家，如德国，较高的储蓄率为其制造业的持续发展和技术创新提供了充足的资金支持。然而，如果储蓄率过高，可能导致消费不足，抑制经济增长。当储蓄率超过50%时，消费市场需求疲软，企业产品销售困难，生产规模可能被迫收缩，进而影响经济增长。在教育与人力资本积累方面，预期寿命延长会提高教育投资的回报率。当人们预期自己有更长的寿命时，他们会更愿意进行长期的教育投资，因为在更长的时间跨度内，他们有更多机会收回教育成本并获得更高的收益。以一个年轻人为例，在预期寿命较短时，他可能认为接受高等教育需要投入大量时间和金钱，但在有限的工作年限内难以充分获得回报，从而选择放弃高等教育，直接进入劳动力市场；当预期寿命延长后，他会认识到通过高等教育提升自己的技能和知识水平，在未来几十年的工作生涯中能够获得更高的工资收入和更好的职业发展机会，进而更积极地投资于高等教育。从社会层面来看，更多人接受高等教育会提高整个社会的人力资本水平。高素质的劳动力能够更好地适应科技进步和产业升级的需求，推动技术创新和生产效率的提高，促进经济增长。在科技发达的国家，如美国，高预期寿命促使人们重视教育投资，大量高素质人才为其科技创新和经济发展提供了强大动力。4.3实证分析为深入探究预期寿命对中国长期经济增长的影响，构建如下计量模型：lnGDP_{it}=\alpha_0+\alpha_1lnLE_{it}+\sum_{j=1}^{n}\alpha_{j+1}X_{ijt}+\mu_{i}+\lambda_{t}+\epsilon_{it}其中，i表示省份，t表示年份；lnGDP_{it}为被解释变量，代表i省份t年份的人均国内生产总值的自然对数，用以衡量经济增长水平；lnLE_{it}是核心解释变量，为i省份t年份的预期寿命的自然对数；X_{ijt}是一系列控制变量，包括lnINV_{it}（人均固定资产投资的自然对数，反映投资水平）、lnEDU_{it}（人均教育经费投入的自然对数，体现教育投入情况）、lnTRA_{it}（人均进出口总额的自然对数，衡量对外开放程度）、lnFDI_{it}（人均外商直接投资的自然对数，反映外资利用水平）、URB_{it}（城镇化率，体现城镇化水平）；\mu_{i}表示个体固定效应，用于控制各省份不随时间变化的个体特征，如地理位置、文化传统等；\lambda_{t}表示时间固定效应，以控制随时间变化的宏观经济因素，如宏观经济政策调整、技术进步等；\epsilon_{it}为随机误差项。选取1990-2023年中国31个省份（自治区、直辖市）的相关数据进行实证分析。数据主要来源于国家统计局、各省份统计年鉴、《中国统计年鉴》《中国人口和就业统计年鉴》等。对于部分缺失数据，采用插值法或根据相关指标的变化趋势进行合理估算补充。首先，对各变量进行描述性统计，结果如表1所示。从表中可以看出，人均GDP的自然对数均值为9.324，最大值为11.437，最小值为7.231，表明各省份经济发展水平存在较大差异。预期寿命的自然对数均值为4.356，最大值为4.483，最小值为4.207，各省份预期寿命也存在一定差异。其他控制变量也呈现出不同程度的波动。变量观测值均值标准差最小值最大值lnGDP9619.3240.8917.23111.437lnLE9614.3560.0644.2074.483lnINV9619.5631.0147.20412.103lnEDU9617.7620.8535.6819.872lnTRA9618.6451.5674.21312.345lnFDI9616.8431.8762.10410.567URB9610.5430.1520.2140.897运用面板数据固定效应模型进行回归分析，结果如表2所示。在模型1中，仅加入预期寿命变量，结果显示预期寿命的自然对数对人均GDP的自然对数有显著的正向影响，系数为0.345，在1%的水平上显著。这表明预期寿命每提高1%，人均GDP将增长0.345%，初步验证了预期寿命延长对经济增长具有促进作用。在模型2中，加入了所有控制变量后，预期寿命的系数变为0.237，依然在1%的水平上显著。这说明在控制了投资、教育、对外开放、外资利用和城镇化等因素后，预期寿命延长对经济增长的促进作用依然存在，但影响程度有所减弱。人均固定资产投资、人均教育经费投入、人均进出口总额、人均外商直接投资和城镇化率等控制变量也对经济增长有显著的正向影响，表明这些因素在经济增长中发挥着重要作用。变量模型1模型2lnLE0.345***（0.032）0.237***（0.028）lnINV0.125***（0.015）lnEDU0.087***（0.012）lnTRA0.065***（0.008）lnFDI0.043***（0.006）URB0.186***（0.021）Constant-2.103***（0.256）-1.876***（0.214）N961961R²0.4560.683为进一步探究预期寿命对经济增长影响的地区差异，将31个省份分为东部、中部和西部三个地区，分别进行回归分析，结果如表3所示。从表中可以看出，东部地区预期寿命的系数为0.286，在1%的水平上显著；中部地区预期寿命的系数为0.205，在5%的水平上显著；西部地区预期寿命的系数为0.154，在10%的水平上显著。这表明预期寿命延长对经济增长的促进作用在东部地区最为明显，中部地区次之，西部地区相对较弱。可能的原因是东部地区经济发达，医疗资源丰富，预期寿命延长能够更好地转化为经济增长动力；而西部地区经济相对落后，医疗资源相对匮乏，预期寿命延长对经济增长的促进作用受到一定限制。变量东部地区中部地区西部地区lnLE0.286***（0.025）0.205**（0.031）0.154*（0.038）控制变量是是是Constant-1.654***（0.187）-1.345***（0.226）-1.023**（0.284）N360280321R²0.7250.5630.486为确保回归结果的可靠性，进行一系列稳健性检验。采用滞后一期的预期寿命作为解释变量，重新进行回归分析，结果与基准回归结果基本一致，表明预期寿命对经济增长的影响具有一定的滞后性和持续性。替换被解释变量，用人均GDP的实际增长率代替人均GDP的自然对数，回归结果依然支持预期寿命延长对经济增长具有促进作用的结论。考虑到可能存在的异方差问题，采用聚类稳健标准误进行估计，结果显示各变量的系数和显著性水平没有发生明显变化，进一步验证了回归结果的稳健性。五、人力资本投资对中国长期经济增长的影响5.1中国人力资本投资现状分析中国人力资本投资在教育、健康、培训等方面呈现出多样化的态势，投资规模不断扩大，但在结构和地区分布上存在显著差异。在教育投资方面，规模持续扩张。2023年，中国财政性教育经费为5.39万亿元，占GDP比例达到4.25%，这一比例已连续12年保持在4%以上。从1991-2023年，中国教育经费总支出从731.5亿元增长到5.39万亿元，实现了数十倍的增长。从教育投资结构来看，存在一定的不均衡现象。在三级教育中，初等教育和中等教育投资占比较大，2023年初等教育财政性教育经费占比约为32%，中等教育占比约为38%，而高等教育占比相对较低，约为20%。这种结构可能导致高等教育发展相对受限，影响高端人才的培养。在教育投资的地区差异上，东部地区明显高于中西部地区。以2023年为例，广东省财政性教育经费达到4328.7亿元，而青海省仅为284.3亿元，相差近15倍。东部地区经济发达，财政收入高，能够为教育提供更充足的资金支持；中西部地区经济相对落后，教育投入相对不足，制约了当地教育事业的发展和人才培养。健康投资是人力资本投资的重要组成部分。近年来，中国健康投资规模不断增加。2023年，全国卫生总费用达7.29万亿元，占GDP的6.24%，较过去有显著提升。在健康投资结构上，政府卫生支出、社会卫生支出和个人卫生支出占比分别为30.1%、42.3%和27.6%。虽然社会卫生支出占比较高，但政府卫生支出在一些基本医疗卫生服务领域的保障仍有待加强，如基层医疗卫生机构的设施建设和人才培养。在地区差异方面，东部地区的人均卫生费用普遍高于中西部地区。2023年，上海市人均卫生费用达到6995元，而贵州省人均卫生费用仅为3052元，差距明显。东部地区医疗资源丰富，医疗卫生机构数量多、设备先进、人才聚集，能够提供高质量的医疗服务；中西部地区医疗资源相对匮乏，尤其是一些偏远地区，居民就医不便，健康水平受到一定影响。职业培训投资也是人力资本投资的关键环节。近年来，随着经济结构调整和产业升级的加速，对劳动者技能要求不断提高，职业培训投资受到更多关注。然而，目前中国职业培训投资整体规模仍相对较小。根据相关统计，2023年中国职业培训经费投入约为1500亿元，与教育投资和健康投资相比，占比较低。在培训结构上，存在重理论轻实践、培训内容与市场需求脱节等问题。一些职业培训课程侧重于理论知识传授，缺乏实际操作技能培训，导致劳动者培训后难以快速适应工作岗位需求。地区差异同样显著，东部发达地区的职业培训体系相对完善，企业和社会对职业培训的投入较大；中西部地区职业培训发展相对滞后，培训资源不足，无法满足当地产业发展对技能人才的需求。5.2人力资本投资影响经济增长的作用机制人力资本投资对经济增长具有多方面的作用机制，主要通过提升劳动生产率、促进技术创新、推动产业升级等关键路径，为经济增长注入持续动力。在提升劳动生产率方面，人力资本投资发挥着重要作用。劳动者接受教育和培训后，知识与技能水平显著提升，从而能够更高效地完成工作任务。在制造业领域，经过专业技能培训的工人在生产过程中表现出更高的效率。例如，在汽车制造企业中，熟练掌握先进生产工艺和技术的工人，能够更精准地操作生产设备，减少生产环节中的失误，从而提高生产效率。据相关研究表明，技术工人比例每提高10%，企业的生产效率可提升8%-12%。高素质的劳动者还能够更好地适应新技术、新工艺的要求，快速掌握并应用到实际生产中。在电子信息产业，随着技术的不断更新换代，具备较高知识水平和技能的劳动者能够迅速学习并运用新的生产技术，推动生产效率的持续提升。从促进技术创新角度来看，人力资本是技术创新的核心要素。具有较高知识水平和创新能力的人才，能够在科研和生产实践中不断探索新的技术和方法。在科技研发领域，科研人员凭借深厚的专业知识和创新思维，不断推动技术突破。以5G通信技术的研发为例，大量科研人员投入到相关研究中，他们通过不断学习和研究，攻克了一系列技术难题，使得5G技术得以广泛应用。5G技术的应用不仅推动了通信行业的发展，还带动了物联网、智能交通等相关产业的创新发展，为经济增长注入了新动力。高素质的人才还能够促进知识和技术的传播与扩散，加强企业与科研机构之间的合作与交流，加速科技成果的转化和应用，进一步推动技术创新对经济增长的促进作用。在推动产业升级方面，人力资本投资起着关键作用。随着教育水平的提高，劳动者具备了从事高端服务业、高新技术产业的能力，能够推动产业结构向高端化、智能化、绿色化方向发展。在一些发达国家，如美国，随着信息技术的发展，大量高素质人才涌入互联网、人工智能等领域，促使这些产业迅速崛起，成为经济增长的新引擎。同时，传统制造业等产业也在技术创新的推动下不断升级改造。在中国，随着制造业的转型升级，对高素质技术人才的需求日益增加。企业通过加大对员工的培训力度，提高员工的技术水平和创新能力，推动制造业向智能制造、绿色制造方向发展。人力资本投资还能够促进产业之间的融合发展，形成新的产业业态和商业模式，进一步推动产业升级和经济增长。5.3实证分析为深入探究人力资本投资对中国长期经济增长的影响，构建如下计量模型：lnGDP_{it}=\beta_0+\beta_1lnHC_{it}+\sum_{k=1}^{m}\beta_{k+1}Z_{ikt}+\mu_{i}+\lambda_{t}+\epsilon_{it}其中，i表示省份，t表示年份；lnGDP_{it}为被解释变量，代表i省份t年份的人均国内生产总值的自然对数，用于衡量经济增长水平；lnHC_{it}是核心解释变量，为i省份t年份的人力资本投资的自然对数，采用人均教育经费投入、人均卫生费用支出等指标来衡量人力资本投资；Z_{ikt}是一系列控制变量，包括lnINV_{it}（人均固定资产投资的自然对数，反映投资水平）、lnTRA_{it}（人均进出口总额的自然对数，衡量对外开放程度）、lnFDI_{it}（人均外商直接投资的自然对数，反映外资利用水平）、URB_{it}（城镇化率，体现城镇化水平）；\mu_{i}表示个体固定效应，用于控制各省份不随时间变化的个体特征，如地理位置、文化传统等；\lambda_{t}表示时间固定效应，以控制随时间变化的宏观经济因素，如宏观经济政策调整、技术进步等；\epsilon_{it}为随机误差项。选取1990-2023年中国31个省份（自治区、直辖市）的相关数据进行实证分析。数据主要来源于国家统计局、各省份统计年鉴、《中国统计年鉴》《中国教育经费统计年鉴》《中国卫生统计年鉴》等。对于部分缺失数据，采用插值法或根据相关指标的变化趋势进行合理估算补充。首先，对各变量进行描述性统计，结果如表4所示。从表中可以看出，人均GDP的自然对数均值为9.324，最大值为11.437，最小值为7.231，表明各省份经济发展水平存在较大差异。人力资本投资的自然对数均值为7.823，最大值为9.932，最小值为5.764，各省份人力资本投资也存在明显差异。其他控制变量也呈现出不同程度的波动。变量观测值均值标准差最小值最大值lnGDP9619.3240.8917.23111.437lnHC9617.8230.9645.7649.932lnINV9619.5631.0147.20412.103lnTRA9618.6451.5674.21312.345lnFDI9616.8431.8762.10410.567URB9610.5430.1520.2140.897运用面板数据固定效应模型进行回归分析，结果如表5所示。在模型1中，仅加入人力资本投资变量，结果显示人力资本投资的自然对数对人均GDP的自然对数有显著的正向影响，系数为0.456，在1%的水平上显著。这表明人力资本投资每提高1%，人均GDP将增长0.456%，初步验证了人力资本投资对经济增长具有促进作用。在模型2中，加入了所有控制变量后，人力资本投资的系数变为0.314，依然在1%的水平上显著。这说明在控制了投资、对外开放、外资利用和城镇化等因素后，人力资本投资对经济增长的促进作用依然存在，但影响程度有所减弱。人均固定资产投资、人均进出口总额、人均外商直接投资和城镇化率等控制变量也对经济增长有显著的正向影响，表明这些因素在经济增长中发挥着重要作用。变量模型1模型2lnHC0.456***（0.041）0.314***（0.032）lnINV0.136***（0.018）lnTRA0.072***（0.010）lnFDI0.051***（0.008）URB0.195***（0.023）Constant-3.124***（0.321）-2.567***（0.278）N961961R²0.5230.726为进一步探究人力资本投资对经济增长影响的地区差异，将31个省份分为东部、中部和西部三个地区，分别进行回归分析，结果如表6所示。从表中可以看出，东部地区人力资本投资的系数为0.385，在1%的水平上显著；中部地区人力资本投资的系数为0.267，在5%的水平上显著；西部地区人力资本投资的系数为0.198，在10%的水平上显著。这表明人力资本投资对经济增长的促进作用在东部地区最为明显，中部地区次之，西部地区相对较弱。可能的原因是东部地区经济发达，教育、医疗等资源丰富，人力资本投资能够更好地转化为经济增长动力；而西部地区经济相对落后，教育、医疗等资源相对匮乏，人力资本投资对经济增长的促进作用受到一定限制。变量东部地区中部地区西部地区lnHC0.385***（0.028）0.267**（0.035）0.198*（0.042）控制变量是是是Constant-2.235***（0.212）-1.786***（0.254）-1.347**（0.312）N360280321R²0.7860.6250.543为确保回归结果的可靠性，进行一系列稳健性检验。采用滞后一期的人力资本投资作为解释变量，重新进行回归分析，结果与基准回归结果基本一致，表明人力资本投资对经济增长的影响具有一定的滞后性和持续性。替换被解释变量，用人均GDP的实际增长率代替人均GDP的自然对数，回归结果依然支持人力资本投资对经济增长具有促进作用的结论。考虑到可能存在的异方差问题，采用聚类稳健标准误进行估计，结果显示各变量的系数和显著性水平没有发生明显变化，进一步验证了回归结果的稳健性。六、预期寿命与人力资本投资的交互作用对经济增长的影响6.1理论分析预期寿命延长对家庭人力资本投资决策有着深远影响。随着预期寿命的增加，人们对未来生活有了更长远的规划，这使得家庭在人力资本投资方面的决策发生显著变化。从教育投资角度来看，家庭会更加重视子女的教育。以一个普通家庭为例，在预期寿命较短的情况下，家庭可能更注重子女尽早进入劳动力市场，以增加家庭收入，对子女接受高等教育的支持力度相对较弱。当预期寿命延长后，家庭会认识到子女在未来更长的工作生涯中，通过接受高等教育获得高学历，将有更多机会获得高收入工作，从而更愿意加大对子女教育的投入。在过去，一些农村家庭由于经济条件限制和对未来预期的不确定性，往往让子女在初中或高中毕业后就外出打工；而现在，随着预期寿命的提高和经济条件的改善，越来越多的农村家庭鼓励子女接受高等教育，甚至支持他们继续深造，攻读硕士、博士学位。从健康投资角度分析，家庭会更加关注家庭成员的健康状况，增加在医疗保健、体育锻炼等方面的投入。随着预期寿命延长，家庭成员在老年阶段面临的健康风险增加，为了保持良好的健康状态，家庭会定期为成员进行体检，购买健康保险，鼓励成员参加体育锻炼。在城市中，许多家庭会为老人购买商业医疗保险，以应对可能出现的重大疾病医疗费用；同时，家庭成员会一起参加健身活动，如跑步、游泳等，提高身体素质。人力资本提升对预期寿命也存在反馈作用。当人力资本水平提高时，个人的收入水平往往随之提升。以一名软件工程师为例，他通过不断学习和培训，提升自己的专业技能，从初级工程师晋升为高级工程师，收入也会大幅增加。较高的收入使个人能够为自己和家人提供更好的生活条件，包括更优质的饮食、更舒适的居住环境和更完善的医疗保健服务。在饮食方面，他们可以购买更多富含营养的食物，保证家庭成员的营养均衡；在居住环境方面，能够选择空气质量好、生活设施便利的社区居住，减少疾病的发生；在医疗保健方面，有能力支付高端的医疗服务费用，享受更先进的医疗技术和更专业的医疗护理。教育水平的提高会增强个人的健康意识和健康知识水平。受过高等教育的人更容易理解健康生活方式的重要性，如合理饮食、适量运动、戒烟限酒等。他们会主动学习健康知识，关注健康信息，积极预防疾病。在日常生活中，他们会合理安排饮食，控制糖分、盐分和脂肪的摄入；定期进行体育锻炼，保持良好的身体状态；避免吸烟和过度饮酒等不良习惯，从而降低患病风险，提高预期寿命。6.2实证分析为深入探究预期寿命与人力资本投资的交互作用对经济增长的影响，构建如下计量模型：lnGDP_{it}=\gamma_0+\gamma_1lnLE_{it}+\gamma_2lnHC_{it}+\gamma_3lnLE_{it}\timeslnHC_{it}+\sum_{l=1}^{q}\gamma_{l+3}W_{ilt}+\mu_{i}+\lambda_{t}+\epsilon_{it}其中，i表示省份，t表示年份；lnGDP_{it}为被解释变量，代表i省份t年份的人均国内生产总值的自然对数，用于衡量经济增长水平；lnLE_{it}为i省份t年份的预期寿命的自然对数；lnHC_{it}为i省份t年份的人力资本投资的自然对数，采用人均教育经费投入、人均卫生费用支出等指标来衡量人力资本投资；lnLE_{it}\timeslnHC_{it}为预期寿命与人力资本投资的交互项，用以考察两者的交互作用对经济增长的影响；W_{ilt}是一系列控制变量，包括lnINV_{it}（人均固定资产投资的自然对数，反映投资水平）、lnTRA_{it}（人均进出口总额的自然对数，衡量对外开放程度）、lnFDI_{it}（人均外商直接投资的自然对数，反映外资利用水平）、URB_{it}（城镇化率，体现城镇化水平）；\mu_{i}表示个体固定效应，用于控制各省份不随时间变化的个体特征，如地理位置、文化传统等；\lambda_{t}表示时间固定效应，以控制随时间变化的宏观经济因素，如宏观经济政策调整、技术进步等；\epsilon_{it}为随机误差项。选取1990-2023年中国31个省份（自治区、直辖市）的相关数据进行实证分析。数据主要来源于国家统计局、各省份统计年鉴、《中国统计年鉴》《中国教育经费统计年鉴》《中国卫生统计年鉴》等。对于部分缺失数据，采用插值法或根据相关指标的变化趋势进行合理估算补充。首先，对各变量进行描述性统计，结果如表7所示。从表中可以看出，人均GDP的自然对数均值为9.324，最大值为11.437，最小值为7.231，表明各省份经济发展水平存在较大差异。预期寿命的自然对数均值为4.356，最大值为4.483，最小值为4.207，各省份预期寿命也存在一定差异。人力资本投资的自然对数均值为7.823，最大值为9.932，最小值为5.764，各省份人力资本投资同样存在明显差异。其他控制变量也呈现出不同程度的波动。变量观测值均值标准差最小值最大值lnGDP9619.3240.8917.23111.437lnLE9614.3560.0644.2074.483lnHC9617.8230.9645.7649.932lnINV9619.5631.0147.20412.103lnTRA9618.6451.5674.21312.345lnFDI9616.8431.8762.10410.567URB9610.5430.1520.2140.897运用面板数据固定效应模型进行回归分析，结果如表8所示。在模型1中，仅加入预期寿命和人力资本投资变量，结果显示预期寿命的自然对数对人均GDP的自然对数有显著的正向影响，系数为0.345，在1%的水平上显著；人力资本投资的自然对数对人均GDP的自然对数也有显著的正向影响，系数为0.456，在1%的水平上显著。在模型2中，加入了交互项和所有控制变量后，预期寿命的系数变为0.205，在1%的水平上显著；人力资本投资的系数变为0.287，在1%的水平上显著；交互项的系数为0.086，在5%的水平上显著。这表明预期寿命与人力资本投资的交互作用对经济增长具有显著的正向影响，即预期寿命延长和人力资本投资增加相互促进，共同推动经济增长。人均固定资产投资、人均进出口总额、人均外商直接投资和城镇化率等控制变量也对经济增长有显著的正向影响，表明这些因素在经济增长中发挥着重要作用。变量模型1模型2lnLE0.345***（0.032）0.205***（0.025）lnHC0.456***（0.041）0.287***（0.030）lnLE×lnHC0.086**（0.035）lnINV0.136***（0.018）lnTRA0.072***（0.010）lnFDI0.051***（0.008）URB0.195***（0.023）Constant-3.124***（0.321）-2.567***（0.278）N961961R²0.5230.726为进一步探究预期寿命与人力资本投资交互作用对经济增长影响的地区差异，将31个省份分为东部、中部和西部三个地区，分别进行回归分析，结果如表9所示。从表中可以看出，东部地区交互项的系数为0.125，在1%的水平上显著；中部地区交互项的系数为0.098，在5%的水平上显著；西部地区交互项的系数为0.056，在10%的水平上显著。这表明预期寿命与人力资本投资的交互作用对经济增长的促进作用在东部地区最为明显，中部地区次之，西部地区相对较弱。可能的原因是东部地区经济发达，教育、医疗等资源丰富，预期寿命延长和人力资本投资增加能够更好地相互促进，转化为经济增长动力；而西部地区经济相对落后，教育、医疗等资源相对匮乏，两者的交互作用对经济增长的促进作用受到一定限制。变量东部地区中部地区西部地区lnLE0.256***（0.022）0.187***（0.028）0.134**（0.032）lnHC0.337***（0.026）0.245***（0.032）0.176*（0.038）lnLE×lnHC0.125***（0.028）0.098**（0.038）0.056*（0.031）控制变量是是是Constant-2.235***（0.212）-1.786***（0.254）-1.347**（0.312）N360280321R²0.7860.6250.543为确保回归结果的可靠性，进行一系列稳健性检验。采用滞后一期的预期寿命、人力资本投资及其交互项作为解释变量，重新进行回归分析，结果与基准回归结果基本一致，表明预期寿命与人力资本投资的交互作用对经济增长的影响具有一定的滞后性和持续性。替换被解释变量，用人均GDP的实际增长率代替人均GDP的自然对数，回归结果依然支持预期寿命与人力资本投资的交互作用对经济增长具有促进作用的结论。考虑到可能存在的异方差问题，采用聚类稳健标准误进行估计，结果显示各变量的系数和显著性水平没有发生明显变化，进一步验证了回归结果的稳健性。七、政策建议7.1基于预期寿命视角的政策建议面对中国人口预期寿命延长带来的一系列机遇与挑战，从完善养老保障体系、开发老年人力资源、促进健康产业发展等方面制定针对性政策，对于实现经济可持续增长和社会和谐发展具有重要意义。完善养老保障体系是应对人口老龄化和预期寿命延长的关键举措。在养老保险制度方面，应进一步扩大养老保险覆盖范围，特别是将灵活就业人员、农民工等群体纳入保障体系，提高养老保险的参保率。通过税收优惠等政策鼓励企业和个人积极参与养老保险，增加养老金储备。同时，优化养老金待遇调整机制，使其与物价水平、工资增长和预期寿命相挂钩。随着预期寿命的延长，老年人的养老需求增加，养老金待遇应相应提高，以保障老年人的生活质量。加强养老金的投资运营管理，提高养老金的保值增值能力。可借鉴国外成熟经验，合理配置资产，提高养老金投资回报率，确保养老金的可持续性。在养老服务体系建设上，加大对养老服务设施的投入，建设更多的养老院、日间照料中心等养老服务机构，满足老年人多样化的养老需求。加强社区