刘易斯转折点、二次人口红利与经济持续增长研究

发布时间：2016-12-02 09:13

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刘易斯转折点、二次人口红利与经济持续增长研究 投稿：吴虧虨

 

 

感谢匿名评审人提出的修改建议，笔者已做了相应修改，本文文责自负。近年来，随着“民工荒”愈演愈烈、人口老龄化程度的不断提高，学界展开了一场关于刘易斯转折点是否到来、第一次人口红利何时消失以及有无第二次人口红利的大讨论。刘易斯转折点与第一次人口红利消失是…

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作者：孟令国王清

经济理论与经济管理 2013年08期

 

　　感谢匿名评审人提出的修改建议，笔者已做了相应修改，本文文责自负。

 

 

　　近年来，随着“民工荒”愈演愈烈、人口老龄化程度的不断提高，学界展开了一场关于刘易斯转折点是否到来、第一次人口红利何时消失以及有无第二次人口红利的大讨论。刘易斯转折点与第一次人口红利消失是经济增长始终绕不过去的坎。因此，在刘易斯转折点到来时，研究如何挖掘二次人口红利从而对经济持续增长产生积极影响是十分迫切和必要的，也是对当前争论的一种积极响应。

 

 

　　一、文献回顾

 

 

　　人口红利这一概念最早是由布鲁姆和威廉姆森(Bloom and Williamson)等人在研究东亚奇迹时提出的，即中间大、两头小的人口结构。[1]梅森和李(Mason and Lee)又细分了人口红利，提出了第一次人口红利和第二次人口红利的概念。[2]最早的人口红利概念就是指第一次人口红利，而第二次人口红利则是指由于预期总抚养比将大幅上升，个体会通过调整消费、储蓄行为，作出有利于资本积累的决策，从而推动经济增长。

 

 

　　关于刘易斯转折点与人口红利，著名学者蔡昉最早提出“刘易斯转折点到来”和“人口红利开始式微”的判断，同时认为中国人口红利将于2013—2015年前后消失。[3][4]而另外一些学者对此持怀疑态度。韩俊等人根据第一手调查数据估算的结果得出中国农村剩余劳动力仍有1亿人至1.2亿人的结论，认为刘易斯转折点尚未到来。[5]刘怀宇和马中认为，刘易斯转折点的到来只是假象，由于长期产业结构失衡导致实际工资低于保留工资，“民工荒”只是农民工“用脚投票”的结果。[6]于学军、陈友华等人认为中国人口红利将会持续到2030年才结束。[7][8]

 

 

　　虽然人口老龄化会减小整个社会的储蓄规模和储蓄能力并延缓经济增长，但蔡昉认为，在人口老龄化条件下通过完善养老保障制度等仍可以维持经济增长所需的储蓄率，从而为经济增长提供额外的源泉。[9]袁志刚和宋铮的研究表明人口老龄化会鼓励居民增加储蓄。[10]苏春红和刘小勇通过对老龄化的储蓄效应分析，认为老龄化导致预防性储蓄的不断增加减缓了储蓄率的下降。[11]其他学者对于预防性储蓄的研究也表明，中国的高储蓄率有着深刻的制度原因，养老保障制度的不完善是最主要的一个原因。蔡昉提出，应通过加快人力资本积累、提高人口素质等来挖掘第二次人口红利以促进经济增长。[9]胡鞍钢和才利民充分论述了人力资源红利，指出中国正在获得的大量人力资源红利不仅能够有效抵消老龄化带来的负面作用，还可以保持人力资本总量持续增加，从而支撑经济的持续增长。[12]而盈帅等人的研究表明，人力资本对经济增长具有正向作用，教育是人力资本积累和增长的最基本途径。[13]许多学者还从制度创新层面上探讨如何更好地实现人口红利从而实现经济持续增长。蔡昉和孟昕提出要将当前的现收现付养老保障制度变为完全积累的个人账户制度。[14]沈丽君提出要破除一切限制流动和转移就业的政策制度障碍，实现人口红利与经济增长的紧密对接。[15]

 

 

　　本文试图以刘易斯转折点到来与人口老龄化为出发点，以第一次人口红利消失为基础，从人力资本、储蓄与投资、制度创新三个层面研究第二次人口红利的实现与经济增长的关系。本文收集了1997—2009年中国31个省市的面板数据建立实证模型，运用STATA软件进行分析，以此验证第二次人口红利实现的影响因素与经济增长的关系，从而为政策建议提供科学依据。从现有的文献看，运用中国省级面板数据验证这个论题的文献较少，只有胡鞍钢等人运用中国28个省市的面板数据验证人口变迁和老龄化对中国经济增长的影响，而运用跨国面板数据的文献则较多。[16]本文的实证模型采用了广义矩(GMM)估计方法，试图克服模型中存在的内生性问题。

 

 

　　二、选题背景与理论模型

 

 

　　随着中国人口老龄化程度不断加深，以及伴随着一轮又一轮的“民工荒”，笔者赞同蔡昉提出的“刘易斯转折点到来”和“人口红利开始式微”的判断。刘易斯转折点的到来是中国人口结构变化——老龄化的必然结果，而经济增长是这个转折点到来的根本原因。

 

 

　　刘易斯转折点、人口老龄化和第一次人口红利消失等三个因素从不同角度阐述了同一个命题：劳动力不再无限供给，单纯的依赖廉价劳动力和资本投入的经济增长方式将难以为继。学界也从加快转变经济增长方式、积极应对老龄化、挖掘第二次人口红利这三个方向为经济增长出言献策。本文正是沿着这样的路线以刘易斯转折点到来和人口老龄化为出发点，以挖掘第二次人口红利为手段，以实现经济持续增长为目的而进行研究的。而挖掘第二次人口红利始终要面对人口老龄化对储蓄率和经济增长的负面影响。如上所述，储蓄率、人力资本对经济增长有正面影响，通过增加储蓄率、加大人力资本投入可以延续之前的人口红利。提高劳动参与率又可以缓解老龄化产生的劳动力供给大幅减少的冲击，从而促进经济增长。因此，通过建立模型进行实证分析可以验证这些影响因素与经济增长的关系。

 

 

　　本文运用包含人力资本的柯布—道格拉斯生产函数和索洛增长理论，先分析人口老龄化对储蓄率和平衡增长路径上人均GDP的影响。

 

 

　　首先，用N表示总人口，e表示老龄人口(指65岁及以上人口)占总人口的比例，c表示少儿人口(指0～14岁的人口)占总人口的比例。因而，劳动年龄人口的比例为1－e－c，劳动年龄人口的总数为N(1－e－c)。生产函数形式如下：

 

 

　　

 

 

　　

 

 

　　从式(7)可以得出：对人均产出增长率有正面影响的是人力资本H、技术进步A、储蓄率s、劳动参与率P；而对人均产出增长率有负面影响的则是人口增长率n、人口老龄化水平e和初始人均GDP。

 

 

　　三、实证模型与分析

 

 

　　笔者收集了1997—2009年中国31个省份的面板数据，选用胡鞍钢等人的实证模型[16]来检验第二次人口红利实现的影响因素与经济增长的关系，并得出了不同的结论。

 

 

　　(一)实证模型与变量说明

 

 

　　在式(7)的基础上，笔者建立以下的实证模型：

 

 

　　

 

 

　　式中，被解释变量是经济增长率。本文以1978年作为基期，由于采用每5年为一期的人均实际GDP增长率的平均值作为被解释变量，以平滑数据的波动性，因而本文的有效样本期间为2002—2009年。相对于胡鞍钢等人选取1990—2008年中国28个省份的面板数据，本文的有效样本区间和较大的数据覆盖面要更贴近当前日益严重的老龄化社会，从而可以作出更好的预测。

 

 

　　在解释变量中，由于经济增长具有滞后效应，因此笔者将被解释变量的滞后一期值作为解释变量。人均实际GDP用pcgdp表示；pop表示影响经济增长的相关人口老龄化变量，主要包含劳动年龄人口占总人口的比例1—e—c与人口总抚养比 depend两个解释变量。由上文的理论模型推导可知：人均实际GDP的估计系数应该为负，劳动人口比例1—e—c前的系数应为正，而人口总抚养比depend前的系数则应为负。

 

 

　　其他解释变量与式(7)中的变量完全一致，H代表人力资本存量，其系数应为正，，并用各地区6岁及以上人口人均受教育年限来衡量。按照陈钊等人的算法，大专及以上、高中、初中、小学和文盲学历受教育年限依次取16年、12年、9年、6年和0年，然后各自乘以相应学历的人数，再除以6岁及以上总人口数就得到本文的人均受教育年限。[19]s和P分别表示储蓄率和劳动参与率。由理论推导结果可知，储蓄率和劳动参与率前的系数应为正，说明储蓄率和劳动参与率对经济增长有正面影响。由于无法找到各省份历年国民生产总值(GNP)和各省份储蓄总额与GDP的比值的数据，本文用地区生产总值(GDP)替代国民生产总值(GNP)，再减去固定折旧得到国民总收入(GNI)，然后用国民总收入(GNI)减去最终消费支出后的部分与GDP的比值来表示储蓄率。而劳动参与率则用全国总就业人口与劳动年龄人口的比值表示。n+δ表示人口增长率与资本折旧率的和，本文用《中国统计年鉴》中的人口自然增长率来表示人口增长率；根据过去的研究文献，资本折旧率δ处于5％～17％，本文的资本折旧率取10％。本文还将取5％和15％进行稳健性检验。

 

 

　　

 

 

　　

 

 

　　(二)实证结果与分析

 

 

　　在式(8)中，由于将被解释变量的滞后一期值作为解释变量使得模型具有内生性，从而导致参数估计有偏和不一致。这时，工具变量法可以克服内生性问题。选取适合的工具变量对于得到一致的参数估计值很重要。阿雷利亚诺和邦德(Arellano and Bond)采用一阶差分广义矩(first difference GMM)估计法来解决内生性问题。[20]一阶差分 GMM估计法采用水平值的滞后项作为差分变量的工具变量，但是这种估计方法往往存在弱工具变量问题，而且差分后还滤掉了非时变参数的影响。针对这个问题，阿雷利亚诺和博韦尔(Arellano and Bover)、布伦德尔和邦德(Blundell and Band)进一步提出了系统广义矩(System GMM)估计法。[21][22]系统GMM估计法进一步采用差分变量的滞后项作为水平值的工具变量，相当于进一步增加了可用的工具变量，且估计过程中同时使用水平回归方程和差分回归方程，以此来克服弱工具变量的问题。因此，系统GMM估计法更有效，本文的分析也主要采用系统GMM估计法。作为对照，本文给出了混合普通最小二乘法(OLS)、固定效应法(FE)和一阶差分GMM的估计结果，实证结果见表2。

 

 

　　系统GMM估计工具变量的有效性检验主要包含Arellano-Bond自相关检验和Sargan检验，即过度识别约束检验。前者对差分方程的随机扰动项的二阶序列相关进行检验，其原假设是随机扰动项不存在二阶序列相关；后者对工具变量的有效性进行检验，其原假设是所使用的工具变量与扰动项是不相关的。表2最后三行给出了一阶差分GMM估计和系统GMM估计工具变量的检验结果： Arellano-Bond的AR(2)检验值和Sargan检验值的伴随概率都大于0.05。这说明在5％的显著性水平下，Arellano-Bond的AR(2)检验与Sargan检验都不能拒绝各自的原假设，因而本文采用的工具变量是有效的。

 

 

　　表2和表3反映人口老龄化的解释变量与之前的理论推导有些不同。在模型(1)～模型(4)中，解释变量劳动年龄人口比例ln(1—e—c)反映人口老龄化，模型(3)的估计结果表明劳动年龄人口比例对经济增长的影响是正向的，并通过1％的显著性检验，这与之前的理论推导相符。模型(1)、模型(2)的估计结果不显著，而模型(4)的估计结果却表明劳动年龄人口比例对经济增长有负面影响，且通过1％的显著性检验。同样，用于反映人口老龄化的人口总抚养比对经济增长的影响也是不确定的，模型(5)、模型(6)表明没有显著影响，而模型(7)、模型(8)表明人口总抚养比对经济增长既有负面影响也有正面影响。由此可见，人口老龄化未必会对经济增长造成负面影响。这与胡鞍钢等人的研究结果[16]相反，他们的实证结果表明人口老龄化对经济增长只有负面影响。而李军所做的理论研究却表明，人口老龄化因素对经济平衡增长路径既存在负面影响的可能，也存在正面影响的可能。[18]因此，在老龄化条件下，可以通过挖掘二次人口红利从而促进经济增长，本文的研究为这一结论提供了一定程度上的理论和实证支持。

 

 

　　根据之前的理论推导，人力资本对于经济增长有正向作用，表2和表3的估计结果也证实了这点。绝大部分估计系数为正数，且都能通过5％的显著性检验，模型(2)、模型(3)、模型(6)、模型(7)还能通过1％的显著性检验。由于人力资本积累是经济增长和增长方式转变的基础。因此，在老龄化的初始阶段就有必要增加人力资本存量的积累，通过劳动效率的改善来缓解人口老龄化带来的冲击。而随着人口老龄化，劳动年龄人口抚养在学年龄人口数量逐渐下降，教育资源的制约可得以缓解，从而有更多的资源用于教育投入，而教育又是人力资本形成的最佳途径。因此，人力资源红利在传统人口红利消失后的老龄社会还有很大的挖掘空间，通过扩大教育和培训可收获二次人口红利。当前，中国正在获得大量的人力资源红利，根据全国第六次人口普查数据，在过去10年里，拥有大学文化程度人数的年均增长率超过了10％(为10.12％)，而且大学文化程度占总人口的比例从2000年的3.6％上升到了2010年的8.73％。这为今后开发老年人口的人力资源红利打下了很好的基础，即通过延迟老年人的退休年龄扩大劳动力供给、缓解养老负担，从而为经济增长贡献余热。总之，今后既有空间通过挖掘人力资源红利的形式收获二次人口红利，又有很好的基础继续加大人力资本投入，把收获的人力资源红利用来提升劳动生产效率，从而实现经济增长方式从依靠劳动和资本投入向依靠技术进步的转变。

 

 

　　估计结果表明储蓄率对经济增长有显著的正向作用，多数情况下能够通过1％的显著性检验。根据之前的理论分析，人口老龄化会降低储蓄率，用于投资的部分减少，不利于经济增长。但幸运的是，人们能够预期到这种变化，通过当前增加储蓄来应对养老、未来预期的不确定性(如重大疾病)以及子女的教育问题等。此外，一旦将当前现收现付的养老保障制度转换为完全积累的个人账户制度，老龄化条件下的储蓄动机和保值增值仍都是可行的。因此，二次人口红利仍可以借助丰富的储蓄红利为经济增长提供源泉。而在当前甚至今后，中国的储蓄率并不都是最优的储蓄率，过高的储蓄率降低了资源的配置效率。二次人口红利很大一部分是由于人们因养老预期而调整个人消费、储蓄而获得的，但储蓄只有顺利地转换为投资才能为经济增长做贡献。对居民而言，过高的储蓄率一方面反映了各种预防性动机，另一方面也反映了缺少其他收益稳定的投资产品。而对企业而言，虽然直接融资的成本要比通过银行贷款的成本小得多，但资本市场的欠发达却阻碍了企业的直接融资行为。况且，相对于大型垄断企业，大多数非上市的中小企业还难以获得银行贷款。此外，很多垄断行业限制了民营企业的发展，而垄断往往会导致效率低下、竞争不足。因此，完善资本市场、放开行业限制对于化解高储蓄率、增加国民投资收入和提高资本配置效率就显得至关重要。只有这样，才能充分收获储蓄红利，从而促进经济持续增长。

 

 

　　

 

 

　　

 

 

　　初始人均GDP前的系数为负，且大多数能通过1％的显著性检验，这意味着各省份的经济增长出现条件收敛。也就是说，落后地区的经济增长可以追上发达地区的经济增长，各地区人均GDP的差距将会越来越小。根据之前的分析，人口增长率与资本折旧率之和对经济有负面影响，但只有模型(1)、模型(3)、模型(7)的估计结果与之相符，剩下的估计结果都不显著。同样，劳动参与率的实证结果也不是特别显著。可能的情况是相对于经济增长变动，样本期间的人口增长率、资本折旧率与劳动参与率的变化甚微。

 

 

　　(三)敏感性检验

 

 

　　由于我国的实物资本折旧率并没有统一的标准，因此之前折中选取的10％的资本折旧率多少带有一点随意性，进行实证分析时，我们希望得到稳健的回归结果。为了防止这种随意性影响整个模型的参数估计，分别选取5％和15％的资本折旧率，并用系统GMM估计法进行敏感性检验。表4最后三行给出了工具变量有效性的检验结果，Arellano-Bond的AR(2)检验和Sargan检验的伴随概率值都大于0.05，说明工具变量是有效的。

 

 

　　根据表4的估计结果可知，在不同的资本折旧率下(模型(1)、模型(2)与模型(3)、模型(4)的资本折旧率分别为5％和15％)劳动年龄人口比例ln(1—e—c)对经济增长的影响都为负；人口总抚养比lndepend对经济增长的影响都为正。这两个解释变量都通过了1％的显著性检验，从而表明人口老龄化并不必然会延缓经济增长。人口增长率与资本折旧率之和、劳动参与率的估计结果全部不显著。初始人均GDP、人力资本存量、储蓄率的估计结果与表2和表3一致，也与理论分析相符，并且全部通过显著性检验。

 

 

　　

 

 

　　上述二次人口红利是否能够实现，还取决于合适与完善的制度，只有通过制度创新才能够更好地收获二次人口红利。当前，二元户籍制度以及由此产生的教育机会不平等、社会保障福利待遇不公平与现收现付养老制度严重制约着农村剩余劳动力的转移和人力资本的提升。因此，消除户籍限制、建立起一体化的社会保障制度对于实现经济增长和转型至关重要。通过完善制度、创新制度，就有可能发现更多的制度红利。这也说明二次人口红利在制度上还存在较大的挖掘空间。

 

 

　　四、结论与政策含义

 

 

　　本文以刘易斯转折点到来与人口老龄化为出发点，以第一次人口红利消失为基础，从人力资本、储蓄与投资、制度创新三个层面研究了二次人口红利的实现与经济持续增长的关系。本文首先运用一个包含人力资本的柯布—道格拉斯生产函数和索洛增长理论建立理论模型，分析人口老龄化等因素对经济增长的影响。本文收集了1997—2009年中国31个省市的面板数据，选取了包含影响二次人口红利实现因素的实证模型，并对其进行了实证检验和敏感性检验。实证结果表明：人口老龄化并不必然导致经济衰退；人力资本、储蓄对经济增长有正面影响；初始人均GDP对经济增长有负面影响，说明各地区的经济增长出现条件收敛；人口增长率、劳动参与率对经济增长的影响并不十分显著。

 

 

　　研究结果的政策含义很明显，那就是随着人口老龄化，二次人口红利可以通过收获人力资源红利、储蓄红利、制度创新红利的形式促进经济持续增长与增长方式的转变。因此，本文给出了收获这些红利的政策思路。

 

 

　　一是通过教育、培训的形式继续加大人力资本投资，促进经济转型。虽然我国人力资本投资取得了很大的进步，但教育支出占GDP的比重远远低于欧美等发达国家。2010年，我国15岁以上人口平均受教育年限为9年，而同期美国为12.2年。因此仍需要强化人力资本投入，缩小与发达国家的平均人力资本水平。

 

 

　　二是完善资本市场、放开行业限制，切实拓宽居民和民营企业的投融资渠道。中国的储蓄率在当前甚至今后都处在较高的水平，而发达、完善的资本市场和解除行业限制能够高效率、低成本地将民间过剩的资本转换为投资生产，促进经济的发展和居民投资收入的提高。通过建立类似欧美国家的积累制的养老金制度，减少居民预防性储蓄，增加消费，从而带动内需的增长。同时，由机构管理的大型养老基金对于资本市场的成熟、稳定有着积极的作用。

 

 

　　三是完善户籍、就业与养老制度，消除一切限制劳动力流动和转移就业的政策制度障碍，实现人口红利与经济增长的紧密对接。尽管改革会牵涉到很多人的利益，但只有通过改革才能消除这些不利于经济增长的制度障碍，从而促使经济可持续增长。

 

 

　　注释：

 

 

　　①详细的推导过程见胡鞍钢等人的文章。[16]

 

作者介绍：孟令国，王清，广东商学院金融学院，广州 510320 孟令国(1964—)，男，湖南华容人，广东商学院金融学院教授，经济学博士； 王清(1988—)，男，江苏无锡人，广东商学院金融学院硕士研究生。

 

感谢匿名评审人提出的修改建议，笔者已做了相应修改，本文文责自负。近年来，随着“民工荒”愈演愈烈、人口老龄化程度的不断提高，学界展开了一场关于刘易斯转折点是否到来、第一次人口红利何时消失以及有无第二次人口红利的大讨论。刘易斯转折点与第一次人口红利消失是…

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