河南省人口红利与经济增长关系研究

宋奇成，张亚飞

(重庆理工大学 经济与贸易学院，重庆　400054)



河南省人口红利与经济增长关系研究

宋奇成，张亚飞

(重庆理工大学 经济与贸易学院，重庆400054)

摘要：基于柯布-道格拉斯生产函数的理论推导，建立人均收入、人均物质资本和总抚养比三者的计量模型，利用1987—2013年的时间序列数据，通过协整理论对计量模型进行检验，研究河南省人口红利与经济增长的关系。结果显示：三者之间存在长期稳定关系，在长期，总抚养比对人均收入具有负向影响，人均物质资本对经济增长具有正向影响，并且总抚养比变化对人均收入的影响比物质资本投入大；在短期，抚养比变化并未直接作用于经济增长，物质资本的投入对经济增长的影响具有滞后性。

关键词：人口红利；经济增长；总抚养比;协整理论

河南省作为人口大省，年龄结构的转变为其提供了人口红利机遇期，2013年劳动年龄人口占总人口的比重为63.9%，总抚养系数为43.2%，老年抚养系数为9.1%，按照国际统计标准，目前河南省仍处于人口红利期。由于河南省劳动力供给充足并且成本较低，劳动力主要以输出为主，年龄结构转变下产生的人口红利主要被东部地区吸收，将少儿抚养负担和老年赡养负担留在本地。但是近几年随着我国人口红利逐渐消失，东部沿海地区出现劳动力短缺和工资水平上涨，劳动密集型制造业的比较优势正在丧失，产业也逐渐由东部沿海地区向中西部转移[1]。蔡昉在出席第九届大河财富(中国)论坛时指出，与全国相比，河南省的人口红利延长的时间可以更长一些，河南省应该抓住潜在人口红利这一特殊机会，通过改革将人口红利转变为制度红利[2]。此外，2012年中原经济区建设也为河南省的优势发挥提供了很大的战略机遇。因此，研究河南省人口红利与经济增长的关系，对政府制定适宜的政策以充分挖掘潜在的人口红利具有重要意义。

一、文献综述

20世纪60年代“东亚经济增长奇迹”的出现使人口年龄结构变动对经济增长的影响成为研究热点，不同的学者采用不同的方法研究人口红利与经济增长的关系。布鲁姆(Bloom)、威廉姆森(Williamson)将劳动年龄人口的增长率纳入回归模型，认为劳动年龄人口变动和人口抚养比下降可能为东亚经济增长贡献了1/3[3]。蔡昉指出在1982—2000年，总抚养比下降推动人均GDP增长速度上升2.3个百分点，大约对同期人均GDP的贡献达到1/4[4]。坎宁(Canning)等对我国抚养负担变化和储蓄率之间的关系进行了实证研究，认为总抚养比对社会储蓄影响比较显著，抚养负担变化能够解释中国的高储蓄率[5]。蔡昉通过对中国1978—1998年年均9.5%的GDP增长率进行分析得出，物质资本增长的贡献为28%，劳动力数量增长的贡献为28%，劳动力转移的贡献率为21%，未解释的部分占3%[6]。车士义等利用全要素生产函数分解了我国30年来人口红利对经济增长的贡献率，指出劳动力数量贡献占9%，劳动力质量贡献占10.4%[7]。李魁从消费、储蓄、进出口三个方面提出了年龄结构变动作用于经济增长的“三条子传导机制”，实证分析了年龄结构变动对消费、储蓄、进出口的影响，得出，少儿抚养负担对储蓄率的影响在10%的水平上显著为负,对消费率存在显著影响；老年赡养负担对储蓄率的影响为正，老年赡养负担对储蓄率和消费率的影响均不显著；年龄结构变动对净出口贡献率的影响主要表现为劳动力负担的减轻将促使经常项目盈余[8]。何鹤雄实证分析了福建省年龄结构变动下的人口红利通过劳动力供给、人力资本、储蓄、消费对经济增长的影响程度，得出结论认为抚养比的减轻对劳动力供给具有促进作用。相对于物质资本，人力资本的积累和抚养比的下降对经济增长的促进作用更大，并且老年比重和少儿比重的上升会使总消费增加[9]。一些学者则认为人口红利对经济增长影响并不显著，黄润龙认为我国消费、储蓄、进出口“三驾马车”与人口红利的关系并不显著，因此人口红利并不是经济增长的主要因素[10]。侯东民认为我国现在面临的是人口压力而不是人口红利，并指出人口红利并不能用来解释“东亚奇迹”时期的就业增长和经济增长[11]。

综上所述，目前关于人口红利理论的研究主要集中于人口红利对我国整体经济的影响，关于地区性的人口红利与经济增长关系的研究较少，由于采取的方法不同，不同学者对人口红利的经济效应持有不同的观点，但大部分学者还是持肯定观点[12]。河南省作为人口大省和劳动力输出大省，关于其人口红利与经济增长关系研究的文献相对较少。郭国峰、田艳青和杨翔宇在研究河南省年龄结构变动下的人口红利与经济增长关系时，将人口年龄结构变量引入柯布-道格拉斯生产函数(Cobb-Douglas function)中，建立回归方程分析少年人口比重、老年人口比重、劳动年龄人口占总人口的比重与经济增长的关系[13-14]。本文在其研究基础上利用柯布-道格拉斯生产函数，推导抚养比、人均物质资本与人均产出之间的关系，采用河南省的以上3个变量在1987—2013年的时间序列数据，利用协整理论和向量误差修正模型研究抚养比、人均资本与人均产出之间具体的动态关系，为研究河南省人口红利与经济增长之间的关系提供理论支持。

二、理论推导和变量选取

(一)理论推导和模型的建立

柯布-道格拉斯生产函数反映了劳动力和资本这两种生产要素与经济总量的关系。假设规模报酬不变，即α+β=1，其中0<α<1， 0<β<1，则该函数的具体形式如下：

Y=ALαK1-α

(1)

由式(1)进一步推导有：

(2)

(3)

lny=lnA+(1-α)lnk-αln(1+DR)

(4)

根据以上推导可以建立如下计量模型：

lnyt=α1lnkt+α2lnDRt+εt

(5)

其中，Y代表总产出，用历年国内生产总值表示；N代表总人口数，用年末总人口数表示；y代表人均国内生产总值；A代表全要素生产率参数，一般代表技术进步；L代表劳动力的投入量，用劳动年龄人口(15～64岁人口数)表示；l1代表少儿人口(0～14岁人口数)；l2代表老年人口(65岁以上人口数)；K代表资本投入，用固定资产形成总额表示；k代表人均资本；DR代表总抚养比;α为劳动力投入的产出弹性；εt代表误差项。

(二)变量选取和数据说明

本模型采取的数据跨度为1987—2013年。河南省经济增长水平用人均国内生产总值y衡量，以1987年为基期按照历年国内生产总值指数计算的实际国内生产总值除以年末总人口表示；人均物质资本用k衡量，以1987年为基期按照历年固定资本形成总额指数计算的固定资本形成总额除以年末总人口表示；人口红利用社会总抚养比DR衡量，用少儿人口数量和老年人口数量之和除以劳动年龄人口表示；为了避免产生异方差，可分别对3个变量取对数。

研究数据来源于《中国统计年鉴》《中国国内生产总值核算历史资料1952—1995》《中国人口和就业统计年鉴》《河南省统计年鉴》。所有的检验均在Eviews6.0软件下进行。具体数据如表1所示。

表1　1987—2013年人均GDP、人均物质资本及总抚养比

三、实证过程及结果

(一)单位根检验

时间序列计量分析需要样本是平稳序列，否则会出现“伪回归”问题，所以需要将非平稳序列转化为平稳序列，而基于Johansen协整检验和误差修正模型(VECM)估计都要求系统各变量服从同阶单整，通常为I(1)，本文采取ADF单位根检验法对时间序列进行平稳性检验，单位根最佳滞后阶数的选择依据赤池信息准则(Akaike Information Criterion)。检验结果如下：

根据表2变量稳定性检验结果，lny、lnk、lnDR的水平序列的ADF值在1%的显著性水平上大于临界值，不能拒绝单位根假设。一阶差分后的Δlny、Δlnk、ΔlnDRADF值在1%的显著性水平上小于临界值，拒绝单位根假设。因此lny、lnk、lnDR的水平序列是非平稳的，服从I(1)过程，一阶差分后的Δlny、Δlnk、Δlnk是平稳的，服从I(0)过程。

(二)协整检验

单位根检验结果显示，lny、lnk、lnDR序列满足同阶单整且服从I(1)过程，可以构造向量自回归模型(VAR Model)，做协整检验探究各变量之间是否存在长期稳定关系。本文采用Johansen极大似然估计法来检验协整关系。

1.确定协整滞后阶数

为保证协整关系统计上的可信度，在进行协整检验时首先需要确定合理的滞后阶数，本文根据LR、FRE、AIC、SC、HQ等检验准则，通过测试不同的VAR(p)模型对应的值，来确定VAR模型的最佳滞后阶数。结果见表3。从表3中可以看出，模型的最佳滞后阶数为3，即建立VAR(3)模型。

2.Johansen检验

如果变量本身为非平稳序列，但它们的线性组合有可能构成平稳序列，将这种平稳的线性组合称为协整方程。已知最佳滞后阶数L=3，本文采用Johansen极大似然方法，用软件Eviews6.0软件进行检验，结果如表4所示。

表2　各变量的稳定性检验

注：(1)检验形式(C,T,L)中，C、T、L分别代表常数项、时间趋势和滞后阶数。(2)Δ表示一阶差分。

表3　VAR模型不同检验准则的滞后阶数

注：*表示在5%显著水平上显著。

表4　Johansen 非约束协整关系检验结果

注： **代表在1%显著性水平上拒绝零假设；*代表在5%显著性水平上拒绝零假设。

由表4可得，轨迹统计量检验和最大特征根检验的原假设条件为H0，其中r表示协整关系的个数。在5%的显著水平下，轨迹统计量(59.495 6>29.797 0)拒绝(r=0)的原假设，对应接受至少存在一个协整关系；最大特征值统计量也是拒绝(r=0)的原假设,对应接受最多存在一个协整关系。由此可得：lnyt、lnkt、lnDRt之间存在一个协整关系，即三者之间存在长期稳定的关系，标准化后的协整方程形式如下(小括号内的数字表示标准误差)：

lnyt=-1.541 2lnCDt+0.552 0lnkt+Ct

(6)

(0.191 8)(0.022 8)

3.协整关系解读

从检验结果可知，3个变量模型在1987—2013年存在长期稳定的关系。lnCDt前面的符号为负，表明当社会总抚养比上升时，人均收入会降低。lnkt前面的符号为正，表明物质资本投入增加时，人均收入会相应增加。协整方程中两者对应的参数分别为-1.541 2和0.552 0，表明当抚养比下降1个百分点时，人均收入会相应增加1.541 2个百分点，物质资本投入增加一个百分点，人均收入增加0.552 0个百分点，此外还表明，长期来看河南省社会总抚养比的变化对经济增长的影响要比物质资本投入大。这与何鹤雄在研究福建省人口红利对经济发展影响时得出的结论一致[7]。

(三)误差修正机制——VECM

恩格尔和格兰杰(Engle-Granger)认为若非平稳变量之间存在长期稳定的关系，且这种长期稳定的过程是在短期过程中不断调整的，可以将长期关系模型中的残差项(滞后一期)作为变量引入模型中描述各变量一阶差分的构成过程，反映短期调整行为，即建立误差修正模型(VECM)[15]。

1.VECM估计

上面我们得到了一阶差分后的Δlny、Δlnk、Δlnk这3个I(0)过程构成VAR(3)，同时将协整方程的残差项引入模型，就得到在无约束差分情形下，各变量及其滞后项组成的误差修正模型。在估计时采用Johansen极大似然估计法。可以得出人均收入的误差修正模型具体形式如式(7)(式中只列出了在5%的显著性水平下通过T检验的差分滞后项)：

Δlnyt=-0.162 2(lnyt-1+1.543 2lnCDt-1-

0.552 0lnkt-1-9.908 5)+

1.216 8Δlnyt-1-0.275 1Δlnk-3

(7)

R2=0.767 7，Adj. R2=0.574 1

S·E=0.01 6

2.VECM模型的诊断性检验

为了保证模型的稳定性，有必要对模型进行诊断性检验，表5列出的结果有两个根落在单位圆上，其他均在单位圆内，因此VECM的稳定性得到满足。同时进行自相关检验时，原假设为5%水平上不存在序列相关，LM自相关检验显示，LM1=11.092 7，P值=0.269 4；LM2=15.207 8，P值=0.084 5；LM3=10.447 8，P值=0.316 0，故不存在自相关。 在进行异方差检验时，采用White异方差(无交叉项)检验，检验结果显示，χ2值=116.564 1，P值=0.571 7，故不存在异方差。综上，该模型效果良好。

表5　VECM稳定性检验结果

3.结果说明

由误差修正的结果可知，误差修正系数为-0.162 1，表明当上期的人均收入变化时，误差修正机制会使本期的人均收入向相反的方向变动，最终使得人均收入向长期均衡点靠近。在短期过程中，固定资本形成额变动的滞后项对人均收入的波动为负，产生这一现象的原因可能为河南省的固定资产投资的经济效应具有滞后性，在长期均衡时，固定资本形成额的系数为0.55(小于全国的系数0.8)，再一次说明河南省物质资本的投资效应并没有那么高，投资计划需要调整。而模型中的滞后项并没有包括抚养比的滞后项，说明河南省抚养比的变化对经济增长波动的直接影响不是特别显著，需要通过劳动力供给和储蓄增加等传导机制作用于经济增长。

四、基本结论

第一，1987—2013年河南省人均收入、人均物质资本和抚养比之间存在长期动态关系，并且抚养比对人均收入具有负向影响，人均物质资本对人均收入具有正向影响，与理论推导分析一致。且抚养比对人均收入的弹性系数大于人均物质资本对人均收入的弹性，说明抚养比变化对人均收入的影响大于物质资本投入。

第二，根据误差修正模型结果可知，在短期，河南省抚养比的变化直接影响人均收入并不显著，主要通过间接的传导机制来影响人均收入，并且物质资本投入的变化对人均收入变化具有滞后性。

第三，由协整方程中的弹性系数和各个变量的增长率，可以计算出1987—2013年河南省人均收入的年均增长率为10.23%，其中人均物质资本投入的贡献率为82.93%，社会总抚养比变化的贡献率为14.5%。由此可见，河南省经济增长主要靠物质资本投资拉动，相对于物质资本，社会抚养比变化对经济增长的贡献率较低。相对于蔡昉所指出的改革开放以来人口红利可以解释我国经济增长的1/4[2]这一研究结论，河南省的人口红利利用效率还有待提高，主要原因可能是河南省的就业岗位不足，导致外出打工的劳动力较多，人口红利未被充分吸收。

五、建议

实证分析的结果显示，河南省人口红利的利用效率还有待提高，蔡昉在出席第九届大河财富(中国)论坛时指出，全国的少年儿童抚养比是22.2%，河南省高于全国，人口红利时间会更长一点[2]。政府应积极制定政策抓住这一特殊机会，充分挖掘人口红利潜力，为此，本文立足河南省的具体情况提出以下几点建议。

第一，发挥河南省产业集聚的吸纳效应，实现劳动力的充分就业。如果不能实现劳动力充分就业，庞大的劳动年龄人口不仅不能促进经济发展，反而会成为负担或者出现人口红利溢出现象[16]。河南省是人口大省，劳动力资源丰富，但由于就业岗位不足，导致河南省劳动力流动出现“孔雀东南飞”的局面。近几年，随着人口红利逐渐消失，东部沿海地区出现劳动力短缺和工资上涨现象，制造业的比较优势丧失，导致部分劳动密集型产业逐渐由东部地区向中西部地区转移，河南省应把握这一有利时机，做好产业承接，采取优惠政策吸引企业投资，扩大产业集聚区的建设，尤其是城乡产业园区的建设，促进第二、第三产业充分吸纳劳动力就业，吸引外出务工人员回流，实现“家门口就业”。

第二，提高劳动力素质，将人口红利转变为人才红利[17]。由于劳动力尤其是农村劳动力的受教育程度偏低，大多数劳动者主要从事建筑家装业、机械加工和纺织等技能要求较低的工作，工资水平和工作条件较差，在劳动力资源利用和开发上，河南省还处于粗放型，所以提高劳动力素质和技能水平十分必要。政府应加大教育投入，对于城市劳动力普及大中专以上教育，对于农村劳动力普及高中以上教育。此外，还应加大劳动力的职业技能培训，提高劳动力的生产率水平。按照企业需要培训劳动力，使劳动力的供给和需求达到均衡，将人口数量红利转变为人口质量红利。

第三，就地城镇化和异地城镇化两步走，实现农村剩余劳动力的分流。河南省人口红利的大头在农村，收获人口红利的程度主要取决于农村剩余劳动力的转移程度，笔者认为应施行就地城镇化和异地城镇化两步走，实现农村剩余劳动力的分流。为实现异地城镇化，在加快户籍制度改革的同时，应建立公平健全的社会保障体系，保障农民工及其子女应享有的权益，使他们能够真正融入城市当中。不过，在此过程中大批农村劳动力的转移将加重城市的就业负担和引发一系列社会问题，而就地城镇化无疑是缓解这一现象的有效途径。据2014年河南省农民工外出务工情况调查显示，“离家近/照顾家人方便”是农村富余劳动力回流的主要原因，回流的劳动力具有丰富的技能和在外积累的财富，政府一方面应在税收和信贷上采取优惠政策鼓励回流的外出打工者自主创业，另一方面应以县域为中心，扩大产业集聚区建设，吸引更多外出打工人员回流，实现农村劳动力就地转移，解决农村留守老人和儿童等问题[18]。

第四，健全和完善社会养老保障体系，发展老年产业。随着老龄化的加深，河南省的老年抚养负担逐渐加重，老年抚养比从1982年的8.2%增加到2013年的13.3%，基本养老保障金的支付压力也越来越大，因此河南省需要建立一套健全的养老保障体系，采取税收优惠政策鼓励企业和个人共同建立退休计划，并且借鉴国外发达国家的经验促进养老金资金的高效运作，以筹措足够的资金应对未来的养老问题。此外，政府应加快出台和完善老龄产业政策和培育老龄产业组织，具体包括老龄金融业、老龄用品业、老龄服务业、老龄房地产业、老龄教育培训业等，挖掘未来河南省老龄产业市场的潜力。

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(责任编辑许若茜)

Study on Relationship Between tDemographic Dividend and Economic Growth of Henan Province

SONG Qi-cheng, ZHANG Ya-fei

(College of Economy & Trade, Chongqing University of Technology, Chongqing 400054, China)

Abstract:The paper established the econometric model of per capita income, per capita physical capital and total dependency ratio based on the theoretical derivation of Cobb-Douglas production function to study on the relationship between the demographic dividend and economic growth in Henan province. Through the cointegration theory, we tested the measurement model by using the time series data of 1987—2013. The results show three variables have the long-term stability relationship. In the long term, the total dependency ratio has negative impact on per capita income, and per capita physical capital has a positive impact on economic growth and the total dependency ratio on the impact of income per capita is larger than physical capital investment. In short term, the dependency ratio’s changes has not significant contribution directly to economic growth and the physical capital investment has lagged effect on economic growth.

Key words:demographic dividend; economic growth; total dependency ratio; cointegration theory

中图分类号：C92-05

文献标识码：A

文章编号：1674-8425(2016)03-0038-07

作者简介：宋奇成(1955—)，男，湖南常德人，教授，研究方向：经济理论与政策。

基金项目：重庆理工大学研究生创新基金项目“人才红利效应与中国经济持续增长”(YCX2014244)

收稿日期：2014-12-29

doi:10.3969/j.issn.1674-8425(s).2016.03.007

引用格式：宋奇成，张亚飞.河南省人口红利与经济增长关系研究[J].重庆理工大学学报(社会科学)，2016(3):38-44.

Citation format：SONG Qi-cheng, ZHANG Ya-fei.Study on Relationship Between tDemographic Dividend and Economic Growth of Henan Province[J].Journal of Chongqing University of Technology(Social Science)，2016(3):38-44.