基于全面二孩视角下人口结构对经济发展影响的实证分析*

冯宜强，陈晓玲

(安徽财经大学)

0 引言

20世纪70年代，我国实行计划生育的基本国策.在此政策影响下，中国的人口自然增长率从1970年的25.83%迅速下降到2016年的5.86%.随着人口自然增长率的不断下降，我国人口年龄结构趋于老龄化，这对我国经济持续稳定的发展产生了不良的影响.2013年十八届三中全会决定将我国人口政策调整为“单独二孩”政策之后，在2016年1月1日全面二孩政策正式实施.经济学界一致认为“全面二孩”政策有利于缓解我国人口结构变化对经济増长的压力，被认为是推动我国经济长期健康发展的重要措施.因此，运用1996～2015年我国人口结构相关指标的数据来研究中国人口结构对经济发展的影响，并根据实证分析结果进一步提出优化人口结构的措施，对我国经济进一步发展具有很强的现实意义.

1 相关文献综述

关于人口红利对经济发展的作用，最早可追溯到Thomas Malthus(1798)关于人口原理的论文，而随着我国老龄化问题的加剧，近些年有关学者主要研究人口年龄结构对经济增长的影响：马敬彪(2010)参考李嘉图人口与经济增长模型，并在此基础上加以修改，从理论的角度说明人口年龄结构的老化对经济发展产生的负面影响，并建议政府实行全面“二孩”，限制“三孩”[1]；陆旸、蔡昉(2013)在对中国经济潜在增长率估计时发现，如果放开人口生育政策虽然看似在短期内对中国的潜在增长率没有任何影响，但是却能够提高中国的长期潜在增长率，并防止到 2050年时中国的潜在增长率降低到4%以下[2]；芮志平(2016)以1990～2010年离散的中国省级面板数据为依据，检验中国劳动力年龄结构转变对地区经济增长的影响，并发现总劳动人口比例和劳动人口的年龄结构变化均会对经济发展产生显著影响[3]；伊有(2016)在统计分析我国人口年龄结构与经济增长现状及其变动趋势的基础上，引入人口年龄结构——抚养比这一变量测度了人口年龄结构对经济增长的影响[4]；刘方(2016)指出劳动人口占比分别从影响劳动供给、社会储蓄和人力资本存量方面来影响经济增长[5],夯实了人口年龄结构与经济增长的理论依据.

该文在已有研究的基础上，从多维度衡量人口结构，试图探究人口结构中哪一因素对经济发展的影响最为突出，以此阐述实施全面二孩政策的必要性.

2 评价指标的确立

人口结构包括的因素很多，如人口年龄结构、性别结构、产业结构、受教育水平及城乡结构等.在查阅相关资料并考虑指标选取应遵守系统性、科学性、可比性和可测性的原则基础上，为了能够准确地评价人口结构的状况与经济发展水平之间的关系，设置了由年龄结构、性别结构、受教育水平结构、产业结构、城乡结构等五方面的8个指标构成的人口结构指标体系，分别为男女比例、非农业人口数、第一产业从业人员数、第二产业从业人员数、第三产业从业人员数、15～64岁人口数、65岁以上的人口数、普通本科、科生招生数(见表1).此外，经济发展水平用经过平减后的实际GDP来表示，该文所有数据均来源于国家统计局.

表1人口结构体系

3 实证分析

3.1 模型的建立

建立多元线性回归模型[6]：

对解释变量和被解释变量分别取对数，回归结果如下：

lnGDP=51.6353-5.15941lnx1+4.4356lnx2-1.6981lnx3+0.4303lnx4-

0.9013lnx5-0.0860lnx6-1.3145lnx7+0.0351lnx8

(1)

t=(1.3861)(-3.7725)(2.7786)

(-1.7521)(0.7685)(-1.0756)(-0.0935)

(-1.0805)(0.3453)

模型(1)的拟合优度和整体的显著性水平较好，但在α=0.05 的显著性水平下，只有lnx1、lnx2的系数通过t检验，单个变量的解释能力不强，因此需要对模型进行修正.

3.2 模型的检验与修正

3.2.1 多重共线性

解释变量间的相关系数矩阵见表2.

表2相关系数矩阵

由表2分析可知，解释变量的相关系数最高为0.990，x3与其他几个变量之间呈现高度负相关，x2与x4、x5、x6、x7、x8之间存在高度正相关，x1男女性别比与其他几个变量之间的相关性并不明显，总体来说，多数变量之间的相关系数都大于0.9，解释变量间存在严重的多重共线性.

对各解释变量与被解释变量进行逐步回归，修正模型，根据表2数据，相比于其他解释变量，第一产业就业人口数x5与被解释变量之间的相关系数的绝对值最大，为0.985，相关性最强，所以首先建立一元回归模型：

lnGDP=57.1114-4.3370lnx3

t=(14.7037)(-11.5437)

将其余解释变量依次引入模型，逐步进行回归分析，观察得到的结果是否通过各项检验以及拟合优度是否提高，得到最优的回归结果为

lnGDP=-11.1495-1.1806lnx3+

2.7325lnx6+0.9380lnx4+0.2680lnx8

t=(-0.7454)(-9.4658)(1.9075)(3.2043)(2.6194)

(2)

3.2.2 异方差

3.2.3 自相关

在模型(2)中，DW=1.2928,样本容量为20个，解释变量为4个，在5%的显著性水平下，dl=0.894，du=1.828，模型中dl< DW=1.2928<1.2928

进一步根据Breusch-Godfrey检验，B-G检验用残差e1代替随机误差项对解释变量x及滞后残差et-i做辅助回归，根据偏相关系数检验结果，将滞后期定为2期，检验结果见表3，p=0.0012<0.05，拒绝原假设，说明在0.05的显著性水平下模型存在二阶自相关.

表3 BG检验结果

采用广义差分法对模型进行修正，首先需要确定自相关系数ρ，用et进行滞后一期的自相关回归，可得到回归方程

GDPt-0.275GDPt-1=β1(1-0.2757)+

β2(xt-0.2757xt-1)+vt

最终确定的人口结构对经济发展影响的回归模型为：

lnGDP=-8.5219-1.8979lnx3+

2.6466lnx6+0.8629lnx4+0.2768lnx8

t=(-0.7454)(-9.4658)(1.9075)

(3.2043)(2.6194)

DW=1.9200

(3)

模型的可决系数R2、t、F统计量均达到理想水平，du

3.2.4 Granger因果检验

模型(3)说明我国第一产业从业人数x3、15～64岁人口数x6、第二产业从业人口数x4、普通本科、专科招生数x8与我国经济发展水平具有线性关系,但是四个自变量对经济发展是否有因果关系还有待进一步论述.对模型(3)的解释变量和被解释变量之间进行Granger因果检验，以验证模型因果关系的合理性，检验结果见表4.

在10%的显著性水平下，滞后期为2时, 第一产业从业人数、15～64岁人口数、第二产业从业人口数、普通本科、专科招生数是经济发展水平的Granger原因，同时经济发展水平也是第一产业从业人数、第二产业从业人口数的Granger原因，第一产业从业人数、第二产业从业人数与经济发展水平互成因果关系；此外，经济发展水平不是15～64岁人口数、普通本科、专科招生数的Granger原因，通过实证分析得到模型的因果关系也是符合实际理论的.

表4 Granger因果检验结果表

4 结论与对策建议

通过上述实证分析结果，可以得出人口结构对我国经济发展水平的影响.影响经济发展的人口结构主要因素是第一产业从业人口数、15～64岁人口数、第二产业从业人口数、普通本专科招生人数.其中第一产业从业人口数每增加1%，国内生产总值将减少1.8979%，可见第一产业从业人数对经济发展产生的是负效应；第二产业从业人数每增加1%，国内生产总值将增加0.8629%，我国应继续发展工业，促进传统工业产业升级；15～64岁人口数每增加1%，国内生产总值将增加2.6466%，这一人口年龄结构指标对经济发展水平的影响最大，而我国目前社会的主要劳动力也是分布在这一年龄段，从而验证了实施全面二孩政策的必要性[7]，过去几十年中国依靠人口福利高速发展经济，一旦人口福利消失，我国经济发展将出现停滞甚至下滑；此外，普通本科、专科生招生数每增加1%，国内生产总值将增加0.28768%，可见高等教育的普及对我国经济发展的重要性.

总之，我国应努力调整人口年龄结构，认真贯彻和落实“全面二孩政策”，适当为生育二孩的家庭提供补贴，减轻家庭抚养孩子的负担；继续深化产业结构调整，促进人口产业结构升级；加大教育投资力度,提高人口文化素质，保障经济长期稳定健康发展.

参 考 文 献

[1] 马敬彪. 经济视角下分析中国的计划生育政策走向[J]. 经营管理者,2010(04):223-226.

[2] 陆旸,蔡昉. 调整人口政策对中国长期潜在增长率的影响[J]. 劳动经济研究,2013,1(1):35-50.

[3] 芮志平. 劳动力年龄结构转变对经济增长的影响及老龄劳动人口劳动参与因素分析[D].湖南大学,2016.

[4] 尹有. 中国人口年龄结构变动对经济增长的影响研究[D].湖南师范大学,2016.

[5] 刘方. 中国人口年龄结构对经济增长的影响研究[D].辽宁大学,2016.

[6] 林杰. 城市环境空气质量数据的真实性判别及分析[J]. 哈尔滨师范大学自然科学学报,2017,33(3):13-16.

[7] 迟明. 中国人口生育政策调整的经济学研究[D].吉林大学,2015.