人口结构的区域经济增长效应比较研究——基于空间杜宾模型的实证分析

赵春燕

(云南大学 发展研究院，云南 昆明 650091)

1 引言

人口结构变动与经济增长密切相关。随着我国人口结构转变持续进行，我国人口结构出现 “新常态”。一是人口年龄结构方面，人口老龄化是我国人口新常态下的一个显著特征。老龄化程度提高使得劳动力人口供给规模下降，人口抚养负担加重，人口红利不断萎缩。大部分学者的研究结果均证明，中国改革开放以来的经济高速增长一个很重要原因在于我国存在巨大的人口红利，随着人口老龄化程度的不断加深，我国的人口红利期不断减少甚至结束。按照联合国划分老龄化社会相关标准，2016年，我国31个省份已全部进入老龄化社会，2000～2016年，我国总抚养比下降6百分点，其中少儿抚养比下降10个百分点，老年抚养比上升5个百分点。我国人口老龄化不仅速度快而且老龄化区域差异大，其中西部地区尤为明显，重庆、四川的老龄化程度全国最高，新疆、青海的老龄化程度最低；东部地区江苏、辽宁、上海明显高于广东和海南；中部地区黑龙江和山西的老龄化差异较大。二是人口教育结构方面，我国整体教育质量全面上升且高质量教育的人口上升幅度也不断增强，随着一国(地区)的经济发展到一定程度，在劳动力规模有限甚至出现萎缩的情况下，教育结构质量提升对一国(地区)的经济增长的作用更加重要，受教育人口中高质量教育人口更为关键，能更高地提高劳动生产率，减轻社会抚养压力，为可持续经济增长提供更强大动力。从区域来看，我国各地区的高质量教育结构增速较大但差异明显。2000～2016年，我国整体受过教育的人口比重增加近6倍，山东和四川增速最大，增加近9倍；2016年，13个地区的高学历人口比重超过全国平均水平，其中东部地区占7个，中部地区占2个，西部地区占4个。三是人口城乡结构方面，2000以来，我国人口城镇化发展进程幅度较大、速度较快，人口城镇化水平取得前所未有成就。2011年，我国城市人口比重超过农村人口比重，2015年我国城市人口比重为56.1%，相比较2000年上升了20个百分点。从区域来看，2016年，我国城镇化水平前八位地区都是东部地区省份，其中上海最高；后六位全部是西部地区省份，其中西藏最低，两省相差58个百分点。我国取得巨大的经济增长奇迹的同时，在人口年龄结构逐渐老化，人口红利不断萎缩的背景下，人口教育、城乡结构的巨大变化为我国新常态下的经济可持续增长提供续航动力。由于我国的人口年龄、教育、城乡结构存在显著地区差异性，研究我国人口年龄结构、教育结构、人口城乡结构变化的地区经济增长效应，对我国各地区如何挖掘和利用人口结构变化对经济增长产生积极效应与缩小区域经济增长差异，推动区域经济协调、平稳增长，具有一定的实际意义。

2 文献综述

人口结构中最基本的结构是人口年龄结构，故已有很多文献研究人口年龄结构变化对我国经济增长的影响，认为人口年龄结构变化引起的人口抚养负担下降而产生的“人口红利”对我国区域经济快速增长中有着很高的贡献率，是我国经济增长的强大动力之一，而随着我国人口年龄结构老化，人口红利趋于减少并终将关闭(蔡昉，2005；陈友华，2005；蔡昉，2010；王伟同，2012等)。在人口红利不断萎缩的背景下，人口教育、城乡结构同样发生巨大变化，为我国新常态下的经济可持续增长提供续航的动力。关于人口教育、城乡与经济增长的文献综述如下：

2.1 人口教育结构与经济增长

关于人口教育结构对经济增长影响的研究最早可以追溯到新增长理论，主要代表人物Mankiw、Romer and weil(1992)在Solow的研究基础之上，将人力资本变量作为一种生产要素纳入经济增长模型中，论证人力资本差异在很大程度上解释了国家之间的收入不平等状况。随着对人力资本研究深入，学者们发现异质性的人力资本对经济增长的差异性影响，一致认为，认为高质量人力资本的作用非常重要且日益凸显(Gregory et.al.，1992；王金营，2001；董亚娟，孙敬水，2009；李德煌、夏恩君，2013等)。一般而言，人口教育结构通过以下两种途径影响经济增长。一是人口教育结构作为生产要素投入直接促进经济增长；黄燕萍等(2013)基于生产函数、技术创新与模仿方程的设定建立计量回归模型，实证研究了不同层级教育对中国地区经济增长差异的影响。回归结果表明：初级教育和高级教育都能促进我国和地区的经济增长，同时初级教育对我国的经济增长的作用大于高级教育对经济增长的促进作用。倪超，孟大虎(2017)利用中国1978～2015 年的省级面板数据，构建空间计量模型实证高级教育人力资本、中级教育人力资本和初级教育人力资本对经济增长的贡献，结论表明初级教育人力资本与经济增长负相关；中级教育人力资本变量对经济增长的影响无法确定，有正有负；高级教育人力资本对经济增长产生正效应。二是人口教育结构促进全要素生产率提升、产业结构升级等间接促进经济增长。Nelson and Phelps(1966)的研究表明，人力资本存量越高的地区往往能够促进新技术速度更快、范围更广的被采用与实施。Jess Benhabib(1998)利用柯布-道格拉斯总量生产函数进行回归分析发现，全要素生产率的增长速度取决于国家的人力资本存量水平。张国强等(2011)的研究发现，提升人力资本存量以及优化其结构能够加快产业结构的转变，是保证我国区域经济能够实现持续、健康协调发展的重大引擎。

2.2 人口城乡结构与经济增长

人口城市化是指随着社会生产力的发展，大量人口从农村向城市转移的过程。城市化被认为是一个国家或地区实现经济健康发展的必然选择(孔晓妮和邓峰，2015)。Berry最早(1965)利用95个国家的43个变量的数据实证研究一个国家的城市化率与其经济增长之间存在显著的正相关关系，明确提出了城市化与经济增长关系命题的是卢卡斯(Lucas)，考察了城市化与经济增长的关系问题以及对经济增长的推动作用。学者们认为人口城市化促进经济增长，但区域经济发展阶段不同，城市化对经济增长的影响存在差异。Bertinelli and Black(2004)认为城市化水平对经济增长的拉动作用呈现先下降后上升的“U”型特征。Henderson(1999)、李金昌和程开明(2006)则认为结果表明城市化对经济增长的影响随经济发展逐渐减弱。

人口城市化发展带来了人口聚集，交易成本降低及交易效率提高，聚集经济促进生产效率的提高，进而加速经济增长(李金昌、程开明，2006)。学者们基于研究的角度不同，以要素层面、产业层面、区域层面等的诸多因素为机制解释了城市化影响经济增长。陈淑清(2003)从供给和需求以及产业等角度探讨城市化驱动经济增长的机制，得出城市化可通过供给、需求和产业这三者能否保持长期快速增长，其关键因素分别在于城市化促进劳动力转移、消费和第三产业从而促进经济增长。沈坤荣、蒋锐(2007)实证表明城市化能够通过物质资本、人力资本、知识资本和产业结构四条机制间接影响我国经济增长而且人力资本和结构变革影响更为显著。魏下海(2010)实证表明城市化通过创新中介效应显著地驱动全要素生产率增长。孔晓妮、邓峰(2015)建立空间面板数据模型实证人口城市化通过显著影响产业结构、城市居民的消费能力、地区的自主创新能力、政府的消费能力拉动经济的增长。吴煜(2018)中国的城市化促进消费潜力释放、拉动有效投资、推动产业升级和推动创业和创新间接促进经济增长。

综上所述，学者们从宏观视角分析了人口年龄、教育、城乡结构变动对经济增长的影响，并得出了重要结论。但是本文认为现有文献的研究分析存在三点不足，具体而言：一是随着我国经济增长进入新常态，在当前人口单个结构发生巨大变化的背景下，现有研究侧重于人口结构某一方面对国民经济增长的影响，缺乏对年龄、教育、城乡变动对经济增长的协同影响研究；二是对人口结构的经济增长效应的空间效应以及区域效应的研究不足；三是由于人口年龄、教育、城乡变动是相互影响的，对这种相互影响的经济增长偏效应研究不足。针对已有文献研究不足，研究更贴近中国人口结构影响经济增长的客观现实，本文先从理论上提出人口结构变化对经济增长存在空间效应以及相互影响的偏效应的研究假说。

3 研究假说

事实上，我国各地区人口年龄、教育、城乡结构分布不平衡以及经济增长差异较大。一国(地区)的人口年龄、教育、城乡结构变动不仅直接影响经济增长，还通过外溢的空间效应影响周边临近地区的经济增长。一个地区由于人口年龄结构带来的显著的人口红利未必会被本地吸收，劳动力资源可能发生转移，从而带来“空间外溢效应”。这是由于我国以及各地区由于长期受限于户籍制度约束形成了人口分割的“城乡二元”社会，人口的自由流动受到限制，形成的“隐性失业”阻碍，而户籍制度的放开，人口自由流动的限制放开，由于人口年龄结构变化通过人口流动产生促进周边地区经济增长的人口红利效应。而随着劳动力的受教育水平的提高，高质量的人口红利的外溢效应可能更加明显，这是因为，具有人力资本积累越高的劳动力跨地区流动也愈加容易和顺利。与此同时，人口年龄、教育、城乡结构分布不平衡也可能存在间接的溢出效应，即一个地区的人口年龄、教育、城乡结构变动可能在不发生劳动力流动的情况下，通过影响资本流动、地区间商品和服务贸易等渠道影响周边地区的经济增长。例如，人口红利充裕的地区可能发挥劳动力低负担优势和低成本优势，为其他地区生产和提供低成本的中间投入品或原材料，间接推动这些地区的经济增长。例如，随着地区城市化水平的提升，相邻省份的人口城市化水平通过扩散的经济效应，为周边地区生产和提供低成本的中间投入品或原材料，对其他地区经济增长有促进作用。

根据上述理论分析，本文提出以下理论假说1:

假说 1：人口年龄结构、教育结构、城乡结构的某一方面变动不仅影响一国(地区)的经济增长且影响周围邻近地区的经济增长。

人口年龄、教育、城乡结构变动影响一国(地区)的经济增长，不仅如此，人口的年龄、教育、城乡三种结构变动对经济增长的影响并不是单一发生作用的，表现在人口年龄、教育、城乡结构之间还会通过相互影响进而对经济增长产生偏效应。主要体现在以下三个方面:一方面，人口年龄结构变化与人口教育结构相互影响对经济增长产生偏效应。Andersson(2001)提出“年龄结构——人力资本——经济增长假说”认为一个国家或地区的人力资本存量依赖于这个国家的劳动力资源变化，即如果一国的人口年龄结构处在最富有生产性的阶段，那么充裕的劳动力供给和增加的人力资本积累将会为经济增长提供有力保障。Joshi and Schultz(2007)的研究表明总抚养负担中的少儿人口比例的降低能显著提高适龄人口的人均教育资源，促进人力资本形成，从而对经济增长产生的影响。我国独生子女生育政策实施后所导致的人口年龄结构变动推动人口教育结构变化表现为充足的劳动供给会促进人力资本形成从而推动经济增长。而随着人口年龄结构老化，通过挤出教育投资而不利于教育结构提升。同样，随着一国(地区)人口教育结构水平的提升，教育结构水平的提升具有显著收入效应的同时也提升了个体的时间价值且通过“婚育观念变迁”、“社会认知偏误”和“传统文化割裂”等渠道影响妇女的生育意愿，进而影响人口年龄结构。

另一方面，人口年龄结构变化通过人口城乡结构变动对影响经济增长产生偏效应。“人口红利”在经济增长重要战略机遇期起着举足轻重的作用，这一作用的发挥离不开快速的城市化进程(金华林，刘伟岩，2015)。人口红利的获取需要有年轻而丰富的劳动年龄人口，更重要的是，需要为这些劳动力大军提供足够的就业机会，否则，也可能带来沉重的就业负担阻碍经济发展(毛新雅，彭希哲，2012)。我国逐步放宽的户籍限制使得迁移城市化的发展进程同时就是农村剩余劳动力获取就业机会的进程，为人口年龄结构优势转化为经济增长优势提供了政策制度保障，使得人口流动迁移及其带动的迁移城市化发展促进中国经济增长获取更多人口红利。随着地区城市化进程的加快，城市对人口的容纳和吸引能力也愈加加强，会促使二、三产业比重不断提升，产业结构不断优化为社会创造大量的就业机会，吸收了更多农村剩余劳动力，就业率不断提高有力集聚劳动力、土地、资本等生产性资料，人口红利期内较高的就业人数和较低的抚养比越能发挥自身的优势，也就越能促进经济增长。因此人口城市化进程加快有利于人口红利的经济增长效应实现。

最后，人口教育结构变化与人口城乡结构相互影响对经济增长产生偏效应。Black and Bertinelli(2004)研究发现城镇化促进生产力水平和经济增长水平的提升，其提升的根源在于城镇化的人力资本积累效应。从我国的人口城市化进程来看，大多数家庭重视对子女教育投资以利于储备人力资本来实现劳动力城乡的顺利转移且城市具备更好的教育资源有利于促进教育结构进一步优化。尤其是农村地区的人力资本影响农村剩余劳动力非农就业的选择能力、获得非农就业的机会、非农就业的稳定性(钱忠好和张骏，2008)。反过来，人口教育结构优化利于人口向城市集聚，受教育水平越高的人口更容易在城市就业，从而促进人口的城市化进程，而随着城市化水平的提升，城市具备更好的教育机会、更完善的公共基础设施和服务会吸引更多优秀人才涌入，因此可以说人口教育结构的优化和人口城市化是相互促进发展的。

根据上述理论分析，本文提出以下理论假说2:

假说 2：人口年龄结构、教育结构、城乡结构的某一方面变动会影响另一方面的变动，从而对一国(地区)的经济增长带来偏效应。

本文解决了已有文献研究的不足，基于我国2000～2015年省级面板数据，采用空间计量方法建立模型首先实证人口年龄、教育、城乡变动对我国以及四大区域经济增长主效应、空间效应和偏效应，探究能否优化人口年龄、教育、城乡变动为缓解我国区域经济发展失衡、推动区域经济协调、平稳增长，提供一个可选择手段。

4 研究设计

4.1 模型建立、变量解释和数据来源

根据新经济增长理论，技术进步、资本、劳动力是影响经济增长的基本要素，本文在基本的柯布—道格拉斯(Cobb—Douglas)生产函数形式的基础上，引入影响劳动力投入的人口结构变量，包括人口年龄、城乡、教育结构变量来重新构建新的生产函数，因此本文采用以下模型：

lnyit=α+α1rd+α2s+β1agsit+β2edsit+β3ursit+γXit+μi+εit

(1)

式(1)中，i表示省份，t表示年份，μi用于控制无法观测的地区效应，εit为随机扰动项。被解释变量：经济增长以实际人均GDP取对数值(lny)衡量，本文使用省份的实际总产出与总人口数的比值计算得到名义人均国内生产总值，然后人均实际国内生产总值数据基于1990年对名义GDP经过GDP平减指数平减得到。解释变量包括：①技术进步(rd)，以研发投入支出占名义GDP的比重值衡量；②物质资本投资率(s)，以固定资产投资形成额占名义GDP的比重来衡量。人口结构是本文的核心解释变量，包括三个子变量：①人口年龄结构(ags)，以总抚养比衡量，即用老年人口数量(65岁以上人口)和少年人口数量(14～65岁人口)占劳动力人口数量(14～65岁的人口总数)的比重来衡量；②人口城乡结构(urs)，以地区的城市人口占总人口比重衡量；③人口教育结构(eds)，以大专及以上的人力资本存量占总人力资本存量的比重衡量，总人力资本存量通常表述为6岁及以上人口不同教育层次下的人口总数。控制变量Xit包括：①外商直接投资(fdi)，以FDI占GDP的比重衡量；②政府规模(gov)，以政府财政支出占GDP 比重来衡量；③产业结构(ins)，以第三产业产值占GDP 比重来衡量；④基础设施水平(inf)，以各区域公路里程数与区域面积之比来衡量。

由于经济增长在地理空间上存在显著的空间相关性，同时考虑到人口年龄、城乡、教育结构变化影响经济增长存在空间相关性。即区域间的经济增长还必须考虑某一省份的经济增长以及人口年龄、教育、城乡结构变化对邻近省份的经济增长产生的显著空间效应。因此，在模型(1)的基础上同时纳入空间滞后被解释变量和空间人口年龄、教育、城乡结构变量，故构建如下空间面板杜宾模型(2)：

(2)

本文选取中国30个省(市、自治区)2000～2015年的平衡面板数据作为研究样本(西藏因FDI数据缺失予以删除)。原始数据来源于中国知网统计数据库、eps数据库等，部分数据来源于《中国统计年鉴》、《中国人口和就业统计年鉴》及各省份的统计年鉴。本文所涉及的各项指标变量的描述性统计量如表1所示。

4.2 空间相关性检验

由于地理位置的毗邻，相邻地区之间的经济增长密切相关，同时相邻地区之间人口结构变化也会影响周边地区的经济增长。为了检验相邻地区经济增长以及人口结构变化对经济增长的空间效应，下面将采用空间面板模型对其空间相关性进行分析。在进行空间回归分析之前，首先对被解释变量和核心解释变量(人口年龄、城乡、教育结构)进行空间自相关检验。空间自相关一般是指距离较近的区域及变量存在空间上的依赖性，空间自相关测度可以用于考察区域之间某项指标的溢出程度。在进行空间自相关测度之前，需要证明两个区域存在空间上的依赖性，这里主要采用Moran’s I指数检验上述变量的空间相关性分析。

莫兰指数I一般意义下的数学表达式为：

(3)

表1 变量描述性统计

表2 实际人均GDP、人口年龄、教育、城乡结构的Moran’s I指数

对于空间权重矩阵的构造，选择二进制0-1地理空间权重矩阵。如果两省份地理位置相邻，则对应矩阵中的元素wij为1；如果两省份地理位置不相邻，则对应矩阵中的元素wij为 0。使用莫兰指数I对我国2000～2015年的实际人均GDP的对数值以及人口年龄、城乡、教育结构的空间相关性的检验结果见表2。结果可知，我国实际人均GDP的对数值和人口年龄、城乡结构在1%的显著性水平上显著，人口教育结构仅在2001之外均在在1%的显著性水平上显著。这充分说明我国省域的经济增长、人口年龄、教育、城乡结构存在正相关性。

4.3 回归结果以及效应分解

从表3的空间杜宾模型的回归结果来看，全样本和区域子样本的空间相关系数ρ均显著为正，说明在全样本和区域子样本范围内各省的经济增长体现了较强的空间依赖性，当地的经济增长会带动周边地区的经济增长，反之亦然。比较区域子样本空间相关系数，经济增长的空间依赖性依次排序是中、东北、西、东部地区。这说明随着一个地区经济发展水平提高，经济增长的空间溢出效应反而变小。而且从豪斯曼检验的结果可以看出，全样本和区域子样本回归模型选用随机效应形式。

表3 全样本和区域子样本式(3)回归结果

空间杜宾模型将变量的滞后因子纳入研究范围，所以解释变量的系数不能真实反映出其对经济增长的影响，故需要从直接效应、间接效应、总效应的角度对其回归结果进行分析。

全样本的直接效应、间接效应、总效应估计结果显示，人口年龄结构变化对经济增长的总效应、直接效应、间接效应至少在5%的显著性水平上显著为负，这说明抚养比下降促进我国省域经济增长。人口教育、城乡结构变化对经济增长的总效应、直接效应、间接效应在1%的显著性水平上显著为正，说明高学历人力资本积累和人口城市化比重上升均有利于我国省域经济增长。比较回归系数的绝对值可以看出人口年龄、城乡、教育结构变化对经济增长的间接效应均大于直接效应，说明抚养比下降、高学历人力资本积累和人口城市化比重上升促进省域本地区经济增长的效应小于对周围邻近省份经济增长的带动作用。

区域子样本的估计结果显示，从人口年龄结构变化对经济增长影响的效应分解来看，至少在5%的显著性水平上，人口年龄结构变化对四大区域的经济增长的直接效应显著为负，说明抚养负担下降显著促进本地经济增长，同时东部和东北地区经济增长的间接效应显著为负，中部和西部地区不显著。相比较人口年龄结构变化对经济增长的间接效应的绝对数，东部和东北地区的人口抚养比下降对当地经济增长促进作用要比对区域内邻近省份的促进经济增长作用小。

从人口教育结构变化对区域经济增长影响的效应分解来看，至少在5%的显著性水平上，人口教育结构对区域经济增长的直接效应均在四大区域内显著为正且从东到西依次递减。我国区域的经济发展水平高低排列从东到西依次递减，因此高质量的人才配置效率可能与经济发展水平相关。从间接效应来看，东北、中和西部地区间接效应为正且依次递减，而东部地区的间接效应小于东部，说明东北、中、西地区的高质量的人才集聚带动周边地区的经济增长，东部地区高质量的人才集聚对周边落后地区的经济增长溢出效应更小。这可能是因为东部地区的经济发展水平高于东北、中、西部地区，其利用高学历人力资本促进经济增长的能力强于东北地区、中、西部地区，高质量的人口集聚伴随的是会吸引周边落后地区的劳动力、资本向该地区转移，因而对周边地区的溢出效应小于其他地区。

从人口城乡结构变化对经济增长影响的效应分解来看，至少在5%的显著性水平上，东部地区的人口城乡结构的直接效应不显著，东北、中部和西部地区显著为正，说明东北、中部和西部地区的人口城市化水平提升对本地区经济增长具有促进作用。说明不同地区经济发展水平的差异，人口城镇化水平提高对经济增长的影响不同，随着城镇化水平提高，人口城市化对经济增长影响不显著。这可能是一方面由于因为东部地区的新型城镇化建设水平比中、西部地区高，并且城市化的结构更加合理，所以相比中、西部地区，东部地区加强城市化进程建设对于经济增长所带来的结构性正向影响相对较小，而中、西部地区经济发展相对落后，新型城镇化的建设就是从整体结构上进行彻底的调整，中西部的结构调整空间相对东部较大，因此这种结构调整对经济增长带来的影响影响自然比东部地区大。另一方面由于随着地区人口城市化比重上升，城市的公共设施跟不上人口城市化的发展，反而不利于地区经济增长。东部地区的人口城市结构的空间溢出效应显著为负，说明东部地区的人口城市化水平提升对抑制周边地区的经济增长；其他地区的人口城市结构的空间溢出效应显著为正，说明东北、中部和西部地区的人口城市化水平提升带来的集聚效应不仅促进本地区的经济增长，还同时带动了周边落后地区的经济增长。这可能是因为东部地区城市化水平差异较大，大城市人口集聚带来的集聚经济会吸引周边落后地区的劳动力、资本向该地区转移，从而抑制了周边落后地区的经济增长，导致负的空间溢出效应，造成区域间经济差距扩大；东北、中、西部地区经济发展相对落后，城市人口集聚带来的劳动力、资本、技术集聚，从而带动周边地区的经济增长。

4.4 进一步讨论

4.4.1 模型建立

进一步地，考察人口年龄、教育和城乡结构变化相互影响对经济增长的偏效应，模型建立在式(3)的基础上，首先是加入人口年龄结构与人口教育结构的交互项变量(ags×eds)，如式(4)，考察人口年龄结构影响人口教育结构对经济增长的偏效应，如果系数的回归值显著为负，则说明抚养比下降增加高学历人力资本积累，从而促进经济增长。如果系数的回归值显著为正，则反之；其次是加入人口年龄结构与人口城乡结构的交互项变量(ags×urs)，如式(5)，考察人口年龄结构影响人口城乡结构对经济增长偏效应，如果系数的回归系数值显著为负，则说明人口城市化促进人口红利实现，从而促进经济增长。如果系数的回归值显著为正，则反之；最后是加入人口城乡结构与人口教育结构的交互项变量(eds×urs)，如式(6)，考察人口教育结构影响人口城乡结构对经济增长偏效应，如果系数的回归系数值显著为正，则说明高学历人力资本积累促进人口城市化，从而促进经济增长。如果系数的回归值显著为负，则反之。使用莫兰指数I对2000～2015年的人口年龄结构与人口教育结构的交互项变量、人口年龄结构与人口城乡结构的人口教育结构与人口城乡结构的交互项变量的空间相关性的进行检验。检验结果显示三者均在1%的显著性水平不显著，所以模型建立时未加入人口结构的交互项的空间效应项。

(4)

(5)

(6)

4.4.2 人口结构相互影响对经济增长的偏效应的实证分析

本部分主要考察的是人口年龄结构变化影响人口教育结构变化以及人口教育结构变化影响人口城乡结构变化对我国及四大区域的经济增长的偏效应。由于文章篇幅有限，加入了人口结构交互项式(4)、(5)和(6)的回归结果与第二部分的回归结果的显著性基本相同，因此表5的回归结果仅列举了人口年龄、教育、城乡结构交互项变量的经济增长偏效应的回归结果。

从全样本来看，在扩展式(4)的回归结果中，全样本以及子样本中东部、东北、中部地区人口年龄结构与人口教育结构交互项的系数为负但不显著，说明抚养比下降在高学历人力资本积累中对经济增长的作用中影响不明显。这可能是因为我国的经济增长还主要是粗放型劳动密集型经济增长，人口教育结构的改善并不影响人口红利的经济增长效应。西部地区人口年龄结构与人口教育结构交互项的系数显著负，说明抚养比下降在高学历人力资本积累中显著促进经济增长。即为人口抚养比每下降1%，则人口红利对促进人口教育结构的改善对西部地区的经济增长的偏效应相应地增加 6.870%。这可能是因为这可能是随着人口教育结构的改善，西部地区少儿抚养比下降更快，家庭对高学历教育投资增加致使人口红利对经济增长的偏效应更大。

在扩展式(5)的回归结果中，全样本以及东、中、西部地区的人口年龄结构与人口城乡结构交互项的系数显著为正，说明随着城市化水平的提升，人口红利对经济增长存在显著的偏效应，即为人口抚养比每减少1%，则人口红利对经济增长的偏效应相应地将增加 2.527%、7.801%、0.551%和5.766%。这可能是因为，随着我国地区城市化水平的提高，其所能提供的就业岗位愈加充足，容纳和吸引人口等要素流入的能力愈加增强，人口红利的实现条件就愈加容易被满足。

在扩展式(6)的回归结果中，全样本以及东、中、西部地区人口教育结构与人口城乡结构交互项的系数显著为正，说明高学历人力资本积累促进人口城市化对经济增长存在显著的偏效应，即老年抚养比每增加1%，则高学历人力资本积累促进人口城市化进程对经济增长的偏效应将增加2.17%、4.773%、4.053%、6.180%。这可能是因为在城市化过程中，高层次劳动力的增加不仅能够激发创新能力、提高生产率生产率，从而促进当地经济增长。而东北地区的人口教育结构与人口城乡结构交互项的系数显著为负，这表明高学历人力资本积累在人口城市化过程中抑制经济增长。这可能是因为在当前东北三省城镇化建设快速推进的背景下，产业结构不断调整，所需的人力资源结构与城市化、产业结构调整并不匹配的结果。

表5 全样本和地区子样本式子(2)和(3)的回归结果

5 主要结论和政策建议

5.1 主要结论

本文从人口年龄、城乡、教育结构变动出发，基于2000～2015年省份面板数据，使用空间杜宾模型实证三者以及三者的相互影响对全国以及区域经济增长的直接效应、空间效应和偏效应。

全国范围内，我国各省域的人口年龄、城乡、教育结构变化不仅直接促进本省的经济增长，还促进邻近地区的经济增长且对邻近地区经济增长的促进作用大于对当地经济增长的促进作用。人口年龄、教育、城乡结构变化对经济增长的偏效应表明：全国范围内，人口年龄结构与人口教育结构交互项的系数为负但不显著，说明抚养比下降在高学历人力资本积累中对经济增长的作用中影响不明显；人口教育结构与人口城乡结构交互项的系数显著为正，说明高学历人力资本积累增加在人口城市化中对经济增长的作用影响较大，即高学历人力资本积累促进人口城市化对经济增长存在显著偏效应。

区域范围内，人口年龄结构变化方面，抚养比下降促进东、东北、中、西部地区区域内省份经济增长；在东、东北地区，抚养比下降还带动周边地区经济增长，中、西部地区空间效应不显著。人口教育结构方面，高学历人力资本积累对所有区域子样本的经济增长主效应和空间效应显著，其贡献率是由东到西依次递减。这说明地区经济发展水平越高，高学历人力资本积累促进本地区以及周边地区经济增长的效应越大。人口城乡结构变化方面，人口城市化比重上升显著促进东北、中、西部地区的经济增长，东部地区的主效应不显著；人口城市化比重上升对东部地区的经济增长的空间效应显著为负，东北、中、西部地区显著为正。人口年龄、教育、城乡结构变化对经济增长的偏效应表明：东部、东北、中部地区人口年龄结构与人口教育结构交互项的系数不显著，西部地区显著负，说明抚养比下降在高学历人力资本积累中促进西部地区经济增长，其他地区的经济增长促进作用不明显；东、中、西部地区的人口年龄结构与人口城乡结构交互项的系数显著为负，人口教育结构与人口城乡结构交互项的系数显著为正，说明随着城市化水平的提升，抚养比下降和高质量人力资本积累对经济增长存在显著的偏效应，即随着城市化水平提升，人口数量红利和人口质量红利的经济增长效应得以放大。东北地区正好相反，表现为人口教育结构与人口城乡结构人口城乡结构交互项的系数显著为负，说明东北地区人口教育结构提升在人口城市化过程中抑制经济增长。

5.2 政策建议

基于本文研究结论，从实现我国经济长期稳定增长和不断缩小区域经济增长差距来看，总的来说，我国人口政策的重点应该是在优化人口年龄结构、教育结构和促进人口城镇化水平提升方面。首先，二胎政策和延长退休政策的实施有利于人口年龄结构的优化，同时破除人口跨区域、城乡流动的壁垒，从而延长人口年龄结构变化对我国经济增长的人口红利效应。但我国数量型人口红利的衰减是客观上无法避免的趋势且二胎政策近期给我国人口年龄结构带来的影响相对较小，目前应将年龄结构优化所带来的经济成果及时运用于提高人口质量的投资上，优化人口教育结构通过不断上升的人口质量红利取代日益衰败的人口数量红利。其次，城市化进程加快利于数量型和质量型人口红利的实现，因此要重视城市化对人口红利实现的推进作用。应打破制约人口红利实现的障碍和壁垒，彻底将半城市化模式转化为城市化模式，促使农村剩余劳动力的完全转移的同时重视转移劳动力的质量的提高以带动质量型人口红利的实现。

鉴于我国分区域的人口年龄、教育、城乡结构变化对经济增长的主效应、空间效应和偏效应的差异，不同地区的人口政策的重点有所差异。分区域来看，就东部地区而言，在利用自身经济发展优势时吸引其他地区人才流入时，制定相应的政策措施，营造良好的制度环境，实现城镇外来人口与原城镇居民在公共管理、社会服务上享有同等待遇。同时加强地区间的合作，优化城市布局，培育大城市和中小城市的合理分工的城市群，提高城市尤其是要加强相邻城市之间的公共基础设施等公共产品供给的合作，实现公共基础设施的共享，充分发挥公共基础设施的外溢效应，实现区域合作共富。另外，在引进人才时鼓励和推进多方式地区人才交流，采用项目合作、联合培训等方式，尤其是对落后的中西部地区人才交流，尽量避免出现“买断式”的人才引进方式。

就东北地区和中西部地区而言，要加快推动城市化进程来留住本地人才和吸引劳动力回流，在这一过程中抓住经济结构调整的机遇，利用好我国经济发展过程中产业梯度转移的契机，制定各种税收优惠政策和投资方面的优惠政策创造良好的投资环境，同时改善中西部与东部地区城市在公共服务上的差距，加强公共基础设施的投资和建设力度；然后加大对高层次教育投资，加强与东部地区名校合作，培养更多高层次优秀人才并出台相应优惠的人才引进的措施和办法。尤其是西部地区，立足地方实际，加快发展小城镇经济、农村经济，因地制宜地尽快培育出地理特征、资源禀赋特征相结合的新兴产业，鼓励农民回乡创业，同时加强对劳动者技能培训，有效地提升劳动者素质可以拓宽农民的就业渠道，释放充足的就业机会来利用人口红利。