储蓄、人口结构与经济增长

李婷婷 逯进

摘   要：本文基于我国31个省（市、自治区）1997—2017年面板数据，从系统协调发展视角分析了各省级经济体的储蓄、人口结构与经济增长三大系统时空演变规律，以及两两系统之间的耦合关系特征。结果表明：第一，从三系统综合指数趋势图来看，2005年之前三者均呈现较快的增长速度，但2005年以后人口结构综合指数趋于平稳，储蓄近些年也开始出现持续下降态势，而经济增长虽然继续上升，但增长速度却明显下降;第二，从长期看，三系统存在较为稳定的正向协调发展特征，其中“人口—储蓄”二系统的协调发展对三系统的优化提升起到了积极的支撑作用，而“人口—经济”和“经济—储蓄”二系统空间匹配效率较低，不利于三系统耦合度的提升;第三，无论是三系统还是二系统，其耦合数值均从东向西依次递减，并且区域差距日趋明显;第四，从三大系统空间重心变动的轨迹特征看，我国经济、储蓄和人口结构重心整体呈现出阶段性方向转移特点。

关键词：老龄化;储蓄;经济增长

中图分类号：F830  文献标识码：A  文章编号：1674-2265（2021）06-0019-10

DOI：10.19647/j.cnki.37-1462/f.2021.06.003

一、引言

改革开放以来，在制度创新的推动下，我国的人口红利和后发优势被充分激活，经济平均增速高达9.0%以上。然而，自2011年开始，我国经济已不再以两位数高速增长，转而进入增长速度换挡、结构调整阵痛和前期政策消化的“三期叠加”时期。与此同时，我国经历着深刻的人口结构变化。首先，虽然人口数量由1997年12.3626亿增加到2018年的14.1505亿，但人口增长率却由10.06‰降低至0.39‰。其次，从人口年龄结构看，随着人口增长率的快速降低，老龄化的进程持续加速，我国老龄化率由2000年的7%快速增加至2018年的11.9%。再次，值得注意的是，我国人口性别结构也逐渐失衡，2019年男女比例已达到1.045左右。从人口质量看，我国人力资本国际竞争力明显提升，根据教育部官方数据显示，2014年我国劳动力平均受教育年限为9.28年，2019年提高到10.7年，并有望在2025年进一步增加至11.3年。从人口空间分布看，我国人口城镇化率已由2013年的35.9%提高到2019年的44.38%。由上述基础数据可知，目前我国面临的两个重要特征是，在经济增长率持续下降的同时，人口结构出现了全新的变动规律。考虑到人口结构对经济增长具有重大意义，因此，全面深入讨论人口与经济增长的关系具有重要的理论与现实价值。

同时，改革开放后，我国丰厚的储蓄基础成为经济持续稳定增长的另一个重要支撑力。据中国人民银行数据显示，我国储蓄率从2000年的35.6%飙升至2008年的51.8%，增加了16.2个百分点。由于固定资产投资的基础性来源就是储蓄，因此，考量投资对经济长期增长的影响，则需要认知的一个基本事实是，保持稳定的储蓄，对我国而言具有重要的现实意义。然而，从2008年开始，我国的储蓄率出现了持续下滑， 2017年国民储蓄率较2008年已累计下降了5.8个百分点，这一趋势揭示了一定的宏观经济风险，需要全面应对之。而与之相伴的一个衍生问题是，我国传统文化中节俭与预防性动机具有明显的历史传承。正因为如此，庞大的人口数量意味着可靠的储蓄基础，但2000年以后人口结构的快速变迁，特别是人口增速的下降、老龄化水平的加深，对储蓄基础产生了冲击。

以上述现实情况为背景，全面考察我国经济增长存在的主要问题，则可以从人口、储蓄和經济增长之间的相互作用关系出发得出富有价值的逻辑判断。第一，我国第一次人口结构红利逐渐消失，一旦人口红利变为人口负担，而经济结构未完成转型，经济增长可能面临前所未有的障碍;第二，一方面，储蓄通过资本形成影响总供给，另一方面，又通过消费和投资影响总需求，因此，其在我国实施的供给侧结构性改革与需求侧管理有效结合的新发展格局中发挥着平衡和监控作用;第三，在经济发展和政策导向的双重促动下，探求新型人口结构、储蓄与经济增长的深层次关系，对经济转方式、调结构、转动能而言具有重要的理论与实践意义。

二、文献综述

长期以来，人口结构与经济增长的关系受到众多学者的重视。既有文献主要从人口数量（人口规模）、人口质量（人力资本）、人口增长速度（人口增长率）、人口空间分布（城镇化率）以及人口年龄分布（老龄化）五个方面考察其与经济增长之间的关系（逯进等，2019;Bloom等，1999;陆旸和蔡昉，2014）[1-3]。第一，人口规模与经济增长。一部分学者认为，人口规模促进经济增长。较大的人口规模意味着消费者数量较多、形成的市场规模较大，进而能够促进劳动分工深化和产业专业化，最终提高生产效率，促进经济增长（Durkheim，1933;Fu和Hong，2011）[4，5]。而另一部分学者认为，当人口规模超过一定程度后，其对经济增长的促进作用将会不明显甚至变为负向关系（柯善咨和赵曜，2014;孙祥栋等，2015）[6，7]。第二，人力资本与经济增长。国内外关于人力资本对经济增长的影响总结起来主要有两种不同的范式。一是人力资本作为生产的关键投入品通过影响技术进步间接作用于经济增长（Romer，1986;王金营，2001）[8，9];二是人力资本通过教育形成的内部效应与“干中学”形成的外部效应，引致生产收益的递增，从而产生直接的经济增长效应（边雅静和沈利生，2005;刘伟等，2014）[10，11]。第三，人口增长率与经济增长。王丰等（2008）[12]认为人口数量增长过快导致资本不足从而出现贫困的恶性循环;Simon （1975）[13]、王金营和刘艳华（2020）[14]等则认为人口数量增长通过劳动力的增加、新知识和新技术的应用，对经济增长产生正向促进作用。第四，城镇化率与经济增长。我国城乡结构转型升级是经济增长的强大推力。一是现今进城的农民工大部分相对年轻，与城市中年龄偏大的部分劳动者相比较，受教育程度较高，因此，当他们进城替代了退休的部分年老城市职工后，城市的人力资本得到了改善，促进了经济增长;二是城乡结构变动导致人口结构变动，带来消费升级，促进经济增长（于婷婷等，2016;袁富华等，2020）[15，16]。第五，关于老龄化与经济增长之间的关系至今尚未得出一致结论。主流的观点认为老龄化程度的加深导致劳动力数量下降，并通过增加老年服务需求而挤占社会的教育、创新投入，最终对经济增长产生不利影响（童玉芬，2014;周祝平和刘海斌，2016） [17，18]。另有部分学者认为，老龄化导致的企业成本上升会倒逼企业进行技术创新和产业转型升级，从而有利于经济增长（汪伟等，2015）[19]。此外，少部分学者认为，老龄化对经济增长的影响具有不确定性（Guo等，2016;齐红倩和闫海春，2018）[20，21]。

储蓄与经济增长之间的相互作用关系可以从理论与实证两方面进行分析。从理论角度看，Lewis（1954）[22]指出储蓄是经济增长的动力源泉，而社会中主要储蓄者为以利润为主要收入的资本家，因此，某一经济体经济增长问题主要取决于国民收入分配是否倾向于资本家。经济学鼻祖亚当·斯密（1972）[23]进一步指出，储蓄是资本积累的重要来源，而资本积累又决定了一国经济的增长速度，所以储蓄的增加有利于经济增长。与之观点相反，经典的凯恩斯理论认为，从短期来看，储蓄与消费具有相互替代的关系，储蓄的增加意味着消费的减少，进而不利于拉动经济增长（高鸿业，2002）[24]。从实证角度来看，主要观点分为三类：（1）储蓄有利于经济增长。一方面，储蓄的增加会带来较高的投资和劳动力的迁移，进而间接刺激经济增长（Krieckhaus，2002;李扬和殷剑峰，2005）[25，26]。另一方面，高储蓄对于第二产业结构优化和规模扩张是必不可少的。第二产业结构优化提高了劳动生产效率，规模扩大则刺激了某些与第二产业相关的服务业发展，最终促进经济增长（邢孝兵和朱钟棣，2010;于泽等，2015）[27，28]。（2）储蓄不利于经济增长。一方面，消费倾向决定了市场潜在规模，储蓄的增加意味着消费的减少，进而使得市场规模缩小，必然会对经济增长产生不利影响（童少平，2000）[29];另一方面，储蓄的快速增加使得以贷款为主的间接融资和直接融资比例失调，不利于储蓄和投资的结构平衡，造成融资渠道不畅，不利于经济增长（胡翠和许召元，2014）[30]。（3）高储蓄是经济增长的结果，反向因果不成立（汪伟和艾春荣，2015;席晶等，2016）[31，32]。一方面，实际产出的变动会反向影响投资额的变动，因此，经济的增长会加速资本形成，导致储蓄的加速积累（Podrecca和Carmeci，2001）[33];另一方面，经济增长提高了微观的个人积累能力，从而提高宏观的储蓄积累（汪伟，2008）[34]。

储蓄与人口结构的关系一直是国内外研究热点，其研究方向主要聚焦于人口结构对储蓄的影响。总结其观点可以分为以下几点：第一，储蓄和城镇化。部分学者认为，城镇化会带来集聚效应和规模效应，从而促进储蓄的增加。而另有部分学者与之观点相反，其认为由于农村居民不具备分散收入不确定性风险的渠道，因而其储蓄动机较强，使得城镇化率的上升不利于储蓄积累（胡士华等，2010）[35]。同时，在城镇化过程中，由于农村迁移人口需要和周围人追求相同的配套设施和较高的消费水平，从而会挤出储蓄（谢勇，2011;易行健等，2016）[36，37]。第二，人力资本水平和储蓄率之间的关系研究较为匮乏。Morisset和Revoredo（1995）[38]利用生命周期模型通过分析74个国家人力资本与储蓄率的关系发现，人力资本和储蓄率的关系在不同时间和地区有不同的作用关系。与此同时，储蓄对于人力资本也存在一定的影响。储蓄积累的深化可以增加对教育时间、教育投入和教育水平的调整，从而提高人口质量和改善人口结构，形成新的人口结构生产性（杨英和林焕荣，2013）[39]。第三，人口性别结构与储蓄。安永会计师事务所（2007）[40]在一份研究报告中指出，女性是国民消费的核心力量，一个国家的消费市场主要由该国的女性掌握，若一个国家的女性比例增加，那么国民储蓄将下降。但是，对此也有不同的观点，Schultz（1985）[41]利用跨国数据发现女孩子上学所获得收入的边际效益要小于男性，在教育支出中，女孩会受到歧视。在重男轻女传统思想影响下，男孩较多的家庭会由于老有所养而适当减少储蓄（邱俊杰和李承政，2014）[42]。第四，老龄化和储蓄之间的关系主要有两种。一是老龄化人口比重上升不利于储蓄积累。老龄化导致劳动力比例下降，储蓄群体随之萎缩，进而导致居民储蓄下降（Modigliani，1970）[43];同时，劳动力下降导致政府税收减少，使得政府储蓄也进一步下降（Koga，2006）[44]。二是老龄化促进了储蓄。汪伟和艾春荣（2015）[31]在考虑了预期寿命效应后发现，当人们预期到自己的寿命延长，会自动提高工作效率和工作时间，这种防患于未然的动机可能会带来储蓄率的上升。

从已有文献来看，学者关于人口结构、储蓄和经济增长之间的关系开展了大量研究，但通过梳理可以发现，其研究范围仍有待进一步拓展。从我国的实际情况看，面对严峻的国内外形势，构建“双循环”新发展格局成为“十四五”期间的重点战略。因此，在经济结构转型的关键时期，在人口老龄化快速加深的现实约束下，强化储蓄与投资、储蓄与社会保障协同共进的基础性作用，不但为投资提供了最重要的基础资金来源，由此成为拉动内需的基本保障，而且通过投资可以进一步引导产业结构以至于供给结构的持续优化。因此，若能理清三者之间的内在关系，将有助于经济结构转型与人口结构变动、储蓄率调整相适应，促使三者形成协调互动、良性发展的关系，从而实现各系统的顺利转型。因此，本文引入耦合模型测算三系统协调发展程度，为推动经济发展提出有针对性的建议。

三、研究设计与数据说明

耦合是物理学领域中用来描述两个或多个系统由于其内部子系统之间存在协同作用关系而使得系统间出现彼此影响的现象。系统耦合具有两个关键性的因素，即“协调”与“发展”。其中，“协调”指各大系统之间存在的密切关联程度，而“发展”则代表着各大系统由于自身水平的提高进而推动整个系统耦合度的转变。

（一）指标体系与权重

本文在充分考虑数据可得性和全面性的基础上，借鉴已有相关概念和研究结论形成了人口结构指标体系、储蓄结构指标体系以及经济增长指标体系（陈彦斌等，2014;逯进等，2018）[45，46]，并且三大系統均通过各个指标标准化处理之后，利用AHP层次分析法计算得出，具体的指标体系如表1所示。

（二）数据来源及处理

本文以1997—2017年我国大陆地区31个省（市、自治区，以下简称省份）的面板数据作为研究对象。其中，数据来源于《中国统计年鉴》、各省份统计年鉴、万得数据库、EPS数据库以及各省份年度统计报告。部分年份缺失数据通过线性拟合或平滑指数法补齐。为消除价格对真实数据的影响，本文以1997年作为基期将所有名义值换算成实际值。由于各系统的数据量纲和量级的差距较大，因此，对各个系统的指标属性值进行了极值的标准化处理，计算公式如下：

正指标标准化： [I'ij=xij-minxijmaxxij-minxij]   （1）

负指标标准化： [I'ij=maxxij-xijmaxxij-minxij]   （2）

[i=1，2，3，…，31];[j=1997，1998，1999，…，2017]。

其中，[xij]表示第[i]个省份第[j]个年份的某一指标数据，[Iij']代表第[i]个省份第[j]个年份的标准化值，[maxxij]与[minxij]分别表示[xij]的最大值和最小值。

（三）综合指数的计算

综合指数描述的是各大系统整体的发展水平，其由各个指标加权求和而来。人口结构、储蓄以及经济增长三个系统的综合指数计算公式如下：

[Xnm=i=17WinIinm]（[n=1，2，3，…，31];[m=1997]

[，…，2017]）   （3）

[Ynm=j=13WjnIjnm]（[n=1，2，3，…，31];[m=1997，][…，2017]） （4）

[Znm=k=13WknIknm]（[n=1，2，3，…，31];[m=1997，…，]

[2017]） （5）

式中[Xnm]、[Ynm]、[Znm]分别代表人口结构、储蓄以及经济增长的综合指数，[Win]、[Wjn]、[Wkn]分别代表各地区的指标权重，[Iinm]、[Ijnm]、[Iknm]分别代表各地区各年度的标准化数值。

（四）系统耦合机制解析

系统耦合度是系统协调度和发展度的综合测量指标，其中，协调度表示各子系统之间相互作用程度，用离差C来表示。由于只考察系统的协调水平有可能忽视系统发展水平的提升，因而需在协调基础上引入发展度T来综合考量系统的协调演进过程。因此，本文定义系统耦合度为D，三系统和二系统耦合度计算公式如下：

1.  二系统耦合模型解析。二系统耦合度计算公式为：

[D=C×T]  （6）

二系统协调度C计算公式为：

[C=F1F2（F1+F22）2]  （7）

二系统发展度T计算公式为：

[T=αF1+βF2]  （8）

2. 三系统耦合模型解析。与二系统原理相同，可得三系统耦合度计算公式：

[D'=C'×T']  （9）

三系统协调度C[']计算公式为：

[C=3（F1F2+F3F1+F2F3）（F1+F2+F3）2]  （10）

三系统发展度[T']计算公式为：

[T=αF1+βF2+γF3]  （11）

其中，[F1]、[F2、F3]分别代表三大系统综合指数值，[α、β]代表二系统各指标权重值，[α'、β'、γ']代表三系统各指标权重值。本文认为三大系统具有相同的重要性，因此，[α=β]=1/2，[α=β=γ=1/3]。

（五）判别耦合类型

总的来说，系统耦合类型可以分为两类：负向耦合和正向耦合。如果系统之间呈现负向耦合，说明系统处于失调发展状态，呈现正向耦合说明各个系统处于协调发展阶段。耦合值处于0到1之间，并且数值越大说明系统之间的协调发展程度越高，耦合分类判断标准见表2。

表2：耦合度的判别标准及划分类型

[负向耦合（失调发展） 正向耦合（协调发展） D值 类型 D值 类型 0.00—0.09 极度失调衰退 0.50—0.59 勉强协调发展 0.10—0.19 严重失调衰退 0.60—0.69 初级协调发展 0.20—029 中度失调衰退 0.70—0.79 中级协调发展 0.30—0.39 轻度失调衰退 0.80—0.89 良好协调发展 0.40—0.49 濒临失调衰退 0.90—1.00 优质协调发展 ]

四、实证分析

（一）综合指数分析

依据（3）—（5）式可得三系统综合指数值（限于篇幅计算结果不再列出）。观察计算结果并结合图1可知，从全国整体来看，1997—2005年人口结构综合指数在波动中持续上升，自2005年开始平稳在0.58附近，表明1997—2005年我国人口结构正在逐步改善，但在2005年之后人口结构趋于稳定。从我国的现实情况分析，近些年来，虽然人口城镇化率持续提高，教育水平持续改善，但由于老龄化程度不断加深、老年抚养比不断提高、自然增长率持续下降以及性别比例失衡，导致人口结构无法继续改善。经济综合指数除2008年遭遇金融危机以及2013—2014年出现了短暂的经济衰退外，总体均值从1997年的0.2增加至2010年的0.37，随后趋于平稳。这说明全球金融危机后，我国经济进入了结构调整期。储蓄综合指数的总体均值自2008年达到峰值0.49以后，便呈现持续下降的态势。结合人口结构、储蓄与经济增长三系统综合来看，2005年以前，三大系统均呈现同步快速上升趋势，但近些年来，我国储蓄率明显下降、人口结构趋于平稳，与之对应的经济增长虽然未出现大幅度下降态势，但增长速度明显降低。

为进一步研究储蓄、人口结构和经济增长三大系统的发展变化与区域位置关系，本文将我国31个份划分为东、中、西三大区域①。从经济增长综合指数趋势图来看（见图2），2007年之前，虽然三大区域均处于经济快速增长时期，但东部地区经济增长速度远高于中、西部地区。特别是自2009年实施一系列刺激经济增长的政策措施以来，三大区域经济均得以好转，但经济发展差距进一步扩大，发展不平衡问题越来越突出。从储蓄综合指数来看（见图3），其变动趋势与经济增长变动趋势大致相同。从人口结构角度来看（见图4），其变化过程大致可分为三个阶段：第一阶段，2011年之前，三个区域人口结构整体均处于逐步改善阶段，并且东部地区人口结构水平和改善速度明显优于中、西部地区。第二阶段，2011—2015年，东部地区人口结构水平逐步降低，中、西部地区人口结构持续改善，并且西部地区人口结构改善速度优于中部地区，这使得三个区域之间人口结构差距逐步缩小。第三阶段，2015年开始，东部和西部地區人口结构有所改善，中部地区人口结构水平却开始呈下降趋势，这使得中、西部地区的差距逐步缩小，而东部和中、西部地区的差距逐步扩大。结合原始数据和综合指数分析，东部地区人口结构自2011年开始显著下降，2016年左右开始小幅度回升。主要原因是2011年开始东部地区老龄化程度最高、速度最快，截至2015年老年抚养比已达到14.33%。随后的缓慢恢复是由于2016年1月1日起国家开始放开二孩政策，在一定程度上缓解了老龄化对人口结构的冲击。从中、西部地区来看，两者之间存在差距，但近些年呈现趋同趋势。这是由于国家实施的西部大开发战略改善了科技教育和医疗卫生等方面条件，吸引了大批人才流入西部，使得西部地区的性别偏离比、老龄化程度还有文化结构不断优化，城镇化水平不断提高，进而改善了人口结构。

（二）三系统耦合分析

通过对三个系统综合指数的初步分析，可以得出三个系统发展水平和变化趋势。根据分区域三系统综合指数的研究结果可以了解到储蓄、人口结构、经济增长在不同区域的相关情况。但是，对于三者是否确实处于协调发展状态则无法得知。因此，需要通过计算三系统的协调度、发展度并进一步求得耦合度来判断三者的协调发展状况。利用公式（10）和（11）得出三系统的协调度与发展度，在此基础上利用公式（9）进一步求得耦合度，具体数值（部分年份）见表4，全国及三大区域三系统耦合度趋势见图5。

从全国层面看，由三系统历年耦合度以及协调、发展度趋势图②可知：一是我国整体耦合度从0.57变为0.69，呈现出随时间推移协调发展的特点，但耦合水平较低，仅从勉强协调发展类进入初级协调发展类。二是三系统协调度均值维持在0.96左右，协调度相对较高;三系统发展度均值维持在0.43附近，发展度相对较低，受其影响，耦合度无法实现持续且较高水平的发展，即三系统中任一系统结构的改善不能很好地促进其余系统发展。

从区域角度分析，东部、中部、西部地区的耦合度均值从0.61、0.57、0.55增加至0.75、0.68、0.63，增长幅度从东向西依次降低，分别为22.95%、19.30%、14.55%。东部地区处于初级协调发展向中级协调发展转换阶段，中、西部地区处于勉强协调发展向初级协调发展转换阶段，东部地区明显高于中、西部地区以及全国均值。值得注意的是，全國整体和三大区域的耦合度在2014年之前，除2008—2009年经济危机导致短暂的下降外，均呈现出稳定的上升趋势;而近些年除了东部地区仍然上升外，中部地区呈现了较为平稳的态势，西部地区有所下降，东、中、西部三大区域的耦合差距逐年增大。根据分区域三大系统发展度和协调度趋势图来分析（限于篇幅未列出），东部地区协调度远高于中、西部地区，表明东部地区系统内部各要素彼此之间具有更高的正向协调关系，系统由无序走向有序的趋势更加明显，进而推动了耦合度的进一步发展。协调度不够是导致中、西部地区耦合度不高的重要原因，这意味着未来中、西部地区耦合度的有效提高应更加注重系统的协调发展。

（三）比较分析

基于上述三系统耦合度变动研究结果可对三系统间的协调发展状况进行分析，但是对于三系统耦合度是由哪两个系统主导的以及耦合度不高主要受制于哪两大系统还不曾知晓。因此，本文利用（6）式计算二系统耦合度（计算结果未列出），通过与三系统耦合度对比分析来推断三系统耦合度变化的主导因素，依据计算结果与三系统、二系统耦合度趋势图（见图6）可得如下结论：

从整体来看，“人口—经济”“人口—储蓄”“储蓄—经济”三类二系统耦合度趋势图与三系统耦合度趋势图呈现出较为相似的变动趋势，说明人口、储蓄与经济增长三系统耦合度的变化与每个二系统的耦合度密切相关。具体来看，“人口—储蓄”二系统耦合度始终高于三系统耦合度，“经济—储蓄”“人口—经济”耦合度始终低于三系统耦合度，“经济—储蓄”耦合度趋势图始终处于耦合度趋势图的最下方，这说明“经济—储蓄”“人口—经济”的耦合对三系统耦合度的增长没有表现出积极的带动作用，意味着提高“储蓄—经济”“人口—经济”之间的良性耦合是我国三系统耦合持续提升的关键。

（四）重心分析

由三大系统耦合度空间匹配程度可知，不同区域之间的耦合度存在较大差异，因而有必要对三大系统耦合度演变趋势从空间维度向时间维度进行拓展分析。因此，本文引入空间重心模型，通过计算人口结构综合指数、储蓄综合指数以及经济增长综合指数的重心随时间移动的规律来对此展开分析。

1. 重心轨迹特征分析。由图7经济增长空间重心变迁轨迹可以看出，1997—2017年经济增长的重心在33.13°N—33.58°N和112.50°E—113.60°E之间变换，经济增长重心纬度方向向南移动0.45°、经度方向向南移动1.1°。总体来看，经济增长重心向东南方向移动，直线移动距离102.93公里，年均约移动4.90公里。这是由于东部沿海地区具有得天独厚的自然环境、大量的资金、先进的技术和管理经验以及丰富的人口资源等优势，促使东部沿海开放省份的经济实现跳跃式发展，从而使得经济重心整体向东部沿海地区移动。

由图8储蓄空间重心变迁轨迹演化轨迹可知，21年间我国储蓄重心在33.28°N—34.02°N与112.27°E—113.32°E之间变动并呈现着分布不平衡的特点：1997—2014年的连续性比较差，出现了迁移—折返—迁移的特点，2014—2017年储蓄的空间迁移出现了连续的变化。总体来看，储蓄重心向南移动了0.28°，向东移动了0.80°;直线移动距离94.02公里，年均约移动4.48公里。由此可知，我国的储蓄重心与经济重心移动方向吻合度较高，这说明储蓄变动与经济发展方向具有一致性。

由图9人口结构空间重心变迁演化轨迹可知，1997—2017年人口结构重心在33.51°N—33.85°N与111.94°E—112.34°E之间波动。从整体来看，移动方向主要从东北向西南方向移动，其中，重心纬度方向向南移动0.34°、经度方向向西移动0.41°，直线移动距离24.15公里，年均约移动1.15公里。总体来看，迁移趋势可以分为两个阶段：第一个阶段，1997—2010年人口结构重心向东南方向迁移;第二个阶段，2010—2017年人口结构重心回流中西部地区。重心移动的主要原因可能有两点：一是自20世纪90年代中期开始，我国渐进式地放松户籍制度，导致人口流动限制减少，东部沿海地区凭借较高的工资水平、良好的公共服务设施以及较多的工作机会吸引大量的人力资本向该地区集聚，这即第一阶段人口结构重心向东部沿海地区转移的原因（张建武等，2021）[47]。二是随着东部沿海地区产业结构优化，中、西部地区承接产业转移速度加快，加速了原有外出人口回流，外加生育政策的持续放开，使得中、西部（如安徽、四川）部分人口大省的人口自然增长率也开始显著上升，导致人口重心向中、西部地区转移。

2. 重心距离分析。为进一步探讨三系统空间匹配程度主要受制于哪两大系统的空间匹配状况，本文进一步通过两两系统间的空间重心距离变动趋势图（见图10）来进行分析。从整体来看，“人口—经济”二系统的空间重心距离最大，空间匹配度最低，而“储蓄—人口”二系统和“储蓄—经济”二系统空间重心距离大概呈现出相反的变动趋势。

“人口—经济”的空间重心距离虽然在2001年和2009年有两次拐点，但是2011年之前整体较为平稳，2011年以后两者空间重心距离加速扩大，空间匹配度加速下滑。“储蓄—经济”的空间重心距离从短期看虽有起伏，但是从长期来看两者之间的距离比较稳定，这说明储蓄和经济增长之间有着较为稳定的相关关系。“储蓄—人口”的空间重心距离波动性较大，与“储蓄—经济”两者之间的空间重心距离变动趋势大多呈现相反状况，这说明储蓄和人口的匹配度上升的同时，储蓄和经济之间的匹配度会下降，但这种情况近两年逐渐消失。

综合以上分析可知，从整体来看，三系统耦合度和空间重心距离都比较稳定，但当前“人口—经济”和“储蓄—人口”的空间匹配程度有所下降，制约着三系统耦合度的持续提高。

五、结论

本文以三系统耦合模型为基础，运用1997—2017年我国31个省份人口、储蓄、经济增长的面板数据，全面解析三系统之间相互作用以及时空上存在的差异。研究结果表明，（1）从三系统综合指数趋势图来看，2005年之前三者均呈現较快的增长速度，2005年以后人口结构综合指数趋于平稳，储蓄综合指数出现持续下降态势，经济增长综合指数虽然继续上升，但增长速度却明显下降;分区域观察，经济增长、储蓄综合指数由于东部地区的率先发展而导致区域差距逐步扩大，而人口结构综合指数由于西部地区的不断改善而使得中、西部差距逐步缩小。（2）从耦合度角度看，三系统耦合值持续上升趋势较为明显，东、中、西部各区域耦合度差距明显。（3）从两系统耦合来看，“人口—经济”“储蓄—经济”的协调发展是实现三系统跨入更优质耦合层次的关键，结合空间重心距离分析发现，“储蓄—人口”与“储蓄—经济”的空间重心距离变动趋势大多呈现相反状况，这说明储蓄与经济两者在空间距离上并未实现较好的配合，阻碍三系统协调发展。同时，由于“人口—经济”两者之间的空间距离较高，并且近些年该距离正逐步扩大，提升了三系统耦合度，表明人口与经济之间的协调发展关系有所失衡，使其无法发挥协同作用。

结合本文实证结果，提出以下建议：第一，由本文的研究结果可知，我国储蓄与经济增长之间呈现出良好的协同互动关系，展现了经济发展的一般规律，即经济发展本身会刺激储蓄的增加，而储蓄增加诱发的投资又是经济增长的重要推动力。因此，应理性看待我国高储蓄率现象，在短期内依靠“储蓄红利”支撑的高投资，仍将是中国内外双循环发展模式的基础性支撑。第二，人口结构改善不仅能够有效提高整体经济发展水平，还是缩小东、中、西部区域发展差距的关键。因此，我国今后应继续重视人口老龄化和人口出生率下降对人口年龄结构的影响，并结合现实情况对生育政策进行调整，同时加大人力资本投资，实现人口数量大国向人口质量强国的转变。第三，我国各个省份三大系统具有正向耦合的特征，人口、储蓄、经济增长三者之间存在一个正向协调发展的区间。因此，政府应该做好宏观调控，最大化三者之间的促进作用。例如，“人口—经济”“储蓄—经济”两系统较低的空间配置效率是导致三系统耦合度不高的重要原因，我国今后应协调好三者之间在空间上的分布状况。

注：

①东部为北京、天津、河北、上海、江苏、浙江、福建、山东、广东、海南、辽宁等11省份;中部为吉林、黑龙江、山西、安徽、江西、河南、湖北、湖南等8省份;西部为重庆、四川、贵州、云南、西藏、陕西、甘肃、青海、宁夏、新疆、广西、内蒙古等12个省份。

②限于篇幅，协调度和发展度数值以及趋势图不再列出。

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Savings，Demographic Structure and Economic Growth

——from the Perspective of System Coupling

Li Tingting/Lu Jin

（School of Economics，Qingdao University，Qingdao   266071，Shandong，China）

Abstract：Based on the panel data of 31 provinces（municipalities and autonomous regions）in China from 1997 to 2017，this paper analyzes the temporal and spatial evolution patterns of the three systems of savings，demographic structure and economic growth in each provincial economy，as well as the characteristics of the coupling relationship between the two systems from the perspective of coordinated system development. The results show that：firstly，from the trend graph of the composite index of the three systems，all three showed a fast growth rate before 2005，but the composite index of demographic structure leveled off and savings began to show a continuous decline in recent years，while economic growth continued to rise but the growth rate dropped significantly after 2005;secondly，in the long run，the three systems have a relatively stable positive coordinated development characteristic，among which the coordinated development of the "population-savings" system plays a positive role in supporting the optimization and enhancement of the three systems，while the "population-economy" and "economy-savings" systems are less efficient in spatial matching. The spatial matching efficiency of the "population-economy" and "economy-savings" systems is low，which is not conducive to the improvement of the coupling degree of the three systems; thirdly，whether it is the three systems or the two systems，their coupling values are decreasing from east to west，and the regional disparity is becoming more and more obvious; fourthly，from the trajectory characteristics of the change of the spatial center of gravity of the three systems，the focus of gravity of China's economy，savings and population structure as a whole shows the characteristics of direction shift in stages.

Key Words：aging，savings，economic growth