东亚经济奇迹人口年龄结构变动影响的实证研究及其中国启示

东亚经济奇迹人口年龄结构变动影响的实证研究及其中国启示作者：雷毅唐代盛来源：《软科学》2013年第03期摘要：究竟有哪些因素影响东亚经济增长，其影响的显著性如何？本文尝试对这一问题进行进一步研究，对世界经济增长的公共因子进行新的思考，加入技术进步和人口年龄结构等因子，对东亚经济奇迹进行重新考察，期望能够得出一些对中国人口年龄结构变动的经济影响这一问题的新的启示。

关键词：东亚奇迹人口年龄结构模型设定实证检验人口红利一、问题提出以日本和―四小龙‖为代表的东亚经济，在20世纪50年代到90年代曾先后取得令人称羡的成就。

这些国家和地区通过经济增长，克服了资源贫乏对经济增长的制约，显著改善了人民生活并实现了社会进步。

东亚经济发展所取得的成就被誉为―东亚奇迹‖。

影响经济增长的因素很多，这些因素均在某种程度上得到某些理论支持，或者得到某些实际数据的实证支持。

有大量的文献探索经济增长及其影响因素。

但是，经济增长与这些影响因素之间，以及因素之间的相互关系相当复杂，不同的文献得到的结论可谓大相径庭、莫衷一是。

那么，究竟有哪些因素影响经济增长，其影响的显著性如何？在对―东亚奇迹‖的诸多研究中，人口转变所带来的人口年龄结构因素受到经济学家和人口学家重视，被称为是―东亚奇迹‖的重要变量和决定性因素之一。

人口年龄结构的变化，亦即人口红利，究竟是不是东亚经济奇迹的主要推动因素？根据目前已有的相关文献和方法，本文考察这些因素对东亚经济的影响，从而试图分析人口年龄结构对经济发展的影响程度。

二、研究现状与西欧发达国家150年左右的人口转变过程相比，东亚人口转变非常迅速。

在这一转变过程中，劳动力增长速度快于抚养负担人口增长，从而增强整个人口结构的生产性和储蓄能力，为经济增长创造有利的条件和机遇。

这被认为是东亚奇迹的一个重要成因。

沿着现有文献研究路径，Andrew Mason、Bloom and Williamson等为代表的学者关注了东亚经济奇迹与人口年龄结构变动这一问题。

Andrew Mason（1997）在对日本、韩国、中国台湾、泰国等国家和地区的东亚奇迹进行研究时发现，人口年龄结构转变发挥了重要作用。

Andrew Mason将劳动年龄人口的快速增长带来的人均产出的增加称为―人口红利‖（demographic bonus）。

他认为，人口红利被东亚经济发展所吸收从而促进了区域经济增长，但他也同时指出，人口年龄结构变动本身并不能促进经济奇迹的发生，人口红利只是为经济更快增长提供了有利的并可能被经济增长所吸收的条件。

Bloom and Williamson（1998）认为，年龄结构变化引起的生产和消费行为的差异产生了人口红利。

他们的研究结果发现，人口红利能够解释东亚人均GDP增长率中的1.37～1.87个百分点，或者说，人口红利能够解释三分之一的东亚高速经济增长奇迹。

Bloom et al.（2003）的研究拓展了Bloom and Williamson的国家截面数据分析方法，采用时间序列与截面混合的面板分析方法，运用改进的内生经济增长模型得出了与Bloom and Williamson等类似的结论。

在Bloom and Williamson等学者提出的人口红利理论基础上，Mason and Lee（2006）进一步认为，人口年龄结构变动所带来的―人口红利‖从两方面促进经济增长：一方面，劳动年龄人口相对于总人口的增加提高了生产性人口相对于消费性人口的比例，这被称为人口红利的―结构效应‖（composition effect）；另一方面，劳动年龄人口的相对增加降低了社会的抚养比（dependency ratio），这使得劳动人口所负担的非生产性人口减少，从而将收入中的更多部分用于储蓄和资本供给，这被称为人口红利的―行为效应‖（behavioral effect）。

Mason进一步测算了1970～2000年期间两种效应对工业化国家、东亚和东南亚、南亚、拉美、撒哈拉以南非洲等地区的经济增长的贡献率。

对东亚和东南亚的经济奇迹而言，两种效应的贡献分别达到0.59%、1.31%。

Kannan Navaneetham（2002）对南亚和东亚国家的人口年龄结构变动与经济增长进行实证研究，他认为，人口红利或人口机会视窗对东南亚国家的经济增长具有正向的作用（菲律宾除外），在人口年龄结构转变过程中，少儿人口和老年人口比重的下降导致医疗卫生开支和教育开支的减少，在合适的政策下这种优势将有利于经济增长。

Lee and Mason（2006、2007）提出大部分亚洲国家的人口红利即将结束，但之后这些国家仍可以享有―第二人口红利‖。

他们认为，人口老龄化后将会产生―第二人口红利‖，而―第二人口红利‖的产生将会继续推动经济增长。

进入老龄化阶段后，由于劳动年龄人口为退休储备资产的动机增加了储蓄，使得整个社会的财富积累增加，而有效劳动力的数量下降，从而提高了每一劳动力的生产资本，并在较长一个时期内保持在比较高的水平，从而继续推动经济增长。

Canning（2007）认为，东亚经济增长成就与人口转变的拉动作用密不可分。

亚洲国家的人口转变过程并不同步，日本、新加坡等国家的人口转变历程要大大超前。

生育率的下降促使印度和中国等其他发展中国家的抚养负担大大减轻，经济增长的机会增多为这些国家创造出了―人口红利‖。

但人口老龄化是全世界人口转变的趋势，未来东亚各国都将经历向高老年赡养负担的转变。

对于大多发展中国家而言，他们都在收入水平较低的时候开始经历人口老龄化，这对经济发展提出了巨大的挑战。

必须注意的是，尽管人口年龄结构变动对一系列经济变量产生作用以及人口年龄结构变动影响经济增长，但人口年龄结构变动只是经济增长的潜在机遇。

这种机遇能否被获取取决于一个国家或地区的政策环境，包括制度质量、劳动力配置、宏观经济管理、贸易开放度、教育政策等等。

拉丁美洲就是一个失败的典型。

1965～1990年，它也经历了与东亚相似的人口转变过程，但是它的经济表现要远远落在后面。

高通货膨胀、政治不稳定、对抗性的劳动关系、进口导向的贸易政策等等使拉丁美洲国家丧失了开发宝贵的―人口视窗‖机会（Canning，2007）。

东亚国家之所以能够充分利用人口红利加快经济增长，就在于东亚国家采取了合适的经济发展政策，大力投资教育，从而创造了大量的就业机会，实现了劳动力的充分就业，有效地利用了人口转变所带来的机遇（Mason，2006）。

三、理论框架及模型设定（一）索洛模型与传统影响世界经济增长的因子索洛经济增长模型（Solow growth model），即罗伯特·索洛所提出的发展经济学中著名的模型，又称作新古典经济增长模型、外生经济增长模型，是在新古典经济学框架内的经济增长模型。

索洛模型用于解释经济增长的3个维度，可以分解为7个因子，即资本市场发展水平、农业发达水平、劳动力资源、经济开放程度、人力资源储备情况、资源禀赋要素、科研发达程度等，这些因子形成基本可以解释世界经济发展的共性影响要素。

（二）模型设定在传统生产函数的基础上，考虑人口年龄结构对东亚经济增长的影响。

本文以David E. Bloom and Jocelyn E. Finlay（2009）的模型为基础，根据上述经济增长的共性因子进行调整，以便观察人口年龄结构因素在经济增长中的作用，同时考察资源禀赋、人口数量与质量、外贸依存度等因素的影响。

考虑柯布—道格拉斯（Cobb-Douglas）生产函数：（1）其中，表示第i个国家或地区在t年的产出，A为全要素生产率，K为资本，L为劳动力。

将上式两边除以劳动力L，有：（2）假定每一劳动力的长期均衡产出受到一系列因素的影响，用向量X表示，则每一工人的产出增长率可以表示为：（3）David et al.（2009）等关于人均产出增长率作为各国初始人均产出、相关的影响变量和人口结构因子的函数为：（4）其中的表示人均产出增长率，而则表示影响劳动力产出的因子，而则表示15～64岁年龄段人口占总人口的比例，以考察人口年龄结构对经济的影响，则表示劳动参与率。

在Davidet al.（2009）的实证模型中，他们考察了1960～2005年间的国别数据。

他们在影响劳动力产出的因子中考虑了资本存量、地理位置、住房政策宽松度、贸易开放度、15岁以上个人接受高中教育的平均年数、总人口的年平均增长率、预期寿命及人口密度等指标。

而人口年龄结构指标则考虑15～64岁工作年龄段人口的年均增长率等。

为了弄清这些影响因子是如何影响经济增长的，本文分别考察这些因子对人均GDP和人均GDP的对数的影响。

一般而言，宏观经济变量时间序列通常都是不平稳的，较常见的解决办法是对变量取对数或求差分。

通过构建传统线性回归模型和半对数线性回归模型，不仅可以改善模型的平稳性，增强结果的可信性，同时还可以从不同角度解释其经济意义。

David et al.（2009）的实证模型中没有明确考虑技术进步的影响，技术进步在短期可能对人均产出影响不明显，但是在长期中可能存在显著的影响。

因此，为了考察技术进步的影响，本文将其视作时间的函数。

对于资本的影响，本文采用资本形成总额占GDP的比例来刻画。

因此，本文采用的一般模型为：1.考虑人均GDP的模型构建（5）其中，表示总人口，表示人均GDP，表示资本形成总额占GDP的比例，表示劳动力人数。

这三项是传统的资本、劳动力、生产技术等三要素模型。

表示一系列影响经济增长的因素。

表示误差项。

在实证中，资本、劳动力和生产技术可以进一步分解，人口抚养比系数等体现人口年龄结构的因子将纳入其中。

2.考虑对数人均GDP的模型构建（6）其中，表示人均GDP的对数，表示资本形成总额占GDP的比例，表示劳动力人数的对数，表示一系列影响经济增长的因素。

在实证中，资本、劳动力和生产技术可以进一步分解，人口抚养比系数等体现人口年龄结构的因子将纳入其中。

四、数据说明及实证检验（一）数据来源及指标说明1.数据说明本文采用世界银行WDI数据库的数据，选择东帝汶、中国、印度尼西亚、韩国、日本、老挝、泰国等亚洲23个国家或地区在1981～2009年期间的面板数据，分别对人均GDP和人均GDP的对数的影响因素进行实证检验。

2.指标说明分别将人均GDP（用y1表示）和人均GDP的对数（用y2表示）作为被解释变量。

解释变量具体如下：用t表示时间，以刻画随时间推移，技术进步的影响；用x1表示资本形成总额占GDP的比例，以刻画资本对生产效率的影响；用x2表示劳动力人数的对数，反映劳动力的投入变化；用x3表示国土面积，刻画一个国家或地区的资源禀赋情况；用x4表示高校入学率（占总人数的比例），来表征对人力资本的投入力度，反映教育对生产效率的影响；用x5表示劳动参与率；用x6表示储蓄率占GDP的比例，描述储蓄对生产投资的推动作用；用x7表示总人口，用x8 表示总人口的对数，以刻画人口规模对生产效率的影响；用x9表示出生时预期寿命，表示人口的健康状况以及身体素质，以刻画人口的生理质量；对于各个国家和地区对外经济交往，本文用货物和服务进出口占GDP的比例之和来刻画，用x10表示；对于人口年龄结构的变化，本文用少儿人口加上老年人口除以经济活动人口来计算，用X11表示。