摘要 經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)和人口年齡結(jié)構(gòu)通過(guò)人力資源和人的各種需求而聯(lián)系起來(lái)。通過(guò)推導(dǎo)出含有年齡結(jié)構(gòu)系數(shù)M的區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)理論模型，將教育人力資本和干中學(xué)經(jīng)驗(yàn)資本及就業(yè)效應(yīng)共同體現(xiàn)在柯布-道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)中。以山東省140個(gè)縣域單元為樣本進(jìn)行實(shí)證分析，通過(guò)構(gòu)建空間經(jīng)濟(jì)計(jì)量模型，研究發(fā)現(xiàn):①增加人口年齡結(jié)構(gòu)變量和考慮空間效應(yīng)，可以顯著提高模型的擬合優(yōu)度，在現(xiàn)實(shí)中應(yīng)重視年齡結(jié)構(gòu)和空間溢出對(duì)縣域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的作用;②所有勞動(dòng)適齡組均刺激經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，但以15-29歲年齡組的影響最顯著;③除存在較強(qiáng)的空間集聚和空間依賴性，山東省區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)顯現(xiàn)出條件β-收斂;短期看人口增長(zhǎng)和儲(chǔ)蓄率對(duì)縣域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的作用顯著為負(fù);④鼓勵(lì)30-44歲勞動(dòng)力提高干中學(xué)經(jīng)驗(yàn)效應(yīng)以促進(jìn)區(qū)域經(jīng)濟(jì)運(yùn)行和緩解人口老齡化的不利影響。

關(guān)鍵詞 人口年齡結(jié)構(gòu);區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng);空間經(jīng)濟(jì)計(jì)量模型;山東省

中圖分類(lèi)號(hào) F061.5 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼 A

文章編號(hào) 1002-2104(2009)05-0100-04

伴隨著我國(guó)各地區(qū)陸續(xù)由成年型邁入老年型結(jié)構(gòu)類(lèi)型，人口年齡結(jié)構(gòu)的地區(qū)差距也在擴(kuò)大，如1990年全國(guó)15～64歲勞動(dòng)適齡人口所占比重的變異系數(shù)為0.17，2000、2007年分別擴(kuò)大到0.20和0.22。與此同時(shí)，多數(shù)研究認(rèn)為1990年以后我國(guó)各地區(qū)的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)呈現(xiàn)迅速發(fā)散的趨勢(shì)[1]。兩種地區(qū)差距擴(kuò)大是否存在某種內(nèi)在聯(lián)系?經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)依賴于人力資源和人的各種需求。而人口年齡結(jié)構(gòu)又塑造著這兩個(gè)方面。因此，筆者試圖從分年齡組勞動(dòng)力入手，找尋影響區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)發(fā)散的人口學(xué)因素。

國(guó)內(nèi)外已有一些文獻(xiàn)探討年齡結(jié)構(gòu)和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間的關(guān)系。Welch(1979)、Fair(1991)論證了年齡影響人力資本投資決策，部分學(xué)者采用可計(jì)算的一般均衡模型(Computable General Equilibrium，CGE)考察人力資本投資決策對(duì)稅收、儲(chǔ)蓄、資本積累、勞動(dòng)力供給、就業(yè)和社會(huì)保險(xiǎn)等的影響(Hirte，2001;2002);還有學(xué)者分析區(qū)域人口年齡結(jié)構(gòu)對(duì)勞動(dòng)生產(chǎn)率或人均GDP等宏觀經(jīng)濟(jì)變量的影響[2～4]。然而，上述研究均忽略了空間依賴性。在國(guó)內(nèi)，相關(guān)研究集中在人口紅利的探討中，如蔡窻認(rèn)為人口紅利對(duì)人均GDP增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)率至少為26.8%[5];但僅采用聯(lián)合國(guó)人口年齡結(jié)構(gòu)劃分標(biāo)準(zhǔn)，并且也不涉及區(qū)域間的相互作用。為此，面對(duì)全國(guó)各地區(qū)人口加速老化、人力資本年齡結(jié)構(gòu)和勞動(dòng)力年齡結(jié)構(gòu)急劇變化的嚴(yán)峻挑戰(zhàn)，本文運(yùn)用空間經(jīng)濟(jì)計(jì)量模型，以山東省為例，從實(shí)證角度剖析細(xì)分后的人口年齡結(jié)構(gòu)對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響，進(jìn)而提出針對(duì)性的對(duì)策和建議。

1 含有人口年齡結(jié)構(gòu)的區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)模型

1.1 基本模型

Lindh和Malmberg(1999) 采用年齡系數(shù)M表達(dá)教育人力資本和“干中學(xué)”經(jīng)驗(yàn)資本的共同效應(yīng)。由于勞動(dòng)參與率和失業(yè)率也因年齡組的不同而不同，因此，年齡系數(shù)M還反映了勞動(dòng)市場(chǎng)運(yùn)行狀況。將M置入索羅-斯旺增長(zhǎng)模型(SolowSwan growth model)[6]，得到具有規(guī)模收益不變和?？怂怪行约夹g(shù)進(jìn)步的標(biāo)準(zhǔn)柯布-道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)，如式(1)所示。Y=AK^α(HM)^β(ML)^1-α-β(1)

式中Y、A、K、H、L分別代表經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出、綜合要素生產(chǎn)率、物質(zhì)資本存量、人力資本存量和勞動(dòng)力數(shù)量;α和β表示參數(shù);年齡系數(shù)M=Π^{6_{i=1xθi，i=1，…6分別是0～14歲、15～29歲、30～44歲、45～59歲、60～74歲、75歲及以上年齡組作者曾嘗試其它年齡分組，如15～24歲、25～39歲、40～59歲、69歲以上，結(jié)果導(dǎo)致高度自相關(guān)。最終決定采用間隔15歲的分組，xi表示i組人口占總?cè)丝诘谋壤?，?sub>i表示i組各種人力資本和就業(yè)的共同效應(yīng)。}}

假定綜合要素生產(chǎn)率A為常數(shù)。對(duì)式(1)經(jīng)過(guò)多次推導(dǎo)，將人均GDP增長(zhǎng)率g和穩(wěn)定狀態(tài)的各變量聯(lián)系起來(lái)。增加誤差項(xiàng)后，得到回歸方程

g=α₀+α₁lny+α₂lns+α₃ln(n+δ)+α_MlnM+α₄ln[p(1-u)]+ε(2)

式中s表示經(jīng)濟(jì)總量中用以儲(chǔ)蓄和投資在物質(zhì)資本和人力資本的比例，兩種資本的折舊率均為δ;人口增長(zhǎng)率為外生變量，用n表示;y、p、u分別表示人均GDP初始值、勞動(dòng)力參與率、失業(yè)率。

1.2 空間經(jīng)濟(jì)計(jì)量模型

由于各種資本流動(dòng)和貿(mào)易，區(qū)域之間的空間依賴性往往非常強(qiáng)烈，導(dǎo)致許多經(jīng)濟(jì)社會(huì)現(xiàn)象具有空間自相關(guān)現(xiàn)象。借鑒Anselin(1997)、 Rey和Montouri(1999)以及Niebuhr(2001)等學(xué)者的研究，建立三種模型以反映區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的空間依賴性:1)空間誤差模型(Spatial Error Model，SEM)，即某一區(qū)域的經(jīng)濟(jì)行為擴(kuò)散到整個(gè)經(jīng)濟(jì)體系而產(chǎn)生空間自相關(guān)，體現(xiàn)在誤差項(xiàng)，即ε=λWε+μ;2)空間滯后模型(Spatial Lag Model，SLM)，即由于溢出效應(yīng)或區(qū)域間的相互作用而發(fā)生空間依賴性，體現(xiàn)在因變量的空間滯后項(xiàng)Wgr;3)空間交叉回歸模型(Spatial Cross Regressive Model，SCRM)，即由相鄰地區(qū)人均GDP的初始水平引起空間依賴性，體現(xiàn)在自變量的空間影響Wlny[7]。上述三個(gè)模型中W表示空間權(quán)重矩陣。

2 山東省人口年齡結(jié)構(gòu)影響區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的計(jì)量分析

2.1 數(shù)據(jù)說(shuō)明及空間自相關(guān)分析

選取山東省140個(gè)縣市區(qū)為地域單元。數(shù)據(jù)來(lái)自山東省統(tǒng)計(jì)年鑒和1995年、2005年山東省1%人口抽樣調(diào)查資料[8]。采用城鎮(zhèn)固定資產(chǎn)投資占GDP比例近似代表儲(chǔ)蓄率s;計(jì)算1995年和2005年人均GDP(可比價(jià)格)的幾何平均數(shù)作為各縣域人均GDP增長(zhǎng)率;由于物質(zhì)資本和人力資本的折舊率難以找到數(shù)據(jù)，故假定各縣域均為零。采用ROOK法則和距離法分別建立空間權(quán)重矩陣W，以反映山東省各縣域之間的空間關(guān)系。使用軟件Geoda 9.0 計(jì)算縣域人均GDP增長(zhǎng)率Moran-I指數(shù)，為0.3587，在1%的水平下顯著，說(shuō)明山東省區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)具有顯著的空間正相關(guān)。Moran 散點(diǎn)圖表明濟(jì)南市區(qū)、青島市區(qū)、東營(yíng)市區(qū)是三個(gè)高經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)集聚區(qū)域(High-High)，菏澤市所轄大部分縣、臨沭縣、沂水縣等屬于低增長(zhǎng)集聚區(qū)域(Low-Low)，進(jìn)一步證實(shí)縣域人均GDP增長(zhǎng)具有較強(qiáng)的空間聚集現(xiàn)象。因此，相對(duì)區(qū)位和空間距離等地理因素是理解山東省區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)不容忽視的因素。

2.2 理論假設(shè)

首先，由于少兒人口和老年人口需要?jiǎng)趧?dòng)適齡人口的贍養(yǎng)，總體上會(huì)對(duì)人均GDP增長(zhǎng)產(chǎn)生負(fù)面效應(yīng)。處于求學(xué)、撫養(yǎng)子女或失業(yè)的勞動(dòng)適齡組人口也需要組內(nèi)其他人口的撫養(yǎng)，因此，即使三大分組的人口年齡結(jié)構(gòu)短期內(nèi)相對(duì)不變，勞動(dòng)適齡組本身各年齡人口的變動(dòng)也將影響區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。其次，勞動(dòng)適齡組對(duì)人均GDP增長(zhǎng)的影響程度取決于教育人力資本和“干中學(xué)”經(jīng)驗(yàn)資本所產(chǎn)生的生產(chǎn)率效應(yīng)和就業(yè)狀況所產(chǎn)生的就業(yè)效應(yīng)。一般而言，越年輕的勞動(dòng)適齡組，教育資本越高;而“干中學(xué)”資本則隨著工作經(jīng)驗(yàn)而增加。因此，低齡勞動(dòng)適齡組(15～29歲)，具有不斷積累各種人力資本的優(yōu)勢(shì)，但同時(shí)會(huì)影響到勞動(dòng)參與率;中齡勞動(dòng)適齡組(30～44歲)具有較高的“干中學(xué)”資本和較高參與率，不過(guò)教育資本已部分折舊;較老勞動(dòng)適齡組(45～59歲)具有相對(duì)較低的教育資本，但具有較高的“干中學(xué)”經(jīng)驗(yàn)資本，因接近退休年齡而參與率會(huì)有所下降[9]。另一方面，就業(yè)效應(yīng)取決于就業(yè)率，少兒所占比例、受教育人口所占比例、退休人員所占比例、失業(yè)率等越高以及勞動(dòng)參與率越低，則就業(yè)效應(yīng)越低。因此，預(yù)計(jì)生產(chǎn)率效應(yīng)和就業(yè)效應(yīng)共同作用的結(jié)果可能呈現(xiàn)倒U型曲線:15～29歲逐漸上升，30～44歲達(dá)到峰值，44～59歲緩慢下降[9，10]。

另外，根據(jù)山東省2000年人口普查資料， 計(jì)算15～29歲、30～44歲、45～59歲和60～74歲人口的平均受教育年限分別為9.83、9.41、7.50和4.47年，就業(yè)率分別是75.5%、93.3%、62.2%和13.4%，顯示出中齡勞動(dòng)適齡組就業(yè)效應(yīng)最大且教育人力資本與低齡勞動(dòng)適齡組接近。因此，預(yù)期生產(chǎn)率效應(yīng)和就業(yè)效應(yīng)的總和應(yīng)最大。

2.3 模擬和結(jié)果

表1顯示，OLS估計(jì)的殘差具有顯著的空間自相關(guān)(表1第2列)。采用SLM和SEM模型后，不僅擬合優(yōu)度R2顯著提高，而且消除了殘差的空間自相關(guān)，空間回歸系數(shù)ρ和空間誤差系數(shù)λ均通過(guò)1%水平下的檢驗(yàn)(表1第3、4列)?？臻g交叉回歸模型SCRM中某縣域初始人均GDP對(duì)鄰近區(qū)域人均GDP增長(zhǎng)率的影響不顯著(表1第5列)。因此，模擬結(jié)果總體顯示了某縣域的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率受到鄰近縣域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率而非其經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的影響。表1中Fage表示假設(shè)不添加年齡結(jié)構(gòu)變量的F檢驗(yàn)結(jié)果，可以看出，在所有模型估計(jì)中Fage均拒絕年齡結(jié)構(gòu)自變量為零的原假設(shè)，即在分析區(qū)域增長(zhǎng)影響因素時(shí)不能遺漏人口年齡結(jié)構(gòu)自變量;并且在四種模型估計(jì)中，加入人口年齡結(jié)構(gòu)后，擬合優(yōu)度R2均顯著提高。

通過(guò)LM檢驗(yàn)和LM穩(wěn)健性檢驗(yàn)，空間滯后模型SLM更加符合樣本實(shí)際(表1中檢驗(yàn)部分)。SLM顯示出15～29歲、30～44歲和45～59歲年齡組均具有刺激區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的作用，但30～44歲沒(méi)有出現(xiàn)峰值。15～29歲勞動(dòng)力具有最明顯的正效應(yīng)，該年齡組每增長(zhǎng)一個(gè)百分點(diǎn)，帶動(dòng)人均GDP增長(zhǎng)0.19個(gè)百分點(diǎn);隨著年齡增加，正效應(yīng)下降;中齡勞動(dòng)適齡組和較老勞動(dòng)適齡組幾乎具有相同的影響，即每增長(zhǎng)一個(gè)百分點(diǎn)，刺激人均GDP增長(zhǎng)0.11個(gè)百分點(diǎn);60～74歲年齡組勞動(dòng)力的影響在SLM和SEM模型均不顯著。與國(guó)外研究結(jié)果相比，山東省最具生產(chǎn)力的年齡組要年輕許多。如Brunow和Hirte(2005)研究歐盟15國(guó)的結(jié)果是30～44年齡組;Lindh和Malmberg運(yùn)用經(jīng)合組織成員國(guó)1950-1990年的數(shù)據(jù)，分析后所得結(jié)論是僅50～64歲人口對(duì)勞均GDP增長(zhǎng)率具有顯著的正效應(yīng)[2];Oskar(2008)運(yùn)用瑞典數(shù)據(jù)估算得出50～60歲勞動(dòng)力對(duì)提高勞動(dòng)生產(chǎn)率具有最顯著的積極影響[3]。

人均GDP初始水平自變量通過(guò)10%的顯著性水平，系數(shù)為負(fù)表明山東省區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)顯現(xiàn)條件β—收斂。即如果控制區(qū)域的其它因素，如人口增長(zhǎng)率、投資率和人力資本積累率等，人均GDP增長(zhǎng)速度與人均GDP初始水平成反向關(guān)系。儲(chǔ)蓄率系數(shù)為負(fù)，且通過(guò)1%的顯著性檢驗(yàn)，說(shuō)明儲(chǔ)蓄率提高將降低經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。其原因可能在于所選取時(shí)間序列相對(duì)較短，高儲(chǔ)蓄率降低了消費(fèi)進(jìn)而影響到經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，但預(yù)計(jì)對(duì)未來(lái)時(shí)期經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)將產(chǎn)生正面影響。這與Stephan(2006)研究結(jié)論一致[11]?？偤驼叟f率越高，同樣也導(dǎo)致經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)減慢;換言之，人口增長(zhǎng)率越快的地區(qū)，人均GDP增長(zhǎng)越緩慢。就業(yè)率和參與率對(duì)人均GDP增長(zhǎng)率的回歸系數(shù)為正，但未能通過(guò)10%的顯著性檢驗(yàn)。這一結(jié)果與吳玉鳴(2007)研究中國(guó)2000年2030個(gè)縣域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)所得結(jié)論類(lèi)似[12]。雖然難以判斷勞動(dòng)力與經(jīng)濟(jì)發(fā)展之間的關(guān)系，但至少表明目前就業(yè)狀況對(duì)縣域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的作用不明顯。

3 結(jié)論與建議

首先，重視人口年齡結(jié)構(gòu)和空間溢出對(duì)縣域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的重要作用。在理論上，如果忽略人口年齡結(jié)構(gòu)，可能引發(fā)模型設(shè)定不當(dāng)，不能合理解釋區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響因素;在實(shí)踐中，空間溢出的政策含義在于具有空間聯(lián)系的縣域之間合作協(xié)同將會(huì)使所有縣域的發(fā)展共同受益。其次，山東省所有勞動(dòng)適齡組均明顯地刺激經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，人力資本效應(yīng)和就業(yè)效應(yīng)沒(méi)有呈現(xiàn)理論預(yù)計(jì)的倒U型曲線，效應(yīng)最大的是15～29歲。分析其中原因，可能在于30～44歲的勞動(dòng)力在教育資本不斷折舊的同時(shí)，“干中學(xué)”效應(yīng)不能得以及時(shí)補(bǔ)充，制約了該年齡組的生產(chǎn)率。因此，面對(duì)未來(lái)勞動(dòng)力結(jié)構(gòu)趨于老化，應(yīng)提倡終身學(xué)習(xí)和積極鼓勵(lì)中齡勞動(dòng)力充分發(fā)揮經(jīng)驗(yàn)效應(yīng)，從而促進(jìn)區(qū)域經(jīng)濟(jì)運(yùn)行和緩解人口老齡化的負(fù)面影響。

第三，控制人口增長(zhǎng)和促進(jìn)就業(yè)也是影響區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的重要方面。尤其刺激消費(fèi)、拉動(dòng)內(nèi)需是目前經(jīng)濟(jì)環(huán)境下的必然選擇，而龐大的就業(yè)缺口構(gòu)成了城鄉(xiāng)居民福利增長(zhǎng)的顯著障礙。所以各區(qū)域刺激經(jīng)濟(jì)還需建立就業(yè)優(yōu)先的政策思路。

第四，山東省區(qū)域增長(zhǎng)既表現(xiàn)為空間上的相對(duì)集聚;也表現(xiàn)出空間上條件β—收斂?；趨^(qū)域比較優(yōu)勢(shì)的專業(yè)化將引起區(qū)域增長(zhǎng)的發(fā)散[13]。所以，一方面，積極發(fā)揮山東省濟(jì)南市區(qū)、青島市區(qū)和東營(yíng)市區(qū)等三個(gè)典型的增長(zhǎng)極和發(fā)散源;另一方面，大力扶持貧困區(qū)域充分利用后發(fā)優(yōu)勢(shì)，趕超富裕區(qū)域。

第五，未來(lái)在方法和理論上還有待于進(jìn)一步探索。比如運(yùn)用更長(zhǎng)時(shí)間序列的數(shù)據(jù)，去掉假定綜合要素生產(chǎn)率A不變等;探究年齡結(jié)構(gòu)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)效應(yīng)的潛在機(jī)理。

(編輯:王愛(ài)萍)

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