孫亮，劉艷春

（1.遼寧大學(xué)公共基礎(chǔ)學(xué)院，遼寧沈陽(yáng)110036；2.遼寧大學(xué)商學(xué)院，遼寧沈陽(yáng)110036）

人口紅利效應(yīng)與區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展的多重協(xié)整研究
——基于遼寧省時(shí)間序列數(shù)據(jù)的分析與預(yù)測(cè)

孫亮1，劉艷春2

（1.遼寧大學(xué)公共基礎(chǔ)學(xué)院，遼寧沈陽(yáng)110036；2.遼寧大學(xué)商學(xué)院，遼寧沈陽(yáng)110036）

針對(duì)遼寧省最新人口“六普”數(shù)據(jù)，采用描述統(tǒng)計(jì)的方法多維度分析了遼寧省人口現(xiàn)狀及變化特點(diǎn)；運(yùn)用Logistic curve方法對(duì)遼寧省未來(lái)20年的人口紅利做出了預(yù)測(cè)，采用ADF平穩(wěn)性檢驗(yàn)和Johansen協(xié)整檢驗(yàn)方法和向量誤差修正模型（VEC）分別研究人口紅利因素在長(zhǎng)期和短期內(nèi)對(duì)遼寧省經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響，并且通過(guò)脈沖響應(yīng)函數(shù)（IRF）分析了人口紅利變化對(duì)于資本形成和消費(fèi)支出響應(yīng)的敏感程度。結(jié)果表明，遼寧省人口紅利未來(lái)仍然較快速增長(zhǎng)，適齡勞動(dòng)人口無(wú)論長(zhǎng)期還是短期，對(duì)于遼寧經(jīng)濟(jì)發(fā)展都有顯著的正向影響，并且對(duì)于人口紅利短期內(nèi)的沖擊十分敏感。繼而提出關(guān)于遼寧抓住人口紅利所帶來(lái)的促進(jìn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展機(jī)會(huì)的對(duì)策建議。

人口紅利；區(qū)域經(jīng)濟(jì)；協(xié)整；誤差修正模型；脈沖響應(yīng)函數(shù)

一、引言

伴隨改革開(kāi)放以來(lái)人口結(jié)構(gòu)的轉(zhuǎn)變，我國(guó)各地區(qū)已經(jīng)進(jìn)入勞動(dòng)適齡人口比例高、社會(huì)撫養(yǎng)負(fù)擔(dān)輕的人口“紅利”時(shí)期。遼寧省作為“振興東北老工業(yè)基地”國(guó)家戰(zhàn)略中的關(guān)鍵省份，人口紅利效應(yīng)必將直接影響到本地區(qū)的政治、經(jīng)濟(jì)、文化、環(huán)境等諸多領(lǐng)域，是關(guān)系到地區(qū)經(jīng)濟(jì)社會(huì)可持續(xù)發(fā)展的重大問(wèn)題。

人口因素對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的效應(yīng)是綜合性的。David等人（2009）構(gòu)建了“人口紅利模型”（Demographic Dividend Model），他們利用111個(gè)國(guó)家1961-1996年的時(shí)間序列數(shù)據(jù)考察了人口年齡結(jié)構(gòu)變動(dòng)對(duì)長(zhǎng)期人均收入增長(zhǎng)的影響。結(jié)果表明人口年齡結(jié)構(gòu)變動(dòng)是長(zhǎng)期經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的一個(gè)決定性變量［1］。蔡（2010）認(rèn)為，1982-2000年人口紅利效應(yīng)對(duì)中國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)巨大，處于人口紅利期，2013-2015年前后將到達(dá)中國(guó)人口轉(zhuǎn)折點(diǎn)。從這時(shí)起，勞動(dòng)人口將出現(xiàn)負(fù)增長(zhǎng)，加速的人口老齡化將使人口紅利對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)由“人口紅利”轉(zhuǎn)變?yōu)椤叭丝谪?fù)債”［2］。汪小勤、汪紅梅（2007）利用Cobb-Douglas生產(chǎn)函數(shù)，表明人口效應(yīng)從三個(gè)方面來(lái)推動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)；利用R.F.Harod中性的總量生產(chǎn)函數(shù)，從勞動(dòng)力素質(zhì)與勞動(dòng)力自由流動(dòng)兩個(gè)方面來(lái)充分發(fā)揮人口紅利效應(yīng)［3］。朱超等人（2012）采用動(dòng)態(tài)廣義矩估計(jì)方法，研究亞洲人口的年齡結(jié)構(gòu)對(duì)儲(chǔ)蓄率、投資率及經(jīng)常賬戶的效應(yīng)，從人口結(jié)構(gòu)角度闡釋了亞洲的高儲(chǔ)蓄和高經(jīng)常賬戶順差和國(guó)際資本流動(dòng)［4］。王德文等（2004）認(rèn)為在人口結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)變過(guò)程期間，相互疊加的個(gè)人生命周期與代際更替，通過(guò)儲(chǔ)蓄、科技進(jìn)步和勞動(dòng)供給等多個(gè)渠道對(duì)長(zhǎng)期的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)產(chǎn)生影響，是影響中國(guó)經(jīng)濟(jì)持續(xù)增長(zhǎng)的一個(gè)重要因素［5］。

二、遼寧省人口現(xiàn)狀及變化特點(diǎn)

改革開(kāi)放以來(lái)，特別是20世紀(jì)90年代，遼寧省人口年齡結(jié)構(gòu)繼續(xù)改善，人口結(jié)構(gòu)屬于“人口紅利”期。1990-2010年人口統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)顯示，遼寧0-14歲人口占總?cè)丝诒壤龔?3.22％下降到11.42％，15-64歲人口占總?cè)丝诒戎貜?1.10％升至78.27％。65歲及以上人口從占比總?cè)丝诘?.68％提高到10.31％。其中，1995年遼寧0-14歲人口比例只占21.37％，小于30％，老齡人口系數(shù)為7.02％（65歲及以上老齡人口的比重），首次超過(guò)7％，老少比（65歲及以上的人口和0-14歲人口的比率）已經(jīng)開(kāi)始超過(guò)30％，全省年齡中位數(shù)為32.26。

圖1遼寧省1990-2010年年齡結(jié)構(gòu)變動(dòng)情況

圖1 表明，遼寧省人口年齡結(jié)構(gòu)呈現(xiàn)出顯著的“兩頭小、中間大”的態(tài)勢(shì)。15-64歲適齡勞動(dòng)人口占比在基本穩(wěn)定的狀態(tài)下，有小幅上升趨勢(shì)；65歲及以上老齡人口呈現(xiàn)比較明顯的增長(zhǎng)趨勢(shì)；而0-14歲的人口占比則逐年遞減。

三、遼寧省未來(lái)人口紅利的預(yù)測(cè)

考慮遼寧省人口紅利對(duì)經(jīng)濟(jì)可持續(xù)發(fā)展影響時(shí)，人口紅利預(yù)測(cè)是其重要的基礎(chǔ)內(nèi)容之一。我們采用邏輯曲線（Logistic curve）模型方法對(duì)遼寧省2011-2030年的人口紅利作出預(yù)測(cè)。邏輯曲線模型的特點(diǎn)是開(kāi)始增長(zhǎng)緩慢，而在以后的某一范圍內(nèi)迅速增長(zhǎng)，達(dá)到某限度后，增長(zhǎng)又緩慢下來(lái)。這十分符合勞動(dòng)人口數(shù)量的增長(zhǎng)模式，因此，采用邏輯曲線模型預(yù)測(cè)的遼寧省人口紅利可靠性較高。

Logistic curve模型的一般形式為：

其中，t表示年份，本文以1990年為基準(zhǔn)年份，DD（t）是年的遼寧省15-64歲人口數(shù)量A，b0，b1，為參數(shù)，為了識(shí)別，將方程（1）變形為：

于是參數(shù)識(shí)別轉(zhuǎn)換為一元線性回歸問(wèn)題，為了估計(jì)上述參數(shù)的值，選取遼寧省2002-2011年《遼寧省統(tǒng)計(jì)年鑒》的15-64歲人口的數(shù)據(jù)。使用SPSS18.0軟件，用Logistic curve進(jìn)行模擬，上限設(shè)定為4 500，結(jié)果見(jiàn)表1。

表1 Logistic curve模型的系數(shù)結(jié)果

表1中，b1和b0的顯著性概率都小于0.05，表示都通過(guò)的t統(tǒng)計(jì)量的檢驗(yàn)，此外，模型的R2=0. 969，表明模型擬合度較高。遼寧省人口紅利的預(yù)測(cè)方程為：

由方程（3）可得到遼寧省人口紅利未來(lái)20年的Logistic預(yù)測(cè)值DD（t）（見(jiàn)表2）。

表2 遼寧省人口紅利未來(lái)20年的Logistic預(yù)測(cè)值

四、遼寧省人口紅利與經(jīng)濟(jì)發(fā)展的實(shí)證分析

文中采用1991年至2011年間的時(shí)間序列數(shù)據(jù)，所有相關(guān)經(jīng)濟(jì)變量均取自歷年遼寧省統(tǒng)計(jì)年鑒，人口規(guī)模和結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)部分取自第五次（2000）、第六次（2010）人口普查數(shù)據(jù)。為考察人口紅利對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的影響，我們采用遼寧省生產(chǎn)總值（GDP）為計(jì)量分析的因變量，將資本形成總額（用CF表示）、居民消費(fèi)支出（用CS表示）以及15-64歲的勞動(dòng)人口數(shù)（用DD表示）作為自變量納入到模型方程中?？紤]到對(duì)時(shí)間序列數(shù)據(jù)取對(duì)數(shù)后不會(huì)改變其時(shí)序性質(zhì)，而且可以有效消除數(shù)據(jù)中可能存在的異方差性，計(jì)量方程設(shè)定如下：

（一）時(shí)間序列數(shù)據(jù)平穩(wěn)性檢驗(yàn)

本文對(duì)時(shí)間序列數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性進(jìn)行單位根檢驗(yàn)，采用ADF檢驗(yàn)，滯后階數(shù)采用AIC準(zhǔn)則，通過(guò)軟件Eviews6.0對(duì)ln GDPt、ln GDFt、ln GCSt和ln DDt原序列，一次差分以及二次差分后的序列數(shù)據(jù)進(jìn)行ADF檢驗(yàn)（見(jiàn)表3）。

表3 單位根ADF檢驗(yàn)結(jié)果

通過(guò)表3的單位根檢驗(yàn)結(jié)果來(lái)看，遼寧省的生產(chǎn)總值、資本形成總額、居民消費(fèi)支出和15-64歲勞動(dòng)人口的原水平序列與一階差分序列都是非平穩(wěn)的，而二階差分序列變成平穩(wěn)序列，所以這四個(gè)變量都是I（2），即2階單整序列。

（二）人口紅利與經(jīng)濟(jì)發(fā)展的長(zhǎng)期協(xié)整關(guān)系

由于時(shí)間序列l(wèi)n GDPt、ln CFt、ln CSt和ln DDt具有相同的單整階數(shù)，因此可以對(duì)它們進(jìn)行協(xié)整關(guān)系的檢驗(yàn)。采用Johansen協(xié)整檢驗(yàn)法檢驗(yàn)各變量間是否存在協(xié)整關(guān)系，即長(zhǎng)期穩(wěn)定的均衡關(guān)系。所得結(jié)果見(jiàn)表4。

表4 Johansen協(xié)整檢驗(yàn)結(jié)果

通過(guò)表4，Johansen檢驗(yàn)表明在5％顯著性水平上存在兩個(gè)協(xié)整方程。因此，對(duì)方程（1）進(jìn)行回歸分析，結(jié)果顯示，所有變量的系數(shù)均通過(guò)顯著性檢驗(yàn)，而且可決系數(shù)（coefficient of determination）R2為0.99969十分接近1，顯示模型的擬合優(yōu)度較高；杜賓（J.Durbin）-瓦森（G.S.Watson）統(tǒng)計(jì)量D.W.為1.66 135在2附近，說(shuō)明模型不存在自相關(guān)。將回歸結(jié)果寫成方程的形式為：

我們引入人口紅利因素后，發(fā)現(xiàn)15-64歲的勞動(dòng)人口對(duì)于遼寧省的經(jīng)濟(jì)發(fā)展影響更加關(guān)鍵協(xié)整方程結(jié)果顯示，人口紅利與區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展之間存在長(zhǎng)期正向關(guān)系，即15-64歲的勞動(dòng)人口增加會(huì)引起地區(qū)生產(chǎn)總值增加，其中，勞動(dòng)人口數(shù)量每變動(dòng)1％，地區(qū)生產(chǎn)總值將同方向變動(dòng)0.928％。這與遼寧省長(zhǎng)期利用本地區(qū)人口紅利效應(yīng)推動(dòng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的模式有著密切關(guān)系。

（三）人口紅利與經(jīng)濟(jì)發(fā)展的短期向量誤差修正模型（VEC）

建立向量誤差修正模型（Vector Error Correction Model，VEC）分析短期內(nèi)人口紅利對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響，VEC模型是帶有協(xié)整約束的VAR模型，一組相互協(xié)整的時(shí)間序列變量都存在誤差校正機(jī)制，因此，可以通過(guò)VEC模型反映變量間的短期調(diào)整行為。首先，我們給出正規(guī)化的誤差修正項(xiàng)ECMt：

然后，計(jì)算出包含滯后一階和ln GDPt、ln CFt、和ln DDt差分項(xiàng)滯后一階的向量誤差修正模型（VEC）系數(shù)矩陣的結(jié)果寫成向量形式為：

方程（7）表明1991-2010年期間，遼寧省地區(qū)的生產(chǎn)總值（GDP）和資本形成（CF）、居民消費(fèi)支出（CS）和15-64歲的勞動(dòng)人口（DD）之間不僅存在長(zhǎng)期穩(wěn)定的均衡關(guān)系，而且存在顯著的短期關(guān)系。其中，15-64歲的勞動(dòng)人口每增加1％，地區(qū)生產(chǎn)總值、資本形成、居民消費(fèi)支出分別變動(dòng)0.930％、-1.586％、2.497％，而且前一年度的非均衡誤差分別以0.301、-0.816、1.408的比率對(duì)本年度的地區(qū)生產(chǎn)總值、資本形成、居民消費(fèi)支出的增長(zhǎng)作出修正。

（四）人口紅利對(duì)生產(chǎn)總值、資本形成和居民消費(fèi)的脈沖影響分析

為進(jìn)一步了解人口紅利效應(yīng)如何在短期內(nèi)對(duì)遼寧省經(jīng)濟(jì)發(fā)展中地區(qū)生產(chǎn)總值、資本形成和居民消費(fèi)支出的影響，本文通過(guò)脈沖響應(yīng)函數(shù)（Impulse-Response Function）研究其它變量在t期以及各期不變的前提下，人口紅利效應(yīng)對(duì)地區(qū)生產(chǎn)總值、資本形成和居民消費(fèi)支出一次沖擊的響應(yīng)過(guò)程。研究結(jié)果見(jiàn)圖2，實(shí)線部分代表脈沖響應(yīng)函數(shù)曲線，虛線部分代表正負(fù)兩倍標(biāo)準(zhǔn)差偏離帶。

圖2 人口紅利的結(jié)構(gòu)沖擊引起的生產(chǎn)總值、資本形成和居民消費(fèi)的響應(yīng)函數(shù)

從圖2可以看出，在生產(chǎn)總值方面，15-64歲的勞動(dòng)人口數(shù)每增加一個(gè)百分點(diǎn)，從第1期開(kāi)始對(duì)遼寧省的地區(qū)生產(chǎn)總值有一個(gè)正方向影響，一直上升到第8期最高的0.05412％，然后一直下降，從第14期開(kāi)始正向影響轉(zhuǎn)向負(fù)向影響。

在資本形成方面，15-64歲的勞動(dòng)人口數(shù)每增加一個(gè)百分點(diǎn)，從第1期開(kāi)始對(duì)資本形成總額有一個(gè)正方向的影響，一直上升到最高的0.091％，然后一直下降，從第11期開(kāi)始正向影響轉(zhuǎn)向負(fù)向影響，從第13期開(kāi)始又重新開(kāi)始上升。

在居民消費(fèi)方面，15-64歲的勞動(dòng)人口數(shù)每增加一個(gè)百分點(diǎn)，從1期開(kāi)始對(duì)居民消費(fèi)支出有一個(gè)小幅負(fù)的影響，而且持續(xù)時(shí)間很短，從第3期開(kāi)始轉(zhuǎn)向正向影響，其后又不斷上升，最高達(dá)到0.0514，％，最后，從第9期到第15期內(nèi)，一直處于下降狀態(tài)。

五、對(duì)策與建議

研究結(jié)果表明，遼寧省人口紅利未來(lái)仍然較快速增長(zhǎng)，適齡勞動(dòng)人口無(wú)論長(zhǎng)期還是短期，對(duì)于遼寧經(jīng)濟(jì)發(fā)展都有顯著的正向影響，其中，勞動(dòng)人口數(shù)量每變動(dòng)1％，地區(qū)生產(chǎn)總值長(zhǎng)期將同方向變動(dòng)0.928％，短期將同方向變動(dòng)0.930％（前一年度的非均衡誤差分別以0.301的比率對(duì)本年度的地區(qū)生產(chǎn)總值增長(zhǎng)作出修正）。并且脈沖影響（Impulse-Response）分析顯示對(duì)于人口紅利效應(yīng)短期內(nèi)的沖擊十分敏感。人口紅利所有對(duì)經(jīng)濟(jì)社會(huì)的促進(jìn)作用，都特別依賴本地區(qū)的政策環(huán)境，因?yàn)橛欣倪m齡勞動(dòng)人口結(jié)構(gòu)不會(huì)轉(zhuǎn)化為生產(chǎn)力，只有具備了合適的政策條件，人口紅利效應(yīng)才會(huì)促進(jìn)地區(qū)經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)。

在財(cái)政政策方面，政府可以適當(dāng)調(diào)整經(jīng)濟(jì)政策方向，鼓勵(lì)大、中型企業(yè)減少裁員和多創(chuàng)造就業(yè)崗位，擴(kuò)大勞動(dòng)人口就業(yè)的總規(guī)模，可以充分利用尚存的人口紅利效應(yīng)，為將來(lái)出現(xiàn)人口老齡化與適齡勞動(dòng)人口不足，做好人力資本和財(cái)力上的準(zhǔn)備。

在產(chǎn)業(yè)政策方面，應(yīng)重點(diǎn)發(fā)展第三產(chǎn)業(yè)，加快發(fā)展就業(yè)容量大、效益好、投資少、見(jiàn)效快的行業(yè)，如飲食、交通運(yùn)輸、旅游、居民服務(wù)業(yè)、商業(yè)零售等，這些行業(yè)對(duì)適齡勞動(dòng)人口有著強(qiáng)烈的需求，可以有效促進(jìn)社會(huì)就業(yè)與再就業(yè)工程，為增加就業(yè)崗位提供了新的空間。

［1］David de la Croix，Thomas Lindh and Bo Malmberg，Demographic Change and Economic Growth in Sweden：1750-2050［J］.Journal of Macroeconomics，2009（31）：132-148.

［3］汪小勤，汪紅梅.“人口紅利”效應(yīng)與中國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)［J］.經(jīng)濟(jì)學(xué)家，2007（1）：104-109.

［4］朱超，周曄，張林杰.儲(chǔ)蓄投資行為及外部均衡中的人口結(jié)構(gòu)效應(yīng)——來(lái)自亞洲的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)［J］.中國(guó)人口科學(xué)，2012（1）：39-50.

Multi-Cointegration Research of Demographic Dividend and Regional Economic Development——Based on Analysis and Forecasting of Liaoning Province Time Series Data

Sun Liang1，Liu Yan-chun2
（1.College of Comprehensive Foundation Studies，Liaoning University，Shenyang Liaoning110036，2.Business School，Liaoning University，Shenyang Liaoning110036）

The current research adopts descriptive statistics to analyze the population status of Liaoning provice and its changes the based on the new data of the sixth population census in China.It applies the logistic curve method to make a prediction of20 years’demographic dividend of Liaoning province and ADF stationary test，Johansen co-integration test and vector error correction model to analyze the long-term and short-term effect of demographic dividend factors on the economic development of Liaoning province.Moreover，the impulse response function is applied to analyze the response sensitive degree of demographic dividend factors to regional capital formation and consumption.The results show that the demographic dividend in Liaoning Province will grow rapidly in the future.The labor age population has a significant positive impact on the growth of long term and short-term regional economy.The impact on short-term demographic dividend is even more.Countermeasures and suggestions are put forward to promote economic development opportunities brought by the demographic dividend in liaoning provice.

demographic dividend；regional economics；co-integration；vector error correction model；impulse-response function

F127.9

A

1674-5450（2016）01-0074-04

【責(zé)任編輯 趙踐】

2015-05-10

遼寧省社科聯(lián)2014年度遼寧經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展立項(xiàng)課題（2014lslktziyyjj-25）

孫亮，男，遼寧沈陽(yáng)人，遼寧大學(xué)講師，遼寧大學(xué)經(jīng)濟(jì)技術(shù)與管理博士研究生，主要從事金融計(jì)量與風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)研究；劉艷春，女，遼寧沈陽(yáng)人，遼寧大學(xué)教授，博士研究生導(dǎo)師，主要從事經(jīng)濟(jì)技術(shù)與管理研究。