黃 強(qiáng)，馬鐵夢(mèng)，王 巍

（1.嘉興學(xué)院 商學(xué)院，浙江 嘉興 314000；2.廈門(mén)大學(xué) 經(jīng)濟(jì)學(xué)院，福建 廈門(mén) 361005）

1 問(wèn)題的提出

關(guān)于人口政策和經(jīng)濟(jì)的爭(zhēng)論始于18世紀(jì)。馬爾薩斯[1]第一次提出有關(guān)于人口研究問(wèn)題，當(dāng)人口增長(zhǎng)速度超過(guò)生活資料增長(zhǎng)速度時(shí)，人口增長(zhǎng)將導(dǎo)致失業(yè)率增加、生活質(zhì)量下降等情況。索維[2]指出，應(yīng)該在人口增長(zhǎng)速度和經(jīng)濟(jì)效益之間尋求1個(gè)均衡點(diǎn)，準(zhǔn)確地掌握人口增長(zhǎng)率，在社會(huì)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展情況下，逐步減少人口增長(zhǎng)，最終達(dá)到人口增長(zhǎng)穩(wěn)定狀態(tài)。以凱恩斯主義為代表的人口需求論，把人口數(shù)量與經(jīng)濟(jì)危機(jī)聯(lián)系起來(lái)，人口增長(zhǎng)能提升購(gòu)買力，提高人們生活水平，增加資本系數(shù)；相反，人口縮減導(dǎo)致經(jīng)濟(jì)停滯，增加人口、擴(kuò)大內(nèi)需有助于解決經(jīng)濟(jì)衰退。蔡昉[3]發(fā)現(xiàn)中國(guó)的人口紅利不僅不會(huì)延續(xù)至2030年，而且早已超過(guò)影響經(jīng)濟(jì)的最佳時(shí)期，并迅速衰減，對(duì)中國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的可持續(xù)性提出警示。彭浩然[4]指出人口生育率與經(jīng)濟(jì)發(fā)展變量之間存在長(zhǎng)期穩(wěn)定協(xié)整關(guān)系。

采用樣本和使用方法不同，不同學(xué)者對(duì)人口和經(jīng)濟(jì)發(fā)展關(guān)系的研究結(jié)果不同。多數(shù)研究通過(guò)挖掘生育率對(duì)人口數(shù)量增長(zhǎng)的影響，分析人口數(shù)量增長(zhǎng)對(duì)失業(yè)率與經(jīng)濟(jì)的影響。本文根據(jù)中國(guó)國(guó)情，構(gòu)建人口預(yù)測(cè)模型，探討全面二孩政策對(duì)人口數(shù)量和結(jié)構(gòu)的影響，進(jìn)而構(gòu)建全要素生產(chǎn)率時(shí)間序列的誤差修正模型，基于人口和經(jīng)濟(jì)相關(guān)歷史數(shù)據(jù)研究全面二孩政策下中國(guó)未來(lái)人口變化及其對(duì)經(jīng)濟(jì)的影響。

2 基于改進(jìn)的PED模型的未來(lái)人口預(yù)測(cè)分析

2.1 人口預(yù)測(cè)模型

本文采用改進(jìn)的多狀態(tài)人口（PED）預(yù)測(cè)模型預(yù)測(cè)相關(guān)變量。該模型可以通過(guò)任意狀態(tài)組合進(jìn)行人口預(yù)測(cè)。利用該模型選取生育率、死亡率和入學(xué)率為主要預(yù)測(cè)參數(shù)，預(yù)測(cè)未來(lái)人口數(shù)量、結(jié)構(gòu)及受教育程度。該模型忽略人口遷移的因素，人口數(shù)量預(yù)測(cè)表達(dá)式如下：

其中pt為第t年總?cè)丝?wt為第t年育齡婦女占總?cè)丝诒壤?bt+1為第t+1年婦女生育率；dt+1為第t+1年死亡率；pnt為第t年年齡為n的人口；wnt為第t年年齡為n的女性占總?cè)丝诒壤?；bn(t+1)為第t+1年年齡為n的婦女的生育率；dt+1第t+1年年齡為n的人口死亡率;s為出生人口存活率，取值0.9965（解保華，2010）。

利用預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)一步預(yù)測(cè)人口結(jié)構(gòu)，表達(dá)式如下：

其中，Et，Lt,Ct分別為第t年老年人人口、勞動(dòng)年齡人口和法定勞動(dòng)年齡以下的人口；et，ct分別為第t年老年撫養(yǎng)比和幼年撫養(yǎng)比;DRt為第t年總撫養(yǎng)比。

通過(guò)考察受教育人口與入學(xué)率、死亡率的關(guān)系，進(jìn)一步構(gòu)建受教育人口變動(dòng)模型如式（3）所示：

其中，Pk，t表示t年受教育程度為k的人口，k=1，2，3，4，5，其中1至5分別代表大學(xué)、高中、初中、小學(xué)、未接收教育程度；IPk，t表示t年達(dá)到k級(jí)學(xué)校入學(xué)年齡的人口；ERk(t)表示t年k級(jí)學(xué)校入學(xué)率；Dt表示t年死亡人口；PCTk，t-1表示t-1年受教育程度為k的人口占總?cè)丝诘谋嚷省?/p>

2.2 模型參數(shù)預(yù)測(cè)

本文所需要預(yù)測(cè)的參數(shù)有：生育率，死亡率和入學(xué)率?；跀?shù)據(jù)來(lái)源于2010年全國(guó)第六次人口普查結(jié)果、2013年中國(guó)人口與發(fā)展研究中心組織的生育意愿調(diào)查結(jié)果和2004—2014統(tǒng)計(jì)年鑒。其中各年齡段人口、生育率和死亡率以5歲為1組。

2.2.1 生育率預(yù)測(cè)

根據(jù)2010年人口普查結(jié)果，在假設(shè)死亡率不變和有配偶婦女的比例不變的情況下，根據(jù)10～44歲女性人數(shù)及有配偶婦女的比例推出2015年15～49歲的已婚女性人數(shù)。根據(jù)2013年8月國(guó)家衛(wèi)生計(jì)生委組織生育意愿抽樣調(diào)查數(shù)據(jù)，推出樣本15～47歲已有一孩的已婚婦女?dāng)?shù)、符合單獨(dú)二孩政策的已婚婦女?dāng)?shù)及婦女二孩生育意愿，進(jìn)一步推算出2015年17～49歲已有一孩的婦女?dāng)?shù)。考慮到2013年中國(guó)人口與發(fā)展研究中心組織的生育意愿調(diào)查結(jié)果，婦女一、二孩生育平均間隔為4年左右，本文假設(shè)15～16歲已婚婦女生育一孩的比例和2013年相應(yīng)比例一致，進(jìn)而按照下式得到2015年15～59歲已有一孩的已婚婦女?dāng)?shù)：

式中，Wn1(2015)，Wn1(2013)，Wns1(2013)分別為 2015 年、2013年n歲已有一孩的已婚婦女?dāng)?shù)及2013年符合單獨(dú)二孩政策的已婚婦女?dāng)?shù)；Wn(2015)為2015年n歲已婚婦女?dāng)?shù)；r,f分別為2013年15歲、16歲已生育一孩婦女占已婚婦女人數(shù)的比例和符合單獨(dú)二孩政策已婚婦女的二孩生育意愿。

翟振武[5]提到，在關(guān)于已有一孩的婦女二孩生育意愿調(diào)查中，2011年中國(guó)人民大學(xué)調(diào)查結(jié)果顯示62%的已育一孩的夫婦想生育二孩；2013年中國(guó)人口與發(fā)展研究中心調(diào)查結(jié)果顯示60.8%的已育一孩的夫婦想生育二孩。這些調(diào)查結(jié)果都指出，當(dāng)前國(guó)內(nèi)婦女生育意愿仍然處在較高水平。由于大部分類似調(diào)查的研究對(duì)象是“單獨(dú)家庭”，這些家庭多集中于城市。而全面二孩政策下很多農(nóng)村家庭將被納入政策覆蓋范圍，二孩生育意愿將相應(yīng)增加，本文假設(shè)全面二孩政策放開(kāi)后，全國(guó)婦女二孩生育意愿為65%，由婦女一、二孩生育平均間隔年為4年左右，第2年為高峰，本文假設(shè)累積生育能量將在4年內(nèi)完全釋放，每年有生育意愿的婦女進(jìn)行生育的比例分別為30%、40%、20%和10%，之后求有生育意愿婦女的生育比例時(shí)不考慮累積生育效應(yīng)。

2.2.2 死亡率預(yù)測(cè)

對(duì)于不同年齡段人口死亡率的預(yù)測(cè)，參考Bell（1997）的研究思路，引入隨機(jī)游走過(guò)程，構(gòu)建有限數(shù)據(jù)下的Lee-Carter模型。該模型表達(dá)式如下：

其中，dx，t表示在t年n歲人口的死亡率；(tx)表示在最新調(diào)查年份tx年n歲人口的死亡率；表示年齡n對(duì)死亡率變動(dòng)的敏感程度；kt表示死亡率隨時(shí)間t的變化程度，其服從帶漂移的隨機(jī)游走過(guò)程，表達(dá)式如下所示：

其中，tm表示存在數(shù)據(jù)殘缺項(xiàng)的連續(xù)年份中數(shù)據(jù)完整的第m個(gè)年份；φ表示漂移參數(shù)；εtm~N(0，σ2)，σ為常數(shù)；由于數(shù)據(jù)年份缺乏連續(xù)性，ktm-ktm-1不是具有相同分布的隨機(jī)變量，因此無(wú)法采用經(jīng)典方法對(duì)φ和σ進(jìn)行估計(jì)。將2004—2014年分年齡段死亡率數(shù)據(jù)帶入本模型即可求得各時(shí)間段各年齡人口死亡率。

2.2.3 入學(xué)率預(yù)測(cè)

在歷史數(shù)據(jù)中，考慮到不同級(jí)別學(xué)校入學(xué)率隨時(shí)間呈現(xiàn)不同的變化趨勢(shì)，本文構(gòu)建兩種不同的入學(xué)率時(shí)間序列預(yù)測(cè)模型。

小學(xué)和初中入學(xué)率穩(wěn)定在95%以上，且變化趨勢(shì)基本為圍繞某一水平值上下微小波動(dòng)，這里采用一次移動(dòng)平均法預(yù)測(cè)未來(lái)中國(guó)小學(xué)和初中入學(xué)率，其表達(dá)式如下：

對(duì)于高中和大學(xué)入學(xué)率，由于其變化趨勢(shì)中出現(xiàn)明顯增加或減少，本文采用二次移動(dòng)平均法，修正移動(dòng)滯后偏差，從而建立預(yù)測(cè)模型的表達(dá)式如下：

從《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》獲得的2004—2014年不同級(jí)別學(xué)校入學(xué)率數(shù)據(jù)，將該數(shù)據(jù)帶入本模型，得各時(shí)間段不同級(jí)別學(xué)校入學(xué)率。

2.3 預(yù)測(cè)結(jié)果

將上述參數(shù)預(yù)測(cè)結(jié)果帶入式（1）、式（2）和式（3），得到2015—2045年總?cè)丝凇趧?dòng)年齡人口、總撫養(yǎng)比例（下頁(yè)表1），不同程度受教育人口比例（見(jiàn)下頁(yè)圖1）。

其中，Y、P、L和DR分別表示年份、中國(guó)總?cè)丝?，勞?dòng)年齡人口規(guī)模和社會(huì)總撫養(yǎng)比。

3 中國(guó)未來(lái)TFP和GDP的預(yù)測(cè)

在預(yù)測(cè)全面二孩政策下人口學(xué)相關(guān)變量的變動(dòng)情況后，探究歷史數(shù)據(jù)中人口變量及其他變量與經(jīng)濟(jì)變動(dòng)的聯(lián)系，進(jìn)而預(yù)測(cè)未來(lái)我國(guó)TFP及GDP的變動(dòng)態(tài)勢(shì)。

3.1 2015—2045年全要素生產(chǎn)率預(yù)測(cè)

本文通過(guò)構(gòu)建時(shí)間序列的誤差修正模型（ECM模型），用該模型定量考察全面二孩政策下未來(lái)全要素生產(chǎn)率的變化趨勢(shì)。首先對(duì)TFP進(jìn)行定性分析，確定影響其變化的相關(guān)人口學(xué)因素，其次通過(guò)時(shí)差相關(guān)分析判斷這些因素與TFP相關(guān)性，，最后將各變量進(jìn)行單位根檢驗(yàn)，以考察其平穩(wěn)性。對(duì)不平穩(wěn)變量進(jìn)行相應(yīng)階數(shù)差分處理后，利用協(xié)整檢驗(yàn)考察變量間是否具有長(zhǎng)期均衡關(guān)系，通過(guò)檢驗(yàn)后即可建立ECM模型預(yù)測(cè)TFP。

表1 2015—2045年中國(guó)人口（萬(wàn)人）、勞動(dòng)年齡人口規(guī)模（萬(wàn)人）和總撫養(yǎng)比（%）

圖1 全面開(kāi)放二孩政策下我國(guó)不同受教育程度人口比例變化趨勢(shì)

人力資本是決定生產(chǎn)效率的重要因素，不但其與社會(huì)負(fù)擔(dān)情況相關(guān)，而且受到社會(huì)技能水平的影響，本模型所需變量包括已獲得的人口學(xué)變量和即將測(cè)算的2004—2014年全要素生產(chǎn)率和人口平均受教育水平。

測(cè)算全要素生產(chǎn)率采用采用以數(shù)據(jù)包絡(luò)分析（DEA）為基礎(chǔ)Malmquist指數(shù)法作為衡量全要素生產(chǎn)率的一種非參數(shù)估計(jì)方法，這種方法能省去傳統(tǒng)方法依賴設(shè)定具體生產(chǎn)函數(shù)計(jì)算全要素生產(chǎn)率的繁瑣過(guò)程，并有效規(guī)避因函數(shù)設(shè)定偏誤導(dǎo)致的估計(jì)誤差。

Malmquist指數(shù)法通過(guò)距離函數(shù)計(jì)算已知技術(shù)水平下實(shí)際產(chǎn)出與最大可能產(chǎn)出之比，在時(shí)期t技術(shù)條件下的Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)可表示為：

其中，Mit指在時(shí)期t的技術(shù)水平下，反映從時(shí)期t到t+1技術(shù)效率變化的Malmquist指數(shù)；同理，在時(shí)期t+1的技術(shù)條件下，反映從時(shí)期t到t+1的技術(shù)效率變化的Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)為：

為避免在選擇基準(zhǔn)或生產(chǎn)技術(shù)參考系時(shí)的隨意性。可綜合以上兩式計(jì)算兩個(gè)Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)的幾何平均值，并以其衡量時(shí)期t至t+1的全要素生產(chǎn)率效率的Malmquist指數(shù)：

若指數(shù)大于1，表示從時(shí)期t到t+1的全要素生產(chǎn)率效率增長(zhǎng)；若指數(shù)小于1，表示從時(shí)期t到t+1的全要素生產(chǎn)率效率減少。

利用DEAP2.1軟件計(jì)算2004—2014年全要素生產(chǎn)率效率的Malmquist指數(shù)，進(jìn)而以2004年為基年估算出同一時(shí)期全要素生產(chǎn)率。測(cè)算所需的數(shù)據(jù)為2004—2014年中國(guó)GDP、勞動(dòng)力和資本存量，其中資本存量無(wú)法從《統(tǒng)計(jì)年鑒》獲得。本文定義資本存量為某一基期國(guó)家總資本量與歷年新增固定資本之和，利用永續(xù)盤(pán)存法測(cè)算2004—2014年資本存量，其表達(dá)式如下：

其中，Kt表示t年全社會(huì)新增固定資本；Pt表示t年物價(jià)水平。

結(jié)合以上方法，得到2004—2014年中國(guó)全要素生產(chǎn)率見(jiàn)表2所示。

表2 2015—2045年中國(guó)全要素生產(chǎn)率（以2004年為基期）

平均受教育年限能夠衡量社會(huì)勞動(dòng)力的平均技能水平，不同受教育程度人口最大受教育年限的加權(quán)平均數(shù)采用以下公式計(jì)算：

其中，ELt表示t年平均受教育水平，各類受教育人口之前的常數(shù)為其對(duì)應(yīng)的教育年限。根據(jù)公式（3）計(jì)算2004—2014年受教育人口及總?cè)丝?，根?jù)受教育人口及總?cè)丝诳傻脷v史年平均受教育水平。

在獲得各變量的歷史數(shù)據(jù)后，用時(shí)差相關(guān)分析法篩選出與TFP相關(guān)性強(qiáng)的變量（即檢驗(yàn)相關(guān)系數(shù)在75%以上的變量），得到人口平均受教育年限和社會(huì)總撫養(yǎng)比；考慮這些變量值在絕對(duì)數(shù)值和取值區(qū)間上存在較大差異，本文事先將各變量值取對(duì)數(shù)處理，在保持?jǐn)?shù)據(jù)性質(zhì)和相關(guān)關(guān)系的前提下，壓縮變量尺度，消除可能存在的異方差性；三變量均為年度數(shù)據(jù)，建立的模型為時(shí)間序列模型，模型變量間可能存在偽相關(guān)。采用推廣的Dickey-Fuller檢驗(yàn)法（ADF檢驗(yàn)法）對(duì)各變量進(jìn)行單位根檢驗(yàn)，以檢測(cè)其平穩(wěn)性，見(jiàn)表3所示。

表3 變量平穩(wěn)性檢驗(yàn)

由ADP單位根檢驗(yàn)結(jié)果可知，ln(TFPt)和ln(ELt)為零階單整，ln(DRt)為一階單整。接下來(lái)，為確定模型中被解釋變量與解釋變量間存在長(zhǎng)期穩(wěn)定的相互關(guān)系，對(duì)ln(DRt)進(jìn)行一階差分處理，采用EG兩步法協(xié)整檢驗(yàn)對(duì)三變量的長(zhǎng)期關(guān)系進(jìn)行回歸考察，協(xié)整檢驗(yàn)結(jié)果如表4和表5所示。

表4 模型參數(shù)分析表

表5 殘差平穩(wěn)性檢驗(yàn)

由協(xié)整檢驗(yàn)結(jié)果可知，三變量存在長(zhǎng)期均衡關(guān)系。以穩(wěn)定的時(shí)間序列殘差項(xiàng)e作為修正項(xiàng)，最終建立ECM模型如式（8）所示：

將預(yù)測(cè)受各水平教育人口比例和表1中總?cè)丝跀?shù)據(jù)帶入式（1），計(jì)算2015-2045年人均受教育水平，將人均受教育水平和表1中總撫養(yǎng)比例據(jù)帶入式（8），計(jì)算得到2015—2045年TFP。未來(lái)變化趨勢(shì)見(jiàn)圖2所示。

從式（8）可知，平均受教育水平對(duì)全要素生產(chǎn)率具有顯著正向影響，人們對(duì)撫養(yǎng)負(fù)擔(dān)的預(yù)期（即當(dāng)年撫養(yǎng)比與上年撫養(yǎng)比之比）對(duì)全要素生產(chǎn)率具有負(fù)向影響，但影響程度比平均受教育水平較低。從圖2可知，無(wú)論是否開(kāi)放全面二孩政策，在2015—2045年，中國(guó)全要素生產(chǎn)率均呈穩(wěn)定增長(zhǎng)趨勢(shì)，但中國(guó)全要素生產(chǎn)率的增長(zhǎng)率逐漸減??；在2015—2017年，全面二孩政策帶來(lái)新生兒的大量增加造成短時(shí)間內(nèi)社會(huì)撫養(yǎng)負(fù)擔(dān)增大，使全要素生產(chǎn)率停滯在1.516左右，比同期基準(zhǔn)情形低1%～3%；在2017—2022年，全要素生產(chǎn)率變動(dòng)趨勢(shì)與2015—2017年大致相同；自2022年后，整個(gè)社會(huì)平均受教育水平改善，有政策時(shí)全要素生產(chǎn)率開(kāi)始加速上升，高出無(wú)政策時(shí)的趨勢(shì)隨時(shí)間推移越來(lái)越明顯；在2031—2034年，隨政策后第一批新生兒成為勞動(dòng)力，全面二孩政策下全要素生產(chǎn)率短暫高速上升，全要素生產(chǎn)率均增長(zhǎng)率達(dá)3.594%，平均值比同期基準(zhǔn)情形高9.3%；自2034年后，有政策時(shí)全要素生產(chǎn)率在經(jīng)歷一年時(shí)間約0.77%的微小下滑后，以平均0.75%增長(zhǎng)率穩(wěn)定增長(zhǎng)，與無(wú)政策時(shí)趨勢(shì)基本一致；自2045后，有政策時(shí)全要素生產(chǎn)率為2.453，無(wú)政策時(shí)為2.352，有政策時(shí)全要素生產(chǎn)率比基準(zhǔn)情形高4.3%。綜上所述，全面二孩政策開(kāi)放有助于減輕社會(huì)撫養(yǎng)負(fù)擔(dān)，并改善平均受教育水平，使全要素生產(chǎn)率在長(zhǎng)期內(nèi)保持增長(zhǎng)的態(tài)勢(shì)。

圖2 全面開(kāi)放二孩政策下我國(guó)TFP的未來(lái)走勢(shì)

3.2 2015—2045年國(guó)民生產(chǎn)總值預(yù)測(cè)

柯布-道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)作為現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)實(shí)證分析的基礎(chǔ)，在定量分析經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)各生產(chǎn)要素貢獻(xiàn)率的研究中，應(yīng)用較為廣泛?？紤]傳統(tǒng)道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)將技術(shù)進(jìn)步視作定值，無(wú)法反映技術(shù)進(jìn)步隨時(shí)間對(duì)GDP的影響。本文用隨時(shí)間變化的全要素生產(chǎn)率代替技術(shù)進(jìn)步，構(gòu)建計(jì)量模型預(yù)測(cè)2015—2045年中國(guó)GDP情況。計(jì)量模型形式如式（9）所示：

根據(jù)2004—2014年GDP、TFP、資本存量K和勞動(dòng)力L的歷史數(shù)據(jù)，利用SPSS20.0分析軟件，對(duì)模型變量進(jìn)行回歸分析?；貧w分析及檢驗(yàn)結(jié)果如表6至表8所示。結(jié)合表6、表7和表8，構(gòu)建GDP預(yù)測(cè)模型，如式（10）所示：

表6 模型概覽表

表7 方差分析表

表8 模型參數(shù)分析表

式中，模型參數(shù)均在5%顯著性水平上通過(guò)檢驗(yàn)，R2=1.000，調(diào)整R2=1.000，F(xiàn) 統(tǒng)計(jì)量=1203543.554，D-W 值=1.359，模型擬合結(jié)果較理想。

通過(guò)對(duì)GDP預(yù)測(cè)，中國(guó)未來(lái)GDP要求得到未來(lái)的全要素生產(chǎn)率、資本存量和勞動(dòng)力數(shù)據(jù)。通過(guò)公式（2）和公式（8）獲得中國(guó)未來(lái)勞動(dòng)力和全要素生產(chǎn)率的預(yù)測(cè)值，然后對(duì)中國(guó)未來(lái)資本存量進(jìn)行預(yù)測(cè)估計(jì)?？紤]平穩(wěn)時(shí)期一國(guó)資本存量在短中期內(nèi)變化不易出現(xiàn)明顯波動(dòng)，結(jié)合中國(guó)資本存量歷史變化趨勢(shì)，建立資本存量預(yù)測(cè)的AR(p)模型，如式（11）所示：

通過(guò)模型（11）預(yù)測(cè)獲得2015—2045年中國(guó)資本存量，見(jiàn)表9所示。

表9 2015—2045年中國(guó)資本存量 （億元）

根據(jù)模型（2）、模型（8）和模型（11）得到2015—2045年間勞動(dòng)力、TFP及資本存量數(shù)據(jù)，將這些數(shù)據(jù)帶入模型（10）得到2015—2045年間我國(guó)GDP總量及GDP增長(zhǎng)率波動(dòng)情況。從式（10）可知，全要素生產(chǎn)率對(duì)GDP具有顯著正向影響，勞動(dòng)力和資本存量對(duì)GDP具有一般正向影響，但勞動(dòng)力影響比資本存量較大，當(dāng)全要素生產(chǎn)增長(zhǎng)率的逐年減小、總和生育率在政策開(kāi)放4年后的放緩（進(jìn)而影響未來(lái)勞動(dòng)力人口）及資本存量增長(zhǎng)的相互作用，從而使未來(lái)GDP增長(zhǎng)率圍繞一條近乎水平的直線波動(dòng)。由圖（3）可知，從經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率來(lái)看，是否于2015—2045年全面開(kāi)放二孩政策，GDP增長(zhǎng)率均具有明顯的經(jīng)濟(jì)波動(dòng)；在2016—2018年，該期間有政策時(shí)全要素生產(chǎn)率出現(xiàn)短暫停滯，使有政策時(shí)GDP增長(zhǎng)率比同期基準(zhǔn)情形低4.2%；在2031—2034年，隨著政策開(kāi)放后第一批新生兒成長(zhǎng)為勞動(dòng)力，有政策時(shí)GDP增長(zhǎng)率短時(shí)間內(nèi)顯著提升，于2032年峰值達(dá)9.16%，比同期基準(zhǔn)情形提高44.4%。有政策時(shí)的GDP變動(dòng)趨勢(shì)與有無(wú)政策的類似。從GDP絕對(duì)值來(lái)看，受政策影響，2015—2045年中國(guó)GDP呈現(xiàn)持續(xù)增長(zhǎng)的趨勢(shì)，且增速比同期基準(zhǔn)情形提高1.8%；在2015—2029年，有無(wú)政策時(shí)GDP變動(dòng)趨勢(shì)與無(wú)政策的類似；從2030年后，有政策時(shí)的GDP明顯高出比同期基準(zhǔn)情形，且差距隨時(shí)間推移越來(lái)越大；在2045年，有政策時(shí)GDP為3421354.0億元，無(wú)政策時(shí)GDP為3303885.6億元，有政策時(shí)GDP比同期基準(zhǔn)情形提高3.4%。綜上所述，全面二孩政策開(kāi)放有望為中國(guó)帶來(lái)更多年輕勞動(dòng)力，使GDP在2030年左右出現(xiàn)顯著向上轉(zhuǎn)折。

圖3 全面開(kāi)放二孩政策下我國(guó)未來(lái)GDP走勢(shì)及其增長(zhǎng)率波動(dòng)情況

4 結(jié)束語(yǔ)

盡管全面二孩政策對(duì)中國(guó)未來(lái)經(jīng)濟(jì)的推動(dòng)作用有限，但仍不能否認(rèn)其能夠改善人口結(jié)構(gòu)，為中國(guó)帶來(lái)更多年輕勞動(dòng)力，減輕社會(huì)撫養(yǎng)負(fù)擔(dān)，并改善平均受教育水平，使未來(lái)全要素生產(chǎn)率和國(guó)民生產(chǎn)總值朝更加健康的態(tài)勢(shì)發(fā)展。為深入有效開(kāi)展全面開(kāi)放二孩政策，要求政府在未來(lái)工作中做到以下幾點(diǎn)：（1）加強(qiáng)二孩生育觀念宣傳，通過(guò)營(yíng)造適合生育的社會(huì)宏觀環(huán)境，在一定程度上影響公眾的二孩生育意愿，從而達(dá)到提高生育率，促進(jìn)人口增長(zhǎng)，推動(dòng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的效果。（2）完善人口生育政策保障，繼續(xù)促進(jìn)醫(yī)療保障制度健全、收入分配制度合理、社會(huì)保障制度公平，減少甚至消除生育政策的負(fù)面影響，保證其有效實(shí)施。（3）推出二孩生育福利政策，出臺(tái)相關(guān)的生育補(bǔ)貼，有效解決撫養(yǎng)成本過(guò)高問(wèn)題，從完全家庭撫養(yǎng)孩子的模式轉(zhuǎn)換到由國(guó)家和家庭共同撫養(yǎng)的新型模式，延長(zhǎng)婦女產(chǎn)假，有效緩解孩子無(wú)人看管的社會(huì)現(xiàn)象，對(duì)孩子的教育有積極影響。（4）把教育列入人口政策，在中國(guó)未來(lái)“老齡化”日趨嚴(yán)重，撫養(yǎng)比不斷增大的背景下，繼續(xù)推動(dòng)教育發(fā)展有利于提高人口素質(zhì)，拓展人力資源優(yōu)勢(shì)。（5）努力促進(jìn)“三個(gè)轉(zhuǎn)型”，推動(dòng)人口向人力資本紅利轉(zhuǎn)型，勞動(dòng)力的數(shù)量增長(zhǎng)向勞動(dòng)力的質(zhì)量增長(zhǎng)轉(zhuǎn)型，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)模式向高效節(jié)約型轉(zhuǎn)型，有利于打破中國(guó)原有經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式對(duì)要素的路徑依賴，為經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)發(fā)掘新動(dòng)力，維持經(jīng)濟(jì)的穩(wěn)定高速發(fā)展。

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