肖蘭華

(上海電力大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院，上海 200090)

一、引言

上海是我國(guó)最早進(jìn)入老齡化社會(huì)的城市，截至2020年底，上海常住總?cè)丝谥?0歲及以上的人口規(guī)模已經(jīng)達(dá)到了518.12萬(wàn)人，占全市總?cè)丝跀?shù)量的35.2%，較上一年增加了14.8萬(wàn)人，其中，80歲以上的高齡老人在上海戶籍總?cè)丝谥羞_(dá)81余萬(wàn)人，占上?？?cè)丝诘?.6%，占上海60歲及以上老年人口的比例為15.8%。因此，上海人口老齡化向高齡化趨勢(shì)的轉(zhuǎn)變?nèi)遮咃@著。

作為具有全球競(jìng)爭(zhēng)力的國(guó)際化大都市，近年來(lái)上海的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平得到了進(jìn)一步提升，2020年上海市GDP總值為38700.58億元，綜合經(jīng)濟(jì)實(shí)力居全球第12位。但上海在經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量與穩(wěn)步發(fā)展的同時(shí)，卻面臨著養(yǎng)老支出總額不斷增加、老齡人口總量繼續(xù)擴(kuò)大，且高齡化速度持續(xù)加快的問(wèn)題，2020年上海的養(yǎng)老基金支出達(dá)到3075.1億元，占GDP的比例為8.21%，這勢(shì)必對(duì)上海經(jīng)濟(jì)發(fā)展中的勞動(dòng)力結(jié)構(gòu)、消費(fèi)結(jié)構(gòu)和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)等方面產(chǎn)生諸多的影響。因此，如何迎接和應(yīng)對(duì)人口老齡化給上海經(jīng)濟(jì)發(fā)展帶來(lái)的挑戰(zhàn)，這既是一個(gè)亟待破解的現(xiàn)實(shí)生活難題，也是一個(gè)急需研究的經(jīng)濟(jì)社會(huì)課題，具有十分重要的現(xiàn)實(shí)意義。

二、人口老齡化對(duì)經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展的影響

人口是經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展的主體，其老齡化必然給經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展帶來(lái)深遠(yuǎn)的影響，也必定給人們的經(jīng)濟(jì)生活帶來(lái)深刻的影響。一是人口老齡化對(duì)經(jīng)濟(jì)社會(huì)的運(yùn)行產(chǎn)生影響。老齡化人口在經(jīng)濟(jì)社會(huì)歸屬于“消費(fèi)型”人口，不創(chuàng)造產(chǎn)出。同時(shí)，老齡人口占社會(huì)總?cè)丝诒戎氐纳仙?，除了降低社?huì)就業(yè)、儲(chǔ)蓄與投資比重外，相應(yīng)地，社會(huì)資源中用于養(yǎng)老保險(xiǎn)保障的支出會(huì)增加，這必然對(duì)社會(huì)資本積累產(chǎn)生“擠出效應(yīng)”，社會(huì)資本積累能力下降，進(jìn)而會(huì)削減經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)動(dòng)能。與此同時(shí)，人口老齡化將導(dǎo)致社會(huì)醫(yī)療、社會(huì)保險(xiǎn)、社會(huì)救濟(jì)與社會(huì)康養(yǎng)等方面支出明顯增加，必然加重國(guó)民經(jīng)濟(jì)負(fù)擔(dān)，削弱社會(huì)擴(kuò)大再生產(chǎn)能力，進(jìn)而抑制經(jīng)濟(jì)社會(huì)的穩(wěn)健發(fā)展。二是人口老齡化對(duì)消費(fèi)結(jié)構(gòu)的變化產(chǎn)生影響。隨著人口老齡化的發(fā)展，老齡人口消費(fèi)占全社會(huì)消費(fèi)總量中的比重會(huì)不斷提高，進(jìn)而引起社會(huì)消費(fèi)結(jié)構(gòu)的變化。這是由于，老齡人口在吃的方面，以便利、易消化食品為主，在穿住用的方面，則以實(shí)在、實(shí)惠、實(shí)用為主，對(duì)于品牌意義與品牌價(jià)值并不十分看重。再是老齡人口的收入水平較低，對(duì)房屋住宅、小轎車(chē)、高檔家電、名貴服飾等需求大大減少。所以人口老齡化將引致消費(fèi)結(jié)構(gòu)出現(xiàn)明顯的年齡斷層。三是人口老齡化對(duì)勞動(dòng)人口的數(shù)量和質(zhì)量產(chǎn)生影響。人口老齡化必將使我國(guó)勞動(dòng)人口的數(shù)量發(fā)生顯著變化，既使適齡勞動(dòng)人口的比例逐漸降低，又使勞動(dòng)人口贍養(yǎng)老齡化人口的比重不斷上升。這不僅會(huì)導(dǎo)致社會(huì)勞動(dòng)力供應(yīng)不足，對(duì)經(jīng)濟(jì)的可持續(xù)與穩(wěn)定發(fā)展造成直接影響；而且人口老齡化使勞動(dòng)人口減少，致使依賴勞動(dòng)人口數(shù)量發(fā)展經(jīng)濟(jì)的部門(mén)和地區(qū)遭受極大影響。還因，處在45~60歲之間的勞動(dòng)人口屬于高齡化勞動(dòng)人口，這類(lèi)人群雖然具有經(jīng)驗(yàn)豐富與技術(shù)熟練的特點(diǎn)，但與年輕勞動(dòng)人口相比則進(jìn)取心下降，其創(chuàng)新意識(shí)也不足，思想趨于保守。假使經(jīng)濟(jì)社會(huì)以高齡化勞動(dòng)人口為支柱，那么在越來(lái)越激烈的科技競(jìng)爭(zhēng)中，勞動(dòng)人口的競(jìng)爭(zhēng)力將逐漸下降，社會(huì)勞動(dòng)生產(chǎn)率越來(lái)越落后，而使經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)乏力。

三、人口老齡化與上海經(jīng)濟(jì)發(fā)展的實(shí)證分析

(一)模型設(shè)定與數(shù)據(jù)構(gòu)建

1.模型設(shè)定

向量誤差修正模型是一種多變量時(shí)間序列建模方法，建立在VAR(向量自回歸)模型的基礎(chǔ)上，一般多用于非平穩(wěn)序列進(jìn)行回歸檢驗(yàn)，因?yàn)槭褂盟山Y(jié)合序列短期和長(zhǎng)期的關(guān)系來(lái)避免偽回歸問(wèn)題，對(duì)于非平穩(wěn)時(shí)間序列來(lái)說(shuō)是個(gè)很好的建模工具。本文借鑒陳家敏基于VECM(向量誤差修正模型)的實(shí)證分析，使用VECM基于消費(fèi)和儲(chǔ)蓄的視角，分路徑考察人口老齡化在消費(fèi)水平和儲(chǔ)蓄水平兩個(gè)方面與經(jīng)濟(jì)發(fā)展之間的關(guān)系，進(jìn)而分析上海市人口老齡化對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響。

2.數(shù)據(jù)來(lái)源與變量選取

本文分析采用的實(shí)證數(shù)據(jù)主要取自2000~2020年統(tǒng)計(jì)局公布的《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》和《上海統(tǒng)計(jì)年鑒》，包括上海市的居民人均消費(fèi)水平、人均生產(chǎn)總值、居民人均儲(chǔ)蓄存款數(shù)據(jù)，老年撫養(yǎng)比數(shù)據(jù)來(lái)自上海市老齡科學(xué)研究中心所公布的2000~2020年每一年度的《上海市老年人口和老齡事業(yè)監(jiān)測(cè)統(tǒng)計(jì)信息》報(bào)告。以老年撫養(yǎng)比作為VECM模型研究的內(nèi)生變量。本文所指的老年撫養(yǎng)比數(shù)據(jù)其計(jì)算路徑為老年人口數(shù)(65歲及以上)/(15~64歲人口)勞動(dòng)年齡人口數(shù)×100%。

同時(shí)，為排除時(shí)間序列的異方差性，基于經(jīng)濟(jì)學(xué)的視角，接下來(lái)的分析將對(duì)時(shí)間序列數(shù)據(jù)全部取自然對(duì)數(shù)，進(jìn)行相應(yīng)的處理后再進(jìn)行后續(xù)分析。這也是讓時(shí)間序列變得更加容易平穩(wěn)的一種措施。

(二)實(shí)證分析

首先，想要探索變量之間的相關(guān)關(guān)系，最先要做的就是單位根檢驗(yàn)，單位根檢驗(yàn)通過(guò)后，就需要做協(xié)整檢驗(yàn)(只有在確認(rèn)單位根檢驗(yàn)后變量具有相同的單整階數(shù)后，才能進(jìn)行協(xié)整檢驗(yàn))，若兩變量存在協(xié)整關(guān)系則說(shuō)明它們之間存在長(zhǎng)期的均衡關(guān)系。最后，為了探測(cè)兩變量之間的長(zhǎng)期和短期因果關(guān)系，建立相應(yīng)的誤差修正模型。

1.單位根檢驗(yàn)

本文選用EViews10.0軟件來(lái)進(jìn)行實(shí)證計(jì)量分析。由于對(duì)非平穩(wěn)的時(shí)間序列數(shù)據(jù)直接進(jìn)行統(tǒng)計(jì)可能會(huì)出現(xiàn)虛假回歸問(wèn)題，因此必須對(duì)時(shí)間序列進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn)，本文采用ADF單位根檢驗(yàn)法。

單位根檢驗(yàn)基本模型:

在檢驗(yàn)過(guò)程中，若ADF檢驗(yàn)值的絕對(duì)值大于臨界值的絕對(duì)值，則認(rèn)為被檢驗(yàn)的序列為平穩(wěn)序列。根據(jù)表1，原序列l(wèi)ngdp、lncons、lnsav以及l(fā)nold(gdp、cons、save、old取對(duì)數(shù)得到)在無(wú)論是否含截距項(xiàng)和誤差項(xiàng)的條件下都沒(méi)有通過(guò)ADF單位根假設(shè)檢驗(yàn)，即兩個(gè)序列是非平穩(wěn)時(shí)間序列。隨后，將原序列進(jìn)行差分操作，并開(kāi)展ADF單位根檢驗(yàn)，最后得出Δlngdp、Δlncons、Δlnsav和Δlnold均通過(guò)10%置信度下的假設(shè)檢驗(yàn)的結(jié)論，所以可認(rèn)為此時(shí)間序列為平穩(wěn)序列，即變量lngdp、lncons、lnsav和lnold序列都是同階單整，繼續(xù)后續(xù)檢驗(yàn)。

表1 單位根檢驗(yàn)表

2.Johansen協(xié)整檢驗(yàn)

由表1可得知，變量lngdp、lncons、lnsav和lnold為同階單整序列，根據(jù)前面所述，可進(jìn)行協(xié)整檢驗(yàn)。根據(jù)表2和表3，就Trace檢驗(yàn)和Max檢驗(yàn)可以得知，在1%的顯著性水平下，p值如下表所示，檢驗(yàn)結(jié)果顯示構(gòu)建的兩個(gè)VAR模型都拒絕了沒(méi)有協(xié)整關(guān)系的假設(shè)，這表明兩個(gè)VAR模型都存在著長(zhǎng)期均衡關(guān)系。

表2 “人口老齡化—消費(fèi)水平—經(jīng)濟(jì)發(fā)展”協(xié)整檢驗(yàn)結(jié)果

表3 “人口老齡化—儲(chǔ)蓄水平—經(jīng)濟(jì)發(fā)展”協(xié)整檢驗(yàn)結(jié)果

3.向量誤差修正模型(VECM)的建立

在建立了兩個(gè)VAR模型的基礎(chǔ)上，利用2000~2020年上海市老年贍養(yǎng)比、人均生產(chǎn)總值、城鄉(xiāng)人均消費(fèi)水平、城鄉(xiāng)居民人均儲(chǔ)蓄存款進(jìn)行VECM模型的構(gòu)建，從上述構(gòu)建的兩個(gè)路徑分析人口老齡化從居民消費(fèi)/居民儲(chǔ)蓄兩個(gè)方向?qū)?jīng)濟(jì)變化產(chǎn)生的動(dòng)態(tài)影響。

因向量自回歸模型關(guān)注的是后續(xù)帶出的脈沖響應(yīng)函數(shù)和方差分解，一般用來(lái)分析隨機(jī)擾動(dòng)的沖擊對(duì)相關(guān)變量產(chǎn)生的影響，其參數(shù)并沒(méi)有實(shí)際的經(jīng)濟(jì)意義。因此，在此不詳列模型估計(jì)的參數(shù)。

對(duì)建立的兩個(gè)VECM模型進(jìn)行穩(wěn)定性檢驗(yàn)后，將檢驗(yàn)結(jié)果以單位圓的形式顯示出來(lái)，如圖1(a)和(b)所示。不難看出，兩個(gè)VECM模型伴隨矩陣的特征值都落在單位圓里面(模型本身所設(shè)置的單位根除外)，因此所建立的這兩個(gè)VECM模型都是穩(wěn)定的。

圖1 “人口老齡化—消費(fèi)水平—經(jīng)濟(jì)發(fā)展”的VECM模型穩(wěn)定性檢驗(yàn)

4.方差分解分析

本文采用方差分解分析來(lái)研究?jī)蓚€(gè)模型內(nèi)各變量之間的相互影響程度。從表4可得知，lnold在第1期對(duì)人均生產(chǎn)總值的對(duì)數(shù)lngdp并不具有解釋能力，但在之后對(duì)lngdp的解釋能力逐步增強(qiáng)，在第10期達(dá)到了約0.5331。lngdp對(duì)lnold的方差貢獻(xiàn)值其實(shí)也是非常小的，其方差的貢獻(xiàn)在第10期已經(jīng)下降到了約0.0012。老年撫養(yǎng)比的對(duì)數(shù)lnold對(duì)自身的方差貢獻(xiàn)雖然呈下降趨勢(shì)，但解釋能力還是較強(qiáng)的。相反，隨著時(shí)間的推移，人均消費(fèi)水平的對(duì)數(shù)lncons對(duì)lnold解釋能力逐漸增強(qiáng)，方差貢獻(xiàn)到第10期上升到了約0.2008。

表4 “人口老齡化—消費(fèi)水平—經(jīng)濟(jì)發(fā)展”模型方差分解表

從表5可以得知，與上述模型類(lèi)似，lnold對(duì)lngdp的解釋能力長(zhǎng)期來(lái)看都是比較強(qiáng)的，方差貢獻(xiàn)逐步上升，在第5期和第10期的方差貢獻(xiàn)分別達(dá)到了約0.1652和0.2738。而老年贍養(yǎng)比的對(duì)數(shù)lnold對(duì)儲(chǔ)蓄水平的對(duì)數(shù)lnsav的解釋能力具有波動(dòng)性，在第5期的方差貢獻(xiàn)從第1期的約0.1550上升到約0.3326，而到了第10期，其方差貢獻(xiàn)卻下降到約0.2277。老年贍養(yǎng)比的對(duì)數(shù)lnold對(duì)自身解釋能力還是比較強(qiáng)的，雖然其方差貢獻(xiàn)呈現(xiàn)下降的趨勢(shì)。lnsav對(duì)lngdp的解釋能力非常強(qiáng)，其方差貢獻(xiàn)在第十期達(dá)到了約0.9097。

表5 “人口老齡化—儲(chǔ)蓄水平—經(jīng)濟(jì)發(fā)展”模型方差分解表

(三)模型結(jié)果分析

綜上所述，不論是從消費(fèi)還是從儲(chǔ)蓄視角(并且僅從這兩種路徑，本文暫不考慮其他路徑情況)，短期會(huì)在一定程度上從正面作用于經(jīng)濟(jì)發(fā)展，但長(zhǎng)期來(lái)看，會(huì)對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展造成負(fù)面或抑制影響。

同時(shí)，據(jù)生命周期理論假說(shuō)，伴隨上海經(jīng)濟(jì)持續(xù)穩(wěn)定發(fā)展的人口老齡化，不僅增加了經(jīng)濟(jì)中“消費(fèi)型”人口，而且隨著上海消費(fèi)市場(chǎng)的日趨成熟，老齡人口對(duì)物質(zhì)與精神層面的相關(guān)產(chǎn)品與服務(wù)的需求也隨之增加。從儲(chǔ)蓄上看，理性消費(fèi)者有愿意主動(dòng)增加儲(chǔ)蓄；從消費(fèi)上看，理性消費(fèi)者會(huì)合理分配自己在各個(gè)時(shí)期的消費(fèi)(以一生效用最大化為愿景)。當(dāng)然會(huì)在年輕時(shí)多儲(chǔ)蓄，而在老年時(shí)會(huì)因收入較低而較少儲(chǔ)蓄，但在醫(yī)療衛(wèi)生、飲食住行、休閑康養(yǎng)等方面顯著增加開(kāi)支。顯而易見(jiàn)，人口年齡結(jié)構(gòu)的變化對(duì)經(jīng)濟(jì)社會(huì)有非常重要的影響，人口老齡化也必然會(huì)給上海經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展帶來(lái)久遠(yuǎn)的影響。

四、結(jié)論

始于20世紀(jì)70年代的計(jì)劃生育政策，使得上海的生育率迅速下降，老齡化人口比重逐漸上揚(yáng)，同時(shí)，生活與醫(yī)療水平的提高，也使得死亡率下降，人均預(yù)期壽命顯著提高，所有這些無(wú)疑助推了上海人口老齡化進(jìn)程。但人口老齡化不僅是一個(gè)社會(huì)問(wèn)題，也是一個(gè)經(jīng)濟(jì)問(wèn)題。本文的實(shí)證研究也表明，在人口老齡化→消費(fèi)水平→經(jīng)濟(jì)發(fā)展和人口老齡化→儲(chǔ)蓄投資→經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響路徑下，人口老齡化不但不利于消費(fèi)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化與消費(fèi)水平的提高，而且對(duì)上海經(jīng)濟(jì)的發(fā)展產(chǎn)生負(fù)向或抑制作用，因而防止人口過(guò)度老齡化，將是上海在推進(jìn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展進(jìn)程中所必然要面對(duì)的挑戰(zhàn)。

在經(jīng)濟(jì)發(fā)展進(jìn)入新常態(tài)、人口老齡化趨勢(shì)已形成并在短期內(nèi)不會(huì)釋緩的當(dāng)下，要用科學(xué)的態(tài)度認(rèn)識(shí)區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展與人口老齡化的關(guān)系，積極采取一些有針對(duì)性的預(yù)防與應(yīng)對(duì)措施，調(diào)動(dòng)積極因素，把人口老齡化對(duì)未來(lái)一段時(shí)期經(jīng)濟(jì)發(fā)展的負(fù)面沖擊降到最低。并通過(guò)有效手段干預(yù)人口老齡化進(jìn)程，進(jìn)而降低有效勞動(dòng)投入負(fù)增長(zhǎng)和減緩全要素生產(chǎn)率下降對(duì)上海經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響路徑，完善防范其負(fù)面影響的機(jī)制入手，加快出臺(tái)扶持重點(diǎn)領(lǐng)域的養(yǎng)老產(chǎn)業(yè)政策，并制定發(fā)展老齡產(chǎn)業(yè)的保障措施，搭建發(fā)展老齡產(chǎn)業(yè)的產(chǎn)融平臺(tái)，積極推進(jìn)“銀發(fā)產(chǎn)業(yè)”發(fā)展。再就是，以城市數(shù)字化轉(zhuǎn)型為契機(jī)，完善養(yǎng)老保障機(jī)制，推進(jìn)智慧化養(yǎng)老服務(wù)，多策并舉緩解就業(yè)人口的贍養(yǎng)老齡人口壓力，多策并用提升居民的消費(fèi)能力。鼓勵(lì)三胎生育與優(yōu)生優(yōu)育，加大公共支出與人力資本投入，提高上海人口素質(zhì)，以為上海經(jīng)濟(jì)發(fā)展提供良好的人力資源動(dòng)力。