蘇州大學(xué)東吳商學(xué)院 經(jīng)澤旭 馬天宇
改革開放以來,我國經(jīng)濟(jì)年均增速約8%,創(chuàng)造了增長奇跡。但區(qū)域經(jīng)濟(jì)差距也不斷拉大,中國社科院報(bào)告顯示,截至2021年,我國基尼系數(shù)已達(dá)0.472。
一方面,過度集聚會(huì)帶來資源要素配置失調(diào),進(jìn)而使得邊際投入產(chǎn)出比下降,最終帶來集聚不經(jīng)濟(jì)。
另一方面,納斯克的“貧困惡性循環(huán)理論”表明貧困地區(qū)會(huì)愈發(fā)貧困,富裕地區(qū)會(huì)愈發(fā)富裕,這種地區(qū)經(jīng)濟(jì)差距不會(huì)自然彌合,而是越拉越大。
可見區(qū)域經(jīng)濟(jì)差距日益明顯會(huì)嚴(yán)重阻礙我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展,因此區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展一直是我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展的核心目標(biāo)之一,自20世紀(jì)90年代中期以來,中央不斷調(diào)整區(qū)域戰(zhàn)略,先后提出“西部大開發(fā)” “振興東北老工業(yè)基地”等戰(zhàn)略。
在我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展歷程中,人口因素扮演了重要角色,1980—2010年實(shí)際人口紅利對潛在增長率的貢獻(xiàn)達(dá)到了20%(陸旸,2021)。與此同時(shí),我國人口結(jié)構(gòu)也在悄然發(fā)生變化。
第一,隨著社會(huì)文化、觀念地進(jìn)步,我國男女比例日趨均衡,男女比從“三普”時(shí)的111.35下降為105.07。
第二,2000年后,我國開始逐步步入老齡化社會(huì),且老齡化態(tài)勢日益嚴(yán)重,到2010年,我國65歲以上人口占比達(dá)8.87%,按國際標(biāo)準(zhǔn),65歲以上人口超過7%,即為老齡化社會(huì),該指標(biāo)超過14%,則為深度老齡化社會(huì),根據(jù)“七普”結(jié)果,到2020年,我國65歲以上人口占比已達(dá)13.5%。
第三,隨著我國產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的升級,我國勞動(dòng)人口也在不斷從第一產(chǎn)業(yè)向第二產(chǎn)業(yè)、第三產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移,截至2020年,我國第三產(chǎn)業(yè)就業(yè)人口比重已經(jīng)上漲到47.7%。
第四,我國的城鎮(zhèn)化進(jìn)程不斷深入、成熟,城鎮(zhèn)人口比重已達(dá)到63.89%。
第五,我國堅(jiān)持科教興國、人才強(qiáng)國、創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)三大戰(zhàn)略,這使得我國人力資本存量逐年攀升,表現(xiàn)為我國人均受教育年限逐年增長,2020年我國人均受教育年限已經(jīng)達(dá)到了9.48年。在過往研究中,學(xué)者們從物質(zhì)資本、創(chuàng)新能力、外商直接投資、政策、交通基礎(chǔ)設(shè)施等多個(gè)角度探求了區(qū)域經(jīng)濟(jì)差距的影響因素,但是缺乏基于人口視角的考量。同時(shí),學(xué)者們對于人口因素經(jīng)濟(jì)效應(yīng)的研究多集中于各因素對經(jīng)濟(jì)增長的影響,缺乏對于區(qū)域經(jīng)濟(jì)差距的考量。“七普”結(jié)果顯示,近十年間,我國人口結(jié)構(gòu)已經(jīng)發(fā)生巨大變化,而這些變化不僅直接影響到各個(gè)地區(qū)的勞動(dòng)力供給,還將間接影響各區(qū)域的物質(zhì)資本投資、人力資本、創(chuàng)新能力等等要素,人口結(jié)構(gòu)差異可能是造成我國區(qū)域經(jīng)濟(jì)差距的原因之一。
故本文擬采用空間計(jì)量的方法分析人口結(jié)構(gòu)對于區(qū)域經(jīng)濟(jì)差距的影響及空間溢出效應(yīng),以期深刻認(rèn)識我國人口結(jié)構(gòu)與區(qū)域經(jīng)濟(jì)差距之間的關(guān)聯(lián),并為政府制定政策獻(xiàn)策獻(xiàn)計(jì)。
本文實(shí)證部分主要考察人口結(jié)構(gòu)對區(qū)域經(jīng)濟(jì)差距的影響,具體為人口男女比、撫養(yǎng)比、就業(yè)構(gòu)成、城鎮(zhèn)化率、受教育程度對區(qū)域經(jīng)濟(jì)差距的影響及其空間溢出效應(yīng)。
空間滯后模型和空間誤差模型是最為經(jīng)典的空間面板數(shù)據(jù)模型,其中空間滯后模型假定因變量存在空間依賴性,本文構(gòu)建如下基準(zhǔn)模型:
其中,為空間滯后系數(shù),為空間權(quán)重矩陣,為i區(qū)域t時(shí)期的區(qū)域經(jīng)濟(jì)差距,分別為i區(qū)域t時(shí)期的男女比,總撫養(yǎng)比,第二產(chǎn)業(yè)就業(yè)占比,第三產(chǎn)業(yè)就業(yè)占比,城鎮(zhèn)化率及人均受教育年限。表示控制變量,包括i區(qū)域t時(shí)期的第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值占比,外商投資占GDP比重,固定資產(chǎn)占GDP比重,為隨機(jī)干擾項(xiàng)。
而空間誤差模型則是假定誤差存在空間依賴性,其基準(zhǔn)模型構(gòu)建如下:
其中u為誤差項(xiàng)。
被解釋變量:區(qū)域經(jīng)濟(jì)差距:本文參照劉建江(2018)等的做法,以本省人均GDP與全國各省人均GDP的比值來表示區(qū)域經(jīng)濟(jì)差距。
解釋變量:人口結(jié)構(gòu)。人口結(jié)構(gòu)一般分為人口自然結(jié)構(gòu)與人口社會(huì)結(jié)構(gòu),其中人口自然結(jié)構(gòu)主要包括男女比重、各年齡段人口比重等人口自然特征,而人口社會(huì)結(jié)構(gòu)則主要包括就業(yè)結(jié)構(gòu)、城鎮(zhèn)化率、人力資本等人口社會(huì)特征。為了全面體現(xiàn)人口結(jié)構(gòu)的內(nèi)涵,本文以男女比例,人口總撫養(yǎng)比,第二、三產(chǎn)業(yè)就業(yè)人口比重,城鎮(zhèn)化率、人均受教育年限5個(gè)維度,共6個(gè)變量來衡量一地區(qū)的人口結(jié)構(gòu)。
控制變量:本文將其他一些能夠影響區(qū)域經(jīng)濟(jì)差距的變量作為控制變量,如產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu),對一區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展有著顯著影響,以第三產(chǎn)業(yè)占比來衡量一個(gè)區(qū)域的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu);外商投資占GDP比重,周玲(2020)認(rèn)為外商投資能夠有效影響區(qū)域經(jīng)濟(jì)差距,故本文將外商投資占GDP比重納入考慮;物質(zhì)資本,以當(dāng)年固定資產(chǎn)占GDP比重表示物質(zhì)資本。
本文模型中各變量的數(shù)據(jù)均為2005—2020年中國31個(gè)省、區(qū)、市的省級數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)均來源于《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國區(qū)域經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)年鑒》以及各省市統(tǒng)計(jì)年鑒。
通常使用全局莫蘭指數(shù)(Moran’I)來衡量某一變量在空間上的空間集聚性與空間異質(zhì)性。對2005年、2010年、2015年、2020年四個(gè)重要年份全局區(qū)域經(jīng)濟(jì)差距做全局莫蘭檢驗(yàn),結(jié)果顯示各年份全局區(qū)域經(jīng)濟(jì)差距的全局莫蘭指數(shù)(Moran’I)均為負(fù),P值均小于0.01,這說明全國區(qū)域經(jīng)濟(jì)差距表現(xiàn)出強(qiáng)烈的空間相關(guān)性。且區(qū)域經(jīng)濟(jì)差距出現(xiàn)的方式主要為高值與低值、低值與高值集聚。
經(jīng)過LM檢驗(yàn)判定,本文實(shí)證部分采用SAR,SEM模型。對人口結(jié)構(gòu)與區(qū)域經(jīng)濟(jì)差距進(jìn)行空間面板估計(jì)結(jié)果見表1。
表1 空間面板估計(jì)結(jié)果
表1中結(jié)果顯示,人口自然結(jié)構(gòu)的變動(dòng)對區(qū)域經(jīng)濟(jì)差距的影響均顯著。一方面,男女比例趨向均衡并不能縮小區(qū)域經(jīng)濟(jì)差距,反而會(huì)使其拉大。這可能是受“重男輕女”等一系列落后思想影響,這些地區(qū)往往男性多于女性,而即使女性數(shù)量上升使男女比趨向均衡,她們能夠得到的社會(huì)資源仍然較為貧乏,這反而會(huì)造成社會(huì)資源分配失調(diào),進(jìn)而拉大區(qū)域經(jīng)濟(jì)差距。另一方面,社會(huì)總撫養(yǎng)比的影響在10%,且系數(shù)為負(fù),這說明社會(huì)撫養(yǎng)比的上升會(huì)減小區(qū)域經(jīng)濟(jì)差距。社會(huì)撫養(yǎng)比的上升主要由新生兒出生率上升及人口老齡化深化引致,其中,人口老齡化對經(jīng)濟(jì)增長的影響存在一個(gè)臨界點(diǎn)(宋曉瑩,2019),在到達(dá)這一臨界點(diǎn)前人口老齡化對經(jīng)濟(jì)增長影響較小,通過了這一臨界點(diǎn)后,老齡化對經(jīng)濟(jì)增長的影響深化,這時(shí)人口老齡化的深化會(huì)嚴(yán)重阻礙該地區(qū)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展。我國目前正在經(jīng)歷人口老齡化的深化,但是老齡化分布并不均勻,沿海發(fā)達(dá)地區(qū)的老齡化情況更加嚴(yán)重,該區(qū)域很多城市的老齡化率已經(jīng)超過65%,已提前進(jìn)入深度老齡化社會(huì),而內(nèi)陸欠發(fā)達(dá)地區(qū)雖然也在經(jīng)歷人口老齡化,但是現(xiàn)今老齡化率仍然相對較低,如新疆65歲以上人口占比僅為7.76%,離臨界點(diǎn)還較遠(yuǎn)。這就使得人口老齡化現(xiàn)今對發(fā)達(dá)地區(qū)的影響更為嚴(yán)重,故人口老齡化反而在一定程度上降低了區(qū)域經(jīng)濟(jì)差距。人口社會(huì)結(jié)構(gòu)變動(dòng)對區(qū)域經(jīng)濟(jì)差距的影響均通過了1%的顯著性檢驗(yàn),表明人口社會(huì)結(jié)構(gòu)對于區(qū)域經(jīng)濟(jì)差距也有著顯著影響。
首先,第二、三產(chǎn)業(yè)就業(yè)占比的系數(shù)均為正,表明第二、三產(chǎn)業(yè)就業(yè)占比的上升均會(huì)加大區(qū)域經(jīng)濟(jì)差距。配第—克拉克定理指出,隨著國民收入的提高,勞動(dòng)力會(huì)首先從第一產(chǎn)業(yè)向第二產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移,進(jìn)而由第二產(chǎn)業(yè)向第三產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移,這使得經(jīng)濟(jì)更加繁榮的東部沿海地區(qū)的制造業(yè)及服務(wù)業(yè)也更加發(fā)達(dá),就業(yè)結(jié)構(gòu)需與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)相適配,這就使得第二、三產(chǎn)業(yè)就業(yè)人數(shù)的提高對發(fā)達(dá)地區(qū)的貢獻(xiàn)更大,從而拉大了區(qū)域經(jīng)濟(jì)差距。其次,城市化率系數(shù)為正,這說明城鎮(zhèn)化率的攀升擴(kuò)大了我國區(qū)域經(jīng)濟(jì)差距,這主要是由城市化進(jìn)程中存在的諸多問題所導(dǎo)致的,農(nóng)村發(fā)展資金不足,生產(chǎn)力水平低下,居民收入水平低下,這嚴(yán)重加劇了我國的城鄉(xiāng)二元結(jié)構(gòu),進(jìn)一步導(dǎo)致了農(nóng)村剩余勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移緩慢,而我國沿海發(fā)達(dá)地區(qū),城鎮(zhèn)結(jié)構(gòu)合理,空間分布均勻,這使得這一地區(qū)城鎮(zhèn)化的推拉作用更加明顯,而且這些地區(qū)工業(yè)發(fā)達(dá),為農(nóng)村剩余勞動(dòng)力的轉(zhuǎn)移提供了空間,這些東西不均衡的問題使得我國城鎮(zhèn)化的發(fā)展在一定程度上加劇了區(qū)域經(jīng)濟(jì)差距。最后,人均受教育年限系數(shù)為負(fù),表明人口受教育程度的提高顯著降低了區(qū)域經(jīng)濟(jì)差距。這是由于知識資本具有空間溢出效應(yīng)(程開明 2019),一地區(qū)創(chuàng)造出的知識資本會(huì)快速傳播、輻射其周圍地區(qū),進(jìn)而也推動(dòng)周邊地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展,從而減小區(qū)域經(jīng)濟(jì)差距。
控制變量方面,產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對區(qū)域經(jīng)濟(jì)差距的影響為正,表明第三產(chǎn)業(yè)占比的上升拉大了區(qū)域經(jīng)濟(jì)差距。外商投資的增加會(huì)加大區(qū)域經(jīng)濟(jì)差距,這主要是由外商投資時(shí)的區(qū)位選擇所致,沿海發(fā)達(dá)地區(qū)營商環(huán)境優(yōu)良,往往能夠吸引到更加優(yōu)秀的外商投資。固定資產(chǎn)投資占比的上升也拉大了區(qū)域經(jīng)濟(jì)差距。
空間效應(yīng)存在時(shí),某變量的變化不僅會(huì)影響本地與其他區(qū)域的區(qū)域經(jīng)濟(jì)差距,還會(huì)影響其臨近區(qū)域與其他區(qū)域的區(qū)域經(jīng)濟(jì)差距,并且這可能會(huì)引起一系列循環(huán)反應(yīng)。其中,某變量變動(dòng)對本地經(jīng)濟(jì)的總體影響稱為直接效應(yīng),它包括了某變量變化本身對本地經(jīng)濟(jì)的影響,以及其通過影響臨近區(qū)域,臨近區(qū)域又反過來影響本地經(jīng)濟(jì)的往復(fù)過程。而某變量變動(dòng)對臨近區(qū)域的影響則稱為空間溢出效應(yīng)。對空間效應(yīng)的分解結(jié)果見表2。
表2 直接效應(yīng)與空間溢出效應(yīng)
總的來說,人口結(jié)構(gòu)各個(gè)組成因素對區(qū)域經(jīng)濟(jì)差距的直接效應(yīng)與空間溢出效應(yīng)相反,或者說間接效應(yīng)削弱了直接效應(yīng)的影響,即存在均衡化經(jīng)濟(jì)效應(yīng),換言之,各人口結(jié)構(gòu)變量的變動(dòng)最終有經(jīng)濟(jì)均衡性作用。此外,外商投資與物質(zhì)資本對區(qū)域經(jīng)濟(jì)差距影響的空間溢出效應(yīng)不顯著,產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對區(qū)域經(jīng)濟(jì)差距的空間溢出效應(yīng)同樣與直接效應(yīng)方向相反。
本文基于2005—2020年全國31個(gè)省市區(qū)的面板數(shù)據(jù),融入空間計(jì)量方法,采用SAR,SEM模型具體分析了人口結(jié)構(gòu)對我國區(qū)域經(jīng)濟(jì)差距的影響及其空間溢出效應(yīng),得到主要結(jié)論如下:第一,男女比例區(qū)域均衡并不能有效縮小區(qū)域經(jīng)濟(jì)差距,反而可能會(huì)使其擴(kuò)大;第二,人口老齡化深化及總撫養(yǎng)比的上升并不會(huì)立即增大區(qū)域經(jīng)濟(jì)差距;第三,第二、三產(chǎn)業(yè)就業(yè)人數(shù)的增加會(huì)加大區(qū)域經(jīng)濟(jì)差距;第四,城鎮(zhèn)化進(jìn)程中存在的諸多問題加大了區(qū)域經(jīng)濟(jì)差距;第五,人口受教育程度的加深有效降低了區(qū)域經(jīng)濟(jì)差距。
基于此,提出如下建議:
雖然實(shí)證結(jié)果顯示我國人口老齡化問題并未明顯加劇區(qū)域經(jīng)濟(jì)差距。
一方面,這可能是由于廣大欠發(fā)達(dá)地區(qū)人口老齡化程度還未到達(dá)拐點(diǎn)。
另一方面,人口老齡化仍然對經(jīng)濟(jì)社會(huì)有著諸多影響,故仍應(yīng)予以足夠的重視。應(yīng)不斷優(yōu)化養(yǎng)老金稅收優(yōu)化體系,提高養(yǎng)老金稅收優(yōu)惠力度,減輕國民撫養(yǎng)壓力,同時(shí),結(jié)合地區(qū)和企業(yè)性質(zhì)差異,配置不同類型的養(yǎng)老金,使養(yǎng)老政策更加普惠、平衡。
當(dāng)前國民就業(yè)形勢嚴(yán)峻,應(yīng)該不斷推進(jìn)勞動(dòng)力市場信息透明、環(huán)境優(yōu)良,緩解就業(yè)壓力,使得人口就業(yè)結(jié)構(gòu)能夠與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)相適配,并使得欠發(fā)達(dá)地區(qū)也能提供數(shù)量、質(zhì)量有所保障的崗位,避免勞動(dòng)力全部涌入中心城市,使得中心城市染上“大城市病”的同時(shí),造成不必要的資源浪費(fèi),進(jìn)而造成區(qū)域經(jīng)濟(jì)差距擴(kuò)大,經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展失調(diào)。