计量分析2000～2011年广东人口发展与经济发展关系

　　人口发展与经济发展是密切联系，相互影响的过程。发展经济学认为，人口的发展既可以促进经济的发展，也可以阻碍经济的发展，两者相适应则是正向的推动促进作用，反之则成为反向的阻碍因素。同时，经济发展也对人口发展有着不可忽视的作用。

　　到底人口发展如何影响经济发展，经济发展如何反作用于人口发展，人口发展与经济发展的相互作用机制如何，对这些问题需要进行科学的定量研究及测算，并在此基础上进行科学的决策是我们亟待解决的问题。

　　一 文献综述有关人口与经济关系的研究
　　
　　国内外学者早有涉及，国外学者为人口与经济的发展提供了很好的理论基础，如悲观人口经济理论的代表、人口学的创始人马尔萨斯，首次系统地阐述了人口与经济之间的关系，他指出经济增长可能会刺激人口增长，而人口增长却会阻碍经济增长，因而人口增长与经济增长之间是一种负的反馈作用的关系.乐观人口经济理论的突出贡献者如经济学家 J·M·凯恩斯，A·H·汉森，朱利安·L·西蒙等，他们认为人口增长对经济增长的影响是积极的，是有促进作用的。当然，无论是悲观论者还是乐观论者，他们主要都是研究在特定的社会经济条件下人口数量变动对经济增长的影响。二战后，西方主要资本主义国家经济增长迅速，人口质量经济理论也应运而生，如舒尔茨、贝克尔、丹尼森等经济学家，他们认为经济的增长取决于人力资本，即人口质量的影响。哈罗德，多马，索洛等经济学家，通过构建经济增长模型，进一步验证了人口质量对经济增长的重要贡献.为了更好地验证人口与经济增长之间的关系，Wong Hock Tsen和 Fumitaka Furuoka 运用计量方法、协整分析方法分析了人口增长与经济增长之间的关系并不简单，该研究以亚洲经济体为研究对象，分析发现人口与经济增长之间有双向格兰杰因果关系的国家有日本、韩国及泰国。对于中国、新加坡和菲律宾，人口被发现是经济增长的格兰杰原因而反之并不成立。对于香港和马来西亚，经济增长被发现是人口的格兰杰原因而不是反之亦然。对于台湾和印度尼西亚，没有证据证明人口和经济增长之间的格兰杰因果关系。总的来说，人口对经济增长有可能有促进作用也有可能有阻碍作用，经济增长也会影响人口增长.

　　国内学者对人口与经济关系的研究，成果多，涉及面广，成果主要体现在以下几方面：

　　（ 一） 人口增长与经济发展的关系。梁强、王文杰等运用 VAR 模型考察了人口自然增长率与人均GDP 之间的动态响应情况和响应路径，结果表明，我国人口增长与经济发展之间存在着长期的负交互作用.赖德健、熊婷燕选用中国人口自然增长率和人均国内生产总值两变量并运用空间线性回归模型，揭示了人口增长与经济增长之间的关系.

　　（ 二） 人口结构与经济发展的关系。郭熙保等、杨继军等从经验的角度对我国人口年龄结构与经济发展的关系做了研究，张晓青、王金营等、郭国峰等运用柯布 - 道格拉斯生产函数模型分析了人口年龄结构变化与经济发展之间的关系。王领运用 VAR 模型对上海人口城市化与经济增长之间的相互作用关系进行了实证研究.聂华林等运用计量模型对人口城市化与经济增长之间的关系进行了动态研究.谢宵亭等运用相关回归分析方法对人口城镇化与经济发展水平做了相关分析.

　　（ 三） 人口流动与经济发展的关系。马金龙等、薛丹等运用灰色关联分析方法对人口流动与经济发展之间的关系进行了实证研究，逯进、闵正良通过索洛模型加入人口迁移因子构造扩展的经济增长模型分析了迁移人口对经济增长的影响.

　　上述研究成果为我们继续研究人口与经济的课题提供了很好的理论及实证参考。但归纳起来主要呈现出以下特点： 一是对人口的研究较侧重其中的某一方面，如人口增长、人口年龄、人口城市化、人口流动等与经济增长的关系，二是研究中对人口与经济的互动关系研究较少，对单向的研究较多，如人口发展如何影响经济发展，或者是经济发展如何影响人口发展。因而本文将立足于人口各主要特征如人口增长、人口结构、人口流动与经济增长的关系，以了解人口各要素与经济增长的相互作用机制，并以广东省为研究对象，为广东省科学决策提供依据。

　　二 研究方法与数据说明
　　
　　（ 一） 研究方法。本文采用 VAR 模型对广东省人口因素与经济增长的关系进行实证研究。向量自回归（ VAR） 是基于数据的统计性质建立模型，VAR模型把系统中每一个内生变量作为系统中所有内生变量的滞后值的函数来构造模型，从而将单变量自回归模型推广到由多元时间序列变量组成的向量自回归模型。VAR 模型是处理多个相关经济指标较为容易操作的模型，常用于分析和预测相互联系的时间序列系统及分析随机扰动对变量系统的动态冲击，从而解释各种经济冲击对经济变量形成的影响.按照 VAR 模型实证分析的要求，首先将对原始数据进行平稳性检验，在平稳化的基础上建立VAR 模型，并对模型进行协整关系检验，最后做出脉冲响应分析和方差分解分析。

　　（ 二） 数据说明。搜集了 2000 ~ 2011 年广东省人口总量、人口自然增长率、65 岁以上人口所占比重、劳动适龄人口所占比重、少儿人口所占比重、人口城镇化率、净迁移人口数的数据作为人口发展指标，经济增长指标数据主要用人均 GDP 数据（ 2000年为不变价） .所有的数据来源于《广东统计年鉴》（ 2001 - 2012 年） .为了消除量纲及异方差性的影响，将所有数据先进行对数化处理（ 分别用 LNP 代表人口总量，LNR 代表人口自然增长率，LNO 代表 65岁以上人口所占比重，LNW 代表劳动适龄人口所占比重，LNC 代表少儿人口所占比重，LNU 代表人口城镇化率，LNM 代表净迁移人口数，LNG 代表人均GDP） ,这样做并不影响变量间的长期稳定关系。

　　三 计量经济模型建立及结果分析
　　
　　（ 一） 数据的平稳性检验---单位根检验检查时间序列数据平稳性的标准方法是进行单位根检验，所选取的变量进行单位根检验结果如表1,可见，经过两次差分以后的原始序列的 ADF 值均小于 1% 显着性水平下的临界值，说明此时序列在1% 的显着性水平下为二阶单整平稳序列，存在长期的稳定关系。满足进行协整检验的前提条件。【表1】

　　
　　（ 二） VAR 模型的建立通过上面的 ADF 检验，数据平稳，利用平稳后的序列 D（ LNP,2） ,D（ LNR,2） ,D（ LNO,2） ,D（ LNW,2） ,D（ LNC,2） ,D（ LNU,2） ,D（ LNM,2） ,D（ LNG,2）建立无约束的向量自回归模型 VAR 模型，即建立以人口总量和人均 GDP 的 VAR 模型，人口自然增长率和人均 GDP 的 VAR 模型、65 岁以上人口所占比重和人均 GDP 的 VAR 模型、劳动适龄人口所占比重和人均 GDP 的 VAR 模型、少儿人口所占比重和人均GDP 的 VAR 模型、人口城镇化率和人均 GDP 的VAR 模型、净迁移人口数和人均 GDP 的 VAR 模型。

　　人口总量和人均 GDP 的 VAR 模型表达式为：


    由于上面平稳性检验中不包含截距项和斜率项，所以（ 1） 中没有包含截距项和斜率项。其他两两变量间的 VAR 模型表达式与（ 1） 类似。变量已经确定后，需要进一步确定 VAR 模型的滞后阶数，VAR 模型滞后阶数的选择主要采用 AIC 准则和 SC 准则进行。用 AIC 准则和 SC 准则确定最优滞后期的一个标准是，最优滞后期应使两个准则的数据最小。上述变量中对 VAR 模型滞后阶数的选择过程见表 2【表2】

　　
　　表 2 中可看出模型中滞后阶数为 2,即可建立VAR（ 2） 模型。进一步，对 VAR（ 2） 模型做 AR 根的图形，所有模型的特征根都在单位圆内，说明 VAR 系统是稳定的。

　　（ 三） 协整关系检验协整是考察两个或多个变量之间的长期平稳关系，因本文针对的是两个变量模型的检验，可以运用Engle - Granger 两步法进行检验。Engle - Granger 两步法的第一步，用 OLS 方法估计下列方程： Yt= αXt+εt得到Y^t= α^Xt,并计算残差e^t= Yt- Y^t,第二步，检验e^t的单整性，检验e^t单整性的方法为 ADF 检验。若残差序列是平稳的，则可确定变量之间存在长期稳定的协整关系。通过两步法的检验，残差序列的二阶差分序列 ADF 检验值均小于临界值，残差序列是稳定序列（ 见表 3）【表3】

　　
　　（ 四） 脉冲响应分析在众多情况下，VAR 模型中的各个等式中的系数并不是我们所关注的对象，其主要原因就是 VAR模型系统中的系数往往非常多； 另一方面如果考虑整个 VAR 模型系统中的互动关系，就会认识到其实单个系数只反映了一个局部的关系，并不能够捕捉全面复杂的动态过程，但是很多时候我们往往希望得到一个变量对另一个变量的全部影响情况。在这种情况下 VAR 模型中的系数作用就不是很大了，而与 VAR 相关的脉冲响应函数却能够全面的反映各个变量之间的动态关系。

　　脉冲响应函数用来衡量来自随机扰动项的一个标准差冲击对内生变量的当前值和未来值的影响。

　　下图（ 图 1 -1 至图 1 -14） 是基于 VAR（ 2） 的脉冲响应函数曲线，横轴代表响应函数的追踪期数，纵轴代表因变量对解释变量的响应程度。图中的实线为响应函数的计算值，虚线为响应函数值正负两倍标准差的偏离带。图 1 -1 反映了人口总量对经济发展的响应情况，人口总量对经济发展一开始表现出负的响应，这种负响应在前 4 期较大，在第 4 期达到最大，作用力随后有所下降，到第19 期，人口总量对经济发展表现出正的响应，并且这种响应在逐步增大。这说明一开始人口总量的增大对经济增长存在着抑制作用，但从长期来看，人口总量的增加会促进经济的增长。

　　图 1 -2 和图 1 -3 分别反映了经济发展对人口总量和人口增长率的响应，两者响应模式类似，经济发展对人口总量和人口增长率一开始表现出负的响应，从第 2 期开始出现正的响应，并且正的响应有所波动，但总体有增长的趋势。这说明开始经济增长会抑制人口总量和人口增长率的增长，但从长期来看，经济增长会促进人口总量和人口增长率的增长。图1 - 4 反映了人口增长率对经济发展的响应，两者表现为正的响应，并有平稳增长的趋势。说明人口增长率上涨会促使经济增长。图1 -5 反映了经济发展对老年人口比重的响应，经济发展对老年人口比重表现出正的响应，在前两期，作用力上升，第2 期到第5 期，作用力下降，从 6 期开始，作用力又开始持续上升。图1 -6 反映了老年人口所占比重对经济发展的响应，前两期，响应值为零，从第三期开始，经济发展的变化对老年人口比重表现为正的响应，并缓慢上升并趋于稳定。图1 -7 表明经济发展对劳动适龄人口所占比重表现为正的响应，从开始的上升到逐步趋于稳定。图 1 -8 表明，劳动适龄人口比重的变化对经济发展的作用力为稳步上升趋势，到第 10 期仍然没有达到冲击的峰值，说明劳动适龄人口对经济发展的冲击具有持久性并且作用力持续增加。图 1- 9 表明经济发展的变化对少儿人口比重的响应，从1 到 4 期，为正的响应，并逐步下降，从第 5 期开始，为负的响应，并逐步上升。图 1 -10 表明少儿人口比重对经济发展的响应，从 1 到 5 期为负的响应，从 6期开始为正的响应，并逐步上升。图 1 -11 表明经济发展的变动对城镇化率的响应，影响较为微弱，1 到7期为弱的正响应，8 到 10 为微弱的负响应。图 1 -12表明城镇化率的变化对经济发展的响应为正的响应，并持续上升，到第 10 期也未达到峰值。图 1 -13表明经济发展的变化对净迁移人口的响应，前5 期为正的响应，并逐渐下降，6 到 9 期为负的响应，第 10期开始又有正的响应。图 1 - 14 表明净迁移人口的变化对经济发展的响应为负响应，作用力持续缓慢上升并趋于稳定。

　　（ 五） 方差分解分析脉冲响应函数能够捕捉到一个变量的冲击因素对另一个变量的动态影响路径，而方差分解可以将VAR 系统中的一个变量的方差分解到各个扰动项上。因此方差分解提供了关于每个扰动因素影响VAR 模型内各个变量的相对程度。

　　从表 4 中可看出，人口总量、人口自然增长率和老年人口所占比重对经济发展的影响很小，经济发展标准差的绝大部分由自身承载，人口总量的作用没有达到 1%,人口自然增长率的作用也没有达到5% ,老年人口所占比重的作用没有达到 10% .而劳动适龄人口所占比重、少儿人口所占比重、城镇化率对经济发展的影响很大，都具有显着的影响，劳动适龄人口所占比重对经济发展的影响从最开始的影响份额 15.197%,逐年增加到第 10 期的 53. 33%.少儿人口所占比重对经济发展的影响从最开始的影响份额 16.22%,减少到第 5 期的 9. 14%,又逐年增加到第 10 期的 55. 3%.城镇化率对经济发展的影响份额从 12. 45% 逐年增加到第 10 期的 48. 75%.净迁移人口对经济发展也有一定的影响，从最开始很微弱的影响，影响份额 0. 335% 逐期增加到第 10 期的 20.83%.另一方面，经济发展对人口总量、人口自然增长率、老年人口所占比重、净迁移人口有着显着的影响。其中经济发展对人口总量的影响份额从38. 55% 增长到 77. 08% ,经济发展对人口自然增长率的影响份额从 0. 33% 增长到 72. 7%,经济发展对老年人口所占比重的影响份额超过 80%,经济发展对净迁移人口的影响份额也超过 50%.经济发展对劳动适龄人口所占比重也有一定的影响。经济发展对少儿人口所占比重、城镇化率的影响微弱。

　　四 结论及对策建议
　　
　　（ 一） 研究结论
　　综上所述，广东省人口发展与经济增长之间存在着长期稳定的关系。广东省人口总量、人口增长、人口年龄结构、城乡结构、人口迁移与经济增长之间具有相互影响关系。广东省人口总量、人口增长率的增大与经济增长之间的关系表现为，一开始相互间会有反向的抑制作用，但从长远来看，相互间有着促进作用，但是这种作用力会存在差异，人口总量、人口增长率的变化对经济增长的作用力较弱，而经济增长对人口总量、人口增长率的作用力较强。老年人口所占比重、劳动适龄人口所占比重与经济增长之间的关系表现为正向的关系，老年人口所占比重对经济增长影响较弱，经济增长对老年人口所占比重影响较强。而劳动适龄人口所占比重与经济增长之间关系较强，但经济增长对劳动适龄人口所占比重的影响程度弱于劳动适龄人口所占比重对经济增长的影响程度。城镇化率对经济增长有着明显的促进作用，而经济增长对城镇化率影响很小。经济增长对净迁移人口的影响强于净迁移人口对经济增长的影响。
　　
　　这说明人口数量的增长对经济的增长并不能带来明显的促进作用，两者正向的关系主要表现为劳动适龄人口的增大对经济的增长所带来的拉动作用。而广东经济增长对人口总量、人口增长率的作用力较强，这可能跟广东省产业技术水平较低，劳动密集型产业较多，而劳动密集型产业对人口的需求，特别是适龄劳动人口的需求较多有关。另外，从 20世纪70 年代末开始，我国开始实行计划生育政策，我国生育率急剧下降，由于生育率的下降，致使我国人口老龄化速度加快，提前步入老龄化社会，但对于广东省来说，由于开放的经济、发达的经济吸引了内地很多劳动适龄人口的务工，2010 年和 2011 年的数据表明，广东省 65 岁以上人口所占比重都为 6. 8%,还没有到达老龄化社会，而全国的数据表明 2010 年 65岁以上人口所占比重为 9. 12%,2011 为 8. 87%.因而庞大的外来劳动适龄人口对广东省经济的发展起到了促进作用。而老年人口的变化也将会促进老年产业的发展，如老年医疗保健服务业，老年家庭产业，老年保险业，老年娱乐业等，而这些行业以第三产业为主，广东省第三产业较为发达，对经济增长的贡献率 2011 年达到 45. 3%,因而，从总体上来说，广东省经济发展与老龄人口、劳动适龄人口所占比重的关系表现为正向的促进作用。经济的快速发展对外来人员的吸引力也会逐渐加强。而庞大的外来人员由于其受教育水平普遍不高，主要集中在劳动密集型行业，这跟广东省长远的可持续发展策略，依靠技术进步促进经济发展不相适应，因而净迁移人口对经济的发展有着一定的抑制作用。经济发展的特定阶段，要求人口城乡结构做出相应的变动，城乡人口比重客观上应与经济发展水平同步，同步的城镇化率有利于促进地区经济的快速发展，广东省城镇化率的变化促进了经济的发展，但是较高经济的发展水平没有伴随较高的城镇化水平，城镇化速度落后。

　　（ 二） 对策建议
　　1. 加快推进城镇化进程，走新型城镇化道路。遵循城镇化发展的客观规律，做好城镇化建设规划，推动人口、资源、产业向城镇集中。坚持走科学发展，集约高效，环境友好，社会和谐，大中小城市和小城镇协调发展的新型城镇化道路。

　　2. 大力发展老年产业，缓解老龄化的趋势所带来的压力。老年产业，如老年医疗保健服务业，老年家庭产业，老年保险业，老年娱乐业等，由于没有消耗太多自然资源，对环境不会产生大的危害，另外，老年产业的发展从一定程度上可以增加二三产业对劳动力的吸纳能力，解决就业问题，也有利于缓解老龄化趋势的加快对经济负向的影响，最终促进经济快速发展。

　　3. 引导外来人口有序流动，加强他们再教育的机会。广东省经济的快速发展，吸引了大量的外来务工人员，但是这些人员由于在自身素质和责任感的限制下，对经济的发展可能存在着抑制作用，因而我们应该在为流动人口服务的同时，给予他们职业技能培训的机会，再教育的机会，解决好他们就业、医疗、社会保障及子女受教育的问题，树立他们主人翁的意识，以保障人口的有序流动。

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