經濟發展對人口老齡化的影響
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(一)經濟發展對人口老齡化的影響人口老齡化是老年人口在總人口中所占比重不斷加大的動態過程，根據AdolpheLandry和WarrenThompson的人口轉變理論，經濟發展到一定階段后，人類出生率會下降，人口預期壽命會延長，從而造成人口老齡化。主要原因為:首先，隨著經濟發展到達一定階段后，孩子生育和撫養成本將增加，從而導致人們生育觀念的改變和出生率的下降。生育和撫養孩子的成本主要包括:生育和撫養孩子支出的費用、付出的體力與精力以及機會成本。隨著經濟發展的加速，社會和經濟體制發生巨大變化，現代生產技術對低素質勞動力的排斥，使得人們對子女健康、營養和教育更加重視，生育和撫養子女所花費的成本將大大提高;此外，婦女受教育和就業機會的增加也提高了婦女生育和撫養子女的機會成本。生育和撫養孩子成本和機會成本的提高往往導致出生率的下降，這一影響在我國城市工薪階層中尤為明顯。其次，經濟發展使社會擁有更多的財富來建立和完善退休和社會保障制度，消除人們對老年生活保障的憂慮，改變了人們“養兒防老”的生育觀念，往往也導致了人口出生率的下降。最后，經濟發展往往帶來更好的公共醫療衛生服務和更好的生產生活條件，增強了人們的治病、抗病能力，往往導致人口死亡率的下降和老齡人口的增加(見圖1)。
(二)技術進步對人口老齡化的影響技術進步對人口老齡化具有十分重要的影響。首先，技術進步為解決老年贍養問題創造了重要的條件。人口老齡化會增加社會贍養的負擔，必須有大量的物質財富作為基礎，而物質財富的創造在人口老齡化的背景下只有依靠技術進步來實現，此外，技術進步使得老年人口也可以參加一定的勞動，創造社會財富。反過來說，沒有技術進步的支持，老年人口贍養的問題就無法解決，從而也就很難出現老年人口在總人口中不斷加大的現象。因此，沒有術進步創造贍養老年人口的財富，人口老齡化的現象是不會發生的，技術進步往往才是各國家和地區人口老齡化的重要原因，這也是為什么西方國家在工業革命之前沒有出現人口老齡化現象的主要原因。其次，現代節育技術、方法的發明和普及，為降低出生率創造了條件。最后，現代醫療技術、生物技術、生命科學技術、遺傳基因工程技術的進步大大降低了人口死亡率，使得人口預期壽命有較大幅度的延長。由此，我們似乎發現，經濟發展、技術進步將會對人口老齡化產生正向的影響。當然，真實經濟社會里，由于比較復雜的各種關系，比如經濟發展對生態環境造成影響從而導致人口死亡率特別是老年人口死亡率的提高和人口預期壽命縮短等，會造成對人口老齡化負向的影響。此外，一國經濟發展方式和技術進步結構也會對人口老齡化產生影響。
二、模型設定、指標度量和數據說明
(一)模型設定本文旨在考察經濟發展、技術進步與人口老齡化之間的關系。因此本文先利用收集到的樣本數據，作出了經濟發展、技術進步與人口老齡化之間的散點圖(見圖2、圖3)，根據圖2、圖3可知，經濟發展、技術進步與人口老齡化之間存在明顯的正相關，即經濟發展、技術進步程度越高，人口老齡化程度也越高。為了防止不隨時間而改變的遺漏變量對模型造成影響，設定為其他不可觀測的因素，基于此，本文將模型設定為:其中，at、βi、λi和γi為參數，ζit為隨機誤差項;lnold、lnrgdp和lntechnlogyit為上文中提到的人口老齡化、經濟發展和技術進步，為一組控制變量。根據已有的研究成果，主要的控制變量是影響人口老齡化的其他因素，在本文中我們選取了第二產業增長率(Second－R)和第三產業比重(Third_I)兩個變量作為控制變量。選取這兩個指標的原因在于，人口結構往往和產業結構有很大的關系，在第一產業為主的農耕社會，需要大量的青壯年勞動力來從事農業勞動，人口老齡化程度往往較低，而第二產業和第三產業較為發達的國家和社會其人口老齡化程度往往較高，為了避免多重共線性，沒有將第一產業的比重和增長率作為控制變量，并且由于第二產業和第三產業比重之間也存在一定的此長彼消的關系，因此指標選用了第二產業增長率和第三產業比重。(二)指標度量和數據說明關于經濟發展、技術進步和人口老齡化的指標度量，我們選用了各文獻普遍通用的做法，用人均GDP，即GDP總量/人口總數，作為度量經濟發展的指標，記為rgdp;用專利受理數量作為度量技術進步的指標，記為technology;用老年撫養比，即人口中非勞動年齡人口數中老年部分對勞動年齡人口數之比，用(65歲以上人口數/15～64歲人口數)*100%計算得到，作為度量人口老齡化的指標，記為old;各原始數據分別取自歷年《中國統計年鑒》、《中國人口統計年鑒》、《中國科技統計年鑒》2000～2010年②相對應的各省、市、自治區的面板統計數據③。為了減緩數據的波動和消除可能存在的異方差，以及得到變量間的彈性系數，我們對所有變量進行了對數化處理，處理后的變量分別記為lnrgdp、ln-technology和lnold，處理后數據的描述性統計量見表1。
三、實證分析
(一)各自變量相關性分析表2是本文中的自變量相關系列矩陣，從表中可以看出，經濟發展和技術進步之間相關系數最大，為0.4900，其他變量之間的相關系數均很小。綜合來看，不存在嚴重的多重共線性，而且本文中所用數據為省際面板數據，利用面板數據進行參數估計能夠較好地克服多重共線性問題。此外，我們還測算了自變量的方差膨脹因子值，結果顯示，各自變量方差膨脹因子值均小于10，表明各變量不存在多重共線性的問題。
(二)模型估計結果及分析面板數據模型有三種基本回歸類型:固定效應模型、隨機效應模型和普通混合回歸模型。從圖4中看出，各省份被解釋變量人口老齡化存在著嚴重的個體效應，而且固定效應F檢驗和隨機效應xt-test0檢驗都表明固定效應和隨機效應估計結果更優于普通混合回歸模型，統計量結果見表3。為了確定選擇固定效應模型估計還是隨機效應模型估計，我們進行了Hausman檢驗，結果表明，在5%的顯著水平下均不能拒絕系數無系統性差異的原假設，選擇隨機效應模型更為合適。由于隨機效應模型本身已經較大程度地考慮了自相關問題，因此本文不用再考慮自相關問題。考慮到可能存在的內生性問題，我們用滯后一期的經濟發展和滯后一期的技術進步作為工具變量進行了隨機效應模型估計，并對估計結果與隨機效應模型原估計結果進行了Hausman檢驗，結果表明兩者估計結果并未有差異。因此，用隨機效應模型估計結果作為分析經濟發展和技術進步對人口老齡化的影響是合適和可靠的。從隨機效應模型估計結果來看，控制變量與預期一致，即第二產業增長率和第三產業比重的增加會導致人口老齡化的增長，這種影響是顯著的。從考察的重點，即經濟發展和技術步來看，經濟發展每增長1%，人口老齡化會增長0.035%;技術進步每增長1%，人口老齡化會增長0.041%，且這種影響均是顯著的，這與理論部分推演的結果趨于一致。
四、結論與啟示
本文通過經濟理論推演和實證分析表明，經濟發展和技術進步對人口老齡化有著顯著的正影響，隨著經濟發展和技術進步，人口出生率和死亡率均會呈現下降趨勢，人口老齡化會越來越明顯。基于此結論，我們認為，降低出生率、控制人口總量可以通過增加教育投入、大力發展人力資本促進經濟持續發展和技術進步的方式來實現。
作者：姚雪松王志勇單位：華南師范大學經濟與管理學院廣東技術師范學院天河學院
