年龄结构范文

导语：如何才能写好一篇年龄结构，这就需要搜集整理更多的资料和文献，欢迎阅读由公务员之家整理的十篇范文，供你借鉴。

篇1

一、指标设计与数据选择

选用老年抚养比、少儿抚养比为人口年龄结构指标，鉴于居民消费支出及房价时间序列波动会受到物价、收入等共同因素影响，为了客观反映居民消费及房价，本文选择居民消费支出倾向、居民消费率、恩格尔系数反映居民消费，住宅商品房房价收入比反映房价相对波动和泡沫，相关研究变量如表1所示。样本为2000—2011年数据，来源于《中国统计年鉴》、《中国人口和就业统计年鉴》以及中国经济与社会发展统计数据库，其中城镇少儿抚养比、城镇老年抚养比是根据城市和镇的相关人口调查统计数据汇总计算得到。

二、广西城镇人口年龄结构、房价与居民消费的实证分析

1.灰色关联度分析时间序列的回归、格兰杰检验、协整等传统方法对样本量要求较高，而灰色关联分析方法要求样本容量可以少到4个，对非平稳序列及无规律数据同样适用，为此，本文采用灰色关联分析方法对广西城镇人口年龄结构、房价与居民消费的关系进行实证。灰色关联分析的基本思想是：确定参照数列（被解释变量）以及被比较数列（解释变量），将指标原始观测数进行无量纲化处理，计算关联系数、关联度以及根据关联度的大小对被比较指标进行排序，与参考数列关联度越大的被比较数列与参考数列的关系越紧密，一般认为分辨率为0.5时，关联度大于0.6则被比较序列与参照序列有显著关联，越接近1则被比较序列与参照序列的关联度越强，因素影响越大。本文以人口抚养比、房价收入比为被比较因素数列，用居民消费率、居民消费倾向、恩格尔系数代表居民消费参考列，各序列关联度如表2。老年抚养比显著影响城镇居民消费率，而城镇少儿抚养比及房价收入比影响不显著；少儿抚养比及房价收入比显著影响居民消费倾向，而老年抚养比无显著影响；少儿抚养比及房价收入比也显著影响恩格尔系数，老年抚养比影响不显著。考虑到人口年龄结构对居民消费影响的理论，选择以房价收入比为参考列，计算其与人口抚养比的关联度如表3，少儿抚养比显著影响房价收入比，而老年抚养比不显著。由此可见，房价收入比与少儿抚养比一致表现为对居民消费倾向及恩格尔系数的显著影响，一定程度上也源于少儿抚养比与房价收入比的显著关联。

2.时间序列分析本文对各时间序列数据进行对数处理以克服异方差性，单位根检验结果如表4所示，仅居民消费率与少儿抚养比是平稳序列，但上述关联度分析已显示二者无显著关联，故不再继续分析。居民消费倾向、恩格尔系数、房价收入比、老年抚养比为一阶平稳序列，且老年抚养比与居民消费倾向、恩格尔系数、房价收入比无显著关联，也不再继续分析，而房价收入比与居民消费倾向、恩格尔系数有显著关联，采用EG两步法做协整分析，城镇居民恩格尔系数与房价收入比的协整关系不显著，而城镇居民消费倾向与房价收入比则存在显著协整关系，且模型拟合效果好，房价收入比对居民消费倾向有长期正影响，房价上涨体现了显著的财富效应，房价收入比的短期变化对居民消费倾向正影响不显著，居民消费倾向实际值与长期均衡值的差距有70%得到纠正。在人口年龄结构对房价的影响机制方面，广西少儿抚养比与房价收入比的显著关联，但二者不是同阶单整，而老年抚养比与房价收入比无关，表明住房需求对房价的影响机制显著，生命周期假说关于老年抚养比对房价的负影响机制不显著，这是因为小孩多的家庭可能会有更多住房需求，而老年人较少以房养老。

篇2

关键词：抚养比；经济增长；“人口红利”；社会福利；Ramsey模型

引言

人口年龄结构问题是各个国家面临的共同问题。中国2000年老年人口比例达到7.0%，进入老龄化社会。此后，这一比例不断上升，2009年达到8.5%，9年间，上升了1.5个百分点。2010年～2050年间，这一比例还会保持单调递增的增长态势。预计到2050年，中国老年人口比例将达到25%左右，老年人口数量将达到约3.3亿。这一比例意味着1/3的老年抚养比，即3个劳动力抚养1个老年人。美国、日本、德国等发达经济体也面临相同的问题。人口年龄结构的这种转变势必对经济和社会产生影响，而人口年龄结构如何影响经济增长和社会福利是我们最为关注的问题之一。

“人口红利”理论通常被用来回答这一问题，即高抚养比有利于经济增长，低抚养比制约经济增长。国内学者的相关研究中，“人口红利”理论是基本分析框架，即从人口抚养比来考察人口年龄结构与经济增长的关系。应该说，“人口红利”理论是一个很好的分析切入点，但它也存在着很多不足：第一，整个理论框架建立在定性分析基础之上，缺乏现代经济学的数理模型基础，只能做定性分析，而不能做计算；第二，人口年龄结构通过多个渠道影响经济增长，这种影响是间接影响，但在“人口红利”理论中，这种间接影响我们是看不到的；第三，缺乏一个社会福利分析框架。我们只知道高抚养比不利于经济增长，但高抚养比条件下的社会福利如何，我们则不得而知。

OLG模型通常被用来研究人口年龄结构问题。虽然这一模型提供了一个新的宏观经济学分析框架，但在解决人口年龄结构问题时，它也存在一些致命的不足：第一，模型中没有人口年龄结构这一变量，只能通过出生率的变动间接描述，不能建立人口年龄结构与其他宏观经济变量的直接函数关系；第二，随着代数的增加，求解非常困难，通常需要数值模拟才能得到结论；第三，在连续的OLG模型中，对死亡率、出生率等设置了过多的假设，不能模拟实际人口年龄结构变动对经济变量的影响。

我们从另一个宏观经济学基础模型――Ramsey模型出发来寻找答案。在OLG模型中，不同代人具有不同的经济活动轨迹。这个结论的重要前提是不同代人的经济行为完全独立，而在现实生活中，经济活动的最小单元通常为家庭，而家庭一般由老中青三代人组成，这也是整个社会的基本年龄结构。家庭成员经济行为相互影响，存在资产的相互流动。在一个更为极端的假设下，我们可以假设社会中的人是同质的，唯一的差异在于是否参加劳动。在这种情况下，我们可以从Ramsey模型出发来建立基本的理论分析框架。

篇3

摘要：论文以1999―2009年的省际面板数据为样本，对人口年龄结构、财政影响与高储蓄率的关系进行了实证分析。研究发现：（1）影响我国高储蓄率的主要因素不是人口年龄结构，而是经济体的转型特征。（2）人口年龄结构对我国储蓄率的影响存在着明显的城乡差异，其中少儿抚养比对城镇居民储蓄率的影响为负，而对农村居民储蓄率的影响为正；老年抚养比对城镇居民储蓄率的影响为正，而对农村居民储蓄率的影响为负。（3）财政收支比重对城乡居民储蓄率的影响也存在着明显的差异，税收规模对城镇居民储蓄率的影响为正，而对农村居民储蓄率的影响为负；支出规模对城镇居民储蓄率的影响为负，而对农村居民储蓄率的影响为正。上述发现对于中国未来的改革取向具有重要的启示。

关键词：人口年龄结构；财政影响；储蓄率

Population Age Structure, Fiscal Policy and High Saving Rate in China

WANG Qilinga, LAI Xiaoqionga，b

(a. School of Economics; b. Wang Yanan Institute for Studies in Economics, Xiamen University, Xiamen, Fujian 361005, China)

Abstract：This paper uses the sample of provincial panel data for 1999―2009 to make an empirical study of the relationship between population age structure, fiscal effect and high saving rate. The findings are as follows: (1) The main determinant of high saving rate in China is not population age structure, but the transitional features of the Chinese economy. (2) There is a distinct urbanrural difference in the effect of population age structure on saving rate, in that child dependency ratio has a negative impact on urban household saving rate and a positive one on rural saving rate, while oldage dependency ratio has a positive impact on urban household saving rate and a negative one on rural saving rate. (3) There is also a marked disparity in the effect of the share of fiscal revenue and expenditure on household saving rate. The scale of taxation has a positive effect on urban saving rate and a negative one on rural saving rate, while the scale of expenditure has a negative effect on urban saving rate and a positive one on rural saving rate. The above findings provide important reference for China’s future reform.

Key words：population age structure; fiscal effect; saving rate

一、引 言

近些年来，中国保持着非常高的国民储蓄率，2008年的数据已达到523%，较1992年增加1201%。从变化趋势来看，国民储蓄率自20世纪90年代初期开始有所下降，到2000年开始呈现较为明显的递增走势，从2000年到2008年，国民储蓄率年均增长392%。根据国家统计局公布的资金流量表可知，居民储蓄率从2000年的165%增加到2008年的2249%，年均增长408%；企业部门储蓄率从2000年的1565%增加到2008年的216%，年均增长476%；政府部门储蓄率从2000年的636%增加到2008年的821%，年均增长587%。从部门的截面贡献来看，中国的高储蓄率主要是由居民和企业两个部门带动起来，政府储蓄虽然近几年增长迅猛，但所占比例较小。持续高位运行的储蓄率受到了西方国家的责难，在后危机时代中国强劲增长的背景下，一些西方学者抛出了“中国经济责任论”和“储蓄国责任论”，由此引发了又一轮讨论中国高储蓄率问题的热潮。中国的储蓄率为什么这么高？学术界就这个问题给予了不同视角的解释，如人口结构因素［1］［2］［3］［4］［5］、经济增长因素［6］［7］、预防性储蓄［8］［9］［10］［11］［12］、男女比例失衡［13］、部门贡献角度的分析［14］［15］等。

Kraay（2000）通过实证分析，表明未来收入增长率与食品占家庭消费支出之比均对农村居民储蓄率有负向影响，而人口抚养比和未来收入的不确定性却未对其构成影响。［1］Modigliani和Cao（2004）运用时间序列数据研究表明，人口抚养比、经济增长率与通货膨胀率这些变量均对居民储蓄率有明显的正向影响。［2］由此看来，Kraay（2000）与Modigliani & Cao（2004）在人口抚养比对居民储蓄率影响的结论是不一致的。Horioka和Wan（2007）在上两篇文献的基础上重新对中国储蓄率的影响因素做了深入分析，结果表明：（1）收入增长率对居民储蓄率的影响为正，且系数较为显著。（2）人口年龄结构对储蓄率并未产生明显的影响。［3］

在较近的国内文献中，杨继军（2009）和汪伟（2009）的研究较具代表性。杨继军（2009）研究表明，经济增长率对储蓄率有正向影响，且系数显著；人口抚养比对储蓄率有负向影响，且人口抚养比每下降1 个百分点，储蓄率就增加0124 个百分点；由于人口抚养比的弹性远大于经济增长率的弹性，故人口抚养比是决定储蓄率的主要因素。［4］汪伟（2009）通过实证检验发现，中国的高储蓄率主要是由两个急剧转变的政策共同作用所致：（1）是从20世纪70年代后期实施的改革开放，以1978年为界，人均收入增长率的均值由1953―1977年的55%上升到1978―2006年的96%，经济增长率与储蓄率的变动基本一致。（2）是人口政策的转变，20世纪70年代我国开始实行计划生育政策，这对储蓄率的积累产生了巨大影响，这一转变使得中国迅速实现了人口转型，并通过“人口红利”的集中释放带来高储蓄。经济增长与劳动年龄人口的大幅增加互相影响，又进一步提高了储蓄率。［5］

中国人口年龄结构与高储蓄率的关系到底是怎样的？

图1描述了1995―2008年期间国民储蓄率与总人口抚养比的变动关系，根据该图可知，2000年是这一变化的转折年份，Kraay（2000）与Modigliani & Cao（2004）在人口抚养比方面的矛盾性可能与他们的数据区间不同有关，同时根据该图可知，杨继军（2009）对2002―2007年短期的分析是合理的，即人口抚养比与储蓄率呈现了负向关系。另外，由图2和图3可知，人口年龄结构与居民储蓄率的关系有着明显的城乡差异，特别是在城镇地区，杨继军（2009）的结论“人口抚养比对储蓄率有负向影响”在这里被分解为，少儿抚养比对储蓄率有负向影响，而老年抚养比对储蓄率却有着正向影响。为了更为全面的考察这二者的关系，本文借鉴Horioka和Wan（2007）的研究方法，同时考察少儿抚养比和老年抚养比对储蓄率的影响关系，特别关注2000年以后的数据特点。另外，我国是一个由计划经济向市场经济转型的国家，在这个转型过程中，财政手段的影响举足轻重，例如税收与财政支出会影响消费、投资与进出口，因此居民储蓄就会因这种影响而发生波动，从这个角度讲，财政政策特别是税收规模或支出规模就会直接或间接地影响储蓄率。基于上述原因，本文引入财政政策这一变量，来进一步考察人口年龄结构与居民储蓄率的关系，以及财政政策所带来的影响。

图2城镇居民储蓄率与少儿、老年抚养比的关系图3农村居民储蓄率与少儿、老年抚养比的关系二、变量、数据与方法

由于本文要考察人口年龄结构对居民储蓄率的影响，同时纳入财政政策，故被解释变量分别选择城镇居民储蓄率（saving rate of city）和农村居民储蓄率（saving rate of rural），以区分城乡差别的特点。在解释变量里面，我们首先选择人口抚养比作为人口年龄结构的衡量指标，依据Horioka和Wan（2007）具体选用少儿抚养比（young_foster）和老年抚养比（old_foster），以考察不同非劳动年龄抚养比的差别，这里少儿抚养比是指某一地区中少年儿童人口数与劳动年龄人口数之比，通常用百分比表示，以反映每100名劳动年龄人口要负担多少名少年儿童。老年抚养比是指某一地区中老年人口数与劳动年龄人口数之比，用以表明每100名劳动年龄人口要负担多少名老年人，老年人口抚养比是从经济角度反映人口老化社会后果的指标之一。其次，我们选择政府收入占GDP之比（rev_rate）和政府支出占GDP之比（sp_rate），以反映政府财政政策对储蓄率的影响。以上解释变量为核心变量，在此基础上引入其他控制变量X，计量模型如下：

saving rate of city=a1×young_foster+b1×old_foster+c1×rev_rate+d1×sp_rate+M1×X+e1

saving rate of rural =a2×young_foster+b2×old_foster+c2×rev_rate+d2×sp_rate+M2×X+e2

在控制变量的选择方面，首先，根据发展经济学的观点，一国在工业化的过程中应该有必要的储蓄率保证，因此这里引入GDP增长率（gdp_growth_rate）；其次，由于我国是一个转型国家，故应该纳入表征转型特点的指标，故引入第三产业比重（third_ratio）和二三产业比（trans_rate）以控制转型国家数据模型的稳健性；再次，从微观角度来看，居民储蓄率同人口自然增长率有着一定的关系，故这里引入人口自然增长率（natural_rate）；此外，不同地区城市化水平有着明显的差异，这里将纳入城市化指标（urban_rate），具体使用地区城市人口占地区总人口比重来测度。

以上变量所需数据均来源于CEIC数据库以及《中国统计年鉴》，数据区间为1999―2009年，原因是：（1）由于本文考察财政政策影响，受个别省份的财政收支数据的限制，省际财政收入与财政支出从1999年开始有完整的统计数据，从而保证了31个省市自治区的完整度。（2）Modigliani和Cao（2004）等文献主要考察了2000年以前的情形，这里为了对比其结论的代表性以考察2000年以后的情形为主。（3）根据图2和图3可知，分析2000年以后的数据特点更能揭示出人口年龄结构与中国高储蓄率的真实相关性。

本文使用31个省市自治区的面板数据来考察人口年龄结构对储蓄率的影响，在这个影响机制中，特别引入了财政收支比重，以分析当财政政策发生变化时，人口年龄结构的储蓄效应是否受到明显的影响。具体而言，根据杨继军（2009）的结论，人口抚养比对储蓄率有负向影响，这个由图1就可看出，但再观察图2和图3就会发现，少儿抚养比与老年抚养比的储蓄效应是截然相反的，并且这个特点在城镇地区极为明显，那么这个差异是否与财政政策的变化有关联？不同地区的地方财政情况有明显的差异，因此本文再引入省际财政收支比重，以考察财政手段是否构成对“非劳动年龄抚养比的城乡储蓄效应”这一传导机制的影响。

三、实证结果与分析

我们使用省际面板数据来考察人口年龄结构、财政影响与储蓄率的关系，根据Hausman检验，本文只报告固定效应，结果如表1所示。

模型（1）和（2）为基本回归方程，意在分别考察忽略财政政策时的少儿抚养比与老年抚养比对城镇和农村居民储蓄率的影响。然后引入控制变量：GDP增长率、第三产业比重、二三产业比、人口自然增长率以及城市化水平五个指标，同时引入财政收入比重与财政支出比重，形成模型（3）和模型（4），以考察两种抚养比，以及财政政策调整对城镇居民和农村居民储蓄率的影响。进一步地，本文通过引入财政收入比重与少儿抚养比、财政收入比重与老年抚养比、财政支出比重与少儿抚养比、财政支出比重与老年抚养比的交叉项来考察财政政策影响的强弱，针对城镇居民与农村居民储蓄率分别形成模型（5）、（6）、（7）和（8），并且计算财政收支规模的最优门限值，为后面的财政收支区间分析作准备。

根据模型（1）和（2）可知，少儿抚养比与老年抚养比对城乡居民储蓄率的影响系数均非常显著，少儿抚养比对城镇居民储蓄率的影响为负，而老年抚养比对城镇居民储蓄率的影响为正，两种抚养比的储蓄效应形成巨大反差，这与图2所显示的特点是一致的；少儿抚养比对农村居民储蓄率的影响为正，而老年抚养比对农村居民储蓄率的影响为负，这个情况刚好与城镇居民储蓄率相反，这说明人口抚养比的储蓄效应存在明显的城乡差异。

为了稳健性起见，模型（3）和（4）引入财政收入比重与财政支出比重，同时加入了5个控制变量，少儿抚养比对城镇居民储蓄率的影响系数由原来的-0472增加至-0276，老年抚养比对城镇居民储蓄率的影响系数由原来的0602减小至0575；少儿抚养比对农村居民储蓄率的影响系数由原来的0373增加至051，老年抚养比对农村居民储蓄率的影响系数由原来的-0559减少至-0781。数据虽有少许变化，但总体上仍在1%的水平上显著，且与原来的影响方向一致，说明人口抚养比对城乡居民储蓄率的影响作用是稳健的，这与Horioka和Wan（2007）的分析结果相反。当引入控制变量后，在影响城乡居民储蓄率的几个因素中，最为突出的是二三产业比，它对城镇居民储蓄率与农村居民储蓄率的影响系数分别为881和685，前者在1%的显著水平上通过检验，后者在10%的显著水平上通过检验，其次是少儿抚养比与老年抚养比。这说明影响城乡储蓄率的主要因素是二三产业比，它衡量了不同地区的转型特点对储蓄率的积累特性，其中的第三产业比重在城镇居民储蓄率的影响中系数较为显著，但在农村居民储蓄率的影响中并不显著，由此可知二三产业比更适合控制转型特征。在模型中，GDP增长率在城镇方面通过了显著性检验，而农村方面却未通过检验，为此我们对模型（3）和（4）做了GLS回归，结果表明，该系数的t值概率分别为0509和0031，城镇居民方面未通过检验，而农村居民方面却较为显著，这个城乡差异不足以说明GDP增长率对储蓄率的影响，这与Horioka和Wan（2007）的结论相反。城市化水平对城镇居民储蓄率的影响系数较为显著，而对农村居民储蓄率的影响系数却不显著，这说明，城市化的储蓄效应只在城镇地区较为明显，而在农村地区不明显，这个结论也是显而易见的。

考虑财政政策影响的情况，城镇储蓄率方面，引入的财政收入系数为0644，财政支出系数为-0706，两个系数均在1%的水平上显著，易见收入规模的扩张有利于城镇居民储蓄率的增加，而支出规模的扩张却会导致储蓄率的下降，且幅度较大。农村储蓄率方面，少儿抚养比与老年抚养比的系数也较为显著，系数正负与模型（2）和（4）一致，在引入的5个控制变量中，只有二三产业比和人口自然增长率通过了显著性检验，引入的财政收入系数为-0415，而财政支出系数为0748，容易发现这与城镇储蓄率的情形正好相反。根据模型（3）和（4）可知，引入财政收支比重后，少儿抚养比与老年抚养比对城乡储蓄率的解释力度仍较强，同时财政收支对城乡储蓄率的影响也存在着明显的城乡差异。

下面通过引入财政收入比重与少儿抚养比、财政收入比重与老年抚养比、财政支出比重与少儿抚养比、财政支出比重与老年抚养比的交叉项来考察财政政策影响的强弱，由此分别形成模型（5）、（6）、（7）和（8），根据我们计算的财政收支规模门限值可得到表2和表3，通过分析不同的财政收支区间来反映抚养比对城乡储蓄率的影响。

根据表2可知，随着税收规模的不断增加，少儿抚养比对城镇居民储蓄率的影响是先减小后增大，最优税收规模为465%，而对农村居民储蓄率的影响是先增大后减小，最优税收规模为713%，城乡储蓄率存在着相反的特点。随着支出规模的增加，少儿抚养比只对城镇居民储蓄率有影响，且影响是先减小后增大，最优支出规模为399%，而对农村居民储蓄率没有影响。剔除数据后，省际财政收入比重的均值为1911，标准差为757，最小值为851，最大值为5576，平均来看，财政收入比重没有超过465%，故验证了图2中少儿抚养比对城镇居民储蓄率的负向影响。类似的，农村居民储蓄率的最优税收规模为399%，而省际财政收入比重的均值为1911%，也未超过这个门限值，故验证了图2中少儿抚养比对农村居民储蓄率的正向影响。省际财政支出比重的均值为1601，标准差为642，最小值63，最大值4502，平均来看，财政支出比重远超过门限值86%，故验证了表1中老年抚养比对农村储蓄率的系数值-0559。

根据表3可知，随着税收规模的增加，老年抚养比只对农村居民储蓄率有影响，且影响是先增大后减小，最优税收规模为84%，而对城镇居民储蓄率没有影响。随着支出规模的增加，老年抚养比也只对农村居民储蓄率有影响，且影响是先增大后减小，最优支出规模为86%，而对城镇居民储蓄率无影响。

从表2和表3可知，人口年龄结构对城乡居民储蓄率的影响不是简单的单向关系，而是受到财政收支规模的制约，不同的税收规模与支出规模可能对应着相反的储蓄率效应。另外，人口抚养比对储蓄率的影响也存在着明显的城乡差别。

一般来讲，人口老龄化会影响居民储蓄率，其原因如下：（1）在经济领域，老龄化会对消费、储蓄、投资、税收等发生冲击，在公共政策的视角下，仅仅依靠调节人口政策或某一部门的政策都不足以全面应对老龄化问题。［17］在这个宏观系统的调整过程中，财政政策的作用直接或间接地平衡着储蓄与消费的互动，比如财政支出尤其是消费性支出（如中国政府部门的三公消费）的增加通过挤出效应使得居民消费减少，从而改变了居民的储蓄水平。（2）根据莫迪利安尼的研究，随着年龄的增大，居民在年轻时会多储蓄而到年老时就会拿出储蓄部分来消费，因此人口老龄化的加剧应使得居民储蓄率不断下降。（3）人口老龄化过程导致了劳动力年龄结构的老化，劳动力年龄人口的中位数大幅增加，劳动力供给减少，收入就会随之减少，因而储蓄也相应减少。［18］

但是，根据中国数据的测算，结合表1可知，人口年龄结构的老龄化趋势使得城镇居民储蓄率不断增大，而使农村居民储蓄率不断减小，可能的解释如下：（1）我国养老保障制度的二元结构。我国现有的养老保障制度设计是以城镇职工为主，对城镇职工实行社会养老保障，即个人、企业和政府三方责任共担的企业职工基本养老保险制度。近年来，我国各地积极探索农村养老保障制度改革，但由于没有统一的指导性文件，各地区改革在制度和标准上都不统一，农村社会养老保险的“碎片化”趋势较为严重。目前全国31个省（市、自治区）的农村养老保险共有1900多个县级统筹单位，标准大多是“一地一策”，这样导致的结果是，不仅正在试点的新农保制度互不相同，即使是一地的农村社会养老保险也同时存在多种制度。另外，没有纳入试点的农村居民仍然只能依靠个人养老方式。从这个角度看，农村养老保障制度在各方面仍远不如城镇养老保障制度完善，这样的城乡二元结构保障制度使得城镇老龄人口每月能得到一定数量的养老金，这在一定程度上保证了老年人的收入不减，近年来政府又提高了养老金的支付额度，使得城镇老年人的腰包越来越鼓，故其储蓄份额有所增加，但农村地区的养老保障制度仍未完善，出现的问题也较多，故农村居民在收入保障上远远不如城镇居民。（2）劳动力年龄结构的老化。人口老龄化促使劳动力年龄结构的老化，这在城乡都是一致的，但城乡就业岗位性质的差别在于，城镇地区的岗位多以脑力劳动为主，而农村地区的岗位多以体力劳动为主（相对而言），这就使得城镇老年人仍可以有机会或有时间继续工作，以获得薪金收入。而农村老年人就会因身体的原因而走下岗位，收入也随之减少。这样的结果导致城镇老年人仍有一定量的收入储蓄起来，而农村老年人就失去了储蓄的重要来源，因而农村储蓄率必然下降。（3）财政政策的影响。我国的财政政策主要体现为城市偏向性的财政政策，［19］因而较容易地导致城乡收入差距，例如社会保障支出较多地使城镇老年人受益，而使农村老年人得益甚少。表3却明确说明了人口老龄化的储蓄效应只在农村地区受到财政政策的影响，在城市地区却无影响，可见财政压力对农村老年人的影响更大，财政收支比重稍微增加一点，农村老年人的收入就可能减少，这就影响到其储蓄水平。

关于少儿抚养比的储蓄效应，可能的解释是，少儿年龄人口不具备劳动能力，因而没有收入来源，少儿抚养比的增加使得社会负储蓄增加，以提供足够的经济能力抚养少儿年龄人口。然而，少儿抚养比对储蓄率的影响在城乡之间有着明显的反差，其原因可能是：（1）抚养小孩成本的城乡差异。一般认为，小孩需要抚养的阶段是指从一个孩子的出生直到其具备独立的生存能力。抚养一个小孩需要的成本包括产前费用、生产费用、衣食住行、医疗费用、教育费用，以及其他不可预期的费用，而我国城乡地区在这些成本支出项目上都存在着明显的差距。据研究，城镇居民基本生活线为594286元，而农村居民基本生活线为196801元，后者仅相当于前者的3312%。［20］这说明农村整体上的消费水平都远低于城镇，城镇的高消费水平使得城镇家庭抚养小孩的开销大大增加，从而可储蓄的部分就会相应地减少。而农村因其较低的消费水平而较小地影响其储蓄能力，但农村居民储蓄率的储蓄效应系数为正数，也就是说，小孩数量的增加反而会提高农村家庭储蓄水平。我们给出的解释是，在农村一直都有养儿防老的传统，所以农村家庭小孩多（尤其是男孩）的父母就会进行预防性储蓄，以保证自己老了有人所养。（2）财政政策影响。一方面，财政收入的增加，如所得税或消费税的调整，很容易使城镇劳动者的收入发生改变，而这却较小地影响到农村劳动者，因而抚养小孩数量明显会造成城乡家庭储蓄的巨大差异；另一方面，财政支出所具有的挤出效应（主要是消费性支出的挤出效应）会影响到城镇居民而不会影响农村居民，因而少儿抚养比对城镇居民储蓄率的影响受到财政支出挤出效应比较大，而对农村居民储蓄率则不会产生影响。

四、结论性评述

本文以1999―2009年的省际面板数据为样本，对人口年龄结构、财政政策与高储蓄率的关系进行了分析，结果表明：（1）影响我国高储蓄率的主要因素不是人口的年龄结构，而是经济体的转型特征，产业结构的调整从宏观角度改变了拉动经济的投资消费比例，从而传递到居民部门，影响其储蓄行为。（2）人口年龄结构对我国储蓄率的影响存在着明显的城乡差异，其中少儿抚养比对城镇居民储蓄率的影响为负，而对农村居民储蓄率的影响为正；老年抚养比对城镇居民储蓄率的影响为正，而对农村居民储蓄率的影响为负。（3）财政收支比重对城乡居民储蓄率的影响也存在着明显的差异，税收规模对城镇居民储蓄率的影响为正，而对农村居民储蓄率的影响为负；支出规模对城镇居民储蓄率的影响为负，而对农村居民储蓄率的影响为正。

中国从1978年改革开放到现在，经济体的运行具有明显的转型特征，这个特征不仅体现在产业结构调整上，而且也体现在微观层面上，加之20世纪70年代实行的计划生育政策，又改变了中国的人口年龄结构，这在很大程度上配合了转型调整所带来的储蓄效应。在这个过程中，财政政策通过宏观层面对经济进行干预，使得城乡居民的收入与消费行为发生改变，进一步影响到储蓄能力。从以上原因来讲，我国高储蓄率的发生有其必然性和合理性。然而根据发展经济学的观点，经济的发展将伴随着储蓄的减少，但就现状而言，中国是世界上最大的发展中国家，中国仍处于并将长期处于社会主义初级阶段，不能单凭改革开放后中国经济总量快速的增长而忽视中国发展阶段的实质。随着中国人口老龄化的不断加深，人口红利的优势将逐渐释放直至消失，在此过程中国家调控的方向应是以优化产业结构、转变经济增长方式、加快人力资本积累等途径为主，这些措施虽然看似较为传统，但考虑到中国高储蓄这个发展特点，它们的实施对促进中国经济增长与发展仍具有重要的意义。

参考文献：

［1］ Kraay, Aart Household Saving in China ［J］.The World Bank Economic Review, September, 2000, 14 (3): 545-570.

［2］ Modigliani, Franco and Shi Larry Cao. The Chinese Saving Puzzle and the Life-Cycle Hypothesis ［J］.Journal of Economic Literature, 2004, Vol. 42, No. 1 (Mar):145-170.

［3］ Horioka, Charles Y. and Junmin Wan. The Determinants of Household Saving in China: A Dynamic Panel Analysis of Provincial Data ［Z］.Federal Reserve Bank of San Francisco, Working Paper 2007.

［4］ 杨继军. 人口年龄结构转变的储蓄效应［J］.财经科学,2009(7):26-32.

［5］ 汪伟.经济增长、人口结构变化与中国高储蓄［J］.经济学季刊,2009(7) :29-52.

［6］ Qian, Y.. Urban and Rural Household Saving in China［J］. IMF Staff Papers, 1988, 35 (4): 592-627.

［7］ 陈利平. 高增长导致高储蓄：一个基于消费攀比的解释［J］.世界经济,2005(11):3-9.

［8］ 宋铮. 中国居民储蓄行为研究［J］.金融研究,1999(6):46-50.

［9］ 万广华,张茵,牛建高. 流动性约束、不确定性与中国居民消费［J］.经济研究,2001(11):35-44.

［10］ 罗楚亮. 经济转轨、不确定性与城镇居民消费行为［J］.经济研究,2004(4):100-106.

［11］ Blanchard, Olivier J. and Francesco Giavazzi. Rebalancing Growth in China: A Three-Handed Approach ［Z］. MIT Department of Economics working paper, 2005, No.5.

［12］ Chamon and Prasad, why are saving rates of urban households in China rising? ［J］.American Economic Journal- Macroeconomics, 2010, 2: 93-130.

［13］ Wei and Zhang. The Competitive Saving Motive: Evidence from Rising Sex Ratios and Savings Rates in China ［Z］, NBER Working Paper, 2009, No. 15093.

［14］ Kuijs, L.. How Would China’s Saving and Investment Evolve? ［Z］.World bank Policy Research, Working Paper 3958, 2005.

［15］ 李扬,殷剑峰. 劳动力转移过程中的高储蓄、高投资和中国经济增长［J］.经济研究,2005(2):4-15.

[16]余长林.发展中国家知识产权保护与经济增长[M].北京：经济科学出版社，2010：329.

［17］ 彭希哲,胡湛. 公共政策视角下的中国人口老龄化［J］.中国社会科学,2011(3):121-138.

［18］ 齐传钧. 人口老龄化对经济增长的影响分析［J］.中国人口科学,2011年增刊:54-65.

［19］ 陆铭,陈钊. 城市化、城市倾向的经济政策与城乡收入差距［J］.经济研究,2004(6):50-58.

［20］ 周发明,杨靖. 基于ELES模型的中国城乡居民消费结构实证研究［J］.江西农业大学学报（社科版）,2010(3):84-89.

收稿日期：2011-10-12

篇4

关键词：人口年龄结构；人口负债；经济增长

中图分类号：F830.48 文献标识码：A

文章编号：1005-913X（2014）02-0015-02

我国人口年龄结构在现阶段出现了人口老龄化现象，人口老龄化对经济带来的问题主要是指人口负债，在医疗、财政支付和养老保险制度上。随着人口红利机会窗口逐渐消失，社会老龄化的现象越来越成为研究者关注的焦点。我们可以认为人口红利是对往期人力资本投资的一种收入，那么人口老龄化就是人口变迁所呈现的经济、社会负债。

一、中国人口年龄结构变化趋势

中国人口年龄结构主要表现在出生率、死亡率、人口增长率和总负担比、儿童抚养比以及老年抚养比两个方面。中国人口年龄结构转变是在国家政策的实施下提前发生和进行的。20世纪70年代，中国人口年龄结构开始发生巨大的变化，到90年代人口红利的机会窗口开始显示，但是随之2000年，全国65岁以上老人占全国人口总数达到了7%以上，也预示着中国人口老龄化也提前到来。

从下图可以看出，中国人口出生率从1978年到1987年都处以一个上升时期，最高点在1987年达到23.33个百分点。但从该年以后出生率都处于一个下降趋势，从最高点开始下降到2010年11.90个百分点；死亡率的变动情况一直处于一个变幅不大的水平区间，但是2000以后可以看出，死亡率开始上升。由于死亡率保持一种不变的速率，人口增长率的起伏与出生率正相关，在1987年是一个临界点，该点之前，人口增长率表现出高增长水平，1987年以后，人口增长率开始下降。

从人口总负担比、儿童抚养比和老人赡养比的情况来看，总抚养比与少儿抚养比正相关。自改革开放后，人口总负担比与少儿抚养比开始下降，大致可以分为三个阶段：第一阶段是1978年到1987年，在这一阶段总负担比和儿童负担比迅速下降，可表现为计划生育政策实施后，儿童数量开始下降而劳动者开始增加；第二阶段是1987年到1999年，总负担比和儿童负担比变化不大，处于平稳波动过程，可认为经过计划生育政策后，出生率陡然下降，但是随后出生率达到平稳下降水平，此时劳动力却在之前儿童成长后开始增多，也达到劳动者数量略有增长的平稳过程；第三阶段是2000年到现在，经过十多年人口变化后，十年前的劳动者开始走向老人阶段，老龄化开始出现。因此，总负担比中老人负担比开始增加，儿童负担比随着社会经济的发展，人们更加理性地对待“一个孩子“的问题，出生率下降。老人抚养比在三十多处于平稳增长阶段，以2000年是一个临界点，在2000年老人负担比上涨到7.0%以上，中国开始进入老龄化阶段。

中国经济奇迹有很大因素是来源于中国人口年龄结构的变动。中国经济增长中人口劳动力的贡献超过了25%。中国的人口红利逐渐式微，对于劳动力的减少和老人抚养比的上升会影响中国经济的可持续增长。也就是说人口年龄结构的进一步的发生改变，对中国经济会产生不确定的影响。

从下表中可以看出，15岁-59岁的劳动者在2008年出现下降，2012年出现负值，15岁-65岁这一年龄段的人口增长将会持续到2014年，达到9.97亿人口。社会总供给劳动力数量开始递减，劳动力出现短缺既能表现在总数量，也能表现在质量上面，中国对儿童成长教育的观点是以读大学本科、硕士研究生和博士生为荣，而对少年去参加技校，学一门技术的职业学校却带有鄙视心理，这种心理的作用也造成了我国劳动者在蓝领阶层出现短缺，在大学生及以上学历的水平上毕业生出现过剩的现象。

通过分析中国近三十年来的变动轨迹可以总结出我国人口年龄结构变动的总体呈现以下特征：第一，劳动人口在总人口比重逐渐上升，其中劳动人口中的就业人数也呈增长态势；第二，相比劳动人口比重，少年和老人人数在总人数的比重呈现相反趋势，儿童少年人数逐渐下降，老人人数比例逐渐增加；第三，与经济增长速度相比，人口结构转变速度要高与经济增长速度，这种人口转变速度不是指的是人口增长速度，而是人口逐渐老龄化速度加快，与之相配套的经济增长总体结构并不能与之相适应，会呈现养老福利基金缺口现象；第四，人口年龄结构变动特征和人口红利的出现、消失以及老龄化的出现是在计划性政策的干预和经济发展共同驱动的结果；第五，人口年龄结构变动具有不均衡特征，表现在城乡变动不均衡和地区变动不均衡。城乡人口年龄结构变动不均衡是因为农村中存在无限劳动供给使农村劳动力大量向城市迁移，地区人口年龄结构变动不均衡是因为东部地区经济发展程度要高于中西部地区，是中西部地区劳动力相东部地区迁移，随着西部地区的大开发政策和中部地区的崛起政策，以及东部发达城市生存成本过高导致东部地区劳动者又开始向中西部地区流动。

二、人口负债分析

随着人口红利机会窗口逐渐消失，人口老龄化就是人口变迁所呈现的经济、社会负债。老人的增加，势必会增加财政支付和较少生产劳动力，降低社会总体收入，对于这一系列的影响，可认为是人口负债。

老龄化对经济的影响主要表现在人口负债上面。中国在2000年就已经进入老龄化时期，但是中国经济尚未达到应有的发达水平，人民生活水平还没有得到质的提高，社会养老保险机制尚未完全建立，中国现行家庭的“四二一”格局使得家庭赡养压力增大，中国将会出现“未富先老”的局面。中国由于在政策上对人口变动实行强制性的管理，使得我国人口年龄结构与其他国家变动不一致，在中国经济运行规律上也表现不一致，使中国在没有达到富裕水平的时候人口就已经在开始老龄化，而这种“先老”的局面也增加了社会劳动力供给紧张的情况。

根据联合国对中国人口年龄结构的预测，在2030年以前，中国0-14岁区间的人口比重逐步下降，15-64岁区间的人数呈现先上升后下降的变动情况。劳动人口的绝对规模在2015年将会达到最高点。从而可以得出一个重要的信息，中国人口总体不仅出现老龄化，并且劳动力人口也在将来出现老龄化现象，这种现象对经济增长将会产生一定的副作用，也可以认为是提前到来的人口红利对在未来进行经济补偿，也就是人口负债会在我国出现。

三、人口年龄结构变动与经济增长可持续性分析

中国经济自改革开放后其增长速度年平均达到了9.79%，这种高速增长状况一直保持着持续性，被世界称为“经济奇迹”。中国经济增长模式一直是以高投资为主要形式，拉动中国经济的“三驾马车”——消费、投资和出口，其中投资对经济增长的贡献超过了50%，较高的资本形成率促使了中国经济的持续增长。但这与索洛模型所得出来的结论向左。索洛模型认为，资本对经济增长具有边际报酬递减规律，储蓄向投资转化的比率与人均产生水平成正相关，高的储蓄投资转化率可以促使人均产生的增加，但是这种稳定状态不是稳定的，具有不可持续性。中国能够保持经济增长的持续性，是因为中国人口年龄结构变动导致在劳动力市场供给方面有充足的劳动者。劳动者在各部门自由流动，由低生产率部门向高生产率部门转移，从农村向城市地区迁移，使得中国经济保持持续增长。

但是随着中国人口结构中老年人口逐渐增加，劳动者所占比开始下降，劳动力市场的无限供给开始向有限供给方向发展，“刘易斯拐点”即将出现。基于此背景，中国一直保持的高投资驱动高增长的模式可能受到挑战。另外，具有工作收入的人群具有投资扩散效应，他们对投资和储蓄的需求会导致外资流入国内；但随着人口偏向老年型转移，这种投资扩散效应也开始消失，随之对资本流入造成影响，甚至可能出现资本外流的情况。

篇5

【关键词】生命周期假说；年龄结构；性别比；消费

人口年龄结构和消费的研究是建立在“生命周期假说”（LCH）的基础上。据LCH，一个国家的边际消费倾向与其人口年龄结构有关。如果年轻人和老年人的比例增加，社会的边际消费倾向会提高，如果中年人的比例越大，则MPC将减少。

一、数据选取

本文选取了在1980～2010期间，关于美国和中国人口特征（性别比、人口年龄结构）和消费方面的数据。数据来自EPS全球统计数据库的世界经济数据库和全球宏观经济数据库。

二、变量

本文中，被解释变量是最终消费。解释变量是人口特征的相关变量，可以分为两部分：少儿抚养比（CDR）和老年赡养负担（ODR），作为人口年龄结构的变量；性别比。另外，消费还会受到除人口因素之外的其他因素的影响，有必要选择其他变量，如利率，通货膨胀率，DPI，基尼系数。

三、模型设计

通过多元线性回归检验人口年龄结构、性别比对消费的影响，模型如下所示CONt=α+β·CONt-1+γ·CDRt+φ·ODRt+λ·RIt+ψ·AIt+ρ·IRt+θ·URt+μt，CONt和CONt-1分别是第t期和t-1期的消费，CDRt是少儿URt抚养比，ODRt是老年赡养负担，RIt是实际利率，AIt是人均收入，IRt是通胀率，URt是基尼系数，Ut是扰动项。

四、实证结果

为了避免伪回归，对数据进行处理，保证其平稳性，用处理后的数据进行回归。回归结果中CDR，ODR和SR的系数均为负。如果少儿占劳动人口的比例增加1％，消费量将减少0.79％。这一结果与LCH的观点矛盾。这种现象的一个合理的解释是流动性约束。至于为什么ODR的系数是不显着，也许是由于消费在很大程度上是取决于当前收入而不是长期收入。因此，中国的数据并不支持LCH的观点。在控制人口增长之后，正的SR系数表明，妇女往往比男性消费更多，这是与现实相一致。

对美国的数据进行回归。结果显示，CDR的系数为正，这意味着，随着儿童人口的增加，消费量将增加。它说明在美国，流动性约束的影响是非常小的。SR的系数也为正，这表明，即使在美国，女性也比男性消费得多。另外，无论是在美国和在中国的ODR的系数都为负。可能是因为要留遗产给子女或以前无计划的消费使老年之后用来消费的收入变少。

五、总结

在中国，由于流动性约束的存在，儿童人口的增加引起消费下降。然而，在美国，情况就不同了。此外，在这两个国家的老人的比例负消费都是负相关，这与LCH的观点相反。最后，这两个国家的数据都证明了女性比男性消费更多。

参 考 文 献

篇6

关键词:人口年龄结构;基本养老保险;基金缺口

中图分类号:F840.67 文献标识码:A 文章编号:1003-5192(2010)02-0037-05

Quantitative Analysis on Change of Age Structure to the Fund Gap

on China Basic Pension Insurance: A Case of Shaanxi Province

ZHANG Si-feng1, WANG Li-jian2, ZHANG Wen-xue1

(1.School of Public Policy and Administration, Xi’an Jiaotong University, Xi’an 710049, China; 2.Scool of Humanities & Social Sciences, Xi’an Jiaotong University, Xi’an 710049, China)

Abstract:In order to demonstrate the associative relationship between change of age structure and the fund gap on china’s basic pension insurance, this article has first used the differential equation to describe the mechanism of action between change of age structure and the fund gap; and then constructed the forecast model of population age structure and the fund gap on basic pension insurance under discrete state. Based on which and the author combining with birth policies and correlation data in Shaanxi province to do some numerical simulation and comparison to basic pension insurance fund revenue, expenditure and the gap of Shanxi province from 2007 to 2050 according to the high birth rate plan and the low birth rate plan. The conclusion showed that the basic pension insurance fund gap according to the high birth rate plan is less than the calculated result according to low birth rate plan, both of them has differed in accumulation with 37,553,660,000 Yuan.

Key words:age structure; basic pension insurance; fund gap

1 引言

1997年,国务院颁布的《关于建立统一的企业职工基本养老保险制度的决定》[1]标志着我国基本养老保险“统账结合”模式的形成。在这一模式下,1998~2007年全国基本养老保险基金累计结存7391亿元;但是,在这10年间,平均每月支付养老金268.68亿元,而基本养老保险基金平均每年的结存额只有739.1亿元,仅能够支付2.75个月的养老金,低于国际上公认的储备水平[2]。据预测,至2075年,我国基本养老保险基金缺口将累计达到9.15万亿元[3],严重威胁着社会的和谐运行。

近年来,部分学者利用精算学原理对养老保险基金缺口进行了定量研究,构建了基本养老保险基金缺口精算模型[4],研究发现,基本养老保险基金缺口的影响因素主要有养老保险覆盖率、工资增长率、退休年龄、人口老龄化、企业欠缴、征缴基数、转制成本、替代率等[5~8];但是,这些研究大都忽略了影响基本养老保险基金收支的最基本因素――人口年龄结构。人口年龄结构是指一定时点、一定地区各年龄组人口数在总人口数中所占的比重。在职参保职工的缴费是基本养老保险基金收入的主要来源,离退休参保职工领取的养老金是基本养老保险基金支出的主要部分。人口年龄结构变动使得在职参保职工和离退休参保职工数量发生改变,从而引起基本养老保险基金收支的变动。因此,忽略人口年龄结构变动因素而只侧重于参数调整的基金缺口研究是有一定局限的。John[4]系统地阐述了COPD模型在分年龄组人口预测方面的应用;Seidman[5]运用时间序列法对社会保障体系中的退休人员数量进行了预测;刘贵平[9]以全国范围内的人口出生率和死亡率为基础,研究劳动年龄人口结构变动对养老保险的影响;Zsuzsa[10]利用精算分析法分别对匈牙利和英国的养老金收支状况进行了测算。从作者检索的文献来看,虽然有部分学者注意到了人口年龄结构与基本养老保险基金缺口的相关性,但尚未形成较成熟的理论成果。

本文运用微分方程描述人口年龄结构变动对基本养老保险基金缺口影响的作用机理,并分别构建人口年龄结构预测模型和基本养老保险基金缺口预测模型,运用实证数据进行数值模拟与比较研究。

2 基本假设

人口年龄结构与基本养老保险基金收支之间存在这样的关系:(1)出生率影响儿童少年人口数,决定未来劳动年龄人口数,劳动年龄人口数与基本养老保险覆盖率共同影响供给主体数量,从而影响基本养老保险基金收入;(2)劳动年龄人口数决定未来老年人口数,老年人口数与基本养老保险覆盖率共同影响领取主体数量,从而影响基本养老保险基金支出;(3)基本养老保险基金收入与支出的数量关系决定了基本养老保险基金缺口。见图1。

(4)式表明了连续状态下人口年龄结构变动与基本养老保险基金缺口的相关关系。由于我国尚未建立基本养老保险基金缺口实时监控机制,且基本养老保险基金缺口的测算时间一般为年末,所以,以年为单位离散状态下的测算模型更适合我国的实际。本文以上述基本假设为理论起点,探讨离散状态下人口年龄结构变动与基本养老保险基金缺口的相关关系。

3 模型构建

3.1 人口年龄结构预测模型构建

4 模型应用

4.1 陕西省人口年龄结构变动方案设定

陕西省人口出生率水平在2001年以前较高,2001年至2006年呈稳定趋势。参照联合国经济与事务部每年公布的对世界人口的展望和预测中关于人口出生率水平的设定方法,及国内学者的相关研究[12],本文设计两种出生率方案:(1)低出生率方案。考虑陕西省现行的生育政策及计划生育工作的执行力度,假定在目标区间内陕西省保持政策稳定,根据2001~2006年的陕西省出生率数据,运用ARMA模型可得目标区间内陕西省的出生率。(2)考虑到陕西省政府在控制出生率方面政策的松动,假设未来5年陕西省的出生率向1998~2006年间的平均出生率11.34‰以直线趋势逼近,到2011年达到11.34‰,2011年以后维持这一出生率水平不变。

4.2 参数设定

(1)测算区间的选择

(3)基本养老保险基金收支参数设定

①职工就业年龄a。根据陕西省社保局统计数据,近年来职工就业年龄一般为20~22岁,本文将陕西省就业年龄a设定为21岁。

②职工退休年龄b。根据《劳动法》中关于职工退休年龄的规定,通过对陕西省男女人口数量加权平均,得出陕西省职工平均退休年龄b为58岁。

③职工生存极限年龄ω。根据《全国市镇从业人口生命表(2000)》,极限年龄ω取90岁。

⑥基本养老保险基金投资收益率r。目前陕西省养老保险基金投资市场还不完善,其投资对象主要是储蓄或者购买国债。我国长期国债利率在4%~5%之间,本文将基本养老保险基金投资收益率r设定为5%。

⑦养老金年调整率k。根据陕西省劳动厅1998年文件《关于规范基本养老金计发基数有关问题的通知》,基本养老金的计发基数调整的最高增加金额,不得高于上年地市职工月平均工资增长数额的60%,因此本文将养老金年调整率k设定为3.72%。

⑧基本养老保险覆盖率O。2000年,陕西省在职职工和退休职工基本养老保险覆盖率分别为13%和22%,2000~2006年间,在职职工和退休职工基本养老保险覆盖率年增长速度平均为0.33%和1.28%。以2000年为基数,假设预测期内在职职工和退休职工基本养老保险覆盖率年增长速度为0.33%和1.28%,分别增长至30%时,就不再增长。

⑨替代率T。我国基本养老保险的目标替代率为60%,但2001年陕西省基本养老保险替代率为84%,到2005年下降至76%,假设未来一段时间内,陕西省基本养老保险替代率依照2001~2005年的趋势下降,可得2001~2013年替代率以2001年为基数,持续以每年2.47%的速度递减,直至2013年替代率达到60%,假设2013~2050年维持在60%。

4.3 预测结果

本文在不考虑1998~2006年基本养老保险基金缺口累计额的前提下,根据(10)式及上述赋值参数,预测2007~2050年两种方案下陕西省基本养老保险基金缺口,见图2。

在整个预测期内基本养老保险基金支出都大于收入,低出生率方案下基本养老保险基金缺口累积值为3648.8410亿元,高出生率方案下基本养老保险基金缺口累积值为3273.3044亿元,随着人口老龄化速度的加快,基金缺口呈上升趋势;2007~2028年间,两种出生率方案下人口年龄结构对基本养老保险基金收支没有影响,原因是基年新增人口要到21年后才能参加基本养老保险,当前生育政策调整对基本养老保险制度的影响有21年的时滞;2029~2050年间,高出生率方案下测算的基本养老保险基金缺口小于低出生率方案的测算结果,两者累计相差375.5366亿元,原因是高出生率方案下2029年进入基本养老保险制度的新增人口数大于低出生率方案下的新增人口数,引起基金收入的变化,但生育政策尚未影响到离退休职工数量,基金支出不变,从而引起基金缺口的差异,因此,可通过调整生育政策,提高出生率来预防未来基本养老保险基金缺口的不断扩大。

5 结论

人口年龄结构变动对基本养老保险基金缺口影响的作用机理可以用微分方程表示,由于我国尚未建立基本养老保险基金缺口的实时监控机制,本文采用离散状态下的测算模型,比较分析低出生率方案和高出生率方案下基本养老保险基金缺口的规模,研究发现高出生率方案下的基金缺口小于低出生率方案下的基金缺口。

为了减小基本养老保险基金缺口,本文建议从两个方面调整现行政策:第一,适当放宽生育政策和提高基本养老保险参保率。基本养老保险基金缺口在高出生率方案下小于低出生率方案下的测算结果,因此,通过放宽生育政策提高出生率是减小基金缺口的重要手段;此外,通过提高劳动年龄人口的覆盖率,可以增加基金收入,从而减小基金缺口。第二,提高退休年龄,降低抚养比。从人口发展态势来看,我国在2015年以前劳动年龄人口处于递增阶段,2015年以后,15~59岁人口开始递减,这时可以逐步提高退休年龄,降低抚养比,以减轻基本养老保险基金支付的压力,减小基金缺口。

参 考 文 献:

[1]国务院.关于建立统一的企业职工基本养老保险制度的决定[Z].中华人民共和国劳动与社会保障部网站,1997.

[2]国家统计局人口和就业统计司,人力资源和社会保障部规划财务司.中国劳动统计年鉴2008[M].北京:中国统计出版社,2009.

[3]邓大松,张三保.对重构我国现行社会保障基金制度的思考[J].长江论坛,2006,(4):32-35.

[4]John. COPD: A prevalence estimation model[J]. The Economic Journal, 2006, (2): 78-89.

[5]Seidman L S. Forecasting the number of social security retirees: improving forecasts for better policy making[J]. Social Policy & Administration, 2003, (1): 32-48.

[6]王晓军.对城镇职工养老保险制度长期精算平衡状况的分析[J].人口与经济,2001,(10):39-41.

[7]饶惠霞.我国基本养老保险基金收支失衡的原因及对策[J].经济问题探索,2005,(10):122-124.

[8]俞承璋,孙谦,俞自由.影响我国养老保险收支平衡的因素分析及对策[J].财经研究,1999,(12):26-31.

[9]刘贵平.人口变化与我国城镇职工养老保险[J].人口学刊,2000,(4):31-33.

[10]Zsuzsa. Social security in hungary: a balance sheet after twelve years[M]. Blackwell Publisher, 2002. 167-189.

[11]张思锋,等.社会保障精算理论与应用[M].北京:人民出版社,2006.89-97.

[12]封进.人口转变、社会保障与经济发展[M].上海:上海人民出版社,2005.217-254.

[13]Karmeshu. Demographic models of urbanization[J]. Environment and Planning B: Planning and Design, 1988, 15(1): 47-54.

[14]李树茁,姜全保,刘慧君.性别歧视的人口后果――基于公共政策视角的模拟分析[J].公共管理学报,2006,(2):90-98.

篇7

大家新年好!

“风雨送春归，飞雪迎春到”。今天我们欢聚一堂，在这里隆重举行xx街道迎新春联欢会。首先，我们要向刚获得表彰的先进个人表示热烈的祝贺。这些先进个人是经过街道、社区有共同推选出来的，由于指标有限，还有许多优秀的同志没有获得表彰，希望你们不要气馁，争取在20xx年度总结表彰会上走上领奖台，也希望受到表彰的同志戒骄戒躁，新年再立新功，再创佳绩。

回顾20xx年，我们感慨万分。20xx年是我们的筹建之年、开创之年。盘点过去，我们围绕“三条主线，搞好一个调研”开展开展筹建工作，至少我们取得了五个不容易的成绩。

第一个不容易：4个月不到的筹建时间，南钢街办在8月2日被市政府批准，并于11月5日成功举行了成立揭牌仪式。[莲~山 课件]

第二个不容易：争取了方大特钢公司的支持，于7月22日搬入原社会事务部办公。改变了打游击办公局面，并争取了区财政支持，办公楼装修一新，庄重大方，亮堂气派。

第三个不容易：8月12日家园社区与社会事务部签订了公共事物管理协议，为打造高星级社区和创先争优品牌社区奠定了坚定的基矗[莲~山 课件]

第四个不容易：我们成功举办了“玉兔迎春文化周”系列活动，规格之高、场面之大、反响之好，为打造“文化名街”创造了一个良好的开端。

第五个不容易：昨天在全区新春联欢会上获得了大合唱三等奖，不但超过了本区的其他两个街道，甚至还超过了江西第二镇。邓主任昨天在省艺术中心连续两次上台领奖，真是捷报频传，大快人心。为20xx年开了个好兆头。

这些成绩的取得，是区委、区政府正确领导的结果;是方大特钢公司、区纪工委、钢城派出所和一些兄弟单位关心支持的结果;是全街上下共同努力的结果。事实证明，我们是个优秀的团队，我们是个出色的团队，我们是一流的团队，我们是最能干大事业的团队。在此，我谨代表xx街道党工委、办事处向你们表示衷心地感谢和崇高的敬意!

展望20xx年，我们豪情满怀。20xx年是“十二五”规划的开局之年，更是新成立xx街道的基础之年，关键之年，我们将围绕“工业强街、文化名街”的发展定位，至少做好五篇文章。第一，要做好健全机构，加强队伍建设这篇文章;第二，要做好服务居民，促进和-谐稳定这篇文章;第三，要做好服务企业，加快政企合作这篇文章;第四，要做好项目建设，增强自我造血这篇文章;第五，要做好创先争优，打造特色亮点这篇文章。

我们还清醒的认识到，在新的一年，我们将遇到不少的困难和挑战。但是人生没有彩排，每天都是现场直播，把握好现在，努力做好每件事，让每天没有虚度。人生是个过程，一百年前我们谁也不认识谁，一百年后我们谁也认识谁，认识是种缘分。要珍惜我们在一起的每一分每一秒。人生是面镜子，你对它哭，它也就对你哭;你对它笑，它也对你笑;你对他马马虎虎，它也就给你一个马马虎虎的人生;你对他精益求精，它也就给你一个优质的精采人生。

同志们：虎归山谷雄风在，兔到人间喜气来。让我们在新的一年里同心同德，同甘共苦，同舟共济，迎难而上，开拓创新，为打造“居民满意、企业满意、政府满意”的一流街道而努力奋斗。

我相信，xx街道的明天一定会更加美好!

篇8

关键词：年龄；浓度；活力；形态；DNA结构完整性

在不育夫妇中，男性不育因素约占50%[1]，DNA损伤可能影响辅助生殖技术（ART）的结局，增加复发性自然流产的发生率及卵胞浆内单注射（ICSI）后代的遗传风险等相关风险[2]。因此DNA完整性检测不仅有助于探索不育的病因，而且有望成为ART治疗结局的重要评估手段[3]。局部温度增高、严重身心疾病、高热、环境毒物、吸烟、嗜酒、药物和年龄增高等原因都可能造成DNA的损伤，相关研究证实，空气污染和吸烟均会导致DNA的碎片化程度增高[4]。本研究通过分析患者的浓度、活力及形态的常规检查和DNA结构完整性检测结果，并结合患者年龄，以探讨不育患者年龄、浓度、活力及形态学与DNA完整性的相关性。

1资料与方法

1.1一般资料 选择2013年1月～2014年5月在洛阳市妇女儿童医疗保健中心生殖医学研究所就诊的行DNA完整性检测的874例男性不育患者作为本次研究对象。纳入标准为：年龄在20～50岁（含20及50岁）的身体健康、无家族遗传性疾病、无外伤及障碍病史、无不良生活习惯（嗜酒、吸毒等），、附睾及输精管体检无明显异常[5]的男性患者。

1.2方法

1.2.1标本收集 禁欲2～7d，法取于一次性采集器内，置37℃温箱液化，常规记录的体积、pH值。

1.2.2 常规检查 采用康泰CMS100医学影像学工作站【康泰质量析系统】分析的浓度、活力。标本洗涤后，涂片，以（台资）珠海贝索生物技术有限公司的Diff-Quik试剂快速染色，应用康泰CMS100医学影像学工作站【康泰质量析系统】分析形态。

1.2.3DNA碎片检测 本研究方法采用染色质扩散法，试剂选用深圳市博锐德生物科技有限公司生产的DNA碎片检测试剂盒。标本主要处理过程：常规检查后以生理盐水调整液化的新鲜浓度至5～10×106/ml。取出浓度为5～10×106/ml的待测标本60μl加入已熔化的易熔凝胶管，充分混匀，37℃孵育待用。将包被载玻片置于2～8℃冰箱预冷5min取出，迅速加入30μl凝胶混合液于载玻片上，迅速盖上盖玻片，置于2～8℃冰箱，使其凝固。5min后从冰箱中取出载玻片，小心移去覆盖在上面的盖玻片。将载玻片立即垂直浸入盛有反应液A的反应池，20～28℃准确反应7min，取出载玻片，滤纸吸去背面及侧面残存液体，再将载玻片垂直浸入盛有反应液B的反应池内，20～28℃准确反应25min，取出载玻片，滤纸吸去背面及侧面残存液体，再将载玻片水平浸入蒸馏水中5min，其间换水1～2次。将载玻片依次放入分别盛有70%、90%和100%乙醇的反应池中各2min。空气中自然干燥后，载玻片以瑞氏染液15～20滴覆盖，稍等片刻再缓慢地加入瑞氏缓冲液30～40滴，以洗耳球轻轻吹打混合染液，室温15min后以流水轻轻冲洗染片。自然干燥或吹干后，在高倍显微镜下观察500个，计数存在DNA碎片的数量。DNA碎片判定标准为：头部仅产生较小的光晕或无光晕，单侧光晕的厚度不超过头部最小直径的1/3。DNA碎片率（%）=存在DNA碎片数÷被观察总数×100%。正常参考值：DNA碎片率

1.3统计学分析 数据分析采用SPSS13.0软件完成，计量资料以x±s表示。各组组间的分析采用单因素方差分析。不育男性DNA完整程度与年龄、浓度、活力和形态的相关性分析采用Pearson相关系数并进行显著性检验。以P

2结果

2.1年龄与DNA完整程度的关系 年龄以35岁为界限分组，

2.2浓度与DNA完整程度的关系 按照浓度100×106/ml，分成三组检测其DNA碎片率x±s分别为13.8±7.30，13.5±6.77，15.3±6.77，结果显示，当浓度低于正常值15×106/ml时，与浓度正常时DNA碎片率无明显统计学差异（P>0.05）；当浓度>100×106/ml比浓度15～100×106/ml时DNA碎片率增高，且具有统计学意义（P值

2.3总活力与DNA完整程度的关系 按总活力正常及不正常分组，总活力

2.4形态学与DNA完整程度的关系 以正常形态率≥4%分界，0.05）。见下表：

3讨论

异常是导致男性不育的主要原因之一。目前男性常规检查主要包括的量、pH值、的浓度、活力和形态[7]。但临床中大约有15%的男性不育症患者，常规检查是正常的[8]。因此，仅仅进行常规检查而进行男性生育能力以及助孕治疗结局的判定还是不够的。在过去的10 年中，人们越来越重视DNA完整性在男性不育诊疗中的作用。国外文献报道较多，但国内相对有限，且认识不一，有学者认为DNA完整性与常规各参数无相关性[9]；有的认为DNA碎片化指数与的密度、总活动率及正常形态率具有负相关性[10]；还有的认为与男性年龄显著性正相关，与直线运动百分率显著性负相关[11]。为进一步研究DNA完整性的临床意义，我们从2013年1月起，对在我中心生殖医学研究所接受辅助生育技术治疗的患者进行了DNA碎片与辅助生殖技术相关性的研究，该项目在洛阳市科学技术局立项（项目编号1302018B）。同时，对不育症门诊就诊的男性患者DNA结构完整性与年龄、浓度、活力及形态等参数的相关性进行了研究，结果发现，患者年龄大于35岁时，DNA碎片率高于小于35岁者，说明DNA碎片率与年龄有关；浓度在100×106/ml以下时，DNA碎片率无明显差异，当浓度大于100×106/ml时，DNA碎片率明显增高，且具有统计学意义，原因尚不明确；总活力小于40%时，DNA碎片率明显增高，说明DNA碎片率与活力有关；形态学方面，正常形态与DNA碎片率无统计学意义，无明显相关性。本研究可以得出，DNA碎片率与年龄、浓度及活力均有关，而与形态无关。

参考文献：

[1]World Health Organization（WHO）.Laboratory Manual for the Examination of Human Semen and Sperm-Cervical Mucus Interaction[M].4th ed.Cambridge：Cambridge University Press，1999：1-26.

[2]徐志鹏，孙海翔，张宁嫒.DNA损伤与辅助生殖技术[J].中华男科学杂志，2008，149（3）：259-263.

[3]Zini A，Fischer MA，Shafir S，et a1.Prevalence of abnormalsperm DNA denaturation in fertile and infertile men[J].Urology，2002，60（6）：1069-1072.

[4]Rubes J，Selevan SG，Rvevson DP，et a1.Episodic air pollution is associated with increased DNA fragmentation in human sperm without other changes in semen quality[J].Hum Reprod，2005，20（10）：2776-2783.

[5]Benchaib M，Braun V，Lornage J，et a1.Sperm DNA fragmentation decreases the pregnancy rate in an assisted reproductive technique[J].Hum Reprod，2003，18（5）：1023-1028.

[6]世界卫生组织.人类检查与处理实验室手册[S].第五版.2010.

[7]World Health Organization（WHO）.Laboratory Manual for the Examination of Human Semen and Sperm-Cervical Mucus Interaction[M].Cambridge：Cambridge University Press：1999.

[8]Agarwal A. Allamaneni S S. Sperm DNA damage assessment： a test whose time has come[J]. Fertil Steril， 2005， 84（4）：850-853.

[9]杨译.性不育患者年龄与DNA碎片和常规参数的相关性分析[J].中国性科学2012（2）.

篇9

一（略）。

(一)略。

(二)人口结构变化与经济增长

在一个依赖劳动力数量投入的经济增长中，劳动年龄人口不足或老年人口比重过高，都会成为阻碍经济增长的因素[6]。当人口年龄结构处于最富有生产性的时期中，劳动力供给充足以及高储蓄率就会成为促进经济增长的一个额外的源泉，即所谓的人口红利；而当人口转变超过了这一时期，人口的年龄结构趋向老龄化并且在总体上不再富于生产性时，那么这种额外的经济增长源泉———人口红利便会丧失[7]。人口年龄结构的变化主要借由三条渠道，即劳动力供给、储蓄和技术进步，直接或间接地作用于经济增长。第一，从劳动力供给的角度看，人口转变会导致总人口中劳动力数量的相对改变[8]。假定随经济增长而出现了足够大的劳动力需求，那么劳动年龄人口比例就会较高，进而增加劳动力供给和提高劳动参与率；此外，家庭规模的减小会大大增加妇女进入劳动力市场的可能性，这将进一步增加劳动力的供给量[9]。当然，由于分工具有规模效应，随着劳动力供给的数量下降，分工的规模效应也会减弱，这就会导致总产出和人均收入水平下降；此时，即使假定处于劳动生产率不变的情况下，劳动力供给的数量相对减少也仍意味着总产出会同比例下降[10]。第二，人口结构的变化会导致国民收入中消费和储蓄的分配比例的改变，进而对经济增长造成影响[11]。人口转变过程是长期的，既包含有个人生命周期的变化，也反映了代际之间的更迭关系。在社会上，不同年龄人口的产出、储蓄及消费行为都存在系统差异，若某一部分人群占据总人口的主要比重时，该年龄段人群的行为就会明显影响到经济发展情况[12]。而且，随着一个人的年龄增长，特别是达到劳动年龄以后，其储蓄的变化会呈现先上升后下降的态势。倘若总人口中的劳动年龄人口比重比较大，那么该部分人口的个人储蓄之和将对提高储蓄率有利；再加上，劳动年龄人口的抚养比相对较低，也就意味着他们承担抚育、赡养等经济负担较轻，这些会有助于减少家庭支出，而进一步提高家庭储蓄的比例。第三，人口结构变化还会通过影响技术进步的速度来对经济增长产生影响[13]。在一个社会中，人口的老龄化会导致吸收新知识、新观念的速度降低，以及科技创新能力的下降，这就更加易于诱使一国政府利用贸易保护主义措施来保护本国的劳动力市场，从而弱化劳动力市场灵活性、技术进步等对经济长期增长的贡献程度[14]。比如，根据欧盟的一项研究，预计来自劳动力供给和公共财政的“双重冲击”将影响欧盟及日本等国未来经济增长率约0.5个百分点，而对美国的影响也将达到约0.25个百分点。此外，人口年龄结构变化还会导致人力资本积累模式的改变。当死亡率下降时，家庭会更倾向于进行人力资本投资，这在显著增加劳动力市场回报的同时，也有利于推动经济长期增长。

二、实证分析

（一）境外实证分析

发生在不同国家的显著的人口转变以及由此伴生出的人口年龄结构差异，使来自经济学、人口学等领域的学者观察到了这一现象对经济发展所产生的一系列影响。

1.来自西方国家的经验证据

一些经济史学者通过考察西方国家经济增长的历史，提出了来自人口结构变化对经济增长绩效影响的经验证据。比如，威廉姆森（Williamson）（1997）分析了1870—1913年欧洲和北美等17个国家的经济增长及人口年龄结构数据，指出新大陆的人均国内生产总值（GDP）的增长率较之旧大陆要高出0.47个百分点，而该增长率中大约90%、甚至全部的差别都可以归结为新大陆在人口年龄结构上的优势，也就是说，新大陆主要利用具有年龄选择特点的大规模的人口迁移，提高了地区人口结构的生产性[15]。此外，另有一些更具体的事例揭示出了更有说服力的结论。比如，美国的人均国内生产总值（GDP）的增长率比法国的该项指标值高出0.3个百分点，而其原因完全可以用年龄优势来解释；再如，意大利经济增长赶超英国的时期，如若不是在人口年龄结构上存在劣势，其还可以取得比超过英国0.3个百分点更好的经济绩效[16]。此外，人口红利本身对经济增长的带动作用也得到了实证研究的支持。例如在美国，随着二战以后出现“婴儿潮”以及逐步成长为“兴旺的一代”，人口红利对1970—2000年的美国经济增长的贡献率高达20%[17]。

2.来自东亚国家（地区）的经验证据

日本及亚洲四小龙等国家和地区（下文统称“东亚经济”）创造的“东亚奇迹”，是20世纪60年代以来亚洲国家（地区）赶超发达国家的成功事例。黑田俊夫（1993）指出，日本经济的高速增长与两个人口因素密切相关，一是由于出生率迅速下降和高龄化进展缓慢，造成了低抚养比；二是日本战后“婴儿热”时出生的人口在经济高速增长时期已达到劳动适龄人口，为日本的经济发展提供了丰富的劳动力资源[18]。布鲁姆（Bloom）和威廉姆森（Williamson）（1997）也认为，东亚奇迹的实现在非常显著的程度上可以归结于人口转变[19]。在1970—1995年的一段时期，东亚经济创造了年平均6.1%的人均国内生产总值（GDP）增长率，高于稳态增长率达4.1个百分点。而另据威廉姆森（Williamson，1997）的估算，这一时期人口转变因素的贡献率为1.5～2.0个百分点，因而在整个东亚经济高速增长的过程中，人口转变因素的贡献率就达到了1/4～1/3；此时，在“东亚奇迹”（超出稳态增长率的部分即4.1个百分点）中，人口转变因素的贡献率进一步高达1/3～1/2[20]。当然，人口年龄结构变化与经济高速增长之间表现出的强关联性并不必然带来“红利”效应。在目前处于人口“红利”期的中国、泰国、韩国、香港、印度尼西亚、新加坡、菲律宾、马来西亚和越南等亚洲国家和地区中，最富裕的国家如新加坡人均GDP超过3万美元，而最穷的国家越南人均GDP在2005年仅有600多美元[21]。世界银行在2003年的《世界发展报告》中指出，人口转变的“机会窗口”对发展中国家的经济发展非常重要。在这个发展阶段上，丰富的劳动力数量提供了价格低廉的劳动成本优势，如果就业充分，就能创造出较多的社会财富。同时，在人口老龄化高峰尚未到来前，人口年龄结构的年轻化既有利于减小社会保障支出压力，又有助于储蓄率的提高；此时，如若加上健全的资本市场可以将储蓄转化成为投资，那么就将发挥助推经济增长和增加财富积累的效果。

（二）我国的实证分析

1.经济后果分析

（1）人口结构变化与经济增长

人口结构是人口素质的社会性反映，对经济和社会发展有着重要的影响作用。从综合与定量的角度出发，研究者尝试借助不同的统计指标和研究方法，分析和探讨我国人口结构变动对经济发展的影响程度。蔡（Cai）和王（Wang）（2005）以人口抚养比作为代替性指标，发现人口红利对我国1982—2000年间人均国内生产总值（GDP）年平均增长率的贡献是26.8%，同时该项研究还认为，大约到2013年，我国人口抚养比会从下降转变为提高，传统意义上的人口红利就将趋向消失[22]。张继红（2006）发现，性别比、乡村人口比和老年抚养比越大，人均国内生产总值越低，则表明一个地区的经济受阻[23]。针对目前我国上述三项人口构成的指标值均偏高的问题，研究者认为这对经济和社会发展都会造成诸多不利的影响。刘家树（2007）考察了1990年以来我国人口结构中年龄结构、文化素质结构和人口城乡结构与经济增长的关系，发现这些指标之间存在相同的发展趋势，认为我国实施计划生育政策以后，人口年龄结构即劳动力人口与总人口比朝着有利于经济发展的方向变化[24]。

（2）人口结构变化与劳动力供给

已有研究指出，劳动力无限供给、人口红利和劳动力由农业向非农产业转移是我国和东亚增长模式得以成功的重要因素。围绕人口结构变动对我国劳动力供给状况影响的讨论主要从数量和质量两个角度展开。首先，在劳动力供给数量方面，研究者基本支持人口年龄结构变动会影响我国劳动力资源供给状况的判断，但对影响的程度和后果的认识却存在一定的差异。特别是近年来，有关我国经济增长是否正在丧失人口红利的贡献，以及经济发展的当前阶段是否已经面临刘易斯转折点等的判断，已经成为理论界和政策研究领域的一个争论焦点。一方观点认为，人口转变与二元经济发展存在一致关系，即两个过程具有共同的起点、相关和相似的阶段特征、甚至重合的变化过程，因而利用人口预测结果等经验材料，并结合我国人口年龄结构的变化趋势、劳动力市场供求关系格局变动、“民工荒”现象的普遍化趋势，以及普通劳动者工资上涨等几个方面的新形势，可以充分论证、检验和支撑人口红利逐渐消失和刘易斯转折点到来的判断（蔡昉，2004；CaiandWang，2005；《人口研究》编辑部，2007）。而另一方的观点则指出，尽管“人口红利”涉及到了两个存在关联性的人口学意义上的事实（一个是“高”生育率向“低”生育率的转变，另一个是以年龄结构来衡量的社会抚养系数较低），在人口转变发生的某个特定阶段确实会存在，但这并不意味着可以用以年龄结构衡量的社会抚养系数来统一评价各国某个特定阶段上人口与经济的关系[25]；我国人口转变中出现的劳动年龄人口比重大、数量多，只是人口问题的惯性表现而非人口红利的到来[26]，如果考虑到我国尚有1亿多剩余劳动力的存在，并将之纳入到非就业人数计算，那么以基于人口年龄结构测算的抚养系数来确认人口与经济的关系，就容易出现较大的偏差[27]。第二，在劳动力供给质量方面，研究者主要关注伴随劳动力年龄结构“老化”而可能出现的对其身体健康、人力资本积累以及劳动生产率的影响。于学军（1995）指出，不同年龄阶段的劳动力在生理机能、生产经验和学习能力等方面各具优势或不足，30岁～44岁中年劳动力的劳动生产率最高，15岁～29岁青年劳动力和45岁～64岁老年劳动力的劳动生产率比中年劳动力的都低[28]。布科曼（Boockmann，2000）发现，技术进步越快，劳动力的平均替代弹性越小[29]。蔡昉（2009）认为，老年劳动力的人力资本禀赋不足，不能适应技术革新和产业结构调整所带来的职业的转换和必要的调动[30]。为考察劳动力老龄化可能对仅由劳动力年龄结构决定的劳动力总产出效率的影响，杨道兵和陆杰华（2006）对我国21世纪上半叶的劳动生产率进行了预测，发现我国劳动生产率在劳动力老龄化最严重的2035年将降到历年最低水平，并认为随着劳动力的老化，社会总产出效率在下降[31]。袁蓓（2009）指出，劳动力老龄化程度与劳动生产率变化趋势并非是完全同步的；劳动力老龄化对劳动生产率的影响存在差异，不同年龄段劳动力的替代弹性越小，劳动力老龄化对劳动生产率的影响就越大，反之则越小[32]。张车伟（2010）也认为，劳动力年龄结构“老化”会严重影响劳动生产率，进而削弱我国经济竞争力，甚至影响到经济可持续增长的活力[33]。

（3）人口结构变化与消费/储蓄

自20世纪90年代起我国进入人口红利期，围绕人口结构变动可能给消费和储蓄带来的影响问题，逐渐成为近年来学者关注和研究的一个热点主题。总体而言，人口结构特别是人口年龄结构变化主要通过微观和宏观两种机制来影响居民消费或储蓄率。在微观层面，按照生命周期理论的揭示，一个人处于未成年和老年两个时期的消费均高于收入，因而是进行负储蓄；而在成年时期，个人消费会低于收入，进行正储蓄。可见，若一国劳动人口比重上升，则总储蓄率也应上升；反之，当儿童和退休人口与劳动人口之比上升时，则总储蓄率下降。当然，考虑到退休人口的遗赠或保留一些储蓄应付未预期到的支出，那么这些会部分地抵消因老龄人口比重上升而引起的总储蓄下降[34]。在宏观层面，当劳动人口逐渐减少时，如果社会为每个人配备的资本存量不变，那么由劳动人口减少而节约的投资可以转化为消费，从而人均消费水平上升；如果儿童人口比重下降引起的消费增长大于老年人口比重上升引起的消费减少，那么社会人均消费水平也会上升[35]。此外，生命周期也给出了大量关于经济增长与年龄结构交互影响的预测，如利用“可变增长率”（variablerate-of-growth）模型分析人口的年龄结构对储蓄的作用效果，就会发现其有赖于处在不同年龄结构群体的个体的生命周期内财富水平状况，但这些都由经济增长决定[36]。改革开放以来，我国研究者从经济增长与人口结构变化的角度也进行了探讨。中国人民银行课题组（1999）的指出，我国的高储蓄率主要是“受经济增长率和居民抚养系数的影响”[37]。袁志刚和宋铮（2000）认为，高储蓄很可能是人口年龄结构变动下个体的理性选择，人口老龄化造成我国城镇居民储蓄倾向上升[38]。王德文等（2004）发现，我国人口转变对目前的储蓄率存在显著的正向影响，但是随着人口老龄化进程加速，人口转变影响储蓄的程度会不断减弱[39]。李俭富（2008）发现，储蓄率与经济增长率、计划生育政策和储蓄习性等存在显著正相关性，而与少儿抚养比之间存在显著负相关性[40]。陈如和李杏（2010）验证了老年抚养率、人口增长率和劳动人口增长率等与储蓄率之间的关系，发现老年抚养率与储蓄率之间存在显著正相关性，而人口增长率和劳动人口增长率都与储蓄率存在负相关性[41]。还有一些研究得到了不同结论，如我国儿童抚养系数对居民消费只存在弱显著的负影响，老年抚养系数对居民消费率没有显著影响[42]；少儿人口抚养比对城镇居民消费的影响不显著[43]。

2.社会后果分析

（1）人口结构变化与社会保障

人口既是社会保障的对象，又是决定社会保障制度模式可持续发展的重要变量。随着近年来我国老年人口比例的迅速提高，我国现行的社会保障制度面临着诸多挑战。以养老保障为例，孙祁祥和朱俊生（2008）认为，我国人口结构与该项制度之间存在“五大矛盾”：一是人口结构变化趋势与现收现付制的社会统筹制度之间的矛盾；二是老龄化程度严重与养老保险低覆盖之间的矛盾；三是老年人口贫困与养老保障水平降低之间的矛盾；四是人口转变进程的区城差异与养老保险统筹层次提高之间的矛盾；五是农村更为严重的老龄化与农村养老保障制度整体缺失之间的矛盾[44]。现收现付制是建立在劳动年龄人口规模大、比重高，并且人口抚养比低的基础之上的，如果上述条件发生变化，则要求有更高的劳动生产率来支撑，否则这个制度就是不可持续的[45]。从我国现有的社会保障体系和劳动力市场状况看，如果增加“统账结合”模式中个人账户的比例，可能会刺激居民的人力资本投资，延缓其退出劳动力市场的时间，从而缓解人口老龄化对经济和社会发展带来的压力[46]。此外，还有研究关注到了老龄化对老年照料、医疗保健等造成的影响。张翼（2007）指出，老龄化水平的升高已显著增加了老年抚养比，特别是对那些有大量年轻人口流出的省份来说，则是常住人口的抚养比在上升，进而导致照料老人负担的加剧[47]。蒋承和赵晓军（2009）发现，目前我国老年照料对成年子女的就业概率和工作时间都存在显著的负向影响[48]。张彬斌（2010）认为，人口老龄化的一个显著后果就是社会适龄劳动人口比重降低，劳动力供给将出现短缺，未来的劳动人口需要通过公共养老金计划或者家庭资助的形式承担抚养老人的责任[49]。张车伟（2010）预计，随着我国社会抚养比的不断提高，劳动力的负担和成本都会加大[50]。

（2）人口结构变化与教育发展

教育部门是一个重要的人力资本生产部门。一国对教育投入的总体规模和结构都与该国的人口年龄结构密切相关，当其受教育年龄人口占总人口的比重较高时，需要增加用于教育的资源；义务教育阶段受教育人口的总体下降和义务教育阶段后教育规模的上升，会促使教育资源的总量需求上升，从而要求资源的分配格局发生调整。都阳（2009）对教育投入水平进行了国家比较，发现我国标准化后的实际公共投入为GDP的2.4%，略低于印度的2.7%，远远低于发达国家的水平；而在教育投入结构方面，小学和中学阶段的在校生总量规模预期都呈现出了先降后升的变化趋势[51]。立足人力资本、劳动生产率与比较优势的内在逻辑联系，蔡昉（2009）认为，通过深化教育，人口年龄结构的变化将对人力资本积累产生更多积极影响，随着接受基础教育的人口（即年龄在5岁～14岁的少儿人口）规模及其占总人口的比例的下降，教育资源的制约会有明显的缓解，从而为扩大和深化教育创造有利的条件[52]。

三、研究述评和今后研究的设想

篇10

[关键词]黑龙江省；人口年龄结构；经济增长；关系

人口年龄结构对生产领域的影响主要通过对劳动力供给的影响来实现，当劳动年龄人口比重增加，劳动力供给充足且相对的抚养负担较轻，人口的生产性能力增强对经济增长具有直接的促进作用。

一、黑龙江省人口年龄结构和类型

（一）黑龙江省人口年龄结构变动情况

据1985-2014年数据显示，黑龙江省0-14岁人口数量和占总人口比重逐年下降，人口数量从1053.8万人下降至449.2万人，下降604.6万人，占总人口比重从31.4%降至11.7%，下降19.7个百分点；15-64岁劳动年龄人口数量和占总人口比重呈上升状态，人口数量从2175.1万人上升至2998.2万人，增长823.1万人，占总人口比重从64.8%上升至78.2%；65岁及以上老年人口和占总人口比重持续上升，人口数量从128万人上升至385.6万人，人口增长257.6万人，占总人口比重从3.8%上升至10.1%，增幅6.3个百分点。

根据不同年龄组的人口数在总人口中的比例，人口年龄结构可以划分为年轻型、成年型和老年型（见下表1。黑龙江省年龄结构数据自1990年开始统计，从现有数据看，90年代初，黑龙江省老少比和年龄中位数刚刚进入成年型结构；90年代中期已是完全的成年型结构；2000年以后，人口年龄结构已进入老年型结构。黑龙江省人口年龄结构老化较快，0-14岁人口逐年缩减，中青年是主要的生产力，这样的人口年龄结构对于地区经济发展缺乏发展后劲。

（二）黑龙江省人口年龄结构变动的特点

1.劳动力供给潜力呈现下降趋势

劳动力是构成生产力的基本要素之一，反映一个国家（或地区）的劳动力资源情况。劳动力在数量上的投入对经济增长有着重要的影响，劳动力占总人口的比重对经济增长也产生着影响。衡量劳动力供给潜力主要以15-64岁劳动年龄人口数为指标。据1985-2014年数据显示，黑龙江省劳动年龄人口从1985年的2175.1万人增加到2014年的2998.2万人，年均增长1.1%，较同期总人口增速高0.6个百分点。黑龙江省劳动年龄人口增长在2011年出现转折，增长率由正转负，现已连续4年负增长，2014年增速降为-0.9%。由此可见，黑龙江省劳动力资源在缩减。

2.社会抚养负担较重

如果一个国家（或地区）的非劳动年龄人口（0-14岁和65岁及以上老人）比重较大，则该国家（或地区）的社会抚养负担较重，人口的生产能力就相对较弱。由于抚养少年人口和赡养老年人口所需的社会资源不同，所以少儿抚养比和老年抚养比对经济增长和社会发展造成的影响也不同。少年人口随着时间的推移将会成为劳动年龄人口，社会负担较轻。而老年人口则不同，老年人口对消费和医疗服务等服务的需求较大，所以对社会的负担较大。总结各国研究结论：抚养一位老人的平均费用是儿童费用的1-5至2倍。

见下图，1985-2014年，黑龙江省总人口抚养比和少儿抚养比整体上呈现逐年下降趋势，少儿抚养比下降是总抚养比下降的主要原因。老年抚养比呈现逐年上升的状态，近几年上升速度有所加快，带动总人口抚养比随之上升。随着时间的推移，很有可能与少儿抚养比交汇后向上增长，进而超过少儿抚养比。尽管黑龙江省少儿抚养比下降幅度较大，但鉴于抚养成本的较大差距，社会抚养费用的支出将会随着老年抚养比的提高而增加，挤占经济发展的资源，给地区经济的发展带来沉重负担。

3.人口老龄化进程较快

根据联合国人口老龄化的标准，一个国家（或地区）60岁以上老年人口占总人口比重超过10%，或65岁及以上的老年人口占总人口比重高于7%，这个国家（或地区）就进入老龄化社会。2005年，黑龙江省65岁及以上的老年人口比重达到7.6%，是老龄化社会的开端，比全国老龄化社会晚5年。

65岁及以上的人口比重从5%提高到7%，一般要经历50-80年，而黑龙江省仅用1996-2005年短短的9年时间，65岁及以上老年人口比重就从5-2%提高到了7.6%，2005-2014年又一个9年，65岁以上老年人口比重从7.6%提高到了10.1%，人口老龄化的速度非常惊人。黑龙江省老龄化程度加剧，对地区经济的发展非常不利，人口压力将成为未来经济上行的一大障碍。

4.存在虚假的人口红利

目前，对于人口红利的判定多以总人口抚养比为标准，但这种标准忽略了总抚养比内部少年儿童抚养比和老年抚养比的结构关系。因此本文采用车士义对人口红利的界定标准，以总人口抚养比和老龄化率两个标准衡量黑龙江省人口红利状况，即以总人口抚养比小于或等于50%、老年抚养比f65岁以上老年人口占总人口的比重）低于10%，界定为“真正的人口红利”，总人口抚养比小于或等于50%，老龄化率高于10%，则为“虚假的人口红利”。

根据所能掌握的数据，1985年，黑龙江省人口处于盈亏平衡状态，不存在人口红利；1986-2006年，是黑龙江省人口红利期，红利状态在5年间从人口微利过渡到人口高利，90年代以后进入人口暴利状态；2007-2014年，黑龙江省人口老龄化程度加剧，老年抚养比超过10%，虽处于人口暴利状态，但其中存在虚假的人口红利。

二、黑龙江省人口年龄结构与经济增长的关系分析

劳动年龄人口是15-64岁的所有人口，不论其是否参与了经济活动，只能将其视为潜在的劳动力资源。真正与经济增长相关的人口是实际参与经济活动的劳动人口，即实际就业人员。因此，本文选择实际就业人员作为劳动力投入、固定资产投资作为资金投入，与经济增长一起构建柯布道格拉斯生产函数模型进行定量分析，以此说明黑龙江省人口年龄结构与经济发展的关系。

为保证模型的客观性和合理性，GDP和固定资产投资数据计算可比价格。由于黑龙江省就业人员数据仅统计到2013年，因此模型截取1990-2013年数据进行分析。假设黑龙江省1990-2013年间经济总产出符合如下模型：

Y=AL・K

Y-经济总产出，用黑龙江省GDP表示；L-劳动力，用黑龙江省就业人员年末人数表示；K-资本，用黑龙江省社会固定资产投资额表示；A为全要素生产率参数；a为劳动力投入的产出弹性系数，B为资本投入的产出弹性系数。两边求对数得出以下模型：

LnY=lnA+alnL+BlnK

运用Eviews7，2进行回归分析，得出模型结果为：

LnY=-32.8242+5.0454lnL+0.5039lnK

对该模型的各项系数进行检验，R2为0.9454，说明方程拟合度较好。F为182.0057，说明该对数方程总体的线性关系显著，且各个自变量的显著性也较高，回归结果显著。由此得出黑龙江省1990-2013年的科布道格拉斯函数为：

Y=2.718-32.8242L5.0454K0.5039

模型结论显示，1990-2013年黑龙江省的劳动投入产出弹性为5.0454，说明黑龙江省投入一个单位的劳动，将拉动经济总产出增加5.0454个单位；资本的产出弹性为0.5039，说明投入一个单位的资本，能拉动经济总产出增加0.5039个单位。由此可见，黑龙江省劳动力的产出弹性远远高于资本的产出弹性，劳动投入对经济增长具有较大的拉动作用。

结合黑龙江省实际的经济发展状况，1990年以来，黑龙江省一直保持着较高的劳动参与率（就业人员占劳动年龄人口比重），同时，劳动年龄人口的增长速度始终低于固定资产投资的增长速度，由此可以判断，近20多年黑龙江省经济发展主要依靠产出弹性相对较小的资本投入在拉动，劳动投入对经济的拉动不足。在未来的经济发展中，增加劳动投入或将对黑龙江省经济复苏带来较大助益。

三、改善人口年龄结构促进黑龙江省经济增长的对策建议

（一）重视劳动力资源外流问题

多年以来，黑龙江省改革的重点多放在经济结构调整、技术进步和增加投资等方面，劳动力的投入被默认是充沛的。然而鉴于以上的分析结论，黑龙江省劳动力供给状况不容乐观，人口年龄结构问题已经成为经济发展中必须正视的问题。导致黑龙江省人口年龄结构出现问题的原因是低出生率和劳动年龄人口流出。针对出生率低的状况，人口政策已经做出改变，从单独二孩改为全面放开二孩，部分地区允许生育第三个孩子。就目前看，生育政策的改变所带来的人口增长并不显著。而且，新生儿的增加只是扩大人口基数，并不能增加近期劳动年龄人口的数量，因此，为确保黑龙江省经济快速发展，就必须积极应对劳动力资源外流问题。

（二）提高居民收入水平

人口流动最主要的原因是利益驱动，提高居民收入是吸引劳动力资源的有效手段。根据黑龙江省经济发展水平和物价变动等因素，应适时调整最低工资标准。以本省经济社会发展为基础、参照全国及其他省份情况，有计划有步骤地调整和增加居民工资水平，使居民收入稳步增长。同时，积极研究部分行业最低工资标准，探索建立最低工资标准评估机制，如针对森工、农垦和煤炭三大行业人均收入低等问题，积极争取国家加大投入，逐步实现三大行业收入水平的稳步提升。还要根据经济变化的实际情况及时建立完善各项临时补贴制度，确保低收入群体基本生活稳定和贫富差距的逐步缩小。

（三）建立促进就业的长效机制

就业环境和就业岗位的多少也是吸引劳动力资源的重要手段。黑龙江省在指定就业政策时，不能忽略就业环境的改善问题。在保持第一产业、第二产业吸纳就业人员的同时，要更加注重发挥第三产业在创造就业岗位方面的作用，努力开发社区就业岗位，鼓励多种多样的就业形式。要在高科技产业集中区打造人才高地，用政策吸引人才，用情感留住人才，用科研激励人才，通过资金投入、环境改善、人才培养等措施把高素质人才吸引到开发区来，实现人口集聚，以此带动地区经济快速发展。