相對(duì)靜止人口與潛在人口紅利測(cè)算方法研究
作者：何練麻彥春
人口學(xué)刊 2015年03期
[中圖分類號(hào)]C924.24 [文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼]A [文章編號(hào)]1004-129X(2015)01-0015-11
doi:10.3969/j.issn.1004-129X.2015.01.002
一、引言
勞動(dòng)力資源相對(duì)豐富，撫養(yǎng)負(fù)擔(dān)相對(duì)較輕，對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展十分有利的黃金時(shí)期，通常被人口經(jīng)濟(jì)學(xué)家稱為“人口機(jī)會(huì)窗口”。對(duì)應(yīng)地，由相對(duì)豐富的勞動(dòng)力資源創(chuàng)造的增量經(jīng)濟(jì)價(jià)值，即為“人口紅利”。中國的人口紅利究竟有多大？這是一個(gè)重要又存在較大分歧的問題。原因是學(xué)術(shù)界對(duì)人口紅利的測(cè)算至今缺乏一種有效的量化分析方法，以致與之緊密相關(guān)的一系列重大現(xiàn)實(shí)問題也懸而未決。例如，如何判斷一個(gè)國家是否進(jìn)入人口紅利或人口負(fù)債時(shí)代？中國是否有效把握住人口機(jī)會(huì)窗口期而獲得實(shí)實(shí)在在的人口紅利？中國的人口機(jī)會(huì)窗口預(yù)計(jì)在什么時(shí)候關(guān)閉？蔡昉指出，傳統(tǒng)意義上的人口紅利正在消失，取而代之的是人口老齡化、勞動(dòng)力市場(chǎng)供求關(guān)系變化、工資普遍上漲等現(xiàn)象的出現(xiàn)，標(biāo)志著劉易斯拐點(diǎn)即將到來。[1]但這些重要觀點(diǎn)由于缺乏人口紅利這一直接證據(jù)，導(dǎo)致學(xué)者們對(duì)類似現(xiàn)象的判斷產(chǎn)生巨大分歧。可見，解決人口紅利測(cè)算方法的問題，對(duì)于合理解釋由人口引起的一系列經(jīng)濟(jì)問題起著至關(guān)重要的基礎(chǔ)性作用。
測(cè)算人口紅利的難點(diǎn)之一是參照系的選擇。原因是，缺少參照系的人口紅利模型通常難以得到廣泛的認(rèn)同；但過于理論化的參照系又會(huì)導(dǎo)致人口紅利的測(cè)算結(jié)果失去參考價(jià)值。作為測(cè)算人口紅利的基礎(chǔ)，本文建立的潛在人口紅利測(cè)算模型首先嘗試解決的一個(gè)問題是參照系問題，即既符合現(xiàn)實(shí)又可作參照標(biāo)準(zhǔn)的相對(duì)靜止人口。為此重點(diǎn)研究了相對(duì)靜止人口的若干特征，并與靜止人口進(jìn)行了比較。其次，在確立相對(duì)靜止人口作為“標(biāo)準(zhǔn)人口”參照系的基礎(chǔ)上，建立潛在人口紅利的測(cè)算公式，能夠估算由人口年齡結(jié)構(gòu)或人均產(chǎn)出變動(dòng)或二者同時(shí)變動(dòng)而帶來的潛在人口紅利。最后利用算式對(duì)相對(duì)靜止人口樣本國家進(jìn)行相互印證。
二、文獻(xiàn)研究
如上文所述，參照系的選擇對(duì)于測(cè)算人口紅利至關(guān)重要。本文提出相對(duì)靜止人口的概念實(shí)際上是為了確立一個(gè)既有可比度又貼近現(xiàn)實(shí)的參照系。如果按照有無參照系劃分，關(guān)于人口紅利的文獻(xiàn)研究大體可以分為兩大類：一類是以靜止人口作為參照系的人口紅利研究；另一類則是通過其他經(jīng)濟(jì)指標(biāo)間接研究人口紅利�？偟膩碚f，無論是否引入?yún)⒄障担寄艿玫揭恍┦軉l(fā)的重要結(jié)論，但同時(shí)也發(fā)現(xiàn)一些值得深思的問題。
1.以靜止人口作為參照系的人口紅利研究
以往測(cè)算人口紅利的算法主要采用靜止人口作為參照系來衡量一個(gè)國家或地區(qū)在一定時(shí)期內(nèi)獲得的人口紅利。首先，選擇靜止人口作為參照系是基于穩(wěn)定人口理論。穩(wěn)定人口是總?cè)藬?shù)每年按固定比例增加(或減少)的人口。查瑞傳指出，在一個(gè)不存在對(duì)外遷移的封閉人口中，形成穩(wěn)定人口的必要條件有三個(gè)：各年齡死亡率長(zhǎng)期固定不變，每年出生率也固定不變，而且新生嬰兒中的男女比例固定不變，長(zhǎng)期發(fā)展下去便形成穩(wěn)定人口。[2]其次，穩(wěn)定人口分為三種情況：自然增長(zhǎng)率為固定正值從而總?cè)丝趩握{(diào)遞增、自然增長(zhǎng)率為固定負(fù)值從而總?cè)丝趩握{(diào)遞減以及自然增長(zhǎng)率為零從而總?cè)丝诒３植蛔�。[3]當(dāng)自然增長(zhǎng)率為零時(shí)，出生率與死亡率相等，出生人數(shù)與死亡人數(shù)相抵，穩(wěn)定人口就演變成靜止人口。[2]再次，將靜止人口鎖定為參照系，可以測(cè)算出理論人口紅利。但這種方法會(huì)存在以下問題：
(1)靜止人口考察的是理論人口紅利。靜止人口是經(jīng)過數(shù)學(xué)模型推算出來的一種理想狀態(tài)，因而利用靜止人口測(cè)算出來的人口紅利僅僅是理論人口紅利。這個(gè)理論值在實(shí)際經(jīng)濟(jì)分析中的參考價(jià)值是有限的。因?yàn)樵诂F(xiàn)實(shí)中，由于沒有一個(gè)國家或地區(qū)能夠?qū)崿F(xiàn)靜止人口這種狀態(tài)，也就意味著，所有國家或地區(qū)都存在理論人口紅利。那么，在這個(gè)測(cè)算出來的理論值當(dāng)中，理論部分與現(xiàn)實(shí)部分之間的差距是多少，是難以把握的。
(2)靜止人口的選擇缺乏依據(jù)。由于靜止人口是一種理想狀態(tài)，因此在一些橫向比較的文獻(xiàn)當(dāng)中，就會(huì)碰到靜止人口的選擇問題，即選擇哪個(gè)國家或什么樣的生命表人口近似看作靜止人口。陳友華將撫養(yǎng)比低于或高于標(biāo)準(zhǔn)人口撫養(yǎng)比的5％視作“人口紅利”或“人口負(fù)債”時(shí)期。關(guān)于靜止人口的確定，他選擇表征世界平均水平的瑞典生命表人口作為參照系，進(jìn)而比較法國、日本和中國的人口紅利和人口負(fù)債情況。[4]但為什么確定5％這一指標(biāo)，為什么選擇瑞典而非其他國家缺乏必要的證據(jù)支持，因而難以被普遍接受。關(guān)于參照系本身的研究，目前僅有少數(shù)文獻(xiàn)做過探討。
由于參照系的確存在較大分歧，大部分學(xué)者選擇另辟蹊徑，在參照系缺失的背景下，對(duì)人口紅利展開了卓有成效的研究。
2.無參照系的人口紅利間接效應(yīng)研究
放棄參照系意味著不考察人口紅利并假設(shè)人口紅利存在。在這一假設(shè)前提下，多數(shù)學(xué)者將目光集中在人口紅利的間接效應(yīng)，即選擇從人口結(jié)構(gòu)與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的邏輯關(guān)系入手，通過有關(guān)經(jīng)濟(jì)變量的變化解釋人口紅利。例如比較經(jīng)典的是，Bloom等人發(fā)現(xiàn)人口年齡結(jié)構(gòu)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)產(chǎn)生的影響不亞于人口規(guī)模和人口增長(zhǎng)。勞動(dòng)年齡人口比重較高的國家，其生產(chǎn)性較強(qiáng)，儲(chǔ)蓄率也較高，形成人口紅利。[5]他們嘗試以此揭示“東亞奇跡”之謎，雖然其實(shí)證分析沒有獲得多大的支持，但為人口紅利的研究奠定了基礎(chǔ)。此后，利用實(shí)證分析驗(yàn)證人口紅利與經(jīng)濟(jì)變量關(guān)系的研究不在少數(shù)。尹銀和周俊山就嘗試運(yùn)用兩步系統(tǒng)GMM方法，結(jié)合多省份動(dòng)態(tài)面板數(shù)據(jù)，證明人口紅利是推動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的主要因素之一。[6]在這類文獻(xiàn)研究當(dāng)中，經(jīng)常出現(xiàn)兩個(gè)嚴(yán)重的錯(cuò)誤：
(1)將人口機(jī)會(huì)窗口等同于人口紅利。人口機(jī)會(huì)窗口是在一個(gè)時(shí)期內(nèi)，生育率迅速下降，少兒與老年的撫養(yǎng)負(fù)擔(dān)相對(duì)較輕，從而總?cè)丝谥袆趧?dòng)適齡人口比重上升，形成一個(gè)勞動(dòng)力資源相對(duì)豐富，對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展十分有利的黃金時(shí)期。[7]但人口機(jī)會(huì)窗口不等于人口紅利。正如劉元春等強(qiáng)調(diào)的，人口機(jī)會(huì)窗口是時(shí)間概念，而人口紅利則是經(jīng)濟(jì)概念。人口機(jī)會(huì)窗口只是經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的必要條件而不是充分條件。[8]如果僅憑實(shí)際人口結(jié)構(gòu)與靜止人口的比較結(jié)果，就武斷地判斷一個(gè)國家是否處于人口紅利或人口負(fù)債時(shí)代，是完全錯(cuò)誤的。
(2)將潛在人口紅利等同于人口紅利。在大多數(shù)測(cè)算人口紅利的算法中，有學(xué)者采用理論撫養(yǎng)比，即15～64歲人口在總?cè)丝谥兴嫉谋戎貋砜疾烊丝诩t利。這種做法是不恰當(dāng)?shù)�，因�(yàn)闇y(cè)算出來的`僅僅是潛在人口紅利。正如穆光宗指出，測(cè)算人口紅利的指標(biāo)應(yīng)該是實(shí)際撫養(yǎng)比，即不在業(yè)人口與在業(yè)人口之比。[9]只有考察了一個(gè)國家在人口機(jī)會(huì)窗口時(shí)期是否充分有效地利用了相對(duì)富裕的勞動(dòng)力資源，才能做出其獲得了人口紅利的判斷。
有關(guān)人口紅利的間接效應(yīng)。國內(nèi)外學(xué)者做了豐富且有價(jià)值的研究。但多數(shù)文獻(xiàn)對(duì)人口紅利的研究仍然處于定性分析階段，并沒有給出一個(gè)比較嚴(yán)謹(jǐn)?shù)臏y(cè)算結(jié)果。由于缺乏建立在參照系基礎(chǔ)上的嚴(yán)謹(jǐn)?shù)耐茖?dǎo)和充分的證據(jù)支持，所以這類研究的一些重要觀點(diǎn)往往也存在較大分歧。
3.無參照系的人口紅利間接效應(yīng)研究——人口老齡化
隨著人口老齡化的凸顯和人口年齡結(jié)構(gòu)的變化，與人口紅利測(cè)算有關(guān)的另一個(gè)重要因素逐漸顯現(xiàn)出來，那就是人口質(zhì)量。不少文獻(xiàn)指出，人口老齡化之后的第二次人口紅利實(shí)質(zhì)上是人口質(zhì)量的提高帶來的。例如，Lee和Mason提出第二次人口紅利的概念，認(rèn)為人口老齡化一方面使得消費(fèi)支出逐步減少，另一方面使得儲(chǔ)蓄率增加，從而轉(zhuǎn)化為社會(huì)財(cái)富。同時(shí)勞動(dòng)人口的減少使得人均資本得以提高，進(jìn)入第二次人口紅利期。[10]蔡昉進(jìn)一步指出，應(yīng)對(duì)老齡化的有效手段是延長(zhǎng)退休年齡，但需要保證經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)才能維持充足的勞動(dòng)力需求。這就要求持續(xù)的人力資本投資和維持人力資源比較優(yōu)勢(shì)，促進(jìn)中國從第一次人口紅利順利過渡到第二次人口紅利。[11]梁穎和陳佳鵬指出，日本的經(jīng)驗(yàn)表明，在人口老齡化形勢(shì)下，人力資本的極大提高為日本經(jīng)濟(jì)的低速增長(zhǎng)創(chuàng)造了有利條件。[12]
因此，這類文獻(xiàn)給出了一個(gè)重要啟示：人口的數(shù)量和質(zhì)量似乎都對(duì)人口紅利產(chǎn)生重要影響，這意味著人口紅利不僅受到反映數(shù)量的人口年齡結(jié)構(gòu)變動(dòng)的影響，同時(shí)還受到反映質(zhì)量的人均產(chǎn)出的影響。因此，人口紅利公式必須包含上述兩個(gè)方面。
4.純粹抽象的人口紅利模型研究
這類研究既撇開參照系，又拋棄人口數(shù)據(jù)，嘗試通過構(gòu)建復(fù)雜且抽象的人口紅利模型得出一些結(jié)論。筆者認(rèn)為，這是不能令人信服的。再完美的數(shù)學(xué)證明也必須經(jīng)過實(shí)證的檢驗(yàn)。另一方面，任何企圖將所有經(jīng)濟(jì)因素都納入考察范圍的嘗試都將是徒勞的，一個(gè)復(fù)雜的計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型大多只會(huì)帶來不穩(wěn)定的甚至自相矛盾的結(jié)論。因此，合理的假設(shè)、簡(jiǎn)約的論證及數(shù)據(jù)的驗(yàn)證是得出令人信服的結(jié)論的關(guān)鍵。
綜上所述，部分缺少參照系的文獻(xiàn)雖然得到一些重要結(jié)論，但由于缺乏直接證據(jù)而受到質(zhì)疑，包括人口紅利這一前提。為了得到令人信服的結(jié)論，筆者認(rèn)為，引入?yún)⒄障凳潜匦璧�，但這一參照系需要重新確立，以克服靜止人口因過于理論化而失去實(shí)際參考價(jià)值的缺陷。與此同時(shí)，一個(gè)合理的人口紅利算法必須滿足以下兩個(gè)條件：一是必須結(jié)合人口數(shù)據(jù)基本面，二是包含反映人口數(shù)量和人口質(zhì)量的因素。
三、研究方法
學(xué)術(shù)界尋找參照系的探索并沒有停止。首先，從世界人口發(fā)展歷程看來，不難發(fā)現(xiàn)，有部分國家和地區(qū)在相當(dāng)長(zhǎng)的一段時(shí)期內(nèi)，其總?cè)丝诒３衷谝粋�(gè)相對(duì)穩(wěn)定的水平上。相對(duì)于其他國家和地區(qū)而言，這些國家和地區(qū)的總?cè)丝谧兓⒉淮螅涮卣鞅容^接近于自然增長(zhǎng)率為零的穩(wěn)定人口狀態(tài)，可謂處于一種“相對(duì)靜止人口”狀態(tài)。我們可以通過統(tǒng)計(jì)分析，篩選出處于相對(duì)靜止人口狀態(tài)的樣本國家。
其次，相對(duì)靜止人口能否取代靜止人口作為衡量人口紅利的參照系，還需要在二者之間進(jìn)行比較研究。一方面，比較二者在出生率、死亡率及男女比例等有關(guān)特性方面的趨同性，從而判斷二者的相互替代性；另一方面，在上述條件滿足的前提下，重點(diǎn)考察相對(duì)靜止人口的人口年齡結(jié)構(gòu)特征，從而為研究潛在人口紅利奠定基礎(chǔ)。
再次，建立潛在人口紅利模型。該模型以相對(duì)靜止人口作為參照系，綜合考察人口數(shù)量和質(zhì)量變化兩方面，進(jìn)而測(cè)算潛在人口紅利。
最后，利用該模型算法，逆向考察處于相對(duì)靜止人口狀態(tài)的國家的潛在人口紅利。一方面需要驗(yàn)證相對(duì)靜止人口的特性，另一方面則需要證明其潛在人口紅利很小。
本文采用的數(shù)據(jù)均源自世界銀行集團(tuán)的世界發(fā)展指標(biāo)數(shù)據(jù)庫(World Development Indicators，WDI)，選取總?cè)丝�、粗出生率、粗死亡率、女性人口比重�?5～64歲人口比重、人均國內(nèi)生產(chǎn)總值等指標(biāo)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，覆蓋范圍包括251個(gè)國家和地區(qū)，時(shí)間跨度最長(zhǎng)達(dá)到52年。
四、相對(duì)靜止人口及其特性
1.相對(duì)靜止人口判斷指標(biāo)——總?cè)丝谧儺愊禂?shù)
倘若一個(gè)國家總?cè)丝谠谳^長(zhǎng)時(shí)期內(nèi)的變動(dòng)相對(duì)較小，那么我們認(rèn)為其處于相對(duì)靜止人口狀態(tài)。我們通過考察1960～2011年251個(gè)國家和地區(qū)總?cè)丝诘淖儺愊禂?shù)，從中篩選出符合條件的樣本。考察變異系數(shù)的公式如下：
其中，N為樣本數(shù)量；為第i個(gè)樣本值；μ為總體樣本平均值；σ為總體樣本標(biāo)準(zhǔn)差；cν為變異系數(shù)。計(jì)算結(jié)果顯示，在扣除無相關(guān)數(shù)據(jù)后的240個(gè)國家和地區(qū)中，有10個(gè)樣本(約占總體樣本數(shù)量的4％)的變異系數(shù)小于5％，表明這些樣本國家各年度的總?cè)丝谂c其總?cè)丝谄骄抵g的距離(差異)的整體平均值，在總?cè)丝谄骄抵兴嫉谋壤坏?％，反映了1960～2011年，各年份總?cè)丝跀?shù)據(jù)的離散程度很小。也就是說，這10個(gè)國家總?cè)丝诘淖兓仁呛苄〉�，總�(cè)丝跀?shù)量保持相對(duì)穩(wěn)定。同時(shí)，變異系數(shù)小于10％的國家和地區(qū)有43個(gè)，約占總體樣本數(shù)量的17％(見表1)。
我們認(rèn)為，這43個(gè)國家和地區(qū)比較接近于相對(duì)靜止人口狀態(tài)。下面以這些樣本為研究對(duì)象，分別考察相對(duì)靜止人口與性別結(jié)構(gòu)、自然增長(zhǎng)率、年齡結(jié)構(gòu)之間的相關(guān)關(guān)系。
2.相對(duì)靜止人口與性別結(jié)構(gòu)
女性人口比重是人口增長(zhǎng)趨勢(shì)的重要先行性指標(biāo)之一。當(dāng)一個(gè)國家人口趨于靜止時(shí)，其男女比例也將趨于穩(wěn)定不變。不僅如此，女性人口更替數(shù)量趨于固定不變，出生女嬰人數(shù)等于死亡女性人數(shù)，從而保證總?cè)丝诟姹壤蛔�。這一結(jié)論得到上述43個(gè)國家和地區(qū)相關(guān)數(shù)據(jù)的印證�？鄢裏o相關(guān)數(shù)據(jù)的國家和地區(qū)，38個(gè)樣本女性人口比重的變異系數(shù)非常小，整體均值只有0.81，表明接近相對(duì)靜止人口狀態(tài)的各樣本，52年來女性人口比重的變化甚微(見表2)。
然而，女性人口的比重卻不能揭示人口變動(dòng)的趨勢(shì)。38個(gè)樣本女性人口比重52年均值的整體平均值為51.72％，其置信水平為95％的置信區(qū)間是(51.37，52.08)。在所有208個(gè)樣本當(dāng)中，落在這一置信區(qū)間的有26個(gè)樣本，其中只有13個(gè)樣本的總?cè)丝谧儺愊禂?shù)小于10％。同理，總?cè)丝谧儺愊禂?shù)小于5％的9個(gè)國家，其女性人口比重52年均值的整體平均值為51.55％，其置信水平為95％的置信區(qū)間是(51.14，51.96)。而落在這一置信區(qū)間的31個(gè)樣本中，只有5個(gè)樣本的總?cè)丝谧儺愊禂?shù)小于5％，只有16個(gè)小于10％。不僅如此，208個(gè)樣本的總?cè)丝谧儺愊禂?shù)與其女性人口比重均值之間的相關(guān)系數(shù)為-0.53，表明二者的線性相關(guān)性較小(見圖1)。
圖1 總?cè)丝谧儺愊禂?shù)與女性人口比重均值散點(diǎn)圖
可見，女性人口比重相對(duì)穩(wěn)定僅是總?cè)丝谙鄬?duì)靜止的必要條件。當(dāng)一個(gè)國家總?cè)丝谔幱谙鄬?duì)靜止?fàn)顟B(tài)時(shí)，其女性人口比重相對(duì)穩(wěn)定。但倘若后者變化很小時(shí)，卻不能保證該國家總?cè)丝谧兓淮蟆?/p>
3.相對(duì)靜止人口與自然增長(zhǎng)率
按照穩(wěn)定人口理論，當(dāng)一個(gè)國家的總?cè)丝诒３朱o止時(shí)，其自然增長(zhǎng)率為零。如此類推，若總?cè)丝诒３窒鄬?duì)靜止時(shí)，其自然增長(zhǎng)率接近為零。通過考察上述國家和地區(qū)的相關(guān)數(shù)據(jù)，推論成立。
38個(gè)樣本1980～2010年自然增長(zhǎng)率均值的整體平均值為2.66‰，除個(gè)別國家外，整體處于較低水平。其中，總?cè)丝谧儺愊禂?shù)小于5％的9個(gè)國家，其自然增長(zhǎng)率均值的整體平均值僅有1.94‰。
但值得說明的幾點(diǎn)是：第一，自然增長(zhǎng)率的變異系數(shù)變化較大，原因可能是正負(fù)相抵而使平均值接近零，導(dǎo)致各年份自然增長(zhǎng)率與平均值之間的差異較大。第二，粗出生率和粗死亡率均維持在一個(gè)較高水平。粗出生率較高的原因可能是二戰(zhàn)后世界處于和平發(fā)展時(shí)期，給人類的繁育生息創(chuàng)造了有利條件。同時(shí)，粗死亡率也較高可能是資源和自然承載能力短期內(nèi)的相對(duì)不足導(dǎo)致的。但除個(gè)別國家外，粗出生率和粗死亡率均比較接近，這與通常認(rèn)為的“當(dāng)生育水平處于死亡水平時(shí)，人口穩(wěn)定下來保持不變”[3]相吻合。第三，粗出生率的變動(dòng)相對(duì)較大而粗死亡率的變動(dòng)則相對(duì)較小。粗出生率變動(dòng)較大可能是周期性的經(jīng)濟(jì)波動(dòng)影響到生養(yǎng)育成本，導(dǎo)致粗出生率變化較大，從而使自然增長(zhǎng)率也起伏較大。而變動(dòng)較小的粗死亡率，尤其是變異系數(shù)小于5％，可看作是基本服從人口更替的自然規(guī)律。
反過來，自然增長(zhǎng)率的低速增長(zhǎng)能否保證人口的相對(duì)穩(wěn)定？答案是肯定的。在自然增長(zhǎng)率均值小于5‰的39個(gè)國家和地區(qū)中，總?cè)丝谧儺愊禂?shù)小于10％的樣本有31個(gè)，占比79.49％。與此同時(shí)，考察211個(gè)國家和地區(qū)自然增長(zhǎng)率均值與總?cè)丝谧儺愊禂?shù)之間的相關(guān)性后發(fā)現(xiàn)，其相關(guān)系數(shù)為0.89，表明二者之間以較高的概率存在線性關(guān)系。經(jīng)過線性回歸分析，得到以下結(jié)論：
該模型的擬合優(yōu)度為0.80，反映整體模型顯著，表明總?cè)丝谧儺愊禂?shù)(TP.cν)與自然增長(zhǎng)率均值(NG.μ)之間存在較強(qiáng)的同方向變動(dòng)關(guān)系(見圖2)。
圖2 總?cè)丝谧儺愊禂?shù)與自然增長(zhǎng)率均值線性關(guān)系圖
綜上分析可以得到以下結(jié)論：相對(duì)靜止人口與低速自然增長(zhǎng)率互為充要條件。一個(gè)自然增長(zhǎng)率保持接近于零的國家，其總?cè)丝诟菀妆３忠环N相對(duì)靜止?fàn)顟B(tài)。
4.相對(duì)靜止人口與年齡結(jié)構(gòu)
出生率、死亡率、新生嬰兒性別比例均固定不變所形成的穩(wěn)定人口，其重要特征之一是各年齡人口都在以相同的比率增加、減少或不變，因而在總?cè)丝谥械谋戎乇３植蛔�。于是，我們可以做出如下推斷：�?dāng)人口保持相對(duì)靜止時(shí)，各年齡段人口在總?cè)丝谥兴急戎匾矐?yīng)變化不大，人口年齡結(jié)構(gòu)保持相對(duì)穩(wěn)定。根據(jù)國際慣例，我們選取15～64歲年齡段人口數(shù)量在總?cè)丝谥械谋戎刈鳛榭疾鞂?duì)象，研究各樣本年齡結(jié)構(gòu)的變動(dòng)情況(見表3)。
觀察表3發(fā)現(xiàn)，總?cè)丝谧儺愊禂?shù)小于10％的31個(gè)國家和地區(qū)樣本，其15～64歲年齡段人口占比的變異系數(shù)也很小(表3第四、八列)，變異系數(shù)的整體平均值為2.43％。其中，總?cè)丝谧儺愊禂?shù)小于5％的8個(gè)樣本，其變異系數(shù)的整體平均值只有2.25％。這證明上述推斷成立。
另一方面，31個(gè)樣本15～64歲年齡段人口比重52年均值(表3第三、七列)的整體平均值為65.96％，其置信水平為95％的置信區(qū)間是(65.52，66.40)。在有統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的101個(gè)樣本中，落在這一置信區(qū)間的有11個(gè)樣本，總?cè)丝谧儺愊禂?shù)小于10％的有9個(gè)。同理，總?cè)丝谧儺愊禂?shù)小于5％的8個(gè)國家，其整體平均值為66.04％，置信水平為95％的置信區(qū)間是(65.28，66.79)。落在這一置信區(qū)間的17個(gè)樣本中，總?cè)丝谧儺愊禂?shù)小于5％的有5個(gè)，小于10％的有12個(gè)。
進(jìn)一步，我們集中考察這101個(gè)樣本，其15～64歲年齡段人口比重均值與總?cè)丝谧儺愊禂?shù)之間以較高的概率存在線性關(guān)系，相關(guān)系數(shù)為-0.94，表明二者呈反方向變動(dòng)的關(guān)系。經(jīng)過線性回歸分析，得到以下結(jié)論：
該模型的擬合優(yōu)度為0.88，反映整體模型顯著，表明15～64歲年齡段人口比重均值(AS.μ)與總?cè)丝谧儺愊禂?shù)(TP.cν)之間存在較強(qiáng)的反方向變動(dòng)關(guān)系(見圖3)。
圖3 總?cè)丝谧儺愊禂?shù)與15～64歲年齡段人口比重均值線性關(guān)系圖
綜上可得：相對(duì)靜止人口與相對(duì)穩(wěn)定年齡結(jié)構(gòu)互為充要條件。一個(gè)總?cè)丝诒３窒鄬?duì)靜止的國家，其年齡結(jié)構(gòu)也相對(duì)穩(wěn)定。同時(shí)，值得強(qiáng)調(diào)的是，15～64歲年齡段通常被視為適齡勞動(dòng)年齡段，是區(qū)分撫養(yǎng)人口和勞動(dòng)人口的重要指標(biāo)。通過考察適齡勞動(dòng)年齡段的人口數(shù)量變動(dòng)情況，可以為進(jìn)一步考察潛在人口紅利奠定基礎(chǔ)。
五、潛在人口紅利
如上文所述，潛在人口紅利形成于人口機(jī)會(huì)窗口期。在非靜止人口狀態(tài)下，人口年齡結(jié)構(gòu)的變動(dòng)引致適齡勞動(dòng)人口比重上升，勞動(dòng)力資源相對(duì)豐富，使得潛在經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出增加，形成潛在人口紅利。
首先，確立相對(duì)靜止人口參照系。經(jīng)過上面分析，總?cè)丝谧儺愊禂?shù)小于5％的8個(gè)國家樣本，其15～64歲年齡段人口比重52年均值的整體平均值為66.04％，其置信水平為95％的置信區(qū)間是(65.28，66.79)。在這一區(qū)間內(nèi)的年齡結(jié)構(gòu)是相對(duì)穩(wěn)定的人口年齡結(jié)構(gòu)。又因?yàn)橄鄬?duì)穩(wěn)定人口年齡結(jié)構(gòu)與相對(duì)靜止人口互為充要條件，所以我們將這一整體平均值及其置信區(qū)間界定為相對(duì)靜止人口參照系。與此同時(shí)，我們可以通過考察任一國家和地區(qū)適齡勞動(dòng)年齡段的人口數(shù)量變化情況，判斷勞動(dòng)力資源的稟賦程度。
其次，影響潛在人口紅利的另一個(gè)關(guān)鍵因素是人均經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出。隨著教育等基礎(chǔ)性人力資本投資的加大，人口素質(zhì)得到逐步提高，勞動(dòng)力創(chuàng)造的價(jià)值也在不斷增加，使得衡量人均經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出的人均國內(nèi)生產(chǎn)總值穩(wěn)步增長(zhǎng)。因此，即便同一個(gè)國家，在兩個(gè)不同的時(shí)期，有著相同的人口機(jī)會(huì)①，其測(cè)算出來的潛在人口紅利也不相等。
歸納起來，一個(gè)國家某一年份的潛在人口紅利的公式可表示為：
潛在人口紅利=(實(shí)際人口年齡結(jié)構(gòu)-相對(duì)靜止人口參照系)×總?cè)丝凇寥司鶉鴥?nèi)生產(chǎn)總值 (6)
其中，實(shí)際人口年齡結(jié)構(gòu)用15～64歲年齡段人口實(shí)際比重表示。
六、算法檢驗(yàn)
根據(jù)公式(6)，我們逆向考察處于相對(duì)靜止人口狀態(tài)的樣本國家。結(jié)合上文分析，處于相對(duì)靜止人口狀態(tài)的樣本國家，其潛在人口紅利也應(yīng)該很小。我們可以通過考察潛在人口紅利在國內(nèi)生產(chǎn)總值中所占的比重加以判斷(見表4)：
表4反映的是1990～2011年總?cè)丝谧儺愊禂?shù)小于2％(表4第二、六列)的13個(gè)國家，其相對(duì)靜止人口的置信區(qū)間上限65.28和下限66.79，分別對(duì)應(yīng)的潛在人口紅利在國內(nèi)生產(chǎn)總值中所占的比重(表4第三、四、七、八列)。比重越小，說明潛在人口紅利也越小。不難發(fā)現(xiàn)，13個(gè)國家的潛在人口紅利都很小。相反，總?cè)丝谧儺愊禂?shù)大于10％的89個(gè)國家和地區(qū)都存在潛在人口紅利或負(fù)債，以置信區(qū)間上限(α.UP.μ％)有關(guān)數(shù)據(jù)為例(見圖4)。
圖4 總?cè)丝谧儺愊禂?shù)小于2％和大于10％的國家和地區(qū)潛在人口紅利比較
值得指出的是，部分總?cè)丝诓▌?dòng)較大的國家，其潛在人口紅利卻很少。其中的原因主要是：在考察期內(nèi)，這些國家正在經(jīng)歷從潛在人口負(fù)債向潛在人口紅利轉(zhuǎn)變的階段，因此正負(fù)相抵后所得到的比重均值便較小(見圖5)。
圖5 總?cè)丝谧儺愊禂?shù)大于10％的4個(gè)國家潛在人口紅利變化圖
因此可以得到以下結(jié)論：處于相對(duì)靜止人口狀態(tài)的國家，其潛在人口紅利相對(duì)較小。
七、總結(jié)
利用變異系數(shù)確定的相對(duì)靜止人口，其特性與靜止人口具有高度相似性，包括了自然增長(zhǎng)率接近于零、性別結(jié)構(gòu)相對(duì)固定、人口年齡結(jié)構(gòu)相對(duì)穩(wěn)定且趨于一個(gè)合理的水平，等等。在此基礎(chǔ)上，利用相對(duì)靜止人口代替靜止人口測(cè)算潛在人口紅利是可行的。測(cè)算結(jié)果顯示，處于相對(duì)靜止人口狀態(tài)的國家和地區(qū)，其潛在人口紅利也很小。這進(jìn)一步證明，相對(duì)靜止人口作為參照系是有效的，可以衡量非穩(wěn)定人口國家和地區(qū)的潛在人口紅利，尤其是測(cè)算中國的潛在人口紅利。借此參照系，也可以比較不同國家的潛在人口紅利及其對(duì)經(jīng)濟(jì)的貢獻(xiàn)。
通過測(cè)算潛在人口紅利，能夠?yàn)檫M(jìn)一步研究人口紅利打下基礎(chǔ)。潛在人口紅利是人口紅利的最大值，二者之間的區(qū)別在于就業(yè)。我們可以引入有效反映就業(yè)狀況的相關(guān)指標(biāo)，進(jìn)而從潛在人口紅利過渡到人口紅利的研究。與此同時(shí)，通過測(cè)算潛在人口紅利，能夠幫助我們比較客觀地看待人口紅利，既不會(huì)否定其存在，也不會(huì)過分夸大其作用。一方面，人口年齡結(jié)構(gòu)的變動(dòng)的確會(huì)引起勞動(dòng)力供給的相對(duì)充足和撫養(yǎng)壓力的減輕，潛在人口紅利的增加有助于經(jīng)濟(jì)的提速。另一方面，測(cè)算這種直接效應(yīng)對(duì)我們研究間接效應(yīng)有重要指導(dǎo)作用。無論人口機(jī)會(huì)窗口怎樣有利于消費(fèi)和投資的增長(zhǎng)，從而形成潛在人口紅利的間接效應(yīng)，都不能否定的一個(gè)事實(shí)是，間接效應(yīng)不會(huì)超過直接效應(yīng)，否則人口超生的激勵(lì)將帶來災(zāi)難性的后果。因此，研究人口機(jī)會(huì)窗口對(duì)投資、消費(fèi)等經(jīng)濟(jì)變量的影響，不能過分夸大人口年齡結(jié)構(gòu)的作用。
[收稿日期]2014-06-27
注釋：
①人口機(jī)會(huì)指用相對(duì)靜止人口作參照系計(jì)算的適齡勞動(dòng)人口數(shù)量與實(shí)際適齡勞動(dòng)人口數(shù)量之間形成的差額。
作者介紹：何練，麻彥春，吉林大學(xué) 珠海學(xué)院，廣東 珠海 519041 何練(1982- )，男，廣東肇慶人，吉林大學(xué)珠海學(xué)院講師，工商管理系副主任，產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)研究所研究員；麻彥春(1946- )，女，吉林長(zhǎng)春人，吉林大學(xué)珠海學(xué)院教授、博士生導(dǎo)師，工商管理系主任，產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)研究所所長(zhǎng)。
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