人口红利带来的影响范文第1篇

关键词：人口红利；稳增长；城镇化速度

中图分类号：F290.1 文献标识码：A

文章编号：1000176X（2013）10009106

一、引 言

人口红利作为一种特殊的资源禀赋，是造就中国三十多年经济增长奇迹的重要推动力量。但近年来，伴随着老龄化进程的加剧，中国劳动人口比例开始经历由上升到下降的过程。“用工荒”现象的不断出现以及劳动力工资水平的持续上涨，标志着中国人口红利资源已经开始进入衰减期。虽然关于中国“刘易斯”拐点是否到来，学术界仍存在争论[1]，但以“招工难”为代表的劳动力供给不足已成为不争的事实，这将不可避免地对中国劳动密集型经济和现有经济增长模式造成实质性的冲击。王伟同[2]研究表明，在老龄化背景下，中国经济增长将会由于人口红利衰减带来每年1.50—2.00个百分点的增长阻力。在这种背景下，如何有效化解人口红利衰减对中国经济带来的负面影响，以维持中国经济的稳定增长，已经成为中国当前面临的一项重要课题。

在对待人口红利衰减的问题上，不少学者认为由于城乡分割的管理体制，导致农村剩余劳动力供给潜力没有得到充分发挥，影响了中国人口的城乡流动，造成了城市“用工荒”问题的出现。陈钊和陆铭[3]认为，现有户籍制度使农民工无法享受到城市基本的公共服务，阻碍了农村剩余劳动力向城市转移。盛来运[4]也认为，中国农业人口向城市转移更多的是一种人口流动而非人口迁移，导致了城市劳动力供给的不稳定。毛新雅和彭希哲[5]认为促进农业迁移人口由“半城市化”状态向彻底城市化状态转变是中国经济增长持续获取更多人口红利的重要引擎。刘晓峰等[6]的研究还表明中国城市化水平比合理水平低10个百分点，且严重滞后于工业化，说明中国城镇化进程确实有巨大的潜力有待挖掘，不能简单地将近年来的工资上升现象视作“刘易斯拐点”的到来 [7]。由此可见，强调推动城镇化进程来破解中国老龄化的经济影响，已经成为学术界的一种主流观点。

事实上，城镇化已经成为中国经济未来增长的重要动力，总理就高度重视发展城镇化对经济的推动作用，并把发展城镇化作为未来扩大中国内需的最大潜在动力。但合理的城镇化发展速度应该是多少，至今没有一个准确的标准。在此，我们不妨将人口红利衰减趋势下维持经济稳定增长作为一个标准，来合理判断最优的人口城乡迁移速度。这不仅可以有效破解由于人口老龄化带来的经济负面影响，同时也为合理设计人口城镇化发展速度提供了一个合理的判断依据。

二、城镇化进程破解人口红利衰减影响的内在逻辑

“人口红利”概念来源于日本人口学家黑田俊夫1984年提出的“黄金年龄结构”概念，并由Bloom与Williamson于1998年正式提出并使用，特指以劳动年龄人口比重大、社会总抚养比低为特征的人口结构所带来的经济发展红利。人口红利的存在得到了大量研究的证实，Bloom和Williamson[8]研究认为，东亚经济增长中有1/3要归功于人口结构变化所带来的人口红利。从中国实践看，蔡昉[9]的研究表明，中国改革开放早期的20年间经济增长的1/4是由人口红利所贡献。也正因为如此，随着人口老龄化进程的加速，人口红利的衰减也造成了各国经济增速的下滑[10]。在这种背景下，由于人口年龄结构的变化所带来的经济增长阻力会逐渐显现，并成为制约中国经济增长的重要障碍。

但事实上，中国过去三十多年人口结构转变与经济发展实践表明，中国充裕且廉价的劳动力供给不仅来自于人口抚养比较低的年龄结构所带来的人口机会窗口，更加来自于大量农村剩余劳动力由农村向城镇的转移。在计划经济体制下，户籍制度禁锢了大量农村剩余劳动力，在改革开放后劳动力自由流动的条件下，农业剩余人口大量涌入城镇，为工业提供了充裕的廉价劳动力，推动了经济的持续高速增长。因此，中国人口红利资源得益于特殊的人口年龄结构和人口城乡结构两个因素的叠加。从经济增长角度看，人口年龄结构和人口城乡结构之间存在相互替代与弥补的可能与潜力，即可以通过加快推进人口城镇化来破解人口老龄化带来的人口红利衰减困境。

从当前中国人口结构看，由于上述两种人口结构的发展趋势不同，中国确实具备利用城镇化来破解老龄化负面影响的可能。据联合国研究报告测算，从“2010年开始中国人口抚养比将会呈现快速上升的态势”[11]，劳动人口比重持续下降，老龄化问题日趋严重，标志着中国人口红利毫无疑问已经开始步入漫长的衰减期[12]。而中国城镇化进程则恰恰相反，2012年52.57%的城镇化率表明，中国依然有近7亿人生活在农村地区，而按33%的非农业户籍人口比率看，中国仍有9亿多农业户籍人口。依照中国现有耕地规模和农业生产效率计算，中国农村地区的劳动力需求量不超过1.8亿，因此仍有相当数量的剩余劳动力等待向城镇转移[13]，同时中国城镇化进程远滞后于工业化的事实也表明，中国城镇化进程仍存在很多欠账。而当下“用工荒”问题的出现，则主要受制于城乡分割的管理体制带来的人口流动限制[14]，让农业人口向城镇转移面临较高门槛，阻碍了劳动力的转移。因此，推动城镇化进程弥补人口老龄化带来的负面影响，是破解中国人口红利衰减的有效途径。

现实数据也支撑这一判断。首先，与世界各国一般发展规律相比，中国的城镇化进程严重滞后。图1分别给出了用2011年世界各国截面数据拟合出的中国与世界城镇化水平的曲线，可以看出中国在所有发展水平下的城镇化率均低于世界一般城镇化率，表明中国城镇化发展相较于经济发展存在严重滞后。以2011年为例，中国人均GDP达到5 414美元，按照世界城镇化发展水平，城镇化率应达到56.18%，而中国现实的人口城镇化率仅为51.27%，之间相差4.91个百分点。其次，从经济的集中度与人口的集中度看，人口集中度也远低于经济的集中程度。数据表明，2001年中国地级及以上城市GDP占全国GDP比重为56.58%，同期地级及以上城市人口占全国人口比重仅为23.82%，相差32.76个百分点，表明经济资源与人口分布极不对称。经过10年的发展，这种情况并没有得到相应的改善，2011年经济集中度与人口集中度指标分别为62.00%与29.50%，两者相差32.50个百分点，表明人口集中度低于经济集中度的问题已成为中国经济社会发展的常态，也从另一个角度表明中国城镇化存在较多欠账（如表1所示）。最后，“城镇化能够有力推动经济增长”[15]已经得到实证研究的广泛证实，在此不再赘述。由此可以判断，中国人口城镇化仍存在较大潜力，通过挖掘人口城镇化潜力可以释放巨大的经济增长红利，从而可以弥补人口红利衰减对经济增长造成的负面影响。同时基于这种增长效应间的相互弥补，不仅可以有效抵消人口结构变动对经济增长的影响，维持经济稳定增长，更重要的是为合理设计人口城镇化的发展速度提供了一条可行的判断标准。

图1 中国及世界城镇化进程对比

表12001—2011年中国经济集中度与人口集中度对照表

三、人口城镇化对人口老龄化的替代模型

基于前文所述，人口红利与人口城镇化均是推动中国经济增长的重要动力，因此两者可以被视作中国经济的重要生产要素，从而进入中国宏观经济的生产函数。在此，我们不妨将人口红利与人口城镇化作为一种特殊的资源禀赋引入Solow增长模型。

四、实证分析

为测度中国人口城乡红利的合理发展速度，需要对人口红利、城镇化进程和资本存量对经济增长的贡献率进行估计。本文使用全国1995—2010年29个省、自治区、直辖市（重庆、、中国香港、中国台湾、中国澳门除外）的面板数据进行分析，资料来源于《中国统计年鉴》、《新中国50年统计资料汇编》以及《中国人口统计年鉴》。其中各地区国内生产总值GDP（Y）是以1990年价格为基期进行平减；各地区资本存量（K）的取值是以1990年价格为基期，利用固定资产投资价格指数平减得出；劳动力（L）用历年各地区的就业人数表示；人口年龄红利（H）用总抚养比的负数表示；人口城镇化（U）利用城镇人口数占总人口的比例表示，并对所有变量均做对数处理。在数据的平稳性方面，通过多种面板数据单位根检验方法进行检验，结果表明各变量原序列均为非平稳序列，而一阶差分后均为平稳序列（如表2所示），因此该面板数据为同阶单整的。进一步对面板数据做协整检验，发现人均GDP、资本存量、劳动力、人口红利、人口城镇化的面板数据之间存在协整关系，因此采用原数据进行回归。

表2单位根检验结果

从中国经验看，固定资产投资是城镇化对经济增长的重要传导路径，城镇化是中国资本投资的重要影响因素，因此将人口城镇化与资本存量一起估计，会低估城镇化对经济增长的贡献程度，因此我们分别采用包含资本项与不包含资本项两种方式进行估计，同时分别给出了固定效应和随机效应两种方法的估计结果（如表3所示），表3的观察值为464，组（省）数为29。

表3估计结果

解释变量

不含资本项包含资本项

从估计结果看，t统计量显示主要变量的估计系数均在统计上显著，表明模型整体估计效果良好。包含资本项的估计表明，资本投入（K）对总产出的贡献率α为0.59，人口红利（H）对总产出的贡献率β为0.27；人口城镇化（U）对总产出的贡献率γ为0.15，其经济含义为在资本存量不增长的情况下，城镇化对经济增长的贡献。而不包含资本项的估计表明，人口城镇化（U）对总产出的贡献率γ为0.61，显著高于包含资本项的估计结果，表明资本投资是中国城镇化影响经济增长的重要传导路径。相比较而言，不包含资本项的估计结果更能反映城镇化对经济增长的全面影响。上述结果表明，中国城镇化进程是中国经济增长的重要推动力量。同时，这也意味着在人口红利衰减的背景下，加快人口城镇化进程对经济增长具有正面影响，从而弥补人口老龄化带来的经济阻力。

根据1998—2012年历年中国城镇化情况，可以测算出中国城镇化推进速度为年均3.30%，由于基数增大的影响，近5年来的年均增速为2.75%，2012年的增速为2.54%。考虑到未来城镇化基数不断增大的影响，未来5年城镇化的年均增速应在2.50%左右，即城镇化率年均增加1.30—1.50个百分点之间。根据公式（7），结合所估计的γ值及人口红利衰减所带来的1.50个百分点经济增长阻力DragH，可以测算在稳定经济增长的目标下，中国人口城镇化合理推进速度。结果表明，合理的人口城镇化速度应比当前的速度提高1.03个百分点，则合理的城镇化速度应为每年增长3.53%。图2给出了未来几年按照现有城镇化速度和合理城镇化速度绘制出的中国城镇化发展路径。可以看出，在现有发展模式且不考虑城镇化带来的规模效应下，要保持经济稳定增长，需要更快的城镇化发展速度。

图2 现有城镇化速度和合理城镇化速度比较

五、结论及进一步思考

人口红利与人口城镇化进程都是内生于中国现有增长模式的重要资源禀赋，对中国经济增长有着显著的推动作用。在人口红利逐步衰减的背景下，挖掘人口城镇化潜力以弥补当前人口红利衰减的负面影响，进而保持经济稳定增长态势，无疑是中国经济在后人口红利时代的一条有效、可行的经济增长路径。本文研究结果表明，人口城镇化的推进速度提高1.03个百分点，能够弥补人口红利衰减带来的1.50个百分点经济增长阻力，从而维持中国经济平稳增长。在此需要强调的是，本文研究是在诸多假设条件下得出的合理人口城镇化速度：一是仅考虑了人口红利衰减的负面经济影响，并未考虑中国经济面临的出口下降、有效内需不足等其他负面因素，由此可能低估了所需的城镇化速度；二是没有考虑城镇化带来的规模效应以及技术进步的影响，低估了城镇化对经济增长的贡献率，进而会高估所需的城镇化速度。因此，本文仅是提供了一条合理探索城镇化最优路径的思路，其具体的测算结果仅是一种探索性的尝试。

本文得出的一个重要结论是，中国应当适度加快人口城镇化的推进速度，以维持后人口红利时代的经济稳定增长。但中国现有城镇化模式本身，可能并不支持这种更加快速的人口城镇化。因为中国现有城镇化模式正面临着巨大挑战，城镇化过程中“副作用”开始逐步显现。一是城市基础设施依然薄弱，以日益严重的城市交通拥堵、环境恶化为代表的“城市病”正逐渐成为城市人口扩张的阻力；二是现有城镇化进程更多体现为“土地的城镇化”而非“人口的城镇化”[16]。有资料显示，近十年来中国城市建成区规模扩大了60%，而城市人口却仅扩大了20%；三是城镇化进程没有相应的市民化措施予以保障，目前中国有2.30亿城镇人口没有当地城镇户籍，无法享受与城镇居民同等的公共服务保障，这在相当程度上阻碍了人口城镇化的进一步推进。因此，没有基础设施与公共服务的协同保障，就难以实现快速的人口城镇化发展。我们在关注人口城镇化的推进速度之前，应当更多关注城镇化的质量，实现“以人为本”的新型城镇化，实现人口城镇化过程中人口市民化的同步推进，让迁移到城市的居民能够在城市里“住有所居”、“学有所教”、“老有所养”、“病有所医”，在此基础上我们讨论加快推进人口城镇化才更有意义。

参考文献：

[1] 蔡昉.人口转变、人口红利与刘易斯拐点[J].经济研究，2010，（4）：4-13.

[2] 王伟同.中国人口红利的经济增长“尾效”研究[J].财贸经济，2012，（11）：14-20.

[3] 陈钊，陆铭.从分割到融合：城乡经济增长与社会和谐的政治经济学[J].经济研究，2008，（1）：21-32.

[4] 盛来运.农村劳动力流动的经济影响和效果[J].统计研究，2007，24（10）：15-19.

[5] 毛新雅，彭希哲.城市化、对外开放与人口红利——中国1979—2010年经济增长的实证[J].南京社会科学，2012，（4）：31-38.

[6] 刘晓峰，陈钊，陆铭.社会融合与经济增长：城市化和城市发展的内生政策变迁[J].世界经济，2010，（6）：60-80.

[7] 陆铭.玻璃幕墙下的劳动力流动——制度约束、社会互动与滞后的城市化[J].南方经济，2011，（6）：23-37.

[8] Bloom， D.E.， Williamson，J.G.Demographic Transition and Economic Miracles in Emerging Asia [J].World Bank Economic Review， 1998， 12 （3）：419-455.

[9] 蔡昉.劳动力短缺：我们是否应该未雨绸缪[J].中国人口科学，2005，（6）：11-16.

[10] Mason，A.， Lee，R.Reform and Support Systems for the Elderly in Developing Countries： Capturing the Second Demographic Dividend [J].Genus， 2006，62（2）：11-35.

[11] 蔡昉.中国的人口红利还能持续多久[J].经济学动态，2011，（6）：3-7.

[12] 陈井安，王学人.人才红利效应与中国经济持续增长[J].经济学动态，2012，（5）：33-36.

[13] 孙自铎.中国进入“刘易斯拐点”了吗？——兼论经济增长人口红利说[J].经济学家，2008，（1）：117-119.

[14] 陈斌开，陆铭，钟宁桦.户籍制约下的居民消费[J].经济研究，2010，（s1）：62-71.

人口红利带来的影响范文第2篇

【关键词】金融危机 传媒业 口红效应

2008年美国爆发次贷危机，由于美国对世界经济的强大影响力以及美元“世界货币”的地位，使它的次贷危机迅速扩大化，蔓延成为全球性的金融危机。而从2007年开始中国就超越加拿大成为美国的最大贸易进口国，在对美贸易方面中国长期处于贸易顺差，正是由于中国与美国经济这种紧密的关系，美国发生金融危机，中国的实体经济受影响程度必然颇深。国家统计局在2009年1月22日召开的新闻会上公布初步核算的数字：2008年全年国内生产总值300670亿元，比上年增长9.0%。分季度看，一季度增长10.6%，二季度增长10.1%，三季度增长9.0%，四季度增长6.8%。受全球金融危机的影响，在2008年中国的经济是处于一个放缓的趋势。在实体经济受到较大影响的情况下，中国的传媒业无法独善其身。

一、面临挑战的传媒业

传媒业的传统盈利方式有两种，一种是通过广告获得资金，另一种是通过贩卖内容获得发行收入。对于我国和大多数国家的传媒业，大部分都是通过第一种方式取得盈利。这种盈利模式，被《时代》杂志的前主编，CNN的前董事长沃尔特・艾萨克森称为“独腿模式”。单纯从经营角度看，这样的盈利模式最大危险在于对传媒业外部的经济环境依赖过大，不稳定的因素更强，经济情况好则媒体收益大，经济情况下滑传媒业必然随之衰落。在2008年全球金融危机的冲击下，世界传媒业深受影响，很多国际大型传媒集团都削减了日常经营项目的支出以压缩成本，2008年10月《洛杉矶时报》裁员一成，哥伦比亚公司压缩项目经费，NBC环球公司宣布2009将减少3%――约五亿美元的预算开支。

在金融危机中很多广告主选择了减少广告的投放或者更谨慎集中的投放方式来压缩宣传成本。毕竟无论市场环境如何变化企业的性质始终不变，它是一种营利性的经济组织，目的是以更小的成本获得更大的收益，因此在面对金融危机带来的冲击时，很多企业减少或者放弃了广告方面的投入，或者转投互联网广告。传媒业广告市场面临的是大幅缩水，据法国实力传播公司（Zenith Optimedia）在2009年2月预计，受金融危机影响，全球广告市场增速将大幅放缓，2007和2008全球广告市场增幅为4.3%和4%。该数字低于其在2008年6月份预计的6.6%和6%。受金融危机影响最深的北美和西欧，广告市场增速放缓幅度最大。

由于广告主投放广告缩水，依靠广告维持的中国传媒业也面临考验。由于有很多企业都在2007年暂时控制广告投入准备在北京奥运会上大量投放，因此即便在情况复杂的2008年，中国传媒业依然在北京奥运会的带领下从广告上获利颇丰。然而2008年底开始，金融危机形势更加恶劣，媒体广告收入开始下滑，最大的广告主――房地产业在金融危机影响下一直处于低迷，广告投入也大不如前。中国传媒业面临着巨大的压力和挑战。

二、“口红效应”带来的矛盾

在压力和挑战下却隐藏着另一个机会――“口红经济”。“口红经济”这种现象最典型的是在20世纪30年代美国发生经济危机时期，人们在经济困难时很难买得起一些除生活必需品之外的商品，口红由于既非生活必需又相对奢侈品较为廉价，既在人们的经济负担范围之内又能给人们带来一点消费的快乐，因此在经济萧条时期口红的销量不降反升。“口红效应”的实质就是在经济萧条时期，人们往往想逃避开现实生活而转投到一些既能负担得起又能带给自己一些慰藉的非生活必需的活动中去。自从去年金融危机以来，全球化妆品产业的口红、面膜等低端消费品的消费同样逆势上升。

“口红效应”在人们对媒介的使用方面同样体现出来。社会学家拉斯韦尔和默顿早在1948年所著的《传播研究》一书中就对大众媒介的功能进行了分析，认为媒介主要除了环境监测功能、社会协调功能、社会遗产传承功能之外，还具有“麻醉功能”。现代人能够在大量的媒介信息与通俗娱乐中逃离现实生活的痛苦，暂时忘记生活中的不如意。大众媒介提供的娱乐节目能够带给人欢乐带来“麻醉”的效果，可以说“麻醉功能”是大众媒介娱乐功能的延伸。在经济遭受寒冰的环境下人们的物质生活和消费受到了限制，于是有很多人选择回归到家庭中看电视、看报纸或者上网这些既省钱又带来欢乐的娱乐方式。20世纪30年代的美国经济危机时期早就出现过类似的情况，卓别林的电影备受人们追捧，童星秀兰・邓波儿成为最走红的抚慰人们心灵的良药。当时并没有普及电视机，因此电影产业就成为逆势上升的“口红”。这次的金融危机稍有不同是，由于中国电影比较高的观看价位，电视、报纸和互联网等传播媒介的低收费和易获得使它们代替电影成为这一波金融危机中的“口红”，因为媒介的使用率是和获得的费力程度是成反比的。

传媒业能够呈现出“口红效应”还体现在另一个方面――作为信息的提供者。金融危机下的人们比较急切地想获得经济方面的信息来消除一些不安定心理，信息的功能就是消除不确定性，人们在变动的环境中更加希望获得更多的有关信息来消除自己对周围环境的不确定，来稳定自己的心理，做出正确决策。比如在2007年中国股市“牛市”中有大量的普通老百姓从过去的对证券市场的不闻不问而变成了“股民”和“基民”，以为可以在“牛市”中挖到一桶金。金融危机到来，股市迅速由“牛”转“熊”，很多人根本反应不过来就已经被套牢，于是有更多的人开始更加关心金融危机怎样发展，股市何时“回暖”等等，结果就是过去不太关注经济信息的普通人也急切地搜集各种信息，最主要的方式自然就是通过大众媒介。大众媒介的经济信息得到了非常多的关注。

在金融危机中有很多人失业或者工作减少，产生了大量剩余的时间，这些时间的打发有一大部分也转投到了对媒介的使用上。

正是以上三个原因使得中国的传媒在这一次的金融危机中出现了“口红效应”，使用率并没有随着经济下落而降低，反而得到了提升。

当然，“口红效应”给传媒业也带来了一个矛盾：一方面媒体赖以生存的广告市场出现萎缩，广告主开始削减广告投放量，另一个方面却是媒体的使用率上升，资金萎缩必然要求压缩成本，前期投入减少，媒介产品的质量和数量难免受到影响。尤其是报业，中国报业除了极少的比如《体坛周报》等几份报纸外绝大多数都是以低于报纸本身成本的价格在发行，在发行渠道中报业多数是挣不了钱的，靠的是大发行量引来广告所带来的资金来填补，广告市场萎缩带来的危险是直接的。本来在“口红效应”的作用下，传媒是该大有所为的，却因为广告市场萎缩而无法作为，这是摆在金融危机下的中国传媒业面前的一个矛盾。

三、缓和矛盾

金融危机并不会永远存在，但金融危机给世界带来的是数不清的不确定因素。随着将来全球金融危机慢慢消退，“口红效应”也不会一直在经济中体现出来。然而，从这次的金融危机带给中国传媒业的矛盾中能看出中国传媒业明显的软肋，太依赖广告市场，无法依靠有价值的传播内容来从发行方面获得利润，这个弱点一直存在于中国大众传媒业当中，只是在经济比较景气的情况下不易被人注意。这次金融危机虽然给传媒业带来了一些利益上的损失，但对于资金链条发育非良性的中国传媒业并不一定是坏事。大浪淘沙，只有经过锤炼的中国传媒业才有可能更加健康的发展。

对于目前情况下传媒业体现出来的矛盾，可以有一些缓和的办法：

1、从中国经济的基本面看：扩大内需。

中国经济长期是一种内需不足的局面，金融危机之所以对中国有比较大的影响在于它直接影响了外部需求。在金融危机发生以前中国早就出现过果农让水果烂在树上，奶农倾倒牛奶的事情，实际上是处于一种内需不足、产能过剩的情况，但在外部需求也萎缩的情况下，实体经济真正受到比较大的影响。GDP不能代表一切，中国的GDP增长也并不是越快越好，这次金融危机就让我们看到了这个问题。“扩大内需”成为2009年开年中国经济的关键词，国家果断地拟定了4万亿的投资计划来扩大内需，并且扩大内需在中国尚有非常大的空间，若能调控得当，把内需在GDP中的百分比提高，中国经济的基本面还是乐观的。

在扩大内需方面传媒业也并非只能袖手旁观，作为国民经济中非常重要的一部分，传媒业也大有可为。作为第三产业的传媒业必须要做好产业调整，生产出更多价值，传媒业要做好创意产业这个角色，占领价值链的顶端，才能有效带动第三产业发展。第三产业对于一个国家的发达程度意义是巨大的。扩大内需能够使中国经济更加良性运行，在全球化浪潮中抵御风险的能力也更强，经济基本面的良好传媒业才能有好的土壤。

2、从传媒业本身看：改变盈利模式。

我国传媒业抗风险能力的弱点就在于过于依赖广告收入，而无法回归信息传播业的本质――贩卖有价值的信息给受众来获得收益。这种盈利模式太单一，就如一个人只用一条腿走路，是不稳当的。

改变盈利模式的重点应该在于让传媒业靠内容取胜，把内容贩卖给受众，获得收入。如果要做到这一点，必须有一条清晰简便的让观众收看收听和付费的渠道，比较好的办法是发展“三网融合”，它并不仅仅是指电信网、互联网和电视网这三大网络的物理联合，主要是一种业务层面的媒介融合，比如一种最简单的方法是观众如果想要收看电视节目和互联网上的信息，通过电信网就可以轻松用电话或者手机付费，数字电视就是“三网融合”的开始。

人口红利带来的影响范文第3篇

关键词：老年人口比重；经济增长；分位数模型；非参数模型

中图分类号 F061.5 文献标识码 A 文章编号 1002-2104（2013）05-0098-08 doi：103969/jissn1002-2104201305015

2011年4月28日，国家统计局公布2010年“第六次人口普查”主要数据，根据相关数据统计，我国大陆26个省份（84%）65岁及以上人口占总人数的比重超过7%，进入老龄化社会。事实上，根据联合国标准，我国在2000年就已经进入老年型社会，中国是较早进入老龄化社会的发展中国家之一。步入老龄化社会之后，人口老化将给中国经济社会带来什么样的影响，是随着人口老龄化不断加剧，人口年龄结构变动对中国经济增长的贡献将由人口红利阶段走向人口负债阶段，2015年左右是中国人口红利阶段的转折点。此后，人口负债开始对中国经济增长产生负面影响[1]，还是在第一代人口红利消失，经济体步入老龄化社会之后， 还可能享受第二代人口红利[2]，尚无定论，仍是一个值得研究的新课题。

1 主要观点评述

尽管每个国家都会经历人口转变的过程，但是各个国家进入老龄化社会的步伐并不一致，发达国家的人口转变过程要先于发展中国家，因而有关人口转变与经济增长关系的研究首先以OECD等发达国家为研究对象。他们研究的结论大都支持老龄化会导致储蓄降低，从而减缓经济增长。

Lindh和 Malmberg将人口年龄结构引入人力资本调整的索洛增长模型中，他们定义人口类型如下：0-14（少儿）、15-24（青年）、25-49（主要劳动力人口）、50-64（中年）、65以上（老年），利用1950-1990年OECD间隔5年的数据实证检验了人口分布对经济增长的影响，发现，中年人口增长及其占比对经济增长具有正向效应，而老年人口增长及其占比对经济增长具有负向效应[3]。Bloom和Wiliamson分析了东亚经济增长过程中人口红利的作用，发现在东亚人口年龄结构转变前期，上升的少儿抚养负担和下降的劳动力比重降低经济增长；随着人口转变的进行，逐渐减轻的少儿负担和上升的劳动力比重促进了经济增长[4]。Bhatta和Lobo分析了美国州际人口年龄结构变化对经济增长的影响，得出，年龄结构差异能够解释40%的人均GDP差异[5]。Andersson利用时间序列数据分别分析了1950-1992年间年龄结构变化对丹麦、挪威、瑞典等国家经济增长的影响，发现，劳动年龄人口比重上升对经济增长有显著的正向影响[6]。Beaudry和Collard以1985年成年人人均收入超过10 000美元为标准，实证检验了18个工业化国家1960-1997年间劳动年龄人口（15-64岁人口）增长对成年人人口人均GDP增长率、就业人口人均GDP增长率和成年人就业增长率的影响，发现1960-1974年间，劳动人口增长率对经济增长的影响较小并且不显著，而1975-1997年间，劳动人口增长对成年人人均GDP增长率具有不显著负向影响，对就业人口人均GDP增长率具有显著负向影响，而对成年人就业率增长具有显著正向影响[7]。Kelley和Schmidt利用86个国家1960-1995年四个时期的数据研究发现，少年抚养比的提高对经济增长率具有显著正向效应，而老年抚养比的提高对经济增长率具有不显著负向效应[8]。与研究人口抚养比或某年龄人口占总人口比重对经济增长影响不同， Feyre集中研究了劳动人口年龄构成对经济增长的影响，利用87个非石油国家和19个OECD国家1960-1990年五年数据构成的面板数据，以10岁为限，考察了10-60岁之间人口占劳动人口比重对经济增长的影响，发现，不同年龄段人口占劳动人口比重对经济增长的影响差别较大，其中40-49岁人口占劳动人口比重对经济增长的影响效应最大，而抚养比对经济增长没有显著效应[9]。ChongBum An和SeungHoon Jeon利用25个OECD国家41年（1960-2000）的数据，提出人口年龄结构经济效应的倒U型假说。他们研究发现，人均GDP增长率与老年赡养负担之间呈现出“倒U型”关系，即起初老年赡养负担的上升加快了经济增长，但在达到一定程度后经济增长因老年赡养负担的加重而趋于下降；同时还发现，人均GDP增长率也随着少儿抚养负担的下降先增加后下降[10]。

从上述国外关于人口转变与经济增长的研究中可以发现，学者们对人口变量的选择并不一致，选择人口抚养比和选择各年龄段人口数量都有，而且他们的实证结论也并未得到一致的结论，这表明人口转变对经济增长的实际影响并不如理论模型中描述的那么单一和直接。

众多学者在解释中国经济增长奇迹时，也开始利用中国的数据实证检验人口年龄结构对储蓄和经济增长等方面的影响。Wang和Mason采用增长因素法将人口红利对中国经济增长的影响进行了分解，改革开放以来中国获得了显著的第一人口红利，而且即将获得第二人口红利。1960-2000年，第一人口红利对中国人均GDP增长率的贡献为8.3%，而1982-2000年，这一数字提高到了15%。他们同时预测：2014-2050年随着第一人口红利的消失，中国的经济增长率将年均递减0.45%[11]。王德文等研究发现中国1982-2002年间，人口抚养比对储蓄率具有显著影响，总抚养比变化对储蓄率的贡献率大约在5 %左右，其中，少儿抚养比下降对储蓄率的贡献率为610%，老年抚养比上升对储蓄率的贡献率为-0.19 %。总抚养比对人均GDP增长率的边际效应为- 0.115，即总抚养比上升一个单位，导致经济增长速度放慢0.115 个百分点，这一期间，总抚养比贡献了人均GDP增长率的四分之一左右，这明显高于Wang和Mason得到的结果，这主要是回归分析既考虑了人口第一红利，又考虑了人口第二红利，是直接效应和间接效应的总效应。郑长德的研究中少儿抚养比对储蓄率的影响效应和王德文等结论一致，都对储蓄率产生负向影响，但是他们研究发现老年抚养比对储蓄率的影响显著为正[12]。刘洪银的研究认为人口抚养比与经济增长的运动方向是相反的，对经济增长的显性作用不强，但隐性影响较大。人口抚养比降低1个百分点，经济增长提高0.032个百分点[13]。李魁利用空间计量模型实证检验了中国人口红利对本地经济增长及相邻地区经济增长外溢效应，人口红利不仅提高了本地经济增长率，并且具有显著正向外溢效应，总抚养比的下降对省际经济增长率的提高具有显著正向影响[14]。

以上关于中国人口年龄结构对经济增长的影响，大都支持了总抚养比对经济增长的负向影响，并总体上支持了少年抚养比和老年抚养比对经济增长都具有负向影响这一结论。但是，我们观察到的现实世界是，中国改革开放以来老年抚养比以及老年人口占总人口比重一直呈上升趋势，同时，各省也保持了较高的经济增长率，这似乎和我们得到的结论不相符。另外，蔡认为总和生育率与GDP增长率之间存在倒U型的非线性关系[15]，ChongBum An和SeungHoon Jeon也发现人口年龄结构对经济增长的影响在OECD国家存在非线性关系，受此启发，我们认为中国省际年龄结构与经济增长之间也可能存在非线性关系，尤其是老年人口比重对经济增长的影响更可能存在这一情况。其原因在于：第一，任何社会总是存在老年人口，但是经济增长的步伐却并未停滞； 第二，联合国对于老龄化社会的定义也是根据老年人口比重达到一定界限才定义该社会为老龄化社会，这表明，只有老年人口比重达到一定程度，众多老年人口的存在才可能对社会带来负担；第三，蔡等的研究认为，随着老年人口比重提高，有可能获得人口第二红利，但是人口第二红利的存续期要明显低于第一人口红利，因此即使一个社会进入了老年社会，其对经济增长的负向影响也并不会立即体现，而只有老年人口比重达到一定门槛值后，对经济增长的负向效应才会逐渐显现。因此，蔡等建议为了避免老龄化对中国经济增长带来的负面效应，应加快经济增长，将人均收入水平提高到一个高度，以降低老龄化社会的负面效应。第四，从我们对中国区域数据人均GDP增长率与老年人口比重的简单拟合关系中可以看出，引入平方项的二次非线性拟合更加符合中国现实（见图1）。

基于以上原因，本文选择引入老年人口比重的二次平方项，实证检验老年人口比重对经济增长的非线性影响；同时，为了捕捉不同省份的异质性，以及数据分布可能存在的厚尾特征，本文采用面板分位数回归考察老年人口比重对经济增长的非线性影响；此外，本文还采用面板非参数估计方法来捕捉老年人口比重对经济增长的动态效应。

2 参数回归模型及估计结果

2.1 计量模型选择

借鉴王德文等的回归模型，本文基本计量模型为：

（1）式为线性模型，前文分析表明老龄化与经济增长之间可能存在非线性关系，老年人口占总人口比重并不是越少越好，也不是越多越好，而可能存在最优的老年人口比例。第二代人口红利学说认为，随着社会进入老龄化社会，第一代人口红利逐步消失的同时，可能会获得第二代人口红利，但是第二代人口红利的延续期将明显低于第一代人口红利。这表明，进入老龄化社会之后，老年人口比重的增加在一定时期内还会带来经济增长率的提高，但是会逐渐削弱，超过临界点后转而对经济增长率带来负向影响。

图1是1993年不变价人均GDP增长率与老年人口比重散点图和拟合关系图，从中可以看出，二次型曲线对数据的拟合程度更高。而且，从图中可以看出，人均老年人口比重与GDP增长率之间的确存在倒U型关系。

其中，grjgdp为1993年不变价人均GDP增长率。age为65岁及以上人口占总人口比重，刻画老龄化程度；age2为age的平方项。invest为投资率，bgov为预算内政府支出占GDP比重。open为进出口总额占GDP比重，刻画对外开放度。lnrjgdpit-1为人均GDP的滞后项，其系数为负，表示经济体之间存在收敛。

模型（1）和模型（2）都属于均值回归模型，一般采用普通最小二乘法进行估计，即对式（3）进行估计，此时等式右端是关于解释变量的被解释变量的数学期望值。

E（yit|xit）=αi+xTitβ i=1，…，n，t=1，…，mi（3）

传统固定效应最小二乘法估计对数据的分布假设要求较高，并且最小二乘回归假定自变量X只能影响因变量的条件分布的位置，但不能影响其分布的刻度或形状的任何其他方面。为了弥补普通最小二乘法估计的缺陷，Koenker 和 Bassett提出线性分位数回归理论，依据因变量的条件分位数对自变量X 进行回归，这样得到了所有分位数下的回归模型[16]。因此分位数回归相比普通最小二乘回归只能描述自变量X 对于因变量Y局部变化的影响而言，更能精确地描述自变量X 对于因变量Y 的变化范围以及条件分布形状的影响。分位数回归能够捕捉分布的尾部特征， 当自变量对不同部分的因变量的分布产生不同的影响时， 例如出现左偏或右偏的情况时，它能更加全面地刻画分布的特征，从而得到全面的分析，而且其分位数回归系数估计比OLS 回归系数估计更稳健。

与均值回归对式（3）进行回归不同，固定效应面板分位数回归采用式（4）进行估计，此时等式右端不再是关于解释变量的被解释变量的数学期望值，而是变成了关于解释变量的被解释变量的条件分位数。

Qyit（τ|xit）=αi+xTitβ（τ）i=1，…，n，t=1，…，mi（4）

其中固定效应α不随分位数变化而变化，但是X的估计系数随不同分位数条件而变化，为了同时实现估计式（4）不同分位数下的参数，需要对式（5）进行求解。

min（α，β）∑q[]k=1∑T[]t=1∑n[]i=1wkρτk（yit-αi-xTitβ（τk））+λ∑n[]i=1|αi|（5）

其中wk为对应于各分位数的权数，λ为调节系数，本文采用Koenker的设定，并采用其给定估计方法对式（5）求解，由于加入了惩罚项在里面，Koenker建议参数标准误差采用Bootstrap方法求解[17]。

2.2 数据来源

本文研究样本为中国大陆除四川、重庆和外其他28个省份，年度为1989-2009年。人均GDP数据和所需的指数来自历年中国统计年鉴、新中国50年统计资料以及中国国内生产总值核算-历史资料：1952-2004，1993-2004数据采用修订后数据。65岁及以上人口数据来自历年中国人口统计年鉴和中国统计年鉴，两者数据口径一致；财政支出数据来自历年中国财政年鉴和中国统计年鉴，两者数据口径一致；投资率数据来自新中国50年统计资料、中国国内生产总值核算-历史资料：1952-2004及中国统计年鉴，1993-2004年数据采用修订后数据，进出口数据来自新中国60年统计资料和中国统计年鉴。

2.3 估计结果

表1报告了老龄化对经济增长影响估计结果，图2是面板分位数回归的系数图，Hausman检验表明固定效应优于随机效应，固定效应检验表明固定效应模型优于普通混合回归，因此本文选择固定效应模型。

不考虑老年人口比重二次项模型中，老年人口比重的提高在1989-2009年间对中国省际经济增长具有正向效应，老年人口的增加带来了经济增长。老年人口比重平方项无论在普通面板模型，还是分位数面板模型中都显著为负，而一次项显著为正，这表明老年人口比重对经济增长的影响的确是非线性的，他们之间的关系是倒U型关系。

普通面板固定效应模型中，计算得到的老年人口比重对经济增长由正转为负的转折点为18.68%，而分位数面板回归中得到的转折点则明显低于这一数值，位于1027%-11.01%之间。普通面板模型可能高估了第二代人口红利的存续期，从而认为中国步入老龄化社会之后还将享受较长时期的第二代人口红利，而面板分位数回归结果则表明，当前，部分省份已经进入了第二代人口红利的下降期，老年人口比重的提高已经对经济增长率带来了负向影响。

其他变量中，所有模型估计都支持投资率对经济增长具有显著正向影响，但是在不同分位数条件下，投资率对经济增长率的影响并不一致，差别较大。一般预算内支出占GDP比重对经济增长具有负向影响，普通面板模型中得到了地区间经济增长存在条件收敛，但是分位数面板模型表明在10%和四分之一条件分位数下，并未得到条件收敛的结论，而在中位数、四分之三分位数和90%分位数条件下，则支持了地区间经济增长存在条件收敛的结论。

2.4 分样本估计及门限面板估计结果：非线性效应进一步讨论

前文分析，我们发现65岁以上老年人口占总人口比重与经济增长的关系是倒U型关系，这意味着随着老年人口比重提高，对经济增长率的效应是递减的，同时，联合

国将65岁以上人口占总人口比重达到7%定义为老年社会，据此，我国从2000年进入老年型社会，为了检验进入老年型社会前后老年人口比重对经济增长的影响，本部分将样本按时间分为1989-1999和2000-2009两个子样本；根据老年人口比重是否超过7%，将样本分为老年人口比重超过7%和老年人口比重低于7%两个子样本；另外根据表1计量结果得到的转折点，我们取中间值1042%将样本分为小于1042%和大于10.42%两个子样本，来进一步检验老年人口比重对经济增长的影响。同时，我们还采用门限面板模型来检验老年人口比重对经济增长的影响是否存在门槛效应，门限面板也能刻画老龄化对经济增长的非线性关系，但是与二次非线性模型不同的是，门限面板模型是在现有数据期间进行门限选择，捕捉到的信息是现有样本间的转折点，而二次非线性则是能够捕捉到未来的转折点，如果一国老龄化现象比较严重时，则这两者的估计结果可能一致，但是当一国刚刚步入老龄化时，两者估计结果往往并不一致，门限面板估计出来的结果有可能仍然处于倒U型曲线的一边。

表2报告了分样本回归结果，固定效应检验和Hausman检验表明固定效应模型更适合，从模型估计结果可以看出，1989-1999年老年人口比重每提高1个百分点，经济增长率提高2.3%，而2000-2009年间该系数迅速下降，老年人口比重提高1个百分点，经济增长率仅提高0.78%。以联合国老龄化划分标准来看，当老年人口比重低于7%时，其对经济增长的正向影响要高于老年人

口比重超过7%以后，前者将近是后者的三倍左右。表3报告

了门限面板估计结果，从中可以看出，随着老年人口比重的提高，老年人口对中国省际经济增长率的正向影响是下降的，其门限值是6.03%，低于联合国关于老龄化社会的划分标准。上述分析表明步入老龄化社会之前及之后一段时期，中国的确收获了第二代人口红利，但是这种红利是以递减的速度在逐渐消失。

前文分析表明，老年人口比重对经济增长的影响在中国呈现倒U型，那意味着当人口比重超过转折点之后，其对经济增长率的影响将由正向负转变，从表2第6-7列估计结果中可以看出，当老年人口比重超过10.42%时，老年人口比重对经济增长率的影响由显著正转为不显著为负。所考察样本中老年人口比重超过10.42%的样本点只有53个，但是，随着预期寿命的提高，老年人口比重将会逐年上升，因此，超过10.42%的样本点将会增多，老年人口比重对经济增长的负向效应就可能由不显著为负，而变成显著为负。

3 面板非参数估计

前文采用的是参数回归模型，预先设定变量之间的函数关系，但是现实中变量之间的函数关系可能是并不确定的，这时候使用参数回归模型可能导致结论的偏颇。参数

回归模型主要采用线性模型，即使是二次项回归模型也是

可线性化的非线性模型，这类模型存在以下不足：（1）参数之间可能存在的多重共线性难以完全解决；（2）不能捕捉解释变量对被解释变量影响随解释变量的变化而变动的动态趋势。非参数模型可以避免预先确定变量之间函数关系带来的预设错误，并且非参数的局部线性化逐点回归可以捕捉解释变量对被解释变量影响随变量变化而变化的趋势，因此，我们也采用面板非参数逐点估计模型来估计老龄化对经济增长的影响的变动趋势（关于面板非参数估计理论请参阅Ullah Aman）。

本文估计采用R软件编程实现本文编程过程中得到Ullah Aman教授及周先波教授的帮助，在此表示感谢。，构造核函数采用正态高斯核函数，窗宽选择根据Ullah Aman的建议[18]，老龄化逐点回归中窗宽为0.008 5，经济发展逐点回归中选择0.024 8，不同窗宽选择对结果会有一定的影响，但是对总体趋势并没有产生较大影响。

图3反映了老龄化比重对经济增长的非参数面板逐点回归结果，从图中可以看出，老龄化对经济增长的影响的确存在倒U型关系，当老年人口比重由2.966 7%逐步上升到7.429 0%之前，老年人口比重每提高一个百分点，经济增长率的提高幅度由0.405 8个百分点逐步上升到0.995 0个百分点，当老年人口比重超过7.429 0%时，老年人口比重对经济增长正向影响逐步衰减，当老年人口比重超过9.352 1%时，老年人口比重的提高对经济增长的影响由正转为负。随人均GDP的增长老龄化对经济增长的影响效应逐渐递减，当人均GDP处于6 945-11 710之间时，老年人口比重的提高会对经济增长产生负效应，而人均GDP超过11 710元时，老龄化对经济增长的影响重新变为正，这表明老龄化在不同经济发展阶段对经济增

长的影响是不同的。

4 结论与启示

本文利用1989-2009年间中国大陆28个省份的面板数据实证检验了老年人口比重对省际经济增长率的影响，得到以下结论：

（1）老年人口比重与经济增长之间存在倒U型关系，一国或地区进入老龄化社会之后，老年人口比重的提高对经济增长的影响并不会立刻转为负向影响，一国或一地区在进入老龄化后的一段时期内，仍然可以享受老年人口比重增加带来的短暂的第二代人口红利。不同分位数条件下，老龄化对经济增长的转折点不同，平均而言，当老年人口比重超过10.42%时，老年人口比重的提高对经济增长的负向效应开始显现。

（2）步入老龄化社会之后，老年人口比重提高对经济增长率的正向效应逐渐衰减，仅为步入老龄化社会之前的

三分之一左右。门限面板模型估计表明，这一转变并不是从步入老龄化社会才开始，而是在步入老龄化社会之前就已经开始，当老年人口比重超过6.03%时，老年人口比重对经济增长的正向效应就开始减弱，步入老龄化社会之后，衰减速度更快。

（3）面板非参数模型估计结果表明，老年人口比重对经济增长的影响呈现倒U型特征，在步入老龄化之后，老年人口比重的提高对经济增长的正向效应的确表现出衰减的趋势，并且在超过9.352 1%时，老年人口比重的进一步提高，会对经济产生负向影响。老年人口比重对经济增长的影响，还会由于一国或一地区处于不同发展阶段，而表现出不同的影响模式，当人均GDP处于6 945-11 710之间时，老年人口比重的提高会对经济增长产生负效应，而人均GDP超过11 710元时，老龄化对经济增长的影响重新变为正。

第一代人口红利在中国的消失已成为必然事实，第二代人口红利仍在为中国经济增长做出贡献，但是其窗口期并不长，并且其效应也已出现逐渐衰减的态势。政府可以通过扩大就业最大化来开发尚存的人口红利，选择适合于中国国情的可持续的养老保障模式。除此之外，政府还应该考虑对现有的人口政策进行调整，计划生育政策是中国面临人口基数大，资源短缺而做出的无奈选择，这是工业化未实现之前的最优选择，但是随着工业化的不断深入完善，承载更多人口已成为可能，因此，应逐渐放松人口计划生育政策，并加强教育、卫生等领域的投入，提高人力资本积累的力度，加强科学技术领域的投入，转变经济增长方式，通过人力资本积累和科技进步来推动经济的可持续发展，通过收入分配制度改革和区域合作一体化发展来实现经济的包容性增长，以此化解老年人口比重对经济增长的不利影响。

参考文献（References）

[1]王德文，蔡，张学辉.人口转变的储蓄效应和增长效应――论中国增长的可持续性的人口因素[J].人口研究，2004，28（5）：2-11.[Dewen Wang， Fang Cai， Xuehui Zhang. Saving and Growth Effects of Demographic Transition： the Population Factor in the Sustainability of Chinas Economic Growth[J]. Population Research， 2004，28（5）： 2-11.]

[2]Mason A. Demographic Transition and Demographic Dividends in Developed and Developing Countries[C]. UN Expert Group Meeting on Social and Economic Implications of Changing Population Age Structures. Mexico City， August 31-September 2，2005.

[3]Lindh T， Malmberg B. Age Structure Effects and Growth in the OECD， 1950-90 [J]. Journal of Population Economics， 1999， 12（3）： 431-449.

[4]Bloom D E， Williamson J G. Demographic Transitions and Economic Miracles in Emerging Asia [J]. World Bank Economic Review， 1998， 12（3）： 419-455.

[5]Bhatta S D， Lobo J. Human Capital and Per Capital Product： A Comparison of US States [J]. Papers in Regional Science， 2000， 79（4）：393-411.

[6]Andersson，B. Scandinavian Evidence on Growth and Age Structure [J]. Regional studies， 2001， 35（5）：377-390.

[7]Beaudry P， Collard F. Recent Technological and Economic Change Among Industrialized Countries： Insights from Population Growth[J]. Scandinavian Journal of Economics， 2003， 105（3）： 441-463.

[8]Kelley A C， Schmidt R M. Evolution of Recent EconomicDemographic Modeling： A Synthesis [J]. Journal of Population Economics， 2005，18（2）： 275-300.

[9]Feyrer J. Demographics and Productivity [J]. Review of Economics and Statistics. 2007， 89（1）：100-109.

[10]ChongBum An， SeungHoon Jeon. Demographic Change and Economic Growth： An InvertedU Shape Relationship [J]. Economics Letters， 2006， 99（3）：447-454.

[11]Wang F， Mason A. Demographic Dividend and Prospects for Economic Development in China[C]. UN Expert Group Meeting on Social and Economic Implications of Changing Population Age Structures， Mexico City， August 31-September 2，2005.

[12]郑长德.中国各地区人口结构与储蓄率关系的实证研究[J].人口与经济，2006，165（6）：1-11.[ Zheng Changde. An Empirical Study of the Relationship between Population Structure and Savings Ratio in Different Regions[J]. Population & Economics， 2006， 165（6）：1-11.]

[13]刘洪银.人口抚养比对经济增长的影响分析[J].人口与经济，2008，166（1）：1-6.[Liu Hongyin. The Analysis on Population Burden Ratio Influencing on Economic Growth [J].Population & Economics， 2008， 166（1）：1-6.]

[14]李魁.人口年龄结构变动与经济增长――兼论中国人口红利[D].武汉：武汉大学，2010：181-199.[Li Kui. Changing of Age Structure and Economic Growth： Study on Demographic Dividend in China[D].WuHan： WuHan University，2010：181-199.]

[15]蔡.人口转变、人口红利与刘易斯转折点[J].经济研究，2010，（4）：4-13.[Cai Fang. Demographic Transition， Demographic Dividend，and Lewis Turning Point in China [J]. Economic Research Journal， 2010， （4）：4-13.]

[16]Koenker R， Bassett G J. Regression Quantiles [J]. Econometrica， 1978，46（1）：33-50.

人口红利带来的影响范文第4篇

关键词：人口红利；人口转变；经济增长

文章编号：2095-5960（2016）06-0001-06；中图分类号：C061.2；文献标识码：A

人口红利（demographic dividend）作为经济增长的一个重要源泉，已经在包括中国在内的一些经历了人口转变的国家得到证实（Bloom，Williamson，1997[1]；Bloom，Canning，2001[2]；Kelley，Schmidt，1969[3 ；蔡P，2004[4]）。目前，研究者们更为关注两个问题：第一，在人口转变结束之后，这个增长源泉（第一个人口红利）是否会消失（Lee，Mason，2010[5]；Van der Gaag，Beer，2014[6]；陆D，蔡P，2014[7]）？第二，在持续低生育率的老龄社会，人口变化是否还可以带来新的增长机会（World Bank，2016[8]），或者说，第二个人口红利能否抵消老年抚养负担加重带来的不利影响（Mason，Lee，2004[9]；Lee，Mason，2010[5]；王颖等，2016[10]）？这两个问题对中国而言非常重要也非常现实，因为中国人口与经济的关系正处在一个转折点上（李建民，2014）[11]。在给中国经济带来丰厚人口红利的人口转变结束之后，第二个人口红利能否如期而至？需要怎样的制度安排和政策创新才能够收获第二个人口红利？这些问题的答案有赖于我们对人口红利的来源、结构和机制的深入认识。

一、人口红利的来源

从历史发展的逻辑看，人口红利是人口转变给经济带来的一个增长源泉。有研究者认为，从世界范围看，1960―1995年期间的人口变化对人均产出提高的贡献率接近20%，在亚洲和欧洲这个贡献份额更大（Kelly，Schmidt，1969）[3]。人口红利是由人口转变与经济发展之间关系的内在逻辑所决定的。在一般意义上讲，人口红利是由人口转变带来的人口年龄结构变化和个体（家庭）经济行为变化为经济增长做出的贡献。人口红利有三个直接的来源。第一个来源是由生育率下降带来的人口抚养负担下降和劳动年人口比重提高，这种变化增强了人口的生产能力和储蓄能力，进而提高了人均收入（Bloom，Williamson，1997[1]；Lee，Mason，2010[5]），这种“年龄结构效应”（Bloom et al.，2009）[12]，也被称为“第一个人口红利”（Lee，Mason，2006）[13]，其中的逻辑关系实际上早在20世纪50年代就被美国人口经济学家Coale和Hoover （1958）[14]所揭示。第二个来源是死亡率和生育率下降带来的劳动力供给的增加，死亡率下降减少了劳动力的减损，而生育率下降则提高了女性的劳动参与率（Angrist，Evans，1998[15]；Bloom et al.，2009[12]；Aguero，Marks，2011[16]）。劳动参与率的提高不仅从绝对规模上扩大了劳动供给，同时也强化了“结构效应”，使得第一个人口红利更加丰厚。第三个来源是个人和家庭面对因人口转变所带来的变化而在决策和行为上（如储蓄、劳动供给、子女教育等）所做出的反应，因此被称为“行为效应”（Bloom et al.，2009）[12]。这种行为反应主要体现在两个方面：一是生育孩子数量的减少激励了父母对子女人力资本（主要是教育和健康）投资的需求，也提高了父母进行这种投资的能力（Becker，Lewis，1973[17]；Becker，Tomes，1976[18]；Lee，Mason，2010[5]），此外，它也为父母对自身的人力资本进行投资提供了更多机会；二是预期寿命的延长可以改变人们的消费决策、储蓄决策和退休决策等。在低死亡率、低生育率和高预期寿命条件下，人们会主动调整自己整个生命周期的规划和风险应对策略（Acemoglu，Johnson，2007[19]；Bloom et al.，2003[20]），这些微观个体（家庭）行为的变化（增加储蓄、劳动力供给和对子女教育与健康的投入等）在宏观层面上聚合为推动经济增长的重要动力，如促进资本深化和创新。这些有利于经济增长的“行为效应”就是“第二个人口红利”（Mason，Lee，2004）[9]。

从来源上看，第一个人口红利与第二个人口红利之间有着明显的区别。第一个人口红利主要是一种结构效应，第二个人口红利则主要是行为效应。但这种区分并不是绝对的，在第一个人口红利中也存在着行为效应，如女性劳动供给的增加、父母对子女人力资本及自我人力资本投资的增加等。同样，在第二个红利中也存在着结构效应，如延迟退休可以推迟第一个人口红利的终结时间和减缓负担比加重的速度。同时，两个人口红利之间也存在内在联系，第二人口红利是对第一人口红利时期形成的有利条件的释放和利用，保持了一定的连续性（杨英，林焕荣，2013）[21]，或者说，在第一个人口红利中已经蕴含了第二个人口红利的机会。这种连续性体现在三个方面：首先，第一个人口红利期积累个人财富和社会财富是第二个人口红利期国民储蓄能力的重要基础；其次，第二个人口红利中的人力资本收益是在第一个人口红利期中对年轻一代人力资本投资的结果；再次，两个人口红利在时间上存在着一个交叠时期。由人口变化的内在规律所决定，第一个人口红利期的长短取决于人口转变的速度，即人口转变的速度越快，人口抚养负担下降就越快，达到的负担水平就越低，但人口红利期就越短，因为在这种情况下老龄化的速度就越快。一般来说，第一个人口红利期可以持续40多年，那些人口转变速度比较缓慢的国家的人口红利期甚至可以持续50年，而像中国这样的人口转变非常迅速的国家，第一个人口红利期则不到40年。即使如此，生育率转变过程中的出生队列，在第一个人口红利期结束之前就已经加入劳动力，他们接受了比父辈更多的教育和健康等投入，这个人力资本增量实际上在第一个人口红利期就为经济增长做出了重要贡献。

综上，我们可以从人口红利概念中引申出另一个概念，即人口的生产性。人口的生产性是基于人是生产者这一基本前提而产生的。人口是一个集合性概念，是由不同的个人组成的。不同的人在劳动能力、劳动力供给行为和生产效率等方面都会有所不同，因此，有这些具有不同经济特质的个人集合而成的人口也就具有了不同的生产性，或者呈现出生产性的强弱之别。在这个意义上讲，人口红利是指因人口转变而带来的人口生产性的提高。其中，年龄结构效应和劳动供给效应可以提高人口的生产性和储蓄能力，人力资本投资效应则可以通过资本深化和技术创新，提高全要素生产率。需要特别指出的是，除了人口转变以外，还有很多其他因素影响储蓄、劳动供给和人力资本投资。这些与人口转变无关的因素导致的储蓄、劳动供给或人力资本的增加，并非人口红利。

二、人口红利的结构

人口红利是一个具有结构性特征的人口经济现象，包括了储蓄、劳动力供给和人力资本等多个维度。按照这个认识逻辑，我们就会面对另外两个问题：一是在经济发展的不同阶段，人口红利的结构是否会发生变化？这些变化对经济增长有怎样的影响？二是不同国家的人口红利结构是否不同？不同的人口红利结构是否会导致经济增长的差异？要回答这两个问题，还需要做严谨的实证研究，本文在此仅做理论上的探讨。

第一个人口红利的结构特征是储蓄效应、劳动力供给效应和人力资本效应的聚合，但是在人口红利期的不同阶段，这三种效应并非总是同时发生，其作用程度也不同，这种结构差异会影响到不同阶段人口红利对经济增长的整体贡献。例如，在发展中国家的经济起飞阶段和发展的中期阶段，最为短缺的生产要素不是劳动力，而是资本。因此，抚养比减轻导致的储蓄率提高就成为人口红利中的首要因素，因为储蓄率提高可以为经济增长注入所需的资本，而投资增长则可以创造新的就业机会，吸纳剩余劳动力。从中国的经验看，在经济增长的绝大时段，投资都是拉动经济增长的最主要因素。当经济发展水平进入中等收入阶段之后，人口红利的结构开始出现变化，劳动力供给效应和人力资本效应变得越来越重要，尤其是在临近“刘易斯转折点”（蔡P，2010）[22]和经济增长越来越依赖全要素生产率提高的时候。

第二个人口红利的结构与第一个人口红利的结构基本相同，但由于第二个人口红利的来源主要是个人（家庭）的行为效应，因此，第二个人口红利的结构特征更为鲜明。首先，因为每一个人（家庭）所具有的资源禀赋不同，所处的社会经济地位不同，所涉的制度安排不同（这一点对中国尤为重要），因此，尽管每一个人（家庭）都追求利益或者效用最大化，但在储蓄、劳动供给和人力资本投资等经济行为上都存在着明显差异。这种微观行为的差异性会直接影响到第二个人口红利的水平和结构。其次，相对于储蓄效应和劳动供给效应，人力资本效应在第二个人口红利中变得更为重要，因为在第一个人口红利已经终结的老龄化社会，新加入劳动力的队列在规模上要小于新退出劳动力的队列规模，如果要使整体劳动力保持原有的生产力或者具有更高的生产力，前提只有一个，即新加入劳动力的队列具有更高的人力资本存量。一个队列的人力资本存量越高，其劳动生产率就越高。由于人力资本投资与生育率有密切关系，一个队列人口的劳动总产出并不会随着这个队列规模的缩减而成比例减少，甚至很可能增加（Mason，Lee，2004）[9]。再次，第二个人口红利中的储蓄效应和人力资本投资效应持续的时间更长，也更稳定。以储蓄为例，在第一个人口红利中，储蓄率提高主要是因为出现了消费剩余，之后随着收入水平提高出现了目的性储蓄，但基本上都属于短期储蓄行为。在第二个人口红利中，人们的储蓄动机主要是为了更长的老年时期的生活做经济储备，因此是一种长期储蓄行为，这为资本市场提供了一个长期稳定的资金来源。

三、中国的第一个人口红利是否已经终结？

对人口红利结构的解析和对人口红利结构变化趋势的认识，直接关系到对中国第一个人口红利是否终结的判断。随着中国老龄化进程的加速和劳动年龄人口负增长，研究者也开始关注中国第一个人口红利是否已经结束（蔡P，2006[23]；陈友华，2005[24]；刘怀宇，马中，2011[25]；Ogawa，Chen，2013[26]）以及如何延续第一个人口红利的问题（蔡P，2009[27]；李稻葵等，2015[28]）。

国外学者关于第一个人口红利终结的判断标准主要是基于人口年龄结构变化的动态特征，当劳动年龄人口增长率低于总人口增长率和劳动年龄人口比重开始下降时，人口红利就转变为“人口负债”（Van der Gaag，Beer，2015）[29]，或者更准确的说法是人口红利期转变为人口负债期。也有学者从更严格的意义上定义“负担比”，即从有效劳动供给角度判断生产者与被负担者之间的比例关系（Mason，2007）[30]。世界银行（World Bank，2016）[8]在一份报告中把人口红利期的变化划分为4个阶段，或者说，把世界各国划分为4种类型：（1）处于前人口红利的国家，这些国家人口的总和生育率在4左右；（2）处于人口红利早期阶段的国家，这些国家的总和生育率小于4，其劳动年龄人口的比重不断提高；（3）处于人口红利后期阶段的国家，这些国家的总和生育率在2.1左右，其劳动年龄人口的比重开始下降，但是人口老龄化的速度还不快；（4）处于后人口红利阶段的国家，这些国家的总和生育率长期低于21，老年人口比重的较高并将继续提高。

国内学者的观点分为两派，其中一派的观点与上述观点基本一致（王丰，2007[31]；蔡P，2013[32]），认为中国的第一个人口红利在21世纪10年代中期已经结束，因为劳动年龄人口规模自2013年以来已经出现了持续减少的情况，而人口抚养比水平则持续上升。Ogawa和Chen（2013）[26]根据分年龄的消费和生产曲线计算了有效劳动供给，认为中国的第一个人口红利期在2014年结束。还有一些学者（李稻葵等，2015）[28]持有相对乐观的看法，认为中国的人口红利尚在，因为中国可以通过提高劳动力素质、改革退休制度来增加有效劳动力供给，从而延长人口红利期。另一派的观点是根据人口抚养比的水平（如低于50）来判断第一个人口红利期的时限（陈友华，2005[24]；刘怀宇，马中，2011[25]）。这种观点对中国人口红利可以延续的时间更为乐观，认为它可以延续到2030年甚至更长远（田雪原，2006[33]；刘家强，唐盛代，2007[34]；陈佳鹏，2012[35]）。笔者认为，以人口抚养比水平作为人口红利期的起始标准是一种静态判断方法，在逻辑上存在着一个缺陷。例如，当人口抚养比的提高时，即使其仍处于50以下的区间，在其他条件不变的情况下，这种变化也不可能给经济增长做出任何贡献。

我们可以从多个角度来综合判断中国的第一个人口红利是否消失。首先，从年龄结构效应看，2012年以来中国15―59岁劳动年龄人口数量持续减少，2010年以来15―64岁劳动年龄人口比重持续下降，经济活动人口比重持续下降。这意味着中国第一个人口红利的主要来源（结构效应）已经枯竭。其次，在生育率转变已经完成和低生育率水平条件下，生育率变化带来的劳动力供给效应不复存在，实际上，中国的劳动参与率（特别是女性的劳动参与率）近年来出现了下降趋势。再次，如果按照前文提到的世界银行分类标准，中国已处于后人口红利阶段。

四、第二个人口红利实现的机制

目前的中国人口和经济都处在历史转折点上，人口与经济的关系也在发生着重要变化（李建民，2014）[11]。后人口转变时期的人口形态是人口转变的历史承继，随着第一个人口红利走向终结，第二个人口红利开始登上历史舞台。人口红利将贯穿中国经济的整个发展过程。从人口红利角度，我们可以把中国经济发展过程划分为两个阶段：第一个人口红利发展阶段和第二个人口红利发展阶段。中国的人口转变与经济发展高度契合，人口迅速转变带来的第一个人口红利为中国经济摆脱“马尔萨斯均衡陷阱”和实现中等收入水平做出了重要贡献（王丰， 梅森，2006[36]；王德文等，2004[37]）。目前，中国已经进入了后人口转变阶段和第二个人口红利期，中国能否成功跨越“中等收入陷阱”，进入高收入社会，收获第二个人口红利是一个重要的条件。

国内外学者都高度重视人口红利的实现机制（Mason， Lee，20049]；Lee ，Mason，2010[5]；Eastwood，Lipton，2012[38]；蔡P，2004[4]；王丰，2007[31]；陈卫等，2015[39]），如果没有合理、有效的制度安排，人口红利只能停留在人口统计学意义上，或者说只是“数学上的红利”。对于中国而言，收获第二个人口红利还需要一系列的制度创新，从而全面启动第二个人口红利的实现机制。

第一，建立一个更具有弹性和竞争性的劳动力市场。在老龄化社会，深入挖掘劳动力资源和激励劳动力供给，具有非常重要的意义。完善劳动力市场是实现这个目标的主要机制。具有弹性和竞争性的劳动力市场，可以真实地表达劳动力供求关系，可以促进劳动力的流动及劳动力的优化配置，可以动员潜在的劳动力资源进入市场，进而增加劳动力供给。

第二，建立更有利于人力资本投资的教育制度、职业培训制度和健康保障制度。人力资本效应是第二个人口红利的主要来源之一，因为人力资本是提高劳动生产率、推动创新的主要力量，进而人力资本投资是创造第二个人口红利的重要机制（Lee， Mason，2006）[13]。发展和完善包括教育制度、职业培训制度和健康保障制度在内的人力资本投资体系，是中国收获第二个人口红利的重要条件。

第三，建立富有激励性的社会养老保障制度。这种激励性主要体现在两个方面：一是劳动供给激励，二是储蓄激励。这两个激励应该成为中国社会养老保障制度改革的重要原则。具有这两个激励的社会保障制度不仅可以避免“福利病”，而且还可以使社会保障制度具有生产性，即可以有效地动员劳动供给和储蓄。只要人们在老年时期不是过分依赖公共或家庭转移支付，第二个人口红利就可以抵消老年负担比提高的不利影响（Lee，Mason，2006）[13]。

第四，建立完善的资本市场。产生第二个人口红利的基本条件是伴随人口老化新增的储蓄必须以资本的形式进入市场（王丰，2007）[31]，而资本市场是把储蓄转变为投资的重要机制。完善的资本市场不仅可以保障社会养老保险基金的保值增值，而且可以动员更多的社会资源投入经济活动。

第五，建立公平、合理的收入分配制度。从长期的角度看，一个公平、合理的收入分配制度应该实现三个均衡：一是劳动者的收入与其劳动生产率的均衡，二是劳动者的终生收入与终生消费的均衡，三是劳动者的收入增长与生命周期阶段变化的均衡。具有这三个均衡特征的收入分配制度可以同时激励人力资本投资、劳动供给和储蓄，因此是实现第二个人口红利的重要机制。

参考文献：

[1]Bloom D. E.，Williamson J. G.. Demographic transitions and economic miracles in emerging Asia[R].NBER Working Papers， 1997，12（3）：419-455.

[2]Bloom D.， Canning D.. cumulative causality， economic growth， and the demographic transition[J].Population Matters， 2001：165-199.

[3]Kelley A. C.， Schmidt， R. M. Evolution of recent economic-demographic modeling： a synthesis [J].Journal of Population Economics， 1969，18（2）：275-300.

[4]蔡P.人口转变、人口红利与经济增长可持续性――兼论充分就业如何促进经济增长 [J].中国金融论坛，2004，28（2）：2-9.

[5] Lee R.， Mason A.. Fertility， human capital， and economic growth over the demographic transition [J].European Journal of Population，2010， 26（2）：159-182.

[6]Gaag N. V. D.， Beer J. D.. From demographic dividend to demographic burden： the impact of population ageing on economic growth in europe [J].Tijdschrift Voor Economische En Sociale Geografie， 2014，106（1）：94-109.

[7]陆D，蔡P. 人口结构变化对潜在增长率的影响：中国和日本的比较[J].世界经济2014（1）：3-29.

[8]World Bank. Leveraging demographic differences across countries： a world bank report [J].Population & Development Review， 2016， 42（1）：155-161.

[9]Mason A.， Lee R.. Reform and support systems for the elderly in developing countries： capturing the second demographic dividend [J].Genus，2004，62（2）：11-35.

[10]王颖， 邓博文， 王建民.第二次人口红利：概念、产生机制及研究展望 [J].经济与管理研究，2016，37（2）：12-20.

[11]李建民.中国人口与经济关系的转变 [J].广东社会科学，2014（3）： 5-14.

[12]Bloom D. E.， Canning D.， Fink G.，Finlay J. E.. Fertility， female labor force participation， and the demographic dividend [J].Journal of Economic Growth，2009，14（2）：79-101.

[13]Lee R.，Mason A. . What is the Demographic Dividend [J].Finance and Development，2006，43（3）：16-27.

[14]Coale A.J.， Hoover E.M.. Population Growth and Economic Development in Low-Income Countries[M]. Princeton；Princeton University Press，1958：6-25.

[15]Angrist J. D.， Evans W. N.. Children and their parents' labor supply： evidence from exogenous variation in family size [J].American Economic Review，1998，88（3）：450-77.

[16] Agüero J. M.， Marks M. S.. Motherhood and female labor supply in the developing world： evidence from infertility shocks [J].Journal of Human Resources， ，2011，46（4）：800-826.

[17]Becker G.， Lewis H. G. . On the Interaction between the Quantity and Quality of Children [J].Journal of Political Economy， 1973，84（2）：279-S288.

[18]Becker G. ， Tomes N. . Child Endowments and the Quantity and Quality of Children [J].Journal of Political Economy ，1976，84（2）：143-S162

[19]Acemoglu D. ，Johnson S. . Disease and Development： The Effect of Life Expectancy on Economic Growth [J]. Journal of Political Economy，2007，115： 925-85.

[20]Bloom D. E.， Canning D.， Graham， B.. Longevity and life-cycle savings[J].Scandinavian Journal of Economics，2003，105（105）：319-338.

[21]杨英，林焕荣.基于理性预期的第二人口红利与储蓄率 [J].产经评论，2013，4（2）：113-125.

[22]蔡P.人口转变、人口红利与刘易斯转折点 [J].经济研究，2010（4）： 4-13.

[23]蔡P. 人口红利终将成往事[J]. 中国社会保障，2006（3）：22-23

[24]陈友华. 人口红利与人口负债：数量界定、经验观察与理论思考 [J].人口研究， 2005（6）： 21-27.

[25]刘怀宇， 马中. “刘易斯转折点”假象及其对“人口红利”释放的冲击[J]. 人口研究， 2011（4）：65-74.

[26] Ogawa， N.，Chen Qiulin. End of the First Demographic Dividend and Possible Labor Market Response in China and Other Asian Countries [J].China & World Economy，2013，21（2）： 78-96.

[27]蔡P.未来的人口红利――中国经济增长源泉的开拓 [J].中国人口科学， 2009（1）： 2-10.

[28]李稻葵， 石锦建， 金星晔.“十三五”时期中国经济增长潜力和前景分析 [J].投资研究， 2015（12） ：4-19.

[29]Van der Gaag N.， de Beer J.. From Demographic dividend to Demographic Burden： the Impact of Population Ageing on Economic Growth in Europe [J].Tijdschrift voor Economische en Sociale Geografie. 2015，106（1）：94-109

[30]Mason A.. Demographic transition and demographic dividends in developed and developing countries [J].Bush，2005，31（2）： 81-101.

[31]王丰.人口红利真的是取之不尽、用之不竭的吗？ [J]. 人口研究，2007， 31（6）：76-83.

[32]蔡P. 人口红利拐点已现 [N].人民日报，2013，1/28.

[33]田雪原.21世纪中国发展：关注来自人口老龄化的影响 [J].学习论坛，2006（11）： 25-28.

[34]刘家强，唐代盛.关于人口红利问题的几点思考 [J].人口与发展， 2007，13（4）：33-35.

[35]陈佳鹏.关于中国人口红利的内涵解读、定量分析及政策建议 [J].思想战线， 2012， 38（2）：16-20.

[36]王丰， 安德鲁・梅森. 中国经济转型过程中的人口因素 [J].中国人口科学， 2006（3）： 2-18.

[37]王德文，蔡P，张学辉.人口转变的储蓄效应和增长效应――论中国增长可持续性的人口因素 [J].人口研究，2004，28（5）：2-11.

人口红利带来的影响范文第5篇

关键词：入口红利；房地产

一、人口结构与房地产市场一般关系分析

1.人口年龄结构与房地产市场

人口的年龄结构变化形成了“人口红利”现象。人口红利是指在人口转变过程中所出现的被抚养人口比例不断下降、劳动年龄人口比例不断升高的一种人口结构，因为这种人口结构非常有利于经济增长而被形象地比喻为人口所带来的一种“红利”。人口经济学家认为人口红利区间约等于总抚养比低于50％的区间，即当总抚养比低于50％时，出现人口红利，随着总抚养比的进一步降低，人口红利逐渐增加，当总抚养比低于45％时，人口红利进入“黄金期”。

对于房地产市场而言，抚养比较低的人口结构大大减轻了人口抚养负担，提高了人口结构的生产性，通过充足的劳动力供给和生产性人口结构带来国民经济的高储蓄率、高投资率和低利率，以及相应的消费升级和投资偏好变化，从而直接或间接地影响房地产投资活动和消费需求，包括因人口年龄结构变化直接产生的住房刚性需求，以及人口红利期为购房需求实现提供的经济基础，并与宽松的货币政策结合，使住房的改善性需求和投资性需求扩大，从而推动资产价格上升。

2.人口地域结构与房地产市场

农村与城市人口的分布直接影响房地产需求，城市化趋势和农村人口转移是住房需求增加的重要因素。

根据美日韩城市化进程中的人口迁移方向，城市化可分为四个阶段。在城市人口低于50％时，人口迁移以农村人口迁入城市为主，城市房价涨幅总体比较接近，末期大城市房价会涨得更快一些，当城市人口超过50％后，人口迁移以城市间的相互移动为主，小城市是全国城市的主要呈现形式，人口迁移以小城市人口迁入大城市为主，农村人口向城市迁移为辅，大城市的房价表现将显著优异，当城市人口超过70％后，大城市成为全国城市的主要形式，人口迁移以大城市城区人口迁入大城市郊区为主，大城市郊区人口逐渐超过城区人口，郊区城市化形成大都市圈，郊区演变为中小型城市，与原来的城市城区形成功能互补，相互促进的大都市圈，城市与农村相互融合，进而形成所谓的“大都市圈”，大城市郊区的房价表现将会显著优异。最终，人口在农村、小城市、大城市中心城区和郊区之间的迁移将趋于稳定。

二、人口结构与房地产市场关系典型分析：以日本为例

西方发达国家人口转变经历时间较长，而许多新兴工业化国家尤其是东亚国家往往只用几十午时间就走完了发达国家上百年才完成的人口转变历程，因此与西方国家相比，人口结构变化和房地产之间表现出较强的关联性。日本是亚洲最早实现人口转变和经济腾飞的国家，“人口红利”也出现得最早，大约开始于1930―1935年，结束于1990―1995年，持续了约60年时问。

1947―1949年是战后日本的人口出生高峰期，到1968―1974年，这批人的年龄达到19-27岁，陆续进入婚姻年龄，更为重要的是，当时日本已达到70％的城市化高峰期，这些进入婚姻阶段的年轻人大多集中于城市，因此形成了对城市住房的刚性需求，即人口红利与城市化共同推动了地价上涨。1975年，受两次石油危机影响，日本经济进入低增长高通胀的滞胀期，通胀率达到2位数，城市生活成本大幅上升，人口迁出城市，城市地价下跌8％。但是由于人口红利拐点并未到来，所以地价在短暂下跌后仍继续上涨，并迎来1986到1991年的房地产泡沫期。随着人口红利出现拐点，城市化接近尾声，缺乏真实需求支撑的房地产泡沫逐渐破裂，房地产市场陷入了长期停滞状态。

1.人口红利拐点对房地产的影响

根据日本的经济周期，储蓄率、投资率最高点一般出现在抚养比阶段性最低点(即人口红利的最大点)年份前后一至两年时间，房地产价格也大致如此。日本的人口红利拐点出现在1992年，而之前1990年，土地价格增幅已出现下降，1992年土地价格绝对值开始下降并持续了14年，直到2006年才有所回升。2007年底，六大城市土地价格仅相当于1991年高点的27.7％，绝对价格也只相当于1982年的水平。

2.城市化进程结束对房地产的影响

战后日本从1947年到1965年仅18年时间，城市化率由33.1％提高到6 8.1％，年均提高1.94个百分点。到1985年，城市化已经达到76.7％，城市化进程基本结束。缺乏城市化的继续推动，可以部分解释1986-1991年间日本房地产泡沫产生到破裂的原因，以及此后多年房地产市场的长期停滞状态。

三、我国人口结构与房地产市场关系分析

1.我国人口红利预测

根据第三次全国人口普查资料，1982年我国少儿抚养比为54.6％，老人抚养比为7.98％，总抚养比为62.58％。1987年，我国少儿抚养比和老人抚养比均略有下降，分别为54.3％和7.92％，总抚养比为62.2％。1988年，根据1％人口抽样调查资料，我国少儿抚养比下降到43.7％，老人抚养比上升为8.3％，总抚养比降为52％，我国开始进入人口红利期。2001年，随着总抚养比下降为43.58％，我国人口红利开始进入黄金期。--

中国社会科学院人口与劳动经济研究所预测，在今后若干年内，15～64岁年龄组的人口比重还将继续增加，到2013年左右达剑最高值72.1％，随后将处于逐年下降的趋势中；从绝对数量看，劳动年龄人口在2016年左右达到最高值，为9.97亿人左右，随后逐年下降。到2020年，我国劳动年龄人口比例将一直维持高达70％的比例，总抚养比在37％～45％，人口红利处于黄金时期。到2033年我国总抚养比上升到50.9％，“人口红利”时期结束。

2.我国人口年龄结构变化对住房需求的影响

1962-1973年是中国的大婴儿潮时代。中国人口出生率连续12年超过20‰，其中1962-1970年间连续9年超过25‰，累计增加总人口2.33亿人，占1973年末总入口的26.2％，占2007年末总人口的17.7％。目前大婴儿潮出生人口在35-46岁之间，处于其个人生命周期中的高收入、买房置业阶段。1998年住房制度改革到2013年左右人口红利拐点期间15年是此群体集中购房时期。大婴儿潮时代2.33亿总人口，按2005年全国城市人均住宅建筑面积26.1平米，三口之家的家庭结构推算，住宅需求面积为91.2亿平米(2.33×1.5×26.1)，以50％的城市化率和50％的商品房购买率计算，共需购买住房22.8亿平方米，超过1998―2007年商品住宅销售面积总和的70.8％。

1981―1991年是中国的又一个婴儿潮时代。在此11年间

人口出生率基本保持在20‰以上，年出生人口2000万以上，累计增加1.71亿人，占1991年末总人口的14.8％。这次婴儿潮规模明显小于大婴儿潮时代。目前，该部分群体已进入初次置业阶段，根据25―39岁为集中购房年龄段判断，该部分群体购房时间为2006年―2030年。故在2008年―2013年，两次婴儿潮阶段出生的人口购房需求将集中出现，而2013年以后，只有在小婴儿潮时代出生的人口购房相对集中，房地产市场需求将面临萎缩。

3.我国的人口城市化

人口城市化又称为人口城镇化，是指人口向城市集中的过程。这一过程包含了社会、人口、空间及经济转换等多方面的内容，城市化水平指标为城市化人口占总人口的比重。1989年―2006年我国城市化水平每年提高1个百分点，2007年达剑44.9％，正处于城市化水平30％―70％的加速发展阶段。按照“十一五”发展规划，城市化率每年提高0.8个百分点，2010年城镇化率预期为47％。以未来70％的城市化水平目标来考量，农村人口向城镇的转移还将持续20年以上的时间。

4.我国人口城市化对住房需求的影响

随着国家城镇人口住房制度改革的进一步深化，城镇人口解决住房问题的途径将变得较为单一，即主要是通过购买或租赁住房来实现，其购买或租赁的住房不论是“商品房”还是“二手房”，都将对住宅市场形成直接或间接的需求，包括新增城市人口的需求以及城市旧房拆迁所带来的补偿需求。根据2005年城市人均住宅建筑面积26.1平方米计算，每年1000万农村人口转移就将新增住房需求面积2.6亿平方米。目前，中国城市化率将很快突破50％，按照国际城市化进程的基本经验，此后我国将进入大城市化阶段，人口将由小城市向大城市集中，向中心城市和城市圈集中，这将深刻影响中国未来的房价走势。截至2007年，上海、北京、广州、深圳的房价总体涨幅并没有显著超越其它重点城市的平均涨幅，从城市化规律来看，这主要是因为中国城市化率还未突破50％，城市化总人口的流动还主要是以从农村进入城市为主，人口流动从小城市进入大城市为主的阶段尚未到来，因而城市间房价涨幅差异并不十分显著，大城市涨幅尚不突出。

四、结论判断及建议

中日两国人口结构变化有相似之处，对房地产市场的影响也呈现出某些相近的轨迹，但中国作为经济转型加新兴国家，还受到了包括制度转变、经济周期和投资投机心理等特有因素影响，促成了过去近10年我国房地产市场的超常发展。

1.从制度转变看，中国住房制度改革释放了大量的购房需求

房改之前，居民用于居住的支出可以忽略不计，但房改后此项支出在收入中的占比迅速攀升。考察住宅销售额占社会消费品零售总额比例的变化表明，房改前此项比例一直在6％以下，但房改后该比例迅速上升，到2003年上升到12.4％，2007年更是上升到28.3％，5年时间上升了近16个百分点。

2.从经济周期看，为克服经济周期下行而实施的住房信贷政策，使购房需求的实现具备了条件

房地产投资失控直接导致了我国上世纪90年代的一轮经济过热，局部城市房地产出现泡沫，1994年开始的宏观调控将房地产列为重点，房地产企业银行贷款受到严格限制。为应对1997亚洲金融危机冲击，扩大内需，促进经济增长，我国政府在1998年后陆续出台了一系列鼓励住房建设与消费的信贷政策，积极支持房地产业发展，推动住房消费的实现。房地产贷款从1998年底的3106.23亿元，增加到2007年底的4.81万亿元，10年间增长14.5倍。其中居民个人购房贷款从426.2亿元增加到3.03万亿元，增长70.1倍，占当年住宅销售额比例从21.2％增加到119.7％，房地产开发贷款从2680.1亿元增加到1.77万亿元，增长5.6倍。房地产贷款占金融机构全部人民币贷款比例从3.6％提高到18.4％。

3.从心理预期看，房价上升预期不断兑现，推动了投资投机需求的膨胀，助长了房价上涨

住房制度改革、住房市场化观念更新及住房信贷政策实施，使购房需求大量释放，1998―2001年住宅销售面积增长率持续维持在20％以上。由于住宅供给相较于销售增长滞后的局面使房价不断上涨。诱发了居民对房价持续上涨的心理预期，缺乏弹性的房地产市场又不断兑现预期，使1998年以来消费性与投资性购房需求形成合力，产生了巨大的房地产需求，推动房价持续上涨，全国商品住宅销售价格指数一路攀升(见下图)。

从人口角度分析，由于婴儿潮与计划生育政策共同影响，我国人口红利将在2013年左右迎来拐点，在此前后几年，储蓄率和投资率将会下降。房地产需求增长减缓，投资增速下滑，房地产市场价格涨幅减少并可能出现下降。而中国房地产市场拐点也将会提前于人口红利拐点到来，房地产市场投资、销售和价格均将面临考验。但中国的城乡二元结构特点，使城市化进程未来20年仍会保持较快速度，从而使人口红利存在结构性差异，城市特别是大城市依然可以继续分享人口红利，核心城市房地产市场不会大起大落，出现如日本似的房地产泡沫。总之，我国房地产发展放缓已不容置疑，拐点到来的确切时间有赖于市场与政策调控的共同作用。为保持房地产市场稳定，维护金融安全，促进国民经济健康发展，建议关注以下几个方面：

1.房地产市场是多变量函数，发展轨迹不会直线上升

过去10年我国房地产市场的超常发展是多种因素综合作用的结果，房地产市场游走在突进和失衡之间，存在着较强的阶段性特征。随着国家各项调控政策的逐步落实和住房保障政策的建立健全，房地产市场的失衡会被不断修正，制度转变的边际效应也在递减，加之较严的信贷环境和日趋谨慎的购买与投资心理，房地产市场在连续近10年高速增长后，市场风险已累积较大，未来的发展轨迹不会是直线上升。由于未来房地产市场真实需求增长将减缓，因此对于房地产市场回落，宏观调控应该把握好时机、力度和节奏，以稳定市场供求。

2.房地产市场发展与经济发展的互动和背离将长期存在，应准确把握，避免市场大幅波动

房地产作为周期长、弹性小的基础产业，与经济发展既有互动推高的积极效应，又有相互放大下行风险的背离可能。日本经验表明，居民在景气周期对收入增长估计乐观，导致容易接受过高的房价，助推资产价格泡沫的产生，社会可忍受的通胀水平会较高，相匹配的经济潜在增长率也会提升，从而再催生新的收入增长预期，形成互动推高的循环。相反，如果居民预测景气周期结束，还贷压力增大，无力承受市场价格水平，则房地产价格必将下挫，并影响到经济增长的潜在水平。为避免房地产市场大起大落，必须准确把握市场发展规律，正确引导消费者预期，让消费者既不过度超前消费，也不对房价短期波动过度恐慌，保证市场稳健发展。

3.房地产市场发展对经济的拉动作用将减弱，必须转变经济发展方式，促进消费增长

2013年前后，我国人口红利出现拐点后，储蓄率和投资率将会下降，制度转变的推动作用也将减小，未来房地产市场发展必将减缓，对国民经济的带动作用也将减弱。但人口结构变化将促进消费增长，要顺应和利用这一形势，转变经济发展方式，寻找新的经济增长点，推动消费模式改革，实现消费升级。

4.进一步消除障碍，继续推进城市化，发挥其对房地产市场的积极作用

相比其他因素，城市化对未来房地产市场的影响更基本和长远，因此要巩固和推动城市化发展，进而发挥城市化对房地产市场的积极作用。