人口紅利消失與否之辯
——來自家庭微觀調查數據的證據

尹秀芳

(安徽工程大學 管理工程學院，安徽 蕪湖 241000)

由人口轉變所帶來的經濟增長效應一直是學界討論的熱門話題.近年來，對于中國人口轉變背景下人口紅利的探討如火似荼.由于勞動年齡人口比重的動態變化，從21世紀初開始，大量研究利用公布的宏觀數據對中國人口紅利的持續時間進行了估算和預測，得出人口紅利非持久性的結論，認為隨著人口轉變的進一步推進，中國也會像其他已完成人口轉變的國家一樣，當前享有的人口紅利最終會消失，并且預測這一轉折點會在2013年左右[1].之后有關人口紅利的研究主要可以分為兩類：一類是關于如何合理利用好現有的人口紅利期來最大限度地促進經濟增長；另一類則是面對即將消失的人口紅利，如何對人口紅利進行進一步拓展，“新型人口紅利”、“第二人口紅利”、“質量型人口紅利”等概念紛紛被提出.雖然學者們對人口紅利的概念、產生背景、持續期及如何拓展延伸等問題進行了比較充分的研究，但是這些現有文獻的分析大多是基于宏觀視角，而從微觀視野著手研究人口紅利的文獻寥寥無幾.家庭是社會的縮影，家庭人口規模和結構是一個國家或地區人口規模及結構的基礎.從微觀角度著手分析有利于探索到人口紅利的微觀作用機制.為更有效地延長人口紅利、發揮人口紅利的經濟效應打下基礎.本文以一項家庭微觀調查數據為基礎，通過對調研數據的實證分析來檢驗在當前家庭中人口紅利是否已經消失，如何做才能進一步延伸人口紅利并拓展人口紅利對經濟增長的作用.

1 文獻綜述

隨著對人口紅利研究的逐步深入，現有的文獻普遍認為由人口年齡結構優勢所帶來的人口紅利最終會趨于消失.對于造成當前人口紅利消失的主要原因，大多數文獻認為是原有人口年齡結構中占有優勢的大量勞動年齡人口逐步轉化為老齡人口，而低生育率水平下日趨減少的少兒人口則逐步進入勞動年齡，同時人口平均預期壽命不斷延長，導致整個社會的老齡人口比重大幅度增加，由此造成較大的養老負擔.蔡昉認為當生育率水平進一步下降到較低水平時，整個社會的老齡化程度會上升，經濟增長率會逐步回落至低水平的穩態[2].黃少安和孫濤認為如果一直想通過較高的人口低齡化來維持較高的人口紅利，這種經濟增長模式是不可持續的，同時也是不現實的[3].由于人口老齡化會在較長的一個時期內存在，撫養負擔的加重會出現于人口轉變的后期.勞動力的老齡化不單是減少了勞動力數量，而且還會對勞動生產效率和創新能力帶來負面影響.因此,隨著人口老齡化的持續，人口年齡結構將不再具有生產性優勢，人口紅利會逐步消失，過重的養老負擔會在一定程度上阻礙中國經濟的發展[4-8].

同時，許多學者還進一步指出了人口紅利不能長久存在的深層次原因在于當前勞動力人力資本存量的不足.任福兵和郭強把現有人口紅利整體的低質性歸因于對簡單勞動力的利用，從而造成人口紅利在促進經濟增長過程中的作用效果小、持續時間短[9].梁穎和陳佳鵬認為人力資源質量存在著很強的替代性，提高當前的人力資源質量可以有效解決人口紅利短期性問題[10].因此，應該從依靠低成本的勞動力數量的人口紅利向依靠勞動力質量和創新能力的人口紅利轉變[11].

當然，也有研究認為人力資本存量只是影響人口紅利持續時間長短的一個方面，勞動力的空間結構和行業結構的改變同樣會影響到人口紅利.因為勞動力從農業部門向非農部門轉移以及從第一產業向第二、三產業的流動帶來了城鄉和就業結構的調整，在現有勞動力數量不發生變化的情況下改變勞動力的生產效率，從而影響人口紅利的獲取，帶來經濟發展水平的變化[12-13].因此，除了勞動年齡結構優勢所帶來的人口紅利和人力資本提升產生的人口紅利之外，工業化和城鎮化背景之下的人口城鄉結構變遷及大規模的勞動力流動均是中國人口紅利的實現機制[14-15].

上述文獻都是基于宏觀數據對人口紅利所作的分析，當前直接使用微觀調查數據來研究人口紅利問題的文獻相對較少.陳晶和李丹利用中國健康與養老追蹤調查數據主要從人口紅利視角來分析未來養老問題，而并沒有對人口紅利本身進行探討[16].本文與已有研究的差別在于：一是利用微觀調研數據從家庭視角來探討人口紅利；二是考慮到生育率的代際變化，把調查數據中的家庭分為父代兄弟姐妹數大于等于子代兄弟姐妹數和父代兄弟姐妹數小于子代兄弟姐妹數兩類，分別比較這兩類家庭紅利獲取以及影響因素的差異.

2 模型、變量與數據

2.1 計量模型與變量說明

一般的宏觀分析中對人口紅利的探討都是通過分析人口年齡結構優勢對經濟增長的影響來展開的，本文利用微觀數據從家庭視角測量人口紅利，則是試圖通過考察有可能影響人口紅利的關鍵因素對家庭財富的影響來進行分析.如前所述，老齡人口比重的不斷上升會不利于當前及未來人口紅利的獲取，而人力資本存量的增加及勞動力的城鄉及產業轉移則有利于目前及長遠人口紅利的獲取.因此，本文建立一個由家庭財富值作為因變量，家庭老年人占比、家庭人均資本存量、家庭非農勞動者占比作為核心變量，受訪者個人人口學特征、家庭特征及地區特征作為控制變量的計量模型.具體模型如式(1)所示：

Vi=α+βoldi+γavedui+δnonagrii+εi

(1)

被解釋變量Vi是第i個家庭的家庭財富值.家庭財富包含兩個部分的內容，第一部分是家庭金融資產，包括家庭現有現金或存款總金額和借出或貸出金額，并減去借入的金額；第二部分是家庭住房資產，即指每戶家庭的住房在2013年的市場價值.

解釋變量中oldi、avedui、nonagrii是核心自變量，分別代表家庭中60歲以上老年人口占比、家庭成員平均人力資本存量以及家庭非農從業者占比.其中，家庭成員平均人力資本存量avedui主要以受教育水平為衡量指標，計算方式如下：首先按文盲為0年、掃盲班為2年、小學為6年、初中為9年、高中和中專為12年、大專為15年、大學本科為16年計算出家庭成員的受教育年限.同時，使用教育年限法來估算人力資本存量時需要考慮人力資本的累積效應[17]，因為同樣一年的小學教育、中學教育和大學教育對受教育者來說，其所積累的人力資本是有差異的.因此，引用Psacharopoulos,G.& Patrinos,A.中公布的中國初等教育為0.180、中等教育為0.134、高等教育為0.151的教育收益率來估算每個家庭成員人力資本存量[18]，最后求所有成員的平均值作為家庭人均資本存量avedui.家庭非農從業者占比nonagrii則是根據家庭成員的當前工作或就業狀況來區分，當前工作或就業為政府工作人員、管理人員、私營企業主、專業技術人員、個體工商戶、商業或服務業人員、一般工人的均屬于非農從業人員.

控制變量Ci則包含了一系列可能影響家庭財富的其他因素，具體有受訪者戶口狀態、是否在新農合新農保之外從保險公司購買保險、是否到過外省縣市等受訪者的個人特征，家庭來往的親戚朋友中是否有人在政府部門工作、家庭經濟狀況自評、家庭人均可灌溉土地面積等受訪者的家庭特征，以及地區特征受訪者所在村莊距離最近縣城的距離.另外，εi代表計量模型的殘差項.

2.2 數據來源及變量統計

模型中的所有數據均來自于家庭入戶調查.為了更好地從微觀角度反映人口轉變和生育率的變化，本文利用調查問卷中的數據，把代際比值設置為受訪者生育的子女數與受訪者包括自己在內的兄弟姐妹數的比值.若代際比值大于等于1，說明子代兄弟姐妹的數量大于等于父代;反之，則說明子代的兄弟姐妹數量小于父代.各個變量均值的描述統計如表1所示.從表1可以發現，這兩類家庭在多個方面存在著差異.從家庭財富上看，兩種類型家庭的均值分別為11.79和11.83，雖然相差不是很大，但是代際比值小于1的家庭的財富值仍要略高于代際比值大于等于1的家庭.也就是說，當前子代兄弟姐妹數要小于父代兄弟姐妹數的家庭其家庭財富值并沒有下降，反而要略微高于子代兄弟姐妹數大于等于父代兄弟姐妹數的家庭.代際之間生育數量的減少對當前這兩類家庭的財富影響并沒有明顯地顯現.從老年人口占比看，兩類家庭60歲以上老人的占比分別是0.68和0.39，代際比值為1及以上的家庭的老人占比值接近代際比值小于1的家庭的兩倍.由此看來，代際比值小于1的家庭的人口年齡結構相對趨于年輕，而代際比值大于等于1的家庭的人口年齡結構相對趨于老化.從人均人力資本存量來看，兩類家庭的值分別是0.83和1.04，代際比值小于1的家庭的人均人力資本存量要比代際比值大于等于1的家庭要豐富.從非農勞動者占比看，兩類家庭的對應值分別為0.13和0.17，類似地，代際比值小于1的家庭的非農從業者占比要略高于代際比值大于等于1的家庭.非農從業者的占比較高，說明家庭中從農業轉移到非農業的成員數相對較多，這對存在剩余勞動力的家庭來說可以增加家庭收入.綜合上面對于三個核心自變量和因變量的分析，可以得出初步的分析結果：代際生育數量的減少并沒有降低家庭財富，老年人口占比、人均人力資本存量和非農從業者占比可能在一定程度上對家庭財富產生不同的影響.代際比值小于1的家庭的財富值略高于代際比值大于等于1的家庭在某種程度上可以歸因于較低的老年人口占比以及較高的人均人力資本存量和非農從業者占比.也就是說，家庭微觀人口紅利當前依舊存在，代際比值小于1的家庭并沒有因為生育子女數量的減少而影響當前的家庭財富值.

表1 變量均值的描述統計

3 實證分析及解釋

實證分析主要分為兩部分：首先是利用全部樣本分析家庭老年人占比、人均人力資本存量、非農勞動者占比分別對家庭財富的影響(模型1)，以此來探討家庭人口年齡結構、人力資本存量以及就業結構與人口紅利之間的關系.在此基礎上，考慮到人口轉變背景下代際生育數量的變化，根據受訪者生育子女數與受訪者包括自己在內的兄弟姐妹數的比值的大小，把全部樣本分為代際比值大于等于1和代際比值小于1兩類家庭.通過對比分析，探討三個核心自變量對這兩類家庭影響的異同(模型2).

3.1 年齡結構、人力資本、就業結構與人口紅利

為了檢驗人口年齡結構、人力資本、就業結構對人口紅利的影響，本文分別用家庭老年人口占比、家庭人均人力資本存量以及家庭非農從業者占比這三個指標對家庭財富進行回歸.首先將這三個核心自變量分別納入模型進行回歸，分別由模型(1a)、模型(1b)、模型(1c)表示.模型(1d)則把這三個核心變量全部納入到回歸模型中，反映的是家庭老年人口占比、家庭人均人力資本存量和家庭非農從業者占比對家庭財富的綜合影響.上述四個模型的回歸結果如表2所示.

表2 三個核心自變量與家庭財富的OLS回歸結果

從表2前三個模型的回歸結果可以看到，家庭老年人口占比增加會降低家庭財富值，家庭人均資本存量的提升和家庭非農從業者占比的提高有利于增加家庭財富值.家庭中老年人口比重的增加，意味著部分老人可能會進入不再工作的退休狀態，這會帶來家庭收入的減少.同時，老年人患病的可能性比年輕人要大，可能會增加家庭消費開支.家庭人均人力資本存量的增加，在一定程度上提升了家庭成員的綜合素質和勞動技能，這為增加家庭財富提供了可能.雖然我國當前農村剩余勞動力比本世紀初已經減少了不少，但是據估算2011年的剩余勞動力仍有1 669萬人[19]，因此家庭非農勞動者占比的增加有利于提升家庭剩余勞動力的工作效率，提升整個家庭的勞動生產率，從而有利于家庭財富的增加.從模型(1d)的計量結果可以觀察到三個核心變量對家庭財富的綜合影響.在模型(1d)中，家庭老年人口占比、家庭人均人力資本存量和家庭非農從業者占比對家庭財富的影響仍然是顯著的，而且影響方向同單一因素模型(1a)、模型(1b)和模型(1c)一致.不同的是，隨著其他兩個核心變量的引入，單一因素的影響力變小了.家庭老年人口占比和非農從業者占比每增加1個百分點，家庭財富值會分別下降18.7個百分點和上升22.3個百分點，而家庭人均人力資本存量每增加1個單位，家庭財富值就會上升13.3個百分比.

綜上所述，人口紅利的獲取并不單一地取決于人口年齡結構，而是由人口年齡結構、勞動力所具有的人力資本存量和就業結構共同決定的.雖然人口年齡結構的老化不利于人口紅利的獲取，但是人力資本存量的提升和就業結構的優化有利于人口紅利的獲得，后兩者對人口紅利的正面影響要大于人口年齡結構老化對人口紅利的不利影響.因此，從微觀數據的分析上可以發現，當前人口紅利并沒有消失，只要進一步提升勞動力的人力資本存量，提高他們的綜合素質和勞動技能，并繼續優化勞動力的就業結構，促進農村剩余勞動力向非農產業轉移，人口紅利就可以得到拓展和深化.

3.2 代際生育數量變化與人口紅利

為了估算生育數量代際變化與人口紅利的關系，本部分把樣本家庭按受訪者生育的子女數量與受訪者包括自己在內的兄弟姐妹數的比值大小分為代際比值大于等于1的家庭和小于1的家庭兩種類型，比較年齡結構、人力資本和就業結構對這兩類家庭財富影響的異同，見模型(2a)和(2b),回歸結果見表3.

表3 代際比值不同的兩類家庭財富值的OLS回歸結果

從表3可以發現，家庭老年人口占比提升會對兩類家庭的財富增加起負面作用，而家庭人均人力資本存量的增加和家庭非農從業者占比的提升則有利于兩類家庭財富的累積.然而，這三個指標對兩類家庭的影響程度卻存在較大的差異.從家庭老年人口占比這一指標來看，無論是在顯著性水平上還是在系數上代際比值小于1的家庭受到的影響最大.該指標在1%的統計水平上顯著，其每提升1個百分比，家庭財富值就會下降24.7個百分比.家庭老年人口占比對代際比值大于等于1的家庭的影響在10%的統計水平上顯著，其每提升1個百分比，家庭財富值就會下降15.3個百分比.從家庭人均人力資本存量這一指標來看，其對代際比值大于等于1的家庭影響更大.該指標在1%的統計水平上顯著，其每增加1個百分比，家庭財富值就會提高17.3個百分比.家庭人均人力資本存量對代際比值小于1的家庭在5%的統計水平上顯著，其每增加1個百分比，家庭財富值就會提高10.6個百分比.從家庭非農從業者占比這一指標來看，其對代際比值小于1的家庭影響更大.該指標在5%的統計水平上顯著，其每提高1個百分比，家庭財富值會提高20.8個百分比.家庭非農從業者占比對代際比值大于等于1的家庭的影響只在10%的統計水平上顯著.

綜上看來，代際比值小于1的家庭更容易受到人口年齡結構老化的影響從而在勞動力數量上喪失優勢，而且這類家庭占據了主導地位.這對當前主要依靠人口年齡結構優勢來獲取人口紅利現狀來說顯然是不利的.其會加速人口紅利的消失.同時，人力資本對代際比值小于1的家庭的影響也相對較小，因此對于這類家庭通過提高勞動者素質和綜合技能來拓展人口紅利的做法優勢有待提升.

4 結論與啟示

本文利用一手調查的家庭入戶調查數據，從微觀視角對人口年齡結構、人力資本、就業結構與人口紅利的關系進行了探討，并考慮到代際生育數量的變化，考察了不同類型家庭對于人口紅利獲取的優劣.結果顯示：(1)雖然人口紅利最初始于勞動年齡結構優勢，但并不單純取決于這一因素，勞動者的人力資本和就業結構都會作用于人口紅利.在當前低生育率水平下人口年齡結構不可避免地會趨于老化，依靠勞動力數量的人口紅利未來會趨于消失，但是可以通過勞動者人力資本存量的提升和就業結構的優化來深化和進一步拓展人口紅利.(2)在低生育率水平的背景下，當前子代兄弟姐妹數量小于父代兄弟姐妹數量的家庭占了大多數.這類家庭更易受到人口年齡結構老化的影響，人力資本的正面影響也相對較小.總體來看，這類家庭在人口紅利的獲取上的優勢有待進一步提升.(3)從目前來看，代際比值小于1的這類家庭當前財富值并沒有降低，反而略微高于其他家庭.究其原因，主要是當前這類家庭的老年人占比相對較低而人均人力資本存量和非農從業者占比較高造成的.(4)綜上所述，在子代兄弟姐妹數量小于父代兄弟姐妹數量的家庭占主導的大環境下，雖然當前并沒有對人口紅利的獲取形成不利影響，但是隨著這類家庭年齡結構的進一步老化，勢必會阻礙未來人口紅利的獲取.

基于以上結論，本文認為可以從以下幾個方面拓展人口紅利：第一，深化對于人口紅利的認識，除依靠勞動年齡結構優勢取勝的人口數量紅利之外，還能依靠人力資本提升獲取人口素質紅利以及通過勞動力城鄉就業結構優化和產業結構調整來實現的人口結構紅利[20].第二，出臺分階段逐步延長退休年齡的政策，增加60至65周歲之間健康老年勞動者數量，延緩人口年齡結構優勢的消失.鼓勵人們按政策生育，逐步降低代際比值小于1家庭的比重，弱化這類家庭的主導地位，避免因為此類家庭的增加而加速人口紅利的消失.第三，針對不同群體加強各類教育培訓，提高勞動力綜合素質和就業技能.如加強中高等職業技術教育培訓和生產崗位實習工作，使得這些學生畢業之后能夠有一技之長并找到對應工作崗位.加強對農民工外出務工前的通用技能培訓以及上崗前的崗位培訓，及時填補現有企業崗位的空缺.加強在崗勞動者的在崗培訓，提高他們的勞動生產效率，以彌補勞動力數量的不足.第四，消除勞動力在城鄉之間流動的各種制度障礙，促進農村剩余勞動力從第一產業向第二、三產業順利轉移.繼續做好各項基本公共服務工作，為轉移勞動力在流入地安心就業提供基本生活保障.進一步優化產業結構和就業結構，促進結構紅利的有效釋放.