人口流動、年齡結構、人力資本增加率與產業高級化之間的互動關系
——基于VECM 模型和脈沖響應分析

李 睢，汪浩瀚

（寧波大學 商學院，浙江 寧波 315211）

一、引言

習近平總書記在中央財經委員會第七次會議上提出了雙循環的發展理念，同時強調優化和穩定產業鏈、供應鏈。這就要求我國產業鏈和供應鏈解決一系列“卡脖子”的問題。宏觀來看就是實現我國產業結構升級，由原來的勞動力和資本密集型產業向知識密集型和技術密集型產業升級。在外生經濟增長理論中，經濟增長達到穩態時經濟增長率等于人口增長率。在內生經濟增長理論中，人力資本是實現超穩態經濟增長即跨越中等收入陷阱的重要因素。而經濟內涵式增長的本質要求是實現產業結構升級。

改革開放初期，我國人口撫養比低且農村存在大量剩余勞動力。這一人口年齡結構和城鄉二元制特征為中國經濟提供了充裕且廉價的勞動力，造就了中國經濟的騰飛，使中國經濟的重心由第一產業逐步向第二三產業過渡。如今改革開放進入了新時代，人口年齡結構和城鄉人口流動特征也隨之發生了變化。青少年比重持續降低，老齡化壓力不斷加大，勞動力價格持續增長，部分地區出現了“民工荒”，部分企業出現了“用工荒”。因此，研究中國的人口變遷與產業結構升級，本質是化解老齡化危機并實現中國經濟可持續增長。

二、文獻綜述

Cai 和Wang（2005）[1]以人口撫養比作為指標，用1982—2000 年的數據，估算出人口紅利對人均GDP增長率的貢獻值為26%。在另外一篇文章中蔡昉（2010）[2]認為人口轉變與二元經濟的發展具有一致性，進一步預測人口紅利即將消散劉易斯拐點將在2013 年左右到來。張現等（2020）[3]指出2000—2010年，因為人口遷移全國四分之一的市級地區出現人口負增長。2010 年全國有百分之八的縣級地區自然增長率為負，并且預測中國將在2027 年進入人口負增長時代。

面對日益嚴重的老齡化壓力和即將到來的人口負增長，劉厚蓮和原新（2020）[4]從消費與生產兩條路徑分析人口負增長對經濟增長的影響機制。他們認為短期內的影響是溫和式的，長期的不利影響是可以被抵消的。王金營和劉艷華（2020）[5]認為中國巨大的人口規模可以使中國在面對人口負增長時有充足的回旋空間。還有一些學者從微觀經濟學的角度分析中國人口變遷對于經濟的影響。鐵瑛等（2019）[6]實證檢驗了城市人口結構變動對于出口的成本效應和人力資本效應，得出城市人口結構的變動對于出口的影響力是先上升后下降。李靜等（2019）[7]與其合作者通過研究經濟高質量發展的微觀基礎得出企業最優增長路徑，并建議政府優化人力資本供給環境提高企業技術應用效率。隋淑敏和何增華（2020）[8]實證研究人口老齡化對企業創新的影響，人口老齡化對不同地區不同企業的創新的影響存在差異，但長遠來看人口老齡化超過某一拐點將抑制創新。

通過整理文獻可以看出，我國即將面臨巨大的老齡化壓力。而過往關于人口對于經濟影響的研究主要集中在宏觀和微觀領域，這造成了中觀領域研究的缺失。本文不僅研究人口結構，人力資本與產業結構升級之間的關系，還引入人口流動的因素，對既有研究領域提供了有益的補充。考慮到人口變遷產業結構升級具有長期均衡關系與內在的相互作用關系，本文決定采用VECM 模型與脈沖響應向關系相結合的分析方法。

三、變量的度量

（一）產業高級化的度量

產業結構升級的一個顯著特征就是傳統制造業向先進制造業升級，知識密集型產業和技術密集型產業比重上升，傳統制造業比重下降。它是轉變經濟發展動能的一種表現形式，代表著經濟超穩態增長。主要測算方法有兩種，一種是付凌暉（2010）[9]采用的空間向量夾角的形式來定義產業結構升級，具體的測算公式如下：

其中TS為產業結構升級指標，θj，j=1，2，3 為三次產業增加值占國內生產總值形成的三維向量X0=（x1，0，x2，0，x3，0）與X1=（1，0，0），X2=（1，1，0），X3=（0，0，1）構成的夾角。另一種是用第三產業增加值與第二產業增加值的比重來度量產業結構升級，具體度量公式如下：

其中Y3代表第三產業增加值，Y2代表第二產業。第一種方法計算繁瑣且經濟意義不明顯，本文修正第二種方法，具體度量公式如下：

（二）人口年齡結構的度量

人口年齡結構指的是總人口中不同年齡人口的比例。參照國際人口年齡結構分類標準，將15 歲到65 歲年齡組的人口視為勞動人口，15 歲以下的人口視為未成年人口，65 歲以上人口視為老年人口。少兒人口與老年人口統稱為非勞動人口，而非勞動人口與勞動人口之比構成了總撫養比（即贍養率）。本文采用人口撫養比（DR）來度量人口年齡結構。

（三）人力資本增加量的度量

人力資本的增加主要依靠干中學和受教育年限的增長獲取。毫無疑問依靠干中學的模式只有在特定的時期特定的階段發揮作用，具有極大的局限性和一定的盲目性。高精尖型人才的培養主要依靠受教育年限的增長，且受教育年限的增長可以極大地促進社會干中學程度的提升。因此本文采用海外學成歸國人員和本科及以上學歷畢業生增加率（HCG）來度量人力資本增加量。

（四）人口流動的度量

劉易斯的二元經濟理論認為一個發展中國家可以分為農村經濟發展部門和城市經濟發展部門[10]。農村經濟發展部門有大量閑置勞動力以至于邊際報酬接近于零甚至為負，人口會從農村經濟部門向城市經濟部門轉移，直至到達某一拐點。該理論雖然在經濟學史上歷經沉浮，但迄今為止仍然是發展經濟學理論中的經典模型。本文參考劉易斯二元經濟理論，假設中國為二元經濟結構即存在城市和農村兩個經濟發展部門，以城市化增長率（URG）作為度量人口流動的變量。

四、數據來源和分析

本文數據主要來源于《中國統計年鑒》《中國教育統計年鑒》《中國城市統計鑒》《中國人口和就業統計年鑒》。考察1985—2019 年中國人口年齡結構（DR）、人力資本（HCG）、產業高級化（TS）和人口流動（URG）四者之間的關系。

圖1 1985—2019 年撫養比、人力資本增加率、城市化增長率、產業高級化走勢

五、計量模型的設定

VECM 模型作為時間序列模型既可以表達時間序列變量之間的相互作用，同時又能匯報出長期均衡結果。考慮到人口年齡結構，人力資本，人口流動和產業結構高級化等變量具有時間上的自相關特征，且各個變量之間相互影響相互解釋，本文決定構建VECM 模型。構造VECM 模型之前要對協整的存在性和模型滯后階數進行檢驗。

首先采用ADF 檢驗方法對TS、DR、HCG、URG及其一階差分進行檢驗。由表1 的結果可得出：在95% 的置信區間下，4 個變量都是一階單整變量。再依據表2，協整跡檢驗結果表明只有一個線性無關的協整向量。最大特征值檢驗結果表明可以在5%的顯著水平上拒絕協整秩為0 的原假設，但不可拒絕協整秩為1 的原假設。因此可以確定變量之間存在協整關系且協整秩為1。

表1 各時間序列變量及其差分ADF 檢驗

表2 VECM 模型協整秩檢驗

依據表3，根據FPE、AIC、HQIC和SBIC等信息準則的要求可以得出滯后階數為1 階。由圖2 變量的自相關圖可以看出，在5%的顯著水平下，DR的1～3階自相關系數顯著不為0，URG和TS的1～2 階自相關系數顯著不為0，HCG的1 階自相關系數顯著不為0。綜合信息準則和自相關圖防止出現內生性問題確定滯后階數為2 階。

表3 VECM 模型滯后階數檢驗

圖2 撫養比、人力資本增加率、城市化增長率、產業高級化自相關圖

VECM 模型具體模型如下：

其中yt=（TSt，DRt，HCGt，URGt）'，t為年份，Γ0為3×3 協整關系矩陣，Γ1，Γ2為3×3 系數矩陣，Γ0yt-1為誤差修正項，α為三維截距向量，εt為三維白噪聲過程。

六、實證檢驗及結果分析

（一）穩定性檢驗

對建立的二階VECM 模型進行穩定性檢驗，由圖3 可知，除VECM 模型自身所假設的單位根落在單位圓上，伴隨矩陣的所有特征值都小于1 且均落在單位圓之內。因此本文所建立的VECM 模型是具有穩定性的。

圖3 VECM 模型穩定性檢驗

（二）長期均衡分析

向量誤差修正模型通過確定協整方程可以得出長期均衡關系。本文通過估計二階向量誤差修正模型，得出產業高級化、撫養比、人力資本增加率、城市化增長率之間的長期均衡關系。關系如下：

根據長期均衡關系可以看出：撫養比、人力資本增加率、城市化增長率對于產業結構高級化均呈現正向影響關系。人力資本增加率對于產業結構高級化的貢獻最高，系數達到3.81。這表明做優人力資本增量對我國產業結構升級至關重要。當前我國人口總和生育率已經處于替代標準以下，為保障社會經濟持續穩中向好運行，我國急需提高勞動生產率替代勞動力減少的現狀。產業結構升級是提高勞動生產率的表現形式也是必經之路。撫養比對產業高級化的影響為正且較為顯著，系數達1.44。少年撫養比高這一人口年齡結構特征為提高人力資本增加率提供了可能，同時也為產業高級化提供了一定的潛在動力。隨著中國人口年齡結構的演變，可以預見在未來幾十年內這一系數對產業高級化的影響可能不顯著或者為負。城市化增長率對于產業結構高級化的貢獻較小，系數為0.76。我國目前城市化率和撫養比分別為60.6%和41.5%（截至2019 年），發達國家城市化率和撫養比一般達到80%和53%左右[11]。可以預見隨著我國城市化率增長潛力減弱，社會養老壓力加重，未來人力資本增加率將成為推動產業高級化的首要動力。

（三）脈沖響應分析

脈沖響應主要是分析沖擊變量不同時期的一個標準誤差（ε）變化對于反映變量所造成的沖擊。本文應用Stata 軟件分析產業結構高級化（TS）、人力資本增加率（HCG）、撫養比（DR）、城市化增加率（URG）之間的脈沖響應關系，并繪制脈沖響應圖。

圖4 考察了產業高級化（TS）對撫養比（DR）、人力資本增加率（HCG）、自身以及城市化增加率（URG）的沖擊。產業高級化對撫養比產生一個微弱上升趨勢的正向沖擊，該沖擊在16 期達到最大，隨后呈現下降趨勢。一個標準差的產業高級化對人力資本增加率和城市化增長率的沖擊效果不顯著。產業高級化在當期對其自身的沖擊為正，隨后沖擊效果逐漸衰減，在第10 期衰減至0，10 期后負向沖擊效果又逐漸增加。這說明，在短期內產業高級化具有自我積累自我促進作用。

圖4 TS對DR、HCG、TS、URG 的沖擊

人力資本增加率對撫養比、產業高級化、城市化增加率、自身的脈沖響應，如圖5 所示。人力資本增加率對撫養比的沖擊3 期之前不顯著，3 期以后產生溫和的負向沖擊效果；人力資本增加率對其自身產生一個正向沖擊，該沖擊在當期效果極為顯著，隨后不斷衰減直至收斂至0。人力資本增加率對產業高級化的沖擊效果波動幅度較大，沖擊效果在第4 期形成一個負向的低谷，隨后逐漸爬升，10 期后穩定在正向影響。人力資本增加率對城市化增長率沖擊效果不明顯。這表明，人力資本增加率在短期內具有顯著的正外部性，但長期的自我積累自我促進作用不明顯。

圖5 HCG 對DR、HCG、TS、URG 的沖擊

圖6 反映了撫養比對其自身、人力資本增加率、產業高級化、城市化增加率的沖擊響應。撫養比對其自身的沖擊始終為正，脈沖曲線傾斜程度不大并向右下方傾斜，正向沖擊效果在第15 期后逐漸收斂。撫養比對人力資本增加率的沖擊效果在0～5 期間呈正向小幅度波動，在第5 期后逐漸收斂至0。一個標準差的撫養比對產業高級化的沖擊在第1 期出現了一個正向的波峰，沖擊效果在第3 期由正轉負且負向效果持續增長，最后維持負向沖擊效果穩定。撫養比對城市化增加率的沖擊效果依舊不顯著。這說明，撫養比自身具有路徑依賴作用。撫養比的增加在短期內會促進產業高級化，長期來看會阻礙產業高級化。這主要源于中國人口年齡結構中少年撫養比和老齡撫養比的比重問題。

圖6 DR 對DR、HCG、TS、URG 的沖擊

圖7 匯總了城市化增長率對撫養比、人力資本增加率、產業高級化以及其自身的沖擊響應。城市化增長率對撫養比的沖擊效果在1～20 期均為負，在第10 期達到谷底后緩慢上升。一個標準差的城市化增長率對人力資本增加率的沖擊總是為正，沖擊效果在1～3 期快速增加，在第5 期達到峰值后緩慢下降。城市化增長率對產業高級化的沖擊在第5 期之前經歷了一個負向的小波谷，隨后緩慢增長并始終維持正向作用。城市化增長率對其自身的沖擊前3 期為正，隨后收斂至0。這表明，城市化增長率的提高在短期內具有慣性作用。增加城市化程度在一定程度上可以抑制老齡化的不利影響。城市化增長率對產業高級化的正向促進作用具有持久性特征。

圖7 URG 對DR、HCG、TS、URG 的沖擊

七、結論與啟示

本文構建了人口流動、年齡結構、人力資本增加率與產業高級化之間的VECM 模型，并通過長期均衡關系和脈沖響應圖揭示變量之間的相互作用。得出結論如下：①產業高級化對撫養比、人力資本增加率以及城市化增加率在短期內均存在自我增強機制。就長期趨勢而言，撫養比、城市化增長率和人力資本增加率對自身的沖擊趨于平穩，產業高級化存在負向作用。②從長期來看，人力資本增加率和城市化增長率對提升我國產業高級化水平具有顯著的促進作用，而撫養比對提升我國產業高級化水平則具有抑制作用。③城市化增長率與撫養比、人力資本增加率之間的相互作用具有非對稱性。撫養比、人力資本增加率對城市化增長率的作用不顯著，而城市化增長率的提升則會抑制撫養比的上升促進人力資本的增加。④撫養比對產業高級化會產生負向作用，且影響時間相較會更持久。⑤產業高級化的提高對人力資本增加率和城市化增長率的作用不明顯，但會帶來人口撫養比的增加。

根據上述結論，本文得出如下啟示：（1）人口年齡結構的變動是經濟發展產業結構優化的必然結果。面對未來我國人口老齡化程度加重和即將到來的人口負增長，我國不應擔心生育政策的開放對人口增長的爆炸影響。（2）提高人口生育率對我國未來的經濟社會發展至關重要。目前我國人口總和生育率長期處在替代水平以下，新生兒的數量關系到未來勞動力供給數量、人力資本增加和城市化進程的基礎。沒有充足的新生代人口會導致產業高級化喪失相應的內在動力。（3）教育對于經濟增長產業升級具有長期性基礎性作用。我國仍應不斷加大對教育的重視力度，適當擴大高等教育高等研究規模。以人力資本的提高支撐產業升級，實現經濟平穩可持續增長。（4）城市化水平的提高對產業高級化具有長期效應，對人力資本的增加具有顯著的促進效應，我國應進一步拔除城市化進程中的障礙，促進城鄉間人口自由流動，使改革開放成果真正做到普惠共及。（5）老年撫養比的增加帶來的撫養比上升會加重社會養老負擔，給經濟增長產業高級化帶來下行風險。但城市化水平的提高可以帶來規模經濟，人力資本的增加可以提高社會生產率。利用城市化和人力資本的增長分擔社會養老負擔，是未來實現老齡化壓力下的經濟增長的一個可行方案。