人口老齡化、健康投資與經濟高質量發(fā)展

□文/曹曉旭

（中國農業(yè)銀行股份有限公司大連金州支行 遼寧·大連）

［提要］本文基于我國省級面板數據，利用系統(tǒng)GMM估計方法實證分析人口老齡化和經濟高質量發(fā)展之間的關系，以及在健康投資調節(jié)作用下人口老齡化對我國經濟高質量發(fā)展的影響。研究發(fā)現：人口老齡化的加劇會對我國經濟高質量發(fā)展產生不利影響，而加大健康投資力度能夠有效削弱人口老齡化所帶來的負向影響。基于此，提出相關政策建議。

引言

自2000年我國正式邁進人口老齡化社會以來，我國目前已成為世界上老齡化發(fā)展速度最快的國家之一。由于老年人口數量的不斷增加，我國勞動力供給短缺、社會養(yǎng)老負擔加重等問題日益突出，經濟社會仍要面臨著“未富先老”的困境。然而伴隨著年齡的增長，人的身體健康狀況會逐漸下降，而健康作為人力資本重要的組成部分，其水平狀況變差會極大地影響人力資本存量，進而導致勞動力效率的下降。若政府加大對老齡健康投資的力度，那么我國老年人的健康人力資本不僅可以得到恢復和積累，還能促進老年人再次投入到勞動力市場，有效緩解勞動力不足問題，降低人口老齡化的負面經濟影響。同時，在人口老齡化不斷加劇的背景下，我國經濟正在向高質量發(fā)展水平推進，因此本文將人口老齡化、健康投資和經濟高質量發(fā)展納入同一研究框架下具有非常重要的現實意義。

目前，關于人口老齡化影響經濟高質量發(fā)展的相關研究較少，主要分成兩種：第一種是從單一作用途徑來看。如，劉成坤等（2020）以人力資本積累為媒介，通過中介效應檢驗發(fā)現人力資本水平的提高是推動我國經濟高質量發(fā)展的核心因素，人口老齡化對人力資本積累的影響正日益凸顯；何冬梅等（2020）以制造業(yè)轉型升級為媒介，發(fā)現人口老齡化對經濟高質量發(fā)展有抑制作用，但制造業(yè)轉型升級能緩解該抑制作用。第二種則是從多條作用途徑進行探究。如，符建華等（2021）發(fā)現在勞動力供給、人力資本積累和技術創(chuàng)新的中介作用下，人口老齡化對經濟高質量發(fā)展的綜合效應為正，其中人口老齡化通過勞動力供給中介變量對經濟高質量發(fā)展產生負面影響，而通過人力資本積累和技術創(chuàng)新兩個中介變量對經濟高質量發(fā)展起到促進作用。進一步來看，現階段關于健康投資影響人口老齡化對經濟高質量發(fā)展作用的相關文獻也是極少的，大部分學者仍集中在對人口老齡化、健康投資和經濟增長三者關系的研究上。例如，吳俊培（2015）認為在人口老齡化對經濟增長發(fā)揮著積極作用時，政府可以通過提高公共健康支出占比來強化人口老齡化對經濟增長的促進作用，而當人口老齡化對經濟增長起抑制作用時，政府可以通過降低公共健康支出占比來促進經濟增長；呂國營等（2019）在上述研究基礎上同時引入了個人健康投資，通過實證研究發(fā)現，政府健康投資和個人健康投資對經濟增長均起到了顯著的正向作用，而人口老齡化對我國經濟增長產生了顯著的抑制作用，但無論是增加政府健康投資亦或是個人健康投資，均能夠有效削弱人口老齡化對經濟增長造成的負面影響；劉建國等（2021）則將空間因素納入考量范疇，通過采用空間效應分析，發(fā)現人口老齡化與健康消費的交互項與當地經濟高質量發(fā)展呈現出負相關性，即老齡化和健康消費的協(xié)同作用會抑制當地的經濟高質量發(fā)展。

通過對以上文獻的梳理和研究發(fā)現，關于人口老齡化、健康投資及經濟高質量發(fā)展的統(tǒng)一研究尚處于初期階段。因此，本文的邊際貢獻就在于將三者置于同一框架下進行探究，通過利用系統(tǒng)GMM估計方法來實證檢驗人口老齡化對經濟高質量發(fā)展的影響，并重點分析在人口老齡化影響經濟高質量發(fā)展的過程中健康投資所發(fā)揮的調節(jié)作用，進而為政府制定相關政策提供參考和依據。

一、模型、變量及數據

（一）模型構建。為探究人口老齡化對經濟高質量發(fā)展的作用效果以及驗證健康投資在其中所發(fā)揮的調節(jié)效應，建立如下面板數據計量模型，其中式（1）為基準模型，式（2）則是在式（1）的基礎上加入健康投資及人口老齡化與健康投資二者的交互項。考慮到經濟高質量發(fā)展具有一定發(fā)展慣性，即當前狀態(tài)會受到過去的發(fā)展水平影響，因此在解釋變量中加入被解釋變量的滯后一期項來構建動態(tài)面板模型。同時，為了避免異方差問題，這里對解釋變量和控制變量皆進行了對數化處理。

Hqegit=β0+β1Hqegi，t-1+β2lnAgingit+δlnZit+ui+εit（1）

Hqegit=β0+β1Hqegi，t-1+β2lnAgingit+β3lnHealthit+β4lnAgingit×lnHealthit+δlnZit+ui+εit（2）

其中，Hqegit為被解釋變量，代表在第t年地區(qū)i的經濟高質量發(fā)展水平，Agingit為核心解釋變量，代表在第t年地區(qū)i的人口老齡化程度，Healthit是調節(jié)變量健康投資，Zit為控制變量，ui為個體效應，εit為隨機誤差項。值得注意的是，加入交互項后主要項的系數解釋比較困難，若使主要項之系數有意義，需要對交互項進行中心化處理。具體參照伍德里奇《計量經濟學導論（第六版）》第157頁的做法，將包含兩個解釋變量和一個交互項的模型：y=β0+β1x1+β2x2+β3x1x2+u，重新參數化為：y=α0+α1x1+α2x2+α3（x1-μ1）（x2-μ2）+u，其中μ1和μ2分別為x1和x2的總體均值。

（二）變量說明

1、被解釋變量。經濟高質量發(fā)展（Hqeg）。經濟高質量發(fā)展具有新時代最鮮明的特征，它涵蓋了經濟發(fā)展、經濟結構、生態(tài)環(huán)境、社會公平等多個方面。其中，馬茹等（2019）認為經濟高質量發(fā)展是中國經濟面臨結構性矛盾、資源環(huán)境瓶頸及復雜多變的國內外形勢等對未來發(fā)展道路作出的重大戰(zhàn)略選擇，是更高質量、更具效率、更加穩(wěn)定、更為開放的新時代中國經濟發(fā)展模式；張濤（2020）認為高質量發(fā)展是能夠滿足人民日益增長的美好生活需要的發(fā)展，并且其理論內涵會隨著生產力水平和經濟社會發(fā)展水平的提升而不斷豐富。在經濟高質量指數測度方面，王偉（2020）認為新發(fā)展理念是對經濟高質量發(fā)展的重要評價標準，因此從創(chuàng)新、協(xié)調、綠色、開放、共享五個方面構建經濟高質量發(fā)展指標體系并進行測度。基于此，本文通過借鑒其思想，設計了創(chuàng)新、協(xié)調、綠色、開放、共享5個一級指標和15個二級指標來構建評價指標體系并進一步采用主成分分析法測算綜合指數。

其中，5個一級指標下對應的15個二級指標為：創(chuàng)新（X1：地方財政科學技術支出占地方財政一般預算支出比重；X2：R&D人員全時當量；X3：發(fā)明專利授權數占總專利授權數），協(xié)調（X4：各地區(qū)人均GDP占全國人均GDP的比重；X5：城鎮(zhèn)人均可支配收入與農村人均可支配收入之比；X6：城鎮(zhèn)人均消費支出與農村人均消費之比），綠色（X7：電耗消費總量占GDP比重；X8：城市污水排放量占GDP比重；X9：生活垃圾無害化處理能力；X10：人均公園綠地面積），開放（X11：經營單位所在地進出口總額占GDP比重；X12：國際旅游外匯收入占GDP比重），共享（X13：人均擁有公共圖書館藏量；X14：每萬人衛(wèi)生醫(yī)療機構床位數；X15：人均城市道路面積）。

2、核心解釋變量。人口老齡化（Aging），用65歲及以上人口占總人口比重衡量。

3、控制變量。為保證研究結論的穩(wěn)健可靠，這里引入產業(yè)結構升級、技術創(chuàng)新水平、人力資本水平及政府干預等變量來分析產業(yè)調整、創(chuàng)新能力、人力資本及政府調控對經濟高質量發(fā)展的影響程度。其中，產業(yè)結構升級（Structure）用第三產業(yè)增加值占GDP的比重衡量；技術創(chuàng)新水平（Innovation）用國內專利申請授權量來表示；人力資本水平（Human）采用6歲及以上人口的平均受教育年限來衡量，人均受教育年限=（未上過學人口數×0+小學人口數×6+初中人口數×9+高中人口數×12+大專以上人口數×16）/6歲及以上人口數；政府干預（Cover）用地方財政支出占當年GDP的比重來衡量。

4、調節(jié)變量。借鑒呂國營和賴小妹的思路，選取居民人均醫(yī)療保健消費支出（Health）作為健康投資的衡量指標，其中2012年后的數據取自《中國住戶調查年鑒》。

（三）數據來源。本文選自2010～2019年30個省市自治區(qū)的數據，主要來源于《中國統(tǒng)計年鑒》、各省《統(tǒng)計年鑒》等。對于少數缺失數據采用估算方式補齊，各變量具體統(tǒng)計性描述如表1所示。（表1）

表1 變量統(tǒng)計性描述一覽表

二、實證結果分析

人口老齡化與經濟高質量發(fā)展之間可能存在雙向因果關系，老齡化加深會降低勞動力供給、加重社會養(yǎng)老負擔及減少社會儲蓄等，進而影響經濟向高質量發(fā)展；反之，經濟高質量發(fā)展水平又會影響人們的生育決策以及人口年齡結構。因此，本文將被解釋變量滯后期作為工具變量，并采用系統(tǒng)GMM法進行模型的估計，以緩解模型本身存在的內生性問題。具體計量檢驗結果如表2所示。（表2）

表2 基準回歸結果一覽表

由表2可以看出，所有的AR（2）和Sargan檢驗的P值均大于0.05，這說明本文實證過程中所采用的工具變量均是有效的。具體來看：在模型1的回歸結果中，人口老齡化的系數估計值為-0.649，且通過10%的顯著性水平檢驗，反映出人口老齡化對我國經濟高質量發(fā)展具有顯著的負向影響，即人口老齡化每提高1%，我國經濟高質量發(fā)展水平就下降0.649%。接著，為檢驗人口老齡化影響經濟高質量發(fā)展的健康投資調節(jié)效應是否存在，本文主要通過觀察加入健康投資調節(jié)變量和人口老齡化與健康投資二者的交互項后的顯著性來判斷。如模型2結果所示，人口老齡化與健康投資的交互項在10%的顯著性水平下顯著為正，其系數估計值為0.652，表明健康投資削弱了人口老齡化對經濟高質量發(fā)展所產生的負向影響，在健康投資水平較低時，人口老齡化所產生的負面作用比較明顯，隨著健康投資水平提升，人口老齡化的負向作用逐漸降低。

三、結論及建議

本文采用2010～2019年我國30個省市自治區(qū)的面板數據，并基于“五大發(fā)展理念”來構建經濟高質量發(fā)展指標體系，進而利用系統(tǒng)GMM估計方法實證檢驗人口老齡化對經濟高質量發(fā)展的影響以及健康投資如何影響人口老齡化對經濟高質量發(fā)展的作用。結果發(fā)現：人口老齡化對經濟高質量發(fā)展起到了顯著的負向作用，而增加健康投資可以有效削弱人口老齡化對經濟高質量發(fā)展的負面沖擊。

為此，提出以下建議：首先，政府應對老年健康服務發(fā)展提供強有力的政策支持，尤其是加大對貧困地區(qū)的支持力度，以推動城鄉(xiāng)老年健康服務平衡發(fā)展。并且，為提高老年健康服務的供給能力，應鼓勵社會各界力量加強老年醫(yī)院、康復、護理等醫(yī)療機構老年醫(yī)學科建設，從而滿足老年人多層次、多樣化的健康養(yǎng)老服務需求，以實現健康老齡化。其次，建立完善老年醫(yī)療保障體系，以確保基本醫(yī)療保險制度和大病醫(yī)療保險制度能夠覆蓋全部老年人。最后，加強對居民健康投資的教育和引導。通過開展有針對性地健康知識普及宣傳活動，促進居民樹立健康投資的意識、提高健康管理水平；并積極引導老年人購買適宜的商業(yè)健康保險，為自己的晚年生活提供有力保障。