人口老龄化对经济增长阶段的异质性影响及其作用机制——基于粤港澳大湾区的分析

王莹莹; 彭荣

人口老龄化对经济增长阶段的异质性影响及其作用机制——基于粤港澳大湾区的分析

王莹莹,
彭荣

广东财经大学新发展研究院, 广东广州 510320

基金项目:

国家社会科学基金青年项目 19CRK022

详细信息

作者简介:
王莹莹(1988-)，女，辽宁本溪人，广东财经大学新发展研究院副教授

彭荣(1977-)，女，湖北应城人，广东财经大学新发展研究院教授

中图分类号: F061.2;C924.24
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出版历程
- 收稿日期: 2022-05-08
- 网络出版日期: 2023-01-13
- 刊出日期: 2022-11-28

The Heterogeneous Effect of Population Aging on Economic Growth and Its Mechanism: A Case Study of Guangdong-Hong Kong-Macao Greater Bay Area

New Development Institute, Guangdong University of Finance and Economics, Guangzhou 510320, China

摘要

摘要: 人口老龄化对经济增长的影响是各国政府和学界关注的重要课题。我国继党的十九届五中全会将积极应对人口老龄化上升为国家战略，近期召开的党的二十大更明确提出要积极发展养老事业和养老产业，优化孤寡老人服务，推动实现全体老年人享有基本养老服务。已有文献普遍关注人口老龄化的经济后果，但却忽略了人口老龄化发展的阶段性特征及其对经济增长的影响。粤港澳大湾区基本包含了人口老龄化发展的各个阶段，以其为研究对象分析人口老龄化对经济增长的影响具有重要的理论和现实意义。研究结果表明：人口老龄化发展的不同阶段对经济增长的影响呈U型关系，即：在跨入中度老龄化社会前，人口老龄化对经济增长具有抑制作用，且主要是通过劳动供给和资本替代劳动两条路径影响经济增长；进入中度老龄化社会尤其是中度老龄化社会晚期和重度老龄化社会，人口老龄化对经济增长逐渐转为正向作用。这一作用机制的产生，源自资本替代劳动的效应带来了产业结构的转型升级，人口老龄化促使技术进步的效应缓解或抵消了人口老龄化带来的不利影响。中国人口老龄化程度不断加深是必然趋势，政府应及早采取应对措施，加快产业结构转型升级，妥善应对人口老龄化给国民经济增长带来的冲击。
- 人口老龄化 /
- 经济增长 /
- 阶段异质性 /
- 粤港澳大湾区 /
- 资本替代 /
- 劳动供给
Abstract: The impact of population aging on economic growth is an important topic concerned by governments and academia. China has actively responded to the aging of the population as a national strategy since the Fifth Plenary Session of the 19th Central Committee of the Communist Party of China; in the "Report to the 20th National Congress of the Communist Party of China", it is clearly stated that we should actively develop the elderly care programs and services, optimize the elderly services, and promote the realization of basic elderly care services. The economic consequences of population aging are widely concerned in the existing literature, but the previous studies have generally ignored the characteristics of population aging development and its impact on economic growth. Taking Guangdong-Hong Kong-Macao Greater Bay Area basically reflecting all stages of population aging development as a case, it is of great theoretical and practical significance to analyze the impact of population aging on economic growth. The results show that the impact of different stages of population aging on economic growth is featured with a U-shaped nonlinear relationship, and before entering a moderately aging society, population aging has a inhibitory effect on economic growth mainly through labor supply and capital substitution of labor; the effect of population aging on economic growth is gradually turning positive stepping into a moderately aging society, especially in the late stages of a moderately aging society and a heavily aging society. The underlying mechanism stems from the transformation and upgrading of the industrial structure brought about by the effect of capital substitution for labor, and the adverse effect of population aging mitigated or offset by the effect of technological progress driven by population aging. China's population aging is an inevitable trend, and the government should take early countermeasures to accelerate the transformation and upgrading of the industrial structure to properly cope with the impact of population aging on national economic growth.
- population aging /
- economic growth /
- stage heterogeneity /
- Guangdong-Hong Kong-Macao Greater Bay Area /
- capital substitution /
- labor supply

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表 1 人口老龄化发展阶段划分 %

65岁及以上人口占比	老龄化阶段	65岁及以上人口占比	老龄化阶段
< 7.0	未进入老龄化社会	14.0~17.0	中度老龄化社会初期
7.0~10.0	轻度老龄化社会初期	17.0~20.0	中度老龄化社会晚期
10.0~14.0	轻度老龄化社会晚期	>20.0	重度老龄化社会

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表 2 粤港澳大湾区人口老龄化水平 %

年份	1990	2000	2005	2010	2015	2020
65岁及以上人口占比	6.59	5.55	6.42	5.94	7.51	7.60
注：表中珠三角九市数据来自广东省第五、第六和第七次的人口普查数据；香港数据来自香港政府统计处(https://www.censtatd.gov.hk/sc)；澳门数据来自澳门统计暨普查局官网数据库(https://www.dsec.gov.mo/zh-CN)。表 3同。

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表 3 2020年粤港澳大湾区各城市所处的人口老龄化发展阶段 %

城市	65岁及以上人口占比	进入人口老龄化社会的时间	人口老龄化发展阶段
广州	7.82	2010—2015	轻度老龄化社会初期
深圳	3.22	—	尚未进入老龄化社会
珠海	6.64	—	尚未进入老龄化社会
佛山	7.32	2015—2020	轻度老龄化社会初期
惠州	6.83	—	尚未进入老龄化社会
东莞	3.54	—	尚未进入老龄化社会
中山	5.98	—	尚未进入老龄化社会
江门	13.01	1990	轻度老龄化社会晚期
肇庆	11.81	1990—1995	轻度老龄化社会晚期
香港	19	1983	中度老龄化社会晚期
	20.22(2021)		重度老龄化社会(2021)
澳门	12.9	1981	轻度老龄化社会晚期
注：香港65岁及以上人口占比于2021年达到20.22%，于是年进入重度老龄化社会。

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表 4 2020年全国31个省份所处的人口老龄化发展阶段 %

各省65岁及以上人口占比	人口老龄化发展阶段
西藏(5.67)	未进入老龄化社会
广东(8.58)、青海(8.68)、宁夏(9.62)、新疆(7.76)	轻度老龄化社会初期
北京(13.30)、河北(13.92)、山西(12.90)、内蒙古(13.05)、浙江(13.27)、福建(11.10)、江西(11.89)、河南(13.49)、广西(12.20)、海南(10.43)、贵州(11.56)、云南(10.75)、陕西(13.32)、甘肃(12.58)	轻度老龄化社会晚期
天津(14.75)、吉林(15.61)、黑龙江(15.61)、上海(16.28)、江苏(16.20)、安徽(15.01)、山东(15.13)、湖北(14.59)、湖南(14.81)、四川(16.93)	中度老龄化初期
辽宁(17.42)、重庆(17.08)	中度老龄化晚期
注：根据全国第七次人口普查数据计算得出。

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表 5 变量的描述性统计

变量	平均值	标准差	最小值	最大值	观测数
人均GDP对数(lnpergdp)	11.07	0.97	8.91	13.02	55
人口老龄化水平(aging)	7.11	3.65	1.20	19.00	55
资本投入(lnK)	6.78	1.27	4.08	9.13	55
劳动投入(lnL)	5.32	0.93	3.04	6.81	55
技术水平(lnR&D)	3.45	1.84	0.38	7.32	55

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表 6 全样本回归结果

变量	模型(1)	模型(2)	模型(3)
aging	-0.019(0.025)	-0.019(0.044)	-0.135(0.077)
aging²			0.005^*(0.002)
lnK	0.358^***(0.050)	0.295^**(0.078)	0.361^**(0.095)
lnL	0.023(0.068)	0.040(0.074)	0.032(0.073)
lnR&D	0.186^***(0.038)	0.139^**(0.046)	0.132^**(0.042)
个体	是	是	是
时间	否	是	是
常数项	7.074^***(0.433)	-35.102(35.847)	-28.487^***(35.350)
注：括号内数值表示标准误；^、^、^**分别表示p < 0.05、p < 0.01、p < 0.001。下表同。

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表 7 分阶段子样本回归结果

变量	转折点左侧			转折点右侧
变量	未进入老龄化社会阶段	轻度老龄化社会初期	轻度老龄化社会晚期	中度老龄化社会晚期 (接近重度老龄化社会)
aging	-0.107^*(0.046)	-0.633^***(0.072)	-0.244^***(0.062)	0.062^**(0.018)
lnK	0.168(0.090)	0.720^***(0.051)	0.001(0.130)	0.371^***(0.071)
lnL	0.255^***(0.049)	1.024^***(0.171)	-0.119^***(0.027)	0.339(0.485)
lnR&D	-0.002(0.041)	-2.105^***(0.199)	0.111(0.096)	0.291^**(0.070)
个体	是	是	是	否
时间	否	是	是	是
常数项	-120.365^***(24.252)	-806.103(62.421)	-214.367^***(56.092)	5.623^*(2.323)

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表 8 经济增长和人口老龄化系数的Moran's I值

年份	lnpergdp				aging
年份	Moran's I	Z	P	标准化统计量阈值	Moran's I	Z	P	标准化统计量阈值
2000	0.161	1.133	0.129	1.96	-0.412	-1.294	0.098	1.96
2005	0.089	0.793	0.214	1.96	-0.387	-1.187	0.118	1.96
2010	-0.012	0.368	0.356	1.96	-0.354	-1.087	0.138	1.96
2015	0.142	1.033	0.151	1.96	-0.324	-0.983	0.163	1.96
2020	0.167	1.098	0.136	1.96	-0.275	-0.746	0.228	1.96

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表 9 进入中度老龄化社会之前阶段的中介效应估计

变量	劳动供给路径		资本替代劳动路径		技术进步路径
变量	lnL	lnpergdp	lnK	lnpergdp	lnR&D	lnpergdp
aging	-0.104^*	-0.078^*	0.087^***	-0.078^*	-0.118^**	-0.078^*
	(0.046)	(0.036)	(0.022)	(0.036)	(0.032)	(0.036)
lnK	0.075	0.878^***		0.878^***	1.337^***	0.878^***
	(0.283)	(0.209)		(0.209)	(0.076)	(0.209)
lnL		-0.688^***	0.020	-0.688^***	0.118	-0.688^***
		(0.109)	(0.077)	(0.109)	(0.108)	(0.109)
lnR&D	0.213	-0.166	0.651^***	-0.166		-0.166
	(0.195)	(0.146)	(0.037)	(0.146)		(0.146)
个体	YES	YES	YES	YES	YES	No
时间	YES	YES	YES	YES	YES	YES
常数项	4.726	9.780	3.809^***	9.780^***	-5.419^***	9.780
	(1.170)	(1.004)	(0.430)	(1.004)	(0.624)	(1.004)
直接效应	-0.078^*(0.036)		-0.078^*(0.036)		-0.078^*(0.036)
间接效应	0.072^*(0.034)		0.076^*(0.026)		0.019(0.018)
Sobel	Z=2.131 P>\|Z\|=0.033		Z=2.898 P>\|Z\|=0.004		Z=1.088 P>\|Z\|=0.276

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表 10 进入中度老龄化社会之后阶段的中介效应估计

变量	劳动供给路径		资本替代劳动路径		技术进步路径
变量	lnL	lnpergdp	lnK	lnpergdp	lnR&D	lnpergdp
aging	-0.031^***	0.062^**	0.207^***	0.062^**	0.183^***	0.062^**
	(0.005)	(0.019)	(0.034)	(0.019)	(0.043)	(0.019)
lnK	0.114^***	0.371^***		0.371^***	-0.721^**	0.371^***
	(0.024)	(0.076)		(0.076)	(0.172)	(0.076)
lnL		0.339	4.904^***	0.339	3.195^*	0.339
		(0.496)	(1.028)	(0.496)	(1.397)	(0.496)
lnR&D	0.070^*	0.291^***	-0.685^**	0.291^***		0.291^***
	(0.031)	(0.074)	(0.163)	(0.074)		(0.074)
时间	YES	YES	YES	YES	YES	YES
常数项	-25.397^***	57.691^*	114.800^**	57.691^*	48.262	57.691^*
	(3.157)	(14.233)	(35.230)	(14.233)	(44.126)	(14.233)
直接效应	0.062^**(0.019)		0.062^**(0.019)		0.062^**(0.019)
间接效应	-0.010(0.015)		0.076^**(0.020)		0.053^**(0.018)
Sobel	Z=-0.679 P>\|Z\|=0.496		Z=3.819 P>\|Z\|=0.000		Z=2.891 P>\|Z\|=0.003

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