On the Carrying Capacity of Social Old-age Security Systems under Population Aging Pressure
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摘要: 人口老龄化已成为影响中国社会经济发展的巨大压力和重要挑战，如何建构适应老龄社会需求的社会养老保障系统是学术界持续关注的焦点。基于承载力理论，提出社会养老保障承载力概念，通过构建“经济-服务”二维分析框架，系统阐释人口老龄化压力下的中国社会养老保障承载力。在时间维度上，2011—2022年中国社会养老保障承载力从基准值0.214上升至0.323，经济承载力与服务承载力皆呈波动上升趋势；在空间维度上，基于不同的资源禀赋与发展阶段，各省份社会养老保障承载力形成了差异化发展路径。进一步研究发现，人口老龄化与社会养老保障承载力存在“倒U”滞后型动态关联，结构红利效应、弹性约束效应与复合压力效应共同构成核心作用路径，同时人口老龄化影响经济承载力与服务承载力的内在机制具有显著差异。研究为构建适应人口老龄化的社会养老保障系统提供了理论基础和政策启示。Abstract: Population aging has become a major pressure and significant challenge affecting China's social and economic development. How to build Social Old-age Security Systems that adapt to the needs of an aging society is a continuous focus of the academic attention. Based on carrying capacity theory, this study proposes the concept of carrying capacity of social old-age security systems. Through constructing an "economy-service" two-dimensional analytical framework, it systematically elucidates China's carrying capacity of social old-age security under the pressure of population aging. Temporally, from 2011 to 2022, China's carrying capacity of social old-age security systems increased from a baseline value of 0.214 to 0.323, with both economic security and service provision showing fluctuating upward trends. Spatially, based on different resource endowments and developmental stages, the provinces have developed differentiated pathways in their carrying capacity of social old-age security systems. Further research reveals an 'inverted U' lagged-type dynamic relationship between population aging and the carrying capacity of social old-age security systems. Three core mechanisms emerge: structural dividend effects, elastic constraint effects, and compound pressure effects. Notably, the intrinsic mechanisms through which population aging influences economic carrying capacity and service carrying capacity, demonstrate significant differences. This study provides theoretical foundations and policy insights for constructing social old-age security systems that adapt to population aging.
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表 1 描述性统计及权重分布
一级 二级 三级 四级 平均值 标准差 权重 社会养老保障整体承载力 经济承载力 社会养老保险 累计结余可支付月数(+) 城镇 14.635 11.402 0.058 0.461 城乡 33.731 15.518 0.082 人均缴费水平(+) 城镇 1.545 0.921 0.041 城乡 0.206 0.497 0.056 养老金替代率(+) 城镇 0.646 0.289 0.060 城乡 0.035 0.029 0.047 基金收支比(+) 城镇 1.187 0.765 0.047 城乡 1.526 0.373 0.070 老年社会福利 老年福利支出占比(+) 0.254 0.144 0.071 0.238 老龄补贴人数占老年人比例(+) 0.179 0.183 0.086 人均福利补贴水平(+) 1 412.129 1 548.291 0.081 老年社会救助 老年社会救助占比(+) 0.204 0.075 0.080 0.302 低保标准/人均消费支出(+) 城镇 0.262 0.061 0.073 农村 0.375 0.091 0.070 低保公平性(+) 0.662 0.165 0.079 服务承载力 人力资源 每万名老人拥有社会工作者数(+) 180.022 132.681 0.095 0.331 每万名老人养老护理员(+) 50.544 39.612 0.095 每万名老人卫生技术人员数(+) 634.539 177.695 0.141 物力资源 每万名老人拥有社区服务站数(+) 13.668 17.405 0.091 0.354 每名老人养老机构面积数(+) 0.971 0.648 0.119 千老年人口养老床位(张/千人)(+) 26.873 9.634 0.145 财力资源 每万人民政事业费用支出(+) 388.427 162.784 0.136 0.315 养老机构支收比(-) 1.065 0.821 0.076 财政依赖度(-) 0.048 0.064 0.102 注：+、-分别表示正向、负向指标。 
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表 2 基准回归结果
Cap ECap SCap (1) (2) (3) (4) (5) (6) 总样本(N=372) Aging -0.563* -0.398* 0.362 0.506 -1.730*** -1.550*** (0.303) (0.229) (0.495) (0.370) (0.257) (0.315) R-squared 0.770 0.786 0.757 0.783 0.627 0.639 高存量-高增速样本(N=117) Aging 0.367 0.657 0.572 1.017** -0.235 -0.173 (0.581) (0.478) (0.744) (0.451) (0.685) (0.684) R-squared 0.736 0.797 0.747 0.842 0.602 0.616 低存量-高增速样本(N=85) Aging 0.463 -0.246 0.534 0.480 0.667 -0.459 (0.475) (0.591) (1.067) (0.729) (1.055) (1.240) R-squared 0.821 0.857 0.812 0.896 0.712 0.749 高存量-低增速样本(N=69) Aging -0.034 -0.049 0.754 0.971* -0.998* -1.293** (0.309) (0.383) (0.509) (0.530) (0.508) (0.563) R-squared 0.836 0.870 0.812 0.875 0.816 0.841 低存量-低增速样本(N=101) Aging -0.181 -0.105 2.782*** 2.720*** -3.156*** -3.332*** (0.761) (0.713) (0.873) (0.843) (1.133) (1.095) R-squared 0.825 0.841 0.752 0.774 0.725 0.739 控制变量 未控制 控制 未控制 控制 未控制 控制 注: ***、**和*分别表示1%、5%和10%的显著性水平，括号内为聚类标准误，且控制了省份固定效应和年份固定效应，下表同。控制变量包括经济发展水平、城镇化水平、对外开放程度以及就业人员受教育程度，估计结果略。
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表 3 动态模型检验结果
变量 整体承载力 经济承载力 服务承载力 第一步：倒U型检验 Aging 0.507 1.246 -0.387 (0.699) (0.780) (1.070) Aging2 -3.285 -2.685 -4.219 (3.019) (3.109) (4.384) 第二步：滞后倒U检验 n=1 n=2 n=3 n=1 n=2 n=3 n=1 n=2 n=3 Aging -1.108* -0.223 -0.130 0.987 1.988** 2.448** -3.858*** -3.286** -3.182** (0.651) (0.783) (0.824) (0.717) (0.929) (1.003) (1.240) (1.218) (1.306) Aging2 2.285 -0.865 -1.156 -3.587 -6.671* -7.863** 9.861* 7.100 6.353 (2.822) (2.911) (3.090) (2.950) (3.392) (3.365) (5.109) (4.718) (5.008) Aging-Lagn 2.011*** 1.302 1.034 0.583 -0.361 -0.952 3.841*** 3.772*** 3.322* (0.637) (0.859) (1.021) (0.975) (1.202) (1.194) (1.069) (1.014) (1.820) Aging2-Lagn -7.049** -3.928 -2.028 0.556 4.697 8.654 -16.726*** -15.974*** -14.038 (2.721) (3.486) (4.874) (3.915) (5.093) (5.279) (4.752) (4.045) (8.432) R-squared 0.762 0.788 0.853 0.841 0.764 0.797 0.646 0.5961 0.5494 注：先基于AIC/BIC准则选择滞后1期为最优滞后阶数，再通过Hansen检验与AR(2)检验验证模型有效性。稳健性检验中，扩展至滞后1~3期进行分析：经济承载力在滞后2~3期显著(滞后1期不显著)，故构建混合滞后模型进行额外检验，结论一致，支持了结果的稳健性。
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表 4 稳健性检验结果
变量 整体承载力 经济承载力 服务承载力 整体承载力 经济承载力 服务承载力 整体承载力 经济承载力 服务承载力 GMM内生性 排除政策干扰 删除直辖市样本 Aging -1.234** 8.891* -27.148*** -1.087 2.450** -3.838*** -0.878 2.555** -3.505*** (0.599) (4.787) (9.271) (0.696) (1.011) (1.215) (0.732) (1.208) (1.243) Aging2 -0.186 36.362* 115.548** 2.077 -7.911** 9.566* 1.098 -8.547** 8.706 (0.452) (18.995) (42.171) (2.774) (3.370) (5.099) (2.817) (3.877) (5.354) Aging-Lagn 5.936*** -2.944 22.514** 1.743** -0.999 3.424*** 1.731** -1.094 3.865*** (1.863) (4.028) (9.639) (0.632) (1.218) (1.123) (0.707) (1.148) (1.303) Aging2-Lagn -27.444*** 10.336 -106.551** -6.008** 8.804* -15.113*** -6.611* 7.661 -17.378*** (7.484) (13.241) (45.917) (2.792) (5.088) (4.838) (3.354) (5.189) (5.956) 变量 排除新冠疫情的影响 更换核心解释变量 更换熵权法 Aging -2.768** 2.122** -6.169*** -0.722* 1.299** -2.490*** -1.298* 2.444** -1.399*** (1.043) (1.001) (1.468) (0.407) (0.564) (0.812) (0.711) (1.009) (0.502) Aging2 9.732** -6.515* 20.038*** 1.109 -2.875** 4.655* 2.252 -7.822** 3.709* (4.718) (3.439) (6.022) (1.379) (1.324) (2.490) (2.825) (3.371) (2.033) Aging-Lagn 3.649*** -0.638 5.764*** 1.132** -0.139 2.116*** 2.003*** -0.919 1.449*** (1.025) (1.178) (1.314) (0.433) (0.652) (0.664) (0.637) (1.186) (0.417) Aging2-Lagn -14.989*** 7.148 -26.366 4*** -2.922** 2.493 -6.888*** -7.043** 8.444 -6.537*** (4.790) (5.074) (6.147) (1.248) (1.902) (2.331) (2.727) (5.204) (1.884) 注：限于篇幅，本部分按照基准回归结果，对于整体承载力和服务承载力取滞后1期，经济承载力计算滞后3期进行检验。
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表 5 人口老龄化与经济承载力需求端①
老龄化率 消费 投资 政府支出 社会消费水平 老龄人口消费 老年医疗消费 固定资产增长率 社会保障资产投资增长率 财政赤字率 社会保障一般支出 12.70%以下 0.023** 0.275** 0.409*** 0.192 3.448 0.025 0.023 (0.008) (0.109) (0.091) (0.143) (3.494) (0.039) (0.027) 12.70%~16.29% -0.002 -0.373** -0.223* -0.151 -2.039* -0.025 0.032 (0.007) (0.169) (0.124) (0.150) (1.134) (0.021) (0.027) 16.29%以上 -0.033*** 0.154 0.186 0.113 1.151 0.074** -0.116** (0.011) (0.128) (0.147) (0.262) (1.100) (0.036) (0.044)
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表 6 人口老龄化与经济承载力供给端
老龄化率 技术进步 劳动力供给 资本积累 公共支出 全要素增长率 技术市场发展水平 就业人数 劳动参与率 人力资本水平 总固定资产 社会保障固定资产 生产性财政支出 基础设施投入 12.70%以下 0.200* -0.054*** 0.221** 0.031 0.725* 0.205 2.863** -0.067** 0.038* (0.112) (0.019) (0.085) (0.071) (0.405) (0.454) (1.096) (0.027) (0.019) 12.70%~16.29% -0.153* 0.028* -0.205** 0.035 -0.251* -0.163 -2.115*** 0.029 -0.018 (0.082) (0.015) (0.095) (0.049) (0.146) (0.258) (0.678) (0.026) (0.020) 16.29%以上 -0.326*** 0.004 -0.005 0.152* -0.402 -0.064 1.316 0.025** -0.007 (0.113) (0.027) (0.175) (0.087) (0.640) (0.497) (1.017) (0.010) (0.034)
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表 7 人口老龄化与服务承载力需求端
老龄化率 代际支持 需求异质性 养老服务购买能力 家庭养老支持比 社会老年抚养比 失能老人指数 高龄化指数 老年居民可支配收入 老年服务型消费指数 5.68%以下 1.221** 0.177** 0.889*** 0.713* -0.416** -0.648* (0.478) (0.085) (0.229) (0.400) (0.169) (0.365) 5.68%~7.15% 0.427 0.188* -0.154 -0.547** 0.304** 0.272 (0.585) (0.110) (0.332) (0.224) (0.110) (0.211) 7.15%以上 -0.606 0.382** -0.437* 1.004* -0.011 0.405** (0.713) (0.165) (0.244) (0.531) (0.137) (0.162)
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表 8 人口老龄化与服务承载力供给端
老龄化率 劳动力供给 资本积累 政府养老投入 技术水平 养老服务人员数年增长率 养老服务人员专业化率 社会服务固定资产 资产使用效率 财政支持力度 老龄事业支持 专利数增长率 养老服务质量指数 5.68%以下 3.798*** 0.586 3.199*** 0.399** 0.511** 16.057*** -0.225 0.365*** (1.272) (0.427) (0.706) (0.149) (0.217) (2.777) (1.310) (0.122) 5.68%~7.15% -0.571 -1.456** 0.614 0.212 0.079 5.256 -2.630** -0.180* (1.989) (0.592) (0.954) (0.149) (0.233) (4.814) (0.807) (0.106) 7.15%以上 -0.102 0.979* -1.369* -0.322* 0.133 1.824 1.996** 0.066 (1.972) (0.577) (0.729) (0.187) (0.270) (4.731) (0.859) (0.125)
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