改革开放以来北京市人口增长对经济增长的影响研究

摘要：人口增长与经济增长的相互关系是经济研究中长期关注的问题。本文就改革开放以来北京市的经验数据，通过对人口变动与经济增长的相关分析，以及利用多元线性回归模型对人口结构对经济增长的影响进行计量分析。实证结果表明：人口规模及增速与经济增长呈弱性相关，人口结构与经济增长呈高度相关；城镇化率的提升和第三产业劳动力比重的增加都会对经济发展起到较明显的正向促进作用。

关键词：人口增长 经济增长 实证检验

一、引言

人口是研究经济问题的重要变量之一。在许多实证研究中，关于人口增长对经济增长的影响主要有简单相关分析、增长回归分析和生产函数分析法。结合北京市经济和人口结构演变的特点，本研究主要就改革开放以来北京市人口增长对经济发展的拉动进行实证检验，将人口规模、增长速度、结构特征等因素与经济发展进行相关分析及多元线性回归分析。

二、人口增长对经济增长影响的实证检验

人口因素与经济增长的关系是双向互动的，在不同的发展阶段，两者的关系有强有弱；同一发展阶段，不同的人口因素与经济增长的相互关系也有强弱的区别。

（一）人口变动与经济增长关系的定性分析

1、人口增长与经济增长的相关性较弱。这主要是由于GDP、人均GDP的增幅波动较大， 1978-2010年最大波动幅度分别为31.57个和29.07个百分点；而人口增长相对比较稳定，增长最高峰与最低谷相差14.45个百分点，从而导致即期的人口增长与生产总值增长的相关性不明显。这初步表明，除了人口因素外，北京经济增长在更大程度上受到其他因素的影响。

2、经济发展对人口增长也具有一定的作用，人口在经济增长中具有内生性。1979-1985 年，北京市经济发展水平较低，地区生产总值总量小，速度慢。随后的36年里，北京经济发展提速，地区生产总值不断跃上新台阶人们生活水平也获得较大程度的提高。同时，全市经济水平稳步提高，人民生活水平改善，也为北京增强了能量，吸收和集聚了人口资源。

（二）人口变动与经济增长关系的线性相关分析

除了人口规模外，人口出生率、年龄、文化程度、就业结构、城乡结构等都有可能与经济增长相关。根据经验，人口出生率与经济增长的相关关系一般要滞后十几年，考虑到本研究数据样本时间序列的有限性以及外来人口的大量迁入，在此不对人口出生率与经济增长的关系进行分析。而有关人口或从业人员文化程度的时间序列数据，不能根据普查数据推算， 故在下文的分析中，根据历年统计年鉴数据，选择适龄劳动人口率、老龄化率、城镇化率和第三产业就业比重等指标，与GDP指标作皮尔森相关系数分析，得出结果：GDP（亿元）与人口增长率、适龄劳动人口率、老龄化率、城镇化率和第三产业劳动力比重的相关系数分别为0.393、0.789、-0.057、0.777、0.928；人均GDP（元/人）与人口增长率、适龄劳动人口率、老龄化率、城镇化率和第三产业劳动力比重的相关系数分别为0.406、0.827、-0.050、0.831、0.966。

上述检验结果再次表明，人口增长率与经济增长呈弱相关性；而人口结构与经济增长呈高度相关性。1、人均产出与城镇化率具有高度相关性。这主要是由于农村剩余劳动力转移到城市中，劳动生产率提高，劳动报酬增加，因而有利于城乡经济的共同发展。可见，城市化进程成为支撑经济增长的强劲动力之一。2、人均产出与三次产业劳动力比重的相关性较高。第一产业劳动力比重直线下降，第二、三产业劳动力比重不断提高，尤其是随着北京服务业的不断发达，第三产业劳动力比重不断增加，就业结构改善，有利于促进劳动力资源有效配置，对经济增长贡献较大。3、人均GDP增长与适龄劳动人口比重的相关性也较高。适龄劳动人口比重增加，繁荣了就业市场，对经济增长起到了较大的贡献。综上分析，在以下的回归分析时，将人口增长率和老龄化率两个因素予以排除。

（三）人口变动与经济增长关系的回归分析

由以上分析可知，人口结构与经济发展存在线性关系，因此对其进行多元线性回归分析。设因变量Y（GDP）、Y1（人均GDP）与自变量X1，X2，X3之间的线性回归模型为：

㏑Y=β0+β1X1+β2X2+β3X3

㏑Y1=β0+β1X1+β2X2+β3X3

其中β0是回归常数，β1，β2，β3为回归系数，Y 和Y1为解释变量也即是因变量。多元回归方程的实现是根据已知变量，运用最小二乘法估计获得回归系数的估计值，并使其估计值的离差平方和达到极小值。本研究的目的是为了建立我国人口结构与经济发展的回归模型，因此因变量 Y 表示国民生产总值，Y1表示人均国民生产总值，自变量分别为X1表示适龄劳动人口率，X2表示城镇化率， X3表示第三产业劳动力比重。依然利用历年统计年鉴数据，通过运用 SPSS16.0软件进行线性回归分析，方差分析结果如下：1.Constant值为-0.758；2.适龄劳动人口率的B值、Beta值、Tolerance值、VIF值和Sig值分别为0.001、0.004、0.262、3.817和0.935；3.城镇化率的B值、Beta值、Tolerance值、VIF值和Sig值分别为0.059、0.384、0.140、7.162和0.000；4.第三产业劳动力比重的B值、Beta值、Tolerance值、VIF值和Sig值分别为0.071、0.620、0.117、8.529和0.000。

由上述結果可知，适龄劳动人口率的sig值为0.935，远远大于0.05，这说明该自变量对因变量的解释不显著。这可能与老龄化率有关。由前述可知，老龄化率与GDP和人均GDP的相关结果为负值，虽然值比较小，但说明老龄化的不断发展已经对经济增长造成了负影响。随着我国老龄化程度的不断加深，必然会使适龄劳动人口不断下降，因而适龄劳动人口率对经济增长的影响也会越来越小。因此剔除掉这个变量，剩下城镇化率和第三产业劳动力比重重新进行回归分析。GDP（亿元）与城镇化率和第三产业劳动力比重回归结果为：1.Constant值为-0.686；2.城镇化率的B值、Beta值、Tolerance值和VIF值分别为0.059***、0.385、0.144和6.959；3.第三产业劳动力比重的B值、Beta值、Tolerance值和VIF值分别为0.071***、0.623、0.144和6.959。

人均GDP（元/人）与城镇化率和第三产业劳动力比重回归结果为：1.Constant值为2.275；2.城镇化率的B值、Beta值、Tolerance值和VIF值分别为0.058***、0.441、0.144和6.959；3.第三产业劳动力比重的B值、Beta值、Tolerance值和VIF值分别为0.055***、0.565、0.144和6.959。（注：***P<0.001，**P<0.01，*P<0.05，+P<0.1。）

由上述结果得到如下结论：

（1）关于自变量多重共线性的诊断。针对各自变量之间是否存在多重共线性，本文给出了相应的容忍度和VIF值，可以通过观察和比较容忍度和VIF的值来衡量各自变量之间是否存在多重共线性。当容忍度接近于1或VIF的值小于10的时候，就认为各个自变量之间不存在多重共线性。上述结果可知各个自变量的容忍度值都远远小于1，且各个自变量的 VIF值都小于 10，所以本文选取的自变量之间不存在多重共线性的关系，这些自变量能更好的反映Y的变化情况。

（2）通过SPSS分析可得到回归方程的各个系数β1，β2，β3以及回归常数β0的值， 由此可以写出回归方程为：

Y=-0.686+0.059X1+0.071X2

R?=0.980 t=5.630 t=9.117

假設人均GDP为Y1，同理可得回归方程为：

Y1=2.275+0.058X1+0.055X2

R?=0.976 t=5.873 t=7.518

以上回归结果表明，1978-2011 年，北京市城镇化率每增加1个百分点，拉动总产出增长5.9个百分点，人均产出增长5.8个百分点；第三产业就业比重每增加1个百分点，拉动总产出增长7.1个百分点，人均产出增长5.5个百分点。可见人口的城乡结构、劳动力的产业结构对经济增长有着较强的影响作用 。

三、结论

通过对改革开放以来北京市人口因素与经济增长关系的测算结果进行总结，可以发现：人口规模及增速与经济增长呈弱相关性，而人口结构变动与经济增长则呈高度相关性，无论是适龄劳动人口率、老龄化率、城镇化率、还是三大产业劳动力比重，均与经济增长密切相关，各相关系数均处于0.75以上，最高的第三产业劳动力比重与经济增长的相关系数达到了0.928。北京市城镇化率每增加1个百分点，拉动总产出增长5.9个百分点，拉动人均产出增长5.8个百分点 。

总之，人口增长与经济增长的相互关系是经济研究中长期应关注的问题，本文只进行了简单回归分析，还值得进行更深入的研究。

作者简介：张静，女，1989年6月出生，河北省保定市人，硕士研究生，人口学专业。