人口老龄化、政府支出与劳动力就业——基于双重差分法的实证分析

刘苓玲，秦若涵

（西南政法大学经济学院，重庆401120）

人口老龄化、政府支出与劳动力就业——基于双重差分法的实证分析

刘苓玲，秦若涵

（西南政法大学经济学院，重庆401120）

基于家庭、厂商和政府三部门构建一个拓展的世代交替模型，以2000～2012年31个地区的省级面板数据，采用双重差分法实证分析了我国人口老龄化背景下政府支出的劳动力就业效应。研究发现：人口老龄化每提升1%将导致劳动力就业总量减少0.99%，这需要GDP增长率提升1.11%才能弥补；同时，在人口老龄化背景下，政府教育支出、基础科研支出各增加1个百分点，可分别抵消人口老龄化率提升1个标准差所导致的劳动力就业负效应18%和16%左右。

人口老龄化；政府支出；劳动力就业；双重差分法

一、引言

毋庸讳言，伴随着我国经济社会逐步进入“新常态”时代，诸多社会结构性问题越发突出［1］，其中，在经济增长放缓和人口老龄化加剧的背景下，“就业总量压力大，就业结构矛盾突出”成为我国近年劳动力市场面临的重大困境。党的十八大明确指出：各级政府务必深入贯彻促进就业和鼓励就业的方针，实施就业优先战略和更加积极的就业政策。显然，政府落实各项就业政策的重要物质保障就是政府支出，从宏观角度来讲，政府支出具有显著的就业促进效应［2］。然而，在我国人口老龄化趋势加剧的社会背景下①2011年，我国15岁至59岁人口达到峰值9.4亿后开始回落。2014年降至9.3亿。60岁以上老年人口从2011年13.7%提高到2014年15.5%，总量达到2.12亿人。，关于“政府支出究竟能否改善当前的劳动力市场就业困境”却没有得出一致结论，使得政府支出的劳动力就业促进效应受到广泛质疑［3］。在新一轮“五年规划”伊始，如何提高政府支出改善劳动力市场“就业难”的宏观调控效率，无疑是各级政府所面临的艰巨任务。

显然，人口老龄化会导致社会劳动力供给的相对减少和劳动适龄人口结构的老龄化［4］，例如，Gruber and Milligan基于美国、法国和日本等12个人口老龄化问题较为突出的OECD国家的经验数据，研究发现几乎所有国家的劳动适龄群体的规模均在1972～2006年间呈不同程度的减小趋势，且在劳动适龄人口中的年轻劳动力（20～24岁）所占比例逐渐下降而高龄劳动力（55～64）所占比例不断上升［5］；童玉芬基于联合国对中国人口发展的最新预测结果和相关社会经济数据研究发现，随着人口老龄化的加剧，中国在未来一段时间内劳动适龄人口规模将不断下降，且年轻劳动力规模下降的速度远比高龄劳动力规模下降的快，这必然造成中国劳动适龄人口结构的老龄化［6］。

与人口老龄化对劳动力就业影响相对应的是，政府在人口老龄化的社会环境中如何通过财政支出来有效调节劳动力市场秩序［7］。大多数国家所面临的人口老龄化问题中最突出的挑战就是养老保障问题，以及老龄人口的就业或再就业问题。姚引妹等学者论证了政府的财政支出是解决好老龄人生活问题和保障老龄收入的有效政策工具［8］。同时，人口老龄化给政府支出带来了巨大的压力，与人口老龄化相关的支出不断增加［9］。然而，值得注意的是，政府支出结构的改变对整个劳动力市场的效应却不能确定。大量学者根据政府支出规模对就业效应进行了研究，多数学者认为政府支出对劳动力就业起着积极作用，例如，Glenn Follette、Andrea Kusko研究发现，政府在劳动力市场方面的支出对求职者就业技能提升有积极作用，并提高了就业质量［10］；陈立泰和王鹏基于中国28个省市1990～2010年的面板数据，检验了财政支出对服务业就业和增长的影响，结果显示：财政支出对服务业就业和增长具有正向效应。［11］然而部分学者却认为政府购买支出对增加就业支出无效果［12］；例如，Srinivasan认为印度财政支出政策具有工业化战略，强调资本密集型的投资方向，经济改革加速了印度生产总量的增长，但对就业的影响不大［13］。

本文收集整理2000～2012年31个省（直辖市、自治区）人口老龄化、政府支出及劳动力就业的相关面板数据，采用双重差分法（Different in Different）实证检验了我国人口老龄化背景下政府支出对劳动力就业的影响效应。在既往研究成果的基础上，本文主要研究工作在以下两个方面：第一，本文研究老龄化背景下政府支出对劳动力就业的影响效应，测算出政府支出在多大程度上减少了老龄化对劳动力就业的负影响效应，为我国政府支出政策的实施提供了更直接的政策启示；第二，本文构造出基于省级单位的人口老龄化进程的“准自然实验”，首次采用双重差分法进行了我国人口老龄化、政府支出对劳动力就业影响的实证分析，为相关研究提供了新的思路。

二、理论模型

借鉴Glomm and Ravikumar和Blankenau et al.的经验分析，本文将基于家庭、厂商和政府三部门来构建一个拓展的世代交替模型，以分析人口老龄化背景下政府支出对劳动力就业的影响机制。［14-15］理论分析之前，我们进行了以下严格假设：迭代社会中的个体存活两期，即劳动期和退休期；在同一时期的所有个体是同质的，且进行单一物品消费。

（一）家庭

本文假设劳动者（L）在第t期的收入（IL）函数由消费（ct）和储蓄（st）决定，即：

其中，wt和τ分别为工资率和个人所得税税率。我们进一步假定劳动期的死亡率为0，而在退休期面临的不确定存活概率为φ，而这一概率就代表了人口老龄化的程度［16］。假如社会中存在一个完全竞争的保险市场来提供退休期的养老保障，那么退休者（O）在第t+1期可以获得的收入（IO）则由劳动期所进行的储蓄（St）以及养老保险投资收益［（1-τ）rt+1st］所决定，即：

其中，rt代表养老资产的投资收益率。综合式（1）和（2），在假定个体的跨期收入偏好 ρ（0＜ρ＜1）固定不变的条件下，我们可以得出个体在第t和t+1的跨期的效用函数为：

最终，将式（1）和（2）作为式（3）的约束条件，对U（ct，ct+1）进行最大化求解，可以构造出关于最优储蓄率的拉格朗日函数：

（二）厂商

假定市场上的所有厂商均为同质厂商。基于柯布-道格拉斯生产函数（Cobb-Douglas），本文假设典型厂商在第t时期的生产投入要素由资本（Kt）和劳动力（Lt）决定。借鉴刘穷志和何奇的研究，我们假设技术进步的唯一体现是劳动生产率（ht）的提升，它由实物资本（Kt）和人力资本（Ht）共同决定，［17］因此得到如下厂商生产函数：

其中，α∈（0，1）反映的是生产投入中的实物资本和劳动力份额，β∈（0，1）分别反映的是两种投入的技术进步对劳动生产率的贡献。为了使企业利润最大化需要对生产函数求一阶导数，令实物资本和人力资本的边际生产率分别等于它们要素的价格，则有：

（三）政府

考虑到与人口老龄化的相关关系，影响劳动力就业的政府支出主要是公共教育支出和健康保障支出，本文借鉴Evangelos与刘穷志和何奇等学者的经验，假设政府的财政支出主要是公共教育支出HtE和健康保障支出HtM，并基于研究目的而忽略其他支出，其中公共教育支出包含教育支出（edu）、科研支出（sci），健康保障支出包含卫生支出（heal）和社会保障支出（sec），我们将教育支出、科研支出视为人力资本积累、研发投资［18-19］。那么，政府收支均衡条件下的政府收入（IG）约束为：

其中：

其中，0＜ψ＜1表示健康保障支出占财政支出比重，而Htedu、Htsci、Htsec、Htheal分别表示在t时期的各项财政支出。通过上述分析可知，政府可以通过调节税率τ来控制财政支出规模，同时，通过改变健康保障支出占比ψ来控制各项财政支出结构①政府财政支出项目还有很多，为了本文研究，我们假设政府财政支出只包含公共教育支出HtE和健康保障支出HtM。。

假定在t+1期的人力资本存量（Ht+1）由前一期人力资本存量（Ht）、公共教育支出HtE共同决定，那么公共教育支出和研发支出直接反映了跨期人力资本存量的增量变化。［17］与此同时，第t期的健康保障支出（HtM）通过降低该期人力资本存量的折旧率（δτ）来影响t+1人力资本［20］。那么，进一步考虑到人口老龄化对人力资本折旧的影响，我们得到：

其中，

进一步将式（9）带入式（12）可以得到：

其中，ν∈（0，1）、ε＜0和η＞0分别表示财政教育支出对人力资本积累的转换率、健康保障支出和人口老龄化对人力资本折旧率的影响系数，可知政府支出对社会人力资本的影响途径并非一致。

（四）动态均衡

在完全竞争市场上，全体消费个体（N）的跨期效应最大化，全体厂商（M）的利润最大化，市场均衡约束为：

其中，通过整理得：

又知人力资本积累（Ht）是由Htedu、Htsci共同决定，通过上式可知，劳动力（L）是关于政府支出（Htedu、Htsci、Htsec、Htheal）与人口老龄化（φ）的函数，在不考虑工资水平（w）等经济因素、制度因素影响的情况下，根据方程（16）可得如下方程：

三、变量选取和数据描述

（一）变量选取

首先，是被解释变量劳动力就业（labor）的度量，基于本文选取的核心数据是全国2000～2012年31个省级单位的面板数据，对劳动力就业的测度采用各省劳动力就业人数的宏观数据。其次，是政府支出变量的度量，本文主要考察教育支出（edu）、科研支出（sci）、社会保障支出（sec）和医疗卫生支出（heal）四项，其原因在于：一方面，与理论模型保持一致性；另一方面，政府财政支出项目应该具有一定的规模，从宏观就业来说，财政支出项目达到一定的规模才能起到对就业影响的效果，同时，基于数据连续性和可获得性，2007年1月1日我国正式实施政府收支分类改革，为了与国际接轨采用了国际通用的做法，对支出项目进行了改革。因此，2007年统计口径的变化对相关数据的获得造成了一定的影响。

另外，本文还在接下来的实证模型中控制了其他影响劳动力就业的宏观经济变量，主要包括：第一，本文选取各地区在岗职工人均工资来测度工资水平指标。该指标既反映了劳动力对就业的客观需求，又能够反映劳动力对就业的主观选择，因此纳入工资变量以有效控制那些不可观测却直接影响劳动力就业取向的个体因素。第二，产业结构对劳动力就业的影响效应是显著的，生产结构、产品特征和技术特征等差因素是决定产业结构变动对劳动力就业效应的重要因素，［21］因而本文通过第一产业增加值与第二产业增加值比重（structure1）以及第三产业增加值与第二产业增加值比重（structure2）来控制产业结构对劳动就业的影响。第三，经济增长水平是影响劳动力就业最直接和重要的宏观因素，因此本文纳入各地区经济增长率（growth）以控制该要素对劳动力就业的影响。

（二）数据描述

本文以全国2000～2012年31个省级单位的面板数据为基础，均来自历年《中国劳动统计年鉴》（2001～2013）、《中国人口统计年鉴》（2001～ 2013）、《中国物价年鉴》和各地区历年《统计年鉴》，以及中国经济与社会发展统计数据库（China statistics Yearbooks Datebase）①数据来源：http：//tongji.cnki.net/kns55/index.aspx。，并对职工工资、产业增加值等基础数据以2000年为基期进行了实际价值换算。

1) 浙江段“十三五”期计划建设三级航道整治工程，其中杭州段“四改三”34 km和二通道新开挖段26.4 km，航道整治后全线达到三级航道标准。

四、实证分析

（一）基本结果：双重差分估计

本文接下来构造人口老龄化的“准自然实验”。具体来讲，我们先基于2000～2012年31个地区的人口老龄化及就业人数数据，按照联合国的传统标准，即如果地区65岁以上老年人口占到总人口比重的7%，则该地区被视为进入老龄化社会，同时剔除在2000年之前就进入人口老龄化社会的地区，将剩余17个地区中进入老龄化社会的地区为“控制组”与没有进入老龄化社会地区的地区为“参照组”②控制组包括河北、山西、内蒙古、吉林、黑龙江、福建、江西、湖北、海南、贵州、云南、陕西和甘肃13个地区。参照组包括西藏、青海、宁夏和新疆4个地区。；然后以各地区进入老龄化年份为时间断点，划分出4个子样本组，即老龄化前的控制组、老龄化前的参照组、老龄化后的控制组和老龄化后的参照组；最后设置地区虚拟变量（regiondummy）du和时间虚拟变量（time-dummy）dt将上述4个子样本组进行区分。其中，控制组的du赋值1、参照组的du赋值0；变量dt在进入老龄化前赋值为0、在进入老龄化后赋值为1。基于上述分析，本文建立如下回归方程（18）并进一步进行了回归分析。

表1　变量描述统计

在本文中，人口老龄化会影响各地区的政府支出，因而各地区随机扰动项在很大程上具有相关关系，同时各地区政府支出的社会经济环境存在差异性（诸如人口结构、经济发展水平等），使得不同地区的随机扰动项也存在不同的离散水平，因此采用面板修正标准差估计法（PCSE）对方程进行了逐步回归①考虑到样本量的减少，我们在时间变量的设置时选择设置时间趋势变量“t”而不设置年度虚拟变量，以避免由于自由度损失过大而造成的估计偏误问题。。估计结果显示，变量du的估计系数均在1%水平上显著成立，表明控制组的老龄化与参照组的老龄化水平确实存在显著差异；变量dt的估计系数在5%及以下的水平上显著成立，表明除去人口老龄化之外的其他因素对劳动力就业起着显著影响：总体而言，人口老龄化水平每提升1个百分点（以第4列为考察对象），将减少约0.99%（-0.074/7.413）的劳动力就业量，而这需要经济增长率提升近1.11%水平才能弥补②估计方法是：表3中汇报的变量growth的估计系数为0.066，可知经济增长率每提升1个标准差将增加劳动力就业约0.89%的水平，与此同时，老龄化水平提升1%将导致劳动力就业减少0.99%的水平，因此，最终可以测算出老龄化对劳动力就业的负影响与经济增长对劳动力就业的正影响的替代水平为1.11%，即老龄化水平每提升1个百分点所导致的劳动力就业减少量需要经济增长率提升1.11个百分点才能弥补。。

表2　基本结果：双重差分估计

与此同时，政府各项支出对劳动力就业的影响效应仍然存在显著差异。一方面，政府教育支出和科研支出对劳动力就业均起到促进作用，实证测算出政府教育支出每增长1%的水平将带来劳动力就业量提升约1.4%，而科研支出每增加1%的水平将提升0.51%的劳动力就业水平。显然，增加教育支出可以提高劳动力质量，培养劳动力就业的能力，对劳动力就业起到积极作用［22］，教育投入导致人力资本的变化与私人投资、公共投资的动态关系，可以促使私人资本带来就业和经济的发展［23］。而政府科研支出的增加在很大程度上推动了技术进步，进而促进新产品、新部门的诞生，创造出新的就业机会，同时技术进步能大大增加社会产出，提高社会的人均收入水平，导致社会消费结构的改变和产业结构的演进，从而促进了劳动力就业［24］。

另一方面，政府的社会保障支出和医疗卫生支出却与劳动力就业呈显著地负向关系，即政府社会保障支出和医疗卫生支出各增长1%的水平，将导致劳动力就业总量分别减少0.66%和0.76%。前者的原因在于，社会保障支出的增加使财政生产性支出相对减少，降低了社会资本存量，抑制劳动力就业［25］，同时，由于我国社会保障支出促进就业的机制并不畅通，政府的社会保障支出对就业的促进效应并不明显［26］；后者的原因在于，增加政府医疗卫生支出提高了人民的生活质量，由于替代效应劳动者更容易退出劳动市场，更为重要的是，人口老龄化带来的政府医疗卫生支出的迅速上升，挤占了教育、就业保障等具有显著就业促进效应的政府支出，对劳动力就业产生不利影响［27］。

表3　各项政府支出对劳动力就业效应分解：双重差分估计

（二）各项政府支出对劳动力就业效应分解

前文实证分析得出，人口老龄化与劳动力就业负相关，而各项政府支出对劳动力就业有影响效应并不一致。为了深入探讨人口老龄化背景下政府支出对劳动力就业的影响效应，本文进一步借鉴Mo提出的“效应分解法”：

首先，是政府教育支出（edu）在老龄化背景下对劳动力就业的影响。一方面，大量研究表明政府教育支出促进劳动力就业［24］；另一方面，不少研究证实在人口老龄化压力下，快速上升的医疗、养老产业等费用支出将挤压教育支出［27］。从表3中第1、2列可知，我国人口老龄化与政府教育支出在5%的显著水平上呈负相关，即口老龄化水平每增长1个百分点，将压缩政府教育支出13.6%的水平，这一结论与Sugimoto的“人口老龄化压缩了政府教育支出”一致［29］。进一步结合表2估计结果测算得出，政府教育支出每增加一个标准差将抵消老龄化增长对劳动力就业影响的负效应0.014个单位，约占整个老龄化对劳动力就业负向效应的18.93%。

其次，是政府科研支出（sci）在人口老龄化背景下对劳动力就业的影响。在理论上，政府科研支出对劳动力就业起到促进作用，如汤向俊研究认为我国劳动力就业和经济增长主要是由物质资本拉动引起的，为了保证人力资本存量的提高必然要求政府加大科研支出［24］。在表3中第3、4列汇报了人口老龄化对政府科研支出的双重差分估计结果。结果显示人口老龄化的估计系数在5%的统计性水平上显著为-0.316，测算得出，政府科研支出每增加1个标准差将抵消人口老龄化对劳动力就业影响负效应约0.012个单位，占人口老龄化对劳动力就业总效应的16.23%左右。

再次，在人口老龄化背景下政府社会保障支出（sec）对劳动力就业的影响。人口老龄化导致社会保障支出快速膨胀［30］，而也有研究指出社会保障支出抑制了劳动力就业［25］，如方红生和张军对中国财政政策非线性稳定效应及形成机制分析认为，我国增加政府社会保障等福利支出不利于短期的劳动力就业［31］。依据表3第5、6列估计结果，人口老龄化每增长1个百分点，将促使政府社会保障支出上升约17.1%的水平，则政府当期的社会保障支出每增加1%将加剧老龄化增长对劳动力就业影响负效应为0.007个单位，约占整个老龄化对劳动力就业负向效应的10.16%。

最后，是政府医疗卫生支出（heal）在人口老龄化背景下对劳动力就业的影响。政府医疗卫生支出增加，从劳动供给的角度而言，人民生活质量提高，一方面因为收入效应会增加劳动供给，从而对就业产生促进作用，另一方面因为替代效应劳动者更倾向于选择闲暇，从而会减少劳动供给，对就业产生阻碍作用。此外，人口老龄化带来的政府医疗卫生支出的增加也会显著挤占政府教育、科研支出等。表3第7、8列结果显示，人口老龄化每上升1个单位，将会导致政府医疗卫生支出的估计值上升7.6%，即随着人口老龄化上升，政府医疗卫生支出每增加1%会加剧老龄化对劳动力就业影响的负效应约0.004个单位，占整个老龄化对劳动力就业负向效应的5.75%。

五、结论与政策建议

本文基于家庭、厂商和政府三部门构建一个拓展的世代交替模型，以2000～2012年31个地区的省级面板数据，采用双重差分法实证分析了我国人口老龄化背景下各项政府支出的劳动力就业效应。研究发现，人口老龄化每提升1%将导致劳动力就业总量减少0.99%，这需要GDP增长率提升1.11%才能弥补；同时，在人口老龄化背景下，政府支出对劳动力就业有保障效应，政府教育支出和基础科研支出各增加1个百分点，可抵消人口老龄化对劳动力就业负效应分别为18%和16%左右。

根据上述结论，本文的政策建议是直观的。首先，提高政府教育、科技支出占比，避免为解决老龄化问题而压缩教育投入的短视之举。囿于地方财政收入能力，在财政预算支出一定的情况下，人口老龄化带来的政府社会保障支出及医疗卫生支出的迅速增加，相对挤占政府教育、科研支出，从而不利于人力资本积累，对劳动力就业产生负面影响。本文实证研究发现，政府教育、科研支出对劳动力就业的促进作用是显著的，提高政府教育、科研支出占比，有利于人力资本积累，提高劳动者素质，促进劳动力就业。其次，推进医疗卫生、社会保障与养老服务相结合。随着人口老龄化程度上升，健康养老服务需求日益强劲，推进医疗卫生、社会保障与养老服务想结合，有利于满足人民群众日益增长的多层次、多样化健康养老服务需求，有利于减轻政府负担，减轻人口老龄化对政府财政的压力，有利于扩大内需、拉动消费、增加就业，形成良性循环。✿

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Aging Population，Government Finance and Labor Employment：Empirical Analysis of Different in Different Method

LIU Ling-ling，QIN Ruo-han
（School of Economics，Southwest University of Political Science and Law，Chongqing 401120，China）

This paper extends the overlapping generation model of family company and government.Based on the Chinese 30 provincial in2000～2012 panel data，this paper use the different in different（DID）method to empirically analysis the impact that government has effect on the labor employment on the background of aging population.We found that population aging degree of each 1%increase will lead to employment amount decreased by 0.99%，which requires lifting GDP growth to make up 1.11%；At the same time，government finance on education and basic research increased by 1%，to offset population aging on labor negative employment effects were approximately 18%and 16%.

aging population；government finance；labor employment；different in different method

F241.4

A

1007-0672（2016）06-0070-08

2016-03-16

西南政法大学重大专项项目：人口老龄化、经济增长与社会保障财政政策研究（2014XZZD-003）；西南政法大学硕士一般项目：政府民生支出对劳动力就业的影响研究（XZYJS2015231）。

刘苓玲，女，重庆人，西南政法大学经济系主任，教授，经济学博士，硕士生导师，研究方向：劳动经济、社会保障与收入分配；秦若涵，女，山东人，西南政法大学经济学院硕士研究生，研究方向：劳动经济学。