空间视角下人口结构影响经济增长的理论机制与实证分析

(西南民族大学 经济学院，四川 成都 610041)

一、引言

“人口红利”被公认为是我国改革开放以来经济快速发展的原因之一。进入新时代，伴随“人口红利”的见顶和减弱，调整和优化人口结构，实现“人口红利”向“人才红利”的转变是实现我国经济由高速增长向高质量增长的重要方式。党的十九届五中全会审议通过的《中共中央关于制定国民经济和社会发展第十四个五年规划和二〇三五年远景目标的建议》中明确提出，要制定人口长期发展战略，促进人口均衡发展。国务院下发的《国家人口发展规划（2016—2030 年）》明确要求各级政府将人口纳入经济社会政策中，在经济社会发展战略规划、经济结构战略性调整、投资项目和生产力布局、城乡区域关系协调、可持续发展等重大决策中，充分考虑人口因素，健全人口与发展综合决策机制，优化调整人口结构，提升人口素质，促进人口有序流动，增强人口资源禀赋。我国幅员辽阔，东西方向、南北方向经济社会发展差异明显，地方政府如何因地制宜地落实有关政策，取决于本地人口结构与经济发展间的关系。因此，作为政府制定政策的参考对象之一，人口结构变动对经济增长影响的研究将显得非常重要。

人口规模、城乡结构、人口素质作为人口结构中的三个重要方面，研究它们的变动对经济增长的影响格外重要。有关城乡结构与经济增长的研究中，部分学者[1-4]认为提高城镇化率是一个国家或地区实现经济持续高效发展的主要途径，并认为经济增长与城镇化之间呈现正相关。刘浩等[5]认为城镇化会对城市的经济效率产生影响，进而影响经济增长。聂华林等[6]认为城镇化对经济增长的影响在长期与短期不同，随城镇化水平的变化而变化[7]。Farhana 等[8]认为城镇化不利于经济增长。毛雁冰和原云轲[9]认为绿色新型城镇化才会对中国的经济增长产生显著的促进作用。

在有关人口受教育水平与经济增长研究中，主流观点认为人口受教育水平的提高有利于经济增长[10-11]。不考虑空间因素的实证分析结果表明人力资本的提高对我国经济增长的促进作用明显[12-14]。考虑空间因素后的实证分析结果也表明，人口受教育水平的提升同样有利于我国经济增长[15-16]。也有学者认为人口受教育水平对经济增长的影响存在门槛效应[17]，间接效应随地区不同而不同[18]。

有关人口规模与经济增长的研究主要存在两种观点：其一，如Laincz 和Peretto[19]研究认为人口规模与经济增长正相关但并不是唯一决定因素；童玉芬和王静文[20]通过实证分析认为人口规模的扩大能在一定程度上促进经济增长。其二，如武康平等[21]指出，稳态的人均产出与人口规模呈倒U 型的关系。这两种观点都存在一定的合理性，但仍各有不足。假设国家A 在固定的地区进行生产活动，财富以人均产品进行衡量，那么在其他条件不变的情况下，人口规模的扩大，必定导致人均产品的降低即经济呈负增长。显然以上两种观点均与此理想实验结论存在一定的偏差。可见，人口规模对经济增长关系的研究有待深入。

总体上来讲，现有的关于人口结构对经济增长影响的相关研究文献，主要存在以下问题：第一，研究对象有待于深化和推广。现有文献大多是从国家层面或省级层面进行分析，鲜有从地级市层面进行分析，这使得有关人口结构与经济增长的实证规律有待于在更为微观层面进行验证。第二，模型中控制变量使用不当。部分文献未加入控制变量；部分文献选取的控制变量缺乏理论依据。第三，异质性研究有待于拓展和聚焦。大多数文献主要聚焦于我国经济社会发展的东西差异，而对我国经济社会发展中日益严峻的南北差异关注较少。

基于现有文献研究的不足以及为了更好地研究人口结构变动对经济增长的影响，本文尝试构建人口结构变动与经济增长的理论机制，合理选取相关控制变量进行实证分析，使用空间模型探寻地区间影响的交互性和异质性规律。在此基础上，结合我国经济社会发展存在的东西与南北差异，分别从东西和南北两个维度探寻我国人口结构变动与经济增长的关系。

二、人口结构变动与经济增长的理论机制

假设经济社会中存在三种物品：连续性专门化的中间产品、劳动和最终产品。其中，最终产品可以作为资本使用，中间产品的生产需要资本品的投入，每一中间产品由垄断者进行生产。本文假设：人口数量L即为劳动数量，且劳动者无弹性供给其技术性劳动，最终产品在完全竞争的市场中生产。生产函数的具体形式为：

其中，λ表示人口素质即劳动力素质；μ表示城镇化率（城镇化率不仅仅衡量人口的城乡结构，也表示劳动力对现有技术水平的掌握程度）；L表示总体劳动力数量；A（x）t表示在t时期生产中间产品x的技术水平；Yt代表t期的最终产品的产量；α表示产出弹性；m（x）t表示中间产品x在t期的投入量，中间产品的生产函数为m（x）t=K（x）t，其中K（x）t表示t时期生产中间产品x所需要的资本量，则中间产品生产商的成本为RkK（x）t=Rkm（x）t，其中，Rk表示资本的租金率，中间产品的价格要等于其边际产品，即有：

其中，p（x）t表示中间产品x在t期的价格，根据利润最大化原则，可知处于均衡时中间产品的数量为：

其中，Rkt表示在t时期的资本租金率，资本的租金率由市场供求关系决定，资本的供给由资本积累决定，资本需求由现期各部需求之和决定。均衡条件如下：

其中，Kt表示t时期的资本需求量，At表示t时期的平均技术水平，由国内生产总值核算公式可知Yt=GDP，可得：

假设资本积累遵循如下方程：

表明净投资等于总投资（ψYt）减去折旧（ωKt），其中ψ表示固定的储蓄率，ω表示折旧率。由以上可知每单位有效工人的资本存量将受折旧率与储蓄率的影响。

由公式（5）与公式（6）可知GDP 总体上受劳动力、资本以及技术水平的影响。根据科研套利方程，目标技术水平的实现受研发投入、当前技术水平以及科研生产率的影响，而科研生产率受到研发人员素质以及研发人员规模的影响。人均GDP 受到人口结构（人口规模、人口素质、城乡结构）、人均资本以及当前技术水平的影响。通过上述理论分析可以得到以下几点结论：

第一，人口规模的扩大一方面会直接降低人均GDP，即对经济增长有抑制作用；另一方面会增加潜在研发人员的规模，进而提高创新成功的概率，对经济增长有促进的作用。因此，人口规模对经济增长的具体作用，将随研究区域的变化而变化。

第二，人口素质的提升对经济增长具有推动作用。人口素质的提高会增加有效劳动力，扩大研发人员的规模，提高研发新技术的可能性，进而对经济增长产生推动作用。而随着技术溢出，本地技术逐渐向外部扩散，同时外部的技术也会随着人员的流动扩散至本地，进而促进经济增长。

第三，城乡人口结构的调整（农村劳动力流入城镇）通过提高劳动力对当前技术水平的掌握程度进而促进经济增长。如果在城乡结构调整的过程中，并未改变劳动力对当前技术水平的掌握程度，那么城乡结构的调整并不能促进经济增长。

三、模型设定与变量选取

(一)模型的构建

为了测量人口结构各因素对各地级市经济增长的影响，假设其他影响因素不变，本文构建以下的模型研究人口结构因素对地级市经济增长的影响，模型如下：

式中，i表示地区；t表示时间；a0是常数项；m表示解释变量总数；Xj，i，t表示第j个解释变量；aj表示第j个解释变量的弹性系数。

考虑到地区间经济发展普遍都具有较强的关联性，如果在进行回归分析时，不考虑区域间的空间关联性会使估计的结果出现偏误。因此，在实证分析中大都采用空间计量模型对具有空间属性的研究对象进行分析。经济学分析中常使用的空间计量模型包括空间自回归模型、空间误差模型、空间杜宾模型。目前大部分文献均采用空间杜宾模型进行分析，因此，本文也采用空间杜宾模型进行分析。本文构建的人口结构变动对经济增长影响的空间杜宾模型的表达式为：

其中，y表示被解释变量，本文为人均GDP 的对数；λ表示空间依赖性系数；w表示空间权重矩阵；X表示变量矩阵；β表示变量系数矩阵；δ为外部变量对本地被解释变量的影响系数矩阵；ε为误差矩阵。

(二)空间权重矩阵的构建

在空间计量分析中需要建立相应的空间权重矩阵。目前比较常用的空间矩阵有地理距离空间权重矩阵、经济距离空间权重矩阵和经济地理距离空间权重矩阵。林光平等[22]认为基于经济距离建立的空间权重矩阵可以更好地拟合空间单元的经济影响。但为了比较各空间权重下解释变量对被解释变量的影响，有必要分析三种空间权重矩阵下变量之间的关系以及空间效应。基于此，本文分别采用以上三种空间权重矩阵，各空间权重矩阵中元素的计算方式为：地理距离空间权重矩阵w1=1/dij，dij为地区i与地区j的地理几何中心之间距离；经济距离空间权重矩阵，yi、yj分别表示地区i与地区j的经济变量的值；经济地理距离空间权重矩阵，α为地理距离参数，一般默认值为1。在空间权重矩阵中，主对角线中的元素定义为0。

某地区的被解释变量的变化不仅受本地区解释变量的影响，还要受到外部地区变量的影响即受间接效应的影响。新经济地理学中将空间效应分解为直接效应和间接效应。直接效应表示本地区解释变量对本地区被解释变量的影响，间接效应指外部地区变量对本地被解释变量的影响。其计算公式为：

其中，n表示地区总数，I 表示莫兰指数，trace 表示矩阵的迹。

(三)变量选取与数据说明

1.被解释变量与解释变量

选取人均GDP 为被解释变量，选取文化结构、人口规模、城乡结构[23-24]三项人口结构指标作为解释变量。

2.控制变量

为更好地估计解释变量对被解释变量的影响，本文在分析中加入控制变量。根据前文的理论推导，创新规模、科研生产率、储蓄及折旧决定稳态时的经济增长率及人均有效资本。因此，影响创新规模、科研生产率、储蓄及折旧的要素都将改变稳态时的经济增长率。根据以上分析，本文使用的控制变量为各地区人均技术发明授权量、人均固定资产投资、人均地区公共财政支出、各地区住户年末存款储蓄额与地区生产总值的比值。

（1）技术水平。关于技术水平对经济增长的重要作用，国内外学者在理论及实证方面已做了充分的研究。如Schumpeter[25]认为经济的平均增长率等于创新频率乘以创新的规模，即和技术有关；Koopmans[26]认为经济政策只能在短期影响经济增长，人均收入的长期增长率总会收敛至外生的技术进步率。因此，本文将技术水平列为控制变量，以提高模型估计的有效性。

（2）固定资产投资。宋丽智[27]采用bootstrap 仿真方法对1980—2010 年我国固定资产投资与经济增长的时期序列进行分析，认为固定资产投资与经济增长之间存在相互促进的作用；王宇新[28]的研究显示，经济增长与固定资产投资之间存在强的显著关系。邱冬阳等[29]通过2013—2017 年我国省级面板数据分析得出：固定资产投资对经济增长影响明显。据此，本文将人均固定资产投资额作为控制变量，以提高模型估计的有效性。

（3）公共财政支出。关于公共财政支出对经济的影响，在理论与实证中均得到广泛的研究。孙丽[30]通过我国省级面板数据分析认为，公共财政支出中的农林水务支出具有正向的间接效应，医疗卫生及计划生育具有邻接正向溢出效应。孙焓炜和邱珊珊[31]通过我国自改革开放以来的公共财政支出的有关指标，分析其变化对经济增长的影响，认为公共财政支出会对经济增长产生影响。基于以上分析结论，本文将公共财政支出列为控制变量。

（4）储蓄率。根据前文的理论推导，储蓄率以及折旧率影响每单位有效工人的资本存量，进而影响产出水平，而对于某个地区或国家，其折旧率更多是由外部因素决定。因此，一个国家或地区对人均资本的干预更多是通过储蓄率进行的，这也是国家宏观调控手段之一。鉴于地区数据的可得性，本文采用地区住户年末存款与地区生产总值的比值来代替储蓄率。为更加有效估计人口结构因素对经济增长的影响，本文将地区住户年末存款与地区生产总值的比值作为控制变量纳入模型中。

3.数据说明

本文的人口统计口径为常住人口。通过计算和整理得出各地级市人均GDP（pgdp），城镇化率（ur），总人口（pop），每万人中在校大学生人数（ncs），人均技术发明授权量（inv），人均公共财政支出（exp），人均固定资产投资额（fin），住户年末存款与GDP 的比值（sto）。以上所使用数据来自历年《中国统计年鉴》和各地级市统计年鉴，部分缺失数据采用插值法补齐，舍去数据缺失严重的城市。最终我们选择全国165 个城市和地区作为研究样本。各主要变量的描述性统计结果如表1 所示。

表1 主要变量的描述性统计分析

我们对数据性质进行检验，检验结果如表2 所示。检验结果表明，在1%的显著水平下，模型同时存在组间异方差、组间同期相关和组内自相关问题。考虑到本模型使用的是165 个地区18 期的短期面板数据，因此我们可以不考虑模型中存在的自相关问题。针对组间异方差及组间同期相关问题，本文采用聚类稳健标准误来提高模型估计效果。

表2 变量数据性质检验

(四)特征性事实

新中国成立初期，我国和印度在地理环境、工业体系、基础设施等方面有许多相似的地方，但人口素质方面的差异直接导致了后期两国经济发展的差异。阿马蒂亚·森[32]通过分析中国、印度两国的发展差异，认为虽然印度在20 世纪90 年代初基本上采取了和中国类似的改革开放措施，但却没有取得像中国那样的成绩，一个重要的原因在于，当时的印度并没有对市场化做好准备，尤其是教育。中国改革开放前已拥有较好的基础教育，整体上识字率高于印度，受过教育的人口充分利用市场化提供的经济机会，推动中国经济迅速发展。

从国内来看，人口规模的差异对经济发展存在一定的影响。2017 年广西壮族自治区玉林市人均GDP 为29 247.95 元，总人口为581.08 万人，同期安徽省蚌阳市的人均GDP 为19 414.40 元，总人口为809.26 万人。在控制其他变量基本相等的情况下，阜阳市人口总量为玉林市的1.4 倍，而人均GDP 只有玉林市的67%，由此可见，庞大的人口规模在一定程度上抑制了阜阳市经济的发展。考虑空间因素后，外部人口规模的扩大会增加对本地产品的需求，而需求的增加会提高产品的售价进而提升本地居民的收入，进而提高本地人均资本存量以及提高长期的经济增长率。

从世界范围来看，人口的城乡结构对经济增长存在影响。经济研究中常用城镇化率表示城乡结构。城镇化率的提升对经济增长具有一定的促进作用。经济大国如美国、日本、德国、法国等都具有较高的城镇化率。现有文献认为城镇化带来规模经济，进而促进经济增长，但这是以城镇化能提升劳动力总体的技术水平为前提的。如果没有该前提，城镇化不一定能促进经济增长。例如，肯尼亚首都内罗毕的总人口约为350 万人，而基贝拉贫民窟就居住着约百万人口，表明大量的人口集聚并不是经济增长的充分条件。

四、实证结果分析

(一)标准面板回归

由豪斯曼检验结果可知，固定效应模型优于随机效应模型，故对于本文中的所有模型只给出使用聚类稳健标准误的固定效应模型的具体分析结果（见表3）。标准面板回归结果表明，城镇化每增加一个百分点，促进经济增长0.045 个百分点，但并未达到显著性水平。由此可知，引入控制变量后，纯粹人口数量城镇化水平的提高并不能显著促进经济发展。以人均技术发明授权量衡量的技术水平的提高对经济增长的影响达到显著水平。以每万人中在校大学生人数衡量的人口素质的提升对经济增长的影响效果为正，且达到极显著的水平，该结果与现有文献分析结果一致[33-35]。因此，人口素质的提高有利于经济增长。人口规模的系数虽然为负值，但并不显著。由此可见，人口的增长在一定程度上会对经济增长产生负面影响，这可能是因为在其他因素不变的情况下，人口的增加会导致人均财富的减少，以人均财富衡量的经济增长必然受到抑制。但在考虑其他因素以后，结果不一定是抑制经济增长的。

表3 普通面板回归结果

(二)空间面板回归

城市群和城市圈的出现表明相邻的城市之间存在相互影响，因此，将城市的空间属性纳入分析更加符合经济发展的实际情况。

1.空间自相关分析

本文以经济地理距离空间权重为基础计算全域莫兰指数，结果如表4 所示。

表4 主要年份的Moran's I 指数

由全域莫兰指数可知，各区域之间的经济增长存在正的空间相关性，且达到极显著的水平。因此，采用空间计量模型分析各变量之间的相关性更为合适。基于经济地理距离空间权重矩阵生成的人均GDP 对数值的莫兰指数散点图如图1～4 所示，对应地区编号如表5 所示①考虑到文章篇幅，论文只给出主要年份的Moran's I 散点图示，其余年份的Moran's I 散点图示对比分析得到的结论和主要年份的Moran's I 散点图示对比分析得到的结论基本一致，有兴趣的读者可以向作者索取其余年份的Moran's I 散点图示。考虑到部分省份中的城市数据缺失较多，同时基于地理空间单元的连续性，在本文中的分析中，部分地区以省份代替。。

图1 2000 年各地区莫兰指数散点图

图2 2005 年各地区莫兰指数散点图

图3 2010 年各地区莫兰指数散点图

图4 2017 年各地区莫兰指数散点图

表5 地区编号

根据主要年份全域莫兰指数及各地区莫兰指数散点图可知，各地区的变量之间存在空间依赖性。因此，进行空间回归分析更有利于揭示解释变量对被解释变量的影响。为提高分析的全面性，本文基于地理距离空间权重矩阵、经济距离空间权重矩阵、经济地理距离空间权重矩阵构建空间杜宾模型。前文标准面板分析基本确定固定效应模型优于随机效应模型，为了评估在空间回归中固定效应模型与随机效应模型的有效性，本文进行了豪斯曼检验。检验结果显示，固定效应优于随机效应。因此，本文选用固定效应模型进行分析。

2.空间杜宾模型回归结果

为比较在地理距离空间权重矩阵（w1）、经济距离空间权重矩阵（w2）、经济地理距离空间权重矩阵（w3）下各变量在空间上的相关关系，本文以三种空间权重为基础，构建了三种不同的含固定效应的空间杜宾模型，各空间权重下的具体回归结果如表6 所示。

表6 固定效应空间杜宾模型回归结果

由表6 分析可知，三种不同空间权重矩阵计算出的空间相关性均达到极显著水平，其中地理距离空间权重矩阵下的空间相关性最高。由经济距离空间权重矩阵、经济地理距离空间权重矩阵计算得出得空间相关系数及显著性基本一致。各变量的空间效用分解情况如表7 所示。

表7 不同空间权重下效用分解

续表7

由表7 可知，城镇化率的直接效应均为正值但都未达到显著水平，间接效应随空间权重矩阵的变化而变化。在地理距离空间权重矩阵下，城镇化率的间接效应为负；在经济距离空间权重矩阵以及经济地理距离空间权重矩阵下，城镇化的间接效应为正，表明城镇化的空间效应在地理层面与经济层面不同。城镇化更多地加强了经济发达地区之间的相互联系，而对周围地区产生虹吸效应。但是，城镇化率的直接效应、间接效应及总效应均不显著，即城镇化率并不具有显著的间接效应。因此，在其他条件不变的情况下，某地区城镇化率的变化并不对周边地区的经济增长产生显著的影响，同时外部地区城镇化率的提升也不会促进本地区经济的增长。技术水平的直接效应与间接效应均达到显著水平。每万人中在校大学生人数的间接效应为正，表明人口素质的提升具有一定正的外部性。但是在所有空间权重矩阵下，人口素质的间接效应都未达到显著水平，表明人口素质的空间效应并不显著。人口素质的提升主要是对本地区的经济增长产生正向影响；人口规模的直接效应在所有空间权重矩阵下都为负且达到极显著的水平，表明本地人口规模的增加会抑制本地的经济增长；而人口规模在以w2、w3为空间权重矩阵的情况下具有显著的间接效应，表明外部地区人口的增加会促进本地的经济增长。

3.分样本回归

我国地域辽阔，东部、中部、西部、东北部地区经济发展差异明显。为探究在不同地理条件下人口结构变动对经济增长的影响，本文将样本分为东（河北、北京、天津、山东、江苏、上海、浙江、福建、广东）、中（山西、河南、安徽、湖北、江西、湖南）、西（四川、云南、贵州、重庆、陕西、甘肃、青海、宁夏、内蒙古、广西）、东北（辽宁、吉林、黑龙江）四个区域进行回归分析，以提高分析的全面性、有效性。考虑到各地区之间不仅受到地理距离的影响还要受到经济距离的影响，因此在分样本回归中采用经济地理距离进行回归分析，各变量直接效应、间接效应结果如表8 所示。

表8 东部、中部、西部、东北空间效应分解

由表8 分样本的空间效应分解结果可知，以东部、中部、西部、东北进行划分，城镇化率对东北地区的影响最大，并且在东北，城镇化具有正的外部性。在其他三个地区，城镇化率的直接效应都为正，表明城镇化的推进对本地经济的发展有一定的促进作用，但是并不显著。三个地区城镇化的间接效应为负，表明以上三个地区城镇化的推进总体上会抑制外部地区的经济发展。

人口素质的提升显著促进了东部地区的经济发展，并且具有正的间接效应。而在其他三个区域，人口素质的空间效应为负。分析基本符合我国目前的情况：东部地区作为我国经济最发达的地区，吸引了大量高素质的人口；而东北、中部、西部作为人口规模较大的地区，不仅为东部地区输送大量的农民工，而且还有大量学生前往东部地区求学并留在当地就业。还有大量的学生在除东部以外的地方完成学业后前往东部地区工作，导致其他地区不仅面临普通劳动力的流失，高素质的人口同样也面临流失问题。此种现象在东北地区尤为明显，以至于本地以每万人中在校大学生衡量的人口素质的提升反而在一定程度上抑制了本地的经济发展。这在现实中不难理解，例如，许多地区出现了“抢人大战”，包括西安、成都、郑州在内的许多城市纷纷出台相关人才引进政策，以防止高素质人口流失和外部地区人口素质提升而对本地经济增长所产生的抑制作用。

人口规模扩大对经济增长的直接效应在中部与西部地区都为负值。在东北部与东部地区，人口规模扩大对经济增长的直接效应为正。东北地区作为我国早期的重工业基地，人口流失严重，适度增加人口规模有利于其发展本地的经济。东部地区作为我国大部分制造业工厂所在地，需要大量的人口支撑其经济发展，因此，东部地区人口规模的扩大有利于经济发展。

我国经济发展除在东西方向上存在差异外，我国南北地区的经济发展差异同样很明显。因此将研究样本分为南北地区两个子样本进行回归分析，有利于更加全面分析人口结构变动对经济增长的影响（见表9）。

由表9 可知，城镇化率的提高能够极显著地促进我国南部各地区的经济发展。主要的原因是南部地区是我国科学技术比较先进的地区，在现有的物质、劳动力条件下，技术并未得到充分利用，因此城镇化水平的上升，可以增加非农业劳动力的数量，更加充分地利用现有技术，从而促进经济增长；而技术水平较为薄弱的北部地区，现有的技术水平已得到充分利用，农业人口流入城镇，只会加剧技术与物质、劳动的不匹配情况，从而抑制本地经济增长。在南部，城镇化率的间接效应均为负，外部地区城镇化率的提升会抑制本地经济增长。

人口素质提升对南北地区的经济影响呈现出明显的差异。南部地区人口素质的提升有利于经济发展，而在北部地区两者之间的关系并不显著。北部地区面临和东北类似的情形即留不住劳动力，这拖累了本地的经济增长，而人口素质的间接效应虽然为正值，但并未达到显著水平，因此各地的发展还得依靠自身，培育本地留得住的人才，方能解决本地经济发展中的人才问题。

表9 南部、北部地区空间效应分解

人口规模的扩大不论在南部地区还是北部地区，都不利于经济增长，在北部地区人口规模与经济增长的负相关甚至达到极显著的水平。在南部地区人口规模的间接效应为正值，但是并不显著。而在北部地区该效应为负，表明外部人口规模的扩大不利于本地的经济增长。

总体上，城镇化率、每万人中在校大学生人数、总人口的间接效应均未达到显著水平即间接效应不明显。三者对经济的作用主要集中在本地，而不是外部；控制变量中除住户存款与国内生产总值的比值、技术水平在西部地区不具有显著的直接效应外，其余各控制变量在各地区的直接效应均达到显著水平，即对本地的经济产生显著影响，和标准面板回归中的结果基本保持一致；技术水平在东部、西部、南部地区具有显著的间接效应；公共支出在东部、中部、西部、北部地区存在显著的间接效应；固定资产投资在中部、南部、北部存在显著的间接效应；储蓄率在中部及南部地区存在显著的间接效应。

五、结论与建议

(一)研究结论

我国作为世界上人口最多的国家，自1978 年实行改革开放以来，充分利用国际国内两个市场、两种资源，深度参与国际经济分工与合作，经济社会发展成绩巨大，人民生活水平大幅提高。现在，我国城镇化率超过60%，总体上进入向全面建设社会主义现代化强国迈进的新阶段。根据我国发展阶段、环境、条件的变化，我们必须更好地利用国内超大规模市场优势，把满足国内需求作为发展的出发点和落脚点，构建新双循环发展格局的战略。而人作为需求的主体，其结构的变化必将影响经济发展。因此，探究我国人口结构变动对经济增长的影响机制，对双循环发展格局下制定有关经济发展政策具有重要参考意义。本文以165 个地区2000—2017 年的人口数据及经济数据为样本，在引入技术水平、固定资产投资、公共财政支出、储蓄率作为控制变量的情况下，采用标准面板回归、空间计量回归方法研究人口结构与经济增长变量间的关系。与现有文献相比，本文得出的结论如下：第一，从人口的城乡结构来看，城镇化水平的提升对经济增长的影响存在空间异质性。在南部地区城镇，人口规模的扩大能显著促进本地经济增长，而在其他区域，城镇人口规模的扩大对本地经济增长的影响并不显著，即人口的城乡结构不具有显著的空间溢出效应。第二，从人口受教育结构来看，东南部地区人口受教育水平的提高有利于本地的经济增长，且具有正的空间溢出效应。其他区域人口受教育水平的提高并不能提高本地的经济增长，甚至在东北地区，人口受教育水平的提升反而抑制了本地的经济增长。第三，北方地区人口规模的扩大不仅会显著抑制本地的经济增长还会抑制外部的经济增长，而在南方地区，人口规模的扩大会抑制本地的经济增长，但是对外部经济具有一定的促进作用。东部及东北地区人口规模的扩大对本地经济增长有一定的促进作用，而在中部及西部地区，人口规模的增加会抑制本地经济增长，并且在西部地区人口规模扩大抑制周围地区的经济发展具有显著性。

(二)政策建议

第一，根据社会经济发展状况合理调整城乡人口结构。目前，我国常住人口城镇化率已经达到60.6%，今后一个时期还会上升。《国务院关于深入推进新型城镇化建设的若干意见》明确提出要推进以人为核心的新型城镇化，使城市更健康、更安全、更宜居，成为人民群众高品质生活的空间。双循环格局下的中国特色新型城镇化道路，要因地施策。东部等人口密集地区，要推动城市组团式发展，形成多中心、多层级、多节点的网络型城市群，并加强城市之间交通、经济、人文等的交流，提高中心城市的辐射能力。中西部有条件的省区，要有意识地培育多个中心城市，降低省会城市过高的首位度，促进各省内部的区域协调发展。

第二，充分发挥人才促进经济发展的带动作用。东北部、中部、西部地区应着重培养“留得住”的人才。一是帮助人才就地落户。在户籍制度改革的基础上，着力解决人才住房、医疗、子女教育等方面的问题，解决人才创新创业的后顾之忧。二是鼓励人才创新创业[36]。目前，我国实施创新驱动发展战略，积极推动“大众创业，万众创新”，各地政府要出台政策加大对高层次人才创新创业的扶持力度，在信贷、税收、场地等方面予以人才更多的优惠和便利。三是政府要提升服务意识。深入推进政府管理体制和管理能力现代化建设，提升政府服务水平，解决人才创新创业过程中的各种体制机制障碍，提高办事效率，重点解决部分地区“脸难看”“事难办”的问题，打造良好的就业、创业环境。四是深化人才发展体制机制改革创新。对人才管理、培养、评价、流动和创新创业激励等人才发展体制机制进行改革，向用人主体放权，为人才松绑，让人才创新创造活力充分迸发，充分发挥人才促进经济发展的作用。

第三，优化人口管理。各地应按国家的人口政策进行人口管理，促进人口的高质量发展。产业和人口向优势区域集中是客观经济规律，但城市单体规模不能无限扩张。目前，我国超大城市和特大城市人口密度总体偏高，北京、上海主城区密度都在每平方公里2 万人以上，而东京和纽约只有1.3 万人左右。长期来看，全国城市都要根据实际合理控制人口密度，大城市人口平均密度要有控制标准[37]。要建设一批产城融合、职住平衡、生态宜居、交通便利的郊区新城，推动城市多中心、郊区化发展，有序推动数字城市建设，提高智能管理能力，逐步解决中心城区人口和功能过密问题[38]。