城镇化背景下人口要素对经济增长的影响

周 源

(1.南京大学 经济学院，南京 210093；2.中国人民银行南京分行，南京 210004)

改革开放以来，我国经济、社会发生了举世瞩目的变化，城镇化和工业化作为两大推动动力，使得我国在30多年里走过了发达国家100多年的经济发展历程，城镇化对经济社会已经产生了深远的影响，2019年我国的城镇化率超过了60%，和发达国家的75%相比，我国的城镇化率有15个百分点的差距，这意味着有2.2亿左右的人会从农村转移到城镇，这其中蕴含着非常巨大的内需和经济增长动力。进言之，城镇化推动的城市群发展也将是我国下一步重要的经济增长极，京津冀城市群、珠三角城市群、长三角城市群、长江中游城市群以及成渝城市群等都将在区域经济中发挥越来越重要的角色。

另一方面，中国人口数量和年龄结构也发生巨大的变化，人口总量从1949年的5.42亿增加到2019年的14.00亿，除了1960年、1961年遭遇严重自然灾害影响外，人口增速已从1965年的峰值2.89%降至2019年的最低值0.33%，劳动力人口从1953年的3.49亿增加到2016年的10.03亿后开始下降，劳动力占比从1964年的55.75%增加到2010年的74.53%后开始下降。在经历了经济高速增长和人口结构快速转变之后，在城镇化驱动背景下，我国人口对经济增长的影响已经发生了重大变化，和20世纪60年代人口迅速增长、以及刚实施计划生育的年代都不相同，当下我们要重新审视目前城镇化背景下人口、劳动力要素对经济增长的影响。从前面的人口数据可以看出，我国的劳动力占比、劳动力增速分别从2010年、2016年开始下降，总人口增速也连续下降至2019年的0.33%，2015年10月全面放开二孩政策，但人口没有出现预期的增长目标，老龄化趋势明显。劳动力供给的减少、“刘易斯拐点”的显现、人口红利的过早终结，叠加全球经济不景气，中美贸易摩擦不断，增加了我国经济减速的风险。下一步我国还将迎来人口总数的减少，再叠加深度老龄化的问题，这样的人口状况是我国面临的前所未有局面，对我国的经济发展将是巨大的挑战。

当前，我们正在积极构建以国内大循环为主、国内国际双循环相互促进的新发展格局，国内经济的内生增长动力显得比以往更加重要。在我国进入新发展阶段的时代背景下，研究城镇化、人口要素对经济增长的作用，有着重大的现实意义和研究价值。

一、研究综述

(一)相关理论

亚当·斯密认为，人口增长是经济发展的重要因素。经济发展的动因是人口绝对水准的增长，通过“分工的利益”影响劳动生产。即经济发展导致人口增长和必要劳动力的雇用增大，而人口与劳动力的增长促进了生产量的增加。阿弗里德·马歇尔也认为在人口与经济的关系上，人口有着积极作用的一面。约翰·梅纳德·凯恩斯进一步分析指出，人口增长由于促进投资而促使经济成长，把人口增长率视为通过有效需求源泉的资本需要对经济发展的贡献。罗伊·福布斯·哈罗德也认为，人口增长不仅仅是扩大了消费，还增大雇用，使投资规模扩大。而投资和消费的增大作为对经济发展的积极因素的作用是显而易见的。但托马斯·罗伯特·马尔萨斯则认为，在人均收入水平增长到与人口增长率相等的人均收入水平之间，存在一个人口陷阱，应对人口陷阱的对策是加大投资的力度。

(二)文献综述

改革开放以来，国内学者就中国人口问题研究先后形成了人口“爆炸”论、“雪崩”论等。如，宋健、于景元认为，生育水平只有通过人为干预才能降低，否则就会发生“人口爆炸”[1]。蔡昉已断言人口红利即将消失的趋势 ,由此提出最大化促进就业是维持人口对经济增长正效应的关键[2]。黄文政、梁建章在分析全面二孩政策后未来人口趋势的基础上,认为长期低生育率带来的人口坍塌将是中国未来最严峻的挑战[3]。但金融危机以来，更多的研究主要集中在人口老龄化方面，胡鞍钢等利用中国省际面板数据，运用生产函数，从索洛增长理论入手，分析人口老龄化和人口增长率对经济增长的影响，并构造了人口老龄化和人口增长影响经济增长的实证模型，发现人口老龄化将对中国经济的增长潜力产生负面冲击[4]。蔡昉认为，应该接受中国经济增长减速的现实，实现可持续发展是中国经济问题的关键，建议要进一步深化户籍制度的改革与经济体制的改革[5]。林玲等运用GTAP 模型模拟分析了劳动力减少对我国实体经济的影响，发现劳动力减少会降低GDP 和居民收入，并且认为可以采取技术培训的措施，提高劳动力的技术含量，由此来降低劳动力减少带来的负面影响[6]。陆旸等研究认为，中国的经济增长将越来越依赖全要素生产率的提高，而不是传统的要素投入；如果在“十三五”初期各项改革发挥作用，那么综合的“改革红利”将达到平均1～2个百分点[7]。张鹏飞研究也发现，人口老龄化对中国经济增长率存在显著的负向影响,但提升人口出生率在改善人口老龄化对中国经济增长率影响的过程中存在一定的“滞后效应”，而释放老年劳动力则能在一定程度上成为中国经济增长的重要力量[8]。代金辉等通过利用离散多区域人口发展方程也发现，人口老龄化对人均GDP增长率具有长期抑制作用[9]。方显仓等研究还认为，人口老龄化，生育率下降和预期寿命延长，加大了经济滑入“流动性陷阱”的风险[10]。朱勤等建立CGE模型，研究了老龄化进程中，国内下一步劳动供给的动态发展以及对经济增长的影响，认为有效劳动供给将在达到最大值之后不断下降，预测2050年之前GDP增长率大致将呈现下降态势[11]。方大春等根据国内各省2001年-2012年的数据，采用空间动态模型，研究城市化背景下人口集中度如何影响经济增长，认为首位城市规模增大，将对本地区经济增长起负面作用[12]。

但是现有文献，尤其是国内实证文献多集中在人口老龄化及生育率下降对我国经济的冲击方面，鲜有从城镇化、劳动力净减少、劳动力结构变化的视角，对中国人口的规模优势、结构演变与经济增长关系等进行深入研究。

二、研究假设与模型选择

(一)研究假设

发展经济学理论认为，土地等自然资源、劳动力等人力资源、资金等资本资源是影响经济发展的三大要素。改革开放后，我国经济得以快速发展，得益于市场经济条件下生产要素的自由流动，资本和先进技术的引进，以及丰富的劳动力市场供给。低成本的劳动力供给吸引了大量的外资企业，也为中资企业的发展和国际贸易赢得了先机。人口与劳动力的增长对经济增长的积极影响在于，人口规模对经济增长的贡献主要体现在人口红利上，即劳动年龄人口相对比重较高并不断增加，劳动力实现充分供给，人口抚养比较低，储蓄率比较高，推动社会投资，促进经济增长；城镇化是世界也是中国发展的一大趋势，在经济“起飞”推动下，人口城镇化以前所未有的速度推进，大量农民流入城镇，在人口城镇化水平不断提高的同时，城镇建设及人口集聚形成的人力效应进一步助推经济“起飞”；在人口年龄结构特征变化中，人口老龄化是影响中国社会经济发展的重要因素。据统计，65岁及以上老年人口在总人口中的比重不断上升，已从1990年的5.57%上升到2019年的12.57%，趋势仍未放缓。另外，城镇化进程也为经济的快速发展提供了物质基础，城镇化基本特征是农业人口向城镇人口转变，以解决农村剩余劳动力就业问题，伴随着人口城镇化和城镇集中度的提升，城镇经济规模经济和集聚效应得到充分发挥。考虑到数据的可获得性，万得数据库提供的数据，65岁及以上、0～14岁人口从1990年开始可以查询到。因此本研究分别以1990-2019年中国总人口、劳动人口、城镇人口、就业人口为人口因素变量，对中国经济增长中的人口因素进行系统研究。基于以上分析，本文提出如下假设：

假设1：人口规模对经济增长起正向效应。

假设2：劳动年龄人口规模对经济增长起正向效应。

假设3：就业人口规模对经济增长起正向效应。

假设4：城镇人口规模对经济增长起正向效应。

(二)原始模型及变量说明

研究以柯布-道格拉斯生产函数为原始模型:Y=AL1-σKσ。

其中，Y是经济增长指标，A是综合技术水平指标，L为劳动力因素指标，K为资本因素指标，σ与1-σ则分别为弹性系数。因柯布-道格拉斯生产函数是对数线性的，所以,在综合技术水平不变的情况下，可得如下线性模型：LnYt=α+(1-σ)lnL+σlnKt+εt。因而，在综合考虑劳动力人口、人口城镇化率、劳动就业率等人口因素以及投资因素基础上，建立了如下实证基础模型:Yt=α0+αilnLi,t+αtlnKt+εt。

其中，Y表示经济增长指标，L表示劳动变量，K表示资本变量。

其中，变量Y用以1990年为基期CPI平减后的人均GDP表示；变量L分别用总人口、劳动人口、城镇人口和就业人口度量，其中，总人口用实际人口(设变量为RK)表示；劳动人口规模用15～64岁期间人口(设变量为LD)表示，以总人口总数减去15岁以下及64岁以上人口数量；城镇人口(设变量为CS)用城镇实际人口表示；就业人口(设变量为JY)用实际统计就业人口表示；变量K用全社会固定资产投资完成额表示。所有原始数据均来源于Wind数据库。

(三)数据的描述性统计

查询Wind数据库，1990年-2019年我国人口及经济发展情况见表1。

表1 1990年-2019年我国人口总量及结构情况表 %

图1为1990年至2019年我国人口总量及结构变化趋势图。可以看出，人口总量增速一直呈下降趋势，GDP增速2007年为峰值，之后呈波浪式下降，劳动力占比在2010年达到峰值，之后平稳下降；老龄人口占比呈平稳上升趋势。

图1 1990年-2019年我国人口变化趋势图

三、实证分析

(一)预回归结果与分析

假设所有变量均满足多元线性回归各项前提条件，那么，运用Eviews 10可得出表2结果。

表2 预回归结果

预回归结果显示，人口、劳动力、城镇人口及就业人口与经济增长呈正相关关系，但劳动力指标与经济增长关系不显著，人口、城镇人口及就业人口对经济增长显著正相关，均大于0，且通过5%水平检验，这一结果验证了假说1、假说3和假说4。对于假说2而言是部分验证，即正向但不显著。分析认为，劳动力对经济增长的贡献并不显著，单位劳动力对经济增长的贡献率过低，经济增长的劳动力规模优势并未显现。国家统计局曾发布数据显示，2015年我国劳动生产率水平仅为世界平均水平的40%，相当于美国劳动生产率的7.4%。在四个变量中，人口指标对经济增长贡献率最高，1%的人口变化可引起2.71%的经济增长。可简单推测是两方面效应所致：一方面，新生人口的物质需求通过母婴、教育等行业对经济增长形成助力，另一方面，医疗卫生的改善延长了人口寿命，并集聚了人力优势对经济增长起到促进作用。就业人口指标对经济增长的贡献率次之，1%的就业人口变化可引起1.29%的经济增长。城镇人口指标对经济增长的贡献率再次之，1%的人口变化可引起0.83%的经济增长。

(二)序列平稳性检验

虽然预回归中，所有模型均具有非常高的拟合效果，拟合优度均高于0.99，但计量分析中，只有平稳时间序列才可运用模型拟合过去时点信息，非平稳则无法用已知信息去掌握时间序列整体上的随机性。而实践中，大多数经济金融数据都是非平稳的时间序列。为此，需对预回归前各变量进行平稳性检验，以提高计量分析的精准度，具体结果如表3。

表3 原始数据ADF检验结果

结果显示，变量中除资本(K)为平稳序列外，经济增长率(Y)、城镇人口(CS)与就业人口(JY)三个变量是二阶单整序列；总人口(RK)和劳动人口规模(LD)两个变量是一阶单整序列。为深入揭示各变量序列的平稳性，本研究又对各变量取对数序列进行了平稳性检验，具体结果见表4。

表4 对数序列ADF检验结果

表4结果显示，经济增长率(Y)、城镇人口(CS)、就业人口(JY)与资本(K)四个变量的对数序列是二阶单整序列；总人口(RK)和劳动人口规模(LD)两个变量取对数序列是一阶单整序列。综上，本研究数据不满足多元线性回归平稳性假设前提要求，因而，预回归存在“伪回归”现象，即是在放松约束情况下得出的结果，得到的初步验证。为避免“伪回归”，提高检验的精准度，本文对4个假设中的剩余2个假设作进一步的验证。

(三)协整检验

通常单个序列非平稳，但两个或多个非平稳时间序列的线性组合则可能是平稳的，即可能存在协整关系。为此，本研究继续对同阶非平稳序列模型进行协整检验(总人口和劳动人口规模两个变量被舍弃)。

结果显示，经济增长(Y)、城镇人口(CS)与资本(K)以及经济增长(Y)、就业人口(JY)与资本(K)间存在协整关系(回归残差均通过5%显著性水平检验)，符合本文的假设3和假设4，即就业人口增长和城镇人口增加对经济增长有显著的促进作用。

(四)误差修正模型结果与分析

为了削弱变量滞后项、共线性及相关性问题，用数据的动态非均衡过程来逼近经济理论的长期均衡过程，本研究选择二阶单整误差修正模型(ECM)作进一步研究，具体结果见表5。

表5 协整检验结果

结果显示：(1)无论是以城镇人口还是以就业人口指标作为人口变量，误差修正项均显著为负。说明当短期波动偏离长期均衡时，误差修正项将分别以1.29、1.57的力度将非均衡状态拉回均衡状态。(2)虽然滞后效应有所复杂(当期和滞后2期系数为正，但滞后1期系数却为正)，但城镇人口对经济增长作用相对迅速且显著为正，城镇人口变量每变动1%，经济增长将变动0.81%，并通过了15%显著性水平检验。分析认为，人口城镇化为城镇二、三产业发展提供了生产所需的劳动力，增加了城镇消费群体，有效促进了经济增长。(3)虽然参数并未通过显著性检验，但就业人口变量对经济增长变量影响具有一定的滞后性。其中，新增就业人口并不能对经济增长立即产生正向贡献(DLnJY、系数为负)，而要经过1～2年工作积累才能释放出贡献效应(DLnJYt-1、DLnJYt-2系数均为正)。分析认为，就业人口的生产力释放需要经过培训、岗位锻炼等，因而对经济发展的促进存在一定的时滞，但长期看仍然能验证就业人口增加对经济发展的正向促进作用。

表6 误差修正模型回归结果

四、研究结论与建议

(一)研究结论

城镇化背景下，人口结构变化对我国的经济发展如何影响？如何实施更好的人口、就业和城镇发展政策以实现中国经济的平稳发展？本文基于1990-2019年中国人口与宏观经济数据进行实证检验，在放松约束条件下得到劳动力、总人口、城镇人口和就业人口与经济增长的初步关系，即人口总量、劳动力人口、就业人口和城镇人口对经济增长都具有正向促进作用，但劳动人口对经济增长的贡献并不显著。考虑到大多数的经济金融数据都是非平稳的时间序列，本文在对各变量进行平稳性检验的基础上，进一步通过协整检验和误差修正模型对就业人口和城镇人口对经济增长的关系进行检验，进一步验证了就业人口增长和城镇人口增加对经济增长具有显著的促进作用。由此本文得到如下研究结论：

首先，我国劳动力变量指标对经济增长的贡献为正向影响但并不显著，原因在于我国劳动力生产率水平偏低，不到世界平均水平的一半，也不到美国的十分之一。其次，人口总量指标对经济增长贡献率较高，1%的人口变化可引起2.71%的经济增长，原因在于人口增长全面促进生产、消费、教育、养老产业的发展，对经济持续增长发挥促进作用。再次，就业人口变量对经济增长形成一定的滞后效应，新增就业人口需要经过1～2年的工作积累才能释放出贡献效应。最后，城镇人口对经济增长作用迅速且显著正向影响。城镇人口变量每变动1个百分点，经济增长将变动0.81个百分点，原因在于我国农村劳动力过剩、农业生产率偏低，人口城镇化有利于提升劳动生产率。

(二)相关建议

第一，全面提高劳动生产率，推动经济增长提质增效。中国人口红利消失以后，经济可持续增长的源泉就是劳动生产率的提高。面对社会人口不断老龄化，要实现经济持续增长，提升劳动生产率势在必行。一是要鼓励劳动创新，加大技术科研投入，提高技术应用率，由低成本的劳动力优势转向科技创新的优势；二是要建立健全劳动技术培训体系，不断提升劳动力应对新技术变革的能力，挖掘人才红利；三是要加大交通、数字技术等基础设施投资；四是要持续改善营商环境，支持企业自主提升劳动生产率。

第二，深入推进城镇化，激发经济增长潜在动力。城镇化正在成为中国发展的新引擎，加快城镇化发展将有助于激发中国经济增长潜力。一方面要深入推进以人为核心的城镇化，不断深化户籍制度改革，持续改善城镇落户政策，分类型、按层次地有序引导农民工落户城镇，确保农业转移人口的市民化；另一方面要以安居就业为导向，拓宽进城就业渠道，提升产业对城镇就业和服务的支撑水平，保障城镇化和城镇经济发展的持久动力。

第三，确保高质量充分就业，促进经济增长持续平稳。就业是民生之本、安国之策，应推动经济增长与扩大就业实现良性互动。扩大创业带动就业倍增效应，深化“放管服”改革，激发全社会创业活力；以市场为导向大规模开展职业技能培训，化解结构性就业矛盾；针对各类就业困难群体分类精准帮扶，确保毕业生等特殊群体实训就业；推进全方位公共就业服务体系建设，提高人岗供需匹配效率，畅通劳动力、人才社会性流动渠道。