人口老龄化会抑制绿色经济增长吗?

孙玉阳,郭涛

(1 辽宁大学 经济学部 经济学院,辽宁 沈阳 100036;2 中国社会科学院 数量经济与技术经济研究所,北京 100732)

1 引言

改革开放40多年以来,我国经济取得了举世瞩目的成就,伴随着医疗卫生条件的不断改善以及人民生活水平的不断提升,使得我国人均寿命较以往相比得到大幅提升。2000年第五次全国人口普查数据显示,我国60周岁及以上的人口占比约为10.30%,65周岁及以上的人口占比约为7%,中国开始步入老龄化社会。2020年第七次全国人口普查数据显示,我国60周岁及以上的人口占比约为18.70%,65周岁及以上的人口占比约为13.50%,中国人口老龄化呈快速发展趋势,并且程度高于世界平均水平,朝着深度老龄社会发展。劳动力是经济发展的重要投入要素之一,而伴随着人口老龄化趋势的加重,劳动力供给减少,必然会对经济社会发展产生冲击。绿色经济已经成为经济发展的重要方向,并且得到全世界广泛的认同。发展绿色经济是实现经济发展与环境保护的重要手段,是贯彻新发展理念的必然要求,是我国经济发展的必然选择,也是推进生态文明建设的必然举措。在人口老龄化的趋势不可逆转的背景,究竟会对绿色经济增长产生何种影响,作用的机制是什么,以及不同条件下二者之间究竟会呈现何种关系?这些问题的回答对于实现我国社会主义现代化目标具有重要的现实意义。

2 文献综述

随着人口老龄化不断加深,有关人口老龄化对经济增长的影响文章日益增多,目前主要集中在两方面进行探讨,一是人口老龄化对经济增长的影响效果。部分学者对人口老龄化对经济增长影响持悲观态度。胡鞍钢等(2012)研究表明,人口老龄化对中国经济增长产生不利的影响。都阳等(2021)通过测算发现,中国在2020-2025年的经济增长速度将会由于人口快速老龄化而平均每年放缓1.07%。部分学者对人口老龄化对经济增长影响持乐观态度。Futagami等(2001)研究发现,在人口老龄化异常严重的日本,并未对经济增长产生不利影响。Prettner(2013)认为,人口寿命的延长能够增加人口产出量,有利于长期的经济增长。谢雪燕等(2020)认为,中国人口老龄化的创新效应大于劳动效应,而未出现抑制经济增长的现象发生。此外,也有部分学者认为人口老龄化与经济增长存在非线性关系。Kunze(2014)研究表明,当不存在代际转移的前提下,预期寿命提升与经济增长之间呈现“倒U型”关系。王桂新(2017)结合中国数据研究发现,目前中国10%左右的老龄化水平未对区域经济增长产生不利影响,从长期的趋势来看,人口老龄化发展到一定阶段才会对经济增长产生负面影响。二是人口老龄化对经济增长的影响路径。Fougere等(1996)利用OECD 国家的数据研究发现,人口老龄化能够通过人力资本投资的增加,进而促进经济增长。Bloom等(2010)研究发现,OECD 国家人口老龄化减少了劳动参与率,并且降低了储蓄率,进而抑制了经济的增长。田成诗等(2020)研究发现,人口老龄化减少了人均消费,降低了资本回报率水平,对宏观经济产生消极影响。李竞博等(2022)研究发现,人口老龄化通过技术创新路径影响经济高质量发展,在理想状态下,人口老龄化推动技术创新,进而提升经济高质量发展水平。

综上所述,现有文献研究取得了丰硕的成果,提出了许多富有思想内涵和应用价值的研究结论。与此同时,也应关注到现有的文献多关注人口老龄化对经济增长的影响,而鲜有文章研究人口老龄化对绿色经济增长的影响,特别是对其影响性质以及作用机制的分析判断。传统经济增长更加关注经济数量增长,而忽略了对环境的影响。绿色经济增长是考虑环境污染因素的经济质量增长,能够衡量真实的经济增长水平。鉴于此,本研究实证检验人口老龄化对绿色经济增长影响的性质及其内在的作用机制,从而正确认识以及面对人口老龄化,并采取积极措施将人口老龄化危机转变成绿色经济增长的契机。

3 理论分析

3.1 直接机制分析

不同个体生命周期的不同阶段,消费结构以及对环境态度均存在明显差异性。伴随着人口老龄化不断深入,将会减少用于汽车、住宅等方面的消费,抑制了包括钢铁、建材等为代表的高耗能、高排放行业发展,进而使消费需求转向照顾、医疗服务等方面,有效的促进了养老产业、医疗行业以及生物医药等低排放的行业发展。与此同时,老年人对环境污染的容忍度下降,对环境质量要求更高,迫使政府更加注重环境保护,进而有利于环保产业的发展。此外,由于劳动力供给的减少,会增加企业生产经营成本,在市场机制作用下,将加快低效率企业退出市场,而为高效率企业提供广阔的发展空间,提升整个行业的生产效率。而这些行业的快速发展能够大大减少对资源的消耗,减少环境污染,成为经济发展的新增长点,进而促进绿色经济的发展。据此,得出研究假设1。

假设1:人口老龄化能够促进绿色经济发展。

3.2 传导机制分析

绿色技术创新机制。老年人对良好的生活环境需求量更高,伴随着生活水平的不断提升,老年人更愿意购买良好的生活环境服务或相关产品,在一定程度上促进了绿色技术创新。同时,随着医疗技术的进步以及延迟退休政策的逐渐实施,延长了老年劳动力的工作时间,增加了未来的预期收益,强化了人们对人力资本的投资,也增加了丰富工作经验的劳动力供给。成熟的劳动力相比年轻的劳动者具有更加丰富的工作经验以及专业知识,由此可能促进更多的绿色工艺革新与新技术产生,同时也催生了许多绿色新产品,而绿色技术创新又是促进绿色经济增长的重要的源泉与驱动力,其能够节约资源、减少污染,同时还能提升生产效率,进而促进绿色经济增长。据此,提出研究假设2。

假设2:人口老龄化能够通过绿色技术创新促进绿色经济增长。

资本替代机制。与人口老龄化相伴随的是人类预期寿命的延长,加之我国社会保障制度强调广覆盖、保基本的方针,根据生命周期理论和持久收入假说,理性行为人会主动调整工作期间的消费和储蓄行为,出于晚年生活的需要,会增加储蓄,而高储蓄也有助于物质资本的投资,深化资本劳动比。此外,人口老龄化的加剧,导致市场上的劳动供给总量出现下降,使得企业雇佣劳动力的成本不断增加,改变企业要素的使用结构,进而倒逼企业用资本替代劳动。而伴随着资本深化,能够弥补劳动力工作,抵消掉由于人口老龄化导致的劳动力短缺的问题。同时,也能改变传统以劳动力为主的粗放发展模式向以资本为主的集约发展模式转变,进而提高资源使用效率,提升绿色经济增长的水平。据此,提出研究假设3。

假设3:人口老龄化能够通过资本替代促进绿色经济增长。

4 模型构建与变量说明

4.1 模型设定

4.1.1 基准模型设定

参考王桂新等(2017)研究成果基础上,为了考察人口老龄化对绿色经济增长的影响,本文构建基本计量模型如下:

lnGTFPit=β0+β1lnoldit+β2lnXit+εit

(1)

考虑到绿色经济增长过程具有一定的持续性和动态性,同时为避免内生性问题导致因果识别的偏差,在式(1)的基础上引入被解释变量的一阶滞后项,以得到动态面板数据模型,该模型一定程度上有效缓解测度误差、遗漏变量和克服因果联立偏误导致的内生性问题,构建计量模型如下:

lnGTFPit=β0+γlnGTFPit-1+β1lnoldit+β2lnXit+εit

(2)

其中,GTFPit表示的是i地区t时间的绿色经济增长水平,oldit表示的是i地区t时间的人口老龄化程度,Xit表示的是i地区t时间的控制变量,εit表示的是i地区t时间的误差项。

4.1.2 中介效应模型

为了考察各省市人口老龄化对绿色经济增长的作用机制,有效识别人口老龄化是否通过绿色技术创新以及资本替代途径影响绿色经济增长。本文采用温忠麟等提出的中介效应分析方法,构建计量模型如下:

lnZit=α0+α1lnoldit+α2lnXit+εit

(3)

lnGTFPit=δ0+δ1lnoldit+δ2lnZit+δ3lnXit+εit

(4)

其中,Zit表示的是i地区t时间的中介变量(资本替代和绿色技术创新),其余变量内涵同上。中介效应检验的具体步骤为:首先,检验方程(1)回归系数β1,如果β1显著,则可以继续进行检验。其次,在系数β1显著前提下,检验方程(3)回归系数α1和方程(4)回归系数δ2,如果二者均显著则表明存在中介效应。最后,检验方程(4)中回归系数δ1,如果δ1不显著则证明存在完全中介效应,如果δ1显著性则证明存在部分中介效应。

4.2 变量说明

4.2.1 被解释变量:绿色经济增长(gtfp)

绿色经济增长强调在经济增长的同时降低环境污染,本质上是强调绿色全要素生产率。绿色全要素生产率在传统的全要素生产率的基础上将能源以及环境污染纳入其中,从而能够更好的对绿色经济增长进行衡量。本文采用EBM 模型结合 Malmquist-Luenberger指数对各省市绿色全要素生产率进行测算,投入指标分别为劳动力、资本和能源消费,其中资本存量采用永续存量法以 1978 年为基期进行估算,折旧率设定为10.96%。期望产出指标为GDP,其根据 GDP 指数转化成为 1978 年不变的GDP。非期望产出指标考虑二氧化硫是中国最常见的和最主要的环境污染物,也是中国环境污染控制的主要对象,参考涂正革(2008)的做法,选用二氧化硫排放量作为非期望产出。本文主要采用绿色全要素生产率作为绿色经济增长的衡量指标。

4.2.2 解释变量:人口老龄化程度(old)

人口老龄化是指老年人口在总人口中的比例不断提升的过程。目前,国际上对人口老龄化的划分标准有两种,一种是一个国家或地区65岁及以上老年人口数量占总人口比例。另一种是一个国家或地区60岁及以上老年人口数量占总人口比例。囿于数据获取的限制,本文主要采用前者对人口老龄化程度进行测量。

4.2.3 中介效应变量

绿色技术创新(tc),采用地区人均绿色专利授权数来进行衡量。资本替代(kl),采用地区固定资产投资与地区就业人数之比来衡量。

4.2.4 控制变量

环境规制强度(er),采用地区工业污染治理投资占地区国民生产总值的比重来衡量。外商直接投资水平(fdi),采用地区外商直接投资占地区国民生产总值的比重来衡量。市场化程度(mar),采用地区私人部门就业量占地区总就业量的比重来衡量。金融发展水平(fai),采用地区银行业金融机构各项贷款余额占地区国民生产总值的比重进行衡量。

4.3 数据说明与特征事实

4.3.1 数据说明

本文选取了2001-2020年30个省级面板数据组成分析样本,为了确保数据的科学性、准确性,文中的数据来自CNRDS数据库、《中国统计年鉴》、《中国能源统计年鉴》、《中国金融统计年鉴》、《中国人口和就业统计年鉴》以及各省市的统计年鉴等。各变量描述性统计见表1。

表1 主要变量描述性统计

4.3.2 特征事实

本文在进行计量回归分析之前,通过散点图的形式,直观的展现人口老龄化与绿色经济增长的关系。根据图1显示,人口老龄化与绿色经济增长之间存在正相关关系。接下来,本研究将运用计量分析方法进行实证分析。

图1 人口老龄化与绿色经济增长散点图

5 实证检验

5.1 直接效应分析

本文分别采用了OLS、FE和SYS-GMM对人口老龄化与绿色经济增长之间的关系进行实证检验。为了验证人口老龄化与绿色经济增长之间是否存在非线性关系,在基准模型的基础之上,引入了人口老龄化的二次项(old2),表2中模型(1)-(2)是由OLS估计而得,模型(3)-(4)是由FE估计而得,模型(5)-(6)是由SYS-GMM估计而得。通过表2可知,无论是采用OLS模型,FE模型还是SYS-GMM模型,人口老龄化与绿色经济增长均呈现线性关系,表明人口老龄化能够促进绿色经济增长,这与理论预期和数据观察相一致,结论具有较强的稳健性。说明随着人口老龄化程度不断加深,老年市场的规模在不断扩大,也加速了包括老年人的医疗保险、家政服务等产业的发展,同时人口老龄化导致人工成本上升,加快了低效率企业的退出,有助于高效率企业扩大规模,提升资源使用效率,减少环境污染,进而实现绿色经济增长。SYS-GMM回归估计中的绿色经济增长滞后一期显著为正,说明前期的绿色经济增长对当期绿色经济增长具有显著正向影响,即绿色经济增长具有显著的累积效应。

表2 直接效应回归结果

控制变量中,环境规制与绿色经济增长呈现负相关关系。现有的环境规制强度较弱,难以将生产经营过程中的负外部效应内部化,抑制了当地绿色经济的增长。市场化程度与绿色经济增长整体上呈现正相关关系。随着中国市场化进程日益深化,市场在调节资源配置中发挥着主导地位,能够实现资源的配置效率提升,进而促进了绿色经济增长。金融发展水平与绿色经济增长整体上呈现正相关关系,随着ESG投资理念的而不断深入以及绿色金融的发展,金融部门能够促进产业转型以及绿色环保等产业发展,进而促进了绿色经济的增长。外商直接投资对绿色经济增长影响整体上呈现正相关关系,主要是因为外商直接投资能够带来先进的管理与技术,产生的污染光环效应,提高生产效率,降低环境污染,进而促进当地绿色经济的增长。

5.2 稳健性检验

为了进一步验证人口老龄化对绿色经济增长影响结果的准确性、可靠性,本文主要采用老年抚养比作为人口老龄化的衡量指标,将其带入到OLS模型、FE模型以及SYS-GMM模型之中,结果显示(见表3),人口老龄化与绿色经济增长呈现显著的正相关关系,本次测算结果与前文测算结果基本一致,表明结果具有良好的稳健性。

5.3 传导效应分析

绿色技术创新传导效应。通过表4中的模型13可知,人口老龄化与绿色技术创新在1%的置信水平下显著为正,表明人口老龄化能够促进绿色技术创新。模型14中的人口老龄化和绿色技术创新分别与绿色经济增长呈现显著的正相关关系,验证了人口老龄化通过绿色技术创新促进绿色经济增长机制的存在。说明人口老龄化能够诱发更多的绿色技术创新产生,而绿色技术创新不仅能够提高资源使用的效率,减少环境污染,而且能够促进更多绿色产品的产生,满足老年人对绿色产品的需求,成为经济的新增长点,有效推动了绿色经济增长。因此,人口老龄化能够加快绿色技术创新的步伐,从而促进绿色经济增长。

表4 传导效应回归结果

资本替代传导效应。通过表4的模型15可知,人口老龄化与资本替代在1%的置信水平下显著为正,表明人口老龄化能够加快资本替代劳动。模型16中的人口老龄化和资本替代分别与绿色经济增长呈现显著的正相关关系,验证了资本替代是人口老龄化促进绿色经济增长重要影响渠道之一,与理论预期一致。说明人口老龄化背景下,出于寿命延长带来的“未雨绸缪”的储蓄动机,提升了国民储蓄率,这与汪伟等(2015)研究结论相一致,而高储蓄有助于物质资本投资。同时,随着人工成本不断上升,将促进企业采用更多的机器设备来替代劳动力,而先进的机器设备的使用,不但能够提高资源的使用效率,同时也能提高能源效率以及减少环境污染,促进绿色经济的增长。因此,人口老龄化能够倒逼企业采用资本替代劳动,加快绿色经济增长。

5.4 异质性分析

人口老龄化程度。为检验不同人口老龄化程度对绿色经济增长的影响,按照世界卫生组织划分老龄化社会的标准,将65岁以上老年人口比重占7%-14%之间的定义为老龄化社会,而65岁以上老年人口比重占14%-20%之间的定义为老龄社会,而将65岁以上老年人口比重占20%以上的定义为超级老龄社会。中国目前尚未有省份进入到超级老龄社会。因此,本部分主要考察老龄化社会和老龄社会对绿色经济增长的影响。通过表5可知,老龄化社会与老龄社会与绿色经济增长均呈现显著的正相关关系,老龄化社会地区人口老龄化每提升1%,绿色经济增长0.18%。老龄社会地区人口老龄化每提升1%,绿色经济增长0.12%。说明随着老龄化程度的加深,影响效果逐渐在减弱。这与彭秀健的研究结论一致。主要原因是随着人口老龄化程度的加深,根据边际收益递减规律可知,人口老龄化对绿色技术创新以及资本替代的诱发作用在逐渐减弱,进而降低了绿色经济增长水平。

表5 不同老龄化程度对绿色经济增长的影响效果

经济发展水平。为检验不同经济发展水平下人口老龄化对绿色经济增长的影响,本文参考李珊珊(2015)的划分方式,将人均国内生产总值的33%和66%分位数将30 个省级行政区划分为高收入地区、中等收入地区和低收入地区,以检验不同经济发展水平下人口老龄化对绿色经济增长的影响。通过表6可知,不同经济发展水平地区的人口老龄化与绿色经济增长均呈现显著的正相关关系,其中,中等收入地区人口老龄化对绿色经济增长影响效果最大,人口老龄化每提升1%,绿色经济将增长0.23%。其次是高收入地区人口老龄化每提升1%,绿色经济将增长0.16%。最后是低收入地区人口老龄化每提升1%,绿色经济将增长0.11%。中等收入地区由于经济发展条件相对较好,在人口老龄化诱发机制作用下,能够通过借鉴先进地区的研发经验,不断提升绿色技术创新水平,通过资本替代等方式,提升了绿色经济发展水平。高收入地区由于经济水平处于较高水平,加之由于绿色技术创新难度增加、风险增大,资本替代的上升空间有限,人口老龄化通过这些渠道影响绿色经济增长效果在逐渐减弱。低收入水平地区由于经济发展条件相对较差,受客观环境的制约,限制了人口老龄化通过绿色技术创新以及资本替代对绿色经济增长影响效果。

表6 不同收入水平下人口老龄化与绿色经济增长的关系

6 结论与政策建议

6.1 结论

本文基于2001-2020年省级面板数据,构建固定面板模型、动态面板模型以及中介效应模型,实证检验了人口老龄化对绿色经济增长的影响及其作用机制。结果表明,①人口老龄化对绿色经济增长有促进作用。②人口老龄化通过加快绿色技术创新和资本替代,促进绿色经济增长。③人口老龄化对绿色经济增长呈现异质性。随着人口老龄化程度加深,绿色经济增长呈现放缓趋势。中等收入地区人口老龄化促进绿色经济增长效果最显著,其次是高收入地区,最后是低收入地区。

6.2 政策建议

第一、深入挖掘老年需求,做大做强银发经济。一方面顺应人口老龄化的趋势,深入挖掘老年人多方面需求,拓展内需新空间,释放消费潜力,增强发展活力与韧性。一方面,发展壮大老年健康产业。不断完善包括老龄保健品、老龄康复辅具、疾病预防和健康管理、医养结合服务以及康复护理服务在内健康产业体系,利用人工智能(AI)等新技术创新老年服务的供给方式,增加老年服务的供给数量和提升老年服务的供给质量,进而通过需求牵引供给,供给创造需求,实现绿色经济发展。

第二、加强绿色技术创新,营造制度环境。一方面培育绿色技术创新主体,充分激发创新活力,引导企业增强对市场需求变化特别是人们对优质绿色产品和生态服务的识别把握能力,进一步强化与高等院校、科研机构的互助联动,形成健全产、学、研、用的协同攻关的工作机制,进而不断提高绿色技术创新能力以及对外部先进绿色技术的消化和吸收能力和再创新能力。另一方面,加快绿色技术市场的发展,健全绿色知识产权创造、运用、管理、保护制度,加强市场监管,为企业发展绿色创新技术提供良好环境。从而能够充分发挥人口老龄化的诱发机制,促进更多绿色技术创新的产生,进而提升绿色经济发展水平。

第三、加强政策支持,推进资本替代。一方面,不断深化金融体制的改革,创新金融产品的种类与形式,以缓解相关产业或企业在资本替代过程中所面临的融资约束,利用金融工具更好的帮助相关产业或企业实现要素结构升级。另一方面,由于中小微企业在融资等方面的弱势地位,加强政府对中小微企业的进行资本替代过程中的政策优惠和扶持的力度,充分利用政府的财税政策以及成立产业基金等方式,更好的帮助中小微企业要素结构升级,进而将人口老龄化导致劳动力缺失的危机转化为企业发展的契机,进而提升绿色经济发展水平。