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中國(guó)人口問(wèn)題論文(2)

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中國(guó)人口問(wèn)題論文

  中國(guó)人口問(wèn)題論文篇2

  試談中國(guó)人口紅利問(wèn)題

  摘 要:本文從關(guān)于人口紅利的認(rèn)識(shí)、人口紅利的測(cè)量。人口紅利與中國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的關(guān)系三個(gè)方面對(duì)近十幾年來(lái)的中國(guó)學(xué)者做的較為重要的研究做了梳理,并從分別從這三個(gè)方面對(duì)研究做出了未來(lái)需要進(jìn)一步完善的簡(jiǎn)評(píng)。

  關(guān)鍵詞:人口紅利;中國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)

  1.引言

  人口與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的關(guān)系一直是學(xué)者爭(zhēng)論的熱點(diǎn),也是政策制定部門(mén)最為關(guān)心的問(wèn)題之一。早先的T.Maltus、P.Ehilich、D.Meadows等人認(rèn)為人口增長(zhǎng)人均資源和人均資本數(shù)量下降,因而限制經(jīng)濟(jì)的發(fā)展;此后的J.Simon在他的著作中表明人口增長(zhǎng)有利于經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng);各方觀點(diǎn)都能提供充足的證據(jù)證明各自的觀點(diǎn),持中性觀點(diǎn)的中間派也越來(lái)越多。然而這些相對(duì)較早的研究大多注重人口數(shù)量增長(zhǎng),David和Bloom等人重新審視了人口與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的關(guān)系,考慮人口轉(zhuǎn)變帶來(lái)的人口年齡結(jié)構(gòu)變化這個(gè)關(guān)鍵變量對(duì)經(jīng)濟(jì)的影響,認(rèn)為人口撫養(yǎng)比的下降在很大程度上可以解釋20世紀(jì)60年代的日本和“亞洲四小龍”所創(chuàng)造的“東亞奇跡”。他們提出了人口紅利的概念,人口與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)關(guān)系的研究也因此有了巨大突破,相關(guān)研究也不斷涌現(xiàn)。中國(guó)在近三十幾年來(lái)創(chuàng)造的經(jīng)濟(jì)高速增長(zhǎng)奇跡也為世人所關(guān)注,其中中國(guó)學(xué)者在研究人口紅利與本國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)方面也做出了諸多成果。

  2.關(guān)于人口紅利的認(rèn)識(shí)

  1998年聯(lián)合國(guó)人口基金會(huì)撰寫(xiě)的《State of World Population 1998》報(bào)告正式使用“人口紅利”一詞,從此這一概念逐漸被學(xué)界使用和認(rèn)同。人口轉(zhuǎn)變一般要經(jīng)歷一個(gè)從高出生率、低死亡率和高自然增長(zhǎng)率到低出生率、低死亡率和低自然增長(zhǎng)率的轉(zhuǎn)變過(guò)程,而在這個(gè)轉(zhuǎn)變過(guò)程中,出生率與死亡率下降的時(shí)點(diǎn)是不一致的,從而會(huì)在人口年齡結(jié)構(gòu)上形成三個(gè)不同的階段,這三個(gè)階段分別具有明顯不同的人口特征:從高少兒撫養(yǎng)比到高勞動(dòng)年齡人口比重,再到高老年撫養(yǎng)比,(Williamson,1997)。其中在高勞動(dòng)年齡人口比的階段,少兒和老年撫養(yǎng)比較低,這樣的人口年齡結(jié)構(gòu)具有社會(huì)負(fù)擔(dān)輕和勞動(dòng)力供給充足的特點(diǎn),儲(chǔ)蓄和投資也在此期間迅速增長(zhǎng),因此有利于社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展,人口學(xué)家稱(chēng)這段時(shí)期為“人口機(jī)會(huì)窗口”或“人口紅利”。于學(xué)軍、蔡�、都陽(yáng)對(duì)人口紅利的概念的界定都是如此。學(xué)界普遍認(rèn)同的是人口紅利是在人口轉(zhuǎn)變過(guò)程中形成的人口年齡結(jié)構(gòu)優(yōu)勢(shì),彭希哲認(rèn)為,人口紅利體現(xiàn)為在一定條件下將這種優(yōu)勢(shì)轉(zhuǎn)化的超出穩(wěn)態(tài)的額外經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)結(jié)果。

  以上所述的人口紅利概念是一些較為普遍接受的觀點(diǎn),但對(duì)于概念的認(rèn)識(shí),同時(shí)又不少學(xué)者提出了他們擔(dān)憂。

  穆光宗明確的表示“人口機(jī)會(huì)窗口”不等同于“人口紅利”,他認(rèn)為低人口負(fù)擔(dān)創(chuàng)造出的機(jī)會(huì)窗口通過(guò)創(chuàng)富效應(yīng)、投資效應(yīng)和積累效應(yīng)三個(gè)方面作用于社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展。但是較輕的人口負(fù)擔(dān)機(jī)遇優(yōu)勢(shì)必須與人力資源開(kāi)發(fā)的經(jīng)濟(jì)活動(dòng)結(jié)合起來(lái),問(wèn)題的關(guān)鍵在于財(cái)富的創(chuàng)造而不是分配,因此人口紅利的焦點(diǎn)應(yīng)該放在財(cái)富的創(chuàng)造者――人力資源身上。人口紅利的實(shí)質(zhì)也就是人力資本的積累和人力資源的開(kāi)發(fā)。

  類(lèi)似地,劉元春也指出將人口機(jī)會(huì)窗口與人口紅利等同是在認(rèn)識(shí)上的一大誤區(qū),他認(rèn)為“人口機(jī)會(huì)窗口”是時(shí)間概念,而“人口紅利”則是經(jīng)濟(jì)概念,收獲人口紅利的前提是勞動(dòng)力的充分就業(yè),結(jié)合國(guó)情考慮,強(qiáng)制性的人口政策人為地加速了人口轉(zhuǎn)變的過(guò)程,從而引致了巨大的人口數(shù)量,嚴(yán)重的就業(yè)問(wèn)題,勞動(dòng)力市場(chǎng)狀況才是考察人口紅利的獲取情況的關(guān)鍵因素。葉文振在他的文章里指出,人口紅利除了取決于勞動(dòng)力的質(zhì)量和充分就業(yè),還取決于技術(shù)和國(guó)家的資源稟賦。

  此外,人口紅利的內(nèi)涵還有進(jìn)一步的拓展。Mason將傳統(tǒng)意義上的人口紅利歸結(jié)為“第一人口紅利”,在此基礎(chǔ)上,結(jié)合生命周期理論和“經(jīng)濟(jì)人”假設(shè),提出了“第二人口紅利”的概念,它源于理性主體為了應(yīng)對(duì)老齡化的人口年齡結(jié)構(gòu)預(yù)期變化,而相應(yīng)調(diào)整個(gè)人行為與公共政策,進(jìn)而帶動(dòng)儲(chǔ)蓄、投資、消費(fèi)和人力資本的增加。

  3.人口紅利的測(cè)量

  關(guān)于人口紅利的界定標(biāo)準(zhǔn)現(xiàn)有文獻(xiàn)大多理論撫養(yǎng)比、老齡化率、有效撫養(yǎng)比、社會(huì)撫養(yǎng)比等單指標(biāo)。比較典型的是陳友華2005年論文中以瑞典1957年生命表人口為標(biāo)準(zhǔn)人口,以總撫養(yǎng)比、少兒撫養(yǎng)比、老年撫養(yǎng)比為判斷標(biāo)準(zhǔn),分別以65歲和60歲為起始老年年齡,制定了兩套判別標(biāo)準(zhǔn)方案。其中以65歲為老年起始年齡的方案中,按順序三者是否低于53%、30%、20%為人口紅利是否存在的限值。另一個(gè)方案中,這三個(gè)限值分別為67%、33%、35%。在此基礎(chǔ)上,他比較了中日法三國(guó)的人口情況,并表示中國(guó)在2030年開(kāi)始人口紅利開(kāi)始消退,最終在2040年進(jìn)入人口負(fù)債期。與陳友華不同,車(chē)士義建議以總撫養(yǎng)比和老齡化率兩個(gè)指標(biāo)共同計(jì)算或衡量人口紅利的高低。以總撫養(yǎng)比50%為基礎(chǔ)條件,以老齡化率10%為分界線,將人口紅利分為“真正的人口紅利”和“虛假的人口紅利”兩個(gè)階段。

  馬�通認(rèn)為,中國(guó)人力資源極其豐富,他對(duì)中國(guó)勞動(dòng)年齡人口進(jìn)行了測(cè)算,結(jié)果表明2009年起中國(guó)勞動(dòng)年齡人口開(kāi)始步入增速急劇衰減階段,約在2026年勞動(dòng)年齡人口規(guī)模達(dá)到10.3億,此時(shí)才停止增長(zhǎng)。在此期間勞動(dòng)年齡人口的比例將不斷下降,但這并不意味著其間勞動(dòng)年齡人口絕對(duì)數(shù)在減少,原因僅僅在于勞動(dòng)年齡人口的增速在急劇放緩,。蔡�把人口撫養(yǎng)比與資本積累水平結(jié)合起來(lái)進(jìn)行考察,認(rèn)為中國(guó)的人口紅利最大化的時(shí)期是撫養(yǎng)比2013年降到最低點(diǎn)之前達(dá)到的,并且與2013年之后迅速消失。

  4.人口紅利與中國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)

  從最開(kāi)始研究人口紅利,人們最關(guān)注就是人口紅利與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間的關(guān)系。對(duì)于二者之間的關(guān)系,學(xué)界有諸多研究。

  在研究課稱(chēng)為是“中國(guó)奇跡”的中國(guó)高速的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)時(shí),蔡�分解分析了1978―1998年期間中國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的各項(xiàng)因素發(fā)現(xiàn),這一時(shí)間段內(nèi)的年均GDP增長(zhǎng)率達(dá)9.5%,其中勞動(dòng)力數(shù)量增長(zhǎng)和人力資本因素的貢獻(xiàn)份額分別為24%和21%,勞動(dòng)力部門(mén)轉(zhuǎn)移對(duì)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)率為21%。王豐等的實(shí)證研究顯示,1982―2000年間中國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的15%可以由第一人口紅利解釋?zhuān)?000―2013年勞動(dòng)年齡人口比重持續(xù)提高,但步伐有所放慢,據(jù)他們測(cè)算,人口紅利將在2014―2050年開(kāi)始下降。王德文等人的研究表明,中國(guó)的總撫養(yǎng)比每下降一個(gè)單位將導(dǎo)致經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)速度加快0.115個(gè)百分點(diǎn),即總撫養(yǎng)比的邊際效應(yīng)為-0.0115。車(chē)士義、陳衛(wèi)、郭琳等用全要素生產(chǎn)函數(shù)對(duì)索羅模型中的增長(zhǎng)因素進(jìn)行了分解,最后得到第一人口紅利對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)貢獻(xiàn)約3%,而包含了人力資本因素的第二人口紅利卻貢獻(xiàn)大約20%。陳友華明確地闡述了人口紅利對(duì)GDP貢獻(xiàn)的模型,經(jīng)過(guò)他的測(cè)算,進(jìn)入21世紀(jì)以來(lái),人口紅利因素創(chuàng)造了10%的中國(guó)的國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值,在2006年人口紅利因素的貢獻(xiàn)占到當(dāng)年GDP的13.36%。   汪小勤,汪紅梅認(rèn)為人口紅利效應(yīng)是推動(dòng)中國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的重要因素,他們?cè)诳虏绩D―道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)的基礎(chǔ)上說(shuō)明了人口紅利從三方面推動(dòng)中國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng):(1)高勞動(dòng)參與率;(2)高儲(chǔ)蓄率;(3)較高的勞動(dòng)力配置效率。同樣建立在柯布――道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)的基礎(chǔ)上,王金營(yíng)等人分別考察了總撫養(yǎng)比、少兒撫養(yǎng)比和老年撫養(yǎng)比與儲(chǔ)蓄率和經(jīng)濟(jì)總產(chǎn)出的關(guān)系。實(shí)證結(jié)果顯示,儲(chǔ)蓄方面,在過(guò)去的30年里即使居民收入不變,由于勞動(dòng)負(fù)擔(dān)降低了31%,也使得居民存款余額增長(zhǎng)17.12%;并且少兒負(fù)擔(dān)比每下降1%,居民存款余額將增長(zhǎng)1277%;而老年負(fù)擔(dān)比每上升1%,居民存款余額將減少1.026%。經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)方面,經(jīng)他的測(cè)算,在過(guò)去的30里由于勞動(dòng)負(fù)擔(dān)下降帶來(lái)的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)占總增長(zhǎng)的27.23%。

  另一方面,與以上支持人口紅利對(duì)中國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)顯著的研究相對(duì)應(yīng)地,有一些學(xué)者質(zhì)疑人口紅利與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的關(guān)系。支持這些質(zhì)疑派學(xué)者的較為普遍接受的證據(jù)是日本總撫養(yǎng)比與其“經(jīng)濟(jì)高速增長(zhǎng)期”在時(shí)間上的錯(cuò)位。20世紀(jì)70年代的日本的撫養(yǎng)比僅僅是略低于60年代,但經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率卻下降了一半以上;而90年代的撫養(yǎng)比與60年代相當(dāng),但當(dāng)時(shí)的日本經(jīng)濟(jì)卻幾乎陷于停滯。有學(xué)者表明,與其說(shuō)人口轉(zhuǎn)變推動(dòng)了經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng),不如說(shuō)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)引起了人口轉(zhuǎn)變。除此之外,在談及人口紅利和中國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)奇跡時(shí),也有質(zhì)疑的觀點(diǎn)。

  賀菊煌的研究通過(guò)運(yùn)用含撫養(yǎng)關(guān)系的世代交疊模型進(jìn)行測(cè)算,認(rèn)為生育率的快速下降會(huì)引起經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率下降,這對(duì)儲(chǔ)蓄率并沒(méi)有顯著的影響,但會(huì)導(dǎo)致資產(chǎn)收益率在人口轉(zhuǎn)變的中后期下降,工資增長(zhǎng)率在人口轉(zhuǎn)變中后期暫時(shí)上升。她認(rèn)為人口紅利的最終體現(xiàn)在于,快速下降的生育率引起了人均消費(fèi)的永久性提高。有學(xué)者認(rèn)為中國(guó)經(jīng)濟(jì)30年來(lái)的高速增長(zhǎng)其主要推力在于制度變革,人口轉(zhuǎn)變的時(shí)期只是恰好與制度改革契合而已。他指出,我國(guó)并沒(méi)有收獲人口紅利,原因在于:(1)失業(yè)率高,勞動(dòng)力就業(yè)不充分;(2)城鄉(xiāng)分割的制度障礙,切斷了勞動(dòng)力稟賦與經(jīng)濟(jì)機(jī)會(huì)的結(jié)合;(3)勞動(dòng)力素質(zhì)普遍偏低,勞動(dòng)生產(chǎn)率不高。黃潤(rùn)龍認(rèn)為人口紅利虛化了人口與經(jīng)濟(jì)的關(guān)系,他指出人口紅利不是影響經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出的主要變量,消費(fèi)與經(jīng)濟(jì)收入和社會(huì)保障有關(guān),投資更多地與人的受教育程度、經(jīng)濟(jì)收入和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)等有關(guān),而進(jìn)出口創(chuàng)造的經(jīng)濟(jì)紅利取決于社會(huì)資本和人力資本的投資和開(kāi)發(fā)以及社會(huì)和經(jīng)濟(jì)發(fā)展政策,相比之下,它們與人口年齡結(jié)構(gòu)相關(guān)性并沒(méi)有上述因素大,人口紅利過(guò)于簡(jiǎn)單地描述了人口對(duì)經(jīng)濟(jì)的影響。

  除此之外,對(duì)于中國(guó)人口紅利的區(qū)域研究也有一定成果,鐘水映和李魁在這方面作出了不少成果。他們的幾篇研究表明,人口紅利對(duì)省域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)有顯著推動(dòng)作用,東部地區(qū)存在顯著的人口紅利外溢效應(yīng),中西部外溢效應(yīng)不顯著,其中東中區(qū)際之間溢出效應(yīng)明顯。此外,東部地區(qū)撫養(yǎng)比要快于中西部地區(qū),其中不少省份都處于強(qiáng)質(zhì)性人口紅利階段。而少兒撫養(yǎng)比的下降顯著降低了東中地區(qū)的居民消費(fèi)率,這個(gè)效應(yīng)對(duì)西部地區(qū)并不顯著。

  5.簡(jiǎn)評(píng)

  關(guān)于中國(guó)人口紅利的研究眾多,本文在這里對(duì)一些較為有影響力的文章做了一些梳理。但從各方觀點(diǎn)的差異性和分歧性可以看出,事實(shí)上對(duì)于這個(gè)問(wèn)題的研究仍然有很大空間。在人口紅利的概念方面,本文認(rèn)為與其細(xì)化,不如做適當(dāng)拓展。經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與諸多因素相關(guān),并且實(shí)現(xiàn)人口紅利并不是單純依靠人口年齡結(jié)構(gòu)構(gòu)成本身自發(fā)完成,納入考量的條件來(lái)明確確保實(shí)現(xiàn)人口紅利的概念。關(guān)于人口紅利的計(jì)算也需要更加規(guī)范,簡(jiǎn)單地以社會(huì)撫養(yǎng)比作為考查對(duì)象并不確切,同時(shí),理論撫養(yǎng)比與實(shí)際撫養(yǎng)比也存在差異。正確地把握這一點(diǎn)才不會(huì)得出致人誤導(dǎo)的政策建議。最后,對(duì)于人口紅利對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)實(shí)現(xiàn)的研究,應(yīng)該更多地結(jié)合勞動(dòng)力市場(chǎng)、人力資源和人力資本理論、考慮產(chǎn)業(yè)和區(qū)域因素等,多學(xué)科交叉才能更加清晰的考察內(nèi)在的邏輯,否則很可能最后只是管中窺豹。

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