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苏剑、康健:人口负债与中国经济增长
2020-01-10 16:02:08
来源:《二十一世纪》双月刊总第174期(2019年8月号) 作者:苏剑、康健
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摘要
随着中国老龄化程度的加剧,总抚养比将会提高,促使劳动力供给减少、技术进步与资本增速放缓,这将造成经济增长速度减慢。
  改革开放以来,中国经济实现了高速增长,充足的劳动力为中国经济增长提供了强大的动力,人口作为基本变量因素直接影响着社会经济发展,劳动力、资本存量、技术进步作为经济增长的源泉,都随着人口年龄结构的改变而发生变化。在人口转变的第一阶段,死亡率下降先于出生率下降发生,容易出现人口年轻化趋势,少儿抚养比上升,这一时期会出现「人口负债」;第二阶段,出生率下降, 同时人口老龄化速度比较缓慢,少儿抚养比和老年抚养比都比较低[1],劳动力供给充足,这一时期会出现「人口红利」,也就是人口年龄结构处在最富有生产性的阶段;第三阶段,人口老龄化的速度快于出生率下降的速度,老年抚养比快速上升,这一时期又会出现「人口负债」,也就是人口转变超过了人口红利阶段,人口年龄结构因老龄化而不再富有生产性[2]。但值得注意的是,第一阶段的人口负债是由新生儿增加造成的,可以看作是对未来人力资本的投资,而第三阶段的人口负债是由老龄化造成的,也是真正意义上的「人口负债」。因此,基于「人口负债」的内涵以及中国面临人口老龄化的现实背景,本文讨论的「人口负债」主要是基于人口老龄化而作出的分析。
 

  目前,中国人口老龄化和劳动力短缺已经是学术界的共识,本文试图分析中国的劳动力和人口年龄结构与中国潜在经济增长率之间的关系,从三方面作出探讨:第一,中国最近四十年的经济增长中,劳动力的贡献有多大?所谓的「人口红利」有多重要?第二,人口年龄结构对技术进步率和资本增长率有何影响?此前四十年的经济增长中,科技进步和资本增长与人口年龄结构有没有关系?今后的人口老龄化会如何抑制中国的科技进步和资本增长?第三,在对上述问题分析的基础上,讨论未来中国潜在经济增长率的变化,以及如何提高中国潜在经济增长率,并就人口老龄化现象提供政策建议。

  一、人口现状以及未来趋势

  2019年6月17日,联合国经济和社会事务部发布的《世界人口展望2019:发现提要》(World Population Prospects 2019: Highlights)认为,世界人口老龄化加剧, 65岁及以上人口将成为增长最快的年龄组。目前,全世界约9%的人口超过65岁, 而到2050年,这一比例将达到16%。报告指出,人口老龄化导致工作年龄段人口比例下降[3]。人口老龄化已经成为全球性问题,而中国正处在全球规模最大的老龄化过程中。2018年末,中国总人口数达到13.95亿,人口增长率只有0.52%,人口自然增长率仅为0.381%,总和生育率持续走低,自1993年以来中国的总和生育率已降至人口更替水平以下,长期低于2.1。2018年末中国育龄妇女人数约为3.46亿,较2017年降低约700万人;2018年末劳动力人口数量8.97亿,较2017年末减少470万人,首次跌破9亿劳动力人口大关,劳动年龄人口占总人口的比重为64.3%,低于2017年的64.9%。随着生活水平和医疗水平的提高,人口平均预期寿命从2017年的76.7岁提高到2018年的77.0岁,截至2018年底,中国65岁及以上人口1.67亿人,占总人口比重为11.9%[4]。育龄妇女人数减少,结婚意愿逐渐减弱,导致新生儿出生率持续降低,死亡率、生育率持续下降以及劳动力减少都直接导致老年人口占比逐年增加、劳动力人口占比减少、人口老龄化程度不断加深。

  关于中国人口峰值和未来人口,易富贤和苏剑分三种方案进行了预测,结果表明在低、中、高三种方案下,总人口分别在2017、2019、2020年达到12.91亿、12.94亿、12.99亿的峰值后开始出现负增长,2050年人口只有10.3亿、10.8亿、11.1亿,2100年只有3.6亿、4.8亿、5.9亿[5]。苏剑在2018年初接受采访时也曾表示中国的总人口数量不可能超过14亿[6]

  二、人口负债与人口红利对经济增长的影响

  (一)人口红利对经济增长的贡献

  1997年,梅森(Andrew Mason)在研究东亚奇迹时,最早提出有关「人口红利」(demographic bonus)的概念,并指出人口年龄结构因素对日本、台湾、韩国等东亚奇迹的发生起到了重要的作用[7]。1998年,布鲁姆(David E. Bloom)等人明确提出将东亚地区「中间大、两头小」的人口年龄结构视为「人口红利」[8]。同年, 联合国人口基金(UNFPA)正式使用「人口红利」一词[9],此后,「人口红利」的概念逐渐被学术界认可。诸多学者从不同的角度定义了「人口红利」,但是基本上认同人口红利是人口年龄结构变化带来的机遇期。

  1998年,威廉森(Jeffrey G. Williamson)指出在东亚奇迹中,东亚地区实现了年均6.1%的经济快速发展,人口结构转变对实现东亚奇迹起到了重要作用,在此过程中人口抚养比降低对东亚地区经济增长的贡献率高达25至33%[10]。2005年, 蔡昉和王德文以人口抚养比作为人口红利的代理指针,研究结果显示中国在1982至2000年,人口红利对人均国内生产总值(Real GDP per capita)增长率的贡献为26.8%[11],基本达到了东亚奇迹中人口红利对经济增长的贡献率。2008年,王丰与梅森同样以人口抚养比作为人口红利的代理指针,研究分析得出中国在1982至2000年,人口红利对中国经济增长的贡献为15%[12]。然而,由中国的发展经验可知,人口抚养比这一变量并不能完全涵盖人口红利对于经济增长的作用,实际上,人口红利几乎会影响所有的经济增长源泉,人口结构转变在影响抚养比的同时, 也会通过影响劳动力供给、技术进步与资本增长来影响经济增长率。

  在改革开放期间,中国发生了较大的人口结构变化,抚养比下降,劳动年龄人口数量增长较快。中华人民共和国国家统计局的数据显示,中国15至64岁人口由1990年的7.6306亿增长至2018年的9.9351亿,增长约30.2%,廉价、大量的劳动力供应为中国经济发展提供了重要助力。顾志耐(Simon Kuznets,又译库兹涅茨)研究发现,主要的先行工业化国家劳动占国民收入的比重普遍经历了比较明显的上升趋势,其中,英国劳动占国民收入的比重由1860年代的不足50%逐渐提高到1960年代的70%,美国劳动占国民收入的比重由1899至1908年的54%提高到1954至1960年的69%[13]。与以上国家相比,中国由于工业化水平相对较低,使得劳动力的弹性系数相对较低[14]。蔡昉和王德文基于中国1982至1997年的省级数据,实证检验发现劳动力的弹性系数为0.465,这表明就业劳动力数量增加1%, 将使产出增加0.465%[15]。谢千里(Gary H. Jefferson)等学者基于1998和2005年中国所有规模以上工业企业(即全部国有和年主营业务收入500万元及以上的非国有工业法人单位)的数据,实证研究发现劳动力的弹性系数约为0.28至0.38[16]。李巨威等人基于中国1985至2006年分省面板数据,实证发现劳动力的弹性系数为0.278至0.337[17]。中国经济增长前沿课题组研究发现,在施加报酬不变约束的条件下,中国劳动力的弹性系数由1980年代中期的0.32上升到2011年的0.48[18]。当然这并不是说任何国家处在人口抚养比较低、劳动力供给充足的阶段都能带来经济较快发展,对于中国经济快速发展的奇迹,学术界也有不同的看法。总的说来,人口红利要在一定的条件之下才能对经济发展起到积极的促进作用,比如,劳动力参与率较充分、失业率较低,这样才能保证大部分适龄劳动人口参与生产劳动,维持经济较快增长。

  改革开放以后,中国城镇化水平逐渐提高,其速度在1995年前后进一步提高,城镇人口占总人口的比重更在2011年首次超过50%[19]。在城镇化的过程中, 中国从以农业生产为主的社会,逐渐转向以第二产业与第三产业为主的非农业生产型社会。为了进一步直观展示劳动力投入与产业增加值之间的关系,以下以第二产业与第三产业为例,通过图1形象展示了1978至2018年第二产业增加值增长率与该产业就业人员增长率的趋势,通过图2形象展示了1978至2018年第三产业增加值增长率与该产业就业人员增长率的趋势。图1、图2基本反映了第二、第三产业劳动力增长率与产出增长率之间的大概趋势,可见由于劳动力投入数量增长能够促进产出增长,所以长期而言,劳动力的增长方向与产出的增长方向基本一致。

图1:第二产业增加值增长率与第二产业就业人员增长率

图2:第三产业增加值增长率与第三产业就业人员增长率

数据源:国家统计局国家数据网,http://data.stats.gov.cn/easyquery.htm?cn=C01。

  (二)人口老龄化对技术进步的影响

  本文认为,虽然人口老龄化在某些方面存在促进技术进步的可能性,但整体而言,人口老龄化阻碍技术进步的作用可能会更大。技术进步是影响经济增长的重要因素,人口老龄化又必然影响技术进步,学术界关于技术进步促进经济增长的观点已经达成共识,但是对于人口老龄化影响技术进步的方向仍存在争议。

  一部分观点认为,高龄劳动者经验丰富、技能掌握扎实、对工作的熟练程度高,相较于年轻劳动者更能促进技术进步。比如琼斯(Benjamin F. Jones)发现,二十世纪获得诺贝尔奖和取得重要创新发明的伟人的年龄大约提高了六岁,这一趋势与劳动力老化现象是一致的,早期的人力资本投资、学习技能、理论、前人的研究成果都是创新发明产生的必要组成部分,因此,高龄劳动者相较于年轻劳动者更加能够促进技术进步[20]

  也有一部分观点认为,人口老龄化会导致劳动者接受新技能的能力减弱,从而阻碍技术进步。比如查娅(Sara J. Czaja)等人认为随着劳动者年龄的增长,运动技能也会随之产生变化,包括反应时间较慢、保持持续运动的能力降低、丧失协调性、失去灵活性;同样,与年龄相关的认知能力的下降对技术进步也有影响, 工作记忆的衰退导致老年人很难学习新的概念、技能,或者回忆复杂的操作程序, 注意力下降可能使他们在工作上很难集中,对技术进步产生负面影响[21]。以中国的情况为例,郭凯明等人认为人口结构转变不利于个人提高创新能力,并利用中国三十个省、市、自治区2001至2010年的数据,检验了人口结构转变对企业家精神的影响。结果表明,老年抚养比每提高1个百分点,发明专利申请量将下降6%左右,因此中国人口老龄化不利于企业家精神形成,人口老龄化对企业家的创新和创业精神都有显著负面作用[22]。姚东旻等人基于2003至2012年中国各省的面板数据,利用动态面板模型和系统广义矩方法(GMM),分析了人口老龄化对科技创新水平的影响,结果表明,人口老龄化对科技创新水平具有显著的负面影响[23]

  还有一部分观点认为,劳动力的年龄结构与技术进步之间呈倒U 型关系,即当劳动者比较年轻时,其创新能力也比较弱,而随着劳动者年龄增长,其创新能力也随之提高,但是当劳动者达到一定年龄时,其创新能力达到顶峰,之后随着劳动者年龄增长,其创新能力逐渐减弱,也即劳动力的年龄结构与企业员工的创新能力之间呈倒U 型关系,而企业员工的创新能力在很大程度上决定了企业的技术进步水平。比如施耐德(Lutz Schneider)认为发达经济体经济增长的本质是由创新能力推动的,为了回答劳动力老龄化趋势是否会影响这些经济体的创新能力,作者基于德国雇主—雇员数据库,实证检验了企业创新潜力具有明显的年龄效应,劳动者年龄与企业创新之间呈倒U 型关系,即愈是年轻或愈是年长的劳动者,其创新能力愈弱,而处在青壮年时期的劳动者,其创新能力最强,而企业员工在40岁时达到创新能力峰值[24]法伊雷尔(James Feyrer)利用经济合作与发展组织(OECD)成员国1960到1990年间的数据,实证了劳动力年龄结构与技术进步之间呈倒U 型关系,研究结果表明劳动力年龄处在40到49岁之间时,全要素生产率(TFP,即技术进步率)处在峰值,劳动力年龄超过50岁时,年龄对技术进步存在负面效应[25]。琼斯等人的研究也表明,科学家创造力峰值的年龄分布在40至45岁,因此,人口老龄化会不利于科学家创新精神和创造力的发挥,进而阻碍技术进步[26]

  本文支持后两种观点,因为第一种观点的成立必须建基于一定的条件之上,也就是对劳动者的年龄限制。年长的劳动者相较于年轻的劳动者在经验、技能掌握、熟练程度等方面一定是更有优势的,但是当劳动者的年龄增长到一定程度, 这些优势会随着身体状况等生理自然规律而逐渐消失,也就是说,高龄劳动者优越的劳动技能只能体现在有限的劳动年龄区间,而一旦超过普遍意义上的劳动年龄上限(65岁),老年人的反应速度、身体机能、劳动动机以及创新能力的减弱将大大抵消他们曾经积累的工作经验。卢卡斯(Robert E. Lucas, Jr.)的「干中学」(learning-by-doing)理论认为,「干中学」效应将促进技术进步[27],但是随着劳动者年龄的增长,以至达到一定年龄时,将会大大削弱「干中学」积累的经验。然而,人口理论的数量—质量替代原理认为,随着经济发展水平的提高,人们生育意愿逐渐降低,预期寿命逐渐提高,在考虑到未来收益时,每个家庭都会更加重视子女教育的投入,进而提高了人力资本投资,这在一定程度上能够缓解人口老龄化对技术进步的抑制作用[28]

  从国际经验来看,日本是世界上人口老龄化最严重的国家,老年人口占比也位居世界第一,2018年,日本65岁及以上人口占比达到27%。直广雄川曾经预言,人口老龄化将对日本的技术进步产生不利影响,上世纪90年代以来日本经济陷入衰退与日益严重的人口老龄化有相当大的关联,到二十一世纪初期日本经济增长率将降到1%,甚至出现零增长现象[29]诸多研究表明,人口老龄化影响技术进步,是日本经济陷入二十年停滞的重要原因。日本的人口老龄化现状对中国具有重要的启示作用,如果中国对未来持续的人口老龄化进程不能采取有效的应对措施,那么人口老龄化将成为技术进步乃至经济增长的不可估量的障碍。