人口结构变化对工业竞争力的意义范文

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一、理论与假说

陈友华(2003)提出的人口现代化评价指标体系强调了人口文化素质、年龄结构、城乡结构现代化的重要地位。刘家树(2007)选取人口年龄结构、城乡结构和文化素质结构作为衡量中国人口结构变化的指标探究人口结构与经济增长的关系。本文参照刘家树(2007)的做法，尝试从理论和经验两个层面上分析人口结构，即人口年龄结构、城乡结构和教育结构变化对工业竞争力的影响。

(一)年龄结构和城乡结构及其交互作用对工业竞争力的影响人口年龄结构变化，即人口老龄化最主要的影响是使人口“红利”趋于消失(胡鞍钢，2012)，将会产生两方面的影响，一是消费和储蓄的影响，二是对生产领域的直接影响。首先，对消费和储蓄变化有影响。老龄化带来储蓄率降低，因而资本成本增大，投资减少，消费多用于医疗服务等领域，对工业产品消费需求降低，工业企业利润实现困难，投资环境恶化，使稀缺资本更多地流出了工业。医疗服务领域对劳动力需求的增加(郭建华，2011)降低了劳动力对工业的供给。其次，老龄化对生产领域有直接影响。从数量上看，劳动适龄人口比重下降，劳动力供给相对减少;从结构上看，老龄化提高了劳动力的平均年龄，而年轻人是接受了最新教育和最具创造力的人群，年轻人群规模的缩减对经济的影响远大于一般性劳动力规模缩减的影响，在一定程度上会抑制劳动力对新技术的吸收及劳动力的创新意识。概括起来，老龄化对生产领域的直接影响是导致劳动力供给的下降，从数量上弱化了竞争力，同时降低了劳动生产率，从质量上弱化了既有优势(于宁，2011)。城乡结构的变化，即农村剩余劳动力的转移和城镇人口比重增加基本与老龄化的作用机制相反。首先，农村剩余劳动力转移到城市，一方面增加了工业劳动力的供给，另一方面这些转移到城市的劳动力退出劳动力市场的年龄将大于留在农村的劳动力的年龄(HaiZhong，2011)。劳动力供给总量的增加导致价格下跌，抵消了老龄化带来的劳动力供给减少的影响。其次，转移到城市的劳动力使得对工业品的消费需求也必然增加，使工业企业利润实现变得更加容易。然而，只有当劳动力转移对城镇劳动力质量的影响难以确定时，它才取决于城镇和转移劳动力的相对技术水平(博杰斯，2011)。为分析方便，我们只考虑人口年龄结构和城乡结构变化对生产领域和劳动力要素价格的影响。利润作为竞争力的最直接显性结果，是衡量竞争力比较重要的因素之一，我们采用曾国华等(2007)的做法以利润为工业竞争力的代表，在博杰斯(2011)研究的基础上建立简单的数理模型，即生产函数采用多要素C－D函数形式，三种生产要素分别是工业资本K、有技术的劳动力Ls和没有技术的劳动力Lu。生产函数表示为其中，u和h分别表示65岁及以上人口占总人口的比重和0～14岁人口占总人口的比重，(1－u－h)表示劳动年龄人口比重，A表示技术水平，L表示拥有技术和没有技术的劳动力总和，N和M表示城镇原有人口和新迁移入城镇的人口，b和θ表示原有城镇劳动力和新迁移入城镇劳动力中技术型劳动力所占比例。在M的人口迁移到城镇后，总的技术型劳动力比例为p。因此，生产函数也可以表示为:假说1:老龄化的加剧会削弱工业竞争力，农村剩余劳动力向城市的转移是否会抵消老龄化带来的负面影响则取决于新转移到城市的劳动力的人力资本水平。

(二)年龄结构和教育结构及其交互作用对工业竞争力的影响人口年龄结构变化即老龄化趋势对过度依赖低成本劳动力的工业竞争模式提出了严峻挑战。然而，教育结构的变化即人力资本积累的增加却可以对消费和生产两个方面同时产生影响，能够部分抵消老龄化带来的不利影响。在生产领域，劳动力人力资本积累虽然也能够引起劳动力价格的上涨，但它与劳动力供给短缺引起劳动力价格上涨的结果不同，因为虽然人力资本积累导致劳动力的价格趋于上升，但劳动者报酬对工业企业的生产效率具有正向强化作用(曾国华，等，2011)。在消费领域，人力资本与收入存在高度相关性，劳动者恩格尔系数下降，工业品消费需求增加。类似地，为分析方便起见，只考虑年龄结构和教育结构变化对生产领域和劳动力要素价格产生的影响。生产函数形式我们采用胡鞍钢(2012)的形式，设立简单的数理模型。用N代表总人口，u、h、A、K含义同上，则劳动年龄人口为L=N(1－u－h)。假设生产函数为C－D函数，则产出为:

二、模型设定、数据与变量度量

(一)计量模型设定为了实证检验人口结构的变化对工业竞争力的影响，参考汪伟(2009)分析经济增长、人口年龄结构变化以及它们的交互作用对中国储蓄率影响时采取的做法，结合上面的分析建立面板数据模型，为:Compit=α+βStruit+γHealit+λRDit+μit(9)其中，i和t分别为地区和时间，α为常数项，μit为误差项;因变量Comp为产业竞争力，模型右边的解释变量Stru为人口结构，包括我们重点考察的人口中的年龄结构(总抚养比Age)、城乡结构(城镇人口比重City)和教育结构(Edu)。另外，要检验理论分析提出的人口结构间交互影响的假说，模型中还应该包含交互项Age×City和Agr×Edu;考虑到年龄结构在不同情况下对工业竞争力的影响可能会不同，因此在模型中加入年龄结构的平方项Age×Age;Heal为医疗卫生支出情况;RD代表各地区R＆D投入情况。由于我国东、中、西部的经济状况和人口状况迥异，因此本文还考虑了不同区域人口结构变化对工业竞争力的影响，具体的做法是同时采用加法和乘法的形式引入虚拟变量Dr，于是模型变为:国科技统计年鉴》和《中国五十五年统计资料汇编》以及各省统计年鉴、国民经济和社会发展统计公报整理汇总而成。

(二)变量的度量1.工业竞争力。本文借鉴武义青(2002)有关工业竞争力评价的方法，但测量方法略有不同，具体做法是采用市场占有率和全要素生产率两个指标的乘积来衡量工业竞争力，其中市场占有率是竞争力的显性表现，而全要素生产率则体现了竞争主体的持续扩张能力。本文的全要素生产率是将31个省(市、区)的面板数据运用数据包络分析(DEA)的方法处理后获得的。2.人口结构。本文沿用已有文献广泛采用的衡量方法即用总抚养比来表示人口年龄结构;教育结构用各地区拥有小学、初中、高中和中专、大专及以上学历的比重分别赋予0.1、0.2、0.3、0.4的权重得到，这样能够很好地体现不同学历水平对教育结构贡献的不同;用城镇人口比例衡量城乡结构。3.控制变量。我国人口年龄结构的变化与严格的计划生育政策密切相关，但在考察期内政策几乎没有发生变化，因此不必进行控制。类似地，城乡户籍制度对城乡结构的影响在相当一段时间内是稳定的，故在本文中也未进行控制。R＆D投入和R＆D溢出都是影响TFP的重要因素，进而会影响工业竞争力，同时R＆D与人力资本有较强的相关性(夏良科，2010)。医疗卫生费用也是同时影响人口年龄结构和工业竞争力的重要因素。因此需要在控制R＆D投入和医疗卫生总费用的前提下考察人口结构变化对工业竞争力的影响。我们用各地区研究与试验发展(R＆D)经费内部支出占各地区生产总值的比重来衡量R＆D投入。考虑到我国部分地区医疗卫生总费用数据难于获得，我们用各地区医疗卫生财政支出根据全国政府卫生支出占卫生总费用比重调整之后的值近似代替，即近似计算各地区医疗卫生总费用占地区GDP比重，其公式为Heal=4.虚拟变量。虚拟变量Dr(r=1，2)表示某地区所在区域，D1=1时表示东部地区，D1=0、D2=1时表示西部地区，D2=0时表示中部地区。

三、回归结果与分析

回归结果显示，中部地区抚养比每提高1个百分点，会导致工业竞争力降低1.735个百分点，并且在5%的水平下显著小于0。也就是说，抚养比的提高对工业竞争力具有负效应，而抚养比的提高对西部和东部地区工业竞争力的影响更大。同时，抚养比与城镇人口比重对工业竞争力的交互影响为正，即随着城镇人口比重的增大，抚养比增加一个单位对工业竞争力的影响变大。结合本文分析的结论:“只有当迁移入城镇的劳动力的技术型劳动力比重较原城镇人口技术型劳动力比重高时，才能抵消部分老龄化对工业竞争力的影响，否则劳动力的转移会增加老龄化对工业竞争力的影响”，从计量检验结果可知中国迁移入城镇人口的人均人力资本小于原城镇人口的人均人力资本，因此，对工业竞争力产生了不利影响。对比包含所有解释变量的回归结果和剔除了教育结构作为解释变量的回归结果，城乡结构系数有所差异，在控制教育结构不变的情况下城乡结构变动对工业竞争力的削弱作用比没有控制教育结构情况下的削弱作用更大，更充分说明了中国城乡人口结构变化对工业竞争力的削弱很大一部分原因在于转移到城镇的劳动力的人均人力资本较低。按照国家统计局的标准，中国城镇人口的统计口径为城镇常住人口，包括了居住在城市半年以上及从农村流向城市的人口。改革开放以来，城市的扩建和人口迁移成为城镇化最主要的推动力，如2011年乡—城流动人口占全部城镇人口的14.7%。然而，流动人口的受教育水平一般较低，大多从事一些简单的体力劳动，其社会保障、住房也很难与本地市民获得同等待遇，从而导致乡—城流动人口的“半城镇化”(段成荣，等，2012)。另外，土地城镇化导致土地被征用的农民(即失地农民)成为“城中村”居民或被集体安置在城市，转为城镇人口，但他们的权利大多得不到保障(甘藏春，2011)，造成大量“伪城镇化”居民。“半城镇化”和“伪城镇化”的人口成为城镇人口统计中的一部分，一方面，他们的人均人力资本较低，对生产领域产生不利的影响;另一方面，又不能达到城镇人口的消费水平，对扩大市场需求影响有限，使工业企业利润实现受到影响，从而削弱了工业竞争力。

值得注意的是，中部和西部地区城乡结构变化对工业竞争力的削弱作用没有显著的差异，城镇人口增加每1个百分点会使工业竞争力减小1.301个百分点，而东部地区城乡结构的变化对工业竞争力的削弱作用小0.3个百分点，并在1%的水平下显著大于0。一个可能的解释是，中国东部地区的许多城镇经济十分发达，从而带动周边的农村地区进入了工业化，但那里依然被称为农村(于弘文，2002)，一定程度上抵消了由于“伪城镇化”和“半城镇化”引起的城镇人口比重增加对工业竞争力的不利影响。根据以上分析，本文的假说1得到验证。假说1的一个引申含义是:人口老龄化会削弱工业竞争力，由于中国存在“伪城镇化”和“半城镇化”的现象，新增城镇人口人均人力资本和消费水平较低，因此城镇人口比重的增加并没有抵消人口老龄化带来的不利影响，反而会随着城镇人口比重的增加，老龄化对工业竞争力的不利影响进一步增加。进一步的检验结果显示，抚养比的提高对工业竞争力具有负效应，而抚养比与教育结构(EDU)的交互项对工业竞争力的影响为负。这一发现与前文的分析结果相一致，即受教育程度的提高对工业竞争力有正效应，会抵消部分抚养比增大的不利影响，随着受教育程度的增加，抚养比增加对工业竞争力的负效应减小。从相关研究来看，教育结构变化对中部地区工业竞争力的促进作用最大，教育结构每提高1个百分点，工业竞争力将提高2.645个百分点。在这个意义上，本文的假说2得到验证。

四、结语

本文将人口年龄结构、城乡结构、教育结构纳入一个统一的框架内研究了人口结构变化影响工业竞争力的机理，并运用31个省(市、区)12年间的面板数据考察了抚养比例、城镇人口比重、教育结构及其交互项对工业竞争力的效应。本文的主要结论是:第一，人口老龄化与工业竞争力之间存在着显著负相关关系，城镇人口比重的增加并没有起到缓解人口老龄化负面效应的作用，反而强化了人口老龄化对工业竞争力的负面效应。中国广泛存在的“伪城镇化”和“半城镇化”的现象，使得新增城镇人口人均人力资本和消费都处在较低水平，城镇人口比重的增加不仅没有对工业竞争力起到促进作用反而削弱了工业竞争力。第二，教育结构的优化一定程度上抵消了人口结构老化带来的消极影响。随着教育结构的优化，老龄化对工业竞争力的削弱作用会在一定程度上得到缓解。本文具有深刻的政策含义:首先，应坚定不移地推进新型城镇化建设，大幅增强城镇人口比重提高产生的正效应。城镇化不应是简单的城市人口比例增加和面积扩张，而是要在产业支撑、人居环境、社会保障、生活方式等方面实现由“乡”到“城”的转变(，2012)。城镇化的核心是人，关键是要提高城镇化质量。要切实提高新增城镇人口的消费水平和生活质量，处理好“伪城镇化”和“半城镇化”的问题，才能使城镇人口比重的增加产生正向效应，抵消老龄化对工业竞争力的不利影响。其次，要加快城乡户籍制度改革，促进农村劳动力的转移。要延长人口“红利”，让中国获得更多时间来突破“中等收入陷阱”，户籍改革的推进至关重要(蔡昉，2012)。最后，要继续大力发展教育，提高人均人力资本存量，特别是要关注新增城镇人口的人力资本积累。教育投资要向落后地区和高素质人口需求大的地区倾斜。值得注意的是，人力资本积累必须获得相应回报，要防止出现要素市场扭曲，因此要建立健全人力资本市场。

作者：孙早杜国亮刘李华单位：西安交通大学经济与金融学院