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相對靜止人口與潛在人口紅利測算方法研究
作者：何練麻彥春
人口學(xué)刊 2015年03期
[中圖分類號]C924.24 [文獻(xiàn)標(biāo)識碼]A [文章編號]1004-129X(2015)01-0015-11
doi:10.3969/j.issn.1004-129X.2015.01.002
一、引言
勞動力資源相對豐富，撫養(yǎng)負(fù)擔(dān)相對較輕，對經(jīng)濟(jì)發(fā)展十分有利的黃金時期，通常被人口經(jīng)濟(jì)學(xué)家稱為“人口機會窗口”。對應(yīng)地，由相對豐富的勞動力資源創(chuàng)造的增量經(jīng)濟(jì)價值，即為“人口紅利”。中國的人口紅利究竟有多大？這是一個重要又存在較大分歧的問題。原因是學(xué)術(shù)界對人口紅利的測算至今缺乏一種有效的量化分析方法，以致與之緊密相關(guān)的一系列重大現(xiàn)實問題也懸而未決。例如，如何判斷一個國家是否進(jìn)入人口紅利或人口負(fù)債時代？中國是否有效把握住人口機會窗口期而獲得實實在在的人口紅利？中國的人口機會窗口預(yù)計在什么時候關(guān)閉？蔡昉指出，傳統(tǒng)意義上的人口紅利正在消失，取而代之的是人口老齡化、勞動力市場供求關(guān)系變化、工資普遍上漲等現(xiàn)象的出現(xiàn)，標(biāo)志著劉易斯拐點即將到來。[1]但這些重要觀點由于缺乏人口紅利這一直接證據(jù)，導(dǎo)致學(xué)者們對類似現(xiàn)象的判斷產(chǎn)生巨大分歧。可見，解決人口紅利測算方法的問題，對于合理解釋由人口引起的一系列經(jīng)濟(jì)問題起著至關(guān)重要的基礎(chǔ)性作用。
測算人口紅利的難點之一是參照系的選擇。原因是，缺少參照系的人口紅利模型通常難以得到廣泛的認(rèn)同；但過于理論化的參照系又會導(dǎo)致人口紅利的測算結(jié)果失去參考價值。作為測算人口紅利的基礎(chǔ)，本文建立的潛在人口紅利測算模型首先嘗試解決的一個問題是參照系問題，即既符合現(xiàn)實又可作參照標(biāo)準(zhǔn)的相對靜止人口。為此重點研究了相對靜止人口的若干特征，并與靜止人口進(jìn)行了比較。其次，在確立相對靜止人口作為“標(biāo)準(zhǔn)人口”參照系的基礎(chǔ)上，建立潛在人口紅利的測算公式，能夠估算由人口年齡結(jié)構(gòu)或人均產(chǎn)出變動或二者同時變動而帶來的潛在人口紅利。最后利用算式對相對靜止人口樣本國家進(jìn)行相互印證。
二、文獻(xiàn)研究
如上文所述，參照系的選擇對于測算人口紅利至關(guān)重要。本文提出相對靜止人口的概念實際上是為了確立一個既有可比度又貼近現(xiàn)實的參照系。如果按照有無參照系劃分，關(guān)于人口紅利的文獻(xiàn)研究大體可以分為兩大類：一類是以靜止人口作為參照系的人口紅利研究；另一類則是通過其他經(jīng)濟(jì)指標(biāo)間接研究人口紅利。總的來說，無論是否引入?yún)⒄障担寄艿玫揭恍┦軉l(fā)的重要結(jié)論，但同時也發(fā)現(xiàn)一些值得深思的問題。
1.以靜止人口作為參照系的人口紅利研究
以往測算人口紅利的算法主要采用靜止人口作為參照系來衡量一個國家或地區(qū)在一定時期內(nèi)獲得的人口紅利。首先，選擇靜止人口作為參照系是基于穩(wěn)定人口理論。穩(wěn)定人口是總?cè)藬?shù)每年按固定比例增加(或減少)的人口。查瑞傳指出，在一個不存在對外遷移的封閉人口中，形成穩(wěn)定人口的必要條件有三個：各年齡死亡率長期固定不變，每年出生率也固定不變，而且新生嬰兒中的男女比例固定不變，長期發(fā)展下去便形成穩(wěn)定人口。[2]其次，穩(wěn)定人口分為三種情況：自然增長率為固定正值從而總?cè)丝趩握{(diào)遞增、自然增長率為固定負(fù)值從而總?cè)丝趩握{(diào)遞減以及自然增長率為零從而總?cè)丝诒３植蛔儭3]當(dāng)自然增長率為零時，出生率與死亡率相等，出生人數(shù)與死亡人數(shù)相抵，穩(wěn)定人口就演變成靜止人口。[2]再次，將靜止人口鎖定為參照系，可以測算出理論人口紅利。但這種方法會存在以下問題：
(1)靜止人口考察的是理論人口紅利。靜止人口是經(jīng)過數(shù)學(xué)模型推算出來的一種理想狀態(tài)，因而利用靜止人口測算出來的人口紅利僅僅是理論人口紅利。這個理論值在實際經(jīng)濟(jì)分析中的參考價值是有限的。因為在現(xiàn)實中，由于沒有一個國家或地區(qū)能夠?qū)崿F(xiàn)靜止人口這種狀態(tài)，也就意味著，所有國家或地區(qū)都存在理論人口紅利。那么，在這個測算出來的理論值當(dāng)中，理論部分與現(xiàn)實部分之間的差距是多少，是難以把握的。
(2)靜止人口的選擇缺乏依據(jù)。由于靜止人口是一種理想狀態(tài)，因此在一些橫向比較的文獻(xiàn)當(dāng)中，就會碰到靜止人口的選擇問題，即選擇哪個國家或什么樣的生命表人口近似看作靜止人口。陳友華將撫養(yǎng)比低于或高于標(biāo)準(zhǔn)人口撫養(yǎng)比的5％視作“人口紅利”或“人口負(fù)債”時期。關(guān)于靜止人口的確定，他選擇表征世界平均水平的瑞典生命表人口作為參照系，進(jìn)而比較法國、日本和中國的人口紅利和人口負(fù)債情況。[4]但為什么確定5％這一指標(biāo)，為什么選擇瑞典而非其他國家缺乏必要的證據(jù)支持，因而難以被普遍接受。關(guān)于參照系本身的研究，目前僅有少數(shù)文獻(xiàn)做過探討。
由于參照系的確存在較大分歧，大部分學(xué)者選擇另辟蹊徑，在參照系缺失的背景下，對人口紅利展開了卓有成效的研究。
2.無參照系的人口紅利間接效應(yīng)研究
放棄參照系意味著不考察人口紅利并假設(shè)人口紅利存在。在這一假設(shè)前提下，多數(shù)學(xué)者將目光集中在人口紅利的間接效應(yīng)，即選擇從人口結(jié)構(gòu)與經(jīng)濟(jì)增長的邏輯關(guān)系入手，通過有關(guān)經(jīng)濟(jì)變量的變化解釋人口紅利。例如比較經(jīng)典的是，Bloom等人發(fā)現(xiàn)人口年齡結(jié)構(gòu)對經(jīng)濟(jì)增長產(chǎn)生的影響不亞于人口規(guī)模和人口增長。勞動年齡人口比重較高的國家，其生產(chǎn)性較強，儲蓄率也較高，形成人口紅利。[5]他們嘗試以此揭示“東亞奇跡”之謎，雖然其實證分析沒有獲得多大的支持，但為人口紅利的研究奠定了基礎(chǔ)。此后，利用實證分析驗證人口紅利與經(jīng)濟(jì)變量關(guān)系的研究不在少數(shù)。尹銀和周俊山就嘗試運用兩步系統(tǒng)GMM方法，結(jié)合多省份動態(tài)面板數(shù)據(jù)，證明人口紅利是推動經(jīng)濟(jì)增長的主要因素之一。[6]在這類文獻(xiàn)研究當(dāng)中，經(jīng)常出現(xiàn)兩個嚴(yán)重的錯誤：
(1)將人口機會窗口等同于人口紅利。人口機會窗口是在一個時期內(nèi)，生育率迅速下降，少兒與老年的撫養(yǎng)負(fù)擔(dān)相對較輕，從而總?cè)丝谥袆趧舆m齡人口比重上升，形成一個勞動力資源相對豐富，對經(jīng)濟(jì)發(fā)展十分有利的黃金時期。[7]但人口機會窗口不等于人口紅利。正如劉元春等強調(diào)的，人口機會窗口是時間概念，而人口紅利則是經(jīng)濟(jì)概念。人口機會窗口只是經(jīng)濟(jì)增長的必要條件而不是充分條件。[8]如果僅憑實際人口結(jié)構(gòu)與靜止人口的比較結(jié)果，就武斷地判斷一個國家是否處于人口紅利或人口負(fù)債時代，是完全錯誤的。
(2)將潛在人口紅利等同于人口紅利。在大多數(shù)測算人口紅利的算法中，有學(xué)者采用理論撫養(yǎng)比，即15～64歲人口在總?cè)丝谥兴嫉谋戎貋砜疾烊丝诩t利。這種做法是不恰當(dāng)?shù)模驗闇y算出來的僅僅是潛在人口紅利。正如穆光宗指出，測算人口紅利的指標(biāo)應(yīng)該是實際撫養(yǎng)比，即不在業(yè)人口與在業(yè)人口之比。[9]只有考察了一個國家在人口機會窗口時期是否充分有效地利用了相對富裕的勞動力資源，才能做出其獲得了人口紅利的判斷。
有關(guān)人口紅利的間接效應(yīng)。國內(nèi)外學(xué)者做了豐富且有價值的研究。但多數(shù)文獻(xiàn)對人口紅利的研究仍然處于定性分析階段，并沒有給出一個比較嚴(yán)謹(jǐn)?shù)臏y算結(jié)果。由于缺乏建立在參照系基礎(chǔ)上的嚴(yán)謹(jǐn)?shù)耐茖?dǎo)和充分的證據(jù)支持，所以這類研究的一些重要觀點往往也存在較大分歧。
3.無參照系的人口紅利間接效應(yīng)研究——人口老齡化
隨著人口老齡化的凸顯和人口年齡結(jié)構(gòu)的變化，與人口紅利測算有關(guān)的另一個重要因素逐漸顯現(xiàn)出來，那就是人口質(zhì)量。不少文獻(xiàn)指出，人口老齡化之后的第二次人口紅利實質(zhì)上是人口質(zhì)量的提高帶來的。例如，Lee和Mason提出第二次人口紅利的概念，認(rèn)為人口老齡化一方面使得消費支出逐步減少，另一方面使得儲蓄率增加，從而轉(zhuǎn)化為社會財富。同時勞動人口的減少使得人均資本得以提高，進(jìn)入第二次人口紅利期。[10]蔡昉進(jìn)一步指出，應(yīng)對老齡化的有效手段是延長退休年齡，但需要保證經(jīng)濟(jì)增長才能維持充足的勞動力需求。這就要求持續(xù)的人力資本投資和維持人力資源比較優(yōu)勢，促進(jìn)中國從第一次人口紅利順利過渡到第二次人口紅利。[11]梁穎和陳佳鵬指出，日本的經(jīng)驗表明，在人口老齡化形勢下，人力資本的極大提高為日本經(jīng)濟(jì)的低速增長創(chuàng)造了有利條件。[12]
因此，這類文獻(xiàn)給出了一個重要啟示：人口的數(shù)量和質(zhì)量似乎都對人口紅利產(chǎn)生重要影響，這意味著人口紅利不僅受到反映數(shù)量的人口年齡結(jié)構(gòu)變動的影響，同時還受到反映質(zhì)量的人均產(chǎn)出的影響。因此，人口紅利公式必須包含上述兩個方面。
4.純粹抽象的人口紅利模型研究
這類研究既撇開參照系，又拋棄人口數(shù)據(jù)，嘗試通過構(gòu)建復(fù)雜且抽象的人口紅利模型得出一些結(jié)論。筆者認(rèn)為，這是不能令人信服的。再完美的數(shù)學(xué)證明也必須經(jīng)過實證的檢驗。另一方面，任何企圖將所有經(jīng)濟(jì)因素都納入考察范圍的嘗試都將是徒勞的，一個復(fù)雜的計量經(jīng)濟(jì)模型大多只會帶來不穩(wěn)定的甚至自相矛盾的結(jié)論。因此，合理的假設(shè)、簡約的論證及數(shù)據(jù)的驗證是得出令人信服的結(jié)論的關(guān)鍵。
綜上所述，部分缺少參照系的文獻(xiàn)雖然得到一些重要結(jié)論，但由于缺乏直接證據(jù)而受到質(zhì)疑，包括人口紅利這一前提。為了得到令人信服的結(jié)論，筆者認(rèn)為，引入?yún)⒄障凳潜匦璧模@一參照系需要重新確立，以克服靜止人口因過于理論化而失去實際參考價值的缺陷。與此同時，一個合理的人口紅利算法必須滿足以下兩個條件：一是必須結(jié)合人口數(shù)據(jù)基本面，二是包含反映人口數(shù)量和人口質(zhì)量的因素。
三、研究方法
學(xué)術(shù)界尋找參照系的探索并沒有停止。首先，從世界人口發(fā)展歷程看來，不難發(fā)現(xiàn)，有部分國家和地區(qū)在相當(dāng)長的一段時期內(nèi)，其總?cè)丝诒３衷谝粋�相對穩(wěn)定的水平上。相對于其他國家和地區(qū)而言，這些國家和地區(qū)的總?cè)丝谧兓⒉淮螅涮卣鞅容^接近于自然增長率為零的穩(wěn)定人口狀態(tài)，可謂處于一種“相對靜止人口”狀態(tài)。我們可以通過統(tǒng)計分析，篩選出處于相對靜止人口狀態(tài)的樣本國家。
其次，相對靜止人口能否取代靜止人口作為衡量人口紅利的參照系，還需要在二者之間進(jìn)行比較研究。一方面，比較二者在出生率、死亡率及男女比例等有關(guān)特性方面的趨同性，從而判斷二者的相互替代性；另一方面，在上述條件滿足的前提下，重點考察相對靜止人口的人口年齡結(jié)構(gòu)特征，從而為研究潛在人口紅利奠定基礎(chǔ)。
再次，建立潛在人口紅利模型。該模型以相對靜止人口作為參照系，綜合考察人口數(shù)量和質(zhì)量變化兩方面，進(jìn)而測算潛在人口紅利。
最后，利用該模型算法，逆向考察處于相對靜止人口狀態(tài)的國家的潛在人口紅利。一方面需要驗證相對靜止人口的特性，另一方面則需要證明其潛在人口紅利很小。
本文采用的數(shù)據(jù)均源自世界銀行集團(tuán)的世界發(fā)展指標(biāo)數(shù)據(jù)庫(World Development Indicators，WDI)，選取總?cè)丝凇⒋殖錾省⒋炙劳雎省⑴匀丝诒戎亍?5～64歲人口比重、人均國內(nèi)生產(chǎn)總值等指標(biāo)進(jìn)行統(tǒng)計分析，覆蓋范圍包括251個國家和地區(qū)，時間跨度最長達(dá)到52年。
四、相對靜止人口及其特性
1.相對靜止人口判斷指標(biāo)——總?cè)丝谧儺愊禂?shù)
倘若一個國家總?cè)丝谠谳^長時期內(nèi)的變動相對較小，那么我們認(rèn)為其處于相對靜止人口狀態(tài)。我們通過考察1960～2011年251個國家和地區(qū)總?cè)丝诘淖儺愊禂?shù)，從中篩選出符合條件的樣本。考察變異系數(shù)的公式如下：
其中，N為樣本數(shù)量；為第i個樣本值；μ為總體樣本平均值；σ為總體樣本標(biāo)準(zhǔn)差；cν為變異系數(shù)。計算結(jié)果顯示，在扣除無相關(guān)數(shù)據(jù)后的240個國家和地區(qū)中，有10個樣本(約占總體樣本數(shù)量的4％)的變異系數(shù)小于5％，表明這些樣本國家各年度的總?cè)丝谂c其總?cè)丝谄骄抵g的距離(差異)的整體平均值，在總?cè)丝谄骄抵兴嫉谋壤坏?％，反映了1960～2011年，各年份總?cè)丝跀?shù)據(jù)的離散程度很小。也就是說，這10個國家總?cè)丝诘淖兓仁呛苄〉模側(cè)丝跀?shù)量保持相對穩(wěn)定。同時，變異系數(shù)小于10％的國家和地區(qū)有43個，約占總體樣本數(shù)量的17％(見表1)。
我們認(rèn)為，這43個國家和地區(qū)比較接近于相對靜止人口狀態(tài)。下面以這些樣本為研究對象，分別考察相對靜止人口與性別結(jié)構(gòu)、自然增長率、年齡結(jié)構(gòu)之間的相關(guān)關(guān)系。
2.相對靜止人口與性別結(jié)構(gòu)
女性人口比重是人口增長趨勢的重要先行性指標(biāo)之一。當(dāng)一個國家人口趨于靜止時，其男女比例也將趨于穩(wěn)定不變。不僅如此，女性人口更替數(shù)量趨于固定不變，出生女嬰人數(shù)等于死亡女性人數(shù)，從而保證總?cè)丝诟姹壤蛔儭＿@一結(jié)論得到上述43個國家和地區(qū)相關(guān)數(shù)據(jù)的印證。扣除無相關(guān)數(shù)據(jù)的國家和地區(qū)，38個樣本女性人口比重的變異系數(shù)非常小，整體均值只有0.81，表明接近相對靜止人口狀態(tài)的各樣本，52年來女性人口比重的變化甚微(見表2)。
然而，女性人口的比重卻不能揭示人口變動的趨勢。38個樣本女性人口比重52年均值的整體平均值為51.72％，其置信水平為95％的置信區(qū)間是(51.37，52.08)。在所有208個樣本當(dāng)中，落在這一置信區(qū)間的有26個樣本，其中只有13個樣本的總?cè)丝谧儺愊禂?shù)小于10％。同理，總?cè)丝谧儺愊禂?shù)小于5％的9個國家，其女性人口比重52年均值的整體平均值為51.55％，其置信水平為95％的置信區(qū)間是(51.14，51.96)。而落在這一置信區(qū)間的31個樣本中，只有5個樣本的總?cè)丝谧儺愊禂?shù)小于5％，只有16個小于10％。不僅如此，208個樣本的總?cè)丝谧儺愊禂?shù)與其女性人口比重均值之間的相關(guān)系數(shù)為-0.53，表明二者的線性相關(guān)性較小(見圖1)。
圖1 總?cè)丝谧儺愊禂?shù)與女性人口比重均值散點圖
可見，女性人口比重相對穩(wěn)定僅是總?cè)丝谙鄬o止的必要條件。當(dāng)一個國家總?cè)丝谔幱谙鄬o止?fàn)顟B(tài)時，其女性人口比重相對穩(wěn)定。但倘若后者變化很小時，卻不能保證該國家總?cè)丝谧兓淮蟆?/p>
3.相對靜止人口與自然增長率
按照穩(wěn)定人口理論，當(dāng)一個國家的總?cè)丝诒３朱o止時，其自然增長率為零。如此類推，若總?cè)丝诒３窒鄬o止時，其自然增長率接近為零。通過考察上述國家和地區(qū)的相關(guān)數(shù)據(jù)，推論成立。
38個樣本1980～2010年自然增長率均值的整體平均值為2.66‰，除個別國家外，整體處于較低水平。其中，總?cè)丝谧儺愊禂?shù)小于5％的9個國家，其自然增長率均值的整體平均值僅有1.94‰。
但值得說明的幾點是：第一，自然增長率的變異系數(shù)變化較大，原因可能是正負(fù)相抵而使平均值接近零，導(dǎo)致各年份自然增長率與平均值之間的差異較大。第二，粗出生率和粗死亡率均維持在一個較高水平。粗出生率較高的原因可能是二戰(zhàn)后世界處于和平發(fā)展時期，給人類的繁育生息創(chuàng)造了有利條件。同時，粗死亡率也較高可能是資源和自然承載能力短期內(nèi)的相對不足導(dǎo)致的。但除個別國家外，粗出生率和粗死亡率均比較接近，這與通常認(rèn)為的“當(dāng)生育水平處于死亡水平時，人口穩(wěn)定下來保持不變”[3]相吻合。第三，粗出生率的變動相對較大而粗死亡率的變動則相對較小。粗出生率變動較大可能是周期性的經(jīng)濟(jì)波動影響到生養(yǎng)育成本，導(dǎo)致粗出生率變化較大，從而使自然增長率也起伏較大。而變動較小的粗死亡率，尤其是變異系數(shù)小于5％，可看作是基本服從人口更替的自然規(guī)律。
反過來，自然增長率的低速增長能否保證人口的相對穩(wěn)定？答案是肯定的。在自然增長率均值小于5‰的39個國家和地區(qū)中，總?cè)丝谧儺愊禂?shù)小于10％的樣本有31個，占比79.49％。與此同時，考察211個國家和地區(qū)自然增長率均值與總?cè)丝谧儺愊禂?shù)之間的相關(guān)性后發(fā)現(xiàn)，其相關(guān)系數(shù)為0.89，表明二者之間以較高的概率存在線性關(guān)系。經(jīng)過線性回歸分析，得到以下結(jié)論：
該模型的擬合優(yōu)度為0.80，反映整體模型顯著，表明總?cè)丝谧儺愊禂?shù)(TP.cν)與自然增長率均值(NG.μ)之間存在較強的同方向變動關(guān)系(見圖2)。
圖2 總?cè)丝谧儺愊禂?shù)與自然增長率均值線性關(guān)系圖
綜上分析可以得到以下結(jié)論：相對靜止人口與低速自然增長率互為充要條件。一個自然增長率保持接近于零的國家，其總?cè)丝诟菀妆３忠环N相對靜止?fàn)顟B(tài)。
4.相對靜止人口與年齡結(jié)構(gòu)
出生率、死亡率、新生嬰兒性別比例均固定不變所形成的穩(wěn)定人口，其重要特征之一是各年齡人口都在以相同的比率增加、減少或不變，因而在總?cè)丝谥械谋戎乇３植蛔儭Ｓ谑牵覀兛梢宰龀鋈缦峦茢啵寒?dāng)人口保持相對靜止時，各年齡段人口在總?cè)丝谥兴急戎匾矐?yīng)變化不大，人口年齡結(jié)構(gòu)保持相對穩(wěn)定。根據(jù)國際慣例，我們選取15～64歲年齡段人口數(shù)量在總?cè)丝谥械谋戎刈鳛榭疾鞂ο螅芯扛鳂颖灸挲g結(jié)構(gòu)的變動情況(見表3)。
觀察表3發(fā)現(xiàn)，總?cè)丝谧儺愊禂?shù)小于10％的31個國家和地區(qū)樣本，其15～64歲年齡段人口占比的變異系數(shù)也很小(表3第四、八列)，變異系數(shù)的整體平均值為2.43％。其中，總?cè)丝谧儺愊禂?shù)小于5％的8個樣本，其變異系數(shù)的整體平均值只有2.25％。這證明上述推斷成立。
另一方面，31個樣本15～64歲年齡段人口比重52年均值(表3第三、七列)的整體平均值為65.96％，其置信水平為95％的置信區(qū)間是(65.52，66.40)。在有統(tǒng)計數(shù)據(jù)的101個樣本中，落在這一置信區(qū)間的有11個樣本，總?cè)丝谧儺愊禂?shù)小于10％的有9個。同理，總?cè)丝谧儺愊禂?shù)小于5％的8個國家，其整體平均值為66.04％，置信水平為95％的置信區(qū)間是(65.28，66.79)。落在這一置信區(qū)間的17個樣本中，總?cè)丝谧儺愊禂?shù)小于5％的有5個，小于10％的有12個。
進(jìn)一步，我們集中考察這101個樣本，其15～64歲年齡段人口比重均值與總?cè)丝谧儺愊禂?shù)之間以較高的概率存在線性關(guān)系，相關(guān)系數(shù)為-0.94，表明二者呈反方向變動的關(guān)系。經(jīng)過線性回歸分析，得到以下結(jié)論：
該模型的擬合優(yōu)度為0.88，反映整體模型顯著，表明15～64歲年齡段人口比重均值(AS.μ)與總?cè)丝谧儺愊禂?shù)(TP.cν)之間存在較強的反方向變動關(guān)系(見圖3)。
圖3 總?cè)丝谧儺愊禂?shù)與15～64歲年齡段人口比重均值線性關(guān)系圖
綜上可得：相對靜止人口與相對穩(wěn)定年齡結(jié)構(gòu)互為充要條件。一個總?cè)丝诒３窒鄬o止的國家，其年齡結(jié)構(gòu)也相對穩(wěn)定。同時，值得強調(diào)的是，15～64歲年齡段通常被視為適齡勞動年齡段，是區(qū)分撫養(yǎng)人口和勞動人口的重要指標(biāo)。通過考察適齡勞動年齡段的人口數(shù)量變動情況，可以為進(jìn)一步考察潛在人口紅利奠定基礎(chǔ)。
五、潛在人口紅利
如上文所述，潛在人口紅利形成于人口機會窗口期。在非靜止人口狀態(tài)下，人口年齡結(jié)構(gòu)的變動引致適齡勞動人口比重上升，勞動力資源相對豐富，使得潛在經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出增加，形成潛在人口紅利。
首先，確立相對靜止人口參照系。經(jīng)過上面分析，總?cè)丝谧儺愊禂?shù)小于5％的8個國家樣本，其15～64歲年齡段人口比重52年均值的整體平均值為66.04％，其置信水平為95％的置信區(qū)間是(65.28，66.79)。在這一區(qū)間內(nèi)的年齡結(jié)構(gòu)是相對穩(wěn)定的人口年齡結(jié)構(gòu)。又因為相對穩(wěn)定人口年齡結(jié)構(gòu)與相對靜止人口互為充要條件，所以我們將這一整體平均值及其置信區(qū)間界定為相對靜止人口參照系。與此同時，我們可以通過考察任一國家和地區(qū)適齡勞動年齡段的人口數(shù)量變化情況，判斷勞動力資源的稟賦程度。
其次，影響潛在人口紅利的另一個關(guān)鍵因素是人均經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出。隨著教育等基礎(chǔ)性人力資本投資的加大，人口素質(zhì)得到逐步提高，勞動力創(chuàng)造的價值也在不斷增加，使得衡量人均經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出的人均國內(nèi)生產(chǎn)總值穩(wěn)步增長。因此，即便同一個國家，在兩個不同的時期，有著相同的人口機會①，其測算出來的潛在人口紅利也不相等。
歸納起來，一個國家某一年份的潛在人口紅利的公式可表示為：
潛在人口紅利=(實際人口年齡結(jié)構(gòu)-相對靜止人口參照系)×總?cè)丝凇寥司鶉鴥?nèi)生產(chǎn)總值 (6)
其中，實際人口年齡結(jié)構(gòu)用15～64歲年齡段人口實際比重表示。
六、算法檢驗
根據(jù)公式(6)，我們逆向考察處于相對靜止人口狀態(tài)的樣本國家。結(jié)合上文分析，處于相對靜止人口狀態(tài)的樣本國家，其潛在人口紅利也應(yīng)該很小。我們可以通過考察潛在人口紅利在國內(nèi)生產(chǎn)總值中所占的比重加以判斷(見表4)：
表4反映的是1990～2011年總?cè)丝谧儺愊禂?shù)小于2％(表4第二、六列)的13個國家，其相對靜止人口的置信區(qū)間上限65.28和下限66.79，分別對應(yīng)的潛在人口紅利在國內(nèi)生產(chǎn)總值中所占的比重(表4第三、四、七、八列)。比重越小，說明潛在人口紅利也越小。不難發(fā)現(xiàn)，13個國家的潛在人口紅利都很小。相反，總?cè)丝谧儺愊禂?shù)大于10％的89個國家和地區(qū)都存在潛在人口紅利或負(fù)債，以置信區(qū)間上限(α.UP.μ％)有關(guān)數(shù)據(jù)為例(見圖4)。
圖4 總?cè)丝谧儺愊禂?shù)小于2％和大于10％的國家和地區(qū)潛在人口紅利比較
值得指出的是，部分總?cè)丝诓▌虞^大的國家，其潛在人口紅利卻很少。其中的原因主要是：在考察期內(nèi)，這些國家正在經(jīng)歷從潛在人口負(fù)債向潛在人口紅利轉(zhuǎn)變的階段，因此正負(fù)相抵后所得到的比重均值便較小(見圖5)。
圖5 總?cè)丝谧儺愊禂?shù)大于10％的4個國家潛在人口紅利變化圖
因此可以得到以下結(jié)論：處于相對靜止人口狀態(tài)的國家，其潛在人口紅利相對較小。
七、總結(jié)
利用變異系數(shù)確定的相對靜止人口，其特性與靜止人口具有高度相似性，包括了自然增長率接近于零、性別結(jié)構(gòu)相對固定、人口年齡結(jié)構(gòu)相對穩(wěn)定且趨于一個合理的水平，等等。在此基礎(chǔ)上，利用相對靜止人口代替靜止人口測算潛在人口紅利是可行的。測算結(jié)果顯示，處于相對靜止人口狀態(tài)的國家和地區(qū)，其潛在人口紅利也很小。這進(jìn)一步證明，相對靜止人口作為參照系是有效的，可以衡量非穩(wěn)定人口國家和地區(qū)的潛在人口紅利，尤其是測算中國的潛在人口紅利。借此參照系，也可以比較不同國家的潛在人口紅利及其對經(jīng)濟(jì)的貢獻(xiàn)。
通過測算潛在人口紅利，能夠為進(jìn)一步研究人口紅利打下基礎(chǔ)。潛在人口紅利是人口紅利的最大值，二者之間的區(qū)別在于就業(yè)。我們可以引入有效反映就業(yè)狀況的相關(guān)指標(biāo)，進(jìn)而從潛在人口紅利過渡到人口紅利的研究。與此同時，通過測算潛在人口紅利，能夠幫助我們比較客觀地看待人口紅利，既不會否定其存在，也不會過分夸大其作用。一方面，人口年齡結(jié)構(gòu)的變動的確會引起勞動力供給的相對充足和撫養(yǎng)壓力的減輕，潛在人口紅利的增加有助于經(jīng)濟(jì)的提速。另一方面，測算這種直接效應(yīng)對我們研究間接效應(yīng)有重要指導(dǎo)作用。無論人口機會窗口怎樣有利于消費和投資的增長，從而形成潛在人口紅利的間接效應(yīng)，都不能否定的一個事實是，間接效應(yīng)不會超過直接效應(yīng)，否則人口超生的激勵將帶來災(zāi)難性的后果。因此，研究人口機會窗口對投資、消費等經(jīng)濟(jì)變量的影響，不能過分夸大人口年齡結(jié)構(gòu)的作用。
[收稿日期]2014-06-27
注釋：
①人口機會指用相對靜止人口作參照系計算的適齡勞動人口數(shù)量與實際適齡勞動人口數(shù)量之間形成的差額。
作者介紹：何練，麻彥春，吉林大學(xué) 珠海學(xué)院，廣東 珠海 519041 何練(1982- )，男，廣東肇慶人，吉林大學(xué)珠海學(xué)院講師，工商管理系副主任，產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)研究所研究員；麻彥春(1946- )，女，吉林長春人，吉林大學(xué)珠海學(xué)院教授、博士生導(dǎo)師，工商管理系主任，產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)研究所所長。
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