老龄化城乡收入差距与经济增长的影响探究——基于面板向量自回归模型

张雨晗 杨进 李慧

(贵州财经大学大数据统计学院，贵州 贵阳 550025)

1 研究背景

改革开放以来，中国各方面的实力越来越强，人民的生活水平也从建国初的温饱不足走向了今天的总体小康。在经济迅速发展的同时一些现象也越发明显。依照相关老龄化的判断准则，我国从2000年就已经进入了老龄化的状态，近年来我国的老龄化程度不断加深，根据我国第七次人口普查数据显示，2020年底中国65岁及以上的人口占比约为13.46%，即将步入深度老龄化。近年来，我国的人口状态表现为低生育率、低死亡率，少儿抚养比不断下降，老年抚养比不断上升，人口结构处于一种不稳定不均衡的状态，解决人口问题迫在眉睫。1978年至今的40a余间，我国居民人均可支配收入翻了将近180倍，中国人民从曾经的“一穷二白”到现在的“总体小康”实现了质的飞跃。但与此同时，中国城乡收入差距越来越大的问题也日渐突显。中国城乡居民收入不均衡问题一直存在，其是长期以来多种因素共同作用的结果。基于中国31个省份的面板数据建立PVAR模型探究三者之间相互的动态影响关系，对于中国经济保持持续稳定的增长及其人口结构的健康均衡发展具有一定的现实意义。

2 文献综述

目前，关于人口老龄化与经济增长关系的探究有以下2种观点。老龄化会抑制经济增长，李军认为，在生产方面，劳动投入、资本积累以及技术进步会由于老龄化而阻碍经济的增长，在消费和个人需求方面，老年人的消费偏好以及消费观念会降低总的消费水平从而使经济增长变得缓慢[1]。蔡远飞、游士兵通过构建PVAR模型，挖掘出人口老龄化的双重作用：对居民的消费水平有阻碍作用，对居民的储蓄水平有增进作用。但无论是从哪一个角度分析，都是认为老龄化会造成经济的缓慢增长[2]；人口老龄化会推动经济增长，Fougere、Merette发现人口老龄化可以留存更多的人力资本给下一代，而且其对人均产出的反面影响会显著降低，最终会带来经济的提升[3]。司志宾、张东辉对经济增长与城乡收入差距之间的探究发现，中国地区间农村居民收入差距会对经济产生促进作用[4]。钞小静、沈坤荣以省级面板数据作为实证研究样本，研究发现，在我国当前经济水平下城乡收入差距与经济增长之间呈现明显的负相关关系[5]。刘华选用1989—2011年的农户微观家庭数据，利用方差分解与回归分析相结合的方法探究人口老龄化与城乡收入差距之间的关系，发现农村人口老龄化的程度越高会使得收入不平等的现象越来越严重[6]。

3 构建模型及变量描述

3.1 数据来源与指标选取

选取《中国统计年鉴》2003—2020年31个省的老年抚养比、城镇居民的人均可支配收入以及农村居民的纯收入、人均地区生产总值(GDP)。以老年抚养比反映老龄化程度，变量名为aop；以城镇人均可支配收入与农村人均纯收入的比值反映城乡收入差距，变量名为urg；以人均地区生产总值反映各省的经济增长状况，对人均GDP取对数lngdp可以缓解异方差带来的影响。

3.2 构建模型

PVAR模型主要是用来研究多个变量间的动态影响关系。该模型能够有效控制各样本间存在的截面差异，还能够降低变量间的多重共线性。本文构建PVAR模型探究老龄化、城乡居民收入差距与经济之间的动态影响关系及影响程度。模型设定如下：

式中，yi,t为包含aop、urg与lnrgdp的向量；i表示省份；t表示年份；j表示滞后期；γi表示个体效应；θt表示时间效应；εi,t表示随机扰动项。

4 实证及分析

4.1 单位根检验

使用LLC、IPS 2种检验方法检验面板数据的平稳性。检验结果显示，aop、urg原数据均通过了以上2种检验，但lnrgdp未能通过IPS检验，经过一阶差分后的dlngdp均通过了LLC、IPS检验，一阶差分后为平稳数据。

4.2 最优滞后阶数的选取与Granger因果检验

最优滞后阶数的选择结果如表1所示，AIC、BIC、HQIC选取的最优滞后阶数不同。BIC/HQIC倾向于选择比较简单的模型，AIC倾向于选择比较复杂的模型，且BIC/HQIC通常优于AIC。结合以上选取准则，本文选取的最优滞后阶数为5阶。在滞后阶数为5阶的前提下对aop、urg、dlngdp做Granger因果检验，结果显示在1%的显著性水平下，老龄化与经济增长互为Granger因果关系，城乡收入差距与经济增长互为Granger因果关系，但老龄化和城乡收入差距之间不存在Granger因果关系。

表1 PVAR模型的滞后阶数检验结果

4.3 脉冲响应分析

脉冲响应函数是通过分离出一个内生变量的冲击对其本身以及其它变量所带来的影响，随着时间的推移观察各变量对于冲击是如何反应的。本文采取200 次蒙特卡洛模拟来得到各变量之间的脉冲响应函数图，时间跨度为10期，各个变量间的脉冲响应函数图如图1所示。

图1 脉冲响应函数图

由图1可知，各组脉冲响应函数都是随着滞后期数的增加逐渐趋于0，说明所构建的PVAR(5)模型是稳定的。从图1来看，老龄化对城乡收入差距的影响在当期不显著，随后是逐渐增强的负向影响，并在第6期达到最大，6期之后负向影响逐渐减小并渐趋于0，说明老年人口的逐渐增多会缩小城乡收入差距。从图1来看，老龄化对中国经济的影响在当期不显著，之后负向影响逐渐增强，负向影响在第5期达到最大，5期之后负向影响逐渐减小并渐趋于0，说明老龄化的加重不利于中国经济的增长。从响应程度来看，老龄化会对中国经济增长产生较大的负向影响，胡鞍钢、刘生龙等采用道格拉斯生产函数，以索洛增长理论为基础着手研究老龄化和人口增长对于经济增长的影响，模型的结果显示出老龄化会对经济增长产生不利的负向影响[7]。从图1来看，如果给城乡收入差距一个标准差的冲击，其对老龄化的影响在当期为负，1期之后转为正向影响，在第5期达到最大，随后正向影响减小并减趋于0。从图1来看，城乡收入差距在短期内对经济增长呈现出正向的促进作用，但这种正向影响会随着时间的延长而渐渐减弱。从图1来看，如果给经济增长一个标准差的冲击，其对老龄化的影响在当期为正向，随后迅速转为负向，整体呈现出微弱的负向影响。从图1来看，如果给经济增长一个标准差的冲击，其对城乡收入差距的影响在当期为负向，随后迅速转为正向影响，正向影响在第4期达到最大，随后逐渐减小并减趋于0。

4.4 方差分解结果分析

利用方差分解可以描述各个变量随时间的变化对PVAR系统的贡献率，这种贡献率是一种相对的描述。方差分解结果如表2所示，滞后期数为20期，本文只展示了第1期、第10期和第20期的结果。由表2可知，人口老龄化对自身变动的贡献逐渐减小，城乡收入差距和经济增长对人口老龄化的贡献率逐渐增大，其中城乡收入差距对老龄化的贡献一直都比较微弱，而经济增长对老龄化的贡献逐渐增加且占比相对较大，方差分解的结果和格兰杰因果检验的结果相呼应。对于城乡收入差距的变动情况，老龄化以及经济对城乡收入差距的贡献是逐渐增加，但到第20期时老龄化与经济对城乡收入差距的变动的贡献只有10.4%，城乡收入差距的变动主要来源于其本身。经济的变动主要来源于其自身及城乡收入差距的冲击，还有很小一部分来自老龄化。老龄化以及城乡收入差距对经济增长的贡献率是呈现增加的趋势，而老龄化的贡献率相对较小。经济其自身的贡献率在第1期、第10期及第20期分别为95.4%、79.3%和79.2%，自身贡献率逐渐减小。

表2 方差分解结果分析表

5 结论与建议

基于2003—2020年31个省的面板数据建立PVAR模型，探究老龄化、城乡收入差距与经济增长之间的相互影响关系及影响程度。结果显示，老龄化对经济的增长有显著的负向影响，且这种负向影响较大；老年人口的逐渐增多对城乡收入差距的缩小有一定的作用；城乡收入差距对经济增长有一定的推动作用，推动作用会随着时间的延长而渐弱。

人口老龄化对经济增长具有负面作用，应正确处理人口老龄化与经济增长的关系。随着老年人口的逐渐增多，其消费心理也相对保守，不愿意有不必要的支出，消费支出的减少对经济增长是很大的冲击。同时，老年人的身体机能、免疫力都有所下降，公共财政的压力也会随之增大，养老也会成为一个日益凸显的社会问题。因此，防止人口过度老龄化是当前人口政策的重点。要加大对养老产业的投入，完善养老保障体系，促进老年人口的积极消费，增大老年经济的比例，在一定程度上缓解了人口老龄化导致的经济发展缓慢问题；提高生育率，近10a来，中国从单独二孩到全面二孩再到三孩政策，但中国生育率依旧处于一个较低的水平。随着中国经济的不断发展，育儿成本也在飞速提高，因此如何降低育儿成本才是解决人口问题的关键所在。

城乡收入差距的扩大会在一定程度促进经济的增长，但这种效应也只是一种短期效应；从长远的角度来看，如果城乡收入差距增大的趋势一直持续，得不到一定的抑制，人民群众对于经济成果分享的不公平程度会越发凸显，势必会造成社会的不稳定，影响到中国经济的持续稳定增长。因此，要着力于抑制乃至缩小城乡收入差距进而保证经济持续稳定的增长。要想缩小差距，需要重点推动农村经济的发展。农村要依托其自然地理优势，大力发展特色产业及特色农产品，并形成具有竞争力的优势产业；国家要加大对农村的投入，尤其在教育、医疗、基础设施等方面，同时加大农业政策的扶植力度，吸引一些有技术的人才来建设乡村。