人口年龄结构变动

人口年龄结构变动（共10篇）

人口年龄结构变动 篇1

一、引言

一个地区的经济发展水平是由众多因素共同决定的,包括劳动力、自然资源、资金、技术、国际环境等。而经济的发展水平可以由产业结构表现出来。随着经济的发展,产业结构也会随之进行升级。我们国家的产业结构经历了“一二三”到“二一三”再到“二三一”的发展历程,离“三二一”的国际发达水平越来越近。[1]

随着经济的发展,国家的人口政策也在改变。在计划生育政策实施之前,出生率比较高,为未来社会的发展提供了充足的劳动力资源。而随着计划生育政策的出台,出生率急剧下降,可以为社会提供的劳动力资源逐渐减少。出生率的下降同时也意味着少年儿童所占的比重下降,致使专门针对少年儿童的产业在发展中遇到了重重困难。少年儿童所占比例下降的同时,青壮年劳动力及老年人口所占比例就上升,便带动了针对青壮年的房地产业、旅游业等行业的发展,同时,老龄化社会的到来也带动了夕阳产业的快速发展。

由以上分析可见,人口年龄结构的变化会对产业结构的调整产生一定的影响。分析人口结构变化对产业结构的作用机制是非常有必要的。而山东省作为经济率先发展的东部沿海省份之一,其经济的发展受各种因素变化的冲击比较明显,在人口结构发生变化时,研究产业结构的变动更有意义。

二、山东省人口结构变动及其对产业结构变动的影响

1、人口结构的变动

山东省一直以人口大省著称,大量的人口为山东发展劳动密集型产业提供了充足的劳动力资源,促进了山东经济的快速发展。但是,人口结构随着时间的变化而变化。在计划生育政策实行以后,人口出生率急速下降,劳动力后备军大量减少,这必然会引起职工工资的上升,劳动密集型产业发展遭遇瓶颈,产业结构也必然在此基础上进行相应的调整。

(1)人口规模的变化。通过对1985—2014年山东省的出生率、死亡率及自然增长率数据的搜集发现,在1988年之前,出生率以较快的速度上涨,但在1988年该比例急剧下降,下降趋势一直持续到1992年,之后,出生率虽有细微的变化,但基本维持在12%的水平。2014年出生率呈现出上升的势头。山东省的死亡率一直在7%的水平上上下波动。由于死亡率变化甚微,因此自然增长率同出生率呈现出相似的变化趋势。自然增长率刻画了人口总量的变化。自然增长率为正,则总人口增加;自然增长率为负,则总人口减少。1985—2014年,自然增长率均为正值,在1988年之前,总人口以较快的速度增长,1988年之后,总人口增长速度放缓。

(2)年龄结构的变化。通过对山东省1985—2014年各年龄段人口数量及占比数据的搜集,可以发现,0—14岁人口占比较低,并呈现出下降的趋势,由1990年的26.6%下降到2014年的16.4%,14年的时间里,0—14岁人口占比下降了10%左右。0—14岁的少儿是未来社会的劳动力主力,比率的下降便意味着未来适龄劳动力的减少。而15—64岁的人口占比一直处于高位,在2011年之前呈现出上升的趋势,由1990年的67.2%上升到2011年的74.3%,2012年开始下降。15—64岁人口占比在2000年以后一直在70%以上,表明山东省劳动力的供给较多,但同时也意味着未来有较多的人口进入老龄阶段而退出生产领域,这不仅使经济的增长丧失了部分劳动力的支持,也为社会成员带来了较重的负担。65岁及以上人口所占比重自1990年以来一直在上涨,并长期保持在10%以上。根据国际标准,一个国家60岁及以上人口占总人口的10%以上或者65岁及以上人口占总人口的比重在7%以上,则这个国家就已经步入老龄化阶段,由山东省的数据可以看出,早在1995年,65岁及以上人口已经占到总人口的7.4%,并且之后一直在上涨,从未低于7%的水平,因此,山东省自1995年就已经步入了老龄化社会。

2、人口结构对产业结构升级的影响

(1)人口规模对产业结构升级的影响。人口规模对产业结构升级具有一定的作用。从供给方面来说,山东省人口基数较大,根据自然增长率可以发现,人口仍在继续增加,只是在1988年之前,人口增长较快,1988年之后,人口以较慢的速度增长。人口较多,为山东省发展劳动密集型产业提供了较好的条件。但由于十几年来,人口增长缓慢,劳动密集型产业的发展面临瓶颈,山东省开始着重发展资本密集型及知识密集型产业,促进产业结构的升级。从需求方面来讲,人口众多使得山东省在制定产业政策时,更侧重农业的发展,在人口增长放缓的情况下,为第二产业及第三产业的发展提供了契机。[2]

(2)年龄结构对产业结构升级的影响。少年儿童是未来的劳动适龄人口,对未来产业结构的升级具有十分重要的作用。但是,在成长为劳动适龄人口之前,少年儿童只是社会的消费者,对家庭而言,只是资金的支出者,加重了家庭的负担。因此,其对产业结构的升级所起的作用难以确定。

劳动适龄人口的存在无疑会对产业结构的升级产生积极的影响。从供给方面来看,首先,劳动适龄人口由于年龄的优势,对日新月异的新技术有较强的适应能力。在一项有利于劳动生产率提高的新技术被引用到生产中来时,劳动适龄人口在通过一段时间的培训之后便可掌握该技术的运用。其次,与老年人口相比,目前阶段的劳动适龄人口都接受了不同年限的教育,他们拥有一定的人力资本的积累。再者,来自农村的劳动适龄人口在一定程度上已经与土地脱离了联系。在青壮年时期,他们便离开农业从事工业活动,这就使得农业从业人员减少,农业生产以女性和老年人口为主,由于体力的限制,传统的耕种及收割方法难以维系,机械化生产逐渐普及,农业朝着现代化的方向发展。从需求方面来看,劳动适龄人口对住房、娱乐等行业需求旺盛,会在一定程度上促进产业结构的升级。山东省劳动适龄人口的占比虽然有所下降,但一直保持在70%以上,产业结构升级趋势依然强劲。

老年人口在一定程度上对产业结构的升级起着抑制作用。在供给方面,老年人口由于年龄问题退出生产领域,对国民经济的发展产生了一定的负面影响。老年人口由于在一个岗位工作年限较长,积累了大量劳动经验,劳动生产率较高,当这一部分人群离开岗位后,继任者由于不熟悉岗位操作,劳动生产率在一定时间内会出现下降的情况。在需求方面,老年人口退出生产领域,由劳动者变为纯消费者,会增加家庭的负担而挤占家庭成员的教育费用,不利于人力资本的积累。而且,由于老龄化的加重,国家会加大资金投入来保障老年人口的生活,增加政府的财政压力。[3]而政府为获得充足的资源,会增加企业的税收,挤占企业的科研及创新资金,这显然会对产业结构的升级产生不利的影响。而山东省老年人口的比重一直呈现出上升的趋势,不利于产业结构的升级。

三、政策建议

1、为第三产业的发展提供政策优惠

产业结构向高级化发展的过程也就是第三产业的占比上升并最终在总产值中占据70%~80%的过程。山东省第三产业占比呈现出上升的趋势,第二产业占据总产值的一半以上,但是自2006年开始就逐年下降。一直以来,第二产业产值占比高于第三产业产值,2014年,山东省第二产业产值占比为48.4%,第三产业产值占比为43.5%,距发达国家“三二一”模式还有较大差距,这也说明第三产业的发展还有较大的空间。为了促进山东省产业结构的升级,省政府应制定促进第三产业的发展,比如为服务业企业提供税收优惠,鼓励服务型小微企业的发展等等。

2、吸引农村隐性失业劳动力

根据上文分析,15—64岁人口对产业结构升级具有重要的促进作用。改革开放以来,山东作为东部沿海省份,凭借优越的地理位置以及国家政策的扶持,经济快速腾飞,吸引了大量劳动力就业,之后又经历了民工潮,但是自2004年东部诸多省份都面临着民工荒的现象,这也意味着我国的人口红利正在消失。[4]虽然如此,各省还尚有许多劳动适龄农民未被充分挖掘利用。在农村,许多40—60岁的农民不愿意离开家乡去大城市打工,一部分原因是他们有较强的思乡情节,不愿意离开生活了半辈子的土地;还有一部分原因是离开农村到城市,他们需要较长的时间去适应新生活,而与年轻人相比其适应能力较弱。所以,这一部分人群被滞留在农村,人口红利未被充分发掘利用。

为了吸引40—60岁左右的农民进入城市工作,省政府应该对这部分人群进行普及教育,鼓励他们离开农村,进入城市。同时,企业还应为这部分人群提供充足的保障,消除他们对城市的种种顾虑,延长山东省的人口红利时期,促进本省的经济发展以及产业结构的升级。

3、提高老年人口劳动参与率

15—64岁人口对山东省产业结构升级做出了重要的贡献,主要是由于这部分人群参与到经济生产中,对产业结构的升级能够从供给和需求两方面起到作用。[2]而65岁及以上人口退出生产领域变为净消费者,增加了家庭的负担。如果这部分人群能继续留在工作岗位,不仅可以通过他们熟练的劳动技能提高劳动生产率,也可以减少家庭的负担,使得家庭能够拿出更多的资金用于教育等方面,促进人力资本的积累,最终为产业结构的升级做出贡献。

摘要：本文从供给和需求两方面分析了人口规模及人口年龄结构对产业结构升级的影响,并根据分析结果提出,省政府应制定促进山东第三产业发展的优惠政策、吸引农村隐性失业劳动力进入城市、提高老年人口劳动参与率等措施来促进产业结构的升级。

关键词：产业结构升级,人口年龄结构,劳动适龄人口

参考文献

[1]任栋:劳动力流动视角下经济集聚与产业结构升级关系研究[D].山东大学,2015.

[2]梁树广:供需双重视角下人口结构变动与产业结构升级的互动机理研究[J].改革与战略,2015(7).

[3]汪伟、刘玉飞、陈冬冬:人口老龄化的产业结构升级效应研究[J].中国工业经济,2015(11).

[4]韩晓娜:劳动力供求形势转折之下的就业结构与产业结构调整研究[D].西南财经大学,2013.

人口年龄结构变动 篇2

人口年龄结构的形成是出生率和死亡率长期变化的结果，但人口年龄结构反过来又对人口再生产发生重大影响。新出生的人，是有生育能力的人群（更确切地说是育龄妇女）生育的结果。如果育龄妇女占总人口的比重大，即使生育率较低，每年出生的人数也较多。80年代中期以来，我国人口的出生率有所回升，每年新增人口数较多，很大原因是受年龄结构影响。

一般来说，年轻型人口少年儿童比重大，意味着未来进入育龄群的人口多，人口增长潜力比成年型和老年型人口都大。而老年型人口由于老年人口的比重较大，每年死亡的人数就较多，如果其他条件一样，人口的死亡率就较高。

人口年龄结构的变化还对社会经济发展产生着广泛的影响。最显著的影响之一是使人口抚养比出现很大的变化，从而减轻或加重社会经济负担，直接影响到社会经济的发展速度。

人口年龄结构对社会经济发展的作用还突出地表现在对社会劳动力资源的影响上。这应该从两方面来看。一方面现实人口的年龄结构决定了劳动年龄人口的现状，并影响到未来的劳动年龄人口；另一方面劳动年龄人口其内部也有一个年龄结构的问题。从前一方面考虑，当劳动年龄人口占总人口的比重较大时，意味着现实劳动力资源丰富，有利于发展经济；但当劳动年龄人口过多，超过了生产力所能容纳的程度，又会出现剩余劳动力，产生失业问题。当然，如果某一人口的劳动年龄人口比重较低，0岁～14岁少年儿童人口比重也较低，那么该人口在目前和将来都可能出现劳动力短缺，给经济发展造成困难。

从后一方面考虑，劳动年龄人口内部的年龄结构不合理，如15岁～34岁的年轻劳动力较多，或45岁～ 64岁的高龄劳动力较多，都会对经济发展有一定的影响。因为年轻劳动力多，虽然其在身体素质、接受较高劳动强度及适应力等方面有优势，但技术熟练程度和劳动经验较差；而中、老年劳动力较多，虽在劳动经验和生产技能等方面占优势，但其体力、精力及适应能力等却较差。因此社会经济的发展，要求劳动年龄人口内部也应有合理的年龄结构。

人口年龄结构变动 篇3

2010年四川人口总量较1953年的4434.38万人增加3607.37万人，年平均增加63.29万人，年均增长1.13%；14岁以下少年儿童人口和65岁及以上老年人口占人口总数的比例分别达到16.97%和10.95%，全省已经进入了老龄化社会行列。

人口数量及变动特点

人口数量现状：人口总数位居全国第四位

2010年第六次全国人口普查，四川省共登记常住人口8041.75万人，人口总数仅次于广东、山东和河南，位居全国第四位，约占全国人口总数的6.03%。其中，男性4082.78万人，占全省人口总数的51.19%；女性3958.97万人，占全省人口总数的48.81%。性比例男性较全国的50.77%低0.42个百分点，女性较全国的49.23%高0.42个百分点。性别比103.13，比全国平均水平低1.77。

人口数量变动特点：快速→高速→平稳→低速→负增长

2010年四川人口总量较1953年的4434.38万人（1953、1964、1982、1990年人口普查数据根据2010年的行政区划进行了调整，即不包括现重庆市人口）增加3607.37万人，年平均增加63.29万人，年均增长1.13%。结合六次普查间四川经济社会发展的不同状况，四川人口的发展过程可以划分为以下几个阶段。

第一阶段：人口快速增长（1953～1964年）

新中国成立后的15年间，我国经济社会发展经历了不同寻常的三个时期，四川人口的数量也出现了不同的变化：建国初期，社会安定，经济发展，人民的生活水平及医疗卫生条件不断得到改善。人口的发展也出现了新的特征，死亡率大幅度下降，出生率维持在较高水平，从而出现了人口自然增长率不断上升的人口快速增长状况；1959年至1961年，连续三年自然灾害，经济发展出现了波折，人民生活水平受到影响，致使人口死亡率突增，出生率锐减，自然增长率下降，人口数量减少；三年自然灾害过后，经济发展状况逐渐好转，人口发展不正常状态也迅速得到改变，人口死亡率开始大幅度下降，强烈的补偿性生育使人口出生率迅速回升，人口再次出现高增长。由于上述原因，这一阶段四川人口呈现出“波浪式”发展变化。11年间人口增加527.85万人，平均每年增加47.99万人，年均增长1.03%。

第二阶段：人口高速增长（1964～1982年）

1960年代中期，中国经济发展状况继续向好的方向转变，人口发展受自然条件及经济发展水平的影响状况得到改变，人口死亡率继续下降，人口出生率持续回升。特别是“十年动乱”时期，四川人口发展出现了“无政府状态”，人口增长进入了建国以来前所未有的高峰期。进入1970年代中期，我国政府开始实行并陆续制定了计划生育政策，使人口高出生、高增长的势头得到迅速控制。人口出生率和自然增长率迅速下降，四川人口发展出现了根本性转变。尽管如此，这一阶段四川人口增长仍然较快。1982年比1964年增加人口2303.20万人，平均每年增加127.96万人，年平均增长2.14%。

第三阶段：人口平稳增长（1982～1990年）

1980年代，在计划生育政策更加完善并严格执行的同时，由于“第二次人口生育高峰”中出生的人口陆续进入生育年龄，加之1980年代初婚姻法的修改造成许多青年提前进入婚育行列，使得人口出生率出现回升。8年人口增加569.78万人，平均每年增加71.22万人，年平均增长0.95个百分点，增速较前一时期下降1.19个百分点。

第四阶段：人口低速增长（1990～2000年）

随着计划生育工作的不断加强，人口高出生状况得到控制，并持续稳步下降。2000年四川人口比1990年增加399.62万人，平均每年增加39.96万人，年平均增长0.50%，增速较前一时期下降约1倍。

第五阶段：人口缓慢减少（2000～2010年）

在严格执行计划生育政策和人口年龄结构变化的双重影响下，进入21世纪，四川人口出生率继续稳步下降。同时，随着经济体制改革的深入和市场机制作用的不断加强，人口流动的规模扩大。2010年第六次全国人口普查，四川流出省外人口达1050.55万人，比2000年普查时多356.77万人。因此，人口总量2010年较2000年减少193.08万人，平均每年减少19.31万人，年均减少0.24%。

人口年龄结构及变动特点

人口年龄结构现状：老年型

2010年四川人口平均年龄为37.39岁。其中，男性为37.09岁，女性为37.70岁，女性平均年龄较男性大0.61岁；年龄中位数为37.04岁，说明在四川人口总数中有一半人口在37.04岁以上。

2010年四川人口平均年龄较1953年的25.98岁增加11.41岁，平均每年增加0.20岁。从各时期增速来看，1953年至1964年呈下降趋势，1964年至1982年缓慢增加，1982年至2000年增速较快，2000年至2010年增速进一步加快，10年间平均每年增加0.38岁，增速比平均水平高约1倍。

2010年四川人口年龄中位数较1953年的22.02岁增加15.02岁，平均每年增加0.26岁。各时期年龄中位数的变化趋势同平均年龄一样，先小幅下降，后缓慢增加，之后增幅逐年加快（见表2）。

劳动年龄人口数呈起伏变化

2010年四川16岁及以上劳动年龄人口从“一普”时的3715.49万人增加到“六普”时的6544.47万人，增加2828.98万人，增幅达76.14%，平均每年增加49.63万人，年均增长约1个百分点。占人口总数比例也从1953年的60.90%上升到2010年的81.38%。

分阶段看，劳动年龄人口呈“波浪式”增减变化。1953～1964年间平均每年增长0.69%，1964～1982年、1982～1990年间的增幅分别为2.55%和2.99%，是劳动年龄人口增长最快的时期。之后10年劳动年龄人口又快速下降，平均每年下降2.39个百分点。2000～2010年小幅回升，平均每年增长0.44%（见表3）。

nlc202309032050

从年龄结构看，劳动年龄人口年龄老化现象已逐步显现。1953年16～45岁青壮年劳动力占劳动年龄人口比例69.04%，其中16～29岁青年劳动力占劳动年龄人口比例36.47%，2010青年和青壮年劳动力占比分别下降为24.08%和58.08%，而老年（45岁以上）劳动力所占比例较1953年上升了10.96个百分点。

少儿负担系数下降，老年负担系数上升

普查资料显示，四川少年儿童负担系数除1953～1964年间略有上升外，其余各时期均呈下降趋势。其中，1982～1990年下降幅度最大；老年负担系数则从相反方向变化，除1964年比1953年下降2.59个百分点外，其余各时期都表现为上升趋势，且后期上升的速度快于前期，2010年老年人口负担系数比2000年增长了4.36个百分点，是六次普查间增幅最大的时期；总负担系数呈逐步下降趋势，2010年较1953年下降32.89个百分点，平均每年下降0.58个百分点。负担系数降低，反映四川抚养人口承担的社会负担减轻（见表4）。

少年儿童人口比例下降，老年人口比例上升

普查资料显示，2010年四川14岁以下少年儿童人口比1953年时的2288.23万人减少923.57万人，所占比例较1953年下降20.54个百分点。从各时期看，1982年以前为增加趋势，之后至2010年为减少趋势。1953～1964年、1964～1982年间平均每年分别增长1.31%和1.46%；1982～1990年、1990～2000年、2000～2010年间平均每年分别下降3.94、2.85和3.05个百分点。

2010年四川60岁及以上老年人口比1953年增加883.61万人，平均每年增加15.50万人。从各时期老年人口增减变化来看，1953～1964年、1990～2000年为减少趋势，两个时期平均每年减少1.99%和0.22%。其余为增加趋势，1964～1982年、1982～1990年、2000～2010年平均每年分别增加4.33、3.37和3.41个百分点（见表5）。

小贴士：新中国建立以来的人口普查

新中国建立以来我国分别于1953、1964、1982、1990、2000和2010年成功地进行了六次全国人口普查，普查的“标准时间”和登记原则略有不同。其中，普查的标准时间，第一至第四次为“7月1日零时”，第五、六次为“11月1日零时”；普查的登记原则第一、三、四、五次为“常住地”，第二次为“户籍登记地”，第六次为“现住地”。

人口的发展与经济社会的发展是密不可分的。一方面，人口数量的多少影响着经济、社会的发展，另一方面，经济社会的发展决定着人口的发展。

人口年龄结构是人口结构的重要内容之一，与人类经济活动乃至社会生活的方方面面有着密切的关系。人口年龄结构的变化对经济社会有着较大的影响。

人口年龄结构与居民储蓄实证研究 篇4

传统的宏观经济理论倡导经济增长最重要的动力来自“三驾马车”,即消费、投资、出口,但在2008年美国经济危机后,我国的出口就大幅萎缩,所以政府转向拉动内需、加大国内投资与消费来实现宏观经济稳定增长。尽管扩大内需的政策已经实施,但我国的居民消费率并没有出现明显提高。持续攀升的居民储蓄率和日益低迷的居民消费率从实质上造成了我国有效需求的不足,使我国经济持续平稳的发展状态受到了严重的影响。

据中国人民银行课题组(1999)的测算,1978年以来我国的国民储蓄率比发达国家的高出十个百分点,考虑到在1980年之前居民拥有的金融资产如股票、债券及保险等数据较难得到,所以我国居民的实际储蓄率可能会更高。Modigliani&Cao(2004)发现随着改革开放的推进,我国的储蓄率稳步上升,到1994年居民储蓄率达到34%。

我国居民的储蓄率过高,国内消费不足严重影响经济的平稳发展,为了解决这个问题,国内外学者对我国居民储蓄率居高不下的原因进行了多方位的解释。凯恩斯的绝对收入假说认为居民的可支配收入是决定居民消费水平(或储蓄)的最重要的变量;古典的利率理论认为利率对储蓄有替代效应和收入效应,就全社会而言,利率对储蓄的影响方向是不确定的;预防性储蓄理论认为,在社会保障体系并不完善的情况下,社会经济的快速变动使得居民未来支出和收入都存在巨大的不确定性,所以人们倾向于增加储蓄以抵御可能遭遇的不利境况。

除此之外,随着老龄化社会的到来,学者们越来越关注人口年龄结构这个变量,那么这种人口年龄结构的转变对我国的居民储蓄将会产生怎样的影响呢?生命周期理论在我国是否适用呢?本文将通过实证分析来研究我国人口年龄结构的变化对居民储蓄的影响,为应对人口老龄化问题提供一些意见。

2 文献回顾

早在20世纪60年代,莫迪利安尼(1970)就提出了生命周期理论,认为人口年龄结构能够影响居民储蓄率。他认为消费者会将一生中预期能够得到的总收入进行最优配置,以实现在整个生命周期中效用最大化。他把人的一生分为三个时期,0~14岁,称为少儿人口;15~64岁,称为劳动年龄人口;65岁及以上,称为老年人口。在少年阶段,人们没有收入,进行负储蓄;开始工作后,收入会增加,超过了消费,除了偿还年轻时的债务,还要进行储蓄,以使退休后仍能有足够的财富用于消费;进入老年期,收入可能会大幅度减少,消费超过收入,储蓄将下降。在整个生命周期内,随着年龄的增长,储蓄率会由负值先上升,到中年保持在较高水平,到老年下降,呈现倒“U”型。他在研究中用抚养系数做变量,结果证明了少儿抚养比和老年抚养比都对居民储蓄率起到了负向作用。

在实证分析方面,较早的宏观方面的研究基本都证实了生命周期理论。Kelley,Schmid(1996)加入了影响生命周期理论的经济增长速度和人口增长速度变量,认为在60年代和70年代,少年人口和老年人口的变化对储蓄率基本没有影响;80年代的数据证实了少年人口和老年人口的增加都会使储蓄率减少,符合生命周期理论。王德文、蔡昉等(2004)在模型中加入年份和地区的虚拟变量,也证明了少儿抚养比和老年抚养比都对居民储蓄率起到了负向作用。

但是后期的实证结果出现了分歧,部分学者的研究表明老年人口比重上升与储蓄率呈正相关关系。袁志刚和宋铮(2000)利用迭代模型,证实了人口老龄化是城镇居民高储蓄率的原因。汪伟(2011)认为少儿抚养比下降、老年抚养比上升是引起居民储蓄率上升的最为关键的因素。他们认为传统的生命周期理论是有一定局限性的,因为储蓄率是否发生变化不仅仅取决于人口年龄结构的变化,还取决于预期寿命的长短。随着人类预期寿命的延长,为了保证未来更长的老年生活的质量,理性的人都会而增加储蓄。

微观数据的分析也未形成一致的结论,Carroll(1971)证实少儿抚养比的降低将会促使居民储蓄率上升,因为养儿防老,即孩子是储蓄的替代,家庭孩子数量较多时,家庭的养老就有了保证,就可以减少储蓄。但是Becker(1981)则认为现代社会更重要的是孩子的质量,正是因为孩子的数量减少,家庭会更重视对孩子的教育,增加人力资本投资等。

人口抚养比的变化是一个长期的过程,在长期内抚养系数才会呈现出足够的离散程度,因此比较长的时间跨度内对抚养系数影响的估计才是可靠的。由于微观的数据比较缺乏,所以本文将使用1978—2014年的宏观的时间序列数据进行研究。

3 模型及实证分析

综上所述,本文建立的计量模型如下:

其中,OD表示老年人口的抚养比,YD为少儿人口抚养比,lnGDP代表人均GDP的对数,R为利率。

对储蓄率S的计量,本文在财富增加值核算中增加了企业债券、股票等其他有价证券形式;流通中的货币按照一定的比例作为居民持有,增加个人存货投资项。在计算抚养比时,国际惯例是把15~64岁的人口作为劳动年龄人口。但这不完全符合我国的事实,考虑到资料可得性的我国的劳动年龄人口应该为19~59岁,所以我们将采用两种口径的抚养比数据进行比较分析。

我国的居民收入数据是根据住户调查得到,人均收入的波动较大,数据质量较差,直接作为变量不满足模型的假设,所以文章采用人均GDP的对数作为替代变量。利率R数据来自历年中国金融统计年鉴,根据中国人民银行一年期定期存款利率计算,同一年份中存在的不同利率采用加权平均的方法取得,权重为该利率实行的月份占12个月的比例。

本文使用的是时间序列数据,各变量在时间维度的变异较大,在估计之前,我们要对数据的平稳性进行检验。结果证实居民储蓄率、人均GDP的对数、利率和老年抚养比变量都存在单位根,少儿抚养比为平稳序列。不平稳的序列,对其一阶差分序列进行检验,结果表明一阶差分都稳定。

时间序列变量有不同的阶数,不能直接进行回归估计,为保障检验结果的稳定性,得到变量之间的长期关系,我们要进行协整检验。鉴于变量的阶数并不统一,所以为保证模型的稳定性,本文先使用EG两部法检验四个不平稳变量是否存在协整关系,然后对加入平稳变量的模型进行协整检验。

不平稳变量间的协整方程为:

从回归结果看,在长期,少儿抚养比和老年抚养比对储蓄率有影响:少儿抚养比的下降、老年抚养比的升高都使居民储蓄率升高,且储蓄率的少儿抚养系数弹性和老年抚养系数弹性相对稳定,表现为少儿抚养系数下降1个百分点,储蓄率上升0.80个百分点;老年抚养系数上升1个百分点,储蓄率上升约3.21个百分点。

但该理论并不足以对变量之间的动态联系提供一个严密的说明,为全面直观的分析变量之间的相互影响关系,我们建立脉冲响应函数,它反映了一个标准差的冲击对内生变量各期产生的影响。

受到少儿抚养比的冲击,居民储蓄率从第一期就开始下降,在随后的几期保持微弱负向冲击并缓慢上升,到第七期后变为正向冲击并在后期都保持了微弱的正向冲击。说明少儿抚养比的升高在较长一段时期内都会使居民储蓄率降低,这是由于少儿完全是消费者,在有工作能力之前,家庭要支付营养品、服装等方面的支出,所以总体储蓄率会在一段时间内下降。随着年龄成长,家庭需要为孩子的教育或培训进行储蓄,尤其是在大城市,多数居民更加重视孩子的质量,为了不让孩子输在起跑线上,大部分有条件的家庭会加大对子女的投资,为了支撑这种支出,他们不得不减少自身的消费支出,增加储蓄。

老年抚养比的冲击使储蓄率迅速下降,从第七期开始对储蓄率产生正向冲击,第八期的正向冲击达到最大值,之后波动越来越小。表明人口老龄化在短期内对居民储蓄率有抑制作用,但它的长期效应是正的,即人口老龄化最终会使居民增加储蓄,这与生命周期理论是相悖的。在我国社会保障不完善的情况下,为了养老的目的而进行的储蓄仍然是普遍的,老年人的物质生活、文化娱乐、医疗保健等消费支出需要靠老人和子女来承担,老年人为应对未来预期的不确定性,他们会增加预防性储蓄以应付未来不时之需。对子女来说,家庭中兄弟姐妹数量的减少则加重了养老负担,他们会选择在工作期内增加储蓄而减少消费。由此可见,预防性储蓄动机的存在促使国居民增加储蓄,进而在一定程度上抵消了由于老年人口比重上升而引起的总储蓄率的下降。

传统的人口抚养比与我国的实际情况有一定的差异,我国的劳动法规定禁止招用不满16周岁的未成年人,法律规定的企业职工退休年龄为男性60周岁,女干部55周岁,女工人50周岁。所以考虑到资料可得性的劳动年龄人口应该为19~59岁。但修正前后脉冲响应函数在少儿抚养比和老年抚养比的变动方向均与前文保持了一致,不同的只是反映程度而已。

4 结论与启示

根据上述分析,我们认为促进经济增长首先就要提高居民消费率,即要提高老年人的边际消费倾向;其次要加快教育改革,完善社会保障制度,以减少家庭的预防性储蓄。

首先,促进老年人消费就要积极发展老年产业,开拓银发经济。老年人储蓄率偏高,的原因之一就是针对老年市场的消费品数量和种类不多,致使我国老年市场发展潜力没有得到充分释放。老龄学专家指出老年人最重要的三种需求是:物质需求、医疗需求和精神需求,所以国家应该加大对相关产业的支持力度,促进老年人的消费。

其次,大力增加教育投入。少儿抚养比的降低使得居民储蓄增加,这主要是由于少儿人口的教育支出具有刚性,在教育制度不完善的条件下,居民家庭不得不承担绝大部分教育费用,由教育引起的预防性储蓄挤占了部分消费。虽然国家财政对教育的投入在增加,可是我国学生数量是巨大的,他们能得到的补贴无疑是杯水车薪,对农村孩子尤其如此,所以国家应该继续增加教育投入,减免家庭教育支出负担。

参考文献

[1]中国人民银行研究局课题组.中国国民储蓄和居民储蓄的影响因素[J].经济研究,1999,(5):5-12.

[2]Modigliani,F.,Shi,C.L.The Chinese saving puzzle and the lifecycle hypothesis[J].Journal of Economic Literature,2004,(3):145-170.

[3]Modigliani,F.The life cycle hypothesis of saving and inter-country-Differences in the saving ratio,in induction,growth and trade[J].Essays in Honor of Fir Roy Harrod.W.A.Elites,M.F.Scott,J.N.Wolfe,eds.Oxford,1970.

[4]Kelley,A.C.,&Schmidt,R.M.Saving dependency and development[J].Journal of Population Economics,1996,9(4):365-386.

[5]王德文,蔡昉,张学辉.人口转变的储蓄效应和增长效应——论中国增长可持续性的人口因素[J].人口研究,2004,(9):2-11.

[6]袁志刚,宋铮.人口年龄结构、养老保险制度与最优储蓄率[J].经济研究,2000,(11):24-32.

[7]汪伟,钱文然.人口老龄化的储蓄效应[J].经济学动态,2011,(3):114-120.

[8]Carroll,C.D.and Summers,L.H.Consumption growthparallels income growth:Some new evidence[M].National Saving and Economic Performance,eds.B.D.Bernheim and J.B.Shoven,Chicago:Chicago UniversityPress,1991.

人口年龄结构变动 篇5

关键词：协整检验；误差修正模型；人口年龄结构

一、我国人口现状

中国是世界上人口最多的国家。根据国家统计局最新数据显示，至2012年为止，全国总人口数为135404万人，2012年全年出生1635万人，死亡966万人，人口出生率、死亡率、自然增长率分别为12.10‰、7.15‰和4.95‰。

我国是世界上人口老龄化速度最快的国家之一。2011年，育龄妇女人数更是达到3.8亿的峰值，之后逐渐趋于减少。育龄妇女结构的变化，加上急剧的人口老龄化，使人口自然增长率不断地下降。2000年，60岁及以上老年人口的比例为10.33%，2010年为13.26%，到了2013年老年人口总量突破2亿人。中国人口的发展同中国社会的发展一样经过了漫长而曲折的道路。在党和政府的坚持领导下，经过长期不懈的努力，人口发展已经结束了高增长的历史，步入健康发展的轨道。

二、中国人口年龄结构变化

新中国成立后，由于不同时期的生育政策，影响着出生率和死亡率的变化，造成我国人口年龄结构的变化经历了几个不同的发展阶段。从1949年60年代，我国人口年龄结构变动基本上是年轻化，“光荣妈妈”的头衔吸引着大批育龄妇女生育，少年儿童人口占总人口的比重呈严重上升趋势。从60年代中期开始，我国人口的年龄结构逐渐由年轻型向成年型转变，70年代初以来，由于计划生育工作的开展，进一步促进了年龄结构的转变。到1990年，我国人口年龄结构已完全成为成年型。随着出生率的下降，社会经济发展，人均寿命的延长，我国人口老龄化不断发展，人口年龄结构已逐步向老年型转变。

三、人口年龄结构变动对养老保障需求影响分析

（一）数据说明。本文所用数据来自中华人民共和国国家统计局官网，收集到的年度数据包括（时间从1990-2012）。在这一部分，我们以计量经济学的协整理论（Cointegration Theory）为基础，分别建立误差修正模型（ECM）和向量自回归（VAR）模型，来考察中国人口不同年龄对养老保障需求的影响。

（二）单位根过程和协整检验。单位根检验是针对宏观经济数据序列、货币金融数据序列中是否具有某种统计特性而提出的一种平稳性检验的特殊方法，单位根检验的方法有很多种，包括ADF检验、PP检验、NP检验等。单位根检验时间序列的单位跟研究是时间序列分析的一个热点问题。通常的经济时间序列是非平稳的，为了避免对非平稳时间序列操作产生的伪回归问题，在进行回归分析前首先对变量序列进行平稳性检验。

经过一阶差分，t统计量等于-4.438731，临界值均大于t统计量，不存在单位根，是平稳序列。同同一方法检验lnx2、lnx3、lny序列都是一阶单整。可以做协整检验。协整分析是判断不平稳序列间是否存在一致稳定的关系。在多变量方程组中，对于一组变量间协整关系的检验，Johansen-Juselius的方法优于Engle-Granger的两步法。因此我们采用前一种方法来确定模型中协整向量的个数。Schwarz信息标准法常常被用来确定VAR中恰当的滞后长度。由信息标准法确定最佳的滞后数为1。Johansen检验表明在1990-2012的样本区间内，各个变量之间存在着一致协整的向量或长期的均衡关系。

这就是变量间存在的长期均衡关系。由于各变量都是对数形式，这些估计系数反映了长期的弹性，从中可以看出，老年人口的急剧增加对于养老需求增长有最大的影响。

为了进一步考察变量间的短期关系，我们在协整关系的基础上建立一个动态的误差修正模型（ECM）。协整向量的系数C=（1.00000， -3.459332， -3.223279， 0.518393， -13.09349）。式中的值根据lny，lnx1，lnx2和lnx3做了标准化。因此方程可以表示为：Et=lny（-1）+3.459332lnx1（-1）-3.223279lnx2（-1）+0.518393lnx3（-1）-13.09349

根据Hendry（1995）的从“一般到特殊”建模方法，首先取这些解释变量的差分及其滞后项和此阶段的纠错模型，然后逐渐排除一些不太重要的变量。经过对一般误差纠正模型（ECM）的检验，发现下列的误差纠正模型与数据最吻合。

（三）VAR模型的构建及检验。VAR模型，即向量自回归（vector auto-regression）模型，是基于数据的统计性质建立模型，VAR 模型把系统中每一个内生变量作为系统中所有内生变量的滞后值的函数来构造模型。根据所研究的案例与数据，得出自回归模型为：

LNY = - 0.0679542276289*LNY（-1） + 0.110925277703*LNY（-2） - 1.08753389386*LNX1（-1） - 0.0080149941265*LNX1（-2） - 2.16532002362*LNX2（-1） + 0.207355873814*LNX2（-2） + 1.27560419049*LNX3（-1） + 0.883453707318*LNX3（-2） + 23.1353360428

这期城镇居民参加养老保险与上一期参加养老保险的人数成负相关关系。15-64岁人口由于生活水平提高，养老意识增强，所以对参加养老保险人数有影响，人口老龄化对其影响也较大，所以两者相关系数较大。

利用已给数据对构建的VAR模型进行估计，结果显示：AIC和SC两信息准则的计算结果都比较小，说明模型整体的解释力度较大；对模型进行AR根稳定性检验，检验结果显示VAR模型的单位根都在单位圆内，即模型是稳定的。

综上，VAR模型通得过稳定性检验，可以进一步进行脉冲响应分析。绘制出养老保障和老龄化规模的脉冲响应函数图如下所示：

为了分析老龄化规模对养老保障的贡献大小，用Eviews做出方差分解的结果。城镇参加养老保险人数对65岁及以上人口、15-64岁人口的脉冲响应在2年后达到最大，并趋于稳定。城镇参加养老保险人数预测对0-14岁人口的脉冲响应在减小，且在第二年达到最小并趋于稳定。方差中65岁及以上人口、15-64岁人口、0-14岁人口的贡献在逐年增长。其最大贡献率依次为70%、10%、4%左右。从脉冲响应和方差分解的实证分析中可以得出结论，65岁以上的老人对参加城镇养老保险的影响最大。

四、结语

新中国成立以后，随着国民经济的发展、医疗卫生条件的改善、计划生育政策的实施以及生育观念的转变，导致我国人口增长类型由、高出生、高死亡、低增长的低级模式转变为低出生、低死亡、低增长的高级模式，也由此引致我国人口年龄结构迅速老化。导致了参加养老保险的老年人持续增长，而青年一代为了养老更有保障，也加入参保大军。

参考文献：

[1] 康彩霞，王宏.人口老龄化对医疗保险制度的影响[J].合作经济与科技，2010，（19）：106-107.

[2] 张桂霞.加拿大老年人口状况及发展态势[J].热带地理，2011，（5）：526-530.

人口年龄结构变动 篇6

第六次全国人口普查的数据显示, 我国0~14 岁的人口总数占总人口比重的16.60%, 比2000 年人口普查数据下降6.29个百分点, 以此数据推算这一期间我国妇女的总和生育率在1.4~1.6 之间。 而根据2007 年国家统计局预计, 我国人口总和生育率在1990 年代之后, 将一直稳定在1.8 左右, 可见目前的生育率低于官方预计。 在人口学规律中, 要维持人口总数的世代更替, 总和生育率要保持在2.1 的水平。 现阶段的生育率显示我国正处于低生育率的水平当中, 第六次人口普查结果的总人口数对比第五次增长了7390 万人, 年平均增长率只有0.57%, 属于世界较低水准, 验证了低生育率的人口现象。

2013 年11 月, 我国放宽了独生子女政策, 实行单独二胎:有一方是独生子女的夫妇可获准追生二胎, 但数据显示, 2014 年我国的出生人口为1687 万人, 仅比2013 年增加47 万人, 人口出生率仅增长0.29‰, 可见“单独二孩”政策并未有效促进人口增长。 究其原因, 可能在于, 一是现代社会, 养育孩子的成本大大提高, 孩子的教育、医疗等费用压力大;二是现代女性对于职业生涯的看重, 使其生育观念发生转变, 对于二孩的生育愿望减弱。 而全面放开二孩政策下, 从当前实际情况看, 存在部分夫妇放弃生二孩, 更有部分夫妇不要小孩或无法生育, 所以, 全面二孩政策下的实际生育结果应该低于两个孩子, 现实生育率仍将低于更替生育率水平, 我国仍将在很长一段时期内保持低生育率这一人口环境。

2 低生育率下的人口结构变动趋势

低生育率对我国人口结构的影响主要表现为适龄劳动人口减少与人口老龄化问题。 根据统计数据, 我国20~39 岁的人口总量是44359 万人, 0~19 岁的人口总量是32121 万人, 19 岁以下的人口数量形成断崖式下跌, 这必然会在未来造成适龄劳动人口的大大减少。 尽管当前劳动年龄人口规模还相当庞大, 2010 年15~59 岁人口为4.9 亿, 但这部分人口即将在未来的30多年里陆续步入老年期, 退出劳动人群。 在2015~2030 年期间, 陆续补入的年轻劳动力人口就是2000~2014 年出生人口, 其规模已经确定且越来越少。 2030 年时, 劳动人口将不足8.5 亿。 考虑到教育的延长, 实际劳动规模可能还要小得多。 同时, 我国的人口老龄化现状将加剧。 我国在2011 年处于60 岁以上的人口为18499 万人, 占到总人口比重的13.7%;2012 年超过60 岁以上的人口为19390 万人, 占总人口比重为14.3%;老年人口逐年增加。 我国老龄人口将在2015 年达到2.21 亿, 约占总人口的16%;2020 年达到2.43 亿, 约占总人口的18%;到2040 年老年人口占总人口比重将超过28%;未来30 年, 我国开始全面进入老龄化社会。 值得注意的是, 人口老龄化的进程不但显示了老年人口比例的增加和社会抚养比的上升, 其中还包括了适龄劳动人口和育龄妇女内部人口结构的老化, 这一人群人口比例的下降, 会导致总人口规模的缩减。

3 人口结构变动下的住房需求变化

1962~1980 年是我国人口增长的高峰期, 从1998 年的住房制度改革至今的10 多年间, 正是该时期出生人口生命周期中的高收入时期, 此阶段正是他们的集中购房时间, 从而推动了这一时期房地产业的发展。 也正是这一时期, 购房的高潮推动了人均住房面积的提高, 居民的居住条件得到了较大程度的改善。 在现阶段的房地产市场, 购房需求发生转变。 对住房的投资需求逐步减少, 居民的自身居住需求成为购房的主要支撑。 而在自住需求中, 不同年龄阶段的人群, 对购房的需求不同。 在当前房地产业中, 25~35 岁的人群是购房者的主流, 超过购房总人数的一半。 从购房的类型分析, 他们购买的多是首套自住类住房, 此类刚需型住房符合其年龄结构的生活现状。 这类人群大部分在这一时期组建家庭, 而住房需求是以家庭而不是个人为单位的, 这恰恰符合了这一人群的购房现状。 而在35~50 岁的购房者的购房目的多以改善型购房需求为主。 此类购房者多数已拥有一套以上住房, 在进入事业高峰期收入得到提升, 以及家庭人口的增长, 改善性住房需求增加, 选择购买更大的住房。可以看到, 现在的房地产市场以刚需住房需求为主, 其中适龄劳动人口的购买力占其中的绝大部分。 而在低生育率的人口环境下, 可以预见的是适龄劳动人口下降的事实。 通过对比日本的例子, 可以看到日本的人口出生高峰期是在1947~1949 年, 在高峰期出生的人口进入婚育阶段, 形成对住房的刚性需求, 迎来了日本房地产的高速发展时期, 也推动了日本经济的繁荣。 随着这波婴儿潮的结束和之后低生育率下的人口增长缓慢, 日本房地产业的人口的住房刚需减弱, 导致日本的房地产泡沫破裂, 使其经济也处于长期滞涨阶段。 中国目前的房地产市场与日本有相似之处, 但我国现有的国情, 包括在政策制定、产业发展和宏观经济方面与日本有所不同, 未来的房地产发展并不会遵循日本式的房产泡沫。

在房地产市场, 抚养比较低的人口结构, 相应的人口生产性较高, 抚养压力小。 低的抚养比意味着较充足的劳动力人口, 以此带来国民经济的高储蓄、高投资率和低利率, 与之相应的消费和投资偏好变化, 其中包括人口年龄结构的变化引发的居民购房的刚需变化。 低生育率人口环境下, 我国每年新增人口数低于每年新增的老龄人口数, 这意味着, 我国的少儿抚养比下降而老年抚养比上升。 经济合作与发展组织 (OECD) 的数据显示, 少儿抚养比与老年抚养比的上升会使房价下降。 但由于生育率的降低, 我国少儿抚养比的下降大于老年抚养比的增加, 因此近年来我国的总抚养比是不断下降的。

但同时, 我国的老龄化形势依然严峻。 国家统计局数据显示:截至2014 年底, 我国60 岁及以上老年人口达到21242 万人, 占总人口的15.5%, 65 岁及以上人口为13755 万人, 占总人口的10.1%。无论以65 岁为划分点的老年人口衡量指标 (10.1%>7%) , 还是以60 岁为划分点的老年人口衡量指标 (15.5>10%) , 我国都已进入老龄化社会, 且65 岁及以上人口占总人口比超过了10%, 已经是严重老龄化程度。 通常认为, 我国的老龄化趋势会抑制住房需求, 但有研究显示老年人口抚养比例与房价之间呈正向相关, 这一结论认为这是年轻人储蓄不足, 老年人提供帮助的结果。 此外, 对于老年人的住房需求下降, 通过组群效应的解释可以预见在未来阶段这一年龄层次的住房需求会上升。

在现阶段生活条件逐步改善, 老年人的储蓄较以往有明显提高, 医疗保险和养老保险的逐步完善与普及也使得老年人的生活质量更加有保障, 且存在一定数量的老年人口在退休年龄后依然保持相应的工作量, 数据显示目前退休人员继续在岗从业的比例超过20%, 加上退休金的不断增加, 在未来老年人口的预期收入会持续上涨。 2014 年我国的人均预期寿命为74.9岁, 这意味着老年人在退休后可以领取较长时间的退休工资, 与我国现行的退休年龄相比, 这一阶段有将近15 年和将近20年。 在此基础上, 老年人会转变相应消费观念, 更加注重自身的晚年生活。 对于养老而言, 他们会更多的考虑环境因素, 包括居住地的治安条件、气候环境、空气质量等方面。 因此在财富和需求增加的情况下, 老年人会更多地改善住房条件, 选择宜居的环境进行养老。 在老年人购房潜力增加的前提下, 可以推动养老住房市场的发展, 为房地产业的发展提供一个新的带动点。

过去10 多年间, 我国少儿抚养比的下降超过了老年抚养比的增长, 因此在总抚养比下降的情况下, 适龄劳动人口对住房的刚性需求带动了房地产市场的上涨。 在未来的10~20 年间, 由于低生育率的影响, 虽然少儿抚养比仍将维持在低水平范围, 但由此带来的适龄劳动人口的锐减却会对房地产市场带来巨大影响。 原因在于:现阶段0~19 岁年龄范围的人口比20~39 岁年龄范围的人口少了1 亿多人口, 如此巨大的缺口, 在未来20 年内进入婚育年龄而对购房有刚性需求的人口将大大减少。 同时, 随着房地产业的发展, 我国人均住房面积得到了较大程度的提升, 许多现阶段购买首套住房的人群会直接选择购买高质量、大面积的住房, 这使得其未来对改善性住房的需求减少。 虽然相对应的未来进入老年人口的群体部分的消费观念会发生转变, 促进购房需求, 但房地产业的总体真实需求, 在低生育率的环境下仍会呈现下降趋势。

与房地产业总体真实需求减少相对应的是人们的购房心理预期减少。 在房地产业快速增长时期, 房价的上升预期不断兑现, 推动了投资投机需求的膨胀, 这在一定程度上推动了房价的上涨。 而现阶段, 总体房价增长势头减弱, 房地产市场发展趋于平缓, 面对未来总体真实需求的下降, 居民对房价的信心不足, 对其持续上涨的预期也会减少, 房地产市场的投资、销量、价格都将面临考验。

4 购房需求减缓下的房地产市场调控政策

在真实需求减缓, 房地产市场面临回落的状况下, 房地产市场调控面临的方向与力度的把握都将更加重要。 相比其他因素, 城市化的进程对未来房地产市场的影响将更加长远。 应发挥城市化对房地产业的积极影响, 巩固和推动城市化的进程。

由于我国目前的城乡二元化结构特点, 城市化的发展仍将会保持较为平稳的增长速度。 2014 年, 我国城镇人口占总人口比重达到54.77%, 以中等发达国家85%的城市化率为标准, 我国的城镇人口增长依然存在较大的发展潜力。 为农村剩余劳动人口向城市转移创造良好的条件, 提供更多的就业岗位, 可以促进城市人口的增长。 这将在一定程度上弥补低生育率带来的住房需求减少, 使核心城市群人口保持平稳, 不至于出现日本式的房产泡沫破裂。

另一方面, 提高购房者的收入, 增加其购房能力, 有利于将潜在购房需求转变为现实购买行为。 人口的数量是住房需求的直接决定因素, 而人口的素质则是直接决定住房价值的因素。完善房地产市场的信贷政策, 加强对金融服务机构的监管与风险的防范, 规范信贷政策的实行, 充分发挥金融市场信贷媒介, 完善住房公积金制度, 提高购房者的支付能力, 同时优化住宅的供应层次, 形成房地产市场的梯次消费, 这样才能保证更多人口的购房需求。

总体而言, 房地产市场因人口增长的放缓必将减弱对经济的拉动, 投资需求的消退与适龄人口的减少对房地产业的冲击将大于养老住房市场等方面的补充。 为推动人口结构变动下的房地产业稳定发展, 需要更好地利用城市化进程, 提高城镇人口增长对房地产市场的促进作用, 同时, 进一步完善住房信贷政策, 提高购房者的购买力, 以拉动更多的购房需求, 促进经济的平稳过渡和区域经济的稳定发展。

参考文献

[1]国家统计局.2010年第六次全国人口普查主要数据公报 (第一号) [J].中国计划生育学杂志, 2011, 19 (8) :511-512.

[2]民政部, 2011年国民经济和社会发展统计公报[J].中国统计, 2012 (3) :4-10.

[3]民政部, 2012年国民经济和社会发展统计公报[J].中国统计, 2013 (3) :6-13.

[4]郭志刚, 清醒认识中国低生育率风险[J].国际经济评论, 2015 (2) :100-119.

[5]徐建炜, 徐奇渊, 何帆.房价上涨背后的人口结构因素:国际经验与中国证据[J].世界经济2012 (1) :24-42.

人口年龄结构变动 篇7

关键词：人口年龄结构,中美贸易失衡,多元线性回归模型

一、引言

全球人口随人口转变过程的发展不断发生着变化,人口年龄结构也随之发生变化。人口老龄化已经成为一种世界性趋势,中国也不例外。中国自从1980年实施了计划生育基本国策以来,人口年龄结构发生巨大改变。伴随着人口年龄结构的变化,中国经济面临着内外部失衡,即国民储蓄和国内投资的内部失衡和持续双顺差及巨额的外汇储备的外部失衡。2013年3月,温家宝在第十二届全国人民代表大会第一次会议报告中指出坚持计划生育基本国策,适应我国人口总量和结构变动趋势,统筹解决好人口数量、素质、结构和分布问题,促进人口长期均衡发展。2013年11月,十八届三中全会《中共中央关于全面深化改革若干重大问题的决定》中指出,要尽快研究制定渐进式延迟退休年龄政策和“单独二胎”政策,到2015年全面放开二胎政策,十八届五中全会决定全面实施一对夫妇可生育两个孩子政策。这意味着长达30多年的独生子女政策正式结束。可见,政府对人口年龄结构对经济影响的重视。尽管中国仍处于“人口红利期”,但中国人口老龄化速度不断加快,中国自2000年进入老龄化国家,根据2010年第六次人口普查数据,2010年中国人口老龄化水平达到8.9%,在“未富先老”特殊国情下的中国人口老龄化一方面推动中国人口年龄结构逐渐远离了最佳黄金点,不断承接逐步加重的人口负债压力和挑战;有学者称中国人口红利将于2015年前后消失(蔡昉,2004;王德文,2007)。另一方面促使泱泱人口大国以高度的智慧和技巧开发利用偏离最佳黄金点之后的人口红利,应对和化解经济社会可持续发展所面临的世纪挑战。

21世纪以来,全球经济失衡日益凸显,美国、英国等发达国家经常账户持续恶化,但新兴市场经济体的外贸顺差却急剧扩张。其中,作为新兴市场经济体代表的中国,根据中国商务部统计,自1994年以来,连续保持经常项目和资本金融项目双顺差长达19年。尤其是近几年贸易差额不断扩大,美国是中国第二大贸易伙伴、第一大出口市场和第五大进口来源地。中国是美国第二大贸易伙伴、第三大出口市场和第一大进口来源地。同时,美国与中国长期保持着贸易逆差,中美持续性的贸易失衡影响了两国正常的贸易往来,不利于两国经济的稳定和发展;而美国加大对中国产品的反倾销调查力度,进一步激化中美贸易失衡问题。随着人口寿命延长,中美两国人口老龄化问题也将不断加剧,那么,人口年龄结构变化是否对贸易收支有影响?随着人口年龄结构的不断变化,中美贸易差额是否会继续加大?本文旨在从人口年龄结构角度分析中美外贸失衡的深层次原因。由于中国的人口年龄结构正处于转变期,对这一领域的研究具有重要的实践价值和政策启示作用。

二、中美人口年龄结构转变与中美贸易失衡分析

(一)中美人口年龄结构概况

中国是世界上人口最多的国家,2013年人口达到13.612亿,其中0~14岁人口占总人口数的19%,15~64岁人口占总人口数的67%,65岁以上人口占总人口数的14%。随着社会经济、人民生活水平和国家人口政策的实施,伴随着人口出生率、死亡率的变化,中国人口的年龄结构也发生了巨大转变。中国迄今为止进行了六次人口普查,前两次人口普查是在实施计划生育政策前,后四次是在实施计划生育政策之后,六次人口普查对比的数据可以明显看出,中国少儿抚养比不断下降,而老年抚养比则在不断上升。可见计划生育政策对中国人口年龄结构的显著影响。随着计划生育政策的实施,中国人口老龄化问题逐渐突出。自中国实施计划生育的人口政策以来,少儿抚养比从1980年的59.83%下降到2013年的24.36%,而老年人口抚养比从1980年的8.69%上升到21.58%。美国2013年人口达到3.174亿,其中0~14岁人口占总人口数24.36%,15~64岁人口占总人口数54.06%,65岁以上人口占总人口数的21.58%。美国老龄化进程随着预期寿命延长而不断加快,相对于中国而言,美国人口年龄结构变化比较平缓,但二战后的“婴儿潮”时期生人将逐步迈入65岁的老年时期,可见,美国未来的人口老龄化问题将会日益突出。

(二)中美贸易失衡现状人口年龄结构变化对贸易收支的影响

中国实施改革开放政策以后,中国经济体进入快速发展时期,对外贸易额也迅速增长。自1984年(美方统计)以来,中美贸易活动中,中方一直处于顺差地位,且贸易差额呈现出不断扩大趋势,从1984年的2.9亿美元扩大到2013年3184.2亿美元,增长了1097倍。中国自1980年开始,其人口抚养比已经与美国人口抚养比有较大差距,尤其从20世纪90年代开始,中国相对于美国有更低的人口抚养比,故而,随着中国人口抚养比下降,中国贸易顺差也不断加大,而美国的贸易逆差也在不断加大,因此,中国和美国人口年龄结构的变化与中美贸易失衡存在一定相关关系。

中国人口年龄结构主要从两方面影响贸易差额。一方面是劳动年龄人口增加,拥有低劳动成本的优势,充分利用国际劳动密集型产业加工地转移的时机,导致中国加工贸易迅速发展,出口激增,成为中国贸易顺差的主要来源,中国对美国出口的主要商品中,自动数据处理设备、电话机和汽车零件等机电产品同比增速较上年同期有所下降,而劳动密集型产品有所增长,整体来看我国对美出口的商品结构变动不大。因此,工业制成品特别是劳动密集型产品的大量出口是顺差的主要来源。另一方面是人口抚养负担降低,国内储蓄不断增加并且大于投资,导致贸易顺差。中国从人口转变过程中产生的人口红利促进经济增长的同时,推动中国贸易顺差的不断扩大。

三、人口年龄结构对中美贸易失衡的实证分析

通过上文对人口年龄结构与中美贸易失衡现象的分析,本文通过构建多远线性回归模型,具体分析人口年龄结构如何影响中美贸易失衡。本文选取1984—2013年的时间跨度,在该时期内,中美两国人口年龄结构有较大变动,同时其贸易差额变化也很显著,为本文更直观地反映人口年龄结构变动对中美贸易差额的影响打下良好基础。

(一)变量说明

被解释变量为中美贸易差额(BT):选取了中国对美国贸易逆差(美方统计数据)。解释变量包括中国人口年龄结构(DRC)及美国人口年龄结构(DRA):本文通过总抚养比指标来衡量人口年龄结构变化。工业增加值占GDP比重(IN-DUSTRY):根据比较优势力量及H-O定理,中国具有相对较低成本的丰富的劳动力资源,其在国际分工中处于价值链的低端,而科学技术发达的美国则处于价值链的顶端,因此用该指标来衡量其在贸易失衡中的作用。实际有效汇率(E):由于汇率变动会影响贸易收支,因而本文选取以2005年为基期的实际有效汇率。工业增加值占GDP比重(INDUSTRY):由于工业增加值可以衡量一国工业化水平和产业结构,根据H-O理论和比较优势理论,中美两国分别处于价值链的高端和低端,因此用工业增加值占GDP比重来衡量其在贸易失衡中的作用。GDP增长率(GDP):随着经济不断增长,对贸易收支也产生一定影响,本文运用中国GDP增长率来衡量其在贸易失衡中的作用。

(二)模型方法及实证分析

根据上文解释说明,本文多元线性回归模型设定如下:

In BT=β0+β1In DRC+β2In DRA+β3In E+β4In INDUSTRY+β5In GDP

用普通最小二乘法估计,得到结果如表1所示。

对模型进行最小二乘法估计,从线性方程具体分析人口年龄结构因素对中美贸易顺差的影响情况。结果如表1所示。观察人口年龄结构与中美外贸失衡和其他变量的OLS分析结果说明模型拟合效果良好,关于中美贸易失衡的线性方程中的变量指标已经能够解释影响中国对美国贸易顺差形成的绝大部分原因。其中中国人口抚养比、工业增加值占GDP比重、人民币对美元的汇率因素在1%的置信水平下显著,而美国人口抚养比在10%的置信水平下显著,说明以上这些变量对中美贸易顺差存在显著性影响。具体分析,中国人口年龄结构对中美贸易顺差的影响系数为-5.812036,即中国人口抚养比越低,国内储蓄越高,导致国内需求不足,进而抑制进口,因此越容易形成中国对美国的贸易顺差,这与生命周期理论的推测是一致的。美国的人口年龄结构对形成中国对美国的贸易顺差的影响系数为-13.0003,即随着美国劳动力人口所承担的抚育人口比例升高,其储蓄将会下降,国内需求增加,进而推动进口增长,越容易形成美国对中国的贸易逆差,即中国的贸易顺差会增加,这与上文的理论不一致,也与大多数文献的结论不同。关于美国年龄结构与中美贸易失衡的估计结果依赖于本文选择的计量模型和数据期间,但考虑到中美两国贸易特点及年龄变化特点,这两个变量之间的关系呈现负相关还是有可能的。首先,中国正在处于人口年龄结构重大转变时期,老龄化趋势日渐明显,而美国人口年龄结构变化趋势较为平缓,同时,中国比美国的老龄化进程更快一些;其次,美国人口老龄化总体水平依然比中国高,相比美国这个老龄化社会,中国仍属于年轻型社会,同时中国正处于人口红利时期,因此,中美贸易收支受两国人口年龄结构变化的影响程度和显著性是不同的。人民币对美元的汇率在模型中的影响系数是-3.558305,随着人民币对美元的升值,将会致使中国对美国的贸易顺差缩小,这也是一直美国试图通过对人民币升值施加压力,来扭转美国巨大的贸易逆差局面。工业增加值占GDP比重在模型中的影响系数是14.56499,说明工业增加值占GDP比重对中美贸易差额有正向促进作用。GDP增长率在模型中的影响系数是-1.447066,说明GDP增长率对中美贸易差额有反向促进作用。

四、结论

随着贸易额的大幅增长,中美贸易不平衡日益加剧。截至2013年,根据中国官方统计,中美贸易顺差达到2290亿元(美方相关统计为3184.2亿元),中美贸易失衡已经成为一个影响两国关系发展的关键性问题。而中国能保持这么久的出口优势,很重要的一个原因是得益于中国充沛的劳动力以及低廉的劳动力价格,一方面充足的劳动力供给导致了劳动力价格的竞争优势,有助于吸引外资的到来;另一方面,根据本文生命周期假说,我国劳动力充沛即意味着他们所负担的抚育压力较小,有能力增加储蓄,从而形成储蓄缺口,推动外贸顺差的形成。但随着我国人口结构的变动,中国现存的这种“人口红利优势”还能支撑中国经济发展走到多远,中国应该如何利用自身优势发展对外贸易?如何在中国人口年龄结构发展转变后的将来,推动我国经济的进一步深化发展和国际贸易平衡,将是我们今后需要重点思索的问题。

参考文献

[1]蔡昉.人口转变、人口红利与经济增长可持续性---兼论充分就业如何促进经济增长[J].人口研究,2004(2):3-5.

[2]楚建英.中美贸易失衡的成因及对策研究[C].北京:首都经济贸易大学,2006:7-19.

[3]高铁梅.计量经济分析方法与建模---Eviews应用及实例[M].北京:清华大学出版社,2006:249-268.

[5]李江波.2012年老龄宏观经济学研究进展[J].老龄科学研究,2013,1(3):15-19.

[6]李魁.人口年龄结构变动与经济增长[D].武汉:武汉大学博士学位论文,2010:90-103.

[7]李晴.人口老龄化对贸易收支的影响[D].厦门:厦门大学博士学位论文,2009(4):49-50.

[8]刘建江,刘青,杨细珍.多元视角下中美贸易失衡成因的实证研究[J].长沙理工大学学报,2010(1):28-34.

[9]曼昆.宏观经济学[M].北京:中国人民大学出版社,2000.

[10]秦宛顺,唐爱国.“双缺口”模型与利用外资[J].经济科学,1997(6):32-37.

人口年龄结构变动 篇8

储蓄率是宏观经济重要问题, 将其调至最优是宏观调控的重要目标。在可比性较强的发达国家中, 美国常年保持高消费低储蓄的特征。1930年大萧条美国个人储蓄率曾降到零以下, 1933年降至-1.5%, 1984年开始新一轮个人储蓄率下降, 1999年已降至2%左右。

依据上图可得结论:

(1) 40年跨度中存在三个上升波动段, 分别为1979-1982、1983-1984、2007-2009, 其余均为下降波动段。

(2) 从1985年开始, 美国储蓄率下降至8.53%并持续走低, 至今仍在8%以下。

在解释储蓄率问题上, 学者多考虑宏观经济政策、社会保障制度等因素。其中有种观点考虑人口结构, 王学武 (2006) 指出美国战后生育高峰20—35岁人数增加, 导致个人储蓄率降低, 认为人口结构影响储蓄率。

根据人口转变理论, 人口再生产类型由“高出生、高死亡、低自然增长率”金字塔模式, 经过“高出生、低死亡、高自然增长率”模式, 最终转为“低出生、低死亡、低自然增长率”倒金字塔模式, 形成年龄结构变化三阶段, 分别有高少儿抚养率、高劳动年龄人口比重和高老年抚养率特征。

图1中总抚养比用0-14岁与65岁以上人口之和除以15-64岁人口, 少儿抚养比用1-14岁人口除以15-64岁人口, 老年抚养比用65岁以上人口除以15-64岁人口。美国总抚养比 (除1999年) 和少儿抚养比都呈现下降趋势, 老年抚养比 (除1999年) 呈现一定上升趋势。

以下论证美国家庭净储蓄率变动与人口年龄结构变动的相关性。

2 文献综述

2.1 理论分析

最早储蓄率理论是凯恩斯传统消费函数论, 认为总消费和总储蓄取决于总收入, 总消费和总收入存在固定函数关系, 随着收入的提高, 总收入用于储蓄的部分会增加, 故国家越富裕储蓄率越高。“哈罗德-多马”模型论述了储蓄对经济增长的重要性, 认为经济增长率随储蓄率增加而提高。索罗认为在技术增长率不变的条件下, 储蓄率增加能促进经济增长, 认为一国储蓄率水平应维持在35%左右。

莫迪利安尼的“生命周期假说”认为人口年龄结构是决定消费和储蓄的重要因素。他将人生分成三个时期:年轻时家庭收入低, 由于预期收入增加且要抚养小孩, 多消费少储蓄, 消费可能大于收入;中年时家庭收入增加, 消费在收入中所占比例会降低且为养老增加储蓄;老年时, 家庭收入下降, 之前的储蓄用于消费。再引入人口年龄结构建立生命周期储蓄函数:s=f (M, W, R, X) , M为尚未工作人口, W为工作人口, R为退休人口, X为其他消费率变量, 反映在非稳态人口前提下储蓄率s是M/W (少年抚养比) 和R/W (老年抚养比) 的线性减函数。当少年和老年人口相对工作人口增加时, 总储蓄率减少总消费倾向提高;反之则总储蓄率上升总消费倾向降低。与卢卡斯的合理预期假设吻合, 即中年劳动人口预期高养老费及老龄化会多储蓄。

Coale和Hoover (1958) “抚养负担假说”认为高抚养负担 (少年与老年人口比重高) 导致低储蓄率, 进而影响经常项目差额, 使后续对抚养负担与经常账户的研究都建立在“高抚养负担降低储蓄率、低抚养负担增加储蓄率”基础上。

2.2 实证回顾

冯君莲、文凤华等 (2004) 用人口结构分析我国高储蓄率, 运用生命周期理论、社会保障理论结合行为学, 发现高储蓄率与我国人口出生率波动有密切关系;王学武 (2006) 研究发现美国人口构成变化导致个人储蓄率的降低, 20-35岁及退休人口比例上升造成总储蓄率下降, 人口结构上其他变化如家庭规模变小也使遗产储蓄的需求下降;王磊、李勇等 (2010) 选取1978-2009年季度数据协整分析, 发现男性出生率每增长一个百分点, 储蓄率增加0.67个百分点;贾健、徐展锋等 (2011) 对我国改革开放后国民储蓄率演变分析, 发现人口负担下降显著导致高储蓄率;王麒麟、赖小琼 (2012) 以我国1999-2009年省际面板数据为样本, 对人口年龄结构的储蓄效应进行城乡差异分析, 发现人口年龄结构对我国储蓄率的影响确实存在明显的城乡差异。

上述有限的文献回顾可证明人口年龄结构确实会与其他因素共同对储蓄率产生影响。

3 计量分析

3.1 变量及数据选取

变量选取及预期变动方向信息由下表列出, 数据均来自国研网OECD数据库, 时间跨度为1970-2009年。因变量为美国家庭净储蓄率, 自变量包括人均国民收入、美国劳动力每小时GDP增长率、青年占总人口比例、老年占总人口比例、政府收入占GDP比例、政府支出占GDP比例以及净易货贸易条件, 分别记为SAV、INC、GDP、RY、RO、EX、RE、TT。

3.2 实证分析

时间序列若不平稳会破坏经典回归基本假设使分析结果无效, 故采用单位根ADF检验, 为消除异方差所有序列取对数形式。用Eviews6检验结果发现时间序列均为一阶单整。

注:ADF值大于临界值序列非平稳, 差分一次 (△为差分算子) 后若ADF值小于临界值则平稳。*、**、***代表差分序列在1%、5%、10%显著水平下平稳。

用Eviews计算得变量间相关系数矩阵:

自变量LNGDP、LNEX、LNTT与因变量LNSAV相关性不大, 故剔除。

理论分析和实证检验均表明人均国民收入水平是影响国民储蓄率的最主要因素, 故把LNSAV=β0+β1LNINC+ei作为最基本模型并逐个引入其余变量, 回归结果如下 (括号内为t统计值) :

上表显示模型2拟合优度最好, 除常数项和LNRY未通过5%显著性水平下t检验其他变量均通过。但该模型存在自相关性, 自变量 (不包常数) 个数k=3, 样本容量n=40, 根据DW检验值表, dl=1.34, du=1.66, 而DW=1.450214, 不满足du

R2=0.882452表明自变量能有效解释因变量, F=63.81065, DW=1.910361, du

LNSAV=12.02277-4.778580LNINC-2.578543LNRY+6.097619LNRO+3.026898LNINC (-1)

其他条件不变, 人均国民收入每上升1%, 家庭净储蓄率下降约4.78%, 与消费的棘轮效应有关, 由于当前及预期收入增加, 家庭消费能力提高, 投资能力上升, 净储蓄减少。

其他条件不变, 青年人口占总人口比例每上升1%, 家庭净储蓄率下降约2.58%, 符合莫迪利安尼 “生命周期假说”, 即抚养孩子负担的上升会减少储蓄。

其他条件不变, 老年人口占总人口比例每上升1%, 家庭净储蓄率上升约6.1%, 符合卢卡斯合理预期假设, 即中年劳动人口预计将来高养老费及老龄化问题, 倾向于多储蓄。

4 结论

上述分析表明人口年龄结构的确能有效解释美国家庭净储蓄率变动, 青年人和老年人占总人口的比例均在不同程度上影响净储蓄率。

根据最终模型, 可分析美国近年净储蓄率偏低原因:

(1) 慷慨的社会保险和社会保障制度。

美国社会保险养老金和边走边付的社会保障制度都缓解家庭储蓄需求, 收入支持尤其针对老年人的, 大幅增加人均国民收入, 从而对家庭净储蓄率产生反向作用。

(2) 税收制度的鼓励以及消费抑制。

美国对红利收入免税, 对住房和其他耐用消费品采取分期付款等, 使消费者倾向多消费少储蓄。

(3) 人口结构变化因素。

美国战后生育高峰期出生的人口以及临近退休的人口比例日益上升, 而他们结余较少支出较多, 造成低储蓄率特征。另外, 家庭规模的缩小以及妇女更多参与工作也使教育筹资及预防性储蓄降低。

参考文献

[1]王磊, 李勇, 王满仓.中国高储蓄率问题的原因以及合理性探讨[J].西北大学学报 (哲学社会科学版) 2010年11月, 第40卷第6期, Nov., 2010, V01.40, No.6.

[2]王学武.美国个人储蓄率研究[J].社会科学家, 2006, (7) :4.

[3]贾健, 徐展锋, 葛正灿, 陈森.我国高储蓄率现象的原因及其实证[J].金融与经济, 2011, (12) .

[4]冯君莲, 文凤华, 何琳洁, 兰秋军.我国高储蓄率的人口结构因素分析[J].湖南社会科学, 2004, (2) .

人口年龄结构变动 篇9

关键词：灰色理论,灰色聚类,评估,白化权函数,人口年龄结构

灰色聚类隶属于灰色系统理论,是多元统计分析中研究“物以类聚”的一种方法,它是将分类对象置于一个多维空间中, 依据样本间关联的度量标准将其自动分成几个群组, 且使同一群组内的样本相似, 而属于不同群组的样本相异的一组方法[1]。由于它在处理小样本、贫信息的聚类问题上具有独特的优势,因此一直是人们理论探讨与应用研究的热点。

人口问题是我国社会和经济发展的关键要素之一。人口统计学的理论和实际状况都显示,人口不受控制则人口年龄结构呈金字塔状,总人口以中青年为主。实行独生子女人口政策,人口年龄结构则呈蘑菇状,老年人口比重上升。1978年以后,我国人口老龄化现象初现端倪,老龄化问题突出。人口年龄结构的问题既是一个社会问题,也是一个严重的经济问题,如果处理不当,将会给社会经济的发展带来极大的负面效应。相比众多分析关于人口年龄结构对整个国家经济增长、消费水平影响变动的研究,考虑年龄结构问题的地域差异性的研究也非常有意义[2]。目前研究我国人口年龄结构的有很多,如张良的《eslie人口年龄结构模型的修正》[3],耿修林的《基于成分统计的我国人口年龄构成变动分析》[4]等,但是使用白化权函数的灰色评估模型比较少。

本文根据《中国统计年鉴》(2010)给出的2010年各地区人口年龄构成和抚养比的相关数据,应用中心点三角白化权函数的灰色评估模型对其进行评估,将我国31个省市自治区的人口结构按照年龄结构划分成三类,然后进一步分析同一类型中哪一个地区更优, 或在同类中哪个地区更具代表性,并分析其原因。实证研究表明:运用该方法评估各地区的人口年龄结构, 能比较系统、客观、准确地评价出各地区老龄化程度,对解决我国人口问题具有一定的参考价值。

1 灰色聚类原理及模型

灰类的白化权函数, 是用定量描述评估对象隶属于某个灰类的程度。根据我国各地区的人口年龄数据, 需要对其归纳,合理分类,本文选择中心点三角白化权函数的灰色评估模型。

1.1 中心点三角白化权函数的灰色评估模型

设有n个对象,m个评估指标,s个不同的灰类, 对于对象i关于指标j的样本观测值为xij,i=1,2,3,…,n; j=1,2,3,…,m,要根据xij的值对对应的对象i进行评估、诊断。在划分灰类时,将属于某灰类程度最大的点称为该灰类的中心点。基于中心点三角白化权函数的灰色评估模型的具体计算步骤如下所示:

(1)按照评估要求将所需划分的灰类数s,分别确定灰类1,2,…,s的中心点λ1,λ2,…λs,其中中心点是最可能属于某一灰类的点,它可以是对应小区间的中点,也可以不是中点。将各个指标的取值范围也相应地划分为s个灰类,分别以λ1,λ2,…λs作为各个灰类的代表。

(2)分别连接点(λk,1)与第k-1和k+1个小灰类的中心点(λk-1,0)、(λk+1,0),得到j指标关于k灰类的三角白化权函数。

对于指标j的一个观测值x,可由

计算出其属于隶属灰类k(k=1,2,…,s)的隶属度fkj(x)。

(3)计算对象i(i=1,2,…,n)关于灰类k(k=1,2,…,s)的综合聚类系数,其中,fjk(xij)为j指标k子类白化权函数,ηj(j=1,2,3,…,n)为指标j在综合聚类中的权重。

(4)确定研究对象的等级。若,则断定对象i属于灰类k*,同时还可以进一步根据综合聚类系数的大小确定同属于k* 灰类的各个对象的优劣和位次。

1.2 中心点三角白化权函数的优点

中心点三角白化权函数与其它聚类方法相比,它是以最可能属于k灰类的点λk为该灰类中心点,更易于基于λ0,λ1,λ2,…λs,λs+1得到各个灰类的三角白化权函数。根据人们的思维习惯,对灰类中心点的把握和判断通常比灰区间的把握和判断更准确,因此,据此得到的结论也更科学、更可靠。

2 人口结构评估实例

联合国进行人口统计时,常以65岁为老年的起点,统计数据分为三类:0-14岁、14-65岁和65岁及以上范围内的人口数。由于中国幅员辽阔,东、中、西部经济发展水平各不相同,各地区相继由成年型迈入老年型社会,人口年龄结构的地区差异在逐渐扩大。本文根据《中国统计年鉴》(2010)给出的2010年各地区人口年龄构成和抚养比的相关数据,应用中点三角白化权函数的灰色评估模型对31个地区人口年龄结构问题进行评估。

2.1 评估模型

为方便分析地区差异,本文综合考虑中国行政区划和经济发展情况,将全国29个省、市、区分为3个部分: 东部地区包括北京、天津、河北、辽宁、上海、江苏、浙江、福建、山东、广东、海南;中部地区包括山西、内蒙古、吉林、黑龙江、安徽、江西、河南、湖北、湖南; 西部地区包括四川、贵州、云南、广西、陕西、甘肃、青海、宁夏、新疆。收集的数据有31个地区0-14岁、15-64岁和65岁及以上三个阶段年龄的人口数量,以及少年儿童抚养比(%)和老年人口抚养比(%)。用0-14岁的人口数量除以样本数可以得到0-14的比重,同理可以得到15-64岁和65岁及以上的比重。31个地区,及各地区的三个阶段年龄的人口数量比重、少年儿童抚养比 (%)和老年人口抚养比(%)见表1。

使用中点三角白化权函数的灰色评估模型对31个地区的人口结构进行评估,具体步骤如下:

(1)选取31个地区为聚类的对象i(i=1,2,…,31), 各年龄段的比重和少年儿童抚养比、老年人口抚养比作为聚类指标j(j=1,2,3,4,5),构造样本矩阵X。

(2)将评估的地区划分为三类:优、中、差,即灰类数s为3。根据平均值、最高值与最低值划分出各个灰类的中心点。例如对于0-14岁比重优的中心点为20, 中的中心点为15,差中心点为7。

(3)建立各指标分别属于优、中、差类的白化权函数,白化权函数fjk(xij)(j=1,2,…,m,k=1,2,…,s):

(4)计算对象i(i=1,2,…,31)关于灰类k(k=1,2,3)的综合聚类系数。如北京市的聚类系数为:0.0937, 0.3728 ,0.0000,0.1137,0.1313。

(5)由,计算各地区的灰类。

例如北京市,

(6)根据各地区计算出的σk*j值,进一步对每一类排序。可以得到如下结论,见表2。

2.2 结果分析

20世纪70年代以来,我国实行了计划生育政策, 但是这一政策的执行力度呈现明显的地区差异。中部、西部地区经济相对落后,人们缺乏前瞻性,对这一政策的执行并不十分严格,尤其是西部少数民族地区,在宽松的政策下生育率水平受到外部因素的干预很少,生育率水平仍较高,这就造成了不同区域老龄化程度的差异。本文的评估结果基本与实际情况相符,四川省、贵州省、云南省、西藏、陕西省、甘肃省、青海省、宁夏、新疆等地区人口年龄结构变化较慢,尚未进入老龄化阶段,与我国其它地区相比人口结构比较合理。北京市、天津市、上海市等地区,虽然计划生育政策执行的比较严格,但由于其经济比较发达,吸引和引入了大量的人才,年龄一般在65岁以下,因此其人口结构与四川等有差异,但在全国处于中等合理。辽宁省、黑龙江山东省、广东省等东部区及部分西部区,老年人口基数大,老龄化速度快,人口结构不合理性也最为突出。

3 结束语

人口年龄结构变动 篇10

人口是一个动态系统, 人口变化对末来经济、社会的发展有着直接的影响。人口年龄结构是人口研究的重要指标之一, 人口年龄结构发展趋势的预报对人口政策的制定有着非常重要的作用。而我国人口老龄化形势比较严峻, 老年人口规模较大, 人口老龄化增速较快, 此外还存在着“未富先老”、“空巢老人”等现象。因此, 人口老龄化在养老保障、医疗保障、养老服务等方面正面临着严峻的挑战。预计到2020年, 我国老年人口将达到2.48亿, 老龄化水平将达到17%。到2050年进入重度老龄化阶段, 届时我国老年人口将达到4.37亿, 约占总人口30%以上, 也就是说, 三四个人中就有1位老人。截至2009年底, 黑龙江省60岁以上人口为524万占全省总人口的13.7%。预计到2020年, 黑龙江省60岁以上老年人口将达到891万, 约占全省总人口的21.58%, 10年内将增加367万, 老年人家庭空巢化等社会问题日益显现。本文选用Leslie矩阵人口预测模型能较全面地考虑到人口总量与结构的各种影响, 因而提高了人口预测的准确性和可信度。

二、Leslie人口模型

(一) 模型选取

人口的变化除了与出生率和死亡率密切相关之外, 还受到其他因素的影响。分析一个地区人口发展的趋势离不开现在与今后人口总量, 性别比例和年龄结构的等因素。但传统的人口预测模型如马尔萨斯人口模型, Logistic人口模型等往往忽略以上诸多因素的共同影响, 使得分析人口变化特征的有效性存在明显缺陷。而Leslie矩阵模型是一个适用于研究和分析种群数量变动的离散化模型, 故对于人这种极具特殊性群体亦同样适用。

(二) Leslie人口模型的建立

A是适于种群特征的Leslie矩阵, 为

其中fi (i=1, 2…, n) 是一个i龄个体在一个时间单位里平均生产的后代数,

pi是i龄个体存活到i+1龄的概率, 它是由死亡率mi确定的, 即pi=1-mi。

Nt是时刻t时种群的年龄分布向量, Nt= (N0t, N1t, …, Nnt) , 其中N0i是t时刻时, 年龄在为i的个体数.设已知种群的初始年龄分布向量为N0= (N00, N10, …Nn0) , Leslie矩阵为A, 那么, 在时刻t时种群的年龄分布由下式Nt=ANt-1, 进而有Nt=An N0, 从而就可以预测出第n年的人口总量, 这就是种群的具体年龄结构的Leslie矩阵模型的预测原理。

在稳定的社会环境条件下, 认为di (t) , bi (t) , c (t) , hi (t) 与t无关, 即di (t) =di, c (t) =c, hi (t) =hi, bi (t) =bj。我们以年为时间单位, 年龄按周岁计算并将人口总量分n个年龄组, 根据上述的L e s l i e种群模型分别应用于该n个年龄组, 则得到人口发展模型为:

其中di (t) 为第t年i年龄级人口的死亡率,

Si (t) 为第t年i年龄级人口的存活率, Si (t) =1-di (t)

bi为第i年龄级上的年平均生育率,

bi (t) =β (t) hi (t) , 其中hi (t) 为生育模式 (用于控制生育率的加权因子) , β (t) 为总和生育率。

三、模型求解及分析

(一) 数据的选取

Leslie人口模型的基本思想是用离散时间变量和离散年龄尺度以及某一初始年的人口指标数据来对未来人口数目和年龄结构进行长期预测, 因此选取初始年的统计数据的合理性是成败的关键。考虑到国家政策, 环境条件等多重因素, 本文主要选取了最新的《黑龙江2010年人口普查资料》中的数据, 得到2010年黑龙江省的人口总数, 女性人口总数, 生育率死亡率等关键指标作为其初始数据。把黑龙江省人口指标数据按年龄把0-99岁分为20个年龄组, 把100岁及以上分为第21个年龄组, 且通过查阅资料可知得到β=0.75140。

(二) 模型求解

1、存活率s的求解及生育率h的确定

根据死亡率的相关定义及微分的相关思想, 则有

对该公式两边进行全微分运算, 则有

对该微分方程 (3) 进行整理, 并对其两边求定积分, 则有

所以, 可以解得五年的平均成活率为:

当第i组的育龄妇女的年平均生育率为fi时, 则五年的平均生育率就是bi=5fi。计算可得以五年为一个单位时间的人口存活率和平均生育率向量.

所以, 由上表中的数据可得:

其平均生育率向量为

其存活率的向量为

2、模型的计算

将得到的平均生育率, 存活率和表中的数据带入人口发展方程中, 并用matlab编程加上计算即可得到下表中的结果。

(三) 结果分析

1、黑龙江省未来50年的人口总量及男女人口数量分析

从图1可以看出黑龙江人口, 男性人口与女性人口一直在呈现递减趋势。男女人口人数一直基本上处于持平状态。这与比较低的总和生育率和-胎政策有关, 且反映了计划生育政策取得了明显了的效果, 男女比例也未失平, 同时实现了人们生孩子的期望。

2、未来50年的黑龙江人口结构变化和人口老龄化变化趋势

从图2可以看出随着人口总量的变化, 人口结构也逐渐发生变化。通过对黑龙江人口总量发展趋势推知, 0-14岁人口数量在2010年达到峰值后逐渐趋于稳定并大幅度下降, 到2025年之后其值降至百万人以下;15-64岁人口数量在2010年达到峰值后并逐年下降, 相反65岁以上人口却逐年增加。这是由于在a=1.3时, 每对夫妇依照政策只能生一个孩子, 总体生育率低, 导致新生儿逐年减少。随着时间周期的递增, 65岁以上的老龄人数远大于新生儿成为劳动力人数, 致使劳动力人数呈现先增后减趋势。从图2中分析, 未来几十年老龄化的明显上升, 并在2040年左右趋于稳定。人口老龄化、人口抚养比例逐年扩大, 老龄人数最后大于劳动人数, 而随着人口老龄化的上升, 社会压力逐渐加剧,

四、结论及建议

国际上通常把60岁以上的人口占总人口比例达到10%或65岁以上人口占总人口的比重达到7%作为国家或地区进入老龄化社会的标准。以上分析可以看出黑龙江在未50年内处于严重的人口老龄化阶段, 并在2060年达到可怕的73.13%, 青少年人口数量持续走低, 在2060年仅有13.1万人, 这使得社会压力逐渐增强, 造成养老难等诸多社会问题。政府应该尽快出台长效、系统的政策方法, 实现补助政策, 由制度覆盖向群体覆盖转变。要面向社会所有老年人提供服务, 特别是应将低收入、高龄、失能、空巢等养老困难的老年群体纳入到政府补助居家养老范围, 扩大政策受益面。对福利性、公益性居家养老服务组织明确政策, 可到民政部门注册登记为民办非企业组织, 并对提供居家养老服务的社会组织给予补贴。对开展老年护理、临终关怀服务的医疗机构实行政策补贴。参加城镇基本医疗保险或农村新型合作医疗保险的老年人, 在老年康复医院住院, 按卫生院报销比例执行。健全法规, 对居家养老服务企业实行税费减免。同时建立相应的福利政策, 鼓励未生孩子的已婚的适龄期妇女生一个宝宝, 增加新生儿的出生数量。

摘要：本项目以黑龙江省2010年人口普查数据为原始数据, 运用leslie模型对人口总量和年龄结构进行预测。得黑龙江人口总量在2020年下降到3689.2万人, 60岁以上占人口总量的比重上升到24.14%, 到2060年状况进一步恶化, 人口总量下降到1722.5万人, 60岁以上人口所占的比重上升到73.13%。

关键词：leslie模型,人口结构,人口老龄化

参考文献

[1]解保华, 陈光辉, 孙嘉琳.基于Leslie矩阵模型的中国人口总量与年龄结构预测[J].广东商学院学报, 2010, (03) :15-21.

[2]陈文权, 赵兹, 李得胜.Leslie修正模型在人口预测中的应用[J].世界科技研究与发展, 2008, (02) :219-224.

[3]张曙光, 陈永强.改进的Leslie离散型人口模型在我国人口预测中的应用[J].重庆文理学院学报 (自然科学版) , 2009, (02) :30-35.

[4]赵丽棉, 黄基廷.基于Leslie模型的中国人口发展预测与分析[J].数学的实践与认识, 2010, (23) :101-106.

[5]刘静, 胡松涛.黑龙江省人口老龄化问题的研究[J].统计与咨询, 2012 (03) :12-13.