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中国人口红利的演变

时间:2022-07-14 百科知识 版权反馈
【摘要】:人口红利理论在1998年,首次由哈佛大学教授大卫·布鲁姆与杰佛瑞·威廉森提出。当一国人口红利显著时,其劳动力供给充裕,劳动力成本下降,从而降低投入要素成本,提升利润空间,促进投资和制造业发展。因此,本文仅考察第一人口红利的变化。第一人口红利为正数的期间即为该国享受人口红利的时期。劳动支持率增长率反映了一国的人口红利状况。

人口红利(demographic dividend)理论在1998年,首次由哈佛大学教授大卫·布鲁姆(David E.Bloom)与杰佛瑞·威廉森(Jeffrey G.Williamson)提出。这一派学者认为,人口红利在亚洲四小龙与20世纪90年代凯尔特之虎的经济发展中扮演重要角色。这两位经济学家认为1965~1990年东亚经济增长(以人均收入衡量)中有1/3都可能要归功于人口结构变化所带来的人口红利。

3.1.1 人口结构与人口红利

所谓人口红利,是指一个国家的劳动年龄人口占总人口比重较大,抚养率比较低,为经济发展创造了有利的人口条件,整个国家的经济呈高储蓄、高投资和高增长的局面。

人口红利和人口结构是分不开的。新中国成立以来,我国经历了三次生育高峰。第一次出生高峰发生于1950~1957年。解放以后,我国的社会政治环境相对稳定,社会经济得到了发展,人民生活水平得到了一定的提高,从而形成这次战后的生育补偿。这段时期中每年的出生率都在3‰以上,平均生育率高达35.56‰。这种高出生率主要是由较高的生育率引起的。纵观这段时期的出生率,可以发现,经过1950~1954年的持续高峰之后,1955~1957年的出生率已恢复到了解放以前的水平。

我国第二次出生高峰出现在1962~1971年。尽管中共中央和国务院于1962年12月18日发出了《关于认真提倡计划生育的指示》,但我国人口的第二次出生高峰仍于1962~1971年到来,而且持续时间长达10年。这段时间,出生率一直处于较高水平,10年的平均水平高达32.32‰,而且每年的出生率都在30‰以上。这段时期中平均每年的出生人数高达2795.2万人,比第一次出生高峰时期的平均数高出了700多万。通过前两次出生高峰,我国总人口迅猛增加,到1971年底时,已达85 229万人,已是1949年新中国成立时的1.573倍。

第三次生育高峰出现在20世纪80年代。自从1972年我国实施强有力的计划生育政策以来,我国人口的出生率与生育率迅猛下降。但在1981~1990年的10年时间中,我国人口的出生水平仍相对高于20世纪70年代末期和90年代以来的出生水平,几乎每年的出生率都在20‰以上,人们习惯上将这段时期称为第三次出生高峰。这次出生高峰不论是出生率,还是平均值和峰值,都不如前两次。这段时期出生率的平均值仅为21.34‰,比第二次出生高峰的平均值下降了34%左右。这段时期中的最高值是1987年的23.33‰,仅约相当于1963年的一半左右。这次出生高峰并不是由于妇女的生育率高引起的,根本的原因在于当时人口的年龄结构,即育龄妇女,特别是旺育年龄妇女在总人口中所占的比重较高。到第三次出生高峰结束时,中国人口达到11.4亿人。

中国人口年龄结构由于生育率的快速下降和长期处于低生育水平,未来年龄结构变化主要呈现出两大特征,即显著的人口红利和迅猛的人口老龄化。2013年1月,国家统计局公布的数据显示,2012年我国15~59岁劳动年龄人口在相当长时期里第一次出现了绝对下降,比上年减少345万人,这意味着人口红利趋于消失。

3.1.2 人口红利的测算方法

人口红利对制造业发展乃至宏观经济增长都会产生巨大的影响,有必要衡量人口红利的规模。人口红利的衡量离不开对人口红利的界定,要界定人口红利又必须考察人口红利对经济增长的影响机制。一般来说,人口红利主要通过两个渠道发挥作用,即劳动力供给渠道以及消费和储蓄渠道。

1.劳动力供给渠道

人口红利对生产领域的影响主要体现在劳动力供给上。当一国人口红利显著时,其劳动力供给充裕,劳动力成本下降,从而降低投入要素成本,提升利润空间,促进投资和制造业发展。

2.消费和储蓄渠道

从人口红利对消费和储蓄的影响来看,劳动年龄人口增长停止或者说老龄人口比例增加在一定时期内并不必然带来储蓄率的下降,相反还有可能使储蓄率进一步上升。在老龄化的初期阶段,新进入老龄阶段的人往往都有较高的储蓄率和储蓄倾向,因此,可以把老龄化的初期阶段看作第二次人口红利期。

少儿抚养比例迅速下降,劳动年龄人口比例上升,在老年人口比例达到较高水平之前,将形成一个劳动力资源相对丰富、抚养负担轻、于经济发展十分有利的“黄金时期”,即“人口红利期”。在人口红利期,总人口结构“中间大、两头小”,劳动力供给充足,社会负担较轻,对社会经济发展有利。为了便于分析,人们使用总抚养比小于50%(14岁及以下少儿人口与65岁及以上老年人口之和除以15~64岁劳动年龄人口)为人口红利时期,进入人口红利时期为人口机会窗口打开,退出人口红利时期为人口机会窗口关闭。而人口总抚养比超过60%时为“人口负债”时期。

从我国制造业乃至宏观经济发展现状看,人口红利的直接影响主要体现为劳动力供给渠道。因此,本文仅考察第一人口红利的变化。根据Dramani,L.和Ndiaye,F.(2012)的研究,第一人口红利可以被解释为劳动支持率(support ratio)(L/N)的增长率(其中:L为劳动力总数;N为人口总数)。第一人口红利为正数的期间即为该国享受人口红利的时期。

改革开放以来,我国经济发展主要依赖低成本的劳动力投入,并在劳动力成本优势上逐步形成了一批劳动密集性产业,人口红利对我国经济特别是制造业的影响主要体现为劳动力供给。因此,以下将从劳动力供给角度考察人口红利对我国经济的影响。

根据现有研究,人均产出可以分解如下:

其中,Y,L和N分别表示总产出、劳动力总数和人口总数。(3.1)式说明,人均产出由劳动生产率和劳动支持率决定。

由(3.1)式,人均产出的增长率可以分解为:

其中,gr()表示增长率。(3.2)式说明,一国人均产出增长率等于劳动生产率的增长率和劳动支持率增长率之和。劳动支持率增长率反映了一国的人口红利状况。当劳动支持率增长率大于0,即gr >0时,该国享有人口红利。此时,即使劳动生产率增长率低下,人均产出增长率仍然会大于0。当劳动支持率增长率小于0,即gr <0时,该国没有人口红利。此时,如果劳动生产率增长率不高,该国的人均产出增长率就会小于0。

3.1.3 我国人口红利变动的经验证据

本书将在考察我国人口构成变动趋势的基础上分析人口红利情况。

1.我国人口构成情况

图3.1显示了1990~2012年以来我国人口构成情况。根据国家统计局的标准,我们把年龄处于14岁以下及65岁以上的人口称为须抚养人口,把介于两者之间的人口称为劳动力。

图3.1 我国人口构成

由图3.1可见,1990年以来,我国劳动力人口表现出上升趋势,从1990年的不足8亿上升到2012年的10亿多。这种情况说明,由于我国人口规模庞大,每年都能提供大量的劳动力供给。

须抚养人口在20世纪90年代初期和最近2年具有上升趋势,而其他年份基本表现出下降趋势。在所有年份里,劳动力人口都远远大于需抚养人口。20世纪90年代初期正是我国第三次出生高峰行将结束的时期,14岁以下人口大量增加,提高了须抚养人口总量。近年来,由于我国人口期望寿命不断提高,再加上“双独”政策等,我国14岁以下和65岁以上人口数量不断增加。

2.中国人口红利的演变状况

表3.1显示了1991~2012年我国人口红利的演变情况。

表3.1 我国总抚养比和人口红利

由表3.1可见,1991~2012年,我国总抚养比总体上表现出下降趋势,但近两年有所上升。总抚养比的最高点是1992年,达到50.97%,最低为2010年的34.20%。2010年以来,我国总抚养比一改连续下降的趋势,首次出现了连续3年上升。在这段时间里,多数年份我国享有人口红利,最高为2000年的3.62,最低为1991年的-0.66。但是,2010年以来,我国人口红利逐渐下降,2011年和2012年均为负数。

考虑到表3.1中的数据由原始数据直接计算,其可靠性受数据的准确性等因素影响。为了尽量剔除“白噪声”的干扰,本书利用HP滤波方法得到人口红利中的趋势,以考察这段时间我国人口红利的变动情况。

由图3.2所展示的经过HP滤波后得到的人口红利变动趋势可见,除1991和1992年以外,我国一直享有人口红利。但是,我国人口红利的变动呈现出一个反转的现象。从1991~2000年左右,我国人口红利处于上升阶段,此后开始下降,并且表现出加速下降的趋势。

图3.2 我国人口红利的趋势图

由于我国第一次出生高峰出现在1950~1954年,这一阶段出生的人口最早将在2015年左右超过65岁。其后,第二次出生高峰的人口最早将在2027年左右超过65岁。由于近年来我国不太可能出现和这两次出生高峰相比的出生率,我国总抚养率必将急剧上升,人口红利加速下降的趋势也不可避免,甚至在未来5年左右人口红利将消耗殆尽。

人口红利的减少提高了劳动力成本。近年来,我国人口增长速度下降,部分地区甚至过早进入老龄化阶段,出现“未富先老”问题。在这种情况下,劳动力供求关系出现反转,引起劳动力成本的上升。经过多年人均工资的增长,中国的人力成本比较优势已经越来越小,制造业原有的发展模式已经难以持续。

3.1.4 结论

人口红利是我国经济增长的重要推动力之一,是我国成为制造业大国的一个关键因素。但是,由于我国人口结构的变动,人口红利面临衰竭。在这种情况下,要维持我国制造业的长期稳定发展,就必须减少对人口红利的依赖,加快制造业技术升级的步伐。

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