人口红利作为衡量人口年龄结构变化对经济发展的一个概念和方法,已被越来越多地引用到人口经济学及日常生活的讨论中。它是指在一个时期内生育率迅速下降、少儿抚养比例下降、总人口中适龄劳动人口比重上升,而老年人口比例达到较高水平之前形成的一个少儿与老年抚养负担均相对较轻、劳动力资源相对丰富的时期。在这一时期内,总人口呈现“中间大,两头小”的结构,劳动力供给充足,社会负担相对较轻。年龄结构的这种变化必然带来劳动力增加、储蓄和积累增长、投资增长等结果,从而对社会经济增长产生积极效应。
较长时期以来有关资料表明,我国及重庆市正处于这个人口红利的黄金时期。可以说,人口红利是造就中国经济奇迹的重要原因之一。自计划生育政策实施以来,我国不仅有效地遏制了人口过快增长,促进了人口与资源、环境的协调发展,还促使人口年龄结构发生了较大转变,从而极大地减轻了社会人口抚养负担。通过赢得年龄结构优势,保持高储蓄率和劳动力的充足供给,为经济高速增长提供了重要源泉。国际经验同样表明,大多先行国家和地区,都曾经在一定的发展阶段上或多或少地得益于人口红利。但由于人口红利并非取之不尽、用之不竭,如何合理预测人口红利延续时间,并采取何种措施把人口结构的优势最大限度地发挥出来,以促进经济的快速增长将是需要我们研究的重要问题。
一、重庆市人口年龄结构现状分析
(一)少儿抚养比持续下降。随着计划生育政策的实施,重庆市出生率下降明显,少儿人口(0―14岁)比重和少儿抚养比均呈持续下降趋势。从1982年到2007年25年间,少儿人口比重由33.3%下降到19.3%,下降14.0个百分点,少儿抚养比也由53. 8%下降到27.8%,下降26.0个百分点。可见,由于计划生育的有效执行,出生率得到明显控制,少儿抚养负担明显降低。进入新世纪,计划生育工作以人为本的各项服务措施进一步落实、社会经济的快速发展以及城镇化水平的不断提高,都极大地促进了群众生活方式的改变和生育观念的转变,为稳定低生育水平提供了有利的社会经济条件。
(二)老年抚养比逐步上升。随着重庆市老年人口的持续增长,老年人口(65岁及以上)比重由1982年的4.8%上升到2007年的11.2%,增长6.4个百分点,老年抚养比由1982年的7.7%上升到2007年的16.1%,增长8.4个百分点。老年抚养比的逐步上升从一个侧面反应出重庆市已迈入了老龄化阶段。根据联合国的统计标准,如果一个国家或地区60岁以上老年人口达到总人口数的10%或者65岁以上老年人口占人口总数的7%以上,那么这个国家或地区就已经属于人口老龄化国家。按照这一标准,重庆已跨入了老龄化社会。虽然老年抚养比的逐步上升将在一定程度上对总抚养比产生影响,但在其达到较高水平之前,少儿与老年抚养负担仍然是相对较轻的,我们仍可以采取积极有效措施促进劳动力资源的充分利用和有效配置。
(三)总抚养比稳步降低。重庆市适龄劳动人口丰富,2007年重庆市劳动年龄人口(15-64岁)为1957.12万人,占全市人口的比重达69.5%,比1982年提高7.6个百分点。丰富的劳动力资源在一定程度上意味着较低的劳动力人均负担。2007年重庆市总抚养比为43.9%,比1982年降低17.6个百分点。总抚养比的降低是实现社会高储蓄率的一个重要条件,这也必将带来较高的资本积累或投资,从而促进经济的增长。
重庆市人口抚养比变化情况(单位:%)

二、重庆市目前正处于人口红利的黄金时期
从人口年龄结构现状的分析可以看到,目前重庆市人口年龄结构呈现出“中间大、两头小”的纺锤状格局。少儿人口的减少和适龄劳动人口的增加,使总抚养比下降,社会的供养负担相对较轻,这意味着有更多的资源可用于储蓄,进而带动投资。虽然老年人口比重在重庆市呈稳步上升趋势,不过在未来的较长时期内,老龄化引起的老年抚养比上升要小于出生率下降引起的少儿抚养比的下降,人口红利仍将是推动重庆市经济增长的重要因素。重庆正处于对经济发展十分有利的人口红利时期。
三、人口红利对重庆市经济增长的积极促进作用
通过以上对重庆市人口年龄结构现状进行分析并对目前人口发展阶段作出定位后,我们将进一步分析人口红利推动重庆经济增长的作用机制。
(一)较高的劳动年龄人口比例。重庆历史上的高出生率保证了经济增长所需的劳动力,丰富的适龄劳动力和较高的劳动年龄人口比例对重庆的经济增长有着积极的贡献。利用科布―道格拉斯生产函数Y = A(t)LαKβ(其中,Y是产出;A(t)是综合技术水平;L是劳动力数;K是资本;α、β分别代表劳动力和资本产出的弹性系数)求关于时间的导数,得到Y´ /Y=A(t)´/A(t)+αL´/L+βK´/K。Y´ /Y表示总产出增长率,它是经济增长率的一个近似替代值;αL´/L代表劳动力对经济增长的贡献;βK´/K代表资本对经济增长的贡献。可见,较高的劳动年龄人口比例对经济增长具有正效应。
直辖以来,重庆市劳动年龄人口比重均在67%以上。2000年以来,重庆市的劳动参与率也一直保持在70%以上。较高的劳动年龄人口比例和劳动参与率保障了经济增长所需的劳动供给,为重庆经济的发展提供了较为充足的劳动力资源保证。
(二)较高的储蓄率。目前重庆人口年龄结构现状表明,适龄劳动力比重大,总抚养比较低,也就是说每个劳动者要赡养的老人和小孩的数量较少,在其他条件不变的情况下这是实现社会高储蓄率的一个重要条件。哈罗德―多马模型G = s/v(其中G是经济增长率,s是储蓄率,v是资本―产量比)显示,由于假设资本与劳动的配合比率是不变的,从而资本―产量比也是不变的。这样,经济增长实际上就取决于储蓄率s。同时从Y´ /Y=A(t)´/A(t)+αL´/L+βK´/K也可看到,资本积累K对经济增长的影响,而储蓄是资本积累或投资的重要来源。所以,高储蓄率对经济增长的贡献是显而易见的。
2006年重庆市城乡居民人民币储蓄存款余额达到2949.05亿元,比直辖之初的1996年增长489.0%,人均储蓄存款余额2006年为9219元,比1996年增长456.5%。较高的储蓄积累作为投资的重要来源对重庆的经济增长有着积极的促进作用。
(三)较高的劳动配置效率。配置效率是指在技术水平不变的条件下,现存资源的重新配置所带来的效率。在重庆这样一个大城市、大农村并存的格局里,工农业生产率的巨大差异为生产要素的重新配置提供了广阔的空间。近几年,大量农村劳动力人群从土地中走出来,走向城市,非农产业吸收了大量的农村劳动力。从劳动年龄人口构成看,人口红利的“大头”在农村,这种近似无限的劳动力供给为非农产业的发展提供了充裕的劳动力资源,人口红利通过这种较高的劳动力配置效率推动着重庆经济的持续增长。
2007年重庆市劳动年龄的劳动力资源2055万人,其中农业劳动力资源人口达到1470万人,比重为71.5%。2007年重庆市新增农村劳动力转移人数41.7万人,累计实现转移就业劳动力748万人,占农村劳动力资源的50.9%。劳动力由第一产业向第二、三产业逐渐转移的同时,重庆市就业结构也得到不断优化,劳动配置效率的提高对重庆市经济的健康发展起到了重要作用。
四、人口红利能延续到何时
人口转型理论告诉我们,人口红利期只是人口变迁过程中的一个阶段,而非取之不尽用之不竭的。虽然在一定时期内,人口年龄结构变化带来的人口红利将通过各方面对经济增长起到积极的促进作用,但随着人口出生率的下降,劳动年龄人口将不断减少,同时伴随老龄化趋势的不断呈现,人口红利终将逐渐枯竭。换句话说,重庆的人口红利时期并非是永久的,人口的老龄化和青壮年劳动力供给速度的持续下降,将通过劳动力要素供给以及与此相关的社会储蓄和资本积累两方面,制约重庆经济未来的增长。而在此时,合理预测人口红利的延续时间并在这一关键时期采取措施充分挖掘人口转变的潜在贡献,促进人口红利效应的最大化是我们急需解决的问题。
根据2000年第五次人口普查与2007年重庆市1%人口抽样调查数据,我们利用CPPS人口预测软件对重庆市未来抚养比进行了预测。分别采取总和生育率(TFR)为1.26、1.5、1.8三种方案,预测结果如下:
三种方案预测的重庆市人口抚养比
单位:%
|
年份 |
低方案
TFR=1.26 |
中方案
TFR=1.5 |
高方案
TFR=1.8 |
|
少儿
抚养比 |
老年
抚养比 |
总抚养比 |
少儿
抚养比 |
老年
抚养比 |
总抚养比 |
少儿
抚养比 |
老年
抚养比 |
总抚养比 |
|
2010 |
20.8 |
16.3 |
37.1 |
23.1 |
16.3 |
39.5 |
26.1 |
16.3 |
42.4 |
|
2011 |
19.7 |
16.7 |
36.4 |
22.3 |
16.7 |
39.0 |
25.5 |
16.7 |
42.2 |
|
2012 |
18.9 |
17.2 |
36.2 |
21.7 |
17.2 |
39.0 |
25.2 |
17.2 |
42.4 |
|
2013 |
18.3 |
17.7 |
36.0 |
21.3 |
17.7 |
39.0 |
25.0 |
17.7 |
42.7 |
|
2014 |
18.2 |
18.6 |
36.8 |
21.4 |
18.6 |
40.0 |
25.5 |
18.6 |
44.0 |
|
2015 |
18.2 |
19.4 |
37.5 |
21.6 |
19.4 |
41.0 |
25.9 |
19.4 |
45.3 |
|
2016 |
17.9 |
20.0 |
38.0 |
21.3 |
20.0 |
41.3 |
25.4 |
19.9 |
45.3 |
|
2017 |
17.8 |
21.2 |
39.1 |
21.1 |
21.1 |
42.2 |
25.1 |
21.0 |
46.1 |
|
2018 |
17.8 |
22.4 |
40.2 |
21.0 |
22.2 |
43.2 |
24.9 |
22.0 |
46.9 |
|
2019 |
17.8 |
23.7 |
41.5 |
21.0 |
23.4 |
44.4 |
24.9 |
23.1 |
47.9 |
|
2020 |
18.0 |
24.8 |
42.7 |
21.1 |
24.4 |
45.5 |