中国人口增长与经济发展关系的实证分析 人口经济学论文.docx
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中国人口增长与经济发展关系的实证分析人口经济学论文
人口经济学论文
论文题目：
中国人口增长与经济发展关系的实证分析
课程名称：
人口经济学
学院：
经济学院
专业：
经济151
年级：
学号：
1500050257
学生姓名：
XXXX
指导教师：
XXXX
2017年12月18日
目录
一．人口增长与经济发展的相互作用关系1
二．人口增长对经济发展影响的理论分析2
三.1978-2016年我国人口和经济发展状况3
3.1改革开放至今我国人口发展状况3
3.2改革开放以来我国经济发展状况4
四．实证分析5
4.1数据选取和来源5
4.2.平稳性检验6
4.3协整检验6
4.4VAR模型估计7
4.5格兰杰因果检验8
4.6脉冲响应分析8
4.7方差分解10
五．总结11
中国人口增长与经济发展关系的实证分析
——以1978-2016年为例
摘要：
人口增长与经济增长的关系是人类社会发展最基础、最重要的问题，一直都是经济学所研究的重点领域。
本文首先对人口增长与经济发展的四种相互作用关系类型进行了总结归纳，接着从理论角度分析了人口增长如何通过消费和劳动力两条途径影响经济发展，然后介绍了改革开放以来我国人口和经济的发展状况。
最后进行实证分析，收集整理1978-2016年的相关数据，运用平稳性检验、协整检验、格兰杰因果关系检验、VAR模型估计、脉冲响应、方差分解等方法，发现我国的人口增长率与人均经济发展水平之间从长期来看呈现出稳定的负相关关系。
人口增长越快，经济发展越慢;经济发展越快，人口增长越慢。
关键词：
人口数量人口增长经济发展实证分析
一．人口增长与经济发展的相互作用关系
回顾以往国内外前人们的研究成果，我们可以发现就人口增长与经济发展相互作用关系的研究结论大致可分为4种：
一是人口增长有利于经济发展。
凯恩斯学派的阿尔文·哈维·汉森在《经济进步与人口增长的减退》（1939）和《财政政策与景气循环》（1941）中阐述了人口减少的经济效应，同时他提出影响经济进步的因素主要是:
发明、人口增长、新领土和新资源的发现与开发。
此外美国经济学家Boserup（1965）在其著作《农业增长的条件》中，提出人口的增长能够提高市场需求，会对经济的繁荣发展以及技术进步产生促进作用。
二是人口增长不利于经济发展。
如美国经济学家R.纳尔克斯在《论发展中国家的资本形成》（1953）中提出了“贫困恶性循环理论”，指出发展中国家经济落后主要是由于资本不足，而这种恶性循环状况与人口增长过快所形成的人口压力是分不开的。
Meadows（1972）等认为，不是人口增长决定经济的发展，而是经济发展决定人口的增长。
同时他提出人口增长会阻碍人均收入的提高，它是发展中国家经济增长无法实现实质性进展的重要原因。
三是人口增长与经济发展关系为中性。
美国经济学家Kuznets（1966）统计分析大量历史数据后得出以下结论:
人口增长与经济发展并未显示出显著的正相关或负相关关系，即显现为中性关系。
经济的发展主要得益于经济结构转变、知识存量增加和劳动生产率提高，其中经济结构转变起到了关键作用。
四是人口增长对经济发展既有促进作用，也有抑制作用。
曹新（2004）提出：
一方面，人口增长带来的就业和生活压力加速了世界的工业化过程和技术进步。
这是因为，人口增长引起了劳动的社会化分工与合作和新生产领域的不断开发;人口规模或人口密度的地域增加，降低了基础设施建设的人均负担，推动了城市化和工业化的发展;人口增长导致的生活需求的增加，推动了生产和经济的发展，也刺激着技术的发明与创造。
另一方面，人口规模和增长的不适，又严重制约了经济的发展。
这是因为，因人口基本生活消费需求的增长影响国民经济的积累;因文化教育消费的不足而影响人口文化技术素质的提高，人口增长对技术发展所起的促进作用又被它带来的其他负作用所抵消;因就业岗位不足，过剩的劳动力既造成了人力资源浪费，又带来了社会的不安定，这种过重的人口负担还制约着产业结构的高级化演进和资金、技术密集型高效益产业的形成和发展。
二．人口增长对经济发展影响的理论分析
人口增长对经济发展的影响包括以下两个方面：
一方面,人口增长为经济发展提供了必要的劳动力。
一定数量的人口群体,不仅构成经济增长的动力,刺激经济持续发展,而且是经济活动过程中不可缺少的劳动源泉。
人口提供了源源不断的劳动力。
然而,其对经济发展的影响是两面的,当劳动力需求大于供给时,人口增长将有利于经济产出的增长。
相反，当劳动力的供给超过需求时,人口增长对经济的促进作用将逐渐减少、消失,甚至对经济产生负面作用,如增加就业压力、增加失业和扩大贫富差距等,这些将对经济发展产生不利影响。
经济发展需要一定数量和质量的劳动力,适度的人口数量和人口结构才能满足这一需求,大量的低质量劳动力不仅不能构成经济发展的优势,还将成为经济发展的沉重负担。
另一方面,人口数量通过消费影响经济发展。
人的生存和发展需要有一定的物质基础,包括衣食住行等方面的需要。
人口增长通过提高有效需求将促进经济增长。
但是随着人口的增加,基本的物质需求将会增加,这些需求必须得到满足,经济产出的很大一部分就必须用于直接消费。
这将影响资本积累和扩大再生产,最终影响经济产出。
因此,人口增长过快,会对经济发展产生一定的阻碍。
但是,这种阻碍是有前提条件的,它取决于社会所能提供的消费基金与人口在一定消费水平下的实际需要的消费基金的对比。
因此,只有在人口增长提供超过劳动力需求的情况下,总人口的实际消费需求比社会合理分工提供的消费基金,将对经济产生负面影响。
反之,人口增长将有利于经济增长。
总之，人口不足或过剩不利于经济发展,人口过剩难以确保经济可持续增长,人口不足则不能为经济发展提供充足的人力资本。
这样，经济增长对人口数量的需求就会形成一个区间,在区间内的人口数量可以确保人类社会既不影响资源、环境的可持续性,又最大限度地保证经济增长,这样的人口数量才是适度的。
三.1978-2016年我国人口和经济发展状况
3.1改革开放至今我国人口发展状况
图11978-2015年我国人口出生率、死亡率、自然增长率
改革开放三十多年来，我国在实现了经济高速增长、社会快速发展的同时，也经历了一场急剧的人口转变。
从上世纪70年代开始，我国在全国范围内推行计划生育政策，人口数量控制取得显著成就。
1978年，人口出生率己经由上世纪70年代中期以前一直维持的30‰以上的高水平下降到18.25‰。
在之后的这几十年内一直呈现出下降趋势，目前维持在12‰左右。
人口自然增长率由25‰降到近年来的4‰—5‰;人口死亡率己连续多年稳定在6‰左右。
生育率在20世纪80年代以来继续下降。
总和生育率在1960-1970年的平均水平为5.94,其他国家为5.96；1970-1975年平均水平为4.77,其他国家为5.64；1975-1980年为3.01,其他国家为5.24；1980-1990年为2.3，世界的为3.45。
1994年降到1.6，之后一直处在更低水平之下。
最新数据显示，2016年我国总和生育率仅为1.05。
这些指标说明:
我国人口再生产类型己经由过去的“高出生、低死亡、高增长”的过渡类型向“低出生、低死亡、低增长”的现代类型转变，跨入了现代人口再生产类型的阶段，完成了人口转变。
目前，一般认为中国的总和生育率在1.6-1.8之间，并将在未来一段时期内继续保持。
关于生育率水平的国际比较表明，中国在人口转变进程上，己超过了经济发展阶段。
3.2改革开放以来我国经济发展状况
图21978-2016年我国GDP增长率
图31978-2016年我国人均GDP
改革开放以来，我国经济不断增长。
改革开放初期1978年我国GDP为3678.7亿元，而2016年我国GDP达到了744127亿元，增加了大约200倍。
从1979年到2007年，我国国内生产总值年均增长9.8%，相比于1953-1978年平均增速6.1%,增加了3.7个百分点。
随着经济的增长，人们的生活水平也得到了提高。
从1978-2016年，我国人均GDP一直呈上升趋势，年均增长率为8.77%。
1978-1992年，人均GDP从382.2元增长至804.2元，年均增长率为5.89%；1993-2003年人均GDP年均增长率为11.27%,从924元猛增至2424元；近些年来，人均GDP的年均增长率基本维持在11%左右。
最新数据显示，2016年我国人均生产总值达到了8576.3元。
我国经济呈现出大好的发展态势。
四．实证分析
4.1数据选取和来源
选用人口自然增长率（naturalpopulationgrowthrate）和人均GDP（RealGDPpercapital）两个变量，人口自然增长率用npgr表示，人均GDP用pgdp表示，并对人均GDP取自然对数处理。
数据来源于《中国统计年鉴2017》，并基于1978年的物价（CPI=100）对1978年后的人均GDP进行调整。
表11978-2016我国人口自然增长率与人均GDP
年份
自然增长率（‰）
GDP
（亿元）
总人口
（万）
CPI
人均GDP
（元）
CPI调整的人均GDP（元）
1978
12
3678.7
96259
100
382.17
382.2
1979
11.61
4100.5
97542
104.8
420.38
401.3
1980
11.87
4587.6
98705
109.5
464.78
424.5
1981
14.55
4935.8
100072
113.8
493.22
433.3
1982
15.68
5373.4
101654
118.1
528.60
447.4
1983
13.29
6020.9
103008
122.5
584.51
477.3
1984
13.08
7278.5
104357
126.8
697.46
550.1
1985
14.26
9098.9
105851
131.1
859.60
655.7
1986
15.57
10376
107507
148.2
965.17
651.4
1987
16.61
12175
109300
165.2
1113.87
674.2
1988
15.73
15180
111026
182.3
1367.28
750.1
1989
15.04
17180
112704
199.3
1524.32
764.7
1990
14.39
18873
114333
216.4
1650.70
762.8
1991
12.98
22006
115823
252.5
1899.93
752.4
1992
11.6
27195
117171
288.6
2320.92
804.2
1993
11.45
35673
118517
324.7
3009.96
927
1994
11.21
48638
119850
360.8
4058.20
1124.8
1995
10.55
61340
121121
396.9
5064.35
1276
1996
10.42
71814
122389
429.9
5867.65
1364.9
1997
10.06
79715
123626
441.9
6448.08
1459.2
1998
9.14
85196
124761
438.4
6828.70
1557.6
1999
8.18
90564
125786
432.2
7199.88
1665.9
2000
7.58
100280
126743
434
7912.08
1823.1
2001
6.95
110863
127627
437
8686.49
1987.8
2002
6.45
121717
128453
433.5
9475.64
2185.8
2003
6.01
137422
129227
438.7
10634.16
2424
2004
5.87
161840
129988
455.8
12450.40
2731.5
2005
5.89
187319
130756
464
14325.84
3087.5
2006
5.28
219439
131448
471
16693.94
3544.4
2007
5.17
270232
132129
493.6
20452.16
4143.5
2008
5.08
319516
132802
522.7
24059.54
4602.9
2009
4.87
349081
133450
519
26158.22
5040.1
2010
4.79
413030
134091
536.1
30802.24
5745.6
2011
4.79
489301
134735
565
36315.78
6427.6
2012
4.95
540367
135404
579.7
39907.79
6884.2
2013
4.92
595244
136072
594.8
43744.81
7354.5
2014
5.21
643974
136782
606.7
47080.32
7760.1
2015
4.96
689052
137462
615.2
50126.73
8148
2016
5.86
744127
138271
627.5
53816.58
8576.3
4.2.平稳性检验
为了避免因为变量不平稳而出现伪回归现象，本文将使用Dickey和Fuller（1981）提出的ADF单位根检验法来检验时间序列的平稳性。
利用ADF检验法检验各个时间序列的平稳性，检验结果如表2所示。
表2各变量单位根检验结果
变量名称
检验形式（C,T,K）
ADF检验统计量
5%临界值
平稳性
npgr
（C,T,3）
0.79
-3.57
不平稳
Lnpgdp
（C,T,2）
0.73
-2.95
不平稳
Δnpgr
（C,0,0）
-4.07
-1.95
平稳
Δlnpgdp
（C,0,1）
-4.05
-2.95
平稳
由该表可以看出在5%的显著性水平下，lnpgdp和npgr均拒绝其是非平稳的时间序列的原始假设，经过一阶差分以后其序列平稳，可见它们都是一阶单整的。
4.3协整检验
由以上结果可以看出，lnpgdp和npgr的数据均为一阶单整时间序列，因此原始变量可能存在协整关系，本文通过EG两步法检验协整关系。
建立多元回归如表3所示：
表3多元回归结果
Variable
Coefficient
Std.Error
t-Statistic
Prob.
C
9.550421
0.180856
52.80663
0.0000
NPGR
-0.226456
0.017436
-12.98797
0.0000
R-squared
0.820115
Meandependentvar
7.379347
AdjustedR-squared
0.815254
S.D.dependentvar
1.003098
F-statistic
168.6874
Durbin-Watsonstat
0.225753
Prob（F-statistic）
0.000000
回归方程为：
Lnpgdp=-0.226npgr+9.550
可以看出，调整后的R2=0.815，说明方程的拟合效果很好；F统计量=168.6874，其概率值=0.000。
综合考虑调整后的R2和F值，模型整体效果较好。
此外，在5%的显著性水平下，各变量均通过显著性检验。
对其残差进行ADF检验，结果如下表所示：
表4残差ADF检验
变量名称
ADF检验统计量
5%临界值
平稳性
RESID
-2.53
-1.9
平稳
可以看出，回归的残差序列是平稳的，所以lnpgdp和npgr存在着长期稳定的协整关系。
4.4VAR模型估计
构建VAR模型之前，需要判断滞后阶数，而滞后阶数的选择要兼顾滞后项和自由度。
npgr对lnpgdp的VAR模型滞后期数的检验结果如下所示。
表5VAR模型滞后期数检验
Lag
LogL
LR
FPE
AIC
SC
HQ
0
-111.0258
NA
2.187794
6.458617
6.547494
6.489297
1
24.91474
248.5770
0.001164
-1.080842
-0.814211*
-0.988801
2
31.33672
11.00911
0.001017
-1.219241
-0.774856
-1.065839
3
37.16165
9.319892
0.000923
-1.323523
-0.701384
-1.108760
4
44.41743
10.78002*
0.000776*
-1.509568*
-0.709674
-1.233445*
根据检验结果，在显著水平为5%下，LR、FPE、AIC和HQ指标显示滞后期数为4时，VAR模型更加合理。
得到的VAR方程为：
LNPGDP=1.446*LNPGDP（-1）-0.899*LNPGDP（-2）+0.553*LNPGDP（-3）-0.1723*LNPGDP（-4）-0.015*NPGR（-1）-0.008*NPGR（-2）+0.022*NPGR（-3）-0.018*NPGR（-4）+0.772
LNPGDP与npgr建立VAR（4）的模型，调整后的R2=0.9989，F值为2994.5，模型整体拟合效果较好。
VAR模型是否稳定可以通过AR根图来检验，结果如图2所示。
图4人口自然增长率对人均GDP影响VAR的AR根图
所有特征根都小于1并且都在单位圆中，表明该VAR模型是稳定的。
4.5格兰杰因果检验
分别对以上模型的变量进行格兰杰因果检验，结果如下表所示：
表6格兰杰因果检验结果（滞后期为1）
NullHypothesis:
Obs
F-Statistic
Prob.
DNPGRdoesnotGrangerCauseDLNPGDP
37
3.30
0.08
DLNPGDPdoesnotGrangerCauseDNPGR
1.50
0.23
表7格兰杰因果检验结果（滞后期为4）
NullHypothesis:
Obs
F-Statistic
Prob.
DNPGRdoesnotGrangerCauseDLNPGDP
34
9.52
8.E-05
DLNPGDPdoesnotGrangerCauseDNPGR
1.87
0.1467
可以看出，在5%的显著性水平下，在短期内，接受“DNPGRdoesnotGrangerCauseDLNPGDP”和“DLNPGDPdoesnotGrangerCauseDNPGR”的原假设。
在长期内，拒绝“DNPGRdoesnotGrangerCauseDLNPGDP”的原假设。
由此可见在短期内，人口自然增长率不是人均国内生产总值的格兰杰原因，但是长期内，人口自然增长率是人均国内生产总值的格兰杰原因。
4.6脉冲响应分析
脉冲响应函数可以用于衡量来自随机扰动项的一个标准差冲击对内生变量的当前值和未来值的影响。
首先分析人口自然增长率对人均国内生产总值的脉冲响应。
图5人口自然增长率对人均GDP影响的脉冲响应图
总的来说，脉冲响应函数分析的结果是：
正向的人口自然增长率冲击产生的GDP的响应为负。
当给人口自然增长率1个单位的正向冲击以后，初期人均GDP的数值并没有发生变化，在第1期以后出现负向变化，在第14期出现最小值，然后逐渐上升，但是都小于0。
这表明：
在短期内，人口自然增长率对人均GDP的影响非常微弱，也就是说人口增长对经济发展几乎没有响应；然后随着时间增加，就出现了持续的负响应，而且这种响应逐渐拉大直至第14年，这说明长期内，人口增长会抑制经济发展。
图6人均GDP对人口自然增长率影响的脉冲响应图
总的来看，脉冲响应分析的结果是：
正向的GDP的冲击产生的人口自然增长率的响应为正。
当给GDP一个单位的正向冲击后，初期人口自然增长率的数值并没有发生变化，大约在第2期开始出现明显的正向变化，并且大约在第4期出现最大值，然后逐渐趋近于0；这表明经济发展与人口增长之间存在长期的稳定的正向关系。
4.7方差分解
方差分解是通过分析每一个结构冲击对内生变量变化（通常用方差来度量）的贡献度，进一步评价不同结构冲击的重要性。
图7NPGR变动对LNPGDP的贡献度
图8LNPGDP变动对NPGR的贡献度
从长远来看，人口增长对经济发展的解释比例高达31%，而经济增长却只能解释人口增长的10%左右。
这也表明在长期均衡中，我国经济增长（LNPGDP）变化对人口增长（NPGR）变化的贡献度显著大于人口增长变化对经济增长变动的贡献度。
五．总结
通过上面的实证分析可以得到如下结论:
首先是分析人口增长对经济发展的影响。
在短期内，人口增长经济发展的影响非常小，但从长远来看，人口增长会对经济发展产生不利影响，最终其影响趋于稳定，为长期稳定的负影响。
这主要是由于人口增长有一定的惯性，我国人口的绝对增长仍然较快，导致人均享有经济资源数量受到影响，一定程度上阻碍了经济发展。
接着分析经济发展对人口增长的影响。
短期内,经济发展使得医疗卫生水平提高，同时社会保障制度更加完善,促使人均寿命延长；此外,由于我国国民收入水平提高,养育新增人口的成本占其收入的比例也随之下降。
因此,人口数量在短期内将有稳步增长的变化趋势，而经济发展变量的影响相对较小。
但从长远来看,经济发展可能在一定程度上抑制人口增长。
因为随着人口的增加,人均资源减少,资源价格上涨,生活费用增加,养育后代费用增加。
此外,国家实施的人口政策将在很长一段时间内继续执行,这也会对人口数量变动产生一定的制约。
综上所述，我国的人口增长与经济增长之间从长期来看呈现出稳定的负相关关系：
人口增长越快，经济发展越慢;经济发展越快，人口增长越慢。
要走出这一怪圈，必须使人口增长与经济发展相互协调。
只有严格控制人口增长，才能促进经济
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