人口老龄化与经济增长关系研究_以江苏省为例

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1、第1期蔡琪：人口老龄化与经济增长关系研究·1·第34卷第1期萍乡学院学报2017年2月Vol.34NO.1JournalofPingxiangUniversityFeb.2017人口老龄化与经济增长关系研究——以江苏省为例蔡琪（江西财经大学信息管理学院，江西南昌330013）摘要：人口老龄化一直是全社会普遍关心的问题，这不仅关乎民生，而且对经济的可持续发展也具有一定的影响。老年人口基数大，地区差异是我国人口老龄化的显著特点。针对上述问题，以江苏省为例，在VAR模型的基础上做人口老龄化与经济增长的研究，结果表明人口老龄化与经济增长存在相关性，分析两者的内在联系与问题，并给出合理

2、的建议和对策。关键词：经济增长；老龄化；可持续发展；VAR模型中图分类号：F124.1文献标识码：A文章编号：2095-9249（2017）01-0034-04中的关联性与问题所在，有针对性的给出可供参考的对引言策与建议。1978年以来，在党中央的正确引导下，我国经济对于人口老龄化的研究一直是国内外学者关注的建设得到了迅速发展，经济体量也越来越庞大。但是，重点。目前国内已经有很多学者从不同角度研究人口老经济高速发展的同时也伴随着一个突出问题——老年龄化，很多加入了其他因素力图更为清晰明了的刻画其人口相对增加，也就是人口老龄化。进入21世纪，我中的相关性。王欢、黄健元（2015

3、）[1]在OLS模型的国65岁以上老年人口占总人口的比重已经超过了7%，基础上实证研究了人口年龄结构与消费之间的关系，认真正成为了老龄化国家。老年人口的增加不仅增加了家为扩大内需是促进我国经济发展的关键。杨雪、侯力庭负担，同时也考验政府的完善社会福利事业和规划养（2011）[2]从宏观和微观两个层面阐述了人口老龄化对老的能力。另外，老年人口的增加意味相对的劳动力减我国经济发展的影响，认为人口老龄化出现在经济发展少，社会的医疗事业负担加重，国家对医疗养老的投入和社会保障比较低的情况下对国家未来的发展有很大加大，这样一定程度上影响着中国经济的平稳发展。江影响。张桂莲、王永莲（20

4、11）[3]认为我国现在还处于苏省作为我国重要的经济大省，尤其是苏南地区县域经初级阶段的老龄化，需要做到“扬长避短”加快经济发济比较发达，是中国经济发展和现代化程度最高的区域展，同时注意大力开发老年产业，减小影响，平稳度过之一，对我国经济发展至关重要。但同时，江苏省人口人口老龄化高峰期。黄明清（2015）[4]认为人口老龄化老龄化问题一直非常突出，2015年江苏省人口老龄化与消费水平的关系与地域有关，中部西部地区随着老年比例居全国各省区前列，达到了13.9%。其中，80岁以抚养比增加消费下降，东部地区消费水平随着老年抚养上的老年人口达到了250万，占老年人口的16%，江苏比的

5、增加而增加。赵媛（2015）[5]等单独对江苏省的人省已经进入了深度老龄化时期。因此，有必要对江苏省口老龄化与经济做研究，她认为由于江苏省的经济发展的人口老龄化和经济增长的关系做相关性研究，找出其存在一定的区域差距，苏南经济比苏北经济发展更快，收稿日期：2016-09-03基金项目：江西省研究生创新专项资金项目（YC2016-S242）作者简介：蔡琪（1993—），男，江苏无锡人，硕士研究生，研究方向：定量经济分析。第1期蔡琪：人口老龄化与经济增长关系研究·35·对江苏省的人口老龄化的研究应该与区域经济进行关江苏省生产总值（GDP）增长率的数据来源于国家统计联性分析。局。所有

6、数据为1992~2015年全国的年度数据，本文实证分析的数据处理软件采用Eviews8.0。一、实证分析（二）单位根检验（一）模型建立与数据来源经济数据的不平稳性很容易产生虚假回归的问题，对于人口老龄化与经济增长的研究文献已经有很即两个有相同趋势的数据序列即使没有任何实际关联多了，本文采用VAR模型在借鉴了已有的文献基础上性，但是回归后的可决系数依旧很高。在模型选择前首使用一般的做法将江苏省生产总值（GDP）的增长率，先对两个变量的数据序列进行平稳性检验，数据平稳性人口老龄化的比例作为衡量经济增长和人口老龄化规一定程度上会在时间序列图中反映出来，江苏省人口老模的指标。人口老龄

7、化比例的数据采用《1990年以来龄化比率和江苏省经济总量增长率两个变量的时间序中国常用人口数据集》，《江苏统计年鉴》给出的数据。列图如下（图1）。图1江苏省GDP增长率与老龄化比率时序图p从两个变量的时序图可以大致看出两个时间序列ΔΔXXXtt11itti1是无规则的上下波动，为准确判断变量时间序列稳定其中，p是滞后阶数，是滞后的差分项，原假t性，本文采用ADF检验法进一步验证。带常数项的ADF设HO：时间序列存在单位根。检验的结果如表1。检验的一般表达式为：表1江苏省经济增长