年龄结构范文

年龄结构篇1

【关键词】 人口年龄结构 居民消费 人口红利

一、人口年龄结构与居民消费的关系之理论探讨

凯恩斯消费理论是现代消费理论的起点。按照凯恩斯绝对收入假说，总消费只是总收入的一部分，它是一个短期静态的消费理论。如果从人口年龄结构与消费的角度来看，凯恩斯的理论是关于就业人口或工作人口的消费理论，因为它没有涉及青少年和老年人的消费问题，从这个角度看，它是一个宏观总量消费理论。

直接涉及到人口年龄结构与居民消费关系的理论是莫迪利安尼（Modigliani）和布卢博格（Brumberg）的生命周期假说（1954）。按照该假说，消费者按照效用最大化原理，将一生的预期总收入在不同年龄阶段进行最优配置。年轻时，由于没有收入，消费来自父母，因此，这一阶段是负储蓄；而进入工作阶段后，由于要赡养孩子和抚养老人，这一阶段工作人口的收入除了自己的消费外，还必须储蓄一部分给孩子和老人；而老年人则主要靠子女或自己的储蓄来支撑消费。因此，从静态的观点来看，一国青少年和老龄人口占总人口的比例越高，消费需求也相应越大，而储蓄率也就越低。相反，如果一个社会成年人口占总人口的比例越大，该国的居民储蓄率就越高。

但生命周期假说忽略了一些影响居民消费或储蓄行为的重要因素。例如，退休人口可能会遗赠一部分财产给子女；他们还会保留一些储蓄以应付未预期到的支出，因此，遗赠动机和谨慎动机会部分抵消因老龄人口上升而引起的总储蓄率的下降。相反，如果工作人口比例的上升伴随着长期人均收入水平的增长，人们可能会因为预期到将来的收入增长而增加消费，这会部分抵消因劳动人口上升而引起的总储蓄率的上升。

与生命周期假说基本相似的理论是弗里德曼的持久收入假说。弗里德曼将收入分为两部分：持久收入和暂时收入。他认为消费者收入中持久收入和暂时收入的构成决定了消费水平。对于一个预期的收入的持久增加，消费水平会持久增加。而对于一个暂时的收入增加，消费也会增加，但暂时的收入增长诱致的消费增量小于持久收入增长诱致的消费增量。生命周期假说和持久收入假说都认为长期收入水平决定了消费，但二者之间的差异在于：生命周期假说强调预期支出对消费行为的影响；而持久收入假说强调预期收入对消费的影响。从人口年龄结构与消费的角度看，弗里德曼的持久收入假说与莫迪利安尼的生命周期假说有相似的结论。

在生命周期理论之后，还有其它一些微观模型也从不同的角度探讨了人口年龄结构和居民消费之间的关系。家庭储蓄需求模型将孩子和储蓄等都看成是家庭所拥有的不同形式的商品，它们的经济功能是相同的，都是养老的一种工具，因此，孩子数量和储蓄数量之间存在替代关系。家庭孩子数量较多时，可以相应减少作为养老保证的家庭储蓄；孩子数量较少时，增加储蓄（或减少消费）以防老。

另一种与家庭储蓄需求模型类似的理论将分析重点放在家庭孩子数量和质量之间的关系上，该理论不是强调孩子数量和储蓄数量之间的替代关系，而是强调孩子数量和孩子质量的替代关系，家庭孩子数量增加时，在既定收入下，父母可用于每个孩子的人力资本投资会下降，从而减少消费。如果孩子数量减少，家庭对孩子的人力资本投资会增加。

许多文献从不同的角度对生命周期理论予以修改或补充。其中最重要的是对老年人口的储蓄或消费行为的修正。例如，老年或退休人口可能会遗赠一部分财产给子女；由于死亡时间的不确定性以及疾病的可能性，老年人还会保留一些储蓄以应付未预期到的支出，遗赠动机和谨慎动机会部分抵消老龄人口上升而引起的总储蓄的下降。但是，如果下一代预期到上一代的遗赠，则下一代可能会减少自己的储蓄，增加消费。遗赠动机对居民消费的净影响可能是不确定的。不过，有研究表明，遗赠动机其实是很小的,并且常常是非自愿的和偶然的。消费或储蓄行为更多地受到个体死亡风险的信念的影响，而不是群体死亡风险水平的影响。除了遗赠动机和谨慎动机之外，流动约束也会导致老年人口储蓄的增加，因为退休人口必须更多地储蓄，以应付未预期到的支出。在金融市场不发达的发展中国家，流动约束的作用可能比较大。

二、人口年龄结构与居民消费的关系之实例分析

现有实证文献大多研究人口年龄结构与经济增长之间的关系，专门研究人口年龄结构与居民消费之间关系的实证文献比较少。但是，经济增长通常伴随着人均收入和人均消费水平的上升。因此，人口年龄结构和居民消费之间存在着间接的关系。另外，根据Modigliani和Brumberg（1954）的生命周期理论，人口年龄结构会影响到居民储蓄率的高低。而储蓄和消费实质是同一事物的两个侧面，因此，按生命周期理论，人口年龄结构与居民消费之间还是直接相关的。

当日本和亚洲“四小龙”（韩国、新加坡、中国香港、中国台湾）经济快速增长时，这些国家或地区也正在发生人口转型，因此，它们成为分析人口年龄结构和居民消费经验关系的合适的例子。王德文（2006）对此有一个全面的分析。他分别以日本和亚洲“四小龙”为例，解释了这些国家或地区经济奇迹背后的人口因素。他的分析也有助于理解人口年龄结构与居民消费之间的关系。

日本经济起飞的时间（1950－1973年）年平均经济增长率达到了9.29％。与此同时，日本正经历人口转型，人口生育率和死亡率同时下降，日本的抚养系数从1950年的68％下降到1970年的45％。王德文因此认为，人口年龄结构的变化是导致日本经济崛起的重要原因之一。日本经济增长带来了人均收入水平和居民消费水平的上升。日本的经历表明，人口年龄结构成年型产生“人口红利”，长短期内都会带来居民消费的增长。日本在1989年经历股市泡沫之后，陷入连续10年的经济低迷期。有人从人口年龄结构角度来解释，认为日本的“人口红利”期是1950－1990年，持续了约40年，而1989的股市崩溃正是因为日本“人口红利”期已经结束。与此相伴随，日本的居民消费也是一蹶不振。

日本经济繁荣期（1950－1989年）和萧条期（1990－2000年）与人口年龄结构之间的变化轨迹初看起来确实如生命周期理论所预言的：人口成年型时期，经济和居民消费增长；人口老龄化时期，经济和居民消费低迷。但是，其中二者之间的关系并未得到证实。至少有三个问题尚未得到明确的解决。第一，日本的国内市场狭小，一直依赖外需维持经济增长，居民消费并不是驱动日本经济增长的主要动力，因此，1989年的日本股市崩溃并不一定导致了日本的居民消费低迷。所以，还不能确定是日本人口年龄结构的老龄化引起了日本的居民消费不足。第二，美国在第二次世界大战之后（1946－1964年）出现了所谓的“婴儿潮”（Baby Boom），日本也同样在第二次世界大战之后出现了类似的“婴儿潮”（在日本称为“团块世代”）。两国都经历了同样的人口转型，但在美国，人口年龄结构的变化为什么没有引发类似日本一样的经济变化――经济增长和居民消费？第三，日本的经济增长确实在股市泡沫之后几乎处于停滞状态。但是同时，日本的人口也在下降。如果将人口因素考虑进去，日本人均GDP的增长并不如日本的GDP增长那样差。

在日本之后，中国香港、新加坡、中国台湾和韩国也经历了类似的人口转型和经济发展过程。其中中国台湾在1962年时总抚养系数高达94.1％，到1995年时已经下降到了45.8％，下降幅度超过一半，同期经济增长约6％左右。韩国从1961年开始控制人口，该国总抚养系数从1965年的88.3％下降到了1995年的41.4％，下降幅度超过了一半。而韩国同期人均收入增长年平均约6％左右；人均GDP在1962年时只有83美元，到1995年时已经超过了一万美元；居民消费水平大幅度提高。王德文认为，韩国有效利用了人口红利的“机会窗口”是取得“汉江奇迹”的重要原因。

三、是否存在“人口红利”

有许多研究认为人口年龄结构的变化是日本和亚洲“四小龙”经济奇迹的重要原因（Bloom 和Williamson，1998；王德文，2006）。但是，日本和亚洲“四小龙”在经济发展过程中有一个共同的特点：都有效利用了当时的国际产业转移机会，实行外向型经济。可能是政策而不是人口因素促进了日本和亚洲“四小龙”的经济腾飞。另外，亚洲“四小龙”都是人口规模很小的经济体，把它们的经济崛起归功于人口转变没有普遍的意义。

中国改革开放以来，经济快速增长也伴随着人口的急剧转型。1978年到2005年，中国经济保持着年均9.7％的增长率。也正是从上世纪七十年代末开始，中国开始实行严格的计划生育政策，加上经济的因素，中国开始了人口转型的过程。1982年，中国总抚养系数高达62.6％，而到2005年，总抚养系数已降至38.88％。蔡的研究正是表明了这一点（蔡，2008）。以“总抚养比”做人口年龄结构指标进行研究发现，1983年至2000年中国总抚养比下降对人均GDP增长贡献率在26.8％，并且，抚养比每上升一个百分点，中国人均GDP则上升0.116个百分点，反之相同。

曾经有关于劳动年龄人口增长率的预测认为，中国的劳动年龄人口总量最高、增长最快，而且可以一直增长到2030年。蔡的研究与此项结论大相径庭。他认为中国人口总量和人口结构变化趋势如下：人口总量2030年到达最高点14.06亿；劳动人口在2020年左右达到顶点9.23亿；而劳动年龄人口增长率，现在已经开始以极快速度下降，并将一直下降到2013年。同时，研究还发现，中国的劳动人口平均增长率并不像人们一贯认为的那样很高，今后一段时间内，甚至不如发展中国家的1.1％的平均增长率，仅仅是0.4％。同时，在人口结构中，儿童比例将会一直下降，而老年人占人口的比重会一直升高。

根据蔡的预测，伴随着人口扶养比的增高，到2013年，中国的人口红利将转变为人口负债。他认为，当我们有一个符合中国国情的增长模式――充足的廉价劳动力供给和资本积累时，就应当充分利用这一发展模式，保障最大化就业。根据东亚各国的经验，以劳动力优势促进经济发展最终是可以过渡到以技术进步促使经济发展的道路上的。到2050年，中国人口的年龄结构将接近倒金字塔形，中国会成为典型的未富先老社会，而且会越来越明显。人口年龄结构与经济增长、居民消费之间是否确实存在稳定的相关性？人口年龄结构是否确实是中国、日本和亚洲“四小龙”等国家或地区经济增长的重要原因？注意到这些国家都在亚洲，生命周期理论所预言的人口年龄结构与居民消费的关系并没有得到更广泛国际数据的支持，因此，人口年龄结构与居民消费之间的经验关系尚待进一步检验。

【参考文献】

[1] 王德文：人口转变与东亚奇迹：经验与启示[M].北京：社会科学文献出版社，2006.

[2] 蔡：劳动力无限供给时代的结束[D].华中科技大学经济学院演讲，2008-3-24.

[3] Bloom，D.E.and Williamson,J.G..Demographic Transitions and Economic Miracles in Emerging Asia.World Bank Economic Review,1998,12.

年龄结构篇2

基于1998-2013年我国30个省区市的面板数据，构建动态回归模型，实证研究人口年龄结构对居民消费的影响。结果发现：人口抚养负担与居民消费率存在U型关系，被抚养人口比例下降并非一定促进居民增加消费；人口年龄结构变化通过财政支出、养老保险覆盖率和持久收入三种渠道对居民消费产生影响；消费惯性强、养老保险覆盖窄和居民收入水平低是近些年居民消费低迷的主要原因。

关键词：

人口年龄结构；居民消费；动态面板数据模型

自20世纪70年代中国实施计划生育政策以来，人口年龄结构发生快速转变，近乎无限的劳动供给为中国经济快速增长提供了必要条件，年均GDP增长率甚至达到了9.8%，创造了“中国奇迹”。伴随经济的快速发展和人民生活水平的持续提高，我国却出现了居民储蓄率不断上升，消费率不断下降的现象。人口年龄结构对居民消费、储蓄行为的影响正引起越来越多经济学家关注。我国低迷的居民消费是否受抚养负担变化的显著影响？社会抚养负担减轻是否一定有利于居民增加消费？抚养比变化依靠哪些经济机制影响居民消费？在我国人口问题逐渐突出的背景下，这些问题的研究具有重要的现实意义。

一、文献回顾

对于人口年龄结构与居民消费的关系，国内外学者进行了大量研究。按照人口年龄结构对居民消费是否存在显著影响可将文献分为两类：一类研究认为确实存在显著影响，例如：袁志刚和宋铮利用数值模拟方法推断出人口年龄结构变化是城镇居民平均消费倾向大幅下降的原因[1]；王金营等发现人口抚养负担加剧会降低居民未来的消费水平[2]。还有一类研究认为年龄结构变化对居民消费影响并不显著，例如：李文星等发现老年人口抚养系数变化对居民消费的影响不显著，人口年龄结构变化不是中国目前消费率低的原因[3]；Horioka对中国省际数据分析后也发现抚养系数变化未对居民消费、储蓄行为产生影响[4]。上述研究从各自视角对居民消费问题进行了解读，值得我们借鉴。但这些研究还存在以下几点问题：第一，很多文献认为人口年龄结构与居民消费的关系是不变的，缺乏对人口———消费问题的动态考察，忽略了可能存在的非线性影响，这也是上述文献中结论存在较大差异的原因。第二，忽视了少儿、老年抚养比对居民消费的影响机制研究。与已有研究相比，本文有两个主要贡献：1.发现我国人口年龄结构变化对居民消费率存在显著的动态影响，社会抚养负担与居民消费率呈U型关系。2.根据我国实际人口数据发现，消费惯性强、社会保障制度仍不完善和收入水平偏低是近些年居民消费低迷的主要原因。

二、实证分析模型建立

为研究中国人口年龄结构变迁对居民消费的动态影响，利用生命周期理论设置人口因素变量为核心变量，包含少儿抚养比（Yd）、老年抚养比（Od）和总抚养比（Td）；对居民消费有影响的其他变量设为控制变量X，包括持久收入（Perin）和暂时收入（Temin）变量、人均GDP增长率（Pgdpr）、养老保险覆盖率（Pensc）和财政支出变量（Expen）。此外，鉴于消费习惯易带来内生性[5]，本文引入两期滞后变量，回归模型如下①。本文分析的对象是1998-2013年我国30个省区市的480个平衡面板数据。居民消费率按居民消费支出占支出法计算的国内生产总值的比值衡量；抚养比按《中国统计年鉴》定义计算；养老保险覆盖数据根据各地区城乡居民养老保险年末参保人数与分地区年末人口数做比值衡量；持久收入和暂时收入数据借鉴汪伟做法对居民收入按H-P滤波法分解得出[6]；财政支出变量利用分地区科教文卫支出占GDP比例计算。

三、模型结果与分析

（一）回归结果本文从一般框架出发，逐步剔除缺乏显著性的变量，最后结果见下表。另外，鉴于表中模型（2）的人口因素影响系数缺乏显著性，对经济问题解释能力较低，本文以2005年为节点，将总样本划分为两个子样本。分别利用模型（3）和模型（5）、模型（4）和模型（6）考察1998-2005年及2006-2013年少儿、老年抚养比变化对居民消费的影响。

（二）对回归结果的经济分析很多学者都曾关注居民消费的惯性问题，但大部分研究只讨论一期滞后的影响，而本文回归发现消费的两期滞后仍然满足1%的显著性，说明本文样本期内我国居民的消费习惯比以往估计的更强。模型（1）中持久收入增加1%，居民消费显著下降0.042%；暂时收入增加1%，居民消费显著提高0.363%。这说明暂时性收入增加对居民消费起到了显著的促进作用，而持久收入的增加并未带来消费的上涨，且其对消费的影响程度也不及暂时收入。这看似与经济理论不符，但考虑到实际的人口结构背景后却可以发现其合理之处。严格的人口控制政策使我国少儿人口数量从1982-2013年下降近60%，子女数量的降低使父母更注重下一代人力资本的培养，抚养成本的不断攀升使子女的教育费用变为家庭储蓄的第一动机。理性家庭将持久收入按固定比例进行存储，存在预防性储蓄行为，这必然会挤压当前其他家庭成员的消费支出，个体消费欲望只能靠暂时性收入来缓解。

模型（1）中总抚养比对居民消费的影响为1%显著的-0.056，说明样本期内社会抚养负担加剧对居民消费不利。模型（3）、（4）中，少儿抚养比为从满足1%显著性水平的-0.091上升到不显著的0.024，说明少儿抚养比对居民消费的负向影响正在转变，随少儿抚养比下降，家庭抚养负担减轻，居民消费支出不断上升。模型（5）、（6）中，老年抚养比为从满足1%显著性水平的-0.077上升到0.171，说明老年抚养负担加剧对居民消费的影响正逐渐由负转正。从少儿、老年抚养比的弹性系数变化可以看出，社会抚养负担加剧对居民消费可能具有先下降后上升的U型影响。为考察这种非线性关系是否存在，本文构建包含Td平方项的检验方程进行估计，结果为：在上述模型中，各系数P值均小于0.01，残差检验和工具变量检验均通过，说明总抚养比与居民消费率存在统计意义上的U型关系。当Td等于0.469时，社会抚养负担对居民消费的影响达到谷底，对应不利于消费的最差人口年龄结构。联系我国1998-2013年的实际数据可以发现，江西、广西、海南、云南和宁夏等五省区的总抚养比长时间在本文计算的波谷附近徘徊，其对应的居民消费水平也远低于平均值，说明上述结果较为可靠。

另外，为研究少儿抚养比变化对居民消费产生影响的经济机制，本文引入财政支出与少儿抚养比的交互项后发现，在其他因素不变的情况下。即科教文卫支出增加1%，少儿抚养负担对居民消费的负效应减小0.073，财政支出占比等于0.017时，这种影响达到拐点。若财政支出比例较低，则少儿人口数量与居民消费负相关，对应U型曲线左侧；反之若高于0.017，则二者正相关，对应U型曲线右侧；类似的，老年抚养比对居民消费的影响受养老保险覆盖率决定，若覆盖率低于0.357的门槛值，老年人口数量与居民消费负相关；持久收入水平同时决定少儿、老年抚养比对居民消费的影响，只有高于8.753的对数收入门槛值时，社会抚养负担加重才能保证居民有增加消费的能力。结合我国实际数据可以发现，直到2011年，我国居民养老保险覆盖率才达到本文计算的门槛值，说明养老保障水平低是十几年来我国居民消费率偏低的一个原因。从持久收入的角度看，2013年我国居民持久收入的对数值为8.584，仍低于本文的拐点，说明居民收入水平低是消费率偏低的另一个原因。

四、结论与未来研究方向

本文研究表明，人口年龄结构对我国居民消费存在显著影响，但社会抚养负担减轻并非一定促进居民增加消费，人口年龄结构对居民消费存在非线性影响。构建包含总抚养比平方项的模型后发现，这种影响随社会抚养负担的逐渐加剧满足先下降后上升的U型结构，存在对居民消费不利的最差人口年龄结构。同时，为研究人口年龄结构变化影响居民消费的经济机制，本文利用人口变量与控制变量的交互作用进行实证分析，结果发现：少儿抚养比通过财政预算中科教文卫支出水平影响居民消费；老年抚养比通过养老保险覆盖率影响居民消费；总抚养比通过持久收入水平对居民消费产生影响。综合来看，当前我国人口年龄结构特征位于U型曲线左侧，人口抚养负担的加剧将进一步挤压居民消费支出。因此，增加财政预算支出、扩大养老保险覆盖面和增加居民收入对减轻家庭负担、促进居民消费和增加社会福利具有重要意义。目前，国内外大部分学者的研究焦点都集中于人口年龄结构对居民消费的静态影响或线性关系证明上，注重实证分析而缺少数理研究，人口———消费问题的非线性理论分析将是本文下一步的研究重点。

参考文献：

[1]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.

[2]王金营,付秀彬.考虑人口年龄结构变动的中国消费函数计量分析———兼论中国人口老龄化对消费的影响[J].人口研究,2006（1）：29-36.

[3]李文星,徐长生,艾春荣.中国人口年龄结构和居民消费:1989-2004[J].经济研究,2008（7）：118-129.

[4]Horioka,C.Y.,Wan,J..TheDeterminantsofHouse-holdSavinginChina：ADynamicPanelAnalysisofProvincialData[J].JournalofMoney,CreditandBanking,2007（8）：2077-2096.

[5]李魁，钟水映.劳动力抚养负担与居民消费率———基于人口红利期的动态面板实证研究[J].经济评论，2010（6）：105-112.

[6]汪伟.储蓄、投资与经济增长之间的动态相关性研究———基于中国1952-2006年的数据分析[J].南开经济研究，2008（2）：105-125.

年龄结构篇3

(一)研究背景

在新古典经济增长模型中，资本和劳动力是引起经济增长的重要因素，而根据加速原理促进经济增长可以从加大资本投资，提高银行存款利率来增加全社会的资本积累［1］。同样人口增长率也有重要的推动作用。在增长模型中，劳动力是全社会的就业人数，一个社会的总人口可以分为以下三类即:少年阶层、青年阶层、老年阶层。其中我们认为青年阶层是社会劳动力的主要供给者。而劳动力又分为就业人员和失业人员，我们将有工作能力且想要找工作而此时又没有工作的人称为失业者，而与之相对应的则是就业者［2］。就业者对经济增长有促进作用，而非就业者对经济增长的影响却是微乎其微。

人口年龄结构的变动对经济增长的影响可以从宏观和微观两个方面去分析［3］，在宏观方面，若是青年阶层变多，他们会增加储蓄，从长期来看，储蓄的增加有利于个人收入的增长，但是，在短期看来，由于青年阶层变多，因而会导致消费不足，进而与消费有关的投资品减少，GDP下降。而如果少年阶层和老年阶层变多，少年阶层会因为对未来有更好的预期，可能会比青年阶层消费更多。老年阶层如果排除为后代积蓄的话，也会比青年阶层消费更多。在微观方面，可能影响到劳动力市场供给和家庭收支结构的变化。

(二)国内外研究的现状和本文的研究内容

为了比较好的分析我国人口年龄结构与经济增长的关系，本文主要研究对象是1978年改革开放以后人口年龄结构的变化对经济增长的影响［4］。

二、中国人口年龄结构对经济增的实证分析

(一)模型分析

本文选取主流所共识的劳动力比重、老人人口抚养比(指社会中老人人口数量占劳动人数的比例)、儿童抚养比(指社会中儿童人口数量占劳动人数的比例)。其模型可以通过新古典经济增长理论建立，老人赡养比(o)和青年劳动者(w)所占总人口的比重。将该模型取对数之后可建立线性回归模型。

(二)实证分析

对上述三个模型分别作线性回归分析，其结果如下:模型(1)的F值为6000．3(0．00)调整的R^2为0．97，模型(2)的F值为666．87(0．00)调整的R^2为0．98，模型(3)的F值为1566．3(0．00)调整的R^2为0．99。(1)模型1－3的F检验都非常显著，因此三个方程整体上是显著的。调整后的R2都在0．95以上，说明解释变量能够非常好的解释被解释变量。被解释变量中有百分之九十五以上的信息能够被解释变量解释。(2)三个模型中Ink前面的系数均为正数，这符合经济规律，说明资本的增加能够带来经济的增长。Inw前面的系数同样也为正数，说明劳动人口的增加同样能够使得经济增长，这与我们前面所分析的新古典经济增长模型是相吻合的。

通过上述三个模型的分析，可以看出劳动者所占比重对经济增长的影响最大，其次是资本积累，而儿童和老人占总人口比重的增加将会导致经济增长呈现反方向的变动，而在两者之中老年人的影响更加明显。因此老龄化是制约经济增长的主要因素。

三、结论

年龄结构篇4

一、近年来我市科级领导班子年龄结构的基本情况

近些年来，我市以建设高素质领导干部队伍为目标，认真贯彻中央干部队伍“四化”方针和德才兼备原则，大力推进干部队伍年轻化，不断深化干部人事制度改革，通过采取一系列有效措施，注重班子内部成员的优化组合，使科级领导班子结构发生了较大变化，整体素质明显提高。

(一)乡镇领导班子年龄结构概况：我市从乡(镇)党政换届以来，全市21个乡(镇、街道)党政班子238名成员中，35岁以下42人，40岁以下142人，占班子成员总数的59.6%。其中，30岁以下4名，占班子成员总数的1.6%。我市乡镇领导班子的年轻化配备，使我市乡镇领导干部的平均年龄较换届前降低了1.9岁(平均年龄37岁)。

从以上两张表中可以看出，我市乡镇领导班子以36—40岁为主体，市直领导班子以41—45岁为主体。全市科级领导班子36—45岁干部所占比例呈明显提高，51岁以上干部所占比例明显下降。总体看我市科级领导班子基本形成了以36至45岁左右干部为主体的梯次年龄结构。

二、领导班子年龄结构方面存在的问题及原因

经过全面仔细地分析领导班子的年龄数据，我市科级领导班子年龄结构不断趋于合理和优化，但仍然存在一些问题，其主要表现在以下三个方面：

一是少数科级领导班子年龄结构分布不均匀，年龄断层的问题还比较突出。我市科级领导班子平均年龄为37.8岁，绝大部分是60年代末和70年代初出生的;547名科级领导班子成员中，年龄在42岁左右的干部占了一半，而30岁以下干部人数偏少、比例偏低在一定程度上造成了干部年龄的断层。

二是少数科级领导干部走进年龄误区，滋生浮躁情绪。少数年纪偏大的干部抱着“船到码头车到站”的想法，认为自己既然已经升迁无望，于是便降低了对工作的要求，安于现状。少数年轻干部认为自己早晚要“接班”，沉醉于自身的年龄优势沾沾自喜，浮躁自满，不愿继续艰苦奋斗、刻苦工作。个别年轻干部还认为如果在某个年龄段上得不到提拔就前途无望了，于是产生了急功近利的倾向和投机心理，影响了工作的积极性。

三是少数年龄段干部政治理论素养不高，破解难题的能力不强。如有些新进领导班子的年轻干部，由于领导经验欠缺，缺乏工作经历等方面因素，在实践中难以干出群众满意的成绩，也难以达到组织上期望的成绩，在一定程度上影响了群众的认可度。

造成上述问题的原因有多个方面，既有历史的原因，也有机制上的不完善。归纳起来，主要有以下三个方面：

第一，干部的“进口”较窄，可用“资源”较缺乏。因《公务员法》规定，每年仅在有限编制范围内计划申报招录定额公务员，干部资源较缺乏，同时事业单位干部提拔又受到一定限制，而事业编干部在干部总量上占了大多数，因此难以从更广泛的渠道发现培养人才。干部“进口”较窄，可培养、选拔的范围比较小，在一定程度上导致“矮子中选高个”现象，从而影响干部的年龄结构。

第二，干部的“出口”较少，流动不畅，结构很难优化。机构改革以来，乡镇合并，职数精减，如我市乡镇由原来的21个减少到现在的18个，一些领导干部难以安置，使年轻干部很难有进步的空间。市直部门领导班子成员中年龄最大的只有54岁，按照现行政策，意味着6年内都少有空缺，年长的干部退不出，年轻的干部上不来。加上干部交流渠道单一，下派多，上调少，影响了科级领导班子的年龄结构。

第三，一些年龄偏大的干部难以提拔重用。按照有关规定，我市的领导职数是固定的，且主任科员、副主任科员等非领导职数只有市直单位才能配备，乡镇不能配备，这使大多数年龄偏大的干部选拔和使用受到一定限制，而这部分干部的素质较高、能力较强、经验较丰富，因年龄关系而难以晋升职务，这一情况的发生在一定程度上导致部分领导人才的浪费，影响了领导班子年龄梯次结构。

三、对策建议

(一)正确理解、全面贯彻党的干部路线和方针政策。严格执行中央对各级领导班子年龄结构做出的明确要求，不要随意“加码”，不能搞“一刀切”。要按照干部队伍“四化”方针和德才兼备原则选拔任用干部，不唯年龄，不拘一格，大力选拔优秀人才，让各年龄段的干部政治上有奔头，工作上有劲头。在领导班子中实行老中青相结合的梯次配备，形成合理的年龄结构。要不断改进年轻干部培养选拔工作，努力实现干部选拔配备工作的科学化。不能把“年轻化”等同于“青年化”，要综合考虑领导班子建设的各方面因素和要求，切实增强领导班子的整体功能。

(二)对领导班子年龄结构要实行全过程监控。不仅换届时要严格考虑年龄的梯次配备，平时干部调整，也要考虑年龄结构的合理化，确保领导班子年龄始终保持动态的梯次化结构。对乡镇、市直领导班子年龄的梯次配备， 35—45岁的要占一定比例，35岁左右的要适当配备，30岁以下和45岁以上的可进领导班子。具体调整过程中，在符合规定的基础上，严格按照各年龄段要求和比例配备人数，缺哪个年龄段，就补哪个年龄段的干部。这样，有利于调动各个年龄段干部的积极性，提高领导班子的整体效能。

年龄结构篇5

关键词 人口年龄结构；能源消费；面板数据；GMM

中图分类号 F063.2 文献标识码 A 文章编号 1002-2104（2015）11-0069-06

能源是经济社会发展的重要基础和经济增长的主要动力。改革开放以来，伴随着我国经济的快速增长，能源消费也在不断增加。我国能源消费总量由1978 年的5.7 亿tce，增加到2013 年的37.5 亿tce，年均增长6.5%。2013年我国能源消费居世界第一，占世界消费总量的22.4%，占世界净增长的49%。而我国现在煤炭、石油、天然气的人均可开采储量分别仅为世界平均水平的55%、11%和5%。另外，目前以煤、石油为主的能源消费是造成环境污染的主要原因。因此，能源短缺和环境污染已成为制约我国经济社会可持续发展的重要因素。

人作为经济社会活动的主体，在能源消费中扮演着十分重要的角色。联合国人口基金会（UNFPA）2009 年明确指出，人口数量、年龄构成、城乡人口分布、家庭规模、人均消费等因素与能源消费或碳排放之间具有内在联系，可以对气候变化产生长远影响。然而，人生产者和消费者的双重身份决定了人口因素对能源消费的影响是多方面的，它不仅直接影响能源消费，而且大多时候是通过生产、生活、技术贸易等间接影响能源消费。再加上人口规模、年龄结构、区域分布等处于不断变化调整之中，更加剧了其对能源消费影响的复杂性。我国目前经济发展已进入新常态，人口发展和居民生活方式正发生着巨大变化，人口年龄结构已进入老年型，并向老龄化纵深发展。同时，作为负责任的大国，我国政府在2009 年哥本哈根气候大会上对外承诺大幅实施节能减排，到2020 年单位GDP碳排放量要比2005 年下降40%-45%。在此背景下，考察我国人口年龄结构变动对能源消费的影响，对实现人口、资源和环境的可持续发展具有重要的现实意义。

1 文献综述

目前，国内外关于人口因素与能源消费或碳排放关系的研究主要集中在人口规模变化以及年龄结构、城乡结构、家庭规模等人口结构变动对能源消费或碳排放的影响两大方面。

1.1 关于人口规模对能源消费的影响研究

国际层面：Birdsall[1]认为人口增长从两方面影响碳排放，一是人口规模的扩大导致能源消费增多，进而带来更多的碳排放；二是人口的快速增长引起土地利用方式的改变以及林地面积的减少，降低了对碳排放的吸收。Knapp和Mookerjee[2]利用格兰杰因果检验研究了全球人口总量对碳排放的影响，发现人口数量增长是碳排放量增加的重要原因，但人口数量和碳排放之间不存在长期稳定的函数关系。David Satterthwaite[3]利用世界各国1980-2005 年间相关数据对人口增长和城镇化与碳排放量之间的关系进行的实证分析表明，人口增长和城镇化均对碳排放具有显著影响，且人口城镇化带来的消费规模和消费结构的改变对碳排放的影响高于人口增长，因此，仅靠控制人口增长并不能达到较少碳排放的目的。Anqing Shi[4]、Cole Matthew[5]、Eugene A[6]等利用环境压力等式（IPAT 模型）分别测算出全球碳排放量对人口总量变化的弹性系数为1.42、0.98和1.02。

国内层面：李国志和周明[7]利用变参数模型分析了我国1978-2009 年人口数量和居民消费对碳排放的动态影响，认为人口规模对碳排放的影响弹性大于居民消费的影响，但是二者之间的差距呈逐渐缩小趋势。而且人口数量和居民消费与碳排放之间存在长期稳定关系。张文玺[8]利用中日韩三国1990-2010 年能源消费相关数据比较分析了三国GDP、人口、产业结构对能源消费的影响，发现三个国家的GDP和人口总量与能源消费之间均存在显著正相关关系，且人口总量对能源消费的影响已超过GDP的影响。人口总量对日韩能源消费的影响远大于中国，第三产业对三国能源消费的影响均呈逐步下降趋势。夏泽义、张炜[9]将人口因素引入环境负荷模型分析了我国能源与人口、经济增长的关系，认为能源消费与人口、经济和技术间存在长期动态关系，控制人口增长有利于减轻能源供求压力。

1.2 关于人口结构对能源消费的影响研究

国际层面：Jiang Leiwen[10]等认为研究人口因素对能源消费或碳排放的影响，除人口总量外，还必须重视对人口年龄结构、家庭规模、人口城镇化水平等人口结构因素的考察。Michael Dalton[11]将人口年龄结构变量引入能源-经济增长模型，利用美国不同年龄组家庭消费、储蓄、劳动力供给等相关数据，运用一般均衡模型研究了人口年龄结构与碳排放之间的关系，结果表明，不同年龄组家庭能源消费存在较大差异，人口老龄化长期来看有利于抑制碳排放，且在一定条件下其作用甚至会大于技术进步。Poumanyvong和Kaneko[12]利用99 个国家1975-2005 年相关数据，运用STIRPAT模型分析了城镇化对能源消费的影响，认为人口城镇化能显著促进能源消费和碳排放，中等和高收入国家比低收入国家的影响更为显著。Martinez Zarzoso和Maruotti[13]研究了1975-2003 年发展中国家人口城镇化对碳排放的影响，发现不同国家的人口城镇化发展水平对碳排放存在显著差异。

国内层面：余国合、吴巧生[14]对我国人口结构与能源消费关系进行的实证分析表明，人口城镇化带来的城乡收入差距扩大是我国能源消费增长的主要因素之一，人口年龄结构与能源消费在短期有一定的弱负相关关系，在长期则存在稳定的均衡关系，人口老龄化会逐步减弱对能源消费的影响。彭希哲、朱勤[15]将人口结构相关指标引入STIRPAT模型，运用岭回归方法实证分析了我国1980-2008 年间人口、居民消费、技术等因素对碳排放的影响，结果表明，人口规模、人口城市化率及居民消费对碳排放均具有显著影响，且居民消费和人口结构变动对碳排放的影响力已高于单一人口规模的影响力，居民消费模式变化逐渐成为我国碳排放的重要因素。傅崇辉[16]等通过构建生活能源消费与人口敏感性关系模型，分析了人口结构因素对生活能源消费的影响，发现人口自然变动、城镇化及老龄化等人口结构因素对生活能源消费具有多重敏感性，人口城镇化对能源消费的敏感强度已经超过了人口数量，因此，不宜仅将人口规模的增减作为判断能源消费变化的唯一指标。

上述国内外研究成果为本文深入研究人口年龄结构变动对能源消费影响提供了良好的基础，然而通过分析发现：目前对人口结构与能源消费关系的研究主要集中在城镇化、家庭规模等因素对能源消费或碳排放的影响，且大都是利用国家层面的宏观数据进行静态分析，缺乏将人口年龄结构变动指标作为变量引入模型，并利用省际层面相关数据进行动态分析，使得相关结论与现实可能不完全相符。基于此，本文将反映人口年龄结构变动的指标作为变量引入模型，采用横向和纵向结合的省际面板数据动态分析人口年龄结构变动对能源消费的影响，以期获得更具现实解释力的结论。

2 方法、模型和数据

2.1 计量方法

动态面板模型是通过在静态面板模型解释变量中引入滞后期的被解释变量来反映动态滞后效应的模型。对动态面板数据采用传统的OLS法估计，会产生有偏和一致性问题。广义差分矩估计（GMM）通过对模型进行一阶差分消除固定效应，并在一定条件下引入工具变量，得到差分广义矩估计量，能有效克服解释变量内生性以及残差的异方差问题，且能得到无偏一致的估计量，被广泛运用于动态面板数据模型估计中。本文在建立动态面板数据模型分析年龄结构变动对能源消费影响时，引入前期能源消费变量反映消费惯性，会导致能源消费的解释变量存在内生性问题，因此，可以运用GMM法分析我国人口年龄结构变动对能源消费的影响。

2.2 模型构建

现有文献中通常利用STIRPAT模型来分析人口对环境压力的影响，其一般形式为I=aPbAcTde。本文借鉴此模型基本形式，将反映人口年龄结构变动的变量、经济增长、居民消费以及前期能源消费（考虑到能源消费的滞后性）纳入模型中，全面分析人口年龄结构变动对能源消费的影响。具体模型如下：

ecit=β0ecβ1i（t-1）ageβ2itgdpβ3itmcβ4ituitεit

（1）

其中，ec是被解释变量，为能源消费量；ect-1是前期能源消费；age是人口年龄结构变量，分别是少儿抚养系数cdr、老年抚养系数odr、总抚养系数tdr；gdp是经济增长率，为不变价格计算的地区GDP增长率；mc为居民消费水平，为根据常住人口计算的居民年均消费水平；u为不可观察的固定效应；ε为随机扰动项；i、t分别代表地区和时间。

为消除数据的异方差性，将模型进行对数化处理，同时由于少儿抚养系数cdr和老年抚养系数odr与总抚养系数tdr是线性关系，因此进行GMM估计时将其分为两个模型来考察，具体如下：

Inecit=β0+β1lneci（t-1）+β2cdrit+β3odrit+β4gdpit+ β5mcit+u′it+ε′it

（2）

Inecit=β′0+β′1lneci（t-1）+β′2lntdrit+β′3lngdpit+ β′4lnmcit+u″it+ε″it

（3）

2.3 样本与数据处理

从1978 年到上世纪90 年代中期，我国很多宏观时序数据不全，如能源消费数据缺失，1978-1995年间《中国人口统计年鉴》未公布相关人口年龄结构数据，且时序数据所包含的资源有限，因此本文选取除外的全国30个省市区1996-2013年的面板数据进行实证分析。相关数据来源《中国能源统计年鉴2013》、全国和各省2014年的《统计年鉴》、历年《中国人口统计年鉴》、历次人口普查资料以及国研网数据库。文中各变量所用数据均进行不变价格处理，如无特殊说明均转换为1995 年的不变价格。变量具体定义和描述性统计量如表1所示。

3 结果与分析

3.1 检验结果

（1）单位根检验。非平稳序列间不一定存在直接关联，但常常表现出相同的变化趋势，如果对其进行回归，会产生虚假回归，即使具有较大拟合优度值，也没有实际意义。只有对平稳序列进行回归分析，才能避免伪回归，保证估计结果的有效性。时间序列的平稳性检验所用的方法是单位根检验，又称单整性检验，具体检验过程：首先要检验原序列是否平稳，若未通过平稳性检验，则需对原序列进行一阶差分，再检验差分后的序列的平稳性。如果差分后的序列平稳，则称原序列一阶单整，记为I（1）。 面板数据模型在进行回归前需检验数据的平稳性，它是将变量的横截面序列作为整体进行单位根检验。本文选择LLC和ADF法对面板数据进行单位根检验，结果如表2所示。

面板数据单位根检验结果显示：在1%显著性水平下，除居民消费水平外的其他所有变量的LLC检验和ADF检验结果均显著；在10%显著性水平，所有变量均通过LLC检验和ADF检验。由此可知所有序列平稳，各变量0阶单整I（0），满足协整检验的前提，能够消除伪回归，可以进行协整检验。

（2）协整检验。协整检验就是检验协整回归方程的残差是否存在单位根，如果两个序列不是协整的，则残差中一定存在单位根；如果两个序列是协整的，则残差是平稳的。

协整检验结果（见表3）表明：在5%显著性水平下，我国30 个省市区的能源消费与人口年龄结构变动等面板数据间存在协整关系，可以进行回归分析。

3.2 结果分析

少儿-老年抚养比模型估计结果（见表4）显示：在1%显著性水平下，少儿抚养比、前期能源消费、经济增长率和居民消费水平均通过检验，老年抚养比则未通过检验。该模型残差平方检验的F统计量为1.482 6，模型整体效果显著。工具变量有效性检验萨甘检验（Sargan test）的p值为0.979 2，表明在1%显著性水平下，该动态面板模型较为理想。少儿-老年抚养比模型说明，除老年抚养比外的少儿抚养比、前期能源消费、经济增长率和居民消费水平变化对能源消费均存在显著影响。其中，少儿抚养比系数的估计值为-0.210 5，说明少儿抚养比与能源消费反方向变动，少儿抚养比下降1%，能源消费增长0.210 5%；前期能源消费对当期能源消费存在显著正影响，前期能源消费增长1%，本期能源消费增长0.575 7%；经济增长和居民消费与能源消费同方向变动，经济和居民消费各增长1%，相应能源消费分别增长0.101 1%和0.319 5%。在影响能源消费因素中，前期能源消费影响最大，少儿抚养比的影响大于经济增长。老年抚养比对目前能源消费的影响不显著，可能是由于年龄结构变化及其影响具有滞后性，上个世纪90 年代，我国人口年龄结构类型处于成年型，并逐渐开始向老年型人口过渡，随着我国人口类型进入老年型并开始迈向老年型社会，未来老年抚养比对能源消费的影响将会逐步加强。

总抚养比模型估计结果（见表4）显示：在1%显著性水平下，各变量均通过检验，表明总抚养比模型中各变量均对能源消费存在显著影响。该模型残差平方检验的F统计量为1.503，模型整体效果显著。工具变量有效性检验萨甘检验（Sargan test）的p值为0.707 2，表明在1% 显著性水平下，该动态面板模型较为理想。总抚养比模型说明总抚养比、前期能源消费、经济增长率和居民消费水平对当期能源消费均存在显著影响。其中，总抚养比系数的估计值为-0.255 2，说明总抚养比与能源消费反方向变动，总抚养系数下降1%，能源消费增长0.255 2%；前期能源消费对当期能源消费存在显著正影响，前期能源消费增长1%，本期能源消费增长0.587 7%；经济增长和居民消费与能源消费同方向变动，经济和居民消费各增长1%，相应能源消费分别增长0.135 2%和0.323 2%。在影响能源消费因素中，前期能源消费的影响最大，总抚养比的影响大于经济增长。由此可知，总抚养比对能源消费的影响与少儿-老年抚养比的影响基本一致，这主要是由于：近30 年来，我国少儿人口比重的下降速度远高于老年人口比重上升的速度，导致我国15 岁到64 岁劳动年龄人口在总人口中的比重逐年上升，总抚养比呈逐渐下降趋势，从而对能源消费的影响起了重要作用。

4 结论与建议

本文利用我国30 个省市区1996-2013 年18 年的面板数据，将人口年龄结构变动、前期能源消费等变量纳入扩展的STIRPAT模型，运用GMM法分析了人口年龄结构变动对能源消费的影响，得到如下结论：

（1）我国人口年龄结构变动对能源消费存在显著影响。少儿抚养比与能源消费呈反方向变动，原因主要是随着少儿抚养比的下降，劳动年龄人口比重逐步上升，促使居民收入水平不断提高，进而推进居民家庭消费结构由温饱型向享受型和发展型转变，如空调、电脑、汽车等高耗能消费品逐渐进入普通居民家庭，而基于大众消费的生产企业也根据居民家庭消费结构的变化对生产结构进行相应调整，这些高能耗消费品的大量生产和使用促使能源消费快速增长。另外，我国上世纪70 年代末实行的计划生育政策，一方面有效地控制了人口规模的过快增长，政策释放的人口红利为我国经济长达30 多年的高速增长提供了强有力的支撑。另一方面随着政策的深入实施，新出生人口急剧减少，使得少儿抚养比快速下降，劳动年龄人口比重在2010 年达到最大值74.53%后迅速降低，人口红利逐步消弱，在降低我国未来经济发展潜力的同时，也使其逐渐成为我国能源消费增长的重要因素之一，这在一定程度上为我国人口政策的调整预留了空间。当前老年人口抚养比的上升对能源消费的影响有限，随着我国人口老龄化继续深化，未来老年人口抚养比对能源消费的影响将会日益显著。

（2）人口年龄结构变动对能源消费的影响超过经济增长。经济增长是能源消费增加的重要因素，但是随着我国进入经济新常态和工业化后期，循环经济、节能减排、低碳发展等工作积极有效地开展，经济增长对能源消费的影响出现了新的变化，人口年龄结构变动对能源消费的影响超过经济增长的影响，逐渐成为我国影响能源消费变化的重要因素。

（3）能源消费存在滞后效应，前期能源消费对当期能源消费存在显著影响。省际面板数据的动态分析结果显示，我国前期能源消费在所有考察的影响能源消费的因素中作用最大，前期能源消费与当期能源消费同方向变动，这也为我国逐步强化能源节约利用、倡导绿色低碳发展政策的实施提供了注解。

随着经济社会的不断发展，人们的生育意愿和生育水平在不断下降，而人口的平均预期寿命在不断延长，我国未来人口年龄结构变化――老龄化趋势将会更加明显。鉴于人口年龄结构变动对能源消费具有比较显著的影响，正逐渐成为影响能源消费的主要因素。因此，应将人口年龄结构因素纳入相关政策视野，及时调整完善人口政策，全面放开二胎，释放人们的生育意愿，促进少儿抚养比缓慢上升，并根据人口年龄结构变动，不断优化能源消费结构，为我国增强经济发展潜能、减少能源消费赢得时间和空间。同时，加快促进经济增长方式转变，大力发展节能技术，推行低碳集约发展，逐步提高能源的利用效率，从而实现人口、资源、环境和经济社会的可持续发展。

参考文献（References）

[1]Birdsall N.Another Look at Population and Global Warming： Population， Health and Nutrition Policy Research， Working Paper[C].Washington，DC： World Bank， 1992：1020.

[2]Knapp T，Mookerjee R.Population Growth and Global CO2 Emissions[J]. Energy Policy， 1996， 24（1）： 31-37.

[3]Satterthwaite D. The Implications of Population Growth and Urbanization for Climate Change [J]. Environment and Urbanization， 2009， 21（2）： 545-567.

[4]Shi A. The Impact of Population Pressure on Global Carbon Dioxide Emissions 1975-1996： Evidence from Pooled Crosscountry Data[J]. Ecological Economics， 2003， 44（1）： 29-42.

[5]Cole Matthew， Eric Neumayer. Examing the Impacts of Demographic Factors on Air Pollution[J]. Population and Environment， 2004， 26（1）： 5-21.

[6]Rosa E A， York R， Dietz T. Tracking the Anthropogenic Drivers of Ecological Impacts[J].A Journal of the Human Environment， 2004， 33（8）： 509-512.

[7]李国志，周明.人口与消费对二氧化碳排放的动态影响：基于变参数模型的实证分析[J].人口研究，2012，36（1）：63-72.[Li Gouzhi， Zhou Ming. Dynamic Effects on Carbon Dioxide Emissions of Population and Consumption： An Empirical Analysis Based on Variable Parameter Model[J]. Population Research， 2012， 36（1）：63-72.]

[8]张文玺.中日韩GDP、人口、产业结构对能源消费的影响研究[J].中国人口・资源与环境，2013，2（5）：125-134.[Zhang Wenxi. Research on the Influnence of GDP， Population， and Industrial Structure on Energy Consumption Among China， Japan and Korea [J]. China Population， Resources and Environment， 2013， 23（5）： 125-134.]

[9]夏泽义，张炜.中国能源消费与人口、经济增长关系的实证研究[J].人口与经济，2009，176（5）：7-11.[Xia Zeyi， Zhang Wei. An Empirical Research on the Relations Between Energy Consumption， Population and Economic Growth in China[J]. Population and Economics， 2009， 176（5）：7-11.]

[10]Jiang， Leiwen， Brian Neill C O. The Energy Transition in Rural China[J]. International Journal of Global Energy Issues， 2004， 21（1/2）： 2-26.

[11]Michael Dalton，Brian o’Neill，Alexia Prskawetz， et al. Population Aging and Future Carbon Emissions in the United States[J]. Energy Economics， 2008， 30（2）： 642-675.

[12]Poumanyvong P， Kaneko S.Does Urbanization Lead to Less Energy Use and Lower CO2 Emissions？Acrosscountry Analysis[J].Ecological Economics， 2010， 70 （2）： 434-444.

[13]Martinez Zarzoso， Maruotti. The Impact of Urbanization on CO2 Emissions：Evidence from Developing Countries[J].Ecological Economics， 2011， 70（15）：1344-1353.

[14]余国合，吴巧生.中国人口结构与能源消费关系探讨[J].中国石油大学学报：社会科学版，2007，23（6）：1-5. [Yu Guohe， Wu Qiaosheng. To Investigate the Relationship Between Chinese Population Structure and Energy Consumption [J]. Joural of China University of Petroleum： Social Sciences Editon， 2007， 23（6）：1-5.]

[15]彭希哲，朱勤.我国人口态势与消费模式对碳排放的影响分析[J].人口研究，2010，34（1）：48-57.[Peng Xizhe，Zhu Qin.The Impacts of Population Dynamics and Consumption Pattern on Carbon Emission in China [J].Population Research， 2010， 34（1）： 48-58.]

[16]傅崇辉，王文军.生活能源消费的人口敏感性分析：以中国城镇家庭户为例[J].资源科学，2013，35（10）：1933-1944.[Fu Chonghui， Wang Wenjun. Population Sensitivity of Urban Energy Consumption[J]. Resources Science， 2013， 35（10）：1933-1944.]

Abstract People are of dual identity of producers and consumers and population structure is with dynamic changes， which makes the influence of population on energy consumption is complexed. Different age structures of population have the different impacts on energy consumption. This paper introduces the variables of reflecting changes about population age structure including children’s dependency ratio， old dependency ratio and total dependency ratio into the extended STIRPAT model， and uses the GMM method to analyze the effect of changes in population age structure on energy consumption by the panel data of 30 provinces from 1996 to 2013. It reveals that： children’s dependency ratio， elderly dependency ratio， preenergy consumption， economy growth and resident consumption have significant impacts on China’s energy consumption. The elderly dependency ratio on the energy consumption is not significant temporarily， but its effect will gradually become prominent with the aging of the population increasing. The children’s dependency ratio and the total dependency ratio change in the opposite direction energy consumption. The preenergy consumption has significantly positive effect on current energy consumption. Economic growth and resident consumption change in the same direction to energy consumption. Preenergy consumption plays the biggest role in affecting energy consumption. The changes of children’s dependency ratio and total depency ratio exceeds the changes of economic growths， gradually becoming the main factors which influence the energy consumption. On this basis， this paper puts forward some suggestions that population age structure should be included in the relevant policies， and we should adjust the population policy， optimize energy consumption structure， accelerate the transformation of the mode of economy growth， develop energysaving technologies， increase the energy efficiency gradually， etc.， which will promote the sustainable development of population， resource， environment， economy and society of China.

年龄结构篇6

以1982年以来的人口普查数据为基础，以年龄别受教育模式、平均受教育年限和预期受教育年限为主要测量方法，分析中国高等教育人口总量、结构和存在的主要问题。通过递进人口预测模型，预测中国高等教育年龄人口总量、结构和变动趋势。研究认为中国高等教育年龄人口总量进入下降阶段。各年龄队列之间人口规模从差距巨大，向差距显著缩小转变。预计今后高等教育年龄人口规模将持续稳定下降，人口规模从2015年的1284916万人下降到2035年的911474万人，比2015年减少3700多万人，下降幅度接近1/3。未来的高等教育年龄人口在校规模具有很强的不确定性。预计2020年之前高等教育年龄人口在校规模处于下降趋势，2015年至2020年保持在3000万―4000万之间。

关键词：学龄人口；生育政策；人口结构预测；高等教育

中图分类号：C921；G465文献标识码：A文章编号：1000-4149（2017）06-0079-11

DOI：103969/jissn1000-4149201706008

收稿日期：2017-04-16；

修订日期：2017-09-11

基金项目：国家社会科学基金重大项目“人口统计调查的国际前沿理论及其在中国的应用”（16ZDA090）。

作者简介：王广州，人口学博士，中国社会科学院人口与劳动经济研究所研究员。

The Size， Structure and Developing Trend of

the Chinese Collegeage Population

WANG Guangzhou

（Institute of Population and Labor Economics， CASS， Beijing 100028， China）

Abstract：This paper based on the population census data from 1982 and used the indicators of the mean education years and mean expectation years of education to observe the changes of collegeage groups. Using the parity progression model， this paper has made a projection for the size， structure changes and developing trend of the collegeage population under the two children policy. The result show that the size of the collegeage population will keep continue declining in the next 15 years. The cohort population size has change from big difference between cohorts to close from cohort to cohort. The total population will decline from 12849 million in 2015 to 9114 million. It will decline onethird in 20 years. The student population will be in the range of 30―40 million before 2020.

Keywords：education age population； family planning policy； population structure projection； higher education

《人口c经济》2017年第6期

王广州：中国高等教育年龄人口总量、结构及变动趋势

一、研究背景

20世纪70年代以来，中国社会经济等领域发生了翻天覆地的变化，实现了经济转轨、社会转型和人口转变的伟大历史进程。人口作为社会经济发展最基础、最核心的要素，人口结构和发展态势的跌宕起伏和最根本的变化，改变了社会经济发展的本质特征。

2013年中共中央十八届三中全会决定、2014年启动实施的“单独二孩”政策，开创了中国生育政策调整的历史。2015年10月29日中共中央十八届五中全会公报进一步提出“全面实施一对夫妇可生育两个孩子政策”。 2016年1月1日开始全国统一实施全面二孩生育政策。全面二孩生育政策彻底改变了中国实施了35年的独生子女政策，不仅标志着严格生育政策的调整，也标志着人口再生产关系的转变。然而，在过去的30多年里，由于严格的独生子女政策和超生处罚制度，中国人口的出生规模和生育水平成为困扰中国人口研究的一个重要问题。尽管学术界和政府相关部门对过去20多年的出生规模和生育水平争论不休，但中国人口受生育政策影响和快速人口转变，以及长期进入低生育水平国家的基本事实是毋庸置疑的[1-2]。由于人口变动是社会经济运行中最基础、最根本的影响因素，其深远的社会经济影响是巨大和不可逆的，快速的人口结构性转变必然对社会经济产生巨大影响，也必然形成很多新的人口问题。从基本常识性判断来看，生育政策对出生规模的控制，最直接的影响就是医疗卫生和教育资源的配置。教育和医疗资源都是关系民生的基本公共服务。出生规模的剧烈变动对教育系统，特别是高等教育的影响也是不言而喻的。

自从1977年恢复高考以来，中国的高等教育开始重新走上了正常发展的轨道。随着社会经济快速发展的需要和对高等教育需求的增加以及阶段性出生高峰队列的就业压力增大，1990年7月9日国家出台《普通高等院校招收自费生暂行规定》，该规定于1991年开始施行，这项规定一方面解决了招生规模扩大的财政压力，另一方面在一定程度上满足了民众对高等教育的强烈需求。 1999年教育部出台《面向求学网振兴行动计划》，计划目标适龄人口高等教育毛入学率为15%，全国普通高校开始大幅度扩招，高等院校招生规模增长速度从1999年以前的8%到9%一跃上升到48%，招生规模从1998年的108万上升到1999年的160万。到2015年，全国普通高校本专科招生规模达到7378万，高校在校生人数26253万人，研究生招生645万，在校研究生1911万人。高等教育毛入学率也从1999年的105%提高到2015年的40%。

“十年树木，百年树人。”全面提高人口科学文化素质、形成源源不断的人才队伍是中国社会经济发展的需要，但接受高等教育人口的规模和比例并不是可以无限提高的，必然受到未来出生人口规模和受教育模式的影响。出生规模对初等教育的影响与高等教育则完全不同，初等教育属于义务教育，具有强制性，因此，出生规模的变动直接影响义务教育阶段在校就学人口规模的变化，而对高等教育的影响不仅有很大的延迟，同时也受到各种条件的限制和教育历程选择性的干扰。如何确定人口变化对高等教育总量、结构的影响不仅是一个具有重大前瞻意义的研究课题，也是一个复杂的问题。长期低生育水平是否会冲击高等教育规模？全面放开二孩政策对未来高等教育影响有多大？这些问题的回答不仅是国家发展规划需要探讨的基础研究问题，也是国家重大发展战略需要面临的现实问题。

三、高等教育人口的总量与结构特征

高等教育人口总量和结构一方面取决于高等教育年龄人口总量与结构，另一方面取决于受教育人口递进变化的历史积累情况。高等教育年龄人口总量与结构的变化是出生人口队列变化的结果，而受教育人口教育递进过程和递进水平的高低则是教育发展水平的反映。随着九年义务教育的全面普及，中国高等教育人口总量与结构的变化主要取决于人口变化和高中及以上受教育递进水平的变化。

1高等教育年龄人口总量结构

首先，从总量变化趋势来看，高等教育年龄人口总量进入下降阶段。回顾过去几十年中国人口总量变化的历史可以看到，虽然中国人口总量一直处于增长过程中，但是，由于不同历史时期出生人口规模变动并不是始终保持持续增长的，因此，特定人群总量变动趋势与总人口并不完全相同，高等教育年龄人口的总量、结构的变化与出生队列人口的高峰与低谷密切相关。如表1所示根据2015年人口抽样调查推算，18―24岁人口规模为1215800万人，比2010年的1697113万人减少了4800多万人，下降的幅度超过1/4。与历史上高等教育年龄人口规模最大时期的1987―1992年的176亿―178亿人相比，下降了5000万人以上，下降幅度超过30%。

其次，从结构变动趋势来看，各年龄队列之间人口规模从差距巨大向差距显著缩小转变。除了人口总量变化以外，高等教育年g人口结构也发生很大变化，同样是人口规模在13亿左右，各年度人口结构还是有很大差别的。比如，1982年人口普查，18―24岁人口总量为1268740万人，其中18岁和19岁人口都超过了2500万，而20―23岁各年龄组人口规模仅为1100万―1600万，远远低于18、19岁队列，1982年最多年龄队列为19岁队列，人口总量达到272796万人，比人数最少的21岁年龄队列106908万人的规模多了1600多万人，可见这个差距是巨大的。而2015年18、19岁队列人口不到1600万，比1982年18、19岁队列少了1000万以上。从2015年高等教育年龄人口各队列的人口规模来看，人口规模都在2000万以内，人数最多的年龄组为24岁，人口规模为199080万人，比人数最少的18岁年龄队列的155230万人多不到450万人，24岁多出的人口不到18岁人口总量的30%。

2高等教育年龄人口在校生总量与比例

随着人口年龄结构的变化，高等教育年龄人口总量经历了大的起落，内部结构也发生了巨大变化。与高等教育年龄人口总量变化特征不同，随着教育事业的快速发展，高等教育年龄人口在校生总量变化特点却完全不同，其变化特征主要表现在：高等教育年龄人口在校人数快速增长阶段已过，2010年达到总量高峰，高等教育年龄人口在校生总量为444001万人，比1990年119286万人增加了3300多万，比2000年的169264万人增加了2700多万人。2015年全国高等教育年龄人口在校人数为396550万，比2010年减少了470多万人，减少了10%以上，详见表2。虽然目前下降的幅度不大，但高等教育年龄人口在校总量整体规模进入下降时期。

尽管高等教育年龄人口在校总量开始下降，但高等教育年龄人口在校比例持续、显著提高。高等教育年龄人口在校比例变化主要表现在三个方面。

第一，从高等教育年龄人口在校比例的整体水平来看，18―24岁人口在校比例不断提高，2015年高等教育年龄人口在校比例达到3262%，比1982年400%的在校比例提高了28%以上。

第二，从高等教育年龄人口在校比例变化趋势来看，2000年以前变化相对比较缓慢，比如1982年到1990年仅提高了277%，1990年到2000年也仅提高了667%。而1999年高校扩招后，2000年到2010年高等教育年龄人口在校比例提高到2740%，提高了1396%。随着高校大规模扩招的停止，2010年至2015年高等教育年龄人口在校比例提高速度放缓，5年内高等教育年龄人口在校比例只提高了522%。

第三，从年龄别在校比例来看，2015年18岁在校比例达到6731%，比2010年的5695%提高了10多个百分点。比1990年的1715%提高了50多个百分点。

3年龄别高等教育在校比例

高等教育年龄人口在校生总量和比例提高，一方面表现在高中、中专教育在校人口比例的增加，另一方面表现在普通高等教育在校比例也有很大提高。18岁在高中、中专、中职的比例最高，19、20岁在高等院校的比例最高。由于受教育的递进特点，18岁在高中的比例越高，19、20岁递进到大学的可能性才能提高。 从高等教育年龄人口在高校比例的变化来看，2015年在高校的比例达到2101%，比2010年的1636%提高了48个百分点，比2000年的56%提高了15%以上。从年龄别在校比例来看，在高等教育年龄人口中，19岁、20岁在高等院校的比例最高。2015年19岁、20岁在高等院校的比例分别为3322%和3569%，与2010年的2333%和2672%相比，两者分别提高了10%左右。同样的，与2000年至2010年在高校的比例变化相比，2015年19岁、20岁在高等院校的比例又有了非常显著的提高，详见表3。

4高等教育在校学生总量

在校受教育人口总量、结构一方面受人口规模变动的影响，另一方面与教育资源的配置有直接关系。高等教育在校生总量和变化趋势既受教育资源配置的影响，同样也对教育市场变化产生巨大冲击。

由于统计体系和渠道的不同，各个渠道对高等教育在校学生总量的统计结果并不完全相同。首先，

从统计年鉴得到的普通高等院校本专科在校学生统计结果来看，1995年全国普通高等教育在校人口总量为29060万人，当年高等院校毛入学率为72%。经过近30多年来的快速发展和大规模扩招，我国普通高等院校在校生人数迅速增长，2015年全国普通高等院校本专科在校生规模达到262530万人，高等教育毛入学率达到40%，详见表4。从基本概念和统计口径的科学性来看，毛入学率的概念比较粗糙，分子和分母的概念界定与实际人口构成有一些差距，只能粗略反映高等教育的普及程度和入学招生水平。

除了统计年鉴获得的普通高等院校在校生人数外，人口普查登记信息和抽样调查也可以推算高等院校在校生人数。然而，从人口普查和人口抽样调查推算的全国普通高等本专科在校人口总量与教育统计的数量还是有一些差别的。比如，根据2000年人口普查推算，本专科在校人口总量为73484万人，比统计年鉴公布的55609万人多了接近180万人。2005年教育统计公布的为156178万人，而2005年人口抽样调查推算的本专科在校人口总量为105884万人，两者相差550多万人，这种差距可能与调查样本以及统计口径的差别有关，比如是否包含成人院校等在有些人口调查中区分得并不是特别明确。

随着高等教育规模的扩大，统计口径规范化，人口调查和教育之间的相对差距和绝对差距都不断缩小，比如，2010年统计年鉴和人口普查中普通高等本专科在校人口总量分别为223180万人和273589万人，两者的绝对数量差距为500多万。2015年统计年鉴和人口普查中普通高等本专科在校人口总量分别为262530万人和271860万人，两者的绝对数量差距不到100万，远远小于以往两者的差距。

通过统计年鉴与人口普查或抽样调查推算的全国普通高等本专科在校人口总量差距可以断定，人口普查、人口抽拥鞑槭据与教育统计数据越来越接近，统计口径的越来越一致。

四、平均预期受教育年限估计

数据来源：1国家统计局1982年全国第三次人口普查1%原始数据。2国家统计局1990年全国第四次人口普查1%原始数据。3国家统计局2000年、2010、2015全国第五次人口普查095‰原始数据。4国家统计局2005年全国1%人口抽样调查原始数据。

我国在校人口总量结构的变动与人口规模以及教育发展密切联系，受学制变化和教育改革的影响

很大。年龄别在校率或年龄别进入、退出学校教育是测量假想队列终身受教育水平的基础。平均预期受教育年限是队列终身预期受教育的统计综合。年龄别在校率曲线的特征决定平均预期受教育时间的长短，分析年龄别在校率曲线的变化可以判断教育发展水平的高低。

学龄人口在校总量结构的变化与年龄别在校率密切相关，这不仅预示受教育的可能性，而且决定了受教育人口的年龄结构和受教育结构。中国年龄别在校率曲线的基本特征及其变化特点主要表现在以下几个方面。

第一，受教育水平的提高由低龄人口的年龄别在校率显著提高逐步转化为义务教育以后年龄别在校率的显著提高。比如1990年人口普查，9岁人口在校比例为93%，6岁、7岁和8岁人口在校比例都较低一些。6岁仅为37%，7岁达到73%，8岁提高到90%。2015年6岁提高到80%，7岁达到9626%，8岁提高到98%（见图1）。低龄人口年龄别在校率的显著提高，显然这个变化与最低入学年龄改变和义务教育水平提高密切相关。

第二，受教育水平提高的阶段性变化特征明显。比较2000年与2015年人口普查和抽样调查结果可以看到，各年度7岁至13岁年龄别在校率曲线差别很小。年龄别在校率曲线的主要差别是15岁至22岁。

第三，中国在校率过早地发生转折。15岁至17岁是在校与不在校的转折点，也就是说15岁以后，我国学龄人口在校率急剧下降。因此，能否完成初中教育和升入高中阶段继续受教育，是目前制约我国平均预期受教育年限继续提高的拐点。

第四，从20岁人口在校率来看，2015年中国20岁人口在校率为4527%，比2010年的3608%提高了近10%。这一方面体现20世纪90年代以来九年义务教育的全面普及，也体现出1999年以后的全国高校爆炸式扩招。但与美国、日本相比，中国比美国2000年20岁在校率（4782%）低2%，比日本2000

年的在校率（6187%）低15%以上。

年龄别在校率是受教育水平和受教育模式的反映。年龄别在校率曲线之间很难进行综合比较，因此，需要综合统计指标对受教育水平和受教育模式进行测量。总和受教育年限既是年龄别在校率的统计综合，也是平均预期受教育年限的估计。

如表5所示，从总和受教育年限来看，2015年中国人口总和受教育年限为1352年，比2010年的1307年提高了045年，比2005年的1230年提高了122年。对比中美两国的总和受教育年限，2015年中国1352年的总和受教育年限比美国2000年的1472年低12年。可见，如果按照过去10年的发展速度，即使美国总和受教育年限不变，中国至少还需要10年的时间才能达到美国2000年的水平。 总之，从统计数据来看，我国人口科学文化素质有了很大的提高，然而，现阶段我国与发达国家的差距仍然很大。与美国、日本等发达国家相比较，我国人口文化素质和受教育状况存在明显差距。

五、高等教育年龄在校人口总量趋势预测

不同队列人口规模大小取决于育龄妇女总量、结构和生育水平的高低。在校人口总量一方面取决于年龄别人口总量，另一方面取决于平均预期受教育年限的长短。中国计划生育政策对出生规模的影响是显而易见的，除了生育政策以外，受教育水平、城镇化和人口迁移流动等社会经济发展因素对生育水平的影响也是非常重要的。全面二孩政策实施后，到底政策生育水平的变化对高等教育会起多大作用？出生人口堆积对未来高等教育年龄人口总量的变化趋势有多大影响？这些问题都是需要前瞻性研究和提前预判的，它不仅关系到人口发展本身，也关系到国家发展战略和相关规划。

1高等教育年龄人口总量变化趋势预测

持续30多年的严格计划生育政策，使中国育龄妇女生育水平迅速下降且稳定在低生育或超低水平的状态，其结果是对应的出生人口规模快速波动中下降。受人口年龄结构剧烈变化的影响，中国高等教育年龄人口规模1990年曾经高达1762516万人，此后一直波动中下降，2010年下降到1620442万人。与2010年波动中下降的变化特点不同，

采用递进人口预测模型的年龄别人口规模进行预测[3-4]，预测结果显示，

预计今后高等教育年龄人口规模将持续稳定下降，人口规模从2015年的1284916万人下降到2035年的911474万人，比2015年减少3700多万人，下降幅度接近1/3。受二孩政策的影响，预计2035年开始高等教育年龄人口规模开始回升，回升时间持续到2040年左右，回升幅度达到11077万人左右，增加人口规模达到2200万人，升幅达到2035年高等教育年龄人口规模的1/4左右，详见图2。

2高等教育年龄人口在校规模预测

由于高等教育年龄人口规模下降，如果年龄别在校率或平均预期受教育年限保持不变，那么，高等教育年龄人口在校规模肯定处于下降趋势。根据过去十多年的总和受教育年限变化趋势，假定2050年中国人口平均预期受教育年限均值为145年，接近美国2000年147年的水平，大概十年提高036年，上限是15年，略高于美国2000年的水平，大概十年提高048年，而下限为14年，处于比较缓慢的增长趋势（见图3）。由于出生人口的区间估计与受教育水平的叠加效应，上限和下限水平实现的可能性只作为参考，也就是未来的高等教育年龄人口在校规模具有很强的不确定性。

从具体预测结果来看，可以得出以下几个基本判断。

第一，2020年之前处于下降趋势，2015年至2020年保持在3000万―4000万之间。

第二，尽管高等教育年龄人口处于下降状态，但2050年之前各年度高等教育年龄在校人口

规模低于3000万的可能性不大。

第三，高等教育年龄人口在校规模在2035年之前区间估计误差相对较小，2035年之后不确定性远远大于2035年之前。

总之，随着人口结构的转变，即使是全面放开二孩生育政策，对高等教育在校人口规模的影响也是比较有限的。由于受教育水平的提高幅度大小和生育政策新增人口规模大小的双重转化因素的影响，未来受初等教育人口转变为高等教育人口需要很多环节，具有很强的不确定性。保守估计，如果保持目前的年龄别受教育水平，高等教育在校人口规模持续提高的可能性很小，因此，教育普及因素将成为决定未来高等教育在校人口规模的关键因素。可以预见，未来30年受人口规模因素的影响，以往教育扩张的历史趋势必将终止或逆转，否则，可能面临部分高校招生严重不足和师生比例关系的重大变化。

六、研究结论与讨论

高等教育年龄人口总量和结构变动既关系到教育资源的配置，也关系到劳动力市场的变化，还关系到中国人口受教育水平的全面提高。对高等教育在校人口规模的研究不同于通常的人口预测本身，需要在人口预测的基础上，研究受教育水平和受教育模式。通过对高等教育年龄人口、高等教育年龄在校人口总量及变化趋势的分析，可以得出以下基本结论。

第一，高等教育年龄人口总量进入下降阶段。各年龄队列之间人口规模从差距巨大，向差距显著缩小转变。

第二，受教育水平提高的阶段性变化特征明显。受教育水平的提高由低龄人口的年龄别在校率显著提高逐步转化为义务教育以后年龄别在校率的显著提高。能否完成初中教育和升入高中阶段继续受教育，是目前制约我国平均预期受教育年限继续提高的拐点。

第三，从20岁人口在校率来看，2015年中国20岁人口在校率为4527%，比2010年的3608%提高了近10%。仍低于美国、日本2000年的水平。从总和受教育年限来看，2015年中国人口总和受教育年限为1353年，比美国2000年的1472年低121年。

第四，预计今后高等教育年龄人口规模将持续稳定下降，人口规模从2015年的1284916万人下降到2035年的911474万人，比2015年减少了3700多万人，下降幅度达到近1/3。

第五，未来的高等教育年龄人口在校规模具有很强的不确定性。预计2020年之前高等教育年龄人口在校规模处于下降趋势，2015年至2020年保持在3000万―4000万之间。

本文采用不同来源的统计数据对中国高等院校在校学生规模和比例进行分析，来源不同的数据之间还是存在一些差距。此外，尽管对高等教育年龄人口的受教育模式有了一些研究数据，但还需要不同来源的数据进行对照研究。人口普查或抽拥鞑楸暇故巧瓯ㄊ据，与行政登记数据还是有一些差别，今后需要对两种来源的数据进行深入的分析，同时，还需要对年龄别在校率的变化规律以及参数进行更深入的研究和反复的检验。

参考文献：

[1]郭志刚.中国低生育进程的主要特征――2015年1%人口抽样调查结果的启示[J].中国人口科学，2017（4）：2-14.

[2]王广州.生育政策调整研究中存在的问题与反思[J].中国人口科学，2015（2）：2-15.

[3]王广州.影响全面二孩政策新增出生人口规模的几个关键因素分析[J].学海，2016（1）：82-89.

[4]王广州，张丽萍.到底能生多少孩子？――中国人的政策生育潜力估计[J].社会学研究， 2012（5）：119-140.

[5]马瀛通，王彦祖，杨书章.递进人口发展模型的提出与总和递进指标体系的确立[J].人口与经济，1986（2）：24-32.

[6]王广州.近期内我国劳动力供给形势分析[J].南京人口管理干部学院学报，200

年龄结构篇7

【关键词】人口年龄结构 社会储蓄

一、问题的提出

目前，随着社会时代的变革，中国逐步进入了人口年龄结构快速更迭的时代。近些年来，65岁及以上老年人口总量飞速增长，2000年之后中国也正是迈入了老龄化社会，0-14岁少儿人口总量由于计划生育政策的有效推广呈现逐年下降的趋势，少儿负担比也成同样趋势，但老年负担比将持续上升，尤其是2020年之后其增速将更加明显。目前我国西部地区人口增长率下降导致的西部地区人口年龄结构与社会储蓄约的变动，对经济快的进一步发展造成了影。在理论上两者的因果关系和数量关系究竟如何，它们之间是否存在一种长期均衡和短期波动关系等等，西部地区幅员辽阔，人口众多，人口年龄结构的进一步变化对储蓄率的影响如何，西部地区未来人口趋势会使得人均储蓄余额降低还是提高？这些问题相关研究成果并不多见，因此，从实证分析的角度探讨这些问题，不仅有助分析西部地区人口变动、储蓄余额与经济增长的现状，更是为西部地区经济的进一步发展提出一些建议。

二、理论分析

通过传统的人口与经济的关系理论我们不难发现，假若一个经济社会中15岁的少儿人口以下和65岁以上老年人数占总人口的比例较大，则意味着缺乏劳动能力的人口数占大多数，而具有劳动能力的劳动人口数占少数。劳动人口在相当程度上不仅仅需要进行物质生产活动来维持自身的生存，还需要对非劳动人口进行抚养。首先，这表明，在人口负担比较高的社会中，社会中创造物质财富的劳动人口减少了，如果社会中的劳动人口与社会所需的劳动力不匹配则不仅会严重减缓各个产业发展的速度，而且也会增加用人单位的成本。其次，非劳动人口的增加，需要耗费较多的物质生活资料，从而使储蓄水平降低，影响了社会资本的累积。

三、变量的选取与分析结果

（一）变量的选取

研究样本数据来源于历年中国统计年鉴和各省市统计年鉴，数据分别为1998-2015年西部12省的人均工资W和城乡居民人均储蓄余额RS以及人口负担比F。时间序列往往存在非平稳性，为保证建立的回归有意义，应先对各序列进行平稳性检验，再在此基础上进行协整。

1、平稳性检验

本文采用的平稳性检验方法是Augmented Dickey-Fuller 检验。检验结果如下，见表1

（二）协整检验

首先我们对{RS,W,F}做协整检验。Johansen假设检验的过程

从特征根迹检验的分析结果来看，此序列的几个变量中都至少存在一个非零矢量，说明了{RS,W,F}序列理论上存在着某种长期稳定的协整关系模型的参数估计。

表3是对{RS,F,W}协整模型进行分析的参数估计结果，而表4的模型检验中可以看出残差序列是平稳的，所以建立的模型在理论上是可行的，而且标准误差比较小，估计的系数符合此模型。从所估计的参数可建立相应的协整方程：

RS=0.5267W-0.06231F

从建立的协整方程中，首先我们可以看出，西部地区的人均工资与居民人均储蓄余额成正向关系，西部地区从业人员人均工资每上升1%，则平均储蓄上升0.52%，换句话说西部地区人口的平均储蓄低于其工资收入金额的一半。其次，我们可以看出西部地区人口负担比与社会人均储蓄成反向关系，西部地区人口负担比若增加1%，则造成社会平均储蓄的减少了0.062%，总之，西部地区人口负担比的上升能够在一定程度上起到减少社会储蓄的影响。

本文对西部地区人口年龄结构对社会人均储蓄额的影响进行了分析。发现西部地区人口负担比对西部地区社会储蓄额存在长期协整关系。并根据结果得知，人口负担比的上升会使得社会储蓄余额的下降。基于本文的研究结论，笔者提出以下建议：在加快经济发展的同时，提高居民消费水平，要大力发展老年产业，找到新的经济突破点。同时要科学合理的认识老龄化发展的进程，实施弹性的退休制度。

北方民族大学研究生创新项目――《年龄结构变动对社会储蓄的影响 ――基于西部地区的实证分析》

年龄结构篇8

[关键词]乡镇干部；年龄结构；非合理性；原因；对策

[作者简介]李景军，吉首大学马克思主义学院副教授，湖南张家界427000

[中图分类号]D630．3　[文献标识码]A　[文章编号]1672－2728(2007)01－0176－03

党的十六届五中全会指出：“建设社会主义新农村是我国现代化进程中的重大历史任务。”为完成这一重大历史任务，建设一支年龄结构合理的乡镇干部队伍十分必要。目前，湘西民族地区乡镇干部年龄结构明显具有非合理性，表现在中、老年干部在数量上严重缺少，青年干部在数量上过多，这不利于湘西民族地区社会主义新农村建设。因此，加强对湘西民族地区的乡镇干部年龄结构问题的探讨，对于促进民族地区的经济发展与社会进步，对于实现社会主义新农村建设目标无疑具有十分重要的现实意义。

一、导致年龄结构非合理性的原因

年龄结构指的是一个干部群体中青年、中年、老年不同年龄成员的比例和组合方式。对湘西民族地区乡镇干部年龄结构的非合理性，我们可以从以下两方面来分析原因。

(一)中、老年干部严重缺少

1．农村工作责任重、难度大是湘西民族地区中、老年干部调离乡镇致使年龄结构非合理性的首要原因。乡镇机关是我国在农村的最基层政权机关，是党和政府在农村执行方针政策的重要机构，它的这种性质和地位决定了乡镇工作的艰巨性。一是乡镇工作繁忙。由于农村群众的意见很大程度上要靠乡镇机关反馈给上级部门，而上级部门作出的有关农村问题的决策又必须通过乡镇机关落实。因此，乡镇工作千头万绪，事情繁杂。二是乡镇工作难做。近些年来，湘西民族地区少数农民生产不按市场需求来配合政府调整经济结构，对农村公益事业不主动参与，计划生育“到处跑”，社会治安问题比较突出，等等，这势必增加工作难度。总之，农村工作任务重、难度大，导致一部分湘西民族地区乡镇中、老年干部不能安心乡镇工作而调离乡镇。

2．乡镇工作环境条件差，待遇不好，是湘西民族地区中、老年干部调离乡镇致使年龄结构非合理性的直接原因。在现阶段，湘西民族地区还属于经济欠发达地区。据调查，湘西民族地区还有少数偏僻乡镇的干部办公和居住的仍然是年代已久的旧木房；一些乡镇的偏僻村寨至今不通公路，下村办事只能靠双腿；一些乡镇财政困难，工资不能按时发放，福利待遇难保障；还有一些乡镇文化娱乐设施严重缺少，干部文化生活极其单调；等等。相比之下，在城市工作的干部其工作和生活条件要比在农村乡镇优越，待遇要好，这促使一部分湘西民族地区的乡镇中、老年干部不能安心乡镇工作，并千方百计调到城市工作。

3．我国传统的干部调动和晋升制度是湘西民族地区乡镇中、老年干部调离乡镇致使年龄结构非合理性的体制原因。我国传统的干部调动和晋升制度，对于干部的调动和晋升主要依据政绩和资历这两个方面。一般来说，在政绩相同的情况下往往资历起关键作用。在我国行政区划级别越高，在相应级别国家机关任职的年龄就越大，而年龄往往与资历联系在一起。因此，我国对于干部的调动和晋升条件在一定程度上含有资历因素。基于上述体制原因，湘西民族地区的组织和人事部门往往在提拔和调动干部时，对一些乡镇基层干部有时考虑资历因素搞照顾性调动，这也是目前湘西民族地区乡镇中、老年干部缺乏的重要原因。

(二)湘西民族地区乡镇青年干部在数量上过多

1．响应党的号召，服从民族地区需要，大批有志青年自愿到农村乡镇工作，这是湘西民族地区乡镇青年干部增多的政策原因。为了加快湘西民族地区的经济发展与社会进步，近几年来，党和政府制定了一些有利于湘西民族地区基层引进人才的政策，鼓励青年知识分子到民族地区农村建功立业，如：湖南省委组织部每年从湖南省属高等院校抽调上百名应届优秀毕业生到乡镇锻练，其中很多被安排到湘西民族地区乡镇工作。又如：湘西民族地区近几年来加大了对贫困乡镇的扶贫工作力度，从城市各机关派出了很多干部下到乡镇挂职，而派出的干部大多是30岁左右的年青干部，这必然会导致某些乡镇年青干部的比例增加。

2．农村就业形势相对宽松，这是很多大中专院校毕业生走向湘西民族地区乡镇工作岗位的又一原因。随着国家西部大开发战略在湘西民族地区的推进，湘西民族地区农村出现了新的发展机遇。因此，有大量的大中专院校毕业生报考湘西民族地区乡镇工作岗位公务员或是参加各类乡镇工作岗位招聘考试，致使一部分大中专院校毕业生到湘西民族地区乡镇找到了就业岗位，这也是湘西民族地区乡镇青年干部在数量上增加的重要原因。

总之，由于中、老年干部调离乡镇，而青年干部不断涌入基层，这导致了湘西民族地区乡镇干部年龄结构的非合理性。

二、形成合理性年龄结构的重要性

在社会主义新农村建设形势下，对湘西民族地区乡镇建立合理性年龄结构的干部队伍的重要性，必须清醒地认识。

(一)建立合理性年龄结构的干部队伍有利于加强湘西民族地区农村党的建设

党建工作是一项伟大的工程。湘西民族地区乡镇干部中年、老年干部严重缺少而青年干部过多，这种情况，一是不利于农村党的思想建设。因为青年干部工作阅历浅，往往还不能结合实际正确领会党的指导思想、宗旨、路线和纲领，这势必影响农村党的思想建设效果。二是不利于党在农村的组织建设。目前，湘西民族地区某些村级党组织建设涣散，甚至处于瘫痪状态，要改变这种局面，就必须有一批对党建工作重视而且经验丰富的中、老年干部。三是不利于党的作风建设。现阶段，湘西民族地区乡镇一些青年干部，在工作中不走群众路线，引起干群关系恶化。因此，这不利于党的作风建设。总之，建立合理性年龄结构的乡镇干部队伍，是进一步抓好湘西民族地区农村党建工作的客观需要。

(二)建立合理性年龄结构的乡镇干部队伍有利于加快湘西民族地区的经济建设

加快民族地区的经济建设是促进民族团结、实现共同繁荣的物质基础。现阶段，湘西民族地区农村经济上的落后状态依旧存在。如果不加快民族地区农村的经济发展，就不利于促进民族地区的社会进步，就会加剧民族之间事实上的不平等。而民族地区乡镇要加快经济建设步伐，促进民族地区的经济发展，没有一支具有能把握未来和全局的并有实际经济建设经验的中、老年干部组成的干部队伍是不行的。因此，保持相当数量的中、老年干部并

形成合理性干部年龄结构，是加快湘西民族地区农村经济发展的组织保障。

(三)建立合理性年龄结构的乡镇干部队伍有利于抓好湘西民族地区农村的精神文明建设

精神文明建设是社会主义的重要特征。目前，湘西民族地区农村的精神文明建设任务还十分艰巨。因为在湘西这样一个落后民族地区，农民的文化素质是很低的，加上在历史上的闭塞，农民受到的封建势力影响更深，还有近几年来拜金主义、享乐主义和个人主义在湘西农村迅速蔓延，这就决定了湘西农村精神文明建设的艰巨性和复杂性。而要抓好湘西民族地区农村精神文明建设这项十分艰巨而复杂的工作，建设好一支年龄结构合理的乡镇干部队伍势在必行。

(四)建立合理性年龄结构的乡镇干部队伍有利于湘西民族地区乡镇干部个体素质和业务能力的提高，特别是有利于青年干部的成长

一般来说，青年干部思维敏捷，敢想敢干，精力充沛，但资历浅，群众威信不高，工作缺乏经验，情绪易波动；中年干部办事稳妥，能力较强，能起承前启后的作用；老年干部则资历深，群众基础好，工作经验丰富，善于应付复杂局面，但体力减弱，反应较迟钝，接触实际困难。在一个干部群体年龄结构中按合理的比例去组合青、中、老年干部，有利于取长补短，优势互补，相互学习，共同进步，从而提高干部个体素质和业务能力。特别是现阶段，青年干部最易受拜金主义、享乐主义的腐蚀，最易受错误人生观、价值观的影响，这就需要一批思想素质高、业务能力强、工作作风好的中、老年干部来示范来帮助。因此，保证一定数量的中、老年干部也是湘西民族地区乡镇青年干部健康成长的内在要求。

三、构建合理性年龄结构的对策

在湘西民族地区乡镇干部结构中构建合理性年龄结构关键在于避免中、老年干部的流失，同时加强对青年干部的思想政治教育。具体措施如下：

(一)加强对中、老年干部的思想教育，切实转变他们的思想观念，不断提高湘西民族地区乡镇中、老年干部的思想觉悟和政治素质

首先，要让湘西民族地区乡镇干部农村中、老年干部每年进各级党校培训一次，对其进行农村工作重要性教育和全心全意为农民服务思想教育，以及对他们进行农村形势教育，通过培训使他们增强对农村工作的使命感和责任感；其次，上级组织与人事部门应定期派人到湘西民族地区乡镇与中、老年干部座谈，做到上下级思想沟通，及时掌握中、老年干部的思想动态，有针对性地做好思想政治工作；最后，要利用各种新闻媒体大力宣传那些长期扎根在基层的乡镇干部的优秀事迹，营造在民族地区乡镇工作光荣的良好氛围。

(二)深化农村改革，加快乡镇机构管理体制和机构设置改革，为湘西民族地区乡镇干部创造一个宽松的工作环境

在农村改革过程中难免存在政策不配套和措施不完善的问题，要解决这些问题就必须进一步深化改革。如：对计划生育工作难抓的问题，国家必须加强立法工作。对农村社会治安难抓的问题，国家必须制定出适合农村治安管理需要的法律和法规，使乡镇干部解决这些问题时，有法可依，有章可循，从而降低工作难度。另外，必须围绕扩大乡镇自进行乡镇机构管理体制改革和机构设置改革，对乡镇财政所、国土所、学校等行政管理和事业性单位的行政权和人事权可以下放到乡镇，上级主管部门只对其进行业务指导；对乡镇厂矿、公司等企业性单位实行乡镇管理为主、业务部门为辅的双重领导；对乡镇内部机构设置应有较大的灵活性，甚至民族地区乡镇可根据需要自主设置机构。总之，乡镇机构管理体制和机构设置改革要有利于调动乡镇干部的工作积极性。

(三)制定有利于中、老年干部安心在湘西民族地区乡镇工作的优惠政策，不断提高乡镇干部待遇，逐步改善乡镇工作环境

第一，对长期工作在湘西民族地区乡镇并且政绩突出的中、老年干部，组织人事部门通过考核提高职务级别，连续在乡镇工作多年且称职者，可享受县级待遇；第二，要提高湘西民族地区乡镇干部的工资和奖金，建议给政绩突出的老年干部发放政府特殊津贴；第三，优先解决民族地区乡镇干部家属调动和子女读书就业问题，为乡镇干部排忧解难；第四，以法规形式确认民族地区乡镇干部在疾病和退休后的社会保障问题；第五，加大民族地区农村的小城镇建设，不断改善乡镇干部的居住条件和工作环境；第六，加快民族地区乡镇文化建设步伐，不断丰富乡镇干部的文化生活。

(四)建立科学的干部调动和晋升制度，进一步完善湘西民族地区干部交流制度

传统的干部调动和晋升制度有许多弊端，主要体现在晋升和调动干部时有强调资历因素的情况，现阶段的干部交流制度也还不完善，干部往上级调动多而往基层调动少。因此，我们要改革目前的干部调动和晋升制度，要根据建设社会主义新农村的需要来完善干部交流制度，要定期实行城乡干部岗位交流，改变乡镇干部进了城就再难以调下乡镇工作的现象。总之，要形成既要有青年干部下乡镇挂职锻练，也要有中、老年干部下乡任职的局面。

(五)立足长远，加强对湘西民族地区青年干部的思想政治教育