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摘要:

本文基于省級(jí)面板模型,研究了人口老齡化對(duì)我國制造業(yè)進(jìn)口的影響。實(shí)證結(jié)果顯示,人口老齡化確實(shí)促進(jìn)了省級(jí)制造業(yè)進(jìn)口,而且,人口老齡化越嚴(yán)重,制造業(yè)進(jìn)口的增長幅度越大。

關(guān)鍵詞:

人口老齡化;制造業(yè);進(jìn)口

一、引言

當(dāng)前人口老齡化在我國是一個(gè)十分嚴(yán)峻的問題。截至2014年底,我國60歲以上老年人已達(dá)2.12億,而且我國是世界上老齡化最快的地區(qū),據(jù)估計(jì),到2050年60歲以上老年人口將達(dá)到5億。人口老齡化導(dǎo)致就業(yè)工人數(shù)量減少,這對(duì)我國勞動(dòng)密集型的傳統(tǒng)工業(yè),特別是制造業(yè),是一個(gè)巨大沖擊。工人有效勞動(dòng)減少將推動(dòng)工資上升,使得國產(chǎn)中間品價(jià)格上升,進(jìn)而促進(jìn)作為替代品的外國中間品進(jìn)口增加,這種渠道一旦成真,將對(duì)制造業(yè)產(chǎn)生重要影響。為此,本文選取2009-2014年我國省級(jí)制造業(yè)進(jìn)口數(shù)據(jù)進(jìn)行驗(yàn)證。關(guān)于中間品進(jìn)口的研究,目前主要集中在關(guān)稅降低可提高進(jìn)口企業(yè)的生產(chǎn)率。Bernardetal.(2007)以印度尼西亞為例,證實(shí)了這一點(diǎn)。田巍和余淼杰(2014)以中國加入WTO作為政策沖擊,發(fā)現(xiàn)中間品關(guān)稅下降提高了中國企業(yè)的研發(fā)水平。而人口老齡化引致的制造業(yè)中間品進(jìn)口增加,目前尚缺乏研究。

二、實(shí)證分析

(一)模型構(gòu)建為研究人口老齡化對(duì)我國制造業(yè)進(jìn)口的影響,本文構(gòu)建的模型。表示i省份t年人口老齡化與制造業(yè)就業(yè)人數(shù)對(duì)數(shù)的乘積,其中人口老齡化以65歲及以上年齡人口占15-64歲勞動(dòng)適齡人口比重,即老年撫養(yǎng)比來衡量,人口老齡化越嚴(yán)重,有效勞動(dòng)越少,工資上升,本國中間品價(jià)格提高,企業(yè),特別是制造業(yè)企業(yè)進(jìn)口的國外替代品越多,故預(yù)期此項(xiàng)系數(shù)為正。模型中的控制變量包括:為i省份t年制造業(yè)人均資本存量的對(duì)數(shù),衡量本國中間品制造商的資本密集度,資本密集度提高,有利于本國中間品制造商降低商品價(jià)格,從而進(jìn)口的國外替代品減少,故預(yù)期的系數(shù)為負(fù);為i省份t年投資的對(duì)數(shù),以固定資產(chǎn)投資完成額(扣除了制造業(yè)當(dāng)年的投資額)衡量,投資越多,外部需求越大,進(jìn)口越多,故的系數(shù)預(yù)期為正;為i省份t年政府支出的對(duì)數(shù),政府支出越多,外部需求越大,進(jìn)口越多,故的系數(shù)預(yù)期亦為正;為i省份t年出口的對(duì)數(shù),同樣,出口越多,外部需求越大,進(jìn)口越多,故的系數(shù)預(yù)期也為正;為i省份t年的通貨膨脹率,通脹率越高,外國商品價(jià)格相對(duì)越低,進(jìn)口越多,故預(yù)期此項(xiàng)系數(shù)為負(fù)。

(二)變量測(cè)度:資本存量模型中有人均資本存量的對(duì)數(shù),關(guān)于省級(jí)資本存量的測(cè)度,本文的數(shù)據(jù)來自國研網(wǎng)工業(yè)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)庫,方法采用了陳詩一(2011)的永續(xù)盤存法,先計(jì)算出各省各行業(yè)的資本存量,再將其按省加總。具體計(jì)算公式為(以2009年為基期,用其固定資產(chǎn)凈值代表基期的資本存量):累計(jì)折舊t=固定資產(chǎn)原值t-固定資產(chǎn)凈值t;t年折舊=累計(jì)折舊t-累計(jì)折舊t-1;折舊率t=t年折舊/固定資產(chǎn)原值t-1;可比價(jià)投資額t=(固定資產(chǎn)原值t-固定資產(chǎn)原值t-1)/固定資產(chǎn)投資價(jià)格指數(shù)t;資本存量t=(1-折舊率t)*資本存量t-1+可比價(jià)投資額t;省級(jí)資本存量t=∑各行業(yè)資本存量t。

(三)變量選取本文采用我國30個(gè)省級(jí)區(qū)域(由于個(gè)別數(shù)據(jù)缺失,未包括西藏)主要經(jīng)濟(jì)指標(biāo)為樣本建模,樣本區(qū)間為2009-2014年,數(shù)據(jù)來自EPS、中經(jīng)網(wǎng)的分省宏觀年度庫和國研網(wǎng)工業(yè)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)庫,其中制造業(yè)包括21個(gè)細(xì)分行業(yè)。變量選取為:被解釋變量,以2009年為基期,各省名義進(jìn)口值(單位:十億)乘以當(dāng)年匯率,再用地區(qū)生產(chǎn)總值指數(shù)進(jìn)行平減,得到實(shí)際值后取對(duì)數(shù)。解釋變量,人口老齡化程度以老年撫養(yǎng)比衡量,labor是21個(gè)細(xì)分行業(yè)的年平均就業(yè)人數(shù)(單位:十萬)。控制變量:中,按上文中方法求得各省每年制造業(yè)資本存量(單位:十億)后,除以21個(gè)細(xì)分行業(yè)的年平均就業(yè)人數(shù)(單位:十萬),再取對(duì)數(shù)。都是以2009年為基期,將各省的名義值(單位:十億)用地區(qū)生產(chǎn)總值指數(shù)進(jìn)行平減,得到實(shí)際值后取對(duì)數(shù)。以同比的地區(qū)生產(chǎn)總值指數(shù)(上年=100)漲幅衡量。

(四)實(shí)證結(jié)果與分析本文實(shí)證采用了固定效應(yīng)面板模型(Hausman檢驗(yàn)支持FE),回歸結(jié)果見下表1。表1中模型(1)為30個(gè)省總體樣本的基準(zhǔn)回歸。該模型表明,進(jìn)口對(duì)數(shù)與老年撫養(yǎng)比*勞動(dòng)數(shù)量對(duì)數(shù)的交叉項(xiàng)、政府支出對(duì)數(shù)和出口對(duì)數(shù)正相關(guān),與人均資本對(duì)數(shù)、投資對(duì)數(shù)及通貨膨脹率負(fù)相關(guān),這與預(yù)期符號(hào)一致。除人均資本對(duì)數(shù)10%水平顯著外,其他變量都達(dá)到5%水平顯著。根據(jù)該模型,保持其他因素不變,老年撫養(yǎng)比每增加1%,每個(gè)省的實(shí)際進(jìn)口將增加0.41%;人均資本每增加1%,每個(gè)省的實(shí)際進(jìn)口減少越0.5%;實(shí)際投資每增加1%,每個(gè)省的實(shí)際進(jìn)口將減少8.83%;實(shí)際政府支出每增加1%或?qū)嶋H出口每增加1%,將分別拉動(dòng)實(shí)際進(jìn)口0.719%和0.596%。通貨膨脹雖與實(shí)際進(jìn)口呈負(fù)相關(guān),但是其影響系數(shù)最小,通貨膨脹每增加1%,實(shí)際進(jìn)口將減少約0.05%。(見表1)為進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn),本文計(jì)算了2014年老年撫養(yǎng)比的均值,并據(jù)此將總樣本進(jìn)行分類。老年撫養(yǎng)比大于均值的,為老齡化嚴(yán)重的樣本,回歸結(jié)果見模型(2);小于均值的,為老齡化較輕的樣本,回歸結(jié)果見模型(3)。比較(2)和(3)可發(fā)現(xiàn),人口老齡化影響制造業(yè)進(jìn)口的系數(shù),在老齡化嚴(yán)重樣本中更大(甚至大于總體樣本),且在5%水平顯著;在老齡化較輕的樣本中,系數(shù)為負(fù),和預(yù)期不符,且不顯著。除解釋變量外,其他控制變量系數(shù)正負(fù)在(2)和(3)中皆相同,但顯著性有差別。

三、結(jié)論

本文基于省級(jí)面板模型,研究了人口老齡化對(duì)我國制造業(yè)進(jìn)口的影響。實(shí)證結(jié)果顯示,人口老齡化確實(shí)促進(jìn)了省級(jí)制造業(yè)進(jìn)口,這是在保持人均資本對(duì)數(shù)不變下得到的穩(wěn)健結(jié)果,而且,人口老齡化越嚴(yán)重,制造業(yè)進(jìn)口的增長幅度越大。為保證中國貿(mào)易收支平衡增長,需要充分考慮到人口年齡結(jié)構(gòu)變動(dòng)對(duì)進(jìn)口和出口的影響,特別是進(jìn)口供給側(cè)的影響。中國雖然過去保持貿(mào)易順差,但隨著人口年齡結(jié)構(gòu)變化,必然對(duì)進(jìn)口和出口帶來沖擊,這在制定省級(jí)貿(mào)易促進(jìn)政策時(shí)需要充分考慮到,從而避免貿(mào)易大起大落。

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作者：崔凌云 單位：齊魯工業(yè)大學(xué)金融學(xué)院