1、 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： 2015 级 学 号： 1500050257 学生姓名： XXXX 指导教师： XXXX 2017 年 12 月 18 日人口经济学论文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 .33.1 改革开放至今我国人口发展状况 .33.2 改革开放以来我国经济发展状况 .4四实证分析 .54.1 数据选取和来源 .54.2.平稳性检验 .64.3 协整检验 .64.4VAR 模型估计
2、.74.5 格兰杰因果检验 .84.6 脉冲响应分析 .84.7 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
3、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1一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
4、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
5、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
6、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2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
7、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
8、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
9、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。3三.1978-2016 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 1 1978-2015 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
10、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 45;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
11、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。 11 数据来自中国统计年鉴 2016。43.2 改革开放以来我国经济发展状况图 2 1978-2016 年我国 GDP 增长率图 3 1978-2016 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
12、，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
13、总值达到了 8576.3 元。我国经济呈现出大好的发展态势。5四实证分析4.1 数据选取和来源选用人口自然增长率（natural population growth rate）和人均 GDP（Real GDP per capital）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。 2表 1 1978-2016 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
14、GDP(元)CPI 调整的人均GDP（元）1978 12 3678.7 96259 100 382.17 382.21979 11.61 4100.5 97542 104.8 420.38 401.31980 11.87 4587.6 98705 109.5 464.78 424.51981 14.55 4935.8 100072 113.8 493.22 433.31982 15.68 5373.4 101654 118.1 528.60 447.41983 13.29 6020.9 103008 122.5 584.51 477.31984 13.08 7278.5 104357 126.
15、8 697.46 550.11985 14.26 9098.9 105851 131.1 859.60 655.71986 15.57 10376 107507 148.2 965.17 651.41987 16.61 12175 109300 165.2 1113.87 674.21988 15.73 15180 111026 182.3 1367.28 750.11989 15.04 17180 112704 199.3 1524.32 764.71990 14.39 18873 114333 216.4 1650.70 762.81991 12.98 22006 115823 252.5
16、 1899.93 752.41992 11.6 27195 117171 288.6 2320.92 804.21993 11.45 35673 118517 324.7 3009.96 9271994 11.21 48638 119850 360.8 4058.20 1124.81995 10.55 61340 121121 396.9 5064.35 12761996 10.42 71814 122389 429.9 5867.65 1364.91997 10.06 79715 123626 441.9 6448.08 1459.21998 9.14 85196 124761 438.4
17、6828.70 1557.61999 8.18 90564 125786 432.2 7199.88 1665.92000 7.58 100280 126743 434 7912.08 1823.12001 6.95 110863 127627 437 8686.49 1987.82002 6.45 121717 128453 433.5 9475.64 2185.82003 6.01 137422 129227 438.7 10634.16 24242004 5.87 161840 129988 455.8 12450.40 2731.52 数据均来自于中国统计年鉴。62005 5.89 1
18、87319 130756 464 14325.84 3087.52006 5.28 219439 131448 471 16693.94 3544.42007 5.17 270232 132129 493.6 20452.16 4143.52008 5.08 319516 132802 522.7 24059.54 4602.92009 4.87 349081 133450 519 26158.22 5040.12010 4.79 413030 134091 536.1 30802.24 5745.62011 4.79 489301 134735 565 36315.78 6427.62012
19、 4.95 540367 135404 579.7 39907.79 6884.22013 4.92 595244 136072 594.8 43744.81 7354.52014 5.21 643974 136782 606.7 47080.32 7760.12015 4.96 689052 137462 615.2 50126.73 81482016 5.86 744127 138271 627.5 53816.58 8576.34.2.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
20、。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npgr (C,0,0) -4.07 -1.95 平稳 lnpgdp (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
21、 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. 7C 9.550421 0.180856 52.80663 0.0000NPGR -0.226456 0.017436 -12.98797 0.0000R-squared 0.820115 Mean dependent var 7.379347Adjusted R-squared 0.815254 S.D. dependent var 1.00
22、3098F-statistic 168.6874 Durbin-Watson stat 0.225753Prob(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
23、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 5 VAR 模型滞后期数检验Lag LogL LR FPE AIC SC HQ0 -111.0258 NA 2.187794 6.458617 6.547494 6.4892971 24.91474 248.5770 0.001164 -1.080842 -0.814211* -0.9888012 31.33672 11.009
24、11 0.001017 -1.219241 -0.774856 -1.0658393 37.16165 9.319892 0.000923 -1.323523 -0.701384 -1.1087604 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
