楊繼生，萬越，

華中科技大學(xué) 經(jīng)濟(jì)學(xué)院，湖北 武漢 430074

中國人口政策的變軌效應(yīng)

楊繼生，萬越，

華中科技大學(xué) 經(jīng)濟(jì)學(xué)院，湖北 武漢 430074

摘要：中國人口政策調(diào)整的具體影響是目前全社會(huì)關(guān)注的焦點(diǎn)，而預(yù)測人口自然增長軌跡是其中的關(guān)鍵因素。本文在Hsiao et al.(2012)模型中引入個(gè)體因素，基于面板數(shù)據(jù)的共同因子測度政策實(shí)施的潛在運(yùn)行軌跡，借以分析中國人口政策變軌的動(dòng)態(tài)效應(yīng)。測度結(jié)果顯示，“一胎政策”實(shí)際路徑與潛在路徑的人口差距持續(xù)增大，到2012年，二者相差約3.4億人口。同時(shí)，人口結(jié)構(gòu)扭曲加劇，“一胎政策”使人口老齡化狀態(tài)提早了至少12年。研究表明，潛在路徑上人口總量呈算術(shù)級(jí)而非幾何級(jí)增長，少兒比例隨經(jīng)濟(jì)發(fā)展存在內(nèi)生的下降趨勢，所以，即使全面放開二胎政策也不會(huì)造成人口的井噴式增長。

關(guān)鍵詞：政策效應(yīng)； 潛在路徑； 人口政策； 人口結(jié)構(gòu)

一、引言

(一)研究背景及研究意義

中國計(jì)劃生育政策的實(shí)施，毋庸置疑降低了中國人口總數(shù)，緩解了人口壓力，但同時(shí)，它也影響了中國的人口結(jié)構(gòu)，可以說它是一柄雙刃劍，在解決問題的同時(shí)也為未來的發(fā)展留下了隱患，如男女比例失調(diào)、老齡化問題日益突出。近幾年，中國的總和生育率均低于交替生育率，叫停計(jì)劃生育的聲音此起彼伏，而中央政策也有所松動(dòng)，從“雙獨(dú)二孩”到“單獨(dú)二孩”，試圖實(shí)現(xiàn)人口轉(zhuǎn)變的“軟著陸”。那么，與非計(jì)劃生育狀態(tài)比較，中國三十多年的“一胎政策”對人口總量和人口結(jié)構(gòu)有什么樣的具體效應(yīng)？政策的再次轉(zhuǎn)變將對人口造成多大影響？能否緩解中國人口老齡化問題？目前如果放開二孩生育，是否會(huì)導(dǎo)致中國的人口決堤？這些正是目前全社會(huì)普遍關(guān)注的焦點(diǎn)問題。

20世紀(jì)80年代中期，中國曾短暫放開“一胎政策”，但因?yàn)榻Y(jié)果的不理想而很快被終止。即使中國的總和生育率均低于交替生育率這種現(xiàn)象已經(jīng)持續(xù)了很長一段時(shí)間，我國的人口政策也僅僅是試探性的放開“一胎政策”。人口政策是否到了放開的時(shí)機(jī)，要想回答這個(gè)問題，可以從以下兩個(gè)因素考慮：(1)中國人口的自然發(fā)展軌跡是怎樣的？(2)人口政策對人口軌跡的影響將有多大？顯然，因素(2)會(huì)受到因素(1)的影響，試想一下，如果按照自然軌跡的發(fā)展，中國的人口總和生育率持續(xù)低于世代更替水平2.1，那么從長遠(yuǎn)的角度來看，全面放開二孩政策對人口的影響將可以忽略不計(jì)，而考察因素(1)，即考察政策變遷所產(chǎn)生的效應(yīng)。

實(shí)際上，政策變遷所產(chǎn)生的具體效應(yīng)是無法觀測的，因?yàn)檎咝?yīng)實(shí)際上是社會(huì)經(jīng)濟(jì)體系兩條運(yùn)行軌跡之間的距離：一條是政策實(shí)施后的實(shí)際運(yùn)行軌跡，另一條是如果沒有該政策時(shí)的潛在運(yùn)行軌跡。因?yàn)闈撛谶\(yùn)行軌跡不可觀測，所以測度政策調(diào)整的效應(yīng)關(guān)鍵在于測度潛在的運(yùn)行軌跡。Hsiao et al.基于面板數(shù)據(jù)的處置效應(yīng)(Treatment Effect)測度政策變軌的動(dòng)態(tài)影響[1]，克服了宏觀政策效應(yīng)評(píng)估中涉及因素眾多、數(shù)據(jù)獲得困難等問題，其方法計(jì)算簡單，為宏觀政策效應(yīng)評(píng)估提供了一種新的工具。但同時(shí)，HCW(Cheng Hsiao, H. Steve Ching, Shui Ki Wan)方法假定個(gè)體的變化軌跡僅受共同因子的驅(qū)動(dòng)，這是一個(gè)很強(qiáng)的約束，大大降低了其適用性。

本文在HCW模型中引入個(gè)體因素，以提高政策效應(yīng)的估計(jì)精度。仿真實(shí)驗(yàn)顯示，改進(jìn)后的模型對潛在運(yùn)行軌跡的識(shí)別能力顯著優(yōu)于原模型。本文基于改進(jìn)后的模型，測度了1979-2012年中國人口結(jié)構(gòu)的潛在運(yùn)行軌跡，以及中國總?cè)丝诘臐撛诎l(fā)展路徑。通過對研究結(jié)果的進(jìn)一步分析，我們認(rèn)為放開“二孩政策”在改善中國的人口結(jié)構(gòu)問題的同時(shí)，不會(huì)造成人口的井噴式增長。

(二)文獻(xiàn)回顧

在“一胎政策”執(zhí)行三十多年后，中國的人口政策將何去何從？是保持不變，還是徹底放棄，抑或鼓勵(lì)生育？ 2013年，“單獨(dú)二孩”政策出臺(tái)，立即引起了廣泛的關(guān)注。雖有學(xué)者認(rèn)為，“一胎政策”的放開并不能緩解中國人口老齡化問題，反而會(huì)加劇經(jīng)濟(jì)負(fù)擔(dān)[2]，但是更多學(xué)者對政策的轉(zhuǎn)變給予肯定。徐俊承認(rèn)對短期人口壓力的擔(dān)心并非沒有道理，但他認(rèn)為相比于我國人口與社會(huì)的長期風(fēng)險(xiǎn)而言，這種壓力是我們必須面對、承擔(dān)的[3]。王桂新指出，我國計(jì)劃生育政策的實(shí)施已達(dá)到預(yù)期目的，并造成了嚴(yán)重的后果，必須盡快做出調(diào)整，人口政策有待進(jìn)一步的放開[4]。

全面放開“二孩政策”，對人口增長將造成多大的沖擊？這是一個(gè)極富爭議的問題。翟振武等人認(rèn)為每年將多出生近2 000萬人口[5]，而王廣州認(rèn)為這個(gè)值超過1 000萬的可能性很小[6]。二者之間很大的一個(gè)分歧在于，翟振武認(rèn)為60%～70%的人有“二孩”意愿，遠(yuǎn)高于王廣州調(diào)查得到的結(jié)果。茅倬彥等人對江蘇省符合“二孩政策”的家庭進(jìn)行生育意愿和生育行為調(diào)查，發(fā)現(xiàn)86.46%的人只生育一個(gè)孩子，很大一部分的生育意愿并未轉(zhuǎn)化為生育行為，當(dāng)面臨選擇時(shí)，人們往往權(quán)衡眾多[7]。1985年左右，中國在恩施、翼城、承德、酒泉開始實(shí)施“二孩政策”，實(shí)踐證明，“允許人們生育二孩，人們就會(huì)生育三孩”的推斷并不符合事實(shí)[8]，理想子女?dāng)?shù)開始從2個(gè)孩子轉(zhuǎn)向1個(gè)孩子，基于此，易富賢等人認(rèn)為即使全面放開“二孩政策”，中國人口也無法回到自然更替水平[9]。

可以看到，目前對“二孩政策”影響的研究主要集中在生育意愿這一點(diǎn)，但是數(shù)據(jù)來源不同，數(shù)據(jù)處理方式不同，得到的結(jié)論也大相徑庭。透過生育意愿轉(zhuǎn)變，本文將研究更深層次的因素，即中國人口的自然演變。正如前文所說，研究中國人口的自然增長軌跡在某種程度上意味著研究中國“一胎政策”所產(chǎn)生的動(dòng)態(tài)人口效應(yīng)。中國作為世界上人口最多的國家，其人口政策必然受到國內(nèi)外廣泛關(guān)注，目前，關(guān)于 “一胎政策”人口效應(yīng)的研究主要集中在三個(gè)方面：總和生育率下降、人口老齡化、性別比失衡。

首先，中國的總和生育率從1979年的2.9降到2004年的1.7，之后基本穩(wěn)定。有學(xué)者認(rèn)為，生育率的下降并不都是“一胎政策”的結(jié)果，因?yàn)橹袊偤蜕氏陆底羁斓臅r(shí)期為1970年至1979年，而且其他的一些東亞國家甚至擁有更低的總和生育率，因此“一胎政策”對人口數(shù)量幾乎沒有產(chǎn)生影響[10]或者影響很小[11]。但是，更多學(xué)者對“一胎政策”的人口效應(yīng)給予肯定[12]，認(rèn)為“一胎政策”不僅限制了人們的生育行為，還改變了人們的生育意愿，影響深遠(yuǎn)[13]。

其次是老齡化問題。 “一胎政策”的實(shí)施，使得中國“三口之家”的比例迅速攀升，1982年，“三口之家”所占比例為16%， 2000年時(shí)已上升至30%，雖然2010年時(shí)已降至27%，但這是因?yàn)槎】思彝ケ壤纳仙齕14]?？偤蜕书L期低于人口交替生育率[15]，不可避免地加速了中國人口老齡化問題[16]，“4∶2∶1”的家庭結(jié)構(gòu)將給中國養(yǎng)老制度帶來巨大的挑戰(zhàn)。

最后，與“一胎政策”伴生的還有性別比失衡[17]。但有學(xué)者認(rèn)為“一胎政策”對于性別比例的影響沒有統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)顯示的那般嚴(yán)重，Bogg通過對6個(gè)城鎮(zhèn)5 756戶家庭18歲以下兒童性別比的調(diào)查研究，發(fā)現(xiàn)實(shí)際值與登記值有很大的差距，即存在女嬰漏報(bào)現(xiàn)象[18]。Hesketh承認(rèn)中國性別比例失衡，但同時(shí)也指出性別選擇不完全是由“一胎政策”引發(fā)的，一些其他的國家也面臨這種問題，并認(rèn)為這種性別偏好可能在未來發(fā)生改變。

計(jì)劃生育政策實(shí)施以來，相關(guān)研究眾多，但是，現(xiàn)有分析中國人口政策效應(yīng)的文獻(xiàn)大都基于已有的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，簡單的分析“一胎政策”實(shí)施以來中國人口數(shù)量及結(jié)構(gòu)的改變，但卻無法區(qū)分這些改變哪些是由政策引起的，哪些是社會(huì)發(fā)展的自然結(jié)果，更加無法揭示政策實(shí)施的動(dòng)態(tài)效應(yīng)。而本研究所運(yùn)用的是改進(jìn)后的HCW模型，則試圖克服這些問題。

本文第二節(jié)對HCW基礎(chǔ)模型進(jìn)行擴(kuò)展，第三節(jié)通過仿真實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證模型的適用性，第四節(jié)測度中國人口政策實(shí)施的動(dòng)態(tài)效應(yīng)，第五節(jié)分析中國人口老齡化問題并對人口政策調(diào)整提出意見，最后進(jìn)行總結(jié)。

二、HCW處置效應(yīng)模型及改進(jìn)

從最終結(jié)果來看，計(jì)劃生育政策的人口效應(yīng)可以分為兩大塊：人口結(jié)構(gòu)變化及人口總量變化，其中人口結(jié)構(gòu)變化又包括性別結(jié)構(gòu)變化和年齡結(jié)構(gòu)變化，在本文的研究中，人口結(jié)構(gòu)特指年齡結(jié)構(gòu)。我們將證明，潛在路徑上人口結(jié)構(gòu)與人口總量間存在一定的聯(lián)系，可以相互推導(dǎo)；同時(shí)，理論上人口總量變化受人口結(jié)構(gòu)的影響，因此我們僅估算潛在路徑上的人口結(jié)構(gòu)，這就需要用到處置效應(yīng)模型。

在宏觀經(jīng)濟(jì)研究中，處置效應(yīng)模型對政策效應(yīng)評(píng)估具有重大意義，而現(xiàn)有的模型大多結(jié)構(gòu)復(fù)雜，對數(shù)據(jù)的要求高，求解困難，因此模型的識(shí)別能力大打折扣。Cheng Hsiao、H. Steve及 Wan(2012)以面板數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，提出一種簡單易算的因子模型，本文稱之為HCW處置效應(yīng)模型。

(一)HCW處置效應(yīng)模型

對于任意一個(gè)個(gè)體，我們不可能同時(shí)觀察到它受影響及不受影響的結(jié)果，為了研究的方便，HCW處置效應(yīng)模型假設(shè)除個(gè)體1外，其他個(gè)體均未受到事件的影響。

(1)

(2)

HCW處置效應(yīng)模型假設(shè)個(gè)體間的相關(guān)性源于它們受到共同因子的驅(qū)動(dòng)，因此，在共同因子未知時(shí)，可以用相關(guān)個(gè)體的數(shù)據(jù)來代替共同因子，即在不受事件影響的情況下，因變量應(yīng)服從以下模型：

i=1,2,…,N，t=1,2,…,T

(3)

其中，αi表示個(gè)體效應(yīng)，ft(K×1)表示未知的共同因子，λi(1×K)為載荷參數(shù)，εit表示誤差項(xiàng)，E(εit)=0。

(4)

聯(lián)系實(shí)際，在不受強(qiáng)制性計(jì)劃生育政策影響的情況下，假設(shè)人口結(jié)構(gòu)服從共同因子模型，即

i=1,2,…,N，t=1,2,…,T

(5)

其中，str指代人口結(jié)構(gòu)，在本文的研究中，實(shí)際含義為0-14歲人口所占比例。根據(jù)HCW方法，式(5)可以改寫為：

(6)

(二)模型的改進(jìn)

HCW處置效應(yīng)模型具有很強(qiáng)的適用性，然而個(gè)體只受共同因子影響這一基礎(chǔ)假設(shè)卻太過粗略，在更一般的情況下，個(gè)體除了受到共同因子影響外，還有其他的相關(guān)變量，即在本文的研究中，我們假設(shè)，在不受事件影響的情況下，因變量應(yīng)服從以下模型：

i=1,2,…,N;t=1,2,…,T

(7)

新增變量xit(P×1)隨個(gè)體的變動(dòng)而變動(dòng)，這是它與共同因子ft在本質(zhì)上的不同。另外，本文假定，xit值的變化與事件發(fā)生與否無關(guān)，為了表述的方便，在后文中，我們稱xit為個(gè)體因子，以便于與共同因子ft進(jìn)行區(qū)分。βi是變量xit的參數(shù)，在本文的研究中，我們假定，事件發(fā)生前后，βi的值不發(fā)生變化。

式(7)中除含有共同因子之外，還包含了隨個(gè)體而變的一般變量，Hsiao等人提出的方法受限，不能直接進(jìn)行估計(jì)，因此我們將式(7)改寫成：

i=1,2,…,N;t=1,2,…,T

(8)

(9)

式(9)與式(4)結(jié)構(gòu)相似，可以直接進(jìn)行線性估計(jì)。本模型新增的問題有兩個(gè)：尋找變量xit、估計(jì)參數(shù)βi。

參數(shù)βi的估計(jì)比較復(fù)雜，由于共同因子的存在，yit對xit直接估計(jì)將產(chǎn)生遺漏變量的問題，從而得到βi的有偏估計(jì)，為了解決這一問題，本文采用主成分分析法對共同因子進(jìn)行估計(jì)。

主成分分析法是一種降維的統(tǒng)計(jì)方法，設(shè)法將原來變量重新組合成一組新的相互無關(guān)的幾個(gè)綜合變量，同時(shí)根據(jù)實(shí)際需要從中可以取出幾個(gè)較少的總和變量從而盡可能多地反映原來變量的信息。一般情況下，前兩個(gè)主成分累積得分將超過0.95，因此在本文的研究中，取前兩個(gè)主成分。

具體步驟如下：

個(gè)體因子xit的選取則取決于現(xiàn)實(shí)意義，影響人口結(jié)構(gòu)的兩個(gè)直接因素是出生率和死亡率，出生率受計(jì)劃生育政策的影響，因此不能直接引入新的模型，發(fā)達(dá)國家的經(jīng)驗(yàn)顯示，經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展可以自然引致生育率下降和人口轉(zhuǎn)變(王桂新，2012)。因此，新模型引入了兩個(gè)個(gè)體因子，人均GDP(gdpp)和粗死亡率(dr),并假定模型結(jié)構(gòu)穩(wěn)定，即政策出臺(tái)前后，參數(shù)β1、β2的值不發(fā)生變化。具體形式如下：

i=1,2,…,N;t=1,2,…,T

(10)

人均GDP與計(jì)劃生育政策之間的關(guān)系不甚明了，計(jì)劃生育政策必定會(huì)影響人口總量，但人口總量是否影響了人均GDP則有待商榷。人，一方面是消費(fèi)者，另一方面又是生存者，哪個(gè)角色的分量更重一點(diǎn)并非是一成不變的。在后文的研究中，可以看到，“一胎政策”扭曲了中國的人口結(jié)構(gòu)，增大了勞動(dòng)年齡人口占比，形成“人口紅利”。1979年以來，中國經(jīng)濟(jì)有突飛猛進(jìn)的發(fā)展，人均GDP節(jié)節(jié)攀升，人口政策無疑成為經(jīng)濟(jì)增長的助推器。雖然經(jīng)濟(jì)政策與人口政策對人均GDP的影響難以分割，但必須承認(rèn)，改革開放政策在其中起到了主導(dǎo)作用，人口政策的影響遠(yuǎn)弱于經(jīng)濟(jì)政策。據(jù)此，在本文的研究中，我們假定人均GDP不受“一胎政策”的影響。

影響粗死亡率的因素主要有年齡結(jié)構(gòu)、經(jīng)濟(jì)條件、衛(wèi)生狀況、社會(huì)安定等，理論上，計(jì)劃生育政策改變了人口結(jié)構(gòu)，老齡人口比例上升會(huì)提高死亡率，但對人口總數(shù)的控制會(huì)提高人均社會(huì)資源(如醫(yī)療條件)占比，兩種影響相互制約，本文假設(shè)粗死亡率不受“一胎政策”的影響。

運(yùn)用改進(jìn)的HCW法，我們可以對式(10)進(jìn)行估計(jì)，新模型既包含了個(gè)體信息，同時(shí)考慮到共同因素的影響，在擬合能力上優(yōu)于僅含共同因子的原模型，下面將通過仿真實(shí)驗(yàn)進(jìn)一步說明新舊模型在不同情形下的擬合能力。

三、模型適用性分析

研究處置效應(yīng)模型的適用性，關(guān)鍵在于分析這個(gè)模型是否能夠準(zhǔn)確地模擬出個(gè)體的潛在發(fā)展路徑。本節(jié)的研究主要分成兩方面。首先，我們探究式(3)在不同情況下的適用性，然后，通過仿真實(shí)驗(yàn)，研究式(7)及式(3)在不同情況下的適用性。影響式(3)預(yù)測能力的要素有很多，如參照個(gè)體的選取、誤差項(xiàng)方差的大小、預(yù)測時(shí)間的長短等。Cheng Hsiao，H. Steve及 Wan(2012)研究了不同信息準(zhǔn)則下個(gè)體數(shù)目的選取，本文不再贅述。另外，為了研究的方便，在接下來的仿真實(shí)驗(yàn)中，本文始終假設(shè)誤差項(xiàng)服從均值為0、方差為1的正態(tài)分布。首先，我們研究預(yù)測時(shí)間長短對式(3)適用性的影響。

(一)可觀測序列長短與模型適用性分析

我們假設(shè)共同因子ft及誤差項(xiàng)εit服從標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布，αi=αj=0(i≠j)，λi=λj=1(i≠j)，個(gè)體數(shù)目N=11，樣本總長度T為固定值60，這些假設(shè)并非模型有效的必須條件，只是出于方便研究的考慮。令R=T1/T，直觀看來，R越大，所能得到的用于估計(jì)模型的信息越多，模型也將更加準(zhǔn)確，預(yù)測時(shí)間越短，預(yù)測偏誤也將越小。針對T1=10、20、30、40、50，一共進(jìn)行五組實(shí)驗(yàn)，每組實(shí)驗(yàn)重復(fù)1 000次，以D的平均值為最終結(jié)果，仿真結(jié)果如表1所示。

表1　可觀測序列長短與模型預(yù)測準(zhǔn)確度

當(dāng)R=1/6時(shí)，預(yù)測結(jié)果顯示：用秩缺乏擬合來進(jìn)行預(yù)測的結(jié)果很可能不可靠，也就是說，預(yù)測時(shí)間過長時(shí)，該模型不可用。隨著T1的增大，D值越來越小，從這里可以看出，我們的直觀分析是正確的，預(yù)測時(shí)間越長，模型的預(yù)測能力越差。

(二)共同因子穩(wěn)定性與模型適用性分析

與預(yù)測時(shí)間長短對模型的影響相比，共同因子穩(wěn)定性帶來的影響則顯得不那么明了，一方面，共同因子變異越大，模型參數(shù)估計(jì)準(zhǔn)確的難度也將增大，另一方面，共同因子變異增大，誤差項(xiàng)對因變量的影響則相對較小。我們?nèi)匀患俣ㄕ`差項(xiàng)εit服從標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布，αi=αj=0(i≠j)，λi=λj=1(i≠j)，個(gè)體數(shù)目N=11，共同因子ft服從均值為0，而方差σ分別為0.1、0.5、1、2、10的正態(tài)分布。仿真結(jié)果如表2所示。

表2　共同因子穩(wěn)定性與模型預(yù)測準(zhǔn)確度

可以看到，對于任一方差σ，預(yù)測時(shí)間越長，模型預(yù)測能力越差這一結(jié)論仍然成立。然而，對于任一R值，不同方差σ對應(yīng)的預(yù)測結(jié)果差距很小，可以認(rèn)為，共同因子的穩(wěn)定性對于模型預(yù)測能力無影響。關(guān)于式(3)的適用性研究到此為止，接下來，本文將重點(diǎn)研究式(7)與式(3)預(yù)測能力的差異。

(三)遺漏變量與模型適用性分析

表3　遺漏變量與模型預(yù)測準(zhǔn)確度

表3中顯示的是(AIC2-AIC1)的符號(hào)，可以看到，當(dāng)且僅當(dāng)不同個(gè)體間個(gè)體因子高度相關(guān)時(shí)，忽略他們不會(huì)對預(yù)測結(jié)果產(chǎn)生影響，即使個(gè)體因子xi與共同因子ft的相關(guān)性低，結(jié)果也是一樣。但是在一般情況下，都有AIC1

四、中國“一胎政策”的動(dòng)態(tài)效應(yīng)

(一)人口政策影響的定性分析及樣本選取

1.中國人口結(jié)構(gòu)變化情況

在研究中國人口結(jié)構(gòu)潛在路徑之前，不妨先觀察實(shí)際路徑上中國的人口結(jié)構(gòu)是如何轉(zhuǎn)變的。圖1展示了1960年至2012年間，中國0-14歲人口所占比例的發(fā)展路徑?？梢钥吹剑丝诮Y(jié)構(gòu)的轉(zhuǎn)變大概可以分為四個(gè)過程。1976年之前，0-14歲人口所占比例居于高位，并保持穩(wěn)定，之后則存在下降的趨勢，直至1987年才停止下降趨勢并保持平穩(wěn)， 1999年，人口比例再度下降，截至2012年，中國少年兒童所占比例不足18%。為了更詳細(xì)地解釋人口結(jié)構(gòu)四個(gè)階段的成因，接下來我們看看中國的粗出生率和粗死亡率在這段期間又有怎樣的變化。

圖1　中國少兒比例趨勢圖

圖2顯示了1960年至2012年間中國粗出生率與粗死亡率的變化情況，除去1960年及1961年這兩個(gè)異常值后，相應(yīng)的，我們將圖2分為四段?？梢钥吹?，在整個(gè)研究區(qū)間，死亡率存在下降的趨勢，但是非常緩慢，而出生率的波動(dòng)則十分劇烈，也就是說，影響中國人口結(jié)構(gòu)變動(dòng)的主要因素是出生率的變化，而非死亡率。雖然出生率的變化趨勢不如人口結(jié)構(gòu)那般明顯，但也可以進(jìn)行分析。第一階段開始，粗出生率處于高位，之后下降幅度十分顯著；在第二階段，粗出生率上下波動(dòng)，基本保持平穩(wěn)，有微弱的向上趨勢；到了第三階段，粗出生率再一次開始下降，但是下降的幅度明顯減弱；最后，在第四階段，粗出生率重新保持平穩(wěn)。

圖2　中國粗出生率與粗死亡率趨勢圖

觀察粗出生率與人口結(jié)構(gòu)之間的關(guān)系，發(fā)現(xiàn)人口結(jié)構(gòu)的轉(zhuǎn)變相對于粗出生率的改變存在滯后效應(yīng)，在粗出生率下降的階段，人口結(jié)構(gòu)基本穩(wěn)定，而在粗出生率基本穩(wěn)定或微弱上升的階段，少年兒童所占比例卻開始下滑。接下來我們將進(jìn)一步研究二者之間的關(guān)聯(lián)，具體分析粗出生率變化的原因以及中國“一胎政策”在其中所起的作用。

1959年至1961年，這三年自然災(zāi)害頻發(fā)，政策制定失誤，被學(xué)者們稱為“三年大饑荒時(shí)期”，對人口的影響表現(xiàn)為極低的粗出生率以及極高的粗死亡率。1962年開始，補(bǔ)償性生育來勢洶洶，出現(xiàn)了對之后影響極大的嬰兒潮，雖然后來粗出生率有所下降，但少兒比例一直居高不下。直至1977年，1962年補(bǔ)償性生育的人口年齡已達(dá)15歲，超出了0-14歲的范圍，少兒比例才開始下降，而育齡人口的比例則開始上升。至1986年，1962年補(bǔ)償性生育的人口年齡已達(dá)24歲，迎來了一波新的嬰兒潮，這波嬰兒潮被稱為回聲嬰兒潮，與此同時(shí)，少兒比例也停止下降，再度保持平穩(wěn)。而在這波新生人口年齡范圍超出0-14歲后，少兒比例再度下降。

中國人口結(jié)構(gòu)及粗出生率的變化既遵循人口發(fā)展的一般規(guī)律，也受到了中國人口政策的影響。1986年迎來回聲嬰兒潮，但粗出生率僅22.43‰，而1963年的粗出生率為43.37‰，幾乎縮減了一半， “一胎政策” 無疑在其中扮演了極其重要的角色，它遏制了粗出生率的回升，改變了人口結(jié)構(gòu)的發(fā)展路徑，通過控制新生人口的數(shù)量來控制人口總量。在不存在“一胎政策”的情況下，粗出生率理論上在第二階段應(yīng)有較大的回升，而人口結(jié)構(gòu)反應(yīng)滯后，預(yù)期在第三階段達(dá)到新的峰值。

2.參照個(gè)體選取

運(yùn)用改進(jìn)的HCW處置效應(yīng)模型，估計(jì)“一胎政策”所產(chǎn)生的人口效應(yīng)，而參照個(gè)體的選取是其中很關(guān)鍵的一步。1979年中國執(zhí)行強(qiáng)制性計(jì)劃生育，根據(jù)已有的數(shù)據(jù)，在不受政策影響期間，中國粗出生率從1963年的43.37‰下降到了1979年的17.82‰，下降幅度高達(dá)58.91%，是同期間世界范圍內(nèi)粗出生率下降幅度最大的國家，總和生育率從1963年的6.10下降到了1979年的2.81，下降幅度高達(dá)53.91%，世界排名居前。HCW處置效應(yīng)模型運(yùn)用的基礎(chǔ)在于所選取的樣本能夠解釋個(gè)體所含的共同因子，本文以同期間生育率變化為基準(zhǔn)挑選與中國下降幅度相近的國家，但由于部分國家人均GDP或粗死亡率的數(shù)據(jù)不可得，予以剔除，最后入選的國家與地區(qū)包括：新加坡、大韓民國、荷蘭、奧地利、智利、巴巴多斯、加拿大、意大利、中國香港特別行政區(qū)、泰國，共10個(gè)國家與地區(qū)。表4顯示的是這10個(gè)國家與地區(qū)在這段時(shí)間內(nèi)粗出生率及總和生育率的變化情況。

表4　樣本國家與地區(qū)生育率下降幅度(1963—1979年)

注：數(shù)據(jù)來源于世界銀行

受數(shù)據(jù)的限制，樣本的研究時(shí)間為1965年至2012年，1979年為事件發(fā)生時(shí)間，即T=48，R≈1/3，在前面的仿真實(shí)驗(yàn)中，我們證明了R越大，模型的適用性越好，但在R=1/3時(shí)，模型也是可以估計(jì)的。

(二)人口政策對人口結(jié)構(gòu)影響的定量分析

1.忽略個(gè)體因素下的結(jié)果

中國是世界上惟一實(shí)施強(qiáng)制性“一胎政策”的國家，以其他國家與地區(qū)做參照個(gè)體，事件發(fā)生時(shí)間為1979年，運(yùn)用HCW方法，可以估計(jì)出1979年以后，“一胎政策”對中國人口結(jié)構(gòu)乃至人口數(shù)量的具體效應(yīng)。

在估計(jì)式(10)之前，我們首先研究如果假設(shè)總和生育率服從簡單因子模型，會(huì)產(chǎn)生怎樣的結(jié)果。根據(jù)HCW處置效應(yīng)模型估計(jì)式(6)，估計(jì)結(jié)果如圖3所示。

圖3　忽略個(gè)體因素下的潛在人口結(jié)構(gòu)路徑圖

可以看到，如果我們假設(shè)人口結(jié)構(gòu)的變化僅受共同因子的影響，那么估計(jì)出來的結(jié)果與常理相悖。從第二階段開始，模擬出的潛在人口結(jié)構(gòu)就略微低于實(shí)際人口結(jié)構(gòu)。到了第三階段，潛在人口結(jié)構(gòu)存在下降的趨勢，由于實(shí)際人口結(jié)構(gòu)保持平穩(wěn)，二者之間的差距越來越明顯。而在第四階段，潛在少兒比例繼續(xù)下滑，幾乎降至零點(diǎn)，與實(shí)際人口結(jié)構(gòu)之間的差距也拉到最大。根據(jù)圖中所反映的信息，似乎可以得到這樣的推論：自“一胎政策”實(shí)行開始，人口政策不僅沒有遏制出生率，反而鼓勵(lì)了人口增長，而且隨著時(shí)間的推移，“一胎政策”對人口的激勵(lì)效應(yīng)也愈加明顯。這一推論明顯是不成立的。得到這樣的結(jié)果，這其中固然有預(yù)測時(shí)間過長的因素，但模型設(shè)定本身存在的問題也不容忽視。接下來，我們考慮引入個(gè)體因子人均GDP及粗死亡率的式(10)，看看它會(huì)帶來怎樣的結(jié)果。

2.修正HCW模型下的結(jié)果

圖4描繪了引入個(gè)體因子后估計(jì)得到的中國人口結(jié)構(gòu)潛在路徑。觀察圖4，我們發(fā)現(xiàn)，估計(jì)出的0-14歲人口比例線始終位于實(shí)際人口比例線上方，即“一胎政策”對人口增長的抑制作用始終存在。 “一胎政策”限制了人們的生育行為，減少了嬰兒出生率，因此政策伊始，實(shí)際人口比例低于潛在人口比例，而且隨著政策的累積效應(yīng)增強(qiáng)，二者之間的差距也不斷擴(kuò)大，觀察虛線的走勢圖，可以看到，在第三階段，潛在人口結(jié)構(gòu)先有一個(gè)緩慢向上的趨勢，并在1996年達(dá)到峰值，同時(shí)，政策也減少了人口基數(shù)，一段時(shí)間后，這種效應(yīng)逐漸顯露出來，并且隨著0-14歲的潛在兒童年齡增長，步入青少年階段，這種效應(yīng)愈加明顯，最終潛在0-14歲人口比例維持穩(wěn)定的下降趨勢，與前文的理論分析基本相符。

圖4　考慮個(gè)體因素下的潛在人口結(jié)構(gòu)路徑圖

由于式(10)沒有辦法被直接估計(jì)，我們只能給出總和生育率最后一次去主成分后對個(gè)體因子回歸產(chǎn)生的結(jié)果。表5給出了個(gè)體因子參數(shù)的估計(jì)值及標(biāo)準(zhǔn)差，在1%的置信標(biāo)準(zhǔn)下，人均GDP的參數(shù)顯著異于0，但無法拒絕粗死亡率對人口結(jié)構(gòu)無影響的假設(shè)，調(diào)整R2為0.68，F(xiàn)統(tǒng)計(jì)值高度顯著。

現(xiàn)在分別看每個(gè)變量前的參數(shù)，變量log(gdpp)前的參數(shù)為負(fù)，結(jié)果表明，人均GDP每增長一個(gè)百分比，少年兒童所占人口比例會(huì)下降3.8個(gè)點(diǎn)，與前文所說的，經(jīng)濟(jì)增長會(huì)降低生育率相符；粗死亡率(每千人)每上升一個(gè)單位，少年兒童所占人口比例會(huì)下降0.1個(gè)單位，但是這種影響并不顯著。

表5　人口結(jié)構(gòu)與個(gè)體因子間的關(guān)系

注：括號(hào)內(nèi)為估計(jì)標(biāo)準(zhǔn)誤

3.個(gè)體因素與共同因素的分離

我們已經(jīng)測出“一胎政策”對人口結(jié)構(gòu)的動(dòng)態(tài)影響，然而更值得關(guān)注的是人口結(jié)構(gòu)變化的原因，潛在少兒比例最開始一路上升，在1994年時(shí)開始下降并延續(xù)至2012年，這些變化是來源于共同因子的變化，還是受到個(gè)體因子的影響？我們可以將式(10)分為兩部分，一部分受個(gè)體因子影響，另一部分受共同因素驅(qū)動(dòng)，各自的變化如圖5所示。

圖5　影響因素分解

可以看到，個(gè)體因子的線性組合值始終保持著向下的趨勢，從1965年的45.33%降至2012年的29.07%，也就是說，中國自身的發(fā)展促使生育率下降，進(jìn)一步促使少兒比例下降。從圖5我們可以看出，相較于個(gè)體因子的線性組合，共同因子的波動(dòng)更大，中國潛在路徑上人口結(jié)構(gòu)短暫的上升完全源于未知的共同因子的影響，也就是說，人口結(jié)構(gòu)的主體部分可以由個(gè)體因子解釋，但是它的波動(dòng)則更多地受到共同因子的驅(qū)使。

(三)人口政策對人口總量影響的定量分析

在估計(jì)出0-14歲人口所占比例的潛在路徑后，我們可以利用人口結(jié)構(gòu)與人口總量之間的相關(guān)關(guān)系，直接推導(dǎo)出潛在路徑上的人口總量，基本思想如圖6所示。

圖6　人口結(jié)構(gòu)與人口總量轉(zhuǎn)換示意圖

潛在人口總量與實(shí)際人口總量之間的差值可以分為兩部分：0-14歲人口的差值以及14歲以上人口的差值。 很明顯， 1980年至1994年間，實(shí)際路徑與潛在路徑二者的14歲以上人口并無區(qū)別，所以在這段時(shí)間，人口總量的差值也就是0-14歲人口的差值。用popu表示人口總量，那么潛在人口總量與實(shí)際人口總量之間的差值可以表示為(popu0-popu1)，0-14歲人口的差值可以表示為(popu0*str0-popu1*str1),可以看到，在這兩個(gè)表達(dá)式中，未知的變量僅有popu0，令兩個(gè)表達(dá)式相等，很容易就能解出popu0的值，1980年至1994年間的每一年，都可以用這種方法得到潛在路徑上的人口總量。

1995年及以后，除了考慮0-14歲人口的差值，還需要考慮14歲以上人口的差值。我們不能直接用(popu0*(1-str0)-popu1*(1-str1))來表示14歲以上人口的差值，這樣會(huì)使計(jì)算陷入僵局，在圖6中，我們用14年前潛在人口總量與實(shí)際人口總量的差值來代替這一變量，例如，1995年14歲以上人口的差值就是1980年0歲人口的差值，1996年14歲以上人口的差值就是1981年0歲及1歲人口的差值，以此類推。嚴(yán)格說來，二者并不是完全相等的，14年前的差值人口可能在這14年間去世，也有可能在這14年間孕育新的生命，前一種可能會(huì)使我們的替代值偏高，而后一種可能會(huì)使我們的替代值偏低。鑒于這兩種誤差都很小，而且存在互抵作用，所以，在本文的研究中，我們忽略由此帶來的偏差。因此，在1995年及其以后，14歲以上人口的差值都是已知的，未知的變量仍舊只有popu0，潛在路徑上的人口總量很容易就能得到。

圖7　考慮個(gè)體因素下的潛在人口總量路徑圖

圖7顯示的是實(shí)際人口走勢以及通過人口結(jié)構(gòu)推算出的潛在人口走勢圖。圖4告訴我們，“一胎政策”扭曲了中國的人口結(jié)構(gòu)，圖7則更加直觀地顯示了強(qiáng)制性計(jì)劃生育對人口總量的控制。人口政策對人口總量的影響存在累加效應(yīng)，隨著時(shí)間的推移，潛在人口總量與實(shí)際人口總量之間的差距越來越大，截至2012年，政策累計(jì)限制了約3.4億人口的出生，幾乎占到了現(xiàn)有人口的四分之一。另外，圖7還給出潛在人口發(fā)展的趨勢線，擬合程度高達(dá)99.3%，也就是說，如果不存在強(qiáng)制性計(jì)劃生育政策，中國人口總量保持穩(wěn)定算術(shù)級(jí)數(shù)增長，而非幾何級(jí)數(shù)增長，平均每年新添加約2千萬人口，這個(gè)結(jié)果是受到經(jīng)濟(jì)發(fā)展及未知的共同因子所影響下的結(jié)果。

五、人口結(jié)構(gòu)與人口政策調(diào)整

在“一胎政策”執(zhí)行了三十多年后，當(dāng)時(shí)承諾只適用于一代人的政策終于于2013年有所放開，出臺(tái)了“單獨(dú)二孩”政策。政策出臺(tái)以來，雖然有少部分學(xué)者反對，認(rèn)為這只會(huì)加劇人們的負(fù)擔(dān)，但大體說來，它還是受到了人們的歡迎，還有學(xué)者認(rèn)為應(yīng)該徹底解除對生育的限制，甚至鼓勵(lì)生育，以緩解中國日益嚴(yán)重的人口老齡化問題。

(一)提前到來的老齡化社會(huì)

圖8　65歲以上人口所占比例趨勢圖

在前文的研究中，我們算出，如果沒有“一胎政策”，2012年中國的少兒比例應(yīng)為23.71%，而實(shí)際比例只有17.98%，大大降低了未來的勞動(dòng)人口，與此同時(shí)，中國人口老齡化問題也逐步顯現(xiàn)，從2001年開始，中國65歲以上人口所占比例就超過了7%，并且穩(wěn)步上升。人口政策并不能改變中國老年人口的數(shù)量，但由于改變了總?cè)丝谶@個(gè)基數(shù)，因此必然對老年人口的比例造成了影響，圖8顯示的是中國65歲以上人口所占比例實(shí)際及潛在發(fā)展路徑，實(shí)際老齡人口比例數(shù)據(jù)來源于世界銀行數(shù)據(jù)庫，潛在老齡人口比例數(shù)據(jù)由上文計(jì)算的潛在人口推導(dǎo)得出。

一般認(rèn)為*1956年聯(lián)合國出版的《人口老齡化及其經(jīng)濟(jì)社會(huì)影響》一書，將人口結(jié)構(gòu)劃分為年輕型、成年型及老年型。，若一個(gè)國家65歲以上老年人口所占比例達(dá)到7%，即意味著這個(gè)國家步入了老齡化社會(huì)。觀察圖8，我們可以看到，無論是潛在路徑還是實(shí)際路徑，中國近50年來，老齡人口所占比例逐步上升是不爭的事實(shí)。潛在路徑上， 2012年中國65歲以上人口比例約為6.9%，與7%仍有一步之遙。也就是說，中國步入老齡化社會(huì)只是時(shí)間早晚的問題，而“一胎政策”讓這種狀態(tài)提早了至少12年發(fā)生。如果僅從人口結(jié)構(gòu)方面考慮，“一胎政策”無疑妨礙了中國的發(fā)展，然而，它在人口總量控制方面所作的貢獻(xiàn)又是不容忽視的，就像一條盤山公路，路途變平坦了，距離變遙遠(yuǎn)了，但只要方向是正確的，總歸是在前進(jìn)的路上。而現(xiàn)在，人口結(jié)構(gòu)極度扭曲的現(xiàn)在，似乎已經(jīng)到了強(qiáng)制性計(jì)劃生育政策離開歷史舞臺(tái)的時(shí)刻，這出唱了三十多年的戲終將散場，緩緩落幕。

(二)中國老齡化社會(huì)的特殊問題

雖然目前中國的老齡化程度不如發(fā)達(dá)國家嚴(yán)重，但一般國家人口老齡化出現(xiàn)在國家富裕之后，社會(huì)保障制度基本健全。而中國人口老齡化發(fā)生在國家富裕之前，更多的是靠“養(yǎng)兒防老”。表6詳細(xì)介紹了除中國外的其他10個(gè)國家與地區(qū)首次步入老齡化社會(huì)時(shí)的人均GDP*由于意大利、奧地利、加拿大及荷蘭在1960年時(shí)就處在老齡化社會(huì)，因此數(shù)據(jù)略有偏差。。這些國家步入老齡化社會(huì)時(shí)經(jīng)濟(jì)差距很大，最大值是最小值的10倍。盡管如此，他們中的每一個(gè)國家經(jīng)濟(jì)條件都比中國步入老齡化社會(huì)時(shí)的條件要好。中國2001年的人均GDP僅有1 206.61，幾乎是泰國的一半。即使按照潛在路徑發(fā)展，在2012年步入老齡化社會(huì)，中國的人均GDP也只有3 583.37，與其他國家相比，仍顯得較低，但與2001年的中國相比，則好很多。

表6　樣本國家與地區(qū)步入老齡化社會(huì)時(shí)的經(jīng)濟(jì)狀況

注：數(shù)據(jù)來源于世界銀行(1960-2012)，以2005年不變價(jià)美元為單位

除了“未富先老”的問題，中國還面臨著人口基數(shù)大的麻煩，所以人口老齡化的問題更加難以應(yīng)付，當(dāng)然，這一點(diǎn)與“一胎政策”無甚關(guān)系。另外，中國老齡化的速度非?？?，這一點(diǎn)通過表7可以有更清楚的了解。通過比較2008年與2013年不同年齡組的人口總數(shù)，可大致得出5年后的生存概率，例如2008年35-39歲并在5年內(nèi)存活的人，將構(gòu)成2013年40-44歲的人，將兩者對比，可以得到35-39歲的人存活5年的大致概率，以此類推，我們可以得到所有年齡段的存活概率，然后得到下一個(gè)5年相應(yīng)年齡段的人口總數(shù)。

數(shù)據(jù)顯示，從2013年到2018年，65歲以上人口將增加約1 200萬，達(dá)到1.44億，2023年則將突破1.5億，這是一個(gè)非常龐大的人群，而且隊(duì)伍在迅速擴(kuò)大，直至2043年，這一人群的總量才會(huì)開始縮小。一方面人口老齡化，亟須新生人口來改善人口結(jié)構(gòu)，維持中國的可持續(xù)發(fā)展；另一方面卻又擔(dān)心人口膨脹，資源供應(yīng)不足。對這一問題的權(quán)衡，是人口政策調(diào)整的關(guān)鍵。

表7　中國未來30年65歲以上人口總量預(yù)測

(單位：百萬)

(三)人口政策再次變軌的效應(yīng)分析

如果現(xiàn)在徹底停止強(qiáng)制性的計(jì)劃生育政策，中國人口是否會(huì)呈現(xiàn)井噴式增長？

可以確定的是，人們的生育意愿已經(jīng)發(fā)生變化，隨著經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，撫養(yǎng)小孩的成本越來越高，除了直接的生活成本、教育成本，還包括母親為了撫養(yǎng)小孩而產(chǎn)生的機(jī)會(huì)成本，這些改變促使人們的生育意愿下降。除此之外，還有研究表明，即使有能力撫養(yǎng)子女，他們也不一定愿意生育二胎，因?yàn)檫@些原因，學(xué)者們認(rèn)為，即使徹底放開對人口的限制，也不會(huì)導(dǎo)致人口“決堤”。

在前文的研究中，通過潛在人口結(jié)構(gòu)以及人口總量的走勢圖，可以發(fā)現(xiàn)，即使不實(shí)行“一胎政策”，少兒比例也會(huì)由于經(jīng)濟(jì)的發(fā)展而自然下降；同時(shí)，人口總量也僅僅保持算數(shù)級(jí)增長而非幾何級(jí)增長。這些都說明在正常情況下，我國的生育率已經(jīng)不可能回到原來的高位，而人口政策本身也可能在限制人們生育行為的同時(shí)，影響了人們的生育意愿。

觀察圖4可以看到，在潛在路徑上，中國近期將迎來新一波的嬰兒潮，雖然在實(shí)際中，這種現(xiàn)象被削弱，但現(xiàn)在依舊是改變?nèi)丝诮Y(jié)構(gòu)的敏感時(shí)期，所取得的效果也會(huì)比其他時(shí)候更加顯著。然而即使在這種時(shí)期，“單獨(dú)二孩”政策的效果也不明顯，2014年，符合政策的單獨(dú)夫婦有約一千萬對，有生育二胎意愿的約一百萬對，占十分之一，而實(shí)際落實(shí)到今年的政策上，能夠生育的不到47萬對，這個(gè)數(shù)據(jù)遠(yuǎn)低于此前官方在政策實(shí)行初期預(yù)測的200萬對夫婦*柳斌杰在十二屆全國人大三次會(huì)議上的發(fā)言。；同時(shí)，中國的二孩實(shí)踐也表明，放開“二孩政策”并不會(huì)導(dǎo)致人口增長失控，“允許生育二孩，人們就會(huì)生育三孩”的推斷并不符合事實(shí)，適度寬松的人口政策在改善人口結(jié)構(gòu)問題的同時(shí)也提高了人們對生活的滿意程度。因此，我們認(rèn)為，現(xiàn)階段人口結(jié)構(gòu)調(diào)整問題不容忽視，全面放開二孩政策不會(huì)造成人口的井噴式增長。

六、結(jié)論與說明

人口政策是否到了放開的時(shí)機(jī)？回答這一問題的關(guān)鍵在于估計(jì)中國人口的自然增長軌跡，即分析“一胎政策”的人口動(dòng)態(tài)效應(yīng)?！耙惶フ摺背雠_(tái)以來，與之相關(guān)的研究不曾間斷，然而這些研究大多止于理論分析，實(shí)地采訪的數(shù)據(jù)又不具有普適性，動(dòng)態(tài)研究更是少之又少。Cheng Hsiao，H. Steve及 Wan(2012)針對因子模型，利用面板數(shù)據(jù)，提出了一種簡單易操作的方法，用以評(píng)估一次事件所產(chǎn)生的動(dòng)態(tài)影響。本文借鑒他們所提出的方法，將因子模型擴(kuò)充為同時(shí)含共同因子及個(gè)體因子的普通線性回歸模型，并通過仿真實(shí)驗(yàn)，證明在一般情況下，新的模型有更強(qiáng)的預(yù)測能力，并將理論用于實(shí)踐，估計(jì)“一胎政策”產(chǎn)生的人口效應(yīng)。

研究結(jié)果表明，“一胎政策”抑制了人們的生育行為，扼制了回波嬰兒潮的出現(xiàn)，潛在少兒比例與實(shí)際少兒比例之間的差距先是逐步拉大，然后保持平穩(wěn)。為了進(jìn)一步分析潛在人口結(jié)構(gòu)變化的原因，本文將自變量分為兩大塊，并發(fā)現(xiàn)由經(jīng)濟(jì)狀況、死亡率組成的個(gè)體因素促使中國總和生育率下降，而未知的共同因素波動(dòng)較大，二者共同的影響變現(xiàn)為：潛在少兒比例在上升一段時(shí)間后達(dá)到新的峰值，然后平穩(wěn)下降。

根據(jù)估計(jì)結(jié)果，如果沒有“一胎政策”，那么2012年的少兒比例應(yīng)該在23.71%左右，進(jìn)一步的，通過人口結(jié)構(gòu)與人口總量之間的關(guān)系，我們擬合出潛在人口總數(shù)。結(jié)果顯示，潛在人口總數(shù)與實(shí)際人口總數(shù)之間的差距有逐漸拉大的趨勢，潛在人口總量保持算數(shù)級(jí)數(shù)增長，每年約新增2千萬人口，中國強(qiáng)制性計(jì)劃生育實(shí)行三十多年來，截至2012年，共限制了約3.4億人口的出生。

最后，通過計(jì)算得到的潛在人口總量及實(shí)際老齡人口，得到潛在65歲以上人口所占比例，結(jié)果顯示，潛在路徑上老齡人口比例逐年上升，但截至2012年，仍未到達(dá)老齡化社會(huì)標(biāo)準(zhǔn)7%，即中國步入人口老齡化社會(huì)是時(shí)間早晚的事情，而“一胎政策”讓這一事件至少提早了12年發(fā)生。

雖然“一胎政策”對人們的生育行為造成了很大影響，但根據(jù)研究，我們發(fā)現(xiàn)，隨著社會(huì)發(fā)展，中國人口更替水平存在著十分明顯的內(nèi)生的下降趨勢，同時(shí)，可以看到，2013年出臺(tái)的“單獨(dú)二孩”政策影響低于預(yù)期，進(jìn)一步驗(yàn)證了我們的觀點(diǎn)。在這種情況下，我們建議徹底放開二孩政策甚至是全面放開生育政策，用以修復(fù)中國被扭曲的人口結(jié)構(gòu)，實(shí)現(xiàn)中國的可持續(xù)發(fā)展。

本文不足之處在于，一方面，限于數(shù)據(jù)的可得性，預(yù)測時(shí)間過長，誤差偏大，影響估計(jì)結(jié)果的精度；另一方面，參照個(gè)體的選取缺乏適用的標(biāo)準(zhǔn)，影響估計(jì)結(jié)果的客觀性。這些問題都是進(jìn)一步深入研究需要解決的問題。

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責(zé)任編輯胡章成

Treatment Effect of China’s Population Policy

YANG Ji-sheng, WAN Yue

(SchoolofEconomics,HuazhongUniversityofScienceandTechnology,Wuhan430074,China)

Abstract:The impact of China’s population policy is currently focused by the whole society. In order to measure its dynamic effect, we introduce individual factors to the model proposed by Hsiao et al. (2012), which is based on panel data to solve the treatment effect. Since the implementation of “one-child policy”, the population gap between actual and potential path increased up to 340 million people in 2012. At the same time, aging population occurred by at least 12 years in advance due to “one-child policy”. Our research shows that the population increased by arithmetic rather than geometric progression in the potential path, the proportion of underage population declined endogenously with the development of economy. Therefore, further reform of the universal two-child policy will not lead to a population boom.

Key words:treatment effect; potential path; population policy; age structure

作者簡介：楊繼生，華中科技大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院教授、博士生導(dǎo)師，研究方向?yàn)槊姘鍞?shù)據(jù)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)理論及應(yīng)用；萬越，華中科技大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院碩士生，研究方向?yàn)閿?shù)理經(jīng)濟(jì)與金融。

基金項(xiàng)目：國家自然科學(xué)基金面上項(xiàng)目 “平衡/非平衡交互效應(yīng)面板SVAR模型的估計(jì)量與應(yīng)用研究”(71271096)；全國優(yōu)秀博士學(xué)位論文作者專項(xiàng)資金資助項(xiàng)目“交互(分組)效應(yīng)面板數(shù)據(jù)模型理論與應(yīng)用研究”(201304)

收稿日期：2015-10-13

中圖分類號(hào)：C92; F22

文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

文章編號(hào)：1671-7023(2016)01-0103-12