趙樂(lè)祥 藍(lán)慶新 楊盈竹

DOI：? 10.13253/j.cnki.ddjjgl.2021.10.007

[摘 要]通過(guò)構(gòu)建開(kāi)放經(jīng)濟(jì)下兩階段世代交疊模型，考察中國(guó)人口老齡化、自然增長(zhǎng)率、人口流動(dòng)對(duì)貿(mào)易收支的影響。基于2004—2018年中國(guó)省級(jí)面板數(shù)據(jù)，從靜態(tài)、動(dòng)態(tài)兩種空間面板模型，SDM、SAR、SEM三種空間計(jì)量方法進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)。研究發(fā)現(xiàn)：人口老齡化加深、人口自然增長(zhǎng)率提高與流動(dòng)人口增加會(huì)導(dǎo)致中國(guó)貿(mào)易順差進(jìn)一步收窄;中國(guó)貿(mào)易收支存在空間相關(guān)性，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平相近省份的貿(mào)易收支存在正向空間溢出效應(yīng)與聚集效應(yīng)，地理相鄰省份的貿(mào)易收支存在負(fù)向空間溢出效應(yīng)與虹吸效應(yīng);中國(guó)貿(mào)易順差存在歷史慣性，動(dòng)態(tài)空間面板模型擬合結(jié)果優(yōu)于靜態(tài)空間回歸結(jié)果。因此，應(yīng)正視人口結(jié)構(gòu)對(duì)貿(mào)易收支的影響，積極應(yīng)對(duì)貿(mào)易順差縮小，刺激國(guó)內(nèi)消費(fèi)需求，促進(jìn)外貿(mào)出口轉(zhuǎn)型與優(yōu)化外貿(mào)區(qū)域結(jié)構(gòu)布局。

[關(guān)鍵詞]人口結(jié)構(gòu);貿(mào)易收支;空間面板模型

[中圖分類(lèi)號(hào)] F752? ?[文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼] A[文章編號(hào)]? 1673-0461（2021）10-0049-10

一、引 言

黨的十九大報(bào)告要求，要加強(qiáng)人口發(fā)展戰(zhàn)略研究，積極應(yīng)對(duì)人口老齡化，構(gòu)建養(yǎng)老、孝老、敬老政策體系和社會(huì)環(huán)境。關(guān)注人口問(wèn)題，事關(guān)國(guó)家發(fā)展全局，事關(guān)百姓福祉，對(duì)我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展有著重要影響。黨的十九屆五中全會(huì)繼續(xù)指出，“十四五”時(shí)期是我國(guó)積極應(yīng)對(duì)人口老齡化的關(guān)鍵“窗口期”。

我國(guó)人口結(jié)構(gòu)在持續(xù)變動(dòng)過(guò)程中呈現(xiàn)老齡化特征。建國(guó)初期我國(guó)人口結(jié)構(gòu)比較年輕，此后歷經(jīng)三次嬰兒潮，第一次是20世紀(jì)50年代中期，持續(xù)時(shí)間較短;第二次規(guī)模最大且新生人數(shù)最多，從1962年持續(xù)到70年代初期;第三次嬰兒潮始于80年代，到90年代末結(jié)束。此后，我國(guó)新生兒數(shù)量不斷下降，據(jù)公安部數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)，1998年我國(guó)新生兒數(shù)量1 934萬(wàn)人，2020年新生兒數(shù)量下降到1 003.5萬(wàn)人，下降了48.27%。人力資源與社會(huì)保障部預(yù)測(cè)，“十四五”期間我國(guó)老齡人口將達(dá)到3億，我國(guó)將從輕度老齡化社會(huì)邁入中度老齡化社會(huì)。近些年來(lái)，人口對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響受到越來(lái)越多的關(guān)注。人口要素從宏觀(guān)和微觀(guān)兩個(gè)方面影響經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展。宏觀(guān)經(jīng)濟(jì)學(xué)認(rèn)為人口是影響資本需求增加的重要因素，人口減少會(huì)引起有效需求不足，導(dǎo)致經(jīng)濟(jì)長(zhǎng)期停滯。凱恩斯在《就業(yè)、利息和貨幣通論》中提出引起資本需求增加的主要原因是人口增長(zhǎng)和生活水平的提高。人口紅利學(xué)說(shuō)認(rèn)為，如果勞動(dòng)年齡人口多，人口撫養(yǎng)系數(shù)低，這樣較多的勞動(dòng)力與有效的物質(zhì)資本結(jié)合會(huì)產(chǎn)生更大的經(jīng)濟(jì)效益。微觀(guān)上看，人口是家庭邊際成本與邊際效用的重要影響因素，勞動(dòng)供給曲線(xiàn)決定了工人的工資與閑暇的機(jī)會(huì)成本。但是人口對(duì)經(jīng)濟(jì)的這種影響方向是不確定的，往往與其它增長(zhǎng)條件一起發(fā)揮作用 [1]，所以目前關(guān)于人口對(duì)經(jīng)濟(jì)的討論并沒(méi)有確定性的結(jié)論。

進(jìn)一步的，人口結(jié)構(gòu)變化會(huì)對(duì)國(guó)際貿(mào)易的規(guī)模、結(jié)構(gòu)產(chǎn)生影響。第一，人口結(jié)構(gòu)變化會(huì)改變儲(chǔ)蓄結(jié)構(gòu)，勞動(dòng)人口越多會(huì)增加社會(huì)總儲(chǔ)蓄，高儲(chǔ)蓄有利于外貿(mào)順差。第二，人口結(jié)構(gòu)變化會(huì)改變消費(fèi)結(jié)構(gòu)，進(jìn)而影響商品生產(chǎn)結(jié)構(gòu)與進(jìn)口結(jié)構(gòu)。第三，人口結(jié)構(gòu)還會(huì)影響社會(huì)生產(chǎn)效率。第四，社會(huì)保險(xiǎn)與社會(huì)福利也會(huì)伴隨人口結(jié)構(gòu)變化而調(diào)整，

最終影響外貿(mào)企業(yè)的用工成本。中國(guó)正處于人口結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵期，40年來(lái)，中國(guó)人口再生產(chǎn)類(lèi)型逐漸從高出生率、低死亡率、高自然增長(zhǎng)率轉(zhuǎn)變?yōu)榈统錾省⒌退劳雎?、低自然增長(zhǎng)率的態(tài)勢(shì)。在這個(gè)關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)探究既是生產(chǎn)要素，又是消費(fèi)要素的人口對(duì)于國(guó)際貿(mào)易有何影響，意義重大且節(jié)點(diǎn)及時(shí)。

二、文獻(xiàn)綜述

大多數(shù)學(xué)者認(rèn)為人口老齡化加深、少兒撫養(yǎng)比的上升會(huì)降低貿(mào)易順差。Higgins（1998）[2]對(duì)兩者關(guān)系做了比較多的研究，主要結(jié)論有兩點(diǎn)，一是人口老齡化直接降低了經(jīng)常賬戶(hù)余額，二是人口老齡化通過(guò)降低社會(huì)總儲(chǔ)蓄進(jìn)而降低經(jīng)常賬戶(hù)余額。Feroli（2003）[3]對(duì)發(fā)達(dá)國(guó)家進(jìn)行50年數(shù)據(jù)追蹤之后，發(fā)現(xiàn)人口結(jié)構(gòu)改變是美國(guó)和日本貿(mào)易順差降低的主要原因。Marcel Merette和Patrick Georges（2010）[4]將中國(guó)與印度人口老齡化做了比較，認(rèn)為中國(guó)人口老齡化會(huì)降低貿(mào)易順差，獨(dú)生子女政策既不利于社會(huì)總儲(chǔ)蓄增加，也不利于總投資提高。而印度和其他一些新興國(guó)家有更年輕的人口結(jié)構(gòu)，所以未來(lái)印度等國(guó)的貿(mào)易逆差會(huì)逐漸收窄。汪偉（2010）[5]在分析中國(guó)省級(jí)面板數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上認(rèn)為，我國(guó)老年人口與少年人口增多，有利于增加全社會(huì)投資，降低儲(chǔ)蓄總額，縮小凈出口總額。謝建國(guó)和張炳男（2013）[6]持同樣觀(guān)點(diǎn)，他們基于國(guó)別視角認(rèn)為兒童撫養(yǎng)比與老年撫養(yǎng)比與一國(guó)經(jīng)常項(xiàng)目呈負(fù)相關(guān)，新增勞動(dòng)力增多有利于緩解經(jīng)常項(xiàng)目下降，且這種影響對(duì)發(fā)展中國(guó)家更為顯著。田巍等（2013）[7]發(fā)現(xiàn)出口國(guó)勞動(dòng)人口比例上升會(huì)增加雙邊貿(mào)易，出口國(guó)（進(jìn)口國(guó)）平均勞動(dòng)人口比上升1%，出口（進(jìn)口）會(huì)上升3%（2%）。鐵瑛等（2019）[8]發(fā)現(xiàn)人口老齡化會(huì)提高企業(yè)用工成本抑制出口，增加出口成本并弱化人力資本增長(zhǎng)，城市勞動(dòng)人口上升1%可以促進(jìn)出口增長(zhǎng)1%～2%，但這一影響會(huì)隨著人力資本水平提高逐漸弱化?？到。?018）[9]從匯率視角入手，認(rèn)為人口老齡化會(huì)提高一國(guó)實(shí)際匯率，抑制貿(mào)易出口。進(jìn)口視角也驗(yàn)證了人口老齡化會(huì)縮小貿(mào)易順差，崔凡、崔凌云（2016）[10]研究認(rèn)為人口老齡化與進(jìn)口存在正相關(guān)。他們基于省級(jí)靜態(tài)與動(dòng)態(tài)面板模型，把進(jìn)口商品視為中間品而非消費(fèi)品，探討了人口老齡化對(duì)中國(guó)進(jìn)口貿(mào)易的影響。

但是，一些學(xué)者持相反觀(guān)點(diǎn)或認(rèn)為人口結(jié)構(gòu)對(duì)貿(mào)易收支影響有限。李兵和任遠(yuǎn)（2015）[11]發(fā)現(xiàn)一國(guó)人口撫養(yǎng)比對(duì)經(jīng)常賬戶(hù)盈余有正向推動(dòng)作用。他們認(rèn)為在綜合考慮“預(yù)防性?xún)?chǔ)蓄”動(dòng)機(jī)與“生命周期理論”后，人口撫養(yǎng)比上升對(duì)儲(chǔ)蓄影響不明顯，而“謹(jǐn)慎性投資”效應(yīng)卻降低了投資率，所以經(jīng)常賬戶(hù)不僅不會(huì)下降，反而持續(xù)出現(xiàn)盈余。徐晟、唐齊鳴（2008）[12]也認(rèn)為年輕人增多會(huì)增加社會(huì)基礎(chǔ)投資，所以老年人口上升與經(jīng)常賬戶(hù)順差是正向關(guān)系。李晴（2009）[13]認(rèn)為現(xiàn)階段人口老齡化對(duì)貿(mào)易收支影響有限，受到經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、人口轉(zhuǎn)變階段等多重因素制約。她認(rèn)為發(fā)達(dá)國(guó)家與發(fā)展中國(guó)家出現(xiàn)了分化，發(fā)展中國(guó)家人口老齡化與貿(mào)易收支不存在明顯的負(fù)相關(guān)關(guān)系，發(fā)達(dá)國(guó)家的回歸結(jié)果則是顯著的;在雙邊貿(mào)易收支上，發(fā)達(dá)國(guó)家內(nèi)部、發(fā)展中國(guó)家內(nèi)部的雙邊貿(mào)易受人口老齡化影響不顯著，但是發(fā)達(dá)國(guó)家與發(fā)展中國(guó)家之間的雙邊貿(mào)易呈現(xiàn)顯著性，發(fā)達(dá)國(guó)家與中國(guó)的雙邊貿(mào)易亦受到人口老齡化的顯著影響。

由于貿(mào)易差額可以表示為儲(chǔ)蓄減去投資，所以也有不少學(xué)者認(rèn)為，人口結(jié)構(gòu)可以通過(guò)影響儲(chǔ)蓄進(jìn)而影響貿(mào)易。生命周期理論是人口結(jié)構(gòu)對(duì)儲(chǔ)蓄影響的理論基石，成年期賺取的工資收入部分用于儲(chǔ)蓄，這部分儲(chǔ)蓄用以支付老年期的消費(fèi)，所以一個(gè)國(guó)家勞動(dòng)人口越少，儲(chǔ)蓄總額越少 [14]。汪偉（2010）[5]認(rèn)為人口撫養(yǎng)系數(shù)下降是中國(guó)儲(chǔ)蓄率上升的重要原因，人口老齡化加深會(huì)降低勞動(dòng)力的質(zhì)量與水平，由此影響經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的潛力。楊繼軍、張二震（2013）[15]也得到了類(lèi)似的結(jié)果。然而，根據(jù)理性預(yù)期理論，當(dāng)理性行為人意識(shí)到自己的預(yù)期壽命會(huì)延長(zhǎng)、工作總年限卻保持不變時(shí)，就會(huì)在成年期增加儲(chǔ)蓄，以維持退休后生活水平不變，這樣社會(huì)總儲(chǔ)蓄就會(huì)上升。由于人口結(jié)構(gòu)對(duì)于儲(chǔ)蓄率的影響存在模糊性，蔡昉（2009）[16]認(rèn)為養(yǎng)老保險(xiǎn)制度是關(guān)鍵。如果代表性行為人覺(jué)得養(yǎng)老保險(xiǎn)制度可以覆蓋自己老年消費(fèi)，那么他在成年期預(yù)防性?xún)?chǔ)蓄動(dòng)機(jī)就不會(huì)被激發(fā)出來(lái)。但是楊繼軍、張二震（2013）[15]通過(guò)對(duì)中國(guó)省級(jí)面板數(shù)據(jù)實(shí)證檢驗(yàn)，并沒(méi)有得出養(yǎng)老保險(xiǎn)制度越完善，居民儲(chǔ)蓄率越低的結(jié)論。他們認(rèn)為造成這一現(xiàn)象的原因可能是現(xiàn)階段我國(guó)養(yǎng)老保險(xiǎn)制度在轉(zhuǎn)軌中、養(yǎng)老保險(xiǎn)制度與政策調(diào)整頻繁、信息不透明等。

回顧以往研究，多數(shù)學(xué)者從生命周期理論出發(fā)研究人口結(jié)構(gòu)對(duì)貿(mào)易收支的影響，認(rèn)為人口老齡化削弱了貿(mào)易順差。一方面人口老齡化加劇將減少勞動(dòng)人口，導(dǎo)致儲(chǔ)蓄和投資下降，對(duì)生產(chǎn)和出口不利;另一方面會(huì)使一國(guó)消費(fèi)增加，進(jìn)口需求隨之上升。但是也有部分學(xué)者從凱恩斯預(yù)期理論出發(fā)持相反觀(guān)點(diǎn)，認(rèn)為人口老齡化增加了貿(mào)易順差，所以目前學(xué)術(shù)界對(duì)于人口老齡化是否抑制了貿(mào)易順差仍有爭(zhēng)議。綜上，關(guān)于兩者研究盡管成果豐富，但依然還有拓展空間。第一是忽視了空間相關(guān)性。大部分人口結(jié)構(gòu)對(duì)貿(mào)易的研究都假定空間的均質(zhì)性和空間相互獨(dú)立，沒(méi)有考慮空間異質(zhì)性或空間依賴(lài)性，其結(jié)論缺乏說(shuō)服力。第二是缺少關(guān)于流動(dòng)人口或人口遷移對(duì)于外貿(mào)的影響。由于中國(guó)統(tǒng)一的市場(chǎng)的形成，普通話(huà)的普及，人口流動(dòng)十分普遍，特別是這次新冠肺炎疫情的發(fā)展，讓我們認(rèn)識(shí)到人口流動(dòng)對(duì)于經(jīng)濟(jì)社會(huì)生活的巨大影響，因此缺少流動(dòng)人口觀(guān)察的人口研究是片面的、局限的。為了解決以上研究的不足，本文主要運(yùn)用空間計(jì)量模型，聚焦中國(guó)經(jīng)濟(jì)外部均衡，探究人口老齡化、人口流動(dòng)與自然增長(zhǎng)率對(duì)貿(mào)易收支的影響，旨在驗(yàn)證和回答人口因素是抑制還是促進(jìn)了中國(guó)的貿(mào)易收支，并給出具體對(duì)策建議。

三、理論模型

本文對(duì)Li Hongbin等（2006）[17]和汪偉（2010）[5]的兩階段世代交疊模型進(jìn)行擴(kuò)展，檢驗(yàn)人口結(jié)構(gòu)對(duì)貿(mào)易收支的實(shí)際影響。假定經(jīng)濟(jì)中生產(chǎn)單一產(chǎn)品，它既可以用于消費(fèi)也可以用于投資，經(jīng)濟(jì)是完全競(jìng)爭(zhēng)、開(kāi)放的，并且資本在國(guó)家間完全自由流動(dòng)。在模型中，代表性行為人的生命周期有成年和老年兩個(gè)階段，為了更簡(jiǎn)單的分析人口老齡化，這里不考慮兒童時(shí)期。在成年期，有Nt勞動(dòng)力參加工作，勞動(dòng)力增長(zhǎng)外生，Nt+1=（1+nt+mt）Nt，n為人口自然增長(zhǎng)率，m為人口流動(dòng)率。假設(shè)所有的成年人都將步入老年，即人口從成年過(guò)渡到老年沒(méi)有損失。

中國(guó)有贍養(yǎng)老年人的傳統(tǒng)，成年人會(huì)將自己一部分收入用于支付給父母養(yǎng)老。假設(shè)每個(gè)成年人都貢獻(xiàn)1單位的勞動(dòng)稟賦用來(lái)工作并且獲得收入為wt，因此成年人將wt分為三個(gè)部分，一是用于個(gè)人消費(fèi)ct，二是用于個(gè)人儲(chǔ)蓄st，三是用于贍養(yǎng)父母ρwt，ρ表示贍養(yǎng)老人的工資收入比例，為人口老齡化的代理變量，人口老齡化加劇將導(dǎo)致ρ值提高。這里有一個(gè)非常完善安全的年金市場(chǎng)，老年期將獲得全部本金和利息收入。老年人收入由兩部分組成，一是年輕時(shí)期的儲(chǔ)蓄加利息收入rt+1st，二是自己子女的贍養(yǎng)費(fèi)用tρtwt+1。

所以，預(yù)算約束式為：

這里，ct表示成年期消費(fèi)，dt+1表示老年期消費(fèi)，st為成年期儲(chǔ)蓄，wt為成年期工資收入，rt+1表示利率因子，t為成年期撫養(yǎng)子女的個(gè)數(shù)。

假設(shè)消費(fèi)者效用函數(shù)為：

β表示時(shí)間貼現(xiàn)因子。將預(yù)算約束式與效用函數(shù)進(jìn)行聯(lián)立，求解代表性消費(fèi)者最大化問(wèn)題，可得各年齡期的最優(yōu)消費(fèi)為：

從公式（4）中發(fā)現(xiàn)，人口老齡化與儲(chǔ)蓄呈負(fù)相關(guān)，人口老齡化越嚴(yán)重，居民儲(chǔ)蓄越少。從公式（5）中發(fā)現(xiàn)，人口老齡化對(duì)成年期消費(fèi)的影響取決于wt+1t-wtrt+1，如果下一期工資收入與子女?dāng)?shù)量的乘積大于當(dāng)期工資收入與利率因子的乘積，那么人口老齡化促進(jìn)了當(dāng)期的消費(fèi)，反之則削弱了成年期的消費(fèi)。從公式（6）中發(fā)現(xiàn)，人口老齡化對(duì)老年期消費(fèi)的影響同樣取決于wt+1t-wtrt+1，即如果下一期工資收入與子女?dāng)?shù)量的乘積大于當(dāng)期工資收入與利率因子的乘積，那么人口老齡化促進(jìn)了當(dāng)期的消費(fèi)，反之則削弱了老年期的消費(fèi)。

下面轉(zhuǎn)入生產(chǎn)函數(shù)。

生產(chǎn)函數(shù)基于索羅模型進(jìn)行討論，主要有四個(gè)變量：產(chǎn)出（Y）、資本（K）、勞動(dòng)（L）以及技術(shù)進(jìn)步（A），簡(jiǎn)單起見(jiàn)忽略土地、制度等其他影響因素。在任意時(shí)刻，產(chǎn)出總是等于一定量的資本、勞動(dòng)與技術(shù)，假設(shè)技術(shù)進(jìn)步是希克斯中性的（Y=AF（K，L））且投入要素規(guī)模報(bào)酬不變，這樣方便使用生產(chǎn)函數(shù)的緊湊形式。生產(chǎn)函數(shù)為柯布道格拉斯函數(shù)Yt=AKαtN1-αt，α為資本在生產(chǎn)中所占的比重，0<α<1，Yt表示總產(chǎn)出，Kt表示物質(zhì)資本存量，Nt表示勞動(dòng)力投入，kt為人均物質(zhì)資本存量。為簡(jiǎn)化模型，假設(shè)資本一期內(nèi)全部折舊，即Kt+1=It。A為外生技術(shù)進(jìn)步，且A>0。集約形式生產(chǎn)函數(shù)為yt=Akαt，kt=Kt/Nt。人口增長(zhǎng)率取決于自然增長(zhǎng)率與人口流動(dòng)，即Nt+1=（1+nt+mt）Nt，n為人口自然增長(zhǎng)率，m為人口流動(dòng)率。

由于是完全競(jìng)爭(zhēng)市場(chǎng)，要素報(bào)酬與邊際成本相等，即wt等于Yt對(duì)Nt的求導(dǎo)，rt為Yt對(duì)Kt的導(dǎo)數(shù)。總產(chǎn)出等于勞動(dòng)收入加上資本收入，Yt=wtNt+rtKt。計(jì)算wt與rt，得：

在開(kāi)放經(jīng)濟(jì)下，邊際資本決定的利率是國(guó)際市場(chǎng)利率，這里假定利率外生且固定不變，即rt+1=rt=r。重新改寫(xiě)公式（7）得：

再將改寫(xiě)后的kt代入wt中：

這樣就得到了工資水平wt的表達(dá)式，wt由技術(shù)進(jìn)步、利率以及資本比例所決定，科技進(jìn)步提高了工資水平，而利率增長(zhǎng)削弱了工資水平。

（一）人口老齡化對(duì)儲(chǔ)蓄的影響

結(jié)合生產(chǎn)函數(shù)與消費(fèi)者函數(shù)，總儲(chǔ)蓄額為個(gè)人儲(chǔ)蓄的加總。由公式（4）和（9），得到t期經(jīng)濟(jì)總儲(chǔ)蓄為：

（三）人口結(jié)構(gòu)對(duì)貿(mào)易收支的影響

開(kāi)放經(jīng)濟(jì)下，Yt=Ct+St+Tt+Krt=Ct+It+Gt+NXt。Gt為政府支出，Tt為政府稅收，NXt為凈出口總額，Krt指本國(guó)居民對(duì)外國(guó)人的轉(zhuǎn)移支付。將等式移項(xiàng)，假設(shè)政府支出等于政府稅收且本國(guó)居民對(duì)外國(guó)人轉(zhuǎn)移支付為零，得到凈出口與人口老齡化關(guān)系式為：

據(jù)此本文提出假設(shè)1，人口老齡化、人口自然增長(zhǎng)率和流動(dòng)人口的提高會(huì)降低貿(mào)易順差，兩者呈負(fù)相關(guān)。

在理論模型基礎(chǔ)上，也應(yīng)結(jié)合中國(guó)實(shí)際情況，注意到我國(guó)貿(mào)易收支的省域空間效應(yīng) [18]。第一，我國(guó)不同地區(qū)間貿(mào)易規(guī)模不同，不同省份間貿(mào)易額差距過(guò)大。具體體現(xiàn)在沿海省份與內(nèi)陸省份的差別，經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)省份與經(jīng)濟(jì)落后省份的差別。江蘇、廣東和浙江是我國(guó)出口創(chuàng)匯大省。國(guó)家統(tǒng)計(jì)局?jǐn)?shù)據(jù)顯示，2018年廣東、江蘇出口額分別達(dá)6 465.01億美元、4 039.75億美元，同期西藏、青海僅有4.28億美元、4.70億美元。第二，我國(guó)不同省份的貿(mào)易結(jié)構(gòu)不同，東部省份享有勞動(dòng)力和技術(shù)方面的優(yōu)勢(shì)，勞動(dòng)密集品出口、技術(shù)密集品出口較多，西部省份礦產(chǎn)資源豐富，礦產(chǎn)品是西部省份的重要出口產(chǎn)品。第三，我國(guó)不同省份間出口貿(mào)易相互影響，具有溢出效應(yīng)。溢出效應(yīng)分為正向溢出效應(yīng)與負(fù)向溢出效應(yīng)，正向溢出效應(yīng)是指某省市發(fā)展可以正向帶動(dòng)周邊省市發(fā)展，如在長(zhǎng)三角地區(qū)，上海出口貿(mào)易發(fā)展帶動(dòng)了周邊省份外貿(mào)的發(fā)展。而負(fù)向溢出效應(yīng)則相反，1省市的經(jīng)貿(mào)發(fā)展削弱了周邊省市的經(jīng)貿(mào)發(fā)展，例如之前我國(guó)存在的“環(huán)首都貧困帶”。

由此本文提出假設(shè)2，我國(guó)貿(mào)易收支存在空間溢出效應(yīng)，且不同省份間的空間溢出效應(yīng)不同。

四、計(jì)量模型的設(shè)定、變量與數(shù)據(jù)

（一）模型設(shè)定

由于貿(mào)易收支存在空間溢出效應(yīng)，某個(gè)省份的貿(mào)易收支可能受到相鄰省份的影響，因此，本文將貿(mào)易的空間相關(guān)性考慮在內(nèi)，選用空間計(jì)量分析人口結(jié)構(gòu)對(duì)貿(mào)易收支的影響，并對(duì)相關(guān)溢出效應(yīng)做實(shí)際測(cè)度。同時(shí)，不同類(lèi)型的空間計(jì)量模型空間傳導(dǎo)機(jī)制不同，產(chǎn)生的經(jīng)濟(jì)學(xué)含義也有所不同。本章主要探討空間自回歸模型（SAR）、空間誤差模型（SEM）與空間杜賓模型（SDM）。SAR模型在一階自回歸基礎(chǔ)上引入時(shí)間滯后矩陣，經(jīng)濟(jì)學(xué)意義為一個(gè)地區(qū)的貿(mào)易收支會(huì)受到其他地區(qū)的影響，相鄰地區(qū)間的貿(mào)易收支可能相互依賴(lài)。SEM模型的空間性特征是通過(guò)誤差項(xiàng)來(lái)體現(xiàn)，即在擾動(dòng)項(xiàng)中加入了空間權(quán)重矩陣，經(jīng)濟(jì)學(xué)意義為凈出口的空間效應(yīng)來(lái)自于不可觀(guān)測(cè)的隨機(jī)沖擊。SDM模型在SAR模型的基礎(chǔ)上，在自變量上也加入空間權(quán)重矩陣，即某地區(qū)的貿(mào)易收支不僅受到本地區(qū)自變量的影響，還會(huì)受到其他地區(qū)自變量的影響。

所以，本文利用以上三種模型分別對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)，比較三種模型獲取最優(yōu)擬合效果，探究不同模型間能否相互轉(zhuǎn)化，建立以下空間面板模型：

（1）當(dāng)λ=0且δ=0時(shí)，為空間自回歸模型（SAR）。

（2）當(dāng)ρ=0且δ=0時(shí)，為空間誤差模型（SEM）。

（3）當(dāng)λ=0時(shí)，為空間杜賓模型（SDM）。

（4）當(dāng)ρ=δ=λ=0時(shí)，為普通最小二乘模型（OLS）。

w′i表示被解釋變量空間權(quán)重矩陣W的第i行，d′i為解釋變量的空間權(quán)重矩陣的第i行，m′i為擾動(dòng)項(xiàng)空間權(quán)重矩陣的i行，如果不做特別說(shuō)明，三個(gè)空間權(quán)重矩陣相同。ρ為空間自回歸系數(shù)，度量空間滯后w′i yt對(duì)yit的影響，同理，β為控制變量系數(shù)，δ為空間自變量回歸系數(shù)，λ為空間誤差系數(shù)。ρw′i yt為被解釋變量的空間滯后項(xiàng)，δd′i Xt為解釋變量的空間滯后，x′it為控制變量，εit為隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)，且εit服從獨(dú)立同分布。

（二）數(shù)據(jù)描述

本章采用中國(guó)31個(gè)省級(jí)行政區(qū)（不包括港、澳、臺(tái)地區(qū)）主要經(jīng)濟(jì)指標(biāo)為樣本建模，樣本區(qū)間為2004—2018年，數(shù)據(jù)來(lái)源于各期《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》、各省區(qū)《統(tǒng)計(jì)年鑒》、《中國(guó)人口與就業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒》及Wind數(shù)據(jù)庫(kù)，個(gè)別缺失數(shù)據(jù)運(yùn)用插值法計(jì)算填充。

下面具體介紹模型中選取的被解釋變量、解釋變量與控制變量。

被解釋變量為貿(mào)易收支，本文采用經(jīng)營(yíng)單位所在地凈出口額作為貿(mào)易收支的代理變量，記為NE;解釋變量選取為老年人口撫養(yǎng)比（OLD）、人口自然增長(zhǎng)率（NPG）與人口流動(dòng)（MI）。老年人口撫養(yǎng)比即65歲及以上人口占15～64歲勞動(dòng)人口比重，根據(jù)前文理論模型，老年人口老年化程度與凈出口呈負(fù)相關(guān);人口自然增長(zhǎng)率（NPG）是指一定時(shí)期內(nèi)人口自然增加數(shù)（出生人數(shù)-死亡人數(shù)）與同期平均總?cè)丝跀?shù)之比，人口自然增長(zhǎng)率與貿(mào)易凈出口呈負(fù)相關(guān);人口流動(dòng)（MI），即一定時(shí)期內(nèi)地區(qū)間的人口流動(dòng)，本文度量人口流動(dòng)方法采取常住人口減去戶(hù)籍人口后除以戶(hù)籍人口，人口流動(dòng)與貿(mào)易凈出口呈負(fù)相關(guān)。

控制變量選取外國(guó)直接投資（FDI）、地方公共財(cái)政支出（GOV）、全社會(huì)固定資產(chǎn)投資（INV）、社會(huì)消費(fèi)品零售總額（CON）與人均GDP增長(zhǎng)率（PGDP）。

外國(guó)直接投資（FDI），即外國(guó)投資者為獲得投資收益、經(jīng)營(yíng)權(quán)、控制權(quán)而展開(kāi)的投資活動(dòng)。FDI可以衡量該地區(qū)對(duì)外開(kāi)放水平，與國(guó)際貿(mào)易呈現(xiàn)高度相關(guān)且發(fā)展趨同，資本輸出促進(jìn)了出口貿(mào)易，兩者呈現(xiàn)正相關(guān)。

地方公共財(cái)政支出（GOV），即各省地方公共財(cái)政支出名義值，度量政府支出。地方政府支出對(duì)國(guó)民儲(chǔ)蓄有擠出效應(yīng)，同時(shí)推高了投資率，導(dǎo)致儲(chǔ)蓄與投資缺口縮小與凈出口下降，所以地方財(cái)政支出系數(shù)為負(fù)數(shù)。

全社會(huì)固定資產(chǎn)投資（INV），是反映固定資產(chǎn)投資規(guī)模、速度、比例和使用方向的綜合性指標(biāo)。根據(jù)凈出口等于儲(chǔ)蓄減去投資，投資增加將導(dǎo)致凈出口下降，所以投資系數(shù)為負(fù)。

社會(huì)消費(fèi)品零售總額（CON），是度量消費(fèi)需求的直接指標(biāo)。消費(fèi)與凈出口無(wú)論在長(zhǎng)期還是短期都存在互補(bǔ)關(guān)系，消費(fèi)增長(zhǎng)與凈出口增長(zhǎng)呈現(xiàn)正向關(guān)系。

以上相關(guān)變量的描述性統(tǒng)計(jì)見(jiàn)表1。

五、實(shí)證結(jié)果與分析

根據(jù)前文計(jì)量模型與數(shù)據(jù)，這一部分將匯報(bào)論文的實(shí)證檢驗(yàn)結(jié)果。

（一）空間性檢驗(yàn)

傳統(tǒng)計(jì)量分析方法認(rèn)為地理空間單元是孤立的、割裂的，忽視了變量間的空間交互影響。但是現(xiàn)實(shí)情況下我國(guó)省份間存在大量人口往來(lái)、貿(mào)易往來(lái)以及其他各種經(jīng)濟(jì)關(guān)聯(lián)。不同地區(qū)間的經(jīng)貿(mào)、社會(huì)以及文化相互影響、相互依賴(lài)，相互聯(lián)系?？臻g計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)與傳統(tǒng)經(jīng)濟(jì)經(jīng)濟(jì)學(xué)的主要區(qū)別在于空間計(jì)量考慮了變量間的空間相關(guān)性以及空間異質(zhì)性的考察，將變量的空間結(jié)構(gòu)特征在計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)上反映出來(lái)。

空間權(quán)重矩陣是空間數(shù)據(jù)分析和空間計(jì)量的核心要素，是體現(xiàn)空間相關(guān)關(guān)系的表現(xiàn)形式。由于地理相鄰和經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平相近的省份之間都有可能產(chǎn)生經(jīng)濟(jì)資源的相互流動(dòng)，本文同時(shí)建立地理權(quán)重矩陣與經(jīng)濟(jì)權(quán)重矩陣考察人口對(duì)貿(mào)易的影響，地理權(quán)重矩陣基于省會(huì)間的地理距離構(gòu)建，經(jīng)濟(jì)矩陣則是兩個(gè)省份GDP差額絕對(duì)值的倒數(shù)。地理距離相鄰有助于降低交通運(yùn)輸成本，使得生產(chǎn)要素流動(dòng)更加方便。經(jīng)濟(jì)關(guān)聯(lián)度大的省份可能具有經(jīng)濟(jì)互補(bǔ)性，這更容易產(chǎn)生經(jīng)濟(jì)溢出效應(yīng)，同時(shí)加劇省份間的競(jìng)爭(zhēng)關(guān)系。在空間權(quán)重矩陣確定后，需要檢驗(yàn)中國(guó)貿(mào)易收支是否存在空間相關(guān)性。目前最常用的做法是莫蘭檢驗(yàn)（MoranI），這里選取因變量?jī)舫隹陬~進(jìn)行莫蘭檢驗(yàn)。

從表2可以看出，我國(guó)凈出口貿(mào)易存在明顯空間相關(guān)性。莫蘭檢驗(yàn)中經(jīng)濟(jì)權(quán)重回歸結(jié)果優(yōu)于地理權(quán)重回歸結(jié)果，經(jīng)濟(jì)權(quán)重下大部分年份p值顯著，而地理權(quán)重下顯著年份較少，說(shuō)明我國(guó)貿(mào)易凈出口額的空間性更多的體現(xiàn)在經(jīng)濟(jì)相鄰省份而非地理相鄰省份。

此外，地理權(quán)重下的莫蘭值均為負(fù)值，意味著我國(guó)凈出口貿(mào)易存在地理差異性，凈出口額高的省份與凈出口額低的省份聚集在一起，省份間貿(mào)易出口存在負(fù)向空間溢出效應(yīng)。而經(jīng)濟(jì)權(quán)重下大部分莫蘭值為正，同時(shí)莫蘭數(shù)值逐漸增大，說(shuō)明我國(guó)經(jīng)濟(jì)差距小的省份，凈出口貿(mào)易存在正向空間溢出效應(yīng)，并且正向效應(yīng)在增強(qiáng)。這與我國(guó)現(xiàn)實(shí)情況相符，經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)省份的貿(mào)易出口存在正向空間溢出效應(yīng)，省份間形成協(xié)同發(fā)展且強(qiáng)強(qiáng)聯(lián)合，具有正向帶動(dòng)作用，而經(jīng)濟(jì)發(fā)展差距較大的省份，經(jīng)貿(mào)合作也相對(duì)較少，久而久之強(qiáng)者越強(qiáng)，弱者恒弱。而地理相鄰的省份不僅沒(méi)有正向溢出效應(yīng)，還存在一定競(jìng)爭(zhēng)效應(yīng)，凈出口額高的省份與凈出口額低的省份聚集在一起，這是因?yàn)槲覈?guó)相鄰的省份間可能存在虹吸效應(yīng)，經(jīng)貿(mào)發(fā)達(dá)省份吸收了周邊落后省份的人才、資本，造成周邊省份凈出口額下降。

進(jìn)一步的，為了更好地觀(guān)察局部空間相關(guān)性，將局部莫蘭指數(shù)以可視化的方式呈現(xiàn)，得到了莫蘭散點(diǎn)圖，結(jié)果與莫蘭檢驗(yàn)相一致。地理權(quán)重下的莫蘭散點(diǎn)圖呈現(xiàn)明顯的負(fù)相關(guān)性，大部分省份分布在第二和第四象限，即“高值—低值”聚集。反映出地理空間上凈出口額高的省份與凈出口額低的省份聚集在一起。經(jīng)濟(jì)權(quán)重下莫蘭散點(diǎn)圖呈明顯正相關(guān)，絕大部分省份落在第一象限，分布在二、三、四象限較少，意味著貿(mào)易凈出口額高的省份與貿(mào)易凈出口額高的省份聚集在一起。

從省份間差異看，在地理權(quán)重下大部分省市呈現(xiàn)負(fù)效應(yīng)，反映出省份間的差異性，但是西北、華北部分省市莫蘭值為正，顯示出聚集效應(yīng);在經(jīng)濟(jì)權(quán)重下，北方大部分省份莫蘭值為負(fù)，體現(xiàn)出貿(mào)易凈出口的差異性與負(fù)向溢出效應(yīng)，南方省份大部分省份莫蘭值為正，反映出貿(mào)易凈出口的正向溢出效應(yīng)與聚集效應(yīng)。綜上，通過(guò)莫蘭檢驗(yàn)與莫蘭散點(diǎn)圖分析，發(fā)現(xiàn)我國(guó)貿(mào)易收支存在空間溢出效應(yīng)，且不同省份間的空間溢出效應(yīng)不同，假設(shè)2得證。

（二）靜態(tài)模型估計(jì)

由前文知本文同時(shí)建立地理權(quán)重矩陣與經(jīng)濟(jì)權(quán)重矩陣考察人口對(duì)貿(mào)易的影響，基于兩種權(quán)重矩陣，表3列示了SDM、SAR、SEM三種模型的回歸結(jié)果。模型（1）、（2）、（3）是地理權(quán)重矩陣回歸結(jié)果，模型（4）、（5）、（6）是經(jīng)濟(jì)權(quán)重矩陣回歸結(jié)果。利用Hausman檢驗(yàn)驗(yàn)證模型應(yīng)采用固定效應(yīng)還是隨機(jī)效應(yīng)，結(jié)果拒絕隨機(jī)效應(yīng)，所以所有回歸均采取固定效應(yīng)。從估計(jì)結(jié)果中發(fā)現(xiàn)，6種方法的自變量的估計(jì)系數(shù)符號(hào)相同，數(shù)值及顯著性相近，說(shuō)明估計(jì)結(jié)果是穩(wěn)健的。

從表3看出，以上6類(lèi)空間計(jì)量模型的空間項(xiàng)系數(shù)（rho值與lambda值）均不同程度顯著，體現(xiàn)出選擇空間計(jì)量模型的合理性，即本省的貿(mào)易凈出口會(huì)受到其它省份凈出口的加權(quán)影響，我國(guó)省份間貿(mào)易收支存在空間溢出效應(yīng)。

在地理權(quán)重模型中，經(jīng)過(guò)Wald檢驗(yàn)與LR檢驗(yàn)，SDM模型（模型1）具有最優(yōu)擬合效果。從回歸結(jié)果看出，老年人口撫養(yǎng)比、人口自然增長(zhǎng)率、流動(dòng)人口與凈出口呈顯著負(fù)相關(guān)，與理論模型推導(dǎo)相吻合。老年人口增加降低社會(huì)儲(chǔ)蓄總額，進(jìn)而減少該地區(qū)凈出口額;而人口自然增長(zhǎng)率與流動(dòng)人口增加會(huì)提高投資總額，同樣使得凈出口降低。自回歸系數(shù)ρ值顯著為負(fù)說(shuō)明我國(guó)地理相鄰省份的凈出口存在差異性，某個(gè)省份凈出口提

高可能是由于周邊省份轉(zhuǎn)移而來(lái)，或者該省份貿(mào)易出口對(duì)周邊省份有虹吸效應(yīng)，相鄰省份間貿(mào)易出口傾向于零和競(jìng)爭(zhēng)而非相互促進(jìn)的關(guān)系。干擾項(xiàng)空間自回歸系數(shù)λ顯著為正，說(shuō)明一個(gè)地域發(fā)生的凈出口的擾動(dòng)問(wèn)題會(huì)對(duì)地理相鄰地域產(chǎn)生正向作用，例如本省份產(chǎn)業(yè)升級(jí)提高了周邊省份的貿(mào)易順差。

還需要關(guān)注的是，在加入自變量空間相關(guān)性的SDM模型中，老年人口撫養(yǎng)比空間滯后項(xiàng)Wx系數(shù)顯著為正，說(shuō)明相鄰地區(qū)的老年人口撫養(yǎng)比提高會(huì)促進(jìn)某地區(qū)凈出口貿(mào)易。一個(gè)地區(qū)的貿(mào)易順差減少，不僅要受到本省老年人口比例的影響，而且受到相鄰省份老年人口比例的影響。這與主回歸結(jié)果相悖，原因在于我國(guó)地理相鄰省份間凈出口存在虹吸效應(yīng)，當(dāng)老齡化削弱某地貿(mào)易出口時(shí)，當(dāng)?shù)刭Q(mào)易企業(yè)、人才、資金可能遷移到周邊省份，導(dǎo)致周邊省份外貿(mào)企業(yè)實(shí)力增強(qiáng)，凈出口增長(zhǎng)。人口流動(dòng)率空間滯后項(xiàng)Wx亦顯著為正，說(shuō)明相鄰地區(qū)流動(dòng)人口增多對(duì)該地區(qū)凈出口貿(mào)易有正向促進(jìn)作用，相鄰地區(qū)流動(dòng)人口增加了周邊省份勞動(dòng)力供給，促進(jìn)了周邊地區(qū)凈出口增長(zhǎng)。

在經(jīng)濟(jì)權(quán)重矩陣中，經(jīng)過(guò)Wald檢驗(yàn)與LR檢驗(yàn)，SDM模型（模型4）具有最優(yōu)的擬合效果。回歸結(jié)果基本上與地理權(quán)重回歸結(jié)果相同，不同點(diǎn)主要有兩個(gè)，一是自回歸系數(shù)ρ值顯著為正，說(shuō)明經(jīng)濟(jì)發(fā)展相近的省份存在正向空間溢出效應(yīng);二是人口遷移率空間滯后項(xiàng)Wx顯著為負(fù)，說(shuō)明相鄰地區(qū)流動(dòng)人口增多對(duì)該地區(qū)凈出口貿(mào)易有負(fù)向促進(jìn)作用?？赡艿慕忉尀榻?jīng)濟(jì)關(guān)聯(lián)緊密的省份，貿(mào)易出口具有正相關(guān)，即臨省流動(dòng)人口增多，降低了當(dāng)?shù)貎舫隹谫Q(mào)易，也降低了臨省的貿(mào)易出口。而地理相鄰的省份貿(mào)易出口具有更多的競(jìng)爭(zhēng)關(guān)系，鄰省人口增加反而有利于本省凈出口額增長(zhǎng)。綜上，人口老齡化加深、人口自然增長(zhǎng)率與流動(dòng)人口提高會(huì)導(dǎo)致我國(guó)貿(mào)易順差的進(jìn)一步收窄，假設(shè)1得證。

（三）動(dòng)態(tài)模型估計(jì)

前文假定凈出口貿(mào)易不存在自我動(dòng)態(tài)調(diào)整過(guò)程，但凈出口貿(mào)易一般具有路徑依賴(lài)特征，即今年的凈出口貿(mào)易量會(huì)受到往年凈出口貿(mào)易量的影響，所以本文在解釋變量中加入被解釋變量的滯后一期進(jìn)行回歸。加入滯后變量不僅可以反映各省的歷史慣性與解決遺漏變量，還可以將宏觀(guān)經(jīng)濟(jì)環(huán)境等潛在因素從空間相關(guān)性的影響中分離出來(lái)，因此使用動(dòng)態(tài)空間滯后面板模型估計(jì)結(jié)果將更可靠。

動(dòng)態(tài)模型估計(jì)中需加入一階滯后項(xiàng)τyi，t-1：

由于SEM模型沒(méi)有間接效應(yīng)，動(dòng)態(tài)模型中僅列出SDM模型與SAR模型的回歸結(jié)果。經(jīng)過(guò)WALD與LR檢驗(yàn)，無(wú)論地理權(quán)重矩陣還是經(jīng)濟(jì)權(quán)重矩陣，SDM模型擬合效果更好。從表4看出，加入凈出口一階滯后項(xiàng)后，回歸結(jié)果依然顯著，變量符號(hào)基本保持不變，擬合優(yōu)度大幅提高。凈出口一階滯后顯著為正，且在1%水平上顯著，說(shuō)明凈出口貿(mào)易具有較強(qiáng)慣性。這一結(jié)果與我國(guó)實(shí)際情況也更為符合，貿(mào)易開(kāi)放政策與企業(yè)生產(chǎn)結(jié)構(gòu)調(diào)整具有長(zhǎng)期性，上一年貿(mào)易順差促進(jìn)了當(dāng)年貿(mào)易順差的形成。

總體而言，地理相鄰和經(jīng)濟(jì)相鄰兩組模型的結(jié)果較為一致，老年人口撫養(yǎng)比、人口自然增長(zhǎng)率和人口流動(dòng)的增長(zhǎng)均降低了凈出口貿(mào)易額。動(dòng)態(tài)面板中各變量回歸系數(shù)和靜態(tài)回歸相比明顯變小，說(shuō)明在考慮了凈出口一階滯后項(xiàng)后，各變量對(duì)凈出口的影響明顯下降。其中原因在于凈出口額一階滯后項(xiàng)會(huì)受到其他自變量影響，其他自變量對(duì)凈出口額的影響系數(shù)反映在一階滯后項(xiàng)系數(shù)中。動(dòng)態(tài)面板模型（1）的老年人口撫養(yǎng)比變得不顯著了，這可能是因?yàn)榍耙黄趦舫隹陬~中包含了潛在的宏觀(guān)經(jīng)濟(jì)因素，這與老年人口撫養(yǎng)比等變量密切相關(guān)，多重共線(xiàn)性導(dǎo)致的回歸結(jié)果不顯著。綜合來(lái)看，表4中動(dòng)態(tài)空間滯后面板模型的估計(jì)結(jié)果是穩(wěn)健的，且與大多數(shù)國(guó)內(nèi)文獻(xiàn)的研究結(jié)論相一致。

（四）穩(wěn)健性檢驗(yàn)

我國(guó)各省的進(jìn)出口貿(mào)易額數(shù)據(jù)，主要有兩個(gè)統(tǒng)計(jì)口徑：一是各地區(qū)按經(jīng)營(yíng)單位所在地統(tǒng)計(jì)貨物進(jìn)出口總額，二是各地區(qū)按境內(nèi)目的地和貨源地統(tǒng)計(jì)貨物進(jìn)出口總額。前文凈出口額的統(tǒng)計(jì)方法是第一種，為了確保實(shí)證結(jié)果穩(wěn)健可靠，這里采用第二種方法進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)（表5）。與靜態(tài)回歸結(jié)果相比，解釋變量回歸系數(shù)的方向和顯著性水平均沒(méi)有發(fā)生根本改變，本文研究結(jié)果具有穩(wěn)定性。

六、結(jié)論與政策啟示

（一）結(jié)論

在人口結(jié)構(gòu)對(duì)貿(mào)易收支的影響研究中，本文基于生命周期模型與雙缺口理論構(gòu)建了單一商品世代交疊模型。在此基礎(chǔ)上運(yùn)用空間計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)，從靜態(tài)和動(dòng)態(tài)兩個(gè)視角，利用SDM、SAR和SEM三種方法進(jìn)行檢驗(yàn)，得出以下結(jié)論：

一是人口老齡化加深、人口自然增長(zhǎng)率提高、流動(dòng)人口增加會(huì)導(dǎo)致我國(guó)貿(mào)易順差的進(jìn)一步收窄。人口結(jié)構(gòu)的變化改變了儲(chǔ)蓄與投資結(jié)構(gòu)，一方面老年人口的增多會(huì)減少社會(huì)儲(chǔ)蓄總量，另一方面人口增長(zhǎng)率提高促進(jìn)了社會(huì)投資總額增加，從而導(dǎo)致貿(mào)易收支發(fā)生變化，降低凈出口額。二是我國(guó)貿(mào)易收支存在空間相關(guān)性，經(jīng)濟(jì)發(fā)展相近省份的凈出口額存在正向空間溢出效應(yīng)與聚集效應(yīng)，地理相鄰省份的凈出口額存在負(fù)向空間溢出效應(yīng)與虹吸效應(yīng)。三是我國(guó)貿(mào)易順差存在歷史慣性，上一年貿(mào)易順差對(duì)今年貿(mào)易順差形成有促進(jìn)作用，動(dòng)態(tài)空間面板模型擬合結(jié)果優(yōu)于靜態(tài)空間回歸結(jié)果。

（二）啟示

綜上，本文得到以下研究啟示：

一是積極應(yīng)對(duì)貿(mào)易順差縮小，開(kāi)拓貿(mào)易新市場(chǎng)。貿(mào)易順差縮小，既是情理之中也是時(shí)事所需。雖然我國(guó)已經(jīng)存在相當(dāng)長(zhǎng)時(shí)間的貿(mào)易順差，但是

伴隨人口老齡化加劇、流動(dòng)人口增加以及中美貿(mào)易摩擦等，應(yīng)該做好貿(mào)易收支趨于平衡的準(zhǔn)備。未來(lái)我國(guó)可以積極開(kāi)展與新興經(jīng)濟(jì)體貿(mào)易合作，拓展周邊國(guó)家貿(mào)易市場(chǎng)，加強(qiáng)地方政府間貿(mào)易往來(lái)，為我國(guó)企業(yè)提供新的出口平臺(tái)。

二是刺激國(guó)內(nèi)消費(fèi)需求，降低出口依賴(lài)程度。外貿(mào)是我國(guó)GDP增長(zhǎng)的重要推動(dòng)力，凈出口額下降會(huì)削弱我國(guó)GDP增速，特別是疫情以后存在逆全球化風(fēng)險(xiǎn)，刺激內(nèi)需的重要性尤為凸顯。政府可以進(jìn)一步出臺(tái)相關(guān)政策扶持外貿(mào)企業(yè)轉(zhuǎn)向國(guó)內(nèi)市場(chǎng)，使擴(kuò)大內(nèi)需與穩(wěn)定外需相結(jié)合。外貿(mào)加工企業(yè)通過(guò)與國(guó)內(nèi)銷(xiāo)售企業(yè)結(jié)對(duì)子的方式，了解國(guó)內(nèi)消費(fèi)者需求，分享國(guó)內(nèi)銷(xiāo)售經(jīng)驗(yàn)，推動(dòng)運(yùn)營(yíng)本土化，建立線(xiàn)上直銷(xiāo)平臺(tái)，增強(qiáng)抵御外貿(mào)風(fēng)險(xiǎn)的能力。

三是促進(jìn)外貿(mào)轉(zhuǎn)型與結(jié)構(gòu)優(yōu)化，鼓勵(lì)資本密集品出口。資本密集品出口附加值相對(duì)較高、產(chǎn)業(yè)鏈更長(zhǎng)、產(chǎn)業(yè)集聚效應(yīng)更明顯。從長(zhǎng)期看，資本密集品出口增加有利于我國(guó)向全球產(chǎn)業(yè)鏈上游攀升、增加出口產(chǎn)品利潤(rùn)率、提高出口企業(yè)技術(shù)水平，有助于優(yōu)化我國(guó)供應(yīng)鏈結(jié)構(gòu)，促進(jìn)國(guó)內(nèi)國(guó)際雙向良性循環(huán)。中國(guó)應(yīng)展示帶動(dòng)世界經(jīng)濟(jì)進(jìn)入可持續(xù)發(fā)展軌道的前景，提高出口產(chǎn)品質(zhì)量，促進(jìn)貿(mào)易升級(jí)，推進(jìn)貿(mào)易新業(yè)態(tài)和新模式的發(fā)展。

四是重點(diǎn)關(guān)注西部地區(qū)，優(yōu)化我國(guó)貿(mào)易區(qū)域結(jié)構(gòu)布局。我國(guó)貿(mào)易出口存在空間發(fā)展不平衡，主要集中在東部省份，貿(mào)易區(qū)域結(jié)構(gòu)平衡，有利于我國(guó)各省市經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展，有利于我國(guó)整體貿(mào)易水平提高，有利于實(shí)現(xiàn)各省市人民共同富裕。以西部省份為核心，大力推動(dòng)“一帶一路”沿線(xiàn)貿(mào)易，繼續(xù)增加在西部省市的自由貿(mào)易區(qū)建設(shè)是緩解區(qū)域貿(mào)易不平衡的重要手段。西部省份擁有漫長(zhǎng)的邊境線(xiàn)，通商口岸的建設(shè)可以將西部省份的資源優(yōu)勢(shì)轉(zhuǎn)化為經(jīng)濟(jì)優(yōu)勢(shì)、貿(mào)易優(yōu)勢(shì)。

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Research on the Impact of Population Structure on Chinese Trade Balance——Based on Spatial Econometric Models

Zhao? Lexiang1，2，? Lan? Qingxin3，? Yang? Yingzhu4

（1. China Investment Corporation， Beijing 100010，China; 2. PBC School of Finance， Tsinghua University， Beijing 100084，China;

3. School of International Trade and Economics， University of International Business and Economics， Beijing 100029， China;

4. School of Economics， Peking University， Beijing 100871， China）

Abstract：? ?This article examines the impact of Chinese population aging， natural growth rate， and population mobility on trade balance by constructing a two-stage generational overlap model under an open economy. This paper uses Chinese provincial panel data from 2004 to 2018 to conduct an empirical analysis with the static and the dynamic spatial panel models， and the three spatial measurement methods of SDM， SAR and SEM. The study found that： firstly， the deepening of population aging，? the increase of natural population growth rate and the increase of floating population will decrease Chinese trade surplus. Secondly，? Chinese trade balance is spatially correlated. The trade balance of provinces with similar economic development has a positive spatial spillover effect and aggregation effect . The trade balance of geographically adjacent provinces has a negative spatial spillover effect and siphon effect. Thirdly， Chinese trade surplus has historical inertia. The dynamic spatial panel model fitting results are better than the static spatial regression results. Therefore， we should face up to the impact of population structure on trade balance， actively respond to the shrinking trade surplus， stimulate domestic consumer demand， promote the transformation of foreign trade exports and optimize the regional structure of foreign trade.

Key words：population structure; trade balance; spatial panel model

（責(zé)任編輯：張積慧）