□文/曹曉旭

（中國農(nóng)業(yè)銀行股份有限公司大連金州支行 遼寧·大連）

［提要］本文基于我國省級(jí)面板數(shù)據(jù)，利用系統(tǒng)GMM估計(jì)方法實(shí)證分析人口老齡化和經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展之間的關(guān)系，以及在健康投資調(diào)節(jié)作用下人口老齡化對(duì)我國經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的影響。研究發(fā)現(xiàn)：人口老齡化的加劇會(huì)對(duì)我國經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展產(chǎn)生不利影響，而加大健康投資力度能夠有效削弱人口老齡化所帶來的負(fù)向影響。基于此，提出相關(guān)政策建議。

引言

自2000年我國正式邁進(jìn)人口老齡化社會(huì)以來，我國目前已成為世界上老齡化發(fā)展速度最快的國家之一。由于老年人口數(shù)量的不斷增加，我國勞動(dòng)力供給短缺、社會(huì)養(yǎng)老負(fù)擔(dān)加重等問題日益突出，經(jīng)濟(jì)社會(huì)仍要面臨著“未富先老”的困境。然而伴隨著年齡的增長，人的身體健康狀況會(huì)逐漸下降，而健康作為人力資本重要的組成部分，其水平狀況變差會(huì)極大地影響人力資本存量，進(jìn)而導(dǎo)致勞動(dòng)力效率的下降。若政府加大對(duì)老齡健康投資的力度，那么我國老年人的健康人力資本不僅可以得到恢復(fù)和積累，還能促進(jìn)老年人再次投入到勞動(dòng)力市場，有效緩解勞動(dòng)力不足問題，降低人口老齡化的負(fù)面經(jīng)濟(jì)影響。同時(shí)，在人口老齡化不斷加劇的背景下，我國經(jīng)濟(jì)正在向高質(zhì)量發(fā)展水平推進(jìn)，因此本文將人口老齡化、健康投資和經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展納入同一研究框架下具有非常重要的現(xiàn)實(shí)意義。

目前，關(guān)于人口老齡化影響經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的相關(guān)研究較少，主要分成兩種：第一種是從單一作用途徑來看。如，劉成坤等（2020）以人力資本積累為媒介，通過中介效應(yīng)檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)人力資本水平的提高是推動(dòng)我國經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的核心因素，人口老齡化對(duì)人力資本積累的影響正日益凸顯；何冬梅等（2020）以制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)為媒介，發(fā)現(xiàn)人口老齡化對(duì)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展有抑制作用，但制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)能緩解該抑制作用。第二種則是從多條作用途徑進(jìn)行探究。如，符建華等（2021）發(fā)現(xiàn)在勞動(dòng)力供給、人力資本積累和技術(shù)創(chuàng)新的中介作用下，人口老齡化對(duì)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的綜合效應(yīng)為正，其中人口老齡化通過勞動(dòng)力供給中介變量對(duì)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展產(chǎn)生負(fù)面影響，而通過人力資本積累和技術(shù)創(chuàng)新兩個(gè)中介變量對(duì)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展起到促進(jìn)作用。進(jìn)一步來看，現(xiàn)階段關(guān)于健康投資影響人口老齡化對(duì)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展作用的相關(guān)文獻(xiàn)也是極少的，大部分學(xué)者仍集中在對(duì)人口老齡化、健康投資和經(jīng)濟(jì)增長三者關(guān)系的研究上。例如，吳俊培（2015）認(rèn)為在人口老齡化對(duì)經(jīng)濟(jì)增長發(fā)揮著積極作用時(shí)，政府可以通過提高公共健康支出占比來強(qiáng)化人口老齡化對(duì)經(jīng)濟(jì)增長的促進(jìn)作用，而當(dāng)人口老齡化對(duì)經(jīng)濟(jì)增長起抑制作用時(shí)，政府可以通過降低公共健康支出占比來促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長；呂國營等（2019）在上述研究基礎(chǔ)上同時(shí)引入了個(gè)人健康投資，通過實(shí)證研究發(fā)現(xiàn)，政府健康投資和個(gè)人健康投資對(duì)經(jīng)濟(jì)增長均起到了顯著的正向作用，而人口老齡化對(duì)我國經(jīng)濟(jì)增長產(chǎn)生了顯著的抑制作用，但無論是增加政府健康投資亦或是個(gè)人健康投資，均能夠有效削弱人口老齡化對(duì)經(jīng)濟(jì)增長造成的負(fù)面影響；劉建國等（2021）則將空間因素納入考量范疇，通過采用空間效應(yīng)分析，發(fā)現(xiàn)人口老齡化與健康消費(fèi)的交互項(xiàng)與當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展呈現(xiàn)出負(fù)相關(guān)性，即老齡化和健康消費(fèi)的協(xié)同作用會(huì)抑制當(dāng)?shù)氐慕?jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展。

通過對(duì)以上文獻(xiàn)的梳理和研究發(fā)現(xiàn)，關(guān)于人口老齡化、健康投資及經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的統(tǒng)一研究尚處于初期階段。因此，本文的邊際貢獻(xiàn)就在于將三者置于同一框架下進(jìn)行探究，通過利用系統(tǒng)GMM估計(jì)方法來實(shí)證檢驗(yàn)人口老齡化對(duì)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的影響，并重點(diǎn)分析在人口老齡化影響經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的過程中健康投資所發(fā)揮的調(diào)節(jié)作用，進(jìn)而為政府制定相關(guān)政策提供參考和依據(jù)。

一、模型、變量及數(shù)據(jù)

（一）模型構(gòu)建。為探究人口老齡化對(duì)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的作用效果以及驗(yàn)證健康投資在其中所發(fā)揮的調(diào)節(jié)效應(yīng)，建立如下面板數(shù)據(jù)計(jì)量模型，其中式（1）為基準(zhǔn)模型，式（2）則是在式（1）的基礎(chǔ)上加入健康投資及人口老齡化與健康投資二者的交互項(xiàng)?？紤]到經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展具有一定發(fā)展慣性，即當(dāng)前狀態(tài)會(huì)受到過去的發(fā)展水平影響，因此在解釋變量中加入被解釋變量的滯后一期項(xiàng)來構(gòu)建動(dòng)態(tài)面板模型。同時(shí)，為了避免異方差問題，這里對(duì)解釋變量和控制變量皆進(jìn)行了對(duì)數(shù)化處理。

Hqegit=β0+β1Hqegi，t-1+β2lnAgingit+δlnZit+ui+εit（1）

Hqegit=β0+β1Hqegi，t-1+β2lnAgingit+β3lnHealthit+β4lnAgingit×lnHealthit+δlnZit+ui+εit（2）

其中，Hqegit為被解釋變量，代表在第t年地區(qū)i的經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展水平，Agingit為核心解釋變量，代表在第t年地區(qū)i的人口老齡化程度，Healthit是調(diào)節(jié)變量健康投資，Zit為控制變量，ui為個(gè)體效應(yīng)，εit為隨機(jī)誤差項(xiàng)。值得注意的是，加入交互項(xiàng)后主要項(xiàng)的系數(shù)解釋比較困難，若使主要項(xiàng)之系數(shù)有意義，需要對(duì)交互項(xiàng)進(jìn)行中心化處理。具體參照伍德里奇《計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)導(dǎo)論（第六版）》第157頁的做法，將包含兩個(gè)解釋變量和一個(gè)交互項(xiàng)的模型：y=β0+β1x1+β2x2+β3x1x2+u，重新參數(shù)化為：y=α0+α1x1+α2x2+α3（x1-μ1）（x2-μ2）+u，其中μ1和μ2分別為x1和x2的總體均值。

（二）變量說明

1、被解釋變量。經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展（Hqeg）。經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展具有新時(shí)代最鮮明的特征，它涵蓋了經(jīng)濟(jì)發(fā)展、經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)、生態(tài)環(huán)境、社會(huì)公平等多個(gè)方面。其中，馬茹等（2019）認(rèn)為經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展是中國經(jīng)濟(jì)面臨結(jié)構(gòu)性矛盾、資源環(huán)境瓶頸及復(fù)雜多變的國內(nèi)外形勢(shì)等對(duì)未來發(fā)展道路作出的重大戰(zhàn)略選擇，是更高質(zhì)量、更具效率、更加穩(wěn)定、更為開放的新時(shí)代中國經(jīng)濟(jì)發(fā)展模式；張濤（2020）認(rèn)為高質(zhì)量發(fā)展是能夠滿足人民日益增長的美好生活需要的發(fā)展，并且其理論內(nèi)涵會(huì)隨著生產(chǎn)力水平和經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展水平的提升而不斷豐富。在經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量指數(shù)測(cè)度方面，王偉（2020）認(rèn)為新發(fā)展理念是對(duì)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的重要評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)，因此從創(chuàng)新、協(xié)調(diào)、綠色、開放、共享五個(gè)方面構(gòu)建經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展指標(biāo)體系并進(jìn)行測(cè)度?；诖耍疚耐ㄟ^借鑒其思想，設(shè)計(jì)了創(chuàng)新、協(xié)調(diào)、綠色、開放、共享5個(gè)一級(jí)指標(biāo)和15個(gè)二級(jí)指標(biāo)來構(gòu)建評(píng)價(jià)指標(biāo)體系并進(jìn)一步采用主成分分析法測(cè)算綜合指數(shù)。

其中，5個(gè)一級(jí)指標(biāo)下對(duì)應(yīng)的15個(gè)二級(jí)指標(biāo)為：創(chuàng)新（X1：地方財(cái)政科學(xué)技術(shù)支出占地方財(cái)政一般預(yù)算支出比重；X2：R&D人員全時(shí)當(dāng)量；X3：發(fā)明專利授權(quán)數(shù)占總專利授權(quán)數(shù)），協(xié)調(diào)（X4：各地區(qū)人均GDP占全國人均GDP的比重；X5：城鎮(zhèn)人均可支配收入與農(nóng)村人均可支配收入之比；X6：城鎮(zhèn)人均消費(fèi)支出與農(nóng)村人均消費(fèi)之比），綠色（X7：電耗消費(fèi)總量占GDP比重；X8：城市污水排放量占GDP比重；X9：生活垃圾無害化處理能力；X10：人均公園綠地面積），開放（X11：經(jīng)營單位所在地進(jìn)出口總額占GDP比重；X12：國際旅游外匯收入占GDP比重），共享（X13：人均擁有公共圖書館藏量；X14：每萬人衛(wèi)生醫(yī)療機(jī)構(gòu)床位數(shù)；X15：人均城市道路面積）。

2、核心解釋變量。人口老齡化（Aging），用65歲及以上人口占總?cè)丝诒戎睾饬俊?/p>

3、控制變量。為保證研究結(jié)論的穩(wěn)健可靠，這里引入產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)、技術(shù)創(chuàng)新水平、人力資本水平及政府干預(yù)等變量來分析產(chǎn)業(yè)調(diào)整、創(chuàng)新能力、人力資本及政府調(diào)控對(duì)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的影響程度。其中，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)（Structure）用第三產(chǎn)業(yè)增加值占GDP的比重衡量；技術(shù)創(chuàng)新水平（Innovation）用國內(nèi)專利申請(qǐng)授權(quán)量來表示；人力資本水平（Human）采用6歲及以上人口的平均受教育年限來衡量，人均受教育年限=（未上過學(xué)人口數(shù)×0+小學(xué)人口數(shù)×6+初中人口數(shù)×9+高中人口數(shù)×12+大專以上人口數(shù)×16）/6歲及以上人口數(shù)；政府干預(yù)（Cover）用地方財(cái)政支出占當(dāng)年GDP的比重來衡量。

4、調(diào)節(jié)變量。借鑒呂國營和賴小妹的思路，選取居民人均醫(yī)療保健消費(fèi)支出（Health）作為健康投資的衡量指標(biāo)，其中2012年后的數(shù)據(jù)取自《中國住戶調(diào)查年鑒》。

（三）數(shù)據(jù)來源。本文選自2010～2019年30個(gè)省市自治區(qū)的數(shù)據(jù)，主要來源于《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》、各省《統(tǒng)計(jì)年鑒》等。對(duì)于少數(shù)缺失數(shù)據(jù)采用估算方式補(bǔ)齊，各變量具體統(tǒng)計(jì)性描述如表1所示。（表1）

表1 變量統(tǒng)計(jì)性描述一覽表

二、實(shí)證結(jié)果分析

人口老齡化與經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展之間可能存在雙向因果關(guān)系，老齡化加深會(huì)降低勞動(dòng)力供給、加重社會(huì)養(yǎng)老負(fù)擔(dān)及減少社會(huì)儲(chǔ)蓄等，進(jìn)而影響經(jīng)濟(jì)向高質(zhì)量發(fā)展；反之，經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展水平又會(huì)影響人們的生育決策以及人口年齡結(jié)構(gòu)。因此，本文將被解釋變量滯后期作為工具變量，并采用系統(tǒng)GMM法進(jìn)行模型的估計(jì)，以緩解模型本身存在的內(nèi)生性問題。具體計(jì)量檢驗(yàn)結(jié)果如表2所示。（表2）

表2 基準(zhǔn)回歸結(jié)果一覽表

由表2可以看出，所有的AR（2）和Sargan檢驗(yàn)的P值均大于0.05，這說明本文實(shí)證過程中所采用的工具變量均是有效的。具體來看：在模型1的回歸結(jié)果中，人口老齡化的系數(shù)估計(jì)值為-0.649，且通過10%的顯著性水平檢驗(yàn)，反映出人口老齡化對(duì)我國經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展具有顯著的負(fù)向影響，即人口老齡化每提高1%，我國經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展水平就下降0.649%。接著，為檢驗(yàn)人口老齡化影響經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的健康投資調(diào)節(jié)效應(yīng)是否存在，本文主要通過觀察加入健康投資調(diào)節(jié)變量和人口老齡化與健康投資二者的交互項(xiàng)后的顯著性來判斷。如模型2結(jié)果所示，人口老齡化與健康投資的交互項(xiàng)在10%的顯著性水平下顯著為正，其系數(shù)估計(jì)值為0.652，表明健康投資削弱了人口老齡化對(duì)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展所產(chǎn)生的負(fù)向影響，在健康投資水平較低時(shí)，人口老齡化所產(chǎn)生的負(fù)面作用比較明顯，隨著健康投資水平提升，人口老齡化的負(fù)向作用逐漸降低。

三、結(jié)論及建議

本文采用2010～2019年我國30個(gè)省市自治區(qū)的面板數(shù)據(jù)，并基于“五大發(fā)展理念”來構(gòu)建經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展指標(biāo)體系，進(jìn)而利用系統(tǒng)GMM估計(jì)方法實(shí)證檢驗(yàn)人口老齡化對(duì)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的影響以及健康投資如何影響人口老齡化對(duì)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的作用。結(jié)果發(fā)現(xiàn)：人口老齡化對(duì)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展起到了顯著的負(fù)向作用，而增加健康投資可以有效削弱人口老齡化對(duì)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的負(fù)面沖擊。

為此，提出以下建議：首先，政府應(yīng)對(duì)老年健康服務(wù)發(fā)展提供強(qiáng)有力的政策支持，尤其是加大對(duì)貧困地區(qū)的支持力度，以推動(dòng)城鄉(xiāng)老年健康服務(wù)平衡發(fā)展。并且，為提高老年健康服務(wù)的供給能力，應(yīng)鼓勵(lì)社會(huì)各界力量加強(qiáng)老年醫(yī)院、康復(fù)、護(hù)理等醫(yī)療機(jī)構(gòu)老年醫(yī)學(xué)科建設(shè)，從而滿足老年人多層次、多樣化的健康養(yǎng)老服務(wù)需求，以實(shí)現(xiàn)健康老齡化。其次，建立完善老年醫(yī)療保障體系，以確保基本醫(yī)療保險(xiǎn)制度和大病醫(yī)療保險(xiǎn)制度能夠覆蓋全部老年人。最后，加強(qiáng)對(duì)居民健康投資的教育和引導(dǎo)。通過開展有針對(duì)性地健康知識(shí)普及宣傳活動(dòng)，促進(jìn)居民樹立健康投資的意識(shí)、提高健康管理水平；并積極引導(dǎo)老年人購買適宜的商業(yè)健康保險(xiǎn)，為自己的晚年生活提供有力保障。