摘要：以我国2006—2021年30个省份的面板数据，通过测算经济高质量发展综合指数，应用ESDA方法分析了人口老龄化与经济高质量发展的空间相关性，进一步构建空间计量模型，探究老龄化对经济高质量发展的空间效应。研究发现：我国整体人口老龄化对本地经济高质量发展产生了正向的积极影响，而对邻近地区经济高质量发展产生了负向的空间溢出效应。分地区来看，东部、中部、西部三地区人口老龄化对经济高质量发展的直接效应均为正，但西部地区不显著，中部、东部地区间接效应为负，西部地区间接效应为正。

　　关键词：ESDA；老龄化；经济高质量发展；溢出效应

　　引言

　　我国自2000年进入老龄化社会后，老龄化问题进一步加剧，我国已逐步进入“银发社会”。根据国家统计局数据显示，2021年我国65岁以上人口比例达到14.2%，老年抚养比高达20.8%，预计到21世纪中叶，老龄人口占比将超过30%[1]，人口老龄化趋势愈加明显，必然会给我国经济高质量发展带来一定的影响。为解决人口结构老龄化问题，积极应对人口老龄化问题已经上升为国家战略，党的二十大报告指出，要实施积极应对人口老龄化国家战略，发展养老事业和养老产业，优化孤寡老人服务，推动实现全体老年人享有基本养老服务。老年人口的增多，会导致社会经济发展所需的劳动力不足，会对我国劳动力成本优势造成较大冲击，给我国经济社会发展质量的提升带来影响[2]。因此，为实现经济高质量发展，必须使老龄化水平与社会经济发展水平保持一定的平衡状态。

　　目前学术界对于人口老龄化对经济发展的影响研究主要分为两类：主流观点认为我国人口老龄化程度越深，对经济发展越不利[3]。郑伟[4]等研究发现我国人口老龄化程度每加深1%，会导致经济发展水平降低1.23%；魏嘉辉[5]等认为老龄化会导致劳动力供给减少，从而导致经济发展能力降低，人口老龄化程度加深会造成老年劳动力的增加，而随着年龄的增加，老年劳动力的创新能力及学习能力都会降低，导致劳动生产率不高，因此不利于经济的高质量发展[6]。巴曙松[7]等通过系统地梳理我国人口老龄化情况发现，由于人口老龄化加深，导致我国养老金收支失衡，认为我国应采取加大社会保障支出，提高养老金管理效率等措施来缓解人口老龄化带来的影响。也有部分学者认为，人口老龄化在一定程度上可以促进经济社会的发展[8]。冯剑锋[9]等研究发现生育率下降导致人口老龄化，父母增加了对孩子的教育支出，而这种教育投资为人力资本的积累提供保障。同时人口老龄化也会催生第三产业的发展，比如与老年人口需求相适应的健身娱乐场所的增多、医疗卫生设施的发展等[10]。何冬梅[11]等研究发现，虽然人口老龄化对经济高质量发展产生了显著的负向作用，但同时通过倒逼企业进行技术创新产生了一定的正向作用，在一定程度上缓解了对经济高质量发展的抑制作用。

　　一、变量、数据说明和计量模型设定

　　（一）变量、数据说明

　　本文选取2006—2021年中国30个省市（不包含西藏及港澳台地区）共计16年的面板数据，数据来源于《中国统计年鉴》《中国环境统计年鉴》《中国劳动统计年鉴》《中国科技统计年鉴》、各地区统计年鉴、统计公报、国泰安数据库。

　　被解释变量为经济高质量发展（HQ）。参考已有文献[12]，以五大发展理念为基础，从创新、协调、绿色、开放和共享五个维度构建经济高质量发展指标体系。参照学术界已有研究，结合新发展理念的深刻内涵，共选取5个二级指标和21个具有代表性的三级指标，采用熵值法测算经济高质量发展综合指数用于之后的分析中（见表1）。

　　核心解释变量为人口老龄化（aging）。参考张卫[13]的研究，采用老年人口抚养比（65岁以上人口数占劳动年龄人口的比例）作为衡量人口老龄化程度的指标，相较于老年人口比例，更能反映人口老化对社会产生的负担及后果，老年人口抚养比越高，说明该地区人口老龄化程度越严重。

　　经济高质量发展是一个综合指标，影响其发展水平高低的因素有很多，本文选择城镇单位就业人员平均工资（c1）、外商投资企业进出口总额（c2）、地区生产总值（c3）、少儿抚养比（c4）、地方财政支出占GDP比重（c5）、第二产业产值占GDP比重（c6）作为控制变量。

　　（二）计量模型设定

　　本文选择双向固定的空间杜宾模型（SDM）进行分析。

　　其中，HQit、agingit分别是省份i在t年的经济高质量发展水平及人口老龄化水平，Xit表示一系列控制变量，W是经济地理空间权重矩阵，Wij×HQit是经济高质量发展的空间滞后项，Wij×agingit是人口老龄化的空间滞后项，μi代表固定个体，φt代表固定时间，εit为不可观测的随机扰动项。

　　二、我国人口老龄化的空间平衡性分析

　　21世纪以来，我国人口老龄化程度逐渐加深，有着明显的区域差异。如图1所示，老龄化系数越高则老龄化程度越高。可见，辽宁、上海、江苏、重庆、四川等省市的人口老龄化程度一直相对较高，而青海、新疆、西藏、宁夏、广东等省市人口老龄化程度一直居于低位。

　　16年间，部分省市的老龄化程度排名产生了显著的变化，如吉林、黑龙江等地2006年的人口老龄化程度较低，但2021年最新数据显示，已发展为人口老龄化程度较深的地区，在全国排名分别为第六名和第七名，而浙江、北京等地则出现相反的趋势。

　　综上所示，反映出我国自2000年进入老龄化社会以来各省市老龄化进程的差异，我国人口老龄化的空间格局在不断发生改变。

　　图2是分别按照东中西部和东北地区测算的人口老化情况。2021年东北地区老年人口占比达到16.21%，位居四大地区之首，远高于其他地区，中部地区次之，达到13.78%，东部地区（13.30%）与中部地区相差不大，西部地区人口年龄结构最为年轻，仅11.60%。由此可见，东北地区目前已是我国老龄化程度最高的地区，已进入深度老龄化社会；中部地区与东部地区虽老龄化程度相近，但其结构和成因也存在差异；西部地区老龄化进程慢于其他地区，相对较“年轻”。

　　三、我国老龄化对经济高质量发展的空间效应

　　（一）空间自相关结果分析

　　为探究中国区域经济高质量发展的空间关联性，本文借助Stata16软件基于空间自相关的计算公式，计算中国2006—2021年30个省份的经济高质量发展综合指数的全局Moran'sⅠ指数，结果如表2所示。

　　从表2结果可知，2006—2021年期间，人口老龄化与经济高质量发展水平的Moran'sⅠ均在0~1之间，且均通过了5%的显著性检验，这说明我国省级层面的人口老龄化与经济高质量发展并不是孤立的，其在空间上存在一定的正相关性，即各省市之间的人口老龄化与经济高质量发展水平呈现出自身水平高（低），周边省市水平也高（低）的空间集聚特征，核心地区通过集聚效应对周边地区的带动作用明显，同时也说明了区域间差异的客观存在。人口老龄化的Moran'sⅠ整体上呈现逐渐降低的态势，即人口老龄化的集聚特征出现减弱的演变趋势；经济高质量发展的莫兰指数整体呈现出波动式上升的态势，说明集聚态势逐渐增强，近两年集聚态势相对减弱，这可能和我国积极推动区域经济一体化战略的实施有关，省市间经济发展水平差距逐渐缩小。

　　（二）空间计量结果分析

　　1.全国层面分析

　　上述分析表明，人口老龄化与高质量发展都存在一定的空间关联性和差异性，因此选择空间计量模型来进行估计，使得估计结果更加准确。空间计量模型一般有三种，分别是SAR模型和SEM模型及SDM模型，选择判断标准分为事前检验和事后检验，首先进行一般OLS回归，利用空间拉格朗日（LM）检验判断其是否具有空间误差效应和空间滞后效应，若两者都具备则选择空间回归模型，这是事前检验。事后检验分为三步，第一步通过豪斯曼（Hausman）检验判断空间回归模型适用于固定效应还是随机效应，第二步进行LR检验和Wald检验，先假定使用空间杜宾模型，通过两两比较判断空间杜宾模型是否退化为空间误差模型或空间滞后模型，最后，通过比较检验结果来确定适合本文数据样本的空间计量模型类型。

　　检验结果如表3所示，由于在LM检验和Robust-LM检验下P值均通过了1%的显著性，因此初步选择空间杜宾模型。再利用Hausman检验确定采用固定效应模型或随机效应模型，根据检验结果，拒绝随机效应的原假设，采用固定效应模型。事后检验中最重要的两步是进行LR检验和Wald检验判断初步选择的空间杜宾模型是否可退化为SAR模型和SEM模型，检验结果如表4所示，LR检验和Wald检验的结果均显著，故本文选择SDM模型进行后续的实证分析。

　　利用双固定效应的SDM检验人口老龄化对经济高质量发展产生的影响，同时，为检验SDM模型估计结果的稳健性，本文还报告了空间滞后模型（SAR）和空间误差模型（SEM）的回归结果，检验结果如表4所示。由三种模型的检验结果可知，我国各省市经济高质量发展水平存在显著的空间依赖性，且三种空间计量结果aging的估计系数均通过显著性检验，表明人口老龄化显著影响本地经济高质量发展，三种检验结果均为正值，说明人口老龄化程度加深，经济高质量发展水平也上升。除此之外，其空间滞后项系数也通过了1%的显著性检验，但其系数为负，表明人口老龄化对经济高质量发展有明显的负向空间溢出效应，即人口老龄化的提高在促进本地经济高质量发展水平的同时，会对周边地区的经济高质量发展水平造成负面影响。另外，SAR和SEM的估计结果与空间杜宾模型相差不大，说明空间杜宾模型检验结果稳健。就控制变量而言，城镇单位就业人员平均工资、地区生产总值、地方财政支出占GDP比重、第二产业产值占GDP比重的估计系数均在统计上显著，符合基本的理论预期。

　　由上述结果可大致判断人口老龄化对经济高质量发展的空间效应，但由于空间杜宾模型加入了滞后项，导致回归系数无法准确表达变量之间的关联程度，因此，需要对总效应进行分解，以便更好地反映老龄化对经济高质量发展的直接效应与各省市间的空间溢出效应。

　　由表5结果可知，从核心解释变量来看，人口老龄化的直接效应为2.268，且通过了1%的显著性检验，即本地的人口老龄化会显著促进当地经济高质量发展水平，原因可能在于：一方面，尽管老龄化程度加深会使得短期内劳动力供给不足，有效劳动生产率下降，但久而久之，有效劳动供给不足会提高有效劳动生产率，从而提高经济高质量发展水平。另一方面，劳动力供给不足会刺激企业采用更多的技术手段来代替人工，倒逼企业进行技术创新，有助于经济实现高质量发展。而间接效应为-11.613，说明人口老龄化对邻地的经济高质量发展水平有限制作用，究其原因，可能是由于本地人口老龄化程度的加深，会导致本地区劳动力短缺，本地政府会发布相关政策吸引周边人才流入，从而会对邻地的经济发展水平产生相应的负向影响。

　　2.地区层面分析

　　由于我国经济发展具有不平衡性，且人口老龄化也因地域不同而呈现不同的特征，为了检验不同区域老龄化对经济高质量发展影响的差异，本文分别对东部、中部、西部以及东北地区进行异质性检验。结果如表6所示。从检验结果可以看出，除东北地区LR检验与Wald检验未通过，其他地区均通过检验，认为东北地区的空间依赖性不强，并且认为优先选用SDM来进行三个地区人口老龄化对经济高质量发展空间效应的检验，因此本文将重点分析东部、中部及西部地区人口老龄化对经济高质量发展的空间效应分析。

　　表7给出了三个地区空间杜宾模型的效应分解结果。可以看出，就直接效应而言，东部和中部地区核心解释变量通过了检验，且系数均为正，说明在东中部地区人口老龄化对当地经济高质量发展都会产生积极正向影响，而西部地区并未通过检验，可能是西部地区人口老龄化程度没有东中部地区深，人口结构相对较年轻化，因此西部地区老龄化对经济高质量发展的影响并不显著。就间接效应而言，东中部地区人口老龄化的加深均对邻地经济高质量产生了负向的空间溢出效应，且中部地区相比东部地区的负向效应更为明显，而相比之下西部地区人口老龄化并未对邻地经济发展产生负向影响，而是出现了正向的空间溢出效应。尽管东部地区最先进入人口老龄化社会，但其城市发展水平更好、经济发展水平更高，因而人才吸引力更强，吸引了大量中西部劳动力及高素质人才流入，从而在一定程度上缓解了人口老龄化深化带来的劳动力供给不足的问题，也中和了对经济增长的负向溢出效应。而西部地区因人口结构相对年轻化，劳动力供给能力相对较强，有利于劳动力在地区内各省间的流动与转移，因此会对邻地经济高质量发展产生正向的积极影响。

　　四、结论与建议

　　本文收集了2006—2021年我国30个省市（不包含西藏及港澳台地区）的人口老龄与化经济高质量发展的面板数据，采用空间计量模型实证分析了人口老龄化对本地及邻地经济高质量发展的影响，主要结论如下：一是人口老龄化与经济高质量发展水平均有一定的空间依赖性。二是人口老龄化能显著提高本地经济高质量发展水平，但对邻地经济高质量发展有显著的消极作用。三是分地区来看，人口老龄化对经济高质量发展的直接效应均为正，但西部地区不显著，中东部地区间接效应为负，西部地区间接效应为正。为此本文提出以下三点政策建议。

　　首先，加快人力资本积累，促进劳动生产率提高。根据前文研究结论，人口老龄化的加深会对劳动生产率产生冲击，从而抑制经济高质量发展。因此，一方面，应加强教育和技能培训，提高人力资本质量，把“人口数量”红利转变为“人口质量”红利；另一方面，鼓励低龄老人灵活就业，丰富劳动力资源。其次，制定和落实鼓励企业技术革新政策。为减少劳动力需求，引导企业加快发展研发力量，实现人工智能对劳动力的部分替代，以提高劳动生产率。最后，完善基本养老保障体系。在保障老年人口基本养老需求基础上，重点解决大城市养老难等问题，为老年群体提供健康养老环境。

　　参考文献：

　　［1］卓乘风，邓峰.人口老龄化、区域创新与产业结构升级［J］.人口与经济，2018（1）:48-60.

　　［2］李宗显.OFDI对中国经济高质量发展的影响研究［D］.济南：山东大学，2023.

　　［3］代金辉，马树才.人口老龄化对经济增长影响路径的统计检验［J］.统计与决策，2019，35（3）:110-113.

　　［4］郑伟，林山君，陈凯.中国人口老龄化的特征趋势及对经济增长的潜在影响［J］.数量经济技术经济研究，2014，31（8）:3-20+38.

　　［5］魏嘉辉，顾乃华.老龄化与中国服务业就业结构［J］.经济经纬，2021，38（1）:86-95.

　　［6］李建伟.我国劳动力供求格局、技术进步与经济潜在增长率［J］.管理世界，2020，36（4）:96-113.

　　［7］巴曙松，方堉豪，朱伟豪.中国人口老龄化背景下的养老金缺口与对策［J］.经济与管理，2018，32（6）:18-24.

　　［8］符建华，曹晓晨.人口老龄化对中国经济高质量发展的影响研究［J］.经济问题探索，2021（6）:44-55.

　　［9］冯剑锋，陈卫民.我国人口老龄化影响经济增长的作用机制分析——基于中介效应视角的探讨［J］.人口学刊，2017，39（4）:93-101.

　　［10］穆怀中.人口老龄化对经济增长的影响路径与有限挤出理论演绎［J］.社会保障评论，2023，7（2）:48-61.

　　［11］何冬梅，刘鹏.人口老龄化、制造业转型升级与经济高质量发展——基于中介效应模型［J］.经济与管理研究，2020，41（1）:3-20.

　　［12］王文举，姚益家.企业家精神、经济增长目标与经济高质量发展［J］.经济经纬，2021，38（3）:86-94.

　　［13］张卫.人口老龄化、产业结构与劳动力技能结构［J］.西北人口，2021，42（5）:67-79.