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2024年第2期 第45卷中国人口红利的空间流动及其经济效应Vol.45 No.2（216）2024中国人口红利的空间流动及其经济效应杨成钢，杨舒雯（西南财经大学社会发展研究院，四川 成都 611130）【摘要】人口红利代表的是人口转变过程中能为经济增长提供额外优势的人口年龄结构，随着劳动年龄人口在空间上的转移，会相应形成一种人口红利的空间流动。由于中国长期面临区域发展不平衡的基本国情，人口红利的空间流动便产生了不同的区域经济效应。文章结合人口红利相关理论，对人口红利空间流动及其经济效应进行梳理与分析，并通过对人口红利在中国东、中、西部三大地区做出的经济增长贡献及其变化差异进行实证研究，证明在人口红利式微的背景之下，存在由经济欠发达地区向经济发达地区的人口红利流动推迟了东部地区人口红利向人口负债的转变，东部地区较中西部地区的人口红利机会窗口期关闭得更晚，实现了人口红利的空间补偿，最大化地提升了人口红利的综合经济效率。而东部地区人口质量红利对人口数量红利的替代进程较中西部地区也依然处于领先水平。与此同时，文章也关注到东部地区吸收的人口红利于中西部地区而言则是一种人口红利的流失，使得中西部地区人口红利受到挤兑，扩大了各区域间的经济发展差距。基于这一现实状况，秉持着效率和公平兼具的发展观念，文章认为应通过强化主体功能区建设、完善跨区域补偿机制及推动基本公共服务均等化，以实现区域协调发展和可持续发展。【关键词】人口红利流动；机会窗口；区域协调发展【DOI】10.15884/ki.issn.1007-0672.2024.02.001【收稿日期】2023-10-12【中图分类号】C92 【文献标志码】A 【文章编号】1007-0672（2024）02-0001-12【基金项目】“国家社科基金重点项目：中国共产党对马克思主义人口理论现代化和中国化的思想贡献研究”（批准号：22AZD005）；“中央高校基本科研业务费专项资金：社会融合视角下农民工长期居留意愿及代际差异分析”（批准号：JBK2307095）。【作者简介】杨成钢，男，河南三门峡人，西南财经大学社会发展研究院教授，博士生导师；杨舒雯（通信作者），女，四川广安人，西南财经大学社会发展研究院博士研究生。人口红利是经济增长中至关重要的人口动力因素，对经济增长的正向影响已成为广泛共识。作为一种人口经济现象，人口红利反映的是劳动力占比较高的人口年龄结构优势，因而劳动力人口在区域间的流动，便体现为一种人口红利的空间流动，并且形成劳动力资源的重新配置过程。由于中国存在区域经济发展不均衡，人口红利的空间流动过程便产生了不同的区域经济效应。一、文献回顾通过回溯已有研究发现，与本文主题相关的代表性文献主要集中于如下三类。一是有关人口红利延续期的讨论。蔡昉（2011）1、任保平和郭晗（2012）2认为伴随中国老龄化进程加快，人口红利的机会窗口日渐缩窄，传统意义上的人口红利为经济增长带来的有利性逐步减弱。二是有关人口规模和人口空间分布对经济发展作用的讨论。原新和刘厚莲（2014）3、陆杰华和谷俞辰（2023）4认为，在人口 1Northwest Population JournalVol.45 No.2（216）2024红利式微的背景下，中国劳动年龄人口存量是充沛的，能在未来较长一段时间内支撑经济的快速发展。王金营和刘艳华（2020）5认为中国人口规模庞大及相对聚集的分布状况为技术进步提供了人力资本支撑，利用区域间的发展差异，存在人口规模的回旋空间能冲抵老龄化带来的消极影响，为经济发展在动力、途径和方式等方面提供可选择的余地。三是有关劳动力流动与区域经济发展之间关系的讨论。劳动力的流动对于提高劳动生产率、增加劳动供给弹性、发挥劳动者生产潜能都是有积极作用的（王晓璐、杨东亮，2020；陈翔、唐聪聪，2021；尤济红、梁浚强，2023；张鹏飞等，2023）6-9。Davis等（2019）10认为伴随着劳动力在空间范围内流动聚集，劳动力市场将更加高效。但段平忠和刘传江（2012）11也指出区域间的不均衡劳动力流动在客观上加剧了中国区域经济发展的不平衡程度。既有文献的讨论为本文提供了有益借鉴，极具启发意义，是本文的逻辑起点。但既有研究谈及对经济增长的贡献时，鲜少对人口红利在空间上的差异及变化趋势进行分析，亦未将人口红利机会窗口期的关闭与区域经济的不平衡发展联系起来；对于劳动力人口流动的关注重心更多在于劳动力流动的成因与经济效果，并未将其与人口红利在空间上的变化相结合加以讨论。因此本文结合人口红利相关理论，对人口红利空间流动的现象及其经济效应进行梳理与分析，并通过对人口红利在东、中、西部三大地区间的贡献差异进行实证测量，进一步证明存在中西部向东部地区的人口红利流动为区域经济增长做出了卓著贡献，从而延长了东部人口红利机会窗口期、实现了人口红利的空间补偿。这种空间补偿效应不同于人口回旋空间所强调的发挥巨大人口规模在经济发展新格局构建中的枢纽作用，而是指红利人口在空间之间的流动为区域经济增长所提供的一种积极效应。同时本文也关注到了中西部地区人口红利受到挤兑、存在区域间不平衡发展的现实状况，并就缩小区域发展差异、实现中国经济的可持续发展提出政策思考。二、理论分析人口的高流动性是中国人口格局的常势。在人口转变视域下，人口红利产生于人口再生产类型转变过程中的一个时期，这一时期内人口年龄结构中劳动年龄人口在总人口中占比较大、总抚养比较低成为了经济发展的重要驱动力，为中国经济增长做出了巨大贡献。在人口红利期内，各区域中潜在的人口优势兑现为现实的经济增长源泉实际上是本区人口结构和区域间红利人口流动合力形成的，即存在流动的人口红利为本区内抚养负担较重的人口结构进行补给，共同为经济发展提供支撑。人口红利的空间流动是指在机会窗口期内，能够进行劳动创造价值的劳动力在不同发展状况的区域间转移，延缓了区域人口红利期向人口负债期的转变进程，使得人口红利在较长一段时间内仍能基于自身的流动性对经济增长做出积极贡献。长期以来，中国都面临区域发展不平衡的基本国情。区域间生产要素的绝对和相对拥有量的不同、分配不均的现实状况是要素跨越空间界限、在不同区域发生频繁位移的前提，同时也是人口红利空间流动现象产生的基础条件。人口红利产生于人口转变过程之中，但各区域的人口转变过程是不同步的，因此收获人口红利的时期会存在一定差异，人口年龄结构老化所带来的人口结构优势的减弱乃至消失在各地区也不相一致。市场发育较早的经济发达地区凭借巨大的经济体量所形成的规模效应和创新效应，不断增强人口聚集能力，源源不绝地吸引了来自经济欠发达地区的适龄劳动人口，也 本文的东中西部地区划分，东部地区包含北京市、天津市、河北省、辽宁省、上海市、江苏省、浙江省、福建省、山东省、广东省、海南省等11个省（市）；中部地区包含山西省、吉林省、黑龙江省、安徽省、江西省、河南省、湖北省、湖南省8个省；西部地区包含重庆市、四川省、贵州省、云南省、西藏自治区、陕西省、甘肃省、青海省、宁夏回族自治区，新疆维吾尔自治区、广西壮族自治区、内蒙古自治区等12个省（市、区）。22024年第2期 第45卷中国人口红利的空间流动及其经济效应Vol.45 No.2（216）2024不断补充了人口红利，从而延缓了发达地区的人口老龄化进程，推迟了发达地区机会窗口关闭时间，呈现出积极的经济效应。人口红利包含数量和质量两个维度，数量红利对经济增长的作用机制源于人口年龄结构的变化，而质量红利则通过人力资本的叠加体现其有利性。在发展战略的选择上，各区域根据不同发展阶段的经济资源禀赋状况，采用各阶段于自身最有利的生产技术。经济发达地区的人均资本存量积累较快、水平较高，资本密集型技术对区域发展更为有利，因此对劳动力资源的素质要求就相对较高。而产业转型升级步伐稍慢的欠发达地区仍然在很大程度上依赖于人力资源的数量红利。即相对而言，数量红利对欠发达地区经济增长提供的有利性更为明显，而质量红利对发达地区经济增长做出更大的贡献。人口红利的空间流动对于更为重视数量红利的欠发达地区是一种红利的流失，而对于吸收了这部分红利的发达地区，红利人口资源配置达到更为合理有效的状态，其经济效益在机会窗口期内得到更大发挥。即使是在机会窗口关闭后，这部分人口仍能继续作为生产要素发挥劳动力数量、人力资本的作用。也就是在人口红利已兑现之际，仍能持续为发达地区经济发展作出贡献，实现生产要素的综合经济效率最大化。同时也值得关注的是，人口红利对经济增长的贡献并非一成不变，必然存在质量红利对数量红利的替代。这一替代过程伴随着人口红利的空间流动，在各区域中或迟或速，呈现出不同的特征。这是因为发达地区与欠发达地区在人口再生产类型转变过程中，劳动适龄人口的供给、社会抚养负担发生变动，人力资本的存量、结构变化均存在一定差异，这一差异在红利人口的流动过程中愈发凸显。而区域人口红利的经济贡献是人口年龄结构和红利人口流动共同作用产生的结果。红利人口的流动性和持续集聚将对资本、技术等生产要素产生吸附，使得各区域红利人口的供给规模和人口红利为经济增长提供的额外收益都不尽相同。进一步地，经济发达地区和欠发达地区进行比较，包括人口红利的存续期间、质量对数量人口红利的替代进程等方面呈现出的特征也是有差异的，这些都是人口红利空间流动所产生的效应。三、人口红利空间流动的状况改革开放初期，中国东部地区凭借地域区位优势和政策支持，发展速度明显超过中西部，致使国家内部出现巨大的经济差距。尽管西部大开发、中部崛起等一系列政策相继提出，三大区域增速差异有所减缓，但由于经济规模效应和东部地区的绝对优势，中国区域经济间的差距仍然十分显著。区域发展不平衡是长久以来的现实国情，同时也是人口红利空间流动的形成基础。劳动力作为重要的社会生产力要素，同资本、技术一样具有流动性，会形成集聚。区域经济增速不一致，资源禀赋、比较优势、政策环境等方面都存在较强的异质性，对劳动力的吸引程度也有着强弱不同。经济发达的中国东部地区对流动人口有着极强的吸引力，数十年来，人口向东部沿海地区集聚的形势并未发生根本性的改变。经济、社会、生态环境更具优势的东部地区对机会窗口期内的经济红利人口吸引力更强，也就使得来自中西部地区的人口红利不断流入。从流动人口年龄结构来看，20002020年全国流动人口中劳动年龄人口占比始终保持在较高水平（见表1）。虽然人口结构老化同样存在于流动人口之中，流动人口平均年龄在不断增加，劳动年龄人口占比有所降低，但也是在供给高位上的放缓。目前处于劳动年龄的流动人口规模仍在扩大（由2010年的1.8亿人增加至2020年的2.8亿人），是流动人口中的主力军。可见流动人口在为经济增长做出贡献的过程中，仍然具备人口年龄结构的优势。分区域来看，跨省流动人口由2000年的4 241.86万人增加至2020年的12 483.72万人，三大地区的流动人口数量在二十年间均不断增长（见表2）。其中跨省流入东部地区的人口在总流动人口中占比始终保持在76%以上，东部对省际流动人口的吸引 3Northwest Population JournalVol.45 No.2（216）2024力远大于中西部地区。而劳动年龄人口始终是流动人口的主体部分，也就是说发达的东部地区长期都吸引着劳动力流入，在人口红利期也就可以理解为有持续不断的红利人口向东部地区流动。中 国 流 动 人 口 动 态 监 测 调 查（CMDS）数据显示，20112017年间，超六成以就业为目的的省际流动人口选择东部地区为流入地，其次是西部地区，中部地区对于流动人口的吸纳能力最弱；而从流出的户籍地来看，近半数的流动就业人口来自中部省份、30%左右来自西部地区（见表3）。进一步计算得出，20112017年间超过75%的来自中西部地区的流动就业人口流入了东部地区。可见东部地区在较长一段时间内都在吸收来自中西部地区的劳动力人口，在机会窗口期内即体现为有着能不断创造价值的劳动力由中西部地区流向东部地区，也就是存在人口红利由中西部流向东部地区的现象。东部地区所吸收的来自中西部地区的红利人口同样具有较高的质量水平。CMDS数据测算表明，流入东部地区的就业人口平均受教育年限持续高于中西部地区，东部地区中接受了高等教育的就业人口占比也呈上升态势且远高于中西部地区（见表4）。一方面可看出流动人口的人力资源禀赋在不断提升，大量接受了高层次教育的流动人口投入到了劳动力市场，为社会经济高质量发展提供了支撑。另一方面也说明了东部地区所吸收的流动就业人口具备较高的人口质量，这部分劳动力人口大多来自中西部地区，在机会窗口期内这一群体对东部地区而言是可以创造额外价值的红利人口，能持续体现出东部市场的人口结构优势；对作为流出地的中西部地区更是高素质人才，红利人口的流动将加速中西部地区人口结构老化，反映出的是欠发达地区人口红利的流失。表120002020年流动人口年龄结构（%/岁）年份200020102020015岁8.7411.9715.751659岁88.8281.9673.721664岁89.9484.2577.2365岁及以上1.323.787.02平均年龄29.1031.8435.14资料来源：2000、2010、2020年中国人口普查年鉴，表2同。表220002020年三大地区省际流动人口数量及分布情况（万人/%）年份200020102020省际流动人口4 241.868 587.6312 483.72流入东部地区的人口数量3 358.787 076.479 601.91占比79.1882.4076.92流入中部地区的人口数量382.85698.691 306.79占比9.038.1410.47流入西部地区的人口数量500.22812.481 575.02占比11.799.4612.62表320112017年省际流动就业人口分布情况（%）年份2011201220132014201520162017流入地东部60.9468.3367.1766.6367.6564.3964.13中部10.778.449.2210.188.719.419.58西部28.2923.2323.6123.1823.6526.2026.30户籍地东部21.7923.3921.6721.8221.0021.5120.62中部47.8247.9848.6748.1747.7748.1149.05西部30.3828.6329.6630.0131.2330.3730.33表420112017年各区域省际流动就业人口受教育状况（年/%）年份2011201220132014平均受教育年限东部9.469.719.549.77中部9.309.529.539.61西部8.889.149.229.37接受高等教育占比东部7.8110.649.1312.33中部4.745.875.928.19西部4.655.225.538.21年份201520162017平均受教育年限东部9.7110.089.99中部9.499.749.72西部9.289.369.36接受高等教育占比东部11.7615.5616.13中部7.479.9812.06西部7.108.209.83 42024年第2期 第45卷中国人口红利的空间流动及其经济效应Vol.45 No.2（216）2024总体而言，人口红利由中西部向东部地区的流动，是机会窗口期内的红利人口在区域间的转移。大量来自中西部地区的红利人口作为劳动力的补充进入到东部市场，这部分群体同时也具备较高的人口素质，为挖掘流动人口的质量红利、提升区域经济发展的潜力提供了一定的条件。四、人口红利空间流动的经济效应中国人口众多、疆域辽阔，东中西三大地区的经济环境、经济结构与经济增速都存在巨大的差异。在人口红利式微背景之下，伴随着区域间人口流动，劳动年龄人口供给在较长一段时间内在各区域仍呈现出较为充裕的状态，这是中国人口规模巨大的优势所在。作为经济红利的劳动年龄人口在流动过程中所形成的经济成果则可以视作人口红利的空间流动为经济增长带来的贡献。经过前文分析，本文认为人口红利的流动会对区域经济发展产生效应。人口红利由经济相对欠发达的中西部流向经济发达的东部地区，形成一种空间补偿效应，推迟了东部地区机会窗口的关闭时间，同时也增加了要素的投入产出弹性，使得人口红利综合经济效率最大化。尽管如此，东部地区的人口质量红利对人口数量红利的替代进程仍然处于领先水平。（一）人口红利的空间补偿使综合经济效率最大化自改革开放以来，东部地区凭借其得天独厚的地理位置优势、不断创新的经济发展模式，成为中国吸引人口能力最强、对外开放程度最高、经济发展速度最快的区域。从劳动年龄人口供给方面来讲，东部地区吸收了一大批来自中西部地区的流动人口。大规模处于劳动年龄的流动人口所具备的补充效益，使得东部地区常住人口中劳动年龄人口占比远大于户籍人口，且二者间的差距持续拉大（见表5）。同时，东部地区常住人口较户籍人口的老龄化程度更为轻微（见表6），户籍人口年龄结构在早于2010年之时便已老化，也就是说人口红利本应在更早的时候便处于一种较为稀薄的状态。正是因为中西部地区源源不断为东部补充人口红利，所以东部地区依然具有充裕的劳动力有效供给，具备巨大的劳动参与潜力，形成一种人口红利的空间补偿。其意义在于，东部地区人口红利的利用不局限于当地的红利人口，而是可以利用其区域发展的领先优势、利用人口流动的洼地效应，吸纳中西部欠发达地区的红利人口对东部进行补给，减缓东部地区人口红利的流失速度。这是中国作为人口大国、幅员辽阔，在区域发展存在显著差异背景之下所形成的空间之间的人口补偿。正是由于劳动力人口从中西部地区向东部地区不断流动所形成的人口红利空间补偿效应，使得中国充分利用了人口红利，最大化地提升了人口红利综合经济效率。经济增长理论认为，资本、劳动、技术等生产要素是区域经济发展的重要影响因素。这些要素的供给既可以在区域内部实现，也可以通过区域内和区际间流动，实现优化资源配置结构和提升要素生产率，从而推动区域经济增长。作为一种人口经济现象，人口红利也具有生产要素的变化效应。机会窗口期内的红利人口由中西部向东部地区的流动过程是人口红利在社会范围内的重新分配，能体现出资源配置的效率在不断变化。东部地区经济规模较大，沿海省份经济总量在全国经济总额中的占比常年高达半数以上12。尤其是在2001年末中国加入WTO后，东部地区紧握发展机遇，进出口贸易额总体保持较高增速，对外贸易也成为东部经济增长的有力引擎。随着科学技术进步创新，单位劳动力投入所创造的GDP不断提高，东部地区的劳动生产率高于中西部地区，单位劳动力要素投入对于经济产出的贡献量也远大于中西部地区，且随着时间推移，这一差距愈发明显（见表7）。由中西部地区向东部地区的人口红利流动，是红利人口作为一种生产要素促使经济效率不断提升进而得到最大化发挥的过程。即便是在人口红利机会窗口期关闭之后，单位劳动力的产出值仍将持续拉开差距。一方面，是流入东部地区的人口质量红利成为更为持久的经济动力源泉的表现；另一方面，是在改革开 5Northwest Population JournalVol.45 No.2（216）2024放四十余年来人口、经济、产业重心聚集于东南沿海的格局尚未发生整体改变的背景之下13，中西部地区要素仍面临着东部地区强大的引力。流入东部地区的资本较流出地区而言依然能获得相对高的利润，也就对区域劳动力、知识技术等要素的流入起到激励作用。（二）东部地区人口质量红利对数量红利的替代仍然处于领先水平虽然人口红利向东部地区流动相比中西部地区而言有着更好的经济效益，但东部地区本身也处于升级转型期，存在人口质量红利对数量红利的替代效应。这也与红利人口经济效率最大化的本身规律相符合。经济增长的过程是技术进步、劳动生产率不断提高的过程。在这一过程中，劳动力数量表5东部地区常住人口和户籍人口中劳动年龄人口占比（%）年份20002001200220032004200520062007200820092010东部11省常住人口72.2971.3772.4772.5373.7374.4374.9175.1575.2875.6577.45户籍人口70.9369.8270.9170.8372.0372.8273.1373.2573.2673.4875.45东部10省常住人口72.5071.4972.6072.4673.6474.4574.9275.2275.2875.7677.70户籍人口71.0169.7770.8870.5971.7772.6872.9473.1273.0373.3275.48年份2011201220132014201520162017201820192020东部11省常住人口77.5277.0576.5776.1275.2874.3873.8773.5872.8870.69户籍人口75.4174.5573.7773.2572.1571.0070.3470.2469.4766.91东部10省常住人口77.8477.4676.9276.5375.6574.7674.2374.0573.3671.17户籍人口75.5074.6773.7973.3072.1270.9570.2870.2969.5266.93注：由于各省（市、区）并未直接公布完整的户籍人口分年龄数据，因此根据公开的户籍人口数据，结合20112018年CMDS数据中流入东部地区的劳动年龄人口在总流动人口中所占比例，对20002020年东部11省户籍人口中劳动年龄人口占比做出估算。由于河北省近20年来持续流失大量人口，因此对除河北省外的其他持续吸收流动人口的东部10省户籍人口中劳动年龄人口占比做了进一步估算。表62010年、2020年 东部5省人口年龄结构（万、%）常住人口户籍人口北京上海浙江广东天津北京上海浙江广东天津2010年总人口1 961.902 302.665 446.5110 440.901 299.291 261.701 412.324 747.958 521.55989.56014岁8.648.6213.2016.879.768.6011.6614.4017.2411.711564岁82.6581.2377.4076.2881.3477.8072.3174.3874.4376.0165岁及以上8.7110.129.336.748.4813.6016.0411.228.3312.282020年总人口2 189.312 487.096 468.0012 624.001 386.601 400.761 439.135 069.009 808.661 130.68014岁11.849.8013.4518.8513.4714.3810.9913.2618.2614.391564岁74.8673.9273.2972.5771.7766.7263.3969.9368.7768.5465岁及以上13.3016.2813.278.5814.7518.9025.6316.8112.9717.07资料来源：各省统计年鉴、公安公布以及公报。62024年第2期 第45卷中国人口红利的空间流动及其经济效应Vol.45 No.2（216）2024在经济增长中的贡献占比是不断下降，劳动力质量在经济增长中的贡献占比是不断上升。各区域经济综合效率在不断实现自我超越的同时，东部地区经济规模、经济发展水平相比中西部地区仍然始终保持领先态势。因而经济增长进程和速度更快的东部更为重视劳动力的质量价值，其人口质量红利对人口数量红利的替代进程也趋于领先。利用索罗模型可以对这一过程的人口经济关系展开实证分析。索罗模型通过分析资本、劳动力和技术进步等要素相互作用，解释了长期经济增长的驱动力，是反映人口与经济增长之间关系的经典模型。而人口红利实质上所讨论便是劳动力要素和经济增长间的关系。为体现不同区域间人口数量红利和人口质量红利的变化差异，本文在索罗模型的基础上加入人力资本因素，综合考虑人口年龄结构和人力资本存量，参考以往研究（杨建芳等，200614；余长林，200615；杨成钢、闫东东，201716）的测算方法，以人口年龄结构相关指标反映人口数量红利、以人力资本相关指标来代表人口质量红利，构建分析人口红利对区域经济增长的实际贡献变化的模型。将方程简化如公式（1）所示：lnyit=0+1lnkit+2lntdrit+3lnlit+4lnIhit+5lnIeit+it（1）其中，y代表产出，k代表物质资本投资率，tdr代表抚养比，l代表劳动力，Ih代表健康人力资本，Ie代表教育人力资本，下标i和t分别代表省份与年份。本文所使用的基础数据来源于 中国统计年鉴（19902021）、中国人口统计年鉴（19902006）、中国人口和就业统计年鉴（20072021）、新中国六十年统计资料汇编 以及各省（市、区）历年统计年鉴。具体指标说明如下：被解释变量为经济增长，采用1989年价格计算的实际人均GDP来表示。物质资本投资率，按照固定资产投资形成额在GDP中占比来表示。人口数量红利的代理指标表719902020年全国及三大地区单位劳动力产出（万元）年份1990199119921993199419951996199719981999200020012002200320042005（全国）单位劳动力可创造0.320.360.430.550.720.901.041.161.251.331.471.601.761.992.312.65（东部）单位劳动力可创造0.430.490.600.801.061.301.511.701.841.992.192.412.653.003.413.89（中部）单位劳动力可创造0.270.300.340.420.550.690.810.890.950.991.071.171.261.411.651.89（西部）单位劳动力可创造0.230.250.300.370.470.580.680.750.800.850.921.001.101.261.481.71年份200620072008200920102011201220132014201520162017201820192020（全国）单位劳动力可创造3.053.684.304.635.436.397.037.708.308.899.6510.7111.7912.7113.48（东部）单位劳动力可创造4.475.346.156.577.438.599.2910.0810.7411.5712.5213.7414.9615.9816.61（中部）单位劳动力可创造2.162.633.123.374.205.025.566.076.607.037.638.569.5710.4511.60（西部）单位劳动力可创造1.992.452.923.183.764.585.215.836.376.757.348.259.209.9610.39资料来源：中国人口统计年鉴（19902006）、中国人口和就业统计年鉴（20072021）。7Northwest Population JournalVol.45 No.2（216）2024包括：劳动力人口占比，用就业人口在总人口中所占比例来表示；总抚养比，用少儿抚养系数与老人抚养系数之和表示；人口质量红利的代理指标包括：健康人力资本，用每万人中卫生机构床位数来表示；教育人力资本，用6岁以上人口中受教育程度为高中（中专）以上学历人口的比例来表示。经过对数据进行平稳性以及对协整关系进行检验判断，证明全国与三大地区的变量间均存在长期的均衡关系。并且在模型选择过程中，分别对全国及三大地区的数据进行F统计检验与Hausman检验，通过采用滞后一期值的解释变量以解决模型内生性问题，结果均显示固定效应模型优于混合回归模型、固定效应模型优于随机效应模型。本文采用双向固定效应模型对全国、东部、中部、西部地区的人口数量红利和人口质量红利的经济贡献进行测量，结果如表8所示。根据模型估计结果，反映数量人口红利的因素方面，人口转变过程中总抚养比每下降1个百分点，东中西部地区的经济增长将分别上升0.3005%、0.9256%和0.5183%。而劳动力要素的回归系数在三大地区分别为0.4900、0.5695和0.5984，劳动力人口对西部、中部地区经济增长的贡献较东部地区更大。这验证了前文分析中关于数量红利对欠发达地区经济发展提供的有利性更为明显的结论。反映质量人口红利的因素方面，健康人力资本的回归系数在东中西部地区分别为0.2425、0.6228、0.5953，教育人力资本的回归系数分别为1.2921、0.5012、0.3948，各变量都通过了1%的显著性水平检验。体现了健康和教育人力资本对地区经济增长均有着正向促进作用。尤其是东部地区的教育人力资本每增加1%，可促进东部经济增长约1.2921个百分点。这也与前文所分析的质量红利对发达地区经济发展做出更大贡献的结论相符。此外，本文采用了随机效应模型进行稳健性检验，结果显示解释变量回归系数均为显著且与原模型符号一致，由此可知前述实证结论具有稳健性。结合双向固定效应模型测量出来的各要素的系数，即对经济增长的边际产出弹性，以及各要素的增长变动情况，本文参照杨成钢和闫东东（2017）16的贡献率计算方法（E=g/Y），对各地区人口数量红利和人口质量红利对经济增长的具体贡献进行进一步测量，结果见表9。如表9所示，从全国范围来看，随着劳动年龄人口数量转入下降通道以及总抚养比不断上升，其所代表的人口数量红利自2013年（-1.45%）起处于持续负值，这意味着数量红利机会窗口自2013年起已经关闭。而这一关闭时间，分区域来看，东部发生在2015年（-12.6%），而中西部地区则发生在更早的2011年（-13.57%）和2012年（-10.84%）。东部地区经济规模更大、发展水平更高。一方面，具备长表8面板数据回归结果变量lnklntdrlnllnIhlnIeconstimewithin R-sqF TestHausman Test全国0.4388*（0.0292）-0.6828*（0.0727）0.4706*（0.1185）0.5726*（0.0444）0.6543*（0.0456）3.9679*（0.6175）Yes0.954075.68*16.63*东部0.3639*（0.0475）-0.3005*（0.1412）0.4900*（0.2647）0.2425*（0.0973）1.2921*（0.1060）2.2995*（1.3752）Yes0.948138.44*42.22*中部0.5558*（0.0595）-0.9256*（0.1384）0.5695*（0.2149）0.6228*（0.0925）0.5012*（0.1009）4.0478*（1.0132）Yes0.971921.69*17.03*西部0.6105*（0.0510）-0.5183*（0.1069）0.5984*（0.1533）0.5953*（0.0572）0.3948*（0.0543）2.6420*（0.8663）Yes0.961353.60*12.28*注：*、*、*分别表示在10%、5%、1%的水平上显著，括号内数据为标准误。82024年第2期 第45卷中国人口红利的空间流动及其经济效应Vol.45 No.2（216）2024期吸纳人口数量红利的能力，也就是能够吸收来自中部和西部地区的红利人口源源不断的流入，使得红利人口作为重要生产要素的积极作用充分发挥；另一方面，在实际呈现出来的人口红利的贡献率中，得益于来自中西部地区的人口红利，东部地区人口红利流失速度得以延缓、人口红利机会窗口期表9人口数量、质量红利对经济增长的贡献率（%）年份1990199119921993199419951996199719981999200020012002200320042005200620072008200920102011201220132014201520162017201820192020平均全国数量红利27.079.81-8.1115.076.351.0230.0922.297.744.8754.97-0.6037.8721.8246.01-29.0641.1322.4814.8724.4212.006.4110.63-1.45-11.97-20.43-18.02-27.22-14.99-29.75-48.646.67质量红利23.79-21.464.516.9816.5415.995.3916.923.508.05-7.7231.239.558.4311.19-5.5016.9814.9614.0213.7319.9516.2413.2612.457.8210.447.2213.926.137.1025.9110.57东部数量红利20.7510.09-12.784.322.473.3810.478.85-1.230.6521.70-10.6223.296.2439.1716.7811.376.322.718.370.608.225.72-0.773.27-12.60-17.44-8.65-7.70-11.93-35.243.09质量红利34.50-23.561.851.2844.247.721.0927.667.4018.06-8.3041.8715.6512.309.58-3.1617.289.036.6112.877.1220.4711.877.923.472.625.2013.86-0.052.4933.6911.05中部数量红利35.36-13.68-2.8156.7226.21-34.7667.2154.901.2317.0166.287.1424.5376.0561.44-64.3857.5443.2529.2225.4221.82-13.57-7.05-8.49-9.41-38.33-19.59-56.26-18.92-38.96-72.968.78质量红利16.09-10.972.6511.219.118.908.5015.693.053.79-1.9023.99-0.8615.966.37-1.7515.7713.3511.6013.041.7628.3114.5712.738.439.537.479.479.529.1720.799.53西部数量红利35.1019.3310.294.421.438.5318.778.475.12-3.3441.0812.2533.158.2524.89-55.9743.6321.1216.3930.5731.7014.38-10.84-0.96-8.85-8.18-6.91-20.85-13.29-27.27-22.896.76质量红利28.82-23.096.644.088.0121.691.4510.131.283.58-7.4225.529.171.6512.89-5.3416.7919.0222.0217.328.7434.1715.2115.9611.2511.577.7316.056.087.6521.9710.66 9Northwest Population JournalVol.45 No.2（216）2024得以延长，体现了人口红利流动的空间补偿效应。换言之，发达地区吸收了来自欠发达地区的人口红利，才使得在全国数量红利机会窗口期已经关闭的情况下，东部地区的数量红利贡献率较中西部地区而言更晚地进入持续的负值区间。虽然东部地区人口红利机会窗口期的关闭时间得到推迟，但质量红利的贡献持续上升并超越数量红利的贡献进而实现对后者的替代始终是存在的。在全国范围内，人口质量红利于2010年起已替代数量红利成为了更为重要的经济增长动力源泉。替代的发生时间在区域之间存在差异：东部地区早在2006年就已完成，而中、西部地区则于稍晚的2011年才实现这一变化过程。这意味着中西部地区的经济增长较东部而言在较长一段时间内都更加依赖人口转变过程中所提供的充足的劳动适龄人口、更依赖人口数量红利对经济的有利性，印证了人口数量红利在中西部地区经济增长过程中发挥了更大的主导作用。同时也说明了人口红利由中西部向东部地区流动这一现象的客观存在，使得东部地区的升级转型更快实现，而原本经