人口結構對中國貿易收支的影響研究

趙樂祥 藍慶新 楊盈竹

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

[摘 要]通過構建開放經濟下兩階段世代交疊模型，考察中國人口老齡化、自然增長率、人口流動對貿易收支的影響?；?004—2018年中國省級面板數(shù)據(jù)，從靜態(tài)、動態(tài)兩種空間面板模型，SDM、SAR、SEM三種空間計量方法進行實證檢驗。研究發(fā)現(xiàn)：人口老齡化加深、人口自然增長率提高與流動人口增加會導致中國貿易順差進一步收窄;中國貿易收支存在空間相關性，經濟發(fā)展水平相近省份的貿易收支存在正向空間溢出效應與聚集效應，地理相鄰省份的貿易收支存在負向空間溢出效應與虹吸效應;中國貿易順差存在歷史慣性，動態(tài)空間面板模型擬合結果優(yōu)于靜態(tài)空間回歸結果。因此，應正視人口結構對貿易收支的影響，積極應對貿易順差縮小，刺激國內消費需求，促進外貿出口轉型與優(yōu)化外貿區(qū)域結構布局。

[關鍵詞]人口結構;貿易收支;空間面板模型

[中圖分類號] F752? ?[文獻標識碼] A[文章編號]? 1673-0461（2021）10-0049-10

一、引 言

黨的十九大報告要求，要加強人口發(fā)展戰(zhàn)略研究，積極應對人口老齡化，構建養(yǎng)老、孝老、敬老政策體系和社會環(huán)境。關注人口問題，事關國家發(fā)展全局，事關百姓福祉，對我國經濟發(fā)展有著重要影響。黨的十九屆五中全會繼續(xù)指出，“十四五”時期是我國積極應對人口老齡化的關鍵“窗口期”。

我國人口結構在持續(xù)變動過程中呈現(xiàn)老齡化特征。建國初期我國人口結構比較年輕，此后歷經三次嬰兒潮，第一次是20世紀50年代中期，持續(xù)時間較短;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年代末結束。此后，我國新生兒數(shù)量不斷下降，據(jù)公安部數(shù)據(jù)統(tǒng)計，1998年我國新生兒數(shù)量1 934萬人，2020年新生兒數(shù)量下降到1 003.5萬人，下降了48.27%。人力資源與社會保障部預測，“十四五”期間我國老齡人口將達到3億，我國將從輕度老齡化社會邁入中度老齡化社會。近些年來，人口對經濟增長的影響受到越來越多的關注。人口要素從宏觀和微觀兩個方面影響經濟社會發(fā)展。宏觀經濟學認為人口是影響資本需求增加的重要因素，人口減少會引起有效需求不足，導致經濟長期停滯。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和生活水平的提高。人口紅利學說認為，如果勞動年齡人口多，人口撫養(yǎng)系數(shù)低，這樣較多的勞動力與有效的物質資本結合會產生更大的經濟效益。微觀上看，人口是家庭邊際成本與邊際效用的重要影響因素，勞動供給曲線決定了工人的工資與閑暇的機會成本。但是人口對經濟的這種影響方向是不確定的，往往與其它增長條件一起發(fā)揮作用 [1]，所以目前關于人口對經濟的討論并沒有確定性的結論。

進一步的，人口結構變化會對國際貿易的規(guī)模、結構產生影響。第一，人口結構變化會改變儲蓄結構，勞動人口越多會增加社會總儲蓄，高儲蓄有利于外貿順差。第二，人口結構變化會改變消費結構，進而影響商品生產結構與進口結構。第三，人口結構還會影響社會生產效率。第四，社會保險與社會福利也會伴隨人口結構變化而調整，

最終影響外貿企業(yè)的用工成本。中國正處于人口結構轉型的關鍵期，40年來，中國人口再生產類型逐漸從高出生率、低死亡率、高自然增長率轉變?yōu)榈统錾省⒌退劳雎?、低自然增長率的態(tài)勢。在這個關鍵節(jié)點探究既是生產要素，又是消費要素的人口對于國際貿易有何影響，意義重大且節(jié)點及時。

二、文獻綜述

大多數(shù)學者認為人口老齡化加深、少兒撫養(yǎng)比的上升會降低貿易順差。Higgins（1998）[2]對兩者關系做了比較多的研究，主要結論有兩點，一是人口老齡化直接降低了經常賬戶余額，二是人口老齡化通過降低社會總儲蓄進而降低經常賬戶余額。Feroli（2003）[3]對發(fā)達國家進行50年數(shù)據(jù)追蹤之后，發(fā)現(xiàn)人口結構改變是美國和日本貿易順差降低的主要原因。Marcel Merette和Patrick Georges（2010）[4]將中國與印度人口老齡化做了比較，認為中國人口老齡化會降低貿易順差，獨生子女政策既不利于社會總儲蓄增加，也不利于總投資提高。而印度和其他一些新興國家有更年輕的人口結構，所以未來印度等國的貿易逆差會逐漸收窄。汪偉（2010）[5]在分析中國省級面板數(shù)據(jù)的基礎上認為，我國老年人口與少年人口增多，有利于增加全社會投資，降低儲蓄總額，縮小凈出口總額。謝建國和張炳男（2013）[6]持同樣觀點，他們基于國別視角認為兒童撫養(yǎng)比與老年撫養(yǎng)比與一國經常項目呈負相關，新增勞動力增多有利于緩解經常項目下降，且這種影響對發(fā)展中國家更為顯著。田巍等（2013）[7]發(fā)現(xiàn)出口國勞動人口比例上升會增加雙邊貿易，出口國（進口國）平均勞動人口比上升1%，出口（進口）會上升3%（2%）。鐵瑛等（2019）[8]發(fā)現(xiàn)人口老齡化會提高企業(yè)用工成本抑制出口，增加出口成本并弱化人力資本增長，城市勞動人口上升1%可以促進出口增長1%～2%，但這一影響會隨著人力資本水平提高逐漸弱化?？到。?018）[9]從匯率視角入手，認為人口老齡化會提高一國實際匯率，抑制貿易出口。進口視角也驗證了人口老齡化會縮小貿易順差，崔凡、崔凌云（2016）[10]研究認為人口老齡化與進口存在正相關。他們基于省級靜態(tài)與動態(tài)面板模型，把進口商品視為中間品而非消費品，探討了人口老齡化對中國進口貿易的影響。

但是，一些學者持相反觀點或認為人口結構對貿易收支影響有限。李兵和任遠（2015）[11]發(fā)現(xiàn)一國人口撫養(yǎng)比對經常賬戶盈余有正向推動作用。他們認為在綜合考慮“預防性儲蓄”動機與“生命周期理論”后，人口撫養(yǎng)比上升對儲蓄影響不明顯，而“謹慎性投資”效應卻降低了投資率，所以經常賬戶不僅不會下降，反而持續(xù)出現(xiàn)盈余。徐晟、唐齊鳴（2008）[12]也認為年輕人增多會增加社會基礎投資，所以老年人口上升與經常賬戶順差是正向關系。李晴（2009）[13]認為現(xiàn)階段人口老齡化對貿易收支影響有限，受到經濟發(fā)展水平、人口轉變階段等多重因素制約。她認為發(fā)達國家與發(fā)展中國家出現(xiàn)了分化，發(fā)展中國家人口老齡化與貿易收支不存在明顯的負相關關系，發(fā)達國家的回歸結果則是顯著的;在雙邊貿易收支上，發(fā)達國家內部、發(fā)展中國家內部的雙邊貿易受人口老齡化影響不顯著，但是發(fā)達國家與發(fā)展中國家之間的雙邊貿易呈現(xiàn)顯著性，發(fā)達國家與中國的雙邊貿易亦受到人口老齡化的顯著影響。

由于貿易差額可以表示為儲蓄減去投資，所以也有不少學者認為，人口結構可以通過影響儲蓄進而影響貿易。生命周期理論是人口結構對儲蓄影響的理論基石，成年期賺取的工資收入部分用于儲蓄，這部分儲蓄用以支付老年期的消費，所以一個國家勞動人口越少，儲蓄總額越少 [14]。汪偉（2010）[5]認為人口撫養(yǎng)系數(shù)下降是中國儲蓄率上升的重要原因，人口老齡化加深會降低勞動力的質量與水平，由此影響經濟增長的潛力。楊繼軍、張二震（2013）[15]也得到了類似的結果。然而，根據(jù)理性預期理論，當理性行為人意識到自己的預期壽命會延長、工作總年限卻保持不變時，就會在成年期增加儲蓄，以維持退休后生活水平不變，這樣社會總儲蓄就會上升。由于人口結構對于儲蓄率的影響存在模糊性，蔡昉（2009）[16]認為養(yǎng)老保險制度是關鍵。如果代表性行為人覺得養(yǎng)老保險制度可以覆蓋自己老年消費，那么他在成年期預防性儲蓄動機就不會被激發(fā)出來。但是楊繼軍、張二震（2013）[15]通過對中國省級面板數(shù)據(jù)實證檢驗，并沒有得出養(yǎng)老保險制度越完善，居民儲蓄率越低的結論。他們認為造成這一現(xiàn)象的原因可能是現(xiàn)階段我國養(yǎng)老保險制度在轉軌中、養(yǎng)老保險制度與政策調整頻繁、信息不透明等。

回顧以往研究，多數(shù)學者從生命周期理論出發(fā)研究人口結構對貿易收支的影響，認為人口老齡化削弱了貿易順差。一方面人口老齡化加劇將減少勞動人口，導致儲蓄和投資下降，對生產和出口不利;另一方面會使一國消費增加，進口需求隨之上升。但是也有部分學者從凱恩斯預期理論出發(fā)持相反觀點，認為人口老齡化增加了貿易順差，所以目前學術界對于人口老齡化是否抑制了貿易順差仍有爭議。綜上，關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性。大部分人口結構對貿易的研究都假定空間的均質性和空間相互獨立，沒有考慮空間異質性或空間依賴性，其結論缺乏說服力。第二是缺少關于流動人口或人口遷移對于外貿的影響。由于中國統(tǒng)一的市場的形成，普通話的普及，人口流動十分普遍，特別是這次新冠肺炎疫情的發(fā)展，讓我們認識到人口流動對于經濟社會生活的巨大影響，因此缺少流動人口觀察的人口研究是片面的、局限的。為了解決以上研究的不足，本文主要運用空間計量模型，聚焦中國經濟外部均衡，探究人口老齡化、人口流動與自然增長率對貿易收支的影響，旨在驗證和回答人口因素是抑制還是促進了中國的貿易收支，并給出具體對策建議。

三、理論模型

本文對Li Hongbin等（2006）[17]和汪偉（2010）[5]的兩階段世代交疊模型進行擴展，檢驗人口結構對貿易收支的實際影響。假定經濟中生產單一產品，它既可以用于消費也可以用于投資，經濟是完全競爭、開放的，并且資本在國家間完全自由流動。在模型中，代表性行為人的生命周期有成年和老年兩個階段，為了更簡單的分析人口老齡化，這里不考慮兒童時期。在成年期，有Nt勞動力參加工作，勞動力增長外生，Nt+1=（1+nt+mt）Nt，n為人口自然增長率，m為人口流動率。假設所有的成年人都將步入老年，即人口從成年過渡到老年沒有損失。

中國有贍養(yǎng)老年人的傳統(tǒng)，成年人會將自己一部分收入用于支付給父母養(yǎng)老。假設每個成年人都貢獻1單位的勞動稟賦用來工作并且獲得收入為wt，因此成年人將wt分為三個部分，一是用于個人消費ct，二是用于個人儲蓄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致ρ值提高。這里有一個非常完善安全的年金市場，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，一是年輕時期的儲蓄加利息收入rt+1st，二是自己子女的贍養(yǎng)費用tρtwt+1。

所以，預算約束式為：

這里，ct表示成年期消費，dt+1表示老年期消費，st為成年期儲蓄，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)子女的個數(shù)。

假設消費者效用函數(shù)為：

β表示時間貼現(xiàn)因子。將預算約束式與效用函數(shù)進行聯(lián)立，求解代表性消費者最大化問題，可得各年齡期的最優(yōu)消費為：

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

下面轉入生產函數(shù)。

生產函數(shù)基于索羅模型進行討論，主要有四個變量：產出（Y）、資本（K）、勞動（L）以及技術進步（A），簡單起見忽略土地、制度等其他影響因素。在任意時刻，產出總是等于一定量的資本、勞動與技術，假設技術進步是?？怂怪行缘模╕=AF（K，L））且投入要素規(guī)模報酬不變，這樣方便使用生產函數(shù)的緊湊形式。生產函數(shù)為柯布道格拉斯函數(shù)Yt=AKαtN1-αt，α為資本在生產中所占的比重，0<α<1，Yt表示總產出，Kt表示物質資本存量，Nt表示勞動力投入，kt為人均物質資本存量。為簡化模型，假設資本一期內全部折舊，即Kt+1=It。A為外生技術進步，且A>0。集約形式生產函數(shù)為yt=Akαt，kt=Kt/Nt。人口增長率取決于自然增長率與人口流動，即Nt+1=（1+nt+mt）Nt，n為人口自然增長率，m為人口流動率。

由于是完全競爭市場，要素報酬與邊際成本相等，即wt等于Yt對Nt的求導，rt為Yt對Kt的導數(shù)。總產出等于勞動收入加上資本收入，Yt=wtNt+rtKt。計算wt與rt，得：

在開放經濟下，邊際資本決定的利率是國際市場利率，這里假定利率外生且固定不變，即rt+1=rt=r。重新改寫公式（7）得：

再將改寫后的kt代入wt中：

這樣就得到了工資水平wt的表達式，wt由技術進步、利率以及資本比例所決定，科技進步提高了工資水平，而利率增長削弱了工資水平。

（一）人口老齡化對儲蓄的影響

結合生產函數(shù)與消費者函數(shù)，總儲蓄額為個人儲蓄的加總。由公式（4）和（9），得到t期經濟總儲蓄為：

（三）人口結構對貿易收支的影響

開放經濟下，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指本國居民對外國人的轉移支付。將等式移項，假設政府支出等于政府稅收且本國居民對外國人轉移支付為零，得到凈出口與人口老齡化關系式為：

據(jù)此本文提出假設1，人口老齡化、人口自然增長率和流動人口的提高會降低貿易順差，兩者呈負相關。

在理論模型基礎上，也應結合中國實際情況，注意到我國貿易收支的省域空間效應 [18]。第一，我國不同地區(qū)間貿易規(guī)模不同，不同省份間貿易額差距過大。具體體現(xiàn)在沿海省份與內陸省份的差別，經濟發(fā)達省份與經濟落后省份的差別。江蘇、廣東和浙江是我國出口創(chuàng)匯大省。國家統(tǒng)計局數(shù)據(jù)顯示，2018年廣東、江蘇出口額分別達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，我國不同省份的貿易結構不同，東部省份享有勞動力和技術方面的優(yōu)勢，勞動密集品出口、技術密集品出口較多，西部省份礦產資源豐富，礦產品是西部省份的重要出口產品。第三，我國不同省份間出口貿易相互影響，具有溢出效應。溢出效應分為正向溢出效應與負向溢出效應，正向溢出效應是指某省市發(fā)展可以正向帶動周邊省市發(fā)展，如在長三角地區(qū)，上海出口貿易發(fā)展帶動了周邊省份外貿的發(fā)展。而負向溢出效應則相反，1省市的經貿發(fā)展削弱了周邊省市的經貿發(fā)展，例如之前我國存在的“環(huán)首都貧困帶”。

由此本文提出假設2，我國貿易收支存在空間溢出效應，且不同省份間的空間溢出效應不同。

四、計量模型的設定、變量與數(shù)據(jù)

（一）模型設定

由于貿易收支存在空間溢出效應，某個省份的貿易收支可能受到相鄰省份的影響，因此，本文將貿易的空間相關性考慮在內，選用空間計量分析人口結構對貿易收支的影響，并對相關溢出效應做實際測度。同時，不同類型的空間計量模型空間傳導機制不同，產生的經濟學含義也有所不同。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上引入時間滯后矩陣，經濟學意義為一個地區(qū)的貿易收支會受到其他地區(qū)的影響，相鄰地區(qū)間的貿易收支可能相互依賴。SEM模型的空間性特征是通過誤差項來體現(xiàn)，即在擾動項中加入了空間權重矩陣，經濟學意義為凈出口的空間效應來自于不可觀測的隨機沖擊。SDM模型在SAR模型的基礎上，在自變量上也加入空間權重矩陣，即某地區(qū)的貿易收支不僅受到本地區(qū)自變量的影響，還會受到其他地區(qū)自變量的影響。

所以，本文利用以上三種模型分別對數(shù)據(jù)進行實證檢驗，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化，建立以下空間面板模型：

（1）當λ=0且δ=0時，為空間自回歸模型（SAR）。

（2）當ρ=0且δ=0時，為空間誤差模型（SEM）。

（3）當λ=0時，為空間杜賓模型（SDM）。

（4）當ρ=δ=λ=0時，為普通最小二乘模型（OLS）。

w′i表示被解釋變量空間權重矩陣W的第i行，d′i為解釋變量的空間權重矩陣的第i行，m′i為擾動項空間權重矩陣的i行，如果不做特別說明，三個空間權重矩陣相同。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，δd′i Xt為解釋變量的空間滯后，x′it為控制變量，εit為隨機擾動項，且εit服從獨立同分布。

（二）數(shù)據(jù)描述

本章采用中國31個省級行政區(qū)（不包括港、澳、臺地區(qū)）主要經濟指標為樣本建模，樣本區(qū)間為2004—2018年，數(shù)據(jù)來源于各期《中國統(tǒng)計年鑒》、各省區(qū)《統(tǒng)計年鑒》、《中國人口與就業(yè)統(tǒng)計年鑒》及Wind數(shù)據(jù)庫，個別缺失數(shù)據(jù)運用插值法計算填充。

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。

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

控制變量選取外國直接投資（FDI）、地方公共財政支出（GOV）、全社會固定資產投資（INV）、社會消費品零售總額（CON）與人均GDP增長率（PGDP）。

外國直接投資（FDI），即外國投資者為獲得投資收益、經營權、控制權而展開的投資活動。FDI可以衡量該地區(qū)對外開放水平，與國際貿易呈現(xiàn)高度相關且發(fā)展趨同，資本輸出促進了出口貿易，兩者呈現(xiàn)正相關。

地方公共財政支出（GOV），即各省地方公共財政支出名義值，度量政府支出。地方政府支出對國民儲蓄有擠出效應，同時推高了投資率，導致儲蓄與投資缺口縮小與凈出口下降，所以地方財政支出系數(shù)為負數(shù)。

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

社會消費品零售總額（CON），是度量消費需求的直接指標。消費與凈出口無論在長期還是短期都存在互補關系，消費增長與凈出口增長呈現(xiàn)正向關系。

以上相關變量的描述性統(tǒng)計見表1。

五、實證結果與分析

根據(jù)前文計量模型與數(shù)據(jù)，這一部分將匯報論文的實證檢驗結果。

（一）空間性檢驗

傳統(tǒng)計量分析方法認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)實情況下我國省份間存在大量人口往來、貿易往來以及其他各種經濟關聯(lián)。不同地區(qū)間的經貿、社會以及文化相互影響、相互依賴，相互聯(lián)系?？臻g計量經濟學與傳統(tǒng)經濟經濟學的主要區(qū)別在于空間計量考慮了變量間的空間相關性以及空間異質性的考察，將變量的空間結構特征在計量經濟學上反映出來。

空間權重矩陣是空間數(shù)據(jù)分析和空間計量的核心要素，是體現(xiàn)空間相關關系的表現(xiàn)形式。由于地理相鄰和經濟發(fā)展水平相近的省份之間都有可能產生經濟資源的相互流動，本文同時建立地理權重矩陣與經濟權重矩陣考察人口對貿易的影響，地理權重矩陣基于省會間的地理距離構建，經濟矩陣則是兩個省份GDP差額絕對值的倒數(shù)。地理距離相鄰有助于降低交通運輸成本，使得生產要素流動更加方便。經濟關聯(lián)度大的省份可能具有經濟互補性，這更容易產生經濟溢出效應，同時加劇省份間的競爭關系。在空間權重矩陣確定后，需要檢驗中國貿易收支是否存在空間相關性。目前最常用的做法是莫蘭檢驗（MoranI），這里選取因變量凈出口額進行莫蘭檢驗。

從表2可以看出，我國凈出口貿易存在明顯空間相關性。莫蘭檢驗中經濟權重回歸結果優(yōu)于地理權重回歸結果，經濟權重下大部分年份p值顯著，而地理權重下顯著年份較少，說明我國貿易凈出口額的空間性更多的體現(xiàn)在經濟相鄰省份而非地理相鄰省份。

此外，地理權重下的莫蘭值均為負值，意味著我國凈出口貿易存在地理差異性，凈出口額高的省份與凈出口額低的省份聚集在一起，省份間貿易出口存在負向空間溢出效應。而經濟權重下大部分莫蘭值為正，同時莫蘭數(shù)值逐漸增大，說明我國經濟差距小的省份，凈出口貿易存在正向空間溢出效應，并且正向效應在增強。這與我國現(xiàn)實情況相符，經濟發(fā)達省份的貿易出口存在正向空間溢出效應，省份間形成協(xié)同發(fā)展且強強聯(lián)合，具有正向帶動作用，而經濟發(fā)展差距較大的省份，經貿合作也相對較少，久而久之強者越強，弱者恒弱。而地理相鄰的省份不僅沒有正向溢出效應，還存在一定競爭效應，凈出口額高的省份與凈出口額低的省份聚集在一起，這是因為我國相鄰的省份間可能存在虹吸效應，經貿發(fā)達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。

進一步的，為了更好地觀察局部空間相關性，將局部莫蘭指數(shù)以可視化的方式呈現(xiàn)，得到了莫蘭散點圖，結果與莫蘭檢驗相一致。地理權重下的莫蘭散點圖呈現(xiàn)明顯的負相關性，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。經濟權重下莫蘭散點圖呈明顯正相關，絕大部分省份落在第一象限，分布在二、三、四象限較少，意味著貿易凈出口額高的省份與貿易凈出口額高的省份聚集在一起。

從省份間差異看，在地理權重下大部分省市呈現(xiàn)負效應，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;在經濟權重下，北方大部分省份莫蘭值為負，體現(xiàn)出貿易凈出口的差異性與負向溢出效應，南方省份大部分省份莫蘭值為正，反映出貿易凈出口的正向溢出效應與聚集效應。綜上，通過莫蘭檢驗與莫蘭散點圖分析，發(fā)現(xiàn)我國貿易收支存在空間溢出效應，且不同省份間的空間溢出效應不同，假設2得證。

（二）靜態(tài)模型估計

由前文知本文同時建立地理權重矩陣與經濟權重矩陣考察人口對貿易的影響，基于兩種權重矩陣，表3列示了SDM、SAR、SEM三種模型的回歸結果。模型（1）、（2）、（3）是地理權重矩陣回歸結果，模型（4）、（5）、（6）是經濟權重矩陣回歸結果。利用Hausman檢驗驗證模型應采用固定效應還是隨機效應，結果拒絕隨機效應，所以所有回歸均采取固定效應。從估計結果中發(fā)現(xiàn)，6種方法的自變量的估計系數(shù)符號相同，數(shù)值及顯著性相近，說明估計結果是穩(wěn)健的。

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

在地理權重模型中，經過Wald檢驗與LR檢驗，SDM模型（模型1）具有最優(yōu)擬合效果。從回歸結果看出，老年人口撫養(yǎng)比、人口自然增長率、流動人口與凈出口呈顯著負相關，與理論模型推導相吻合。老年人口增加降低社會儲蓄總額，進而減少該地區(qū)凈出口額;而人口自然增長率與流動人口增加會提高投資總額，同樣使得凈出口降低。自回歸系數(shù)ρ值顯著為負說明我國地理相鄰省份的凈出口存在差異性，某個省份凈出口提

高可能是由于周邊省份轉移而來，或者該省份貿易出口對周邊省份有虹吸效應，相鄰省份間貿易出口傾向于零和競爭而非相互促進的關系。干擾項空間自回歸系數(shù)λ顯著為正，說明一個地域發(fā)生的凈出口的擾動問題會對地理相鄰地域產生正向作用，例如本省份產業(yè)升級提高了周邊省份的貿易順差。

還需要關注的是，在加入自變量空間相關性的SDM模型中，老年人口撫養(yǎng)比空間滯后項Wx系數(shù)顯著為正，說明相鄰地區(qū)的老年人口撫養(yǎng)比提高會促進某地區(qū)凈出口貿易。一個地區(qū)的貿易順差減少，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。這與主回歸結果相悖，原因在于我國地理相鄰省份間凈出口存在虹吸效應，當老齡化削弱某地貿易出口時，當?shù)刭Q易企業(yè)、人才、資金可能遷移到周邊省份，導致周邊省份外貿企業(yè)實力增強，凈出口增長。人口流動率空間滯后項Wx亦顯著為正，說明相鄰地區(qū)流動人口增多對該地區(qū)凈出口貿易有正向促進作用，相鄰地區(qū)流動人口增加了周邊省份勞動力供給，促進了周邊地區(qū)凈出口增長。

在經濟權重矩陣中，經過Wald檢驗與LR檢驗，SDM模型（模型4）具有最優(yōu)的擬合效果?；貧w結果基本上與地理權重回歸結果相同，不同點主要有兩個，一是自回歸系數(shù)ρ值顯著為正，說明經濟發(fā)展相近的省份存在正向空間溢出效應;二是人口遷移率空間滯后項Wx顯著為負，說明相鄰地區(qū)流動人口增多對該地區(qū)凈出口貿易有負向促進作用?？赡艿慕忉尀榻洕P聯(lián)緊密的省份，貿易出口具有正相關，即臨省流動人口增多，降低了當?shù)貎舫隹谫Q易，也降低了臨省的貿易出口。而地理相鄰的省份貿易出口具有更多的競爭關系，鄰省人口增加反而有利于本省凈出口額增長。綜上，人口老齡化加深、人口自然增長率與流動人口提高會導致我國貿易順差的進一步收窄，假設1得證。

（三）動態(tài)模型估計

前文假定凈出口貿易不存在自我動態(tài)調整過程，但凈出口貿易一般具有路徑依賴特征，即今年的凈出口貿易量會受到往年凈出口貿易量的影響，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，還可以將宏觀經濟環(huán)境等潛在因素從空間相關性的影響中分離出來，因此使用動態(tài)空間滯后面板模型估計結果將更可靠。

動態(tài)模型估計中需加入一階滯后項τyi，t-1：

由于SEM模型沒有間接效應，動態(tài)模型中僅列出SDM模型與SAR模型的回歸結果。經過WALD與LR檢驗，無論地理權重矩陣還是經濟權重矩陣，SDM模型擬合效果更好。從表4看出，加入凈出口一階滯后項后，回歸結果依然顯著，變量符號基本保持不變，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，說明凈出口貿易具有較強慣性。這一結果與我國實際情況也更為符合，貿易開放政策與企業(yè)生產結構調整具有長期性，上一年貿易順差促進了當年貿易順差的形成。

總體而言，地理相鄰和經濟相鄰兩組模型的結果較為一致，老年人口撫養(yǎng)比、人口自然增長率和人口流動的增長均降低了凈出口貿易額。動態(tài)面板中各變量回歸系數(shù)和靜態(tài)回歸相比明顯變小，說明在考慮了凈出口一階滯后項后，各變量對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會受到其他自變量影響，其他自變量對凈出口額的影響系數(shù)反映在一階滯后項系數(shù)中。動態(tài)面板模型（1）的老年人口撫養(yǎng)比變得不顯著了，這可能是因為前一期凈出口額中包含了潛在的宏觀經濟因素，這與老年人口撫養(yǎng)比等變量密切相關，多重共線性導致的回歸結果不顯著。綜合來看，表4中動態(tài)空間滯后面板模型的估計結果是穩(wěn)健的，且與大多數(shù)國內文獻的研究結論相一致。

（四）穩(wěn)健性檢驗

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

六、結論與政策啟示

（一）結論

在人口結構對貿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建了單一商品世代交疊模型。在此基礎上運用空間計量經濟學，從靜態(tài)和動態(tài)兩個視角，利用SDM、SAR和SEM三種方法進行檢驗，得出以下結論：

一是人口老齡化加深、人口自然增長率提高、流動人口增加會導致我國貿易順差的進一步收窄。人口結構的變化改變了儲蓄與投資結構，一方面老年人口的增多會減少社會儲蓄總量，另一方面人口增長率提高促進了社會投資總額增加，從而導致貿易收支發(fā)生變化，降低凈出口額。二是我國貿易收支存在空間相關性，經濟發(fā)展相近省份的凈出口額存在正向空間溢出效應與聚集效應，地理相鄰省份的凈出口額存在負向空間溢出效應與虹吸效應。三是我國貿易順差存在歷史慣性，上一年貿易順差對今年貿易順差形成有促進作用，動態(tài)空間面板模型擬合結果優(yōu)于靜態(tài)空間回歸結果。

（二）啟示

綜上，本文得到以下研究啟示：

一是積極應對貿易順差縮小，開拓貿易新市場。貿易順差縮小，既是情理之中也是時事所需。雖然我國已經存在相當長時間的貿易順差，但是

伴隨人口老齡化加劇、流動人口增加以及中美貿易摩擦等，應該做好貿易收支趨于平衡的準備。未來我國可以積極開展與新興經濟體貿易合作，拓展周邊國家貿易市場，加強地方政府間貿易往來，為我國企業(yè)提供新的出口平臺。

二是刺激國內消費需求，降低出口依賴程度。外貿是我國GDP增長的重要推動力，凈出口額下降會削弱我國GDP增速，特別是疫情以后存在逆全球化風險，刺激內需的重要性尤為凸顯。政府可以進一步出臺相關政策扶持外貿企業(yè)轉向國內市場，使擴大內需與穩(wěn)定外需相結合。外貿加工企業(yè)通過與國內銷售企業(yè)結對子的方式，了解國內消費者需求，分享國內銷售經驗，推動運營本土化，建立線上直銷平臺，增強抵御外貿風險的能力。

三是促進外貿轉型與結構優(yōu)化，鼓勵資本密集品出口。資本密集品出口附加值相對較高、產業(yè)鏈更長、產業(yè)集聚效應更明顯。從長期看，資本密集品出口增加有利于我國向全球產業(yè)鏈上游攀升、增加出口產品利潤率、提高出口企業(yè)技術水平，有助于優(yōu)化我國供應鏈結構，促進國內國際雙向良性循環(huán)。中國應展示帶動世界經濟進入可持續(xù)發(fā)展軌道的前景，提高出口產品質量，促進貿易升級，推進貿易新業(yè)態(tài)和新模式的發(fā)展。

四是重點關注西部地區(qū)，優(yōu)化我國貿易區(qū)域結構布局。我國貿易出口存在空間發(fā)展不平衡，主要集中在東部省份，貿易區(qū)域結構平衡，有利于我國各省市經濟協(xié)調發(fā)展，有利于我國整體貿易水平提高，有利于實現(xiàn)各省市人民共同富裕。以西部省份為核心，大力推動“一帶一路”沿線貿易，繼續(xù)增加在西部省市的自由貿易區(qū)建設是緩解區(qū)域貿易不平衡的重要手段。西部省份擁有漫長的邊境線，通商口岸的建設可以將西部省份的資源優(yōu)勢轉化為經濟優(yōu)勢、貿易優(yōu)勢。

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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

（責任編輯：張積慧）