人口老龄化会阻碍城市化进程吗？——基于中国省级面板数据的实证研究，本文主要内容关键词为：中国论文,省级论文,面板论文,进程论文,实证研究论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
一、引言
改革开放30多年来，中国的城市化进程取得了巨大的成就。1978年中国城市人口为1.7亿，城市化率为17.9%。截至2009年末，中国城市人口已经达到6.2亿，城镇化率达到46.6%。短短的31年间城市人口增加了4.5亿，城市化率提高了28.7个百分点，平均每年增加近1个百分点。从20世纪90年代初开始中国城市化已进入稳定发展阶段。
虽然中国城市化水平取得了巨大的成就，但是受到经济、社会等多方面因素制约，仍处于较低的水平，发展滞后且地区发展很不平衡。从国际比较来看，中国的城市化水平还很低。如表1所示，2009年世界平均城市化率为50.3%，高于中国城市化率44%的水平6.3个百分点；OECD国家的平均城市化率为77%，高于中国城市化率33个百分点；中低收入国家的平均城市化率为45.1%，高于中国城市化率1.1个百分点；东亚国家的城市化率为48%，高于中国4个百分点。从个别国家看，中国的城市化水平与其差距更大。2009年美国的城市化率为82%，高于中国38个百分点；日本的城市化率为66.6%，高于中国22.6个百分点；韩国城市化率为63%，高于中国19个百分点；而同为新兴市场国家的巴西、俄罗斯、印度的城市化率分别为86%、72.8%和29.8%，只有印度城市化率低于中国。从我国不同区域的比较看，中国的城市化水平很不平衡，东部沿海省份的平均城市化率为49%，而内陆省份仅为35%。只有1/4的内陆省份达到了全国的平均城市化水平。因此，无论从国际还是国内方面看，中国城市化还有很大发展空间(巴曙松等，2010)。
从中国城市化与经济社会发展关系看，城市化已成为中国经济增长重要带动力量(王小鲁，2002，2010；胡鞍钢，2003)，城市经济在国民经济中的重要作用日益增强。而且20世纪90年代以来，中国农村改革与发展面临的许多重大问题都与城市化密切相关，如果我们能加速城市化进程，有关“三农”的问题就会得到有效解决(廖丹清，1995；杜鹰，2001；胡鞍钢，2003；蔡继明，2007)。无论是未来中国经济的增长，还是经济结构的调整，城市化都是重要的主题之一(巴曙松等，2010)。因此，为了推动新世纪国民经济的健康、持续发展，加速城市化进程具有重要的现实意义。
城市化迅速、稳定发展的同时，中国人口年龄结构也开始发生显著的变化，已进入了人口老龄化社会。21世纪初，中国进入了“低出生率”、“低死亡率”和“低增长率”的现代人口增长模式时代。随着这一时代到来，中国用了不到30年的时间，走完了发达国家经过上百年才完成的人口增长模式转变的过程(蔡昉和王美艳，2006)。但是，带来的一个结果是中国人口老龄化的提前到来。国际上通常把60岁以上的人口占总人口比例达到10%，或65岁以上人口占总人口的比重达到7%作为国家或地区进入老龄化社会的标准。根据后一种标准，按照中国第五次人口普查数据计算，中国在2000年这一比重已达到7%，2009年这一比重达到了8.5%。根据中国人口与发展研究中心的预测(蔡昉，2004)，到2020年中国65岁及以上人口比例将达到12.17%，2030年为15.19%，2040年为21.15%，2050年为23.10%。
人口老龄化时代的到来将给中国经济社会发展带来严峻的考验。从劳动力供给角度看，中国高速经济增长所吸纳的劳动力主要发生在城市部门，而城市劳动力供给越来越依赖于农村劳动力转移(蔡昉，2010b)。在“低出生率”、“低死亡率”和“低增长率”的现代人口增长模式下，老龄人口增多意味着劳动力人口最终将减少，因为老年人口又主要集中在农村地区。从2005年全国1%人口抽样调查数据推算可知，全国65岁及以上人口总数为1.5亿，而农村所占比重为58%，即0.9亿。因此，农村廉价劳动力的供给减少，将会制约中国经济发展的持续性。毕竟中国经济30多年的高速增长很大程度上得益于丰富的廉价劳动力供给带来的人口红利。
因此，中国面临的一个新问题是城市化与人口老龄化的相遇。对于发达国家来说，它们的城市化伴随着工业化的完成而基本完成，当老龄化问题到来时它们的城市化已达到很高水平。对于其他发展中国家来说，其城市化进程虽没完成但并没有像中国这样如此大规模人口老龄化提前到来且增长如此迅速。中国目前正经历着世界上规模最大同时也是速度最快的人口老龄化过程(张车伟，2006)。这时有如下问题亟待研究：一是老龄化和城市化同时出现时会带来什么结果？二是老龄化是否会阻碍城市化进程？如果老龄化阻碍城市化进程，其影响机制和程度如何？无论从理论上还是实证上鲜有学者专门对相关问题做出系统回答。本文试图从老龄化对城市化影响的角度对这一问题做出尝试性的回答。
本文理论部分研究预期，有三项因素可以让老龄化影响城市化进程：心理成本、预期净收益及农村家庭养老模式。文献很早就开始研究心理成本、预期净收益对城市化进程的影响，但是农村家庭养老模式对城市化进程的影响文献中却没有专门研究。因此，除了心理成本、预期净收益机制外，本文专门考察了农村家庭养老模式对城市化进程的影响。在这三种机制基础上本文又利用中国省级面板数据模型对此进行了实证检验，多种模型的估计结果都表明老龄化通过心理成本和农村家庭养老模式对城市化进程具有显著的稳定的阻碍作用。因此，为了加速城市化进程，相关部门应该对老龄化问题给予足够的重视。
本文余下部分安排如下：第二部分在现有文献的基础上较为详细地探讨老龄化影响城市化的理论机制；第三部分主要在第二部分的理论基础上进行计量模型设定、变量及数据的描述；第四部分实证检验老龄化对城市化影响；最后是对全文的总结。
二、老龄化对城市化的影响机制
城市化是一个地区的人口在城镇和城市相对集中的过程。城市人口的增加一方面来源于城市原有人口的自然增加，另一方面来源于大量外来人口迁入城市。实质上来说，城市化是一种人口迁移过程，而且主要表现为大批农村人口进入城市，城市人口占总人口比重逐步提高的过程。Mills(2000)指出乡村到城市的人口迁移是大多数发展中国家人口迁移的主要类型。中国的城市化进程便能清楚地说明这一点。1978-1999年间农村人口向城市的迁移是中国城市人口增长的主要来源，占城市人口增长的75%(Zhang and Song，2003)。Bai(2008)也指出农村人口的乡城迁移是中国城市人口增长的主要来源。既然城市化是一种人口乡城迁移过程，所以本部分就从人口乡城迁移的角度探讨老龄化对城市化的影响机制。
老龄化①对人口迁移的影响首先体现为年龄对人口迁移的影响。而文献中年龄对人口迁移的影响主要是通过两种途径起作用的：一是心理成本，二是预期净收益。Sjaastad(1962)提出了心理成本概念，心理成本主要是指人们不愿意离开自己熟悉的环境，离开家人、亲朋好友和已经建立的社会网络而产生的心理障碍。这种心理成本会随着年龄的变大而变得更重要，即年龄越大心理成本越大，从而阻碍人口的迁移。实际上，通过统计美国中西部以北农村的移民率(移出)，Sjaastad(1962)得出的统计结果表现出以下特点：随着年龄提高移民率提高，但是到一定年龄段移民率开始下降，即表现出一种倒U形的特点。也就是说少儿和老年人口移民率较低，成年人移民率较高。Mincer(1978)利用美国数据也得出了年龄因素对人口迁移的倒U形结果，只不过他没有明确说明这一点。Stark和Bloom(1985)认为与年轻人相比，老人的流动性较低，并指出在不同的偏好和机会面前这种现象是非常合理的，而且他指出从宏观层面进一步考察年龄分布对于人口迁移行为的影响十分必要。另外，Zhu(2002)和Chen等人(2010)对中国移民的研究也得出了年龄与移民决策间的倒U形关系。
其实，对于中国人特别是农村人口来说，这种心理成本的影响可能更大。而且这种心理成本不仅通过影响农村的人口迁移起作用，还会通过影响已经在城市工作的那些农村人口特别是年龄较大的人口起作用。这是由中国的文化传统决定的，因为中国人向来具有“安土重迁”(宋健，2005)、“落叶归根”的文化传统(李强，2003)。赵耀辉(1997)利用微观调查数据实证检验了年龄对农村人口迁移的影响，结果显示年龄虽然对移民产生负影响，但作用并不大。她把年龄对移民影响较小的原因解释为中国农村的移民很多并不打算在城市里永远停留，因此他们的受益年限不是从迁移起至退休，而是从迁移至回乡的时间，这段时间可能只有几年甚至更短。之所以年龄仍有负影响，可能是心理成本在起作用。她的另外两篇文章得出了相似的结论(Zhao，1999、2003)。可以预期，在这种心理成本的影响下农村的老龄化速度越快，老年人口越多，农村乡城移民人口就会越少，从而会阻碍城市化进程。
老龄化对人口迁移产生影响的另一个机制就是预期净现值收入。Sjaastad(1962)指出移民的预期收入不仅包括货币收入也包括非货币收入(如较好的气候、环境)。与预期收入类似，预期成本也包括货币成本和非货币成本(如心理成本)。对于本文考察的情况来说，这种机制从两个方面影响农村人口迁移行为。一方面，对农村年龄较大的人来说，他们预期自己留在城市的时间较短，移民后所获收益较低，甚至不能弥补移民成本，因此对于他们来说移民的激励就会降低。只有预期的城市生活成本低于预期收益时他们才会选择进入城市。另一方面，对已经在城市工作的农村人口来说，他们也会对自己的收益、支出进行预期。实际上，由于这些在城市工作的农村人口主要在城市的非正式部门从事一些城市居民不愿从事的低端工作(李强，2003；李培，2009；Bai，2008)，收入较低，因此对于他们来说最主要的还是支出方面的考虑，主要包括衣食、住房、交通、医疗保健等费用。对于年龄较低的农村人口来说，他们能较为容易地找到工作，而且对自己有较高的收入预期。但是，对那些年龄较大的农村人口来说，他们很难再有高的收入预期，因此当他们预期自己的收入不足以支付各种支出时，他们便选择回到农村。Zhao(2002)发现年龄与移民返乡正相关，这里预期成本—收益机制为她的结果提供了一种可能的解释。
而且，这些成本由于中国现行的户籍制度而变得更加巨大。陆铭和陈钊等学者在一系列相关文章中指出户籍制度对城乡移民在获得医疗、养老保险及其子女接受教育等方面的限制作用增加了劳动力人口流动的成本(陆铭和陈钊，2004；陈钊和陆铭，2008；陆铭和陈钊，2009；刘晓峰等，2010；陆铭，2011；陈钊，2011)。赵耀辉(1997)指出由于政府行政控制而增加的流动成本在中国尤为突出，现行的户籍制度由于加大了移民适应新环境的困难程度而增加了迁移的心理成本。户籍制度使农村人口很难在城市长久居住(Zhao，2002)。可以预期，随着老龄化问题的加剧，一方面，农村人口移民将会减少；另一方面，越来越多已在城市的年龄较大的农村人口将会选择回到农村。
就中国的具体情况来说，本文认为老龄化还可通过农村家庭养老模式影响农村人口的乡城迁移，从而影响城市化进程。这也是本文对人口迁移理论的拓展之处。由于农村生活条件较差，且绝大部分农村地区尚未建立完善的社会养老保险体系，即使已经建立的社会养老保险体系由于制度因素也很不健全(朱玲，2010)。据2000年人口普查资料显示，在不参加工作的农村老年人口中，依靠家庭其他成员养老的比例为86.2%(Wang，2006)。因此，现阶段农村的养老模式依然是传统的家庭养老模式，简单说即农村老年人主要依靠其子女提供养老支持(李建民，2004；Wang，2006；王跃生，2009)。
农村家庭养老模式主要通过影响农村劳动力人口迁移间接影响城市化进程。一方面，农村家庭养老模式要求农村劳动力人口在进行乡村到城市迁移时不得不考虑家庭老年人口的养老问题。因为，在儒家文化居主流地位的中国，人们普遍存在着传统的养儿防老和孝敬父母的观念。父母将未来养老问题更多地寄托在子女身上，子女不仅在道义上而且在法律上也有赡养义务(郭庆旺等，2007；李建民，2004)。中国《婚姻法》第二十一条也规定了“子女对父母有赡养扶助的义务”，“子女不履行抚养义务时，无劳动能力的或生活困难的父母，有要求子女付给赡养费的权利”等条款。另外，中国《老年人权益保障法》里也有类似的规定。老年人需要的不仅是子女生活上的照料还需要精神上的慰藉(Zeng and Linda，2001；李建民，2004；唐利平和风笑天，2010)，可能有时后者更重要。唐利平和风笑天(2010)指出，在农村家庭养老模式下，生活照料和精神慰藉需求的满足很大程度上取决于父母与子女同住。因为当作为集经济赡养资源、生活照料资源和精神慰藉资源于一身的供给者的子女与父母同住时，他们提供生活照料和精神慰藉的可能性最大。因此，子女为了照料老人便留在家里，这就在一定程度上降低了农村劳动力人口进城的概率。另一方面，部分已经在城市的农村人口考虑到家里还有老人需要照顾可能选择回农村赡养老人。当然，他们也可以把家里的老人带进城养老，但是考虑到老年人的心理成本及在城市里较大的生活成本，他们还是可能选择回到农村。当然还有已在城市工作的农村移民的养老问题。关于农民工养老保障对劳动力移民影响的机制，都阳和屈小博(2008)已进行了分析，在此不再赘述。在现行的户籍制度下农村移民得不到城市户口，无法以同等身份享有城市提供的养老保险、医疗等福利待遇(蔡昉，2010a，2010b；国务院发展研究中心课题组，2010)，因此这些人在自己年老后可能会成为返乡的主流(国务院发展研究中心课题组，2010)。
目前，在“低出生率”、“低死亡率”及“低增长率”的人口增长模式下，由上个世纪50、60年代及70年代初期生育高峰期出生的人口现在即将步入老年期，构成了老年人口快速增加的基础(Zeng and Linda，2001)。老年人口增多给农村家庭养老带来了巨大压力。根据《中国人口统计年鉴》统计数据，农村的老年抚养比从2000年的11.0%增加到2008年的13.8%。另据2000年第五次人口普查数据显示，在中国有65岁及以上老年人的家庭户共计6839万户，占全国总户数的1/5，其中67.4%在农村。农村家庭户中有65岁及以上老人的家庭比例达22.02%(李建民，2004)。随着人口预期寿命的延长，老年人养老对子女的依赖时间和程度也不断提高(李建民，2004；王跃生，2009)。可以预期，随着农村老龄化问题加剧，农村劳动力人口的养老负担将不断加重。在农村劳动力人口养老负担不断加重的情况下，势必影响到他们的乡城迁移决策，因而老龄化对城市化进程的阻碍作用将更加明显。
三、计量模型设定及变量、数据选取
上部分关于老龄化对人口乡城迁移的影响机制构成了本文在人口迁移理论框架内考察人口老龄化对城市化进程影响的理论基础。在这些理论基础之上本文构建了如下面板数据计量模型。
本文的主要目的是考查农村人口老龄化对城市化的影响，而中国城市人口增长主要来源于农村人口的乡城迁移，农村人口净流出量的变化就决定了城市化率的变化。因此，本文选择城市化率(urban)作为被解释变量。由于城市化率的测量方法没有统一的口径，且限于数据的可得性，因此本文就以城镇人口②占总人口的比重作为城市化率的测量指标，这也是国内许多文献常用的城市化率的测量指标。在解释变量里，本文选取农村65岁及以上人口占农村16岁-64岁人口比例，即农村老年抚养比(voldy)和以农村65岁及以上老年人口占农村总人口的比例来衡量的农村老龄化率(vaging)这两个指标反映农村养老负担和老龄化程度。农村老年抚养比既能反映农村的养老负担情况，又能一定程度上反映农村老龄化程度，而老龄化率则直接反映了农村的老龄化状况。在实证分析中本文将分别检验这两个变量的影响。此外，为了检验估计结果的稳健性，本文还将用到不分城乡的总体老年抚养比(oldy)和总体老龄化率(aging)。心理成本本身难以直接进行量化衡量，多数文献直接用年龄的微观数据作为代理变量进行衡量。本文选用的是宏观数据，在衡量心理成本方面可能就会不如微观数据那样直接一些，这也是使用宏观数据缺陷的一方面。虽然老龄化率和老年抚养比都可以用来从总体上衡量心理成本的作用，但是作者更倾向于认为用老龄化率衡量心理成本相对更直接一些。由于数据所限，对于预期收益和成本本文用城乡工资差异(dw)和城镇居民消费价格指数(cpi)来衡量。其中，城乡工资差异用城镇居民年均可支配收入与农村居民年均纯收入之比表示。另外，城镇失业率(unem)的提高也可能加大在城市找工作的成本。
在人口迁移理论框架内，根据文献中所用变量并考虑到数据的可得性，本文还选取了一些控制变量：农村平均受教育年限(veduc)、城镇平均受教育年限(ueduc)、城镇老龄化率(uaging)、农业生产率(produc)、农民人均土地量(land)、二三产业占总产业就业人数比(indus23)、平均公路里程(road)、农村性别比(male)及人口出生率(birth)。受教育程度越高在劳动力市场上就可能得到较高的期望收益，就会有较好的技能来降低寻找工作的时间和成本，因此就有强烈的动机走出农村踏入城市(Pieke and Mallee，1999)。不过，教育的这种作用也可能不显著(赵耀辉，1997；Zhao，1999；Zhao，2003)。本文用农村平均受教育年限控制这种影响。而且，本文也计算了城镇平均受教育年限。Lucas(2004)指出城市的人力资本外部性能促进农村人口乡城迁移，因此这里用城镇平均教育年限控制这种外部性。城镇老龄化程度越高，城镇的劳动力供给就可能不足，就可能增加对农村劳动力的需求。但是，另一方面城镇老龄化程度越高可能政府养老金支出就会越多，从而没有更多的资金提供给移民人口，因此城镇老龄化程度也可能阻碍城市化进程。本文就用城镇老龄化率变量控制这种因素。二元经济理论认为农业生产率是促进人口乡城迁移的重要因素，在此用亩产谷物量表征农业生产率来控制这种影响。农民土地拥有量也是影响人口乡城迁移的重要因素(Yang，1997；Rozelle et al.，1999；Zhang and Song，2003)。本文用农民人均经营土地量(包括耕地、山地及园地)来控制这种影响。就业结构是促进城市化的重要因素(Davis and Henderson，2003；“工业化与城市化协调发展研究”课题组，2002；陆铭，2010)。城市二三产业部门就业量越大说明二三产业越发达，那么就会容纳更多的农村人口，从而增加移民的就业机会和收入。本文用二三产业占总产业就业人数比表示就业结构以控制其对人口乡城迁移的影响。此外，本文用平均公路里程控制交通便利程度对人口迁移的影响，用农村15岁及以上男性人口与女性人口的比例表示性别比来控制性别状况对人口迁移的影响，用人口出生率控制城市人口的自然增长。
本文变量计算所采用的数据均为中国2000-2008年30个地区③的年度省级平衡面板数据，数据主要来源于2001-2009年《中国统计年鉴》，2001-2009年《中国人口统计年鉴》和《新中国六十年统计资料汇编》。变量定义说明、统计性描述及具体数据来源见表2。
四、计量方法与估计结果分析
根据上面的分析并对(1)式两边取对数便得可直接估计的面板数据模型(2)。
模型(2)是本文估计的基础模型。在估计过程中本文将使用不同的变量进行实证检验，以考察估计结果的稳健性。另外，用面板数据模型进行估计时我们面临混合OLS、固定效应(FE)和随机效应(RE)三种模型，应对模型使用做出选择。利用F检验，在混合OLS和固定效应模型间接受固定效应模型；利用Breusch-Pagan检验，在混合OLS和随机效应模型之间接受随机效应模型；在固定效应和随机效应模型之间通过Hausman检验本文拒绝了随机效应模型。检验结果如表3所示。
模型检验结果要求本文选择固定效应模型作为估计模型。对于本文研究来说，我们认为户籍制度是不随时间变化只随截面变化的固定因素。虽然现在户籍制度出现了一些松动，但是仍有很强的限制性，且总体上变化不大。利用固定效应模型可以剔除户籍制度的影响，从而避免了在模型中控制户籍制度因素。为了便于检验模型估计结果的稳健性，我们也给出了工具变量随机效应模型。另外，在模型中本文还加入时间哑变量以控制部分随时间变化无法观测的因素。
(一)初步估计结果分析
表4中(1)、(2)列都是在固定效应模型设定下估计的结果。在这两列本文关注的变量主要有农村老年抚养比、城镇老龄化率、城乡工资差异、城市居民消费价格指数及城镇失业率。从这两列的回归结果来看，我们关注的主要变量都不显著。其他变量中只有城镇的教育水平、人均土地量、就业结构、人均公路里程、人口出生率显著。其中城镇的教育水平对城市化具有阻碍作用，Lucas(2004)的理论在本文没有得到证明。这也许可用教育水平对劳动参与率的影响进行解释。马忠东等(2010)的实证研究发现，教育水平对劳动参与程度有重要影响。尤其在高中水平以上，这种影响更重要，而且这种影响的重要性城镇大于农村。他们还指出高中以上教育特别是高等教育对中年劳动参与有很强的保留作用。受教育程度越高，劳动参与强度越高，越不容易退出劳动力市场。对于本文来说，城镇受教育水平高于农村地区，因而城镇人口一方面劳动参与率提高，另一方面城镇就业人口又不容易退出劳动力市场。这两方面作用这使得农村人口不易在城市找到工作，从而阻碍了城市化进程。人均土地拥有量和就业结构对城市化进程具有促进作用，特别是就业结构对城市化进程的促进作用较大，其估计系数为0.254，并在1%的显著性水平上显著。这说明发展二三产业可以通过增加就业容量和就业机会较快地提高城市化水平。人均公路里程对城市化具有阻碍作用，这可能说明交通条件越便利，农村人口进入城市越方便，就越容易享受城市的一些基础设施等服务，移民与否对其来说已经不那么重要。人口出生率对城市化也有促进作用。
对于我们主要关注的老龄化等变量不显著，可能源于模型的联立内生性问题。农村的老龄化程度和老年抚养比除了受人口结构自然变化影响，还受到农村人口迁移的影响(王德文和张恺悌，2005；张车伟，2006；都阳和屈小博，2008)，即农村人口迁移与农村老龄化率或老年抚养比相互影响。城镇的老龄化程度也会因为农村人口乡城迁移而发生变化。人口迁移与城镇老龄化也是相互影响的。另外，本文用的是农村老龄化率和老年抚养比数据。虽然通过农村家庭养老模式可以影响已在城市就业的农村人口的行为，但是，由于缺乏数据我们无法直接衡量心理成本和预期净收益机制对这一部分人口的影响。鉴于以上原因，本文决定把总体老年抚养比和总体老龄化率这两个老龄化指标分别作为农村老年抚养比和农村老龄化率的工具变量再次估计模型。因为总体老龄化率和老年抚养比既不因人口城乡移动而变化，同时又能涵盖那些已在城市就业的农村人口的老龄化状况，具有一定的合理性。
表4中(3)、(4)列为固定效应工具变量回归结果。从回归结果可看到，农村老年抚养比和农村老龄化率对城市化进程具有显著的阻碍作用，其估计系数分别为-0.261和-0.375，都在1%的显著性水平上显著。说明老龄化的确可以通过心理成本和农村家庭养老模式机制影响城市化的进程。但是城镇老龄化率、城乡工资差异、城市居民消费价格指数及城镇失业率仍不显著。老龄化通过预期净收益影响城市化进程的机制没有得到证明。其他变量中农村受教育水平对城市化的阻碍作用变得显著，估计系数分别为-0.201和-0.229。这在某种程度上支持了赵耀辉(1997)和Zhao(1999，2003)关于教育对移民影响的分析及结论。另外，人均土地量促进作用变大，性别比因素变得显著，人均公路里程变得不显著，其他结果变化不大。
为检验估计结果的稳健性，表4中(5)、(6)两列给出了随机效应工具变量回归结果。我们关注的主要变量农村老年抚养比和农村老龄化率对城市化进程仍具有显著的阻碍作用，其估计系数分别为-0.185和-0.193。但城镇老龄化率、城乡工资差异、城市居民消费价格指数及城镇失业率不显著。
通过表4我们证明了老龄化可以通过心理成本和农村家庭养老模式阻碍城市化进程，而预期净收益机制没有得到证明。
(二)模型的扩展：考虑滞后因素的估计结果
上面表4中实证结果显示，在加入工具变量的条件下无论用固定效应模型还是随机效用模型本文都发现老龄化通过心理成本和农村家庭养老模式的机制阻碍城市化进程，而预期净收益机制没有得到证明。上文只简单考察了静态模型的情况，没有涉及动态的情况。老龄化是否对城市化进程有滞后影响，即老龄化除了阻碍当期农村人口乡城迁移外是否还可能阻碍下一期农村人口乡城迁移，从而影响城市化进程？这是值得进一步研究的问题。为考察这一情况，本文在回归模型中加入了滞后一期的老龄化指标，包括滞后一期的农村老年抚养比(voldy_1)、农村老龄化率(vaging_1)。回归结果见表5。
与表4中结构对应，表5中第(1)、(2)列给出了以农村老年抚养比和农村老龄化率以及它们的一期滞后项作为主要解释变量的模型估计结果。可以看到，除城镇居民消费价格指数外，我们关注的主要变量仍与表4前两列一样不显著。城镇居民消费价格指数的符号与我们预期相反，不仅不能阻碍城市化，反而促进城市化。这出乎我们的预期，有些难以解释。控制变量中人均公路里程和人口出生率与表4中对应列相比不再显著，其他回归结果与表4一致。表5中第(3)、(4)列给出了工具变量估计结果。可以看到，农村老年抚养比和农村老龄化率仍显著，其估计系数分别为-0.196和-0.332，且都在5%的显著性水平上显著。但是预期净收益机制仍没得到证明。表5中第(3)、(4)其他变量估计结果与表4对应列相似，表5中随机效应模型估计结果也与表4对应列相似，不再赘述。
通过加入滞后因素的回归结果可知，老龄化对城市化的动态影响总体不显著，但当期影响的结论基本没变，即老龄化通过心理成本和农村家庭养老模式的机制阻碍城市化进程，而预期净收益机制没有得到证明。
五、主要结论、建议和研究中存在的问题
本文在人口迁移理论框架内考察了人口老龄化与城市化进程之间的关系。我们认为老龄化可通过心理成本、预期净收益及农村家庭养老模式三种机制影响城市化进程。在此理论基础之上，本文又实证检验了老龄化对城市化的影响。结论表明老龄化通过心理成本和农村家庭养老模式对城市化进程具有显著、稳定的阻碍作用，而预期净收益机制没有得到证明。
现阶段中国的老龄化速度有不断加快之势。老龄化速度的加快将给中国城市化进程带来更大压力。“十二五”规划提出了“积极应对人口老龄化”的总体要求。因此，现在趁老龄化仍处于较低水平的阶段应该加速农村劳动力的转移，加速城市化进程并充分利用人口红利给经济发展带来的好处。但是在心理成本和农村家庭养老模式两种机制的作用下，老龄化一方面造成了农村人口乡城迁移减少，另一方面又使得已在城市就业的年龄较大的农村劳动力人口不得不回到农村赡养老人或自己养老。在心理成本短时间难以改变的情况下及在现有户籍制度下，我们只有选择通过建立和进一步完善养老保障体系来应对老龄化给城市化进程带来的压力。在农村，要充分认识到受历史文化传统、心理、经济发展等因素影响，现阶段及未来相当长时期内家庭养老仍是农村主要的养老模式。因此，要在考虑家庭养老模式的基础上抓紧时间建立和完善适合农村的现代养老保障制度。同时，及时总结“新农保”推行过程中取得的成功经验并加以推广，不合理的地方要迅速废除，努力做到让农村老年人口老有所依、老有所养、老有所乐，不能简单地以“新农保”替代家庭养老模式。在城市就业的农村人口为我国城市的发展做出了巨大的贡献。因此，在城市，要针对这部分人口经常流动的特点和具体情况尽快改革和完善相关养老保障体系，让进城农民真正享有市民待遇，分享城市发展成果。
本文结论表明就业结构对城市化有较大的促进作用，因此我们应该在大力发展现代农业加强农业基础地位的前提下扩大非农产业的就业量。要扩大非农产业就业就必须加大产业结构调整力度，大力发展非农产业特别是第三产业。正如“十二五”规划所要求的“要积极稳妥推进城镇化，大力发展服务业和中小企业，增加就业创业机会”。农村教育水平对城市化进程有显著的促进作用，政府应该加大农村教育投入，提高农民受教育水平。特别是要大力发展农村职业教育，“推进农村中等职业教育免费进程”，让农民拥有一技之长。因为随着产业结构升级，城市里需要越来越多高技能的劳动力。只有拥有一技之长的高技能劳动力才有更多在城市工作的机会，才有更高的工资收入，从而提高他们进城的激励，加速城市化进程。本文的实证分析中没有对户籍制度影响进行具体分析，只是通过固定效应模型把其影响剔除掉。其实，多年来户籍制度对农民进城的阻碍作用是非常重要和明显的。虽然现在户籍制度对农民进城的影响有所减弱，并且有些地区也在不断改革和完善现行户籍制度。但是户籍制度改革不是一朝一夕的事情，而且农民进城仍有相当强的限制条件。在现行户籍制度下，即使农民能容易进城，但是进城后如何在城市更好地生活仍是一个巨大的未解决的问题。因此，全面改革户籍制度已是不可回避的问题。
通过分析，本研究得出了老龄化通过心理成本和农村家庭养老模式阻碍城市化进程的基本结论并提出了加速城市化的相关建议。但是，随着城市化进程的快速推进不可避免地会带来城市治理的一系列问题，即所谓的“城市病”。这就要求各城市管理者要积极做好城市长期合理规划、布局工作，预防和治理“城市病”，以适应快速的城市化进程。
最后，需说明的是，本研究所用数据均为年度省级宏观数据，只能从总体上分析老龄化对城市化的影响，难分清心理成本、农村家庭养老模式作用的大小。另外，由于缺乏数据，在实证考察农村家庭养老模式对城市化进程影响时没有考虑“新农保”因素。可以预期，“新农保”将对城市化进程产生重要影响，其具体影响如何还有待实证检验。不过，随着“新农保”政策的不断推进和其覆盖范围的不断扩大，为从微观层面进一步分析农村家庭养老模式对城市化的影响提供了可能。当然，这要以获取大量的微观数据为前提。因此，利用微观数据对本研究进行更为深入细致的分析是进一步着力的方向。
作者感谢西南财经大学经济学院宋光辉教授、厦门大学王亚南经济研究院傅十和博士对本文富有建设性的评论和建议。本文曾于2010年12月西南财经大学经济与管理研究院举办的科讨会上宣读，作者对与会者给予的有益评论表示感谢。在此作者还要感谢西南财经大学经济与管理研究院博士研究生徐丽鹤、侯琨、李明桥、曹红等在本文的写作过程中给予的有益建议。感谢匿名审稿人的宝贵修改意见，文责自负。
注释：
①需要明确指出的是这里的老龄化反映的是一种人口结构的动态变化趋势，而不是仅考虑老年人口的比例。
②根据国家统计局的口径，城镇人口是指居住在城镇范围内的全部常住人口。
③这里不包西藏。剔除西藏是因为西藏相关数据缺失，而且大部分文献在利用地区数据进行模型估计时因其不具代表性基本也剔除西藏。
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