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World File Search System人口老龄化
人口老龄化与经济增长
作者感谢 David Canning、Sachiko Kuroda、Warren Sanderson、Sergei Scherbov、Andrew Scott、Uwe Sunde 以及美国人口协会 2023 年会议、ESRI 2023 年“人口变化与经济增长”国际会议和哈佛大学研讨会的参与者提供的有益评论和建议。感谢德国研究基金会 (Deutsche Forschungsgemeinschaft) 通过拨款 471897412 提供的支持。本研究使用的数据来自英国老龄化纵向研究、健康和退休调查以及欧洲健康、老龄化和退休调查。附录 A.10 详细确认了这些数据源。本文表达的观点为作者的观点，并不一定反映美国国家经济研究局的观点。
人口老龄化、经济与福祉
• 劳动年龄的成年人通过劳动生产的多于消费的，而儿童和老年人消费的多于生产的。• 在人口结构转变的早期，主要挑战是满足儿童（占总人口的很大比例）的资源需求。• 在人口结构转变的后期，满足老年人的资源需求变得更具挑战性（60 岁以上人口的比例很高）。• 在中等收入经济体中，人口越来越集中在黄金劳动年龄——这一时期生产的多于消费的。• 这对生活水平和经济增长具有潜在的有利影响。
人口老龄化的宏观经济和财政影响
欧元区与许多其他发达经济体一样，已进入人口结构剧烈变化的时代。若没有适当的政策应对，欧元区的人口老龄化将对潜在增长、货币政策和公共财政构成巨大挑战。本文从央行的角度研究了欧元区人口老龄化的宏观经济和财政影响，并展望了未来几十年的主要挑战。预计到 2035 年左右，欧元区总人口将下降，而老年抚养比将在未来 15 年内大幅上升，给养老金体系带来额外负担。本文的分析发现，欧元区的人口变化对潜在增长构成拖累，主要通过劳动力供应和生产率增长，这与人口老龄化领先于欧元区的日本的情况类似。预防性储蓄可能更高，自然利率可能更低，而对趋势通胀和工资的影响并不明显。人口老龄化给财政政策带来负担，给养老金支出带来上行压力，并对税基和公共收入结构产生不利影响。因此，它对财政可持续性构成重大挑战，限制了财政政策空间和有效性。为了防止人口老龄化对经济和财政造成的不利影响，需要财政缓冲、提高公共财政质量和进行结构性改革。
德国人口老龄化与长期经济增长
∗ 我们感谢 Tino Berger、Niklas Garnadt、Michael Kogler、Thilo Kroeger、Christian Matthes、Leonard Salzmann 以及 Jens Boysen-Hogrefe、Kai Carstensen、Stefan Kooths、Timo Hoffman 和基尔世界经济研究所的其他研讨会参与者以及 Rolf Strauch、Konstantinos Theodoridis 和欧洲稳定机制的其他研讨会参与者以及第 17 届国际计算和金融计量经济学会议的参与者提出的许多非常有帮助的评论。此外，我们还要感谢 Waldemar Hamm、Antonia Koch 和 Lotte Nacke 的研究协助，以及 Michael Schidlowski 和联邦统计局以及 Susanne Wanger 和就业研究所在数据方面提供的宝贵帮助。最后，我们感谢理事会成员 Veronika Grimm、Ulrike Malmendier、Achim Truger、Monika Schnitzer 和 Martin Werding 的有益讨论。本文表达的观点为作者的观点，不一定代表 GCEE。作者没有利益冲突需要声明。† 电子邮件：christian.ochsner@svr-wirtschaft.de；通讯作者。‡ 电子邮件：lars.other@svr-wirtschaft.de § 电子邮件：esther.thiel@svr-wirtschaft.de ¶ 电子邮件：christopher.zuber@svr-wirtschaft.de
日本年龄在2030年对人口老龄化的影响
每年的长期护理费用从2016财年的五年中的JPY 130,000增加到140,000，尤其是95岁及95岁以上的人，从JPY的214万至224万，但按年龄段的成本从70-74-74-94岁到90-94岁的成本下降到80-94岁，主要是80年代的成本。改善长期护理服务工作者的条件已成为一个主要问题，但是与2000年建立该系统时的假设相比，长期护理保险付款的总量已经激增，并且自2015年修订系统以来，政府已经开始遏制付款。尽管无论人口统计数据如何，人均长期护理成本的增加可能会增加长期护理成本，但该估计假设按年龄组划分的每年长期护理费用将与2021财年相比保持不变。
人口老龄化、养老金制度和经济增长
许多亚洲国家都面临着人口老龄化社会的转变。该地区的总生育率在过去 30 年里大幅下降，老年人的寿命延长。在东南亚国家中，泰国进入老龄化社会的速度相对较快（Kumagai 2019）。从图 1 可以看出，泰国的老年抚养比在 2020 年达到 20%，而印度尼西亚、马来西亚和越南等其他东南亚国家将在以后的几年（分别在 2050 年、2040 年和 2030 年）达到这一门槛并进入老龄化社会。人口老龄化对泰国未来的财政状况和养老金制度构成了重大挑战。需要适当的收入来资助老年社会保障计划。然而，泰国拥有庞大的非正规部门，这使得扩大慷慨的养老金计划具有挑战性。
人口老龄化对经济增长、劳动力和生产率的影响
3 或者，我们也可以使用人口普查中的州级人口统计数据。但是，我们选择从相同的个人层面数据构建我们的人口规模和劳动力供应指标，以尽量减少因数据聚合程序差异而产生的差异。使用这些噪声更大的州级人口指标不会影响我们估计的一致性，但可能会增加我们的标准误差。4 有证据表明，由于调查变化，人口普查和 ACS 之间的收入数据不可比。https://www.census.gov/content/dam/Census/library/working-papers/2003/acs/2003_Nelson_01.pdf（最后访问时间为 2018 年 8 月 18 日）发现 ACS 家庭收入比人口普查家庭收入低 4.6%。我们假设时间固定效应解释了这一变化，或者更准确地说，在对时间固定效应进行条件化后，这一变化与我们的工具无关。我们还按十年显示了结果。 1980-1990 和 1990-2000 的样本仅依赖人口普查数据并避免了这个问题。5 我们用每周通常的工作小时数乘以工作周数来计算每个人的年度小时数。工作周数在 ACS 中仅按间隔报告。使用人口普查数据，我们将每个间隔的分类指标上的周数回归并估算周数。6 我们使用 1990 年人口普查局的行业分类方案，该方案自 1950 年以来一直在 IPUMS 中报告。7 虽然州一级的 GDP 可能比全国 GDP 数据更容易受到测量误差的影响，但我们假设这种测量误差与我们预测的人口老龄化指标无关。8 最后访问时间为 2015 年 3 月 31 日。BEA 警告说，由于从 SIC 行业代码转换为 NAICS 行业代码，州 GDP 时间序列出现不连续性。我们假设时间固定效应解释了这种转变，并且各州之间的任何差异变化都与我们的工具（预测的老龄化变化）无关。文献中曾将 1997 年之前的各州 GDP 数据附加到 1997 年之后的各州 GDP 数据中（例如，Nakamura 和 Steinsson，2014 年）。另请注意，我们按十年呈现结果，这表明我们的结果不是由 1990 年至 2000 年之间的变化驱动的。9 使用总产量而不是消费数据的一个优势是 GDP 包括资产收入，可用于补偿消费下降。10 各州和各年份的劳动力结果仍然存在轻微的不一致，因为在 2000 年之前，人口普查仅包括当年居住州的信息。对于 2000 年和 2010 年，可以按上一年的居住州汇总劳动力结果。我们分别使用对齐和非对齐度量对 2000-2010 年的主要回归模型进行了稳健性检验，发现这不会影响我们的结果。这些估计值显示在附录表 A.10 中，并在下文中讨论。
人口老龄化对亚洲未来经济增长的影响（2021-2050 年）
人口结构年轻化是导致这一趋势的重要原因。然而，最近，尽管亚洲发展中国家的人口结构具有很大的多样性，但人口老龄化进程已经开始（亚洲开发银行，2011）。一个重要而明显的问题是，人口结构的变化将如何影响该地区未来的经济增长。在这方面，十多年前，我们就人口结构转变对 2011-2020 年和 2021-2030 年 12 个主要亚洲发展中国家经济增长的影响进行了前瞻性预测（Park and Shin，2012）。我们认为现在是时候更新这些经济体的年龄结构并检查先前预测的有效性了。同样重要的是，我们需要进一步延长预测期。在本文中，我们预测了 2021-2030 年、2031-2040 年和 2041-2050 年人口变化对 12 个经济体增长的影响。
环境空气污染导致的死亡对全球经济造成的成本：老龄化人口负担过重
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