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Economic geography >

2025 , Vol. 45 >Issue 8: 50 - 61

DOI: https://doi.org/10.15957/j.cnki.jjdl.2025.08.006

The Impact of Population Aging on the Welfare Effects of Urbanization in China and Its Spatial Differences

  • MA Guoyong ,
  • HOU Ruihuan , ※
Expand
  • College of Economics and Management，Northeast Forestry University, Harbin 150040, Heilongjiang, China

Received date: 2024-04-10

  Revised date: 2025-02-14

  Online published: 2025-10-10

Fold

Abstract

The article uses the quantitative spatial model to analyze the impact of population aging on urbanization welfare and estimate the main influencing factors of urbanization welfare. Meanwhile, based on the macro data of 219 cities at all levels and above from 2000 to 2019, it analyzes the impact of population aging on urbanization welfare by using a fixed-effects model. The results show that: 1) The increasing population aging has seriously inhibited the improvement of urban residents' welfare in the central and eastern regions, and it has become a negative effect on the improvement of residents' welfare level in municipalities and provincial capitals with larger population bases. 2) Population aging has not been the main cause of urban comfort, and the negative effect of population aging on urban productivity has been offset by the improvement of human capital, and land-based urbanization has remained the main form of urbanization in China over the past 20 years. 3) The "economic" development bias of local governments is not friendly to the improvement of urban residents' welfare in an aging society.4) Although population ageing is a negative effect on the efficiency of non-welfare public service expenditures, it can promote the efficiency of welfare public service expenditures.

Key words： new-type urbanization; welfare effects; population aging; quantitative spatial model; public service expenditure

Cite this article

MA Guoyong , HOU Ruihuan . The Impact of Population Aging on the Welfare Effects of Urbanization in China and Its Spatial Differences[J]. Economic geography, 2025 , 45(8) : 50 -61 . DOI: 10.15957/j.cnki.jjdl.2025.08.006

新型城镇化与乡村全面振兴的战略协同，既是缩小城乡收入差距、提升居民福祉的关键路径，更是中国式现代化建设的本质要求。现有研究揭示，城市空间的福利效应显著影响人口迁移决策，构成城镇化进程的核心驱动力[1]。然而，社会财富积累与居民福利水平提升之间存在的非线性关系值得警惕[2]。值得关注的是，我国城镇化进程与人口老龄化呈现显著的时空叠合特征：截至2023年末，全国常住人口城镇化率达66.16%，同时60岁及以上人口占比攀升至21.1%（其中65岁及以上人口占15.4%），标志着深度老龄化社会的加速到来。在此背景下，《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》提出的“深入推进以人为核心的新型城镇化战略”与“实施积极应对人口老龄化国家战略”，为破解发展难题提供了政策指引。中国式城镇化呈现显著的二元特征：一方面通过要素集聚效应显著提升居民消费能级，优化消费结构；另一方面衍生出“城市病”与“银发社会”的治理难题，突出表现为住房成本高企、优质公共服务供给不足、适老化设施建设滞后等结构性矛盾。国际经验表明，人口老龄化对经济社会发展具有深远影响，其与城镇化的交互作用将重塑社会福利分配格局。2024年中央一号文件创新性提出“实施新一轮农业转移人口市民化行动”，明确要求“有条件的县（市、区）将城镇常住人口全面纳入住房保障体系”，这一政策转向既体现了福利供给制度的包容性提升，也为城乡收入差距收敛提供了制度创新空间。当前，在人口高龄化、老龄化成为县域城镇化新常态的转型关键期，亟需系统解构老龄化对城镇化福利效应的传导机制，厘清人口老龄化对城镇化的福利效应，这不仅关乎新型城镇化的可持续推进，更将为实现共同富裕目标提供重要理论支撑。
中国经历了独特的人口转变过程，人口政策和经济快速发展相继在人口转变进程中发挥着重要作用。自本世纪以来，中国的老龄化进程较之其他国家更为迅速。“十四五”时期，人口老龄化加速发展，快速已是中国人口老龄化的重要特点[3]。随着人口老龄化，偏好养老保障、医疗护理等社会福利性公共服务的需求不断增加，减少了基于平衡预算约束下的消费性公共服务。大量研究发现，人口老龄化是推动福利性支出提升、养老金增加、社会保障增长以及医疗护理支出显著上升的重要因素[4-7]。然则，老龄化会导致劳动人口减少和所得税基萎缩，政府税收收入减少，从而削减相应的公共支出，降低人均社会性支出。政府在增加福利性公共服务供给的同时，提高老年人在养老、医疗等社会福利体系中成本分摊和受益分享的对应性，避免公共福利性支出的增长对代际财政平衡和财政可持续性产生巨大冲击[8-11]。这也意味着既有研究就人口老龄化对居民福利的影响并未达成一致观点。
就城镇化的福利效应看，中国的城镇化具有政府主导特征[12-13]，城镇居民的福利水平长期受地方政府政策的影响。一方面，财政缺口迫使地方政府偏好追求预算内财政收入与预算外和非预算资金收入的增加，“财权上移”与“事权留置”加剧了地方政府的压力，努力提高GDP水平推进地方政府财政总收入最大化成为城市扩张重要目标之一，在一定程度上牺牲了城乡居民的社会福利[14-16]，造成城市空间急剧变化和居民生活空间分异[17-18]。另一方面，地方政府积极推进城市更新，改善城市形象和增加城市服务供给，有效促进人口聚集[19-21]。超大城市通常由其显著的集聚效应和优越的公共服务共同推动而形成[22]。已有研究表明，城市规模与居民福利呈现“倒U型”关系[23]。本文所考察的人口老龄化对城镇化的福利效应，是指在地方政府主导的城镇化过程中，城镇居民福利是否受到了人口快速老龄化、高龄化加剧的影响。
既有研究围绕城镇化与居民福利的互动关系展开了多维探讨：在理论层面，学者们从养老保障体系可持续性、代际财政平衡等视角构建了分析框架；在实证层面，相关文献系统考察了地方政府行为对区域人口老龄化的传导机制。然而值得注意的是，现有研究范式尚未充分纳入人口老龄化对城镇化福利效应的反馈机制这一关键变量。在新型城镇化战略深入推进的背景下，地方政府施政重心正经历从“土地城镇化”向“人口城镇化”的范式转换。但人口空间分布失衡与年龄结构老化的叠加效应，使得人力资本积累与城镇居民福利增进面临双重约束，这既倒逼地方政府重构政策偏好函数，也对治理效能提出了更高要求。特别是在农业转移人口市民化进程进入提质增效新阶段的当下，3个核心问题亟待理论回应：人口老龄化是否对城镇化福利产生影响?其作用路径呈现何种空间异质性?不同要素间存在怎样的影响机制?为此，本文构建包含老龄化因子的城镇化福利效应分析框架，通过探究人口老龄化对城镇化福利效应影响机制和解构其影响因素，并量化评估人口老龄化对城镇化福利效应各因素的影响，从而为完善人口发展战略提供新的经验证据。

1 理论分析

1.1 理论框架与分析

本文基于一般均衡理论，借鉴Desmet等[24]、Hsieh等[25]提出的城市福利评价框架和城镇居民福利核算框架，构建空间量化模型，探讨人口老龄化对城镇居民福利的影响。模型中包含多个城市，每个城市的正常运转离不开政府参与，其中居住情况是城市健康发展的必要条件，生产活动能够体现城市发展活力，劳动力、土地、资本等要素的投入是城市发展的根本保障。随着城镇化的不断推进，必定存在人口迁移。需要指出的是，城镇化进程中的人口迁移具有双向特征，既包含乡—城人口转移，也涉及城—城人口流动。本文聚焦于城镇人口老龄化对城镇居民福利水平的影响机制，研究重点在于解析城镇间人口流动（城—城迁移）的变动规律。在假设农村向城镇迁移人口为外生变量的前提下，城镇居民总人口将保持相对稳定状态。
在 t时刻城市 j生产函数为：
Y j , t = K j , t α ( A j , t L P , j , t κ η j , t N o r d e r , j , t G P , j , t ) 1 - α
式中： Y j , t、 A j , t分别代表城镇产出和全要素生产率； κ η j , t N o r d e r , j , t、 G P , j , t、 L P , j , t、 K j , t分别表示生产中投入的劳动力、生产性支出、土地要素及投入资本； α为产出弹性； N o r d e r , j , t为城镇老年人口总数； 1 / η j , t为人口老龄化率； κ表示有效参与生产的人口比重。
假设 C j , t代表城镇居民消费普通消费品数量， γ为所消费的普通消费品占额比率， G j , t '、 g j , t分别为政府公共服务支出与支出效率，住房消费面积为 H j , t。则城镇消费效用函数为[26]：
U j , t = B j , t G j , t ' κ η j , t N o r d e r , j , t g j , t C j , t γ γ H j , t 1 - γ
式中： B j , t代表城镇外生舒适度，且满足随机扰动项服从 N ( 0 , σ 2 )的对数回归。城镇居民个体消费应满足住房消费和普通消费总额不超过其报酬总额，即住房约束为：
ω H , j , t L H , j , t = 1 - γ ω j , t η j , t κ N o r d e r , j , t
式中： L H , j , t表示城镇居民居住消费土地面积； ω H , j , t表示城镇住房租金； ω j , t表示劳动力报酬。
地方政府对城镇发展的影响主要通过财政支持和土地政策。政府通过财政支出的调整影响地区经济和公共服务的发展，从而影响城镇居民的消费能力与社会福利水平，地方政府通过土地用途调整，直接影响居民的住房消费。为能够更好地回应老年人群更加关注养老、医疗等福利性公共服务这一需求，地方政府的公共服务支出政策制定将存在偏向，使非福利性公共服务支出与福利性公共服务支出在同一个城镇长期存在相对稳健的比例，在此，假设为 ξ j , t。本文基于静态一般均衡模型，根据假设，得出地方政府的预算约束为：
G j , t = ω H , j , t L H , j , t + ω P , j , t L P , j , t G P , j , t = ( 1 - λ j , t - τ j , t ) G j , t ， L P , j , t = ν j , t L U , j , t
式中： ω P , j , t表示生产土地使用租金； λ j , t、 τ j , t分别表示非社会福利性公共服务支出和社会福利性公共服务支出比例； ν j , t代表生产用地比重； L U , j , t为外生的城镇建设用地总面积。
地方政府在考虑经济发展的同时担负着居民福利提升的责任，地方政府需要通过公共服务性支出政策偏向来回应社会对人口老龄化的关切。本文通过构建地方政府目标函数解释地方政府决策和政策偏向 ( τ j , t , λ j , t , ν j , t )。目标函数包含的3个参数，分别反映城市总产出水平、非福利性公共服务支出及福利性公共服务支出。即地方政府在治理过程中同时兼顾平衡福利提升和经济社会发展的重任。因此，设定政府目标函数为：
m a x λ j , t , τ j , t , ν j , t Y j , t θ j , t U j , t 1 - θ j , t
式中： θ j , t为政府发展目标偏向。通过政府目标函数最大化，得到地方政府的用地、福利政策制定及财政支出决策 τ j , t , λ j , t , ν j , t。在其达到空间均衡时，城镇全部居民效用水平均相等。故而设均衡居民效用为 U t，并设在同一时刻各城镇处于经济系统中总人数外生。基于上述研究假设，联立式（3）和式（4）及政府目标函数最大化决策 τ j , t , λ j , t , ν j , t，得到处于平衡状态城镇老年人口为：
    N o r d e r , j , t = C B j , t A j , t ( 1 - α ) ( 1 - λ j , t - τ j , t ) ( 1 - α ) ( λ j , t + τ j , t ) g j , t L P , j , t ( 1 - α - γ ) L H , j , t ( 1 - γ ) U t 1 1 + α + g j , t
式中：常数项 C = 1 η j , t κ 1 - α - g j , t 1 + α + g j , t ( 1 - α ) ( 2 - γ ) 1 - α + g j , t 1 + α + g j , t α r K α 1 + α + g j , t； r K为不变资本收益率。

1.2 城镇福利效用影响因素的理论分解

根据 B j , t所满足的回归模型，可以得到均衡城镇福利效用的表达为：
l n U j , t = l n B j , t + g j , t l n G j , t ' κ η j , t N o r d e r , j , t ⏟ 城 镇 居 民 生 活 环 境 舒 适 度 + γ l n C j , t γ ⏟ 居 民 一 般 消 费 水 平 + ( 1 - γ ) l n H j , t ⏟ 居 民 住 房 消 费 水 平 + ε j , t
式（7）将对数均衡城镇福利效用分解为城镇居民生活环境舒适度、居民消费一般消费品水平及居民住房消费水平。其中，城镇居民生活舒适度主要由外生自然环境和城镇社会环境舒适程度组成，外生自然环境一般受城镇自然资源禀赋影响，而社会环境则主要通过政府公共服务支出改善；居民一般消费水平受城镇生产产出、工资收入、人口规模以及财政支配等因素影响；居民住房消费水平直接的影响因素为居住用地面积。按照影响城镇福利效用不同的因素将式（7）分解为：
l n U j , t = l n B j , t ⏟ 城 镇 舒 适 度 + D 1 l n A j , t ⏟ 生 产 因 素 + D 2 l n [ 1 - ( 1 + ξ j , t ) τ j , t ] ⏟ 福 利 性 公 共 服 务 支 出 效 率 因 素 + D 3 l n [ λ j , t ( 1 + ξ j , t ) ξ j , t ] ⏟ 非 福 利 性 公 共 服 务 支 出 效 率 因 素 + D 4 l n L U , j , t ⏟ 土 地 因 素 + Γ ( θ j , t ) ⏟ 政 策 因 素 + ε j , t
式中： D 1 = D 2 = 1 - α 2 + α + g j , t， D 3 = g j , t 2 - α + g j , t 2 + α + g j , t， D 4 = 3 - 2 γ + g j , t 1 + α + g j , t； ε j , t为随机扰动项，其表明城镇均衡福利效用可分解为城镇舒适度、生产、福利性公共服务支出效率、非福利性公共支出效率、土地因素以及政策性因素。 Γ ( θ j , t )的表达式为：
Γ ( θ j , t ) = 1 - 1 + 2 g j , t α + g j , t 2 + α + g j , t l n κ + 1 - α + g j , t 3 + 2 g j , t 2 + α + g j , t l n 1 - α ( 2 - γ ) + α ( g j , t + 1 ) 2 + α + g j , t l n α r K + 1 - α + γ ( 2 + g j , t ) 2 + α + g j , t l n ν ^ j , t + ( 1 - γ ) l n ( 1 - ν ^ j , t )
式中： ν ^ j , t表示在政府公共服务支出效率不变时，仅与政府发展政策偏向 θ j , t相关。

2 研究设计

2.1 数据来源

实证研究中福利性财政支出 τ j , t与非福利性财政支出 λ j , t无法直接获取，主要因为统计口径不统一和较小城市细分数据难获取所致。一般研究认为，政府生产性公共支出主要包括财政基本建设支出、财政教育支出和财政科研支出，三者可分别被看作是政府对物资资本积累、人力资本积累和研究开发的投资[27-28]。梅冬州等认为教科文卫方面支出属于公共福利支出，而社会保障和就业支出以及医疗卫生支出被视为公共服务性支出[29]。根据财政支出影响城镇居民福利的传导机制以及已有文献方法[30]，本文生产性支出包括基本建设支出、科技支出以及非义务教育支出。将公共服务支出分为福利性与非福利性两部分，福利性公共服务支出由社会保障支出和义务教育支出构成，非福利性公共服务支出包含园林绿化和市容环境卫生支出、就业保障支出以及医疗卫生支出，由此可以计算出 τ j , t、 λ j , t，进一步得到 ξ j , t。
义务教育支出通过地方政府财政教育支出乘以当地当年参加义务教育在校生人数占总在校生人数之比所得，社会保障支出由社会保障和就业保障支出乘以城镇养老保险参保、基本医疗参保人数占比计算得到，同时亦可得出就业保障性支出。土地因素中城镇建设用地总量 L U , j , t可通过相应年份城市生产性用地与居住用地总量获得，而生产性用地 L P , j , t由工业、仓储以及对外交通用地求和获得；城市的产出水平 Y j , t用该城市二、三产业增加值来度量；2000和2010年城镇人口 η j , t N o r d e r , j , t通过全国第五次、第六次人口普查数据获得，2019年城镇人口可通过各城市公报数据得到，并参照第七次人口普查公报数据进行修正。2000和2019年社会保障和就业支出、医疗支出没有地市级层面数据，只有省级数据，参照段巍等[1]做法，用2010年这两项支出数据占总支出比例变化对照2010年数据，分别估算得到2000和2019年各地级市的支出数据。基本建设支出、科技支出、教育支出、医疗支出、社会保障和就业支出、参加义务教育在校生人数、在校生总人数、城镇养老保险参保人数、城镇职工医疗保险参与人数、失业保险参与人数、园林绿化以及市容环境卫生支出数据分别来源于《中国城市统计年鉴》《中国城市建设统计年鉴》和《中国区域经济统计年鉴》。

2.2 参数选择与估计

考察人口老龄化对城镇居民福利效应前，需要对模型中参数 α、 κ、 r K进行设定。根据已有研究，生产性产出弹性 α的值可设定为0.8961[31]。居民住房支出占居民消费支出的比重约为1/3[32]，则可设定住房支出占比 γ的值为0.667。第六次全国人口普查中16~65岁人口占总人口比例为75%，第七次全国人口普查中15~65岁人口占总人口比例为82.05%，本文使用两次人口普查统计数据中15~65岁人口占比平均值作为有效劳动力比重，可以设定 κ = 0.7853。资本收益率 r K设定为0.2008[33]。
结合上文选取的参数及统计数据对城镇居民福利水平主要影响因素 A j , t、 B j , t、 g j , t、 θ j , t进行估计。首先，根据式（8）的分解，均衡城镇居民福利水平受到城镇舒适度、城市生产全要素生产率、福利性公共服务支出效率、非福利性公共支出效率、土地以及政策6个因素影响。完全外生的城镇舒适度 B j , t估计是通过设定初始均衡效用值 U 2000 = 1，将2000年各地区数据代入式（6），通过反解可计算得到各个地区的舒适度水平 B j , 2000。利用式（7）并使用 U j , 2010与滞后各地区福利效用 U j , 2000相减可得到效用的跨期变动，从而可以获得2010和2019年均衡福利效用 U 2010和 U 2019，将2010与2019年各地区人口数据和均衡福利效用值代入式（6），即可得到 B j , 2010、 B j , 2019。
其次，将变量 K j , t和 G P , j , t的表达式代入式（1），测算各个地区全要素生产率。其测算公式为：
A j , t = ( 1 - α ) ( 2 - γ ) L P , j , t κ η j , t N o r d e r , j , t ( 1 - τ j , t - λ j , t ) - 1 Y j , t α 2 - α α r K α - 1 α
式中： Y j , t为每个城市的产出水平。
最后，通过政府目标函数式（5）最大化可以得出政府公共服务支出效率 g j , t和政府政策偏向 θ j , t的估计。其估计表达式为：
g j , t = ( 1 - γ ) ν j , t [ 1 - ( 1 + ξ j , t ) τ j , t ] τ j , t ( 1 + ξ j , t ) [ 2 - τ j , t ( 1 + ξ j , t ) ] - ν j , t
θ j , t = ( 1 - γ ) ν j , t 1 - γ - ( 1 - ν j , t ) g j , t
将 τ j , t、 ν j , t及 ξ j , t的值代入式（11），即可得到公共服务支出效率与政策偏向 g j , t的估计值。 ν j , t的值由生产性用地占城镇总建设用地面积 L U , j , t的比重计算得到。 ξ j , t用非福利性公共服务支出比重 λ j , t除以福利性公共服务支出占比 τ j , t得出。将 ν j , t和通过式（11）计算所得的 g j , t代入式（12），从而得到当地政府发展偏向 θ j , t的估计值。

2.3 经验模型设定

基于前述居民福利效用影响下的理论分解，若人口老龄化外生地对式（8）中任何一个因素产生影响，则必然影响城镇居民福利效用，此时人口老龄化对城镇居民福利效用的影响是对各因素影响的总和。就各因素而言，已有研究发现分年龄的劳动参与率呈现倒“U”型分布的趋势较为明显，其中60岁以上年龄人口的劳动参与率急剧下降。美国、日本等更早步入老龄化国家的经验表明，全要素生产率与40~49岁的群体有着显著关系，老龄化达到一定阈值将抑制全要素生产率的增长[34-35]。随着人口老龄化进程不断加快，福利性公共服务支出与非福利性公共服务支出分配将引起代际需求冲突。人口老龄化将降低家庭的教育投资率，政府需增加福利性公共服务的供给，提高老年人在养老、医疗等社会福利体系中成本分摊和受益分享的对应性，避免公共福利性支出的增长对代际财政支出平衡产生巨大冲击[36-37]。然而，政府公共性服务支出水平依赖于地方财政能力，财政收入则受到土地因素和政策制定的影响。基于前文的理论分析，本文构建经验回归模型分析人口老龄化对城镇居民福利效用的影响，模型表达式为：
l n U j , t = β j , t l n R o r d e r , j , t + ς j , t ϒ j , t + μ j + ϑ t + δ j , t
式中： β j , t、 ς j , t为待估参数，模型控制了福利性公共服务支出与非福利性公共服务支出的交互、土地因素与政策因素的交互以及城镇舒适度的变化； ϒ j , t代表控制变量 τ j , t · λ j , t、 L U , j , t · θ j , t和 B j , t； μ j代表控制不随时间变化对城镇居民福利效应有影响的虚拟变量； ϑ t控制时间效应； δ j , t为随机扰动项。
在考察人口老龄化对城镇居民福利效应的整体影响的同时，还需进一步分析人口老龄化对城镇居民福利效应的各构成因素的影响。如式（8）所示，均衡城镇居民福利效应可以分解为城镇舒适度、生产、福利性公共服务支出效率、非福利性公共支出效率、土地以及政策因素六部分。由此本文构建如式（14）所示模型，考察人口老龄化对城镇居民福利效应6个构成因素的程度：
l n P a r t j , t = χ j , t l n R o r d e r , j , t + μ j + ϑ t + δ j , t
式中： P a r t j , t = l n B j , t、 D 1 l n A j , t、 D 2 l n [ 1 - ( 1 + ξ j , t ) τ j , t ]、 D 3 l n λ j , t ( 1 + ξ j , t ) ξ j , t、 D 4 l n L U , j , t、 Γ ( θ j , t )分别表示6种类型的城镇居民福利效应构成； R o r d e r , j , t为年龄超过65岁占总人口的比重。
显然，模型（13）和（14）最基本的假设为人口老龄化对城镇居民福利效应完全外生。事实上，人口经济学早已研究并阐明人口结构转变于生产、财政支出等影响因素的内生性，这种双向因果导致了联立性偏误。考虑到研究所涉及时间跨度较长，本文所面临不可回避的重要计量经济学问题为人口老龄化的内生性及其引起模型参数估计偏差的解决。理论上可以完全解决内生性的方法主要有工具变量和自然实验，同时解决联立性偏误所致内生性问题的有效方法为工具变量方法[38-39]。因此，本文通过构造人口老龄化的工具变量方式处理内生性问题，并参考已有人口老龄化速度工具变量构建方式[40]。具体的处理方法是：将人口老龄化率按间隔5%递增方式从小到大分段，得到等间隔的人口老龄化率区间。按照中国人口普查数据的年龄分段统计方式，以每5岁为1个人口年龄分割区间进行对所有年龄分组并统计总人数，以 t时刻为基期，计算各组人口 t + 5时刻的生存率。假定城镇 j各年龄区间人口生存率与所属组别对应，则城镇 j在 t + 5时期各年龄区间段人口预测值可根据滞后5年的各组人口真实数据计算得到。据此城镇 j在 t + 5人口老龄化水平预测值为大于65岁人口预测值除以当期全部人口总数，记为 R ^ o r d e r , j , t + 5。即：
I V _ R o r d e r , j = l n R ^ o r d e r , j , t + 5 - l n R o r d e r , j , t
此工具变量与人口老龄化水平相关性更高，而与城镇居民福利效应水平无明显关系，适合作为老龄化变化水平的工具变量。在模型（13）和（14）回归分析过程中，将式（15）作为工具变量进行数据分析和结果检验。

3 结果分析

3.1 城镇居民福利影响变量估计结果分析

本文利用2000、2010和2019年中国219个地级及以上城市数据 ① 对各个城镇居民福利效应影响变量进行估计（图1~图3）。
图1 人口老龄化水平和政府支出效率核密度估计结果

Fig.1 Results of kernel density estimation of population aging level and government expenditure efficiency

图2 城镇发展偏向与全要素生产率核密度估计结果

Fig.2 Urban development bias and total factor productivity kernel density estimation results

图3 城镇福利性、非福利性公共支出核密度估计结果

Fig.3 Estimated kernel density of welfare and non-welfare public expenditures in towns and cities

图1a显示了各城镇65岁以上年龄人口占比的动态变化情况。城镇老龄人口年平均增长率为4.54%，且城镇人口老龄化步入总体加速期；且人口老龄化在区域上存在显著差异，其中东部保持着人口老化的高增长，西部稍弱，但整体迈向“超老年型”社会。图1b显示，2000—2019年城镇公共服务支出效率有显著提高，2000、2010和2019年支出效率年平均增幅为5.1‰，公共服务支出效率逐年提升。事实上，在以GDP为主要指标的政绩考核制度下，理性的地方政府会在汲取财政收入和促进经济发展之间努力寻找平衡点。即便财政状况捉襟见肘，地方政府也会保持适度的支出扩张，以维持地方经济持续和稳定增长，提高支出效率就成为破解地方财政压力难题的关键[41]。更高的支出效率往往伴随更低的行政腐败和资金滥用，从而更多的公共资金被用来促进经济增长[42]。同时，公共服务支出效率整体分散程度增加，城镇间公共服务支出效率分化明显。随着地方政府服务能力强化，地方政府的精准公共服务制度安排避免了将财政支出过度配置到低效率地区，尽管造成了公共服务效率的空间分异，但全国基本公共服务总体水平得到了持续增加。
图2a显示了各城镇2000—2019年当地政府发展偏向的动态变动。从时间维度看，发展偏向均值分布在0.55~0.65之间。从空间维度看，2000年中部最高，西部次之，东部最低；到2019年，东部最高，西部次之，中部最低。整体而言，中部地区发展目标调整幅度较大，当地政府的发展目标偏向增加GDP的愿望有所下降，东部地区在过去19年里城镇决策者对发展GDP的偏向有所增加，西部地区发展偏向相对稳定。从图2b可知，各城镇全要素生产率在2000—2019年有显著的增长，且增长幅度接近60%。从分散程度看，各城镇间生产率差距逐渐分化，且随着时间的推移分化程度趋于增大。
情况。研究期间，福利性公共服务支出和非福利性公共服务支出均有提升，其中非福利性公共服务支出年平均增幅为43.0%，明显高于福利性公共服务支出的26.1%。从长远来看，福利性、非福利性公共服务支出随着时间呈现明显增长趋势，且福利性公共服务支出的增速远超过非福利性公共服务支出。从空间来看，东部地区不论是福利性还是非福利性公共服务支出都超过中部和西部地区，其中福利性公共服务支出中部和西部相当，但是非福利性公共服务支出由2000年接近到2019年出现明显的差距。产生这种现象的可能原因是，中部地区和西部地区福利性公共服务支出有相似的国家政策支持，但随着地区经济体量的差距不断拉大，非福利性公共服务支出呈现明显差异。

3.2 人口老龄化对城镇居民福利的整体影响分析

依照前文所设参数及各影响因素的估计结果，首先将这些参数值代入式（7）按照时间跨度相减，根据均衡效用跨期变动可求得各城市的外生舒适度 B j , t。继而利用估计所得各城市福利效用影响参数和2000—2019年219个城市面板数据，对式（13）进行工具变量回归分析。最后利用ArcGIS软件，依据2000—2019年219个城市人口老龄化对城镇居民福利水平的影响弹性，将其表示为抑制作用[-5.467，0）和促进作用（0，8.180]（图4）。
图4 人口老龄化对城镇化居民福利的影响程度空间分布

注：基于自然资源部标准地图服务网站下载的审图号为GS（2024）0650号的标准地图制作，底图边界无修改。图5同。

Fig.4 Spatial distribution of the extent to which population aging affects the welfare of urbanized residents

由图4可知，人口老龄化对城镇居民福利的影响具有明显的空间差异性。在所有研究样本中，人口老龄化对城镇居民福利提升的抑制作用存在显著的空间异质性，抑制表现最为突出的地区主要集中在中、东部，如北京、河北、江苏、福建、安徽、湖南及湖北等地。与此同时，尽管东北地区人口老龄化严重，但其城镇居民福利受人口老龄化影响较弱。从城市规模来看，人口老龄化对人口基数较大的直辖市及省会城市城镇居民福利普遍存在严重挤出效应，包括北京、重庆、杭州、合肥、武汉、长沙、南昌、西安、兰州及贵阳。整体来看，人口老龄化对城镇居民福利的影响并未形成明显的空间溢出效应。在东、中、西部所属城市中，虽然均出现了部分城市人口老龄化水平对城市福利效用抑制的情况，但是大多数城市的人口老龄化对城镇居民福利提升的促进作用不容忽视，即人口老龄化与城市福利效用之间呈现出显著的正相关，其中中小城市表现出较强的促进作用。出现这一现象的可能原因是，对于大城市而言，表现为促进作用主要得益于人力资本水平的提升抵消了劳动市场上人力资本存量较少所产生的负面影响[43]，同时人口聚集带来的规模经济效应有效支撑起地方政府公共服务方面财政支出的扩张，规模经济红利依然存在。而中小城市则一方面及时抓住人口红利促进经济快速发展和国家转移支付等财政政策的大力支持机遇，确保地方政府并未因财政压力而减少公共福利支出；另一方面中国大部分中小城市步入老龄社会时间较短，人口老龄化对城市发展的影响较小且时间较短，就长期发展而言自然呈现正向影响。所选工具变量均在0.05显著性水平拒绝了识别不足和弱工具变量的假设。

3.3 人口老龄化对城镇居民福利各因素的影响分析

基于前文所述，本文围绕“人口老龄化对地方政府福利政策选择与发展型支出偏好是否具有差异化影响?”问题展开分析。具体而言，首先运用式（8）构建城镇居民福利函数进行结构分解，识别出城市舒适度、土地因素及城市生产力水平等关键影响维度；继而采用工具变量法对式（14）进行回归估计，有效校正内生性偏误；最后利用ArcGIS 软件，基于2000—2019年219个城市面板数据，通过自然断裂点分级法可视化人口老龄化与福利政策敏感系数的空间异质性特征（图5）。

3.3.1 人口老龄化对城市舒适度与土地因素的影响

人口老龄化并未成为影响城市舒适度的主要原因，土地城镇化依然是中国过去19年城镇化主要形式。从城市舒适度（图5e）和地方政府土地因素（图5a）可知，人口老龄化与城市舒适度呈正相关。表现出这样的相关关系并不能说明人口老龄化水平对外生的城市舒适度有促进作用，只能表明人口老龄化水平与自然禀赋强、城市舒适度高在一个特定时期内是相向而行，且人口聚集能力强的特点显著。地方政府土地政策会直接影响财政收支，单从土地因素而言，样本城市中有51个人口老龄化水平与土地因素表现为负相关，超过76%的影响为正。土地因素与人口老龄化水平之间的相关关系表现为由东、中、西部递减，这一方面显示了中国城镇化过程中率先土地城镇化的事实，其中东部水平较高，中部次之，西部最差；另一方面绝大多数城市人口老龄化率与土地因素之间均呈现出正向相关，得益于中国土地政策红利，人口老龄化与土地投入生产、建设均呈现增长态势，但是人口老龄化增速相对滞后。
图5 人口老龄化对城镇福利效应各分解因素的影响特征空间分布

Fig.5 Spatial distribution of characteristics of the impact of population aging on various decomposing factors of welfare effects in towns and cities

3.3.2 人口老龄化对城市生产水平与地方政府发展偏向的影响

人口老龄化对大城市居民福利水平提升的抑制作用明显，地方政府“经济型”发展偏向对人口老龄化社会城镇居民福利提升并不友好。从生产因素（图5b）和城市地方政府发展政策偏向（图5f）视角来看，人口老龄化水平对全要素生产率增长表现为抑制作用的城市主要集中在山东、安徽、福建、湖南及四川等省份的省会城市和直辖市。219个城市中，仅有34个城市人口老龄化与地方政府发展政策正相关，高达84.5%的城市人口老龄化对地方政府发展偏向产生负向影响。事实上，城镇居民福利的变化受地方发展政策的直接影响，地方政府追求经济快速增长对已经到来的人口老龄化社会城镇居民福利提升并不友好，并且这种不友好在经济越发达的地区表现得越突出。

3.3.3 人口老龄化对公共服务支持效率的影响

实证结果表明，人口老龄化对公共服务支出效率呈现显著的差异化影响：一方面通过需求结构变迁对福利性公共服务支出产生赋能效应，另一方面则因资源挤占机制抑制非福利性公共服务支出效率的边际改善。图5c~图5d显示，尽管老龄化进程整体上强化了福利性公共服务支出的规模效应，但其对非福利性公共服务支出的效率损耗呈现加速特征。这种此消彼长的关系表明，在老龄化加速深化的情境下，单纯依赖财政支出规模扩张已难以实现公共服务体系的帕累托改进。这一发现与龚锋等[11]关于社会福利体系成本分摊—收益共享协同机制的论述形成理论呼应，共同指向代际公平视角下的制度重构需求。从分区域来看，东部发达地区老龄化显著削弱福利性支出效率；中西部地区受益于中央财政转移支付制度，在老龄化进程中维持了福利性支出效率的正向边际产出。区域内部呈现梯度分化特征，特别是东部城市群表现出非福利性支出效率的阶段性改善，这可能源于其公共服务供给结构的路径依赖。
从各城市视角而言，超大城市集群呈现显著的政策困境：上海、北京等一线城市在老龄化率与两类公共服务支出效率间均呈现显著负向关联，揭示规模经济临界值后，人口集聚负外部性开始主导公共服务供给的边际成本递增规律。这表明在城镇化高级阶段，老龄化深度与城市能级的交互作用已形成公共服务效率提升的“高墙效应”。中西部地区凭借中央财政转移支付的制度韧性，在人口流失引致的抚养比下降与政策传导效能提升的协同作用下，形成了老龄化与福利效率的伪正相关格局，表现出明显的福利性支出效率“政策庇护”现象。而人口老龄化对非福利性公共服务性支出效率的正向影响更加集中于东、中部地区，这表明非福利性支出效率具有“增长约束”效应，即东中部经济活跃区受老龄化引致的劳动力供给弹性下降，其财政支出乘数随老龄化程度加深而呈衰减趋势，人口老龄化对城市经济增长产生显著的抑制作用，从而抑制了地方政府非福利性公共服务支出效率的提高。

4 结论与对策建议

4.1 结论

本文基于空间一般均衡理论，构建了城镇化福利效应量化模型和人口老龄化与城镇居民福利及各主要影响因素经验回归模型，分别对中国城镇居民福利的影响机制及主要影响进行探究，并在此基础上实证分析了中国219个城市人口老龄化对城镇化福利的影响。主要结论如下：
①人口老龄化对城镇居民福利的影响具有显著的空间分布特征，并未形成明显的空间溢出效应；人口老龄化加剧对中、东部城镇居民福利提升的抑制作用突出。分城市规模看，人口老龄化对中小型城市居民福利的提升更加有利；对人口基数较大的直辖市及省会城市，人口老龄化水平的不断加剧成为城市居民福利水平提升的负面效应，且规模经济的红利在不断消失。
②人口老龄化并未成为影响城市舒适度的主要原因。自然禀赋强、舒适度高的城市具有较强的人口聚集能力，促使人口老龄化与城市舒适度表现出较强正向影响，且由东部向中、西部依次递减。
③土地城镇化依然是中国过去19年城镇化的主要形式。土地因素与人口老龄化相关性为正，且依东、中、西呈现递减，表明中国的城镇化过程中率先实现土地城镇化，这也得益于中国土地政策的红利。
④人力资本水平提升抵消了人口老龄化对城市生产率的消极影响。人口老龄化水平对全要素生产率增长表现为抑制的城市主要集中在山东、安徽、福建、湖南及四川等省份，其他省份多数为正向促进作用。
⑤地方政府的“经济型”发展偏向对人口老龄化社会城镇居民福利提升并不友好，经济越发达的地区表现越突出。
⑥人口老龄化水平快速增加，在促进福利性公共服务支出效率增加的同时，抑制了非福利性公共服务支出效率的提升。这也意味着在人口老龄化快速发展的态势下，地方政府仅靠提升公共服务支出解决这一问题的可能性越来越小。

4.2 对策建议

基于以上结论，中国城镇化战略的推进取得了令人瞩目的成就，但如何在老龄化、高龄化不断加剧的人口新常态下促进城镇化福利效用均衡和持续增长仍然任重道远。面对经济新常态、人口新常态的现实需要，应有针对性、有重点地推进中小城市城镇化以促进城乡融合发展。具体而言：①优化社会资源配置，提升地方财政支出效率，因地制宜健全养老服务、保障体制。城镇化福利效用的提高必须是生产率、土地使用、福利性公共服务支出及非福利性公共服务支出协同驱动。随着人口老龄化不断加剧，地方政府在财政约束下制定公共服务支出政策时，需统筹“福利性”与“非福利性”支出，提升地方财政支出效率。针对环境友好、舒适度高的大中型城市，地方政府需降低社会组织参与社会福利事业的难度，积极引导社会其他资金流向养老、医疗等社会福利保障领域。优化社会养老资源，提升服务能力和服务质量，注重专业人才培养，健全完善老龄工作体系，加快健全养老服务体系和健康支撑体系。而小城镇目前人口老龄化水平相对较低，地方政府则应增强对家庭养老功能的理解与定位，强化家庭养老保障制度建设，以政府为主导，协调并促进家庭与其他社会服务供给主体共同发挥作用，构建和谐的居家养老机制，大力发展居家和社区养老事业。
②以对地方政府考核制度为杠杆，平衡好居民福利提升和城市经济发展，多政策搭配实现“福利性”和“非福利性”公共服务支出双提升。例如，将老年居民的满意度纳入地方政府考核体系，通过政策搭配提升居民福利的同时，确保非福利性公共服务支出效率稳步增加。
③完善社会服务功能，积极落实延迟退休政策，释放有效人力资本，发挥好老龄人群的积极作用。设计配套的养老政策，缓解年轻人养老面临的经济压力，释放有效人力资本，积极落实延迟退休政策，增加人力资本存量。支持老年人参与经济社会发展，发挥好老年人对城市发展的积极作用，让老年人更好地共享城镇化带来的社会福利成果，为保障人口均衡发展和提高城镇居民福利水平提供有力政策支撑。

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