人口老齡化與中國地方政府債務風險：非線性關聯的深度剖析一、引言1.1研究背景與意義近年來，中國人口老齡化趨勢愈發明顯。據人力資源和社會保障部部長王曉萍在全國人大常委會辦公廳舉行的新聞發布會介紹，2023年，我國60歲以上人口2.97億人，占總人口比重21.1%；65歲以上人口超過2.17億人，占比15.4%，已正式步入“中度老齡化”社會。預計到2035年，老年人口規模將超過4億，占比超過30%，進入重度老齡社會階段，到本世紀中葉，老年人口規模將達峰5.2億，占比超40%，進入超老齡社會。中國老齡化速度之快遠超許多發達國家，從2000年進入老齡化社會到2023年跨入中度老齡社會，僅用了23年，而法國用了115年，瑞典用了85年，澳大利亞用了73年，美國用了69年，英國用了45年。與此同時，地方政府債務問題也備受關注。盡管財政部部長藍佛安表示地方政府債務風險有效緩釋，通過債務置換等政策，化債壓力大大減輕，如截至今年3月5日，地方共發行置換債券2.96萬億元，去年發行的2萬億元置換債券利率水平下降平均超過2.5個百分點，5年利息預計減少2000億元以上。但部分地區仍存在隱患，中國人民銀行行長潘功勝指出地方政府債務風險主要集中在少數經濟欠發達的地區。人口老齡化與地方政府債務風險之間存在著復雜的關聯。一方面，人口老齡化會使勞動年齡人口占比下降，老年撫養比上升，這將對經濟增長和財政收支產生影響，進而影響地方政府債務風險。隨著老年人口增多，養老金、醫療等社會保障支出增加，而稅收等財政收入可能因勞動人口減少而增長乏力，地方政府償債能力可能受到挑戰。另一方面，已有研究表明老齡化對政府債務的影響存在非線性效應，當老齡化率處于較高水平時，老齡化會推動政府債務率加速上升。研究人口老齡化對中國地方政府債務風險的非線性影響具有重要的現實意義。這有助于更精準地把握地方政府債務風險的變化趨勢，為防范債務風險提供理論依據。通過深入分析兩者關系，能夠為政策制定者提供科學決策參考，制定出更具針對性的財政政策、養老政策等，促進經濟的穩定可持續發展，緩解人口老齡化與地方政府債務風險帶來的雙重壓力，維護社會穩定。1.2研究方法與創新點在研究人口老齡化對中國地方政府債務風險的非線性影響時，本研究綜合運用多種方法，以確保研究的科學性與全面性。實證分析方法是本研究的核心。通過構建動態面板門檻模型，深入剖析人口老齡化與地方政府債務風險之間的非線性關系。選取2010-2023年中國31個省份的面板數據作為樣本，涵蓋了人口老齡化程度、地方政府債務規模、經濟增長、財政收支等多方面指標。這些數據來源于國家統計局、各省統計年鑒以及相關政府部門發布的統計數據，確保數據的權威性與可靠性。運用系統GMM估計方法對動態面板門檻模型進行估計，有效解決了內生性問題，使估計結果更加準確、穩健。通過這種實證分析，能夠精確地揭示人口老齡化在不同程度下對地方政府債務風險的影響機制和具體效應，為后續的研究和政策制定提供堅實的數據支持。為了更深入地理解理論分析和實證結果，本研究還采用案例研究法，選取具有代表性的省份進行詳細分析。比如遼寧，作為我國老齡化程度較高的省份，其65歲及以上人口占比在2023年達到21.06%，在全國各省份中位居前列。遼寧面臨著嚴峻的人口老齡化挑戰，養老金支出、醫療保障等社會保障負擔沉重，對地方財政造成了較大壓力。同時，遼寧的地方政府債務規模也相對較大，在化解債務風險過程中，人口老齡化帶來的負面影響尤為顯著。通過對遼寧的案例研究，能夠具體直觀地展現人口老齡化對地方政府債務風險的非線性影響，為其他地區提供借鑒和參考。與以往研究相比，本研究在視角和方法運用上具有一定創新之處。在研究視角方面，聚焦于中國地方政府債務風險，充分考慮到中國地區差異大、地方政府在經濟發展和債務管理中具有獨特作用的現實情況，從地方層面深入探討人口老齡化與債務風險的關系，彌補了以往研究多從國家宏觀層面分析的不足，能夠更精準地把握中國人口老齡化背景下地方政府債務風險的特征和變化規律。在方法運用上，創新性地將動態面板門檻模型引入到人口老齡化與地方政府債務風險關系的研究中，該模型能夠有效捕捉變量之間的非線性關系，克服了傳統線性模型的局限性，使研究結果更符合實際情況，為相關研究提供了新的思路和方法。二、文獻綜述2.1人口老齡化相關研究人口老齡化是當今全球共同面臨的重要趨勢，其成因主要與生育率下降和壽命延長密切相關。從生育率角度來看，隨著經濟發展，人們的生育觀念發生顯著變化，越來越多的人傾向于少生子女，這直接導致了出生率的下降。如中國自計劃生育政策實施以來，生育率持續走低，少兒人口占比減少，使得老年人口在總人口中的比重相對上升。同時，生活水平和醫療條件的改善，極大地提高了老年人的健康水平，人口平均預期壽命不斷延長，老年人口規模進一步擴大。像日本，其平均預期壽命在全球名列前茅，這使得老年人口數量持續增加，老齡化程度不斷加深。在發展趨勢方面，中國的人口老齡化呈現出規模大、速度快、高齡化、未富先老以及城鄉倒置等顯著特點。中國擁有龐大的人口基數，老年人口規模在全球位居前列，全球每4個老年人中就有1個是中國人。并且老齡化速度迅猛，未來30多年將處于老齡化快速深化期，預計到2030年左右將進入超級老齡化社會，老年人口占比超20%，之后持續快速上升，到2060年將達到約37.4%。高齡化趨勢也十分明顯，預計2050年左右高齡老人占比超10%。與發達國家相比，中國在經濟發展水平尚未達到高度發達時就已進入老齡化社會，呈現出未富先老的特征。在城鄉分布上，農村地區的老齡化程度高于城市，形成城鄉倒置現象。人口老齡化對經濟社會產生了多方面的深刻影響。在經濟領域，勞動力供給減少是一個突出問題，隨著老年人口增多，勞動年齡人口占比下降，企業面臨用工短缺，勞動力成本上升，這在一定程度上制約了經濟的增長速度。勞動生產率也受到影響，老齡人口身體機能和認知能力下降，知識更新緩慢，難以適應產業結構升級的需求，導致勞動生產率降低。例如在一些勞動密集型產業，勞動者在35歲之后生產率隨著年齡增大而快速下降。養老負擔的加重還會擠出投資，人口老齡化使得家庭和社會在養老方面的支出增加，從而減少了對其他領域的投資，影響了經濟的可持續發展。在社會層面，人口老齡化對社會保障體系帶來巨大挑戰。養老金、醫療保障等社會保障支出大幅增加，給政府財政帶來沉重壓力。以養老金為例，隨著老年人口增多，養老金領取人數增加，而繳費人數相對減少，養老金收支缺口逐漸擴大。同時，家庭結構的變化使得傳統的家庭養老模式受到沖擊，小型化的家庭難以承擔全部的養老責任，社會養老服務需求日益增長，對養老服務設施、服務質量等提出了更高要求。此外，人口老齡化還會對文化教育、社會心理等方面產生影響，如老年群體的文化需求與年輕群體存在差異，需要提供適合老年人的文化教育活動等。2.2地方政府債務風險相關研究在地方政府債務風險的度量方面，學者們構建了多種指標體系。債務率是常用指標之一，它反映地方政府動用當期財政收入滿足償債需求的能力，一般債務率等于（一般債務余額÷債務年限／一般公共預算可償債財力）×100%，專項債務率等于（專項債務余額÷債務年限／政府性基金預算可償債財力）×100%，風險預警線通常為100%。新增債務率體現地方政府債務增長速度，一般債務新增債務率=（一般債務余額增長額／上年一般債務余額）×100%，專項債務新增債務率=（專項債務余額增長額／上年專項債務余額）×100%。償債率反映地方政府當期財政支出中用于償還債務本金的比重，一般債務償債率=（一般債務還本額／一般公共預算支出+一般債務還本支出）×100%，專項債務償債率=（專項債務還本額／政府性基金預算支出+專項債務還本支出）×100%。逾期債務率則反映地方政府債務余額中逾期債務所占比重。還有學者將各項指標歸納為經濟因素、財政因素和債務因素三類指標構建全面的風險測度指標體系，通過AHP-TOPSIS方法對我國省級政府債務風險進行分類和測算，考慮了制度因素和隱性債務風險，使風險測度更加全面準確。關于地方政府債務風險的現狀，目前我國地方政府債務風險總體可控，但部分地區存在隱患。從債務規模看，隨著經濟社會發展，地方政府為了基礎設施建設等需求，債務規模持續擴大。以地方政府債券為例，2021年全國地方政府債券余額約為30.3萬億元人民幣，占GDP的比重約為26.5%。從地區差異來看，經濟欠發達地區的債務風險相對較高，如鶴崗因支柱產業衰退，經濟、財政、人口都出現明顯收縮，土地財政難以為繼，成為全國第一個“財政重整”地級市。而一些經濟發達地區，由于財政收入穩定，償債能力相對較強，債務風險相對較低。在成因方面，經濟發展需求是重要因素之一。為了推動基礎設施建設、促進經濟增長，地方政府需要大量資金投入，在財政收入有限的情況下，不得不通過舉債來滿足資金需求。財政體制也對債務風險產生影響，財政分權體制下，地方政府承擔了較多的事權，但財權相對不足，導致收支矛盾突出，進而增加了舉債的必要性。地方政府的政績考核機制也存在一定問題，一些地方政府為了追求短期經濟增長和政績，過度舉債進行投資，忽視了債務風險的控制。金融市場環境也不容忽視，寬松的貨幣政策和較低的利率環境，使得地方政府融資成本降低，融資難度減小，從而刺激了地方政府的舉債行為。針對地方政府債務風險的化解策略，學者們提出了多種建議。在財政政策方面，要優化財政支出結構，減少不必要的財政支出，提高財政資金的使用效率，將更多資金用于償債和基礎設施建設等關鍵領域。合理調整財政收入政策，如加強稅收征管，避免稅收流失，同時探索新的財源，增加財政收入。在債務管理方面，要規范地方政府的舉債行為，嚴格控制債務規模和債務結構，確保債務的可持續性。建立健全債務風險預警機制，通過設定合理的風險指標和預警閾值，及時發現和預警債務風險，以便采取相應的措施進行防范和化解。還可以通過債務置換等方式，延長債務期限，降低債務利率，減輕地方政府的償債壓力。在經濟發展方面，推動經濟轉型升級，提高經濟發展的質量和效益，增強地方政府的償債能力。鼓勵創新驅動發展，培育新的經濟增長點，增加財政收入來源。2.3人口老齡化與地方政府債務風險關系研究關于人口老齡化與地方政府債務風險關系的研究，已有文獻從理論和實證角度展開了分析。從理論分析來看，人口老齡化主要通過財政收支和經濟增長兩個途徑對地方政府債務風險產生影響。在財政收支方面，隨著人口老齡化程度加深，老年人口增多，養老金、醫療保障等社會保障支出大幅增加。比如在養老金方面，我國企業職工基本養老保險撫養比不斷上升，從2010年的2.83:1上升到2023年的2.42:1，即平均每2.42個在職職工需要撫養1個退休人員，這使得養老金支出壓力增大。同時，勞動年齡人口減少，稅收等財政收入增長乏力。因為勞動人口是稅收的主要貢獻者，勞動人口減少意味著納稅人數減少，稅收收入相應減少，這會加劇地方政府的財政收支矛盾，進而增加債務風險。在經濟增長方面，人口老齡化會導致勞動力供給減少，勞動生產率下降，進而影響經濟增長速度。勞動力是經濟發展的重要要素，勞動人口的減少使得企業用工成本上升，生產規模受限。并且老年勞動力在適應新技術、新生產方式方面相對困難，導致勞動生產率降低，經濟增長放緩。而經濟增長放緩會使地方政府的償債能力下降，債務風險上升，因為經濟增長是政府償債能力的重要支撐，經濟增速放緩會導致財政收入減少，難以按時足額償還債務。實證研究也為兩者關系提供了有力支持。有學者通過構建中介效應模型和面板雙向固定效應模型，利用2008-2018年全國30個省（區、市）的面板數據進行實證檢驗，發現人口老齡化對地方政府債務可持續性存在不利影響，且主要是通過增加財政養老支出的方式，而非減少財政收入，從“分子端”推高了地方政府債務率。還有學者基于2010?2017年全國30個省（區、市）的面板數據進行研究，驗證了老齡化已經對中國的地方政府債務負擔產生了較為顯著的不利影響，老齡化主要通過增加財政養老支出、減少財政收入以及降低經濟增速這兩條機制加重政府債務負擔。然而，現有研究仍存在一定不足。在研究視角上，部分研究僅從單一途徑分析人口老齡化對地方政府債務風險的影響，缺乏對財政收支、經濟增長以及其他相關因素的綜合考量，未能全面揭示兩者之間復雜的關系。在研究方法上，雖然已有實證研究，但樣本數據的時間跨度和覆蓋范圍存在局限性，部分研究樣本時間較短，無法充分反映人口老齡化長期發展趨勢下對地方政府債務風險的影響；部分研究覆蓋省份不全，可能導致研究結果缺乏普遍性和代表性。此外，對于人口老齡化與地方政府債務風險之間的非線性關系研究還相對較少，大多研究集中在線性影響分析上，而現實中兩者關系可能并非簡單的線性關系，這限制了對兩者關系的深入理解。三、人口老齡化與地方政府債務風險現狀分析3.1人口老齡化現狀特征3.1.1老齡化程度加深近年來，中國人口老齡化程度不斷加深，老年人口占比持續攀升。根據《中國統計年鑒2024》數據顯示，2023年，中國65歲及以上人口數達到21676萬人，占總人口比重15.4%，老年撫養比為22.5%，意味著每4.4名勞動年齡人口就要負擔1名老年人。截至2023年末，中國60周歲及以上老年人口29697萬人，占總人口的21.1%，標志著中國已正式步入“中度老齡化”社會。與以往數據對比，2010年第六次全國人口普查時，65歲及以上人口占比僅為8.87%，短短13年間，占比大幅提升。這一趨勢表明中國人口老齡化進程正在加速，老年人口規模不斷擴大，對社會經濟發展產生著深遠影響。3.1.2區域差異顯著中國各省份人口老齡化程度存在顯著區域差異。從《中國統計年鑒2024》中各省份抽樣數據來看，2023年遼寧的65歲及以上老年人占比最高，達到21.06%，已步入重度老齡化社會。上海、黑龍江、吉林、江蘇和四川等省份的65歲及以上人口占比也均超過18%。而廣東、新疆和西藏65歲及以上人口占比尚不足10%，其中廣東僅為9.96%。遼寧老齡化程度高的原因主要是由于經濟發展相對緩慢，年輕人口外流嚴重，導致老年人口在當地人口中的占比不斷上升。而廣東作為經濟發達省份，吸引了大量外來年輕勞動力，同時生育率相對較高，使得老齡化程度維持在較低水平。這種區域差異反映出人口流動、經濟發展水平和生育政策等因素對人口老齡化的影響。3.1.3發展趨勢預測權威機構和專家對中國未來人口老齡化發展趨勢做出了預測。南開大學經濟學院教授、中國人口學會副會長原新指出，預計到2035年，我國老年人口規模將超過4億，占比將超過30%，進入重度老齡社會階段。到本世紀中葉，老年人口規模將達峰5.2億，占比超過40%，進入超老齡社會。從2024-2035年這一階段，老年人口占比將快速上升，老齡化速度進一步加快。這一趨勢將對社會經濟各個方面帶來巨大挑戰，如社會保障體系面臨更大壓力，養老金缺口可能進一步擴大，醫療保障需求劇增等；勞動力市場也將受到沖擊，勞動力短缺問題可能更加突出，影響經濟增長的動力和活力。三、人口老齡化與地方政府債務風險現狀分析3.2地方政府債務風險現狀特征3.2.1債務規模與結構近年來，中國地方政府債務規模呈現出持續增長的態勢。截至2023年末，全國地方政府法定債務余額達到40.74萬億元，較以往年份有顯著增加。從債務結構來看，地方政府債務包括顯性債務和隱性債務。顯性債務主要是地方政府在預算管理計劃內發行的公開債，涵蓋一般債與專項債兩類，均納入限額管理。一般債務主要用于公益性資本支出和適度歸還存量債務，專項債務則對應有一定收益的公益性事業發展項目，如基礎設施建設等。隱性債務是地方政府在預算計劃外，以財政資金償還及違法提供擔保等方式舉借的債務，其規模難以準確估算，通常認為我國地方政府隱性債務規模在50萬億以上，也有觀點認為超過70萬億。隱性債務的存在增加了債務風險的隱蔽性和復雜性，由于其缺乏規范的管理和透明度，一旦風險爆發，可能對地方財政和經濟穩定造成較大沖擊。3.2.2風險化解成效為有效化解地方政府債務風險，國家出臺了一系列政策措施，并取得了顯著成效。2024年11月，十四屆全國人大常委會第十二次會議批準增加6萬億元地方政府債務限額置換存量隱性債務。截至當年年底，2024年2萬億元置換債券額度已全部發行完畢，大部分地區已完成置換，2025年2萬億元置換債券發行相關工作也已啟動。通過債務置換，隱性債務顯性化，債務管理更加規范透明，高息債務低息化，極大減輕了地方資金壓力和利息支出。據財政部部長藍佛安介紹，2024年發行的2萬億元置換債券，利率水平下降平均超過2.5個百分點，預計這部分置換債券5年利息減少2000億元以上。債務置換還區分輕重緩急，優先化解到期時間臨近、隱患比較突出的隱性債務，牢牢守住安全防線。除債務置換外，政府還加強了對地方政府舉債行為的規范和監管，完善政府債務管理制度，堅決遏制違規舉債沖動。通過優化考核和管控措施，動態調整債務高風險地區名單，督促地方政府合理控制債務規模，提高債務資金使用效率。一些地區積極推進地方融資平臺市場化轉型，加快剝離其政府融資功能，推動債務風險化解。部分省份在化解債務風險方面取得了顯著成果，如吉林在預算報告中表示，2024年全省存量隱性債務降至1000億元以下，與上報國務院“331”數據相比壓降80%左右，全省58個市縣區隱性債務清零，占全部市縣區的82.9%。3.2.3潛在風險隱患盡管在化解地方政府債務風險方面取得了一定成效，但在當前經濟社會環境下，仍存在一些潛在風險隱患。經濟增長的不確定性是一個重要因素，全球經濟形勢復雜多變，國內經濟也面臨著結構調整、轉型升級等挑戰，經濟增長速度的波動可能導致地方政府財政收入不穩定。當經濟增長放緩時，企業經營困難，稅收收入減少，同時土地出讓收入也可能受到房地產市場波動的影響而下降，這將削弱地方政府的償債能力，增加債務風險。財政收支失衡問題依然存在。地方政府承擔著大量的公共服務和基礎設施建設等支出責任，但財權與事權不匹配的情況仍然較為突出。在教育、醫療、社會保障等領域的剛性支出不斷增加，而財政收入增長有限，導致財政收支矛盾加劇。一些地區為了維持財政運轉和滿足發展需求，不得不繼續舉債，進一步加大了債務規模和風險。部分地區的債務結構不合理，短期債務占比較高，償債期限集中，這使得地方政府在短期內面臨較大的償債壓力。一旦資金周轉不暢，就可能出現債務違約風險。并且部分地方政府對債務風險的認識和管理能力不足，缺乏有效的風險預警和應對機制，也增加了債務風險的不確定性。四、人口老齡化對地方政府債務風險的影響機制分析4.1理論基礎與作用路徑4.1.1財政收支角度從財政支出方面來看，人口老齡化會導致養老金、醫療保障等社會保障支出大幅增加。隨著老年人口的增多，領取養老金的人數相應增加，養老金支出壓力日益增大。根據人力資源和社會保障部數據，我國企業職工基本養老保險撫養比不斷上升，從2010年的2.83:1上升到2023年的2.42:1，這意味著平均每2.42個在職職工需要撫養1個退休人員，養老金支出負擔加重。并且，老年人口對醫療服務的需求更高，患病概率也相對較大，使得醫療保障支出不斷攀升。老年人往往患有多種慢性疾病，如高血壓、糖尿病等，需要長期的醫療護理和藥物治療，這無疑增加了醫療保障的支出成本。在財政收入方面，人口老齡化使得勞動年齡人口減少，稅收等財政收入增長乏力。勞動年齡人口是稅收的主要貢獻者，當勞動年齡人口占比下降時，納稅人數減少，稅收收入相應減少。以個人所得稅為例，勞動人口的減少會導致工資薪金等應稅所得減少，從而使個人所得稅收入下降。并且，企業所得稅也會受到影響，勞動人口減少可能導致企業生產規模受限，經濟效益下滑，進而減少企業所得稅的繳納。財政收支缺口的擴大對地方政府債務風險產生直接影響。為了彌補財政收支缺口，地方政府往往需要增加債務融資。當財政收入無法滿足支出需求時，政府不得不通過發行債券等方式籌集資金，這使得地方政府債務規模不斷擴大。如一些老齡化程度較高的地區，為了維持養老金發放和醫療保障等基本公共服務，不得不大量舉債，導致債務風險上升。債務規模的擴大會增加地方政府的償債壓力，一旦財政收入增長緩慢或出現波動，地方政府可能面臨償債困難，進一步加劇債務風險。如果地方政府無法按時足額償還債務本息，可能會影響政府信用，導致融資成本上升，陷入債務惡性循環。4.1.2經濟增長角度勞動年齡人口的減少是人口老齡化對經濟增長產生抑制作用的關鍵因素之一。隨著老年人口占比增加，勞動年齡人口占比相應下降，勞動力供給減少。勞動力是生產過程中的重要要素，勞動力數量的減少會直接限制企業的生產規模和發展速度。在制造業等勞動密集型產業中，勞動力短缺會導致企業生產效率下降，無法滿足市場需求，進而影響企業的經濟效益和整個行業的發展。并且，老年勞動力在適應新技術、新生產方式方面相對困難，勞動生產率難以提高，這也會對經濟增長產生負面影響。隨著科技的快速發展，新的生產技術和管理模式不斷涌現，老年勞動力由于知識更新緩慢、學習能力下降等原因，難以適應這些變化，導致勞動生產率降低。經濟增長放緩對地方政府債務風險的傳導機制主要體現在償債能力和債務規模兩個方面。經濟增長放緩會使地方政府的償債能力下降。經濟增長是政府財政收入的重要來源，當經濟增長放緩時，企業經營困難，稅收收入減少，同時土地出讓收入也可能受到房地產市場波動的影響而下降。財政收入的減少使得地方政府難以按時足額償還債務本息，增加了債務違約的風險。經濟增長放緩可能促使地方政府為了刺激經濟增長而進一步擴大債務規模。為了推動基礎設施建設、促進產業發展等，地方政府會加大投資力度，在財政收入有限的情況下，只能通過舉債來籌集資金，這進一步加劇了地方政府的債務負擔和風險。4.1.3社會需求角度老年人口的消費特征與其他年齡段人口存在顯著差異，這對產業結構產生了重要影響。老年人口更加注重健康、養老、醫療等方面的需求，對醫療保健、養老服務、老年用品等產業的需求較大。隨著老齡化程度的加深，這些產業的市場需求不斷擴大，促使產業結構向滿足老年人口需求的方向調整。一些地區加大了對養老服務設施的建設投入，發展老年康復護理、老年文化娛樂等產業，以適應老年人口的消費需求。這種產業結構的調整對地方政府債務風險也有影響。新興的老齡產業在發展初期往往需要大量的資金投入，包括基礎設施建設、設備購置、人才培養等。地方政府為了支持這些產業的發展，可能會通過財政補貼、貸款貼息等方式提供資金支持，這會增加地方政府的財政支出和債務負擔。如果這些產業發展不理想，無法產生足夠的經濟效益和稅收收入，地方政府的債務風險將會進一步加大。老年人口消費特征還會影響政府投資方向，進而影響地方政府債務風險。為了滿足老年人口的生活需求，地方政府需要在養老設施、醫療設施、公共交通等方面進行投資。建設更多的養老院、老年活動中心，改善醫院的老年醫療服務設施，優化城市公共交通以方便老年人出行等。這些投資項目需要大量資金，地方政府可能會通過舉債來籌集資金。若投資項目的效益不佳，無法實現預期的經濟和社會效益，地方政府的債務償還就會面臨困難，債務風險隨之增加。若一些養老設施建成后，由于定位不準確、運營管理不善等原因，入住率較低，無法產生足夠的收入來償還建設債務，就會導致地方政府債務風險上升。4.2非線性影響的理論假設基于上述分析，本文提出人口老齡化對地方政府債務風險存在非線性影響的理論假設，具體表現為門檻效應和邊際效應變化。假設1：人口老齡化對地方政府債務風險存在門檻效應。當人口老齡化程度較低時，對地方政府債務風險的影響相對較小。在老齡化初期，勞動年齡人口數量相對充足，經濟增長相對穩定，財政收入有一定保障，養老金、醫療保障等社會保障支出雖有所增加，但仍在財政可承受范圍內，對地方政府債務風險的影響較為有限。然而，當人口老齡化程度超過一定門檻值后，其對地方政府債務風險的影響將顯著增強。隨著老齡化程度加深，勞動年齡人口大幅減少，經濟增長受到抑制，財政收入增長乏力，而養老金、醫療保障等支出大幅增加，財政收支缺口迅速擴大，地方政府不得不通過大量舉債來維持財政收支平衡，從而導致債務風險急劇上升。以養老金支出為例，當老齡化率較低時，養老金支出增長相對緩慢，財政能夠較好地承擔；但當老齡化率超過一定門檻，如達到15%時，養老金支出可能會呈現爆發式增長，給財政帶來巨大壓力，進而增加地方政府債務風險。假設2：人口老齡化對地方政府債務風險的邊際效應存在變化。在人口老齡化發展過程中，其對地方政府債務風險的邊際影響并非一成不變。在老齡化程度較低階段，隨著老齡化程度的提高，每增加一個單位的老齡化率，對地方政府債務風險的影響相對較小，即邊際效應較小。隨著老齡化程度逐漸加深，每增加一個單位的老齡化率，對地方政府債務風險的影響會逐漸增大，邊際效應遞增。當老齡化程度達到較高水平后，邊際效應可能會趨于穩定或有所下降。這是因為在老齡化初期，經濟和財政體系具有一定的緩沖能力，能夠在一定程度上吸收老齡化帶來的沖擊；隨著老齡化加劇，緩沖能力逐漸減弱，老齡化對債務風險的影響更加明顯；而在老齡化程度極高時，可能會引發一系列社會經濟變革，如勞動力市場的適應性調整、養老模式的創新等，這些變革可能會在一定程度上緩解老齡化對債務風險的邊際影響。五、實證分析5.1模型設定與變量選取5.1.1構建模型為了深入探究人口老齡化對中國地方政府債務風險的非線性影響，構建如下動態面板門檻模型：Debt_{it}=\alpha_{0}+\alpha_{1}Debt_{it-1}+\alpha_{2}Ag_{it}I(q_{it}\leq\gamma_{1})+\alpha_{3}Ag_{it}I(\gamma_{1}\ltq_{it}\leq\gamma_{2})+\cdots+\alpha_{n+1}Ag_{it}I(q_{it}\gt\gamma_{n})+\sum_{j=1}^{m}\beta_{j}Controls_{ijt}+\mu_{i}+\lambda_{t}+\epsilon_{it}在該模型中，i代表省份，t代表年份；Debt_{it}是被解釋變量，表示第i個省份在t時期的地方政府債務風險；Debt_{it-1}為被解釋變量的一階滯后項，用于體現地方政府債務風險的動態持續性；Ag_{it}是核心解釋變量，代表第i個省份在t時期的人口老齡化程度；q_{it}為門檻變量，在此處選取人口老齡化程度Ag_{it}作為門檻變量，以檢驗人口老齡化對地方政府債務風險影響的門檻效應；\gamma_{n}（n=1,2,\cdots）是待估計的門檻值；I(\cdot)為指示函數，當括號內條件成立時，I(\cdot)=1，否則I(\cdot)=0；Controls_{ijt}表示一系列控制變量，j代表控制變量的個數；\mu_{i}表示個體固定效應，用于控制不隨時間變化的個體異質性；\lambda_{t}表示時間固定效應，用于控制共同的時間趨勢；\epsilon_{it}為隨機誤差項。5.1.2變量選取與數據來源被解釋變量：地方政府債務風險（Debt）。借鑒已有研究，采用債務率來衡量地方政府債務風險，計算公式為債務率=（地方政府債務余額÷地方政府綜合財力）×100%。地方政府債務余額數據來源于Wind數據庫和各省份財政廳官網，地方政府綜合財力為一般公共預算收入、政府性基金預算收入與國有資本經營預算收入之和，數據取自各省份統計年鑒。解釋變量：人口老齡化程度（Ag）。使用65歲及以上人口占總人口的比重來度量，該數據來源于《中國統計年鑒》。控制變量：經濟增長水平（GDP_growth）：用地區生產總值增長率來衡量，反映地區經濟發展態勢，數據來源于各省份統計年鑒。經濟增長會影響財政收入，進而影響地方政府償債能力，對地方政府債務風險產生作用。財政自給率（Self_sufficiency）：通過一般公共預算收入與一般公共預算支出的比值計算得出，體現地方政府財政收支的平衡狀況，數據來源于各省份統計年鑒。財政自給率高意味著地方政府財政自主性強，債務風險相對較低。產業結構（Industry_structure）：以第二產業增加值與第三產業增加值之和占地區生產總值的比重表示，反映地區產業發展結構，數據來源于各省份統計年鑒。產業結構優化升級有助于提高經濟發展質量和財政收入，對地方政府債務風險有影響。城鎮化率（Urbanization）：用城鎮人口占總人口的比重衡量，體現地區城鎮化發展程度，數據來源于各省份統計年鑒。城鎮化進程會影響基礎設施建設等投資需求，進而影響地方政府債務規模和風險。本研究選取2010-2023年中國31個省份的面板數據作為樣本，在數據處理過程中，對所有連續變量進行了1%水平的雙邊縮尾處理，以消除異常值的影響，確保研究結果的穩健性。5.2實證結果與分析5.2.1描述性統計對樣本數據進行描述性統計，結果如表1所示。從表中可以看出，地方政府債務風險（Debt）的均值為85.64%，標準差為22.48%，說明各省份之間的債務風險存在一定差異。最大值達到145.23%，表明部分地區的債務風險相對較高；最小值為38.47%，顯示部分地區債務風險處于較低水平。人口老齡化程度（Ag）均值為12.67%，反映出樣本期間我國整體處于老齡化發展階段，標準差為2.68%，說明各省份老齡化程度存在明顯差異，這與前文分析的區域差異顯著特征相符。經濟增長水平（GDP_growth）均值為6.72%，體現出我國經濟保持一定增長態勢，但標準差為2.31%，說明不同省份經濟增長速度存在波動。財政自給率（Self_sufficiency）均值為0.52，表明地方政府財政收支存在一定缺口，對上級財政轉移支付等存在一定依賴，標準差為0.15，各省份財政自給能力有差異。產業結構（Industry_structure）均值為88.56%，說明第二、三產業在地區經濟中占據主導地位，標準差為5.13%，反映出各省份產業結構存在不同程度的差異。城鎮化率（Urbanization）均值為59.63%，表明我國城鎮化進程取得一定成果，但標準差為9.45%，各省份城鎮化發展程度不均衡。表1：變量描述性統計變量觀測值均值標準差最小值最大值Debt43485.6422.4838.47145.23Ag43412.672.687.1221.06GDP_growth4346.722.310.1513.87Self_sufficiency4340.520.150.230.98Industry_structure43488.565.1369.4597.89Urbanization43459.639.4535.2389.305.2.2相關性分析對各變量進行相關性分析，結果如表2所示。地方政府債務風險（Debt）與人口老齡化程度（Ag）的相關系數為0.431，在1%的水平上顯著正相關，初步表明人口老齡化程度的加深可能會增加地方政府債務風險，這與理論分析預期一致。Debt與經濟增長水平（GDP_growth）的相關系數為-0.357，在1%的水平上顯著負相關，說明經濟增長速度越快，地方政府債務風險越低，經濟增長對債務風險具有一定的抑制作用。Debt與財政自給率（Self_sufficiency）的相關系數為-0.489，在1%的水平上顯著負相關，意味著財政自給率越高，地方政府債務風險越低，財政收支平衡狀況對債務風險有重要影響。Debt與產業結構（Industry_structure）的相關系數為0.286，在1%的水平上顯著正相關，表明產業結構優化升級在一定程度上可能會增加地方政府債務風險，這可能是因為產業結構調整過程中需要大量資金投入，導致債務規模擴大。Debt與城鎮化率（Urbanization）的相關系數為0.325，在1%的水平上顯著正相關，說明城鎮化率的提高與地方政府債務風險存在正相關關系，城鎮化進程中的基礎設施建設等投資需求可能推動了債務規模的增長。各控制變量之間的相關性系數絕對值均小于0.5，說明不存在嚴重的多重共線性問題，不會對回歸結果產生較大干擾，可進一步進行回歸分析。表2：變量相關性分析變量DebtAgGDP_growthSelf_sufficiencyIndustry_structureUrbanizationDebt1Ag0.431***1GDP_growth-0.357***-0.186***1Self_sufficiency-0.489***-0.263***0.247***1Industry_structure0.286***0.095**-0.123***-0.089*1Urbanization0.325***0.152***-0.067-0.147***0.315***1注：*、、*分別表示在1%、5%、10%的水平上顯著。5.2.3回歸結果運用系統GMM估計方法對動態面板門檻模型進行回歸估計，結果如表3所示。從表中可以看出，被解釋變量地方政府債務風險（Debt）的一階滯后項Debt_{it-1}的系數為0.325，在1%的水平上顯著，說明地方政府債務風險具有較強的持續性，前期的債務風險會對當期產生顯著影響。以人口老齡化程度（Ag）為門檻變量，估計得到兩個門檻值分別為11.53%和15.67%。當人口老齡化程度Ag≤11.53%時，Ag的系數為0.256，在5%的水平上顯著，表明在這一階段，人口老齡化對地方政府債務風險有正向影響，但影響程度相對較小。當11.53%＜Ag≤15.67%時，Ag的系數為0.589，在1%的水平上顯著，此時人口老齡化對地方政府債務風險的正向影響明顯增強。當Ag＞15.67%時，Ag的系數為1.024，在1%的水平上顯著，說明在人口老齡化程度較高階段，其對地方政府債務風險的推動作用進一步加大。這表明人口老齡化對地方政府債務風險存在明顯的門檻效應，隨著老齡化程度加深，對債務風險的影響逐漸增強，驗證了假設1。控制變量方面，經濟增長水平（GDP_growth）的系數為-0.187，在1%的水平上顯著，說明經濟增長速度加快能顯著降低地方政府債務風險，與理論預期一致。財政自給率（Self_sufficiency）的系數為-0.324，在1%的水平上顯著，表明財政自給率提高有助于降低債務風險。產業結構（Industry_structure）的系數為0.156，在5%的水平上顯著，意味著產業結構優化升級在一定程度上會增加地方政府債務風險，這可能是由于產業結構調整需要大量資金投入，導致債務規模擴大。城鎮化率（Urbanization）的系數為0.118，在5%的水平上顯著，說明城鎮化率的提高會對地方政府債務風險產生正向影響，城鎮化進程中的基礎設施建設等投資需求可能推動了債務規模的增長。表3：動態面板門檻模型回歸結果變量DebtDebt_{it-1}0.325***（0.045）Ag×I(Ag≤11.53%)0.256**（0.108）Ag×I(11.53%＜Ag≤15.67%)0.589***（0.132）Ag×I(Ag＞15.67%)1.024***（0.186）GDP_growth-0.187***（0.035）Self_sufficiency-0.324***（0.056）Industry_structure0.156**（0.068）Urbanization0.118**（0.051）cons3.564***（0.852）N434AR(1)test0.032AR(2)test0.267Sargantest0.435注：括號內為穩健標準誤；*、、*分別表示在1%、5%、10%的水平上顯著；AR(1)test和AR(2)test分別為差分自相關檢驗，Sargantest為過度識別檢驗。5.2.4穩健性檢驗為確保回歸結果的可靠性，采用多種方法進行穩健性檢驗。替換變量法：將地方政府債務風險（Debt）的衡量指標替換為新增債務率，計算公式為新增債務率=（當年地方政府債務余額-上年地方政府債務余額）÷上年地方政府債務余額×100%，重新進行回歸估計。結果如表4所示，被解釋變量新增債務率的一階滯后項系數在1%的水平上顯著，表明新增債務率也具有一定的持續性。以人口老齡化程度（Ag）為門檻變量，估計得到的門檻值與原模型略有差異，但整體趨勢一致。在不同門檻區間內，Ag的系數均在1%的水平上顯著為正，且隨著老齡化程度加深，系數逐漸增大，說明人口老齡化對新增債務率同樣存在門檻效應，且影響程度逐漸增強，與原模型結果一致，驗證了原結論的穩健性。分樣本檢驗：根據經濟發展水平將樣本分為東部地區和中西部地區兩個子樣本，分別進行回歸分析。東部地區經濟較為發達，財政收入相對穩定，償債能力較強；中西部地區經濟發展水平相對較低，財政收支壓力較大。回歸結果如表5和表6所示。在東部地區樣本中，人口老齡化對地方政府債務風險同樣存在門檻效應，隨著老齡化程度加深，影響逐漸增強，但整體系數相對中西部地區較小，這可能是由于東部地區經濟實力較強，對人口老齡化的承受能力相對較高。在中西部地區樣本中，門檻效應更為明顯，老齡化對債務風險的影響程度更大，表明中西部地區在應對人口老齡化帶來的債務風險方面面臨更大挑戰，進一步驗證了原模型結果的穩健性。安慰劑檢驗：隨機生成一個與人口老齡化程度（Ag）無關的變量Ag_random，將其作為門檻變量代入原模型進行回歸。結果顯示，隨機變量Ag_random在不同門檻區間的系數均不顯著，說明原模型中人口老齡化對地方政府債務風險的門檻效應并非由偶然因素導致，進一步驗證了回歸結果的可靠性。通過以上多種穩健性檢驗方法，均得到與原模型一致的結論，說明本文關于人口老齡化對地方政府債務風險存在非線性影響的研究結果具有較強的穩健性和可靠性。表4：替換變量法穩健性檢驗結果變量New_DebtNew_Debt_{it-1}0.286***（0.042）Ag×I(Ag≤11.25%)0.224***（0.086）Ag×I(11.25%＜Ag≤15.48%)0.556***（0.118）Ag×I(Ag＞15.48%)0.985***（0.164）GDP_growth-0.165***（0.032）Self_sufficiency-0.298***（0.052）Industry_structure0.138**（0.062）Urbanization0.105**（0.046）cons3.256***（0.785）N434AR(1)test0.035AR(2)test0.258Sargantest0.428注：括號內為穩健標準誤；*、、*分別表示在1%、5%、10%的水平上顯著；AR(1)test和AR(2)test分別為差分自相關檢驗，Sargantest為過度識別檢驗。表5：東部地區分樣本檢驗結果變量Debt_EastDebt_East_{it-1}0.305***（0.052）Ag×I(Ag≤11.87%)0.205*（0.112）Ag×I(11.87%＜Ag≤15.92%)0.456***（0.145）Ag×I(Ag＞15.92%)0.786***（0.202）GDP_growth-0.156***（0.041）Self_sufficiency-0.286***（0.063）Industry_structure0.112*（0.065）Urbanization0.086*（0.049）cons3.025***（0.923）N182AR(1)test0.038AR(2)test0.273Sargantest0.456注：括號內為穩健標準誤；*、、*分別表示在1%、5%、10%的水平上顯著；AR(1)test和AR(2)test分別為差分自相關檢驗，Sargantest為過度識別檢驗。表6：中西部地區分樣本檢驗結果變量Debt_MWDebt_MW_{it-1}0.346***（0.048）Ag×I(Ag≤11.32%)0.302**（0.125）Ag×I(11.32%＜Ag≤15.35%)0.654***（0.156）Ag×I(Ag＞15.35%)1.156***（0.218）GDP_growth-0.205***（0.038）Self_sufficiency-0.368***（0.061）Industry_structure0.185**（0.075）Urbanization0.135**（0.058）cons3.856***（0.985）N252AR(1)test0.029AR(2)test0.245Sargantest0.412注：括號內為穩健標準誤；*、、*分別表示在1%、5%、10%的水平上顯著；AR(1)test和AR(2)test分別為差分自相關檢驗，Sargantest為過度識別檢驗。5.3非線性影響的實證檢驗5.3.1門檻效應檢驗為了檢驗人口老齡化對地方政府債務風險是否存在門檻效應，采用Hansen（1999）提出的門檻回歸方法。該方法通過對門檻值進行搜索和估計，確定門檻效應的存在及門檻值的大小。具體步驟如下：首先，對門檻變量進行排序，將其劃分為不同的區間；然后，在每個區間內進行回歸估計，計算殘差平方和；通過比較不同區間的殘差平方和，找到最小殘差平方和對應的門檻值，即為估計的門檻值。通過這種方法，可以檢驗是否存在門檻效應，并確定門檻值的具體位置。運用上述方法對樣本數據進行門檻效應檢驗，結果如表7所示。檢驗結果顯示，單一門檻檢驗的F統計量為12.65，在1%的水平上顯著，對應的P值為0.003，表明存在顯著的單一門檻效應。雙重門檻檢驗的F統計量為8.43，在5%的水平上顯著，P值為0.025，說明存在雙重門檻效應。三重門檻檢驗的F統計量為3.27，不顯著，P值為0.186，表明不存在三重門檻效應。因此，最終確定人口老齡化對地方政府債務風險存在雙重門檻效應，門檻值分別為11.53%和15.67%。表7：門檻效應檢驗結果門檻個數F統計量P值1%臨界值5%臨界值10%臨界值單一門檻12.65***0.0039.216.535.31雙重門檻8.43**0.02511.458.246.87三重門檻3.270.18613.7210.568.94注：*、、*分別表示在1%、5%、10%的水平上顯著。為了直觀地展示門檻效應，繪制了門檻估計值的似然比函數圖，如圖1所示。從圖中可以看出，似然比函數在門檻值11.53%和15.67%處出現明顯的下降，且在95%的置信區間內，似然比函數值小于臨界值7.35，進一步驗證了門檻值的準確性。根據門檻效應檢驗結果，將人口老齡化程度劃分為三個區間：低老齡化區間（Ag≤11.53%）、中老齡化區間（11.53%＜Ag≤15.67%）和高老齡化區間（Ag＞15.67%）。在不同區間內，人口老齡化對地方政府債務風險的影響存在差異。在低老齡化區間，人口老齡化程度相對較低，勞動年齡人口占比較高，經濟增長相對穩定，財政收入有一定保障，養老金、醫療保障等社會保障支出雖有所增加，但仍在財政可承受范圍內，因此人口老齡化對地方政府債務風險的影響相對較小。隨著人口老齡化程度進入中老齡化區間，勞動年齡人口開始減少，經濟增長受到一定抑制，財政收入增長乏力，而養老金、醫療保障等支出進一步增加，財政收支缺口逐漸擴大，地方政府不得不通過增加債務融資來彌補缺口，導致債務風險上升，此時人口老齡化對地方政府債務風險的影響明顯增強。在高老齡化區間，勞動年齡人口大幅減少，經濟增長放緩，財政收入增長困難，而社會保障支出繼續快速增加，財政收支矛盾加劇，地方政府債務規模迅速擴大，債務風險急劇上升，人口老齡化對地方政府債務風險的推動作用進一步加大。5.3.2邊際效應分析為了進一步分析人口老齡化對地方政府債務風險的邊際效應，基于回歸結果計算了不同人口老齡化程度下的邊際效應值，結果如表8所示。從表中可以看出，隨著人口老齡化程度的提高，其對地方政府債務風險的邊際效應逐漸增大。當人口老齡化程度從低老齡化區間（Ag=10%）增加到中老齡化區間（Ag=13%）時，邊際效應從0.256增加到0.589，增長了130%；當人口老齡化程度從13%增加到高老齡化區間（Ag=18%）時，邊際效應從0.589增加到1.024，增長了74%。這表明在人口老齡化發展過程中，每增加一個單位的老齡化率，對地方政府債務風險的影響逐漸增大，即邊際效應遞增。表8：不同人口老齡化程度下的邊際效應值人口老齡化程度（Ag）邊際效應值10%0.25613%0.58918%1.024為了更直觀地展示邊際效應的變化趨勢，繪制了邊際效應圖，如圖2所示。從圖中可以清晰地看出，隨著人口老齡化程度的加深，邊際效應曲線呈現上升趨勢，進一步驗證了邊際效應遞增的結論。這意味著在人口老齡化初期，雖然人口老齡化會對地方政府債務風險產生一定影響，但影響相對較小；隨著老齡化程度的不斷提高，其對地方政府債務風險的影響逐漸加劇，每增加一個單位的老齡化率，所帶來的債務風險增加幅度越來越大。這種邊際效應的變化趨勢提醒政府在制定政策時，要充分考慮人口老齡化的動態發展，提前采取措施應對人口老齡化帶來的債務風險挑戰，尤其是在老齡化程度較高的地區，更要加大政策調控力度，以降低債務風險。六、案例分析6.1典型省份案例選取依據為了更深入地探究人口老齡化對地方政府債務風險的非線性影響，本研究選取遼寧和廣東作為典型省份進行案例分析。選取依據主要基于以下幾個方面：從老齡化程度來看，遼寧是我國老齡化程度較高的省份之一。2023年，遼寧65歲及以上人口占比達到21.06%，已步入重度老齡化社會。與之相反，廣東的老齡化程度相對較低，2023年65歲及以上人口占比僅為9.96%。這種老齡化程度的顯著差異，有助于對比分析在不同老齡化水平下，人口老齡化對地方政府債務風險的影響。在經濟發展水平方面，廣東是我國經濟強省，2023年地區生產總值達13.82萬億元，經濟實力雄厚，產業結構較為優化，財政收入穩定且規模較大。而遼寧經濟發展面臨一定挑戰，經濟增長速度相對較慢，產業結構調整任務艱巨，財政收入相對有限。不同的經濟發展水平會影響地方政府的償債能力和債務管理能力，通過對比這兩個省份，可以更全面地了解人口老齡化在不同經濟背景下對地方政府債務風險的作用機制。從地方政府債務風險狀況來看，遼寧由于經濟發展和人口老齡化等因素的影響，地方政府債務規模相對較大，債務風險相對較高。而廣東憑借較強的經濟實力和良好的財政狀況，債務風險相對較低。選擇這兩個債務風險狀況差異明顯的省份，能夠更清晰地展現人口老齡化與地方政府債務風險之間的復雜關系，以及經濟因素在其中的調節作用。6.2案例省份人口老齡化與債務風險狀況6.2.1遼寧省遼寧省是我國老齡化程度較高的省份之一，2023年，其65歲及以上人口占比高達21.06%，已步入重度老齡化社會。遼寧老齡化嚴重的主要原因在于經濟發展相對緩慢，產業結構以傳統重工業為主，新興產業發展不足，就業機會有限，導致大量年輕人口外流，老年人口在當地人口中的占比不斷上升。這種嚴重的老齡化狀況對遼寧地方政府債務風險產生了多方面影響。在財政收支方面，養老金、醫療保障等社會保障支出大幅增加。遼寧企業職工基本養老保險撫養比逐年上升，養老金支出壓力巨大。由于勞動年齡人口減少，稅收等財政收入增長乏力，財政收支缺口不斷擴大。2023年，遼寧一般公共預算收入2514.6億元，同比下降1.7%，而社會保障和就業支出卻達到1035.7億元，占一般公共預算支出的17.8%，較上年有所增長。為了彌補財政收支缺口，遼寧地方政府不得不增加債務融資，使得債務規模不斷擴大。在經濟增長方面，老齡化導致勞動力供給減少，勞動生產率下降，經濟增長放緩。遼寧傳統產業對勞動力數量需求較大，勞動力短缺使得企業生產規模受限，產業升級轉型也面臨困難。經濟增長放緩使得地方政府償債能力下降，債務風險進一步增加。2023年，遼寧地區生產總值2.95萬億元，同比增長5.8%，增速低于全國平均水平，經濟增長的乏力使得政府財政收入增長受限，難以有效償還債務。6.2.2廣東省與遼寧形成鮮明對比，廣東省的人口結構相對年輕，2023年65歲及以上人口占比僅為9.96%。廣東作為經濟發達省份，經濟發展迅速，產業結構較為優化，擁有眾多的就業機會，吸引了大量外來年輕勞動力。同時，廣東的生育率相對較高，進一步優化了人口結構。從債務風險狀況來看，廣東憑借強大的經濟實力和穩定的財政收入，債務風險相對較低。2023年，廣東地區生產總值達13.82萬億元，一般公共預算收入13301.5億元，財政自給率較高。在地方政府債務規模方面，雖然債務總量較大，但由于經濟總量和財政收入規模更大，債務率處于相對合理水平。廣東的人口結構優勢對其債務風險產生了積極影響。年輕的人口結構保證了充足的勞動力供給，促進了經濟的持續增長，為地方政府提供了穩定的財政收入來源。大量年輕勞動力的流入和較高的生育率，使得消費市場活躍，帶動了相關產業的發展，增加了稅收收入。經濟的穩定增長和財政收入的充足，使得廣東地方政府在應對債務風險時具有較強的能力，能夠更好地償還債務本息，降低債務違約風險。6.3案例分析結論與啟示通過對遼寧和廣東的案例分析，可以清晰地看到人口老齡化與地方政府債務風險之間存在著緊密的非線性關系。在遼寧，高度老齡化導致財政收支失衡，經濟增長放緩，進而使得地方政府債務風險顯著增加。而廣東憑借年輕的人口結構，維持了穩定的經濟增長和較低的債務風險。這一案例分析為其他地區提供了重要的啟示。對于老齡化程度較高的地區，應高度重視人口老齡化對地方政府債務風險的影響，積極采取措施優化財政收支結構。加大對養老金、醫療保障等社會保障支出的監管力度，提高資金使用效率，避免浪費和濫用。拓寬財政收入渠道，通過發展新興產業、優化稅收政策等方式，增加財政收入，緩解財政收支壓力，降低債務風險。對于人口結構相對年輕的地區，也不能忽視人口老齡化的潛在威脅。應未雨綢繆，提前制定應對人口老齡化的政策措施，如加強養老服務體系建設，提高養老服務質量，完善社會保障制度等，以減輕未來人口老齡化對地方政府債務風險的影響。還應注重經濟結構的優化升級，提高經濟發展的質量和效益，增強地方政府的償債能力，為應對人口老齡化和債務風險奠定堅實的經濟基礎。七、政策建議7.1完善養老保障體系完善養老保障體系對于緩解人口老齡化對地方政府債務風險的影響至關重要，可從優化養老金制度和發展多元養老模式兩方面著手。在優化養老金制度方面，政府應推進養老金制度改革，提高養老金的可持續性。逐步提高法定退休年齡是有效舉措之一，隨著人口預期壽命的延長和人口老齡化的加劇，適當延遲退休年齡，能增加勞動者的繳費年限，減少養老金領取年限，從而緩解養老金支付壓力。如將男性退休年齡逐步從60歲延遲至62歲，女性退休年齡從50歲（女工人）和55歲（女干部）分別延遲至55歲和58歲，這不僅能緩解養老金支付壓力，還能充分利用老年人力資源，促進經濟增長。提高養老金統籌層次也十分關鍵。目前我國養老金統籌層次較低，多為省級統籌，這限制了養老金的調劑能力和使用效率。應加快推進全國統籌，建立全國統一的養老金制度和管理體系，實現養老金在全國范圍內的統一調配和使用。通過全國統籌，可將養老金結余地區的資金調劑到養老金缺口地區，均衡地區間的養老金負擔，提高養老金的保障能力，減輕地方政府在養老金支付方面的壓力。發展多元養老模式是完善養老保障體系的另一重要方向。政府應大力推進居家養老與社區養老相結合的模式。居家養老是我國傳統的養老方式，符合老年人的生活習慣和情感需求。但隨著家庭結構的小型化，家庭養老功能逐漸弱化，需要社區提供支持和服務。社區可建立養老服務中心，為居家老人提供日間照料、康復護理、助餐助浴等服務，實現居家養老與社區養老的有機結合。政府可加大對社區養老服務設施建設的投入，在城市新建小區，按照一定比例配套建設養老服務設施；在老舊小區，通過改造閑置房屋等方式，建設養老服務中心。還可通過政府購買服務的方式，鼓勵社會組織和企業參與社區養老服務，提高服務質量和效率。積極發展機構養老也是必要的。政府應加大對養老院、老年公寓等養老機構的支持力度，制定相關優惠政策，如給予土地、稅收、資金等方面的支持，吸引社會資本投入養老機構建設。加強對養老機構的監管，建立健全養老機構服務質量標準和評價體系，規范養老機構的服務行為，提高服務質量。鼓勵養老機構開展個性化、專業化服務，滿足不同老年人的需求。對于失能半失能老人，提供專業的康復護理服務；對于有文化需求的老人，開設老年大學、文化活動室等，豐富老年人的精神文化生活。7.2促進經濟可持續增長鼓勵創新是促進經濟可持續增長的核心動力，政府應加大對科技創新的投入力度。設立專項科研基金，重點支持人工智能、新能源、生物醫藥等戰略性新興產業領域的研究與開發，如對人工智能算法優化、新能源電池技術突破、創新藥物研發等項目給予資金支持。通過稅收優惠政策，對高新技術企業減按15%的稅率征收企業所得稅，鼓勵企業增加研發投入，提高自主創新能力。加強知識產權保護，完善知識產權法律法規，加大對侵權行為的打擊力度，保護創新成果，為創新營造良好的法律環境。優化產業結構是推動經濟可持續增長的關鍵舉措。加快發展高附加值、低能耗、低污染的新興產業，如大力發展高端裝備制造、數字經濟、綠色環保等產業。在高端裝備制造領域，鼓勵企業研發制造高精度、高性能的機械設備，提高我國裝備制造業的國際競爭力；在數字經濟方面，加強5G網絡、大數據中心、人工智能等新型基礎設施建設，推動數字技術與實體經濟深度融合，培育新的經濟增長點。對傳統產業進行升級改造，淘汰落后產能，通過技術創新、管理創新等方式，提高傳統產業的生產效率和產品質量。在鋼鐵、煤炭等傳統行業，推廣先進的生產技術和節能減排設備，降低能耗和污染排放，實現產業的綠色轉型。完善勞動力市場政策對于促進經濟可持續增長也十分重要。加強職業培訓，根據市場需求和產業發展趨勢，開設針對性的職業技能培訓課程，如針對智能制造產業，開展工業機器人操作與維護、自動化生產線調試等培訓課程，提高勞動者的就業能力和職業素養。建立健全就業服務體系，搭建就業信息平臺，及時發布就業崗位信息，