银发经济的崛起：人口老龄化的全球影响

在线附录2.1至2.3至2025年4月世界经济展望第二章节中，概述了正文所使用的数据来源、样本覆盖范围、变量定义以及方法论。第一个附录展示了全文所涵盖的经济体样本。随后的附录按照章节结构，概述了正文所使用的数据来源、变量定义以及方法论。 在线附件2.1. 样本覆盖范围 本章的分析涵盖了广泛样本的发达经济体（AEs）以及新兴市场和发展中经济体（EMDEs）。数据来源和覆盖国家在不同分析部分有所差异，如在线附件表2.1.1所示。 基于模型的分析 世界经济展望 在线附件2.2. 健康老龄化 对健康老龄化的实证分析及其对老年劳动者劳动力市场结果的影响，使用了覆盖29个发达经济体（AEs）和12个新兴市场经济体（EMs）中50-90岁个体在2000-22年期间近100万观测值的微观数据调查（在线附件图2.2.1）。1除巴西、南非和泰国之外，所有国家的数据均已预先协调。通往全球老龄化的门户：数据库，数据访问的门户。分析利用了调查中的数据： 健康指标: 这些包括 (i) 物理能力（握力、肺功能）和认知能力（记忆力、定向力、语言流利性、数学能力）的测量指标；以及 (ii) 关于整体健康状况、物理能力的自我报告指标。 (包括日常生活活动能力[包括基本日常生活活动能力（ADL）和工具性日常生活活动能力（IADL）]、疼痛频率以及听力状况)，以及心理健康的综合指数；(iii) 健康行为，如吸烟、饮酒、锻炼频率以及体重指数；以及(iv) 基于对17种不同慢性病的诊断得出的慢性病发生率。2 2：该调查问卷包括以下内容：(i)针对测量健康—受访者最大握力（单位：公斤）、最大肺功能呼吸测试测量值、受访者能从列表中回忆的词语数量（记忆力）、受访者是否正确报告当日日期（定向力）、受访者在一分钟内能列出的动物数量（语言流畅性），以及受访者五次尝试中能正确完成的减法次数（数学）；(ii)针对自我报告健康—受访者就自身总体健康和听力在1-5分制量表上打分，是否在进行一系列日常生活活动（ADLs，如床上进出、沐浴、穿衣、进食、在房间内行走）和工具性日常生活活动（IADLs，如管理财务、服药、购买杂货、准备热饭菜）时遇到困难，并回答12个问题，这些问题被综合为一个多维度的老年人生活质量测量指标（即CASP指数，该指数包含四个主要领域——控制、自主、自我实现和快乐）。慢性病包括高血压、关节炎、高胆固醇、心脏病、糖尿病， 第二章银色经济的崛起：人口老龄化对全球的影响 劳动力市场结果退休年龄（如适用）；广泛的劳动力供给和就业边际（劳动力参与、为薪酬工作及失业的虚拟变量）；集约边际（每周工作小时数和每年工作周数）；以及劳动收入。 社会经济特征年龄；性别；城乡虚拟变量；教育程度（最多为小学、中学或高等教育）；家庭财富；以及居住国家。 重要的是，该分析区分了衡量指标和自我报告的健康指标，并专注于具有最高样本覆盖率和跨国家间调查问题可比性的指标。为了便于比较，不同的健康指标被标准化为零均值和单位标准差。分析中考虑的各种健康测量指标 tend to decline with age, as reported in Online Annex Figure 2.2.2. 实证策略由两部分组成： 1.是否存在健康老龄化的证据？To study whether health has been improving over time, various health indicators (,) 对时间趋势进行逐步回归分析。t), 控制一个向量（,个体社会经济特征（年龄、性别、教育程度、家庭对数财富）和国家固定效应的%)。了 探索异质健康老龄化效应的证据，允许不同分组之存在差异：(i) 新市与达体 ; (ii)按性别划分; (iii) 按城乡地区划分; (iv) 按教育程度（最多为小学、高中和高等教育）划分; 以及 (v) 按家庭财富五分位数划分。标准误差在国家层面聚类。 世界经济展望 2.健康改善对劳动力市场结果有何启示？ •相关性。一个普通最小二乘法（OLS）回归方法用于估计每个健康指标与每个劳动力市场指标之间的关联（相关性）。,), 一次一个，同时控制一个向量 (,) 的个体社会经济特征 (年龄、性别、教育程度、国家固定效应以及。 log household wealth) •因果关系。concerns (for instance, reverse causality whereby working could affect individuals’ 01 解决内生性 2 健康状况）并试图估计因果效应，采用了两阶段最小二乘法（2SLS）回归方法，该方法利用了由慢性病发生率代表的外生健康冲击。3自美国疾病控制与预防中心（CDC）指出“大多数慢性病是由少数几项风险因素引起的——吸烟、营养不良、缺乏体育活动和过度饮酒”以来，回归规范也控制了这些生活方式因素。识别策略基于这样一种假设，即至少一些慢性病——那些无法通过个人的社会经济因素和健康行为解释的——是随机分配的。作为稳健性 check, 一种增强的逆概率加权 (AIPW) 估计量 (Jordà and Taylor, 2016) 也被用于纠正工具变量的潜在内生性问题。 第二章银色经济的崛起：人口老龄化对全球的影响 赋予对健康冲击更大的权重，这些冲击可以被认为更具外生性（更不可预测）。4 在线附件2.2.1. 健康老龄的证据 研究发现了一种广泛的“健康老龄化”现象，表现为一系列身体、认知和心理健康指标随着时间的推移而持续改善（时间趋势系数为正且显著）（线上附录表2.2.1）。5其他协变量显示，健康状况往往随着年龄增长而下降，同时与教育和财富呈正相关。6重要的是，健康老龄化似乎最显著地体现在由认知指标的第一主成分所代理的认知功能上，尽管该趋势对其他健康指标也是正向的且具有统计学显著性。在不同的指标中，连续出生队列随着时间的推移其健康状况呈现出平稳的改善（在线附录图2.2.3，第1和第2面板）。当考虑一个平均了健康指标并归一化到0-1尺度的脆弱性综合健康度量时，结果依然稳健，其中增加表示健康状况的恶化。在线附录表2.2.1. 健康老龄化及其他社会经济健康决定因素的趋势 *** p <0.01; ** p <0.05; * p <0.1. 结果在控制年龄变量的平方和农村地区（由于部分国家数据缺失，农村地区被排除在基准规格之外）时也稳健。估计的一阶时间趋势是稳健的，而高阶时间趋势被发现要么在统计上不显著，要么对所选健康指标和回归规格选择有些敏感。 6男性在客观的体能指标（握力和肺活量）以及自我评估的整体健康状况和心理健康方面得分往往更高。being. 世界经济展望 虚弱程度显示出随出生队列的下降（在线附录图2.2.3，第3个小面板），这符合持续的健康老龄化现象，并与先前使用虚弱程度指标的研究结果一致；例如，参见Abeliansky和Strulik（2018，2019）以及Old和Scott（2023）的研究。 与此同时，有证据表明健康老龄化趋势在不同国家之间存在差异，但在不同社会经济群体之间差异不大（在线附件表格2.2.2）。新兴市场经济体的认知健康状况改善速度相对发达国家更快——这表明存在一定程度的国家间趋同现象——然而，在其他方面的改善速度相似，这表明广泛的社会经济健康差距仍然存在（与性别、城乡位置、教育和财富相关）。研究发现，健康状况改善的速度在不同年龄组之间也存在相似性。 在线附件2.2.2.健康对劳动力市场结果的影响 与更佳的老龄健康相关联的是增加劳动力供给的决定，这体现在广泛边缘（劳动力参与率和就业可能性）和密集边缘（每周工作小时数和每年工作周数）两个方面，以及更高的总劳动收入和劳动生产率（以每小时收入衡量），并且与健康的老龄退休年龄相关（在线附录表2.2.3）。 第二章银色经济的崛起：人口老龄化对全球的影响 为建立因果关系，未受个体社会经济特征与健康行为解释的慢性病病例被用作外生健康冲击的工具变量。具体而言，回归模型包含影响整体健康状况及慢性病发病概率的生活方式因素——低/高身体质量指数、缺乏运动和吸烟——作为额外控制变量（网络附录图2.2.4显示这些因素是综合衰弱指数的显著预测因子）。第一阶段回归结果表明，慢性病对个体的身体、认知和心理健康构成强有力的工具变量（网络附录图2.2.5）。7此外，在第二阶段，估计的影响远大于OLS回归估计所隐含的影响，强调了使用工具变量方法处理潜在内生性的重要性（在线附录表2.2.3和2.2.4）。8在身体素质、认知能力和心理健康方面表现更好（且慢性病带来的整体健康状况脆弱性更低），对提高劳动力供给、收入和生产力，以及推迟退休具有经济上的重要意义。 世界经济展望 第二章银色经济的崛起：人口老龄化对全球的影响 作为稳健性检验，采用AIPW估计——以消除任何剩余的内生性偏差——得出的关于负面健康冲击的结论具有定性的相似性。平均处理效应（针对一种或多种慢性病发生情况的二元指标）表明劳动力供给和工资报酬的减少（见在线附件表2.2.5）。9 为了研究健康改善的劳动力市场影响是否取决于个人和职位特征，2SLS分析也针对不同的样本子组分别进行。事实上，发现劳动力市场效应随年龄而变化。 群体——例如，一般而言，对50多岁个人的劳动供给的广度边际影响最大，其次是60多岁和70多岁，而80岁及以上年龄段的影响则要低得多（参见在线附件图2.2.6）。此外，随着年龄的增长，人们越来越不愿意从事那些被认为不太“适合年龄”的工作（参见在线附件图2.2.7）。这类工作往往提供较低的满意度、具有较高的体力要求、压力水平较高、缺乏自由以及工作保障差（Acemoglu, Mühlbach, and Scott 2022）。与此相关的是，更好的健康状况通常对那些被认为更“适合年龄”的工作的劳动力市场结果有更强的正面影响——这表明这些职业的劳动供给存在更高的“自愿”响应。10 世界经济展望 展望未来数十年，随着人工智能（AI）势必会影响就业机会，其对老年劳动者的影响以及这种影响如何与其健康状况的改善相互作用，也将是关键因素（另见框2.3）。 *** p <0.01; ** p <0.05; * p <0.1. 第二章银色经济的崛起：人口老龄化对全球的影响 在线附录2.3. 全球老龄化带来的经济影响—A基于模型的分析 本节概述了本章分析中使用的重叠代际（OLG）模型的细节、基准情景和政策情景的假设，以及额外结果。本章采用Auclert等人（2024）模型的一个扩展版本，该模型包含了国家特定的年龄金字塔，以及基于预先设定的生育、死亡和移民假设的预测，还包括国家年龄特定的劳动力供给特征。该模型假设个人重视在其一生中平滑消费，包括退休期间，并为他们的孩子留下遗产。关键政策——如退休年龄、劳动税和社会保障支出——会影响个人退休前的工作生涯中的储蓄。该框架允许评估旨在促进健康老龄化、延长退休年龄和提升劳动力参与率的政策影响。除非另有说明，所有函数形式和校准均遵循Auclert等人（2024）。 (百分比；每名女性的活产数量)在线附录图2.3.1. 在不同联合国人口基金会世界人口预测方案版本中，65岁及以上人口比例和生育率在选定国家中的分布 ：任何模型都是现实的简化，因此带有局限性。在本模型中，一个局限性是它无法说明潜在的结构性转型——例如 世界经济展望 服务业的相对增长以及随之而来的总生产率下降——人口老龄化可能诱导这些变化。另一个局限性在于，它忽略了建模内生响应老龄化的技术进步，后者可能推动前沿全要素生产率的增长。最后，该模型侧重于低频动态