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一、理論傳導機制

關于老齡化因素影響產業結構的傳導機制，可以從需求與供給兩個方面來進行分析。從這個角度來看，人口老齡化對產業結構的影響存在四個主要的潛在影響渠道：消費結構、勞動力市場、資本供給和全要素生產率。其機制可以用圖1表示。

（一）消費結構

不同年齡階段消費主體的需求結構、需求數量不盡相同，因而人口結構變化必然會通過消費主體的需求變化表現出來。當老齡化程度加深時，老齡人口相對增長，而青年人口相對減少，這時，面向嬰幼兒、青少年的產品和服務的市場需求會逐漸萎縮，而面對老年人口的則會增多。老齡人口往往不傾向于消費那些價格昂貴的“奢侈品”或時尚品，而是更多地偏好類似健康、養生和醫療等基本生活必需品和服務。這意味著針對第一、二產業的物質性商品需求可能會相對減少，而針對老齡人口服務的“銀發產業”會成為產業結構變化的重要動力。

（二）勞動力市場

從勞動力市場的數量來看，在其他條件不變的情況下，老齡人口比例的增加會減少經濟中適齡勞動力的供給數量，從而造成勞動力供給的相對短缺。而從勞動力的質量看，中老年人的身體機能逐漸衰退、學習能力下降，因而工作技能相對老化。老齡勞動力也不適應體力消耗大、節奏快的生產模式，特別是在勞動密集型的產業中，他們的工作效率會有所降低。為了適應這種適齡勞動人口年齡逐漸變大的特點，勞動支出中腦力勞動所占比重應超過體力勞動所占比重，這一特征意味著產業結構要由勞動密集型轉向資本、技術密集型。

（三）資本供給

根據莫迪利安尼的生命周期理論，當人口進入老年時期后，消費相應地從花費現在的收入轉向消耗過去積累的財富。這種變化進一步影響國民收入中的資本積累。這個資本減少的變化量如果體現在各個產業之中，對資本投入更加敏感的產業必然受到較大的影響，而對資本投入較為不敏感的產業受到的影響則較小，結果就會對產業結構產生不同的影響。具體來說，資本供給的減少對資本集約型、技術集約型的產業發展產生的負面影響較大，而農業、食品業和紡織業等勞動集約型的產業，對資金依賴的較小，受到的影響較小。

（四）全要素生產率

關于老齡化社會下生產率的演變，有人認為資本-勞動比會下降，所以老齡化會阻礙生產率的增長。然而，目前并沒有充分的理論證明老齡化一定會對勞動生產率帶來負面的影響。生產率并非只取決于資本、勞動，還有全要素生產率的影響。如果經濟體是一個進步的，并以“終身學習”為目標的社會，那么即使年長型勞動者的工作效率降低，但是他們在志愿服務、經驗提供、社交人脈拓展等其他方面也會對生產有著重要的貢獻，這種對產出的貢獻值并非單純的資本和勞動輸出，更像是對勞動力這種要素潛力的深層發掘。

二、實證過程與結果

（一）模型與指標選取

為了檢驗人口老齡化對產業結構的影響，本文構建如下計量基準模型：（1）其中，i、t分別代表地區和時間，n為三次產業；Ynit和Yni,t-1分別代表地區i在t和t-1時刻的各產業產值占GDP的百分比（Yf、Ys、Yt分別代表第一、第二和第三產業）。Xit是一個K×1的向量，包含了一組其他控制變量。agingit代表人口老齡化程度，β2為我們關心的待估系數。Dit代表地區效應，uit為隨機誤差項。本文的研究目的旨在檢驗人口老齡化與產業結構之間的內在相關關系而非研究產業結構的決定因素，參照以往研究，本文控制了其他可能影響產業結構的變量，具體如下：人均經濟總量（AGDP）：用于考察經濟增長水平，根據Chenery和Syrquin對產業結構的分析推導，產業結構演變模型中主要以人口和人均收入作為解釋變量，本文沿襲其對數結構，在模型中引入人均GDP（agdp）及其平方項（sqragdp）。物資資本（inv）：用于衡量物資資本投資的比重，本文使用固定資產投資占GDP的比例作為變量。人力資本（edu）：用于衡量人力資本投資的比重，本文采取教育經費法來衡量，教育經費指教育經費總投入，包括國家財政性教育經費、社會團體和公民個人辦學經費、社會捐贈經費、學費和雜費、其他教育經費。經濟開放程度（tr）：用于衡量在開放經濟條件下，本文使用各省進出口總額占GDP的比重作為變量。技術進步（nova）：用于考察技術能力和研發創新，本文使用國內三種專利申請授權量來衡量。政府政策行為（gov）：用于考察政府政策行為的影響，采用政府消費支出占GDP的比重來衡量。產業結構衡量指標：用于衡量產業結構的變化，目前關于這一指標的衡量，大多數研究者均選取三次產業產值占GDP的比重這一指標，如巴曙松和王群（2009）、盧萬青和袁申國（2009）、王文斌（2009）、黃先軍和曹家和（2011）等；也有部分研究者選用第二產業與第三產業的比重來衡量，如杜金岷和廖儉（2008）。考慮到前者能更好地體現三次產業結構，且三次產業中第二產業和第三產業的開放程度較大，本文采用三次產業的總產值與地區GDP的比值來作為變量，分別用Yf、Ys和Yt來表示。人口老齡化衡量指標：作為本文研究核心的解釋變量，共由兩組工具變量來衡量，大部分研究者是從人口結構或者人口紅利的角度出發，一般選取撫養比作為衡量指標，為了指標選取的廣泛合適性，本文以老齡人口（65歲以上人口）占總人口的比重，以及老齡人口占勞動力的比重（即老年撫養比）作為變量來衡量人口老齡化程度，分別用age和odr表示。

（二）數據使用

按聯合國的統計標準，一個國家60歲以上老年人口達到總人口數的10%或者65歲以上老年人口占人口總數的7%以上，該國家即進入人口老齡化社會。根據我國2000年11月底第五次人口普查的數據，60歲以上人口達1.3億人，占總人口10.2%，65歲以上老年人口已達8811萬人，占總人口6.96%，即我國于2000年正式進入老齡化社會。因此本文選取從2000年開始到2012年全國31個省市（不包括港澳臺地區）的數據，數據來源為《中國統計年鑒》、《中國人口統計年鑒》、《1990年以來常用人口數據集》以及各地區歷年的統計年鑒。

（三）估計方法與結果

為了消除本模型中的非觀測性地區效應Dit的影響，對上式進行一階差分后，可得：（2）上式中，滯后的被解釋變量的一階差分項△Ynit與誤差項的差分△uit有著較強的相關性，從而模型中可能存在內生性的問題，用傳統的固定效應模型分析法可能會產生有偏估計。為保證實證結果的可靠性，如何處理解釋變量的內生性問題是非常值得重視的，而這正是本文采用GMM估計的動機。根據Arellano和Bond（1991）提出的一階差分廣義矩（DIFF-GMM）思路，將式（2）中的解釋變量的滯后階作為差分方程中相應變量的工具變量來獲得參數估計結果，但由于這種方法所采用的滯后階工具變量與方程中差分項內生變量之間的相關性較小，容易導致弱工具變量問題的出現。基于此，本文同時采用了Arellano和Bond（1995）以及Blundell和Bond（1998）的所提出的系統廣義矩估計（SYS-GMM）方法，通過增加新的有效工具變量來解決弱工具變量問題，其基本思想是將水平方程和差分方程作為一個方程系統進行GMM估計，并將內生變量的差分滯后項作為水平方程中內生變量的工具變量，從而保證了工具變量與內生變量相關，但不與隨機誤差項相關，是一個理想的工具變量。由于綜合利用了水平方程和差分方程的進行回歸，系統GMM比差分GMM估計法有更好的有限樣本性質，不僅可以提高估計的效率，也更能控制內生性。

三、實證結果分析

廣義矩估計量的一致性依賴于工具變量的有效性，系統GMM估計工具變量的有效性檢驗主要包含兩類（Arellano和Bond，1995；Blundell和Bond，1998），Hansen檢驗用于檢驗估計過程之中是否存在過度識別約束，原假設是模型中工具變量的選取是有效的；而殘差自相關檢驗則用于檢驗殘差項在差分回歸和差分、水平方程系統回歸中是否存在序列相關，原假設是不存在序列相關，殘差項可存在一階序列相關，但必須二階序列無關。從檢驗結果來看，表1與表2中Hansen和AR（2）檢驗值的伴隨概率均在0.05以上，說明應該拒絕原假設，也就是說本文所采用的工具變量是有效的。可以看到，以老齡人口占總人口比重（age）和老年撫養比（odr）作為工具變量的兩次回歸測量結果之間有著較強的正相關性，關于人口老齡化對三次產業結構的影響，二者均給出了相似的結論。我們發現，從2000年我國正式進入老齡化社會至今，人口老齡化對三次產業均有著顯著影響，人口老齡化變量與第一、第二產業產值比重均呈現負相關關系，且第一產業受到的影響比第二產業小；而人口老齡化與第三產業產值比重則呈現正相關性。另外，關于本文控制的其他解釋變量，研究發現人力資本（edu）、技術進步（nova）對三次產業產值比重影響較小，人均經濟總量（agdp）的提高對三次產業產值比重均有顯著的影響，且均呈現出正相關性。物資資本（inv）與第一、三產值比重呈現負相關性，而與第二產業有正相關關系；進出口總額比重（tr）和政府消費支出比重（gov）與第一、二產業產值比重呈現正相關性，而與第三產業產值比重有著正相關性。

四、結論及政策建議

本文通過構造人口老齡化對產業結構變化影響的實證模型，在控制了人均經濟總量、物資資本、人力資本、經濟開放、技術進步、政府政策行為作為其他解釋變量的前提下，收集了我國2000-2012年的31個省市的省級面板數據，并用動態面板數據的GMM分析方法對模型進行回歸分析，發現人口老齡化對產業結構均有顯著的影響，且對三次產業的影響各不相同。其中，人口老齡化對我國的第一產業和第二產業有著一定程度的抑制效應，而對第三產業則起著促進作用。綜合本文的研究結論以及我國現有的國情，針對如何調整現有的產業結構同時適應人口老齡化提出的挑戰，本文的政策建議如下：第一，延伸三次產業鏈條，推動產業結構升級，促進三次產業結構間的融會貫通，實現農業工業化、工業信息化、服務業知識化，以達到更好地適應人們不斷升級的消費需求的目的，緩解人口老齡化帶來的負面效應。第二，增加人力資本的投入，發揮老年人力資本的優勢作用。增加對人力資本的投入不僅僅表現在勞動者素質的提升，還表現在對老年人力資本的有效利用之上，教育一般被認為是提升人力資本的重要手段，而老年人口在工作技能、生活經驗、社會閱歷和社交人脈等方面都有著一定的優勢，不論是加強對老年人的教育和新技能培訓，比如老年大學的開設，還是老年人本身作為教育的提供者或實現技能轉移，都會促進勞動力質量的提升。第三，加速第三產業的轉型，積極發展銀發產業。在人口老齡化推動產業結構升級的過程中，會有效地促進勞動力向第三產業的轉移。人口老齡化既然對服務業有著促進作用，也必然對服務業升級提出了更高、更明確的要求，現代服務業要以更新的服務方式，來應對老齡化帶來的挑戰。同時，政府應大力扶持針對老年人需求的銀發產業。銀發產業作為新興的朝陽行業，是一個涉及到醫藥、房地產、金融、保健、食品、服裝、保險、旅游等十多個行業的綜合產業，但我國銀發產業目前尚處于起步階段，還需要政府和社會的幫助和支持。第四，完善社會保障體系，拓寬老年消費市場。目前銀發產業的需求市場雖然很大，但同等規模的有效需求尚未形成，其主要原因是老年人口的購買力和行動力不足，一套完善的社會保障體系會提振老年人口的消費信心，在“老有所養、老有所醫”的生活環境下，老年人會更敢也會更樂于消費，銀發產業市場才能真正形成有效需求，老年消費市場的巨大潛力才能被挖掘出來。

作者：易昕單位：華中科技大學經濟學院