老龄化、服务性消费与第三产业发展——来自中国省级面板数据的证据

何凌霄，南永清，张忠根

(1.浙江大学管理学院，浙江　杭州　310058；2.山东大学经济学院，山东　济南　250100)



老龄化、服务性消费与第三产业发展
——来自中国省级面板数据的证据

何凌霄1，南永清2，张忠根1

(1.浙江大学管理学院，浙江杭州310058；2.山东大学经济学院，山东济南250100)

本文基于2003-2013年的中国省级面板数据，通过引入老龄化与服务性消费比重的交互项，综合运用多种静态和动态面板数据模型和稳健性分析，考察老龄化通过服务性消费渠道对第三产业发展的影响。研究结果表明，老龄化对第三产业发展具有负向影响，但老龄化引致的服务性消费比重的提高能显著减弱这一负向影响。进一步扩展讨论的结果证实，服务性消费确为老龄化影响第三产业发展的重要渠道，提高民生性财政支出、保障公共服务均等化及提升金融发展水平有利于释放老年人口的服务性消费需求，拉动第三产业发展。

老龄化；第三产业；服务性消费；需求效应

一、问题的提出

近年来，中国经济正经历深刻的结构调整和转型升级，在新旧交替之际，第三产业增长较快且具有较大的上行空间。2011-2013年第三产业增加值年均增幅14.73%，而第二产业增幅则跌落为2012年的6.69%和2013年的6.18%。在经济增速放缓的新常态背景下，第三产业正逐渐取代传统增长点，现已成为中国经济的新引擎。但我国第三产业发展水平明显低于发达国家和部分与我国经济阶段相近的发展中国家，第三产业依然是经济社会发展中的一块“短板”。同时，根据联合国最新人口预测①，2015年后中国老龄化进程将加速，老年抚养比将从2015年的13.1%升至2060年的49.0%，此后将维持在46%以上的高位。老龄化不仅降低劳动参与率及全社会储蓄率，致使经济增长面临下行压力；还会影响企业的人力资本投资意愿，阻碍产业转型升级。可见，第三产业亟待发展和人口结构逐渐老化已成为中国经济发展不可回避的现实问题。

此外，我国还存在重物质性消费、轻服务性消费的现象[1]。据统计，2013年我国家庭最终消费占GDP的比重仅为34.09%，而同期这一比重在印度和美国分别高达59.18%和68.05%。以往发展服务业通常从供给方面寻求出路，现在应从消费需求上探寻对策，随着我国老龄化程度的加深和居民收入的增长，老龄化的服务性消费需求效应开始显现，因此从需求层面解读老龄化对中国第三产业发展的影响无疑将更具现实意义。

二、相关文献综述

已有研究表明，影响产业升级发展的因素很多，主要包括技术选择、人力资本、要素成本、政府补贴、民间金融和财税政策等[2][3][4][5][6][7]，但从人口年龄结构视角展开探讨的文献相对较少。人口年龄结构的变化影响产业运行的诸多环节，特别是近年来我国老龄化现象愈发突出，若能在研究产业发展时引入微观的年龄结构效应，其意义是十分明显的。现有关于人口老龄化对产业发展影响的文献主要包括以下两个方面。

(一)老龄化影响产业发展的供给效应

从供给路径看，人口老龄化主要通过劳动力市场影响产业发展，具体表现为降低劳动参与率、抑制人力资本积累和技术进步，进而影响分工水平和产业效率。Börsch-Supan(2003)分析老龄化对德国劳动力市场的影响，认为年龄结构变化改变商品需求结构，从而影响不同部门的劳动雇用[8]。Annabi N. et al.(2009)基于世代交叠模型考察了老龄化对加拿大产业结构的影响，发现老龄化导致的劳动供给不足会提高劳动力市场的平均工资，增加劳动密集型产业的用工成本，促使非劳动密集型产业规模相对扩大[9]。陈颐和叶文振(2013)研究台湾地区老龄化与产业结构的长期关系，发现老龄化降低劳动参与率、改变劳动参与模式，这种劳动力市场的变化对劳动密集型产业的影响更甚[10]。

鉴于我国日益加重的老龄化趋势，国内学者也关注了劳动力年龄结构老化对产业结构的影响。杨道兵和陆杰华(2006)从劳动力老化对劳动生产率提高和产业结构调整两方面的影响入手，讨论了劳动力老化对社会经济发展的一些负面影响[11]。朱洵和周彦汐(2013)基于中国家庭动态跟踪调查数据，运用“劳动力年龄-产业”双重结构的定量方法，发现劳动力老化在三次产业中普遍存在[12]。郭熙保等(2013)基于中国人口普查和联合国的人口预测，分析了老龄化对劳动力供给、资本积累和支柱产业等方面的不利影响[13]。

(二)老龄化促进产业发展的需求效应

除在劳动供给的改变上撼动产业结构外，老龄化还造成消费习惯与需求的改变。Dewhurst(2006)研究2001-2006年苏格兰人口结构变化的影响，发现老龄化将刺激一些商品和服务的最终需求(如公用事业、健康和保险服务)，同时减少餐饮、酒吧、住宅出租和教育等的需求[14]。Van Groezen et al.和Manson et al.(2007)认为随着老年人健康状况和生活自理能力的下降，其对医疗护理、生活照料服务的需求不断增多，特别是医疗保健等服务性消费因具有刚性还会持续增加[15][16]。Kronenberg and Moeller(2008)进一步发现因老龄化造成的最终需求构成的变化显著影响德国基础设施的需求[17]。

进一步地，作为产业发展的原动力，老龄化引致的消费需求变化最终会反映到产业层面，并对各产业发展造成异质性冲击。Volz(2008)利用可计算的一般均衡(CGE)模型，分析德国老龄化的部门效应，发现老龄化对健康和教育部门的影响最为严重[18]，这与Fougère et al.(2007)的发现一致[19]。Foot and Gomez(2014)利用最新的英国家庭支出调查数据，系统分析了人口增长和老龄化对部门经济增长和构成的影响，结果表明天然气和电力部门是老龄化最大的受益者，而服装和鞋类则是较大的受损者[20]。

目前，国内学者关于老龄化对产业发展的需求效应的代表性研究当属陈卫民和施美程(2014)及茅锐和徐建炜(2014)。陈卫民和施美程(2014)利用国际间的面板数据检验了老龄化促进服务业发展的需求效应，发现当人口老龄化达到一定程度后会通过消费需求路径推动服务业比重的提升[21]。茅锐和徐建炜(2014)利用中国城市家庭调查面板数据，研究人口老龄化对不同部门的异质性影响，发现老年居民在食品、健康护理和医疗服务等方面具有显著的消费份额，并由此预测了相关产业部门的演变情况[22]。然而，茅锐和徐建炜(2014)虽定量分析了老龄化与消费结构的关系，但对老龄化引致的消费结构变化如何影响产业发展仅展开了定性层面的讨论[22]。而陈卫民和施美程(2014)关注了老龄化对产业发展的一般消费需求效应，并未针对服务性消费效应展开深入探讨[21]。可见，目前有关老龄化对产业发展的服务性需求效应的研究涉及中国经验数据的定量分析仍是空白。

综上所述，现有文献已就老龄化扩大服务需求进而有利于第三产业发展达成了一致性认识。与已有文献相比，本文的改进在于：(1)不仅研究老龄化对第三产业发展的整体效应，还从老龄化与服务性消费的交互作用出发，分析老龄化趋势与服务性消费对第三产业发展的长期作用机制，这种交互效应的分析更具现实意义；(2)运用多种静态和动态面板识别模型，考察老龄化趋势影响第三产业发展的服务性需求机制，通过内生性处理和分组稳健估计的方法讨论实证结果的有效性，以保证结论的可靠。

三、变量选取、模型构建与数据说明

(一)变量选取和模型构建

为检验老龄化、服务性消费与第三产业发展间的关系，本文构建如下的计量模型：

LnServit=α0+α1LnEldit+α2LnConsit+α3(LnEld* LnCons)it+α4Empit+α5Eduit+α6Saveit+ui+υit

(1)

其中，LnServ(第三产业产值的对数)为因变量，LnEld(老年人口比重的对数)、LnCons(服务性消费占GDP比重的对数)和LnEld* LnCons(老年人口比重与服务性消费比重的交互项)为核心解释变量，下标i、t分别表示省份和时间，ui表示不可观测的地区效应，υit表示随机扰动项，α3为交互项的系数，Emp(第三产业就业人员比重)、Edu(平均受教育年限)和Save(储蓄率)为基础解释变量。本文引入这三个基础变量来控制老龄化通过生产供给路径对第三产业的影响。

为避免因遗漏变量导致的内生性，我们还引入被证实对第三产业发展有着重要影响的变量作为控制变量：Pur(城镇化水平)、Ifr(固定资产投资)、Trade(对外贸易)、National(经济国有化程度)、Tech(技术投入)和Road(道路基础设施)。于是，我们将模型(1)拓展为：

LnServit=α0+α1LnEldit+α2LnConsit+α3(LnEld* LnCons)it+α4Empit+α5Eduit+α6Saveit+α7Purit+α8Ifrit+α9Tradeit+α10Nationalit+α11Techit+α12Roadit+ui+υit

(2)

考虑到产业发展是一个长期的动态过程，我们纳入因变量的滞后一期Lag_LnServ，并将静态模型(2)进一步改写为动态模型(3)：

LnServit=λLag_LnServit+α0+α1LnEldit+α2LnConsit+α3(LnEld* LnCons)it+α4Empit+α5Eduit+α6Saveit+α7Purit+α8Ifrit+α9Tradeit+α10Nationalit+α11Techit+α12Roadit+ui+υit

(3)

(二)数据说明

本文基于2003-2013年的中国省级面板数据进行实证研究。关于服务性消费的衡量，我们选取《中国住户调查年鉴》统计的服务性消费支出作为服务性消费水平的度量指标。《中国住户调查》翔实地反映了城乡居民收支和生活状况，在样本代表性、统计指标的全面性和准确性及抽样方法的科学性等方面更具优势[23]。因此，选用该指标相对更加客观真实，从而避免人为主观计算服务性消费支出而导致的测算结果偏差。若未特殊说明，其余数据均取自历年的《中国人口年鉴》和《中国统计年鉴》。

四、实证研究结果及分析

(一)基准回归结果

表1给出了老龄化、服务性消费与第三产业发展的基准回归结果。我们首先使用固定效应(FE)模型和随机效应(RE)模型来估计静态模型(1)、(2)。表1中第(1)-(4)列的结果显示，老龄化的系数显著为负，表明老龄化对第三产业发展产生了制约；服务性消费比重的系数也显著为负，可能是因为服务性消费未在当前国民经济中占有合理比例；而二者的交互项系数显著为正，表明老龄化和服务性消费的协同作用可以拉动第三产业的增长，即老龄化的服务性消费需求可以减弱老龄化对第三产业的负向影响。

表1　老龄化、服务性消费与第三产业发展(基准回归)

注：“*** ”、“** ”和“* ”分别表示在1%、5%和10%的水平上显著；括号内为t值。下表同此。限于篇幅，表中并未报告控制变量的估计结果，正文中也未对控制变量的回归结果展开分析，作者备索。

考虑到产业发展过程的动态性，同时为控制因数据动态结构而引发的内生性问题，我们采用差分广义矩估计(D-GMM)和系统广义矩估计(S-GMM)两种方法对动态模型(3)进行识别。使用S-GMM的前提是须假定因变量的一阶差分滞后项与个体效应不相关，以保证复合扰动项与工具变量不相关。但对正处于转型时期的中国而言，样本期内频繁的制度变迁等因素可能使第三产业产值离稳态较远[6]。故本文利用S-GMM的前提条件可能并不满足，表1中第(5)、(6)列报告的是D-GMM的回归结果。在工具变量的选取上，第(5)列引入人口自然增长率作为外生变量，而第(6)列则直接将老龄化率作为外生变量。同时，为稳健起见，我们将其他变量均看作弱外生变量，并使用弱外生变量的滞后值作为其自身的工具变量。Hansen检验、残差序列相关检验表明，选取的工具变量合理、可靠。第(5)、(6)列的结果显示，滞后一期的第三产业产值具有显著的正向影响，说明产业发展具有某种路径依赖性；核心变量的系数符号并未改变，交互项的系数依旧显著为正。因此，老龄化趋势通过服务性消费渠道促进第三产业发展的静态和动态渠道均得到检验。

(二)稳健回归结果

为确保回归结果可靠，我们从模型设定、关键指标衡量和样本选取等三个层面对模型(2)展开稳健性分析(回归结果见表2所示)。

1.滞后效应。考虑到老龄化及服务性消费对第三产业发展的影响可能存在滞后效应，同时为降低模型识别中可能存在的内生性问题，我们对解释变量滞后一期进行回归分析。表2中第(1)、(2)列分别是仅将核心变量滞后一期和将所有解释变量均滞后一期的回归结果。研究结果显示，核心变量的系数大小、符号方向均未改变，表明回归结果是稳健的；滞后一期的交互项依旧显著为正，说明老龄化趋势促进第三产业发展的服务性消费效应十分稳定，且该效应存在较强的一阶滞后性，即前一期老龄化的服务性消费需求对当期第三产业发展存在显著的正向作用。

2.替换因变量。我们用第三产业比重的对数(LnServ1)替代第三产业产值的对数(LnServ)来测度第三产业的发展。表2中第(3)列的结果显示，老龄化的服务性需求效应有利于提高第三产业在国民经济中的占比。但相比而言，交互项对产值占比的影响小于其对产值的影响，这表明当前老龄化的服务性需求对提升产业层次和优化产业结构的影响还较为薄弱。另外，我们将因变量分别替换为第(4)列中第二产业产值的对数(LnIndus)和第(5)列中第二产业比重的对数(LnIndus1)，以此来比较老龄化的需求效应对第二产业的作用，结果发现老龄化的服务性消费需求对第二产业发展同样具有促进作用。

表2　老龄化、服务性消费与第三产业发展

注：基础变量、控制变量均与表1一致；通过替换核心变量进行稳健性检验的结果，限于篇幅未列出，作者备索。下表同此。表中每一列报告的估计方法是经检验后更合理、更适用的方法。

3.分时段估计。我们将2003-2013年的全样本数据平均划分为2003-2007年和2008-2013年两个子时段，以考察老龄化促进第三产业发展的需求效应随时间变化而呈现的结构性特征。回归结果显示*限于篇幅，文章没有列出分时段的估计结果，作者备索。，交互项系数在后一时段中更大，其原因可能至于：第一，老龄化程度随时间推移而不断加深，其引致的需求效应也随之呈现一个由弱变强的过程；第二，在不同的经济发展阶段，老龄化引起的消费模式变化也是渐进的[24]，随着居民生活水平的提高，居民消费结构将由工业消费品向以健康、教育和娱乐等第三产业为主的消费变化。

总体而言，无论采用上述何种稳健检验，交互项的系数大小及符号方向均与表1一致，即老龄化通过促进服务性消费进而推动第三产发展的结论可靠。当前乃至今后很长一段时间内，老龄化产生的服务性需求效应无疑将是第三产业发展繁荣的重要推动力。

五、进一步扩展讨论

(一)影响渠道检验

上文的分析显示，老龄化和服务性消费比重的交互项对第三产业发展具有显著的促进作用，老龄化通过服务性消费渠道来促进第三产业发展。为此，本文将对该影响渠道进行检验。通过对静态模型(4)和动态模型(5)的回归，我们试图探究老龄化和服务性消费需求之间的直接关系，即老龄化水平的提高是否引致了服务性消费比重的协同提高。其中，LnCons为因变量，LnEld为核心解释变量，其他控制变量均与上文一致。这里，我们重点关注老龄化的系数β1，如果老龄化可以促进服务性消费比重的增加，那么预期β1将为正数。

LnConsit=β0+β1LnEldit+β2Empit+β3Eduit+β4Saveit+β5Purit+β6Ifrit+β7Tradeit+β8Nationalit+β9Techit+β10Roadit+ui+υit

(4)

LnConsit=θLag_LnConsit+β0+β1LnEldit+β2Empit+β3Eduit+β4Saveit+β5Purit+β6Ifrit+β7Tradeit+β8Nationalit+β9Techit+β10Roadit+ui+υit

(5)

回归结果显示*限于篇幅，文章没有列出拓展讨论部分的回归结果，作者备索。，无论是静态面板还是动态面板回归*在动态面板回归中，我们将老龄化作为外生变量，其他变量均看作弱外生变量，并使用弱外生变量的滞后值作为其自身的工具变量。与上文一致，相关检验结果表明设定的模型总体上是可取的，故不再赘述。，老龄化的系数均在10%的水平上显著为正，说明老龄化趋势显著促进服务性消费比重的提高，意味着尽管老龄化对第三产业发展尚存在多种不同的作用途径和效果，但其通过影响服务性消费从而正向作用于第三产业发展可能是一个新的途径。

(二)如何释放老龄化的服务性消费需求：一个初步探索

上文的分析表明，服务性消费需求是老龄化影响第三产业发展的一个渠道。接下来，本文讨论实现这一渠道的可能路径，以达到释放老年人口服务性消费需求并促进第三产业发展的目的。因此，我们将从城镇化率、社会保障程度和金融发展水平等三个维度进行分析(结果如表3所示)。

表3　老龄化、服务性消费与第三产业发展

首先，老龄化的服务性消费需求与城镇化率的交互项(LnEld*LnCons*Pur)的系数显著为正，表明城镇化水平越高的地区，老龄化对第三产业产值的服务性消费需求效应越大。从需求角度来看，城镇通过人口的集聚发挥网络效应，改善服务消费的条件和环境，提高居民的消费意愿。其次，我们用养老保险人口占比(Ei)、财政公共服务支出占比(Ps)和财政社保就业支出占比(Ss)来衡量社会保障程度，发现老龄化的服务性消费需求与三者的交互项系数均显著为正，这可能是由于这三个指标越高，意味着养老保障与社会福利体系越健全，从而为老年人口的服务消费提供了购买力支撑。最后，我们用金融体系贷款占GDP的比重(Cd)和居民储蓄存款占GDP的比重(Sa)来衡量金融发展水平，发现老龄化的服务性消费需求与二者的交互项系数同样为正，这可能是因为金融发展在一定程度上缓解了居民面临的流动性约束，有效释放了老年人口的消费需求。

由此可见，加快城镇化进程、提高民生性财政支出、保障公共服务均等化及提升金融发展水平对提高老年人口的服务性消费，进而促进第三产业发展具有积极意义。

六、研究结论与政策启示

本文基于2003-2013年的中国省级面板数据，重点考察老龄化趋势影响第三产业发展的服务性消费渠道。研究结果表明，老龄化对第三产业发展具有负向影响，但其与服务性消费的交互作用能显著促进第三产业发展，即老年人口的服务性消费需求可减弱老龄化对第三产业的不利影响。进一步拓展讨论表明，服务性消费是老龄化影响第三产业发展的重要渠道；较高的城镇化水平、较多的民生性财政投入、较健全的养老与社会保障及较高的金融发展水平可以促使老龄化引致的服务性消费需求得以更好的释放。

在我国老龄化日趋加深的背景下，庞大的老年群体将形成可观的消费市场，“银发经济”蕴藏的市场潜力将是拉动第三产业优化发展的新亮点。据此，本文得到几点政策启示：(1)对有服务性需求却无消费能力的老年群体，应通过财政转移支付等手段对其进行适当补贴，保证收入来源的稳定，从而将其潜在需求转化为现实需求；(2)对既有服务性需求已得到基本满足的老年群体，应多层次、多样化地开发以老年人口为导向的新服务产品，以扩展其潜在的需求；(3)加大财政对住房、医疗、教育和养老等民生性领域的投入水平，以此减轻家庭的经济负担，切实缓解居民的预防性储蓄动机，提升老年人口的消费能力；(4)结合我国“未富先老”的背景，创新针对老年人口的金融服务，发展以房养老等信贷服务，支持用未来可变现的资产支付当前的服务消费，以保障老年人口的服务性需求能顺利实现。

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(责任编辑:化木)

Aging，Service Consumption and the Development of Tertiary Industry——Evidence from Chinese Provincial Panel Data

HELing-xiao1，NANYong-qing2，ZHANGZhong-gen1

(1.SchoolofManagement，ZhejiangUniversity，Hangzhou310058，China；2.SchoolofEconomics，ShandongUniversity，Jinan250100，China)

Underthebackgroundofaging,theelderlyserviceconsumptionisofgreatsignificanceforexpandingdomesticdemandandpromotingthedevelopmentoftertiaryindustry.ByintroducinganinteractiontermofagingandserviceconsumptionperGDP,thispaper,basedontheChineseProvincialPanelDatafrom2003to2013,utilizesvariousstaticanddynamicpaneldatamodelsandrobustnessanalysistoexaminetheimpactofagingonthedevelopmentoftertiaryindustrythroughthespecificchannelofserviceconsumption.Theresultsshowthataginghasanegativeimpactonthedevelopmentoftertiaryindustry,butthedemandofserviceconsumptioncausedbyagingwillreducethenegativeimpactsignificantly.Furtheranalysisshowsthattheserviceconsumptionisanimportantchannelinwhichaginginfluencesthetertiaryindustry;acceleratingurbanization,improvingpensionandothersocialsecuritysystem,andenhancingtheleveloffinancialdevelopmentareconducivetoreleasethedemandofelderlyserviceconsumption,thuscontributingtothedevelopmentoftertiaryindustry.

aging；tertiaryindustry；serviceconsumption；demandeffect

2015-12-08

国家自然科学基金资助项目(71373057)；河南省教育厅人文社科重点规划项目(2015-ZD-094)

何凌霄(1990-)，女，浙江杭州人，浙江大学管理学院博士生；南永清(1990-)，男，甘肃渭源人，山东大学经济学院硕士生；张忠根(1962-)，男，浙江上虞人，浙江大学管理学院教授。

F062.9

A

1004-4892(2016)10-0011-08

①本文选取基于Medium fertility情景计算的人口预测值。数据来源：United Nations,Department of Economic and Social Affairs， Population Division(2013)， World Population Prospects: The 2012 Revision。