人口老龄化对未来我国经济服务化的影响——基于中日两国经验的比较研究

方 雯

一、人口老龄化与经济服务化

我国的人口与经济正面临着两大结构性转变：(1)人口方面，年龄结构加速老化。我国于2000年左右进入人口老龄化社会，此后老年人口占比持续上升，预计到2022年，我国65岁及以上老年人口占比将达到14%，届时我国将由老龄化社会正式进入老龄社会。(2)经济方面，产业结构亟待转型升级。中华人民共和国成立以来，我国三次产业产值结构和就业结构经历了由“一二三”结构向“二三一”结构再向“三二一”结构的转变过程。2019年，我国三次产业产值结构为7.2∶38.9∶53.9，三次产业就业结构为25.1∶27.5∶47.4。结合各项产业结构衡量指标来看，我国三次产业产值结构和就业结构演变的总体过程和趋势与世界主要经济体的情况较为一致，但仍然存在着结构不合理、现代化水平低等问题(见图1)。事实上，产业结构的演变是有规律可循的。就三次产业而言，根据配第-克拉克定理，随着经济的发展和人均国民收入水平的提高，劳动力先由第一产业向第二产业转移，再由第二产业向第三产业转移。库兹涅茨认为劳动力和产值都遵循着上述产业结构演进规律，即无论是产业就业人数占比还是产业产值占比，第一产业所占比重不断下降，第二产业所占比重先上升后下降，第三产业所占比重不断上升。服务化是由第二产业为主导向第三产业为主导的产业结构转变过程。近年来学界围绕我国经济是否已由工业化后期进入服务化阶段展开了诸多讨论，普遍认为经济服务化是未来我国经济必然的发展趋势和方向〔1-4〕。因此，在快速的人口老龄化和未来的经济服务化已经成为必然趋势的背景下，研究人口老龄化对经济服务化的影响效应具有较大的理论和现实意义。预判形势有利于提前设计与选择适合的产业发展政策，利用好人口老龄化给产业结构带来的积极影响，削弱老龄化对产业结构造成的负面影响，从而达到调整现有产业结构以适应人口年龄结构的老化、利用人口老龄化积极影响来推动经济的服务化、进而实现人口与经济协调发展的目标。

图1 1990—2018年我国产业结构的变化趋势(1)产业结构合理化反映出三次产业之间的协调程度以及资源要素投入—产出结构的耦合程度，这里借鉴干春晖等的研究〔5〕，用泰尔指数进行衡量。如果泰尔指数值不为0时，表示产业结构偏离均衡状态，此时的产业结构并不合理。产业结构高级化反映的是产业结构服务化倾向的程度，这里用第三产业产值与第二产业产值的比值进行衡量，如果该比值上升，代表经济朝向“服务化”的方向发展。

二、人口老龄化影响经济服务化的理论机制探讨

探讨人口老龄化对经济服务化的影响归根到底是考察人口年龄结构的老化对产业结构的影响。人口老龄化主要通过劳动力供给、消费需求等途径影响着产业结构的变动。

(一)劳动力供给数量和劳动生产率

人口老龄化不但意味着老年人口数量增加和占比提高、劳动年龄人口占比下降，还意味着劳动年龄人口的内部结构趋于老化、年轻型劳动年龄人口所占比重下降。蔡昉等的研究认为，传统制造业以粗放型、劳动密集型的加工贸易为主，对年轻型劳动力的需求量大，当劳动年龄人口尤其是15-44岁的年轻型劳动年龄人口供给充足、总抚养比较低时，这种人口年龄结构对以劳动密集型为主的产业发展是有利的，但随着人口年龄结构的老化，这种积极影响并不会一直持续下去〔6-7〕。

(二)消费水平和消费结构

一方面，老年人口的消费需求普遍低于年轻人口，虽然消费水平会随着人均收入水平的提高而提高，但人口老龄化程度的加深会导致消费水平提高的速度下降，人口老龄化会对消费水平和消费比率的提升产生不利影响〔8-11〕。于潇的研究发现，人口老龄化在不同的发展阶段会对总消费需求产生不同的影响，人口老龄化的初始阶段对消费需求的影响表现为正效应，中期阶段为负效应，晚期阶段表现为零效应〔12〕。另一方面，不同年龄群体的消费结构存在明显差异，消费年龄是消费结构的关键因素〔13〕。人口年龄结构的老化使得老年消费者成为重要的消费群体，相较于年轻人口，老年人口对服务的需求高于对商品的需求〔14〕。随着人口老龄化程度的加深，生活资料消费支出占比下降，医疗保健、精神文化等消费支出占比提高〔15-16〕,这将导致消费需求结构发生变化，推动着产业构成发生变化，从而对产业结构造成影响。受人口老龄化正面影响最大的应属老龄产业，老龄产业涉及第一、二、三产业，尤以第三产业为主，因此，人口老龄化水平的提高有利于促进第三产业的发展〔17-18〕。

(三)储蓄和投资

由于经历了不同的经济、社会、政治环境，不同年龄人口具有不同的储蓄特征。Johnsen等的研究发现，人口老龄化对储蓄水平和储蓄率存在显著的负面影响〔19-21〕，人口老龄化影响储蓄率的回归系数多处于-4.27至-0.13之间〔22-23〕。人口老龄化通过降低生命周期储蓄率致使居民储蓄率下降，通过提高劳动力成本致使企业储蓄率下降，通过增加政府社会保障等支出致使政府储蓄率下降，但这种人口年龄结构变化对储蓄的负面影响是一个较为缓慢的、逐渐累积的过程〔24〕。国民储蓄为投资提供资金支持，因此，人口老龄化对投资的负面影响或也更多体现在中长期。

(四)科技进步与创新

人口老龄化对科技进步与创新的积极和消极影响并存。人力资本积累是科技进步与创新的基础，虽然个体间存在着差异，但人力资本存量通常会随着年龄变化而发生改变。向志强的研究发现，人力资本积累和年龄之间普遍存在着倒”U”型的关系，即随着年龄的增加，人力资本存量先增加，待达到顶峰后，再逐渐下降〔25〕。并且面对人口老龄化程度的加深，政府可能会增加养老、医疗等方面的财政支出，缩小科技、教育方面的投入比例。因此，人口老龄化对技术进步与创新存在着负面影响，但也有可能推动科技进步与创新。原因一是与年轻人口相比，虽然老年人口的体力和脑力普遍有所下降，创新动机不足，但他们的工作经验更加丰富；二是随着人口老龄化程度的加深，劳动力供给数量尤其是劳动密集型产业的劳动力供给数量减少甚至出现短缺，促使对人力资本投资的增加以及对科技的推广与应用。因此，人口老龄化对科技创新的影响具有明显的产业特征，人口老龄化对知识密集型产业会产生较大的影响，对经验密集型产业的影响作用较小。Schneider的研究发现，人口年龄结构主要影响的是根本性科技创新，例如发明新产品，而非渐进性科技创新，如改善原有产品〔26〕。当一国的高技术产业占比不高、根本性创新不足时，人口老龄化对科技进步与创新的影响比较有限。但若要保持经济长期健康、可持续的发展，由低端产业链向全球产业链的中高端迈进，则需要进行技术革新，提升高新技术产业所占比重，增强根本性创新的能力。从长期来看，人口老龄化对科技进步与创新的负面影响将会逐渐显现。

综上可知，人口老龄化对产业结构的影响途径主要表现为人口年龄结构的老化往往不是直接引起产业结构的变化，而是通过影响多个中间变量引起各产业的产值和就业人数发生不同方向和程度的变化，从而导致产业结构发生改变。具体来看，这些中间变量主要包括劳动力供给、消费需求、投资需求、科技创新等。人口老龄化在中短期内更多影响的是劳动力供给和消费需求，这种影响有正有负；普遍认为人口老龄化对产业结构的积极影响更多体现在对服务业的正向推动作用(根据《国民经济行业分类》(GB/T 4754-2011)规定，我国的第三产业即服务业)，对农业、制造业、采矿业、建筑业等第一、二产业存在负向抑制作用。另外，陈卫民等的研究发现，当人口老龄化程度达到非常高的水平时，人口老龄化对服务业、产业结构乃至经济增长才会产生负面影响〔27〕，由于人口老龄化对投资需求、科技创新的负面影响也更多是一个逐渐积累的长期过程，因此，人口老龄化对经济服务化的影响不应是简单的非正即负的线性影响。

综上所述，本文提出两点假设：

假设1：人口老龄化对经济服务化存在正向影响效应；

假设2：人口老龄化对经济服务化的正向效应会随着老龄化水平的提高而发生变化。

三、日本先行经验的借鉴

日本是当今世界人口老龄化程度最高的国家。1970年，日本65岁及以上老年人口占比接近7%，1995年，该占比超过14%，而2019年占比则约为27%。老年人口占比不断升高的同时，日本就业人口内部结构也在不断老化。1970年，日本15～44岁年轻型就业人口占比约为70%，随后持续下降。2019年，这一比例降至46%，相反45岁及以上的年长型就业人口占比则不断上升(详见表1)。

表1 不同时期日本就业人口的年龄结构〔28〕 (%)

日本与我国分别于1970年和2000年左右开始进入人口老龄化社会，将这两个时间点的人口老龄化数据放在同一个起点比较后发现，我国2000—2049年人口老龄化程度与日本1970—2019年人口老龄化程度的变化趋势十分相似(见图2)。与日本相比，我国的人口老龄化处于初期阶段，对经济社会的影响作用有限甚至尚未显现。由于日本与我国同是世界主要经济体，又同属东亚文化圈，有着相似的儒家文化背景，因此，通过对日本的先行经验分析和中日两国的比较分析，有助于更好地理解人口老龄化对我国未来社会经济等方面的影响。

图2 日本和中国人口老龄化程度的跨年比较

1991年日本三次产业增加值构成比例为2.4∶41.2∶56.4，TS值(利用第三产业增加值与第二产业增加值的比值大小来衡量经济服务化的倾向程度)约为1.4；2018年我国三次产业增加值构成比例为7.1∶40.7∶52.2，TS值约为1.3；65岁及以上老年人口占比分别为12.5%和11.2%(详见表2)。由于2018年我国的人口与产业数据与1991年日本的人口与产业数据比较接近，因此选择1991—2018年作为样本观察期，通过分析样本期内我国的实际情况明确人口老龄化对当前我国经济服务化的影响效应，而通过分析日本样本期内的实际情况预判人口老龄化对未来我国经济服务化可能造成的影响。

表2 日本(1991年)与中国(2018年)的人口与产业数据的比较 (%)

四、实证研究过程

为了考察人口老龄化对中日两国经济服务化的整体影响，选取两国第三产业增加值与第二产业增加值的比值(分别用符号CTS和JTS表示)作为经济服务化的衡量指标，选取老年人口系数即65岁及以上老年人口所占总人口的比重(分别用符号CAGEING和JAGEING表示)作为人口老龄化程度的衡量指标(表3)。本文采用的是1991—2018年间中日两国人口和产业数据，原始数据来源于中国国家统计局1992—2019年《中国统计年鉴》、中国经济与社会发展统计数据库、世界银行WDI数据库等。

表3 所选数据的统计性描述

(一)相关性检验

表4汇总的是中日两国人口老龄化衡量指标与经济服务化衡量指标的相关性检验结果，从表4中可以看出，两国的AGEING值与TS值之间均呈现出较强的正相关性，相关系数分别为0.9258、0.9013,这表明中日两国的人口老龄化对本国经济服务化的影响可能具有正向影响。

表4 人口老龄化与产业结构高级化的相关性检验

(二)时间序列的平稳性检验

在宏观经济分析中，大多数的时间序列是非平稳的。若将非平稳的时间序列直接当成平稳的时间序列进行分析，很有可能会出现伪回归等问题。因此，在建立模型之前，首先对涉及变量进行ADF单位根检验，以此来判断时间序列的平稳性，检验结果如下(见表5)。

表5 涉及变量的ADF单位根检验

根据表5中ADF单位根检验结果，可以看出在1%、5%和10%的显著性水平下，CTS单位根检验的Mackinnon临界值分别为-3.7379、-2.9919和-2.6355，其t检验统计量值-0.1763，大于相应临界值；CAGEING单位根检验的Mackinnon临界值分别为-4.3963、-3.6122和-3.2431，其t检验统计量值1.3271，大于相应临界值，表明1991—2018年的CTS序列和CAGEING序列存在单位根，两序列均是非平稳序列。

同样的，在1%、5%和10%的显著性水平下，JTS单位根检验的Mackinnon临界值分别为-3.8868、-3.0522和-2.6666，其t检验统计量值-1.7905，大于相应临界值；JAGEING单位根检验的Mackinnon临界值分别为-4.5716、-3.6908和-3.2869，其t检验统计量值-1.1622，大于相应临界值，表明1991—2018年的JTS序列和JAGEING序列存在单位根，两序列也均是非平稳序列。

在对CTS、CAGEING序列进行一阶差分后，CTS和CAGEING序列结果表现平稳，JTS、JAGEING序列则是经过二阶差分后表现平稳。因此，CTS、CAGEING是一阶单整，JTS、JAGEING是二阶单整I(2)，同阶单整由于存在协整的可能，需要对其做协整检验。

(三)两变量的协整检验和误差修正模型

协整是指多个非平稳变量的某种线性组合是平稳的。由于CTS、CAGEING序列为一阶单整，JTS、JAGEING序列为二阶单整，因此可以采用基于回归残差的两变量协整检验，即EG(Engle-Granger)两步法，分别检验中日两国TS与AGEING变量之间的协整关系。

对生成的残差序列(用符号CRESID和JRESID表示)分别进行ADF单位根检验，检验结果见表6。从表6中可以看出，在1%、5%和10%的显著性水平下，CRESID单位根检验的Mackinnon临界值分别为-3.7379、-2.9919和-2.6355，t检验统计量值为-3.2956，小于5%的显著性水平下CRESID单位根检验的Mackinnon临界值，表明CRESID序列平稳、残差平稳并且CTS和CAGEING均为一阶单整，说明CTS与CAGEING变量之间存在一阶协整关系。

表6 残差序列的ADF单位根检验

同样的，在1%、5%和10%的显著性水平下，JRESID单位根检验的Mackinnon临界值分别为-2.7081、-1.9628和-1.6061，t检验统计量值为-2.2629，小于5%的显著性水平下JRESID单位根检验的Mackinnon临界值，表明JRESID序列平稳、残差平稳并且JTS和JAGEING均为二阶单整，说明JTS与JAGEING变量之间存在二阶协整关系。

由于CTS与CAGEING、JTS与JAGEING之间均存在协整关系，因此可以对其分别构建误差修正模型。误差修正模型是把长期稳定关系和短期动态变化结合在一个模型中，其基本思路是，如果两个变量之间存在着协整关系，那么说明它们存在着长期稳定的关系，而这种长期关系是在短期不断波动调整中实现的。经过比较，最终确定中日两国TS和AGEING的长期均衡方程和误差修正模型分别为：

(1)中国。

长期均衡方程：CTS=-0.2541+0.1450×CAGEING+μt1

(1)

(0.0980)(0.01234)

[-2.6142] [11.7426](2)符号()、[]中的数值分别为标准误、t值。

误差修正方程：ΔCTS=-0.0200+0.2019×ΔCAGEING-0.6683×CECMt-1

(2)

(0.0247)(0.0835)(0.2450)

[-0.8101][2.4193][-2.7283]

(2)日本。

长期均衡方程：JTS=0.4888+0.0820×JAGEING+μt2

(3)

(0.1998)(0.0096)

[2.4458][8.5781]

误差修正方程：ΔJTS=-0.0045+0.0911×ΔJAGEING-0.3879×JECMt-1

(4)

(0.0322)(0.0565)(0.3143)

[-0.1402][1.6103][-1.2340]

式(1)和式(2)表示的是我国人口老龄化与本国经济服务化的长期均衡方程和误差修正方程。两式中人口老龄化的回归系数分别为0.1450、0.2019，人口老龄化系数为正，说明人口老龄化对我国经济服务化存在正向促进作用，假设1成立。式(2)中的差分项反映出短期波动的影响，误差修正项系数的大小为-0.6683，表示当短期波动偏离长期均衡时，将以-0.6683的调整力度将非均衡状态拉回均衡状态。

类似的，式(3)和式(4)表示的是日本人口老龄化与本国经济服务化的长期均衡方程和误差修正方程。两公式中人口老龄化的回归系数分别为0.0820、0.0911，人口老龄化系数为正，表明人口老龄化对日本经济服务化同样具有正面积极的影响，假设1成立。人口老龄化系数的绝对值小于我国人口老龄化回归系数的绝对值，说明样本期内人口老龄化对我国经济服务化的正向拉动作用更大。式(4)中的差分项也反映了短期波动的影响，误差修正项系数的大小为-0.3879，表示当短期波动偏离长期均衡时，将以-0.3879的调整力度将非均衡状态拉回均衡状态。

(四)脉冲响应

在误差修正模型的基础上，利用脉冲响应函数分析中日两国人口老龄化程度的加深对本国经济服务化的影响。脉冲响应函数描述了一个内生变量对误差冲击的反应，即在随机误差项上实施一个标准差大小的冲击之后，对内生变量当期和未来造成的影响。在脉冲响应图中，横轴表示的是冲击作用的滞后期间数，纵轴表示的是对冲击的反应程度，蓝色实线表示的是脉冲响应函数，代表经济服务化TS对人口老龄化AGEING冲击的反应，红色虚线表示的是正负两倍标准差偏离带。

图3和图4分别显示的是中日两国经济服务化对人口老龄化冲击的反应。图3显示出中国经济服务化对人口老龄化冲击的反应。从图中可以看出，当在本期给CAGEING一个正冲击后，对CTS第1期的影响作用并不大，从第2期开始，CTS响应函数值出现正响应，并且在后期持续上升，进入较为稳定的增长状态。这表明在样本期内，我国的人口老龄化持续正向推动着本国经济服务化，并且这种正推动力不断在增强。图4显示出日本经济服务化对人口老龄化冲击的反应。在样本期内，日本的人口老龄化同样表现出对本国经济服务化的正向促进作用，但与我国情况不同的是，这种正推动力随着老龄化程度的加深由强转弱，最后趋向于0，假设2成立。

图3 中国经济服务化对人口老龄化冲击的反应 图4 日本经济服务化对人口老龄化冲击的反应

五、研究结论及思考

本文采用1991—2018年间中日两国人口和产业数据，通过中日两国经验的比较研究来考察人口老龄化对经济服务化的影响。研究结果显示出人口老龄化对经济服务化具有正向促进作用，但这种正向作用力在中日两国的表现形式是不同的。在样本期内，我国人口老龄化对经济服务化具有持续正向的推动作用，并且随着老龄化程度的加深，这种正向推动作用是不断增强的；相较之下，虽然样本期内日本的人口老龄化对其本国经济服务化同样存在正向推动作用，但这种正向推动力的强度随着老龄化水平的提高“由强变弱”，最终变得不明显。研究结果证实了假设1和假设2，即人口老龄化对经济服务化存在正向影响效应：当人口老龄化达到一定程度时，老龄化开始对经济服务化产生正向推动力，此时这种正效应随着老龄化程度的提高而不断增强；但是当人口老龄化程度进一步加深时，这种正作用力逐渐由强转弱，最终变得不显著。

虽然当前我国正处在人口老龄化对经济服务化的正向影响效应不断增强的阶段，但日本的先行经验说明了这种正向效应并不具有持续性。在这种正向作用力减弱之前如何用好这个时间差，利用人口老龄化的积极影响推动经济服务化，政策建议至少包括以下几点：

首先，把握机遇，利用好人口老龄化带来的正面影响。研究发现人口老龄化对经济服务化存在正向效应，这种正作用力首先会随着人口老龄化水平的上升而上升。当前我国服务业产值和就业占比仍偏低、内部结构不合理，恰逢我国正处于老龄化对经济服务化的正向推动力不断增强的阶段，因此要抓住机遇，充分发挥人口老龄化的产业带动作用，推动服务业的加速发展。

其次，认识规律，削弱人口老龄化造成的负面影响。研究同时发现人口老龄化对经济服务化的正向效应经历了一个“由强转弱”的过程，老龄化对科技创新等的负面影响在中长期会逐渐显现。因此现阶段要尽快完善各项基础设施建设，加大教育、科技的投入，加快人力资本积累，提高劳动生产率，提升产业的专业化、机械化、现代化水平。注重老年人口的教育和培训，合理开发和有效利用老年人力资本，使得老年人口自身优势和价值得到充分发挥。利用科技创新和制度创新尽可能地减轻人口老龄化带来的负面效应。

第三，集中力量发展经济，坚持在经济发展中解决人口和经济问题。伴随人口老龄化而来的是医养、保健等产业的发展和老龄房地产、金融保险等产业的兴起。消费能力很大程度上受限于收入水平，如果老年群体消费能力普遍较弱，即便有强烈的消费意愿，也无法利用好机遇推动我国服务业的发展和转型。因此，应该继续以经济建设为中心，转变经济发展方式，提高国家经济水平、社会保障能力以及居民的收入水平。

第四，以国情为导向，有选择性地借鉴国外经验。发达国家(或地区)的人口老龄化已经历了半个多世纪的时间，而我国进入人口老龄化社会约20年，先行经验对于我国是具有借鉴意义的，这有利于充分了解由老龄化催生出的新兴产业，对人口老龄化的产业影响效应做出准确预判，从而及时有效地调整产业结构。但是这种借鉴应有选择性，需要结合我国的具体国情。2019年我国65岁及以上老年人口占比超过12%，经计算，世界各国(或地区)65岁及以上老年人口占比超过12%时的人均GDP均值为18434美元，中位数为15675美元，即世界大多数国家(或地区)老年人口占比超过12%时经济发展程度高于我国。并且发展中大国人口与经济的多元特征致使我国人口老龄化程度和经济发展水平存在明显的区域和城乡差异。因此，借鉴别国经验需要从具体国情出发、有选择性的借鉴。