■ 张 红 高 鸣
(1.南开大学 天津 300100;2.香港理工大学 香港 999077)
基于第五次全国人口普查数据,2000 年我国65 岁及以上人口占比为7%。按照国际标准,我国已步入老龄化社会。2021 年这一数值增至14.2%,我国步入中度老龄化社会。作为西北五省(区)①西北五省(区):陕西省、甘肃省、青海省、宁夏回族自治区、新疆维吾尔自治区。中经济较为发达的省份,甘肃省2005 年步入老龄化社会,2021 年65 岁及以上人口占比达13.05%,已接近全国平均水平,是西北五省(区)中乃至全国人口老龄化问题较严重的省份之一。随着人口红利逐渐褪去,人口老龄化问题将成为未来甘肃省产业结构升级与经济发展面临的一大难题。根据预测,甘肃省将于2024 年步入中度老龄化社会,预计2030 年甘肃省65 岁及以上人口占比将达到17.91%。同时,在城镇化与工业化进程的持续推进下,甘肃省产业结构进一步优化,三次产业占比由2007 年的13.68:46.88:39.44 变为2021年的13.32:33.84:52.83,产业结构也由“二三一”转变为“三二一”,但产业结构不合理、产业发展层次低、产业结构重化等短板依然存在。在此背景下,对未来甘肃省人口老龄化对产业结构产生的影响进行研究探讨,对甘肃省产业结构优化升级,合理应对人口老龄化具有重要意义。
人口老龄化可以反映人口年龄结构的变化,按照国际标准,某地区65 岁及以上人口占总人口的比重超7%时,即认为该地区进入老龄化阶段;比重超14%时进入中度老龄化阶段;比重超21%时则进入重度老龄化阶段。产业结构指国民经济中各个产业的组成与其相互之间的比例关系,即农业、工业和服务业在经济结构中所占的比重。人口老龄化已成为人口结构变化的重要趋势,对产业结构和经济发展具有重要影响。在我国经济转向高质量发展阶段的过程中,产业结构的优化升级成为关键一步。
纵观国内外学者关于人口老龄化与产业结构影响关系这一课题的研究,主要有以下几种观点:
第一种观点认为人口老龄化可以促进产业结构优化升级。Lee 等(2010)认为当人口老龄化程度较严重时,老年人的增加会导致对“夕阳产品”需求的增加,通过增加对“老年产业”的投资,产业政策的结构将得到优化与改善。Stijepic 等(2012)通过新古典多部门增长模型,分析发现人口老龄化与需求结构的变化有关,需求模式会随着年龄的增长而变化,当异质部门技术上存在差异时,产业结构就会发生改变。徐瑾等(2023)通过研究发现,人口老龄化通过降低消费水平会对产业结构高级化和合理化产生抑制作用,而通过推动消费结构升级可以促进产业结构高级化和合理化。王宏(2023)通过构建VAR 模型,发现人口老龄化有利于产业结构升级,同时人口老龄化对产业结构高级化的作用具有滞后性和持续性。
第二种观点认为人口老龄会阻碍产业结构优化升级。Papapetrou 等(2020)认为人口老龄化给社会带来了较大养老保障压力,会影响财政基金,阻碍产业结构转型。王希元等(2021)采用中国2009~2018 年省级面板数据进行研究,发现人口老龄化会阻碍产业结构升级,但通过加大高等教育投入可以减弱人口老龄化对产业结构升级的消极作用。Siliverstovs 等(2011)对产业内部的结构进行研究,认为人口老龄化对农业、制造业、建筑业等产业的就业结构均会产生负面的影响。
第三种观点认为人口老龄化对产业结构优化升级具有双重影响。赵敏等(2022)发现人口老龄化会随着时间的推移先促进后阻碍产业结构升级,而城乡收入差距的扩大会阻碍产业结构升级。赵春燕等(2021)采用中国省级面板数据构建双边随机前沿模型,研究发现人口老龄化对产业结构升级存在“一正一负”的双边效应且存在时间趋势和省份异质性特征。张鸿琴(2020)等采用静态面板数据固定效应和随机效应回归分析,运用动态面板数据系统GMM 估计方法,认为人口老龄化对产业结构升级的影响存在先促进后阻碍的非单调线性关系。
第四种观点认为人口老龄化对产业结构优化升级具有区域异质性及空间溢出效应。聂高辉等(2015)利用系统广义矩估计分析发现,人口老龄化、FDI、政策制度、技术进步对产业结构升级具有显著推动作用,并且存在显著的区域差异性,即东、中部地区人口老龄化会促进产业结构升级,而西部地区则会抑制产业结构升级。金英君(2018)采用SDM 模型得出人口老龄化对不同区域的产业结构升级具有不同的影响。赵放等(2020)构建了人口结构地理距离矩阵,研究人口老龄化对中国房价与产业结构升级之间的空间溢出效应,认为当人口老龄化情况时,房价与产业结构升级之间的空间溢出关系增强。
综上,基于不同的研究方法与研究角度,在人口老龄化对产业结构影响关系方面的研究已取得较为丰硕的成果。从理论层面看,人口老龄化通过供给与需求两方面影响产业结构,主要从劳动力供给、劳动生产率、人力资本、消费需求、投资需求等方面影响产业结构变动。从实证层面看,因研究对象、研究方法的差异,人口老龄化对产业结构的作用各不相同且影响程度各异。同时,因我国地缘辽阔,人口老龄化对产业结构的影响存在区域异质性特征。
甘肃省人口老龄化程度日益加深。根据甘肃省第七次人口普查数据与历年统计年鉴数据,2005 年甘肃省迈入老龄化社会,65 岁及以上人口占比为7.23%。2020 年这一数值达12.58%,人口老龄化程度进一步加深。从全国整体水平上分析(见表1),目前甘肃省65 岁及以上人口占比略低于全国水平,但与西北其余省(区)相比,甘肃省老龄化程度位居第二,是西北五省(区)老龄化问题比较严重的省份之一。
表1 全国与西北五省(区)人口年龄构成及变化
少儿抚养比,指14 岁及以下人口占劳动年龄人口(15—64 岁)的比重,并受到出生率的影响,与出生率呈正相关关系,少儿抚养比在一定程度上可以反映出人口生育政策的转变。从甘肃省及其各市(州)来看(见图1),少儿抚养比整体上先大幅度下降,再小幅度上升。这主要与我国目前推行的“二胎”“三胎”生育政策有关。2021年,少儿抚养比最低的是兰州市(19.01%),最高的是临夏州(46.21%)。值得注意的是,平凉市(29.31%)、天水市(30.99%)的少儿抚养比较2007 年相比分别下降了13.2 与10.77 个百分点,说明平凉市与天水市每100 名劳动年龄人口要负担的少年儿童数大幅度减少。
图1 甘肃省及其各市(州)少儿抚养比变化趋势图
老年抚养比,指65 岁及以上人口占劳动年龄人口(15—64 岁)的比重,老年抚养比的上升会增加养老负担。从甘肃省及其各市(州)来看(见图2),老年抚养比整体上呈快速上升趋势,说明近年来甘肃省老年人口逐渐扩大,社会养老负担愈加沉重。2021 年,老年抚养比最高的是平凉市(22.98%),最低的是甘南州(14.57%)。需要关注的是,平凉市2021 年的老年抚养比(22.98%)较2007 年相比上升幅度最大,上升了14.59 个百分点,而嘉峪关市的老年抚养比(19.39%)则下降了3.77 个百分点。
图2 甘肃省及其各市(州)老年抚养比变化趋势图
甘肃省人口老龄化程度愈加严重且区域差异明显。本文绘制了甘肃省14 个市(州)人口老龄化的分层情况(见图3)。2007 年,甘肃省7 个市(州)步入老龄化社会,其中以嘉峪关市最为严重,其65 岁及以上人口占比高达13.05%。究其原因主要是受人口惯性影响,20 世纪50 年代嘉峪关市依托“一五”计划,工业快速发展,劳动年龄人口大量涌入,而随着时间推移,2005~2010 年嘉峪关市老年人口数量迅速增加,导致老龄化程度较为严重。2012年,仅甘南州未步入老龄化社会。2017 年,张掖市、临夏州、甘南州65 岁及以上人口占比位于10%以下。2021 年,金昌市、白银市、武威市、平凉市均已进入中度老龄化社会。
图3 甘肃省人口老龄化程度时空分布变化图
此外,甘肃省人口老龄化问题呈现出“未富先老”趋势。2021 年,甘肃省的人口老龄化程度已接近全国整体水平,而甘肃省的人均生产总值上升缓慢且与全国整体水平存在较大差距(见图4)。目前,甘肃省人口老龄化进程超前于经济社会发展进程,人口老龄化趋势与经济社会的发展水平之间存在着不对称性。在“未富先老”的趋势下,无疑增加了甘肃省社会的养老成本与养老负担。
图4 甘肃省及全国人均生产总值与老年人口比重变化
目前,甘肃省三次产业结构已完全实现了现代化转变,即实现了“三二一”的产业结构格局,并且成功步入了以服务业为主导的社会形态,现代服务产业进入快速增长状态,第三产业已成为甘肃省的主导产业。2013 年,甘肃省三次产业结构成功转变为“三二一”格局。2015 年甘肃省第三产业比重首次超过了第一产业与第二产业比重之和。2021 年,三次产业结构所占比重为13.32:33.84:52.83(见图5)。
图5 甘肃省三次产业构成
从三次产业贡献率来看(见图6),甘肃省第二、第三产业始终是其经济发展的主导产业。值得注意的是,受国家政策及产业调整的影响,2017 年甘肃省第二、第三产业贡献率波动较大。2013 年,甘肃省转变经济增长发展方式、推进经济结构战略性调整,通过改造升级传统产业、培育战略性新型产业、厚植新兴科技产业等措施,有效促进了甘肃省产业结构的优化升级。2015 年,甘肃省对钢铁行业进行清理整顿,淘汰落后生产企业,推动企业脱困升级。2016 年,甘肃省着重发展以现代服务业为核心的第三产业,极大地促进了第三产业的发展。
图6 甘肃省三次产业贡献率
随着经济社会的飞速发展,甘肃省的产业结构不断优化升级,并处于平稳发展阶段。产业结构高级化,可以度量产业结构的高级化程度。本文借鉴干春晖等(2021)衡量产业结构高级化的方法,用第三产业产值与第二产业产值之比表示,具体计算公式为如下:
式中,ad 为产业结构高级化,y3为第三产业增加值,y2为第二产业增加值。如果产业结构高级化的值越大,说明其产业结构的高级化程度就越高,反之则说明其高级化程度越小。
2007 年以来,甘肃省及其各市(州)的产业结构高级化程度愈加明显(见图7)。2021 年,甘南州、定西市、武威市的产业结构高级化程度发展迅速,其产业结构高级化数值分别达5.56、3.23、2.97,而金昌市产业结构高级化数值仅为0.39,产业结构高级化程度最低。
图7 甘肃省及其各市(州)产业结构高级化趋势图
产业结构升级系数,可度量三次产业之间整体的升级情况。本文借鉴文荣光等做法,构建产业结构升级系数来衡量某一地区的产业发展情况,具体计算公式为如下:
式中,ist为产业结构升级系数,q1,q2,q3分别代表第一、二、三产业增加值占地区生产总值GDP 的比重。若ist越大,越接近3,说明产业结构层次越高、越服务化;若ist越小,越接近1,说明产业结构层次越低、越农业化;若ist越接近2,说明产业结构越工业化。
2007 年以来,甘肃省及其各市(州)的产业结构层次逐渐提高(见图8)。2021 年,甘肃省及其各市(州)的产业结构升级系数均位于2 以上,其中兰州市(2.62)、甘南州(2.51)、临夏州(2.46)的产业结构层次较高,第三产业占据主导地位;而金昌市(2.18)、武威市(2.2)、张掖市(2.22)、酒泉市(2.22)的产业结构较工业化。
图8 甘肃省及其各市(州)产业结构升级系数趋势图
图9 甘肃省65 岁及以上人口数预测图
图10 甘肃省65 岁及以上人口占比预测图
本文采用BP 神经网络来预测甘肃省人口老龄化程度,建模数据为2000~2020 年甘肃省65 岁及以上人口数与65岁及以上人口占总人口比重,数据均来源于历年甘肃统计年鉴。通过建立BP 神经网络模型,对上述两项数据进行模型验证,并应用Matlab 软件,对甘肃省2021~2030 年期间的65 岁及以上人口数及其占比进行预测,其结果如表2、表3 所示。同时绘制出甘肃省人口老龄化预测图,如图11、图12 所示。
表2 2000-2020 年甘肃省人口老龄化BP 模型实际值、拟合值与相对误差
表3 2021-2030 年甘肃省人口老龄化预测值
2000~2020 年甘肃省65 岁及以上人口数持续增加,人口老龄化日益加重。根据BP 神经网络模型预测甘肃省人口老龄化的结果可以得出,BP 神经网络模型预测的相对误差平均值在2.4%,与实际人口老龄化程度相吻合,说明该模型能较好地模拟预测,所以将该模型的预测值作为最后的预测结果。预计到2030 年,甘肃省65 岁及以上人口规模将从2021 年的331.13 万人增至453.95 万人,占比将从12.71%增至17.91%。此外,根据预测,甘肃省将于2024年迈入中度老龄化社会,占比将达14.36%。
根据BP 神经网络模型的拟合与预测可知,未来甘肃省人口老龄化程度愈加严重,对产业结构的调整方向与合理化进程都会产生深刻影响。甘肃省的经济发展在人口老龄化持续加深与产业结构优化升级的双重压力下,将迎来新的机遇和挑战。
本文基于以往学者的研究基础,选择采用面板模型来探究甘肃省人口老龄化对产业结构的影响,并构建如下面板数据模型:
其中,i 表示区域;t 表示时间;is 表示产业结构升级系数;old 表示人口老龄化;X 为控制变量;α 为常数项;β、δ 为估计系数;εit为随机扰动项。
1.被解释变量。产业结构升级系数(is):本文借鉴文荣光等(2020)的做法,采用产业结构升级系数来测量产业结构,具体计算方法见前文公式(2)。
2.解释变量。人口老龄化(old):按照国际通行标准,本文选取65 岁以上人口占总人口的比重作为模型的核心解释变量,来衡量人口老龄化发展程度,并用old1 表示。此外,选取老年抚养比作为替代变量,来检验模型的稳健性,并用old2 表示。老年抚养比计算公式如下:
3.控制变量。本文选取的控制变量如下:
(1)城镇化水平(urb):城镇化在产业结构优化升级过程中具有重要正向作用。本文采用城镇常住人口占总人口的比重来衡量城镇化水平。
(2)政府支出(gov):政府财政支出会对产业结构产生影响。本文采用地方财政支出占GDP 的比重来衡量政府支出水平。
(3)消费水平(c):全社会销售品零售总额可以反映出一地区人民物质、生活、文化等水平的变动,本文采用甘肃省各市(州)的全社会销售品零售额占GDP 的比重来衡量。
(4)投资需求(I):固定资产投资规模的大小会对产业结构的升级产生影响。本文采用固定资产投资额占GDP的比重来衡量。
(5)对外开放程度(open):本文采用进出口总额占GDP 的比重来衡量,并对进出口总额进行了汇率折算。
本文选取甘肃省14 个市(州)2007~2021 年面板数据进行分析,数据来源于历年甘肃统计年鉴,变量的含义、计算方法及描述性统计如表4 所示。
表4 变量的相关说明与描述性统计
在实证分析前先对数据序列进行ADF 检验,根据检验结果发现一阶差分后该时间序列数据平稳,说明本文的数据满足要求,可以进行后续检验。通过Hausman 检验表明,P 值在5%的水平上拒绝固定效应模型,故采用随机效应模型。为了更好地探究甘肃省人口老龄化对产业结构的影响,在采用随机效应模型的基础上,采取逐步添加变量的方法,实证分析结果如表5 所示:
表5 人口老龄化对产业结构的影响结果
对甘肃省14 个市(州)数据进行回归的结果中,模型1—模型6 采用的核心解释变量为人口老龄化(old1),即65 岁及以上人口占总人口的比重,随着控制变量的逐步添加,人口老龄化(old1)的回归系数在1%的显著性水平上始终为正,说明甘肃省人口老龄化对产业结构升级具有促进提升作用。在控制其他变量的情况下,人口老龄化(old1)的回归系数为0.009,说明其每上升1 个单位,甘肃省的产业结构升级系数会提高0.009 个单位。在控制变量中,城镇化水平(urb)、政府支出(gov)、消费水平(c)对产业结构具有显著的正向影响作用,而投资需求(I)、对外开放程度(open)对产业结构升级的影响不显著。
从城镇化水平的角度看,在控制其他变量的情况下,甘肃省城镇化率每提高1 个单位,产业结构升级指数将提高0.004 个单位。
从政府支出的角度看,在控制其他变量的情况下,甘肃省政府支出每提高1 个单位, 产业结构升级指数将提高0.197 个单位。甘肃省财政支出具有明显的城市偏向,有效推动了城市二三产业的发展,从而促进产业结构升级。
从消费水平的角度看,在控制其他变量的情况下,甘肃省消费水平每提高1 个单位,产业结构升级指数将提高0.314 个单位。消费需求是产业结构升级的根本动力。消费水平的提升是扩大内需、拉动消费的政策效应,能起到优化产业结构的作用。
值得注意的是,投资需求、对外开放程度对产业结构升级的作用为负,且未通过10%的显著性水平检验。2012年以来,由于工业投资额增速与占比持续下滑、资金趋紧以及房地产开发投资不足等因素的影响,甘肃省固定资产投资总额持续下降,且2017 年固定资产投资增速降幅高达40.25%。加之受到新冠疫情的影响,甘肃省固定资产投资增速一度出现负增长,从而导致对产业结构升级的作用不显著。2021 年,甘肃省的进出口总额为491.93 亿元人民币,与2007 年(421.22 亿元人民币)相比上升了16.79%,对外开放程度有所上升,但进出口贸易依存度仍较低。其次,甘肃省出口的产品多以机电产品、农产品以及劳动密集型产品等中低端产品为主,因此对外贸易在产业结构升级过程中发挥的作用不显著。
为了进一步检验结果的可靠性,检验模型的稳健性,选取替代变量进行回归,将人口老龄化(old1)替换为老年抚养比(old2),并通过随机效应模型进行回归验证,具体结果如表5 模型7 所示,其结果与前文甘肃省人口老龄化对产业结构的基准回归模型6 的结果一致,进一步验证了结果的可靠性。
甘肃省人口老龄化程度较深,速度较快,区域差异与“未富先老”特征明显。从回归模型结果来看,甘肃省自步入人口老龄化社会以来,人口老龄化、城镇化水平、政府支出、消费水平均有利于产业结构升级,而投资需求、对外开放程度则对产业结构升级的影响作用不显著。基于本文的研究结果,提出以下几点对策建议:
未来几十年,甘肃省将步入重度老龄化阶段,老年人口的急速增加,将为银发产业带来前所未有的发展空间。通过顺应人口老龄化过程中劳动力供给变化、消费需求模式与结构的变化,发展壮大老年用品产业,如老年休闲、中医药养生保健、老年旅游等产业,发挥老龄化需求效应,释放老年人消费潜力。同时,加速推进城镇化,以劳动力城镇转移为养老产业发展提供人力资源支撑,促进银发产业发展。
围绕甘肃省产业发展政策与规划,结合地方优势产业,依托“一带一路”发展,一方面加快传统产业改造步伐,以资本和技术替代劳动,激发创新能力以带动劳动生产率提升,并采用高新技术推动传统产业向高端、智能、绿色方向发展;另一方面打造优势产业集群,积极培育产业园区,聚焦特色农产品、生物医药、新能源等产业,构筑产业新支柱,并以此扩大产业人口集聚规模,带动产业结构优化升级。
构建居家养老、社区养老、机构养老相协调的医养康养老服务体系,加快老年养护院、区域性养老服务中心的建设,鼓励和动员社会力量参与养老服务。同时,提升医疗机构服务能力,增设医疗机构护理床位,延伸医疗照护服务范围,并实现差异化补助。此外,积极发展商业医疗保险,为老龄化人口提供疾病保障和救助服务,进一步提升养老医疗保障能力。