人口老齡化技術創新與產業結構淺析

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摘要：人口老齡化是當前中國面臨的挑戰，能夠對產業結構升級產生重要影響。基于長江經濟帶１１省市２００９—２０１９年的省級面板數據，實證研究人口老齡化、技術創新與產業結構升級的關系。結果表明：人口老齡化對產業結構高級化和產業結構合理化產生積極影響；當以技術創新作為門檻變量時，人口老齡化與產業結構升級的關系呈現單門檻特征，在技術創新跨越門檻值后，人口老齡化的正向作用變得更強。

關鍵詞：人口老齡化；技術創新；產業結構升級

隨著中國人口老齡化程度的不斷加劇，老齡化問題正成為中國不可忽視的嚴峻挑戰。根據第七次人口普查數據顯示，２０２０年中國６５歲以上人口占比已達到１３．５％，老齡人口總數已達到１．９億人，應對人口老齡化問題已成為中國發展戰略中的一部分。《第十四個五年規劃和２０３５年遠景目標綱要》中提出要實施積極應對人口老齡化國家戰略。人口老齡化帶來人口紅利的消失，中國之所以能夠在過去數十年的時間里維持高速的經濟增長，離不開中國豐富且低廉的勞動力資源。但隨著出生率的不斷下降，這一優勢正在逐漸減弱。勞動力供給的變化會帶來劉易斯拐點，使產業結構受到影響，因此推動產業轉型升級、構建經濟增長新動能是中國適應新形勢的必然選擇。

１文獻綜述

在關于人口老齡化與產業結構升級關系的現有研究中，還沒有得出統一的結論。有些學者認為人口老齡化有利于產業結構升級。Ｂｏｒｒｉｓ等認為老齡化帶動了老年產品相關產業的發展，有利于產業結構調整［１］。Ｒｏｇｅｒ等認為老齡化造成的勞動力短缺將迫使企業加大人力資本投資，對產業結構升級產生積極影響［２］。張忠根等、齊紅倩等認為人口老齡化的積極作用是通過提升消費水平對產業結構產生影響的［３－４］。劉成坤等從３個維度構建指標研究人口老齡化與產業結構升級的空間效應和動態關系，結果表明人口老齡化不僅能夠促進本地的產業升級，還會對相鄰省份有正向的溢出效果［５］。馬子紅等基于云南省數據研究顯示人口老齡化促進了產業結構合理化和產業結構高級化［６］。另外一部分學者認為人口老齡化對產業結構升級存在不利影響。ＥｗａＯｒｚｅｃｈｏｗｓｋａ－Ｆｉｓｃｈｅ、Ｆｒａｎｋ等認為人口老齡化會對勞動力供給和就業結構產生負面影響，進而抑制產業結構升級［７－８］。Ｆｏｏｔｅｒ等認為人口老齡化會加大社會在養老方面的支出，對財政造成壓力，因此不利于產業結構升級［９］。祁峰認為由于老齡勞動力一般傾向于延續其長期從事的行業和居住地區，因此人口老齡化對于勞動力的遷移和新興產業的發展存在不利影響，進而不利于產業結構升級［１０］。王希元等認為人口老齡化對于中國產業結構升級存在不利影響，而增加高等教育投入能夠起到一定的緩解作用［１１］。此外，許多學者還研究了創新在人口老齡化與產業結構升級關系中產生的作用。卓乘風等、馬紅梅等基于門限回歸模型進行研究，認為僅當創新達到某一特定值時，人口老齡化才能夠對產業結構升級產生積極影響，但區域差異性較大［１２－１３］。李光明等認為科技創新是二者關系中的正向中介變量，這種中介作用僅存在于全國和東部地區，在西部地區不顯著［１４］。侯茂章等構建綜合指標體系對創新驅動水平進行衡量，雖然老齡化和創新都是促進產業結構升級的變量，但調節效應模型顯示交互項產生了負面影響［１５］。劉建國等認為人口老齡化和技術創新都能對制造業轉型升級產生積極影響，隨著人口老齡化程度的提升，技術創新的促進作用先增大后減小［１６］。總體來看，目前的研究中關于人口老齡化與產業結構升級的關系還不確定，并且關于長江經濟帶的研究還較少。因此本文構建實證模型進行分析，研究二者在長江經濟帶區域范圍內的關系，分析技術創新所產生的影響，并利用門限回歸模型研究可能存在的非線性關系。

２模型設定與數據來源

２．１模型設定

２．１．１基準回歸。參考上述文獻，為了研究人口老齡化與產業結構升級的關系，本文設定計量模型為Ｉｎｄｉｔ＝α０＋α１Ａｇｉｎｇｉｔ＋αＣｏｎｔｒｏｌｉｔ＋μｉ＋εｉｔ（１）式中：Ｉｎｄｉｔ代表產業結構升級指數，包含產業結構高級化和產業結構合理化兩個維度；Ａｇｉｎｇｉｔ為人口老齡化程度；Ｃｏｎｔｒｏｌｉｔ代表控制變量；μｉ代表個體固定效應；εｉｔ代表隨機擾動項。２．１．２門限回歸由于創新是人口老齡化與產業結構升級關系的重要影響因素，因此當技術創新水平處在不同程度的時候，二者的關系也可能會發生改變。參考相關研究，本文構建面板門限回歸模型為Ｉｎｄｉｔ＝β０＋β１Ａｇｉｎｇｉｔ（Ｉｎｎｏｉｔ≤Ｈ）＋β２Ａｇｉｎｇｉｔ（Ｉｎｎｏｉｔ＞Ｈ）＋βＣｏｎｔｒｏｌｉｔ＋μｉ＋εｉｔ（２）式中：Ｉｎｎｏｉｔ代表技術創新，是模型中的門限變量；Ｈ代表待估算的門限值，人口老齡化是受門限變量影響的核心解釋變量。

２．２變量選取

２．２．１被解釋變量。對于產業結構高級化（Ｉｎｄ１）的衡量，參考徐敏等［１７］的方法，構建一個涵蓋了三次產業占比的指標，計算方法為Ｉｎｄ＝∑３ｉ＝１ｘｉｉ，ｉ＝１，２，３（３）式中：ｉ代表第ｉ產業；ｘｉ代表第ｉ產業占生產總值的百分比。參考劉成坤［１８］的方法，利用泰爾指數衡量產業結構合理化（Ｉｎｄ２）。為了方便進行結果分析，對泰爾指數進行正向化處理，即Ｉｎｄ２＝－ＴＬ，泰爾指數的計算方法為ＴＬ＝∑３ｉ＝１Ｙｉ（）ＹｌｎＹｉＬｉ／（）ＹＬ（４）式中：ＴＬ代表泰爾指數；Ｙ代表產業產值；Ｌ代表產業從業人數；ｉ為對應產業。２．２．２核心解釋變量。對于人口老齡化的衡量，參考普遍的衡量標準，以６５歲以上老年人口占比來表示。２．２．３門檻變量。對于技術創新水平的衡量，參考馮宗憲等［１９］的測算方法，由于發明專利是所有專利中技術水平較高的一類，能夠較好地代表技術創新水平，因此以該地區發明專利數量取對數進行衡量，同時為保證結果的穩健性，以該地區專利授權數量取對數作為對照。２．２．４控制變量。本文選取控制變量有：少兒撫養比（Ｃｈｉｌｄ）采用０～１４歲人口與勞動人口數之比衡量；對外開放程度（Ｏｐｅｎ）采用該地區進出口總額占生產總值比衡量；城鎮化水平（Ｕｒｂａｎ）采用城鎮常住人口數與年末常住人口數之比來衡量；基礎設施建設水平（Ｉｎｆｒａｓｔ）采用每百人平均公路線路里程數來衡量。２．２．５數據來源。本文的原始數據均來源于《中國統計年鑒》《中國科技統計年鑒》以及各省市統計年鑒。變量的描述性統計參照見表１，變量取值范圍都較為合理。

３實證分析

３．１基準回歸

對于面板數據，采用固定效應模型回歸是比較穩健的，且本文所涉及的模型經過豪斯曼檢驗Ｐ值為０．００００，說明不能夠采用隨機效應模型，因此選擇固定效應進行估計，回歸結果見表２。模型（１）為在沒有控制變量的情況下，人口老齡化與產業結構高級化的回歸結果，系數為正且達到了１％水平下顯著，說明人口老齡化能夠顯著的促進產業結構向高級化發展。模型（２）顯示，在為加入了控制變量后，人口老齡化的系數變小但仍達到了１％水平下顯著，證明人口老齡化確實是促進產業結構高級化的重要因素。模型（３）結果顯示，在不加入控制變量的情況下，人口老齡化能夠在１％顯著性水平下的促進產業結構合理化。模型（４）顯示，在加入了控制變量的情況下，人口老齡化對產業結構合理化的促進作用和顯著性水平均有明顯下降，說明人口老齡化對產業結構合理化的正面影響較小。對外開放程度顯著抑制了產業結構高級化，對產業結構合理化的影響不顯著，說明目前長江經濟帶的進出口對產業結構升級存在負面影響，其原因可能在于中國當前還是以出口中低端產品為主。基礎設施建設水平對產業結構高級化和合理化的影響均不顯著，可能原因在于中國推動基礎設施建設的速度遠快于產業結構調整的速度，因此二者的關聯性并不大。城鎮化對于產業結構高級化和合理化均有正面效應，由于城鎮化會促使勞動力從農村向城市轉移，促進第二三產業的迅速發展，因此產生了積極作用。少兒撫養比能夠促進產業結構高級化，可能的原因在于生育率的提高帶動了教育、醫療和娛樂等服務性行業的發展，有利于第三產業比重的上升；但抑制了產業結構合理化，因為生育率的提升提供了更多的勞動力，使劉易斯拐點到來延后，這不利于各部門之間人均收入走向平衡，因此少兒撫養比與產業結構合理化為負相關。

３．２穩健性檢驗

為保證回歸結果是穩健的，本文做了如下檢驗。①調整被解釋變量的測算方法；②調整解釋變量的估計方法；③采用工具變量法進行回歸，觀察解釋變量的系數和顯著性水平是否發生改變，以檢驗可能存在的內生性問題，回歸結果見表３。模型（５）為調整了被解釋變量后的回歸結果，參考干春暉等［２０］的方法，采用第三產業與第二產業產值比（Ｉｎｄ３）對產業結構升級進行衡量，結果顯示人口老齡化仍達到了１％水平下顯著，說明人口老齡化顯著地促進了產業結構升級。模型（６）和模型（７）為調整了解釋變量的回歸結果，本文采用老年撫養比（Ｏｌｄ）作為替代變量對人口老齡化程度進行衡量，和模型（２）、模型（４）對比發現系數仍為正且顯著性水平保持一致，控制變量的回歸結果也基本一致，說明人口老齡化與產業結構升級的結果是比較穩健的。模型（８）和模型（９）為工具變量法的回歸結果，由于人口具有一定的自然屬性，因此從理論上看人口老齡化程度存在內生性問題的可能性并不大，為了進行檢驗，本文采用了解釋變量的滯后二期作為工具變量進行回歸。對比模型（２）、模型（４）的結果，模型（８）、模型（９）的系數和顯著性水平均未發生顯著變化，說明人口老齡化與產業結構升級之間并不存在內生性問題。綜上所述，可以認為本文的回歸結果是穩健的。

３．３門限回歸模型

為了研究技術創新在人口老齡化與產業結構升級關系中的影響，分析三者可能存在的非線性關系，本文選擇利用門限面板模型進行回歸，通過ｂｏｏｔｓｔｒａｐ自助法抽樣３００次對門限值進行估計，檢驗結果見表４。從表４中可以看出，在以專利授權數作為技術創新的指標時，人口老齡化與產業結構高級化能夠在１％顯著性水平下通過單一門限檢驗，但不能通過雙重門限檢驗，而以發明專利數作為指標時也僅能夠通過５％顯著性水平下的單一門限檢驗。人口老齡化與產業結構合理化不論將哪個指標作為門限變量，結果均只能通過１０％顯著性水平下的單一門限檢驗。總體來看，應當采用單一門限模型進行回歸分析。表５為門限回歸的結果，可以看出在以專利授權數作為門限變量時，在跨越了門限值后，人口老齡化對產業結構高級化的促進作用從０．５２１增加至０．８１９，并且顯著性水平也有所提高，在以發明專利數作為門限變量時，系數則從０．６６２增加至０．９２１。說明技術創新能夠在二者中間起到積極作用，在技術創新水平到達某一特定值后，人口老齡化的正面作用會顯著增大。在人口老齡化與產業結構合理化的關系中，以專利授權數作為門限變量時，系數從負數變為正數但并不顯著，不過這并不意味著技術創新不能產生影響，可能原因在于本文選取的樣本量較小，所以回歸結果不顯著。在以發明專利數作為門限變量時，跨越門限值前系數為－０．１３３且不顯著，跨越門限值后達到０．７０３且通過５％顯著性水平檢驗，說明隨著技術創新水平的提升，人口老齡化的影響從不顯著變為正面作用。

４結論與建議

基于長江經濟帶１１省市２００９—２０１９年的面板數據，實證研究了人口老齡化、技術創新和產業結構升級三者的關系，得出如下結論：①人口老齡化顯著地促進了產業結構升級，相對來說，人口老齡化對產業結構高級化的影響要大于對產業結構合理化的影響；②人口老齡化對產業結構升級的作用會受到技術創新這一變量的影響，呈現出非線性關系；③對技術創新在人口老齡化與產業結構升級中的門限效應檢驗發現，當技術創新跨越了門限值后，人口老齡化對產業結構高級化的積極影響比未跨越門限值時更強，人口老齡化對產業結構合理化的影響則從不顯著到促進。根據以上結論，可以得到以下啟示：①加強老年保障，促進老齡產業發展。隨著中國老齡化程度的加深，老齡人口數量也不斷增加，雖然老年人的勞動能力不足，但仍然具有消費能力。因此，要完善老年人的生活保障體系，積極引導養老相關產業發展，促進老年人消費，將挑戰變為機遇，構建一個龐大的老年消費市場。②要加強技術研發投入，隨著出生率的下降，中國的發展模式必然需要做出調整，因此要重視技術創新，讓技術成為驅動我國產業升級新動力。③要制定積極的生育政策，加強人才投資，緩解人口老齡化的負面影響。人口老齡化會給社會和家庭造成養老負擔，不利于對下一代的培養，因此要推出相應的補貼政策，激發生育意愿，并重視對教育的投資，以緩解人口老齡化對經濟發展和產業結構升級產生的不利影響。

作者:張瀟譯 單位:云南師范大學經濟與管理學院