考慮金融發(fā)展水平的人口老齡化對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級影響分析

一 引言及文獻(xiàn)綜述

隨著國民經(jīng)濟(jì)生活水平提高和醫(yī)療技術(shù)進(jìn)步，生育率和死亡率的下降使得我國人口老齡化程度進(jìn)一步加深。20世紀(jì)90年代以來，我國60歲及以上人口占總?cè)丝诘谋壤?990年的5.57%上升到2017年末的17.3%①數(shù)據(jù)來源于中國國家統(tǒng)計局網(wǎng)站。，顯現(xiàn)出老年型社會的特征。人口老齡化帶來的人口紅利的減弱，對經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式提出了新要求，由勞動要素驅(qū)動向資本和技術(shù)要素驅(qū)動轉(zhuǎn)變，也影響著產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的調(diào)整。一方面人口老齡化導(dǎo)致養(yǎng)老成本加重，增大了財政支出，地區(qū)對產(chǎn)業(yè)發(fā)展的金融支撐需求也在增強(qiáng)。另一方面勞動供給的減少促使企業(yè)轉(zhuǎn)型升級，對金融發(fā)展水平提出了更高要求。從金融發(fā)展的視角來看，人口老齡化如何影響產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級，具體到金融規(guī)模、金融效率和金融結(jié)構(gòu)的作用機(jī)制如何？理清金融發(fā)展水平在人口老齡化對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的影響，對于緩解人口老齡化負(fù)面作用，促進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級也有一定的實踐意義。

國外學(xué)者較早開始進(jìn)行人口老齡化方面的研究，主要關(guān)注人口老齡化、人口紅利和經(jīng)濟(jì)發(fā)展之間的關(guān)系。Lewis(1954)[1]提出著名的“劉易斯拐點(diǎn)”現(xiàn)象，開始較為系統(tǒng)地分析人口老齡化和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)之間的關(guān)系，通過勞動力要素流動影響產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的調(diào)整，而后Ranis和Fei(1961)[2]在Lewis研究基礎(chǔ)上，進(jìn)一步完善并提出了著名的拉尼斯-費(fèi)景漢模型，即“劉易斯拐點(diǎn)”到來時，產(chǎn)業(yè)之間的勞動力流動是產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整的重要影響因素。此后眾多學(xué)者在此基礎(chǔ)上進(jìn)行更為深入的研究，但是關(guān)于人口老齡化對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)影響的結(jié)論并不一致，一種觀點(diǎn)認(rèn)為人口老齡化對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級有正向促進(jìn)作用，一方面人口老齡化通過減少勞動供給，影響勞動生產(chǎn)率，進(jìn)而對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級產(chǎn)生影響(Roger和Wasmer，2012)[3]。此外老齡化還通過推動金融服務(wù)業(yè)和新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展而對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)也有正向影響(Thieben，2007[4]；Silivrstovs et al.，2011[5])。還有一些學(xué)者得出了相反的結(jié)論，認(rèn)為人口老齡化的加重削弱了人力資本的積累，同時也影響了就業(yè)結(jié)構(gòu)，具體影響到勞動生產(chǎn)率和勞動投入，從而會對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級有負(fù)向作用(Leibfritz和Roeger，2007[6]；Serban，2012[7])。

國內(nèi)學(xué)者關(guān)于人口老齡化和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的研究起步相對較晚，且結(jié)論并不一致。一方面認(rèn)為，人口老齡化現(xiàn)象進(jìn)一步促使企業(yè)由勞動要素驅(qū)動越來越向資金和技術(shù)要素驅(qū)動轉(zhuǎn)變，此外，在技術(shù)、資金等對勞動的替代作用下，老齡化的倒逼機(jī)制反而促進(jìn)了企業(yè)勞動生產(chǎn)率的提高，即勞動力規(guī)模的縮小，進(jìn)一步使得勞動者獲得教育培訓(xùn)的機(jī)會增多，提高了勞動要素的邊際效益，從而促進(jìn)勞動生產(chǎn)率的提高，這些都在一定程度上促進(jìn)了產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的升級(寇聰姍，2013)[8]。楚永生等(2017)[9]基于省級制造業(yè)面板數(shù)據(jù)，分析老齡化倒逼產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的動態(tài)效應(yīng)，發(fā)現(xiàn)老齡化促使企業(yè)通過資本或技術(shù)對勞動進(jìn)行替代，從而促進(jìn)了產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級。另一方面，一些學(xué)者提出了相反的觀點(diǎn)，認(rèn)為人口老齡化對產(chǎn)業(yè)升級有阻礙作用，人口老齡化帶來的勞動力供給減少，降低了勞動參與率，也加劇了“劉易斯拐點(diǎn)”的到來，對勞動密集型產(chǎn)業(yè)有較大沖擊，進(jìn)而對經(jīng)濟(jì)發(fā)展產(chǎn)生影響(王瑩瑩和童玉芬，2015[10]；蔡昉，2010[11])，同時人口老齡化進(jìn)一步降低勞動生產(chǎn)率和削弱人力資本存量，以及老齡人口消費(fèi)偏好的不同，也對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的升級有著較為明顯的阻礙作用(蔡昉和王美艷，2012[12]；楊道兵和陸杰華，2006[13]；紀(jì)召濤，2012[14])。

此外還有學(xué)者考慮到不同途徑的影響，汪偉等(2015)[15]研究表明，老齡化通過消費(fèi)需求效應(yīng)、人力資本累積效應(yīng)和勞動力稟賦效應(yīng)促進(jìn)了產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的升級，也通過勞動生產(chǎn)率效應(yīng)和老齡負(fù)擔(dān)效應(yīng)阻礙了產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的升級，整體上人口老齡化對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的凈效應(yīng)為正，促進(jìn)了產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的升級。鐘水映和余遠(yuǎn)(2017)[16]以人力資本結(jié)構(gòu)為視角，研究表明人力資本存量促進(jìn)了產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級，人力資本異質(zhì)性則阻礙了產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級，而在區(qū)域?qū)用?，對東中西的影響程度有所不同。

梳理已有文獻(xiàn)發(fā)現(xiàn)，人口老齡化通過多種渠道對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級產(chǎn)生影響，對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級同時存在著正向阻礙和反向倒逼兩種途徑，一方面通過人口紅利減弱和勞動供給減少直接影響產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級，另一方面通過勞動力價格的上升和企業(yè)生產(chǎn)成本的提高間接促使企業(yè)以其他生產(chǎn)要素替代勞動要素，倒逼產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級，已有研究多分析其直接的正向或負(fù)向影響，對于非線性的特征考慮不足。在我國當(dāng)前經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式轉(zhuǎn)型的背景下，勞動密集型產(chǎn)業(yè)向資本和技術(shù)密集型產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級，金融發(fā)展在其中起著至關(guān)重要的支撐和替代作用，因此基于金融發(fā)展這一視角，探析不同金融水平下人口老齡化對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的動態(tài)影響，同時細(xì)化分析以銀行等金融機(jī)構(gòu)貸款余額表示的金融規(guī)模、以存貸比表示的金融轉(zhuǎn)換效率，以及以地區(qū)股票市值等金融發(fā)展?jié)摿Ρ硎镜慕鹑诮Y(jié)構(gòu)等具體維度在人口老齡化對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級影響中的作用，通過不同內(nèi)涵的金融發(fā)展指標(biāo)探討人口老齡化對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的推動作用，具有重要的理論和現(xiàn)實意義。

二 研究假設(shè)

已有研究發(fā)現(xiàn)，人口老齡化對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的影響有多種途徑，并非簡單的正向或者負(fù)向作用，其影響因條件的改變而有所不同。有的學(xué)者也開始考慮可能存在的非線性特征，卓乘風(fēng)和鄧峰(2018)[17]考慮到創(chuàng)新能力的杠桿性作用，通過面板門檻模型研究表明提升創(chuàng)新能力能夠減弱老齡化對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的阻礙作用，并且隨著創(chuàng)新能力的逐步增強(qiáng)，人口老齡化對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級越來越表現(xiàn)出促進(jìn)作用。根據(jù)生命周期理論，儲蓄率會隨著老齡化程度加重而降低，老齡化可以改變儲蓄率進(jìn)而影響到區(qū)域金融發(fā)展水平(Poterba，2001)[18]，而金融發(fā)展水平的提高，也為產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級提供了較多的資本積累和技術(shù)創(chuàng)新方面的支持，并提高了資金配置效率和促進(jìn)技術(shù)進(jìn)步(Fisman和Love，2003)[19]。國內(nèi)學(xué)者也從實證的角度證明了金融發(fā)展對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的影響(董金玲，2009[20]；錢水土和周永濤，2011[21])，部分學(xué)者考慮到人口老齡化對金融發(fā)展的影響，齊明珠(2017)[22]通過構(gòu)建VAR模型研究發(fā)現(xiàn)人口老齡化對金融資產(chǎn)價格有負(fù)向沖擊作用。而在金融發(fā)展這一視角下考慮到老齡化對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級影響的研究較少，勞動力價格的升高和低端產(chǎn)業(yè)的轉(zhuǎn)型促使企業(yè)需要更多的金融資本，以支撐產(chǎn)業(yè)的轉(zhuǎn)型升級和對勞動要素的替代，而較低的金融發(fā)展水平，使得老齡化背景下產(chǎn)業(yè)發(fā)展的壓力劇增，可能不利于產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級，較高的金融發(fā)展水平則可以通過資本替代作用、資金的配置效率以及技術(shù)進(jìn)步支撐等途徑，使得人口老齡化對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級有一定的促進(jìn)作用?；诖?，提出假設(shè)H1。

H1：當(dāng)金融發(fā)展水平較低時，人口老齡化對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的促進(jìn)作用有限，當(dāng)金融發(fā)展水平提高時，人口老齡化開始對產(chǎn)業(yè)升級有顯著的促進(jìn)作用。

圖1 人口老齡化通過金融發(fā)展對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)影響的作用路徑

接下來從金融發(fā)展的三個維度來分析其在人口老齡化對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級影響中的作用。

以銀行信貸規(guī)模為代表的金融相關(guān)比來表示的金融規(guī)模水平，在較大程度上影響著經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，Cheng和Degryse(2010)[23]、Zhang et al.(2012)[24]研究表明金融規(guī)模水平與經(jīng)濟(jì)增長存在著正相關(guān)關(guān)系，周方召等(2013)[25]證明了銀行信貸規(guī)模對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的正向促進(jìn)作用，較大的金融規(guī)模，對產(chǎn)業(yè)發(fā)展的支撐力度較強(qiáng)。人口老齡化程度的加重，對于資金方面的需求更大，一方面政府財政在養(yǎng)老方面的支出增加，另一方面，從企業(yè)的發(fā)展來看，勞動力供給的減少和勞動參與率的降低，使用工荒、用工難等現(xiàn)象更為突出，而較高的金融規(guī)模水平，能夠為企業(yè)發(fā)展提供更多的資金支持，促進(jìn)資本要素對勞動進(jìn)行部分替代，并且企業(yè)可以通過提高勞動者待遇，吸引人才以提高其人力資本水平，從而促進(jìn)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級?；诖?，提出假設(shè)H2a。

H2a：當(dāng)金融規(guī)模水平較低時，人口老齡化對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級有負(fù)向作用或促進(jìn)作用不明顯，當(dāng)金融規(guī)模達(dá)到一定水平時，人口老齡化開始對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級有顯著促進(jìn)作用。

關(guān)于金融機(jī)構(gòu)存貸款余額之比所表示的金融效率指標(biāo)對經(jīng)濟(jì)增長的影響，王澎波等(2017)[26]證實了金融系統(tǒng)轉(zhuǎn)換效率對經(jīng)濟(jì)增長有正向影響，金融機(jī)構(gòu)貸款余額所占比重的提高，在一定程度上表示企業(yè)的間接融資水平，對經(jīng)濟(jì)增長有較為顯著的促進(jìn)作用。從金融機(jī)構(gòu)存貸款的情況來看，區(qū)域內(nèi)存款所占比重較大，固然在很大程度上體現(xiàn)了資金的靈活性，銀行等金融機(jī)構(gòu)有足夠的金融流動性資源，但是具體到資金的運(yùn)用則更多地體現(xiàn)在貸款的使用方面，一般來說，銀行等金融機(jī)構(gòu)貸款比重的高低，一定程度上體現(xiàn)了金融機(jī)構(gòu)對區(qū)域發(fā)展提供的金融支撐，較高的貸款比重對產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級過程中如技術(shù)替代勞動提供更好的支持，從而緩解老齡化帶來的人口紅利減弱的負(fù)面影響，倒逼企業(yè)轉(zhuǎn)型升級。基于此，提出假設(shè)H2b。

H2b：當(dāng)金融效率較低時，即存款比重較大，人口老齡化對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級影響較小，當(dāng)貸款比重提高到一定水平時，人口老齡化開始對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級有顯著促進(jìn)作用。

以股票市值為代表的金融結(jié)構(gòu)水平，在很大程度上反映了地區(qū)金融發(fā)展的市場潛力，Brown et al.(2009)[27]研究表明股票債券市場的發(fā)展對企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級有促進(jìn)作用。周曉艷等(2015)[28]研究發(fā)現(xiàn)股票市場的完善能夠促進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級，這也說明了地區(qū)股票市值的高低直接影響企業(yè)的市場競爭力與直接融資水平，并且影響區(qū)域和企業(yè)的資本配置效率，對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)產(chǎn)生影響，尤其是在人口老齡化背景下作用更為明顯。基于此，提出假設(shè)H2c。

H2c：當(dāng)金融結(jié)構(gòu)水平較低時，人口老齡化對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的促進(jìn)作用不明顯，當(dāng)金融結(jié)構(gòu)達(dá)到一定水平時，人口老齡化開始對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級有顯著的促進(jìn)作用。

三 模型選擇、變量說明和數(shù)據(jù)來源

(一)模型選擇

考慮到不同金融發(fā)展水平下，人口老齡化對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的影響程度有所不同，且可能存在著非線性關(guān)系。由于傳統(tǒng)門檻模型存在著離散型的影響，為了更精準(zhǔn)地捕捉面板數(shù)據(jù)截面異質(zhì)性的特點(diǎn)，本文采用面板平滑轉(zhuǎn)換模型(PSTR)，其一般形式為：

其中：i=1…N，t=1…T，分別表示時間和樣本，μi、xit、εit分別表示截面固定效應(yīng)、被解釋變量和殘差項。G(qit;γ,c)表示轉(zhuǎn)換變量qit的連續(xù)有界函數(shù)。γ為平滑參數(shù)，決定轉(zhuǎn)換速度，c為位置參數(shù)，決定轉(zhuǎn)換發(fā)生的位置，G(qit;γ,c)的具體形式可表示為：

其中：γ>0,c1≤c2≤…≤cm。

估計模型前，首先要對PSTR模型進(jìn)行截面異質(zhì)性檢驗，存在非線性效應(yīng)時，才可以繼續(xù)使用模型，而后確定轉(zhuǎn)換參數(shù)和模型估計，最后進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗。

分析人口老齡化對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的非線性影響，分別將金融發(fā)展水平、金融規(guī)模、金融效率和金融結(jié)構(gòu)作為轉(zhuǎn)換變量。構(gòu)建以下含外生控制變量的PSTR模型：

模型1：IUit=μit+α1oldit+α2oldit·G(finit;γ,c)+β1opeit+β2invit+β3cityit+β4fdiit+β5infit+εit

模型2a：IUit=μit+α1oldit+α2oldit·G(fin1it;γ,c)+β1opeit+β2invit+β3cityit+β4fdiit+β5infit+εit

模型2b：IUit=μit+α1oldit+α2oldit·G(fin2it;γ,c)+β1opeit+β2invit+β3cityit+β4fdiit+β5infit+εit

模型2c：IUit=μit+α1oldit+α2oldit·G(fin3it;γ,c)+β1opeit+β2invit+β3cityit+β4fdiit+β5infit+εit

(二)變量說明和數(shù)據(jù)來源

1.變量說明

(1)被解釋變量(IU)

借鑒徐敏和姜勇(2015)[29]的做法，以產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)層次系數(shù)來反映產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的升級水平。

其中qi為第i產(chǎn)業(yè)占三大產(chǎn)業(yè)總產(chǎn)值的比重，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)層次系數(shù)越接近于3，說明產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的高度化水平越高。

(2)解釋變量：人口老齡化(old)

參考已有研究的做法，人口老齡化(old)的指標(biāo)采取通用的老年撫養(yǎng)比來表示，即用65歲以上人口占勞動人口的比重來衡量各個地區(qū)的老齡化程度。

(3) 轉(zhuǎn)換變量：金融發(fā)展(fin)、金融規(guī)模(fin1)、金融效率(fin2)、金融結(jié)構(gòu)(fin3)

金融發(fā)展(fin)：為了較為全面衡量金融發(fā)展水平，從金融規(guī)模、金融效率和金融結(jié)構(gòu)三個維度衡量金融發(fā)展，通過全局主成分分析法構(gòu)造表示金融發(fā)展水平的綜合指標(biāo)。具體三個維度衡量指標(biāo)有所不同：(1)金融規(guī)模指標(biāo)，借鑒朱玉杰和倪驍然(2014)[30]的研究，用金融相關(guān)比率即金融機(jī)構(gòu)貸款余額占GDP的比重來表示地區(qū)金融規(guī)模水平，數(shù)值越大，說明金融規(guī)模水平越高，地區(qū)間接融資能力越強(qiáng)；(2)金融效率指標(biāo)，參考李文艷和吳書勝(2016)[31]的研究，對原指標(biāo)取倒數(shù)，用金融機(jī)構(gòu)存款余額與貸款余額之比來表示地區(qū)金融效率水平，數(shù)值越小，說明貸款所占比重越大，金融效率水平越高，金融轉(zhuǎn)換效率也越高；(3)金融結(jié)構(gòu)指標(biāo)，借鑒柏玲和姜磊(2013)[32]的研究，用地區(qū)股票市值和銀行信貸規(guī)模之比來表示地區(qū)金融結(jié)構(gòu)水平，數(shù)值越大，說明金融結(jié)構(gòu)水平越高，地區(qū)直接融資能力越強(qiáng)。

(4)控制變量

考慮到其他外生變量也可能對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級產(chǎn)生一定的影響，通過梳理文獻(xiàn)，參考現(xiàn)有研究的一些做法，把以下幾個指標(biāo)作為控制變量。

①區(qū)域創(chuàng)新能力(inv)：用衡量創(chuàng)新產(chǎn)出能力的發(fā)明專利申請授權(quán)量取對數(shù)來表示。

②貿(mào)易開放(ope)：用進(jìn)出口貿(mào)易額占GDP比重來表示。

③城鎮(zhèn)化率(city)：用城鎮(zhèn)人口占總?cè)丝诘谋戎貋肀硎尽?/p>

④外商直接投資(fdi)：用各地區(qū)實際利用外資金額，并通過歷年美元對人民幣平均匯率折算成人民幣來表示。

⑤基礎(chǔ)設(shè)施(inf)：用各地區(qū)公路里程數(shù)和區(qū)域面積之比來表示。

表1 變量的描述性統(tǒng)計

(三)數(shù)據(jù)來源及處理

由于部分變量個別年份數(shù)據(jù)存在嚴(yán)重缺漏的情況，考慮到整體數(shù)據(jù)的完整性，選取我國31個省、直轄市、自治區(qū)2002-2016年的相關(guān)統(tǒng)計數(shù)據(jù)，其中人口老齡化數(shù)據(jù)主要來源于《中國統(tǒng)計年鑒》和《中國人口統(tǒng)計年鑒》；金融發(fā)展數(shù)據(jù)中，金融規(guī)模和金融效率的相關(guān)指標(biāo)數(shù)據(jù)來源于《中國金融數(shù)據(jù)庫》和《中國金融統(tǒng)計年鑒》，金融規(guī)模的數(shù)據(jù)則來源于Wind數(shù)據(jù)庫，通過篩選各區(qū)域下轄各市的股票市值，最后加總得到各個省、直轄市、自治區(qū)的股票市值指標(biāo)；各個控制變量數(shù)據(jù)主要來源于EPS統(tǒng)計數(shù)據(jù)庫、國家統(tǒng)計局官網(wǎng)以及各地區(qū)的統(tǒng)計年鑒和統(tǒng)計發(fā)展公報。此外，個別地區(qū)單一指標(biāo)缺少的數(shù)據(jù)主要通過插值估算法補(bǔ)足。

四 實證分析

實證分析前，先通過LLC等方法對所有相關(guān)變量進(jìn)行面板單位根檢驗，以避免偽回歸，結(jié)果表明所有變量均平穩(wěn)。因此，構(gòu)建PSTR模型進(jìn)行實證分析。

(一)模型的線性和剩余非線性檢驗

首先對PSTR模型進(jìn)行線性和剩余非線性檢驗，構(gòu)造LM和LMF統(tǒng)計量如下：

LM=TN(SSR0-SSR1)/SSR0，LMF=[(SSR0-SSR1)/Km]/[SSR0/(TN-N-mK)]

其中的SSR0和SSR1分別為在原假設(shè)(線性)和備擇假設(shè)下的殘差平方和，K為解釋變量的個數(shù)。

表2 模型的線性和剩余非線性檢驗結(jié)果

注：括號內(nèi)為統(tǒng)計量對應(yīng)的p值， 其中**、*** 分別表示為5%、1%的顯著性水平。

結(jié)果如表2所示，分別以金融發(fā)展水平、金融規(guī)模、金融效率、金融結(jié)構(gòu)為轉(zhuǎn)換變量構(gòu)建PSTR模型，通過LMF和LM統(tǒng)計量可以看出，模型均在5%顯著水平下拒絕原假設(shè)，證實了模型間的非線性關(guān)系，進(jìn)而通過剩余非線性檢驗，LM和LMF統(tǒng)計量均沒有通過顯著性檢驗，最終確定模型轉(zhuǎn)換函數(shù)的個數(shù)為1。

(二)模型位置參數(shù)的檢驗

在確定轉(zhuǎn)換函數(shù)以后，需要對模型的位置參數(shù)進(jìn)行檢驗，以確定門檻值的個數(shù)，分別檢驗H3：β3=0，H2：β2=0|β3=0，H1:β1=0|β3=β2=0是否成立。通過表3可以看出，在不同的轉(zhuǎn)換變量下，模型均沒有最強(qiáng)拒絕H2，說明模型的位置參數(shù)個數(shù)為1，即m=1，具有一個轉(zhuǎn)換函數(shù)。

表3 識別m值的序貫假設(shè)檢驗

注：括號內(nèi)為統(tǒng)計量對應(yīng)的p值。

(三)PSTR模型估計

在確定轉(zhuǎn)換函數(shù)和位置參數(shù)之后，利用模擬退火算法[注]模擬退火算法是在搜索過程中引入隨機(jī)因素，以一定的概率來接受一個比當(dāng)前解要差的解，因此有可能會跳出這個局部的最優(yōu)解，以達(dá)到全局的最優(yōu)解。尋求全局最優(yōu)解，采用非線性最小二乘估計(NLS)對模型進(jìn)行估計，模型1和模型2a、2b、2c的估計結(jié)果如表4所示。

表4 模型估計結(jié)果

注：括號內(nèi)為統(tǒng)計量對應(yīng)的t值， 其中*、**、*** 分別表示為10%、5%、1%的顯著性水平。

(四)結(jié)果分析

從模型的回歸結(jié)果來看，四個模型的擬合優(yōu)度均大于0.9，同時非線性回歸系數(shù)均在1%水平下顯著，說明該模型能夠較好地反映人口老齡化對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的非線性影響。具體來看，當(dāng)金融發(fā)展水平為轉(zhuǎn)換變量時，低體制下，較低金融發(fā)展水平下，人口老齡化對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的促進(jìn)作用不顯著，隨著金融發(fā)展水平的提高，逐步跨越門檻值(即位置參數(shù)0.264)，模型邁入高體制(α2>0)，人口老齡化開始顯著促進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級，同時α1+α2>0，也說明了金融發(fā)展水平的提高推動了人口老齡化對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的作用。

同理，金融規(guī)模為轉(zhuǎn)換變量時，低體制下，當(dāng)金融規(guī)模水平較低時，人口老齡化對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的作用表現(xiàn)為不顯著的負(fù)向影響，隨著金融規(guī)模水平的提高，跨越門檻值，模型進(jìn)入高體制，人口老齡化開始對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級有較為明顯的促進(jìn)作用。金融效率為轉(zhuǎn)換變量時，貸款所占比重較高時，人口老齡化對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級有顯著的正向影響，當(dāng)存款比重上升、貸款比重下降時，人口老齡化開始對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級有一定的阻礙作用，貸款比重的下降制約了人口老齡化背景下的資本要素投入，企業(yè)缺少足夠的流動資金，阻礙了人口老齡化對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的作用。金融結(jié)構(gòu)為轉(zhuǎn)換變量時，低體制下，人口老齡化對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的影響不顯著，當(dāng)模型進(jìn)入高體制，較高的金融結(jié)構(gòu)促進(jìn)了人口老齡化對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的作用，這是因為股票市值在一定程度上代表了經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平，金融結(jié)構(gòu)水平越高，股票市值所占的比重越大，金融潛力和金融發(fā)展能力也越強(qiáng)，為產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級注入了更多的金融資本，在很大程度上緩解了人口老齡化帶來的負(fù)面影響，從而促進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級。

從區(qū)域發(fā)展情況來看，31個地區(qū)2002-2016年的觀測數(shù)據(jù)中，金融發(fā)展、金融規(guī)模和金融結(jié)構(gòu)已經(jīng)全部跨越門檻的只有北京和上海[注]根據(jù)表4，金融發(fā)展、金融規(guī)模、金融結(jié)構(gòu)的門檻值分別為0.264、1.621、2.401，對比31個地區(qū)2002-2016年的觀測數(shù)據(jù)，北京和上海均已跨過了門檻值。，這是因為北京和上海兩地是我國金融發(fā)展較快也是較好的地區(qū)，作為政治中心和金融中心，有更好的金融環(huán)境和更高的金融水平，在金融規(guī)模和金融結(jié)構(gòu)上也遠(yuǎn)遠(yuǎn)領(lǐng)先于其他地區(qū)，所以相對其他地區(qū)能夠較早地跨越門檻值，同時資金對創(chuàng)新的支撐和勞動要素的替代能力也相對較高，能夠更好地發(fā)揮人口老齡化過程中金融服務(wù)的作用，從而促進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的升級。

關(guān)于控制變量的影響。創(chuàng)新能力、城市化水平以及基礎(chǔ)設(shè)施水平的提高都直接和間接影響著產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，創(chuàng)新驅(qū)動為產(chǎn)業(yè)發(fā)展提供了更多的技術(shù)支持，而城市化提供了更充足的人力資本和勞動供給，基礎(chǔ)設(shè)施的完善則體現(xiàn)在產(chǎn)業(yè)發(fā)展的環(huán)境上，這些要素都在一定程度上促進(jìn)了產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的升級。而FDI和貿(mào)易開放水平對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級則表現(xiàn)出了一定的抑制作用，這在很大程度上是因為FDI對我國產(chǎn)業(yè)的轉(zhuǎn)移和投資還是以發(fā)達(dá)國家低端產(chǎn)業(yè)為主，加上國外對技術(shù)出口限制較為嚴(yán)格，整體上對我國產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的促進(jìn)作用越來越弱，而我國在進(jìn)出口貿(mào)易上存在嚴(yán)重的低端出口和高端進(jìn)口依賴，出口產(chǎn)品的附加值較低，這也不利于整體產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)水平的升級。

(五)穩(wěn)健性檢驗

參考現(xiàn)有研究的做法，對模型進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗。在每個具體的模型中分別刪除一個控制變量，對模型重新進(jìn)行估計，并與原模型的結(jié)果比較，一共形成20個PSTR模型，其中關(guān)于α1、α2系數(shù)的估計結(jié)果如表4所示，這與原模型的變化趨勢一致，模型的線性和非線性影響以及其綜合影響并沒有明顯變化，這說明上文估計結(jié)果是較為穩(wěn)健的。

表5 穩(wěn)健性檢驗

注：括號內(nèi)為統(tǒng)計量對應(yīng)的t值，其中*、**、*** 分別表示為10%、5%、1%的顯著性水平。

五 結(jié)論與建議

從人口結(jié)構(gòu)性變化與金融發(fā)展的關(guān)系出發(fā)，分別以金融發(fā)展水平、金融規(guī)模、金融效率和金融結(jié)構(gòu)為轉(zhuǎn)換變量構(gòu)建PSTR模型，檢驗人口老齡化對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的非線性影響，得出以下結(jié)論：(1)較高的金融發(fā)展水平能夠顯著促進(jìn)人口老齡化對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的影響；(2)以金融機(jī)構(gòu)貸款余額為主的金融規(guī)模和以股票市值為主的金融結(jié)構(gòu)水平的提高，顯著增強(qiáng)了人口老齡化對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的促進(jìn)作用，而存款比重的上升有一定的阻礙作用；(3)從地區(qū)情況來說，北京和上海已經(jīng)跨越了門檻值，充分發(fā)揮了金融發(fā)展水平的正向作用，其他地方則有待加強(qiáng)。此外人口老齡化對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的作用還受到其他因素的影響。

基于如上結(jié)論的政策建議是：首先要結(jié)合人口結(jié)構(gòu)性變化的趨勢，穩(wěn)步提升金融發(fā)展水平，通過多種方式拓寬金融發(fā)展渠道，為區(qū)域發(fā)展提供資金支持，以金融等資本要素緩解勞動力供給不足的現(xiàn)象，以高水平的金融資本推動產(chǎn)業(yè)發(fā)展。同時還要進(jìn)一步提高金融集聚能力，拓展金融規(guī)模，為區(qū)域經(jīng)濟(jì)和產(chǎn)業(yè)的發(fā)展提供源源不斷的金融支持，優(yōu)化金融結(jié)構(gòu)，提升金融的配置和發(fā)展效率，緩解企業(yè)發(fā)展過程中融資難等問題。各地區(qū)在提高金融發(fā)展水平的同時，應(yīng)借鑒發(fā)達(dá)地區(qū)的經(jīng)驗，為金融業(yè)提供良好的運(yùn)營環(huán)境，發(fā)揮政府的保障作用。此外，各區(qū)域在應(yīng)對老齡化過程中也要積極提高創(chuàng)新能力和人力資本水平，促進(jìn)以創(chuàng)新驅(qū)動對勞動等要素驅(qū)動的替代和優(yōu)化，多策并舉，在城鎮(zhèn)化建設(shè)中完善相關(guān)的配套設(shè)施，提高基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)水平，吸引和留住人才，緩解老齡化帶來的負(fù)面壓力，發(fā)揮人口老齡化的倒逼機(jī)制，提高區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平，促進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化升級。