龍海明 閆文哲 歐陽佳俊

基金項目：國家社會科學(xué)基金項目（17FJY013）

作者簡介：龍海明（1962—），男，湖南邵陽人，博士，湖南大學(xué)金融與統(tǒng)計學(xué)院教授，博士生導(dǎo)師，研究方向：金融管理。

摘 要：基于省際面板數(shù)據(jù)，建立動態(tài)面板模型，利用系統(tǒng)廣義矩估計（SYS-GMM）等計量模型考察老齡化、金融結(jié)構(gòu)與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)三者間的作用機制。研究表明：老齡化不僅能直接促進產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級，還會通過改變金融結(jié)構(gòu)安排而影響產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級。老齡化對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的促進作用受到金融結(jié)構(gòu)單一門檻效應(yīng)的影響，當(dāng)金融結(jié)構(gòu)水平越過門檻值而偏向金融市場主導(dǎo)型時，老齡化對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的促進作用顯著增大。進一步分析發(fā)現(xiàn)，在不同區(qū)域這一結(jié)論存在顯著差異：當(dāng)金融結(jié)構(gòu)偏向金融市場主導(dǎo)型時，東部地區(qū)老齡化對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的促進作用增強，西部地區(qū)的促進作用減弱，而中部地區(qū)的門檻效應(yīng)不顯著。

關(guān)鍵詞：老齡化;金融結(jié)構(gòu);產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級;影響效應(yīng)

中圖分類號：F83 文獻標(biāo)識碼：A 文章編號：1003-7217（2021）06-0044-08

一、引 言

自上世紀(jì)末我國進入老齡化社會以來，勞動力規(guī)模縮小和勞動力成本增加導(dǎo)致我國人口紅利逐漸衰退。依賴于低成本勞動力、資本、土地等傳統(tǒng)要素驅(qū)動的粗放型增長模式不可持續(xù)，需轉(zhuǎn)而追求以人力資本、技術(shù)進步等創(chuàng)新要素驅(qū)動的發(fā)展方式[1]。

人口作為經(jīng)濟活動的主體，會通過儲蓄、投資等行為影響金融資產(chǎn)結(jié)構(gòu)，當(dāng)人口結(jié)構(gòu)改變時，必然會影響金融資產(chǎn)結(jié)構(gòu)進而導(dǎo)致金融結(jié)構(gòu)的變動[2，3]。已有研究表明，適宜的金融結(jié)構(gòu)安排能夠通過緩解企業(yè)融資約束來促進企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新，推動產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的升級和優(yōu)化，尤其在以創(chuàng)新和研發(fā)為主的企業(yè)中，其面臨的市場風(fēng)險和技術(shù)風(fēng)險都較高，金融市場主導(dǎo)型的金融結(jié)構(gòu)能夠提供更加有力的支持[4，5]。因此，研究老齡化是否會通過影響金融結(jié)構(gòu)而作用于產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級，以及在老齡化的影響下，何種金融結(jié)構(gòu)更加匹配當(dāng)下產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級的金融需求，具有一定的現(xiàn)實意義。

一個國家（地區(qū)）產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的變動通常與該國（地區(qū)）的消費需求、要素稟賦及技術(shù)進步關(guān)系密切，而人口老齡化又是影響一個國家（地區(qū)）消費需求、勞動力供給、人力資本水平、技術(shù)創(chuàng)新的重要因素，因此，人口老齡化必定會對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)產(chǎn)生影響。在經(jīng)濟活動中，由于人既是生產(chǎn)者也是消費者，人口年齡結(jié)構(gòu)的老化必定會通過需求和供給對經(jīng)濟活動產(chǎn)生影響，進而影響產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級。從需求方面來看，進入老齡化社會后，養(yǎng)老等消費支出的增加必然會促進養(yǎng)老產(chǎn)業(yè)繁榮，而養(yǎng)老產(chǎn)業(yè)大多屬于第三產(chǎn)業(yè)，從而促進產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級[6]。從供給方面來看，其一，伴隨老齡化而來的是人均預(yù)期壽命的增加，而預(yù)期壽命的延長會使得人們增加對人力資本的投資，促使人力資本水平不斷提高，從而促進產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級[7];其二，由于老齡化所導(dǎo)致的勞動力供給下降，將使得企業(yè)用工成本上升，會“倒逼”企業(yè)增加創(chuàng)新投入來帶動技術(shù)進步，從而促進產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級[8]。也有學(xué)者認為，老齡化會通過降低勞動生產(chǎn)率和增加企業(yè)稅負來抑制產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級，但提升企業(yè)創(chuàng)新能力將顯著降低這種負向影響[7，9]。此外，隨著經(jīng)濟發(fā)展水平、可支配收入的提高，以及人工智能的發(fā)展，老齡化對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的促進作用會進一步增強[10-12]。

金融作為實體經(jīng)濟中的重要一環(huán)，是連接資金供給者和資金使用者的橋梁。但在以往關(guān)于老齡化和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)二者之間關(guān)系的研究當(dāng)中，鮮有學(xué)者從金融的視角切入，以分析其在老齡化對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)影響中所扮演的角色以及所發(fā)揮的功能。基于此，本文聚焦于金融結(jié)構(gòu)的發(fā)展與安排，利用我國省際面板數(shù)據(jù)，考察老齡化、金融結(jié)構(gòu)對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的作用路徑以及區(qū)域異質(zhì)性，以期豐富相關(guān)領(lǐng)域的研究。

二、理論分析

（一）金融結(jié)構(gòu)視角下老齡化影響產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的路徑

經(jīng)濟主體的風(fēng)險態(tài)度在生命周期內(nèi)是具有時變性的[13]。微觀視角下個人的風(fēng)險厭惡會受到年齡的正向影響，且影響程度單調(diào)上升[14]，這與Merton提出的當(dāng)消費者的勞動供給彈性越低時，對于風(fēng)險的態(tài)度也更加保守的結(jié)論相一致[15]。在某種意義上，微觀經(jīng)濟主體的風(fēng)險厭惡加總后可以得到人口總體的風(fēng)險態(tài)度。宏觀視角下，老年人口占比增加會增加風(fēng)險厭惡，對于風(fēng)險的態(tài)度趨于保守。在金融市場中，這種風(fēng)險厭惡增加的直接后果表現(xiàn)為消費者持有的存款等流動性金融資產(chǎn)的比例上升，股票等資本性金融資產(chǎn)的比例下降[16]。從供給側(cè)來說，這可能導(dǎo)致我國金融結(jié)構(gòu)從直接融資向間接融資傾斜。

對于以銀行為代表的金融中介，一般是以收取固定利息為利潤來源，且分散風(fēng)險的能力有限，會更加關(guān)注貸款方的違約風(fēng)險。因此，銀行等金融中介更適合技術(shù)成熟、風(fēng)險較小、多數(shù)項目融資期限較短、企業(yè)經(jīng)營規(guī)范、大多已形成共識的傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的融資[4]。但在我國當(dāng)前經(jīng)濟新常態(tài)背景下，亟需通過技術(shù)創(chuàng)新來推動產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級。對于技術(shù)密集型行業(yè)，其技術(shù)未來前景并不明晰，密集的技術(shù)投入所需要的資金投入也意味著巨大的技術(shù)創(chuàng)新風(fēng)險和產(chǎn)品創(chuàng)新風(fēng)險。因此，這種由老齡化所導(dǎo)致的金融結(jié)構(gòu)偏向銀行主導(dǎo)，與我國技術(shù)密集型產(chǎn)業(yè)的融資需求不匹配，不利于產(chǎn)業(yè)資本的形成，進而會抑制產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級。

（二）不同金融結(jié)構(gòu)水平下老齡化對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的異質(zhì)性影響

一方面，老齡化會引領(lǐng)老齡產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，而老齡產(chǎn)業(yè)的發(fā)展需要進行大量的產(chǎn)業(yè)投資，且其具有前期投資規(guī)模大、風(fēng)險高、投資回收期長等特點[17]，以銀行為主的間接融資模式由于其資金來源的固有限制，容易導(dǎo)致資金的期限錯配，而以金融市場為主的直接融資模式，允許投資者分享股價上漲的回報，這種“收益共享、風(fēng)險共擔(dān)”的機制有利于投資者為高成本、高風(fēng)險的新興產(chǎn)業(yè)提供融資支持。另一方面，老齡化會“倒逼”企業(yè)減少勞動力支出，提高自身的研發(fā)投入以促進技術(shù)創(chuàng)新。已有大量文獻表明，相比于銀行為主的金融結(jié)構(gòu)，金融市場通常關(guān)注企業(yè)的價值和增長潛力的最大化，金融市場主導(dǎo)型的金融結(jié)構(gòu)對于技術(shù)創(chuàng)新風(fēng)險和方向性容錯等更有相對風(fēng)險分散優(yōu)勢[4]。目前，我國的產(chǎn)業(yè)比較優(yōu)勢已發(fā)生了根本性改變，由于勞動力充分供給而導(dǎo)致的低成本勞動力競爭優(yōu)勢已逐步削減，自主創(chuàng)新對經(jīng)濟發(fā)展的貢獻進一步增強[18]。在這種情況下，能夠為技術(shù)密集型產(chǎn)業(yè)提供重要支持的金融市場的發(fā)展和完善逐漸成為我國未來產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級和經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的關(guān)鍵。在金融資源供給有限的前提下，對于那些亟需通過技術(shù)創(chuàng)新來提升競爭力的企業(yè)而言，金融市場主導(dǎo)型的金融結(jié)構(gòu)與其融資需求和風(fēng)險特征是相匹配的，提升直接融資比例能夠促進技術(shù)密集型的產(chǎn)業(yè)發(fā)展[19]。因此，在老齡化背景下，當(dāng)金融結(jié)構(gòu)偏向于金融市場主導(dǎo)型時，能更好地促進老齡產(chǎn)業(yè)發(fā)展和產(chǎn)業(yè)技術(shù)進步，從而加強老齡化對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的促進作用。

三、研究設(shè)計

（一）變量和數(shù)據(jù)

1.被解釋變量。為全面反映產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的內(nèi)涵，在構(gòu)建產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)指標(biāo)時，一是考慮到三次產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值的動態(tài)變化，構(gòu)建衡量三次產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值的綜合指標(biāo)[20]，反映三次產(chǎn)業(yè)間的升級情況;二是根據(jù)發(fā)達國家經(jīng)驗，隨著一國經(jīng)濟發(fā)展水平和科技創(chuàng)新水平的提高，其第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值在經(jīng)濟中所占比值會逐漸提升，即“經(jīng)濟服務(wù)化”現(xiàn)象，由此建立產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化指數(shù)[21];三是重點關(guān)注變量與人口相關(guān)，因此，將第三產(chǎn)業(yè)就業(yè)人數(shù)與第二產(chǎn)業(yè)就業(yè)人數(shù)之比作為產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的代理指標(biāo)[6]。具體為：ins1=∑3i=1qi×i，其中，1≤ins1≤3;ins2=q3/q2，ins3=p3/p2;i表示第一、二、三產(chǎn)業(yè);qi表示第i產(chǎn)業(yè)占三次產(chǎn)業(yè)總產(chǎn)值的比例，p2表示第二產(chǎn)業(yè)的從業(yè)人數(shù)，p3表示第三產(chǎn)業(yè)的從業(yè)人數(shù)。

2.解釋變量。老齡化程度（aging），選取老年撫養(yǎng)比作為代理指標(biāo)，即65歲及以上年齡的人口占勞動人口的比例。老年撫養(yǎng)比的值越大，代表老齡化程度越深。

3.中介變量與門檻變量。本文的中介變量和門檻變量均為金融結(jié)構(gòu)（finstr）。一般而言，金融結(jié)構(gòu)是指直接融資規(guī)模與間接融資規(guī)模的相對比例，這也與前文的金融結(jié)構(gòu)內(nèi)涵相一致。由于西藏、遼寧等省份2008年之前金融機構(gòu)貸款數(shù)據(jù)的缺乏，借鑒楊子榮等（2018）[5]的做法，用股票市場總市值與金融機構(gòu)存款的比例來衡量金融結(jié)構(gòu)，即股票市場總市值/金融機構(gòu)存款，指標(biāo)值越大，說明金融結(jié)構(gòu)越偏向金融市場主導(dǎo)型。

4.控制變量。為全面考察金融結(jié)構(gòu)視角下老齡化對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的影響，還需對其他影響產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的因素加以控制，以保證結(jié)果的無偏性和準(zhǔn)確性。參考汪偉等（2015）[7]的研究，結(jié)合相關(guān)數(shù)據(jù)的可得性，用少兒撫養(yǎng)比、貿(mào)易開放程度、城鎮(zhèn)化率、外資依存度、基礎(chǔ)設(shè)施發(fā)展、市場化程度、金融發(fā)展水平等指標(biāo)考察對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的影響。其中，少兒撫養(yǎng)比為0～14歲人口占勞動年齡人口的比重，貿(mào)易開放程度用進出口貿(mào)易額占GDP比重來衡量，城鎮(zhèn)化率為城鎮(zhèn)人口占總?cè)丝诘谋戎?，外資依存度是外商直接投資實際使用金額占GDP比重，基礎(chǔ)設(shè)施發(fā)展采用公路里程數(shù)與區(qū)域面積之比來衡量，市場化程度采用非國有經(jīng)濟固定資產(chǎn)投資與國有經(jīng)濟固定資產(chǎn)投資之比來衡量，金融發(fā)展水平為金融機構(gòu)貸款與GDP之比。

所有數(shù)據(jù)均來自《中國金融年鑒》《中國統(tǒng)計年鑒》《新中國六十年統(tǒng)計資料匯編》以及各省份歷年統(tǒng)計年鑒、Wind數(shù)據(jù)庫、CSMAR數(shù)據(jù)庫，其中，個別原始數(shù)據(jù)存在數(shù)據(jù)缺失問題，采用插值法予以填補[3]。表1匯報了各個變量的描述性統(tǒng)計結(jié)果。從表1結(jié)果來看，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)綜合指數(shù)的平均值為2.317，其變動范圍在2.028～ 2.806之間，標(biāo)準(zhǔn)差為0.13，整體差異性不大。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化和產(chǎn)業(yè)間從業(yè)人數(shù)之比的均值分別為1.027和1.697，較之產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)綜合指數(shù)，后兩者的變動范圍和差異性都更大。金融結(jié)構(gòu)的均值為0.251，老齡化程度的均值為0.129。其他控制變量，如少兒撫養(yǎng)比、貿(mào)易開放程度、城鎮(zhèn)化率等也都有較大的差異性，符合計量分析的要求。

（二）動態(tài)面板模型

運用動態(tài)面板模型考察老齡化對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的影響，利用系統(tǒng)廣義矩估計（GMM）[22]方法考察二者間的動態(tài)關(guān)系。構(gòu)建模型如下：

其中，i代表各個省份，t代表年份，εit為模型的隨機擾動項。insi，t-1代表i省在t-1年的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)指標(biāo)，insit代表i省在t年的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)指標(biāo)，agingit代表i省在t年的老齡化程度，finstrit代表i省在t年的金融結(jié)構(gòu)指標(biāo)，Xit為控制變量。在參數(shù)估計之后，還進行了AR（2）檢驗和Sargan檢驗，以說明模型是否存在擾動項自相關(guān)和工具變量是否存在過度識別的問題。

（三）中介效應(yīng)模型

為考察老齡化程度通過金融結(jié)構(gòu)影響產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的中介效應(yīng)，借鑒溫忠麟等（2004）[23]的研究，構(gòu)建中介效應(yīng)模型，在式（1）的基礎(chǔ)上，構(gòu)建式（2）和式（3）。

其中，Zit代表中介變量，即金融結(jié)構(gòu)，εit為模型的隨機擾動項。

（四）門檻效應(yīng)模型

借鑒Hansen（2000）[24]提出的門檻回歸模型，以金融結(jié)構(gòu)作為門檻變量，分析在不同金融結(jié)構(gòu)水平下老齡化對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的異質(zhì)性影響，具體模型如下：

其中，insit、againgit、finstrit、Xit的意義同式（1），εit為模型的隨機擾動項。I（·）為示性函數(shù)，當(dāng)括號內(nèi)條件成立時，其值為1;反之，其值為0。表2列出了金融結(jié)構(gòu)作為門檻變量的門檻估計值和其顯著性水平。

由表2可以看出，三個被解釋變量均在5%和10%的顯著性水平下存在單一門檻效應(yīng)，故本文的面板門檻模型為單一門檻模型。

四、實證結(jié)果分析

（一）動態(tài)面板模型回歸分析

以產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級指數(shù)作為被解釋變量，將被解釋變量的滯后一期作為解釋變量加入模型，以老齡化作為核心解釋變量進行動態(tài)面板回歸，結(jié)果見表3。

模型1為基準(zhǔn)回歸。由模型1的回歸結(jié)果來看，老齡化程度的系數(shù)為0.494，且通過了1%的顯著性檢驗，即當(dāng)老齡化程度增加1個單位時，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級指數(shù)會上升0.494個單位，證明老齡化程度的增加對于產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的總效應(yīng)為正，這一結(jié)果也與汪偉等（2015）[7]、逯進等（2018）[6]的研究結(jié)果一致。金融結(jié)構(gòu)的回歸系數(shù)為0.008，也通過了1%的顯著性檢驗，這是因為我國當(dāng)前處在產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級的關(guān)鍵時期，自主創(chuàng)新的貢獻進一步增強，而金融市場主導(dǎo)型的金融結(jié)構(gòu)與企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的融資需求更加匹配。在模型2和模型3中，將被解釋變量更換為產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化和產(chǎn)業(yè)間從業(yè)人數(shù)之比，老齡化程度與金融結(jié)構(gòu)的系數(shù)大小、顯著性和符號均與模型1保持一致，證明了上述結(jié)論的穩(wěn)健性。

觀察控制變量，在模型1中，少兒撫養(yǎng)比、金融發(fā)展水平、城鎮(zhèn)化率、基礎(chǔ)設(shè)施發(fā)展、市場化程度的系數(shù)均顯著為正，符合本文邏輯和經(jīng)濟意義。貿(mào)易開放程度和外資依存度的符號不符合前文的分析，究其原因，可能是由于國外直接投資對于我國的投資主要集中于勞動密集型的產(chǎn)業(yè)、產(chǎn)業(yè)鏈下游產(chǎn)業(yè)以及貿(mào)易附加值低的產(chǎn)業(yè)，并且由于西方國家多年來對我國實行技術(shù)封鎖和限制出口的政策，整體上對于我國當(dāng)前時期產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的正向影響越來越弱。

從模型檢驗結(jié)果來看，所有模型均在10%的顯著性水平下通過了AR（2）檢驗和Sargan檢驗，表明模型均不存在擾動項自相關(guān)和工具變量過度識別的問題，回歸結(jié)果是穩(wěn)定可靠的。

（二）中介效應(yīng)回歸分析

為進一步考察老齡化影響產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級時金融結(jié)構(gòu)的作用，建立中介效應(yīng)模型，以金融結(jié)構(gòu)為中介變量分析老齡化對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的作用機制，中介效應(yīng)模型回歸結(jié)果如表4所示。

模型4是以產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級指數(shù)（ins1）為因變量的回歸。模型5為式（2）的回歸結(jié)果，即老齡化程度的增加會對金融結(jié)構(gòu)造成負向影響，其系數(shù)在10%的顯著性水平下為-3.548，說明當(dāng)老齡化程度增加時，消費者對于存款等低風(fēng)險的金融資產(chǎn)的需求會上升，從而導(dǎo)致金融結(jié)構(gòu)偏向銀行主導(dǎo)型。模型6為式（3）的回歸結(jié)果，老齡化程度與金融結(jié)構(gòu)對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的影響系數(shù)均為正，分別為0.91和0.006，且均在1%的顯著性水平下通過了顯著性檢驗，證明當(dāng)下我國金融結(jié)構(gòu)偏向于金融市場主導(dǎo)型時能夠促進產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級。金融結(jié)構(gòu)的系數(shù)顯著證明老齡化程度對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的影響存在中介效應(yīng)，而老齡化程度的系數(shù)顯著說明這一效應(yīng)為部分中介效應(yīng)。進一步采用Sobel檢驗對這一中介效應(yīng)進行檢驗，P值為0.084，證明在10%的顯著性水平下可以認為老齡化會導(dǎo)致金融結(jié)構(gòu)偏向銀行主導(dǎo)型而抑制產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級。

（三）穩(wěn)健性檢驗

1.更換模型。根據(jù)Hausman檢驗結(jié)果，將式（1）的滯后項去掉，構(gòu)建固定效應(yīng)模型對前述結(jié)論再次進行驗證，回歸結(jié)果顯示，老齡化程度與金融結(jié)構(gòu)的系數(shù)始終為正，表明老齡化程度的增加與金融結(jié)構(gòu)水平的提升均能促進產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級?；貧w結(jié)果如表5所示。

2.更換代理變量。在中介效應(yīng)的穩(wěn)健性檢驗中（見表6），將衡量產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的指標(biāo)更換為產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化和產(chǎn)業(yè)間從業(yè)人數(shù)之比，老齡化與金融結(jié)構(gòu)的系數(shù)與基準(zhǔn)回歸的系數(shù)沒有顯著性差異，表明老齡化能夠促進產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級，也能通過降低金融結(jié)構(gòu)水平而抑制產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的結(jié)論是穩(wěn)健的。

（四）門檻效應(yīng)回歸和區(qū)域異質(zhì)性分析

1.面板門檻回歸結(jié)果。使用Hansen（2000）[24]提出的門檻回歸模型，探討在不同金融結(jié)構(gòu)水平下老齡化對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的異質(zhì)性影響（見表7）。在模型7中，當(dāng)金融結(jié)構(gòu)小于門檻值0.0943時，老齡化的系數(shù)為0.861，通過了1%的顯著性檢驗，即當(dāng)老齡化系數(shù)增加1個單位時，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級指數(shù)會增加0.861個單位;而當(dāng)金融結(jié)構(gòu)大于門檻值0.0943時，老齡化系數(shù)為1.09，也通過了1%的顯著性檢驗，即當(dāng)老齡化系數(shù)增加1個單位時，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級指數(shù)會增加1.09個單位，這一結(jié)果表明，隨著金融結(jié)構(gòu)發(fā)展程度的不同，老齡化對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的影響會隨之變化。當(dāng)金融結(jié)構(gòu)越過門檻值時，即當(dāng)金融結(jié)構(gòu)偏向金融市場主導(dǎo)型時，老齡化程度的增加對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的正向影響越大。這可能是由于當(dāng)金融結(jié)構(gòu)偏向金融市場時，往往代表著上市企業(yè)的市值較高，經(jīng)濟發(fā)展水平整體較好，消費者的購買力相對較強。此外，由于偏向于金融市場的金融結(jié)構(gòu)更加符合老齡產(chǎn)業(yè)發(fā)展的融資需求，也更能適應(yīng)和匹配技術(shù)創(chuàng)新所需資金的風(fēng)險特性，因此，老齡化對于產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的消費刺激效應(yīng)和“倒逼”效應(yīng)會更加明顯。

綜上，當(dāng)金融結(jié)構(gòu)偏向金融市場主導(dǎo)型時，老齡化對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的促進作用更強，即金融結(jié)構(gòu)在老齡化影響產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的過程中存在單一門檻效應(yīng)。模型8和模型9是將被解釋變量更換為產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化和產(chǎn)業(yè)間從業(yè)人數(shù)之比，且都通過了單一門檻檢驗。兩個模型中老齡化程度系數(shù)的大小、符號和顯著性與模型7基本一致，證明了上述結(jié)論的穩(wěn)健性。

2.異質(zhì)性分析。由于我國經(jīng)濟發(fā)展具有不平衡的特征，因此，需要將樣本數(shù)據(jù)分為東、中、西三個區(qū)域分別進行門檻回歸，結(jié)果表明①，東部地區(qū)通過了單一門檻檢驗，在金融結(jié)構(gòu)偏向銀行主導(dǎo)型時，盡管老齡化程度的系數(shù)不顯著，但對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的影響仍為正;當(dāng)金融結(jié)構(gòu)偏向金融市場主導(dǎo)型時，老齡化程度的系數(shù)為3.378，該系數(shù)明顯大于前者，并且通過了1%的顯著性檢驗。但無論是金融結(jié)構(gòu)大于還是小于門檻值，東部地區(qū)的老齡化系數(shù)均小于中西部地區(qū)，產(chǎn)生這一現(xiàn)象的原因可能是東部地區(qū)流入了大量的流動人口，而這些流動人口又都以知識和技能水平較低的青壯年農(nóng)民工為主，這導(dǎo)致了東部的低端產(chǎn)業(yè)在短時間內(nèi)難以轉(zhuǎn)型升級為高端的制造業(yè)和服務(wù)業(yè)。此外，由于這些流動人口的流入會導(dǎo)致東部地區(qū)的老齡化程度降低，對于老齡產(chǎn)業(yè)的刺激效應(yīng)也會相應(yīng)減少，在一定程度上弱化了老齡化對于產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的促進作用。中部地區(qū)的回歸結(jié)果沒有通過單一門檻檢驗，這可能是由于中部地區(qū)一方面需要推動本土產(chǎn)業(yè)自主創(chuàng)新;另一方面，又承接了一部分東部發(fā)達地區(qū)轉(zhuǎn)移過來的低端成熟產(chǎn)業(yè)，而兩種產(chǎn)業(yè)所需的金融結(jié)構(gòu)安排又不盡相同，因此，未表現(xiàn)出明顯的門檻效應(yīng)。西部地區(qū)的回歸結(jié)果通過了單一門檻檢驗，但與全國樣本和東部地區(qū)樣本不同的是，當(dāng)金融結(jié)構(gòu)低于門檻值時，老齡化對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的促進作用反而更加明顯。這可能是由于西部地區(qū)當(dāng)前處于快速城鎮(zhèn)化時期，承接了東部地區(qū)許多相對低端且成熟的產(chǎn)業(yè)，根據(jù)前文機制分析，銀行主導(dǎo)型金融結(jié)構(gòu)的流動性創(chuàng)造更適合為產(chǎn)業(yè)技術(shù)相對成熟、市場風(fēng)險相對較小的產(chǎn)業(yè)提供融資，對于西部地區(qū)承接的這些東部發(fā)達地區(qū)的轉(zhuǎn)移產(chǎn)業(yè)，銀行體系提供的融資模式與其產(chǎn)業(yè)發(fā)展更加匹配，老齡化所導(dǎo)致的勞動力供給短缺而“倒逼”企業(yè)追求資本的效應(yīng)就會更加明顯。因此，在金融結(jié)構(gòu)偏向銀行主導(dǎo)型時，老齡化對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的促進作用反而更大。此外，相較于東部地區(qū)，西部地區(qū)老齡化程度的系數(shù)更大，這是由于西部大量青年人口的遷出導(dǎo)致其加快了產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級的步伐，發(fā)展與老齡化相匹配、相適應(yīng)的產(chǎn)業(yè)，老年人口的消費潛力也被激發(fā)出來，導(dǎo)致了西部地區(qū)老齡化對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的促進作用更強。

五、結(jié)論與政策建議

以上研究表明：（1）總體上，老齡化能夠促進產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級，當(dāng)老齡化程度上升1個單位時，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)綜合指數(shù)上升0.494個單位。（2）老齡化會導(dǎo)致金融結(jié)構(gòu)偏向銀行主導(dǎo)型而不利于產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級，表明金融結(jié)構(gòu)在老齡化對于產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的影響存在中介效應(yīng)。（3）當(dāng)金融結(jié)構(gòu)偏向銀行主導(dǎo)型時，老齡化對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的促進作用相對較小;當(dāng)金融結(jié)構(gòu)偏向金融市場主導(dǎo)型時，老齡化對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的促進作用明顯增強，表明金融結(jié)構(gòu)在老齡化對于產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的影響上存在門檻效應(yīng)。分地區(qū)回歸顯示，東部和西部存在門檻效應(yīng)，中部不存在門檻效應(yīng)。當(dāng)金融結(jié)構(gòu)偏向金融市場主導(dǎo)型時，東部地區(qū)老齡化對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的促進作用增強，西部地區(qū)的促進作用反而會減弱。

根據(jù)研究結(jié)論，提出如下建議：一是強化直接融資對創(chuàng)新的支持。我國應(yīng)完善直接融資相關(guān)的支持政策，推動建立科創(chuàng)友好型的現(xiàn)代金融體系，精準(zhǔn)匹配微觀主體的長期融資需求，以更好地促進實體經(jīng)濟發(fā)展。二是在制定相關(guān)產(chǎn)業(yè)政策時，要注重各個地區(qū)的比較優(yōu)勢，因地制宜。在發(fā)展直接融資的同時，也應(yīng)注重提升間接融資的質(zhì)量和效率，形成符合各個地區(qū)發(fā)展特色和適應(yīng)人口結(jié)構(gòu)的金融結(jié)構(gòu)安排。三是加強人力資本積累。政府應(yīng)加大對于教育等領(lǐng)域的公共支出，在全社會弘揚素質(zhì)教育的理念，從依靠“人口紅利”轉(zhuǎn)向“人才紅利”，以適應(yīng)我國經(jīng)濟社會的發(fā)展。四是提高居民金融素養(yǎng)。應(yīng)多渠道提升居民整體的金融素養(yǎng)，改善居民的養(yǎng)老投資決策和養(yǎng)老金融資產(chǎn)的配置能力。同時，堅決落實“房住不炒”的政策，轉(zhuǎn)變居民的養(yǎng)老理財觀念，緩解居民養(yǎng)老資產(chǎn)配置過于單一的風(fēng)險。

注釋：

① 因篇幅所限，異質(zhì)性分析的具體結(jié)果未作呈現(xiàn)，如有需要，可聯(lián)系作者。

參考文獻：

[1] 都陽，封永剛.人口快速老齡化對經(jīng)濟增長的沖擊[J].經(jīng)濟研究，2021，56（2）：71-88.

[2] 余靜文，姚翔晨.人口年齡結(jié)構(gòu)與金融結(jié)構(gòu)——宏觀事實與微觀機制[J].金融研究，2019（4）：20-38.

[3] 李麗芳，柴時軍，王聰.生命周期、人口結(jié)構(gòu)與居民投資組合——來自中國家庭金融調(diào)查（CHFS）的證據(jù)[J].華南師范大學(xué)學(xué)報（社會科學(xué)版），2015（4）：13-18，191.

[4] 龔強，張一林，林毅夫.產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、風(fēng)險特性與最優(yōu)金融結(jié)構(gòu)[J].經(jīng)濟研究，2014，49（04）：4-16.

[5] 楊子榮，張鵬楊.金融結(jié)構(gòu)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)與經(jīng)濟增長——基于新結(jié)構(gòu)金融學(xué)視角的實證檢驗[J].經(jīng)濟學(xué)（季刊），2018，17（2）：847-872.

[6] 逯進，劉璐，郭志儀.中國人口老齡化對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的影響機制——基于協(xié)同效應(yīng)和中介效應(yīng)的實證分析[J].中國人口科學(xué)，2018（3）：15-25，126.

[7] 汪偉，劉玉飛，彭冬冬.人口老齡化的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級效應(yīng)研究[J].中國工業(yè)經(jīng)濟，2015（11）：47-61.

[8] 楚永生，于貞，王云云.人口老齡化“倒逼”產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的動態(tài)效應(yīng)——基于中國30個省級制造業(yè)面板數(shù)據(jù)的空間計量分析[J].產(chǎn)經(jīng)評論，2017（86）：22-33.

[9] 卓乘風(fēng)，鄧峰.人口老齡化、區(qū)域創(chuàng)新與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級[J].人口與經(jīng)濟，2018（01）：48-60.

[10]王嶼，梁平，劉肇軍.人口老齡化對我國產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的影響效應(yīng)分析[J].華東經(jīng)濟管理，2018，32（10）：99-106.

[11]王森，王瑞瑜，孫曉芳.智能化背景下人口老齡化的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級效應(yīng)[J].軟科學(xué)，2020，34（1）：90-96，102.

[12]俞伯陽，叢屹.數(shù)字經(jīng)濟、人力資本紅利與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化[J].財經(jīng)理論與實踐，2021，42（3）：124-131.

[13]樊綱治，王宏揚.家庭人口結(jié)構(gòu)與家庭商業(yè)人身保險需求——基于中國家庭金融調(diào)查（CHFS）數(shù)據(jù)的實證研究[J].金融研究，2015（7）：170-189.

[14]易禎，朱超.人口結(jié)構(gòu)與金融市場風(fēng)險結(jié)構(gòu)：風(fēng)險厭惡的生命周期時變特征[J].經(jīng)濟研究，2017，52（9）：150-164.

[15]Merton R C. Lifetime portfolio selection under uncertainty：The continuous-time case[J]. The Review of Economics and Statistics， 1969：247-257.

[16]苗文龍，周潮.人口老齡化、金融資產(chǎn)結(jié)構(gòu)與宏觀經(jīng)濟波動效應(yīng)[J].管理評論，2020，32（1）：56-67.

[17]張同功. 我國老齡產(chǎn)業(yè)融資支持體系研究[D].北京：中國社會科學(xué)院研究生院，2012.

[18]林毅夫，孫希芳，姜燁.經(jīng)濟發(fā)展中的最優(yōu)金融結(jié)構(gòu)理論初探[J].經(jīng)濟研究，2009，44（8）：4-17.

[19]葉德珠，曾繁清.“金融結(jié)構(gòu)-技術(shù)水平”匹配度與經(jīng)濟發(fā)展——基于跨國面板數(shù)據(jù)的研究[J].國際金融研究，2019（1）：28-37.

[20]徐敏，姜勇.中國產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級能縮小城鄉(xiāng)消費差距嗎？[J].數(shù)量經(jīng)濟技術(shù)經(jīng)濟研究，2015，32（1）：3-21.

[21]干春暉，鄭若谷，余典范.中國產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變遷對經(jīng)濟增長和波動的影響[J].經(jīng)濟研究，2011，46（5）：4-16，31.

[22]Windmeijer F. A finite sample correction for the variance of linear efficient two-step GMM estimators[J]. Journal of Econometrics， 2005， 126（1）：25-51.

[23]溫忠麟.張雷，侯杰泰，等.中介效應(yīng)檢驗程序及其應(yīng)用[J].心理學(xué)報，2004（5）：614-620.

[24]Hansen B E. Sample splitting and threshold estimation[J]. Econometrica， 2000， 68（3）：575-603.

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