技术选择视角下老龄化对产业结构的影响研究——以江西为例

黄明清

(江西财经大学信息管理学院，江西南昌330013)



技术选择视角下老龄化对产业结构的影响研究
——以江西为例

黄明清

(江西财经大学信息管理学院，江西南昌330013)

当前，老龄化已成为我国一个重要的社会问题。将老龄化指标引入生产函数，借鉴技术选择指数数理推导老龄化对产业结构的影响，并以江西省的数据为样本对老龄化、技术选择与产业结构进行实证分析，分析结果表明老龄化对各产业结构具有不同的影响：老龄化每加剧1%，将引起第一、第二产业产值分别降低0.081%、0.249%，却会促进第三产业产值提高0.057%；此外，技术选择、外商直接投资和技术进步都将推动各产业的发展。为此，从发展老龄产业与高新技术产业提出相应的对策与建议。

老龄化；技术选择；产业结构；江西省

一、引　言

随着经济社会不断发展，医疗卫生服务不断改善、养老服务体系不断完善、居民生活水平不断提高等诸多因素的影响，人口年龄结构发生显著的变化。根据国家统计局最新数据显示：截止2014年，我国大陆年末总人口13.68亿人，比上年末增长0.52%，其中，65周岁及以上老年人口占总人口的比重为10.1%，约为1.38亿人，比上年末提高4.5个百分点；在过去的十年内，人口与老年人口增长的比例分别为4.61%、36.80%*数据来源历年《江西省统计年鉴》，并经过相应计算。，说明当前我国面临人口老龄化的形势较为严峻。事实上，在2001年末，我国65周岁及以上老年人口比重达到7.1%，就表明我国已经进入人口老龄化过程。*根据联合国和世界银行规定，当一个国家或地区65岁以及以上人口占总人口的7%(含)以上，则表示该国家或地区进入老龄化。因此，当前我国将面临由人口老龄化趋势而带来的严峻问题。进入21世纪以来，我国的产业结构调整与变迁取得了显著的变化，从过去的“一、二、三”格局调整为现在的“二、三、一”格局，产业结构从过去的低级形态格局逐步向现在的高级形态格局转变，这种产业结构的优化调整、不断升级对于经济发展起到至关重要的作用。然而，产业结构升级还依赖于一定的外部环境和条件，林擎国等认为产业结构升级在人口老龄化的形势下将面临巨大的挑战。[1]近几年，随着以江西省为核心、以鄱阳湖城市圈为依托的“鄱阳湖生态经济区”战略的提出，江西省在产业转型方面取得前所未有的区位优势，主要体现在：产业结构调整凸现新的优势，环鄱阳湖区已经形成了能源、化工、冶金、纺织、食品等八大支柱产业。然而，由于人口老龄化使得该区域支柱产业发展面临一个重要的客观问题，即劳动力供给。为此，在“鄱阳湖生态经济区”战略的背景下，产业升级、发展支柱产业必须就人口老龄化影响劳动力供给，进而影响产业结构的作用机制进行深入研究，并根据相应结果提出对策。关于人口老龄化对经济社会影响的研究主要分为两个部分：第一，人口老龄化对消费和储蓄的影响。人口老龄化的日益加深使一大部分的劳动力退出生产行列，导致劳动力的供应减少，造成劳动力供给紧张，从而抑制经济增长和居民收入的提高，进而影响消费和储蓄。第二，人口老龄化影响经济社会的劳动生产率。人口老龄化日益加深将改变劳动力要素的年龄结构和人力资本结构，不同的劳动力结构具有不同的劳动生产率，转变经济增长方式和调整各产业之间的结构，以使得产业结构与劳动力这一要素的禀赋比较优势相一致。[2]而国内外学者关于人口老龄化与产业结构之间的探讨正是基于老龄化的第二方面影响。

二、文献综述

目前，国内外对人口老龄化与产业结构关系的研究不在少数，但是大多数都仅停留在定性分析层面，并未以事实数据为基础，运用计量方法对二者的关系进行深入的分析。为此，笔者先对之前学者的研究进行简要的综述、评论，并提出本研究的差异性以及创新之处。国外学者关于人口老龄化与产业结构关系的研究文献不外乎两类，即从供给与需求两个方面进行分析。在供给方面，Frank T. Denton的研究表明人口老龄化所带来的老年工人劳动参与率低将导致加拿大劳动力供给不足、劳动力市场不合理的结果，直接影响到就业结构[3]；Ken-ichi Hashimoto指出老年人口的增加,导致对医疗保健产品的需求增加，促使部分劳动力从非保健产业向医疗保健产业转移，影响产业结构变迁[4]；Boriss Siliverstovs认为老龄化对农业、制造业、建筑业、采矿业等行业的就业结构具有显著的不利影响。[5]在需求方面，Ronald Lee从宏观角度分析了长寿、低出生率和老龄化对老年人产品的需求，并指出人口老龄化将推动政府产业政策向老年产业倾斜[6]；John P. Ansah、Michel Ehrenhard分别认为人口老龄化将提高对长期护理(LTC)服务、智能家居(Smart Home)服务的需求，从而推动这些新兴老龄产业发展。[7-8]

国内研究方面，大部分学者都从供求两个方面对人口老龄化影响产业结构进行了研究。乜堪雄等认为老龄化在造成劳动力供给紧张的同时将会引领老龄产业的兴起和发展，影响消费市场的结构，深化产业分工，并提出政府应给予更多发展老龄产业的政策优惠，积极发展老年人所需要的老龄服务产业。[9]杨雪等认为人口老龄化进程的加快，将对我国的产业结构升级产生双重影响：一方面，我国提出走发展新型工业化道路，人口老龄化在客观上要求产业结构进一步优化；另一方面，人口老龄化的快速发展，以及过多剩余农村劳动力的持续转移，将会加深就业结构的波动。[10]杨晓奇认为，一方面老龄化使得老年抚养比*老年抚养比是指人口中非劳动年龄人口数中老年部分对劳动年龄人口数之比，用于表明每100名劳动年龄人口要负担多少名老年人。参见：老年抚养比[EB/OL].[2015-09-11].http://baike.baidu.com/view/3031142.htm?noadapt=1.不断上升，老年人消费支出提高，推动老龄产业发展；另一方面老龄化使得劳动力供给紧张，劳动力成本上升，不利于劳动密集型产业发展。[11]张斌等认为在静态条件下，人口老龄化程度提高的影响效应表现为农业部门就业比重上升、工业部门就业比重下降、而服务业就业比重有不确定性。[12]在研究对象方面，乜堪雄、刘柏霞、陈颐等分别对重庆、辽宁、台湾地区的人口老龄化与产业结构关系进行了研究。[13-15]

上述文献从不同角度、不同地区分析老龄化对产业结构的影响都具有一定的合理性，都能分析二者之间的理论关系，提出合理的相应对策。但是，大多数学者只停留在理论分析层面，并没有通过实证分析两者之间的关系，无法从事实数据上证实老龄化对产业结构的影响；而且以江西省为研究对象，考察人口老龄化与产业结构之间关系的实证研究更是少之又少。事实上，马雪松在一定程度上分析了老龄化对江西省产业结构乃至经济社会的影响，并提出相对应的政策，但他的研究仅限于定性分析，并没有通过实证深入挖掘老龄化与产业结构之间的关系。[16]因此，本文在借鉴前人研究的基础上，将老龄化指标引入到C-D生产函数，借鉴技术选择指数数理推导老龄化对产业结构的影响，并对江西省的老龄化与产业结构之间的关系进行实证研究。

三、理论模型

传统的C-D生产函数表示为：Y=AKαLβ，指出一个地区的产出是由技术水平、资本与劳动力决定的，在技术水平与资本不变的情况下，劳动力的变动势必会影响产出。当前，我国劳动力供给变迁明显，部分学者认为是由于人口老龄化[17]、低生育率[18]造成的。因此，为了考察人口老龄化对产业结构的影响，本文将老龄化和生育率指标引入到C-D生产函数，鉴于数据的可得性以及生育率与少儿抚养比*少儿抚养比是指人口中非劳动年龄人口数中少年儿童对劳动年龄人口数之比，用以表明每100名劳动年龄人口要负担多少名少年儿童。参见：少儿抚养比[EB/OL].[2015-09-11].http://baike.baidu.com/view/8414406.htm?noadapt=1.的正相关性，本文用少儿抚养比近似生育率，另外为了分析方便，假设各产业的C-D生产函数遵循规模报酬不变，具体形式为：

Y=AKα[EpL(1-e-h)]β，α+β=1

(1)

其中，Y为总产出，A为技术进步水平，K为物质资本存量，L表示总人口，e表示65周岁及以上人口占总人口的比重，h表示少儿人口占总人口的比重，那么劳动年龄人口比重为1-e-h，劳动人口总数为L(1-e-h)，p表示实际参与生产劳动的人口比重(劳动参与率)，E代表受教育程度，用来衡量人力资本存量，所以参与实际生产的总人力资本存量为EpL(1-e-h)，α和β分别表示资本与劳动的产出弹性，反映它们在生产过程中的相对重要性。

类似地，本文构建含有老龄化指标的各产业C-D生产函数：

(2)

式子(2)的各符号含义同式子(1)，其中，下标i表示各产业，星号代表各产业生产函数的特定参数。将各产业生产函数转为人均生产函数的形式，即式子(2)可改写为：

(3)

进一步借鉴林毅夫定义的技术选择指数(TCI)，即一个产业的资本劳动比率与该地区的总资本劳动比率的比值[19]，不同产业的技术选择指数反映了该产业的经济发展战略对自身比较优势的偏离程度[20]，公式为：

(4)

所以包含老龄化指标的技术选择指数为：

(5)

其中，λi、μi、νi分别表示各产业的物质资本存量比重、人力资本存量比重和人口比重。由式子(5)可以看出，不同产业的技术选择指数受人口老龄化指标的影响。即TCIi=TCIi(e,ei)。

另一方面，根据式子(3)、(4)，可以将式子(4)化为：

(6)

从而得：

(7)

四、实证分析

(一)指标选取与模型构建

1.被解释变量：各产业产出指标。本文选取江西省各产业产值的比重(y)作为产出指标，即各产业总产值与地区生产总值的比重，反映江西省产业结构情况。

2.解释变量：人口老龄化和技术选择指标。本文选取江西省老年抚养比(odr)作为人口老龄化指标，选取技术选择指数(tci)作为技术选择指标。资本存量按永续盘存法进行测算，表达式为：Kt=Kt-1(1-δ)+It/Pt。其中，K表示资本存量；I为资本形成总额；P为价格指数；δ为经济折旧率，采用张军等测算出的9.6%[21]；劳动力L以各行业的就业人员数量表示。

3.控制变量。本文选取国际因素和技术进步作为控制变量。其中，用实际使用外商直接投资增速(fdi)表示国际因素；用R&D经费内部支出占GDP比重(tec)表示技术进步因素。

通过上述指标的选取，建立相应的计量模型为：

yi,t=ci,t+odri,t+tcii,t+fdii,t+teci,t+εi,t

(8)

其中，下标i用以区分各产业，εi,t和ci,t分别表示随机干扰项和常数项。此外，本文数据来源于1980～2013年《江西省统计年鉴》，并经过相应的处理。

(二)计量检验

1.平稳性检验。对经济变量进行实证分析首先要求各变量的数据是平稳的，以避免研究的结果出现“伪回归”问题。于是，本文采用Dickey和 Fuller提出的ADF检验法对各变量的时间序列数据进行单位根检验(见表1)，从检验结果可以看出，在5%的显著水平下，各变量的原序列都接受了“存在单位根”的原假设；然而，通过一阶差分后，各变量都在5%的显著水平下拒绝“存在单位根”的原假设，表明通过一阶差分后各变量不存在单位根，即各变量经过一阶差分后是平稳的，表明各时间序列是一阶单整的。

2.协整检验。上文的理论模型说明人口老龄化通过影响技术选择进而影响产业结构，表明它们之间存在着一定的均衡关系。为了通过数据说明这一事实，本文利用协整检验判断各变量在数据上是否也存在着长期的稳定关系。协整检验的前提条件要求变量是单整的，由平稳性检验得知，各变量都满足这一条件；进一步采用Johansen检验法对上述各序列进行多重协整检验。在此，本文仅列出第一产业下各变量序列的协整检验结果(见表2)。

表1　平稳性检验结果

表2　协整检验结果

表2检验结果显示，在“无协整关系”原假设下，特征根迹检验与最大特征值检验的伴随概率分别为0.018和0.029，均小于0.05，说明各变量之间至少存在一个协整关系，表明人口老龄化可能长期通过影响技术选择进而影响江西省的产业结构；进一步，在“至多存在一个协整关系”原假设下，特征根迹检验与最大特征值检验的伴随概率分别为0.205和0.231，均大于0.05，说明各变量之间至多存在一个协整关系。综合得知，老龄化、技术选择、外商直接投资、技术进步与第一产业产值之间长期存在稳定的均衡关系。均衡方程为：

y1=0.822-0.081odr+0.012tci1+0.021fdi+0.079tec

类似地，通过协整检验得出第二产业和第三产业的各变量之间也存在着长期的均衡关系，并且可以得出它们的均衡方程，分别为：

y2=0.057-0.249odr+0.272tci2+0.142fdi+0.492tec

y3=-0.371+0.057odr+0.205tci3+0.175fdi+0.112tec

从长期来看，人口老龄化对江西省各产业结构具有不同的影响，其中老龄化每加剧1%，将引起第一产业产值与第二产业产值分别降低0.081%、0.249%，却会促进第三产业产值提高0.057%。原因在于：一方面，人口老龄化意味着一大部分老年人退出劳动力市场，由生产者转为消费者,这就使江西省依靠“人口红利”优势的第一、第二产业的发展受到影响；另一方面，老年人口急剧增加，老年人群体因其特殊的心理、生理和行为特征，衍生了属于第三产业的老年产业，有利于促进江西省的服务业发展。综合各产业的系数，总体上人口老龄化将会抑制江西省的经济发展，不利于产业结构升级。此外，均衡方程可以看出技术选择、外商直接投资和技术进步都推动江西省各产业的发展，其中技术选择和技术进步对第二产业的驱动效应最大，外商直接投资对第三产业的发展影响最大。

表3　模型估计结果

(三)模型估计

协整检验结果表明，老龄化、技术选择和各产业产值之间存在长期的稳定关系，但这种均衡随着外部条件以及随机误差的影响在均衡附近波动，是一种动态的均衡。对于文中非稳定的时间序列数据，通过简单的差分法不一定能解决短期内在分析中出现的所有问题，因此，本文采用向量误差修正模型(VECM)分析人口老龄化与各产业产值的短期行为关系，从而说明在技术选择角度下老龄化对产业产值结构的影响。此外，模型稳定性检验发现AR特征多项式的全部特征根都处于单位圆内，所以该模型的结果可靠。鉴于本文研究的是老龄化对产业结构的影响，在此仅讨论江西省产业结构的短期估计结果(见表3)。

在短期内，对第一产业产值而言，它滞后一期和滞后二期的系数分别为正、负，综合系数为正，误差修正项系数为负，所以当第一产业产值不协调时，误差修正机制将使第一产业产值向长期均衡转移。类似的，我们也可以分析第二产业与第三产业的产值在短期内对自身的影响。当前，江西省乃至全国大部分地区正处于工业化的中后期阶段，世界各国及各地区的发展经验表明，这一发展阶段是产业结构变迁、消费和就业结构升级和工业化进程加快的时期，在这一时期，人口、资源、环境之间的矛盾更加突出。因此，在各产业结构变迁的进程中，必将受到自身发展所带来的负面影响的限制。对人口老龄化而言，老年抚养比滞后一期对第一、第三产业产值系数值为正，对第二产业产值系数为负；老年抚养比的滞后二期对第一产业产值系数为负，对第二、第三产业产值为正。综合考虑老年抚养比对各产业产值的正负影响程度可知，短期内老龄化对第一、第二产业产值具有负面影响，对第三产业产值具有正面影响，这也说明了在短期内，老龄化的加剧将通过劳动力市场影响江西省第一、第二产业的发展，同时又推动以老年人为消费倾向的老年产业的发展，这点与长期的结论不谋而合。对技术选择而言，技术选择指数滞后一期对第一产业产值系数为负，对第二、第三产业产值系数为正；技术选择指数滞后二期对第一产业产值系数为正，对第二、第三产业产值系数为负。综合正负影响程度，短期内技术选择都有利于三大产业产值的提高，推动三大产业发展。此外，技术选择对第二产业产值的影响最为突出，这点表明江西省的经济发展战略主要依赖于具有比较优势的第二产业发展。就入围2015年中国企业500强的9家江西省企业而言，有7家从事第二产业生产，这也表明技术选择对江西省第二产业的突出影响有一定的依据。

对于控制变量而言，虽然外商直接投资滞后一期对第一、第二产业产值系数为负，但是它的滞后二期的正面影响大于滞后一期的负面影响，所以短期内江西省第一、第二产业的企业吸收和利用外商直接投资将促进自身产值的提高。此外，外资直接投资的滞后一期和滞后二期对第三产业产值的系数都为正，表明江西省第三产业的企业可以通过吸收外商直接投资提高自身增长的短期目标。事实上，2013年江西省外商直接投资在三大产业中的比例为7.6∶60.4∶32.0，已经从过去的第二产业利用绝大部分外资逐步转向第二、第三产业共同利用高比重外商投资的格局，这正是江西省产业结构调整的结果，而这种各产业利用外资的格局也将促进江西省产业结构的优化调整与不断升级。最后，技术进步的滞后一期和滞后二期对第一、第二产业产值的系数都为正，说明在短期内技术进步的提高对江西省第一、第二产业产值具有驱动效应；技术进步的滞后一期对第三产业产值的系数为负，滞后二期对第三产业产值系数为正，且正向的影响程度大于负向影响，表明短期内技术进步也会促进江西省第三产业发展，但是存在一定的滞后性。2014年江西省研究与试验发展(R&D)经费支出157亿元，占GDP比重为1.0%，远不及我国2.09%的平均水平，因此在推进产业结构调整的过程中，应该加大对科学技术研究的经费支出，并将先进的科学技术水平运用到产业生产中，不断地优化产业结构。

五、结论与建议

本文在已有文献的基础上，将老龄化指标引入生产函数中，借鉴技术选择指数推导老龄化对产业结构的影响，并以江西省1980～2013年的数据为样本，采用协整技术和向量误差修正模型对老龄化、技术选择与产业结构进行实证分析，得出以下结论：(1)在理论模型上，通过数理模型推导可知老龄化通过劳动力变量影响技术选择指数，进而影响各产业的产值，但是影响方向并不清楚。这表明人口老龄化对产业的技术选择影响，将会使得各产业在国民经济中的比重变化，进而影响产业结构的调整和升级。(2)在实证分析中，协整技术的结果表明，老龄化对各产业结构具有不同的影响。具体表现为：老龄化每加剧1%，将引起第一产业产值与第二产业产值分别降低0.081%、0.249%，却会促进第三产业产值提高0.057%；技术选择、外商直接投资和技术进步都推动江西省各产业的发展，其中，技术选择和技术进步对第二产业的驱动效应最大，外商直接投资对第三产业的发展影响最大。短期的向量误差修正模型结果表明，老龄化、技术选择与江西省各产业结构之间存在一种动态非均衡，即在短期内解释变量对被解释变量表现为不同于长期均衡时的影响方向，例如外商直接投资的滞后一期对第一产业产值表现为负向影响，但误差修正机制能够将这种短期内出现的非均衡状态在长期中逐步趋于均衡。

基于以上结论，本文提出几点建议：第一，优先发展以高新技术产业为主的第二产业。技术选择表明江西省的经济发展战略主要依赖于具有比较优势的第二产业发展，但是在老龄化不断加剧的过程中，一大批老年劳动力退出劳动力市场，使得劳动力供给紧张从而抬高劳动力成本，这对于一些劳动密集型的第二产业发展极为不利，若继续发展这种劳动密集型产业将对社会、资源、环境造成不利影响。为此，应该积极发展以资本和技术为基础要素的资本技术集约型产业，尤其是高新技术产业。当然，在发展高新技术产业的同时，政府应当通过引进高新技术和先进适用技术对江西省传统劳动密集型产业进行改造，在引进、消化吸收高新技术的基础上，依照自身产业发展所具有的特点，不断地通过技术创新使资本与技术取代原先劳动力，转变产业生产模式，从而带动产业结构升级。第二，提高企业的技术水平和劳动力素质，以适应第一产业和第二产业的调整升级。在长期，人口老龄化不利于第一、第二产业发展，尤其是传统的劳动密集型产业，为此，在人口老龄化不断加剧的趋势下，以劳动密集型产业为主的产业转型升级迫在眉睫。产业转型依赖一定的技术水平、劳动力素质和管理知识，因此，为了削弱老龄化对第一产业和第二产业的不利影响，提高企业技术与管理知识水平，提高劳动力素质，实现劳动力从量到质的转变，不断地推进以劳动密集型为主的第一、第二产业向资本技术集约型产业转变。第三，加快发展以第三产业为主的老龄产业。长期，老龄化在一定程度上推动了第三产业的发展。老龄化使一大批老年人从生产者转为消费者，这为发展老龄产业提供了基础。为此，政府、企业与社会都应该积极地应对老龄化问题，并推动老龄产业的发展。政府可以制定相关的政策及制度给予老龄产业的发展更多的政策优惠，给予老龄产业的企业在审批、研发、生产等方面的更多便利；同时可根据老年人活动的集群性、区域性等特点，加大对养老院、老年活动中心的投资建设，推动老龄化所带来的各产业发展。企业则应该把握人口老龄化这一趋势，根据老年人群体特殊的心理、生理和行为特征，深入养老院、敬老院等老年服务区，了解老年人的物质和精神需求，开发有针对性的产品与服务，尤其是发展老年人所需的服务业，推动老龄产业的不断发展，不断完善产业结构。

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[责任编辑：郭艳云]

Research on Effect of Aging on Industrial Structure in View of Technology Choice: Take Jiangxi as an Example

HUANG Ming-qing

(School of Information Management，Jiangxi University of Finance and Economics，Nanchang 330013，Jiangxi, China)

At present, aging has become an important social problem in China. We, putting the aging indexes into production function, derive the aging effect on the province’s industrial structure through drawing lessons from technology selection index. We make an empirical analysis on the relationship between aging, the choices of technology and the industrial structure. The analysis results show that aging has different influence on the industrial structure. The aging increase by 1% will cause the decrease by 0.081% and 0.249% respectively in the output value of the primary industry and the secondary industry, but will increase the tertiary industry output value of 0.057%. In addition, technology choice, foreign direct investment and technological progress have promoted the development of industries in Jiangxi province. Therefore, we put forward the corresponding countermeasures and suggestions for the development of old industry and high-tech industry.

aging; technology choice; industrial structure; Jiangxi Province

2015-11-09

2015年江西财经大学研究生创新项目 (2015SYK036)

黄明清(1990-)，福建尤溪人，江西财经大学信息管理学院硕士研究生。

C913.6；F264

A

1674-3199(2016)01-0103-09