人口老龄化对中国服务业发展的影响——基于劳动力有效供给视角

陈 怡，邓 岚

(南京审计大学 经济学院，江苏 南京 211815)

进入21世纪后，中国服务业有着长足发展。根据国家统计局数据，2000年中国服务业增加值仅为3.99万亿元，2020年这一数值已飞升至55.4万亿元，服务业增加值占GDP比重也从39.8%上升到54.5%。(1)考虑到数据的可得性，同时借鉴现有研究的普遍做法，本文以第三产业增加值作为服务业增加值的替代指标。相关数据来源于国家统计局网站以及《中国统计年鉴》。服务业正逐步替代制造业成为推动中国经济增长的主要动力，服务业的增长正逐渐成为中国经济发展的第一大支柱。与此同时，由于医疗卫生水平的迅速提升以及20世纪80年代初到2012年间实施的严格的计划生育政策，中国的死亡率和生育率快速下降，人口年龄结构迅速老化。截至2020年底，中国65岁及以上人口数达到1.9亿，占总人口比重为13.5%，相较于2000年几乎翻了两倍，老龄化速度明显加快。另外，2010年以前中国老年人口抚养比年均增加约0.2个百分点，2010—2015年老年人口抚养比年均增加约0.5个百分点，2015年以后这一数值更是超过了1个百分点。从整体上看，中国服务业与老龄化呈现出明显的同向发展趋势。那么，人口老龄化对中国服务业的发展是否有积极影响？这种影响又是通过何种途径实现的？

一、文献综述

20世纪70年代以来，老龄化逐渐成为世界各国共同面临的难题，各国学者就老龄化对经济发展的影响进行了大量研究。理论研究方面，国内外学者主要围绕一般均衡模型、内生增长模型、世代交叠模型展开研究[1-6]；实证研究方面，国内外学者主要从储蓄和人力资本投资两个方面进行研究[7-10]。

随着服务业在经济发展中的作用不断增强，越来越多的学者开始针对性地研究人口老龄化对服务业的影响。理论研究方面，Pekka等认为，老龄化的加深使得服务业中老年劳动力数量增加，这些老年就业人员工作经验丰富，相关技能更为娴熟，这对提升服务业生产效率是有利的[11]。李华、施美程和陈卫民分析了未来人口老龄化会从需求和供给两方面促进中国服务业产出和就业的增加[12-13]。也有部分学者认为人口老龄化对服务业的发展有着不利影响。唐荣和顾乃华测算发现人口老龄化对中国服务业全要素生产率的影响为负值，说明老龄化程度的加剧会抑制中国服务业劳动生产率的提升[14]。吴飞飞和唐保庆利用中国省际面板数据研究发现人口老龄化将提升服务业的用工成本，这对当前以劳动密集型为主的中国服务业有着显著负向效应[15]。也有学者认为人口老龄化推动了服务业的发展。陈卫民和施美程利用跨国面板数据实证研究发现，老龄化会通过需求效应推动服务产值和就业在经济中的比重上升[16]。何凌霄等在C-D模型中加入了老龄化与服务性消费的交互项，实证表明人口老龄化会通过提高居民消费水平来促进第三产业的发展[17]。

国内外学者关于人口老龄化对经济发展影响的研究已经较为全面，而研究老龄化对服务业发展影响的文献还较少，且现有文献还存在一些不足：首先，研究角度上以劳动力有效供给作为研究切入点的实证研究并不多见；其次，研究方法上多为简单的线性回归模型，并未实证探究具体影响机制；再次，研究结论上主要认为人口老龄化与服务业发展之间呈简单线性关系。

本文的创新之处在于：(1)在研究角度上，结合中国人口老龄化和服务业发展的事实，从劳动力有效供给角度分析了人口老龄化影响中国服务业发展的作用机制，提出相关研究假说，并对其进行实证检验。(2)在研究方法上，不仅通过中介效应模型检验了人口老龄化影响中国服务业发展的具体路径，而且进一步利用结构方程模型对中介效应路径进行了定量测算。(3)在研究结论上，实证发现当前人口老龄化主要通过劳动力数量路径促进中国服务业的发展，人口老龄化对中国服务业发展的影响不是简单的线性关系，而是呈现“倒U型”。

二、人口老龄化影响服务业发展的理论机制与研究假说

根据发达国家的经验，在老龄化程度加深的同时，服务业也会快速发展。老龄化蕴藏着促进服务业发展的内在动力，从劳动力有效供给角度来看，主要通过以下具体路径实现：

从劳动力供给数量的角度来看，人口老龄化程度的加深使得中国的劳动力年龄结构趋于老化。2000—2019年，中国15～29岁的劳动力占劳动年龄人口比重持续下降，从32.62%减少到30.47%；而45～64岁的劳动力占比持续增加，由29.49%升至37.56%。(2)数据来源：《中国人口和就业统计年鉴》相较于建筑业对于体能的高要求，服务业对于体能的要求较低，这可能使得原本从事建筑业等行业的劳动力在年龄上升、体能下降时选择进入服务业。此外，由于社会保障制度仍处于不断完善之中，对于那些没有购买养老保险的老年人来说，为了使自己的晚年生活有充足保障，在达到退休年龄后可能选择家政等服务性行业。因此，老龄化程度的加深很可能增加服务业的劳动力供给数量。

从劳动力供给质量的角度来看，预期寿命的延长使得劳动者可以接受更长时间的教育和技能培训。此外，伴随着老龄化的加剧，劳动力供给市场中年龄较大的劳动力数量相对增加。这些年龄较大的劳动力参加工作的时间更早，工作年限更长，工作经验更为丰富，相关的工作技能更加娴熟，因此有着更高的劳动力素质，劳动生产率更高[18]，而且老年劳动力还可以通过将自己的经验传授给青年劳动力，帮助青年劳动力更快地熟悉工作内容、掌握工作所需技能、提高工作效率。因此，老龄化程度的加深很可能提升服务业的劳动力供给质量。

上述分析阐释了老龄化通过改善劳动力有效供给促进中国服务业发展的作用机制，但当老龄化程度超过一定界限后，对服务业发展的影响很可能由正向效应转为负向效应。

首先，从劳动力供给数量角度来看，一旦目前的适龄劳动力达到退休年龄，退出劳动力市场，势必导致未来服务业的劳动力供给数量下降。劳动力是现代生产三要素中最基本的要素，劳动力数量的减少会使得服务业发展缺少必要的劳动力支持。尽管可以通过增加资本、技术等要素的投入来弥补劳动力数量减少带来的弊端，但当前劳动密集型产业仍是中国服务业发展的主要动力，一旦未来出现劳动力数量大幅度下降，招工难、用工难将成为服务行业的一大难题。工人数量的不足，可能导致生产设备大量闲置，相关企业开不了工甚至破产。相关企业若想招聘足够的工人，必然要提高工资待遇，又将面临巨大的劳动力成本上涨压力。这既不利于企业本身的发展，也对中国服务业的整体发展造成了巨大阻碍。

其次，从劳动力供给质量角度来看，当进入到重度老龄化社会时，老年人口占总人口的比重将大幅上升，无论是个人还是政府在养老、医疗等方面的负担将会大大增加，这很可能会挤占教育支出，不利于人力资本的积累，阻碍劳动力质量的提升。此外，伴随着老龄化程度的加剧，具有投票决策权的老年人口占比将逐渐增加，使得更多的资源流向和养老有关的项目，削弱了政府对其他人群的人力资本投资力度。

基于上述分析，可以得到本文的待检验假说：人口老龄化通过改变劳动力有效供给对中国服务业发展起着“倒U型”影响。

三、实证分析

(一)模型设定、指标选取与数据来源

1.计量模型构建

为初步验证当前人口老龄化是否对中国服务业发展起到促进作用，本文构建如下基准回归模型：

(1)

其中，i代表地区，t代表年份；Service代表服务业发展水平，Aging代表人口老龄化；CV代表一系列控制变量；μ代表随机扰动项。

为了进一步验证当前人口老龄化是否通过劳动力有效供给路径促进中国服务业的发展，本文构建如下中介效应模型：

(2)

(3)

其中，M为中介变量，其他变量和基准回归模型保持一致。按照温忠麟等提出的中介效应检验方法[19]，具体步骤如下：首先对基准回归模型式(1)进行估计，如果系数α1通过显著性检验，则进入下一步，若未通过显著性检验，则结束检验。接下来对式(2)进行回归分析，若系数β1显著，则说明人口老龄化确实影响了劳动力的有效供给。最后对式(3)进行回归分析，若系数γ1、γ3均显著，则表明人口老龄化对服务业发展的影响除了中介效应以外还存在直接效应；若系数γ1不显著而系数γ3显著，则说明人口老龄化对服务业发展的影响完全是通过劳动力有效供给路径实现的，即存在完全中介效应；若系数β1和γ3至少有一个不显著，则需要对系数进行Sobel检验，如果Sobel检验结果显著则可以认为存在中介效应，反之则认为不存在中介效应。

2.指标选取

本文的被解释变量为各地区服务业发展水平(Service)，核心解释变量为人口老龄化程度(Aging)，中介变量为劳动力质量(Human)和劳动力数量(Labor)。为确保研究结论的稳健性，尽可能避免因遗漏变量造成偏误，本文借鉴以往相关研究引入下列控制变量：居民消费水平(Consume)、基础设施建设水平(Infra)、工业化水平(Manu)、资本劳动比(Capital)、对外开放水平(Open)、外商直接投资水平(Fdi)、城镇化水平(Urban)、市场化程度(Market)。各变量的具体经济含义见表1。

3.数据来源及处理

考虑到相关数据的可得性和连续性，本文选取了2000—2019年中国30个省(区、市)(3)未选取我国的西藏自治区，香港、澳门特别行政区以及台湾地区。的面板数据进行实证检验。各变量指标的相关数据均来自2001—2020年的《中国统计年鉴》、各省统计年鉴、《中国人口和就业统计年鉴》《第三产业统计年鉴》《中国教育统计年鉴》以及《新中国60年统计资料汇编》，个别缺失数据利用插值法补全。为了尽可能地避免异方差问题，本文对所有变量做取自然对数处理，各变量的描述性统计如表1所示。

续表1

(二)实证检验

1.面板单位根检验

为了避免数据存在单位根导致出现伪回归问题，本文首先利用LLC检验和IPS检验两种方法对各变量指标进行单位根检验。(4)受篇幅限制，面板单位根检验结果未在文中列出。检验结果表明除了资本劳动比外，其余变量均为零阶单整，而资本劳动比在一阶差分后也通过了检验。因此可以认为本文选取的变量指标较为平稳，不存在严重的单位根问题，可以进行后续的回归分析。

2.人口老龄化对服务业发展的影响

根据Hausman检验的结果，本文以固定效应模型进行回归分析。依照中介效应检验步骤，本文首先按照式(1)检验人口老龄化对中国服务业发展的总体影响，回归结果如表2所示。

模型1为全样本回归，老龄化一次项系数显著为正，表明当前老龄化程度每增加1个百分点，将推动服务业产出增加约0.76个百分点。老龄化二次项系数显著为负，初步验证了老龄化对中国服务业发展的影响是“倒U型”的。为了进一步验证“倒U型”影响的存在，利用Lind和Mehlum[20]编写的utest命令对其进行检验，检验结果表明在95%的显著性水平下显著拒绝了原假设，即老龄化对中国服务业发展的影响确实呈现“倒U型”特征，且老年人口抚养比的拐点为24.15%。

为进一步探究不同程度的老龄化对服务业发展的影响，我们将全样本按区域分为东部和中西部地区；(5)东部地区包括北京、天津、河北、辽宁、上海、江苏、浙江、福建、山东、广东和海南，中西部地区包括山西、内蒙古、吉林、黑龙江、安徽、江西、河南、湖北、湖南、广西、重庆、四川、贵州、云南、陕西、甘肃、 青海、宁夏和新疆。按时间分为2000—2009年和2010—2019年。表2中列2和列3报告了不同区域的分组回归结果，相较于东部地区，老龄化对中西部地区服务业的促进作用更为显著，这可能是因为东部地区整体老龄化程度更高，更加接近于“倒U型”拐点，老龄化推动服务业发展的边际效应逐步递减。列4和列5报告了不同时期老龄化对服务业发展的影响，2010年以后老龄化对中国服务业的正向影响强度显著降低，这可能是由于中国老龄化发展速度在2010年后大大加快,即将到达临界点。上述分析表明，虽然目前老龄化对中国服务业发展仍有着正面影响，但其边际效应正逐渐减弱，老龄化带来的问题将在不久的未来渐渐显现。

表2 人口老龄化对中国服务业发展的影响

3.劳动力有效供给在“老龄化影响服务业发展”过程中的中介效应

验证了人口老龄化对中国服务业发展有着显著的“倒U型”影响后，我们根据式(2)和式(3)，检验劳动力有效供给在“老龄化影响服务业发展”过程中的中介效应。表3的列1至列4表明，劳动力有效供给在老龄化影响服务业发展的过程中起到了显著的中介效应，且这种中介效应也呈现“倒U型”特征，即在老龄化发展的初期，老龄化会通过增加服务业劳动力供给数量、提高服务业劳动力供给质量来促进服务业发展，但随着老龄化程度的持续加深，这一积极效应将逐渐减弱，最终由正转负，本文的研究假说得到验证。根据估计系数可以进一步算出，劳动力有效供给的总中介效应为0.35，其中劳动力供给数量路径的中介效应为0.23，占比65.71%，劳动力供给质量路径的中介效应为0.12，占比34.29%。据此，可以初步推断当前人口老龄化主要通过增加服务业从业人员数量促进其发展。

表3 劳动力有效供给在“老龄化影响服务业发展”过程中的中介效应

(三)我国人口老龄化对服务业发展影响的定量测算

1.结构方程模型构建与校对

由于并行多重中介效应模型并未将两个中介变量同时纳入方程回归，无法准确测量中介变量各自的影响强度和贡献率。因此在前文分析检验结果基础上，本文进一步采用结构方程模型(6)结构方程模型可以同时将多个中介变量纳入估计，并且考虑了不同方程之间随机误差项的相关性，从而对求解具有多重复杂关系模型更加精确有效。对当前劳动力有效供给的正向中介效应路径进行定量测算。根据前文检验结果和极大似然估计法的估计结果，校对后的人口老龄化影响服务业发展的结构方程模型见图1。(7)由于原有模型存在识别不足问题，参考冯剑锋等的做法，本文将老龄化分为老年人口抚养比和少儿抚养比两条路径构建结构方程模型。

图1 人口老龄化影响服务业发展的结构方程模型注：e1、e2、e3、e4、e5为随机误差项；人口老龄化为潜变量

2.人口老龄化对中国服务业发展影响的定量测算

结构方程模型测算结果如表4所示，各估计系数均通过了显著性检验，且符号方向与前文中介效应检验结果一致，进一步证明了本文实证结果较为稳健。

表4 结构方程模型估计结果

2000—2019年间人口老龄化借由劳动力有效供给对中国服务业发展产生的总影响效应为0.817。具体来看，老龄化通过劳动力质量提升和劳动力数量增加对服务业发展起到显著促进作用，但这两条路径的影响强度存在较大差异(见表5)。

表5 人口老龄化影响服务业发展的路径分解

人口老龄化通过劳动力质量路径影响服务业发展的效应只有0.06，约占总效应的7.3%，因此这一路径带来的正向促进作用相对有限。这说明在当前老龄化背景下，提升劳动力质量对于促进服务业发展仍有巨大潜力可以挖掘。

而人口老龄化通过劳动力数量路径影响服务业发展的效应为0.757，占总效应比例高达92.7%，老龄化促进了服务业产出增加主要是依靠增加劳动力数量来实现的，表明当前中国服务业发展仍主要依靠大量劳动力要素投入，尚处于服务业发展的初级阶段。

(四)稳健性检验

为尽可能保证本文实证结果的稳健性，本文从以下三方面进行了稳健性检验：一是替换因变量，将衡量服务业发展的指标由服务业人均实际增加值替换为服务业产出增加值占GDP的比重。二是替换自变量，将衡量老龄化的指标由老年人口抚养比替换为老年人口抚养比的滞后一期值和老龄化率。三是替换中介变量，将衡量劳动力数量的指标由服务业就业人数占总人口比重替换为服务业就业人数；将衡量劳动力质量的指标由人均受教育年限替换为实际劳动力人力资本存量。(8)劳动力实际人力资本存量以2000年为基期，根据中国人力资本与劳动经济研究中心的“中国人力资本指数研究项目”数据计算得到。从估计结果来看，各模型核心解释变量均通过了显著性检验，且系数符号方向未发生改变，可以认为本文的实证检验结果较为稳健。

(五)异质性检验

1.基于城乡户籍差异的分析

城乡户籍分离是我国城乡二元制结构的一个重要体现，从历年《中国统计年鉴》的数据来看，我国乡村的老年抚养比显著持续高于城镇，城镇和乡村呈现出差异化的人口年龄结构特征。为探究城乡户籍差异对服务业发展的影响，我们将全样本分为城市户籍人口和乡村户籍人口进行回归分析，回归结果如表6所示。

表6 基于城乡户籍差异的分析

从估计系数看，相较于乡村人口老龄化，城市户籍人口老龄化对服务业的发展有着更加显著的促进作用。除去老龄化程度不同带来的影响，其背后的原因可能是：一方面，老龄化使得城市户籍人口由主要从事制造行业逐步向服务行业转变，而乡村户籍人口目前仍以制造业为主要就业行业，因此城市户籍人口老龄化可以增加服务业的劳动力供给数量；另一方面，与城市相比，乡村的各类教育资源居于劣势，因而劳动力综合素质弱于城市。

2.基于行业差异的分析

不同类型的服务行业对于生产要素的需求程度也存在一定差异，老龄化对于要素需求不同的行业造成的影响可能存在异质性，为探究这一问题，我们将样本分为生产性服务业和生活性服务业[15，21]。(9)参考吴飞飞、唐保庆和汪伟的做法，用房地产业、金融业、交通运输及仓储邮政业3个行业的增加值加总来衡量生产性服务业发展；用批发零售业、住宿餐饮业2个行业的增加值加总来衡量生活性服务业发展。

从表7估计结果来看，人口老龄化对生产性服务业的促进作用主要借由提高劳动力供给质量实现，而对生活性的正向效应主要依靠增加劳动力供给数量实现，且当前生产性服务业的估计系数及显著性水平均低于生活性服务业。这可能与两类服务业依靠的要素不同有关，生产性服务业主要是资本和技术密集型行业，其发展更多依靠资本和技术等要素，也依赖从业人员综合素质提升带来的劳动生产率的提高以及产品的创新，因此老龄化是凭借提升劳动力供给质量推动其发展。而生活性服务业主要是劳动密集型的传统服务业，如住宿餐饮业会吸收更多受教育水平不高、年龄较大的劳动力，因而老龄化是通过劳动力供给数量路径对服务业产生积极影响。

表7 基于行业差异的分析

3.基于省际人口流动差异的分析

人口在不同地区的转移流动将改变一个地区的人口年龄结构。观察各年度《中国流动人口发展报告》以及人口普查数据可以发现，跨省流动的主力军是20～40岁的青壮年人口。由于截至本文完成时，第七次全国人口普查的详细数据尚未公布，我们依据2010 年第六次全国人口普查的相关数据，把样本分为弱省际人口流动地区和强省际人口流动地区[22]。(10)参考张明志和吴俊涛的做法，划分标准为：若本省外的流动人口占本省总流动人口的比率超过全国平均水平，则为强省际人口流动地区，反之则为弱省际人口流动地区。 强省际人口流动地区包括：北京、天津、上海、江苏、浙江、福建、广东；弱省际人口流动地区包括东河北、辽宁、山东、山西、内蒙古、吉林、黑龙江、安徽、江西、河南、湖北、湖南、广西、海南、重庆、四川、贵州、云南、陕西、甘肃、 青海、宁夏和新疆。

从表8的估计结果看，强省际流动的地区人口老龄化对服务业发展的促进作用更显著，但其中介效应的显著性弱于弱省际流动的地区，进一步利用utest命令检验发现，强省际人口流动地区的老年人口抚养比的“倒U型”拐点更大。造成这一现象的原因可能是：青壮年人口的流入使得地区的老龄化程度得以缓解，所以强省际人口流动地区的老年人口抚养比距离拐点更远，其促进服务业发展的边际效用更强；然而，由于老龄化的严峻形势被暂时缓解，老龄化倒逼劳动力进入服务业、增加人力资本投资的强度也相应减弱，因此强省际人口流动地区的中介效应不如弱省际人口流动地区显著。此外，大量青壮年劳动力的流入让强省际流动地区应对老龄化负面效应的弹性更大，其“倒U型”拐点也就更加偏右。

表8 基于省际流动差异的分析

四、结论和建议

(一)结论

本文以劳动力有效供给为着眼点，利用2000—2019年中国省际面板数据实证检验了人口老龄化对中国服务业发展的影响，并借由中介效应模型和结构方程模型对劳动力数量和劳动力质量两条路径进行了相关检验估计，结论如下：

1.人口老龄化通过改变劳动力有效供给对中国服务业发展产生的影响呈现“倒U型”特点，拐点为24.15%。 目前，劳动力供给数量和劳动力供给质量在老龄化影响服务业发展的过程中有着显著的正向中介效应，进一步通过结构方程模型进行测算，发现当前人口老龄化主要是通过增加服务业劳动力供给数量促进服务业的发展，通过提升服务业劳动力供给质量产生的影响非常有限。

2.异质性分析发现，城市户籍人口老龄化对服务业发展的影响更为显著；人口老龄化对于生产性服务业的促进作用主要通过增加人力资本实现，对生活性服务业的促进作用主要通过增加劳动力数量实现；省际人口流动使得老龄化当期的促进作用更加显著，并使“倒U型”拐点向右移动。

(二)政策建议

基于上述研究结果，本文提出如下建议：

1.制定人口长期发展战略，促进人口长期均衡发展。尽管当前老龄化对中国服务业有着显著的正面影响，但一旦当前适龄劳动力达到退休年龄，退出劳动力市场，势必出现巨大的劳动力缺口。2016年实施“全面二孩”政策后，我国同年新出生人口数上涨，但随后又逐年下降。抚养成本过高是造成“全面二孩”政策效果不如预期的一个重要原因，因此应进一步优化生育政策，通过增加假期、个税抵扣和生育补贴等方式为家庭缓解生育、养育和教育方面的后顾之忧，实现从妇女怀孕到孩子抚养、入学的全面保障，推动生育率回升。

2.推动延迟退休政策的全面落地实施，进一步增加服务业劳动力供给数量。当前中国人口老龄化通过劳动力数量的增长促进服务业的发展，大量的劳动力是目前中国服务业发展的主要推动力，在中国服务业完成转型升级过程之前，应该充分重视劳动力供给数量的作用，通过实施渐进式的延迟退休政策、鼓励企业留用和雇佣年长劳动力等措施，延长就业人员的从业年限，保障服务业的劳动力供给数量。此外，要进一步降低人口跨区域流动的各类成本，完善流动人口异地就业的相关保障制度，设计合理的流动人口异地落户规则，逐步解决异地落户门槛高的问题，为服务业应对老龄化负面效应赢得更多的时间。

3.加强对人力资本的投资，全面提高服务业劳动力的综合素质。鉴于当前老龄化通过服务业劳动力质量路径对服务业产生的正面影响还十分有限，服务业劳动力质量提升存在巨大潜力，因此应更加重视基础教育、职业教育以及相关技能培训，注重培育以劳动力供给质量显著提高、人力资本积累水平持续强化为主要特点的质量型人口红利，依靠劳动力要素升级来推动中国服务业的转型升级，激发服务业发展的内部动力。此外，要充分重视乡村教育，强化对乡村户籍就业人员的相关教育培训，使尽可能多的乡村劳动力具备服务业发展所需的职业素养，提升其与服务业内部结构升级的契合度，充分发挥乡村户籍人口对服务业发展的积极作用。