[摘 要]利用2005—2016年中国大陆31个省(市、自治区)市数据，建立动态面板模型的研究表明，人口老龄化与第三产业产值和第三产业就业占比存在着正相关性，并促进了第三产业内部结构从传统服务业向现代服务业的转型升级。为有效应对人口老龄化的挑战，推动第三产业结构向更加合理化的方向发展，应大力发展老年产业，健全与老年人相关的养老保障制度，促进中老年人的再教育和再就业。
[关键词]第三产业结构；人口老龄化；动态面板模型
产业结构能体现一个国家或地区经济发展水平。随着我国经济的快速发展，第三产业在经济中的比重逐渐上升，其内部结构也在不断发生变化。我国正处在经济转型的重要时期，第三产业结构变动的方向和程度都会直接影响经济发展的趋势。我国自2000年左右进入老龄化时代后，人口老龄化程度逐步提高，老龄人口的增加从不同角度对第三产业产生了影响，从消费需求的角度会推动第三产业结构的变动，从劳动力供给的角度则会阻碍第三产业结构的变动。目前国内外研究人口老龄化对产业结构变化影响的文献比较多，李华[1]、施美程等[2]从需求和供给两个方面来解释老龄化对第三产业的影响，发现随着老龄化的加深，老龄化对第三产业的发展存在一定的促进作用。杨光辉[3]从城市化视角研究人口老龄化与区域产业结构调整之间的关系，预测分析各地区产业结构优化的方向。陈卫民等[4]、Siliverstovs等[5]探究了人口老龄化作用于产业结构的可能路径，发现人口老龄化对第三产业中的金融业具有显著的正效应。李通屏等[6]运用世界各国数据进行研究，表明长期老龄化对服务业就业人数比重和产值比重有显著的正向作用，但是短期的影响效果不是很明显。文献[7-9]对人口老龄化和第三产业内不同行业的关系进行研究，表明老龄化对不同行业的影响不同。文献[10-11]则通过研究人口老龄化和新兴产业之间的关系来解决老龄化带来的问题。这些研究主要从国家层面开展，或者是分析老龄化对第三产业中的某些具体行业的影响，但未见研究人口老龄化对第三产业结构变化的影响。为此，本文在前人研究的基础上，以我国大陆31个省(市、自治区)为对象，研究人口老龄化对第三产业结构变动的影响，并提出相关建议。
一、人口老龄化对第三产业结构变动的影响机理
人口结构变化对产业结构的变化产生影响，也体现在第三产业结构变动上。从供给和需求两个角度分析人口老龄化对第三产业结构变动影响的作用机理。
1.消费需求效应。不同年龄段消费主体的需求结构和需求数量不同，人口老龄化的过程中，消费主体的需求结构随着老龄化程度的变化而变化。老龄人口消费需求的变动影响整个社会的消费需求，从而影响第三产业结构的变化。具体来说，老年人往往不会过多的购买价格比较高的消费品，健康状况以及兴趣等方面的原因会更多地偏好对基本服务的需求，社会整体的消费需求不断向服务行业转移，针对老年人的健康医疗、旅游、教育、娱乐等产业不断发展，加快第三产业中与老年人相关行业的发展。
2.劳动力供给效应。从劳动力供应的数量来看，老龄化程度的加深减少了适龄劳动力的供应数量，造成劳动力相对短缺，劳动力价格上升不利于劳动密集型服务业的发展。从劳动力的质量来看，一方面老年人身体机能逐渐下降，学习能力减弱，不能适应那些体力消耗大和新兴的服务业生产模式，特别是以劳动投入为主的服务业中他们的工作效率会下降。另一方面老龄化倒逼劳动力综合素质和效率的提升，形成第二次人口红利填补劳动力供应数量上的短缺，推动第三产业进入依靠专业知识、专业技术和人才驱动的发展阶段。
3.社会资本供给效应。根据Modigliani等[12]提出的生命周期假说，在人口结构未发生巨大变动的状态下，长期来看边际消费倾向应是趋于平稳的，如果人口结构出现变动，则边际消费倾向也将改变。人口老龄化程度不断加深，老年人比例增加导致消费倾向上升。老年人消费年轻时的存款，储蓄率下跌使社会中资本累积减少。资本的稀缺性导致劳动密集型产业对资本吸引力下降，社会资本更多地投资于高收益的行业。另一方面与老年人相关的服务行业逐渐形成，使社会资本从工业部门转向这些行业，又促进第三产业结构的变动。
二、指标选取和模型设定
(一)指标选取
被解释变量：主要从两个方面来表示第三产业结构的变动情况，首先衡量第三产业结构在三次产业中的变动情况，主要是用第三产业产值比重(Py)和第三产业就业比重(Pe)这两个指标表示。其次衡量了第三产业内部结构的变动情况，曾芬珏[13]认为第三产业结构变动的一个重要表现就是传统服务业比重不断下降以及现代服务业比重上升，故采用传统服务业增加值与现代服务业增加值的比率(Pr)这一指标进行衡量。
解释变量：老龄化会从不同方面影响第三产业结构，所以在分析第三产业结构变动时，选取65岁以上(包含65岁)老年人口数量占总人口数的比重，即人口老龄化率(Age)来研究人口老龄化水平对第三产业结构变化的影响。
汪小波没有回答，他还在瞪着整个房间。麦小秋开始走向阳台，好像自言自语，她说：“是别人的，我偶尔过来。”
(二)模型设定
普通消费者主要针对最终零散消费者，系统模块主要帮助消费者浏览和选购鲜果，并可随时对订单进行查询和跟踪。
lnPyi,t=α+β1lnPyi,t-1+β2ln Agei,t+β3ln Cosi,t+β4ln Urbi,t+β5ln Fdii,t+μi,t，
(1)
鉴于数据的可得性，采用中国大陆31个省(市、自治区)2005—2016年的相关数据进行研究。第三产业中关于传统服务业和现代服务业的具体行业的划分，借鉴王瑞[15]的划分方式，将交通运输、仓储、邮电通信、批发零售、住宿餐饮归类为传统服务业，将剩下的11个行业归类为现代服务业，得到372个样本。数据由2006—2017年《中国统计年鉴》《中国人口与就业统计年鉴》、各省统计年鉴整理所得，各变量描述性统计见表1。
(2)
lnPri,t=α+β1lnPri,t-1+β2ln Agei,t+β3ln Cosi,t+β4ln Urbi,t+β5ln Fdii,t+μi,t。
(3)
式(1)～(3)中：i表示省份，t表示年份，α表示常数项，μi,t为随机扰动项，βj(j取1～5)为回归系数。
三、数据处理和计量估计方法
(一) 数据处理和描述性统计
lnPei,t=α+β1lnPei,t-1+β2ln Agei,t+β3ln Cosi,t+β4ln Urbi,t+β5ln Fdii,t+μi,t，
表1 各变量描述性统计
Table 1 Descriptive statistics of each variable
变量平均值标准差最小值最大值Py/%42.708.8229.7480.23Pe/%36.4410.0514.9380.12Pr/%63.0216.4522.87119.12Age/%9.201.804.8214.41Urb/%51.2614.853.1489.60Cos/×102亿元122.3581.727.7949.62Fdi/×102亿美元6 139.726 972.2111.5135 759.56
(二)计量估计方法
运用了Stata12对数据进行了实证分析，作为一致估计要求DIFF-GMM和SYS-GMM成立的前提是随机扰动项不存在自相关，但即使满足“随机扰动项无自相关”的假定，“扰动项一阶差分”仍将存在一阶自相关。通过检验随机扰动项的差分是否有一阶与二阶自相关来检查原假定成立。要求扰动项可以有一阶自相关但不能有二阶自相关，回归结果如表2所示。从检验效果可知，表2中各回归的AR(2)检验伴随概率P值都要大于0.05，故应该接受原假设，可以使用DIFF-GMM和SYS-GMM。同时Sargan检验的P值均大于0.05，表示显著性水平为0.05，接受原假设，所使用的工具变量都是有效的。
四、实证结果和稳健性检验
(一)实证结果分析
一般在估计动态面板模型时，回归方程中加入被解释变量的滞后期作为解释变量使回归产生内生性的问题，如果继续使用固定效应、随机效应或是混合回归来估计计量方程，得出的结果可能是有偏非一致的。本研究所采用的面板模型属于i较大t较小的短动态面板，为处理内生性的问题可以运用差分广义矩估计(difference-generalized method of moments,DIFF-GMM)。DIFF-GMM是对回归方程先做一阶差分以消去个体效应，再找合适的工具变量得到一致估计。Arellano等[16]提出采用所有可能的滞后变量作为工具变量进行广义矩估计，叫做“Arellano-Bond估计量”，也称做“DIFF-GMM”。但是这种方法所使用的工具变量与差分后内生变量关联性不大，有可能存在弱工具变量的问题。Blundell等[17]提出把差分广义矩估计和水平广义矩估计联合在一起，然后把差分方程和水平方程作为整体进行估计，称为系统广义矩估计(system-GMM,SYS-GMM)。其优点是可以提高估计的效率，其不足在于需要额外假设被解释变量滞后期的差分与个体效应不相关。基于此，同时采用了DIFF-GMM和SYS-GMM的对模型进行估计以作比较。
表2 人口老龄化对第三产业结构的影响
Table 2 Impact of population aging on the structure of the tertiary industry
系数DIFF-GMM模型1模型2模型3SYS-GMM模型4模型5模型6β10.741 7∗-0.246 4∗0.761 5∗0.848 1∗-0.102 80.918 6∗β20.214 1∗0.020 2∗-0.262 3∗0.231 5∗0.031 2∗∗∗-0.206 2∗β3-0.002 0-0.000 30.052 4∗-0.001 70.002 30.062 1∗β40.066 3∗-0.007 9-0.088 7∗∗0.035 9∗-0.021 4∗-0.074 9∗∗β5-0.019 5∗∗0.079 3∗0.011 8-0.000 10.082 1∗0.015 8α-1.044 9∗2.351 4∗0.915 8∗-0.952 2∗2.027 9∗0.639 5∗AR(1)的P值0.005 50.213 70.002 80.006 70.192 30.000 8AR(2)的P值0.993 70.992 30.447 90.891 70.649 20.442 0Sargan检验的P值0.076 80.051 80.192 60.537 70.385 20.423 2
注：*、* *、* * *分别表示在10%、5%、1%的水平通过显著性检验
由表2可知，控制变量对第三产业结构的影响有正向的也有反向的影响，如lnCos对第三产业产值比重有正向的促进作用，而lnFdi和lnUrb对第三产业产值占比存在反向相关性；在控制变量对第三产业结构变动影响的前提下，模型4和模型5中lnAge的系数分别为0.231 5和0.032 1，通过了显著性检验，表明在观察的样本期内，老龄化对第三产业产值和第三产业就业占比有正向的促进作用。模型6中lnAge的系数为负数，说明人口老龄化与传统服务业与现代服务业比率呈反向关系，即相比于传统服务业而言，老龄化的到来更有益于现代服务业的成长。由此可知，人口老龄化带来消费需求增加的效应以及社会资本更多地向与老年人相关行业转移的效应大于人口老龄化导致的劳动力数量下降的效应，最终促使第三产业产值和第三产业就业占比的增加，并且促进第三产业中与老年人相关行业的发展。即人口老龄化与第三产业产值和第三产业就业占比存在正相关性，同时促进了第三产业内部结构从传统服务业向现代服务业的转型升级。
(二)稳健性检验
采取老年抚养比代替老龄化率检验估计方法和指标解释能力的稳健性。老年抚养比是指非劳动力人口中老年人数量与劳动力数量的比值，表示每100名劳动年龄人口要负担的老年人数。替换解释变量后模型的估计结果如表3所示。
一篇教育类文章中有这样一段话：“美国式的教育注重培养学生的开放型思维和质疑精神，鼓励学生质疑他们所学到的东西，但是忽略了基础知识的传授；中国学生则具备扎实的理论基础，踏实严谨的求学态度，但在开放型思维和独立思考的能力方面还有一定欠缺。”在此，我不对中美教育进行评论，也不对中国的教育进行批判，只想从自己的教育工作入手，思考一个与语文教学相关的问题：如何在语文教学中培养学生的质疑精神。
表3 替换解释变量后模型估计结果
Table 3 Estimated results of themodelafter main explanatory variablesubstitution
系数DIFF-GMM模型7模型8模型9SYS-GMM模型10模型11模型12β10.742 8∗-0.245 7∗0.720 8∗0.895 2∗-0.097 40.900 1∗β20.189 6∗0.017 5∗-0.237 5∗0.197 4∗0.025 0∗∗-0.187 9∗β3-0.002 1-0.000 30.051 8∗-0.001 30.003 50.059 8∗β40.069 7∗-0.007 8-0.097 5∗∗0.035 2∗∗∗-0.021 4∗-0.081 3∗β5-0.018 6∗∗0.079 3∗0.009 20.003 20.082 6∗0.014 7α-1.094 0∗2.350 3∗1.032 7∗-0.935 0∗2.008 7∗0.730 1∗AR(1)的P值0.006 30.234 80.002 80.008 20.375 30.000 8AR(2)的P值0.945 40.979 40.420 00.953 20.607 50.422 8Sargan检验的P值0.067 90.046 60.221 00.422 90.355 40.449 1
注：*、* *、* * *分别表示在10%、5%、1%的水平通过显著性检验
由表3可见，在替换主要变量后，各回归的AR(2)检验伴随概率和Sargan检验的伴随概率仍旧都大于0.05，故可以使用DIFF-GMM和SYS-GMM进行回归，同时也满足工具变量均有效的假定。主要解释变量的系数符号没有改变，显著性水平也没有发生很大的变化，模型拟合程度和之前相差不大，说明把老龄化率替换成老年抚养比之后上述结论没有发生实质性的改变，证实了模型稳健，实证分析结果可信，可以很好地解释人口老龄化对第三产业结构的影响。
控制变量：第三产业结构变化的影响因素是多方面的，为了更好的分析第三产业结构的变化，根据前人的研究在模型中添加了合理的控制变量。一般来说，第三产业主要集中在城市里，第三产业的发展与城镇化规模有较大的联系。随着城镇化率(Urb)的增加，交通运输、文化教育、医疗卫生等行业也相继发展起来。地方财政支出(Cos)越大表明政府对经济的干预越大，对产业发展的影响也越大，必然会对第三产业结构的变动产生影响。中国加入WTO后开始建立健全与第三产业开放相关的各种法规，减少外资进入第三产业的障碍，外商投资(Fdi)的规模越来越大，影响了经济活动的地理分布，使得地区间发展的差异变大，对第三产业的影响不断扩大。因无法得到外商投资总值中对第三产业的外商直接投资的数据，只能以每年实际利用外商投资额来衡量。
科学思维，即指尊重事实和证据，崇尚严谨和务实的求知态度，运用科学的思维方法认识事物、解决实际问题的思维习惯和能力[1]。在实际教学中，往往从科学思维方法和思维品质两方面培养学生科学思维。科学思维方法包括抽象与概括、比较与分类、解释与推断、分析与综合等。思维品质实质是人的思维的个性特征，包括深刻性、批判性、创造性、灵活性和敏捷性[2]。
面板数据从横向和纵向两个维度出发可以处理仅截面数据或时间序列不能处理的问题，面板数据样本数更多，增加了自由度,可以缓解模型共线性的问题，提高估计的准确度[14]。由于第三产业结构不断变动，当期结构通常会受到前期的影响，在探析老龄化对第三产业结构变动的作用时考虑到这一因素,把被解释变量的滞后一期作为一个解释变量添加到模型中，构建动态面板模型，对模型里所有变量做了取自然对数的处理，得到基本的计量模型如下:
五、结论和建议
利用2005—2016年中国大陆31个省(市、自治区)的数据建立动态面板模型，采用系统广义矩估计，加入城镇化率、地方财政支出以及外商直接投资等控制变量，分析人口老龄化对第三产业结构变动的影响。研究表明：人口老龄化第三产业产值比重和就业比重都存在着正向的促进作用，并且在一定程度上促进了第三产业内部结构的优化升级。为有效应对人口老龄化的挑战，促进第三产业结构的进一步优化，特提出以下3点建议：
综上所述，当前随着互联网时代的到来，互联网的发展促进了社会生产生活的改变，对于推动社会经济发展起到重要的作用。我国的农业是支柱性的产业，是社会稳定的重要保障，信息技术的发展也相应的促进了农业经济的发展，在互联网发展时代，要实现“互联网+”的一种农业发展模式。
第一，积极发展与老年人相关的服务行业，适应人口老龄化趋势，促进第三产业结构转型。随着人口老龄化程度的加深，老年人在消费方面的需求开始增加，导致与老龄行业相关市场占有率上升。因此政府应着力发展与老年人相关的行业，激励新兴行业的发展，健全与老年人服务相关的产业链。老年人由于空闲时间较多，在满足基本生活需求之后，会更多地追求其他方面的需求，比如旅游、教育、医疗等，而这些都与第三产业息息相关，所以老龄化在对第三产业产生促进作用的同时，对于第三产业结构调整及优化也会产生积极的作用。
“超越开放获取”的提出者开放获取知识库联盟（COAR）强调，开放获取的目的不只是为了方便开放获取，更是要建立一个可持续的全球型知识共享空间，代表不同社区与区域的需求，允许所有的研究者广泛参与，同时促进学术交流的积极变革和创新。
第二，完善社会保障体系，健全与老年人相关的养老保障制度。计划生育政策的实施导致我国现在的普遍情况是一对夫妻要赡养四个或更多的老人，单纯的家庭养老模式已经不能解决这个问题，所以在老龄化水平更高之前，应该尽快完善社会保障系统，开发多种养老模式，减轻年轻人的生活压力，释放他们的消费需求，有效推动社会经济的发展。
第三，促进中老年人的再教育和再就业，推动第三产业特别是现代服务业的发展。人口老龄化可以改变劳动力供应的质量和数量，对第三产业结构变化产生影响，因此可以从完善劳动力市场并加强中老年人的再教育和再就业这个角度来促进第三产业发展。通过中老年人再就业或者延缓退休，缓解劳动力不足带来的问题，提高富有经验的第三产业工作人员的比例；提供专业技能培训，提升第三产业工作人员的专业技能和综合素质，推动第三产业特别是现代服务业的发展。中国大陆各省的经济水平相差较大，建立全国统一的模型对分支政策的制订和分析显得粗糙，下一步研究拟分省建模，再结合各省的发展战略和十三五规划的数据进行政策分析，使研究更具针对性和实用性。
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AnEmpiricalStudyoftheImpactoftheAgingofPopulationontheStructureoftheTertiaryIndustry
QIAN Jiao,SHI Aihu
(College of Finance and Economics,Jimei University,Xiamen 361021,China)
Abstract: A dynamic panel model was established using data from 31 provinces and cities in China from 2005 to 2016,and the results show that there is a positive correlation between the aging of the population and the output value and employmentof the tertiary industry,which promotes the transformation and upgrading of the internal structure of the tertiary industry from one for the traditional service industry to one for the modern service industry. Therefore,the senior industry should be developed in a sound direction,the social security system for the aged improved and their reeducation and reemployment enhanced to address the challenge of the aging population.
Keywords：tertiary industry structure; population aging; dynamic panel model
[中图分类号]F719；C92-05
[文献标志码]A
[文章编号]1673-4432(2019)02-0045-06
收稿日期：2018-05-22 修回日期：2018-10-25
通信作者：石爱虎，男，教授，博士，研究方向为农业经济学、产业经济学，E-mail:shialan@163.com。
引文格式：钱娇，石爱虎.人口老龄化对第三产业结构变动影响的实证分析[J].厦门理工学院学报，2019，27(2)：45-50.
Citation： QIAN J,SHI A H.An empirical study of the impact of the aging of population on the structure of the tertiary industry[J].Journal of Xiamen University of Technology,2019，27(2)：45-50.(in Chinese)
doi:10.19697/j.cnki.1673-4432.201902008
(责任编辑宋 静)
标签：产业结构论文; 产业论文; 人口老龄化论文; 变量论文; 模型论文; 社会科学总论论文; 人口学论文; 世界各国人口调查及其研究论文; 《厦门理工学院学报》2019年第2期论文; 集美大学财经学院论文;