人口老齡化對普惠金融發展的影響研究

中國人民銀行濟南分行課題組

摘 ? 要：本文聚焦人口老齡化與普惠金融的關系，從四個層面分析人口老齡化對普惠金融的影響效應，構建面板數據門限回歸模型，實證分析人口老齡化對普惠金融發展的影響。結果發現：人口老齡化對普惠金融指數的影響存在基于人口老齡化水平、信息化程度的門檻效應，人口老齡化水平越過門檻值后，其對普惠金融發展的負面影響效應加強;信息化程度越過門檻值后，人口老齡化對普惠金融發展的負面影響效應增強。

關鍵詞：人口老齡化;金融服務;普惠金融;門檻效應

中圖分類號：F830 ?文獻標識碼：B 文章編號：1674-2265（2020）06-0047-06

DOI：10.19647/j.cnki.37-1462/f.2020.06.007

一、引言

我國是快速進入人口老齡化的發展中國家。根據聯合國預測，我國65周歲以上老年人口的比重將從2015年的8.4%上升到2050年的26.3%，此后將攀升至1/3以上，進入人口老齡化的“高原”，一直到2100年，這一趨勢都不會發生逆轉。我國面臨著規模大、增速快的人口老齡化現狀，為普惠金融發展提供了新的機遇和挑戰。2016年我國首個“普惠金融”國家級戰略規劃《推進普惠金融發展規劃（2016—2020 年）》開始實施， 如何應對人口老齡化帶來的機遇和挑戰，實現可持續普惠金融成為熱點問題。基于此，本文從當前實際出發，探究人口老齡化與普惠金融的關系，以期通過理論分析促進實踐探索，為實現普惠金融可持續發展提供參考。

關于人口老齡化對普惠金融影響的文獻較少，尚未形成系統、集中的論述，且多以養老金融服務、風險投資服務、信貸政策等要素出現。Fungd和Weill（2014）[1]通過研究中國普惠金融的影響因素，認為經濟發展水平、人口結構、教育水平等對普惠金融有顯著的影響。Andrianaivo和Kpodar（2011）[2]認為人口老齡化加深阻礙信息和通信技術應用，進而阻礙普惠金融發展。方顯倉和張衛峰（2019）[3]研究人口老齡化水平對貨幣政策效果的影響，基于19個經濟體1960—2017年的數據，使用自回歸模型進行實證研究，發現人口老齡化是導致貨幣政策效果弱化的原因之一，從而不利于普惠金融目標實現。趙昕東和陳麗珍（2019）[4]通過研究發現人口老齡化對不同類型行業的勞動生產率影響存在差異，隨著人口老齡化程度加深，產業結構發生改變，影響普惠金融實現效果。王笳旭等（2017）[5]認為人口老齡化程度加深影響城鄉少兒撫養系數比和城鄉老年撫養系數比，會加劇城鄉收入不平等，不利于普惠金融可持續發展。張同功等（2017）[6]針對我國養老服務產業融資難的問題，在分析融資難原因和借鑒外國經驗的基礎上，力圖從融資供給、融資服務和融資保障三個角度構建養老服務產業體系。徐升（2016）[7]通過分析目前我國人口老齡化特點，認為老年人群體特殊的金融需求會刺激普惠金融需求，并提出商業銀行金融服務創新的建議。赫國勝和柳如眉（2015）[8]認為老年人面臨的數字鴻溝問題不利于普惠金融實現。趙白鴿（2010）[9]認為人口老齡化將影響金融配置效率以及養老金融需求，進而影響金融穩定性，不利于普惠金融實現。本文聚焦人口老齡化與普惠金融的關系，從四個層面分析人口老齡化對普惠金融的影響效應，構建面板數據門限回歸模型，實證分析人口老齡化對普惠金融發展的影響。

二、人口老齡化對普惠金融影響的理論分析與研究假設

國家統計局數據顯示，僅2010—2018年，我國60周歲以上老年人口就新增7184萬人，是此期間內總人口數增長率的近10倍。我國人口老齡化形勢越發嚴峻，老年人口絕對規模大、發展速度快、城鄉倒置、未富先老等特點更為顯著。老年人口的迅速增長和年齡結構、分布結構的改變為普惠金融可持續發展帶來了挑戰。

（一）數字鴻溝問題加劇金融排斥，不利于普惠金融深層服務老年群體

隨著互聯網技術的不斷發展，互聯網理財市場興旺、網上支付用戶規模不斷增加。根據第44次《中國互聯網絡發展狀況統計報告》顯示，截至2019年6月，我國網絡支付用戶規模達6.33億，手機網絡支付用戶規模達6.21億。銀聯、商業銀行等為搶占支付市場，不斷進行產品創新，掃碼支付、指紋識別支付現已廣泛普及，無感支付已成熟至商用期。同時出于節省人工成本和無紙化、數字化的發展趨勢，金融機構多在減少人工窗口、增加自助機具，部分銀行已經推出智慧銀行。但截至2019年6月，我國網民中，60歲及以上的網民僅占6.9%;在60歲及以上年齡段網民中，人均手機App數量為33個，而10—14歲年齡段網民人均手機App數量已達到40個，60歲以上群體在使用網絡方面嚴重不足，移動支付使用少，更傾向于柜面服務。掃碼支付、智慧銀行等高科技手段在帶來便捷高效的同時，也無形中增加了數字鴻溝問題，加劇金融排斥，不利于普惠金融深層服務老年群體。

（二）老年人口增加易造成養老金融體系結構性失衡，不利于普惠金融體系構建

根據經濟合作與發展組織預測，2000—2050年間我國人口生育率將由1.55%增長至1.82%，呈現極度緩慢的增長態勢;平均壽命將由72.5歲增長至82.5歲，少兒人口比重、勞動年齡人口比重不斷下降，老齡化加重，導致老年撫養比不斷上升，將由2000年的15.6%猛增至62.5%，老年人口支持比例則由5.6%迅速下降至1.4%。持續的人口老齡化，將給勞動年齡人口撫養負擔和個人退休儲蓄造成巨大壓力，現有養老金融體系將面臨結構性供需失衡，不利于普惠金融體系構建。

（三）老年人口增多加大金融配置缺口，不利于普惠金融目標實現

一是隨著人口老齡化程度加深，社會將面臨“自然壽命”和“資產壽命”失調造成的融資缺口，在高收入經濟體中，46%的成年人存錢養老，而在低收入和中等收入經濟體中，這一比例僅為16%。老年人口具有健康程度不同、金融知識認知不同等差異，目前金融機構提供金融產品和服務并未進行個性化和差異化設計，難以彌補融資缺口，不利于普惠金融目標實現。二是人口老齡化程度加深，“人口紅利”逐漸消失，國家產業結構向生產率高、耗能低的產業轉型升級過程中，金融政策扶持與專項資金缺口加大，不利于普惠金融目標實現。三是人口老齡化程度加深，中小微企業主年齡增長，對所有權轉移的需求增加，目前金融配置難以滿足買方金融需求，可能導致轉移過程的失敗，進而可能導致失業和供應鏈的中斷，不利于普惠金融目標實現。

假設1：人口老齡化對普惠金融發展水平具有負面影響，并且當人口老齡化高于某一水平時，負向影響效應加強。

假設2：隨著信息化水平提高，人口老齡化對普惠金融發展的負向影響效應增強。

三、人口老齡化對普惠金融發展影響的實證分析

（一）模型構建

為了詳細解釋人口老齡化對普惠金融發展的影響，建立如下基準回歸模型：

[IFIit=θagingit+α1gdpit+α2insit+α3eduit+α4urgit+α5fisit+α6trancit+α7infit+μit+εit]

其中，下標[i]表示地區，[t]表示時間;[μ]和[ε]兩部分共同構成復合擾動項，不可觀測的[μ]是會根據樣本不同而不同的截距項，[ε]為隨樣本中的個體與時間而改變的擾動項;[θ]、[α]為系數。被解釋變量[IFI]表示普惠金融發展水平;[aging]表示人口老齡化水平。根據已有文獻，將經濟發展水平（[gdp]）、產業結構（[ins]）、教育水平（[edu]）、城鄉差距（[urg]）、財政支持（[fis]）、交通水平（[tranc]）、信息化程度（[inf]）引入模型中作為控制變量。

考慮到人口老齡化對普惠金融發展具有階段性影響，又為了避免自主選擇突變點，本文使用Hansen（1999）的門限回歸模型展開研究，構建模型如下：

[IFIit=θ1agingit+αXit+μit+εit] ? ? ? ? ?[if ?q≤γ]

[IFIit=θ2agingit+αXit+μit+εit] ? ? ? ? [if ?q>γ]

其中，[Xi]為影響普惠金融指數的控制變量，[q]為門限變量，[γ]為待估門檻值。

（二）變量定義與測度

1. 普惠金融指數的確定與測度。在已有的研究中，大部分學者構建多元指標體系，運用變異系數法衡量普惠金融發展水平（李建偉，2017）[10]，并且為貫徹落實國務院《推進普惠金融發展規劃（2016—2020年）》和2016年G20杭州峰會通過的《G20 數字普惠金融高級原則》等普惠金融政策要求，2016年底中國人民銀行建立了中國普惠金融指標體系及填報制度，從使用情況、可得性、質量三個維度構建普惠金融指標體系。選取每萬人擁有的銀行業金融機構數、各個省份的保險深度、存貸款余額比重、每萬平方米金融機構數等指標，構建普惠金融測度體系，并利用變異系數法計算普惠金融發展指數。普惠金融指數為：

[IFI=i=1i=n（ωi-ωi）2∕i=11=nωi2]

其中，[ωi]表示i元素變異系數占變異系數和的比重;[ωi]表示i元素的取值，[ωi]越大表示其代表的普惠金融水平越高，普惠金融指數的取值范圍為0—1，越接近1說明此地區普惠金融程度相對于其他地區越高。經測算，2011—2017年上海普惠金融指數始終保持前列，北京、天津次之，河北、青海、黑龍江等地普惠金融指數較低。通過對比2011年和2017年普惠金融指數發現，普惠金融指數介于0.05至0.20的區域擴大，中部地區普惠金融有所發展。

2. 人口老齡化程度（aging）選用老年撫養比來衡量。

3. 控制變量。經濟發展水平（gdp）選取各地區人均生產總值來衡量。產業結構（ins）選取各地區第三產業占地區生產總值的比重來衡量。教育水平（edu）選取各地區高校畢業生數量占人口數量的比重來衡量。城鄉差距（urg）選取各地區城鄉居民可支配收入差距占可支配收入的比重來衡量。財政支持（fis）選取各地區財政支出占地區生產總值的比重來衡量。交通水平（tranc）選取各地區每平方公里擁有的公路里程數來衡量。信息化程度（inf）選取各地區人均擁有的互聯網寬帶接入端口數來衡量。

4. 門限變量。

根據假設，選擇人口老齡化程度（aging）和信息化程度（inf）作為門限變量。

（三）變量描述性分析

本文使用除西藏地區以外的30個省（市、自治區）2011—2017年的數據，數據來源于《中國統計年鑒》，描述性統計結果見表1。普惠金融指數的平均值是0.086，最小值是0.022，最大值是0.512，其中不同地區之間最小值為0.027，最大值為0.478，差異明顯，隨著時間推移，普惠金融指數由0.034增長到0.120。人口老齡化程度平均值是0.133，不同地區、不同時間段人口老齡化程度均具有明顯的不同。

（四）實證結果與分析

1. 基準回歸。通過VIF檢驗，排除多重共線性。通過LLC檢驗和Fisher-ADF檢驗，驗證為平穩序列，通過LSDV檢驗、Hausman檢驗和過度識別檢驗，確定選擇個體固定效應模型。基準回歸分析結果如表2列（1）所示。

基準面板數據固定效應回歸結果顯示，人口老齡化與普惠金融指數有顯著的負向變化關系，老年撫養比每增加1%，普惠金融指數下降0.0962%，且通過了5%的顯著性檢驗。控制變量中經濟發展水平（gdp）、產業結構（ins）、教育水平（edu）、財政支持（fis）、交通水平（tranc）對普惠金融發展具有正向促進作用，主要是因為以上因素可以有效提高金融服務覆蓋面以及向低收入人群、老年人群等的滲透率。城鄉差距（urg）、信息化水平（inf）對普惠金融發展具有抑制作用，主要是因為城鄉差距和信息化水平加大了低收入人群、老年人群等接收金融服務的難度。

2. 基于人口老齡化水平的門檻效應分析。通過比較限制殘差平方和 SSR*和無限制殘差平方和SSR（λ），發現SSR*> SSR（λ），認為存在門檻效應。

以人口老齡化水平為門檻變量，運用穩健標準差下的固定效應門限回歸模型對所有樣本進行回歸，實證結果如表2列（2）所示。

穩健標準誤下的面板數據固定效應門限回歸結果（見表3）顯示，人口老齡化與普惠金融指數有顯著的負向變化關系，且存在基于人口老齡化水平的門檻效應。當人口老齡化水平即老年撫養比小于等于8.6%時，老年撫養比每增加1%，普惠金融指數下降0.0715%;當人口老齡化水平即老年撫養比大于8.6%時，人口老齡化對普惠金融的負向影響效應加強，老年撫養比每增加1%，普惠金融指數下降0.0988%。

表3：模型門限值

[ 以IFI為被解釋變量 區間一 [aging≤0.0860] 區間二 [aging>0.0860] ]

3. 基于信息化程度的門檻效應分析。通過比較限制殘差平方和 SSR*和無限制殘差平方和SSR（λ），發現SSR*> SSR（λ），認為存在門檻效應。

以信息化程度為門檻變量，根據穩健標準差下的固定效應門限回歸模型對所有樣本進行回歸，實證結果如表2列（3）所示。

穩健標準誤下的面板數據固定效應門限回歸結果（見表4）顯示，人口老齡化對普惠金融指數有顯著的負向影響，且存在基于信息化程度的門檻效應。當信息化水平小于等于0.1296時，老年撫養比每增加1%，普惠金融指數下降0.0812%;當信息化水平大于0.1296時，人口老齡化對普惠金融的負向影響效應加強，老年撫養比每增加1%，普惠金融指數下降0.1512%。

四、域外金融支持養老服務產業發展的經驗借鑒

（一）提升金融機構普惠金融服務能力

一是加強金融機構服務技能培訓。金融機構承擔為不同客戶群體提供金融產品或服務的主要責任，許多發達國家的金融監管部門通過對金融機構員工進行培訓，指導從業人員對老年人的賬戶進行持續關注、發現異常時及時警示，保障老年人群體合法權益。

二是推行老年人金融咨詢服務的特別資格認證。政府可以對有意向為老年人提供咨詢服務的從業人員進行培訓及資質認定，頒發相應的金融服務證書，之后持續跟蹤人員工作情況。如美國老年人金融保護辦公室編制了評估老年金融消費者服務咨詢人員的模板，內容包括金融基礎知識、各類金融產品的風險和收益及對老年人生活需求的了解程度等方面（周葉菁等，2015）[11]。

（二）充分發揮金融支持養老服務產業發展的作用

一是建立相對完善的金融支持養老服務產業發展的機制。養老服務產業常常帶有公益性或準公益性的特征，且以中小企業居多，發達國家大多建立了較為完善的制度體系，通過包括財政補貼、稅費減免、財政貼息、獲得貸款等在內的扶持方式支持養老服務產業發展。如美國通過立法建立小企業的融資服務體系，在投資、經濟政策、技術革新等方面促使包括從事養老服務業在內的小企業獲得貸款支持。

二是融資渠道趨于多元化、專業化和規范化。融資渠道主要包括商業銀行和非銀行金融機構、小企業投資公司、證券市場、私人權益市場以及政府資助，融資行為既呈現多樣化，又相對規范。如美國、日本等國家設有服務于養老服務產業的投資基金。

三是建立擔保機制解除養老服務產業融資約束。因養老產業多數為中小企業，為緩釋企業信用風險，提高金融市場效率，一些國家通過設立擔保機制，緩釋金融機構風險，給予信貸支持，并由政府承擔全部或部分風險。如美國通過政府預算補貼美國聯邦小企業署（SBA） 運作缺口;日本則通過信用保證協會對信貸資金提供全額擔保，金融公庫再對協會擔保金額的 70%—80%實施再保險。

（三）注重養老服務發展中普惠金融的支持

一是發揮普惠金融在養老金框架中的基礎性作用。隨著人口老齡化程度加劇，養老金的作用愈加凸顯，養老金的架構與普惠金融發展存在相互影響關系。養老金三支柱框架是當今世界各國最流行的結構，其本質是在養老金體系發展中政府、企業和個人都要成為責任主體。如美國、日本、德國均采用三支柱模式，即公共養老保險、企業補充養老保險和個人自愿養老保險。

二是提供創新性養老金融產品和服務。為滿足消費者的不同需求，許多國家和地區在發展養老金融過程中推出長期護理保險、住房反向抵押貸款、農村養老保險等特色金融產品。以美國為例，養老金融業務緊密圍繞資金投資管理，覆蓋個人從在職到退休的全方位養老保障需求，形成涵蓋退休計劃方案設計、個人賬戶管理、受托管理、投資者教育等的一系列業務鏈，如建立長期護理保險制度，設立住房反向抵押貸款、生命周期基金等。日本、德國、我國臺灣地區等也開發了多種養老金融產品，如德國把農村養老保險從一般公民養老保險中獨立出來，將農民老年保障納入社會保險領域。我國臺灣地區針對不同人群的不同需求提供了豐富多樣的養老金融產品，通過退休養老信托、遺囑信托等財產管理讓老人享受到信托工具所帶來的經濟效益。

（四）加強金融知識普及教育

隨著人口老齡化程度加深，老年人數量及占比都會增加，加強對金融機構人員培訓，提高對老年金融消費者金融知識普及度尤為重要。眾多發達國家都在努力提升老年群體的金融知識普及率，依托各金融機構，在金融機構周邊社區開展面向老年金融消費群體的各類金融教育活動，金融機構從業人員會向其遞送簡單明了的金融知識宣傳材料。

五、關于完善普惠金融發展體系的相關建議

根據本文的實證分析結果，隨著人口老齡化程度提高，普惠金融可持續發展可能受到負面影響。現結合我國實際并借鑒域外經驗，提出以下政策建議，以協助建立適應人口老齡化發展的普惠金融服務和保障體系。

（一）著力完善金融基礎功能，有效提升金融服務效率

一是科學設計布設規劃，做好物理網點建設。金融機構要適應人口老齡化程度提高現狀，優化網點布局，進一步向養老社區、老年公寓等老年群體較為集中的區域延伸服務網點，在農村地區等金融網點尚未覆蓋的地方設置代理機構，提高金融服務的可得性。

[11]周葉菁，寇宏，范穎.老年金融消費者保護的國際經驗及啟示 [J].中國農村金融，2015，（14）.

Research on the Influence of Population Aging on the Development of Inclusive Finance

Subject Group of the PBC Jinan Branch

（PBC Jinan Branch，，Jinan ? 250021，Shandong，China）

Abstract：This article focuses on the relationship between population aging and inclusive finance，the effects of population aging on inclusive finance are analyzed from four levels. It builds a panel data threshold regression model and empirically analyzes the impact of aging population on inclusive finance development. It is found that the impact of population aging on the inclusive financial index has a threshold effect based on the level of population aging and the degree of informatization. After the level of population aging exceeds the threshold，its negative impact on the development of inclusive finance will be strengthened; when the informatization exceeds the threshold，the negative effect of population aging on the development of inclusive finance will increase.

Key Words：population aging，financial services，inclusive finance，threshold effect