经济增长伴随着产业部门经济活动的再配置，这种现象被称为结构转型(kuznets，1957)。在结构转型过程中，农业和制造业的相对规模下降，服务业规模相应上升。既有文献认为结构转型的驱动力主要包括：收入效应（Kongsamut et al.， 2001），相对价格效应（Ngai and Pissarides, 2007），资本深化和部门间要素密集度差异（Acemoglu and Guerrieri, 2008），国际贸易（Matsuyama, 2009），家庭生产（Buera and Kaboski, 2012）。对以上几种结构转型推动因素的分析见香樟之前的推文。

本文从人口年龄变化这一新视角来解释结构转型。跨国数据显示，在大量样本国家，人口年龄的增长伴随着服务业相对规模的扩大。美国消费者支出调查（CES）的家庭支出数据显示，服务支出占家庭支出的比例随着家庭成员平均年龄的增加而上升。那么，人口老龄化是否是推动产业结构转型的动因之一？和其他效应相比，人口老龄化对结构转型的贡献有多大？本文通过偏离份额分解和构建定量模型两种方法，定量测算了美国人口年龄结构变化对结构转型的影响大小。结果显示，在1982-2016年，美国人口年龄结构的变化对服务消费份额增长的贡献为20%，相对价格变化的贡献为67%，收入变化的贡献不显著。文章主要创新在于提出并量化结构转型中的一种需求侧新机制，即老年人将更大比例的消费支出用于服务，因此服务部门的相对规模随着人口老龄化而扩大。

其他相关文献还包括以下两类。第一类是不同因素对结构转型贡献的相对重要性。既有文献引入更一般的非位似偏好（非戈尔曼偏好）效用函数（Boppart，2014）和非位似常替代弹性（广义CES）效用函数（Comin et al，2015），同时考察相对价格效应和收入效应对结构转型的影响。相对价格效应和收入效应的重要性，取决于消费支出使用最终消费支出还是消费增加值衡量（Herrendorf et al，2013）。第二类是不同年龄人群消费模式差异。年轻家庭和年老家庭在食品、运输、衣物和个人护理等消费支出存在巨大差异（Aguiar and Hurst ，2013）；不同的消费模式会导致不同年龄群体的CPI通胀差异（Hobijn and Lagakos，2005）。

2.1 跨国数据的证据

文章使用三次产业的就业份额和增加值份额来衡量结构转型，用65岁以上人口比重和全国平均年龄衡量人口老龄化程度。图1显示，随着人口年龄上升，农业就业和增加值份额下降，服务业的就业和增加值份额上升，制造业的就业和增加值份额呈现倒U型。随着国家收入的提升，人口的平均寿命也提升。收入效应又是结构转型的重要原因之一，因而有可能是收入同时影响了转型和人口年龄，才出现图1中的相关性。对收入这一变量进行控制，考虑（1）式的回归。其中j 表示部门，i表示国家。等式右侧分别为国家固定效应，人口年龄，人均GDP和误差项：

表1回归结果显示，农业和制造业的就业和增加值份额随人均GDP上升而下降，服务业的就业和增加值份额随人均GDP上升而上升，这和Herrendorf et al.(2014)的收入效应一致。在控制收入后，系数在服务业部门仍为正，说明老龄化与经济活动向服务业的转移相关。类似地，如果使用消费份额变化来衡量结构转型，也能够得到相似结论。

2.2 美国家庭层面的证据

文章使用1982-2016年美国消费者支出调查（CES）数据的访谈模块。该数据集每年对12000户家庭进行调查，收集家庭对350种类别商品的购买信息，以及人口统计信息，并对每个家庭进行4个季度的连续访问。使用家庭成员的平均年龄作为年龄度量。不考虑住房支出，因为自有住房业主自行报告房租估值，和租户的实际租金不可比。图4显示，从1982-2016年，服务业消费支出占比上升了18个对数点。表A5报告了各类服务开支的趋势。医疗保健的增长是推动服务支出上升趋势的主要因素，但不是唯一因素。现金捐助和教育等类别也有较大比例的增长，在外用餐、公用事业、家政服务和托儿服务也在上升。

图5对不同年龄组家庭的服务业支出份额进行了细分，结果显示平均年龄越大的家庭服务业支出份额越高，并且服务业支出份额随着时间推移上升，跨年龄差异在3个时期都显著。具体而言，60多岁的家庭的服务支出比例比30多岁的家庭高出约25%(0.5比0.4)。80多岁的家庭在服务方面的支出份额比30多岁的家庭高出近70%(0.68比0.40)。和前文类似，需要对收入变量进行控制。考虑（2）式的回归，添加收入分位数虚拟变量：

其中，右式变量分别为年龄组虚拟变量，收入分位虚拟变量，家庭成员数量虚拟变量以及价格虚拟变量。图7 描绘了不同年龄段虚拟变量前的系数，以[25,30)年龄段前系数0作为基准，其他年龄段虚拟变量前系数反映了和基准年龄段的服务业份额之间的差异。该数据显示，即使考虑到收入和物价因素，不同年龄段的家庭在服务支出方面也存在巨大差异。

进一步将消费差异进行分解，将60岁以上的老年人按照5岁一个年龄段进行划分，并与25岁至30岁年轻人的消费支出结构进行比较，图2结果显示与[25,30)年龄段的年轻人相比，老年人在医疗、现金捐助、家政和托儿服务等的花销更高，在车辆购买和租赁等的花销更少。

2.3 偏离份额分解

对1982年至2016年CES消费支出中服务业占总消费比重的上升进行分解，将服务业占总消费的份额写作（3）式：

其中，a代表不同年龄组，j表示消费种类（三次产业）。表示年龄为a的人群在j产业的消费支出。表示年龄组a在服务业的支出份额，表示年龄组a的消费支出占总消费支出的比重。根据（3）式，将服务业支出份额拆分成两项乘积，即年龄为a的家庭服务消费支出份额，和年龄为a的家庭总消费支出占所有家庭消费支出的比重。进一步地，服务业消费份额变化可以分解成“组内”和“组间”两部分，即：

其中，组内效应指特定年龄组服务支出份额的变化，组间效应指不同年龄的家庭支出占总支出份额变化，和年龄结构相关。图3将美国人口分为13个年龄段，数据显示在1982和2016年，老年人的服务支出份额均高于年轻人，且2016年的服务支出份额整体高于1982年。老年家庭在支出中所占的份额也有较大增长，80岁及以上家庭的支出比例几乎增加了两倍，30岁及以下家庭的支出比例从47.3%下降到31.6%，反映了人口老龄化进程显著。图4组内组间分解（偏离份额分解）结果显示，服务业份额上升了8.5%，其中约20%是由于不同年龄组家庭消费份额的变化，即人口老龄化效应。按照平均年龄和家庭户主年龄划分，结论没有显著差异。

2.4 定量模型

本节定量分解人口年龄变化、收入变化和相对价格变化对结构转型的贡献，并预测未来年龄变化对转型影响的趋势。模型假设不同家庭的支出水平和偏好都是异质的。经济中有Nt个家庭，上标h表示不同家庭，每个家庭消费商品和服务。间接效用函数采取PIGL形式（隐函数），即家庭的效用水平由商品、服务业的价格和家庭消费支出决定：

参数满足。“价格独立广义线性”效用函数（PIGL）最早由Muellbauer（1975,1976）定义，Boppart(2014)在结构转型领域进行应用。PIGL形式效用函数比 Gorman 形式的更加一般化，并且能够避免加总问题。PIGL偏好保证支出水平和价格不相关，恩格尔曲线非线性，能够在长期产生收入效应。根据罗伊恒等式，一个家庭两部门的消费份额分别为：

对家庭进行加总后的部门支出份额表示为。其中表示家庭平均支出，加总的支出份额取决于由服务价格衡量的实际平均支出，相对价格，收入不平等程度和偏好转换系数。进一步将家庭按照年龄划分，将年龄为a的家庭数量记为，家庭总数量为。假设偏好转换因子为，这表示每个家庭的偏好转换因子包含加总成分，不同年龄组成分，和家庭异质成分。进一步将支出份额改写为，其中是不同年龄组家庭偏好转换因子的加权平均值，权重为特定年龄a家庭的消费支出份额，衡量了经济中的不平等，权重为家庭偏好。使用取对数后回归的方法，对模型中的参数进行估计，得到ε=0.12和 γ=0.15。

对（7）式取对数，并将其变化为服务业支出份额变化的形式，得到（10）式：

（10）式将服务业支出份额变化分解为收入效应，替代效应，人口老龄化效应和不平等效应。分解结果如图9所示，从1982-2016年服务业支出份额上升了约20个对数百分点，其中67%是由于相对价格效应。人口年龄效应使服务业支出份额上升了5个对数百分点，老龄化效应占比约为20%，收入效应对转型几乎没有作用。

为了进一步说明老龄化作为结构转型驱动因素的潜在力量，文章计算了预测的人口结构变化对未来结构转型的贡献。预测结果显示，在过去的35年里，人口老龄化对结构转型的贡献相对未来它的预期贡献来说是微不足道的，也即在未来人口老龄化对结构转型的影响可能更高。根据目前的老龄化程度预测到2050年，即使服务价格和实际收入保持不变，服务支出份额仍将增加10个对数百分点。

文章提出并量化了结构转型过程背后的一种新机制，即老年人将更多的支出用于服务，因此服务部门的相对规模随着人口老龄化而增长。数据事实显示，在大量样本国家中，服务业相对规模的增长与人口年龄的增长相一致。在美国CES的数据中，不同年龄家庭部门支出份额存在巨大差异，年龄较大的家庭在服务上支出相对较多。使用偏离份额分解和定量模型将结构转型分解为相对价格效应、收入效应和老龄化效应，结果显示在1982年至2016年，美国人口年龄的变化能够解释20%的服务支出消费份额增长。定量模型显示，老龄化效应远大于收入效应。对美国老龄化效应对结构转型影响的预测表明，老龄化对结构转型的未来贡献可能比目前更大。

*文章来源：香樟经济学术圈

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