人口老齡化對普惠金融發(fā)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(guān)系，從四個層面分析人口老齡化對普惠金融的影響效應(yīng)，構(gòu)建面板數(shù)據(jù)門限回歸模型，實證分析人口老齡化對普惠金融發(fā)展的影響。結(jié)果發(fā)現(xiàn)：人口老齡化對普惠金融指數(shù)的影響存在基于人口老齡化水平、信息化程度的門檻效應(yīng)，人口老齡化水平越過門檻值后，其對普惠金融發(fā)展的負(fù)面影響效應(yīng)加強;信息化程度越過門檻值后，人口老齡化對普惠金融發(fā)展的負(fù)面影響效應(yīng)增強。

關(guān)鍵詞：人口老齡化;金融服務(wù);普惠金融;門檻效應(yīng)

中圖分類號：F830 ?文獻標(biāo)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(fā)展中國家。根據(jù)聯(lián)合國預(yù)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(fā)生逆轉(zhuǎn)。我國面臨著規(guī)模大、增速快的人口老齡化現(xiàn)狀，為普惠金融發(fā)展提供了新的機遇和挑戰(zhàn)。2016年我國首個“普惠金融”國家級戰(zhàn)略規(guī)劃《推進普惠金融發(fā)展規(guī)劃（2016—2020 年）》開始實施， 如何應(yīng)對人口老齡化帶來的機遇和挑戰(zhàn)，實現(xiàn)可持續(xù)普惠金融成為熱點問題。基于此，本文從當(dāng)前實際出發(fā)，探究人口老齡化與普惠金融的關(guān)系，以期通過理論分析促進實踐探索，為實現(xiàn)普惠金融可持續(xù)發(fā)展提供參考。

關(guān)于人口老齡化對普惠金融影響的文獻較少，尚未形成系統(tǒng)、集中的論述，且多以養(yǎng)老金融服務(wù)、風(fēng)險投資服務(wù)、信貸政策等要素出現(xiàn)。Fungd和Weill（2014）[1]通過研究中國普惠金融的影響因素，認(rèn)為經(jīng)濟發(fā)展水平、人口結(jié)構(gòu)、教育水平等對普惠金融有顯著的影響。Andrianaivo和Kpodar（2011）[2]認(rèn)為人口老齡化加深阻礙信息和通信技術(shù)應(yīng)用，進而阻礙普惠金融發(fā)展。方顯倉和張衛(wèi)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(jīng)濟體1960—2017年的數(shù)據(jù)，使用自回歸模型進行實證研究，發(fā)現(xiàn)人口老齡化是導(dǎo)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(biāo)實現(xiàn)。趙昕東和陳麗珍（2019）[4]通過研究發(fā)現(xiàn)人口老齡化對不同類型行業(yè)的勞動生產(chǎn)率影響存在差異，隨著人口老齡化程度加深，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)發(fā)生改變，影響普惠金融實現(xiàn)效果。王笳旭等（2017）[5]認(rèn)為人口老齡化程度加深影響城鄉(xiāng)少兒撫養(yǎng)系數(shù)比和城鄉(xiāng)老年撫養(yǎng)系數(shù)比，會加劇城鄉(xiāng)收入不平等，不利于普惠金融可持續(xù)發(fā)展。張同功等（2017）[6]針對我國養(yǎng)老服務(wù)產(chǎn)業(yè)融資難的問題，在分析融資難原因和借鑒外國經(jīng)驗的基礎(chǔ)上，力圖從融資供給、融資服務(wù)和融資保障三個角度構(gòu)建養(yǎng)老服務(wù)產(chǎn)業(yè)體系。徐升（2016）[7]通過分析目前我國人口老齡化特點，認(rèn)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(yè)銀行金融服務(wù)創(chuàng)新的建議。赫國勝和柳如眉（2015）[8]認(rèn)為老年人面臨的數(shù)字鴻溝問題不利于普惠金融實現(xiàn)。趙白鴿（2010）[9]認(rèn)為人口老齡化將影響金融配置效率以及養(yǎng)老金融需求，進而影響金融穩(wěn)定性，不利于普惠金融實現(xiàn)。本文聚焦人口老齡化與普惠金融的關(guān)系，從四個層面分析人口老齡化對普惠金融的影響效應(yīng)，構(gòu)建面板數(shù)據(jù)門限回歸模型，實證分析人口老齡化對普惠金融發(fā)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(shè)

國家統(tǒng)計局?jǐn)?shù)據(jù)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(nèi)總?cè)丝跀?shù)增長率的近10倍。我國人口老齡化形勢越發(fā)嚴(yán)峻，老年人口絕對規(guī)模大、發(fā)展速度快、城鄉(xiāng)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(jié)構(gòu)、分布結(jié)構(gòu)的改變?yōu)槠栈萁鹑诳沙掷m(xù)發(fā)展帶來了挑戰(zhàn)。

（一）數(shù)字鴻溝問題加劇金融排斥，不利于普惠金融深層服務(wù)老年群體

隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的不斷發(fā)展，互聯(lián)網(wǎng)理財市場興旺、網(wǎng)上支付用戶規(guī)模不斷增加。根據(jù)第44次《中國互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展?fàn)顩r統(tǒng)計報告》顯示，截至2019年6月，我國網(wǎng)絡(luò)支付用戶規(guī)模達6.33億，手機網(wǎng)絡(luò)支付用戶規(guī)模達6.21億。銀聯(lián)、商業(yè)銀行等為搶占支付市場，不斷進行產(chǎn)品創(chuàng)新，掃碼支付、指紋識別支付現(xiàn)已廣泛普及，無感支付已成熟至商用期。同時出于節(jié)省人工成本和無紙化、數(shù)字化的發(fā)展趨勢，金融機構(gòu)多在減少人工窗口、增加自助機具，部分銀行已經(jīng)推出智慧銀行。但截至2019年6月，我國網(wǎng)民中，60歲及以上的網(wǎng)民僅占6.9%;在60歲及以上年齡段網(wǎng)民中，人均手機App數(shù)量為33個，而10—14歲年齡段網(wǎng)民人均手機App數(shù)量已達到40個，60歲以上群體在使用網(wǎng)絡(luò)方面嚴(yán)重不足，移動支付使用少，更傾向于柜面服務(wù)。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(shù)字鴻溝問題，加劇金融排斥，不利于普惠金融深層服務(wù)老年群體。

（二）老年人口增加易造成養(yǎng)老金融體系結(jié)構(gòu)性失衡，不利于普惠金融體系構(gòu)建

根據(jù)經(jīng)濟合作與發(fā)展組織預(yù)測，2000—2050年間我國人口生育率將由1.55%增長至1.82%，呈現(xiàn)極度緩慢的增長態(tài)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(dǎo)致老年撫養(yǎng)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(xù)的人口老齡化，將給勞動年齡人口撫養(yǎng)負(fù)擔(dān)和個人退休儲蓄造成巨大壓力，現(xiàn)有養(yǎng)老金融體系將面臨結(jié)構(gòu)性供需失衡，不利于普惠金融體系構(gòu)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(biāo)實現(xiàn)

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(chǎn)壽命”失調(diào)造成的融資缺口，在高收入經(jīng)濟體中，46%的成年人存錢養(yǎng)老，而在低收入和中等收入經(jīng)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(rèn)知不同等差異，目前金融機構(gòu)提供金融產(chǎn)品和服務(wù)并未進行個性化和差異化設(shè)計，難以彌補融資缺口，不利于普惠金融目標(biāo)實現(xiàn)。二是人口老齡化程度加深，“人口紅利”逐漸消失，國家產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)向生產(chǎn)率高、耗能低的產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)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(biāo)實現(xiàn)。三是人口老齡化程度加深，中小微企業(yè)主年齡增長，對所有權(quán)轉(zhuǎn)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(dǎo)致轉(zhuǎn)移過程的失敗，進而可能導(dǎo)致失業(yè)和供應(yīng)鏈的中斷，不利于普惠金融目標(biāo)實現(xiàn)。

假設(shè)1：人口老齡化對普惠金融發(fā)展水平具有負(fù)面影響，并且當(dāng)人口老齡化高于某一水平時，負(fù)向影響效應(yīng)加強。

假設(shè)2：隨著信息化水平提高，人口老齡化對普惠金融發(fā)展的負(fù)向影響效應(yīng)增強。

三、人口老齡化對普惠金融發(fā)展影響的實證分析

（一）模型構(gòu)建

為了詳細(xì)解釋人口老齡化對普惠金融發(fā)展的影響，建立如下基準(zhǔn)回歸模型：

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

其中，下標(biāo)[i]表示地區(qū)，[t]表示時間;[μ]和[ε]兩部分共同構(gòu)成復(fù)合擾動項，不可觀測的[μ]是會根據(jù)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(shù)。被解釋變量[IFI]表示普惠金融發(fā)展水平;[aging]表示人口老齡化水平。根據(jù)已有文獻，將經(jīng)濟發(fā)展水平（[gdp]）、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)（[ins]）、教育水平（[edu]）、城鄉(xiāng)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(fā)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(gòu)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(shù)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(shù)的確定與測度。在已有的研究中，大部分學(xué)者構(gòu)建多元指標(biāo)體系，運用變異系數(shù)法衡量普惠金融發(fā)展水平（李建偉，2017）[10]，并且為貫徹落實國務(wù)院《推進普惠金融發(fā)展規(guī)劃（2016—2020年）》和2016年G20杭州峰會通過的《G20 數(shù)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(biāo)體系及填報制度，從使用情況、可得性、質(zhì)量三個維度構(gòu)建普惠金融指標(biāo)體系。選取每萬人擁有的銀行業(yè)金融機構(gòu)數(shù)、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(gòu)數(shù)等指標(biāo)，構(gòu)建普惠金融測度體系，并利用變異系數(shù)法計算普惠金融發(fā)展指數(shù)。普惠金融指數(shù)為：

[IFI=i=1i=n（ωi-ωi）2∕i=11=nωi2]

其中，[ωi]表示i元素變異系數(shù)占變異系數(shù)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(shù)的取值范圍為0—1，越接近1說明此地區(qū)普惠金融程度相對于其他地區(qū)越高。經(jīng)測算，2011—2017年上海普惠金融指數(shù)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(shù)較低。通過對比2011年和2017年普惠金融指數(shù)發(fā)現(xiàn)，普惠金融指數(shù)介于0.05至0.20的區(qū)域擴大，中部地區(qū)普惠金融有所發(fā)展。

2. 人口老齡化程度（aging）選用老年撫養(yǎng)比來衡量。

3. 控制變量。經(jīng)濟發(fā)展水平（gdp）選取各地區(qū)人均生產(chǎn)總值來衡量。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)（ins）選取各地區(qū)第三產(chǎn)業(yè)占地區(qū)生產(chǎn)總值的比重來衡量。教育水平（edu）選取各地區(qū)高校畢業(yè)生數(shù)量占人口數(shù)量的比重來衡量。城鄉(xiāng)差距（urg）選取各地區(qū)城鄉(xiāng)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(qū)財政支出占地區(qū)生產(chǎn)總值的比重來衡量。交通水平（tranc）選取各地區(qū)每平方公里擁有的公路里程數(shù)來衡量。信息化程度（inf）選取各地區(qū)人均擁有的互聯(lián)網(wǎng)寬帶接入端口數(shù)來衡量。

4. 門限變量。

根據(jù)假設(shè)，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(qū)以外的30個省（市、自治區(qū)）2011—2017年的數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)來源于《中國統(tǒng)計年鑒》，描述性統(tǒng)計結(jié)果見表1。普惠金融指數(shù)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(qū)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(shù)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(qū)、不同時間段人口老齡化程度均具有明顯的不同。

（四）實證結(jié)果與分析

1. 基準(zhǔn)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(wěn)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(yīng)模型?；鶞?zhǔn)回歸分析結(jié)果如表2列（1）所示。

基準(zhǔn)面板數(shù)據(jù)固定效應(yīng)回歸結(jié)果顯示，人口老齡化與普惠金融指數(shù)有顯著的負(fù)向變化關(guān)系，老年撫養(yǎng)比每增加1%，普惠金融指數(shù)下降0.0962%，且通過了5%的顯著性檢驗?？刂谱兞恐薪?jīng)濟發(fā)展水平（gdp）、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)（ins）、教育水平（edu）、財政支持（fis）、交通水平（tranc）對普惠金融發(fā)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(wù)覆蓋面以及向低收入人群、老年人群等的滲透率。城鄉(xiāng)差距（urg）、信息化水平（inf）對普惠金融發(fā)展具有抑制作用，主要是因為城鄉(xiāng)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(wù)的難度。

2. 基于人口老齡化水平的門檻效應(yīng)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(fā)現(xiàn)SSR*> SSR（λ），認(rèn)為存在門檻效應(yīng)。

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

穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)誤下的面板數(shù)據(jù)固定效應(yīng)門限回歸結(jié)果（見表3）顯示，人口老齡化與普惠金融指數(shù)有顯著的負(fù)向變化關(guān)系，且存在基于人口老齡化水平的門檻效應(yīng)。當(dāng)人口老齡化水平即老年撫養(yǎng)比小于等于8.6%時，老年撫養(yǎng)比每增加1%，普惠金融指數(shù)下降0.0715%;當(dāng)人口老齡化水平即老年撫養(yǎng)比大于8.6%時，人口老齡化對普惠金融的負(fù)向影響效應(yīng)加強，老年撫養(yǎng)比每增加1%，普惠金融指數(shù)下降0.0988%。

表3：模型門限值

[ 以IFI為被解釋變量 區(qū)間一 [aging≤0.0860] 區(qū)間二 [aging>0.0860] ]

3. 基于信息化程度的門檻效應(yīng)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(fā)現(xiàn)SSR*> SSR（λ），認(rèn)為存在門檻效應(yīng)。

以信息化程度為門檻變量，根據(jù)穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)差下的固定效應(yīng)門限回歸模型對所有樣本進行回歸，實證結(jié)果如表2列（3）所示。

穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)誤下的面板數(shù)據(jù)固定效應(yīng)門限回歸結(jié)果（見表4）顯示，人口老齡化對普惠金融指數(shù)有顯著的負(fù)向影響，且存在基于信息化程度的門檻效應(yīng)。當(dāng)信息化水平小于等于0.1296時，老年撫養(yǎng)比每增加1%，普惠金融指數(shù)下降0.0812%;當(dāng)信息化水平大于0.1296時，人口老齡化對普惠金融的負(fù)向影響效應(yīng)加強，老年撫養(yǎng)比每增加1%，普惠金融指數(shù)下降0.1512%。

四、域外金融支持養(yǎng)老服務(wù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展的經(jīng)驗借鑒

（一）提升金融機構(gòu)普惠金融服務(wù)能力

一是加強金融機構(gòu)服務(wù)技能培訓(xùn)。金融機構(gòu)承擔(dān)為不同客戶群體提供金融產(chǎn)品或服務(wù)的主要責(zé)任，許多發(fā)達國家的金融監(jiān)管部門通過對金融機構(gòu)員工進行培訓(xùn)，指導(dǎo)從業(yè)人員對老年人的賬戶進行持續(xù)關(guān)注、發(fā)現(xiàn)異常時及時警示，保障老年人群體合法權(quán)益。

二是推行老年人金融咨詢服務(wù)的特別資格認(rèn)證。政府可以對有意向為老年人提供咨詢服務(wù)的從業(yè)人員進行培訓(xùn)及資質(zhì)認(rèn)定，頒發(fā)相應(yīng)的金融服務(wù)證書，之后持續(xù)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(wù)咨詢?nèi)藛T的模板，內(nèi)容包括金融基礎(chǔ)知識、各類金融產(chǎn)品的風(fēng)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(fā)揮金融支持養(yǎng)老服務(wù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展的作用

一是建立相對完善的金融支持養(yǎng)老服務(wù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展的機制。養(yǎng)老服務(wù)產(chǎn)業(yè)常常帶有公益性或準(zhǔn)公益性的特征，且以中小企業(yè)居多，發(fā)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(nèi)的扶持方式支持養(yǎng)老服務(wù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展。如美國通過立法建立小企業(yè)的融資服務(wù)體系，在投資、經(jīng)濟政策、技術(shù)革新等方面促使包括從事養(yǎng)老服務(wù)業(yè)在內(nèi)的小企業(yè)獲得貸款支持。

二是融資渠道趨于多元化、專業(yè)化和規(guī)范化。融資渠道主要包括商業(yè)銀行和非銀行金融機構(gòu)、小企業(yè)投資公司、證券市場、私人權(quán)益市場以及政府資助，融資行為既呈現(xiàn)多樣化，又相對規(guī)范。如美國、日本等國家設(shè)有服務(wù)于養(yǎng)老服務(wù)產(chǎn)業(yè)的投資基金。

三是建立擔(dān)保機制解除養(yǎng)老服務(wù)產(chǎn)業(yè)融資約束。因養(yǎng)老產(chǎn)業(yè)多數(shù)為中小企業(yè)，為緩釋企業(yè)信用風(fēng)險，提高金融市場效率，一些國家通過設(shè)立擔(dān)保機制，緩釋金融機構(gòu)風(fēng)險，給予信貸支持，并由政府承擔(dān)全部或部分風(fēng)險。如美國通過政府預(yù)算補貼美國聯(lián)邦小企業(yè)署（SBA） 運作缺口;日本則通過信用保證協(xié)會對信貸資金提供全額擔(dān)保，金融公庫再對協(xié)會擔(dān)保金額的 70%—80%實施再保險。

（三）注重養(yǎng)老服務(wù)發(fā)展中普惠金融的支持

一是發(fā)揮普惠金融在養(yǎng)老金框架中的基礎(chǔ)性作用。隨著人口老齡化程度加劇，養(yǎng)老金的作用愈加凸顯，養(yǎng)老金的架構(gòu)與普惠金融發(fā)展存在相互影響關(guān)系。養(yǎng)老金三支柱框架是當(dāng)今世界各國最流行的結(jié)構(gòu)，其本質(zhì)是在養(yǎng)老金體系發(fā)展中政府、企業(yè)和個人都要成為責(zé)任主體。如美國、日本、德國均采用三支柱模式，即公共養(yǎng)老保險、企業(yè)補充養(yǎng)老保險和個人自愿養(yǎng)老保險。

二是提供創(chuàng)新性養(yǎng)老金融產(chǎn)品和服務(wù)。為滿足消費者的不同需求，許多國家和地區(qū)在發(fā)展養(yǎng)老金融過程中推出長期護理保險、住房反向抵押貸款、農(nóng)村養(yǎng)老保險等特色金融產(chǎn)品。以美國為例，養(yǎng)老金融業(yè)務(wù)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(yǎng)老保障需求，形成涵蓋退休計劃方案設(shè)計、個人賬戶管理、受托管理、投資者教育等的一系列業(yè)務(wù)鏈，如建立長期護理保險制度，設(shè)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(qū)等也開發(fā)了多種養(yǎng)老金融產(chǎn)品，如德國把農(nóng)村養(yǎng)老保險從一般公民養(yǎng)老保險中獨立出來，將農(nóng)民老年保障納入社會保險領(lǐng)域。我國臺灣地區(qū)針對不同人群的不同需求提供了豐富多樣的養(yǎng)老金融產(chǎn)品，通過退休養(yǎng)老信托、遺囑信托等財產(chǎn)管理讓老人享受到信托工具所帶來的經(jīng)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(shù)量及占比都會增加，加強對金融機構(gòu)人員培訓(xùn)，提高對老年金融消費者金融知識普及度尤為重要。眾多發(fā)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(gòu)，在金融機構(gòu)周邊社區(qū)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(gòu)從業(yè)人員會向其遞送簡單明了的金融知識宣傳材料。

五、關(guān)于完善普惠金融發(fā)展體系的相關(guān)建議

根據(jù)本文的實證分析結(jié)果，隨著人口老齡化程度提高，普惠金融可持續(xù)發(fā)展可能受到負(fù)面影響?，F(xiàn)結(jié)合我國實際并借鑒域外經(jīng)驗，提出以下政策建議，以協(xié)助建立適應(yīng)人口老齡化發(fā)展的普惠金融服務(wù)和保障體系。

（一）著力完善金融基礎(chǔ)功能，有效提升金融服務(wù)效率

一是科學(xué)設(shè)計布設(shè)規(guī)劃，做好物理網(wǎng)點建設(shè)。金融機構(gòu)要適應(yīng)人口老齡化程度提高現(xiàn)狀，優(yōu)化網(wǎng)點布局，進一步向養(yǎng)老社區(qū)、老年公寓等老年群體較為集中的區(qū)域延伸服務(wù)網(wǎng)點，在農(nóng)村地區(qū)等金融網(wǎng)點尚未覆蓋的地方設(shè)置代理機構(gòu)，提高金融服務(wù)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(jīng)驗及啟示 [J].中國農(nóng)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