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随着人口老龄化程度加深及经济的发展，国内外学者对人口老龄化和国际贸易相关问题展开研究并得到了一些有价值的结论，本节将对相关文献进行梳理总结。人口老龄化是20世纪以来全球社会经济发展中面临的重大事件，1951—2050年为人类人口史上前所未有的百年“人口世纪”，前50年为人口数量迅猛增长时期，后50年则是人口老龄化迅速加剧时期，人口老龄化将对世界经济发展及发展结构带来重大改变（中国人口与发展研究中心课题组，2011）。对人口老龄化及人口结构变化方面的研究，主要集中于世界及中国人口老龄化现状、特点以及人口老龄化对储蓄率、就业、创新能力及贸易结构的影响等。
出生率下降和死亡率下降是人口老龄化的主要原因，出生率下降使得青少年人口在总人口中的比重降低，死亡率下降使得老年人口在总人口中的占比提高，二者共同作用造成了人口老龄化问题，人口老龄化是人口转变过程中人口年龄梯度推进的必然结果。Kim（1997）提出了人口老龄化的评价指标主要有三种：平均年龄提高、30岁以下人口减少和60岁及以上人口增加。从世界范围看，法国于1851年进入老龄化社会，是进入老龄化社会最早的国家，此后一些发达国家相继进入老龄化社会，如瑞典（1890年）、英国（1930年）、美国（20世纪40年代）、日本（1970年）（韩振秋，2018）。此后各国人口结构变化幅度略有不同，2017年，日本成为世界上人口老龄化程度最严重的国家，其次为意大利，联合国发布的《世界人口展望（2019）》预计，到2050年，韩国将成为世界上人口老龄化程度最高的国家。进入21世纪，世界人口老龄化面临前所未有的挑战：健康支出增加、劳动力短缺等，面对快速的老龄化进程，社会并未完全做好准备（Bloom, 2015）。
世界范围的人口老龄化进程引起了学者的广泛关注，Keyfitz（1991）对60个国家1950—2020年的人口结构进行了统计和预测，以大量的数据和表格展示了人口结构变化趋势，为后人对人口结构方面的研究提供了丰富的资源。郭玉贵（2017）分析了美国、英国、法国、德国和日本的老龄化程度，指出五个国家的老龄化程度均较为严重，但由于各个国家采取的措施不同，所以各个国家的老龄化程度存在差异，若按年龄中位数衡量，美国最为年轻，日本最严重。晏月平（2013）对金砖五国人口转变的进程与变动趋势进行了比较，并在金砖五国人口变化现状与动态趋势方面，基于金砖五国国际竞争力比较的人口因素进行解释，指出中国未来国际竞争力的提升与保持，取决于在多大程度上扭转“人口低效率”陷阱，取决于国家战略的“顶层设计”，更取决于公众具有充分的生育民主决策权。金度完（2007）、萨法洛娃（2011）分别对韩国和俄罗斯的老龄化状况做了研究。
早在20世纪80年代，国外学者就对中国人口老龄化情况作出种种预测，1990年，中国学者邬沧萍根据中国人口出生率变化对1985—2050年中国人口及老年人口变化趋势作出预测，并提出应对人口老龄化的策略，是国内较早关注中国人口老龄化的文献之一（邬沧萍，1990）。文章预计，至2000年中国60岁以上人口占比为10.2%，65岁以上人口占比达7%，这一预计与实际数据几乎完全吻合，据第五次全国人口普查，2000年，中国60岁以上人口占比为10.46%，65岁以上人口占比为6.91%，按联合国标准，一国60岁及以上人口占比超过10%或65岁及以上人口占比超过7%，即可被定义为“老龄化社会”，按此标准，中国在2000年正式进入老龄化社会。贺丹（2019）预计2020—2035年将是中国人口快速老化的阶段，在此期间，中国老年人口规模快速攀升，2035年以后老年人口占比增长速度放缓，但老年人口高龄化趋势明显，至2050年，中国老年人口将突破4亿，老年人口比例略高于同期发达国家水平，进入全球老龄化最严重的国家行列。老龄化将成为我国未来经济社会发展的基本国情，并对我国经济发展的源泉和动力产生深远影响。
与欧美等发达国家是在经济社会转型完成，人均GDP处于5000~10000美元时进入人口老龄化的状况有所不同，2000年，我国人均GDP仅为800美元左右，是十分典型的“未富先老”（中国人口与发展研究中心课题组，2011）。从中国与世界的对比也可以发现中国的“未富先老”特征，2000年，中国人口老龄化程度与世界平均水平相当，但当时中国人均GNI为世界平均水平的17.3%，按购买力平价计算，是世界平均水平的56.3%（蔡昉，2010），中国在经济实力较为薄弱、社会保障体系尚未完全建立时进入老龄化社会，将对我国劳动力供给、生产结构调整、养老保障、技术创新等方面产生深远影响并对经济社会发展带来巨大压力和挑战（李小兰，2018）。截至2017年，中国人均GDP已达8636美元，不同于2000年的“未富先老”，中国走在了“边老边富”的道路上（唐钧，2018）。当前人口老龄化对中国的影响主要是社会建设与老年人口增加不平衡的状态，针对这种情况，穆光宗（2009）提出“未备先老”的概念，以概括我国人口老龄化面临的严峻挑战及其重要特点。
总体来看，中国人口老龄化具有以下特征：首先，中国老年人口规模庞大，我国虽然不是老龄化程度最高的国家，但却是老年人口规模最大的国家。2009年，我国60岁以上老年人为1.67亿，相当于整个欧洲老年人口总和，2051年将达到4.37亿的峰值，届时将超过美国总人口（中国人口与发展研究中心课题组，2011）。其次，我国老年人口发展迅速，60岁以上人口占比由10%到20%的过程，世界最早进入老龄化国家的法国用了140年，西方发达国家普遍用了50年，而我国只用了27年（邬沧萍，2006）。再次，老年人口地区分布不平衡，自东向西呈现递减趋势，王志宝（2013）、陈明华（2014）、刘华军（2014）等指出中国人口老龄化地区间差异明显，呈现非均衡空间分布特征，且区域内老龄化差异呈扩大趋势，区域间呈收敛趋势，并指出人均GDP、人口出生率和城市化率是影响我国人口老龄化的重要因素。最后，人口流动改变了城乡老年人口格局，农村老年人口占比高于城镇老年人口占比。由于我国人口流动主要是农村青壮年劳动力流向城市，所以进一步加大了农村和城市的人口老龄化程度差异，出现人口老龄化城乡倒置的局面（杜鹏，2013）。
与老龄化进程相伴的还有中国家庭模式的变化。受人口转变与社会转型的双重影响，中国家庭模式发生了明显变化。根据人口普查信息，中国家庭户规模不断缩减，全国家庭户平均规模由1990年的4人下降至2010年的3.1人；同时，家庭成员结构不断简化，一人户和一代户比重持续上升，而二代核心标准户也从1982年的48.2%降至2010年的33.38%；1982—2000年中国家庭户的户均老年人数量稳定保持在0.22~0.24人，2010年却陡增至0.42人/户（彭希哲，2018）。
另外，针对我国各省份人口老龄化的现状和特点，多名学者对我国各省份的人口老龄化现状做了研究分析（李玥，2011；唐凤安，2016；薛蒆，2014；方丰，2015；等等）。
人口老龄化通过影响储蓄率、劳动力供给及社会技术创新能力，从而改变一国资本和劳动的相对比较优势，进而影响一国进出口产品结构。
人口老龄化对私人储蓄率影响机制的研究主要来自莫迪利安尼和布伦贝格（1954）的生命周期假说理论，该理论认为理性的人会根据一生的收入来平滑其一生的消费，个人年轻时期的边际消费倾向低于老年人的边际消费倾向，因此一国的储蓄与该国的人口结构及收入水平有密切关系。然而，已有文献对人口老龄化对储蓄率的影响并未形成统一意见，目前主要有四种观点：一是人口老龄化降低储蓄率；二是人口老龄化提高储蓄率；三是人口结构变化对储蓄率无显著影响；四是人口结构对储蓄率的影响在不同时期不同地域呈现不同特征。
Leff（1969）研究发现无论在发达国家还是发展中国家，人口老龄化程度加深和老年抚养比增加均降低一国储蓄率。Bosworth（2007）基于85个国家1960—2005年的面板数据研究发现老年抚养比每上升1%，储蓄率将下降0.54%，但人口结构变化对储蓄率的影响程度在不同国家略有不同，在亚洲工业不发达国家影响较强而在高收入国家影响较弱。Horioka（2010，2012）针对亚洲国家的储蓄率的研究发现老年抚养比提高将对储蓄率产生负面影响，但同时指出经济发展对储蓄率产生积极影响，未来20年整个亚洲的储蓄率不会发生太大变化，因为人口老龄化对储蓄率产生的负面影响将被经济发展带来的正面影响抵消。Yasin（2010）基于太平洋岛国、Kelley和Schmidt（1995）基于1964年74个国家的截面数据，以及Andersson（1998）以1960—1990年的跨国数据和北欧数据进行的实证检验也提供了足够证据证实国家储蓄率与人口老龄化成反比。Chun（2007）、Bloom（1999）、Shi（2013）、Boersch-Supan（2001）等利用生命周期假说分别对韩国、俄罗斯、中国、欧洲、泰国进行的研究也得出了类似结论。于学军（1996）指出，与西方发达国家不同，中国老年人口增多不仅抑制总储蓄水平，而且将降低储蓄率。其他国内学者以中华人民共和国成立后不同时间段时间序列数据为样本的实证检验也证实了以上假说（中国人民银行课题组，1999；王德文，2003；王锋，2016）。
2004年以后，中国老年人口逐渐增加，老年抚养比上升，但与之前的研究结论矛盾的是，中国的储蓄却在增加，学者们对此现象进行了研究，人口老龄化的负储蓄效应也受到了一些学者的质疑，他们利用不同的计量方法和数据得出了截然不同的结论。人口老龄化的因素除人口结构变化外，还有人口预期寿命的延长，理性的人预期将来寿命延长，退休后的生活周期更长，因此会在年轻时期增加储蓄、减少消费，“未雨绸缪”的动机可能带来储蓄率的上升（Zhang, 2003）。Bloom（2003）在其理论模型中加入预期寿命，预期寿命延长会提高每个阶段的储蓄率，从而提高社会总储蓄率。汪伟（2015）基于中国的省级面板数据，证明了预期寿命延长带来的“未雨绸缪”的储蓄动机确实提高了中国的储蓄率，同时老年抚养比增加也并未产生明显的负效应。陶天海（1999）、袁志刚（2000）在当时中国养老金制度不太完善的背景下提出，中国的高储蓄率与人口老龄化有一定关联，居民为了应付退休后的生活，会在年轻时期增加储蓄，因此作为计划生育政策结果的人口老龄化可能是中国储蓄率上升的一个重要因素。王德文（2004）利用Leff的计量模型和中国的数据进行回归分析，结果显示，由于中国计划生育政策的实施，少儿抚养比大幅下降，所以劳动人口的抚养负担明显减轻，储蓄明显增加，随着老年抚养比的增加，人口结构转变对储蓄率的贡献将会明显减弱，但短期内影响较小，储蓄率仍会上升。黄润龙（2012）、陈彦斌（2014）认为从生命周期角度看，老龄化将减少储蓄率，但由于老年人消费减少，老龄化反而能提高社会总储蓄。
除上述人口老龄化对储蓄率的显著影响外，有些学者的研究发现人口年龄结构对储蓄率并无显著影响。Kelley和Schmidt（1996）将Leff的计量时段扩展到1960—1990年的跨国数据，发现除20世纪80年代外，其他时间段并未发现显著的负效应。Karry（2000）利用中国1978—1989年城镇、农村面板数据研究发现人口结构并未对储蓄率产生显著影响。孙传忠（1980）利用统计学方法在对储蓄率的影响因素分析时引入人口因素，研究表明当时的中国人口老龄化程度还未对储蓄产生影响。事实上，中国从1973年开始推行计划生育政策，并在1982年将其上升为基本国策，所以在1980年以前，中国远未达到老龄化程度，反而具有较充足的劳动力，因此，当时的人口因素对储蓄率下降的影响并不显著。保罗·舒尔茨（2005）、汪伟（2012）利用亚洲16个国家和中国的数据做回归分析时，显示人口结构与储蓄率关系不显著，中国老年人口的增加并未对储蓄率产生明显影响。杨继军（2013）利用省级数据的回归表明，虽然中国的老年人口增多将抑制储蓄率的上升，但养老保险与储蓄率仍是正向关系，中国的养老保险制度并未有效降低国民储蓄率。
另外，针对中国不同时期不同地域的研究发现，人口老龄化对储蓄率的影响在不同时期和地域效果不同。Kelly等（1996）的跨国实证检验显示，20世纪六七十年代的储蓄率与老年抚养比没有显著相关关系，20世纪80年代储蓄率与老年抚养比呈负相关关系。胡翠（2014）对中国农村和城市居民的消费与储蓄分别进行了研究，发现随着人口老龄化的演进，农村人口的储蓄率明显提高，而城镇居民的储蓄率却有所下降，主要原因在于中国的二元养老保险体制，城镇的养老保险体制较为完善，而农村的养老保险体制较为落后，农民只能依靠“存钱养老”，随着中国城镇化进程的推进及农村养老制度的逐步完善，从长期看，中国的储蓄率会下降，但短期内不会下降。
人口老龄化现象引起了很多学者的关注和研究。经济增长理论认为人力资本作为生产过程中的一种投入要素，将影响经济总产出（Swan, 1956；Solow, 1956）。Bloom和Williamson（1998）针对人口转变的三个阶段，分析了人口变化对经济增长的作用，指出20世纪60年代以来，东亚经济的快速发展主要得益于人口红利，但人口老龄化带来的劳动人口数量减少将对东亚地区的经济增长造成负面影响（Bloom, 2009）。胡鞍钢（2012）针对中国的实证研究也指出老龄化将对中国经济增长潜力造成负面影响。Roeger（2000）认为老龄化会使一国劳动投入增长减速，如果一国老年人口占比过高，则适龄劳动人口和劳动参与率就会降低，有效劳动供给减少，劳动力成本上升压力增大，不利于劳动密集型产品的生产和出口。
人口老龄化对劳动力供给的影响主要有三种效应：退出效应、长寿效应和挤出效应。“退出效应”指社会中老年人口占比增加时，如果该社会养老保障体系较为健全或老年人有正常收入渠道，则老年人选择退出劳动力市场，造成劳动力供给下降。而没有养老金或正常收入的老年人由于身体能力下降，无法正常从事劳动，也会退出劳动力市场，造成劳动参与率下降。“长寿效应”指由于预期寿命延长，理性人会增加劳动供给。由于退休后将有更长的养老时间，所以人们会在身体条件尚可时增加劳动供给时间，以便为退休后增加更多储蓄，特别是在养老机制不健全且出生率较低的国家，人们既不能指望养老金，又不敢指望子女养老，因此只能靠增加劳动供给、提高个人储蓄以抵御养老风险。如Gruber（2007）指出并没有充分证据显示高龄人口就业将减少年轻群体就业或增加青年失业率。“挤出效应”指一个国家老年人口数量提高时，年轻子女为了照料老人将占去个人劳动时间而减少劳动供给。如Bolin（2008）的研究指出家庭照料负担将影响成年人的劳动供给时间，但对成年男性和女性的影响存在异质性。Lan liu（2010）认为家庭照料负担对成年女性的影响因父母和公婆而存在差异，照料父母并未影响照料者正常工作与就业，而照料公婆则对照料者的工作和就业有非常显著的负面影响。“退出效应”和“挤出效应”将降低社会劳动力供给，而“长寿效应”将增加劳动力供给。
现有文献普遍认为人口老龄化对劳动参与率存在负效应。Bloom（2009）指出1965—1999年的高出生率和低死亡率使得东亚地区的人口抚养比较低，劳动参与率高，人均资本高，造就了该时期东亚地区的经济增长奇迹。周祝平（2016）基于中国省级面板数据及跨国数据实证检验发现人口老龄化程度每提高1%，劳动参与率将降低0.2%。呼倩（2019）研究指出人口老龄化每提高1%，潜在劳动供给和真实劳动供给分别下降约2%。王立军（2012）也指出随着老龄化进程的加速，我国劳动力供给减少，但劳动力素质的提高将缓解这一趋势。综合考虑人口规模、人口结构以及劳动力市场，我国劳动力规模将不可避免地出现下降趋势，且长期的低生育水平对我国中长期劳动力市场将产生不可逆转的副作用（马忠东，2010；齐明珠，2010）。但2030年前我国劳动力规模不会出现大幅下降，劳动力短缺现象短期内不会出现，不过年轻劳动力供给下降速度快于劳动力总规模，劳动力老化明显，且农村劳动力老龄化问题尤其严重，从而将影响我国劳动力转移及城镇化进程（童玉芬，2014）。随着社会中老年人口的增加，劳动力供给将减少，劳动力工资上升，这将促使企业用资本代替劳动，以“劳动追逐资本”转向“资本追逐劳动”，制造业中资本密集型产业增加，劳动密集型产业减少（汪伟，2015）。未来我国对资本和技术密集型产业的劳动力需求增加，而对劳动密集型产业的低端劳动力需求减少，但我国劳动力供给结构与需求结构不匹配将是劳动力市场的主要矛盾（胡湛，2018）。
人口老龄化通过影响劳动力供给和人力资本投资，进而影响一国人力资本总量，大量研究表明人力资本是技术创新的重要影响因素（Sophie, 2010；Nelson, 1966；杨拔翠，2019；王艳涛，2019）。由于老年人学习能力和接受新事物、新思想的能力不如年轻人，相同的人力资本投资对老年人产生的人力资本积累低于年轻人，并且老年人进行人力资本投资的预期收益时间少于年轻人，所以老年人缺少动力进行人力资本投资，老年人口占比提高会通过降低社会人力资本存量而抑制技术创新（邵汉华，2019）。Fougère（1999）建立了包含15个世代的OLG模型，并利用七个OECD成员国的数据进行回归，得出人口老龄化与人力资本产出之间呈负相关关系。姚东旻（2017）对2003—2012年的中国省级面板数据进行的实证研究结果显示，人口老龄化对科技创新水平及人力资本积累有显著的负影响，老龄化通过影响人力资本积累进而制约科技创新水平，且不同经济水平下人口老龄化对创新的异质性影响有所不同，相比于经济发展水平低的地方，经济发展水平高的地方老龄化对创新的影响更加显著。另外，从个人层面看，个体创新活动的峰值在40~50周岁（Jones, 2010），创新能力和年龄结构之间存在倒U形关系，即随着年龄增长，其对科技创新的影响是先上升后下降，宏观上从国家角度亦是如此（姚东旻，2015）。高越（2017）基于中国省级面板数据的实证分析验证了上述结论。人口老龄化除影响技术创新能力外，还影响技术创新方向。邓明（2014）认为人口抚养比上升将导致劳动力供给短缺，同时提升社会总储蓄，但前者对技术创新的影响高于后者，受二者影响技术将偏向劳动型，从而有利于提高劳动收入，基于中国省级面板数据的实证检验证实了在控制要素价格扭曲后，二者存在显著关系，人口抚养比越高，技术越偏向劳动型，但由于存在要素价格扭曲，目前中国大部分地区的技术创新是偏向资本型的。
一个国家出口是资源依赖型还是技术附加型，取决于出口产品技术含量的高低。如果一国出口产品的增加依赖于初级产品，则这个国家的出口不具有可持续性，而高技术含量产品的出口增加可使一国的出口具有可持续性，出口增加的同时，国内生产的技术水平也得以提高（杜修立，2007）。而如何衡量一国出口产品的技术结构，学者们给出了多种方法，目前学术界使用率较高的是Lall（2006）提出的技术复杂度得分指标，该指标为出口某产品所有国家或地区人均GDP的加权平均值，权重为该国（地区）该产品出口占各国（地区）总出口的比重，然后再以不同产品出口占一国（地区）总出口的比重为权重对不同产品的技术复杂度得分加权平均即可得到一国（地区）出口产品综合技术复杂度指数。该指标的主要缺陷在于计算技术复杂度得分时以一国某产品出口占世界总出口的比重为权重，会高估出口大国的作用。Hausman（2007）等用产品对应的收入水平PRODY作为评价指标，
j
国
k
产品的
PRODY
指标定义为：
PRODY
k
=
，其中，
x
jk
为
j
国第
k
种产品的出口值，
x
j
为
j
国所有产品的出口值。樊纲（2006）将显性比较优势（RCA）作为衡量一国出口产品结构的指标，某种产品出口的比较优势定义为：
，
为某国该产品的出口值，
X
t
为该国所有产品出口总值，
W
i
为世界该产品的出口总值，
W
t
为世界所有产品的出口总值。杜修立（2007）建立了新的评级指数
，
ps
ij
为国家（或地区）
i
的生产产品
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的世界份额，即赋值权重，
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i
为国家（或地区）
i
人均GDP。
学者们对影响中国出口结构的因素从多方面展开了研究，主要聚焦于产业结构变化、汇率、知识产权保护、金融发展水平、制度规则、人口结构等方面。
2005年以来，中国开始实行浮动汇率制度，人民币实际汇率逐渐提高，即人民币逐渐升值，人民币升值使得以外币表示的商品进口价格提高，不利于我国出口。在产品结构方面，我国出口中劳动密集型产品占比较大，相较于资本密集型产品，其拥有更大的汇率弹性，人民币升值会导致劳动密集型产品出口量的下降快于资本密集型产品，出口结构将从劳动密集型产品为主向资本技术密集型产品为主转变（潘家东，2017；曾铮，2007）。范言慧（2018）采用最新数据研究显示此变化2013年较显著，而之后对不易被模仿的高技术产品和制成品都有显著的负面影响。
朱树林（2013）、刘若雨（2018）等对知识产权保护与出口产品结构的关系进行了研究，结果显示知识产权保护可有效推动高技术密集型产品的出口，而对中低技术密集型产品的影响较小，所以加强知识产权保护可有效促进我国出口产品结构升级。陈能军（2019）基于中国与58个“一带一路”沿线国家和地区的出口数据证实了制度质量与出口结构优化的关系，结果显示政府效率、监管质量以及法律规制与出口结构之间存在正相关关系，制度质量的提高有利于中国对“一带一路”沿线国家和地区出口结构层次的提升。金融效率与金融发展水平对中国出口结构提升也有一定的促进作用，不过当前中国的金融业发展水平落后于出口结构，影响了技术密集型产业的发展，不利于出口结构优化升级（刘树林，2017；李颖慧，2018）。另外，互联网普及率及高新技术开发区建设亦对一国出口结构优化有一定的促进作用（唐诗，2017；林左鸣，2018）。
相比出口方面的研究，关于进口方面的文献相对较少，主要集中于进口对经济增长的影响、进口贸易模式的转变以及进口贸易结构的变化等方面。裴长洪（2013）认为进口贸易与经济增长之间存在显著的正向关联性，进口贸易结构的优化是改善经济供给面的重要内容，同时进口贸易结构调整能够成为拉动经济增长的重要手段。刘永贤和牛占文（2018）研究了改革开放以来中国进口贸易模式的演变，发现初级产品占比不断下降，中间品占比先升后降，而消费品占比开始上升，这意味着中国进口贸易模式开始出现显著变化。
魏浩（2015，2016）等集中研究了中国进口贸易结构的变化。在一篇论文中，魏浩、耿园和项松林（2015）测算了2000—2011年中国的进出口贸易结构，发现在此期间，中国的出口结构得到了优化，但进口结构问题十分突出且有恶化的趋势，与其他国家相比，中国商品进口的整体技术水平偏低且有日益下降的趋势。就中国进口贸易的技术结构变化方面，魏浩和李晓庆（2015）测算了2001—2012年进口商品技术结构的变化，发现2001年以来，中国进口商品结构中虽然中高技术商品总额较大，但中高技术商品所占份额大幅下降，中低技术商品所占份额则大幅上升，而在具体影响因素方面，作者认为，人均收支差距、外商直接投资以及知识产权保护等的影响最为显著。在另一篇论文中，魏浩、赵春明和李晓庆（2016）利用2000—2014年的数据测算了中国进口商品结构的变化，发现在此期间，中国进口商品发生了结构性调整，其中高技术产品与非农业型初级产品进口占比增加，高技术产品进口量仅次于非农业型初级产品。但在高技术产品进口中，中高技术产品进口占比较大，而真正的高技术产品与特高技术产品进口占比与其他国家相比依然较低。刘志恒和王琳辉（2016）利用1992—2014年的数据研究了中国进口贸易结构的变化，发现资本品进口中的资本密集型产品占比最高，中间品其次，最低的是消费品，但资本密集型产品与中间品的进口可能对本国的技术进步作用不显著甚至产生抑制作用。裴长洪（2013）认为在中国的进口贸易结构调整方面，应特别重视资本品的进口数量和进口结构的优化，在进口结构优化的基础上，适当扩大资本品的进口规模。
人口结构变化除了对国内经济结构产生影响外，也对一国的国际贸易产生显著影响。早期人口老龄化对国际贸易影响的研究主要集中在人口老龄化对国际收支或经常账户的影响方面。
Blanchard（1985）考察了有限生命周期理论，在其模型中将人的生命周期设置为可变参数，以考察人的生命周期及收入下降对稳态利率的影响，随后作者又考察了政府财政政策和社会保险对稳态利率的影响。在此基础上，Gertler（1997）设计了无限生命周期模型用以解释政府债务和社会保险的作用，无限生命周期模型可以用于考察国际间资本流动及劳动参与率。Ferrero（2005）则利用了Gertler无限生命周期模型分析人口结构变化和美国与法国、英国、意大利、日本、英国、加拿大等国家贸易赤字的关系，利用美国过去30年的数据分析指出人口老龄化与国家的贸易赤字有显著的正向关系，人口老龄化是美国贸易赤字的重要原因。李晴（2009）在对Ferrero和Gertler的模型进行组合和简化的基础上分析了人口老龄化对国际贸易收支的影响，并利用世界和中国的人口与国际贸易数据进行验证，结果证实了上述结论。
除无限生命周期模型外，国内较多学者利用有限生命周期模型对人口结构与国际收支的关系进行了探讨。汪伟（2012）、Wang（2013）构建了三期OLG模型，将人的生命周期分为儿童期、工作期和退休期，讨论三个时期人口结构变化对国内总储蓄和总投资的影响，进而利用储蓄减投资等于一国的净出口来分析一国贸易收支的变化，并利用中国的省级面板数据进行计量回归，结论与上述一致，即人口老龄化与一国的贸易赤字有显著的正向关系。谢建国（2013）、杨继军（2010）通过构建四期OLG模型分别分析儿童期、青年期、壮年期和老年期人口变化对经常账户的影响，认为儿童期和老年期人口比例上升将导致该国国际收支恶化，而中年期人口比例上升将改善一国国际收支。王仁言（2003）指出中国的长期贸易顺差来自人口抚养比下降、储蓄增加及消费需求不振，虽然未来一段时间，中国人口老龄化比例会有所提高，但短期内不会影响中国的贸易顺差。一些学者利用中国的省级数据进行计量回归，结果也证实了上述结论（刘渝琳，2015；梁珺，2010；张婷，2013；陈立启，2011；等等）。
一国的人口结构变化不仅影响该国进出口量的变化，同时还会影响一国制造业结构及进出口产品结构的变化。
国外学者对此问题的研究多集中于理论模型的构建。引力模型是分析两国之间贸易量的基础模型，Mccallum（1995）首先将其用于解释美国与加拿大之间贸易量的边界困惑，作者利用1984—1988年加拿大10省与美国30州的贸易数据进行回归，指出在美国各州与加拿大多省的经济基础类似的前提下，无国界之间的贸易量是跨国界贸易量的22倍左右，说明国家的存在确实是影响贸易的重要因素。随后Anderson（2000）为Mccallum的引力模型给出了理论基础，用数学方法和经济学原理推导出了引力模型公式，并对Mccallum的计量模型进行扩展，在此基础上分析认为贸易障碍或贸易壁垒对大国和小国影响程度不同。
Sayan（2005）开创性地构建了人口老龄化与出口产品结构的理论模型，为此后学者对此问题的研究奠定了基础。他通过修改传统的OLG模型，引入两种商品和两种生产要素，构建了两地区、两个时期、两种商品、两种生产要素的OLG模型，并通过模拟，考察不同的人口增长率对出口结构的影响。作者设定了两种人口变化模式，两种模式中人口增长率均为外生。第一种模式是两地区人口增长率逐年下降，但下降速率不同，其初始人口结构和人口增长率相同，但从第一期后，两地区人口增长率以不同速率下降，A地区下降速率较快，人口增长率较小，人口增长缓慢，人口老龄化程度高，B地区人口增长率下降速度较慢，人口增长率较高，人口增长速度快，人口老龄化程度低；第二种模式是两地区具有固定人口增长率，从第一期至最后一期人口增长率均为提前设定的常数，但A地区的人口增长率小于B地区。数值模拟的结果是在两种模式下均是A地区人口数量小于B地区，但A地区老年人口占比高于B地区，内生变量变化的结果均是A地区人均资本高于B地区，劳动力数量低于B地区，相应地，A地区资本价格低于B地区，劳动力价格高于B地区。自由贸易时期，A地区将向B地区出口资本密集型产品而从B地区进口劳动密集型产品，贸易均衡时，两地区劳动密集型产品价格和资本密集型产品价格相等。
随后，Naito和Zhao（2008）通过理论模型，以解析方式证实人口老龄化确实对一国出口产品结构产生影响，并对自由贸易时期两地区的福利水平进行分析。均衡时期，自由贸易将提高年老国家老年人的福利水平，但年轻国家老年人的福利水平下降，通过建立补偿机制，二者的福利水平均可提高，从而实现自由贸易时期的帕累托改进。不同于Sayan和Natio的外生人口增长率，Yakito（2012）的理论模型将人口增长率设为内生，其均衡值由系统决定，人口预期寿命提高并非一定提高资本密集型产品的出口比率。人口老龄化对出口产品结构的影响取决于要素禀赋变化对罗伯津斯基的正效应，以及在自给自足均衡状态下消费—储蓄选择对相对价格的负效应的大小。人口老龄化将导致劳动力供给减少，根据罗伯津斯基定理，该地区将增加资本密集型产品的出口，但人口老龄化将减少储蓄，降低资本供给，因此资本密集型产品出口受到抑制，最终结果将由这两种影响的大小决定。
国内学者对人口老龄化与出口结构关系的研究多集中于实证研究，且对出口结构的衡量常使用三种定义：出口产品技术复杂度、高新技术产品出口占比和资本密集型产品出口占比。高越（2018）认为人口老龄化对出口产品技术复杂度的影响呈倒U形结构，当老年抚养比低于15.5%时，人口老龄化将促进出口产品技术复杂度的提升，而当老年抚养比超过15.5%时将降低出口产品技术复杂度。此外，人口老龄化对认知能力不同的行业的影响也不一致，当一个行业“顺年龄认知能力”密集度高时，老龄化将促进该行业出口技术复杂度的提升，而当一个行业“逆年龄认知能力”密集度高时，老龄化将不利于该行业出口技术复杂度的提升。熊永莲（2018）基于全球263个国家或地区的出口数据进行实证研究，指出老年人口抚养比确实能提高一国或地区出口技术复杂度，而少年人口抚养比增加不利于出口技术复杂度的提升。印梅（2016）基于中国31个省份的面板数据的实证研究却得出了相反的结论，即人口抚养比的提高不利于中国出口技术复杂度的提升，而通过提高教育水平等方式提高人力资本可缓解人口结构的不利影响，人力资本提升可提高出口产品的技术复杂度。
蔡兴（2016）以高技术产品出口占比衡量中国出口结构，采用中国省级面板数据进行实证检验，证实了短期内人口老龄化既不会削弱中国制造业的低成本优势，也不会对中国制造业的出口带来根本性的影响。因为目前中国农业仍以小规模经营模式为主，随着城镇化及农业现代化的推进，农业劳动力尚有释放空间，且劳动生产率的提高可在一定程度上弥补劳动力供应的减少。相反，劳动力成本上升使得人们收入增加，消费需求水平提高，给中国制造业打开了更大的国内市场，同时，劳动力成本上升会倒逼企业改革，加强人力资本投入和创新研发投入，以技术代替劳动力进一步提高企业竞争力，优化产业结构。
姚洋（2009）基于当时中国出口导向型战略的分析指出，中国的低抚养比与低城市化率是中国实施出口导向型战略的基础，也为其提供了强有力的支撑。低抚养比使居民储蓄增加，投资增加，但由于农村人口占比较大，工资收入低，国内消费市场极其狭小，所以当时保持市场均衡的唯一途径就是出口，虽然人口老龄化程度有所提高，但不会影响出口导向型战略。王一鑫（2013，2014，2016）对此问题进行了深入研究，在其构建的理论模型中，参照了Natio的理论模型，并加入平均预期寿命变量，考察人口出生率和预期寿命变化对出口结构的影响，并利用世界122个国家的面板数据和中国不同产业的面板数据进行实证研究，研究结论证实了其理论模型的结果。田巍等（2013）将人口抚养比引入引力模型，并将国家间的引力模型扩展到行业层面，分析指出国内劳动人口比增加可带来出口额和进口额的同时增加，较高的劳动人口比会为该国带来丰裕的劳动力，从而增加该国产出，带动出口增加，对于进口国而言，较高的劳动人口比会带来更多的劳动收入，因此该国有能力进口更多商品。随后作者利用176个国家的面板数据进一步对理论模型进行回归分析，结果证实了上述结论。崔凡（2016）利用中国省级数据的分析也证实了上述结论。钟水映（2016）、方慧（2016）、王秋红（2014）、Wang wei（2012）等分别利用世界140多个国家的面板数据和中国的时间序列数据也证实了该结论。
上述文献从不同角度对人口老龄化与国际贸易问题展开了研究。从研究内容方面看，对人口老龄化的研究多集中于人口老龄化现状分析及影响因素剖析，基于一个国家的不同省份之间或不同国家之间做对比分析，归纳出人口老龄化的特点及问题。对国际贸易的研究多注重于人口老龄化对国际贸易的影响因素及影响机制，从制度、人力资本、技术、时间因素等多角度探讨人口老龄化对国际贸易的影响。而关于人口老龄化对经济增长的影响，主要集中于三个方面：首先，人口老龄化会影响一国总储蓄，但在不同国家，老龄化与储蓄的关系可能不同，有的国家老年人收入低于年轻人，如中国，而有的国家老年人收入高于年轻人。所以，国内外不同学者从不同角度出发的研究结论有所差异。其次，人口老龄化会影响一国人力资本和创新能力，从而影响一国的经济增长。最后，人口老龄化会影响国际贸易，以往文献多关注人口老龄化对出口的影响，从总量上分析二者的关系。
已有文献从储蓄率、人力资本积累、GDP、经常账户、净出口、出口产品结构等多个角度研究人口老龄化对国际贸易的影响，但关于人口老龄化对进出口产品结构的影响的研究较为缺乏。仅有的几篇文献也集中于人口老龄化对出口结构的影响，鲜有涉及对进口结构影响的研究，而在中国进口贸易结构的研究方面主要集中于进口贸易结构的变化及其影响因素，基本没有考虑人口老龄化因素的影响。此外，现有文献要么以理论模型为主，要么以实证检验为主，缺乏二者的有机统一。因此，本书拟通过构建理论模型、数值模拟、实证检验等系统地研究二者之间的关系。Sayan（2005）的理论模型虽然很好地解释了人口年龄结构变动对出口比较优势的影响，但其模型中影响人口结构变化的因素只用了人口出生率，未涉及另一影响人口结构的重要因素——平均预期寿命。王一鑫（2013）在Naito和Zhao（2008）研究的基础上增加了人口预期寿命这一参数来研究人口老龄化对产品出口结构的影响，但他对这一参数的设置欠妥，且模型证明过程尚需优化。本书借鉴Sayan（2005）的理论模型，并对模型进行改进，增加平均预期寿命变量，构建三期OLG模型，求解出一国人均资本、劳动密集型产品相对价格与该国老龄化的关系，进而推断人口老龄化对一国进出口结构的影响，探索影响的微观机制及影响结果。随后通过数值模拟、实证检验等证明理论模型的结论。最后结合中国进出口结构变化与人口老龄化的关系，验证并修改理论模型，用于解释中国进出口结构中资本密集型产品不降反升的事实。在此基础上，结合中国国情，提出相应的政策建议，希冀能为缓解中国经济发展过程中的老龄化困境尽绵薄之力。