在老龄化程度日渐加剧的国际大背景下,近年来我国的老龄化程度也在不断加深。65岁以上的老年人口数量从2015年的14386万人增加到2019年的17603万人,增速达到22.36%,平均每年增长4.6%,相应的占人口总数的比重也在不断上升。同时,我国的金融结构也发生了变化。从宏观数据来看,我国证券资产占比较2007年下降了31.4个百分点,直接融资占比下降。与此相反的是,银行贷款显著上升。人口老龄化的直接影响体现在:第一,减少我国劳动力供给,抚养比的上升使得劳动者负担增大,促使劳动者增加风险偏好,倾向于投资风险资产,从而促使我国金融结构发生调整;第二,人口老龄化对我国的经济需求方面有重大影响,其影响途径包括消费、储蓄和投资等。人们通过消费、储蓄和投资等不同的需求行为,对相关金融投资工具的需求产生影响,从而对金融结构产生影响。那么人口老龄化具体会对我国金融结构造成怎样的影响?老龄化主要是通过直接融资还是间接融资方式影响我国金融结构?针对我国不同区域,老龄化对金融结构的影响是否相同?以上这些问题都是值得我们认真思考的。本文的创新点在于:第一,与大部分学者研究拥有较为成熟金融体系的发达国家不同,本文研究的是我国及我国不同地区人口老龄化对金融结构的影响。第二,本文创新性地对金融结构指标用二分法进行了拆分,研究我国老龄化对金融结构的影响主要是通过直接融资渠道还是通过间接融资渠道造成的。第三,与前人的结论老龄化会使得金融结构偏向于以间接金融为主不同,本文认为我国人口老龄化会使得金融结构偏向于以直接金融为主,从而推动金融结构偏向证券主导型。本文选取的数据样本以2001年为基期,截至2018年。分析样本共包括全国31个省市,最终得到共558个观测值的面板数据。本文以股票交易额与金融机构贷款余额的比值作为被解释变量,进一步地,将被解释变量拆分为证券主导型和银行主导型,以老年人口占总人口的比重作为解释变量,以省份所在区域作为分组变量,采用了普通最小二乘、固定效应和系统高斯混合模型Gaussian Mixture Model（以下简称GMM）回归方法进行研究。本文最终得到如下结论:（1）人口老龄化与金融结构之间存在紧密联系,伴随着老年人口占比的提高,金融结构更偏向直接融资,推动金融结构整体向证券主导型发展。（2）老龄化虽然会通过影响直接融资和间接融资同时金融结构产生影响,但主要是通过影响直接融资来改变我国的金融结构。（3）老龄化对金融结构的影响在不同地区出现了较大的差异。在东部地区,老龄化程度的加深会导致金融结构向银行主导型发展;在中部地区,人口老龄化会显著推动金融结构向证券主导型发展;而西部地区的人口老龄化对金融结构并未带来显著影响。本文通过研究人口老龄化对金融结构的影响机制,基于研究结论,提出了相关政策建议如下:（1）政府在制定长期经济政策时应充分关注人口老龄化的特点和变化趋势,甚至可以通过对我国老龄化趋势的预判,制定前瞻性政策,使金融结构适应人口老龄化的变化。（2）政府在制定经济政策时,需要更多地从直接融资角度进行考量。相比以间接融资为主的银行体系,通过调整金融市场在金融结构中所占的比重,能够更好地应对老龄化带来的负面效应,经济政策的执行效果也更为显著。（3）在进行相关金融政策执行和市场调控时,政府需要“因地制宜”,根据不同地区的要素禀赋,及时调整相关金融政策。采取差异化的金融政策,能够有效刺激该地区老年人口的投资需求,使得该地区的金融结构跟实体经济的结构特性相匹配,从而更好实现区域经济的协调发展。