人口老齡化與制造業高質量發展:機制分析與實證檢驗

劉 成 坤

(江西財經大學 統計學院,江西 南昌 330013)

一、引言

2000年,我國65歲及以上的老年人口總數為0.88億人,占人口總數的比重達到7.0%,意味著我國在2000年正式進入人口老齡化社會。隨后,我國的老年人口比重持續上升,2021年底我國65歲及以上的老年人口總數首次突破2億人,其占總人口之比達到14.2%,標志著我國正式進入深度老齡化社會。我國的人口年齡結構不僅呈現老齡化的特征,還呈現“少子化”的特征。相關數據顯示,我國的出生人口2016年為1786萬,僅比2015年新增127萬;隨后呈逐年下降趨勢,2019年為1465萬,自1982年實行計劃生育政策以來首次跌破1500萬;2022年進一步降低至956萬。從出生人口結構來看,近年來二孩數量出現了較大幅度的增長,但一孩數量則持續下降,說明“全面二孩”的政策效應已逐漸平穩。人口“少子化”的出現無疑將進一步加劇人口老齡化,人口老齡化程度日益加劇的趨勢在未來很長一段時間內已難以逆轉。

作為社會經濟活動的主體,任何社會生產活動都離不開人的參與,人口老齡化對社會經濟發展的影響將越來越大。當前,中國經濟已進入高質量發展階段。郭克莎和彭繼宗認為,隨著我國進入工業化后期階段,制造業對經濟高質量發展的推動作用將不斷增強。然而,與世界制造業強國相比,我國制造業在自主創新能力、產業結構水平以及能源利用效率等方面仍存在巨大差距。隨著人口老齡化的加劇,人口老齡化導致的人力資本變動、適齡勞動人口下降以及勞動力結構老化等問題必將對我國的制造業高質量發展產生重要影響[1]128-149?；诖?有必要系統研究人口老齡化會通過哪些途徑作用于制造業高質量發展,厘清人口老齡化影響制造業高質量發展的作用機制,進而提出相應的對策建議,推動制造業高質量發展,為經濟高質量發展保駕護航。

二、文獻綜述

“高質量發展”這一概念自從被提出以來,便受到學術界的密切關注,學者們圍繞“高質量發展”問題進行了一系列的探究。通過對現有的文獻進行梳理,可以發現與本文相關的文獻主要分為如下幾類:

第一類,制造業高質量發展的內涵及指標體系構建。賀曉宇和沈坤榮指出,與傳統的經濟發展模式不同,高質量發展一種新型發展,需堅持質量第一以及效率優先的原則,實現高質量發展的關鍵在于提高全要素生產率[2]28。趙劍波等則認為,高質量發展既是發展觀念的轉變,也是增長模式的轉型,更是對民生水平的關注,高質量發展的內涵應該從這三個方面進行理解[3]15-31。李琳和周一成認為,制造業發展質量的內涵特征應當從效率效益、結構優化、創新驅動和方式轉換等四個維度予以考慮[4]71-79。宋佳和張金昌認為,制造業高質量發展除了考慮質量、效率和動力三個維度,還應新增綠色發展作為第4個維度[5]127-138。羅序斌和黃亮指出,制造業高質量發展應該體現網絡化、智能化、綠色化以及網絡化,從“四化”并進視角對制造業高質量轉型升級的評價指標體系進行構建,并采用熵權法對制造業高質量轉型升級程度進行了測度[6]43-52。趙卿和曾海艦認為,制造業高質量發展指標體系的構建既要考慮數據的可得性和可量化性,又要充分體現“制造強國”的根本要求,據此構建了包含綠色發展、經濟效應以及創新驅動等三個一級指標在內的制造業高質量發展水平測度體系[7]180-186。

第二類,制造業高質量發展的影響因素。陳昭和劉映曼基于制造業上市公司的年報數據,經實證研究發現提高企業的創新積極性是推動制造業企業高質量發展的關鍵,因此政府應提供必要的政策支持和制度保障[8]140-151。而呂明元等則基于天津市的面板數據進行了研究,發現經濟效率的提升是推動制造業高質量發展的核心動力;綠色發展和供給質量的貢獻能力較弱;人力資本和市場化水平是推動制造業高質量發展的重要因素;對外開放水平和金融支持度對制造業發展質量具有抑制作用[9]12-19。鄧峰和任轉轉研究發現,互聯網對勞動密集型、資本密集型和技術密集型制造業均會產生促進作用,且影響程度依次增強,因此互聯網會對制造業高質量發展產生顯著的推動作用[10]57-67。此外,還有學者從非線性角度研究了經濟變量與制造業高質量發展的關系。如楊仁發和鄭媛媛的研究結果顯示,環境規制對制造業高質量發展的影響呈“U”型[11]73。唐曉華和遲子茗實證檢驗了工業智能化對制造業高質量發展的影響,發現工業智能化與制造業發展質量之間呈“U”型關系[12]102。

第三類,人口老齡化與制造業發展的關系。高越和李榮林認為,人口老齡化會對出口技術復雜度產生積極和消極兩方面的影響,人口老齡化對出口技術復雜度的影響是一個先上升后下降的倒U型過程[13]92-101。李光明和劉丹玉通過構建空間誤差模型分析了人口老齡化、科技創新與制造業升級三者之間的關系,發現口老齡化會對制造業升級產生促進作用[14]120-128。張帆也得出了類似的研究結論[15]89-96。張桂文等運用結構方程模型實證檢驗了人口老齡化對制造業轉型升級的影響機理[16]33-44。張明志和吳俊濤則基于“省級—行業”層面的面板數據,研究了人口老齡化對制造業行業出口的影響,發現人口老齡化會顯著抑制密集使用年齡貶值型技能和密集使用體能的行業出口,但同時也會促進密集使用年齡增值型技能的行業出口[17]1-15。邵咪咪等的研究結果顯示,隨著經濟發展水平的提高,人口老齡化對工業經濟比重具有顯著的負向影響,且人口老齡化主要通過改變消費結構和降低投資率對工業發展產生負面影響[18]76-92。周懿等研究發現,人口老齡化會通過促進生產性服務業發展推動制造業價值鏈攀升[19]13-26。

綜上所述,學者們對制造業高質量發展的內涵及指標體系構建、制造業高質量發展的影響因素及人口老齡化與制造業發展的關系進行了大量的研究。然而,現有文獻的不足之處在于:一是在構造制造業高質量發展指標體系時的隨意性較強,導致選取的衡量指標可能不夠完整;二是制造業高質量發展指標體系的測度大多采用單一方法,使得測度結果的可靠性有待提高;三是鮮有學者對人口老齡化影響制造業高質量發展的作用機制進行研究,二者之間的邏輯關系有待進一步明晰?；诖?本文擬基于我國省際層面的面板數據,采用熵權TOPSIS方法對制造業高質量發展指數進行測度,并構建中介效應模型檢驗人口老齡化通過哪些途徑影響制造業高質量發展。

三、制造業高質量發展的指標體系構建與測算結果分析

(一)制造業高質量發展的指標體系構建

為了厘清人口老齡化對制造業高質量發展的影響機制,首先要構建制造業高質量發展指標體系。李金昌等認為,為了構建科學合理的制造業高質量發展評價指標體系,既要準確把握和理解制造業高質量發展的理論內涵[20]4-14,又要從統計測度的角度來理解其意義,即統計內涵。制造業高質量發展的統計內涵,主要包括以下幾個方面:第一,制造業高質量發展必須是創新能力不斷提高的高效率發展;第二,制造業高質量發展必須是產業基礎不斷增強的發展;第三,制造業高質量發展必須是產業結構不斷優化的持續發展;第四,制造業高質量發展必須是效率和效益不斷改善的發展;第五,制造業高質量發展必須是發展方式持續轉換的發展。為了確保制造業綜合評價指標體系的合理性和有效性,還必須遵循全面性、科學性、可操作性和可比性等原則?；谝陨蠈χ圃鞓I高質量發展理論內涵和選取原則的分析,結合國務院印發的《中國制造2025》通知,同時借鑒和參考趙卿和曾海艦[7]181以及唐曉華和遲子茗[12]106等的研究,構建如表1所示的制造業高質量發展評價指標體系:

(二)制造業高質量發展指數的測算結果及分析

對于以上綜合指標體系,參考陶長琪和徐茉[21]3-22的研究。采用熵權TOPSIS方法對我國30個省(區、市)份2000—2019年的制造業高質量發展水平進行測算,可得到如表2所示的結果。

表2 制造業高質量發展指數的測算結果

由表2可知,從全國層面來看,樣本期間制造業高質量發展指數總體呈遞增趨勢,且樣本后半期的增長速度明顯高于樣本前半期,說明近年來我國的制造業高質量發展水平的增長速度較快。從省(區、市)層面來看,各省(區、市)制造業高質量發展指數的差距較大,排名前三的省(區、市)分別為廣東、江蘇和浙江,其中廣東省制造業高質量發展指數的均值高達0.369;排名后三的省(區、市)分別為青海、甘肅和貴州,其中貴州省制造業高質量發展指數的均值只有0.066。此外,具體來看,制造業發展質量較高和增速較快的省(區、市)主要集中在東部沿海地區,制造業發展質量水平和增速較慢的省(區、市)則主要集中在中西部內陸地區。其原因在于,東部沿海地區不僅具備優越的地理位置,雄厚的經濟基礎,而且具有齊全的工業門類和完整的產業體系。這些因素對東部地區的制造業高質量發展起到了極大的推動作用。

四、理論機制、模型構建與數據說明

(一)理論機制

1.人口老齡化對制造業高質量發展的人力資本效應

人既是參與經濟活動、創造社會財富的生產者,也是產品市場的消費者,人口年齡結構對經濟社會的要素分配具有重要影響。制造業高質量發展的核心在于技術進步,而技術進步的源泉和動力是人力資本積累。人力資本是指花費在教育、培訓等方面的投資所形成的資本,它本是人口老齡化影響制造業高質量發展的重要途徑。人力資本又可進一步細分為人力資本數量和人力資本質量,人口老齡化通過人力資本影響制造業高質量發展的作用機制如下:

第一,人口老齡化通過人力資本數量對制造業高質量發展產生影響。對于人力資本數量,最常用的衡量指標是人均受教育年限。一個國家或地區的人均受教育程度越高,說明其人力資本數量也越高。人口老齡化對人力資本數量的影響主要體現在兩個方面:一是隨著人均預期壽命的提高,企業員工退休后的余壽也會逐漸延長,為了能夠在退休后擁有更高的預期收入以便過上更好的晚年生活,年輕人會主動追求接受更高層次的教育,近年來不斷攀升的研究生報考人數便是最好的例證。二是隨著年輕人生育觀念的轉變,越來越多的家庭崇尚“優生優育”,寧愿少生也要傾盡全力讓自己的子女接受更好的教育。這兩方面的因素均會對人力資本數量產生一定的促進作用,由于受過高等教育的勞動力群體會更多地從事技術密集型和知識密集型的高端制造業,人力資本數量的提高將優化勞動力市場的人力資源配置水平,改善制造業勞動力市場的勞動力結構,對制造業高質量發展產生積極影響,由此提出假設1。

假設1:人口老齡化會對人力資本數量產生積極影響,進而推動制造業高質量發展。

第二,人口老齡化通過人力資本質量對制造業高質量發展產生影響。對于人力資本質量,通常使用每十萬人在校大學生數來衡量。近幾十年來,我國的人力資本質量有了很大的提升,這一方面得益于高等教育的大規模擴招,另一方面與我國的人口老齡化程度加劇也有一定的關系。在老年人口規模和比重均持續上升的背景下,適齡勞動人口規模和比重則會逐漸下降,這就會倒逼企業想方設法提高勞動生產率以應對勞動力不足的困境?？萍际堑谝簧a力,創新是保持企業競爭力的核心要素,提高勞動生產率的關鍵在于提升創新能力,企業為了提升創新能力就不得不加大對研發人才的投入力度。企業對研發人才的需求將激勵年輕人通過接受高等教育提高自身的創新能力,這會在一定程度上提高全社會的人力資本數量,為制造業高質量發展提供智力支撐,由此提出假設2。

假設2:人口老齡化會對人力資本質量產生積極影響,進而推動制造業高質量發展。

2.人口老齡化對制造業高質量發展的就業結構效應

人口老齡化除了會通過人力資本效應對制造業高質量發展產生重要影響之外,還可能通過就業結構效應對制造業高質量發展產生影響。本文從勞動力供給和勞動生產率兩個方面對就業結構進行分析。人口老齡化通過就業結構影響制造業高質量發展的作用機制如下:

第一,人口老齡化通過勞動力供給影響制造業高質量發展。由于老年人口規模的持續擴大,我國15—64歲的適齡勞動人口數量于2013年達到頂峰,隨后開始逐漸下降,意味著我國勞動力無限供給的時代已經一去不復返,適齡勞動人口數量下降的趨勢在未來很長一段時間內將一直持續下去。適齡勞動人口下降對制造業高質量發展的影響既有積極的一面,又有消極的一面。從積極影響來看,適齡勞動人口下降導致的勞動力短缺必然會推升勞動力成本,迫使企業不得不淘汰落后產能,進行轉型升級。從消極影響來看,勞動力成本的上升會極大地壓縮勞動密集型中低端制造業的生存空間,促進知識和技術密集型高端制造業的發展,但目前我國勞動力市場的總體受教育程度還處于較低水平,難以推動制造業由中低端向高端順利過渡。因此,人口老齡化通過勞動力供給對制造業高質量發展產生的消極影響可能大于其積極影響,由此提出假設3。

假設3:人口老齡化的加劇將使得勞動力供給大幅下降,進而阻礙制造業高質量發展。

第二,人口老齡化通過勞動生產率影響制造業高質量發展。Benoit認為,勞動生產率與年齡之間存在“倒U型”關系,隨著年齡的增長,個人的勞動生產率會經歷一個先上升后下降的過程[22]139-158。人口老齡化的加劇既會提升總人口的平均年齡,也會提升勞動力的平均年齡,這會對社會平均勞動生產率產生一定的負面影響。然而,人口老齡化也會通過多種途徑對勞動生產率產生積極影響。其一,隨著人口老齡化的加劇,勞動力會逐漸由農業向非農產業轉移,而非農產業的勞動生產率通常大于農業勞動生產率。其二,老年人口的持續增長會推動醫療保健以及老年休閑等老齡產業的發展,由此導致的產業結構升級也會促進社會勞動生產率。其三,人口老齡化導致的人力資本數量和質量提升也會對社會勞動生產率產生推動作用。因此,總的來看,人口老齡化對勞動生產率的影響是正向的,由此提出假設4。

假設4:人口老齡化的加劇將對勞動生產率產生積極影響,進而推動制造業高質量發展。

(二)計量模型構建

1.中介效應模型

以上僅從理論上分析了人口老齡化如何通過人力資本效應和就業結構效應對制造業高質量發展產生影響,需要做進一步的實證檢驗。為了對中介效應進行檢驗,借鑒Baron和Kenny[23]1173-1182的研究,構建如下結構方程模型:

msui,t=α0+α1msui,t-1+α2poei,t+δxi,t+μi,t

(1)

wi,t=β0+β1wi,t-1+β2poei,t+φxi,t+εi,t

(2)

msui,t=γ0+γ1msui,t-1+γ2poei,t+

γ3wi,t+φxi,t+ξi,t

(3)

其中,msu為制造業高質量發展指數,即本文的被解釋變量。poe為核心解釋變量人口老齡化程度,選用65歲及以上的老年人口比重來衡量。w為中介變量,包括人力資本數量、人力資本質量、勞動力供給和勞動生產率這四個變量。其中,人力資本數量用人均受教育年限來衡量;人力資本質量用每十萬人在校大學生人數來衡量;勞動力供給用15—64歲的適齡勞動人口占總人口數之比來衡量;勞動生產率用GDP與就業人數之比來衡量;α,β,γ,δ,φ,φ為參數,α2和γ2分別表示人口老齡化對制造業高質量發展的總效應和直接效應,β2×γ3則表示人口老齡化對制造業高質量發展的中介效應;μ,ε,ξ為隨機擾動項;i和t分別為省份和年份;x為控制變量,參考楊仁發和鄭媛媛[11]77以及唐曉華和遲子茗[11]107的研究,本文選取的控制變量包括城鎮化水平、基礎設施水平、外資參與度、對外貿易依存度、物質資本投資水平和政府干預程度。其中,城鎮化水平為城鎮人口數占總人口數之比;基礎設施水平用每平方公里等級公路里程來衡量;外資參與度用實際利用外商直接投資額占GDP之比來衡量;對外貿易依存度用進出口總額占GDP之比來衡量;物質資本投資水平用全社會固定資本投資額占GDP之比來衡量;政府干預程度用財政支出占GDP之比來衡量。此外,借鑒溫忠麟等[24]614-620提出的Sobel檢驗法對以上中介效應進行檢驗。

2.動態面板門檻模型

考慮到多數經濟變量之間具有非線性關系,人口老齡化對制造業高質量發展的影響可能具有階段性。本文選擇城鎮化為門檻變量,構建計量模型檢驗人口老齡化對制造業高質量發展水平的影響是否會因城鎮化水平而異,即檢驗人口老齡化對制造業高質量發展的影響是否會因城鎮化水平低于或高于某個門檻值時而存在顯著的差異。為了解決這一問題,本文參考Kremer等[25]861-878的研究,構建如下動態面板單一門檻模型:

msui,t=α0+α1msui,t+β1poei,t×I(urbi,t≤λ)+

β2poei,t×I(urbi,t>λ)+γxi,t+εi,t

(4)

3.數據說明

鑒于數據的可得性,本文的樣本年度為2000—2019年,研究對象為我國的31個省(區、市)(1)不包含香港、澳門和臺灣地區。。所有數據均來源于EPS數據庫中的《中國能源數據庫》《中國科技數據庫》《中國交通數據庫》《中國宏觀經濟數據庫》《中國財政稅收數據庫》《中國區域經濟數據庫》《中國工業經濟數據庫》《中國第三產業數據庫》《中國統計年鑒》《中國人口和就業統計年鑒》《中國經濟社會大數據研究平臺》。對于少數缺失值,本文采用線性插值法進行填充,各變量的描述性統計結果如表3所示。

表3 變量的描述性統計結果

五、實證結果及分析

(一)基準模型結果及分析

為了緩解數據的波動性及模型可能存在的異方差性,對中介變量中的人力資本質量和勞動生產率這兩個變量進行對數化處理。在進行實證分析之前,對變量進行多重共線性和平穩性檢驗。檢驗結果顯示,各變量之間不存在多重共線性,且均為平穩變量,可用于進行實證研究。首先,對前文的式(1)進行估計,以確定人口老齡化對制造業高質量發展的影響是否可能存在中介效應。為了便于對比分析,本文同時列出了多種模型的估計結果。其中,混合回歸使用普通最小二乘法進行估計,通過Hausman檢驗對固定效應模型和隨機效應模型進行選擇,對于動態面板模型,參考Arellano等[26]554-580的研究,使用兩步系統廣義矩估計(SYS—GMM)方法對其進行估計;并以解釋變量的滯后一期項作為工具變量,分別采用Arellano-Bond檢驗統計量和Hansen檢驗統計量確定工具變量是否有效及過度識別,各模型的估計結果如表4所示。

表4 基準模型回歸結果

從模型1的結果來看,如果使用混合回歸模型,人口老齡化對制造業高質量發展的影響顯著為正,且系數估計值達到1.123。Hausman檢驗的結果表明,對于靜態面板數據,應該選擇固定效應模型,從模型2的結果來看,人口老齡化對制造業高質量發展的影響系數明顯變小,且并未通過顯著性檢驗。由于靜態面板模型未考慮制造業高質量發展的慣性特征,估計結果可能不太準確。因此,在靜態面板模型的基礎上加上制造業高質量發展的滯后一期項,構建式(1)所示的動態面板模型。從模型4的結果來看,前一期的制造業高質量發展會顯著促進后一期的制造業高質量發展,人口老齡化對制造業高質量發展的影響為正,且通過了10%水平下的顯著性檢驗,表明人口老齡化會顯著推動制造業高質量發展。此外,Arellano-Bond檢驗和Hansen檢驗結果顯示,模型通過了工具變量有效性檢驗,且不存在過度識別問題,即本文建立的模型是有效的。人口老齡化會對制造業高質量發展產生顯著影響,說明人口老齡化對制造業高質量發展的影響可能存在中介效應,有必要做進一步的檢驗。

(二)中介效應結果及分析

為了檢驗人口老齡化對制造業高質量發展的中介效應是否存在,首先選取人力資本數量和人力資本質量,分別將其代入公式(2)和公式(3)中進行估計,以檢驗人口老齡化通過人力資本影響制造業高質量發展的作用機制,模型估計結果如表5所示。

由模型5可知,人口老齡化對人力資本數量的影響顯著為正,且估計值達到3.040,說明人口老齡化會對人力資本數量產生較大的推動作用;由模型6可知,人力資本數量對制造業高質量發展的影響也為顯著正,但估計值僅有0.003,說明人力資本數量雖然會對制造業高質量發展產生顯著的促進作用,但影響程度相對較小。綜合模型5和模型6的結果來看,人口老齡化會通過促進人力資本數量推動制造業高質量發展,這就驗證了前文的假設1。模型7和模型8的結果顯示,人口老齡化對人力資本質量的影響以及人力資本質量對制造業高質量發展的影響均顯著為正;系數估計值分別為1.667和0.006,說明人口老齡化對人力資本質量的促進作用小于人力資本數量,但人力資本質量對制造業高質量發展推動作用大于人力資本數量,且人口老齡化也會通過促進人力資本質量推動制造業高質量發展,這就驗證了前文的假設2。因此,人口老齡化對制造業高質量發展的人力資本效應存在,且人力資本數量效應和人力資本質量效應均顯著為正,其值分別為0.009和0.010,即人力資本質量效應略高于人力資本數量效應。然后,將勞動力供給和勞動生產率這兩個變量再次代入公式(2)和公式(3),進一步檢驗人口老齡化對制造業高質量發展的就業結構效應,模型估計結果如表6所示。

表5 人口老齡化對制造業高質量發展的人力資本效應

由模型9可知,人口老齡化對勞動力供給的影響為負,且通過了1%水平下的顯著性檢驗,說明人口老齡化會對勞動力供給產生顯著的消極影響,這與童玉芬[27]52-60的研究結果是一致的;由模型10可知,勞動力供給對制造業高質量發展的影響為正,且通過了5%水平下的顯著性檢驗,即勞動力供給會顯著促進制造業高質量發展。因此,人口老齡化會對制造業高質量發展產生顯著負向的勞動力供給效應,說明人口老齡化會通過降低勞動力供給阻礙制造業高質量發展,這就驗證了前文的假設3。由模型11可知,人口老齡化對勞動生產率的影響為正,但并不顯著;由模型12可知,勞動生產率對制造業高質量發展的影響顯著為正。由于核心解釋變量和中介變量之間只有一個變量顯著,有必要對其進行Sobel檢驗,結果表明P值為0.95,未通過10%水平下的顯著性檢驗,說明人口老齡化會通過提高勞動生產率對制造業高質量發展產生推動作用,這就驗證了前文的假設4。然而,該中介效應并不顯著。其原因可能在于,雖然人口老齡化會極大地提高技術密集型制造業的勞動生產率,但與此同時也會對勞動密集型制造業的勞動生產率產生不利影響,由于樣本期間我國技術密集型制造業的占比還處于相對較低的水平,導致人口老齡化對勞動生產率的積極影響相對較小,且尚未凸顯出來。因此,人口老齡化對制造業高質量發展的勞動力供給效應顯著為負,但勞動生產率效應并不顯著。

表6 人口老齡化對制造業高質量發展的就業結構效應

(三)穩健性檢驗

前文通過使用系統廣義矩估計方法測算了人口老齡化對制造業高質量發展的中介效應,為了增強研究結論的可靠性,本文將衡量人口老齡化程度的核心解釋變量由65歲及以上的老年人口比重替換為老年撫養比,再次對前文構建的結構方程模型進行估計,得到如表7所示的穩健性檢驗結果。

表7 替換核心解釋變量后的估計結果

從表7的結果來看,將核心解釋變量替換為老年撫養比之后,人口老齡化對制造業高質量發展的影響仍然顯著為正,這與表5中模型4的估計結果一致;人口老齡化對人力資本數量、人力資本質量以及勞動力供給等中介變量的影響均通過了1%水平下的顯著性檢驗,且估計系數分別為正向、正向和負向,人口老齡化對勞動生產率的影響則并不顯著;人力資本數量、人力資本質量、勞動力供給和勞動生產率這四個變量對制造業高質量發展的影響均顯著為正。經Sobel檢驗可知,人口老齡化對制造業高質量發展的勞動生產率效應未通過顯著性檢驗。因此,人口老齡化對制造業高質量發展的人力資本數量和人力資本質量效應均顯著為正,勞動力供給效應顯著為負,勞動生產率效應則并不顯著。這與前文的結果完全一致,說明前文的估計結果是穩健可靠的。

(四)動態面板門檻模型結果及分析

以上分別檢驗了人口老齡化影響制造業高質量發展的人力資本效應和就業結構效應,但并未考慮人口老齡化對制造業高質量發展的非線性影響。由于人口老齡化對制造業高質量發展的影響可能存在階段性,將城鎮化率作為門檻變量,進一步構建如式(4)所示的動態面板門檻模型,并借鑒Caner和Hansen[28]813-843的研究,使用系統GMM方法對其進行估計,門檻值的識別過程如圖1所示。

圖1 城鎮化水平的門檻值識別圖

由圖1可知,人口老齡化對制造業高質量發展的影響存在基于城鎮化水平的單一門檻,城鎮化水平的門檻值為0.68。然后,對動態面板門檻模型的參數進行估計,結果如表8所示。

表8 動態面板門檻模型估計結果

表8的估計結果顯示,前一期的制造業高質量發展會顯著促進后一期的制造業高質量發展,這與前文的結果一致。當城鎮化率低于0.68時,人口老齡化對制造業高質量發展的影響雖然為正,但并不顯著,且系數估計值只有0.006,說明人口老齡化程度較低時,人口老齡化對制造業高質量發展的影響可忽略不計;當城鎮化率高于0.68時,人口老齡化對制造業高質量發展的影響仍然為正,且由不顯著變為顯著,影響程度也上升為0.091,說明隨著城鎮化水平的提高,人口老齡化對制造業高質量發展的影響也逐漸增強。這是由于城鎮化水平較低時,由第一產業向第二和第三產業轉移的農業剩余勞動力相對較低,人口老齡化難以推動制造業高質量發展;隨著城鎮化水平的提高,不僅農業剩余勞動力大量向非農業產業轉移,工業化也逐漸進入中后期,物質資本和人力資本等生產要素日益豐富,人口老齡化對制造業高質量發展的推動作用也會逐漸凸顯。

(五)區域異質性分析

考慮到我國地域遼闊,各地區的自然資源、要素稟賦以及經濟發展水平等因素均存在較大差異。因此,參考賀曉宇和沈坤榮[2]31的研究,將全國劃分為東部地區、中部地區和西部地區,進一步討論人口老齡化對制造業高質量發展的區域異質性。估計結果顯示(2)限于篇幅,未列出估計結果。,人口老齡化會對東部和中部地區的制造業高質量發展產生負向影響,對西部地區制造業高質量發展的影響則為正向。其原因可能在于,對于東部和中部地區,其人口老齡化程度遠遠高于西部地區,人口老齡化通過中介效應對制造業高質量發展產生的消極影響已大于積極影響,導致人口老齡化對制造業高質量發展產生阻礙作用。對于西部地區,雖然在人力資本水平以及產業基礎等方面不及東中部地區,但是隨著經濟發展水平的提升、基礎設施的完善以及營商環境的優化,其后發優勢逐漸顯現,人口老齡化對制造業高質量發展的積極影響開始凸顯。

六、結論與建議

制造業高質量發展是經濟高質量發展的支撐和保障,其重要性不言而喻,對人口老齡化與制造業高質量發展之間的邏輯關系進行深入研究具有重要的實踐意義。本文首先采用熵權TOPSIS法對制造業高質量發展水平進行測度,然后構建計量模型研究人口老齡化對制造業高質量發展的中介效應和非線性影響,得出以下研究結論:(1)人口老齡化會對制造業高質量發展產生推動作用;(2)人口老齡化會通過人力資本數量效應和人力資本質量效應推動制造業高質量發展,會通過勞動力供給效應阻礙制造業高質量發展,但對制造業高質量發展的勞動生產率效應尚未凸顯;(3)人口老齡化對制造業高質量發展的積極影響會隨著城鎮化水平的提高而逐漸上升?；谶@些研究結論,得出如下政策啟示:

第一,切實推動產學研深度融合,充分發揮人力資本的作用。本文的研究結果表明,雖然人口老齡化會對人力資本數量和人力資本質量產生較大的促進作用,但是無論是人力資本數量還是人力資本質量,其對制造業高質量發展的積極影響均處于較低水平。這就說明人口老齡化對制造業高質量發展的人力資本效應尚未充分發揮出來,這與我國現存勞動力的技能結構、創新能力和知識積累水平密切相關。我國的制造業增加值已連續多年位居世界第一,但由于自主創新能力不足以及缺乏核心競爭力等原因,一直處于制造業全球價值鏈的底端。因此,為了充分發揮人力資本對制造業高質量發展的促進作用,切實推動產學研深度融合勢在必行。

第二,加快“機器換人”進程,推動傳統制造業轉型升級。20世紀80年代開始實施的計劃生育政策很好地控制了過快增長的人口,與此同時也極大地改變了中國的人口年齡結構,人口老齡化的加劇必然會降低適齡勞動人口的數量和比重,這在本文的實證研究中得到了驗證?！吨袊暧^經濟數據庫》中的相關數據顯示,我國15—64歲的適齡勞動人口在2013年達到10.06億的高峰,此后呈逐年下降趨勢。這不僅會降低勞動力供給的數量,還會對社會勞動生產率產生一定的消極影響,進而阻礙制造業高質量發展。近幾年來,由于人口老齡化的加劇,企業“用工荒”、制造業“倒閉潮”等現象接連出現。為了減緩人口老齡化對勞動力供給帶來的不利影響,加快“機器換人”進程,推動傳統制造業轉型升級是促進制造業高質量發展的重要舉措。

第三,積極推動新型城鎮化建設,助力新生代農民工市民化。在改革開放浪潮的推動下,我國大量的農村農業剩余勞動力逐漸轉移到城鎮的第二產業和第三產業中,為我國經濟的快速增長奠定了堅實的基礎。然而,在農村剩余勞動力向城市轉移的過程中,出現了新生代農民工。這些常住地在城市,戶籍地在農村的勞動力,是新時代的產業工人。這些新生代農民工大都受過一定的教育,但受到經濟收入、文化程度等種種因素制約,難以融入城市,成為真正的市民,導致我國在快速城鎮化的過程中出現了土地城鎮化慢于人口城鎮化的現象。因此,只有加強頂層設計,積極推進新型城鎮化建設,助力新生代農民工市民化才能把農民工留在城市,為傳統制造業轉型升級保駕護航,更好地推動制造業高質量發展。