人口老齡化對裝備制造業全要素生產率的影響
——來自中國省級面板數據的實證檢驗

（遼寧大學人口研究所，沈陽 110036）

引 言

2000年，我國60歲及以上老齡人口占比達到10.2%，65歲及以上老齡人口占比達到7%，我國開始進入老齡化社會，此后隨著經濟社會的快速發展，我國的老齡人口迅速增加，截至2019年底，我國60歲及以上人口數量超過2.5億，占總人口比重高達18.1%，我國已經進入深度老齡化社會。與快速的老齡化問題相伴的是出生率的持續降低，兩方面的原因使得我國的勞動力數量優勢逐漸喪失，勞動力既是經濟活動供給端的投入要素，又是需求端的消費來源，勞動力數量的減少必然會對經濟和社會形成較大沖擊。

裝備制造業的發展水平是國家綜合國力的重要體現，而我國裝備制造業仍面臨 “大而不強”的困境。裝備制造業兼具資金密集、技術密集和勞動密集3種特征，是同時對資本、技術與勞動需求都旺盛的產業[1]，而人口老齡化導致的勞動力數量減少及成本增加必然會影響裝備制造業的發展，因此本文對裝備制造業的可持續發展及打造 “中國制造2025”具有重要的現實意義。1998年，我國中央經濟會議首次提出裝備制造業的概念，裝備制造業共分成金屬制品業、通用裝備制造業等八大類，可認為包含在廣義的制造業中。目前學術界鮮有關于人口老齡化對裝備制造業影響的相關研究，已有研究主要集中在人口老齡化對制造業的影響上，相關理論研究大多認為人口老齡化能夠倒逼制造業轉型升級，但實證研究存在較大分歧。

一種觀點認為人口老齡化抑制了制造業的發展。 Banister等（2010）[2]、 蔡昉（2010）[3]從全球產業鏈及人力資本水平的視角分析了二者關系，他們認為中國制造業雖然門類齊全且生產能力強大，但在全球產業鏈中仍位于低端位置，中國制造業企業多為勞動密集型，和歐美發達國家相比，中國的人力資本水平仍然較低，創新能力尤其是基礎創新能力仍然較弱，因此勞動力數量的減少會抑制中國制造業的發展。都陽（2013）進一步研究認為人口老齡化導致了勞動力成本的提升，而中國制造業企業對勞動力的依賴程度較高，因此老齡化不利于中國制造業的進一步發展[4]。陽立高等（2017）認為勞動力數量的減少會抑制制造業的結構合理化，勞動力質量的提升會促進制造業的結構合理化，但在快速老齡化的背景下，勞動力質量提升較慢，因此總體來看，老齡化抑制了制造業的結構合理化。此外，老年撫養比的上升抑制了制造業的結構高級化和合理化[5]。

另一種觀點則認為由于老齡化提升了勞動力成本，因此會倒逼企業用更多的資本和技術代替人，進而促進制造業的發展。王有鑫和趙雅婧（2013）從出口結構的角度展開研究，他們認為勞動力成本的提升會逼迫制造業增加資本勞動比率，出口結構由勞動密集型轉向資本密集型，因此人口老齡化優化了出口結構[6]。 楚永生等（2017）[7]、 張帆（2019）[8]的研究也表明勞動力成本的提升使得制造業企業會用更多的技術和資本代替勞動，從而會倒逼制造業提升技術含量，老齡化影響制造業轉型升級的路徑為改變需求結構及需求規模、提升人力資本水平。高麗娜和宋慧勇（2020）的研究表明人口老齡化促進制造業發展質量的機制為提高勞動力成本、改變年齡結構和增加人力資本積累[9]。周懿等（2020）的研究認為人口老齡化通過促進服務業發展提高了制造業的價值，而政府對市場的干預和技術創新水平的提升都有利于發揮這種中介機制[10]。

此外，部分學者的研究表明老齡化對制造業的影響并不確定。制造業門類眾多，不同部門對勞動力的需求彈性并不相同，因此勞動力數量的減少和成本的提升對不同部門的影響存在差異[11]，既可以給制造業帶來負面影響，也可能倒逼制造業轉型升級[12]。

雖然學術界關于老齡化對制造業的影響并未達成共識，也鮮有關于老齡化影響裝備制造業的相關研究，但已有文獻仍然豐富了裝備制造業的指標體系和理論框架，對本文研究提供了諸多有益的思路。從世界各國的發展歷程來看，老齡化必然伴隨經濟發展而持續加劇，因此一定會影響到具備勞動密集特征的裝備制造業，而只有理解了其影響機制，才可化挑戰為機遇，并實現裝備制造業的高質量發展，基于此，本文嘗試通過理論分析和實證檢驗，找到人口老齡化對裝備制造業的影響及其機制。經濟新常態下，裝備制造業發展質量的重要性不言而喻[13]，而全要素生產率是能全面反映裝備制造業技術及管理水平變化的指標，因此本文從全要素生產率的視角，分析人口老齡化影響裝備制造業的效應及機制。

1 人口老齡化影響制造業轉型的作用機制

1.1 勞動力供給效應

老齡化的加劇使得老齡人口及高齡人口（80歲及以上）比例增加，適齡勞動人口比例減少，高齡人口的生活自理能力較差，通常需要子女花費更多的時間進行照顧，而這部分家庭勞動并不納入到經濟統計中，因此這會進一步減少勞動力數量。適齡勞動力數量的減少會提高其工資議價能力，使得勞動力報酬提升，而裝備制造業多為勞動密集型產業，勞動力成本的提升必然會壓縮裝備制造業的利潤空間，不利于裝備制造業的發展。受勞動力成本上升的影響，裝備制造業會用更多的資本代替勞動力，通過增加技術投入和自動化生產線來代替勞動力，而這又會提升裝備制造業的技術含量，有利于裝備制造業的發展。因此，從勞動力供給的角度，老齡化對裝備制造業的影響是不確定的，既存在積極影響，又存在消極影響。

1.2 居民儲蓄效應

裝備制造業的發展離不開資金的支持，資本積累水平的變動會影響裝備制造業的發展。老齡人口的增加會改變居民儲蓄，進而影響資本積累，并對裝備制造業的發展產生影響。老齡化對儲蓄率的影響存在一定的不確定性，根據生命周期理論，由于在退休階段沒有收入，消費者需要在工作階段增加儲蓄以用于滿足退休階段的消費需求，因此工作人口的儲蓄率高，退休人口的儲蓄率低，老齡化的加劇使得退休人口比例提高，工作人口比例下降，儲蓄率隨之降低，不利于資本積累；另外，根據我國的實際情況，老齡人口比重的提高可能會增加儲蓄。同歐美發達國家相比，我國的社會保障體系仍不完善，部分居民的社會保障水平較低，預防性儲蓄水平較高，近年來物價的持續上漲進一步增加了預防性儲蓄，房價的快速上漲使得居民不敢過度消費，而是進行預防性儲蓄，因此老齡化的加劇增加了儲蓄率，提高了資本積累。綜上所述，人口老齡化對資本積累的影響并不確定，對裝備制造業發展的影響也是不確定的。

1.3 消費需求效應

不同年齡段消費者的消費結構并不相同，老齡人口的增加會改變社會的消費結構。老齡人口消費需求主要以醫療、健康、養老等產業為主，這些產業是我國經濟轉型的方向，因此老齡化有利于裝備制造業的發展。此外，生命周期消費理論認為老齡人口雖然儲蓄傾向更低，但是邊際消費傾向高于年輕人，老齡人口比重的增加會提升整個社會的消費規模，增加總需求。因此從消費需求效應來看，人口老齡化有利于裝備制造業的發展。

1.4 人力資本積累效應

勞動力是裝備制造業生產中的基本投入要素，勞動力素質的高低能夠影響到裝備制造業的發展。老齡化加劇則會通過改變人力資本積累影響勞動力素質，進而對裝備制造業產生影響。（1）老齡化的加劇會增加大齡勞動力的數量，更長的工作年限使其工資待遇通常更高，因此會增加裝備制造業的成本。與此同時，根據 “干中學”理論，工作年限的提高意味著其經驗更為豐富，更多經驗豐富的熟練勞動力會提升企業的人力資本水平，有利于裝備制造業的發展，但也有研究表明，雖然老年人工作經驗更為豐富，但其冒險精神可能不如年輕人，因此老齡化的加劇不利于企業創新，會阻礙裝備制造業發展；（2）老齡人口數量的增加會擠壓家庭和社會的人力資本投資，不利于年輕人提升自身知識和技能；但適齡勞動人口的減少會提升高素質勞動力的工資溢價能力，提高人力資本回報，因此家庭和個人也可能選擇增加人力資本投資。由此可知，從人力資本積累效應來看，老齡化對裝備制造業的影響是復雜的，既存在積極的影響，也存在消極的影響。

綜上所述，人口老齡化對裝備制造業的影響是復雜和多方面的，通過勞動力供給效應、居民儲蓄效應、人力資本積累效應對裝備制造業的影響并不確定，而通過消費需求效應有利于裝備制造業的發展。因此有必要針對我國的實際情況，實證檢驗人口老齡化對裝備制造業的影響。

2 模型和變量

2.1 模型設立

根據前文分析，人口老齡化同裝備制造業全要素生產率之間存在一定的相關性，因此以裝備制造業全要素生產率作為被解釋變量，以人口老齡化作為解釋變量建立實證模型，在借鑒前人研究的基礎上，同時引入城鎮化水平、市場化程度和對外開放程度作為控制變量，構建以下實證模型：

其中，TFP為裝備制造業全要素生產率，old為老齡化，urban、market和open分別為城鎮化水平、市場化程度和對外開放程度3個控制變量。

理論分析表明，人口老齡化可通過改變勞動力供給、居民儲蓄、消費需求和人力資本積累對裝備制造業產生影響，因此把這4個指標作為中介變量， 進一步借鑒 Judd和Kenny（1981）[14]的逐步檢驗回歸系數法建立如下中介效應模型：

其中labor為勞動力供給指標，save為居民儲蓄指標，consumption為消費指標，education為人力資本積累指標。如果模型1～5估計結果中的人口老齡化系數顯著，同時模型6～9估計結果中的各中介變量系數顯著，說明中介效應存在；如果模型6～9估計結果中的人口老齡化系數同時顯著，說明至少存在部分中介效應，需進一步驗證該變量是否起到了中介作用。

2.2 變量選擇與數據來源

（1）被解釋變量為裝備制造業全要素生產率（TFP）。 借鑒秦琳貴等（2016）[15]、肖利平（2018）[16]的方法，使用裝備制造業的總產值作為產出指標，由各子行業工業總產值相加得到。投入指標包括資本投入和勞動投入，其中資本投入使用資產總計指標，勞動投入使用年平均從業人數指標。確定投入指標和產出指標后，基于DEA-Malmquist指數方法，使用DEAP軟件進行計算。

（2）核心解釋變量為人口老齡化水平（old）。衡量人口老齡化程度常用的指標有老年撫養比、總撫養比和老年人口數量等，前兩個指標都是從社會撫養負擔層面反映老齡化的影響結果。本文從人口老齡化的實質、老齡化國際定義以及數據的可獲得性出發，選擇老年人口撫養比作為老齡化指標，具體計算方法為65歲及以上老齡人口與15～64歲勞動年齡人口數量之比。

（3）中介變量包括勞動力供給、居民儲蓄、消費需求和人力資本積累。①勞動力供給（la?bor）。勞動參與率能在一定程度上反映勞動力供給情況，因此本文選擇經濟活動人口占總人口比重作為勞動力供給指標；②資本積累（save）。使用居民儲蓄率表示，計算方法為：（可支配收入-消費支出）／可支配收入；③消費需求（consump?tion）。使用居民消費額占GDP比重作為消費指標；④人力資本積累（education）。在已有研究中，學者使用多種方法衡量了人力資本積累情況，鑒于數據的可獲取性，本文選擇平均受教育年限作為人力資本積累指標，具體計算方法為：（小學畢業人口數量／6歲及以上人口數量）?6＋（初中畢業人口數量／6歲及以上人口數量）?9＋（高中畢業人口數量／6歲及以上人口數量）?12＋（大專及以上畢業人口數量／6歲及以上人口數量）?16。

（4）控制變量包括城鎮化水平、市場化程度、對外開放程度。①城鎮化水平。使用城鎮地區常住人口占總人口比重進行衡量；②市場化程度。借鑒王小魯等（2018）[17]的方法，從政府和市場關系、非國有經濟發展狀況、產品市場發育水平、要素市場發育程度和市場法制化環境五方面入手，選取指標計算市場化水平；③對外開放程度。使用進出口貿易總額占GDP比重進行衡量。

本文使用我國2001～2018年30個省份的面板數據（考慮到數據的可獲得性，不包括西藏及港、澳、臺地區）為樣本進行實證研究，相關數據主要來自 《中國統計年鑒》、《中國人口和就業統計年鑒》、《中國教育統計年鑒》，統計局網站及Wind數據庫等。各變量的描述性統計如表1所示。

表1 變量的描述性統計

3 實證結果

3.1 區域層面實證結果

把全國、東部地區和中西部地區的數據代入模型1，豪斯曼檢驗結果都小于0.1，表明本文數據更適合固定效應，固定效應的實證結果如表2所示。

從全面層面（第2列）來看，人口老齡化系數為7.516，且在1%的統計水平上顯著，結果表明人口老齡化對裝備制造業TFP產生顯著正向影響。雖然理論分析表明人口老齡化對裝備制造業TFP的影響是不確定的，但實證結果表明其正面效應發揮了主導地位。

東部地區回歸結果（第3列）中，人口老齡化系數為9.634，且在1%的統計水平上顯著。中西部地區回歸結果（第4列）中，人口老齡化系數為6.326，且在5%的統計水平上顯著。結果表明在東部地區和中西部地區，人口老齡化都對裝備制造業TFP產生顯著正向影響。通過對比系數大小可知，人口老齡化對裝備制造業的影響程度存在區域差異。

表2 區域層面實證結果

從控制變量來看，全國及區域層面模型中，控制變量的回歸結果基本一致。城鎮化水平的系數均顯著為正，城鎮化水平的提升有利于提升裝備制造業全要素生產率。城鎮化有利于形成人口和資源的集聚，使裝備制造業更容易獲取各種生產要素，有利于裝備制造業的集約化、規模化及現代化轉型。城鎮化水平的提升還會提高市場的消費規模，改變消費結構，從需求側倒逼裝備制造業提升技術含量和產品品質，提高裝備制造業發展質量。

市場化程度的系數均顯著為正，市場化程度的提高有利于提升裝備制造業全要素生產率。改革開放40年間，我國經歷了從計劃經濟向中國特色社會主義市場經濟的轉型，雖然有關中國特色市場經濟的優劣仍存在諸多不同的聲音，但40年間中國經濟發展取得了舉世矚目的成就，已從世界上最為貧困的國家發展成為全球第二大經濟體，中國制造業的能力更是獲得了全世界的公認，全球大型制造及科技公司大都在中國設有生產基地。

對外開放的系數均顯著為正，加大對外開放有利于提升裝備制造業全要素生產率。通過對外貿易參與到全球競爭體系中，可以倒逼我國企業提升產品品質和技術含量，有利于全要素生產率的提升。

3.2 中介效應實證結果

根據前文分析，人口老齡化可通過改變勞動力供給、居民儲蓄、消費需求和人力資本積累等路徑影響到裝備制造業全要素生產率，為檢驗人口老齡化影響裝備制造業全要素生產率的作用機制，把相關數據代入模型，得到結果表3和表4。

表3 人口老齡化影響中介變量的估計結果

在勞動力供給效應路徑上，表3第2列人口老齡化的系數顯著為負，表明人口老齡化可顯著負向影響勞動力供給。表4第2列人口老齡化的系數不顯著，中介變量勞動力供給的系數顯著為正，結合前文結果可知，勞動力供給在人口老齡化和裝備制造業全要素生產率之間發揮了中介效應。

在居民儲蓄路徑上，表3第3列人口老齡化的系數顯著為正，人口老齡化可顯著正向影響居民儲蓄。表4第3列人口老齡化的系數和中介變量居民儲蓄的系數均顯著為正，這意味著居民儲蓄在人口老齡化和裝備制造業全要素生產率之間至少起到了部分中介效應[18]，進一步進行Sobel檢驗，結果的概率p值為0.009，即居民儲蓄的中介效應在1%的統計水平上顯著，結果表明居民儲蓄在人口老齡化和裝備制造業全要素生產率之間關系中發揮了中介效應。

表4 中介變量和人口老齡化影響裝備制造業的估計結果

在消費需求路徑上，表3第4列人口老齡化的系數顯著為正，說明人口老齡化可顯著正向影響消費需求。表4第4列人口老齡化的系數和中介變量消費需求的系數均顯著為正，這意味著消費需求在人口老齡化和裝備制造業全要素生產率之間至少起到了部分中介效應，進一步進行Sobel檢驗，結果的概率p值為0.016，即消費需求的中介效應在5%的統計水平上顯著，結果表明消費需求在人口老齡化和裝備制造業全要素生產率之間關系中發揮了中介效應。

在人力資本積累路徑上，表3第5列人口老齡化的系數顯著為正，人口老齡化可顯著正向影響人力資本積累。表4第3列人口老齡化的系數和中介變量人力資本積累的系數均顯著為正，這意味著人力資本積累在人口老齡化和裝備制造業全要素生產率之間至少起到了部分中介效應，進一步進行Sobel檢驗，結果的概率p值為0.038，即人力資本積累的中介效應在5%的統計水平上顯著，結果表明人力資本積累在人口老齡化和裝備制造業全要素生產率之間關系中發揮了中介效應。

綜上所述，人口老齡化可通過減少勞動力供給、提高居民儲蓄率、增加消費需求和提升人力資本積累的路徑來提升裝備制造業全要素生產率，前文理論機制得到了驗證。

4 結論及啟示

在分析人口老齡化對裝備制造業作用機制的基礎上，本文基于DEA-Malmquist指數方法測算了我國裝備制造業的全要素生產率，并以裝備制造業全要素生產率作為被解釋變量，使用2001～2018年的省級面板數據，基于固定效應模型和中介效應逐步檢驗回歸系數方法實證分析了人口老齡化對裝備制造業全要素生產率的作用機制及效應。結果表明：人口老齡化可對裝備制造業全要素生產率產生顯著正向影響，但存在明顯的區域差異。人口老齡化促進裝備制造業全要素生產率的機制為減少勞動力供給、增加居民儲蓄、增加消費需求和提高人力資本積累。

本文結論具有以下啟示意義：（1）不斷完善社會保障體系。把更多的群體納入到社會保障體系中，并提高社保體系尤其是養老保障體系的公平性，通過加大保障力度讓老年人敢于消費，能夠享受老年生活；（2）大力發展銀發產業。隨著健康水平的提升，更多的老年人不愿閑在家中，可通過發展銀發產業提供更多的工作崗位，老齡人口收入的增加又擴大了社會總需求；（3）大力發展職業教育和再教育。經過多年擴招，我國已經培養了大量的高學歷人才，但相比之下，技能型人才仍然短缺，不利于裝備制造業的進一步發展，在加強職業教育的同時，還應完善技能型人才的職業發展體系，使技能型人才能夠專心投入到當前的工作，進而促進工匠精神的形成。