人口老齡化對制造業結構升級的作用機制研究
——基于中介效應模型的檢驗

趙昕東，劉成坤

(1.華僑大學 統計學院，福建 廈門 361021；2.華僑大學 經濟與金融學院，福建 泉州 362021)

一、引言

從改革開放至今，中國從工業化初期進入到工業化中后期，距離實現工業現代化的目標已越來越近。十九大報告指出，我國經濟已由高速增長階段轉向高質量發展階段，正處在轉變發展方式、優化經濟結構、轉換增長動力的攻關期，建設現代化經濟體系是跨越關口的迫切要求和我國發展的戰略目標。然而，在產業結構發生巨大變化的同時，人口年齡結構也從金字塔型變為了紡錘型，人口老齡化的增長速度超越了世界上的多數國家，目前我國已成為老年人口數量最多的國家。2017年國民經濟和社會發展統計公報顯示，年末65歲及以上的老年人口達1.6億人，占總人口的比重為11.4%。人口老齡化對我國的產業結構升級尤其是制造業的結構升級既是機遇，也是挑戰。一方面，老年人口的日益增多意味著適齡勞動人口將逐漸減少，人口老齡化導致的勞動力供給不足必然會加速促進剩余農業勞動力向非農產業轉移，迫使勞動密集型制造業向資本和技術密集型制造業轉型，這對制造業的轉型升級無疑是一個巨大的機遇；另一方面，適齡勞動人口下降將使得我國的制造業尤其是勞動密集型產業面臨用工成本過高，企業盈利水平下降，從而對制造業的轉型升級形成挑戰。

雖然我國自2016年開始實行全面二孩政策，但政策的實施效果需要至少15年才能體現出來，而且很難從根本上扭轉老齡化的趨勢。可以預見，在未來的二三十年，我國的適齡勞動人口將一直呈下降趨勢，老齡化將日趨嚴重。此外，美國政府發動的貿易戰對我國制造業結構的轉型升級無疑是雪上加霜。因此，在勞動力供給下降和世界經貿格局發生深刻變化的新條件下，我國的制造業發展面臨著前所未有的挑戰，深入分析人口老齡化對制造業結構升級的作用機制對我國經濟順利實現從高速度增長跨越到高質量發展具有重要的現實意義。

二、文獻綜述與機制分析

(一)文獻綜述

目前，關于人口老齡化影響制造業結構升級的研究還并不多見，但關于產業結構升級的研究已較為豐富；因此，本文主要對老齡化影響產業結構升級相關的文獻進行梳理，為進一步研究制造業結構升級提供參考。根據研究方法的不同，人口老齡化對產業結構升級影響的現有研究可分為以下兩類。

第一類，關于理論層面的研究。部分學者認為人口老齡化會對產業結構升級產生不利影響，魯志國(2001)[1]認為人口老齡化會通過減少勞動力供給和社會投資資金以及阻礙技術進步等途徑對產業結構升級產生不利影響。Catalanol和Pezzolla(2016)[2]基于世代交疊模型研究了人口老齡化對法國、德國和意大利等三個歐洲國家社會經濟活動的影響，發現人口老齡化使得德國的人力資本增長率不斷下降，而法國和意大利的人口老齡化則導致物質資本積累速度和創新進程明顯放緩，人口老齡化對社會經濟活動所產生的這些不利影響最終將對產業結構升級產生阻礙作用。也有部分學者認為人口老齡化會對產業結構升級產生推動作用，Lancia和Parolo(2012)[3]基于三期世代交疊模型，研究了人口老齡化對技術進步的影響，發現人口預期壽命的延長會提高青年和成年人的創新動力，進而對產業結構升級產生積極影響。Ehrenhard等(2014)[4]認為人口老齡化將提高對長期護理、智能家居等服務業的需求，通過推動這些新興服務業的發展進一步影響產業結構升級。還有部分學者認為人口老齡化對產業結構升級的影響既有有利的一面，也有不利的一面，乜堪雄和何小洲(2007)[5]認為人口老齡化在造成勞動力供給緊張的同時將會推動老齡產業的興起和發展，影響消費市場的結構并深化產業分工，由此提出政府應該為老齡產業的發展提供更多的政策優惠，積極發展老齡產業的建議。張斌和李軍(2013)[6]通過建立含有人口老齡化因素的產業結構演進模型，從理論上研究了人口老齡化如何通過影響需求和供給對產業結構產生影響，結果表明，在人口老齡化的需求影響效應大于供給影響效應的情況下，人口老齡化通常具有提高服務業就業比重、促進服務業發展的積極作用，但會對工業部門的發展產生不利影響。陽立高等(2015)[7]研究了勞動力供給變化對產業結構升級的影響機理，發現勞動力供給數量下降會倒逼制造業升級，知識型勞動力占比提高會推動制造業升級，新生代勞動者擇業行為轉變會促進制造業升級。

第二類，實證層面的研究。基于51個發展中國家和發達國家的國際面板數據，Siliverstovs等(2011)[8]研究了人口老齡化對產業結構轉型升級的影響，發現人口老齡化程度的上升對第一產業和多數第二產業的就業份額均會產生顯著的不利影響，但會顯著促進多數第三產業就業份額的增長。同樣是基于國際面板數據，陳衛民和施美程(2014)[9]研究了人口老齡化對服務業發展的需求效應，發現人口老齡化達到一定程度后，會通過消費路徑產生推動服務業產值和就業比重提升的需求效應，并且隨著老齡化水平的提高，需求效應遞增；但高度老齡化后，由于會加強勞動力供給約束，老齡化對服務業就業增長的推動作用不再顯著。基于中國28個制造業部門的面板數據，王有鑫和趙雅婧(2013)[10]研究了人口老齡化對制造業出口結構優化的影響，發現老齡化使得資本要素相對充裕，勞動要素相對稀缺，促使出口結構實現優化升級。基于中國的省際面板數據，汪偉等(2015)[11]通過構建中介效應模型研究了人口老齡化的產業結構升級效應，發現人口老齡化主要通過增加消費需求、加快人力資本積累和“倒逼”企業用資本和技術替代勞動來應對勞動力成本上升，促進了產業結構升級，同時也通過降低勞動生產率，對產業結構升級造成了一定的負面影響。陽立高等(2017)[12]研究發現，人口老齡化會顯著抑制制造業結構的合理化和高級化發展。肖鵬(2017)[13]的研究結果則正好相反，其研究結果表明人口老齡化在總體上促進了制造業的結構升級。吳飛飛和唐寶慶(2018)[14]首先從理論上分析了人口老齡化對服務業發展的影響機制，并采用中國省際層面的數據進行了實證分析，結果表明，受限于伴隨人口老齡化而來的勞動力成本上升、中國養老保障體系尚未健全以及服務老齡人口的中國現代服務業的產業體系的仍處于初級階段，人口老齡化的不斷加劇將會阻礙現階段中國服務業的發展。卓乘風和鄧峰(2018)[15]通過構建創新型人才流動矩陣，采用空間計量模型研究了人口老齡化對產業結構升級的影響，發現人口老齡化對產業結構升級的影響存在顯著的區域差異性，人口老齡化對全國和西部地區產業結構升級的影響顯著為負，對中部地區的影響顯著為正，對東部地區的影響不顯著。

從現有的研究來看，國內外學者們基于不同的研究視角及研究方法，對產業結構升級問題進行了廣泛而深入的研究并取得了豐富的研究成果。然而，現有的研究多以產業結構的整體升級作為研究對象，但鮮有學者關注制造業內部結構的升級問題。制造業涉及電子通訊、機械制造和航空航天等眾多相關產業，制造業是一個國家的立國之本，強國之基，是一個國家保持經濟持續繁榮的動力和源泉。只有以先進的制造業為支撐，一個國家才能在國際社會上具備強大的話語權。制造業的結構升級對一個國家產業結構的整體升級具有舉足輕重的作用。因此，本文擬基于我國省級層面的面板數據，建立實證模型研究以下問題：第一，人口老齡化是否會對制造業結構升級產生影響？第二，人口老齡化通過什么渠道(中介變量)對制造業結構升級產生影響？

(二)人口老齡化影響制造業結構升級的理論機制與研究假設

人既是參與經濟活動、創造社會財富的生產者，同時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以及就業結構等一系列經濟變量均有著重要影響。從現有的文獻來看，人口老齡化主要通過勞動力供給、人力資本積累和技術進步影響制造業結構升級，其影響機理如下。

其一，從勞動力供給來看。隨著我國人口老齡化程度的日益加劇，我國15-64歲的適齡勞動人口數量在2012年達到頂峰后開始呈下降趨勢，且年輕勞動人口的下降速度遠遠快于中老年勞動人口。從發展中國家二元經濟的結構轉化過程來看，當一個國家的勞動力比較充足時，其勞動密集型產業往往占據了主要地位。隨著適齡勞動人口供給的逐漸下降，勞動力成本必然上升，低端制造業的發展空間被大大壓縮，促使企業不得不投入更多的資金用于研發和技術改造，進而推動制造業由勞動密集型向資本和技術密集型轉型升級。這是制造業面對老齡化的被動升級。由此提出如下研究假設：

研究假設1：人口老齡化會通過減少勞動力供給、提高勞動力成本倒逼制造業結構升級。

其二，人力資本是指花費在人力保健、教育、培訓等方面的投資所形成的資本。從人力資本積累來看，相比于物質資本，人力資本往往具有較高的回報率，人力資本除了會促進物質資本的積累，還可以以生產要素的形式直接進入生產函數中，為社會經濟發展作出貢獻。老齡人口存活概率的上升，預期壽命的增加，子女的工作年限變長，從而教育投資回報的現值增加，使得家庭趨向于延長子女的受教育時間，增加教育投資，促進人力資本的提高。結合中國當前的現實情況來看，一方面，由于上世紀80年代開始實行的計劃生育政策，多數家庭僅有一到兩個子女，較低的家庭子女數量使家庭更加重視教育質量；另一方面，得益于九年義務教育的實施以及中國在上世紀末開始的高等教育的大規模擴招政策，接受過高等教育的勞動人口迅速增加。在這兩個因素的共同作用下，無論是勞動者的平均受教育程度還是接受過高等教育的勞動力數量均顯著提高，中國的人力資本積累水平取得了很大的進步。由于受過高等教育的勞動力能夠勝任技術密集型和知識密集型等高端制造業，人力資本積累水平的提高將優化勞動力市場的人力資源配置水平，為低端制造業向中高端制造業轉型升級提供智力支撐。

研究假設2：人口老齡化會通過增加家庭教育回報、主動提高人力資本積累水平推動制造業結構升級。

其三，從技術進步來看，人口老齡化不利于創新和高新技術產業發展，導致技術進步放緩。在全球化和信息化的浪潮下，在經濟結構不斷調整的發展階段，新興產業不斷涌現，傳統產業逐漸衰退消失，勞動者的職業變換日益頻繁，而老齡勞動者無論在身體素質、接受新知識和新技術的能力上，還是在拼搏精神和創新意愿上，都要比青年勞動者低得多，對新產業、新崗位的適應能力也要低得多。尤其在國際競爭日趨激烈、科技進步突飛猛進的背景下，年輕勞動力缺乏，對于一個國家的制度創新、技術創新，風險投資和高新技術產業的發展，都將起到負面影響。另一方面，由于大部分老年群體在退休后不再參與社會生產活動，屬于純消費的群體，且老年群體的身體素質普遍較差，面臨著龐大的醫療需求，這必然會增加國家在社會保障方面的支出水平，擠占國家在科技研發方面的資金投入。人口老齡化對創新造成的不利影響必然會對制造業的結構升級形成巨大的阻力。

研究假設3：人口老齡化會通過阻礙技術進步對制造業結構升級產生消極影響。

以上的分析結果表明，人口老齡化既可以通過影響勞動力供給數量對制造業結構升級產生影響，也可以通過改變人力資本結構影響制造業結構升級，還可以通過影響社會技術進步來影響制造業結構升級。因此，人口老齡化對制造業結構升級的影響存在多種路徑，其對制造業結構升級既有有利的一面，也有不利的一面，人口老齡化通過各種路徑對制造業結構升級的影響究竟為正還是為負？本文將基于以上三個假設，對人口老齡化影響制造業結構升級的勞動力供給效應、人力資本積累效應和技術進步效應進行實證檢驗。

三、模型構建、指標選取與數據說明

(一)模型構建

為研究人口老齡化對制造業產業結構升級的影響，本文首先需要對制造業結構升級進行定義。借鑒陽立高等(2018)[16]的研究，用從業人員及其勞動報酬水平、資本存量、研發投入依次分別表示制造業內各行業勞動、資本與技術的密集度，通過測算樣本期間各行業勞動、資本與技術要素所占比重，分別將其歸入勞動密集型、資本密集型和技術密集型等三大類[注]在相關統計年鑒上未找到各細分行業的增加值，故以銷售產值作為代理變量；細分行業的分類標準參照國民經濟行業分類標準(2017)。，具體劃分方法如表1所示。

表1 基于要素密集度的制造業細分行業分類方法

因為尚未發現關于制造業結構升級的定量研究的文獻，關于制造業內部結構層次的數量刻畫沒有現成的可參考經驗。因此只能參考對第一產業、第二產業和第三產業結構層次的測度方法，比較常用的是徐德云(2008)[17]對于產業結構的測度方法。本文借鑒前述的測度方法，考慮到三大類制造業中，勞動密集型產業的層次最低，資本密集型產業次之，技術密集型產業最為重要，構建如下的制造業結構系數：

insit=labit+2*funit+3*tecit

(1)

其中，i為省份，t為年份。lab為勞動密集型產業占制造業的比重，fun為資本密集型產業占制造業的比重，tec為技術密集型產業占制造業的比重，ins為制造業結構升級系數，其值介于1到3之間。

為檢驗人口老齡化是否會通過勞動勞動力供給、人力資本積累和技術進步三個途徑對制造業結構升級產生影響，參照Baron和Kenny(1986)[18]提出的方法，構建如下一組模型：

insit=α0+α1poeit+δXit+μit

(2)

Wit=β0+β1poeit+φXit+εit

(3)

insit=γ0+γ1poeit+γ2Wit+φXit+ξit

(4)

其中，poe為核心解釋變量，即人口老齡化程度，通過65歲及以上的老年人口占總人口的比重來衡量。W為中介變量，包含勞動力供給、人力資本積累和技術進步等指標，勞動力供給為當年的就業人數，人力資本積累為每十萬人在校大學生數，技術進步選用科技經費支出額占GDP比重來衡量。α,β,γ,δ,φ,φ為參數，μ,ε,ξ為隨機擾動項。X為控制變量，具體包括：(1)資本存量，選用人均固定資本存量來衡量。物質資本是進行一切社會生產活動的基礎，不僅會對經濟增長產生重要影響，也會影響產業結構的轉型升級。(2)城鎮化率，選用城鎮人口占當地總人口的比重來衡量，由于城鎮化會帶動眾多相關產業的發展，城鎮化是推動產業結構轉型升級的重要途徑。(3)基礎設施建設，選用每平方公里等級公路里程來衡量，一個地區的基礎設施越完善，對企業的吸引力越大，產品的運輸越方便，越有利于產業結構的優化升級。(4)國有化程度，由于無法找到國有企業職工的就業人數，選用國有單位工資總額占所有單位工資總額的比重來衡量，一個地區的國有化程度越高，市場化程度就越低，國有企業大都具有較高的市場壟斷能力，由此造成的低效率會對產業結構的優化升級產生不利影響。(5)外商直接投資額，選用實際使用的外資金額來衡量，一方面，外商直接投資進入我國后可以帶來先進的生產設備和生產技術，有利于推動我國資本和技術密集型產業的發展；另一方面，外商直接投資進入我國后也可能對我國自主創新能力較弱的產業產生擠出效應，進而對產業結構升級產生消極影響。

(二)指標選取與數據說明

本文中的制造業細分行業數據來源于《中國工業經濟統計年鑒》，老年人口比重來源于《中國人口與就業統計年鑒》，科技經費支出額來源于《中國科技統計年鑒》，其他所有數據均來源于《中國統計年鑒》。對于原始數據中存在的部分缺失值，本文采用線性插值法進行填充。樣本范圍為不包含港澳臺我國的31個省、自治區、直轄市，樣本長度為1999-2016年。其中，控制變量中的外商直接投資額，按當年平均匯率將其折算為人民幣；對于資本存量，永續盤存法是最為常用的一種計算方法，本文也選用該方法對人均固定資本存量進行計算，將基期取為1999年，參考沈利生和喬紅芳(2015)[21]的研究，折舊率設定為δ=7.2%。通過對上述所選取的變量進行初步處理后，得出了表2所示的描述性統計結果。

從表2來看，我國的制造業結構升級系數仍處于較低水平，還存在較大的上升空間。雖然我國的整體人口老齡化程度還并不嚴重，但是人口老齡化的增長速度較快，2000年第六次全國人口普查數據顯示，我國65歲及以上的老年人口數量為0.9億人，占總人口比重僅為7.0%，而2017年底我國65歲及以上的老年人口數量已接近1.6億人，占總人口的比重已達到11.4%。此外，每平方公里等級公路里程、外商直接投資和人均固定資本存量等三個變量的標準差均大于均值，這說明我國各省及各區域之間經濟發展狀況的不均衡。為緩解數據的波動性及可能存在的異方差問題，對就業人數、每十萬人在校大學生數、外商直接投資和人均固定資本存量等四個變量進行對數化處理。

表2 變量的描述性統計結果

注：為使得圖表更加簡潔，對均值100以上的變量只保留整數部分。

四、實證結果分析

(一)數據的平穩性檢驗

在進行實證分析之前，為避免偽回歸導致結果有偏，需要對指標進行多重共線性及面板單位根檢驗。在對以下模型進行估計之前，均進行多重共線性檢驗，多重共線性檢驗的結果表明，各變量的方差膨脹因子均小于10，即各模型均不存在多重共線性問題。由于本文中的時間序列長度小于截面單位個數，屬于短面板，在進行面板單位根檢驗時，選擇更適合對短面板進行單位根檢驗的IPS和HT這兩種檢驗方法，檢驗結果如表3所示。

由表3可知，除了每十萬人在校大學生數和科技經費支出比重這兩個指標的原始序列均通過了10%顯著性水平下的IPS檢驗和HT檢驗之外，其他所有變量的原始序列均未通過IPS檢驗和HT檢驗。從一階差分序列的檢驗結果來看，所有變量的一階差分序列均通過了IPS檢驗和HT檢驗，說明除了每十萬人在校大學生數和科技經費支出比重這兩個變量單整變量外，其他變量均為平衡變量。因此，在后文進行實證分析時還需要對模型的殘差進行白噪聲檢驗，以保證所建立的模型是平穩的。

表3 各變量的面板單位根檢驗結果

注：檢驗形式均為c(0,0,0)，即均不包含常數項、趨勢項和滯后項，括號內為p值，***、**、*分別表示在1%、5%、10%的水平下通過顯著性檢驗。

(二)人口老齡化對制造業結構升級的中介效應檢驗

表4中，模型(1)為基準模型，用于檢驗是否可能存在中介效應，模型(2)和模型(3)用于檢驗是否存在勞動力供給效應，模型(4)和模型(5)用于檢驗是否存在人力資本積累效應，模型(6)和模型(7)用于檢驗是否存在技術進步效應；從殘差的單位根檢驗結果來看，各模型的殘差均在10%的水平下拒絕了存在單位根的原假設，即各模型均是平穩的。由模型(1)可知，人口老齡化對全國層面的制造業結構升級產生的影響顯著為正，具備中介效應檢驗的條件，可做進一步的分析。然后，分別從勞動力供給、人力資本積累以及技術進步等三個方面檢驗人口老齡化對制造業結構升級的作用機制。模型(2)的結果表明，人口老齡化會對勞動力供給產生顯著的消極影響；模型(3)的結果則表明，勞動力供給對制造業結構升級產生的影響為負，但并不顯著。由于這兩個系數只有一個顯著，需進行Sobel檢驗。檢驗結果表明Z值大于臨界值，說明人口老齡化對制造業結構升級的勞動力供給效應存在，即人口老齡化會通過降低勞動力供給推動制造業結構升級，這就驗證了假設1。這是由于人口老齡化程度上升時，適齡勞動人口數量必然下降，導致參與社會生產活動的就業人口也出現下降，勞動力的日益稀缺必然使得社會平均工資上漲，勞動力成本上升，進而迫使低端的勞動密集型制造業通過投入更多的研發經費進行技術創新以提升其在行業中的競爭力，最終“倒逼”制造業結構由勞動密集型產業向資本和技術密集型產業轉型升級。

由模型(4)的結果可知，人口老齡化會對人力資本積累產生顯著的積極影響；模型(5)的結果表明，人力資本積累對制造業結構升級的影響顯著為正。由于這兩個系數均顯著，說明人口老齡化對制造業結構升級存在正向的人力資本效應，即人口老齡化會通過提高人力資本積累水平推動制造業結構升級，這就驗證了假設2。其原因在于，一方面，隨著人口老齡化的不斷加劇，家庭撫養的平均小孩數量不斷下降，家庭的教育重心由重視小孩教育的數量轉向小孩教育的質量，在社會教育資源有限的條件下，更多的年輕一代有機會接受高等教育，由此促進了人力資本數量的提高；另一方面，人均預期壽命的延長促使受教育個體在整個生命周期內的總收益得以大幅提高，越來越多的年輕人愿意接受更優質、更長年限的教育，由此推動了人力資本質量的提升。無論是人力資本數量還是人力資本質量的提高，均有助于制造業產業結構的技術構成由勞動密集型轉向資本和技術密集型。

表4 人口老齡化對制造業結構升級的中介效應檢驗結果

注：括號內為標準誤，***、**、*分別表示在1%、5%、10%的水平下顯著，殘差的單位根檢驗采用的是IPS檢驗法。

由模型(6)和模型(7)的結果可知，人口老齡化對技術進步的影響顯著為負，而技術進步對制造業結構升級的影響顯著為正，即人口老齡化會通過阻礙技術進步對制造業結構升級產生消極影響，這就驗證了假設3。這是由于老齡人口的創新能力下降，同時老齡人口比重的增加必然會提高國家在社會保障方面的投入水平，從而對國家在科技研發方面的投入產生“擠出效應”，最終對我國的技術進步產生一定的負面影響。

綜合以上結果來看，人口老齡化對制造業結構升級的綜合效果是正向的，其中人力資本效應大于勞動力供給效應和技術進步效應，這可能是因為推動制造業結構升級的主體是大量受過高等教育的高素質人才，與勞動力供給和技術進步相比，人力資本積累對制造業結構升級更加重要。

(三)控制變量對制造業結構升級的影響

由表4可知，人均固定資本存量對制造業結構升級的影響顯著為負。這與陽立高等(2017)[12]的研究結論是一致的，這是由于我國經過多年的大規模投資，人均資本已處于較高水平，資本的邊際產出遞減到較低水平，僅憑借大規模投資不僅不會對制造業結構升級產生推動作用，反而會阻礙制造業的轉型升級。城鎮化對制造業結構升級的影響顯著為正，說明城鎮化水平的提高有利于推動制造業結構升級。其原因在于，城鎮化不僅可以消耗過剩產能和推動產業集聚，還可以為企業提供優良的技術創新環境，這些途徑都可以為制造業結構的轉型升級提供便利。與城鎮化的作用類似，基礎設施建設也會顯著推動制造業的轉型升級，說明一個地區的基礎設施越完善，越有利于制造業結構的優化升級。國有化程度對制造業結構升級的影響顯著為負，這是由于國有企業壟斷的低效率不利于形成良好的市場競爭環境，進而阻礙制造業結構的內部優化。外商直接投資對制造業結構升級的影響也顯著為負，這可能是由于外商直接投資進入制造業后，由于我國對外資進入領域的管制較為嚴格，絕大部分外資只能進入勞動和資本密集型行業，卻很難進入技術密集型行業，因此不利于制造業結構的轉型升級。

(四)穩健性檢驗

制造業由勞動密集型向資本和技術密集型轉型的過程同時也是由低端制造業向中高端制造業升級的過程，制造業結構升級系數主要反映了制造業增長的質量和效率，制造業結構高級化系數則可以反映制造業由勞動密集型向資本密集型和技術密集型轉變的進程。為了檢驗前文的結果是否穩健，本文將制造業結構升級系數替換為制造業結構高級化系數。借鑒傅元海等(2014)[22]的研究方法，本文將技術密集型制造業與資本密集型制造業的比值作為制造業結構高級化的代理變量。將制造業結構升級系數替換為制造業結構高級化系數，分別代入方程(2)、方程(3)和方程(4)再次進行中介效應檢驗，本文以全國層面的樣本為例，列出了表5所示的檢驗結果。

由表5可知，各模型的殘差均通過了10%以下的顯著性檢驗，即各模型均是平穩的。由于僅替換了被解釋變量，表5中，模型(9)、模型(11)和模型(13)與前文的模型(2)、模型(4)和模型(6)仍保持一致。由模型(8)的結果可知，當被解釋變量由制造業結構升級系數替換成制造業結構高級化系數之后，人口老齡化對制造業結構高級化的影響顯著為正。模型(10)的結果顯示，勞動力供給對制造業結構高級化的影響為負，結合模型(9)和模型(10)的結果來看，人口老齡化對制造業結構高級化的勞動力供給效應顯著為正，即人口老齡化會通過降低勞動力供給對制造業結構高級化產生積極影響。模型(12)的結果表明，人力資本積累對制造業結構高級化的影響顯著為正，結合模型(11)和模型(12)的結果來看，人口老齡化對制造業結構高級化的人力資本積累效應顯著為正，即人口老齡化會通過提高人力資本積累效應水平顯著推動制造業結構升級。模型(14)的結果表明，技術進步對制造業結構高級化的影響顯著為正，結合模型(13)和模型(14)的結果來看，人口老齡化對制造業結構高級化的技術進步效應顯著為負，即人口老齡化會通過阻礙技術進步對制造業結構高級化產生消極影響。表5的結果表明，當被解釋變量由制造業結構升級系數替換為制造業結構高級化系數之后，中介效應的檢驗結果與前文高度一致，即人口老齡化對制造業結構升級存在顯著的中介效應，且勞動力供給效應和人力資本積累效應均顯著為正，技術進步效應則顯著為負。因此，前文所得的結果是穩健的。

五、政策啟示

本文首先從理論層面分析了人口老齡化對制造業結構升級的影響機理，然后基于省級層面的面板數據通過構建中介效應模型對其進行了實證研究。結果表明，雖然人口老齡化程度的提高會通過阻礙技術進步對制造業結構升級產生不利影響，但同時也會通過降低勞動力供給和提高人力資本積累水平對制造業結構升級產生積極影響，這就促使我們尋找老齡化對制造業結構升級的有利方面，盡可能降低老齡化對制造業結構升級的負面影響，這樣才能在老齡化條件下，充分發揮老齡化影響制造業結構升級的有利的一面。基于以上的研究結果，本文得出如下政策啟示。

表5 替換被解釋變量后的中介效應檢驗結果

注：括號內為標準誤，***、**、*分別表示在1%、5%、10%的水平下顯著，殘差的單位根檢驗采用的是IPS檢驗法。

首先，提高教育質量教育投，提高人力資本積累水平。高等教育的擴招使得我國勞動力市場的整體素質得到了很大提升，這為我國制造業結構的轉型升級奠定了良好的基礎。然而，高等教育的擴招同時也導致招生人數的上升空間被大大壓縮，繼續依靠高等教育的擴招來推動我國勞動力市場素質的提升顯然已不太可能。因此，一方面，應該繼續加大對高等教育的投入，但將重心從提高人力資本數量轉移到提高人力資本質量方面。另一方面，加強職工的技能培訓，提高其就業能力。制造業結構升級的前提是技能升級，要加快制造業結構升級的進程，離不開大量高素質、高技能勞動力的參與。因此，只有加強對大學畢業生和企業職工的技能培訓，提升其就業技能，提高其由勞動密集型制造業轉向資本密集型或技術密集型制造業的就業能力，才能順利推動我國制造業結構的轉型升級。

其次，充分利用我國的區域梯度差異，建立制造業轉移的區際聯動機制。隨著人口老齡化的日益加劇，勞動力成本也會逐漸上升，東部地區的勞動密集型企業必然面臨著被迫“升級”的困境。因此，對于希望繼續留在東部地區的勞動密集型企業，地方政府應該推動其向資本和技術密集型轉型升級；對于有意愿轉移到中西部地區等勞動力成本相對較低的勞動密集型企業，東部地區的地方政府可與中西部地區的地方政府建立完善的制造業轉移的區際聯動機制，為勞動密集型企業提供從轉移到安置等一條龍的服務。

第三，加強員工的創新能力，提高企業的自主創新水平。人口老齡化程度的提高必然使得勞動力的平均年齡也隨之上升，與年輕勞動力相比，中老年勞動者在創新能力方面存在較大的差距。一個國家或地區的綜合競爭能力主要體現在其創新能力上，而一個國家的創新能力最終要落實在企業身上。因此，在我國勞動力供給結構發生深刻變化，老年員工比例持續上升的背景下。為了應對勞動力平均年齡上升對制造業結構升級帶來的不利影響，必須加強員工的創新能力，建設全員創新型企業。具體來看，一方面，樹立終生學習的理念，為員工提供終生接受教育的機會，加快培養具有較高創新能力的高技能人才。另一方面，深化校企合作，融合雙方優勢資源，培養一批高層次創新型人才，為企業自主創新能力的提高以及轉型升級提供智力支撐。