人口老齡化對中國制造業發展質量的影響效應

馬紅梅　楊月

摘 要：基于老齡化程度逐漸加深的現實情況以及提高制造業發展質量的迫切需求，研究利用2004—2017年30個省市的面板數據，構建中介效應模型來探討人口老齡化對制造業發展質量的影響機制。研究發現：老齡化通過影響生產性服務業水平，進而提高制造業發展質量，且隨著生產性服務業水平跨過單一門檻，老齡化對制造業發展質量的影響效應由不顯著轉變為正向顯著。異質性分析發現，提高地區經濟發展水平和市場化水平，可推動地區生產性服務業的發展，從而顯著提高地區制造業發展質量。此外，隨著老齡化程度的變化，由生產性服務業作為中介變量的中介效應會呈現“倒U”形的演變趨勢。

關鍵詞：人口老齡化;制造業發展質量;生產性服務業;中介效應

一、引言

十九屆五中全會指出，堅定不移地建設制造強國、質量強國不僅是我國經濟社會發展的重點工作之一，也是實現我國經濟高質量發展的重要環節，更是建設社會主義現代化國家的必經之路。改革開放四十多年來，我國開始從工業化初級階段進入工業化中后期，制造業產業在世界上也取得了舉世矚目的成就。然而，因為制造業領域的核心技術受制于人且自身技術創新能力不足，我國制造業產業面臨“低端鎖定”、“高端封鎖”的局面。2015年，國務院審議通過了《中國制造2025》，提出通過努力實現由中國制造向中國創造、中國速度向中國質量、中國產品向中國品牌進行轉變。然而，與世界先進的制造業水平相比，我國制造業在自主創新能力、資源利用效率、產業結構水平、信息化程度、質量效益等方面差距明顯，轉型升級和跨越發展的任務緊迫而艱巨。隨著我國建成制造強國進程的不斷推進，人口老齡化的形勢也日漸嚴峻。根據《人口與勞動綠皮書》的統計數據顯示，2016年我國65歲及以上的老齡人口占比為10%，第七次全國人口普查數據則表明，在這四年間，我國高齡人口比重上升了3.5個百分點，“未富先老”的問題也在逐步浮現，成為當前政府、學界普遍關注的社會問題（鄭猛等，2018）。勞動力作為社會生產中重要的要素稟賦之一，社會適齡勞動人口的減少，勞動力成本上漲，必然會對我國的經濟社會生活造成嚴重的影響。此外，中美貿易戰的發動對我國制造業發展質量的提升無疑是雪上加霜，在世界貿易格局和全球價值鏈發生深刻變化的情況下，我國制造業發展面臨著前所未有的巨大挑戰，我國制造業產業如何在量的穩步增長的前提下，保障質的穩步提升，這是我國當前經濟工作的重點。當制造強國戰略與老齡化這一背景相重疊時，老齡化程度的加劇是否會“阻礙”制造業發展質量的提升？是否會在一定程度上表現出區域異質性？其影響機制是什么？生產性服務業作為依附于制造業產業的存在，貫穿于制造業生產的全過程，又會在老齡化對制造業發展質量的過程中扮演何種角色？

目前學界對于制造業發展質量并沒有一個具體的定義，本文借鑒已有研究認為，高制造業發展質量是在等量制造業產業產出的情形下，具有更高的生產效率、更低的能源消耗和污染排放，同時制造業產業結構更加合理且技術創新能力更高（王賢彬等，2021）。因此，本研究利用中介效應模型和門檻模型探討人口老齡化程度對制造業發展質量的影響效應，判別老齡化程度的加深是否會對制造業發展質量的提升產生阻礙作用。在此基礎上，進一步識別生產性服務業在老齡化對制造業發展質量中的中介效應，以期為我國推動制造業高質量發展和經濟高質量發展提供政策建議。

二、文獻綜述與機制分析

（一）文獻綜述

1.人口老齡化對產業結構的影響研究

目前，關于老齡化與制造業發展質量的研究相對較少，但是關于老齡化與產業結構的文獻較豐富。制造業作為產業發展中的重要組成部分，本文通過梳理老齡化與產業結構的相關文獻，為進一步研究人口老齡化與制造業發展質量提供理論參考。從供給層面來看，老齡化對產業結構的影響具有雙重性。魯志國等（2003）認為老齡化程度的加深，會導致勞動力供給減少和投資金額供給減少，從而不利于產業結構的發展。Catalano等（2016）基于法國、意大利、德國三個國家的樣本，利用世代交疊模型發現，老齡化會使法國和意大利的技術創新速度放緩，而德國老齡化程度的加深則會導致其人力資本增長率下降，最終不利于這些國家的產業結構升級。然而，Hashimoto等（2010）持相反的觀點，他們利用開放兩部門世代交疊模型研究發現，隨著老齡人口的增多，會使得勞動力從非保健部門流動至保健部門，從而促進產業結構的發展。從消費需求層面來看，史本葉（2016）通過構建PVAR模型，研究發現當人口結構轉向老齡化時，會推動經濟結構向消費驅動型經濟增長方式轉變，從而有利于產業結構優化升級。Ehrenhard等（2014）認為，老齡化的加劇會刺激醫療、養老等消費型服務業的發展。劉玉飛等（2016）從空間視角出發，研究發現老齡人口的增加會導致老年消費產品的需求增大，進而促進醫療行業、老年教育、旅游行業的發展，從而在一定程度上推動產業結構高級化。部分學者認為老齡化對消費需求的影響具有異質性。茅銳等（2014）認為不同年齡人口在消費習慣、消費需求和消費結構等方面存在異質性。

關于老齡化對服務業影響的研究，近年來，隨著老齡人口的增多，老年產業的相關需求也在逐年增加。部分學者認為老齡化對服務業的發展有促進作用。李華（2015）從供給和需求的視角出發，發現老齡化通過勞動力供給、第二次人口紅利挖掘和資本由工業部門轉移流入三個作用機制影響中國服務業的供給，且老齡化既會增加服務業的需求規模，也會轉變服務業的需求結構。部分學者認為老齡化對服務業的發展有阻礙作用。吳飛飛等（2018）研究發現，當前我國的養老服務體系不夠健全，老齡化程度加深所導致的勞動力成本上升對服務業的發展有阻礙作用。還有學者認為老齡化對服務業的發展存在階段異質性。例如陳衛民等（2014）研究發現，老齡化達到一定程度之后，會通過增加消費這一路徑，推動服務業發展。但是當達到高度老齡化之后，由于會加強勞動力供給約束，該促進作用則不再顯著。

2.生產性服務業對制造業發展質量的影響研究

關于生產性服務業對制造業發展質量的研究，當前學界主要是聚焦于服務業與制造業之間的關系。生產性服務業在生產和消費方面具有不可分割性，作為為制造業發展提供服務的一類產業，決定了其產業布局必須圍繞于制造業。2014年《國務院關于加快生產性服務業促進產業結構調整升級的指導意見》指出，加快生產性服務業創新發展，實現服務業、農業與工業等在更高水平融合，推動我國產業結構優化調整。Markusen（1989）和Anderson等（2004）在分析了生產性服務業與制造業之間的關系后，認為生產性服務業和制造業發展是相輔相成的關系。國內學者喬彬等（2014）也發現，有效的生產性服務業集聚會促進知識創新、技術外溢和知識外溢，從而推動制造業發展質量的提升。喬彬和張蕊等（2019）基于高鐵開通這一準自然實驗，研究生產性服務業與制造業發展之間的關系，結果發現高鐵開通可以通過“要素整合效應”加快生產性服務業的要素資源整合，從而加強生產性服務業對制造業結構優化升級的促進作用。韓峰等（2020）根據新經濟地理學，研究發現生產性服務業集聚可以通過技術外溢效應和規模經濟效應，推動制造業高質量發展。上官緒明等（2020）利用拓展的Feder模型研究發現，我國生產性服務業對制造業升級存在單一門檻效應，即生產性服務業發展水平超過門檻值時，能顯著促進制造業升級。黃繁華等（2020）研究在雙循環背景下，提高我國的生產性服務業水平，有利于我國制造業在全球價值鏈的攀升，而且能擴大其參與全球價值鏈的前向參與度和后向參與度。

綜上所述，以往的研究更多的是關注老齡化對產業結構升級和制造業結構升級的影響，對制造業發展質量的研究較少。而回顧已有文獻發現，人口老齡化對制造業發展可能會產生兩方面的影響。一方面，人口老齡化程度的加劇，會導致勞動力供給下降，勞動力成本上升，成為制約制造業發展的影響因素。另一方面，老齡化會倒逼企業用資本或是技術代替勞動力以及人力資本水平的提高，都會提升制造業發展質量。由此筆者不禁產生這樣的疑問：人口老齡化對制造業發展質量究竟有何影響，到底是正面影響占主導還是負面影響占主導？其影響機制是什么？這也是本文的研究重點。因此本文在經濟新常態的背景下，探究人口老齡化對制造業發展質量的影響效應。

與已有的研究相比，本文的邊際貢獻在于：其一是從質量的角度出發，研究了老齡化對制造業發展質量的影響機制，進一步豐富了人口老齡化和制造業發展質量的相關研究。其二是進一步拓展了老齡化對制造業發展質量影響的分析框架。老齡化通過人力資本效應和消費需求效應，為生產性服務業的發展提供了新的契機。而人口老齡化和生產性服務業作為影響制造業發展質量的兩個重要因素，是促進制造業發展質量提升的核心驅動力，故本研究將生產性服務業作為中介變量，納入到老齡化對制造業發展質量影響的分析框架中，探究老齡化是否可以通過影響生產性服務業，進而影響制造業發展質量。同時引入門檻效應模型，檢驗老齡化與制造業發展質量之間的非線性特征，清晰識別老齡化程度對制造業發展質量在不同生產性服務業水平下的表現形式，從而有利于更加全面的理解老齡化與制造業發展質量的內在影響機制。其三是考察了在不同經濟發展水平地區、不同市場化水平地區和不同老齡化程度下，老齡化對制造業發展質量的影響以及生產性服務業在此過程中中介效應的差異性，其不僅深化和豐富了制造業高質量發展的相關研究，更為緩解我國的老齡化危機、提高制造業發展質量和各地政府根據本地的實際情況制定相關的人口和產業政策提供政策依據。

（二）機制分析

1.老齡化對生產性服務業和制造業發展質量的影響機理

（1）老齡化的人力資本效應

老齡化程度的加劇，一方面會使得社會的平均壽命延長，人力資本的投資回報率增加，這使得家庭更愿意進行教育投資，來提升家庭成員的人力資本水平，從而提高生產性服務業企業和制造業企業的人均人力資本水平（劉成坤等，2020）。二是老年人口擁有豐富的工作經驗和知識技能，任何企業的自主技術創新都離不開老一輩人的努力。而正是因為這一現狀，企業會更愿意進行技術創新投資，以緩解由老齡化所帶來的負面效應（王笳旭等，2017）。三是人口紅利的減退會導致勞動力供給減少，勞動力價格上漲，進而倒逼生產性服務業企業和制造業企業用技術和資本來替代勞動力，從而提高生產性服務業企業和制造業企業的生產效率和創新水平，進而提高制造業發展質量（汪偉等，2016）。

（2）老齡化的消費需求效應

人口結構的變化，必然也會導致消費結構和層次有所變動。隨著老年人口增多，會激發與老年人口相關的養老、醫療等消費型服務業的發展（逯進等，2018;劉玉飛等，2016;茅銳等，2014）。與此同時，也會推動老年旅游、信息、金融儲蓄等生產性服務業的發展。另外，老齡化程度的加劇，會加大政府對于生產性服務業的投資，以滿足日益龐大的老年人口隊伍的消費需要。而老齡化引起的消費升級和消費需求變化，會使得老齡人口對消費產品的質量要求提升，從而倒逼制造業企業不得不使用更高端化的生產設備，以滿足人們日益增長的消費需求。故老齡化程度的加劇可以通過消費升級和消費需求效應推動生產性服務業發展以及提高制造業發展質量。

綜上，老齡化主要是通過人力資本效應和消費需求效應，進而作用于生產性服務業發展和制造業發展質量，且正面影響可能占主導。據此，提出以下研究假設：

假設A1：人口老齡化會促進生產性服務業發展。

假設A2：人口老齡化會提高制造業發展質量。

2.生產性服務業對制造業發展質量的影響機理

生產性服務業是為保持生產過程連續性，促進技術進步、產業升級和提高生產效率提供保障服務的行業。生產性服務業依附制造業存在，貫穿于企業生產的上、中、下游環節。

（1）生產性服務業的發展，有助于深化制造業企業內部分工，通過將非核心職能剝離，可以有效地降低企業的生產成本和交易成本，提高生產效率，實現規模經濟（馮泰文，2009）。差異化的生產性服務業水平可以更好地發揮企業的自身優勢，強化制造業企業競爭力，實現制造業企業高質量發展（陳偉達等，2009）。

（2）根據新經濟地理學，生產性服務業專業化和外部性均會影響最終產品部門的升級（宣燁，2012）。隨著工業化進程的加快，產業分工更加精細化，對于生產性服務業的需求更多的多元化和明晰化，生產環節更加復雜（呂政等，2006;金曉雨，2015）。同時，生產性服務業水平越高，越能夠滿足制造業生產各個環節的需求，提高制造業發展質量，還會對制造業升級產生知識和技術溢出，促使制造業企業進行技術創新（喬彬等，2019;韓峰等，2020;余泳澤等，2016）。

綜上，生產性服務業的發展對制造業發展質量提升有正向作用。據此，提出以下研究假設：

假設B：生產性服務業的發展會提高制造業發展質量。

三、研究設計

（一）模型構建

為研究人口老齡化對制造業發展質量的影響效應，本文構建基礎回歸模型如下：

其中，Indus是制造業發展質量指標，Aging是人口老齡化變量，Controls為本文的一系列控制變量，εit為隨機擾動項。該部分Aging的系數β1為研究重點，衡量人口老齡化程度對制造業發展質量的影響。

參照現有文獻關于中介模型的研究，假設模型中解釋變量Aging與被解釋變量Indus之間存在顯著的相關性，并且解釋變量（Aging）還會通過另一變量X對被解釋變量Indus產生影響，則可定義變量X為模型的中介變量。根據上文的論述，本文認為老齡化可能是通過影響生產性服務業水平來影響制造業發展質量，為識別該中介效應的存在，本文借鑒Baron和Kenny（1986）的研究，構建以生產性服務業為中介變量的中介效應模型，運用逐步因果回歸分析方法對其相關關系進行研究。具體步驟為：第一步模型（1），第二步如模型（2）所示，第三步如模型（3）所示。

其中，Service為生產性服務業水平指標;其他變量的定義與模型（1）相同。該部分主要關心的是變量Aging的回歸系數γ1，如果該回歸系數為正（負），說明老齡化會促進（抑制）生產性服務業的發展。

模型（3）的指標定義同模型（1）、（2）一樣。該部分Aging的系數μ1和Service的系數μ2為研究重點。如果μ2顯著為正（負），則說明生產性服務業水平顯著提高（降低）制造業發展質量。

本文借鑒溫忠麟等（2004）的研究，對中介效應進行檢驗。以上三個模型中，β1表示老齡化對制造業發展質量的總效應，μ1表示老齡化對制造業發展質量的直接效應，μ2*γ1表示通過生產性服務業的中介效應。如果模型（2）中的回歸系數1與模型（3）中的回歸系數μ2均通過顯著性檢驗，則說明中介效應存在。在此基礎上，如果模型（3）中的回歸系數μ1顯著，則說明中介變量（生產性服務業）具有部分中介效應，人口老齡化除了通過生產性服務業水平影響制造業發展質量以外，還存在影響制造業發展質量的其他途徑。

（二）變量選取與說明

1.被解釋變量

制造業發展質量（Indus）作為本文的被解釋變量，是定量研究的關鍵。當前學界關于制造業發展質量的測度，主要有指標體系法、產業增加值法以及全要素生產率法等。為了避免指標體系法在選取指標過程中的主觀性，本文采用全要素生產率作為制造業發展質量的代理變量。制造業高質量發展是經濟高質量發展的重要內容，是以較高的生產效率、較低的能源消耗和污染排放的綠色可持續發展方式。因此本文借鑒谷軍健等（2020）的做法，在計算全要素生產率指標的過程中同時考慮制造業價值增值、污染排放和資源消耗。這一指標不僅能夠反映制造業產業的價值創造效率，同時也能夠體現在工業生產過程中的環境效率。

在利用DEAP2.1軟件計算Malmquist指數來衡量制造業發展質量的過程中，需要考慮制造業產業的產出和投入。制造業產出被分為期望產出和非期望產出。期望產出為制造業的工業增加值，用來反映制造業的價值增值程度。非期望產出為工業污染排放，主要是工業廢水、工業廢氣和工業固體污染排放三個方面。制造業投入分為人、財、物三個方面。勞動投入用制造業企業平均用工人數來衡量，資本投入用制造業企業固定資產凈值來衡量，資源投入用制造業能源消耗總量來衡量。因國家統計局于2011年公布了新的《國民經濟行業分類》，從而導致一些行業的統計口徑發生變化，通過比較國民經濟行業分類前后的內容，對統計口徑發生變化的行業進行合并，以保證數據的準確性。

2.核心解釋變量

人口老齡化（aging）是本文的核心解釋變量。當前學界衡量人口老齡化的指標主要有老年人口撫養比和老年人口比重。本文借鑒卓乘風等（2018）的做法，用老年人口撫養比作為老齡化的代理變量。同時，65歲以上老年人口的比重也是衡量老齡化程度的重要指標之一，因此本文在穩健性檢驗中用其替換老年人口撫養比這一核心解釋變量進行穩健性檢驗。老年人口撫養比和65歲以上老年人口比重這兩個指標均使用常住人口計算得出，其數據來源于《中國統計年鑒》和《中國人口和就業統計年鑒》。

3.中介變量

選取生產性服務業（service）作為本文的中介變量。借鑒顧乃華（2010）學者的研究，本文把“交通倉儲郵政業”、“租賃和商業服務業”、“金融業”、“房地產業”、“科研、技術服務和地質勘查業”、“信息傳輸、計算機服務和軟件業”等行業歸總于生產性服務業，將上述行業每年產業增加值加總取自然對數作為衡量生產性服務業水平的指標。

4.控制變量

借鑒以往學者的研究，選取城市化水平、外商直接投資、政府干預力度、基礎設施建設作為本文的控制變量。城市化水平（urb），用各省城鎮人口占總人口的比重來衡量。城市化水平越高，城市公共服務供給體系越完善，越有利于人口和技術在空間上的集聚，從而產生正向外溢效應，進而提高制造業發展質量。外商直接投資（fdi），用外商直接投資額占GDP的比重來衡量。郭克莎（2000）等學者研究發現，外商直接投資作為影響產業結構的重要影響因素之一。企業在對外貿易過程中，可以學習和引進先進技術，進而提高研發水平和產成品質量。政府干預力度（gov）用政府財政支出占GDP的比重來衡量。張瑩等（2015）學者研究發現地方政府對經濟發展的干預力度會顯著影響地方產業的發展。基礎設施建設（inf），用各地區人均道路面積來衡量。完善的基礎設施建設可以降低企業的交易成本，促進進出口結構升級。

5.數據來源以及變量描述性統計

由于西藏自治區數據缺失較為嚴重，故本文選取2004—2017年30個省市的數據為研究樣本。所使用的數據來源于《中國統計年鑒》、《中國工業經濟統計年鑒》、《中國第三產業統計年鑒》、《中國人口統計年鑒》、《中國環境統計年鑒》、《中國能源統計年鑒》、各省市統計年鑒以及政府統計公報、EPS數據庫和國泰安數據庫。對于部分缺失數據依據插值法予以補全。本研究采取了兩種插值法，如果數據缺失是在中間年份采用內插法，如果是在兩端則采用外插法。相關變量的描述性統計如表1所示。

四、實證結果與分析

（一）基準模型回歸

在參數估計前，首先利用方差膨脹因子進行數據的多重共線性檢驗。檢驗結果表明，各變量的方差膨脹因子均小于10，說明數據不存在多重共線性的問題。接著利用Hausman檢驗，確定用面板固定效應模型進行測算更為合適。本文首先加入老齡化（Aging）這一核心解釋變量，接著逐步加入控制變量，進行模型參數的估計。逐步回歸法一方面可以檢驗核心解釋變量估計參數的穩健性，另一方面可以考察控制變量對回歸結果的影響。基準模型的回歸結果如表2所示。

由表2的回歸結果可知，回歸（1）中，老齡化變量的系數在1%的水平下顯著為正，說明老齡化對制造業發展質量的提升有促進作用。在逐步加入控制變量之后，老齡化系數的顯著性和影響方向沒有發生顯著變化，說明該結果具有一定的穩健性，假說A2得證。人口老齡化會顯著提高制造業發展質量，其原因可能是：（1）老齡化程度的加深，會激發老年市場的需求，其會推動制造業相關產業的發展。（2）人口老齡化會推動區域技術創新的發展，一是隨著人口老齡化程度的加劇以及現代醫療體系的發展，老年人口的預期壽命延長，工作年限也會隨之延長，進而導致教育的投資回報率提高，人們更愿意加大對自身的人力資本投資，從而使整個社會的人力資本存量增加。二是隨著老齡人口的增多，其累積的技術和經驗也會有利于技術創新，從而提高制造業發展質量。（3）隨著鄉村振興戰略和城市更新行動的開展，居民健康和生活質量顯著提高，政府對于環境治理和資源利用效率的規制力度會逐漸加大，進而約束制造業產業低質量發展，倒逼制造業產業加大技術創新力度，提高資源利用效率，降低污染排放，提高制造業發展質量。（4）老齡化程度的加劇，會導致市場上適齡勞動力減少，從而伴隨著勞動力價格上漲，這將會倒逼企業用技術代替勞動力。近些年來，隨著美國再工業化戰略的推進，我國也將目光轉向了工業機器人（程虹等，2020）。工業機器人的使用會大力推動相關智能產業的發展，提高工業生產效率，從而提高制造業發展質量。

關于控制變量，城市化水平系數在1%的水平下顯著為正，說明城市化率會顯著提高制造業發展質量。其原因是城市化水平的提高，可以優化地區之間的資源配置，促使制造業向現代化、集約化的方向發展，從而可以推動制造業產業結構的優化升級。外商直接投資這一變量對制造業發展質量的影響并不顯著，可能是隨著我國科學技術的不斷提升和在全球地位的不斷提高，外商對我國實行了一定的技術封鎖，導致外商直接投資所帶來的技術外溢效應逐步減弱，從而對制造業發展質量提升沒有產生顯著的促進效應。回歸（4）中所報告的基礎設施建設變量的系數顯著為正，說明良好的基礎設施建設對推動制造業高質量發展有重要的促進作用。政府干預力度變量的系數在1%的水平下顯著為正，其原因是地方政府一方面可以通過加大對制造業產業的扶持力度，優化制造業產業發展環境，提高制造業的工業產出;另一方面，地方政府通過環境規制，會對地方制造業企業造成環境約束，可以有效減少工業污染排放，從而提高制造業發展質量。

（二）穩健性檢驗

為檢驗基準模型回歸結果的穩健性，本文采取替換相關指標和更換樣本數據的方法進行估計分析：（1）用65歲及以上老年人口比重代替老年人口撫養比來衡量一個區域的人口老齡化程度;（2）長江經濟帶作為重大國家戰略發展區域，是我國重大的工業基地之一，本文采用長江經濟帶沿線11省市的數據作為獨立樣本進行穩健性檢驗，具體估計結果如表3所示。表3回歸（1）～（4）的結果顯示，替換相關變量指標和更換樣本數據對基準回歸模型進行重新估計之后，其核心解釋變量的結果與表2基本一致，人口老齡化變量的系數顯著為正，驗證了人口老齡化與制造業發展質量之間的正向關系，這表明模型的回歸結果具有較好的穩健性。

此外，為保證實證結果的有效性和無偏性，考慮到人口老齡化與制造業發展質量可能存在相互影響的內生效應，因此借鑒陳小亮等（2020）的做法，選取滯后15期的老齡化變量作為工具變量處理內生性問題。由表3的結果看出，Kleibergen-Paap F statistic的值大于10，因此拒絕了弱工具變量的假設。滯后15期的老齡化變量仍在5%的水平下顯著為正，說明老齡化程度的加深的確會提高制造業發展質量，由此可再次論證本文回歸結果的穩健性。

（三）分區域樣本回歸

區域差異大、發展不平衡一直是我國的基本國情。各區域的經濟發展水平仍然存在著一定差距。為研究人口老齡化對制造業發展質量的影響是否存在區域異質性，故本文將樣本分為東部和中西部兩大區域，分區域研究人口老齡化對制造業發展質量的影響效應。表4為分區域樣本回歸估計的結果。

由表4的回歸結果可知，在加入一系列控制變量之后，人口老齡化變量對東部和中西部地區制造業發展質量仍有顯著的促進作用，但是影響程度存在一定的區域異質性。對于東部地區而言，雖然隨著人口老齡化程度的加劇，會減少地區適齡勞動力供給，同時也會對家庭產生嚴重的養老負擔。但是由于東部地區經濟發展情況較好，公共服務供給體系較完善，老齡化對家庭和政府財政部門的壓力相對較小，并且東部地區以技術密集型和資本密集型企業為主，區域技術創新活動較活躍，可以有效的彌補由老齡化帶來的勞動人口減少和勞動生產率下降的問題。另外，區域技術創新能力越高，越能夠推動金融、信息、技術等生產性服務業的發展，進而提高制造業發展質量。中、西部地區由于經濟和要素稟賦因素，承接了東部地區部分勞動密集型企業的產業轉移，因此在面對老齡化程度逐漸加深，勞動力價格不斷上漲的現實情況下，老齡化變量在1%的水平下顯著為正，但是影響系數小于東部地區。關于控制變量，城市化水平變量的系數在東部地區顯著，在中西部地區不顯著。政府干預力度變量在東部以及中西部地區均在1%的水平下顯著為正，但值得注意的是，在東部地區，變量的系數遠遠大于中西部地區。其原因是，自國家開始提倡綠色可持續經濟發展以來，政府對于工業企業的管控力度逐漸加大，低碳經濟下的工業企業生產就是在提高企業生產效率的過程中保持低消耗、低排放。相較于中西部地區而言，東部地區相關城市對于制造業企業的環境規制強度較高，會倒逼相關制造業企業對現有的資源稟賦進行重新配置，以保證在不降低甚至在提高生產效率的前提下，降低制造業企業的能源消耗和污染排放，從而提高制造業發展質量。

（四）機制研究

1.中介效應檢驗

由表2的回歸結果可知，人口老齡化對制造業發展質量的影響效應顯著為正，說明可能存在中介效應，因此可以展開進一步分析。本研究通過引入生產性服務業水平這一中介變量，檢驗老齡化通過影響生產性服務業水平，進而影響制造業發展質量的作用機制。根據中介效應檢驗的“三步法”，第一步，檢驗老齡化變量對制造業發展質量的影響效應是否存在，具體估計結果如表2所示。第二步，檢驗核心解釋變量（人口老齡化）對中介變量（生產性服務業）的影響效應是否存在，具體結果如表5回歸（1）所示。可以看出，老齡化變量在1%的水平下顯著為正，說明老齡化程度的加劇對生產性服務業水平的提高具有正向的促進作用，假說A1得證。其原因是，老齡化程度加劇，人類預期壽命不斷延長，一方面，會使得人力資本的投資回報率增加;另一方面，會激發老年市場的消費需求，進而擴大生產性服務業的發展。第三步，探究人口老齡化、生產性服務業水平和制造業發展質量三者之間的影響關系。表5回歸（2）的結果顯示，人口老齡化變量與生產性服務業變量的系數均顯著為正，說明以生產性服務業作為中介變量

的結論成立，人口老齡化的確可以通過影響生產性服務業水平，間接影響制造業發展質量，假說B得證。根據中介效應模型回歸分析所獲取的相關系數，可以進一步測算以生產性服務業作為中介變量的中介效應為人口老齡化對制造業發展質量總效應的41.89%[0.0286*1.0737/0.0733]。此處0.0286是表5回歸（1）中老齡化變量對生產性服務業水平的影響系數，1.0737是表5回歸（2）中生產性服務業變量對制造業發展質量的影響系數。

2.非線性特征檢驗

為考察老齡化對制造業發展質量影響的非線性特征，考慮到生產性服務業水平的高低可能會導致老齡化對制造業發展質量的影響表現出異質性。因此，本文引入門檻模型，用生產性服務業作為門檻變量，來檢驗老齡化與制造業發展質量之間是否具有門檻效應。具體的模型構建如下：

其中，I（·）為示性函數。具體來說，首先確定門檻的數量，然后計算出門檻值及其置信區間，對于每一個自檢驗，將運用Bootstrap方法迭代300次進行門檻回歸模型的估計。表6為門檻效應的檢驗結果。

由表6中可以看出，就全國樣本而言，生產性服務業作為門檻變量通過了單一門檻效應，為更深入探究人口老齡化對制造業發展質量影響的非線性特征，本文最終選擇用單一門檻回歸模型進行模型（4）的參數估計。具體結果如表7所示。

由表7中的回歸結果可知，生產性服務業在發揮杠桿作用的過程中，存在9.2156這一單一門檻值。當生產性服務業水平低于9.2156時，人口老齡化變量的系數并不顯著，說明此時老齡化程度并不會對制造業發展質量產生顯著影響，而當生產性服務業水平高于9.2156這一門檻值時，老齡化對制造業發展質量的提升有顯著的促進作用。這說明在順應老齡化趨勢的過程中，應該提高生產性服務業水平，加快技術創新，提升制造業發展質量。

五、異質性分析

（一）基于不同經濟發展水平分析

根據前文的分析，地區經濟發展水平越高，既可以激發制造業中老年相關產業的發展，也可以在一定程度上緩解由人口老齡化程度的加深對產業結構帶來的負面效應。為考察地區經濟發展水平的高低對本文結論可能造成的影響，借鑒以往學者的做法，用人均GDP來衡量地區經濟發展水平。將樣本根據經濟發展水平的均值分為低經濟發展水平組和高經濟發展水平組，討論在不同經濟發展水平區域，老齡化對制造業發展質量的影響路徑，具體結果如表8所示。

表8中的回歸結果顯示，經濟發展水平通過影響生產性服務業水平在老齡化對制造業發展質量的影響路徑上產生影響。其中高經濟發展水平組生產性服務業變量的影響系數大于低經濟發展水平組，且系數在1%的水平下顯著為正。原因可能在于，經濟發展水平越高，其公共服務供給體系和相關產業發展政策越完善，生產性服務業對制造業發展質量的影響效應更大。由生產性服務業在發展過程中所產生的技術外溢和知識外溢，會在空間上促進制造業高質量發展。

（二）基于不同市場化水平分析

已有研究表明，市場化進程是一個國家（地區）順應市場化發展規律，堅持深化供給側改革，實現要素資源合理配置和效率最大化的過程。故地區市場化程度會對當地產業發展產生影響。為研究市場化程度的差異可能對本文結論造成的影響，本文借鑒逯進等（2018）學者的研究，用非國有固定資產投資額與國有固定資產投資額的比重來衡量一個地區的市場化程度。同時，將樣本根據市場化水平的均值分為低市場化水平組和高市場化水平組，討論在不同的市場化水平下，生產性服務業作為中介變量，其中介效應在老齡化對制造業發展質量的影響中是否依然存在，具體結果如表9所示。

表9中的結果顯示，市場化水平可以通過影響生產性服務業水平，進而影響老齡化對制造業發展質量的影響路徑。其中，在低市場化水平區域，老齡化對制造業發展質量沒有顯著影響，說明在低市場化水平區域，此中介效應的影響路徑并不成立。但是在高市場化水平區域，老齡化變量在1%的水平下顯著為正，說明老齡化對制造業發展質量的提升有積極影響。由回歸（5）、（6）可知，以生產性服務業為中介變量的中介效應成立。雖然隨著人口老齡化程度的加劇，“人口紅利”正在逐步消減，但是市場化程度越高，越可以為地區制造業企業發展提供優質的成長、競爭環境，從而用以市場為主導的經濟結構推動地區產業發展。在高市場化水平地區，可以實現各類生產要素在區域內的有效配置以及創新環境的合理優化，進一步提高社會生產效率，提高制造業發展質量。

（三）基于不同老齡化程度回歸分析

考慮到用樣本整體回歸，可能會忽略不同老齡化程度下老齡化對制造業發展質量的影響以及生產性服務業在此過程中的中介效應的差異性。因此，本文用65歲及以上老年人口的比重作為老齡化程度的分類指標，分組回歸逐步檢驗其影響效應，具體回歸結果如表10所示。

由表10可知，從不同的人口老齡化程度來看，老齡化變量通過生產性服務業影響制造業發展質量的中介效應均顯著存在，且老齡化對制造業發展質量的總影響效應也呈現遞增趨勢。由分組回歸可以看出，隨著人口老齡化程度從7%到11%。老齡化對制造業發展質量的總效應分別是0.073、0.089和 0.303，說明老齡化對制造業發展質量起到了顯著的促進作用。可能的原因是在我國老齡化初期，老齡化的起因是出生率下降。在這一階段，老年人口比重和勞動人口比重均有所提高，此時老齡人口和勞動人口對制造業發展質量的倒逼效應和促進效應均會有利于制造業發展質量的提升。當老齡化程度發展到一定階段，適齡勞動人口的比重下降，老齡人口的比重上升。技術創新能力的提升和老齡人口的倒逼效應，會加大老齡化對制造業發展質量的影響效應。從影響路徑來看，隨著老齡化程度的加深，老齡化對生產性服務業的影響效應呈現遞增趨勢，生產性服務業對制造業發展質量的影響系數也逐漸遞增，且均在1%的水平下顯著，只是由老齡化通過生產性服務業影響制造業發展質量的中介效應呈現先上升后下降的“倒U”形演化趨勢。因為老齡化變量屬于慢變量，其對于經濟社會的影響可能存在滯后性，故應該充分挖掘老齡化對產業經濟社會的正外部性。從不同人口老齡化程度的分析結果可知，老齡化程度越高，其對于生產性服務業的影響效應越大。而生產性服務業的發展有助于深化制造業企業內部分工，從而提高生產效率。故隨著老齡化程度的加劇，應該推動生產性服務業發展，激發區域技術創新活力，進而提高制造業發展質量。

六、結論與政策建議

（一）結論

本文利用2004—2017年全國30個省市的面板數據，利用中介效應模型和門檻效應模型，研究老齡化對制造業發展質量的影響機制。具體的研究結論如下：

第一，就全國樣本而言，老齡化顯著提高了制造業發展質量，并且替換解釋變量指標、縮小樣本以及工具變量回歸均驗證了結論的穩健性。分區域樣本而言，老齡化顯著提高了東部地區和中西部地區制造業發展質量，但是影響程度存在一定的區域異質性。

第二，引入生產性服務業為中介變量，結果發現老齡化通過影響生產性服務業水平，進而影響制造業發展質量的這一路徑成立，且該中介效應為老齡化對制造業發展質量總效應的41.89%。

第三，利用生產性服務業為門檻變量，發現生產性服務業水平在老齡化對制造業發展質量的影響中表現出單一門檻特征，即當生產性服務業水平低于這一單一門檻值時，老齡化對制造業發展質量的影響系數并不顯著;當生產性服務業水平跨過這一門檻值時，老齡化會顯著提升制造業發展質量。

第四，異質性分析表明，對于不同的經濟發展水平區域，由生產性服務業作為中介變量的中介效應均存在，但是在高經濟發展水平區域，生產性服務業水平對制造業發展質量的影響效應大于低經濟發展水平區域。對于低市場化水平地區來說，老齡化對制造業發展質量的影響并不顯著，故由生產性服務業為中介變量的中介效應不存在。但是在高市場化水平地區，市場化水平可以通過影響地區生產性服務業水平，進而在老齡化對制造業發展質量的作用路徑上產生影響。最后，不同老齡化程度的回歸結果表明，隨著老齡化程度的加劇，老齡化對制造業發展質量的總影響效應呈現遞增趨勢，由生產性服務業作為中介變量的中介效應均顯著存在，且中介效應呈現先上升后下降的“倒U”形演化趨勢。

（二）政策建議

在當前經濟轉軌、產業結構調整的現實需求下，推動我國制造業做大、做強是實現經濟高質量發展的重要內容，這也對處于老齡化快速發展階段的我國提出了嚴峻挑戰。為充分發揮老齡化對制造業發展的正外部性，本研究提出政策建議如下：

第一，正視當前老齡化現狀，積極推動“銀發產業”的發展。著力促進養老、醫療、娛樂等以老齡人口為目標客戶的相關產業的發展，一方面滿足了老齡人口對美好生活的需求，另一方面也促進了經濟社會和以人為本的新型城鎮化的發展，以發展“銀發產業”為新動能，實現新型城鎮化與經濟高質量發展的協同推進。

第二，推進創新驅動戰略，鼓勵企業進行技術創新。進一步加快市場化進程，促使生產要素在區域之間的合理配置，為企業發展提供優質的創新環境，以提高技術創新的成果轉化率。加快供給側結構性改革，優先發展戰略性支柱產業，完善相關市場法律法規，提升區域技術創新能力，為制造業高質量發展提供有力的技術支撐。

第三，加大高等教育投資，提高全社會人力資本水平，尤其是應該把提高人力資本數量轉向質量方面。建立“立交橋”式的辦學模式，使職業教育和普通高等教育能夠并駕齊驅，共同健康發展。同時，重視老齡人口所積累的知識和技能，加大對企業員工的培訓，提升企業員工的勞動技能，設立專項基金，支持和鼓勵低教育水平勞動力參與當地的繼續教育項目，使其逐步完成低技能勞動力向高技能人才的轉變（鄧悅等，2021），從而更好地推動企業從勞動密集型向資本、技術密集型轉變。

第四，促進生產性服務業水平多樣化和專業化的發展，為制造業高質量發展提供保障。生產性服務業作為促進我國制造業高質量發展和經濟高質量發展的重要發展方向，應該將人口老齡化的正外部性引入生產過程中，充分利用其人力資本效應、消費需求效應以及技術創新效應，帶動生產性服務業專業化和多樣化的發展，以滿足日益精細化和復雜化的制造業生產需要。同時針對不同經濟發展地區，根據其要素稟賦和優勢產業的差異性，制定符合當地產業發展情況的產業政策，為區域產業發展提供最優的政策支持和生存環境。

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The Impact of Population Aging on the Development Quality of the Manufacturing Industry in China

Ma Hongmei1，2 and Yang Yue1，3

（1.School of Economics， Guizhou University;2.Center for the Development and Application of Marxist Economics， Guizhou University;3.School of Management， Wuhan University of Technology）

Abstract：Based on the reality of the gradual advancement of population aging and the urgent need to promote the development quality of manufacturing industry， by using the panel data from 30 provinces in China from 2004 to 2017， a mediating effect model is constructed to study the impact of population aging on the development quality of manufacturing industry. The research shows that population aging can affect the level of productive service industry， thereby improving the development quality of manufacturing industry. As the level of productive service industry passes a single threshold， the effect of population aging on the development quality of manufacturing industry changes from being insignificant to being positively significant. Based on the analysis of heterogeneity， it is found that improving the level of regional economic development and marketization can promote the development of regional productive service industry， thereby significantly promoting the development quality of regional manufacturing industry. In addition， as the degree of population aging changes， the mediating effect of the productive service industry as a mediating variable will show an 'inverted U-shaped' evolution trend.

Key Words：Population Aging; Development Quality of Manufacturing Industry; Productive Service Industry; Mediating Effect

責任編輯 鄧 悅

馬紅梅，貴州大學經濟學院，貴州大學馬克思主義經濟學發展與應用研究中心，電子郵箱：jjxymhm@163.com;楊月，武漢理工大學管理學院，電子郵箱：yangyuehb@126.com。本文受國家自然科學基金項目（71663012）、貴州省2020年度哲學社會科學規劃重點課題（20GZZD19）和貴州大學高端智庫重大專項的資助。感謝匿名審稿人對本文提出的意見，文責自負。