人口老齡化、數字化水平與制造業結構升級

摘 要：人口老齡化趨勢的加速為我國新時代經濟高質量發展帶來了挑戰和機遇。立足于我國人口老齡化基本國情，使用2013—2021年全國省級面板數據，在考察人口老齡化對制造業結構升級的傳統影響路徑基礎上，重點研究數字化水平在其中的作用機制。人口老齡化通過勞動供給、消費需求以及技術創新三大傳統路徑對我國制造業結構升級既有抑制作用也有促進作用。通過實證發現人口老齡化對制造業結構升級綜合表現為促進作用。進一步研究發現，一方面人口老齡化能夠刺激數字化水平提升以推動制造業結構升級，另一方面數字化能夠顯著緩解人口老齡化負面作用從而推動制造業結構升級。異質性分析證實了東北、東、中、西部地區人口老齡化與數字化水平作用的異質性并以“寬帶中國”戰略深化前后為時間節點檢驗了時間異質性。研究發現，縮小數字鴻溝、提高數字技術使用和收益水平是中國經濟進入新常態背景下，更好發揮人口老齡化對制造業結構升級促進作用的關鍵。研究為探索數實融合、積極應對人口老齡化、實現經濟高質量發展的中國經驗提供了證據支撐。

關鍵詞：人口老齡化；數字化水平；制造業結構

中圖分類號：C913.6；F264 文獻標識碼： A 文章編號：1000-4149（2024）06-0095-15

DOI：10.3969/j.issn.1000-4149.2024.00.039

一、引言

人口老齡化已成為我國基本國情。據第七次全國人口普查和聯合國《世界人口展望2022》數據預測，“十四五”時期末，我國60歲及以上老年人口將超3億，2050年前后，我國老年人口達5億左右，占全國總人口30%以上和全球老年人口20%以上［1］。為更好應對人口老齡化，中共中央、國務院于2021年3月印發《中共中央國務院關于加強新時代老齡工作的意見》，指出要探索“中國特色積極應對人口老齡化的道路”。在我國經濟進入新常態，增速放緩、預期轉弱、消費增速不及預期背景下，如何更好把握時代特征，激活“銀發經濟”，對于當前探索經濟高質量發展的新路徑、尋找經濟增長新動能具有重要研究價值。

本文立足于人口老齡化基本國情，將老齡化問題同實體經濟發展相聯系，以制造業結構升級為研究對象開展研究。人口老齡化意味著當前我國建設現代化產業體系、實現經濟結構轉型過程中，實體經濟特別是制造業將受到較大沖擊。首當其沖的是勞動力供給，據國家統計局數據，我國勞動參與率已隨人口老齡化進程從21世紀初約77%逐年下降至目前的不足69%。勞動參與率的下降影響著制造業企業的要素投入決策和制造業轉型。同時，人口老齡化在需求側也將對制造業產生巨大影響。據中國老齡科學研究中心2023年發布的《中國老齡產業發展報告》，我國老年人口的消費潛力在2050年有望突破100萬億。老年人口消費潛力擴張對我國制造業既是機遇，也是挑戰。制造業能否順應老齡化帶來的需求變化，把握消費轉型機遇，實現產業向中高端升級成為一個具有現實意義的問題。

此外，制造業結構升級離不開數字技術這一生成新質生產力的重要因素。中國信息通信研究院發布的《中國數字經濟發展白皮書（2023）》顯示，2022年我國數字經濟規模已達50.2萬億元，占GDP比重達 41.5%。人口老齡化疊加當前蓬勃發展的數字技術，對制造業發展也會產生新作用、帶來新機遇。隨著“人口紅利”消失，越來越多制造業企業選擇“數字化轉型”，以資本、技術和數據要素替代越來越稀缺的勞動要素。另外，對于日益龐大的老年群體而言，數字技術推廣普及是“科技適老”的重要一環。人口老齡化的加速將對全社會數字化水平建設提出更高要求，反過來，數字化水平提高同樣能促進老年人口充分釋放“銀發經濟”潛力，最終在需求側推動制造業結構升級。探究人口老齡化、數字化水平與制造業結構升級的關系也就成為厘清激活“銀發經濟”實現路徑的重要方面。

積極應對我國人口老齡化趨勢，需要結合我國基本國情、發展路徑和治理模式，依托我國的稟賦特征和比較優勢走出一條具有中國特色的人口老齡化治理“中國方案”［2］。而研判老齡化風險、甄別風險的區域異質性則為更好實現老齡化治理提供了依據［3］。因此，結合我國人口老齡化背景，以數字化這一極具時代特征的視角探究人口老齡化、數字化水平與制造業結構升級間的關系，并積極探索區域異質性下以“數實融合”為抓手，積極應對人口老齡化、實現經濟高質量發展的“中國經驗”。

二、文獻綜述

當前關于人口老齡化與經濟增長的關系存在一定爭論。有學者認為人口老齡化會惡化勞動力稟賦，老齡化速度過快會對產出總量和產出效率產生負面影響，阻礙長期經濟增長［4-5］。但這類觀點未能充分考慮老齡化對人力資本投資、技術創新等因素的作用，客觀上放大了人口老齡化的負面作用。在考慮對勞動人口質量的影響后，人口老齡化對經濟增長表現出促進作用［6］。聚焦于人口老齡化對產業結構、制造業結構的影響，學界同樣存在不同觀點。

有觀點認為人口老齡化造成了勞動供給減少、加重了社會保障負擔，阻礙了產業結構的調整［7］。但隨著實證研究的不斷深入，越來越多的學者發現人口老齡化可以通過推動消費結構升級、增加人力資本積累等方式誘發或者倒逼產業結構升級［8-9］。人口老齡化除了刺激以養老產業為代表的服務業增長外，對制造業結構升級的促進效應同樣顯著。在低成本勞動力優勢喪失的背景下，老齡化倒逼制造業企業積極進行技術替代、提升制造業科技創新水平，刺激人力資本投資，最終表現為刺激制造業結構升級［10-13］。

數字化水平和制造業升級的關系源于數字技術具有顯著的生產率效應。在宏觀層面，數字經濟促進了中國全要素生產率的提升和經濟高質量發展［14-15］。在微觀層面，數字技術可以提升企業全要素生產率［16］。通過產業數字化與數字產業化，數字技術對傳統制造業進行深度改造。當前，關于數字化水平與制造業轉型的研究仍處于理論機制探索和形成階段。不論從宏觀還是微觀層面，數字化水平提升都有助于制造業轉型［17］。研究證明數字化轉型快、數實融合較好的企業在生產成本、產出效率和創新能力上均較優于傳統企業［18-19］。

上述研究大多以制造業企業數字化轉型為視角，較少從需求側視角考察數字化水平對制造業結構升級的作用。

目前將人口老齡化、數字化水平與制造業結構升級結合的研究仍相對較少。但已有研究證實了數字經濟發展可以緩解人口老齡化對經濟增長的負面影響，提升經濟高質量發展水平［20］。同時，數字經濟發展也有效緩解了人口老齡化對我國產業結構優化的負面效應［21］。

本文以數字接入水平、使用水平和收益水平構建數字化水平指數，將數字化水平同影響勞動力供給和市場需求的人口老齡化相聯系。

立足于人口老齡化同制造業結構升級的研究，探索數字化水平在其中的作用，進一步豐富了數字化背景下人口老齡化對制造業結構升級作用的相關研究，為總結我國積極應對人口老齡化的“中國經驗”嘗試作出邊際貢獻。

三、理論機制與研究假設

1. 人口老齡化對制造業結構升級的傳統影響路徑

人口老齡化對制造業結構升級的傳統影響路徑主要有以下三類：勞動力供給、消費需求、技術創新。

（1）人口老齡化通過勞動供給影響制造業結構升級。人口老齡化一方面表現為老年人口增加，另一方面也表現為少子化趨勢加速。老年人口增加會產生勞動力供給減少、勞動參與率降低、勞動力成本上升等影響。勞動力供給減少、成本上升阻礙了制造業企業擴大生產規模，甚至導致制造業遷出，抑制制造業結構升級。但勞動參與率下降和勞動力成本上升會倒逼制造業企業通過增加人力資本投入來彌補勞動要素的日益稀缺，加速制造業從勞動密集型向資本、技術密集型轉型，從而促進制造業結構升級。少子化進程加速則使得家庭對每個子女的人力資本投資增加，也誘使企業增加人力資本投資以緩解勞動力供給不足［11］。人力資本投資增加會提升高技能勞動力占比進而改善勞動力供給結構，提高技術密集度，推動制造業結構升級。因此人口老齡化能夠通過影響勞動供給進而影響制造業結構升級，其最終影響由正反兩方面因素的相對強弱決定。

（2）人口老齡化通過消費需求影響制造業結構升級。人口老齡化對消費需求的影響是直接且顯著的。從消費規模來看，人口老齡化和少子化趨勢的加速讓我國人口總量下降，提升消費質量成為釋放需求潛力的關鍵。從消費結構來看，人口老齡化催生并加速了養老產業發展。伴隨人口老齡化，食品、服裝等基礎性消費會降低，醫療保健、文化旅游等中高端消費增加。老齡化引致的需求變化牽引著供給側的調整。對制造業而言，人口老齡化催生的智慧醫療、智慧養老及現代生物醫藥等新興產業均為技術密集型產業，這些產業的發展不僅自身推動制造業升級，而且通過產品和要素在產業鏈間流動帶動上下游行業同步升級。但從需求潛力角度看，隨著老齡化加深，居民收入中勞動報酬的比重下降、社會養老負擔增加、居民預防性動機的儲蓄增加，導致家庭消費潛力降低、消費動機被抑制。而需求潛力的下降最終不利于制造業規模擴張和結構調整，對制造業結構升級有負面作用。因此，消費需求的作用受正反兩方面因素的綜合影響。

（3）人口老齡化通過技術創新影響制造業結構升級。人口老齡化對制造業企業技術創新水平有著顯著的影響。一方面，伴隨人口老齡化，勞動力身體機能下降導致學習新知識、參與創新研發的效率下降，企業維持現有生產力和創新水平的成本上升，例如提供醫保、承擔事病假、增加額外培訓成本等，最終造成制造業企業技術創新效率的降低。而企業創新研發效率降低不利于傳統制造業擺脫路徑依賴、突破技術瓶頸由勞動密集型向資本、技術密集型升級。另一方面，“智慧工廠”、“柔性生產線”等概念的興起讓工業互聯網技術逐漸在制造業普及，新技術的出現和迭代大幅降低了制造業企業的勞動力需求。人口老齡化加速倒逼制造業企業加大創新投入，發展以數字技術為代表的勞動節約型技術來替代日益上漲的勞動力成本，從而加速生成新質生產力，促進制造業結構升級。

由此提出假設1：由于勞動力供給、消費需求和技術創新三種路徑的共同作用，我國人口老齡化對制造業結構升級影響顯著，其總效應具體為抑制還是促進則有待進一步實證檢驗。

2. 數字化水平對人口老齡化與制造業結構升級的作用

（1）人口老齡化通過刺激數字化水平提高而促進制造業結構升級。從需求側看，老年人口 在本文理論分析及實證中基于生理年齡將研究對象老年人口定義為65歲及以上人口。在數字技術幫助下能夠更好發現自身需求，搜尋滿足需求的產品。網購、直播帶貨如今已不是年輕人專屬，越來越多的老年人口通過數字化手段參與經濟活動。隨著我國人口老齡化趨勢加深，老年人口對數字化的需求不斷增長。推動“科技適老”，讓技術進步成果能夠被老年人口充分利用，成為釋放需求潛力、促進技術創新和社會消費的重要舉措。人口老齡化能夠刺激數字化水平提升，通過消費需求路徑促進制造業結構升級。從供給側看，制造業企業數字化轉型，通過勞動節約型技術的運用抵消勞動力供給不足帶來的生產率下降。人口老齡化倒逼制造業企業加快數字化轉型步伐，提升企業技術水平和生產效率，最終表現為通過勞動力路徑和技術創新路徑促進制造業結構升級。

由此提出假設2：數字化水平在人口老齡化對制造業結構升級的作用中具有顯著影響，數字化水平是重要的中介機制。

（2）通過數字化水平提高推動“科技適老”，進一步發揮老年人口在生產生活中的價值，緩解人口老齡化對制造業結構升級的負面作用。在供給側，引入數字化技術后，制造業企業中需要高強度體力勞動、簡單重復性的工作減少，要求經驗和腦力勞動的工作增加。隨著我國勞動力平均年齡增長，數字化水平提升有利于保持大齡勞動力的生產率，延長勞動力工作年限，緩解人口老齡化帶來的勞動力供給和生產效率下降。同時，數字化水平提升降低了知識傳播門檻，老年人口退休后能以返聘等形式更好在社會中發揮余熱。通過數字化技術，“老帶新”不再拘泥于“手把手、面對面”，企業人力資本投資成本降低、效率提升。此外，新舊知識與經驗的碰撞也利于制造業企業在實踐中改進創新。在需求側，數字化催生的經濟新模式、新業態同“銀發經濟”結合，緩解老年人口消費能力和意愿降低，使老年人口更充分釋放消費潛力，以需求拉動制造業結構升級。

由此提出假設3：數字化水平緩解了人口老齡化對制造業結構升級的負面影響，具有一定的調節作用。

3. 人口老齡化、數字化水平對制造業結構升級影響的時空異質性

由于制造業結構升級同地區勞動力供給、需求規模、創新能力和數字化發展水平等因素密切相關，基于我國不同區域經濟社會發展以及人口結構的異質性，人口老齡化、數字化水平對制造業結構升級的影響也具有區域異質性。人口和勞動力結構的差異影響了老齡化對制造業結構升級作用的差異，平均年齡較低、勞動力凈流入的地區制造業結構受人口老齡化的負面影響較小；數字化發展水平的差異也影響了其作用程度，數字化接入水平高的地區相比于接入水平低的地區影響更為顯著，數字技術應用程度高的地區老齡化對制造業結構升級的負面影響更低。同時，自2013年起，國務院在全國范圍內推行“寬帶中國”戰略。戰略的實施對我國數字化水平提高起到了至關重要的作用。政策實施階段的不同對數字化水平發揮作用的影響也會有差異。

由此提出假設4：數字化水平的中介效應和調節效應具有空間和時間異質性。

四、研究設計與實證檢驗

1. 指標構建與數據處理

本文針對人口老齡化、數字化水平與制造業結構升級的關系，綜合數據可得性、完整性選擇2013—2021年全國31個省（直轄市、自治區，不含港澳臺及新疆建設兵團）開展研究，形成了279組面板觀測數據。

主要數據來源于各年度《中國統計年鑒》、《中國工業經濟統計年鑒》、《中國城市統計年鑒》、《中國勞動統計年鑒》及各省級行政單位統計年鑒。

（1）人口老齡化的測度。

核心解釋變量為人口老齡化（Old）。本文遵循人口老齡化研究的通常做法［8，11］，使用老年撫養比（Old）即非勞動年齡人口中老年人口對勞動年齡人口數之比衡量人口老齡化程度，并使用65歲及以上人口占比（Oldr）作為核心解釋變量的替換變量進行穩健性檢驗。

（2）制造業結構升級的測度。

核心被解釋變量為制造業結構升級指數（AdI）。借鑒已有學者的做法［11，22-23］，以制造業高級化指數（AdI）衡量制造業結構升級。并且參照上述研究以制造業合理化指數（RdI）替換被解釋變量進行穩健性檢驗。制造業高級化指數（AdI）的計算方式為技術密集型制造業產值占比（Tec）與資本密集型制造業產值占比（Cap）的比值，即：

AdIi，t=Teci，tCapi，t（1）

其中，AdIi，t代表地區i在t時期的制造業升級指數。Teci，t為技術密集型制造業產值占制造業總產值的比值，Capi，t為資本密集型制造業產值占制造業總產值的比值。技術密集型和資本密集型的分類參照陽立高等的研究［23］，基于要素密集度對制造業細分行業進行劃分 資本密集型行業包括：酒、飲料和精制茶制造業，煙草制品業，造紙和紙制品業，石油、煤炭及其他燃料加工業，化學原料和化學制品制造業，化學纖維制造業，黑色金屬冶煉和壓延加工業，有色金屬冶煉和壓延加工業，通用設備制造業。技術密集型行業包括：醫藥制造業，專用設備制造業，汽車制造業，鐵路、船舶、航空航天和其他運輸設備制造業，電氣器械和器材制造業，計算機、通信和其他電子設備制造業，儀器儀表制造業，金屬制品、機械和設備修理業，其他制造業，廢棄資源綜合利用業。

其中細分行業分類標準參照《國民經濟行業分類（2017）》進行調整，制造業產值由于數據統計連續性、可得性和可比性原則使用企業產成品價值代替，采用插值法補足缺失數據。

制造業合理化指數（RdI）的計算方式參考上述研究，考慮到技術密集型產業最為重要，資本密集型產業次之，勞動密集型處于基礎地位，通過賦權法構建如下制造業合理化指數（RdI），其中Labi，t為勞動密集型制造業產值占制造業總產值的比值：

RdIi，t=Labi，t+2*Capi，t+3*Teci，t（2）

（3）數字化水平指標的測度。

為了刻畫地區數字化水平，參考國際電信聯盟圍繞通信與信息技術（ICT）接入、使用和收益三方面指標構建的通信信息技術發展指數（IDI），將地區數字化水平細分為三個二級指標：數字接入水平反映地區互聯網接入能力，表現為數字基礎設施建設水平；數字使用水平反映地區應用互聯網等數字技術進行經濟活動的水平；數字收益水平反映地區通過互聯網等數字技術獲取經濟利益的能力。從三個維度構建指標，意在基于已有研究，以數字技術利用的維度更好研究數字化對人口老齡化的作用機制。在構建指標體系時，本文參考已有學者的研究［15-16，24-25］，本著全面性、可得性和可比性等原則選取人均光纜線路長度等8項指標，通過正向化和無量綱化處理后，使用變異系數法賦權構造了地區數字化水平指數（DDI）。為了更客觀地刻畫數字化水平，本文同時參考郭峰等的研究［26］，使用數字普惠金融指數作為替換變量進行穩健性檢驗。為考察數字化水平中接入水平與使用、收益水平間作用的異質性，單獨構建接入水平指數（LTI）。指標體系構建方法及數據說明如表1所示。

（4）控制變量。

依據理論分析并參照已有研究［9］，選取稅收調節（Tax）、政府支出（Fin）、對外開放程度（Fdi）、人力資本水平（Edu）、城市化水平（Urb）和消費需求（Con）作為控制變量。其中，稅收調節以個人和企業所得稅之和占地方財政收入比重表示；政府支出以當年地方政府財政支出占地區生產總值的比重表示；對外開放程度以外商投資企業投資總額表示；人力資本水平以平均受教育年限 以各種受教育程度折算成受教育年限計算算數平均數，具體的折算標準是：小學為6年，初中為9年，高中為12年，大專及以上為16年。表示；城市化水平以城鎮人口占地區總人口比重衡量；消費需求以居民人均消費支出衡量。稅收調節、政府支出使用比值形式，平均受教育年限和城市化水平數據經過標準化處理，對外開放程度和消費需求進行了對數化處理。

本文構建指標體系和選取變量的描述性統計如表2所示。

2. 模型設定及結果

（1）計量模型構建。

本文構建動態面板數據模型，在考慮時間、個體固定效應的基礎上對人口老齡化與制造業結構升級的關系進行基礎回歸，并參照相關研究［27-28］的方法構建中介效應模型考察人口老齡化通過數字化水平對制造業結構升級產生的影響。基礎回歸模型、中介效應模型和動態面板模型如下所示。

其中，AdIi，t為核心被解釋變量，即制造業結構高級化水平，Oldi，t為核心解釋變量人口老齡化水平，DDIi，t為中介機制變量數字化水平（在進一步異質性分析中可替換為數字接入水平LTI）。Zi，t表示一系列控制變量，μj，i為時間固定效應，δj，t為個體固定效應，ε1，i，t為殘差。在中介效應方程組中，需要對β2、γ2、φ2、φ3的系數進行檢驗以判斷是否存在中介效應，本文采用Sobel方法進行中介效應檢驗。

（2）基準回歸結果。

本文報告了OLS模型和動態面板數據固定效應模型的回歸結果。為了消除固定效應與被解釋變量間的潛在內生性，同時使用廣義矩估計（GMM）的方法對基礎模型進行了回歸。回歸結果如表3所示。

基準回歸結果顯示，在控制時間、個體固定效應及相關變量后，人口老齡化對我國制造業結構升級的促進作用大于抑制作用，表現為顯著的正向影響，即人口老齡化能夠促進我國制造業結構高級化，這初步驗證了本文的假設1。

同時，以平均受教育年限衡量的勞動力供給質量的改善對制造業結構升級也具有顯著正向的作用。綜合數據分析，在人口老齡化背景下，高技能勞動力數量增加是制造業結構升級的重要推動力。以居民人均消費支出值得指出的是，從直覺出發，老年人口需求潛力應由老年人口的直接消費表示。但在居民消費中，很難區分哪些是專用于老年人口自身的消費。家庭中老年人購買行為有可能最終受益對象是子女，而年輕人消費中也存在長輩受益的部分。考慮到現實中消費行為的復雜性，本文認為人口老齡化對需求的影響并不局限于老年人口本身，而是具有很強的外溢效應，因此本文使用居民人均消費支出表征消費需求。衡量的市場需求對制造業結構升級同樣具有顯著的刺激作用。這表明人口老齡化背景下，充分挖掘“銀發經濟”需求潛力、釋放需求活力也是推動制造業結構升級的重要抓手。另外，轉移支付的正向作用及稅收的顯著負向作用也說明了減稅降費、優化產業政策對于助力制造業結構升級的必要性。

（3）傳統影響路徑分析。

基準回歸結果顯示人口老齡化對制造業結構升級的總效應為正。為了進一步考察傳統影響路徑的具體影響以驗證本文假設1，本文對三大傳統影響路徑分別進行了中介效應檢驗。其中，勞動力供給（Lab）以勞動參與率衡量，消費需求（Con）以居民人均消費支出的對數衡量，技術創新（Tec）則以專利授權數的對數衡量。

傳統路徑中介效應檢驗的回歸結果如表4所示。

表4結果顯示，勞動力供給、消費需求與技術創新均是人口老齡化影響制造業結構升級的重要機制。其中，勞動力供給路徑對制造業結構升級表現為負向作用：人口老齡化通過降低勞動參與率阻礙了制造業結構升級。同時，消費需求路徑和技術創新路徑均表現為正向作用，即人口老齡化通過促進消費需求和技術進步推動制造業結構升級。在傳統路徑中，消費需求路徑影響最大，中介效應占總效應比重達19.2%，充分說明我國釋放“銀發經濟”活力，挖掘老年人口需求潛力的重要性。上述研究結論同理論分析相一致，進一步印證假設1，同時為本文重點開展數字化水平影響路徑研究建立基礎。

（4）數字化水平影響機制分析。

根據理論分析，數字化水平也是人口老齡化影響制造業結構升級的重要機制，表5報告了對數字化水平及數字接入水平的中介效應檢驗結果。

表5第（1）、（2）、（3）列構成數字化水平的中介效應檢驗，第（1）、（4）、（5）列構成接入水平的中介效應檢驗。結果顯示，數字化水平和數字接入水平均存在顯著的正向中介效應，中介效應占總效應比重分別為15.36%和10.60%。人口老齡化能夠通過促進數字化水平和數字接入水平的提高刺激制造業結構升級，假設2被證實。對比傳統路徑的中介效應，數字化水平已超過技術創新，成為本文分析框架下影響僅次于消費需求的重要路徑。值得注意的是，數字接入水平的中介效應占總中介效應比重接近70%，這說明數字接入水平是數字化水平發揮中介作用的基礎性機制，凸顯了全國數字基礎設施建設的重要性。

3. 數字化水平影響的異質性分析

（1）區域異質性分析。

我國不同地區由于歷史條件、資源稟賦等存在較大差異，人口老齡化、數字化水平與制造業結構升級的相關作用存在較大異質性，本文將參照國家統計局的劃分標準分別考察我國東北、東部、中部、西部地區的區域異質性 東部地區包括北京、天津、河北、上海、江蘇、浙江、福建、山東、廣東和海南10省（市）；中部地區包括山西、安徽、江西、河南、湖北和湖南6省；西部地區包括內蒙古、廣西、重慶、四川、貴州、云南、西藏、陜西、甘肅、青海、寧夏和新疆12省（區、市）；東北地區包括遼寧、吉林和黑龍江。。在異質性分析中采用Sobel方法檢驗中介效應。表6給出了水平總效應及中介效應的異質性分析回歸結果。

從異質性分析中可以發現我國四大地區人口老齡化、數字化水平與制造業結構升級的作用機制不盡相同，假設4被證實。首先，東北地區人口老齡化對制造業結構升級的作用為正但不顯著，同時不存在中介效應。觀察到人口老齡化對東北地區制造業結構升級的直接效應為負，考慮進一步探究數字化水平在其中的調節效應。

其次，人口老齡化刺激了東部地區制造業結構升級，相比于全國水平，人口老齡化對制造業結構升級的促進作用更大。同時，數字化水平具有正向中介效應，中介效應占總效應比重為23.47%，高于全國平均水平15.36%。表明東部地區人口老齡化通過促進數字化水平提高改善了制造業結構。另外，東部地區互聯網接入水平經Sobel檢驗后發現中介效應不存在。綜合分析可知，在互聯網接入水平普遍較高的東部地區，互聯網使用和收益水平才是人口老齡化影響制造業結構升級的重要中介機制，東部地區經濟基礎和人口素質走在全國前列，人口老齡化對數字化技術的應用和新需求的刺激效應較為突出，老年人口參與數字經濟活動（如網購等）推動了地區制造業結構升級。

再次，中部地區人口老齡化對制造業結構升級的總效應顯著為正，略高于全國總體水平。進一步分析發現，中部地區人口老齡化對制造業結構升級的直接效應為負但不顯著，但其數字化水平的間接效應顯著為正。這表明中部地區勞動力成本上升、人力資本投資增長不能充分彌補勞動力數量的下降，導致人口老齡化對制造業結構優化的直接負向作用大于正向作用。中部地區數字化水平具有完全中介效應，即中部地區數字化水平提升可以顯著緩解人口老齡化的負面作用。此外，在互聯網接入水平的中介效應檢驗中，直接和間接效應均顯著但方向相反，這表明互聯網接入水平具有遮掩效應，互聯網接入水平的正向影響掩蓋了人口老齡化的負向作用。

最后，西部地區人口老齡化對制造業結構升級的總效應顯著為正，但其總效應較全國總體水平弱。一方面，西部地區勞動力資源較全國而言豐裕，受人口老齡化沖擊較小；另一方面，西部地區受經濟發展水平所限老年人口的需求牽引、投資增長能力較弱。在數字化水平的中介效應檢驗中，數字化水平發揮了重要的中介作用，中介效應占總效應比重為20.7%，高于全國總體水平。進一步分析發現互聯網接入水平是重要的中介機制。人口老齡化通過刺激互聯網接入水平提高進而促進了西部地區制造業結構升級。互聯網接入水平的中介效應占總效應比重高達34.7%，遠超全國總體水平。同東部地區相反，在西部地區互聯網接入水平是影響人口老齡化對制造業結構升級更重要的機制。在西部地區補足數字基礎設施建設短板，提高互聯網接入水平是充分發揮數字化作用的關鍵。

根據理論分析，數字化水平可能具有中介效應，也可能由于能夠緩解人口老齡化對制造業結構優化的負面影響而具有調節效應數字化水平在理論上可能存在中介效應，也可能存在調節效應。根據中介效應和調節效應的相關研究［29］，一個變量是中介變量或調節變量，一方面需要在理論邏輯中成立，另一方面需要檢驗結果支撐。本文數字化水平在東北和中部地區作為中介變量的檢驗沒有通過，意味著數字化水平不是兩個地區人口老齡化對制造業結構升級的中介變量。而根據理論分析，數字化水平除了作為中介變量外，還可以作為調節變量緩解人口老齡化對制造業結構升級的負面影響，因此為了厘清數字化水平的具體作用進一步開展調節效應檢驗。

為了進一步考察數字化水平的作用，更準確刻畫其影響路徑，對上述中介效應不顯著的地區作調節效應檢驗，結果如表7所示。表7第（1）、（2）列為東北地區調節效應分析結果。本文發現，東北地區人口老齡化對制造業結構升級的直接效應顯著為負，但數字化水平的提高可以有效緩解人口老齡化本身的負面作用，假設3被證實。進一步分析發現，互聯網接入水平影響制造業結構升級的調節效應不顯著，綜合東北地區實際，由于東北地區數字基礎設施建設水平高于全國平均，數字技術使用和收益水平是起主要調節作用的因素。因此，東北地區推動“銀發經濟”和數字經濟協調發展可以有效緩解人口老齡化的負面作用，推動制造業結構升級。

表7第（3）列報告了中部地區數字接入水平的調節效應結果。結果顯示中部地區人口老齡化對制造業結構優化的直接效應顯著為負，同時數字接入水平具有顯著正向的調節效應。結果證實中部地區人口老齡化抑制了中部地區制造業結構升級，但通過刺激數字化水平提高緩解了其負面作用。結合兩種檢驗分析，數字接入水平是重要影響因素，提升中部地區數字接入水平一方面可以便于老年人口釋放需求潛力、參與數字經濟；另一方面也降低了地區制造業企業數字化改造成本，促進制造業結構升級。

（2）時間異質性檢驗。

理論分析中指出，“寬帶中國”戰略 “寬帶中國”戰略實施可以被分為兩大階段：第一階段為2013—2016年，這一階段寬帶覆蓋范圍和規模迅速提高，從2014年起國務院連續三年設立年度示范城市，加快了全國范圍內的數字接入水平提升；第二階段為2017年之后的優化升級階段，這一階段數字接入水平增速放緩，主要聚焦提升寬帶服務質量。的實施深刻影響著我國數字化水平。數字化水平作為重要中介機制，在政策實施不同階段的作用效果也具有異質性。本文以2017年為時間節點，考察數字化水平在節點前后作用的時間異質性，結果如表8所示。

從全國看，人口老齡化的直接效應以及數字化水平的中介效應都具有明顯時間異質性。人口老齡化的直接效應在2017年之后顯著下降。分析認為2017年后我國經濟進入新常態，老年人口的需求創造能力、消費能力下降，對制造業企業的“倒逼”效應下降，但總體仍對制造業結構升級起正向作用。數字化水平和數字接入水平在2017年前均具有顯著正向的中介效應，而2017年后數字化水平的中介效應占比從35.8%下降到26.8%，數字接入水平的中介效應消失。這表明隨著我國數字基礎設施建設水平提升，數字接入水平的中介作用邊際遞減。數字技術使用和收益能力不足導致的數字鴻溝是阻礙數字化水平更好發揮作用的主要障礙，假設4被證實。

由于數據量限制，選擇東部和西部地區進行進一步時間異質性分析 受篇幅所限，檢驗結果略去，如有需要可聯系作者索取。。東部地區2017年前后數字化水平的中介效應出現較大變化。2017年（不含）前東部地區人口老齡化通過促進數字化水平提高刺激了制造業結構升級，但2017年后中介效應顯著下降。由于東部地區數字化水平發展相較全國處于較高水平，東部地區人口老齡化主要通過提升數字技術使用和收益水平刺激制造業結構優化。而隨著經濟進入新常態，東部地區以數字技術為核心的平臺經濟發展進入成熟期，提高數字化水平的邊際收益下降，阻礙了數字化水平更好發揮中介效應。

另外西部地區在2017年以前人口老齡化對制造業結構升級的直接效應顯著為負，地區數字基礎設施建設顯著緩解了人口老齡化對制造業結構升級的負面影響。數字化水平（及接入水平）是重要的調節變量。2017年后，隨著西部地區數字化水平的提高，老年人口對數字技術的需求開始發力，這進一步釋放了需求潛力刺激了制造業結構升級。在這機制中，以改善接入水平為核心的數字基礎設施建設起到了重要作用。

5. 內生性處理及穩健性檢驗

本文在基準模型中構建動態面板數據模型，采用廣義矩估計即GMM方法，在一定程度上避免了固定效應模型自身可能存在的內生性問題。為進一步防止內生性問題以及更好驗證結論的穩健性，在已采用GMM方法進行估計的基礎上，采用替換被解釋變量、替換解釋變量、尋找機制變量的工具變量等三種方法對基準模型及中介效應模型進行檢驗。使用制造業合理化指數（RdI）作為被解釋變量的替換變量。

使用65歲及以上人口占比（Oldr）作為人口老齡化的替換變量。另外，為避免構建指標體系過程中遺漏變量或數據缺失，使用北京大學發布的數字普惠金融指數（DFII）作為數字化水平的替換變量進行檢驗。除個別控制變量不顯著外，檢驗結果同本文基本結論相同 受篇幅所限，檢驗結果略去，如有需要可聯系作者索取。。

五、研究結論及政策建議

本文使用2013—2021年全國省級面板數據，實證分析了人口老齡化對制造業結構升級的影響路徑，研究發現：第一，全國層面人口老齡化通過勞動力供給結構、消費需求、技術創新和數字化水平等路徑顯著影響制造業結構升級，其正向效應大于負向效應。第二，人口老齡化刺激數字化水平提升推動制造業結構升級，同時數字化水平提升也緩解了老齡化的負面影響，數字接入水平起基礎性作用。第三，人口老齡化和數字化水平的作用具有區域異質性。東部地區人口老齡化主要通過推動數字技術應用影響制造業結構升級。中西部地區數字接入水平顯著緩解了人口老齡化的負面作用，而東北地區數字技術應用和收益水平的提高緩解了人口老齡化的負面作用。第四，人口老齡化和數字化水平的作用存在時間異質性。全國層面和西部地區2017年前人口老齡化對制造業結構升級的促進作用顯著高于2017年后。東部地區數字化水平的作用在2017年后顯著下降，而西部地區數字接入水平的中介作用2017年后開始凸顯。

根據研究結論，提出以下政策建議：第一，積極應對老齡化挑戰，把握發展機遇，重視人力資本投資和勞動力替代技術的發展，釋放老年人口需求和消費潛力，大力發展“銀發經濟”是實現未來制造業高質量發展的重要抓手。第二，充分利用數字紅利，緩解人口老齡化負面影響。積極響應老年人口對數字化的需求，推動“科技適老”和制造業數字化轉型，促進數字經濟與“銀發經濟”協同發展，充分發揮數字賦能作用，降低人口老齡化對勞動力供給和生產效率的負面效應，促進制造業結構升級。第三，注重地區差異，因地制宜應對人口老齡化。在東部和東北等具備基礎的地區依托智慧醫療、養老等產業加快投資建設，積極作為提升老年人口數字技術使用能力；在中西部地區則應進一步改善數字技術接入水平，發揮數字賦能作用，以擴大需求為突破口推動制造業結構升級。第四，正確把握新常態，縮小老年人口“數字鴻溝”。在當前預期轉弱、需求收縮的背景下，通過進一步提升數字接入水平、改善接入質量、縮小城鄉數字基礎設施差距、以“科技適老”為抓手提升老年人數字使用水平乃至收益水平縮小數字鴻溝，讓老年人進一步參與數字經濟，更好發揮人口老齡化對制造業結構升級的促進作用。

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