（辽宁大学人口研究所，沈阳 110036）
引 言2000年，我国60岁及以上老龄人口占比达到10.2%，65岁及以上老龄人口占比达到7%，我国开始进入老龄化社会，此后随着经济社会的快速发展，我国的老龄人口迅速增加，截至2019年底，我国60岁及以上人口数量超过2.5亿，占总人口比重高达18.1%，我国已经进入深度老龄化社会。与快速的老龄化问题相伴的是出生率的持续降低，两方面的原因使得我国的劳动力数量优势逐渐丧失，劳动力既是经济活动供给端的投入要素，又是需求端的消费来源，劳动力数量的减少必然会对经济和社会形成较大冲击。
装备制造业的发展水平是国家综合国力的重要体现，而我国装备制造业仍面临 “大而不强”的困境。装备制造业兼具资金密集、技术密集和劳动密集3种特征，是同时对资本、技术与劳动需求都旺盛的产业[1]，而人口老龄化导致的劳动力数量减少及成本增加必然会影响装备制造业的发展，因此本文对装备制造业的可持续发展及打造 “中国制造2025”具有重要的现实意义。1998年，我国中央经济会议首次提出装备制造业的概念，装备制造业共分成金属制品业、通用装备制造业等八大类，可认为包含在广义的制造业中。目前学术界鲜有关于人口老龄化对装备制造业影响的相关研究，已有研究主要集中在人口老龄化对制造业的影响上，相关理论研究大多认为人口老龄化能够倒逼制造业转型升级，但实证研究存在较大分歧。
一种观点认为人口老龄化抑制了制造业的发展。 Banister等（2010）[2]、 蔡昉（2010）[3]从全球产业链及人力资本水平的视角分析了二者关系，他们认为中国制造业虽然门类齐全且生产能力强大，但在全球产业链中仍位于低端位置，中国制造业企业多为劳动密集型，和欧美发达国家相比，中国的人力资本水平仍然较低，创新能力尤其是基础创新能力仍然较弱，因此劳动力数量的减少会抑制中国制造业的发展。都阳（2013）进一步研究认为人口老龄化导致了劳动力成本的提升，而中国制造业企业对劳动力的依赖程度较高，因此老龄化不利于中国制造业的进一步发展[4]。阳立高等（2017）认为劳动力数量的减少会抑制制造业的结构合理化，劳动力质量的提升会促进制造业的结构合理化，但在快速老龄化的背景下，劳动力质量提升较慢，因此总体来看，老龄化抑制了制造业的结构合理化。此外，老年抚养比的上升抑制了制造业的结构高级化和合理化[5]。
另一种观点则认为由于老龄化提升了劳动力成本，因此会倒逼企业用更多的资本和技术代替人，进而促进制造业的发展。王有鑫和赵雅婧（2013）从出口结构的角度展开研究，他们认为劳动力成本的提升会逼迫制造业增加资本劳动比率，出口结构由劳动密集型转向资本密集型，因此人口老龄化优化了出口结构[6]。 楚永生等（2017）[7]、 张帆（2019）[8]的研究也表明劳动力成本的提升使得制造业企业会用更多的技术和资本代替劳动，从而会倒逼制造业提升技术含量，老龄化影响制造业转型升级的路径为改变需求结构及需求规模、提升人力资本水平。高丽娜和宋慧勇（2020）的研究表明人口老龄化促进制造业发展质量的机制为提高劳动力成本、改变年龄结构和增加人力资本积累[9]。周懿等（2020）的研究认为人口老龄化通过促进服务业发展提高了制造业的价值，而政府对市场的干预和技术创新水平的提升都有利于发挥这种中介机制[10]。
此外，部分学者的研究表明老龄化对制造业的影响并不确定。制造业门类众多，不同部门对劳动力的需求弹性并不相同，因此劳动力数量的减少和成本的提升对不同部门的影响存在差异[11]，既可以给制造业带来负面影响，也可能倒逼制造业转型升级[12]。
虽然学术界关于老龄化对制造业的影响并未达成共识，也鲜有关于老龄化影响装备制造业的相关研究，但已有文献仍然丰富了装备制造业的指标体系和理论框架，对本文研究提供了诸多有益的思路。从世界各国的发展历程来看，老龄化必然伴随经济发展而持续加剧，因此一定会影响到具备劳动密集特征的装备制造业，而只有理解了其影响机制，才可化挑战为机遇，并实现装备制造业的高质量发展，基于此，本文尝试通过理论分析和实证检验，找到人口老龄化对装备制造业的影响及其机制。经济新常态下，装备制造业发展质量的重要性不言而喻[13]，而全要素生产率是能全面反映装备制造业技术及管理水平变化的指标，因此本文从全要素生产率的视角，分析人口老龄化影响装备制造业的效应及机制。
1 人口老龄化影响制造业转型的作用机制1.1 劳动力供给效应老龄化的加剧使得老龄人口及高龄人口（80岁及以上）比例增加，适龄劳动人口比例减少，高龄人口的生活自理能力较差，通常需要子女花费更多的时间进行照顾，而这部分家庭劳动并不纳入到经济统计中，因此这会进一步减少劳动力数量。适龄劳动力数量的减少会提高其工资议价能力，使得劳动力报酬提升，而装备制造业多为劳动密集型产业，劳动力成本的提升必然会压缩装备制造业的利润空间，不利于装备制造业的发展。受劳动力成本上升的影响，装备制造业会用更多的资本代替劳动力，通过增加技术投入和自动化生产线来代替劳动力，而这又会提升装备制造业的技术含量，有利于装备制造业的发展。因此，从劳动力供给的角度，老龄化对装备制造业的影响是不确定的，既存在积极影响，又存在消极影响。
1.2 居民储蓄效应装备制造业的发展离不开资金的支持，资本积累水平的变动会影响装备制造业的发展。老龄人口的增加会改变居民储蓄，进而影响资本积累，并对装备制造业的发展产生影响。老龄化对储蓄率的影响存在一定的不确定性，根据生命周期理论，由于在退休阶段没有收入，消费者需要在工作阶段增加储蓄以用于满足退休阶段的消费需求，因此工作人口的储蓄率高，退休人口的储蓄率低，老龄化的加剧使得退休人口比例提高，工作人口比例下降，储蓄率随之降低，不利于资本积累；另外，根据我国的实际情况，老龄人口比重的提高可能会增加储蓄。同欧美发达国家相比，我国的社会保障体系仍不完善，部分居民的社会保障水平较低，预防性储蓄水平较高，近年来物价的持续上涨进一步增加了预防性储蓄，房价的快速上涨使得居民不敢过度消费，而是进行预防性储蓄，因此老龄化的加剧增加了储蓄率，提高了资本积累。综上所述，人口老龄化对资本积累的影响并不确定，对装备制造业发展的影响也是不确定的。
1.3 消费需求效应不同年龄段消费者的消费结构并不相同，老龄人口的增加会改变社会的消费结构。老龄人口消费需求主要以医疗、健康、养老等产业为主，这些产业是我国经济转型的方向，因此老龄化有利于装备制造业的发展。此外，生命周期消费理论认为老龄人口虽然储蓄倾向更低，但是边际消费倾向高于年轻人，老龄人口比重的增加会提升整个社会的消费规模，增加总需求。因此从消费需求效应来看，人口老龄化有利于装备制造业的发展。
1.4 人力资本积累效应劳动力是装备制造业生产中的基本投入要素，劳动力素质的高低能够影响到装备制造业的发展。老龄化加剧则会通过改变人力资本积累影响劳动力素质，进而对装备制造业产生影响。（1）老龄化的加剧会增加大龄劳动力的数量，更长的工作年限使其工资待遇通常更高，因此会增加装备制造业的成本。与此同时，根据 “干中学”理论，工作年限的提高意味着其经验更为丰富，更多经验丰富的熟练劳动力会提升企业的人力资本水平，有利于装备制造业的发展，但也有研究表明，虽然老年人工作经验更为丰富，但其冒险精神可能不如年轻人，因此老龄化的加剧不利于企业创新，会阻碍装备制造业发展；（2）老龄人口数量的增加会挤压家庭和社会的人力资本投资，不利于年轻人提升自身知识和技能；但适龄劳动人口的减少会提升高素质劳动力的工资溢价能力，提高人力资本回报，因此家庭和个人也可能选择增加人力资本投资。由此可知，从人力资本积累效应来看，老龄化对装备制造业的影响是复杂的，既存在积极的影响，也存在消极的影响。
综上所述，人口老龄化对装备制造业的影响是复杂和多方面的，通过劳动力供给效应、居民储蓄效应、人力资本积累效应对装备制造业的影响并不确定，而通过消费需求效应有利于装备制造业的发展。因此有必要针对我国的实际情况，实证检验人口老龄化对装备制造业的影响。
2 模型和变量2.1 模型设立根据前文分析，人口老龄化同装备制造业全要素生产率之间存在一定的相关性，因此以装备制造业全要素生产率作为被解释变量，以人口老龄化作为解释变量建立实证模型，在借鉴前人研究的基础上，同时引入城镇化水平、市场化程度和对外开放程度作为控制变量，构建以下实证模型：
其中，TFP为装备制造业全要素生产率，old为老龄化，urban、market和open分别为城镇化水平、市场化程度和对外开放程度3个控制变量。
理论分析表明，人口老龄化可通过改变劳动力供给、居民储蓄、消费需求和人力资本积累对装备制造业产生影响，因此把这4个指标作为中介变量， 进一步借鉴 Judd和Kenny（1981）[14]的逐步检验回归系数法建立如下中介效应模型：
其中labor为劳动力供给指标，save为居民储蓄指标，consumption为消费指标，education为人力资本积累指标。如果模型1～5估计结果中的人口老龄化系数显着，同时模型6～9估计结果中的各中介变量系数显着，说明中介效应存在；如果模型6～9估计结果中的人口老龄化系数同时显着，说明至少存在部分中介效应，需进一步验证该变量是否起到了中介作用。
2.2 变量选择与数据来源（1）被解释变量为装备制造业全要素生产率（TFP）。 借鉴秦琳贵等（2016）[15]、肖利平（2018）[16]的方法，使用装备制造业的总产值作为产出指标，由各子行业工业总产值相加得到。投入指标包括资本投入和劳动投入，其中资本投入使用资产总计指标，劳动投入使用年平均从业人数指标。确定投入指标和产出指标后，基于DEA-Malmquist指数方法，使用DEAP软件进行计算。
（2）核心解释变量为人口老龄化水平（old）。衡量人口老龄化程度常用的指标有老年抚养比、总抚养比和老年人口数量等，前两个指标都是从社会抚养负担层面反映老龄化的影响结果。本文从人口老龄化的实质、老龄化国际定义以及数据的可获得性出发，选择老年人口抚养比作为老龄化指标，具体计算方法为65岁及以上老龄人口与15～64岁劳动年龄人口数量之比。
（3）中介变量包括劳动力供给、居民储蓄、消费需求和人力资本积累。①劳动力供给（la⁃bor）。劳动参与率能在一定程度上反映劳动力供给情况，因此本文选择经济活动人口占总人口比重作为劳动力供给指标；②资本积累（save）。使用居民储蓄率表示，计算方法为：（可支配收入-消费支出）／可支配收入；③消费需求（consump⁃tion）。使用居民消费额占GDP比重作为消费指标；④人力资本积累（education）。在已有研究中，学者使用多种方法衡量了人力资本积累情况，鉴于数据的可获取性，本文选择平均受教育年限作为人力资本积累指标，具体计算方法为：（小学毕业人口数量／6岁及以上人口数量）∗6＋（初中毕业人口数量／6岁及以上人口数量）∗9＋（高中毕业人口数量／6岁及以上人口数量）∗12＋（大专及以上毕业人口数量／6岁及以上人口数量）∗16。
（4）控制变量包括城镇化水平、市场化程度、对外开放程度。①城镇化水平。使用城镇地区常住人口占总人口比重进行衡量；②市场化程度。借鉴王小鲁等（2018）[17]的方法，从政府和市场关系、非国有经济发展状况、产品市场发育水平、要素市场发育程度和市场法制化环境五方面入手，选取指标计算市场化水平；③对外开放程度。使用进出口贸易总额占GDP比重进行衡量。
本文使用我国2001～2018年30个省份的面板数据（考虑到数据的可获得性，不包括西藏及港、澳、台地区）为样本进行实证研究，相关数据主要来自 《中国统计年鉴》、《中国人口和就业统计年鉴》、《中国教育统计年鉴》，统计局网站及Wind数据库等。各变量的描述性统计如表1所示。
表1 变量的描述性统计
3 实证结果3.1 区域层面实证结果把全国、东部地区和中西部地区的数据代入模型1，豪斯曼检验结果都小于0.1，表明本文数据更适合固定效应，固定效应的实证结果如表2所示。
从全面层面（第2列）来看，人口老龄化系数为7.516，且在1%的统计水平上显着，结果表明人口老龄化对装备制造业TFP产生显着正向影响。虽然理论分析表明人口老龄化对装备制造业TFP的影响是不确定的，但实证结果表明其正面效应发挥了主导地位。
东部地区回归结果（第3列）中，人口老龄化系数为9.634，且在1%的统计水平上显着。中西部地区回归结果（第4列）中，人口老龄化系数为6.326，且在5%的统计水平上显着。结果表明在东部地区和中西部地区，人口老龄化都对装备制造业TFP产生显着正向影响。通过对比系数大小可知，人口老龄化对装备制造业的影响程度存在区域差异。
表2 区域层面实证结果
从控制变量来看，全国及区域层面模型中，控制变量的回归结果基本一致。城镇化水平的系数均显着为正，城镇化水平的提升有利于提升装备制造业全要素生产率。城镇化有利于形成人口和资源的集聚，使装备制造业更容易获取各种生产要素，有利于装备制造业的集约化、规模化及现代化转型。城镇化水平的提升还会提高市场的消费规模，改变消费结构，从需求侧倒逼装备制造业提升技术含量和产品品质，提高装备制造业发展质量。
市场化程度的系数均显着为正，市场化程度的提高有利于提升装备制造业全要素生产率。改革开放40年间，我国经历了从计划经济向中国特色社会主义市场经济的转型，虽然有关中国特色市场经济的优劣仍存在诸多不同的声音，但40年间中国经济发展取得了举世瞩目的成就，已从世界上最为贫困的国家发展成为全球第二大经济体，中国制造业的能力更是获得了全世界的公认，全球大型制造及科技公司大都在中国设有生产基地。
对外开放的系数均显着为正，加大对外开放有利于提升装备制造业全要素生产率。通过对外贸易参与到全球竞争体系中，可以倒逼我国企业提升产品品质和技术含量，有利于全要素生产率的提升。
3.2 中介效应实证结果根据前文分析，人口老龄化可通过改变劳动力供给、居民储蓄、消费需求和人力资本积累等路径影响到装备制造业全要素生产率，为检验人口老龄化影响装备制造业全要素生产率的作用机制，把相关数据代入模型，得到结果表3和表4。
表3 人口老龄化影响中介变量的估计结果
在劳动力供给效应路径上，表3第2列人口老龄化的系数显着为负，表明人口老龄化可显着负向影响劳动力供给。表4第2列人口老龄化的系数不显着，中介变量劳动力供给的系数显着为正，结合前文结果可知，劳动力供给在人口老龄化和装备制造业全要素生产率之间发挥了中介效应。
在居民储蓄路径上，表3第3列人口老龄化的系数显着为正，人口老龄化可显着正向影响居民储蓄。表4第3列人口老龄化的系数和中介变量居民储蓄的系数均显着为正，这意味着居民储蓄在人口老龄化和装备制造业全要素生产率之间至少起到了部分中介效应[18]，进一步进行Sobel检验，结果的概率p值为0.009，即居民储蓄的中介效应在1%的统计水平上显着，结果表明居民储蓄在人口老龄化和装备制造业全要素生产率之间关系中发挥了中介效应。
表4 中介变量和人口老龄化影响装备制造业的估计结果
在消费需求路径上，表3第4列人口老龄化的系数显着为正，说明人口老龄化可显着正向影响消费需求。表4第4列人口老龄化的系数和中介变量消费需求的系数均显着为正，这意味着消费需求在人口老龄化和装备制造业全要素生产率之间至少起到了部分中介效应，进一步进行Sobel检验，结果的概率p值为0.016，即消费需求的中介效应在5%的统计水平上显着，结果表明消费需求在人口老龄化和装备制造业全要素生产率之间关系中发挥了中介效应。
在人力资本积累路径上，表3第5列人口老龄化的系数显着为正，人口老龄化可显着正向影响人力资本积累。表4第3列人口老龄化的系数和中介变量人力资本积累的系数均显着为正，这意味着人力资本积累在人口老龄化和装备制造业全要素生产率之间至少起到了部分中介效应，进一步进行Sobel检验，结果的概率p值为0.038，即人力资本积累的中介效应在5%的统计水平上显着，结果表明人力资本积累在人口老龄化和装备制造业全要素生产率之间关系中发挥了中介效应。
综上所述，人口老龄化可通过减少劳动力供给、提高居民储蓄率、增加消费需求和提升人力资本积累的路径来提升装备制造业全要素生产率，前文理论机制得到了验证。
4 结论及启示在分析人口老龄化对装备制造业作用机制的基础上，本文基于DEA-Malmquist指数方法测算了我国装备制造业的全要素生产率，并以装备制造业全要素生产率作为被解释变量，使用2001～2018年的省级面板数据，基于固定效应模型和中介效应逐步检验回归系数方法实证分析了人口老龄化对装备制造业全要素生产率的作用机制及效应。结果表明：人口老龄化可对装备制造业全要素生产率产生显着正向影响，但存在明显的区域差异。人口老龄化促进装备制造业全要素生产率的机制为减少劳动力供给、增加居民储蓄、增加消费需求和提高人力资本积累。
本文结论具有以下启示意义：（1）不断完善社会保障体系。把更多的群体纳入到社会保障体系中，并提高社保体系尤其是养老保障体系的公平性，通过加大保障力度让老年人敢于消费，能够享受老年生活；（2）大力发展银发产业。随着健康水平的提升，更多的老年人不愿闲在家中，可通过发展银发产业提供更多的工作岗位，老龄人口收入的增加又扩大了社会总需求；（3）大力发展职业教育和再教育。经过多年扩招，我国已经培养了大量的高学历人才，但相比之下，技能型人才仍然短缺，不利于装备制造业的进一步发展，在加强职业教育的同时，还应完善技能型人才的职业发展体系，使技能型人才能够专心投入到当前的工作，进而促进工匠精神的形成。