李明廣，謝 眾

（1.安徽信息工程學(xué)院管理工程學(xué)院，安徽蕪湖241199；2.合肥工業(yè)大學(xué)經(jīng)濟學(xué)院，合肥230601）

一、引 言

中國經(jīng)濟正面臨出口國內(nèi)增加值率偏低和人口老齡化的雙向挑戰(zhàn)。改革開放以來，充裕的廉價勞動力推動了勞動密集型和加工貿(mào)易企業(yè)的出口，但依托“人口紅利”嵌入全球價值鏈的方式導(dǎo)致中國的出口國內(nèi)增加值率明顯低于發(fā)達國家甚至印度。另一方面，中國已處于人口老齡化的加速發(fā)展階段，“放開二孩”等寬松型人口政策未能有效遏制人口老齡化。第七次人口普查數(shù)據(jù)顯示，2020年，中國65歲及以上人口占比為13.5%。而預(yù)計到2026年，中國老年人口規(guī)模將達到3.1億人，約占世界老年人口比重的四分之一（翟振武等，2016）[1]。彼時，中國的人口老齡化形勢將會更加嚴峻，甚至?xí)氐资ハ啾扔跂|南亞、印度等發(fā)展中國家的勞動比較優(yōu)勢，從根本上危及中國的全球價值鏈分工地位。因此，一個迫切需要探討的問題是，人口老齡化是否會影響中國企業(yè)出口國內(nèi)增加值率？

當(dāng)前，既有文獻仍停留在人口老齡化是否會引致貿(mào)易廣度（如進出口規(guī)模等）的變化，而尚未注意到人口老齡化對企業(yè)出口國內(nèi)增加值率的影響。Cai&Stoyanov（2016）[2]充分結(jié)合了人類生理學(xué)領(lǐng)域的文獻，強調(diào)人力資本的行業(yè)異質(zhì)性，并指出人口老齡化對制造業(yè)出口的影響與各行業(yè)人力資本密集度有關(guān)。鐵锳等（2019）[3]將數(shù)據(jù)拓展到城市層面，發(fā)現(xiàn)勞動人口比下降與撫養(yǎng)比上升會顯著降低中國各地級市的出口額，同時這種負面影響也會隨著人力資本的提升得到弱化。然而，由于中間品的大量參與，基于垂直專業(yè)化的國際分工將價值創(chuàng)造過程不斷切分，籠統(tǒng)的總出口價值已經(jīng)無法準確反映出各國在國際市場中捕獲的實際利得。單純討論人口老齡化對出口的影響顯然已經(jīng)不足以解釋人口結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型背景下中國參與國際分工深度的變化。

作為純國內(nèi)要素所創(chuàng)造的市場價值，出口國內(nèi)增加值率（Domestic Value Added Rate of Export，簡稱EDVAR）表示出口扣除進口中間品價值后占總出口的比重，近來被廣泛應(yīng)用于衡量各國的全球價值鏈分工地位（Hummels et al.，2001[4]；Koopman et al.，2012[5]；張杰等，2013[6]）。Kee&Tang（2016）[7]的奠基性研究指出中國企業(yè)出口國內(nèi)增加值率提升的來源有兩點：一是貿(mào)易與投資自由化引致的中間品投入本土化；二是企業(yè)在國際市場上掌握了更多的產(chǎn)品定價主動權(quán)。基于他們的理論框架，崔曉敏等（2018）[8]、耿偉和楊曉亮（2019）[9]構(gòu)建了最低工資上漲影響企業(yè)EDVAR的理論模型，研究發(fā)現(xiàn)最低工資上漲會阻礙中國企業(yè)EDVAR的提升，并給出了穩(wěn)健的經(jīng)驗證據(jù)。鐵瑛等（2018）[10]的經(jīng)驗分析則表明城市最低工資上漲會導(dǎo)致加工貿(mào)易的退出與轉(zhuǎn)移，從而促進總體企業(yè)平均EDVAR的“被動”提升。雖然已有研究從勞動力成本上升的視角對人口老齡化有所提及，但人口結(jié)構(gòu)變化不僅會提高勞動生產(chǎn)成本，還會直接影響到勞動力市場的供給狀況，改變企業(yè)的用工策略。因此，單純考察勞動力成本上升對企業(yè)出口增加值率的影響不足以解釋人口老齡化對中國全球價值鏈攀升的影響。

基于現(xiàn)有文獻的不足之處，本文研究了人口老齡化對中國企業(yè)EDVAR的影響及機制，并基于2000～2013年中國工業(yè)企業(yè)－海關(guān)匹配數(shù)據(jù)展開經(jīng)驗分析。總體來看，人口老齡化對中國企業(yè)ED?VAR的提升是不利的，但從影響渠道來看，人口老齡化對中國企業(yè)EDVAR的負面影響主要是由于進口中間品投入增加導(dǎo)致的，相較而言，勞動力成本上升造成的直接影響較小，甚至可以忽略不計。值得關(guān)注的是，人口老齡化并未阻礙加工貿(mào)易的發(fā)展，降低加工貿(mào)易在貿(mào)易結(jié)構(gòu)中的份額，從而帶來總體企業(yè)平均EDVAR的“被動”提升。此外，本文發(fā)現(xiàn)人口老齡化對中國企業(yè)EDVAR的影響在貿(mào)易方式、要素密集度、所有制與區(qū)域?qū)用婢哂忻黠@的差異。

與已有文獻相比，本文的邊際貢獻主要包含：第一，本文研究了人口老齡化對中國企業(yè)EDVAR的影響及其機制，這不僅豐富了人口結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)變與國際貿(mào)易的研究內(nèi)容，而且對于企業(yè)EDVAR的影響因素研究也是一個有益的補充。第二，通過構(gòu)建中介效應(yīng)模型，本文對人口老齡化影響中國企業(yè)ED?VAR的作用機理進行了深入的檢驗，這有助于增強我們對于人口老齡化如何影響中國企業(yè)參與全球價值鏈分工的認識，從而制定針對性的政策措施。第三，從不同區(qū)域、所有制、貿(mào)易方式與要素密集度的角度展開異質(zhì)性分析，這有利于我們把握人口老齡化對中國企業(yè)EDVAR的影響的局部特征，并從整體與部分的對比分析中挖掘出“動態(tài)人口紅利”。

二、理論模型和研究假說

參照Halpern et al.（2015）[11]的研究，假定企業(yè)的生產(chǎn)函數(shù)為規(guī)模報酬不變的柯布道格拉斯類型：

其中，y、ψ、k、l和m分別表示企業(yè)的總產(chǎn)出、生產(chǎn)率、資本、勞動和復(fù)合中間品要素投入。復(fù)合中間品要素投入包括進口中間品投入mI和國內(nèi)中間品投入mD。λl、λk和λm分別表示企業(yè)勞動、資本和中間品要素的產(chǎn)出彈性。

借鑒Kee&Tang（2016）[7]的研究，假定復(fù)合中間品要素投入m是關(guān)于進口中間品投入mI和國內(nèi)中間品投入mD的常替代彈性（CES）函數(shù)，二者的替代彈性為σ（σ>1）。

假設(shè)其他條件不變的情況下，人口老齡化（olddep）引致的勞動力成本上漲會提高本土企業(yè)生產(chǎn)的國內(nèi)中間品價格pD，而進口中間品價格不受影響，即：

據(jù)上文所述，企業(yè)出口國內(nèi)增加值率表示出口扣除進口中間品價值后占總出口價值的比重，其數(shù)學(xué)定義式為：

其中，p為產(chǎn)品市場外生給定的最終產(chǎn)品價格，C為企業(yè)生產(chǎn)總成本。給定企業(yè)總產(chǎn)出y，根據(jù)成本最小化原則：

假設(shè)資本產(chǎn)出彈性λk不變，由于人口老齡化會降低勞動參與率和生產(chǎn)率，勞動投入的產(chǎn)出彈性λl會相應(yīng)地降低，根據(jù)公式（2）可知中間品產(chǎn)出彈性λm會相應(yīng)地增加。此外，由于σ>1，根據(jù)公式（4）、公式（5）可知pM是人口老齡化（olddep）的增函數(shù)。根據(jù)以上分析，結(jié)合公式（9）可知：

此外，將公式（5）和公式（10）帶入公式（8）后不難發(fā)現(xiàn)，人口老齡化會提高企業(yè)的生產(chǎn)成本，故企業(yè)邊際成本c也是人口老齡化的增函數(shù)：

將公式（13）取對數(shù)后對人口老齡化（olddep）求偏導(dǎo)，結(jié)合公式（4）、公式（10）和公式（14）可得：

基于公式（15），可以提出本文的第一個研究假說：

假說1：其他條件不變時，人口老齡化對企業(yè)出口國內(nèi)增加值率的影響為負。

此外，從公式（15）中可以發(fā)現(xiàn)，人口老齡化影響企業(yè)出口國內(nèi)增加值率的渠道有兩個：

由公式（13）對邊際成本c、中間品產(chǎn)出彈性λm和國內(nèi)外中間品相對價格pIpD求偏導(dǎo)，結(jié)合公式（5）、公式（10）和公式（15）可得：

公式（16）的經(jīng)濟含義是：人口老齡化增加了企業(yè)生產(chǎn)的邊際成本，而成本上升壓縮了企業(yè)的出口利潤空間，從而降低了企業(yè)出口國內(nèi)增加值率，此為“成本效應(yīng)”。

公式（17）的經(jīng)濟含義是：為應(yīng)對人口老齡化帶來的負面沖擊，保持產(chǎn)出不變和實現(xiàn)利潤最大化，理性企業(yè)會投入更多的中間品以替代勞動生產(chǎn)要素，從而降低了企業(yè)出口國內(nèi)增加值率，此為“不同要素的替代效應(yīng)”。

公式（18）的經(jīng)濟含義是：人口老齡化會增加國內(nèi)中間品的生產(chǎn)成本，但不會對進口中間品產(chǎn)生影響，從而提高了國內(nèi)中間品的相對價格，理性企業(yè)會增加進口中間品的使用，因而降低了企業(yè)出口國內(nèi)增加值率，此為“同類要素的替代效應(yīng)”。

此外，人口老齡化對企業(yè)出口結(jié)構(gòu)的影響也可能會改變企業(yè)EDVAR，雖然上述理論模型無法捕捉到這種影響，但其可視為“成本效應(yīng)”與“替代效應(yīng)”的延伸。一方面，市場和資源“兩頭在外”的行業(yè)特性導(dǎo)致其更傾向于使用進口中間品，因而加工貿(mào)易EDVAR要明顯小于一般貿(mào)易；另一方面，加工貿(mào)易多屬于勞動密集型行業(yè)，國內(nèi)勞動比較優(yōu)勢的消融會威脅到加工貿(mào)易企業(yè)的生存。面對不斷上漲的勞動力成本，加工貿(mào)易企業(yè)可能會選擇退出出口市場，或者受到海外豐裕的勞動力供給的吸引而實現(xiàn)生產(chǎn)轉(zhuǎn)移。因此，面對人口老齡化的負面沖擊，企業(yè)很可能會降低從事加工貿(mào)易的比重，從而換取企業(yè)出口國內(nèi)增加值率的“被動”提升，此為“結(jié)構(gòu)效應(yīng)”。然而，這種影響需建立勞動力成本上漲已經(jīng)嚴重威脅到加工貿(mào)易生存的基礎(chǔ)之上，才可能廣泛成立。另外，加工貿(mào)易的發(fā)展需要完善的工業(yè)體系與良好的營商環(huán)境的支撐，這是其他發(fā)展中國家所不具備的，加工貿(mào)易向外轉(zhuǎn)移的事實還有待探討。因此，“結(jié)構(gòu)效應(yīng)”的影響可能會有所差異，具體情況仍有待檢驗。

基于上述分析，可以提出本文的第二個研究假說：

假說2：人口老齡化通過“成本效應(yīng)”“替代效應(yīng)”和“結(jié)構(gòu)效應(yīng)”三個渠道影響企業(yè)出口國內(nèi)增加值率。

三、研究設(shè)計

（一）計量模型

本文旨在考察人口老齡化對中國企業(yè)出口國內(nèi)增加值率的影響，故參考高翔等（2018）[12]的研究，將計量模型設(shè)定如下：

其中，EDVARit表示企業(yè)i在t年出口的國內(nèi)增加值率；olddeprt表示r省份t年的人口老齡化程度；X為本文選取的一系列控制變量，詳見下文。δt、δi和δr分別表示年份、企業(yè)和省份固定效應(yīng)，εit為隨機擾動項。

（二）變量說明

1.被解釋變量：企業(yè)出口國內(nèi)增加值率

借鑒張杰等（2013）[6]的方法，本文將企業(yè)分為純一般貿(mào)易、純加工貿(mào)易與混合貿(mào)易分別進行測算，并逐步剔除了由中間品間接進口與識別不足產(chǎn)生的誤差①為統(tǒng)一說明，下文對識別誤差的詳細描述均省略了下標itη。。測算公式如下：

其中，下標i表示企業(yè)，t表示時間，η=1、η=2、η=3分別表示一般貿(mào)易、加工貿(mào)易和混合貿(mào)易，λo和λp分別表示混合貿(mào)易企業(yè)從事一般貿(mào)易和加工貿(mào)易的比重。

首先，處理由貿(mào)易代理商間接進口造成的偏誤。參考Ahn et al.（2011）[13]的做法，根據(jù)海關(guān)數(shù)據(jù)庫中企業(yè)名稱的關(guān)鍵詞識別出貿(mào)易中間代理商企業(yè)②關(guān)鍵詞包括“進出口”“貿(mào)易”“經(jīng)貿(mào)”“外經(jīng)”和“科貿(mào)”等。，然后根據(jù)公式（impadj=imp∕（1-βit））計算出每個企業(yè)的實際進口額。其中，imp為企業(yè)的名義進口額，βit為貿(mào)易中間商的進口額占所有企業(yè)總進口額的比重。基于此，可以得到處理貿(mào)易代理商間接進口問題后的一般貿(mào)易企業(yè)實際進口額（impo_adj）和加工貿(mào)易企業(yè)實際進口額（impp_adj）。

其次，從企業(yè)進口中識別出中間品進口。根據(jù)Upward et al.（2013）[14]的假設(shè)，加工貿(mào)易企業(yè)會將其進口的產(chǎn)品全部當(dāng)作中間要素投入到生產(chǎn)過程中，因而僅識別一般貿(mào)易的中間品進口即可。參考Dean et al.（2011）[15]的做法利用BEC-HS6對照表進行轉(zhuǎn)化，通過BEC編碼③中間品BEC編碼為111、121、21、22、31、322、42和53。識別出中間品后加總可得一般貿(mào)易的中間品進口額（impo_adjBEC）。最后，同Kee&Tang（2016）[7]一樣，剔除貿(mào)易中間代理商、中間品進口額大于中間品總投入的觀測值，以及EDVAR小于0和大于1的異常值。

2.核心解釋變量：人口老齡化

參考汪偉等（2015）[16]、吳飛飛和唐保慶（2018）[17]、鐵瑛等（2019）[3]的研究，本文使用全國省份或直轄市地區(qū)的老齡人口撫養(yǎng)比（olddep）作為人口老齡化的代理變量，在穩(wěn)健性檢驗中使用老齡化率（ag?ing）替換老齡人口撫養(yǎng)比進行回歸。

3.控制變量

人口結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)變是一個長期、復(fù)雜的過程，考察人口老齡化對企業(yè)EDVAR的影響不僅需要充分結(jié)合人口結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)變的“劉易斯拐點”是否已經(jīng)到來（蔡昉，2010）[18]，還需要考慮到人力資本積累的調(diào)節(jié)作用（鐵瑛等，2019）[3]。為此，本文在經(jīng)驗研究中控制了人力資本與人口流動的干擾。具體而言，本文主要選取了如下控制變量：①要素密集度（kl），采用企業(yè)資本勞動比的對數(shù)值衡量；②企業(yè)規(guī)模（size），使用企業(yè)固定資產(chǎn)的對數(shù)值衡量；③企業(yè)出口密集度（expint），等于出口額占銷售收入比重的對數(shù)值；④人力資本（hc），借鑒鐵瑛等（2019）[3]的方法，使用各省市地區(qū)在校學(xué)生數(shù)乘以其所在教育層次的對數(shù)值衡量；⑤本地市場規(guī)模（gdp），使用各省市地區(qū)人均國內(nèi)生產(chǎn)總值的對數(shù)值衡量；⑥市場競爭度（hhi），采用四分位行業(yè)的赫芬達爾—赫希曼指數(shù)進行測度；⑦人口流動（popmov），人口流動的廣度與速度一般與交通基礎(chǔ)設(shè)施的改善密切相關(guān)，因而使用各省市地區(qū)鐵路與公路密度之和（即鐵路與公路總里程與各地區(qū)土地面積之比）進行衡量。各變量的詳細說明與統(tǒng)計性描述見表1。

表1 變量說明與統(tǒng)計性描述

（三）數(shù)據(jù)說明

本文主要使用了三套數(shù)據(jù)：①2000～2013年中國工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫。我們按照聶輝華等（2012）[19]的方法對原始數(shù)據(jù)進行了整理，并剔除了邏輯上出現(xiàn)明顯錯誤的觀測值，具體包括：出口交貨值大于銷售收入、流動資產(chǎn)大于固定資產(chǎn)、固定資產(chǎn)增值大于總資產(chǎn)、企業(yè)注冊月份大于12或小于1以及雇傭人數(shù)小于24人的觀測值。②2000～2013年中國海關(guān)進出口數(shù)據(jù)庫。我們將不同年份不同標準的HS編碼統(tǒng)一為HS6位數(shù)編碼，然后將產(chǎn)品－月度層面的數(shù)據(jù)加總到產(chǎn)品－年度層面，在加總的過程中我們借鑒Feng et al.（2016）[20]的方法，利用聯(lián)合國廣義經(jīng)濟分類標準（BEC）標識了企業(yè)進口的中間品信息。隨后，我們按照Yu（2015）[21]的方法將二套數(shù)據(jù)庫進行合并，并將合并后的數(shù)據(jù)進行了單位標準化①工企數(shù)據(jù)庫的統(tǒng)計單位為千元（人民幣），海關(guān)數(shù)據(jù)庫的統(tǒng)計單位為美元。。③2000～2013年《中國統(tǒng)計年鑒》《中國人口與就業(yè)統(tǒng)計年鑒》。我們手動收集了全國32個省級地區(qū)（西藏因數(shù)據(jù)缺失嚴重予以刪除，重慶和四川的數(shù)據(jù)合并）的老齡人口、少兒人口、總?cè)丝?、GDP、鐵路與公路總里程、土地面積等數(shù)據(jù)，按照年份及兩位數(shù)省份代碼將工企－海關(guān)數(shù)據(jù)庫同人口老齡化等省級層面的數(shù)據(jù)合并，最終共獲取了506 443個觀測值。

四、實證結(jié)果

（一）基準回歸

人口老齡化對中國企業(yè)出口國內(nèi)增加值率的影響的回歸結(jié)果匯報在表2，我們使用逐步加入變量的方式匯報估計結(jié)果。第（1）列不加入任何控制變量，僅考慮人口老齡化對中國企業(yè)EDVAR的影響，在控制年份與省份固定效應(yīng)的同時使用聚類到企業(yè)層面的穩(wěn)健標準誤以糾正模型潛在的異方差。結(jié)果顯示人口老齡化的估計系數(shù)在1%水平上顯著為負，初步說明人口老齡化會對中國企業(yè)EDVAR產(chǎn)生負面影響。在第（1）列的基礎(chǔ)上，第（2）列加入企業(yè)層面的控制變量，第（3）列加入省份層面的控制變量，第（4）列同時納入企業(yè)與省份層面的控制變量，可以發(fā)現(xiàn)估計系數(shù)同樣顯著為負。這說明無論有無控制變量，人口老齡化均會對中國企業(yè)EDVAR產(chǎn)生負面沖擊。進一步的，第（5）列在納入企業(yè)與省份層面控制變量的基礎(chǔ)上，同時控制了年份、省份和企業(yè)固定效應(yīng)，其結(jié)果顯示人口老齡化每上升1個百分點，中國企業(yè)EDVAR將下降約0.29個百分點。

表2 基準回歸結(jié)果

在控制變量方面，要素密集度（kl）的系數(shù)顯著為正，意味著資本密集型企業(yè)EDVAR較高，而勞動密集型企業(yè)的EDVAR較低。企業(yè)規(guī)模（size）的影響顯著為負，可能是由于規(guī)模較大的企業(yè)更容易與國外供應(yīng)商建立聯(lián)系，從而使用更多的國外中間要素。人力資本（hc）表現(xiàn)出顯著的正向效應(yīng)，表明人力資本擴張能夠促進企業(yè)全球價值鏈攀升。本地市場規(guī)模（gdp）對企業(yè)EDVAR的影響顯著為正，說明市場規(guī)模越大的地區(qū)競爭效應(yīng)越強，與國內(nèi)產(chǎn)業(yè)鏈與供應(yīng)鏈銜接得更為緊密，從而更可能使用本土企業(yè)生產(chǎn)的中間品。最后，人口流動（popmov）的系數(shù)顯著為負，可能的原因是人口流動促進了勞動密集型和加工貿(mào)易企業(yè)的發(fā)展，而勞動密集型和加工貿(mào)易出口創(chuàng)造的國內(nèi)增加值普遍較低。

（二）內(nèi)生性問題處理

為解決基準回歸模型潛在的內(nèi)生性問題，我們進行了以下有益的嘗試。第一，根據(jù)Wooldridge（2010）[22]的假設(shè)，如果模型的殘差項沒有太強的時序關(guān)聯(lián)性，而是由當(dāng)期擾動決定，那么就可以使用滯后一期的核心解釋變量替換未滯后的核心解釋變量緩解內(nèi)生性問題。表3第（1）列報告了滯后一期的老齡撫養(yǎng)比（l.olddep）對中國企業(yè)EDVAR的影響，結(jié)果依然顯著為負。第二，我們將基準回歸模型中所有解釋變量均滯后一期進行再估計，結(jié)果見表3第（2）列，從中可知本文的核心結(jié)論并未改變，假說1仍然成立。第三，為緩解遺漏變量導(dǎo)致的內(nèi)生性問題，在基準回歸的基準上，本文進一步控制了一些行業(yè)層面隨時間變化的因素，結(jié)果見表3第（3）列，結(jié)果顯示olddep的估計系數(shù)仍然顯著為負。第四，我們使用l.olddep作為olddep的工具變量，采用兩階段最小二乘法（2SLS）處理可能存在的內(nèi)生性問題，結(jié)果見表3第（4）列，假說1仍然成立。第四，根據(jù)李兵和任遠（2015）[23]的思路，采用企業(yè)所在省份是否受到抗日戰(zhàn)爭大型會戰(zhàn)的影響構(gòu)建工具變量，結(jié)果見表3第（5）列，結(jié)果與基準回歸基本一致，未發(fā)生根本性變化①由于第二次世界大戰(zhàn)期間的低生育率會導(dǎo)致20年后較低的育齡人口與生育率，李兵和任遠（2015）認為二戰(zhàn)對65年后人口結(jié)構(gòu)的影響是嚴格外生的。鐵瑛等（2019）以5年為跨度，65周年為周期遞推到各城市是否曾作為抗日戰(zhàn)爭期間持續(xù)30天的大型會戰(zhàn)的主戰(zhàn)場作為標準劃分對照組，受其影響且處于時間范圍內(nèi)設(shè)為1，否則為0。由于本文所用數(shù)據(jù)為省份層面，時間跨度為2000～2013年，我們按照各主戰(zhàn)場所在省份進行劃分，即將2005年前（2000～2005為一個五年跨度）河北、山西、上海、江蘇、浙江、安徽、江西、山東、湖北、湖南以及2007年后（2007～2013為一個五年跨度）河南、湖南、湖北、廣西設(shè)為1，其他時間范圍及省份地區(qū)設(shè)為0，以此構(gòu)造本文的第二個工具變量。。第五，參考鐵瑛等（2019）[3]的研究，我們使用企業(yè)所在省份是否受到1938年鄭州花園口決堤的影響構(gòu)建工具變量②同戰(zhàn)爭的影響一樣，自然災(zāi)害會造成人口大遷徙，當(dāng)期受災(zāi)地區(qū)的高死亡率與低生育率會改變以后各自然周期的人口結(jié)構(gòu)。基于這點認識，我們將1938年鄭州花園口決堤的影響作為事件沖擊，按照洪水的實際流經(jīng)區(qū)域，我們將河南省、山東省、江蘇省和安徽省四個地區(qū)在2005年后進入對照組，以此構(gòu)建本文的第三個工具變量。，結(jié)果匯報在表3第（6）列，假說1仍然成立。

表3 內(nèi)生性問題處理

此外，本文對表3第（4）～（6）列的工具變量進行了如下統(tǒng)計檢驗：①Anderson-LM統(tǒng)計量分別為7 131.131、4.034和655.674，對應(yīng)的p值為0.0000、0.0446、0.0000，至少能夠在5%的顯著水平上強烈拒絕工具變量識別不足的原假設(shè)；②Cragg-Donald Wald-F統(tǒng)計量分別為1.1e+05、16.466、1 842.235，大于Stock-Yogo檢驗在10%顯著水平上的臨界值16.38，從而拒絕了弱工具變量的原假設(shè)。由此可見，本文選取的工具變量是合適的。總之，在使用工具變量處理內(nèi)生性問題后，結(jié)果仍然顯示人口老齡化對中國企業(yè)EDVAR具有負向影響。

（三）穩(wěn)健性檢驗

1.不同方式測度的企業(yè)EDVAR

受中國工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫變量缺失的約束，本文在測算企業(yè)EDVAR時僅考慮了貿(mào)易代理商的間接進口與中間品識別不足導(dǎo)致的誤差。首先，借鑒張杰等（2013）[6]與Kee&Tang（2016）[7]的方法，我們進一步識別了由資本品進口與國內(nèi)原材料包含的國內(nèi)價值導(dǎo)致的偏誤。由于2007年往后的工企數(shù)據(jù)庫存在大量的缺失值，基于Kee&Tang（2016）[7]方法測算的企業(yè)EDVAR的樣本范圍僅為2000～2007年。表4第（1）列匯報了人口老齡化對KHW的影響，不難發(fā)現(xiàn)，olddep的系數(shù)符號與顯著性水平都未改變，僅在系數(shù)絕對值上出現(xiàn)些許變化，這說明本文的測算方法并不會對基準回歸結(jié)果造成影響，假說1具有良好的穩(wěn)健性。其次，采取Upward et al.（2013）[14]提出的企業(yè)層面的垂直專業(yè)化指標（DVS）進行替換。

同上文，impp、expp、impp、expo、exp、Y分別表示加工貿(mào)易進口額、加工貿(mào)易出口額、一般貿(mào)易進口額、一般貿(mào)易出口額、總出口額與企業(yè)的總銷售額?；貧w結(jié)果見表4第（2）列，olddep的系數(shù)依然顯著為負，這再次說明企業(yè)EDVAR測算方法的變化不會對假說1造成影響。

2.不同方法衡量的人口老齡化

核心解釋變量的測度誤差也可能造成明顯的估計偏誤。為此，本文使用了兩種不同的方法重新衡量人口老齡化。第一，本文把老齡人口撫養(yǎng)比高于樣本75分位數(shù)的企業(yè)定義為高老齡化程度組，把老齡人口撫養(yǎng)比低于樣本25分位數(shù)的樣本定義為低老齡化程度組，由此展開分層回歸，回歸結(jié)果見表4第（3）～（4）列。不難發(fā)現(xiàn)，高老齡化程度組的估計系數(shù)仍然顯著為負，而低老齡化程度組的估計系數(shù)不顯著。第二，本文使用老齡化率（aging）代替老齡人口撫養(yǎng)比（olddep）作為核心解釋變量進行回歸，結(jié)果見表4第（5）列。同樣，aging的估計系數(shù)仍然顯著為負。雖然不同方式衡量的人口老齡化程度的估計系數(shù)絕對值存在差異，但是替換核心解釋變量得到的估計結(jié)果依舊穩(wěn)健。

表4 替換核心變量的穩(wěn)健性檢驗

3.考慮人口流動的影響

人口流動能夠從根本上改變各地區(qū)的人口結(jié)構(gòu)，而老齡人口撫養(yǎng)比和老齡化率一般只能衡量人口老齡化的靜態(tài)特征，無法考察人口流動造成的各地區(qū)人口老齡化的動態(tài)變換。此外，雖然我們在基準回歸中加入各地區(qū)交通基礎(chǔ)設(shè)施的指標，以控制人口流動的影響，但是這種控制程度無法完全避免人口流動導(dǎo)致的估計偏差。為此，我們參考王婷等（2020）[24]的方法，按照各省份人口流動性排名，以中位數(shù)為分割點把樣本劃分為強省際人口流動地區(qū)和弱省際人口流動地區(qū)進行回歸，結(jié)果見表5第（1）～（2）列?？梢园l(fā)現(xiàn)，無論是強人口流動還是弱人口流動地區(qū)，人口老齡化對中國企業(yè)EDVAR的影響均顯著為負，且強人口流動地區(qū)企業(yè)受到的負面沖擊更大?；诖?，可以進一步說明人口流動并不會改變本文基準回歸的結(jié)果。

4.考慮模型設(shè)定偏差的影響

本文采取了兩種方法處理由模型設(shè)定偏差產(chǎn)生的影響。①企業(yè)出口國內(nèi)增加值率的取值范圍為[0，1]，采用OLS回歸可能造成估計的偏誤。為此，我們參考呂越等（2018）[25]的研究將被解釋變量ED?VAR的上限設(shè)為1，下限設(shè)為0，采用雙限制Tobit估計進行實證檢驗，回歸結(jié)果見表5第（3）列，由于企業(yè)數(shù)目過多，這里的Tobit估計僅控制了年份與省份固定效應(yīng)。不難發(fā)現(xiàn)，人口老齡化的估計系數(shù)仍然在1%水平上顯著為負，表明人口老齡化會抑制中國企業(yè)EDVAR的提升。②受其他經(jīng)濟因素的調(diào)節(jié)作用，人口老齡化帶來的影響可能并非線性的，例如對企業(yè)創(chuàng)新或經(jīng)濟增長的影響（隨淑敏、何增華，2020[26]；汪偉、咸金坤，2020[27]）。為此，我們在基準回歸模型公式（19）中加入了人口老齡化的二次項（olddep2），結(jié)果見表5第（4）列。結(jié)果顯示二次項的系數(shù)不顯著，說明人口老齡化對中國企業(yè)ED?VAR的影響不存在非線性特征。由此說明，基準回歸的計量模型設(shè)定無誤，假說1具有良好的穩(wěn)健性。

5.考慮政策變動的影響

國際貿(mào)易政策的變動很可能會對中國企業(yè)EDVAR的變化產(chǎn)生重大影響，從而影響到本文的估計結(jié)果。本文考慮了兩項比較重要的政策變動，一是中國在2001年加入世界貿(mào)易組織（WTO），二是中國在2005年對人民幣匯率的改革。參考高翔等（2018）[12]的研究，我們引入了時間啞變量2001dum和2005dum，并在基準模型的右邊加入了人口老齡化與時間啞變量的交互項（olddep×2001dum）和（old?dep×2005dum），估計結(jié)果見表5第（5）列。結(jié)果顯示人口老齡化對中國企業(yè)EDVAR的影響仍然顯著為負，而人口老齡化與入世啞變量（olddep×2001dum）的影響效應(yīng)不顯著，可能的解釋是中國在入世前就已經(jīng)取得了眾多貿(mào)易伙伴的關(guān)稅豁免權(quán)。人口老齡化與匯改啞變量（olddep×2005dum）的影響效應(yīng)顯著為正，說明匯率制度改革后人口老齡化對中國企業(yè)EDVAR的負面沖擊有所加強，可能的解釋是匯改后人民幣升值使得進口中間品相對國內(nèi)中間品的價格降低，面對人口老齡化的加劇，企業(yè)進一步增加了進口中間品投入，從而降低了出口國內(nèi)增加值率。因此，總體而言，入世與匯改兩項重大政策變動并未對假說1造成根本性影響。

表5 考慮更多影響因素的穩(wěn)健性檢驗

（四）影響機制檢驗

1.機制檢驗的計量模型設(shè)定

為檢驗假說2，本文構(gòu)建了如下中介效應(yīng)模型：

其中，公式（21）是本文的基準回歸模型，公式（22）旨在估計人口老齡化對中介變量Channel的影響，公式（23）考察中介變量對企業(yè)出口國內(nèi)增加值率的影響。按照中介效應(yīng)分析的邏輯，若觀察到bj的系數(shù)顯著，且符號滿足理論預(yù)期，則可以說明人口老齡化對中介變量的影響是存在的。若進一步觀察到cj的系數(shù)顯著，且相對于基準回歸，核心解釋變量的系數(shù)絕對值出現(xiàn)不同程度的上升與下降，則可以說明人口老齡化影響企業(yè)EDVAR的各渠道的存在。

以上各式的核心解釋變量、控制變量均與基準回歸一致，且同樣分別控制了年份、省份與企業(yè)固定效應(yīng)。Channel為本文選擇的中介變量集。首先，使用企業(yè)生產(chǎn)成本cost①參考耿偉和楊曉亮（2019）的研究，企業(yè)生產(chǎn)成本cost等于管理費用、銷售費用、財務(wù)費用、主營業(yè)務(wù)成本、應(yīng)付工資總額、應(yīng)付福利總額之和的對數(shù)值。作為“成本效應(yīng)”的中介變量，借此衡量人口老齡化對企業(yè)生產(chǎn)成本的影響。其次，國內(nèi)中間品投入比重dom_ra?tio②參考高翔等（2018）的研究，dom_ratio等于國內(nèi)中間品投入額占企業(yè)銷售收入的比重。作為同類要素“替代效應(yīng)”的中介變量，使用進口中間品與企業(yè)雇傭人數(shù)之比的對數(shù)值la?bor_ratio③以2000年為基期，labor_ratio剔除了進口中間品的價格波動。作為不同要素“替代效應(yīng)”的中介變量，分別衡量進口中間品替代國內(nèi)中間品與勞動力的情形。最后，使用企業(yè)加工貿(mào)易占比pro_ratio④參考鐵瑛等（2018）與呂越等（2018）的研究，pro_ratio等于企業(yè)加工貿(mào)易出口額占出口額的比重。作為“結(jié)構(gòu)效應(yīng)”的中介變量，借此衡量人口老齡化是否會改變企業(yè)的貿(mào)易結(jié)構(gòu)，進而造成進口中間品與勞動力投入的互補性減少。

2.成本效應(yīng)的檢驗結(jié)果

“成本效應(yīng)”的估計結(jié)果見表6第（2）～（3）列⑤2007年后的中國工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫存在大量的缺失值，無法滿足本文機制檢驗的需求，因而對“成本效應(yīng)”與同類要素替代效應(yīng)的檢驗結(jié)果匯報在表6，樣本范圍為2000～2007年。而表7列示了不同要素替代效應(yīng)與“結(jié)構(gòu)效應(yīng)”的檢驗結(jié)果，時間跨度與基準回歸一致，為2000～2013年。。第（1）列為基準回歸結(jié)果，下同。第（2）列討論了人口老齡化對企業(yè)生產(chǎn)的邊際成本的影響，可以發(fā)現(xiàn)olddep的回歸系數(shù)顯著為正，說明人口老齡化會顯著增加企業(yè)生產(chǎn)的邊際成本，降低對出口產(chǎn)品的價格加成。而第（3）列的回歸結(jié)果顯示，中介變量cost的回歸系數(shù)顯著為負，說明生產(chǎn)成本增加不利于企業(yè)獲得更多的出口國內(nèi)增加值。第（3）列在加入中介變量cost后，olddep的系數(shù)絕對值略有下降，說明“成本效應(yīng)”的中介效應(yīng)為負，即人口老齡化會增加企業(yè)生產(chǎn)成本，降低企業(yè)出口利潤空間，從而降低企業(yè)出口國內(nèi)增加值率。同時，按照Sobel（1987）[28]的檢驗方法，不難計算出“成本效應(yīng)”路徑上的乘積項的標準差為0.000005917和0.0001029011，與之對應(yīng)的Z統(tǒng)計量分別為-2.66165和-2.99705，至少能夠在5%水平上拒絕原假設(shè)。由此，可以說明人口老齡化影響中國企業(yè)EDVAR的“成本效應(yīng)”顯著為負。

3.替代效應(yīng)的檢驗結(jié)果

根據(jù)上文所述，“替代效應(yīng)”可以分為兩種情形，其一是同類要素替代效應(yīng)，即進口中間品對國內(nèi)中間品的替代，估計結(jié)果見表6第（4）～（5）列，其二是不同要素替代效應(yīng)，即進口中間品對勞動力的替代，估計結(jié)果見表7第（2）～（3）列。

表6第（4）列討論了人口老齡化對中介變量國內(nèi)中間品比重（dom_ratio）的影響，olddep的系數(shù)顯著為負，說明人口老齡化會減少國內(nèi)中間品的投入而增加進口中間品的使用。進一步看，表6第（5）列的回歸結(jié)果表明國內(nèi)中間品投入比重下降會顯著降低企業(yè)EDVAR，且在加入中介變量dom_ratio后，核心解釋變量olddep的系數(shù)絕對值有所降低，說明進口中間品對國內(nèi)中間品的“替代效應(yīng)”的影響為負。同樣，該路徑上Sobel檢驗乘積項的標準差為0.0001029011，與之對應(yīng)的Z統(tǒng)計量為-2.99705，至少能夠在5%水平上拒絕原假設(shè)。

表6 成本效應(yīng)與同類要素替代效應(yīng)的檢驗結(jié)果

表7第（2）列考察了人口老齡化對進口中間品與勞動力之比labor_ratio的影響，olddep的回歸系數(shù)顯著為正，說明人口老齡化顯著促進了進口中間品對勞動力的替代。相應(yīng)地，第（3）列的估計結(jié)果顯示中介變量labor_ra?tio對企業(yè)EDVAR的影響在1%水平上顯著為負，說明進口中間品對勞動力的替代會降低企業(yè)EDVAR。并且把labor_ratio納入回歸后，人口老齡化的系數(shù)絕對值略有降低，再次說明進口中間品對勞動力的“替代效應(yīng)”的影響為負。此外，根據(jù)表7的回歸結(jié)果可以計算出該路徑上Sobel檢驗的乘積項與Z統(tǒng)計量分別為0.000108272與-8.42931，至少在5%水平上拒絕原假設(shè)①以b1c2為例，先根據(jù)公式 計算出b1c2的標準差，再根據(jù)Zb1c2=b1 c2/Sb1c2得到各乘積項的Z統(tǒng)計量。。綜上，可以說明人口老齡化影響中國企業(yè)EDVAR的“替代效應(yīng)”顯著為負。

表7 不同要素替代效應(yīng)與結(jié)構(gòu)效應(yīng)的檢驗結(jié)果

4.結(jié)構(gòu)效應(yīng)的檢驗結(jié)果

“結(jié)構(gòu)效應(yīng)”的檢驗結(jié)果匯報在表7第（4）～（5）列。第（4）列考察了人口老齡化對企業(yè)加工貿(mào)易比重pro_ratio的影響，結(jié)果顯示olddep的系數(shù)顯著為正，說明人口老齡化提高了企業(yè)的加工貿(mào)易占比。這與基于最低工資視角進行研究得出的結(jié)論不同。對此，合理的解釋有兩點：一是勞動力供給尚未完全跨越“劉易斯拐點”，由勞動力跨區(qū)域轉(zhuǎn)移構(gòu)建的“動態(tài)人口紅利”的存在仍然能夠支撐起加工貿(mào)易的發(fā)展；二是同中國一樣，世界大多數(shù)發(fā)展中國家也在面對人口老齡化的挑戰(zhàn)，但不同的是，中國不僅擁有龐大的市場規(guī)模，并且始終在持續(xù)地擴大對外開放與改善國內(nèi)的營商環(huán)境，這是中國能夠吸引源源不斷的外資進入，支撐加工貿(mào)易發(fā)展的重要先決條件。值得指出的是，第（5）列的估計結(jié)果與已有研究一致，即加工貿(mào)易占比增加會顯著降低企業(yè)EDVAR，并且加入中介變量pro_ratio后，人口老齡化的系數(shù)絕對值也出現(xiàn)了很大程度的下降，說明“結(jié)構(gòu)效應(yīng)”的中介效應(yīng)為負。此外，Sobel檢驗乘積項b1c3的標準差與Z統(tǒng)計量分別為0.0000246839、-29.6792，也至少在5%水平上顯著。因此，可以說明人口老齡化影響中國企業(yè)EDVAR的“結(jié)構(gòu)效應(yīng)”顯著為負。

基于上述分析，可證明假說2的成立。為進一步對比各個渠道的影響大小，筆者根據(jù)表6和表7的回歸結(jié)果計算了三種影響渠道的中介效應(yīng)占總效應(yīng)的比重。具體而言，“成本效應(yīng)”的中介效應(yīng)占總效應(yīng)的比重為[0.0075х（-0.0024）]∕（-0.0029）=0.54%，同類要素與不同要素“替代效應(yīng)”的中介效應(yīng)占總效應(yīng)的比重分別為[0.0287х（-0.0318）]∕（-0.0029）=31.47%、[0.018х（-0.0407）]∕（-0.0029）=25.26%，“結(jié)構(gòu)效應(yīng)”的中介效應(yīng)占總效應(yīng)的比重為[（-0.0012）х0.257]∕（-0.0029）=10.63%。這種對比非常直觀，即人口老齡化對中國企業(yè)EDVAR的負面影響基本上是由于中間品進口投入增加所致，而“成本效應(yīng)”的影響占比很小，幾乎可以忽略不計。

五、異質(zhì)性分析

以Melitz（2003）[29]為代表的文獻注意到企業(yè)異質(zhì)性的存在，并強調(diào)不同企業(yè)之間的貿(mào)易行為存在鮮明的差異。為此，本文從貿(mào)易方式、要素密集度、區(qū)域和所有制四個層面考察人口老齡化對中國企業(yè)EDVAR的影響是否存在異同。

（一）貿(mào)易方式層面的異質(zhì)性分析

表8第（1）～（3）列為貿(mào)易方式異質(zhì)性的回歸結(jié)果。結(jié)果顯示，人口老齡化對混合貿(mào)易企業(yè)ED?VAR的影響顯著為負，對純加工貿(mào)易與純一般貿(mào)易企業(yè)的影響不顯著。其原因在于，混合貿(mào)易企業(yè)的中間品替代彈性較大，產(chǎn)出結(jié)構(gòu)調(diào)整較為靈活，因而更容易產(chǎn)生“替代效應(yīng)”與“結(jié)構(gòu)效應(yīng)”，即面對不斷加劇的人口老齡化，其更可能增加進口中間品投入，以替代國內(nèi)中間品與勞動力對生產(chǎn)率的貢獻，從而降低了出口國內(nèi)增加值率。而純加工貿(mào)易與純一般貿(mào)易企業(yè)則不然，純加工貿(mào)易僅使用進口中間品，純一般貿(mào)易不進口中間品或僅使用國內(nèi)中間品，二者受到“成本效應(yīng)”的影響較大，而“替代效應(yīng)”與“結(jié)構(gòu)效應(yīng)”的作用較小。這也從側(cè)面印證了本文的研究結(jié)論，即人口老齡化對中國企業(yè)ED?VAR的負面影響多半是由進口中間品依賴所致，“成本效應(yīng)”的影響較小。

表8 貿(mào)易方式與要素密集度層面的異質(zhì)性分析

（二）要素密集度層面的異質(zhì)性分析

表8第（4）～（6）列是要素密集度異質(zhì)性的回歸結(jié)果。我們按照二位數(shù)行業(yè)將總體樣本分為勞動密集型企業(yè)、資本密集型企業(yè)、技術(shù)密集型企業(yè)三個子樣本。結(jié)果比較直觀，即人口老齡化對資本密集型和技術(shù)密集型企業(yè)EDVAR的不利影響遠小于勞動密集型企業(yè)，這也說明加大知識與技術(shù)創(chuàng)新力度，鼓勵企業(yè)轉(zhuǎn)型升級，是緩解人口老齡化對中國企業(yè)EDVAR負面影響的有效途徑。

（三）區(qū)域?qū)用娴漠愘|(zhì)性分析

表9第（1）～（3）列是區(qū)域?qū)用娴幕貧w結(jié)果，本文按照梯度區(qū)域把樣本劃分為東部、中部及西部三個子樣本。雖然中國的出口企業(yè)多聚集于東部地區(qū)，但人口老齡化對西部地區(qū)企業(yè)EDVAR的負向影響大于東部地區(qū)企業(yè)，而對中部地區(qū)企業(yè)的影響不顯著。對此，較為合理的解釋是，中國的人口流動總體上呈現(xiàn)由西到東梯度遷移的趨勢，作為人口凈流入地區(qū)，東部地區(qū)的勞動力供給短缺問題能夠得到有效的緩解，因而受到人口老齡化的影響較小。反之，作為人口凈流出地區(qū)，西部地區(qū)企業(yè)所受到的負面沖擊則相對較大。

（四）所有制層面的異質(zhì)性分析

表9第（4）～（6）列為所有制層面的回歸結(jié)果?？梢园l(fā)現(xiàn)，人口老齡化對國有企業(yè)EDVAR的影響不顯著，可能是由于國有企業(yè)多位于國內(nèi)供應(yīng)鏈的上游，作為中間產(chǎn)品的供應(yīng)商，其受到“替代效應(yīng)”的影響較小，而對于處于供應(yīng)鏈下游的私營及外資企業(yè)而言，受到人口老齡化的沖擊更大。另外，人口老齡化對外資企業(yè)EDVAR的影響要大于私營企業(yè)，可能的原因是外資企業(yè)更容易獲取國外供應(yīng)商的信息，當(dāng)勞動力供給出現(xiàn)短缺，其使用進口中間品予以替代的可能性更大。

表9 區(qū)域和所有制層面的異質(zhì)性分析

六、結(jié)論與政策啟示

本文研究了人口老齡化對企業(yè)出口國內(nèi)增加值率的影響及其作用機理，并基于2000-2013年中國微觀企業(yè)數(shù)據(jù)展開了經(jīng)驗分析。本文的研究結(jié)論主要有三點：第一，人口老齡化對中國企業(yè)ED?VAR的提升具有顯著的負面沖擊，這一結(jié)論具有良好的穩(wěn)健性。第二，上述影響主要是由進口中間品對勞動力與國內(nèi)中間品的替代來實現(xiàn)的，而人口老齡化引致的“成本效應(yīng)”的負面影響較小。并且，從貿(mào)易結(jié)構(gòu)變動來看，人口老齡化并未引致加工貿(mào)易的退出或向外轉(zhuǎn)移，從而實現(xiàn)企業(yè)出口國內(nèi)增加值率的“被動”提升。第三，進一步的異質(zhì)性分析結(jié)果表明，貿(mào)易結(jié)構(gòu)變動較為靈活的混合貿(mào)易企業(yè)與勞動力需求較高的勞動密集型企業(yè)的出口國內(nèi)增加值率受到人口老齡化的負向影響較大，而位于國內(nèi)產(chǎn)業(yè)鏈上游的國有企業(yè)并未受到明顯的負面沖擊。此外，人口流動能夠有效緩解人口老齡化對企業(yè)EDVAR的不利影響，人口凈流入的東部地區(qū)以及人口流出較小的中部地區(qū)企業(yè)受到的影響較小。本文的結(jié)論具有以下政策啟示。

在當(dāng)前人口老齡化增長勢頭難以在中短期內(nèi)扭轉(zhuǎn)的背景下，人口老齡化對中國企業(yè)EDVAR的負向影響可能是長期的，但從影響渠道來看，這種影響并非不可逆的。首先，人口老齡化引致的“成本效應(yīng)”的不利影響較小，反而通過“替代效應(yīng)”對中國企業(yè)EDVAR提升的抑制作用更大，這在一定程度上反映了中國對國際產(chǎn)業(yè)鏈供應(yīng)鏈的依賴。因此，應(yīng)持續(xù)關(guān)注國內(nèi)產(chǎn)業(yè)鏈的現(xiàn)狀，減輕國內(nèi)中間品供應(yīng)商的稅負，提升國內(nèi)中間品供給的規(guī)模、種類與質(zhì)量，從而實現(xiàn)中間品投入的本土化，提升出口國內(nèi)增加值率。與此同時，應(yīng)把政策紅利重點釋放于教育改革，加速高質(zhì)量人力資本積累，提高勞動者素質(zhì)和人口創(chuàng)新力，推動企業(yè)生產(chǎn)技術(shù)革新，擺脫核心技術(shù)或生產(chǎn)環(huán)節(jié)受制于人的局面，從而以龐大的人才基礎(chǔ)和創(chuàng)新能力作為全球價值鏈地位持續(xù)攀升的驅(qū)動力。

其次，對外貿(mào)易領(lǐng)域的供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革應(yīng)注重加工貿(mào)易的轉(zhuǎn)型升級。本文研究結(jié)論表明，現(xiàn)階段人口老齡化推動貿(mào)易結(jié)構(gòu)改善的效應(yīng)尚未凸顯，大量加工貿(mào)易企業(yè)的存續(xù)依然是中國出口國內(nèi)增加值率提升的重要約束。加工貿(mào)易轉(zhuǎn)型升級的瓶頸往往在于資本、技術(shù)和政策等方面的約束，政府應(yīng)有針對性地提供合適的產(chǎn)業(yè)政策為企業(yè)的自發(fā)升級排憂解難，如緩解企業(yè)融資約束，搭建企業(yè)科研機構(gòu)聯(lián)合創(chuàng)新平臺。同時，應(yīng)配套優(yōu)勝劣汰的競合機制，以避免政策的擠出效應(yīng)的產(chǎn)生。此外，應(yīng)深刻地認識到加工貿(mào)易的轉(zhuǎn)型升級絕非要消滅加工貿(mào)易。當(dāng)前，加工貿(mào)易仍然是我國擴大對外開放和嵌入國際市場循環(huán)的重要方式，且加工貿(mào)易的穩(wěn)定發(fā)展能夠保障國內(nèi)的勞動力就業(yè)。

最后，需充分挖掘并利用人口結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型期間的動態(tài)人口紅利。人口老齡化對一般貿(mào)易企業(yè)、國有企業(yè)、技術(shù)密集型企業(yè)和人口凈流入的東部地區(qū)企業(yè)EDVAR的抑制作用較小，這種影響的異質(zhì)性特征為我們挖掘動態(tài)人口紅利提供了依據(jù)。例如，優(yōu)化企業(yè)出口結(jié)構(gòu)，推進加工貿(mào)易產(chǎn)業(yè)實現(xiàn)梯度區(qū)域生產(chǎn)轉(zhuǎn)移，加強東部與中西部地區(qū)、發(fā)達地區(qū)與欠發(fā)達地區(qū)產(chǎn)業(yè)鏈的互補；根據(jù)所有權(quán)特征和國內(nèi)產(chǎn)業(yè)鏈位置制定不同的補貼政策；優(yōu)化勞動密集型產(chǎn)品的生產(chǎn)工序，逐步提高出口產(chǎn)品質(zhì)量與國際市場定價權(quán)；推動戶籍制度改革，建立健全人口流動保障兜底機制，充分利用由勞動力跨區(qū)域轉(zhuǎn)移構(gòu)建的“動態(tài)人口紅利”。

本文還存在兩點未盡之處。一是人口老齡化可能會影響企業(yè)創(chuàng)新，從而再通過上述三個渠道影響企業(yè)出口國內(nèi)增加值率；二是人力資本、政府補貼等因素的調(diào)節(jié)作用不可忽視，其可能會改變?nèi)丝诶淆g化對企業(yè)出口國內(nèi)增加值率的影響。本文的理論模型假定這些因素是外生給定的，而未能將其內(nèi)生化進行系統(tǒng)分析。未來，我們將針對這些不足進一步展開研究。?