摘要：本文基于2011—2021年我國省級面板數(shù)據(jù)，構(gòu)建中介效應(yīng)模型實(shí)證檢驗(yàn)老齡化對我國制造業(yè)智能化轉(zhuǎn)型的作用機(jī)制。結(jié)果表明，總體上老齡化會(huì)促進(jìn)我國制造業(yè)智能化轉(zhuǎn)型，同時(shí)，人口老齡化還會(huì)通過以下路徑對制造業(yè)智能化發(fā)展產(chǎn)生影響：人口老齡化程度的加深將會(huì)推動(dòng)技術(shù)創(chuàng)新，從而促進(jìn)制造業(yè)向智能化轉(zhuǎn)型；老年人口的不斷增加使得家庭養(yǎng)老負(fù)擔(dān)加重，擠占教育資本投入，進(jìn)而通過抑制人力資本積累對制造業(yè)智能化轉(zhuǎn)型產(chǎn)生不利影響；人口老齡化導(dǎo)致勞動(dòng)力供給減少，沖擊勞動(dòng)力市場，提高勞動(dòng)力成本，倒逼制造業(yè)進(jìn)行智能化轉(zhuǎn)型。

關(guān)鍵詞：人口老齡化；制造業(yè)智能化轉(zhuǎn)型；中介效應(yīng)

中圖分類號：F4243文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A文章編號：1001-148X（2024）02-0023-10

收稿日期：2023-11-15

作者簡介：陳春明（1969—），男，黑龍江樺川人，教授，博士，研究方向：組織創(chuàng)新與制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級；許雨佳（1997—），女，山西晉中人，碩士研究生，研究方向：制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級;陳佳馨（1995-），女，黑龍江哈爾濱人，博士研究生，研究方向：產(chǎn)品戰(zhàn)略。

基金項(xiàng)目：國家社會(huì)科學(xué)基金一般項(xiàng)目“雙循環(huán)新發(fā)展格局下中國高端裝備制造業(yè)雙鏈協(xié)同升級機(jī)理、模式與策略研究”，項(xiàng)目編號：22BJL117；黑龍江省哲學(xué)社會(huì)科學(xué)研究規(guī)劃專題項(xiàng)目“黑龍江發(fā)揮國有企業(yè)支柱作用實(shí)踐研究”，項(xiàng)目編號：23XZT038。

一、引言

隨著信息技術(shù)的快速發(fā)展，智能化轉(zhuǎn)型已成為全球制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級的熱點(diǎn)。黨的二十大報(bào)告指出，堅(jiān)持把發(fā)展經(jīng)濟(jì)的著力點(diǎn)放在實(shí)體經(jīng)濟(jì)上，加快建設(shè)制造強(qiáng)國質(zhì)量強(qiáng)國，推進(jìn)新型工業(yè)化。因此，推動(dòng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)、大數(shù)據(jù)、人工智能等與實(shí)體經(jīng)濟(jì)深度融合，將成為我國制造業(yè)智能化轉(zhuǎn)型的重點(diǎn)方向。然而，在制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級的同時(shí)，我國人口年齡結(jié)構(gòu)也經(jīng)歷了巨大的變革。自進(jìn)入老齡化社會(huì)開始，65周歲及以上人口呈持續(xù)增長趨勢，據(jù)2021年年底數(shù)據(jù)顯示，我國65周歲及以上人口達(dá)到20056萬人，占總?cè)丝诘谋戎匾矎?012年的94%增長至142%，老齡化現(xiàn)象進(jìn)一步加深。伴隨著老齡化的逐步增速，人口紅利日益縮減，有關(guān)人口老齡化對制造業(yè)智能化轉(zhuǎn)型影響的作用機(jī)制也存在較大爭議。一部分研究認(rèn)為老齡化導(dǎo)致勞動(dòng)力供給下降，這種勞動(dòng)力供求關(guān)系的改變將會(huì)給企業(yè)帶來積極的發(fā)展空間，推動(dòng)勞動(dòng)力密集的企業(yè)加快智能化轉(zhuǎn)型，用機(jī)器以及智能化技術(shù)來替代人的體力和部分腦力活動(dòng)，加快生產(chǎn)效率。而另一部分研究則認(rèn)為老齡化使得企業(yè)用工成本提高，進(jìn)而導(dǎo)致盈利能力下降，競爭優(yōu)勢被削弱，同時(shí)，老年人可能因身體以及技術(shù)適應(yīng)性的限制使得他們參與智能化轉(zhuǎn)型存在障礙，增加制造業(yè)智能化轉(zhuǎn)型的發(fā)展阻礙。目前，老齡化對于制造業(yè)智能化轉(zhuǎn)型的影響機(jī)制尚未形成共識，老齡化已經(jīng)成為一個(gè)全球性的趨勢，但是長期的研究數(shù)據(jù)相對有限，很難準(zhǔn)確預(yù)測老齡化對制造業(yè)智能化轉(zhuǎn)型的影響。因此，深入分析人口老齡化對制造業(yè)智能化轉(zhuǎn)型的作用機(jī)制，探索其發(fā)揮的中介效應(yīng)和綜合效應(yīng)，對于驅(qū)動(dòng)我國制造業(yè)提質(zhì)增效，促進(jìn)制造業(yè)智能化發(fā)展具有重要的理論和現(xiàn)實(shí)意義。

二、文獻(xiàn)綜述

人口問題一直備受學(xué)術(shù)界的廣泛關(guān)注和研究，隨著全球范圍內(nèi)人口老齡化程度的加深，越來越多的學(xué)者開始探討人口老齡化對制造業(yè)發(fā)展的影響。目前，雖然關(guān)于人口老齡化如何影響制造業(yè)智能化轉(zhuǎn)型的研究相對較少，但對于制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級的研究已經(jīng)相對充實(shí)。因此，本文主要梳理總結(jié)人口老齡化對制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級影響的相關(guān)文獻(xiàn)資料，以便為進(jìn)一步研究制造業(yè)智能化轉(zhuǎn)型提供參考。當(dāng)前學(xué)者關(guān)于人口老齡化對制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級的影響尚未達(dá)成一致結(jié)論，主要有以下三種觀點(diǎn)：

第一種觀點(diǎn)認(rèn)為，人口老齡化不利于制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級。Catalano和Pezzolla（2016）構(gòu)建世代交疊模型研究意大利、德國和法國老齡化與勞動(dòng)生產(chǎn)率之間的相互作用，結(jié)果發(fā)現(xiàn)老齡化是德國人力資本增長率下降的重要因素之一，此外，在老齡化的影響下，意大利和德國的資本積累以及創(chuàng)新頻率減少，這些不利因素都將會(huì)阻礙制造業(yè)的轉(zhuǎn)型發(fā)展［1］。Uddin等（2016）在對澳大利亞的人口研究中發(fā)現(xiàn)，老年人口撫養(yǎng)比與人均GDP之間存在顯著負(fù)相關(guān)性，并且老年人口撫養(yǎng)比的上升最終可能導(dǎo)致經(jīng)濟(jì)增長放緩，阻礙制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級［2］。逯進(jìn)等（2018）在其研究中指出，老齡化往往采取降低勞動(dòng)生產(chǎn)率、壓縮科教支出等方式，抑制產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級［3］。趙昕東和劉成坤（2019）認(rèn)為隨著老年人口的增加，國家在社會(huì)保障方面的開支暴增，這會(huì)導(dǎo)致在科研領(lǐng)域投入的資金減少，從而對創(chuàng)新活動(dòng)造成不利影響，阻礙制造業(yè)結(jié)構(gòu)升級［4］。潘俊宇等（2022）基于我國省級面板數(shù)據(jù)研究發(fā)現(xiàn)，在以家庭為單位的子女贍養(yǎng)模式下，老齡化程度的加深易對家庭教育投資產(chǎn)生擠出效應(yīng)，導(dǎo)致人力資源稟賦下降，對制造業(yè)的轉(zhuǎn)型發(fā)展產(chǎn)生阻礙作用［5］。張博等（2022）從企業(yè)視角出發(fā)，考察人口老齡化對人力資本的影響，進(jìn)一步發(fā)現(xiàn)人口老齡化會(huì)通過提高人力調(diào)整成本，顯著增加勞動(dòng)力成本粘性，對企業(yè)優(yōu)化升級產(chǎn)生負(fù)面影響［6］。

第二種觀點(diǎn)認(rèn)為，人口老齡化會(huì)促進(jìn)制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級。Banister等（2012）在其研究中提到，隨著預(yù)期壽命的延長，人們更加傾向“預(yù)防性儲(chǔ)蓄”，進(jìn)而增加資本積累推動(dòng)制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級［7］。汪偉等（2015）的研究結(jié)果表明，人口老齡化催生了“銀發(fā)經(jīng)濟(jì)”，通過增加老年消費(fèi)需求促進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化［8］。謝雪燕和朱曉陽（2020）認(rèn)為目前我國人口老齡化相較于勞動(dòng)力效應(yīng)，其創(chuàng)新效應(yīng)更為顯著，老齡化對經(jīng)濟(jì)增長的抑制作用并未顯現(xiàn)［9］。方雯（2021）在對東莞的制造業(yè)轉(zhuǎn)型研究中發(fā)現(xiàn)勞動(dòng)力的供給結(jié)構(gòu)受到人口老齡化對勞動(dòng)力資源稟賦的整體性影響，使得制造業(yè)大力發(fā)展智能制造，通過“機(jī)器換人”改進(jìn)生產(chǎn)流程，減少對勞動(dòng)力的依賴［10］。張桂文等（2021）從長期動(dòng)態(tài)視角觀察，認(rèn)為老齡化所帶來的要素稟賦改變以及較高的人力資本投資回報(bào)率都將促進(jìn)技術(shù)創(chuàng)新，對制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級產(chǎn)生積極影響［11］。JavierCravino等（2022）利用美國家庭層面的數(shù)據(jù)，探究不同年齡家庭在消費(fèi)支出份額上的差異，發(fā)現(xiàn)老年人支出服務(wù)方面的比例更高，進(jìn)而推動(dòng)服務(wù)部門規(guī)模擴(kuò)大，促進(jìn)制造業(yè)向技術(shù)密集型方向轉(zhuǎn)型升級［12］。

第三種觀點(diǎn)認(rèn)為，人口老齡化對制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級的影響具有差異性。張斌和李軍（2013）認(rèn)為人口老齡化所帶來的需求效應(yīng)表現(xiàn)在老齡化產(chǎn)業(yè)等服務(wù)業(yè)的發(fā)展以及制造業(yè)就業(yè)比重下降，而供給效應(yīng)則體現(xiàn)在勞動(dòng)力供給下降刺激制造業(yè)加快技術(shù)創(chuàng)新，促使產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級［13］。CaiJ和StoyanovA（2016）指出在人口老齡化的國家，生產(chǎn)效率普遍較低，極大阻礙了制造業(yè)結(jié)構(gòu)升級，但可以通過向密集使用增齡技能的行業(yè)轉(zhuǎn)移來適應(yīng)人口結(jié)構(gòu)變化所產(chǎn)生的消極影響［14］。汪偉和姜振茂（2016）認(rèn)為人口老齡化雖然會(huì)增加企業(yè)用工成本，影響其競爭力，但同時(shí)也會(huì)促使人們加大人力資本投資，推動(dòng)技術(shù)進(jìn)步以及企業(yè)轉(zhuǎn)型發(fā)展［15］。卓乘風(fēng)和鄧峰（2018）通過研究發(fā)現(xiàn)人口老齡化對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級具有區(qū)域異質(zhì)性影響，即在東中西部地區(qū)分別呈現(xiàn)不顯著、正向顯著和負(fù)向顯著的作用結(jié)果［16］。張秀武等（2018）認(rèn)為老齡化雖然會(huì)抑制物質(zhì)資本投資，但在提高健康人力資本投資方面反而減輕了老齡化對于經(jīng)濟(jì)增長以及制造業(yè)轉(zhuǎn)型的抑制效應(yīng)［17］。何冬梅和劉鵬（2020）指出人口老齡化不利于制造業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型發(fā)展，但存在部分正向中介效應(yīng)使得這種負(fù)面影響可以得到一定的緩解［18］。馬紅梅和楊月（2021）的研究結(jié)果表明老齡化現(xiàn)象對于區(qū)域制造業(yè)的轉(zhuǎn)型升級具有顯著促進(jìn)作用，但其影響程度在各地區(qū)存在明顯差異［19］。符建華和曹曉晨（2021）從地理距離的角度考察，發(fā)現(xiàn)人口老齡化顯著推動(dòng)了本地區(qū)域的經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展，老年群體的特殊需求極大促進(jìn)了新興技術(shù)密集型制造業(yè)的蓬勃發(fā)展，但并不利于周邊地區(qū)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的提升［20］。

綜上所述，國內(nèi)外學(xué)者采用多種角度和研究方法對老齡化如何影響制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級進(jìn)行了深入研究，取得了豐富的研究成果。但也不難發(fā)現(xiàn)，其一，關(guān)于老齡化對制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級的影響機(jī)制研究較為分散且存在諸多不一致，事實(shí)上人口老齡化會(huì)從人力資本、勞動(dòng)力供給等多個(gè)方面對制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級產(chǎn)生影響，可見研究視角和研究方法的差異性在一定程度上會(huì)影響研究結(jié)論。其二，在量化分析方面缺少實(shí)質(zhì)性研究，同時(shí)，現(xiàn)有為數(shù)不多的實(shí)證研究也只是分析了人口老齡化對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和經(jīng)濟(jì)增長的影響，并沒有在不同轉(zhuǎn)型方式下分別研究人口老齡化對制造業(yè)的影響。其三，現(xiàn)有研究鮮少關(guān)注制造業(yè)智能化轉(zhuǎn)型的問題。制造業(yè)作為我國發(fā)展的支柱產(chǎn)業(yè)，在智能技術(shù)的快速發(fā)展下，其智能化轉(zhuǎn)型對于我國實(shí)現(xiàn)制造強(qiáng)國，從而擺脫價(jià)值鏈低端鎖定的現(xiàn)狀至關(guān)重要。因此，本文基于2011—2021年我國省級面板數(shù)據(jù)，建立實(shí)證模型檢驗(yàn)我國人口老齡化對制造業(yè)智能化轉(zhuǎn)型的中介效應(yīng)和綜合效應(yīng)。

據(jù)此，本文可能的邊際貢獻(xiàn)主要在于以下兩點(diǎn)：第一，將傳統(tǒng)的老齡化研究與制造業(yè)智能化轉(zhuǎn)型相互融合，深入探討老齡化對制造業(yè)智能化轉(zhuǎn)型的影響，為尋求老齡化社會(huì)下制造業(yè)智能化轉(zhuǎn)型新的發(fā)展路徑提供參考依據(jù)。第二，運(yùn)用中介效應(yīng)模型實(shí)證分析老齡化通過多種路徑影響制造業(yè)智能化轉(zhuǎn)型，同時(shí)，在數(shù)據(jù)采集上力求精準(zhǔn)。通過分析不同變量之間的關(guān)系，揭示老齡化、技術(shù)創(chuàng)新、人力資本積累以及勞動(dòng)力成本與制造業(yè)智能化轉(zhuǎn)型之間的作用機(jī)制和中介關(guān)系，從而更全面地了解其影響過程。

三、理論分析與研究假設(shè)

我國既是人口大國也是制造業(yè)大國，伴隨著人口老齡化程度的加深，依托于人力資本和先進(jìn)技術(shù)等發(fā)展的制造業(yè)智能化轉(zhuǎn)型將受到重大影響。通過文獻(xiàn)梳理，本文發(fā)現(xiàn)人口老齡化對制造業(yè)智能化轉(zhuǎn)型的影響主要是通過技術(shù)創(chuàng)新、人力資本積累和勞動(dòng)力成本等方面來發(fā)揮作用。

（一）技術(shù)創(chuàng)新效應(yīng)

技術(shù)創(chuàng)新能夠推動(dòng)效率提升和生產(chǎn)結(jié)構(gòu)優(yōu)化，從而促進(jìn)制造業(yè)智能化轉(zhuǎn)型。而人口老齡化程度的加深將會(huì)不可避免地導(dǎo)致勞動(dòng)力供給下降，適齡勞動(dòng)力稀缺程度提高，影響企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新活動(dòng)。一方面，隨著年齡的增長，老年人無論是身體機(jī)能還是認(rèn)知能力都會(huì)出現(xiàn)一定程度的下降，進(jìn)而導(dǎo)致個(gè)人工作動(dòng)機(jī)有所減弱，工作效率降低。同時(shí)，相較于年輕勞動(dòng)力，老年人在接受新知識、新技術(shù)等方面存在一定的障礙，對于新崗位、新產(chǎn)業(yè)的適應(yīng)能力也比較低，因此出于利益的考慮，這些不利影響將會(huì)倒逼企業(yè)通過技術(shù)創(chuàng)新來加速智能化轉(zhuǎn)型，以機(jī)器替代人的體力及部分腦力活動(dòng)。另一方面，隨著我國社會(huì)保障制度的逐步完善，養(yǎng)老、醫(yī)療等負(fù)擔(dān)可以得到部分緩解，勞動(dòng)力要素稟賦的改變和預(yù)期壽命的增加延長了工作年限，老年人豐富的工作經(jīng)驗(yàn)和知識技能等能夠和年輕人的新知識產(chǎn)生互補(bǔ)作用，從而促進(jìn)企業(yè)的創(chuàng)新活動(dòng)。另外，對于一些高級技術(shù)人才來說，個(gè)人創(chuàng)新能力并不會(huì)隨著年齡的增長而下降，這類工作者往往擁有大量的知識儲(chǔ)備和積累，更有能力進(jìn)行科技產(chǎn)出，從而推動(dòng)企業(yè)的技術(shù)進(jìn)步。由此本文提出如下假設(shè)：

H1：人口老齡化通過促進(jìn)技術(shù)創(chuàng)新推動(dòng)制造業(yè)智能化轉(zhuǎn)型。

（二）人力資本積累效應(yīng)

人力資本積累的提高能夠優(yōu)化市場人力資源配置，對科技產(chǎn)生積極影響，進(jìn)而促進(jìn)制造業(yè)智能化轉(zhuǎn)型。但作為人口老齡化的衍生性問題，退休年齡的延長使得一部分人力資本水平較低的老年勞動(dòng)力占據(jù)過多的生產(chǎn)資源，而人力資本水平較高的年輕勞動(dòng)力則可能資源缺乏，導(dǎo)致人力資本與資源供給錯(cuò)配，對人力資本積累產(chǎn)生負(fù)向影響，阻礙技術(shù)創(chuàng)新的效率。同時(shí)，老年人口的增加直接加重了家庭養(yǎng)老負(fù)擔(dān)，伴隨著年齡的增大，老年人對醫(yī)療、保健等產(chǎn)品或服務(wù)的需求會(huì)大幅增加，從而使得家庭用于滿足老年人健康生活的支出對教育人力資本投資產(chǎn)生擠出效應(yīng)，阻礙人力資本積累。制造業(yè)智能化轉(zhuǎn)型往往需要高等教育人才提供智力支撐，雖然我國通過實(shí)行九年義務(wù)教育減緩了人力資本的折舊速度，但非義務(wù)教育的投資受到了老齡化的沖擊，人均受教育支出下降，減緩了勞動(dòng)生產(chǎn)率和人力資本的積累速度，間接對制造業(yè)智能化轉(zhuǎn)型產(chǎn)生不利影響。由此本文提出如下假設(shè)：

H2：人口老齡化通過阻礙人力資本積累抑制制造業(yè)智能化轉(zhuǎn)型。

（三）勞動(dòng)力成本效應(yīng)

勞動(dòng)力成本作為企業(yè)經(jīng)營成本的重要組成部分，影響著企業(yè)的盈利能力和競爭能力。老齡化程度的加深導(dǎo)致我國人口紅利逐漸消失，低價(jià)勞動(dòng)力減少，企業(yè)用工成本增加。一方面，勞動(dòng)力成本不僅包括企業(yè)雇傭勞動(dòng)力所支付的工資，還包括由個(gè)人和企業(yè)共同承擔(dān)的養(yǎng)老保險(xiǎn)、醫(yī)療保險(xiǎn)和其他社會(huì)保險(xiǎn)稅費(fèi)。老年人口的增加勢必會(huì)加重社會(huì)保障壓力，增加企業(yè)運(yùn)營成本。此外，勞動(dòng)力平均年齡增加，老年人對于員工培訓(xùn)所涉及的新知識和新事物認(rèn)知速度降低，從而增大培訓(xùn)成本。另一方面，人口老齡化沖擊勞動(dòng)力市場，適齡勞動(dòng)力人口下降，企業(yè)需要進(jìn)行必要的人力調(diào)整，管理者不僅要考慮辭退費(fèi)、遣散費(fèi)等直接成本，還要考慮重新招聘新員工和培訓(xùn)等潛在人力成本。另外，隨著人力資本水平的提高以及生活成本的增加，勞動(dòng)力的工資水平也在不斷上漲。勞動(dòng)力成本的上升加大了企業(yè)的經(jīng)營成本，降低了企業(yè)的競爭優(yōu)勢，使企業(yè)不斷加大研發(fā)投入和技術(shù)升級，以此來增大發(fā)展空間，進(jìn)而倒逼制造業(yè)進(jìn)行智能化轉(zhuǎn)型。由此本文提出如下假設(shè)：

H3：人口老齡化通過提高勞動(dòng)力成本進(jìn)而倒逼制造業(yè)智能化轉(zhuǎn)型。

以上分析結(jié)果表明，人口老齡化可以通過多種路徑影響制造業(yè)智能化轉(zhuǎn)型，包括對技術(shù)創(chuàng)新、人力資本積累以及勞動(dòng)力成本的影響，其作用效果也存在差異，因此，為驗(yàn)證以上假設(shè)，下文將進(jìn)一步進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)。本文的理論機(jī)制分析如圖1所示。

圖1理論機(jī)制分析

四、研究設(shè)計(jì)

（一）模型設(shè)定

根據(jù)前文的理論分析可知，老齡化能夠通過多種因素影響制造業(yè)智能化轉(zhuǎn)型，其影響結(jié)果也各有差異。基于此，為檢驗(yàn)老齡化是否會(huì)通過技術(shù)創(chuàng)新、人力資本積累以及勞動(dòng)力成本影響制造業(yè)智能化轉(zhuǎn)型，本文借鑒Baron和Kenny（1986）提出的逐步法［21］，構(gòu)建以下中介效應(yīng)模型：

Intel_Transi，t=α0+α1oldi，t+α2∑controli，t+μi+γt+εi，t（1）

Mi，t=β0+β1oldi，t+β2∑controli，t+μi+γt+εi，t（2）

Intel_Transi，t=λ0+λ1oldi，t+λ2Mi，t+λ3∑controli，t+μi+γt+εi，t（3）

其中，i表示省份，t表示年份，Intel_Transi，t表示區(qū)域i在t年份的制造業(yè)智能化轉(zhuǎn)型水平，oldi，t表示區(qū)域i在t年份的老齡化程度，Mi，t表示三個(gè)中介變量，分別為技術(shù)創(chuàng)新、人力資本積累和勞動(dòng)力成本，controli，t表示控制變量，α、β，λ為參數(shù)，μi表示個(gè)體固定效應(yīng)，γt表示時(shí)間固定效應(yīng)，εi，t為誤差項(xiàng)。

（二）指標(biāo)選取與變量說明

1被解釋變量為制造業(yè)智能化轉(zhuǎn)型水平（int）。制造業(yè)智能化轉(zhuǎn)型的目標(biāo)在于運(yùn)用人工智能等信息通信技術(shù)實(shí)現(xiàn)勞動(dòng)力的替代、資源的有效配置以及人、機(jī)、網(wǎng)的高度融合。制造業(yè)智能化依托于智能技術(shù)，將其應(yīng)用于設(shè)計(jì)、生產(chǎn)、管理等各個(gè)制造活動(dòng)環(huán)節(jié)，進(jìn)行智能應(yīng)用的開發(fā)與使用，從而獲得相應(yīng)的社會(huì)效益和經(jīng)濟(jì)效益。鑒于此，本文借鑒李健旋（2020）的研究，將制造業(yè)智能化分為智能技術(shù)、智能應(yīng)用和智能效益等三個(gè)部分進(jìn)行評價(jià)［22］。智能技術(shù)是智能應(yīng)用和智能效益的基礎(chǔ)，其需要人員和設(shè)施的投入；智能應(yīng)用則利用智能算法構(gòu)造新的制造系統(tǒng)和制造形式，優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)；智能效益反映了智能技術(shù)應(yīng)用于制造活動(dòng)后的效果，其成功與否在很大程度將取決于市場盈利情況。因此，本文參考孟凡生和崔靜文（2022）［23］、劉軍等（2022）［24］、汪立鑫和孟彩霞（2022）［25］的研究并依據(jù)各個(gè)二級指標(biāo)特性構(gòu)建三級指標(biāo)，采用更具有客觀屬性的熵值法確定指標(biāo)權(quán)重，進(jìn)而測算我國制造業(yè)智能化轉(zhuǎn)型綜合指數(shù)。具體制造業(yè)智能化轉(zhuǎn)型評價(jià)指標(biāo)體系如表1所示。

2解釋變量為人口老齡化程度（old）。人口老齡化是一個(gè)老年人口比重不斷上升的動(dòng)態(tài)過程，根據(jù)國際慣例，老年人通常被定義為60周歲或者65周歲及以上的人，因此，本文依照此定義以及數(shù)據(jù)的可獲得性，結(jié)合實(shí)際研究，選取老年人口撫養(yǎng)比作為衡量人口老齡化程度的指標(biāo)，老年人口撫養(yǎng)比是指65周歲及以上人口數(shù)占勞動(dòng)年齡人口數(shù)的比重。

3中介變量（M）。中介變量包括技術(shù)創(chuàng)新、人力資本積累和勞動(dòng)力成本。其中，技術(shù)創(chuàng)新（tec）選擇Ramp;D支出強(qiáng)度來衡量，用一個(gè)地區(qū)的Ramp;D經(jīng)費(fèi)支出在該地區(qū)GDP中所占的份額表示。技術(shù)創(chuàng)新需要充足的資源，包括研發(fā)人員投入以及資金投入，因此，研發(fā)經(jīng)費(fèi)占GDP的比重能夠較好地反映出該地區(qū)的技術(shù)創(chuàng)新發(fā)展情況。

人力資本積累（edu）選擇人均受教育年限來衡量。人力資本不同于物質(zhì)資本，是指經(jīng)過教育、培訓(xùn)、學(xué)習(xí)之后體現(xiàn)在勞動(dòng)者身上的知識技能、文化技術(shù)水平以及健康狀況等資本總和。一般認(rèn)為，勞動(dòng)者受教育年限越高，人力資本水平就越高。因此，借鑒陽立高等（2018）［26］的研究方法，并在其基礎(chǔ)上進(jìn)行相應(yīng)修改，計(jì)算人均受教育年限，公式如下：

edu=T1*16+T2*12+T3*9+T4*6+T5*1N（4）

其中，T1—T5表示本?？?、高中、初中、小學(xué)以及未上過學(xué)的人數(shù)，所乘數(shù)字為當(dāng)年相應(yīng)的規(guī)定學(xué)年數(shù)，N表示6周歲及以上人口數(shù)。

勞動(dòng)力成本（wag）選擇制造業(yè)人員的平均工資來衡量，單位為元/人。勞動(dòng)力成本是指企業(yè)雇傭勞動(dòng)力而支付的勞動(dòng)費(fèi)用，是構(gòu)成制造業(yè)經(jīng)營成本的重要組成部分，工資作為勞動(dòng)報(bào)酬的主要表現(xiàn)形式，可以真實(shí)地反映地區(qū)制造業(yè)的勞動(dòng)力成本。

4控制變量。借鑒以往學(xué)者的研究，選取基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)、規(guī)?；?、研發(fā)強(qiáng)度以及工業(yè)化水平作為本文的控制變量。基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)（bas）選擇各省份人均道路面積與全國人均道路面積的比重來衡量。規(guī)?；╯iz）選擇規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)主營業(yè)務(wù)收入與規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)單位數(shù)的比重來衡量，單位為億元/個(gè)。研發(fā)強(qiáng)度（rd）選擇高技術(shù)制造業(yè)Ramp;D經(jīng)費(fèi)占工業(yè)企業(yè)Ramp;D經(jīng)費(fèi)的比重來衡量。工業(yè)化水平（ind）選擇工業(yè)增加值占地區(qū)GDP的比重來衡量。

（三）數(shù)據(jù)來源與處理

本文選取2011—2021年我國30個(gè)?。ㄗ灾螀^(qū)、直轄市）的相關(guān)數(shù)據(jù)，西藏自治區(qū)由于樣本數(shù)據(jù)缺失嚴(yán)重故予以排除。所有原始數(shù)據(jù)均來源于《中國人口和就業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國科技統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒》、國泰安數(shù)據(jù)庫以及各省統(tǒng)計(jì)年鑒等。對于原始數(shù)據(jù)中個(gè)別缺失值采用線性插值法進(jìn)行填充，為消除數(shù)據(jù)可能存在的異方差問題，本文對變量規(guī)?；╯iz）進(jìn)行對數(shù)化處理。各變量的描述性統(tǒng)計(jì)如表2所示。

五、實(shí)證結(jié)果分析

（一）數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性檢驗(yàn)

在進(jìn)行實(shí)證分析前，為了防止由于偽回歸問題導(dǎo)致的結(jié)果偏差，本文首先要對變量指標(biāo)進(jìn)行單位根檢驗(yàn)。本文選用了HT檢驗(yàn)和IPS檢驗(yàn)，結(jié)果顯示HT檢驗(yàn)有6個(gè)變量的原始數(shù)據(jù)未能通過平穩(wěn)性檢驗(yàn)，而IPS檢驗(yàn)中有2個(gè)變量的原始數(shù)據(jù)沒有通過平穩(wěn)性檢驗(yàn)，在進(jìn)行一階差分處理后，所有變量均通過平穩(wěn)性檢驗(yàn)，不存在單位根，如表3所示?；诖耍疚慕又M(jìn)行了協(xié)整檢驗(yàn)，常用的協(xié)整檢驗(yàn)方法有Kao檢驗(yàn)、Pedroni檢驗(yàn)以及Westerlund檢驗(yàn)?；诒疚牡哪Ｐ秃瓦x取的樣本，選擇Pedroni檢驗(yàn)作協(xié)整性檢驗(yàn)，協(xié)整檢驗(yàn)結(jié)果如表4所示。結(jié)果顯示，在1%的顯著水平上，各統(tǒng)計(jì)量均拒絕了原假設(shè)，表明變量之間存在協(xié)整關(guān)系，即各單位根變量之間存在長期穩(wěn)定的均衡關(guān)系，因此，可以排除單位根帶來的隨機(jī)性趨勢，此時(shí)進(jìn)行回歸得到的結(jié)果較為精確可靠。

（二）中介效應(yīng)檢驗(yàn)

為了更加細(xì)致地了解中介效應(yīng)，掌握中介變量的影響程度以及發(fā)揮的是部分中介效應(yīng)還是完全中介效應(yīng)，本文借鑒溫忠麟等（2004）使用的中介效應(yīng)檢驗(yàn)程序［27］，探究各要素的作用機(jī)制。其中，檢驗(yàn)中介效應(yīng)顯著性的統(tǒng)計(jì)方法主要采用MichaelESobel（1982）［28］在1982年提出的Sobel法進(jìn)行：首先，檢驗(yàn)方程（1）中回歸系數(shù)α1的顯著性，若顯著，則進(jìn)行下一步，否則，停止分析。其次，依次檢驗(yàn)方程（2）和（3）中回歸系數(shù)β1和λ2的顯著性。如果都顯著，表明老齡化程度對制造業(yè)智能化轉(zhuǎn)型的影響至少有一部分是通過中介變量影響的，繼續(xù)下一步；如果至少有一個(gè)不顯著，表明該檢驗(yàn)的效果不佳，轉(zhuǎn)到最后一步。再次，檢驗(yàn)方程（3）中回歸系數(shù)λ1，并判斷其顯著性。如果系數(shù)顯著，那么就表明存在部分中介效應(yīng)，即老齡化程度對制造業(yè)智能化轉(zhuǎn)型的影響部分是通過中介變量產(chǎn)生的作用；若系數(shù)不顯著，表示存在完全中介效應(yīng)，即老齡化程度對制造業(yè)智能化轉(zhuǎn)型的影響完全是通過中介變量發(fā)揮作用。最后，做Sobel檢驗(yàn)，若檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量顯著，則存在中介效應(yīng)；反之，其結(jié)果沒有通過顯著性檢驗(yàn)，表示中介效應(yīng)顯著性不足，檢驗(yàn)結(jié)束。

本文的中介效應(yīng)檢驗(yàn)結(jié)果如表5所示，具體來看，模型（1）為基準(zhǔn)模型，由回歸結(jié)果可知，老齡化對制造業(yè)智能化轉(zhuǎn)型的影響顯著為正，說明存在中介效應(yīng)。模型（2）中老齡化程度的回歸系數(shù)為0020，在5%水平上顯著，模型（3）中技術(shù)創(chuàng)新的回歸系數(shù)為6233，在1%水平上顯著，表明在中介效應(yīng)模型中，老齡化能夠顯著促進(jìn)技術(shù)創(chuàng)新，技術(shù)創(chuàng)新對制造業(yè)智能化轉(zhuǎn)型具有顯著正向影響，同時(shí)，由于在模型（3）中老齡化程度的回歸系數(shù)不顯著，存在完全中介效應(yīng)，即人口老齡化通過促進(jìn)技術(shù)創(chuàng)新推動(dòng)制造業(yè)智能化轉(zhuǎn)型，從而驗(yàn)證了假設(shè)H1。技術(shù)創(chuàng)新是制造業(yè)智能化轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵因素，隨著人口老齡化程度的加深，我國勞動(dòng)力結(jié)構(gòu)、要素稟賦產(chǎn)生了改變，使得勞動(dòng)力供給減少，企業(yè)不得不加大研發(fā)投入，以機(jī)器填補(bǔ)勞動(dòng)力的不足，從而推動(dòng)技術(shù)創(chuàng)新。雖然老齡化程度的加深會(huì)使得養(yǎng)老、醫(yī)療等社會(huì)保障負(fù)擔(dān)加重，對社會(huì)經(jīng)濟(jì)產(chǎn)生一些負(fù)面影響，但在我國社會(huì)制度不斷完善以及技術(shù)研發(fā)持續(xù)創(chuàng)新發(fā)展下，這些不足之處能夠得到緩解并對制造業(yè)智能化轉(zhuǎn)型產(chǎn)生積極作用。

模型（4）中老齡化程度的回歸系數(shù)為-1236，在10%水平上顯著，模型（5）中人力資本積累的回歸系數(shù)為0015，沒有通過顯著性檢驗(yàn)，因此需要進(jìn)行Sobel檢驗(yàn)，最終檢驗(yàn)結(jié)果表明中介效應(yīng)存在，同時(shí)由于二者乘積系數(shù)與老齡化程度回歸系數(shù)符號相反，表明人口老齡化對制造業(yè)智能化轉(zhuǎn)型產(chǎn)生的不利影響可以部分歸因于其對人力資本積累的抑制作用，從而驗(yàn)證了假設(shè)H2。相較于物質(zhì)資本，人力資本的投資回報(bào)率往往更高，能夠推動(dòng)技術(shù)變革，提高物質(zhì)資本的邊際收益。但隨著老齡人口的增加，家庭養(yǎng)老負(fù)擔(dān)逐漸加重，更多的家庭將滿足老年人健康生活的需求擺在優(yōu)于家庭教育支出的位置，導(dǎo)致對教育人力資本產(chǎn)生擠壓效應(yīng)。在這種情況下，人力資本積累不可避免地會(huì)受到一些阻礙，進(jìn)而對制造業(yè)智能化轉(zhuǎn)型產(chǎn)生消極影響。

模型（6）中老齡化程度的回歸系數(shù)為0384，在5%水平上顯著，模型（7）中勞動(dòng)力成本的回歸系數(shù)為0112，在1%水平上顯著，表明在中介效應(yīng)模型中，老齡化程度的加深會(huì)推動(dòng)勞動(dòng)力成本不斷上升，勞動(dòng)力成本的上升能夠倒逼制造業(yè)智能化轉(zhuǎn)型，同時(shí)，由于在模型（7）中老齡化程度的通過10%的顯著性檢驗(yàn)，存在部分中介效應(yīng)，說明人口老齡化一方面直接影響制造業(yè)智能化轉(zhuǎn)型；另一方面，也會(huì)借助提高勞動(dòng)力成本的方式倒逼制造業(yè)智能化轉(zhuǎn)型，從而驗(yàn)證了假設(shè)H3。勞動(dòng)力成本是企業(yè)經(jīng)營成本的重要組成部分，影響著企業(yè)發(fā)展的盈利能力，隨著人口老齡化程度的加深，適齡勞動(dòng)人數(shù)下降，勞動(dòng)力供給減少，我國人口紅利逐漸消失。近年來，我國消費(fèi)水平持續(xù)提升，加之最低工資逐漸上漲，導(dǎo)致企業(yè)用工成本也在不斷增加。勞動(dòng)力成本的上升，將會(huì)加重企業(yè)的生產(chǎn)投入負(fù)擔(dān)，降低企業(yè)的競爭優(yōu)勢，直接影響其盈利能力，進(jìn)而迫使企業(yè)增加對于科技研發(fā)方面的資源投入，倒逼制造業(yè)進(jìn)行智能化轉(zhuǎn)型升級。

控制變量的回歸結(jié)果顯示：（1）基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)對制造業(yè)智能化轉(zhuǎn)型的作用顯著為負(fù)，這可能是由于基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)投資周期長，加大了政府的債務(wù)壓力，造成企業(yè)融資困難，同時(shí)其對資源的大量占用也會(huì)對制造業(yè)智能化轉(zhuǎn)型產(chǎn)生負(fù)面影響。（2）規(guī)?；瘜χ圃鞓I(yè)智能化轉(zhuǎn)型的作用顯著為負(fù)。通常情況下，大中型企業(yè)往往掌握著更多的資源和技術(shù)，這使得它們在應(yīng)對市場變化時(shí)擁有更顯著的競爭優(yōu)勢，而對于大部分小型企業(yè)來說，激烈的市場競爭以及資源的缺乏并不利于其進(jìn)行智能化轉(zhuǎn)型。（3）研發(fā)強(qiáng)度對制造業(yè)智能化轉(zhuǎn)型的作用顯著為正。企業(yè)進(jìn)行技術(shù)改革需要大量的研發(fā)投入，高度的技術(shù)研發(fā)能夠有效地將智能技術(shù)與企業(yè)的制造活動(dòng)結(jié)合起來，對制造業(yè)智能化轉(zhuǎn)型起到推動(dòng)與支撐作用。（4）工業(yè)化水平對制造業(yè)智能化轉(zhuǎn)型的作用顯著為正。這是因?yàn)檩^高的工業(yè)化水平能夠提高經(jīng)濟(jì)效益，降低生產(chǎn)能耗，是企業(yè)智能化轉(zhuǎn)型的基礎(chǔ)和前提，因此工業(yè)化水平越高越有利于制造業(yè)進(jìn)行智能化轉(zhuǎn)型。

（三）內(nèi)生性檢驗(yàn)

鑒于可能存在遺漏變量、互為因果以及樣本選擇偏誤等因素造成模型的內(nèi)生性問題，本文采用兩階段最小二乘法（2SLS）進(jìn)行工具變量回歸，以緩解內(nèi)生性問題造成的結(jié)果偏差。具體來講，考慮到老齡化的發(fā)展趨勢可能在時(shí)間上具有一定的滯后性，因此，本文將解釋變量老齡化程度滯后一期作為工具變量（IV）進(jìn)行內(nèi)生性檢驗(yàn)，回歸結(jié)果與前文結(jié)果基本一致，表明在解決了可能的內(nèi)生性變量后，結(jié)果依然穩(wěn)健。同時(shí)，本文還進(jìn)行了Kleibergen-PaaprkLM檢驗(yàn)，其在1%的顯著性水平上拒絕了不可識別的原假設(shè)，同時(shí)，Cragg-DonaldWaldFstatistic檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量的值均大于在10%的顯著性水平下Stock-Yogo弱工具變量識別F檢驗(yàn)的臨界值，說明本文選擇的工具標(biāo)量是有效的，具體結(jié)果如表6所示。

（四）穩(wěn)健性檢驗(yàn)

為進(jìn)一步檢驗(yàn)?zāi)Ｐ偷姆€(wěn)健性，提升研究的可靠性，本文繼續(xù)進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)，主要采用更換被解釋變量重新估計(jì)的方法。上文的被解釋變量制造業(yè)智能化轉(zhuǎn)型水平是通過構(gòu)建制造業(yè)智能化評價(jià)指標(biāo)體系計(jì)算得出的制造業(yè)智能化轉(zhuǎn)型綜合指數(shù)，這里采用互聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)投入（cos）作為制造業(yè)智能化轉(zhuǎn)型水平的替換變量?；ヂ?lián)網(wǎng)作為智能化信息技術(shù)的重要載體，連接著制造業(yè)活動(dòng)的各個(gè)環(huán)節(jié)，制造業(yè)智能化的發(fā)展離不開互聯(lián)網(wǎng)設(shè)施的投入，因此其在一定程度上能夠反映該地區(qū)制造業(yè)的智能化發(fā)展水平。本文將替換變量互聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)投入帶入到模型（1）、模型（3）、模型（5）和模型（7）中再次進(jìn)行中介效應(yīng)檢驗(yàn)，結(jié)果如表7所示。結(jié)果表明，替換被解釋變量后，模型檢驗(yàn)結(jié)果與前文基本一致，說明中介效應(yīng)模型回歸結(jié)果是穩(wěn)健的。

六、結(jié)論與建議

本文基于構(gòu)建的中介效應(yīng)模型，系統(tǒng)探究了老齡化對制造業(yè)智能化轉(zhuǎn)型的作用機(jī)制。研究結(jié)果顯示，總體而言，人口老齡化能夠促進(jìn)制造業(yè)智能化轉(zhuǎn)型，同時(shí)，也會(huì)通過其他中介因素對制造業(yè)智能化轉(zhuǎn)型產(chǎn)生影響，主要包括：（1）人口老齡化程度的加深將會(huì)推動(dòng)技術(shù)創(chuàng)新，從而促進(jìn)制造業(yè)向智能化轉(zhuǎn)型；（2）老年人口的不斷增加使得家庭養(yǎng)老負(fù)擔(dān)加重，擠占教育資本投入，進(jìn)而通過抑制人力資本積累對制造業(yè)智能化轉(zhuǎn)型產(chǎn)生不利影響；（3）人口老齡化導(dǎo)致勞動(dòng)力供給減少，沖擊勞動(dòng)力市場，提高勞動(dòng)力成本，倒逼制造業(yè)進(jìn)行智能化轉(zhuǎn)型?；谏鲜鼋Y(jié)果分析，本文提出以下建議：

第一，加快推進(jìn)創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展戰(zhàn)略，鼓勵(lì)企業(yè)積極進(jìn)行技術(shù)創(chuàng)新。制造業(yè)智能化轉(zhuǎn)型依托于先進(jìn)技術(shù)的創(chuàng)新發(fā)展，人口老齡化的提高降低了勞動(dòng)力的供給，激發(fā)企業(yè)不斷進(jìn)行科技創(chuàng)新。因此，要進(jìn)一步加快市場化進(jìn)程，完善制度供給，為制造業(yè)智能化轉(zhuǎn)型提供良好的創(chuàng)新環(huán)境，以提高技術(shù)創(chuàng)新的成果轉(zhuǎn)化率。同時(shí)，加強(qiáng)技術(shù)創(chuàng)新的市場導(dǎo)向，整合企業(yè)、高校以及科研院所的創(chuàng)新資源，實(shí)現(xiàn)產(chǎn)學(xué)研的深度合作。

第二，進(jìn)一步優(yōu)化教育資源投入，提升人力資本積累。一方面要加大教育投入，提高教學(xué)和科研質(zhì)量，加速高技能人才的培養(yǎng)，提升勞動(dòng)力市場的整體素質(zhì)。另一方面要加強(qiáng)企業(yè)對于員工的技能培訓(xùn)，鼓勵(lì)老年勞動(dòng)力將自身的知識積累和工作經(jīng)驗(yàn)傳授給年輕勞動(dòng)力，提高勞動(dòng)生產(chǎn)率，為制造業(yè)智能化轉(zhuǎn)型提供智力支撐。

第三，完善社會(huì)保障制度，加大對企業(yè)的扶持力度。老年人在養(yǎng)老、醫(yī)療上的需求加重了社會(huì)養(yǎng)老負(fù)擔(dān)，直接加大了企業(yè)的用工成本，因此，政府應(yīng)注重社會(huì)公共服務(wù)制度的完善，提高社會(huì)保障水平，減輕企業(yè)的運(yùn)營成本壓力。同時(shí)，企業(yè)應(yīng)適當(dāng)調(diào)整發(fā)展戰(zhàn)略，合理配置人力資源結(jié)構(gòu)，注重對老年員工的崗位安排和技能培訓(xùn)，以應(yīng)對勞動(dòng)力成本上升的挑戰(zhàn)。

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TheImpactofPopulationAgingandtheIntelligentTransformationofChina’s

ManufacturingIndustry

CHENChunming1，XUYujia1，ChenJiaxin2

（1.SchoolofEconomicsandManagement，HarbinUniversityofScienceandTechnology，Harbin150040，

China;2.SchoolofBusiness，ChineseAcademyofSocialSciences，Beijing102488，China）

Abstract：ThispaperconstructsamediatingeffectmodeltoempiricallytestthemechanismofagingontheintelligenttransformationofChina’smanufacturingindustrybasedonprovincialpaneldatafrom2011-2021.Theresultsshowthat，ingeneral，agingwillpromotetheintelligenttransformationofChina’smanufacturingindustry，andatthesametime，populationagingwillalsoaffecttheintelligentdevelopmentofmanufacturingindustrythroughthefollowingpaths：thedeepeningofpopulationagingwillpromotetechnologicalinnovation，thuspromotingtheintelligenttransformationofmanufacturingindustry;theincreasingelderlypopulationwillaggravatetheburdenoffamilyretirementandcrowdouttheinvestmentineducationcapital，whichwilladverselyaffecttheintelligenttransformationofmanufacturingindustrybyinhibitingtheaccumulationofhumancapital;theagingpopulationwillleadtothereductionoflaborsupply，whichwillimpactthelabormarketandraisethelaborcost，andforcetheintelligenttransformationofmanufacturingindustry.

Keywords：populationaging;intelligenttransformationofmanufacturing;mediatingeffect

（責(zé)任編輯：鄒學(xué)慧）