內(nèi)容提要:人口老齡化和數(shù)字化轉(zhuǎn)型是新時代中國經(jīng)濟社會發(fā)展過程中并行的兩大重要趨勢。利用省級面板數(shù)據(jù)對人口老齡化、數(shù)字化轉(zhuǎn)型與實體經(jīng)濟發(fā)展的關(guān)系進行實證分析,揭示了人口老齡化與數(shù)字化轉(zhuǎn)型之間所存在的交互作用及其對實體經(jīng)濟發(fā)展的影響。研究發(fā)現(xiàn):人口老齡化與實體經(jīng)濟發(fā)展之間存在顯著的負相關(guān)關(guān)系,第二產(chǎn)業(yè)所受到的沖擊相對較大;數(shù)字化轉(zhuǎn)型促進了實體經(jīng)濟發(fā)展,對實體經(jīng)濟第三產(chǎn)業(yè)的提升影響最大;人口老齡化和數(shù)字化轉(zhuǎn)型的交互作用對實體經(jīng)濟產(chǎn)生了正向影響,但對第一產(chǎn)業(yè)存在負向影響。相關(guān)結(jié)論在利用人均養(yǎng)老保險支出、政策支持和地形起伏度構(gòu)建工具變量回歸,并進行替換變量等穩(wěn)健性檢驗后仍然成立。研究結(jié)論對以數(shù)字化轉(zhuǎn)型為抓手,積極應對老齡化并提升實體經(jīng)濟發(fā)展質(zhì)量具有參考意義。

一、引 言

以老齡化系數(shù)超過7%為標志,中國于2000年正式進入老齡化社會。未來一段時期,隨著長期累積的人口負增長勢能進一步釋放,中國總?cè)丝谠鏊賹⒚黠@放緩從而導致老齡化程度持續(xù)加深。人口結(jié)構(gòu)和數(shù)量的變化會影響勞動力供給、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級、技術(shù)創(chuàng)新和人力資本形成(Papapetrou和Tsalaporta,2020;陳燕兒和周建芳,2023)等,進而對經(jīng)濟運行產(chǎn)生顯著作用,且老齡化抑制經(jīng)濟增長已成為基本共識(蔡昉和王美艷,2021)。如何在快速、深度老齡化背景下促進中國經(jīng)濟持續(xù)健康發(fā)展,已成為現(xiàn)階段最迫切的任務(wù)。

與人口年齡結(jié)構(gòu)老化轉(zhuǎn)變歷程高度重合的數(shù)字化轉(zhuǎn)型是現(xiàn)階段中國經(jīng)濟社會發(fā)展中一股不容忽視的作用力,已成為中國驅(qū)動創(chuàng)新的動力源泉和引領(lǐng)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)顛覆性變革的重要力量。根據(jù)中國信息通信研究院發(fā)布的《全球數(shù)字經(jīng)濟白皮書(2022年)》,2021年中國數(shù)字經(jīng)濟規(guī)模達到45.5萬億元,居全球第二,占GDP比重達到39.8%,同比名義增長達16.2%。經(jīng)濟社會各領(lǐng)域數(shù)字化轉(zhuǎn)型的廣度和深度在不斷拓展,許多學者討論了其在形成新型生產(chǎn)要素、優(yōu)化人力資本結(jié)構(gòu)、創(chuàng)造就業(yè)(趙濤等,2020;洪銀興和任保平,2023)等方面發(fā)揮的重要作用,特別是對就業(yè)結(jié)構(gòu)將產(chǎn)生深遠影響,普遍認為數(shù)字化轉(zhuǎn)型將導致第三產(chǎn)業(yè)的勞動力需求增加,而第一、第二產(chǎn)業(yè)的勞動力需求將下降(趙宸宇,2023)。在此背景下,我們不禁思考,數(shù)字化轉(zhuǎn)型能否減緩人口老齡化對實體經(jīng)濟的負向影響?如果同時考慮人口老齡化與數(shù)字化轉(zhuǎn)型的作用,又對實體經(jīng)濟會產(chǎn)生什么影響?本文對上述問題的討論有助于從宏觀層面對人口老齡化的經(jīng)濟影響加以準確評估,深刻理解數(shù)字化轉(zhuǎn)型對中國實體經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的驅(qū)動作用,為相關(guān)政策制定提供經(jīng)驗證據(jù)。

二、理論分析與研究假設(shè)

1. 人口老齡化與實體經(jīng)濟

相對于以資本運動和信用流通為主的虛擬經(jīng)濟(Fictitious Economy)或稱符號經(jīng)濟(Symbol Economy),實體經(jīng)濟(Real Economy)以產(chǎn)品和服務(wù)的流通為主,是國民經(jīng)濟的重要組成部分,也是國民經(jīng)濟的命脈和基礎(chǔ),決定了一個國家的國際競爭力和長遠發(fā)展空間(巫強等,2020)。虛擬經(jīng)濟是金融部門主導的圍繞貨幣流通和信用制度的經(jīng)濟活動,主要通過信用制度和生息資本的發(fā)展而實現(xiàn)自我增值(黃群慧,2017),與人口狀況及其變化趨勢的關(guān)聯(lián)度較弱;實體經(jīng)濟則是由生產(chǎn)服務(wù)部門提供的物質(zhì)產(chǎn)品和精神產(chǎn)品的生產(chǎn)、流通、消費等經(jīng)濟活動,因此會更加顯著地受到人口數(shù)量與結(jié)構(gòu)變化的影響。人口老齡化對實體經(jīng)濟發(fā)展影響的研究雖然是經(jīng)濟學理論研究的新問題,但是由于實體經(jīng)濟本身是國民經(jīng)濟的主體,所以對該問題的研究可借鑒人口老齡化對經(jīng)濟增長的研究成果。

根據(jù)經(jīng)典的經(jīng)濟增長理論,一個國家或地區(qū)的經(jīng)濟增長受到多種因素共同影響,其中資本和勞動力是最主要的投入要素。一方面,生命周期理論認為處于工作狀態(tài)的勞動者具有較強的儲蓄動機,勞動力人口的比重上升會增加儲蓄率,而老年人口比重的上升則會導致處于勞動階段的人數(shù)減少,在一定程度導致國民總收入降低,居民的儲蓄水平將隨之下降,導致資本積累和資本投入的降低,進而影響經(jīng)濟發(fā)展。另一方面,人口老齡化程度的提高會降低社會總體的勞動參與率,使得勞動力市場中的適齡勞動力人口數(shù)量相對減少,根據(jù)人口轉(zhuǎn)變理論,老年型人口結(jié)構(gòu)的勞動效率低于成年型的人口結(jié)構(gòu)(蘇劍,2021),老齡化程度的加深必然會降低勞動生產(chǎn)率,經(jīng)濟產(chǎn)出也會受損。通過分析可以發(fā)現(xiàn),人口老齡化具有抑制經(jīng)濟增長的作用,據(jù)此,本文提出以下假設(shè):

H1:人口老齡化會對實體經(jīng)濟發(fā)展產(chǎn)生抑制作用。

2. 數(shù)字化轉(zhuǎn)型與實體經(jīng)濟

在微觀上,數(shù)字化轉(zhuǎn)型弱化了組織邊界,促使知識、信息等生產(chǎn)要素在區(qū)域、企業(yè)間充分、快速流動,企業(yè)可以基于大數(shù)據(jù)分析消費者群體的需求特征并進行有針對性的創(chuàng)新(梁雅楠和張成,2022),同時便于進行跨地區(qū)的分工和合作,提升生產(chǎn)效率;數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以驅(qū)動關(guān)鍵要素成本遞減從而節(jié)約生產(chǎn)成本和交易費用(丁志帆,2020),更好地匹配供需并形成更完善的價格機制,創(chuàng)造兼具規(guī)模經(jīng)濟、范圍經(jīng)濟及長尾效應的經(jīng)濟環(huán)境,形成生產(chǎn)者與消費者之間的良性互動及正反饋效應,進一步降低供需雙方成本,由此提高實體經(jīng)濟發(fā)展水平。在宏觀上,數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過新的生產(chǎn)要素、生產(chǎn)方式和資源配置效率促進實體經(jīng)濟發(fā)展(Brynjolfsson和Hitt,2000;洪銀興和任保平,2023);以數(shù)據(jù)為關(guān)鍵生產(chǎn)要素,數(shù)字化轉(zhuǎn)型依靠工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、云計算、人工智能等新型信息技術(shù)工具對資源產(chǎn)生優(yōu)化和重組,源源不斷的數(shù)據(jù)能夠以任意的方式在不同地域與領(lǐng)域迅速流動與聚集,不會出現(xiàn)傳統(tǒng)生產(chǎn)要素的局部稀缺問題(張騰和蔣伏心,2022);“數(shù)據(jù)+算法+算力”與實體經(jīng)濟生產(chǎn)活動深度融合會形成數(shù)字生產(chǎn)力,催生信息經(jīng)濟、網(wǎng)絡(luò)經(jīng)濟、平臺經(jīng)濟、人工智能經(jīng)濟等新型生產(chǎn)活動和生產(chǎn)方式。

當然,數(shù)字化轉(zhuǎn)型在促進實體經(jīng)濟發(fā)展的同時,也可能產(chǎn)生負面影響。智能化生產(chǎn)技術(shù)的應用降低了常規(guī)化工作的成本,在驅(qū)動經(jīng)濟發(fā)展過程中也“擠出”了常規(guī)性、可編碼及重復性的工作,加快了對中低技能勞動力的替代,進而造成結(jié)構(gòu)性失業(yè),越來越多的工作可能被機器人和人工智能替代(Frey和Michael,2017),短期內(nèi)對勞動力市場造成較大沖擊。數(shù)字經(jīng)濟還會對傳統(tǒng)監(jiān)管模式帶來新的挑戰(zhàn),破壞市場運行秩序并抑制企業(yè)參與經(jīng)濟活動的積極性,但實證發(fā)現(xiàn)數(shù)字經(jīng)濟對實體經(jīng)濟的促進效應明顯強于抑制效應(王儒奇和陶士貴,2022)?？傮w看來,數(shù)字化轉(zhuǎn)型對實體經(jīng)濟發(fā)展的正面促進作用要超過其對實體經(jīng)濟發(fā)展的負面影響,基于以上論述,本文提出以下假設(shè):

H2:數(shù)字化轉(zhuǎn)型會對實體經(jīng)濟發(fā)展產(chǎn)生促進作用。

3. 人口老齡化與數(shù)字化轉(zhuǎn)型

數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以利用先進的科技和高效的技術(shù)方法提高勞動附加值,通過數(shù)據(jù)共享等形式減少交易成本并促進勞動生產(chǎn)方式轉(zhuǎn)型升級,降低傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)對勞動力要素的依賴程度;可以提高生產(chǎn)自動化程度,用智能系統(tǒng)和自動化設(shè)備替代勞動力,彌補老齡化造成的勞動年齡人口供給不足,由此不難推斷,數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度的提升可能可以減緩老齡化對實體經(jīng)濟的抑制作用。另一方面,人口老齡化提高了要素成本和創(chuàng)新成本,老齡化社會將面臨創(chuàng)新經(jīng)費投入減少、公共教育支出相對較少、學生學習能力提升相對滯后等挑戰(zhàn)(吳薇和張靖佶,2021),不利于數(shù)字技術(shù)推動的生產(chǎn)要素、生產(chǎn)方式和資源配置效率轉(zhuǎn)變;但是,人口老齡化也具有積極的一面,如倒逼企業(yè)或國家退出競爭激烈的低端產(chǎn)業(yè)并促使其研發(fā)序列轉(zhuǎn)向更有價值的前沿創(chuàng)新,而這正是數(shù)字化轉(zhuǎn)型所需要的。可見,人口老齡化與數(shù)字化轉(zhuǎn)型之間可能存在相互影響、相互調(diào)節(jié)的作用。根據(jù)上述分析,結(jié)合前文的假設(shè)1和假設(shè)2,本文提出以下假設(shè):

H3:人口老齡化與數(shù)字化轉(zhuǎn)型的交互作用會對實體經(jīng)濟產(chǎn)生影響,但具體方向還有待進一步明確。

三、模型設(shè)定與變量選擇

1. 模型設(shè)定

為了實證分析人口老齡化、數(shù)字化轉(zhuǎn)型對實體經(jīng)濟的影響,結(jié)合前文理論分析,本文設(shè)定如下基準回歸模型:

Realit=α0+α1Oldit+α3Xit+μi+φt+εit

(1)

Realit=α0+α2Digiit+α3Xit+μi+φt+εit

(2)

其中,被解釋變量Realit表示實體經(jīng)濟,核心解釋變量Oldit表示人口老齡化,另一個核心解釋變量Digiit表示數(shù)字化轉(zhuǎn)型,Xit表示一組其他控制變量;系數(shù)α1和α2分別表示人口老齡化和數(shù)字化轉(zhuǎn)型影響實體經(jīng)濟的大小與方向;為了控制宏觀因素和時間因素對實體經(jīng)濟的影響,方程中加入了省份固定效應和時間固定效應,減少模型的內(nèi)生性問題;i表示時間,t表示地區(qū),εit為服從獨立同分布的隨機誤差項。

為了檢驗人口老齡化和數(shù)字化轉(zhuǎn)型對實體經(jīng)濟的交互作用,我們在模型(1)和(2)的基礎(chǔ)上構(gòu)建模型如下:

Realit=β0+β1Oldit+β2Digiit+β3Oldiit+β4Xit+μi+φt+εit

(3)

其中,Oldiit表示人口老齡化與數(shù)字化轉(zhuǎn)型的交互項。根據(jù)系數(shù)β3的符號可以判斷人口老齡化和數(shù)字化轉(zhuǎn)型交互作用對實體經(jīng)濟發(fā)展的影響:若β3顯著為正,說明當人口老齡化和數(shù)字化轉(zhuǎn)型同時存在時,兩者整體上對實體經(jīng)濟發(fā)展水平的提升效應有促進作用;反之,則說明對實體經(jīng)濟發(fā)展水平的提升效應有抑制作用。

2. 變量與數(shù)據(jù)說明

(1) 實體經(jīng)濟(Real)。中共二十大報告指出,建設(shè)現(xiàn)代化產(chǎn)業(yè)體系,要堅持把發(fā)展經(jīng)濟的著力點放在實體經(jīng)濟上。在實體經(jīng)濟的范圍界定方面,目前主要有兩種認識:一是認為實體經(jīng)濟是與虛擬經(jīng)濟辯證相對的(劉曉欣和田恒,2021),將以商品和服務(wù)的生產(chǎn)、流通、消費和生產(chǎn)能力投資等循環(huán)為中介的增值性活動定義為實體經(jīng)濟,而將以資產(chǎn)和貨幣符號為中介的增值性活動定義為虛擬經(jīng)濟;二是從產(chǎn)業(yè)分類的視角界定實體經(jīng)濟(黃群慧,2017),認為狹義的實體經(jīng)濟(R0)指制造業(yè),一般意義的實體經(jīng)濟(R1)包括 R0、農(nóng)業(yè)、建筑業(yè)和除制造業(yè)以外的其他工業(yè),廣義的實體經(jīng)濟(R2)包括R1、批發(fā)和零售業(yè)、交通運輸倉儲和郵政業(yè)、住宿和餐飲業(yè),以及除金融業(yè)、房地產(chǎn)業(yè)以外的其他所有服務(wù)業(yè)。前者側(cè)重于經(jīng)濟史和理論層面的分析,在實證研究中難以量化,后者更適合用于實證統(tǒng)計分析。因此,本文借鑒黃群慧(2017)和巫強等(2020)的研究,從產(chǎn)業(yè)視角對實體經(jīng)濟進行范圍界定,具體采用各地區(qū)生產(chǎn)總值與房地產(chǎn)業(yè)、金融業(yè)增加值之差定量表征實體經(jīng)濟。根據(jù)廣義的實體經(jīng)濟概念,實體經(jīng)濟不僅包括農(nóng)業(yè)、能源、交通運輸、郵電、建筑等物質(zhì)生產(chǎn)活動,還包括商業(yè)、教育、文化、藝術(shù)等精神產(chǎn)品的生產(chǎn)和服務(wù)(張林,2016),因此,從產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的角度也可以將實體經(jīng)濟劃分為第一產(chǎn)業(yè)、第二產(chǎn)業(yè)以及除去房地產(chǎn)業(yè)和金融業(yè)之外的第三產(chǎn)業(yè)共三個部分。按照《中國統(tǒng)計年鑒》的指標解釋,第一產(chǎn)業(yè)是指農(nóng)、林、牧、漁業(yè)等;第二產(chǎn)業(yè)是指采礦業(yè),制造業(yè),電力、熱力、燃氣及水生產(chǎn)和供應業(yè),建筑業(yè)等;第三產(chǎn)業(yè)即服務(wù)業(yè),是指除第一產(chǎn)業(yè)、第二產(chǎn)業(yè)以外的其他行業(yè),實體經(jīng)濟第三產(chǎn)業(yè)為整體的第三產(chǎn)業(yè)減去金融業(yè)和房地產(chǎn)業(yè)。

(2) 人口老齡化(Old)。根據(jù)聯(lián)合國標準,老齡化社會指的是總?cè)丝谥?0歲及以上老年人口比重超過10%或者65歲及以上老年人口比重超過7%,老年人口占比上升表明人口老齡化程度逐步加重?，F(xiàn)有研究普遍采用65歲以上老年人口占比指標來討論中國的人口老齡化問題(豆建春,2019)。借鑒現(xiàn)有成果,本文采用老年人口占比指標衡量人口老齡化,具體采用65歲以上人口占總?cè)丝诘谋戎剡M行表征。

(3) 數(shù)字化轉(zhuǎn)型(Digi)。借鑒趙濤等(2020)的方法,從互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展和數(shù)字普惠金融兩方面對各個省份的數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度進行測度,通過熵值法將指標的數(shù)據(jù)標準化后降維處理,從而得到數(shù)字化轉(zhuǎn)型水平綜合指數(shù)。其中,互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展采用互聯(lián)網(wǎng)普及率、相關(guān)從業(yè)人員情況、相關(guān)產(chǎn)出情況和移動電話普及率四個方面的指標進行測定,具體對應的實際內(nèi)容為百人中互聯(lián)網(wǎng)寬帶接入用戶數(shù)、計算機服務(wù)和軟件業(yè)從業(yè)人員占城鎮(zhèn)單位從業(yè)人員比重、人均電信業(yè)務(wù)總量和百人中移動電話用戶數(shù);數(shù)字普惠金融采用由北京大學數(shù)字金融研究中心和螞蟻金服集團共同編制的中國數(shù)字普惠金融指數(shù)進行表征。

(4) 控制變量。為了更加精確地分析人口老齡化、數(shù)字化轉(zhuǎn)型對實體經(jīng)濟的影響,需要設(shè)定對實體經(jīng)濟發(fā)展可能產(chǎn)生影響的控制變量。① 財政分權(quán)(Fin)。政府分權(quán)是度量政府治理體制和政府結(jié)構(gòu)的變量,分權(quán)化的政府治理體制更有利于政府了解地方市場需求,發(fā)揮地方政府主動性,提升地方經(jīng)濟的治理能力和水平。目前學者們對于財政分權(quán)的測度方法并未統(tǒng)一,常用的財政分權(quán)指標包括財政支出分權(quán)、財政收入分權(quán)、財政自給度等(呂冰洋等,2021)。本文借鑒陳海林和孫群力(2022)的研究,使用財政自給度指標對財政分權(quán)進行度量,具體采用財政預算收入與財政預算內(nèi)支出之比表示。② 城鎮(zhèn)化水平(Urb)。城鎮(zhèn)化建設(shè)能夠促進居民的消費水平升級,激發(fā)國內(nèi)內(nèi)需潛力,還會促進技術(shù)、人才、資本等要素聚集,推動產(chǎn)業(yè)優(yōu)化升級等從而對實體經(jīng)濟產(chǎn)生影響。本文參考胡西娟等(2022)的研究,采用單位面積的人口數(shù)量即人口密度表示城鎮(zhèn)化水平。③ 固定投資(Fix)。固定投資是影響實體經(jīng)濟的因素之一,文獻一般采用固定資產(chǎn)投資率測度固定投資指標(陳俊梁等,2022),具體采用某段固定時間內(nèi)固定資產(chǎn)投資總額與同期國內(nèi)生產(chǎn)總值的比率表征,代表了每單位固定資產(chǎn)投資額所帶來的GDP增長的數(shù)量。④ 產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)(Rat)。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)合理化是指地區(qū)各個產(chǎn)業(yè)之間的耦合質(zhì)量,既能反映不同產(chǎn)業(yè)的協(xié)調(diào)程度,也能反映勞動力等實體經(jīng)濟發(fā)展所需資源要素的有效利用程度,可以采用以三次產(chǎn)業(yè)間從業(yè)人員數(shù)和產(chǎn)值比例進行測度的改進型泰爾指數(shù)來表示地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)合理化(左鵬飛等,2020)。⑤ 技術(shù)創(chuàng)新(Tech)。創(chuàng)新作為經(jīng)濟增長源泉之一已經(jīng)成為理論界的共識,巫強等(2020)將創(chuàng)新區(qū)分為創(chuàng)新投入和創(chuàng)新產(chǎn)出,認為創(chuàng)新投入和創(chuàng)新產(chǎn)出都直接促進了中國實體經(jīng)濟發(fā)展。本文借鑒左鵬飛等(2020)的方法,采用國內(nèi)專利申請授權(quán)量表示技術(shù)創(chuàng)新。

本文的觀察期為2011-2020年,涵蓋中國大陸30個省、自治區(qū)、直轄市(因數(shù)據(jù)可得性,觀察樣本不包括西藏、香港、澳門和臺灣),數(shù)據(jù)來自《中國統(tǒng)計年鑒》,各省、自治區(qū)、直轄市統(tǒng)計年鑒,北京大學數(shù)字普惠金融指數(shù)和國家統(tǒng)計局官網(wǎng)等。表1為相關(guān)變量的描述性統(tǒng)計。

表1 變量描述性統(tǒng)計

四、實證結(jié)果與分析

1. 人口老齡化、數(shù)字化轉(zhuǎn)型對實體經(jīng)濟的影響分析

表2的模型(1)和(3)為僅將本文最關(guān)注的人口老齡化變量、數(shù)字化轉(zhuǎn)型變量分別作為解釋變量進行回歸。結(jié)果顯示,人口老齡化的回歸系數(shù)值為負且在1%的水平上顯著,數(shù)字化轉(zhuǎn)型的回歸系數(shù)值為正且在1%的水平上顯著。上述回歸結(jié)果意味著人口老齡化與實體經(jīng)濟呈現(xiàn)顯著負相關(guān)關(guān)系,數(shù)字化轉(zhuǎn)型與實體經(jīng)濟呈現(xiàn)顯著正相關(guān)關(guān)系,即在不考慮其他變量的情況下,老齡化程度越高的地區(qū)實體經(jīng)濟發(fā)展水平越低,數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度越高的地區(qū)實體經(jīng)濟發(fā)展水平越高。龐大的人口基數(shù)和年輕化的人口結(jié)構(gòu)所帶來的“人口紅利”是前期高速增長階段經(jīng)濟發(fā)展取得巨大成就的法寶之一,以勞動密集型產(chǎn)業(yè)為代表,中國成為了世界制造工廠。隨著生育率和死亡率逐年下降,中國的人口基礎(chǔ)已由過去的人口增長壓力轉(zhuǎn)變?yōu)槿丝诮Y(jié)構(gòu)性壓力,而針對“亞洲奇跡神話”的研究也表明,以大量使用廉價、低技能勞動力為基礎(chǔ)的相對優(yōu)勢對一國經(jīng)濟增長的促進是短暫的,中國必須尋找高質(zhì)量發(fā)展階段更可持續(xù)的經(jīng)濟增長源泉。從各國發(fā)展經(jīng)驗看,勞動年齡人口比重下降是特定發(fā)展階段的必然現(xiàn)象,正確認識老齡化對經(jīng)濟社會的影響并積極轉(zhuǎn)型才是應對之道。在人口快速老齡化、勞動力人口數(shù)量進入下降通道的當下,數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以為中國實體經(jīng)濟發(fā)展貢獻重要的提升動力,緩解人口結(jié)構(gòu)性沖擊。

表2 人口老齡化、數(shù)字化轉(zhuǎn)型影響實體經(jīng)濟的基準回歸結(jié)果

模型(2)和(4)加入了一系列控制變量,可以發(fā)現(xiàn)人口老齡化和數(shù)字化轉(zhuǎn)型對實體經(jīng)濟的影響無論是方向、顯著性還是系數(shù)均沒有發(fā)生本質(zhì)改變,說明本文的估計結(jié)果具有穩(wěn)健性。財政分權(quán)(Fin)、城鎮(zhèn)化水平(Urb)、固定投資(Fix)和技術(shù)創(chuàng)新(Tech)的回歸系數(shù)均為正且顯著,說明賦予地方政府在債務(wù)安排、稅收管理和預算執(zhí)行方面一定的自主權(quán)可以調(diào)動地方發(fā)展實體經(jīng)濟的積極性,城鎮(zhèn)化是實體經(jīng)濟建設(shè)的重要環(huán)節(jié),維持相對較高水平的固定資產(chǎn)投資增速、促進城鎮(zhèn)化、促進技術(shù)創(chuàng)新可以為實體經(jīng)濟提供動力。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)(Rat)對實體經(jīng)濟的影響為正但并非所有模型都通過了顯著性檢驗,說明產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級促進中國實體經(jīng)濟發(fā)展的作用并不穩(wěn)定。

2. 人口老齡化和數(shù)字化轉(zhuǎn)型對實體經(jīng)濟的交互作用分析

表3的模型(5)將人口老齡化和數(shù)字化轉(zhuǎn)型同時納入考量,模型(6)將人口老齡化、數(shù)字化轉(zhuǎn)型及兩者的交互項同時納入考量。對模型(5)和模型(6)進行似然比檢驗,其結(jié)果的p值為0,即拒絕兩個模型無顯著性差異的原假設(shè),這意味著需要將交互項納入考量;對于加入了控制變量的模型(7)和模型(8)的似然比檢驗也得到了類似結(jié)果。就人口老齡化和數(shù)字化轉(zhuǎn)型的交互項來看,模型(6)和模型(8)的系數(shù)估計值為正且在1%的水平上顯著,說明人口老齡化和數(shù)字化轉(zhuǎn)型存在對于實體經(jīng)濟產(chǎn)生正向影響的交互作用。

表3 人口老齡化與數(shù)字化轉(zhuǎn)型對實體經(jīng)濟的交互作用

雖然中國人口老齡化持續(xù)、快速加深已是難以逆轉(zhuǎn)的趨勢,且阻礙了經(jīng)濟增長,但是數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠通過對海量數(shù)據(jù)的處理分析和與其他各行業(yè)結(jié)合的有效利用,提升經(jīng)濟資源配置能力、抵消勞動人口減少對經(jīng)濟潛在增長率和社會創(chuàng)新活力造成的不利影響。數(shù)字化轉(zhuǎn)型不僅表現(xiàn)為以數(shù)字技術(shù)為核心的新產(chǎn)品、新動能和新業(yè)態(tài)的出現(xiàn),更重要的是數(shù)字技術(shù)滲透融入經(jīng)濟系統(tǒng),通過加大使用現(xiàn)代化、自動化的新設(shè)備、新技術(shù),賦能傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)找到新興產(chǎn)業(yè)突破口;提高技術(shù)密集程度以取代部分勞動力投入程度,推動生產(chǎn)方式加速從“勞動密集型”向“技術(shù)密集型”過渡,以技術(shù)紅利替代人口紅利,從而緩解適齡勞動力不足等問題對實體經(jīng)濟的抑制作用。

進一步地,人口老齡化也有可能帶來優(yōu)勢,這主要體現(xiàn)在隨著年齡的增加,勞動力的經(jīng)驗、知識等方面技能在不斷增加,年長勞動力擁有的知識可以抵消或補償老化因素,豐富的工作經(jīng)驗可以幫助年長勞動力找到更有效的工作和組織方法,同時補充年輕勞動力的知識。在不考慮數(shù)字化轉(zhuǎn)型的情況下,勞動力積累的知識和經(jīng)驗等無法得到很好地體現(xiàn);在數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度不斷提升的情況下,勞動力“體能”因素的重要性逐步下降(戴翔和王如雪,2023),而隨著年齡增長而積累的“知識和經(jīng)驗”等因素愈發(fā)重要,能夠為數(shù)字技術(shù)的應用提供基礎(chǔ)條件,從而有利于發(fā)揮數(shù)字化轉(zhuǎn)型對中國實體經(jīng)濟發(fā)展的正向促進作用。

綜上,如果單獨考慮人口老齡化對實體經(jīng)濟的影響,結(jié)果可能是消極負面的,但如果將數(shù)字化轉(zhuǎn)型納入考慮,則可以在一定程度上彌補人口老齡化的負向影響,最終可能表現(xiàn)為人口老齡化和數(shù)字化轉(zhuǎn)型的交互作用對實體經(jīng)濟產(chǎn)生正向影響。在《關(guān)于構(gòu)建更加完善的要素市場化配置體制機制的意見》將數(shù)據(jù)定義為新型生產(chǎn)要素,明確數(shù)據(jù)與土地、勞動力、資本、技術(shù)等傳統(tǒng)要素并列地位的背景下,大規(guī)模應用數(shù)據(jù)要素以推動經(jīng)濟增長和產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新,是應對人口老齡化、保持經(jīng)濟平穩(wěn)增長的有效手段和必經(jīng)之路。

3. 分產(chǎn)業(yè)分析

根據(jù)宏觀經(jīng)濟特性對產(chǎn)業(yè)進行分組回歸,討論人口老齡化與數(shù)字化轉(zhuǎn)型對第一產(chǎn)業(yè)、第二產(chǎn)業(yè)和實體經(jīng)濟第三產(chǎn)業(yè)的影響;中共二十大報告提出,“堅持把發(fā)展經(jīng)濟的著力點放在實體經(jīng)濟上,推進新型工業(yè)化”,可見工業(yè)是中國實體經(jīng)濟的核心,因此,本文增加討論人口老齡化與數(shù)字化轉(zhuǎn)型對工業(yè)的影響,估計結(jié)果如表4所示。

表4 分產(chǎn)業(yè)估計結(jié)果

從模型(9)(12)(15)和(18)可以看出,人口老齡化顯著抑制三大產(chǎn)業(yè)和工業(yè)的發(fā)展。盡管近年來中國努力推進工業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級,但紡織業(yè)、設(shè)備制造業(yè)等傳統(tǒng)行業(yè)從業(yè)人員數(shù)占比仍較大,根據(jù)第七次人口普查的分項數(shù)據(jù),紡織服裝、服飾業(yè)占全部就業(yè)人口的比重達1.84%,是工業(yè)大類中占比最高的一個細分行業(yè),中國工業(yè)的勞動密集型特征依舊明顯。農(nóng)民工是傳統(tǒng)工業(yè)勞動力的重要組成部分,根據(jù)國家統(tǒng)計局發(fā)布的《農(nóng)民工監(jiān)測調(diào)查報告》數(shù)據(jù),2022年中國農(nóng)民工平均年齡為42.3歲,比2011年提升了6.3歲。年齡結(jié)構(gòu)的老化導致中國工業(yè)勞動力稟賦發(fā)生改變,傳統(tǒng)的比較優(yōu)勢逐漸被削弱,并促進企業(yè)在中低收入國家的對外直接投資行為,引發(fā)產(chǎn)業(yè)外移(咸金坤等,2022),這無疑對中國工業(yè)的高質(zhì)量發(fā)展將造成嚴重的負面影響,需要引起高度重視。

從模型(10)(13)(16)(19)可以看出,數(shù)字化轉(zhuǎn)型對三大產(chǎn)業(yè)和工業(yè)均有顯著促進作用,且對實體經(jīng)濟第三產(chǎn)業(yè)的提升影響最大、第二產(chǎn)業(yè)次之,對第一產(chǎn)業(yè)和工業(yè)的影響相對較小。根據(jù)國家統(tǒng)計局數(shù)據(jù),2013-2021年服務(wù)業(yè)增加值對中國經(jīng)濟增長年均貢獻率達55.6%,服務(wù)業(yè)是提升中國經(jīng)濟韌性與活力的重要引擎。數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以通過促進知識密集型服務(wù)業(yè)發(fā)展、“兩業(yè)”融合發(fā)展以及提高勞動力、資本和技術(shù)等要素效率推動服務(wù)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(戴魁早等,2023),特別是針對目前制約服務(wù)業(yè)持續(xù)發(fā)展的“成本病”問題,數(shù)字技術(shù)的應用使服務(wù)業(yè)在消費、生產(chǎn)和流通等各個環(huán)節(jié)都產(chǎn)生極為顯著的規(guī)模經(jīng)濟,有望改變服務(wù)業(yè)尤其是可復制的文化類、信息類服務(wù)業(yè)生產(chǎn)效率低的基本特征。

從模型(11)(14)(17)(20)的交互項估計結(jié)果可以看出,人口老齡化與數(shù)字化轉(zhuǎn)型具有對第二產(chǎn)業(yè)、工業(yè)和實體經(jīng)濟第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)生正向影響的交互作用,但對第一產(chǎn)業(yè)產(chǎn)生了負向影響。根據(jù)第七次人口普查數(shù)據(jù),中國鄉(xiāng)村60歲、65歲及以上老人的比重分別為23.81%和17.72%,比城鎮(zhèn)分別高出7.99%和6.61%,城鄉(xiāng)差異比第六次人口普查分別擴大了4.99%和4.35%,以中青年為主的農(nóng)村勞動力向城市工業(yè)部門流動使得農(nóng)村人口老齡化程度愈發(fā)嚴重。中國農(nóng)戶土地經(jīng)營規(guī)模普遍較小,“大國小農(nóng)”的基本農(nóng)情使得勞動力數(shù)量和質(zhì)量在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中的作用十分重要,而農(nóng)村人口老齡化導致農(nóng)村勞動力的體力、人力資本下降,對糧食生產(chǎn)效率造成負面影響,并且隨著老齡化程度加深而擴大。2021年《中共中央 國務(wù)院關(guān)于全面推進鄉(xiāng)村振興加快農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化的意見》提出,“發(fā)展智慧農(nóng)業(yè),建立農(nóng)業(yè)農(nóng)村大數(shù)據(jù)體系,推動新一代信息技術(shù)與農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營深度融合”,農(nóng)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型發(fā)展是提升農(nóng)村地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展的必然要求,但是由于農(nóng)民自身數(shù)字化能力弱、農(nóng)村地區(qū)基礎(chǔ)設(shè)施落后、個別地區(qū)基層政府未能有效完善農(nóng)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型相關(guān)政策等,導致數(shù)字化服務(wù)化成本高、數(shù)據(jù)獲取處理及監(jiān)督問題突出,嚴重阻礙農(nóng)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型(文豐安,2023),因此未能減低農(nóng)業(yè)對勞動力的依賴程度,緩解人口老齡化對中國農(nóng)業(yè)發(fā)展的沖擊。

4. 穩(wěn)健性檢驗

(1) 內(nèi)生性分析。實體經(jīng)濟的高質(zhì)量發(fā)展有助于國家在健康領(lǐng)域投入更多的公共資金、提供更健全的醫(yī)療保障,在客觀上可能對人口老齡化有所影響;另外,某一地區(qū)的實體經(jīng)濟發(fā)展得越好,將越有基礎(chǔ)和能力實施數(shù)字化轉(zhuǎn)型。因此,人口老齡化、數(shù)字化轉(zhuǎn)型與實體經(jīng)濟之間存在反向因果的可能性。同時,影響實體經(jīng)濟發(fā)展的因素較多,現(xiàn)有控制變量難以防止遺漏變量的產(chǎn)生。由于可能存在潛在的反向因果和遺漏變量問題,本文引入人均養(yǎng)老保險支出(IV1)(郭東杰和唐教成,2020)、政策支持(IV2)(左鵬飛等,2020)和地形起伏度(IV3)(何理等,2022)作為工具變量,并進行兩階段最小二乘(2SLS)回歸以緩解內(nèi)生性問題。

人均養(yǎng)老保險支出的增長意味著能為老年人提供更好的養(yǎng)老保障,但與實體經(jīng)濟的關(guān)聯(lián)弱。黨和政府的政策支持是中國數(shù)字化轉(zhuǎn)型發(fā)展的前提和保障,2016年召開的網(wǎng)絡(luò)安全和信息化工作座談會提出了“做好信息化和工業(yè)化深度融合這篇大文章”的發(fā)展目標,對中國數(shù)字化轉(zhuǎn)型產(chǎn)生直接影響,但對實體經(jīng)濟發(fā)展不產(chǎn)生直接影響;本文賦值會議召開之后年份取值為1,其他年份為0。數(shù)字化轉(zhuǎn)型的前提是互聯(lián)網(wǎng)的接入,因此地形起伏度會直接影響數(shù)字化轉(zhuǎn)型的范圍和發(fā)展,而地形起伏度作為存儲地理信息的自然因素,不隨經(jīng)濟行為變化而發(fā)生變化,與實體經(jīng)濟不存在直接關(guān)聯(lián)。

表5匯報了兩階段最小二乘法的估計結(jié)果。第一階段中,人均養(yǎng)老保險支出和政策支持的系數(shù)顯著為正而地形起伏度的系數(shù)顯著為負,說明人均養(yǎng)老保險支出與人口老齡化、政策支持與數(shù)字化轉(zhuǎn)型具有顯著正相關(guān)關(guān)系,而地形起伏度與數(shù)字化轉(zhuǎn)型之間呈現(xiàn)顯著負相關(guān),工具變量的選取滿足相關(guān)性假設(shè)。使用Kleibergen-Paap rk LM進行工具變量的識別不足檢驗,統(tǒng)計值在1%水平上拒絕了所選工具變量識別不足的原假設(shè);使用Kleibergen-Paap Wald rk F進行弱工具檢驗,統(tǒng)計值大于Stock-Yogo檢驗在10%水平上的臨界值,拒絕了所選工具變量是弱工具變量的原假設(shè);Anderson-Rubin Wald檢驗拒絕了內(nèi)生回歸系數(shù)之和等于零的原假設(shè),進一步說明工具變量與內(nèi)生變量之間具有較強的相關(guān)性。這些檢驗結(jié)果表明本文選擇的工具變量是合理的、有效的。第二階段的回歸結(jié)果顯示,人口老齡化對實體經(jīng)濟有抑制作用,數(shù)字化轉(zhuǎn)型對實體經(jīng)濟有顯著促進作用。工具變量法回歸結(jié)果與前文結(jié)果基本一致,說明本文的實證結(jié)果具有穩(wěn)健性。

表5 內(nèi)生性檢驗結(jié)果

(2) 替換變量。一是替代人口老齡化指標,老年撫養(yǎng)比表示老齡人口與勞動人口之比,撫養(yǎng)比越大,勞動力所需承擔的老齡撫養(yǎng)人數(shù)越多,老齡化程度也就越嚴重,是另一個常用的衡量人口老齡化的指標,因此本文采用老年撫養(yǎng)比作為替代變量,具體使用65歲及以上人口數(shù)與15-64歲人口數(shù)的比值進行衡量;二是替代數(shù)字化轉(zhuǎn)型指標,參考趙濤等(2020)采用主成分方法對互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展和數(shù)字普惠金融等指標進行降維處理,得到基于主成分的數(shù)字化轉(zhuǎn)型。對替換變量后的模型重新回歸,兩個核心解釋變量的方向和顯著性與基準模型的估計結(jié)果基本一致,再次說明本文的估計結(jié)果具有穩(wěn)健性。

五、結(jié)論與政策啟示

本文立足于中國快速人口老齡化現(xiàn)實背景,結(jié)合當前數(shù)字化轉(zhuǎn)型趨勢,利用2011-2020年省級面板數(shù)據(jù)探究了老齡化與數(shù)字化轉(zhuǎn)型對中國實體經(jīng)濟發(fā)展的影響。經(jīng)驗證據(jù)支持理論分析的結(jié)論,人口老齡化對實體經(jīng)濟的發(fā)展產(chǎn)生了抑制作用而數(shù)字化轉(zhuǎn)型則促進了省際層面實體經(jīng)濟發(fā)展,這一結(jié)論在經(jīng)過內(nèi)生性和替代變量等穩(wěn)健性檢驗后仍然成立。人口老齡化和數(shù)字化轉(zhuǎn)型的交互作用對實體經(jīng)濟產(chǎn)生了正向影響,數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以有效減弱人口老齡化對實體經(jīng)濟的負向影響。從產(chǎn)業(yè)的角度看,人口老齡化的影響具有結(jié)構(gòu)效應,第二產(chǎn)業(yè)受到的沖擊相對較大;數(shù)字化轉(zhuǎn)型對各產(chǎn)業(yè)均有顯著促進作用,且對實體經(jīng)濟第三產(chǎn)業(yè)的提升影響最大;人口老齡化與數(shù)字化轉(zhuǎn)型的交互作用對第二產(chǎn)業(yè)、工業(yè)和實體經(jīng)濟第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)生正向影響,但對第一產(chǎn)業(yè)具有抑制影響。本文的研究結(jié)論具有如下政策啟示:

一是以數(shù)字化轉(zhuǎn)型加快業(yè)態(tài)融合發(fā)展促進實體經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展。面向數(shù)字經(jīng)濟、智能經(jīng)濟主戰(zhàn)場,在數(shù)字化轉(zhuǎn)型成為實體經(jīng)濟發(fā)展新動能的現(xiàn)實下,將數(shù)字化建設(shè)作為中國經(jīng)濟轉(zhuǎn)型的重要支點,利用“數(shù)字+”提升和改造傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè),促進產(chǎn)業(yè)相互滲透重組,加強計算機網(wǎng)絡(luò)、互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、數(shù)據(jù)科學、電子商務(wù)、移動應用、虛擬現(xiàn)實等數(shù)字科技領(lǐng)域關(guān)鍵技術(shù)協(xié)同攻關(guān),鼓勵企業(yè)開發(fā)數(shù)字化技術(shù)及支持能力,建立、推廣富有活力的成熟數(shù)字化商業(yè)模式,實現(xiàn)實體經(jīng)濟智能化、服務(wù)化,大力發(fā)展新經(jīng)濟并以此推動經(jīng)濟邁向中高端,加快實現(xiàn)中國經(jīng)濟由大到強的轉(zhuǎn)變。

二是充分開發(fā)老齡人力資源以應對人口老齡化對實體經(jīng)濟的沖擊。充分挖掘老齡人力資源有助于緩解年輕勞動力的結(jié)構(gòu)短缺、保障老齡人口合理收入與消費,夯實老齡產(chǎn)業(yè)發(fā)展的基礎(chǔ),是踐行積極老齡觀的重要體現(xiàn)。可以從完善政策法規(guī)、建立工作機制和加強配套服務(wù)等方面構(gòu)建高質(zhì)量的老齡人力資源開發(fā)體系,根據(jù)中國老齡人口和養(yǎng)老事業(yè)、養(yǎng)老產(chǎn)業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀,系統(tǒng)編制《老齡人力資源開發(fā)規(guī)劃》,擬定分層次、分階段、分區(qū)域的開發(fā)藍圖,并將老齡人才納入整體人才戰(zhàn)略布局;進一步挖掘和開發(fā)農(nóng)業(yè)、家政服務(wù)、物業(yè)保潔等老齡人口就業(yè)較多領(lǐng)域的崗位,同時引導“一老一小”事業(yè)和產(chǎn)業(yè)發(fā)展中釋放的大量護理、生活照料等用工需求轉(zhuǎn)向老齡人口。

三是著力推動數(shù)字技術(shù)與傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)深度融合防止“數(shù)字鴻溝”。考慮數(shù)字化轉(zhuǎn)型對農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展產(chǎn)生的積極效應還有待深化,應該實施動態(tài)化、差異化的數(shù)字化建設(shè)戰(zhàn)略,讓數(shù)字化轉(zhuǎn)型成為有效縮減產(chǎn)業(yè)發(fā)展不平衡的“硬件”技術(shù)支撐。加大對農(nóng)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的政策扶持力度,加大5G 商用、大數(shù)據(jù)模式構(gòu)建和人工智能在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中的應用,出臺具有針對性的財稅政策幫助農(nóng)業(yè)生產(chǎn)單位完成數(shù)字化和智能化改造。提升農(nóng)業(yè)數(shù)字化生產(chǎn)的人力資本存量,培養(yǎng)農(nóng)民數(shù)字經(jīng)濟、互聯(lián)網(wǎng)運作思維,鼓勵大學生積極投身“鄉(xiāng)村振興”,到廣大農(nóng)村地區(qū)就業(yè)和創(chuàng)業(yè),充分釋放“數(shù)字紅利”,提升農(nóng)業(yè)數(shù)字化水平及推動農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化進程。