人口老齡化如何影響制造業(yè)集聚?

劉成坤

(1 江西財經(jīng)大學 統(tǒng)計與數(shù)據(jù)科學學院,江西 南昌 330013;2 江西財經(jīng)大學 博士后流動站,江西 南昌 330013)

1 引言

作為一個重要的經(jīng)濟現(xiàn)象,產(chǎn)業(yè)集聚一直是學術(shù)界關(guān)注的熱點話題之一。產(chǎn)業(yè)集聚對區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展的影響主要體現(xiàn)在兩個方面:一是產(chǎn)業(yè)集聚能夠推動專業(yè)化分工,促進生產(chǎn)要素自由流動,優(yōu)化資源配置,由產(chǎn)業(yè)集聚帶來的外部經(jīng)濟可以降低運輸成本,促進區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展;二是產(chǎn)業(yè)集聚可以降低區(qū)域內(nèi)企業(yè)的信息不對稱程度,節(jié)約生產(chǎn)成本,由產(chǎn)業(yè)集聚帶來的技術(shù)溢出和規(guī)模經(jīng)濟等逐漸成為推動經(jīng)濟發(fā)展的新動力。自改革開放以來,我國制造業(yè)增加值由1978年的0.15萬億元增加到2022年的33.52萬億元,已連續(xù)13年位居世界第一。雖然我國的制造業(yè)發(fā)展取得了舉世矚目的成就,但是我國的制造業(yè)主要集中分布于沿海發(fā)達地區(qū)以及中心城市,導致經(jīng)濟欠發(fā)達地區(qū)和外圍城市的制造業(yè)普遍面臨份額偏低、規(guī)模較小、集聚效應難以充分發(fā)揮的現(xiàn)實困境,空間分布極度失衡。制造業(yè)是國民經(jīng)濟發(fā)展的支柱產(chǎn)業(yè),制造業(yè)集聚是產(chǎn)業(yè)集聚的重要內(nèi)容,其對區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展的重要性不言而喻。閻川、雷婕(2019)指出,產(chǎn)業(yè)集聚理論已從早期傳統(tǒng)經(jīng)濟地理學的“地理要素稟賦外生決定論”逐漸發(fā)展到20世紀末新經(jīng)濟地理學的“要素動態(tài)內(nèi)生演進論” 。影響制造業(yè)集聚的因素眾多,而資源要素被認為是相對比較重要的因素(李揚,2009)。資源要素通常包括自然要素和社會要素,人口老齡化與其中的社會要素密切相關(guān)。國民經(jīng)濟與社會發(fā)展統(tǒng)計公報顯示,截止到2022年底,我國65歲及以上的老年人口占總?cè)丝诘谋戎匾堰_到14.90%,意味著我國即將整體進入深度人口老齡化社會。隨著人口老齡化的不斷加劇,人口老齡化對勞動力供給、勞動力成本和人力資本積累等社會要素產(chǎn)生的影響必將波及到制造業(yè)集聚。人口老齡化與制造業(yè)集聚之間存在什么關(guān)系?人口老齡化通過哪些途徑影響制造業(yè)集聚?人口老齡化對制造業(yè)集聚的影響是否存在空間溢出效應?這些問題都是本文試圖研究和探討的重要問題,這些問題的研究對于推動我國經(jīng)濟由高速度增長向高質(zhì)量發(fā)展轉(zhuǎn)型升級,區(qū)域制造業(yè)協(xié)同高質(zhì)量發(fā)展具有重要的現(xiàn)實意義。

2 文獻綜述

進入21世紀以來,關(guān)于產(chǎn)業(yè)集聚方面的文獻日益增多。從產(chǎn)業(yè)集聚的統(tǒng)計測度來看,宋瑛等(2019)指出,目前學術(shù)界關(guān)于產(chǎn)業(yè)集聚的測度方法主要分為三大類:總體經(jīng)濟活動的測度方法、距離空間的測度方法以及空間自相關(guān)法,基于總體經(jīng)濟活動的測度方法包括區(qū)位熵、空間基尼系數(shù)、E-G指數(shù)以及M-S指數(shù)等。其中,區(qū)位熵是測度產(chǎn)業(yè)集聚時最常用的方法(Cheng,2016;任陽軍等,2020;王立勇、呂政,2021;張平淡、屠西偉,2022)。除了區(qū)位熵之外,也有學者采用其他方法對產(chǎn)業(yè)集聚程度進行測算,如E-G指數(shù)和產(chǎn)業(yè)集中度(羅勇、曹麗莉,2005)、綜合指標測度法(孫曉華等,2018)、就業(yè)密度法(楊浩昌等,2020)、專業(yè)化和多樣化指數(shù)(韓峰、陽立高,2020)以及地理距離衰減系數(shù)(高康、原毅軍,2020)。

從制造業(yè)集聚的影響因素來看,學者們進行了一系列的研究。如賀燦飛等(2010)研究發(fā)現(xiàn),交通密度、政府支出比重、開發(fā)區(qū)數(shù)量以及貿(mào)易壁壘強度等區(qū)域特征會顯著影響制造業(yè)集聚。王佳、陳浩(2016)則研究了城市規(guī)模、生產(chǎn)性服務業(yè)發(fā)展對制造業(yè)集聚的影響,發(fā)現(xiàn)城市規(guī)模對制造業(yè)集聚的影響呈倒U型,生產(chǎn)性服務業(yè)專業(yè)化和多樣化發(fā)展對制造業(yè)集聚的影響效應取決于城市規(guī)模。唐紅祥等(2018)研究了交通基礎(chǔ)設施對制造業(yè)集聚的影響,發(fā)現(xiàn)不同類型和不同等級的交通基礎(chǔ)設施對制造業(yè)集聚的促進程度存在顯著差異,交通基礎(chǔ)設施對市場化程度越高地區(qū)的制造業(yè)集聚促進作用越顯著。閻川、雷婕(2019)以及唐曉華、李靜雯(2021)則從財政分權(quán)視角研究了其對制造業(yè)集聚的影響。此外,也有學者認為,制造業(yè)集聚并非是相互獨立的,各省份的制造業(yè)集聚存在空間相關(guān)性。如劉志東、高洪瑋(2021)認為,考慮到制造業(yè)集聚之間的空間相關(guān)性,非空間面板模型可能存在偏誤,因此采用空間計量模型研究了制造業(yè)集聚的影響因素。朱文濤、顧乃華(2020)的研究結(jié)果也顯示,高鐵開通帶來的可達性改善有助于促進非中心城市制造業(yè)集聚水平的提高,且具有明顯的正向空間溢出效應。

從人口老齡化與制造業(yè)發(fā)展的關(guān)系來看,學者們基于不同的研究視角對二者之間的關(guān)系進行了廣泛研究,如張杰、何曄(2014)研究了人口老齡化對制造業(yè)低成本優(yōu)勢的影響。汪偉等(2015)研究了人口老齡化通過消費需求效應、人力資本積累效應、勞動力稟賦效應、勞動生產(chǎn)率效應以及老齡負擔效應等途徑影響產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的作用機理,發(fā)現(xiàn)人口老齡化顯著推動了制造業(yè)與服務業(yè)內(nèi)部技術(shù)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化升級。張桂文等(2021)的研究結(jié)果顯示,人口老齡化會通過勞動力供給減少、資本積累、人力資本投資和技術(shù)創(chuàng)新等途徑促進制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級。也有學者研究了人口老齡化對制造業(yè)出口的影響,如王有鑫、趙雅婧(2016)的研究結(jié)果表明,人口老齡化程度加劇提高了勞動密集型商品的相對價格,有利于資本密集型商品出口比較優(yōu)勢的提升。張明志、吳俊濤(2019)研究發(fā)現(xiàn),人口老齡化會顯著抑制密集使用年齡貶值型技能和密集使用體能的行業(yè)出口,但會促進密集使用年齡增值型技能的行業(yè)出口。周懿等(2020)從理論與實證層面探究人口老齡化對制造業(yè)價值鏈攀升的影響以及作用機制,戴翔、王如雪(2023)則以全球價值鏈為例,進行了類似的研究。袁辰等(2021)基于貿(mào)易增加值視角,研究了人口老齡化對中國制造業(yè)國際競爭力的影響。

總體來看,學者們對制造業(yè)集聚的影響因素進行了廣泛的探究,多數(shù)學者均認為人口老齡化與制造業(yè)發(fā)展密切相關(guān),但是目前尚未有學者對人口老齡化與制造業(yè)集聚之間的關(guān)系進行系統(tǒng)分析。因此,本文將基于我國省級層面的面板數(shù)據(jù),實證研究人口老齡化對制造業(yè)集聚的影響。本文可能的邊際貢獻在于:一是從人口老齡化角度對制造業(yè)集聚的影響因素進行研究;二是通過中介效應模型對人口老齡化影響制造業(yè)集聚的作用機制進行深入探索;三是考慮到制造業(yè)集聚的慣性特征及空間相關(guān)性,采用空間動態(tài)模型研究人口老齡化對制造業(yè)集聚的空間效應;四是研究了人口老齡化對不同類型制造業(yè)集聚的行業(yè)異質(zhì)性。

3 模型構(gòu)建與數(shù)據(jù)說明

3.1 基準模型構(gòu)建

根據(jù)本文的研究目的,首先構(gòu)建如下基準模型研究人口老齡化對制造業(yè)集聚的影響:

meai,t=α1+β1meai,t-1+γ1roei,t+λ1xi,t+μi+vt+εi,t

(1)

考慮到制造業(yè)集聚是一個持續(xù)積累的過程,具有慣性特征,制造業(yè)集聚的當期結(jié)果往往取決于上一期的發(fā)展水平,容易產(chǎn)生路徑依賴和馬太效應。借鑒朱英明等(2012)的做法,在模型(1)中加入被解釋變量的滯后一期項,用以表征制造業(yè)集聚過程中的累積循環(huán)效應,據(jù)此構(gòu)建動態(tài)面板模型。其中,mea為制造業(yè)集聚水平,是本文的被解釋變量,參考張平淡、屠西偉(2022)以及陳志遠等(2022)的研究,本文采用區(qū)位熵指數(shù)對制造業(yè)集聚水平進行測算。區(qū)位熵指數(shù)是通過測算各產(chǎn)業(yè)部門在各地區(qū)的相對專業(yè)化程度來間接反映區(qū)域間經(jīng)濟聯(lián)系的結(jié)構(gòu)和方向,該指標簡單易行,能夠較好地刻畫各省份制造業(yè)集聚的相對水平,其計算方式如下:

(2)

其中,emi,t和ei,t分別表示第i個省份第t年的制造業(yè)就業(yè)人數(shù)和各行業(yè)的就業(yè)總?cè)藬?shù)。在模型(1)中,roe是本文的核心解釋變量人口老齡化程度,采用65歲及以上的老年人口占總?cè)丝诘谋戎貋砗饬?α,β,γ,λ為待估計參數(shù);μ,v分別為個體固定效應和時間固定效應,ε為隨機干擾項,i,t分別為省份和年份。此外,x為本文的控制變量,參考閻川、雷婕(2019)、關(guān)海玲(2019)以及胡兆廉等(2021)的研究,本文選取的控制變量包括:(1)宏觀稅負水平mtb,采用財政收入與GDP之比來衡量;(2)城鎮(zhèn)化水平urb,采用城鎮(zhèn)人口占總?cè)丝诘谋戎貋砗饬?(3)經(jīng)濟發(fā)展水平gdp,采用人均GDP來衡量;(4)外商投資水平fil,采用實際利用外商直接投資額與GDP之比來衡量;(5)對外貿(mào)易水平ftl,采用進出口總額與GDP之比來衡量。

3.2 中介效應模型構(gòu)建

根據(jù)前面的文獻綜述可知,人口老齡化與勞動力供給、勞動力成本及人力資本積累等要素密切相關(guān),而勞動力供給、勞動力成本以及人力資本積累等要素又會對制造業(yè)集聚產(chǎn)生重要影響,為了厘清人口老齡化影響制造業(yè)集聚的作用機制,借鑒Baron &Kenny(1986)的研究,構(gòu)建如下中介效應模型:

wi,t=α2+γ2roei,t+λ2xi,t+μi+vt+εi,t

(3)

meai,t=α3+β3meai,t-1+γ3roei,t+θ3wi,t+λ3xi,t+μi+vt+εi,t

(4)

其中,w是本文的中介變量,包括勞動力供給lsd、勞動力成本lac和人力資本積累hca,分別采用15—64歲的適齡勞動人口占總?cè)丝诘谋戎?、在崗職工平均工資和人均受教育年限來衡量,其他變量的含義與模型(1)相同。

3.3 空間計量模型構(gòu)建

隨著交通基礎(chǔ)設施的日益完善以及信息化程度的逐漸提高,區(qū)域間的經(jīng)濟聯(lián)系日益緊密,這就使得我國各省份間的制造業(yè)集聚水平很可能存在空間溢出效應。因此,地理因素便成為了實證研究中不可或缺的因素,傳統(tǒng)的計量方法則恰好忽視了這一因素的影響。鑒于此,本文擬構(gòu)建空間計量模型對制造業(yè)集聚水平進行實證研究。Elhorst(2014)證實,空間杜賓模型更具綜合性,空間分析應以該模型為基礎(chǔ)。此外,空間杜賓模型將解釋變量與控制變量同時納入空間分析體系中,能夠更有效地控制可能存在空間溢出行為的變量,從而提高了估計結(jié)果的穩(wěn)健性。中介效應模型雖然考慮了制造業(yè)集聚的動態(tài)效應,但是并未包含制造業(yè)集聚的空間效應。因此,對以上動態(tài)面板模型(1)進行拓展,構(gòu)建如下空間動態(tài)杜賓模型:

meai,t=τmeai,t-1+ψwmeai,t-1+ρwmeai,t+αroei,t+βwroei,t+γxit+λwxit+μi+vt+εit

(5)

3.4 數(shù)據(jù)來源與說明

本文數(shù)據(jù)主要來源于《中國人口和就業(yè)統(tǒng)計年鑒》、《中國統(tǒng)計年鑒》、《中國工業(yè)統(tǒng)計年鑒》和《中國經(jīng)濟普查年鑒》以及EPS數(shù)據(jù)庫中的《中國宏觀經(jīng)濟數(shù)據(jù)庫》和《中國財政稅收數(shù)據(jù)庫》,研究對象為我國內(nèi)陸地區(qū)的31個省、市、自治區(qū),樣本長度為2000—2019年。對于原始數(shù)據(jù)中的個別缺失值,本文采用插值法進行填充。通過對各變量進行初步處理后,各變量的描述性統(tǒng)計結(jié)果如表1所示。為了緩解變量的波動性及可能存在的異方差性,在后文進行實證分析時,將勞動力成本和經(jīng)濟發(fā)展水平這兩個變量進行對數(shù)化處理。

表1 描述性統(tǒng)計結(jié)果

4 實證結(jié)果與分析

4.1 基準回歸模型結(jié)果及分析

在進行實證分析之前,對變量的多重共線性和平穩(wěn)性進行檢驗。檢驗結(jié)果顯示,各變量之間不存在多重共線性,且均為平穩(wěn)變量,可用于進行實證研究。為了檢驗人口老齡化是否會通過勞動力供給、勞動力成本和人力資本積累等途徑影響制造業(yè)集聚,根據(jù)中介效應檢驗的流程,首先需要對式(1)進行估計。參考Arellano &Bover(1995)的研究,以被解釋變量的滯后一期項作為工具變量并使用兩步系統(tǒng)廣義矩估計(SYS—GMM)方法對式(1)進行估計,根據(jù)Arellano-Bond檢驗統(tǒng)計量確定工具變量是否有效,根據(jù)Hansen檢驗統(tǒng)計量確定工具變量是否過度識別。如果系數(shù)γ1顯著,說明人口老齡化對制造業(yè)集聚可能存在中介效應,可以做進一步的檢驗;反之,如果系數(shù)γ1不顯著,中介效應檢驗可以直接終止。為了進行對比分析,本文同時列出了如表2所示的混合回歸模型、固定效應模型、隨機效應模型和動態(tài)面板模型估計結(jié)果。

表2 基準模型估計結(jié)果

表2中,從混合回歸模型的結(jié)果來看,人口老齡化對制造業(yè)集聚的影響顯著為正。由于每個省的情況并不一致,可能存在不隨時間而變的遺漏變量,故考慮使用固定效應模型,從模型結(jié)果來看,人口老齡化對制造業(yè)集聚的影響顯著為負。對模型進行F檢驗可知,F檢統(tǒng)計量為31.630,p值為0.000,強烈拒絕原假設,說明固定效應模型明顯優(yōu)于混合回歸。對于面板數(shù)據(jù),除了固定效應模型之外,還有隨機效應模型,本文通過Hausman檢驗對其進行選擇,Hausman檢驗的結(jié)果顯示,卡方統(tǒng)計量為20.390,p值為0.000,說明應該選擇固定效應模型。然而,固定效應模型并未考慮制造業(yè)集聚的動態(tài)效應,得出的結(jié)果可能不準確。因此,將制造業(yè)集聚的動態(tài)效應考慮在內(nèi),對動態(tài)面板模型進行估計,從模型的結(jié)果來看,制造業(yè)集聚的確存在動態(tài)效應,前一期的制造業(yè)集聚會對后一期的制造業(yè)集聚產(chǎn)生顯著的推動作用。與固定效應模型的結(jié)果恰好相反,人口老齡化對制造業(yè)集聚的影響顯著為正,說明人口老齡化對制造業(yè)集聚的影響可能存在中介效應,有必要做進一步的檢驗。此外,動態(tài)面板模型的檢驗結(jié)果顯示,擾動項的差分存在一階自相關(guān),但不存在二階自相關(guān),說明工具變量有效;Hansen統(tǒng)計量為1.000,說明工具變量不存在過度識別問題,即動態(tài)面板模型是有效的。從動態(tài)面板模型中控制變量的結(jié)果來看,宏觀稅負水平和城鎮(zhèn)化水平對制造業(yè)集聚的影響均顯著為負,說明宏觀稅負水平和城鎮(zhèn)化水平的提高均會對制造業(yè)集聚產(chǎn)生阻礙作用;經(jīng)濟發(fā)展水平、外商投資水平和對外貿(mào)易水平對制造業(yè)集聚的影響均顯著為正,說明經(jīng)濟發(fā)展水平、外商投資水平和對外貿(mào)易水平的提高均有利于推動制造業(yè)集聚。

4.2 中介效應檢驗結(jié)果及分析

然后,根據(jù)式(2)和式(3),將勞動力供給lsd、勞動力成本lnlac和人力資本積累hca等三個變量代入模型,得出如表3所示的中介效應檢驗結(jié)果。

表3 中介效應檢驗結(jié)果

表3的結(jié)果顯示,從列(1)和列(2)的結(jié)果來看,人口老齡化對勞動力供給的影響顯著為負,勞動力供給對制造業(yè)集聚的影響也顯著為負。因此,人口老齡化對制造業(yè)集聚的勞動力供給效應存在,即人口老齡化會通過降低勞動力供給水平推動制造業(yè)集聚。其原因在于,在老年人口比重不斷增加的背景下,適齡勞動人口比重必然會逐漸下降,蔣同明(2019)等的研究結(jié)果也顯示,人口老齡化會導致勞動年齡人口下降和勞動力短缺;勞動力供給之所以會對制造業(yè)集聚產(chǎn)生顯著的消極影響,主要是由于勞動力供給越充足,制造業(yè)的分布越分散,制造業(yè)的規(guī)模效應越難以充分發(fā)揮,勞動力供給的下降會倒逼制造業(yè)由分散向集聚狀態(tài)轉(zhuǎn)變。列(3)的結(jié)果顯示,人口老齡化對勞動力成本的影響顯著為正,即人口老齡化程度的加劇會抬高勞動力成本,這是由勞動力市場的供求規(guī)律所決定的,勞動力供給越少,勞動力成本越高;列(4)的結(jié)果顯示,勞動力成本對制造業(yè)集聚的影響顯著為負,說明勞動力成本的提高不利于制造業(yè)集聚。結(jié)合列(3)和列(4)的結(jié)果來看,人口老齡化對制造業(yè)集聚的勞動力成本效應顯著為負,即人口老齡化會通過提高勞動力成本阻礙制造業(yè)集聚。列(5)的結(jié)果表明,人口老齡化對人力資本積累的影響顯著為正,說明人口老齡化程度的加劇會提高人力資本積累水平;從列(6)的結(jié)果來看,人力資本積累水平對制造業(yè)集聚的影響顯著為負,但影響程度較小,僅有0.033,這可能是由于與發(fā)達國家相比,我國制造業(yè)行業(yè)的人均受教育程度還處于較低水平,且存在人才流動壁壘,導致人力資本的配置效率較低,人力資本對制造業(yè)集聚的積極影響還尚未凸顯。因此,人口老齡化對制造業(yè)集聚的人力資本積累效應也存在,且顯著為負,即人口老齡化會通過提高人力資本積累水平阻礙制造業(yè)集聚。綜合表3的結(jié)果來看,人口老齡化對制造業(yè)集聚的勞動力供給效應、勞動力成本效應和人力資本積累效應均存在,且僅有勞動力供給效應顯著為正,勞動力成本效應和人力資本積累效應均顯著為負,中介效應由大到小依次為勞動力供給效應、勞動力成本效應和人力資本積累效應,具體的作用機制如圖1所示。

圖1 人口老齡化影響制造業(yè)集聚的傳導機制圖

4.3 穩(wěn)健性檢驗

為了保證以上檢驗結(jié)果的可靠性,即人口老齡化影響制造業(yè)集聚傳導路徑的有效性,本文分別從以下兩個角度進行穩(wěn)健性檢驗:一是將被解釋變量由用就業(yè)人數(shù)衡量的制造業(yè)集聚指數(shù)mea替換為用產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值衡量的制造業(yè)集聚指數(shù)moa;二是將核心解釋變量由老年人口比重roe替換為老年撫養(yǎng)比red(65歲及以上的老年人口與15—64歲的適齡勞動人口之比)。首先,將被解釋變量由mea替換為moa,估計結(jié)果如表4所示。

表4 替換被解釋變量后的穩(wěn)健性檢驗結(jié)果

由表4可知,從列(1)的估計結(jié)果來看,替換被解釋變量之后,人口老齡化對制造業(yè)集聚的影響為正,且通過了1%水平下的顯著性檢驗,這與表2中列(4)的估計結(jié)果是類似的,只是影響程度有所增強。從中介效應的檢驗結(jié)果來看,勞動力供給和勞動力成本對制造業(yè)集聚的影響均顯著為負,說明勞動力供給和勞動力成本均會對制造業(yè)集聚產(chǎn)生顯著的消極影響,這與表3中列(2)和列(4)的估計結(jié)果一致。然而,與表3中的估計結(jié)果不同的是,替換被解釋變量后,人力資本積累對制造業(yè)集聚的影響由負向變?yōu)檎?且顯著性也出現(xiàn)了下降,通過Sobel檢驗可知,人口老齡化對制造業(yè)集聚的人力資本積累效應并不顯著。因此,替換被解釋變量后,人口老齡化對制造業(yè)集聚的影響仍然顯著為正,人口老齡化對制造業(yè)集聚的勞動力供給效應和勞動力成本效應均顯著,且分別為正向和負向,這與前文的結(jié)果是完全一致的。雖然替換被解釋變量后估計結(jié)果有所改變,但是改變幅度極小,說明前文所得的估計結(jié)果是較為穩(wěn)健的。然后,進一步將核心解釋變量由老年人口比重roe替換為老年撫養(yǎng)比red,可得出如表5所示的估計結(jié)果。

表5 替換核心解釋變量后的穩(wěn)健性檢驗結(jié)果

根據(jù)表5的估計結(jié)果,由列(1)可知,替換核心解釋變量后,人口老齡化對制造業(yè)集聚的影響顯著為正,影響系數(shù)為0.267,這與表2中列(4)的估計結(jié)果相比有所下降,但影響系數(shù)的方向和顯著性并未發(fā)生改變。從中介效應的檢驗結(jié)果來看,由列(2)和列(3)可知,人口老齡化對勞動力供給的影響顯著為負,勞動力供給對制造業(yè)集聚的影響也顯著為負,說明人口老齡化會通過降低勞動力供給推動制造業(yè)集聚;列(4)和列(5)的估計結(jié)果顯示,人口老齡化對勞動力成本的影響顯著為正,勞動力成本對制造業(yè)集聚的影響顯著為負,即人口老齡化會通過提高勞動力成本對制造業(yè)集聚產(chǎn)生顯著的消極影響;根據(jù)列(6)和列(7)的估計結(jié)果,人口老齡化對人力資本積累的影響顯著為正,人力資本積累對制造業(yè)集聚的影響顯著為負,由此可知人口老齡化會通過提高人力資本積累水平阻礙制造業(yè)集聚。此外,從相關(guān)統(tǒng)計量的檢驗結(jié)果來看,各動態(tài)面板模型選擇的工具變量均是有效的,且不存在過度識別問題。從總體來看,替換核心解釋變量之后,中介效應的檢驗結(jié)果與前文完全相同。

綜合以上結(jié)果可知,從兩種不同的穩(wěn)健性檢驗方法來看,替換被解釋變量之后,中介效應的檢驗結(jié)果僅出現(xiàn)了小幅變動;替換核心解釋變量之后,中介效應的檢驗結(jié)果完全不變。因此,前文所得的估計結(jié)果是可靠的,即人口老齡化會對制造業(yè)集聚產(chǎn)生顯著的積極影響,人口老齡化對制造業(yè)集聚的勞動力供給效應顯著為正,但人口老齡化對制造業(yè)集聚的勞動力成本效應和人力資本積累效應均顯著為負。

4.4 空間計量模型及結(jié)果分析

前文通過構(gòu)建中介效應模型檢驗了人口老齡化對制造業(yè)集聚的影響機制,在研究人口老齡化對制造業(yè)集聚的影響時,僅考慮了制造業(yè)集聚的動態(tài)效應,并未考慮制造業(yè)集聚的空間效應。在此基礎(chǔ)上,本文將空間地理因素考慮在內(nèi),構(gòu)建空間動態(tài)杜賓模型研究人口老齡化對制造業(yè)集聚的空間溢出效應。在構(gòu)建空間動態(tài)杜賓模型之前,需要對制造業(yè)集聚的空間相關(guān)性進行檢驗,如果制造業(yè)集聚不存在空間相關(guān)性,則沒有必要建立空間計量模型;反之,則有必要建立空間計量模型。為了保證結(jié)果的穩(wěn)健性,本文同時使用了三種不同的方法對制造業(yè)集聚的空間相關(guān)性進行檢驗,檢驗結(jié)果如表6所示。

表6 制造業(yè)集聚的空間相關(guān)性檢驗結(jié)果

從表6來看,Moran′s I指數(shù)和Global G的檢驗結(jié)果顯示,在樣本期間所有年份的制造業(yè)集聚指數(shù)均通過了1%水平下的顯著性檢驗;Geary C指數(shù)的檢驗結(jié)果則顯示,在樣本期間個別年份的制造業(yè)集聚指數(shù)通過了1%水平下的顯著性檢驗,絕大多數(shù)年份的制造業(yè)集聚指數(shù)均通過了5%水平下的顯著性檢驗。因此,綜合三種空間相關(guān)性檢驗的結(jié)果來看,制造業(yè)集聚的確存在顯著的空間相關(guān)性,在研究人口老齡化對制造業(yè)集聚的影響時,有必要將制造業(yè)集聚的空間相關(guān)性考慮在內(nèi)。本文采用極大似然估計法(MLE)對空間動態(tài)杜賓模型進行估計,估計結(jié)果如表7所示。

表7 空間動態(tài)杜賓模型估計結(jié)果

根據(jù)表7的估計結(jié)果,時間動態(tài)模型的結(jié)果顯示,前一期的制造業(yè)集聚會對后一期的制造業(yè)集聚產(chǎn)生顯著的推動作用,人口老齡化對制造業(yè)集聚的影響及空間溢出效應均為正向,但并不顯著;空間動態(tài)模型的結(jié)果顯示,鄰近區(qū)域前一期的制造業(yè)集聚會對當?shù)睾笠黄诘闹圃鞓I(yè)集聚產(chǎn)生顯著的推動作用,人口老齡化對制造業(yè)集聚的影響并不顯著,但對鄰近區(qū)域制造業(yè)集聚的空間溢出效應顯著為正;時空動態(tài)模型的估計結(jié)果顯示,制造業(yè)集聚不僅存在動態(tài)效應,還存在空間溢出效應,即當?shù)厍耙黄诘闹圃鞓I(yè)集聚和鄰近區(qū)域前一期的制造業(yè)集聚均會對當?shù)睾笠黄诘闹圃鞓I(yè)集聚產(chǎn)生顯著的推動作用,人口老齡化對制造業(yè)集聚的影響顯著為正,但空間溢出效應未通過10%水平下的顯著性檢驗。從以上結(jié)果來看,時間動態(tài)模型、空間動態(tài)模型和時空動態(tài)模型的結(jié)果存在較大差異,究竟該如何選擇,本文通過相關(guān)統(tǒng)計量確定最優(yōu)模型。從統(tǒng)計量的估計結(jié)果來看,時空動態(tài)模型的AIC和BIC統(tǒng)計量在三個模型中是最小的,說明時空動態(tài)模型是最優(yōu)模型;從擬合優(yōu)度R2和對數(shù)似然函數(shù)值LogL的估計結(jié)果來看,時空動態(tài)模型也是最優(yōu)的。因此,本文選擇的最優(yōu)模型為時空動態(tài)模型,后文將針對該模型的估計結(jié)果進行分析。

韓峰、陽立高(2020)指出,由于空間動態(tài)杜賓模型的估計結(jié)果中包含了被解釋變量及其滯后一期變量的空間滯后項,其測算的空間溢出效應實際上并非局部效應,而是全局效應。Elhorst(2014)認為,當模型中包含全局效應時,空間計量模型的估計結(jié)果并不代表解釋變量的邊際影響,為了對比分析各解釋變量的效果差異及其空間溢出效應,還需要借助點估計的結(jié)果進一步測算各解釋變量的直接效應和間接效應。LeSage &Pace(2009)也認為完全根據(jù)空間動態(tài)杜賓模型的點估計結(jié)果來分析解釋變量對被解釋變量的影響可能會存在偏誤。因此,本文根據(jù)表7中時空動態(tài)模型的估計結(jié)果進一步測算各解釋變量對制造業(yè)集聚的直接效應和間接效應,直接效應表示解釋變量對當?shù)刂圃鞓I(yè)集聚的影響,間接效應表示解釋變量對鄰近區(qū)域制造業(yè)集聚的影響。由于模型為動態(tài),又可進一步分為短期效應和長期效應。根據(jù)空間溢出效應的分解結(jié)果,從短期效應來看,人口老齡化的直接效應顯著為正,間接效應未通過10%水平下的顯著性檢驗,說明人口老齡化盡管會對當?shù)氐闹圃鞓I(yè)集聚產(chǎn)生顯著的推動作用,但是卻未對鄰近區(qū)域的其他省份產(chǎn)生明顯的空間外溢效應。這一結(jié)論意味著我國各地區(qū)的人口老齡化程度懸殊較大,未能通過勞動力供給形成協(xié)同效應,導致未對周邊地區(qū)的制造業(yè)集聚產(chǎn)生正向空間溢出效應。結(jié)合我國的具體情況來看,這可能是由于我國東部地區(qū)、中部地區(qū)和西部地區(qū)的人口老齡化程度存在顯著差異,即使是處于同一地區(qū),各省份的人口老齡化程度也并不一致,存在人口老齡化程度“高—低”集聚的情況,使得人口老齡化程度較高的省份勞動力供給短缺,倒逼制造業(yè)集聚,而人口老齡化程度較低的省份勞動力供給相對充裕,難以將人口老齡化對制造業(yè)集聚的勞動力供給效應充分發(fā)揮出來。

4.5 進一步的討論

由于制造業(yè)各行業(yè)的要素投入不同,生產(chǎn)的產(chǎn)品各有差異,這使得對制造業(yè)各行業(yè)進行分類研究顯得極為必要。借鑒朱文濤、顧乃華(2020)以及劉明、王霞(2020)的分類方法,本文按照要素密集度將制造業(yè)分為勞動密集型制造業(yè)、資本密集型制造業(yè)和技術(shù)密集型制造業(yè)三大類,具體分類方法如表8所示。

表8 制造業(yè)各細分行業(yè)分類方法

根據(jù)表8中的制造業(yè)分類方法,按照式(4)分別計算出勞動密集型制造業(yè)集聚指數(shù)lmea、資本密集型制造業(yè)集聚指數(shù)cmea和技術(shù)密集型制造業(yè)集聚指數(shù)tmea,并分別將其作為被解釋變量代入式(1)中構(gòu)建分行業(yè)的動態(tài)面板模型,可得到如表9所示的估計結(jié)果。

表9 分行業(yè)估計結(jié)果

從表9的結(jié)果來看,無論是勞動密集型制造業(yè)集聚、資本密集型制造業(yè)集聚還是技術(shù)密集型制造業(yè)集聚,均存在顯著的路徑依賴特征,即各行業(yè)前一期的制造業(yè)集聚均會對后一期的制造業(yè)集聚產(chǎn)生顯著的推動作用,這與全樣本即表2中列(4)的估計結(jié)果是一致的。列(1)的結(jié)果顯示,人口老齡化對勞動密集型制造業(yè)集聚的影響顯著為正,說明人口老齡化會對勞動密集型制造業(yè)集聚產(chǎn)生顯著的推動作用。其原因在于,人口老齡化會對勞動力供給產(chǎn)生顯著的消極影響,勞動密集型制造業(yè)屬于生產(chǎn)過程中主要依靠大量使用勞動力,而對技術(shù)和設備的依賴程度較低的產(chǎn)業(yè),勞動力供給的短缺除了會直接導致該行業(yè)就業(yè)人數(shù)的減少之外,還會推動該行業(yè)生產(chǎn)成本的上漲,進而倒逼勞動密集型制造業(yè)集聚,產(chǎn)生更大的規(guī)模經(jīng)濟效應。從列(2)的結(jié)果來看,與勞動密集型制造業(yè)集聚不同,人口老齡化對資本密集型制造業(yè)集聚的影響為負,但并不顯著。這是由資本密集型制造業(yè)的特性所決定的,資本密集型制造業(yè)是指生產(chǎn)過程中勞動和知識的有機構(gòu)成水平較低,資本的有機構(gòu)成水平較高,產(chǎn)品物化勞動所占比重較大的制造業(yè),雖然人口老齡化會對勞動力供給產(chǎn)生不利影響,同時也會推高勞動力成本,但是資本密集型行業(yè)可以通過使用資本替代勞動,緩解甚至消除人口老齡化對其發(fā)展所帶來的不利影響。對于技術(shù)密集型制造業(yè),列(3)的結(jié)果表明,人口老齡化對技術(shù)密集型制造業(yè)集聚的影響顯著為正,且影響系數(shù)最大,說明人口老齡化會對技術(shù)密集型制造業(yè)產(chǎn)生最大的影響。前文的研究結(jié)果表明,人口老齡化會對人力資本積累產(chǎn)生顯著的積極影響,技術(shù)密集型制造業(yè)又稱為知識密集型制造業(yè),屬于高技術(shù)產(chǎn)業(yè)部門,其特點在于單位勞動力占用資金比勞動密集型制造業(yè)多,比資本密集型制造業(yè)少,在生產(chǎn)結(jié)構(gòu)中,技術(shù)知識所占比重較大,勞動者文化技術(shù)水平以及產(chǎn)品附加價值較高,隨著人口老齡化的不斷加劇,人力資本積累水平也將不斷提升,這將使得勞動密集型制造業(yè)和資本密集型制造業(yè)中受過較高教育的技術(shù)人員不斷向技術(shù)密集型制造業(yè)流動,進而對技術(shù)密集型制造業(yè)集聚產(chǎn)生顯著的推動作用。此外,各控制變量對勞動密集型制造業(yè)、資本密集型制造業(yè)和技術(shù)密集型制造業(yè)集聚的影響也存在顯著的行業(yè)異質(zhì)性。

5 研究結(jié)論與對策建議

本文通過選取2000—2019年中國制造業(yè)的省級面板數(shù)據(jù),采用區(qū)位熵方法構(gòu)建制造業(yè)集聚指數(shù),建立中介效應模型研究了人口老齡化如何通過勞動力供給、勞動力成本和人力資本積累等途徑影響制造業(yè)集聚,并建立空間動態(tài)杜賓模型研究了人口老齡化對制造業(yè)集聚的空間溢出效應。此外,還研究了人口老齡化對制造業(yè)集聚的行業(yè)異質(zhì)性。主要得到以下研究結(jié)論:(1)人口老齡化對制造業(yè)集聚的總體影響顯著為正,前一期的制造業(yè)集聚會對后一期的制造業(yè)集聚產(chǎn)生顯著的推動作用,即制造業(yè)集聚存在顯著的動態(tài)效應;(2)人口老齡化主要通過降低勞動力供給倒逼制造業(yè)集聚,與此同時也會通過提高勞動力成本和人力資本積累水平對制造業(yè)集聚產(chǎn)生阻礙作用;(3)制造業(yè)集聚會對鄰近區(qū)域的制造業(yè)集聚產(chǎn)生顯著的空間溢出效應,人口老齡化僅會對當?shù)氐闹圃鞓I(yè)集聚產(chǎn)生顯著的積極影響,對鄰近區(qū)域制造業(yè)集聚的空間溢出效應不顯著;(4)人口老齡化對勞動密集型制造業(yè)集聚和技術(shù)密集型制造業(yè)集聚的影響均顯著為正,但不會對資本密集型制造業(yè)集聚產(chǎn)生顯著影響?；谶@些研究結(jié)論,本文得出的對策建議如下:

第一,順應人口老齡化不斷加劇的發(fā)展趨勢,充分發(fā)揮其對制造業(yè)集聚的勞動力供給效應。從本文的研究結(jié)果來看,人口老齡化的加劇會對勞動力供給產(chǎn)生不利影響,而勞動力供給又會對制造業(yè)集聚產(chǎn)生阻礙作用,即人口老齡化會通過降低勞動力供給水平助推制造業(yè)集聚。國家統(tǒng)計局公布的數(shù)據(jù)顯示,我國65歲及以上的老年人口比重由2000年的7.0%上升到2020年的13.5%,在未來的幾十年內(nèi),老年人口比重還將繼續(xù)上升,這就必然導致我國的適齡勞動人口無論在總量還是比重方面都將出現(xiàn)下降趨勢。因此,人口老齡化既是全社會不得不面臨的重大挑戰(zhàn),更是推動制造業(yè)集聚的重要機遇。對于制造業(yè)企業(yè),應該抓住這一重要機遇,將勞動力供給下降化為助推制造業(yè)集聚的動力。

第二,加快推動工業(yè)企業(yè)“機器換人”進程,大力降低制造業(yè)生產(chǎn)成本。早在2015年春節(jié)前后,在加工制造業(yè)較發(fā)達的珠三角、長三角等地相對集中地出現(xiàn)了一股老板跑路、企業(yè)倒閉的風潮,以東莞、蘇州和溫州等地最為突出,而這既與高端制造業(yè)回流發(fā)達國家,中低端制造業(yè)向中低收入國家轉(zhuǎn)移,對我國形成“前后夾擊”的雙重挑戰(zhàn)有關(guān),也與我國人口紅利消失和要素成本的全面上升有關(guān)。人口老齡化既會對勞動力供給產(chǎn)生不利影響,也會推動勞動力成本的上升,而勞動力成本上升又會對制造業(yè)集聚產(chǎn)生阻礙作用。為了緩解勞動力成本上升對制造業(yè)集聚產(chǎn)生的消極影響,加快工業(yè)企業(yè)“機器換人”進程,大力降低制造業(yè)生產(chǎn)成本已勢在必行。

第三,建立合理的人才流動體制機制,提高要素資源優(yōu)化配置水平。高質(zhì)量的產(chǎn)業(yè)集聚實質(zhì)上是勞動生產(chǎn)率不斷提高和產(chǎn)業(yè)發(fā)展的人力資本及技術(shù)含量逐步提升的過程,這也是中國制造業(yè)集聚的方向。科學技術(shù)是第一生產(chǎn)力,而人力資本是推動科學技術(shù)發(fā)展的核心動力。雖然本文的研究結(jié)果顯示,人力資本積累會對制造業(yè)集聚產(chǎn)生顯著的消極影響,但是這與我國勞動力市場的總體受教育水平較低以及資源要素配置不合理密切相關(guān),如東部沿海地區(qū)作為我國經(jīng)濟增長的前沿陣地,匯聚了我國絕大部分的高端人才,這對我國中西部地區(qū)的制造業(yè)發(fā)展產(chǎn)生了很大的阻礙作用。在勞動力供給下降及勞動力成本上升的背景下,東部沿海地區(qū)的制造業(yè)尤其是勞動密集型制造業(yè)必然會不斷向中西部地區(qū)轉(zhuǎn)移,只有通過建立合理的人才流動體制機制,提高要素資源優(yōu)化配置水平才能為中西部地區(qū)的制造業(yè)集聚保駕護航。

第四,構(gòu)建資源共享和產(chǎn)業(yè)互動的合作機制,促進制造業(yè)區(qū)域協(xié)同集聚發(fā)展。本文的研究結(jié)果表明,制造業(yè)集聚存在顯著的正向空間外溢效應。東部地區(qū)的經(jīng)濟發(fā)展水平最高,產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)最強,制造業(yè)也最發(fā)達;中西部地區(qū)的經(jīng)濟發(fā)展水平較低,產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)相對薄弱,制造業(yè)較為落后。長期以來,各自為政形成的區(qū)域壁壘限制了制造業(yè)的協(xié)同發(fā)展,不利于空間溢出效應的發(fā)揮。為了促進制造業(yè)區(qū)域協(xié)同集聚發(fā)展,亟需構(gòu)建資源共享和產(chǎn)業(yè)互動的合作機制。一方面,中西部地區(qū)應積極制定各種激勵政策,合理引導東部地區(qū)的制造業(yè)向中西部地區(qū)流動;另一方面,東部地區(qū)也應積極伸出“援助之手”,在將制造業(yè)轉(zhuǎn)移到中西部地區(qū)的同時,也要為其輸送技術(shù)和人才,為產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移的無縫對接構(gòu)建資源共享和產(chǎn)業(yè)互動的合作機制。