人口結(jié)構(gòu)變動(dòng)對(duì)我國制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的影響研究

[摘要]順應(yīng)我國人口數(shù)量-質(zhì)量紅利轉(zhuǎn)變趨勢(shì)，推動(dòng)制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型是培育新質(zhì)生產(chǎn)力的主要抓手。基于2012—2022年省域面板數(shù)據(jù)，構(gòu)建我國制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型指標(biāo)體系，并采用中介效應(yīng)模型和調(diào)節(jié)效應(yīng)模型實(shí)證檢驗(yàn)人口結(jié)構(gòu)變動(dòng)對(duì)制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的影響效應(yīng)。研究發(fā)現(xiàn)：我國制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型水平總體呈逐年提高態(tài)勢(shì)，東部最高，中部次之，西部最低。人口年齡結(jié)構(gòu)老化和人口教育結(jié)構(gòu)優(yōu)化均促進(jìn)制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，該結(jié)論在一系列穩(wěn)健性檢驗(yàn)后仍然成立。人口年齡結(jié)構(gòu)老化對(duì)西部地區(qū)制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的積極影響更大，人口教育結(jié)構(gòu)優(yōu)化的正向影響在東部地區(qū)更顯著，并且兩者對(duì)制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的促進(jìn)作用在城鎮(zhèn)化率較高地區(qū)更強(qiáng)。人口年齡結(jié)構(gòu)老化和人口教育結(jié)構(gòu)優(yōu)化分別通過造成勞動(dòng)力短缺、增加居民儲(chǔ)蓄和加快技術(shù)創(chuàng)新、提高人均收入推動(dòng)制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型；同時(shí)，兩者對(duì)制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的積極作用會(huì)隨著市場(chǎng)化水平的提高而逐漸增強(qiáng)。據(jù)此，提出持續(xù)挖掘人口數(shù)量和質(zhì)量紅利、不斷完善市場(chǎng)體制建設(shè)、促進(jìn)不同區(qū)域數(shù)字化轉(zhuǎn)型協(xié)調(diào)發(fā)展等建議。

[關(guān)鍵詞]人口年齡結(jié)構(gòu)老化；人口教育結(jié)構(gòu)優(yōu)化；制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型

一、 引言

制造業(yè)作為我國現(xiàn)代化產(chǎn)業(yè)體系的核心部門，近年來面臨著要素成本上升、高端核心技術(shù)稀缺、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)失衡以及國際市場(chǎng)布局重構(gòu)等重大挑戰(zhàn)。與此同時(shí)，人工智能、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)等先進(jìn)數(shù)字技術(shù)的快速進(jìn)步催生了數(shù)字經(jīng)濟(jì)新業(yè)態(tài)，為制造業(yè)加快數(shù)字化轉(zhuǎn)型、擺脫發(fā)展困境提供了機(jī)遇。2023年12月工信部等八部門聯(lián)合印發(fā)的《關(guān)于加快傳統(tǒng)制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)的指導(dǎo)意見》指出，要“加快制造業(yè)數(shù)字技術(shù)賦能”“推動(dòng)傳統(tǒng)制造業(yè)向高端化、智能化、融合化方向轉(zhuǎn)型”1。當(dāng)前，我國人口老齡化不斷加深和生育率持續(xù)下降使制造業(yè)發(fā)展依賴的人口數(shù)量紅利逐步消失，但人口教育結(jié)構(gòu)優(yōu)化又為制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型積累了高素質(zhì)專業(yè)人才，使人口質(zhì)量紅利逐漸顯現(xiàn)?？梢?，人口年齡結(jié)構(gòu)與教育結(jié)構(gòu)變動(dòng)催生的人口數(shù)量-質(zhì)量紅利轉(zhuǎn)變會(huì)對(duì)我國制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型產(chǎn)生重要影響。因此，本文將深入探究?jī)烧哂绊懼圃鞓I(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的理論機(jī)理并進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)，這對(duì)實(shí)現(xiàn)人口高質(zhì)量發(fā)展、促進(jìn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)深度融合以及培育數(shù)字新質(zhì)生產(chǎn)力具有重要意義。

關(guān)于制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的研究主要涉及以下三個(gè)方面：第一，制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的概念內(nèi)涵。從數(shù)字技術(shù)融合角度出發(fā)，有研究認(rèn)為數(shù)字化轉(zhuǎn)型是數(shù)字技術(shù)與企業(yè)生產(chǎn)、運(yùn)營及營銷等各個(gè)環(huán)節(jié)不斷融合，最終提升企業(yè)應(yīng)對(duì)市場(chǎng)變化能力并帶來效率效益提升的過程[1-2]；從企業(yè)組織變革角度，余菲菲等[3]認(rèn)為企業(yè)進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型旨在深度運(yùn)用數(shù)字技術(shù)改善自身業(yè)務(wù)流程并推動(dòng)組織結(jié)構(gòu)創(chuàng)新；從要素改造OrZgAjye0DgZff0U/cQkqw==升級(jí)角度，石先梅[4]認(rèn)為數(shù)字化轉(zhuǎn)型是制造業(yè)企業(yè)內(nèi)部資本、勞動(dòng)等要素的數(shù)字化和外部關(guān)聯(lián)產(chǎn)業(yè)間數(shù)字生態(tài)網(wǎng)絡(luò)建立的過程。第二，制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的測(cè)度方法。單一指標(biāo)測(cè)度方面，有研究根據(jù)制造業(yè)企業(yè)年報(bào)中是否包含數(shù)字化轉(zhuǎn)型相關(guān)關(guān)鍵詞設(shè)置了虛擬變量[5]；綜合指標(biāo)測(cè)度方面，大部分學(xué)者采用文本分析法通過微觀層面的企業(yè)年報(bào)關(guān)鍵詞詞頻來構(gòu)建代理變量[6-7]；還有研究從產(chǎn)業(yè)中觀層面構(gòu)建綜合指標(biāo)體系進(jìn)行測(cè)度[8-9]。第三，制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的影響因素。相關(guān)研究認(rèn)為企業(yè)高管重視程度、研發(fā)投入、融資環(huán)境、人力資本水平、政府政策和數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)等，均是制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的重要影響因素[10]。

關(guān)于人口結(jié)構(gòu)變動(dòng)影響制造業(yè)發(fā)展的相關(guān)研究主要集中于：其一，人口年齡結(jié)構(gòu)與制造業(yè)發(fā)展。在產(chǎn)業(yè)中觀層面，有學(xué)者認(rèn)為老齡化使勞動(dòng)力數(shù)量減少、勞動(dòng)力流動(dòng)能力降低，并且加重了社會(huì)撫養(yǎng)負(fù)擔(dān)，抑制了資本積累和技術(shù)創(chuàng)新，從而對(duì)制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)產(chǎn)生不利影響[11-12]；有研究持相反觀點(diǎn)，認(rèn)為老齡化會(huì)促進(jìn)人力資本投資與積累，同時(shí)還會(huì)通過勞動(dòng)力短缺倒逼制造業(yè)企業(yè)加大資本與技術(shù)投入，進(jìn)而促進(jìn)制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)[13-14]。在企業(yè)微觀層面，部分學(xué)者探究了人口老齡化對(duì)工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用的積極影響[15]。其二，人口教育結(jié)構(gòu)與制造業(yè)發(fā)展。在產(chǎn)業(yè)中觀層面，有研究認(rèn)為人力資本積累可以促進(jìn)制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展，并且存在加快企業(yè)技術(shù)進(jìn)步、帶動(dòng)相關(guān)產(chǎn)業(yè)集聚、提高勞動(dòng)力收入、改善消費(fèi)水平等影響路徑[16-17]；有學(xué)者探討了人力資本積累影響制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)的空間溢出效應(yīng)和異質(zhì)性[18-19]。在企業(yè)微觀層面，韓超等[20]探究了高等教育人力資本對(duì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的促進(jìn)機(jī)理。

綜上，相關(guān)研究成果已經(jīng)非常豐富，但仍存在可突破之處：（1）現(xiàn)有對(duì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的測(cè)度方法主要采用文本分析法從微觀企業(yè)層面進(jìn)行關(guān)鍵詞詞頻統(tǒng)計(jì)，但文本分析法在識(shí)別關(guān)鍵詞時(shí)的主觀性較強(qiáng)，可能會(huì)存在“存?zhèn)巍焙汀皸壵妗眴栴}[21]。（2）目前研究主要集中于人口老齡化或人力資本積累各自對(duì)產(chǎn)業(yè)發(fā)展的影響，而兩者的演變本質(zhì)上可視作人口數(shù)量—質(zhì)量轉(zhuǎn)變的過程，鮮有基于此視角分析兩者共同影響產(chǎn)業(yè)發(fā)展的作用機(jī)制的研究。（3）現(xiàn)有研究主要關(guān)注人口結(jié)構(gòu)變動(dòng)對(duì)制造業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)的影響，且關(guān)于人口結(jié)構(gòu)變動(dòng)如何影響數(shù)字智能化轉(zhuǎn)型的研究仍然較少?；诖?，本文首先基于人口數(shù)量-質(zhì)量轉(zhuǎn)變視角分析人口年齡結(jié)構(gòu)和人口教育結(jié)構(gòu)對(duì)制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的影響機(jī)理；其次，利用客觀統(tǒng)計(jì)指標(biāo)構(gòu)建測(cè)度體系，采用熵值法對(duì)我國制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型水平進(jìn)行測(cè)度；最后利用固定效應(yīng)模型、中介效應(yīng)模型和調(diào)節(jié)效應(yīng)模型實(shí)證檢驗(yàn)人口結(jié)構(gòu)變動(dòng)對(duì)我國制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的影響機(jī)制和異質(zhì)性，以期為我國深入發(fā)掘人口結(jié)構(gòu)變動(dòng)對(duì)制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的數(shù)量紅利和質(zhì)量紅利的影響提供政策參考和理論依據(jù)。

二、 理論分析和研究假說

人口結(jié)構(gòu)因劃分標(biāo)準(zhǔn)不同會(huì)產(chǎn)生不同結(jié)果，其內(nèi)涵較為復(fù)雜。有研究表明，人口數(shù)量—質(zhì)量轉(zhuǎn)變是目前我國人口變動(dòng)的主要特征，即隨著經(jīng)濟(jì)發(fā)展逐漸深化，人口再生產(chǎn)模式由高生育率、低人力資本積累率向低生育率、高人力資本積累率轉(zhuǎn)變，最終導(dǎo)致人口數(shù)量減少和人口質(zhì)量提高[22]。目前，我國人口數(shù)量負(fù)增長是人口年齡結(jié)構(gòu)少子化老齡化持續(xù)加深的結(jié)果，人口質(zhì)量不斷提升主要是人口教育結(jié)構(gòu)優(yōu)化催生的成果。因此本文基于人口數(shù)量—質(zhì)量轉(zhuǎn)變視角，主要從人口年齡結(jié)構(gòu)老化和人口教育結(jié)構(gòu)優(yōu)化兩方面來界定人口結(jié)構(gòu)變動(dòng)的內(nèi)涵。

1. 人口年齡結(jié)構(gòu)老化影響制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的機(jī)理

人口年齡結(jié)構(gòu)老化造成勞動(dòng)力供給短缺和成本上升，進(jìn)而倒逼制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，即存在勞動(dòng)力成本效應(yīng)。第一，人口老齡化降低了勞動(dòng)年齡人口比重和勞動(dòng)參與率，使制造業(yè)發(fā)展依賴的低廉勞動(dòng)力供給逐漸短缺，加速了勞動(dòng)力成本上升進(jìn)程。第二，老齡化伴隨的生育率持續(xù)下降將造成社會(huì)對(duì)未來勞動(dòng)力供給的較低預(yù)期，企業(yè)會(huì)通過較高工資吸引來保證所需的勞動(dòng)力數(shù)量，居民也會(huì)提高工資要求來保證自身權(quán)益，從而造成勞動(dòng)力要素價(jià)格不斷提高。以上兩方面造成的勞動(dòng)力成本上升，改變了制造業(yè)企業(yè)要素的稟賦結(jié)構(gòu)和相對(duì)價(jià)格。在當(dāng)前我國資本要素豐裕和數(shù)字技術(shù)快速發(fā)展的背景下，為節(jié)約生產(chǎn)成本，企業(yè)會(huì)加大數(shù)字化資本和數(shù)字智能技術(shù)的投入力度來替代勞動(dòng)力要素。有研究就表明，人口老齡化導(dǎo)致的勞動(dòng)力短缺會(huì)倒逼企業(yè)增加人工智能的使用[23]。由此，本文提出以下假說：

H1：人口年齡結(jié)構(gòu)老化造成勞動(dòng)力短缺進(jìn)而倒逼制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

人口年齡結(jié)構(gòu)老化使居民增加儲(chǔ)蓄進(jìn)而通過影響固定資本積累促進(jìn)制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，即存在儲(chǔ)蓄效應(yīng)。第一，生命周期理論認(rèn)為，為實(shí)現(xiàn)整個(gè)生命周期的效用最大化，理性經(jīng)濟(jì)人會(huì)用年輕時(shí)的儲(chǔ)蓄來支撐老年時(shí)的消費(fèi)。預(yù)防性儲(chǔ)蓄假說提出，當(dāng)未來收入不確定性上升時(shí)理性經(jīng)濟(jì)人會(huì)增加額外儲(chǔ)蓄以保障未來的基本消費(fèi)。人口老齡化提高了社會(huì)預(yù)期壽命，延長了老年生活周期，使得老年時(shí)期的收入不確定性更加明顯，因此個(gè)體增加儲(chǔ)蓄的預(yù)防性動(dòng)機(jī)增強(qiáng)。第二，由于我國特殊的家庭文化傳統(tǒng)，老年人有為后代積累財(cái)富的遺贈(zèng)性動(dòng)機(jī)，且該動(dòng)機(jī)會(huì)隨著老齡化的加深而增強(qiáng)。以上兩方面造成的居民儲(chǔ)蓄率提高為制造業(yè)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供了資金供給并降低了借貸利率，最終對(duì)制造業(yè)數(shù)字化固定資本和智能基礎(chǔ)設(shè)施投資產(chǎn)生積極作用。由此，本文提出以下假說：

H2：人口年齡結(jié)構(gòu)老化會(huì)使居民提高儲(chǔ)蓄，進(jìn)而推動(dòng)固定資本積累，促進(jìn)制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

2. 人口教育結(jié)構(gòu)優(yōu)化影響制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的機(jī)理

人口教育結(jié)構(gòu)優(yōu)化可以通過加快技術(shù)創(chuàng)新促進(jìn)制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，即存在技術(shù)創(chuàng)新效應(yīng)。第一，人口教育結(jié)構(gòu)優(yōu)化引致的專業(yè)化人才規(guī)模擴(kuò)大會(huì)直接促進(jìn)原始數(shù)字技術(shù)的創(chuàng)造發(fā)明，并且高水平人才隊(duì)伍可以通過相互模仿、交流和競(jìng)爭(zhēng)來加快創(chuàng)新知識(shí)和能力在產(chǎn)業(yè)鏈各個(gè)環(huán)節(jié)的溢出擴(kuò)散，從而大幅提升制造業(yè)全產(chǎn)業(yè)鏈數(shù)字智能技術(shù)的研發(fā)效率。第二，人口教育結(jié)構(gòu)優(yōu)化會(huì)促進(jìn)數(shù)字技術(shù)的應(yīng)用融合，因?yàn)槭芙逃潭雀叩钠髽I(yè)管理者對(duì)采納數(shù)字智能技術(shù)的意愿更強(qiáng)，也更有能力帶動(dòng)與新技術(shù)相匹配的業(yè)務(wù)運(yùn)營流程以及推進(jìn)企業(yè)管理模式創(chuàng)新?？梢?，技術(shù)創(chuàng)新水平提升最終加快了企業(yè)原始數(shù)字技術(shù)革新并提升其數(shù)字應(yīng)用能力，從而為制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供源泉。由此，本文提出以下假說：

H3：人口教育結(jié)構(gòu)優(yōu)化會(huì)推動(dòng)技術(shù)創(chuàng)新進(jìn)而促進(jìn)制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

人口教育結(jié)構(gòu)優(yōu)化通過提高人均收入促進(jìn)制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，即存在收入效應(yīng)。第一，人口教育結(jié)構(gòu)優(yōu)化提高了人均教育水平和人均收入水平，人均收入的提高推動(dòng)了居民消費(fèi)需求由滿足生存需要的低層次消費(fèi)向高科技、高質(zhì)量、個(gè)性化的高層次消費(fèi)轉(zhuǎn)變，這會(huì)倒逼制造業(yè)企業(yè)利用數(shù)字智能技術(shù)改善自身生產(chǎn)工藝m8VR1ox4ujacEuwafzBnY//gwOnyaOb6QncYIL0ue8k=流程、加快研發(fā)新型產(chǎn)品以及提供精準(zhǔn)個(gè)性服務(wù)，進(jìn)而加快數(shù)字化轉(zhuǎn)型。第二，人均收入較高地區(qū)的勞動(dòng)者在滿足基本就業(yè)保障的基礎(chǔ)上，對(duì)工作的質(zhì)量和進(jìn)步空間要求更高，數(shù)字智能技術(shù)密集型制造業(yè)企業(yè)發(fā)展前景廣闊、工作條件良好并且薪資收入較高，更有利于高水平人力資本向此類企業(yè)轉(zhuǎn)移集聚。人力資本快速集聚會(huì)進(jìn)一步吸引數(shù)字智能高科技產(chǎn)業(yè)和相關(guān)資源要素的集聚，進(jìn)而使制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型不斷得到深化[17]。由此，本文提出以下假說：

H4：人口教育結(jié)構(gòu)優(yōu)化會(huì)通過提高人均收入促進(jìn)制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

3. 人口結(jié)構(gòu)變動(dòng)影響制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的市場(chǎng)化調(diào)節(jié)效應(yīng)

人口結(jié)構(gòu)變動(dòng)對(duì)制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的促進(jìn)作用會(huì)受到市場(chǎng)因素的影響[24]。第一，人口年齡結(jié)構(gòu)老化引致的成本效應(yīng)和儲(chǔ)蓄效應(yīng)會(huì)隨著市場(chǎng)化水平的提升而顯著增強(qiáng)。一是完善的市場(chǎng)機(jī)制下要素及信息流動(dòng)更為自由迅速，因此人口老齡化引致的勞動(dòng)力供求變動(dòng)信息可以快速且全面地反映至企業(yè)端。激烈的競(jìng)爭(zhēng)環(huán)境會(huì)促使企業(yè)進(jìn)行要素投入結(jié)構(gòu)的調(diào)整，加快數(shù)字化轉(zhuǎn)型以避免被淘汰。二是規(guī)范的銀行等金融中介活動(dòng)可以改善企業(yè)融資環(huán)境，提高投資效率，從而使人口老齡化催生的居民儲(chǔ)蓄更有效地轉(zhuǎn)化為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型所需的資金。第二，市場(chǎng)化水平提升會(huì)增強(qiáng)人口教育結(jié)構(gòu)優(yōu)化對(duì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的積極影響。一是人口教育結(jié)構(gòu)優(yōu)化引致的技術(shù)創(chuàng)新效應(yīng)會(huì)得到加強(qiáng)。充分的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)可以加快高水平人才在企業(yè)間流動(dòng)并推動(dòng)知識(shí)技術(shù)的傳播擴(kuò)散和更新迭代，并且完善的技術(shù)市場(chǎng)交易機(jī)制可以更好地溝通前端科學(xué)研發(fā)與后端生產(chǎn)應(yīng)用，促進(jìn)產(chǎn)學(xué)研有效融合。二是人口教育結(jié)構(gòu)優(yōu)化催生的收入效應(yīng)也得到增強(qiáng)。信息的自由流動(dòng)使企業(yè)可以準(zhǔn)確地捕捉用戶對(duì)產(chǎn)品及服務(wù)需求的變化，從而有助于降低企業(yè)的試錯(cuò)成本，使企業(yè)可以利用數(shù)字技術(shù)研發(fā)進(jìn)行改造以生產(chǎn)出更貼合用戶需求的新型產(chǎn)品，提供更個(gè)性化的商業(yè)服務(wù)模式。由此，本文提出以下假說：

H5：人口結(jié)構(gòu)變動(dòng)對(duì)制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的積極影響隨著市場(chǎng)化水平提升而逐漸增強(qiáng)，即存在市場(chǎng)化的正向調(diào)節(jié)效應(yīng)。

根據(jù)以上理論分析可以概括出人口結(jié)構(gòu)變動(dòng)影響制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的機(jī)理機(jī)制，如圖1所示。

三、 研究設(shè)計(jì)

1. 模型設(shè)定

（1）基準(zhǔn)回歸模型

為檢驗(yàn)人口結(jié)構(gòu)變動(dòng)對(duì)我國制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的總體影響，本文設(shè)定如下基準(zhǔn)回歸模型：

[digit=β0+β1popit+β2Xit+μi+εit] （1）

上式中，i表示地區(qū)，t表示年份。dig表示制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，具體測(cè)算方法見下文。pop表示人口結(jié)構(gòu)變動(dòng)，具體可劃分為人口年齡結(jié)構(gòu)老化（old）與人口教育結(jié)構(gòu)優(yōu)化（edu）。X表示一系列控制變量。[μi]表示固定效應(yīng)，本文主要控制個(gè)體固定效應(yīng)。[εit]為隨機(jī)誤差項(xiàng)。

（2）中介效應(yīng)模型

為檢驗(yàn)人口結(jié)構(gòu)變動(dòng)是否通過勞動(dòng)力短缺倒逼、增加固定資本積累和促進(jìn)技術(shù)創(chuàng)新、提高人均收入來影響我國制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，本文設(shè)定如下中介效應(yīng)模型：

[Mit=α0+α1popit+α2Xit+μi+εit] （2）

[digit=δ0+δ1Mit+δ2popit+δ3Xit+μi+εit] （3）

上式中M表示中介變量，包括勞動(dòng)力成本、居民儲(chǔ)蓄、技術(shù)創(chuàng)新和人均收入。[δ2]是人口結(jié)構(gòu)變動(dòng)對(duì)制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的直接效應(yīng)，[α1][×δ1]是人口結(jié)構(gòu)變動(dòng)對(duì)制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的中介效應(yīng)。

（3）調(diào)節(jié)效應(yīng)模型

為驗(yàn)證人口結(jié)構(gòu)變動(dòng)對(duì)我國制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的市場(chǎng)化調(diào)節(jié)作用是否存在，本文設(shè)定如下調(diào)節(jié)效應(yīng)模型：

[digit=γ0+γ1popit+γ2popit×marketit+γ3marketit+γ4Xit+μi+εit] （4）

上式中market為調(diào)節(jié)變量，本文利用王小魯?shù)萚25]測(cè)算的市場(chǎng)化指數(shù)進(jìn)行衡量。[γ2]表示市場(chǎng)化水平對(duì)人口結(jié)構(gòu)變動(dòng)影響制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的調(diào)節(jié)效應(yīng)。

2. 變量選取

（1）被解釋變量

制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型（dig）。制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型是以數(shù)據(jù)為核心的數(shù)字智能技術(shù)與制造業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈各個(gè)環(huán)節(jié)的深度融合并帶來效益與效率提升的過程[1]。由此來看，制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型首先是數(shù)字技術(shù)本身的不斷創(chuàng)新與完善，其次是數(shù)字技術(shù)對(duì)全產(chǎn)業(yè)鏈各個(gè)環(huán)節(jié)的深層次改造升級(jí)，最終是產(chǎn)業(yè)效益和效率的提升，其本質(zhì)上是一個(gè)由數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新引發(fā)的且在制造業(yè)產(chǎn)業(yè)內(nèi)部演化發(fā)展的動(dòng)態(tài)過程。其中，數(shù)字智能技術(shù)、數(shù)據(jù)分析處理能力和數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施的不斷革新和完善是制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的核心先決條件；數(shù)字技術(shù)輻射至制造業(yè)生產(chǎn)、運(yùn)營、研發(fā)、銷售各個(gè)環(huán)節(jié)，與傳統(tǒng)業(yè)務(wù)模式不斷融合來實(shí)現(xiàn)數(shù)字應(yīng)用能力革新是數(shù)字化轉(zhuǎn)型具體演化過程；制造業(yè)企業(yè)經(jīng)濟(jì)效益和環(huán)境效益提升是數(shù)字化轉(zhuǎn)型直觀結(jié)果。因此，參考相關(guān)研究[8-9]，本文從數(shù)字技術(shù)革新、數(shù)字應(yīng)用能力革新和數(shù)字效益革新三方面構(gòu)建指標(biāo)體系，考慮到數(shù)據(jù)來源的可靠性與便利性，選取8個(gè)三級(jí)指標(biāo)，具體如表1所示。采用熵值法對(duì)各三級(jí)指標(biāo)的權(quán)重進(jìn)行測(cè)算，最終結(jié)果通過對(duì)各指標(biāo)和所得權(quán)重進(jìn)行加權(quán)求和得出。

（2）核心解釋變量

人口結(jié)構(gòu)變動(dòng)（pop）。本文主要從人口年齡結(jié)構(gòu)老化、人口教育結(jié)構(gòu)優(yōu)化兩個(gè)方面對(duì)人口結(jié)構(gòu)變動(dòng)進(jìn)行衡量。其中人口年齡結(jié)構(gòu)老化（old）采用65歲及以上人口占比來衡量，人口教育結(jié)構(gòu)優(yōu)化（edu）采用人均受教育年限來衡量。

（3）中介變量

根據(jù)本文的研究假說，選取如下中介變量：勞動(dòng)力成本（wage），采用各省在崗職工平均工資取對(duì)數(shù)來衡量；居民儲(chǔ)蓄（sav），采用（居民人均可支配收入-居民人均消費(fèi)）/居民人均可支配收入來測(cè)定；技術(shù)創(chuàng)新（tech），技術(shù)市場(chǎng)發(fā)展水平能更全面地反映技術(shù)創(chuàng)造、應(yīng)用與融合的全過程，測(cè)算方法為技術(shù)市場(chǎng)成交額與地區(qū)GDP的比值；人均收入（icome），采用居民人均可支配收入取對(duì)數(shù)來衡量。

（4）控制變量

本文在已有研究基礎(chǔ)上，選取如下控制變量：產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)（ins），采用地區(qū)第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值與第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值之比來衡量；對(duì)外開放（nx），采用進(jìn)出口貿(mào)易總額與地區(qū)GDP的比值來衡量；金融發(fā)展（fina），采用銀行業(yè)及金融機(jī)構(gòu)存貸款總額與地區(qū)GDP的比值來測(cè)算；政府干預(yù)（gov），采用政府財(cái)政支出與GDP的比值來衡量；基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)（infra），采用地區(qū)公路里程數(shù)取對(duì)數(shù)來測(cè)算。

3. 數(shù)據(jù)說明

以2012—2022年我國30個(gè)省區(qū)市（港澳臺(tái)西藏由于數(shù)據(jù)不全未列入）為研究對(duì)象。數(shù)據(jù)來自《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國工業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國信息產(chǎn)業(yè)年鑒》《中國人口和就業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒》和國家統(tǒng)計(jì)局網(wǎng)站以及中國信息通信研究院相關(guān)研究報(bào)告公布數(shù)據(jù)。表2是所有變量的描述性統(tǒng)計(jì)，缺失值由線性插值法補(bǔ)全。

四、 實(shí)證結(jié)果分析

1. 我國制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型測(cè)度結(jié)果分析

2012—2022年全國及東中西部地區(qū)制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型均值變化態(tài)勢(shì)如圖2所示?？芍海?）從全國來看，2012—2022年我國制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型水平明顯提升，由2012年的0.102增加到2022年的0.163，年均增速4.8%。但11年中我國制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型水平均值僅為0.127，仍處于較低狀態(tài)。（2）分區(qū)域來看，2012—2022年東中西部地區(qū)制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型水平差異明顯。東部地區(qū)不僅均值高而且增長快（2011年均值為0.208，年均增速達(dá)6.3%）；中部地區(qū)均值和增速次之（2011年均值為0.089，年均增速為4.7%）；西部地區(qū)均值和增速都最低（2011年均值為0.072，年均增速為1.3%）。其原因在于，東部地區(qū)數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新活躍，制度建設(shè)和市場(chǎng)體制開放且高水平人力資本密集，因此其制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度較高且發(fā)展較快。中西部地區(qū)因資源稟賦與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)單一，數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施薄弱且人才流失較為嚴(yán)重，須通過完善制度和加快基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)來支撐制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

2. 基準(zhǔn)回歸結(jié)果及分析

基準(zhǔn)回歸結(jié)果見表3。列（1）（2）檢驗(yàn)了人口年齡結(jié)構(gòu)老化對(duì)制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的影響，列（3）（4）是人口教育結(jié)構(gòu)優(yōu)化對(duì)制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型影響的檢驗(yàn)結(jié)果?？梢钥闯觯旱谝?，人口年齡結(jié)構(gòu)老化對(duì)制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的系數(shù)在1%的水平下顯著為正，即正如本文在機(jī)理分析時(shí)所揭示的，人口年齡結(jié)構(gòu)老化所產(chǎn)生的勞動(dòng)力成本效應(yīng)和儲(chǔ)蓄效應(yīng)倒逼和促進(jìn)了制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。第二，人口教育結(jié)構(gòu)優(yōu)化對(duì)制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的系數(shù)亦為正且在1%的水平下顯著，即人口教育結(jié)構(gòu)優(yōu)化可以積累大量高素質(zhì)人才隊(duì)伍，使其集聚數(shù)字化制造業(yè)行業(yè)，從而直接推動(dòng)我國制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。第三，由前四列對(duì)比可知，人口教育結(jié)構(gòu)優(yōu)化對(duì)制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的積極影響弱于人口年齡結(jié)構(gòu)老化帶來的影響。這說明雖然目前我國人口質(zhì)量紅利已經(jīng)逐漸凸顯，但我國人口教育結(jié)構(gòu)與制造業(yè)發(fā)展的專業(yè)技術(shù)人才需求未能較好匹配，同時(shí)存在著如地區(qū)戶籍管制等影響高素質(zhì)人才流動(dòng)的不利因素，仍須完善相關(guān)政策以進(jìn)一步發(fā)掘人力資本存量?jī)?yōu)勢(shì)。第四，控制變量方面，對(duì)外開放、政府干預(yù)對(duì)制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型均具有負(fù)向影響。這可能是由于對(duì)外開放水平和政府干預(yù)水平的提高深化了制造業(yè)企業(yè)對(duì)國外資本技術(shù)引進(jìn)與本地政府財(cái)政扶持的依賴性，使企業(yè)缺乏自主創(chuàng)新動(dòng)力，削弱了企業(yè)獨(dú)立參與市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)能力，進(jìn)而抑制了企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型進(jìn)程。

3. 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

（1）更換核心解釋變量測(cè)度方法

本文采用老年撫養(yǎng)比（olds）與大專及以上學(xué)歷人口占比（edus）分別表示人口年齡結(jié)構(gòu)老化與人口教育結(jié)構(gòu)優(yōu)化重新進(jìn)行檢驗(yàn)，結(jié)果如表4列（1）（2）?？芍?，在更換核心解釋變量的測(cè)度方法后，基準(zhǔn)回歸結(jié)果依舊穩(wěn)健。

（2）更換被解釋變量測(cè)度方法

機(jī)器人應(yīng)用是驅(qū)動(dòng)產(chǎn)業(yè)智能化數(shù)字化的核心因素，因此本文參考孫早等[26]的方法，構(gòu)造省級(jí)工業(yè)機(jī)器人安裝量數(shù)據(jù)來表示制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型重新進(jìn)行檢驗(yàn)，結(jié)果如表4列（3）（4）。可知，人口年齡結(jié)構(gòu)老化和人口教育結(jié)構(gòu)優(yōu)化均對(duì)工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用產(chǎn)生了顯著的積極影響。

（3）更換模型估計(jì)方法

考慮到制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型數(shù)據(jù)具有明顯的截?cái)嗵卣?，故本文利用tobit模型重新進(jìn)行回歸，結(jié)果如表4列（5）（6）?？芍?，更換估計(jì)方法后的回歸結(jié)果與基準(zhǔn)結(jié)果基本相同，進(jìn)一步說明了上述分析的穩(wěn)健性。

（4）工具變量法

制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型水平提高會(huì)促進(jìn)地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長，從而帶動(dòng)地區(qū)醫(yī)療、教育等基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，最終影響居民的預(yù)期壽命與受教育程度，即前文分析可能存在由反向因果產(chǎn)生的內(nèi)生性問題。因此本文采用人口年齡結(jié)構(gòu)和人口教育結(jié)構(gòu)滯后一期作為工具變量進(jìn)行2SLS回歸，結(jié)果如表5所示。列（1）（2）是人口年齡結(jié)構(gòu)老化的檢驗(yàn)結(jié)果，列（3）（4）是人口教育結(jié)構(gòu)優(yōu)化的回歸結(jié)果?？芍?，在考慮內(nèi)生性問題后，人口年齡結(jié)構(gòu)老化與人口教育結(jié)構(gòu)優(yōu)化對(duì)制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型依然具有顯著的積極影響，再次驗(yàn)證了基準(zhǔn)回歸結(jié)果的穩(wěn)健性。

4. 異質(zhì)性分析

（1）區(qū)域異質(zhì)性

由于我國東中西部三大區(qū)域間的資源要素稟賦、人均收入水平和數(shù)字技術(shù)發(fā)展水平均存在明顯差異，因此對(duì)東中西三個(gè)地區(qū)進(jìn)行區(qū)域異質(zhì)性分析，結(jié)果如表6所示。第一，人口年齡結(jié)構(gòu)老化對(duì)制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的積極影響在西部地區(qū)最大，在中東部地區(qū)較小。原因可能是，中東部地區(qū)積累了大量來自西部地區(qū)的勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移，這些勞動(dòng)力一定程度上緩解了流入地的勞動(dòng)力供給短缺，減弱了勞動(dòng)力成本倒逼效應(yīng)。并且由于中東部地區(qū)數(shù)字化水平較高，儲(chǔ)蓄效應(yīng)引致的固定資本積累也出現(xiàn)了邊際報(bào)酬遞減。第二，人口教育結(jié)構(gòu)優(yōu)化顯著推動(dòng)了東部地區(qū)制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，而對(duì)中西部地區(qū)的影響并不明顯。原因可能是，近年來中西部地區(qū)培養(yǎng)的大量高素質(zhì)人才流入了東部地區(qū)，使東部地區(qū)形成集聚效應(yīng)和規(guī)模經(jīng)濟(jì)，這推動(dòng)了東部地區(qū)數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)數(shù)字化快速發(fā)展。中西部地區(qū)由于產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)較為單一，高素質(zhì)專業(yè)化人才相匹配的精細(xì)化多樣化崗位較少，未能形成人力資本對(duì)制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的集聚效應(yīng)。

（2）城鎮(zhèn)化水平異質(zhì)性

城鎮(zhèn)化率反映了地區(qū)的資源要素集聚水平和二元經(jīng)濟(jì)緩解程度，因此本文根據(jù)全部省份樣本的城鎮(zhèn)化率中位數(shù)進(jìn)行分組回歸，大于中位數(shù)的省份為高城鎮(zhèn)化組，小于中位數(shù)的為低城鎮(zhèn)化組，結(jié)果見表7。可以看出：第一，人口年齡結(jié)構(gòu)老化對(duì)制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的正向影響在高城鎮(zhèn)化組和低城鎮(zhèn)化組均顯著存在，且在高城鎮(zhèn)化組的積極作用更強(qiáng)。第二，人口教育結(jié)構(gòu)優(yōu)化對(duì)制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的積極影響在城鎮(zhèn)化水平較高時(shí)顯著存在，而在城鎮(zhèn)化水平較低時(shí)不顯著。原因可能是城鎮(zhèn)化水平較低時(shí)，剩余勞動(dòng)力供給充足并且儲(chǔ)蓄水平較低。同時(shí)，此階段人力資本素質(zhì)較低，技術(shù)進(jìn)步較慢，企業(yè)發(fā)展更依賴勞動(dòng)力數(shù)量的擴(kuò)張，對(duì)勞動(dòng)力質(zhì)量的要求并不高，故此時(shí)人口年齡結(jié)構(gòu)老化和人口教育結(jié)構(gòu)優(yōu)化對(duì)制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的促進(jìn)作用并不明顯。

5. 影響機(jī)制檢驗(yàn)

（1）中介效應(yīng)檢驗(yàn)

表8為人口年齡結(jié)構(gòu)老化影響制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的勞動(dòng)力成本效應(yīng)和居民儲(chǔ)蓄效應(yīng)的檢驗(yàn)結(jié)果，列（1）（2）顯示，人口年齡結(jié)構(gòu)對(duì)勞動(dòng)力成本的影響在1%的水平下顯著為正，且勞動(dòng)力成本上升顯著促進(jìn)了制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。這表明人口年齡結(jié)構(gòu)老化會(huì)造成勞動(dòng)力短缺，勞動(dòng)力成本上升，進(jìn)而倒逼制造業(yè)企業(yè)進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型，H1成立。列（3）（4）顯示，人口年齡結(jié)構(gòu)對(duì)儲(chǔ)蓄率的積極影響在1%的水平下顯著，且兩者對(duì)制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型具有顯著的正向作用。這表明人口年齡結(jié)構(gòu)老化會(huì)增加居民儲(chǔ)蓄，促進(jìn)固定資本積累，進(jìn)而加快制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，H2成立。

人口教育結(jié)構(gòu)優(yōu)化影響制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的技術(shù)創(chuàng)新效應(yīng)和收入效應(yīng)的檢驗(yàn)結(jié)果如表9所示。列（1）（2）顯示，人口教育結(jié)構(gòu)顯著提高了技術(shù)創(chuàng)新水平，且技術(shù)創(chuàng)新對(duì)制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的正向影響在1%的水平下顯著。這表明人口教育結(jié)構(gòu)優(yōu)化會(huì)促進(jìn)技術(shù)創(chuàng)新，進(jìn)而推動(dòng)制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型不斷深化，H3成立。列（3）（4）顯示，人口教育結(jié)構(gòu)對(duì)人均收入的影響在1%的水平下顯著為正，且人均收入上升顯著促進(jìn)了制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。這表明人口教育結(jié)構(gòu)優(yōu)化會(huì)提高人均收入進(jìn)而促進(jìn)制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，H4成立。

（2）調(diào)節(jié)效應(yīng)檢驗(yàn)

市場(chǎng)化水平在人口結(jié)構(gòu)變動(dòng)影響制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型中的調(diào)節(jié)效應(yīng)的檢驗(yàn)結(jié)果如表10所示。人口年齡結(jié)構(gòu)與市場(chǎng)化交互項(xiàng)、人口教育結(jié)構(gòu)與市場(chǎng)化交互項(xiàng)的系數(shù)均在1%的水平下顯著為正，即兩者對(duì)制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的積極影響受到市場(chǎng)化水平的正向調(diào)節(jié)?？梢?，規(guī)范自由的市場(chǎng)體制環(huán)境可以增強(qiáng)人口結(jié)構(gòu)變動(dòng)對(duì)制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的促進(jìn)作用，H5成立。

五、 結(jié)論及對(duì)策建議

本文在界定核心概念和機(jī)理分析的基礎(chǔ)上，基于2012—2022年我國省域面板數(shù)據(jù)，利用中介效應(yīng)模型和調(diào)節(jié)效應(yīng)模型實(shí)證檢驗(yàn)了人口結(jié)構(gòu)變動(dòng)影響制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的程度和機(jī)制，結(jié)論如下：（1）樣本期內(nèi)我國制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型水平總體上逐年提高，其中東部地區(qū)最高，中部地區(qū)次之，西部地區(qū)最低且增長較慢。（2）目前，我國人口結(jié)構(gòu)變動(dòng)總體上會(huì)促進(jìn)制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，其中人口年齡結(jié)構(gòu)老化的積極影響更大，而人口教育結(jié)構(gòu)優(yōu)化的影響較小。這可能與我國目前大規(guī)模人力資本存量?jī)?yōu)勢(shì)未得到充分釋放有關(guān)。（3）異質(zhì)性分析表明，人口年齡結(jié)構(gòu)老化對(duì)制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的促進(jìn)作用在西部地區(qū)更強(qiáng)，人口教育結(jié)構(gòu)優(yōu)化對(duì)其的積極影響在東部地區(qū)更顯著，并且兩者對(duì)制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的積極影響在城鎮(zhèn)化水平較高的地區(qū)更強(qiáng)。這可能與我國近年來地區(qū)間勞動(dòng)力流動(dòng)和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)差異以及二元經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型不同階段的特性有關(guān)。（4）中介效應(yīng)檢驗(yàn)表明，人口年齡結(jié)構(gòu)老化會(huì)造成勞動(dòng)力短缺，通過增加固定資本積累來促進(jìn)制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，人口教育結(jié)構(gòu)優(yōu)化導(dǎo)致加快技術(shù)創(chuàng)新和提高人均收入，進(jìn)而推動(dòng)制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。（5）調(diào)節(jié)效應(yīng)檢驗(yàn)表明，人口年齡結(jié)構(gòu)老化和人口教育結(jié)構(gòu)優(yōu)化對(duì)制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的積極影響均隨著市場(chǎng)化水平提高而逐漸增強(qiáng)。

針對(duì)以上研究結(jié)論，本文提出以下建議：

第一，順應(yīng)人口年齡結(jié)構(gòu)老化趨勢(shì)，充分利用人口數(shù)量紅利。首先要順應(yīng)勞動(dòng)力供給變動(dòng)趨勢(shì)，適當(dāng)提高最低工資標(biāo)準(zhǔn)，加快制造業(yè)“機(jī)器換人”進(jìn)程；其次要加強(qiáng)養(yǎng)老金制度建設(shè)。提高政府和企業(yè)的養(yǎng)老金補(bǔ)貼比例，引導(dǎo)個(gè)體戶、農(nóng)民工及私營部門員工積極參保，完善農(nóng)村居民的養(yǎng)老保障；最后，不斷完善轉(zhuǎn)型企業(yè)資金投入結(jié)構(gòu)，提高對(duì)生產(chǎn)資金的利用效率；各級(jí)政府實(shí)行產(chǎn)業(yè)分級(jí)措施，鼓勵(lì)引導(dǎo)資金流入數(shù)字化建設(shè)投資需求旺盛的產(chǎn)業(yè)。

第二，加快人口教育結(jié)構(gòu)優(yōu)化，挖掘人口質(zhì)量紅利潛力。首先要激發(fā)創(chuàng)新創(chuàng)造活力，加強(qiáng)高素質(zhì)人才培養(yǎng)力度。不斷優(yōu)化我國高校及科研院所資源配置，增加對(duì)科研院校的研究補(bǔ)貼和創(chuàng)新投資支持。同時(shí)不斷深化高校人才培養(yǎng)的目標(biāo)導(dǎo)向，將人才培養(yǎng)質(zhì)量作為高校評(píng)估和教師考核的核心指標(biāo)；其次要促進(jìn)高素質(zhì)勞動(dòng)力自由流動(dòng)，加快戶籍管理制度改革，放寬人才就業(yè)落戶限制；最后要加強(qiáng)產(chǎn)學(xué)研合作，推動(dòng)創(chuàng)新成果轉(zhuǎn)化和企業(yè)商業(yè)運(yùn)營模式轉(zhuǎn)型，促進(jìn)數(shù)字技術(shù)與企業(yè)生產(chǎn)運(yùn)營有效融合。

第三，不斷完善市場(chǎng)體制，為制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供穩(wěn)定的外部環(huán)境。加強(qiáng)互聯(lián)網(wǎng)信息平臺(tái)建設(shè)，推動(dòng)產(chǎn)品市場(chǎng)及要素市場(chǎng)信息自由流動(dòng)。鼓勵(lì)企業(yè)間加強(qiáng)溝通交流，引導(dǎo)企業(yè)間良性競(jìng)爭(zhēng)。放寬金融服務(wù)業(yè)市場(chǎng)準(zhǔn)入，完善銀行等金融中介機(jī)構(gòu)的業(yè)務(wù)規(guī)范，不斷拓寬企業(yè)吸引融投資的渠道。

第四，各地區(qū)應(yīng)利用各自的比較優(yōu)勢(shì)，積極推動(dòng)勞動(dòng)力、資本、技術(shù)等要素在不同區(qū)域間自由流動(dòng)，通過不平衡的動(dòng)態(tài)演變推動(dòng)我國制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型不斷深化。東部地區(qū)應(yīng)對(duì)標(biāo)國際數(shù)字化轉(zhuǎn)型最高水平，積極參與國際市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)，充分挖掘高素質(zhì)專業(yè)化人力資本存量?jī)?yōu)勢(shì)，加大對(duì)前沿核心重大科技創(chuàng)新的攻關(guān)力度，打造數(shù)字化制造業(yè)先進(jìn)示范區(qū)，同時(shí)，鼓勵(lì)處于中低端的有意愿的制造業(yè)企業(yè)向中西部地區(qū)轉(zhuǎn)移；中西部地區(qū)應(yīng)根據(jù)要素稟賦變動(dòng)的具體情況，充分利用人口老齡化引致的“第二次人口紅利”，進(jìn)一步加強(qiáng)對(duì)數(shù)字化產(chǎn)業(yè)的政策支持和財(cái)政扶持，吸引專業(yè)技術(shù)人才落戶，加快5G通信基站、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)等數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，積極承接來自東部地區(qū)的產(chǎn)業(yè)及技術(shù)轉(zhuǎn)移。

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基金項(xiàng)目：陜西省社會(huì)科學(xué)基金項(xiàng)目“數(shù)字生產(chǎn)力與生產(chǎn)關(guān)系視角下數(shù)字技術(shù)推動(dòng)陜西農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展研究”（項(xiàng)目編號(hào)：2022D035）。

作者簡(jiǎn)介：王琴梅，女，博士，陜西師范大學(xué)國際商學(xué)院教授，博士生導(dǎo)師，研究方向?yàn)榘l(fā)展經(jīng)濟(jì)學(xué)與中國西部經(jīng)濟(jì)發(fā)展；王廷赫，通訊作者，男，陜西師范大學(xué)國際商學(xué)院碩士研究生，研究方向?yàn)槿丝?、資源與環(huán)境經(jīng)濟(jì)學(xué)。

（收稿日期：2024-06-30 責(zé)任編輯：殷 俊）