我国人口老龄化对劳动生产率 的影响机制研究

李竞博 高 瑗

目前我国处于转变发展方式、优化经济结构、转换增长动力的攻关期，必须坚持质量第一、效益优先，提高全要素生产率。百年计划将效益优先作为攻关期的发展原则，凸显了经济发展从“量变”到“质变”的目标转化，也指明未来经济发展的方向。其中，全要素生产率作为实现手段被提及，足见其重要性。但是，全要素生产率本质是一种资源配置效率，按照经济增长的因素分解，劳动生产率是经济增长的直接动力要素。无论经济增长理论，还是经济增长的实证研究，都认为生产率是经济稳定增长的主要源泉，经济增长的实质即为生产率的提升。劳动生产率是生产率序列中最基本的因素，决定了劳动报酬，间接影响投资和消费的走向(高帆和石磊，2009)。

人口始终是全局性、长期性和战略性因素，是经济增长的主要生产资源和投入要素。从20 世纪70 年代开始，随着经济快速发展和人口政策变化，我国人口再生产类型从“高出生率、高死亡率、低预期寿命”逐渐过渡到“低出生率、低死亡率、高预期寿命”，人口世代更替速度放缓。其中，最备受学者和政策实施者关注的话题之一即为人口老龄化，人口转变最直接的结果也是人口老龄化。很大程度上，人口老龄化不仅是人口发展问题，更是经济发展过程中必须考虑的经济问题。在人口老龄化不可逆转并将不断深化的情况下，认识其对劳动生产率的影响机制，对于深入了解经济增长的源泉具有重要意义。

一、文献综述

（一）基于生产函数分析的劳动生产率研究

以生产函数为基础的生产率研究，建立理论模型的同时需要满足诸多假设条件，研究结论略有不同。陈良文等(2008)以北京街道为经济单位，将要素产出纳入到生产函数中，利用扩展的CD 函数测量街道劳动生产率，结果显示，北京核心城区的劳动生产率高于外围地区，具有典型的集聚经济效应。范剑勇(2006)在印证产业集聚对劳动生产率影响时假定区域内非农业分布均匀，利用每从业人员产出衡量劳动生产率，发现劳动生产率对就业密度的弹性系数为8.8%，就业密度和人力资本合计对劳动生产率差异的解释力达到62%。冒佩华等(2015)构建了包含家庭农业生产效率、土地面积和农业劳动力投入的农业生产函数，结合家庭优化策略，通过理论推导和实证检验表明，土地流转显著提高了农户劳动生产率的增长。唐东波(2014)除了考虑生产要素的直接投入之外，将复合中间品投入纳入到生产函数，分析了垂直分工与劳动生产率之间的关系。另外有部分研究建立在生产函数基础上，束紧研究假设，假定市场是一个封闭经济，具有标准的两部门或三部门经济，并且对多部门经济设置了多重约束，利用多部门一般均衡模型研究劳动生产率与劳动力转移、产业结构变迁、劳动力市场扭曲程度等因素之间的关系(Restucci 和Yang，2008；Duarte 和Restuccia，2006)。

（二）基于非参数分析方法的劳动生产率研究

非参数分析方法不受生产函数的假设条件限制，可以避免指标量纲和假设条件设置不当造成的测量误差，针对劳动生产率的非参数分析方法主要有数据包络方法(DEA)、曼斯奎特生产指数(Malmquist Index)和指数分解法。

Malmquist 生产指数和数据包络方法以Shephard 距离函数为基础，根据距离函数决定生产前沿面，某一时点的实际生产配置和生产前沿面存在差距，即生产配置存在效率损失。基于生产前沿面的劳动生产率重点在于对产出和投入指标的选取，为了避免中间投入品遗漏和核算方法导致结果误差，一般采用生产增加值作为产出指标，将固定资本存量和就业人员作为生产投入指标。学者们根据技术前沿结构和技术效率的动态变化，将劳动生产率分解为资本深化、技术进步和技术效率(Kumar 和Russel，2002；涂正革和肖耿，2006)。陶洪和戴昌钧(2007)进一步将劳动生产率分解为技术效率、人均资本规模报酬、纯技术进步和资本强度，其中技术进步对劳动生产率的影响最显著。

指数分解法是另一种较常用的非参数分析法，生产率增长测量基于生产部门或行业，该领域的研究将劳动生产率分解为纯生产率效应、鲍默效应和丹尼森效应(Nordhaus，2000)。从二元经济结构出发，张应禄和陈志钢(2010)认为，我国经济是乡村、城镇两部门的二元经济，纯生产率效应对劳动生产率的贡献达90%以上，鲍默效应和丹尼森效应作用甚小。基于产业部门的指数分解法，仍然认为驱动劳动生产率增长的动因中纯生产率效应的贡献最高(王玲，2003；高帆，2007)，研究时间段和区域不同，导致指数分解结果存在差异。

（三）人口年龄结构与劳动生产率关系研究

人口年龄结构是衡量人口转变的动态指标，用以判定人口再生产类型，是决定社会再生产程度和规模的主要生产要素。人口年龄结构转变导致的最直接结果即是人 口老龄化和劳动年龄人口规模的相对减少，劳动力供给规模和结构相应变化。在社会经济形态变迁中，劳动力作为主要的生产要素，人口年龄结构的内部转化必将影响经济行为。因此，劳动生产率作为经济增长的源泉，人口年龄结构变迁必将影响劳动生产率。现有研究一种观点认为，人口年龄结构与劳动生产率之间并非简单的线性关系，在某一年龄或某一年龄段，劳动生产率最大。针对不同的研究方法、研究对象和研究时限，劳动生产效率的年龄峰值不一(徐升艳和周密，2013；Vandenberghe 和Waltenberg，2010；Van Ours 和Stoeldraijer，2011)，但年龄峰值普遍位于中青年，老年人口的劳动生产率较低。技能贬值是现代生产的特征(David 和Foray，2002)，技术型技能贬值和经济型技能贬值使得老年人口职业技能与劳动力市场需求错配，导致生产率下降。另外一种观点从企业视角出发，支持更高比例的老年员工有助于提高劳动生产率(Bernhard Mahlberg 等，2013；Naoki，2011)。年龄越大的老年雇员拥有越多经验，更忠诚，更有信心和工作士气，更了解企业生产环境和生产方式，人力资本积累的生产效率越高。

无论何种观点，都剖析了技术创新在现代生产过程中的作用，即使在没有任何技术转让障碍的情况下，技术技能错配也能解释部分生产率差异(Elstne 和Rujin，2019)。其中，最有价值的新技术将通过延长工作寿命和提高特定年龄的身体和认知能力提高老年人的生活水平和人均劳动生产率(Manton 等，2007)。

（四）文献简要评述

基于生产函数的劳动生产率研究需要满足严格的假设条件，不同类型的生产函数对于规模收益、技术条件、市场环境、投入或产出的限制条件不同，因此生产函数类型不同并导致劳动生产率测量截然不同。其研究优势在于有完善的经济增长理论支撑，但是严苛的经济假设在实际经济行为中难以实现，这可能成为损耗劳动生产率的工具因素。非参数分析法则不受限于生产假设条件，产出和投入要素选取灵活、全面，弥补了生产函数分析方法的不足。非参数分析法不必在研究设计中考虑生产最优行为、消费最大效用等假定条件，同时可以避免生产函数的选择误差。其中，非参数分析法中的指数分解法虽然克服了生产函数诸多假设的限制，但是将我国经济按照生产部门或行业划分，如果研究范围定为省级，则不同区域的产业发展差距可能导致误差。综合考虑，为了克服生产函数和产出投入要素选取造成的误差，本文选择数据包络法测算劳动生产率。

另外，人口老龄化与劳动生产率关系的相关研究，已有学者主要基于技术技能角度出发对二者可能存在的关系和联系进行了研究。虽然经济新常态发展强调技术创新的重要性，但是技术创新并不是决定新时代生产效率的唯一因素。本文为了克服主观选择中介因素导致的估计误差，利用非参数分析法的分解方法，既包含了重要的技术创新因素，又为影响机制研究提供了理论依据。

本文贡献在于：(1)众多基于非参数分析方法的劳动生产率研究旨在解释影响其变动的内在动因，很少有研究进一步以此为基础研究其他因素对劳动生产率的影响，而本文在人口老龄化背景下研究了其对劳动生产率的影响机制；(2)本文考虑了除了技术创新因素之外的其他影响因素，非参数指数分解为人口老龄化对劳动生产率的影响机制提供了理论依据。

二、基于数据包络法的劳动生产率测算

DEA 模型使用数据规划法比较多个输入和输出单位的决策单元相对效率，根据决策单元(简称为DMU)位于生产可能集前沿面的位置判断相对有效性，评价生产效率。每个DMU 被视为具有相同输入和输出的经济体，综合分析多种输入和输出得出每个DMU 的综合效率，有序排列所有DMU 效率，确定生产前沿面，落在生产前沿面上的DMU 相对效率最高，位于生产前沿面边界下的DMU 具有效率损失。DEA 模型只能静态测度生产效率，结合Malmquist 指数可以动态衡量一定时期的生产效率和技术 效率。

（一）研究设计

1. 数据包络法

式(3)是决策单元的产出距离函数，表示在给定生产投入 xt，产出 yt在技术前沿 面 St约束下能够扩张的最大比例的倒数，是t 期生产参照技术前沿面的距离函数。 式(3)求解距离函数最大化所得的是决策单元t 期的实际产出相对于技术前沿面所 能扩张的最大比例，其倒数是生产效率。对距离函数求解最小化或最大化都是参照最优实践者判断实际生产集( xt, yt)与最优实践者之间的差距，二者的比值表示技术效 率损失①基于规模报酬可变的技术前沿面求解略，备索。。

单纯利用DEA 模型仅能衡量静态劳动生产率，结合Malmquist 指数可以测算动态劳动生产率。根据Färe 和Grosskop 等(1997)用非参数线性规划构建Malmquist 指数，并结合距离函数构建和分解指数：

在给定生产投入和技术前沿面的条件下，t 期和t＋1 期决策单元潜在产出、实际产出和距离函数之间的关系分别是：

式(9)是劳动生产率的分解结果，如果P＞1，则考察期内的劳动生产率改善；P＝1，表示劳动生产率无变化；P＜1，表示劳动生产率降低。指数的第一部分表示纯技术效率，该值大于1，说明随时间的推移，决策单元逐渐靠近技术前沿面，技术更新速度快，高技术推广导致效率提高；第二部分是技术进步，如果该值大于1，表示生产技术改进；第三部分是规模效率，如果该值大于1，则决策单元生产要素投入规模使得效率提高。其中，纯技术效率与规模效率的乘积表示技术效率。

2. 指标选择和数据来源

本文利用DEA-Malmquist 指数测度省际劳动生产率，产出指标采用实际生产总值，生产投入采用全员就业人口、资本存量和人力资本水平。考虑到不同区域经济发展差异可能带来的测量偏差，此处采用1991 年价格指数平减生产总值和资本存量。资本存量借鉴单豪杰(2008)的方法，采用永续盘存法 Kt= (1 − δ) Kt−1+ It，基期资本存量采用单豪杰测度的1991 年资本存量值，投资额采用平减后的固定资产价格，折旧率统一为10.96%；人力资本水平采用每十万大学生数作为代理变量；全员就业人口用国家统计局公布的就业人员衡量。

（二）我国劳动生产率的动态演变

由表1 可以看出，1991—2015 年，除云南的劳动生产率负增长之外，其他省份①本文统计的是我国除港澳台地区以外的省份(市)数据。的劳动生产率均有不同程度的改善。其中，发展速度最快的五个省份(直辖市)分别为内蒙古、北京、上海、天津和陕西，发展最慢的省份(直辖市)分别是云南、安徽、河北、湖南和四川。值得注意的是，部分东部发达地区的劳动生产率增速较缓，这并不代表其劳动生产率水平较低，仅表明在研究期限范围内变化速度较为缓慢，这与其初始劳动生产率水平较高有关。

技术进步是促进劳动生产率增长最重要的因素。除云南之外，其他省份的技术进步增长速度都快于纯技术效率和规模效率，且都存在不同程度的技术改进，云南的劳动生产率之所以会以每年4.2%的速度降低，与年均2.2%的技术环境恶化不无关系。北京、海南、湖南、安徽、山西、河南、辽宁、贵州、宁夏和新疆的纯技术效率指数低于1，即以上省市的技术推广程度较低，资源配置结构不能有效促进劳动生产率，存在资源优化空间；河北、湖南、安徽、辽宁、四川、云南和新疆的规模效率指数低于1，生产投入不具有正劳动生产效应；湖南、安徽、辽宁和新疆的纯技术效率指数和规模效率指数都小于1，但是劳动生产率指数大于1，说明技术进步扭转了资源配置结构不合理和生产投入不足造成的负向劳动生产率。

表1 1991年—2015年劳动生产率变动趋势

续表1

在已知技术进步是劳动生产率增长最重要因素的前提下，如果纯技术效率和规模效率指数均小于1 而劳动生产率大于1，那么认为劳动生产率增长的唯一源泉为技术进步，认定为纯技术拉动型劳动生产率增长，如湖南、安徽等；如果纯技术效率指数小于1 而规模效率指数大于1 以及劳动生产率大于1，那么认为该区域在技术进步的同时，规模生产有效提高了劳动生产率，认定为规模生产型技术拉动劳动生产率增长，如北京、海南等；如果纯技术效率指数大于1 以及劳动生产率大于1 而规模效率指数小于1，那么在技术进步的同时，技术推广通过优化资源结构改善劳动生产率，为结构优化型技术拉动劳动生产率增长，如河北、四川；如果纯技术效率和规模效率指数大于1以及劳动生产率大于1，那么技术进步、资源消耗和结构优化都能有效提高劳动生产率，定义为综合型技术拉动劳动生产率增长，如山东、上海等。

1991—2015 年，我国的劳动生产率在波动中持续提高。具体的，1991—1995 年劳动生产率增速为负，但速度不断加快；1996—2007 年增速从年均1.4%增至9.7%，其中，1998—2001 年，劳动生产率增速有所放缓；2008—2010 年，劳动生产率增速先降后增，2010 年反弹至年均增速9.9%；2011—2015 年，劳动生产率开始降低，年均增速从8.5%降至5.9%，逐渐回落至21 世纪初水平，虽然“十二五”末期，劳动生产率增速回暖，但依然难掩增速减缓趋势。这一趋势判断与国际劳工组织采用2005 年不变价对我国劳动生产率的增长率判断一致①信息来源于国家统计国际信息统计中心，http：//www.stats.gov.cn/tjsj/sjjd/201609/t20160901_1395572.html。，即劳动生产率始终高速增长，但2007 年以后，劳动生产率的增长速度开始放缓，并有继续放缓的趋势。

综合来看，近25 年，劳动生产率高速增长，劳动生产率增速虽然从2007 年开始放缓，但不改变劳动生产率的增长趋势。其中，技术进步是劳动生产率提高最主要的因素，纯技术效率和规模效率在技术进步促进劳动生产率提高的同时，发挥不同程度的促进作用。

三、模型设定和数据说明

（一）模型设定

根据劳动生产率的动态分解可知，技术进步、纯技术效率和规模效率与劳动生产率之间存在相关关系。关于人口老龄化是否会通过技术进步、纯技术效率和规模效率途径影响劳动生产率，本文建立中介效应模型检验人口老龄化对劳动生产率的影响机制。根据劳动生产率的动态分解，技术进步、纯技术效率和规模效率分别作为中介变量，从三个途径分析人口老龄化对劳动生产率的影响。

对式(9)左右取对数：

其中，P 为劳动生产率增长率，分解为技术进步(TE)、纯技术效率(PE)和规模效率(SE)三部分。按照Baron 和Kenny(1986)引用中介作用检验多变量之间影响程度的方法，建立以下三个方程判断人口老龄化对劳动生产率是否存在中介作用。

其中，i 代表区域，t 代表时间，L Pti表示劳动生产率，表示人口老龄化，是中介变量，分别表示技术进步率(TE)、纯技术效率(PE)和规模效率(SE)，X 是控制变量，u1、u2、u3为随机扰动项。模型一表示人口老龄化对劳动生产率影响的总效应，β1衡量总效应的大小，模型二表示人口老龄化对中介变量的影响，模型三表示人口老龄化对劳动生产率的直接效应，β3是控制中介变量后人口老龄化对劳动生产率影响的直接效应，β4是中介变量对劳动生产率的影响效应。

将模型二代入模型三，得：

其中，42β β 衡量人口老龄化对劳动生产率的中介效应，即人口老龄化通过中介变量影响劳动生产率的程度。

（二）变量选择与数据说明

1. 变量选择

核心解释变量：人口老龄化，采用65 岁及以上老年人口占总人口的比重衡量。

控制变量：人力资本水平、产业结构变迁、资本深化、城镇化水平指标。

人口老龄化势必会挤压劳动力规模，在数量型劳动力资源萎缩的情况下，质量改善能够缓解一部分劳动力资源锐减的负经济效应。一方面，人口老龄化使得劳动力成为相对稀缺的生产资料，这必将导致个人、家庭、社会增加教育和职业培训投资，由此人力资本投资收益率提高，从而提高劳动生产率(Scarth，2002)。另一方面，人口老龄化挤压劳动力供给量而提高劳动力的边际生产率，但是核心劳动力比重的减少阻碍劳动生产率改善。相反，如果人力资本提高，势必会提高劳动生产率，所以人力资本水平对劳动生产率的影响方向不定(任明和金周永，2015)。在可获得数据基础上，采用每十万人口中大学生数作为代理变量。

市场经济环境下，产业结构变迁驱动生产资料从低效率部门向高效率部门流动，继而提高生产率(Peneder，2002)。鉴于产业发展趋势，采用第三产业生产总值占比和第二产业生产总值占比衡量产业结构变迁。

资本深化用实际资本存量与就业人员之比表示。资本深化是导致不同区域劳动生产率差异的主要原因(黄先海，2005)。实际资本存量测度借鉴单豪杰(2008)的估算，采用永续盘存法，基期资本存量采用单豪杰测度的1991 年资本存量，投资额采用1991年价格平减的固定资产价格。

城镇化水平用城市人口占比表示，是人口和产业向城市集聚的表现，以人口流动为载体，社会发展完成从消耗型粗放生产向效率型集约生产的转变。在区域资源禀赋和城市人口规模一定的情况下，城镇化提高了公共资源和服务的共享程度，有效降低了生产成本，提高了单位投入的产出(Feser，2001)。城市人口规模扩张，公共资源“拥挤效应”成本将会超过共享成本所创造的利益，造成生产效率下降(梁婧等，2015)。

2. 数据说明

本文的研究期限为1991—2015 年，即第八个五年计划(简称“八五”)至第十二个五年规划期间，“八五”期间是确立社会主义市场经济目标的时期，自此形成了总体开放的格局，以此为据研究市场经济时期的生产率变动。由于重庆市1997 年开始设立直辖市，新旧重庆市部分指标统计口径不一，且与四川省混淆统计，而在可用数据基础上，西藏查无专利申请指标，因而去除重庆和西藏两个省市，样本框为29 个省市①不包括我国港澳台地区的数据。。数据来源于1992—2016 年《中国统计年鉴》《中国就业和人口统计年鉴》《新中国60年统计资料汇编》以及1992—2016 年29 个省、市、自治区统计年鉴。变量描述性统计见表2。

表2 变量描述性统计

四、人口老龄化影响劳动生产率的机制探讨

考虑到混合回归、固定效应回归、随机效应回归以及差分GMM 存在无法处理的内生性和自相关问题，本文采用系统GMM 对动态面板数据模型进行估计。

（一）技术进步效应的中介途径

根据表3 中介效应模型检验，推断人口老龄化除了直接影响劳动生产率外，还通过技术进步中介途径传导，存在部分中介作用。其中中介效应为0.0049，中介效应和总效应的比值为 0.4489，说明技术进步能够解释人口老龄化对劳动生产率影响的44.89%，且人口老龄化通过技术进步途径对劳动生产率的影响为正。加入控制变量后，仍然支持人口老龄化通过技术进步途径的直接效应和中介效应存在的结论，其中中介效应为0.0005，中介效应和总效应的比值为0.1620，则技术进步解释人口老龄化对劳动生产率影响的16.20%。相较于不考虑控制变量的影响，技术进步的生产效应解释力下降。

表3 技术进步中介效应的实证结果

人口老龄化加深，劳动年龄人口比重下降，社会抚养负担加重，人口红利优势弱化，但是目前我国收获数量型人口红利的潜在机会依然存在，人口综合素质的大幅度提升使得质量型人口红利的基础逐步成熟(原新等，2017)。人口素质的整体提升使得劳动密集型产业逐步向技术密集型产业聚集，在生产资料特定的情况下，技术进步提高了单位生产输出效率，从而有助于劳动生产率提升。另一方面，预期寿命延长使得延迟退休政策推行势在必行，届时老年劳动力被再次推回劳动力市场，而技术革新不断改变劳动力市场需求，老年劳动力适应劳动力市场的首要障碍就是适应技术创新型生产方式。从微观角度看，老年劳动力势必会增加人力资本投资从而适应技术变革的新型生产方式，提升其在劳动力市场中的生产竞争力。另外，目前家庭对孩子质量的投资大于孩子数量，人力资本水平整体提升，适应技术进步型产业的职业技能增强，有效劳动产出提高；从中观角度看，老年劳动力“返潮”将刺激企业提高创新能力培训以提升企业生产力；从宏观视角看，人口老龄化成为必然趋势的同时，教育投入和产业结构转变增强了技术进步的生产促进效应。整体来说，技术进步的中介效应显著，并且人口老龄化通过技术进步途径的生产效应为正。

人口老龄化虽不可逆转，但仍应积极应对人口老龄化战略实施。其中，创新策略已上升到国家顶层设计。我国已成为世界第二大研发经费投入国，2019 年研究与试验经费支出达21737 亿元。国家指导性的目标导向和政策使创新成为重要的驱动力，以提高单位劳动力的有效产出。

控制变量在对劳动生产率的影响中，人力资本投资和资本深化能够有效促进劳动生产率的提升。人口老龄化使得劳动力成为稀缺资源，人力资本投资和资本深化能够在一定程度上成为劳动力资源的替代要素，从创新发展和劳动力质量改善方面有效提高劳动生产率。另外，在考虑技术创新影响的情况下，第二产业发展并不显著影响劳动生产率，而第三产业发展与劳动生产率增长率之间呈负相关关系。肆意的城镇化扩大将会对劳动生产率增长率产生负影响，以技术创新为主导的城镇化发展对劳动生产率增长率的影响“转负为正”，但单纯以人口扩张和土地扩张为基础的城镇化发展必然阻碍劳动生产率提高。因此，在考虑其他经济变量控制的情况下，技术进步就人口老龄化对劳动生产率影响的解释力下降。

（二）纯技术效率效应中介途径

不考虑控制变量的情况下，人口老龄化除了直接影响劳动生产率之外，还通过纯技术效率途径传导，存在部分中介作用(见表4)。其中，中介效应为-0.00045，中介效应和总效应的比值为0.0414，说明纯技术效率能够解释人口老龄化对劳动生产率影响的4.14%，且人口老龄化通过纯技术效率途径对劳动生产率的影响为负。

纯技术效率衡量生产过程中技术更新速度和技术推广程度。2019 年，我国的发明专利申请量为140.1 万件，PCT 国际专利申请为6.1 万件，同比增长10.4%。我国专利申请量处于世界前列，但是只有将专利投入到生产中才能转化为生产力并提高生产率。目前，我国的专利转化情况为：(1)根据《2019 年中国专利调查数据报告》，我国的有效专利实施率为55.4%，产业化率为38.6%。分专利权类型来看，企业的专利实施率、产业化率和技术吸纳规模均高于高校、科研单位(高校的专利实施率和产业化率最低，分别为13.8%和3.7%)，总体专利运用水平处于较高水平①信息来源：中华人民共和国国家知识产权局。，但是存在未实施专利比例高、高校专利运用水平低以及小微企业创新成果转化困难等问题，技术转化率低。(2)《中国有效专利年度报告》显示，国内维持10 年以上的有效发明专利远低于国外平均水平，国内有效发明专利的平均年限为6.3 年，“短平快”的创新专利导致科技成果闲置率高，能够有效转化成产业的专利项目较少。发明专利应用到生产过程才能转化成有效生产要素，发挥技术促进效应，而目前我国技术推广的有效程度较低，从而导致人口老龄化在纯技术效率途径的传导中表现出负向影响。

考虑控制变量的条件下，人口老龄化对劳动生产率的总效应变弱，但是人口老龄化对中介变量的影响不显著。因此，根据中介效应模型的检验，需要进行Sobel 检验来验证其是否具有中介效应，而Sobel 统计量为－0.1310，其中介效应不显著。这说明在考虑其他控制因素的情况下，人口老龄化通过纯技术效率途径对劳动生产率的中介效应不显著。在考虑其他控制变量的纯技术效率中介途径中，人力资本水平和资本深化对劳动生产率的正向促进作用最为显著，人力资本投资和资本深化中和掉了纯技术效率的低效传导机制。

表4 纯技术效率中介效应的实证结果

（三）规模效率中介效应途径

不考虑控制变量的情况下，人口老龄化不仅直接影响劳动生产率，并且通过规模效率中介传导影响劳动生产率，存在部分中介作用(见表5)。其中，中介效应为 -0.0003，中介效应和总效应的比值为0.0282，说明规模效率能够解释人口老龄化对劳动生产率影响的2.82%并且人口老龄化通过规模效率途径对劳动生产率的影响为负。考虑控制变量的情况下，支持人口老龄化除了直接影响劳动生产率之外规模效率存在部分中介作用的结论，规模效率能够解释人口老龄化对劳动生产率影响的4.10%，且人口老龄化通过规模效率途径对劳动生产率的影响转负为正。

规模效率衡量了要素投入增长对劳动生产率的影响程度。在生产技术特定的条件下，要素投入增长形成规模经济，可以有效降低平均总成本，从而增加总产出，扩大规模效率效应。规模效率并不以粗放扩大生产规模为目的，而是追求最优经济效率，实现帕累托最优。规模扩张的经济发展方式主要来源于古典经济学，亚当·斯密认为经济增长主要取决于原始资本积累所导致的劳动规模扩大和劳动生产率提高；大卫·李嘉图将研究的重点从生产领域转向分配领域；哈罗德-多马提出稳定增长模型。他们都主张以规模扩张来推动经济发展，其结果是粗放的高要素投入所造成的高耗能及低质量输出。我国经济长期处于粗放型增长方式，经济增长由资本、能源、原材料和劳动力投入代替技术进步推动(王小鲁等，2009)。在人口老龄化不断深化的情况下，市场调控和政策导向都开始重视技术创新在生产过程中的重要性，旨在扭转粗放型经济增长的不可持续性和低效性，逐渐向集约型、创新型增长转变，但目前仍无法摆脱粗放型要素投入的增长方式。在研究期限内，河北、黑龙江等区域的经济增长都在一定程度上依赖于粗放的要素投入。人口老龄化对生产过程最直接的影响就是劳动力规模的锐减，在不改变技术水平、物质资本和人力资本的条件下，规模经济可以平抑掉部分生产成本，从而提高单位劳动力的产出效应。但是，实证结果证实，目前规模经济并没有形成行之有效的规模效率推动生产率提高。

表5 规模效率中介效应实证结果

在不考虑其他经济因素的条件下，人口老龄化对劳动生产率的影响为负；考虑经济因素的条件下，人口老龄化对劳动生产率的影响为正。因此，在加入经济因素后，人口老龄化对规模效率的影响转正为负，最终导致人口老龄化通过规模效率途径对劳动生产率的影响转负为正。这说明目前人口老龄化带来的人口结构转型无法适应经济环境，从而导致要素投入无法取得有效的经济效应，人口老龄化程度越深，规模效率越低。因此，规模效率对劳动生产率的影响始终为负，规模效率越低，对劳动生产率的影响越大。

综合来看，人口老龄化通过技术进步、纯技术效率和规模效率三个途径对劳动生产率的影响程度和方向略有不同，因而导致人口老龄化与劳动生产率之间的关系并非简单的线性关系。具体而言，在不考虑经济因素的情况下，人口老龄化通过技术进步途径对劳动生产率的影响为正，通过纯技术效率和规模效率途径对劳动生产率的影响为负；在考虑控制因素的情况下，人口老龄化通过技术进步途径对劳动生产率的影响依然为正，解释程度有所减弱，通过纯技术效率途径不存在中介效应，通过规模效率途径对劳动生产率的影响同样为正。可见，技术进步是主导劳动生产率提升的最重要因素。

五、主要结论和政策启示

（一）主要结论

本文应用DEA-Malmquist 指数动态衡量劳动生产率以及由此分解的技术进步、纯技术效率和规模效率，探讨了人口老龄化影响劳动生产率的机制，结论如下。

1.考察期内，除云南的劳动生产率负增长之外，其他省份的劳动生产率都以不同的速度提高。按照我国八大综合经济区的划分标准，东部沿海地区、东北综合经济区和大西部经济区内各省份之间的劳动生产率发展水平相近，处于我国中上水平发展行列；西南经济区的劳动生产率增长速度整体低于其他地区；北部沿海经济区、长江中游经济区和黄河中游经济区内各省份的劳动生产率水平差距明显，区域内发展极不平衡。

2.1991 年—2015 年，我国的劳动生产率高速增长。从2007 年开始，劳动生产率增速开始放缓，但并不改变劳动生产率提高的趋势，各省份与全国劳动生产率的变动趋势基本一致。技术进步是劳动生产率提高最重要的因素，但技术进步对劳动生产率的促进作用具有滞后效应，当期技术进步并不能及时改善劳动生产率水平。纯技术效率和规模效率对劳动生产率提高发挥不同程度的作用。

3.在已知技术进步是推动劳动生产率增长最重要因素的前提下，按照纯技术效率、规模效率与劳动生产率的变动趋势，劳动生产率提高可以分为纯技术拉动型、规模生产型技术拉动、结构优化型技术拉动和综合型技术拉动四类。

4.人口老龄化通过三个中介途径对劳动生产率的影响程度和方向略有不同，正因此，导致人口老龄化与劳动生产率间并非简单的线性关系。在不考虑经济因素的情况下，人口老龄化通过技术进步途径对劳动生产率的影响为正，技术进步效应显著推动了劳动生产率，通过纯技术效率和规模效率途径对劳动生产率的影响为负；考虑其他控制因素的情况下，人口老龄化通过技术进步途径对劳动生产率的正向影响程度有所减弱，纯技术效率效应的中介效应开始不显著，规模效率的中介效应为正。

（二）政策启示

基于本文的研究，在人口老龄化成为事实，并将不断深化的情况下，要想提高劳动生产率和促进经济的可持续发展，需要关注以下三个方面。

第一，提高技术进步水平。在开放经济中，提高技术进步的途径主要有三方面——技术创新、技术扩散和技术转移。创新是发展的第一源动力。创新不只强调科技创新，同时要兼顾体制机制创新，通过双轮驱动为建设国家创新体系释放创新活力。发展区域创新增长极，按照不同区位特征划分的区域内部具有同质性，根据各自区域的相对优势建立区域创新极，以优势区域极带动其他区域发展，并以创新增长引领区域协调发展。完善创新人才条件，从国家、省市区县、企业各个层面建立吸引创新人才的机制，加强基础创新能力培育，为造就创新型人才队伍提供条件。

加快技术创新成果转移。充分发挥市场在技术创新成果转化过程中的能动作用，充分利用互联网、新型社交媒体传播和媒介功能，将技术创新成果市场化运作。充分发挥国家和政府在技术创新、转移过程中监管、引导和服务的职能，转变政府职能，激发企业利用创新成果，联动市场技术创新成果转移。拓展创新成果转化的资金投入渠道，充分利用技术创新与金融资本的结合，推动社会资本投入成果转化，尤其是鼓励民营企业参与创新成果转化，为企业培育新产业，完成传统产业转型升级。根据国家知识产权局公布信息，如高校的专利转化率和实施率低于国有企业、股份制企业等，为了提高创新成果转移，要强化高校、科研单位面向市场的科技研发，加强产、研、学合作，实现创新成果的高效转移。

第二，发展规模经济，提高规模效率。过去我国以大规模资源投入、低效产出的粗放型拉动经济增长，在实现高速经济增长的同时，伴随着环境污染、资源损耗、建设规模过大、经济结构失衡等问题的出现，为了提高经济发展的可持续性，我国经济应逐渐由粗放型向集约型规模经济转变。规模经济能有效降低平均成本，提高单位投入的产出效率，通过资源结构优化提高效率。一方面，采用先进的创新工业、专业化生产设备，降低单位产品成本，集中、批量生产，降低设备折旧和原材料消耗；另一方面，建立生产园区，企业集中生产，通过垂直和水平生产联合形成园区经济，提高企业的纵向一体化合作。

第三，人口老龄化通过技术进步、纯技术效率和规模效率途径对劳动生产率的不同影响，导致人口老龄化与劳动生产率之间并非单一的线性关系。随着生育率和死亡率的下降以及平均预期寿命的提高，人口老龄化大有深化之势，虽然这种趋势不可逆转，但在其他经济因素不变的条件下，通过技术进步、规模经济、技术推广可以延后人口老龄化最大劳动生产效率的拐点。人口老龄化的深化促使国家、企业、家庭和个人加大人力资本投资，增加资本存量，以此加快产业结构升级和经济发展方式转型，激活技术创新引领发展的活力，从而提高劳动生产率。