人口老龄化如何抑制企业数字化转型？——基于劳动力成本上升的机制分析

本研究针对发展中国家"未富先老"背景下人口老龄化对企业数字化转型的影响机制展开实证分析。通过2003-2020年A股上市公司数据发现，老龄化通过加剧技能型劳动力短缺、推高用工成本（工资上涨12.6%）及培训支出等途径显著抑制企业数字化水平（降幅达12.6%），在融资约束较强、非国企、劳动密集型及高科技制造业中表现尤为突出，为理解人口结构变迁与产业数字化关系提供了微观证据。

　　

随着全球数字化浪潮席卷，企业数字化转型(Digital Transformation)已成为推动经济高质量发展的关键路径。然而在发展中国家，一个独特的"未富先老"现象正悄然形成——中国第七次人口普查显示，65岁及以上人口占比已达13.50%，远超国际老龄化标准。这种人口结构剧变带来的劳动力市场震荡，是否会影响企业拥抱数字技术的进程？这个问题不仅关乎微观企业的生存发展，更牵动着产业数字化转型的宏观布局。

传统观点认为，老龄化可能通过经验积累促进技术创新，但最新研究提示，年龄增长伴随的认知能力(Cognitive Ability)下降、技能更新迟缓等问题可能形成阻碍。更关键的是，老龄化导致的劳动力供给减少可能推高用工成本，这对需要大量技能型人才支撑的数字化转型构成挑战。特别是在制造业和高科技行业，数字化技术(Digital Technology)的应用往往需要人机协同，劳动力市场的任何波动都可能产生放大效应。

为解开这个谜题，研究人员选取2003-2020年中国A股上市公司数据，构建城市老龄化率(Aging_Ratio)与企业数字化水平的因果分析框架。通过双重固定效应模型，发现城市老龄化水平每提高1个标准差，企业数字化程度就下降12.6%。这一结果在更换老龄化指标、考虑样本选择偏差等 robustness check 后依然稳健。

机制分析揭示，老龄化主要通过三条路径抑制数字化转型：首先是技能型劳动力短缺，老年人口比例上升直接减少适龄劳动人口；其次是人力成本上升，包括工资上涨和技能溢价(Skill Premium)；最后是培训支出增加，企业需要投入更多资源帮助老龄员工掌握数字技能。异质性分析显示，这种抑制效应在融资约束(Financing Constraints)严重的企业、非国有企业(Non-SOE)、劳动密集型企业以及制造业/高科技行业中更为显著。

研究创新性地引入数字专利(Digital Patent)作为补充证据，发现老龄化还导致企业数字专利数量和质量双下降。更深远的影响体现在，这种数字化转型受阻会进一步恶化企业经济绩效和可持续发展能力，形成恶性循环。

技术方法上，研究主要采用：1）上市公司年报文本挖掘构建数字化指标；2）城市层面老龄化率计算；3）双重固定效应模型控制内生性；4）工具变量法处理因果识别；5）Tobit模型处理受限因变量。数据涵盖沪深交易所A股上市公司，时间跨度为18年。

主要研究发现包括：

基线结果
基准回归显示老龄化对企业数字化存在显著负向影响，在控制企业特征（规模、盈利能力等）和城市特征（GDP、教育水平等）后，系数保持稳定。采用聚类标准误和省级老龄化指标的结果与城市层面结论一致。

机制检验
验证了三条作用渠道：1）劳动力市场渠道：老龄化导致技能型劳动力供给减少，工资成本上升；2）人力资本渠道：老龄员工培训支出增加但学习效率下降；3）成本压力渠道：社保等劳动力成本上升挤压数字化投入。中介效应模型证实这些渠道的统计显著性。

异质性分析
发现五类企业更易受冲击：1）融资约束强的企业；2）非国有企业；3）小规模企业；4）劳动密集型企业；5）制造业和高科技行业企业。这些企业普遍面临更严峻的劳动力成本压力。

数字专利分析
延伸研究发现老龄化还降低企业数字技术创新产出，表现为数字专利申请量和引用量下降，证实老龄化对数字化存在"投入-产出"双重抑制。

经济后果
最后探讨负面影响的经济传导链条：数字化转型受阻→企业绩效下滑→可持续发展能力减弱，这种效应在高科技行业尤为明显。

这项发表在《The Journal of the Economics of Ageing》的研究，首次系统揭示了人口老龄化与企业数字化的因果联系及其作用机制。不仅填补了人口经济学与数字化研究的交叉空白，更为政策制定者提供了重要启示：在推进产业数字化过程中，需要特别关注劳动力市场配套政策，通过技能培训、人才引进等措施缓解老龄化冲击。对企业而言，研究提示应提前布局自动化(Automation)技术以应对人力短缺，同时优化年龄结构以保持数字化活力。

研究的现实意义尤为突出：中国作为最大发展中国家，其"未富先老"的独特国情使得这些发现具有全球参考价值。特别是在后疫情时代，当数字经济成为复苏引擎时，如何平衡人口结构转型与产业技术升级的关系，将成为各国共同面临的战略课题。Gang Qiao和Ruipeng Tan的这项工作，为这个重大议题提供了扎实的微观证据和理论框架。