1. 引言
在银发经济日益受到重视的背景下，企业创新的重要性正变得尤为突出。近年来，学术界和业界广泛认识到，企业创新不仅是提升企业绩效和生存几率的关键因素，也是在应对人口老龄化、满足老年群体日益增长的个性化需求中脱颖而出的核心竞争力。例如，Xu等[1]在对中国上市公司的研究中发现，拥有更多创新成果(如专利数量)的企业通常表现出更好的销售业绩。Wang等[2]进一步指出，创新可以为企业带来未来的竞争优势，而这在面向中老年市场的新兴技术与服务供给中具有特别重要的战略意义。Ren等[3]同样支持这一观点，认为能够灵活应用创新的企业往往更具市场表现优势，尤其是在推出针对老年人需求的尖端产品时，如医疗可穿戴设备、智慧养老系统等，更能吸引目标消费群体的关注并提高销售。
然而，创新并非没有风险。Girma等[4]指出，创新项目通常需要较长开发周期并伴随高失败率。Yuan和Wen [5]亦指出，失败的创新投入可能导致企业陷入财务困境，沉没成本高昂。Schumpeter [6]认为，大型企业由于资源更为充足、抗风险能力更强，更适合开展高风险的创新活动。一些企业在面对人口老龄化浪潮时，盲目跟风开展与自身战略不符的“老龄科技”创新项目，实则是出于模仿同行而非基于理性分析。
因此，在银发经济背景下，深入探究企业创新的驱动因素及其实际效益具有现实意义。本文选取全球研发投入排名前2500的涉及老年人群的企业作为样本，以研究“竞争”这一潜在因素如何影响企业创新，进而分析企业创新如何提升劳动生产率。选择国际数据的原因如下：一是现有研究大多集中在某一国家，例如美国、英国或中国，而跨国数据有助于揭示企业在应对人口老龄化压力下采取创新战略的共性与差异；二是大样本多为大型企业，有助于剔除公司规模对创新行为的干扰。
本文将“竞争”视为关键变量，参考Aghion等[7]的方法，以1减去勒纳指数(利润/销售额)衡量竞争程度，劳动生产率则以人均销售额衡量。研究发现，企业所处市场的竞争程度与其创新活动呈倒U型关系，即适度竞争可促进创新，但竞争过强反而抑制创新行为。同时，创新与劳动生产率之间存在显著的正相关，特别是在面对银发人群多样化需求的背景下，创新能力强的企业更能实现产品差异化，提升市场表现和资源利用效率。
本文其余结构安排如下：第二部分回顾相关文献并提出研究假设；第三部分介绍研究设计与数据的描述性统计；第四部分进行实证结果分析；第五部分总结全文并提出政策建议。
2. 文献综述与发展假设
2.1. 企业创新
不同于企业日常的运营活动，企业创新通常需要长期投入，且回报具有高度不确定性。例如，在高科技行业如苹果公司中，一个创新项目往往需要三到五年才能显现成果；在制药企业中，这一周期甚至更长。尽管如此，企业仍将创新视为获取竞争优势的关键途径(Porter [8])，特别是在应对老龄化社会挑战与满足老年群体日益增长的健康、金融和生活服务需求方面，创新的战略意义愈发凸显。一旦创新取得成功，不仅可以提升企业自身绩效，也有助于实现股东财富最大化。
现有文献普遍认可创新的重要性。首先，企业将创新视为实现高附加值的重要手段，因为它不仅提升运营效率(Cao等[9])与企业绩效(Ren等[3])，也可拓展新市场，满足银发人群的新型需求。其次，创新能力更强的企业通常具有更高的市场适应性与生存几率。创新是企业主动学习与技术探索的过程，其在养老、医疗和智能辅助设备等银发经济重点领域，具有显著的战略意义。
除了对企业本身的好处，创新还可以推动国家经济增长。例如，Brown等[10]发现企业创新与国家经济增长呈正相关；Porter [8]也指出，创新是国家经济中一个关键的增值因素，因为它能带来长期的国家竞争优势。Adak [11]指出，特别是企业生产的创新产品越多，国家经济表现越好。这些实证证据表明，创新在企业和国家的经济稳定中均起着至关重要的作用。
此外，企业创新还可推动国家经济增长。Brown等[10]发现企业创新与国家经济增长正相关，而Porter [8]则认为，创新是提升国家竞争力的关键因素。Adak [11]进一步指出，发展国家经济可通过企业创新获得增强。当企业开发更多满足老龄群体需求的产品时，国家的整体经济活力也将增强。这些研究表明，创新不仅对企业具有重要意义，也对积极应对人口老龄化、推动银发经济发展具有长远影响。
除上述观点外，众多研究还强调，创新是提升企业竞争力与生产效率的核心。接下来的部分将进一步探讨企业创新如何与竞争压力和劳动生产率相互作用，特别是在银发经济环境下的表现机制。
2.2. 企业创新与竞争
企业层面的竞争是指两个或多个公司在经营期间，为了实现相同的目标和利益而相互竞争甚至对抗的经济关系。随着老龄人口占比不断上升，传统市场格局正发生转变，企业必须通过创新开发适老产品与服务(如智能健康监测设备、长期照护保险、养老金融产品等)，以适应这一结构性变化。竞争压力迫使企业采取各种方式提高生产效率、降低成本，鼓励技术团队加大研发投入，推动产品和技术创新，改善现有的企业结构，从而利用组织优势增强企业实力(Wen等[12])。只有在竞争中优于对手，企业才有机会实现利润最大化和发展最优化。
关于企业竞争的理论研究主要分为两类(Aghion等[7])：一是强调外部市场环境的重要性，认为掌握进入壁垒和市场定位是提升竞争力的关键；二是强调企业内部资源能力的建设，主张通过整合与配置核心资源，提升组织韧性与技术适应性。这两种视角在银发经济背景下具有高度现实意义——企业既要善于识别人口结构变化带来的市场机会，也需具备快速响应与自主创新的能力。
大量实证研究也表明，竞争能够有效促进企业创新。例如，Aghion等[13]指出，在技术水平相近的行业中，适度竞争可以激发创新活力。Prusak [14]认为，企业要构建长期竞争优势，仅依靠传统资源已不足够，必须通过差异化创新赢得银发经济细分市场。因此，本文提出第一个研究假设：
H1：银发经济背景下，竞争与企业创新之间存在正向关系。
2.3. 企业创新与劳动生产率
在银发经济背景下，企业创新不仅表现为产品或服务的更新，还包括工作模式与人力资源管理方式的革新。例如，开发适合老年员工的灵活工作制度，或推出智能化健康产品，均有助于提高劳动生产率。从理论上看，创新通常通过两种机制提升劳动生产率：一是通过新产品或服务满足新的市场需求，扩大市场规模，实现规模经济(Coccia [15])；二是通过提升生产效率、优化流程，从而节省单位劳动时间(Griffith等[16])。特别是在劳动力结构老龄化的背景下，如何“以少胜多”成为企业提升劳动效率的关键策略。
研究发现，产品与服务创新可提升市场响应速度与资源利用率，从而显著提升单位员工所创造的价值。在银发经济领域，这种效应尤为突出。例如，开发智能养老设备可大幅减少人力投入，提升整体服务效率。基于上述理论与实证证据，本文提出第二个研究假设：
H2：银发经济背景下，企业创新与劳动生产率之间存在正向关系。
3. 数据描述
3.1. 样本
本论文使用了2017年至2022年间涵盖老年人群的全球研发支出排名前2500的公司。选择2017年作为起始年份的主要原因是中国政府自2017年起采用了新的会计计量标准，要求所有公司披露其研发支出(Wang等[2])。
本论文的数据来自欧盟委员会数据库，该数据库提供了全球前2500家公司关于研发支出、净销售额、资本支出、盈利能力、员工数量及市值等数据，使本研究能够深入探讨相关主题。该官方数据库由欧盟委员会提供，且在其他研究中也被频繁使用。
为构建该大规模样本，本论文首先将各年份数据合并。随后，遵循Wang等[2]的建议，剔除了属于金融行业的公司，因为其公司结构不同。接着，进一步排除含有缺失值的观测值，最终数据集包含9227个观测值，涵盖2447家独立公司。为应对潜在的异常值偏差，本论文依照惯例，将样本在1%和99%水平进行缩尾处理。
3.2. 变量定义
3.2.1. 因变量
本论文将企业创新作为第一条假设的因变量，将劳动生产率作为第二条假设的因变量。与既有文献一致，企业创新通过研发支出进行衡量(Brown等[10])。本论文特别采用Barker和Mueller [17]的方法，取研发支出的自然对数(Ln(R&D))作为主要因变量。此外，还采用研发支出的一年增长率和研发强度(研发支出/销售额)作为企业创新的替代衡量方式，用于稳健性检验。劳动生产率则参照Zhang等[18]的方法，以人均产出(销售额/员工总数)为代理变量。
3.2.2. 自变量
本论文有两个主要自变量。对于第一条假设，自变量为竞争程度，采用1减去Lerner指数进行衡量，参照Aghion等[7]。Lerner指数计算公式为利润除以销售额，该指标衡量企业定价加成能力，在文献中被广泛用作竞争程度的代理变量(Griffith等[16])。对于第二条假设，企业创新是主要自变量，使用前述的三个指标进行衡量：Ln(R&D)、一年研发增长率，以及研发强度(研发支出/销售额)。表1展示了论文中使用的变量定义。
Table 1. Variable definition
表1. 变量定义
变量 |
符号 |
定义 |
研发支出 |
RDE |
研发支出的自然对数 |
续表
研发支出增长率 |
RDEGR |
研发支出的一年增长率 |
研发强度 |
RDI |
研发支出除以员工总数 |
竞争程度 |
COMP |
1减去勒纳指数(利润/销售额) |
劳动生产率 |
LP |
销售额除以员工总数 |
3.3. 描述性统计
为更深入理解因变量和主要自变量的特征，本论文展示了每年及各地区企业的创新、竞争与劳动生产率的均值，并以图表形式呈现。
Figure 1. Average R&D expenditure in each year (Unit: Millions in Euros)
图1. 每年的平均研发支出(单位：百万欧元)
Figure 2. Average R&D expenditure in each region (Unit: Millions in Euros)
图2. 各地区的平均研发支出(单位：百万欧元)
在银发经济快速发展的背景下，图1和图2展示了按年份和地区划分的企业创新(以研发支出衡量)分布情况。图1显示，在分析期内，研发支出从3.44亿欧元增长至5.053亿欧元。这一趋势印证了这一观点的观点：随着人口结构转型，尤其是老龄人口比例上升，企业更加重视研发投入，以应对老年群体在医疗健康、智能照护、养老金融等方面的新需求，提升企业的竞争优势(Yuan和Wen [5])与生存能力。特别是在2020至2021年间，研发支出大幅增长，主要原因是中美贸易战导致美国阻断知识交流并禁止部分企业(如华为)在美运营，从而促使中国企业加强创新项目、增加研发投入(Wang等[2])。
图2展示了各地区的研发支出，发达市场(美国、欧盟、日本)的研发支出高于发展中市场(中国和其他地区)。在银发经济领域，发达国家对高端老龄化产品与服务的需求更早爆发，企业创新响应也更快。数据显示，发达市场的平均研发支出约为中国的2.5倍，凸显了全球在应对老龄社会的创新能力上的区域差距。
图3与图4反映了竞争水平的年度与地区分布情况。图3表明，分析期内各年之间的竞争水平变化较小，表明银发经济相关市场的结构稳定性较高，这与Prusak [14]的研究一致：竞争演变是一个长期过程，短期内难以发生剧烈波动。图4显示，美国市场的竞争水平高于其他地区，与Griffith等[16]的观点一致，即更成熟、制度化的市场环境能够推动更激烈的市场竞争，从而促进企业的持续创新。
Figure 3. Average competition in each year
图3. 每年的平均竞争程度
Figure 4. Average competition in each region
图4. 各地区的平均竞争程度
Figure 5. Average labor productivity in each year (Unit: Euros)
图5. 每年的平均劳动生产率(单位：欧元)
Figure 6. Average labor productivity in each region (Unit: Euros)
图6. 各地区的平均劳动生产率(单位：欧元)
图5和图6展示了劳动生产率的年度和地区分布情况。整体来看，2017至2022年间，劳动生产率呈现小幅上升趋势，但在2020年出现下降。Zhu等[19]将其归因于新冠疫情的全球影响，由于封锁政策，公司产品产出减少，销售额下降。图6显示，发达市场(美国、欧盟、日本)的劳动生产率高于发展中市场(中国和其他地区)，反映出在应对老龄化相关产业中，发达国家企业具备更强的资源整合能力与技术优势。这与Tong等[20]的观点一致，即发达市场企业销售表现优于发展中市场，因而劳动生产率更高。
Table 2. Descriptive statistics
表2. 描述性统计
变量 |
数量 |
均值 |
标准差 |
最小值 |
中位数 |
最大值 |
RDE |
9227 |
412.04 |
994.62 |
26.09 |
102.61 |
6834.81 |
RDEGR |
9227 |
0.16 |
0.30 |
−0.33 |
0.09 |
1.71 |
RDI |
9227 |
7.06 |
7.19 |
0.22 |
4.34 |
38.07 |
COMP |
9227 |
0.87 |
0.09 |
0.55 |
0.90 |
1.00 |
LP |
9227 |
55.11 |
144.10 |
0.05 |
0.32 |
810.74 |
接着，表2展示了本论文所用所有变量的描述性统计。企业创新通过研发支出自然对数、研发增长率、研发强度三个指标衡量。竞争程度通过1减去Lerner指数(利润/销售额)进行衡量；劳动生产率则以人均产出(销售额/员工总数)的自然对数衡量。值得注意的是，表2中的研发支出以百万欧元为单位，而非自然对数。样本期内全球前2500家公司的平均研发支出为4.12036亿欧元。竞争水平的平均值为0.87，与Aghion等[7]在美国市场的发现一致。劳动生产率的平均值为55.11，表明每位员工平均可为公司创造55.11欧元的销售额，此发现也与Coccia [15]的研究结果一致。
4. 实证分析
4.1. 模型设计
本论文使用以下模型来实证检验第一个假设：
(1)
其中，i、j和c分别代表公司、行业和国家。方程(1)中的因变量是研发支出(R&D)，以自然对数形式、一年增长率以及研发强度(研发支出/销售额)进行衡量。Competition是主要的自变量。
分别控制行业和国家的固定效应。
(2)
在方程(2)中，劳动生产率是因变量，主要自变量是公司创新(R&D)，即R&D的自然对数、一年增长率以及R&D强度；
分别控制行业和国家的固定效应。
4.2. 相关矩阵
本文在表3中报告了相关矩阵。公司创新通过三种方式衡量：研发支出自然对数、年度增长率及研发强度(研发支出/销售额)。竞争水平以1减去Lerner指数(利润/销售额)进行衡量，劳动生产率使用员工人均产出(销售额/员工总数)的自然对数表示。结果显示，这些变量之间在1%、5%和10%的显著性水平上均呈现正相关关系。整体来看，相关系数数值较小，说明变量之间的多重共线性问题较轻，结果的稳健性较强，不太可能造成回归估计的偏误。
Table 3. Correlation matrix
表3. 相关性矩阵
|
|
(1) |
(2) |
(3) |
(4) |
(5) |
Ln(RDE) |
(1) |
1 |
|
|
|
|
RDEGR |
(2) |
0.07*** |
1 |
|
|
|
RDI |
(3) |
0.19*** |
0.06** |
1 |
|
|
COMP |
(4) |
0.12*** |
0.08** |
0.12** |
1 |
|
LP |
(5) |
0.02** |
0.05** |
0.03** |
0.019* |
1 |
注：*、**和***分别表示在1%、5%和10%显著性水平下显著。
4.3. 主回归结果分析
本文进一步通过回归分析验证两个假设的有效性。
表4展示了第一个研究假设的回归结果。因变量为企业创新(用研发支出自然对数表示)，核心自变量为市场竞争(1减去Lerner指数)。第一列对应基础模型结果，第二列加入了非线性项(竞争的平方)。结果表明，市场竞争水平与研发支出呈正相关关系，在1%显著性水平下显著，这与Wen等[12]在中国企业中的研究一致，即激烈的市场竞争能促进企业积极创新、抢占市场机会(Prusak [14])。
Table 4. Relationship between competition and corporate innovation
表4. 竞争与企业创新的关系
变量 |
Ln(RDE) |
(1) |
(2) |
COMP |
0.42*** |
0.26*** |
|
(0.05) |
(0.02) |
COMP2 |
|
−0.19*** |
|
|
0.02 |
续表
C |
5.54*** |
5.48*** |
|
(0.21) |
(0.76) |
N |
9227 |
9227 |
Adj-R2 |
0.40 |
0.45 |
年份固定效应 |
YES |
YES |
行业固定效应 |
YES |
YES |
国家固定效应 |
YES |
YES |
注：本表展示了第一个研究假设的回归结果。标准误差列于回归系数下方括号中。回归模型中加入了年份、行业和国家的虚拟变量，以控制年份、行业和国家的影响。*、**和***分别表示在1%、5%和10%显著性水平下显著。
此外，第二列提供了竞争与创新之间关系的经济解释。其系数显示：当竞争水平每提升一个标准差，研发支出平均增加3.1%。与Aghion等[7]的理论结果一致，竞争的平方项为负且显著，说明存在倒U型非线性关系，即竞争过度可能抑制创新。本研究进一步求解该倒U型曲线的拐点，为0.68，表明当竞争水平超过此值后，其对企业创新的正向作用将开始递减，尤其在老龄产业中，资源重复投入或政策干预可能导致“内卷式竞争”。
Table 5. Relationship between corporate innovation and labor productivity
表5. 企业创新与劳动生产率的关系
变量 |
LP |
Ln(LP) |
(1) |
(2) |
Ln(RDE) |
0.75*** |
0.12*** |
|
(0.23) |
(0.02) |
C |
0.86** |
0.05** |
|
(0.38) |
(0.02) |
N |
9227 |
9227 |
Adj-R2 |
0.68 |
0.68 |
年份固定效应 |
YES |
YES |
行业固定效应 |
YES |
YES |
国家固定效应 |
YES |
YES |
注：本表展示了第二个研究假设的回归结果。标准误差列于回归系数下方括号中。回归模型中加入了年份、行业和国家的虚拟变量，以控制年份、行业和国家的影响。*、**和***分别表示在1%、5%和10%显著性水平下显著。
表5报告了第二个研究假设的回归结果，因变量为劳动生产率(员工人均销售额的自然对数)，自变量为企业创新(研发支出自然对数)。回归结果显示：企业创新与劳动生产率之间存在正向关系，在1%显著性水平下显著，表明在银发经济环境中，企业通过技术革新、服务升级和流程优化等方式，能够有效提升单位劳动力的生产效率(Coccia [15])。此外，第一列回归的经济解释表明，研发支出每增加一个标准差，劳动生产率提高0.49%。在面临劳动力老龄化与人口红利消退的背景下，这种依靠技术与创新驱动效率提升的路径，对企业维持长期竞争力具有重要意义。
4.4. 稳健性检验
为确保分析结果在银发经济背景下的稳健性，本研究进行了多项稳健性检验。首先，本文使用研发支出的一年增长率和研发强度作为研发支出的替代衡量方式，重新运行基准回归模型，并将结果报告在表6和表7中。表6展示了竞争与公司创新之间的关系，其中将研发支出的一年增长率和研发强度作为因变量，竞争变量仍然是以“1减去Lerner指数(利润/销售)”衡量。表7则展示了公司创新与劳动生产率之间的关系，公司创新作为自变量，劳动生产率作为因变量。
Table 6. Robustness test for the first hypothesis—Alternative measurement for corporate innovation
表6. 对第一个研究假设的稳健性检验——企业创新的替代性测度方法
变量 |
RDEGR |
RDI |
(1) |
(2) |
(3) |
(4) |
COMP |
0.26*** |
0.71*** |
0.69*** |
0.22*** |
|
(0.04) |
(0.11) |
(0.08) |
(0.03) |
COMP2 |
|
−0.27*** |
|
−0.32*** |
|
|
0.05 |
|
0.06 |
C |
0.29*** |
0.46** |
0.82*** |
1.02** |
|
(0.02) |
(0.19) |
(0.05) |
(0.41) |
N |
9227 |
9227 |
9227 |
9227 |
Adj-R2 |
0.42 |
0.47 |
0.41 |
0.43 |
年份固定效应 |
YES |
YES |
YES |
YES |
行业固定效应 |
YES |
YES |
YES |
YES |
国家固定效应 |
YES |
YES |
YES |
YES |
注：本表展示了对第一个假设进行稳健性检验的回归结果——采用替代的企业创新衡量方式。括号中为回归系数下方的标准误。为控制年份、行业和国家效应，模型中加入了年份、行业和国家虚拟变量。*、**和***分别表示在1%、5%和10%显著性水平下显著。
显而易见，竞争变量与两个创新代理指标之间都呈现出显著的正相关关系(1%的显著性水平)。同时，竞争的平方项为负，并在1%水平上显著，表明非线性关系在使用不同创新衡量方式时仍然存在。此外，这两个创新代理变量与劳动生产率之间也呈现出正向且显著的关系，这一结果与基准回归和已有文献一致。例如Hofer等[21]认为，较高水平的竞争会促使企业加快创新进程，从而部署更多资源用于创新项目。另外，Crespi和Zuniga [22]指出，较高的研发强度能够提升企业的劳动生产率，因为企业会更加关注创新以增强其市场影响力。
从结果来看，竞争水平与两个创新替代指标之间均呈现出显著的正相关关系(在1%的显著性水平下)。同时，竞争的平方项依然为负且显著，表明倒U型的非线性关系在不同创新指标下依旧稳健存在。在银发经济的大背景下，这进一步佐证了适度竞争对企业研发老龄相关技术与产品具有激励作用，但过度竞争可能导致资源重复投入或抑制长期创新。
此外，这两种创新代理变量(增长率和强度)与劳动生产率之间也存在显著正向关系，说明企业在银发经济驱动下的研发投入不仅提升了产品创新力，也转化为实际的生产效率提升。这与Hofer等[21]的研究一致：更高的市场竞争促使企业加快应对市场布局变化。与此同时，Crespi和Zuniga [22]指出，较高的研发强度有助于增强企业市场的适应力，从而提升整体劳动产出。
Table 7. Robustness test for the second hypothesis—Alternative measurement for corporate innovation
表7. 对第二个假设的稳健性检验——采用替代的企业创新衡量方式
变量 |
LP |
Ln(LP) |
LP |
LP |
(1) |
(2) |
(3) |
(4) |
RDEGR |
0.93*** |
0.88*** |
|
|
|
(0.34) |
(0.28) |
|
|
RDI |
|
|
0.53*** |
0.47*** |
|
|
|
(0.16) |
(0.11) |
C |
3.12*** |
5.82*** |
3.09*** |
5.77*** |
|
(0.52) |
(0.72) |
(0.05) |
(2.26) |
N |
9,227 |
9,227 |
9,227 |
9,227 |
Adj-R2 |
0.68 |
0.63 |
0.67 |
0.66 |
年份固定效应 |
YES |
YES |
YES |
YES |
行业固定效应 |
YES |
YES |
YES |
YES |
国家固定效应 |
YES |
YES |
YES |
YES |
注：本表展示了对第二个假设进行稳健性检验的回归结果——采用替代的企业创新衡量方式。括号中为回归系数下方的标准误。为控制年份、行业和国家效应，模型中加入了年份、行业和国家虚拟变量。*、**和***分别表示在1%、5%和10%显著性水平下显著。
5. 结论：面向银发社会的创新战略启示
本研究系统分析了市场竞争、企业创新与劳动生产率之间的关系，并将其置于银发经济迅速发展的现实背景中。基于2017至2022年全球前2500家研发投入最多企业的数据，研究发现：市场竞争与企业创新之间呈现倒U型的非线性关系；企业创新对劳动生产率具有显著正向影响；上述关系在不同地区表现出差异性，表明在银发经济的全球化演进过程中，各国企业面临的战略响应环境不尽相同。特别地，日本与“其他国家”企业的创新对劳动生产率的推动作用更为明显，这可能反映出这些地区在应对快速老龄化过程中，企业更倾向于将创新转化为效率与服务质量的提升。而中国市场中，竞争对企业创新的正向作用最为显著，表明该国在积极拥抱银发市场新机遇的同时，也处于一个政策引导与市场竞争并存的高速调整期。
本论文的研究结果对投资者、管理者与政策制定者具有若干启示：对投资者而言，银发经济不仅是增长的新蓝海，也是一个竞争激烈的赛道。尽管竞争在一定程度上促进创新，但当竞争压力过大时，可能反而抑制企业研发的可持续性。因此，投资策略应综合考量市场竞争环境与企业在老龄相关领域的技术储备及转化能力。对企业管理层而言，应将创新视为应对老龄社会的核心竞争力。研发不仅有助于开拓老龄市场，更直接影响生产效率和成本控制，提升整体企业价值。对政策制定者而言，需密切关注本国银发经济相关产业的竞争态势，既要鼓励市场活力，也要防止恶性竞争阻碍关键领域(如医疗科技、适老化改造)的创新。适当的政策扶持与激励机制，可帮助企业更专注于服务老龄群体的长期战略布局。
尽管本研究已在多个层面进行了稳健性检验，但仍存在以下局限：纳入创新产出指标(如专利数量或适老化产品开发数量)，主要因公开数据受限；未解决内生性问题，例如竞争可能并非仅是创新的外生推动因素，企业的创新能力本身也可能影响其市场竞争地位；样本局限于全球前2500家大企业，可能难以全面代表中小企业在银发经济背景下的创新响应。因此，未来研究可进一步：引入更多维度的创新产出指标；采用工具变量法解决潜在的内生性偏误；拓展样本至中小型企业、地方性企业等，以更全面反映人口老龄化对创新生态系统的影响。