人口老龄化对技术创新的影响研究——基于我国2005~2022省级面板数据的实证分析

Research on the Influence of Population Aging on Technological Innovation—Empirical Analysis Based on China’s 2005~2022 Provincial Panel Data

摘要: 人口问题向来是全球性热点问题，尤其对于已步入经济发展新常态后期的中国而言，经济增长不再依靠单独要素驱动，因而技术创新这一问题愈来愈受到学界重视。厘清人口老龄化和技术创新之间的作用机制，对我国未来经济更高质量的发展具有现实意义。文章选取全国30个省份(西藏地区除外) 2005年至2022年的面板数据，通过构建静态、动态面板模型，采用多种计量估计方法进行回归分析。研究结果显示：人口老龄化问题的加重对技术创新会产生严重的抑制作用。据此，从生育政策、社会养老保障体系、企业技术创新支撑体系三方面构想了优化路径。

Abstract: Population issue has always been a global hot issue, especially for China, which has entered the late stage of the new normal of economic development, economic growth is no longer driven by a single factor, so the issue of technological innovation has attracted more and more attention from the academic community. It is of practical significance to clarify the mechanism between population aging and technological innovation for the development of higher quality of China’s economy in the future. In this paper, the panel data of 30 provinces (except Tibet) from 2005 to 2022 were selected, and the regression analysis was carried out by constructing static and dynamic panel models and using various econometric estimation methods. The research results show that population aging will have a serious inhibitory effect on technological innovation. Therefore, the optimization path is conceived from three aspects: fertility policy, social pension security system and enterprise technological innovation support system.

1. 绪论

(一) 研究概况及意义

20世纪末，世界人口老龄化问题迈入“白热化”阶段，愈来愈成为国际关注的焦点问题。而中国也步入此行列，正式踏入老龄化国家的队伍中。依照联合国标准，65岁及以上人口比例超过7%即被认定为老年型社会结构。早在1998年，中国65岁以上的人口数量已经越过总人口7%的红线，成为全世界第一个陷入老龄化问题的发展中国家。相较于发达国家，中国的老龄化问题突出集中表现在老年人口绝对规模较大、增长迅速、地区不平衡等方面，这表明中国这一问题将面临更严峻的挑战。人口老龄化不仅会对我国产业结构以及人力资本等方面造成负面影响，而且将对我国的技术创新能力产生不良影响。

在总书记提出经济发展新常态概念后，我们将目光放在经济高质量发展上，将创新摆在经济发展的领头位置，明确创新在经济战略上的主导地位。近年来，我国创新能力显著提高，但与世界上发达国家相比还存有较大差距。因此，我国技术创新发展迎来了新机遇、新挑战。本文将针对二者之间的关系，探究人口老龄化问题与技术创新之间的影响关系和作用机制，为在当前经济发展形势下解决老龄化问题提供理论支撑，更好地加快我国经济高质量发展，以促进加快我国加入创新型国家的进程。

(二) 研究背景

为更深入地探讨人口老龄化的构成背景，本节搜集了国家统计局针对人口年龄分布情况的相关统计数据，表1展示了由2000年至2022年的少儿人口、劳动年龄人口、老年人口比重，并汇总了各指标抚养比。

第一阶段，从2000年到2013年，总人口呈上升趋势，15~64岁劳动年龄人口与总人口趋势相同，均呈现上升趋势，2011年我国劳动年龄人口突破10亿。然而此期间，生育率急剧下降，表明计划生育政策取得良好成效。2000年，65岁以上人口达到7%，我国正式进入老龄化社会；第二阶段，2014~2020年总体人口增速放缓，劳动年龄人口呈现先增后减的趋势。劳动年龄人口在2013年达到顶峰，此后一直呈现下降趋势。2016年，随着“独生子女政策”向“全面二孩政策”的转变，我国人口出生率进一步提高，新生人口数量不断增加。2014年至2022年，随着人口老龄化，我国65岁及以上老年人口数量持续增长，同时增速加快。2022年，我国老年抚养比例高达21.8%，可见，人口老龄化的加剧给我国的子女赡养老人带来了巨大的抚养与经济压力，无疑将对技术创新造成不可忽视的影响。

Table 1. Distribution of population aging in China

表1. 我国人口年龄分布情况

注：数据来源：国家统计局。

(三) 国内外文献综述及研究动态

1、人口老龄化研究现状

在人口老龄化上升为全球性问题的当今时代，各界学者针对这一热点问题展开了讨论。在老龄化问题产生的影响及后果的研究中，现有文献大多数围绕经济增长、人力资本等问题展开探讨。

在现有文献中，对于人口老龄化问题和经济增长作用的研究，针对其影响效应一直存在争议，有一部分学者认为这一影响效应是负面的。Jin等(2010) [1] 在针对全球人口老龄化问题的研究上指出，人口老龄化程度较高的国家，经济增长速度较慢。王知桂和陈家敏(2020) [2] 采用PVAR模型以及中介效应模型对这一关系进行了实证研究，研究结果表明：人口老龄化会抑制经济的发展。当然也有一部分学者认为其对经济增长存在正向作用，谢雪燕和朱晓阳(2020) [3] 通过自回归分布滞后模型探究了二者之间的作用机制，研究显示，老年人口抚养比的上升对地区经济的发展具有一定的推动作用。

在人口老龄化对人力资本的作用机制的研究上，研究学者们目前还没有得到统一的定论。Jeong和Jung (2015) [4] 的研究指出，人口老龄化程度越深，劳动力的供给速度越慢，而劳动力供给不足会造成雇佣成本的上升，最终导致企业用于人力资本的资金提高。刘建国和孙勤英(2018) [5] 在文章中表明，家庭中老年人口数量的增加不会影响家庭对教育及健康的投入。同样地，张秀武和赵昕东(2018) [6] 也指出，老龄化在一定程度上可以推进教育人力资本的增加。但蔡志明(2019) [7] 的研究表明，老龄化和人力资本之间不存在线性关系，二者之间表现出倒“U”型关系，也就是当社会上老年人数量增加时，人们会更倾向于增加对人力资本的资金投入，但随着人口老龄化的程度逐渐加深，在教育方面的投资会逐渐减少。而学者李宜航(2019) [8] 却在他的研究中指出，家庭在人力资本上的投资会由于养老保障支出的增加而减少。华静、王晓洁和吴峥(2018) [9] 同样表示，在进入老龄化进程后，公关教育的支出会受到削减。

2、技术创新研究现状

技术创新是经济增长中重要的一环，一直备受学界关注。在梳理相关文献后发现，大部分文献的研究集中在讨论影响技术创新发展的因素。关于影响技术创新的因素，在人力资本这一因素上学者们基本持有相同态度，也就是人力资本积累会推动技术创新的发展。Schneider等(2011) [10] 采用技术扩散模型对人力资本和技术创新之间的关系进行了探究，研究显示，人力资本的提高对技术创新有促进作用。何茜茜等(2020) [11] 通过空间杜宾模型，进行人力资本和区域创新发展之间的作用机制的研究，结论表明：人力资本会显著加快技术创新的进程，从而助推区域创新发展。

上个世纪90年代，Porter提出“波特假说”后，关于环境规制在技术创新的影响问题开始受到关注，国内外学者研究得出的结论各异。van Leeuwen等(2022) [12] 的研究表明，在创新能力不足的国家，加强其环境规制将减少企业创新频率和研发成本，从而导致企业创新能力下降。刘晶晶(2021) [13] 选取了我国制造业进行分析，结果显示，环境规制对我国企业绿色创新发展产生了抑制作用。而李思慧和徐保昌(2020) [14] 研究了技术创新的不同类型之间的关系，研究结果显示，长期的环境规制会显著提高该地区的专利发明数量。而在王珍愚和周家瑜(2020) [15] 的研究中，环境规制对企业绿色创新发展的作用表现为先抑后促的“U”型曲线特点，环境规制对企业创造高价值的绿色创新研究起到促进作用。

3、研究评述

梳理相关文献后发现：大多关于人口老龄化问题的研究是从人力资本和经济增长等方面出发的，关于技术创新发展的研究还仅限于影响因素上，可以看出，人口老龄化与技术创新之间的作用机制研究相对而言较少。因此，本文以前人对经济、创新等方面的研究为基础，通过理论分析以及实证研究，对人口老龄化与技术创新之间的影响关系进行了研究。

2. 理论分析与研究假设

薛继亮、葛家佳和管华意(2020) [16] 立足于技术创新的最优年龄论，认为30岁左右是开展创新活动的最佳年龄阶段，此年龄的劳动人群拥有技术创新的必备要素，当这些要素得以最佳配置时，创新活动的成功可能性将大幅上升。然而，这些要素将随着年龄的增加而减少，当不再处于最佳状态时会大大阻碍技术创新的发展。除此之外，在生命周期理论中，老年人属于衰退期，身体素质状况都处于下滑欠佳状态，也将对其技术创新能力产生消极影响。

张晶晶(2017) [17] 表示：在老年人守旧观念与刻板印象的局限下，老年人更易在日常生活中形成思维定势，缺乏一定的创新思维和意识，不利于创新活动的研究与实施，这在一定程度上也对老年人的技术创新造成一定的阻碍。

基于以上分析，本文提出如下假设：

假设1：人口老龄化对技术创新会产生抑制作用影响。

3. 实证研究与分析

(一) 模型设定

为了分析人口老龄化和技术创新之间的作用关系，本文首先采用如下的静态面板模型来进行分析：

${\text{lnpat}}_{i,t}={\alpha }_0+{\alpha }_1{\text{lnold}}_{i,t}+{\alpha }_2{\text{lnopen}}_{i,t}+{\alpha }_3{\text{lntmd}}_{i,t}+{\alpha }_4{\text{lnggdp}}_{i,t}+{\alpha }_5{\text{lnbi}}_{i,t}+{\epsilon }_{i,t}$ (3.1)

汪伟和姜振茂(2020) [18] 表示：技术创新不是静止不动的状态，前一年技术创新的提高会影响下一年度的创新水平，对其产生促进作用。因此，将滞后一期的技术创新加入模型中，采用动态面板模型进行研究：

${\text{lnpat}}_{i,t}={\beta }_0+{\beta }_1{\text{lnpat}}_{i,t}+{\beta }_2{\text{lnold}}_{i,t}+{\beta }_3{\text{lnopen}}_{i,t}+{\beta }_4{\text{lntmd}}_{i,t}+{\beta }_5{\text{lnggdp}}_{i,t}+{\beta }_6{\text{lnbi}}_{i,t}+{\epsilon }_{i,t}$ (3.2)

上述两个模型(3.1)和(3.2)中的各项变量的含义为：lnpat表示技术创新；lnold表示人口老龄化指标；lnopen、lntmd、lnggdp、lnbi表示控制变量，i为省份，t为年份， 为随机扰动项，各项变量的解释如下文说明。

(二) 数据来源与说明

1、被解释变量

技术创新：现有研究中主要通过两种指标来衡量技术创新。第一，采用R&D经费投入来表示技术创新的发展水平，R&D投入是研究发展时在前期的资本投入，是技术创新能否成功开展的重要前提。第二，通过发明专利的申请数量来进行衡量。专利不仅是保障专利发明者权益的方法，也是衡量创新水平的重要指标。在这里，本文选用专利申请数(lnpat)作为衡量指标。

2、解释变量

人口老龄化：借鉴随淑敏和何增华(2020) [19] 的研究，选择老年抚养比作为衡量指标。老年抚养比是指65岁以上的人口数量与15~64岁的人口数量的比值，这个指标从一定程度上反映了老龄化社会带来的问题，因此本文选用老年抚养比(lnold)来代表各省份的人口老龄化程度。

3、控制变量

技术市场活跃度(lntmd)：作为一个国家或地区技术市场最直观的数据，技术市场成交额的变化可以明显看出这个市场是否活跃，所以这里选用技术市场的成交量来体现这一指标。

人均GDP (lnggdp)：一个国家的人均国内生产总值可以看出其经济现状，经济发展也离不开技术创新的发展，人均GDP越高，可能对该地区的技术创新水平有正向作用。

基础设施建设程度(lnbi)：本文选用人均道路面积作为衡量基础设施建设程度的指标。基础设施建设可以为一个区域的经济增长打下坚实基础，除此之外对劳动力和资本也有一定的吸引，使得其技术创新更有发展潜力。

对外开放水平(lnopen)：对外开放水平又称贸易依存度，这里通过货物的进出口总金额与GDP的比值来衡量这一指标 [20] 。

本文使用的数据主要来源于EPS数据库以及《中国科技统计年鉴》 [21] ，选用除西藏地区之外的各省份，以2005年到2022年的年度数据为参数，开展实证研究。

(三) 变量的描述性统计

本文通过对除西藏地区外的30个省份从2005年至2022年的面板数据构建回归模型进行实证分析，各个变量选取450个数据，为了防止数据出现异方差问题，所有的数据均取对数，表2为各变量的描述性统计。

(四) 实证分析结果以及相关检验

1、面板模型的估计结果

经过一系列检验后，本文采用固定效应回归模型进行分析，详细回归结果见表3。回归估计结果显示，老年抚养比(lnold)的回归系数为−0.497，且在10%的水平下显著。证明社会人口老龄化程度越高，对技术创新将产生抑制作用，此结论说明假设1成立。

随后进一步通过系统GMM估计方法进行分析，来探究技术创新变化的规律。在系统GMM回归估计结果中，老年抚养比(lnold)的回归系数为−0.546，且在5%的水平下显著，再一次印证人口老龄化将为技术创新带来负面影响，与固定效应结果一致，说明假设1成立。

Table 2. Descriptive statistics of main variables

表2. 主要变量的描述性统计

注：数据来源：EPS数据库、《中国科技统计年鉴》；数据分析选择STATA 15。

Table 3. Regression results of static and dynamic panel models

表3. 静态、动态面板模型回归结果

注：^*p < 0.1，^**p < 0.05，^*** p < 0.01。

2、内生性检验

在前文的静态面板模型的分析中，没有排除模型中是否存在内生性问题，所以为了排除内生性问题，在这里对内生性问题进行实证检验，本文选用工具变量法(2SLS)。选用lnold的一阶滞后项作为工具变量，检验结果见表4。从估计结果可以发现，老年抚养比的回归系数为−0.496，且在10%的显著水平下显著，进一步验证老龄化问题会对技术创新发展产生负面影响，与前文结论一致。

Table 4. Regression results of instrumental variable method

表4. 工具变量法回归结果

注：^*p < 0.1，^**p < 0.05，^***p < 0.01。

3、稳健性检验

为了考察上述模型的检验结果的稳健性，对模型进行稳健性检验。这里使用变量替代法 [22] ，保持其余变量不变，将使用65岁以上的人口数量与总人口数的比值(lnold2)来替换解释变量老年抚养比(lnold)，回归方法和前文保持一致。稳健性检验的回归结果见表5。结果显示，关于人口老龄化的指标在回归系数上均为负数，且在不同显著水平下显著，得到的结论与前文估计结果一致，再次验证假设1成立，人口老龄化加深会抑制技术创新的发展。

Table 5. Robustness test results

表5. 稳健性检验结果

注：^*p < 0.1，^**p < 0.05，^***p < 0.01。

4. 结论与政策建议

(一) 结论归纳

本文选取除西藏地区外30个省份从2005年到2022年的面板数据进行了实证研究，结合工具变量法进行了检验，最后采取替换变量法进行了稳健性检验。根据以上分析和研究，得出以下结论：

老龄化问题的加重会在一定程度上对技术创新的发展产生负面作用。随着人均年龄的增加，老年人的健康状态和身体素质会相对下降，根据智力生命周期理论，人的智力水平是随着年龄的增长而下降的。尽管年长者可能拥有长时间积累的丰富经验和知识，在工作中可以为企业带来一些创新内容，但整体上人口老龄化问题的加重会阻碍技术创新的发展。

(二) 政策优化构想

上文通过一系列理论与实证分析，探究了人口老龄化与技术创新的关系，结论均显示：人口老龄化问题对技术创新的发展造成了一定的阻碍。如何削弱这一消极作用是目前面临的问题，针对这一问题，本文提出如下政策建议：

1、改革优化生育政策，激发社会创新活力

2016年，我国正式实施“二孩政策”，全面放开计划生育，但其收效甚微，主要原因在于当前社会经济形势对于年轻人的压力过大，二孩给家庭带来的经济负担太重。据此，政府应该发挥能动效用，对响应政策的家庭给予相应的实际补贴，减轻社会抚养经济压力。与此同时，政府应加强社会服务的供给力度，发挥带动作用，推动生育保障、妇幼保健等公共服务的建设完善，以促进新生人口为社会技术创新注入新的活力与动机。

2、建立、健全、完善社会养老保障体系，优化财政支出结构

作为社会保障的基础，养老保障制度非常关键，对我国市场经济体制的完善具有重要意义。随着人口老龄化问题的深化，扩大养老保险的保障范畴将成为必然趋势。除此之外，还要注意缩小地区之间的差异，完善落后地区的医疗卫生保障系统，促进全民健康素质的提高，最大程度压缩医疗保险财政支出对于技术创新资金投入的挤占空间，从而缓解人口老龄化带来的危害。

3、鼓励企业进行技术创新，赋能竞争力建设

老龄化问题的加深，将影响到劳动力市场的供给，增加企业的人力资源成本，而提高个别劳动生产率与技术创新水平是有效降低这一成本的途径。企业需要加强树立创新创业思想，开展企业相关产品的创新研发，例如引进新技术、新设备，增加研发资金的投入，从而提高自身的竞争力。除此之外，还应完善优化员工激励机制，优化升级符合企业创新标准的员工考核机制，激励员工发挥创新意志的能动性和积极性，提高企业生产效率，加快技术创新进步。

参考文献