老齡化對創新的影響

豆建春

摘?要：老齡化可能會通過阻礙技術創新對中國未來經濟的持續增長產生重要的不利影響，但是學術界對此仍有較大的爭議。利用跨國面板數據實證分析了老齡化的創新效應，并系統檢驗了老齡化可能影響創新的多個機制。研究發現，無論是對計數專利申請量，還是對基于“專利族”概念重新計算的專利申請量而言，老齡化的效應都顯著為負，而且這種負效應也

最有可能出現在受益于所謂“老齡化紅利”的醫藥開發領域。此外，不同于許多理論研究的預測，老齡化并未引起研發投入的下降，而是通過對個體研發效率的降低、對基礎研究的削弱以及對消費和市場的抑制阻礙了創新。

關鍵詞：老齡化;創新;機制;研發投入;基礎研究

中圖分類號：F061.3; C913.6?文獻標識碼：A?文章編號：1000-4149（2019）05-0078-16

DOI：10.3969/j.issn.1000-4149.2019.00.016

一、引言

人口老齡化是未來中國經濟發展面臨的一個重要背景。與發達國家相比，中國的老齡化不但“來得早”，而且“來得快”，未來還有加速的趨勢。根據聯合國的預測，中國的老齡化水平將在2030—2040年間超過美國，屆時中國將成為比美國還“老”的國家[1]。許多研究探討了老齡化對中國經濟增長可能產生的影響，這些研究主要集中在老齡化的儲蓄效應、人力資源與人力資本積累效應以及生產率效應等方面[2-8]。然而，在經濟“新常態”下，傳統要素供給數量的變化對中國長期經濟增長的影響已經遠不如從前，技術進步將成為中國經濟持續增長的主要動力[9]，創新也因此上升為國家戰略。但是有學者擔心，老齡化程度的不斷加深引起的社會創新力不足將會使中國經濟落入所謂的“增長陷阱”之中[10]。

那么老齡化是否會顯著降低一個社會的創新力，進而成為阻礙中國未來經濟持續增長的一個重要因素？事實上，早在1990年，田雪原、胡偉略等學者赴日考察歸來后就表達了這樣的擔憂[11]。但是，翟振武和鄭睿臻在梳理了各種有關老齡化抑制經濟增長的觀點和文獻，并參考美國國家科學院的研究報告后指出，除了會對財政產生較大壓力外，老齡化對包括創新在內的經濟活動的影響非常有限[12]。更有一些觀點認為，老齡化會促進醫療保健、養老服務等領域的技術創新和產業創新，從而為中國經濟發展帶來一個新的增長點。

通過梳理各類文獻發現，心理學和老年學方面的微觀研究大都支持老齡化不利于創新的觀點，但是經濟學方面的文獻，無論是理論研究還是實證分析，都存在較大的爭議。此外，已有研究向我們展示了老齡化影響創新的多個機制，如降低創新能力與創新動機，減少人力資源供給與人力資本，抵制公共研發政策等[13-15]。這些機制是否都在統計上具有顯著性，目前仍然缺少科學的解釋，而這對創新政策的制定卻至關重要。因此，實證分析老齡化對創新的影響，并識別老齡化影響創新的機制，對中國創新戰略的實施無疑具有十分重要的理論和政策意義。

鑒于目前中國進入老齡化社會的歷史并不長，使用中國數據預測老齡化對未來經濟發展的影響可能存在嚴重的不足。相反，發達國家進入老齡化社會已經經歷了很長時間，且深受老齡化問題的困擾。因此參照發達國家的歷史經驗，總結老齡化對創新的影響，進而探討其對中國的啟示就顯得極為必要。然而也應注意到，對于發達國家（如G7國家）來說，老齡化水平都很高，這些國家間創新水平的差異很可能主要來源于經濟社會的其他方面，老齡化的創新效應有可能并不顯著。但這并不意味著老齡化對創新沒有重要影響。為了避免樣本選擇造成的類似偏誤，本文基于世界銀行世界發展指數數據庫（World Development Indicators，以下簡稱WDI）構建了一個既包括主要發達經濟體，也包括前社會主義國家和諸多新興市場國家的跨國面板數據，采用專利申請量代表創新水平，實證分析了老齡化的創新效應，并對老齡化影響創新的多個機制進行了檢驗。

二、文獻回顧及分析策略

1.文獻回顧

首先，老齡化會影響研發人員的年齡結構。那么年齡結構與創新有什么關系呢？查婭（Czaja）和李（Lee）認為老年人身體機能和認知能力的下降會帶來個體創新能力的下降[13]。此外，隨著年齡的上升，人們創新的激情也會減弱[16]。隨著知識和經驗的積累，業已形成的人力資本使得高齡人員適應新工作的難度增加[17]，尤其是現代工業以標準化和規?；癁橹饕卣鳎饲胺e累的經驗和技能會在技術革新中迅速失效，因此老年人可能會成為技術進步的“絆腳石”[18]。不過，也有研究認為年長的人在工作經驗和知識積累上比他們的年輕同行更有優勢，且更容易融入組織并與組織和諧共處，從而更具生產力[19]，對于受過高等教育的年長者而言更是如此[20]。蔡（Cai）和斯托亞諾夫（Stoyanov）則提出，有一些技術創新具有年齡依賴性，因此年齡較大的人在某些領域具有一定的比較優勢[21]。

從經驗研究的結果來看，許多研究發現勞動人口年齡與全要素生產率呈倒“U”型關系，峰值大都在40—49歲之間。然而，對這一發現的理解卻存在著完全相反的觀點。伊爾馬庫納斯（Ilmakunnas）等人據此認為年輕員工越多的企業越有創新力[22]，而費雷爾（Feyrer）卻將這一倒“U”型關系看作有利于年長勞動力的一個證據[23]。福諾斯柯博（Froscb）和蒂維格（Tivig）用專利數量衡量創新的水平，他們的研究表明年輕員工與年長員工的比例均與企業專利數量正相關，因此很難說年齡結構的老化必定不利于創新[24]。此外，將年齡與創新聯系起來的實證研究更傾向于做出有利于年長者的判斷。如霍伊斯（Hoisl）對德國，朱里（Giuri）等人對歐洲的研究都表明，創新者的年齡并不年輕，這似乎都表明在創新這件事上，年長者更有優勢[25-26]。瓊斯（Jones）對20世紀諾貝爾獎獲得者與其他偉大發明者的研究發現，在百年間，創新者在研究上取得重大進展時的年齡有了明顯上升[27]。這被看作創新的天平越來越傾向于年長者的一個有力證據。正是在這一思想的指引下，安格（Ang）和曼德森（Madsen）對1870—2009年21個OECD國家的創新者年齡與創新關系進行了研究，并得到了類似的結論，他們進一步指出，隨著受教育水平的提高，年長者表現出了更強的創新意愿和創新能力[20]。但是，需要注意的是，瓊斯的本意是想說自從第二次工業革命以后，知識存量有了大幅增加，新一代人不得不花費更多的時間去學習前人積累的知識和接受更加專業的訓練，這是百年間創新者年齡不斷上升的主要原因。斯圖里克（Strulik）和沃勒（Werner）就注意到了這一重要變化，他們結合預期壽命增加對人力資本投資報酬的影響，解釋了為什么當代人一生的學習時間在延長，而工作時間在縮短的現象[28]。所以，創新者年齡的上升似乎并不能簡單地理解為年長者更有創新力。

其次，老齡化會影響勞動力數量和可用于研發的人力資源數量。在這個問題上仍然存在一些分歧。例如，同樣是將經濟部門分為研發部門和生產部門，野田（Noda）在勞動異質性假設下構建的模型就認為，老齡化背景下，有能力從事研發活動的人員數量不斷減少，從而對創新產生了不利影響[14];普雷蒂勒（Prettner）并沒有強調不同部門勞動的異質性，反而得到了老齡化有利于技術進步和經濟增長的觀點，因為預期壽命的延長相當于增加了勞動力[29]。然而，還有研究指出，由于需要更多的家庭照料時間，同時更高的醫療保險費率會阻礙雇主雇傭高齡員工，因此老齡化會降低整個社會的勞動參與率[30]。與此相關的實證分析也表明人口老齡化與勞動參與率之間存在顯著的負相關關系[31]。這意味著，即使人口規模不變，老齡化水平的提高也會通過勞動參與率的下降減少勞動供給。

再次，老齡化可能會通過影響人力資本積累對創新產生作用。姚東旻等使用專利申請數量代表創新水平，利用中國2003—2012年省級面板數據進行的實證分析發現，老齡化對創新具有顯著的負向效應，而且這一負向效應正是通過降低人力資本積累水平來實現的[8]。然而，由于預期壽命的增加會提高人力資本投資的期望收益，因此一些理論研究傾向于認為老齡化會提高人力資本水平而不是相反[32-33]。當然，也有一些研究表明老齡化對人力資本積累具有負向效應[34-36]。此外，伯克（Berk）和韋爾（Weil）指出，老齡化引起教師隊伍的老化，不利于前沿知識和技能在代際間的傳遞，因而老齡化可能會引起人力資本的退化[37]。

最后，老齡化會降低私人研發投入并阻礙公共研發政策的出臺。萊文（Levin）和斯蒂芬（Stephan）認為隨著年齡的增加，創新的期望收益也會下降，進而影響到研發活動的投入和效率，并利用美國擁有博士學位的科學家論文發表數據檢驗了這一假說，結果顯示研發中的這種老齡化效應是存在的[38]。加頓（Canton）等人發現，由于采用新技術的收益在不同年齡段的人口之間分布不一致，老年人可能承擔了技術革新的成本而無法分享其成果，因此會抵制技術進步[15]。蘭吉雅（Lancia）和普拉諾羅（Prarolo）指出，由于不同年齡段的人對當前消費和未來消費的評價不一致，因此老年人口占比較大的社會很難形成支持技術革新的公共政策，因而會在一定程度上阻礙技術進步[39]。

2.本文的實證策略

從已有研究來看，老齡化對創新的影響并不確定。本文首先對老齡化的創新效應進行實證分析。此外，一些觀點揭示出老齡化對創新的影響可能具有結構上的差異。例如，索倫森（Srensen）發現，相對于其他支出，老年人更偏好于醫療保健和養老支出[40];而查尼斯（Charness）和布特（Boot）指出，在以微電子元器件為基礎的計算機、通訊領域，老年人對新產品的消費態度和消費能力都比較弱[41]。據此我們預測老齡化對醫藥開發領域的不利影響應該會弱一些，其效應甚至可能為正，但在ICT（信息與通訊技術）領域可能表現出較強的負向效應。因此，我們也將選擇ICT領域與醫藥開發領域來進行分析，以觀察老齡化對創新是否存在某種程度上的結構效應，而這本身也構成了穩健性檢驗的一項重要內容。

就老齡化影響創新的機制而言，文獻主要關注了老齡化對研發人員數量和質量、人力資本以及公共政策等方面的影響。但從更寬的視角來看，影響一個國家或地區創新水平的因素還有很多，比如研發的資金投入（包括公共研發投入和私人研發投入），基礎研究的水平，需求和消費，經濟社會的活躍程度和開放程度等，而老齡化對這些方面可能都存在不同程度的影響。當然，并不是所有的機制都可以得到直接的檢驗，尤其是涉及個體創新能力的實證分析就要困難得多。不過，間接的度量和分析總是可能的。圖1展示了老齡化影響創新的各個因素（機制）以及本文擬進行的實證分析策略。

老齡化影響創新的機制?決定個體創新能力、經驗和動機的因素會影響到創新者或研發人員的創新水平，這些已被相關文獻所提及。但因為缺少好的度量方法和數據，運用跨國面板實證分析這些因素的顯著性則比較困難。我們可以從人均專利“產出”的角度整體性地考察老齡化對個體創新效率的影響。其他影響創新的宏觀因素的分析則相對容易一些，世界銀行和OECD數據庫中的一些指標和數據都可以用來反映某一方面的表現。

三、數據與變量選擇

1.數據來源

本文的數據主要來源于WDI數據庫，部分數據來源于經濟合作與發展組織（OECD）數據庫。WDI的專利數據是計數專利，且未提供更為詳細的分類專利數據，而OECD對專利的領域進行了分類，這為本文進行穩健性分析以及檢驗老齡化對創新是否存在結構效應提供了方便。

所有樣本中以貨幣度量的指標都選擇了以“2010年不變美元”作為貨幣計量單位。為了避免變量間的數值大小差異過大，本文對許多變量的計量單位進行了調整。特別需要指出的是，OECD的專利數據是經過調整后重新計算的一種指數型數據，因而一些國家的某個領域在特定年份的專利數小于1，為了避免取對數時出現負值，對OECD分領域專利數都乘以10，相當于給這些專利數據取了一個更小的單位，詳見表1。

由于許多國家存在嚴重的數據缺失，尤其是與研發相關的數據缺失，使得我們不可能將數據庫中的所有國家都包含進樣本之中，但是我們仍然希望樣本數據有充分的多樣性，至少同時包含發達國家和新興市場國家，如金磚國家、印度尼西亞、沙特等。最終，根據數據的可得性，本文選擇了43個國家進入樣本。

該樣本中包括許多前社會主義國家。由于體制的原因，這些國家在轉型以前的創新活動并不能通過專利數據得到充分的反映，再加上轉型初期一些國家曾陷入短暫的混亂，直到1994年以后才出現了較為連續的統計數據，同時世界銀行數據庫中的專利數據更新到了2016年，所以樣本中的數據年份為1994—2016年。

2.變量選擇

本文使用“居民專利申請數（patents）”代表創新，作為被解釋變量。WDI中的專利數據即是本國居民申請的專利總數。但是即便總效應被確認，老齡化對創新的影響仍然可能具有結構性特征。因此，從OECD數據庫中我們選擇了醫藥開發領域和ICT領域的專利（分別記為patents_p與patents_i）作為研究的對象。之所以選擇這兩個領域，除了有前面所述的文獻支撐外，還因為醫藥開發領域是最有可能分享到所謂“老齡化紅利”的領域之一;而ICT是最近40多年來技術發展最為迅速的領域，也是當代技術創新的主戰場之一，如果老齡化對創新有重要影響，那么在ICT的研發中應當有所體現。

核心解釋變量為“老齡化水平（aging）”，即65歲以上人口占總人口的比例。在控制變量中，首先控制了反映研發投入情況的相關變量，包括國內研發支出（gecd）、政府研發支出占GDP的比重（r_gecd）、基礎研究支出占GDP之比（basi_expen）、全職科研人員數量（res_full），這些變量直接影響著一國的研發產出。除此之外，本文還控制了反映一國經濟發展水平、經濟結構、人口規模以及對外貿易情況的變量，包括人均GDP（pgdp）、城市化率（urban）、人口（pop）、商品和服務出口占GDP比重（r_exp），這些變量在有關創新與研發的實證分析中被廣泛使用，例如姚東旻等對老齡化創新效應的研究[8]。當然，在進行機制識別時，被解釋變量和解釋變量都會發生變化。這些變量在具體識別過程中會予以交代。

在具體的回歸模型和估計中，以絕對值出現的變量，如居民專利申請數、人均GDP、人口、國內研發支出、每百萬人中研發人員數等都取對數，而以相對值表征的變量如老齡化水平、城市化率、研發支出占GDP比重、高科技出口占GDP比重等，都以原值進入模型，未取對數。

四、老齡化對創新影響的實證分析

1.基本模型和估計

為了同時控制個體固定效應與時間固定效應，本文采用雙固定效應模型實證分析老齡化對創新的長期影響。

基本模型如下式所示：

其中，i表示個體（國家）序列，t表示時間序列（年份），controlj表示第j個控制變量，α代表截距項，β、γj是對應變量的系數，μi、λt分別用來捕捉個體固定效應和時間固定效應。被解釋變量為lnpatents，是居民專利申請量的對數。在估計中，我們考慮了組間異方差與組內自相關，分別使用“OLS+面板校正標準誤（PCSE）”和面板“可行廣義最小二乘法（FGLS）”（假設所有個體的擾動項服從回歸系數相同的一階自回歸，即AR（1）過程）進行估計，估計結果分別記為pcse1-pcse5與fgls。表2是對估計結果的展示。

在表2中，首先控制了反映國家間發展水平差異以及研發投入差異的人均GDP（lnpgdp）和研發支出占GDP比重（r_rdexpen）兩個變量，然后依次引入了r_rdexpen的一階滯后項（來捕捉研發投入的滯后效應）、城市化率、人口、高科技出口占GDP比重，并用商品和服務出口占GDP比重代替r_hexp進入模型，結果均表明老齡化對居民專利申請數具有顯著負向效應，并表現出一定穩定性。

此外，城市化率urban、人口規模lnpop與高科技出口占GDP比重r_hexp都與創新存在一定程度的正相關關系。

2.穩健性檢驗

為了進行穩健性檢驗，對上面的基礎回歸做了兩方面的調整。第一，使用新變量替代被解釋變量。WDI的專利數據是對各個國家專利申請數量的簡單加總。這種計數專利數量并不考慮專利“質量”之間的差異。OECD基于“專利族”概念開發了一套新的計算方法，經過該方法調整得到的專利數據更能反映專利的“質量”，并且OECD還提供了分類專利數據。考慮到老齡化對創新可能存在結構性影響，我們從中選擇了ICT和醫藥開發兩個領域的專利數據（lnpatents_i和lnpatents_p）作為考察的代表。第二，替換部分解釋變量。在上面的回歸中，我們使用的是研發支出占GDP比重r_rdexpen，在這一部分調整為“國內研發支出”gecd，是以2010年不變美元計算的絕對數，也未在模型中引入其滯后項。使用PCSE與FGLS方法對老齡化的創新效應進行了重新回歸，結果如表3所示。

表3表明，使用經過“專利族”方法調整過的專利數據回歸，無論是ICT領域，還是醫藥開發領域，aging的系數雖然有較大差異，但都是負的，且在1%置信水平上顯著。這意味著，即便老齡化對醫藥開發領域的技術創新有帶動作用，其對該領域創新的凈效應仍然是負的。由以上結果可以看出，盡管專利數據的含義有差異，但是老齡化對不同性質專利數量的影響都是顯著為負的。這一結果比較穩健，并不會隨著樣本和變量（指標）的調整而出現實質性的變化?？傮w來看，老齡化對創新具有明顯的不利影響。

3.有關內生性問題的簡要討論

由于我們使用的是面板雙固定效應模型，因而通過遺漏變量產生的內生性問題得到了有效緩解，現在的問題就是模型是否存在反向因果關系和共同影響因素導致的內生性問題。毋庸置疑，從人類歷史的長期發展來看，老齡化是技術進步的產物，因此技術進步對老齡化有決定性的影響。但影響一個國家當期老齡化水平的是該國長期的經濟發展與技術積累，而不是當期或者此前才出現的創新。而且，從年度數據上看，老齡化水平的演進過程具有一定程度的平穩性，而一個國家以專利數量衡量的創新水平卻有可能出現較大的波動。所以，專利數量對老齡化水平的反向因果關系應該是不存在的。

此外，老齡化首先是一個人口統計學現象，與一國長期的人口結構直接相關，并遵循人口學的基本規律。而現代商業創新，尤其是對獲取專利的創新行為而言，除了受知識積累規律的支配外，更多的是一個經濟現象，是資源投入的結果。這一點也在表2和表3中得到支持。不過，盡管由此而產生的創新最終會對人口演進有所推動，它對人口年齡結構的影響在短期內也很難有顯著的結果。因此研發投入的變化會直接引起專利數量的變化，但是老齡化水平顯然不會“隨之起舞”。所以，也基本可以排除共同影響因素帶來的內生性問題。

五、老齡化影響創新的機制分析

根據圖1提供的分析框架，本文可以從個體效率、宏觀投入、宏觀激勵三個角度對老齡化影響創新的機制進行識別。

許多文獻考察了老齡化對個體創新效率的影響。當然，經濟學家更關心老齡化對研發資源和研發投入變化的意義，所以研發的宏觀投入是本文重點考慮的一個機制。

對這些機制的識別有助于我們加深對老齡化創新效應的理解，其政策含義也是非常清晰和有價值的。

1.老齡化對個體創新效率的影響

老齡化會引起創新人員或研發人員年齡結構的老化，從而導致創新能力和創新動機的減弱。心理學和老年學中有研究表現出了這種擔憂。當然，也有一些研究的結果比較樂觀，認為研發人員年齡結構的相對老化并不會對創新有實質性的影響，甚至可能存在一些積極效果。但是，正如在文獻綜述部分所指出的那樣，對年齡結構與創新關系實證分析結果的解讀存在分歧，而且創新者年齡的上升是否能理解為年長者更有創造力還需要進一步的討論，更不要說以此作為老齡化有利于創新的證據了。本文采用更直接的方法，探討老齡化對個體研發效率的影響，以此來觀察老齡化對個體的創新效率是否有顯著意義。我們用“研發人員平均專利數”（pro_r&d）來代表研發人員的創新效率，使用PCSE和FGLS兩種估計方法，首先控制住城市化率、人均GDP、研發支出占GDP比重，將pro_r&d與老齡化水平進行回歸，結果如表4模型1和模型2所示。然后在控制變量中引入反映一國基礎研究水平的科技論文發表數

articles及其滯后項，以及代表大學教育水平的高等教育招生比r_tertiary等變量進行回歸，結果如表4模型3和模型4所示。

表4表明，老齡化對個體研發效率有顯著的負向效應。盡管這里的研發人員是指“每百萬人中研發人員數量”，其人均專利數的含義不是很直觀，但它仍然能反映出個體的研發效率。表4呈現的關系是宏觀意義上的結果。也就是說，從宏觀視角來看，老齡化傾向于降低一個國家研發人員的創新效率。這一結果與查婭等基于微觀視角所做的研究結果相一致，查婭等人的研究表明老齡化提高了研發人員的年齡中位數，年長者表現出了較低的創新能力或動機，或者老齡化降低了人均研發投入水平[13]，本文的結果對此作了進一步驗證。因此，本文的實證結果表明，老齡化的確引起了國家層面上個體創新效率的下降。

2.老齡化對宏觀投入的影響

（1）老齡化對研發投入的影響。

首先重點考察老齡化對研發支出和研發人員數量的影響。WDI提供了“研發支出占GDP比例”（r_rd_expen）與“每百萬人中研發人員數量”（res_mill）兩個指標，我們將這兩個指標與老齡化水平進行了回歸，并控制了人均GDP、城市化率、研發實力（用專利數量的一階滯后項代表）等變量?；貧w結果表明，老齡化與研發支出占GDP比例存在顯著的正相關關系，但是對每百萬人中研發人員數量的影響并不顯著。這個結果多少有些令人詫異，因為許多認為老齡化對創新有不利影響的文獻大都指向了研發投入的減少。

為了進一步確認老齡化與研發投入的關系，我們利用OECD數據庫中的“國內研發支出”（gecd）、“政府研發支出占GDP的比重”（r_gecd），以及全職科研人員的數量（res_full）與aging進行了回歸。結果表明，在控制了人均GDP、城市化率等變量以后，除了對政府研發支出占GDP比重的影響顯著為正以外，老齡化對國內研發支出和全職科研人員數量均不存在顯著的影響。

由此來看，老齡化并沒有引起研發投入的明顯下降。我們猜測，這可能是由于生產要素相對稀缺從而引起競爭策略調整導致的。對于老齡化水平較高的國家（往往也是發達經濟體）來說，勞動力短缺但知識和技術積累相對豐富，因此通過要素規模擴張來維持或者獲取競爭優勢很難實現，但通過研發來獲取競爭優勢對這些國家和身處其中的企業而言，可能是相對比較劃算的。這誘導（或迫使）老齡化水平較高的國家加大對研發的投入，以獲取市場上的競爭優勢。

（2）老齡化對人力資本積累的影響。

從已有文獻來看，老齡化既有可能通過預期壽命和預期報酬的增加促進對人力資本的投資，也有可能因為老年人更偏好于醫療和養老金支出從而降低對公共教育投資的支持，或者通過老年撫養比的上升削弱私人和政府投資人力資本的經濟能力。由于缺少統一的可以用于跨國比較的人力資本指標，本文從WDI中選擇了三個代理變量間接度量國際間人力資本水平和人力資本投資的差異。這三個變量分別是“高等教育招生比”（r_tertiary）、“政府教育支出占GDP之比”（r_expen_ge）和“政府生均教育支出占人均GDP之比”（r_expen_gpstu）?？刂屏巳司鵊DP、城市化率、人口規模等變量，分別采用PCSE和FGLS方法對老齡化的人力資本效應進行估計，結果見表6。

結果顯示，老齡化與高等教育招生比呈正相關，但與政府教育投入占比（無論是總量還是人均量）關系都不顯著。僅從這三個變量來看，沒有證據顯示老齡化會引起人力資本積累的下降。也就是說，從理論上講，老齡化會引起收入分配在養老和投資下一代之間的競爭，但從數據上看，這種競爭對人力資本積累的宏觀效應并不明顯，或還未顯現出來。

（3）老齡化對基礎研究的影響。

我們將基礎研究看作是影響創新的一個宏觀投入，這是因為一個國家在創新上的表現不但與其投入資金和人力資源相關，很大程度上與其基礎研究形成的知識積累水平有很大關系，況且基礎研究本身也是一個國家創新水平的重要體現。然而，對基礎研究水平的度量卻并不容易實現。WDI提供了每個國家每年科技論文發表數量（articles），我們以此作為衡量一國基礎研究水平變化的重要指標。此外，我們還采用了OECD數據庫中“基礎研究支出占GDP之比”（r_basi_expen）這一指標來代表基礎研究投入，間接考察老齡化可能對基礎研究產生的影響。通過控制人均GDP、城市化率等變量，我們對老齡化的基礎研究效應進行了回歸分析，結果如表7所示。

表7表明，無論是對科技論文發表數量而言，還是對基礎研究支出占GDP的比重來說，老齡化的效應都顯著為負。現在的問題是，老齡化是否通過削弱基礎研究影響了創新呢？我們將代表基礎研究水平的變量articles引入老齡化對創新影響的基礎回歸（與表2相對應）中，通過觀察其對回歸結果的影響來判斷這一機制是否存在。

表8是對多個回歸結果的集中展示，其中最后一行的結果是從表2中摘錄出來的。從中可以發現，articles對專利數量的效應顯著為正，且系數值（表示彈性）在1左右，說明基礎研究對創新的確有著至關重要的影響。引入articles這一變量后，整體來看，老齡化對專利數量的顯著性降低了，而且系數的絕對值普遍變小了。這意味著，考慮到對基礎研究的影響后，老齡化對創新的解釋力下降了。由此來看，通過對基礎研究的削弱，老齡化在一定程度上引起了一個國家創新水平的下降。不過，老齡化對專利數量仍然有一定的顯著性，這說明老齡化可能還通過其他途徑對創新產生影響。

3.老齡化對宏觀激勵的影響

現代社會的創新以面向市場的企業創新為主。市場對創新的反應是企業選擇研發行為和研發地區的主要考量因素。但是，一些研究表明，隨著年齡的上升，人們的消費結構會趨于穩定和保守，對新產品的偏好和接受程度都會迅速下降，因此老齡化對消費，尤其是對新產品的消費具有很大的抑制效應[42-44]。本文使用國民經濟統計中的“最終消費支出”（expen_fc）和“家庭最終消費支出”（expen_hfc）度量一國的消費增長情況，使用“商標申請數”（trad）反映市場活躍程度。

從表9中可以發現，控制了人均收入水平等差異后，老齡化無論是對最終消費支出還是對家庭最終消費支出，抑或是商標申請量都有顯著的負向效應。而且從數值上看，老齡化每上升一個百分點，反映市場活躍程度的商標申請量會下降6%—8%（注意在回歸時我們對trad取了對數），這要比老齡化對消費的影響大得多。那么，對消費和市場活力的抑制作用是否構成了老齡化阻礙創新的一個機制呢？我們將變量lnexpen_hfc與lntrad分別引入老齡化與創新關系的回歸模型，也就是表2對應的模型中，通過觀察回歸結果的變化來做出判斷。為了消除反向因果關系帶來的內生性問題，我們考慮將lnexpen_hfc和lntrad的一階滯后項引入模型。因為當期的創新成果無論如何也不會在前一期就產生影響，而前期的市場活力和消費情況卻恰好是研發決策的重要依據。

表10展示了引入L. lnexpen_hfc和L.lntrad前后aging系數及其顯著性的變化。從中可以發現，家庭最終消費或商標申請量對專利數量的影響都顯著為正，但是老齡化對創新的負向效應明顯削弱了。無論是在引入L. lnexpen_hfc后還是在引入L.lntrad后，aging的系數都變得不再顯著了，而在采用FGLS進行的估計中，老齡化水平的系數顯著性有所下降。從系數的大小來看，引入新的變量以后，所有回歸中的aging系數絕對值都減小了，這說明老齡化的確通過對消費和市場活力的抑制效應對創新產生了阻礙作用。

六、結論與啟示

在人們普遍的認識里，老齡化會對創新產生不利的影響。所以，早在1990年田雪原等人撰寫的赴日考察報告中就隱含了老齡化將會阻礙中國未來技術進步的擔憂[11]。但是在學術界，關于這個問題的探討仍然存在嚴重的分歧。本文利用43個國家1994—2016年的跨國面板數據，采用雙固定效應模型實證分析了老齡化的創新效應，并對老齡化影響創新的機制進行了識別。研究發現，老齡化對創新有顯著的負效應。不同于一些理論研究預測的結果，老齡化并沒有引起研發投入（包括人力資源投入）的減少。但是，老齡化影響創新的其他幾個機制——對個體研發效率的降低、對基礎研究的削弱、對消費和市場活力的抑制等，都得到了實證分析的支持。盡管本文的研究是非常初步的，但仍能給予人們一些重要的啟示。至少從研究的角度來看，老齡化對中國經濟可能產生的影響需要更加細致、深入和全面地研究，任何“猜想”以及樂觀的預期都應得到數據的檢驗。

第一，實施創新戰略，應該重視老齡化這一重大人口背景。

無論是對創新數量（專利數量），還是對創新質量（經過專利族方法重新計算的專利數據）而言，老齡化的負向效應都是顯著存在的。這對正處于經濟增長動力轉型期，積極推動創新戰略，試圖為未來經濟增長奠定堅實動力基礎的中國來說，具有非常重要的意義。因此，在創新戰略研究和實施中，老齡化是一個不能忽視的重要變量。

第二，老齡化對創新的負向效應可能是全方位的，所謂的“老齡化紅利”可能并不存在。許多時候，我們將老齡化看作一把“雙刃劍”，認為它在阻礙技術進步和經濟發展的同時也會帶動醫療保健和養老服務領域的技術創新和產業創新，為經濟發展帶來一些新的增長點。從一般均衡視角來看，即便這些新的增長點的確存在，也是以其他經濟部門資源投入的減少為代價的，其對經濟的凈效應仍然是不確定的。就本文的研究結果而言，無論是對于當代最重要的科技創新領域——ICT領域，還是對于最有可能受益于“老齡化紅利”的醫藥開發領域，老齡化的創新效應都是顯著為負的。當然，老齡化的產業創新效應在國家間是否存在差異，仍然需要更為細致的研究。

第三，應加強對基礎研究的投入，盡早采取措施增強老年人消費，尤其是對新產品消費的偏好和能力。當我們確認老齡化將會對創新產生不利影響以后，政策路徑很有可能指向研發投入。但是，對世界主要經濟體研發支出、研發人員和人力資本投資的考察都表明，老齡化本身并不會降低研發投入，而是會通過個體研發效率、基礎研究以及消費和市場活力等渠道削弱一個國家的創新力。個體研發效率與人的生理、心理特征相關，能不能干預，應不應該干預都是需要仔細討論的。但是，加大基礎研究投入力度，采取措施鼓勵老年人的消費，尤其是對新產品的消費，對創新具有十分重要的意義，而且從政策上講也是可行的，這些工作具有長期性，需要早謀劃、早行動。

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