人口老龄化对技术创新和经济...—基于要素禀赋视角的再检验_吴建飞.pdf

2023年2月（第37卷第2期）Feb.，2023（Vol.37，No.2）East China Economic Management人口老龄化对技术创新和经济增长的影响研究基于要素禀赋视角的再检验吴建飞1，韩程2，张文英3，潘琳4（1.安徽大学 经济学院，安徽 合肥 230601；2.华中科技大学 管理学院，湖北 武汉 430074；3.中国政法大学 商学院，北京 100088；4.中共安徽省委党校（安徽行政学院），安徽 合肥 230022）摘要：随着预期寿命延长和医疗条件持续改善，我国人口老龄化问题日益突出，其对技术创新和经济增长的影响亟待深入探究。文章基于要素禀赋视角，利用20002018年中国省际面板数据，再次检验人口老龄化对技术创新、经济增长的影响。结果显示：人口老龄化水平显著促进经济增长；人口老龄化能通过促进整个社会要素禀赋质量提升和结构改善两条路径推动技术创新；东部地区人口老龄化给技术创新带来的积极影响明显大于中西部地区。关键词：人口老龄化；技术创新；经济增长；要素禀赋中图分类号：F124.1；F124.3；C924.24文献标识码：A文章编号：1007-5097（2023）02-0103-08Research on the Impact of Population Aging on Technological Innovation andEconomic Growth：Retesting Based on Factor EndowmentWU Jianfei1，HAN Cheng2，ZHANG Wenying3，PAN Lin4（1.School of Economics，Anhui University，Hefei 230601，China；2.School of Management，Huazhong University of Science andTechnology，Wuhan 430074，China；3.Business School，China University of Political Science and Law，Beijing 100088，China；4.Party School of Anhui Provincial Committee of C.P.C（Anhui Academy of Governance），Hefei 230022，China）Abstract：With the extension of life expectancy and the continuous improvement of medical conditions，the problem ofpopulation aging in China has become increasingly prominent，and its impact on technological innovation and economicgrowth needs to be explored in depth.Based on the perspective of factor endowments，this paper uses Chinas inter provincial panel data from 2000 to 2018 to test the impact of population aging on technological innovation and economic growthagain.The results show that the level of population aging significantly promotes economic growth；population aging canpromote technological innovation by promoting the improvement of the quality and structure of the endowment of thewhole society；the positive impact of population aging in the eastern region on technological innovation is significantlygreater than that in the central and western regions.Key words：population aging；technological innovation；economic growth；factor endowment一、引言近年来，由于生育率下降、医疗条件改善和预期寿命延长等多种因素影响，我国人口老龄化（以下简称老龄化）程度不断加深，劳动力市场频繁出现供给短缺情况，改革开放时期的人口红利正处于持续衰退状态。与发达国家相比，我国老年人口具有基数大、增长速度快、区域分布不平衡等鲜明特点，这意味着在老龄化方面，我国需要迎接巨大的挑战1。人力资本理论、生命周期理论以及实证经验表明，不同年龄人口的个人能力、经验和行为等经济观察DOI 10.19629/ki.34-1014/f.210818006收稿日期：2021-08-18基金项目：国家社会科学基金项目“慈善组织促进第三次分配的作用机制及政策体系研究”（22BZZ032）；安徽省社科联创新发展攻关项目“安徽省科技投入机制与成果转化路径研究”（2021CX068）；安徽省科技创新战略与软科学研究专项“发挥安徽科技创新优势 统筹推动 长三角一体化发展 和 中部地区高质量发展 两大战略协同创新发展研究”（202206f01050031）作者简介：吴建飞（1982），男，浙江衢州人，博士研究生，研究方向：人口经济与人力资源科学，企业创新与管理；韩程（1994），女，湖北武汉人，硕士，通信作者，研究方向：战略创新与经济增长，企业管理；张文英（1989），女，山东济南人，博士研究生，研究方向：数字经济，创新经济；潘琳（1986），女，安徽安庆人，副教授，博士后，研究方向：人口老龄化，人口经济学。1032023年2月（第37卷第2期）Feb.，2023（Vol.37，No.2）人口老龄化对技术创新和经济增长的影响研究存在异质性，将这些要素组合在一起会对组织创新绩效产生显著的差异影响2。我国“十四五”规划明确提出，科技创新是提高社会生产力和综合国力的战略支撑，必须摆在国家发展全局的核心位置。在老龄化问题日渐严重和经济发展倚重于创新的双重背景下，老龄化是否能真正促进技术创新和经济增长成为热点研究问题。目前，关于老龄化与技术创新关系的研究主要有：Elliott和Wadley（2013）3认为，人口老龄化会延长人们的寿命，进而使得人们提高对人力资本的投资，最终导致技术创新；Hsu等（2018）4以包含教育、生育率和要素积累为基础建立了一般均衡世代交叠模型，探索老龄化与技术进步、经济增长之间的关系，结果表明，老龄化与技术进步、经济增长存在高度正相关；Bloomi等（2003）5认为，预期寿命的延长对储蓄率、市场利率增长具有积极作用，因为研发的收益是通过市场利率来完成的，那么人们的寿命延长，研发投资收益也会得到提高；由于人口日渐老龄化而导致的劳动力供给量下降等问题，很大程度上会使社会更加重视人力资本投资和技术进步6。对于老龄化与经济增长两者关系的研究，大多认为老龄化会促进经济的增长。王笳旭和王淑娟（2017）7基于19972014年中国省际面板数据，研究了老龄化是否会通过要素禀赋结构转变对经济增长产生影响，结果表明，老龄化会通过资本-劳动要素结构改善和人力资本要素质量提升两种途径促进技术创新，从而推动经济增长；王桂新和干一慧（2017）8认为，虽然未来老龄化会对经济增长产生负面影响，但目前中国老龄化对区域经济增长依然呈积极作用；老龄化使得生育率下降，这会使父母增加对孩子的教育支出和综合能力的培养，以提高下一代的劳动生产率9，进而促进经济不断发展。由此看来，现有关于老龄化对技术创新、经济增长影响的研究已较为清晰，但仍有不足之处：第一，多数研究以实证分析为主，缺少对要素禀赋的理论机制和深层影响因素的探讨；第二，聚焦于老龄人口微观层面或整个中国技术创新对经济增长的影响，未能对老龄化和经济发展程度不同的地区作进一步对比分析。鉴于此，本文将老龄化、技术创新和经济增长三者统一起来，从要素禀赋视角进行影响机制理论分析后，借用固定效应和中介效应模型对本文数据进行实证分析，以期再次验证结论。二、理论机制与研究假设（一）老龄化对要素禀赋变化的影响机制老龄化对要素禀赋的影响主要体现在两个方面：一是促进人力资本水平提高，加快劳动力要素禀赋由数量向质量转变。老龄化导致的直接问题是年轻富有活力的劳动人口减少，劳动力要素禀赋数量上的优势逐渐消失，但Gradstein和Kaganovich（2004）10认为，在预期寿命延长时，会增加人们对教育投入的回报率，可以通过推迟进入劳动市场的时间去接受教育，也可以接受一些技能培训提高自己的劳动生产率。此外，生育率下降、社会少儿抚养负担下降能使家庭和社会的教育资源集中在更少的孩子身上，从而有利于社会人力资本积累。Strulik等（2013）11基于孩子数量与质量替代效应理论，证明了“少而精”育儿观念的形成能够显著提升人力资本总量和劳动力要素禀赋质量。二是促进资本-劳动力要素禀赋结构改善。吕翠翠等（2019）12提出老龄化不但会增加劳动力成本、减少劳动力供给量，而且会促使企业为了寻找劳动生产要素的替代品而加大对资本生产要素的投入力度，改善资本-劳动力要素禀赋结构。据此，本文提出假设1。H1a：面对老龄化影响，劳动者能够做出最优回应，重视对自身及其后代人力资本的投资，进而提高社会人力资本水平和提升劳动力要素禀赋质量；H1b：面对老龄化程度加深，厂商能够做出最优回应，通过对资本-劳动比的调整促进资本-劳动力要素禀赋结构的改善。（二）要素禀赋变化对技术创新的影响机制从劳动力要素禀赋内部质量变化来看，众多学者认为人力资本能显著促进技术创新发展。一般而言，人力资本的来源渠道主要有正规教育获得基础知识、通过“干中学”或工作培训获得实践经验。人均受教育程度越来越高和劳动者素质不断提升不仅会提高劳动生产率，还会推动产业从劳动密集型向资本和技术密集型转变；工作经验和知识积累一方面能够弥补劳动生产率下降，另一方面会产生知识溢出效应。从资本-劳动要素禀赋结构来看，老龄化使得社会劳动力要素变得稀缺，导致资本与劳动要素之间相对数量即资本-劳动比发生变化，企业在技术上不断创新，进而减少对劳动力的需求量。Acemoglu（2007）13在研究中提及偏向型技术进步，认为技术创新与生产要素相对价格呈正相关，并且这种 1042023年2月（第37卷第2期）Feb.，2023（Vol.37，No.2）人口老龄化对技术创新和经济增长的影响研究技术创新始终偏向于节省相对价格更高的生产要素。近年来，在劳动力要素相对价格不断攀升的情况下，企业会采取扩大资本投资量措施来代替劳动。但资本对劳动的替代有限，当资本的投入开始出现边际效用递减时，企业将采用另一种手段提高生产率，即偏向于节约劳动力的技术创新。这一过程可以称之为“倒逼机制”，由于企业劳动力稀缺倒逼企业扩大对创新的投资力度，从而提高劳动效率。Acemoglu和 Restrepo（2017）14通过实证研究发现，经历了老龄化的发达国家通过对人工智能和自动化技术的应用，可以弥补由于老龄化导致的劳动力供给量不足对经济发展的消极影响。据此，本文提出假设2。H2a：劳动力要素禀赋质的提升在老龄化与推动技术创新之间起中介作用；H2b：资本-劳动力要素禀赋结构的改善在老龄化与推动技术创新之间起中介作用。（三）技术创新对经济增长的影响机制目前，经济增长已经由投入生产要素向技术进步转变。1912年，熊彼特在 经济发展理论 中指出，经济增长是打破原有均衡状态向新的均衡状态转变的过程，在这个过程中，创新发挥着至关重要的作用。此后，在对技术创新与经济增长的研究中，技术创新成为经济增长的关键动力 15-16。一方面，技术创新会导致新兴产业兴起、传统产业与科技相互融合、主导产业更换，而产业结构升级必然会促进经济增长；另一方面，技术创新不仅能够帮助企业提高核心竞争力，还可以提高出口竞争力，扩大对外贸易。综上，本文从理论上阐述了老龄化通过影响技术创新进而促进经济增长的两条路径。首先，老龄化通过改善资本-劳动力要素禀赋结构倒逼技术进步，从而使得技术创新促进经济增长；其次，老龄化带来的信号反馈效应将提升整个社会的人力资本积累并逐渐实现劳动力要素禀赋质的提升，这为技术创新和经济增长进一步提供动力。经济增长的传导路径如图1所示。人口老龄化技术创新劳动力要素禀赋质量提升资本-劳动力要素禀赋结构改善经济增长图1要素禀赋视角下人口老龄化影响技术创新和经济增长的作用机理三、计量模型、变量与数据（一）计量模型设定本文根据已有研究成果，对老龄化的经济影响进行实证分析。先将技术创新变量带入道格拉斯生产函数中，构建老龄化影响经济增长的计量模型，如式（1）所示：lnYit=+1lnOldit+Zit+di+dt+it（1）其中：Oldit代表老龄化程度，衡量老龄化对经济增长的直接影响；Zit代表一组控制变量；di、dt分别代表个体固定效应和时间固定效应；it为随机干扰项。在确定老龄化对经济增长有显著促进效应后，借助中介效应模型，通过选取劳动力要素禀赋质量和资本-劳动力要素禀赋结构作为中介变量，分析老龄化对技术创新的影响。借鉴 Baron 和 Kenny（1986）17的模型构建方法，建立以下中介效应模型。考虑技术创新具有一定的惯性特征，当被解释变量为技术创新时，在被解释变量中加入技术创新的滞后一期建立动态面板模型。|INNOit=0+1INNOi,t-1+2Oldit+3CVit+1 itIOFEit=0+1Oldit+2CVit+2itINNOit=0+1INNOi,t-1+2Oldit+3IOFEit+4CVit+3it（2）其中：i、t分别代表省份与年份；INNO表示技术创新；Old表示老龄化程度；IOFE表示要素禀赋变化，分为Human（劳动力要素禀赋质量提升）和Ratio（资本-劳动力要素禀赋结构改善）；CV为控制变量；it为随机误差项；2表示老龄化对技术创新的总效应；2表示老龄化对技术创新的直接效应；13表示通过要素禀赋变化传导的中介效应。（二）变量选取和数据来源（1）被解释变量。如前所述，模型（1）中，经济增长作为被解释变量；模型（2）中，技术创新作为被解释变量。本文以2000年不变价折算的地区实际人均国内生产总值（GDP）来衡量经济增长变量，以地区专利申请数来测算技术创新。（2）核心解释变量。核心解释变量为人口老龄化程度（Old），采用65岁以上老年人口占总人口的比重来表示。（3）中介变量。中介变量为要素禀赋变化（IOFE），具体划分为劳动力要素禀赋质量提升（Human）和资本-劳动力要素禀赋结构改善（Ratio）。要素禀赋质量提升主要体现在劳动力要素的人力资本水平 1052023年2月（第37卷第2期）Feb.，2023（Vol.37，No.2）人口老龄化对技术创新和经济增长的影响研究提升，本文拟采用平均受教育年限（Edu）来衡量劳动力要素禀赋质量，平均受教育年限用不同受教育人口所受教育与6岁以上人口数量之比来表示；资本-劳动力要素禀赋结构用固定资本投资存量与从业人口之比来衡量，固定资本投资存量以2000年为基期，借鉴张军等（2004）18的永续盘存法进行计算。（4）控制变量。在模型（1）老龄化影响经济增长的模型中，根据经济增长理论的相关研究19，选取5个控制变量，包括资本形成率（Invest）、城镇化率（Urban）、对外开放度（Open）、人力资本水平（Edu）、人口增长率与折旧率之和（n+），其中，n为人口增长率；为折旧率，参考胡永泰（1998）20 的做法，取值5%。在模型（2）老龄化与技术创新的中介效应模型中，为了重点考察老龄化对要素禀赋、技术创新的影响，除老龄化程度之外，还控制了其他可能影响要素禀赋和技术创新的因素，借鉴杨校美（2018）21、张长征和施梦雅（2020）22 的做法，选取4个控制变量，包括资本形成率（Invest）、城镇化率（Urban）、对外开放度（open）、实际利用外资强度（Fdi）。各变量的选取、符号和衡量指标见表1所列。表1变量定义变量类型被解释变量核心解释变量中介变量控制变量模型（1）变量名称经济增长人口老龄化程度资本形成率城镇化率对外开放度人力资本水平人口增长率+折旧率变量符号YOldInvestUrbanOpenEdun+变量定义实际人均GDP65 岁以上人口占总人口比重资本形成总额占地区GDP的比重城镇常住人口占总人口比重进出口贸易之和占地区GDP比重不同受教育人口所受教育/6岁以上人口人口增长率与折旧率模型（2）变量名称技术创新人口老龄化程度劳动力要素禀赋质量资本-劳动力要素禀赋结构资本形成率城镇化率对外开放度实际利用外资强度变量符号INNOOldHumanRatioInvestUrbanOpenFdi变量定义地区专利申请数65岁以上人口占总人口比重人力资本水平固定资本投资存量/从业人口资本形成总额占地区GDP的比重城镇常住人口占总人口比重进出口贸易之和占地区GDP比重实际利用FDI占地区GDP比重本文使用20002018年中国30个省份（不包括西藏和港澳台地区）面板数据进行实证分析，所有变量数据均来源于 中国人口与就业统计年鉴中国统计年鉴 以及各省的统计年鉴和统计公报。对各变量均进行对数化处理，以达到减小异方差的作用。变量的描述性统计见表2所列。表2描述性统计结果变量类型被解释变量核心解释变量中介变量控制变量变量lnYlnINNOlnOldlnHuamnlnRatiolnInvestlnUrbanlnOpenlnEduln（n+）lnFdi均值9.784 87.548 52.177 72.135 82.276 33.962 63.869 32.913 92.135 81.547 20.480 2标准差0.729 31.946 30.225 10.120 90.705 80.260 50.298 00.969 70.120 90.720 41.054 2最小值7.922 61.609 41.446 21.786 40.820 63.430 63.148 50.148 41.786 4-3.912 0-3.250 9最大值11.494 312.202 52.795 82.525 94.021 35.005 84.495 45.168 72.525 92.576 43.320 2四、实证结果与分析（一）老龄化对经济增长的影响为了排除随时间变化的影响因素对模型回归结果造成的影响，在模型（1）中加入时间虚拟变量，且所有时间虚拟变量通过了联合显著性检验。同时进行Hausman检验，选择固定效应模型进行实证检验，结果见表3所列。为了对回归结果进行稳健性检验，本文对随机效应和固定效应均做了回归处理。由表3可知，在模型一、模型二中，老龄化均显著促进经济增长。同时，对其他控制变量进行回归处理，结果表明，物质资本投入、城镇化率和人力资本水平均对经济增长有显著促进作用，但对外开放度、人口增长率和折旧率之和的回归结果不显著，表明现阶段外贸和低技能劳动力（以人口增长率为依托）促进经济增长作用十分有限。老龄化水平显著促进经济增长，这似乎与已存在的老龄化抑制经济增长结论相反，这是由于老龄化明显的消极作用覆盖了其对经济增长产生的积极 1062023年2月（第37卷第2期）Feb.，2023（Vol.37，No.2）人口老龄化对技术创新和经济增长的影响研究影响。结合理论部分分析，猜测老龄化可能通过资本和劳动力要素禀赋的转变，为技术创新带来正向影响并实现主导产业的更替，最终促进经济稳定增长。为验证老龄化对技术创新的正效应和要素禀赋转变在其中发挥的中介作用，下面将利用中介效应模型继续探讨老龄化对技术创新的影响。表3人口老龄化对经济增长影响的回归结果变量lnOldlnInvestlnUrbanlnOpenlnEduln（n+）常数项时间虚拟变量观测值组内R2模型一（RE）0.683*（4.60）0.163*（2.25）1.013*（5.48）-0.000（-0.02）2.460*（6.23）0.013（0.37）-1.534*（-2.08）是5260.953模型二（FE）0.666*（3.77）0.137*（1.71）0.990*（5.27）-0.014（-0.38）2.722*（6.38）-0.003（-0.10）-1.800*（-2.17）是5260.953注：括号内数值为t统计量；*、*、*分别表示1%、5%、10%的显著性水平。下同（二）老龄化对技术创新影响的中介效应在模型（2）中，对于老龄化影响技术创新的动态面板模型，由于存在内生性问题，本文采用了两步系统广义矩估计（SYS-GMM）方法对方程进行回归分析：采用豪斯曼检验对普通面板模型进行检验，对固定效应模型和随机效应模型进行选择判断；借鉴温忠麟等（2004）23的做法，运用逐步回归法检验中介效应是否存在。1.老龄化、要素禀赋转变和技术创新的基本实证结果要素禀赋转变对技术创新影响的中介效应估计结果见表4所列，其中模型三是老龄化与技术创新两者之间的基准模型。从动态模型三、模型五和模型七的回归结果来看，系统GMM的估计结果均通过了Arellano-Bond二阶序列相关检验和Sargan检验，这表明本文构建的动态面板模型是有效合理的。具体来看：首先，模型三表明老龄化与技术创新正向相关，虽然在微观层面上老龄化程度加深对个体创新能力具有不利影响，但这种不利影响与宏观层面上老龄化的技术创新效应相比微乎其微；其次，在模型四中，老龄化与以人均受教育程度测度的劳动力要素禀赋质量提升的回归系数为正，意味着老龄化显著促进要素禀赋质量提高；再次，由模型六可知，老龄化与资本-劳动比的改善正向相关，说明当前老龄化可以促进要素禀赋转变，劳动者和厂商都能对老龄化做出最优回应，分别通过加大人力资本投资、改善资本-劳动比促进劳动力要素禀赋质提升和资本-劳动力要素禀赋结构改善，这与H1a、H1b相符；最后，模型五、模型七分别表明，劳动力要素禀赋质量提升和资本-劳动力要素禀赋结构改善均在一定程度上促进了技术创新，且前者的正效应（系数为4.343）远大于后者（系数为0.165），如图2所示。表4要素禀赋转变对技术创新影响的中介效应估计结果变量INNO（-1）lnOldlnEdulnRatiolnInvestlnUrbanlnOpenlnFdi常数项AR（1）AR（2）Sargan检验模型三INNO0.848*（4.38）0.721*（3.86）0.937*（8.25）0.739*（3.61）0.159*（6.15）-0.083*（-1.86）-4.430（-5.18）0.0070.1011.000模型四Edu0.073*（2.84）-0.045*（-2.09）0.275*（9.60）-0.023*（-3.03）-0.008*（-2.08）1.122*（9.58）模型五INNO0.767*（35.61）0.369*（2.26）4.343*（5.57）0.924*（4.88）0.755*（1.93）0.184*（8.12）-0.723*（-2.74）-8.080*（-8.27）0.0080.1001.000模型六Ratio0.748*（3.63）0.374*（4.15）1.570*（6.32）-0.094*（-1.94）-0.053*（-1.71）-6.687*（-11.59）模型七INNO0.832*（23.87）0.646*（5.40）0.165*（2.65）0.944*（8.12）0.219（0.50）0.194*（7.85）-0.054（-1.05）-2.841*（-2.36）0.0120.1141.000人口老龄化劳动力要素禀赋质量提升资本-劳动力要素禀赋结构改善技术创新技术创新0.646*0.165*4.343*0.369*0.073*0.748*图2部分中介作用路径系数2.老龄化对技术创新影响的中介效应检验按照中介效应的检验步骤，对以劳动力要素禀赋质量提升和资本-劳动力要素禀赋结构改善为中介变量的估计结果分别进行检验。模型三、模型四和模型五报告了以劳动力要素禀赋质量提升为中介变量的估计结果在显著性水平为1%时，老龄化 1072023年2月（第37卷第2期）Feb.，2023（Vol.37，No.2）人口老龄化对技术创新和经济增长的影响研究和劳动力要素禀赋质量提升的回归系数均通过显著性检验，意味着存在部分中介效应。模型三表明老龄化与技术创新的回归系数为0.721，两者正向相关；模型四显示老龄化与劳动力要素禀赋质量提升的回归系数为0.073；模型五显示劳动力要素禀赋质量提升对技术创新有正效应（系数为4.343），老龄化与技术创新的回归系数为0.369，是一种正相关关系，并且数值小于0.721。这意味着老龄化通过劳动力要素禀赋质量提升的正向中介效应促进了技术创新，验证了H2a。类似地，模型三、模型六和模型七显示了以资本-劳动力要素禀赋结构改善为中介变量的回归结果，结果表明，资本-劳动力要素禀赋结构改善存在显著的中介效应。这意味着老龄化通过资本-劳动力要素禀赋结构改善的正向中介效应促进了技术创新，验证了H2b。因此，中介效应检验的结果表明，老龄化带来的人力资本正效应和倒逼机制的存在将引发社会要素禀赋转变，而这种转变在老龄化促进技术创新发展过程中具有显著的中介效应。这可能与当前中国正处于以老龄化为主的结构期转变和经济发展对创新日渐倚重有关，但从长远角度出发，老龄化给整个社会带来的挑战不容忽视，必须未雨绸缪，采取措施应对其不利影响。3.相关控制变量对技术创新的影响模型三显示的是相关控制变量对技术创新的影响结果。其中，资本形成率与技术创新为显著正相关关系。城镇化率与技术创新之间高度正相关，一个直观的解释是：通常城镇化水平越高的地区，基础设施条件、科研条件就越好，越能吸引众多科研人才；此外，城镇化水平高的地区基于集聚效应的规模报酬递增效应就越显著，从而促使技术不断创新。对外开放程度对技术创新具有积极作用。相反，实际利用外资强度与技术创新有弱显著负相关关系。客观的解释是：一个开放型经济体能够很好地借鉴国外先进技术和生产方式，存在知识和技术溢出效应，并且通过进口商品与本国商品形成互补关系，企业能够主动自觉地进行研发活动以掌握贸易主动权，由此能够实现技术创新加速。但是，外商直接投资往往将企业置于被动地位，减弱企业自主创新的主动性，逐步形成对他人技术成果依赖，从而不利于技术创新。4.分区域讨论老龄化对技术创新影响的中介效应由于我国经济发展呈现的是一种不平衡状态，因此，不同地区的老龄化程度和技术创新水平也会不同。为检验区域差异性，本文在进行回归分析时，将观测样本分为东部地区、中西部地区两部分，回归结果见表5、表6所列。表5东部地区要素禀赋转变对技术创新影响的中介效应估计结果变量INNO（-1）lnOldlnEdulnRatiolnInvestlnUrbanlnOpenlnFdi常数项AR（1）AR（2）Sargan检验模型八INNO0.785*（6.74）0.462*（2.05）1.300*（2.02）0.706*（3.73）0.245*（2.93）-0.448（-0.61）-5.195*（-14.85）0.1760.3991.000模型九Edu0.614*（1.90）-0.009（-0.19）0.488*（7.11）0.070*（2.99）-0.021（-1.26）0.680*（2.26）模型十INNO0.420*（2.13）0.321*（1.99）6.146*（2.14）1.827*（3.25）0.805*（4.56）0.012*（2.69）0.454（1.03）-4.682*（-2.89）0.1040.2770.999模型十一Ratio0.548*（2.27）0.372*（3.59）1.709*（6.31）-0.294*（-2.75）-0.081*（-1.96）-5.670*（-6.39）模型十二INNO0.569*（3.06）0.004*（1.98）0.293*（2.06）0.774*（2.06）1.086*（2.56）-1.116（-0.99）2.605（1.34）-6.892*（-2.46）0.8440.4340.978表6中西部地区要素禀赋转变对技术创新影响的中介效应估计结果变量INNO（-1）lnOldlnEdulnRatiolnInvestlnUrbanlnOpenlnFdi常数项AR（1）AR（2）Sargan检验模型十三INNO0.787*（22.18）0.311*（3.98）0.827*（3.83）0.903*（2.33）0.253*（2.80）-0.012（-0.23）-4.911*（-4.16）0.0230.1051.000模型十四Edu0.050*（1.98）0.019（0.86）0.332*（10.06）-0.020*（-2.37）-0.004（-0.84）0.717*（6.15）模型十五INNO0.625*（14.70）0.253*（2.61）4.394*（2.59）0.884*（2.69）-0.173（-0.13）0.240*（1.99）-0.008（-0.10）-10.830*（-8.68）0.0400.1390.967模型十六Ratio0.922*（3.57）0.476*（3.65）1.458*（4.45）-0.055（-0.99）-0.028（-1.03）-6.928*（-11.80）模型十七INNO0.790*（22.84）0.442（1.17）0.230（0.99）0.757*（2.90）1.873（1.51）0.193*（1.74）-0.035（-0.59）-7.392*（-2.45）0.0220.1020.979 1082023年2月（第37卷第2期）Feb.，2023（Vol.37，No.2）人口老龄化对技术创新和经济增长的影响研究基于分区域结果可得：不管是在东部地区还是在中西部地区，老龄化与技术创新均为显著正相关，且中西部地区相较于东部地区所受到的影响程度较小。将两个区域劳动力要素禀赋质量提升的中介效应结果进行对比分析，两个区域内老龄化对劳动力要素禀赋质量提升的回归系数和劳动力要素禀赋质量提升对技术创新的回归系数，在显著性水平为1%或5%或10%时，两地区的中介效应结果均通过显著性检验，表明东部地区存在显著的部分中介效应。中西部地区亦然，表明老龄化可以通过促进劳动力要素禀赋内部质量提升来驱动技术创新。此外，对比模型十和模型十五劳动力要素禀赋质量提升的回归系数不难发现，要素禀赋质量提升对技术创新的促进作用，东部地区要大于中西部地区，且东部地区通过要素禀赋质量提升的中介效应 0.6146.146 大于中西部地区的中介效应0.0504.394。从要素禀赋结构改善的中介效应来看，模型十一和模型十二结果显示，东部地区老龄化通过资本-劳动力要素禀赋结构改善可以显著促进技术创新发展。此外，模型十六和模型十七显示，中西部地区要素禀赋结构的回归系数不显著，且未通过Sobel检验，具体见表7所列。中介效应结果呈不显著状态，这表明在中西部地区，虽然企业对老龄化作出了回应，通过加大资本投入缓解劳动力成本上升压力，从而改善了资本-劳动比，但随着资本投入加大，企业通过技术创新途径谋求新突破即“倒逼机制”的作用并未显现。造成东部与中西部地区以上差异的主要原因在于，东部地区和中西部地区处于不同经济发展阶段，要素禀赋转变的中介效应对技术创新的边际贡献不同。对于东部地区而言，人口素质较高、人力资本相对充足、知识交流频繁，知识溢出效应就更加显著，有利于专利创新的产出，所以东部地区劳动力要素禀赋内部质量提高对技术创新的推动作用大于中西部地区是可以理解的。表7模型十七的中介效应Sobel-Goodman检验变量SobelGoodman-1Goodman-2系数0.000 60.000 60.000 6标准差0.000 40.000 40.000 4Z1.328 01.328 01.328 0P|Z|0.184 10.188 70.179 4五、结论与启示（一）结论本文基于对老龄化与技术创新、经济增长之间作用机制的理论梳理，通过20002018年中国省际面板数据构建实证模型，就老龄化对技术创新、经济增长的影响进行实证分析。实证结果表明：第一，目前中国老龄化水平并未抑制经济增长，原因在于老龄化能够显著推动技术创新，且技术创新将通过促进产业结构升级等途径为经济增长带来正效应，这种正效应与老龄化的负面影响正好可以相互抵消；第二，老龄化促进了整个社会要素禀赋转变，具体体现在劳动力要素禀赋内部质量提升和资本-劳动力要素禀赋结构改善，要素禀赋转变在老龄化与技术创新之间发挥了重要的中介效应，且要素禀赋内部质量提升对技术创新带来的正效应远大于要素禀赋结构改善；第三，从区域检验结果可以看出，就老龄化对技术创新的正向作用而言，东部地区比中西部地区更显著，东部地区和中西部地区劳动力要素禀赋质量提升的部分中介效应均显著，且东部地区效应结果大于中西部地区。两区域要素禀赋结构改善的部分中介效应存在差异，东部地区老龄化通过要素禀赋结构改善的中介作用倒逼技术创新，而在中西部地区，这一中介效应不显著，倒逼机制尚未形成。（二）讨论首先，应正确看待和理解老龄化带来的宏观经济效应，同时也必须注意，虽然在本文讨论的时间区间内研究结果显示老龄化与经济增长、技术创新呈正相关关系，但这并不表示老龄化对经济增长的正向促进作用会始终存在。因此，必须未雨绸缪，积极应对，我国正全面实行的“三孩政策”和正在进行的养老金制度改革等举措，都是应对老龄化的可行之策。其次，在人力资本选取上，应充分考虑教育、培训、健康等因素，老年员工的健康状况和接受培训情况确实也是影响技术创新的重要因素。而本文采用的平均受教育年限作为人力资本的代理变量，并不能很好地反映人力资本水平，下一步研究应重点关注完善人力资本的衡量指标。最后，在全球化背景下，国际人口迁移、资本流动等因素也会影响技术创新，这些因素与老龄化的交互作用将使老龄化与技术创新之间的关系变得更加复杂，值得进一步探索。（三）实践启示第一，应把握老龄化对经济增长、技术创新产生正效应的机遇，促进老年人口就业，加大人力资 1092023年2月（第37卷第2期）Feb.，2023（Vol.37，No.2）人口老龄化对技术创新和经济增长的影响研究本投资，并不断优化资本-劳动力要素禀赋结构。可以通过政策扶持或返聘引进退休科研人员等方式来提高老年人的劳动参与率，充分发挥老年工作者的“知识溢出”效应，以缓解老龄化危机。加大对人力资本和教育规模的投资，提高各教育阶段入学率，进一步扩大对高等教育的投资力度。此外，资本-劳动力要素禀赋结构改善也是推动技术创新的重要机制之一，但必须避免由于老龄化而导致储蓄和投资下降的情况发生。第二，研究发现，中西部地区劳动力要素禀赋质量提升的中介效应小于东部地区，同时资本-劳动力要素禀赋结构改善的中介效应不显著。因此，要重现区域发展差异，对于中西部地区而言，由于人才的大量流失，当地政府必须依据市场变化促使人力资本达到最佳配置，同时也应当高度重视教育投入和人才引进。在东部地区将工作重点放在发展中高端技术产业、促进产业结构升级时，中西部地区应结合自身情况考虑劳动力、技术、资本等多因素的影响，积极承接东部地区产业转移，努力发挥要素禀赋结构改善对技术创新的倒逼作用，从而促使新兴产业涌现。第三，老龄化与技术创新正相关的内在机制在于家庭和企业对老龄化的信号作出了最优回应。因此，政府需要深化市场经济体制改革，从而使社会经济主体在面对市场信号的激励和约束下作出最优回应，确保老龄化在促