人口结构老化对技术进步的影响研究

□张 震 王雨晴

近几十年来，世界大多数国家的人口结构趋于老龄化。如表1所示，自1980年以来，高收入经济体的年龄中位数出现较高增加，提高了9.1岁，中等收入经济体的增长略小些，增长了8.6岁，低收入经济体基本未变，而中国从21.7岁增加到37岁，增长了15.3岁。2015年中国的年龄中位数已经与高收入国家非常接近。在未来较长的时间内，我国的人口老龄化压力会越来越大。人口结构老化对经济产生的影响很多，例如对储蓄、税收和产业结构均会产生影响。Gao，Whalley和Ren(2014)认为，人口结构老化意味着一个社会的年龄结构发生老化，人们的创新能力和水平等会受到一定程度的阻碍，由此会对技术进步带来消极效应，众所周知，技术对一个经济体的发展具有非常重要的作用，所以人口结构老化对技术进步的影响引发了学者们的重视。很多研究发现，从微观个体方面看，人们的创新能力与年龄之间呈倒U型关系。本文将考察人口结构老化对技术进步是否具有重要影响以及这种影响是否具有倒U型形态。对这个问题的研究有助于人们了解人口结构老化对技术进步的影响，也有助于人们对技术进步有更深刻的认识。

一、人口结构老化对技术进步的影响机制

高越(2019)发现，技术研发工作者具有一个创新峰值阶段，他们的大部分高水平研究成果出自于峰值阶段，随着年龄的增加，创新能力呈现出从开始增加到最后降低的过程。姚东旻、李三希和林思思(2015)进行了一个综述性工作，他们对前人的相关文献进行了梳理，已有丰富的研究成果支持年龄与技术创新能力存在倒U型关系。前面文献主要对个体进行分析，设想如果换为一个经济体，倒U型能否还成立是一个重要问题。Gao，Whalley和Ren(2014)认为，当今许多国家和地区已经进入了或者即将进入老龄化社会，在未来一段较长时间，这些经济体的年龄老化会进一步提高，从整体层面研究整个社会的年龄结构老化程度和技术进步的关系具有重要意义。

表1 年龄中位数

注：引自United Nations,Population Division(2015).World Population Prospects:The 2015 Revision,DVD Edition。

关于人口结构老化对技术进步的效应，有以下不同的观点，第一，不利方面，高越(2019)的观点认为，当一个人的岁数提高时，由于精力缺乏，对事物的辨识不如以前，掌握的知识会变得陈旧，创新激励会变得不足，所以老年人往往缺乏创新力，随着人口结构老化，经济体技术进步受到抑制效应。第二，有益效应，高越(2019)认为，随着年龄的增加，人们的知识和经验会越来越丰富，从而有利于技术进步，并且经验丰富的老年人能够通过传帮带，带动青年人的成长，有利于他们的创新。还有一点，若一个个体估计存活时间延长，会增加其青年时的人力投资，从而有助于技术进步。倒U型关系的产生与上面所述两方面的效应有关系，上升段和下降段产生的原因就是两方面效应相互比较导致。在上升阶段，有利的效应居于主体，老龄化还没有达到拐点水平。在下降阶段，老年人的比例相对较高，消极效应占据了主导地位。从宏观层面看，随着一个经济体的年龄结构从年轻到老化，整个经济体也存在着这样一个倒U性特征，作为一个经济体整体而言，与微观经济主体相类似，具有老龄化的两方面效应，主导效应的更替决定了整个宏观经济体拥有同样特点。

从宏观层面考察人口结构老化对技术进步的影响。目前，还缺乏针对国内情况的研究，李三希和姚东旻(2013)讨论了年龄结构老化对创新的影响机制，从认知能力、人力资本和创新激励等方面来阐述老龄化对创新的影响渠道，并对中国老龄化对创新的影响进行了实证分析，但他们的结论认为老龄化对中国的创新还未产生显著影响。目前缺乏针对我国实际情况的研究。本文将针对中国的实际情况，考察人口结构老化对技术进步是否具有显著影响，以及是否具有倒U型的特点。中国在未来几十年里面临老龄化加剧的问题，对这个问题的研究有助于人们了解人口结构老化对技术进步的影响，也有助于人们对技术进步有更深刻的认识。

二、模型构建和变量的选取

为了考察老龄化对技术进步的影响，在前人理论和实证研究基础上(例如高越，2019)，构建以下回归模型：

(1)

因变量是技术进步(TC)，以每千人(15～64岁)专利申请授权数来表示，数据来源于国家统计局网站。在度量技术进步成果方面，很多研究用论文、课题等来度量。20世纪中期之后，与专利相关的法律法规逐步得到完善，有力地保护了知识产权，促进了自主创新。高越(2019)认为，由于专利是技术进步产出的直接和具体表现，并且具有相对客观、规范和固定的特点，所以专利数量成为很多研究广泛使用的衡量创新产出的可靠指标。

人口结构指标(Peop)用老年抚养比度量，为了在计量分析中刻画倒U型影响，加入了Peop的二次项。技术进步的其他影响因素还包括人均GDP、人均研发投入等。人均GDP(Gdp)的提高会通过需求途径促进技术进步，贺京同和李峰(2007)的研究表明人均GDP的提高显著促进了创新。人均GDP按照2002年不变价格计算，单位为万元。贸易依存度变量(Trad)用进出口总额与总收入比值衡量，这个概念度量了国内经济与国际经济联系的紧密程度。许多学者就对外贸易对我国创新的影响进行了研究，答案却是模棱两可的。李平和姜丽(2015)的研究发现进口中间品有利于技术进步，而李小平和朱钟棣(2004)发现国际贸易产生技术溢出效应需要以一定的条件为前提。也有研究发现中国出口并没有显著促进各行业的技术进步。从以上的研究来看，对外贸易对创新的影响并不是确定的。

大多数文献认为，人均研发投入变量能够带来技术改进。该变量以人均研究与试验发展经费的内部支出度量。大多数研究，例如Gao，Whalley和Ren(2014)，认为研发支出的增加有利于技术进步。研发支出数据来源于科技统计年鉴，按2002年不变价格计算，单位为元。此外，本文还使用了个体和/或时间固定效应。使用31个省、自治区和直辖市2002～2016年的数据。

三、实证研究

计量回归结果如表2所示。模型(1)中的自变量为Peop和Peop2，自变量Peop的估计系数大于0，Peop2的估计系数小于0，两个变量的估计系数都具有较高统计显著性。这个结论与前文的假定相一致，即人口结构老化对技术进步的影响是一个先上升后下降的倒U型过程。通过求解TC对Peop的偏导数来研究是否存在倒U型过程。

当Peop<12.63时，偏导数的值为正，这时随着老年抚养比的提高，技术进步指标是增加的；而当Peop>12.63时，偏导数的值变为负值，这时技术进步指标趋于下降。在Peop的均值水平12.21上，偏导数的值为正，所以，在Peop的平均水平上，随着年龄结构的老化，技术进步逐步提高。由此可见，在Peop的平均水平上，老龄化并没有阻碍技术进步，而是对老龄化程度比较严重地区具有减缓作用。

在表2中的模型(2)、(3)和(4)中，依次把人均GDP、人均研发投入R&D和贸易依存度Trad变量加进来。Peop和Peop2的系数保持稳定，技术进步指标最高点对应的Peop也基本稳定，分别为13.05、12.60和12.27。人均GDP变量的系数为正值，这表明人均GDP的提高通过需求途径有利于技术进步的增加。在模型(3)和(4)中，贸易依存度的估计系数都小于0，但是统计显著水平不高。这意味着外贸并未显著提高我国的技术进步产出水平。人均研发投入(R&D)的系数显著为正，并且在1%水平上显著，这说明研发投入的增加会提高技术进步能力。

表2 回归结果

注：***、**、*表示1%、5%、10%显著水平。

四、结语

一些文献认为科研人员存在科研产出高峰期，这些研究从个体角度证明了个体创新和其年龄二者具有倒U型关系。从宏观角度看，类似的效应是否存在是一个有意义的题目。许多国家正在经历年龄结构老化的过程，对于这些经济体而言，论证这个关系的存在与否具有学术上和政策上的重要价值。本文对老龄化对技术进步的有利效应和不利效应进行了梳理，技术进步随老龄化发展呈现出的倒U型特征是由有利和不利效应二者此消彼长决定的，本文基于中国省际面板数据，从宏观层面考察了人口结构老化对技术进步的影响，主要得到以下结论：一是从一个经济体整体看，人口年龄结构老化对技术进步的影响是一个先升后降的变化过程，随着老龄化水平的上升，初期促进了技术进步，但随着老龄化程度的加深，对技术进步产生了阻碍作用。在人口结构老化的均值水平上，随着老龄化程度的加剧，技术进步变量提高，由此在老年抚养比均值水平上，老龄化对技术创新还没有产生消极效应，但对老龄化水平较高的省份具有抑制影响。二是对中国来讲，从供给方面看，老龄化趋势会影响全社会的技术进步，这种趋势逐步变得明显。从需求方面看，人口结构老化导致低成本的年轻劳动力变得越来越短缺，Gao，Whalley和Ren(2014)认为，人口因素带来的红利逐步减少，并且越来越弱，竞争力的提高越来越需要竞争力的提升为维持，一个国家发展到一定水平需要向创新型转变，经济结构面临着调整和优化，对技术水平提升的需求将会加大。因此，人口结构老化从供给和需求两方面要求技术进步的速度加快。就目前来讲，应当采取措施延长倒U型曲线的上升区域，使得下降时间来得晚一些。因此应该加大科技研发创新的投入强度，促进人力资本投资。还应积极培育青年技术创新人才，未来需要大量年轻创新型人才来完成系统性的创新任务。