人口老齡化、人力資本結(jié)構(gòu)與科技創(chuàng)新
——基于空間杜賓與中介效應(yīng)模型的實證研究

蔣長流 司懷濤

（安徽大學(xué) 經(jīng)濟學(xué)院 合肥 230601）

一、問題的提出

改革開放以來，隨著政府相關(guān)政策調(diào)整及生活水平提高，民眾生育意愿不斷降低。截止2020 年，中國總和生育率已降至1.3，不僅遠低于發(fā)展中國家平均生育率水平，也低于2.1 的正常世代更替水平，中國現(xiàn)已成為世界上生育率最低的國家之一。民眾生育意愿下降及預(yù)期壽命增加已給我國人口年齡結(jié)構(gòu)造成深遠影響。根據(jù)第七次全國人口普查數(shù)據(jù)，中國60 歲及以上人口占比為18.7%，65 歲及以上人口占比13.5%。隨著人口老齡化程度不斷加深，勞動供給短缺現(xiàn)象正日益凸顯，中國以往推動經(jīng)濟高速發(fā)展的勞動密集型產(chǎn)業(yè)已難以為繼，亟需實現(xiàn)由要素驅(qū)動向創(chuàng)新驅(qū)動的轉(zhuǎn)變。內(nèi)生經(jīng)濟增長理論認為，科技創(chuàng)新是推動經(jīng)濟長期增長的唯一途徑，而人力資本作為科技創(chuàng)新的關(guān)鍵來源，在推動經(jīng)濟轉(zhuǎn)型，促進中國經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展方面的作用愈發(fā)重要。因此，考察人口老齡化、人力資本結(jié)構(gòu)與科技創(chuàng)新之間的相互作用關(guān)系，探討人口老齡化通過不同層次人力資本對科技創(chuàng)新的影響就具有十分重要的現(xiàn)實意義。

對本文具有較強借鑒意義的文獻主要可分為兩類，一是人口老齡化對科技創(chuàng)新影響的研究，二是人力資本對科技創(chuàng)新影響的研究。在人口老齡化影響科技創(chuàng)新的研究方面，相關(guān)學(xué)者尚未形成統(tǒng)一意見，根據(jù)研究結(jié)果的不同，主要可分為促進論、抑制論以及非線性論三種。其中部分學(xué)者如孫倩倩[1]基于省級面板數(shù)據(jù)進行研究后認為，現(xiàn)階段我國人口老齡化并未對技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)生預(yù)期的抑制作用，人口老齡化對技術(shù)創(chuàng)新仍具有正向影響。與此相對應(yīng)，另一部分學(xué)者如邵漢華、汪元盛[2]則利用64 個國家面板數(shù)據(jù)，對各年齡段人口與科技創(chuàng)新之間的關(guān)系進行了考察，其研究結(jié)果顯示青少年與老年人口比重上升會抑制科技創(chuàng)新，勞動人口比重上升則能夠促進科技創(chuàng)新。金昊、趙青霞[3]基于省級面板數(shù)據(jù)得出了類似結(jié)論。除此之外，還有一部分學(xué)者如楊校美[4]基于G20 國家數(shù)據(jù)，使用2SLS 法進行實證研究后認為，人口老齡化與科技創(chuàng)新之間存在倒U 型關(guān)系，人口老齡化水平較低時可以促進科技創(chuàng)新，人口老齡化水平過高則會抑制科技創(chuàng)新。之后，張艾莉，尹夢蘭[5]基于省級面板數(shù)據(jù)研究發(fā)現(xiàn)老齡化發(fā)展速度與科技創(chuàng)新呈現(xiàn)負向線性關(guān)系，老齡化發(fā)展程度及社會質(zhì)量則與科技創(chuàng)新之間存在異質(zhì)性影響。樓永等[6]亦通過省級面板數(shù)據(jù)，使用雙向固定效應(yīng)模型和IV-GMM 模型對人口老齡化與科技創(chuàng)新之間的關(guān)系進行了考察，其實證結(jié)果表明，人口老齡化對科技創(chuàng)新存在倒U 型影響，人力資本與“勞動-稟賦”則是人口老齡化影響科技創(chuàng)新的兩個中介變量。

在人力資本影響科技創(chuàng)新的研究方面，多數(shù)學(xué)者認為人力資本水平的提升整體上能夠促進科技創(chuàng)新，不過相關(guān)學(xué)者在人力資本結(jié)構(gòu)劃分，以及不同類型人力資本對科技創(chuàng)新到底存在何種影響方面還存在較大異議，如王艷濤、崔成[7]將人力資本劃分為四種不同類型后發(fā)現(xiàn)，中級人力資本只對模仿創(chuàng)新起作用，而高級人力資本對自主創(chuàng)新和模仿創(chuàng)新均起到重要作用，初級人力資本對科技創(chuàng)新則幾乎無影響。張涵、楊曉昕[8]則考察了三種類型人力資本對高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的空間影響，其研究結(jié)果表明，高科技產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新與人力資本存在顯著的空間相關(guān)性，高端人力資本可顯著促進高科技產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新并使創(chuàng)新效應(yīng)外溢，而低端人力資本則會產(chǎn)生反向作用，中端人力資本則無顯著影響。馮江茹[9]亦使用空間自回歸模型發(fā)現(xiàn)人力資本對區(qū)域創(chuàng)新效率存在正向影響，不過其并未對人力資本進行具體劃分。除此之外，裴開兵[10]則根據(jù)教育層次的不同將人力資本劃分為本科及以下、碩士及博士三種類型，之后對不同教育層次人力資本與技術(shù)創(chuàng)新的關(guān)系進行了研究，其研究結(jié)果顯示，占主導(dǎo)地位的本科及以下人力資本對技術(shù)創(chuàng)新存在一定的抑制性，碩士可以促進技術(shù)創(chuàng)新，而博士對技術(shù)創(chuàng)新基本無影響。不過，另外一些學(xué)者則得出了不同結(jié)論，如劉燦雷、高超[11]使用雙重差分模型評估了高等教育擴招下人力資本沖擊對企業(yè)創(chuàng)新的影響，發(fā)現(xiàn)教育擴招所帶來的人力資本提升不僅可以對創(chuàng)新的“量”產(chǎn)生積極影響，還會對創(chuàng)新的“質(zhì)”產(chǎn)生積極影響。卿陶[12]則基于企業(yè)微觀數(shù)據(jù)，對不同層次人力資本及企業(yè)創(chuàng)新績效進行了分析，發(fā)現(xiàn)各層次人力資本投入增加對企業(yè)創(chuàng)新成果產(chǎn)出有正向影響，其中碩士、博士只對發(fā)明創(chuàng)新有顯著影響，而學(xué)士則對三種創(chuàng)新均有顯著正向影響。

綜上，盡管諸多學(xué)者圍繞人口的創(chuàng)新效應(yīng)進行了大量研究，但尚未就其經(jīng)濟后果達成一致。一方面，對于人口老齡化與人力資本如何影響科技創(chuàng)新，相關(guān)研究較少，其中部分研究忽視了人口老齡化與人力資本的聯(lián)系。孤立地考察人口老齡化或人力資本對科技創(chuàng)新的影響，割裂了人口結(jié)構(gòu)的“量”與“質(zhì)”，因而也就無法得出更加全面客觀的結(jié)論。另一方面，對于人力資本的科技創(chuàng)新效應(yīng)，盡管結(jié)論整體一致，但就不同人力資本類型來看，研究結(jié)果還存在較大差異，部分研究結(jié)論存在爭議。與此同時，鮮有文獻使用人力資本存量進行考察，相關(guān)學(xué)者在數(shù)據(jù)的測度方面有待進一步改進。沒有更加具體準確的微觀數(shù)據(jù)，也就無法深入準確地研究不同人力資本的創(chuàng)新效應(yīng)。不僅如此，在各地區(qū)人才爭奪愈演愈烈、人口流動更加頻繁的現(xiàn)實背景下，已有研究大多忽視了人口結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)變的空間影響，尚未發(fā)現(xiàn)有文獻同時考察人口老齡化與人力資本結(jié)構(gòu)的空間效應(yīng)。那么，人口老齡化與人力資本作為人口結(jié)構(gòu)的兩個方面，它們對科技創(chuàng)新有什么影響？它們之間的作用機理又是怎樣的？以上均是本文亟待解決的重要問題。據(jù)此，本文可能存在的邊際貢獻主要有以下兩點：一是從人口老齡化與人力資本兩個層面出發(fā)對當前人口結(jié)構(gòu)進行研究，并同時對人力資本進行劃分，在數(shù)據(jù)采用上力求更加精準；二是深入分析了人口老齡化影響人力資本的作用機理，并基于空間視角進行考察，以便更加貼合中國當前現(xiàn)實。

二、理論分析

人口結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)變會對地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展產(chǎn)生深遠影響。亞當斯密很早之前便認識到勞動者的“量”與“質(zhì)”對一國物質(zhì)財富積累的重要性，其后經(jīng)其他古典經(jīng)濟學(xué)家及舒爾茨等人發(fā)展，逐步形成具有現(xiàn)代意義的古典經(jīng)濟學(xué)理論與人力資本理論。古典經(jīng)濟學(xué)理論認為，勞動者作為一種重要的生產(chǎn)要素，其數(shù)量多寡會對勞動供給及地區(qū)經(jīng)濟增長產(chǎn)生直接影響。舒爾茨等學(xué)者則著重考察了勞動者的“質(zhì)”，其認為，人力資本在一國經(jīng)濟的發(fā)展過程中具有十分重要的地位，而人力資本主要包括個體本身的知識技能、學(xué)習(xí)能力、身體素質(zhì)等。一般來說，人力資本水平越高，該國所具有的創(chuàng)新能力就越強。由此可以看出，人口老齡化、人力資本結(jié)構(gòu)與科技創(chuàng)新之間存在重要聯(lián)系。

（一） 人口老齡化影響科技創(chuàng)新的機理分析

人口老齡化會通過多種途徑對科技創(chuàng)新產(chǎn)生影響。依據(jù)古典經(jīng)濟學(xué)理論，首先，人口老齡化會改變勞動市場供需關(guān)系。從勞動供給的角度來說，人口老齡化不僅意味著老年人口占比的增加，還意味著整個社會勞動人口年齡的老化，從創(chuàng)新的最佳年齡來看，Stephan & Levin[13]研究發(fā)現(xiàn)，勞動者富有創(chuàng)新的年齡介于35～40 歲之間，隨著勞動者年齡增加，其創(chuàng)新能力會逐漸降低。從勞動需求的角度來看，人口老齡化意味著社會中勞動人口占比下降，勞動供給相對減少，并在長期造成勞動供給的絕對減少，人口老齡化所引致的勞動供給減少會導(dǎo)致勞動要素稀缺，企業(yè)用工成本增加，利潤降低，一部分企業(yè)研發(fā)投入也會相應(yīng)減少。不過與此同時，對另一部分企業(yè)來說，勞動成本上升則意味著進行勞動替代的動力增強，企業(yè)會進一步增加研發(fā)投入，加大科技創(chuàng)新，以技術(shù)替代勞動，進而削減勞動成本，推動科技進步。另外，社會中老齡人口占比的增加還會加重財政負擔[14]，導(dǎo)致財政中科技支出的相對和絕對減少，進而對整個社會創(chuàng)新環(huán)境產(chǎn)生更加廣泛且持久的負面影響。其次，人口老齡化還會對原有的產(chǎn)品市場供需結(jié)構(gòu)產(chǎn)生影響[15]，這是因為隨著身體機能、認知水平及理解能力的下降，老年人口對創(chuàng)新型產(chǎn)品的接受度也在降低，對創(chuàng)新型產(chǎn)品接受度的降低會導(dǎo)致創(chuàng)新型產(chǎn)品的市場需求減少，企業(yè)利潤下降，研發(fā)動機降低。但從另一方面來說，由于身體機能下降，老年人口往往更容易患病，對醫(yī)療保健產(chǎn)品的需求會大幅增加，這又會促進包括生物制藥在內(nèi)的醫(yī)療保健行業(yè)發(fā)展，并在一定程度上對科技創(chuàng)新產(chǎn)生正向影響。

（二） 人力資本結(jié)構(gòu)視角下人口老齡化影響科技創(chuàng)新的機理分析

人力資本結(jié)構(gòu)同樣會對科技創(chuàng)新產(chǎn)生重要影響?；谌肆Y本理論發(fā)展而來的孩子數(shù)量-質(zhì)量替代理論認為，家庭單位在追求效用最大化的情況下，會對孩子數(shù)量與質(zhì)量進行權(quán)衡，即在資源有限的情況下，是追求孩子生育數(shù)量，還是注重對較少孩子的培養(yǎng)。孩子數(shù)量-質(zhì)量替代理論認為，發(fā)達國家生育率的降低主要有兩方面影響因素：一方面，在經(jīng)濟不斷增長的情況下，女性時間價值提高，生育的機會成本上升，使得女性更傾向于優(yōu)生優(yōu)育，減少孩子生育數(shù)量。孩子生育數(shù)量的減少會導(dǎo)致社會老齡人口占比增加，人口老齡化程度加深。另一方面，隨著經(jīng)濟增長，父母對子女的投資回報也會相應(yīng)增加，這也促使父母增加對少量孩子的投資。對孩子投資的增加會提高人力資本水平。依據(jù)人力資本理論，人力資本水平的提升能夠?qū)萍紕?chuàng)新產(chǎn)生積極影響。因此，生育水平降低所帶來的人口老齡化，也從側(cè)面反映了人力資本水平的提升。不過，人口老齡化也會對人力資本及科技創(chuàng)新產(chǎn)生抑制性影響。這里有兩方面原因，一方面，人口老齡化往往會導(dǎo)致退休年齡延遲，Lee[16]認為，退休延遲會使創(chuàng)新能力日益減退的老年學(xué)者占據(jù)過多科研資源，擠占年輕學(xué)者科研資源，阻礙年輕學(xué)者經(jīng)驗積累，扭曲資源配置，這不僅會對人力資本提升產(chǎn)生負向影響，還會降低科技創(chuàng)新效率。另一方面，根據(jù)孩子數(shù)量-質(zhì)量替代理論，隨著經(jīng)濟發(fā)展，人力資本水平會不斷提升，延遲退休還會導(dǎo)致人力資本與資源供給的錯配，即一部分人力資本水平較低的年長勞動者擁有較多資源，而人力資本水平較高的年輕勞動者則擁有較少資源，在這種情況下，人力資本及科技創(chuàng)新也會受到一定阻礙。人口老齡化、人力資本結(jié)構(gòu)影響科技創(chuàng)新的作用機理如圖1 所示。

圖 1 人口老齡化、人力資本結(jié)構(gòu)影響科技創(chuàng)新的作用機理

三、變量描述與實證模型設(shè)定

（一） 空間效應(yīng)模型的設(shè)定

隨著國內(nèi)市場一體化水平的提高，各地區(qū)之間的經(jīng)濟聯(lián)系愈發(fā)緊密，人口老齡化水平與人力資本結(jié)構(gòu)的變化不僅會對本地區(qū)科技創(chuàng)新產(chǎn)生影響，也會對周邊地區(qū)科技創(chuàng)新產(chǎn)生影響。為了對人口老齡化、人力資本結(jié)構(gòu)與科技創(chuàng)新三者之間的空間效應(yīng)進行考察，本文采用空間杜賓模型（SDM）進行實證分析，實證模型設(shè)定如下。

其中t代表年份，i代表地區(qū)；TI 表示科技創(chuàng)新水平；AGE 表示人口老齡化；SCH 表示人均受教育年限，UNI 表示受高等教育人口占比或大專及本科人口占比，MAT 表示碩士學(xué)歷人口占比，DOC 表示博士學(xué)歷人口占比。W表示空間權(quán)重矩陣； 控制變量主要包括產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)STR，互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展水平INTE，收入水平INCOME；μi表示地區(qū)固定效應(yīng)；λt表示時間固定效應(yīng)；εit表示隨機擾動項。

（二） 變量描述

科技創(chuàng)新：為考察人力資本投入對科技創(chuàng)新產(chǎn)出的影響，本文采用專利授權(quán)數(shù)量表示科技創(chuàng)新[17]。數(shù)據(jù)源自2008-2017 年《中國科技統(tǒng)計年鑒》，其中部分缺失數(shù)據(jù)使用插值法進行處理。

采用SPSS15.0統(tǒng)計學(xué)軟件對本研究所有數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計、分析，（±s）表示計量資料，采用t檢驗，率（%）表示計數(shù)資料，采用χ2檢驗，差異有明顯統(tǒng)計學(xué)意義以P＜0.05表示。

人口老齡化（AGE）：人口老齡化指65 歲及以上人口在總?cè)丝谥姓急龋瑪?shù)據(jù)源于《中國人口和就業(yè)統(tǒng)計年鑒》。

人力資本結(jié)構(gòu)（HCS）：從人均受教育年限和不同學(xué)歷人口占比兩個維度對人力資本結(jié)構(gòu)進行測度。其中人均受教育年限指各學(xué)歷階段人口乘以相應(yīng)教育年限再除以適齡教育人口；不同學(xué)歷人口占比分別選用大專及本科學(xué)歷、碩士學(xué)歷、博士學(xué)歷人口在人口中的占比衡量[18-22]，前者使用2008-2017 年《中國統(tǒng)計年鑒》中的人口抽樣調(diào)查數(shù)據(jù)，碩士及博士學(xué)歷人口數(shù)據(jù)則按照已有的歷年畢業(yè)生數(shù)量數(shù)據(jù)，使用插值法對數(shù)據(jù)缺失年份進行推算，之后使用永續(xù)盤存法分別測得碩士及博士學(xué)歷人口在當年人口中占比。碩士及博士測算數(shù)據(jù)選取自1996-2017 年《中國人口和就業(yè)統(tǒng)計年鑒》《中國教育統(tǒng)計年鑒》。

產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)（STR）：參照蔣長流、司懷濤[23]的做法，本文產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)用第三產(chǎn)業(yè)增加值與第二產(chǎn)業(yè)增加值之比衡量；互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展水平（INTE）：用寬帶接入端口數(shù)表示；收入水平（INCOME）：用居民工資收入衡量。以上數(shù)據(jù)均來自2008-2017 年《中國統(tǒng)計年鑒》《中國城市統(tǒng)計年鑒》等，選取全國31 個?。ㄗ灾螀^(qū)、直轄市）面板數(shù)據(jù)（港澳臺除外），對其中部分缺失的數(shù)據(jù)使用插值法進行處理。各變量的描述性統(tǒng)計結(jié)果如表1 所示。

表 1 變量的描述性統(tǒng)計

四、空間計量結(jié)果與分析

（一） 空間相關(guān)性檢驗

為考察空間相關(guān)性，本文首先采用Moran’sI對各省份科技創(chuàng)新的空間相關(guān)性進行檢驗，計算公式如下所示：

其中n表示全國各省份，wij為標準化的空間權(quán)重矩陣，x為省份觀測值，Moran’sI指數(shù)的取值范圍介于-1 與1 之間，大于0 則表示存在空間正相關(guān)，小于0 則表示存在空間負相關(guān)，接近于0 則說明不存在空間相關(guān)性。表2 中ROOK 鄰接矩陣的Moran’sI指數(shù)檢驗結(jié)果顯示，2008 年至 2017 年各地區(qū)Moran’sI指數(shù)總體介于 0.154 與 0.259 之間，各地區(qū)科技創(chuàng)新存在顯著的空間正相關(guān)關(guān)系，科技創(chuàng)新存在顯著的空間溢出效應(yīng)。

（二） 空間面板模型檢驗

在進行空間面板檢驗之前，需先使用LM、穩(wěn)健LM 對SAR 和SEM 進行檢驗，以判定采用哪種模型。本文采用反地理距離權(quán)重矩陣進行檢驗，表3 的檢驗結(jié)果顯示（以大專及本科學(xué)歷人口占比為例），LM 檢驗結(jié)果總體顯著，表明模型設(shè)定正確。另外， LR 和Wald 的檢驗結(jié)果顯示，SDM 不可簡化為SAR 或SEM，因此應(yīng)選擇SDM 進行實證檢驗。

表 2 科技創(chuàng)新的 Moran’s I 指數(shù)

表 3 空間面板模型選擇的相關(guān)檢驗結(jié)果

（三） 空間杜賓模型實證結(jié)果分析

根據(jù)前文人力資本結(jié)構(gòu)的測度方法，本文分別使用人均受教育年限（模型一），大專及本科學(xué)歷人口占比（模型二），碩士學(xué)歷人口占比（模型三）以及博士學(xué)歷人口占比（模型四），對人口結(jié)構(gòu)與科技創(chuàng)新之間的空間關(guān)系使用雙向固定效應(yīng)模型進行檢驗，空間檢驗結(jié)果如表4 所示。

表4 的空間檢驗結(jié)果顯示，各模型人口老齡化均與科技創(chuàng)新的本地效應(yīng)負相關(guān)且在5%水平上顯著，表明本地人口老齡化會對本地科技創(chuàng)新產(chǎn)生負向影響。人口老齡化的鄰地效應(yīng)顯著為負，表明人口老齡化不僅僅會對本地區(qū)科技創(chuàng)新產(chǎn)生負向影響，還會對鄰近地區(qū)科技創(chuàng)新產(chǎn)生抑制作用。人力資本結(jié)構(gòu)，即人均受教育年限及各學(xué)歷人口占比與科技創(chuàng)新的本地效應(yīng)均顯著為正，而鄰近地區(qū)系數(shù)顯著為負，表明提升人均受教育水平或高學(xué)歷人口占比可對本地區(qū)科技創(chuàng)新產(chǎn)生積極影響，但對于鄰近地區(qū)科技創(chuàng)新并未產(chǎn)生預(yù)期的正向溢出效應(yīng)。

為進一步詳盡考察人口結(jié)構(gòu)對科技創(chuàng)新的空間影響，表5 和表6 還展示了SDM 模型直接效應(yīng)、間接效應(yīng)以及總效應(yīng)的回歸結(jié)果。表5 和表6 的檢驗結(jié)果顯示，各模型中人口老齡化的直接效應(yīng)和間接效應(yīng)系數(shù)均為負，表明人口老齡化不僅能夠抑制本地區(qū)科技創(chuàng)新，其所引致的負向空間溢出效應(yīng)亦會對科技創(chuàng)新產(chǎn)生顯著的負向影響。另外，通過對間接效應(yīng)與總效應(yīng)的觀察可以發(fā)現(xiàn)，空間溢出效應(yīng)占總效應(yīng)的90%以上，進一步說明了人口老齡化所引致的空間溢出效應(yīng)對我國科技創(chuàng)新具有重要影響。各模型人力資本直接效應(yīng)系數(shù)均顯著為正，而間接效應(yīng)系數(shù)均為負，表明提升人均受教育水平或提高高學(xué)歷人口占比有利于本地區(qū)科技發(fā)展，但不利于鄰近地區(qū)科技發(fā)展，表明人力資本并未表現(xiàn)出預(yù)期的空間正向溢出。

就其他控制變量來說，收入水平影響科技創(chuàng)新的直接效應(yīng)顯著為正，說明提高收入可以顯著促進本地區(qū)科技創(chuàng)新，原因可能有以下幾點：一是收入水平的提升增加了企業(yè)用工成本，促使一部分企業(yè)加大研發(fā)投入，進行科技創(chuàng)新；二是收入水平的提升可以吸引更多高層次人力資本，而高層次人力資本往往具有更強的創(chuàng)新能力。另外，收入水平的間接效應(yīng)結(jié)果為正但并不顯著，表明鄰近地區(qū)收入水平的提升對本地區(qū)科技創(chuàng)新的影響較弱?；ヂ?lián)網(wǎng)發(fā)展水平與科技創(chuàng)新的各效應(yīng)系數(shù)均顯著為正，表明提升互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展水平對本地區(qū)及鄰近地區(qū)科技創(chuàng)新均具有十分顯著的促進作用，除此之外，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)與科技創(chuàng)新的直接效應(yīng)整體為正但并不顯著，表明產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整對本地區(qū)科技創(chuàng)新影響相對有限，而產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的間接效應(yīng)結(jié)果顯示，鄰近地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整對本地區(qū)科技創(chuàng)新具有十分顯著的促進作用。

（四） 中介效應(yīng)檢驗

為考察人口老齡化是否會通過人力資本對科技創(chuàng)新產(chǎn)生影響，并對孩子數(shù)量-質(zhì)量替代理論進行驗證，本文借鑒溫忠麟等[24]學(xué)者的做法，采用“三步法”對人力資本的中介效應(yīng)進行考察。

首先采用雙向固定效應(yīng)模型對上述各模型進行檢驗。若模型1 中β1顯著，則β1表示人口老齡化影響科技創(chuàng)新的總效應(yīng)，若β1不顯著則表明不存在中介效應(yīng)。之后考察系數(shù)γ1、λ1與λ2顯著性及大小，若γ1、λ2均顯著，但λ1不顯著，則說明存在完全中介效應(yīng)，若λ1也顯著但系數(shù)變小或顯著性降低，則說明存在部分中介效應(yīng)，若γ1與λ2有一個不顯著則進行Bootstrap 檢驗。

表 4 空間回歸結(jié)果

表 5 SDM 模型的直接效應(yīng)與間接效應(yīng)回歸結(jié)果

表 6 SDM 模型的直接效應(yīng)與間接效應(yīng)回歸結(jié)果

表7 和表8 的實證結(jié)果顯示，人口老齡化系數(shù)β1均為負且在1%水平上顯著，模型一γ1系數(shù)為正但并不顯著，其余各模型γ1在5%水平上顯著，λ1在1%水平上顯著為負且系數(shù)變小，表明人力資本在人口老齡化影響科技創(chuàng)新的過程中存在部分遮掩效應(yīng)。除模型一之外各模型人力資本可以部分削減人口老齡化對科技創(chuàng)新的負向影響，人口老齡化能夠通過提升人力資本水平促進科技創(chuàng)新，這也在一定程度上驗證了孩子數(shù)量-質(zhì)量替代理論。

表 7 中介效應(yīng)模型檢驗結(jié)果

表 8 中介效應(yīng)模型檢驗結(jié)果

由于模型一中γ1不顯著，因此采用Bootstrap法進行檢驗。Bootstrap 檢驗結(jié)果顯示，γ1置信區(qū)間內(nèi)存在零值，表明以人均受教育年限測度的人力資本不存在中介效應(yīng)或遮掩效應(yīng)，即人口老齡化不能通過提升人均受教育水平推動科技創(chuàng)新，這也從側(cè)面反映了科技創(chuàng)新主要是來源于高學(xué)歷人口。

五、研究結(jié)論與政策建議

本文首先對人口老齡化直接以及通過人力資本間接影響科技創(chuàng)新的理論機理進行了分析，之后基于2008-2017 年31 個?。ㄗ灾螀^(qū)、直轄市）面板數(shù)據(jù)，使用空間杜賓模型（SDM）對人口老齡化、人力資本結(jié)構(gòu)以及科技創(chuàng)新之間的關(guān)系進行了實證研究。SDM 的實證結(jié)果顯示，人口老齡化對本地區(qū)科技創(chuàng)新具有顯著的抑制作用，且人口老齡化所引致的負向空間溢出也會對鄰近地區(qū)科技創(chuàng)新產(chǎn)生重要影響，而人力資本則可以顯著促進本地區(qū)科技創(chuàng)新，且學(xué)歷水平越高，對科技創(chuàng)新的推動作用越強，不過對于鄰近地區(qū)，以不同數(shù)據(jù)指標測度的人力資本并未表現(xiàn)出預(yù)期的正向空間溢出，表明人力資本具有較為明顯的地區(qū)性特征。另外，基于孩子數(shù)量-質(zhì)量替代理論，本文還對人力資本在人口老齡化影響科技創(chuàng)新過程中的中介效應(yīng)進行了考察，發(fā)現(xiàn)人口老齡化可以通過提升受高等教育人口占比推動科技創(chuàng)新，即人力資本在人口老齡化影響科技創(chuàng)新的過程中存在部分遮掩效應(yīng)。

根據(jù)實證研究結(jié)果，本文提出以下政策建議：

第一，適度鼓勵生育，穩(wěn)定人口增長。人口老齡化會對本地區(qū)及鄰近地區(qū)科技創(chuàng)新產(chǎn)生顯著的負向影響，因此有必要實行相對寬松的生育政策，適度鼓勵生育，穩(wěn)定人口增長。適度鼓勵生育，需要不斷完善社會保障制度，構(gòu)建多層次社會保障體系，推動教育、醫(yī)療、住房等方面改革，減輕民眾生活壓力，降低民眾生育和撫養(yǎng)負擔，逐步提升生育率，改善人口結(jié)構(gòu)，促進人口長期平穩(wěn)增長。

第二，優(yōu)化人力資本結(jié)構(gòu)，提升高學(xué)歷人口占比。高學(xué)歷人口是促進科技創(chuàng)新，推動技術(shù)進步的主力軍，優(yōu)化人力資本結(jié)構(gòu)，一方面需要加大教育投入，不斷改善高等院校教學(xué)和科研條件，提升教學(xué)和科研質(zhì)量，另一方面需要推動教育資源合理配置，穩(wěn)步擴大研究生尤其是博士研究生的招生規(guī)模，提升科技創(chuàng)新效率，不斷提高本地區(qū)高學(xué)歷人口占比。

第三，加大研發(fā)投入，提升科技創(chuàng)新水平。為提升科技創(chuàng)新效率，更好地發(fā)揮高層次人才在科技創(chuàng)新中的主體地位，需要不斷加大研發(fā)投入。加大研發(fā)投入，一方面可以改善科研條件，優(yōu)化創(chuàng)新環(huán)境，另一方面可以增強對高層次人才的吸引力，提升人力資本質(zhì)量，實現(xiàn)科研效率提升與人才隊伍建設(shè)的良性循環(huán)。