鄭猛　陳明明

摘 要：科技創(chuàng)新是提高社會(huì)生產(chǎn)力和綜合國(guó)力的戰(zhàn)略支撐，亦是保持經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量增長(zhǎng)的有效途徑。當(dāng)前，中國(guó)人口老齡化和資源依賴日益凸顯對(duì)科技創(chuàng)新的影響尤為突出。文章選取2006-2015年中國(guó)30個(gè)省際數(shù)據(jù)為研究樣本，考察了人口老齡化、資源依賴對(duì)科技創(chuàng)新的影響及傳導(dǎo)機(jī)制。研究結(jié)果表明：人口老齡化與科技創(chuàng)新并非保持單一線性關(guān)系，而是呈現(xiàn)顯著先促進(jìn)、后阻礙的“倒U型”趨勢(shì)；資源依賴與科技創(chuàng)新同樣呈現(xiàn)非單調(diào)線性關(guān)系，而是顯現(xiàn)先阻礙、后促進(jìn)的"微笑"型趨勢(shì)；進(jìn)一步來(lái)看，上述效應(yīng)通過(guò)人口老齡化和資源依賴對(duì)人力資本的影響而傳導(dǎo)。基于此中國(guó)未來(lái)應(yīng)增強(qiáng)老齡人人力資本投資意愿和降低投資成本，同時(shí)進(jìn)一步加快優(yōu)化資源型產(chǎn)業(yè)內(nèi)部結(jié)構(gòu)，有效降低老齡化及資源依賴對(duì)科技創(chuàng)新的直接和間接影響。

關(guān)鍵詞：老齡化；資源依賴；科技創(chuàng)新；人力資本；非線性

一、引言

當(dāng)前，人口結(jié)構(gòu)問(wèn)題日益凸顯，“未富先老”已經(jīng)成為困擾中國(guó)經(jīng)濟(jì)持續(xù)穩(wěn)定增長(zhǎng)的難題。同時(shí)，豐裕的自然資源本應(yīng)在一定程度上能夠促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，但現(xiàn)實(shí)卻不盡如人意，“資源詛咒”在發(fā)展中國(guó)家（尤其是資源型經(jīng)濟(jì)體）屢見(jiàn)不鮮。發(fā)展中國(guó)家若想要跨越“中等收入陷阱”成為發(fā)達(dá)國(guó)家，縮小與發(fā)達(dá)經(jīng)濟(jì)體的差距，科技創(chuàng)新是實(shí)現(xiàn)上述目標(biāo)不可或缺的有效因素。對(duì)于剛剛進(jìn)入“新時(shí)代”的中國(guó)，政府明確提出“科技創(chuàng)新是提高社會(huì)生產(chǎn)力和綜合國(guó)力的戰(zhàn)略支撐，必須擺在國(guó)家發(fā)展全局的核心位置”，要實(shí)現(xiàn)從經(jīng)濟(jì)大國(guó)向經(jīng)濟(jì)強(qiáng)國(guó)的戰(zhàn)略轉(zhuǎn)型，必須堅(jiān)定不移地實(shí)施創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展戰(zhàn)略。然而，中國(guó)實(shí)施創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展戰(zhàn)略的同時(shí)也仍然面臨老齡化、資源依賴這兩個(gè)既有事實(shí)。因此，老齡化和資源依賴如何以及在多大程度上影響科技創(chuàng)新成為當(dāng)前中國(guó)實(shí)施科技創(chuàng)新戰(zhàn)略進(jìn)程中亟需回答的關(guān)鍵問(wèn)題。

一方面，在實(shí)施創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展戰(zhàn)略的同時(shí)，中國(guó)不得不面對(duì)人口結(jié)構(gòu)趨于老齡化這樣一個(gè)事實(shí)。這主要基于以下兩個(gè)方面的考慮：其一，長(zhǎng)期的計(jì)劃生育政策使中國(guó)生育率大幅下降并保持較低水平，“二孩”政策雖已逐步放開(kāi)，效果卻不理想，同時(shí)在短期也無(wú)法降低老齡化速度；其二，醫(yī)療衛(wèi)生環(huán)境的大幅改善使人口預(yù)期壽命持續(xù)穩(wěn)定延長(zhǎng)，這將進(jìn)一步加速老齡化進(jìn)程。人口是經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)中的重要變量，而人口結(jié)構(gòu)則會(huì)影響經(jīng)濟(jì)體、企業(yè)以及個(gè)人的創(chuàng)新能力，這種影響如何產(chǎn)生、結(jié)果如何以及在中國(guó)老齡化趨勢(shì)短期不可逆轉(zhuǎn)的背景下，如何激發(fā)創(chuàng)新活力將是本研究的研究重點(diǎn)之一。

另一方面，拉美與加勒比地區(qū)資源依賴對(duì)其ICT產(chǎn)業(yè)的影響，即“資源詛咒”中的“擠出”效應(yīng)仍然存在于拉美經(jīng)濟(jì)發(fā)展中（鄭猛、高元元，2016）。如果將中國(guó)資源依賴程度（以自然資源租金占GDP比重衡量）與拉美與加勒比地區(qū)比較可以發(fā)現(xiàn)，兩者發(fā)展趨勢(shì)極為相似（如圖1所示），上世紀(jì)90年代至今尤為突出。既然兩者資源依賴程度如此相似，中國(guó)是否會(huì)像拉美與加勒比地區(qū)一樣面臨“資源詛咒”困境，或者說(shuō)中國(guó)在科技創(chuàng)新進(jìn)程中是否也存在“擠出”效應(yīng)？這將是本研究重點(diǎn)研究的另一個(gè)關(guān)鍵問(wèn)題。

基于以上事實(shí)，本研究著重從宏觀層面探析老齡化和資源依賴影響科技創(chuàng)新的影響機(jī)制，并驗(yàn)證老齡化和資源依賴如何通過(guò)影響人力資本從而影響科技創(chuàng)新。故本研究將從理論和實(shí)證兩個(gè)方面展開(kāi)闡述和分析。其中，理論部分主要對(duì)老齡化、資源依賴——人力資本——科技創(chuàng)新這一傳導(dǎo)途徑進(jìn)行分析；實(shí)證部分基于中國(guó)2006-2015年省際數(shù)據(jù)對(duì)上述假說(shuō)進(jìn)行驗(yàn)證。

二、文獻(xiàn)回顧及研究框架

本研究分析老齡化和資源依賴對(duì)科技創(chuàng)新的影響，本節(jié)將分為以下兩部分：老齡化對(duì)科技創(chuàng)新的影響、資源依賴對(duì)科技創(chuàng)新的影響。

（一）老齡化對(duì)科技創(chuàng)新的影響

老齡化對(duì)科技創(chuàng)新的影響并無(wú)一致性結(jié)論，并且其影響傳導(dǎo)機(jī)制也鮮有文獻(xiàn)支持（Barron et al.，1994；Hannan，1998；韓振秋，2017）。國(guó)內(nèi)外針對(duì)老齡化如何影響科技創(chuàng)新的研究普遍認(rèn)為老齡化將不斷加重社會(huì)負(fù)擔(dān)，降低勞動(dòng)生產(chǎn)率，進(jìn)而阻礙技術(shù)創(chuàng)新，老齡化對(duì)“治理庫(kù)”形成反作用（張晶，1996），但針對(duì)老齡化影響整體創(chuàng)新水平仍未達(dá)成統(tǒng)一，這需要對(duì)老齡化通過(guò)何種機(jī)制影響科技創(chuàng)新進(jìn)行進(jìn)一步分析（姚東旻等，2017）?；诖?，本文試圖對(duì)老齡化對(duì)科技創(chuàng)新的影響及傳導(dǎo)機(jī)制進(jìn)行探究，旨在對(duì)此問(wèn)題進(jìn)行更為深入的探討。

既有研究針對(duì)老齡化對(duì)科技創(chuàng)新影響存在三種觀點(diǎn)：積極影響——隨著年齡增加，人的知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)會(huì)越來(lái)越豐富，有助于開(kāi)展創(chuàng)新活動(dòng)，并且能夠?qū)⒆陨碇R(shí)和經(jīng)驗(yàn)傳授給年輕人，進(jìn)而提高全社會(huì)創(chuàng)新能力；消極影響——隨著老齡化程度不斷加重，人的認(rèn)知能力下降、知識(shí)結(jié)構(gòu)過(guò)時(shí)、創(chuàng)新激勵(lì)不足，導(dǎo)致創(chuàng)新能力缺失，老齡化會(huì)抑制個(gè)人及經(jīng)濟(jì)體的科技創(chuàng)新；“駝峰型”影響（或稱“倒U型”）——老齡化水平上升初期促進(jìn)了科技創(chuàng)新，當(dāng)老齡化達(dá)到一定水平后，將對(duì)科技創(chuàng)新產(chǎn)生阻礙作用。

積極影響。老齡化作為一種社會(huì)現(xiàn)象，多數(shù)學(xué)者認(rèn)為對(duì)科技創(chuàng)新影響深遠(yuǎn)。Skirbekk（2004）認(rèn)為，在一定條件下，高齡員工效率更高，當(dāng)工作側(cè)重經(jīng)驗(yàn)、語(yǔ)言技能型時(shí)，高齡員工的創(chuàng)新能力比年輕人更高。Froscb and Tivig（2009）等認(rèn)為，不論年齡高低，對(duì)發(fā)明創(chuàng)新、對(duì)專利影響都是正面的，他們研究發(fā)現(xiàn)，高齡員工與年輕員工都對(duì)專利數(shù)目有正向影響。Lee and Mason（2010）等認(rèn)為，老齡化促進(jìn)勞動(dòng)力類型的轉(zhuǎn)向，會(huì)促進(jìn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展、科技創(chuàng)新，因老齡化帶來(lái)的勞動(dòng)力下降和缺乏，而轉(zhuǎn)向高技能的勞動(dòng)力需求增加有可能對(duì)最終的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)產(chǎn)生積極影響。Bloom（2010）發(fā)現(xiàn)，勞動(dòng)力年齡結(jié)構(gòu)老化反而對(duì)創(chuàng)新具有積極影響，其中一種影響途徑就是“干中學(xué)”效應(yīng)。近期Ang and Madsen（2015）的研究指出，通過(guò)對(duì)21個(gè)經(jīng)濟(jì)合作組織（OECD）經(jīng)濟(jì)體的數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn)，老齡化未必帶來(lái)創(chuàng)新水平的下降，在比較不同的教育水平之后發(fā)現(xiàn)，高教育水平的人群即使年老后對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)率仍然超過(guò)年輕人。

消極影響。Verhaegen and Salthouse（1997）通過(guò)總結(jié)分析91份關(guān)于智力能力生命周期變化的相關(guān)文獻(xiàn)研究，發(fā)現(xiàn)人的認(rèn)知能力、思維、反應(yīng)能力和情景記憶能力等在50歲左右都會(huì)顯著地下降。隨著年齡老化，人在獲得新的知識(shí)、適應(yīng)新的環(huán)境、采用新的技術(shù)等方面都會(huì)存在較大的障礙。Skirbekk（2004）認(rèn)為，加速的技術(shù)進(jìn)步使工作經(jīng)驗(yàn)的重要性邊緣化，這意味著老年人在技術(shù)學(xué)習(xí)和運(yùn)用方面處于劣勢(shì)。姚東旻等（2015）通過(guò)研究老齡化對(duì)創(chuàng)新、智力庫(kù)的影響指出，老齡化勢(shì)必影響全社會(huì)的科技總產(chǎn)出。老年人創(chuàng)新精神遠(yuǎn)不及年輕人，老齡化對(duì)科技進(jìn)步及其成果中的應(yīng)用不利。

倒“U”型關(guān)系。Rossman（1935）、Lehman（1966）以及Henseke和Tivig（2008）通過(guò)對(duì)發(fā)明者的研究指出，發(fā)明家普遍在25歲前就開(kāi)始有創(chuàng)新活動(dòng)，而這些創(chuàng)新活動(dòng)在職業(yè)生涯的初期很低，到30-40歲年齡段則顯著增加并達(dá)到最大，隨著年齡的增長(zhǎng)，其創(chuàng)新活動(dòng)慢慢減少。上述關(guān)系表明就微觀個(gè)體而言，隨著年齡的增長(zhǎng)對(duì)科技創(chuàng)新影響存在動(dòng)態(tài)變化。Jone（2010）通過(guò)分析20世紀(jì)偉大發(fā)明對(duì)上述觀點(diǎn)進(jìn)行了佐證，近一個(gè)世紀(jì)以來(lái)，發(fā)明者的平均年齡有向后移動(dòng)的趨勢(shì)。Schneider（2008）、Meyer（2011）在對(duì)企業(yè)的研究中發(fā)現(xiàn)，知識(shí)密集型（或者稱為高科技）企業(yè)的創(chuàng)立和地區(qū)的年齡結(jié)構(gòu)高度相關(guān)。Prskawet等（2006）對(duì)瑞典礦業(yè)和制造業(yè)的研究顯示，生產(chǎn)力的年齡效應(yīng)呈現(xiàn)“駝峰型”，且峰頂大約出現(xiàn)在50歲左右。Feyrer（2008）對(duì)87個(gè)國(guó)家1960-1990年面板數(shù)據(jù)的研究表明，勞動(dòng)力人口結(jié)構(gòu)的變化和全要素生產(chǎn)率有很強(qiáng)且顯著的相關(guān)性。40-49歲的員工對(duì)全要素生產(chǎn)率的貢獻(xiàn)最大，而其他年齡段人口對(duì)TFP的貢獻(xiàn)相對(duì)較小或幾乎沒(méi)有。姚東旻等（2015）從人力資本積累角度分析了老齡化科技創(chuàng)新的影響，在綜合個(gè)人與宏觀層面的實(shí)證分析后認(rèn)為年齡結(jié)構(gòu)與創(chuàng)新能力存在“倒U型”關(guān)系，國(guó)家層面的創(chuàng)新能力也與此一致。無(wú)獨(dú)有偶，高越（2017）基于我國(guó)省級(jí)宏觀數(shù)據(jù)，分析了人口老齡化是否影響了科技創(chuàng)新。研究結(jié)果同樣表明，人口老齡化對(duì)科技創(chuàng)新產(chǎn)生的影響呈現(xiàn)“倒U型”趨勢(shì)，即隨著老齡化程度加深，對(duì)科技創(chuàng)新的影響經(jīng)歷先上升后下降的過(guò)程。楊校美（2018）基于1985-2016年G20的研究發(fā)現(xiàn)，人口老齡化與技術(shù)創(chuàng)新呈現(xiàn)出顯著的“倒U型”關(guān)系，其臨界值為人口老齡化程度達(dá)到14.61左右，當(dāng)人口老齡化程度低于該臨界值時(shí)，它能促進(jìn)技術(shù)創(chuàng)新；反之會(huì)抑制技術(shù)創(chuàng)新。

年齡結(jié)構(gòu)影響創(chuàng)新已成為不爭(zhēng)事實(shí)，但老齡化如何影響、通過(guò)什么傳導(dǎo)機(jī)制影響則需要進(jìn)一步探討，其中，人力資本是不可忽視的重要因素。雖然老年人可以通過(guò)增加人力資本投資來(lái)增加產(chǎn)出，但對(duì)這種投資仍顯得動(dòng)力不足。其原因在于：首先，個(gè)人的學(xué)習(xí)能力會(huì)隨著年齡增長(zhǎng)而降低；其次，老齡人口積累人力資本的學(xué)習(xí)動(dòng)機(jī)更弱（Verhaeghen and Salthouse，1997）。對(duì)于低成本或者無(wú)成本的“干中學(xué)”而言，老年人自身不佳的學(xué)習(xí)狀態(tài)以及所處的非前沿技術(shù)崗位，均使其在“干中學(xué)”中的人力資本積累效率不高（Friedberg，2001）。因此，不論是正式的教育和培訓(xùn)，還是“干中學(xué)”積累起來(lái)的新知識(shí)，老年人相比于年輕人更缺乏動(dòng)力去進(jìn)行投資。隨著老齡人口比重不斷增加，整個(gè)社會(huì)的人力資本存量也會(huì)相應(yīng)減少。Ashworth（2006）以美國(guó)的電能行業(yè)為研究樣本，認(rèn)為退休的高齡員工的增多會(huì)給企業(yè)帶來(lái)短期甚至長(zhǎng)期的知識(shí)流失。因此，人口老齡化可能通過(guò)影響技能培訓(xùn)、經(jīng)驗(yàn)傳導(dǎo)以及造成知識(shí)流失等途徑對(duì)科研領(lǐng)域的人力資本水平產(chǎn)生消極影響。田雪原等（1990）也認(rèn)為國(guó)家付出的養(yǎng)老保障支出增多，會(huì)擠占政府的科研經(jīng)費(fèi)投入，上述做法將對(duì)人力資本投資和積累產(chǎn)生負(fù)面影響。但Manton等（2007）則認(rèn)為教育水平的提高使得人群的身體素質(zhì)和認(rèn)知能力大幅度增加，老齡人口的勞動(dòng)參與率也將提高，進(jìn)一步提升人力資本存量水平。

綜上所述，人口老齡化對(duì)人力資本投資和積累的影響是多維度的，但既有研究并未對(duì)老齡化影響效應(yīng)提供確切證據(jù)。故本研究將在后文中引入經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)和教育支出影響因子，試圖探討老齡化是否以及如何對(duì)人力資本產(chǎn)生作用，進(jìn)而對(duì)老齡化-人力資本-科技創(chuàng)新這一影響機(jī)制進(jìn)行闡述。

（二）資源依賴對(duì)科技創(chuàng)新的影響

內(nèi)生經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)理論強(qiáng)調(diào)了人力資本在經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)中的作用，人力資本是有利于實(shí)現(xiàn)長(zhǎng)期穩(wěn)定增長(zhǎng)的，而資源依賴對(duì)人力資本的擠出必然導(dǎo)致資源型區(qū)域長(zhǎng)期經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)緩慢，引發(fā)“資源詛咒”。

Auty（1993）在研究產(chǎn)礦國(guó)經(jīng)濟(jì)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展時(shí)首次提出“資源詛咒”（Resource Curse）這個(gè)概念，即豐富的自然資源并不是經(jīng)濟(jì)發(fā)展的必要條件，相反還會(huì)成為一種束縛。對(duì)于“資源詛咒”產(chǎn)生的原因，學(xué)者們從不同的角度進(jìn)行了解釋，但與科技創(chuàng)新的關(guān)系主要涉及人力資本與創(chuàng)新“擠出”效應(yīng)。Gylfason（2000）發(fā)現(xiàn)在資源型區(qū)域中學(xué)毛入學(xué)率逆轉(zhuǎn)、受教育年限下降等，這種對(duì)人力資本的擠出效應(yīng)阻礙了科技創(chuàng)新進(jìn)而降低經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的速度。Sachs and Warner（2001）指出自然資源豐富的國(guó)家或地區(qū)資源產(chǎn)業(yè)部門本身不注重對(duì)高素質(zhì)、高技術(shù)的人力資本需求，忽視對(duì)人力資本的投資，并且自然資源開(kāi)發(fā)部門的高利潤(rùn)率誘使更多的人力資本從制造業(yè)部門和其他創(chuàng)造性部門轉(zhuǎn)移出來(lái)，削弱了制造業(yè)部門“干中學(xué)”效應(yīng)以及創(chuàng)造性部門的技術(shù)溢出效應(yīng)，從而阻礙了整個(gè)經(jīng)濟(jì)的技術(shù)進(jìn)步。

資源型區(qū)域人力資本形成不足擠出科技創(chuàng)新。資源型區(qū)域?qū)θ肆Y本產(chǎn)生了擠出，通過(guò)人力資本的傳導(dǎo)作用進(jìn)而對(duì)科技創(chuàng)新也產(chǎn)生了擠出。Matsuyama（1992）指出，由于采掘業(yè)的不斷繁榮，制造業(yè)向其轉(zhuǎn)變的趨勢(shì)越來(lái)越大，使制造業(yè)中的技術(shù)溢出和“干中學(xué)”效應(yīng)逐漸被削弱。徐康寧和王劍（2006）認(rèn)為，“荷蘭病”（Dutch disease）效應(yīng)十分明顯，主要通過(guò)采掘業(yè)等資源型產(chǎn)業(yè)從制造業(yè)和技術(shù)產(chǎn)業(yè)中吸收勞動(dòng)、資本等生產(chǎn)要素，使制造業(yè)和技術(shù)產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新能力降低，影響自身發(fā)展。邵帥、齊中英（2008）指出，能源開(kāi)發(fā)對(duì)西部經(jīng)濟(jì)的阻礙作用主要通過(guò)對(duì)人力資本投入和科技創(chuàng)新產(chǎn)生“擠出作用”以及導(dǎo)致尋租和腐敗等制度弱化的途徑來(lái)實(shí)現(xiàn)，其中對(duì)人力資本投入的擠出是阻礙經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)最重要的因素。馬宇、杜萌（2013）由于政府控制一國(guó)幾乎所有的自然資源，決定著誰(shuí)將會(huì)得到最終的開(kāi)采權(quán)。私人部門為了獲得開(kāi)采權(quán)將精力放在如何賄賂官員而不是如何提高生產(chǎn)力水平上；當(dāng)社會(huì)制度完善時(shí)，所有的企業(yè)家都會(huì)把精力投入在生產(chǎn)上，成為生產(chǎn)者，當(dāng)社會(huì)制度不完善時(shí)，在高額利潤(rùn)的誘惑下，豐富的資源會(huì)促使企業(yè)家進(jìn)行尋租等非生產(chǎn)性活動(dòng)，這使企業(yè)家用于生產(chǎn)和技術(shù)創(chuàng)新的時(shí)間減少，降低生產(chǎn)效率。

綜上可見(jiàn)，人口老齡化（資源依賴）對(duì)科技創(chuàng)新的產(chǎn)出存在不同結(jié)果：如果人口老齡化（資源依賴）阻礙人力資本投資和積累，降低人力資本存量，那么人口老齡化（資源依賴）將對(duì)科技創(chuàng)新產(chǎn)生負(fù)向作用；反之如果人口老齡化（資源依賴）并未對(duì)人力資本投資和積累產(chǎn)生消極作用，那么人口老齡化（資源依賴）有可能與人力資本存量存在正相關(guān)關(guān)系或并無(wú)關(guān)系，即人口老齡化（資源依賴）不一定是減弱科技創(chuàng)新能力的影響因素。據(jù)此，本研究將研究框架繪制如下（如圖2所示）：首先對(duì)人口老齡化和資源詛咒對(duì)科技創(chuàng)新的直接效應(yīng)進(jìn)行分析，力求得到上述兩者是否對(duì)科技創(chuàng)新存在影響；此外，在此基礎(chǔ)上通過(guò)進(jìn)一步分析人口老齡化和資源依賴對(duì)人力資本的影響，探尋兩者對(duì)科技創(chuàng)新的影響機(jī)制。

三、實(shí)證分析

（一）初步統(tǒng)計(jì)觀察

在深入研究上述命題之前，有必要利用經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)來(lái)進(jìn)行初步的統(tǒng)計(jì)觀察，以便于了解人口老齡化、資源依賴與科技創(chuàng)新之間的基本關(guān)系。首先，本研究選取2006-2015年中國(guó)30個(gè)省際地區(qū)為研究樣本（除西藏），借鑒既有文獻(xiàn)指標(biāo)選取方法高越（2017）指出，20世紀(jì)70年代以來(lái)，隨著專利法律逐步完善，知識(shí)產(chǎn)權(quán)得到有效保護(hù)，有力促進(jìn)了自主創(chuàng)新，專利數(shù)量成為衡量科技創(chuàng)新的常用指標(biāo)；楊校美（2018）研究認(rèn)為，考慮到人口老齡化對(duì)科技創(chuàng)新的影響主要體現(xiàn)在對(duì)其產(chǎn)出的影響，故采用申請(qǐng)專利的申請(qǐng)數(shù)量來(lái)測(cè)度創(chuàng)新水平。， 同時(shí)也為了消除異方差，以各期專利申請(qǐng)授權(quán)數(shù)的對(duì)數(shù)來(lái)衡量科技創(chuàng)新水平（lnInnov）（姚東旻等，2017）；絕大多數(shù)文獻(xiàn)采取老年人口占總?cè)丝诘谋戎刈鳛楹饬咳丝诶淆g化的指標(biāo)，但筆者認(rèn)為，老齡化程度的確可通過(guò)老年人口占總?cè)丝诘谋戎貋?lái)測(cè)算，但由于分母中包括0-14歲非勞動(dòng)人口，因此上述算法可能會(huì)低估老齡化的程度，鑒此，本研究以各期老年人口撫養(yǎng)比（老年人口數(shù)與勞動(dòng)年齡人口數(shù)之比，以反映每100名勞動(dòng)年齡人口要負(fù)擔(dān)多少名老年人）來(lái)衡量老齡化程度（Old）；以各期采掘業(yè)就業(yè)人員工資總收入占地區(qū)所有就業(yè)人員工資收入的比重來(lái)衡量資源依賴程度，以反映資源依賴程度（NR）（丁菊紅、鄧可斌，2007），分別繪制出老年撫養(yǎng)比、資源依賴與科技創(chuàng)新對(duì)應(yīng)關(guān)系圖（如圖3所示）。從整體上來(lái)看，老年撫養(yǎng)比與科技創(chuàng)新并未呈現(xiàn)出前文所述的負(fù)相關(guān)關(guān)系，反而呈現(xiàn)正相關(guān)關(guān)系，這使筆者不得不思考：既然指標(biāo)選取方法合理，數(shù)據(jù)來(lái)源可靠，為何此處觀察與既有文獻(xiàn)存在明顯出入？是否兩者間存在非線性關(guān)系？因此，本研究進(jìn)一步將兩者非線性關(guān)系描繪出來(lái)，結(jié)果呈現(xiàn)出明顯的開(kāi)口向下的拋物線型。

而對(duì)于資源依賴與科技創(chuàng)新的關(guān)系同樣借鑒上述做法，同時(shí)將兩者線性關(guān)系和非線性關(guān)系都描繪出來(lái)，結(jié)果顯示，兩者間存在明顯的負(fù)相關(guān)關(guān)系，同時(shí)，兩者間非線性關(guān)系呈現(xiàn)開(kāi)口向上的拋物線型。以上發(fā)現(xiàn)為本研究基準(zhǔn)模型的設(shè)定提供了非常重要的證據(jù)，同時(shí)也為分析老年撫養(yǎng)比、資源依賴與科技創(chuàng)新的關(guān)系提供了初步的經(jīng)驗(yàn)支持，但仍需要嚴(yán)格的計(jì)量回歸分析進(jìn)行檢驗(yàn)。

（二）模型設(shè)定與變量說(shuō)明

基于第一部分的分析，老年撫養(yǎng)比、資源依賴與科技創(chuàng)新的關(guān)系并非呈現(xiàn)線性關(guān)系，而是分別呈現(xiàn)出各具特點(diǎn)的非線性關(guān)系。因此，對(duì)于計(jì)量模型的設(shè)定也必須遵循上述結(jié)論，不能簡(jiǎn)單設(shè)定成為多元一次模型（既有文獻(xiàn)僅設(shè)定線性關(guān)系，這在一定程度上說(shuō)明本研究與既有文獻(xiàn)的不同，即可能存在創(chuàng)新點(diǎn)），故本研究將模型設(shè)定如下：

其中，Innov、Old以及NR是本研究研究的核心變量，其衡量方法前文已論述，在此不再贅述，下標(biāo)i表示行業(yè)、t表示年份（下同），εit表示隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。變量Controlit為除核心變量外一系列影響科技創(chuàng)新的控制變量，主要包括：A.經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)（lnperGDP），以各地區(qū)當(dāng)年人均GDP衡量，其原因在于索羅模型刻畫了經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)和科技創(chuàng)新的關(guān)系，即科技創(chuàng)新將促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，同時(shí)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)也為科技創(chuàng)新帶來(lái)更多資金支持，預(yù)期符號(hào)為正；B.城市化率（Urban），以城鎮(zhèn)人口占總?cè)丝诒戎睾饬?，其原因在于城市化率高的地區(qū)更加容易吸引知識(shí)型人才，從而為企業(yè)進(jìn)行科技創(chuàng)新提供更加充足的人力資本，同時(shí)城市化率高的地區(qū)往往是經(jīng)濟(jì)和金融比較發(fā)達(dá)的地區(qū)，企業(yè)在此將有更好的融資渠道，這為科技創(chuàng)新行為提供了充足資金，預(yù)期符號(hào)為正；C.教育投入（Edu），以各地區(qū)教育經(jīng)費(fèi)支出占GDP比重衡量，其原因在于教育是提升人力資本的有效途徑，也是實(shí)現(xiàn)個(gè)人人力資本存量增加最直接的方式，教育經(jīng)費(fèi)占比越高，說(shuō)明地區(qū)對(duì)教育重視程度越大，勞動(dòng)者接受的教育資源也將隨著增加，這對(duì)科技創(chuàng)新的推動(dòng)效應(yīng)是直接的，預(yù)期符號(hào)為正；D.技術(shù)市場(chǎng)活躍度（Tech），以科技市場(chǎng)成交量占GDP比重衡量，其原因在于技術(shù)市場(chǎng)活躍度將顯著影響科技創(chuàng)新的活躍程度。成熟、活躍的技術(shù)市場(chǎng)能夠使公司更容易將自己的科技創(chuàng)新賣出而獲得收益，并為未來(lái)科技創(chuàng)新提供擴(kuò)大再創(chuàng)新的資金支持，激勵(lì)公司繼續(xù)進(jìn)行科技創(chuàng)新，同時(shí)，活躍的科技創(chuàng)新是技術(shù)交易市場(chǎng)的供給增加，增加了技術(shù)市場(chǎng)的活躍程度（Bettencourt et al.，2007），預(yù)期符號(hào)為正；E.人才規(guī)模（lnGraduate），以高等學(xué)校畢業(yè)生人數(shù)取對(duì)數(shù)衡量，其原因在于創(chuàng)新行為的主體歸根到底是人的行為，而相比于其他人，高校畢業(yè)生剛剛踏出校門，具備豐富的理論知識(shí)，同時(shí)在入職后也充滿工作熱情，其創(chuàng)新能力會(huì)充分發(fā)揮，這將對(duì)企業(yè)創(chuàng)新提供強(qiáng)勁動(dòng)力，預(yù)期符號(hào)為正，下表羅列了所涉及變量的初步統(tǒng)計(jì)分析。以上數(shù)據(jù)來(lái)源為歷年《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》、各省統(tǒng)計(jì)年鑒以及國(guó)家統(tǒng)計(jì)局網(wǎng)站。此外，本研究還選取各地區(qū)區(qū)域虛擬變量fi和時(shí)間虛擬變量ft來(lái)控制地區(qū)效應(yīng)和時(shí)間效應(yīng)。

（三）回歸分析

本部分研究思路為首先對(duì)面板數(shù)據(jù)分別進(jìn)行混合、固定以及隨機(jī)效應(yīng)的回歸，然后根據(jù)相關(guān)統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)進(jìn)行選擇更為合理的模型方法，進(jìn)而得到初步回歸結(jié)果；進(jìn)一步考慮可能存在的計(jì)算偏誤或遺漏變量產(chǎn)生的內(nèi)生性問(wèn)題，因此引入合適工具變量對(duì)樣本進(jìn)行2SLS估計(jì)，在解決內(nèi)生性問(wèn)題的前提下得出更為合理的估計(jì)結(jié)果。

本研究通過(guò)面板設(shè)定的F檢驗(yàn)結(jié)果對(duì)混合最小二乘模型和固定效應(yīng)模型進(jìn)行選擇，然后通過(guò)Breusch-Pagan LM檢驗(yàn)判斷選擇采用混合最小二乘回歸還是隨機(jī)效應(yīng)模型。需要特別指出的是，對(duì)于固定效應(yīng)和隨機(jī)效應(yīng)的選擇，一般通過(guò)傳統(tǒng)Hausman檢驗(yàn)來(lái)確定，但是傳統(tǒng)Hausman檢驗(yàn)要求在RE模型是完全有效估計(jì)量的前提下，對(duì)于這一前提條件本研究并不能保證，因此檢驗(yàn)結(jié)果可能存在偏誤本研究通過(guò)將傳統(tǒng)Hausman和穩(wěn)健Hausman檢驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行對(duì)比后發(fā)現(xiàn)，東部地區(qū)傳統(tǒng)Hausman檢驗(yàn)結(jié)果應(yīng)選擇固定效應(yīng)；而穩(wěn)健Hausman檢驗(yàn)結(jié)果則認(rèn)為隨機(jī)效應(yīng)更加有效。可見(jiàn)，進(jìn)行穩(wěn)健型Hausman檢驗(yàn)是合理以及十分必要的。，所以采用Bootstrap執(zhí)行穩(wěn)健性Hausman檢驗(yàn)，這一方法能夠在上述前提不滿足的情況下執(zhí)行（Cameron A. C.，2009）。此外，由于面板數(shù)據(jù)往往容易存在異方差問(wèn)題，所以在進(jìn)行回歸時(shí)都通過(guò)White異方差修正，從而使回歸結(jié)果更穩(wěn)健，具體結(jié)果如表2所示。

對(duì)于上表中顯示的結(jié)果，從以下三個(gè)方面進(jìn)行分析：

（1）回歸模型設(shè)定方面，首先根據(jù)面板設(shè)定F檢驗(yàn)的結(jié)果，本研究認(rèn)為應(yīng)拒絕個(gè)體效應(yīng)不顯著的原假設(shè)，因此相對(duì)混合面板回歸，固定效應(yīng)模型更為合適；其次穩(wěn)健型Hausman檢驗(yàn)結(jié)果顯示應(yīng)拒絕隨機(jī)效應(yīng)與固定效應(yīng)沒(méi)有顯著差異的原假設(shè)，即應(yīng)選擇固定效應(yīng)模型；最后Breusch-Pagan LM檢驗(yàn)結(jié)果顯示應(yīng)選取的模型設(shè)定形式為隨機(jī)效應(yīng)模型。綜上所述，本研究最終將回歸模型設(shè)定為固定效應(yīng)模型。

接下來(lái)，以固定效應(yīng)模型為基礎(chǔ)進(jìn)行回歸結(jié)果分析。老年撫養(yǎng)比的平方對(duì)科技創(chuàng)新具有負(fù)向的影響，并在10%水平上顯著；同時(shí)老年撫養(yǎng)比的系數(shù)為正，并在1%水平上顯著。這與圖3顯示的關(guān)系是相吻合的，因此支持了老年撫養(yǎng)比對(duì)科技創(chuàng)新存在非線性影響，且呈現(xiàn)出開(kāi)口向下拋物線狀。資源依賴的一次項(xiàng)和平方項(xiàng)的系數(shù)分別為-0.083和0.0017，并且均在1%水平下顯著，這與圖4顯示的關(guān)系也是相符的，即資源依賴對(duì)科技創(chuàng)新并非始終產(chǎn)生阻礙作用，而是呈現(xiàn)先阻礙、后促進(jìn)的U型關(guān)系，與老年撫養(yǎng)比正好相反。

在控制變量中，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)、城市化率、教育投入、技術(shù)市場(chǎng)活躍度以及人才規(guī)模對(duì)科技創(chuàng)新都具有正向的影響，且上述控制變量均通過(guò)顯著性檢驗(yàn)，這與預(yù)期相符，這說(shuō)明本研究選取的控制變量合理有效。

（2）在上文的初步估計(jì)中，F(xiàn)E模型能夠剔除非觀測(cè)的地區(qū)特定效應(yīng)fi，從而得到參數(shù)的一致估計(jì)，有效地解決了混合OLS以及RE模型無(wú)法處理的遺漏變量問(wèn)題。但FE模型估計(jì)的一致性要求解釋變量與隨機(jī)誤差項(xiàng)無(wú)關(guān)的假定成立，即解釋變量都是外生的。由于擔(dān)心在本研究的核心解釋變量中，老年撫養(yǎng)比和資源依賴變量可能存在內(nèi)生性，這主要是基于以下考慮：老年撫養(yǎng)比與科技創(chuàng)新之間存在聯(lián)立性偏誤（simultaneity bias）問(wèn)題，這是因?yàn)槔夏険狃B(yǎng)比影響了地區(qū)科技創(chuàng)新，而與此同時(shí)，科技創(chuàng)新行為又會(huì)反過(guò)來(lái)提升全要素生產(chǎn)率促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，醫(yī)療衛(wèi)生等領(lǐng)域得到全面發(fā)展，人口健康問(wèn)題得以解決，預(yù)期壽命隨之增加，這將進(jìn)一步加速老齡化；此外，科技創(chuàng)新行為伴隨著經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的加快，地區(qū)往往會(huì)加大對(duì)基礎(chǔ)設(shè)施等相關(guān)配套設(shè)施的建設(shè)投入以及擴(kuò)大對(duì)外業(yè)務(wù)往來(lái)，這將會(huì)進(jìn)一步提升地區(qū)對(duì)資源的依賴程度。嚴(yán)重的內(nèi)生性將導(dǎo)致OLS估計(jì)結(jié)果有偏或非一致，因此，為了降低估計(jì)結(jié)果的偏誤需要對(duì)內(nèi)生性問(wèn)題進(jìn)行控制，而解決內(nèi)生性問(wèn)題的一個(gè)有效的計(jì)量技術(shù)就是工具變量（IV）估計(jì)法。對(duì)于工具變量的選擇需要滿足以下兩個(gè)條件：與殘差項(xiàng)無(wú)關(guān)以及與內(nèi)生變量高度相關(guān)。因此借鑒伍德里奇（2015）對(duì)于工具變量常用的做法，分別選取老年撫養(yǎng)比及平方項(xiàng)、資源依賴及平方項(xiàng)的滯后一期作為工具變量。

上表最后一列分別報(bào)告了以滯后一期為工具變量的回歸結(jié)果。為了檢驗(yàn)工具變量的有效性，采用多種統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)進(jìn)行評(píng)判：首先，通過(guò)Durbin-Wu-Hansman檢驗(yàn)，得到其檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量為18.61，并且在5%的顯著性水平上拒絕老年撫養(yǎng)比和資源依賴是外生的原假設(shè)，這表明老年撫養(yǎng)比和資源依賴存在明顯的內(nèi)生性；其次Kleibergen-Paap rk LM統(tǒng)計(jì)量為23.179，結(jié)果在1%顯著性水平上拒絕了“工具變量識(shí)別不足”的零假設(shè)；再次，Kleibergen-Paap Wald rk F檢驗(yàn)分別對(duì)老年撫養(yǎng)比和資源依賴的統(tǒng)計(jì)量分別為12.233和11.236，均大于Stock-Yogo檢驗(yàn)10%水平的臨界值（7.03），因此拒絕工具變量是弱識(shí)別的假設(shè)，及表明工具變量與內(nèi)生變量間具有較高的相關(guān)性。綜上所述，本研究選取的兩個(gè)工具變量是合理的，模型設(shè)定可靠。

相比于固定效應(yīng)模型回歸結(jié)果，在采用工具變量有效控制內(nèi)生性問(wèn)題以后，老年撫養(yǎng)比及平方項(xiàng)的回歸系數(shù)分別從0.171和-0.008改變?yōu)?.277和-0.0118，相比原來(lái)的影響發(fā)生了明顯變化，并且均通過(guò)顯著性檢驗(yàn)，這不僅對(duì)本研究理論假想提供了有力證據(jù)，而且還充分表明內(nèi)生性問(wèn)題使OLS估計(jì)產(chǎn)生了明顯低估，也印證了采用2SLS進(jìn)行估計(jì)的必要性。另一方面，控制變量估計(jì)系數(shù)均出現(xiàn)一定程度的改變，其中l(wèi)nperGDP變量系數(shù)增加到1.061且顯著，城市化系數(shù)由0.0607降低至0.0517（顯著），教育投入系數(shù)由0.551增加至0.637（顯著），技術(shù)市場(chǎng)活躍度系數(shù)由0.139降低至0.127（顯著），而當(dāng)期人才規(guī)模變量Graduate估計(jì)系數(shù)依舊不顯著。以上發(fā)現(xiàn)再一次印證子內(nèi)生性問(wèn)題會(huì)導(dǎo)致估計(jì)結(jié)果產(chǎn)生偏誤。同時(shí)，也進(jìn)一步驗(yàn)證當(dāng)期人才規(guī)模對(duì)當(dāng)期科技創(chuàng)新的影響不顯著（這對(duì)后文選取滯后項(xiàng)進(jìn)行動(dòng)態(tài)面板分析提供了依據(jù)）。

值得注意的是，老年撫養(yǎng)比系數(shù)的確發(fā)生了顯著改變，但通過(guò)對(duì)比表中FE回歸結(jié)果和2SLS回歸結(jié)果可以發(fā)現(xiàn)，資源依賴及其平方項(xiàng)系數(shù)和顯著性并未產(chǎn)生明顯改變（一次項(xiàng)系數(shù)僅由-0.083變?yōu)?0.857；二次項(xiàng)系數(shù)并未改變），因此懷疑資源依賴變量可能并未存在內(nèi)生性。因此，本研究力圖進(jìn)行進(jìn)一步分析，主要采取將老年撫養(yǎng)比及平方項(xiàng)變量視為內(nèi)生變量，而資源依賴變量則視為外生變量進(jìn)行2SLS回歸，結(jié)果呈現(xiàn)于上表最后一列。通過(guò)對(duì)比表中后兩列回歸結(jié)果可以發(fā)現(xiàn)，不論資源依賴視為內(nèi)生變量還是外生變量，核心變量老年撫養(yǎng)比和資源依賴回歸系數(shù)均未發(fā)生明顯改變，同時(shí)控制變量的估計(jì)系數(shù)也變化不明顯。

（3）基于以上論述，將上表最后一列2SLS的回歸結(jié)果作為基準(zhǔn)回歸。結(jié)果顯示，老年撫養(yǎng)比對(duì)科技創(chuàng)新的影響系數(shù)為0.2831，并通過(guò)5%的顯著性水平檢驗(yàn)，其平方項(xiàng)對(duì)科技創(chuàng)新的影響為-0.0119，通過(guò)了10%顯著水平檢驗(yàn)，與圖3顯示的關(guān)系是一致的，即老年撫養(yǎng)比對(duì)科技創(chuàng)新的影響先上升后下降；其次，資源依賴和其平方項(xiàng)對(duì)科技創(chuàng)新的影響系數(shù)分別為-0.077和0.0017，并均通過(guò)1%顯著水平檢驗(yàn)，說(shuō)明資源依賴對(duì)科技創(chuàng)新的影響與老年撫養(yǎng)比恰好正相反，為先下降后上升；控制變量中除當(dāng)期人才規(guī)模影響不顯著外，其余各個(gè)變量的影響均與預(yù)期相符，且通過(guò)顯著性檢驗(yàn)。

四、傳導(dǎo)機(jī)制分析

（一）老年撫養(yǎng)比、資源依賴與人力資本

上文已經(jīng)對(duì)老年撫養(yǎng)比和資源依賴對(duì)科技創(chuàng)新的直接影響進(jìn)行了全面分析，接下來(lái)，文章將針對(duì)老年撫養(yǎng)比、資源依賴對(duì)人力資本的影響進(jìn)行探討，旨在確定老年撫養(yǎng)比和資源依賴是否是影響人力資本的原因，進(jìn)而印證“老年撫養(yǎng)比、資源依賴-人力資本-科技創(chuàng)新”這一機(jī)制的存在。故在此構(gòu)建以下模型：

其中l(wèi)nHcapit表示某年某地區(qū)人力資本存量，其數(shù)據(jù)來(lái)源是中央財(cái)經(jīng)大學(xué)中國(guó)人力資本與勞動(dòng)經(jīng)濟(jì)研究中心發(fā)布的《中國(guó)人力資源報(bào)告2017》，計(jì)算方法詳見(jiàn)報(bào)告，在此不再贅述；老年撫養(yǎng)比和資源依賴變量同上文。Controlit表示一系列可能對(duì)人力資本存量存在影響的控制變量，主要包括：經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)水平（lnperGDP）、城市化率（Urban）以及教育投入（Edu），其衡量方法同上文；對(duì)外貿(mào)易（Trade），此指標(biāo)通過(guò)進(jìn)出口總額占GDP總額的比重衡量；人口規(guī)模（lnPop），通過(guò)年末常住人口總數(shù)的對(duì)數(shù)來(lái)衡量。以上數(shù)據(jù)均來(lái)源于中國(guó)國(guó)家統(tǒng)計(jì)局的中國(guó)經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)庫(kù)，具體統(tǒng)計(jì)性描述如表1所示。

根據(jù)各種檢驗(yàn)結(jié)果，采用固定效應(yīng)模型進(jìn)行初步回歸，并通過(guò)引入工具變量進(jìn)行2SLS回歸解決內(nèi)生性問(wèn)題。具體回歸結(jié)果如表3所示。

表3回歸結(jié)果可知，在控制經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)、城市化率、教育投入、人口規(guī)模等因素后，老年撫養(yǎng)比和資源依賴兩個(gè)核心變量對(duì)人力資本存量的影響同前文對(duì)科技創(chuàng)新影響一致，這表明老年撫養(yǎng)比通過(guò)對(duì)人力資本存量產(chǎn)生先上升、后下降的影響進(jìn)而引致與科技創(chuàng)新呈現(xiàn)近似倒“U”型關(guān)系；資源依賴則通過(guò)對(duì)人力資本存量先阻礙、后促進(jìn)進(jìn)而與科技創(chuàng)新呈現(xiàn)近似倒“U”型關(guān)系。上述結(jié)果證實(shí)了前文理論對(duì)老年撫養(yǎng)比、資源依賴-人力資本-科技創(chuàng)新這一傳導(dǎo)機(jī)制的假想，即老年撫養(yǎng)比和資源依賴會(huì)通過(guò)影響人力資本存量來(lái)阻礙或促進(jìn)地區(qū)的科技創(chuàng)新能力。

（二）人力資本與科技創(chuàng)新

上文已經(jīng)就老年撫養(yǎng)比、資源依賴對(duì)科技創(chuàng)新的直接和間接影響進(jìn)行了詳細(xì)論述。接下來(lái)，本研究將對(duì)傳導(dǎo)機(jī)制中最后一環(huán)節(jié)人力資本-科技創(chuàng)新的關(guān)系進(jìn)行簡(jiǎn)要分析，力求保證研究的嚴(yán)謹(jǐn)和全面。因此，本研究同時(shí)構(gòu)建兩個(gè)相關(guān)模型：

LnInnvo和lnHcap同上文一致，分別表示科技創(chuàng)新和人力資本存量，控制變量中引入經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)（lnperGDP）、城市化率（Urban）、教育投入（Edu）、技術(shù)市場(chǎng)活躍度（Tech）、人才規(guī)模（lnGraduate）、對(duì)外貿(mào)易（Trade）、人口規(guī)模（lnPop）。同第（一）部分一樣，根據(jù)各種檢驗(yàn)分別采取固定效應(yīng)模型作為初步回歸，并引入人力資本存量滯后一期項(xiàng)作為其工具變量進(jìn)行2SLS回歸，具體結(jié)果如表3所示。

表3結(jié)論顯示，人力資本存量對(duì)科技創(chuàng)新的影響顯著為正，這意味著科技創(chuàng)新能力將隨著人力資本存量的增加而提升，這與現(xiàn)實(shí)和既有文獻(xiàn)的結(jié)論一致。同時(shí)在觀察相關(guān)控制變量的回歸系數(shù)后發(fā)現(xiàn)，基本均符合現(xiàn)實(shí)情況，因此上述模型及結(jié)論合理有效?？紤]到此部分并非本研究主要內(nèi)容，因此對(duì)結(jié)果不再贅述。

五、結(jié)論

人口老齡化作為一種社會(huì)現(xiàn)象，通過(guò)影響人的行為進(jìn)而對(duì)科技創(chuàng)新產(chǎn)生效應(yīng)；“資源詛咒”普遍存在于發(fā)展中國(guó)家，并通過(guò)“擠出效應(yīng)”阻礙相關(guān)產(chǎn)業(yè)科技創(chuàng)新和發(fā)展?？梢?jiàn)，人口、資源作為社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展中不可或缺的生產(chǎn)要素對(duì)科技創(chuàng)新影響深遠(yuǎn)。既有研究主要從個(gè)人角度來(lái)分析年齡如何導(dǎo)致科技創(chuàng)新行為的改變以及資源依賴如何影響經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，而在宏觀層面鮮有涉及人口老齡化和資源依賴是否影響以及如何影響科技創(chuàng)新行為。

本研究首先從理論上提出人口老齡化、資源依賴-人力資本-科技創(chuàng)新的影響機(jī)制，并分別從人口老齡化、資源依賴-科技創(chuàng)新、人口老齡化、資源依賴-人力資本以及人力資本-科技創(chuàng)新三方面進(jìn)行系統(tǒng)探究。研究發(fā)現(xiàn)，人口老齡化、資源依賴與科技創(chuàng)新并非始終保持單調(diào)線性關(guān)系，其中人口老齡化對(duì)科技創(chuàng)新的影響呈現(xiàn)先增長(zhǎng)、后阻礙的趨勢(shì)（如果按照實(shí)證結(jié)果分析，其拐點(diǎn)基本處在11.9%，即當(dāng)老年人口占勞動(dòng)人口比重小于等于11.9%時(shí)，其對(duì)科技創(chuàng)新的影響為正，當(dāng)比重超過(guò)11.9%時(shí)轉(zhuǎn)為負(fù)）根據(jù)表2最后一列估計(jì)結(jié)果計(jì)算而得：-0.2831/（-0.0019*2）≈11.9。。

同人口老齡化一樣，資源依賴與科技創(chuàng)新也非單調(diào)線性關(guān)系，而是呈現(xiàn)先阻礙、后促進(jìn)的“微笑型”趨勢(shì)。上述結(jié)論意味著在早期資源型經(jīng)濟(jì)發(fā)展時(shí)，由于其注重?cái)?shù)量以及速度等粗放式發(fā)展，通過(guò)吸引其他行業(yè)勞動(dòng)力和資源進(jìn)行非技能型生產(chǎn)，進(jìn)而導(dǎo)致其科技創(chuàng)新水平受到阻礙。但隨著其規(guī)模不斷發(fā)展壯大，早期的發(fā)展模型勢(shì)必會(huì)影響自身生產(chǎn)和經(jīng)營(yíng)效率，這也將在一定程度上倒逼企業(yè)進(jìn)行必要的科技創(chuàng)新，如生產(chǎn)技術(shù)、管理模式、產(chǎn)品開(kāi)發(fā)等，以求實(shí)現(xiàn)規(guī)模經(jīng)濟(jì)。同人口老齡化分析一樣，根據(jù)前文基準(zhǔn)回歸結(jié)果計(jì)算得出其影響曲線拐點(diǎn)為22.65%同人口老齡化拐點(diǎn)計(jì)算方法一樣：-0.077/（0.0017*2）≈22.65。。

上述結(jié)論對(duì)于處在發(fā)展中國(guó)家、正在經(jīng)歷老齡化的中國(guó)具有重要意義。當(dāng)前，中國(guó)正面臨未富先老的巨大挑戰(zhàn)，同時(shí)資源型產(chǎn)業(yè)在經(jīng)濟(jì)欠發(fā)達(dá)的西部地區(qū)的經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展中發(fā)揮了積極作用，而在新形勢(shì)下正面臨與東部地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展差距逐步拉大的困境。中國(guó)已經(jīng)步入“新時(shí)代”，社會(huì)主要矛盾也隨即更改為人民日益增長(zhǎng)的美好生活需要和不平衡不充分的發(fā)展之間的矛盾。而這一矛盾的提出，恰恰對(duì)上述提及的難題予以回應(yīng)，即要想獲得國(guó)家長(zhǎng)期穩(wěn)定的發(fā)展，創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)成為實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)的有效途徑，故科技創(chuàng)新是必不可少的關(guān)鍵因素。

可惜，就本研究結(jié)論來(lái)看，不論是人口老齡化還是資源依賴均在一定程度上通過(guò)降低人力資本存量阻礙我國(guó)科技創(chuàng)新行為的產(chǎn)生，這與十九大報(bào)告中提出的“創(chuàng)新是引領(lǐng)發(fā)展的第一動(dòng)力，是建設(shè)現(xiàn)代化經(jīng)濟(jì)體系的戰(zhàn)略支撐”背向而行。我國(guó)已站在新的歷史起點(diǎn)上，正在由發(fā)展中大國(guó)向現(xiàn)代化強(qiáng)國(guó)邁進(jìn)，只有從增強(qiáng)人們（當(dāng)然也包括老齡人口）的人力資本投資意愿和降低人力資本投資成本，加快實(shí)現(xiàn)資源型產(chǎn)業(yè)內(nèi)部結(jié)構(gòu)優(yōu)化、延長(zhǎng)價(jià)值鏈、增加產(chǎn)品附加值等減弱兩者對(duì)科技創(chuàng)新直接和間接的負(fù)面影響，加快建設(shè)創(chuàng)新型國(guó)家，才能加速向主要依靠知識(shí)積累、技術(shù)進(jìn)步和勞動(dòng)力素質(zhì)提升的內(nèi)涵式發(fā)展轉(zhuǎn)變，以科技強(qiáng)國(guó)支撐現(xiàn)代化強(qiáng)國(guó)，為解決社會(huì)主要矛盾開(kāi)拓更廣闊空間。

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Abstract：Scientific & technological innovation provides the strategic support to improving social productivity and overall national strength， as well as the effective way to maintain high quality economic growth. At present， the ever-increasing seriousness of the problems of aging population and resources dependence is exerting a significant impact on scientific & technological innovation in China. This paper， by using China's provincial data from 2006 to 2015， attempts to analyze the influence and transmission mechanism of the problem. The conclusion shows that the relationship between aging population and scientific & technological innovation and that between resource dependence and scientific & technological innovation are respectively inverted U-shaped and 'smile'-shaped. As the direct effects of the above are transmitted through indirect effects on human capital， both effects need to be reduced for scientific & technological innovation by trying to increase willingness but decrease cost for aging people to invest in human capital， as well as accelerating the optimization of the internal structure for the resource-based industries.

Key Words：Aging Population Problem； Resources Dependence； Scientific & Technological Innovation； Human Capital； Non-linearity

責(zé)任編輯 葉 青