戴妤懿　錢芝網(wǎng)

關(guān)鍵詞：政府補貼；企業(yè)創(chuàng)新；老齡化；醫(yī)藥企業(yè)；雙向固定效應(yīng)模型

中圖分類號：F273.1；C924.24；F812.45；F426.72 文獻標(biāo)識碼：A DOI：10.3969/j.issn.1003-8256.2023.06.004

0 引言

“大健康”概念自2016年提出以來，就一直受到國家的重視。黨的十九大報告中將“為人民群眾提供全方位全周期健康服務(wù)”的大健康觀提升到了國家戰(zhàn)略高度，極大提升了人民健康的戰(zhàn)略地位，唯有人民健康，才能保證民族昌盛與國家繁榮富強。在新冠疫情席卷全球的新形勢下，人們對于健康的要求也越來越高，人均衛(wèi)生支出在2021年達到5 439.97元，相比2011年的1 490.06元，增長了265.1%①。另外，2021年底，《“十四五”醫(yī)藥工業(yè)發(fā)展規(guī)劃》發(fā)布，提出“十四五”期間醫(yī)藥工業(yè)營業(yè)收入、利潤總額年均增速要保持在8% 以上，增加值占全部工業(yè)的比重提高到5% 左右。面對越來越多的醫(yī)療需求與行業(yè)增長預(yù)期速度，關(guān)注醫(yī)藥行業(yè)創(chuàng)新能力具有突出的現(xiàn)實意義。

我國醫(yī)療衛(wèi)生支出一直呈現(xiàn)上升趨勢，可以預(yù)見未來醫(yī)藥投資會成為新亮點。同時，醫(yī)藥行業(yè)作為弱周期的產(chǎn)業(yè)，能對國家整體發(fā)展起到很好的支撐作用，而要發(fā)展醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)，就必須依靠創(chuàng)新。創(chuàng)新已成為國家戰(zhàn)略，國家對創(chuàng)新的投入日益增加。《“十四五”醫(yī)藥工業(yè)發(fā)展規(guī)劃》提出，“十四五”期間全行業(yè)研發(fā)投入年均增長10%以上；到2025年，創(chuàng)新產(chǎn)品新增銷售額占全行業(yè)營業(yè)收入增量的比重進一步增加。但盡管政府對于創(chuàng)新研發(fā)十分重視，仍然可以觀察到在國內(nèi)醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)市場仿制藥、跟蹤創(chuàng)新仍然是當(dāng)前發(fā)展的主流模式，自主研發(fā)能力有限，醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新發(fā)展能力有待提升。產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新需要大量人才支持，然而，我國老齡化程度也在隨之加劇。2000年我國65歲以上老年人口占比達到7%，標(biāo)志我國進入老齡化社會②。截至2021 年，我國65 歲以上老年人口占比為14.2%，與2000年相比，數(shù)量占比翻了一番。根據(jù)2022年末的數(shù)據(jù)，我國人口比2021年末減少85萬人，這是我國六十多年來首次出現(xiàn)負(fù)增長的情況。嚴(yán)重的老齡化會導(dǎo)致年輕勞動力缺失，而青年人是創(chuàng)新的重要因素，從而老齡化對于創(chuàng)新能力會形成負(fù)面影響。同時，由于醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)具有創(chuàng)新風(fēng)險的不確定性、創(chuàng)新利益的外溢性的特點，導(dǎo)致各類醫(yī)藥企業(yè)創(chuàng)新動力不足，實際創(chuàng)新數(shù)量少于社會最優(yōu)數(shù)量，引起市場失靈。因此雙重因素的壓制下，創(chuàng)新市場需要政府進行干預(yù)，為實現(xiàn)促進經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的目的，需要政府利用各種激勵市場的手段，以努力實現(xiàn)創(chuàng)新市場中的最優(yōu)結(jié)果。

醫(yī)藥技術(shù)創(chuàng)新僅憑市場機制，很難實現(xiàn)有效激勵技術(shù)創(chuàng)新的投入與產(chǎn)出，原因是該技術(shù)創(chuàng)新具有風(fēng)險高、耗時長的特點，且創(chuàng)新收益具有非獨占性、創(chuàng)新過程不可分割性、創(chuàng)新活動的風(fēng)險性三大特征，因此降低企業(yè)創(chuàng)新活力。國家支持對企業(yè)的研發(fā)能力有著正向作用，能夠很好地促進企業(yè)研發(fā)［1］。為幫助醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)實現(xiàn)更高效的創(chuàng)新，解決市場失靈問題，我國各級政府出臺一系列措施對醫(yī)藥行業(yè)進行戰(zhàn)略部署，其中以“財政補貼”和“稅收優(yōu)惠”兩種政策被廣泛應(yīng)用。根據(jù)《2021年全國科技經(jīng)費投入統(tǒng)計公報》顯示，2021年，全國規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)研究與試驗發(fā)展（R&D）的經(jīng)費達17 514.2億元，比上年增加2 242.9億元，增長14.7%。其中，醫(yī)藥制造業(yè)研究與試驗發(fā)展（R&D）經(jīng)費942.4億元，投入強度（與營業(yè)收入之比）為3.91%③。各級政府愈發(fā)重視醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)經(jīng)費投入，由此引發(fā)以下問題：研發(fā)投入是否有所成效？是否存在信息不對稱？政府財政補貼投入的資金是否真的被醫(yī)藥企業(yè)用在研發(fā)創(chuàng)新上？

針對政府補貼對企業(yè)研發(fā)投入的影響，國內(nèi)外學(xué)者進行了不少研究。McCutchen［2］研究結(jié)果表明政府創(chuàng)新激勵政策有利于刺激制藥行業(yè)的研發(fā)動力。Hall 和Lerner［3］認(rèn)為企業(yè)R&D投資有一半或一半以上用于支付科學(xué)家和工程師的工資薪金，這意味著他們一旦離職，企業(yè)的部分R&D資源基礎(chǔ)將隨之流失，企業(yè)面臨較高的調(diào)整成本，因此同樣需要政府支持。國內(nèi)有學(xué)者認(rèn)為，政府補貼對企業(yè)研發(fā)投入的影響存在門檻效應(yīng)。朱金生和朱華［4］認(rèn)為在補貼強度超過閾值的情況下，政府補貼可以促使不同企業(yè)均選擇創(chuàng)新。李曉鐘和徐怡［5］發(fā)現(xiàn)民營企業(yè)創(chuàng)新績效與政府補貼強度之間存在門檻效應(yīng)。另外，也有部分學(xué)者關(guān)注政府補貼對企業(yè)創(chuàng)新效率的影響。Raffaello等［6］認(rèn)為R&D補貼項目對企業(yè)的專利申請數(shù)量具有顯著的正向影響，而且這種影響在小型企業(yè)中更為顯著。Guerzn 和Raiteri［7］利用傾向得分匹配估計，分析了財稅政策組合對企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出的影響，結(jié)論表明政府補貼對企業(yè)的創(chuàng)新效率具有顯著的正向影響。陳亞平和田輝［8］研究發(fā)現(xiàn)，政府研發(fā)補助對于成長期和成熟期企業(yè)的創(chuàng)新效率有顯著促進作用，對衰退期企業(yè)則會產(chǎn)生抑制作用。目前針對醫(yī)藥行業(yè)的研究尚且不多，已有研究結(jié)論也與其他行業(yè)類似，陳晶璞等［9］認(rèn)為，醫(yī)藥制造業(yè)的研發(fā)投入對企業(yè)績效會產(chǎn)生顯著正向影響。田紅娜與劉思琦［10］發(fā)現(xiàn)，政府補貼對醫(yī)藥制造企業(yè)的綠色研發(fā)投入有顯著的雙重門檻效應(yīng)。

縱觀已有研究結(jié)果，學(xué)者過往較多考察政府補貼對企業(yè)創(chuàng)新效率的影響，較少考量人口老齡化是否影響政府補貼的最終效果。但在老齡化背景下，人口年齡結(jié)構(gòu)變動會影響人力資本存量與人力資源水平，還會改變企業(yè)養(yǎng)老成本，因此可能導(dǎo)致企業(yè)將得到的研發(fā)補貼用于非研發(fā)用途，削弱政府補貼效應(yīng)。因此本文以醫(yī)藥行業(yè)為例，引入老齡化程度，從以下角度進行探討：首先，評估政府補貼的政策效果。以醫(yī)藥行業(yè)專利申請量作為衡量創(chuàng)新能力的方法，評價政府財政補貼政策對創(chuàng)新能力的影響；其次，考察老齡化程度愈加嚴(yán)峻的背景下，政府財政補貼的政策效果是否受到影響。可能具有如下貢獻：在理論層面，一是通過實證研究彌補財政補貼對醫(yī)藥行業(yè)創(chuàng)新影響的老齡化視角理論空白，為政府補貼的政策效應(yīng)提供新的微觀證據(jù)；二是明確老齡化對企業(yè)創(chuàng)新能力的影響結(jié)果，給出老齡化對政府補貼、企業(yè)創(chuàng)新的影響路徑。在實踐層面，希望政府在制定創(chuàng)新政策時能加入老齡化這一新的考量因素，以便讓激勵政策更加精準(zhǔn)有效。

1 文獻回顧與研究假設(shè)

1.1 文獻回顧

1.1.1 政府參與對企業(yè)創(chuàng)新影響效果的研究進展

從現(xiàn)有文獻來看，學(xué)者們關(guān)于政府補貼對企業(yè)創(chuàng)新活動的影響評價褒貶不一。首先，有學(xué)者認(rèn)為政府支持對企業(yè)創(chuàng)新有正向作用［11-12］。政府的研發(fā)補貼可以通過降低企業(yè)創(chuàng)新成本，從而“擠入”企業(yè)創(chuàng)新活動［13］。Kleer［14］認(rèn)為政府支持可以通過權(quán)威技術(shù)評估替代較大名聲的第三方機構(gòu)來向市場釋放企業(yè)優(yōu)質(zhì)技術(shù)實力的信號，緩釋投資者對企業(yè)的擔(dān)憂，吸引更多外源融資。張嘉望等［15］認(rèn)為政府支持可以釋放審查認(rèn)證信號，政府研發(fā)支持的審查機制抑制企業(yè)“短期逐利”的動機，促使企業(yè)放棄金融資產(chǎn)，為創(chuàng)新爭取更多內(nèi)部資金。

其次，另有學(xué)者認(rèn)為政府補貼不利于企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新，政府研發(fā)補貼擠出企業(yè)研發(fā)投入［16］，補貼分配過程不透明會導(dǎo)致政府補貼效率低下，因此補貼政策的初衷沒能得到很好的實現(xiàn)［17］。Blanes和Busom［18］認(rèn)為政府補貼只能吸引正在進行創(chuàng)新行為的企業(yè)采取更多的創(chuàng)新，而未采取創(chuàng)新行動的企業(yè)并不會改變本身的行為。同時，如果不對政府行為在給予補貼標(biāo)準(zhǔn)、選擇補貼對象等方面采取有效監(jiān)督，則企業(yè)為獲取政府財政補貼，就會產(chǎn)生“設(shè)租”“尋租”等問題［19］。余明桂等［20］進一步證明，有政治聯(lián)系的企業(yè)獲得的財政補貼是尋租的結(jié)果，而無政治聯(lián)系的企業(yè)獲得的財政補貼具有一定的社會效率促進作用，因此尋租會對企業(yè)社會效率造成負(fù)面影響。

另外，有學(xué)者認(rèn)為政府補貼對于企業(yè)創(chuàng)新的效果存在結(jié)構(gòu)差異。吳金光等［21］認(rèn)為政府研發(fā)補貼顯著刺激了企業(yè)研發(fā)投入，政府研發(fā)補貼對非國有企業(yè)、高新技術(shù)和低市場化程度地區(qū)的科技型中小企業(yè)更加具有激勵效應(yīng)。

已有的文獻關(guān)于政府參與對企業(yè)創(chuàng)新影響的效果尚未得出一致結(jié)論。由于政府參與方式多樣，且政策實施效果受到多種因素的影響，因此引發(fā)對以下問題的思考，首先，政府直接補貼最終會對創(chuàng)新績效產(chǎn)生怎樣的影響？其次，多數(shù)文獻從宏觀角度進行研究，較少有文獻針對醫(yī)藥企業(yè)考察微觀效果，那么醫(yī)療醫(yī)藥企業(yè)會對政府財政補貼做出何種反應(yīng)？本文將針對以上問題展開研究。

1.1.2 老齡化對企業(yè)創(chuàng)新影響效果的研究進展

從勞動力角度分析，根據(jù)聯(lián)合國勞工組織定義，勞動年齡人口中45 歲及以上的人口被稱為老年勞動人口。人口老齡化伴隨的勞動力老化會對企業(yè)科技創(chuàng)新帶來新的影響，勞動力老化是指勞動年齡人口中老年勞動人口比重不斷上升的動態(tài)過程［22］。根據(jù)現(xiàn)有文獻分析，人口老齡化對企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的影響主要從兩條路徑展開分析。

首先，人口年齡結(jié)構(gòu)老化有利于技術(shù)創(chuàng)新水平提升。有研究證明，在某些依靠工作經(jīng)驗的行業(yè)中，隨著勞動者工齡增加，工作經(jīng)驗積累、社會資本提升可以提高勞動生產(chǎn)率，有利于創(chuàng)新水平提升。老齡員工會與青年員工具有互補性，工作經(jīng)驗可以抵消由年齡因素帶來的對科技創(chuàng)新的負(fù)面影響。在經(jīng)驗依賴型領(lǐng)域，老齡員工相對于青年員工擁有更加豐富的工作經(jīng)驗與工作熟練度。在知識密集型領(lǐng)域，高齡員工在發(fā)明創(chuàng)造方面有更大優(yōu)勢。Joson［23］以20世紀(jì)諾貝爾獎得主與發(fā)明家為樣本，發(fā)現(xiàn)獲得諾貝爾獎與重大科技創(chuàng)新的平均年齡提高了6歲左右。原因可能是前人研究成果越豐富，后人需要學(xué)習(xí)的知識越多，只有在到達一定的知識積累后才能有所創(chuàng)新。在經(jīng)驗依賴型領(lǐng)域，老齡員工相對于青年員工擁有更加豐富的工作經(jīng)驗與工作熟練度。勞動者豐富的工作經(jīng)驗對創(chuàng)新帶來的效果與先進的前沿知識和思想同樣重要。對于大齡勞動力而言，給青年勞動者帶去的是“看中學(xué)”效應(yīng)，因為在長年的工作中積累豐富工作經(jīng)驗與提升自身創(chuàng)新概率的同時，還能在與年輕勞動力的交流與經(jīng)驗分享中提高年輕勞動力經(jīng)驗積累的速度，縮短青年勞動力自我摸索的學(xué)習(xí)時間，顯著提升工作效率［24］。另外，人口老齡化增長會導(dǎo)致企業(yè)用工成本與社會保障支出增加，企業(yè)稅負(fù)加重，導(dǎo)致企業(yè)改變資本-勞動要素稟賦結(jié)構(gòu)，加大資本在投入要素中的比重，“倒逼”企業(yè)進行技術(shù)創(chuàng)新［25］。

其次，另一種觀點認(rèn)為老齡化會顯著抑制企業(yè)創(chuàng)新活力。老齡化對企業(yè)創(chuàng)新的影響以“老齡化→人力資本→科技創(chuàng)新”為主要路徑，老齡化通過減少人力資本存量來降低整個國家的科技創(chuàng)新水平，對經(jīng)濟發(fā)達地區(qū)的影響更為顯著［26］。老齡員工占比高的企業(yè)采用新技術(shù)的概率要比青年員工占比高的企業(yè)低，原因是老齡員工對于新技術(shù)的接受程度更低［24］。青年員工往往有更強的學(xué)習(xí)能力，新知識、新技術(shù)大多由青年勞動力向企業(yè)傳輸，促進企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新，而企業(yè)老齡勞動力比重的增加會抑制新技術(shù)的產(chǎn)生。且老年員工相較青年員工更保守，對于計算機技術(shù)的使用頻率、使用程度與熟練程度不如青年員工，而這些技術(shù)是企業(yè)發(fā)展的重要工具。Myerson 等［27］指出高齡員工人力資本缺陷性在面臨復(fù)雜工作時會體現(xiàn)得更加明顯，隨著年齡增長引致的效率下降會隨工作的復(fù)雜性的提高而更明顯。另外，有研究認(rèn)為年齡與企業(yè)創(chuàng)新呈非線性的關(guān)系，個人年齡與科技創(chuàng)新之間的關(guān)系呈“倒U形”，當(dāng)越過臨界點之后，年齡的增加會抑制創(chuàng)新能力［28］。

綜上可以發(fā)現(xiàn)，人口老齡化會對企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新造成的影響尚未得出一致的結(jié)論，并且多數(shù)研究集中關(guān)注老齡化對企業(yè)創(chuàng)新的直接影響，而忽略了有政府補貼因素的影響下，老齡化對企業(yè)創(chuàng)新的影響效果是否仍與已有研究結(jié)果一致。因此本文在老齡化背景下，對政府補貼對企業(yè)創(chuàng)新的影響效果展開進一步的研究。

1.2 理論機制與研究假設(shè)

1.2.1 政府補貼對企業(yè)創(chuàng)新的影響機制

對于具有公共品性質(zhì)、風(fēng)險大且具有外部性的醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)來說，創(chuàng)新是一種高風(fēng)險的活動，收益可能低于成本且不能獨占，同時企業(yè)在技術(shù)創(chuàng)新的過程中還可能面臨失敗或反對勢力的打擊與阻礙，導(dǎo)致創(chuàng)新難度進一步提升，因此企業(yè)進行自主創(chuàng)新的動力不足，需要政府通過補貼的形式來促進創(chuàng)新，其中財政撥款是常用的補貼類型。

事實上，企業(yè)創(chuàng)新在本質(zhì)上是一種尋租行為［29］，為獲取市場中的超額租金回報，企業(yè)通過創(chuàng)新打敗競爭對手。但是由于醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)的創(chuàng)新活動對資金的需求量大，且政府補貼具有無償性的特點，通過補貼獲取收益的風(fēng)險比通過創(chuàng)新獲取收益的風(fēng)險要小，因此政府補貼政策對企業(yè)有更大的吸引力。為獲取更多的補貼，企業(yè)可能淡化對創(chuàng)新的重視程度，轉(zhuǎn)而迷戀追求尋租手段或惡性競爭，降低創(chuàng)新動力，扭曲市場環(huán)境，甚至帶動腐敗風(fēng)氣，導(dǎo)致市場進一步偏離最優(yōu)，因此違背補貼政策的初衷。獲取補貼后，企業(yè)可能形成依賴，追求利潤的動力以及創(chuàng)新的動力降低，更有甚者，還將原本投入在研發(fā)中的資金轉(zhuǎn)移到金融資產(chǎn)投資中，造成企業(yè)“脫實向虛”的后果［15］。

但從政府選擇企業(yè)進行支持的過程來看，政府通常根據(jù)企業(yè)生產(chǎn)效率、對社會的貢獻程度等因素進行抉擇，政府支持力度同生產(chǎn)效率與社會貢獻程度呈正相關(guān)關(guān)系。對于企業(yè)來說，政府補貼是對創(chuàng)新的前期支持，因此企業(yè)為獲得更多的政府支持，就更傾向于進行更多的創(chuàng)新，獲取更多的利潤。而企業(yè)專利數(shù)量增多實際上是在向市場傳遞信號，外部投資者可以認(rèn)為該企業(yè)值得被投資［30］，從而形成良好的聲譽，幫助企業(yè)獲取更多銀行等金融機構(gòu)的資金，因而再次促進創(chuàng)新，企業(yè)又會因此再次成為政府補貼的對象，如此，企業(yè)創(chuàng)新動力進一步提升，形成良性循環(huán)。同時，政府補貼是在對外部釋放高效率、可信任企業(yè)的良好信號，通過信號傳遞可以吸引優(yōu)秀人才的加入，解決創(chuàng)新過程中的技術(shù)問題，對促進企業(yè)創(chuàng)新可以產(chǎn)生良好的效果。

綜上所述可以看出，對于政府補貼對企業(yè)創(chuàng)新的影響效果尚不能得出明確的結(jié)論，仍需要進一步研究證明，因此提出以下假設(shè)：

H1a：政府補貼可以彌補市場自發(fā)形成的創(chuàng)新外部性，提升醫(yī)療醫(yī)藥企業(yè)創(chuàng)新動力；

H1b：政府補貼本質(zhì)上導(dǎo)致“尋租”行為，進一步扭曲市場機制，不能提升醫(yī)療醫(yī)藥企業(yè)創(chuàng)新能力。

1.2.2 老齡化對企業(yè)創(chuàng)新與政府補貼效果的影響機制與研究假設(shè)

（1）老齡化對企業(yè)創(chuàng)新的影響機制

2021 年我國65 歲以上人口占全國人口的14.2%，這是我國65歲及以上人口占比首次超過14%，按照聯(lián)合國標(biāo)準(zhǔn)，我國已經(jīng)進入中度老齡化社會。根據(jù)已有文獻可以知道，年齡對醫(yī)療需求有正向影響［31-32］，因此隨著老齡化程度逐年加深，老年健康需求逐年增加，從而引起醫(yī)療費用支出的增加。醫(yī)療費用支出的增加常常伴隨著對藥品消費量的增加，進而提升醫(yī)藥企業(yè)的營收。醫(yī)藥企業(yè)想要在市場種獲取超額收益，就需要對產(chǎn)品做差異化競爭，由此需要加強企業(yè)的創(chuàng)新能力。與此同時，隨著社會的進步，老齡化可以對企業(yè)帶來創(chuàng)新促進作用。姚東旻等［26］通過實證研究證明，隨著經(jīng)濟增長和教育水平的提高，老年人生活水平得到了大幅提高，平均壽命得以延長，退休年齡隨之延長，人均勞動供給時間增加，人群身體素質(zhì)和認(rèn)知能力都有相比于從前的大幅提升，人力資本總量與勞動力質(zhì)量得到進一步提升和改善，對企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)生正向影響。另外，勞動力短缺帶來的勞動力減少有可能倒逼企業(yè)從勞動依賴型企業(yè)轉(zhuǎn)向技術(shù)依賴型企業(yè)，“迫使”企業(yè)進行技術(shù)創(chuàng)新。Madsen和Damania［33］認(rèn)為人口老齡化導(dǎo)致了勞動力規(guī)模下降，增加企業(yè)用工成本的結(jié)果，因此企業(yè)為了維持市場地位和生產(chǎn)利潤而不得不轉(zhuǎn)向技術(shù)創(chuàng)新和更新生產(chǎn)設(shè)備。

然而從勞動力質(zhì)量角度看，在老齡化的背景下，人口年齡結(jié)構(gòu)變動會通過改變?nèi)肆Y本存量與人力資源水平，減少勞動力供給，從而增加企業(yè)用工成本。在實際工作中，隨著年齡增長人的體力會出現(xiàn)先增強后減弱的變化趨勢，認(rèn)知能力、接受能力也開始減弱，企業(yè)開展在職培訓(xùn)的回報率降低，同時，已掌握的知識技能會經(jīng)歷投入使用再被淘汰的過程，因此人力資本質(zhì)量會隨著年齡增長而降低［34］，對醫(yī)藥技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)生負(fù)面影響。同時老齡化還會增加養(yǎng)老負(fù)擔(dān)，養(yǎng)老費用的增加會擠占科技創(chuàng)新資金，從而抑制企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新能力。

（2）人口老齡化的調(diào)節(jié)作用

有部分學(xué)者認(rèn)為，老齡化促進老年市場需求，增加政府稅收收入，有助于政府實施更有效的財政政策，促進政府補助效應(yīng)。老年人口在面臨財政刺激時的反應(yīng)要強于年輕人口，使得財政政策效果趨于加強，人口老齡化有利于提升財政政策有效性［35］。據(jù)阿里巴巴2018年發(fā)布的《銀發(fā)族消費升級數(shù)據(jù)》，對淘寶天貓、阿里健康、飛豬等平臺上50歲以上中老年人的消費行為的研究，結(jié)論表明，淘寶天貓的銀發(fā)族三年來增長了1.6倍，互聯(lián)網(wǎng)老年人的消費潛力巨大。而2018年是醫(yī)藥行業(yè)全面向上的拐點之年，目前我國醫(yī)藥消費量有一半以上來自老年人，隨著2010—2030年老齡化的加速，可以預(yù)見，未來10年，我國醫(yī)藥支出必將呈現(xiàn)加速態(tài)勢［36］。老齡化帶來的老年與醫(yī)藥消費市場，給政府帶來大量稅收收入，提供更加靈活的補貼政策操作空間，提高政策的有效性。

但與此同時，有學(xué)者持相反的意見。羅美娟和龍騰［37］認(rèn)為，人口老齡化能通過影響個人消費、投資及就業(yè)等機制對政府補貼等財政政策的效果產(chǎn)生抑制作用。由于老齡化社會的勞動力不斷減少，從而社會生產(chǎn)效率降低，潛在的經(jīng)濟增長減少，加上我國目前“421”家庭數(shù)量不斷增多，年輕人養(yǎng)老負(fù)擔(dān)加劇，消費水平受到抑制，導(dǎo)致社會投資的預(yù)期投資回報率降低，較低的預(yù)期投資回報率可能會對企業(yè)的創(chuàng)新投資產(chǎn)生負(fù)面影響，因此造成減弱財政刺激對經(jīng)濟的推動效應(yīng)的結(jié)果。另外，由于醫(yī)藥行業(yè)的特殊性，醫(yī)生用藥會對習(xí)慣使用的藥品具有更強的信任，特別是對于老年人，用藥需要考慮更多的因素，因此醫(yī)生、醫(yī)療機構(gòu)或藥房更傾向于售賣非創(chuàng)新藥。以上因素都可能導(dǎo)致醫(yī)藥企業(yè)預(yù)期新產(chǎn)品消費量不高，將政府補貼的資金用作別處，而非創(chuàng)新投入，從而降低企業(yè)創(chuàng)新活力。人口老齡化還會顯著降低政府財政支出的乘數(shù)效應(yīng)［38］。Basso和Rachedi［39］通過世代交疊動態(tài)隨機模型的分析，認(rèn)為人口的年齡結(jié)構(gòu)影響了當(dāng)?shù)氐呢斦藬?shù)，即財政乘數(shù)在經(jīng)濟中的作用越大，年輕人在總?cè)丝谥械恼急仍礁?。主要原因是老年人相對于年輕人，擁有更低勞動供給彈性與需求波動，人口老齡化可以通過增加退休人員來削弱財政政策的乘數(shù)效應(yīng)。在勞動年齡結(jié)構(gòu)老化的企業(yè)中，盡管政府給予足夠的財政補貼，但由于企業(yè)養(yǎng)老壓力增加，加上高齡勞動力在工作效率與創(chuàng)新能力方面受到年齡因素的限制，會降低財政補貼的效應(yīng)。

綜上，關(guān)于老齡化會通過影響政府補貼對醫(yī)藥企業(yè)的創(chuàng)新產(chǎn)生不同的影響效果，最終結(jié)果仍值得探討。故提出如下假設(shè)：

H2a：人口老齡化帶來更多經(jīng)驗豐富的老齡勞動力，提升企業(yè)創(chuàng)新能力，同時也能促進醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)消費，加強政府補貼效應(yīng)；

H2b：人口老齡化改變勞動人口年齡結(jié)構(gòu)，更低的青年勞動占比會降低企業(yè)創(chuàng)新活力，同時降低企業(yè)創(chuàng)新投資的收益預(yù)期與財政乘數(shù)，抑制政府補貼效應(yīng)。

2 研究設(shè)計

2.1 模型設(shè)定

在既存在“個體效應(yīng)”又存在“時間效應(yīng)”的模型中，雙向固定效應(yīng)模型常常被廣泛使用。固定效應(yīng)假設(shè)無法觀測的因素不會隨著時間而變，并且反映每個個體獨特的屬性，所以在統(tǒng)計上常?？梢杂靡唤M代表每個個體的虛擬變量來控制這些因素的影響。根據(jù)所研究的問題，所使用的數(shù)據(jù)屬于面板模型，并且，由于不同省份的數(shù)據(jù)存在差異，同時也有可能存在不隨時間變化的遺漏變量，即存在“個體效應(yīng)”與“時間效應(yīng)”，因此加入省份固定效應(yīng)與時間固定效應(yīng)，采用雙向固定效應(yīng)模型進行研究分析。

為檢驗政府補貼對醫(yī)藥企業(yè)創(chuàng)新能力的影響，本文采用以下雙向固定效應(yīng)模型：

2.2 變量說明

2.2.1 核心解釋變量

選取準(zhǔn)確衡量指標(biāo)對于科學(xué)評價創(chuàng)新績效尤為重要。為測度政府干預(yù)政策對企業(yè)創(chuàng)新能力的影響，借鑒以往研究，選取R&D 活動經(jīng)費中政府資金作為衡量政府支持的指標(biāo)，由于專利從申請到有關(guān)部門審批需要一定的時間，且審批時間長短受人為因素影響較大，因此選用專利申請量作為企業(yè)創(chuàng)新能力指標(biāo)。人口老齡化程度使用65 歲以上人口占總?cè)丝谥群饬俊?/p>

2.2.2 控制變量

受到呂慧［34］的啟發(fā)，控制變量的選取考慮了區(qū)域創(chuàng)新環(huán)境、區(qū)域創(chuàng)新活力、創(chuàng)新活動互補條件三個方面。區(qū)域創(chuàng)新環(huán)境包括經(jīng)濟發(fā)展水平、對外開放程度以及市場化水平等，區(qū)域創(chuàng)新活力包括人力資本水平等，創(chuàng)新活動互補條件包括地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)等。各變量的設(shè)定如表1所示。

2.3 數(shù)據(jù)來源與數(shù)據(jù)處理

2.3.1 數(shù)據(jù)來源選擇2010—2020 年全國除港澳臺和新疆、西藏外的29個省區(qū)市面板數(shù)據(jù)，共收集到2 871個觀測值。專利申請量與R&D活動經(jīng)費中政府資金數(shù)據(jù)來源于《高技術(shù)產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計年鑒》中的醫(yī)藥制造業(yè)數(shù)據(jù)，人口年齡結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)來源于《中國統(tǒng)計年鑒》，人均地區(qū)生產(chǎn)總值、地區(qū)人口中在讀本科人口數(shù)、金融業(yè)增加值以及國內(nèi)生產(chǎn)總值來源于國家統(tǒng)計局?jǐn)?shù)據(jù)庫，市場化數(shù)據(jù)來源于中國分省份市場化指數(shù)數(shù)據(jù)庫④。表2 為變量描述性統(tǒng)計結(jié)果。

2.3.2 數(shù)據(jù)處理

將除政府資金之外的變量均取對數(shù)處理。對政府資金、專利申請量、地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)以及市場化指數(shù)進行插補處理，彌補少量無法獲取的數(shù)據(jù)。對所有變量中超出1%和99%百分位的數(shù)據(jù)進行Winsor縮尾處理，以減小極端值影響，并剔除異常值。

3 實證分析

3.1 政府參與企業(yè)創(chuàng)新模型

根據(jù)模型（1）進行回歸結(jié)果分析，Hausman檢驗結(jié)果得到P 值為0，因此采用固定效應(yīng)模型?；貧w結(jié)果如表3所示。

模型（1）回歸結(jié)果顯示，政府補貼的系數(shù)顯著為正，模型（2）～（7）分別依次加入控制變量，發(fā)現(xiàn)解釋變量的結(jié)果均統(tǒng)計顯著，且系數(shù)沒有發(fā)生明顯變化，因此可以說明該回歸結(jié)果穩(wěn)健。從回歸結(jié)果系數(shù)來看，政府每增加1 單位補貼，可以促進企業(yè)專利申請增加0.028 3 單位。該回歸結(jié)果一定程度上證明了假設(shè)H1a。政府補貼可以提升企業(yè)創(chuàng)新的積極性，緩解創(chuàng)新過程中企業(yè)資金不足的問題，并彌補創(chuàng)新帶來的外部性，一定程度上解決市場失靈問題。

3.2 老齡化對政府補貼效果影響模型

根據(jù)模型（2）進行回歸結(jié)果分析，Hausman檢驗結(jié)果得到P 值為0，回歸結(jié)果如表4所示。

根據(jù)表4，模型（1）老齡化率與政府補貼的交乘項的系數(shù)皆顯著為負(fù)，模型（2）～（7）分別依次加入控制變量，解釋變量仍然顯著為負(fù)，且系數(shù)大小沒有明顯變化，因此可以認(rèn)為該回歸結(jié)果穩(wěn)健。從老齡化率與政府補貼交乘項的系數(shù)來看，老齡化程度的加深會對政府補貼效果產(chǎn)生負(fù)向影響，因此可以在一定程度上證明假設(shè)H2b。勞動力老化趨勢造成的創(chuàng)新活力降低與勞動力經(jīng)驗積累兩股勢力的合力結(jié)果為對企業(yè)創(chuàng)新能力產(chǎn)生抑制作用。

3.3 穩(wěn)健性檢驗

為進一步檢驗式（1）（2）財政補貼對企業(yè)創(chuàng)新能力的影響，本文圍繞企業(yè)創(chuàng)新能力其他指標(biāo)進行檢驗。

利用新產(chǎn)品銷售收入（New_Rev）替代專利申請量（Patents），反映企業(yè)創(chuàng)新能力。估計結(jié)果如表5 中列（1）（2）所示，其中列（1）為對式（1）的檢驗，列（2）為對式（2）的檢驗。被解釋變量替換后，Subsidies 的系數(shù)仍然顯著為正，交乘項的系數(shù)仍然顯著為負(fù)，得到的結(jié)果與前文保持一致，因此可以證明該結(jié)論有較好的穩(wěn)健性。

上文中已經(jīng)對變量進行了1% 的縮尾處理，為了進一步檢驗?zāi)Ｐ偷姆€(wěn)健性，借鑒江飛濤等［29］的做法，對變量進行5%的縮尾處理。重新處理后的結(jié)果如表5 中列（3）（4）所示，其中列（3）為對式（1）的檢驗，列（4）為對式（2）的檢驗。同樣的，Subsidies 的系數(shù)仍然顯著為正，交乘項的系數(shù)仍然顯著為負(fù)，回歸結(jié)果與前文所得結(jié)論相同。因此可以進一步驗證本文結(jié)論的穩(wěn)健性。

4 異質(zhì)性分析

盡管上文已經(jīng)分析政府補貼對醫(yī)療企業(yè)創(chuàng)新能力的影響，但基于總體的分析仍舊不能說明樣本內(nèi)部的異質(zhì)性。因此下面將就地域差異、老齡化發(fā)展程度差異等異質(zhì)性因素對醫(yī)藥企業(yè)創(chuàng)新能力進行進一步探討。

4.1 基于地域差異的異質(zhì)性分析

我國東、中、西部地區(qū)在經(jīng)濟發(fā)展程度、市場化程度、金融業(yè)發(fā)展程度等方面存在較大的差異，這些差異不僅影響企業(yè)發(fā)展水平，還會給政府補貼效應(yīng)產(chǎn)生不同的影響，因此本文將樣本中29個省區(qū)市分成東部（9個）、中部（9個）和西部地區(qū)（11個），并對三個區(qū)域分別進行回歸，得到的結(jié)果如表6所示。

對比表6的結(jié)果可以發(fā)現(xiàn)，在我國東部地區(qū)與西部地區(qū)，政府補貼對醫(yī)藥企業(yè)創(chuàng)新能力的提升具有正效應(yīng)，且老齡化程度與政府補貼的交互項系數(shù)仍顯著為負(fù)，與上文結(jié)論一致。而中部地區(qū)政府補貼對醫(yī)藥企業(yè)創(chuàng)新能力的提升效果不顯著，因此在中部，政府補貼對醫(yī)藥企業(yè)創(chuàng)新能力提升作用并不明顯。

對于該結(jié)論可以給出如下推測：（1）由于西部地區(qū)制度相對不完善，市場化程度、金融發(fā)展相對落后，融資渠道更少，用于研發(fā)的資金更為短缺，資金需求量大，因此政府研發(fā)費用補貼對創(chuàng)新的成效相對中東部地區(qū)更明顯。（2）東部與中部地區(qū)人才聚集效應(yīng)更強，且與高校合作機會更大，大量高素質(zhì)人才向中東部地區(qū)集中，對于企業(yè)創(chuàng)新能力提升有極大的促進作用。因此企業(yè)在已有較強創(chuàng)新能力的基礎(chǔ)上，資本對于創(chuàng)新的邊際效率降低，此時政府支持對于創(chuàng)新能力的提升作用不如西部明顯。（3）由于經(jīng)濟發(fā)展水平更高，中東部地區(qū)擁有相比西部更年輕的勞動力，老齡化程度的加深會強化西部地區(qū)勞動力老化，因此企業(yè)不僅會減少對新技術(shù)的使用，更會降低創(chuàng)新活力，嚴(yán)重抑制企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新能力，進一步抵消政府補貼作用效果。

4.2 基于老齡化程度差異的異質(zhì)性分析

不同老齡化程度不僅對當(dāng)?shù)亟?jīng)濟發(fā)展產(chǎn)生異質(zhì)性影響，還會對政府補貼效果與企業(yè)創(chuàng)新能力產(chǎn)生不同效果，因此有必要對老齡化差異進行分組研究。本文將所有城市按照老齡化程度分為低、中、高三個等級，將老齡化程度前10名、11～20名、21～29名的城市分成三類，分別進行回歸，得到的結(jié)果如表7所示。

在低度老齡化與中度老齡化的分組里，政府補貼效果顯著，老齡化程度同樣會對該效果產(chǎn)生顯著負(fù)向影響，與主回歸結(jié)果一致。在高度老齡化的分組中，政府補貼、政府補貼與老齡化的交乘項回歸結(jié)果不顯著。綜上，回歸結(jié)果表明，老齡化程度越低，政府補貼效果越顯著，同時老齡化仍然會顯著對政策效果產(chǎn)生顯著負(fù)面影響。2021年，我國65歲及以上人口占比14.2%，未來我國很可能進入深度老齡化階段⑤，未來政府創(chuàng)新補貼政策效果堪憂，創(chuàng)新能力提升效果很有可能不再顯著。

對于該結(jié)果給出如下推測：（1）老齡化導(dǎo)致企業(yè)創(chuàng)新活力不足，抵消因增加創(chuàng)新資金而帶來的邊際生產(chǎn)率。老齡勞動力對于新技術(shù)的接受意愿與接受能力均低于青年勞動力，因此企業(yè)采用新技術(shù)的可能性隨之降低。（2）培養(yǎng)高素質(zhì)人才一直是我國政府重點關(guān)注的問題，2021年擁有大學(xué)文憑的人口總數(shù)已經(jīng)達到2.18億，占總?cè)丝?5.44%。教育水平逐年提升，高素質(zhì)人才帶來的是更加先進的技術(shù)與知識，帶動企業(yè)創(chuàng)新。而老齡化程度高便意味著知識與技術(shù)的落后。此時，企業(yè)資本的邊際生產(chǎn)率已經(jīng)很高，更多的資本無法帶來更多的創(chuàng)新，更多的是需要人力資本積累，提高勞動邊際生產(chǎn)率。

5 結(jié)論與啟示

本文利用雙向固定效應(yīng)模型，基于2010—2020 年政府研發(fā)補貼對醫(yī)藥企業(yè)創(chuàng)新能力的影響程度進行研究分析，并分析在老齡化程度加深的背景下，老齡化會對該補貼效果會產(chǎn)生什么樣的影響，旨在為政府創(chuàng)新政策效果進行評價，并同時結(jié)合老齡化背景，希望給政府政策改進方式給予參考。得出如下結(jié)論：（1）政府補貼可以彌補由創(chuàng)新帶來的外部性，緩解市場失靈問題，激勵企業(yè)進行更多創(chuàng)新，因此企業(yè)專利申請數(shù)量顯著提升。（2）隨著老齡化程度的加深，勞動力老化的情況也隨之嚴(yán)重。隨著企業(yè)勞動力老化，企業(yè)創(chuàng)新活力減弱，創(chuàng)新能力降低，抵消政府對企業(yè)創(chuàng)新補貼的效果，甚至產(chǎn)生對創(chuàng)新產(chǎn)生了抑制作用。可能的原因有兩種：一是老齡化使得企業(yè)預(yù)期未來新產(chǎn)品銷量減少，因此減少創(chuàng)新投入；二是老齡化增加企業(yè)養(yǎng)老負(fù)擔(dān)，從而擠出創(chuàng)新投入，削弱政府補貼效果。（3）對于西部地區(qū)，由于市場化水平相對較低，人才聚集度較低，因此資產(chǎn)的邊際效率更高，政府補貼對創(chuàng)新能力的提升更大。東部地區(qū)財政補貼效果相對小，中部地區(qū)補貼效果不顯著。（4）老齡化程度的差異會對政府補貼的效果產(chǎn)生異質(zhì)性影響。在老齡化程度高的地區(qū)，政府補貼作用效果并不顯著，老齡化程度低的地區(qū)政府補貼政策能產(chǎn)生顯著的效果，并且隨著老齡化程度的加深，年齡因素也會顯著抑制政府補貼政策的作用。

根據(jù)研究結(jié)論，給出以下啟示：

（1）在老齡化程度逐年加深的背景下，政府應(yīng)該隨之改變對企業(yè)的創(chuàng)新支持政策，財政支持已經(jīng)無法適應(yīng)如今的環(huán)境。對于企業(yè)的創(chuàng)新激勵，應(yīng)該針對如何提升人力資本積累水平，從而抵消勞動力老化帶來的負(fù)面影響。為提升人力資本水平，政府應(yīng)該更加注重教育，充分發(fā)揮“干中學(xué)”的作用，提高整體國民素質(zhì)。同時建立企業(yè)人力資本水平評價體系，建立激勵機制，讓高齡勞動者加入到提升自身能力水平的競爭中，充分利用豐富工作經(jīng)驗，提高企業(yè)創(chuàng)新活力。

（2）針對不同地區(qū)采取差異化措施。首先，在經(jīng)濟發(fā)展水平更高、市場化程度更加完善的地區(qū)，減少財政補貼，采取其他創(chuàng)新激勵政策。其次，對財政資金支持的使用方式進行引導(dǎo)，轉(zhuǎn)換資金用途，將資金利用在資本邊際產(chǎn)量更大之處，盡量減少低效利用。

（3）制定積極的生育政策，促進人口增長率。當(dāng)前社會面臨生育動力不足的問題，盡管三孩政策全面開放，但是從2021年人口普查數(shù)據(jù)來看，我國人口自然增長率為0.34‰，面臨的人口問題依然嚴(yán)峻。人口老齡化給年輕一代帶來的養(yǎng)老壓力是生育率低的原因之一，因此需要推出補貼政策，并重視對下一代的教育投資，減輕年輕人養(yǎng)育下一代與養(yǎng)老壓力，才能激發(fā)生育動力，促進人口大幅增長，緩解老齡化對創(chuàng)新政策的不利影響。

（4）老齡化趨勢逐年上升，老年人健康水平隨著年齡的增長通常呈現(xiàn)下降的趨勢，因此醫(yī)藥行業(yè)中，“銀發(fā)”市場也隨之逐年擴大。企業(yè)應(yīng)該重點關(guān)注“銀發(fā)”市場，探尋老年人的醫(yī)藥或保健需求，致力于提升老年人健康水平、努力延長預(yù)期壽命，加強藥品創(chuàng)新，刺激創(chuàng)新活力。