陶 濤，張毅松，韓 杰

（1A.中國(guó)人民大學(xué) 人口與發(fā)展研究中心；1B.中國(guó)人民大學(xué) 社會(huì)與人口學(xué)院，北京 100872；2.教育部 中外人文交流中心，北京 100816）

一、引言

人口是經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展的基礎(chǔ)性、全局性、戰(zhàn)略性要素。中華人民共和國(guó)成立以來(lái)，除三年自然災(zāi)害時(shí)期外，中國(guó)人口規(guī)模一直保持著正增長(zhǎng)。進(jìn)入20 世紀(jì)90 年代之后，受到低生育水平影響，中國(guó)的人口自然增長(zhǎng)率呈下降趨勢(shì)，2022 年中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒數(shù)據(jù)顯示2021 年人口自然增長(zhǎng)率已降至0.34‰，我國(guó)將很快迎來(lái)人口負(fù)增長(zhǎng)拐點(diǎn)，也就是人口絕對(duì)數(shù)量由正增長(zhǎng)轉(zhuǎn)入負(fù)增長(zhǎng)的轉(zhuǎn)折點(diǎn)。

人口負(fù)增長(zhǎng)是指在一定時(shí)空范圍內(nèi)總?cè)丝谝?guī)模呈現(xiàn)減少的人口過(guò)程，人口增長(zhǎng)率是考察人口負(fù)增長(zhǎng)是否發(fā)生的基本指標(biāo)。［1］目前有文獻(xiàn)基于人口負(fù)增長(zhǎng)的不同原因，將人類歷史上經(jīng)歷過(guò)的人口負(fù)增長(zhǎng)大致分為了外生性人口負(fù)增長(zhǎng)和內(nèi)生性人口負(fù)增長(zhǎng)兩類，［2］其中外生性負(fù)增長(zhǎng)主要是由于戰(zhàn)爭(zhēng)、瘟疫、饑荒、政治事件、環(huán)境惡化、經(jīng)濟(jì)衰退等外部事件沖擊暫時(shí)性扭曲了人口發(fā)展和社會(huì)運(yùn)行規(guī)律，往往在外部事件結(jié)束后人口會(huì)很快恢復(fù)正增長(zhǎng)；而內(nèi)生性負(fù)增長(zhǎng)是在經(jīng)濟(jì)社會(huì)正常發(fā)展的狀態(tài)下，由人口不斷延長(zhǎng)的預(yù)期壽命和長(zhǎng)期低生育率所致，往往在較長(zhǎng)時(shí)期內(nèi)難以逆轉(zhuǎn)且伴隨著人口結(jié)構(gòu)的老化。20世紀(jì)70年代以來(lái)部分歐洲國(guó)家和日本所經(jīng)歷的人口負(fù)增長(zhǎng)就是由低生育率直接驅(qū)動(dòng)的內(nèi)生性人口負(fù)增長(zhǎng)，是現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)社會(huì)長(zhǎng)期發(fā)展的必然結(jié)果。我國(guó)即將經(jīng)歷的人口負(fù)增長(zhǎng)也屬于這一類型。

人口負(fù)增長(zhǎng)時(shí)代與以往經(jīng)歷過(guò)人口負(fù)增長(zhǎng)的歷史時(shí)期有著巨大不同。人口負(fù)增長(zhǎng)時(shí)代是人口規(guī)模呈下降趨勢(shì)、人口再生產(chǎn)模式發(fā)生重大轉(zhuǎn)向和人口結(jié)構(gòu)面臨嚴(yán)峻挑戰(zhàn)的時(shí)代，［3］這里的人口負(fù)增長(zhǎng)是長(zhǎng)期的、難以逆轉(zhuǎn)的內(nèi)生性人口負(fù)增長(zhǎng)。人口負(fù)增長(zhǎng)時(shí)代的主要特征體現(xiàn)在人口規(guī)模和人口結(jié)構(gòu)兩個(gè)維度上：一是人口粗出生率低于人口粗死亡率所帶來(lái)的人口絕對(duì)規(guī)模的下降；二是社會(huì)經(jīng)濟(jì)條件和醫(yī)療衛(wèi)生條件改善，人口預(yù)期壽命延長(zhǎng)所帶來(lái)的人口相對(duì)結(jié)構(gòu)的老化。人口負(fù)增長(zhǎng)時(shí)代的到來(lái)象征著一國(guó)人口再生產(chǎn)模式方向性、時(shí)代性的變化，是世界百年未有之大變局在人口領(lǐng)域的重要體現(xiàn)，其大勢(shì)難以逆轉(zhuǎn)，必然會(huì)對(duì)經(jīng)濟(jì)社會(huì)產(chǎn)生較為深遠(yuǎn)的影響。

習(xí)近平總書(shū)記強(qiáng)調(diào)科技是國(guó)家強(qiáng)盛之基，創(chuàng)新是民族進(jìn)步之魂，黨的二十大報(bào)告中指出要“完善科技創(chuàng)新體系，堅(jiān)持創(chuàng)新在我國(guó)現(xiàn)代化建設(shè)全局中的核心地位，加快實(shí)施創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展戰(zhàn)略”。我國(guó)經(jīng)濟(jì)正處在轉(zhuǎn)型的十字路口，投資拉動(dòng)的傳統(tǒng)式增長(zhǎng)難以滿足經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的要求，亟須轉(zhuǎn)向基于創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)的技術(shù)和知識(shí)密集型增長(zhǎng)。隨著科技創(chuàng)新在引領(lǐng)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展和綜合國(guó)力競(jìng)爭(zhēng)中發(fā)揮愈加重要的作用，在我國(guó)即將迎來(lái)人口負(fù)增長(zhǎng)時(shí)代的關(guān)鍵時(shí)期，人口負(fù)增長(zhǎng)時(shí)代人口規(guī)模結(jié)構(gòu)變動(dòng)是否會(huì)影響科技創(chuàng)新、如何影響科技創(chuàng)新正在成為社會(huì)各界關(guān)注的熱點(diǎn)問(wèn)題。

由于中國(guó)人口負(fù)增長(zhǎng)時(shí)代尚未到來(lái)，本文將人類社會(huì)實(shí)踐中已經(jīng)經(jīng)歷了或是正在經(jīng)歷內(nèi)生性人口負(fù)增長(zhǎng)的國(guó)家篩選出來(lái)，試圖在人口負(fù)增長(zhǎng)時(shí)代的情境之下探究人口負(fù)增長(zhǎng)時(shí)代人口規(guī)?？s減、人口結(jié)構(gòu)變動(dòng)與科技創(chuàng)新之間的關(guān)系，總結(jié)內(nèi)生性人口負(fù)增長(zhǎng)國(guó)家的一般經(jīng)驗(yàn)，對(duì)比分析高收入國(guó)家與中等收入國(guó)家、人口大國(guó)與小國(guó)、歐洲國(guó)家與東亞國(guó)家所呈現(xiàn)的不同規(guī)律，探索不同國(guó)家所經(jīng)歷的或正在經(jīng)歷的人口負(fù)增長(zhǎng)時(shí)代的兩大基礎(chǔ)特征（人口規(guī)?？s減和人口結(jié)構(gòu)老化）是否會(huì)影響該國(guó)科技創(chuàng)新以及影響科技創(chuàng)新的方向和強(qiáng)度，從而為我國(guó)堅(jiān)持創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展戰(zhàn)略和應(yīng)對(duì)馬上到來(lái)的人口負(fù)增長(zhǎng)時(shí)代提供國(guó)際經(jīng)驗(yàn)的參考。

二、人口負(fù)增長(zhǎng)時(shí)代兩大基礎(chǔ)特征影響科技創(chuàng)新的相關(guān)研究

目前國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)人口負(fù)增長(zhǎng)時(shí)代基礎(chǔ)特征是否影響科技創(chuàng)新尚未形成統(tǒng)一的結(jié)論。對(duì)于人口負(fù)增長(zhǎng)時(shí)代的兩大基礎(chǔ)特征，多數(shù)研究只是在人口正增長(zhǎng)的背景下區(qū)分式地討論了人口規(guī)?？s減對(duì)科技創(chuàng)新的影響或老齡化對(duì)科技創(chuàng)新的影響，僅有少數(shù)學(xué)者關(guān)注二者的綜合影響。

針對(duì)負(fù)增長(zhǎng)時(shí)代兩大特征對(duì)于科技創(chuàng)新的影響，有研究從科技創(chuàng)新主體變化的角度切入，研究發(fā)現(xiàn)研發(fā)人員作為科技創(chuàng)新的主體已經(jīng)成為一種專門(mén)職業(yè)，這意味著人口規(guī)模和人口結(jié)構(gòu)不再是制約國(guó)家科技創(chuàng)新能力的首要因素。盡管面臨著人口負(fù)增長(zhǎng)時(shí)代的沖擊，國(guó)家內(nèi)部仍會(huì)有一部分人保持“年輕”，而這部分年輕人足以支撐起一國(guó)科研隊(duì)伍的新陳代謝。因而人口負(fù)增長(zhǎng)時(shí)代人口規(guī)模結(jié)構(gòu)變動(dòng)對(duì)于勞動(dòng)年齡人口規(guī)模較大、研發(fā)人員占勞動(dòng)力比重較小的國(guó)家的科技創(chuàng)新能力基本沒(méi)有影響。［4］然而也有相關(guān)研究表明負(fù)增長(zhǎng)時(shí)代所帶來(lái)的人口規(guī)?？s減和人口結(jié)構(gòu)老化對(duì)于科技創(chuàng)新會(huì)產(chǎn)生明顯影響，導(dǎo)致技術(shù)進(jìn)步的放緩。［5-6］

除了上述少量針對(duì)人口負(fù)增長(zhǎng)時(shí)代的專門(mén)研究之外，更多學(xué)者主要是一般性地各自關(guān)注了人口規(guī)?？s減和人口結(jié)構(gòu)老化這兩大特征對(duì)科技創(chuàng)新分別產(chǎn)生的影響及作用機(jī)制，具體歸納如下：

（一）人口規(guī)?？s減對(duì)科技創(chuàng)新的影響

已有文獻(xiàn)認(rèn)為人口絕對(duì)數(shù)量的減少主要通過(guò)思想效應(yīng)、產(chǎn)出效應(yīng)、公共預(yù)算總量效應(yīng)、倒逼效應(yīng)和需求效應(yīng)影響國(guó)家科技創(chuàng)新能力，其中前三種效應(yīng)對(duì)國(guó)家科技創(chuàng)新能力產(chǎn)生負(fù)面影響，后兩種效應(yīng)對(duì)國(guó)家科技創(chuàng)新能力產(chǎn)生正面影響，具體總結(jié)如下：

1.負(fù)面影響：思想效應(yīng)、產(chǎn)出效應(yīng)與公共預(yù)算總量效應(yīng)

首先，由于人口基數(shù)變化與科技創(chuàng)新人才數(shù)量的變動(dòng)聯(lián)系緊密，人口規(guī)模的縮減可能會(huì)導(dǎo)致“思想效應(yīng)”有所損失?！八枷搿边@一公共物品不同于私人物品的擁擠性和侵蝕性，具有非競(jìng)爭(zhēng)性和正向溢出外部性的特點(diǎn)，［7］而人口的快速增長(zhǎng)帶來(lái)了“人腦”的同步增長(zhǎng)，“人腦”的增長(zhǎng)不斷積蓄，形成了“思想效應(yīng)”或是“思想蓄水池效應(yīng)”，通過(guò)知識(shí)積累擴(kuò)散以及知識(shí)溢出的動(dòng)態(tài)外部性推動(dòng)了國(guó)家科技創(chuàng)新能力的提升。［8］人口數(shù)量的逐步減少首先會(huì)使“人腦”的蓄水池萎縮，從而不利于“思想效應(yīng)”和“思想蓄水池效應(yīng)”的形成和積累，削弱知識(shí)溢出的動(dòng)態(tài)外部性，最終阻礙國(guó)家科技創(chuàng)新能力的提升。有學(xué)者認(rèn)為一個(gè)國(guó)家的人口數(shù)量是該國(guó)的“終極資源”，推動(dòng)關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)步的科技創(chuàng)新天才同人口數(shù)量一般成正比，國(guó)家的人口數(shù)量越少則該國(guó)由人口基數(shù)所決定的科技創(chuàng)新天才數(shù)量就越少，這會(huì)顯著地削弱該國(guó)的科技創(chuàng)新能力。［9］

其次，人口規(guī)模的縮減可能會(huì)對(duì)科技創(chuàng)新發(fā)揮“產(chǎn)出效應(yīng)”，人口負(fù)增長(zhǎng)會(huì)從需求端削弱科技創(chuàng)新知識(shí)創(chuàng)造的經(jīng)濟(jì)激勵(lì)，影響投資者和科研人員的信心，從而影響科技創(chuàng)新知識(shí)的再生產(chǎn)，同時(shí)也會(huì)導(dǎo)致該國(guó)產(chǎn)出增長(zhǎng)的放緩和有效需求的滑坡，進(jìn)而在一定程度上導(dǎo)致國(guó)家生產(chǎn)力增長(zhǎng)的放緩和科技創(chuàng)新能力的降低。［5］

再次，人口規(guī)模縮減還可能會(huì)通過(guò)影響政府的公共預(yù)算安排，進(jìn)而對(duì)國(guó)家的科技創(chuàng)新能力產(chǎn)生不利影響。研究指出人口數(shù)量的下降會(huì)首先體現(xiàn)在勞動(dòng)力和后備勞動(dòng)力數(shù)量的下降上面，［10］勞動(dòng)力數(shù)量的下降直接降低了勞動(dòng)力市場(chǎng)的活力，作為主要納稅力量的這部分人口減少必然會(huì)導(dǎo)致政府稅收的下降，從而減少了政府的財(cái)政支出，在財(cái)政支出方面形成了“公共預(yù)算總量效應(yīng)”，這阻礙了政府向科技創(chuàng)新領(lǐng)域的進(jìn)一步轉(zhuǎn)移支付，從而在資金上對(duì)國(guó)家科技創(chuàng)新能力的提升產(chǎn)生負(fù)面影響。［5］

2.正面影響：倒逼效應(yīng)與需求效應(yīng)

人口規(guī)模的縮減可能會(huì)引發(fā)勞動(dòng)力市場(chǎng)的變化和企業(yè)生產(chǎn)方式的轉(zhuǎn)變。一方面，人口負(fù)增長(zhǎng)直接帶來(lái)的勞動(dòng)力短缺和勞動(dòng)力成本上升會(huì)推動(dòng)資本深化，誘使或倒逼人力資本聚集，從而促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)方式轉(zhuǎn)變，推動(dòng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式從勞動(dòng)密集型的粗放發(fā)展轉(zhuǎn)向技術(shù)創(chuàng)新導(dǎo)向的集約發(fā)展，對(duì)科技創(chuàng)新能力形成一種“倒逼效應(yīng)”。［5］［11］另一方面，人口負(fù)增長(zhǎng)的出現(xiàn)和深化也可能會(huì)創(chuàng)造新的需求，進(jìn)而促進(jìn)國(guó)家在部分領(lǐng)域技術(shù)創(chuàng)新能力的提升，譬如人們會(huì)更少頻次地使用公共交通設(shè)施和基礎(chǔ)設(shè)施，這會(huì)推動(dòng)更加靈活的設(shè)施的開(kāi)發(fā)、使用和普及，以便于替換和用作其他用途，從而提升國(guó)家在這些領(lǐng)域的科技創(chuàng)新能力，即形成一種對(duì)科技創(chuàng)新能力提升的“需求效應(yīng)”。［12］

人口負(fù)增長(zhǎng)時(shí)代的“倒逼效應(yīng)”和“需求效應(yīng)”可能會(huì)帶動(dòng)勞動(dòng)力市場(chǎng)的變革。人口負(fù)增長(zhǎng)直接帶來(lái)勞動(dòng)力供給數(shù)量的減少，這會(huì)從需求端倒逼人工智能、工業(yè)機(jī)器人和工業(yè)自動(dòng)化技術(shù)的廣泛采用，以實(shí)現(xiàn)對(duì)中低端勞動(dòng)力的替代，［13］而人工智能和機(jī)器人的開(kāi)發(fā)及采用會(huì)明顯提升國(guó)家在這一領(lǐng)域的科技創(chuàng)新能力。［2］

（二）人口結(jié)構(gòu)老化對(duì)科技創(chuàng)新的影響

人口結(jié)構(gòu)的老化是人口負(fù)增長(zhǎng)時(shí)代的另一個(gè)重要特征，目前學(xué)者們的研究多數(shù)是在人口正增長(zhǎng)的情境下單獨(dú)考察人口老齡化對(duì)國(guó)家科技創(chuàng)新能力的影響，研究發(fā)現(xiàn)人口結(jié)構(gòu)的老化會(huì)對(duì)微觀（個(gè)人）、中觀（企業(yè)）和宏觀（國(guó)家）三個(gè)層面產(chǎn)生差異化影響，這些影響會(huì)隨著老齡化水平的變化而發(fā)生轉(zhuǎn)變。

1.微觀（個(gè)人）層面

從個(gè)體角度而言，多數(shù)學(xué)者認(rèn)為個(gè)體的老化對(duì)科技創(chuàng)新的供給和需求側(cè)均產(chǎn)生了負(fù)面影響：在供給側(cè)，高齡人員更加不容易轉(zhuǎn)換工作，更加不容易適應(yīng)新工作崗位的要求，從而創(chuàng)新能力下降；［14］另外，隨著工作復(fù)雜性的提高，高齡人員在工作上的效率損失也不斷增加，創(chuàng)新能力因之受到損害；［15］而高年齡段員工的知識(shí)結(jié)構(gòu)陳舊也更易導(dǎo)致創(chuàng)新能力不足；［16］隨著高年齡段員工的人力資本存量不斷流失，其創(chuàng)新水平在不斷下滑。［17］在需求側(cè)，有學(xué)者通過(guò)構(gòu)建世代交疊模型證明了人口預(yù)期壽命的延長(zhǎng)使得中青年人口更加傾向于贊成將某項(xiàng)新技術(shù)或新發(fā)明投入實(shí)踐，而高年齡段人群一般會(huì)否決新技術(shù)和新發(fā)明投入實(shí)際應(yīng)用，并抵觸技術(shù)革新政策的出臺(tái)。［18］

也有學(xué)者研究發(fā)現(xiàn)個(gè)人創(chuàng)新能力和年齡之間不存在負(fù)相關(guān)關(guān)系，甚至在某些行業(yè)高齡員工的創(chuàng)新能力更強(qiáng)。有學(xué)者研究了20世紀(jì)的諾貝爾獎(jiǎng)獲獎(jiǎng)?wù)吆椭l(fā)明家的年齡和代表性學(xué)術(shù)成果之間的關(guān)系，結(jié)果顯示諾貝爾獎(jiǎng)獲獎(jiǎng)?wù)吆椭l(fā)明家做出代表性學(xué)術(shù)成果的年齡在變大，平均變大了6歲左右。［7］也有學(xué)者研究發(fā)現(xiàn)隨著年齡的增長(zhǎng)，個(gè)體通過(guò)“干中學(xué)”積累了工作經(jīng)驗(yàn)，提升了技能熟練度，這對(duì)個(gè)體創(chuàng)新產(chǎn)生了正向影響。［19］

2.中觀（企業(yè)）層面

部分學(xué)者認(rèn)為人口老齡化不利于企業(yè)層面的科技創(chuàng)新。首先，人口老齡化進(jìn)程中企業(yè)員工的平均年齡不斷提高，大量員工的退休會(huì)造成企業(yè)知識(shí)資本的流失；［20］其次，隨著企業(yè)員工平均年齡上升，各國(guó)企業(yè)付給員工的報(bào)酬越來(lái)越多，直接擠占和壓縮了企業(yè)的研發(fā)支出費(fèi)用，進(jìn)而導(dǎo)致企業(yè)產(chǎn)品質(zhì)量的降低；［21］再次，企業(yè)員工老化還可能阻礙年輕員工的創(chuàng)造力發(fā)揮，年長(zhǎng)員工占據(jù)重要崗位后會(huì)使得年輕員工晉升機(jī)會(huì)變少，難以掌握關(guān)鍵技能，從而無(wú)法進(jìn)行創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)。［22］

也有學(xué)者認(rèn)為人口老齡化實(shí)際上會(huì)倒逼企業(yè)的科技創(chuàng)新，人口老齡化會(huì)引發(fā)企業(yè)在勞動(dòng)力市場(chǎng)上的用工困難和用工成本高昂等問(wèn)題，進(jìn)而倒逼企業(yè)投入更多資金進(jìn)入研發(fā)領(lǐng)域以獲取更為先進(jìn)的技術(shù)來(lái)替代用工荒或抵消高昂的用工成本，［23］促使企業(yè)轉(zhuǎn)變發(fā)展方式，由利用廉價(jià)勞動(dòng)力壓低成本創(chuàng)造利潤(rùn)向謀求技術(shù)創(chuàng)新，以技術(shù)替代勞動(dòng)轉(zhuǎn)變。［24-25］

3.宏觀（國(guó)家）層面

在國(guó)家層面，老齡化對(duì)于科技創(chuàng)新的影響尚不十分明確。有學(xué)者基于跨國(guó)面板數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)人口老齡化削弱了國(guó)家的基礎(chǔ)科研水平，從而顯著地抑制了該國(guó)的科技創(chuàng)新；［6］還有學(xué)者發(fā)現(xiàn)國(guó)家人口的年齡結(jié)構(gòu)同全要素生產(chǎn)率存在“倒U”型關(guān)系，中年勞動(dòng)力人口占比與全要素生產(chǎn)率正相關(guān)，［26-27］類似地，有學(xué)者從宏觀研究發(fā)現(xiàn)人口老齡化同科技創(chuàng)新之間也存在“倒U”型關(guān)系，老齡化水平先促進(jìn)后抑制科技創(chuàng)新水平。［28］

老齡化還可能從產(chǎn)業(yè)層面影響科技創(chuàng)新，有學(xué)者指出人口老齡化從需求側(cè)驅(qū)動(dòng)了“銀發(fā)產(chǎn)業(yè)”和“銀發(fā)經(jīng)濟(jì)”，進(jìn)而驅(qū)動(dòng)了老齡相關(guān)產(chǎn)品的技術(shù)革新；［29］然而還有學(xué)者發(fā)現(xiàn)人口老齡化并沒(méi)有影響中國(guó)技術(shù)創(chuàng)新水平的提升。［30］人口老齡化對(duì)國(guó)家整體科技創(chuàng)新能力的影響比較復(fù)雜，學(xué)界并未形成一致看法。

（三）文獻(xiàn)評(píng)述

目前研究已經(jīng)關(guān)注了人口規(guī)?？s減和人口結(jié)構(gòu)老化對(duì)國(guó)家科技創(chuàng)新能力的影響，也從不同層次總結(jié)出了一些基本規(guī)律，但絕大多數(shù)是在正增長(zhǎng)時(shí)代下進(jìn)行的規(guī)律探索，多數(shù)停留在理論層面且并未將這兩種特征進(jìn)行綜合分析。事實(shí)上，中國(guó)未來(lái)即將進(jìn)入的人口負(fù)增長(zhǎng)時(shí)代將同時(shí)面臨長(zhǎng)期的人口負(fù)增長(zhǎng)和人口老齡化，這種內(nèi)生性人口負(fù)增長(zhǎng)及其所伴生的人口老齡化將如何共同影響未來(lái)的科技進(jìn)步？這種規(guī)律與人口正增長(zhǎng)時(shí)代是否有所不同？這種規(guī)律在不同經(jīng)濟(jì)發(fā)展階段、不同人口規(guī)模和不同人口轉(zhuǎn)變模式的國(guó)家間是否存在差異？

面對(duì)即將到來(lái)的人口負(fù)增長(zhǎng)時(shí)代，亟須在既有研究的基礎(chǔ)上，利用人類歷史上經(jīng)歷過(guò)或正在經(jīng)歷內(nèi)生性人口負(fù)增長(zhǎng)的國(guó)家或地區(qū)的真實(shí)數(shù)據(jù)來(lái)構(gòu)建人口負(fù)增長(zhǎng)時(shí)代的研究樣本，開(kāi)展更加細(xì)致的、基于多國(guó)數(shù)據(jù)和有效模型的實(shí)證分析，對(duì)人口負(fù)增長(zhǎng)和人口老齡化這兩大基礎(chǔ)特征如何共同影響科技創(chuàng)新能力的規(guī)律和機(jī)制進(jìn)行探索性的實(shí)證研究。

三、研究設(shè)計(jì)

本文的總體思路是通過(guò)對(duì)目前人類實(shí)踐中經(jīng)歷過(guò)內(nèi)生性人口負(fù)增長(zhǎng)的國(guó)家進(jìn)行篩選，力圖構(gòu)建一個(gè)人口負(fù)增長(zhǎng)時(shí)代的真實(shí)研究樣本，以人口負(fù)增長(zhǎng)時(shí)代兩大基礎(chǔ)人口特征（人口規(guī)?？s減和人口結(jié)構(gòu)老化）為自變量，以科技創(chuàng)新能力為因變量，在控制各種基礎(chǔ)變量的情況下研究目前人口負(fù)增長(zhǎng)國(guó)家所呈現(xiàn)出的人口變動(dòng)對(duì)科技創(chuàng)新的影響和一般規(guī)律，考察這種規(guī)律在高收入國(guó)家與中等收入國(guó)家、人口大國(guó)與小國(guó)、歐洲國(guó)家與東亞國(guó)家的共性與差別。

（一）樣本選取與數(shù)據(jù)來(lái)源

由于目前世界上經(jīng)歷過(guò)內(nèi)生性人口負(fù)增長(zhǎng)的國(guó)家數(shù)量較少且人口負(fù)增長(zhǎng)的持續(xù)時(shí)間有長(zhǎng)有短，難以進(jìn)行覆蓋所有負(fù)增長(zhǎng)國(guó)家和所有負(fù)增長(zhǎng)時(shí)域的回歸分析。為了盡可能保證模型構(gòu)建的可行性，本文力圖切割出盡可能多的、覆蓋較多國(guó)家的、較長(zhǎng)人口負(fù)增長(zhǎng)時(shí)域的平衡面板數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸分析。在此過(guò)程中，如果要保證所有國(guó)家所有年份都在人口負(fù)增長(zhǎng)時(shí)域內(nèi)，則切割出來(lái)的平衡面板時(shí)期過(guò)短、國(guó)家過(guò)少，難以支撐定量分析的需要。而仔細(xì)觀察，在進(jìn)入人口負(fù)增長(zhǎng)階段前后，多數(shù)負(fù)增長(zhǎng)國(guó)家人口增長(zhǎng)率為正的年份增長(zhǎng)率極低，可以將這些年份定義為“準(zhǔn)人口負(fù)增長(zhǎng)”年份。在這些年份該國(guó)家人口已經(jīng)幾近零增長(zhǎng)，人口內(nèi)在增長(zhǎng)率早已為負(fù)，或是即將進(jìn)入人口負(fù)增長(zhǎng)的前奏，或是人口負(fù)增長(zhǎng)時(shí)域內(nèi)的微小波動(dòng)，其所蘊(yùn)涵的規(guī)律更加接近于人口負(fù)增長(zhǎng)時(shí)代而非人口正增長(zhǎng)時(shí)代?；诖?，為了盡可能包含更多的人口負(fù)增長(zhǎng)國(guó)家和人口負(fù)增長(zhǎng)時(shí)域，本文根據(jù)主要人口負(fù)增長(zhǎng)國(guó)家的人口負(fù)增長(zhǎng)年份和“準(zhǔn)人口負(fù)增長(zhǎng)”年份進(jìn)行樣本切割，將各國(guó)原本參差不齊的人口負(fù)增長(zhǎng)時(shí)域切割出一個(gè)國(guó)家和時(shí)期都相對(duì)較多的平衡面板以供研究。

本文的各變量數(shù)據(jù)均來(lái)自世界銀行公開(kāi)數(shù)據(jù)庫(kù)（World Bank Open Data）①世界銀行數(shù)據(jù)一直在不斷更新，本文在最后校改階段將模型數(shù)據(jù)更新至2022年12月6日世界銀行公開(kāi)數(shù)據(jù)庫(kù)公布的數(shù)據(jù)。，部分缺失的數(shù)據(jù)值采用線性插值法予以補(bǔ)全。研究數(shù)據(jù)覆蓋德國(guó)、奧地利、意大利、希臘、塞爾維亞、葡萄牙、克羅地亞、匈牙利、烏克蘭、羅馬尼亞、捷克、俄羅斯聯(lián)邦、保加利亞、拉脫維亞、立陶宛、愛(ài)沙尼亞和日本2005年至2019年②本文力圖采用數(shù)據(jù)庫(kù)最新的可得數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，但囿于平衡面板的數(shù)據(jù)要求，本文將研究年份確定切割在2005 年至2019年，從而使得各國(guó)各變量數(shù)據(jù)可以構(gòu)成平衡面板。的相關(guān)信息，研究對(duì)象為上述17個(gè)經(jīng)歷過(guò)內(nèi)生性人口負(fù)增長(zhǎng)的國(guó)家③在排除人口規(guī)模過(guò)小的國(guó)家前提下，本文研究對(duì)象確定為文獻(xiàn)提出的20 個(gè)人口自然負(fù)增長(zhǎng)國(guó)家。又由于各變量數(shù)據(jù)可得性的原因，本文剔除了白俄羅斯、波黑和丹麥3個(gè)國(guó)家，最終有17個(gè)國(guó)家的樣本值納入觀測(cè)。［1］，這些國(guó)家除日本外均為歐洲國(guó)家。

需要特別說(shuō)明的是：盡管進(jìn)行了樣本切割，但由于目前人類實(shí)踐中出現(xiàn)內(nèi)生性人口負(fù)增長(zhǎng)的國(guó)家數(shù)量較少，因此本文所進(jìn)行的回歸分析目的不在于精準(zhǔn)測(cè)度和準(zhǔn)確研判人口負(fù)增長(zhǎng)與科技創(chuàng)新能力之間的量化關(guān)系，而是初步探索在嶄新的人口負(fù)增長(zhǎng)時(shí)代下人口規(guī)模和結(jié)構(gòu)變動(dòng)影響國(guó)家科技創(chuàng)新能力的方向和大致強(qiáng)度，并試圖總結(jié)出不同類型國(guó)家進(jìn)入人口負(fù)增長(zhǎng)時(shí)代對(duì)于國(guó)家科技創(chuàng)新能力影響的一般規(guī)律和差異。

（二）變量選取

1.被解釋變量

本文主要探究人口負(fù)增長(zhǎng)時(shí)代各人口負(fù)增長(zhǎng)國(guó)家的人口規(guī)模和結(jié)構(gòu)變動(dòng)同科技創(chuàng)新的關(guān)系，被解釋變量為各國(guó)的科技創(chuàng)新水平。目前主流的用于衡量國(guó)家科技創(chuàng)新水平的代理變量主要有三種：人均專利發(fā)明數(shù)量、全要素生產(chǎn)率（Total Factor Productivity，TFP）和自行構(gòu)造的創(chuàng)新函數(shù)。由于創(chuàng)新函數(shù)所需的數(shù)據(jù)量較為巨大，在確定研究對(duì)象后數(shù)據(jù)庫(kù)無(wú)法獲得如此大量的完整數(shù)據(jù)，普適性和應(yīng)用性較差，同時(shí)自行構(gòu)造的函數(shù)不可避免地帶有一定的主觀隨意性，因而本研究首先予以排除。另外，全要素生產(chǎn)率的衡量中包括沒(méi)有識(shí)別的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)因素以及由此產(chǎn)生的誤差，例如生產(chǎn)者技能的增進(jìn)、教育或是組織能力的改善，因而全要素生產(chǎn)率成了一個(gè)“黑箱”，是否能作為國(guó)家創(chuàng)新能力的代理變量仍存在很大爭(zhēng)議。

人均專利發(fā)明數(shù)量是目前使用較多的用于代理科技創(chuàng)新的變量，［6］［28］其優(yōu)點(diǎn)在于：專利的定義與科技創(chuàng)新水平相關(guān)，它們均代表著應(yīng)用領(lǐng)域的“發(fā)明與發(fā)現(xiàn)”；專利代表了國(guó)家在某一領(lǐng)域的技術(shù)進(jìn)步，并且這種以專利為載體的技術(shù)進(jìn)步說(shuō)明該技術(shù)進(jìn)步已獲得了投資者和研究人員的支持；專利的授予是基于相對(duì)客觀和變化較為緩慢的較為固定的標(biāo)準(zhǔn)，相對(duì)于主觀性較強(qiáng)的科技創(chuàng)新能力合成指標(biāo)和函數(shù)而言說(shuō)服力更強(qiáng)；［4］專利發(fā)明數(shù)據(jù)相對(duì)而言較為容易獲得且數(shù)據(jù)的可信度水平較高。對(duì)這一指標(biāo)的主要詬病在于難以進(jìn)行行業(yè)分類和微觀分析，這對(duì)于本文將要進(jìn)行的宏觀層面分析不產(chǎn)生影響。因此，本文采用人均專利發(fā)明數(shù)量這一變量作為國(guó)家科技創(chuàng)新水平的代理變量。

2.核心解釋變量和控制變量

根據(jù)上文論述，由于人口負(fù)增長(zhǎng)時(shí)代的主要特征為人口數(shù)量的減少和人口結(jié)構(gòu)的老化，因而本研究的核心解釋變量為人口增長(zhǎng)率和人口老齡化水平兩項(xiàng)。人口增長(zhǎng)率數(shù)據(jù)以2005 年為基期，采用各年份的總?cè)丝跀?shù)據(jù)進(jìn)行了定基計(jì)算。人口老齡化數(shù)據(jù)為世界銀行公開(kāi)數(shù)據(jù)庫(kù)中的65歲及以上人口占總?cè)丝诘谋戎亍Ｍ瑫r(shí)，由于人口老齡化可能對(duì)科技創(chuàng)新能力有非線性關(guān)系，［28］［31-32］本文引入了人口老齡化水平的二次項(xiàng)以檢驗(yàn)二者之間的非線性關(guān)系。

為排除其他變量對(duì)于科技創(chuàng)新能力的影響，文章所選取的控制變量包括：

（1）高等教育入學(xué)率。參考世界銀行的概念界定，高等教育入學(xué)率（粗）為大學(xué)（ISCED 5和6）在校生總數(shù)占中學(xué)之后5 年學(xué)齡人口總數(shù)的百分比，一般而言高等教育入學(xué)率越高，總?cè)丝诘氖芙逃潭仍礁?，科技研發(fā)人員占比越高，則國(guó)家的科技創(chuàng)新能力越強(qiáng)。［33］

（2）謀殺犯罪率。援引世界銀行數(shù)據(jù)庫(kù)的定義，謀殺犯罪率（件/10 萬(wàn)人）是指對(duì)由于家庭糾紛、人際間暴力、為爭(zhēng)奪土地資源的暴力沖突、黑幫團(tuán)伙之間爭(zhēng)搶地盤(pán)或控制權(quán)的暴力事件以及武裝團(tuán)伙的掠奪性暴力和殺戮而有意造成的非法謀殺犯罪的估計(jì)。以往研究表明謀殺犯罪率越高則當(dāng)?shù)刂伟菜胶蜕鐣?huì)秩序越差，可能對(duì)科技創(chuàng)新產(chǎn)生不利影響。［34］

（3）城鎮(zhèn)化率。即城鎮(zhèn)人口占總?cè)丝诘谋戎?。一般而言城?zhèn)化率越高則國(guó)家的科技創(chuàng)新水平越高，因?yàn)槌鞘胸S富的人口、高等院校、科研院所和金融機(jī)構(gòu)等為科技創(chuàng)新提供了豐富資源，［35-36］同時(shí)城鎮(zhèn)化的發(fā)展通過(guò)聚集人力資本、增加創(chuàng)新資金和拉動(dòng)創(chuàng)新需求等方式促進(jìn)了科技創(chuàng)新水平的提升。［37］

（4）人均GDP。主要代表一國(guó)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平。經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)為國(guó)家科技創(chuàng)新能力的提升供給資源，同時(shí)提供了巨大需求，經(jīng)濟(jì)發(fā)展越快，則代表該國(guó)科技創(chuàng)新后勁越足。［28］

（5）人口規(guī)模。即總?cè)丝跀?shù)。根據(jù)人口回旋空間的概念和理論框架，人口規(guī)模同經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)、人力資本提升和專業(yè)化分工存在相關(guān)關(guān)系，間接地也同科技創(chuàng)新能力相關(guān)，一國(guó)總?cè)丝跀?shù)越多，人口規(guī)模越大，該國(guó)相對(duì)應(yīng)的人口回旋空間越大，在人口負(fù)增長(zhǎng)時(shí)代更容易保持?jǐn)?shù)量較為穩(wěn)定、質(zhì)量較高的科研人才隊(duì)伍，國(guó)家科技創(chuàng)新能力的損失就會(huì)相對(duì)更小。［38］

（6）研發(fā)支出占比。該變量是系統(tǒng)性創(chuàng)新工作的經(jīng)常支出和資本支出（國(guó)家和私人）占GDP的比例，它同國(guó)家科技創(chuàng)新能力存在直接相關(guān)，研發(fā)支出占GDP比重越高，則國(guó)家科技創(chuàng)新能力越強(qiáng)。［39］

所有變量的具體描述性統(tǒng)計(jì)如表1所示。

表1 各變量的描述性統(tǒng)計(jì)詳情

（三）模型構(gòu)建

基于上文的分析，本文構(gòu)建以下的平衡面板計(jì)量模型探究各個(gè)國(guó)家的人口負(fù)增長(zhǎng)時(shí)代人口規(guī)模結(jié)構(gòu)變動(dòng)同科技創(chuàng)新的關(guān)系：

下標(biāo)i、t分別代表第i個(gè)國(guó)家和第t年，Inventionsit衡量被研究的各國(guó)的人均專利發(fā)明數(shù)據(jù)；Pop Rateit代表各國(guó)人口的年度增長(zhǎng)率；Old Rateit代表各國(guó)的年度老齡化水平；代表各國(guó)年度老齡化水平的平方項(xiàng)；Controlsit代表各控制變量的相關(guān)數(shù)據(jù)；β0為常數(shù)項(xiàng)；β1、β2、β3、β4分別代表各解釋變量和控制變量的對(duì)應(yīng)系數(shù)；Ui為地區(qū)固定效應(yīng)項(xiàng)；εit為模型殘差。

考慮所研究的這17 個(gè)人口負(fù)增長(zhǎng)國(guó)家間的異質(zhì)性較大，因而在總體回歸之后采取了不同的標(biāo)準(zhǔn)將這17 個(gè)國(guó)家進(jìn)行了分類，并對(duì)分類后的國(guó)家采用（1）式的模型進(jìn)行了異質(zhì)性分析，具體分類標(biāo)準(zhǔn)情況如下：

1.經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平高低

考慮人口變動(dòng)對(duì)科技創(chuàng)新能力的影響規(guī)律和機(jī)制可能在不同經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和發(fā)展階段的國(guó)家存在差異，根據(jù)世界銀行劃分的收入標(biāo)準(zhǔn)——人均國(guó)民收入（Gross national income）是否達(dá)到12 375美元（2019-2020 年標(biāo)準(zhǔn)），本文將17 個(gè)國(guó)家分為高收入組和中等收入組進(jìn)行研究，考察處于不同經(jīng)濟(jì)發(fā)展階段的國(guó)家在人口負(fù)增長(zhǎng)時(shí)代科技創(chuàng)新能力所受到的影響是否存在差異。中等收入組國(guó)家包括保加利亞、俄羅斯聯(lián)邦、羅馬尼亞、烏克蘭和塞爾維亞5個(gè)國(guó)家；高收入組為其余12個(gè)國(guó)家，包括德國(guó)、奧地利、意大利、希臘、葡萄牙、克羅地亞、匈牙利、捷克、拉脫維亞、立陶宛、愛(ài)沙尼亞以及日本。

2.人口規(guī)模大小

考慮各國(guó)人口數(shù)量規(guī)模差異較大，不同人口規(guī)模的國(guó)家“人口回旋空間”大小可能存在差異，［41］人口規(guī)模結(jié)構(gòu)變動(dòng)對(duì)科技創(chuàng)新能力產(chǎn)生的沖擊可能存在差異。從邏輯上看，人口較多的國(guó)家關(guān)于科技創(chuàng)新能力的人口回旋空間較大，可以在人口負(fù)增長(zhǎng)時(shí)代保持一支穩(wěn)定的研發(fā)人才隊(duì)伍，提供較為穩(wěn)定的人力資本支撐以及市場(chǎng)需求條件，這使得國(guó)家科技創(chuàng)新能力受人口負(fù)增長(zhǎng)和人口老齡化的影響作用相對(duì)不太明顯，而人口較少的國(guó)家則可能受到更大的影響。因此本文試圖根據(jù)樣本國(guó)家的人口數(shù)量情況將樣本劃分為相對(duì)的人口大國(guó)和人口小國(guó)，考察人口規(guī)模不同的國(guó)家在人口負(fù)增長(zhǎng)時(shí)代科技創(chuàng)新能力所受到的影響是否存在差異。

目前學(xué)術(shù)界對(duì)人口大國(guó)和人口小國(guó)的劃分沒(méi)有絕對(duì)的標(biāo)準(zhǔn)，西蒙·庫(kù)茲涅茨在其著作《各國(guó)的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)：總產(chǎn)值和生產(chǎn)結(jié)構(gòu)》中提到1 000萬(wàn)人口以上的國(guó)家就可以被稱為人口大國(guó)。但考慮本研究試圖考察的“人口回旋空間”的概念，1 000萬(wàn)顯然不足以支撐，且本研究所選取的樣本國(guó)家中有幾個(gè)國(guó)家的人口在1 000萬(wàn)上下浮動(dòng)（例如葡萄牙和希臘），因而選取1 000萬(wàn)作為分界線會(huì)造成困惑。結(jié)合以往文獻(xiàn)，在綜合考察各國(guó)的經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展情況、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、人口回旋空間和樣本國(guó)家人口規(guī)模分布情況后，本文使用2005-2019年間平均人口5 000萬(wàn)作為人口大國(guó)和人口小國(guó)的異質(zhì)性分界線。［42］按此標(biāo)準(zhǔn)劃分，人口大國(guó)包括俄羅斯聯(lián)邦、意大利、德國(guó)和日本4個(gè)國(guó)家，而人口小國(guó)則包括奧地利、希臘、葡萄牙、克羅地亞、匈牙利、捷克、拉脫維亞、立陶宛、愛(ài)沙尼亞、保加利亞、羅馬尼亞、烏克蘭和塞爾維亞13個(gè)國(guó)家。

3.人口再生產(chǎn)模式差異

考慮歐洲國(guó)家和東亞國(guó)家在人口再生產(chǎn)模式的轉(zhuǎn)變上展現(xiàn)出了巨大的不同：歐洲國(guó)家人口再生產(chǎn)模式轉(zhuǎn)變較為緩慢，而東亞國(guó)家則轉(zhuǎn)變迅速，這一差別使得歐洲國(guó)家和東亞國(guó)家在人口負(fù)增長(zhǎng)時(shí)代的特征表現(xiàn)也不盡相同，與歐洲國(guó)家相對(duì)緩慢的人口負(fù)增長(zhǎng)和老齡化進(jìn)程相比，東亞國(guó)家可能面臨著“快負(fù)快老”的嚴(yán)峻局面。因而本研究將國(guó)家進(jìn)行地域劃分，考察歐洲國(guó)家和東亞國(guó)家在人口負(fù)增長(zhǎng)時(shí)代科技創(chuàng)新能力所受到的影響是否存在差異。由于其余東亞國(guó)家還未經(jīng)歷長(zhǎng)時(shí)期的人口負(fù)增長(zhǎng)，本文只能選取日本作為東亞的代表性國(guó)家，其余16個(gè)國(guó)家則屬于歐洲代表性國(guó)家。

四、實(shí)證研究結(jié)果

本研究采用固定效應(yīng)考察各分類方式下的國(guó)家面板數(shù)據(jù)，同時(shí)根據(jù)以往的相關(guān)研究，人口老齡化與科技創(chuàng)新之間可能存在非線性的“U”型關(guān)系，因此在進(jìn)行面板回歸的基礎(chǔ)上，本研究加入了人口老齡化水平的平方項(xiàng)進(jìn)行回歸并對(duì)比回歸的結(jié)果，具體回歸結(jié)果如表2至表5所示。

（一）人口結(jié)構(gòu)老化與一國(guó)科技創(chuàng)新能力呈現(xiàn)明顯“倒U”型關(guān)系

由表2的回歸結(jié)果可知，將所有國(guó)家納入同一個(gè)回歸模型，在模型1只考慮科技創(chuàng)新能力和人口規(guī)模結(jié)構(gòu)變動(dòng)的關(guān)系時(shí)，人口增長(zhǎng)率與科技創(chuàng)新能力的變動(dòng)呈現(xiàn)負(fù)向關(guān)系，但并不顯著；而人口老齡化水平則與科技創(chuàng)新呈現(xiàn)出明顯的“倒U”型關(guān)系。在模型2 中納入控制變量進(jìn)行回歸，人口老齡化水平與一國(guó)科技創(chuàng)新能力之間呈現(xiàn)出負(fù)向關(guān)系，納入二次項(xiàng)后，人口老齡化水平則與科技創(chuàng)新呈現(xiàn)出完整的“倒U”型關(guān)系，計(jì)算其變化拐點(diǎn)為人口老齡化水平達(dá)到16.58%。

表2 全部國(guó)家回歸結(jié)果

綜合現(xiàn)實(shí)中一國(guó)的科技創(chuàng)新發(fā)展過(guò)程來(lái)看，在人口老齡化發(fā)展初期，老齡化水平的攀升對(duì)科技創(chuàng)新帶來(lái)的負(fù)面影響往往可以通過(guò)加大創(chuàng)新投入、培養(yǎng)新型科研創(chuàng)新隊(duì)伍等多種措施加以彌補(bǔ)，使得老齡化水平初期的增長(zhǎng)主要對(duì)科技創(chuàng)新顯現(xiàn)出“經(jīng)驗(yàn)積累”和“倒逼效應(yīng)”的正面促進(jìn)作用；而隨著老齡化水平的增長(zhǎng)超過(guò)一定的閾值，人口結(jié)構(gòu)老化所帶來(lái)的創(chuàng)新能力下降、工作效率損失更加明顯且很難補(bǔ)足，此時(shí)老齡化主要對(duì)一國(guó)的科技創(chuàng)新能力顯現(xiàn)出阻礙作用。而在人口負(fù)增長(zhǎng)時(shí)代，人口結(jié)構(gòu)老化速度的加快和難以逆轉(zhuǎn)的現(xiàn)實(shí)局面會(huì)使得其對(duì)于科技創(chuàng)新的阻礙作用更加明顯。

部分國(guó)家在老齡化深入發(fā)展時(shí)期其科技創(chuàng)新能力仍在提升，這值得注意并由此引發(fā)思考：不同類型的國(guó)家中，老齡化與科技創(chuàng)新的關(guān)系是否存在明顯差異？在此基礎(chǔ)上需要通過(guò)分類回歸逐步檢驗(yàn)。另外，將所有負(fù)增長(zhǎng)國(guó)家納入模型回歸時(shí)，人口增長(zhǎng)率對(duì)于科技創(chuàng)新能力的影響并不顯著，一方面，在一段時(shí)期內(nèi)，人口增長(zhǎng)率的波動(dòng)并不十分明顯，波動(dòng)范圍相對(duì)較小，因此這種微弱的影響難以觀察；另一方面，這可能是由于不同國(guó)家的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、人口規(guī)模和人口再生產(chǎn)模式存在較為明顯的異質(zhì)性，人口增長(zhǎng)率與不同國(guó)家科技創(chuàng)新能力之間的關(guān)系仍需進(jìn)一步探究。因此在后文中，本研究在全樣本回歸基礎(chǔ)上進(jìn)一步檢驗(yàn)不同分類下人口負(fù)增長(zhǎng)時(shí)代兩大特征對(duì)國(guó)家科技創(chuàng)新能力的影響差異。

（二）高收入國(guó)家初期應(yīng)對(duì)負(fù)增長(zhǎng)時(shí)代人口結(jié)構(gòu)老化風(fēng)險(xiǎn)的能力更強(qiáng)

在人口負(fù)增長(zhǎng)時(shí)代，人口變動(dòng)對(duì)科技創(chuàng)新能力的影響可能在不同經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的國(guó)家中有所差異，因此本文將樣本中的國(guó)家按照該國(guó)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平進(jìn)行分類后再次回歸，所得結(jié)果如表3所示。

表3 按經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平分類的國(guó)家回歸結(jié)果

對(duì)比高收入國(guó)家和中等收入國(guó)家①這里是指研究樣本中集中分布在東歐和南歐地區(qū)的中等收入國(guó)家，之后都簡(jiǎn)稱為中等收入國(guó)家。的回歸結(jié)果，由于較短時(shí)期內(nèi)人口增長(zhǎng)率的波動(dòng)并不十分明顯，人口增長(zhǎng)率的影響依然不顯著。在人口老齡化水平的影響上，高收入國(guó)家和中等收入國(guó)家呈現(xiàn)出明顯差異：在高收入國(guó)家，人口老齡化水平與科技創(chuàng)新能力之間依然保持“倒U”型關(guān)系，且變化拐點(diǎn)為老齡化水平達(dá)到17.08%；而在中等收入國(guó)家，人口老齡化水平則表現(xiàn)出“U”型關(guān)系，計(jì)算其拐點(diǎn)位于17.29%左右，人口老齡化水平在跨過(guò)拐點(diǎn)后促進(jìn)了科技創(chuàng)新能力的提升。

結(jié)合高收入國(guó)家和中等收入國(guó)家的不同發(fā)展特征進(jìn)行分析研判可知，與中等收入國(guó)家相比，高收入國(guó)家生產(chǎn)力和科技水平相對(duì)較高，應(yīng)對(duì)初期老齡化負(fù)面影響的能力也更強(qiáng)；反之，與高收入國(guó)家相比，中等收入國(guó)家初期所擁有的科技創(chuàng)新能力相對(duì)較弱，在老齡化發(fā)展后期，對(duì)于老齡化社會(huì)的適應(yīng)性提升，科技發(fā)展的增量效應(yīng)所發(fā)揮的促進(jìn)作用往往比高收入國(guó)家更加明顯，由此可能導(dǎo)致高收入國(guó)家與中等收入國(guó)家的老齡化影響產(chǎn)生差異。另外，觀察結(jié)果時(shí)注意到納入人口老齡化率平方項(xiàng)后，高收入國(guó)家人口老齡化率的影響系數(shù)變化較大，這可能是由于日本與其他高收入國(guó)家相比老齡化水平過(guò)高，增速過(guò)快，因而對(duì)回歸結(jié)果產(chǎn)生一定影響。在后文中將按人口再生產(chǎn)模式分類后進(jìn)行回歸，以觀察其影響變化。

（三）人口大國(guó)承受老齡化后期負(fù)面影響的能力更強(qiáng)

在人口負(fù)增長(zhǎng)時(shí)代，一國(guó)的人口規(guī)模較大往往意味著可以享有更加充足的人口回旋空間。將樣本中的國(guó)家按照人口規(guī)模劃分為人口大國(guó)和人口小國(guó)分別回歸，結(jié)果如表4 所示。對(duì)比發(fā)現(xiàn)，與人口小國(guó)相比，人口大國(guó)的老齡化水平與科技創(chuàng)新之間保持著明顯的“倒U”型關(guān)系，這與諸多學(xué)者的實(shí)證結(jié)果相類似，［31-32］［43］且拐點(diǎn)位置處于老齡化水平達(dá)到21.67%左右。在4 個(gè)人口大國(guó)中，除俄羅斯和德國(guó)外，其他國(guó)家的老齡化水平都在近年來(lái)越過(guò)了這一分界線，老齡化的深入發(fā)展對(duì)科技創(chuàng)新的負(fù)面影響開(kāi)始展現(xiàn)；而俄羅斯的人口老齡化水平雖然在2019 年攀升至15.1%，但此時(shí)仍處于“倒U”型曲線的左側(cè)，距離拐點(diǎn)仍有一段距離，同時(shí)，德國(guó)的人口老齡化水平在2019 年達(dá)到了21.6%，即將跨越這一拐點(diǎn)，老齡化暫時(shí)不會(huì)對(duì)俄羅斯和德國(guó)的科技創(chuàng)新能力展現(xiàn)出明顯的負(fù)面影響。

表4 按人口規(guī)模大小分類的國(guó)家回歸結(jié)果

對(duì)于人口大國(guó)而言，人口規(guī)模較大使得其可以擁有更大的人口回旋空間，初期老齡化發(fā)展過(guò)程中也更容易應(yīng)對(duì)老齡化帶來(lái)的負(fù)面影響，然而當(dāng)老齡化水平升高至超過(guò)閾值后，一方面國(guó)家需要耗費(fèi)更大的財(cái)政支出來(lái)贍養(yǎng)很大規(guī)模的老年群體，從而可能在一定程度上壓縮科技研發(fā)的投入，阻礙科技創(chuàng)新能力的提升；另一方面，在人口負(fù)增長(zhǎng)時(shí)代社會(huì)勞動(dòng)力規(guī)模的縮減和勞動(dòng)力年齡結(jié)構(gòu)的趨老化更會(huì)限制整個(gè)社會(huì)科技創(chuàng)新活力的有效發(fā)揮。而對(duì)于人口小國(guó)而言，即使老齡化水平有所上升，社會(huì)整體的老年群體規(guī)模也相對(duì)較小，加之科研人員隊(duì)伍規(guī)模相對(duì)精干，在負(fù)增長(zhǎng)時(shí)代的結(jié)構(gòu)老化所帶來(lái)的影響相對(duì)并不十分明顯。

人口較多的國(guó)家其拐點(diǎn)處的老齡化水平（21.67%）要遠(yuǎn)高于全樣本回歸下的拐點(diǎn)（16.58%），這意味著人口大國(guó)所享受的人口老齡化對(duì)科技創(chuàng)新能力促進(jìn)的作用的紅利時(shí)段較長(zhǎng)，隨著老齡化的深入發(fā)展并越過(guò)拐點(diǎn)，老齡化對(duì)科技創(chuàng)新的負(fù)面影響逐漸顯現(xiàn)。

按人口規(guī)模劃分后，無(wú)論人口大國(guó)還是人口小國(guó)，人口增長(zhǎng)率下降的過(guò)程中仍然伴隨著科技創(chuàng)新能力的提升，即由于當(dāng)前處于負(fù)增長(zhǎng)時(shí)代的初期，人口規(guī)?？s減的負(fù)向影響可被經(jīng)濟(jì)發(fā)展、科技創(chuàng)新投入和科研人員隊(duì)伍規(guī)模的相對(duì)穩(wěn)定所抵消。在人口負(fù)增長(zhǎng)時(shí)代，人口增長(zhǎng)率逐漸減小為零，甚至開(kāi)始負(fù)增長(zhǎng)，而人口增長(zhǎng)率的不斷下降伴隨的卻是一國(guó)科技創(chuàng)新能力的上升。

當(dāng)前進(jìn)入負(fù)增長(zhǎng)時(shí)代的國(guó)家經(jīng)歷負(fù)增長(zhǎng)的時(shí)間并不長(zhǎng)，人口負(fù)增長(zhǎng)的趨勢(shì)初步顯現(xiàn)，此時(shí)人口規(guī)模的變動(dòng)相對(duì)較小，每年科技投入不斷上升、科研人員規(guī)?；痉€(wěn)定，因此人口負(fù)增長(zhǎng)的負(fù)面影響往往可以被其他優(yōu)勢(shì)投入所抵消，即負(fù)增長(zhǎng)的阻礙作用并未顯現(xiàn)?？偟膩?lái)說(shuō)，當(dāng)前人類實(shí)踐經(jīng)歷過(guò)的人口負(fù)增長(zhǎng)程度還未對(duì)經(jīng)歷人口負(fù)增長(zhǎng)時(shí)代國(guó)家的科技創(chuàng)新能力產(chǎn)生明顯的阻礙作用，一國(guó)在人口負(fù)增長(zhǎng)過(guò)程中仍可以通過(guò)加大其他要素的投入實(shí)現(xiàn)科技創(chuàng)新能力的提升。然而并不能放松對(duì)于人口負(fù)增長(zhǎng)趨勢(shì)的警惕，一方面是人口結(jié)構(gòu)的加速老化在越過(guò)拐點(diǎn)后仍會(huì)對(duì)科技創(chuàng)新產(chǎn)生顯著的負(fù)向影響，另一方面是當(dāng)前人口規(guī)?？s減的負(fù)向影響不顯著很有可能是因?yàn)樯形吹竭_(dá)門(mén)檻值，當(dāng)負(fù)增長(zhǎng)速度和規(guī)模越過(guò)門(mén)檻值后，極有可能會(huì)對(duì)科技創(chuàng)新產(chǎn)生明顯的不確定性影響。

（四）人口負(fù)增長(zhǎng)時(shí)代人口規(guī)模結(jié)構(gòu)變動(dòng)對(duì)歐洲國(guó)家科技創(chuàng)新的影響較為顯著

由于社會(huì)生產(chǎn)方式和歷史發(fā)展進(jìn)程存在顯著差異，歐洲國(guó)家與東亞國(guó)家的人口再生產(chǎn)模式也有所不同。與歐洲國(guó)家相對(duì)緩慢的人口負(fù)增長(zhǎng)和老齡化進(jìn)程相比，東亞國(guó)家可能面臨著“快負(fù)快老”的嚴(yán)峻局面。為考察不同人口再生產(chǎn)模式下各國(guó)的科技創(chuàng)新受到人口負(fù)增長(zhǎng)特征影響的作用，本文將研究樣本劃分為歐洲和東亞兩個(gè)群體進(jìn)行回歸，結(jié)果如表5所示。歐洲國(guó)家由于經(jīng)歷的人口負(fù)增長(zhǎng)時(shí)間長(zhǎng)，經(jīng)歷過(guò)人口負(fù)增長(zhǎng)時(shí)代的國(guó)家多，其人口增長(zhǎng)率與科技創(chuàng)新之間的負(fù)向關(guān)系更加顯著。同時(shí)，由于歐洲國(guó)家進(jìn)入負(fù)增長(zhǎng)時(shí)代的時(shí)間較早，經(jīng)歷負(fù)增長(zhǎng)和老齡化的時(shí)段較長(zhǎng)，人口結(jié)構(gòu)老化對(duì)科技創(chuàng)新的負(fù)向作用在統(tǒng)計(jì)上更為顯著；但由于歐洲國(guó)家經(jīng)濟(jì)發(fā)展的水平更高，教育和科技投入更為充足，即使經(jīng)歷了較長(zhǎng)時(shí)間的人口規(guī)?？s減，其科技創(chuàng)新能力依然實(shí)現(xiàn)了增長(zhǎng)，負(fù)增長(zhǎng)所帶來(lái)的阻礙作用程度相比東亞國(guó)家并不明顯。

表5 按人口再生產(chǎn)模式分類的國(guó)家回歸結(jié)果

對(duì)于東亞國(guó)家來(lái)說(shuō)，人口增長(zhǎng)率與科技創(chuàng)新之間、老齡化水平與科技創(chuàng)新之間的關(guān)系并不顯著。一方面可能是因?yàn)槠溥M(jìn)入負(fù)增長(zhǎng)時(shí)代的時(shí)間較短，雖然面臨“快負(fù)快老”的考驗(yàn)，但有歐洲國(guó)家應(yīng)對(duì)人口特征變動(dòng)的經(jīng)驗(yàn)參考，依然可以有效應(yīng)對(duì)負(fù)增長(zhǎng)對(duì)科技創(chuàng)新的影響，實(shí)現(xiàn)科技創(chuàng)新能力的提升；另一個(gè)更重要的原因可能在于當(dāng)前世界上經(jīng)歷過(guò)人口負(fù)增長(zhǎng)時(shí)代的東亞國(guó)家只有日本①2020年韓國(guó)也開(kāi)啟了人口負(fù)增長(zhǎng)，但年份過(guò)短，數(shù)據(jù)量過(guò)少，本文未將其納入面板數(shù)據(jù)范圍。，僅以日本一個(gè)國(guó)家作為東亞國(guó)家的代表可能難以完全洞察負(fù)增長(zhǎng)時(shí)代帶來(lái)的科技創(chuàng)新影響差異。但對(duì)于同處東亞，可能具有相似負(fù)增長(zhǎng)和老齡化進(jìn)程的中國(guó)來(lái)說(shuō)，日本在負(fù)增長(zhǎng)時(shí)代的科技創(chuàng)新變化為我們未來(lái)的發(fā)展進(jìn)程提供了有效參考。

五、結(jié)論與討論

由長(zhǎng)期低生育率驅(qū)動(dòng)的內(nèi)生性人口負(fù)增長(zhǎng)時(shí)代是經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展到一定階段后的產(chǎn)物，其出現(xiàn)迄今不過(guò)半個(gè)世紀(jì)的光景，世界上目前只有幾十個(gè)國(guó)家經(jīng)歷過(guò)這一人口新現(xiàn)象。但人口負(fù)增長(zhǎng)時(shí)代的來(lái)臨往往代表著一國(guó)人口變動(dòng)模式的分水嶺，其主要特征包括人口規(guī)?？s減和人口結(jié)構(gòu)老化，而這一時(shí)代的到來(lái)以及未來(lái)的深入發(fā)展勢(shì)必會(huì)對(duì)我國(guó)科技創(chuàng)新能力產(chǎn)生影響，必須引起高度重視并謹(jǐn)慎應(yīng)對(duì)。

本研究構(gòu)建了真實(shí)的人口負(fù)增長(zhǎng)時(shí)代的研究樣本，利用平衡面板數(shù)據(jù)構(gòu)建固定效應(yīng)模型，分析了作為人口負(fù)增長(zhǎng)時(shí)代兩大基礎(chǔ)特征的人口規(guī)模縮減和人口結(jié)構(gòu)老化對(duì)科技創(chuàng)新能力所產(chǎn)生的影響以及這種影響在不同經(jīng)濟(jì)發(fā)展階段、不同人口規(guī)模和不同人口再生產(chǎn)模式的國(guó)家間是否存在規(guī)律性差異。在此情形下，分別考察了國(guó)際上經(jīng)歷過(guò)或正在經(jīng)歷人口負(fù)增長(zhǎng)的17 個(gè)國(guó)家在其人口負(fù)增長(zhǎng)時(shí)代和準(zhǔn)人口負(fù)增長(zhǎng)時(shí)代人口增長(zhǎng)率和人口老齡化水平同科技創(chuàng)新能力之間的關(guān)系。研究發(fā)現(xiàn)：

從整體上看，由于人類實(shí)踐所經(jīng)歷的人口增長(zhǎng)率波動(dòng)范圍較小，尚未發(fā)現(xiàn)國(guó)家科技創(chuàng)新能力同人口增長(zhǎng)率之間存在明顯的相關(guān)關(guān)系，但其同老齡化水平存在高度相關(guān)的“倒U”型關(guān)系，且變化拐點(diǎn)為老齡化水平達(dá)到16.58%。初期老齡化水平的攀升對(duì)科技創(chuàng)新帶來(lái)的負(fù)面影響往往可以通過(guò)加大創(chuàng)新投入、培養(yǎng)新型科研創(chuàng)新隊(duì)伍等多種措施加以彌補(bǔ)，而隨著老齡化增長(zhǎng)超過(guò)閾值，人口結(jié)構(gòu)老化帶來(lái)的創(chuàng)新能力下降、工作效率損失更加明顯且很難補(bǔ)足，此時(shí)老齡化主要對(duì)一國(guó)的科技創(chuàng)新能力顯現(xiàn)出阻礙作用。

按經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平劃分，與中等收入國(guó)家相比，高收入國(guó)家初期應(yīng)對(duì)負(fù)增長(zhǎng)時(shí)代人口結(jié)構(gòu)老化風(fēng)險(xiǎn)的能力明顯更強(qiáng)。由于高收入國(guó)家生產(chǎn)力和科技水平相對(duì)較高，應(yīng)對(duì)初期老齡化負(fù)面影響的能力也更強(qiáng)。在人口老齡化水平對(duì)科技創(chuàng)新能力的關(guān)系方面，高收入國(guó)家顯現(xiàn)出“倒U”型關(guān)系，而中等收入國(guó)家則表現(xiàn)出“U”型關(guān)系。

按人口規(guī)模大小進(jìn)行劃分，人口大國(guó)的老齡化水平與科技創(chuàng)新之間保持著明顯的“倒U”型關(guān)系，且拐點(diǎn)位置處于老齡化水平達(dá)到21.67%左右，而目前我國(guó)人口老齡化尚未達(dá)到這一關(guān)鍵拐點(diǎn)，老齡化社會(huì)下科技創(chuàng)新能力的提升仍存在較大潛力。在人口大國(guó)內(nèi)部，提升科研投入可以部分地對(duì)沖科技創(chuàng)新?lián)p失，人口大國(guó)在科技創(chuàng)新能力方面的人口回旋空間真實(shí)存在。然而當(dāng)老齡化水平超過(guò)閾值后，一方面國(guó)家需要耗費(fèi)更大的財(cái)政支出贍養(yǎng)老年群體，另一方面，人口負(fù)增長(zhǎng)時(shí)代社會(huì)勞動(dòng)力規(guī)模的縮減和勞動(dòng)力年齡結(jié)構(gòu)的老化會(huì)限制社會(huì)科技創(chuàng)新活力的有效發(fā)揮。需要注意的是在研究樣本中人口大國(guó)的人口最大值約為1.4億人，是目前中國(guó)人口數(shù)量的1/10，相對(duì)而言中國(guó)的人口回旋空間遠(yuǎn)大于這些國(guó)家，應(yīng)對(duì)人口負(fù)增長(zhǎng)時(shí)代對(duì)科技創(chuàng)新負(fù)面沖擊的能力也更強(qiáng)。從目前來(lái)看，無(wú)論是人口大國(guó)還是人口小國(guó)，人口增長(zhǎng)率的下降依然伴隨著科技創(chuàng)新能力的上升，負(fù)增長(zhǎng)的阻礙作用暫未顯現(xiàn)。然而我們并不能放松警惕，當(dāng)人口負(fù)增長(zhǎng)兩大特征深入發(fā)展并越過(guò)門(mén)檻值后，極有可能會(huì)對(duì)科技創(chuàng)新產(chǎn)生明顯的不確定性影響。

以人口再生產(chǎn)的歐洲與東亞模式作為分類標(biāo)準(zhǔn)，進(jìn)入負(fù)增長(zhǎng)時(shí)代較早的歐洲國(guó)家內(nèi)部人口規(guī)模變動(dòng)和老齡化與科技創(chuàng)新之間的負(fù)向關(guān)系更加顯著，但由于經(jīng)濟(jì)發(fā)展的水平更高，教育和科技投入更為充足，即使經(jīng)歷了較長(zhǎng)時(shí)間的人口規(guī)?？s減，其科技創(chuàng)新能力依然實(shí)現(xiàn)了正向增長(zhǎng)。東亞國(guó)家進(jìn)入負(fù)增長(zhǎng)時(shí)代的時(shí)間較短，加之歐洲國(guó)家應(yīng)對(duì)人口特征變動(dòng)的經(jīng)驗(yàn)參考，依然可以有效應(yīng)對(duì)負(fù)增長(zhǎng)對(duì)科技創(chuàng)新的影響，實(shí)現(xiàn)科技創(chuàng)新能力的提升。同時(shí)，當(dāng)前在東亞只有日本經(jīng)歷過(guò)較長(zhǎng)時(shí)段的人口負(fù)增長(zhǎng)，數(shù)據(jù)量較為缺乏，可能難以完全洞察負(fù)增長(zhǎng)時(shí)代帶來(lái)的科技創(chuàng)新影響差異。

中國(guó)目前正擁有并將長(zhǎng)期擁有一支規(guī)模龐大且相對(duì)穩(wěn)定的勞動(dòng)力隊(duì)伍和科研隊(duì)伍，高等教育普及程度和研發(fā)投入占比仍在穩(wěn)步提升，科研隊(duì)伍的供給水平和穩(wěn)定性有堅(jiān)實(shí)的人力基礎(chǔ)和物質(zhì)基礎(chǔ)，科研隊(duì)伍的“人口回旋空間”較大，因而不必對(duì)人口負(fù)增長(zhǎng)時(shí)代人口規(guī)模結(jié)構(gòu)變化對(duì)我國(guó)科技創(chuàng)新能力的沖擊過(guò)于悲觀。而在短期內(nèi)不可逆的人口老齡化趨勢(shì)和人口負(fù)增長(zhǎng)趨勢(shì)下，我國(guó)應(yīng)當(dāng)未雨綢繆，提前做出應(yīng)對(duì)，貫徹落實(shí)創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展戰(zhàn)略，進(jìn)一步加大科學(xué)研發(fā)投入力度，培育一批創(chuàng)新人才和拔尖人才，從而保持國(guó)家科技創(chuàng)新能力穩(wěn)居世界第一梯隊(duì)。