《老齡化對經(jīng)濟創(chuàng)新發(fā)展的影響實證探究》9700字（論文）

老齡化對經(jīng)濟創(chuàng)新發(fā)展的影響實證研究目錄TOC\o"1-2"\h\u519一、引言 114149二、文獻綜述 225820三、理論分析與假設(shè) 33989四、研究設(shè)計 425244（一）變量及數(shù)據(jù)說明 426341（二）計量模型設(shè)定 615651五、實證分析 716269（一）靜態(tài)面板估計結(jié)果 723950（二）內(nèi)生性檢驗 813757（三）門檻效應的回歸與分析 1028876六、結(jié)論與建議 119784參考文獻： 12[摘要]中國經(jīng)濟發(fā)展正處于轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵時期，新發(fā)展主要包括創(chuàng)新、綠色、開放、共享、協(xié)調(diào)五個方面的發(fā)展理念，其中，創(chuàng)新發(fā)展是增強經(jīng)濟發(fā)展的決定因素。本文利用2008-2018年各省份的面板數(shù)據(jù)，通過構(gòu)建單向固定效應和門檻效應，分析了人口老齡化、城鎮(zhèn)化以及兩者的交互項對創(chuàng)新經(jīng)濟發(fā)展的影響。結(jié)果表明：老齡化對創(chuàng)新經(jīng)濟發(fā)展產(chǎn)生負面影響，城鎮(zhèn)化對創(chuàng)新發(fā)展有顯著正向影響。在去除老齡化的內(nèi)生性后，城鎮(zhèn)化和老齡化的交互項顯著為正，表明兩者的協(xié)同作用進一步影響創(chuàng)新水平，城鎮(zhèn)化的提高，會減弱老齡化對創(chuàng)新發(fā)展的阻礙作用；老齡化的加深，會增強城鎮(zhèn)化對創(chuàng)新發(fā)展的推動作用。老齡化、城鎮(zhèn)化對創(chuàng)新發(fā)展存在階段性，且存在同一門限值。當二者小于門限值時，對創(chuàng)新發(fā)展產(chǎn)生負向抑制作用，當跨過門限值后，產(chǎn)生正向促進作用。據(jù)此得出推進城鎮(zhèn)化能夠緩解老齡化帶來的創(chuàng)新發(fā)展難題，對推動城鎮(zhèn)化發(fā)展、應對老齡化提出建議。[關(guān)鍵詞]：人口老齡化；城鎮(zhèn)化；創(chuàng)新發(fā)展；門檻效應；門限值一、引言中央政治局會議提出“我國經(jīng)濟發(fā)展進入新常態(tài)”，那么在經(jīng)濟新常態(tài)背景下我國經(jīng)濟發(fā)展勢必面臨新的挑戰(zhàn)。經(jīng)濟新常態(tài)發(fā)展的主要特點之一即是發(fā)展動力的轉(zhuǎn)變：由要素驅(qū)動、投資驅(qū)動轉(zhuǎn)為創(chuàng)新驅(qū)動。為適應新常態(tài)發(fā)展，黨抓住這一關(guān)鍵點，明確提出始終堅持以創(chuàng)新驅(qū)動作為發(fā)展戰(zhàn)略，保證中國在創(chuàng)新的時代變局中穩(wěn)步提升。以中國現(xiàn)階段的經(jīng)濟實力與創(chuàng)新水平作比，發(fā)現(xiàn)中國現(xiàn)有的創(chuàng)新能力與經(jīng)濟總量并不相符，總的來說還處于低水平階段。因此，在經(jīng)濟發(fā)展過程中深挖創(chuàng)新潛力，是實現(xiàn)經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的重要方向。改革開放后，在致力發(fā)展創(chuàng)新經(jīng)濟的背景下，中國以豐富的人力資源激發(fā)了經(jīng)濟發(fā)展的活力，讓中國在幾十年間成長為經(jīng)濟大國。但隨著人口年齡結(jié)構(gòu)的改變，人口紅利日漸下降。在進入21世紀以后，人口撫養(yǎng)負擔的加重大大消耗了人口紅利帶來的經(jīng)濟效益。據(jù)第七次人口普查顯示與2010年相比勞動年齡人口數(shù)量減少，人口撫養(yǎng)比增加了11.7個百分點，中國已經(jīng)邁入中等老齡化社會，據(jù)預期，在未來中國老齡化將深度加重。人力是發(fā)展的必要因素，而老齡化問題的加劇會增加經(jīng)濟發(fā)展的桎梏，減緩發(fā)展的速度。從過去的經(jīng)濟發(fā)展經(jīng)驗中發(fā)現(xiàn)，城鎮(zhèn)具備教育資源、信息多樣、經(jīng)濟活動頻繁等創(chuàng)新發(fā)展的優(yōu)勢，能為創(chuàng)新發(fā)展提供強有力支撐。近年來，伴隨老齡化腳步的加快，中國也在大力推進城鎮(zhèn)化發(fā)展，把新型城鎮(zhèn)化發(fā)展納入“新四化”內(nèi)容，以推動城鎮(zhèn)化發(fā)展聚集人力資本、刺激創(chuàng)新需求、吸引投資資金等方式刺激經(jīng)濟創(chuàng)新發(fā)展?？梢姡e極促進城鎮(zhèn)化發(fā)展是緩解老齡化問題，實現(xiàn)經(jīng)濟創(chuàng)新發(fā)展的有效途徑。本文利用2008—2018年省級面板數(shù)據(jù)，研究人口老齡化、城鎮(zhèn)化、經(jīng)濟創(chuàng)新發(fā)展之間的關(guān)系，期于為經(jīng)濟創(chuàng)新提供有效建議。二、文獻綜述人口老齡化是社會的熱點問題，有關(guān)于人口老齡化對創(chuàng)新發(fā)展影響的研究已大有所在，但研究結(jié)論卻不一。有些學者認為老齡化對科技創(chuàng)新存在積極影響。孫華平、李奇（2021）認為老齡化能夠產(chǎn)生知識溢出效應，倒逼企業(yè)創(chuàng)新發(fā)展，通過構(gòu)建中介效應模型，得出老齡化通過人力資本積累創(chuàng)新實力，對技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)生促進作用。符建華、曹曉晨（2021）通過構(gòu)建空間效應模型和進行實證分析，認為人口老齡化能夠顯著促進創(chuàng)新經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展。Bloom等（2003）認為預期壽命的增加會導致，每個年齡段的儲蓄率更高，投資消費將會隨之下降，市場會主動下調(diào)利率，企業(yè)會減少借貸成本，將富余資金用于技術(shù)創(chuàng)新。另有些學者認為，老齡化會不利于科技創(chuàng)新。張瑞紅、朱俊生（2021）的研究發(fā)現(xiàn)人口年齡結(jié)構(gòu)的加速老化使得勞動力供給的下降程度陡增，降低了勞動參與率，不利于科技創(chuàng)新發(fā)展。李婷婷、張曉峒等（2021）認為老齡化會加大養(yǎng)老的政治壓力，醫(yī)療服務(wù)擠占教育支出，使得人力資本投資效應遞減，對經(jīng)濟創(chuàng)新發(fā)展產(chǎn)生負面影響。還有一些學者認為老齡化與創(chuàng)新發(fā)展存在非線性關(guān)系。樓永、王留瑜等（2020）在模型中納入空間因素，研究表明人口老齡化與我國科技創(chuàng)新水平之間存在倒U型關(guān)系且人口老齡化可以通過溢出效應對其他省份的科技創(chuàng)新水平產(chǎn)生間接影響。李三希、林思思（2015）等人的研究也證明了上述觀點，通過綜合個人和微觀層面的實證原因和模式之后，認為老齡化和創(chuàng)新能力存在倒U型關(guān)系，國家層面的創(chuàng)新能力也與此一致。大部分研究表明城鎮(zhèn)化與科技創(chuàng)新存在強烈相關(guān)性。程開明、李金昌（2008）認為城鎮(zhèn)化為技術(shù)創(chuàng)新提供了信息交流以及多樣化、專業(yè)化的人力和知識，同樣技術(shù)創(chuàng)新提升了產(chǎn)品質(zhì)量，提高了市場競爭能力，淘汰了劣質(zhì)企業(yè)，促進了經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展，從而帶動城市化進程的快速推進。童中賢、胡守勇（2018）認為城鎮(zhèn)化是推進科技創(chuàng)新深入發(fā)展的重要依托，城鎮(zhèn)化的聚集效應使得科技創(chuàng)新成果能夠迅速在城市中應用，改善生活環(huán)境，城鎮(zhèn)化為科技創(chuàng)新提供擴散平臺。劉明月、張衛(wèi)國等（2018）利用LMDI分解法實證分析了城鎮(zhèn)化對我國區(qū)域科技創(chuàng)新水平呈正向促進作用，不同區(qū)域創(chuàng)新水平受多種城鎮(zhèn)化水平的影響。王立平、鮑鵬（2021）程認為城鎮(zhèn)化對創(chuàng)新能力的正向作用具有顯著的空間溢出效應和區(qū)域異質(zhì)性，可以在發(fā)展城鎮(zhèn)化進程中創(chuàng)新要素流動、升級產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)來提升創(chuàng)新能力。Carlino（2006）研究發(fā)現(xiàn)高度城鎮(zhèn)化的地區(qū)就業(yè)密度較大，兩倍高的就業(yè)密度將提升20%左右的專利密集度。而余慧婷（2020）認為快速的城鎮(zhèn)化發(fā)展給城市的生態(tài)環(huán)境質(zhì)量造成了壓力，會產(chǎn)生污水治理、恢復綠化等財力和人力消耗，給經(jīng)濟創(chuàng)新發(fā)展帶來不利影響。由于城鎮(zhèn)化對科技創(chuàng)新具有正效應和負效應，因此有部分研究表明城鎮(zhèn)化對科技創(chuàng)新水平存在U型關(guān)系。李劍培、顧乃華（2020）研究表明，在人口城鎮(zhèn)化率處于較低水平時，提高人口城鎮(zhèn)化率抑制了創(chuàng)新水平發(fā)展，而當人口城鎮(zhèn)化率跨過某水平時，對科技創(chuàng)新發(fā)展產(chǎn)生驅(qū)動作用，通過異質(zhì)性分析，發(fā)現(xiàn)城鎮(zhèn)化對科技創(chuàng)新水平的促進作用在東部城市、長三角等城市群更為顯著。通過對已有文獻的梳理，城鎮(zhèn)化、老齡化對創(chuàng)新水平影響的研究已經(jīng)比較成熟，基于此，本文在研究二者對創(chuàng)新水平的直接作用時，考慮城鎮(zhèn)化與老齡化交互作用對創(chuàng)新水平的間接影響，并分析在不同城鎮(zhèn)化水平階段，老齡化對創(chuàng)新水平的非線性影響。三、理論分析與假設(shè)老齡化問題的加深表示人口生育率降低，年輕人口數(shù)量的減少。勞動力新增速度慢于勞動力退出速度勢必會使得社會生產(chǎn)效率的下降，同時年長的的勞動力對技能的更新適應程度比較慢，接受程度也比較低，不利于勞動效率的提高。另一方面，老齡化加重了青年勞動力的工作壓力，增加勞動成本的支出。對大部分家庭而言，維持正常生活水平已經(jīng)是不小的開支，還要面臨子女以及多個老人的贍養(yǎng)，收入早已不堪重負，撫養(yǎng)負擔的加重消耗了青年勞動力的創(chuàng)新資金和創(chuàng)新意愿。與此同時，政府為了應對老齡化問題，用于老年事業(yè)的的投入增加，經(jīng)濟建設(shè)投入、科學研發(fā)的投入相對會減少。因此，本文提出如下假設(shè)：假設(shè)1：人口老齡化給經(jīng)濟創(chuàng)新發(fā)展帶來不利影響。城鎮(zhèn)是技術(shù)創(chuàng)新的“實驗室”，為經(jīng)濟創(chuàng)新發(fā)展提供良好的環(huán)境。首先，城鎮(zhèn)化實現(xiàn)了人力資本的聚集，將農(nóng)村勞動力吸引到城鎮(zhèn)發(fā)展，彌補企業(yè)勞動力的缺口，也通過城鎮(zhèn)建設(shè)發(fā)展引導鄉(xiāng)村勞動力進行創(chuàng)業(yè)，激發(fā)創(chuàng)新的思維，實現(xiàn)城鄉(xiāng)經(jīng)濟共同發(fā)展。同時，人口的聚集意味著需求的增加，為了居民能夠適應城鎮(zhèn)發(fā)展，刺激政府加大科研投入，提供便民的智能化服務(wù)，滿足民眾多樣化的需求。其次，與農(nóng)村相比，城鎮(zhèn)有更豐厚的教育資源，能夠提升教育水平，拓寬學生視野，培養(yǎng)創(chuàng)新能力，有助于為國家培育科研人才。另外，城鎮(zhèn)化使得農(nóng)村土地閑置下來，可以用作科學試驗場所，為專家培育優(yōu)良作物提供實驗場地，既能促進技術(shù)的創(chuàng)新，又能通過提高產(chǎn)量實現(xiàn)增收。因此，提出如下假設(shè)：假設(shè)2：城鎮(zhèn)化能推動經(jīng)濟創(chuàng)新發(fā)展。假設(shè)3：城鎮(zhèn)化能緩解老齡化給經(jīng)濟創(chuàng)新發(fā)展帶來的勞動力缺乏、資金短缺等問題。四、研究設(shè)計（一）變量及數(shù)據(jù)說明本文選用我國2008-2018年30個省份的面板數(shù)據(jù)進行研究。因考慮數(shù)據(jù)的可得性，西藏地區(qū)存在數(shù)據(jù)缺失，未納入面板數(shù)據(jù)，其余省份數(shù)據(jù)來自《中國統(tǒng)計年鑒》、《中國衛(wèi)生統(tǒng)計年鑒》、《中國科技統(tǒng)計年鑒》。1、被解釋變量本文通過構(gòu)建多維指標來衡量各省份的創(chuàng)新水平，用于表示經(jīng)濟創(chuàng)新發(fā)展狀況。指標選取科學技術(shù)占財政支出的比重、人均GDP表示創(chuàng)新環(huán)境；以R&D人員全時當量、R&D經(jīng)費支出表示創(chuàng)新投入；以國內(nèi)三種專利申請授理數(shù)和專利申請授權(quán)數(shù)表示創(chuàng)新產(chǎn)出。詳見表1：表1經(jīng)濟創(chuàng)新發(fā)展指標體系一級指標二級指標三級指標屬性創(chuàng)新發(fā)展創(chuàng)新環(huán)境科學技術(shù)/財政一般性支出正向人均GDP正向創(chuàng)新投入R&D人員全時當量正向R&D經(jīng)費支出正向創(chuàng)新產(chǎn)出專利申請授理數(shù)正向?qū)＠暾埵跈?quán)數(shù)正向運用熵值法計算出每年各省份的創(chuàng)新水平，具體結(jié)果，見表2所示：表22008-2018年各省份創(chuàng)新水平指標（=100）20082009201020112012201320142015201620172018北京61.5053.6853.1350.1449.3351.6660.3260.4157.9258.0350.36天津29.1926.5227.1528.3529.4528.0636.4839.7337.2732.6327.34河北10.759.9310.079.819.2910.3611.0911.8613.2012.1811.57山西9.497.997.998.217.5510.648.916.575.907.246.63內(nèi)蒙古7.647.218.248.737.915.689.399.147.945.875.27遼寧23.9920.8921.0819.6418.1717.8619.4717.0614.5813.1612.96吉林8.688.898.417.967.497.708.889.588.517.866.04黑龍江11.559.3610.3110.9710.1810.239.509.328.196.644.98上海54.0858.6850.4744.3042.9441.2546.7447.7349.5749.0641.37江蘇68.2375.0978.6680.9179.5980.3380.8384.4580.5374.2466.18浙江66.0362.3559.8155.8556.7663.4165.1270.0867.8561.7056.84安徽11.0612.6717.5818.4119.4423.7724.4928.0734.7031.2126.85福建19.0017.1417.9018.0618.0319.2922.9725.9126.9726.1325.91江西5.815.226.115.875.207.558.4711.4813.0615.0614.78山東41.9035.8236.5735.5432.9036.2537.8341.3439.3236.7431.94河南15.3413.8014.5614.2613.3316.0616.5017.9218.1819.4518.31湖北17.3316.4416.9417.0916.0118.2222.4924.7525.7527.0223.98湖南13.1411.9713.0412.6411.9913.1013.7115.2215.0615.8615.91廣東73.8969.8168.5560.5056.4665.1866.0978.7484.4587.4287.01廣西5.464.725.465.856.158.068.017.627.086.795.71海南3.013.023.643.743.703.743.543.233.732.643.03重慶11.2010.1311.2311.3810.6312.4013.6917.0916.4715.7314.99四川14.9616.9417.7115.0814.8717.7518.4120.9520.7520.3018.75貴州3.542.283.163.112.924.744.366.156.348.027.59云南4.793.523.883.893.174.613.395.074.925.335.40陜西13.1812.1112.8611.8310.9614.3013.3916.2916.8916.4313.51甘肅5.734.755.405.655.565.476.677.636.976.506.55青海1.651.671.281.240.791.480.340.050.000.540.69寧夏4.663.363.954.283.964.124.536.346.007.577.78新疆5.374.595.215.184.794.865.135.555.154.043.762、核心解釋變量將人口老齡化和城鎮(zhèn)化作為核心解釋變量。其中，將64歲及以上人口數(shù)占總?cè)藬?shù)的比重作為衡量人口老齡化的指標，以年末城鎮(zhèn)人口比重作為衡量城鎮(zhèn)化指標。3、控制變量參照蔡興（2021）的研究，選取各省份固定資產(chǎn)投資、進出口總額（按境內(nèi)目的地和貨源分）、技術(shù)市場交易總額、國民生產(chǎn)總值（GDP）為控制變量。固定資產(chǎn)投資能夠改善企業(yè)生產(chǎn)能力，為企業(yè)技術(shù)研發(fā)提供資金，提高企業(yè)的科學技術(shù)創(chuàng)新水平，進而提升社會財富的創(chuàng)造能力。以進出口總額表示貿(mào)易水平，我國是名副其實的貿(mào)易大國，一國可以通過進口貿(mào)易，將先進的技術(shù)引進，吸收從而獲得技術(shù)提升，也通過出口，把本國的技術(shù)擴散到外國，實現(xiàn)收入。技術(shù)市場交易總額體現(xiàn)了我國技術(shù)市場的活躍程度，交易總額的增加，反映了市場的需求，也進一步刺激了技術(shù)的創(chuàng)新。一個地區(qū)的GDP表示了當?shù)氐慕?jīng)濟發(fā)展水平，GDP較高的地區(qū)，對科技創(chuàng)新越重視。主要變量統(tǒng)計結(jié)果見表3：表3主要變量統(tǒng)計性描述結(jié)果變量符號觀測值平均值標準差最小值最大值創(chuàng)新水平inno33020.9821.21087.42老齡化old3309.7961.9995.47015.16城鎮(zhèn)化urban33055.2513.1329.1189.60進出口總額tmx33076.03139.20.215799.7固定資產(chǎn)投資gfi330142.4111.85.832552.0技術(shù)市場交易vol3302.5725.8200.00649.58國民生產(chǎn)總值gdp330206.3172.910.19972.8（二）計量模型設(shè)定1、靜態(tài)面板模型首先考慮人口老齡化和城鎮(zhèn)化對創(chuàng)新水平的直接影響，構(gòu)建時間固定效應模型，如下：（1）其中，innoit代表各i省份第t年的創(chuàng)新水平，X代表核心解釋變量：人口老齡化水平（old）、城鎮(zhèn)化水平（urban），Z代表所有控制變量：固定資產(chǎn)投資（gfi）、進出口總額（tmx）、技術(shù)市場交易總額（vol）、國民生產(chǎn)總值（gdp），ft代表時間固定效應，εit為隨機干擾項。2、協(xié)同效應模型（2）參考蔡興（2021）的研究，考慮老齡化和城鎮(zhèn)化存在相互影響，共同作用于經(jīng)濟創(chuàng)新發(fā)展，將老齡化與城鎮(zhèn)化的乘積項納入回歸模型中，為了降低多重共線性的影響，把交互項去中心化后納入模型，以Mit表示，其余符號意義與模型（1）中相同。3、門檻效應模型城鎮(zhèn)化對老齡化對經(jīng)濟創(chuàng)新發(fā)展的不利影響有緩解作用。通過構(gòu)建面板門限效應模型來研究在不同城鎮(zhèn)化水平下，人口老齡化對經(jīng)濟創(chuàng)新發(fā)展影響的異質(zhì)性。以城鎮(zhèn)化水平為門檻變量，老齡化為門檻效應變量，構(gòu)建如下模型：（3）其中，γ為特定門檻值，I（urbanit,γ)為指示性函數(shù)，當滿足括號里的條件時，取值為1，拒絕則為0。參數(shù)β表示在某個城鎮(zhèn)化區(qū)間里，老齡化對經(jīng)濟創(chuàng)新發(fā)展的非線性關(guān)系。其余符號意義與模型（1）相同。五、實證分析（一）靜態(tài)面板估計結(jié)果根據(jù)豪斯曼檢驗P值小于0.0001，選用單向固定效應模型作為基準回歸。對模型（1）進行回歸檢驗結(jié)果見表4：考慮解釋變量間可能存在多重共線性，將解釋變量逐步帶入回歸模型。表第一列和第二列分別引入城鎮(zhèn)化和人口老齡化，第三列是同時引入兩者的回歸結(jié)果。對比前三列回歸結(jié)果，發(fā)現(xiàn)城鎮(zhèn)化和老齡化的顯著性水平以及符號方向均未發(fā)生明顯轉(zhuǎn)變，說明兩者之間不存在多重共線性。根據(jù)表中第三列數(shù)據(jù)可以發(fā)現(xiàn)城鎮(zhèn)化在10%的顯著水平下對創(chuàng)新水平存在積極影響，與上述假設(shè)相符。當前，我國的城鎮(zhèn)化水平已經(jīng)接近60%，城鎮(zhèn)化調(diào)節(jié)了產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，實現(xiàn)資源的重新配置，促進要素資源與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的協(xié)調(diào)發(fā)展。城鎮(zhèn)化加大了科技教育資金的投入，提供豐厚的教資以及先進的教學設(shè)備，提高學生的創(chuàng)新能力，培養(yǎng)優(yōu)秀的人才資源。老齡化與創(chuàng)新水平之間的回歸系數(shù)為負，表明對創(chuàng)新發(fā)展有阻礙作用，但不顯著，可能是老齡化與創(chuàng)新水平之間存在非線性關(guān)系，這一結(jié)論與李翠妮、葛晶（2021）等人的研究結(jié)論一致。表第四列是研究城鎮(zhèn)化與老齡化的互補效應，即對模型（2）的回歸估計。結(jié)果顯示，交互項系數(shù)為正，并且在10%的水平上顯著。表明城鎮(zhèn)化能夠緩解老齡化對創(chuàng)新水平的不利影響?？刂谱兞恐?，進出口總額對創(chuàng)新水平影響顯著為負，說明進口外國科學技術(shù)耗費了大量財力，而本國的創(chuàng)新產(chǎn)出還不能夠?qū)崿F(xiàn)凈收入，因此，我國更應學習并掌握核心技術(shù)，把握技術(shù)創(chuàng)新的主動權(quán)。固定資產(chǎn)投資、技術(shù)市場交易總額和國民生產(chǎn)總值對創(chuàng)新水平均產(chǎn)生正向影響，技術(shù)市場和GDP對創(chuàng)新發(fā)展的影響不顯著。固定投資保證了創(chuàng)新的基本要素，能為更多人才提供實驗基礎(chǔ)，技術(shù)市場交易體現(xiàn)了我國科技創(chuàng)新和技術(shù)轉(zhuǎn)移情況，能夠增添企業(yè)創(chuàng)新的信心，優(yōu)化創(chuàng)新環(huán)境，雖然統(tǒng)計結(jié)果不顯著，但伴隨企業(yè)政策鼓勵創(chuàng)新以及創(chuàng)新成果的持續(xù)輸出，在未來一定能成為支撐創(chuàng)新經(jīng)濟發(fā)展的主要力量。GDP對于創(chuàng)新水平的統(tǒng)計結(jié)果不顯著，也間接表明了國家“不以經(jīng)濟增長促進創(chuàng)新，要以創(chuàng)新發(fā)展拉動經(jīng)濟”的發(fā)展戰(zhàn)略。表4靜態(tài)面板基準回歸結(jié)果變量(1)(2)(3)（4）城鎮(zhèn)化（urban）0.257*0.246*0.083(1.75)(1.68)（0.48）老齡化（old）-0.383-0.358-1.944**(-1.47)(-1.38)（-2.13）交互項（M）0.023*（1.81）進出口總額（tmx）-0.0175**-0.0202**-0.0190**-0.178**(-2.22)(-2.56)(-2.39)（-2.25）固定資產(chǎn)投資（gfi）0.0163*0.0233***0.0157*0.018**(1.81)(2.99)(1.74)（1.98）技術(shù)市場交易（vol）0.1160.07460.1160.094(1.39)(0.93)(1.38)（1.11）國民生產(chǎn)總值（gdp）0.01080.008600.01220.008(1.22)(1.00)(1.38)（0.93）常數(shù)項6.95023.22***10.8623.144**(0.96)(9.21)(1.39)（2.25）固定效應F值64.28***82.92***62.62***62.86[0.000][0.000][0.000][0.000]時間效應是是是是個體效應否否否否0.3270.3250.3310.339注：1、***，**，*分別表示在1%，5%，10%的水平下顯著（下同）；2、（）內(nèi)為t值（二）內(nèi)生性檢驗模型（2）未考慮內(nèi)生變量問題，而結(jié)合已有文獻，認為老齡化為內(nèi)生變量。嚴重的內(nèi)生問題會導致估計結(jié)果的不一致，固定效應模型主要解決了遺漏變量引起的內(nèi)生性，內(nèi)生性還有可能來至于雙向因果，即老齡化和城鎮(zhèn)化對創(chuàng)新水平有影響，創(chuàng)新水平對老齡化和城鎮(zhèn)化又有反向作用。本文采用兩階段最小二乘法結(jié)合工具變量解決內(nèi)生性問題。參考已有文獻，以各地區(qū)衛(wèi)生人員數(shù)和甲乙類法定報告死亡率作為老齡化的工具變量，由于模型納入了老齡化與城鎮(zhèn)化的交互項，可能也存在內(nèi)生性，所以將兩個老齡化的兩個工具變量分別與城鎮(zhèn)化的乘積項去中心化后作為老齡化與城鎮(zhèn)化交互項的工具變量。選取工具變量的原因如下：各地區(qū)衛(wèi)生人員的充足，讓老齡人能夠得到更為精細的照顧，及時為他們提供醫(yī)療服務(wù)，提高了平均壽命，而研究表明，老年人的抵抗力弱于青年，甲乙類傳染病發(fā)生時更易感染，提高死亡率，改變?nèi)丝谀挲g結(jié)構(gòu)。工具變量的選取應當注重質(zhì)量，本文使用過度識別檢驗，工具變量聯(lián)合顯著性分別檢驗工具變量與內(nèi)生性變量之間的相關(guān)性和弱工具變量問題。以上檢驗均是以老齡化和交互項為內(nèi)生變量為前提，因此，本文采用杜賓-吳-豪斯曼進行檢驗，結(jié)合兩階段最小二乘法保證估計結(jié)果的一致性，結(jié)果如表5所示。結(jié)果顯示，DWH檢驗的F值為12.321，P值小于0.0001，表明老齡化存在內(nèi)生性，度識別檢驗的P值大于0.05，說明工具變量與內(nèi)生變量有強相關(guān)性，工具變量聯(lián)合顯著性檢驗P值均小于0.0001，說明工具變量不存在弱工具變量問題。從表中可以看出，與基準回歸相比交互項的顯著水平從10%提升至5%，說明內(nèi)生性問題使得城鎮(zhèn)化的調(diào)節(jié)作用被低估。城鎮(zhèn)化提升1%，緩解老齡化對創(chuàng)新經(jīng)濟發(fā)展的沖擊從0.023提升到0.18。城鎮(zhèn)化的顯著水平也有了明顯的增大，老齡化估計系數(shù)仍為負，表明老齡化給創(chuàng)新發(fā)展有不利影響，與假設(shè)相符。老齡化回歸系數(shù)仍不顯著，可能存在非線性關(guān)系，后文會利用門檻效應進行說明?？刂谱兞恐羞M出口總額和技術(shù)市場交易總額對創(chuàng)新水平的影響增大。表5內(nèi)生性檢驗結(jié)果變量2SLS工具變量城鎮(zhèn)化（urban）1.638**(2.07)老齡化（old）-4.429(-1.14)交互項（M）0.180**(2.52)進出口總額（tmx）0.133***(3.97)固定資產(chǎn)投資（gfi）0.0567**(1.98)技術(shù)市場交易額（vol）0.827***(4.54)國民生產(chǎn)總值（gdp）-0.0441(-1.15)常數(shù)項50.52(1.37)時間效應是個體效應否杜賓吳豪斯曼檢驗12.321[0.000]過度識別檢驗2.932[0.231]工具變量聯(lián)合顯著性檢驗124.645[0.000]工具變量聯(lián)合顯著性檢驗225.141[0.000]觀測值3300.681注：工具變量聯(lián)合顯著性檢驗1和2表示工具變量分別對老齡化、交互項的聯(lián)合顯著性（三）門檻效應的回歸與分析在上述分析中可知，老齡化和城鎮(zhèn)化之間存在顯著的調(diào)節(jié)效應，考慮調(diào)節(jié)效應存在階段性，本文引用門檻效應模型進行驗證，進一步證實老齡化與經(jīng)濟創(chuàng)新發(fā)展的非線性關(guān)系。先將城鎮(zhèn)化作為門檻變量，老齡化為門限效應變量，然后將城鎮(zhèn)化作為門限效應變量，也為核心解釋變量，對模型（3）進行單一門檻、雙門檻檢驗。結(jié)果見表6。從表中可知，老齡化和城鎮(zhèn)化的單一門檻的F統(tǒng)計量和P值十分顯著，而雙重門檻檢驗的F值不顯著，故確定模型只存在單門檻效應，門限值均為69.61。表6門檻效應檢驗結(jié)果解釋變量門限數(shù)F值P值結(jié)論門限值老齡化181.790.0000拒絕原假設(shè)69.61210.230.6740接受原假設(shè)——城鎮(zhèn)化167.770.0000拒絕原假設(shè)69.6129.760.6880接受原假設(shè)——注：原假設(shè)為模型存在門檻效應通過門檻檢驗，選用單門檻效應對模型（3）進行回歸分析，結(jié)果見表7：城鎮(zhèn)化將老齡化對創(chuàng)新水平的影響分為兩個區(qū)間。當城鎮(zhèn)化小于門限值69.61時，老齡化對創(chuàng)新水平的邊際影響為-0.206，即產(chǎn)生了阻礙作用；當城鎮(zhèn)化跨過門限值后，老齡化對創(chuàng)新水平產(chǎn)生正向影響。分析城鎮(zhèn)化對創(chuàng)新水平的影響也分為兩個區(qū)間，當城鎮(zhèn)化水平小于門限值時，對創(chuàng)新發(fā)展存在負向影響；當城鎮(zhèn)化大于門限值時，會促進創(chuàng)新發(fā)展。由此可見，在城鎮(zhèn)化發(fā)展前期，勢必會消耗大量資源，不利于創(chuàng)新發(fā)展，但發(fā)展后期，會吸引資源推動創(chuàng)新發(fā)展。老齡化的加深，擴大了市場的創(chuàng)新需求，而城鎮(zhèn)化的提高，促進人力資本的積累，增加了研發(fā)資金投入，激發(fā)創(chuàng)新動力，加大創(chuàng)新產(chǎn)出，滿足市場需求。推動城鎮(zhèn)化是解決老齡化問題加快技術(shù)創(chuàng)新發(fā)展的有效途徑。根據(jù)門檻效應回歸結(jié)果，北京，天津、上海、江蘇、廣東省份的城鎮(zhèn)化率超過門限值，大部分省份還沒有達到門限值。表7門檻效應回歸結(jié)果變量urban>69.61urban<69.61老齡化0.243-0.206（0.94）（-1.01）城鎮(zhèn)化0.0237-0.088（0.26）（-1.12）控制變量控制控制F值91.58[0.0000]注：***表示1%顯著性水平六、結(jié)論與建議本文利用30個省份的面板數(shù)據(jù)，建立固定效應模型、門檻效應模型，研究城鎮(zhèn)化、老齡化和創(chuàng)新經(jīng)濟發(fā)展的關(guān)系。主要結(jié)論如下：（1）創(chuàng)新發(fā)展受到老齡化的抑制，城鎮(zhèn)化能夠促進創(chuàng)新發(fā)展。（2）老齡化和城鎮(zhèn)化的協(xié)同效應能夠推動創(chuàng)新發(fā)展。老齡化對創(chuàng)新發(fā)展的不利影響隨城鎮(zhèn)化水平的提高而減弱，城鎮(zhèn)化對創(chuàng)新發(fā)展的促進作用隨老齡化的加深而加強。（3）當城鎮(zhèn)化跨過門限值時，老齡化倒逼經(jīng)濟創(chuàng)新發(fā)展，城鎮(zhèn)化水平未達到時，老齡化對經(jīng)濟創(chuàng)新發(fā)展的影響表現(xiàn)為阻礙?？偨Y(jié)上述研究結(jié)論，想要提升創(chuàng)新水平需要在應對老齡化問題的同時積極推進城市化進程。關(guān)于應對老齡化問題，提出如下建議：（1）鼓勵生育。生育率的提高是增加未來勞動力的直接途徑，國家的科技創(chuàng)新也迫切需要高素質(zhì)的青年人員。因此，用提高生育率來緩解老齡化問題和實現(xiàn)創(chuàng)新發(fā)展。僅僅只依賴“二胎政策”“三胎政策”來激勵家庭提高生育率的效果不大。政府應當創(chuàng)新生育補貼政策鼓勵生育。面對現(xiàn)階段的高離婚率所帶來的生育壓力，應當采取加強婚育相關(guān)方向的咨詢、保證家庭內(nèi)部性別平等、鼓勵男性分擔家務(wù)，為生育后的女性提供就業(yè)幫扶等輔助措施，提高女性生育意愿。（2）延遲退休。新生勞動力的產(chǎn)生是漫長的過程，在此階段要通過利用老齡勞動力，暫緩發(fā)展阻力。政府改革退休機制，適當延長退休時間，發(fā)揮老齡勞動力的余熱。與此同時，企業(yè)可以制定更為人性化的薪資，提高老齡勞動力的工資，鼓勵老齡勞動力為企業(yè)繼續(xù)奮斗。并且以舊帶新的工作方式，傳授青年工作者經(jīng)驗，提高了企業(yè)的生產(chǎn)效率。（3）改善醫(yī)療服務(wù)。幫助老年群體維護身體健康，能夠減輕子女負擔，使得青年工作者有更多的時間和精力用于工作，提高了人力資本的質(zhì)量和存量，推動經(jīng)濟發(fā)展。關(guān)于提高城鎮(zhèn)化水平，提出如下建議：（1）注重農(nóng)村金融的發(fā)展。金融信貸機構(gòu)能夠通過發(fā)放貸款鼓勵居民創(chuàng)業(yè)，吸收創(chuàng)業(yè)成果，用于城鎮(zhèn)化建設(shè)?！吨袊鹑谀觇b》的數(shù)據(jù)顯示，農(nóng)業(yè)銀行和商業(yè)銀行是作為農(nóng)村金融信貸的主要機構(gòu)，信貸金額總量較大。但是，農(nóng)村貸款還是存在供需不平衡、申請難、農(nóng)民還款積極性不高等問題。針對以上問題，首先，政府應當支持商業(yè)性或公益性小額貸款公司等新型金融機構(gòu)的發(fā)展，為農(nóng)村居民貸款擴寬渠道。其次，銀行應當合理制定貸款方式，為貧困家庭貸款開放利率優(yōu)惠渠道，放寬還款年限，減輕家庭還款負擔。同時，應當加強農(nóng)村信用體系的建設(shè)，依法設(shè)立失信嚴懲機制和守信獎勵機制，約束貸款人守信，營造良好的信貸氛圍，保證農(nóng)村居民能夠借到錢，銀行也能收回貸款。（2）改革戶籍制度。正是因為戶籍所在地的限制，面臨著農(nóng)村戶口上學難、就業(yè)待遇不同、失業(yè)保險和醫(yī)療保險等福利不同等問題。政府應當在維持戶籍制穩(wěn)定發(fā)展的同時做出適當?shù)母母飫?chuàng)新，切實維護農(nóng)民工的利益，公平享受社會福利，還可以適當增加福利，優(yōu)惠購房價格等，吸引農(nóng)村居民在城市扎根。（3）加強城市間的交流。北京、上海等發(fā)達地區(qū)的城鎮(zhèn)化已經(jīng)達到較高水平，國家應當增加城市間的經(jīng)濟溝通，全方位提高自由性經(jīng)濟，以高發(fā)展帶動低發(fā)展。解決老齡化問題、推進城鎮(zhèn)化進