原文信息：
Tan Youchao, Liu Xiumei, Sun Hanwen, Zeng Cheng(Colin). Population ageing, labour market rigidity and corporate innovation: Evidence from China. Research Policy, 2022, 51(2).
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引言
人口老龄化导致劳动力稀缺和劳动力市场僵化。与供给侧经济学家认为劳动力市场刚性倾向于抑制企业创新的观点相反，本文提供了在中国人口老龄化与企业创新之间正相关的新证据。对于劳动力成本较高的企业，这种增强效应更大，这与劳动力稀缺鼓励劳动力节约型创新（labour-saving innovation）以应对人口结构变化的观点一致。此外，老龄化对创新的积极效应在国有企业、从事熊彼特二型创新企业以及高研发强度的企业中更加显著。进一步发现，人口老龄化有助于企业产生更多的利用性（而非探索性）创新。总体而言，研究结果表明，面临人口老龄化的企业可以调整其战略，从而成功创新。
数据来源
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本文以2004-2017年A股上市公司为样本，专利授权信息数据来自中国国家知识产权局（SIPO）；老龄化指数和其他区域变量来自中国统计年鉴；公司财务和会计数据来自CSMAR数据库和公司年报；公司员工信息来自公司年报手动收集。剔除金融和公用事业企业，剔除缺失值，最终得到27942个年度观测值。
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研究设计
（一）基本模型
其中，下标 i 表示公司，t 表示时间，j 表示地区。LnPatentsinvention 表示企业创新绩效，用最终授权的发明专利申请数量加1取对数衡量；Ageing表示人口老龄化，用企业总部所在省份的老年人（即 65 岁以上）在总劳动力中的占比衡量；Conditioning Vars为条件变量；交互项估计老龄化对创新的异质性影响;
为一系列控制变量，所有控制变量都滞后一年；
分别为年份固定效应和企业固定效应，
为误差项。由于老龄化是省级层面变量，因此标准误聚类到省级层面。
(二）工具变量
考虑到老龄化对创新的影响可能是由时变遗漏变量引起的，作者采用以下工具变量，运用两阶段最小二乘来解决内生性问题。
工具变量1
1959 ~ 1961 年，中国大饥荒对中国人口造成了深远的影响，生育率大幅下降，死亡率急剧上升。基于大饥荒的历史性和外生性，使用区域的粗出生率和净出生率作为老龄化的 IV。粗出生率是指每个省在 1959 ~1961年间的平均出生率，净出生率是指每个省的平均出生率减去同期的平均死亡率。这两个IV都与区域人口老龄化指数负相关，但与企业层面的创新绩效没有直接关系。
工具变量2
20世纪70年代启动中国计划生育，降低总体生育率，影响人口老龄化。执行计划生育比较严格的地区老龄化问题往往更严重，因此，使用省级计划生育政策宽松度作为人口老龄化的IV。根据Gu et al. (2007)，中国各省计划生育政策可以分为四类，构造了一个分类变量Planning_policy，范围为1到4，较高的值表示执行更严格的生育控制。计划生育政策可能会直接影响一个地区的年龄构成，而不会直接影响公司创新。
实证结果
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表 2 的第(1)列报告了老龄化对创新影响的基准回归结果，结果表明人口老龄化通常会增强企业创新。
分别使用Wages和No. of employees/PPE代表企业劳动力成本，Wages为公司所有员工平均工资(按行业中位数调整)；No. of employees/PPE为企业从业人数除以固定资产和在建工程之和再乘以1000 。第(2)和(3)列报告了劳动力成本对老龄化-创新关系影响的回归结果，交互项系数显著为正，说明在劳动力成本更高的公司，人口老龄化对创新绩效的影响更明显。
使用Knowledge_cum衡量公司的创新制度在多大程度上依赖于知识积累，参考 Peneder’s (2010)，定义虚拟变量 Knowledge_cum，如果公司属于知识累积度高的行业，则为 1，否则为 0。第(4)列结果发现，在人口老龄化加剧的背景下，创新能力更依赖于经验积累的企业有更高的创新绩效。
SOE为是否是国有企业的虚拟变量，第(5)列显示，国有企业与老龄化的交互项系数为正，说明国有企业更有可能积极参与创新以应对人口老龄化。
最后，用High_edu employees%和R&D employees%衡量企业研发强度，High_edu employees%表示受过高等教育的员工（具有硕士及以上学历的员工）占员工总数的百分比、R&D employees%表示研发人员人数占员工总数的百分比，第(6)列和第(7)列中的结果说明：在研发强度更高的企业，老龄化对企业绩效的激励更明显。
工具变量回归结果见表3。表3A中的(1)、(3)、(5) 列显示了第一阶段回归结果，因变量为老龄化指数，估计结果与预测一致，粗出生率和净出生率这两个工具变量的系数显著为负，较低的出生率导致人口老龄化程度更高；Planning_policy 系数显著为正，表明更严格的计划生育政策导致更高的人口老龄化程度。F 统计量分别为为 24.11、21.27 和 24.63，拒绝了 IV 弱的原假设。表3A中的第(2)、(4)、(6) 列显示了第二阶段回归结果，老龄化系数显著为正，与基准结果一致。
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进一步分析
（一）老龄化对创新质量的影响
专利保护的时间跨度和地理跨度与专利质量相关，因此，本文选取了两个衡量
创新质量的指标：Patents_international和Patents_renewal。Patents_international 表示公司在国内（中国国家知识产权局）和国际（美国专利商标局或欧洲专利局）申请的最终获得授权的年度专利申请数量。Patents_renewal 表示公司在一年内提交且最终被授权的所有专利的平均更新年限，Patents_renewal 的值越高，表明创新质量越高。表 4 的第(1)和(2)列表明：老龄化对创新的激励作用在创新质量中仍然得到体现。
（二）老龄化对创新新颖性的影响
探索性创新战略的公司寻求新的方法与技术，利用性创新战略的公司更多地依赖现有能力来改进技术。年长的员工可能会更多地专注于当前的专业领域，更可能进行利用性创新。按公司新专利中利用现有知识与新知识的程度来构建利用性专利的代理变量，如果专利60% 以上引用的是现有知识，则归类为利用性创新，然后计算给定公司每年的利用专利比率。表4的第(3)列结果表明：年长的员工通过他们掌握的知识和经验为公司的创新成果做出贡献，从而产生更多的利用性专利。
结论
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人口老龄化导致劳动力稀缺和劳动力市场刚性。尽管供给侧经济学家认为劳动力市场刚性会阻碍创新和生产力的提高，但本研究说明了人口老龄化与企业创新之间存在正相关关系的新证据。
本论文关注的是中国的老龄化现象，但研究结论可以推广到其他国家，尤其是发展中国家。大多数发达国家已经完成了“人口转变”，即从以农村为主的高生育率和死亡率的农业社会向以城市为主的低生育率和死亡率的工业社会的转变。相比之下，发展中国家仍在经历这种人口转变。因此，随着人口红利的逐渐消失，政策制定者必须考虑如何在技术进步的同时保持经济的快速增长。
Abstract
Population ageing leads to labour scarcity and labour market rigidity. Contrary to supply-side economists’ belief that labour market rigidity tends to suppress firm innovation, we provide novel evidence of a positive relationship between population ageing and firm innovation in China. This enhancement effect is greater for firms with higher labour costs, consistent with the argument that labour scarcity encourages labour-saving innovation in response to demographic shifts. In addition, the observed positive effect is particularly pronounced for state-owned enterprises, which are widely acknowledged to be overstaffed with older workers, and firms in industries that pursue Schumpeter-II innovation and engage in more intense research and development. In addition, population ageing helps firms to generate more exploitative (vs. exploratory) innovation. Overall, our findings suggest that firms facing population ageing can adapt their strategies to innovate successfully.
转自：香樟经济学术圈
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