陶 濤，張毅松，韓 杰

（1A.中國人民大學 人口與發(fā)展研究中心；1B.中國人民大學 社會與人口學院，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)濟社會發(fā)展的基礎性、全局性、戰(zhàn)略性要素。中華人民共和國成立以來，除三年自然災害時期外，中國人口規(guī)模一直保持著正增長。進入20 世紀90 年代之后，受到低生育水平影響，中國的人口自然增長率呈下降趨勢，2022 年中國統(tǒng)計年鑒數(shù)據(jù)顯示2021 年人口自然增長率已降至0.34‰，我國將很快迎來人口負增長拐點，也就是人口絕對數(shù)量由正增長轉(zhuǎn)入負增長的轉(zhuǎn)折點。

人口負增長是指在一定時空范圍內(nèi)總?cè)丝谝?guī)模呈現(xiàn)減少的人口過程，人口增長率是考察人口負增長是否發(fā)生的基本指標。［1］目前有文獻基于人口負增長的不同原因，將人類歷史上經(jīng)歷過的人口負增長大致分為了外生性人口負增長和內(nèi)生性人口負增長兩類，［2］其中外生性負增長主要是由于戰(zhàn)爭、瘟疫、饑荒、政治事件、環(huán)境惡化、經(jīng)濟衰退等外部事件沖擊暫時性扭曲了人口發(fā)展和社會運行規(guī)律，往往在外部事件結(jié)束后人口會很快恢復正增長；而內(nèi)生性負增長是在經(jīng)濟社會正常發(fā)展的狀態(tài)下，由人口不斷延長的預期壽命和長期低生育率所致，往往在較長時期內(nèi)難以逆轉(zhuǎn)且伴隨著人口結(jié)構(gòu)的老化。20世紀70年代以來部分歐洲國家和日本所經(jīng)歷的人口負增長就是由低生育率直接驅(qū)動的內(nèi)生性人口負增長，是現(xiàn)代經(jīng)濟社會長期發(fā)展的必然結(jié)果。我國即將經(jīng)歷的人口負增長也屬于這一類型。

人口負增長時代與以往經(jīng)歷過人口負增長的歷史時期有著巨大不同。人口負增長時代是人口規(guī)模呈下降趨勢、人口再生產(chǎn)模式發(fā)生重大轉(zhuǎn)向和人口結(jié)構(gòu)面臨嚴峻挑戰(zhàn)的時代，［3］這里的人口負增長是長期的、難以逆轉(zhuǎn)的內(nèi)生性人口負增長。人口負增長時代的主要特征體現(xiàn)在人口規(guī)模和人口結(jié)構(gòu)兩個維度上：一是人口粗出生率低于人口粗死亡率所帶來的人口絕對規(guī)模的下降；二是社會經(jīng)濟條件和醫(yī)療衛(wèi)生條件改善，人口預期壽命延長所帶來的人口相對結(jié)構(gòu)的老化。人口負增長時代的到來象征著一國人口再生產(chǎn)模式方向性、時代性的變化，是世界百年未有之大變局在人口領域的重要體現(xiàn)，其大勢難以逆轉(zhuǎn)，必然會對經(jīng)濟社會產(chǎn)生較為深遠的影響。

習近平總書記強調(diào)科技是國家強盛之基，創(chuàng)新是民族進步之魂，黨的二十大報告中指出要“完善科技創(chuàng)新體系，堅持創(chuàng)新在我國現(xiàn)代化建設全局中的核心地位，加快實施創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展戰(zhàn)略”。我國經(jīng)濟正處在轉(zhuǎn)型的十字路口，投資拉動的傳統(tǒng)式增長難以滿足經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的要求，亟須轉(zhuǎn)向基于創(chuàng)新驅(qū)動的技術(shù)和知識密集型增長。隨著科技創(chuàng)新在引領經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展和綜合國力競爭中發(fā)揮愈加重要的作用，在我國即將迎來人口負增長時代的關(guān)鍵時期，人口負增長時代人口規(guī)模結(jié)構(gòu)變動是否會影響科技創(chuàng)新、如何影響科技創(chuàng)新正在成為社會各界關(guān)注的熱點問題。

由于中國人口負增長時代尚未到來，本文將人類社會實踐中已經(jīng)經(jīng)歷了或是正在經(jīng)歷內(nèi)生性人口負增長的國家篩選出來，試圖在人口負增長時代的情境之下探究人口負增長時代人口規(guī)?？s減、人口結(jié)構(gòu)變動與科技創(chuàng)新之間的關(guān)系，總結(jié)內(nèi)生性人口負增長國家的一般經(jīng)驗，對比分析高收入國家與中等收入國家、人口大國與小國、歐洲國家與東亞國家所呈現(xiàn)的不同規(guī)律，探索不同國家所經(jīng)歷的或正在經(jīng)歷的人口負增長時代的兩大基礎特征（人口規(guī)?？s減和人口結(jié)構(gòu)老化）是否會影響該國科技創(chuàng)新以及影響科技創(chuàng)新的方向和強度，從而為我國堅持創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展戰(zhàn)略和應對馬上到來的人口負增長時代提供國際經(jīng)驗的參考。

二、人口負增長時代兩大基礎特征影響科技創(chuàng)新的相關(guān)研究

目前國內(nèi)外學者對人口負增長時代基礎特征是否影響科技創(chuàng)新尚未形成統(tǒng)一的結(jié)論。對于人口負增長時代的兩大基礎特征，多數(shù)研究只是在人口正增長的背景下區(qū)分式地討論了人口規(guī)模縮減對科技創(chuàng)新的影響或老齡化對科技創(chuàng)新的影響，僅有少數(shù)學者關(guān)注二者的綜合影響。

針對負增長時代兩大特征對于科技創(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)不再是制約國家科技創(chuàng)新能力的首要因素。盡管面臨著人口負增長時代的沖擊，國家內(nèi)部仍會有一部分人保持“年輕”，而這部分年輕人足以支撐起一國科研隊伍的新陳代謝。因而人口負增長時代人口規(guī)模結(jié)構(gòu)變動對于勞動年齡人口規(guī)模較大、研發(fā)人員占勞動力比重較小的國家的科技創(chuàng)新能力基本沒有影響。［4］然而也有相關(guān)研究表明負增長時代所帶來的人口規(guī)?？s減和人口結(jié)構(gòu)老化對于科技創(chuàng)新會產(chǎn)生明顯影響，導致技術(shù)進步的放緩。［5-6］

除了上述少量針對人口負增長時代的專門研究之外，更多學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)老化這兩大特征對科技創(chuàng)新分別產(chǎn)生的影響及作用機制，具體歸納如下：

（一）人口規(guī)模縮減對科技創(chuàng)新的影響

已有文獻認為人口絕對數(shù)量的減少主要通過思想效應、產(chǎn)出效應、公共預算總量效應、倒逼效應和需求效應影響國家科技創(chuàng)新能力，其中前三種效應對國家科技創(chuàng)新能力產(chǎn)生負面影響，后兩種效應對國家科技創(chuàng)新能力產(chǎn)生正面影響，具體總結(jié)如下：

1.負面影響：思想效應、產(chǎn)出效應與公共預算總量效應

首先，由于人口基數(shù)變化與科技創(chuàng)新人才數(shù)量的變動聯(lián)系緊密，人口規(guī)模的縮減可能會導致“思想效應”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，具有非競爭性和正向溢出外部性的特點，［7］而人口的快速增長帶來了“人腦”的同步增長，“人腦”的增長不斷積蓄，形成了“思想效應”或是“思想蓄水池效應”，通過知識積累擴散以及知識溢出的動態(tài)外部性推動了國家科技創(chuàng)新能力的提升。［8］人口數(shù)量的逐步減少首先會使“人腦”的蓄水池萎縮，從而不利于“思想效應”和“思想蓄水池效應”的形成和積累，削弱知識溢出的動態(tài)外部性，最終阻礙國家科技創(chuàng)新能力的提升。有學者認為一個國家的人口數(shù)量是該國的“終極資源”，推動關(guān)鍵技術(shù)進步的科技創(chuàng)新天才同人口數(shù)量一般成正比，國家的人口數(shù)量越少則該國由人口基數(shù)所決定的科技創(chuàng)新天才數(shù)量就越少，這會顯著地削弱該國的科技創(chuàng)新能力。［9］

其次，人口規(guī)模的縮減可能會對科技創(chuàng)新發(fā)揮“產(chǎn)出效應”，人口負增長會從需求端削弱科技創(chuàng)新知識創(chuàng)造的經(jīng)濟激勵，影響投資者和科研人員的信心，從而影響科技創(chuàng)新知識的再生產(chǎn)，同時也會導致該國產(chǎn)出增長的放緩和有效需求的滑坡，進而在一定程度上導致國家生產(chǎn)力增長的放緩和科技創(chuàng)新能力的降低。［5］

再次，人口規(guī)?？s減還可能會通過影響政府的公共預算安排，進而對國家的科技創(chuàng)新能力產(chǎn)生不利影響。研究指出人口數(shù)量的下降會首先體現(xiàn)在勞動力和后備勞動力數(shù)量的下降上面，［10］勞動力數(shù)量的下降直接降低了勞動力市場的活力，作為主要納稅力量的這部分人口減少必然會導致政府稅收的下降，從而減少了政府的財政支出，在財政支出方面形成了“公共預算總量效應”，這阻礙了政府向科技創(chuàng)新領域的進一步轉(zhuǎn)移支付，從而在資金上對國家科技創(chuàng)新能力的提升產(chǎn)生負面影響。［5］

2.正面影響：倒逼效應與需求效應

人口規(guī)模的縮減可能會引發(fā)勞動力市場的變化和企業(yè)生產(chǎn)方式的轉(zhuǎn)變。一方面，人口負增長直接帶來的勞動力短缺和勞動力成本上升會推動資本深化，誘使或倒逼人力資本聚集，從而促進經(jīng)濟增長方式轉(zhuǎn)變，推動經(jīng)濟發(fā)展方式從勞動密集型的粗放發(fā)展轉(zhuǎn)向技術(shù)創(chuàng)新導向的集約發(fā)展，對科技創(chuàng)新能力形成一種“倒逼效應”。［5］［11］另一方面，人口負增長的出現(xiàn)和深化也可能會創(chuàng)造新的需求，進而促進國家在部分領域技術(shù)創(chuàng)新能力的提升，譬如人們會更少頻次地使用公共交通設施和基礎設施，這會推動更加靈活的設施的開發(fā)、使用和普及，以便于替換和用作其他用途，從而提升國家在這些領域的科技創(chuàng)新能力，即形成一種對科技創(chuàng)新能力提升的“需求效應”。［12］

人口負增長時代的“倒逼效應”和“需求效應”可能會帶動勞動力市場的變革。人口負增長直接帶來勞動力供給數(shù)量的減少，這會從需求端倒逼人工智能、工業(yè)機器人和工業(yè)自動化技術(shù)的廣泛采用，以實現(xiàn)對中低端勞動力的替代，［13］而人工智能和機器人的開發(fā)及采用會明顯提升國家在這一領域的科技創(chuàng)新能力。［2］

（二）人口結(jié)構(gòu)老化對科技創(chuàng)新的影響

人口結(jié)構(gòu)的老化是人口負增長時代的另一個重要特征，目前學者們的研究多數(shù)是在人口正增長的情境下單獨考察人口老齡化對國家科技創(chuàng)新能力的影響，研究發(fā)現(xiàn)人口結(jié)構(gòu)的老化會對微觀（個人）、中觀（企業(yè)）和宏觀（國家）三個層面產(chǎn)生差異化影響，這些影響會隨著老齡化水平的變化而發(fā)生轉(zhuǎn)變。

1.微觀（個人）層面

從個體角度而言，多數(shù)學者認為個體的老化對科技創(chuàng)新的供給和需求側(cè)均產(chǎn)生了負面影響：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結(jié)構(gòu)陳舊也更易導致創(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)，有學者通過構(gòu)建世代交疊模型證明了人口預期壽命的延長使得中青年人口更加傾向于贊成將某項新技術(shù)或新發(fā)明投入實踐，而高年齡段人群一般會否決新技術(shù)和新發(fā)明投入實際應用，并抵觸技術(shù)革新政策的出臺。［18］

也有學者研究發(fā)現(xiàn)個人創(chuàng)新能力和年齡之間不存在負相關(guān)關(guān)系，甚至在某些行業(yè)高齡員工的創(chuàng)新能力更強。有學者研究了20世紀的諾貝爾獎獲獎者和著名發(fā)明家的年齡和代表性學術(shù)成果之間的關(guān)系，結(jié)果顯示諾貝爾獎獲獎者和著名發(fā)明家做出代表性學術(shù)成果的年齡在變大，平均變大了6歲左右。［7］也有學者研究發(fā)現(xiàn)隨著年齡的增長，個體通過“干中學”積累了工作經(jīng)驗，提升了技能熟練度，這對個體創(chuàng)新產(chǎn)生了正向影響。［19］

2.中觀（企業(yè)）層面

部分學者認為人口老齡化不利于企業(yè)層面的科技創(chuàng)新。首先，人口老齡化進程中企業(yè)員工的平均年齡不斷提高，大量員工的退休會造成企業(yè)知識資本的流失；［20］其次，隨著企業(yè)員工平均年齡上升，各國企業(yè)付給員工的報酬越來越多，直接擠占和壓縮了企業(yè)的研發(fā)支出費用，進而導致企業(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，年長員工占據(jù)重要崗位后會使得年輕員工晉升機會變少，難以掌握關(guān)鍵技能，從而無法進行創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)。［22］

也有學者認為人口老齡化實際上會倒逼企業(yè)的科技創(chuàng)新，人口老齡化會引發(fā)企業(yè)在勞動力市場上的用工困難和用工成本高昂等問題，進而倒逼企業(yè)投入更多資金進入研發(fā)領域以獲取更為先進的技術(shù)來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，由利用廉價勞動力壓低成本創(chuàng)造利潤向謀求技術(shù)創(chuàng)新，以技術(shù)替代勞動轉(zhuǎn)變。［24-25］

3.宏觀（國家）層面

在國家層面，老齡化對于科技創(chuàng)新的影響尚不十分明確。有學者基于跨國面板數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)人口老齡化削弱了國家的基礎科研水平，從而顯著地抑制了該國的科技創(chuàng)新；［6］還有學者發(fā)現(xiàn)國家人口的年齡結(jié)構(gòu)同全要素生產(chǎn)率存在“倒U”型關(guān)系，中年勞動力人口占比與全要素生產(chǎn)率正相關(guān)，［26-27］類似地，有學者從宏觀研究發(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，有學者指出人口老齡化從需求側(cè)驅(qū)動了“銀發(fā)產(chǎn)業(yè)”和“銀發(fā)經(jīng)濟”，進而驅(qū)動了老齡相關(guān)產(chǎn)品的技術(shù)革新；［29］然而還有學者發(fā)現(xiàn)人口老齡化并沒有影響中國技術(shù)創(chuàng)新水平的提升。［30］人口老齡化對國家整體科技創(chuàng)新能力的影響比較復雜，學界并未形成一致看法。

（三）文獻評述

目前研究已經(jīng)關(guān)注了人口規(guī)模縮減和人口結(jié)構(gòu)老化對國家科技創(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)是在正增長時代下進行的規(guī)律探索，多數(shù)停留在理論層面且并未將這兩種特征進行綜合分析。事實上，中國未來即將進入的人口負增長時代將同時面臨長期的人口負增長和人口老齡化，這種內(nèi)生性人口負增長及其所伴生的人口老齡化將如何共同影響未來的科技進步？這種規(guī)律與人口正增長時代是否有所不同？這種規(guī)律在不同經(jīng)濟發(fā)展階段、不同人口規(guī)模和不同人口轉(zhuǎn)變模式的國家間是否存在差異？

面對即將到來的人口負增長時代，亟須在既有研究的基礎上，利用人類歷史上經(jīng)歷過或正在經(jīng)歷內(nèi)生性人口負增長的國家或地區(qū)的真實數(shù)據(jù)來構(gòu)建人口負增長時代的研究樣本，開展更加細致的、基于多國數(shù)據(jù)和有效模型的實證分析，對人口負增長和人口老齡化這兩大基礎特征如何共同影響科技創(chuàng)新能力的規(guī)律和機制進行探索性的實證研究。

三、研究設計

本文的總體思路是通過對目前人類實踐中經(jīng)歷過內(nèi)生性人口負增長的國家進行篩選，力圖構(gòu)建一個人口負增長時代的真實研究樣本，以人口負增長時代兩大基礎人口特征（人口規(guī)模縮減和人口結(jié)構(gòu)老化）為自變量，以科技創(chuàng)新能力為因變量，在控制各種基礎變量的情況下研究目前人口負增長國家所呈現(xiàn)出的人口變動對科技創(chuàng)新的影響和一般規(guī)律，考察這種規(guī)律在高收入國家與中等收入國家、人口大國與小國、歐洲國家與東亞國家的共性與差別。

（一）樣本選取與數(shù)據(jù)來源

由于目前世界上經(jīng)歷過內(nèi)生性人口負增長的國家數(shù)量較少且人口負增長的持續(xù)時間有長有短，難以進行覆蓋所有負增長國家和所有負增長時域的回歸分析。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、覆蓋較多國家的、較長人口負增長時域的平衡面板數(shù)據(jù)進行回歸分析。在此過程中，如果要保證所有國家所有年份都在人口負增長時域內(nèi)，則切割出來的平衡面板時期過短、國家過少，難以支撐定量分析的需要。而仔細觀察，在進入人口負增長階段前后，多數(shù)負增長國家人口增長率為正的年份增長率極低，可以將這些年份定義為“準人口負增長”年份。在這些年份該國家人口已經(jīng)幾近零增長，人口內(nèi)在增長率早已為負，或是即將進入人口負增長的前奏，或是人口負增長時域內(nèi)的微小波動，其所蘊涵的規(guī)律更加接近于人口負增長時代而非人口正增長時代。基于此，為了盡可能包含更多的人口負增長國家和人口負增長時域，本文根據(jù)主要人口負增長國家的人口負增長年份和“準人口負增長”年份進行樣本切割，將各國原本參差不齊的人口負增長時域切割出一個國家和時期都相對較多的平衡面板以供研究。

本文的各變量數(shù)據(jù)均來自世界銀行公開數(shù)據(jù)庫（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日世界銀行公開數(shù)據(jù)庫公布的數(shù)據(jù)。，部分缺失的數(shù)據(jù)值采用線性插值法予以補全。研究數(shù)據(jù)覆蓋德國、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、愛沙尼亞和日本2005年至2019年②本文力圖采用數(shù)據(jù)庫最新的可得數(shù)據(jù)進行分析，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，研究對象為上述17個經(jīng)歷過內(nèi)生性人口負增長的國家③在排除人口規(guī)模過小的國家前提下，本文研究對象確定為文獻提出的20 個人口自然負增長國家。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個國家，最終有17個國家的樣本值納入觀測。［1］，這些國家除日本外均為歐洲國家。

需要特別說明的是：盡管進行了樣本切割，但由于目前人類實踐中出現(xiàn)內(nèi)生性人口負增長的國家數(shù)量較少，因此本文所進行的回歸分析目的不在于精準測度和準確研判人口負增長與科技創(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增長時代下人口規(guī)模和結(jié)構(gòu)變動影響國家科技創(chuàng)新能力的方向和大致強度，并試圖總結(jié)出不同類型國家進入人口負增長時代對于國家科技創(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增長時代各人口負增長國家的人口規(guī)模和結(jié)構(gòu)變動同科技創(chuàng)新的關(guān)系，被解釋變量為各國的科技創(chuàng)新水平。目前主流的用于衡量國家科技創(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，在確定研究對象后數(shù)據(jù)庫無法獲得如此大量的完整數(shù)據(jù)，普適性和應用性較差，同時自行構(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)率的衡量中包括沒有識別的經(jīng)濟增長因素以及由此產(chǎn)生的誤差，例如生產(chǎn)者技能的增進、教育或是組織能力的改善，因而全要素生產(chǎn)率成了一個“黑箱”，是否能作為國家創(chuàng)新能力的代理變量仍存在很大爭議。

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)，它們均代表著應用領域的“發(fā)明與發(fā)現(xiàn)”；專利代表了國家在某一領域的技術(shù)進步，并且這種以專利為載體的技術(shù)進步說明該技術(shù)進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客觀和變化較為緩慢的較為固定的標準，相對于主觀性較強的科技創(chuàng)新能力合成指標和函數(shù)而言說服力更強；［4］專利發(fā)明數(shù)據(jù)相對而言較為容易獲得且數(shù)據(jù)的可信度水平較高。對這一指標的主要詬病在于難以進行行業(yè)分類和微觀分析，這對于本文將要進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，由于人口負增長時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率和人口老齡化水平兩項。人口增長率數(shù)據(jù)以2005 年為基期，采用各年份的總?cè)丝跀?shù)據(jù)進行了定基計算。人口老齡化數(shù)據(jù)為世界銀行公開數(shù)據(jù)庫中的65歲及以上人口占總?cè)丝诘谋戎?。同時，由于人口老齡化可能對科技創(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以檢驗二者之間的非線性關(guān)系。

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

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

（2）謀殺犯罪率。援引世界銀行數(shù)據(jù)庫的定義，謀殺犯罪率（件/10 萬人）是指對由于家庭糾紛、人際間暴力、為爭奪土地資源的暴力沖突、黑幫團伙之間爭搶地盤或控制權(quán)的暴力事件以及武裝團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。以往研究表明謀殺犯罪率越高則當?shù)刂伟菜胶蜕鐣刃蛟讲?，可能對科技?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)丝诘谋戎亍Ｒ话愣猿擎?zhèn)化率越高則國家的科技創(chuàng)新水平越高，因為城市豐富的人口、高等院校、科研院所和金融機構(gòu)等為科技創(chuàng)新提供了豐富資源，［35-36］同時城鎮(zhèn)化的發(fā)展通過聚集人力資本、增加創(chuàng)新資金和拉動創(chuàng)新需求等方式促進了科技創(chuàng)新水平的提升。［37］

（4）人均GDP。主要代表一國的經(jīng)濟發(fā)展水平。經(jīng)濟增長為國家科技創(chuàng)新能力的提升供給資源，同時提供了巨大需求，經(jīng)濟發(fā)展越快，則代表該國科技創(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)濟增長、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)，一國總?cè)丝跀?shù)越多，人口規(guī)模越大，該國相對應的人口回旋空間越大，在人口負增長時代更容易保持數(shù)量較為穩(wěn)定、質(zhì)量較高的科研人才隊伍，國家科技創(chuàng)新能力的損失就會相對更小。［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（國家和私人）占GDP的比例，它同國家科技創(chuàng)新能力存在直接相關(guān)，研發(fā)支出占GDP比重越高，則國家科技創(chuàng)新能力越強。［39］

所有變量的具體描述性統(tǒng)計如表1所示。

表1 各變量的描述性統(tǒng)計詳情

（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量模型探究各個國家的人口負增長時代人口規(guī)模結(jié)構(gòu)變動同科技創(chuàng)新的關(guān)系：

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

考慮所研究的這17 個人口負增長國家間的異質(zhì)性較大，因而在總體回歸之后采取了不同的標準將這17 個國家進行了分類，并對分類后的國家采用（1）式的模型進行了異質(zhì)性分析，具體分類標準情況如下：

1.經(jīng)濟發(fā)展水平高低

考慮人口變動對科技創(chuàng)新能力的影響規(guī)律和機制可能在不同經(jīng)濟發(fā)展水平和發(fā)展階段的國家存在差異，根據(jù)世界銀行劃分的收入標準——人均國民收入（Gross national income）是否達到12 375美元（2019-2020 年標準），本文將17 個國家分為高收入組和中等收入組進行研究，考察處于不同經(jīng)濟發(fā)展階段的國家在人口負增長時代科技創(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個國家；高收入組為其余12個國家，包括德國、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、愛沙尼亞以及日本。

2.人口規(guī)模大小

考慮各國人口數(shù)量規(guī)模差異較大，不同人口規(guī)模的國家“人口回旋空間”大小可能存在差異，［41］人口規(guī)模結(jié)構(gòu)變動對科技創(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，可以在人口負增長時代保持一支穩(wěn)定的研發(fā)人才隊伍，提供較為穩(wěn)定的人力資本支撐以及市場需求條件，這使得國家科技創(chuàng)新能力受人口負增長和人口老齡化的影響作用相對不太明顯，而人口較少的國家則可能受到更大的影響。因此本文試圖根據(jù)樣本國家的人口數(shù)量情況將樣本劃分為相對的人口大國和人口小國，考察人口規(guī)模不同的國家在人口負增長時代科技創(chuàng)新能力所受到的影響是否存在差異。

目前學術(shù)界對人口大國和人口小國的劃分沒有絕對的標準，西蒙·庫茲涅茨在其著作《各國的經(jīng)濟增長：總產(chǎn)值和生產(chǎn)結(jié)構(gòu)》中提到1 000萬人口以上的國家就可以被稱為人口大國。但考慮本研究試圖考察的“人口回旋空間”的概念，1 000萬顯然不足以支撐，且本研究所選取的樣本國家中有幾個國家的人口在1 000萬上下浮動（例如葡萄牙和希臘），因而選取1 000萬作為分界線會造成困惑。結(jié)合以往文獻，在綜合考察各國的經(jīng)濟社會發(fā)展情況、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、人口回旋空間和樣本國家人口規(guī)模分布情況后，本文使用2005-2019年間平均人口5 000萬作為人口大國和人口小國的異質(zhì)性分界線。［42］按此標準劃分，人口大國包括俄羅斯聯(lián)邦、意大利、德國和日本4個國家，而人口小國則包括奧地利、希臘、葡萄牙、克羅地亞、匈牙利、捷克、拉脫維亞、立陶宛、愛沙尼亞、保加利亞、羅馬尼亞、烏克蘭和塞爾維亞13個國家。

3.人口再生產(chǎn)模式差異

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

四、實證研究結(jié)果

本研究采用固定效應考察各分類方式下的國家面板數(shù)據(jù)，同時根據(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，因此在進行面板回歸的基礎上，本研究加入了人口老齡化水平的平方項進行回歸并對比回歸的結(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，將所有國家納入同一個回歸模型，在模型1只考慮科技創(chuàng)新能力和人口規(guī)模結(jié)構(gòu)變動的關(guān)系時，人口增長率與科技創(chuàng)新能力的變動呈現(xiàn)負向關(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 中納入控制變量進行回歸，人口老齡化水平與一國科技創(chuàng)新能力之間呈現(xiàn)出負向關(guān)系，納入二次項后，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，計算其變化拐點為人口老齡化水平達到16.58%。

表2 全部國家回歸結(jié)果

綜合現(xiàn)實中一國的科技創(chuàng)新發(fā)展過程來看，在人口老齡化發(fā)展初期，老齡化水平的攀升對科技創(chuàng)新帶來的負面影響往往可以通過加大創(chuàng)新投入、培養(yǎng)新型科研創(chuàng)新隊伍等多種措施加以彌補，使得老齡化水平初期的增長主要對科技創(chuàng)新顯現(xiàn)出“經(jīng)驗積累”和“倒逼效應”的正面促進作用；而隨著老齡化水平的增長超過一定的閾值，人口結(jié)構(gòu)老化所帶來的創(chuàng)新能力下降、工作效率損失更加明顯且很難補足，此時老齡化主要對一國的科技創(chuàng)新能力顯現(xiàn)出阻礙作用。而在人口負增長時代，人口結(jié)構(gòu)老化速度的加快和難以逆轉(zhuǎn)的現(xiàn)實局面會使得其對于科技創(chuàng)新的阻礙作用更加明顯。

部分國家在老齡化深入發(fā)展時期其科技創(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？在此基礎上需要通過分類回歸逐步檢驗。另外，將所有負增長國家納入模型回歸時，人口增長率對于科技創(chuàng)新能力的影響并不顯著，一方面，在一段時期內(nèi)，人口增長率的波動并不十分明顯，波動范圍相對較小，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家的經(jīng)濟發(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，人口增長率與不同國家科技創(chuàng)新能力之間的關(guān)系仍需進一步探究。因此在后文中，本研究在全樣本回歸基礎上進一步檢驗不同分類下人口負增長時代兩大特征對國家科技創(chuàng)新能力的影響差異。

（二）高收入國家初期應對負增長時代人口結(jié)構(gòu)老化風險的能力更強

在人口負增長時代，人口變動對科技創(chuàng)新能力的影響可能在不同經(jīng)濟發(fā)展水平的國家中有所差異，因此本文將樣本中的國家按照該國的經(jīng)濟發(fā)展水平進行分類后再次回歸，所得結(jié)果如表3所示。

表3 按經(jīng)濟發(fā)展水平分類的國家回歸結(jié)果

對比高收入國家和中等收入國家①這里是指研究樣本中集中分布在東歐和南歐地區(qū)的中等收入國家，之后都簡稱為中等收入國家。的回歸結(jié)果，由于較短時期內(nèi)人口增長率的波動并不十分明顯，人口增長率的影響依然不顯著。在人口老齡化水平的影響上，高收入國家和中等收入國家呈現(xiàn)出明顯差異：在高收入國家，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，且變化拐點為老齡化水平達到17.08%；而在中等收入國家，人口老齡化水平則表現(xiàn)出“U”型關(guān)系，計算其拐點位于17.29%左右，人口老齡化水平在跨過拐點后促進了科技創(chuàng)新能力的提升。

結(jié)合高收入國家和中等收入國家的不同發(fā)展特征進行分析研判可知，與中等收入國家相比，高收入國家生產(chǎn)力和科技水平相對較高，應對初期老齡化負面影響的能力也更強；反之，與高收入國家相比，中等收入國家初期所擁有的科技創(chuàng)新能力相對較弱，在老齡化發(fā)展后期，對于老齡化社會的適應性提升，科技發(fā)展的增量效應所發(fā)揮的促進作用往往比高收入國家更加明顯，由此可能導致高收入國家與中等收入國家的老齡化影響產(chǎn)生差異。另外，觀察結(jié)果時注意到納入人口老齡化率平方項后，高收入國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家相比老齡化水平過高，增速過快，因而對回歸結(jié)果產(chǎn)生一定影響。在后文中將按人口再生產(chǎn)模式分類后進行回歸，以觀察其影響變化。

（三）人口大國承受老齡化后期負面影響的能力更強

在人口負增長時代，一國的人口規(guī)模較大往往意味著可以享有更加充足的人口回旋空間。將樣本中的國家按照人口規(guī)模劃分為人口大國和人口小國分別回歸，結(jié)果如表4 所示。對比發(fā)現(xiàn)，與人口小國相比，人口大國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，這與諸多學者的實證結(jié)果相類似，［31-32］［43］且拐點位置處于老齡化水平達到21.67%左右。在4 個人口大國中，除俄羅斯和德國外，其他國家的老齡化水平都在近年來越過了這一分界線，老齡化的深入發(fā)展對科技創(chuàng)新的負面影響開始展現(xiàn)；而俄羅斯的人口老齡化水平雖然在2019 年攀升至15.1%，但此時仍處于“倒U”型曲線的左側(cè)，距離拐點仍有一段距離，同時，德國的人口老齡化水平在2019 年達到了21.6%，即將跨越這一拐點，老齡化暫時不會對俄羅斯和德國的科技創(chuàng)新能力展現(xiàn)出明顯的負面影響。

表4 按人口規(guī)模大小分類的國家回歸結(jié)果

對于人口大國而言，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)展過程中也更容易應對老齡化帶來的負面影響，然而當老齡化水平升高至超過閾值后，一方面國家需要耗費更大的財政支出來贍養(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，在人口負增長時代社會勞動力規(guī)模的縮減和勞動力年齡結(jié)構(gòu)的趨老化更會限制整個社會科技創(chuàng)新活力的有效發(fā)揮。而對于人口小國而言，即使老齡化水平有所上升，社會整體的老年群體規(guī)模也相對較小，加之科研人員隊伍規(guī)模相對精干，在負增長時代的結(jié)構(gòu)老化所帶來的影響相對并不十分明顯。

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

按人口規(guī)模劃分后，無論人口大國還是人口小國，人口增長率下降的過程中仍然伴隨著科技創(chuàng)新能力的提升，即由于當前處于負增長時代的初期，人口規(guī)?？s減的負向影響可被經(jīng)濟發(fā)展、科技創(chuàng)新投入和科研人員隊伍規(guī)模的相對穩(wěn)定所抵消。在人口負增長時代，人口增長率逐漸減小為零，甚至開始負增長，而人口增長率的不斷下降伴隨的卻是一國科技創(chuàng)新能力的上升。

當前進入負增長時代的國家經(jīng)歷負增長的時間并不長，人口負增長的趨勢初步顯現(xiàn)，此時人口規(guī)模的變動相對較小，每年科技投入不斷上升、科研人員規(guī)?；痉€(wěn)定，因此人口負增長的負面影響往往可以被其他優(yōu)勢投入所抵消，即負增長的阻礙作用并未顯現(xiàn)?？偟膩碚f，當前人類實踐經(jīng)歷過的人口負增長程度還未對經(jīng)歷人口負增長時代國家的科技創(chuàng)新能力產(chǎn)生明顯的阻礙作用，一國在人口負增長過程中仍可以通過加大其他要素的投入實現(xiàn)科技創(chuàng)新能力的提升。然而并不能放松對于人口負增長趨勢的警惕，一方面是人口結(jié)構(gòu)的加速老化在越過拐點后仍會對科技創(chuàng)新產(chǎn)生顯著的負向影響，另一方面是當前人口規(guī)?？s減的負向影響不顯著很有可能是因為尚未到達門檻值，當負增長速度和規(guī)模越過門檻值后，極有可能會對科技創(chuàng)新產(chǎn)生明顯的不確定性影響。

（四）人口負增長時代人口規(guī)模結(jié)構(gòu)變動對歐洲國家科技創(chuàng)新的影響較為顯著

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

表5 按人口再生產(chǎn)模式分類的國家回歸結(jié)果

對于東亞國家來說，人口增長率與科技創(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。一方面可能是因為其進入負增長時代的時間較短，雖然面臨“快負快老”的考驗，但有歐洲國家應對人口特征變動的經(jīng)驗參考，依然可以有效應對負增長對科技創(chuàng)新的影響，實現(xiàn)科技創(chuàng)新能力的提升；另一個更重要的原因可能在于當前世界上經(jīng)歷過人口負增長時代的東亞國家只有日本①2020年韓國也開啟了人口負增長，但年份過短，數(shù)據(jù)量過少，本文未將其納入面板數(shù)據(jù)范圍。，僅以日本一個國家作為東亞國家的代表可能難以完全洞察負增長時代帶來的科技創(chuàng)新影響差異。但對于同處東亞，可能具有相似負增長和老齡化進程的中國來說，日本在負增長時代的科技創(chuàng)新變化為我們未來的發(fā)展進程提供了有效參考。

五、結(jié)論與討論

由長期低生育率驅(qū)動的內(nèi)生性人口負增長時代是經(jīng)濟社會發(fā)展到一定階段后的產(chǎn)物，其出現(xiàn)迄今不過半個世紀的光景，世界上目前只有幾十個國家經(jīng)歷過這一人口新現(xiàn)象。但人口負增長時代的來臨往往代表著一國人口變動模式的分水嶺，其主要特征包括人口規(guī)?？s減和人口結(jié)構(gòu)老化，而這一時代的到來以及未來的深入發(fā)展勢必會對我國科技創(chuàng)新能力產(chǎn)生影響，必須引起高度重視并謹慎應對。

本研究構(gòu)建了真實的人口負增長時代的研究樣本，利用平衡面板數(shù)據(jù)構(gòu)建固定效應模型，分析了作為人口負增長時代兩大基礎特征的人口規(guī)模縮減和人口結(jié)構(gòu)老化對科技創(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)模式的國家間是否存在規(guī)律性差異。在此情形下，分別考察了國際上經(jīng)歷過或正在經(jīng)歷人口負增長的17 個國家在其人口負增長時代和準人口負增長時代人口增長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，由于人類實踐所經(jīng)歷的人口增長率波動范圍較小，尚未發(fā)現(xiàn)國家科技創(chuàng)新能力同人口增長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，且變化拐點為老齡化水平達到16.58%。初期老齡化水平的攀升對科技創(chuàng)新帶來的負面影響往往可以通過加大創(chuàng)新投入、培養(yǎng)新型科研創(chuàng)新隊伍等多種措施加以彌補，而隨著老齡化增長超過閾值，人口結(jié)構(gòu)老化帶來的創(chuàng)新能力下降、工作效率損失更加明顯且很難補足，此時老齡化主要對一國的科技創(chuàng)新能力顯現(xiàn)出阻礙作用。

按經(jīng)濟發(fā)展水平劃分，與中等收入國家相比，高收入國家初期應對負增長時代人口結(jié)構(gòu)老化風險的能力明顯更強。由于高收入國家生產(chǎn)力和科技水平相對較高，應對初期老齡化負面影響的能力也更強。在人口老齡化水平對科技創(chuàng)新能力的關(guān)系方面，高收入國家顯現(xiàn)出“倒U”型關(guān)系，而中等收入國家則表現(xiàn)出“U”型關(guān)系。

按人口規(guī)模大小進行劃分，人口大國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，且拐點位置處于老齡化水平達到21.67%左右，而目前我國人口老齡化尚未達到這一關(guān)鍵拐點，老齡化社會下科技創(chuàng)新能力的提升仍存在較大潛力。在人口大國內(nèi)部，提升科研投入可以部分地對沖科技創(chuàng)新?lián)p失，人口大國在科技創(chuàng)新能力方面的人口回旋空間真實存在。然而當老齡化水平超過閾值后，一方面國家需要耗費更大的財政支出贍養(yǎng)老年群體，另一方面，人口負增長時代社會勞動力規(guī)模的縮減和勞動力年齡結(jié)構(gòu)的老化會限制社會科技創(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的人口最大值約為1.4億人，是目前中國人口數(shù)量的1/10，相對而言中國的人口回旋空間遠大于這些國家，應對人口負增長時代對科技創(chuàng)新負面沖擊的能力也更強。從目前來看，無論是人口大國還是人口小國，人口增長率的下降依然伴隨著科技創(chuàng)新能力的上升，負增長的阻礙作用暫未顯現(xiàn)。然而我們并不能放松警惕，當人口負增長兩大特征深入發(fā)展并越過門檻值后，極有可能會對科技創(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準，進入負增長時代較早的歐洲國家內(nèi)部人口規(guī)模變動和老齡化與科技創(chuàng)新之間的負向關(guān)系更加顯著，但由于經(jīng)濟發(fā)展的水平更高，教育和科技投入更為充足，即使經(jīng)歷了較長時間的人口規(guī)模縮減，其科技創(chuàng)新能力依然實現(xiàn)了正向增長。東亞國家進入負增長時代的時間較短，加之歐洲國家應對人口特征變動的經(jīng)驗參考，依然可以有效應對負增長對科技創(chuàng)新的影響，實現(xiàn)科技創(chuàng)新能力的提升。同時，當前在東亞只有日本經(jīng)歷過較長時段的人口負增長，數(shù)據(jù)量較為缺乏，可能難以完全洞察負增長時代帶來的科技創(chuàng)新影響差異。

中國目前正擁有并將長期擁有一支規(guī)模龐大且相對穩(wěn)定的勞動力隊伍和科研隊伍，高等教育普及程度和研發(fā)投入占比仍在穩(wěn)步提升，科研隊伍的供給水平和穩(wěn)定性有堅實的人力基礎和物質(zhì)基礎，科研隊伍的“人口回旋空間”較大，因而不必對人口負增長時代人口規(guī)模結(jié)構(gòu)變化對我國科技創(chuàng)新能力的沖擊過于悲觀。而在短期內(nèi)不可逆的人口老齡化趨勢和人口負增長趨勢下，我國應當未雨綢繆，提前做出應對，貫徹落實創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展戰(zhàn)略，進一步加大科學研發(fā)投入力度，培育一批創(chuàng)新人才和拔尖人才，從而保持國家科技創(chuàng)新能力穩(wěn)居世界第一梯隊。