政府补贴、人口老龄化与企业创新

戴妤懿　钱芝网

关键词：政府补贴；企业创新；老龄化；医药企业；双向固定效应模型

中图分类号：F273.1；C924.24；F812.45；F426.72 文献标识码：A DOI：10.3969/j.issn.1003-8256.2023.06.004

0 引言

“大健康”概念自2016年提出以来，就一直受到国家的重视。党的十九大报告中将“为人民群众提供全方位全周期健康服务”的大健康观提升到了国家战略高度，极大提升了人民健康的战略地位，唯有人民健康，才能保证民族昌盛与国家繁荣富强。在新冠疫情席卷全球的新形势下，人们对于健康的要求也越来越高，人均卫生支出在2021年达到5 439.97元，相比2011年的1 490.06元，增长了265.1%①。另外，2021年底，《“十四五”医药工业发展规划》发布，提出“十四五”期间医药工业营业收入、利润总额年均增速要保持在8% 以上，增加值占全部工业的比重提高到5% 左右。面对越来越多的医疗需求与行业增长预期速度，关注医药行业创新能力具有突出的现实意义。

我国医疗卫生支出一直呈现上升趋势，可以预见未来医药投资会成为新亮点。同时，医藥行业作为弱周期的产业，能对国家整体发展起到很好的支撑作用，而要发展医药产业，就必须依靠创新。创新已成为国家战略，国家对创新的投入日益增加。《“十四五”医药工业发展规划》提出，“十四五”期间全行业研发投入年均增长10%以上；到2025年，创新产品新增销售额占全行业营业收入增量的比重进一步增加。但尽管政府对于创新研发十分重视，仍然可以观察到在国内医药产业市场仿制药、跟踪创新仍然是当前发展的主流模式，自主研发能力有限，医药产业创新发展能力有待提升。产业创新需要大量人才支持，然而，我国老龄化程度也在随之加剧。2000年我国65岁以上老年人口占比达到7%，标志我国进入老龄化社会②。截至2021 年，我国65 岁以上老年人口占比为14.2%，与2000年相比，数量占比翻了一番。根据2022年末的数据，我国人口比2021年末减少85万人，这是我国六十多年来首次出现负增长的情况。严重的老龄化会导致年轻劳动力缺失，而青年人是创新的重要因素，从而老龄化对于创新能力会形成负面影响。同时，由于医药产业具有创新风险的不确定性、创新利益的外溢性的特点，导致各类医药企业创新动力不足，实际创新数量少于社会最优数量，引起市场失灵。因此双重因素的压制下，创新市场需要政府进行干预，为实现促进经济高质量发展的目的，需要政府利用各种激励市场的手段，以努力实现创新市场中的最优结果。

医药技术创新仅凭市场机制，很难实现有效激励技术创新的投入与产出，原因是该技术创新具有风险高、耗时长的特点，且创新收益具有非独占性、创新过程不可分割性、创新活动的风险性三大特征，因此降低企业创新活力。国家支持对企业的研发能力有着正向作用，能够很好地促进企业研发［1］。为帮助医药产业实现更高效的创新，解决市场失灵问题，我国各级政府出台一系列措施对医药行业进行战略部署，其中以“财政补贴”和“税收优惠”两种政策被广泛应用。根据《2021年全国科技经费投入统计公报》显示，2021年，全国规模以上工业企业研究与试验发展（R&D）的经费达17 514.2亿元，比上年增加2 242.9亿元，增长14.7%。其中，医药制造业研究与试验发展（R&D）经费942.4亿元，投入强度（与营业收入之比）为3.91%③。各级政府愈发重视医药产业经费投入，由此引发以下问题：研发投入是否有所成效？是否存在信息不对称？政府财政补贴投入的资金是否真的被医药企业用在研发创新上？

针对政府补贴对企业研发投入的影响，国内外学者进行了不少研究。McCutchen［2］研究结果表明政府创新激励政策有利于刺激制药行业的研发动力。Hall 和Lerner［3］认为企业R&D投资有一半或一半以上用于支付科学家和工程师的工资薪金，这意味着他们一旦离职，企业的部分R&D资源基础将随之流失，企业面临较高的调整成本，因此同样需要政府支持。国内有学者认为，政府补贴对企业研发投入的影响存在门槛效应。朱金生和朱华［4］认为在补贴强度超过阈值的情况下，政府补贴可以促使不同企业均选择创新。李晓钟和徐怡［5］发现民营企业创新绩效与政府补贴强度之间存在门槛效应。另外，也有部分学者关注政府补贴对企业创新效率的影响。Raffaello等［6］认为R&D补贴项目对企业的专利申请数量具有显著的正向影响，而且这种影响在小型企业中更为显著。Guerzn 和Raiteri［7］利用倾向得分匹配估计，分析了财税政策组合对企业创新产出的影响，结论表明政府补贴对企业的创新效率具有显著的正向影响。陈亚平和田辉［8］研究发现，政府研发补助对于成长期和成熟期企业的创新效率有显著促进作用，对衰退期企业则会产生抑制作用。目前针对医药行业的研究尚且不多，已有研究结论也与其他行业类似，陈晶璞等［9］认为，医药制造业的研发投入对企业绩效会产生显著正向影响。田红娜与刘思琦［10］发现，政府补贴对医药制造企业的绿色研发投入有显著的双重门槛效应。

纵观已有研究结果，学者过往较多考察政府补贴对企业创新效率的影响，较少考量人口老龄化是否影响政府补贴的最终效果。但在老龄化背景下，人口年龄结构变动会影响人力资本存量与人力资源水平，还会改变企业养老成本，因此可能导致企业将得到的研发补贴用于非研发用途，削弱政府补贴效应。因此本文以医药行业为例，引入老龄化程度，从以下角度进行探讨：首先，评估政府补贴的政策效果。以医药行业专利申请量作为衡量创新能力的方法，评价政府财政补贴政策对创新能力的影响；其次，考察老龄化程度愈加严峻的背景下，政府财政补贴的政策效果是否受到影响。可能具有如下贡献：在理论层面，一是通过实证研究弥补财政补贴对医药行业创新影响的老龄化视角理论空白，为政府补贴的政策效应提供新的微观证据；二是明确老龄化对企业创新能力的影响结果，给出老龄化对政府补贴、企业创新的影响路径。在实践层面，希望政府在制定创新政策时能加入老龄化这一新的考量因素，以便让激励政策更加精准有效。

1 文献回顾与研究假设

1.1 文献回顾

1.1.1 政府参与对企业创新影响效果的研究进展

从现有文献来看，学者们关于政府补贴对企业创新活动的影响评价褒贬不一。首先，有学者认为政府支持对企业创新有正向作用［11-12］。政府的研发补贴可以通过降低企业创新成本，从而“挤入”企业创新活动［13］。Kleer［14］认为政府支持可以通过权威技术评估替代较大名声的第三方机构来向市场释放企业优质技术实力的信号，缓释投资者对企业的担忧，吸引更多外源融资。张嘉望等［15］认为政府支持可以释放审查认证信号，政府研发支持的审查机制抑制企业“短期逐利”的动机，促使企业放弃金融资产，为创新争取更多内部资金。

其次，另有学者认为政府补贴不利于企业技术创新，政府研发补贴挤出企业研发投入［16］，补贴分配过程不透明会导致政府补贴效率低下，因此补贴政策的初衷没能得到很好的实现［17］。Blanes和Busom［18］认为政府补贴只能吸引正在进行创新行为的企业采取更多的创新，而未采取创新行动的企业并不会改变本身的行为。同时，如果不对政府行为在给予补贴标准、选择补贴对象等方面采取有效监督，则企业为获取政府财政补贴，就会产生“设租”“寻租”等问题［19］。余明桂等［20］进一步证明，有政治联系的企业获得的财政补贴是寻租的结果，而无政治联系的企业获得的财政补贴具有一定的社会效率促进作用，因此寻租会对企业社会效率造成负面影响。

另外，有学者认为政府补贴对于企业创新的效果存在结构差异。吴金光等［21］认为政府研发补贴显著刺激了企业研发投入，政府研发补贴对非国有企业、高新技术和低市场化程度地区的科技型中小企业更加具有激励效应。

已有的文献关于政府参与对企业创新影响的效果尚未得出一致结论。由于政府参与方式多样，且政策实施效果受到多种因素的影响，因此引发对以下问题的思考，首先，政府直接补贴最终会对创新绩效产生怎样的影响？其次，多数文献从宏观角度进行研究，较少有文献针对医药企业考察微观效果，那么医疗医药企业会对政府财政补贴做出何种反应？本文将针对以上问题展开研究。

1.1.2 老龄化对企业创新影响效果的研究进展

从劳动力角度分析，根据联合国劳工组织定义，劳动年龄人口中45 岁及以上的人口被称为老年劳动人口。人口老龄化伴随的劳动力老化会对企业科技创新带来新的影响，劳动力老化是指劳动年龄人口中老年劳动人口比重不断上升的动态过程［22］。根据现有文献分析，人口老龄化对企业技术创新的影响主要从两条路径展开分析。

首先，人口年龄结构老化有利于技术创新水平提升。有研究证明，在某些依靠工作经验的行业中，随着劳动者工龄增加，工作经验积累、社会资本提升可以提高劳动生产率，有利于创新水平提升。老龄员工会与青年员工具有互补性，工作经验可以抵消由年龄因素带来的对科技创新的负面影响。在经验依赖型领域，老龄员工相对于青年员工拥有更加丰富的工作经验与工作熟练度。在知识密集型领域，高龄员工在发明创造方面有更大优势。Joson［23］以20世纪诺贝尔奖得主与发明家为样本，发现获得诺贝尔奖与重大科技创新的平均年龄提高了6岁左右。原因可能是前人研究成果越丰富，后人需要学习的知识越多，只有在到达一定的知识积累后才能有所创新。在经验依赖型领域，老龄员工相对于青年员工拥有更加丰富的工作经验与工作熟练度。劳动者丰富的工作经验对创新带来的效果与先进的前沿知识和思想同样重要。对于大龄劳动力而言，给青年劳动者带去的是“看中学”效应，因为在长年的工作中积累丰富工作经验与提升自身创新概率的同时，还能在与年轻劳动力的交流与经验分享中提高年轻劳动力经验积累的速度，缩短青年劳动力自我摸索的学习时间，显著提升工作效率［24］。另外，人口老龄化增长会导致企业用工成本与社会保障支出增加，企业税负加重，导致企业改变资本-劳动要素禀赋结构，加大资本在投入要素中的比重，“倒逼”企业进行技术创新［25］。

其次，另一种观点认为老龄化会显著抑制企业创新活力。老龄化对企业创新的影响以“老龄化→人力资本→科技创新”为主要路径，老龄化通过减少人力资本存量来降低整个国家的科技创新水平，对经济发达地区的影响更为显著［26］。老龄员工占比高的企业采用新技术的概率要比青年员工占比高的企业低，原因是老龄员工对于新技术的接受程度更低［24］。青年员工往往有更强的学习能力，新知识、新技术大多由青年劳动力向企业传输，促进企业技术创新，而企业老龄劳动力比重的增加会抑制新技术的产生。且老年员工相较青年员工更保守，对于计算机技术的使用频率、使用程度与熟练程度不如青年员工，而这些技术是企业发展的重要工具。Myerson 等［27］指出高龄员工人力资本缺陷性在面临复杂工作时会体现得更加明显，随着年龄增长引致的效率下降会随工作的复杂性的提高而更明显。另外，有研究认为年龄与企业创新呈非线性的关系，个人年龄与科技创新之间的关系呈“倒U形”，当越过临界点之后，年龄的增加会抑制创新能力［28］。

综上可以发现，人口老龄化会对企业技术创新造成的影响尚未得出一致的结论，并且多数研究集中关注老龄化对企业创新的直接影响，而忽略了有政府补贴因素的影响下，老龄化对企业创新的影响效果是否仍与已有研究结果一致。因此本文在老龄化背景下，对政府补贴对企业创新的影响效果展开进一步的研究。

1.2 理论机制与研究假设

1.2.1 政府补贴对企业创新的影响机制

对于具有公共品性质、風险大且具有外部性的医药产业来说，创新是一种高风险的活动，收益可能低于成本且不能独占，同时企业在技术创新的过程中还可能面临失败或反对势力的打击与阻碍，导致创新难度进一步提升，因此企业进行自主创新的动力不足，需要政府通过补贴的形式来促进创新，其中财政拨款是常用的补贴类型。

事实上，企业创新在本质上是一种寻租行为［29］，为获取市场中的超额租金回报，企业通过创新打败竞争对手。但是由于医药产业的创新活动对资金的需求量大，且政府补贴具有无偿性的特点，通过补贴获取收益的风险比通过创新获取收益的风险要小，因此政府补贴政策对企业有更大的吸引力。为获取更多的补贴，企业可能淡化对创新的重视程度，转而迷恋追求寻租手段或恶性竞争，降低创新动力，扭曲市场环境，甚至带动腐败风气，导致市场进一步偏离最优，因此违背补贴政策的初衷。获取补贴后，企业可能形成依赖，追求利润的动力以及创新的动力降低，更有甚者，还将原本投入在研发中的资金转移到金融资产投资中，造成企业“脱实向虚”的后果［15］。

但从政府选择企业进行支持的过程来看，政府通常根据企业生产效率、对社会的贡献程度等因素进行抉择，政府支持力度同生产效率与社会贡献程度呈正相关关系。对于企业来说，政府补贴是对创新的前期支持，因此企业为获得更多的政府支持，就更倾向于进行更多的创新，获取更多的利润。而企业专利数量增多实际上是在向市场传递信号，外部投资者可以认为该企业值得被投资［30］，从而形成良好的声誉，帮助企业获取更多银行等金融机构的资金，因而再次促进创新，企业又会因此再次成为政府补贴的对象，如此，企业创新动力进一步提升，形成良性循环。同时，政府补贴是在对外部释放高效率、可信任企业的良好信号，通过信号传递可以吸引优秀人才的加入，解决创新过程中的技术问题，对促进企业创新可以产生良好的效果。

综上所述可以看出，对于政府补贴对企业创新的影响效果尚不能得出明确的结论，仍需要进一步研究证明，因此提出以下假设：

H1a：政府补贴可以弥补市场自发形成的创新外部性，提升医疗医药企业创新动力；

H1b：政府补贴本质上导致“寻租”行为，进一步扭曲市场机制，不能提升医疗医药企业创新能力。

1.2.2 老龄化对企业创新与政府补贴效果的影响机制与研究假设

（1）老龄化对企业创新的影响机制

2021 年我国65 岁以上人口占全国人口的14.2%，这是我国65岁及以上人口占比首次超过14%，按照联合国标准，我国已经进入中度老龄化社会。根据已有文献可以知道，年龄对医疗需求有正向影响［31-32］，因此随着老龄化程度逐年加深，老年健康需求逐年增加，从而引起医疗费用支出的增加。医疗费用支出的增加常常伴随着对药品消费量的增加，进而提升医药企业的营收。医药企业想要在市场种获取超额收益，就需要对产品做差异化竞争，由此需要加强企业的创新能力。与此同时，随着社会的进步，老龄化可以对企业带来创新促进作用。姚东旻等［26］通过实证研究证明，随着经济增长和教育水平的提高，老年人生活水平得到了大幅提高，平均寿命得以延长，退休年龄随之延长，人均劳动供给时间增加，人群身体素质和认知能力都有相比于从前的大幅提升，人力资本总量与劳动力质量得到进一步提升和改善，对企业创新产生正向影响。另外，劳动力短缺带来的劳动力减少有可能倒逼企业从劳动依赖型企业转向技术依赖型企业，“迫使”企业进行技术创新。Madsen和Damania［33］认为人口老龄化导致了劳动力规模下降，增加企业用工成本的结果，因此企业为了维持市场地位和生产利润而不得不转向技术创新和更新生产设备。

然而从劳动力质量角度看，在老龄化的背景下，人口年龄结构变动会通过改变人力资本存量与人力资源水平，减少劳动力供给，从而增加企业用工成本。在实际工作中，随着年龄增长人的体力会出现先增强后减弱的变化趋势，认知能力、接受能力也开始减弱，企业开展在职培训的回报率降低，同时，已掌握的知识技能会经历投入使用再被淘汰的过程，因此人力资本质量会随着年龄增长而降低［34］，对医药技术创新产生负面影响。同时老龄化还会增加养老负担，养老费用的增加会挤占科技创新资金，从而抑制企业技术创新能力。

（2）人口老龄化的调节作用

有部分学者认为，老龄化促进老年市场需求，增加政府税收收入，有助于政府实施更有效的财政政策，促进政府补助效应。老年人口在面临财政刺激时的反应要强于年轻人口，使得财政政策效果趋于加强，人口老龄化有利于提升财政政策有效性［35］。据阿里巴巴2018年发布的《银发族消费升级数据》，对淘宝天猫、阿里健康、飞猪等平台上50岁以上中老年人的消费行为的研究，结论表明，淘宝天猫的银发族三年来增长了1.6倍，互联网老年人的消费潜力巨大。而2018年是医药行业全面向上的拐点之年，目前我国医药消费量有一半以上来自老年人，随着2010—2030年老龄化的加速，可以预见，未来10年，我国医药支出必将呈现加速态势［36］。老龄化带来的老年与医药消费市场，给政府带来大量税收收入，提供更加灵活的补贴政策操作空间，提高政策的有效性。

但与此同时，有学者持相反的意见。罗美娟和龙腾［37］认为，人口老龄化能通过影响个人消费、投资及就业等机制对政府补贴等财政政策的效果产生抑制作用。由于老龄化社会的劳动力不断减少，从而社会生产效率降低，潜在的经济增长减少，加上我国目前“421”家庭数量不断增多，年轻人养老负担加剧，消费水平受到抑制，导致社会投资的预期投资回报率降低，较低的预期投资回报率可能会对企业的创新投资产生负面影响，因此造成减弱财政刺激对经济的推动效应的结果。另外，由于医药行业的特殊性，医生用药会对习惯使用的药品具有更强的信任，特别是对于老年人，用药需要考虑更多的因素，因此医生、医疗机构或药房更倾向于售卖非创新药。以上因素都可能导致医药企业预期新产品消费量不高，将政府补贴的资金用作别处，而非创新投入，从而降低企业创新活力。人口老龄化还会显著降低政府财政支出的乘数效应［38］。Basso和Rachedi［39］通过世代交叠动態随机模型的分析，认为人口的年龄结构影响了当地的财政乘数，即财政乘数在经济中的作用越大，年轻人在总人口中的占比越高。主要原因是老年人相对于年轻人，拥有更低劳动供给弹性与需求波动，人口老龄化可以通过增加退休人员来削弱财政政策的乘数效应。在劳动年龄结构老化的企业中，尽管政府给予足够的财政补贴，但由于企业养老压力增加，加上高龄劳动力在工作效率与创新能力方面受到年龄因素的限制，会降低财政补贴的效应。

综上，关于老龄化会通过影响政府补贴对医药企业的创新产生不同的影响效果，最终结果仍值得探讨。故提出如下假设：

H2a：人口老龄化带来更多经验丰富的老龄劳动力，提升企业创新能力，同时也能促进医药产业消费，加强政府补贴效应；

H2b：人口老龄化改变劳动人口年龄结构，更低的青年劳动占比会降低企业创新活力，同时降低企业创新投资的收益预期与财政乘数，抑制政府补贴效应。

2 研究设计

2.1 模型设定

在既存在“个体效应”又存在“时间效应”的模型中，双向固定效应模型常常被广泛使用。固定效应假设无法观测的因素不会随着时间而变，并且反映每个个体独特的属性，所以在统计上常常可以用一组代表每个个体的虚拟变量来控制这些因素的影响。根据所研究的问题，所使用的数据属于面板模型，并且，由于不同省份的数据存在差异，同时也有可能存在不随时间变化的遗漏变量，即存在“个体效应”与“时间效应”，因此加入省份固定效应与时间固定效应，采用双向固定效应模型进行研究分析。

为检验政府补贴对医药企业创新能力的影响，本文采用以下双向固定效应模型：

2.2 变量说明

2.2.1 核心解释变量

选取准确衡量指标对于科学评价创新绩效尤为重要。为测度政府干预政策对企业创新能力的影响，借鉴以往研究，选取R&D 活动经费中政府资金作为衡量政府支持的指标，由于专利从申请到有关部门审批需要一定的时间，且审批时间长短受人为因素影响较大，因此选用专利申请量作为企业创新能力指标。人口老龄化程度使用65 岁以上人口占总人口之比衡量。

2.2.2 控制变量

受到吕慧［34］的启发，控制变量的选取考虑了区域创新环境、区域创新活力、创新活动互补条件三个方面。区域创新环境包括经济发展水平、对外开放程度以及市场化水平等，区域创新活力包括人力资本水平等，创新活动互补条件包括地区产业结构等。各变量的设定如表1所示。

2.3 数据来源与数据处理

2.3.1 数据来源选择2010—2020 年全国除港澳台和新疆、西藏外的29个省区市面板数据，共收集到2 871个观测值。专利申请量与R&D活动经费中政府资金数据来源于《高技术产业统计年鉴》中的医药制造业数据，人口年龄结构数据来源于《中国统计年鉴》，人均地区生产总值、地区人口中在读本科人口数、金融业增加值以及国内生产总值来源于国家统计局数据库，市场化数据来源于中国分省份市场化指数数据库④。表2 为变量描述性统计结果。

2.3.2 数据处理

将除政府资金之外的变量均取对数处理。对政府资金、专利申请量、地区产业结构以及市场化指数进行插补处理，弥补少量无法获取的数据。对所有变量中超出1%和99%百分位的数据进行Winsor缩尾处理，以减小极端值影响，并剔除异常值。

3 实证分析

3.1 政府参与企业创新模型

根据模型（1）进行回归结果分析，Hausman检验结果得到P 值为0，因此采用固定效应模型。回归结果如表3所示。

模型（1）回归结果显示，政府补贴的系数显著为正，模型（2）～（7）分别依次加入控制变量，发现解释变量的结果均统计顯著，且系数没有发生明显变化，因此可以说明该回归结果稳健。从回归结果系数来看，政府每增加1 单位补贴，可以促进企业专利申请增加0.028 3 单位。该回归结果一定程度上证明了假设H1a。政府补贴可以提升企业创新的积极性，缓解创新过程中企业资金不足的问题，并弥补创新带来的外部性，一定程度上解决市场失灵问题。

3.2 老龄化对政府补贴效果影响模型

根据模型（2）进行回归结果分析，Hausman检验结果得到P 值为0，回归结果如表4所示。

根据表4，模型（1）老龄化率与政府补贴的交乘项的系数皆显著为负，模型（2）～（7）分别依次加入控制变量，解释变量仍然显著为负，且系数大小没有明显变化，因此可以认为该回归结果稳健。从老龄化率与政府补贴交乘项的系数来看，老龄化程度的加深会对政府补贴效果产生负向影响，因此可以在一定程度上证明假设H2b。劳动力老化趋势造成的创新活力降低与劳动力经验积累两股势力的合力结果为对企业创新能力产生抑制作用。

3.3 稳健性检验

为进一步检验式（1）（2）财政补贴对企业创新能力的影响，本文围绕企业创新能力其他指标进行检验。

利用新产品销售收入（New_Rev）替代专利申请量（Patents），反映企业创新能力。估计结果如表5 中列（1）（2）所示，其中列（1）为对式（1）的检验，列（2）为对式（2）的检验。被解释变量替换后，Subsidies 的系数仍然显著为正，交乘项的系数仍然显著为负，得到的结果与前文保持一致，因此可以证明该结论有较好的稳健性。

上文中已经对变量进行了1% 的缩尾处理，为了进一步检验模型的稳健性，借鉴江飞涛等［29］的做法，对变量进行5%的缩尾处理。重新处理后的结果如表5 中列（3）（4）所示，其中列（3）为对式（1）的检验，列（4）为对式（2）的检验。同样的，Subsidies 的系数仍然显著为正，交乘项的系数仍然显著为负，回归结果与前文所得结论相同。因此可以进一步验证本文结论的稳健性。

4 异质性分析

尽管上文已经分析政府补贴对医疗企业创新能力的影响，但基于总体的分析仍旧不能说明样本内部的异质性。因此下面将就地域差异、老龄化发展程度差异等异质性因素对医药企业创新能力进行进一步探讨。

4.1 基于地域差异的异质性分析

我国东、中、西部地区在经济发展程度、市场化程度、金融业发展程度等方面存在较大的差异，这些差异不仅影响企业发展水平，还会给政府补贴效应产生不同的影响，因此本文将样本中29个省区市分成东部（9个）、中部（9个）和西部地区（11个），并对三个区域分别进行回归，得到的结果如表6所示。

对比表6的结果可以发现，在我国东部地区与西部地区，政府补贴对医药企业创新能力的提升具有正效应，且老龄化程度与政府补贴的交互项系数仍显著为负，与上文结论一致。而中部地区政府补贴对医药企业创新能力的提升效果不显著，因此在中部，政府补贴对医药企业创新能力提升作用并不明显。

对于该结论可以给出如下推测：（1）由于西部地区制度相对不完善，市场化程度、金融发展相对落后，融资渠道更少，用于研发的资金更为短缺，资金需求量大，因此政府研发费用补贴对创新的成效相对中东部地区更明显。（2）东部与中部地区人才聚集效应更强，且与高校合作机会更大，大量高素质人才向中东部地区集中，对于企业创新能力提升有极大的促进作用。因此企业在已有较强创新能力的基础上，资本对于创新的边际效率降低，此时政府支持对于创新能力的提升作用不如西部明显。（3）由于经济发展水平更高，中东部地区拥有相比西部更年轻的劳动力，老龄化程度的加深会强化西部地区劳动力老化，因此企业不仅会减少对新技术的使用，更会降低创新活力，严重抑制企业技术创新能力，进一步抵消政府补贴作用效果。

4.2 基于老龄化程度差异的异质性分析

不同老龄化程度不仅对当地经济发展产生异质性影响，还会对政府补贴效果与企业创新能力产生不同效果，因此有必要对老龄化差异进行分组研究。本文将所有城市按照老龄化程度分为低、中、高三个等级，将老龄化程度前10名、11～20名、21～29名的城市分成三类，分别进行回归，得到的结果如表7所示。

在低度老龄化与中度老龄化的分组里，政府补贴效果显著，老龄化程度同样会对该效果产生显著负向影响，与主回归结果一致。在高度老龄化的分组中，政府补贴、政府补贴与老龄化的交乘项回归结果不显著。综上，回归结果表明，老龄化程度越低，政府补贴效果越显著，同时老龄化仍然会显著对政策效果产生显著负面影响。2021年，我国65岁及以上人口占比14.2%，未来我国很可能进入深度老龄化阶段⑤，未来政府创新补贴政策效果堪忧，创新能力提升效果很有可能不再显著。

对于该结果给出如下推测：（1）老龄化导致企业创新活力不足，抵消因增加创新资金而带来的边际生产率。老龄劳动力对于新技术的接受意愿与接受能力均低于青年劳动力，因此企业采用新技术的可能性随之降低。（2）培养高素质人才一直是我国政府重点关注的问题，2021年拥有大学文凭的人口总数已经达到2.18亿，占总人口15.44%。教育水平逐年提升，高素质人才带来的是更加先进的技术与知识，带动企业创新。而老龄化程度高便意味着知识与技术的落后。此时，企业资本的边际生产率已经很高，更多的资本无法带来更多的创新，更多的是需要人力资本积累，提高劳动边际生产率。

5 结论与启示

本文利用双向固定效应模型，基于2010—2020 年政府研发补贴对医药企业创新能力的影响程度进行研究分析，并分析在老龄化程度加深的背景下，老齡化会对该补贴效果会产生什么样的影响，旨在为政府创新政策效果进行评价，并同时结合老龄化背景，希望给政府政策改进方式给予参考。得出如下结论：（1）政府补贴可以弥补由创新带来的外部性，缓解市场失灵问题，激励企业进行更多创新，因此企业专利申请数量显著提升。（2）随着老龄化程度的加深，劳动力老化的情况也随之严重。随着企业劳动力老化，企业创新活力减弱，创新能力降低，抵消政府对企业创新补贴的效果，甚至产生对创新产生了抑制作用。可能的原因有两种：一是老龄化使得企业预期未来新产品销量减少，因此减少创新投入；二是老龄化增加企业养老负担，从而挤出创新投入，削弱政府补贴效果。（3）对于西部地区，由于市场化水平相对较低，人才聚集度较低，因此资产的边际效率更高，政府补贴对创新能力的提升更大。东部地区财政补贴效果相对小，中部地区补贴效果不显著。（4）老龄化程度的差异会对政府补贴的效果产生异质性影响。在老龄化程度高的地区，政府补贴作用效果并不显著，老龄化程度低的地区政府补贴政策能产生显著的效果，并且随着老龄化程度的加深，年龄因素也会显著抑制政府补贴政策的作用。

根据研究结论，给出以下启示：

（1）在老龄化程度逐年加深的背景下，政府应该随之改变对企业的创新支持政策，财政支持已经无法适应如今的环境。对于企业的创新激励，应该针对如何提升人力资本积累水平，从而抵消劳动力老化带来的负面影响。为提升人力资本水平，政府应该更加注重教育，充分发挥“干中学”的作用，提高整体国民素质。同时建立企业人力资本水平评价体系，建立激励机制，让高龄劳动者加入到提升自身能力水平的竞争中，充分利用丰富工作经验，提高企业创新活力。

（2）针对不同地区采取差异化措施。首先，在经济发展水平更高、市场化程度更加完善的地区，减少财政补贴，采取其他创新激励政策。其次，对财政资金支持的使用方式进行引导，转换资金用途，将资金利用在资本边际产量更大之处，尽量减少低效利用。

（3）制定积极的生育政策，促进人口增长率。当前社会面临生育动力不足的问题，尽管三孩政策全面开放，但是从2021年人口普查数据来看，我国人口自然增长率为0.34‰，面临的人口问题依然严峻。人口老龄化给年轻一代带来的养老压力是生育率低的原因之一，因此需要推出补贴政策，并重视对下一代的教育投资，减轻年轻人养育下一代与养老压力，才能激发生育动力，促进人口大幅增长，缓解老龄化对创新政策的不利影响。

（4）老龄化趋势逐年上升，老年人健康水平随着年龄的增长通常呈现下降的趋势，因此医药行业中，“银发”市场也随之逐年扩大。企业应该重点关注“银发”市场，探寻老年人的医药或保健需求，致力于提升老年人健康水平、努力延长预期寿命，加强药品创新，刺激创新活力。