人力資本與創新驅動
——高等教育改革推動高質量發展的微觀證據

毛其淋 楊 琦 方森輝

(南開大學，天津 300071)

一、引言

內生經濟增長模型強調人力資本對經濟發展的重要作用，例如Lucas(1988)認為技術進步蘊含于人力資本中，那么人力資本在企業研發創新過程中充當著怎樣的角色，發揮了哪些作用？這值得深入探究。從歷史上看，中國政府在1999年實施了“高校擴招”政策，這直接推動了2003年之后中國高等教育規模的迅速擴大，并為企業提供了大量高級人力資本。人力資本擴張可能從多個方面影響企業創新。首先，人力資本擴張提高了企業獲取大量高技能勞動力的機會，推動企業采用前沿技術(Che et al.，2018)；其次，人力資本擴張，將可能引致企業中間品及資本品的大量進口(毛其淋，2019)，通過進口學習效應加速企業創新進程；最后，高級人力資本的大量使用，不僅提升企業整體的吸收和再創新能力，還有利于激勵企業從事創新活動。

結合上述現實背景和理論分析，本文試圖從企業行為出發，以中國“高校擴招”為準自然試驗，采用倍差法(different-in-different，DID)深入考察人力資本擴張對中國制造業企業創新的影響及作用機制。與已有文獻相比，本文可能的邊際貢獻體現在：第一，從研究視角來看，盡管目前已有大量文獻研究了中國企業創新的決定因素，但鮮有文獻從人力資本角度進行考察，比已有文獻更進一步的是，本文從微觀層面系統研究了人力資本擴張對中國企業創新的影響及傳導機制。第二，從研究方法來看，本文以1999年“高校擴招”引致的人力資本擴張作為外生的政策沖擊，采用基于準自然實驗的倍差法準確識別了人力資本擴展對企業創新產出的因果效應，相較于傳統回歸方法所得的結論更為可靠。第三，本文不僅考察了人力資本擴張對企業創新規模的影響，還從創新質量與創新效率的新穎角度進一步研究了人力資本擴張與企業創新之間的關系，發現人力資本擴張對企業創新質量與效率的提升也都產生了積極的影響。這些發現對如何更有效地實施創新驅動發展戰略，進而實現經濟高質量發展具有重要的政策啟示。

二、文獻綜述、理論分析與研究假說

(一)文獻綜述

與本文相關的一類文獻是研究政策因素對企業創新的影響。其中，貿易政策對企業創新的影響備受關注，相關研究認為，以貿易自由化或自由貿易協定為代表的貿易政策，對企業創新產生了明顯影響(Lileeva et al.，2010；Liu et al.，2016)。與此同時，一些文獻研究了國際投資政策對企業創新的影響，并主要從實證角度考察外資進入對企業創新的影響(Crescenzi et al.，2015；諸竹君 等，2020)。除外部環境之外，一國政府的產業政策也可能作用于企業創新。黎文靖等(2016)采用A股上市公司數據考察發現，產業政策主要激勵企業增加策略性創新，對其實質性創新的提升十分有限。不過，目前較少有文獻從教育改革政策入手，分析教育政策因素對企業創新的影響。鑒于此，本文以“高校擴招”為背景，研究人力資本擴張對企業創新的影響及其作用機制，將豐富和拓展政策因素與企業創新關系的研究。

與本文相關的另一類文獻是研究人力資本的經濟效應。人力資本在長期是經濟增長的決定性因素(Lucas，1988)，亦不乏實證檢驗二者關系的研究(Barro，1991；Ciccone et al.，2009)。近年來，一些文獻試圖從微觀企業層面探究人力資本的經濟效應。Che et al.(2018)利用中國企業數據研究發現，人力資本的增加將促使企業采用更多新技術，進而提升企業生產率。周茂等(2019)考察了人力資本擴張對中國城市制造業出口升級的影響，認為2000—2006年間中國的出口升級中約有30%可由人力資本擴張解釋。毛其淋(2019)利用加工貿易企業數據，發現人力資本擴張顯著提升其出口技術復雜度。進一步地，劉啟仁等(2020)從企業雇傭結構的角度研究發現，人力資本對企業出口質量產生了正向影響，并依賴于高質量中間品的投入。

截至目前，也有少數文獻直接研究了人力資本與企業創新的關系。例如，Uden et al.(2017)考察了非洲國家企業的人力資本要素配置對企業創新的影響，發現人力資本要素組合使用甚至可能降低創新產出水平。李建強等(2019)以大學生雇傭占比衡量人力資本密集度，發現人力資本密集度上升將推動企業創新的數量和質量共同提高。雖然其也以“高校擴招”為準自然實驗，但直接采用各省份大學生畢業人數構建人力資本密集度，一方面僅關注了與當地大學數量密切關聯的各省份大學生畢業人數分布情況，而忽視了人力資本密集度在行業間的巨大差異；另一方面還可能受到中國勞動力市場不完善引起的內生性問題干擾(Che et al.，2018)。相比之下，本文的人力資本密集度采用1980年美國各行業中具有大學本科及以上學歷就業人數的比重衡量，既考慮到了行業間人力資本分布的差異，又緩解了因潛在測量誤差或反向因果帶來的內生性問題。進一步地，本文以制造業企業為考察對象，相比僅占少數的上市企業，更能關注到“高校擴招”政策對中國工業企業創新的全面影響。在研究內容方面，與李建強等(2019)相比，本文還詳細分析了人力資本擴張影響企業創新績效的可能機制，有助于揭示人力資本與企業創新之間關系的“黑箱”。此外，就研究結論而言，本文還發現人力資本擴張提升了企業的創新效率，更全面地評估了人力資本擴張的創新效應。綜上，本文在研究方法、研究內容和研究結論等多個方面均與已有文獻存在明顯差異。

(二)理論分析與研究假說

從理論上而言，人力資本擴張可能通過多種渠道影響企業創新。首先是研發投入渠道。“高校擴招”引起的人力資本擴張，給予企業獲取大量高技能勞動力的機會。受過高等教育的人力資本具有較強的學習能力和研發能力，有助于推動企業采用前沿技術，增強企業投入研發的意愿(Che et al.，2018)。這是因為，企業研發投入創造出的新工藝和新產品能夠促成企業新資本的產生或原有資本的升級，提高企業生產過程中資本品的技術水平及生產效率，形成新知識和新技術，進而推動專利產出的增長(孫早 等，2012)。其次是中間品和資本品進口渠道。受過高等教育的員工，一般擁有更好的國際視野和更強的學習能力，一方面拓寬了進口信息的來源渠道，推動企業進口更匹配的中間品(毛其淋，2019)；另一方面緩解了企業使用高質量中間品所需的勞動力軟約束。高技能員工使用此類高質量中間品，通過“干中學”獲取可能蘊含在其中的隱性知識，從而推動企業開展創新活動。最后是學習效應渠道。學習能力是企業在生產經營過程中體現出來的一種組織活動能力，是創造、獲取、傳輸和整合知識，修改其行為應對新的認知情況，以期提高其性能的過程(謝洪明 等，2012)。一方面，學習能力嵌入在企業的產品創新過程中，體現了創新活動的本質(李正衛 等，2005)；另一方面，企業競爭的優勢來自知識整合，知識整合能夠促進產品創新、提供產品創新所需要的技術(Gupta et al.，2009)。經歷人力資本擴張的企業，通過雇傭更多高技能勞動力改善了企業組織成員的知識積累和應用能力，借助以知識整合和再創新為代表的學習能力，提升企業創新績效(謝洪明 等，2012)。

根據以上分析，本文提出：

研究假說

：

研究假說

：

三、模型、方法與數據

(一)模型構建

1999年“高校擴招”政策直接導致2003年以后高等教育人才的迅速增加，這一政策的實施直接為企業提供了大量高素質人力資本，為本文探究人力資本對企業創新的影響提供了良好的契機。因此，本文將“高校擴招”作為準自然實驗，采用倍差法進行實證估計。本文進行倍差法估計的基本邏輯是，不同人力資本強度的行業受人力資本擴張的影響程度存在明顯差異，具體地，人力資本強度越高的行業受到人力資本擴張的影響也越大。因此，通過比較人力資本強度較高的行業中企業(即處理組)與人力資本強度較低的行業中企業(即對照組)在2003年前后創新水平差距的變化情況，即可識別出人力資本擴張對企業創新的影響。具體而言，本文設定如下連續型倍差法回歸模型：

innovation=α+βHumcap×Post03+γX+λ+μ

(1)

(二)變量測算

1.企業創新

由于技術創新是資源投入和使用效率的最終體現，且專利申請數據比授予量更穩定、可靠和及時，專利申請數量能夠較為恰當地反映企業的創新能力(周煊 等，2012；黎文靖 等，2016)，因此，本文采用企業專利申請數作為企業創新的衡量指標。與Liu et al.(2020)類似，具體使用“1+企業專利申請量”的對數(lnpatent)來測度企業創新。

2.人力資本強度

人力資本強度(Humcap)，在本文實證研究中為連續處理組變量，采用1980年美國各行業中具有大學本科及以上學歷就業人數的比重衡量(Ciccone et al.，2009；Che et al.，2018)。采用美國數據衡量這一指標的原因在于：一是美國勞動力市場較為靈活，同時美國在20世紀70年代創造了大量新型技術，因此美國行業的人力資本強度能夠較好地反映各行業的技術前沿水平(Che et al.，2018)；二是由于受到其他政策因素或勞動力市場配置扭曲的干擾，采用中國行業層面數據測算的指標有可能出現因反向因果而導致的內生性問題，相較之下，使用美國行業人力資本強度作為連續處理組變量可以避免因潛在的測量誤差或反向因果而帶來的內生性問題(毛其淋，2019)。

3.控制變量

潛在影響企業創新的控制變量包括：

(1) 企業生產率，采用Olley et al.(1996)方法計算得到企業全要素生產率；

(2)企業規模，用企業全年平均從業人員數量的對數值來衡量；

(3) 企業年齡，以企業存續時長的對數值衡量；

(4) 融資約束，與孫靈燕等(2012)類似，采用利息支出除以固定資產再取對數來衡量，數值越大表明企業面臨的融資約束越小；

(5) 國有企業虛擬變量和外資企業虛擬變量，如果企業的所有制類型是國有企業(外資企業)，則國有企業虛擬變量(外資企業虛擬變量)取1，否則取0；

(6) 行業競爭程度，以三位碼行業的赫芬達爾指數(Herfindahl-Hirschman Index，HHI)作為代理變量，HHI越高，表明市場集中度越高。

(三)數據與典型事實分析

本文研究的樣本主要來自兩個數據庫：一是中國工業企業數據庫；二是中國專利數據庫。其中工業企業數據庫涵蓋1998—2007年全部國有工業企業以及“規模以上”(營業收入500萬元以上)非國有企業。據研究需要，對企業數據進行了篩選處理。中國專利數據庫來自中國國家知識產權局，涵蓋1985—2012年間在國家知識產權局申請并公開的所有專利數據。該數據庫中專利包括三類：發明、實用新型和外觀設計。本文以“企業名稱”為匹配變量，將以上兩個數據庫進行匹配，得到1998—2007年工業企業和專利申請的合并數據，將其作為本文實證研究的主要樣本。

圖1展示了1998—2007年中國專利申請總量的變化趨勢，從總體上來看，中國企業專利申請量呈現了飛躍式增長，三類專利申請量增幅明顯。從各年數據來看，在2003年之后，發明專利逐漸成為專利申請總量中最多的類型。圖2繪制了樣本期內企業平均專利申請量的變化趨勢，從中可以看出，從1998年開始，企業平均專利申請量整體上呈現上升趨勢。進一步地，以人力資本強度的平均值為臨界點將企業劃分為兩組(高人力資本強度組和低人力資本強度組)，分別繪制兩個子樣本企業平均專利申請量的變化趨勢線。從圖2不難看出，與低人力資本強度組相比，高人力資本強度組中企業平均專利申請量在2003年之后的增長幅度相對更大，這初步反映了人力資本擴張有助于促進企業創新。

圖1 1998—2007年中國專利申請量變化趨勢

圖2 企業平均專利申請量變化趨勢

四、實證結果分析

(一)基準回歸

表1報告了人力資本擴張與企業創新的基準估計結果。其中列(1)沒有加入控制變量，僅控制企業固定效應與年份固定效應；列(2)～(6)在列(1)基礎上逐漸加入企業層面控制變量；列(7)進一步控制了行業HHI。可以發現，本文重點關注的倍差法估計量Humcap×Post03，在各回歸中系數符號和顯著性沒有發現根本性的變化，說明本文的回歸具有較好的穩定性。從列(7)完整回歸結果可以發現，交叉項Humcap×Post03的回歸系數為正且在1%水平上顯著，這表明在控制了其他因素之后，高人力資本強度行業(即處理組)的企業專利申請數相較于低人力資本強度行業(即對照組)在2003年之后有更大幅度的提升，即人力資本擴張顯著促進了企業創新，驗證了研究假說1。

表1 基準回歸結果

接下來，根據表1列(7)的回歸結果測算人力資本擴張對企業創新的經濟顯著性，按照如下步驟進行計算：第一步，根據c=0.197×(Humcap-Humcap)計算每個行業相對于基準行業(即鞋類制造業)的提升幅度，其中Humcap表示行業i的人力資本強度，Humcap為基準行業的人力資本強度。第二步，計算因人力資本擴張而引致的企業創新產出的平均增長幅度，CT=exp[∑(φ×c)]，其中φ表示2003—2007年期間行業i產出份額的均值，通過測算得到CT=0.018。第三步，根據本文樣本數據可知，中國制造業的專利申請數在1998—2002年與2003—2007年的平均上升幅度為0.164，再結合第二步的測算結果，可得人力資本擴張對企業創新產出提升的貢獻度為10.98%。由此可見，人力資本擴張在企業的創新產出提升過程中發揮了不容忽視的作用。

從控制變量的回歸結果來看，企業規模與創新產出呈現正相關關系，這與熊彼特創新理論的結論一致，規模較大的企業在風險分擔和融資能力方面具有優勢，進而具有更強的創新能力(Booyens，2011)。企業經營年限越長，企業的創新產出越低，即年輕企業創新產出更高，對此可能的解釋為：一方面，企業進行創新投入的概率隨著年齡增長而遞減(Huergo et al.，2004)；另一方面，企業創新投入轉化成產出的能力也隨企業的年齡增長而遞減(Balasubramanian et al.，2008)。企業的生產率越高，將研發投入轉化成產出的效率越高，企業創新產出越多。融資成本較低，使得企業有更多的資金用于研發活動，有助于企業創新產出的提升。國有企業創新產出較低，這與國有企業主要肩負著維護社會穩定及服務社會的使命(姚洋 等，2001)、競爭不足及激勵機制不完善有關(唐躍軍 等，2014)。此外，可以發現，市場的集中度越高，壟斷勢力越強，企業的創新反而越低，原因可能是市場集中度較高的行業，企業間競爭較小，企業的創新動力不足，從而導致企業創新產出較低。

(二)DID有效性檢驗

1.平行趨勢假設檢驗及動態效應估計

倍差法估計有效性的關鍵假設是滿足平行趨勢假設，即在政策沖擊發生之前，處理組與對照組的結果變量(即創新產出)應具有相同的時間趨勢。為了對此進行檢驗，設定計量方程如下：

(2)

其中，year為各年份時間虛擬變量，當年觀測值取1，其他年份觀測值為0。其它變量與基準模型一致。

圖3匯報了處理組和對照組在樣本期內企業創新產出的趨勢變化，其中實線部分描繪了人力資本擴張的邊際效應，虛線部分刻畫的是95%置信區間。可以看到，在2003年之前，邊際效應線較為平緩且估計系數并不顯著；然而從2003年開始，邊際效應線出現明顯的向右上方傾斜并逐年增長，這表明在人力資本擴張對企業創新的促進作用在整體上呈現逐年增長的動態變化特征，這可能與企業不斷的人力資本和知識積累有關。總而言之，以上檢驗印證了處理組與對照組企業創新產出的變化在“高校擴招”政策沖擊發生之前是滿足平行趨勢假設的。

圖3 動態影響效應

2.控制產業時間趨勢

為了檢驗非觀測的產業特定因素是否會對本文估計結果帶來實質性影響，這里借鑒Liu et al.(2016)的做法，將產業特定的線性時間趨勢項(η×t)作為額外的控制變量加入倍差法模型進行估計。從表2列(1)可以看到，在控制產業特定的線性時間趨勢之后，交叉項Humcap×Post03的估計系數仍然顯著為正。由此可見，非觀測的產業特定因素并未對本文核心結論產生實質性影響。

表2 DID有效性檢驗

3.控制同期的其他政策改革

其他同期政策也可能影響本文的識別結果。中國入世帶來的大幅度關稅減讓對中國企業的經濟績效帶來了巨大的影響，因此，本文在控制變量中加入行業中間品和最終品關稅率以排除中國加入WTO的影響。此外，還有另外兩項重要的政策舉措(國有企業改革和外資放松管制)也可能對企業創新行為產生影響。對于國有企業改革，借鑒白重恩等(2006)的做法，采用非國有資本占總資本的比例來衡量；對于放松外資管制，借鑒Lu et al.(2015)的做法，采用行業層面外資企業數的對數值來刻畫外資放松管制措施。相應的回歸結果列于表2列(2)、(3)，交叉項Humcap×Post03的估計系數仍然顯著為正，這意味著在控制了中國加入WTO、國有企業改革和外資放松管制這三項同期的政策改革影響的情況下，人力資本擴張對企業創新的提升效應依然存在。

4.兩期倍差法

多期倍差法模型估計可能存在序列相關問題，從而高估核心解釋變量的顯著性水平。為了處理潛在的序列相關問題，這里構建兩期倍差法模型重新進行估計。

具體而言，首先將總樣本以實際政策沖擊年份(2003年)作為時間節點劃分為1998—2002年和2003—2007年兩個階段，然后在每一階段分別對每家企業的專利申請數和解釋變量求算術平均值進而構造新的回歸樣本。兩期倍差法的估計結果報告在表2列(4)，從中可以看到，交叉項Humcap×Post03的估計系數仍顯著為正，再次驗證了人力資本擴張顯著促進了企業創新。

5.安慰劑檢驗

圖4 安慰劑檢驗

(三)穩健性檢驗

1.采用非線性DID方法回歸

鑒于本文采用專利申請數來測度企業的創新水平，因此采用受限因變量模型對本文的核心問題進行估計將更加貼切。作為穩健性檢驗，本文將企業專利產出數量處理為二元專利申請虛擬變量若企業f在t期有專利申請，innodum取1，否則innodum取0。。參照Bronzini et al.(2016)的做法，采用非線性DID(Logit DID和Probit DID)方法進行估計，具體設定如下回歸模型：

innodum=F(α+βHumcap×Post03+γX+λ+γ)+μ

(3)

其中，α、λ、γ分別表示行業固定效應、時間固定效應和地區固定效應。

Ai et al.(2003)指出，當模型為非線性并且被解釋變量取值受限時，解釋變量的系數數值并不準確，非線性模型的交互作用必須通過計算交互項的混合偏導數或混合差分。但是，Puhani(2012)證明了即使模型是非線性的，交互項的系數仍可評估政策的處理效應。另外，Lechner(2011)指出，在標準的平行趨勢假設下，可以直接應用非線性模型的參數近似估計平均效應。采用Logit DID和Probit DID方法進行回歸的結果分別報告在表3列(1)、(2)。可以發現，不管采用哪種方法進行估計，交叉項Humcap×Post03的估計系數均顯著為正，驗證了本文結論的穩健性。

2.核心指標再衡量

截至目前，企業創新指標均采用“1+企業專利申請量”的對數形式進行度量。為了穩健起見，這里參照Liu et al.(2020)的做法，將對數化的指標替換成ln[企業專利申請量+(1+企業專利申請量2)]的形式ln[y+(1+y)]在0值附近比ln(1+y)更接近lny。，相應的回歸結果報告在表3列(3)。可以看到，交叉項Humcap×Post03的估計系數在1%水平上顯著為正，再次表明人力資本擴張顯著促進了企業創新。這一結論并沒有隨著因變量衡量方法的不同而改變。此外，在前文的研究中，本文采用美國1980年人力資本強度數據作為連續處理組變量進行估計，這里采用1995年和2004年《中國教育統計年鑒》重新測算行業人力資本強度并將其作為連續處理組變量，估計結果分別報告在表3列(4)、(5)。可以發現，交叉項Humcap×Post03的估計系數仍顯著為正。可見本文的核心結論也沒有隨著連續處理組變量衡量方法的不同而改變。

表3 穩健性檢驗

3.處理選擇效應和地區集聚效應

企業的進入退出可能受到選擇效應的影響，為排除選擇效應的影響，本文只保留在樣本期一直存續的企業樣本進行倍差法估計，回歸結果如表3列(6)所示。另外，考慮到北京和上海不但擁有眾多優秀的高等學府，而且憑借它們在經濟、政治、地理上的優勢吸引了大量高質量人力資本，即可能存在集聚效應，這里參照毛其淋(2019)的做法剔除這兩個地區，對剩余樣本進行估計，結果報告在表3列(7)。可以看到，核心解釋變量Humcap×Post03系數依然顯著為正，這意味著在排除了選擇效應和集聚效應之后，本文的核心結論依然成立。

4.將標準誤聚類到企業層面

到目前為止，倍差法估計的標準誤均是在行業層面進行聚類(cluster)，為穩健起見，這里將回歸標準誤聚類到企業層面。從表3列(8)的估計結果可以看出，交叉項Humcap×Post03的估計系數為正且通過了1%水平的顯著性檢驗，表明本文的核心結論并沒有隨著聚類維度變化而發生實質性變化。

5.使用1998—2013年樣本進行回歸

為更清楚地顯示大學擴招的長期影響，以及出于穩健性的考慮，這里采取1998—2013年樣本再次進行回歸，結果列于表3列(9)。可以看到，核心解釋變量Humcap×Post03的估計系數在5%水平上顯著為正，即人力資本擴張顯著增加了企業的創新產出。這一核心結論沒有隨樣本選取范圍的變化而發生實質性變化。

6.控制更多的影響因素

截止到目前，本文對企業層面和行業層面影響企業創新的主要因素進行了控制。為穩健起見，本文將出口和資本勞動比這兩個因素納入基準模型進行回歸。具體地，采用“1+企業出口交貨值”的對數衡量企業出口，采用企業固定資本存量對企業就業人數的比值取對數衡量資本勞動比。進一步控制了企業出口和資本勞動比因素之后的回歸結果見表3列(10)。可以看到，核心解釋變量Humcap×Post03的估計系數仍在1%水平上顯著為正，本文的核心結論依然成立，即在進一步控制了企業出口和資本勞動比之后，人力資本擴張顯著促進了企業創新。

五、機制檢驗與異質性分析

(一)機制檢驗

前文通過倍差法模型考察了人力資本擴張對企業創新的影響，發現人力資本擴張顯著提升了企業的創新，但其究竟是如何提高企業創新仍需更為深入地進行分析。根據前文的理論機制分析，這里從研發投入、進口和學習效應三個維度對人力資本擴張影響企業創新的機制進行檢驗。

本文采用溫忠麟等(2004)的中介檢驗三步法進行機制檢驗。第一步，檢驗人力資本擴張是否能夠顯著提升企業創新水平，此結果已在前文進行驗證；第二步，檢驗人力資本擴張是否能夠顯著影響中介變量，即提升企業研發費用、促進中間品和資本品進口規模擴張和種類增加、提高企業學習能力；第三步，檢驗人力資本擴張和中介變量同時對企業創新水平的作用。具體地，構建如下回歸方程：

innovation=α+βHumcap×Post03+γX+λ+μ

(4)

channel=α+βHumcap×Post03+γX+λ+μ

(5)

innovation=α+βHumcap×Post03+φchannel+γX+λ+μ

(6)

其中，channel指中介變量，包括研發投入、進口和學習效應三類指標。其它變量與基準模型一致。

首先，檢驗研發投入渠道。這里采用“1+企業研究開發費用”(lnrd)衡量企業的研發投入。表4列(1)是對基準倍差法模型式(4)的估計結果，交叉項Humcap×Post03的估計系數顯著為正，再次表明人力資本擴張顯著促進了企業創新。表4列(2)以研發投入指標(lnrd)為因變量，可以發現交叉項Humcap×Post03的估計系數顯著為正，說明人力資本擴張顯著提升企業的研發投入。對此可能的解釋為：人力資本擴張使得企業可獲得的高技能人才增加，企業更加傾向于采用前沿技術，增加創新投入(Che et al.，2018)。表4列(3)匯報了第三步檢驗的回歸結果，中介變量lnrd的估計系數為正且通過了1%水平的顯著性檢驗，表明創新投入的增強有利于促進企業創新。這與通常的預期是相符合的。需要指出的是，與表4列(1)基準回歸結果相比，在加入中介變量lnrd(列(3))之后，交叉項Humcap×Post03的估計系數值出現一定幅度的下降。這初步表明“創新投入”中介效應存在。

其次，檢驗進口渠道。本文采用中間品與資本品的進口規模(lnsize_im)和進口種類(lntype_im)兩個角度進行刻畫，其中進口規模指標采用“1+進口額”的自然對數值來測算；進口種類指標通過將企業從不同來源國所進口的產品種類數加總到企業層面，然后對其取自然對數得到。第一步，重新采用2000—2007年的樣本對基準倍差法模型進行估計，結果列于表4列(4)，交叉項Humcap×Post03的估計系數顯著為正，再次表明人力資本擴張顯著促進了企業創新。以進口規模(lnsize_im)和進口種類(lntype_im)作為因變量的估計結果分別報告在表4列(5)、(7)，可以看到，交互項Humcap×Post03的估計系數均顯著為正，表明人力資本擴張促進企業進口規模擴張和種類增加。對此并不難理解：高技能人力資本具備國際進口市場所需的技能以及機器生產的技術要求(毛其淋，2019)，這將導致人力資本擴張促進企業擴大進口規模和進口種類。列(6)、(8)匯報了“進口渠道”第三步檢驗的回歸結果，中介變量進口規模(lnsize_im)和進口種類(lntype_im)的回歸系數在1%水平下顯著為正，表明進口規模和種類的增加有利于促進企業創新。這與張杰(2015)的結論基本一致。需要指出的是，與表4列(4)基準回歸結果相比，在加入中介變量lnsize_im(列(6))和lntype_im(列(8))之后，交叉項Humcap×Post03的估計系數值和標準誤出現一定幅度的下降，這表明“進口規模”和“進口種類”中介效應存在。

表4 機制檢驗

最后，檢驗學習效應渠道。企業在創新過程中主要經歷技術吸收、技術改進與自主技術創新等步驟，而這一過程的推進與企業的學習能力密切相關。因此，本文將以申請專利中引用國外專利(lncite_for)情況作為企業學習能力的代理變量，以檢驗人力資本擴張促進企業創新產出的學習效應渠道。表4列(10)報告了人力資本擴張對企業學習能力的影響，可以看到，交互項Humcap×Post03的估計系數在1%水平上顯著為正，表明人力資本擴張顯著提升了企業在專利研發過程中對國外專利的引用。換言之，人力資本擴張促進企業學習能力的提升，這與人力資本擴張提升企業組織成員的知識存量總和(即知識積累)和知識應用能力有關。列(11)匯報了關于學習效應渠道第三步檢驗的回歸結果，其中lncite_for的回歸系數顯著為正，說明企業的學習能力能夠促進企業的創新水平的提升。相較于基準回歸估計結果(表4列(9))，交叉項Humcap×Post03的估計系數值和標準誤出現一定幅度的下降，表明“學習效應”中介效應存在。

為嚴謹起見，本文采用Bootstrap方法驗證中介作用。表5檢驗結果表明，直接效應和間接效應95%的置信區間均不包括0，且P值小于0.001。

表5 Bootstrap檢驗

綜上，可以看到，人力資本擴張通過研發投入、進口和學習效應渠道促進了企業創新，即驗證了研究假說2。

(二)異質性分析

1.區分專利類型

根據中國專利法，專利主要包括三類：外觀設計專利、實用新型專利和發明專利。其中，外觀設計專利是指改變產品的形狀或顏色；實用新型專利是指對產品形狀或結構提出的技術方案；發明專利則是指對產品或者方法或者兩者兼而有之的技術創新，往往蘊含更高的技術含量。表6列(1)～(3)分別匯報了人力資本擴張對外觀設計(lnpatent_d)、實用新型(lnpatent_u)和發明(lnpatent_i)三類專利申請數的回歸結果。可以看到，交叉項Humcap×Post03的估計系數都顯著為正，表明人力資本對不同類型創新均產生了促進作用；進一步通過計算，外觀設計、實用新型和發明三類專利的交叉項Humcap×Post03的標準化估計系數分別為0.027、0.020、0.078，這意味著人力資本擴張在更大程度上促進了企業進行技術含量更高的創新活動。

2.區分創新進入企業和原有創新企業

借鑒國際貿易中出口的“二元邊際”思想，將政策沖擊前(即2003年之前)沒有創新成果的企業定義為創新進入企業，將已經有創新成果的企業定義為原有創新企業，并分別生成兩個虛擬變量entry和sustain。然后將這兩個虛擬變量與Humcap×Post03形成三重交叉項，納入基準模型(1)進行估計，結果報告在表6列(4)。可以看到，三重交叉項Humcap×Post03×entry和Humcap×Post03×sustain的估計系數都顯著為正，這意味著人力資本擴張不僅有利于創新進入企業克服創新壁壘，也有助于原有創新企業增加其創新產出。這一發現進一步肯定了人力資本在企業創新進程中的關鍵作用。此外，還可以看到三重交叉項Humcap×Post03×sustain的估計系數更大，表明與創新進入企業相比，人力資本擴張對原有創新企業持續擴張其創新產出有更強的促進作用。這可能是因為原有創新企業更容易將人力資本與其他創新要素相結合，從而使得人力資本擴張的創新效應得到更大程度的發揮。

表6 異質性分析Ⅰ

3.區分企業所有制

考慮到中國制造業企業存在不同的所有制形式，一個令人感興趣的問題是人力資本擴張對不同類型所有制企業創新的影響是否存在差異。為此，同時將國有企業虛擬變量(Soes)和外資企業虛擬變量(Foreign)與Humcap×Post03形成三重交叉項，納入基準模型(1)中進行估計，結果列于表7列(1)。可以看到，三重交叉項的估計系數顯著為正，這意味著相對于民營企業而言，人力資本擴張對國有企業和外資企業創新的促進作用更大。這一結果實際上并不難理解：民營企業長期受到嚴重的融資約束(余明桂 等，2016)，可能沒有充裕的資金去雇傭足夠的高素質大學生；與此不同的是，國有和外資企業一般較民營企業面臨更小的融資約束，因此這兩類企業在“高校擴招”政策實施后，更有能力雇傭大量高技能的大學生(毛其淋，2019)。另外，外資企業依托其海外母公司對國際市場及前沿技術的了解，有更多渠道獲取多樣化進口品并引用國外專利，有助于外資企業擴張市場份額，激勵企業進行研發創新活動，提升企業的創新產出。除此之外，相對于民營企業而言，大學生更偏好在國有企業或外資企業就業，即國有企業或外資企業在高校擴招之后可以吸引更多的高素質人力資本。這也在一定程度上解釋了為何人力資本擴張對國有及外資企業創新的促進作用大于民營企業。

4.區分企業規模

不同規模企業的創新行為存在較大差異(張璇 等，2017)。具體而言，小企業的違約風險較高(Palangkaraya，2012)，往往需要更高的創新融資成本，企業創新活動受限，另外小企業進入者更容易退出市場，更傾向于采用漸進式的投資方式(王永進 等，2017)，在面對人力資本擴張時可能經歷更加審慎和緩慢的調整過程，從而避免由于創新投入過大而導致的資金鏈斷裂等問題。相比之下，大企業有更完善的產品市場銷售渠道，更容易充分利用人力資本，通過增加研發投入、加強進口和增強學習能力渠道擴大其創新產出。據此，可以推測，“高校擴招”政策引致的人力資本擴張對大企業創新的促進作用更強。為了驗證這一推測，將企業規模虛擬變量(Bigfirm)與Humcap×Post03形成三重交叉項納入基準模型(1)中進行估計，結果列于表7列(2)。可以看到，三重交叉項的估計系數顯著為正，這意味著相對于小企業而言，人力資本擴張對大企業創新的促進作用更大。與本文的理論預期一致。

表7 異質性分析Ⅱ

5.區分企業資本密集度

本文還比較感興趣的一個問題是，人力資本擴張對不同資本密集度企業創新的影響是否存在差異。為回答這一問題，首先將企業按照期初的資本勞動比從低到高進行排序分成五組，相應得到五個資本勞動比分組虛擬變量(Quantile1～Quantile5)，然后將企業資本勞動比分組虛擬變量與Humcap×Post03形成三重交叉項，并納入基準模型(1)中進行估計。從表7列(3)可以看到，交叉項Humcap×Post03的估計系數顯著為正，并且其系數值(0.287)明顯大于表1列(7)基準回歸結果(0.197)，這表明人力資本擴張在更大程度上促進了資本勞動比最高的20%企業創新產出的提升。此外，各三重交叉項的估計系數均為負，而且隨著企業資本勞動比的降低，其估計系數的絕對值總體上趨于變大，這說明人力資本擴張對企業創新的促進作用隨著企業資本勞動比的下降而降低。背后的原因可能為：相對于勞動密集型企業而言，資本密集型企業更加重視設備等資本品的進口與更新，也更為重視研發創新活動(張杰 等，2017)，因此，資本與人力資本間的互補性有利于提升企業的創新效率，進而在更大程度上促進企業專利申請數的增加。

六、進一步分析：人力資本對企業創新質量與創新效率的影響

提升企業創新質量是中國實現經濟高質量發展的重要支撐(邱洋冬，2020)。企業創新能力的提高不僅依賴研發投入的持續增長，還取決于創新過程中創新資源利用效率的提高(Jefferson et al.，2006；李平 等，2007)，因此，探究企業創新質量與創新效率有著重要的現實意義。有鑒于此，進一步從創新質量與創新效率的視角來考察人力資本擴張與企業創新的關系。

為了降低選擇性偏誤，本文采用Heckman模型來檢驗人力資本對企業創新質量與創新效率的影響。根據Heckman模型的基本思路，首先建立企業創新決策方程，并利用Probit模型對企業創新決策方程進行估計，得到逆米爾斯比率，再將逆米爾斯比率作為控制變量添加到創新產出質量和效率決定方程。根據本文的研究目的，將創新決策方程、創新質量與創新效率決定方程設定為：

P(innodum=1)=α+ηinnodum+βHumcap×Post03+ρX+λ+γ+μ

(7)

E(lncic_5|innodum=1)=α+βHumcap×Post03+ρX+δM+λ+μ

(8)

E(inven_eff|innodum=1)=α+βHumcap×Post03+ρX+δM+λ+μ

(9)

式(7)中innodum指企業創新虛擬變量，當企業f在時期t的專利申請數為正值時取1，否則取0。式(8)中lncic_5表示企業創新質量，采用專利申請至授權后5年內專利被他引數的對數來衡量，其基本邏輯是，專利被他引用數一定程度上反映了該專利的質量水平(Hall et al.，2005)。式(9)中inven_eff為企業的創新效率，采用基于BCC模型的DEA算法計算得到純技術效率衡量(Guan et al.，2012；諸竹君 等，2020)。M為逆米爾斯比率，若其系數顯著不為0，表明存在明顯的樣本選擇偏差，此時采用Heckman兩步法估計是合適的，否則意味著不存在嚴重的樣本選擇偏差問題。

表8列(1)報告了Heckman兩步法第一步的回歸結果，可以看到，人力資本擴張有助于提高企業的創新概率，企業的創新經歷對其創新決策也有顯著正向影響。表8列(2)報告了以企業創新質量(lncic_5)作為因變量的估計結果，可以看到，交叉項Humcap×Post03的估計系數顯著為正，表明在控制了其他影響因素之后，人力資本擴張顯著提高了企業專利申請至授權后5年內專利被他引數，這意味著人力資本擴張有助于提升企業的創新質量。對此可能的解釋是，人力資本擴張激勵企業進口和使用更高質量和復雜度的中間品和資本品，提升企業整體的學習能力，這些均有助于企業克服技術門檻，進而促進企業創新質量的提升。

接下來，考察人力資本擴張對企業創新效率(inven_eff)的影響，相應的回歸結果報告在表8列(3)。可以看到，交叉項Humcap×Post03的估計系數為在10%水平上顯著為正，表明人力資本擴張顯著提高了企業的創新效率。對此可能的解釋是，高級人力資本的大量使用有助于企業優化其創新資源配置和利用效率，提高創新要素配置效率，進而提升了企業將創新要素投入轉化成研發成果的效率。此外還可以看到，表8列(2)、(3)中，逆米爾斯比率(M)的估計系數均顯著為正，表明確實存在樣本選擇偏誤，因此采用Heckman兩步法進行估計是有必要的。

表8 擴展性分析

需要指出的是，上文倍差法估計結果的可靠性取決于平行趨勢假設是否得到滿足。為此，設定如下計量方程，對企業創新質量和創新效率的變化在“高校擴招”政策沖擊發生之前是否滿足平行趨勢假設進行檢驗：

(10)

(11)

其中，year為各年份時間虛擬變量，當年觀測值取1，其他年份觀測值取0。其它變量的含義與式(8)、(9)一致。

圖5和圖6分別繪制了處理組和對照組在樣本期內企業創新產出的趨勢變化，其中實線部分描繪了人力資本擴張的邊際效應，虛線部分刻畫的是95%置信區間。可以看到，2003年之前，邊際效應線較為平緩且估計系數并不顯著；從2003年開始，邊際效應線出現明顯的變化且系數顯著，即處理組與對照組企業創新質量和創新效率的變化在“高校擴招”政策沖擊發生之前是滿足平行趨勢假設的，據此前文基于倍差法估計得到的結果是可信的。

圖5 動態效應(創新質量)

圖6 動態效應(創新效率)

七、結論與啟示

利用中國微觀企業數據，以中國“高校擴招”政策實施后人力資本急劇增加為準自然實驗，采用倍差法系統地評估了人力資本對中國企業創新的影響及其作用機制。結論如下：

首先，基準回歸結果表明，人力資本擴張顯著促進了企業創新。

其次，渠道檢驗表明，人力資本擴張不僅促使企業增加其研發投入，而且還促使企業進口使用更大規模和更多種類的資本品和中間投入品，同時還整體上提升了企業的學習能力，這些因素共同促進了企業創新。

再次，異質性分析發現，人力資本擴張主要促進了企業的發明創新，不僅有利于創新進入企業克服創新壁壘，還有助于原有創新企業增加創新產出；另外，人力資本擴張對大企業、國有和外資企業、資本密集型企業的創新促進效應更大。

最后，本文從創新質量和創新效率視角進一步審視了人力資本擴張與企業創新的關系，發現人力資本擴張提升了企業的創新質量和創新效率。

本文的研究結論對加快中國企業創新進程，促進經濟高質量發展有重要的政策啟示：

第一，現階段中國人口老齡化或將成為抑制經濟高質量發展的因素之一，因此要提高勞動生產率、加快人力資本積累，可以通過教育改革延長人均受教育年限并不斷深化終身學習型社會的建設，進而提高人力資本積累水平，用“人口質量”紅利替代“人口數量”紅利。政府可以通過積極推動校企合作，加強高校和企業深度合作，依托高校示范基地開展雙創園建設，促進科技成果轉化與創新創業實踐緊密結合，不斷提高高校學生的創新能力，促進中國人力資本從“量”到“質”的轉化。

第二，應加大對中小企業的資金扶持力度，助力中小企業高素質人力資本與各要素的有機結合，加速中小企業的創新進程。對于民營企業而言，提高創新激勵和逐步消除勞動力市場扭曲，緩解民營企業融資約束問題，是促進這類企業創新的關鍵。

第三，應繼續堅持經濟全球化，鼓勵更多企業從事高質量的進口貿易，積極融入全球價值鏈分工體系，從而加速促進中國企業轉型升級和創新創造。

第四，企業在促進創新規模擴大的同時，應充分利用高素質人力資本與其他創新投入要素，防止人力資本錯配，增加高質量和多樣化進口，提升創新質量和創新成果轉化效率，從而切實有效推動中國經濟高質量發展。