創新價值鏈視角下人力資本結構高級化對科技創新的影響
——兼論研發投入的門檻效應

周均旭，劉子俊

（廣西大學公共管理學院，廣西南寧 530004）

1 研究背景

我國經濟發展進入新常態，經濟增長模式從傳統的要素驅動型逐漸轉向創新驅動型，科技創新的作用越來越凸顯。近年來，雖然我國科技創新取得了長足進步，科技發展呈現量質齊升的態勢，重大科技成果不斷涌現［1］，但是不可忽視的是，原始創新能力不強、科技成果轉化率不高、創新體系整體效能不高等問題仍然存在［2］，如何進一步提升科技創新能力、突破關鍵技術和擺脫重點領域中的“卡脖子”困境是擺在各級政府面前的難題。

創新驅動的本質在于人才驅動。回顧已有研究，作為創新的主體，人力資本可以夠通過模仿和吸收現有技術，從而促進科技創新［3］；但是，人力資本與科技創新的關系也并不是簡單的“線性關系”［4］。事實上，不同層級的人力資本對于創新的作用是不一樣的。從理論上講，受過高等教育的人力資本對科技創新的作用更大，沒有高素質人才的參與根本無法開發或適應新技術［5］。但是大多學者，如周凡磬［6］等，都是從人力資本層次結構對于科技創新進行研究，很少有從人力資本結構整體變化的角度展開分析。隨著我國教育投入的不斷增加、人力資本存量的持續增長，我國人力資本結構逐漸從低級化走向高級化。劉智勇等［7］定義了“人力資本結構高級化”這個概念，對以初級人力資本向高級人力資本演進為特征的人力資本結構變化從整體進行了描述；在此基礎上，呂洪燕等［8］將人力資本結構高級化對科技創新的作用與人力資本存量進行對比，發現人力資本結構高級化的作用更大，但他們把科技創新過程簡單地當成一個“黑箱”，并沒有關注到科技創新的內部過程。

自Hansen 等［9］提出創新價值鏈理論（IVC）后，許多學者在此基礎上將科技創新劃分為3 個或者兩個階段，如徐永澤等［10］將創新活動分為創新投入到創新知識再到創新成果轉化的3 個階段；肖仁橋等［11］、陶長琪等［12］、Chen 等［13］更多學者則將科技創新活動分成兩個階段，第一階段為科技研發階段，是創新投入到知識凝聚的過程，第二階段是科技成果轉化階段，是知識凝聚到創新成果轉化成經濟效益的過程。同時，雖然人力資本結構高級化對科技創新有著深遠影響，但是研發投入的作用不能忽略，作為科技創新的重要影響因素，研發投入也能夠有效促進科技創新［14］。然而，研發投入和人力資本的合力能否有效促進科技創新仍存在爭議［15］。那么，在不同研發投入強度下，人力資本結構高級化對于科技創新的作用是否存在異質性的影響？能否通過研發投入促進人力資本結構高級化對于科技創新的作用，推動區域高質量發展？這些問題的研究對于深入推動創新驅動發展戰略有著重要的理論意義和現實意義。

基于以上分析，本研究按照創新價值鏈理論，將科技創新分成科技研發和科技成果轉化兩個階段（以下對兩個階段的創新產出分別用“科技研發”和“科技成果轉化”直接表述），利用我國2000—2018 年的省級面板數據，引入研發投入作為門檻變量，深入探討人力資本結構高級化對不同創新階段是否具有異質性作用。

2 研究假設

科技創新成果的產出與人才息息相關，尤其是高素質人力資本。從人力資本結構對于技術創新的作用機理分析，一般認為經過長期投資形成的高素質人力資本等屬于高級生產要素，對于自主創新的作用最重要，而初級人力資本對于整個科技創新系統的作用有限［16］。對于科技研發階段，個體依靠自身積累的知識和技能識別新知識，而人力資本結構高級化就是高級人力資本逐步替換初級人力資本并占據主導地位的人力資本結構調整過程，使得社會高層次人才比重上升。人力資本結構高級化至少可以通過以下兩個方面促進科技研發：首先，人力資本結構高級化意味著聚集了更多的高素質人力資本，其作為生產要素能夠直接推動科技研發；其次，人力資本結構高級化還有利于各類技術的消化吸收與應用、營造和改善良好的創新環境、升級需求結構，從而能夠間接促進科技研發［8］。對于科技成果轉化階段，高級人力資本相比低級人力資本具有更出色的學習、管理能力，可以快速根據市場作出調整反應，從而有利于科技成果轉化［17］；同時，當某一地區總體人力資本存量越大、教育層次結構越高，群體相互匹配和學習交流的機會越多，激勵效應會更強，能夠加快知識的擴散與轉化速度，高級人力資本的溢出效應對科技成果轉化的影響越大；此外，由于高級人力資本存在向下兼容性，高級人力資本取代低級人力資本可以有效控制勞動投入，提高勞動資源的配置效率，并通過采用和吸納先進的技術和管理模式提高邊際生產率［18］。鑒于此，提出以下假設：

H1a：人力資本結構高級化有利于科技研發；

H1b：人力資本結構高級化有利于科技成果轉化。

研發投入是創新能力的動力源泉，研發投入的大小會直接影響創新能力的結果。研發投入至少從兩個方面會影響到人力資本結構高級化與科技創新的關系：首先，科研經費投入為高級人力資本從事科技研究等活動提供保障，能夠直接促進科技研發，合適的人力資本和R&D 投入的共同作用能夠促進創新產出［19］；其次，科研經費投入可以使高級人力資本通過“干中學”獲得高新技術知識，人力資本載體所具有的知識和技能并不一定就能滿足創新的所有需求，而在研發過程中通過學習新技術、熟悉生產過程、了解市場動態，能夠促進科技成果轉化［20］。因此，研發投入積累到較高的程度時，人力資本結構高級化對科技創新兩階段的影響都會更大。鑒于此，提出以下假設：

H2：研發投入能夠促進人力資本結構高級化對于科技創新兩階段的作用，并存在一定的門檻效應。

創新價值鏈視角下人力資本高級化影響科技創新的作用機理，如圖1 所示。

圖1 創新價值鏈視角下人力資本高級化影響科技創新作用機理

3 研究設計

3.1 模型搭建

3.1.1 基準回歸模型

根據研究假設，構建兩階段面板數據模型研究人力資本結構高級化對區域創新價值鏈的關系，采用分步回歸法。其中，加入全部控制變量后的兩階段面板數據模型公式如下：

式（1）（2）中：i為不同身份；t為各個年份；Zlsq 為專利授權數；Xcp 為新產品銷售額；Hstruc 為人力資本結構高級化；Xit為控制變量合集；α和β為待估參數；ε為隨機擾動項。

式（1）為第一階段科技研發的模型，式（2）為第二階段科技成果轉化的模型。考慮到科技研發對科技成果轉化可能的推動作用，在第二階段加入第一階段的成果專利授權數作為第二階段的控制變量，以體現兩階段的聯系。

3.1.2 門檻模型

基準的線性模型只能檢驗人力資本結構高級化對科技創新的影響是否存在，為了檢驗假設2，參考Hansen［21］的研究，引入研發投入作為門檻變量，構建門檻模型研究人力資本結構高級化對科技創新兩階段的門檻效應。其中兩階段的單一門檻公式如下：

式（3）（4）中：K為門檻變量；θ為估算門檻值。為防止異方差，數據進行對數化處理。

式（3）表示科技研發階段，式（4）表示科技成果轉化階段。若存在雙重門檻，式（3）（4）可轉化成模型如式（5）和（6）：

3.2 變量選取

（1）被解釋變量。基于創新價值鏈將科技創新分成科技研發階段和科技成果轉化階段，第一階段為科技研發階段，選取專利授權量（Zlsq）作為第一階段的衡量指標；第二階段為科技成果轉化階段，選取新產品銷售額（Xcp）為第二階段的衡量指標。

（2）核心解釋變量。解釋變量為人力資本結構高級化（Hstruc），表示初級人力資本向高級人力資本的逐漸演進。和傳統的人力資本存量相比，高級人力資本對科技創新的影響更大。借鑒劉智勇等［7］的測度方法，通過空間向量法得出。具體如下：

1）將人力資本分為文盲半文盲、小學、初中、高中（含中專）、大專及以上5 類，把每類人力資本的占比作為一個空間向量，構成五維空間向量。

（3）門檻變量及其控制變量。選取R&D強度（rd）作為研發投入的替代變量當做門檻變量，檢驗創新價值鏈視角下人力資本結構高級化對科技創新兩階段的門檻效應；參考已有文獻，考慮到數據可得性，從對外開放程度、城鎮化率、地區基礎設施以及工業發展水平4 個方面設置控制變量，分別選取地區進出口總額占該地區生產總值（GDP）的比重（Open）、城鎮常住人口占年末總人口的比重（Czh）、每平方千米等級公路里程數（Jc），各省份規模以上工業企業數量（Gy）4 個指標作為替代變量。

對所有的變量取對數消除異方差影響，變量描述性統計結果如表1 所示。

表1 變量描述性統計

采用2000—2018 年我國30 個省份的面板數據（剔除數據缺失嚴重的西藏和港澳臺地區），數據來源于《中國統計年鑒》和各省份統計年鑒，個別缺失數值使用插值法補充；進出口總額數據根據當年平均外匯比率換算為人民幣，且將2000 年作為不變價格，根據各區域的消費指數進行換算，以消除通脹影響。

4 實證結果及分析

4.1 面板數據回歸

面板數據回歸之前，主要采用LLC 檢驗方法進行單位根檢驗，結果顯示所有變量都是一階平穩序列。經過Hausman 檢驗，選擇固定效應模型。科技研發階段以專利授權量為被解釋變量、人力資本結構高級化為解釋變量進行面板數據回歸，根據式（1）構建固定效應模型，后采用逐步回歸的方式加入控制變量，結果如表2 所示。由表2 模型1 可見，人力資本結構高級化對于科技研發的影響顯著為正。以表2 中模型5 的最終回歸結果為準，可以發現人力資本結構高級化的影響系數為13.89，即人力資本結構高級化每提高1%，科技研發便提高13.89%，假設H1a得到驗證。結果與呂洪燕等人［8］的結果類似，表示在人力資本結構高級化的過程中，高級人力資本比例增加，而較之低級人力資本，高級人力資本具有更加完備的知識體系，能夠極大地促進科技研發產出。

表2 科技研發階段樣本數據的面板回歸分析

科技成果轉化階段以新產品銷售額（Xcp）作為被解釋變量。為體現科技創新兩個階段的聯系，在科技成果轉化階段中加入科技研發階段的結果作為控制變量，根據式（2）構建固定效應模型，并逐步加入控制變量形成模型1 至模型5，回歸結果如表3所示。其中，從模型1 可見人力資本結構高級化反而抑制科技創新中的科技成果轉化的創新產出，這與假設H1b相悖。但是王淑英等［22］也曾發現高級人力資本并不能促進成果轉化的創新產出，R&D 人員投入對科技成果轉化無顯著影響；張虎等［23］也認為科技成果轉化以市場化為導向，研發人員的作用有限且部分研究成果與社會脫節，最終影響創新產業化的實現。這些學者的觀點也佐證了本研究的發現。作為科技創新的“最后一公里”，創新鏈與產業鏈的脫節導致科技創新僅僅停留在紙上，缺少實踐的驗證。大量高級人力資本的聚集因為缺少完善的創新生態系統和合理的科技成果轉化機制，無法有效將成果轉為經濟效益，從而導致人力資本結構越高級則科技成果轉化越差的現象出現，人力資本結構高級化反而抑制了科研成果轉化。

表3 科技成果轉化階段樣本數據的面板回歸分析

4.2 內生性檢驗

基于創新價值鏈視角，科技創新是一個系統的連續過程，第一階段的研發成果會影響到第二階段的科技成果轉化，因此為了防止模型可能產生的內生性，在模型中加入被解釋變量的滯后1 期，利用兩步法的高斯混合模型（GMM）對人力資本結構高級化與科技創新兩階段的關系進行檢驗。科技研發階段，選取滯后1 期的專利授權量、人力資本結構高級化和工業發展水平的1～7 階滯后項作為工具變量；科技成果轉化階段，選取滯后1 期的新產品銷售額、人力資本結構高級化和工業發展水平的1～7 階滯后項作為工具變量。如表4 所示，模型1 和模型2 分別報告了科技研發階段和科技成果轉化階段的兩步系統GMM 的估計結果，殘差的序列相關性檢驗、Sargan 檢驗和Hansen 檢驗表明，系統GMM 使用的工具變量合理，不存在過度識別的問題，核心解釋變量人力資本結構高級化系數的顯著性和以上分析結果一致，表示本研究結論具有穩健性，驗證了假設H1a，推翻了假設H1b，證明了基于創新價值鏈視角，人力資本結構高級化促進科技研發而抑制科技成果轉化。

表4 變量的內生性檢驗分析

表4（續）

4.3 門檻回歸分析

4.3.1 門檻回歸檢驗

為了檢驗假設H2，運用門檻模型之前需要對模型分階段進行檢驗，進而確定門檻模型形式。以R&D 強度為門檻變量，采用Booststrap 抽樣法分別對科技創新兩階段進行門檻檢驗，結果如表5 所示。可以看到，科技研發階段雙重門檻的F值在5%的水平顯著；成果轉化階段單一門檻的F值在10%的水平顯著，而雙重門檻沒有通過顯著性檢驗。說明基于創新價值鏈理論，人力資本結構高級化對科技創新兩階段具有顯著的研發投入異質性，證實了假設H2。

表5 門限效應自抽樣檢驗結果

在確定具有門檻效應的前提下，確定門檻估計值和置信區間，如表6 所示。可以看到，區域創新價值鏈中，R&D 強度在科技研發的雙重門檻值分別為1.22 和1.92，分別位于［1.20,1.25］、［1.81,1.96］的置信區間；R&D 強度在科技成果轉化的單一門檻值為0.24，位于［0.23,0.25］的置信區間內。

表6 門限估計值和置信區間

4.3.2 創新價值鏈視角下的門檻模型結果

基于創新價值鏈視角下的科技創新兩階段門檻模型結果如表7 所示，其中模型1 表示科技研發階段的雙重門檻模型，模型2 表示科技成果轉化階段的單一門檻模型。可見，在科技研發階段，當R&D強度≤1.22 時，人力資本結構高級化的回歸系數為11.92，在1% 的統計水平顯著；1.22＜R&D 強度≤1.92 時，人力資本結構高級化的回歸系數提升，為12.12，在1%的統計水平顯著；當R&D＞1.92 時，人力資本結構高級化的回歸系數進一步得到提升，為12.35。R&D 強度對于人力資本結構高級化與科技研發的關系具有正向的非線性影響，當R&D 強度分別跨過1.22 和1.92 的門檻值后，人力資本結構高級化對科技研發的促進作用發生兩次躍升，說明隨著R&D 經費支出占GDP 比重提升達到一個較高的水平后，高級人力資本所具備的知識結構和創新能力在科技研發方面能夠更好地發揮作用，從而促進科技研發階段人力資本結構高級化帶來的創新產出。

表7 科技創新兩階段的門檻分析結果

在科技成果轉化階段，當R&D 強度≤0.24 時，人力資本結構高級化的回歸系數為-10.74，在1%的統計水平顯著；當R&D 強度＞0.24 時，人力資本結構高級化的回歸系數為-9.94，在1%的統計水平顯著。R&D 強度的增加雖然可以減弱人力資本結構高級化對于科技成果轉化的抑制作用，但是并沒有改變作用的方向，說明現階段我國人力資本結構高級化對于科技成果轉化仍處于抑制階段，單一增加科研經費投入強度并不能改變已有科技成果的轉化困境［24］。可能的原因在于行業結構大多仍依靠勞動密集型行業的國家往往會被“低端鎖定”［25］，使得人力資本結構高級化與產業結構的需求不相匹配，從而抑制科技成果轉化。

5 進一步分析

進一步分區域進行研究，將樣本分成東部和中西部兩組1），利用固定效應模型分組進行回歸檢驗，并參考連玉君等［26］使用的Bootstrap 法對人力資本結構高級化的組間系數差異進行比較，只有當經驗P值顯著才說明組間系數差異明顯。結果如表8 所示，模型1 和模型2 是關于科技研發階段東部和中西部的結果，模型3 和模型4 是關于科技成果轉化階段東部和中西部的結果。可以看到，科技研發階段，東部和中西部地區的人力資本結構高級化都對科技研發的影響顯著為正，與上述結論一致，證實了H1a；對比于中西部地區，東部的人力資本結構高級化系數較高，而經驗P值也證實東部和中西部地區差異在統計上的顯著性，說明相比于中西部地區，東部地區人力資本結構高級化對科技研發的作用更大。這可能是由于東部地區經濟發達，吸引了大量的高層次人力資本，人力資本結構相對于中西部地區更高級，同時東部地區獨特的區位優勢為科技研發提供了良好的創新環境［8］，因此，東部地區人力資本結構高級化對比中西部地區對科技研發的促進作用更大。

表8 區域創新兩階段的異質性分析結果

在成果轉化階段，人力資本結構高級化在東部和中西部地區對成果轉化影響皆顯著為負，和上述結論一致，與假設H1b不符。對比中西部地區，東部地區人力資本結構高級化系數更大，但是根據經驗P值，東部和中西部地區差異在統計上并不顯著，說明東部地區和中西部地區的人力資本結構高級化對成果轉化作用的差異不大，東部地區并沒有因為其經濟水平和產業結構水平而比中西部地區獲得更多的優勢。由于制度約束、激勵不足、融資機制不完善等問題而導致我國科技成果轉化率低下［27］，單靠人力資本結構的高級化并不能使得科技成果轉化走出困境，并且這種困境并沒有因為東部和中西部區域的差異而得到改善。因此，東部和中西部的人力資本結構高級化都不利于科技成果轉化，兩者影響差異不大。

人力資本結構高級化對科技成果轉化存在抑制作用，與既定假設不符。此前李東海［28］的研究也曾發現，產業結構高級化和產業結構合理化對科技成果轉化的影響不一致，產業結構高級化對科技成果轉化階段的創新產出反而存在抑制作用。鑒于此，使用平均受教育年限作為人力資本存量的替代變量，代替人力資本結構高級化，代入對成果轉化階段的區域創新模型中，對現有結論進行補充說明，結果如表9 所示。為了增強結論的說服性，同樣使用兩步系統GMM 進行驗證，選取被解釋變量（新產品銷售額）的滯后1 期、人力資本（lnRlzb）和工業企業數量（lnGy）的滯后1～5 階為工具變量，與人力資本結構高級化對科技成果轉化的作用進行對比。

表9 人力資本存量對科技成果轉化的影響

由表9 可見，人力資本存量對科技成果轉化起到促進作用，這與人力資本結構高級化的結果截然相反，說明現階段人力資本存量促進我國各地的科技成果轉化，而人力資本結構高級化并未促進科技成果轉化。該結論進一步擴展了呂洪燕等［8］的結論，相對于科技研發階段，人力資本結構高級化的作用更大；但是在科技成果轉化階段，結果截然相反，和人力資本結構高級化相比，人力資本存量反而促進科技成果轉化。這意味著提高人力資本存量水平有利于科技成果轉化，但是盲目追求人力資本結構的高級化可能會造成高級人力資本的錯配和浪費，反而不利于科技成果的轉化。這也給各地的政府帶來新的政策啟示：引進大量高端人才可以迅速有效地推進人力資本結構高級化，可能會在短時間給當地科技研發和經濟發展注入活力，但是如果不能正確處理好人才引進和人才培養之間的關系，忽略人才生態環境的建設，可能會不利于現有人才創造性和活力的發揮，從而影響本地的自主創新，尤其是科技成果轉化。

6 主要結論與啟示

基于區域創新價值鏈視角，本研究選取我國30個省份的面板數據，通過構建固定效應模型、動態系統GMM 和門檻模型，分科技研發和科技成果轉化兩個階段實證分析了人力資本結構高級化對科技創新的影響。研究發現：（1）人力資本結構高級化有利于科技研發，但抑制科技成果轉化；（2）科技研發階段，人力資本結構高級化存在雙重門檻效應，當R&D 強度跨分別過門檻值1.22 和1.92 后，人力資本結構高級化對于科技研發的促進作用顯著提升，而在科技成果轉化階段，人力資本結構高級化存在單一門檻效應，當R&D 強度跨過門檻值0.24 后，人力資本結構高級化對于科技成果轉化的抑制作用也會明顯減弱；（3）科技研發階段，東中西部地區人力資本結構高級化的影響都顯著為正，東部地區人力資本結構高級化的影響更大，而在科技成果轉化階段，東中西部地區人力資本結構高級化的影響都顯著為負，各區域間人力資本結構高級化差異并不大；（4）和人力資本結構高級化相比，人力資本存量水平反而促進科技成果轉化。

上述結論帶來以下啟示：

（1）人力資本結構高級化對于區域創新價值鏈的不同階段影響不同，需要分類施策。對于科技研發為主的區域或組織，積極吸引高端人力資本，加快推動人力資本結構高級化，能夠充分發揮高級人力資本的規模效益，產生更多的創新成果；而對于科技成果轉化為主的區域或企業等組織，要構建合理的科技創新體系，通過調整績效考核標準等多種手段，充分發揮市場的作用，引導高級人才投入到科技成果轉化中［29］，避免研發成果的閑置浪費，真正促進整個創新價值鏈的發展。

（2）研發投入是高級人力資本創新作用發揮的重要支撐，必須持續加大研發投入。但值得注意的是，單純地加大研發投入也不能改變人力資本結構高級化對于科技成果轉化的抑制作用，說明現階段要想真正走出科技創新困境，單純靠數量上的投入并不能有效改善現在科技創新中存在的問題，要重視研發投入配置效率，優化投入結構，尤其是基礎研究財政投入力度、鼓勵社會以捐贈和建立基金等方式多渠道投入，形成持續穩定的投入機制。

（3）人力資本結構高級化抑制科技成果轉化并不是因為人力資本結構高級化程度不夠或者經濟發展水平積累不夠等原因，而是由于科技創新制度不完善、科技創新生態不完整導致創新鏈與產業鏈脫節，高級人力資本不能發揮其應有的作用導致的。而這些問題很多是長期存在的難點和痛點，需要進一步加大決心進行改革和完善，堅持推進科技體制改革，形成支持全面創新的基礎制度。

（4）人力資本存量水平的提升對科技成果轉化的作用更大，因此要正確處理好人才引進和人才培養之間的關系，優先開發已有人才。各地政府也需要像警惕“GDP 崇拜”“R&D 崇拜”一樣，警惕“人才崇拜”［30］。盲目引入高級人力資本卻忽略本地人力資本存量的使用、忽略建立良好的人才生態環境，不利于本地的自主創新。因此，各級政府應當立足本地實際情況，首先優化人才成長和發展環境，穩步提升人力資本存量水平，在存量達到一定高度后再優化區域人力資本結構，向高級化邁進。

注釋：

1）參考國家統計局劃分依據，根據區域發展差異，將我國區域（未含港澳臺地區）分成東部和中西部。其中，東部地區包括北京、天津、河北、山東、江蘇、上海、浙江、福建、廣東、海南、遼寧11 個省市；中西部地區包括山西、安徽、江西、河南、湖北、湖南、吉林、黑龍江以及內蒙古、廣西、重慶、四川、貴州、云南、陜西、甘肅、青海、寧夏、西藏、新疆 20 個省、區、市。