張愛芹 賴德勝

摘要：集聚理論認為，人力資本在空間和就業(yè)人口上的密集程度會影響其作用的發(fā)揮。然而，當(dāng)前關(guān)于人力資本密度特別是納入空間因素的人力資本密度對創(chuàng)新影響的實證研究非常有限，基于中國數(shù)據(jù)的分析更是少見。為構(gòu)建人力資本密度新內(nèi)涵，實證檢驗其對創(chuàng)新的影響及區(qū)域差異，基于2003—2019年我國省級數(shù)據(jù)，以單位行政區(qū)劃面積和就業(yè)人口總量為密度單位，構(gòu)建包含地理空間密度和人口結(jié)構(gòu)密度兩個指標(biāo)的人力資本密度變量，使用創(chuàng)新模型和兩階段最小二乘法進行實證分析。研究發(fā)現(xiàn)，整體看，人力資本密度兩個指標(biāo)對我國創(chuàng)新產(chǎn)出均具有顯著正向影響，提高人力資本密度有助于推動區(qū)域創(chuàng)新發(fā)展。分地區(qū)看，人力資本地理空間密度對東部和西部地區(qū)的創(chuàng)新產(chǎn)出具有正向顯著影響，但對中部地區(qū)具有負向顯著影響；人力資本人口結(jié)構(gòu)密度對東部地區(qū)創(chuàng)新產(chǎn)出具有正向促進作用，但對西部地區(qū)具有顯著抑制作用，對中部地區(qū)沒有顯著影響。因此，為更好地推動人力資本集聚與區(qū)域創(chuàng)新，一要在繼續(xù)擴大人力資本規(guī)模的同時，重視人力資本質(zhì)量提升，加強對創(chuàng)新型人力資本的培養(yǎng)；二要深化人才管理體制機制改革，激發(fā)人才創(chuàng)新活力；三要發(fā)掘區(qū)域發(fā)展政策紅利，結(jié)合地區(qū)發(fā)展特色與所處階段，制定配套的人才發(fā)展與集聚政策；四要充分發(fā)揮東部地區(qū)人才和創(chuàng)新優(yōu)勢，推動其在重點領(lǐng)域、核心技術(shù)等方面的創(chuàng)新和引領(lǐng)作用。

關(guān)鍵詞：人力資本；地理空間密度；人口結(jié)構(gòu)密度；區(qū)域創(chuàng)新；知識溢出

中圖分類號：F207文獻標(biāo)識碼：A文章編號：1007-8266（2021）11-0067-11

受新冠肺炎疫情影響，當(dāng)前全球經(jīng)濟持續(xù)低迷，世界經(jīng)濟短期內(nèi)復(fù)蘇預(yù)期落空，經(jīng)貿(mào)沖突不斷，貿(mào)易保護主義升級，逆全球化思潮顯現(xiàn)，這些不確定不穩(wěn)定因素進一步加劇了世界政治與經(jīng)濟格局的調(diào)整。與此同時，我國經(jīng)濟發(fā)展也面臨著推動結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級、促進發(fā)展質(zhì)量提高以及實現(xiàn)平衡而又充分發(fā)展的任務(wù)和壓力。面對百年未有之大變局，為實現(xiàn)我國經(jīng)濟社會高質(zhì)量發(fā)展，滿足人民對美好生活的需要，必須創(chuàng)新。創(chuàng)新既是關(guān)系我國發(fā)展全局的重大問題，也是形成以國內(nèi)大循環(huán)為主體的新發(fā)展格局的關(guān)鍵[ 1 ]。

創(chuàng)新必須依靠人才。關(guān)于人才或人力資本對創(chuàng)新的影響，學(xué)術(shù)界從人力資本的類型、結(jié)構(gòu)、配置等不同角度進行了廣泛探討。研究發(fā)現(xiàn)，不同類型人力資本對創(chuàng)新或經(jīng)濟增長貢獻的大小存在差異。比如，范登布希（Vandenbussche J）等[ 2 ]利用1960—2000年經(jīng)濟合作與發(fā)展組織（OECD）成員國數(shù)據(jù)進行分析發(fā)現(xiàn)，能夠促進這些國家邊際增長的是技術(shù)型人力資本，而不是總?cè)肆Y本，且在更接近技術(shù)前沿的經(jīng)濟體中，技術(shù)型人力資本的增長促進效應(yīng)更強。這樣的結(jié)果也得到了我國數(shù)據(jù)的支持。胡永遠等[ 3 ]的研究表明，一般性、技能型人力資本對經(jīng)濟增長的貢獻有減小趨勢，而創(chuàng)新型人力資本的貢獻不斷增大。在經(jīng)濟發(fā)展早期，經(jīng)濟的增長和趕超主要依靠體能資本與相應(yīng)的專用性知識資本，而經(jīng)濟的質(zhì)量型發(fā)展（以創(chuàng)新為重要表現(xiàn)）主要依靠通用型知識資本（人力資本）[ 4 ]。賴德勝等[ 5 ]分析了人力資本配置對創(chuàng)新的影響，發(fā)現(xiàn)人力資本配置到市場部門對創(chuàng)新具有促進作用，配置到政府部門和壟斷部門對創(chuàng)新具有不同程度的抑制作用。紀(jì)雯雯等[ 6 ]進一步從人力資本結(jié)構(gòu)角度分析發(fā)現(xiàn)，不同教育層級所形成的人力資本對創(chuàng)新的影響不同，就我國現(xiàn)階段而言，受過高等教育與高中階段教育的人力資本均可顯著促進創(chuàng)新。錢曉燁等[ 7 ]發(fā)現(xiàn)，與中等或初等學(xué)歷水平的勞動者相比，高等學(xué)歷水平的勞動者對創(chuàng)新的貢獻明顯更大。

我國幅員遼闊，地區(qū)間創(chuàng)新水平參差不齊，并在空間分布上表現(xiàn)為明顯的創(chuàng)新區(qū)域集群現(xiàn)象。針對這種現(xiàn)象，傳統(tǒng)集聚理論的解釋是生產(chǎn)要素的集聚有助于促進創(chuàng)新。然而，隨著研究的深入和社會的發(fā)展，人們意識到，產(chǎn)業(yè)集聚促進創(chuàng)新的前提條件是專業(yè)化的人力資本和企業(yè)家，人力資本和企業(yè)家的集聚能夠帶來包括技術(shù)、制度、市場在內(nèi)的各方面創(chuàng)新，這才是集聚區(qū)域的競爭優(yōu)勢[ 8 ]。高鐵的開通之所以能夠顯著促進沿線城市創(chuàng)新水平的提高，其重要機制就在于，高鐵建設(shè)引發(fā)了人力資本的遷移，而人力資本的流向與空間分布格局重塑了我國區(qū)域創(chuàng)新的空間結(jié)構(gòu)[ 9 ]。王猛等[ 10 ]研究發(fā)現(xiàn)，營造良好環(huán)境可以吸引創(chuàng)意階層集聚，而由此產(chǎn)生的知識外部性可以有效提升城市特別是大城市的創(chuàng)新水平。

近年來，隨著新經(jīng)濟地理學(xué)的興起和空間計量方法的完善，人力資本密度成為學(xué)界研究區(qū)域創(chuàng)新發(fā)展與差異的一個新視角。比如，張海峰[ 11 ]研究了人力資本空間集聚對區(qū)域創(chuàng)新績效的影響，發(fā)現(xiàn)具有中高級職稱的專業(yè)技術(shù)人員就業(yè)密度每增加1人/平方千米，區(qū)域創(chuàng)新績效就提高5.6%；浙江省縣級區(qū)域創(chuàng)新績效提升的10.5%可用專業(yè)技術(shù)人員空間集聚程度的增加來解釋。人力資本存量的增加可以大大增強人口密度的正向集聚效應(yīng)[ 12 ]。

比較來看，關(guān)于集聚活動與經(jīng)濟增長之間密切關(guān)系的研究很多，關(guān)于集聚活動與創(chuàng)新之間影響關(guān)系的研究也比較多，但關(guān)于人力資本密度特別是納入空間因素的人力資本密度對創(chuàng)新影響的實證研究非常有限，基于中國數(shù)據(jù)的分析更少，且分析指標(biāo)存在差異。在這樣的背景下，本研究試圖通過構(gòu)建人力資本密度的新內(nèi)涵，實證檢驗其對創(chuàng)新的影響，并嘗試解釋創(chuàng)新的區(qū)域差異。

（一）人力資本密度的含義

人力資本密度是表示一個國家或地區(qū)人力資本密集程度的重要指標(biāo)，反映地區(qū)人力資本的分布情況。目前，關(guān)于人力資本密度的研究不多，且大多借鑒人口密度方法來度量各區(qū)域人力資本集聚程度。其中，阿貝爾（Abel J R）等[ 12 ]把人口密度與大專及以上學(xué)歷人口占勞動人口比重的交互項作為人力資本密度，西科恩（Ciccone A）等[ 13 ]用各產(chǎn)業(yè)本科及以上學(xué)歷從業(yè)人口占比表示各產(chǎn)業(yè)人力資本密度，周茂等[ 14 ]構(gòu)造了包含城市生產(chǎn)結(jié)構(gòu)和各產(chǎn)業(yè)人力資本密度特征的城市人力資本密度，陳得文等[ 15 ]使用區(qū)位熵測算人力資本集聚水平，張海峰[ 11 ]分別把單位行政區(qū)劃面積上具有中高級職稱的專業(yè)技術(shù)人員數(shù)量、大學(xué)生數(shù)量、中級工及以上技能工人數(shù)量作為衡量人力資本密度的指標(biāo)。

借鑒以往研究，本研究用兩個指標(biāo)來衡量人力資本密度。其中，一個指標(biāo)反映人力資本的地理空間集聚程度，稱為人力資本地理空間密度，用單位行政區(qū)劃面積上大專及以上學(xué)歷就業(yè)人口數(shù)量①②衡量；另一個指標(biāo)反映人力資本在就業(yè)人群中的占比情況，稱為人力資本人口結(jié)構(gòu)密度，用大專及以上學(xué)歷就業(yè)人口數(shù)量占就業(yè)人口總量的比重衡量。

（二）人力資本密度對創(chuàng)新的影響機制

根據(jù)熊彼特的觀點，創(chuàng)新是一個破舊立新的過程，要中斷或改變傳統(tǒng)的前進方式，其間充滿障礙和阻力，只有克服這些困難，才能形成創(chuàng)新性發(fā)展。提高人力資本密度對破舊和立新的過程均具有重要推動作用。具體來看，其主要影響機制如下：

1.激發(fā)創(chuàng)新動機，促進專業(yè)化發(fā)展與社會分工

隨著人力資本密度的增加和人才的集聚，勞動力市場會產(chǎn)生人才競爭，那些能夠打破常規(guī)，突破思維局限，在常規(guī)反復(fù)工作中融入新思路、新舉措、新創(chuàng)意的人才往往能在競爭中贏得主動，獲得更多機會，進而激勵更多人產(chǎn)生創(chuàng)新的動機和意愿。同時，擁有一技之長有利于占據(jù)競爭優(yōu)勢，這促使人力資本重視自我投資，加強專業(yè)學(xué)習(xí)，實現(xiàn)專業(yè)化發(fā)展，而專業(yè)化程度的提高會帶來社會分工的加劇。按照亞當(dāng)·斯密[ 16 ]的觀點，分工有利于提高勞動力的專業(yè)化程度和技術(shù)熟練水平，降低工作轉(zhuǎn)換成本，促進創(chuàng)造發(fā)明。

2.促進信息高效傳遞，催生新創(chuàng)意

盡管人口密度可以通過增加面對面接觸的機會來提高勞動生產(chǎn)率，但考慮到個體自身的素質(zhì)和技能會影響人際交往的質(zhì)量，在某個固定的地理區(qū)域內(nèi)增加高技能人員之間的互動可能比增加低技能人員之間的互動能帶來更多創(chuàng)新[ 12 ]。格萊澤（Glaeser E L）[ 17 ]發(fā)現(xiàn)，知識更容易在高技術(shù)高學(xué)歷群體集聚的知識密集型行業(yè)間傳播，在這些群體中會更加經(jīng)常地進行對新知識的學(xué)習(xí)和對新技術(shù)的模仿。通過交流，高素質(zhì)人力資本不僅會產(chǎn)生以信息傳遞、技術(shù)共享等為表現(xiàn)形式的知識溢出，而且會隨之產(chǎn)生新想法、新觀念，擦出創(chuàng)意“火花”，促進創(chuàng)新和技術(shù)進步。此外，提高人力資本密度，增加面對面交流機會，還有助于形成更加多元的信息流通渠道（語氣、肢體動作、語境、表情、環(huán)境氛圍、有意無意的互動等都可以傳遞信息、表達情感），這些渠道是傳遞復(fù)雜、零散、隱性知識的關(guān)鍵，能夠使那些不易編纂、稍縱即逝的創(chuàng)造性信息或想法被及時捕捉并得以明晰，從而帶動創(chuàng)新。

3.降低搜索成本，促進合作

面對面的接觸有利于參與者之間的互相了解，通過正式或非正式場合的視覺接觸、肢體互動、情感聯(lián)系建立人與人之間的親密感和信任感，尋找志同道合或?qū)I(yè)匹配的合作伙伴，縮短磨合期和適應(yīng)期，降低經(jīng)濟活動中經(jīng)常出現(xiàn)的合作或激勵問題，助力團隊組建與合作，使新想法變成推動社會進步與變革的新行業(yè)、新領(lǐng)域。

4.擴大正外部性，營造創(chuàng)新氛圍

人力資本集聚會擴大知識溢出效應(yīng)，既有助于局內(nèi)高水平競爭者更加快速地提升能力，也有助于局外人通過觀察、學(xué)習(xí)、模仿提升專業(yè)水平，促使更多的人參與創(chuàng)新，產(chǎn)生人力資本集聚的正外部效應(yīng)，形成學(xué)習(xí)、模仿、創(chuàng)新的良好氛圍，推動社會整體創(chuàng)新能力的提高。

（一）創(chuàng)新模型

其中，ω0為常數(shù)項，ω1、α、β、γ、σ分別表示人力資本地理空間密度、人力資本人口結(jié)構(gòu)密度、物質(zhì)資本存量、R&D經(jīng)費投入強度、其他因素（X）即控制變量對創(chuàng)新產(chǎn)出的影響參數(shù)。

（二）研究變量

1.因變量

本研究的因變量是創(chuàng)新產(chǎn)出。對于如何衡量某個地區(qū)的創(chuàng)新水平，學(xué)術(shù)界經(jīng)過了長時間的探索。根據(jù)研究目的不同，當(dāng)前研究主要從投入和產(chǎn)出角度使用各種指標(biāo)對創(chuàng)新水平加以衡量。衡量創(chuàng)新投入的指標(biāo)主要有R&D經(jīng)費投入數(shù)量或強度、R&D機構(gòu)數(shù)量、R&D人員數(shù)量；衡量創(chuàng)新產(chǎn)出的指標(biāo)因產(chǎn)出形式不同而有所差異，常用的有專利數(shù)量、論文發(fā)表數(shù)量、新產(chǎn)品等。此外，為避免單一指標(biāo)造成的偏差，還有一些研究者或機構(gòu)構(gòu)建了更加復(fù)雜的創(chuàng)新指標(biāo)體系[ 19 ]。本研究認為，復(fù)合指標(biāo)基于多方面因素進行綜合分析，不容易區(qū)分具體維度的影響，且有些復(fù)合指標(biāo)既包含創(chuàng)新投入又包含創(chuàng)新產(chǎn)出，在進行因果分析時容易產(chǎn)生內(nèi)生性或難以處理的干擾。

加德納（Gardner T A）等[ 20 ]認為，專利數(shù)量比研發(fā)投入更能反映技術(shù)創(chuàng)新的經(jīng)濟價值。很多研究發(fā)現(xiàn)，專利數(shù)據(jù)與創(chuàng)新密切相關(guān)，跨部門的R&D支出與專利數(shù)量密切相關(guān)，這說明專利是一個衡量創(chuàng)新活動的良好指標(biāo)。專利數(shù)據(jù)具有客觀性和穩(wěn)定性，專利認定標(biāo)準(zhǔn)變化慢，可以按照相對統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)來對不同年份的專利數(shù)據(jù)進行比較；專利數(shù)據(jù)可獲得性強，與其他指標(biāo)相比，專利數(shù)據(jù)更充分、更易得[ 21 ]，并因此被廣泛用來衡量科技進步和創(chuàng)新產(chǎn)出。

當(dāng)然，專利數(shù)據(jù)也并非完美無缺，在現(xiàn)實應(yīng)用中仍然存在不少問題和困難。溫軍等[ 22 ]總結(jié)了以往研究中專利數(shù)據(jù)可能存在的不足。這些不足主要有三點：一是專利數(shù)據(jù)并未包含全部創(chuàng)新產(chǎn)出，比如某些創(chuàng)新形式（如制度創(chuàng)新、管理模式創(chuàng)新、過程性創(chuàng)新等）難以通過申請專利進行確認，某些重要前沿技術(shù)創(chuàng)新涉及商業(yè)機密或技術(shù)機密，企業(yè)或機構(gòu)會有意不去申請專利；二是專利的價值分布呈現(xiàn)出偏態(tài)分布特點，如少部分最有價值的專利占據(jù)著絕大部分的專利價值；三是專利數(shù)據(jù)容易受制度因素、產(chǎn)權(quán)意識強弱程度等主客觀因素影響。專利管理部門辦事效率、審批制度復(fù)雜程度等都會影響企業(yè)或個人申請專利的意愿，產(chǎn)權(quán)意識也會影響人們對產(chǎn)權(quán)有意或無意的保護。

不過，上述問題的存在并不妨礙專利數(shù)據(jù)在實際應(yīng)用中的巨大優(yōu)勢，專利數(shù)量已經(jīng)成為企業(yè)乃至國家看重并追求的一項創(chuàng)新指標(biāo)。本研究采用現(xiàn)有研究使用較多的專利申請授權(quán)量指標(biāo)，用每十萬人擁有的專利申請授權(quán)量作為衡量創(chuàng)新產(chǎn)出的指標(biāo)。

2.自變量

本研究的自變量是人力資本密度，包括人力資本地理空間密度（單位行政區(qū)劃面積上大專及以上學(xué)歷就業(yè)人口數(shù)量）和人力資本人口結(jié)構(gòu)密度（大專及以上學(xué)歷就業(yè)人口數(shù)量占就業(yè)人口總量的比重）兩個變量。

3.控制變量

（1）物質(zhì)資本存量。用就業(yè)人口人均物質(zhì)資本存量表示?；诠潭ㄙY本形成總額數(shù)據(jù)③，利用永續(xù)盤存法計算各地物質(zhì)資本存量總數(shù)[ 6，23 ]，再除以年末就業(yè)人口數(shù)量得到。

（2）高等院校數(shù)量。用普通高等院校數(shù)量表示。高等院校是培養(yǎng)各類人才、進行人力資本積累、產(chǎn)生科學(xué)研究成果的重要場所，一個國家或地區(qū)高等院校數(shù)量越多，對經(jīng)濟增長與創(chuàng)新的推動作用越強，因此在構(gòu)建人力資本密度對創(chuàng)新產(chǎn)出影響的函數(shù)時，需要控制該變量的影響。

（3）R&D經(jīng)費投入強度。用R&D經(jīng)費內(nèi)部支出占地區(qū)生產(chǎn)總值的比重表示。該指標(biāo)在國際上比較通用，是衡量一個國家或地區(qū)科技創(chuàng)新投入水平的重要指標(biāo)。

（4）產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)。本研究用第二和第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值占地區(qū)生產(chǎn)總值的比重來衡量產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)。

4.工具變量

用1952年各省市區(qū)行政區(qū)劃內(nèi)各觀測站年度平均氣溫的算術(shù)平均值（簡稱1952年各省市區(qū)平均氣溫）代表早期氣候條件，這是目前各地能找到的數(shù)據(jù)缺失最少、年份最早的平均氣溫數(shù)據(jù)④；用1952年各省市區(qū)人口數(shù)量表示早期人口規(guī)模。

（三）研究樣本和數(shù)據(jù)來源

本研究以2003—2019年我國省級數(shù)據(jù)作為分析樣本。考慮到數(shù)據(jù)的可得性，樣本既不包含我國西藏地區(qū)，也不包含我國香港、澳門地區(qū)和臺灣省。數(shù)據(jù)主要來自EPS數(shù)據(jù)平臺⑤以及各省市區(qū)統(tǒng)計年鑒。

（一）描述性統(tǒng)計

表1為變量描述性統(tǒng)計?？梢钥吹?，研究樣本共510個。衡量創(chuàng)新產(chǎn)出的每十萬人擁有專利申請授權(quán)量對數(shù)的平均值是3.31，最大值是6.42（對應(yīng)北京市2019年數(shù)據(jù)，原始值是每十萬人611.61件），最小值是0.26（對應(yīng)青海省2004年數(shù)據(jù)，原始值是每十萬人1.30件）；人力資本地理空間密度對數(shù)的平均值是3.20，最大值是7.01（對應(yīng)上海市2019年數(shù)據(jù)，原始值是每平方千米1 102.52人），最小值是0.10（對應(yīng)內(nèi)蒙古自治區(qū)2003年數(shù)值，原始值是每平方千米1.10人）；人力資本人口結(jié)構(gòu)密度對數(shù)的平均值是2.48，最大值是4.13（對應(yīng)北京市2019年數(shù)據(jù)，原始值是62.20），最小值是0.67（對應(yīng)云南省2003年數(shù)據(jù)，原始值是1.96）。

圖1直觀呈現(xiàn)了人力資本密度與創(chuàng)新產(chǎn)出之間密切的正相關(guān)關(guān)系。可以發(fā)現(xiàn)，人力資本地理空間密度大的地區(qū)，其創(chuàng)新產(chǎn)出水平普遍較高；人力資本人口結(jié)構(gòu)密度大的地區(qū)，其創(chuàng)新產(chǎn)出水平也普遍較高。

（二）兩階段最小二乘法回歸分析

1.內(nèi)生性與工具變量說明

從理論上看，內(nèi)生增長理論認為，人力資本是經(jīng)濟增長系統(tǒng)的內(nèi)生因素；從現(xiàn)實來看，人力資本的集聚受氣候環(huán)境、人們居住偏好、地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平、政策利好等因素影響。因此，無論是理論基礎(chǔ)還是現(xiàn)實情況，人力資本密度在回歸估計中都存在內(nèi)生性問題。為無偏地估計人力資本密度對創(chuàng)新產(chǎn)出的影響，需要引入工具變量來解決內(nèi)生性偏差問題。借鑒以往的做法，本研究以1952年各省市區(qū)平均氣溫和人口數(shù)量作為工具變量。

2.回歸結(jié)果

對各模型進行兩階段最小二乘法（Two Stage Least Square，TSLS）回歸，回歸結(jié)果和工具變量檢驗結(jié)果參見表2。模型（1）到模型（3）是未納入控制變量情況下人力資本密度不同指標(biāo)及組合的回歸結(jié)果，模型（4）到模型（6）是納入控制變量情況下人力資本密度不同指標(biāo)及組合的回歸結(jié)果。從中可以發(fā)現(xiàn)：

第一，在納入控制變量情況下，人力資本密度兩個指標(biāo)對創(chuàng)新產(chǎn)出的影響均為正向顯著。提高人力資本密度，能夠增加人與人面對面交流的機會，降低信息傳輸成本，促進創(chuàng)新知識的傳遞以及新知識、新觀點的產(chǎn)生，形成知識溢出效應(yīng)，推動創(chuàng)新發(fā)展和技術(shù)變革；能夠加強人與人之間的情感聯(lián)系，增進互相了解和信任，節(jié)約尋求合作伙伴的成本，有利于團隊的組建和創(chuàng)新活動的開展；能夠提升社會分工與專業(yè)化水平，提高人力資本素質(zhì)和集聚水平，形成創(chuàng)新和學(xué)習(xí)氛圍。以上分析可以解釋人力資本密度對創(chuàng)新產(chǎn)出的積極影響。在模型（6）中，人力資本地理空間密度每提高1%，創(chuàng)新產(chǎn)出增加0.423%，人口結(jié)構(gòu)密度每增加1%，創(chuàng)新產(chǎn)出增加0.514%。

第二，觀察控制變量加入前后（即對比模型（1）與模型（4）、模型（2）與模型（5）、模型（3）與模型（6））結(jié)果的變化可以發(fā)現(xiàn)，人力資本密度兩個指標(biāo)的回歸系數(shù)均發(fā)生了比較明顯的變化，地理空間密度由負向不顯著轉(zhuǎn)變?yōu)檎蝻@著，人口結(jié)構(gòu)密度由負向顯著轉(zhuǎn)變?yōu)檎蝻@著，說明納入控制變量會影響對人力資本密度和創(chuàng)新產(chǎn)出關(guān)系的估計。

第三，在表2模型（6）中，物質(zhì)資本存量對創(chuàng)新產(chǎn)出的影響不顯著，說明該變量不是當(dāng)前影響創(chuàng)新的重要因素。其可能的原因是，經(jīng)過多年的經(jīng)濟高速發(fā)展，我國物質(zhì)資本存量已經(jīng)有了一定的積累，基礎(chǔ)設(shè)施日益完善，場館、廠房、基建等資產(chǎn)大量修建，設(shè)備、儀器大量購置，為開展創(chuàng)新活動奠定了良好的基礎(chǔ)。然而，在這樣的情況下，盡管物質(zhì)資本在社會經(jīng)濟發(fā)展中仍然具有不可替代的基礎(chǔ)作用，但隨著信息技術(shù)的高速發(fā)展和經(jīng)濟結(jié)構(gòu)的轉(zhuǎn)型升級，其作為生產(chǎn)要素的重要性逐漸下降，對創(chuàng)新的貢獻不再突出，僅僅依靠物質(zhì)資本存量的增加已經(jīng)無法明顯推動創(chuàng)新產(chǎn)出。此時，人力資本要素逐漸替代物質(zhì)資本成為推動創(chuàng)新的重要因素，開始在創(chuàng)新過程中發(fā)揮更加重要的作用。

除物質(zhì)資本存量外，其他控制變量對創(chuàng)新產(chǎn)出的影響均顯著為正。R&D經(jīng)費投入強度對創(chuàng)新產(chǎn)出具有顯著正向影響，提高R&D經(jīng)費投入強度能顯著推動創(chuàng)新產(chǎn)出的增加；高等院校數(shù)量對創(chuàng)新產(chǎn)出具有顯著正向影響，每增加一所高校，創(chuàng)新產(chǎn)出就增加1.00%；產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對創(chuàng)新產(chǎn)出具有顯著正向影響，提高第二和第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值占地區(qū)生產(chǎn)總值比重有助于創(chuàng)新產(chǎn)出的增加。

3.相關(guān)檢驗

杜賓—伍—豪斯曼（Durbin-Wu-Hausman，DWH）檢驗結(jié)果顯示，所有模型的F統(tǒng)計量均達到顯著水平，p值均小于0.05，說明人力資本密度變量存在內(nèi)生性。表2中各模型的最小特征值均大于相應(yīng)的臨界值，說明以1952年各省市區(qū)平均溫度和人口規(guī)模作為工具變量是有效的。

表3為穩(wěn)健性檢驗結(jié)果。無論是模型（2）使用廣義矩估計法（Generalized Method of Moments，GMM）、模型（3）把因變量衡量指標(biāo)調(diào)整為每十萬人擁有的專利申請受理量，還是模型（4）把人力資本密度兩個衡量指標(biāo)中的大專及以上就業(yè)人口數(shù)量調(diào)整為本科及以上就業(yè)人口數(shù)量，均證實人力資本密度對創(chuàng)新產(chǎn)出具有正向顯著影響，說明模型（1）的估計值穩(wěn)健有效。

（三）分地區(qū)的回歸結(jié)果分析

不同地區(qū)人力資本密度對創(chuàng)新產(chǎn)出的影響是否存在差異，具體是何種影響？為回答上述疑問，本研究分別以東部地區(qū)、中部地區(qū)、西部地區(qū)的省市區(qū)為樣本，考察分析人力資本密度在不同地區(qū)的創(chuàng)新效應(yīng)。表4是分地區(qū)的主要變量描述性統(tǒng)計，表5是分地區(qū)的兩階段最小二乘法回歸結(jié)果。

1.東部地區(qū)回歸結(jié)果分析

在東部地區(qū)，人力資本地理空間密度和人口結(jié)構(gòu)密度對創(chuàng)新產(chǎn)出的回歸系數(shù)均顯著為正，無論是增加單位行政區(qū)劃面積上人力資本的數(shù)量還是提高就業(yè)人口中人力資本的占比均能顯著促進創(chuàng)新。東部地區(qū)高素質(zhì)人力資本存量較大，無論是人力資本地理空間上的集聚還是人口結(jié)構(gòu)上的集聚均容易產(chǎn)生集聚效應(yīng)，引起知識溢出，使更多人從中受益。高素質(zhì)人力資本在交流中更容易產(chǎn)生新想法、新創(chuàng)意。在高素質(zhì)人群中，一些阻礙創(chuàng)新的習(xí)慣和傳統(tǒng)更容易被突破，創(chuàng)新性的知識和創(chuàng)意能夠更加迅速而通暢地傳播，且更有可能在傳播過程中實現(xiàn)對創(chuàng)新性知識的更新、鑒別、完善和嘗試，志同道合的人更容易聚集起來共同實施創(chuàng)意，形成創(chuàng)新氛圍，推動創(chuàng)新。

2.中部地區(qū)回歸結(jié)果分析

在中部地區(qū)，人力資本地理空間密度對創(chuàng)新產(chǎn)出的回歸系數(shù)顯著為負，人口結(jié)構(gòu)密度對創(chuàng)新產(chǎn)出的回歸系數(shù)不顯著。這說明，提高該地區(qū)地理空間上的人力資本密度反而會抑制該地區(qū)的創(chuàng)新產(chǎn)出。有研究發(fā)現(xiàn)，人力資本總是向鄰近的比自身經(jīng)濟發(fā)展水平高的區(qū)域流動，這種跨區(qū)域的單向頻繁流動會導(dǎo)致創(chuàng)新能力跨區(qū)域的負溢出[ 24 ]。中部地區(qū)緊鄰東部地區(qū)且經(jīng)濟發(fā)展水平相對落后，這導(dǎo)致其人力資本特別是具有創(chuàng)新能力的人力資本很難留住。在創(chuàng)新型人力資本密度并未提高的情況下，人力資本密度整體上的提高反而不利于創(chuàng)新水平的提升。此外，導(dǎo)致人力資本地理空間密度對創(chuàng)新產(chǎn)出抑制作用的原因可能還有以下三個：一是創(chuàng)新的想法從產(chǎn)生到申請專利并表現(xiàn)為實際的創(chuàng)新成果需要較長的時間，在這個過程中，如果制度、管理或其他因素沒有提供助力甚至構(gòu)成了阻礙，就很可能導(dǎo)致創(chuàng)新型人力資本選擇到鄰近的更加便捷的東部地區(qū)申請專利，從而造成創(chuàng)新成果的擠出，產(chǎn)生人力資本密度提高而專利數(shù)量下降的情況；二是中部地區(qū)自身創(chuàng)新資源或條件存在很多薄弱環(huán)節(jié)，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)中那些高耗能、低創(chuàng)新的產(chǎn)業(yè)即使能夠帶來經(jīng)濟增長，也難以促使人力資本在其中從事創(chuàng)新活動或產(chǎn)生創(chuàng)新價值；三是制度不完善或人才配置不合理，很容易造成人力資本的浪費，使人力資本的作用不能得到有效發(fā)揮。上述因素的存在均有可能產(chǎn)生因提高人力資本密度而導(dǎo)致的資源浪費，從而影響其他方面改革的力度和投入，不利于創(chuàng)新。

3.西部地區(qū)回歸結(jié)果分析

在西部地區(qū)，人力資本密度兩個指標(biāo)對創(chuàng)新產(chǎn)出的影響方向截然相反。人力資本地理空間密度對西部地區(qū)創(chuàng)新產(chǎn)出的影響顯著為正，而人口結(jié)構(gòu)密度對創(chuàng)新產(chǎn)出的影響顯著為負。其可能的解釋是，在行政區(qū)劃面積相對穩(wěn)定的情況下，人力資本地理空間密度的提高意味著該地區(qū)單位行政區(qū)劃面積上大專及以上學(xué)歷就業(yè)人口數(shù)量的增加，特別是增加的這些人力資本往往主要集中在人力資本密度原本就比較高的城區(qū)，而不是分散于經(jīng)濟活動較少的區(qū)域，這對人力資本存量相對較小、技術(shù)發(fā)展與創(chuàng)新水平相對較低的西部地區(qū)而言，很容易產(chǎn)生明顯的促進地區(qū)創(chuàng)新產(chǎn)出的效果。西部地區(qū)人力資本人口結(jié)構(gòu)密度的提高不利于創(chuàng)新，這或許是人口流出造成的。改革開放以來，西部地區(qū)人口凈流出的情況長期存在，其人口結(jié)構(gòu)密度的提高既可能來自于高學(xué)歷就業(yè)人口數(shù)量的增加，也可能來自于低學(xué)歷就業(yè)人口數(shù)量的減少。如果就業(yè)人口中普通勞動力流出較多，也會導(dǎo)致人力資本人口結(jié)構(gòu)密度的提高，但這不僅不會產(chǎn)生集聚效應(yīng)，反而會影響知識溢出，難以推動社會分工和專業(yè)化水平的提升，對創(chuàng)新造成不利影響。

（四）控制變量對不同地區(qū)的影響與分析

從控制變量看，R&D經(jīng)費投入強度和物質(zhì)資本存量對創(chuàng)新產(chǎn)出的影響在東部地區(qū)顯著為負，在中部和西部地區(qū)顯著為正。其可能的原因是，R&D經(jīng)費投入強度和物質(zhì)資本存量在東部地區(qū)已經(jīng)達到較高的程度，如果繼續(xù)增加投入，很容易導(dǎo)致利用效率的下降和資源的浪費，反而不利于創(chuàng)新。因此，在東部地區(qū)更重要的是加強對R&D經(jīng)費和物質(zhì)資本的管理和有效利用。在中部和西部地區(qū)，R&D經(jīng)費投入強度和物質(zhì)資本存量相對不足，只要增加投入就能顯著促進創(chuàng)新。在各地區(qū)增加高等院校數(shù)量均能促進創(chuàng)新，這反映了高等院校在創(chuàng)新方面積極的外部性，高等院?？梢酝ㄟ^培養(yǎng)人力資本、開展研發(fā)創(chuàng)新、與企業(yè)進行產(chǎn)學(xué)研合作推動地區(qū)創(chuàng)新。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對創(chuàng)新產(chǎn)出的影響在東部地區(qū)顯著為正，在中部和西部地區(qū)不顯著。這或許是因為，東部地區(qū)競爭激烈，政策監(jiān)管嚴(yán)格，企業(yè)生產(chǎn)成本高，那些綠色、能耗低、技術(shù)水平高的產(chǎn)業(yè)只有不斷創(chuàng)新才能搶占市場，這有利于完善東部地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，促進創(chuàng)新發(fā)展，而那些資源約束強、能耗高、技術(shù)水平不高的產(chǎn)業(yè)往往會選擇遷移到生產(chǎn)成本低、競爭壓力小的中部和西部地區(qū)，這樣的企業(yè)盡管能夠帶動地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展，但對創(chuàng)新作用不大。

（一）結(jié)論

本研究以我國2003—2019年省級數(shù)據(jù)為樣本，實證分析了人力資本密度對我國區(qū)域創(chuàng)新的影響，主要結(jié)論如下：

1.從整體看，人力資本密度對我國區(qū)域創(chuàng)新具有顯著促進作用

回歸結(jié)果顯示，在控制其他解釋變量的情況下，無論是人力資本的地理空間密度還是人口結(jié)構(gòu)密度，均對創(chuàng)新產(chǎn)出具有顯著正向影響。其中，地理空間密度每提高1%，創(chuàng)新產(chǎn)出增加0.423%；人口結(jié)構(gòu)密度每增加1%，創(chuàng)新產(chǎn)出增加0.514%。這說明，無論是在地理空間上還是在人口結(jié)構(gòu)上提高人力資本集聚程度，都能推動區(qū)域創(chuàng)新，增加社會創(chuàng)新產(chǎn)出。

2.分地區(qū)看，受區(qū)域差異影響，人力資本密度（包括地理空間密度和人口結(jié)構(gòu)密度兩個指標(biāo)）對區(qū)域創(chuàng)新的影響存在地區(qū)差異

（1）在東部地區(qū)，人力資本地理空間密度和人口結(jié)構(gòu)密度對創(chuàng)新產(chǎn)出均具有顯著正向影響。東部地區(qū)人力資本存量大，地理空間密度和人口結(jié)構(gòu)密度均達到了相對較高的程度，體現(xiàn)了人才集聚的創(chuàng)新效應(yīng)。提高東部地區(qū)人力資本密度，有助于知識傳遞速度和知識溢出質(zhì)量的提升，形成創(chuàng)新性產(chǎn)出。

（2）在中部地區(qū)，人力資本地理空間密度對創(chuàng)新產(chǎn)出具有顯著負向影響，人口結(jié)構(gòu)密度對創(chuàng)新產(chǎn)出的影響不顯著。從整體看，中部地區(qū)經(jīng)濟不如東部地區(qū)發(fā)達，在人才培養(yǎng)和引進方面不占優(yōu)勢，且與東部地區(qū)在地理位置上的鄰近性又容易造成人才特別是創(chuàng)新型人才的流出。面對這樣的情況，如果中部地區(qū)在人才管理和制度匹配方面沒有突出表現(xiàn)，就很難激發(fā)區(qū)域內(nèi)人才的創(chuàng)新積極性，這很可能是導(dǎo)致該地區(qū)人力資本集聚水平提高反而不利于創(chuàng)新的原因。

（3）在西部地區(qū)，人力資本密度兩個指標(biāo)對創(chuàng)新產(chǎn)出的影響方向相反，地理空間密度對創(chuàng)新產(chǎn)出的影響顯著為正，而人口結(jié)構(gòu)密度對創(chuàng)新產(chǎn)出的影響顯著為負。西部地區(qū)人力資本密度相對較低，創(chuàng)新能力相對較弱，在地理空間上集聚更多的人力資本很容易就能顯示出積極的創(chuàng)新效應(yīng)。然而，受西部地區(qū)普通勞動人口流出影響，其人口結(jié)構(gòu)密度即使在數(shù)據(jù)上提高了，也會在事實上抑制創(chuàng)新。

（二）建議

1.鞏固并提升教育擴展成果，培養(yǎng)更多高質(zhì)量人才

人才集聚能夠促進創(chuàng)新，而擁有更多優(yōu)秀人才、增加人力資本存量是產(chǎn)生人力資本集聚的重要前提。過去一段時間內(nèi)，我國教育水平、教育規(guī)模均有大幅提高，勞動力市場上大學(xué)生的數(shù)量明顯增加。但與發(fā)達國家相比，與時代的要求相比，我國在人才的數(shù)量和質(zhì)量上仍然存在差距。應(yīng)加大教育改革力度，增加高質(zhì)量人才供給，優(yōu)化高校學(xué)科設(shè)置，加強基礎(chǔ)學(xué)科、交叉學(xué)科、技術(shù)前沿、重大戰(zhàn)略領(lǐng)域?qū)W科建設(shè)與人才培養(yǎng)，提高教育質(zhì)量，重點加強人才創(chuàng)新能力與創(chuàng)新意識培養(yǎng)，切實有效增加人才數(shù)量，提高人才質(zhì)量。

2.完善人才管理機制，激發(fā)人才創(chuàng)造活力

一要把人才匹配到合適的崗位，為之提供展示的舞臺，配備相應(yīng)的培養(yǎng)和競爭機制，促使集聚的人力資本產(chǎn)生創(chuàng)新價值；二要健全人才流動機制，實施更加積極開放的人才政策，鼓勵人才合理流動、跨領(lǐng)域合作與一定程度的競爭，推動人力資本有效集聚和知識溢出，進而促進創(chuàng)新；三要構(gòu)建能夠體現(xiàn)人才創(chuàng)新價值的收入分配與激勵機制，重視科研工作者（特別是基礎(chǔ)科學(xué)領(lǐng)域的科研人員）和勇于創(chuàng)新的人才，使之能夠得到支持，拿到資金，不畏失敗，勇于挑戰(zhàn)，潛心鉆研，切實發(fā)揮人力資本的積極性和能動性。

3.深挖國家區(qū)域發(fā)展戰(zhàn)略紅利，制定因勢利導(dǎo)的人才政策

良好的發(fā)展機遇、完善的配套政策是吸引人才的重要因素。如今，京津冀城市群、長三角城市群、粵港澳大灣區(qū)、成渝城市群等國家重大區(qū)域戰(zhàn)略的推進為地區(qū)人力資本集聚帶來了重要機遇，各地區(qū)應(yīng)深入挖掘國家區(qū)域發(fā)展戰(zhàn)略紅利，充分發(fā)揮地區(qū)比較優(yōu)勢，制定區(qū)域人才政策，吸引符合區(qū)域發(fā)展定位的專業(yè)化人才，形成與區(qū)域發(fā)展特色相匹配的專業(yè)人才集聚，助力區(qū)域創(chuàng)新發(fā)展。

4.統(tǒng)籌區(qū)域發(fā)展優(yōu)勢，互促共進，推動區(qū)域創(chuàng)新水平提升

東部地區(qū)作為人力資本集聚和創(chuàng)新的頭部地區(qū)，應(yīng)更多發(fā)揮集聚人才特別是創(chuàng)新型人才優(yōu)勢，在重點領(lǐng)域、核心技術(shù)創(chuàng)新方面承擔(dān)更多更大責(zé)任，攻堅克難，沖鋒在前，積極擴大創(chuàng)新溢出效應(yīng)，形成人才創(chuàng)新中心圈，帶動外圍的中部和西部地區(qū)的人才集聚和創(chuàng)新發(fā)展。中部和西部地區(qū)應(yīng)深化改革，積極營造友好、靈活的城市氛圍和市場環(huán)境，提升人才吸引力，激發(fā)人才創(chuàng)新活力，提高城市創(chuàng)新水平。

（三）研究貢獻與不足

本研究將地理空間因素和人口結(jié)構(gòu)因素納入分析模型，構(gòu)建人力資本密度變量，探討人力資本集聚與區(qū)域創(chuàng)新之間的關(guān)系，得到了一些有趣的結(jié)論。比如，從我國整體看，人力資本集聚程度越高越有利于創(chuàng)新，但分地區(qū)看，這種情況并不適用于中部和西部地區(qū)，在人力資本存量相對較低的中部和西部地區(qū)，人力資本密度對創(chuàng)新的影響要更加復(fù)雜。就業(yè)人口中高學(xué)歷人口占比的提高既不一定意味著人力資本的增加，也不一定能夠產(chǎn)生集聚效應(yīng)促進創(chuàng)新，還需要考慮是否真正在地理空間上實現(xiàn)了人力資本密度的提高。這些結(jié)論豐富了相關(guān)領(lǐng)域的研究。不過，本研究以省級數(shù)據(jù)為研究樣本，視角相對宏觀，可能會稀釋掉一部分密度提升產(chǎn)生的積極效應(yīng)，對聚集效應(yīng)的反應(yīng)不夠靈敏，難以完全而精確地反映區(qū)域人力資本密度的創(chuàng)新效應(yīng)，需要進一步研究探討。

注釋：

①2016—2019年，除北京、天津、上海、重慶四個直轄市外，其他省份數(shù)據(jù)缺失，鑒于該指標(biāo)近年來調(diào)整不大，數(shù)據(jù)相對穩(wěn)定，因此直接用前兩年數(shù)據(jù)的算數(shù)平均值進行插補。具體方法是，用2015年和2014年數(shù)據(jù)的算術(shù)平均值插補2016年數(shù)據(jù)、用2016年和2015年數(shù)據(jù)的算術(shù)平均值插補2017年數(shù)據(jù)，2018年和2019年數(shù)據(jù)也依此類推進行插補。

②自2015年起，我國勞動力調(diào)查開始使用新的受教育程度分類，把中等職業(yè)教育和高等職業(yè)教育兩類獨立出來單獨統(tǒng)計。根據(jù)本研究的關(guān)注點，為保持分類標(biāo)準(zhǔn)前后統(tǒng)一，對于2015—2019年數(shù)據(jù)，將其中的中等職業(yè)教育合并到高中教育，將其中的高等職業(yè)教育合并到?？茖W(xué)歷教育。

③由于2018—2019年大部分省市區(qū)固定資本形成總額數(shù)據(jù)缺失，本研究采用插補法進行補充，具體方法是用2017年和2016年數(shù)據(jù)的算數(shù)平均值和年均增長率插補2018年數(shù)值，用2018年和2017年數(shù)據(jù)的算數(shù)平均值和年均增長率插補2019年數(shù)值。

④數(shù)據(jù)來源：中國氣象數(shù)據(jù)網(wǎng)。

⑤EPS數(shù)據(jù)平臺是一個覆蓋多學(xué)科、面向多領(lǐng)域的綜合性信息服務(wù)平臺和數(shù)據(jù)分析平臺。

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責(zé)任編輯：陳詩靜

The Impact of Human Capital Density on Regional Innovation

——An Empirical Analysis based on Provincial Data in China

ZHANG Ai-qin1and LAI De-sheng2

（1.Student Affairs Office，Beijing Normal University，Beijing 100875，China；2.Teaching and Research Department of Social and Ecological Civilization，Party School of the Central Committee of CPC（National Academy of Governance），Beijing 100089，China）

Abstract：Agglomeration theory holds that the density of human capital in space and employed population will affect its role. However，the current empirical research on the impact of human capital density，especially the human capital density with spatial factors，on innovation is very limited，and the literature based on Chinese data is rare. To construct a new concept of human capital density and empirically tested its impact on innovation and regional differences，based on China’s provincial data from 2003 to 2019，the authors take the area of administrative divisions and the number of employed population as density units，construct human capital density variables including two indicators of spatial density and population structure density，and carry out an empirical analysis with the help of knowledge production model and two stage least square method. It is found that，on the whole，the two indicators of human capital density have a significant positive impact on China’s innovation；and improving human capital density will help to promote the development of regional innovation. By region，the geographical spatial density of human capital has a positive and significant effect on regional innovation in the eastern and western regions，but it has a negative and significant effect in the central region；and human capital population structure density has a positive role in promoting innovation in the eastern region，but it has a significant inhibitory effect in the western region，and has no significant impact on innovation in the central region. To promote human capital agglomeration and regional innovation，first，we should continue to increase the stock of human capital，improve quality and cultivate the innovative human capital；second，we should deeply reform talent management system and mechanism and stimulate talent innovation vitality；third，we should tap the dividends of regional development policies and formulate supporting policies for talent development and agglomeration in combination with regional development characteristics and stages；and fourth，we should give full play to the talent and innovation advantages of the eastern region and promote its innovation and leading role in key areas and core technologies.

Key words：humancapital；geographicalspatialdensity；populationstructuredensity；regionalinnovation；knowledgespillover