裴開兵

(武漢大學 經(jīng)濟與管理學院，湖北 武漢 430072)

0 引言

近10年，隨著經(jīng)濟增長速度的結(jié)構(gòu)性下滑，中國經(jīng)濟發(fā)展進入“新常態(tài)”，開啟了一條由要素驅(qū)動高增長向效率驅(qū)動高質(zhì)量轉(zhuǎn)型的發(fā)展道路[1]。十九大報告指出，中國經(jīng)濟正處在轉(zhuǎn)變發(fā)展方式、優(yōu)化經(jīng)濟結(jié)構(gòu)、轉(zhuǎn)換增長動力的攻關(guān)期，建設(shè)現(xiàn)代化經(jīng)濟體系是跨越關(guān)口的迫切需要，也是中國發(fā)展的戰(zhàn)略目標，加快建設(shè)創(chuàng)新型國家則是構(gòu)建現(xiàn)代化經(jīng)濟體系的重要舉措。不僅如此，2020年10月審議通過的“十四五”規(guī)劃明確要求，堅持創(chuàng)新在中國現(xiàn)代化建設(shè)全局中的核心地位，把科技自立自強作為國家發(fā)展的戰(zhàn)略支撐，深入實施科教興國戰(zhàn)略、人才強國戰(zhàn)略、創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展戰(zhàn)略，進一步強調(diào)了技術(shù)創(chuàng)新在經(jīng)濟向高質(zhì)量轉(zhuǎn)型發(fā)展過程中的戰(zhàn)略支撐作用。

作為技術(shù)創(chuàng)新過程中的核心要素投入，人力資本對技術(shù)創(chuàng)新的影響受到國內(nèi)外學者的廣泛關(guān)注和研究。由內(nèi)生增長理論可知，人力資本積累有利于提高經(jīng)濟主體的自主技術(shù)創(chuàng)新能力和外部溢出知識吸收能力，以技術(shù)創(chuàng)新為媒介，通過技術(shù)進步間接促進經(jīng)濟可持續(xù)增長[2]。國內(nèi)外學者大多在實證分析過程中利用人力資本總量指標探討人力資本與技術(shù)創(chuàng)新之間的內(nèi)在關(guān)聯(lián)[3-5]，忽視了研發(fā)人力資本的特殊性和專用性，即并不是所有人力資本都作為研究與開發(fā)部門的人力資本投入到技術(shù)創(chuàng)新活動中，因此，以往研究結(jié)果可能存在偏差。此外，人力資本積累并不是經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的充分條件，其有效利用需要制度以及經(jīng)濟、政治和社會環(huán)境的共同作用[6]。只有在人力資本配置與經(jīng)濟結(jié)構(gòu)、經(jīng)濟發(fā)展水平相匹配時，人力資本對經(jīng)濟增長才能發(fā)揮最大作用[7,8]。教育無疑是人力資本構(gòu)成的主要方面，也是人力資本的最關(guān)鍵因素。由于在知識存量、知識結(jié)構(gòu)與邏輯推理等方面存在差異，不同教育層次研發(fā)人力資本對技術(shù)創(chuàng)新的影響可能存在異質(zhì)性特征。

為此，本文著眼于研發(fā)人力資本配置與技術(shù)創(chuàng)新之間的內(nèi)在聯(lián)系，探討研發(fā)人力資本配置現(xiàn)狀，進一步放寬研發(fā)人力資本對技術(shù)創(chuàng)新的同質(zhì)性假設(shè)，根據(jù)教育層次將研發(fā)人力資本劃分為本科及以下、碩士、博士3種類型，研究不同教育層次研發(fā)人力資本作用于技術(shù)創(chuàng)新的異質(zhì)性特征。本文貢獻主要在于：①結(jié)合中國教育以及研究與開發(fā)統(tǒng)計數(shù)據(jù)，分析中國研究生教育人力資本在技術(shù)創(chuàng)新領(lǐng)域的配置現(xiàn)狀，豐富人力資本配置相關(guān)研究；②拋開研發(fā)人力資本作用于技術(shù)創(chuàng)新的同質(zhì)性假設(shè)，從不同教育層次的視角研究研發(fā)人力資本對技術(shù)創(chuàng)新的差異化作用，彌補國內(nèi)這一研究的空白；③在剖析不同科研主體創(chuàng)新產(chǎn)出結(jié)構(gòu)的基礎(chǔ)上，構(gòu)建更為合理的創(chuàng)新投入與創(chuàng)新產(chǎn)出關(guān)系，且進一步從不同創(chuàng)新類型(發(fā)明專利與實用新型專利)視角檢驗不同教育層次研發(fā)人力資本對技術(shù)創(chuàng)新的影響。

1 文獻綜述

現(xiàn)有文獻一致認為，人力資本對經(jīng)濟增長的影響大致分為直接作用與間接機制兩種。直接作用理論認為，人力資本積累有助于勞動人員更加有效地使用現(xiàn)存實物資本，提高投入產(chǎn)出轉(zhuǎn)化率，進而推動經(jīng)濟增長。而間接機制理論認為，人力資本積累可以提高經(jīng)濟主體的自主技術(shù)創(chuàng)新能力和外部溢出知識吸收能力，以技術(shù)創(chuàng)新作為媒介，通過技術(shù)進步推動經(jīng)濟可持續(xù)增長。

1.1 人力資本與技術(shù)創(chuàng)新

人力資本是蘊含在勞動人員身上的知識、技能、經(jīng)驗等屬性以及由此體現(xiàn)出的勞動力[9]。正規(guī)教育、在職培訓、干中學等都是人力資本積累的重要來源。人力資本這一概念本身具有復雜性，很難在現(xiàn)實中找到一個數(shù)據(jù)指標準確反映經(jīng)濟主體人力資本水平。因此，國內(nèi)外學者在研究人力資本與技術(shù)創(chuàng)新之間的內(nèi)在聯(lián)系時，采用的人力資本代理指標也不盡相同。

(1)以某個教育層次的入學率、勞動人員所占比例，或者所有勞動人員的平均受教育年限等總量指標表征經(jīng)濟主體人力資本水平。Cinnirella等[3]以識字率與中等教育入學率等指標作為人力資本的代理變量，發(fā)現(xiàn)人力資本對技術(shù)創(chuàng)新(專利數(shù)量)具有顯著正向效應(yīng)；Este等[10]基于西班牙微觀企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新調(diào)查數(shù)據(jù)研究發(fā)現(xiàn)，人力資本(本科及以上教育員工人數(shù)的比例)可以顯著降低因知識短缺和市場不確定性產(chǎn)生的技術(shù)創(chuàng)新壁壘，進而促進微觀企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新行為；Fonseca等[4]以本科及以上教育員工所占比例作為人力資本的代理指標，研究人力資本對技術(shù)創(chuàng)新(是否技術(shù)創(chuàng)新的二元變量、新產(chǎn)品銷售額)的影響。國內(nèi)學者在人力資本與技術(shù)創(chuàng)新間內(nèi)在聯(lián)系方面也取得了一些研究成果。如李建強等[5]以歷年大學畢業(yè)生人數(shù)與企業(yè)數(shù)量比值的平均值度量人力資本水平，發(fā)現(xiàn)人力資本有助于企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新數(shù)量和創(chuàng)新質(zhì)量的提升；許愛順等[11]將人力資本細分為高管人力資本、員工人力資本與技術(shù)人力資本3種類型，探討不同人力資本對中小企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新能力的影響。研究表明，3種類型人力資本(平均受教育年限)對中小企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新能力(專利申請數(shù))具有顯著正向影響。

(2)以研發(fā)人員、技術(shù)人員數(shù)量作為研發(fā)人力資本的代理指標。Ramirez等[12]以研發(fā)人員數(shù)量占員工人數(shù)的比例表征人力資本水平，實證分析人力資本對技術(shù)創(chuàng)新的影響。結(jié)果表明，人力資本對企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新(是否進行技術(shù)創(chuàng)新的二元變量)具有正向影響；馬穎等[13]基于中國資本密集型與技術(shù)密集型行業(yè)的樣本數(shù)據(jù)，利用研發(fā)人員全時當量表征人力資本水平，實證分析人力資本對行業(yè)技術(shù)創(chuàng)新(專利申請總量與3種細分專利申請數(shù))的影響，發(fā)現(xiàn)人力資本的增加對資本與技術(shù)密集型行業(yè)技術(shù)創(chuàng)新具有顯著正向效應(yīng)；梁超[14]基于中國1999-2010年行業(yè)面板數(shù)據(jù)，以行業(yè)中工業(yè)企業(yè)科技人員數(shù)作為人力資本的代理變量，運用動態(tài)面板回歸模型實證研究人力資本對技術(shù)創(chuàng)新(新產(chǎn)品產(chǎn)值)的影響，發(fā)現(xiàn)人力資本及其吸收能力顯著促進行業(yè)中工業(yè)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)出的提高。

(3)以公共教育支出、在職培訓與健康等指標表征人力資本水平。Teles等[15]以1960-2000年27個國家數(shù)據(jù)作為研究樣本，利用面板協(xié)整檢驗分析了人力資本與技術(shù)創(chuàng)新之間的協(xié)整關(guān)系，研究表明以公共教育支出和平均受教育年限表征的人力資本與以專利申請授權(quán)數(shù)代表的技術(shù)創(chuàng)新具有顯著協(xié)整關(guān)系；Zhou等[16]利用向量自回歸模型，研究了中國經(jīng)濟增長(GDP增長率)、技術(shù)創(chuàng)新(專利申請授權(quán)數(shù)增長率)與人力資本(公共財政教育支出增長率)三者之間的動態(tài)內(nèi)生關(guān)系，發(fā)現(xiàn)人力資本對技術(shù)創(chuàng)新和經(jīng)濟增長都具有顯著正向效應(yīng)。與上述研究不同的是，Gallie等[17]以在職培訓表征人力資本水平，基于法國微觀企業(yè)數(shù)據(jù)，運用動態(tài)計數(shù)回歸模型研究了人力資本對技術(shù)創(chuàng)新(專利申請數(shù))的影響，結(jié)果表明人力資本對技術(shù)創(chuàng)新具有顯著正向效應(yīng)，且技術(shù)創(chuàng)新具有顯著動態(tài)效應(yīng)，上一期技術(shù)創(chuàng)新對當期技術(shù)創(chuàng)新具有顯著負向作用。

1.2 人力資本配置與技術(shù)創(chuàng)新

在既定人力資本水平的情況下，人力資本配置對經(jīng)濟主體的技術(shù)創(chuàng)新與經(jīng)濟增長具有重要影響。已有研究表明，中國市場機制和政策制度的不完善容易導致人力資本在不同經(jīng)濟部門、生產(chǎn)行業(yè)之間的錯配，使得人力資本不能有效地促進經(jīng)濟可持續(xù)增長[18-20]。因此，除人力資本絕對水平對經(jīng)濟主體技術(shù)創(chuàng)新的影響外，少量文獻基于人力資本配置視角探討人力資本在不同行業(yè)、部門之間的配置對經(jīng)濟主體技術(shù)創(chuàng)新的影響。賴德勝等[21]構(gòu)建了一個人力資本在市場部門、政府部門與壟斷部門的三部門配置模型，探討人力資本配置對技術(shù)創(chuàng)新的作用機制，實證分析發(fā)現(xiàn)，市場部門的人力資本對技術(shù)創(chuàng)新具有正向效應(yīng)，而政府部門與壟斷部門的人力資本對技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)生不同程度抑制效應(yīng)，相對報酬結(jié)構(gòu)差異引致不同部門間人力資本錯配，不利于技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)出的增長；紀雯雯等[22]以人力資本沉淀系數(shù)表征人力資本配置狀態(tài)，利用行業(yè)面板數(shù)據(jù)探討人力資本配置對創(chuàng)新績效(行業(yè)增加值)的影響。研究表明，人力資本在不同行業(yè)之間存在錯配現(xiàn)象，而人力資本低效配置不利于創(chuàng)新績效提高。

1.3 文獻評述

綜上所述，國內(nèi)外學者對人力資本與技術(shù)創(chuàng)新之間的內(nèi)在關(guān)聯(lián)進行了廣泛研究，并取得了豐富的研究成果。但也存在不足：①以某個教育層次入學率與勞動人員所占比例，或者所有勞動人員平均受教育年限等總量指標表征人力資本水平，忽視了研發(fā)人力資本的特殊性和專用性，即并不是所有人力資本都作為研發(fā)人力資本作用于技術(shù)創(chuàng)新活動，以人力資本總量指標表征研發(fā)人力資本會存在偏差；②以研發(fā)人員或技術(shù)人員數(shù)量作為研發(fā)人力資本的代理指標，從人力資本在不同行業(yè)或部門間橫向配置角度探討人力資本與技術(shù)創(chuàng)新的內(nèi)在關(guān)聯(lián)，相關(guān)研究有一個隱含假設(shè)，即不同教育層次的研發(fā)人力資本對技術(shù)創(chuàng)新的影響具有同質(zhì)性。然而，由于在知識存量、知識結(jié)構(gòu)以及邏輯推理等方面存在差異，不同教育層次研發(fā)人力資本對技術(shù)創(chuàng)新的影響可能呈現(xiàn)異質(zhì)性特征，因而同質(zhì)性假設(shè)與現(xiàn)實不符。

2 模型與變量選擇

2.1 計量分析模型

根據(jù)人力資本作用于經(jīng)濟增長的直接與間接機制，本文將人力資本劃分為研發(fā)人力資本與一般人力資本。具體而言，研發(fā)人力資本是指經(jīng)濟主體中專注于技術(shù)創(chuàng)新活動的人力資本，如研發(fā)人員的教育、技巧與經(jīng)驗等屬性特征，而其它沒有作用于研究與開發(fā)工作的人力資本統(tǒng)稱為一般人力資本。本文關(guān)注不同教育層次研發(fā)人力資本對地區(qū)技術(shù)創(chuàng)新的影響，創(chuàng)新投入與產(chǎn)出關(guān)系是重要的影響機制。早期實證模型來源于Jaffe[23]的知識生產(chǎn)函數(shù)，是學者們研究技術(shù)創(chuàng)新及其影響因素的重要基礎(chǔ)模型，基本形式如下：

(1)

其中，i表示個體，t表示時間，innov為創(chuàng)新產(chǎn)出，ci為截距項，表示橫截面?zhèn)€體異質(zhì)性，rdl為研發(fā)人力資本投入，rde為研發(fā)經(jīng)費投入，z為控制變量，反映其它知識生產(chǎn)投入，β1、β2、βj為相關(guān)參數(shù)，ε為隨機誤差項。研究與開發(fā)活動產(chǎn)生的新技術(shù)和新知識具有外部性特征，而FDI和OFDI作為國際技術(shù)溢出的兩條重要渠道，對東道國或投資母國的技術(shù)創(chuàng)新、生產(chǎn)技術(shù)水平與經(jīng)濟增長具有顯著正向溢出效應(yīng)。此外，研發(fā)投入到科研成果產(chǎn)出存在一定時滯[23]，同時，為了避免因反向因果關(guān)系產(chǎn)生的內(nèi)生性問題，在式(1)中加入FDI和OFDI作為控制變量，且對所有解釋變量作滯后一期處理，即：

lninnovit=ci+β1lnrdlit-1+β2lnrdeit-1+β3lnfdiit-1+β4lnofdiit-1+εit

(2)

為了探討不同教育層次研發(fā)人力資本對技術(shù)創(chuàng)新活動的影響，在知識生產(chǎn)函數(shù)(1)和(2)的基礎(chǔ)上，根據(jù)教育水平將研發(fā)人力資本細分為博士、碩士、本科及以下學歷3種類型，分別得到不含國際技術(shù)溢出和含國際技術(shù)溢出的知識生產(chǎn)方程，即：

lninnovit=ci+β11lnrdl_docit-1+β12lnrdl_masit-1+β13lnrdl_budit-1+β2lnrdeit-1+εit

(3)

lninnovit=ci+β11lnrdl_docit-1+β12lnrdl_masit-1+β13lnrdl_budit-1+β2lnrdeit-1+β3lnfdiit-1+β4lnofdiit-1+εit

(4)

其中，rdl_doc、rdl_mas與rdl_bud分別表示具有博士、碩士、本科及以下教育的研發(fā)人力資本。上述模型都是靜態(tài)面板數(shù)據(jù)模型，而一些經(jīng)濟理論認為，由于慣性或者部分調(diào)整的原因，橫截面?zhèn)€體的當期行為可能取決于過去的行動[24]。技術(shù)創(chuàng)新是在現(xiàn)有知識存量的基礎(chǔ)上對知識進行重組和整合，上一期的知識產(chǎn)出可以作為下一期技術(shù)創(chuàng)新的知識投入，使得經(jīng)濟主體的技術(shù)創(chuàng)新可能存在一定的動態(tài)特征[25]。此外，動態(tài)面板數(shù)據(jù)模型還可進一步緩解遺漏變量問題，對其它隨時間變化的影響因素進行有效控制。基于此，在方程(3)和(4)的右端加入被解釋變量的滯后一期，構(gòu)建動態(tài)知識生產(chǎn)函數(shù)模型，即：

lninnovit=ci+β0lninnovit-1+β11lnrdl_docit-1+β12lnrdl_masit-1+β13lnrdl_budit-1+β2lnrdeit-1+εit

(5)

lninnovit=ci+β0lninnovit-1+β11lnrdl_docit-1+β12lnrdl_masit-1+β13lnrdl_budit-1+β2lnrdeit-1+β3lnfdiit-1+β4lnofdiit-1+εit

(6)

面板數(shù)據(jù)模型具有樣本容量大而估計精度高、有效緩解遺漏變量問題、降低變量間多重共線性等優(yōu)勢，但是，在實證過程中需要審慎地對面板數(shù)據(jù)模型進行選擇。對于靜態(tài)面板回歸模型，一般在“混合回歸模型”與個體效應(yīng)模型的“固定效應(yīng)模型”和“隨機效應(yīng)模型”之間進行抉擇。因此，在靜態(tài)面板回歸過程中，本文利用“固定效應(yīng)模型”下F統(tǒng)計量與虛擬變量最小二乘(LSDV)方法對“混合回歸模型”和“個體效應(yīng)模型”進行檢驗，且利用Hausman檢驗和輔助回歸法對個體效應(yīng)模型的“固定效應(yīng)模型”與“隨機效應(yīng)模型”進行選擇。

對于短面板數(shù)據(jù)而言，由于時間維度T相對較小，每個橫截面?zhèn)€體的信息較少，偽回歸問題往往不嚴重，一般不需進行單位根檢驗與協(xié)整檢驗，且假設(shè)隨機誤差項{εit}服從獨立同分布。即使如此，為了減少橫截面?zhèn)€體異方差和序列相關(guān)對統(tǒng)計檢驗的影響，本文在靜態(tài)面板回歸過程中利用聚類穩(wěn)健標準誤對回歸系數(shù)進行顯著性檢驗。對于動態(tài)面板回歸模型，常用的估計方法為差分GMM和系統(tǒng)GMM，但這兩種估計方法的應(yīng)用前提是隨機誤差項不存在序列自相關(guān)[26,27]。基于此，在利用兩步法擬合動態(tài)面板回歸模型的過程中，本文運用Arellano-Bond檢驗隨機誤差項是否存在序列自相關(guān)，以驗證差分GMM(DGMM)和系統(tǒng)GMM(SGMM)的適用性。此外，利用差分GMM和系統(tǒng)GMM的估計過程中需要大量滯后變量作為工具變量，本文進一步在模型估計結(jié)果的基礎(chǔ)上進行Hansen檢驗以避免模型過度識別。

2.2 變量選擇

作為技術(shù)創(chuàng)新活動的關(guān)鍵產(chǎn)出，專利是衡量技術(shù)創(chuàng)新的常用代理指標。根據(jù)類型不同，專利可進一步細分為發(fā)明專利、實用新型專利與外觀設(shè)計專利。外觀設(shè)計專利主要是指對產(chǎn)品的形狀、圖案或者其結(jié)合以及色彩與形狀、圖案的結(jié)合所作出的富有美感的新設(shè)計，對技術(shù)創(chuàng)新的貢獻相對有限，故本文將其剔除。借鑒以往相關(guān)研究[28,29]，本文以地區(qū)專利申請數(shù)(剔除外觀設(shè)計專利申請數(shù))、發(fā)明專利申請數(shù)與實用新型專利申請數(shù)作為技術(shù)創(chuàng)新的代理指標，即被解釋變量。本文核心解釋變量為不同教育層次研發(fā)人力資本，以本科及以下教育、碩士教育與博士教育研發(fā)人員數(shù)量表示。在控制變量方面，遵循以往研究慣例，本文以研發(fā)資本存量作為技術(shù)創(chuàng)新過程中研發(fā)經(jīng)費投入的代理變量。研發(fā)資本存量由永續(xù)盤存法計算得到[30]，公式如下：

rdeit=(1-δ)rdeit-1+Iit/pt

(7)

其中，rdeit為個體i在t時期的研發(fā)資本存量，Iit表示個體i在t時期的研發(fā)經(jīng)費內(nèi)部支出，pt為t時期的綜合價格指數(shù)，以居民消費價格指數(shù)×0.55+固定資產(chǎn)投資價格指數(shù)×0.45計，基期為2009年，δ為折舊率，設(shè)定為15%[31]。研發(fā)資本存量的初始值由如下公式得到：

rdei0=Ii0/(δ+g)

(8)

其中，g表示研發(fā)經(jīng)費支出增長率，以樣本期間研發(fā)經(jīng)費支出環(huán)比增長率平均值表示[30]。需要注意的是，在高等院校2018年專利產(chǎn)出中，理工農(nóng)醫(yī)高校的專利產(chǎn)出占比高達96.72%，人文社科高校的專利產(chǎn)出比例僅為3.28%。此外，即使產(chǎn)生少量專利，由于學科范圍的研究特點，人文社科高校的專利產(chǎn)出主要是外觀設(shè)計專利。鑒于此，本文在刻畫技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)出、研發(fā)人力資本與研發(fā)經(jīng)費內(nèi)部支出時，剔除人文社科高校對應(yīng)的數(shù)據(jù)，更加準確地構(gòu)建地區(qū)技術(shù)創(chuàng)新投入與產(chǎn)出關(guān)系。在全球經(jīng)濟一體化背景下，作為國際技術(shù)溢出的兩條重要渠道，F(xiàn)DI和OFDI技術(shù)溢出效應(yīng)已經(jīng)得到學者們的廣泛證實。外商直接投資與對外直接投資的統(tǒng)計數(shù)據(jù)以美元計價，且為了消除價格因素的影響，本文以經(jīng)年日均匯率和固定資產(chǎn)價格指數(shù)調(diào)整的實際利用外商直接投資和對外直接投資存量表征FDI、OFDI的技術(shù)溢出[32,33]，控制國際技術(shù)溢出效應(yīng)對中國地區(qū)技術(shù)創(chuàng)新的影響。西藏樣本數(shù)據(jù)缺失嚴重，在樣本中予以剔除。樣本數(shù)據(jù)中，地區(qū)專利申請數(shù)、研發(fā)人力資本與研發(fā)經(jīng)費投入來源于歷年《中國科技統(tǒng)計年鑒》；實際利用外商直接投資數(shù)據(jù)來自于各省份統(tǒng)計年鑒；對外直接投資存量數(shù)據(jù)來源于歷年《中國對外直接投資統(tǒng)計公報》；居民消費價格指數(shù)、固定資產(chǎn)投資價格指數(shù)與年日均匯率來自歷年《中國統(tǒng)計年鑒》。

3 統(tǒng)計分析與實證檢驗

3.1 統(tǒng)計分析

3.1.1 研究生教育畢業(yè)生人數(shù)和研發(fā)人力資本存量趨勢

中國博士和碩士畢業(yè)生人數(shù)與研發(fā)人員存量趨勢如圖1、圖2所示。由圖1可知，2009-2018年中國博士畢業(yè)生和博士教育研發(fā)人力資本存量呈現(xiàn)穩(wěn)健上漲趨勢。此外，博士研究生畢業(yè)后從事研究與開發(fā)工作的比例在55%水平上下浮動，且總體表現(xiàn)出一定的上升態(tài)勢。與博士研發(fā)人力資本不同的是，碩士研發(fā)人力資本占碩士畢業(yè)生人數(shù)的比例總體低于20%，且呈現(xiàn)出一定的下滑趨勢。上述分析表明，相比于博士教育的人力資本，碩士教育層次的人力資本在研究與開發(fā)活動中配置比例相對偏低，大多數(shù)碩士教育的人力資本沒有作為研發(fā)人力資本從事科技創(chuàng)新工作，而配置于一般生產(chǎn)性部門和公共部門。上述結(jié)果進一步反映在碩士研究生擴招的背景下，新增碩士畢業(yè)生從事研究與開發(fā)活動的比例呈現(xiàn)下滑趨勢，暗示著就業(yè)市場上研究與開發(fā)工作的崗位供給相對不足，難以與不斷擴大的研究生教育規(guī)模相匹配。由圖1和圖2可知，2009-2018年研究生教育(博士和碩士)研發(fā)人力資本占研究生畢業(yè)人數(shù)存量的比例呈現(xiàn)下滑趨勢。

圖1 中國博士畢業(yè)生人數(shù)與博士R&D人員存量趨勢

圖2 中國碩士畢業(yè)生人數(shù)與碩士R&D人員存量趨勢

3.1.2 中國地區(qū)不同教育層次研發(fā)人力資本配置現(xiàn)狀

中國地區(qū)不同教育層次研發(fā)人力資本配置情況如表1所示。在博士教育研發(fā)人力資本配置方面，只有北京、吉林和上海3個地區(qū)博士研發(fā)人員配置比例高于10%，而山東、河北、浙江、廣東和河南5個地區(qū)博士研發(fā)人員配置比例低于4%。相比于博士研發(fā)人力資本，碩士研發(fā)人力資本配置比例更高，但配置比例依舊有限，其中，吉林地區(qū)配置比例最高，達到25.2%，而浙江地區(qū)配置比例最低，僅為8.4%。由上述分析可知，中國地區(qū)本科及以下教育的研發(fā)人力資本在研究與開發(fā)活動中配置比例最高。即使北京地區(qū)本科及以下教育研發(fā)人力資本配置比例最低，也依舊達到58.8%，而浙江地區(qū)本科及以下教育研發(fā)人力資本配置比例最高，達到88%?？梢姡煌貐^(qū)在不同教育層次研發(fā)人力資本配置方面存在明顯差異，且對于一個地區(qū)而言，不同教育層次研發(fā)人力資本配置比例不平衡，本科及以下教育研發(fā)人力資本配置比例最高，碩士次之，博士最低。這一結(jié)果顯示，中國地區(qū)研發(fā)人力資本投入量與教育層次呈現(xiàn)“金字塔”型，與“科研創(chuàng)新水平和教育層次正相關(guān)”的理論預期相背離。產(chǎn)生這一結(jié)果可能的解釋是，中國高等教育尤其是研究生教育起步較晚，早期高等教育主要集中在大專生與本科生培養(yǎng)，而不同教育層次研發(fā)人員流動性不足和低效率配置使研發(fā)人力資本呈現(xiàn)以本科及以下學歷為主的情形。然而，隨著中國高等教育尤其是研究生教育的不斷發(fā)展，高層次研究生教育人力資本已經(jīng)具有一定規(guī)模基礎(chǔ)，中國各地區(qū)現(xiàn)階段不同教育層次研發(fā)人力資本配置的合理性和有效性亟需進一步研究。

表1 2009-2018年中國地區(qū)不同教育層次研發(fā)人力資本配置比例分析

3.2 實證研究

3.2.1 地區(qū)專利申請總量樣本下的實證分析

由表2可知，不考慮國際技術(shù)溢出效應(yīng)和不同教育層次的研發(fā)人力資本時(見模型(1)與(2))，研發(fā)人員全時當量對地區(qū)專利申請數(shù)的回歸系數(shù)都是負數(shù)但不顯著，表明研發(fā)人力資本對地區(qū)專利申請數(shù)呈現(xiàn)一定負向作用。這一結(jié)果表明單一研發(fā)人力資本投入的增加并不一定帶來創(chuàng)新產(chǎn)出增長，也暗示著通過細分教育層次研究研發(fā)人力資本對技術(shù)創(chuàng)新的異質(zhì)性特征是非常必要的。與研發(fā)人力資本不同的是，研發(fā)經(jīng)費投入對專利申請數(shù)的回歸系數(shù)均為正數(shù)，且在固定效應(yīng)模型下顯著，表明研發(fā)經(jīng)費支出對地區(qū)專利申請具有一定的正向作用。此外，在動態(tài)面板回歸模型中，滯后一期的專利申請回歸系數(shù)為0.459，且在1%水平下顯著，表明地區(qū)技術(shù)創(chuàng)新活動具有顯著動態(tài)特征，上一期創(chuàng)新產(chǎn)出可作為下一期技術(shù)創(chuàng)新過程的知識投入，推動創(chuàng)新成果進一步增長。引入FDI和OFDI的國際技術(shù)溢出效應(yīng)后(見模型(3)與(4))，上述結(jié)果基本保持不變。

為進一步研究不同教育層次研發(fā)人力資本對技術(shù)創(chuàng)新活動的差異化影響，根據(jù)教育層次異質(zhì)性將研發(fā)人員細分為本科及以下、碩士與博士學歷3種類型，重復上述回歸分析過程，結(jié)果見表2。在不考慮國際技術(shù)溢出的情形下(見模型(5)-模型(7))，博士教育研發(fā)人員的回歸系數(shù)可正可負，均不顯著，難以準確判斷博士研發(fā)人力資本對地區(qū)專利申請數(shù)的影響。但截然不同的是，碩士教育研發(fā)人員的回歸系數(shù)均為正數(shù)，且在個體固定效應(yīng)與差分GMM模型下顯著，表明碩士研發(fā)人力資本有助于地區(qū)專利申請的增長。本科及以下教育研發(fā)人員的回歸系數(shù)均為負數(shù)，且在個體固定效應(yīng)模型下顯著，表明本科及以下研發(fā)人力資本對地區(qū)專利申請具有一定抑制效應(yīng)。此外，在細分研發(fā)人力資本教育層次的情況下，地區(qū)專利申請仍然呈現(xiàn)顯著動態(tài)特征。進一步考慮國際技術(shù)溢出效應(yīng)后(見模型(8)-模型(10))，以上研究結(jié)果基本保持不變，因此，上述結(jié)果具有一定穩(wěn)健性。

表2 研發(fā)人力資本對地區(qū)總量專利申請數(shù)的回歸分析結(jié)果

3.2.2 地區(qū)細分專利類型樣本下的實證分析

不同類型的技術(shù)創(chuàng)新在前沿性、創(chuàng)新性與復雜性方面存在差異，對研發(fā)人員知識存量、知識重組以及知識轉(zhuǎn)化能力也存在不同要求，可能導致專利申請總量這個單一指標無法準確刻畫不同教育層次研發(fā)人力資本對不同類型創(chuàng)新產(chǎn)出的作用。因此，本文從發(fā)明專利和實用新型專利視角對上述問題進行再討論。如表3所示，與專利申請總量回歸結(jié)果基本一致的是，無論是否加入國際技術(shù)溢出效應(yīng)和技術(shù)創(chuàng)新的動態(tài)特征，碩士研發(fā)人員的回歸系數(shù)都是正數(shù)且整體上顯著，表明碩士研發(fā)人力資本對地區(qū)發(fā)明專利具有顯著正向作用。然而，與專利申請總量不同的是，博士研發(fā)人員的回歸系數(shù)為正數(shù)但不顯著，表明博士研發(fā)人力資本對地區(qū)發(fā)明專利具有一定正向效應(yīng)，而本科及以下研發(fā)人員的回歸系數(shù)可正可負但均不顯著，表明本科及以下研發(fā)人力資本對發(fā)明專利沒有明顯影響。國際技術(shù)溢出方面，外商直接投資的回歸系數(shù)均為正數(shù)，且在差分GMM下顯著，表明外商直接投資對地區(qū)發(fā)明專利具有顯著正向溢出效應(yīng)，而對外直接投資對地區(qū)發(fā)明專利沒有類似溢出效應(yīng)。

表3 研發(fā)人力資本對地區(qū)發(fā)明專利申請數(shù)的回歸分析結(jié)果

實用新型專利的回歸結(jié)果如表4所示，不管是否考慮國際技術(shù)溢出，博士研發(fā)人員回歸系數(shù)可正可負，且僅在系統(tǒng)GMM方法下顯著為負，表明博士研發(fā)人力資本對地區(qū)實用新型專利沒有明顯影響。與博士研發(fā)人力資本不同的是，碩士、本科及以下研發(fā)人員的回歸系數(shù)分別均為正數(shù)與負數(shù)，且基本上顯著，表明碩士、本科及以下研發(fā)人力資本對實用新型專利分別具有顯著正向作用與負向效應(yīng)。國際技術(shù)溢出方面，與發(fā)明專利不同的是，對外直接投資的回歸系數(shù)均為正數(shù)，且在個體固定效應(yīng)與差分GMM模型下顯著，表明對外直接投資對地區(qū)實用新型專利具有顯著的逆向技術(shù)溢出效應(yīng)，而外商直接投資對實用新型專利沒有類似的溢出效應(yīng)。出現(xiàn)這一結(jié)果可能的解釋是，一方面，相比于中國本土企業(yè)，外商投資企業(yè)通常在生產(chǎn)技術(shù)水平、經(jīng)營管理水平等方面具有明顯優(yōu)勢，對本土企業(yè)經(jīng)營管理具有強烈的市場競爭效應(yīng)[34]，迫使本土企業(yè)通過高前沿性的發(fā)明專利研究最大限度地提高生產(chǎn)技術(shù)水平，開發(fā)差異化產(chǎn)品和服務(wù)，維持產(chǎn)品市場競爭優(yōu)勢和市場份額；另一方面，根據(jù)投資目標不同，對外直接投資可進一步劃分為市場尋求、效率尋求、資源尋求與戰(zhàn)略資源尋求4種類型[35]。早期中國地區(qū)對外直接投資的主要目的是擴大海外市場份額與謀求本土稀缺的要素資源，獲取國外先進生產(chǎn)技術(shù)和管理經(jīng)驗等戰(zhàn)略性資源的對外直接投資比例相對較低[36,37]，在東道國經(jīng)營管理過程中可能更多的是獲取當?shù)鼐用裉厥獾氖袌鲂枨蠛彤a(chǎn)品偏好，通過知識逆向溢出促進母公司對現(xiàn)有技術(shù)與產(chǎn)品進行優(yōu)化或改進，推動實用新型專利的增長。

表4 研發(fā)人力資本對地區(qū)實用新型專利申請數(shù)的回歸分析

綜合上述研究結(jié)果可知，由于本科教育主要是對學生在通識教育以及某一專業(yè)領(lǐng)域的基礎(chǔ)和專業(yè)理論、知識和技能方面進行培養(yǎng)，重點是打基礎(chǔ)，前沿領(lǐng)域的科研創(chuàng)新能力不足在預料之中。但需要注意的是，從投入產(chǎn)出效率來看，無論是專利申請總量、發(fā)明專利申請還是實用新型專利申請作為技術(shù)創(chuàng)新的代理指標，相比于博士研發(fā)人力資本，碩士教育研發(fā)人力資本具有更高的創(chuàng)新產(chǎn)出彈性，科研創(chuàng)新效率更高。這一結(jié)果與“教育層次與科研創(chuàng)新能力正相關(guān)”的理論預期相背離，產(chǎn)生上述情況一個可能的解釋是，相比于碩士研發(fā)人力資本，博士研發(fā)人力資本的科研創(chuàng)新能力沒有呈現(xiàn)明顯優(yōu)勢。生源質(zhì)量方面，在博士研究生快速擴招且招生制度不完善的情況下，博士生招生過程可能存在濫竽充數(shù)的現(xiàn)象[38]?，F(xiàn)階段，博士生招生方式以普通招考、“申請-審核”為主，這一過程賦予了博士生導師充分的自主選擇權(quán)，容易滋生徇私行為而扭曲優(yōu)質(zhì)博士生選拔過程。截然不同的是，碩士生招生方式以全國統(tǒng)考為主，公平、嚴格的初試過程有力保障了碩士生生源質(zhì)量。培養(yǎng)制度方面，研究生考核和評價主要以公開發(fā)表論文數(shù)量為標準，且相比于碩士研究生，培養(yǎng)機構(gòu)對博士研究生在公開發(fā)表論文數(shù)量方面一般具有更高要求。因此，在有限的學制和獎學金制度下，相當一部分博士研究生為了能夠拿到獎學金且達到公開發(fā)表論文數(shù)量的畢業(yè)標準，不得不將大部分精力用于論文趕制和發(fā)表上，一定程度上造成博士研究生在基礎(chǔ)理論知識和專業(yè)知識方面不扎實，出現(xiàn)創(chuàng)新能力不足的情形[39,40]。綜上，在博士生與碩士生培養(yǎng)模式無明顯差別的環(huán)境下[40]，相比于生源更優(yōu)的碩士研究生，科研高壓下博士研究生的科研創(chuàng)新能力可能沒有表現(xiàn)出預期優(yōu)勢。誠然，上述解釋只是對本文研究結(jié)果產(chǎn)生原因的一種推測，其正確性以及是否存在其它因素(如科研主體的內(nèi)部控制和薪酬制度、博士科研人員的其它特征等)導致上述結(jié)果有待進一步研究。

4 主要研究結(jié)論與啟示

基于中國內(nèi)地30個省市自治區(qū)(西藏數(shù)據(jù)缺失)2009-2018年省際面板數(shù)據(jù)，本文根據(jù)教育層次異質(zhì)性將研發(fā)人力資本細分為博士、碩士、本科及以下教育3種類型，利用靜態(tài)和動態(tài)面板數(shù)據(jù)模型，從創(chuàng)新總量與細分創(chuàng)新類型視角研究了不同教育層次研發(fā)人力資本對技術(shù)創(chuàng)新的作用。統(tǒng)計分析顯示，中國高層次研究生教育人力資本已經(jīng)初具規(guī)模，但研究生教育人力資本尤其是碩士教育人力資本，沒有充分配置于研究與開發(fā)活動中。中國地區(qū)不同教育層次研發(fā)人力資本在技術(shù)創(chuàng)新活動中配置不平衡，本科及以下占比最高，碩士次之，博士最低。進一步實證分析表明，地區(qū)創(chuàng)新總量樣本下碩士研發(fā)人力資本對技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)生了顯著正向效應(yīng)，本科及以下研發(fā)人力資本對技術(shù)創(chuàng)新具有一定負向作用，而博士研發(fā)人力資本對技術(shù)創(chuàng)新沒有明顯作用。在細分創(chuàng)新類型的子樣本下，與地區(qū)創(chuàng)新總量結(jié)果不一致的是，博士研發(fā)人力資本對發(fā)明專利申請產(chǎn)生了一定促進作用，而本科及以下研發(fā)人力資本對發(fā)明專利申請的作用不明顯。特別地，在3種不同創(chuàng)新產(chǎn)出指標下，相比于博士研發(fā)人力資本，碩士研發(fā)人力資本體現(xiàn)出更高創(chuàng)新產(chǎn)出彈性，在科研創(chuàng)新效率方面占據(jù)優(yōu)勢。此外，地區(qū)技術(shù)創(chuàng)新活動呈現(xiàn)顯著動態(tài)特征，上一期創(chuàng)新產(chǎn)出可作為當期技術(shù)創(chuàng)新的知識投入進一步推動創(chuàng)新產(chǎn)出提高。不同類型的國際技術(shù)溢出對不同類型專利具有差異化作用，F(xiàn)DI渠道下國際技術(shù)溢出有助于發(fā)明專利申請增加，而OFDI渠道下國際技術(shù)溢出促進實用新型專利申請的增長。

本文研究結(jié)果對教育資源配置和技術(shù)創(chuàng)新管理具有一定政策啟示：首先，無論是在地區(qū)創(chuàng)新總量還是細分創(chuàng)新類型的樣本下，研發(fā)經(jīng)費支出總體上都對中國地區(qū)技術(shù)創(chuàng)新具有顯著正向作用，表明地方政府應(yīng)當充分重視技術(shù)創(chuàng)新重要性，進一步加大研發(fā)經(jīng)費投入，為研發(fā)人員提供良好的科研設(shè)備、辦公環(huán)境以及具有競爭力的福利待遇，提高研發(fā)人員日常工作和科學研究積極性。除自主創(chuàng)新投入外，地方政府還應(yīng)重視先進國際溢出知識的吸收和利用，積極通過“引進來”和“走出去”的技術(shù)溢出效應(yīng)推動地區(qū)技術(shù)創(chuàng)新水平提高。其次，結(jié)合不同教育層次研發(fā)人力資本對地區(qū)技術(shù)創(chuàng)新的差異化作用，地方政府應(yīng)當積極引導、建立科學合理的科研考核體系和人才流動機制，以實現(xiàn)不同教育層次研發(fā)人力資本的有效配置。具體而言，地方科研主體應(yīng)當逐步降低本科及以下教育研發(fā)人力資本配置比例，提高研究生教育(尤其是碩士教育)研發(fā)人力資本投入比例，有效利用高層次研究生教育人力資本，推動地區(qū)技術(shù)創(chuàng)新水平進一步提升。最后，無論是在地區(qū)創(chuàng)新總量還是細分創(chuàng)新類型樣本下，相比于碩士研發(fā)人力資本，具有最高教育層次的博士研發(fā)人力資本科研產(chǎn)出效率沒有呈現(xiàn)出明顯優(yōu)勢。在研究生教育擴招的背景下，高等教育機構(gòu)應(yīng)當建立科學合理的博士研究生選拔機制與培養(yǎng)體系，強化博士研究生專業(yè)知識和科學素養(yǎng)培育，提高博士研究生科研能力與創(chuàng)新水平。此外，高層次教育人力資本的有效配置離不開良好的政策制度環(huán)境支持，沒有市場需求的高層次人力資本供給難免加劇“過度教育”、“就業(yè)難”等問題。由此，地方政府仍需進一步建立良好的科研創(chuàng)新體系和政策制度環(huán)境，加強知識產(chǎn)權(quán)保護體系建設(shè)，降低科研主體核心創(chuàng)新知識外溢成本，提高科研主體尤其是微觀企業(yè)科研創(chuàng)新積極性，激發(fā)科研主體對高層次研究生教育人力資本的需求，引進高層次研究型人才，使高層次研究型人才的市場需求與教育供給形成良性循環(huán)，推動中國地區(qū)技術(shù)創(chuàng)新能力提升，助力中國經(jīng)濟向高質(zhì)量轉(zhuǎn)型發(fā)展。