教育人力资本与科技创新
闫景林
【摘? 要】运用2004-2018年的省际面板数据，借助人力资本理论模型，考察教育人力资本与科技创新之间的关系。基于面板模型实证分析表明：教育人力资本有助于我国科技水平的提升。具体来说，教育人力资本存量每提高1%，科技创新水平平均提高0.08%。因此，各地区应加大教育投入、不断提高教育人力资本水平，进一步释放教育人力资本对科技创新的推动作用。
【Abstract】Based on the provincial panel data from 2004 to 2018， the relationship between educational human capital and scientific and technological innovation was investigated with the help of human capital theory model. The empirical analysis based on panel model shows that educational human capital contributes to the improvement of China's scientific and technological level. Specifically， for every 1% increase in the educational human capital stock， the level of scientific and technological innovation will increase by 0.08% on average. Therefore， all regions should increase investment in education， constantly improve the level of educational human capital， and further release the role of educational human capital in promoting scientific and technological innovation.
【关键词】教育人力资本红利;科技创新;激励机制
【Keywords】dividend of educational human capital; scientific and technological innovation; incentive mechanism
【中图分类号】 F124.3;F224? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 【文献标志码】A? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?【文章编号】1673-1069（2020）05-0116-02
1 引言
科技创新在培育未来产业方面扮演着战略角色，决定着能否在未来的全球竞争中获取核心竞争力，同时对产业结构的优化升级也具有重要意义。随着人力资本理论的巩固与发展以及科技创新在经济发展所起的作用愈发重要，国内与国外学者就人力资本影响科技创新与技术进步进行了理论分析及探讨。Nelson和Phelps的研究表明，人力资本在科技创新中被认作是关键投入要素，以知识吸收及溢出效应作用于一国的科技创新与技术进步。学者Benhabib和Spiegel在Nelson和Phelps的研究基础上进行了拓展性研究，他们认为技术进步率是人力资本的函数，认为人力资本将会通过直接和間接两种方式促进技术进步。彭国华则以国内数据研究表明，高级人力资本对技术进步呈显著的正相关，并优于其他层次的人力资本对技术进步的作用。彭旸等运用DEA方法对中国及各区域的技术进步指数进行测算，将人力资本纳入了统一的研究框架内，以此分析其对技术进步的影响。以上研究表明，人力资本是推动技术进步的关键因素。商海岩等利用全国省级的面板数据，进一步通过构建面板模型和中介效应模型研究了教育支出、人力资本积累与科技创新之间的关系，其研究结果表明，人力资本是教育支出与科技创新的中介变量。
2 变量选取和模型设计
2.1 变量的选取
本文选取教育人力资本红利、R&D资本、科技创新等几个变量进行研究，变量的具体含义及处理如下。
2.1.1科技创新（用Y表示）
以各省的专利申请授权数加以指代。
2.1.2教育人力资本红利（HC）
借鉴李锴等（2011）的研究思路，把现阶段的人力资本水平作为衡量人力资本红利的指标，具体方法是使用年龄在6岁及6岁以上人口平均受教育年限进行表示。把未受过教育的文化程度设定为0年，小学文化程度、初中文化程度、高中文化程度分别设定为6年、9年、12年，大专及以上学历设定为16年。具体计算公式为：人力资本红利=小学比重×6+初中比重×9+高中比重×12+大专及以上比重×16。
2.1.3 R&D资本（用K表示）
参考戈登史密斯（Goldsmith，1951）创造的永续盘存法，本文将使用永续盘存法，用来估算省一级的R&D资本存量。公式为：Ki，t=Ki，t-1（1-Di，t）+Ii，t/Pi，t。其中Ki，t用来表示第i个省区t年的实际R&D资本存量;Ii，t用来表示第i个省区t年的名义R&D资本量;Pi，t用来指代第i个省区t年的R&D资本的投资价格指数;D则用来表示R&D资本的折旧率。本文在研究过程中将选取当年的R&D经费内部支出额作为名义R&D资本量，把居民消费价格指数和固定资产投资价格指数的加权平均数值用来构造Pi，t，其中前者权重设定为0.55，后者权重设定为0.45。本文选取2004年为基年进行平减处理，单位为亿元。2.1.4 技术进步（A表示）
本文将使用数据包络分析法对全要素生产率（TFP）进行测算，并用其指代科技进步。把每一个省单独作为一个决策单元。在对Malmquist指数进行估算时，把物质资本、人力资本、劳动力和实际国内生产总值作为估算的数据指标。
表1列出了对各个变量的描述性统计。本文的样本数据包含我国30个省区的2004-2018年的数据，样本的总观察次数达到450次。
2.2 模型设计
本文的模型设定借鉴于柯布—道格拉斯生产函数，并参考了Mankiw等（1992）引入了人力资本变量的生产函数的扩展模型，使用教育人力资本对劳动投入进行替代，由此构建了新的生产函数形式：
lnY=αlnHC+βlnA+γlnK? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?（1）
进一步地加入其他经济因素，整理获得：
lnYi，t=αlnHCi，t+βlnAi，t+γlnKi，t+Ui，t? ? ?（2）
Yi，t：指代各省区的科技创新水平，以各省的专利申请授权数加以指代。
HCi，t：表示各省区的教育人力资本的情况。
Ai，t：表示省区的技术水平情况。
Ki，t：表示各省区的R&D资本的存量情况。
3 实证结果分析
本文中模型1、3、5考虑了解释变量lnHC的对回归方程（1）的估计，而模型2、4、6则为加入了控制变量之后对回归方程（2）的分地区不同估计。结果如表2所示。
本文依据F值和Hausman检验结果，选择了固定效应模型。结合R2值、F统计值以及Kao的检验结果进行判断得出固定效应回归模型拟合优度较为合理，并且通过了1%显著水平下的协整检验，以上表明模型中变量之间是长期均衡的关系。
4 对策建议
教育人力资本直接影响科技创新，本文基于我国2004-2018年的省际面板数据进行的研究，又是对这一结果的实证检验，结果表明，教育人力资本对我国的科技创新之间的关系呈显著的正相关，即以平均受教育年限为表征的教育人力资本每提高1%，我国的科技创新水平将会得到平均0.08%的提高。
教育对创新有着显著的作用，是科技创新的永动机。首先，我国各地区应结合本地区实际情况加强对人力资本的培育，并将其放在相对优先的级别，以达到培育人力资本带动科技创新的长效机制;其次，应该不断地对人才结构进行优化，建立高效的人才培育体系，持续增加对教育事业的投资力度，并配以能适用于高科技人才的激励制度，为打造创新型科技人才队伍扫除障碍。
【参考文献】
【1】R. Nelson，E. Phelps.Investment in Humans，Technological Diffusion，and Economic Growth[J].Amercan Economic Review，1966（2）：69-75.
【2】J Benhabib，M Spiegle.The Role of Human Capital in Economic Development： Evidence from Aggregate Cross-country Data[J].Journal of Monetary Economics，1994（2）：143-173.
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【4】彭旸，刘智勇，肖竞成.对外开放、人力资本与区域技术进步[J].世界经济研究，2008（6）：24-28.
【5】商海岩，刘清源.教育支出、人力资本积累与区域科技创新[J].山东财经大学学报，2019，31（04）：76-86.
【6】田大洲.我国产业科技人力资源对科技创新的贡献[J].全球科技经济瞭望，2009（11）：42-45.
