人力资本结构与区域创新探索

摘要：文章基于人力资本结构高级化和合理化双重视角，利用2011—2019年省际面板数据和系统GMM模型实证分析融资模式对区域创新数量、创新质量的直接影响及交互影响。直接影响的研究表明，信贷相对股权规模更大的融资模式在抑制区域创新数量的同时激励创新质量提升，异质性的原因在于忽略人力资本结构高级化与合理化的牵制作用；基于融资模式与人力资本结构的交互研究进一步发现，信贷主导的融资模式通过阻碍人力资本结构高级化、加剧人力资本结构不合理两个渠道挤出区域创新数量和质量，且两个渠道对创新数量的挤出效应远大于对创新质量的挤出效应；分区研究还发现，无论是数量还是质量维度，上述挤出效应均呈西高东低态势。

关键词：创新数量；创新质量；人力资本结构；融资模式

传统理论认为信贷扩张因缺乏信号指导阻碍创新活动，但当贷款利率低于特定阈值时，信贷资金却能激励企业绿色创新活动[1]。与此同时，另一部分研究聚焦权益融资的创新作用。Myers和Majluf（1984）[2]强调留存收益是企业创新融资的首选方式。遗憾的是，多数企业的留存收益十分有限，后续研究关注股票发行的创新效应。刘端等（2019）[3]基于中国上市公司实证发现，股票增发对研发投入和创新产出均有带动作用。而美国股市同类研究仅发现外国企业在股票增发后创新效应变强，本土企业创新效应不增反减[4]。上述争议产生的直接原因在于单一考察信贷或权益融资对创新的影响，割裂了两种融资方式的内在联系。事实上，区域融资模式是信贷和权益两种融资方式共同作用的结果。更重要的是，高质量的区域创新不仅依赖外部融资模式，还取决于人力资本配置结构。值得注意的是，中国多数制造企业还面临人力资本结构不合理的现状，它可能会削弱人力资本高级化的创新效应。比如人力资本与产业结构的错配及个体间的人力资本不平等[5]。可见，激发高水平的区域创新不能仅立足于人力资本结构高级化而忽略不合理带来的负面冲击。据此，本文将融资模式、人力资本结构纳入区域创新研究的同一框架，深入考察融资模式对区域创新数量及创新质量的直接影响及基于人力资本结构高级化、合理化的交互影响。

1理论分析与研究假设

1.1融资模式对区域创新的作用机理

地区融资模式由蔡庆丰等（2017）[6]提出，刻画了地区信贷融资规模与股权融资规模的相对大小，是区域层面融资结构的表现形式。相比信贷融资，股权融资具备抵押限制少、研发信息易获性、风险收益对称性等优势，对技术创新发挥积极的作用。首先，经理裁量权假说认为，多数银行放贷的前提是提供等价抵押品，这种融资限制使多数经理的决策权受到束缚，因而他们更倾向通过发行股票为创新活动筹资[7，8]；其次，证券市场在信息公开上优于信贷市场，加之研发信息的保密性，使股权投资者比债权投资者更易获取研发动态，因而股权融资更能通过降低不确定性激励创新；最后，相比债权投资的低报酬与高风险，追求风险溢价的股权投资更契合创新项目的融资需求。据此提出如下假设：假设1a：信贷相对股权规模越大的融资模式越不利于区域创新数量提升。假设1b：信贷相对股权规模越大的融资模式越不利于区域创新质量提升。

1.2人力资本结构对区域创新的作用机理

人力资本结构高级化对区域创新的机理主要体现在影响产业结构、就业结构和需求结构三个方面。从产业结构角度看，人力资本结构高级化意味着更多技术全面的人才，在高报酬激励下通过跨产业流动加强人力资本与知识溢出财经纵横的交互作用，推动产业结构升级步伐及创新效率；同时，这种结构高级化还能挤出低级人力资本，使当地就业结构更好地满足企业创新的人才需求。据此提出如下假设：假设2a：人力资本结构高级化能提升区域创新数量和创新质量。人力资本结构合理化对区域创新的机理主要体现在人力资本与产业结构的错配及彼此间较低的协同能力两个方面。就前者而言，受劳动力市场体制性分割影响，很多产业出现不同程度的人力资本流动障碍，即“越是体制内人力资本越不愿流出、越是体制外越是不愿流入”，这严重降低了区域创新要素配置效率，诱导人力资本尤其是高技能人力资本偏离产业结构升级方向，最终挤出研发投资并减少创新数量；更重要的是，技术创新并非一蹴而就，通常还需借助外力进行协同研发，若最高与最低水平的人力资本差距较大，则协同能力会被削弱，相应的技术吸收、协同创新效率也会降低；相反，若个体间拥有相似学历、专业背景，协同研发意愿和能力则会加强。据此，提出如下假设：假设2b：人力资本结构越不合理，越不利于区域的创新数量和创新质量提升。

1.3融资模式与人力资本结构对区域创新的交互机制

首先，信贷主导的融资模式凭借较高的信贷约束，通常会降低人力资本高级化投资的引致需求，比如缩减员工技能培训费，使得产业结构升级及其创新效应因人才匮乏而举步维艰；然后，升级受阻的产业会挤入大量低级人力资本替代研发性、技能性高级人力资本，导致原本滞后于产业转型的就业结构雪上加霜，最终挤出研发活动和专利产出；最后，就业结构偏离产业结构升级方向会降低高级人力资本的投资回报率，这不仅抑制了人力资本高级化投资的自需求，还放慢了技术创新迈向多样化、高级化需求的步伐。与此同时，信贷规模相对股权更大的融资模式通过加剧人力资本结构在产业内和产业间的不合理程度抑制区域创新。产业内影响强调同一产业内信贷约束的不均等，即相比私营企业，国有企业借助政治关系获取更多信贷资金，诱导高级人力资本流向国有企业，而非边际生产率较高的企业，从而加剧人力资本结构产业内的错配程度；产业间影响认为信贷约束大的产业更倾向解雇研发能力强、长期生产效率高的短期雇员[9]，进而恶化人力资本结构在产业间的错配程度，最终阻碍企业自主创新和协同创新。据此提出如下假设：假设3a：信贷规模相对股权规模更大的融资模式通过阻碍人力资本结构高级化抑制区域创新数量和创新质量。假设3b：信贷规模相对股权规模更大的融资模式通过加剧人力资本结构不合理化抑制区域创新数量和创新质量。

2研究设计

2.1估计方法与模型设定

本文用两步法系统GMM做实证分析，相应地，构建如下计量模型群对前文假说进行检验。其中式（1）检验假设1a和假设1b；式（2）和式（3）分别检验假设2a和假设2b；式（4）和式（5）则检验假设3a和假设3b。logInv_AitorInv_Qit=αi+βFanit+θX'it+εit（1）logInv_AitorInv_Qit=αi+βlogStruc_Hit+θX'it+εit（2）logInv_AitorInv_Qit=αi+βStruc_Git+θX'it+εit（3）logInv_AitorInv_Qit=αi+βlogStruc_Hit·Fanit+θX'it+εit（4）logInv_AitorInv_Qit=αi+βStruc_Git·Fanit+θX'it+εit（5）其中，logInv_A、Inv_Q代表区域创新数量和创新质量；Fan、logStruc_H、Struc_G分别代表核心解释变量融资模式、人力资本结构高级化及人力资本结构合理化；X'包括股票市场活跃度、银行效率等控制变量；而logStruc_H·Fan、Struc_G·Fan分别表示人力资本结构高级化、合理化与融资模式的交互项。

2.2变量测度与数据说明

（1）创新数量和创新质量。用专利受理量衡量区域创新数量（Inv_A）；用发明专利占专利受理量的比重衡量区域创新质量（Inv_Q）。（2）融资模式。参考蔡庆丰等（2017）[6]的做法用地区银行存贷款余额与股票流通市值之比测度区域融资模式（Fan）。（3）人力资本结构高级化。借鉴产业结构的度量方法——向量夹角来计算人力资本结构高级化：首先，以人力资本比重x0i（i=15）为要素构建5维人力资本向量空间X0，详见式（6）。x01、x02、x03、x04、x05表示未上学、小学、初中、高中、大专及以上5类人力资本比重。X0=(X)01X02X03X04X05（6）其次，以X1=（1,0,0,0,0）、X2=（0,1,0,0,0）、X3=（0,0,1,0,0）、X4=（0,0,0,1,0）、X5=（0,0,0,0,1）为基准向量依次计算人力资本空间向量X0与基准向量Xj的夹角θj（j=15），详见式（7）。最后，确定θj和权重Wj。本文参考一般做法，将W1、W2、W3、W4、W5设为5、4、3、2、1，以此计算人力资本结构高级化指数。Struc_H越大表明人力资本结构高级化水平越高。Struc_G在0~1取值，越接近1表示人力资本结构越不合理，反之越合理。此外，Ht表示平均人力资本；Zi表示前i类人力资本累积比重；Yi为前i类人力资本平均受教育年限。（5）控制变量。股票市场活跃度（Activity）用股票市场年均换手率表示；银行效率（L_D）用银行贷款与存款之比测度；区域人力资本存量（Human）用五类人力资本平均值衡量；股票市场规模（Stock）用当年股票市值与地区实际GDP比值表示；固定资产投资效率（Invest）用固定资本投资相对实际GDP占比表示；区域开放度（Open）用进出口总额相对实际GDP占比表示。（6）数据说明。考虑到西藏和新疆数据缺失严重，本文采集中国29个省份（不含新疆、西藏和港澳台）2011—2019年的平衡面板数据作为实证样本。融资模式等数据来自Wind数据库；人力资本结构高级化、合理化、人力资本存量数据源自《中国劳动统计年鉴》；其他数据源自各省份统计年鉴，详见表1。

3实证结果与分析

3.1融资模式对区域创新的作用机制

表2列（1）是融资模式对区域创新数量的估计结果。Fan系数为-0.14且在5%的水平上显著，假设1a成立。可见，信贷相对股权规模更大的融资模式抑制了区域创新数量；列（2）显示，上述融资模式对区域创新质量系数为0.014且在10%的水平上显著，说明信贷相对股权规模越大的融资模式有利于区域创新质量提升，假设1b不成立。显然，融资模式对区域创新的数量和质量影响存在异质性，原因在于考察融资模式的创新效应时不应忽略人力资本结构的牵制。

3.2人力资本结构对区域创新的作用机制

表3列（2）和列（5）汇报了人力资本结构高级化对区域创新数量及质量的结果，系数分别为77.44和5.14，且在5%的水平上显著。这表明无论数量或质量维度，人力资本结构高级化均能增强区域创新，假设2a成立。且这种结构高级化对创新数量的推力大于对创新质量的。此外，作为参照，表3亦给出了人力资本存量对区域创新数量及质量的估计结果，详见列（1）和列（4）。与此同时，人力资本结构合理化对区域创新数量和质量的系数分别为-21.94和-3.63，两者亦显著，详见列（3）和列（6）。这说明人力资本结构不合理阻碍区域创新的孵化数量和质量，假设2b成立。不仅如此，Struc_G对创新数量的挤出力度大于对创新质量的。原因是创新质量主要依赖高级人力资本的研发效率，而创新产出数量则需要中高级人力资本间的协作。

3.3融资模式与人力资本结构高级化对区域创新的交互机制

融资模式与人力资本结构高级化交互项对区域创新数量及质量的影响系数分别为-0.015和-0.005，均在1%的水平上显著，详见下页表4列（1）和列（5）。这说明信贷相对股权规模更大的融资模式通过阻碍人力资本结构高级化抑制区域创新数量和质量，假设3a成立。不仅如此，Fan·logStruc_H对创新数量的挤出力度大于对创新质量的。可见，信贷主导融资模式引起的高端人才流失对创新数量的冲击大于对创新质量的。

3.4融资模式与人力资本结构合理化对区域创新的交互机制

融资模式与人力资本结构新数量及质量的估计结果为-0.94和-0.21，两者在5%的水平上显著，详见表5列（1）和列（5）。说明信贷相对股权规模更大的融资模式通过加剧人力资本结构不合理挤出区域创新数量和质量，假设3b成立。不仅如此，Fan·Struc_G对创新数量的挤出力度大于对创新质量的。

3.5交互机制的分区讨论

（1）分析融资模式与人力资本结构高级化的交互项对不同区域的创新影响。Fan·logStruc_H对西部、中部和东部创新数量的挤出效应为-0.025、-0.014和-0.008，详见表4列（2）至列（4）；Fan·logStruc_H对西部、中部和东部创新质量的挤出效应为-0.009、-0.006和-0.003，详见表4列（6）至列（8）。显然，无论数量或质量维度，Fan·logStruc_H对区域创新的挤出效应均呈西高东低态势，这与融资模式的区际差异密不可分。（2）分析融资模式与人力资本结构合理化对不同区域创新的交互影响。Fan·Struc_G对西部、中部和东部创新数量的挤出效应分别为-0.97、-0.99和-0.51，详见表5列（2）至列（4）；而Fan·Struc_G对西部、中部和东部创新质量的挤出效应分别为-0.27、-0.24和-0.15，详见表5列（6）至列（8）。显然，无论创新数量或质量，东部该项挤出效应显著低于中西部。说明信贷主导融资模式通过加剧人力资本结构不合理增大中西部地区对创新的挤出效应。

4结论

本文利用2011—2019年省际面板数据，从人力资本结构高级化和合理化两个角度实证分析融资模式对区域创新数量和创新质量的影响，得到如下结论：（1）融资模式对区域创新的直接影响呈异质性。即信贷相对股权规模更大的融资模式在不利于区域创新数量的同时，却增强了区域创新质量。（2）基于人力资本结构高级化与合理化的交互研究发现，信贷比重更高的融资模式可通过阻碍人力资本结构高级化和加剧人力资本结构不合理进而挤出区域创新数量和质量，且挤出效应对创新数量的冲击大于对创新质量的。（3）地区异质性分析进一步表明，无论数量或质量维度，区域创新的上述挤出效应均呈西高东低态势。

作者：陈俊杰 钟昌标 单位：云南财经大学 经济学院 嘉兴职业技术学院 现代商贸学院