研發(fā)人力資本配置與技術(shù)創(chuàng)新——異質(zhì)教育層次視角

裴開兵

(武漢大學(xué) 經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院，湖北 武漢 430072)

0 引言

近10年，隨著經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)速度的結(jié)構(gòu)性下滑，中國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展進(jìn)入“新常態(tài)”，開啟了一條由要素驅(qū)動(dòng)高增長(zhǎng)向效率驅(qū)動(dòng)高質(zhì)量轉(zhuǎn)型的發(fā)展道路[1]。十九大報(bào)告指出，中國(guó)經(jīng)濟(jì)正處在轉(zhuǎn)變發(fā)展方式、優(yōu)化經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)、轉(zhuǎn)換增長(zhǎng)動(dòng)力的攻關(guān)期，建設(shè)現(xiàn)代化經(jīng)濟(jì)體系是跨越關(guān)口的迫切需要，也是中國(guó)發(fā)展的戰(zhàn)略目標(biāo)，加快建設(shè)創(chuàng)新型國(guó)家則是構(gòu)建現(xiàn)代化經(jīng)濟(jì)體系的重要舉措。不僅如此，2020年10月審議通過(guò)的“十四五”規(guī)劃明確要求，堅(jiān)持創(chuàng)新在中國(guó)現(xiàn)代化建設(shè)全局中的核心地位，把科技自立自強(qiáng)作為國(guó)家發(fā)展的戰(zhàn)略支撐，深入實(shí)施科教興國(guó)戰(zhàn)略、人才強(qiáng)國(guó)戰(zhàn)略、創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展戰(zhàn)略，進(jìn)一步強(qiáng)調(diào)了技術(shù)創(chuàng)新在經(jīng)濟(jì)向高質(zhì)量轉(zhuǎn)型發(fā)展過(guò)程中的戰(zhàn)略支撐作用。

作為技術(shù)創(chuàng)新過(guò)程中的核心要素投入，人力資本對(duì)技術(shù)創(chuàng)新的影響受到國(guó)內(nèi)外學(xué)者的廣泛關(guān)注和研究。由內(nèi)生增長(zhǎng)理論可知，人力資本積累有利于提高經(jīng)濟(jì)主體的自主技術(shù)創(chuàng)新能力和外部溢出知識(shí)吸收能力，以技術(shù)創(chuàng)新為媒介，通過(guò)技術(shù)進(jìn)步間接促進(jìn)經(jīng)濟(jì)可持續(xù)增長(zhǎng)[2]。國(guó)內(nèi)外學(xué)者大多在實(shí)證分析過(guò)程中利用人力資本總量指標(biāo)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(dòng)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(jì)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(jì)、政治和社會(huì)環(huán)境的共同作用[6]。只有在人力資本配置與經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平相匹配時(shí)，人力資本對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)才能發(fā)揮最大作用[7,8]。教育無(wú)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(shí)存量、知識(shí)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(duì)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(jìn)一步放寬研發(fā)人力資本對(duì)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(xiàn)主要在于：①結(jié)合中國(guó)教育以及研究與開發(fā)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，分析中國(guó)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(duì)技術(shù)創(chuàng)新的差異化作用，彌補(bǔ)國(guó)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(jìn)一步從不同創(chuàng)新類型(發(fā)明專利與實(shí)用新型專利)視角檢驗(yàn)不同教育層次研發(fā)人力資本對(duì)技術(shù)創(chuàng)新的影響。

1 文獻(xiàn)綜述

現(xiàn)有文獻(xiàn)一致認(rèn)為，人力資本對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響大致分為直接作用與間接機(jī)制兩種。直接作用理論認(rèn)為，人力資本積累有助于勞動(dòng)人員更加有效地使用現(xiàn)存實(shí)物資本，提高投入產(chǎn)出轉(zhuǎn)化率，進(jìn)而推動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。而間接機(jī)制理論認(rèn)為，人力資本積累可以提高經(jīng)濟(jì)主體的自主技術(shù)創(chuàng)新能力和外部溢出知識(shí)吸收能力，以技術(shù)創(chuàng)新作為媒介，通過(guò)技術(shù)進(jìn)步推動(dòng)經(jīng)濟(jì)可持續(xù)增長(zhǎng)。

1.1 人力資本與技術(shù)創(chuàng)新

人力資本是蘊(yùn)含在勞動(dòng)人員身上的知識(shí)、技能、經(jīng)驗(yàn)等屬性以及由此體現(xiàn)出的勞動(dòng)力[9]。正規(guī)教育、在職培訓(xùn)、干中學(xué)等都是人力資本積累的重要來(lái)源。人力資本這一概念本身具有復(fù)雜性，很難在現(xiàn)實(shí)中找到一個(gè)數(shù)據(jù)指標(biāo)準(zhǔn)確反映經(jīng)濟(jì)主體人力資本水平。因此，國(guó)內(nèi)外學(xué)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(shí)，采用的人力資本代理指標(biāo)也不盡相同。

(1)以某個(gè)教育層次的入學(xué)率、勞動(dòng)人員所占比例，或者所有勞動(dòng)人員的平均受教育年限等總量指標(biāo)表征經(jīng)濟(jì)主體人力資本水平。Cinnirella等[3]以識(shí)字率與中等教育入學(xué)率等指標(biāo)作為人力資本的代理變量，發(fā)現(xiàn)人力資本對(duì)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(shí)短缺和市場(chǎng)不確定性產(chǎn)生的技術(shù)創(chuàng)新壁壘，進(jìn)而促進(jìn)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(biāo)，研究人力資本對(duì)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(guó)內(nèi)學(xué)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(qiáng)等[5]以歷年大學(xué)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(xì)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(duì)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(duì)中小企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新能力(專利申請(qǐng)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(biāo)。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(shí)證分析人力資本對(duì)技術(shù)創(chuàng)新的影響。結(jié)果表明，人力資本對(duì)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新(是否進(jìn)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(guó)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(shí)當(dāng)量表征人力資本水平，實(shí)證分析人力資本對(duì)行業(yè)技術(shù)創(chuàng)新(專利申請(qǐng)總量與3種細(xì)分專利申請(qǐng)數(shù))的影響，發(fā)現(xiàn)人力資本的增加對(duì)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(guó)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(yùn)用動(dòng)態(tài)面板回歸模型實(shí)證研究人力資本對(duì)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(jìn)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(xùn)與健康等指標(biāo)表征人力資本水平。Teles等[15]以1960-2000年27個(gè)國(guó)家數(shù)據(jù)作為研究樣本，利用面板協(xié)整檢驗(yàn)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(qǐng)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(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)(GDP增長(zhǎng)率)、技術(shù)創(chuàng)新(專利申請(qǐng)授權(quán)數(shù)增長(zhǎng)率)與人力資本(公共財(cái)政教育支出增長(zhǎng)率)三者之間的動(dòng)態(tài)內(nèi)生關(guān)系，發(fā)現(xiàn)人力資本對(duì)技術(shù)創(chuàng)新和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)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(xùn)表征人力資本水平，基于法國(guó)微觀企業(yè)數(shù)據(jù)，運(yùn)用動(dòng)態(tài)計(jì)數(shù)回歸模型研究了人力資本對(duì)技術(shù)創(chuàng)新(專利申請(qǐng)數(shù))的影響，結(jié)果表明人力資本對(duì)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(dòng)態(tài)效應(yīng)，上一期技術(shù)創(chuàng)新對(duì)當(dāng)期技術(shù)創(chuàng)新具有顯著負(fù)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(duì)經(jīng)濟(jì)主體的技術(shù)創(chuàng)新與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)具有重要影響。已有研究表明，中國(guó)市場(chǎng)機(jī)制和政策制度的不完善容易導(dǎo)致人力資本在不同經(jīng)濟(jì)部門、生產(chǎn)行業(yè)之間的錯(cuò)配，使得人力資本不能有效地促進(jìn)經(jīng)濟(jì)可持續(xù)增長(zhǎng)[18-20]。因此，除人力資本絕對(duì)水平對(duì)經(jīng)濟(jì)主體技術(shù)創(chuàng)新的影響外，少量文獻(xiàn)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(duì)經(jīng)濟(jì)主體技術(shù)創(chuàng)新的影響。賴德勝等[21]構(gòu)建了一個(gè)人力資本在市場(chǎng)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(duì)技術(shù)創(chuàng)新的作用機(jī)制，實(shí)證分析發(fā)現(xiàn)，市場(chǎng)部門的人力資本對(duì)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(duì)技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)生不同程度抑制效應(yīng)，相對(duì)報(bào)酬結(jié)構(gòu)差異引致不同部門間人力資本錯(cuò)配，不利于技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)出的增長(zhǎng)；紀(jì)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(duì)創(chuàng)新績(jī)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(cuò)配現(xiàn)象，而人力資本低效配置不利于創(chuàng)新績(jī)效提高。

1.3 文獻(xiàn)評(píng)述

綜上所述，國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)人力資本與技術(shù)創(chuàng)新之間的內(nèi)在關(guān)聯(lián)進(jìn)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(gè)教育層次入學(xué)率與勞動(dòng)人員所占比例，或者所有勞動(dòng)人員平均受教育年限等總量指標(biāo)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(dòng)，以人力資本總量指標(biāo)表征研發(fā)人力資本會(huì)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(biāo)，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(gè)隱含假設(shè)，即不同教育層次的研發(fā)人力資本對(duì)技術(shù)創(chuàng)新的影響具有同質(zhì)性。然而，由于在知識(shí)存量、知識(shí)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(duì)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(shí)不符。

2 模型與變量選擇

2.1 計(jì)量分析模型

根據(jù)人力資本作用于經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的直接與間接機(jī)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(jì)主體中專注于技術(shù)創(chuàng)新活動(dòng)的人力資本，如研發(fā)人員的教育、技巧與經(jīng)驗(yàn)等屬性特征，而其它沒(méi)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(duì)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(jī)制。早期實(shí)證模型來(lái)源于Jaffe[23]的知識(shí)生產(chǎn)函數(shù)，是學(xué)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(gè)體，t表示時(shí)間，innov為創(chuàng)新產(chǎn)出，ci為截距項(xiàng)，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(fèi)投入，z為控制變量，反映其它知識(shí)生產(chǎn)投入，β1、β2、βj為相關(guān)參數(shù)，ε為隨機(jī)誤差項(xiàng)。研究與開發(fā)活動(dòng)產(chǎn)生的新技術(shù)和新知識(shí)具有外部性特征，而FDI和OFDI作為國(guó)際技術(shù)溢出的兩條重要渠道，對(duì)東道國(guó)或投資母國(guó)的技術(shù)創(chuàng)新、生產(chǎn)技術(shù)水平與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)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(shí)滯[23]，同時(shí)，為了避免因反向因果關(guān)系產(chǎn)生的內(nèi)生性問(wèn)題，在式(1)中加入FDI和OFDI作為控制變量，且對(duì)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(duì)技術(shù)創(chuàng)新活動(dòng)的影響，在知識(shí)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(xì)分為博士、碩士、本科及以下學(xué)歷3種類型，分別得到不含國(guó)際技術(shù)溢出和含國(guó)際技術(shù)溢出的知識(shí)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(jì)理論認(rèn)為，由于慣性或者部分調(diào)整的原因，橫截面?zhèn)€體的當(dāng)期行為可能取決于過(guò)去的行動(dòng)[24]。技術(shù)創(chuàng)新是在現(xiàn)有知識(shí)存量的基礎(chǔ)上對(duì)知識(shí)進(jìn)行重組和整合，上一期的知識(shí)產(chǎn)出可以作為下一期技術(shù)創(chuàng)新的知識(shí)投入，使得經(jīng)濟(jì)主體的技術(shù)創(chuàng)新可能存在一定的動(dòng)態(tài)特征[25]。此外，動(dòng)態(tài)面板數(shù)據(jù)模型還可進(jìn)一步緩解遺漏變量問(wèn)題，對(duì)其它隨時(shí)間變化的影響因素進(jìn)行有效控制?；诖耍诜匠?3)和(4)的右端加入被解釋變量的滯后一期，構(gòu)建動(dòng)態(tài)知識(shí)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(jì)精度高、有效緩解遺漏變量問(wèn)題、降低變量間多重共線性等優(yōu)勢(shì)，但是，在實(shí)證過(guò)程中需要審慎地對(duì)面板數(shù)據(jù)模型進(jìn)行選擇。對(duì)于靜態(tài)面板回歸模型，一般在“混合回歸模型”與個(gè)體效應(yīng)模型的“固定效應(yīng)模型”和“隨機(jī)效應(yīng)模型”之間進(jìn)行抉擇。因此，在靜態(tài)面板回歸過(guò)程中，本文利用“固定效應(yīng)模型”下F統(tǒng)計(jì)量與虛擬變量最小二乘(LSDV)方法對(duì)“混合回歸模型”和“個(gè)體效應(yīng)模型”進(jìn)行檢驗(yàn)，且利用Hausman檢驗(yàn)和輔助回歸法對(duì)個(gè)體效應(yīng)模型的“固定效應(yīng)模型”與“隨機(jī)效應(yīng)模型”進(jìn)行選擇。

對(duì)于短面板數(shù)據(jù)而言，由于時(shí)間維度T相對(duì)較小，每個(gè)橫截面?zhèn)€體的信息較少，偽回歸問(wèn)題往往不嚴(yán)重，一般不需進(jìn)行單位根檢驗(yàn)與協(xié)整檢驗(yàn)，且假設(shè)隨機(jī)誤差項(xiàng){εit}服從獨(dú)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(duì)統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)的影響，本文在靜態(tài)面板回歸過(guò)程中利用聚類穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)誤對(duì)回歸系數(shù)進(jìn)行顯著性檢驗(yàn)。對(duì)于動(dòng)態(tài)面板回歸模型，常用的估計(jì)方法為差分GMM和系統(tǒng)GMM，但這兩種估計(jì)方法的應(yīng)用前提是隨機(jī)誤差項(xiàng)不存在序列自相關(guān)[26,27]?；诖?，在利用兩步法擬合動(dòng)態(tài)面板回歸模型的過(guò)程中，本文運(yùn)用Arellano-Bond檢驗(yàn)隨機(jī)誤差項(xiàng)是否存在序列自相關(guān)，以驗(yàn)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(jì)過(guò)程中需要大量滯后變量作為工具變量，本文進(jìn)一步在模型估計(jì)結(jié)果的基礎(chǔ)上進(jìn)行Hansen檢驗(yàn)以避免模型過(guò)度識(shí)別。

2.2 變量選擇

作為技術(shù)創(chuàng)新活動(dòng)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(biāo)。根據(jù)類型不同，專利可進(jìn)一步細(xì)分為發(fā)明專利、實(shí)用新型專利與外觀設(shè)計(jì)專利。外觀設(shè)計(jì)專利主要是指對(duì)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(jì)，對(duì)技術(shù)創(chuàng)新的貢獻(xiàn)相對(duì)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(qǐng)數(shù)(剔除外觀設(shè)計(jì)專利申請(qǐng)數(shù))、發(fā)明專利申請(qǐng)數(shù)與實(shí)用新型專利申請(qǐng)數(shù)作為技術(shù)創(chuàng)新的代理指標(biāo)，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(guò)程中研發(fā)經(jīng)費(fèi)投入的代理變量。研發(fā)資本存量由永續(xù)盤存法計(jì)算得到[30]，公式如下：

rdeit=(1-δ)rdeit-1+Iit/pt

(7)

其中，rdeit為個(gè)體i在t時(shí)期的研發(fā)資本存量，Iit表示個(gè)體i在t時(shí)期的研發(fā)經(jīng)費(fèi)內(nèi)部支出，pt為t時(shí)期的綜合價(jià)格指數(shù)，以居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)×0.55+固定資產(chǎn)投資價(jià)格指數(shù)×0.45計(jì)，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(fèi)支出增長(zhǎng)率，以樣本期間研發(fā)經(jīng)費(fèi)支出環(huán)比增長(zhǎng)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(dá)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(xué)科范圍的研究特點(diǎn)，人文社科高校的專利產(chǎn)出主要是外觀設(shè)計(jì)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(fèi)內(nèi)部支出時(shí)，剔除人文社科高校對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)，更加準(zhǔn)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(jì)一體化背景下，作為國(guó)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(xué)者們的廣泛證實(shí)。外商直接投資與對(duì)外直接投資的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)以美元計(jì)價(jià)，且為了消除價(jià)格因素的影響，本文以經(jīng)年日均匯率和固定資產(chǎn)價(jià)格指數(shù)調(diào)整的實(shí)際利用外商直接投資和對(duì)外直接投資存量表征FDI、OFDI的技術(shù)溢出[32,33]，控制國(guó)際技術(shù)溢出效應(yīng)對(duì)中國(guó)地區(qū)技術(shù)創(chuàng)新的影響。西藏樣本數(shù)據(jù)缺失嚴(yán)重，在樣本中予以剔除。樣本數(shù)據(jù)中，地區(qū)專利申請(qǐng)數(shù)、研發(fā)人力資本與研發(fā)經(jīng)費(fèi)投入來(lái)源于歷年《中國(guó)科技統(tǒng)計(jì)年鑒》；實(shí)際利用外商直接投資數(shù)據(jù)來(lái)自于各省份統(tǒng)計(jì)年鑒；對(duì)外直接投資存量數(shù)據(jù)來(lái)源于歷年《中國(guó)對(duì)外直接投資統(tǒng)計(jì)公報(bào)》；居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)、固定資產(chǎn)投資價(jià)格指數(shù)與年日均匯率來(lái)自歷年《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》。

3 統(tǒng)計(jì)分析與實(shí)證檢驗(yàn)

3.1 統(tǒng)計(jì)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(shì)

中國(guó)博士和碩士畢業(yè)生人數(shù)與研發(fā)人員存量趨勢(shì)如圖1、圖2所示。由圖1可知，2009-2018年中國(guó)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(shì)。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(dòng)，且總體表現(xiàn)出一定的上升態(tài)勢(shì)。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(shì)。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(dòng)中配置比例相對(duì)偏低，大多數(shù)碩士教育的人力資本沒(méi)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(jìn)一步反映在碩士研究生擴(kuò)招的背景下，新增碩士畢業(yè)生從事研究與開發(fā)活動(dòng)的比例呈現(xiàn)下滑趨勢(shì)，暗示著就業(yè)市場(chǎng)上研究與開發(fā)工作的崗位供給相對(duì)不足，難以與不斷擴(kuò)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(shì)。

圖1 中國(guó)博士畢業(yè)生人數(shù)與博士R&D人員存量趨勢(shì)

圖2 中國(guó)碩士畢業(yè)生人數(shù)與碩士R&D人員存量趨勢(shì)

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

中國(guó)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(gè)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(gè)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(dá)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(guó)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(dòng)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(dá)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(dá)到88%?？梢?，不同地區(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(duì)于一個(gè)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(guó)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(yù)期相背離。產(chǎn)生這一結(jié)果可能的解釋是，中國(guó)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(dòng)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(xué)歷為主的情形。然而，隨著中國(guó)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)?；A(chǔ)，中國(guó)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(jìn)一步研究。

表1 2009-2018年中國(guó)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(shí)證研究

3.2.1 地區(qū)專利申請(qǐng)總量樣本下的實(shí)證分析

由表2可知，不考慮國(guó)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(shí)(見模型(1)與(2))，研發(fā)人員全時(shí)當(dāng)量對(duì)地區(qū)專利申請(qǐng)數(shù)的回歸系數(shù)都是負(fù)數(shù)但不顯著，表明研發(fā)人力資本對(duì)地區(qū)專利申請(qǐng)數(shù)呈現(xiàn)一定負(fù)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(lái)創(chuàng)新產(chǎn)出增長(zhǎng)，也暗示著通過(guò)細(xì)分教育層次研究研發(fā)人力資本對(duì)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(fèi)投入對(duì)專利申請(qǐng)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(fèi)支出對(duì)地區(qū)專利申請(qǐng)具有一定的正向作用。此外，在動(dòng)態(tài)面板回歸模型中，滯后一期的專利申請(qǐng)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(dòng)具有顯著動(dòng)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(guò)程的知識(shí)投入，推動(dòng)創(chuàng)新成果進(jìn)一步增長(zhǎng)。引入FDI和OFDI的國(guó)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(jìn)一步研究不同教育層次研發(fā)人力資本對(duì)技術(shù)創(chuàng)新活動(dòng)的差異化影響，根據(jù)教育層次異質(zhì)性將研發(fā)人員細(xì)分為本科及以下、碩士與博士學(xué)歷3種類型，重復(fù)上述回歸分析過(guò)程，結(jié)果見表2。在不考慮國(guó)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(fù)，均不顯著，難以準(zhǔn)確判斷博士研發(fā)人力資本對(duì)地區(qū)專利申請(qǐng)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(gè)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(qǐng)的增長(zhǎng)。本科及以下教育研發(fā)人員的回歸系數(shù)均為負(fù)數(shù)，且在個(gè)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(duì)地區(qū)專利申請(qǐng)具有一定抑制效應(yīng)。此外，在細(xì)分研發(fā)人力資本教育層次的情況下，地區(qū)專利申請(qǐng)仍然呈現(xiàn)顯著動(dòng)態(tài)特征。進(jìn)一步考慮國(guó)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(duì)地區(qū)總量專利申請(qǐng)數(shù)的回歸分析結(jié)果

3.2.2 地區(qū)細(xì)分專利類型樣本下的實(shí)證分析

不同類型的技術(shù)創(chuàng)新在前沿性、創(chuàng)新性與復(fù)雜性方面存在差異，對(duì)研發(fā)人員知識(shí)存量、知識(shí)重組以及知識(shí)轉(zhuǎn)化能力也存在不同要求，可能導(dǎo)致專利申請(qǐng)總量這個(gè)單一指標(biāo)無(wú)法準(zhǔn)確刻畫不同教育層次研發(fā)人力資本對(duì)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(shí)用新型專利視角對(duì)上述問(wèn)題進(jìn)行再討論。如表3所示，與專利申請(qǐng)總量回歸結(jié)果基本一致的是，無(wú)論是否加入國(guó)際技術(shù)溢出效應(yīng)和技術(shù)創(chuàng)新的動(dòng)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(duì)地區(qū)發(fā)明專利具有顯著正向作用。然而，與專利申請(qǐng)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(duì)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(fù)但均不顯著，表明本科及以下研發(fā)人力資本對(duì)發(fā)明專利沒(méi)有明顯影響。國(guó)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(duì)地區(qū)發(fā)明專利具有顯著正向溢出效應(yīng)，而對(duì)外直接投資對(duì)地區(qū)發(fā)明專利沒(méi)有類似溢出效應(yīng)。

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

實(shí)用新型專利的回歸結(jié)果如表4所示，不管是否考慮國(guó)際技術(shù)溢出，博士研發(fā)人員回歸系數(shù)可正可負(fù)，且僅在系統(tǒng)GMM方法下顯著為負(fù)，表明博士研發(fā)人力資本對(duì)地區(qū)實(shí)用新型專利沒(méi)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(fù)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(duì)實(shí)用新型專利分別具有顯著正向作用與負(fù)向效應(yīng)。國(guó)際技術(shù)溢出方面，與發(fā)明專利不同的是，對(duì)外直接投資的回歸系數(shù)均為正數(shù)，且在個(gè)體固定效應(yīng)與差分GMM模型下顯著，表明對(duì)外直接投資對(duì)地區(qū)實(shí)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(duì)實(shí)用新型專利沒(méi)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(guó)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(yíng)管理水平等方面具有明顯優(yōu)勢(shì)，對(duì)本土企業(yè)經(jīng)營(yíng)管理具有強(qiáng)烈的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)效應(yīng)[34]，迫使本土企業(yè)通過(guò)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(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)和市場(chǎng)份額；另一方面，根據(jù)投資目標(biāo)不同，對(duì)外直接投資可進(jìn)一步劃分為市場(chǎng)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(guó)地區(qū)對(duì)外直接投資的主要目的是擴(kuò)大海外市場(chǎng)份額與謀求本土稀缺的要素資源，獲取國(guó)外先進(jìn)生產(chǎn)技術(shù)和管理經(jīng)驗(yàn)等戰(zhàn)略性資源的對(duì)外直接投資比例相對(duì)較低[36,37]，在東道國(guó)經(jīng)營(yíng)管理過(guò)程中可能更多的是獲取當(dāng)?shù)鼐用裉厥獾氖袌?chǎng)需求和產(chǎn)品偏好，通過(guò)知識(shí)逆向溢出促進(jìn)母公司對(duì)現(xiàn)有技術(shù)與產(chǎn)品進(jìn)行優(yōu)化或改進(jìn)，推動(dòng)實(shí)用新型專利的增長(zhǎng)。

表4 研發(fā)人力資本對(duì)地區(qū)實(shí)用新型專利申請(qǐng)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(duì)學(xué)生在通識(shí)教育以及某一專業(yè)領(lǐng)域的基礎(chǔ)和專業(yè)理論、知識(shí)和技能方面進(jìn)行培養(yǎng)，重點(diǎn)是打基礎(chǔ)，前沿領(lǐng)域的科研創(chuàng)新能力不足在預(yù)料之中。但需要注意的是，從投入產(chǎn)出效率來(lái)看，無(wú)論是專利申請(qǐng)總量、發(fā)明專利申請(qǐng)還是實(shí)用新型專利申請(qǐng)作為技術(shù)創(chuàng)新的代理指標(biāo)，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(yù)期相背離，產(chǎn)生上述情況一個(gè)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(méi)有呈現(xiàn)明顯優(yōu)勢(shì)。生源質(zhì)量方面，在博士研究生快速擴(kuò)招且招生制度不完善的情況下，博士生招生過(guò)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(qǐng)-審核”為主，這一過(guò)程賦予了博士生導(dǎo)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(guò)程。截然不同的是，碩士生招生方式以全國(guó)統(tǒng)考為主，公平、嚴(yán)格的初試過(guò)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(píng)價(jià)主要以公開發(fā)表論文數(shù)量為標(biāo)準(zhǔn)，且相比于碩士研究生，培養(yǎng)機(jī)構(gòu)對(duì)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(xué)制和獎(jiǎng)學(xué)金制度下，相當(dāng)一部分博士研究生為了能夠拿到獎(jiǎng)學(xué)金且達(dá)到公開發(fā)表論文數(shù)量的畢業(yè)標(biāo)準(zhǔn)，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(shí)和專業(yè)知識(shí)方面不扎實(shí)，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(wú)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(méi)有表現(xiàn)出預(yù)期優(yōu)勢(shì)。誠(chéng)然，上述解釋只是對(duì)本文研究結(jié)果產(chǎn)生原因的一種推測(cè)，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(dǎo)致上述結(jié)果有待進(jìn)一步研究。

4 主要研究結(jié)論與啟示

基于中國(guó)內(nèi)地30個(gè)省市自治區(qū)(西藏?cái)?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(xì)分為博士、碩士、本科及以下教育3種類型，利用靜態(tài)和動(dòng)態(tài)面板數(shù)據(jù)模型，從創(chuàng)新總量與細(xì)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(duì)技術(shù)創(chuàng)新的作用。統(tǒng)計(jì)分析顯示，中國(guó)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(méi)有充分配置于研究與開發(fā)活動(dòng)中。中國(guó)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(dòng)中配置不平衡，本科及以下占比最高，碩士次之，博士最低。進(jìn)一步實(shí)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(duì)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(duì)技術(shù)創(chuàng)新具有一定負(fù)向作用，而博士研發(fā)人力資本對(duì)技術(shù)創(chuàng)新沒(méi)有明顯作用。在細(xì)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(duì)發(fā)明專利申請(qǐng)產(chǎn)生了一定促進(jìn)作用，而本科及以下研發(fā)人力資本對(duì)發(fā)明專利申請(qǐng)的作用不明顯。特別地，在3種不同創(chuàng)新產(chǎn)出指標(biāo)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(shì)。此外，地區(qū)技術(shù)創(chuàng)新活動(dòng)呈現(xiàn)顯著動(dòng)態(tài)特征，上一期創(chuàng)新產(chǎn)出可作為當(dāng)期技術(shù)創(chuàng)新的知識(shí)投入進(jìn)一步推動(dòng)創(chuàng)新產(chǎn)出提高。不同類型的國(guó)際技術(shù)溢出對(duì)不同類型專利具有差異化作用，F(xiàn)DI渠道下國(guó)際技術(shù)溢出有助于發(fā)明專利申請(qǐng)?jiān)黾?，而OFDI渠道下國(guó)際技術(shù)溢出促進(jìn)實(shí)用新型專利申請(qǐng)的增長(zhǎng)。

本文研究結(jié)果對(duì)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(wú)論是在地區(qū)創(chuàng)新總量還是細(xì)分創(chuàng)新類型的樣本下，研發(fā)經(jīng)費(fèi)支出總體上都對(duì)中國(guó)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(dāng)充分重視技術(shù)創(chuàng)新重要性，進(jìn)一步加大研發(fā)經(jīng)費(fèi)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(jìng)爭(zhēng)力的福利待遇，提高研發(fā)人員日常工作和科學(xué)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(jìn)國(guó)際溢出知識(shí)的吸收和利用，積極通過(guò)“引進(jìn)來(lái)”和“走出去”的技術(shù)溢出效應(yīng)推動(dòng)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(duì)地區(qū)技術(shù)創(chuàng)新的差異化作用，地方政府應(yīng)當(dāng)積極引導(dǎo)、建立科學(xué)合理的科研考核體系和人才流動(dòng)機(jī)制，以實(shí)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(dāng)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(dòng)地區(qū)技術(shù)創(chuàng)新水平進(jìn)一步提升。最后，無(wú)論是在地區(qū)創(chuàng)新總量還是細(xì)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(méi)有呈現(xiàn)出明顯優(yōu)勢(shì)。在研究生教育擴(kuò)招的背景下，高等教育機(jī)構(gòu)應(yīng)當(dāng)建立科學(xué)合理的博士研究生選拔機(jī)制與培養(yǎng)體系，強(qiáng)化博士研究生專業(yè)知識(shí)和科學(xué)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(méi)有市場(chǎng)需求的高層次人力資本供給難免加劇“過(guò)度教育”、“就業(yè)難”等問(wèn)題。由此，地方政府仍需進(jìn)一步建立良好的科研創(chuàng)新體系和政策制度環(huán)境，加強(qiáng)知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)體系建設(shè)，降低科研主體核心創(chuàng)新知識(shí)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(duì)高層次研究生教育人力資本的需求，引進(jìn)高層次研究型人才，使高層次研究型人才的市場(chǎng)需求與教育供給形成良性循環(huán)，推動(dòng)中國(guó)地區(qū)技術(shù)創(chuàng)新能力提升，助力中國(guó)經(jīng)濟(jì)向高質(zhì)量轉(zhuǎn)型發(fā)展。