“人才增量擴充”還是“資源存量優(yōu)勢”
——研究生教育規(guī)模影響高科技創(chuàng)新的實證研究

崔 盛，田浩然

(中國人民大學(xué) 教育學(xué)院,北京 100872)

一、引言

改革開放以來，中國歷經(jīng)著前所未有的快速科技發(fā)展，于2020年成功邁入創(chuàng)新型國家行列，這標(biāo)志著我國建設(shè)世界科技強國的第一階段性目標(biāo)完成[1]。但是目前仍與世界一流的科技強國之間存在較大的發(fā)展差距，尤其是在科技前沿和關(guān)鍵領(lǐng)域，大量的核心要件受制于人，持續(xù)面臨著“卡脖子”的技術(shù)難題。黨中央明確提出，堅持創(chuàng)新在現(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。研究生教育既主要為戰(zhàn)略支撐提供人才“第一要素”，又是國際上衡量科技創(chuàng)新資源狀況和能力水平的重要參考。習(xí)近平總書記在2020年7月召開的全國研究生教育會議上做出重要指示強調(diào)：“推動研究生教育適應(yīng)黨和國家事業(yè)發(fā)展需要，堅持‘四為’方針，瞄準(zhǔn)科技前沿和關(guān)鍵領(lǐng)域，深入推進學(xué)科專業(yè)調(diào)整，提升導(dǎo)師隊伍水平，完善人才培養(yǎng)體系，加快培養(yǎng)國家急需的高層次人才。”會議突出了我國研究生教育對于培養(yǎng)高端科技人才、提高國家創(chuàng)新能力的重大意義。

那么，當(dāng)前我國各地區(qū)的研究生教育發(fā)展對于支撐高科技創(chuàng)新的貢獻(xiàn)有多大，經(jīng)何種機制產(chǎn)生？針對上述問題，本文將實證檢驗省域內(nèi)研究生教育規(guī)模對高科技創(chuàng)新的影響，以期從服務(wù)于國家科技戰(zhàn)略的角度，為優(yōu)化研究生教育發(fā)展策略提供一定的證據(jù)支持。

二、文獻(xiàn)回顧

關(guān)于教育如何影響科技創(chuàng)新的研究，可溯至經(jīng)濟增長理論中的人力資本部分，經(jīng)典的內(nèi)生增長模型將人力資本作為創(chuàng)新生產(chǎn)函數(shù)的關(guān)鍵變量之一[2-3]，教育是人力資本投資的最主要形式[4]。羅默認(rèn)為高水平的人力資本存量可以激發(fā)創(chuàng)新和技術(shù)進步，構(gòu)成經(jīng)濟增長的原動力[2]。人力資本要素的積累是教育促進創(chuàng)新和技術(shù)進步的重要中間過程，因此教育能夠?qū)崿F(xiàn)對經(jīng)濟增長的內(nèi)生驅(qū)動。杜育紅等進一步檢驗教育促進經(jīng)濟增長的“要素積累”和“效率提升”兩條機制指出：高級教育人力資本主要通過技術(shù)創(chuàng)新促進經(jīng)濟增長，其中技術(shù)創(chuàng)新水平由高級人力資本的存量決定[5]。

在內(nèi)生增長模型的框架外，有學(xué)者考察教育的規(guī)模、結(jié)構(gòu)等對科技創(chuàng)新的直接影響，發(fā)現(xiàn)教育和科技創(chuàng)新之間存在正相關(guān)關(guān)系[6-8]，并支持排除低層次人力資本對科技創(chuàng)新的因果效應(yīng)[7-8]。這為邏輯上鎖定高層次人力資本與高科技創(chuàng)新之間的對應(yīng)關(guān)系提供了證據(jù)，因此有必要在考察高科技創(chuàng)新的影響因素時，將研究生教育作為關(guān)注的重點。高等院校是培養(yǎng)創(chuàng)新人才的主體機構(gòu)、科技創(chuàng)新的前沿陣地[9]，主要通過人才培養(yǎng)和自主研發(fā)兩大途徑影響區(qū)域整體的科技創(chuàng)新水平。從事高科技創(chuàng)新活動，需要人才擁有大量的專業(yè)知識儲備，站在某一科學(xué)研究領(lǐng)域的前沿，實現(xiàn)人才“知識進展”的重要場所便是高等院校[10]。此外，優(yōu)質(zhì)的高教資源不僅構(gòu)成外部推動創(chuàng)新的重要技術(shù)源泉[11]，同時是創(chuàng)新活動的內(nèi)部或協(xié)同要素，校企聯(lián)合的科學(xué)發(fā)明、高校取得的技術(shù)專利等都是此類要素產(chǎn)出的直接體現(xiàn)。賴德勝等認(rèn)為，高等教育促進區(qū)域創(chuàng)新不僅體現(xiàn)于人力資本積累和直接參與研發(fā)，還包括差異化人才培養(yǎng)等方面，從創(chuàng)新研發(fā)、創(chuàng)新推廣和成果制造等各層次促進創(chuàng)新[12]。

研究生教育是最高層次的高等教育，其規(guī)模與科技創(chuàng)新之間的關(guān)系密不可分[13]。李鋒亮等實證檢驗了不同層次高等教育對國家創(chuàng)新能力的影響，未發(fā)現(xiàn)本?？平逃龑覄?chuàng)新能力的促進作用，但是碩士生教育顯著為正[14]。袁本濤等基于協(xié)整理論，觀測到研究生在校生數(shù)是科研支出變動的格蘭杰原因，認(rèn)為研究生教育與經(jīng)濟、科技之間基本形成穩(wěn)定的協(xié)調(diào)發(fā)展關(guān)系[15]。李立國等使用區(qū)域研究生教育的“培養(yǎng)規(guī)?！奔捌溲芯可鷮W(xué)歷人才的“累計規(guī)模”檢驗了研究生教育對區(qū)域創(chuàng)新的影響及其溢出，指出創(chuàng)新集聚的空間分布不僅受到科創(chuàng)資源豐裕程度的影響，而且研究生教育的效果具有溢出輻射效應(yīng)[16]。杜帆等實證發(fā)現(xiàn)研究生教育的培養(yǎng)和累計規(guī)模每提高1%，我國頭部城市的創(chuàng)新水平會分別提高0.15%和0.31%，高創(chuàng)新水平的城市最受益于此[17]。蔣仁愛等基于研究所的大樣本數(shù)據(jù)，檢驗研究生學(xué)歷科技人員的存量對于科技產(chǎn)出的影響，發(fā)現(xiàn)研究生學(xué)歷科技人員對專利和論文產(chǎn)出的影響在各類投入中最大[18]。另有學(xué)者將科技創(chuàng)新作為研究生教育影響經(jīng)濟增長的中間機制，兼論了研究生教育與科技創(chuàng)新之間的關(guān)系[19-21]，但是此類研究通常選取研究生畢業(yè)生數(shù)或?qū)W位授予數(shù)作為衡量其規(guī)模的變量[13,22-23]，實際測度的均是人才培養(yǎng)的增量規(guī)模。

整體上，主流文獻(xiàn)對研究生教育影響高水平科技創(chuàng)新活動的關(guān)注仍然較少，并有待克服單一使用畢業(yè)生數(shù)等增量指標(biāo)的局限。同時機制當(dāng)中與研究生教育相關(guān)的各類規(guī)模所釋放效應(yīng)的程度、區(qū)別與聯(lián)系等有待進一步檢驗和豐富?；谏鲜鑫墨I(xiàn)綜述，本文將主要鎖定研究生教育與高水平科技創(chuàng)新之間的關(guān)系，利用我國2003-2017年的省級面板數(shù)據(jù)，實證檢驗區(qū)域擴充的研究生“人才增量”規(guī)模與保有的研究生教育“資源存量”規(guī)模對高科技創(chuàng)新的聯(lián)合促進效應(yīng)，并對省際之間的效應(yīng)差異予以甄別和討論。

三、研究設(shè)計

(一)模型設(shè)定與核心假設(shè)

基于格里利謝斯提出的知識創(chuàng)新生產(chǎn)模型[24]，將其作為科技創(chuàng)新的生產(chǎn)函數(shù)。傳統(tǒng)的知識生產(chǎn)函數(shù)中已經(jīng)納入人員投入規(guī)模的變量，但是未有識別高層次人力資本的影響，故借鑒于經(jīng)濟增長模型中引入教育變量的做法[25]，將影響高科技創(chuàng)新的研究生教育作為獨立變量引入，構(gòu)建新的科技創(chuàng)新生產(chǎn)函數(shù)如下：

(1)

其中，Y是科技創(chuàng)新，K是資本要素，L是人力要素，E是研究生教育規(guī)模，X是控制變量集，A是全要素生產(chǎn)率。研究生教育機構(gòu)的科技創(chuàng)新能力主要包括基礎(chǔ)研究創(chuàng)新、技術(shù)創(chuàng)新和高層次創(chuàng)新人才培養(yǎng)三個方面[26]，據(jù)此可以引出“人才增量擴充”和“資源存量優(yōu)勢”的核心假設(shè)：其一，“人才增量擴充”是指機構(gòu)培養(yǎng)出的研究生學(xué)歷人才在各個區(qū)域內(nèi)增量積累的過程。以人才培養(yǎng)促進科技創(chuàng)新須通過續(xù)留、吸引及穩(wěn)定人才來實現(xiàn)，其效應(yīng)源是經(jīng)由人力資本積累路徑產(chǎn)生的“增量效應(yīng)”；其二，“資源存量優(yōu)勢”是指區(qū)域內(nèi)研究生教育機構(gòu)自身保有的大量支撐科技創(chuàng)新的優(yōu)勢資源。一方面基礎(chǔ)研究創(chuàng)新和技術(shù)創(chuàng)新依賴于本地研究生教育機構(gòu)的活動，另一方面“產(chǎn)教學(xué)研”資源對屬地具有較強的正外部性，換言之，研究生教育機構(gòu)可以直接或協(xié)同參與科技創(chuàng)新活動，而區(qū)域內(nèi)研究生教育系統(tǒng)保有的優(yōu)勢“產(chǎn)教學(xué)研”資源即構(gòu)成重要的內(nèi)部投入要素或協(xié)同要素，從而總體產(chǎn)生利于區(qū)域科技創(chuàng)新的“存量效應(yīng)”。

由于上述兩類效應(yīng)機制不同，因而將模型(1)中的研究生教育規(guī)模E分解，得到衡量人才擴充增量及其保有資源存量的兩個獨立變量，從而分別考察“人才增量”效應(yīng)和“資源存量”效應(yīng)，擴展后的模型如下：

(2)

上式中，Ead是研究生教育輸出的“人才增量”規(guī)模；Ein是研究生教育系統(tǒng)保有的“資源存量”規(guī)模。對公式(2)對數(shù)化處理，導(dǎo)出最終的計量回歸模型如下：

lnYit=lnAit+αlnKit+βlnLit+γ1lnEadit+γ2lnEinit+Xit+εit

(3)

上式中，下標(biāo)i、t分別是省份和年份，ε是干擾項。研究生人才的區(qū)域流動性較強[19]，所以畢業(yè)生等傳統(tǒng)增量指標(biāo)無法測度出地區(qū)擴充的人才增量規(guī)模，同時效應(yīng)的產(chǎn)生也存在滯后。針對上述問題，根據(jù)每年各省R&D人員全時當(dāng)量占全國這一數(shù)值總額的比重構(gòu)建空間權(quán)重矩陣w，使用權(quán)重w對“人才增量”規(guī)模進行流動性系數(shù)調(diào)整，而后整體進行一階滯后，從而減輕流動性和時滯性的干擾。

(二)變量選取與數(shù)據(jù)來源

為檢驗研究生教育對高科技創(chuàng)新的影響，需要先對高科技創(chuàng)新進行有效測度。已有文獻(xiàn)測度科技創(chuàng)新的做法大致可以分為三類：一是基于科技創(chuàng)新成果數(shù)量或質(zhì)量的直接測度[27-28]；二是使用成果的市場收益間接測度[29]；三是構(gòu)建指標(biāo)評價體系，綜合衡量區(qū)域的科技創(chuàng)新水平[30]。其中，專利數(shù)指標(biāo)在衡量科技創(chuàng)新的研究中被廣泛應(yīng)用。通常在我國專利法規(guī)定的三類專利中，發(fā)明專利所代表科創(chuàng)質(zhì)量水平最高[31]。高技術(shù)產(chǎn)業(yè)是依靠高技術(shù)研發(fā)成果進行高技術(shù)產(chǎn)品生產(chǎn)和服務(wù)的產(chǎn)業(yè)部門[32]，較之傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)，其專利所代表科創(chuàng)質(zhì)量水平也較高。因此最終選取高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的有效發(fā)明專利數(shù)測度高科技創(chuàng)新，以最大限度地提高指標(biāo)所衡量科創(chuàng)質(zhì)量水平。此外，一并匯報使用專利授權(quán)數(shù)和發(fā)明專利授權(quán)數(shù)的對照結(jié)果。

核心解釋變量選取各省每年研究生畢業(yè)生數(shù)(經(jīng)流動性系數(shù)調(diào)整后)和在校生數(shù)，分別衡量其區(qū)域擴充的研究生“人才增量”規(guī)模與保有的研究生教育“資源存量”規(guī)模。其一，針對“人才增量”的區(qū)域流動與效應(yīng)時滯等問題，根據(jù)每年各省的R&D人員全時當(dāng)量占全國這一數(shù)值總額的比重構(gòu)建空間權(quán)重矩陣w，使用w乘以其畢業(yè)生數(shù)并取一階滯后，來最終衡量人才增量規(guī)模。其二，由于高等院校的師資團隊、實驗設(shè)備、孵化平臺等資源存量與在校生數(shù)之間的極強共線性，因而使用在校生數(shù)代理資源存量。

已有研究表明，科技創(chuàng)新不僅受到內(nèi)部要素投入影響，包括知識產(chǎn)權(quán)保護[27]、貿(mào)易開放度等外部環(huán)境的因素也具有重要影響[26]，故從以下方面控制變量：第一，對于內(nèi)部要素，使用高技術(shù)產(chǎn)業(yè)R&D活動內(nèi)部經(jīng)費支出衡量物質(zhì)資本，高技術(shù)產(chǎn)業(yè)R&D活動人員全時當(dāng)量衡量人力資本。第二，對于外部環(huán)境，使用“進出口貿(mào)易總額/名義GDP總額”計算貿(mào)易開放度，使用政府資金在R&D活動經(jīng)費支出中所占比重衡量政府支持力度。第三，使用知識產(chǎn)權(quán)類司法案件的案結(jié)數(shù)衡量知識產(chǎn)權(quán)保護，由于相關(guān)因素對區(qū)域創(chuàng)新釋放正向影響需要依托于一定的區(qū)域規(guī)模[33]，因而不采用人均的比例數(shù)據(jù)。第四，使用專利授權(quán)數(shù)或發(fā)明專利授權(quán)數(shù)指標(biāo)作為因變量時，將上述控制變量中“高技術(shù)產(chǎn)業(yè)”的內(nèi)部要素和政府支持力度，置換為“地區(qū)整體”的內(nèi)部要素和政府支持力度。

變量的原始數(shù)據(jù)均取自統(tǒng)計年鑒和公開網(wǎng)站。R&D活動內(nèi)部要素和專利相關(guān)數(shù)據(jù)取自《中國科技統(tǒng)計年鑒》和《中國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計年鑒》。研究生教育相關(guān)數(shù)據(jù)取自《中國教育統(tǒng)計年鑒》。外部環(huán)境變量數(shù)據(jù)取自《中國統(tǒng)計年鑒》。地區(qū)的知識產(chǎn)權(quán)類司法案件案結(jié)數(shù)通過整理“北大法寶”網(wǎng)站獲取。表1列示了變量的描述統(tǒng)計結(jié)果。

表1 變量的描述統(tǒng)計

四、實證結(jié)果分析

初步分析發(fā)現(xiàn)，2003—2017年的面板數(shù)據(jù)集中存在異方差、自相關(guān)等問題，故選擇Driscoll-Kroay標(biāo)準(zhǔn)誤矯正，并根據(jù)豪斯曼檢驗結(jié)果，最終選定固定效應(yīng)模型。

(一)研究生教育規(guī)模對不同統(tǒng)計口徑下專利數(shù)規(guī)模的影響分析

依據(jù)第三部分設(shè)定的模型，尚不區(qū)分研究生教育對科技創(chuàng)新的影響機制，選取研究生畢業(yè)生數(shù)衡量其規(guī)模，構(gòu)建以下3組模型展開檢驗：模型1考察研究生教育對總專利授權(quán)數(shù)的影響；模型2考察研究生教育對發(fā)明專利授權(quán)數(shù)的影響；模型3考察研究生教育規(guī)模對高技術(shù)產(chǎn)業(yè)有效發(fā)明專利數(shù)的影響。表2中的列1至列3依次對應(yīng)上述模型的結(jié)果。

表2 研究生畢業(yè)生數(shù)對不同統(tǒng)計口徑下專利數(shù)規(guī)模的回歸結(jié)果

表2顯示，R&D經(jīng)費投入始終高度顯著，物質(zhì)資本對科技創(chuàng)新的正效應(yīng)穩(wěn)定。列1和列2中，研究生畢業(yè)生數(shù)均在1%水平上顯著負(fù)，列3則從顯著負(fù)效應(yīng)反轉(zhuǎn)為顯著正效應(yīng)，但是R&D人員全時當(dāng)量仍不顯著，據(jù)此可以引出三點認(rèn)識：①研究生教育與人力資本變量之間存在一定的相互替代關(guān)系，效應(yīng)彼此覆蓋；②研究生畢業(yè)生數(shù)對總專利授權(quán)數(shù)和發(fā)明專利授權(quán)數(shù)皆在1%水平上顯著負(fù)，說明研究生教育規(guī)模對總科創(chuàng)規(guī)模具有抑制效果，表明區(qū)域內(nèi)科技創(chuàng)新總成果的數(shù)量擴張與質(zhì)量升級之間潛存著矛盾；③研究生教育對高科技創(chuàng)新正效應(yīng)顯著，且在各類要素中效應(yīng)最強，這與以往部分微觀研究的結(jié)論契合[21]。

綜上可知，一旦考慮到質(zhì)量差異，就會顯現(xiàn)出高級人力資本與高科技創(chuàng)新之間的實質(zhì)性對應(yīng)關(guān)系。若指標(biāo)表征的實際科創(chuàng)水平不足，便難以成功觀測到研究生教育的正向影響。

(二)研究生教育規(guī)模影響高科技創(chuàng)新的“人才增量”效應(yīng)與“資源存量”效應(yīng)

研究生教育規(guī)模對高科技創(chuàng)新的影響不僅體現(xiàn)在通過人才培養(yǎng)擴充高級人力資本增量的方面，還包括依托“產(chǎn)教學(xué)研”資源的存量優(yōu)勢，從而釋放的強大科技創(chuàng)新效能。為檢驗上述兩類機制，將研究生教育規(guī)模分解為區(qū)域擴充的研究生“人才增量”規(guī)模與保有的研究生教育“資源存量”規(guī)模，分別使用流動性系數(shù)調(diào)整后研究生的畢業(yè)生數(shù)和研究生在校生數(shù)衡量，采用以下4組回歸逐步分析：模型1僅使用研究生畢業(yè)生變量；模型2加入在校生數(shù)；模型3使用上文構(gòu)建的空間權(quán)重w乘以畢業(yè)生數(shù)修正流動性，模型4進一步對其整體進行一階滯后。表3中的列1至列4依次對應(yīng)上述結(jié)果。

表3 研究生教育影響高科技創(chuàng)新的回歸結(jié)果

表3顯示：①列2加入研究生在校生數(shù)后，畢業(yè)生數(shù)不再顯著，而在校生數(shù)在1%水平上顯著正，說明研究生教育對于高科技創(chuàng)新的促進作用，主要由區(qū)域內(nèi)研究生教育的資源存量釋放；②列3修正流動性后，研究生在校生數(shù)在5%水平上顯著正，且流入研究生畢業(yè)生數(shù)在10%水平上顯著正，驗明了區(qū)域擴充的研究生“人才增量”規(guī)模與保有的研究生教育“資源存量”規(guī)模對高科技創(chuàng)新具有聯(lián)合促進效應(yīng)；③列4進一步修正時滯后，發(fā)現(xiàn)核心變量的系數(shù)大小、顯著性水平均明顯提高，上述“聯(lián)合效應(yīng)”的結(jié)論穩(wěn)健。

基于上述結(jié)果，將研究生教育規(guī)模支撐高科技創(chuàng)新的機制解釋如下：①研究生教育系統(tǒng)每年能夠培養(yǎng)出大量具有研究生學(xué)歷的人才，持續(xù)為各個地區(qū)輸送高素質(zhì)、高水平的人才增量，最終在各區(qū)域內(nèi)積累成為專用型或通用型的人力資本。一部分人會進入當(dāng)?shù)氐母呖萍紕?chuàng)新機構(gòu)，成為內(nèi)生決定科技創(chuàng)新的高級人力資本存量，而余下部分轉(zhuǎn)換成為其他部門中的通用型人力資本，通過區(qū)域的協(xié)同創(chuàng)新機制，間接對高科技創(chuàng)新起到支持。上述效應(yīng)之和，即研究生教育的“人才增量”效應(yīng)，其程度取決于人才培養(yǎng)的規(guī)模、質(zhì)量與流動；②充足的科研經(jīng)費、雄厚的師資力量、先進的實驗設(shè)備等是承擔(dān)研究生教育的基礎(chǔ)條件。具有研究生學(xué)位授予資格的高校是優(yōu)質(zhì)的教育機構(gòu)，其優(yōu)質(zhì)資源是推動科技創(chuàng)新的外部技術(shù)源泉[11]，另一方面高校直接從事高端前沿技術(shù)的研發(fā)活動[12]，承擔(dān)著來自企業(yè)或政府的重大攻關(guān)項目，通過校企聯(lián)合、校企合作等途徑持續(xù)產(chǎn)出高水平的科技創(chuàng)新成果[34]。總之，研究生教育機構(gòu)往往依托富集而優(yōu)勢的“產(chǎn)教學(xué)研”資源，直接參與科技創(chuàng)新活動，或?qū)^(qū)域產(chǎn)生間接的協(xié)同與輻射效應(yīng)，最終整體釋放出利于高科技創(chuàng)新的強大效能，即研究生教育的“資源存量”效應(yīng)，其程度取決于系統(tǒng)資源的存量及科教協(xié)同水平等；③上述兩組機制之間存在著重要的互動關(guān)系。人才儲備是研究生教育系統(tǒng)中最核心的要素，科研人才和師資又必經(jīng)研究生教育的人才培養(yǎng)環(huán)，因此人才隊伍的質(zhì)量及規(guī)模須通過擴充優(yōu)質(zhì)的人才增量才能穩(wěn)固。反向地，人才隊伍又直接決定著最終輸出人才增量的規(guī)模與質(zhì)量[35]。上述互動關(guān)系的協(xié)調(diào)穩(wěn)定直接關(guān)系到研究生教育支撐區(qū)域高水平科技創(chuàng)新的韌性。上述“人才增量”與“資源存量”的聯(lián)合效應(yīng)機制，歸納如下圖1所示。

圖1 研究生教育規(guī)模影響高科技創(chuàng)新的機制過程

內(nèi)部要素方面，橫向比對列1至列4發(fā)現(xiàn)：經(jīng)費投入變量高度穩(wěn)健，顯示出物質(zhì)資本要素的重要保障功能。人員投入變量的系數(shù)均為負(fù)，整體顯著性狀況較差，再次印證研究生教育與人力資本之間的潛在互替關(guān)系，這意味著相較于人員投入規(guī)模的擴張，研究生學(xué)歷人才擴充所實現(xiàn)的內(nèi)部人員結(jié)構(gòu)變遷和整體能力提升起到的效應(yīng)更為本質(zhì)。

外部環(huán)境因素也對高科技創(chuàng)新具有重要影響，此處將列4作為基準(zhǔn)展開討論。知識產(chǎn)權(quán)司法案件的案結(jié)數(shù)在1%水平上顯著正，說明地區(qū)的高科技創(chuàng)新活動顯著受益于健全高效的司法執(zhí)行體系，以及知識產(chǎn)權(quán)活動的活躍規(guī)模，加強對地區(qū)的知識產(chǎn)權(quán)保護并鼓勵知識產(chǎn)權(quán)活動，將有利于保護和激發(fā)區(qū)域內(nèi)部發(fā)展高科技創(chuàng)新的動能；貿(mào)易開放程度在5%水平上顯著為負(fù)，說明經(jīng)濟開放對高科技創(chuàng)新存在抑制效果，當(dāng)前亟需保護和積蓄國內(nèi)的科技創(chuàng)新動能；政府支持力度呈現(xiàn)不顯著的正效應(yīng)，說明突出政府在高科技創(chuàng)新發(fā)展中的功能和優(yōu)勢，潛在對高科技創(chuàng)新具有積極作用。

(三)研究生教育規(guī)模對不同省份高科技創(chuàng)新的影響

研究生教育資源在地區(qū)之間的規(guī)模與質(zhì)量差異，會導(dǎo)致各個地區(qū)研究生教育對高科技創(chuàng)新的資源存量效應(yīng)存在顯著差異。而地區(qū)之間不同的人才吸引力狀況，又決定著全國研究生教育總輸出的人才增量在地區(qū)之間配置格局。成功留住研究生、吸引研究生是擴充優(yōu)質(zhì)“人才增量”的前提。

為考察研究生教育對不同地區(qū)高科技創(chuàng)新的影響差異，將依據(jù)以下標(biāo)準(zhǔn)對各個省份分類。其一，從人才增量出發(fā)，推測本地研究生畢業(yè)生的培養(yǎng)規(guī)模是否大于研究生畢業(yè)生的匯入規(guī)模，即考察地區(qū)研究生人才的自足狀況，具體以研究生教育輸出人才增量的凈流向差異為表現(xiàn)。使用一省2017年研究生畢業(yè)生數(shù)是否小于前文采用空間權(quán)重w進行流動性系數(shù)調(diào)整后的畢業(yè)生數(shù)，將各省份分為兩類：若小于，則為“輸入型”；若大于，則為“輸出型”。其二，從資源存量出發(fā)，判斷地區(qū)研究生教育系統(tǒng)的在校生規(guī)模是否具有優(yōu)勢，具體考察研究生教育資源的存量狀況。使用一省2017年研究生在校生數(shù)規(guī)模是否大于均值，將各省份分為兩類：若大于均值，則為“優(yōu)勢型”；若小于均值，則為“普通型”?；谏鲜鰞煞N標(biāo)準(zhǔn)，將各個省份劃分為“優(yōu)勢輸入型”“普通輸入型”“優(yōu)勢輸出型”和“普通輸出型”四類，劃分結(jié)果如下表4所示。

表4 不同研究生教育規(guī)模特征的省份分類表

表4顯示，“優(yōu)勢輸入型”包括江蘇、廣東、浙江和山東，此類省份研究生教育的體量較大，但是人才需求量也極大，本地培養(yǎng)總量仍相對不足；②“普通輸入型”包括安徽、福建、河南、河北，其研究生教育的實力相對薄弱，本地培養(yǎng)總量更不足；③“優(yōu)勢輸出型”包括北京、上海、陜西、湖北等7個省份，其研究生教育的資源存量優(yōu)勢明顯，自主培養(yǎng)研究生的規(guī)模大，足以滿足研究生人才的數(shù)量需求；④“普通輸出型”包括天津、吉林等余下16個省份，其研究生教育的實力基礎(chǔ)相對薄弱，但基本能滿足自身發(fā)展的人才數(shù)量需求。依照上述四類劃分進行4組分組回歸，并與全樣本結(jié)果對照，結(jié)果如下表5所示。

表5 研究生教育影響不同類型省份高科技創(chuàng)新的回歸結(jié)果

列1顯示，對于“優(yōu)勢輸入型”省份，區(qū)域擴充的研究生“人才增量”在5%水平上顯著正，而研究生教育的“資源存量”在1%水平上也顯著正，說明聯(lián)合促進效應(yīng)仍然保持。以廣東為典型，此類省份不僅在研究生教育的資源存量規(guī)模上具有優(yōu)勢，同時經(jīng)濟、科技的發(fā)展條件得天獨厚，對優(yōu)質(zhì)人才的吸引力極強，因此具備“人才增量”和“資源存量”能夠聯(lián)合發(fā)揮效應(yīng)的良性機制。正是由于優(yōu)質(zhì)人才增量的擴充、雄厚的科教實力基礎(chǔ)等釋放出的更強資本互補效應(yīng)，因而經(jīng)費投入變量的估計系數(shù)較高。

列2顯示，對于“普通輸入型”省份，所謂“人才增量”效應(yīng)顯著，但是“資源存量”效應(yīng)不顯著，并與“優(yōu)勢輸入型”省份具有同樣較高的資本效益。不同能力層次研究生的畢業(yè)去向具有按能力群分的特點，即“高能力”研究生將較多匹配到“高吸引力”地區(qū)，“低能力”研究生將較多匹配到“低吸引力”地區(qū)。若一省能夠在研究生培養(yǎng)規(guī)模相對不足的情況下，實現(xiàn)人才增量的有效填補或擴充，說明具備較高的人才吸引力，其人才增量的整體質(zhì)量較高，因此“輸入型”省份的資本產(chǎn)出效益較高

列3匯報的是“優(yōu)勢輸出型”省份的估計結(jié)果。其中，北京、上海屬于自主培養(yǎng)和外地匯入的研究生規(guī)模均具有絕對優(yōu)勢的城市，其“自足”是人才自由流動產(chǎn)生的自然性結(jié)果，并非地區(qū)的人才吸引力不足。陜西、湖北等則是典型的“優(yōu)勢輸出型”省份，即研究生教育的資源存量具有優(yōu)勢，但是對人才續(xù)留和吸引的能力較弱，主要由研究生教育的“資源存量”對高科技創(chuàng)新起到支撐，而“人才增量”為不顯著負(fù)效應(yīng)。

列4是“普通輸出型”省份的估計結(jié)果，此類省份可以視作總體中具有代表性的一組子樣本，其結(jié)果與總體類似，但是地區(qū)受到研究生教育的資源存量等條件的限制，研究生教育的“人才增量”與“資源存量”聯(lián)合支撐高科技創(chuàng)新的強度較弱，顯著性水平也略低。

對于上述四類省份，高技術(shù)產(chǎn)業(yè)R&D經(jīng)費投入均高度顯著，物質(zhì)資本要素的正效應(yīng)高度穩(wěn)健，但是系數(shù)大小存在差異，“優(yōu)勢輸入型”系數(shù)最大，“普通輸入型”次之，而“優(yōu)勢輸出型”最小。導(dǎo)致上述差異的主因，類似于教育促進經(jīng)濟增長的“資本互補”效應(yīng)，即物質(zhì)資本要素的功能需要結(jié)合高級人力資本才能充分釋放。一般而言，經(jīng)濟實力雄厚的地區(qū)對人才的吸引力較強，人才增量的整體質(zhì)量也較高，“優(yōu)勢輸入型”省份即符合這一特征，因此將產(chǎn)生較強的“資本互補”效應(yīng)，物質(zhì)資本要素投入呈現(xiàn)的正效應(yīng)最強。

五、結(jié)論與討論

基于人力資本理論以及拓展的知識創(chuàng)新生產(chǎn)函數(shù)，利用2003—2017年我國的省級面板數(shù)據(jù)，實證檢驗了研究生教育規(guī)模支撐高科技創(chuàng)新的“人才增量”效應(yīng)和“資源存量”效應(yīng)，發(fā)現(xiàn)研究生教育規(guī)模對高科技創(chuàng)新的影響不僅體現(xiàn)在通過人才培養(yǎng)擴充高級人力資本增量的方面，還包括依托自身“產(chǎn)教學(xué)研”資源的存量優(yōu)勢，從而釋放出的強大科技創(chuàng)新效能。但是研究生教育發(fā)展特征在地區(qū)之間存在較大差異時，上述兩類機制的效果結(jié)果有所不同。有關(guān)結(jié)論及啟示如下。

第一，未觀測到研究生教育對總專利授權(quán)數(shù)和發(fā)明專利授權(quán)數(shù)的正效應(yīng)，反倒是顯著的負(fù)效應(yīng)，即研究生教育規(guī)模對科創(chuàng)總規(guī)模呈抑制作用，表明省域內(nèi)科創(chuàng)成果的“數(shù)量規(guī)模擴張”與“質(zhì)量結(jié)構(gòu)升級”之間潛存一定的取舍關(guān)系，而研究生教育對高科技創(chuàng)新的正效應(yīng)顯著。這表明研究生教育與高科技創(chuàng)新之間才具有實質(zhì)的因果對應(yīng)關(guān)系，因此需要充分意識到高學(xué)歷科技人才是科技競爭力的核心因素。

第二，區(qū)域擴充的研究生“人才增量”與保有的研究生教育“資源存量”對高科技創(chuàng)新的聯(lián)合促進效應(yīng)顯著。擴充的研究生人才增量每增加1%，高技術(shù)產(chǎn)業(yè)有效發(fā)明專利數(shù)增加約0.66%；保有的研究生教育資源存量每增加1%，高技術(shù)產(chǎn)業(yè)有效發(fā)明專利數(shù)增加約1.05%。上述聯(lián)合促進效應(yīng)的可持續(xù)性依賴于“人才增量”與“資源存量”的協(xié)調(diào)穩(wěn)定關(guān)系，這關(guān)系到研究生教育支撐高科技創(chuàng)新的動能持續(xù)問題，因此在研究生教育的擴張過程中，須遵循正確處理存量與增量一般關(guān)系的發(fā)展邏輯，長期堅持“保護存量、培育增量”的重要原則[36]。

第三，不同研究生教育發(fā)展特征的省份之間，研究生教育對高科技創(chuàng)新的影響存在差異。其一，人才吸引力較強且研究生教育規(guī)模較大的“優(yōu)勢輸入型”省份，如廣東、江蘇等，具備上述“人才增量”和“資源存量”發(fā)揮聯(lián)合效應(yīng)的良性機制，資本要素的功能亦能充分釋放，此類省份需穩(wěn)固人才高地的同時，加強對本地高等院校的建設(shè)，并保證充足的物質(zhì)資本投入，以滿足科技前沿發(fā)展的攻堅需求；其二，具有一定人才吸引力但研究生教育基礎(chǔ)相對薄弱的“其他輸入型”省份，如福建、河北等，此類省份需要加強培育和積累研究生教育資源存量，著力打造在質(zhì)量和數(shù)量上匹配高科技創(chuàng)新活動的“產(chǎn)教學(xué)研”平臺；其三，保有大量優(yōu)勢高等教育資源的“優(yōu)勢輸出型”省份，如湖北、陜西等，研究生教育的存量資源對當(dāng)?shù)馗呖萍紕?chuàng)新起到戰(zhàn)略支撐作用，依托的是一種“產(chǎn)教學(xué)研”資源集中布局和投入的發(fā)展模式，但是對人才的續(xù)留、吸引能力較弱，需要針對性地提高對高科技人才的吸引力，以維持住研究生教育的資源存量優(yōu)勢，從而保證高科技創(chuàng)新活動的動能持續(xù)。

隨著我國科技強國戰(zhàn)略的深入，研究生教育問題勢必長期成為焦點。本文實證檢驗了研究生教育支撐高科技創(chuàng)新的“人才增量”和“資源存量”效應(yīng)，但是由于資料、水平和視野等方面的限制，使得在指標(biāo)合理性、模型嚴(yán)謹(jǐn)性等方面存在一定的缺陷，有待進一步完善。不同專利指標(biāo)對應(yīng)的科技創(chuàng)新主體不同，如何準(zhǔn)確甄別研究生教育機構(gòu)與其他主體產(chǎn)出的科技創(chuàng)新成果仍是一大難題，這關(guān)系到對“資源存量”效應(yīng)的識別。此外，后續(xù)研究需要提高對人才流動性捕捉的精度，從多角度檢驗“人才增量”效應(yīng)的穩(wěn)健性。