人力資本、研發(fā)支出與企業(yè)自主創(chuàng)新

摘 要：根據(jù)中國(guó)企業(yè)調(diào)查數(shù)據(jù)，對(duì)我國(guó)制造業(yè)企業(yè)自主創(chuàng)新成果的因素進(jìn)行實(shí)證分析，結(jié)果證明，在控制了企業(yè)的創(chuàng)新傾向后，研發(fā)支出對(duì)企業(yè)申請(qǐng)專利的影響仍顯著為正；在控制了其他因素的前提下，無論采用何種指標(biāo)，人力資本對(duì)自主創(chuàng)新成果都具有顯著、穩(wěn)健的促進(jìn)作用。當(dāng)以人力資本與研發(fā)支出的交叉項(xiàng)作為解釋變量時(shí)，沒有顯著證據(jù)證明人力資本能夠提高企業(yè)研發(fā)支出的創(chuàng)新效率。

關(guān)鍵詞：自主創(chuàng)新；人力資本；研發(fā)支出；專利申請(qǐng)數(shù)

作者簡(jiǎn)介：賈娜，女，中央財(cái)經(jīng)大學(xué)中國(guó)人力資本與勞動(dòng)經(jīng)濟(jì)研究中心博士研究生，從事勞動(dòng)經(jīng)濟(jì)學(xué)與計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)研究；吳丹丹，女，中國(guó)電信股份有限公司北京分公司市場(chǎng)部，從事經(jīng)營(yíng)分析與預(yù)算管控研究。

中圖分類號(hào)：F407 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1000-7504（2013）02-0052-08

引 言

近半個(gè)世紀(jì)以來，我國(guó)的工業(yè)化基本上都是依靠要素的投入，這種傳統(tǒng)模式已經(jīng)使資源與環(huán)境不堪重負(fù)。經(jīng)濟(jì)賴以發(fā)展的能源供給越來越捉襟見肘，原有的“三高”（高耗水、高耗能、高污染）產(chǎn)業(yè)難以為繼，以科技創(chuàng)新、技術(shù)改造帶動(dòng)產(chǎn)業(yè)升級(jí)，已經(jīng)成為實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)可持續(xù)發(fā)展的必要條件。在一個(gè)經(jīng)濟(jì)體中，出于提高產(chǎn)出效率、賺取更多利潤(rùn)的需要，相對(duì)其他部門，企業(yè)更有動(dòng)力追求技術(shù)創(chuàng)新，提高勞動(dòng)生產(chǎn)率。現(xiàn)實(shí)中，企業(yè)主要通過兩種方式獲取新技術(shù)——自主創(chuàng)新和技術(shù)引進(jìn)，從而以更低的成本生產(chǎn)出相同質(zhì)量甚至更高質(zhì)量的產(chǎn)品，或者是具有市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力的新產(chǎn)品，達(dá)到提高企業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)力和盈利的目的。

人力資本是個(gè)人擁有的能夠創(chuàng)造個(gè)人、社會(huì)和經(jīng)濟(jì)福祉的知識(shí)、技能、能力和素質(zhì)。[1]隨著人類步入知識(shí)經(jīng)濟(jì)時(shí)代，人力資本已成為企業(yè)最有價(jià)值的資源，特別是在創(chuàng)新型企業(yè)中，人力資本的作用更加明顯。但是，在微觀層面的研究中，研發(fā)支出（R&D）通常被認(rèn)為是企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的基本源泉，而人力資本的重要性往往得不到充分的重視。事實(shí)上，很可能是由于人力資本差異，導(dǎo)致即使投入相同的研發(fā)支出，不同企業(yè)間的創(chuàng)新成果卻相差迥異。因此，在企業(yè)層面，作為影響技術(shù)創(chuàng)新的一個(gè)重要因素，人力資本的重要作用不容忽略。

在以往對(duì)企業(yè)自主創(chuàng)新的研究中，研發(fā)支出與專利申請(qǐng)之間的關(guān)系往往是學(xué)者們對(duì)企業(yè)創(chuàng)新能力進(jìn)行研究的主要對(duì)象。Grilliches（1990）認(rèn)為對(duì)專利進(jìn)行統(tǒng)計(jì)是分析技術(shù)進(jìn)步的重要手段，因?yàn)閷＠麛?shù)據(jù)容易獲得，且在定義上與創(chuàng)新緊密相連，其本身也能夠成為一個(gè)客觀穩(wěn)定的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)。[2]其他國(guó)外學(xué)者在對(duì)研發(fā)支出與專利產(chǎn)出之間的關(guān)系的研究中，也得出一些比較成熟的結(jié)論：Pakes和Griliches （1980）收集并分析了1968—1975年美國(guó)121家大公司的專利申請(qǐng)和研發(fā)支出數(shù)據(jù)，得出這兩者之間存在著顯著的因果關(guān)系[3]；Hall，Griliches和Hausman（1983）從產(chǎn)出是否與研發(fā)支出有滯后關(guān)系的角度進(jìn)行了研究，得出滯后一期和滯后二期的研發(fā)支出對(duì)專利產(chǎn)出有顯著影響，但并不能表明二者存在更長(zhǎng)期的滯后影響關(guān)系[4]。還有一些學(xué)者對(duì)檢驗(yàn)專利產(chǎn)出與研發(fā)支出關(guān)系的計(jì)量方法進(jìn)行了改進(jìn)，如Hausman，Hall和Griliches （1984），Licht和Zoz （1998）[5][6]。

一些學(xué)者已經(jīng)將人力資本納入到企業(yè)創(chuàng)新的研究范圍，Lado等（1994）研究表明人力資本投資、績(jī)效補(bǔ)償、團(tuán)隊(duì)開發(fā)的承諾等人力資源實(shí)踐是創(chuàng)新企業(yè)成功的關(guān)鍵[7]；Ferris （1998）研究得出人力資本的投資有效地提高了企業(yè)的創(chuàng)新績(jī)效[8]；Chacko（2001）采用人力資本理論，解釋了創(chuàng)新型企業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)力所在[9]。近年來，國(guó)內(nèi)也有不少學(xué)者對(duì)人力資本、研發(fā)支出和企業(yè)創(chuàng)新之間的關(guān)系進(jìn)行了較為深入的探討。古利平等（2006）采用專利與科研資源等指標(biāo)對(duì)中國(guó)創(chuàng)新的投入產(chǎn)出進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)中國(guó)的創(chuàng)新投入產(chǎn)出彈性很高[10]；楊勇和達(dá)慶利（2007）指出企業(yè)的研發(fā)支出和技術(shù)創(chuàng)新中，人力資本投資與企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新績(jī)效正相關(guān)[11]；陶冶和許龍（2007）研究發(fā)現(xiàn)，研發(fā)中人力和資金的投入對(duì)專利產(chǎn)出存在滯后作用[12]；徐晟等（2010）對(duì)我國(guó)區(qū)域自主創(chuàng)新進(jìn)行評(píng)價(jià)，并證明負(fù)二項(xiàng)分布模型在自主創(chuàng)新的評(píng)價(jià)上是可行的。[13]

雖然新制度經(jīng)濟(jì)學(xué)已經(jīng)有多篇文獻(xiàn)闡述了管理創(chuàng)新與人力資本之間的關(guān)系，但在我國(guó)，經(jīng)濟(jì)層面的實(shí)證研究卻落后很多。以往關(guān)于中國(guó)技術(shù)創(chuàng)新的實(shí)證研究中，往往忽略了人力資本在企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新中的重要地位，少數(shù)文獻(xiàn)雖然考察了人力資本的作用，但囿于數(shù)據(jù)限制，通常只能使用省級(jí)層面的宏觀數(shù)據(jù)。但是，在技術(shù)創(chuàng)新中，企業(yè)是最重要的載體，僅僅使用省級(jí)宏觀數(shù)據(jù)無法考察企業(yè)這一技術(shù)創(chuàng)新主角的個(gè)體特征，從而可能無法識(shí)別某些決定企業(yè)創(chuàng)新的重要因素，導(dǎo)致計(jì)量結(jié)果的偏誤。本文使用世界銀行“中國(guó)競(jìng)爭(zhēng)、科技和企業(yè)聯(lián)結(jié)研究”調(diào)查數(shù)據(jù)，它是以企業(yè)為主體的微觀數(shù)據(jù)集，涵蓋了與創(chuàng)新有關(guān)的諸多信息。在影響企業(yè)創(chuàng)新的眾多變量中，本文重點(diǎn)考察“人力資本”在企業(yè)創(chuàng)新中的作用。

一、研究數(shù)據(jù)與研究方法

（一）數(shù)據(jù)

本文使用世界銀行“中國(guó)競(jìng)爭(zhēng)、科技和企業(yè)聯(lián)結(jié)研究”（The Study of Competitiveness， Technology& Firm Linkages）的企業(yè)層面調(diào)查數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證分析。數(shù)據(jù)包含中國(guó)制造業(yè)和服務(wù)業(yè)1500家企業(yè)1998—2000年的創(chuàng)新情況、市場(chǎng)環(huán)境，與客戶、供應(yīng)商及政府的關(guān)系等信息，以及收入、成本、研發(fā)支出、勞動(dòng)力、培訓(xùn)等財(cái)務(wù)和人事信息。樣本隨機(jī)地選自北京、上海、天津、廣州、成都五個(gè)城市的特定行業(yè)、特定規(guī)模類別企業(yè)。

與制造業(yè)企業(yè)相比，大多數(shù)服務(wù)業(yè)企業(yè)極少發(fā)生以專利申請(qǐng)為特征的創(chuàng)新行為，進(jìn)一步考慮企業(yè)之間自主創(chuàng)新傾向的差異，本文只選取了制造業(yè)企業(yè)，從而使得構(gòu)建模型時(shí)面臨的不可觀測(cè)的企業(yè)特征導(dǎo)致的誤差減小。由于各種研發(fā)活動(dòng)對(duì)科技創(chuàng)新的作用存在一定的時(shí)滯性，并且在調(diào)查問卷中，相當(dāng)一部分信息只提供了2000年的數(shù)據(jù)，沒有報(bào)告1998年與1999年的情況，因此本文只選擇2000年的自主創(chuàng)新成果情況進(jìn)行橫截面研究。樣本中一些企業(yè)所擁有的專利數(shù)異常地大于絕大部分其他企業(yè)，為了減少數(shù)據(jù)的波動(dòng)性可能帶來的計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)問題，將專利申請(qǐng)數(shù)最高（0.8%）的8個(gè)樣本刪除。本文關(guān)注的企業(yè)人力資本對(duì)象——工程師和技術(shù)人員的年齡信息中包含小于法定工作年齡16歲的4個(gè)樣本，在模型估計(jì)之前將其刪除。最后，樣本包含了986家制造業(yè)企業(yè)。

（二）變量選取

1. 被解釋變量

本文研究的變量是企業(yè)的自主創(chuàng)新成果，但很難找到一個(gè)全面而客觀的評(píng)價(jià)指標(biāo)對(duì)企業(yè)自主創(chuàng)新成果加以衡量。以往研究文獻(xiàn)常采用研發(fā)支出、新產(chǎn)品數(shù)、專利數(shù)作為技術(shù)創(chuàng)新的評(píng)價(jià)指標(biāo)，但這些評(píng)價(jià)指標(biāo)都存在一定的局限性。研發(fā)支出是技術(shù)創(chuàng)新活動(dòng)的投入，但不一定能全部轉(zhuǎn)化為創(chuàng)新成果；新產(chǎn)品沒有嚴(yán)格的統(tǒng)一劃分標(biāo)準(zhǔn)，而且很多創(chuàng)新并不產(chǎn)生新產(chǎn)品。相對(duì)而言，用專利數(shù)量來代理企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新所產(chǎn)生的偏差比上述兩者都要小。專利包含申請(qǐng)專利和授權(quán)專利兩層含義。專利申請(qǐng)數(shù)被普遍認(rèn)為是衡量技術(shù)創(chuàng)新的最直接、最有效的指標(biāo)。這是因?yàn)閺膶＠暾?qǐng)到授予有一段時(shí)滯，企業(yè)擁有可申請(qǐng)的專利時(shí)，表示其研發(fā)活動(dòng)已經(jīng)取得成果，是否能成功獲得授權(quán)則受到政策和制度等因素的影響。使用專利申請(qǐng)數(shù)而不是授予數(shù)作為企業(yè)自主創(chuàng)新性指標(biāo)，更能反映企業(yè)創(chuàng)新性活動(dòng)的結(jié)果。因此，本文選擇專利申請(qǐng)數(shù)作為解釋變量，具體為專利的國(guó)內(nèi)申請(qǐng)數(shù)與國(guó)外申請(qǐng)數(shù)之和。

2. 解釋變量

（1）企業(yè)人力資本

本文要考察的是人力資本在企業(yè)自主創(chuàng)新活動(dòng)中所起的作用，因此人力資本變量設(shè)定為企業(yè)研發(fā)期間的人力資本存量。人力資本本身難以直接度量，本文選取兩種指標(biāo)作為人力資本的代理變量：

①工程師和技術(shù)人員的平均受教育年限。一些研究使用全體員工的平均受教育年限來衡量企業(yè)的人力資本，但本文關(guān)注技術(shù)創(chuàng)新這個(gè)特定的企業(yè)行為，因此認(rèn)為生產(chǎn)工人、管理層、銷售人員、服務(wù)人員等其他員工的人力資本與被解釋變量之間不存在直接的因果關(guān)系，從而未將這些員工的人力資本納入計(jì)量范圍。工程師和技術(shù)人員的學(xué)歷越高，應(yīng)具備越強(qiáng)的技術(shù)研發(fā)能力，與企業(yè)創(chuàng)新的關(guān)系也應(yīng)該越密切。從表1中可以看出，工程師和技術(shù)人員平均接受教育年限大于16年，學(xué)歷最低的是初中，最高的是博士。

②工程師和技術(shù)人員占員工總數(shù)的比例。該比例越高，表示企業(yè)為研發(fā)投入的人力資本越多，從而應(yīng)該能夠創(chuàng)造更多的創(chuàng)新成果。樣本中工程師和技術(shù)人員占總員工數(shù)的比例平均為11%。

（2）研發(fā)支出

研發(fā)支出是技術(shù)創(chuàng)新的基本來源。很多學(xué)者認(rèn)為，專利數(shù)是企業(yè)每年R&D支出當(dāng)期和滯后期流量的函數(shù)。研發(fā)支出是技術(shù)創(chuàng)新的基本來源，沒有連續(xù)的研發(fā)資金投入，企業(yè)則不可能取得自主創(chuàng)新成果。很多學(xué)者認(rèn)為，專利數(shù)是企業(yè)每年R&D支出當(dāng)期和滯后期流量的函數(shù)。但是R&D各滯后期之間往往存在高相關(guān)性，例如Hausman等[15]（1986）發(fā)現(xiàn)，滯后R&D變量之間存在0.95以上的相關(guān)性。本文計(jì)算了2000年研發(fā)支出與滯后一年和兩年的研發(fā)支出之間的相關(guān)性，發(fā)現(xiàn)兩兩之間的相關(guān)系數(shù)都超過了0.96；同時(shí)利用特征根對(duì)三個(gè)變量進(jìn)行主成分分析，發(fā)現(xiàn)第一個(gè)特征根占總變異的98.71%，第三個(gè)特征根的貢獻(xiàn)率幾乎為零。可見研發(fā)支出與其滯后項(xiàng)之間存在高度共線性，因此，本文僅使用2000年當(dāng)期的研發(fā)支出作為解釋變量；滯后期研發(fā)支出對(duì)自主創(chuàng)新成果的作用，將通過滯后的專利申請(qǐng)數(shù)來捕獲。

3. 其他控制變量

（1）銷售額

考慮到員工數(shù)與解釋變量中的工程師及技術(shù)人員占員工數(shù)的比例高度相關(guān)，因此選擇銷售額來表示企業(yè)規(guī)模。

（2）賬面價(jià)值

加入企業(yè)的賬面價(jià)值和表示其產(chǎn)業(yè)部門的虛擬變量等企業(yè)特征，目的是消除創(chuàng)新傾向和R&D之間的大部分正相關(guān)性。賬面價(jià)值定義為固定資產(chǎn)賬面價(jià)值與存貨之和。為了與R&D相匹配，本文只使用2000年當(dāng)期的賬面價(jià)值，滯后的企業(yè)特征的作用也由滯后的專利數(shù)來涵蓋。本文的樣本都處于制造業(yè)，因此不使用部門虛擬變量。

（3）科研合作虛擬變量

企業(yè)通過高等院校、科研機(jī)構(gòu)、其他企業(yè)和用戶的合作聯(lián)系而從外部獲得創(chuàng)新資源或利用外部技術(shù)知識(shí)，也是企業(yè)內(nèi)部技術(shù)創(chuàng)新的重要源泉。本文使用4個(gè)虛擬變量來分別表示企業(yè)在2000年是否與當(dāng)?shù)卮髮W(xué)、政府研究機(jī)構(gòu)、私營(yíng)研究機(jī)構(gòu)、私營(yíng)公司有合同性的或長(zhǎng)期的研發(fā)合作關(guān)系。如果有，令虛擬變量等于1，否則等于0。從表1中可以看出，13%的企業(yè)與當(dāng)?shù)卮髮W(xué)有合作，其余三種合作分別只有6.5%、2%和4.9%。

（4）滯后的專利申請(qǐng)數(shù)

如前所述，以上一些解釋變量（如研發(fā)支出）和控制變量（如賬面價(jià)值、科研合作）等滯后變量都可能影響2000年的自主創(chuàng)新成果。但是為了避免多重共線性問題，使用簡(jiǎn)單的模型說明關(guān)鍵解釋變量的作用，本文舍棄了這些滯后變量。這些滯后變量的作用在很大程度上反映在與其同期的創(chuàng)新成果之中。因此，本文使用1999年和1998年兩年的專利申請(qǐng)數(shù)之和作為另一控制變量來捕獲上述滯后變量的作用。

（三）計(jì)量模型

本文首先使用普通最小二乘法（OLS）對(duì)模型進(jìn)行了線性估計(jì)。但專利數(shù)是典型的計(jì)數(shù)變量，取非負(fù)整數(shù)，其不符合傳統(tǒng)線性回歸所要求的正態(tài)分布性，最適合的模型是計(jì)數(shù)模型。因此，本文進(jìn)而使用了最基本的計(jì)數(shù)模型——泊松（Poisson）回歸進(jìn)行參數(shù)估計(jì)。假設(shè)專利產(chǎn)出服從泊松分布：

通過引入觀測(cè)值下標(biāo)[i]，對(duì)均值參數(shù)[μ]和應(yīng)變量x進(jìn)行參數(shù)化，可以推導(dǎo)出泊松回歸模型，標(biāo)準(zhǔn)假設(shè)是指數(shù)均值參數(shù)化：

泊松回歸的一個(gè)基本假定是數(shù)據(jù)的均值等于方差。但在本文樣本中，企業(yè)專利申請(qǐng)數(shù)的均值為0.44，標(biāo)準(zhǔn)差為1.99，標(biāo)準(zhǔn)差超過均值的4倍，數(shù)據(jù)呈超離散型。使用泊松回歸模型標(biāo)準(zhǔn)差可能被低估，因此進(jìn)一步選擇負(fù)二項(xiàng)式回歸檢查結(jié)果是否穩(wěn)健。負(fù)二項(xiàng)式分布與泊松分布相同，但是允許方差不等于均值，這樣就放寬了變量的限制。負(fù)二項(xiàng)式（Negative Binomial）回歸根據(jù)被解釋變量的離散方式分為兩類：NegBin1適用于依據(jù)一個(gè)常數(shù)超離散，NegBin2適用于依據(jù)樣本均值離散。

本文將檢驗(yàn)兩個(gè)假設(shè)：（1）較高的人力資本能夠促進(jìn)企業(yè)的自主創(chuàng)新；（2）較高的人力資本提高R&D的創(chuàng)新效率。本文同時(shí)通過不同的人力資本指標(biāo)以及負(fù)二項(xiàng)式回歸兩個(gè)維度進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。

二、實(shí)證結(jié)果與討論

本文首先分別使用普通最小二乘法、泊松回歸、負(fù)二項(xiàng)式回歸估計(jì)了人力資本對(duì)專利申請(qǐng)數(shù)的影響，具體估計(jì)結(jié)果見表2。

在表2中，無論采用何種計(jì)量方法，我們發(fā)現(xiàn)，與政府研究機(jī)構(gòu)合作研發(fā)以及與私營(yíng)公司合作研發(fā)這兩個(gè)變量始終對(duì)專利申請(qǐng)數(shù)沒有顯著影響；以Poisson回歸和NegBin1回歸的結(jié)果顯示，企業(yè)人力資本、研發(fā)支出、企業(yè)賬面價(jià)值、與當(dāng)?shù)卮髮W(xué)合作研發(fā)幾個(gè)變量始終對(duì)專利申請(qǐng)數(shù)有顯著的正向影響。

從表2中的（1）、（2）列可以看出，使用OLS進(jìn)行線性回歸時(shí)，人力資本和研發(fā)支出對(duì)企業(yè)專利申請(qǐng)數(shù)都沒有顯著的影響。但是，（3）、（4）列運(yùn)用泊松回歸時(shí)，兩者都對(duì)專利申請(qǐng)數(shù)有顯著的正向作用。由于專利申請(qǐng)數(shù)的計(jì)數(shù)特性，我們認(rèn)為Poisson回歸的估計(jì)更可靠。從泊松回歸結(jié)果來看，無論選取工程師和技術(shù)人員的平均受教育年限，還是其在員工中所占的比例作為人力資本的代理，它對(duì)專利申請(qǐng)數(shù)的作用都顯著為正，即在其他條件相同的情況下，技術(shù)人員的平均受教育水平越高、其在總員工中的比重越大，則越可能取得更多的創(chuàng)新成果。當(dāng)使用NegBin1時(shí)，人力資本和研發(fā)支出的作用依舊顯著，但是使用NegBin2時(shí)不再顯著。這可能是因?yàn)閷＠暾?qǐng)數(shù)的離散型取決于一個(gè)常數(shù)，而不是樣本均值。同時(shí)，與當(dāng)?shù)卮髮W(xué)有長(zhǎng)期研發(fā)合作的企業(yè)傾向于申

請(qǐng)更多的專利，而大學(xué)的優(yōu)勢(shì)就在于其豐富的人力資本及其所帶來的創(chuàng)新、創(chuàng)造能力，這也從另一方面佐證了人力資本對(duì)專利申請(qǐng)的正向作用。

為了考察人力資本對(duì)研發(fā)支出的創(chuàng)新效率，我們以人力資本與研發(fā)支出的交叉項(xiàng)作為解釋變量，并考察其對(duì)研發(fā)支出效率的影響。同樣分別使用工程師和技術(shù)人員的受教育年限和占總員工數(shù)的比例兩個(gè)指標(biāo)，分別加入人力資本交叉項(xiàng)進(jìn)行與前一模型相似的估計(jì)，結(jié)果見表3。

從回歸結(jié)果來看，除交叉項(xiàng)之外，其他計(jì)量結(jié)果的顯著程度及其符號(hào)與表2基本一致。由于本模型及結(jié)果與前一研究非常接近，受篇幅限制，本文不再列出具體結(jié)果。我們發(fā)現(xiàn)，無論采用何種計(jì)量方法，人力資本與研發(fā)支出的交叉項(xiàng)的系數(shù)都為正，表明了其對(duì)研發(fā)支出的正向影響。當(dāng)以工程師和技術(shù)人員在總員工中的比重作為人力資本的代理變量，并進(jìn)行OLS估計(jì)時(shí)，這一結(jié)果在1%水平上顯著，但除了這一結(jié)果外，其他的計(jì)量結(jié)果都不顯著。因此，人力資本與研發(fā)支出同時(shí)對(duì)專利數(shù)有顯著的正向作用這一假設(shè)沒有得到充分的證據(jù)支持。

三、研究結(jié)論及本文局限性

本文運(yùn)用泊松回歸和負(fù)二項(xiàng)式回歸方法，利用世界銀行針對(duì)企業(yè)的“中國(guó)競(jìng)爭(zhēng)、科技和企業(yè)聯(lián)結(jié)研究”微觀調(diào)查數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證分析，考察了企業(yè)人力資本、研發(fā)支出與自主創(chuàng)新成果之間的關(guān)系，并重點(diǎn)探討了人力資本在企業(yè)創(chuàng)新中的作用。本文得到的具體結(jié)論如下：

（1）在用多種計(jì)量方法進(jìn)行估計(jì)的過程中，在控制了企業(yè)的創(chuàng)新傾向后，我們?nèi)园l(fā)現(xiàn)研發(fā)支出對(duì)企業(yè)申請(qǐng)專利的影響顯著為正，表明了投入與產(chǎn)出間的正向關(guān)系。同時(shí)，與Hall等（1983）的結(jié)論類似，我們同樣發(fā)現(xiàn)產(chǎn)出與研發(fā)支出具有一定的滯后關(guān)系。[4]

（2）在控制了其他因素的前提下，無論采用技術(shù)人員的平均受教育水平，還是技術(shù)人員在總員工中的比重作為人力資本的代理變量，其對(duì)專利申請(qǐng)的促進(jìn)作用都是顯著為正并且是穩(wěn)健的。這表明企業(yè)的人力資本對(duì)其自主創(chuàng)新成果具有顯著的促進(jìn)作用。

（3）我們發(fā)現(xiàn)與當(dāng)?shù)卮髮W(xué)有長(zhǎng)期研發(fā)合作的企業(yè)傾向于申請(qǐng)更多的專利。大學(xué)擁有較多高水平的人才，在基礎(chǔ)技術(shù)研發(fā)方面具有突出優(yōu)勢(shì)，這一結(jié)論表明企業(yè)能夠通過與高校合作提升自主創(chuàng)新的效率，并進(jìn)一步印證了人力資本對(duì)企業(yè)創(chuàng)新的正向作用。

（4）以人力資本與研發(fā)支出的交叉項(xiàng)作為解釋變量，未能發(fā)現(xiàn)人力資本提高企業(yè)研發(fā)支出創(chuàng)新效率的假設(shè)。

由于數(shù)據(jù)與方法的局限，本文還存在一些不足。本文對(duì)企業(yè)創(chuàng)新方式的考察還不夠全面，用專利申請(qǐng)數(shù)來衡量企業(yè)的自主創(chuàng)新程度雖然有其優(yōu)越性，但忽略了企業(yè)創(chuàng)新的其他途徑以及不同企業(yè)進(jìn)行創(chuàng)新的不同方式。另一方面，本文所用的數(shù)據(jù)中，研發(fā)支出只有滯后兩期的數(shù)據(jù)，很多關(guān)鍵變量只有一年的橫截面數(shù)據(jù)，導(dǎo)致無法使用面板數(shù)據(jù)模型消除可能存在的內(nèi)生性問題，未能在系統(tǒng)估計(jì)中識(shí)別人力資本對(duì)自主創(chuàng)新效率的作用。

參 考 文 獻(xiàn)

[1] OECD. The Well-being of Nations： The Role of Human and Social Capital [M]. Paris： OECD，2001.

[2] Griliches Z. Patent Statistics as Economic Indicators： A Survey [J]. Journal of Economic Literature， 1990， （28）.

[3] Pakes A， Griliches Z. Patents and R&D at the Firm Level： A First Look [J]. Economic Letters， 1980， （5）.

[4] Hall， Griliches Z.， Hausman J. Patents and R&D： Searching for a Lag Structure [Z]. NBER working paper， 1983.

[5] Hausman J， Hall B.， and Griliches Z. Econometric Models for Count Data with an Application to the Patents-R & D Relationship [J]. Econometrica， 1984， （4）.

[6] Licht G.，Zoz K.. Patents and R&D an Econometric Investigation Using Applications for German， European and US Patents by German Companies [J]. The Economics and Econometrics of Innovation， 1998，（49-50）.

[7] Lado， A.， Wilson， M.， Human. Resource Systems and Sustained Competitive Advantage： A Competence Based Perspective [J]. Academy of Management Review， 1994， （19）.

[8] Ferris G.， Arthur M.， etc.， Toward a Social Context theory of the Human Resource Management-Organization Effectiveness Relationship[J]. Human Resource Management Review， 1998，（8）.

[9] Chacko T.， Wacker J. An Examination of Strategic Goals and Management Practices of Russian Enterprises [J]， International Business Review， 2001，（10）.

[10] 古利平，張宗益，康繼軍. 專利與R&D 資源：中國(guó)創(chuàng)新的投入產(chǎn)出分析[J]. 管理工程學(xué)報(bào)，2006，（1）.

[11] 楊勇，達(dá)慶利. 企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新績(jī)效與其規(guī)模 R&D投資人力資本投資之間的關(guān)系——基于面板數(shù)據(jù)的實(shí)證研究[J]. 科技進(jìn)步與對(duì)策，2007，（11）.

[12] 陶冶，許龍. 我國(guó)R&D投入與專利產(chǎn)出的關(guān)系研究[J]. 科技進(jìn)步與對(duì)策，2007，（3）.

[13] 徐晟， 徐媛， 趙惠芳. 負(fù)二項(xiàng)分布在區(qū)域自主創(chuàng)新評(píng)價(jià)中的應(yīng)用[J]. 合肥工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版），2010，（1）.

[14] Hausman， J.， B. Hall， Z. Griliches. Patents and R&D： Is There a Lag [J]. International Economic Review， 1986，（27）.

[責(zé)任編輯 國(guó)勝鐵]