人力資本及其結構對科技成果轉化效率的影響

鐘優慧

（韶關學院　經濟管理學院，廣東　韶關512005）

人力資本及其結構對科技成果轉化效率的影響

鐘優慧

（韶關學院經濟管理學院，廣東韶關512005）

摘要：基于2OO2-2O12年中國3O個省域的面板數據，運用DEA-Tobit兩步法和SFA一步法實證檢驗人力資本及其結構對科技成果轉化效率的影響，研究發現人力資本存量沒有顯著促進科技成果轉化效率的提高，在人力資本結構中只有初中層次人力資本對科技成果轉化效率有積極作用，而高中及以上層次的人力資本都未能成為科技成果向現實生產力轉化的主要推動力量。健全科技成果轉化利益機制，鼓勵高素質人才積極參與成果轉化工作，完善改革項目評價制度，是有效發揮人力資本對科技成果轉化積極作用的關鍵。

關鍵詞：人力資本；科技成果；DEA-Tobit；SFA

2014年中國發明專利申請量連續四年位居世界第一，達到92.8萬件。發明專利申請量全球領先，表面上看來中國已成為創新大國。但是，目前中國科技成果轉化率平均僅為20%，實現產業化的不足5%，專利技術的交易率也只有5%，遠遠低于發達國家的水平［1］。科技成果轉化率嚴重偏低，在一定程度上導致“專利大國”實際成為“創新小國”。中國科技創新對GDP的貢獻率僅為40%，而美國和德國科技創新對GDP的貢獻率卻高達80%。在Thomson Reuters公布的“2013全球創新企業百強名單”中，中國沒有一家公司上榜。《科技縱覽》雜志（IEEE SPectrum）顯示，即使是中國最注重技術研發的企業——華為，在電信領域的專利綜合排名只排在第18位。因此，隨著中國發明專利等科技成果的急劇增加，如何將成果有效地轉化為現實生產力，增加科技創新對經濟增長的貢獻，已成為人們普遍關注的問題。充分發揮科技創新對經濟增長的驅動作用，推動經濟增長向創新驅動型轉變，也是國家實施創新驅動發展戰略的重要目的與出發點。

推進科技成果有效轉化為生產力，不但需要弄清楚科技成果轉化效率處于什么水平，更要識別影響科技成果轉化效率的關鍵因素，在此基礎上才能制定出相對有效的政策措施。目前，關于科技成果轉化效率的實證分析文獻還比較少，代表性文獻主要來自So Young Sohn［2］、劉家樹和菅利榮［3］、趙志耘和杜紅亮［4］、陳關聚［5］、賀京同和馮堯［6］。從相關研究來看，關于科技成果轉化效率影響因素的研究文獻比較缺乏，更少有文獻從人力資本及其結構的角度考察對科技成果轉化效率的影響。勞動者既是科技成果的創造者，又是將科技成果轉化為生產力的重要力量。研發活動需要高素質、高學歷人才，科技成果轉化活動同樣依賴于高素質、高學歷的創新型人才。科技成果轉化是對前期技術開發活動所產生的科技成果所進行的后續試驗、開發、應用、推廣直至形成新產品、新工藝以及發展新產業的創新活動。科技成果轉化人員要實現成功轉化科技成果，不僅要掌握成果內所包含的顯性知識和技術，更需要掌握成果內包含的隱性知識和技術，這才是成果的核心與關鍵部分。由于隱性技術和知識的緘默性和復雜性，使得只有少數擁有高素質、高學歷的創新人才才能掌握其中隱性知識和技術。因此從理論上來看，提高科技成果轉化人員的技術知識水平將有助于改善科技成果轉化效率。

本文基于中國30個省域2002-2012年的面板數據，分別運用DEA-Tobit兩步法和SFA一步法考察人力資本及其結構對科技成果轉化效率的影響，這對于認清人力資本與科技成果轉化的關系，有針對性地改善人力資本及其結構，推動經濟增長從要素驅動向創新驅動轉變，都具有重要的策略指導價值。

一、指標選擇與數據來源

技術創新本質上是一個科技、經濟一體化過程，如果技術開發過程獲得成功，而沒有將科技成果進行商業運用，或者商業運用沒有預期的經濟效益，這樣的技術創新就沒有任何意義或價值。因此，技術創新既包括將創新資源轉化為科技成果的過程，又包括將科技成果進行應用和推廣，并將其融入經濟生產的過程，在某種意義上這才是技術創新的最終目標。科技成果轉化效率就是反映經濟生產過程中將科技成果轉化為經濟產出的效率，這里的科技成果投入與資本投入、勞動投入一樣，可以理解為經濟生產的知識資本要素投入。

（一）科技成果轉化效率評價指標

按照通常的做法，在經濟生產模型中，經濟產出用國內生產總值（Y）來衡量，并且用基期不變價格進行換算。采用從業人員數衡量勞動力投入（L），資本投入用物質資本存量（K）衡量。對于物質資本存量的計算，采用常用的永續盤存法進行估計。各省域的投資數據用固定資本形成額衡量，并依據固定資產投資價格指數將其換算為基期（2002年）不變價格。參照張軍等［7］的研究，將折舊率設定為9.6%，并根據其測算出的2000年各省域物質資本存量數據，延展計算出各省域以基期不變價格表示的物質資本存量。科技成果投入（KP）采用最常用的衡量指標——發明專利申請量來衡量。由于科技成果對于經濟產出的影響具有滯后性，因此對于科技成果投入，采用發明專利存量來衡量，并運用永續盤存法來測算：

KPi0=Pi0（1+g）/（g+δ）

KPit=Pit+（1-δ）KPit-1（1）

其中，KPi0和KPit分別表示基期發明專利存量和第t期發明專利存量，P表示當期發明專利申請量，δ為折舊率，g為發明專利產出增長率。參照Lach［8］的做法，將折舊率δ設定為15%，增長率g為樣本期之前發明專利產出的平均增長率，本文取值5%。

（二）科技成果轉化效率影響因素指標

科技成果轉化效率的影響因素是指經濟生產過程中影響科技成果向現實生產力轉化的各個因素，這些因素主要是各類經濟環境變量。一是人力資本變量（HC），分別包括人力資本存量（H）、小學層次人力資本（PRI）、初中層次人力資本（JUN）、高中層次人力資本（SEN）和大專及以上層次人力資本（COL）。采用人口平均受教育年限來衡量人力資本存量，并分別用受教育程度為小學、初中、高中和大專及以上層次的就業人員占地區總就業人員的比重來衡量四個層次的人力資本。二是對外開放程度（OPEN）。國際貿易或外資企業參與當地市場的競爭將有可能會激發內資企業的創新活力，促使其加強科技成果的研發與應用，以提高自身的技術水平與產品競爭力。國際貿易和外資活動還可通過人力資本流動、示范模仿效應、產業關聯效應對國內企業產生積極影響，促進內資企業技術知識的積累與應用，補足其科技成果轉化過程中所需要的各項技術能力。選取進出口總額占地區GDP的比重來衡量對外開放程度。三是產業結構（INST）。地區不同的產業結構會導致其生產組織方式存在差異，而不同的生產組織方式又會導致勞動力、資本、技術知識等生產要素在具體使用上有所不同，生產要素使用的差異必然會導致資源要素利用效率的不同，在不同的產業結構下科技成果的利用效率可能會有所差異。以各地區高新技術產業的產值占地區工業總產值的比重來衡量產業結構。四是市場化程度（SOE）。中國正處于經濟轉型期，許多制度特征可能會導致市場的無效率。例如，很多國有企業壟斷地位的確立不是通過市場競爭與創新能力的提高，市場準入和政府投資審批等原因對要素自由流動的限制又可排除來自于其他企業的市場競爭壓力，這些因素會導致國有企業一般很難有動力開展技術創新活動。很多經驗研究表明，國有企業被認為是創新意愿最低的企業制度。選取國有經濟在工業總產值中所占比重來表示市場化程度。五是地理區位特征（GEGO）。東部與中西部地區在經濟發展水平、創新能力、科技環境等方面存在明顯差異，有可能導致科技成果轉化效率在地區間也存在差異。為描繪科技成果轉化效率的區域差異特征，本文引入區域虛擬變量（1代表東部，0表示中西部）來表示地理區位特征。

（三）樣本數據

在樣本數據中，發明專利申請受理量、高新技術產業產值的數據來源于《中國科技統計年鑒》，從業人員數、人力資本存量及各層次人力資本的計算數據來源于《中國勞動統計年鑒》，其余數據均來源于《中國統計年鑒》。由于西藏很多數據缺失，分析中將其略去。根據數據的可獲得性，以及保證數據統計口徑的一致性，我們只選取了2002-2012年共11年的省域面板數據。對于受價格波動影響的變量，使用了各省域相應年份的價格指數數據將名義值折算成實際值。

二、實證分析選擇

在實證分析中，根據生產可能性邊界確定方法的差異，測度技術效率的方法主要分為數據包絡分析方法（DEA）和隨機前沿分析方法（SFA）。前者是采用線性規劃技術，不需要事先設定函數的具體形式，因此能夠排除設定函數形式的主觀影響，并且在效率測算中能夠考慮多個投入和多個產出的情形。后者是構建隨機前沿模型，不僅可以考慮難以預期的隨機沖擊效應，還可考慮技術的非效率因素，因此更能準確地反映生產者行為，但是這種方法只能考慮單一產出，而且必須事先設定函數形式。由于這兩種方法各具優劣，為增加研究結論的可信度，本文對這兩種方法都加以考慮，并采用相應的DEA-Tobit兩步法和SFA一步法來分析人力資本及其結構對科技成果轉化效率的影響。

（一）DEA-Tobit兩步法

DEA模型的基本形式主要有CCR、BCC、FG和ST等。本文以科技成果、資本存量和勞動力為投入指標，國內生產總值為產出指標，選取應用最為廣泛的CCR模型來對科技成果轉化效率進行測算。由于DEA方法測算的效率值TE∈［0，1］，此時若采用普通OLS方法直接對模型進行回歸，所得到的參數估計值有可能會偏向于零。為避免這一類情形的產生，Tobin提出了Tobit模型（截取回歸模型，Censored Regression Mode1）。根據DEA的理論模型及前文考慮的科技成果轉化效率影響因素，可建立如下的Tobit模型：

式（2）中，TEit是應用DEA模型計算得出的各省域科技成果轉化效率值；HC表示本文關注的人力資本變量，分別包括人力資本存量（H）、小學層次人力資本（PRI）、初中層次人力資本（JUN）、高中層次人力資本（SEN）和大專及以上層次人力資本（COL）；控制變量OPEN、SOE、INST、GEGO分別為對外開放程度、市場化程度、產業結構和地理區位特征；εit表示隨機誤差項。

（二）SFA一步法

在應用SFA方法進行回歸估計分析時，生產函數形式需要事先設定，目前常用的有超越對數生產函數和C-D生產函數兩種。生產函數形式的合理性直接決定了技術效率估計的準確性以及對技術效率影響因素分析的有效性。本文首先建立基于超越對數生產函數形式的分析模型，然后對分析模型進行似然比檢驗，最后依據統計檢驗結果確定適合的生產函數形式。參照Battese and Coe11i［9］的研究，基于超越對數生產函數，構建如下的隨機前沿分析模型：

在（3）式中，GDPit為觀察單元i在時間t的國內生產總值，Kit和Lit分別表示資本投入和勞動力投入，β為待估計的參數向量，β0表示為截距項。（4）式是為分析技術非效率的影響因素，在生產模型基礎上加入的技術非效率函數。對生產函數設定形式的合理性進行似然比檢驗，主要包括C-D生產函數形式檢驗、技術進步檢驗和技術非中性檢驗［10］。這三個假設都可以采用廣義似然率統計量進行驗證：LR=-2［1nL（H0）-1nL（H1）］。其中，L（H0）和L（H1）分別是前沿模型在零假設H0和備擇假設H1下的對數似然函數值，備擇假設H1為不受約束的模型式（3）和（4）。如果零假設（H0）成立，則檢驗統計量服從X2分布，自由度為約束變量數目。

三、估計結果及其分析

（一）估計結果

表1 DEA-Tobit方法的估計結果

表2 SFA一步法的估計結果

基于2002-2012年各省域的面板數據和文中設置投入產出變量，按照CCR模型結構，采用DEAP2.1軟件計算各省域的科技成果轉化效率值，然后按照式（2）的模型結構進行回歸，估計結果見表1。按照式（3）和（4）模型結構，利用Frontier4.1軟件對初始模型進行回歸分析，并對生產函數設定形式的合理性進行似然比檢驗。檢驗結果均表明，不管人力資本變量（HC）是用H衡量，還是用人力資本結構中的PRI、JUN、SEN或COL來分別衡量，初始模型都是合適的。限于篇幅，似然比檢驗結果沒有列出，表2也只給出了SFA模型中技術非效率函數部分的估計結果。

DEA-Tobit兩步法的估計結果表明，人力資本存量對科技成果轉化效率有顯著促進作用，但顯著性水平僅為8.3%，初中層次人力資本對科技成果轉化效率有顯著正向影響，而其他層次人力資本對科技成果轉化效率都沒有顯著正向影響。SFA一步法的估計結果表明，人力資本存量對科技成果轉化效率有正向影響，但不顯著；初中層次人力資本對科技成果轉化效率有顯著正向影響；高中層次人力資本對科技成果轉化效率有正向影響，但不顯著；小學層次人力資本、大專及以上層次人力資本對科技成果轉化效率有顯著負向影響。

（二）結果分析

SFA一步法的回歸結果表明，人力資本存量對科技成果轉化效率沒有顯著促進作用，并且DEA-Tobit兩步法的回歸結果也只是通過了10%的顯著性檢驗，這說明人力資本存量對科技成果轉化效率有一定影響，但并不是很顯著。另外，根據對SFA模型的一系列檢驗，說明在樣本數據下采取SFA技術的合理性，SFA一步法的估計結果應該更具說服力。人力資本對推動科技成果向現實生產力轉化的作用并不是很顯著，究其原因可能是作為高層次、高學歷人才集聚地的高校院所只注重專利申請或專利授權，而不關注專利成果的轉化，導致人力資本在專利成果轉化階段的作用不明顯。例如，發達國家的科技成果轉化率高達80%，中國則僅為25%，其中真正實現產業化的不足5%，而且這已經是近些年不斷進步的結果。太多的科研成果躺在實驗室里，成了高校院所的“陳列品”。科研機構和高校的大部分科研經費來自國家下達的各類項目，而這些項目成果的審查片面追求論文、鑒定和專利申請，不看“投入產出比”，不看其成果的實用化效果。

中國企業接受新技術（特別是高校院所的實驗室成果）的能力相對薄弱是導致科技成果轉化率長期嚴重偏低的重要原因，但更重要的是高校院所的專利申請者在最初申請專利時就可能沒有考慮到將來的科技成果轉化，科研課題交差后往往對專利成果的應用推廣興趣不大。數據顯示，發達國家在科學研究、成果轉化兩個階段投入的經費比例約為1：10，而中國僅為1：0.7。因創新科技成果轉化的利益機制不健全，成果轉化階段的經費投入又嚴重不足，導致成果轉化人員的工作積極性和主動性不高，優秀人才更是不愿意從事科技成果轉化，科技成果轉化率自然就很難提高。大量的專利成果難以轉化為經濟效益，這也就不難理解人力資本對科技成果轉化效率的促進作用不顯著。科技成果的轉化途徑分為直接轉化途徑和間接轉化途徑。直接轉化途徑有賴于高校院所與企業之間的合作、溝通交流（主要是技術交流和人才交流），間接轉化途徑有賴于建立和完善科技中介機構，而從中國目前的現狀來看，產學研合作不緊密和科技中介服務體系不健全一直是制約科技成果有效轉化的主要障礙。

兩種方法估計結果均表明，人力資本結構中只有初中層次人力資本對科技成果轉化效率有顯著正向影響，而其他層次人力資本對科技成果轉化效率都沒有顯著正影響。高中教育及以上層次的人力資本未能對科技成果轉化效率起到顯著促進作用，說明現階段高中教育及以上層次的就業人員還未成為推動科技成果向現實生產力轉化的主要力量。由于投入經費有限和迫于市場競爭壓力等因素，很多企業傾向于對成熟度高、已進入生產試驗階段的科技成果開展產業化，這對從事科技轉化工作的人員要求比較低，初中層次人力資本或高中層次人力資本就可以勝任。高中及以上層次人力資本并未能有效促進科技成果向現實生產力轉化，這與普遍存在的重學術研究輕成果轉化現象有很大關系，也可能與高等教育的人才供給與地區人才需求的矛盾有關系。目前中國高等教育培養的人才理論知識比較豐富，但實際動手能力、實踐操作經驗相當欠缺，很難滿足實際工作的需要，這樣的人才到了企業往往也很難發揮作用。近幾年，中國勞動力市場出現“民工荒”與大學生就業難并存的問題，這也折射出高等教育的人才供給與人才需求的結構性矛盾，說明中國勞動力市場存在嚴重的地區分割和勞動力資源配置效率低下問題。

四、結論與建議

實證研究表明，人力資本存量沒有顯著促進科技成果轉化效率的提高，這與中國普遍存在的科技成果轉化率嚴重偏低有很大關系。在人力資本結構中，初中層次人力資本對科技成果轉化效率有顯著促進作用，而其他層次人力資本對科技成果轉化效率都沒有積極促進作用，這說明現階段高中教育及以上的就業人員還未能成為推動科技成果向現實生產力轉化的主要力量。究其原因可能是由于科技成果轉化的利益機制不健全問題，很多高學歷人才重學術研究而輕成果轉化，不愿意從事科技成果轉化工作，也可能與高等教育的人才供給與人才需求的矛盾有關系。

因此，為促進科技成果的有效轉化，高校院所要制定穩定、切實有效的政策與措施，鼓勵高素質人才積極參與科技成果轉化工作；完善科技成果轉化利益機制，促使科技成果轉化人員能夠分享科技成果轉化的收益，使高校院所的優秀人才愿意從事科技成果轉化工作；在人員編制、職務聘任、薪酬待遇和職位晉升等方面，制定有利于促進科研人員到企業從事科技成果轉化工作的政策措施和保障制度。另外，政府要對項目評價制度進行全面改革，突出科技成果轉化在科技創新中的重要作用。對于科技項目的結項評價，應淡化科技成果鑒定，不能只看專利申請的數量，要更加重視科技成果的應用性與市場前景。完善科技項目評價，關鍵是要促使科研人員將科技成果真正應用于社會生產與實踐，讓科技成果轉化為現實生產力，而不是僅僅滿足于發表論文、申請專利、通過鑒定或報獎。

參考文獻：

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［10］余冬筠，金祥榮.創新主體的創新效率區域比較研究［J］.科研管理，2014（3）：51-57.

（責任編輯：陳景增）

中圖分類號：F241

文獻標識碼：A

文章編號：1OO7-5348（2O15）11-OO35-O6

［收稿日期］2015-09-22

［基金項目］教育部人文社會科學研究規劃青年基金項目“創新的節能減排效應分析”（14YJC630169）；韶關市哲學社會科學規劃項目“韶關市節能減排的困境與政策選擇”（Z2015007）；韶關市哲學社會科學規劃項目“韶關市節能減排的潛力與實現路徑研究”（G2015007）；韶關學院科研項目“科技創新推動韶關制造業升級的對策研究”（SY2014SK11）

［作者簡介］鐘優慧（1981-），女，浙江舟山人，韶關學院經濟管理學院講師，碩士；研究方向：科學學與科技管理。

The Effect of Human Capital on Transformation Efficiency of Technological Achievements

ZHONG You-hui
（Co11ege of Economics and Management，Shaoguan University，Shaoguan 512005，Guangdong，China）

Abstract:By using DEA-Tobit method and SFA method，we emPirica11y ana1yze the inf1uence of the human caPita1 stock and its structure on the transformation efficiency of techno1ogica1 achievements with the data of 30 Provinces in 2002-2012. It shows that the human caPita1 stock does not have significant effect on the transformation efficiency in who1e country and on1y the junior 1eve1 human caPita1 has significant effect on it. Therefore，it is imPortant to estab1ish and imProve the interest-oriented mechanism，encourage high- qua1ity ta1ent to active1y ParticiPate in techno1ogica1 achievement transformation，and imProve the reform in Project eva1uation.

Key words:human caPita1；techno1ogica1 achievement；DEA-Tobit；SFA