人力資本結構對企業科技創新績效的影響

張守鳳,劉昊蓉

(濟南大學 商學院,山東 濟南250024)

0 引言

科技創新是經濟增長的關鍵驅動力,是實現國家經濟可持續發展的重要因素。中共二十大報告提出,加快實施創新驅動發展戰略。堅持面向世界科技前沿、面向經濟主戰場、面向國家重大需求、面向人民生命健康,加快實現高水平科技自立自強。在新一輪科技革命和產業變革背景下,我國經濟面臨增長速度換擋期、結構調整陣痛期、前期刺激政策消化期“三期疊加”的復雜局面,社會經濟運行模式發生根本性改變,經濟發展進入新常態,傳統發展模式難以為繼。在此背景下,以科技創新驅動經濟高質量發展顯得尤為重要?？萍疾繑祿@示,在2021年國家重點研發計劃立項的860余項中,企業牽頭或參與項目有680余項,占比高達79%。企業作為研發投入、項目組織與科技成果轉化的主力軍,在科技創新方面的主體地位不可動搖。人才是創新的根基,創新驅動實質上是人才驅動,人力資本作為科技創新中最具活力的核心要素,是促進科技創新能力與水平提升的關鍵。

科技創新包括原創性科學研究和技術創新,我國原創性科學研究主體是高等院校與科研院所,企業是技術創新的主力軍,科技創新帶來的技術進步能夠有效提高企業勞動生產率,從而增強企業競爭力。因此,企業科技創新能力可以決定企業生存、比較優勢、市場價值以及投資回報等[1]。研究表明,科技創新體現在創新主體對現有技術的突破上,且與知識結構以及企業員工發現、創造新技術的能力息息相關。企業通過對人力資本結構進行合理規劃與配置,不僅能夠加快內部科技創新要素深度融合,而且可為組織效率提升、競爭優勢獲取提供有效保障[2-3]。由此帶來的問題是,企業如何配置人力資本結構才能有效促進科技創新?回答這一問題有助于揭示人力資本結構對科技創新的影響,為各類科技創新主體人才配置與人力資本結構優化提供方向?，F有研究基于宏觀角度探討人力資本結構優化在技術進步與經濟增長過程中的重要作用,而基于微觀角度的研究大多聚焦高管人力資本結構、人才年齡結構和員工學歷結構對企業技術創新(顧婷婷等,2016)、財務績效(劉勝軍等,2015)、經營績效(匡桂林,2021)的影響,尤其關注單一性質人力資本的作用,尚未探討不同類型人力資本結構對企業科技創新的影響。

本文基于人力資本理論中的學歷與技能兩大關鍵要素,充分考慮員工知識積累過程與科技創新參與情況,包括員工進入企業前擁有的知識、技能等人力資本,以及員工進入企業后在不同職能崗位形成的專有知識與技能多樣性結構,將人力資本結構劃分為人力資本學歷結構和人力資本技能結構。不同于已有文獻基于創新產出角度對創新績效進行探討,考慮到科技創新不可缺少的資金要素以及企業科技創新意愿,本文從投入產出兩個角度綜合考察企業科技創新績效。在此基礎上,實證分析人力資本結構對企業科技創新績效的影響及作用機制。

1 文獻綜述與研究假設

1.1 文獻綜述

(1)人力資本結構。人力資本在經濟活動中體現為企業內部人員在受教育、“干中學”等活動中形成的勞動力素質。實踐表明,人力資本結構會隨著經濟發展向上演變,即人力資本結構高級化,這是人力資本與勞動分工共同決定的結果。目前,學界將人力資本結構作為區域性整體指標,探究其對區域經濟增長與創新能力的促進作用(呂紅燕等,2020;江三良等,2021;胡悅等,2021)?，F有研究大多采用平均受教育年限、教育基尼系數衡量人力資本結構水平與分布情況,未體現出人力資本結構自發向上的演變趨勢。劉志勇等[4]、程銳[5]以平均受教育年限為基礎,證明在演進過程中人力資本學歷結構高級化能夠顯著促進經濟發展,卻未考慮人力資本要素異質性結構對經濟增長與勞動力市場發展的影響;李后建和劉培森(2018)基于員工技能與性別兩個角度刻畫人力資本結構,豐富了人力資本結構相關研究。

(2)企業科技創新績效。在管理者層面,學者們關注CEO任期(粟路軍等,2020)、實際控制人子女數量(劉力剛等,2020)、高管內部薪酬差距(阮傲等,2019)以及高管政治聯系(劉美芬,2019)對企業科技創新績效的影響。在員工管理層面,現有研究關注員工激勵對科技創新績效的影響,包括科技人才股權激勵(謝嗣勝等,2021)、員工持股計劃(劉麗輝等,2021)、員工晉升激勵(朱永明等,2017)和員工福利(張東旭等,2021)等。此外,還有學者考察客戶群體特征(蘇濤永等,2021)與客戶集中度(武晨,2021)對企業科技創新績效的影響。綜上所述,現有文獻探討企業各相關群體行為對科技創新績效的影響,卻忽略了企業員工配置與結構的影響。

(3)企業人力資本結構對科技創新績效的影響?？萍紕撔卤举|上是包括人力資本在內的各種創新要素合理配置的結果。實踐與理論研究證實,人力資本在科技創新中處于核心地位,能夠顯著促進研發績效提升。陳華和丁宇剛(2018)以受教育水平衡量企業人力資本學歷結構對全要素生產率與企業經營績效的影響;潘青(2019)基于勞動者成本角度證明人力資本水平提升可以激勵企業創新,從而促進科技創新績效提升。此外,現有相關研究關注企業家與高管團隊人力資本結構構成及影響。例如,張小蒂和趙欖(2009)發現,企業家人力資本結構中的民營企業家分布結構對地區居民富裕程度具有重要影響;劉勝軍和田志文(2015)研究指出,高管團隊知識型人力資本與企業績效具有顯著正相關關系。綜上所述,現有人力資本結構與企業科技創新績效關系研究相對匱乏。因此,本文基于微觀企業角度對二者關系進行深入探討。

1.2 研究假設

企業科技創新既是技術革新與新產品創造的開始,也是企業家重組各類創新要素的過程。科技創新可以幫助企業提高生產與管理效率,從而維持競爭優勢。但由于科技創新具有投資期長、風險高、信息不對稱等特點,企業會對其進行更加嚴格的評估。只有創新要素、條件具備,企業才會開展科技創新[6]。作為企業活動,科技創新同樣遵循行為決策理論,即決策者在有限理性下以獲取經濟利益為目標進行決策[7]。因此,本文將企業科技創新績效分為創新產出與研發投入兩個方面,一方面直接衡量企業科技創新產出水平,另一方面間接反映企業預期收益。

經濟增長理論和內生增長理論認為,勞動力所具備的人力資本是解釋經濟增長的重要因素。從企業層面看,人力資本是企業科技創新的重要驅動因素[8],能夠直接決定企業初始技術路徑選擇,人力資本投入與結構配置是影響企業科技創新績效的重要原因?；诖?大量研究關注企業內部員工構成及行為,將企業人力資本結構視為影響企業創新能力的重要因素。根據人力資本理論,教育是人力資本價值形成的最主要途徑,對人才知識與技能貢獻最大[1]。其次為“干中學”,即經驗積累同樣是人力資本的重要部分?，F有相關研究表明,科技創新所需的知識和技能遠多于其它活動。Grossman&Helpman[9]指出,高學歷人力資本是影響創新的主要因素,且高技術勞動力增加有利于創新;Krueger&Kumar[10]、Vandenbussche[11]證實,接受高等教育的勞動力對創新具有促進作用?；诖?本文從兩個角度對人力資本結構加以衡量,以人力資本學歷結構代表員工在進入企業時的能力結構,以人力資本技能結構表示員工進入企業后通過再學習所形成的技能結構。由此,本文從兩個方面探討人力資本結構對企業科技創新績效的影響。

科技創新源自于人類后天的學習和探索,人作為科技創新中最具活力的主體,開展科技創新的初始動機是生存需要,也是基于人力資本積累和儲備對世界進行探索。創新決定企業生存與競爭優勢,資源基礎理論(RBV)認為,創新是將知識、技能和資金等一系列資源轉化為市場需求的過程。人是知識與技能的擁有者和使用者,教育是知識和技能的傳播途徑,也是獲取人力資本最有效的方式。因此,接受過高等教育的人才往往具備科技創新所需的專業知識與技能,高學歷人力資本與物質資本結合能夠通過科技創新為企業帶來收益。因此,企業人力資本學歷結構越高級,研發投入越多[12]。此外,人力資本學歷結構能夠表明企業對人才和科技創新的重視程度,其高級化程度越高,企業越愿意付出較高成本提供科技創新所需要素,加大研發投入強度[13]。因此,對于企業而言,具有科技創新所需專業知識與技能的高學歷人力資本意味著更強的科技創新能力和更高的勞動生產率,人力資本學歷結構高級化程度越高,企業研發投入越多。綜上所述,本文提出以下假設:

H1:人力資本學歷結構高級化能夠促進企業研發投入。

企業內部員工數量、質量和配置方式決定組織信息共享與傳遞模式,以及科技創新成果生成與轉化過程,并最終體現在企業科技創新績效上。已有研究表明,加強企業內不同部門員工交流合作有利于科技創新活動開展。相較于非生產人員,生產人員技能結構多樣性對科技創新績效的影響更為顯著[14]。因此,本文將生產人員分為研發人員與非研發生產人員。憑借豐富的知識與經驗,研發人員更容易利用企業已有資源開展科技創新,但也容易陷入“能力陷阱”。在程序化生產過程中,非研發生產人員會遇到各種現實問題,而上述問題可為研發人員提供參考。在雙方互動過程中,研發人員結合專業知識對現實問題進行深度分析,非研發生產人員能夠提供實踐經驗,理論與實踐相結合,進而產生溢出效應,形成新的創新思路?，F有研究證實了上述推導,Berliant & Fujita[15]發現,以異質性知識為基礎的技能多樣性會加快新理念形成速度。因此,在知識技能豐富、創新氛圍濃厚的環境下,人力資本技能結構多樣性會增強員工知識整合與應用能力,增加企業科技創新選擇,進而促進研發投入。基于以上分析,本文提出以下假設:

H2:人力資本技能結構多樣性能夠促進企業研發投入。

科技創新是特殊的投資行為,包括研發新產品、引進新技術和擴大新市場。相較其它投資項目,科技創新投資大、周期長、風險高、收益高。創新產出同樣具有不確定性和時間滯后性特點,成功的創新項目意味著企業已達到最優資源配置水平[16]。技術選擇理論指出,特定技術結構需要與要素投入結構匹配,高素質人才有助于企業科技創新。因此,開展科技創新的企業會增加對高學歷人力資本的需求[17]。具有高學歷人力資本的員工既可以利用已有知識與技能直接推動企業科技創新,又能夠通過“干中學”將專業知識和技能溢出給低學歷人力資本員工,由此提高企業整體人力資本水平,實現人力資本結構高級化,從而降低企業科技創新風險。已有研究表明,企業人力資本學歷結構高級化意味著員工具有更多專業知識以及對行業和前沿技術更深刻的理解,能夠幫助企業實現研發資源優化配置,避免無效和低效研發投入,從而提高研發成功率[16]。因此,本文提出如下假設:

H3:人力資本學歷結構高級化能夠促進企業創新產出。

作為高收益活動,科技創新必然伴隨著高風險,研發投入增加并不必然帶來科技創新產出增加。由專業化分工理論可知,隨著生產活動社會化,企業生產活動開始出現嚴格的分工與合作,分工水平提升有助于員工生產效率提升,進而幫助企業形成內生比較優勢。生產人員作為技術創新的“第一梯隊”,對企業科技創新具有直接影響[18]。在工作實踐中,研發人員能夠解決關鍵技術難題,而非研發生產人員負責程序化作業流程。在相互配合過程中,研發人員負責創新研發,解決企業技術難題,非研發生產人員則將創新成果付諸實踐。因此,與企業生產人員同質化相比,人力資本技能結構多樣性能夠增加企業知識、信息和經驗,從而有助于提升企業發現問題與解決問題的能力[19]。同時,人力資本技能結構多樣性能夠進一步提高生產人員對科技創新專有知識和技能的獲取與整合能力,從而促進企業創新產出。Lazear[20]發現,勞動力技能多樣性對企業創新產出具有積極影響;Wright等[21]發現,合理配置人力資本可以有效提升組織創新績效?；谏鲜龇治?本研究提出以下假設:

H4:人力資本技能結構多樣性能夠促進企業創新產出。

綜上所述,本文構建以下假設模型,如圖1所示。

圖1 人力資本結構對企業科技創新績效影響的假設模型Fig.1 Hypothesis model of impact of human capital structure on enterprise STI

2 研究方法與變量設計

2.1 計量模型設定

為了檢驗人力資本結構對企業科技創新績效的影響,參考Chang等[22]、虞義華等[23]的研究成果,本文構建計量模型,如式(1)所示。

Innovationi,t=α+βHstrui,t+∑γkControlk,i,t=1+δIdustryi+θYeart+μProvincei+εi,t

(1)

其中,Innovation為模型因變量,代表企業i第t年科技創新績效;Hstrui,t為模型自變量,代表企業i第t年人力資本結構;Control為一系列控制變量,下標k代表控制變量個數,Industry、Year、Province分別表示行業固定效應、年份固定效應及地區固定效應。

2.2 變量定義

2.2.1 企業科技創新績效

借鑒易靖韜等[16]的研究成果,本文以研發投入、創新產出作為企業科技創新績效的代理變量。其中,采用企業研發投入強度衡量研發投入,即科技研發支出本期增加額占營業支出的比值,使用企業當年專利授權量的自然對數衡量創新產出,理由如下:

(1)企業授權專利可以衡量企業創新產出水平,但無法體現專利作為科技創新成果帶來的預期收益。因此,加入企業研發投入,一方面可以準確衡量科技創新資源投入情況,另一方面能夠間接衡量企業本年度科技創新成果轉化的預期利潤。

(2)授權專利作為體現企業創新產出的重要成果,接受國家監督與檢驗,一方面,能夠確保創新產出質量,使經濟效益得到保障;另一方面,相較于新產品、新模式,專利數據可得性與權威性較優。基于此,本文采用授權專利作為企業創新產出的衡量指標。

(3)根據數據可得性與可靠性,企業研發投入數據來自上市公司年報,按照規定每年進行審計,企業專利數據由國家知識產權局公布,國泰安上市公司研發數據庫有詳細的專利申請和授權數據,上述數據均具有可靠性。

2.2.2 人力資本結構

本文基于人力資本理論,從兩個維度考察企業人力資本結構,即人力資本學歷結構和人力資本技能結構,理由如下:

(1)已有文獻大多使用平均受教育年限和教育基尼系數作為人力資本結構的代理變量,難以體現其動態變化趨勢。借鑒劉智勇等[4]的做法,本文采用客觀賦權法測算企業人力資本結構高級化權重,再計算上市公司人力資本學歷結構高級化指數。

(2)人力資本理論指出,個體技能是人力資本的重要組成部分。得益于知識互補功能,員工技能多樣性成為企業內部知識輸入與創新的重要來源。因此,人力資本技能結構多樣性是企業科技創新的重要驅動力。具體而言,企業人力資本技能多樣性能夠確保員工在知識、經驗和技能層面上的非重復性,有助于企業科技創新活動開展與決策制定。

其中,人力資本學歷結構使用人力資本結構高級化指數作為代理變量。根據劉智勇等(2018)的研究方法,本文根據就業結構高級化演進過程測算企業人力資本學歷結構高級化指數,具體計算過程如下:

第一,按照員工受教育程度劃分上市公司人力資本,本文將人力資本學歷分為6個等級,即博士、碩士、本科、?？?、高中、初中及以下,以各等級人力資本比值共同作為空間向量,構建六維人力資本空間向量,即X0=(x1,x2,x3,x4,x5,x6)。

第二,確定基準向量。X1=(1,0,0,0,0,0)、X2=(0,1,0,0,0,0)、X3=(0,0,1,0,0,0)、X4=(0,0,0,1,0,0)、X5=(0,0,0,0,1,0)、X6=(0,0,0,0,0,1)。根據式(2)計算人力資本空間向量與基準向量的夾角。

(2)

其中,j=1,…,6。

第三,計算得出企業人力資本結構高級化指數,如式(3)所示。

(3)

其中,Wi為權重。根據劉智勇等(2018)的研究成果,人力資本結構高級化指數可以衡量不同學歷層次人力資本比值的相對變化,體現人力資本學歷結構動態演進趨勢。

借鑒已有文獻的做法,本文以員工進入企業后的職能部門劃分衡量人力資本技能結構。由于職能種類是無序變量,以《中華人民共和國職業分類大典(2022年版)》為參考,本文將上市公司員工分為兩大類,分別為生產人員與非生產人員。根據上文理論分析,本文按照技能類別進一步將生產人員分為研發人員與非研發生產人員。在此基礎上,將兩類生產人員占總員工人數的比值代入式(4),計算其Blau指數,得到企業人力資本技能結構多樣性指數。

(4)

其中,P表示個體在某一類別中的比例,i表示種類數量。

2.2.3 控制變量

(1)企業維度。企業規模以企業員工總數的自然對數表示;企業資產水平以總資產的自然對數表示;企業年齡以當期年份減去企業成立年份取自然對數衡量,表示在不同發展階段,企業對創新的重視程度有所不同;企業員工生產率以企業人均創收的自然對數表示。

(2)政府維度。政府對企業的技術補助能夠反映政府對企業及企業所在行業的重視與友好程度,故本文將其作為政府維度的控制變量。

(3)市場維度。地區人均生產總值,用以衡量當地經濟發展水平;企業所在行業競爭程度,采用赫芬達爾指數描述企業所在行業集中程度,赫芬達爾指數越高,表明所在行業市場集中度越高,競爭越激烈。

綜上所述,本文變量情況如表1所示。

2.3 數據來源與描述性統計

本文選取2011—2021年滬深A股上市公司面板數據作為初始研究樣本。由于萬得(WIND)數據庫從2011年開始收錄上市公司員工學歷與職能數據,故2011年是可獲得企業員工數據的最早年份。本文相關上市公司的基本信息和財務數據來自國泰安(CSMAR)數據庫,專利數據來源于國家知識產權局官方網站,企業員工結構數據來自萬得(WIND)數據庫,政府補助與行業集中程度數據來自國泰安(CSMAR)數據庫,所在地人均GDP來自各地區統計年鑒。

為了確保數據的穩定性與有效性,消除異常值的影響,本文對初始研究樣本進行以下處理:第一,剔除金融類行業樣本。與其它行業相比,金融類行業的財務會計制度具有獨特性,故剔除金融類企業樣本以確保數據的一致性。第二,剔除ST、PT樣本。在樣本期內被ST、ST*、PT處理的企業財務制度異常(連續虧損和財務異常),與企業實際情況不符,故予以剔除。第三,剔除主要變量數據不完整的企業,確保數據的可靠性。此外,考慮到企業研發投入到創新產出具有時滯性,本研究采用滯后一期解釋變量。為了消除樣本離群值的影響,本文對所有連續變量進行1%水平上的縮尾處理。

各變量基本描述性統計結果如表2所示。由表2可知,研發投入強度(Rdsales ratio)的均值為4.483,最小值為0.023 0,最大值為31.48。上述結果表明,現階段上市公司在研發投入方面存在較大差異,呈現嚴重的兩極分化。同樣地,創新產出的最大值與最小值差距較大,表明我國上市公司在創新產出方面呈現嚴重的兩極分化。人力資本結構方面,人力資本學歷結構的平均值小于中位數,表明樣本員工學歷結構水平較低;人力資本技能結構的平均值與中位數基本相等,表明樣本生產人員中研發與非研發生產人員技能結構較為均衡。

表1 變量說明Tab.1 Variable description

表2 變量描述性統計結果Tab.2 Variable descriptive statistics

3 實證結果與分析

為了揭示人力資本結構對企業科技創新績效的影響,首先,進行基準模型回歸;其次,進行內生性問題處理,采用面板工具變量估計進一步克服內生性問題導致的估計偏誤;最后,進行穩健性檢驗。

3.1 基準回歸

主要模型的方差膨脹因子(VIF)總值和單個解釋變量的VIF值均小于10,表明解釋變量間不存在多重共線性。本文采用最小二乘法對人力資本結構、企業研發投入與創新產出關系基準模型進行回歸,同時考慮行業、地區和時間固定效應,結果如表3所示。

表3中,模型(1)(3)為人力資本學歷結構對企業科技創新績效影響的多元回歸估計結果。由結果可知,人力資本學歷結構對研發投入影響的回歸系數為8.635,對創新產出影響的回歸系數為2.012,均在1%水平上顯著。上述結果表明,人力資本學歷結構高級化與企業研發投入強度、創新產出均存在顯著正相關關系,當期人力資本學歷結構變化會使后一期企業研發投入增加8%,創新產出增加2.012%,驗證了假設H1和假設H3。模型(2)(4)為人力資本技能結構對企業研發投入與創新產出影響的多元回歸估計結果。由結果可知,在固定行業、地區和時間的情況下,人力資本技能結構多樣性對企業研發投入與創新產出影響的回歸系數分別為2.726、0.616,均在1%水平上顯著,即人力資本技能結構多樣性對企業研發投入與創新產出具有顯著促進作用,驗證了假設H2和假設H4。綜上可知,企業人力資本學歷結構對企業創新產出的正向影響大于人力資本技能結構,即優化人力資本學歷結構是促進企業科技創新最有效的方式。

對于其它控制變量而言,企業資產規模、政府技術補助對研發投入與創新產出具有顯著正向影響。此外,企業人員規模對研發投入具有顯著負向影響,但對創新產出具有正向影響,且在1%水平上顯著,說明資產規模越大、政府越支持的企業,其對創新的重視程度越高,研發投入越大。相對而言,人員規模較大的企業擁有較多的科技創新人才,故創新產出較多?？萍紕撔伦鳛楦唢L險、高收益的活動,只有規模大、盈利能力強的企業才能承擔高額的科技創新成本。企業人員規模、年齡、員工勞動生產率和行業集中程度對企業研發投入影響的系數顯著為負,說明人員規模越大、成立時間越長、人員越冗余、行業壟斷程度越高的企業,其研發投入強度越低。人員冗余會增加員工間的誤解、沖突和非合作行為,抑制企業研發投入,而年齡大的企業傾向于采用固有慣例,也不利于創新產出。實踐證明,在行業集中度較高背景下,為了維持行業競爭優勢和壟斷地位,大企業會更加重視科技創新,而大部分同行業中小企業由于技術基礎薄弱會降低自主創新水平。

表3 人力資本結構對企業研發投入與創新產出影響的基準回歸結果Tab.3 Benchmark regression results of human capital structure on corporate R&D investment and innovation output

3.2 內生性問題

Hausman檢驗結果表明,模型存在內生性問題,主要來源有雙向因果、動態面板和測量誤差。在變量選擇上,本文選擇滯后一期自變量,一定程度上可以解決可能出現的雙向因果問題。借鑒戴魁早等[24]的研究成果,本文通過構建工具變量克服由內生性問題導致的估計偏誤,以前兩期上市公司所在省份本科應屆畢業生占比與高校數量的交互項作為人力資本學歷結構的工具變量。首先,使用兩階段最小二乘法(2SLS)對人力資本學歷結構的工具變量進行重新估計,表4模型(1)(2)為基于工具變量兩階段最小二乘法的估計結果。RKF統計結果顯示,不存在弱工具變量問題。同時,第二階段回歸結果與基準回歸結果在影響方向及顯著性方面基本一致,驗證了結果的穩健性,間接說明估計變量滿足排他性約束假設[25]。其次,靜態模型難以全面揭示人力資本結構對企業科技創新績效的影響,本文選擇系統GMM方法對基礎模型重新估計,同時為避免兩步法產生的系統標準誤向下偏移,采用Win-demeijer方法對其進行糾正,結果如表4模型(3)(4)所示。結果表明,前文基準回歸結果具有穩健性。

表4 內生性回歸結果Tab.4 Endogeneity regression

3.3 穩健性檢驗

本文采用變量替換法、解釋變量滯后兩期進行穩健性檢驗。

(1)將6個不同學歷層次的上市企業員工分為初級人力資本與高級人力資本,并將?？萍耙陨蠈W歷視為高級人力資本,以高級與初級人力資本的比值作為人力資本學歷結構的替換變量。表5模型(1)(2)結果顯示,在企業研發投入與創新產出方面,人力資本學歷結構回歸系數顯著為正,表明人力資本學歷結構能夠有效促進企業科技創新績效提升。與前文結論基本一致,表明本文基準回歸結具有穩健性。

(2)由于企業決策需要一定的滯后期才能體現成效,因而有必要對滯后期的影響進行深入探討。表5模型(3)～(6)為滯后兩期模型穩健性檢驗結果,從各變量對企業績效的影響方向、顯著性水平看,滯后兩期穩健性檢驗結果與滯后一期的估計結果基本一致,表明本文回歸結果具有穩健性。

4 進一步分析

4.1 高管技術背景占比的調節效應

根據高層梯隊理論,高管特質、背景能夠影響企業經營管理和戰略決策[26]。Dearborn & Simon[27]研究發現,企業高管職業背景會使其出現決策行為偏好,分析同一商業案例時,不同背景的高管會不自覺地傾向自身職業所涉及的內容;Lin 等[28]研究發現,我國民營企業家受教育程度、專業背景與企業科技創新績效顯著正相關。因此,本文選擇上市公司董事會中具有技術背景高管占董事會總人數的比值作為調節變量,檢驗高管技術背景占比對人力資本結構影響企業科技創新績效的調節效應。為了確保調節變量的外生性,本文以上市公司公布的高管職務數量減去負責公司生產技術部門的高管數量,再計算非技術部門高管中擁有技術背景的高管占比,以此作為調節變量,構建調節效應模型如式(5)所示。

Innovationi,t=α1+β1Hstrui,t+δ1Techi,t+θ1Hstrui,t×Techi,t+γkControlsk,i,t+εi,t

(5)

其中,Techi,t為本文調節變量,表示企業i第t年具有技術背景的高管占比。Hstrui.t×Techi,t表示企業人力資本結構與高管技術背景的交互項,用以衡量高管技術背景占比對人力資本結構與企業科技創新績效關系的調節效應;Controlsk,i,t為控制變量,εi,t為隨機擾動項。

表5 穩健性檢驗結果Tab.5 Robustness test results

表6模型(1)(2)分析高管技術背景占比對人力資本學歷結構與企業科技創新績效關系的調節效應。結果表明,在創新產出方面,高管技術背景占比與企業人力資本學歷結構的交互項系數顯著為正,表明高管技術背景對人力資本學歷結構與創新產出有顯著正向調節作用。具有技術背景的高管往往具備豐富的專業知識,能夠對創新要素進行有效配置,提高企業研發成功率與企業創新產出水平。由于科技創新具有高風險、無法預見及難以控制等特點,企業在研發投入時會進行多方面考量。因此,高管技術背景占比對研發投入的促進作用并不顯著。模型(3)(4)中,人力資本技能結構和高管技術背景占比的交互項與企業研發投入及創新產出均在1%水平上顯著正相關,表明高管技術背景能夠強化人力資本技能結構對企業科技創新績效的影響。具有技術背景的高管會更加重視實踐,能夠協調研發人員與非研發生產人員間的互動關系,有助于形成“生產—研發—再生產”的良性互動,從而提高企業科技創新績效。

4.2 科技創新效率的影響效應

研發投入與創新產出增加并不一定會帶來科技創新效率提高,科技創新效率能夠體現企業科技創新投入產出效率。芝加哥學派認為,創新是一種風險性行為,大多數情況下,收益和成本不成正比,只有規模達到一定程度且具有一定利潤水平的大型企業才有創新動力與能力?，F有文獻表明,人才是科技創新中最活躍的資源,企業是科技創新投資主體與執行主體。因此,合理的人力資本配置對企業科技創新績效具有顯著正向影響,能夠決定企業科技創新能力與效率。然而,在人力資本價值轉化為科技創新回報方面,企業過度重視“量”而忽略“質”;在員工人力資本配置方面,企業過度重視員工整體學歷;在創新成果衡量方面,企業過于強調項目盈利性,僅關注研發投入、專利數量等指標。

表6 調節效應檢驗結果Tab.6 Moderating effect results

本文進一步探討人力資本結構對企業科技創新效率的影響,參考Hirshleifer等[29]的計算方法,基于上市公司專利數量計算企業科技創新效率,如式(6)所示。

(6)

其中,Patenti,t+1表示企業i第t+1年專利授權總量,R&D為企業研發費用,企業科技創新效率可采用企業在給定研發投入下的專利數量衡量,科技創新效率越高,說明企業研發投入回報率越高。

在基準模型的基礎上,本文采用最小二乘法構建計量模型對企業科技創新效率進行基準回歸,如式(7)所示。

Innoefficiencyi,t=α2+β2Hstrui,t+∑γkControlk,i,t=1+εi,t

(7)

其中,Innoefficiencyi,t代表企業i第t年科技創新效率。

表7模型(1)顯示,企業人力資本學歷結構對企業科技創新效率影響的系數在10%水平上顯著為負,表明企業人力資本學歷結構雖然能夠促進企業創新產出,但會顯著降低企業科技創新效率,即當企業研發投入不變時,人力資本學歷結構越高級,下一期企業專利授權量越少。模型(3)為替換解釋變量的穩健性檢驗結果,回歸結果與前文基本一致,表明研究結果具有穩健性。模型(2)和模型(4)表明,人力資本技能結構與企業科技創新效率無顯著相關關系,原因可能是研發人員對已有研發路徑過度依賴而難以改變,非研發生產人員習慣于現有工作流程同樣不愿意改變,而企業科技創新效率提升需要對現有生產流程進行突破性變革,因而會對舊有員工產生較大沖擊。

表7 人力資本結構對企業科技創新效率影響的檢驗結果Tab.7 Impact test results of human capital structure on corporate scientific and technological innovation efficiency

5 結語

5.1 研究結論

2022年政府工作報告提出,完善新型舉國體制,發揮好政府在關鍵核心技術攻關中的組織作用,支持和突出企業科技創新主體地位,加大科技人才及團隊培養支持力度。由此表明,國家對企業創新的要求已經由技術創新轉向科技創新。其中,合理的人力資本結構配置是企業實現創新驅動轉型的關鍵?；诖?本文從微觀企業視角出發,以2011—2021年滬深A股上市公司為樣本,分析人力資本結構對企業科技創新績效的影響及作用機制,得到以下主要結論:

(1)企業人力資本學歷結構高級化、人力資本技能結構多樣性能夠顯著促進企業研發投入與創新產出。穩健性檢驗與模型內生性分析結果表明,上述結論穩健可靠,意味著合理配置人力資本結構有助于企業發揮整體協同優勢,提高科技創新績效。

(2)調節效應分析結果表明,具有技術背景的高管占比提升可以強化人力資本學歷結構高級化和人力資本技能結構多樣性對企業創新產出的正向影響。由此,企業需要通過增加具有技術背景的高管優化內部人力資本結構,使員工創造出更多創新價值。

(3)進一步分析表明,人力資本學歷結構對企業科技創新效率具有顯著負向影響,人力資本技能結構對企業科技創新效率無顯著影響。這意味著人力資本結構優化可以帶來創新產出,但未對企業科技創新效率產生正向促進作用。由此可見,我國上市公司人力資本結構與企業科技創新所需的人才結構未形成良好的匹配關系,企業尚未進入完全自主創新階段。

5.2 管理啟示

(1)加強人力資本結構與企業科技創新需求匹配,逐漸改善企業科技創新中人力資本結構與就業需求匹配問題。我國高素質人才基本上集中在高等院?；蜓芯繖C構,2021年從事創新研究的應屆博士畢業生,有71.2%(排除醫學專業畢業生)選擇高等院校以及研究機構[30]。這是因為其個人目標導向與企業目標導向存在顯著差異,導致人力資本稀缺與組織冗余并存。作為科技創新成果應用主體[31],企業需進一步探索和完善人才引進機制,使高層次人才進入企業開展科技創新。

(2)進一步優化人力資本結構布局。人才是企業科技創新的主體,合理的人力資本結構配置有助于企業發揮整體協同優勢,提高科技創新績效。對于企業內部人才結構調整,現有研究大多關注組織架構方面,本文發現,高管人力資本結構在企業科技創新中同樣具有重要作用,擁有技術背景的高管不僅能激發企業科技創新動力,還能有效提高企業科技創新績效。

(3)建立健全企業科技創新人才成長培養體系?？萍紕撔氯瞬攀瞧髽I實現創新驅動轉型的重要力量,工作培訓是除教育外最有效的人才成長路徑,企業應以需求為導向,加強科技創新人才培養,如引進高?；蚩蒲性核雀咚刭|人才、鼓勵員工與高?；蛲袠I企業交流等。政府應為科技創新人才成長營造良好的環境,加快形成政府、企業、高等院校、科研院所“四位一體”科技創新人才協同成長培養體系,提高國家整體科技創新能力。

5.3 不足與展望

本文存在以下不足:第一,對于企業科技創新績效測量指標,目前掌握的數據不充分,主要采用企業研發投入、授權專利數量衡量,未體現出企業科技創新應用情況。未來可以利用數字技術分析企業科技創新實時動態,加入企業科技成果轉化效率、應用廣度和成果收益等指標,對企業科技創新績效進行全面刻畫。第二,對企業員工人力資本的刻畫僅停留在學歷與技能層面,未包含員工通過“干中學”增加的人力資本。未來可以考慮加入員工入職年限、薪酬、納稅等數據,構建企業人力資本結構綜合指標,進一步分析人力資本結構對企業科技創新績效的影響及作用路徑,探索企業科技創新的普適性規律。