政府創新偏好、人力資本積累與綠色技術創新

石孖祎，韓冬日，李拓晨

（1.哈爾濱工程大學經濟管理學院，哈爾濱 150001；2.山東理工大學管理學院，山東 淄博 255000）

0 引言

政府創新偏好通過財政與科技支出政策對創新活動產生影響，是彌補創新外部性與資本市場缺陷的重要手段[1]。目前，大量研究從創新補助、創新政策等方面考察了政府創新偏好與綠色創新的關系，并形成三種主流的觀點：一是政府創新補助對創新存在“餡餅效應”，凱恩斯主義強調了政府宏觀調控對于彌補市場失靈缺陷的重要作用，對企業創新產生有利的影響[2，3]。二是政府創新補貼對于創新的“陷阱效應”，以哈耶克為代表的自由主義學派認為由于公共政府和私人企業之間存在信息不對等、“尋補貼”投資以及策略性創新等因素，政府補助可能產生“逆向”引導作用[4，5]。三是中性論，學者們認為政府創新偏好對于綠色創新所產生的“餡餅效應”與“陷阱效應”都是客觀存在的，并且受到企業規模、股權性質等內在因素的約束，其中受兩者之間的關系在企業類型與股權性質的調節下呈現“U”型分布[1，6]，而受產權性質與項目周期影響，兩者之間存在著倒“U”型關系[7]。

盧卡斯模型說明，人力資本積累推動技術進步，進而加速經濟增長[8]。在創新驅動發展過程中，作為科技創新與知識創造的重要源泉，人力資本貢獻比率不斷加大，成為推動綠色創新研究與發展的核心所在[9]。以熊彼特破壞性創新經濟增長理論為基礎的觀點認為人力資本的積累是適應綠色技術創新高知識含量、高更新速度的必要條件[8]。大多數學者通過實證研究驗證了人力資本對于綠色技術創新的積極影響[9]。然而也有學者基于人力資本的形成途徑，將人力資本劃分為能力型、知識型與能動型，其中僅能力型人力資本積累對于綠色技術創新績效發揮出顯著的促進作用，而能動型人力資本積累則表現出截然相反的影響[10]；此外，由于人力資本結構、受教育程度的不同，其對于綠色技術創新的影響亦存在異質性特點。

有關政府創新偏好與綠色創新的研究為本文提供了較強的借鑒價值，但仍舊存在以下不足：第一，絕大多數相關文獻用政府財政支出作為創新補貼的替代變量，這使研究結果摻雜了非創新補貼的影響；第二，大多數研究未解決政府創新偏好與企業創新之間的內生性問題，這可能使結論存在偏誤；第三，已有文獻在探討兩者之間非線性關系時，大多考慮企業內部因素的約束作用，不僅缺少對于知識、人力資本等創新內生要素的分析，而且并未探討基于政府創新偏好自身的直接閾值效應。因此，政府創新偏好對綠色技術創新的影響效果仍需更具說服力的證據支持。鑒于此，本文遵循以上政府創新偏好影響綠色技術創新的研究思路，基于我國政府創新偏好以及人力資本異質性視角，對政府創新偏好與綠色技術創新績效之間的非線性關系展開實證研究。

1 理論分析與研究假設

本文對政府創新偏好與企業綠色技術創新的關系保持中性態度，認為在不同條件、不同階段下，政府創新偏好產生的積極與消極影響存在著動態博弈，進而對綠色技術創新發揮出不同的主導作用。一方面，政府創新偏好對于綠色技術創新的正向激勵影響主要表現在：（1）提供融資渠道。創新補貼能夠為企業綠色創新提供低風險、長周期的穩定融資渠道，解決企業綠色創新的資金困境，發揮出有效的“杠桿效應”[11]。（2）補償綠色創新雙重外部性。綠色創新具有社會收益大于企業收益的外部性劣勢，政府以創新補貼投入彌補企業內外部收益差額，解決其風險與收益的匹配失衡問題，從而激勵企業進行創新行為[12]。（3）傳遞利好信號。政府補貼為企業貼上的“政府認證”標簽增加了企業在資本市場中的認可度，吸引更多的外部投資者，引進技術、知識與資金等關鍵的創新資源，提高創新資源配置效率，從而助力企業綠色技術創新的攀升[13]。另一方面，政府創新偏好也會對綠色技術創新存在以下的負向抑制影響：（1）企業尋租行為。企業由于利己、短視等行為將政府科技投入用于營銷等非研發部門，在一定程度上扭曲了生產要素價格，對創新活動產生“擠出效應”[14]。（2）降低冒險家精神。政府補貼削弱了企業管理者的創新動力，使企業更加依賴于盈余管理等獲取資金補貼，不利于企業原始性創新[15]。（3）預算錯配問題。在信息不對稱情況下，政府科技投入極易產生決策失誤的行為，導致預算資源錯配，降低企業綠色創新效率。

當政府創新偏好程度較低時，其不足以對高風險、高投入的綠色創新發揮充足的資金支持，并且相較于高額預算分配，其傳遞的企業利好信號極其微弱。此時，外部理性投資者也會進行信號比較處理，進行更為有利的投資選擇，而企業往往因為缺乏創新勇氣、安于現狀等心理產生尋租行為，將補貼轉移至非研發部門，從而使得政府補貼對于綠色技術創新的抑制影響占據主導地位；相反地，當政府對企業實施高額度創新補助時，不僅能夠提高企業在資本市場的關注度，提供充足的資金支持，彌補綠色創新雙重外部性缺陷，還能夠充分激發冒險家精神，從資金、技術和管理等多個角度提高企業綠色技術創新。

基于此，本文提出假設1：政府創新偏好與區域綠色技術創新之間存在“U”型閾值效應。

人力資本作為創新的重要載體，在技術創新與知識創造中的關鍵作用已經受到學術界的廣泛認可[16]。在人力資本由低端向高端演化的動態過程中，政府創新偏好對綠色技術創新也存在著不同的影響。高端人力資本積累能夠從企業管理層、企業內部員工和知識的吸收與擴散三個方面發揮其對企業綠色技術創新的積極影響。首先，企業高管手握企業資源的分配權與研發投入的決策權，而高學歷的管理層由于其學習慣例一般具備優良的探索精神與知識背景，注重企業創新戰略，進而減少政府補貼下的尋租行為，使得政府科技投入發揮用武之地[17]；其次，人力資本結構的高度積累代表了企業內部研發人員的研發能力與學習能力，企業技術專用型人力資本的積累通過“干中學”提高知識存量，進而將政府創新投入高效轉化，提高企業綠色創新效率[18]；最后，作為緘默性知識的關鍵載體，高端人力資本積累有利于不同主體之間知識的擴散與溢出，同時，高技能人力資本池也能夠降低企業對綠色創新人才的搜尋成本，提高區域綠色技術創新。相反地，需要注意的是，企業同樣會因高知識人才的短缺，在創新水平上止步不前，此時，政府創新偏好往往會產生“事倍功半”的效果，人力資本會極大程度地壓縮政府創新偏好的正面影響[19]，高資金投入與低創新產出將會體現在企業綠色創新要素配置效率的大幅度降低。盡管部分企業能夠吸收外部的知識與綠色技術，但這是一個“高昂且復雜”的過程，成本與創新收益的不對等則削弱了企業綠色技術創新水平。

基于此，本文提出假設2：政府創新偏好與區域綠色技術創新之間存在以人力資本積累為門檻的非線性關系。

2 研究設計

2.1 變量選取

（1）被解釋變量：綠色技術創新（Green）。鑒于專利數據的權威性和可獲得性，多數學者選擇專利指標作為區域創新績效和微觀創新主體創新表現的替代變量[20]。作為技術創新的產出指標，專利數據能夠更加準確地表征地區創新水平[21]。相較于使用新型專利和外觀設計專利，發明專利具有更強的創新性。故本文利用各地區的企業綠色發明專利授權量表征綠色技術創新水平。另外，綠色創新是不斷積累的過程，前期的創新基礎對于現期的綠色技術創新具有重要影響，也就是說，綠色創新應該是一個存量的概念。因此，本文參照Han 等（2020）[22]的做法，利用永續盤存法對專利授權量進行盤存處理，以表征地區的綠色創新水平。具體公式如下：TIit=(1-δ)TIt-1+PATt-1。其中，TIit是t期期初的綠色創新能力存量，PATt-1是本期的專利授權量，δ是折舊率。

由此可知，為了求得TIit，必須解決兩個關鍵問題：第一。確定折舊率δ。δ是一個常數，在以往文獻中，學者們的取值常為10%；第二，求初始存量TI0。在永續盤存模型中，期初的綠色創新能力存量一般采用如下方法計算：。其中，TI0是第一年的綠色創新能力存量，PAT0是第一年的專利授權量，gˉ是專利授權量在數據獲得期內的平均年度對數增長率。

（2）解釋變量：政府創新偏好（Gov）。考慮到政府參與區域創新系統建設的基本方式是財政支出，政府在有限的財政預算中，對科學發展和技術進步等方面的財政支出力度越大，表明政府的創新偏好程度越高。本文參考已有研究，利用地方科技投入占地方財政總支出的比值表征政府創新偏好。

（3）門檻變量：人力資本積累（Human）。作為經濟發展的基本要素，高水平的人力資本積累既可以提高地區知識積累水平，又可以通過有效的知識溢出，進而對地區創新水平產生影響。教育是人力資本形成的最佳途徑，本文借鑒Barro和Lee開展的教育獲得的跨國比較系列研究，并結合我國教育年限設定情況，以平均受教育程度表征人力資本積累水平。為了計算各個地區的人力資本積累水平，本文設置了不同教育程度年限：小學（primary）6 年，初中（junior）9年，高中（senior）12年，大專及以上（college）16年，以各教育水平在人口中的比重為權重。根據統計數據中數據的可得性，本文計算了6歲及以上人口的平均受教育年限。具體計算公式如下：Human=primary*6+junior*9+senior*12+college*16。借鑒既有研究，本文還控制了其他變量對綠色技術創新的影響。具體包括：城市化水平（CIT），利用城市常住人口占總人口的比重衡量；產業結構（INS），利用第三產業增加值與第二產業增加值的比值衡量；技術市場成熟度（TEC），利用技術市場成交額的對數衡量；信息化水平（INF），利用人均郵電業務量衡量。

2.2 門檻模型構建

為了考察政府創新偏好對地區綠色技術創新的影響，本文構建如下簡單的線性回歸模型：

其中，Greenit為被解釋變量，表示地區i在時期t的綠色技術創新水平，GOVit為解釋變量，表示地區i在時期t政府創新偏好水平，Xit為控制變量，μi為未知的個體效應，εit表示隨機誤差項，通過選擇合適的樣本和估計方法，可以求出未知系數α和β`，從而分析政府創新偏好與地區綠色技術創新的關系。

模型（1）隱含了同質性假設，即假定政府創新偏好對地區綠色技術創新的影響在所有地區和所有時期都相同，GOVit每增加一個單位，Greenit會隨之增加α單位。然而事實卻并非如此，如前文所述，政府創新偏好與地區綠色技術創新之間很可能存在復雜的非線性關系，而線性模型給出的單一系數無法反映這一機制。

為了檢驗政府創新偏好與區域綠色技術創新之間的非線性效應，本文進一步利用門限回歸模型進行實證研究。傳統的靜態門檻模型雖然可以彌補分組回歸方法的不足，從數理統計角度識別未知變量的數據特征，但是該模型仍然會面臨變量之間的內生性難題，導致模型估計存在偏誤[23]。此外，考慮到綠色技術創新的前期依賴性與動態性特征，本文引入核心解釋變量滯后項Greeni,t-1變量，利用差分GMM 估計方法分別構建以政府創新難偏好、人力資本積累為門檻變量的動態門檻面板模型，從而較好地解決了上述問題。

構建動態門檻模型如下：

其中，i和t分別表示省份和年份；thresholdit表示以政府創新偏好與人力資本積累為代表的門檻變量；為示性函數；η1和η2為單重和雙重門檻值；ui為個體的特定效應；εit為隨機擾動項。另外，多重門檻面板模型以此類推。

2.3 數據來源及預處理

本文選取2009—2019 年中國30 個省份（不含西藏和港澳臺）作為研究樣本。原始數據來自《中國統計年鑒》《中國科技統計年鑒》《中國人口和就業統計年鑒》和各省市統計年鑒。為了提高估計的準確性和可信度對于可能存在的價格波動的影響，本文利用GDP指數、居民消費價格指數和固定資產投資價格指數對所有貨幣量進行價格平減，進而調整為可比價格，基期為2009 年。同時，為了避免異方差和多重共線性，對相關變量進行取對數處理。變量的相關矩陣和描述性統計結果顯示，大多數變量在1%顯著性水平上相關，核心變量之間的相關系數較小，且作用方向基本與本文前述分析一致。

3 實證分析

3.1 基準回歸結果分析

在對政府創新偏好與區域綠色技術創新進行全樣本基準回歸分析中，依次加入核心解釋變量的平方項GOV2與控制變量，得到固定效應模型（1）至模型（3）。根據表1模型（1），政府創新偏好對于區域綠色技術創新存在顯著的激勵作用，表現在政府創新偏好每提高1 個單位，區域綠色技術創新將提升17.900個單位，在加入相關控制變量后，政府創新偏好的彈性系數變為14.750；由模型（3）可知，當加入核心解釋變量的平方項GOV2后，模型結果更加穩健，且GOV2通過了顯著性檢驗，表現出核心變量與因變量之間的“U”型特征。就控制變量而言，模型（2）與模型（3）結果基本一致，產業結構與技術市場成熟度均對綠色技術創新發揮出有利的影響作用，其作用系數分別為0.182、0.026；而城市化水平與信息化水平與區域綠色技術創新之間并未呈現顯著的作用關系。

表1 基準回歸結果

3.2 面板門檻模型結果與分析

根據前文所述方法，本文對以政府創新偏好以及人力資本積累為門檻變量的面板門檻模型設定進行檢驗，即分別進行以下三組假設檢驗：①：不存在門限，：存在一個門限；②：只存在一個門限，：存在兩個門限；③：只存在兩個門限，：存在三個門限。檢驗結果如表2所示，就政府創新偏好而言，0.07500的顯著性檢驗值拒絕了雙重門檻檢驗，表明該模型僅存在單重門檻效應；就人力資本而言，門檻模型均在1%的水平上通過檢驗，而三重門檻模型未通過檢驗，表明政府創新偏好與區域綠色技術創新之間存在人力資本積累的雙重門檻效應。具體而言，政府創新偏好自身的閾值為0.0401，人力資本積累的雙門檻值分別為8.5983、9.2990（見表3）。

表2 人力資本門檻效應顯著性檢驗結果

表3 門檻值與置信區間

借助似然比函數圖展示以人力資本積累門檻值的估計結果及相應95%置信區間構造。圖1 和圖2 中，當政府創新偏好門檻值為0.0401、人力資本積累門檻值分別為8.5983 和9.2990 時，似然比統計檢驗量LR 值為0。相應95%置信區間處于模型原假設H0：γ=γ0接受域內，門檻估計值與其真實值相等。因此，基于門檻異質區間劃分為低政府創新偏好（GOV≤0.0401）與高政府創新偏好（GOV>0.0401）兩部分以及低人力資本積累（Human≤8.2583）、中人力資本積累（8.25839.2990）三種類型。

圖1 政府創新偏好單門檻的估計值和置信區間

圖2 人力資本積累雙門檻的估計值和置信區間

動態面板門檻回歸結果見表4，模型（4）報告了以政府創新偏好同時為門檻變量與門檻依賴變量的回歸結果，可以發現，政府創新偏好對區域綠色創新的驅動效應并不是單調遞增（遞減的），而是呈現非線性的“U”型閾值效應，為本文假設1 提供了有力的證據。具體來看，當政府創新偏好低于閾值0.0401時，政府創新偏好不利于對于綠色技術創新的提升，并且在1%的水平上顯著為負；當政府創新偏好處于高補貼區間時，其對區域綠色技術創新的影響系數由-0.497變為0.489，并且通過了5%水平的顯著性檢驗。在統計學意義上，當政府科技投入大于閾值0.0401時，政府創新偏好的激勵影響占據主導地位。

表4 模型參數估計結果

在由人力資本積累驅動的政府創新偏好雙重門檻效應下，隨著人力資本積累由弱到強，會對綠色技術創新產生先抑制后促進的影響作用，印證了本文假設2。當人力資本積累水平低于8.5983時，政府創新偏好對綠色技術創新的影響表現為微弱的抑制作用，在1%的水平上呈現顯著的負相關。伴隨著人力資本積累水平不斷提高，政府創新偏好對綠色技術創新的影響發生結構突變，當人力資本積累水平高于第一個門檻值（8.5983

在控制變量方面，模型（4）與模型（5）的動態門檻回歸結果基本一致，城市化水平與產業結構均能夠對區域綠色技術創新產生顯著的積極影響，而技術成熟度與信息化水平則表現出負向抑制作用，表明現階段我國技術成熟度與信息化水平相對發達國家較為落后，并未成為推動綠色創新高效發展的強大動力。此外，被解釋變量綠色技術創新的滯后項在兩個模型中均在1%的水平上顯著為正，表明本文對于綠色技術創新動態滯后的控制是十分必要的。在GMM 工具變量過度識別的檢驗Hansen Test of Overid中，統計值顯著性水平分別為0.433 和0.796，均大于0.1，證明了兩個模型工具變量設定的合理性。關于擾動項εit自相關性檢驗AR（1）與AR（2）的P 值再一次證明了一階差分GMM方法選擇的正確性。

基于以上結果，本文得到政府創新偏好與區域綠色技術創新之間復雜的非線性動態關系是客觀存在的。作為彌補市場失靈的重要手段，政府創新補貼量直接作用于其對于綠色技術創新的影響方向，僅有當政府創新偏好處于某一高值區間時，才能夠打破企業綠色創新的融資困境，有效解決綠色創新活動風險與收益的匹配失衡難題，為企業創新營造良好的市場環境，從而助力企業綠色技術創新的攀升。同時，綠色技術創新提升作為一種技能偏向型的技術進步，其對勞動力素質水平的要求更高，人力資本積累的互補與協同在很大程度上影響著政府創新偏好的綠色創新驅動效應的實現。具體來說，當人力資本積累較低時，無論是企業內部研發部門對于科技投入的轉化能力，還是校企等機構之間的知識轉移效率均處于較低水平，均不利于區域總體的綠色技術創新的提高；當人力資本突破低值區間時，人力資本積累結構的高級化優勢逐步顯現；當高端人力資本池形成后，其對于區域綠色技術創新的提升具有重要意義，表現在企業管理層正確的創新決策、企業研發部門高效的創新效率以及不同主體之間高度的技術擴散與吸收程度三個方面。

3.3 異質性分析

圖3 展示了2009—2019 年不同人力資本積累區間內區域數量的時間分布演化圖。具體而言，隨著時間推移我國高人力資本積累區間的省份不斷增多，2009 年，僅有3個省份進入高人力資本積累等級，占比僅為10%，到2019年，高人力資本積累區間省份為14 個，占比增高至近50%，其中，2013 年高人力資本積累區間省份增長較為顯著。同時，值得注意的是，中低人力資本積累區間的省份并不是一直在減少，而是存在波動特征，這說明在各地區人才爭奪戰日益白熱化的大趨勢下，政府應該注重高技術人才培育體制的構建，完善區域人才共享機制，從而有效解決不同區域內部創新人才缺失的問題。

圖3 不同人力資本積累門檻區間內區域數量的時間分布圖

表5 列示了2009—2019 年低人力資本積累和高人力資本積累門檻等級空間分布情況。總體上，中國多數地區的人力資本積累水平都處在中高門檻值狀態，我國人力資本積累水平區域異質性顯著，高人力資本積累等級中一半以上的省份均為東部地區，天津、河北和江蘇一直處于高人力資本積累等級中，這是因為這三個省份為我國經濟發達地區，大量的科技人員、科技資本和高新技術企業都集聚于此，知識溢出效應顯著，技術積累深厚，加強政府創新偏好的低碳創新驅動績效顯著；中西部地區多數省份的政府創新偏好驅動發展作用依然受限，云南、陜西、甘肅、寧夏和新疆5個省份一直處于低人力資本積累等級，由于地理與經濟環境的影響，中西部地區其他省份需要著重加強技術引進和自主創新，大力提升人力資本積累水平。

表5 2009—2019年的30個省份人力資本程度相對門檻值分布情況

3.4 穩健性檢驗

為考察結果是否穩健，借鑒文獻[24]，嘗試調整研究樣本，檢驗離群值可能對結果的偏誤，驗證上文的穩健性。依此刪除政府創新偏好最高和最低的1%、5%和10%左右的樣本地區，分別對28個省份、26個省份和24個省份進行多次動態門檻模型檢驗，表6中的解釋變量影響系數和顯著性水平均與上文檢驗結果相類似，沒有明顯差別，表明本文實證結果穩健（僅列出26個省份的實證結果）。

表6 穩健性檢驗

4 結論與建議

本文基于2009—2019 年30 個省份的面板數據，分別以政府創新偏好、人力資本積累為門檻變量，同時納入綠色技術創新滯后期，構建了動態門檻門限模型，實證考察了政府創新偏好對區域綠色技術創新的復雜影響。得出以下結論：（1）政府創新偏好與區域綠色技術創新之間表現出以政府創新偏好自身為門檻的“U”型閾值效應。當政府創新偏好處于拐點左側時，政府科技投入對綠色技術創新的負向抑制影響占據主導地位，并未發揮出對綠色創新的預期作用；當政府創新偏好處于“U”型曲線右端時，才能夠對企業綠色技術創新產生有利的影響。（2）在區域人力資本積累異質性下，政府創新偏好對于綠色技術創新的影響存在動態異質門檻特征。以人力資本積累的雙重門檻值為界限，可以將我國區域人力資本積累劃分為三大區間，當人力資本積累突破一重門檻8.5983 時，政府創新偏好對于綠色技術創新的影響發生結構突變，由微弱的負向影響變為顯著的正向影響；隨著人力資本積累繼續跨越二重門檻時，政府創新補貼的優勢徹底彰顯。（3）我國不同區域在三大人力資本積累門限區間中的分布呈現一定的時空演化規律。我國高端人力資本積累呈現不斷上升的趨勢，且在2013年的增長趨勢尤為明顯，而中低人力資本積累則存在一定程度的波動趨勢；空間上，我國大部分區域均處于中高人力資本積累區間中，但是相比東部地區高人力資本積累的先天優勢，中西部地區多數省份的政府創新偏好驅動發展作用依然受限。

基于以上結論，本文提出以下建議：一是政府應該優化預算體制，進一步完善創新補助政策。在傳統經濟發展模式下，政府形成了“重基建而輕創新”的固化預算體制，當前，政府應加大創新資金投入，注重對高質量創新活動的財政支持，不斷優化財政支出結構。同時，中央與地方政府應通過完善的企業調查審核機制對創新補助的分配進行科學決策，在政策執行過程中應避免主觀隨意性，最大程度減少預算錯配的資源浪費現象。二是企業應同時從吸引與培育高端人力資本兩個方面著手，增加自身人力資本競爭優勢。企業應著力培養一批具備冒險家精神的創新型管理層，合理制定創新型人才引進計劃，并通過政企、校企與企業之間的技術交流和人才共享途徑為企業吸納高知識人力資本，同時建立創新績效考核與激勵機制，為提高企業綠色技術創新營造良好的創新氛圍。三是動態實施區域差異化綠色創新戰略，實現區域協同創新發展。基于我國區域異質性視角，東部地區應該注重政府科技投入的充分性、精準性與有效性，從而保證高質量、大體量的綠色創新輸出；而中西部地區更應注重高端人力資本的培育與引進，建立與東部地區的人才共享渠道，加大校企間的交流合作，從而突破人力資本天花板對于綠色技術創新的約束，為區域綠色創新的提高奠定堅實的基礎條件。