勞動力市場化、人力資本與綠色技術創新效率

摘 要：選取2009-2022年中國30個省份的面板數據，采用SBM-Tobit模型分別對總體、不同等級、不同地區人力資本與綠色技術創新效率之間的關系展開研究，并在此基礎上對勞動力市場化在其中發揮的調節效應進行分析。結果表明，我國總體人力資本水平有利于綠色技術創新效率的提升，且人力資本等級越高，對綠色技術創新效率的正向影響越大；異質性分析表明，只有東部和西部地區人力資本對綠色技術創新效率的影響顯著為正，中部地區人力資本對綠色技術創新效率的影響為正但不顯著；調節效應分析結果表明，在人力資本作用于綠色技術創新效率的活動中，勞動力市場化所起的調節效應為正，且對于等級越高的人力資本，勞動力市場化水平在其中發揮的正向調節效應越顯著。因此，提升人力資本水平、優化人力資本結構、促進勞動力市場化是提高綠色技術創新效率的重要途徑。

關鍵詞：人力資本；不同等級人力資本；綠色技術創新效率；勞動力市場化；SBM-Tobit

中圖分類號：F249.2；F124.3

文獻標識碼：A

doi：10.3969/j.issn.1672-2272.202401007

Labor Marketization， Human Capital and Green Technology Innovation Efficiency

Zhu Yuxuan

（School of Economics， Nanjing Audit University，Nanjing 211815， China）

Abstract： This paper base on the 30 provinces’s panel data from 2009 to 2022， and take SBM-Tobit to study the relationship between overall ，different levels and different regions of human capital and green technology innovation efficiency. On this basis， the adjustment function of the labor market is deeply analyzed. The results show that， China’s general human capital has a significant positive effect on green technology innovation efficiency， and the higher the human capital levels， the more significant positive impact.; The heterogeneity results show that， Only eastern and western human capital have an obvious effect on the green technology innovation efficiency， while the middle human capital have an insignificant effect on the green technology innovation efficiency. The study of moderating effect shows that， labor marketization can promote the green technology innovation efficiency by allocating the human capital， and the higher the level of human capital， the more significant this positive effect is. Therefore， improving the level of human capital and promoting the continuous optimization of the labor market are important ways to improve the efficiency of green technology innovation.

Key Words：Human Capital；Different Levels of Human Capital； Green Technology Innovation Efficiency；Labor Marketization ；SBM-Tobit

0 引言

改革開放40多年以來，中國經濟得到快速發展，至2021年已實現全面建成小康社會的目標。隨著我國經濟發展進入新的階段，人們在關注經濟發展的同時，對生態問題也越來越重視。黨的十九屆五中全會提出，推動綠色發展，促進人與自然和諧共生。我國必須在保證經濟發展的同時，確保環境效益的提升。另外，中國經濟已經進入了新常態，我國曾經依賴的人口紅利以及成本優勢正在逐步減弱甚至消失。從內生增長理論來看，人力資本是影響經濟發展的內生因素，而技術創新與經濟發展之間存在著密切的關系。因此，在技術創新活動中人力資本是發揮作用的重要因素之一。充分利用人力資本，提高綠色技術創新效率，走綠色低碳發展道路，成為實現我國經濟高質量發展的重要路徑。因此，厘清人力資本與綠色技術創新效率的關系對我國的可持續發展具有重要意義。此外，勞動力市場作為主要的要素市場之一，其市場化水平深刻地影響著人力資本的配置。因此，在研究人力資本對綠色技術創新效率的影響過程中，勞動力市場化發揮的調節作用不容忽視。基于以上判斷，本文從以下幾個方面開展研究：①運用考慮非期望產出的SBM模型，測算各地區綠色技術創新效率，引入人力資本的積累效應，測算各地區的人力資本水平；②在總體人力資本的基礎上，按照受教育水平將總體人力資本劃分為初級人力資本、中級人力資本和高級人力資本。同時，又將總體人力資本按照地區劃分為東中西部三個子樣本，從而分別考慮不同等級、不同地區人力資本對綠色技術創新效率的影響；③由于人力資本在勞動力市場中會受到勞動力市場化的影響，因此將在分析人力資本與綠色技術創新效率的基礎上，考慮勞動力市場化發揮的調節作用。

1 文獻綜述

1.1 人力資本與綠色技術創新效率

對于綠色技術創新概念，Braun等^[1]將其描述為一種減少環境污染的技術創新過程。Karakaya等^[2]認為綠色技術創新是技術創新與環境保護相結合的一種創新活動。對于綠色技術創新效率，學者認為是一種可以衡量從投入到產出的效率指標，其旨在達成經濟、環境和社會的可持續發展。目前，我國正處于創新驅動發展的關鍵時期，人力資本已成為影響創新效率和質量的關鍵因素。對于人力資本與綠色技術創新效率的關系，劉和東^[3]通過測算我國各區域的研發效率，發現人力資本顯著促進技術創新效率。孫燕銘等^[4]通過分析2010-2017年長三角區域核心城市綠色技術創新效率的影響因素，結果表明人力資本對綠色技術創新效率存在明顯的促進作用。從人力資本異質性的角度來看。倪超等^[5]選取我國1978-2015年的省級面板數據，研究發現人力資本水平的提升可以提高綠色低碳的創新效率，高質量的人力資本水平才能提高區域創新效率。李健等^[6]基于中國30個省份2009-2018年高新技術產業面板數據，采用GMM動態面板模型分析綠色創新效率的影響因素。結果顯示，勞動者素質越高，對高新技術產業綠色創新效率的促進作用越大。由于我國各個區域人力資本水平分布不均，一些地區存在高水平人力資本存量不足的問題，可能導致各地區的技術創新效率存在較大的差異。呂洪燕等^[7]認為，人力資本結構高級化在東中部地區對科技創新水平呈正向作用，而在東北地區呈抑制作用。

1.2 勞動力市場化對人力資本作用發揮的調節效應

在考察人力資本與綠色技術創新效率的關系研究中，有學者發現，人力資本對綠色技術創新效率的作用并不是一蹴而就的，可能會受到組織文化、吸收能力、人力資本水平配置等諸多因素的影響。賴德勝等^[8]通過研究OECCD國家勞動力市場化制度與創新之間的關系，發現勞動力市場化可以通過影響人力資本的積累從而間接影響創新。賴德勝等^[9]認為，人力資本會受到勞動力市場化的調配影響，一個健康的勞動力市場，其內部信息透明，機制完善，勞動力的流動也自由。但是，我國現有的勞動力市場體制機制不夠健全，特別是勞動力市場的扭曲問題較為嚴重，李世剛等^[10]認為，勞動力市場的扭曲會導致人力資本的錯配，從而制約了人力資本研發創新的能力。紀雯雯等^[11]實證研究發現，不同部門之間會存在人力資本的錯配現象，并且這種錯配現象會嚴重影響到創新效率。因此，進一步推動勞動力市場改革，充分發揮勞動力市場對人力資本的配置作用，改善人力資本的錯配問題，將會對我國綠色技術創新效率的提升具有促進作用。

梳理文獻發現，人力資本對技術創新發展發揮著重要作用，對我國提升技術創新效率水平，推動創新驅動發展戰略具有重要影響，其中勞動力市場是影響人力資本發揮作用的關鍵環節之一。但是，大多數文獻都是將人力資本作為控制變量來考察，而研究人力資本與綠色技術創新效率關系的文獻較少，尤其缺少不同等級人力資本對各地區綠色技術創新效率的影響的文獻。因此，本文在考慮總體人力資本水平對綠色技術創新效率的影響基礎上，將總體人力資本水平分解為初級、中級、高級3個等級，分別研究不同等級人力資本對各地區綠色技術創新效率的影響。同時，鑒于勞動力市場化水平對人力資本配置具有至關重要的影響，在分析人力資本水平與綠色技術創新效率關系的同時，對勞動力市場化在其中發揮的調節作用進行探討。

2 理論分析與研究假設

2.1 人力資本對綠色技術創新效率的影響

從人力資本總體角度來看，人力資本將會從直接效應和間接效應兩種渠道來影響綠色技術創新效率^[12]。

直接效應。創新可以視為一種從投入到產出的過程，即投入各類創新所需要素，經過一系列作用后取得創新成果。人力資本的直接效應是指在創新過程中，人力資本直接作為一種創新要素投入，從而影響最終的創新產出^[13]。在這種影響機制下，隨著區域人力資本存量提升，人力資本形成聚集，可以投入創新活動的人力資本水平就越高。同時，人力資本將通過溢出效應進一步提升綠色技術創新效率。

間接效應。創新投入通常會包括技術進步、產業結構等，人力資本的間接效應便是指人力資本可以通過間接影響這些創新投入，從而影響最終的創新產出和綠色技術創新效率。從具體來看，首先，人力資本是技術進步的源泉，是技術開發與應用的主體，人力資本通過不斷的對外交流與學習，進而提高了自身的知識積累，從而通過影響技術進步來間接影響創新效率；其次，人力資本是推動產業結構優化的重要推力，隨著人力資本水平提高，勞動力密集型行業可逐步轉化為技術密集型行業，從而實現產業結構優化。

從人力資本結構的角度來看，不同類型人力資本對綠色技術創新效率的影響存在差異。人力資本是推動技術創新的重要驅動力，由于不同類型人力資本所受的教育程度與掌握技能的水平不同，其擁有的綠色創新能力也存在差異。近年來，國家技術水平不斷提高，與世界前沿技術差異不斷縮小，在此背景下，模仿創新難度逐漸加大，初級人力資本對技術創新活動作用逐漸減弱，高級人力資本因其擁有更強大的學習能力，其擁有的突破創新瓶頸的優勢也更明顯。

綜上所述，總體人力資本作為生產要素投入，可以從直接和間接兩個方面來影響綠色技術創新效率：素質越高的人力資本擁有的學習能力越高，從而進行綠色技術創新的能力也越高。

據此，本文提出以下研究假設：

H₁：我國總體人力資本對綠色技術創新效率具有促進作用；

H₂：等級越高的人力資本對綠色技術創新效率的促進作用越大。

2.2 勞動力市場化的調節作用

如圖1所示，可以從匹配機制和外溢機制兩個方面，來分析勞動力市場化在人力資本與綠色技術創新效率關系中的調節作用^[14]。首先，從匹配機制的角度來看，一方面勞動力市場化提高了人崗匹配的效率。在現實勞動力市場中，往往由于不完全信息等原因會造成勞動力與工作崗位之間不能完全匹配，但是對于創新活動來說，一個良好的人崗匹配是人力資本發揮促進作用的重要前提。因此，一個信息充分、透明，且能有助于勞動力自由流動的勞動力市場在技術創新活動中起到非常關鍵的作用；另一方面，勞動力市場化可以優化人力資本與物質資本之間的匹配。人力資本和物質資本作為創新過程中不可缺少的投入要素，它們之間的組合方式往往會影響創新活動的效率，一個靈活的勞動力市場可以通過分析不同人力資本與物質資本的特點，從而進行相互匹配，并不斷調整，進而發揮兩者在技術創新活動中的最大效用。

其次，從外溢機制的角度來看，一個健康的勞動力市場可以促進人力資本的外部效應，人力資本知識外溢主要是通過勞動力的流動、遷移、聚集來實現，一個信息充分，流動順暢的勞動力市場在其中發揮了重要作用。

從綜合來看，一個健全的勞動力市場，人力資本與崗位、物質資本的匹配程度會越高，同時勞動力流動也更加順暢，產生的知識外溢程度也就越高，從而人力資本對綠色技術創新效率產生的直接效應與間接效應也就越充分，反之亦然。

基于以上分析，本文提出以下研究假設：

H₃：勞動力市場化在人力資本作用綠色技術創新效率活動中的調節效應為正。

3 實證研究

3.1 模型構建

本文利用同時包含投入、期望產出和非期望產出3個角度的SBM模型對區域綠色技術創新效率進行測量，由于SBM測算的綠色技術創新效率介于0～1之間，屬于受限因變量，因此采用隨機效應的面板Tobit構建基準模型，用來分析人力資本水平對綠色技術創新效率的影響。模型具體如下：

gie_it=c+αHC_it+βlm_it+∑δcontrol_it+u_it（3）

其中，被解釋變量gie_it為綠色技術創新效率；解釋變量中，HC_it為人力資本水平，是核心解釋變量；lm_it為勞動力市場化程度；control_it為控制變量；c是模型常數項；u_it是隨機擾動項。控制變量包括產業結構（is）、知識產權保護程度（ipr）、對外開放程度（fdi）以及環境規制水平（ipc）^[13]。其中，產業結構的優化是指第三產業所占的產業比重不斷增加，一個地區產業結構越高級，這個地區的產業結構技術含量越高。因此，產業結構的優化能夠提升綠色技術創新效率水平；知識產權保護程度體現了技術市場的公平性，所以在一定程度上能夠影響綠色技術創新效率；對外開放帶來了外部技術與資金，可能會產生技術外溢的效應，從而對綠色技術創新效率產生影響；環境規制是個體或組織以保護環境為目的，對資源和環境進行的干預措施，這將會影響綠色技術創新活動。

在研究勞動力市場化的調節效應時，本文在上述基準模型中加入了人力資本與勞動力市場化的交互項，以此來體現勞動力市場化在其中的調節作用，具體模型如下：

gie_it=c+αHC_it+βlm_it+?HC_it×lm_it+∑δcontrol_it+u_it（4）

3.2 變量選取與數據來源

3.2.1 基于SBM模型測算的綠色技術創新效率

目前，對于傳統創新效率的測算方法大致分為確定性和隨機性生產前沿法兩種，前者以數據包絡法（DEA）為代表，后者以隨機前沿分析法（SFA）為代表。隨機前沿分析法只能對單一產出情況下的效率進行測算。傳統DEA方法最初由Charnes等^[15]提出，它可以對多投入多產出系統的效率進行測算。但是，傳統DEA方法并未將技術創新過程中，可能造成的環境污染問題考慮在內，因此測算出的技術創新效率不夠客觀。因此，采用由Tone^[16]提出的SBM模型進行測算，同時從投入和產出兩個角度對決策單元的效率進行測算，以便考慮技術創新過程中的資源消耗與環境污染問題。參考已有文獻，本文構建包括投入、期望產出和非期望產出3個角度的綠色技術創新體系，如表1所示。在創新投入上，采用Ramp;D就業人數、Ramp;D經費與能源消耗總量來表示^[4]。在期望產出上，采用發明專利申請受理數和新產品銷售收入來表示。參照已有研究，綜合考慮數據的可獲得性，在非期望產出上，選取了工業二氧化硫排放量、工業廢水排放量、工業煙塵粉塵排放量作為綠色技術創新非期望產出的測算指標，以此來考慮創新活動中存在的環境污染問題。

3.2.2 人力資本存量的度量

在對人力資本進行測算時，本文借鑒了楊俊等^[17]以及汪芳等^[18]的做法，引入積累效應，計算公式如下：

HC=γ∑HE_je^λ_j^h_j（2）

其中，γ為各地區城鎮就業人口占樣本總體城鎮就業人口的比重；HE_j為就業人口中第j學歷人口比例百分數; e是自然對數的底數；λ_j為第j學歷教育回報率；h_j為第j學歷的受教育年限。其中，j 取值 1，2，…，6；其對應的受教育年限h_j（j=1，2，3，4，5，6）分別取值為 6，9，12，15，16，19；代表的學歷分別為小學、初中、高中、大專、大學、研究生。教育回報率借鑒了Psacharopoulos amp; Pstrinos^[19]測算出的各等級教育回報率：小學教育階段回報率λ₁=0.180、中等教育階段回報率λ₂、λ₃=0.134、高等教育階段匯報流程λ₄、λ₅、λ₆=0.151。

為了進一步觀察不同人力資本等級對于綠色技術創新效率的影響，在計算出總體人力資本的基礎上，按照受教育年限，本文將總體人力資本被分解為初級人力資本（j取值為1）、中級人力資本（j取值為2，3）和高級人力資本（j取值為4，5，6），分別對應小學教育水平、初中教育水平、高中教育水平和大專及以上教育水平。具體公式如下：

初級人力資本：HC_j=γHE₁e^λ₁^h₁;中級人力資本：HC_m=γ（HE₂e^λ₂^h₂+HE₃e^λ₃^h₃）；高級人力資本：HC_s=γ（HE₄e^λ₄^h₄+HE₅e^λ₅^h₅+HE₆e^λ₆^h₆）。

考慮到數據的可獲得性，本文以中國30個省份2009-2022年的省級面板數據為主體。表2是相關變量的說明，表3是各變量的描述性統計結果。

3.3 實證結果分析

3.3.1 基準模型估計

考慮到人力資本會受到教育程度的影響，不同教育水平的人力資本在研發創新活動中的能力存在差異，這種異質性的存在可能會影響人力資本與綠色技術創新效率的關系結果。因此，在對總體人力資本與綠色技術創新效率回歸的基礎上，將總體人力資本分解為初級、中級和高級人力資本，分別與綠色技術創新效率進行隨機效應的Tobit回歸。得到結果如表4所示。

表4第（1）列是總體人力資本水平對于綠色技術創新效率的回歸結果，第（2）（3）（4）列分別是初級人力資本、中級人力資本、高級人力資本對綠色技術創新效率的回歸結果。從第（1）列可知，總體人力資本對于綠色技術創新效率在1%的水平下正向顯著，從第（2）（3）（4）列可以看出，隨著人力資本等級逐步提升，回歸系數逐步增大且變為顯著。因此，總體人力資本對綠色技術創新效率存在正向影響，且等級越高的人力資本對綠色技術創新效率的正向影響越大，假設H₁和H₂得到驗證。分析勞動力市場化對于綠色技術創新效率的直接影響可知，勞動力市場化對綠色技術創新效率的影響為正，但不顯著，可見勞動力市場化對綠色技術創新效率的直接作用尚未顯現。從控制變量的角度來看，產業結構在總體人力資本回歸模型中，對綠色技術技術創新效率的影響在10%的水平下正向顯著，可見第三產業增加值越大，綠色技術創新效率越高，說明第三產業比重的增加有助于提升綠色技術創新效率^[13]。知識產權保護程度在總體及各個等級的人力資本回歸模型中，對綠色技術創新效率的影響均不顯著^[20]。對外開放水平對綠色技術創新效率存在明顯的正向作用，表明積極對外開放，消除創新要素的流動限制，不斷吸取外部經驗與資金，有利于綠色技術創新效率提升^[21]。此外，環境規制水平除了在高級人力資本回歸模型中，對綠色技術創新效率為不顯著的正向影響之外，在總體及其他等級人力資本回歸模型中，都在10%的水平下正向顯著。可見環境規制可以在一定程度上起到改善環境質量的作用，從而提高綠色技術創新效率^[22]。

3.3.2 穩健性檢驗

本文借鑒倪超等^[5]的研究做法，將解釋變量人力資本替換為用人均教育年限法測算的人力資本，其他均保持不變。回歸結果如表5所示，可見替換變量后的模型與基準模型結果基本一致。

3.3.3 區域異質性分析

考慮到不同地區人力資本所受的政策、教育等環境因素存在差異，不同地區人力資本研發創新能力也不能一概而論。因此，為了考察不同地區人力資本對于綠色技術創新效率影響的差異，本文將2009-2022年30個省市區的樣本分為東中西部地區三個子樣本，分別與綠色技術創效率進行測算。

表6分別針對東中西部3個地區的總體人力資本、初級人力資本、中級人力資本和高級人力資本6個子樣本對各地區綠色技術創新效率的回歸結果。為了方便比較，表6只列出了核心解釋變量人力資本的系數。從東中西三個地區的角度來看，東部地區人力資本對于綠色技術創新效率的正向影響最大，西部地區其次，中部地區的正向影響較弱，分析其原因可能為：中部地區相較東部地區其高端人才的儲備較少；相較西區地區存在的研發投入過剩現象^[17]。且對于3個不同地區來說，都存在人力資本等級越高，對綠色技術創新效率促進作用越大的現象。

3.3.4 勞動力市場化的調節效應

進行調節效應分析時和基礎回歸類似，并將總體、初級、中級和高級人力資本分別進行回歸。調節效應的回歸結果如表7所示。

從表7可以看出，在總體人力資本作用于綠色技術創新效率的活動中，勞動力市場化起到正向的調節作用；從分等級的角度來看，在初級人力資本作用于綠色技術創新效率的活動中，勞動力市場化的調節效應為正，但不顯著，對于中級和高級人力資本作用于綠色技術創新效率的調節效應，在10%水平下顯著。可見，人力資本等級越高，發揮的正向調節作用越明顯。從總體來說，勞動力市場化在人力資本作用綠色技術創新效率的過程中，發揮積極的正向影響，且對于等級越高的人力資本，其發揮的正向調節作用越顯著，假設H₃得到驗證。因此，深化勞動力市場化對人力資本配置的積極作用，有利于提高綠色技術創新效率。

4 結論、啟示與展望

4.1 研究結論

本文運用SBM-Tobit模型，實證研究了人力資本對綠色技術創新效率的影響，并分析了勞動力市場化在二者關系中的調節效應，得出以下結論。

從人力資本總體水平來看，人力資本對綠色技術創新效率的影響呈現正向的作用。從人力資本結構水平來看，等級越高的人力資本，對綠色技術創新效率的正向影響越顯著；從分區域角度來看，我國東部地區和西部地區人力資本對綠色技術創新效率存在明顯的促進作用，中部地區人力資本對綠色技術創新效率的影響為正，但不顯著。

從調節效應來看，勞動力市場化在人力資本作用于綠色技術創新效率的活動中，起到正向的調節效應，且對于等級越高的人力資本，這種正向調節效應越明顯。

4.2 管理啟示

政府部門應繼續加大對教育行業的財政投入，優化教育資源。不斷加強教育制度的合理設計，優化教育資源在各地的配置，促進教育質量整體提升。同時，進一步提交城鄉義務教育覆蓋率，確保教育資源分布的公平性，致力于讓廣大人民群眾享受到基本的公共教育服務。

政府應因地制宜制定差異化人才政策，吸引高水平創新人才的加入。面對中部地區人力資本尚未有效推動綠色技術創新效率提升的客觀現狀，政府應弱化區域間人力資本流動限制，加強不同地區之間，不同水平人力資本之間的交流與學習。面對初級人力資本不利于綠色技術創新效率提升的問題，政府應增加相關職業培訓平臺，并提供一定的教育補助與優惠政策，激發初級人力資本的學習愿望，提高自身的素質水平。

靈活制定勞動力市場政策應對就業供需之間的矛盾，打造信息更為充分且透明的勞動力市場。優化勞動力市場各項制度，降低勞動力流動和匹配的成本，減少不同崗位之間人力資本的錯配現象。同時，完善相關法律法規，充分發揮市場在人力資本配置上的決定性作用，保障人力資本在綠色創新活動中最大程度地發揮出積極作用。

4.3 研究不足與展望

本文選取的2009-2022年數據中，有部分數據缺失，可能會導致實證結果存在偏差。并選取城鎮就業人員中私營和個體就業人員的比例作為勞動力市場化的指標，與嚴格測算出的勞動力市場化指數相比，可能不夠精確。未來研究中，需要不斷完善指標的測算，進而更深程度地反映出勞動力市場化、人力資本和綠色技術創新效率三者之間的關系。

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（責任編輯：要 毅）