人力资本影响出口比较优势变动的行业差异与门槛估计*①

李建萍 辛大楞

(山东师范大学 经济学院，山东 济南，250014)

一、引言

2015年12月，习近平同志在中央经济工作会议中指出，要加快从贸易大国走向贸易强国，巩固外贸传统优势，培育竞争新优势，拓展外贸发展空间，积极扩大进口。因此，经济新常态下我国出口比较优势的升级也就显得尤为重要。那么，一个劳动力丰富的大国如何进行比较优势升级呢？根据H-O理论，如果一个国家的相对要素禀赋数量大于另外一个国家，那么它就在密集使用该种要素的产品生产上有比较优势。所以，一国要将比较优势从劳动密集型产品升级为资本密集型产品，需要积累大量资本要素。罗伯津斯基定理(Rybczynski Theorem)指出，在商品相对价格不变的条件下，资本要素增加，会使一国生产发生偏向资本密集型产品部门的增长，而劳动密集型部门的产出相应下降。但同时又有大量研究发现，资本—劳动比的增加只能解释过去一个世纪以来人均收入增长的一小部分(Grossman & Helpman,1990)。*Grossman G M, Helpman E: Comparative advantage and long-run growth, The American Economic Review, 1990, 80(4).根据内生经济增长理论，技术进步是保障经济增长的决定因素，而技术进步和一国的人力资本水平密切相关，因此一国要获得动态比较优势，必须重视人力资本的作用。

中国自改革开放以后通过发挥自身比较优势，促进了贸易和经济的快速增长。但是随着劳动力成本上升，依靠廉价劳动力获得比较优势的外贸发展格局受到挑战， 而高质量的劳动力即人力资本对我国对外贸易的可持续发展将发挥越来越重要的作用。代谦和别朝霞(2006)、张小蒂和赵榄(2009)、邵文波等(2015)都强调人力资本在我国比较优势动态转换中的核心作用。虽然既有文献对人力资本对出口比较优势影响的研究已颇为丰富，但这些文献主要是从国家宏观视角或者地区视角进行研究，鲜有文献探究人力资本对比较优势作用的行业差异。显然，不同行业不仅存在人力资本的规模差异，而且存在人力资本的质量差异。因此，本文利用制造业1992-2015年分行业面板数据，运用面板格兰杰因果关系方法检验人力资本对出口比较优势变动影响的行业差异，并采用面板门槛模型找到影响比较优势变动的人力资本门槛水平，试图从以下两个方面对现有文献进行补充：第一，既有文献研究多数是从全行业或省际面板数据出发，本文运用分行业面板数据，考察人力资本对比较优势升级影响的行业差异，为从行业层面提升人力资本水平、提升出口比较优势提供依据；第二，摒弃传统线性回归方法，采用面板门槛模型检验人力资本对出口比较优势的非线性影响，探寻人力资本影响出口比较优势变动的门槛水平。

二、文献综述

李嘉图模型和H-O模型奠定了以比较优势为核心的国际贸易理论的基础，但在其分析中对比较优势的界定仅限于静态层面，因而其后动态比较优势理论成为国际贸易理论发展的一个重要分支。早期的动态贸易模型主要考察物质资本积累对各国比较优势的影响(Oniki & Uzawa,1965；Findlay,1970)。Baldwin(1992)认为贸易诱发的物质资本积累如果没有外部性的话不会产生福利效应，原因是当积累资本的边际成本不变时，均衡的资本报酬恰好等于资本积累的边际成本，投资者没有从投资中获得净收益。里昂惕夫反论提出以后，Kenen(1968)将人力资本因素纳入国际贸易理论分析中，其后Findlay & KierzKowski(1983)构建了一个包含人力资本积累的一般均衡模型，Borsook(1987)检验了在异质能力和教育资本条件下贸易自由化对一国内部收入分配的影响。Charos & Simos(1988)在一个多投入、多产出函数中将人力资本和研发同时作为生产要素，利用超越对数利润函数估算了价格弹性。Neal(1995)、Parent(2000)、Kletzer(2001)等实证分析了特定部门中的人力资本积累问题。Guren et al.(2015)建立了一个包括特定部门人力资本的动态H-O-S模型，研究了劳动力市场对贸易的渐进调整的动态性和福利效应。Banerjee(2014)运用1950-2010的数据，解释了人力资本、技术进步和贸易在印度长期增长中的重要性。

内生经济增长理论出现后，人力资本成为其模型中的一个关键投入要素。人力资本的积累或者通过自发投资以获取技能，或者通过干中学(Lucas,1988)。许多实证分析发现人力资本是决定增长率和生产力的重要因素(Ang et al.,2011; Barro,1991、2013; Goldin, 2001; Madsen, 2010)。Galor& Weil(2000)认为人力资本的报酬在工业化初始阶段是递增的，因此父母们对后代的受教育程度尤为关注。Auer(2015)检验了人力资本积累引致的贸易对国家间收入和福利的效应。*Auer R A. Human capital and the dynamic effects of trade, Journal of Development Economics, 2015, 117.物质资本和人力资本的相互关系以及它们在经济增长和国际贸易中的作用也被放入同一模型比较。Lucas(1990)认为，物质资本之所以不流向贫穷国家是因为人力资本禀赋太薄弱。Goldin & Katz(2001)、Abramovitz & David(2000)认为，美国在1890-1999年期间人力资本积累对经济增长的贡献翻倍，而物质资本的贡献显著下降。Galor & Moav(2004)创建了一个增长模型，论证随着收入持续增长，人力资本积累替代物质资本积累成为增长的引擎。*Galor O, Moav O: From physical to human capital accumulation: Inequality and the process of development, The Review of Economic Studies, 2004, 71(4).Costinot(2009)构建了国家间存在内生生产率差异的贸易模型，认为在较为复杂的工业部门里，较好的研究机构和较高的工人受教育程度互为补充，是比较优势的来源。Grossman(2002)发现当劳动合同不完全时，人才分布差异成为比较优势的一个独立来源。Bond(2003)建立了一个同时包括物质资本积累和人力资本积累的两国三部门内生增长模型，从静态和动态两个方面检验了要素禀赋对贸易模式的影响。*Bond E W, Trask K, Wang P. Factor accumulation and trade: dynamic comparative advantage with endogenous physical and human capital, International Economic Review, 2003, 44(3).

中国的经济增长和对外贸易在改革开放后保持高速增长，很多文献都在探究这一增速背后的驱动力。Chow(1993)认为，资本形成在中国经济增长中起了主要作用。Borensztein & Ostry(1996)、Hu & Khan(1997)认为，1978年后生产率增长是经济增长的主要引擎，资本积累处于次要地位。然而，Krugman(1994)认为中国也像东亚经济一样，增长主要靠投入的大量增加，而生产率提高较少。Wang & Yao (2002)检验了1952-1999年中国经济增长的来源，发现中国人力资本快速积累，并且对增长和福利贡献显著，认为中国要获得可持续增长必须优先积累人力资本和提高生产率。杨小凯(2001)、林毅夫和李永军(2003)、赵兰香和林生(2004)、陈智远(2002)、孙晓刚(2001)认为在我国比较优势增进的过程中，资本积累起关键作用。*赵兰香、林生：《人力资本投资与比较优势升级》，《科学学研究》2004年第3期。张小蒂和赵榄(2009)强调了企业家人力资本在我国动态比较优势增进中的作用。代谦和别朝霞(2006)认为，动态比较优势的核心是人力资本积累，发展中国家只有不断积累人力资本，才能在长期中不断向高级产业升级。*代谦、别朝霞:《人力资本,动态比较优势与发展中国家产业结构升级》，《世界经济》2006年第11期。李静和楠玉(2016)从人力资本错配视角解释中国产业比较优势动态演进受阻现象，认为现有的人力资本与将来的新型产业结构错配，带来资源配置的低效率，导致产业转型困难。*李静、楠玉：《中国产业比较优势演进为何受阻——基于人力资本错配的视角》，《财经科学》2016年第12期。邵文波等(2015)基于劳动力技能匹配视角，研究了国家人力资本结构与比较优势的关系。*邵文波、李坤望、王永进：《人力资本结构,技能匹配与比较优势》，《经济评论》2015年第1期。赵雅婧(2013)使用分省分行业数据实证检验发现，人力资本分布是地区比较优势的重要来源。陶小龙等(2012)的研究显示，人力资本结构优化是我国制造品比较优势提升的重要源泉。郑展鹏和王洋东(2017)、蒋瑛和贺彩银(2016)、印梅和陈昭锋(2016)等的研究均发现，人力资本显著促进出口技术复杂度的提升。

三、人力资本与出口比较优势变动的格兰杰因果关系分析

(一)计量方法

本部分采用面板格兰杰因果关系检验人力资本对行业出口比较优势变动的影响。对于面板数据，容易存在截面相依和异质性问题。Kónya(2006)提出的拔靴面板因果关系检验方法能够较好地处理这两类问题，这一方法以似不相关(Seemingly Unrelated Regression, SUR)估计和行业特定拔靴临界值的Wald检验为基础。因为使用行业特定拔靴临界值，不需要考虑变量的单位根和共线性问题。通过行业面板数据，运用拔靴面板因果关系检验方法能够识别哪些行业的人力资本与比较优势变动之间存在因果关系。这一方法的模型设定如下：

⋮

以及，

⋮

其中,N表示行业，t表示时间，y表示行业比较优势，x表示人力资本，l表示滞后期,ε为随机扰动项。扰动项之间可能存在同期相关，但模型中的每个方程都有不同的前定解释变量，因此这一系统实为SUR系统。

对这一系统进行面板格兰杰因果关系检验，对于某一特定行业，其y与x之间可能存在以下四种因果关系：(1)如果δ1,i不全为零，β2,i全为零，则存在x对y的单向格兰杰因果关系；(2)如果δ1,i全为零，β2,i不全为零，则存在y对x的单向格兰杰因果关系；(3)如果δ1,i和β2,i都不全为零，则x与y之间存在双向格兰杰因果关系；(4)如果δ1,i和β2,i全为零，则x与y之间不存在任何格兰杰因果关系。

(二)数据及来源

本文以中国制造业细分行业为对象实证检验人力资本对比较优势的影响。根据国民经济行业分类，制造业共分为31个行业，剔除了废弃资源综合利用业、金属制品、机械和设备修理业、印刷和记录媒介复制业、其他制造业四个行业*剔除这三个行业的原因是：第一，这三个行业的出口份额很小；第二，相应的HS编码无法对应，不能确定其具体出口数额。，将剩余27个行业作为分析对象。本文数据来自于《中国工业经济统计年鉴》《中国科技统计年鉴》、联合国全球贸易统计数据库(United Nations Commodity Trade Statistics Database)，鉴于数据可得性，选取1992-2015年总共24年的相关数据。

(三)变量统计性描述

本文分析主要涉及两个变量：比较优势(RCA)和人力资本(Human)。比较优势变量(RCA)采用Balassa(1965)提出的显性比较优势指数(RCA)表示，其计算公式为：

其中，RCAij表示i国j行业的显性比较优势指数，Xij表示i国j行业的出口，Xit表示i国t期的总出口；Xwj表示世界j行业的出口总值，Xwt表示世界t期的出口总值。

运用本文行业数据，根据RCA指数的计算结果发现，有一半行业的RCA数值变化不显著。考虑到本文要检验人力资本对行业比较优势变动的影响，如果比较优势本身变动不大，会影响检验结果的显著性，因此本文又剔除了RCA数值变化不显著的行业，最后进行实证检验的有13个行业，分别是：纺织业；纺织服装、鞋帽制造业；皮革、毛皮、羽毛及其制品业；家具制造业；文教体育用品制造业；化学原料及化学制品；化学纤维制造业；橡胶制品业；黑色金属冶炼及压延加工业；金属制品业；专用设备制造业；电器机械及器材制造业；通信设备、计算机及其他电子设备制造业。这13个行业涵盖了劳动密集型、资本密集型和技术密集型行业，其人力资本的规模和质量存在一定异质性，基本可以满足实证分析的需要。

现有文献中，对人力资本的度量并无统一标准。根据数据可得性，本文人力资本变量(Human)以行业内规模以上工业企业所拥有的研发人员占行业全年平均就业人数的比例表示。表1分行业给出了两个变量的描述性统计值。

表1 变量描述性统计

(四)面板格兰杰因果关系估计结果分析

表2和表3显示了运用TSP4.5软件对本文13个行业的面板数据进行格兰杰因果关系检验的结果。在13个行业中，只有在电器机械及器材制造业中，人力资本与行业出口比较优势之间在5%的显著性水平上存在双向格兰杰因果关系，即人力资本积累是出口比较优势变动的原因，同时出口比较优势变动也是人力资本积累的原因。在剩余的12个行业中，有6个行业的人力资本至少在10%的显著性水平上促进行业出口比较优势变动。这6个行业分别是：纺织服装、鞋帽制造业、家具制造业、橡胶制品业、黑色金属冶炼及压延加工业、金属制品业、专用设备制造业。结合表1可以看出，行业人力资本均值高低与促进出口比较优势升级之间并无必然联系，在纺织服装、鞋帽制造业、家具制造业这样的传统劳动密集型制造业中，研发人员占行业总就业人数比重较低，但是人力资本对行业出口比较优势有显著促进作用，而在通信设备、计算机及其他电子设备制造业这样的技术密集型行业中，其人力资本均值在13个行业中最高，但是人力资本对行业出口比较优势提升并没有显示出显著影响。这与焦翠红等(2017)的研究相一致，他们认为行业间研发资源配置效率与行业特征密切相关，我国轻工业R&D资源配置效率相对较高，而高技术行业的R&D资源配置效率整体偏低。*焦翠红等：《 R&D资源配置效率演化及研发补贴效应——来自制造业的经验证据》，《山西财经大学学报》2017年第2期。这在一定程度上也可以用李静和楠玉(2016)、马立军和何萍(2013)的研究结论来解释，他们认为现有的人力资本与产业结构存在错配现象，出口行业不能通过人力资本水平提升促进全要素生产率增长，导致产业转型困难，影响行业比较优势升级。*马立军、何萍：《出口贸易、人力资本与中国全要素生产率——基于GMM估计的经验分析》，《 贵州财经大学学报》2013年第6期。

除去电器机械及器材制造业，其余行业并没有发现出口比较优势变动对人力资本积累的显著单向因果关系。这说明出口变动对行业人力资本水平的影响有限，在一定程度上也说明我国出口产品长期以来依靠价格优势获取国际竞争力，对依靠研发人员提高产品附加值的需求并不大。本文这一实证结论也说明我国出口带来的学习效应有限。但本文的这一结论与耿强和吕大国(2015)的研究结论不一致。他们基于企业层面数据的研究显示，出口学习效应主要来自于企业出口后的研发概率与绩效更高，中国制造业企业出口后选择研发投入的可能性增加，并且带来企业生产率的提升，因此中国企业出口不仅能发挥比较优势，解决劳动力就业问题，而且能在中长期提高生产率，获得动态比较优势。*耿强、吕大国：《出口学习、研发效应与企业生产率提升——来自中国制造业企业的经验证据》，《科研管理》2015年第6期。

表2 人力资本对出口比较优势的格兰杰因果关系

注：*、**和***分别表示在10%、5%和1%的水平下显著；Bootstrap临界值是10000次重复抽样的结果。

表3 出口比较优势对人力资本的格兰杰因果关系

注：*、**和***分别表示在10%、5%和1%的水平下显著；Bootstrap临界值是10000次重复抽样的结果。

四、人力资本影响行业出口比较优势变动的门槛估计

(一)模型及变量说明

以上基于1992-2015年制造业行业数据的面板格兰杰因果关系检验证实，人力资本对我国出口比较优势变动产生了积极影响，并且其作用在行业间存在一定差异，但是并不能说明人力资本积累到何种程度才对比较优势变动产生影响。进一步说，根据汪思齐和王恕立(2017)、戴小勇和成力为(2013)等的研究，人力资本对制造业生产率的效应具有显著门槛特征。*汪思齐、王恕立：《制造业双向FDI生产率效应的行业差异及人力资本门槛估计》，《经济评论》 2017年第2期。因此，本文假设人力资本对行业出口比较优势的影响是非线性的，存在一个或多个门槛值：当行业人力资本积累低于该门槛值时，提高人力资本规模能够显著提升行业比较优势水平；当行业人力资本积累超过该门槛值时，人力资本对行业出口比较优势的影响可能变小。基于此，本文运用Hansen(1999)提出的面板门槛回归方法，以人力资本作为门槛变量。首先假定存在单一门槛值，建立如下模型：

其中，i和t分别表示行业和年份，RCA和Hum分别表示行业比较优势状况和行业人力资本水平，RCA以显性比较优势指数表示，Hum是门槛变量。为了更准确检验人力资本影响行业出口比较优势的门槛效应，我们为Hum选取了三个不同的代理变量：第一，行业内规模以上工业企业所拥有的研发人员人数占行业年从业人数的比重；第二，行业内规模以上工业企业所拥有的研发人员人数的对数值；第三，行业研发人员年增长率。I表示指示函数，γ表示待估门槛值，X表示控制变量。根据既有文献，本文选取行业规模、行业引进外资、行业利润、行业销售收入作为控制变量，行业规模(Capital)以行业固定资产表示，销售收入(Revenue)、利润(Profit)、外商资本(FDI)分别以行业主营业务收入、利润总额、外商资本表示。所有数据以1992年为基期进行处理，以剔除价格因素影响，对所有数据取对数处理，以避免可能存在的异方差。

如果存在双重门槛，则模型为：

β3HumitI(Humit>γ2)+εit

其中，门槛值γ1<γ2。

(二)人力资本门槛效应估计结果

运用GAUSS10.0软件对本文13个行业1992-2015年相关数据进行面板门槛回归得到的结果见表4。表4的第(1)、(2)、(3)列分别对Hum使用了不同的代理变量，第(1)列中Hum为行业内规模以上工业企业所拥有的研发人员人数占行业年从业人数的比重；第(2)列中Hum指行业内规模以上工业企业所拥有的研发人员人数的对数值；第(3)列中Hum指行业研发人员年增长率。在第(1)列中，Hum在5%显著性水平下存在单一门槛效应，单一门槛值为0.0011，说明研发人员比重对行业出口比较优势变动呈现非线性影响。在第(2)列中，单一门槛值为7.8578，P值为0.0183，说明研发人员数量对行业出口比较优势也存在非线性影响。在第(3)列中，行业研发人员增长率的单一门槛值为0.7573，P值为0.3600，说明研发人员增长率对行业出口比较优势变动不存在单一门槛效应。从表4看出，无论采用何种代理变量，Hum的双重门槛效应检验对应的P值都显示不能拒绝原假设，即Hum不存在对行业出口比较优势变动的双重门槛。因此，下文着重探讨人力资本的单一门槛效应。

表4 面板门槛回归结果

注：括号内为标准差；*、**和***分别表示在10%、5%和1%的水平下显著；(1)、(2)、(3)均为拔靴10000次的检验结果；因为双重门槛效应不显著，所以表中的各估计系数为单一门槛下各变量的估计系数。

根据表4的单一门槛下β1和β2的估计值，可以写出人力资本对行业出口比较优势的单一门槛模型，将人力资本以研发人员数量占行业年从业人数的比重为代理变量时的模型记为模型(1)。在模型(1)中，β1的估计值在1%的水平下通过显著性检验，β2的估计值没有通过显著性检验。根据模型(1)，当行业研发人员比重低于0.0011时，行业研发人员比重每增加1个单位，行业显性比较优势指数提升0.1769；当行业研发人员比重高于0.0011时，行业研发人员比重对显性比较优势指数的提升影响不显著。

将人力资本以研发人员数量为代理变量时的模型记为模型(2)。在模型(2)中，β1的估计值在5%的水平下通过显著性检验，β2的估计值没有通过显著性检验。根据模型(1)，当行业研发人员数量对数值低于7.8578时，行业研发人员数量每增加1%，行业显性比较优势指数提升0.0023；当行业研发人员对数值高于7.8578时，行业研发人员数量对显性比较优势指数的提升影响不显著。

综合模型(1)和模型(2)可以认为，在单一门槛值之下，无论行业研发人员绝对数量还是相对数量都对出口比较优势提升有显著影响，但是超过这一门槛之后，无论行业研发人员绝对数量还是相对数量都对出口比较优势提升影响不显著。这一结论与杨阳等(2016)的研究结论相似，他们发现人力资本仅在高技术产品的出口竞争力较低时存在促进作用，当出口竞争力提升至较高水平，人力资本的促进作用不显著。可能的原因是，当研发人员较少时，出口产品以数量扩张为主，简单的模仿创新对出口就能形成较大的促进作用；当研发人员较多时，意味着出口竞争已经由数量竞争转向质量竞争，对研发人员创新能力有更高要求，但研发人员整体素质并未跟上这种要求，从而对比较优势提升作用不显著。这说明在促进人力资本积累时，规模上的扩展固然重要，但是研发人员素质提升也非常重要，对我国动态比较优势转换起决定作用的可能不是研发人员人数的增加，而是研发人员自主创新能力的提升。李静等(2017)也发现中国当前研发投入表现出“索洛悖论”现象，原因之一是中国研发投入与研发人力资本投入错配，导致持续创新失去人力资本依托。*李静等：《中国研发投入的“索洛悖论”——解释及人力资本匹配含义》，《经济学家》2017年第1期。

从各控制变量的回归结果看，在模型(1)和模型(2)中，行业固定资产变量(lnCapital)对行业出口显性比较优势指数表现出显著负效应。可能的原因是由于资本和劳动具有替代性，行业固定资产投资越多，则替代的劳动越多，越不利于在出口中发挥我国劳动力丰富的比较优势。行业销售收入变量(lnRevenue)对出口显性比较优势指数呈现正效应，因为销售收入越高，意味着行业产出规模扩大或者产品质量提升，都有利于出口的扩大。行业利润变量(lnProfit)和行业吸引FDI(lnFDI)变量则对出口显性比较优势指数没有显著影响。

(三)稳健性检验

为了检验上文得出的人力资本对行业出口比较优势变动的门槛效应的稳健性，进一步将出口比较优势以行业出口增长率为代理变量，人力资本仍然分别以上文中的3个代理变量表示，进行稳健性检验。检验结果如表5所示。表5的第(1)列、第(2)列和第(3)列人力资本的代理变量分别为行业内规模以上工业企业所拥有的研发人员人数占行业年从业人数的比重、行业内规模以上工业企业所拥有的研发人员人数的对数值、行业研发人员年增长率。可以发现，表5的第(1)列和第(3)中在5%的显著性水平上存在人力资本对行业出口增长率的单一门槛效应。从第(1)列看，当行业研发人员比重在0.0016之下时，行业研发人员比重每增加1个单位，行业出口增长率提高0.0391个单位；当行业研发人员比重超过0.0016时，行业研发人员比重对出口增长率影响不显著。从表5第(3)列看，行业研发人员增长率的门槛值为0.9802，β1的估计值不显著，β2的估计值在1%的水平下通过显著性检验。这说明当行业研发人员增长率低于0.9802时，研发人员增长率对行业出口增长率的影响不显著；当行业研发人员增长率高于0.9802时，研发人员增长率每提高1个单位，行业出口增长率提高0.3890个单位。由此可得出结论，只有当研发人员增长率提高到一定水平时，人力资本才会对出口产生积极影响。因为当人力资本以较快速度增长时，一方面模仿创新或者自主创新成果更多，另一方面能更快速吸收技术外溢。

从表5双重门槛检验对应的P值看，均不能拒绝原假设，即三种情况下都不存在人力资本对行业出口比较优势的双重门槛效应。

表5 人力资本门槛效应的稳健性检验

注：括号内为标准差；*、**和***分别表示在10%、5%和1%的水平下显著；(1)、(2)、(3)均为拔靴10000次的检验结果；因为双重门槛效应不显著，所以表中的各估计系数为单一门槛下各变量的估计系数。

五、结论及对策建议

本文运用我国制造业13个行业1992-2015年分行业面板数据，运用面板格兰杰因果关系方法和面板门槛模型检验了人力资本影响出口比较优势变动的行业差异与门槛效应。面板格兰杰因果关系检验发现，人力资本对出口比较优势变动的影响存在显著行业差异。在13个行业中，只有在电器机械及器材制造业中，人力资本与行业出口比较优势之间存在双向格兰杰因果关系；在剩余12个行业中，6个行业的人力资本对出口比较优势存在单向格兰杰因果关系，出口比较优势对人力资本不存在单向格兰杰因果关系，行业人力资本均值高低与促进出口比较优势升级之间并无必然联系。面板门槛模型的检验结果显示，研发人员数量对行业出口比较优势存在单一门槛效应。在单一门槛值之下，无论行业研发人员绝对数量还是相对数量都对出口比较优势提升有显著影响，但是超过这一门槛之后，无论行业研发人员绝对数量还是相对数量都对出口比较优势提升影响不显著。当行业研发人员比重低于0.0011时，行业研发人员比重每增加1个单位，行业显性比较优势指数提升0.1769；当行业研发人员数量对数值低于7.8578时，行业研发人员数量每增加1%，行业显性比较优势指数提升0.0023。

本文实证结果说明，在出口比较优势升级过程中，应充分重视人力资本的作用，并且要注重行业特征和差异，将人力资本和出口行业适当配置，避免错配现象，使出口行业充分发挥人力资本的作用，从而更有利于产业升级和出口竞争力提升。要重视出口学习效应对人力资本积累的反向作用，增加企业在出口后的研发投入，有利于我国比较优势的动态转换。对于研发人员数量低于门槛值的行业，一方面要增加行业研发人员的绝对数量和相对数量，另一方面可以适当加速人力资本积累，使研发人员增长率高于门槛值，以提高行业出口增长率，并且带动比较优势升级。