人力资本与创新能力

2018-03-17 00:41代学鹏朱万里
合作经济与科技 2018年7期
关键词:专利

代学鹏 朱万里

[提要] 本文利用甘肃省2000~2015年时间序列数据,实证研究人力资本和创新能力的关系。结果表明:所有变量满足一阶单整,具有长期稳定的均衡关系,人力资本的两个指标平均受教育年限和高等教育人数占比都是甘肃省创新能力提高的重要影响因素,人力资本和创新能力存在显著的正相关关系。

关键词:专利;受教育年限;高等教育占比

中图分类号:F24 文献标识码:A

收录日期:2018年1月15日

一、引言

2016年5月20日,中共中央、国务院发布《国家创新驱动发展战略纲要》,科技部相关负责人表示,創新驱动发展是面向未来的一项重大战略。创新驱动发展离不开教育的发展,作为经济较为落后的甘肃省,研究其教育发展和创新能力的互动关系,对加快甘肃转型发展、培养甘肃省企业家精神、对接国家创新战略具有重大的意义。

学界从不同视角研究了创新问题,李健、卫平(2015)使用中国2001~2011年省级面板数据研究了民间金融对我国创新能力的影响,发现现阶段民间金融对创新能力的贡献大于正规金融;杨朝峰等(2015)以中国31个省市自治区2001~2012年的数据,探讨了区域创新能力对经济收敛的影响。王喜刚(2016)基于基础资源观的视角,发现组织创新可以促进产品创新能力和工艺流程创新能力的发展。王俊松(2017)使用中国2003~2013年城市专利数据,通过采用基尼系数、趋势面分析、空间动态面板数据模型等不同实证方法探讨了中国城市技术创新能力的影响因素,发现中国创新能力高的城市高度集聚在沿海三大区域及内地的区域中心城市。

检索已有文献可知,学界对创新能力的研究涉及领域广泛,国际、国家、省级、企业层面均有涉及,主要从创新环境、经济发展、金融、政策等方面研究对创新的影响。但涉及甘肃省创新能力的研究较少,研究甘肃省人力资本对创新能力影响的文献更少。因此,本文以2000~2015年的甘肃省相关数据实证研究两者之间具体的数量关系。

二、实证研究

这一部分根据甘肃省的相关数据实证研究受教育水平对创新能力的影响程度。通常认为,一个国家或地区的受教育水平越高,创新意识和创新能力就越强,这是因为人力资本是创新的主要载体,因此本文提出假说:人力资本越丰富,创新能力越强,两者之间存在正相关关系。

(一)数据来源及指标选取。关于如何衡量人力资本,学界没有一个标准的范式,为不失一般性,选取甘肃省居民平均受教育年限作为人力资本的一个指标,平均受教育年限是按照当年(大学毕业人数×16+高中毕业×12+初中毕业人数×9+小学毕业人数×6)/当年甘肃省总人数计算得出。由于创新可能更多由来自受教育水平更高的群体实施,因此本文选取高等教育人数占比作为衡量人力资本的另一个指标,用甘肃省受过高等教育的人数占甘肃全体受教育人数的比重来表示。创新能力用甘肃省每年人均专利申请授权量表示。为了克服可能存在的异方差及统计口径的差异,对人均专利申请授权量和平均受教育年限两个变量取自然对数,最终的模型形式设定为:

ln(ppatent)=0+1ln(eduyear)+2(eduhe) (1)

本文所用数据,人力资本的数据主要来源于历年《中国统计年鉴》、《中国劳动统计年鉴》、《中国发展统计年鉴》、《甘肃发展年鉴》、甘肃省统计局网站等,经整理计算得出;专利申请授权量主要来自《甘肃发展年鉴》、中华人民共和国国家知识产权局网站等。相关变量的描述性统计和散点图分别见表1和图1、图2。(表1、图1、图2)

从图1和图2可以看出,专利授予量和受教育年限以及高等教育人数占比都存在大致的正相关关系,具体的数量关系待下文取证。

(二)平稳性检验。时间序列较截面序列数据更容易出现所谓的“伪回归”问题,在做具体回归分析前,首先需检验这些变量的数据是否是平稳的,如果不平稳就无法继续做OLS回归,若平稳可继续进行协整检验,本文通过Eviews9.0软件,使用ADF检验法检验数据的平稳性,检验结果见表2。(表2)

从表2的结果可以看出,三个变量的原始数据都没有通过平稳性检验,存在单位根,但一阶差分后,全部在5%的显著性水平下通过了平稳性检验,满足一阶单整,可以进行协整检验。

(三)协整检验。如上所述,各变量的一阶差分都通过了平稳性检验,因此可以进行协整检验,协整检验主要是检验变量是否存在长期稳定的关系,常用的方法是格兰杰-恩格尔两部分和Johansen检验,由于样本容量较小,本文采用常用的Johansen检验。检验结果见表3。(表3)

从表3的结果可以看出,变量在5%的显著性水平下拒绝了不存在协整关系的原假设,但无法拒绝至多存在一个和至多存在两个协整关系的原假设。因此,变量间存在长期稳定的均衡关系。

(四)格兰杰因果检验。变量间可能存在单向的因果关系,也可能存在双向的因果关系,甚至变量间不存在因果关系,在给出最终的回归结果前,需进行格兰杰因果检验,见表4。(表4)

从表4的结果可以看出,在5%的显著性水平下,拒绝了受教育年限(LOG(EDUYEAR))不是人均专利申请授权量(LOG(PPATENT))的格兰杰原因,表明在甘肃省受教育年限确实是人均专利申请授权量的重要影响因素;同时,在5%的显著性水平下,也拒绝了高等教育人数占比(EDUHE)不是人均专利申请授权量的格兰杰原因,表明在甘肃省高等教育人数占比也是人均专利申请授权量的重要影响因素。但是,人均专利申请授权量和高等教育人数占比不存在因果关系。

(五)回归结果分析。以上检验表明,变量间一阶单整,存在长期稳定的协整关系,同时格兰杰因果检验也表明解释变量人力资本是被解释变量创新能力的重要影响因素。对模型做回归分析,最终的回归结果如式(2)。

ln(ppatent)=3.959884+0.681685ln(eduyear)+6.1366(eduhe) (2)

从回归结果可以看出,模型整体拟合的较好,可决系数为0.85,不仅方程整体上是显著的,每个解释变量也通过了显著性检验。具体来看,在甘肃省高等教育人数占比每增加1个百分点,平均专利授权量将增加6.14个百分点,平均受教育年限每增加1个百分点,平均专利授权量将增加0.68个百分点。这也印证了本文提出的理论假说,人力资本发展水平和创新能力存在正相关关系。

三、结论及对策建议

本文利用甘肃省2000~2015年相关数据实证研究了平均专利授权量、高等教育人数占比、平均受教育年限之间的关系。结果显示,变量的数据一阶差分后是平稳性水平,而且存在协整关系,高等教育人数占比、平均受教育年限都是甘肃省平均专利授权量的格兰杰原因,但高等教育人数占比和平均受教育年限之间没有因果關系,甘肃省高等教育人数占比和平均受教育年限和平均专利授权量正相关。因此,提出如下建议:

第一,坚持“科教兴国”,把教育发展作为甘肃省发展的一个依托点。相关部门应完善各类学校的基础设施建设,进一步加大教育经费的投入力度,对于一些落后地区,做好宣传工作,摒弃“读书无用论”的观念。

第二,加大高水平、高学历人才引入力度。甘肃地处西北,经济落后,在引进人才、留住人才方面还有很大的改进空间,应提供政策倾斜、资金倾斜,搭建各类科研平台引进、留住各领域人才。

第三,深度耦合人力资本和创新能力的内在联系。结合甘肃省情,千方百计地探寻人力资本向驱动创新的有效途径,进一步提高甘肃省的创新意识和创新能力。

主要参考文献:

[1]李健,卫平.民间金融、城市化与创新能力实证[J].中国人口·资源与环境,2015.25.2.

[2]杨朝峰,赵志耘,许治.区域创新能力与经济收敛实证研究[J].中国软科学,2015.1.

[3]王喜刚.组织创新、技术创新能力对企业绩效的影响研究[J].科研管理,2016.37.2.

[4]王俊松,颜燕,胡曙虹.中国城市技术创新能力的空间特征及影响因素——基于空间面板数据模型的研究[J].地理科学,2017.37.1.

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