人力资源对中国农业科研院所创新效率的影响
——兼论科技创新模式选择的重要性

2020-07-03 10:27李慧泉毛世平
科技管理研究 2020年12期
关键词:科技人才科研院所比例

李慧泉,毛世平

(中国农业科学院农业经济与发展研究所,北京 100081)

1 研究背景

党的十八大作出了创新驱动发展的重大战略部署,以此突出科技创新在促进经济发展中的重要战略地位。2018 年,习近平总书记在两院院士大会上指出人才是科技创新的第一资源,强调要进一步强化人才在科技创新中的战略地位。对于农业部门来说,人才同样是提升科技创新水平,实现农业高质量发展的关键。一直以来,农业科研院所是中国农业科技创新的重要力量,从数量和结构等多维度优化人才布局,对于提升农业科研院所的创新效率和创新水平,进而推进中国农业实现高质量发展具有重要现实意义。

现有研究发现,科技创新是科技进步的关键战略因素,科技人才作为科技活动和科技创新的主体核心,与技术创新、科技知识扩散和推广应用的关系十分显著[1-3];农业科技人才是推动农业生产和提高农业科技进步的关键动力,也是农业科研院所提质增效的潜在资本[4],加强农业科技人才的培养,提高科技人力资本积累对创新效率具有显著的促进作用[5-7];农业科技创新效率的提高对农业经济发展具有明显的促进作用,而中国目前作为科技创新主体的农业科技人才的配置处于非有效状态,导致各省份农业科技创新效率存在区域间差异[8-9]。总而言之,进一步优化农业科技人才配置,有利于加快中国农业科技创新步伐。

众多学者对科技人才促进创新发展的观点都持积极态度,但对农业科研院所人力资源与创新效率间的关系研究较少,对人力资源合理配置问题仍侧重于描述性分析方面,缺少定量分析和相应的实证研究,相关问题仍值得商榷,如科技人才对创新效率的影响程度、不同模式下应如何调整人力资源配置以实现创新效率最大化等。基于此,本文对中国农业科研院所人力资源合理配置进行量化分析,着重研究人力资源及其结构对创新效率的影响,同时也探索了科技创新模式选择对科技创新效率的重要性。本文结构作如下安排:在分析中国农业科研院所人力资源变化特征的基础上,基于理论分析提出研究假设,构建计量经济模型,进而进行实证检验与结果分析,最后基于研究结论提出政策建议。

2 农业科研院所人力资源变化特征

合理的人力资源配置能反映农业科研院所科技人才现状和发展潜力,也是反映农业科研院所人力资源质量的重要标志,农业科研院所的人力资源管理成为现阶段各农业科研院所科技创新工作的核心之一。科技人才是农业科研院所发展和科技创新的动力源泉,人力资源的合理配置在一定程度上决定着农业科技创新的有效产出。本文主要从科技管理人员和科技研发人员、博士和硕士高学历科技人才、高技术能力和低技术能力科技人才等3 个方面分析人力资源的变化特征,以具有不同职称的科技人才的比例来表示技术能力程度不同的科技人才的比例,职称是度量专业人员技术能力水平和专业能力的主要标志。

如表1 所示,1999—2017 年间,中国农业科研院所从事科技活动人员数量处于增加趋势,从1999年的5.95 万人增长到2017 年的6.90 万人,年均增长0.96%。其中:科技管理人员数量基本保持稳定,科技研发人员平均增长率为1.9%,增长速度较快,2017 年科技研发人员数量占从事科技活动人员数量比例为66.45%;具有博士和硕士的高学历科技人才迅速增加,年均增长率分别为15.9%和10.9%,2017 年具有研究生学历的科技人才数量占从事科技活动人员数量比例为37%;具有高级职称和中级职称的科技人才数量年均增长率分别为4.6%和2.5%,2017 年具有高级职称的科技人才比1999 年增加了一倍的数量,2017 年中、高级职称科技人才数量占从事科技活动人员数量比例均为33%左右。总体而言,中国农业科研院所人力资源在不断增长,为农业科技创新的发展提供了强有力的科技人才支持。

表1 1999—2017 年中国农业科研院所人力资源数量情况

3 研究假设与模型设计

为研究人力资源结构对农业科研院所科技创新效率的影响,本文首先构建数据包络分析(DEA)模型,定量测算并分析中国各省份农业科研院所的创新效率,进而构建托宾(Tobit)实证分析模型,研究人力资源对农业科研院所创新效率的影响。

3.1 样本选择与数据来源

本文以中国农业科研院所为研究对象,实证检验人力资源结构对中国农业科研院所创新效率的影响。确定样本区间为1999—2017 年,数据来源于1999—2017 年的《中国农业科技统计资料汇编》,为省级面板数据,获得中国31 个省、自治区、直辖市(未包含港澳台地区)农业科研院所(以下简称“样本”)共计19 年的平衡面板数据。

3.2 DEA模型

农业科研院所的科技创新活动是一个多投入的研发过程,需要投入大量的人力、物力和财力等科技创新要素资源。虽然多数研究用专利授权量衡量创新产出,但农业科研院所作为知识产出型主体,论文、专著等也是衡量其创新产出的重要指标,所以农业科研院所科技创新活动也是多产出的创新研发过程。DEA适用于多投入、多产出的有效评价方面,基本模型如式(1)所示,其中:为投入指标;为产出指标;为产出权重向量;为投入权重向量;RE 为农业科研院所科技创新效率。

本文根据研究目标选择所需要的投入产出决策单元,考虑中国农业科研院所创新评价体系的复杂性和相关数据来源的可获得性,构建适合中国农业科研院所创新效率投入-产出评价指标体系(如表2),运用式(1)测算其创新效率。基于描述性统计分析:第一,中国各省农业科研院所的科技创新资源投入存在很大程度上的差异,有些农业科研院所的科研建设投资最小值为0,可能在一定程度上影响农业科研院所的创新产出。第二,中国各省农业科研院所的科技研发产出存在差异,有些农业科研院所的科技著作和和专利产出最小值为0,说明各科研院所之间可能存在创新效率的差异。

表2 样本创新研发投入产出评价指标体系及描述性统计结果

3.3 Tobit模型

(1)人力资源对创新效率的影响机制。在分析人力资源对农业科研院所创新效率的影响时,以创新效率为主线。加强人力资源管理是科研院所提高创新效率的重要保障[10],在创新实践中激励科技管理人员与科技研发人员的互动能更有效地促进科技创新。一方面,一定比例的科技管理人员是促进科研活动、提高创新效率的基础保证,科技管理人员的组织、引导、支持、服务、协调作用在创新研发活动中起到了不可替代的保障作用;而当科技管理人员数量超过一定比例界限时,就会造成管理冗余,降低管理效率,进而降低创新效率。另一方面,加强科技研发人员的培养对科研院所的科研创新活动产生正向影响[11],高水平的科技研发人员有利于促进科研创新活动和技术革新,科技研发人员的创造性劳动和价值取向是技术创新的源泉和根本,进而在一定程度上提高其创新效率[12];但科技研发人员过多,因科研资金等因素的限制不能发挥其全部的科研创新能力,也使农业科研院所的用人成本过高。因此,农业科研院所的科技管理人员和科技研发人员应合理配置,而不是一味地追求科技管理人员或科技研发人员的高数量。基于上述分析,本文提出以下研究假设:

H1:随着科技研发人员、科技管理人员比例的增加,农业科研院所创新效率均表现为先增加后下降的趋势,呈倒“U”型的关系。

H2:基于最优创新效率(呈倒“U”型关系,有最值点),农业科研院所的科技研发人员和科技管理人员应合理配置,才能使创新效率达到峰值。

人力资本质量是提高研发产出的重要因素[13]。本文认为人力资本质量主要体现在学历和能力两个方面。有研究表明,人力资本的平均教育程度越高,其人力资本质量就越好,人力资本质量与生产率显著正相关[14]。人才内在价值决定了创新效率高的农业科研院所愿意为其支付更高的代价,高学历的人力资源的知识能力和技能更加丰富,能有效降低学习专业技术的时间成本。根据边际技术替代规律,在资本投入一定的情况下,低于相对教育程度的人力资源进行研发活动反而导致效率下降,所以高学历的科技人才促进研发创新产出。在科技人才技术能力方面,技术能力高的人力资源带来的产出明显高于技术能力低的人力资源的产出。科技人才的技术能力在科技实践过程中能不断培养和提高,在科技创新中发挥“干中学效应”。但根据分析,暂时无法比较高技术能力科技人才和高学历科技人才对农业科研院所创新效率影响程度的大小。基于上述分析,本文提出以下研究假设:

H3:高技术能力科技人才对农业科研院所创新效率的影响程度可能大于或小于高学历科技人才对创新效率的影响程度。

科研院所之间的协同合作能有效实现信息及时传递,协同合作有利于各创新主体间形成互补优势,通过技术互补、科技人才互补以及资源互补,充分发挥知识的双向流动,实现合作主体的人才、技术、经济的有机结合,产生“1+1>2”的效果。在协同合作的过程中,创新主体在资源耦合互动的同时可加强各层次人才在知识深度与广度方面的双向交流[15],有利于提高科研院所的整体科研水平。与涉农企业、高校和科研院所有机结合的协同创新在一定程度上可缓解农业科研院所独立创新所面对的研发风险大、研发回报周期长等问题[16],进而实现提高其创新效率。独立创新则要求创新主体具有更强硬的科研实力和独立研发体系,独立创新依靠自身的科研力量独立研究,缺乏外部科研力量的介入,在攻克某些关键的技术难关时都需要创新主体自身过硬的科研力量和科研团队作为支撑。基于上述分析,本文提出以下研究假设:

H4:相对于独立创新,协同创新对农业科研院所创新效率有显著的正向作用。

(3)数据处理与描述性统计。科研经费对农业科研院所创新效率的促进作用是存在滞后性的,本文在对模型进行回归分析前,因统计数据中关于科研经费投入均为增量数据,因此有必要对科研经费内部支出进行存量测算,先使用消费者物价指数(CPI)进行平减,而后使用永续盘存法进行校正。存量测算公式如下:

基期存量公式如下:

式(8)中:g为1999—2017 年间样本科研经费的年均增长率。

经计算,科研经费增长率g1=17.9%,科技活动支出经费增长率g2=18.3%,据此可得到1999—2017年样本农业科研院所的科研经费存量、科技活动支出经费存量以及科技投入强度。样本变量的描述性统计分析如表3 所示,可见在中国农业科研院所中,科技研发人员为主体力量,研究生学历比例和中高级职称比例较大,符合农业科研院所科研导向需求的高能力人力资源,有利于农业科研院所的创新效率提升。

表3 样本变量描述性统计结果

4 实证检验与结果分析

4.1 创新效率测算与分析

(1)总体创新效率的特征分析。1999—2017 年全样本农业科研院所的平均创新效率为0.870。由表4 可知:创新效率均值排名前列的省市分别是山东、天津、河南、北京和上海,其科技创新效率内部波动比较趋于稳定;而创新效率均值最低的分别是内蒙、辽宁、吉林和云南,其科技创新效率内部波动较大。

表4 1999—2017 年部分样本的平均创新效率值

表4 (续)

由表5 可知,从时间趋势分析,1999—2017 年间全样本的创新效率均值呈现上升态势,从0.817增加到0.964,其中:2001 年的创新效率均值最低,为0.682;而在2013 年之后,创新效率波动趋于稳定,标准差都小于0.1。

表5 考察期间部分年份样本总体的平均创新效率值

(2)不同创新模式下的创新效率特征分析。从表6 可以看出,开展协同创新的样本农业科研院所的创新效率内部波动较为稳定,开展独立创新的样本农业科研院所的创新效率显著低于开展协同创新的样本农业科研院所的创新效率。

表6 1999—2017 年不同创新模式下的样本创新效率值

4.2 实证分析与结果分析

对模型1 至模型4 进行实证回归,并比较在不同科技创新模式下的人力资源对样本农业科研院所创新效率的影响,回归结果如表7 和表8 所示1)。

表7 样本实证检验回归结果(一)

表8 样本实证检验回归结果(二)

从表7 和表8 的回归结果分析可知:

第一,科技管理人员比例、科技研发人员比例、研究生学历比例、高级职称比例、中级职称比例的系数在10%的显著性水平上对创新效率有显著的正向影响,说明提高农业科研院所科技人才比例对提高农业科研院所创新效率具有促进作用。

第二,科技管理人员比例、科技研发人员比例的系数在10%的显著性水平上对创新效率有显著的正向作用,科技管理人员比例的平方和科技研发人员比例的平方的系数在10%的显著性水平上对创新效率有负向作用,说明随着科技管理人员比例、科技研发人员比例的增加,农业科研院所创新效率均表现为先增后减的趋势,呈倒“U”型变化趋势,即验证了本文的研究假设H1;当科技管理人员和科技研发人员占比分别为15.70%和65.28%,农业科研院所创新效率达到峰值。

第三,研究生学历比例、高级职称比例的系数在10%的显著性水平上对创新效率有正向作用,说明增加具有研究生学历和高水平技术能力的科技人才对农业科研院所的创新效率有显著的促进作用,并且高级职称比例的系数大于研究生学历比例的系数,说明具有高水平技术能力的科技人才对农业科研院所创新效率的促进作用显著大于具有研究生学历的科技人才的促进作用,即证实了本文的研究假设H3。

第四,高级职称比例、中级职称比例的系数在10%的显著性水平上对创新效率有正向作用,并且高级职称比例的系数大于中级职称比例的系数,依旧证实了技术能力高的科技人才对创新效率的促进作用明显高于技术能力低的科技人才的促进作用。

第五,科技创新模式的控制变量γ1系数在10%的显著性水平上对创新效率有正向作用,验证了本文的研究假设H4。

第六,科研经费投入强度的系数在1%的显著性水平上对创新效率有正向作用,并且GFR 的系数都小于MR、SR、GR、ST 及ZT 的系数,说明科技人才投入对农业科研院所创新效率的促进作用大于科研经费投入的促进作用,再一次论证了在科技创新过程中加强科技人才投入的重要性,强化了本文研究目的的必要性。

(1)协同创新模式分析。在开展协同创新的样本农业科研院所中,当科技管理人员比例为15.80%、科技研发人员比例为64.09%,农业科研院所的创新效率达到峰值。2017 年,开展协同创新的样本农业科研院所的科技管理人员比例较低、科技研发人员比例较高,在一定程度上造成创新效率的损失。由于科技管理人员的技术背景,其管理能力多源于经验积累,随着现代经济的发展,科技管理人员的知识及能力面临挑战,科研管理工作也面向现代科学的方向发展;科技管理人员主体意识不强,大部分科技管理人员依旧过多依赖自身经验,缺乏现代科学的决策方法与战略管理方面的能力。同时,中国农业科研院所也缺乏对高端管理人才的引进和吸收,造成管理能力的下降和创新效率的过低[17]。

(2)独立创新样本分析。在开展独立创新的样本农业科研院所中,当科技管理人员比例为15.09%、科技研发人员比例为66.08%,农业科研院所的创新效率达到最大值,与协同创新样本分析结果作比对,验证了本文的研究假设H2。2017 年,开展独立创新的样本农业科研院所中科技管理人员比例较高、科技研发人员比例较低。因工资、职称评定与科研成果挂钩,而大部分科技管理人员不能从事专业课题研究,也缺少其他方面的激励机制,从而降低了科技人才的积极性和主动性,造成了人力资源的流失严重。目前,中国农业科研院所流失的人员多是具有丰富实践经验的课题骨干,且具有高学历、高职称的人员居多,这使得农业科研工作总体上深度不够、后劲不足[18]。

(3)进一步讨论。中国农业科技创新资源差异导致农业科研院所的创新效率存在创新模式间差异,农业科研院所的人力资源也存在差异:基于农业科研院所创新效率最大值,开展协同创新的样本农业科研院所的科技管理人员比例大于开展独立创新的样本农业科研院所科技管理人员比例,开展独立创新的样本农业科研院所的科技研发人员比例大于开展协同创新的样本农业科研院所的科技研发人员比例,说明相对于采取独立创新模式,开展协同创新的农业科研院所以较低比例的科技研发人员达到创新效率最大化,而相对于采取协同创新,开展独立创新的农业科研院所以较低比例的科技管理人员达到创新效率最大化,表明采取不同科技创新模式的农业科研院所的科技管理人员和科技研发人员均应合理配置才能使创新效率最大化。

在独立创新样本回归结果中,高级职称比例的系数大于中级职称比例的系数,说明对于开展独立创新的样本农业科研院所,具备高水平技术能力的科技人才对创新效率的促进作用显著大于具备中级水平技术能力的科技人才对创新效率的促进作用。而在协同创新样本回归结果中,高级职称比例的系数大于中级职称比例的系数,但却接近相等,说明对于开展协同创新的样本农业科研院所,中、高水平能力的科技人才对创新效率的促进作用是比较接近的。为什么在协同创新中不同技术能力的科技人才对创新效率的促进作用没有表现出明显的差异呢?可能的原因是在协同创新合作中,各创新主体间通过科技人才互补充分发挥知识的双向流动,实现了科技人才的有机结合,实现“1+1>2”的效果,使具备不同技术能力的科技人才对创新效率的促进作用没表现出明显的差异。由于科技人才在科技创新活动中体现“干中学效应”,科技人才的技术能力是在科技实践过程中不断培养和提高的,因此农业科研院所更应加强科技人才技术能力评价制度改革,完善技术能力评价标准,创新技术能力评价机制,促进技术能力评价与人才培养有机结合。

5 研究结论与政策建议

5.1 研究结论

本文基于1999—2017 年中国各省份农业科研院所的平衡面板数据,运用DEA 模型定量分析农业科研院所的创新效率,进而构建Tobit 模型实证检验人力资源对农业科研院所创新效率的影响。研究发现:第一,中国农业科研院所的创新效率存在科技创新模式间差异,开展协同创新的农业科研院所的创新效率显著大于开展独立创新的农业科研院所的创新效率。第二,在农业科研院所科技创新过程中,科技人才投入对创新效率的促进作用大于科研经费投入对创新效率的促进作用。第三,随着科技研发人员、科技管理人员比例的增加,农业科研院所创新效率均表现为先增后降的趋势,呈倒“U”型的关系。第四,当全样本平均科技管理人员和科技研发人员占比分别为15.70%和65.28%时,农业科研院所的创新效率达到峰值;开展独立创新的农业科研院所当科技管理人员和科技研发人员占比分别为15.80%和64.09%时创新效率达到峰值,开展协同创新的农业科研院所当科技管理人员和科技研发人员占比分别为15.09%和66.08%时创新效率达到峰值。第五,具有高技术能力科技人才对创新效率的促进作用大于高学历科技人才对创新效率的促进作用。第六,相对于独立创新,协同创新对农业科研院所创新效率有显著的正向影响。第七,科研经费投入对农业科研院所创新效率具有正向影响。

5.2 政策建议

基于以上研究结论,本文提出如下政策建议:

第一,重视农业科研院所科技人才的投入,合理配置人力资源结构。在协调好科研经费投入和科技人才投入配置关系的同时,农业科研院所应在合理的范围内加强对科技人才的投入。科技人才不足的农业科研院所应加强对高水平科技人才的引进和培养,同时加强科研经费投入、完善科研环境和加强对科技人才的补贴待遇等基础工作,减少科技人才的流失。注重科技人才配置的协调性和合理性,减少因科技管理人员过多而造成的管理冗余,也避免因科技研发人员过多而导致的创新人才成本过高、创新效率低下等问题。

第二,有序推进农业科研院所开展协同创新。协同创新可以实现各创新主体间的有效对接,政府应加强协同创新平台建设,支持科研院所与企业事业单位共同开展科研项目,促进协同创新,实现科技攻关和成果转化。探索科技成果转化平台建设,健全科技成果转化信息发布制度,从多方面加以引导和完善农业科研院所的协同创新机制。农业科研院所也应加强对协同创新的重视程度,搭建合理的、多方参与的协同管理框架,制定多方共赢的协同创新制度。

第三,完善人才培养、评估和激励机制。完善农业科技人才培养模式,加强与农业类高校和科研院校的人才联合培养,强化科学精神和创造性思维的培养。加强科研成果考核评估制度建设,注重科研成果的质量、贡献和影响。改革农业科研院所职称评价制度,优化职称评价体系。以创新为导向,强化科技创新人才激励机制。

第四,促进完善区域间人才流动机制。由于区域经济差异的存在,使高水平科技人才向高端农业科研院所集中,不利于区域农业科技创新效率的提高,应以科技人力政策为导向调整农业科技人才的流向,以改变科技人才在区域间配置不均衡的状况。完善人才流动机制,尤其是引导高端人才良性竞争和有序流动,探索人才共享机制,积极促进农业科研院所与高校、企业之间人才的双向流动。

注释:

1)第一,人力资源以比例表征;第二,限于篇幅,时间控制变量结果未展示,只展示科技创新模式控制变量γ1的结果;第三,回归结果中,大部分时间控制变量回归系数为显著。

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