交通基础设施和人力资本结构高级化与区域技术创新——基于2008—2017年30个省份的面板数据

王子霜，马红梅

(贵州大学 经济学院，贵阳 550025)

提要：技术创新是引领经济高质量发展的新动能。基于2008—2017年中国30个省(区、市)的面板数据，实证检验交通基础设施对区域技术创新绩效的直接效应和人力资本结构高级化的间接效应。结果表明，交通基础设施对区域技术创新水平有明显的促进作用；人力资本结构高级化对区域技术创新的中介作用为负；交通基础设施的创新效应存在区域异质性。因此，在制定创新驱动战略的发展路径时，要保持交通基础设施投资在固定资产投资中的比重，因地制宜地制定差异化区域政策，促进高层级人力资本流入，既要关注高层级人力资本的比重，也要提高教育质量和教育水平，改善区域人力资本分布的不平衡现状。

一、引言

党的十九大报告指出，“中国特色社会主义进入新时代”，意味着中国经济进入新阶段。新时代中国经济可持续发展要求经济由高速增长转向高质量发展，经济发展模式由要素和投资驱动转化为创新驱动。2019年政府工作报告也将创新作为引领发展的新动能。在影响经济高质量发展的过程中，创新是首要动力，如何有效推动区域创新水平，长期以来受到学者、政策制定者的广泛关注。

创新理论最早由Schumpeter提出，他从经济学视角解释了创新的含义，并认为创新活动影响经济周期及经济发展。在此基础上，学者们开始从管理学及社会学的角度不断拓宽创新理论，创新理论逐渐被应用于实践中，用来解释宏观经济运行或微观企业发展中出现的问题。新中国成立以来，中国交通基础设施建设依次经历了“瓶颈制约”“初步缓解”“基本适应”的历程，取得了举世瞩目的成绩。在习近平总书记提出的交通强国重大战略决策的指引下，中国正逐步形成互联互通的综合交通基础设施网络体系、布局完善的信息化基础设施网络体系，产生显著的本地创新效应和跨区域溢出效应，推动区域创新水平的提升[1]。而人力资本作为劳动者知识技能的积累，通过与产业集聚、基础设施建设水平形成有效互动，作用于区域创新[2]。然而，现有研究基本上只注重交通存量的创新效应，对交通投资的关注较少。交通投资作为固定资产投资的一部分，直接通过投入产出函数作用于技术创新。除此以外，学者对交通基础设施创新效应的间接影响机制研究较少，尤其是人力资本在其中产生的作用。笔者将系统分析交通基础设施对区域技术创新水平的影响机制，探寻挖掘中国技术创新增长新潜力的路径，并进一步依据中国地区差异制定针对性的政策建议，加速中国由技术进口向技术出口转变的进程，助力中国经济高质量的发展。

二、文献综述

(一)交通基础设施与区域技术创新

交通基础设施的经济效应。交通基础设施带动固定资产投资增加[3]，提高全要素生产率[4]，显著提升地区GDP总量。从空间来看，交通基础设施具有经济重塑效应，改变“点——轴”城市间的时空距离，带动相关产业发展[5]，促进经济增长[6]；新经济地理学认为交通基础设施具有经济分布效应，通过影响要素流动而产生扩散和回流两种相反的集聚效应[7]。但究竟哪一种效应更为显著，受研究对象、研究角度差异的影响，目前还未有一致的结论。

交通基础设施的创新效应。目前，学术界普遍认为，交通基础设施对技术创新具有正向推动作用，并得到了较多的实证检验[8-9]。从实证研究的角度来看，学者们主要从以下几个层面展开：一是将某一交通设施的运行当作一项准自然实验场景，采用双重差分模型实证检验交通设施开通的创新效应[10]；二是从直接研究区域交通基础设施投资或存量的增加、质量水平的提升作用于区域创新绩效的内在机制，或从空间相关性和区域异质性的角度检验交通基础设施的区域创新效应[11，1]。

(二)交通基础设施、人力资本结构高级化与区域技术创新

内生理论将人力资本纳入经济增长模型，并认为人力资本通过技术创新和技术外溢推动经济增长[12-14]。多数学者侧重于研究人力资本存量，其衡量指标包括成本法、收入法、教育指标法，但成本法存在价格折算及时滞问题，收入法的数据难以获得，因此，目前常用教育指标法测算人力资本存量，包括平均受教育年限、成人识字率、在读学生数、高层次教育人口占比等[15]。另一部分研究从人力资本结构的视角展开。已有研究中的人力资本结构通常用各类人力资本在总量中的比重表示，但由于学者对人力资本的划分方式不同，计算的结果、验证的结论也存在差异[16-17]。比重法衡量人力资本结构简单易行，但忽略了人力资本由低层级向高层级演进的动态过程。近年来，刘智勇[18]借鉴测度产业结构、就业结构变化的重要方法——向量夹角法，计算人力资本结构高级化指数，发现相比于存量指标来说，人力资本结构高级化指数更能解释中国不同板块之间的差距。在此基础上，张治栋[19]、吕洪燕[20]通过计算人力资本结构高级化指标实证研究了人力资本结构高级化与创新绩效的关系，认为人力资本结构高级化的创新效应优于人力资本存量。

国内外关于交通基础设施、人力资本结构与区域技术创新三者互动机制的研究很少，已有文献也多从人力资本存量这一角度展开[21-22]，且并未深入探讨人力资本的中介作用。综合来看，国内外对于交通基础设施、技术创新的研究既有定量的，也有定性的；既有宏观层面的，也有微观企业层面的；既有以面板数据为样本的，也有以时间序列数据或截面数据为样本的，但现有文献还存在以下方面的缺陷：一是大多使用存量指标来衡量区域交通基础设施水平，缺乏对流量指标创新效应的考察；二是关于交通基础设施对技术创新的研究中，缺乏对其间接传导机制的深入探讨；仅有一些文献在分析框架中将人力资本存量作为中介因素，忽视了交通基础设施通过人力资本结构间接作用于区域技术创新绩效。笔者使用2008—2017年中国30个省市(西藏除外)的面板数据，实证检验交通基础设施对区域技术创新的直接影响和间接传导机制。本文的亮点在于，第一，区别于既有文献对于交通基础设施存量的研究，以交通投资代表交通基础设施水平，探索其对技术创新绩效的直接效应；第二，借鉴刘智勇等人提出的人力资本结构高级化的概念，计算人力资本结构高级化水平，构建中介效应模型实证检验交通基础设施通过人力资本结构对区域技术创新的间接作用。

图1 交通基础设施的技术创新效应及人力资本结构中介效应

三、理论分析与假说的提出

根据熊彼特的创新理论，创新包括产品、技术、市场、资源配置及组织创新，后人将这5类归纳为技术、市场和组织创新，而技术创新是企业竞争、产业发展、经济增长的主要推动力[23]。

(一)交通基础设施对区域技术创新的直接效应

笔者从区域技术创新水平的提升机制入手，剖析交通基础设施究竟如何直接作用于技术创新。通常来说，技术创新由需求拉动、技术推动、成本推动以及环境因素影响。

需求拉动。客观存在的对创新的需求会促使企业改进技术、开发新产品。交通基础设施通过降低要素流动的时空距离优化资源配置，促进经济增长，且对区域经济增长具有外溢效应[24]。经济增长既体现在市场、消费者对高质量、新品种消费品更大的需求，也体现在各类产业的发展壮大及产业结构的升级与优化这一动态过程，这迫切需要企业提升自主创新能力。

技术推动。技术推动的创新活动来源于基础研究，创新主体在获得新的研究和发现的基础上研发新产品、新技术[25]。便利的交通改善了创新主体及信息流动的条件，提升创新主体从外部获取资源的能力，促使企业所有者做出合理决策，有利于在已有基础研究之上开展技术革命。

成本推动。从成本的角度来看，交通基础设施的创新效应在于对生产要素的节约，主要是对资本和劳动的节约。预算一定的前提下，节约生产要素的投入成本为企业开展创新活动提供了更多的资金支持。第一，交通基础设施降低原材料、零部件的运输成本和储存成本，形成规模经济[26-27]。第二，交通基础设施降低劳动力的流动成本，形成学习曲线，提高员工劳动效率[28]。第三，交通基础设施使资本、劳动力等生产要素配置达到最优，提高要素利用率，提升创新效率[29]。

创新环境。交通基础设施产生的产业集聚效应营造了激烈的市场竞争环境，促使企业通过技术创新提升企业竞争力[30]。此外，交通基础设施的创新效应还体现在它的互补性上。一个地区交通基础设施的发展，相应地带动了政府对互补性软、硬基础设施的投资，为技术创新创造积极的外部环境。同时，交通基础设施加强了区域之间或国与国之间的技术合作，促进了企业的技术创新。

基于以上分析，提出第一个待检验假说：

H1：交通基础设施会提升区域技术创新水平。

(二)交通基础设施通过人力资本结构高级化对技术创新的间接效应

根据刘智勇的定义，人力资本结构高级化是一个动态过程，表现为低层级人力资本比重不断降低、高层次人力资本比重不断提升、低层次人力资本向高层次人力资本逐渐转变。从短期来看，交通基础设施对人力资本的作用主要体现在人力资本存量上，交通基础设施的改善降低劳动力流动成本、信息交流成本，影响区域人力资本存量。而从长期来看表现在对人力资本结构的优化与转变中。一方面，新经济地理理论提出，规模经济、运输成本和要素流动三者共同作用于产业集聚，不同类型的产业集聚对人力资本的需求存在差异，导致人力资本分层集聚。另一方面，产业集聚改变区域层级分工，人力资本结构要与区域层级相对应，等级高的区域对高层级人力资本的需求更大，使得各层级区域人力资本结构不尽相同。此外，交通基础设施的资源配置效应促进了生产要素在区域之间的流动，提高了教育、医疗等公共资源配置的效率，从而优化人力资本结构。

交通基础设施通过人力资本结构高级化作用于技术创新的间接效应，主要是通过技术推动这一路径来实现。交通基础设施促进人力资本结构高级化的过程中，所带来的高水平人力资本构成了技术创新的主体，他们具有创新意识和创新能力，不仅能在获得新的研究和发现的基础上研发新产品、新技术，更可以成为基础研究的开拓者，这促进了技术创新的极速发展。另一方面，高水平人力资本自身知识的外溢，尤其是隐性知识的外溢更是通过密切沟通、知识共享等途径使溢出效应最大化，交通基础设施为知识外溢这一过程提供了便利的条件。除此，交通基础设施为企业带来了高水平的管理层，有助于企业抓住创新机遇并做出合理的企业管理、人才培养决策，这对于技术创新的提升有着重要的引导作用。

基于以上分析，提出第二个待验证假说：

H2：人力资本结构高级化对区域技术创新起到了中介作用，交通基础设施通过优化人力资本结构间接促进技术创新水平。

四、实证设计

(一)模型设定

为了检验交通基础设施、人力资本结构与区域技术创新之间的互动关系，笔者将通过以下步骤进行实证分析，并设定相应的计量模型。

首先检验交通基础设施对区域技术创新的直接效应，构建面板个体固定效应模型：

ln INNOVit=β0+β1ln TRAit+β ln Xit+fi+μit。

(1)

式(1)中，i代表省份，i=1，2，…，30；t代表年份，t=2008，2009，…，2017；INNOV表示区域创新水平；TRA为区域交通基础设施建设水平；X为影响区域技术创新的一系列控制变量，包括经济发展水平RGDP、产业结构IND、信息化水平INF及研发投入能力RDI；β0、β1、β为待估参数；fi为省份固定效应，μit为随机扰动项；我们将模型进行对数化处理，旨在消除序列异方差。

为检验交通基础设施影响区域创新的人力资本结构中介效应，我们在模型(1)中引入中介变量人力资本结构高级化水平HCS以及其与交通基础设施水平的交互项，具体形式如下：

ln INNIVit=β0+β1ln TRAit+β2ln HCSit+

β3ln TRAit×ln HCSit+β ln Xit+fi+μit。

(2)

(二)变量选取

被解释变量。通常来说，技术创新包括工艺创新和产品创新，是指某项新工艺或新产品以一项创新思路为起点，经历研发、试制到商业化的完整过程。现有文献中衡量区域技术创新水平的指标主要是专利申请量、专利授权量及有效专利数。考虑到专利申请的时滞性和有效性以及数据的可获得性，笔者使用专利授权量这一指标来表示区域技术创新水平。

核心解释变量。已有文献多使用交通基础设施的存量或流量指标来衡量交通基础设施水平，存量通常指交通密度，用交通线路长度与区域面积之比计算；流量指交通投资额。考虑到各类交通方式的异质性，交通密度难以反映交通基础设施水平，因此，笔者用交通基础设施投资额占GDP的比重作为核心解释变量。

中介变量。参照刘智勇[18]、张治栋[19]构建人力资本结构高级化指标的方法，笔者使用向量夹角法计算人力资本结构高级化指标。

控制变量。经济发展水平RGDP用人均GDP衡量，产业结构IND用二、三产业增加值之比表示，信息化水平INF用区域光缆线路长度与区域面积之比计算得到，研发投入能力RDI的公式为区域规模以上工业企业研究与试验发展(R&D)经费与GDP之比。

(三)数据说明

笔者以2008—2017年中国30个省级行政区(剔除西藏、香港、澳门、台湾)的面板数据为样本，共计300个样本观测值。为了对中国不同地区的情况做一直观比较，分区域考察交通基础设施对技术创新的间接效应。东北地区作为中国的老工业基地，与东部其他地区相比，具有特殊性，主要表现在传统产业占据核心位置、国有企业数量庞大，因此，不同于以往研究对中国进行东、中、西三大板块的划分，研究将东北从东部地区分离，共分为东、中、西、东北四大板块。笔者所使用的省级数据均来源于历年《中国统计年鉴》《中国人口与就业统计年鉴》。各变量的描述性统计如表1所示。

表1 主要变量描述性统计

五、实证结果及分析

参数估计前，首先使用方差膨胀因子(VIF)检查各变量是否存在多重共线性，得到max{VIF1，VIF2，…，VIFk}=1.6667<10，数据不存在多重共线性问题。其次进行F检验确定使用随机效应模型还是固定效应模型，拒绝原假设；进行Hausman检验确定使用固定效应模型还是随机效应模型，拒绝原假设。因此本文选择个体固定效应模型。

(一)交通基础设施对区域技术创新的直接效应

表2汇报了交通基础设施对区域技术创新直接效应的回归结果。可以看出，交通基础设施对技术创新水平的影响显著为正，当忽略其他控制变量对区域创新绩效的影响时，拟合优度较低，核心解释变量的回归系数为1.216，高于逐步加入其他控制变量时的回归结果。在逐步加入其他影响技术创新水平的控制变量后，交通基础设施的回归系数及显著性有所下降，但拟合优度逐渐提高。表2第5列为模型的最终结果，显示交通基础设施对区域技术创新的回归系数为0.072，即交通基础设施水平每提高1%，区域技术创新绩效提高0.072%。可见，交通投资显著促进了区域技术创新绩效。

表2 模型(1)实证检验结果

控制变量的回归结果方面，经济发展水平的回归系数显著为正，人均GDP显著提高了技术创新水平，说明经济发展水平作为地区前期知识存量的代理变量，对于以高质量人力资本为主体的创新活动有显著的促进作用。产业结构由第二产业与第三产业的产业增加值之比表示，其回归系数在1%的显著性水平下为负，说明相对于工业、建筑业等第二产业，第三产业的技术创新能力较强，创新产出较高。第二产业是劳动资本密集型的轻工业和物质资本密集型的重工业，生产过程中不需要或需要较少的技术创新；而第三产业是各类服务或商品，以人力资本密集型行业为主，更加需要技术创新活动以推动行业的发展。信息化水平的回归系数为负，原因可能有以下几点：(1)无论对政府还是企业来说，在预算一定的前提下，信息化的投入在一定程度上会对创新经费产生挤出效应，从而抑制创新绩效。(2)信息化投入作为一种要素投入同样具有边际递减效应，当创新产出达到最高点时，继续增加信息技术的投入将不能相应地提高创新绩效。(3)创新主体对所获取信息的使用效果受制于信息来源的可信度、信息的准确性及处理、分析信息的能力，若创新主体缺乏可靠的信息来源，或缺乏甄别优质、高效信息的能力，抑或是不能有效处理、分析所收集信息，那么将不利于技术创新水平的提高。(4)信息化水平需要相应水平的其他基础设施与之相匹配，无论信息化水平优先或滞后于其他基础设施水平，都不能发挥协同作用，作用于技术创新绩效。研发投入能力的回归系数显著为正，与理论相符，一方面研R&D经费投入作为生产要素投入直接促进了创新产出；另一方面充足的R&D经费促使高层次人力资本集聚从而促进技术创新。

(二)交通基础设施通过人力资本结构高级化对技术创新的间接效应

笔者根据Edwards & Lambert的调节路径方法，在模型(1)中引入人力资本结构高级化指标及其与交通基础设施水平的交互项，通过与模型(1)的回归结果比较来验证交通基础设施是否通过优化人力资本结构来提高技术创新绩效，结果如表3第2列所示。可以看到，交通基础设施和人力资本结构高级化指标的回归系数显著为正，但交叉项的系数显著为负，说明交通投资通过人力资本结构高级化对区域技术创新绩效产生了负向作用，原因可能有如下几点：(1)在固定资产总投资预算一定的前提下，增加固定资产投资在一定程度上挤出教育投资，虽然中国的九年义务教育及高效扩招政策有效提升了入学率及高层次人力资本的比例，但却没有相应地配备教育投入，造成教育质量、水平滞后于技术创新的需要。(2)人力资本结构高级化水平并不能反映人力资本总量，也就是说，高层级人力资本占比高的区域，其高层级人力资本的总量可能低于那些人力资本结构本身不够优异的区域。这与劳动力总量有关。(3)技术创新需要各层级人力资本发挥协同作用，交通基础设施因其网络特性而具有的扩散效应和集聚效应可能导致人力资本的空间分布存在不均衡现象，因而抑制技术创新绩效。

表3 模型(2)实证检验结果

分样本检验结果中，东部地区交通基础设施及人力资本结构高级化系数显著为正，且超过全国水平，两者交互项为负，同全样本检验结果一致，说明东部省市凭借交通基础设施带来的区位优势提升了技术创新绩效；东部省市作为中国的政治、经济、文化中心，教育水平和质量理应优于中、西部地区，因此，中介效应为负的原因可能是人力资本分布不均衡。中部地区毗邻东部发达省市，提高交通基础设施水平造成人力资本大量流失，因此，其系数为负，人力资本结构高级化及交互项的系数为正，与假设一致。西部地区与东北地区交通基础设施都提高了区域技术创新绩效，且交互项的系数与全样本一样都为负，除了东部地区存在的人力资本分布不均衡的原因外，还可能因为教育质量、教育水平落后从而阻碍了技术创新绩效的提升。为此本文计算30个省(区、市)2008—2017年人力资本基尼系数(见表4)，系数接近0说明区域人力资本分布趋于均衡。从表中看出，各省市都存在一定程度的人力资本分布不均衡，东部省市中除河北、江苏、山东、广东、辽宁5省外，其他8省市人力资本基尼系数不断下降；中部省市中，河南、山西、湖北3省教育基尼系数不降反升，人力资本分布不平衡现象逐渐严重；西部11省市中只有甘肃、山西、云南、青海4个省份人力资本分布差距逐渐减小。

表4 2008—2017年30省市教育基尼系数

(三)稳健性检验

为确保结论的可靠性，本文进行了如下方法进行稳健性检验。

替换关键变量。使用专利申请受理数作为技术创新绩效的代理变量，重新对模型(1)和模型(2)进行回归，结果如表5第1～2列所示。模型(1)中逐步加入控制变量的回归结果(略)显示，交通投资对区域技术创新绩效的作用显著为正，其他控制变量的符号与显著性均不变；模型(2)的回归结果与前文一致，即交通基础设施的人力资本中介效应为负。总之，通过替换核心解释变量的回归结果更加验证了笔者的基本结论。

表5 稳健性检验结果

考虑滞后效应。创新生产及人力资本结构优化的过程具有一定时滞性，因此，笔者将所有解释变量均滞后一期对模型(1)及模型(2)进行回归，测算前一期的自变量对当期专利授权数的影响，结果见表5第3～4列。通过与基本回归结果对比发现，两种情形下各解释变量回归系数的大小存在差异，但方向和显著性一致，因此模型稳健。

六、主要结论与政策意义

通过以上实证分析，本文的结论有以下几点。一是交通基础设施对区域技术创新的回归系数(0.072)显著为正，证实了交通基础设施改善区域技术创新绩效的假说；同样，经济发展水平(1.585)、研发经费投入(0.134)回归系数为正，两者都有利于技术创新绩效的提升，而产业结构(-0.473)及信息化水平(-0.122)的系数为负，说明相对于第二产业，第三产业是技术创新的主力军，且信息化水平越高，越不利于区域创新绩效的提升。二是对于中介效应模型的回归结果，就全国层面来说，交互项的系数(-4.485)为负，交通基础设施通过人力资本结构高级化而抑制的技术创新水平的提升，这可能是由于交通投资的挤出效应、教育质量滞后、人力资本的总量较低、人力资本的空间分布不均衡等原因，从而抑制技术创新绩效。同时，分样本回归结果显示这一现象在东部沿海地区表现最为显著。三是通过计算2008—2017年各省市教育基尼系数发现存在一定程度的人力资本分布不均衡问题，且部分省市人力资本分布不均衡的情况还在逐年恶化，这可能是人力资本中介效应表现为负的首要原因。本文的研究主要有以下4个方面的政策启示。

第一，保持交通基础设施投资在固定资产投资中的比例，积极稳妥地推进区域交通建设，尤其是西部地区交通建设。西部大开发以来，西部地区交通基础设施建设日益完善，但较中、东部省份而言，还有较大提升空间。2017年年底，中国东部地区的交通密度为1.37千米/平方千米，而西部地区仅达到0.63千米/平方千米，这意味着在接下来的一段时间里，仍需大力发展交通基础设施建设，以改善西部地区交通落后的现状。另外，要注重区域交通基础设施结构的优化与升级，使交通结构与区域发展阶段、禀赋及产业结构相匹配，使各交通运输方式所占比重在组合上达到最优；要推进区域互补性软、硬基础设施建设，尤其要发挥有为政府因势利导的作用，建成一套优质、完善的区域基础设施系统。

第二，因地制宜地制定差异化区域政策促进高层级人力资本流入。人力资本对促进区域创新、缩小区域经济差距有着正向推动作用，然而，不同地区要素禀赋不同，要因地制宜地制定差异化政策以最大化发挥其比较优势。具体来说，东部地区生产和消费性服务业发达，要充分发挥服务业人力资本密集的比较优势，打造实力雄厚的技术创新人才队伍；推进长三角、珠三角一体化战略、京津冀协同发展战略、粤港澳大湾区等区域战协同战略进程，促进东部地区高质量融合发展。中部地区与东部地区各方面相比，还有一定差距，亟须克服的问题是防止东部地区巨大的“虹吸效应”导致人才流失。因此，中部地区在城镇化的进程中要将优化建设质量作为发展的关键，在软、硬基础设施建设上以东部沿海省、市为标杆，落实人才引进政策，放低高层次人力资本落户门槛。西部地区发展落后，应继续加强交通基础设施建设，同时把握长江经济带、“一带一路”建设的重大机遇，努力融入区域经济一体化进程以促进本地产业转型升级、经济高质量发展。

第三，提高信息化水平的同时协调好其与研发人员、管理制度之间的关系，防止相关人员过度依赖信息技术或由于信息化水平超前而产生技术不适用问题。企业要优化创新人才队伍，制定技术培训、绩效考核制度，提高研发人员甄别、处理以及信息的能力，准确、高效地发挥信息化对技术创新的促进作用。另外，信息化时代关于信息主体和使用者双方的权利、责任和义务尚未有明确界定，因此，政府作为“看得见的手”，要制定相关法律法规，营造良好的市场秩序。

第四，提升教育质量，优化教育资源配置，改善区域人力资本分布的不平衡现状。2006年九年义务教育普及以来，其强制性、免费性显著提高了适龄儿童、少年接受小学及初等教育的比例，但部分地区尤其是西部地区、农村地区继续接受高等教育的比例始终不高；近年来，高校扩招提升了高等教育的毛入学率，但也造成了高校教育质量下滑的事实。因此，要加大教育投入在财政投入中的比重，同时优化教师队伍，促进人力资本质量的提升。此外，技术创新是一个漫长又具有革命性特征的过程，需要各层级人力资本发挥协同作用，在注重优化人力资本结构、提高高层级人力资本比例的同时，也要制定吸引各层级人力资本集聚的地方政策。