高科技企业人力资本成长对创新绩效影响的实证分析

赵 琪

(青岛酒店管理职业技术学院 商业数据研究中心，山东 青岛 266100)

0 引言

高科技企业的成长与发展离不开人力资本与物质资本的高效投入，而人力资本是衡量高科技企业核心竞争力的决定性因素。人力资本是支撑高科技企业可持续发展的源泉，对人力资本进行有效配置，能显著促进高科技企业成长。一般来说，高科技企业的研发投入与人力资本投入与其经营绩效呈正相关关系，高质量的人力资本结构能为企业带来持久的竞争优势，成长型人力资本对高科技企业绩效的促进作用更加显著。

1 高科技企业人力资本成长对创新绩效影响的理论分析

1.1 知识资本生产能力对创新绩效的影响

当前，为了在激烈的市场竞争中争取到主导技术优势，很多高科技企业实施探索性研究和需求导向研究相结合，追求产业创新尖端技术，这就为高科技企业的市场开发优势与高校的知识生产优势的协同创造了条件。从研发投入与人力资本投入的角度来看，资金来源的水平不仅仅决定创新知识生产能力，还影响着企业创新的绩效。从人力资本结构的角度来看，创新知识的生产除了考虑物质条件，还必须考虑的是人力资本因素，科技人员的规模与素质是保证知识生产能力的重要因素。从知识存量的分析来看，具有丰富科研成果的高学历科研人员和具有精湛技术的科技人员更倾向于产学合作，丰富的经验使科研人员可以明确后续研究工作的路径，并且通过继续教育与培训的开展，全面提高研究人员的研究能力和技术人员的创新能力，更有利于企业的创新绩效。

1.2 知识传播与转移能力对创新绩效的影响

知识传播过程是从生产到应用的过渡知识阶段，其本质是高科技企业创新系统所具有的隐性知识和显性知识相互转化和促进的过程，知识传播对创新绩效具有重要意义。在人才培养方面，通过高等教育和科研机构的共同支持，可以将科研技术的优势转化为人才培养的优势，促进高科技企业创新系统中科技人员构成比率的提升，优化高科技企业创新系统中人力资本的结构。同时，由于产学研合作过程中的信息不对称、存在交易成本等不确定性，组织需要建立高度的信息合作关系来鼓励合作者互相交换有价值的信息与知识，从而提升产学研合作的知识转移绩效。企业人力资本存量与人力资本投资额的增长、人力资本投资结构的改善均能有效促进高科技企业创新绩效的提升。

2 高科技企业人力资本成长与创新绩效的相关性

一般而言，由于人力资本具有异质性，不同行业人力资本对企业经营绩效的影响效果差别较大，多数文章以行业或企业类型的截面数据为研究对象，较少有文献从宏观角度对高科技企业创新系统进行剖析。同一行业的研究数据虽然在某种程度上具有趋势一致性，但每个高科技企业因其主营业务的侧重性、企业文化与所有制结构的独特性等，其人力资本成长模式都是自成一体的，因此，使用宏观数据对高科技企业进行深度解剖更具有研究价值。

2.1 数据来源及面板数据模型的建立

本研究选取科学技术部火炬高技术产业开发中心的《火炬计划统计报表》(2008-2019年)数据为样本，对全国高新技术企业主要经济指标应用面板数据模型进行实证分析。面板数据模型能够较好地反映研究对象在时间和截面单元两个方向上的变化规律及不同时间与不同单元的特征。本文选择全国高新技术企业的31个省市自治区2014-2019年的技术收入(INCOME)、科技活动人员数量(STAFF)、科技活动经费内部支出(EXP)作为变量，构建面板数据模型进行分析。

2.2 回归结果估计与分析

运用计量软件EVIEWS10，应用2014-2019年技术收入(INCOME)与科技活动经费内部支出(EXP)作为变量选择面板数据个体固定效应回归模型。从回归结果来看，各解释变量的符号与预期符号基本相同，且均达到较高的显著性水平。相应的表达式是：

其中虚拟变量D1,D2.....D31的定义是:

通过方程可以看出，31个省市自治区的科技活动经费支出占技术收入的64%。随着地区不同，科技活动经费支出存在显著性差异。北京、河北、上海、浙江、湖北、广东、四川的高新技术企业科技支出明显高于其他地区。

运用计量软件EVIEWS10，应用2014-2019年技术收入(INCOME)与科技活动人员数量(STAFF)作为变量选择面板数据个体固定效应回归模型，从回归结果来看，各解释变量的符号与预期符号基本相同，且均达到较高的显著性水平。相应的表达式是：

其中虚拟变量D1,D2.....D31的定义是:

通过方程可以看出，31个省市自治区的科技活动人员数量占技术收入的267%。随着地区不同，科技活动人员数量存在显著性差异。北京、天津、河北、上海、浙江、湖北、广东、四川的高新技术企业科技人员数量高于其他地区。

根据回归结果，结合我国高科技企业的具体情况，可以得出结论：高科技企业创新经营绩效与人力资本的投入息息相关。科技活动人员数量、科技活动经费内部支出等均与企业绩效之间呈正相关关系。为了使高科技企业创新经营绩效水平有进一步的提升，应注重在增加科技活动人员数量、提高科技活动经费内部支出增加企业人力资本存量，完善企业人力资本结构，具体体现在完善科技人员薪酬福利制度、增加科技人员岗位技能培训机会、优化科技人员学历层次等。

3 高科技企业人力资本成长对创新绩效影响的实证分析

分析高科技企业人力资本成长对创新绩效的带动程度大小，可以参考高科技企业人力资本成长对创新绩效的长期和短期效应的分析，运用协整和误差修正模型来实现。为了分析出高科技企业人力资本成长对创新绩效的长短期效应，运用协整和误差修正模型，得出的结论在高科技企业人力资本成长投资方向选择上具有一定的参考意义。

3.1 误差修正模型(ECM)的基本思路与步骤

误差修正模型是通过协整的长期均衡关系来修正对于短期的波动，通常用来均衡的偏差调整机制，协整与长期均衡的关系，是经济变量的长期与短期变化模型，其中：

长期趋势模型：yt=α0+α1xt+εt

短期波动模型：Δyt=β0Δxt+γecmt-1+εt

具体步骤为：

(1)在检验因变量和自变量之间协整性的基础上估计协整回归方程，计算残差序列et。

(2)将et-1作为一个解释变量，估计误差修正模型：Δyt=β0Δxt+γet-1+vt。在估计出ECM的基础上，检验模型的残差是否存在自相关性。如果存在自相关性，则在ECM的右端加入Δyt和Δxt的滞后项，相应调整误差修正项的滞后期。如取成以下形式：

Δyt=β0Δxt+β1Δxt-1+β2Δyt-1+β3Δxt-2+β4Δyt-2+γet-1+vt

由于模型中的各项都是平稳变量，选用t检验判断各项的显著性，将其中不显著的变量逐个剔除，尽可能保留误差修正项。

3.2 基于ECM的高科技企业人力资本成长对创新绩效的影响

考虑到数据的可得性和可操作性，选取科学技术部火炬高技术产业开发中心的《火炬计划统计报表》(2012-2018年)数据为样本，对火炬特色产业基地主要经济指标进行统计分析。以火炬特色产业基地内企业从业人员情况为例，利用运用协整和误差修正模型，研究高科技企业人力资本成长对创新绩效的带动效应，将不同学历的科技企业从业人员对企业创新绩效的弹性系数进行比较得出结论，为高科技企业人力资本结构优化提供理论依据。

3.2.1 收集数据

鉴于统计口径的不同和数据的可得性，收集到的2012-2018年火炬特色产业基地主要经济指标相关数据如表1，数据均来自于科学技术部火炬高技术产业开发中心的《火炬计划统计报表》(2012-2018年)。本文分别研究不同学历的科技企业从业人员对产学研协同创新绩效的影响大小，然后进行比较分析和对策研究。

表1 火炬特色产业基地主要经济指标(2012-2018年)

3.2.2 单位根检验

在上述2012-2018年数据中，将火炬特色产业基地中科技企业的主要经济指标分别设为：X1代表大专及本科从业人员、X2代表硕士从业人员、X3代表博士从业人员、X4代表企业博士后工作站数量、X5代表省级企业技术中心数量、X6代表R&D支出情况。下面以博士从业人员为例，论证其与净利润的关系，测算博士从业人员对火炬特色产业基地高科技企业产学研协同创新绩效的长短期效应。鉴于在分析经济问题时，变量一般以对数形式出现，本文对净利润Y等主要经济指标进行对数处理，对净利润、大专及本科从业人员、硕士从业人员、博士从业人员、企业博士后工作站数量、省级企业技术中心数量、R&D支出进行对数处理，分别设为LNY、LNX1、LNX2、LNX3、LNX4、LNX5、LNX6。

(1)对净利润(LNY)序列进行单位根(ADF)检验。提出假设H0：γ=1 存在单位根；H1 ：γ≠1存在单位根。对序列的原水平进行ADF检验(选择模型为有截距项和时间趋势项的模型)，检验结果如表2。

表2 净利润序列ADF检验结果

其中，t检验统计量值-7.217831小于相应临界值，则拒绝原假设，说明序列不存在单位根，序列平稳。说明LNY序列在显著性水平a=0.1下平稳。

(2)对博士从业人员(LNX3)进行单位根(ADF)检验。提出假设H0：γ=1 存在单位根；H1 ：γ≠1存在单位根。对序列的原水平进行ADF检验(选择模型为有截距项和时间趋势项的模型)，检验结果见表3。

表3 博士从业人员序列ADF检验结果

其中t检验统计量值-3.472433小于相应临界值，则拒绝原假设，说明序列不存在单位根，序列平稳。说明序列在显著性水平a=0.1下平稳。

由于净利润(LNY)序列与博士从业人员(LNX3)序列，都为一阶单整的平稳数列，且从时序图中来看，两者极有可能存在协整关系。倘若两者存在协整关系，就可做出一个平稳序列来描述原变量之间的均衡关系。

3.2.3 协整检验

采用EG两步法检验进行协整检验。对LNY和LNX3，以LNX3作为自变量，LNY作为因变量，用最小二乘法做回归，得到回归方程的估计结果：

LNY=0.538848 LNX3+8.265103 (R2=0.96)

在得到残差序列后，对残差序列进行ADF检验，同样提出假设H0：γ=1 存在单位根；H1 ：γ≠1存在单位根。

在1%的显著性水平下，单位根检验的Mackinnon临界值为-1.597291、t检验统计量值-2.366646小于相应临界值，则拒绝原假设说明序列不存在单位根，序列平稳。残差平稳且LNY与LNX3一阶单整序列，二者具有协整关系，LNY与LNX3存在长期均衡，两者具有协整关系且并不是伪回归，可以建立误差修正模型。

3.2.4 误差修正模型的建立

将残差序列作为误差修正项，建立回归方程，得到误差修正模型为：

Δlny=0.544433Δlnx3-1.056593(lnyt-1-0538848lnx3t-1-0.8265103)

(R2=0.76)

通过和上文所得到的结果LNY=0.538848LNX3+8.265103 相比较可以发现：长期弹性系数0.538848与短期弹性系数0.544433和结果相近，即博士从业人员对高科技企业产学研协同创新绩效的弹性系数为0.54，说明博士从业人员每增加1%，会带动高科技企业产学研协同创新绩效增长0.54%，具有较强的带动作用，且没有时滞性。

3.2.5 结果分析

应用同样方法可得以下结果：

(1)大专及本科从业人员(LNX1)同净利润(LNY)的关系。

长期均衡结果：LNY=0.8935LNX1+3.528945 (R2=0.97)

误差修正模型：Δlny=1.020886Δlnx1-0.837008(lnyt-1-0.8935lnx1t-1-3.528945)

通过比较可以发现：长期弹性系数为0.8935，而短期弹性系数为1.02，说明大专以上从业人员每增加1%，短期内会带动高科技企业产学研协同创新绩效增长1.02%，长期内会带动高科技企业产学研协同创新绩效增长0.89%。

(2)硕士从业人员(LNX2)同净利润(LNY)的关系。

长期均衡结果：LNY=0.441571LNX2+7.561928 (R2=0.97)

误差修正模型：

Δlny=0.472197Δlnx2-0.836759(lnyt-1-0.44157lnx2t-1-7.561928)

通过比较可以发现：长期弹性系数为0.44157，而短期弹性系数为0.472197，说明硕士从业人员每增加1%，短期内会带动高科技企业产学研协同创新绩效增长0.47%，长期内会带动高科技企业产学研协同创新绩效增长0.44%。

(3)博士后工作站数量(LNX4)同净利润(LNY)的关系。

长期均衡结果：LNY=0.596695LNX4+4.610745 (R2=0.95)

误差修正模型：

Δlny=0.927655Δlnx4-1.366622(lnyt-1-0.596695lnx4t-1-4.610745)

通过比较可以发现：长期弹性系数为0.596695，而短期弹性系数为0.927655，说明博士后工作站数量每增加1%，短期内会带动高科技企业产学研协同创新绩效增长0.93%，长期内会带动高科技企业产学研协同创新绩效增长0.59%。

3.2.6 实证结论

表4 学历层次结构对高科技企业产学研协同绩效的弹性系数比较

从对比表4可以看出，高科技企业博士后工作站的设立，可以促进产学研协同，为企业引进和培养高水平人才，提高企业的技术创新能力，推进企业的技术进步，加快科技成果转化为生产力。作为影响高科技企业创新绩效的关键因素，短期和长期弹性系数均为最大，很大程度上带动了我国高科技企业创新绩效。硕士、博士数量对高科技企业创新绩效的带动地位也比较强劲，但存在一定的长短期弹性差异，不同学历层次结构从业人员数量对高科技企业创新绩效的带动的长期效应相对于短期效应均出现了一定程度的下降。

高科技企业从业人员学历层次结构对创新绩效的带动作用具有一定的阶段性，运用协整和误差修正模型，通过分别测算及从业人员学历层次结构对产学研协同绩效增长的长短期效应，可以分析该层次人力资本结构的效率与成长性。通过以上实证结果可以得出，不管在长期还是短期时间内，博士从业人员数量与博士后科研工作站数量的弹性系数最大，对高科技企业创新绩效的带动作用最强。需整合企业人力资源，充分利用高学历人才资源优势，实现产学协同绩效的提升。