结构的力量：人力资本升级、制度环境与区域创新能力

张 宽，黄凌云

1.四川农业大学 经济学院，四川 成都 611130

2.重庆大学 经济与工商管理学院，重庆 400044

一、问题提出

党的十九大报告明确提出“创新是引领发展的第一动力，是建设现代化经济体系的战略支撑”。当前，中国经济已经由高速增长迈向高质量发展阶段，必须依靠创新驱动打造经济发展的新引擎和培育经济增长新动能。然而，科技创新对中国经济增长的贡献率还远低于发达国家，国家创新能力不强已经成为中国经济社会发展的“阿喀琉斯之踵”(1)参见习近平总书记2015年10月29日在党的十八届五中全会第二次全体会议上的重要讲话。。习近平总书记指出，发展是第一要务，人才是第一资源，创新是第一动力。破解经济高质量发展面临的创新驱动困境，人才(教育)政策和创新机制是中国未来改革的重点。

发展经济学家普遍认为，不同国家间技术创新水平的差距根本源于人力资本积累的差异[1]。纵观中国人力资本发展的历史进程，以人均受教育年限衡量的人力资本积累得到长足发展，人均受教育年限由1985年的6.2年上升至2017年的10.2年。在此期间，中国人力资本内部结构同样发生了深刻变化，同期大专及以上受教育程度人口占比由1.3%上升至17.6%(2)数据来源于中央财经大学发布的《中国人力资本报告2019》。。受益于科教兴国战略，虽然中国人力资本结构优化升级趋势明显，但是相较于发达国家普遍在40%以上的受高等教育群体比重，中国人力资本结构还存在较大的优化升级空间，地区间人力资本结构的差异很可能是理解当前区域创新能力变化的重要切入点。

经典的内生经济增长理论认为，人力资本是知识创造的源泉，技术进步则来源于人力资本的知识创造积累，最终推动经济持续增长[2]。后来经验层面的研究证据对上述观点提出了挑战，尤其是Krueger等[3]发现人力资本显著促进经济增长的结论仅在教育水平非常低的国家得到验证。为了解释上述经验与理论上的冲突，Vandenbussche等[4]将人力资本区分为熟练型和非熟练型，并指出不同类型人力资本对技术创新影响并不一致，其中熟练型人力资本是推动技术创新的决定性因素，他们的理论模型(VAM)预测，随着距离技术前沿更近，高等教育将变得愈发重要。Ang等[5]根据受教育程度将人力资本划分为高、中、低三种类型，并为VAM模型提供了跨国经验证据。与以上研究不同的是，Cerina等[6]进一步扩展了VAM模型并提供了相应经验证据，研究强调在并未接近技术前沿的低收入国家，高级人力资本对于促进技术创新推动经济增长仍然非常重要。

近年来，中国劳动力在总量上呈现不断下降趋势，同时在结构上支撑经济高质量发展的高级人力资本供给不足，在此双重现实困境下，中国人力资本结构的相关问题引起学者们的高度重视。袁富华等[7]强调中国人力资本结构梯度升级对长期经济发展的重要性，他们通过跨国比较分析指出，中国高级人力资本积累严重不足，中低级人力资本向高级人力资本转化升级存在明显“壅塞”。比较正式的经验研究同样证实了上述判断。对人力资本结构与经济增长关系的实证检验发现，地区间人力资本结构差异是理解中国区域经济发展差异的重要切入点，人力资本结构因素对经济增长拥有较强的解释力度，并且强调了高级人力资本对经济增长的关键性作用[8-9]。此外，一些文献还发现人力资本结构优化升级在推动产业转型升级[10-11]、促进技术进步[12]、提升全要素生产率[13]等方面具有重要作用。与本文研究主题相关的另一支文献主要聚焦区域创新能力影响因素识别。其中，关联最为密切的是强调了人力资本存量水平或人力资本配置对于提升区域创新能力重要性的相关研究[14]，但这类文献尚未将人力资本结构因素纳入识别范畴。已有研究表明，对于宏观经济增长，人力资本结构因素可能比单纯的人力资本水平存量因素更加重要[6]。人力资本结构因素能否有效解释中国区域创新能力的发展变化呢？其作用效果如何？随着创新驱动发展战略的深入实施，还鲜有研究直接考察人力资本结构升级对区域创新能力的作用效果，本文从区域创新能力的视角审视人力资本结构升级的经济效应无疑对于实现新旧动能顺利转换，推动中国区域经济高质量发展具有重要理论和现实意义。

不过，将人力资本结构“红利”有效转化为创新驱动发展“优势”，还依赖制度环境建设状况。大量研究发现，制度环境建设落后，例如政府不当干预、产权保护缺失、经济开放水平较低等会对人力资本配置、技术创新以及产业升级等产生负面影响，不利于推动创新驱动发展[15-16]。根据制度经济学的观点，“对内改革”和“对外开放”是支撑中国40多年经济发展“奇迹”的典型制度变革特征，两者的实质都是制度环境的优化和改善。中国目前正进一步加快市场化改革进程和积极实行更高水平对外开放，因而，考察在不同市场化程度和对外开放水平两类制度环境状况下人力资本结构升级对区域创新能力的作用变化差异，对于提供合乎中国情境的政策实践更加具有经验上的参考价值。

本文尝试将人力资本结构、制度环境与区域创新能力纳入统一的分析框架，从理论和实证两个层面考察人力资本结构升级对区域创新能力的影响和制度环境因素在其中的重要作用。区别于已有研究，本文可能的边际贡献主要在以下三个方面：第一，从区域创新能力的视角估计人力资本结构升级的经济后果，充分考虑同期反向因果、遗漏变量、不可观测因素等导致的内生性问题，综合利用多种实证策略和工具变量估计方法重点验证“人力资本结构升级—区域创新能力”的因果关系和潜在作用渠道；第二，与已有关于人力资本存量水平与区域创新能力关系的文献不同，本文强调在提升区域创新能力过程中人力资本结构因素的重要性，进而对区域创新能力影响因素识别研究方面的文献有一定补充；第三，充分考虑国内市场化改革和国际对外开放两类制度环境因素，在“人力资本结构升级—区域创新能力”范式中嵌入市场化和对外开放元素，以期明确人力资本结构升级影响效应可能存在的制度边界条件，进而得以评估人力资本结构升级对经济高质量发展的创新驱动作用差异。

二、理论分析与研究假说

人力资本结构升级是指一国或地区人力资本由低级人力资本主导逐步向高级人力资本主导跃迁的优化调整过程[8]。具体在本文中，人力资本结构升级的内涵被界定为：人力资本发展过程中，在由不同层级人力资本表现的人力资本内部，低级人力资本比重不断下降，高级人力资本比重逐步上升，从而满足经济社会高质量发展对高素质人力资本日益增长的需求[9]。结合现有研究，本文将人力资本结构升级影响区域创新能力的作用渠道总结为“创新产出效应”和“创新驱动效应”两个方面，并基于市场化和对外开放在人力资本结构升级与区域创新能力关系中的作用，将其影响机制总结为制度环境的调节效应。

(一)人力资本结构升级对区域创新能力的影响机理

第一，创新产出效应。人力资本结构升级可以通过促进技术创新成果产出来增强区域创新能力。大量经验证据显示，并非所有类型的人力资本都能有效促进技术创新，中低级人力资本只适合技术模仿，高质量的颠覆式创新活动主要是由高级人力资本所驱动[5，12]。具体而言，相较于低级人力资本，高级人力资本在知识储备、思想创造、经验学习等方面拥有绝对优势，而创新研发作为一项智力密集型活动，需要匹配大量拥有专业知识和丰富经验的高级人力资本来对现有知识资本进行开发和创新。在研发活动的不断试错过程中，面临着较大创新失败风险，而高级人力资本所特有的技能优势可以更好地从已有创新活动的经验中汲取相关知识，有效促进创新进程，科学把握技术创新的前进方向，进而引导研发资本高效合理配置，不断提高研发资本使用效率[17]。总体来看，人力资本结构中高级人力资本比例相对扩张所体现的要素结构转换升级有助于提高研发活动的成功概率，改善研发部门的创新效率，促进技术创新成果产出。

第二，创新驱动效应。人力资本结构升级可以通过将科技创新成果转化为产业发展新动能来提升区域创新能力。新技术新发明等只有通过产业化应用才能转化为现实生产力，也只有通过高效的产业转化才能有效形成区域创新能力。结构主义认为，人力资本的技能结构应该与技术结构相匹配，否则技术进步不能有效推动经济增长[18]。根据经典的“资本—技能”互补理论，当存在技能偏向型技术进步时，相对于低级人力资本，高级人力资本与物质资本的互补性更强[19]。中国技术进步存在典型的技能偏向型特征[20]，在产业创新驱动发展过程中，高级人力资本能够更好地掌握和利用各类物化形式呈现的先进技术，从而更有效地将技术创新成果转化为产业发展的新动能。此外，人力资本外部性理论认为，不同质量层次的人力资本拥有的外部性存在明显异质性，相较于低级人力资本，高级人力资本的知识溢出能力更强。因而，人力资本结构升级在理论上能够更加有效地促进知识、经验、技术等智力资本在产业发展过程中的扩散和利用[7]。综合上述分析，本文提出如下研究假说：

H1：人力资本结构从“低级人力资本主导”形态向“高级人力资本主导”形态优化升级有助于增强区域创新能力。

H2：人力资本结构升级可以通过“创新产出效应”和“创新驱动效应”两个渠道提升区域创新能力。

(二)制度环境对人力资本结构升级作用的调节效应

前文理论分析表明，优化人力资本结构，推动人力资本结构由低级向高级跃迁升级对于增强区域创新能力至关重要。然而，需要注意的是，充分发挥人力资本结构升级对区域创新能力的提升效应还必须建立在优良的制度环境基础上。从国内经济环境来看，增强区域创新能力，推动经济高质量发展，必须坚持社会主义市场经济体制改革，加快市场化改革进程，充分发挥市场在资源配置中的决定性作用；从国际环境秩序看，随着经济发展活动日益全球化，增强区域能力，实现地区经济高质量发展还离不开高水平开放型经济新体制。中国经历了40多年改革开放，经济市场化程度和对外开放水平有了较大提升，但在经济高质量发展背景下，进一步提高市场化程度和实行更高水平对外开放仍然是当前经济体制改革和建设的重点。因此，市场化程度和对外开放水平两类制度环境因素理论上会影响到人力资本结构升级对区域创新能力的作用效果。

在国内环境秩序方面，市场化改革主要从以下两个方面影响人力资本结构升级对区域创新能力的作用效果。一是市场化程度直接反映了市场机制的资源配置效率水平，高度市场化条件下，市场机制可以有效对不同层级人力资本进行配置，进而影响人力资本结构升级对创新驱动发展的作用效果。市场化往往相对于市场扭曲而言，市场化程度较高意味着市场机制能够比较准确地捕捉价格信号，引导各类生产要素高效配置和产品市场充分竞争，否则市场扭曲使得经济无法实现资源的帕累托最优配置，造成严重的社会效率损失。因此，市场化会极大地提升劳动、资本等生产要素跨地区、跨部门、跨企业等在多个维度上的流动性，缓解技术创新和产业转型升级所面临的资源短缺和资源错配问题，促进各类资源高效配置[10]，进而更好地发挥人力资本等要素禀赋结构升级对区域创新能力的提升作用。二是加快市场化改革进程，系统性改善市场营商环境、要素市场发育、产权保护制度等市场化创新环境，可以有效破除影响创新驱动发展的市场体制机制障碍，激发市场创新创业活力，进而提升区域创新能力[21]。

在国际环境秩序方面，对外开放理论上可以同时影响人力资本结构和技术创新，进而影响人力资本结构升级对区域创新能力的作用效果。在人力资本结构方面，对外开放带来的技术溢出效应会增加对高级人力资本的需求[19]，同时对外开放产生的收入效应又有助于激励人力资本投资，进而推动人力资本结构升级[22]。在技术创新方面，习近平总书记多次强调，科学技术具有世界性、时代性，发展科学技术必须具有全球视野，必须积极主动整合和利用好全球创新资源。在经济全球化过程中，高水平对外开放意味着技术创新和产业转型升级所需资源的利用空间更大，国内外技术、资本、知识等创新要素能够形成有效对接，促进科技创新与经济发展深度融合[16]。此外，扩大对外开放水平还有利于增强市场微观主体依靠技术创新构建竞争优势的动机和能力。具体而言，扩大对外开放水平意味着市场结构发生变化，市场竞争强度和市场规模都大幅度提高。面对更加激烈的市场竞争环境，市场微观主体有动机改进生产函数，加大技术创新力度，提高其核心竞争力[23]；对外开放所带来的市场规模扩张效应则有助于分散企业前期技术创新的沉没成本和风险，积累创新准租金，进而促进研发投入[16]。结合中国不同地区市场化改革进程以及对外开放水平存在较大差异的典型事实，本文进一步提出如下研究假说：

H3：制度环境是约束人力资本结构影响创新驱动发展的显著边界条件，随着市场化程度和对外开放水平的提高，人力资本结构升级对区域创新能力的提升效应将增大。

三、研究设计

(一)基准计量模型

为了检验人力资本结构升级对区域创新能力影响，本文基准线性计量方程设定如下：

(1)

其中，i和t分别表示个体和时期，被解释变量RIC为区域创新能力，核心解释变量HCS为人力资本结构升级，ε为随机误差项，X为包含一系列个体特征的控制变量集。此外，本文还添加了时间固定效应ηt和个体固定效应λi，以俘获随时间变化和随个体变化的不可观测因素影响。HCS的系数ω刻画了人力资本结构升级对区域创新能力的影响，在控制其他因素前提下，ω预期显著为正。

(二)变量指标测度

1.人力资本结构升级指标的测度

已有文献大多根据受教育程度将人力资本分为不同质量层次，进而考察不同质量层级人力资本的经济效应，这种静态单一维度指标不符合人力资本结构升级的多层次动态调整内涵[8]。为了从整体视角动态反映人力资本结构由低级人力资本主导逐步转变为高级人力资本主导的人力资本结构升级过程，本文使用空间向量夹角公式测度人力资本结构升级指标[11]。这里根据中国人口抽样调查数据提供的人口受教育程度信息，将未上过学、小学、初中、高中和大专以上5类受教育程度群体用于度量不同质量层次的人力资本，一般而言，受教育程度越高其人力资本质量越高。人力资本结构升级指标的具体测度原理为，根据空间向量理论，首先，将上述五类受教育程度群体的比重依次作为空间分向量，得到如下五维空间向量：

Hj=(hj,1,hj,2,hj,3,hj,4,hj,5)

(2)

其中，hj,i(i=1,…,5)表示由第j类受教育程度人数占总人数的比重所构建的第i个空间分向量。

其次，为了测度各个层次人力资本比重相对变化信息，进一步设计与式(2)中各个分向量相对应的基本单位空间向量组Zn(n=1,…,5)。该向量组由5个元素中第n个元素为1其余为0的基本单位空间分向量构成。Zn中第n个分量记为zm,n，则第m类人力资本的结构变动信息可以使用人力资本结构空间向量Hj(j=1,…,5)与单位向量组的夹角θm(m=1,…,5)表示，此时θm的反余弦公式为

(3)

最后，对θm进行加权求和，赋予θm相应权重Wm，其中Wm∈(1,…,5)，此时人力资本结构升级指标HCS可以表示为

(4)

2.区域创新能力指标的测度

创新驱动发展的核心在于利用技术创新打造经济发展的新动能，不断提升科技对经济发展的贡献率。如果地区或国家的经济社会发展主要依靠技术创新驱动，那么技术创新成果所体现出的市场价值应该相应更高。因此，可以利用不同地区的专利市场价值来反映区域创新能力差异。《中国城市和产业创新力报告2017》首次使用专利价值更新模型评估了中国专利的市场价值，并将其加总至城市地区层面，从而得到用于评价城市地区层面创新力的良好指标[24](3)城市创新指数的具体构建方法参见《中国城市和产业创新力报告2017》，感谢复旦大学产业发展研究中心寇宗来教授提供的城市创新指数数据。。该指标测度的内在逻辑在于，所属地区加总的专利市场价值越高，意味着技术创新对该地区经济社会系统的贡献价值越高，则所反映出来的区域创新能力越强[25]。据此，本文选取该研究成果所提供的创新指数作为区域创新能力的度量指标。

3.制度环境变量指标的测度

根据前文的理论分析，本文讨论的制度环境具体包括国内市场化改革和对外开放两个方面。关于市场化程度(MI)，本文选取当前经验研究中应用较为广泛的市场化指数来反映市场化改革进程。王小鲁等[26]编制的市场化指数综合了政府与市场关系、非国有经济发展、产品市场发育、要素市场发育以及市场中介组织发育和法治环境等多个维度的信息，能够较为全面地量化中国市场化进程。就对外开放变量测度(MO)来说，现有文献主要从国际贸易视角来反映对外开放水平，即使用进出口总额与地区生产总值的比值构建贸易依存度指标，但这可能遗漏了外资开放的重要信息。因此，本文综合国际贸易和外商投资两个方面的信息来综合反映对外开放水平。具体构建方法是，选取实际利用外商投资金额与地区生产总值的比值反映外资依赖度，然后将其与贸易依存度指标等权重求和，最终获得反映总体对外开放水平的综合指标[27]。

4.控制变量

结合经济理论并参考相关经验文献的通常设定，本文选取的个体特征控制变量如下：(1)金融发展(fin)，选取金融相关率指标即年末金融机构各项存贷款余额占地区生产总值的比重衡量；(2)产业结构(str)，第一产业增加值占三次产业总增加值的比重；(3)人口密度(den)，使用年末城市总人口与行政区域面积比值反映；(4)政府支持(gov)，采用财政科学技术支出占财政总支出的比重表示；(5)地区经济发展水平(gdp)，采用人均实际地区生产总值表示；(6)信息化程度(inf)，使用移动电话使用年末数占总人口比重反映；(7)基础设施(roa)，使用城市人均道路拥有面积表示。

(三)样本说明与数据来源

鉴于目前区域创新能力指标最新数据只公布至2016年，同时《中国城市统计年鉴》从2003年开始才公布金融发展等相关重要基础数据指标，本文最终将样本时间跨度限定为2003—2016年，具体涵盖了中国除西藏和港澳台以外30个省区市共计287个城市。参照经验文献处理城市面板数据的一般思路，本文剔除了在样本期内发生行政区划调整的地级城市，而保留了升格为地级市的样本地区，共计获得4 012个有效观测值，由于实证分析过程中相应变量缺失程度略有不同，因而样本随之变化。人口受教育程度数据来源于中国国家统计局实施的全国性人口抽样调查数据，城市创新指数来源于复旦大学产业研究中心，其他数据来源于2004—2017年的《中国城市统计年鉴》。其中，人均实际GDP数据由城市所属省级行政区域计算的GDP平减指数以2003年为基期计算得到，外商投资以及进出口贸易数据由相应年度人民币兑美元年均汇价转换为人民币为单位。最后，为了使相关变量指标更加符合正态分布以及便于经济弹性分析，所有变量均以对数形式进行实证检验。相关变量对数值的描述性统计结果见表1。

表1 变量的描述性统计结果

四、实证结果与分析

(一)基准回归分析

为了初步检验人力资本结构升级与区域创新能力的关系，表2报告了混合效应(POLS)、随机效应(RE)和固定效应(FE)三种方法的估计结果。在估计策略上，与POLS不同，为了尽可能防止遗漏变量，随机效应和固定效应均控制了不随时间变化的个体特征和不随个体变化的时间趋势可能对区域创新能力的影响。特别地，由于传统标准误没有考虑模型的异方差和自相关问题，这往往会低估标准误进而造成计量结果“虚假”显著的问题，对此本文采用聚类到城市层级的稳健标准误进行修正。基于表2的估计结果，HCS回归系数的符号和显著性不随估计方法变化，和是否纳入个体特征控制变量而呈现实质性差异，所有方程中，HCS的系数均在1%统计水平显著为正。以上估计结果一致表明，人力资本结构升级与区域创新能力的变动方向相同，即优化人力资本结构可以显著地提升区域创新能力，此时，研究假说1得到经验数据的初步支持。此外，稳健Hausman检验表明，选择固定效应模型更为合适，就人力资本结构升级对区域创新能力的作用大小来看，第(6)列控制了一系列类型变量的固定效应估计结果显示，人力资本结构升级在1个标准差增量前提下，区域创新能力大约上升0.142 9个标准差(4)感谢匿名审稿人的建议，系数标准化公式为解释变量标准差与被解释变量标准差之比乘估计系数。。由此可知，人力资本结构升级对区域创新能力的提升效应不仅有高度统计显著性而且还具有非常可观的经济显著性。

表2 基准回归估计结果

(二)稳健性检验

为了增强基准回归结果的稳健性，本文进行了如下五种稳健性检验：(1)替换被解释变量，使用北京大学国家发展研究院等机构独立测量得到创新创业评价指数反映区域创新能力；(2)变更核心解释变量测度方法，采用产业结构高度化公式构建人力资本结构升级绝对指标；(3)考虑样本离群值的干扰，对样本进行前后1%水平缩尾处理；(4)剔除地级以上城市样本以排除城市等级因素干扰；(5)将标准误聚类至省份或“城市—年份”层级。上述稳健性结果均支持基准分析结论(5)囿于篇幅，稳健性检验结果未报告，备索。。

(三)因果关系识别

1.可能的同期反向因果问题

理论上，区域创新能力强的地方可能更加有利于集聚各种类型的高级人力资本，这种变量之间同期反向因果关系会对基准回归中HCS系数造成较大的估计偏误风险。人力资本结构升级对区域创新能力的影响可能并不是一蹴而就的，往往存在一定时滞。此时，将基准回归方程设计为滞后期模型形式不仅可以缓解变量同期反向因果造成的内生性，同时也便于考察人力资本结构升级对区域创新能力的长期动态影响。

表3呈现了HCS滞后1～6期的估计结果。可以明显发现，在滞后1～3期时，HCS的回归系数均在1%水平显著为正，从滞后4期开始，HCS回归系数仍然为正，但其统计显著性开始下降，到滞后6期其回归系数不再显著。此外，随着滞后期延长，HCS点估计值逐渐变小。基于上述回归结果可以得出如下结论：第一，变量间可能的同期反向因果关系并未对基准回归结果造成“致命性”影响；第二，人力资本结构升级对区域创新能力存在显著的长期动态积极作用，该作用效果随着时间呈现逐渐衰减趋势，其作用效果的时间期限为5年左右。

表3 滞后期模型估计结果

2.可能的遗漏变量问题

为了更加“干净”地识别人力资本结构升级对区域创新能力的作用效果，本文考虑了如下几个方面可能遗漏的变量。首先，根据前文的理论分析，市场化改革和对外开放本身可能对区域创新能力存在直接影响；其次，基准回归中人力资本结构升级的影响很可能是人力资本存量因素的叠加结果；最后，环境污染因素，尤其是空气质量与人力资本跨区域流动密切相关，这可能会影响人力资本结构升级的作用效果。在遗漏因素度量方面(6)人力资本存量数据来源于《中国人力资本报告2017》，PM2.5数据来源于中国研究数据服务平台。：人力资本存量(Hum)，本文使用基于终身收入法测算的人力资本存量指标予以控制[28]；空气质量(Air)，选取基于卫星灯光数据测算得到的年均PM2.5浓度反映。表4汇报了控制可能遗漏变量后人力资本结构升级的估计结果。可以发现，HCS的回归系数均保持在1%水平下显著为正，说明即便在考虑可能潜在的重要遗漏因素后，人力资本结构升级对区域创新能力的提升作用依然稳健。

表4 考虑可能遗漏变量后的估计结果

3.不可观测因素的评估

上文已经对基准回归模型中可能遗漏的潜在可观测遗漏变量问题进行了讨论，但计量模型仍然可能存在一些未知或不可测量因素被遗漏至误差项中，这仍然会对基准回归模型造成较大系数估计偏误风险。在计量模型中直接分离这些不可观测因素无疑极其困难，但根据计量理论可知，如果计量模型已经控制主要影响因素，通过添加已知的控制变量将对核心估计系数影响非常小，此时可以根据核心变量系数变化信息对遗漏不可观测因素的风险进行反推。基于已有可观测因素对不可观测因素影响效应进行评估思路，对本文可能面临的不可观测因素风险进行估算。参考Altonji等[29]的思路，定义两个方程，受约束控制变量方程(R)和控制变量方程(F)，ωR、ωF分别为两组方程中核心解释变量系数。两组方程的控制变量集合满足如下条件：XR⊆XF，同时XR可为空集，即不包含任何控制变量。此时，可以利用如下比率公式计算两组方程中核心变量系数相对变化信息(Rat)：

Rat=|ωF/(ωR-ωF)|

(5)

根据计量理论可知，如果不可观测因素对计量方程核心变量系数影响非常小，在控制已知的可观测变量过程中，核心变量系数波动幅度应该较小，此时式(5)中ωR和ωF差值的绝对值应该非常小。根据上述原理，如果存在不可观测因素会对实证结果造成较大的干扰，那么需要的不可观测因素的影响应该远大于已经控制的可观测因素。此外，对于控制变量方程中估计得到核心变量系数ωF，其数值越大，同样意味着需要不可观测因素的影响应非常大才足以完全抵消HCS的估计效应。可见，Rat值越大，说明不可观测因素对本文实证结果造成较大偏误的风险越低。

首先，将表2第(3)列不控制任何基准特征变量的回归模型作为受约束控制方程，包含前文设定的全部基准特征变量的表2第(6)列作为控制变量方程；其次，以表2第(6)列作为受约束控制变量方程，分别以考虑可能遗漏变量估计的表4第(1)～(4)列为控制变量方程；最后，分别将表3第(1)～(3)列(滞后1～3期)控制基准个体特征变量的回归模型作为受约束控制变量方程，对应的控制变量方程为控制全部可能遗漏变量的表4第(5)～(7)列。根据上述组合，Rat的估算结果报告于表5。

根据表5可知，在本文计算的八组Rat值中，最小值为2.234 5，说明如果不可观测因素会导致基准回归有较大偏误，那么至少需要不可观测因素的影响是基准回归已控制变量因素影响的2.234 5倍，平均而言需要超过49倍。显然，就本文估计的人力资本结构升级对区域创新能力的影响不太可能受如此之高的不可观测因素干扰，不可观测因素对基准估计造成实质性影响的风险极低。

表5 基于可观测因素对不可观测因素的评估结果

4.工具变量再估计

前文已经针对反向因果、遗漏变量和不可观测因素等模型内生性问题进行了讨论，但人力资本结构升级与区域创新能力的因果关系仍然面临测量偏误等问题的挑战。为了更加可靠地确认人力资本结构升级与区域创新能力在经济上的因果关系，进一步使用工具变量对基准方程进行两阶段最小二乘估计(IV-2SLS)。本文使用HCS减去其本身均值的三次方的滞后1期作为人力资本结构升级的工具变量。

表6汇报了工具变量估计的相关结果。其中，第(1)列的估计结果显示，在第一阶段估计中，IV的系数在1%统计水平显著为正，且F统计量大于经验参考值10，说明本文构建的工具变量满足相关性要求。第(4)～(6)列的“弱工具变量”统计检验显示，本文构建的工具变量不存在“弱工具变量”问题。为了说明本文工具变量满足外生性要求，本文使用IV直接替换内生变量HCS对区域创新能力进行回归，第(2)列的估计结果显示，此时IV回归系数在1%统计水平显著为正；在第(2)列方程的基础上，第(3)列进一步加入内生变量HCS后的估计结果显示，此时IV回归系数失去统计学显著意义，HCS回归系数则在1%统计水平显著为正，说明工具变量并不直接影响区域创新能力，而是通过HCS对区域创新能力产生影响，这一结果从经验上为本文工具变量的外生性提供了证据。

表6 工具变量估计结果

表6第(4)～(6)列为第二阶段估计结果，HCS的回归系数均在1%水平下显著为正，不同滞后期的工具变量估计结果一致表明，人力资本结构升级对区域创新能力存在正向因果效应，这为研究假说H1提供了可靠的经验证据。在第(4)列中，工具变量估计下的HCS点估计值(0.164 6)高于基准FE的估计结果(0.119 3)，从经济意义上看，人力资本结构升级程度每提高1个标准差，区域创新能力大约增加0.197 2个标准差。工具变量估计结果表明，前文基准回归结果展示了人力资本结构升级的最低作用边界，本文可能的内生性问题并未对基准结果造成“致命性”危害。

(四)因果渠道检验

根据前文理论分析，预期人力资本结构升级主要通过“创新产出效应”和“创新驱动效应”作用于区域创新能力。为了证实研究假说H2，设计如下因果渠道检验模型：

(6)

其中，CHA为渠道变量集(7)城市专利数据来源于中国研究数据服务平台，其他数据来源于《中国城市统计年鉴》。。鉴于专利指标在反映技术创新成果产出方面的客观性和准确性，本文以各个城市当年度的专利密度指标，即人均专利申请数来反映创新产出(Pat)。在知识经济时代，创新驱动主要体现在以知识密集型产业为代表的高技术产业高速扩张和发展，结合中国城市统计数据资料的可得性，本文选取具备知识资本密集型特征的信息传输、计算机服务和软件业这一高技术产业从业人数的对数作为识别创新驱动效应(Dri)的代理指标。

考虑到人力资本结构升级的作用可能存在的“时滞”效应，表7同时报告了渠道检验方程当期和滞后1期的工具变量估计结果。首先，由第(1)(2)列可知，在创新产出效应方面，当期和滞后1期HCS的估计系数均在1%统计水平显著为正，说明人力资本结构升级显著提高了城市专利密度，这意味着人力资本结构升级可以发挥“创新产出效应”来增强区域创新能力。其次，在创新驱动效应方面，第(3)(4)列显示，当期和滞后1期HCS估计系数分别在5%、1%水平下显著为正，表明人力资本结构升级能够有效推动高技术产业规模发展，进而通过发挥“创新驱动效应”增强区域创新能力。综上所述，人力资本结构升级可以通过“创新产出效应”和“创新驱动效应”等渠道发挥对区域创新能力的提升作用，这为研究假说H2提供了经验证据。

表7 因果渠道检验结果

(五)异质性分析

1.地理区域的异质性检验

中国在地理区域上存在非平衡发展的典型特征，尤其是率先进行改革开放的东部地区无论是人力资本结构还是创新能力与中西部地区之间都存在较大的差距[30]。那么，人力资本结构升级对区域创新能力的影响是否在地理区域上存在一定异质性呢？本文在基准回归模型基础上引入人力资本结构升级指标与地理区域虚拟变量(0—1)的交互项进行检验。Geo为地理区域虚拟变量，当个体i属于东部区域时取值为1，属于中西部区域取值为0。表8第(1)列报告了地理区域的异质性检验结果。其中，交互项系数HCS×Geo的回归系数在1%统计水平显著为正，说明人力资本结构升级对区域创新能力的作用效果存在显著的地理区域异质性，人力资本结构升级对区域创新能力的提升效应在地理区域上存在由东部向中西部减弱的趋势。这一证据也一定程度上暗示，人力资本结构在区域之间的不平衡分化可能会进一步拉大区域间的创新能力差距，导致区域经济不平衡发展态势进一步加剧。

表8 地理区域异质性检验结果

2.安慰剂检验

进一步设计一个安慰剂检验策略，在“反事实”框架下对人力资本结构升级作用所表现出的地理区域异质性进行确认。如果人力资本结构升级对区域创新能力的作用效果确实存在明显的地理区域异质性，那么本文在样本中排除东部地区城市样本，在中西部地区随机抽取部分样本设计为虚拟的东部地区样本，此时人力资本结构升级与地区虚拟变量的交互项应该没有统计学上的意义。根据上述思路，本文在中西部地区随机抽取6个省份(8)其中，福建、山东、浙江、江苏、河北、广东、海南、辽宁、天津、北京和上海为东部地区，安徽、江西、湖北、河南、湖南、吉林、黑龙江和山西为中部地区，西藏、青海、甘肃、贵州、云南、宁夏、四川、重庆、新疆、陕西、广西和内蒙古为西部地区。② 具体包括陕西、山西、广西、四川、甘肃和青海。作为虚构的东部区域省份，当个体i属于虚构东部省份地区，安慰剂框架下的地理区域虚拟变量PGe取值为1，其他中西部省份所属观察样本取值为0。表8第(2)列结果显示，HCS×PGe的回归系数不具有统计显著性且点估计非常小(-0.018 3)，这进一步证实了可能存在的地理区域异质性。

五、制度环境的作用检验

根据前文的理论预测，市场化程度和对外开放水平两类制度环境可能是人力资本结构升级影响区域创新能力的显著边界条件，即加快市场化改革进程和扩大对外开放水平有助于强化人力资本结构升级对区域创新能力的提升作用。为了证实上述理论判断，深入考察制度环境可能对人力资本结构升级作用效果的影响，在基准模型基础上进一步构建人力资本结构升级指标与上述制度环境变量的交互项(HCS×Z)模型：

(7)

其中，Z为制度环境变量集，具体包括市场化(MI)和对外开放(MO)；交互项系数β为交互项模型关注的核心系数，预期显著为正。对式(7)中HCS变量求导，此时可以分析不同制度环境条件下，人力资本结构升级对区域创新能力影响的动态边际效应。

表9报告了制度环境检验的估计结果。关于市场化的作用，在FE估计的第(1)列、当期工具变量估计(9)根据计量理论可知，IV×Z可以作为HCS×Z的有效工具变量，其中IV为HCS的有效工具变量。的第(3)列以及滞后1期模型工具变量估计的第(5)列中，HCS×MI的回归系数均在1%的统计水平显著为正。上述结果一致说明，随着市场化水平提高，人力资本结构升级对区域创新能力的提升作用不断增强。再看对外开放的作用，表9第(2)(4)(6)列分别报告了FE估计、工具变量估计以及滞后1期模型的工具变量估计结果，HCS×MO的回归系数均显著(1%统计水平)为正，说明对外开放显著强化了人力资本结构升级对区域创新能力的提升作用。综上所述，对制度环境的计量检验结果支持研究假说H3，这也意味着在优化人力资本结构过程中，落实创新驱动发展战略，推动经济高质量发展，一方面必须加快市场改革进程，充分发挥市场在资源配置中的决定性作用，另一方面还必须着力构建更高水平对外开放经济新体制。

表9 制度环境的作用检验

根据FE模型的估计结果，本文计算了在不同制度环境条件下人力资本结构升级对区域创新能力影响的动态边际效应。如图1所示，随着市场化程度提高，人力资本结构升级对区域创新能力影响的边际效应不断增大，当市场化程度超过1.528时，人力资本结构升级的正向边际效应具有统计学意义(5%水平)。不同对外开放水平下人力资本结构升级的动态边际效应如图2所示，可以发现，随着对外开放水平提高，人力资本结构升级的边际效应同样呈现上升趋势，当对外开放水平超过-0.179时，人力资本结构升级具有显著的正向边际效应。总之，上述边际效应分析结果表明，市场化和对外开放两类制度环境是人力资本结构升级影响区域创新能力的显著边界条件，边际分析结果符合研究假说H3。

图1 不同市场化程度下人力资本结构升级的动态边际效应

图2 不同对外开放水平下人力资本结构升级的动态边际效应

六、结论与启示

在中国特色社会主义新时代，由传统要素驱动转换为人才支撑的创新驱动是实现经济高质量发展的重要保障。本文首先在理论上阐释了人力资本结构升级对区域创新能力的作用机理，同时从改革开放的视角将市场化改革和对外开放两类制度环境因素纳入分析框架，利用2003—2016年中国287个城市的面板数据系统估计了人力资本结构升级对区域创新能力的因果效应以及制度环境因素在其中的重要作用。研究发现：地区人力资本结构升级显著增强了区域创新能力，“创新产出效应”和“创新驱动效应”是人力资本结构升级发挥区域创新能力提升效应的重要渠道。异质性分析表明，人力资本结构升级对区域创新能力的提升效应由东部向中西部区域逐渐减弱。最后，交互项模型及其边际效应分析表明，市场化改革和对外开放是约束人力资本结构升级影响区域创新能力的显著制度边界条件，提高市场化程度和扩大对外开放水平有助于强化人力资本结构升级对区域创新能力的提升效应。

基于以上研究结论，本文的政策含义在于：证实人力资本结构升级能够显著增强区域创新能力，可见从人力资本发展战略上破解创新能力不强这一经济社会发展的“阿喀琉斯之踵”，其中一个重要方向就在于推动人力资本的内部结构由低级人力资本主导逐步向高级人力资本主导升级。具体来看，在人力资本培育上必须切实贯彻党的十九大提出的“要把教育事业摆在优先发展的位置，不断完善各个层次教育服务事业，逐步提升劳动力受教育程度和扩大高等教育受众群体”等重要精神，持续增强高级人力资本的有效供给能力。进一步研究发现，改革开放的制度环境因素会放大人力资本结构升级的作用，说明人力资本结构升级的作用效果受市场化程度和对外开放水平的影响。因此，在推动地区人力资本结构优化升级过程中，深化市场化改革和构建高水平对外开放经济新体制，应该是有效增强区域创新能力的制度优先变革路径。总而言之，当前中国人力资本结构还有较大的优化升级空间，将人力资本结构升级作为人力资本发展战略的优先发展方向有助于破解当前创新驱动发展过程中面临的人才“天花板”矛盾。