人力资本和制造业企业创新绩效探索

人力资本和制造业企业创新绩效探索

[提要]基于中国实施创新驱动发展战略背景,采用Tobit模型探究人力资本、法律制度环境对高端制造业企业创新绩效的影响,以及法律制度环境对地区人力资本与高端制造业企业创新绩效之间关系的调节作用。结果表明:人力资本、法律制度环境均显著推动高端制造业企业创新绩效提升;法律制度环境正向调节人力资本与高端制造业企业创新绩效之间的关系。经多角度的稳健性检验,上述结论仍然成立。

关键词:人力资本;法律制度环境;高端制造业;创新绩效;Tobit模型

创新驱动作为知识经济的核心动力,逐渐成为经济发展的重要抓手。然而,中国科技创新实力在世界创新国家中的排名仍然相对靠后,根据《2019年全球创新指数报告》和《彭博创新指数2019》中世界主要创新国家排名,发达国家仍占据领先地位,中国排名分别位于第14位和第16位。中国在2020年政府工作报告中指出,推动制造业升级,使制造业向高质量发展转变,提高科技创新支撑能力并加强关键核心技术攻关,营造良好的鼓励创新的科研环境。面对严峻的全球创新竞争环境,中国亟须提升制造业在全球价值链的高端环节,逐步成为科技创新强国。谈及科技创新和经济发展,就离不开人力资本这一核心要素,其在提高制造企业生产效率和核心竞争力中发挥着重要作用。另外,制度环境作为“帮助之手”的非市场力量,是人力资本助推高端制造业企业创新绩效提升的关键保障。制度环境通过对各行为主体预期激励机制途径影响企业科技创新。加上中国社会主义市场经济法律体系尚需进一步完善,法律规制水平在空间上严重不平衡,引致资源配置效率和资源利用效率存在地区差异。但是,目前专门针对人力资本和高端制造业企业创新绩效的细致研究十分匮乏,法律制度环境作为一切经济活动的外部约束激励机制,其对二者关系的作用效应并未受到关注。尚未有将人力资本、法律制度环境和高端制造业企业创新绩效纳入同一框架的研究,相应的作用机制也并未厘清。因此,本文将“中国工业企业数据库”“中国城市统计年鉴”“中国统计年鉴”和“中国地区法律制度环境指数”进行匹配,得到中国制造业微观企业层面面板数据,采用Tobit模型、Logit模型,探索地区人力资本、法律制度环境对中国高端制造业企业创新的影响,以期为我国关于完善地区人力资源配置及合理调整地区法律制度差异与企业创新发展的关系提供部分理论基础。

一、文献综述与假设提出

一方面张涵等(2019)指出人力资本的质量越高,其掌握知识和应用技术的能力越强。高素质人才在高端制造业中的工作可以助推产品质量提升和劳动生产率提高,从而提高高端制造业企业创新绩效。另一方面OkW和TergeistP(2002)的研究指出高质量的人才可以通过合作与交流,学习其他企业的先进知识与技术,将其应用到企业生产中,为企业在竞争中带来优势,从而提高高端制造业企业创新绩效。法律制度是企业研发、生产以及经营的外部条件,完善的法律制度环境有助于企业创新,降低企业研发成果外溢的制度风险,使得研发主体的创新收益得到保障,从而激发其创新意愿,助推企业创新绩效提高。此外,合理的法律制度环境可以促进企业间的合作,保障企业间合同契约的执行,降低投资风险,为企业创新绩效提供资金基础。最后,良好的法律制度能为知识产权提供强有力的保障,降低企业研发溢出风险损失,提高企业研发活力,提升企业创新绩效。另一方面法律制度环境较差时,高质量人力资本的研发成果不能得到有效保护,不利于人力资本培养和积累,企业缺乏高素质人才,不利于企业创新绩效的提升。当法律制度环境较好时,高质量人力资本研发成果可以得到有效的保护和鼓励,助推政府对于高端人才的培养,提高地区人力资本水平,有利于企业对高素质人力资本的引进,进而带动企业创新绩效的提升。此外,法律制度环境较差时,企业的研发成果容易被其他企业学习、应用,企业的研发损失与技术溢出风险较大,降低了人力资本的研发活力,不利于企业创新绩效的提升。当法律制度环境较好时,企业的知识产权得到有效保护,防止其他企业对于研发成果的借鉴,带动人力资本研发活力的提升,进而助推企业创新绩效的提高。基于此,提出研究假设如下:H1:高素质的人力资本助推高端制造业企业创新绩效提升H2:良好的法律制度环境带动高端制造业企业创新绩效提升H3:法律制度环境正向调节人力资本与高端制造业企业创新绩效的关系

二、模型设定及数据处理

(一)模型设定

Innovijt=β0+β1HRijt+β2Lawij,t-2+β3HRijt×Lawij,t-2+βjXijt+ηi+μt+εijt模型中,i、j、t分别表示城市、行业、时间;Innov为高端制造业企业创新绩效;HR为人力资本水平;Law为法律制度环境;HR×Law为人力资本水平与法律制度环境的交叉项;Xijt为影响高端制造业企业创新绩效的一系列控制变量。ηi为地区固定效应,μt为时间固定效应,εijt为随机扰动项。

(二)指标选取

1、被解释变量。高端制造业企业创新绩效(Innov),以新产品产值与产品销售收入的比值来衡量。数据来自“中国工业企业数据库”。本文参照《中国制造2025》《战略性新兴产业分类(2018)》与《国民经济行业分类》,将黄鲁成等(2016)对高端制造业划分细分的类别行业代码与《高技术产业(制造业)分类2013》对制造业划分的六大类进行对比梳理,对应到《中国制造2025》中新一代信息技术产业、新一代健康诊疗与服务等五类中,作为高端制造业分类的基准类别。然后,以各行业高技术人才所占比重以及研究开发经费所占比重两个维度为标准进行筛选,高技术人才所占比重为拥有研究生学历人数与拥有大专以上学历人数的比值;研究开发经费所占比重为研究开发经费与主营业务收入的比值。数据来源于2004年、2005年中国工业企业数据库。另外,删除基准分类行业中两个标准均小于25%分位点的样本;将两个标准中至少有一个大于相应数据的75%分位点的行业添加到基准类别。最终将高端制造业行业划分为108个小类,10个大类(包括:新一代信息技术产业、智能制造系统和服务、新一代健康诊疗与服务、节能与新能源汽车、航空航天装备、先进轨道交通装备、新材料、海洋工程装备及高技术船舶、农机装备、电力装备)。

2、解释变量。(1)人力资本(HR)。用各地区大专以上学历就业人口数占六岁及六岁以上就业人口数的比重来衡量。数据来源于“中国统计年鉴”。(2)法律制度环境(Law)。使用市场中介组织的发育和法律制度环境指数衡量地区法律制度环境,将法律制度环境指数滞后两期,以期得到一致估计。数据来源于樊纲等(2011)编写的《中国市场化指数》。

3、控制变量。本文对其他可能影响高端制造业企业创新绩效的因素加以控制,选取以下控制变量:(1)企业规模:采用企业总就业人数对数值衡量;(2)企业年龄:采用样本年份减去企业成立年份衡量;(3)企业平均工资:采用本年应付工资总额与企业就业人数的比值的对数值衡量;(4)企业生产技术水平:采用人均销售收入衡量;(5)补贴收入:采用政府补贴额衡量;(6)竞争指标程度:采用不同城市行业内衡量集中程度的赫芬达尔指数衡量;(7)出口密集度:采用企业出口交货值与产品销售收入的比值衡量;(8)基础设施:用城市道路人均占有面积衡量;(9)地区行业市场规模:用城市社会消费品零售总额的对数值衡量。数据来自“中国工业企业数据库”“中国城市统计年鉴”。

(三)数据处理

第一,为统一口径,将2003年后的行业代码按照(GB/T4754-2002)新旧代码重新进行统一归类处理;第二,对于企业年龄,设定企业最早成立时间为1949年,删除成立时间异常或缺失的样本;第三,删除企业年平均人数小于10的样本,删除工业总产值、企业员工工资等存在缺漏值、负值或零值的样本,部分变量存在数据缺失则采取插值法补充完整。最终得到2002~2011年面板数据。

三、实证结果与分析

首先进行多重共线性检验,结果显示,方差膨胀因子(VIF)最大值为1.82,均值为1.26,可认为各变量间基本不存在多重共线性问题。由于并非所有企业都进行创新,新产品产值存在大量零值,采用传统线性回归模型进行估计会造成估计误差。为保证估计的一致性和无偏性,本文基准回归采用能有效处理归并数据问题的Tobit模型。

(一)基准回归:Tobit模型。回归结果如表1所示,第(1)列人力资本的系数显著为正(P<0.05),即地区人力资本水平的提高助推高端制造业企业创新绩效的提升。可能的原因是,高素质人才在高端制造业中的工作,能凭借自身的知识优势以及学习其他企业的先进知识与技术,助推产品质量提升和劳动生产率提高,为企业在竞争中带来优势,提高企业创新绩效。假说1得以验证。第(2)列法律制度环境的系数显著为正(P<0.01),即法律制度环境的完善能提升高端制造业企业创新绩效。原因在于,良好的法律制度环境能够保障研发主体的创新收益,维护其知识产权,同时保障企业间合同契约的执行,降低投资风险,为企业创新绩效提供资金基础,从而提高企业研发活力,进而提升企业创新绩效。假说2得以验证。第(3)列人力资本与法律制度环境的交叉项的系数显著为正(P<0.01),即法律制度环境正向调节人力资本与高端制造业企业创新绩效间的关系。可能的原因是,完善的法律制度使得高质量人力资本的研发成果可以得到有效的保护和鼓励,助推政府对高端人才的培养,提高地区人力资本水平,带动人力资本研发活力的提升,也有利于企业对高素质人力资本的引进,进而带动企业创新绩效的提升。假说3得以验证。(表1)

(二)稳健性检验。第一,借鉴陶爱萍等(2017)的衡量方法,以新产品产值率(Innov1)作为被解释变量创新绩效的变量,采用Tobit模型进行回归,结果如表1第(4)列至第(6)列所示。第二,根据企业是否为创新企业,将被解释变量设置为二元虚拟变量(创新企业,即企业新产品产值不为0则赋值为1;未创新企业,即企业新产品产值为0则赋值为0),采用二元选择Logit模型估计,回归结果如表1第(7)列至第(9)列所示。回归结果与基准回归一致,验证估计结果的稳健性。

四、政策建议

将“中国工业企业数据库”“中国城市统计年鉴”“中国统计年鉴”和“中国地区法律制度环境指数”进行匹配,采用Tobit模型实证检验地区人力资本、法律制度环境对高端制造业企业创新绩效的影响,以及法律制度环境的调节作用。主要结论如下:地区人力资本、法律制度环境均显著促进高端制造业企业创新绩效的提升,地区法律制度环境正向调节人力资本与高端制造业企业创新绩效间的关系。更换被解释变量的衡量方法、更换模型估计方法两个稳健性检验均支持上述结论。基于上述研究结论,谨慎提出如下政策建议:(一)进一步加大教育投入,促进教育质量的提升,为人力资本的积累打下坚实的基础,为高端制造业源源不断地输送高质量人才,依靠法律制度构建有效的激励机制和良性竞争机制,为科技研发与技术创新提供良好的外部环境。(二)以人力资本相关政策为基础,为企业创新营造良好的科研环境,提高高端企业的科研创新活力,以期提升中国的科技创新实力,加快高端创新型企业的发展与转型,助推我国向制造强国、科技强国的转变。

作者:刘志强 王中伟 卢崇煜 陈旭婻 单位:北京建筑大学理学院