人力资本结构高级化与产业创新效率提升
——基于长江经济带的实证分析
张治栋，吴 迪
(安徽大学 经济学院，安徽 合肥 230601)
[摘 要] 人力资本结构高级化通过减少创新投入与增加创新产出提升产业创新效率。文章在对人力资本结构高级化影响产业创新效率理论分析的基础上，构造了长江经济带人力资本结构高级化与产业创新效率指标，并实证分析了两者之间的影响关系。此外，还考察了经济发展阶段对人力资本结构高级化影响产业创新效率的门槛效应，并进一步对长江经济带各地区产业创新效率按产业进行了分类，以分析其在不同产业间影响关系的异质性。研究结果表明，人力资本结构高级化有利于提升长江经济带产业创新效率，并且受经济发展阶段不同与产业类型不同而表现出异质性。
[关键词] 人力资本结构高级化；产业创新效率；门槛效应
一、引言与文献回顾
产业结构的转型与升级作为实现我国经济高质量发展与长江经济带建设国家战略的重要着力点，是关系到改革开放全局与中华民族伟大复兴中国梦的重要战略任务，实现这一重大任务的关键在于产业创新[1]。产业创新是产业转型和升级的基础，创新的意义在于提高生产效率并实现产业转型升级，产业创新效率的高低实际上决定了产业转型、升级的速度和质量，产业缺乏效率的创新则大大降低了创新的意义与作用。与此同时，随着长江经济带地区经济的持续快速增长，其人力资本结构也经历巨大变化，主要表现为低教育程度人力资本比重不断下降、高教育程度人力资本比重持续上升的整体态势。以初级人力资本向高级人力资本演进的人力资本结构高级化进程作为经济增长新常态与人口红利瓶颈双重挑战下推动经济增长的有效动力，通过推动技术结构升级和产业结构升级对经济增长产生重要的提升作用。那么，这种以低教育程度人力资本向高教育程度人力资本演进为特征的人力资本结构变化，是否是促进长江经济带产业创新效率的重要源泉? 如果是，那么其对长江经济带不同地区不同发展阶段的经济主体其产业创新效率的影响是否有所不同? 更进一步，人力资本结构高级化对不同产业创新效率的影响作用是否存在异质性？这些问题值得进行理论上的探究，并作出解答。
探讨人力资本结构高级化与产业创新效率的影响关系具有重要的现实意义。从已有文献来看，对人力资本高级化与产业创新效率及其相互关系的研究主要分为三个方面：首先，一些学者基于人力资本及其结构高级化影响经济增长的作用展开了研究，罗良清等[2](2013)将人力资本概括为教育、健康和迁移三个方面，其研究结果认为教育对经济增长的影响最大，而健康对经济增长的影响最小，并且人力资本结构对经济增长的作用还表现出明显的区域差异。刘智勇等[3](2018)在构建考虑了各层次人力资本相对变化的人力资本结构高级化指数的基础上，验证了其对经济增长的积极作用，并且发现相对于人力资本存量，人力资本结构高级化能更好地解释我国各地区差距的形成及原因。此类相关研究基本认同了人力资本结构高级化对促进区域经济增长发挥的积极作用。其次，部分学者重点研究了产业创新效率的空间差异及其影响因素。许霞[4](2016)认为我国各地区高技术产业技术开发效率、技术转化效率以及整体创新效率均存在显著差异，经济落后地区其技术开发效率要高于整体创新效率，技术转化效率要低于整体创新效率，而经济发达的省份则恰好相反。桂黄宝[5](2014)采用DEA-Malmquist指数测度了我国高技术产业创新效率，并对影响其创新效率的因素进行了探索，指出地理邻近性对高技术产业创新效率具有显著的负向影响，而企业规模、劳动力与对外开放水平则显著促进了其产业创新效率。第三，是对人力资本影响产业创新效率的相关研究。吴淑娥[6](2013)将人力资本类型分成创新型人力资本与效率型人力资本两类，分析其对创新的影响作用，其结果表明企业的创新型人力资本与创新绩效显著正相关，而效率型人力资本会抑制企业创新。朱承亮等[7](2012)采用受教育年限衡量了人力资本结构，其研究得到人力资本对研发创新效率的改善作用极小，并且没有通过显著性水平检验。总体而言，此类研究缺乏定义更为准确的人力资本结构高级化指标，因而无法反映人力资本结构的梯度演进及其演进的重点。
从以上分析大致可以看出，已有的关于人力资本结构与产业创新效率的相关文献，既缺乏对两者间的影响机制与作用路径的系统性研究，也没有分析出两者间的相互影响关系，因此难以清晰、明确地反映出人力资本结构高级化演进对产业创新效率的综合影响作用，进而难以得出在人力资本结构演进层面如何有效促进产业创新效率，进而促进经济发展的正确结论。本文在已有研究的基础上，选取我国最重要的科技创新地、新兴增长地与战略开放地之一——长江经济带作为研究对象，尝试深入解答两者间的影响关系，可能的贡献主要体现在三个方面：第一，从理论层面证实了人力资本结构高级化演进对产业创新效率的积极作用，并梳理了其作用途径与方式。第二，构建了长江经济带各地区包括各层次人力资本结构演进以及产业创新效率等指标，在整体层面刻画了长江经济带各地区人力资本结构高级化程度与产业创新效率的发展情况，同时还考察了经济发展阶段对人力资本结构高级化促进产业创新效率可能存在的门槛效应。第三，在以上研究的基础上，进一步对长江经济带各地区产业创新效率按产业进行了分类，以考察在不同地区与不同产业间其两者间影响关系的异质性。
二、理论分析
(一)人力资本结构高级化的涵义
舒尔茨将人力资本概括为“质”与“量”两个层面[8]。大量的研究表明，传统的人力资本存量作为人力资本“量”的体现，对促进产业发展与经济增长均起到了良好的促进作用。然而，随着经济发展质量的提高，反映人力资本“质”的人力资本结构高级化逐渐成为促进经济发展的更主要因素。人力资本反映到现实生活中即为受教育、培训程度等所决定的劳动力素质。实践经验表明，人力资本结构随经济发展具有自发地向上升级的趋势，即人力资本结构趋于高级化。这是由人力资本与劳动分工的性质决定的，全球化的劳动分工决定了各水平的人力资本与其从事的工作相对应，低水平的人力资本则从事低层次的劳动，而高水平的人力资本从事高层次劳动的同时，也能够从事低层次的劳动，如此就形成了高水平人力资本对低水平人力资本的淘汰，从而人力资本结构向高级化转变。基于这一思想，人力资本结构高级化的内涵就自然地表示了人力资本由低水平向高水平转化这一结构性变化过程。
(二)人力资本结构高级化影响产业创新效率的作用机理
人力资本结构高级化能够促进经济增长。那么又是怎样影响产业创新效率的呢？为了认识到这一点，需要分析产业创新效率提升的影响因素。从通常使用的投入产出衡量的产业创新效率来看，影响产业创新效率的因素主要可以分为两类，其一是产业创新投入的节约，其二是产业创新产出的增长。接下来主要从这两个方面分析人力资本高级化影响产业创新效率的作用过程及机理。
本文的样本包括长江经济带11省、市2005—2016年的省际面板数据。所有数据通过《中国统计年鉴》《中国教育统计年鉴》《中国高技术产业统计年鉴》以及各省、市统计年鉴等收集，极少数缺失数据由插值法补充。
第二，产业创新产出的增长。同一般意义的生产性行为相比，创新的结果是不可预测的，并且需要消耗大量的资本。芝加哥学派的观点认为，创新更主要是一种风险性行为，众多情况下收益跟成本不成正比，只有企业规模达到全国性或超越全国性的，并且具有一定的利润水平的大型企业，才有创新的动机与能力。现实中，低水平人力资本通常从事于简单劳动和小型企业，而占据市场主导地位且具有相当利润水平的企业通常是高水平人力资本聚集区域，这种企业生产对劳动力需求的“阶级化”导致了低水平人力资本参与创新生产的局限性。因此，实现人力资本结构高级化转变首先有利于促进人力资本参与创新生产过程，从而实现创新产出的增长。其次，从另一个角度来看，产业创新产出的增长有两层含义，其一是直接创新产出的增长，如专利、技术等；其二是对创新成果的转化。人力资本结构高级化使得高水平人力资本增多，而高水平人力资本接受新知识、创造新知识的能力更强，从而促进了知识的创造。同时，高水平人力资本具有更好地管理技术与实践理念，在指导创新成果的转化过程中能起到更大的作用，从而有利于创新产出的增加[9]。实际上，产业创新投入的增长与产业创新投入的节约是一枚硬币的两面，其内在涵义是几乎完全相同的。认识到人力资本高级化对创新投入的节约就能理解为何人力资本结构高级化能够增加创新产出，反之亦然。基于上述分析，本文现提出以下判断：人力资本结构高级化总体上有利于提升产业创新效率。
三、模型、指标与数据
(一)模型的建立
根据上文的理论分析并结合本文的研究目的，需要研究人力资本结构高级化及其他相关指标与产业创新效率的关系，并检验存在经济发展门槛效应的条件下，人力资本结构高级化对产业创新效率的不同影响。基于此，本文分别建立如下的普通面板数据分析模型与门槛面板数据分析模型，分析人力资本结构高级化对产业创新效率的影响。普通面板数据回归模型设定如下：
E 越大，表明人力资本结构高级化水平越高。
TFPch it =α 0+α 1L .TFPch it +α 2rlzb it +X +ξ it
(1)
其中，TFPch 表示产业创新效率，L .TFPch 表示产业创新效率的滞后一期，rlzb 表示人力资本结构高级化水平，X 表示控制变量。结合已有研究，本文选取的控制变量包括：经济发展水平(rgdp )，对外开放水平(fdi )，企业利润率(lirun )，政府干预水平(gov )以及市场分割程度(ins )，α 0为常数项，ξ 为随机误差项，i 、t 分别为地区时间下标。
根据上文的分析，本文进一步构建以经济发展水平为门槛变量的门槛回归模型。参考曾起艳等[10](2018)的研究思路。结合上述面板回归模型，本文的门槛回归模型可以设定为：
TFPch it =β 0+β 1L .TFPch it +θ 1rlzb it ×I (q it ≤λ )+θ 2rlzb it ×I (q it >λ )+θ 1rlzb it +X +σ it
随着冠脉积分数值的增加，UA、TC、LDL明显升高，而TBIL、IBIL、DBIL、HDL均明显降低；组间比较，差异有统计学意义（P＜0.05）。见表4。
(2)
初级人力资本向高级人力资本的梯度演化是人力资本结构高级化的最显著特征，构建人力资本结构高级化指标的最初思想来自于付凌晖[13](2002)对产业结构高级化的指标构建，这一方法在刘智勇等[3](2018)的研究中得到了进一步应用。基于此，本文定义人力资本结构高级化变化值E 如下：首先将人力资本按质量(受教育程度)顺序分为五个等级，分别是文盲和半文盲(不识字或识字很少)、小学、初中、高中(包括中专)、大专及以上。每个部分占总人口或总调查人口的比重作为一个空间分向量，从而每个样本构成一个五维空间向量X 0=(X 1,0；X 2,0；X 3,0；X 4,0；X 5,0)，在此基础上，选择基本单位向量组：X 1=(1,0,0,0,0)、X 2=(0,1,0,0,0)、X 3=(0,0,1,0,0)、X 4=(0,0,0,1,0)、X 5=(0,0,0,0,1)，分别计算X 0与五个基本向量之间的向量夹角θ j (j =1,2,3,4,5)：
瓜蒌及其蒸制品中总氨基酸、总黄酮和总皂苷的含量比较研究………………………邹纯才，宗倩妮，张文芝，鄢海燕（61）
在小学数学的学习中，问题解决是一个经常性的任务。解决问题的过程是学生在教师的引导和组织之下，调动已经学过的知识和生活经验来分析并解决目前问题的过程。解决问题也是现实生产生活中经常伴随的任务。教师在问题解决教学中最重要的是教给学生科学的思想方法，能够让学生在面对问题的时候保持清晰的思路，并且按照科学的步骤来完成问题解决的过程，增强学生在问题解决过程中的自信心和学习技能。
(二)变量的界定及数据说明
1.被解释变量：产业创新效率指标的构建
对创新效率的分析方法主要包括参数方法与分参数方法，考虑到基于DEA测度的malmquist方法具有无需明确的生产函数形态以及适用于多投入与多产出的面板数据模型的效率测度等优点，本文在根据朱有为等[11](2006)以及任耀等[12](2014)研究的基础上，采用malmquist指数衡量长江经济带各地区产业创新效率的大小。借鉴前文将产业创新效率分为产业创新投入的节约与产业创新产出的增长这一研究思路，本文分别采用了三个投入指标和两个产出指标来计算其malmquist指数，分别涵盖了人力、物力及资金支持三个层面。具体投入指标包括各地区研究与试验开发全时从业人员数，各地区固定资产投资额以及各地区研究与试验发展经费支出；产出指标包括高技术产业新产品销售收入以及各地区专利申请授权数。
使用malmquist指数的另一个优点是能够将产业创新效率分解为效率变化和技术进步两个部分，如表1所示，长江经济带各地区产业创新效率提高主要靠技术进步变化率的提升，而只有在四川省效率改善对创新效率的推动作用略大于技术进步，其他地区效率改善均未起到实质推动产业创新效率提升的作用，这说明当前阶段技术进步仍是促进长江经济带产业创新效率提升的主要动力，而实现更高质量的效率改善以促进长江经济带产业创新发展具有更大的优化空间。从malmquist指数来看，长江经济带中游和下游地区是产业创新效率相对较高的地区，其中安徽、湖南、湖北三省其产业创新效率均达到40%以上。而在长江经济带上游相对落后地区，其产业创新效率则较低，个别地区基本没有获得效率改进甚至出现了下降，如重庆和云南。
2.人力资本结构高级化指标的构建
她不承认自己到更年期了，仿佛一承认就止不住地衰老了。她极好面子又敏感，从不在单位露出疲态，于是上下班路上打个盹儿，看肥皂剧时打个盹儿，然后半夜两点叫我起来“谈人生”，或者把台灯调暗，一个人看书到天亮。
(2)式中，q it 为门槛变量，λ 为待估计的门槛值，I 为示性函数，当满足括号内的条件时其取值为1，反之其取值则为0，其他变量含义均与(1)式保持一致。由于在模型设定时并不能明确其具体存在几个门槛值，因此还应当分别设定包含两个以及三个门槛值时的模型(当前计量程序只支持不超过三个门槛值的设定)。考虑到文章的篇幅，因此在这里不予列出，其原理与形式均与(2)式相同。
表1 长江经济带各地区2005—2016年产业创新效率指标平均值
(3)
其次，计算每个θ j 的权重，以确定最终的产业结构高级化指数。已有的文献通常将θ 1—θ 5按5、4、3、2、1的权重直接赋值，这在早期也确实是符合中国实际的。但随着我国劳动力素质的提高，具有相对更高素质的人力资本阶层有可能占据更大的权重份额，基于此，在借鉴以往研究的基础上采用变异系数法来确定θ j 的客观权重W j [14]，具体结果见表2：
表2 各人力资本阶层权重
承德市积极引导现有矿山企业向现代农业、休闲旅游、矿泉水开发、清洁能源、大数据等新兴产业转型。首先，对于符合创新型供地政策、投资和税收要求的项目，以分期分阶段出让或先租赁后出让的方式供地。其次，对于原址申请转型发展，或者进入工业园区等异地转型发展的企业，优先安排新增建设用地计划指标。最后，按照《国土资源部、住房和城乡建设部国家旅游局关于支持旅游业发展用地政策的意见》，对于利用矿山废弃地建设旅游项目的，在用地保障上予以大力支持。
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3.其他控制变量的选取。
除了焚烧系统之外，水泥窑系统处置废弃物还需要加设旁路防风系统。旁路放风系统设计是为了去除由原、燃料或由协同处置城乡生活垃圾过程中进入水泥生产系统的钾、钠、氯、硫等有害组分。将高温气体从系统中抽出，经过冷却降温之后，通过旋风除尘器将粗颗粒分离回送并继续处理，从而减少金属离子颗粒等的排放量，并阻止过量粉尘进入到大气中。
从上述结果可以看到，与已有研究所不同的是，不识字或识字很少(文盲或半文盲)不再占据所有受教育程度等级中最大的权重，恰恰相反这一权重变成了最低，并且明显低于其他程度等级。取而代之的是小学与初中，两者在各等级中分别占据了较大的权重份额，高中与大专以上受教育程度的份额也得到了相应的增长。这说明当前更高等级的受教育程度正逐渐成为教育提升的主体，我国劳动力素质的整体质量已经得到了很大程度的提升。最后，根据上述权重，计算得到人力资本结构高级化指数：
为了使模型的检验结果更为可靠，根据前文的安排，本文选取了以下方法衡量控制变量：以人均地区生产总值来衡量经济发展水平[15]；以外商直接投资来衡量对外开放水平；以大中型工业企业利润率衡量企业利润率；以财政支出衡量政府干预水平；以价格指数法构造了区域市场分割程度[16]。为了减少内生性对研究结果的影响，对上述变量全部取自然对数后进行分析。
(三)数据说明
第一，对产业创新投入的节约。创新的自然特性决定了其主体必然是人类个体，而机器仍然只能是简单重复劳动的堆积，无法参与创新生产过程。人力资本从两个方面影响产业创新投入的节约，其一是资本(包括物质资本与金融资本等)，其二是劳动。人力资本结构高级化对资本的节约主要体现在资本的使用效率。在生产指定产品(即创新)的情况下高水平人力资本所需要的资本更少。这是因为如果将创新视作一项复杂劳动时，高水平人力资本相较于低水平人力资本，具有更高的劳动熟练度。以一个简单的例子说明，当高水平人力资本与低水平人力资本同时利用电脑来进行某项创新时(如设计一款新型软件或装备图纸)，高水平人力资本只需要较短的时间就能完成这项工作，而低素质人力资本由于缺乏相关知识需要更长时间甚至根本完成不了这项工作。于是，当拥有更多高水平人力资本时，企业往往只需要更少的机器与人力资本投入就能完成既定的工作。对劳动时间的节省此时就转化为对投入的节省，在既定产出下减少了创新投入，从而实现了产业创新投入的节约。
四、实证分析
(一)普通面板数据模型分析
根据前文设定的计量模型，并选择合适的估计方法。已有的研究表明，加入滞后项的动态面板模型，其解释变量将与扰动项相关。此时使用静态方法进行估计会产生估计量的非一致性，导致产生扭曲的估计结果，而系统GMM方法能够有效的解决这一问题[17]。借鉴已有的研究，采用一步法SYS-GMM作为本文的主要估计方式，并进一步采用分步回归的分析方法，具体结果于表3：模型1—6所示。
根据模型1—6的回归结果，可以看到产业创新效率滞后一期变量在六个模型中均表现出负的相关性，说明产业创新效率的发展反而会抑制下一期效率的提高，从这个结果可能得到两种解释：其一，从总体来看，产业创新部门存在效率惰性，在取得一定的效率改善后没有采取进一步的举动来扩大效率优势，导致取得效率进步后抑制了产业创新效率的进一步改善；其二，产业创新效率改善存在瓶颈效应，即在当前效率等级攀升至更高效率等级时存在发展瓶颈，导致下一阶段效率改善所需要付出的努力程度大于当前阶段，因此从客观上造成了当前阶段效率抑制下一阶段效率改善这一事实。人力资本结构高级化则恰好与效率一阶滞后项相反，在五个模型中均表现出对产业创新效率提升的促进作用，并在5%的置信水平上显著。这说明人力资本结构高级化确实有利于促进产业创新效率的提升，从而与本文的研究预期达成了一致。
表3 整体回归结果
注：表中括号内报告的是z 统计量，***、**、*分别表示在1%、5%、10%的置信水平上显著。在模型在加入了稳健标误项，此时报告Hansen text 的结果更为可靠，Hansen text 的检验结果表明选取的工具变量是有效的，AR (1)和AR (2)的结果表明模型的设定同样是合理的。
从控制变量的结果来看，人均GDP对产业创新效率起的是抑制作用，并且随着对外开放变量的引入，这一影响作用也通过显著性检验。这说明随着经济水平的发展，产业创新的效率相对正在逐渐降低，上文中所说的产业创新瓶颈效应同样可以解释这一现象：即产业创新效率的发展存在瓶颈，其发展过程伴随着经济水平的提升，因此同样造成了经济发展水平提升反而不利于产业创新效率提升的客观表现。市场分割对产业创新效率同样起到抑制作用，但其效果并不显著。外开放水平变量对长江经济带产业创新效率提升的作用大致在1%的置信水平下显著，说明随着对外开放进程的加快，我国接受国际先进技术与生产经验的能力得到了增强，短时期技术引进消化再吸收所带来的收益促进了产业创新效率的进一步提高。企业利润率对产业创新的影响作用为正，但其显著性较低，可能是当前技术追赶阶段产业创新难以带来较大规模的垄断收入，从而与企业利润之间的因果关系不强烈。但随着政府干预变量的引入，这一作用得到了增强。政府干预行为对长江经济带产业创新效率的影响作用尚不明确。
(二)门槛回归模型分析
进一步，为了验证上文基于经济发展阶段影响人力资本结构高级化发挥作用的基本判断，根据门槛面板的研究思路，以经济发展水平作为门槛变量首先对模型(2)进行门槛数检验，得到表4的结果。
表4中结果显示该门槛变量只存在一个门槛值，符合方程(2)的基本设定。在此基础上，对上述门槛回归方程进行估计，具体结果如表3。
表4 门槛数检验
注：P 值和临界值均采用 Bootstrap 反复抽样 300 次得到的结果，** 表示在 5%的显著性水平上通过检验。
模型7。由表3可知，主要解释变量的估计结果基本没有发生变化。以经济发展水平为门槛变量，以门槛值=11.039 6将样本划分为两组。当经济发展水平小于11.04时，人力资本结构高级化对产业创新效率的影响系数为1.194，当经济发展水平大于11.04时，人力资本结构高级化对产业创新效率的影响系数为0.979，并均通过显著性检验。显然，在低区间，人力资本结构高级化对产业创新效率的促进作用高于高区间。
当核功率在20%FP～100%FP范围内，当汽机负荷出现大于10%FP的阶跃变化时，功率差排放控制通道根据核功率信号和给水流量信号的差值实施排放.蒸汽压力排放控制通道根据蒸汽压力测量信号与蒸汽压力高限设定值的偏差实施排放.其控制原理图如图4所示.
各线缆的长度动辄达到百米量级，在对线阵做水动力分析时若尽数分析各个节点，工作量过大。因此，需要优先探究一种有效、简便的方法来衡量线阵的阵型变化剧烈程度。
近年来，锂离子电池的应用已经逐渐扩展到汽车、家电、电动自行车、储能等领域。2014年，中国锂离子电池产量达52.87亿只，占全球总产量比重达到71.2%， 2018年预计全国锂电池产量达到121亿只，增速22.86%。国内锂离子电池产业进入快速成长阶段，成为全球主要的锂离子电池生产国和消费国。
据此，可以得到初步结论，在样本期内，长江经济带各地区教育水平得到快速发展，人力资本结构高级化程度逐渐提高，从而促进了其产业创新效率的提升。并且两者之间不是简单的线性关系，存在着较为明显的门槛效应。总体而言，随着长江经济带经济发展水平的整体提高，人力资本结构高级化对产业创新效率的提升作用正在减弱。出现这一现象的原因除去上文已经分析的原因之外，还可能有以下几点：首先，虽然当前长江经济带各地区均取得了教育发展，但仍是相对而言，实际上其整体受教育程度仍处于相对较低阶段，与发达国家相比仍有较大差距，这种整体上的差距与现实取得的进步对产业创新的影响是模糊的。其次，我国对教育尤其是高等教育的需求过于扭曲，教育制度改革二十多年以来，高校招生规模急剧膨胀，各种成人教育、学位教育参差不齐。快速扩大的教育规模导致粗放式教育加剧，难以提高教育的边际回报，进而影响产业创新效率的提升。第三，用人单位与劳动力存在价值扭曲，一方面用人单位普遍存在重学历，轻能力的招聘歧视，另一方面高素质劳动力倾向于公共服务等低产出的政府行业，造成需求与供给的严重不匹配，从而影响创新效率的提升。
(三)稳健性检验
为了使得到的结果更为可靠，更换了产业创新效率的衡量指标，以对模型的稳健性进行检验。仍然采用DEA-malmquist方法，将投入指标更换为各地区新产品开发经费支出，各地区技术改造经费支出以及各地区研究与试验发展经费支出；产出指标增加了各地区专利申请数与高技术产业总产值。其结果如表5所示。从回归结果可以看到，各变量的系数、符号及其显著性均基本一致，因此，本文的稳健性检验得到了通过，分析结果是有效、可信的。
(四)分行业检验结果
对整体的分析通常难以有所侧重，为了进一步揭示长江经济带各地区不同类型产业产业创新发展过程的异质性，本文收集了五类重要产业的产业创新数据，研究其人力资本结构高级化等对产业创新效率的影响关系。受数据统计所限，这五个产业分别是医药制造业、航空航天设备制造业、电子及通信设备制造业、计算机及办公设备制造业以及医疗设备和仪器仪表制造业。采用的方法与上文相同，运用投入产出法，通过DEA-malmquist指数计算了产业创新效率指标，其投入指标包括各地区研究与试验开发全时从业人员数，各地区固定资产投资额以及各地区研究与试验发展经费支出；产出指标包括高技术产业新产品销售收入以及各地区专利申请数。各行业的回归结果如表5所示。
以职业竞争力为导向，以基于工作过程的学习领域课程为核心和主线，以支撑学习领域的平台课程为基础，构建“共性平台课程+专业方向课程+拓展课程”的课程体系，推行“专业竞争力导向的工作过程+支撑平台系统化课程”模式及其开发指导课程的方法，通过多阶段、递进式的组织教学逐步提升学生的职业竞争力。
从产业创新效率滞后一期的回归结果来看。当期的创新效率对下一期的创新效率的影响,对医药制造业和航空航天设备制造业而言,表现为正的促进作用,对电子通信、计算机及医疗设备的作用表现为负。其中，航空航天设备制造业和电子通信设备制造业的系数通过显著性检验。因此本文主要比较这两个行业：从效率惰性角度来看，航空航天设备制造业的效率惰性可能要好于电子通信设备制造业。航空航天设备制造业大多为国有企业，而电子通信设备制造业相对民营企业更多，这是否说明存在国有企业的效率优于民营企业？本文的研究尚难以回答这个问题，但可以为后续的研究提供思路。其次从瓶颈效应来看，航空航天设备制造业的瓶颈效应可能要小于电子通信设备制造业，也就是电子通信设备制造业可能面临着更大的发展瓶颈。总体来说，对航空航天设备制造业而言，由于其产业创新效率存在着循环累积效应，现阶段提高其产业创新效率相对其他产业而言能取得更大的发展进步。
从人力资本结构高级化的回归结果来看。人力资本结构高级化对医药制造业的作用为负，且并不显著，这说明人力资本结构高级化在当前阶段很可能起到了抑制其产业创新效率的作用。横向比较一下其他产业的结果，发现人力资本结构高级化只对航空航天与电子通信设备行业的作用表现为正，而对医药、医疗设备与计算机和办公设备制造业的作用表现均为负。这种对应不同产业的不同影响关系似乎提供了一种解释：相对来说，航空航天产业与电子通信产业比其他产业占据更大的发展优势与国际竞争优势。对航空航天产业而言，我们在发达国家的空间探索封锁下，仍然开拓出独特的优势，我国的航空航天产业毋庸置疑地已经站在了世界一流位置。电子通信行业也是如此，以华为为代表的通信业巨头处于全球行业龙头地位。反观医药、医疗等产业，我国与发达国家还存在相当大的差距，高端药品、医疗设备基本处于国外垄断状态，我国众多相关产业几乎完全缺乏国际竞争力。也就是说，人力资本结构高级化与产业发展全球结构可能存在某种契合关系，导致一定程度的人力资本结构只能作用于相对更高程度的全球生产水平，从而促进其产业创新发展。从另一个角度说，也只有更高程度的生产水平，才产生产业创新对对应人才的需求，进而发挥其作用。其他控制变量的结果文中也均已列出，考虑到文章篇幅，因此不再对其进行详细分析。
表5 稳健性检验与分行业回归结果
注：表中括号内报告的是z 统计量，***、**、*分别表示在1%、5%、10%的置信水平上显著。
五、主要结论与政策建议
(一)主要结论
建立在对人力资本结构高级化影响产业创新效率理论分析的基础上，构造了长江经济带人力资本结构高级化与产业创新效率指标，实证分析了两者之间的影响关系。根据文章的全部回归结果，可以得到以下主要结论：
第一，人力资本结构高级化有利于促进长江经济带产业创新效率的提升，并且这一作用受经济发展程度的影响有不同的表现：经济发展水平越高，人力资本结构高级化对产业创新效率的提升作用越弱，反之则越强。
第二，产业创新效率存在瓶颈效应，产业创新部门可能存在创新惰性，当期的产业创新效率总体而言抑制了下一期产业创新效率的提升。
第三，人力资本结构高级化等变量对不同类型行业产生了不同的影响作用。其中，人力资本结构高级化有利于提高航空航天设备制造业和电子通信设备制造业的产业创新效率，当期的产业创新效率对航空航天制造业与医药制造业下一期的创新效率产生积极影响，对电子及通信设备制造业等产生不利影响。
(二)政策建议
针对以上主要结论，重点提出以下政策建议：
第一，推动长江经济带人力资本结构高级化发展，以普及九年义务教育为根本，在此基础上推动高中及高等教育发展。同时，考虑到随着长江经济带经济水平的发展，人力资本结构高级化对产业创新效率的作用正在减弱，人力资本结构的升级与经济发展程度的变化不相匹配。因此需要考虑构建适合各经济发展阶段的人力资本结构，本文研究得到的经济发展水平门槛值可以提供一定程度的借鉴。同时，对已取得一定先发优势的行业，如航空航天设备制造业、电子通信设备制造业等，在此类相关行业集聚地区要重点发展教育，提高人力资本结构水平。
第二，产业创新存在的瓶颈效应影响创新效率的进一步发展，因此，对关键技术、关键领域的跨域式创新至关重要。长江经济带应加强对各自优势产业的重点攻关，集中突破，从而破除产业发展的瓶颈效应。同时，采取适当的激励措施缓解创新部门的效率惰性，提高创新部门的再创新积极性。
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Advanced Human Capital Structure and the Promotion of Industrial Innovation Efficiency ——An Empirical Analysis Based on the Yangtze River Economic Belt
Zhang Zhidong ，Wu Di
(School of Economics， Anhui University, Hefei 230601, China)
Abstract : Advanced human capital structure promotes industrial innovation efficiency by reducing innovation input and increasing innovation output. Based on the theoretical analysis of the impact of the upgrading of human capital structure on industrial innovation efficiency, this paper constructs the indicators of the upgrading of human capital structure and industrial innovation efficiency in the Yangtze River Economic Belt, and empirically analyses the relationship between them. Besides, this paper also examines the threshold effect of the economic development stages on the efficiency of industrial innovation resulted from the upgrading of human capital structure, and further classifies the efficiencies of industrial innovation in different regions of the Yangtze River Economic Belt according to their respective industries in order to examines the heterogeneity of its influence among different industries. The results show that the upgrading of human capital structure is conducive to improving the efficiency of industrial innovation in the Yangtze River Economic Belt, and shows heterogeneity due to different stages of economic development and different types of industries.
Key words : advanced human capital structure; industrial innovation efficiency; threshold effect.
收稿日期： 2019-02-24
网络出版网址： http:// kns.cnki.net/ kcms/ detail/ 13.1356.F.20190325.1356.004.html
网络出版时间: 2019-03-27 10: 58: 28
基金项目： 国家社会科学基金项目《长江经济带产业集群建设与转型升级战略研究》(16BJL065)。
作者简介： 张治栋(1965-)，男，安徽天长人，安徽大学经济学院教授、博士生导师，研究方向为产业集聚与区域经济；吴迪(1994-)，男，安徽怀宁人，安徽大学经济学院硕士研究生，研究方向为产业创新与区域经济。
DOI ：10.13253/j.cnki.ddjjgl.2019.09.011
[中图分类号] F249. 21； F061. 5
[文献标识码] A
[文章编号] 1673-0461( 2019) 09-0067-08
(责任编辑：张梦楠)
标签：人力资本结构高级化论文; 产业创新效率论文; 门槛效应论文; 安徽大学经济学院论文;