人力资本及其结构对科技成果转化效率的影响

钟优慧

（韶关学院　经济管理学院，广东　韶关512005）

人力资本及其结构对科技成果转化效率的影响

钟优慧

（韶关学院经济管理学院，广东韶关512005）

摘要：基于2OO2-2O12年中国3O个省域的面板数据，运用DEA-Tobit两步法和SFA一步法实证检验人力资本及其结构对科技成果转化效率的影响，研究发现人力资本存量没有显著促进科技成果转化效率的提高，在人力资本结构中只有初中层次人力资本对科技成果转化效率有积极作用，而高中及以上层次的人力资本都未能成为科技成果向现实生产力转化的主要推动力量。健全科技成果转化利益机制，鼓励高素质人才积极参与成果转化工作，完善改革项目评价制度，是有效发挥人力资本对科技成果转化积极作用的关键。

关键词：人力资本；科技成果；DEA-Tobit；SFA

2014年中国发明专利申请量连续四年位居世界第一，达到92.8万件。发明专利申请量全球领先，表面上看来中国已成为创新大国。但是，目前中国科技成果转化率平均仅为20%，实现产业化的不足5%，专利技术的交易率也只有5%，远远低于发达国家的水平［1］。科技成果转化率严重偏低，在一定程度上导致“专利大国”实际成为“创新小国”。中国科技创新对GDP的贡献率仅为40%，而美国和德国科技创新对GDP的贡献率却高达80%。在Thomson Reuters公布的“2013全球创新企业百强名单”中，中国没有一家公司上榜。《科技纵览》杂志（IEEE SPectrum）显示，即使是中国最注重技术研发的企业——华为，在电信领域的专利综合排名只排在第18位。因此，随着中国发明专利等科技成果的急剧增加，如何将成果有效地转化为现实生产力，增加科技创新对经济增长的贡献，已成为人们普遍关注的问题。充分发挥科技创新对经济增长的驱动作用，推动经济增长向创新驱动型转变，也是国家实施创新驱动发展战略的重要目的与出发点。

推进科技成果有效转化为生产力，不但需要弄清楚科技成果转化效率处于什么水平，更要识别影响科技成果转化效率的关键因素，在此基础上才能制定出相对有效的政策措施。目前，关于科技成果转化效率的实证分析文献还比较少，代表性文献主要来自So Young Sohn［2］、刘家树和菅利荣［3］、赵志耘和杜红亮［4］、陈关聚［5］、贺京同和冯尧［6］。从相关研究来看，关于科技成果转化效率影响因素的研究文献比较缺乏，更少有文献从人力资本及其结构的角度考察对科技成果转化效率的影响。劳动者既是科技成果的创造者，又是将科技成果转化为生产力的重要力量。研发活动需要高素质、高学历人才，科技成果转化活动同样依赖于高素质、高学历的创新型人才。科技成果转化是对前期技术开发活动所产生的科技成果所进行的后续试验、开发、应用、推广直至形成新产品、新工艺以及发展新产业的创新活动。科技成果转化人员要实现成功转化科技成果，不仅要掌握成果内所包含的显性知识和技术，更需要掌握成果内包含的隐性知识和技术，这才是成果的核心与关键部分。由于隐性技术和知识的缄默性和复杂性，使得只有少数拥有高素质、高学历的创新人才才能掌握其中隐性知识和技术。因此从理论上来看，提高科技成果转化人员的技术知识水平将有助于改善科技成果转化效率。

本文基于中国30个省域2002-2012年的面板数据，分别运用DEA-Tobit两步法和SFA一步法考察人力资本及其结构对科技成果转化效率的影响，这对于认清人力资本与科技成果转化的关系，有针对性地改善人力资本及其结构，推动经济增长从要素驱动向创新驱动转变，都具有重要的策略指导价值。

一、指标选择与数据来源

技术创新本质上是一个科技、经济一体化过程，如果技术开发过程获得成功，而没有将科技成果进行商业运用，或者商业运用没有预期的经济效益，这样的技术创新就没有任何意义或价值。因此，技术创新既包括将创新资源转化为科技成果的过程，又包括将科技成果进行应用和推广，并将其融入经济生产的过程，在某种意义上这才是技术创新的最终目标。科技成果转化效率就是反映经济生产过程中将科技成果转化为经济产出的效率，这里的科技成果投入与资本投入、劳动投入一样，可以理解为经济生产的知识资本要素投入。

（一）科技成果转化效率评价指标

按照通常的做法，在经济生产模型中，经济产出用国内生产总值（Y）来衡量，并且用基期不变价格进行换算。采用从业人员数衡量劳动力投入（L），资本投入用物质资本存量（K）衡量。对于物质资本存量的计算，采用常用的永续盘存法进行估计。各省域的投资数据用固定资本形成额衡量，并依据固定资产投资价格指数将其换算为基期（2002年）不变价格。参照张军等［7］的研究，将折旧率设定为9.6%，并根据其测算出的2000年各省域物质资本存量数据，延展计算出各省域以基期不变价格表示的物质资本存量。科技成果投入（KP）采用最常用的衡量指标——发明专利申请量来衡量。由于科技成果对于经济产出的影响具有滞后性，因此对于科技成果投入，采用发明专利存量来衡量，并运用永续盘存法来测算：

KPi0=Pi0（1+g）/（g+δ）

KPit=Pit+（1-δ）KPit-1（1）

其中，KPi0和KPit分别表示基期发明专利存量和第t期发明专利存量，P表示当期发明专利申请量，δ为折旧率，g为发明专利产出增长率。参照Lach［8］的做法，将折旧率δ设定为15%，增长率g为样本期之前发明专利产出的平均增长率，本文取值5%。

（二）科技成果转化效率影响因素指标

科技成果转化效率的影响因素是指经济生产过程中影响科技成果向现实生产力转化的各个因素，这些因素主要是各类经济环境变量。一是人力资本变量（HC），分别包括人力资本存量（H）、小学层次人力资本（PRI）、初中层次人力资本（JUN）、高中层次人力资本（SEN）和大专及以上层次人力资本（COL）。采用人口平均受教育年限来衡量人力资本存量，并分别用受教育程度为小学、初中、高中和大专及以上层次的就业人员占地区总就业人员的比重来衡量四个层次的人力资本。二是对外开放程度（OPEN）。国际贸易或外资企业参与当地市场的竞争将有可能会激发内资企业的创新活力，促使其加强科技成果的研发与应用，以提高自身的技术水平与产品竞争力。国际贸易和外资活动还可通过人力资本流动、示范模仿效应、产业关联效应对国内企业产生积极影响，促进内资企业技术知识的积累与应用，补足其科技成果转化过程中所需要的各项技术能力。选取进出口总额占地区GDP的比重来衡量对外开放程度。三是产业结构（INST）。地区不同的产业结构会导致其生产组织方式存在差异，而不同的生产组织方式又会导致劳动力、资本、技术知识等生产要素在具体使用上有所不同，生产要素使用的差异必然会导致资源要素利用效率的不同，在不同的产业结构下科技成果的利用效率可能会有所差异。以各地区高新技术产业的产值占地区工业总产值的比重来衡量产业结构。四是市场化程度（SOE）。中国正处于经济转型期，许多制度特征可能会导致市场的无效率。例如，很多国有企业垄断地位的确立不是通过市场竞争与创新能力的提高，市场准入和政府投资审批等原因对要素自由流动的限制又可排除来自于其他企业的市场竞争压力，这些因素会导致国有企业一般很难有动力开展技术创新活动。很多经验研究表明，国有企业被认为是创新意愿最低的企业制度。选取国有经济在工业总产值中所占比重来表示市场化程度。五是地理区位特征（GEGO）。东部与中西部地区在经济发展水平、创新能力、科技环境等方面存在明显差异，有可能导致科技成果转化效率在地区间也存在差异。为描绘科技成果转化效率的区域差异特征，本文引入区域虚拟变量（1代表东部，0表示中西部）来表示地理区位特征。

（三）样本数据

在样本数据中，发明专利申请受理量、高新技术产业产值的数据来源于《中国科技统计年鉴》，从业人员数、人力资本存量及各层次人力资本的计算数据来源于《中国劳动统计年鉴》，其余数据均来源于《中国统计年鉴》。由于西藏很多数据缺失，分析中将其略去。根据数据的可获得性，以及保证数据统计口径的一致性，我们只选取了2002-2012年共11年的省域面板数据。对于受价格波动影响的变量，使用了各省域相应年份的价格指数数据将名义值折算成实际值。

二、实证分析选择

在实证分析中，根据生产可能性边界确定方法的差异，测度技术效率的方法主要分为数据包络分析方法（DEA）和随机前沿分析方法（SFA）。前者是采用线性规划技术，不需要事先设定函数的具体形式，因此能够排除设定函数形式的主观影响，并且在效率测算中能够考虑多个投入和多个产出的情形。后者是构建随机前沿模型，不仅可以考虑难以预期的随机冲击效应，还可考虑技术的非效率因素，因此更能准确地反映生产者行为，但是这种方法只能考虑单一产出，而且必须事先设定函数形式。由于这两种方法各具优劣，为增加研究结论的可信度，本文对这两种方法都加以考虑，并采用相应的DEA-Tobit两步法和SFA一步法来分析人力资本及其结构对科技成果转化效率的影响。

（一）DEA-Tobit两步法

DEA模型的基本形式主要有CCR、BCC、FG和ST等。本文以科技成果、资本存量和劳动力为投入指标，国内生产总值为产出指标，选取应用最为广泛的CCR模型来对科技成果转化效率进行测算。由于DEA方法测算的效率值TE∈［0，1］，此时若采用普通OLS方法直接对模型进行回归，所得到的参数估计值有可能会偏向于零。为避免这一类情形的产生，Tobin提出了Tobit模型（截取回归模型，Censored Regression Mode1）。根据DEA的理论模型及前文考虑的科技成果转化效率影响因素，可建立如下的Tobit模型：

式（2）中，TEit是应用DEA模型计算得出的各省域科技成果转化效率值；HC表示本文关注的人力资本变量，分别包括人力资本存量（H）、小学层次人力资本（PRI）、初中层次人力资本（JUN）、高中层次人力资本（SEN）和大专及以上层次人力资本（COL）；控制变量OPEN、SOE、INST、GEGO分别为对外开放程度、市场化程度、产业结构和地理区位特征；εit表示随机误差项。

（二）SFA一步法

在应用SFA方法进行回归估计分析时，生产函数形式需要事先设定，目前常用的有超越对数生产函数和C-D生产函数两种。生产函数形式的合理性直接决定了技术效率估计的准确性以及对技术效率影响因素分析的有效性。本文首先建立基于超越对数生产函数形式的分析模型，然后对分析模型进行似然比检验，最后依据统计检验结果确定适合的生产函数形式。参照Battese and Coe11i［9］的研究，基于超越对数生产函数，构建如下的随机前沿分析模型：

在（3）式中，GDPit为观察单元i在时间t的国内生产总值，Kit和Lit分别表示资本投入和劳动力投入，β为待估计的参数向量，β0表示为截距项。（4）式是为分析技术非效率的影响因素，在生产模型基础上加入的技术非效率函数。对生产函数设定形式的合理性进行似然比检验，主要包括C-D生产函数形式检验、技术进步检验和技术非中性检验［10］。这三个假设都可以采用广义似然率统计量进行验证：LR=-2［1nL（H0）-1nL（H1）］。其中，L（H0）和L（H1）分别是前沿模型在零假设H0和备择假设H1下的对数似然函数值，备择假设H1为不受约束的模型式（3）和（4）。如果零假设（H0）成立，则检验统计量服从X2分布，自由度为约束变量数目。

三、估计结果及其分析

（一）估计结果

表1 DEA-Tobit方法的估计结果

表2 SFA一步法的估计结果

基于2002-2012年各省域的面板数据和文中设置投入产出变量，按照CCR模型结构，采用DEAP2.1软件计算各省域的科技成果转化效率值，然后按照式（2）的模型结构进行回归，估计结果见表1。按照式（3）和（4）模型结构，利用Frontier4.1软件对初始模型进行回归分析，并对生产函数设定形式的合理性进行似然比检验。检验结果均表明，不管人力资本变量（HC）是用H衡量，还是用人力资本结构中的PRI、JUN、SEN或COL来分别衡量，初始模型都是合适的。限于篇幅，似然比检验结果没有列出，表2也只给出了SFA模型中技术非效率函数部分的估计结果。

DEA-Tobit两步法的估计结果表明，人力资本存量对科技成果转化效率有显著促进作用，但显著性水平仅为8.3%，初中层次人力资本对科技成果转化效率有显著正向影响，而其他层次人力资本对科技成果转化效率都没有显著正向影响。SFA一步法的估计结果表明，人力资本存量对科技成果转化效率有正向影响，但不显著；初中层次人力资本对科技成果转化效率有显著正向影响；高中层次人力资本对科技成果转化效率有正向影响，但不显著；小学层次人力资本、大专及以上层次人力资本对科技成果转化效率有显著负向影响。

（二）结果分析

SFA一步法的回归结果表明，人力资本存量对科技成果转化效率没有显著促进作用，并且DEA-Tobit两步法的回归结果也只是通过了10%的显著性检验，这说明人力资本存量对科技成果转化效率有一定影响，但并不是很显著。另外，根据对SFA模型的一系列检验，说明在样本数据下采取SFA技术的合理性，SFA一步法的估计结果应该更具说服力。人力资本对推动科技成果向现实生产力转化的作用并不是很显著，究其原因可能是作为高层次、高学历人才集聚地的高校院所只注重专利申请或专利授权，而不关注专利成果的转化，导致人力资本在专利成果转化阶段的作用不明显。例如，发达国家的科技成果转化率高达80%，中国则仅为25%，其中真正实现产业化的不足5%，而且这已经是近些年不断进步的结果。太多的科研成果躺在实验室里，成了高校院所的“陈列品”。科研机构和高校的大部分科研经费来自国家下达的各类项目，而这些项目成果的审查片面追求论文、鉴定和专利申请，不看“投入产出比”，不看其成果的实用化效果。

中国企业接受新技术（特别是高校院所的实验室成果）的能力相对薄弱是导致科技成果转化率长期严重偏低的重要原因，但更重要的是高校院所的专利申请者在最初申请专利时就可能没有考虑到将来的科技成果转化，科研课题交差后往往对专利成果的应用推广兴趣不大。数据显示，发达国家在科学研究、成果转化两个阶段投入的经费比例约为1：10，而中国仅为1：0.7。因创新科技成果转化的利益机制不健全，成果转化阶段的经费投入又严重不足，导致成果转化人员的工作积极性和主动性不高，优秀人才更是不愿意从事科技成果转化，科技成果转化率自然就很难提高。大量的专利成果难以转化为经济效益，这也就不难理解人力资本对科技成果转化效率的促进作用不显著。科技成果的转化途径分为直接转化途径和间接转化途径。直接转化途径有赖于高校院所与企业之间的合作、沟通交流（主要是技术交流和人才交流），间接转化途径有赖于建立和完善科技中介机构，而从中国目前的现状来看，产学研合作不紧密和科技中介服务体系不健全一直是制约科技成果有效转化的主要障碍。

两种方法估计结果均表明，人力资本结构中只有初中层次人力资本对科技成果转化效率有显著正向影响，而其他层次人力资本对科技成果转化效率都没有显著正影响。高中教育及以上层次的人力资本未能对科技成果转化效率起到显著促进作用，说明现阶段高中教育及以上层次的就业人员还未成为推动科技成果向现实生产力转化的主要力量。由于投入经费有限和迫于市场竞争压力等因素，很多企业倾向于对成熟度高、已进入生产试验阶段的科技成果开展产业化，这对从事科技转化工作的人员要求比较低，初中层次人力资本或高中层次人力资本就可以胜任。高中及以上层次人力资本并未能有效促进科技成果向现实生产力转化，这与普遍存在的重学术研究轻成果转化现象有很大关系，也可能与高等教育的人才供给与地区人才需求的矛盾有关系。目前中国高等教育培养的人才理论知识比较丰富，但实际动手能力、实践操作经验相当欠缺，很难满足实际工作的需要，这样的人才到了企业往往也很难发挥作用。近几年，中国劳动力市场出现“民工荒”与大学生就业难并存的问题，这也折射出高等教育的人才供给与人才需求的结构性矛盾，说明中国劳动力市场存在严重的地区分割和劳动力资源配置效率低下问题。

四、结论与建议

实证研究表明，人力资本存量没有显著促进科技成果转化效率的提高，这与中国普遍存在的科技成果转化率严重偏低有很大关系。在人力资本结构中，初中层次人力资本对科技成果转化效率有显著促进作用，而其他层次人力资本对科技成果转化效率都没有积极促进作用，这说明现阶段高中教育及以上的就业人员还未能成为推动科技成果向现实生产力转化的主要力量。究其原因可能是由于科技成果转化的利益机制不健全问题，很多高学历人才重学术研究而轻成果转化，不愿意从事科技成果转化工作，也可能与高等教育的人才供给与人才需求的矛盾有关系。

因此，为促进科技成果的有效转化，高校院所要制定稳定、切实有效的政策与措施，鼓励高素质人才积极参与科技成果转化工作；完善科技成果转化利益机制，促使科技成果转化人员能够分享科技成果转化的收益，使高校院所的优秀人才愿意从事科技成果转化工作；在人员编制、职务聘任、薪酬待遇和职位晋升等方面，制定有利于促进科研人员到企业从事科技成果转化工作的政策措施和保障制度。另外，政府要对项目评价制度进行全面改革，突出科技成果转化在科技创新中的重要作用。对于科技项目的结项评价，应淡化科技成果鉴定，不能只看专利申请的数量，要更加重视科技成果的应用性与市场前景。完善科技项目评价，关键是要促使科研人员将科技成果真正应用于社会生产与实践，让科技成果转化为现实生产力，而不是仅仅满足于发表论文、申请专利、通过鉴定或报奖。

参考文献：

［1］叶锐，杨建飞，常云昆.中国省际高技术产业效率测度与分解［J］.数量经济技术经济研究，2012（7）：3-17.

［2］So young sohn，Tae hee moon. Decision tree based on data enve1oPment ana1ysis for effective techno1ogy commercia1ization［J］. ExPert Systems with APP1ications，2004（26）：279-284.

［3］刘家树，菅利荣.科技成果转化效率测度与影响因素分析［J］.科技进步与对策，2010（20）：13-16.

［4］赵志耘，杜红亮.我国科技成果转化过程监测指标体系探讨［J］.中国软科学，2011（11）：8-18.

［5］陈关聚.中国工业企业科技成果转化效率研究［J］.云南师范大学学报，2013（3）：21-29.

［6］贺京同，冯尧.中国高技术产业科技成果转化效率的实证研究［J］.云南社会科学，2011（4）：92-97.

［7］张军，吴桂英，张吉鹏.中国省际物质资本存量估算：1952-2000［J］.经济研究，2004（1）：35-44.

［8］Lach S. Patent and Productivity growth at the industry 1eve1：A first 1ook［J］.Economics Letters，1995（49）：101-108.

［9］Battese G E，Coe11i T J. A mode1 for technica1 inefficiency effects in a stochastic frontier Production function for Pane1 data［J］. EmPirica1 Economics，1995（20）：325-332.

［10］余冬筠，金祥荣.创新主体的创新效率区域比较研究［J］.科研管理，2014（3）：51-57.

（责任编辑：陈景增）

中图分类号：F241

文献标识码：A

文章编号：1OO7-5348（2O15）11-OO35-O6

［收稿日期］2015-09-22

［基金项目］教育部人文社会科学研究规划青年基金项目“创新的节能减排效应分析”（14YJC630169）；韶关市哲学社会科学规划项目“韶关市节能减排的困境与政策选择”（Z2015007）；韶关市哲学社会科学规划项目“韶关市节能减排的潜力与实现路径研究”（G2015007）；韶关学院科研项目“科技创新推动韶关制造业升级的对策研究”（SY2014SK11）

［作者简介］钟优慧（1981-），女，浙江舟山人，韶关学院经济管理学院讲师，硕士；研究方向：科学学与科技管理。

The Effect of Human Capital on Transformation Efficiency of Technological Achievements

ZHONG You-hui
（Co11ege of Economics and Management，Shaoguan University，Shaoguan 512005，Guangdong，China）

Abstract:By using DEA-Tobit method and SFA method，we emPirica11y ana1yze the inf1uence of the human caPita1 stock and its structure on the transformation efficiency of techno1ogica1 achievements with the data of 30 Provinces in 2002-2012. It shows that the human caPita1 stock does not have significant effect on the transformation efficiency in who1e country and on1y the junior 1eve1 human caPita1 has significant effect on it. Therefore，it is imPortant to estab1ish and imProve the interest-oriented mechanism，encourage high- qua1ity ta1ent to active1y ParticiPate in techno1ogica1 achievement transformation，and imProve the reform in Project eva1uation.

Key words:human caPita1；techno1ogica1 achievement；DEA-Tobit；SFA