城市人力资本与企业创新

李天籽，陆铭俊

(1.吉林大学 东北亚研究中心，吉林 长春 130012；2.吉林大学 东北亚研究院，吉林 长春 130012)

一、引 言

创新作为引领发展的第一动力，是实现经济持续性增长的重要引擎，促进和培育企业自主创新能力已成为我国建设创新型国家的关键。创新过程需要多种生产要素的参与，其中人才是支撑创新发展最重要的资源，人力资本积累在很大程度上决定一个国家创新能力的强弱(1)Romer P M，“Endogenous technological change”，Journal of Political Economy，Vol.98，No.5，1990，pp.71-102.。随着中国人口红利逐渐消退，提升人力资本、发挥人才红利是避免“中等收入陷阱”的关键(2)蔡昉、王美艳：《中国人力资本现状管窥——人口红利消失后如何开发增长新源泉》，《人民论坛·学术前沿》2012年第4期。。人力资本的天然学习属性决定了其是与知识、技术的创造、发明及应用联系最为紧密的要素(3)吉亚辉、祝凤文：《技术差距、“干中学”的国别分离与发展中国家的技术进步》，《数量经济技术经济研究》，2011年第4期。。Carlino等认为，人力资本水平和就业密度越高的城市，当地人均专利数量越高(4)Carlino G A，Chatterjee S，Hunt R M，“Urban density and the rate of invention”，Journal of Urban Economics，Vol.61，No.3，2007，pp.389-419.。Glaeser和Saiz在比较了美国1970—2000年间的城市经济状况后发现，当地的专利成果数量会随着大学及以上学历人群集聚程度提高而同等比例增加(5)Glaeser E L，Saiz A，“Rise of the skilled city”，NBER Working Papers，2004.。孙文杰和沈坤荣从技术学习的视角切入，发现国家或地区的人力资本水平会对当地的创新能力产生重要影响(6)孙文杰、沈坤荣：《人力资本积累与中国制造业技术创新效率的差异性》，《中国工业经济》 2009第3期。。

企业创新决策和创新能力依赖于其所在城市的外部环境，而人力资本作为城市发展中不可或缺的生产要素对企业创新活动起着至关重要的作用。城市经济学理论认为，城市能够发挥人力资本优势促进创新水平的提高，人力资本集聚程度越高，对技术创新影响越明显(7)Lucas R E，“On the mechanics of economic development”，Journal of Monetary Economics，Vol.22，No.1，1988，pp.3-42.，不同地区人力资本和研发支出效率的差别会导致创新产出和投资回报率的差异(8)严成樑、周铭山、龚六堂：《知识生产、创新与研发投资回报》，《经济学(季刊)》2010年第3期。。有鉴于此，本文深入探讨了城市人力资本与企业创新之间的关系，为中国合理推进城市化、促进人力资本积累与变现、增强企业创新能力提供理论依据与现实借鉴。

本文可能具有的创新之处：第一，与以往研究企业创新影响因素的微观视角不同，本文从城市人力资本的角度探讨了宏观环境对微观企业创新活动的影响，并揭示了其中的作用机制；第二，本文记录了人力资本外部性存在证据，利用城市人口数据、工业企业数据以及企业专利数据，从城市规模、城市空间分布、城市行政地位的视角分类研究了城市人力资本对不同行业和所有制企业创新水平的影响。

二、理论分析与研究假说

人力资本作为技术进步的关键性因素，能够对企业创新活动产生重要影响。Romer以Schultz和Becker的研究成果为基础提出了内生经济增长理论，其认为资本、知识的积累和外溢所引致的内生技术进步是经济增长的主要源动力(9)Romer P M，“Increasing return and long-run growth”，Journal of Political Economy，Vol.94，No.5，1986，pp.1002-1037.。Nelson和Phelps最早论证了人力资本对创新的作用机制，Lucas在此基础上进一步明确了专业人力资本对创新的重要作用(10)Nelson R，Phelps E，“Investment in humans，technological diffusion and economic growth”，American Economic Review，Vol.56，No.1/2，1966，pp.69-75.(11)Lucas R E，“On the mechanics of economic development”，Journal of Monetary Economics，Vol.22，No.1，1988，pp.3-42.。Griffith等认为，人力资本是通过增强消化吸收与应用现有技术的能力对创新活动产生影响(12)Griffith R，Redding S，Van Reenen J，“Mapping the two faces of R&D：productivity growth in a panel of OECD industries”，Review of Economics & Statistics，Vol.86，No.4，2004，pp.883-895.。Griliches以及Hitt等学者认为，创新是以人力资本为变量的函数，人力资本是创新活动的关键因素(13)Griliches Z，“Issues in assessing the contribution of research and development to productivity growth”，Bell Journal of Economics，Vol.10，No.1，1979，pp.92-116.(14)Hitt M A，Bierman L，Shimizu K，et al.“Direct and moderating effects of human capital on strategy and performance in professional service firms：a resource-based perspective”，Academy of Management Journal，Vol.44，No.1，2001，pp.13-28.。

对企业而言，创新活动不仅会受到内部人力资本的影响，也会受到外部环境人力资本水平的制约。企业的新技术创新、新产品研发等活动具有复杂性和专业性的特点，需要进行多种知识和信息的搜集交换，而知识和信息主要依附于劳动者，随着劳动者的迁移而流动。若一个经济单元内的人力资本越雄厚，则知识和信息的流动速度越快，劳动者的思想创新能力越强。规模较大的城市能够提供更多就业岗位，满足不同素质劳动力的就业需求，通过劳动力就业量的增加实现人力资本存量的原始积累，产生劳动力“蓄水池”效应，为创新型企业获得高技术人才支持奠定基础。同时，人力资本存量较高的城市更容易建立内生经济增长模式，易于人力资本积累变现，降低企业创新活动所需的人力资本门槛。知识和技术在空间上具有随距离增加而衰减扭曲的特性，员工之间面对面交流和接触增强了对知识的学习和吸收(15)Ellison G，Glaeser E L，Kerr W，“What causes industry agglomeration? Evidence from co-agglomera.tion patterns”，American Economic Review，Vol.100，No.3，2010，pp.1195-121.。置身于集聚环境的劳动者既是知识外溢的给予方也是接收方，劳动者间通过互动产生知识、信息的外溢，实现生产效率的共同提高。城市人力资本产生的规模递增效益以及外部性有利于知识的溢出和技术的扩散，进而促进企业创新活动的产生，基于此本文提出假说1：

H1.城市人力资本与企业创新呈正相关关系。

一方面，城市人力资本能够通过行业内溢出效应对企业创新产生影响。首先，城市人力资本行业内溢出有利于内部知识扩散。相同行业内的劳动力交流有助于统一产品规范，促进专业知识的传递，带动先进生产技术的推广，激发企业创新活力。其次，人力资本行业内溢出有助于创新型企业降低搜寻雇佣高技能人才的成本。企业的创新活动更多地受益于当地相似劳动力和技术的使用，大量相同产业的劳动人口汇聚到同一地理空间，形成专业人才的“劳动力池”，充裕的企业数量和富足的人力资本提高了就业市场供需匹配率。最后，人力资本行业内溢出效应有助于企业人力资本升级。高学历高技能人力资本有助于企业识别并购买更具模仿价值的技术，通过逆向工程对模仿创新项目进行吸收消化并进行二次创新，企业能够通过优化不同人力资本配比，以高端人力资本替换初级人力资本，实现技术模仿、应用，进而增强企业自主创新能力，提高创新成功率。

另一方面，行业间溢出效应也是城市人力资本影响企业创新的重要途径。随着科技的进步，创新的难度和复杂度也不断提高，仅凭自身人力资本的研发模式已无法满足创新企业的发展需要，统筹内外部人力资源，依靠多项技术、管理与信息深度结合的“集成创新”才是创新企业的发展方向，因此行业间人力资本的溢出效应才更显重要。Feldman和Audretsh发现城市内互补性行业越多，创新效率越高(16)Feldman M P，Audretsh D B，“Innovation in cities：Science-based diversity，specialization and localized competition”，European Economic Review，Vol.43，No.2，1999，pp.409-429.。跨行业企业间交叉合作，有利于劳动力间知识思想融合碰撞，激发创新灵感，同时也为企业创新活动所需的知识互补提供了平台，加快互补性的技术在不同行业间的渗透与交换，促进新知识、新发明的诞生。企业能够通过整合外部不同领域的人力资源加快创新研发过程，例如通过生产技术专家获得新产品开发所需的知识和技术，通过风险投资人获得创新所需的资金，通过行业标准制定者了解产品创新的框架和规范，通过政府工作人员获悉创新的产业导向和战略指引等等。不同专长的人员共同合作有利于信息、知识、技能等要素随着个体流动而在企业间转移，产生人力资本的行业间溢出效应，为创新型企业带去新技术与新视野。基于以上分析，本文提出假说2：

H2.城市人力资本的行业内溢出效应与行业间溢出效应有助于企业创新。

人力资本的竞争效应同样影响着企业创新活动。城市人力资本符合“威廉姆森”假说，良性竞争有利于企业持续进行研发投入和劳动力素质的升级，而过度竞争则会降低人力资本创新的边际效应，甚至产生负的外部性。对企业而言，良性竞争会迫使企业进行持续的研发投入，吸引高素质人才的加入，打破对低劳动力成本优势的依赖，通过技术替代改变人力资本投入，充分发挥高技能劳动力的创新优势。对劳动者而言，面对激烈的市场竞争，为实现个体的良好发展，劳动力需要通过改进技术和学习先进思想来实现自我提升，积极参与创新活动以保持自身竞争力，间接为创新活动提供优质的人力资本环境。过度竞争则会对企业创新造成不利影响。在监管不严的环境中，企业和个体能够轻易模仿他人创新成果，抄袭行为会滋生集群的创新惰性，降低了抄袭者和被抄袭者的创新动力。为了追求经济利益和市场份额，部分企业会降低品控，生产劣质产品，导致“劣币驱逐良币”的现象发生。过度竞争也会产生内卷化效应，劳动的超密集投入并未带来产出的成比例增长，反而出现了单位劳动边际报酬递减的现象，这将会打击企业的研发动力，限制企业创新活动的发生。综上所述，人力资本竞争效应包含了正外部性和负外部性，根据中国的现实特征，良性竞争依然占据主导地位，基于此本文提出假说3：

H3.城市人力资本的竞争效应总体上会对企业创新产生正向影响。

三、基本模型与实证分析

(一)模型设定

为了检验城市人力资本对企业创新的影响，本文构建以下回归模型：

Innovationijt=α0+β1HCjt-1+β2Controlijt+εijt

(1)

其中，下标i、j、t分别表示样本企业、企业所在地以及样本观测时期。Innovation为被解释变量企业创新，HC为核心解释变量城市人力资本，Control为宏微观控制变量，ε为随机干扰项。考虑到城市人力资本对自主创新能力影响的滞后性，本文对核心解释变量进行一期滞后以缓解时滞效应(17)本文将核心解释变量进行了二阶、三阶滞后，结果依然稳定，考虑到二阶、三阶滞后造成样本较多缺失，综合考虑后选择一阶滞后进行分析。。

(二)数据来源

中国工业企业数据库。本文选择以国家统计局收集的2000—2013年的工业企业数据库为基础进行实证研究，虽然该数据库更新缓慢，但是其可信度高、覆盖范围广、样本分类齐全的特点有助于在根源上解决样本选择偏差的问题，研究得到的结论更具有普适性。因此，在研究企业创新的相关问题上，该数据库仍然是诸多学者较好的选择(18)蒲艳萍、顾冉：《劳动力工资扭曲如何影响企业创新》，《中国工业经济》2019第7期。(19)Zhan J Y，Zhu J C，“The effects of state ownership on innovation：evidence from the state-owned enterprises reform in China”，Applied Economics，Vol.53，No.1，2021，pp.145-163.。

中国专利数据库。数据来源为国家知识产权局，该数据库主要包括了发明专利、实用新型专利和外观设计专利三种类别申请授权信息，三种专利的研发难度、价值、审核流程以及保护期均存在明显差异。

人口普查数据。由全国各级地方政府组织机构实施的普遍性人口调查。本文提取了2000年、2010年两次全国人口普查以及2005年、2015年1%人口抽样调查中有关教育和就业的统计信息，结合《中国统计年鉴》和《中国城市统计年鉴》的相关数据对城市人力资本进行估算，数据存在的个别缺失值使用插值法填补。

(三)变量说明

本文的被解释变量为企业专利申请数，为企业发明专利、实用新型专利和外观设计专利三种专利申请的总和。首先根据年份、申请授权信息对企业专利进行汇总，获得企业专利申请数量以及专利类型，再参照He等的方法将专利数据库与工业企业数据库匹配，获得满足条件的样本(20)He Z，Tong T，Zhang Y，He W，“Construction of a database linking sipo patents to firms in China’s annual survey of industrial enterprises 1998—2009”，Working Paper，2016.。

本文的核心解释变量为城市人力资本。采用城市6岁以上人口平均受教育年限来表现人力资本积累过程，同时借鉴彭国华(21)彭国华：《中国地区收入差距、全要素生产率及其收敛分析》，《经济研究》2005年第9期。、李成友等(22)李成友、孙涛、焦勇：《要素禀赋、工资差距与人力资本形成》，《经济研究》2018年第10期。研究，通过教育回报率将受教育年数转换成人力资本(23)平均受教育年限=(6×N1+9×N2+12×N3+15×N4+16×N5)/(N1+N2+N3+N4+N5)，N1、N2、N3、N4、N5分别表示小学、初中、高中和中专、大专、大学本科及以上的人数。本文借鉴Psacharopoulos等(2004)提供的数据，教育年数在0—6年之间的系数确定为0.18，6—12年之间为0.134，12年以上为0.151。。

为了确保估计结果的准确性和有效性，模型中加入其他影响企业创新的宏微观控制变量，具体包括：城市经济发展水平(GDP)、企业人力资本(FirmHC)、企业规模(Scale)、企业利润率(Profit)、企业年龄(Age)、企业全要素生产率(TFP)、资本密集度(PPK)以及企业出口(Export)。变量的具体特征见表1。

表1 变量特征

(四)回归结果

在采用OLS进行基准回归前需要对模型进行豪斯曼(Hausman)检验，由于检验结果拒绝了随机效应的原假设，因此在接下来的实证研究中本文均采用个体和时间的双向固定效应模型进行分析。表2的第(1)列结果显示，城市人力资本的估计系数为0.08，并且在1%的水平上显著，表明城市人力资本对企业创新活动具有正向促进作用，城市人力资本越高，企业的创新能力越强，验证了假说1。

考虑到被解释变量是企业专利申请数量这类只能取非负整数的计数变量面板数据，同时企业专利申请数据的样本方差大于均值，本文采用负二项回归进一步分析城市人力资本对企业创新的影响。表2第(2)列的结果显示，城市人力资本的系数显著为正，与OLS回归结果一致。此外，本文还采用Tobit模型进行分析，表2第(3)列的结果同样说明城市人力资本与企业创新的正向关系。

表2中控制变量系数和显著性也符合预期，更高层次的城市经济水平能够提供更加优质的创新环境，人力资本越高、规模越大的企业更有可能进行创新。经营状况良好，具有较高资本密集度和利润率的企业进行创新活动倾向性更强。全要素生产率越高，知识、技术的积累越充足的企业，进行创新活动门槛较低，成功率越高。为了能够保持在国际市场上的竞争力，出口企业更愿意进行创新活动。

表2 基准回归结果

(五)稳健性检验

更换衡量指标。首先替换被解释变量，本文分别使用企业研发投入以及新产品产值作为衡量企业创新水平的指标，根据表3第(1)(2)列的结果，城市人力资本系数在1%的条件下显著为正，替换被解释变量的衡量指标后依然能得到与前文相同的结果，表明模型是稳健的。其次替换解释变量，本文使用人均受教育年限作为衡量城市人力资本的指标，根据表3第(3)列的结果，城市人均受教育年限的增加有助于企业创新能力的提高，本文的结论依然成立。

表3 稳健性检验

改变样本年限。本文使用2008—2013年工业企业数据库与专利数据库匹配后的数据进行稳健性检验。由于2008年以后工业企业数据库的统计口径发生变化，无法采用LP法计算全要素生产率，因此在回归中舍去了该变量。根据表3第(4)—(6)列结果，使用OLS、负二项回归、Tobit模型都能得到城市人力资本提高、企业创新水平增强的结论，表明模型是稳健的。

(六)内生性检验

基于样本选择偏误的内生性问题。由于只有申请专利的企业数据才能被观察到，未进行专利申请的企业数据缺失，因此在实证检验时可能存在偏差。采用Heckman选择模型则能够克服样本选择问题。首先选择企业研发投入和专利申请数量一阶滞后项作为排他性约束变量并控制其余变量，然后加入逆米尔斯比率进行回归。表4第(1)列显示了Heckman模型的回归结果，城市人力资本的系数在10%水平下显著，表明城市人力资本提高，企业创新能力增强。

基于因果关系的内生性问题。城市人力资本与企业创新之间可能存在逆向因果关系而导致估计结果有偏，本文采用工具变量法解决该问题。本文采用1950年代院系调整时期的高校净迁入数作为工具变量。中国的院系调整政策始于1952年，1957年基本结束，这次调整影响了现代中国的人力资本分布，由于高校院系搬迁是通过行政力量对高等教育资源的分布进行调整，因此可视为一次外生政策冲击(24)Glaeser E L，Lu M，“Human-capital externalities in China”，NBER Working Papers，2018.。根据表4第(2)列2SLS估计结果，城市人力资本系数在1%条件下显著为正，Cragg-Donald检验F统计量远大于Stock-Yogo弱工具变量的阈值，说明工具变量有效并且研究结论可靠。

除此之外，本文还考虑样本选择偏误和逆向因果关系同时存在情况下的内生性问题。参考郭玥(25)郭玥：《政府创新补助的信号传递机制与企业创新》，《中国工业经济》2018年第9期。的做法，结合2SLS模型和Heckman模型，将2SLS回归得到的城市人力资本预测值代替城市人力资本的真实值，然后进行Heckman回归。根据表4第(3)列的回归结果，城市人力资本的估计系数为0.772 2且在1%的水平下显著，表明城市人力资本促进企业创新，进一步验证了结论的稳健性。

表4 内生性检验

(七)异质性分析

基于企业所有制的异质性分析。本文选取中国经济发展过程中最为典型的国有企业和民营企业进行对比研究。根据表5第(1)(2)列全样本回归结果可知，城市人力资本对国有企业创新能力的影响不明显，对民营企业创新能力的影响则十分显著。究其原因，是由于民营企业创新研发时面临更大的人才缺口，城市人力资本的丰度与质量会对民营企业的创新产生较大的影响，多样性的人力资本为民营企业提供更多的选择，高技能人才的频繁流动可以间接带动民营企业创新水平的提高。国有企业更偏好于利用内部的人力资本进行研发活动，因此其创新环节较为封闭，相对固定的研发岗位、较高的入职门槛以及较低的人才更替率形成了国企内部人力资本的“护城河”，受外界人力资本水平影响较小。本文根据城市的行政地位对样本细分，进一步分析不同行政级别下城市人力资本对国有企业和民营企业创新水平的影响。根据表5第(3)—(6)列的结果，准副省级及以上城市(26)准副省级及以上城市主要包括直辖市、副省级城市、非副省级城市的省会城市。的人力资本对企业创新的影响更大，民营企业创新水平受到行政级别影响明显，而国有企业依然不显著。根据中国的现实特点，行政级别越高的城市，教育资源更为丰富，高等学府、科研机构数量以及公共服务的质量都具有优势，劳动力受教育程度普遍较高，人力资本整体质量更好，产生的人力资本外部性辐射范围更广，对民营企业创新活动的影响力度更强。考虑到不同规模城市人力资本对企业创新的影响，本文根据当年的年末人口中位数将所有城市分为大城市与中小城市。根据表5第(7)—(10)列的结果，民营企业创新水平受到大城市人力资本的影响显著，国有企业依然不显著。大城市的民营企业高管团队教育程度、学历水平以及海外背景也普遍优于小城市的企业，对员工培训和教育的体系也更完整，对于创新活动的渴望和动机也更明确。同时大城市能够加快高素质劳动力向较低素质劳动力的知识技能传递，实现整体劳动力素质的帕累托改进。相应大城市的劳动报酬也较高，高工资对民营企业创新和技术进步产生激励。大城市丰富的人力资本也有助于不同类型的人力资本技能互补进而促进民营企业创新。

表5 异质性分析

基于行业异质性分析。本文选取受人力资本影响最大的劳动密集型和技术密集型企业进行对比分析。根据表6第(11)(12)列全样本回归结果，劳动密集型和技术密集型企业的创新能力受城市人力资本影响显著。城市人力资本水平的提高，不仅可以扩大城市劳动力蓄水池，同时也能够提升劳动力素质。劳动密集型和技术密集型企业在生产过程中需要大量人力投入，附着在劳动力身上的知识技能有助于企业进行研发，以高端人力资本替换初级人力资本能够为技术模仿、应用、创新提供智力支撑，从而推动技术创新与结构升级，因此城市人力资本水平对劳动密集型和技术密集型企业至关重要。根据中国人口空间分布特点，本文将样本划分为东部地区和中西部地区，进一步分析不同区域城市人力资本对劳动密集型和技术密集型企业创新水平的影响。根据表6第(13)—(16)列的回归结果，东部地区城市人力资本对劳动密集型和技术密集型企业的估计系数显著为正，中西部城市则不显著，究其原因是由于中国劳动力资源和教育资源在空间分布不平衡引起的。东部地区经济发达，交通便利，深厚的文化底蕴和优质的生活质量能够吸引人才的集聚，充足的教育资源和良好的教育水平能够提高劳动力素质，数量的增加以及素质的提升能够带动整体城市人力资本的升级，如此累积循环加大了东部与中西部地区人力资本存量的差距，进而影响了人力资本外部性的发挥程度。除此之外，东部地区市场规模较大，人才流动相对频繁，海外出口成为企业创收的重要途径，提高人力资本利用率成为了劳动密集型和技术密集型企业获取国际竞争力的关键。本文同样结合城市和行业特性分析了不同规模城市人力资本对劳动密集型和技术密集型企业创新的影响，表6第(17)—(20)列结果显示，大城市人力资本对劳动密集型和技术密集型企业的创新水平系数在1%条件下显著为正，中小城市则不显著。劳动密集型和技术密集型企业在进行研发活动时更依赖人力支持，大城市的整体人力资本水平更好，能够形成规模效应，企业更容易获得优质的高学历人才，中小城市的人力资源与大城市比相对匮乏，因此对创新活动的影响不明显。

表6 异质性分析

四、机制检验

本部分重点从城市人力资本的溢出效应和竞争效应出发，实证检验城市人力资本对企业创新能力不同作用机制效应大小。

(一)模型设定

本文依旧采用面板模型检验城市人力资本行业内溢出效应、行业间溢出效应以及竞争效应对企业创新能力的影响，计量模型设定如下：

Innovationijt=α0+β1Sj+β2Dj+β3Cj+β4Controlijt+εijt

(2)

Sj、Dj、Cj分别表示城市人力资本行业内溢出效应、行业间溢出效应以及竞争效应指标，控制变量与前文相同，依然保留了城市和企业等宏微观变量。

(二)变量描述

本文使用克鲁格曼专业化指数来描述城市人力资本行业内溢出效应。

(3)

(4)

(5)

其中j，k，l分别表示地区j，地区k和行业l；Ejl为地区j行业l的从业人数；Vkl表示除地区j以外地区行业l的从业人员占全国所有行业从业人数的比值。

本文使用克鲁格曼多样化指数来描述城市人力资本行业间溢出效应。

(6)

(7)

其中Vl表示行业l的从业人数占全国所有行业职工人数的比重。其他表达式含义与克鲁格曼专业化指数的含义相同。

本文借鉴Glaeser等(27)Glaeser E L，Kallal H D，Scheinkman J A，et al.“Growth in cities”，Journal of Political Economy，Vol.100，No.6，1992，pp.1126-1152.的方法计算城市人力资本竞争效应。

(8)

Bjr和Njr表示区域j行业r的企业和工人数量，竞争强度用当地该行业内的人均企业数与全国范围内该行业的人均企业数的比值。

(三)结果分析

表7汇报了城市人力资本行业内溢出效应、行业间溢出效应以及竞争效应对企业创新作用机制的检验结果。第(1)—(3)列分别显示了OLS、负二项回归、Tobit模型估计系数，结果表明城市人力资本行业内溢出效应、行业间溢出效应与企业创新呈正向关系，验证了假说2。即：城市人力资本行业内溢出效应、行业间溢出效应越大，对企业创新能力影响越大，符合前文的理论分析。其中，行业内溢出效应对企业创新能力的影响最大，相同行业的知识和技术溢出在企业创新活动中起到了主要作用。在前文理论分析中，人力资本的竞争效应包含正外部性和负外部性，实证结果显示系数显著为正，即人力资本竞争效应有助于企业的创新活动，正效应占主导地位，验证了假说3。

表7 机制检验

五、结论和政策建议

本文首先从理论上阐明城市人力资本和企业创新之间的影响机制，然后运用2000—2013年工业企业、企业专利、城市人口等宏微观数据进行实证检验。结果表明：城市人力资本对企业创新具有显著的正向作用，城市人力资本提高，企业创新能力增强；在不同规模、不同行政级别以及不同区域分布下的城市人力资本会对不同行业和所有制企业创新水平产生异质性影响；城市人力资本通过行业内溢出效应、行业间溢出效应、竞争效应对企业创新能力产生影响，其中行业内溢出效应起主要作用。

基于前文的研究结论，本文提出以下三点建议：第一，政府需要加大对人力资本的投资力度，建立有利于人才脱颖而出的导向引入机制，构建科学的人才评价体系。出台惠及面广、支持力度大、针对性强的人才政策，妥善解决人才居留落户问题，针对亟须的“高精尖缺”人才给予购房补贴与优惠，完善人才补贴政策，放宽补贴条件，提高补贴标准。第二，大城市需要将人力资本导向的服务体系建设作为重点。继续实施高等教育投资战略，根据大城市产业专业化程度高、多样性丰富的特点出台相应政策充分发挥人力资本溢出效应，降低竞争效应的不利影响，做好人力资本的综合开发和利用，优化人力资本导向的服务力度和服务质量。第三，中小城市需要科学引导人才合理流动，注重当地的人力资本积累。制定合理对策充分发挥人力资本行业内和行业间溢出效应。在引进高技能人才的同时注重当地人力资本的培育，提高城市生活、就业和营商便利性，营造人力资本积累的良好环境，为企业创新活动提供有力的制度环境，减少人力资本外流对企业创新活动产生的不利影响。