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1、2017年第4期 Science and T。燃黜。ment Res。archdoi：103969jissn10007695201704024科技型人才聚集与协同创新产出的非线性关系基于1995-2014年高技术产业省际面板数据曹 薇，邱荣燕(太原理工大学经济管理学院，山西太原030024)摘要：以1995-2014年高技术产业省级年度数据为样本，结合柯布一道格拉斯生产函数和Hansen提出的门限检验方法，以人均GDP为门槛变量，运用双重门槛模型，对科技型人才聚集度和协同创新产出的非线性关系进行实证分析。研究表明，较高的经济发展水平对协同创新产出的贡献率最大，但并非高技术人才聚集规模越高，对经
2、济的促进作用越明显，它们之间存在一定的非线性关系，并以此提出了相应的政策建议。关键词：科技型人才聚集；协同创新；面板数据；门槛效应中图分类号：F204：F064 文献标志码：A 文章编号：10007695(2017)04014005A Nonlinear Relationship between Scientific Talent Accumulation and CollaborativeInnovation Based on the Panel data of Hightech Industry from 1995 to 2014CAO Wei，QIU Rongyan(School of
3、Economics&Management，Taiyuan University of Technology，Taiyuan 030024，China)Abstract：This paper，combining CD production function and threshold test，using double threshold model via per capital GDP，analyses the nonlinear relationship between scientific talent accumulation and collaborative innovation
4、based onthe hightech panel data of ChinaS province from 1995 to 2014It shows that the higher economic development level is，the higher collaborative innovation output is，but the lager scales of talent accumulation wont contribute to more development of economic necessarily，namely，there is a nonlinear
5、 relationship between scientific talent accumulation and collaborative innovationFinally，the paper puts forward the corresponding policy recommendationsKey words：scientific talent accumulation；collaborative innovation；panel data；threshold effect建设创新型国家、提升综合国力是当今世界各国开展竞争的焦点，而创新的产出有赖于诸多要素的协同作用。当前，协同创新
6、已成为促进我国科技进步和加快转变经济发展方式的重要内容，特别是能够有效集聚创新资源和要素j。科技型人才聚集可为协同创新产出提供强大支持，在一定程度上促进了协同创新的产出。科技型人才聚集度的高低影响着协同创新的产出，也日益成为区域人才聚集效应的重要研究内容。早在1997年，Tidd指出在创新过程中，忽略系统中各要素问的相互关系将会影响到创新的最佳效益o；Edquis指出协同创新不是单一因素作用的结果，而是诸多因素共同作用的结果，它不是静止的过程，而是一个随时间变化的过程【3I；创新成功与否受到多种因素的影响，协同创新涉及到知识、行为、绩效、资源、环境等因素的全面整合H。；陈武等o创新性地提出基于
7、人力资本、关系资本及结构资本的三维协同创新机制，其中人力资本被视为协同创新中重要的创新要素；陈劲等旧。强调了在企业进行协同创新中人力资本的重要性，而科技型人才作为一种特殊的经济要素，是人力资本中最为优秀的群体，是协同创新中最智能、最具能动性的核心要素，是技能应用和知识创新的重要载体J。科技型人才聚集是人才流动和区域经济要素不断调整、不断适应以及合理配置的过程，与其他社会经济现象一样，科技型人才聚集与协同创新的作用并非简单的线性作用，且在2006年，牛冲槐等旧1从组织冲突人手，研究了科技型人才聚集过程中组织冲突动因和形成等基本问题，并提出了在科技型人才聚集过程中组织冲突的化解和消减对策；但该研究
8、仅从理论方面给予阐述，并未从实证角度分析科技型人才聚集的积极作用与消极作用。芮雪琴等归3利用复合系统协同度模型，对我国东部、中部、西部、东北地区以及全国的科技人才聚集于区域经济发展的收稿日期：20160509。修回日期：2016一0704基金项目：国家自然科学基金项目“基于人才聚集的高等院校协同创新机制研究”(71473174)万方数据曹薇等：科技型人才聚集与协同创新产出的非线性关系基于19952014年高技术产业省际面板数据 141适配性进行了评价；但该研究仅从宏观角度进行了实证研究，对于适配度的度量并未指出。同时，牛夏然等0基于协同学理论，实证研究了科技型人才聚集下的协同创新产出的影响因素
9、，并指出科技型人才聚集对协同创新的影响为非线性关系，但并没明确分析非线性关系存在的机理及作用；作为非线性关系，利用门槛模型，高彩梅等1从人力资本水平与外商直接投资两个角度，通过构建门槛模型实证分析了不同地区人力资本对区域技术创新能力的内在影响。从已有研究文献可以看出，科技型人才聚集与协同创新之间存在相关关系，但文献叫仅指出并非线性相关关系，并未给予实证分析。科技型人才集聚对协同创新产出发生作用的背后情况较为复杂，是常规增长回归模型不能诠释的。目前，绝大多数已有文献对人才聚集在协同创新中产出主要以线性关系计量，忽视了人才聚集在协同创新中的非线性门槛特征。鉴于此，本文在上述学者研究基础上，利用Ha
10、nsen【12 3提出的面板门槛模型，实证分析科技型人才聚集与协同创新产出的非线性关系。1 科技型人才聚集与协同创新产出的非线性关系机制分析科技型人才聚集是指在一定的时问、空间或行业内，大量同类型或相关人才按照一定的联系形成的聚类现象3I。科技型人才聚集下的协同创新过程是指具有不同信息、技能和知识的人才在人才聚集效应产生与提升的基础上进行的一系列协同整合过程，科技型人才聚集度与协同创新的关系并非简单的线性关系可度量。1。过度的人才聚集会使创新效率有所下降，科技型人才聚集并不一定能够产生聚集效应，它受经济环境、科研环境、文化环境、科技环境等多因素的影响，下面从经济效应对其影响机制给予分析。人才聚
11、集现象是一种规模效应，是人口聚集到一定规模程度的产物。从长期的规模效应来看，在人力资源领域，规模经济是指在一定区域内按照一定的内在联系以类聚集，在和谐的内外环境的作用下，产生超过各自独立作用的加总效应；规模不经济是指具有一定联系的科技型人才在某区域聚集过程中所产生的人才聚集作用低于各自独立作用的效应3|。而从短期边际报酬递减规律来看，假若将人才聚集规模视为可变要素，将一个地区影响经济发展的其他要素视为不变要素，某一地区扩大人才聚集规模，当人才聚集规模小于最佳的特定值(或区间)时，扩大人才聚集度会带来经济边际效应的递增，当人才聚集规模超过最佳的特定值(或区间)时，扩大人才聚集度会带来经济边际效应
12、的递减。综上所述，人才聚集对经济的发展并非一直呈直线上升的。本文结合柯布一道格拉斯生产函数，借助于statal20，利用Hansen提出的面板门槛模型，从实证的角度定量分析科技型人才聚集于协同创新产出的非线性关系。2变量的选取与数据来源21 变量的选取借鉴已有文献0141研究结果，同时，由于高技术产业具有人才密集、智力密集、创新性强等特征5|，高技术产业最能凸显科技型人才聚集对创新协同产出的关系，为此，本文选取以下变量进行实证分析。表1变量的选取22数据的来源基于数据的可获得性和统计口径差异性，本文选取我国1995-2014年各个省、市、自治区的高技术产业省际面板数据作为样本，由于西藏和新疆数
13、据严重缺失，因此在实际的分析过程中将其剔除。本文数据均来源于中国统计年鉴、中国高技术产业统计年鉴以及中国科技统计年鉴，其中“高技术产业新产品产值”的数据为1995年-201 1年，为保证模型估计的完整性，运用多重补漏分析方法将2012-2014年的数据补充完整进行估计。3理论模型设定本文借鉴Hansen E12提出的面板门限回归，建立非线性面板门限模型进行实证分析。Hansen提出的该方法具有两个明显的特点：一是在进行研究时，不需要设定非线性的具体形式，可以通过样本数据的内生性来确定门限值、参数估计值以及置信区间；二是在样本数量有限的情况下，可以使用自举法(Bootstrap)重复抽取样本，进
14、而提高参数估计的有效性和检验的显著性。Hansen将面板门限模型的具体形式设定为：l，。：Aj+卢，+eit q“丫i：1，2，力(1)“ l肛，+卢；+P“qnY其中，yJ，为模型的被解释变量，戈。为模型的解释变量；q。为门槛变量，它既可以是解释变量z。中的一个回归元，也可以是一个独立的门槛变量，y为门槛值，简化方程组(1)，可得：r，=，+pi，I(q，丫)+p：誓r，(g：，1，)+P，(2)其中，J()为示性函数。届7。，卢7：，7为待估参数，对式(2)进行OLS估计可得到残差平方万方数据142 曹 薇等：科技型人才聚集与协同创新产出的非线性关系基于19952014年高技术产业省际面板
15、数据和，其对应的最小门限值为：y=argminS。(y)。定门槛值以后，就可求得其他参数的估计值。确412协整检验以上为单一门槛的情况，然而在实际生活中可能出现多门槛的情况，双门槛模型为例，其估计方程为：l，=，+p扛。I(q。71)+p!tf，01丫2)+e” (5)估计方法：先假定单一门槛模型中估计出的9，为双重门槛中的第一个门槛，再进行y：的搜索，估计与检验的方法与第一门槛值相同，得到第二个门槛值的残差平方和最小时对应的多：，然后对多：进行门限检验。为了有效分析科技型人才集聚规模与协同创新的非线性关系，采用柯布一道格拉斯生产函数及Hansen提出的面板门槛模型，进行如下估计：柯布一道格拉
16、斯生产函数理模型：vpn=P u一厂咖叶k。：rde“。pgdp“。lin。P。(4)其中，vpn高技术产业新产品产值，脚表示高技术产业R&D人员折合全时当量，k表示高技术产业新产品开发项目数，rde表示高技术产业R&D内部经费支出，pg表示人均GDP，lin表示图书出版数，OLi(i=1，2，5)分别表示相应解释变量的协同创新产出，的弹性，s。表示随机效应。对式(4)两边取对数，可得式(5)：lnvpn=p，+仪1ln(rdp)+仪，In(k)+ln(rde)+仪4 Ing印)+仪5 In(1n)+，(51将代表经济发展水平的变量指标人均GDP作为门槛变量，将代表人才聚集规模的变量指标R&D
17、人员折合全时当量主要解释变量，并结合式(2)、(3)、(5)，构建本文研究模型(6)、(7)，如下：单一门槛：lnvpn=肛i+OLlIn(rap)，(g。y)+OL”lIn(rap)，(g打y)+d2In(k)+d3In(rde)+OL4In(pgdp)+OL5In(Zin)+口。 (6)双重门槛：lnvpn=p。+OllIn(呻)，(q。71)+OhiIn(rap)，(y1clli2O 4150376005401990 30500470884O0()o O由表6估计结果可知，Hausman检验的统计结果P值较小，因此本文支持面板模型设定为固定效应模型。无论是固定效应模型还是随机效应模型，都
18、可以得出：人才聚集规模(1nr咖)、人才聚集的知识创造与获取(Ink)、科研经费的投入(1nrde)、经济发展水平(1npgdp)以及良好的科研环境(1nlin)对协同创新产出(1nvpn)都具有不同程度的正向促进作用。在固定效应模型中，人才聚集规模(1nrdp)对协同创新产出(1nvpn)的弹性为465，人才聚集的知识创造与获取(1nk)对协同创新产出(1nvpn)的弹性为44，科研经费的投入(1nrde)对协同创新产出(1nvpn)的弹性为2923，经济发展水平(1npgdp)对协同创新产出的弹性为645，良好的科研环境(1nlin)对协同创新产出(1nvpn)的弹性为41，其中经济发展水
19、平对协同创新产出的贡献度最大。在门槛模型中，各解释变量对协同创新产出的贡献度仍然表现为正的促进作用，但相对于不同程度的经济发展水平，人才集聚规模(1nrdp)对协同创新产出(1nvpn)的贡献度不同：当人均GDP小于4 473元人时，人才集聚规模(1nrdp)对协同创新产出(1nvpn)的弹性为199，即当人才聚集规模增加1时，协同创新产出增加199；当人均GDP介于4 47375 943元人时，人才聚集规模每变动1，协同创新产出同向变动305；当人均GDP高于75 943形人时，人才聚集规模(1nr咖)对协同创新产出(hwpn)的弹性减少为47。表明，科技型人才聚集度以经济发展水平为媒介，对
20、协同创新产出产生非线性的影响，这对我国政府在制定有关人才流动政策的过程中产生重要的影响。5 结论和政策建议51 结论本文在对既有文献回顾分析和对经验性事实统计观察基础上，利用我国1995-2014年各省、市、自治区的高技术产业省际面板数据(除新疆和西藏)，结合柯布一道格拉斯生产函数和Hansen提出的门限检验方法，以人均GDP为门槛变量，通过双重门槛模型，分析了科技型人才聚集度对协同创新产出的非线性影响，得出以下结论：(1)人才聚集规模、人才聚集的知识创造与获取、科研经费的投入、经济发展水平以及良好的科研环境对协同创新产出(1nvpn)都具有不同程度的正向促进作用，其中较高的经济发展水平对协同
21、创新产出的贡献率最大。(2)协同创新产出与科技型人才聚集规模之间，以人均GDP为媒介，呈现出非线性的关系：当人均GDP处于第一门槛区间时，人才聚集度对协同创新产出的贡献度为199；当人均GDP介于第一门槛值和第二门槛值之间时，人才聚集度对协同创新产出的贡献度最大，为305；当人均GDP大于第二门槛值时，人才聚集度对协同创新产出的贡献度最小，仅为47。因此，高技术人才聚集规模并非越高越好，要与地区之间的经济发展相互协调，进而更好的发挥高技术人才对地区创新发展的重要作用。(3)西部部分地区人均GDP处于第一门槛区间，人均GDP大于第21q槛值的地区全部为东部地区，我国大部分省份介于第一门槛值和第二
22、门槛值之间，包括中部省份，西部部分地区和东部部分地区，因此现阶段我国经济的发展仍需培养大量的科技型人才。52政策建议(1)为更好的发挥科技型人才集聚对协同创新产出的促进作用，政府不仅要创造良好外界环境，还要抓紧人才的后续教育，充分发挥科技型人才的创新作用，避免造成人才的浪费。(2)科技型人才聚集规模与协同创新产出的非线性关系，要求我国政府应制定相应的政策措施，引导科技型人才的合理流动，更好的发挥科技型人才对区域创新的重要作用，继续贯彻落实西部开发、中部崛起、东部率先发展的总体战略，进而缩小地区之间的贫富差距。(3)我国大部分地区的人均GDP介于第一门槛值和第二门槛值之间，政府应继续加大教育以及
23、科研的投入，创造良好的科研环境，培养更多科技型人才，进而带动我国经济更好、更快的发展。本文研究还存在一定的局限性，由于部分数据缺失，作者采用多重补漏分析方法对部分数据进行了插值，同时，本文仅选取了具有代表性的重要解释变量，但在实际生活中，影响协同创新产出的因素较多，因此估计出来的结果可能存在部分偏差。参考文献：1张同斌，李金凯，周浩高技术产业区域知识溢出、协同创新与全要素生产率增长J财贸研究，2016(1)：9182JOE 11 JOHN B，KEITH PManaging innovation integrating teehnological，market and organization
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