高學(xué)歷追逐會(huì)推動(dòng)技術(shù)創(chuàng)新嗎？

丁 重，鄧可斌

（1. 廣東外語(yǔ)外貿(mào)大學(xué) 會(huì)計(jì)學(xué)院，廣東 廣州 510006；2. 華南理工大學(xué) 經(jīng)濟(jì)與貿(mào)易學(xué)院，廣東 廣州 510006）

一、引 言

近年來(lái)，以考研為代表的高學(xué)歷追逐熱度持續(xù)升溫，2017年考研人數(shù)已突破200萬(wàn)。①數(shù)據(jù)來(lái)自中國(guó)教育在線(xiàn)網(wǎng)站：http://www.eol.cn/html/ky/bmrs/。與此同時(shí)，公務(wù)員報(bào)考熱度也不斷上升。這自然讓我們產(chǎn)生一個(gè)問(wèn)題：高學(xué)歷追逐熱度上升是否有利于推動(dòng)我國(guó)的技術(shù)創(chuàng)新?直覺(jué)上，有更多的人希望成為高層次專(zhuān)業(yè)人才，這可能意味著更多的人愿意積極地投身到技術(shù)創(chuàng)新中，但也可能僅僅是追求高學(xué)歷以獲得更好的職場(chǎng)升遷機(jī)會(huì)。相對(duì)而言，前者是我們更愿意看到的高學(xué)歷追逐熱度上升能發(fā)揮出的正面作用。對(duì)此進(jìn)行系統(tǒng)研究，正是本文的主要目的。

遵循已有研究思路，一個(gè)國(guó)家或地區(qū)技術(shù)創(chuàng)新的缺失，可以歸納為兩個(gè)方面的原因：一是地區(qū)文化土壤雖然能夠產(chǎn)生專(zhuān)業(yè)人才，但專(zhuān)業(yè)人才沒(méi)有愿望或能力推動(dòng)技術(shù)創(chuàng)新；二是盡管培養(yǎng)了有愿望、有能力推動(dòng)技術(shù)創(chuàng)新的專(zhuān)業(yè)人才，但由于社會(huì)組織體系（主要是企業(yè)組織體系及相應(yīng)的激勵(lì)機(jī)制等）存在問(wèn)題，從而切斷了專(zhuān)業(yè)人才與創(chuàng)新的聯(lián)系（Acemoglu等，2005）。事實(shí)上，已有相關(guān)文獻(xiàn)也是圍繞這兩個(gè)方面展開(kāi)的（張宇燕和高程；2005）。

從經(jīng)濟(jì)學(xué)角度對(duì)創(chuàng)新人才缺乏和創(chuàng)新組織問(wèn)題展開(kāi)的諸多討論，為“創(chuàng)新人才培養(yǎng)存在先天不足”和“組織制度存在不足”兩類(lèi)觀點(diǎn)分別提供了不少的理論支持（姚洋，2003；張宇燕和高程，2005），也大大促進(jìn)了以上問(wèn)題的研究進(jìn)展。然而，目前這些研究都面臨著同一個(gè)困境：由于數(shù)據(jù)的缺乏和實(shí)證研究設(shè)計(jì)的困難，研究往往缺乏經(jīng)驗(yàn)證據(jù)的充分支持，從而使得規(guī)范分析陷入了僵局。本文試圖打破這一僵局，提供與理論分析一致的、結(jié)構(gòu)清晰的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)，進(jìn)而判斷究竟是高層次創(chuàng)新人才培養(yǎng)土壤原因，還是組織制度的原因?qū)е录夹g(shù)創(chuàng)新不足，抑或是兩者兼具。

我們基于我國(guó)各省份各年碩士研究生報(bào)考熱度數(shù)據(jù)，①本文的各省份分析數(shù)據(jù)沒(méi)有包括港澳臺(tái)地區(qū)。運(yùn)用手工采集的中國(guó)省級(jí)面板數(shù)據(jù)，設(shè)計(jì)了兩組穩(wěn)健的省份-年度高學(xué)歷追逐熱度指標(biāo)（連續(xù)變量指標(biāo)和虛擬變量指標(biāo)），并結(jié)合中國(guó)上市公司的創(chuàng)新投入與全要素生產(chǎn)率/專(zhuān)利申請(qǐng)強(qiáng)度數(shù)據(jù)，研究發(fā)現(xiàn)：（1）高學(xué)歷追逐熱度的上升促進(jìn)了技術(shù)創(chuàng)新投入，即高學(xué)歷追逐熱度越高的地區(qū)，技術(shù)創(chuàng)新投入強(qiáng)度也越大。（2）高學(xué)歷追逐熱度對(duì)技術(shù)創(chuàng)新的推動(dòng)作用，主要是通過(guò)政府對(duì)企業(yè)的支持而實(shí)現(xiàn)的。為排除省份其他特質(zhì)因素對(duì)地區(qū)高學(xué)歷追逐熱度的干擾，我們引入雙盲對(duì)照Placebo檢驗(yàn)；為控制內(nèi)生性，我們借鑒著名的“大米理論”而引入了工具變量。這些檢驗(yàn)結(jié)果均證明了研究結(jié)論的穩(wěn)健性。

二、文獻(xiàn)回顧與理論分析

（一）考研目標(biāo)：行政人才與專(zhuān)業(yè)人才

1. 行政人才目標(biāo)及其與教育的緊密關(guān)聯(lián)。有相當(dāng)一部分學(xué)生考研是為了成為行政人才，或者說(shuō)成為公務(wù)員。中國(guó)歷史上的“官本位”思想一直受到各方面的批評(píng)，并認(rèn)為其嚴(yán)重?fù)p害了創(chuàng)新的動(dòng)力。在中國(guó)的傳統(tǒng)文化中，也有所謂“仕而優(yōu)則學(xué)，學(xué)而優(yōu)則仕”之說(shuō)。在古代，只有通過(guò)科舉考試成為舉人或進(jìn)士，普通老百姓才有機(jī)會(huì)通過(guò)從政晉升到社會(huì)上層。同時(shí)，在職官員也想方設(shè)法提升學(xué)歷以便晉升。②即使像左宗棠這樣名滿(mǎn)天下的武臣，為了“入閣”（其實(shí)就是升官），在到了40歲考取進(jìn)士還無(wú)望的情況下，最終還是想方設(shè)法讓朝廷補(bǔ)授了個(gè)同“進(jìn)士”出身的“大學(xué)士”。參見(jiàn)[清]羅正鈞：《左宗棠年譜》第6卷，岳麓書(shū)社1983年版，第268頁(yè)?？梢?jiàn)，以往研究至少已充分表明行政人才目標(biāo)與教育理論上存在著緊密關(guān)聯(lián)。即使是現(xiàn)代，學(xué)歷也仍然是官員晉升的重要門(mén)檻。在20世紀(jì)80年代，錢(qián)學(xué)森曾經(jīng)對(duì)我國(guó)干部的學(xué)歷提出構(gòu)想?到2000年，中國(guó)所有干部都是本科以上學(xué)歷，其中縣級(jí)所有干部必須要有碩士學(xué)歷，而省級(jí)和部級(jí)以上干部必須擁有博士學(xué)歷。雖然他的設(shè)想沒(méi)有完全變?yōu)楝F(xiàn)實(shí)，但干部學(xué)歷的不斷提升已成為中國(guó)近年來(lái)官員晉升的一大趨勢(shì)?，F(xiàn)有文獻(xiàn)也表明，在中國(guó)高學(xué)歷對(duì)于成為行政人才的重要程度越來(lái)越高（Guo，2005）。

2. 教育與專(zhuān)業(yè)人才路徑。隨著改革開(kāi)放的深入，除了行政人才路徑外，專(zhuān)業(yè)人才路徑已經(jīng)悄然成為中國(guó)大眾提升自己的一條重要路徑（Walder，1995；Walder等，2000）。③Walder（1995）在文獻(xiàn)中指出，專(zhuān)業(yè)人才所涉及的職業(yè)主要包括科學(xué)家、工程師、科技管理人員、醫(yī)務(wù)人員、社會(huì)科學(xué)家、律師、教師、藝術(shù)家、職業(yè)運(yùn)動(dòng)員、藝術(shù)和音樂(lè)表演者。而教育也已經(jīng)成為專(zhuān)業(yè)人才成長(zhǎng)的決定因素（Walder，1995）。這其中的邏輯在于：市場(chǎng)化改革帶來(lái)了中國(guó)資源分配渠道的改變，市場(chǎng)在資源分配中發(fā)揮的作用越來(lái)越重要，這樣行政權(quán)力的重要性逐漸下降，而人力資本和專(zhuān)業(yè)技術(shù)越來(lái)越受到重視。因此，受過(guò)良好教育的專(zhuān)業(yè)技術(shù)人員才能在市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)中發(fā)揮作用，并有機(jī)會(huì)成長(zhǎng)為專(zhuān)業(yè)人才。在經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型關(guān)鍵期，教育已經(jīng)成為影響中國(guó)人力資本的一個(gè)重要因素，并且教育作為資源所獲得的收益也越來(lái)越高（Zhou，2000）。那些受過(guò)更多教育并且在專(zhuān)業(yè)上具有很高聲望的人逐漸成為其所在行業(yè)的專(zhuān)業(yè)人才。這些專(zhuān)業(yè)人才往往在其專(zhuān)業(yè)上具有很強(qiáng)的創(chuàng)新能力。

（二）人才目標(biāo)、政府的支持及其對(duì)技術(shù)創(chuàng)新的影響

根據(jù)已有文獻(xiàn)，高學(xué)歷人才的培養(yǎng)主要沿著兩條相互獨(dú)立的路徑進(jìn)行：一是擁有權(quán)力和聲望的官員（行政人才）；二是基本上不具有權(quán)力的專(zhuān)業(yè)人才（Szelenvi，1982；Walder等，2000）。如果行政人才和專(zhuān)業(yè)人才的成長(zhǎng)路徑相互分離，那么兩類(lèi)人才目標(biāo)可以遵循以下互不交叉的路徑實(shí)現(xiàn)：

圖1 互不交叉的兩類(lèi)人才成長(zhǎng)路徑

然而，由于中國(guó)轉(zhuǎn)型經(jīng)濟(jì)過(guò)程中政企紐帶（政府對(duì)企業(yè)的扶持）普遍存在，問(wèn)題就變得有些復(fù)雜。企業(yè)高度依賴(lài)政府的支持，事實(shí)上已成為影響中國(guó)企業(yè)發(fā)展與專(zhuān)業(yè)人才成長(zhǎng)的一種獨(dú)特組織制度，也是學(xué)界考察政府與市場(chǎng)關(guān)系和政府“援助之手”的一個(gè)重要視角（Shleifer和Vishny，1994）。就中國(guó)情況而言，無(wú)論是進(jìn)入政府部門(mén)還是進(jìn)入企業(yè)，高學(xué)歷人才都可以找到成為行政人才或?qū)I(yè)人才的路徑。以行政人才為目標(biāo)的高學(xué)歷者，不一定選擇進(jìn)入政府，也可以在企業(yè)中借助自己的管理能力成為高管，再晉升到政府部門(mén)。同樣地，以專(zhuān)業(yè)人才為目標(biāo)的高學(xué)歷者，也可以先進(jìn)入政府部門(mén)，再憑借自己的專(zhuān)業(yè)技能進(jìn)入企業(yè)成為高管。比如，F(xiàn)an等（2007）的研究就發(fā)現(xiàn)，在中國(guó)進(jìn)行了部分股權(quán)改革企業(yè)的CEO中，有將近27%的CEO以前是政府官員或現(xiàn)在就是政府官員。

企業(yè)得到政府的支持，既可能會(huì)得到更好的技術(shù)創(chuàng)新環(huán)境，但也可能會(huì)減少企業(yè)自身的創(chuàng)新動(dòng)力，從而會(huì)降低企業(yè)的創(chuàng)新投入，對(duì)技術(shù)創(chuàng)新帶來(lái)負(fù)面影響。這是因?yàn)椋浩髽I(yè)的技術(shù)創(chuàng)新是否能夠成功，具有很大的不確定性，而企業(yè)如果能夠通過(guò)與政府建立良好的關(guān)系去獲得更多資源（如銀行貸款）（Khwaja和Mian，2005），企業(yè)就能獲得一個(gè)穩(wěn)定的高利潤(rùn)，取得良好的短期經(jīng)營(yíng)績(jī)效（Khwaja和Mian，2005；Li等，2008）。這樣，企業(yè)一方面可能會(huì)消除了對(duì)技術(shù)創(chuàng)新不確定性的擔(dān)心，更多地投入到技術(shù)創(chuàng)新；另一方面也可能沉迷于短期高利潤(rùn)，不再愿意承擔(dān)技術(shù)創(chuàng)新的高風(fēng)險(xiǎn)，導(dǎo)致企業(yè)創(chuàng)新動(dòng)力下降，從而減少企業(yè)創(chuàng)新投入。此外，政府扶持多的企業(yè)往往會(huì)追求更高的政治目標(biāo)，導(dǎo)致經(jīng)營(yíng)效率下降（Shleifer和Vishny，1994）。并且，當(dāng)行政人才主導(dǎo)了企業(yè)投資和社會(huì)發(fā)展時(shí)，投資的效率可能會(huì)相當(dāng)?shù)拖拢ˋcemoglu等，2011）。

（三）中國(guó)的人才成長(zhǎng)路徑及其對(duì)技術(shù)創(chuàng)新的影響

基于以上分析，我們將政府的扶持（以政企紐帶為表征）作為影響技術(shù)創(chuàng)新的典型組織機(jī)制，并通過(guò)圖2勾勒出中國(guó)的人才成長(zhǎng)路徑。

圖2 交叉的人才成長(zhǎng)路徑及其與技術(shù)創(chuàng)新的關(guān)系

圖2 中，專(zhuān)業(yè)人才對(duì)技術(shù)創(chuàng)新的影響存在著兩種可能的路徑：一是直接路徑，即直接從事或指導(dǎo)創(chuàng)新活動(dòng)，促進(jìn)技術(shù)創(chuàng)新；二是間接路徑，即通過(guò)建立政企紐帶，獲取一定的政府支持，再投入技術(shù)創(chuàng)新。①當(dāng)然，圖2中也可能存在技術(shù)創(chuàng)新與人才成長(zhǎng)的反向因果關(guān)系。比如，技術(shù)創(chuàng)新強(qiáng)的地區(qū)，高學(xué)歷追逐熱度氛圍可能更濃厚。但是，邏輯上這種反向因果關(guān)系不會(huì)通過(guò)政企紐帶變量進(jìn)行傳導(dǎo)。比如，當(dāng)?shù)氐募夹g(shù)創(chuàng)新能力強(qiáng)，并不會(huì)使得人們更愿意通過(guò)政企紐帶來(lái)強(qiáng)化考研氛圍。因此，政府的扶持對(duì)于高學(xué)歷追逐與技術(shù)創(chuàng)新的關(guān)系就有著關(guān)鍵的調(diào)節(jié)作用。

三、高學(xué)歷追逐熱度的度量

基于以上分析，并反復(fù)考量數(shù)據(jù)的可得性與合理性，我們采用每個(gè)省份每年報(bào)考全國(guó)各高校和研究機(jī)構(gòu)碩士研究生的人數(shù)與該地區(qū)大專(zhuān)以上人口數(shù)量的比值來(lái)衡量這個(gè)省份的高學(xué)歷追逐熱度。②報(bào)考人數(shù)指的是每個(gè)省份每年報(bào)考全國(guó)各地所有高校和研究機(jī)構(gòu)的碩士研究生人數(shù)，而非報(bào)考每個(gè)省份內(nèi)高校的碩士研究生人數(shù)。這樣處理能夠最大限度地體現(xiàn)地區(qū)人群成為“人才”的主觀意愿，同時(shí)避免指標(biāo)受到本地區(qū)招生人數(shù)的影響。我們對(duì)這一指標(biāo)進(jìn)行了反復(fù)考量，認(rèn)為它是現(xiàn)有數(shù)據(jù)可得性約束條件下，較為合理的一個(gè)指標(biāo)。原因有以下三方面：第一，由于本文需要將地區(qū)高學(xué)歷追逐熱度數(shù)據(jù)和企業(yè)數(shù)據(jù)進(jìn)行匹配，而很多企業(yè)數(shù)據(jù)在2003年后才完善（如企業(yè)創(chuàng)新投入數(shù)據(jù)）。③2003年，全國(guó)參加高考人數(shù)為613萬(wàn)人，高校錄取人數(shù)（包括本科和高職）為382萬(wàn)人，錄取率為62.3%；2014年，全國(guó)高考報(bào)名人數(shù)為939萬(wàn)人，本科生招生人數(shù)為363萬(wàn)人，本科錄取率為38.7%。數(shù)據(jù)來(lái)源：http://www.gov.cn/xinwen/2014-06/07/content_2696148.htm。第二，我國(guó)本科錄取名額是分省份設(shè)定的。雖然本科錄取率能夠在一定程度上反映各地追求學(xué)歷的熱度，但本科錄取率更多反映的是教育資源的差距，很難反映各個(gè)地區(qū)的主觀追求學(xué)歷的愿望；因此，我們沒(méi)有采用本科錄取率作為衡量一個(gè)地區(qū)追求學(xué)歷熱度的指標(biāo)。而碩士研究生不存在分省份設(shè)定名額的問(wèn)題，各高校的研究生招生指標(biāo)都向全國(guó)開(kāi)放。第三，我們的指標(biāo)樣本期為2005?2012年，這可以在很大程度上減少生活壓力對(duì)地區(qū)高學(xué)歷追逐熱度測(cè)度指標(biāo)的干擾。人們選擇考研，往往有兩種可能的原因：一是不考研難以解決生活困難，即考研是擺脫生活困境的有效路徑；二是雖然不存在生活困境，但希望通過(guò)考研來(lái)提升自己的社會(huì)和經(jīng)濟(jì)地位。顯然，只有后者才與地區(qū)高學(xué)歷追逐熱度有著緊密聯(lián)系，而前者的存在會(huì)對(duì)指標(biāo)測(cè)度帶來(lái)干擾。2005?2012年間，我國(guó)的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)持續(xù)向好，④盡管在2008年經(jīng)濟(jì)出現(xiàn)了短暫的下滑趨勢(shì)，但“4萬(wàn)億”政策的出臺(tái)又迅速扭轉(zhuǎn)了該下滑趨勢(shì)。大學(xué)畢業(yè)生（包括專(zhuān)科、本科和研究生）的就業(yè)率均呈現(xiàn)相對(duì)較好態(tài)勢(shì)，而且本科生就業(yè)率和碩士生就業(yè)率的差別并不是特別大，⑤可查閱各年教育部全國(guó)高等學(xué)校學(xué)生信息咨詢(xún)與就業(yè)指導(dǎo)中心編著的《全國(guó)高校畢業(yè)生就業(yè)狀況》。以2009年為例，碩士生的初次就業(yè)率為81.2%，本科生為79.6%。需要指出的是，雖然碩士生的起薪明顯高于本科生，但這并不影響我們的研究：因?yàn)橹灰獙?zhuān)科生或本科生的就業(yè)率未處于困難水平，且起薪水平高于避免“生活困難”所要求的標(biāo)準(zhǔn)，我們就可以排除考研是“為生活所迫”的假設(shè)。這就可以在很大程度上減弱第一種原因?qū)χ笜?biāo)的干擾。

因此，在數(shù)據(jù)可得性約束的情況下，本文構(gòu)建的這一指標(biāo)能夠較為合理地度量出一個(gè)地區(qū)的高學(xué)歷追逐熱度。在本研究中，由于2005年之前很多省份碩士研究生報(bào)名人數(shù)的數(shù)據(jù)很難通過(guò)網(wǎng)絡(luò)搜索到，而國(guó)家統(tǒng)計(jì)局還沒(méi)有發(fā)布2012年以后各省份每年大專(zhuān)以上人口數(shù)量的數(shù)據(jù)，所以我們使用的是2005?2012年的數(shù)據(jù)。如前所述，使用這一樣本期的數(shù)據(jù)，還可以在相當(dāng)程度上減少大專(zhuān)和本科學(xué)歷人群因就業(yè)難而考研的情況及其對(duì)指標(biāo)合理性的干擾。

各省份每年碩士研究生報(bào)名人數(shù)的數(shù)據(jù)，我們通過(guò)各主要相關(guān)網(wǎng)址手工收集得到，并反復(fù)核實(shí)。⑥數(shù)據(jù)從以下網(wǎng)址中搜索整理：中國(guó)考研網(wǎng)：http://www.chinakaoyan.com/info/article/id/17555.shtml；在職研究生網(wǎng)：http://zzy.22edu.com/shanxizaizhi/xianligong/226383.html；青年人網(wǎng)：http://www.qnr.cn/stu/tuofu/zs/dt/201011/583728.html；騰訊教育網(wǎng)：http://edu.qq.com/a/20101117/000283.htm。各省份每年大專(zhuān)以上人口數(shù)量的數(shù)據(jù)來(lái)自中國(guó)國(guó)家統(tǒng)計(jì)局網(wǎng)站。2005年和2006年，分別有4個(gè)和5個(gè)省份碩士研究生報(bào)名人數(shù)無(wú)法獲得，所以2005年和2006年共有27個(gè)和26個(gè)省份的地區(qū)高學(xué)歷追逐熱度數(shù)據(jù)。最后，我們共得到2005?2012年各省份的地區(qū)高學(xué)歷追逐熱度指標(biāo)數(shù)據(jù)共239個(gè)，是一個(gè)非平衡面板數(shù)據(jù)集。

四、研究設(shè)計(jì)、變量選擇與數(shù)據(jù)來(lái)源

（一）研究設(shè)計(jì)

需要再次說(shuō)明的是，由于地區(qū)高學(xué)歷追逐熱度是長(zhǎng)時(shí)間形成的一種穩(wěn)定的文化狀態(tài)，它發(fā)生在企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新之前，所以本文的研究不需要對(duì)內(nèi)生性問(wèn)題有太多顧慮。

本文的實(shí)證研究分為三個(gè)步驟進(jìn)行。首先，我們驗(yàn)證地區(qū)高學(xué)歷追逐熱度是否影響了技術(shù)創(chuàng)新投入，據(jù)此簡(jiǎn)單判斷地區(qū)高學(xué)歷追逐是否具有推動(dòng)專(zhuān)業(yè)人才產(chǎn)生的能力。然后，我們檢驗(yàn)地區(qū)高學(xué)歷追逐熱度通過(guò)什么途徑影響技術(shù)創(chuàng)新。最后，我們檢驗(yàn)地區(qū)高學(xué)歷追逐熱度如何影響企業(yè)生產(chǎn)效率（全要素生產(chǎn)率/專(zhuān)利申請(qǐng)強(qiáng)度）。

1. 地區(qū)高學(xué)歷追逐熱度與技術(shù)創(chuàng)新投入的關(guān)系。我們借鑒Brown等（2013）的研究方法，建立以下回歸模型檢驗(yàn)地區(qū)高學(xué)歷追逐熱度對(duì)創(chuàng)新投入的影響：

其中，下標(biāo)i代表公司，j代表省份，t和t-1代表時(shí)間。RD是企業(yè)的R&D投入強(qiáng)度，為保證研究穩(wěn)健性，它由R&D支出與總資產(chǎn)比值的對(duì)數(shù)RDA和R&D支出與營(yíng)業(yè)收入比值的對(duì)數(shù)RDS分別度量（聶輝華等，2008；Brown等，2013）。一般而言，R&D投入強(qiáng)度越大，企業(yè)的創(chuàng)新活動(dòng)越活躍。KY是省級(jí)的地區(qū)高學(xué)歷追逐熱度指標(biāo)?？刂谱兞緾F是公司的現(xiàn)金流，采用CF作為控制變量是因?yàn)楝F(xiàn)金流是 R&D 支出的重要來(lái)源（Bhagat和 Welch，1995；解維敏等，2009；Brown 等，2013）。lnSales是公司營(yíng)業(yè)收入的對(duì)數(shù)，用此表示企業(yè)規(guī)模（聶輝華等，2008；Brown等，2013；許昊等，2015）。ROA是公司的資產(chǎn)收益率，度量企業(yè)的經(jīng)營(yíng)績(jī)效（許昊等，2015）。根據(jù)理論分析，我們提出研究假設(shè)如下：①這里，我們沒(méi)有考慮其他地區(qū)“高學(xué)歷追逐熱度”對(duì)本地區(qū)技術(shù)創(chuàng)新的影響。我們的研究只是想證明地區(qū)“高學(xué)歷追逐熱度”對(duì)地區(qū)技術(shù)創(chuàng)新的作用及其途徑。當(dāng)然，其他地區(qū) “高學(xué)歷追逐熱度”也會(huì)對(duì)本地技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)生作用，但只要其他地區(qū)的“高學(xué)歷追逐熱度”對(duì)本地區(qū)的“高學(xué)歷追逐熱度”的影響遠(yuǎn)小于本地區(qū)自生的“高學(xué)歷追逐熱度”，這就不會(huì)過(guò)多地妨礙我們論證本地區(qū)“高學(xué)歷追逐熱度”的作用和角色。

研究假設(shè)1：地區(qū)高學(xué)歷追逐熱度與技術(shù)創(chuàng)新投入顯著正相關(guān)，即地區(qū)高學(xué)歷追逐熱度能夠促進(jìn)技術(shù)創(chuàng)新投入。

2. 地區(qū)高學(xué)歷追逐熱度對(duì)技術(shù)創(chuàng)新投入的影響路徑。如前所述，地區(qū)高學(xué)歷追逐熱度既可以直接影響技術(shù)創(chuàng)新投入，也可以通過(guò)政府的支持效應(yīng)而間接地影響企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新投入。因此，在這一部分實(shí)證中，我們?cè)诨貧w模型（1）中加入一個(gè)地區(qū)高學(xué)歷追逐熱度強(qiáng)度與政府扶持（政企紐帶）的交叉項(xiàng)，對(duì)這兩種路徑進(jìn)行甄別。于是，相應(yīng)的回歸模型設(shè)定如下：

在式（3）中，交叉項(xiàng)的系數(shù)γ3，可以揭示地區(qū)高學(xué)歷追逐熱度是否通過(guò)其與政企紐帶效應(yīng)的結(jié)合來(lái)影響技術(shù)創(chuàng)新投入的強(qiáng)度。在式（2）和式（3）中是t?1年企業(yè)i的政府扶持程度，其他變量和式（1）是一致的。在理論分析中，由于地區(qū)高學(xué)歷追逐熱度對(duì)創(chuàng)新投入的影響可能存在兩條路徑：直接影響，以及通過(guò)其與政府扶持作用結(jié)合而產(chǎn)生的間接影響。因此，我們提出兩個(gè)競(jìng)爭(zhēng)性假設(shè)：

研究假設(shè)2a：地區(qū)高學(xué)歷追逐熱度與企業(yè)創(chuàng)新投入強(qiáng)度顯著正相關(guān)，而地區(qū)高學(xué)歷追逐熱度與政企紐帶的交叉項(xiàng)和企業(yè)創(chuàng)新投入強(qiáng)度不相關(guān)或顯著負(fù)相關(guān)。

研究假設(shè)2b：地區(qū)高學(xué)歷追逐熱度與企業(yè)創(chuàng)新投入強(qiáng)度不相關(guān)或顯著負(fù)相關(guān)，而地區(qū)高學(xué)歷追逐熱度與政企紐帶的交叉項(xiàng)和企業(yè)創(chuàng)新投入強(qiáng)度顯著正相關(guān)。

3. 地區(qū)高學(xué)歷追逐熱度對(duì)生產(chǎn)效率（全要素生產(chǎn)率/專(zhuān)利申請(qǐng)強(qiáng)度）的影響路徑識(shí)別。最后，我們需要分析地區(qū)高學(xué)歷追逐熱度對(duì)生產(chǎn)效率，以及地區(qū)高學(xué)歷追逐熱度通過(guò)政府扶持對(duì)生產(chǎn)效率的影響，從而甄別地區(qū)高學(xué)歷追逐熱度對(duì)生產(chǎn)效率的影響途徑。我們用全要素生產(chǎn)率（TFP）度量生產(chǎn)效率指標(biāo)，建立回歸模型如下：

為了保證研究結(jié)論可靠，在穩(wěn)健性檢驗(yàn)中，我們也用企業(yè)專(zhuān)利申請(qǐng)強(qiáng)度IE（申請(qǐng)專(zhuān)利總數(shù)與總資產(chǎn)的比值）替代TFP來(lái)度量生產(chǎn)效率（相對(duì)于TFP，IE度量的生產(chǎn)效率與技術(shù)創(chuàng)新效率關(guān)系更為緊密），建立回歸模型如下：

其中，下標(biāo)i代表公司，j代表省份，t和t?1代表時(shí)間。TFP是公司的全要素生產(chǎn)率，IE為年度企業(yè)的專(zhuān)利申請(qǐng)強(qiáng)度，均代表生產(chǎn)效率。KY是各省份的地區(qū)高學(xué)歷追逐熱度，PS是企業(yè)的政府扶持程度，交叉項(xiàng)的系數(shù)表示地區(qū)高學(xué)歷追逐熱度與政府扶持結(jié)合起來(lái)對(duì)生產(chǎn)效率的影響?？刂谱兞恐校琓AL是企業(yè)總資產(chǎn)與員工人數(shù)的比值，公司人均資產(chǎn)水平會(huì)影響技術(shù)創(chuàng)新效率（Almeida等，2013）；Tobin是公司的托賓Q值，R&D支出是公司投資策略的一部分，并且要比投資支出風(fēng)險(xiǎn)更大，而托賓Q會(huì)影響公司的研發(fā)支出（Bhagat和Welch，1995）；TL是公司的資產(chǎn)負(fù)債率，因?yàn)楣镜馁Y本結(jié)構(gòu)會(huì)影響R&D支出和專(zhuān)利活動(dòng)（Bhagat和Welch，1995；Aghion等，2004）。根據(jù)兩種可能的影響路徑，我們提出兩個(gè)競(jìng)爭(zhēng)性假設(shè)：

研究假設(shè)3a：地區(qū)高學(xué)歷追逐熱度與生產(chǎn)效率（創(chuàng)新效率）顯著正相關(guān)，而地區(qū)高學(xué)歷追逐熱度與政府扶持的交叉項(xiàng)和企業(yè)生產(chǎn)效率（創(chuàng)新效率）不相關(guān)或顯著負(fù)相關(guān)。

研究假設(shè)3b：地區(qū)高學(xué)歷追逐熱度與生產(chǎn)效率（創(chuàng)新效率）不相關(guān)或顯著負(fù)相關(guān)，而地區(qū)高學(xué)歷追逐熱度與政府扶持的交叉項(xiàng)和生產(chǎn)效率（創(chuàng)新效率）顯著正相關(guān)。

為了區(qū)分地區(qū)高學(xué)歷追逐熱度與各省份、各行業(yè)及和時(shí)間相關(guān)的宏觀經(jīng)濟(jì)政策的影響，我們?cè)谑剑?）?式（9）模型的回歸中都加入了省份、行業(yè)和時(shí)間固定效應(yīng)虛擬變量。

（二）變量說(shuō)明與數(shù)據(jù)來(lái)源

1. 變量及其說(shuō)明。本文所涉及的主要變量包括：（1）R&D投入強(qiáng)度（RD）。企業(yè)R&D投入強(qiáng)度有兩種刻畫(huà)方法：R&D支出與總資產(chǎn)的比值的對(duì)數(shù)（RDA），以及R&D支出與營(yíng)業(yè)收入的比值的對(duì)數(shù)（RDS）。其中R&D支出，我們采用的是資產(chǎn)負(fù)債表中“開(kāi)發(fā)支出”科目期末數(shù)減去期初數(shù)。（2）政府扶持（PS）。根據(jù) Fan 等（2007）、Luo 和 Ying（2014）的設(shè)計(jì)方法，我們對(duì)企業(yè)高管中（董事會(huì)、監(jiān)事會(huì)、總經(jīng)理和副總經(jīng)理）有政府背景的人員進(jìn)行賦分并加總。政府職位由高到低分為七級(jí)，分別賦于7?1分。為了使國(guó)有企業(yè)和非國(guó)有企業(yè)有一個(gè)合理的區(qū)分度，對(duì)國(guó)有企業(yè)再額外加上40分。之所以加上40分，是因?yàn)榉菄?guó)有企業(yè)的政府扶持平均得分為35分，加上40分可以保證絕大部分國(guó)企的政府扶持程度高于非國(guó)企。我們也嘗試把這個(gè)加分改為20、25、30、35、45或50分，但研究結(jié)果并沒(méi)有根本性的變化。同時(shí)，在穩(wěn)健性檢驗(yàn)中，我們也考察了使用國(guó)有或非國(guó)有虛擬變量代理政府扶持變量的測(cè)度指標(biāo)后的結(jié)果。（3）生產(chǎn)效率指標(biāo)（TFP）。用TFP（Total Factor Productivity）表示，根據(jù) Olley 和 Pakes（1996）的方法計(jì)算。（4）生產(chǎn)效率指標(biāo)（IE）。用企業(yè)申請(qǐng)專(zhuān)利總數(shù)與總資產(chǎn)的比值表示。專(zhuān)利數(shù)據(jù)來(lái)自中國(guó)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局。①專(zhuān)利申請(qǐng)數(shù)據(jù)來(lái)自國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局網(wǎng)站：www.sipo.gov.cn。（5）企業(yè)性質(zhì)（IO）。企業(yè)性質(zhì)用最終控制人性質(zhì)的虛擬變量表示。國(guó)有為1，非國(guó)有為0。（6）企業(yè)規(guī)模（Size）。用公司總資產(chǎn)的對(duì)數(shù)表示。（7）經(jīng)濟(jì)開(kāi)放度（Trade）。用各省各年的進(jìn)出口總額與生產(chǎn)總值的比值表示。其中，進(jìn)出口總額使用的是經(jīng)營(yíng)單位所在地的進(jìn)出口總額。由于進(jìn)出口總額使用的單位是美元，因此我們結(jié)合各年人民幣與美元之間的匯率，將進(jìn)出口總額換算為人民幣表示。計(jì)算所需數(shù)據(jù)來(lái)自于國(guó)家統(tǒng)計(jì)局。參見(jiàn)楊少文和熊啟泉（2014）以及胡智和劉志雄（2005）的做法。（8）資產(chǎn)收益率（ROA）。用企業(yè)凈利潤(rùn)與總資產(chǎn)的比值表示。（9）托賓Q值（Tobin）。用企業(yè)資產(chǎn)市值與重置成本比值表示。（10）現(xiàn)金流量（CF）。用經(jīng)營(yíng)活動(dòng)產(chǎn)生的現(xiàn)金流凈額與總資產(chǎn)的比值表示。（11）營(yíng)業(yè)收入（lnSales）。用營(yíng)業(yè)收入的對(duì)數(shù)表示。（12）總資產(chǎn)負(fù)債率（TL）。用企業(yè)總負(fù)債與總資產(chǎn)比值表示。（13）總資產(chǎn)與員工人數(shù)比（TAL）。用企業(yè)總資產(chǎn)與員工人數(shù)比值的對(duì)數(shù)表示。（14）地區(qū)高學(xué)歷追逐熱度（KY）。用每個(gè)省份每年報(bào)考全國(guó)各高校和研究機(jī)構(gòu)的碩士研究生人數(shù)與該地區(qū)大專(zhuān)以上人口數(shù)量的比值來(lái)衡量。各省份每年碩士研究生報(bào)名人數(shù)是通過(guò)百度搜索手工收集得到。各省份每年大專(zhuān)以上人口數(shù)量數(shù)據(jù)來(lái)自國(guó)家統(tǒng)計(jì)局網(wǎng)站。

2. 數(shù)據(jù)來(lái)源。本文使用的數(shù)據(jù)主要來(lái)源于國(guó)泰安（CSMAR）中國(guó)上市公司數(shù)據(jù)庫(kù)，以及中國(guó)區(qū)域經(jīng)濟(jì)研究數(shù)據(jù)庫(kù)。樣本期為2005?2012年。由于R&D投入強(qiáng)度數(shù)據(jù)在2007年之后才在上市公司年度報(bào)告中披露，因此當(dāng)模型中引入R&D投入強(qiáng)度變量時(shí)，樣本期變?yōu)?007?2012年。并且，很多上市公司并未如期披露R&D投入數(shù)據(jù)，因此當(dāng)模型中引入R&D投入強(qiáng)度變量時(shí)，樣本數(shù)會(huì)有較大程度的減少。

五、實(shí)證結(jié)果與分析

（一）地區(qū)高學(xué)歷追逐熱度與企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新投入的關(guān)系

首先，我們檢驗(yàn)研究假設(shè)1。我們將樣本按地區(qū)高學(xué)歷追逐熱度指標(biāo)均值分為三組，最弱的11個(gè)省份定義為高學(xué)歷追逐熱度低的地區(qū)，最強(qiáng)的10個(gè)省份定義為高學(xué)歷追逐熱度高的地區(qū)，然后從表1觀察各組技術(shù)創(chuàng)新投入強(qiáng)度的均值?？梢?jiàn)，隨著地區(qū)高學(xué)歷追逐熱度的提升，技術(shù)創(chuàng)新投入強(qiáng)度RDS有明顯提升。這和研究假設(shè)1是一致的。

表1 描述性統(tǒng)計(jì)：按地區(qū)高學(xué)歷追逐熱度強(qiáng)度分組

接下來(lái)，我們進(jìn)一步通過(guò)回歸分析來(lái)檢驗(yàn)研究假設(shè)1。表2中的實(shí)證結(jié)果顯示，無(wú)論我們采用RDA還是RDS度量R&D投入強(qiáng)度，無(wú)論在回歸模型中我們是否控制時(shí)間、省份和行業(yè)固定效應(yīng)，KY系數(shù)都顯著為正。這說(shuō)明地區(qū)高學(xué)歷追逐熱度和R&D投入強(qiáng)度存在顯著正相關(guān)關(guān)系，也即該地區(qū)的高學(xué)歷追逐熱度越強(qiáng)，企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新投入越多。這就證明了研究假設(shè)1。

表2 地區(qū)高學(xué)歷追逐熱度對(duì)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新投入的回歸結(jié)果

（二）地區(qū)高學(xué)歷追逐熱度對(duì)技術(shù)創(chuàng)新投入的影響路徑識(shí)別

然后，我們對(duì)研究假設(shè)2a和研究假設(shè)2b進(jìn)行檢驗(yàn)，以識(shí)別地區(qū)高學(xué)歷追逐熱度對(duì)技術(shù)創(chuàng)新投入的影響路徑。表3的實(shí)證結(jié)果顯示，無(wú)論我們采用RDA還是RDS度量R&D投入強(qiáng)度，無(wú)論在回歸模型中是否控制時(shí)間、省份和行業(yè)固定效應(yīng)，交叉項(xiàng)系數(shù)都顯著為正，PS系數(shù)仍顯著為負(fù)；同時(shí)，KY的系數(shù)不再顯著。這說(shuō)明地區(qū)高學(xué)歷追逐熱度與政府扶持的結(jié)合，是推動(dòng)創(chuàng)新投入的主要力量。換言之，政府扶持能夠強(qiáng)化地區(qū)高學(xué)歷追逐熱度對(duì)技術(shù)創(chuàng)新的促進(jìn)作用。于是，表3的實(shí)證結(jié)果就支持了研究假設(shè)2b，而拒絕了研究假設(shè)2a。這說(shuō)明地區(qū)高學(xué)歷追逐熱度對(duì)技術(shù)創(chuàng)新的影響，需要通過(guò)政府扶持來(lái)實(shí)現(xiàn)。其中，交叉項(xiàng)的系數(shù)顯著，而KY的系數(shù)不顯著，也巧合地幫助我們減弱了實(shí)證中的內(nèi)生性問(wèn)題。因?yàn)樵诩夹g(shù)創(chuàng)新強(qiáng)的地區(qū)，人們可能更渴望成為技術(shù)人才，從而有可能推動(dòng)地區(qū)高學(xué)歷追逐熱度強(qiáng)度的提升，但這種推動(dòng)作用是直接作用，不會(huì)與政府扶持產(chǎn)生關(guān)系。也就是說(shuō)，技術(shù)創(chuàng)新對(duì)地區(qū)高學(xué)歷追逐熱度的反向影響不會(huì)借助政府扶持來(lái)實(shí)現(xiàn)。

表3 地區(qū)高學(xué)歷追逐熱度對(duì)技術(shù)創(chuàng)新投入的影響路徑識(shí)別回歸結(jié)果

（三）地區(qū)高學(xué)歷追逐熱度對(duì)生產(chǎn)效率（全要素生產(chǎn)率）的影響路徑識(shí)別

本文的第三個(gè)重要檢驗(yàn)是對(duì)地區(qū)高學(xué)歷追逐熱度的生產(chǎn)效率影響路徑進(jìn)行識(shí)別，從而對(duì)競(jìng)爭(zhēng)性的研究假設(shè)3a和研究假設(shè)3b進(jìn)行判斷。表4中列（1）?列（2）的結(jié)果顯示，當(dāng)交叉項(xiàng)不進(jìn)入模型時(shí)，變量KY的系數(shù)不顯著，而PS的系數(shù)顯著為正。這說(shuō)明政府扶持對(duì)生產(chǎn)效率的推動(dòng)作用，相對(duì)于地區(qū)高學(xué)歷追逐熱度來(lái)說(shuō)更加明顯。表4中列（3）的結(jié)果顯示，當(dāng)交叉項(xiàng)進(jìn)入模型時(shí)，PS的系數(shù)不再顯著，而KY的系數(shù)變成顯著為負(fù)，同時(shí)的系數(shù)顯著為正。因此，這再次說(shuō)明地區(qū)高學(xué)歷追逐熱度只有和政府扶持相結(jié)合，才能在中國(guó)發(fā)揮對(duì)生產(chǎn)效率的推動(dòng)作用；如果離開(kāi)了政府扶持，高學(xué)歷追逐熱度提升對(duì)于地區(qū)生產(chǎn)效率并沒(méi)有促進(jìn)作用。因此，我們的實(shí)證結(jié)果支持了研究假設(shè)3b，而拒絕了研究假設(shè)3a。也就是說(shuō)，地區(qū)高學(xué)歷追逐熱度不能直接推動(dòng)企業(yè)提高生產(chǎn)效率，而需要與政府對(duì)企業(yè)的支持結(jié)合，才能對(duì)生產(chǎn)效率產(chǎn)生正向的顯著影響。

表4 地區(qū)高學(xué)歷追逐熱度對(duì)生產(chǎn)效率的影響路徑識(shí)別回歸結(jié)果

（四）穩(wěn)健性檢驗(yàn)

為了保證研究結(jié)論的科學(xué)性，本文進(jìn)行了一系列的穩(wěn)健性檢驗(yàn)。由于篇幅所限，所有穩(wěn)健性結(jié)果均沒(méi)有匯報(bào)詳細(xì)結(jié)果，只在此簡(jiǎn)單說(shuō)明。

1. 地區(qū)高學(xué)歷追逐熱度的指標(biāo)更換。為了避免地區(qū)高學(xué)歷追逐熱度指標(biāo)測(cè)算對(duì)實(shí)證結(jié)果帶來(lái)的影響，我們按照每個(gè)省份的高學(xué)歷追逐熱度均值的大小將31個(gè)省份分成兩組，用KY01虛擬變量進(jìn)行識(shí)別：地區(qū)高學(xué)歷追逐熱度強(qiáng)的組為1，弱組為0。地區(qū)高學(xué)歷追逐熱度強(qiáng)的那組一共包含15個(gè)省份，弱組共包含16個(gè)省份。然后重新進(jìn)行了實(shí)證檢驗(yàn)?；貧w結(jié)果基本上與表2?表4的結(jié)果是一致的，從而驗(yàn)證了本文指標(biāo)選擇和實(shí)證結(jié)果具有較好的穩(wěn)健性。

2. 雙盲試驗(yàn)（Placebo Test）。由于地區(qū)高學(xué)歷追逐熱度和地區(qū)文化緊密相關(guān)，我們對(duì)地區(qū)高學(xué)歷追逐熱度的指標(biāo)測(cè)度可能會(huì)“偶然”地受到某些地區(qū)文化或地區(qū)特征的干擾，從而出現(xiàn)“虛假”的回歸結(jié)果。換句話(huà)說(shuō)，可能每個(gè)地區(qū)都有一部分特質(zhì)與技術(shù)創(chuàng)新投入發(fā)生作用，使得無(wú)論用哪些地區(qū)來(lái)代表“高地區(qū)高學(xué)歷追逐熱度”地區(qū)，都會(huì)和技術(shù)創(chuàng)新投入產(chǎn)生前面回歸中的結(jié)果。為了排除這種可能性，我們進(jìn)一步進(jìn)行了雙盲試驗(yàn)。具體做法是：對(duì)于進(jìn)入樣本的31個(gè)省份，在0?1之間隨機(jī)地產(chǎn)生31個(gè)數(shù)，隨機(jī)數(shù)排名在前15名則賦值為1，認(rèn)為其是地區(qū)高學(xué)歷追逐熱度高的地區(qū)，排名在后16名的則賦值為0，認(rèn)為其是地區(qū)高學(xué)歷追逐熱度低的地區(qū)。我們用虛擬變量KY02來(lái)代表這一“隨機(jī)”產(chǎn)生的地區(qū)高學(xué)歷追逐熱度變量。然后重復(fù)以上回歸，結(jié)果與上文的實(shí)證結(jié)果一致。這進(jìn)一步說(shuō)明，我們采用的地區(qū)高學(xué)歷追逐熱度指標(biāo)測(cè)度是有效的，回歸結(jié)果確實(shí)反映了地區(qū)高學(xué)歷追逐熱度與創(chuàng)新投入、政府扶持間的關(guān)系，而并不是“偶然”得到的。①我們重復(fù)了10次“雙盲”試驗(yàn)，結(jié)果沒(méi)有發(fā)生本質(zhì)上的變化。

3. 更換生產(chǎn)效率指標(biāo)。為了保證實(shí)證結(jié)果的穩(wěn)健性，我們進(jìn)一步使用另一個(gè)生產(chǎn)效率指標(biāo)IE（創(chuàng)新效率，用申請(qǐng)專(zhuān)利總數(shù)與總資產(chǎn)的比值度量）替換生產(chǎn)效率來(lái)分析地區(qū)高學(xué)歷追逐熱度對(duì)創(chuàng)新效率的影響路徑。由于創(chuàng)新效率IE的值處于0和1之間，因此當(dāng)使用IE作為因變量時(shí)，我們采用Logit模型進(jìn)行回歸。①我們還進(jìn)行了以下穩(wěn)健性考量：一是用IE的對(duì)數(shù)值進(jìn)行回歸，結(jié)果沒(méi)有發(fā)生本質(zhì)上的變化；二是使用三類(lèi)專(zhuān)利申請(qǐng)指標(biāo)（發(fā)明專(zhuān)利、實(shí)用新型專(zhuān)利、外觀設(shè)計(jì)專(zhuān)利）與總資產(chǎn)的比值作為因變量，然后進(jìn)行回歸，結(jié)果也沒(méi)有本質(zhì)上的變化。限于篇幅，這些結(jié)果沒(méi)有匯報(bào)，留存?zhèn)渌?。回歸結(jié)果與前面表4的結(jié)果基本上是一致的。因此，此處的證據(jù)再次說(shuō)明地區(qū)高學(xué)歷追逐熱度只有和政府扶持相結(jié)合，才能在中國(guó)發(fā)揮其對(duì)創(chuàng)新效率的推動(dòng)作用。

4. 更換政府扶持指標(biāo)。為了減少因政府扶持變量選擇帶來(lái)的質(zhì)疑，我們選擇用企業(yè)性質(zhì)變量IO（國(guó)有和非國(guó)有）替代政府扶持變量PS。我們用企業(yè)性質(zhì)IO作為政府扶持變量對(duì)假設(shè)1、假設(shè)2和假設(shè)3重新進(jìn)行了回歸分析，得到的實(shí)證結(jié)果與表2?表4的結(jié)果是一致的。

5. 內(nèi)生性的再次考察：引入“大米理論”工具變量。盡管上文反復(fù)考慮了內(nèi)生性問(wèn)題，并認(rèn)為內(nèi)生性問(wèn)題并不會(huì)影響本文的主要分析結(jié)論，但常規(guī)的能消除內(nèi)生性困擾的方法仍然是引入工具變量。為“地區(qū)高學(xué)歷追逐熱度”這樣一個(gè)具有文化維度的測(cè)度指標(biāo)再找到一個(gè)合適的工具變量，使其只直接影響和關(guān)聯(lián)“地區(qū)高學(xué)歷追逐熱度”測(cè)度指標(biāo)，而不直接影響“技術(shù)創(chuàng)新”指標(biāo)是非常困難的。所幸的是，近期Talhelm等（2014）提出的“大米理論”為本文提供了一個(gè)較合適的工具變量。他們的研究認(rèn)為，大米種植比率較低，而小麥、玉米、豆類(lèi)種植較高的地區(qū)更不依賴(lài)團(tuán)隊(duì)合作，而更相信個(gè)人能力。這是因?yàn)榇竺追N植過(guò)程中，需要合作建水渠灌溉。這樣，大米種植比率較低的地區(qū)就更多地強(qiáng)調(diào)個(gè)人貢獻(xiàn)和能力，更注重培養(yǎng)個(gè)人的能力，而大米種植比率較高的地區(qū)可能具有更多的合作和團(tuán)隊(duì)精神。

雖然“大米理論”與技術(shù)創(chuàng)新的關(guān)系還存在諸多爭(zhēng)議（Ruan等，2015），但我們至少可以認(rèn)為，大米種植率所帶來(lái)的地區(qū)文化特質(zhì)差異，可以作為一個(gè)有效的工具變量引入我們的模型。這是因?yàn)椋案邔W(xué)歷追逐熱度”高的地區(qū)，人們更重視提高學(xué)歷，也就會(huì)更強(qiáng)調(diào)優(yōu)秀個(gè)人的貢獻(xiàn)，這與Talhelm等（2014）所述的大米種植比率低地區(qū)的“高層次個(gè)人貢獻(xiàn)”文化特質(zhì)有共通之處。也就是說(shuō)，“大米種植比率低”會(huì)直接提升地區(qū)“高學(xué)歷追逐熱度”，但不會(huì)直接影響技術(shù)創(chuàng)新（邏輯上應(yīng)該是通過(guò)地區(qū)文化特質(zhì)來(lái)影響技術(shù)創(chuàng)新）。鑒于此，我們引入“大米種植比率低”地區(qū)虛擬變量，作為“地區(qū)高學(xué)歷追逐熱度”變量的工具變量，重復(fù)表2?表4的回歸。具體做法是：選擇Talhelm等（2014）研究中排名前10位的“大米種植率低”的省份（1996年數(shù)據(jù)），令其為1，其余為0。以此變量作為地區(qū)高學(xué)歷追逐熱度變量（KY）的工具變量，同時(shí)以此變量與PS的交乘項(xiàng)作為的工具變量，通過(guò)兩階段最小二乘法進(jìn)行回歸分析，結(jié)果與之前的結(jié)果仍然基本一致。

6. 刪去北京、上海和西藏樣本的穩(wěn)健性檢驗(yàn)。當(dāng)然，也可能存在這樣一種極端情況：如果一個(gè)地區(qū)重點(diǎn)大學(xué)非常多，導(dǎo)致外地生源很多，而外地生源又不認(rèn)同其本科學(xué)校所在地區(qū)的文化，且這個(gè)地區(qū)考研的主要又是外地應(yīng)屆畢業(yè)生，那么我們的指標(biāo)就不可靠了。不過(guò)，全國(guó)只有兩個(gè)地區(qū)可能滿(mǎn)足上述條件，即北京和上海。于是，為穩(wěn)妥起見(jiàn)，我們進(jìn)一步進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)，通過(guò)刪去北京和上海的樣本，重復(fù)所有實(shí)證過(guò)程。結(jié)果仍然與之前的相似。此外，由于西藏地區(qū)的文化具有一定的特殊性，而且其高學(xué)歷追逐熱度的值較其他省份變化較大，②西藏地區(qū)的高學(xué)歷追逐熱度的標(biāo)準(zhǔn)差值在各省份中最大，說(shuō)明西藏地區(qū)的高學(xué)歷追逐熱度指標(biāo)最不穩(wěn)定。因此我們還嘗試刪去西藏地區(qū)的樣本，重新進(jìn)行了實(shí)證檢驗(yàn)。實(shí)證結(jié)果發(fā)現(xiàn)，實(shí)證結(jié)果與之前的基本一致。

六、結(jié)論與啟示

近年來(lái)，我國(guó)的高學(xué)歷追逐熱度持續(xù)上升，這說(shuō)明更多的人有強(qiáng)烈意愿成長(zhǎng)為高學(xué)歷人才。那么，這種成長(zhǎng)意愿是否有利于我國(guó)企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新呢?關(guān)鍵問(wèn)題集中在兩個(gè)方面：一是中國(guó)式的地區(qū)高學(xué)歷追逐熱度是否能夠促進(jìn)技術(shù)創(chuàng)新?二是地區(qū)高學(xué)歷追逐熱度推動(dòng)技術(shù)創(chuàng)新的路徑或者說(shuō)向技術(shù)創(chuàng)新傳導(dǎo)的組織體系是什么?

為此，我們嘗試構(gòu)建一個(gè)能夠合理測(cè)度我國(guó)各省份高學(xué)歷追逐熱度的指標(biāo)。在考慮內(nèi)生性影響、指標(biāo)穩(wěn)健性影響的基礎(chǔ)上，根據(jù)基本理論邏輯，本文完成了地區(qū)高學(xué)歷追逐與技術(shù)創(chuàng)新關(guān)系的實(shí)證研究。我們發(fā)現(xiàn)了以下兩個(gè)事實(shí)：第一，地區(qū)高學(xué)歷追逐對(duì)于技術(shù)創(chuàng)新存在顯著的推動(dòng)作用。這說(shuō)明考研并不只是為了追求職場(chǎng)升遷，而且具有推動(dòng)技術(shù)創(chuàng)新的作用。第二，高學(xué)歷追逐對(duì)技術(shù)創(chuàng)新的推動(dòng)作用需要在政府對(duì)相關(guān)地區(qū)企業(yè)有效支持的環(huán)境下才能充分實(shí)現(xiàn)。地區(qū)高學(xué)歷追逐熱度與政府支持的結(jié)合，還有利于充分發(fā)揮政府扶持對(duì)技術(shù)創(chuàng)新的推動(dòng)作用，進(jìn)而推動(dòng)企業(yè)全要素生產(chǎn)率和技術(shù)創(chuàng)新效率的提升。也就是說(shuō)，盡管地區(qū)高學(xué)歷追逐熱度本身能夠促進(jìn)技術(shù)創(chuàng)新，但這種促進(jìn)作用在很大程度上必須與政府扶持同時(shí)進(jìn)行。雙盲試驗(yàn)（Placebo Test）、更換地區(qū)高學(xué)歷追逐熱度變量指標(biāo)及借鑒著名的“大米理論”引入工具變量方法的檢驗(yàn)，都說(shuō)明了本文的研究結(jié)論具有較強(qiáng)的穩(wěn)健性。本文的政策含義在于：追求高學(xué)歷的地區(qū)氛圍，可以在政府的有效引導(dǎo)下充分發(fā)揮其對(duì)技術(shù)創(chuàng)新的推動(dòng)作用。通過(guò)給予企業(yè)一定的政府扶持，能夠更好地激發(fā)企業(yè)的高學(xué)歷技術(shù)人才的創(chuàng)新熱情，從而推動(dòng)地區(qū)生產(chǎn)效率的提升。

[1]聶輝華，譚松濤，王宇鋒. 創(chuàng)新、企業(yè)規(guī)模和市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)：基于中國(guó)企業(yè)層面的面板數(shù)據(jù)分析[J]. 世界經(jīng)濟(jì)，2008，（7）：57?66.

[2]解維敏，唐清泉，陸姍姍. 政府R&D資助，企業(yè)R&D支出與自主創(chuàng)新——來(lái)自中國(guó)上市公司的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)[J]. 金融研究，2009，（6）：86?99.

[3]許昊，萬(wàn)迪昉，徐晉. 風(fēng)險(xiǎn)投資背景、持股比例與初創(chuàng)企業(yè)研發(fā)投入[J]. 科學(xué)學(xué)研究，2015，（10）：1547?1554.

[4]姚洋. 高水平陷阱——李約瑟之謎再考察[J]. 經(jīng)濟(jì)研究，2003，（1）：71?79.

[5]張宇燕，高程. 海外白銀、初始制度條件與東方世界的停滯——關(guān)于晚明中國(guó)何以“錯(cuò)過(guò)”經(jīng)濟(jì)起飛歷史機(jī)遇的猜想[J]. 經(jīng)濟(jì)學(xué)（季刊），2005，（2）：491?518.

[6]Acemoglu D，Johnson S，Robinson J. The rise of Europe：Atlantic trade，institutional change and economic growth[J].American Economic Review，2005，95： 546?579.

[7]Acemoglu D，Ticchi D，Vindigni A. Emergence and persistence of inefficient states[J]. Journal of the European Economic Association，2011，9（2）： 177?208.

[8]Aghion P，Bond S，Klemm A，et al. Technology and financial structure：Are innovative firms different?[J]. Journal of the European Economic Association，2004，2（2-3）： 277?288.

[9]Almeida H，Hsu P?H，Li D. Less is more：Financial constraints and innovative efficiency[R]. SSRN Working Paper，2013.

[10]Bhagat S，Welch I. Corporate research & development investments international comparisons[J]. Journal of Accounting and Economics，1995，19（2-3）： 443?470.

[11]Brown J R，Martinsson G，Petersen B C. Law，stock markets，and innovation[J]. Journal of Finance，2013，68（4）：1517?1549.

[12]Fan J P H，Wong T J，Zhang T. Politically connected CEOs，corporate governance，and post-IPO performance of China's newly partially privatized firms[J]. Journal of Financial Economics，2007，84（2）： 330?357.

[13]Guo G. Party recruitment of college students in China[J]. Journal of Contemporary China，2005，14（43）： 371?393.

[14]Khwaja A I，Mian A. Do lenders favor politically connected firms? Rent provision in an emerging financial market[J].Quarterly Journal of Economics，2005，120（4）： 1371?1411.

[15]Li H，Meng L，Wang Q，et al. Political connections，financing and firm performance：Evidence from Chinese private firms[J]. Journal of Development Economics，2008，87（2）： 283?299.

[16]Luo D，Ying Q. Political connections and bank lines of credit[J]. Emerging Markets Finance and Trade，2014，50（S3）： 5?21.

[17]Olley G S，Pakes A. The dynamics of productivity in the telecommunications equipment industry[J]. Econometrica，1996，64（6）： 1263?1297.

[18]Ruan J，Xie Z，Zhang X. Does rice farming shape individualism and innovation?[J]. Food Policy，2015，56： 51?58.

[19]Shleifer A，Vishny R W. Politicians and firms[J]. Quarterly Journal of Economics，1994，109（4）： 995?1025.

[20]Szelenvi I. The intelligentsia in the class structure of state-socialist societies[J]. American Journal of Sociology，1982，88： 287?326.

[21]Talhelm T，Zhang X，Oishi S，et al. Large-scale psychological differences within China explained by rice versus wheat agriculture[J]. Science，2014，344（6184）： 603?608.

[22]Walder A G. Career mobility and the communist political order[J]. American Sociological Review，1995，60（3）： 309?328.

[23]Walder A G，Li B，Treiman D J. Politics and life chances in a state socialist regime：Dual career paths into the urban Chinese elite，1949 to 1996[J]. American Sociological Review，2000，65（2）： 191?209.

[24]Zhou X. Economic transformation and income inequality in urban China：Evidence from panel data[J]. American Journal of Sociology，2000，105（4）： 1135?1174.