理工科人才對企業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響研究
——來自高校擴(kuò)招的證據(jù)

周端明， 侯效茹

(安徽師范大學(xué) 經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，安徽 蕪湖 241000)

引言

黨的十九大報告指出，堅(jiān)定實(shí)施科教興國戰(zhàn)略、人才強(qiáng)國戰(zhàn)略、創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展戰(zhàn)略[1]。2021年9月，習(xí)近平總書記在中央人才工作會議上指出，“要大力培養(yǎng)使用戰(zhàn)略科學(xué)家，要打造大批一流科技領(lǐng)軍人才和創(chuàng)新團(tuán)隊(duì)，要下大力氣全方位培養(yǎng)、引進(jìn)、用好人才?！盵2]建設(shè)創(chuàng)新型國家，提升全要素生產(chǎn)率的關(guān)鍵是人才。

理工科人才，即STEM領(lǐng)域人才(科學(xué)、技術(shù)、工程和數(shù)學(xué))，對于國家科技創(chuàng)新發(fā)展和經(jīng)濟(jì)增長具有重要促進(jìn)作用[3]。當(dāng)前，我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展驅(qū)動力和企業(yè)發(fā)展方式正處于從投資驅(qū)動向創(chuàng)新驅(qū)動轉(zhuǎn)變的重要階段。在此背景下，理工科領(lǐng)域人才的有效培養(yǎng)和供給，對于建設(shè)我國科技人才梯隊(duì)、增強(qiáng)國家競爭力具有重要意義[4]。高等學(xué)校是為企業(yè)輸送科技人才的主要基地。尤其是理工科高校，其科研創(chuàng)新隊(duì)伍擁有豐富的理論知識、較強(qiáng)的科研能力，不僅可以為企業(yè)發(fā)展提供理論指導(dǎo)和技術(shù)支持，還可以為企業(yè)提供大量的科技人才后備軍，提高企業(yè)自主創(chuàng)新能力。為進(jìn)一步優(yōu)化和提升高校理工科人才培養(yǎng)水平，國家教育部相繼實(shí)施了“卓越工程師教育培養(yǎng)計(jì)劃”“科教結(jié)合協(xié)同育人行動計(jì)劃”“新工科建設(shè)”等系列舉措[5]。2017年2月以來，教育部積極推進(jìn)新工科建設(shè)，先后形成了“復(fù)旦共識”“天大行動”和“北京指南”，主動應(yīng)對新一輪科技革命與產(chǎn)業(yè)變革，支撐服務(wù)創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展和“中國制造2025”等國家戰(zhàn)略。

高校擴(kuò)招以來，我國人力資本數(shù)量大幅度增加，尤其是理工科高校所培養(yǎng)的理工科人才供給也急劇增加。表1展示了安徽省部分本科院校2014—2019年理工科學(xué)生招生占比。從中可以看出，理工類高校每年招收的理工科學(xué)生占比在70%-80%，而其他高校則在40%-50%，理工類高校招收的理工科學(xué)生數(shù)明顯高于非理工類學(xué)校，其招生比例也明顯高于全省高校理工科招生占比。在此背景下，急劇擴(kuò)張的科技人才供給對企業(yè)創(chuàng)新能力和全要素生產(chǎn)率提升具有怎樣的政策效果值得深入研究。對于提高中國未來創(chuàng)新能力，實(shí)施創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展戰(zhàn)略具有重要的指導(dǎo)意義。

1 文獻(xiàn)綜述

高校擴(kuò)招帶來人力資本數(shù)量的急劇擴(kuò)張和質(zhì)量的變化，進(jìn)而能夠?qū)ζ髽I(yè)創(chuàng)新能力和全要素生產(chǎn)率產(chǎn)生影響。因此，高校擴(kuò)招與經(jīng)濟(jì)發(fā)展、全要素生產(chǎn)率的關(guān)系探討引起了眾多學(xué)者的關(guān)注。丁小浩和陳良焜利用投入產(chǎn)出模型，對高校擴(kuò)招帶動國民經(jīng)濟(jì)總產(chǎn)出的增加進(jìn)行了估算分析[6]。周曉紅借助高校擴(kuò)招這一外生政策沖擊，研究得出培養(yǎng)人才和擴(kuò)大招生規(guī)模對經(jīng)濟(jì)有即期和長期拉動作用的結(jié)論[7]。馬汴京等研究發(fā)現(xiàn)，高校擴(kuò)招顯著提升了受教育群體的教育回報率，并且識別出受到擴(kuò)招政策差異化影響的不同群體[8]。周茂等研究發(fā)現(xiàn)，擴(kuò)招后人力資本擴(kuò)張推動我國城市制造業(yè)出口升級[9]。初帥運(yùn)用雙重差分方法研究發(fā)現(xiàn)，高校擴(kuò)招一是推動了人口城鎮(zhèn)化，二是帶來的人口城鎮(zhèn)化呈現(xiàn)邊際效應(yīng)遞減趨勢，指出如何進(jìn)一步提升高等教育的質(zhì)量是進(jìn)一步推進(jìn)人口城鎮(zhèn)化和實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)增長的關(guān)鍵[10]。

表1 安徽省部分本科院校2014—2019年理工科學(xué)生招生占比(單位：%)Table 1 Proportion of science and engineering student enrollment in some undergraduate universities in anhui province from 2014 to 2019 (Unit:%)

上述研究都從不同角度證實(shí)了高校擴(kuò)招政策的推行對經(jīng)濟(jì)增長具有正向促進(jìn)作用。然而，也有諸多學(xué)者的研究認(rèn)為，高校擴(kuò)招對經(jīng)濟(jì)產(chǎn)生了負(fù)面影響。陳厚豐和呂敏研究發(fā)現(xiàn)，高等教育規(guī)模過快增長導(dǎo)致高等教育發(fā)展與經(jīng)濟(jì)發(fā)展的失衡[11]。李勇通過實(shí)證分析證明，高校擴(kuò)招促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長的作用是有限的，一味地?cái)U(kuò)大規(guī)模會導(dǎo)致教育質(zhì)量不高和結(jié)構(gòu)不合理[12]。陳林和夏俊基于雙重差分方法研究認(rèn)為，高校擴(kuò)招對技術(shù)創(chuàng)新效率產(chǎn)生了一定的負(fù)面影響，高校擴(kuò)招的政策效應(yīng)難以用好壞來評判[13]。

基于以上文獻(xiàn)梳理分析，關(guān)于高校擴(kuò)招對經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響引起了學(xué)術(shù)界的激烈討論。雖然大部分文獻(xiàn)均支持高校擴(kuò)招對經(jīng)濟(jì)發(fā)展具有正向關(guān)系，但也有部分研究發(fā)現(xiàn)高校擴(kuò)招對科技創(chuàng)新效率和經(jīng)濟(jì)發(fā)展具有負(fù)面影響。但是，現(xiàn)有研究中很少從企業(yè)全要素生產(chǎn)率視角分析高校擴(kuò)招的政策效應(yīng)，而對于高校擴(kuò)招帶來的理工科人才供給急劇增加的現(xiàn)實(shí)對于企業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響的研究幾乎沒有。鑒于此，本文以我國1999年“大學(xué)擴(kuò)招”政策作為準(zhǔn)自然實(shí)驗(yàn)，研究理工科人才的增加對當(dāng)?shù)仄髽I(yè)全要素生產(chǎn)率的作用渠道和影響效果，并利用中國工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫中安徽省的微觀數(shù)據(jù)，采用雙重差分模型進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)。高校擴(kuò)招過程中理工科人才對企業(yè)效率的影響效果的識別，為科技人才促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新和國家創(chuàng)新發(fā)展提供新的證據(jù)，這也是本文的邊際貢獻(xiàn)所在。

2 機(jī)制分析與研究假說

Lucas構(gòu)建了人力資本推動經(jīng)濟(jì)增長的內(nèi)生增長模型[14]。Barro實(shí)證檢驗(yàn)了教育通過人力資本正向影響經(jīng)濟(jì)增長的結(jié)論，人力資本存量越多越容易吸收先進(jìn)國家的技術(shù)和創(chuàng)新[15]。技術(shù)創(chuàng)新是企業(yè)內(nèi)生的并能夠促進(jìn)長期經(jīng)濟(jì)増長，大量人力資本進(jìn)入企業(yè)后通過技術(shù)創(chuàng)新渠道推動企業(yè)全要素生產(chǎn)率的增長[16]。企業(yè)通過高校擴(kuò)招政策后，吸收到更多接受過高等教育的人力資本，他們之間既具有競爭效應(yīng)，也具有溢出效應(yīng)。具體來說，由于高素質(zhì)勞動力具有更強(qiáng)的適應(yīng)能力，企業(yè)將采用更前沿的技術(shù)與之相匹配[17]。首先，這將推動企業(yè)間更強(qiáng)的競爭，而競爭會帶來正向的創(chuàng)新效應(yīng)。其次，具有較多人力資本企業(yè)通過整合和優(yōu)化資源配置，促進(jìn)了企業(yè)創(chuàng)新數(shù)量和質(zhì)量的提升[18]。

高校畢業(yè)的理工科人才作為科技人力資本，即擁有STEM教育背景的員工進(jìn)入企業(yè)成為企業(yè)技術(shù)人員和工程師。在企業(yè)的技術(shù)部門，企業(yè)技術(shù)人員和工程師可以在沒有增加研發(fā)投入的情況下通過模仿進(jìn)行創(chuàng)新[19]，也可以通過整合和優(yōu)化現(xiàn)有資源配置進(jìn)行創(chuàng)新[20]。已有研究證實(shí)，美國移民政策改變這一沖擊帶來的STEM人才供給的減少，導(dǎo)致企業(yè)的專利創(chuàng)新水平下降?；谏鲜泄靖吖軋F(tuán)隊(duì)和企業(yè)家的教育背景，有研究發(fā)現(xiàn)其受教育水平和企業(yè)創(chuàng)新績效存在顯著的正相關(guān)關(guān)系，其中，在不同專業(yè)背景下，理科和工科對于企業(yè)的創(chuàng)新績效最為顯著[21-22]]。而商學(xué)院學(xué)科背景的人才更加追求短期效益而忽視企業(yè)創(chuàng)新和資本積累[23]。對于企業(yè)來說，企業(yè)全要素生產(chǎn)率的提升更大程度上依靠技術(shù)創(chuàng)新、新產(chǎn)品和新技術(shù)的研發(fā)應(yīng)用，而理工科學(xué)歷背景的學(xué)生進(jìn)入企業(yè)后，其專業(yè)知識儲備和思維更能推動企業(yè)創(chuàng)新和全要素生產(chǎn)率的提升。在高校擴(kuò)招政策施行后，相比于其他類別高校，由于理工科學(xué)校為企業(yè)帶來更多的理工科學(xué)生的供給，其賦予學(xué)生更為專業(yè)的技術(shù)知識，學(xué)生經(jīng)過四年的高等教育訓(xùn)練了學(xué)習(xí)能力和解決問題能力，進(jìn)入企業(yè)后通過干中學(xué)提高生產(chǎn)效率，能夠促進(jìn)企業(yè)的全要素生產(chǎn)率。

雖然各省經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和人才結(jié)構(gòu)各不相同，但從整體上看，從就學(xué)到就業(yè)，學(xué)生的流動性并不強(qiáng)。已有研究發(fā)現(xiàn)，高校畢業(yè)生有七成以上選擇留在學(xué)校所在城市就業(yè)[24]，畢業(yè)生留在所受高等教育當(dāng)?shù)鼐蜆I(yè)的可能性很大[25]。根據(jù)《全國高校畢業(yè)生就業(yè)調(diào)查報告》數(shù)據(jù)，普通本科畢業(yè)生有八九成以上選擇在本地就業(yè)?？赡艿脑蛴幸韵聝煞矫妫阂环矫?，從社會資本理論看，大學(xué)生在就讀的四年內(nèi)通過與同學(xué)、老師的相處，積極拓展自身社會資本，發(fā)展社會網(wǎng)絡(luò)，在擇業(yè)時優(yōu)先考慮留在院校所在地就業(yè)。另一方面，從高校和當(dāng)?shù)卣捌髽I(yè)方面看，有理工類大學(xué)的城市往往有與之相對應(yīng)的產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)，如馬鞍山的安徽工業(yè)大學(xué)和淮南的安徽理工大學(xué)，當(dāng)?shù)貎?yōu)勢產(chǎn)業(yè)分別是鋼鐵產(chǎn)業(yè)和煤炭產(chǎn)業(yè)，而大學(xué)與當(dāng)?shù)卣推髽I(yè)的產(chǎn)學(xué)研合作，政府的系列政策，有利于增強(qiáng)畢業(yè)生留在院校所在地就業(yè)的地區(qū)粘性?；谏鲜龇治?，本文提出第一個假說。

假說1：與對照組企業(yè)相比，高校擴(kuò)招后，顯著提高了有理工科學(xué)校的城市的工業(yè)企業(yè)的全要素生產(chǎn)率。

現(xiàn)階段我國多種所有制經(jīng)濟(jì)共存，而產(chǎn)權(quán)性質(zhì)不同的企業(yè)有不同的戰(zhàn)略目標(biāo)、組織架構(gòu)和運(yùn)營體系，可能導(dǎo)致企業(yè)全要素生產(chǎn)率的差異。因此，本文進(jìn)一步研究產(chǎn)權(quán)性質(zhì)對理工科人才與企業(yè)全要素生產(chǎn)率兩者關(guān)系的可能影響。目前主流觀點(diǎn)認(rèn)為，國有企業(yè)生產(chǎn)效率低于非國有企業(yè)。由于國有企業(yè)存在復(fù)雜的委托-代理問題，從內(nèi)部經(jīng)營機(jī)制而言，國有企業(yè)除了獲取經(jīng)營利潤外，還承擔(dān)著社會保障、擴(kuò)大就業(yè)等責(zé)任。從外部市場機(jī)制而言，政府政策的更強(qiáng)支持導(dǎo)致其面臨投資過度帶來的效率低下問題，整體治理水平更低[26]，從而影響全要素生產(chǎn)率的提升。已有研究發(fā)現(xiàn)國有產(chǎn)權(quán)對企業(yè)績效具有顯著的負(fù)向作用，企業(yè)國有產(chǎn)權(quán)比重越高，其創(chuàng)新績效越低[27-28]。

技術(shù)創(chuàng)新的能力與企業(yè)規(guī)模大小密切相關(guān)，大企業(yè)是技術(shù)進(jìn)步最有力的發(fā)動機(jī)。規(guī)模優(yōu)勢使得大規(guī)模企業(yè)比中小企業(yè)更可能獲取規(guī)模報酬。規(guī)模經(jīng)濟(jì)的重要原因是規(guī)模擴(kuò)大后的效率提升，并能夠節(jié)約部分生產(chǎn)和管理費(fèi)用。此外，大規(guī)模企業(yè)具有采購先進(jìn)技術(shù)設(shè)備的資金支持，也有充足的資金投入到研發(fā)創(chuàng)新活動中去。以上不同角度都指向大規(guī)模企業(yè)更有利于提升全要素生產(chǎn)率水平?；谏鲜龇治觯M(jìn)一步提出以下兩個假說。

假說2：理工科人才對企業(yè)全要素生產(chǎn)率的提升作用在國有和非國有企業(yè)之間存在異質(zhì)性，國有產(chǎn)權(quán)性質(zhì)將弱化理工科人才與企業(yè)全要素生產(chǎn)率間的正向關(guān)系。

假說3：與中小企業(yè)相比，理工科人才對企業(yè)全要素生產(chǎn)率的提升作用在大企業(yè)中表現(xiàn)更顯著。

3 研究設(shè)計(jì)

3.1 樣本選擇與數(shù)據(jù)來源

以安徽省16個地級市的工業(yè)企業(yè)群體作為研究樣本，覆蓋了大中小工業(yè)企業(yè)，統(tǒng)計(jì)時間為1999—2007年，數(shù)據(jù)來源為中國工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫。

為了保證數(shù)據(jù)的完整性和準(zhǔn)確性，我們對數(shù)據(jù)做如下處理：(1)從中國工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫中提取安徽省工業(yè)企業(yè)，對年份不在1999—2007年的數(shù)據(jù)、企業(yè)性質(zhì)代碼不在1-9之間的數(shù)據(jù)進(jìn)行刪除處理，根據(jù)企業(yè)性質(zhì)進(jìn)行了產(chǎn)權(quán)歸類劃分；(2)剔除關(guān)鍵指標(biāo)缺失的數(shù)據(jù)，例如：總資產(chǎn)、企業(yè)成立時間、員工人數(shù)、工業(yè)總產(chǎn)值和固定資產(chǎn)凈額；(3)剔除一些明顯不符合會計(jì)原則的數(shù)據(jù)，包括總資產(chǎn)小于固定資產(chǎn)凈額、企業(yè)年齡為負(fù)值、固定資產(chǎn)凈額為負(fù)值等數(shù)據(jù)。經(jīng)過處理，最終獲得39155個面板數(shù)據(jù)。

3.2 企業(yè)全要素生產(chǎn)率的核算

目前，學(xué)術(shù)界核算企業(yè)全要素生產(chǎn)率的方法主要有固定效應(yīng)法、LP方法、OP方法和OLS方法。相比較而言，LP方法和OP方法能夠有效解決生產(chǎn)率估計(jì)中的內(nèi)生性問題。進(jìn)一步地，OP方法存在著其他問題，如企業(yè)的投資額可能需要計(jì)算而導(dǎo)致很多企業(yè)出現(xiàn)投資為負(fù)或零的情況，很多樣本量缺失后造成樣本截?cái)嗥钚?yīng)，使得估計(jì)結(jié)果不能滿足一致性條件。而LP方法使用中間品投入指標(biāo)作為代理變量，解決了投資滯后性問題，并且較好地解決了數(shù)據(jù)丟失的問題。很多學(xué)者的研究也證實(shí)了LP方法的有效性[29-31]。

因此，本文使用LP方法計(jì)算安徽省工業(yè)企業(yè)1999—2007年的全要素生產(chǎn)率。參考魯曉東和連玉君的研究，作為對估計(jì)方法的參照，用最小二乘法對模型做出了估計(jì)，本文使用的基本模型如下：

其中，Yit表示企業(yè)i在t年的工業(yè)增加值，L和K分別表示企業(yè)員工規(guī)模和企業(yè)固定資產(chǎn)，year、cic、dq2分別表示代表企業(yè)年份、行業(yè)和地區(qū)的虛擬變量，ε表示隨機(jī)干擾及測量誤差等因素。由InTFPit=β0+εit可以得到全要素生產(chǎn)率的絕對水平值：

TFPit=lnYit-βllnLit-βklnKit

3.3 雙重差分方法與模型構(gòu)建

近年來，雙重差分方法在識別公共政策效應(yīng)方面得到了廣泛的應(yīng)用。相比于OLS方法，該法通過進(jìn)一步加入對照組的對照，解決了實(shí)證過程中的內(nèi)生性問題，提高了量化評估的準(zhǔn)確性。為此，本文以1999年實(shí)施的高等教育擴(kuò)招政策作為準(zhǔn)自然實(shí)驗(yàn)，采用雙重差分方法識別理工科人才的變化對企業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響。為此，將研究樣本分為處理組和對照組，以Treat和Post虛擬變量來表示企業(yè)是否為處理組以及進(jìn)入處理組的時間。屬于處理組則Treat賦值為1，否則為0；Post為實(shí)驗(yàn)期時間虛擬變量，實(shí)驗(yàn)前為0，實(shí)驗(yàn)后為1；Treat×Post為雙重差分變量，Treat和post的交互項(xiàng)的系數(shù)β1的估計(jì)值是高校擴(kuò)招政策沖擊對企業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響是否顯著的判定依據(jù)。此外，本文控制其他可能影響企業(yè)全要素生產(chǎn)率的相關(guān)變量。具體的模型設(shè)置如下：

其中，下標(biāo)i、t、s、h分別表示企業(yè)、年份、地區(qū)、行業(yè)；Xit表示的是可能影響全要素生產(chǎn)率的控制變量集合；αj為對應(yīng)的回歸系數(shù)。此外，由于本文研究中涉及行業(yè)、地區(qū)等因素，還設(shè)置了年份、行業(yè)與地區(qū)啞變量分別控制年份、行業(yè)以及地區(qū)固定效應(yīng)。其中，δh和γs分別為行業(yè)和地區(qū)固定效應(yīng)，主要是為了控制行業(yè)層面和城市層面一些不可觀測因素對企業(yè)全要素生產(chǎn)率產(chǎn)生影響；μt為時間固定效應(yīng)，用來控制共同的宏觀經(jīng)濟(jì)沖擊；εit為隨機(jī)擾動項(xiàng)。

3.4 變量設(shè)定與說明

本文核心解釋變量為Treat×Post的交互項(xiàng)。Post為時間虛擬變量，2003年是1999年“大學(xué)擴(kuò)招”政策入學(xué)的學(xué)生完成四年制高等教育并進(jìn)入勞動力市場的第1年，因此選擇擴(kuò)招批次學(xué)生畢業(yè)的時點(diǎn)2003年劃分實(shí)際政策沖擊發(fā)生的前后，若年份t在2003年及之后，則Post=1；若年份t在2003年之前，則Post=0。

國家教育部將高等院校分為綜合類大學(xué)、理工類大學(xué)、師范類大學(xué)、醫(yī)藥類大學(xué)等，我們將企業(yè)所在地級市有理工科大學(xué)(1)本文中選取安徽省理工類本科院校作為研究樣本，即安徽合肥、蕪湖、馬鞍山、淮南四個城市歸為處理組，其余地級市納入對照組。的劃分為處理組，即Treat賦值為1；企業(yè)所在地級市沒有理工科大學(xué)的則歸為對照組，Treat賦值為0。

考慮遺漏變量問題以及更加準(zhǔn)確地考察高校擴(kuò)招后理工科人才對企業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響，根據(jù)企業(yè)全要素生產(chǎn)率的相關(guān)研究和企業(yè)層面的數(shù)據(jù)情況，本文引入相關(guān)控制變量：企業(yè)年齡(age)、企業(yè)規(guī)模(lnL)、企業(yè)資本-勞動比(lnKL)、企業(yè)固定資產(chǎn)比率(Fixed)、企業(yè)產(chǎn)權(quán)性質(zhì)(State)。變量的具體定義見表2。

4 實(shí)證結(jié)果

4.1 描述性統(tǒng)計(jì)分析

樣本數(shù)據(jù)的主要變量描述性統(tǒng)計(jì)特征見表3。為了防止極端值可能對結(jié)果造成影響，對主要變量進(jìn)行了1%的雙邊縮尾處理。從表3可知，企業(yè)全要素生產(chǎn)率對數(shù)的取值在2.9369至9.1124之間，平均值為6.0748，標(biāo)準(zhǔn)差為1.1417，表明不同企業(yè)之間的全要素生產(chǎn)率差異較大且分布較為均勻，這為本文研究不同技術(shù)水平的企業(yè)奠定了基礎(chǔ)。此外，本文選取的多個控制變量差異也較為明顯，在較大值域內(nèi)波動，具有一定的控制作用。

表2 主要變量說明Table 2 Description of main variables

4.2 全樣本基準(zhǔn)回歸

表4報告了全樣本下基準(zhǔn)模型回歸結(jié)果。其中，第(1)列僅考慮交互項(xiàng)(Treat Post)對企業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響，結(jié)果顯示，對TFP的回歸結(jié)果在1%的置信水平下顯著為正，回歸系數(shù)為0.2947，表明高校擴(kuò)招后理工科人才擴(kuò)張對企業(yè)全要素生產(chǎn)率有顯著的促進(jìn)作用。第(2)列在加入控制變量后結(jié)果仍顯著為正，交互項(xiàng)(Treat×post)的回歸系數(shù)為0.0970。

進(jìn)一步地，第(3)列控制了所有控制變量，并且控制了時間、行業(yè)和地區(qū)固定效應(yīng)，交互項(xiàng)系數(shù)的系數(shù)符號仍然為正，而且在10%的置信水平下顯著，說明實(shí)證檢驗(yàn)結(jié)果具有較好的穩(wěn)定性。基準(zhǔn)回歸結(jié)果表明，與對照組企業(yè)相比，高校擴(kuò)招后，顯著提高了有理工科學(xué)校城市的企業(yè)的全要素生產(chǎn)率，即驗(yàn)證了理論假說1。其它控制變量系數(shù)也符合預(yù)期，企業(yè)年齡的系數(shù)在所有模型中均為負(fù)值且在1%水平下顯著，說明企業(yè)年齡越長反而越抑制企業(yè)全要素生產(chǎn)率，可能的原因是，成立時間越長的企業(yè)組織體系的固化導(dǎo)致企業(yè)組織惰性的增長，不利于企業(yè)創(chuàng)新知識的吸收進(jìn)而對全要素生產(chǎn)率產(chǎn)生負(fù)面影響。對于企業(yè)規(guī)模來說，每增加1%，企業(yè)全要素生產(chǎn)率提高0.5883%，說明規(guī)模越大的企業(yè)全要素生產(chǎn)率水平越高。最后也可以明顯看出企業(yè)產(chǎn)權(quán)性質(zhì)的回歸系數(shù)值顯著為負(fù)，表明國有與非國有企業(yè)對企業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響具有異質(zhì)性，這些將在下文中進(jìn)行詳細(xì)分析。

4.3 進(jìn)一步研究：異質(zhì)性分析

4.3.1 不同產(chǎn)權(quán)性質(zhì) 為了驗(yàn)證假說2，將研究樣本按照企業(yè)產(chǎn)權(quán)性質(zhì)分為國有企業(yè)和非國有企業(yè)兩組，分組進(jìn)行回歸。由表5列(1)、(2)可以看出，在國有企業(yè)組中，交互項(xiàng)(IP×post)的系數(shù)均不顯著，表明高校擴(kuò)招后，理工科人才的大量增加對國有企業(yè)的全要素生產(chǎn)率有正向促進(jìn)作用，但不顯著。而在列(4)中，交互項(xiàng)的系數(shù)為0.0506，且在5%的置信水平下顯著，說明高校擴(kuò)招后理工科人才顯著提高了非國有企業(yè)的全要素生產(chǎn)率，回歸結(jié)果驗(yàn)證了本文的假說2，國有產(chǎn)權(quán)性質(zhì)將弱化理工科人才與企業(yè)全要素生產(chǎn)率間的正向關(guān)系?？赡艿脑蛟谟冢瑖衅髽I(yè)承擔(dān)著政府的更多社會責(zé)任，由于行政干預(yù)，不能把提升經(jīng)濟(jì)效率作為唯一目標(biāo)，導(dǎo)致了創(chuàng)新效率的低下和非最優(yōu)化投資，使得即使大量理工科人才即科技人才進(jìn)入企業(yè)，科技人力資本水平的發(fā)揮也受到了限制。而不受政府保護(hù)的非國有企業(yè)，激烈的競爭壓力迫使它們要求企業(yè)科技人才不斷研發(fā)新產(chǎn)品、開發(fā)新技術(shù)等，有力地推動了企業(yè)全要素生產(chǎn)率的提升。

表3 描述性統(tǒng)計(jì)Table 3 Descriptive statistics

表4 全樣本基準(zhǔn)回歸結(jié)果Table 4 Full-sample baseline regression results

4.3.2 不同規(guī)模企業(yè) 為了探究在不同規(guī)模企業(yè)內(nèi)，理工科人才與全要素生產(chǎn)率之間的關(guān)系，將樣本數(shù)據(jù)劃分為不同規(guī)模企業(yè)，我們將企業(yè)規(guī)模大于樣本平均值的歸為大型企業(yè)樣本組，否則為中小型企業(yè)樣本組，其中，企業(yè)規(guī)模用企業(yè)員工數(shù)的對數(shù)來衡量。在分組回歸結(jié)果中，可以看到列(2)中，交互項(xiàng)(IP×post)的系數(shù)為0.0807，且在1%的置信平下顯著，說明理工科人才顯著提高了大型企業(yè)的全要素生產(chǎn)率。在中小型企業(yè)中，理工科人才對于企業(yè)全要素生產(chǎn)率也有正向的促進(jìn)作用，但是并不顯著，驗(yàn)證了本文的假說3。主要原因可能是，剛畢業(yè)的大學(xué)生更愿意去規(guī)模較大的企業(yè)工作，相比于小企業(yè)，其具有更高的穩(wěn)定性，員工權(quán)益更容易得到保障。其次，規(guī)模越大的企業(yè)雇傭的員工數(shù)越多，因此，高校擴(kuò)招帶來的理工科人才，即科技人力資本供給更多地被大企業(yè)吸收進(jìn)而促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新。最后，技術(shù)創(chuàng)新是一項(xiàng)充滿不確定性和需要足夠資金支持的長期經(jīng)營活動，因此，大型企業(yè)更可能承擔(dān)失敗的風(fēng)險和擁有資金保障，從事創(chuàng)新活動推動企業(yè)全要素生產(chǎn)率的提升。

4.4 平行性趨勢假設(shè)檢驗(yàn)

應(yīng)用雙重差分方法估計(jì)的前提條件是平行性趨勢假設(shè)，否則可能存在錯誤估計(jì)。在基本模型中，本文引入新的解釋變量before4、before3、before2、before1、current、after1、after2、after3及after4，以檢驗(yàn)是否滿足平衡性假設(shè)條件。定義新的變量before4-before1，分別在1999—2002年并且Treat=1時取1，其他為0；新的變量Current，在2003年并且Treat=1時取1，其他為0；新的變量after1-after4，分別在2004—2007年并且Treat=1時取1，其他為0。本研究繪制了平行性趨勢假設(shè)檢驗(yàn)圖(圖1)。在Current之前，系數(shù)均處于0軸之下，Current之后，即高校擴(kuò)招政策實(shí)施當(dāng)年以及之后，系數(shù)則在0軸之上，表明“高校擴(kuò)招”政策導(dǎo)致的人力資本擴(kuò)張對企業(yè)全要素生產(chǎn)率的正向影響。這表明我們的實(shí)證檢驗(yàn)滿足平行性趨勢假設(shè)檢驗(yàn)，上文的回歸是相對穩(wěn)健的。

表5 不同產(chǎn)權(quán)性質(zhì)的異質(zhì)性影響Table 5 Heterogeneous effects of different property rights

表6 不同規(guī)模企業(yè)的異質(zhì)性影響Table 6 Heterogeneous effects of enterprises of different sizes

圖1 平行性趨勢假設(shè)檢驗(yàn)Fig.1 Hypothesis test of parallelism trend

5 結(jié)論與啟示

本文以1999年“大學(xué)擴(kuò)招”政策作為準(zhǔn)自然實(shí)驗(yàn)，以企業(yè)層面的微觀數(shù)據(jù)為觀察對象，利用中國工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫安徽省數(shù)據(jù)(1999—2007年)，采用雙重差分模型進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)，考察理工科人才即科技人力資本擴(kuò)張對企業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響效果及作用機(jī)制。研究發(fā)現(xiàn)，與對照組企業(yè)相比，高校擴(kuò)招后，顯著提高了有理工科學(xué)校城市的企業(yè)的全要素生產(chǎn)率。進(jìn)一步研究表明，理工科人才對企業(yè)創(chuàng)新的影響具有異質(zhì)性。高校擴(kuò)招后，理工科人才顯著提高了當(dāng)?shù)卮笮推髽I(yè)的全要素生產(chǎn)率，對中小型企業(yè)的影響稍弱，對非國有企業(yè)的全要素生產(chǎn)率的促進(jìn)效果較為明顯，國有產(chǎn)權(quán)性質(zhì)將弱化理工科人才與企業(yè)全要素生產(chǎn)率間的正向關(guān)系。通過異質(zhì)性分析，除了可以判斷科技人力資本的大量增加對何種類型企業(yè)的影響較大，還可以為政策制定提供相應(yīng)的啟示。

根據(jù)研究結(jié)論，我們的啟示如下：第一，培養(yǎng)理工科領(lǐng)域高質(zhì)量人才對于科技創(chuàng)新和實(shí)施國家創(chuàng)新驅(qū)動戰(zhàn)略至關(guān)重要。要充分發(fā)揮高等教育作為高端人才智力要素蓄水池的作用。通過“六卓越一拔尖”2.0和新工科建設(shè)等理科拔尖人才培養(yǎng)和工程教育改革項(xiàng)目，培養(yǎng)適合時代發(fā)展和經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展所需的高端科技人才。第二，政府需要解決目前高等教育存在的地區(qū)間教育資源分配不公、創(chuàng)新力不足和教學(xué)質(zhì)量下降等問題。在沒有理工科院校的城市，要加大理工科教育資源的傾斜，配合切實(shí)具體的培養(yǎng)計(jì)劃或改革，以提升當(dāng)?shù)仄髽I(yè)創(chuàng)新效率和促進(jìn)城市高質(zhì)量發(fā)展。第三，國有控股企業(yè)由于政府干預(yù)程度高，難以有效發(fā)揮科技人才創(chuàng)新能力進(jìn)而影響全要素生產(chǎn)率的提升。因此，應(yīng)繼續(xù)深化國有企業(yè)混合式改革，利用其資金優(yōu)勢、人才優(yōu)勢和技術(shù)優(yōu)勢，發(fā)揮創(chuàng)新研發(fā)的積極性，形成國有和非國有企業(yè)積極投入研發(fā)的共同繁榮景象。第四，對于中小型企業(yè)，應(yīng)加強(qiáng)政策扶持以解決其因資金約束導(dǎo)致的創(chuàng)新效率低下問題。在不影響市場公平競爭環(huán)境的前提下，通過扶持政策和融資貸款優(yōu)惠助力規(guī)?；?jīng)營。