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一、文獻綜述

自美國著名經濟學家西奧多•舒爾茨創立人力資本理論以來，人力資本理論在經濟增長、收入分配等領域都得到了廣泛關注與應用，隨著我國對人力資本認識的逐步深入，對人力資本的研究范圍不斷擴大，并涉及到勞動經濟學、教育經濟學、產業經濟學、制度經濟學、發展經濟學、區域經濟學等多個領域。近年來，國內外有不少有關人力資本與技術創新關系的研究，如Lucas(1988)將技術進步因素從外生轉變為內生，即將人力資本內生化。Papageorgiou(1999)則認為人力資本對技術創新具有決定作用，R&D活動的有效進行依賴于中等及中等以上教育程度的人力資本。張斌盛(2008)認為R&D投資與人力資本投資又通過對知識的獲取、消化、轉化和利用作用于技術創新。賀俊等(2006)認為對實現經濟持續均衡發展而言，重要的不僅是教育與研發投入的規模，更重要的是人力資本投入的效率。古利平等(2006)采用專利與科研資源等指標對中國創新的投入產出進行分析，發現中國的創新投入產出彈性很高。劉智偉等(2008)通過協整分析發現，高等教育既是技術進步的短期原因，也是技術進步的長期原因，且其沖擊對技術進步的拉動效果明顯大于中等教育與科技投入。李平等(2007)、孫文杰等(2009)的研究表明：現階段國內企業技術人員的人力資本積累存在明顯的門檻效應，低于這一臨界值，國內企業的技術學習能力以及自主創新能力的提升將十分有限。隨著人力資本流動、移民與經濟發展，從業結構等關系變化，人力資本配置問題也受到一些學者的關注，但普遍集中研究人力資本配置對經濟增長作用。如Guaitoli(2000)建立的人力資本和物質資本積累的世代交疊模型，Sequeira(2007)構建的人力資本的內生經濟增長模型，BougheasandRiezman(2007)構建的貿易模型。劉軍(2005)則從產業結構、區域均衡發展和制度變遷等方面研究了人力資本配置與經濟發展的關系。王琳(2006)發現，我國人力資本的質量和積累能力方面中西部與東部地區的差距較大，人力資本的非均衡配置影響到地區經濟增長、產業結構優化升級和社會和諧發展。王良健等(2008)發現，1996-2005年間我國各區域人力資本具有空間集聚性，區域差異程度在不斷減小，且各區域不同類型的人力資本對經濟增長的貢獻率差異顯著。周德祿(2012)采用生產函數分析法和二值logistic模型分別對人力資本配置的經濟效益和社會效益進行了分析的基礎上提出了相應建議，范兆斌等(2012)從跨國移民、人力資本結構等方面對技術創新的關系加以研究。綜上所述，人力資本與技術創新的關系、人力資本配置的研究理論成果豐碩，但對人力資本配置與技術創新效率的互動關系研究較少。

二、研究方法與指標選取

1.研究方法

數據包絡分析(DataEnvelopmentAnalysis，DEA)是著名運籌學家A.Charnes&W.W.Cooper等學者在“相對效率評價”概念基礎上發展起來的一種新的系統分析方法。根據規模報酬是否可變的不同假設，DEA發展成CCR模型和BCC模型。CCR模式是DEA方法中應用最廣泛的模型，主要處理“規模報酬不變”假設下的決策單元相對有效性評價問題。BCC模型就是在變動規模報酬(VRS)假設下，修正了CCR模式的觀念及使用范圍，推導出純技術效率及規模效率。因此，文章采用BCC模型，在“規模報酬變動”的假設下對各省技術創新效率進行評價，深入分析其技術創新活動的有效性和規模效應情況，并且通過投影分析找出影響技術創新效率的主要原因。

2.DEA分析指標選取

（1）投入指標選擇。基于前面的分析，技術創新的投入要素主要以人力資本，而人力資本配置體現在投入要素的數量及其所占比例和結構方面。參考吳建軍等(2007)、彭旸等(2008)、吳曉園(2011)測量人力資本時所采用的指標，并結合數據的可獲得性本文在投入指標上采用以下四個指標：R&D人員人力資本總量(I1)，主要反映各省科技活動所投入的人力資本的總體狀況；R&D人員全時當量(I2)，主要反映各省在一定程度上高層次科技創新人才的投入水平；教育支出占財政支出的比例(I3)和醫療衛生支出占財政支出的比例(I4)，主要反映各省的整體人力資本質量水平；R&D投入強度(I5)，主要反映各省的R&D經費投入水平。

（2）產出指標選擇方面。參考虞曉芬等(2005)及孫凱(2007)表示技術創新產出的指標，文章選取以下三個產出指標：利用三項專利申請數(O1)，反映各省自主創新的能力；技術市場成交額(O2)，反映各省域對新技術的吸引能力；高新技術產業新產品銷售收入(O3)，反映省具有較高新技術產品的市場競爭力。

三、實證分析

根據我國各省技術創新活動的基本情況和數據的可得性，數據主要來源于2010-2013年《中國科技統計年鑒》和《中國統計年鑒》，考慮到西藏地區的一些數據缺失，文章將該地區的數據進行了剔除，雖然這會對整體投入產出效率有一定的影響，但這不會從根本上影響研究結論。

1.DEA有效性分析

文章運用DEA方法，采用BC2模型對各省的技術創新活動進行了評價，測度不同省的技術效率、純技術效率以及規模效率，得到各省DEA有效性分析結果（見表1），表1剔除了DEA無效單元的數據結果，僅保留了部分DEA有效單元的數據，表中的平均數據是全國30個省（市、區）的整體平均值。

（1）從全國各省的平均值來看，各省總體四年的技術效率值為0.51、0.528、0.487、0.527，并沒有達到DEA有效；純技術效率為0.889、0.867、0.879、0.855，這說明全國各省的人力資本的投入產出轉換技術水平還不夠達標，在現有的人力資本投入規模下并沒有得到相應量的產出規模；規模效率為0.560、0.597、0.548、0.609，說明全國各省規模效率還不明顯，技術效率偏低的原因，主要是因為規模效率偏低造成的，規模效率偏低主要是由創新投入過少造成；同時四年間除了少數省總體規模效應不變外，其他各省都處于規模效應遞增狀態，這些省可以進一步擴大人力資本投入來提高產出比例。

（2）全國各省在2009-2012四年中，僅有北京、江蘇、廣東三個省連續為DEA有效單元，浙江等省出現三年為DEA有效單元，上海出現兩年為DEA有效單元，反映這些省系統轉換技術水平高，人力資本配置合理，規模合適，經濟效益好；天津、內蒙、海南、青海等省雖然DEA為無效單元，但這些省的純技術效率連續四年均為1，表明該省系統轉換能力是適合的，造成其技術效率偏低的主要原因是由于其規模效率偏低，可以適當擴大人力資本的投入。

（3）其他各省都在一定程度上反映出為DEA無效單元，在這些省純技術效率和規模效率偏低，但規模效應處于遞增狀態，表明這些省可以通過擴大人力資本的投入能夠提高產出比例，同時這些省在發展中存在較大的問題，它們既存在擴大投入規模，還要提升純技術效率的雙重壓力。

（4）東、中、西部地區差異比較分析。從東部、中部和西部地區的平均值來看，人力資本與技術創新效率方面存在較為明顯的區域集聚現象。東部地區的技術效率、純技術效率和規模效率明顯高于全國各省的平均值，尤其在東部地區的北京、天津、上海、江蘇、浙江、廣東等地區優勢非常明顯，這與該地區的經濟實力較強，區位優勢明顯，人力資本及創新資源豐富，從而為該地區的技術創新提供了有力的條件和保障，這些地區可以在保持人力資本投入的合理性和有效性的前提下，加大對人力資本的投入。中部地區在技術效率、純技術效率和規模效率等方面明顯低于西部地區，主要因為西部地區受到政府的大力扶持、優惠政策的導向和相對寬松的區位競爭市場，這些原因拉開了與中部地區的效率差距，也進一步反映出中部地區的效率提升存在很大的空間。

2.投影分析

為進一步找出影響我國各省技術創新效率差異原因，在DEA有效性分析的基礎上，采用投影分析方法，深入分析各省人力資本投入冗余和產出不足情況，找出導致其DEA無效和創新效率偏低的根本原因，提出各省的投入冗余與產出不足的改進率的分析結果和我國東、中、西部地區的投入冗余與產出不足改進率。剔除了投入冗余改進率低于0.01的單元，并將這些單元視為DEA有效單元，而其他單元視為DEA無效單元。需要說明的是，這里的投入冗余是在現有省的創新規模水平下的相對冗余，而非絕對冗余。

（1）從各省的投入冗余與產出不足改進率來看，DEA無效省有大量的投入冗余和產出不足。在研究期的4年中均有效的地區主要集中在東部地區的北京、天津、上海、江蘇、廣東、海南和西部地區的內蒙和青海，遼寧、浙江有3年DEA有效，寧夏、新疆有2年DEA有效，重慶在2011年DEA有效；而另外的22個省的DEA要么4年均無效，要么至少有1年無效，從無效省份的投入冗余與產出不足的改進率率來看，由于各項指標的改進情況不一樣，所以僅采用每年各省份的整體改進率來描述。投入冗余改進情況：2009年河南最高（各項投入改進率為0.442、0.425、0.265、0.297、0.260）、河北次之（各項投入改進率為0.397、0.355、0.284、0.261、0.262）；2010年江西最高（各項投入改進率為0.585、0.540、0.276、0.333、0.405）、廣西次之（各項投入改進率為0.632、0.587、0.261、0.333、0.260）；2011年山西最高（各項投入改進率為0.659、0.680、0.260、0.260、0.255）、河南次之（各項投入改進率為0.591、0.563、0.306、0.330、0.311）；2012年河南最高（各項投入改進率為0.557、0.529、0.353、0.354、0.350）、河北次之（各項投入改進率為0.452、0.360、0.378、0.344、0.342）。產出不足改進情況：從各產出不足改進率來看，各項產出指標不足的改進情況比較復雜，不同省間創新產出改進差異較大，特別是高新技術產業新產品銷售收入產出不足改進率甚高，2009年產出不足改進最高的是黑龍江的O3改進率為8.882、其次是山西的O3改進率為7.982，2010年產出不足改進最高的是新疆的O3改進率高達34.657、其次是廣西的O3改進率為7.219，11年產出不足改進最高的是黑龍江的O3改進率為5.538、其次是甘肅的O3改進率為4.819，2012年產出不足改進最高的是廣西的O2改進率23.793、其次是吉林的O2改進率為3.290。

（2）從各投入指標冗余改進率的平均值來看，各項投入指標冗余的改進率基本均在20%以上。其中I1改進率最大，I2改進率次之，可見影響DEA有效的主要因素是人力資本總量和R&D人員全時當量。從前面的規模效率分析得知：目前導致各省技術創新效率偏低的主要原因是創新投入過少，而這些指標的冗余則意味著各指標投入是相對的，各項指標投入過少，造成各指標間比例不合理，即人力資本配置的不合理，進而導致了各省技術創新效率偏低及DEA無效。從各產出指標不足改進率來看，各項產出指標不足的改進情況比較復雜，不同省間創新產出改進差異較大，特別是高新技術產業新產品銷售收入產出不足改進率甚高，其中屬高新技術產業新產品銷售收入產出不足改進率最大，其次是技術市場成交額，三項專利申請數的產出不足改進率相對較低，可見，影響各省技術創新效率偏低及DEA無效的主要因素是高新技術產業新產品銷售收入與技術市場成交額。

（3）東、中、西部地區投入冗余和產出不足的改進率差異明顯。整體呈現出的東部地區的各項指標改進率優于中、西部地區；特別是中部地區各項投入冗余與產出不足改進率普遍高于平均值，這點值得中部各地區重視。

四、研究結論及建議

文章運用DEA方法對各省技術創新效率綜合評價與分析，得到以下結論:

第一，從效率評價結果來看，各省技術創新效率偏低，不同地區技術創新效率差異較大，技術創新效率由高到低依次為:東部地區、西部地區、中部地區。有些地區純技術效率有效而規模效率無效，同時各省在近四年間的平均純技術效率分別為0.889、0.867、0.879、0.855，而規模效率分別是0.56、0.597、0.548、0.609。因此，規模效率還有很大的上升空間，規模效率是導致技術創新效率偏低的主要因素。

第二，從規模效應分析表明，全國30個省中規模收益不變的地區四年間分別是6、5、3、4個，其他均呈現出規模報酬遞增，增加適量投入會帶來產出更高比例的增加，人力資本投入過少是導致各省規模效率偏低的主要原因。

第三，從投影分析結果表明，在22個DEA無效地區中，各投入指標的相對冗余是導致各省DEA無效的主要原因。結合規模效應分析結果可知，各人力資本投入過少，各指標投入比例不合理，是導致各省DEA無效和創新效率偏低的根本原因。根據以上結論，為切實提升各省的技術創新效率，從人力資本與技術創新效率的投入、產出兩個層面，提出以下政策建議：

（1）投入層面。首先，應充分發揮政府職能作用，強化政策引導與支持。加強國家宏觀調控和引導，優化各省技術創新環境，制定并實施有利于技術創新的政策和措施，培育和完善創新成果轉化平臺，建立有效的科技人才引進與激勵機制，培育和完善高新技術產業的投資機制，全面提升技術創新的政策環境。其次，增加投入，優化配置。加大R&D人員人力資本總量、R&D人員全時當量、教育支出、醫療衛生支出和R&D經費投入強度等投入，切實解決各省的人力資本投入過少的問題，以提高其技術創新規模效率；同時，根據各地區的實際狀況，優化各人力資本投入配置，以提高人力資本的使用效率和技術創新的效率。最后，注重教育，提升R&D人員人力資本積累。技術創新的知識積累主要源于人力資本的積累，而教育則是人力資本積累的主要途徑，因此，加大對教育的扶持力度，改革現行的教育模式，不斷為科技創新活動輸送更多的創新人才，同時加強對R&D人員在職培訓與進修，已全面提升高層次科技創新人才的綜合素質。

（2）產出層面。首先，加大科研發明和高科技產品的獎勵和宣傳力度。對在科學研究與創新領域有重大貢獻的工作人員給予表彰和獎勵，這不僅使工作人員在精神上和物質上都得到滿足，更重要的是對新技術和新產品的宣傳，從而使科技創新更好的服務于大眾。其次，強化產學研的結合，提高技術利用率。通過企業、高校和科研機構的緊密合作，營造良好的技術創新氛圍，加大技術引進、改造和吸收費用，提高技術的利用率和消化吸收速度。最后，注重高新產品品牌的建設與維護，以實現品牌增值。將高新產品的新穎、時尚、科技等特點展現出來，充分利用一切傳媒將品牌的核心價值理念表現出來，形成特有的品牌文化內涵；隨著各種知識產權糾紛與市場競爭的加劇，切實做好高新產品的開發、經營、維護高新技術企業的無形資產已成為競爭取勝的關鍵，因此，樹立品牌形象，實施品牌保護是實現品牌增值的重要舉措。

作者：何紅光宋林單位：西安交通大學浙江農林大學