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摘要：文章基于人力資本結構高級化和合理化雙重視角，利用2011—2019年省際面板數據和系統GMM模型實證分析融資模式對區域創新數量、創新質量的直接影響及交互影響。直接影響的研究表明，信貸相對股權規模更大的融資模式在抑制區域創新數量的同時激勵創新質量提升，異質性的原因在于忽略人力資本結構高級化與合理化的牽制作用；基于融資模式與人力資本結構的交互研究進一步發現，信貸主導的融資模式通過阻礙人力資本結構高級化、加劇人力資本結構不合理兩個渠道擠出區域創新數量和質量，且兩個渠道對創新數量的擠出效應遠大于對創新質量的擠出效應；分區研究還發現，無論是數量還是質量維度，上述擠出效應均呈西高東低態勢。

關鍵詞：創新數量；創新質量；人力資本結構；融資模式

傳統理論認為信貸擴張因缺乏信號指導阻礙創新活動，但當貸款利率低于特定閾值時，信貸資金卻能激勵企業綠色創新活動[1]。與此同時，另一部分研究聚焦權益融資的創新作用。Myers和Majluf（1984）[2]強調留存收益是企業創新融資的首選方式。遺憾的是，多數企業的留存收益十分有限，后續研究關注股票發行的創新效應。劉端等（2019）[3]基于中國上市公司實證發現，股票增發對研發投入和創新產出均有帶動作用。而美國股市同類研究僅發現外國企業在股票增發后創新效應變強，本土企業創新效應不增反減[4]。上述爭議產生的直接原因在于單一考察信貸或權益融資對創新的影響，割裂了兩種融資方式的內在聯系。事實上，區域融資模式是信貸和權益兩種融資方式共同作用的結果。更重要的是，高質量的區域創新不僅依賴外部融資模式，還取決于人力資本配置結構。值得注意的是，中國多數制造企業還面臨人力資本結構不合理的現狀，它可能會削弱人力資本高級化的創新效應。比如人力資本與產業結構的錯配及個體間的人力資本不平等[5]。可見，激發高水平的區域創新不能僅立足于人力資本結構高級化而忽略不合理帶來的負面沖擊。據此，本文將融資模式、人力資本結構納入區域創新研究的同一框架，深入考察融資模式對區域創新數量及創新質量的直接影響及基于人力資本結構高級化、合理化的交互影響。

1理論分析與研究假設

1.1融資模式對區域創新的作用機理

地區融資模式由蔡慶豐等（2017）[6]提出，刻畫了地區信貸融資規模與股權融資規模的相對大小，是區域層面融資結構的表現形式。相比信貸融資，股權融資具備抵押限制少、研發信息易獲性、風險收益對稱性等優勢，對技術創新發揮積極的作用。首先，經理裁量權假說認為，多數銀行放貸的前提是提供等價抵押品，這種融資限制使多數經理的決策權受到束縛，因而他們更傾向通過發行股票為創新活動籌資[7，8]；其次，證券市場在信息公開上優于信貸市場，加之研發信息的保密性，使股權投資者比債權投資者更易獲取研發動態，因而股權融資更能通過降低不確定性激勵創新；最后，相比債權投資的低報酬與高風險，追求風險溢價的股權投資更契合創新項目的融資需求。據此提出如下假設：假設1a：信貸相對股權規模越大的融資模式越不利于區域創新數量提升。假設1b：信貸相對股權規模越大的融資模式越不利于區域創新質量提升。

1.2人力資本結構對區域創新的作用機理

人力資本結構高級化對區域創新的機理主要體現在影響產業結構、就業結構和需求結構三個方面。從產業結構角度看，人力資本結構高級化意味著更多技術全面的人才，在高報酬激勵下通過跨產業流動加強人力資本與知識溢出財經縱橫的交互作用，推動產業結構升級步伐及創新效率；同時，這種結構高級化還能擠出低級人力資本，使當地就業結構更好地滿足企業創新的人才需求。據此提出如下假設：假設2a：人力資本結構高級化能提升區域創新數量和創新質量。人力資本結構合理化對區域創新的機理主要體現在人力資本與產業結構的錯配及彼此間較低的協同能力兩個方面。就前者而言，受勞動力市場體制性分割影響，很多產業出現不同程度的人力資本流動障礙，即“越是體制內人力資本越不愿流出、越是體制外越是不愿流入”，這嚴重降低了區域創新要素配置效率，誘導人力資本尤其是高技能人力資本偏離產業結構升級方向，最終擠出研發投資并減少創新數量；更重要的是，技術創新并非一蹴而就，通常還需借助外力進行協同研發，若最高與最低水平的人力資本差距較大，則協同能力會被削弱，相應的技術吸收、協同創新效率也會降低；相反，若個體間擁有相似學歷、專業背景，協同研發意愿和能力則會加強。據此，提出如下假設：假設2b：人力資本結構越不合理，越不利于區域的創新數量和創新質量提升。

1.3融資模式與人力資本結構對區域創新的交互機制

首先，信貸主導的融資模式憑借較高的信貸約束，通常會降低人力資本高級化投資的引致需求，比如縮減員工技能培訓費，使得產業結構升級及其創新效應因人才匱乏而舉步維艱；然后，升級受阻的產業會擠入大量低級人力資本替代研發性、技能性高級人力資本，導致原本滯后于產業轉型的就業結構雪上加霜，最終擠出研發活動和專利產出；最后，就業結構偏離產業結構升級方向會降低高級人力資本的投資回報率，這不僅抑制了人力資本高級化投資的自需求，還放慢了技術創新邁向多樣化、高級化需求的步伐。與此同時，信貸規模相對股權更大的融資模式通過加劇人力資本結構在產業內和產業間的不合理程度抑制區域創新。產業內影響強調同一產業內信貸約束的不均等，即相比私營企業，國有企業借助政治關系獲取更多信貸資金，誘導高級人力資本流向國有企業，而非邊際生產率較高的企業，從而加劇人力資本結構產業內的錯配程度；產業間影響認為信貸約束大的產業更傾向解雇研發能力強、長期生產效率高的短期雇員[9]，進而惡化人力資本結構在產業間的錯配程度，最終阻礙企業自主創新和協同創新。據此提出如下假設：假設3a：信貸規模相對股權規模更大的融資模式通過阻礙人力資本結構高級化抑制區域創新數量和創新質量。假設3b：信貸規模相對股權規模更大的融資模式通過加劇人力資本結構不合理化抑制區域創新數量和創新質量。

2研究設計

2.1估計方法與模型設定

本文用兩步法系統GMM做實證分析，相應地，構建如下計量模型群對前文假說進行檢驗。其中式（1）檢驗假設1a和假設1b；式（2）和式（3）分別檢驗假設2a和假設2b；式（4）和式（5）則檢驗假設3a和假設3b。logInv_AitorInv_Qit=αi+βFanit+θX'it+εit（1）logInv_AitorInv_Qit=αi+βlogStruc_Hit+θX'it+εit（2）logInv_AitorInv_Qit=αi+βStruc_Git+θX'it+εit（3）logInv_AitorInv_Qit=αi+βlogStruc_Hit·Fanit+θX'it+εit（4）logInv_AitorInv_Qit=αi+βStruc_Git·Fanit+θX'it+εit（5）其中，logInv_A、Inv_Q代表區域創新數量和創新質量；Fan、logStruc_H、Struc_G分別代表核心解釋變量融資模式、人力資本結構高級化及人力資本結構合理化；X'包括股票市場活躍度、銀行效率等控制變量；而logStruc_H·Fan、Struc_G·Fan分別表示人力資本結構高級化、合理化與融資模式的交互項。

2.2變量測度與數據說明

（1）創新數量和創新質量。用專利受理量衡量區域創新數量（Inv_A）；用發明專利占專利受理量的比重衡量區域創新質量（Inv_Q）。（2）融資模式。參考蔡慶豐等（2017）[6]的做法用地區銀行存貸款余額與股票流通市值之比測度區域融資模式（Fan）。（3）人力資本結構高級化。借鑒產業結構的度量方法——向量夾角來計算人力資本結構高級化：首先，以人力資本比重x0i（i=15）為要素構建5維人力資本向量空間X0，詳見式（6）。x01、x02、x03、x04、x05表示未上學、小學、初中、高中、大專及以上5類人力資本比重。X0=(X)01X02X03X04X05（6）其次，以X1=（1,0,0,0,0）、X2=（0,1,0,0,0）、X3=（0,0,1,0,0）、X4=（0,0,0,1,0）、X5=（0,0,0,0,1）為基準向量依次計算人力資本空間向量X0與基準向量Xj的夾角θj（j=15），詳見式（7）。最后，確定θj和權重Wj。本文參考一般做法，將W1、W2、W3、W4、W5設為5、4、3、2、1，以此計算人力資本結構高級化指數。Struc_H越大表明人力資本結構高級化水平越高。Struc_G在0~1取值，越接近1表示人力資本結構越不合理，反之越合理。此外，Ht表示平均人力資本；Zi表示前i類人力資本累積比重；Yi為前i類人力資本平均受教育年限。（5）控制變量。股票市場活躍度（Activity）用股票市場年均換手率表示；銀行效率（L_D）用銀行貸款與存款之比測度；區域人力資本存量（Human）用五類人力資本平均值衡量；股票市場規模（Stock）用當年股票市值與地區實際GDP比值表示；固定資產投資效率（Invest）用固定資本投資相對實際GDP占比表示；區域開放度（Open）用進出口總額相對實際GDP占比表示。（6）數據說明。考慮到西藏和新疆數據缺失嚴重，本文采集中國29個省份（不含新疆、西藏和港澳臺）2011—2019年的平衡面板數據作為實證樣本。融資模式等數據來自Wind數據庫；人力資本結構高級化、合理化、人力資本存量數據源自《中國勞動統計年鑒》；其他數據源自各省份統計年鑒，詳見表1。

3實證結果與分析

3.1融資模式對區域創新的作用機制

表2列（1）是融資模式對區域創新數量的估計結果。Fan系數為-0.14且在5%的水平上顯著，假設1a成立。可見，信貸相對股權規模更大的融資模式抑制了區域創新數量；列（2）顯示，上述融資模式對區域創新質量系數為0.014且在10%的水平上顯著，說明信貸相對股權規模越大的融資模式有利于區域創新質量提升，假設1b不成立。顯然，融資模式對區域創新的數量和質量影響存在異質性，原因在于考察融資模式的創新效應時不應忽略人力資本結構的牽制。

3.2人力資本結構對區域創新的作用機制

表3列（2）和列（5）匯報了人力資本結構高級化對區域創新數量及質量的結果，系數分別為77.44和5.14，且在5%的水平上顯著。這表明無論數量或質量維度，人力資本結構高級化均能增強區域創新，假設2a成立。且這種結構高級化對創新數量的推力大于對創新質量的。此外，作為參照，表3亦給出了人力資本存量對區域創新數量及質量的估計結果，詳見列（1）和列（4）。與此同時，人力資本結構合理化對區域創新數量和質量的系數分別為-21.94和-3.63，兩者亦顯著，詳見列（3）和列（6）。這說明人力資本結構不合理阻礙區域創新的孵化數量和質量，假設2b成立。不僅如此，Struc_G對創新數量的擠出力度大于對創新質量的。原因是創新質量主要依賴高級人力資本的研發效率，而創新產出數量則需要中高級人力資本間的協作。

3.3融資模式與人力資本結構高級化對區域創新的交互機制

融資模式與人力資本結構高級化交互項對區域創新數量及質量的影響系數分別為-0.015和-0.005，均在1%的水平上顯著，詳見下頁表4列（1）和列（5）。這說明信貸相對股權規模更大的融資模式通過阻礙人力資本結構高級化抑制區域創新數量和質量，假設3a成立。不僅如此，Fan·logStruc_H對創新數量的擠出力度大于對創新質量的。可見，信貸主導融資模式引起的高端人才流失對創新數量的沖擊大于對創新質量的。

3.4融資模式與人力資本結構合理化對區域創新的交互機制

融資模式與人力資本結構新數量及質量的估計結果為-0.94和-0.21，兩者在5%的水平上顯著，詳見表5列（1）和列（5）。說明信貸相對股權規模更大的融資模式通過加劇人力資本結構不合理擠出區域創新數量和質量，假設3b成立。不僅如此，Fan·Struc_G對創新數量的擠出力度大于對創新質量的。

3.5交互機制的分區討論

（1）分析融資模式與人力資本結構高級化的交互項對不同區域的創新影響。Fan·logStruc_H對西部、中部和東部創新數量的擠出效應為-0.025、-0.014和-0.008，詳見表4列（2）至列（4）；Fan·logStruc_H對西部、中部和東部創新質量的擠出效應為-0.009、-0.006和-0.003，詳見表4列（6）至列（8）。顯然，無論數量或質量維度，Fan·logStruc_H對區域創新的擠出效應均呈西高東低態勢，這與融資模式的區際差異密不可分。（2）分析融資模式與人力資本結構合理化對不同區域創新的交互影響。Fan·Struc_G對西部、中部和東部創新數量的擠出效應分別為-0.97、-0.99和-0.51，詳見表5列（2）至列（4）；而Fan·Struc_G對西部、中部和東部創新質量的擠出效應分別為-0.27、-0.24和-0.15，詳見表5列（6）至列（8）。顯然，無論創新數量或質量，東部該項擠出效應顯著低于中西部。說明信貸主導融資模式通過加劇人力資本結構不合理增大中西部地區對創新的擠出效應。

4結論

本文利用2011—2019年省際面板數據，從人力資本結構高級化和合理化兩個角度實證分析融資模式對區域創新數量和創新質量的影響，得到如下結論：（1）融資模式對區域創新的直接影響呈異質性。即信貸相對股權規模更大的融資模式在不利于區域創新數量的同時，卻增強了區域創新質量。（2）基于人力資本結構高級化與合理化的交互研究發現，信貸比重更高的融資模式可通過阻礙人力資本結構高級化和加劇人力資本結構不合理進而擠出區域創新數量和質量，且擠出效應對創新數量的沖擊大于對創新質量的。（3）地區異質性分析進一步表明，無論數量或質量維度，區域創新的上述擠出效應均呈西高東低態勢。

作者：陳俊杰 鐘昌標 單位：云南財經大學 經濟學院 嘉興職業技術學院 現代商貿學院