员工受教育程度研发投入与企业创新效率
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王凡林 王媛媛
【摘要】 文章以2014—2016年深圳中小板上市公司为研究样本，实证检验了员工受教育程度、研发投入与企业创新效率之间的关系，结果表明：（1）硕士以上学历员工能够激励企业R&D投入，提高企业创新效率，并且在R&D投入与专利产出之间有显著的正向调节作用;（2）本科学历员工能够促进企业的R&D投入和ROA的提高，但在专利产出方面有抑制作用;（3）专科学历员工在企业创新效率方面影响均不显著。研究结果对企业雇佣决策和国家的＂人才引进＂政策提供了一定的参考。
【关键词】 中小企业;员工受教育程度;研发投入;创新效率
【中图分类号】 F233 【文献标识码】 A 【文章编号】 1002-5812（2019）03-0057-04
一、引言
在我國经济进入新常态的大背景下，党的十九大报告将创新作为引领发展的第一动力，这为中小企业进行技术创新提供了重要历史机遇。中小企业作为我国经济发展和就业的重要力量，研究如何提高其创新效率具有重要意义。
熊彼特的经济增长理论认为，企业作为一个微观主体，其研发和创新是推动技术进步和经济增长的决定要素。之后，学者对企业创新的研究便主要集中在企业资源投入强度、专利产出和企业绩效关系的研究方面。由于创新活动具有投入高、风险大的特点，知识是技术创新领域最有价值的战略性资源，企业可以利用知识、技术的快速积累来提高技术创新能力，因此人力资本作为研发投入载体对研发的结果具有重要的影响。张琴（2018）和胡元木（2012）研究表明，作为创新活动的决策者，具有专业化和技术背景的管理者能够准确把握市场需求，有效提升研发的成功率。当然，企业员工作为创新活动的参与者，也具有不可忽视的作用。冒佩华（2011）认为企业中从事研发活动人员占比能够显著促进企业的专利产出;朱建民（2017）通过问卷调查的方式得出知识型企业员工的智力资本积极地影响企业的创新绩效;王娟（2016）基于《中国经济普查年鉴》宏观数据发现企业中硕士以上员工比例越高，企业创新绩效越高;单春霞（2017）以中小板上市公司为研究对象，根据不同学历水平确定不同赋值权重，得出员工受教育程度与企业绩效正相关;而李左峰（2013）则认为企业员工学历的产出弹性因产出项和企业技术特征的不同而不同。目前，诸多学者已经分别从员工受教育程度和R&D投资的视角研究了对企业创新与绩效的作用。即使人力和资本的投入都能够带来产出增加，但实施的效果还要取决于创新资源之间的匹配程度（陈新桥，2005）。基于此，本文以中小板上市公司为样本，将企业的人力资本与R&D投入要素相结合，试图研究员工受教育水平对企业资源投入、创新效率的影响，以及R&D资源投入与人力资本投入的相互作用机制，为提高中小企业的创新效率提供参考。
二、理论分析与研究假设
＂干中学＂理论将知识与生产相联系，认为企业在进行投资和生产的过程中会逐步积累生产经验和更有效的生产知识。员工作为企业获得竞争优势的来源，冯丽霞（2007）认为员工接受、理解和处理信息的能力与所受教育程度密切相关。受教育程度高的员工通常具有较强的学习能力和适应能力，对市场洞察更敏感，能够将企业内部资源与动态的市场发展充分整合，且在实际工作中更有可能产生新的见解并去实践，从而促进企业的产品和技术更新，降低研发失败可能性。因此，当中小企业拥有高学历员工越多，企业进行创新活动所需要的学习成本以及所花费的时间会越少。当创新所能带来的收益大于其所需要承担的风险时，企业创新意愿会增强，资源投入的积极性更高。基于此，本文提出以下假设：
H1：员工受教育程度与中小企业研发投入正相关。
马雪彬（2013）、张庭发（2017）认为中小企业由于生存竞争压力大，往往更关注资源投入和产出比，并不是特别关注企业的专利产出;有的企业为了降低研发风险，更倾向于一些小的改革和创新，来提高企业的利润率，达不到专利申请的条件;也有的企业为了独享垄断收益，也会倾向于不申请专利。因此专利申请量并不能实际反映企业的创新效率。Atalay M.（2013）研究认为，企业的技术创新，不论是专利（新产品）产出还是生产过程中小的改进创新都能够使企业持续的增长，提高企业的绩效，因此，企业的创新效率应包括专利的产出和企业绩效的提高。
Harrison S.（2000）认为人力资本可以根据企业目标需要给企业带来价值，包括产品利润率的增加和产品的创新。人力资本由企业员工的技能和能力组成，员工受教育水平越高，对原有知识的理解和系统化程度更高，能够在工作中产生知识溢出效应;同时，高学历员工倾向于探索和获得不同领域的知识，促进企业的渐进式和根本性技术的创新，并能够针对技术创新领域中出现的问题提出更多解决方案。基于此，本文提出以下假设：
H2：员工受教育程度与中小企业的创新效率正相关。
企业技术创新的过程必然离不开研发投入，单春霞（2017）、蔺鹏（2018）研究认为，R&D资金投入增加了企业知识存量，能够形成区别于竞争对手的异质性资源优势，促进创新产出和实现利润的增加。同时，企业R&D活动是智力资本与物质资本相结合产生新技术的过程，技术创新是资源投入和使用效率的最终体现。员工受教育程度高的企业能够充分利用投入的资金、信息等资源，较好地应对复杂多变的市场环境，减少不合理的资源消耗，提高创新的效率。基于此，本文提出以下假设：
H3：员工受教育程度在研发投入与中小企业创新效率之间起正向调节作用。
三、研究设计
（一）样本选择和数据来源
本文选择2014—2016年中小企业板上市公司作为研究对象，并按以下标准对其进行筛选：（1）剔除金融保险业行业数据;（2）剔除ST、PT等特殊处理的公司;（3）剔除专利、财务数据披露不完整的公司;最终获得1 766个中小板上市公司的观测值，并对所有变量进行了1%水平的winsorise处理。本文研究中使用的公司治理数据均来自国泰安数据库、色诺芬数据库;数据处理均采用EXCEL 2016和STATA 11来完成。
（二）变量定义
1.被解释变量。创新效率：本文采用专利产出和企业绩效来衡量创新效率。考虑到专利授予存在时滞性和研发的长期性，本文利用下一年专利申请数量衡量企业的专利产出;由于研究样本中的专利申请量呈右偏分布，参考黎文靖（2016）的研究，将专利申请数量加1后取对数;企业绩效主要体现在盈利水平的提高，本文选用企业的ROA作为企业绩效的衡量指标。
2.解释变量。员工受教育程度：借鉴学者叶明确（2017）的研究，采用企业不同学历层级员工人数/企业总人数来代表受教育程度，包括硕士研究生以上学历（dm）、本科学历（bachelor）和大专学历（college）分别占员工总人数的比重。研发投入：公司当年的资本化和费用化支出总和。考虑到企业的资产规模相比于销售收入更加稳定，本文采用R&D投入/总资产（rd）来衡量企业的研发投入强度。
3.控制变量。根据已有学者的研究，本文还控制了其他变量，包括经营现金流量（fc）、资产负债率（lev）、高管持股比例（mrate）、资产规模（lnsize）和企业年龄（age）;考虑到不同地区的市场化程度不同，对企业的创新效率也有一定的影响，因此，本文参考樊纲《中国分省份市场化指数报告2016》，根据样本企业所在的地区来划分所处市场化程度水平的高低。
（三）模型构建
为了检验员工受教育程度、研发投入和中小企业创新效率之间的关系，本文使用多元线性回归方程构建如下模型来检验本文提出的三个假设。此外，为了防止加入交叉项产生多重共线性问题，本文对交叉项进行了中心化处理。
RD=α0+α1dm+α2bachelor+α3college+α4fc+α5lev+α6lisize+α7mrate+α8age+α9dev+∑Year+∑Industry+ε （1）
Lnapply（ROA）=α0+α1dm+α2bachelor+α3college+α4fc+α5lev+α6lisize+α7mrate+α8age+α9dev+∑Year+∑Industry+ε （2）
Lnapply（ROA）=α0+α1rd+α2dm+α3bachelor+α4college+α5dm×rd+α6dm×bachelor+α7dm×college+α8fc+α9lev+α10lisize+α11mrate+α12age+α13dev+∑Year+∑Industry+ε （3）
四、实证与结果分析
（一）描述性统计及相关性分析
从表2描述性统计结果可以看出：样本企业的专利申请量均值为25.64，中位数为11，最大值为287，表现出明显的右偏分布，因此需要采用其对数来进行回归;R&D投资平均值为0.02，最大值为0.09，表明我国中小企业对创新活动的资源投入力度还比较小;从员工学历分布来看，中小企业中硕士以上学历占比普遍较低，大专学历占比最高，可以看出可能是因为企业规模小，招聘受教育程度高的员工有一定的困难，并且不同企业之间的员工受教育水平层次占比差异也比较大;企业年龄均值为5.85，dev均值为0.79，由此可以看出，中小企业上市时间普遍较短，主要分布在市场化程度较高的地区。此外，本文还进行了变量间的pearson相关系数的分析，结果显示本文研究模型中的各变量之间不存在严重的共线性问题，限于篇幅，未在文章中列出。
（二）回归结果分析
表3列示了本文研究模型（1）至（3）的回归结果，并可以得到如下结论：
模型（1）中，硕士及以上学历和本科学历员工占比与企业的R&D投入显著正相关，且dm系数0.131明显大于bachelor系数0.0234，表明企业的员工受教育程度越高，越可能降低研发失败的风险，促进企业进行创新资源投入，验证了本文的假设1。
模型（2）中，在专利产出方面，只有dm系数显著为正，bachelor和college系数为负但不显著，表明在中小企业中，只有硕士以上学历员工能够系统地深化理论知识，实践能力和改进能力更强，更容易产生新想法，增加企业的改革创新成果;在提升企业ROA方面，dm和bachelor的系数均显著为正，college的系数为正但不显著，表明受教育程度较高的员工，不仅能够将科技成果市场化，也能够利用创新过程中的一些小的改革，来提升生产效率，促进企业ROA的提高，也验证了本文的假设2。
模型（3）中，在专利产出方面，dm和rd的交叉项系数显著为正，硕士以上学历员工占比正向调节中小企业的研发投入与专利产出的关系，表明在一定资源投入下，硕士以上学历员工能够充分利用投入的资源，提高企业的专利产出;Bachelor和rd的交叉项系数显著为负，表明在一定的资源投入下，本科学历员工会减少专利的产出，可能是因为现在的大学扩招，以及本科教学培养的定位问题，本科学历的员工经验和能力都存在一定的不足，而且需要支付较高的薪酬，导致企业研发资源投入较多的情况下，却不会增加专利产出量。在企业绩效提升方面，回归结果中的交叉项均不显著，表明员工学历水平在研发投入与企业绩效提升之间没有调节作用;rd系数显著为正，dm系数为0.0593但不显著，而且小于模型（2）中的显著系数0.0867，表明硕士以上学历员工可能在实际的科技成果应用或者产品的营销方面参与力度较小，主要通过提高研发资源投入的利用率来间接提高企业的ROA;bachelor的系数显著为正，和模型（2）中的0.0574基本相同，表明本科学历员工主要通过直接参与科技成果的产业化生产和提高企业销售收入水平的方式来提高企业的ROA。因此，本文假设3得到了部分验证。此外，college的系数在各个模型中均不显著，表明專科学历的员工在中小企业的创新活动方面影响较小。
（三）稳健性检验
为了检验以上估计的有效性，本文首先用ROE代替ROA进行回归，上述回归结果基本没有发生太大变化;其次，用销售收入增长率代替ROA进行回归，结果显示硕士及以上学历员工占比的系数仍表现为显著正相关，其他指标为正，但不显著。此外，本文还借鉴单春霞学者的研究，将文中员工受教育程度按照5∶3∶1的比重进行加权，形成一个综合指标，该指标与对企业的专利申请量和ROA均表现为显著正相关关系。各项稳健性检验中，变量的相应的系数符号和显著性与前述研究基本一致，说明本文的回归结果是稳健的。
五、结论与政策建议
本文以2014—2016年深圳中小板上市公司为样本，研究了员工受教育程度、研发投入与企业创新效率之间的关系，结果表明员工受教育程度越高，企业创新效率越高，但不同层次的受教育程度的员工对企业创新效率的影响机制不同，主要包括：（1）硕士以上学历的员工能够激励企业研发资源投入的积极性，也能够显著提高专利产出量，并且主要通过提高研发资源投入的利用率来间接提高企业ROA。（2）本科学历员工虽然提高了企业的R&D投入，仅仅是增加了研发成本，在专利产出方面为抑制作用，其主要通过科技创新成果的产业化和市场化方面直接提升企业ROA，在R&D投入与企业ROA提升方面并没有发挥调节作用。（3）专科学历员工在企业创新效率方面表现均不显著，表明专科学历侧重于知识的实用化，维持企业的正常运行，在企业创新方面影响作用较小。
为提升中小企业的技术创新效率，根据本文的研究结果提出以下建议：（1）在创新活动中，企业应关注创新资源投入中的＂人力＂与＂资金＂的匹配，结合不同受教育程度员工发挥的作用机制不同，在员工招聘计划中合理确定硕士以上学历员工和本科学历员工的比例，促进企业的创新效率的提高。（2）国家应鼓励各地区积极实施＂人才引进＂政策，高学历人才能够拓展知识和技术溢出的深度和广度，提高资源的利用率，从根本上提高企业的创新能力，推动我国的创新驱动发展战略的实现。Z
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【作者简介】
王凡林，男，首都经济贸易大学会计学院，教授，博士（后）;研究方向：會计信息化、内部控制与风险管理。