周端明， 侯效茹

(安徽師范大學 經(jīng)濟管理學院，安徽 蕪湖 241000)

引言

黨的十九大報告指出，堅定實施科教興國戰(zhàn)略、人才強國戰(zhàn)略、創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展戰(zhàn)略[1]。2021年9月，習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)略科學家，要打造大批一流科技領(lǐng)軍人才和創(chuàng)新團隊，要下大力氣全方位培養(yǎng)、引進、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、技術(shù)、工程和數(shù)學)，對于國家科技創(chuàng)新發(fā)展和經(jīng)濟增長具有重要促進作用[3]。當前，我國經(jīng)濟發(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、增強國家競爭力具有重要意義[4]。高等學校是為企業(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)新隊伍擁有豐富的理論知識、較強的科研能力，不僅可以為企業(yè)發(fā)展提供理論指導和技術(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，國家教育部相繼實施了“卓越工程師教育培養(yǎng)計劃”“科教結(jié)合協(xié)同育人行動計劃”“新工科建設(shè)”等系列舉措[5]。2017年2月以來，教育部積極推進新工科建設(shè)，先后形成了“復旦共識”“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生數(shù)明顯高于非理工類學校，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，實施創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展戰(zhàn)略具有重要的指導意義。

1 文獻綜述

高校擴招帶來人力資本數(shù)量的急劇擴張和質(zhì)量的變化，進而能夠?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，高校擴招與經(jīng)濟發(fā)展、全要素生產(chǎn)率的關(guān)系探討引起了眾多學者的關(guān)注。丁小浩和陳良焜利用投入產(chǎn)出模型，對高校擴招帶動國民經(jīng)濟總產(chǎn)出的增加進行了估算分析[6]。周曉紅借助高校擴招這一外生政策沖擊，研究得出培養(yǎng)人才和擴大招生規(guī)模對經(jīng)濟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，并且識別出受到擴招政策差異化影響的不同群體[8]。周茂等研究發(fā)現(xiàn)，擴招后人力資本擴張推動我國城市制造業(yè)出口升級[9]。初帥運用雙重差分方法研究發(fā)現(xiàn)，高校擴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，指出如何進一步提升高等教育的質(zhì)量是進一步推進人口城鎮(zhèn)化和實現(xiàn)經(jīng)濟增長的關(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了高校擴招政策的推行對經(jīng)濟增長具有正向促進作用。然而，也有諸多學者的研究認為，高校擴招對經(jīng)濟產(chǎn)生了負面影響。陳厚豐和呂敏研究發(fā)現(xiàn)，高等教育規(guī)模過快增長導致高等教育發(fā)展與經(jīng)濟發(fā)展的失衡[11]。李勇通過實證分析證明，高校擴招促進經(jīng)濟增長的作用是有限的，一味地擴大規(guī)模會導致教育質(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為，高校擴招對技術(shù)創(chuàng)新效率產(chǎn)生了一定的負面影響，高校擴招的政策效應(yīng)難以用好壞來評判[13]。

基于以上文獻梳理分析，關(guān)于高校擴招對經(jīng)濟發(fā)展的影響引起了學術(shù)界的激烈討論。雖然大部分文獻均支持高校擴招對經(jīng)濟發(fā)展具有正向關(guān)系，但也有部分研究發(fā)現(xiàn)高校擴招對科技創(chuàng)新效率和經(jīng)濟發(fā)展具有負面影響。但是，現(xiàn)有研究中很少從企業(yè)全要素生產(chǎn)率視角分析高校擴招的政策效應(yīng)，而對于高校擴招帶來的理工科人才供給急劇增加的現(xiàn)實對于企業(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“大學擴招”政策作為準自然實驗，研究理工科人才的增加對當?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行實證檢驗。高校擴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所在。

2 機制分析與研究假說

Lucas構(gòu)建了人力資本推動經(jīng)濟增長的內(nèi)生增長模型[14]。Barro實證檢驗了教育通過人力資本正向影響經(jīng)濟增長的結(jié)論，人力資本存量越多越容易吸收先進國家的技術(shù)和創(chuàng)新[15]。技術(shù)創(chuàng)新是企業(yè)內(nèi)生的并能夠促進長期經(jīng)濟増長，大量人力資本進入企業(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行創(chuàng)新[19]，也可以通過整合和優(yōu)化現(xiàn)有資源配置進行創(chuàng)新[20]。已有研究證實，美國移民政策改變這一沖擊帶來的STEM人才供給的減少，導致企業(yè)的專利創(chuàng)新水平下降?；谏鲜泄靖吖軋F隊和企業(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]]。而商學院學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，而理工科學歷背景的學生進入企業(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。在高校擴招政策施行后，相比于其他類別高校，由于理工科學校為企業(yè)帶來更多的理工科學生的供給，其賦予學生更為專業(yè)的技術(shù)知識，學生經(jīng)過四年的高等教育訓練了學習能力和解決問題能力，進入企業(yè)后通過干中學提高生產(chǎn)效率，能夠促進企業(yè)的全要素生產(chǎn)率。

雖然各省經(jīng)濟發(fā)展水平和人才結(jié)構(gòu)各不相同，但從整體上看，從就學到就業(yè)，學生的流動性并不強。已有研究發(fā)現(xiàn)，高校畢業(yè)生有七成以上選擇留在學校所在城市就業(yè)[24]，畢業(yè)生留在所受高等教育當?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，大學生在就讀的四年內(nèi)通過與同學、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?shù)卣捌髽I(yè)方面看，有理工類大學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)大學和淮南的安徽理工大學，當?shù)貎?yōu)勢產(chǎn)業(yè)分別是鋼鐵產(chǎn)業(yè)和煤炭產(chǎn)業(yè)，而大學與當?shù)卣推髽I(yè)的產(chǎn)學研合作，政府的系列政策，有利于增強畢業(yè)生留在院校所在地就業(yè)的地區(qū)粘性。基于上述分析，本文提出第一個假說。

假說1：與對照組企業(yè)相比，高校擴招后，顯著提高了有理工科學校的城市的工業(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、組織架構(gòu)和運營體系，可能導致企業(yè)全要素生產(chǎn)率的差異。因此，本文進一步研究產(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。目前主流觀點認為，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)存在復雜的委托-代理問題，從內(nèi)部經(jīng)營機制而言，國有企業(yè)除了獲取經(jīng)營利潤外，還承擔著社會保障、擴大就業(yè)等責任。從外部市場機制而言，政府政策的更強支持導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)進步最有力的發(fā)動機。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)濟的重要原因是規(guī)模擴大后的效率提升，并能夠節(jié)約部分生產(chǎn)和管理費用。此外，大規(guī)模企業(yè)具有采購先進技術(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

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)進行刪除處理，根據(jù)企業(yè)性質(zhì)進行了產(chǎn)權(quán)歸類劃分；(2)剔除關(guān)鍵指標缺失的數(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)年齡為負值、固定資產(chǎn)凈額為負值等數(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)率估計中的內(nèi)生性問題。進一步地，OP方法存在著其他問題，如企業(yè)的投資額可能需要計算而導致很多企業(yè)出現(xiàn)投資為負或零的情況，很多樣本量缺失后造成樣本截斷偏差效應(yīng)，使得估計結(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。很多學者的研究也證實了LP方法的有效性[29-31]。

因此，本文使用LP方法計算安徽省工業(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，作為對估計方法的參照，用最小二乘法對模型做出了估計，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，該法通過進一步加入對照組的對照，解決了實證過程中的內(nèi)生性問題，提高了量化評估的準確性。為此，本文以1999年實施的高等教育擴招政策作為準自然實驗，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為實驗期時間虛擬變量，實驗前為0，實驗后為1；Treat×Post為雙重差分變量，Treat和post的交互項的系數(shù)β1的估計值是高校擴招政策沖擊對企業(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)濟沖擊；εit為隨機擾動項。

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。Post為時間虛擬變量，2003年是1999年“大學擴招”政策入學的學生完成四年制高等教育并進入勞動力市場的第1年，因此選擇擴招批次學生畢業(yè)的時點2003年劃分實際政策沖擊發(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、理工類大學、師范類大學、醫(yī)藥類大學等，我們將企業(yè)所在地級市有理工科大學(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確地考察高校擴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 實證結(jié)果

4.1 描述性統(tǒng)計分析

樣本數(shù)據(jù)的主要變量描述性統(tǒng)計特征見表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，標準差為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 全樣本基準回歸

表4報告了全樣本下基準模型回歸結(jié)果。其中，第(1)列僅考慮交互項(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，表明高校擴招后理工科人才擴張對企業(yè)全要素生產(chǎn)率有顯著的促進作用。第(2)列在加入控制變量后結(jié)果仍顯著為正，交互項(Treat×post)的回歸系數(shù)為0.0970。

進一步地，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，說明實證檢驗結(jié)果具有較好的穩(wěn)定性。基準回歸結(jié)果表明，與對照組企業(yè)相比，高校擴招后，顯著提高了有理工科學校城市的企業(yè)的全要素生產(chǎn)率，即驗證了理論假說1。其它控制變量系數(shù)也符合預期，企業(yè)年齡的系數(shù)在所有模型中均為負值且在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)新知識的吸收進而對全要素生產(chǎn)率產(chǎn)生負面影響。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，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，這些將在下文中進行詳細分析。

4.3 進一步研究：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，分組進行回歸。由表5列(1)、(2)可以看出，在國有企業(yè)組中，交互項(IP×post)的系數(shù)均不顯著，表明高校擴招后，理工科人才的大量增加對國有企業(yè)的全要素生產(chǎn)率有正向促進作用，但不顯著。而在列(4)中，交互項的系數(shù)為0.0506，且在5%的置信水平下顯著，說明高校擴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。可能的原因在于，國有企業(yè)承擔著政府的更多社會責任，由于行政干預，不能把提升經(jīng)濟效率作為唯一目標，導致了創(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Table 3 Descriptive statistics

表4 全樣本基準回歸結(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(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)率也有正向的促進作用，但是并不顯著，驗證了本文的假說3。主要原因可能是，剛畢業(yè)的大學生更愿意去規(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)吸收進而促進企業(yè)創(chuàng)新。最后，技術(shù)創(chuàng)新是一項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)更可能承擔失敗的風險和擁有資金保障，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

應(yīng)用雙重差分方法估計的前提條件是平行性趨勢假設(shè)，否則可能存在錯誤估計。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)檢驗圖(圖1)。在Current之前，系數(shù)均處于0軸之下，Current之后，即高校擴招政策實施當年以及之后，系數(shù)則在0軸之上，表明“高校擴招”政策導致的人力資本擴張對企業(yè)全要素生產(chǎn)率的正向影響。這表明我們的實證檢驗滿足平行性趨勢假設(shè)檢驗，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Fig.1 Hypothesis test of parallelism trend

5 結(jié)論與啟示

本文以1999年“大學擴招”政策作為準自然實驗，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行實證檢驗，考察理工科人才即科技人力資本擴張對企業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響效果及作用機制。研究發(fā)現(xiàn)，與對照組企業(yè)相比，高校擴招后，顯著提高了有理工科學校城市的企業(yè)的全要素生產(chǎn)率。進一步研究表明，理工科人才對企業(yè)創(chuàng)新的影響具有異質(zhì)性。高校擴招后，理工科人才顯著提高了當?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)和工程教育改革項目，培養(yǎng)適合時代發(fā)展和經(jīng)濟高質(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，配合切實具體的培養(yǎng)計劃或改革，以提升當?shù)仄髽I(yè)創(chuàng)新效率和促進城市高質(zhì)量發(fā)展。第三，國有控股企業(yè)由于政府干預程度高，難以有效發(fā)揮科技人才創(chuàng)新能力進而影響全要素生產(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)加強政策扶持以解決其因資金約束導致的創(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。