经济管理
教育人力资本、健康人力资本与绿技术创新
杨明海刘凯晴谢送爽
(山东财经大学工商管理学院，山东济南250014)
［摘要］基于人力资本理论与技术创新理论，利用2008-2017年30个省级行政区的面板数据，建立固定效应模型和面板门槛回归模型，实证检验了环境规制在人力资本对绿技术创新阮文雄
影响中的作用机制。研究结果表明：人力资本投资对绿技术创新具有显著的正向效应，且教育
投资比健康投资更显著促进地区绿技术创新，但环境规制力度较强时，人力资本对绿技术创
新的促进作用被显著削弱，当环境规制强度超过门槛值0.9701时，人力资本对绿技术创新由促
进作用变为抑制作用。因此，要确定适当的环境规制强度，发挥人力资本投资对绿技术创新的三八妇女节节日祝福
促进作用。
［关键词］教育人力资本；健康人力资本；绿技术创新；环境规制
［DOI编码］10.13962/jki.37-1486/f.2021.02.013
［中图分类号］F062.4［文献标识码］A［文章编号］2095-3410(2021)02-0138-12
一、弓I言
党的十九大报告指出，必须坚定不移贯彻五大发展理念，坚持人与自然和谐共生。根据美国耶鲁大学和哥伦比亚大学合作发布的2018年版全球180个国家环境绩效指数报告显示，我国空气质量排名仅居全球第177位，环境状况并不乐观，经济稳定增长面临着严峻的环境压力。中国的环境污染很大程度上受到地区企业污染排放和落后的技术水平影响，而绿技术创新是实现节能减排、提质增效和解决环境污染问题的基本途径(李婉红等,2013)⑷。
技术创新的主体是人，人才的质量影响创新的深度和高度，人力资本水平通过改变地区传统知识基础，带来新的经济价值，为绿技术创新提供主要支撑和推动力。近年来我国人力资本投入逐渐增加，但人力资本的效用却没有得到很好发挥，其中一个重要原因就是忽视人力资本投资结构的异质性。多数学者在研究人力资本时都狭义地将其等同于教育这一单因素指标，而忽略了健康的重要性，这就可能导致实证结果存在较大误差，从而过分高估教育投入的重要性。健康资本作为一种重要的人
力资本，是人力资本存在和发挥效用的前提。鉴于此，本文将从教育和健康两个维度，分析人力资本对绿技术创新的影响。
［基金项目］国家社会科学基金项目“高管团队认知视角的新创企业社会资本治理研究”(18BGL124)；山东省社会科学规划研究项目“山东省实施创新驱动和人才强省战略研究”(19BJCJ14)
［作者简介］杨明海(1968-)，男，山东招远人，山东财经大学工商管理学院教授、博士生导师。主要研究方向：人力资源管理，科技创新人才引进、使用与激励。
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经济管理人力资本投入是否能够有效促进绿技术创新还受到外部环境政策的影响，环境规制是一把双刃剑，“波特假说”认为适当的环境规制将促进技术创新，倒逼企业增加研发投入以提高污染治理能力，进而提高绿技术创新能力（Porter,1991）［2］。但严厉的环境政策也可能导致企业将有限的资金转移到环境污染治理中去，抑制绿技术创新，更有甚者会将企业迁移到环境规制强度较弱的地区，以规避政策对企业产生的不利影响，也就是所谓的“污染天堂”假说（朱金鹤、王雅莉,2018）［3］。
本文将环境规制纳入到人力资本对绿技术创新的影响中来，选取我国2008-2017年30个省级行政区
作为样本，实证分析人力资本、环境规制对绿技术创新的影响，并重点探究环境规制作为调节变量，在教育人力资本和健康人力资本对绿技术创新影响过程中的作用机制，同时构建面板门槛回归模型，研究环境规制在人力资本对绿技术创新中的门槛效应。
二、理论分析与研究假设
（一）人力资本与绿技术创新
人力资本是由凝聚在劳动者身上具有经济价值的知识、技术、能力和健康素质构成，是劳动者质量的反映，其中受教育程度和健康状况是影响人力资本形成的重要因素（杨建芳等, 2016）［4］。人才是绿技术创新的主要推动力和决定性因素，研发活动、技术创新成果的应用以及产业化全过程都离不开高层次人力资本的强有力支撑（殷宝庆等,2018）［5］。通过吸引高科技人才，鼓励高素质人才从事科研活动，进而提升企业的创新水平（马海涛等,2019）⑷。人力资本水平和高素质人才比重越高,R&D投入就越活跃，越有利于技术创新水平的提升（栾大鹏、欧阳日辉,2012）［7］。孙早、侯玉琳（2019）⑻认为提高高技术技能型人力资本的存量，使其发挥熟练的设备操作能力和高超的技术应用能力，能够促进应用型创新产出并推动企业技术创新能力。蒋伏心等（2013）［9］、赵息和马杰（2018）［10］等都证实了人力资本对绿技术创新的显著正向影响，并且存在正向溢出效应。张辉、石琳（2018）［11］从创新的异质性出发，将创新分为基础创新和应用创新，研究发现人力资本
对我国基础创新产生显著正向影响作用，且高等教育在区域技术创新中发挥着关键作用，但人力资本对应用创新的作用并未凸显。而郭晨和张卫东（2019）［12］发现机会不平等导致的人力资本扭曲和错配会抑制技术创新。
同时，健康作为一种与教育人力资本同等重要的人力资本形式，是人力资本存在和发挥效用的前提。企业人力资本投资主要在员工培训和卫生保健支出两个方面，健康人力资本通过提供更多的生产能量、员工更少生病，提高劳动生产力和工作时间，从而提高教育投资的报酬和单位时间的有效劳动量（王弟海等,2015）［13］o而良好的健康状况本就是人们追求自身和谐与全面发展的一个目标，加大卫生保健投资，维持和提高企业员工的寿命、强度、力量、精力、耐久力和生命力，以提高其健康水平，并为员工提供一个有利于健康的工作环境，从而为展开员工培训奠定一个良好基础，提升员工综合素质，进一步提高企业的绿技术创新能力（邓珩等,2000严。
综上所述，技术创新归根到底是人才的创新，人才的质量影响创新的高度与深度，人力资本存量是提高绿技术创新水平的动力和源泉。绿技术创新是以保护环境为目标的管理创新和技术创新（郭英远,2018）［15］，提高绿技术创新水平需要将创新战略与人才战略相融合,
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不断提高人才素质。如前文所述，学者们认为教育人力资本影响绿技术创新主要通过三条路径，绿技术创新专业人才培育；人力资本水平提高引起的劳动效率提升和企业专业设备改进；人力资本水平及结构对研发投入活跃程度的影响。同时健康人力资本投资是人力资本投资的重要组成部分，但健康人力资本作为教育人力资本的获益基础并没有得到足够的重视。在人力资本与经济增长的关系研究中，有越来越多的学者开始重视健康人力资本作为人力资本的重要组成部分在其中起到的重要作用。因此，健康资本作为教育人力资本发挥效用的基础和保证，对绿技术创新起到重要的促进作用。与教育人力资本通过培育公民的绿意识，为企业培育绿技术创新人才不同，健康人力资本在绿技术创新中起基础性作用。因此，本研究将人力资本划分为教育人力资本和健康人力资本，分别研究教育和健康人力资本对绿技术创新的影响，提出以下研究假设：
假设1：教育人力资本对绿技术创新具有正向影响作用。
假设2：健康人力资本对绿技术创新具有正向影响作用。
(二)环境规制与绿技术创新
“波特假说”认为适当的环境规制能够刺激绿技术创新，从而降低企业成本、提高产品质量，使本国企业在国际市场上获得更大的竞争(Porter,1991)[2]。Jaffe和Palmer(1997 )[16]等学者认为严格的环境规制能够诱导研发支出增加，而污染治理成本的提高会促进研发支出的投入，从而激励绿技术创新。
张晓莹(2015)[17]发现相对于国内环境规制，国外环境规制更能通过技术创新倒逼企业提高效率提升贸易竞争力。Hu等(2019)[18]认为加强环境规制强度能够确保FDI导致的绿技术溢出。王锋正、陈方圆(2018)[叼以45家重污染行业的上市公司为样本，实证了环境规制与董事会治理水平的提高会正向显著影响企业绿技术创新。孙骁骁 小葡萄
部分学者对上述观点持反对态度，认为环境规制会抑制绿技术创新。新古典经济学认为，环境规制会增加企业的环境遵循成本。Wagner(2007)[20]研究发现，环境规制强度与绿技术创新相关的专利数负相关。Leeuwen等(2013)[21]以荷兰为研究对象，实证支持了“弱”波特假说，而无法证实“强”波特假说。Sinn(2008)[22]提出了“绿悖论”观点，认为环境规制并没有给企业带来绿技术创新以应对环保政策的约束。郭进(2019)[23]认为严格的行政处罚会阻碍绿技术创新，而地方性法规的颁布与否对绿技术创新没有显著的影响。
还有一些学者认为环境规制与绿技术创新的关系并不明确。牛海鹏等(2014)0〕研究发现，不同类型的环境规制对绿技术创新的影响具有异质性，废气类排污量显著抑制废气排放量。Peuckert(2014)[25]从动态视角出发，实证了环境规制对生产力的增长具有短期抑制性和长期积极性。张娟等(2019)[26]、邙嫦娥和路江林(2019)[27]等学者研究发现环境规制与绿技术创新之间存在着U型关系，随着环境规制强度的逐渐增强，影响效应开始从“抵消效应”逐渐转变为“补偿效应”，环境规制与技术创新呈先下降后上升的U型动态特征。
总之，诸多学者对环境规制与绿技术创新的关系进行了多方面的研究，并取得了一定的成果，但对于两者的关系并没有一致的结论。本文认为，环境规制强度的增强会提高污染治理的成本，这就要求企业将有限的资金更多地投入到生产领域中去，从而减少了企业的研发资金投入，抑制地区的绿技术创新能力。据此，本文提出以下研究假设:
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经济管理假设3：环境规制会抑制绿技术创新能力。
（三）环境规制在人力资本与绿技术创新之间的调节作用
制度规制理论是指通过经济性规制和社会性规制来规范组织行为的理论，企业作为地区绿技术创新的主体必然受到环境规制政策的影响。人力资本是影响绿技术创新的重要因素，而地区的环境规制强度在一定程度上会影响人力资本投资水平，当企业面临严厉的环境规制政策时，必然会将一部分资金转移到污染治理上去，从而在短时间内会削弱人力资本对绿技术创新的影响。教育人力资本直接影响创新产出能力，而健康人力资本作为一种资本储备是个人进行良好生产劳动的基础。本文认为环境规制在人力资本与绿技术创新之间具有调节作用，提出以下研究假设：
假设4：环境规制在教育人力资本和绿技术创新之间起负向调节作用。
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假设5：环境规制在健康人力资本和绿技术创新之间起负向调节作用。
三、研究设计
（一）模型构建
1.基准回归模型
根据已有文献的模型研究并且结合本文的实际情况，为了防止多重共线性，本文采用逐步回归的方法建立以下三个面板数据模型来分别研究教育人力资本、健康人力资本对绿技术创新的影响。
G TI it=a0+P1HC it+P2GDP it+P3OPEN it+P4SC it+P5UR it+P6JC it+E it GTI it=a1+p1HC it+p2EI it+P s GDP it+p4OPEN it+p5SC it+p6UR it+p7JC it+S it (1)
(2)
GTI it=a2+p1HC it+p2EI it+p3(HC it XEI it)+p4GDP it+p5OPEN it+p6SC it+p7UR it+p8JC it+8it(3)其中，GTI代表绿技术创新,HC分别指代教育人力资本EDU和健康人力资本HEL,EI 表示环境规制强度,GDP、OPEN、SC、UR、JC分别代表地区经济发展水平、贸易开放程度、行业规模、城镇化率和基础设施水平。P代表待估计的参数,5、亠42为常数项2为残差项,i和t 分别表示省份和年份。模型（1）
主要检验教育人力资本、健康人力资本对绿技术创新的差异化影响，回归系数仅应显著。模型（2）检验环境规制对绿技术创新的影响。模型（3）在模型（2）的基础上，引入环境规制与人力资本的交互项，用来检验环境规制在人力资本与绿技术创新中的调节效应，主要观测p3的显著性。
2•门槛回归模型
考虑到人力资本促进绿技术创新会受到环境规制强度的影响，环境规制强度太低则不足以约束企业污染环境的行为，环境规制强度过高则可能会损害企业的正常经营运行，影响人力资本投资效用。基于此，为进一步探究不同环境规制强度下人力资本对绿技术创新的影响程度，同时避免人为划分环境规制强度区间带来的偏误，检验变量间是否存在非线性关系，采用Hansen提出的面板门槛模型对人力资本对绿技术创新的门槛效应进行检验和分析。假定存在“单门槛效应”，根据本文的计量模型，构建面板门槛回归模型（4）:
GTI it=a+S1HC it I(q it^Y)+82HC it I(q it>Y)+8Y+^i+E it(4)
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其中,1(•)代表示性函数；q”代表门槛变量，用环境规制衡量;Y代表控制变量。若待估参数&1和&2存在
显著差异，则表示门槛效应存在，反之则不存在。
(二)变量选取与数据来源
本研究选取2008-2017年中国30个省份(不含港澳台和西藏自治区)的数据，以绿技术创新为被解释变量，考虑到人力资本投资的滞后性，以滞后1期的教育人力资本和健康人力资本为解释变量，以环境规制为调节变量，检验环境规制视角下人力资本对地区绿技术创新的影响。其中绿技术创新、人力资本的数据来源于历年的《中国统计年鉴》和各省统计年鉴，人均GDP、城镇化率、基础设施水平相关数据来源于国家统计局，环境规制、行业规模、贸易开放程度等相关数据来源于CEIC数据库。
福建省旅游景点被解释变量：绿技术创新(GTI)。对于绿技术创新的度量，目前主要有以下几种测量方法：(1)以国际专利分类(international patent classification,IPC)对应的环境技术领域为选择标准，采用发明专利和实用新型专利授权量的自然对数来衡量绿技术创新。(2)采用研发投入占能源消耗量的比重来衡量绿技术创新。因此，借鉴王锋正等(2018)[19]等提出的观点，基于数据获取的可能性，本文选择第二种方法，利用地区研发投入占能源消耗量的比重来衡量绿技术创新水平，比值越大，则说明绿技术创新水平越高。
wifi密码解释变量：教育人力资本(EDU)。教育投资是影响教育水平的重要因素，因此本文选择地方财政教育支出占GDP的比重来衡量教育人力资本水平，进行去中心化处理。
健康人力资本(HEL)o借鉴王弟海等(2016)[28]的研究，以地方财政医疗卫生支出占GDP的比重作为健康人力资本的代理变量，进行去中心化处理。
调节变量：环境规制(EI)。考虑到数据获取的可能性，本文用地区污染治理投资额占GDP 的比重来衡量环境规制强度，进行去中心化处理。比值越大，表明地区环境规制强度越大。
控制变量：参考已有文献中关于绿技术创新影响因素的研究成果，并结合本文实际情况，选择人均GDP来控制地区经济发展水平(GDP)的影响，选择货物贸易进出口总额与该地区当年生产总值的比值来控制贸易开放程度(OPEN)，货物贸易进出口总额按照当年利率换算成人民币，选择规模以上工业企业数目来控制地区行业规模(SC)的影响，选择城镇常住人口与年末总人口的比值来控制城镇化率(UR)的影响，选择每平方公里等级公路里程数来控制地区基础设施水平(JC)的影响，以减少因遗漏变量而导致的估计偏差。表1汇报了主要变量的描述性统计结果。
表1描述性统计
变量类型变量名称变量含义均值标准差最小值最大值被解释变量GTI绿技术创新0.4570.984-1.855 3.098
解释变量EDL教育人力资本-0.0090.35-0.6780.963 HEL健康人力资本-0.0310.475-1.299 1.066
调节变量EI环境规制0.0160.48-10.425 1.225
控制变量
GDP地区经济发展水平10.5750.5129.19611.768 OPEN贸易开放程度9.7710.9667.43112.042 SC行业规模8.85 1.212 5.81411.09 lr城镇化率-0.630.229-1.234-0.11 JC基础设施水平 2.2410.8190.122 3.384
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