孔曉婷

（北京大學(xué)國家發(fā)展研究院，北京100871）

高學(xué)歷員工對不同所有制企業(yè)創(chuàng)新活動的影響
——基于Heckman兩階段模型的實(shí)證分析

孔曉婷

（北京大學(xué)國家發(fā)展研究院，北京100871）

文章利用世界銀行微觀調(diào)查數(shù)據(jù)進(jìn)行了實(shí)證探究，運(yùn)用Heckman兩階段回歸修正了已有相關(guān)研究多忽視的樣本選擇問題，并在此基礎(chǔ)上進(jìn)一步利用兩階段最小二乘法消除了內(nèi)生性。研究發(fā)現(xiàn)：高學(xué)歷總經(jīng)理和高學(xué)歷普通員工均能顯著促進(jìn)企業(yè)更多地參與創(chuàng)新活動和擴(kuò)大創(chuàng)新規(guī)模；高學(xué)歷員工更有利于擴(kuò)大國有企業(yè)的創(chuàng)新規(guī)模，但不會顯著影響不同所有制企業(yè)參與創(chuàng)新活動的概率；在員工學(xué)歷水平較低時，國有企業(yè)的創(chuàng)新規(guī)模顯著低于同等條件的非國有企業(yè)，但隨著員工學(xué)歷水平的提高，兩者之間的差距會縮小。

高學(xué)歷員工；所有制；企業(yè)創(chuàng)新；Heckman兩階段模型

一、引言與文獻(xiàn)回顧

在學(xué)術(shù)領(lǐng)域，精確界定“創(chuàng)新人才”比較困難，鑒于受教育水平高的個體更有可能具有創(chuàng)新能力，許多研究以員工受教育程度或員工學(xué)歷水平為代理變量，探究了與企業(yè)創(chuàng)新的關(guān)系，并一致認(rèn)為員工學(xué)歷越高則越有利于企業(yè)創(chuàng)新。如吳延兵和劉霞輝（2009）利用民營企業(yè)的調(diào)研數(shù)據(jù)，采用probit模型實(shí)證發(fā)現(xiàn)員工和總經(jīng)理受教育水平越高則更有利于企業(yè)從事獨(dú)立的研發(fā)創(chuàng)新活動［1］；何強(qiáng)、陳松（2011）以2004-2007年制造業(yè)上市公司為樣本，使用多元線性回歸發(fā)現(xiàn)董事會學(xué)歷與制造業(yè)研發(fā)投入呈正相關(guān)關(guān)系，博士董事所占比例越高則企業(yè)研發(fā)投入越大［2］；盧馨（2013）使用滬深兩市2007-2009年高新技術(shù)企業(yè)數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)員工和高管的受教育程度均與企業(yè)的自主創(chuàng)新呈正相關(guān)關(guān)系［3］。

在學(xué)界，已有許多研究分析了國有企業(yè)與非國有企業(yè)在參與創(chuàng)新活動方面的區(qū)別，并得出了兩種截然相反的觀點(diǎn)。一種觀點(diǎn)認(rèn)為非國有企業(yè)比國有企業(yè)更具有創(chuàng)新性，如戴西超等（2006）利用江蘇省工業(yè)企業(yè)的數(shù)據(jù)進(jìn)行規(guī)范研究和方差分析，發(fā)現(xiàn)國有企業(yè)的創(chuàng)新水平最低［4］；吳延兵（2012）以我國1998-2003年的省級工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，構(gòu)建了有創(chuàng)新投入、創(chuàng)新函數(shù)和生產(chǎn)函數(shù)聯(lián)立的三方程模型，實(shí)證研究發(fā)現(xiàn)我國國有企業(yè)在創(chuàng)新投入和創(chuàng)新效率上均缺乏競爭力［5］；李長青等（2014）基于微觀數(shù)據(jù)和創(chuàng)新投入、產(chǎn)出、效率以及Maluquist生產(chǎn)率指標(biāo)進(jìn)行分行業(yè)實(shí)證分析，發(fā)現(xiàn)國有企業(yè)在壟斷競爭行業(yè)的研發(fā)投入和產(chǎn)出較多，而在競爭性行業(yè)中則相反［6］。但是，也有一些經(jīng)驗(yàn)研究認(rèn)為國有企業(yè)比非國有企業(yè)更有創(chuàng)新優(yōu)勢，如聶輝華等（2008）利用2001-2005年我國規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)面板數(shù)據(jù)，運(yùn)用Tobit模型進(jìn)行回歸分析，發(fā)現(xiàn)國有企業(yè)的創(chuàng)新活動比其他所有制企業(yè)更多，但創(chuàng)新效率卻較低［7］；李春濤、宋敏（2010）利用2005年世界銀行關(guān)于中國18個城市制造業(yè)的微觀數(shù)據(jù)，實(shí)證發(fā)現(xiàn)國有企業(yè)比民營企業(yè)更多地進(jìn)行研發(fā)創(chuàng)新活動［8］；曾鋮、郭兵（2014）利用上海市的數(shù)據(jù)，采用負(fù)二項(xiàng)回歸的隨機(jī)效應(yīng)模型進(jìn)行研究，發(fā)現(xiàn)國有企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新績效顯著優(yōu)于其他所有制企業(yè)［9］。

自2001年以來，我國高校畢業(yè)生人數(shù)持續(xù)攀升，2014年應(yīng)屆畢業(yè)生人數(shù)已達(dá)到727萬，2015年達(dá)到749萬，2016年為765萬。如此龐大的高學(xué)歷人才群體在哪種所有制企業(yè)中更能促進(jìn)創(chuàng)新呢？已有許多研究探究了員工學(xué)歷與不同所有制企業(yè)績效之間的關(guān)系，但是有關(guān)員工學(xué)歷或受教育程度與不同所有制企業(yè)創(chuàng)新之間關(guān)系的實(shí)證研究還很少。在已有研究中，盧馨（2013）認(rèn)為受教育程度高的員工更能有效促進(jìn)非國有企業(yè)的創(chuàng)新活動［3］，而陳守明和唐濱琪（2012）認(rèn)為國有企業(yè)高管認(rèn)知對企業(yè)研發(fā)創(chuàng)新的影響更大［10］。

總之，將員工學(xué)歷水平、所有制和企業(yè)創(chuàng)新納入統(tǒng)一框架進(jìn)行分析的經(jīng)驗(yàn)研究還較少且沒有得到一致結(jié)論。本文使用2005年世界銀行的微觀數(shù)據(jù)，將企業(yè)員工分為普通員工和總經(jīng)理兩類，在控制了企業(yè)的異質(zhì)性特征和行業(yè)及地區(qū)因素后，研究了高學(xué)歷員工在影響不同所有制企業(yè)參與創(chuàng)新活動方面的差異。實(shí)證結(jié)果表明，高學(xué)歷普通員工和總經(jīng)理均更有利于國有企業(yè)擴(kuò)大創(chuàng)新規(guī)模，在員工學(xué)歷水平較低時國有企業(yè)的創(chuàng)新規(guī)模要顯著低于非國有企業(yè)，但是隨著員工學(xué)歷水平的提高兩者之間的差距會縮小，而兩種所有制企業(yè)在參與創(chuàng)新活動的概率方面并沒有顯著差異。

相比于已有文獻(xiàn)，本文的研究貢獻(xiàn)主要有以下兩個方面：一是將企業(yè)員工劃分為普通員工和總經(jīng)理兩類，使用微觀數(shù)據(jù)分別探究了兩類高學(xué)歷員工對不同所有制企業(yè)創(chuàng)新活動的影響，而已有文獻(xiàn)多研究員工學(xué)歷與企業(yè)績效的關(guān)系，考察員工學(xué)歷與企業(yè)創(chuàng)新的研究還較少，且鮮有區(qū)分企業(yè)的所有制差異；二是運(yùn)用了Heckman兩階段模型修正了樣本選擇問題，并利用兩階段最小二乘法進(jìn)一步消除了內(nèi)生性，而以往的相關(guān)研究不僅很少對樣本選擇問題進(jìn)行修正，并且僅有的這些研究在消除了樣本選擇問題后都沒有進(jìn)一步考慮內(nèi)生性問題。

二、理論分析與假說設(shè)定

在探究高學(xué)歷員工對企業(yè)創(chuàng)新的影響之前，首先從理論層面剖析不同學(xué)歷員工之間的區(qū)別。由于學(xué)歷是受教育程度的證明，因而這一問題也可以轉(zhuǎn)化為受教育程度不同的員工之間的差別。經(jīng)濟(jì)學(xué)界關(guān)于教育作用的研究主要有兩大理論——人力資本理論（Human Capital Theory）和信號理論（Signal Theo?ry）。舒爾茨（Schultz，1961）和韋爾奇（Welch，1970）等闡釋的人力資本理論認(rèn)為教育是提高人力資本的最基本和最主要的途徑，通過接受教育，個體獲得了知識技能，因而接受過高水平教育或者說具有高學(xué)歷的個體就具有更多的人力資本，在勞動力市場中具有高學(xué)歷的個體就會有更高的勞動生產(chǎn)率和更強(qiáng)的獲利能力［11-12］，這也是許多已有經(jīng)驗(yàn)研究將學(xué)歷作為人力資本代理變量的主要理論依據(jù)。信號理論又稱篩選假設(shè)理論（Screening Hypothesis），斯賓塞（Spence，1973）和賴?yán)≧iley，1979）等闡釋的這一理論認(rèn)為教育只是一種信號，教育的作用不在于提高個體的人力資本而僅僅在于對具有不同內(nèi)在能力的人進(jìn)行篩選。作為受教育程度證明的學(xué)歷水平能夠向雇主發(fā)送原本無法觀察的內(nèi)在能力和勞動生產(chǎn)率水平的信號，從而使雇主能夠依據(jù)個體學(xué)歷水平的不同甄選具有合適能力的雇員［13-14］。雖然這兩大理論主要著眼于分析個體受教育程度與工資水平的關(guān)系，但都同時闡明了不同學(xué)歷個體之間的差別，說明不同學(xué)歷水平的個體具有不同的能力，學(xué)歷水平越高則能力越強(qiáng)，只是前者認(rèn)為學(xué)歷反映的是后天通過學(xué)習(xí)獲得的個體能力，而后者認(rèn)為學(xué)歷反映的是個體內(nèi)在先天具有的能力。

正是由于高學(xué)歷的員工擁有更強(qiáng)的能力，因而有利于企業(yè)參與創(chuàng)新活動和擴(kuò)大創(chuàng)新規(guī)模。具體來講，員工學(xué)歷水平與其認(rèn)知能力、學(xué)習(xí)能力、信息搜索能力、抗壓能力和分析決策能力密切相關(guān)。高學(xué)歷的普通員工和總經(jīng)理有更強(qiáng)的認(rèn)知能力、學(xué)習(xí)能力，能快速理解并掌握新的技能，從而在企業(yè)進(jìn)行創(chuàng)新活動時有助于提高企業(yè)的生產(chǎn)率，并為企業(yè)節(jié)省培訓(xùn)費(fèi)用，降低企業(yè)進(jìn)行創(chuàng)新的成本和風(fēng)險；另外，由于具有更高層次的人際關(guān)系，以及經(jīng)過長時間的學(xué)習(xí)而鍛煉出的更強(qiáng)的信息搜索能力，高學(xué)歷的員工更容易獲得及時、有價值的信息，這有利于提高企業(yè)創(chuàng)新獲得成功的可能性；此外，由于個體在獲得高等學(xué)歷的過程中經(jīng)歷了層層嚴(yán)格的考試選拔，使得高學(xué)歷員工在面臨風(fēng)險時具有更強(qiáng)的抗壓能力，進(jìn)而能更充分地發(fā)揮自身才能并持續(xù)地參與到創(chuàng)新活動中；最后，長時間的學(xué)習(xí)訓(xùn)練使得高學(xué)歷員工具有更廣的知識面，在思考、分析問題時邏輯更加縝密，有助于公司制定和實(shí)施科學(xué)的創(chuàng)新決策。由此，本文提出假設(shè)1。

H1：高學(xué)歷員工能顯著促進(jìn)企業(yè)參與創(chuàng)新活動和擴(kuò)大創(chuàng)新規(guī)模。

在不同所有制企業(yè)創(chuàng)新方面，李政、陸寅宏（2014）認(rèn)為，由于所有者缺位和我國市場化程度還較低，國有企業(yè)依靠政治庇護(hù)、行政壟斷和尋租等手段就可以維持可觀的利潤水平而不必從事風(fēng)險較高、期限較長的創(chuàng)新活動，這使得國有企業(yè)天然缺乏創(chuàng)新動力［15］。另外，國有企業(yè)的“國有”屬性使得其經(jīng)營目標(biāo)必須服務(wù)于國家利益，在享受行政庇護(hù)的同時也需要承擔(dān)政策性和社會性負(fù)擔(dān)，如上繳高于非國有企業(yè)稅率的所得稅以及保障援助幫扶工作等，這就意味著國有企業(yè)的經(jīng)營目標(biāo)除了經(jīng)濟(jì)目標(biāo)之外還有政治、社會等非經(jīng)濟(jì)目標(biāo)，而且在國有企業(yè)預(yù)算軟約束的背景下，非經(jīng)濟(jì)目標(biāo)常常是國有企業(yè)的首要目標(biāo)。與非國有企業(yè)相比，國有企業(yè)經(jīng)營目標(biāo)更加多元化、更易受到政府政策的影響，不利于國有企業(yè)從事具有較大不確定性和較高風(fēng)險的研發(fā)創(chuàng)新活動。當(dāng)國家對國有企業(yè)及其管理者的考核內(nèi)容不包括科研創(chuàng)新項(xiàng)目時，國有企業(yè)為規(guī)避風(fēng)險會更傾向于減少研發(fā)創(chuàng)新活動。普費(fèi)弗（Pfeffer，1972）認(rèn)為，雖然國有企業(yè)實(shí)際上可以被視作資源豐富的外部控制者［16］，能夠依靠政企聯(lián)系較容易地獲取長期投資和占有排他性資源，使得其憑借內(nèi)部化資源和組織網(wǎng)絡(luò)就可以降低創(chuàng)新的不確定性風(fēng)險和創(chuàng)新成本，但是在雙重經(jīng)營目標(biāo)和行政庇護(hù)的影響下，國有企業(yè)的資源優(yōu)勢對企業(yè)創(chuàng)新的促進(jìn)作用很可能會被抵消。由此，本文提出假設(shè)2。

H2：國有企業(yè)參與創(chuàng)新的概率和創(chuàng)新規(guī)模會顯著低于非國有企業(yè)。

員工能力對企業(yè)創(chuàng)新的影響也會因企業(yè)所有制的不同而存在差異。由于創(chuàng)新活動具有風(fēng)險高、周期長和不確定性大的特點(diǎn)，雄厚的資金支持是企業(yè)進(jìn)行創(chuàng)新活動的重要基礎(chǔ)。與非國有企業(yè)常常受困于融資約束不同，我國的國有企業(yè)具有明顯的資金等資源優(yōu)勢，能為研發(fā)人員和管理者提供更好的物質(zhì)平臺，也更有經(jīng)濟(jì)實(shí)力將新知識、新技術(shù)運(yùn)用到實(shí)際生產(chǎn)中并保障高風(fēng)險、長周期研發(fā)創(chuàng)新活動的持續(xù)進(jìn)行，這一方面可以保障員工能力不會由于企業(yè)資源短缺的原因而受到束縛，并促進(jìn)研發(fā)人員創(chuàng)新成果的實(shí)踐轉(zhuǎn)化，從而改善員工參與創(chuàng)新活動的預(yù)期，促進(jìn)員工充分參與企業(yè)的創(chuàng)新活動。雖然哈特等（Hart et al，1997）和施萊弗、維什尼（Shleifer& Vishny，1997）認(rèn)為國有企業(yè)比非國有企業(yè)存在更嚴(yán)重的、包括激勵不相容等問題在內(nèi)的委托—代理關(guān)系［17-18］，使得國有企業(yè)總經(jīng)理更傾向關(guān)注自身的政績和企業(yè)短期目標(biāo)而規(guī)避創(chuàng)新活動（李春濤、宋敏，2010）［8］，從而使人才對企業(yè)創(chuàng)新的促進(jìn)作用被削弱。但是正如林毅夫等（1997）所指出，在不完全競爭市場的情況下，由于信息不對稱問題的普遍存在，國有制和私有制企業(yè)中均存在著委托—代理問題，沒有理由認(rèn)為在國有企業(yè)中，多層次的委托—代理關(guān)系不能形成相應(yīng)的可以最大程度克服信息不對稱、激勵不相容和責(zé)任不對等問題的治理機(jī)制[19]。因而，委托—代理關(guān)系并不能用于解釋同等學(xué)歷的管理者對不同所有制企業(yè)創(chuàng)新活動促進(jìn)作用的差異。由此提出假設(shè)3。

H3：高學(xué)歷員工更有利于促進(jìn)國有企業(yè)參與創(chuàng)新活動和擴(kuò)大創(chuàng)新規(guī)模。

綜上所述，本文的理論框架如圖1所示。

圖1 高學(xué)歷員工對國企創(chuàng)新影響的理論框架

三、計(jì)量模型與數(shù)據(jù)、變量設(shè)定

（一）計(jì)量模型設(shè)定

本文研究的是高學(xué)歷員工與不同所有制企業(yè)創(chuàng)新的關(guān)系。由于并不是所有企業(yè)都進(jìn)行研發(fā)創(chuàng)新活動，但只有當(dāng)企業(yè)的創(chuàng)新行為是隨機(jī)發(fā)生時，對未進(jìn)行研發(fā)創(chuàng)新的企業(yè)進(jìn)行剔除才不會帶來估計(jì)偏差，而事實(shí)上，企業(yè)的創(chuàng)新行為并不是隨機(jī)選擇的結(jié)果，那些擁有更多有利于創(chuàng)新活動的要素稟賦的企業(yè)會更傾向于進(jìn)行創(chuàng)新活動。所以，只利用參與創(chuàng)新活動企業(yè)的特征來考察影響全體企業(yè)創(chuàng)新活動的因素會帶來樣本選擇偏差（Sample Selection Bias），但是大部分已有相關(guān)研究都忽略了這一問題。

為克服樣本選擇偏差，本文采用了赫克曼（Heckman，1979）提出的兩階段（two-stage）模型方法[20]。模型共分為兩個階段：第一階段是Probit創(chuàng)新決策模型，利用總體樣本里的全部觀測值估計(jì)企業(yè)選擇創(chuàng)新的概率，并計(jì)算出每一個觀測值的逆米爾斯比（inverse Mill’s ratio）；第二階段是OLS創(chuàng)新規(guī)模模型，利用進(jìn)行選擇創(chuàng)新的企業(yè)樣本回歸分析影響企業(yè)研發(fā)創(chuàng)新規(guī)模的因素，并將第一階段得到的逆米爾斯比作為控制變量以得到一致估計(jì)量。具體模型設(shè)定如下：

則第一階段Probit創(chuàng)新決策模型設(shè)定為：

Pr(rdi=1)表示企業(yè)i決定進(jìn)行研發(fā)創(chuàng)新活動的概率，?(·)為標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布的累積分布函數(shù)。

第二階段OLS創(chuàng)新規(guī)模模型設(shè)定為：

RDi表示企業(yè)i的研發(fā)創(chuàng)新規(guī)模，為影響企業(yè)研發(fā)創(chuàng)新規(guī)模的因素，λi為從（3）式計(jì)算得出的逆米爾斯比，α0為常數(shù)項(xiàng)，α1和α2為回歸系數(shù)，εi為隨機(jī)誤差項(xiàng)。逆米爾斯比的具體計(jì)算公式如下：

其中φ(·)是標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布的概率密度函數(shù)。如果λi不為零，且在統(tǒng)計(jì)上顯著異于零，則說明存在樣本選擇偏差。由于逆米爾斯比λi與樣本誤差呈線性關(guān)系且均值為0，所以使用Heckman兩階段模型可以修正樣本選擇誤差，得到無偏估計(jì)。

另外，Heckman還指出，為了增強(qiáng)模型的識別性，同時防止利用第一階段回歸方程計(jì)算得到的逆米爾斯比與第二階段模型的解釋變量出現(xiàn)嚴(yán)重的多重共線性，第二階段方程中的解釋變量除逆米爾斯比λi外應(yīng)當(dāng)是第一階段方程解釋變量的真子集，即第一階段模型的解釋變量必須至少有一個不被包括在第二階段模型中，同時第二階段模型的解釋變量除λi外應(yīng)全部包含在第一階段模型的解釋變量中。由于上一期企業(yè)的研發(fā)創(chuàng)新決策會影響企業(yè)當(dāng)期的研發(fā)創(chuàng)新決策，但并不會顯著影響企業(yè)的研發(fā)創(chuàng)新規(guī)模，因而我們選擇將企業(yè)滯后一期的創(chuàng)新決策虛擬變量rdi-1納入創(chuàng)新決策模型，但并不納入創(chuàng)新規(guī)模模型，從而增強(qiáng)了模型的識別性并有效避免了與第二階段模型中解釋變量出現(xiàn)嚴(yán)重多重共線性的狀況。因而，方程（2）可改寫為：

（二）數(shù)據(jù)來源說明

本文使用的數(shù)據(jù)來自2005年世界銀行對中國所做的投資環(huán)境調(diào)查（Investment Climate Survey，簡稱ICS），主要為2004年的橫截面數(shù)據(jù)，也有部分指標(biāo)還含有2002年和2003年的滯后數(shù)值，如企業(yè)固定凈資產(chǎn)和研發(fā)支出等。雖然世界銀行在2012年公開了最新的中國投資環(huán)境調(diào)查數(shù)據(jù)，但由于關(guān)鍵變量數(shù)據(jù)缺失嚴(yán)重，本文并沒有選用2012年的數(shù)據(jù)。本文選用的2005年數(shù)據(jù)包含了涉及我國30個行業(yè)、12 400家企業(yè)的微觀數(shù)據(jù)，這些企業(yè)分布在我國大陸除西藏自治區(qū)外30個省份的120個城市，包含1 140家國有企業(yè)和11 260家非國有企業(yè)，既涉及制造業(yè)企業(yè)也涉及服務(wù)業(yè)企業(yè)，其中四個直轄市各抽取了200家企業(yè)，其余城市各抽取了100家企業(yè)，數(shù)據(jù)具有較強(qiáng)的代表性。為了避免異常值的影響，本文對回歸涉及的連續(xù)變量在1%和99%分位水平上進(jìn)行了win?sorize縮尾處理。通過對數(shù)據(jù)進(jìn)行初步分析，可以發(fā)現(xiàn)，在2004年12 400家企業(yè)中，從事研發(fā)創(chuàng)新活動的企業(yè)有7 064家，占全體總數(shù)的56.97%，其中國有企業(yè)從事研發(fā)創(chuàng)新活動的比例為59.39%，而非國有企業(yè)為56.72%，如圖2所示。

圖2 國企、非國企參與創(chuàng)新活動的情況

由于企業(yè)進(jìn)行創(chuàng)新活動并不是隨機(jī)選擇的結(jié)果，如果將超過40%的未進(jìn)行研發(fā)創(chuàng)新活動的企業(yè)進(jìn)行簡單剔除，會帶來較嚴(yán)重的估計(jì)偏差，因而應(yīng)使用Heckman兩階段模型進(jìn)行消除。

（三）變量設(shè)定

1.被解釋變量

在已有文獻(xiàn)中，衡量企業(yè)創(chuàng)新的指標(biāo)主要有兩類：一類是創(chuàng)新投入指標(biāo)，主要包括R&D支出和R&D人員投入；另一類是創(chuàng)新產(chǎn)出指標(biāo)，主要包括企業(yè)專利數(shù)和新產(chǎn)品銷售收入。這兩類指標(biāo)各有優(yōu)缺點(diǎn)，考慮到數(shù)據(jù)的可得性，本文采用R&D支出作為衡量企業(yè)創(chuàng)新活動的指標(biāo)。為分別考察影響企業(yè)創(chuàng)新決策和創(chuàng)新規(guī)模的因素，本文采用調(diào)查問卷中“企業(yè)是否從事研發(fā)創(chuàng)新活動”作為創(chuàng)新參與指標(biāo)rd，若企業(yè)進(jìn)行創(chuàng)新活動，則rd為1，否則為0；同時，借鑒范紅忠（2007）和范承澤等（2008）的設(shè)定方法[21-22]，本文采用R&D支出的自然對數(shù)作為研發(fā)創(chuàng)新規(guī)模指標(biāo)RD，并在實(shí)際回歸中采用RD=ln（研發(fā)創(chuàng)新投入+1）的形式，以避免直接取對數(shù)可能產(chǎn)生負(fù)值的影響。

2.解釋變量

對于員工學(xué)歷變量，本文借鑒已有經(jīng)驗(yàn)研究的做法，使用“具有大學(xué)及以上學(xué)歷的普通員工所占比例”來衡量企業(yè)普通員工的學(xué)歷水平Employee_edu；使用“企業(yè)總經(jīng)理的最高學(xué)歷”作為衡量企業(yè)總經(jīng)理學(xué)歷的代理變量Manager_edu，其中沒有接受正規(guī)教育的賦值為0，接受小學(xué)、初中、高中、大專、本科、碩士及以上教育的順次賦值1-6。

對于所有制變量，本文以企業(yè)國有股份所占份額為依據(jù)，將“企業(yè)股份全部歸國家所有”的企業(yè)劃分為國有企業(yè)，其他企業(yè)則設(shè)定為非國有企業(yè)。在回歸分析中，定義虛擬變量SOE代表企業(yè)的所有制類型，并以非國有企業(yè)為基準(zhǔn)。

此外，本文也將所有制與員工學(xué)歷的交叉項(xiàng)作為解釋變量帶入回歸方程，通過觀察交叉項(xiàng)的系數(shù)來判斷企業(yè)所有制對高學(xué)歷員工在企業(yè)創(chuàng)新中的貢獻(xiàn)的影響。若交叉項(xiàng)的系數(shù)顯著大于0，則說明相同高學(xué)歷水平的員工更能促進(jìn)國有企業(yè)進(jìn)行創(chuàng)新活動，從而支持H3。

3.控制變量

結(jié)合已有研究，本文還引入了幾個對企業(yè)研發(fā)創(chuàng)新可能有顯著影響的控制變量（見表1），包括：

（1）企業(yè)規(guī)模（Size），用“2003年年末企業(yè)員工人數(shù)”的自然對數(shù)表示；

（2）市場競爭程度（Competition），用調(diào)查問卷中的“其他企業(yè)競爭行為影響企業(yè)經(jīng)營和成長的程度”來表示，按照對企業(yè)經(jīng)營和成長影響嚴(yán)重程度的不同分為“沒有、低等、中等、高等和非常高”五個層次，分別賦值為0、1、2、3、4；

（3）企業(yè)年齡（Age），用“2004年與企業(yè)成立年份差值”的自然對數(shù)表示；

（4）企業(yè)是否出口（Export），用調(diào)查問卷中“企業(yè)是否有商品直接銷往海外”表示，若有則賦值1，否則賦值0；

（5）企業(yè)利潤率（Profit），用“企業(yè)2003年總利潤與總銷售收入比值”表示。

表1 主要解釋變量的基本統(tǒng)計(jì)結(jié)果

由于企業(yè)創(chuàng)新可能受行業(yè)特征、地區(qū)政策和地區(qū)要素稟賦差異的影響，本文還控制了行業(yè)和地區(qū)虛擬變量。在下文的回歸中，為節(jié)省篇幅并沒有報告行業(yè)和地區(qū)虛擬變量的系數(shù)。

四、實(shí)證分析

（一）相關(guān)性分析

由于本文模型中的變量較多，解釋變量之間可能存在多重共線性問題，從而導(dǎo)致解釋變量的系數(shù)估計(jì)出現(xiàn)較大偏差。為此，本文首先采用Spearman方法估算了主要變量的相關(guān)系數(shù)，以檢驗(yàn)?zāi)Ｐ褪欠翊嬖趪?yán)重的多重共線性問題，并初步判斷各解釋變量與被解釋變量的相關(guān)關(guān)系，結(jié)果見表2所列。從表2的第一列數(shù)字的系數(shù)和顯著性可知，各解釋變量與企業(yè)研發(fā)創(chuàng)新規(guī)模變量之間均存在非常顯著的正相關(guān)性，且解釋變量之間的相關(guān)系數(shù)的絕對值基本都小于0.3，最大值也不超過0.5，說明解釋變量之間并不存在嚴(yán)重的多重共線性，可以將這些變量都納入方程進(jìn)行回歸分析。

表2 Spearman相關(guān)系數(shù)

續(xù)表2

（二）Heckman兩階段回歸

利用2005年世界銀行的中國投資環(huán)境調(diào)查數(shù)據(jù)，本文將企業(yè)員工分為普通員工和總經(jīng)理兩類，設(shè)定了4個回歸模型，對員工學(xué)歷、企業(yè)所有制和創(chuàng)新的關(guān)系進(jìn)行了實(shí)證研究。其中，模型（1）、（3）加入了“具有大學(xué)及以上學(xué)歷的普通員工所占比例”變量及其與企業(yè)所有制的交叉項(xiàng)；模型（2）、（4）則將前兩個模型中普通員工學(xué)歷變量及交叉項(xiàng)替換為總經(jīng)理學(xué)歷變量及對應(yīng)的交叉項(xiàng)。另外，模型（1）、（2）為對照組，均采用OLS方法；模型（3）、（4）則運(yùn)用Heckman兩階段方法，以消除樣本選擇問題，同時將兩階段回歸結(jié)果以選擇方程和回歸方程的形式分別列出，其中第一階段選擇方程采用Probit方法分析影響企業(yè)創(chuàng)新參與決策的影響因素，第二階段回歸方程采用OLS方法分析影響企業(yè)創(chuàng)新規(guī)模的影響因素。本文使用的計(jì)量軟件為Stata12，回歸結(jié)果見表3所列。

表3 Heckman兩階段模型回歸結(jié)果

通過觀察表3的回歸結(jié)果，可以發(fā)現(xiàn)不論員工學(xué)歷的代理變量如何改變，Heckman兩階段回歸得到的逆米爾斯比λ均在1%的顯著性水平上異于零，說明存在樣本選擇問題，因而本文使用Heckman兩階段模型是必要的。另外，對比消除樣本選擇問題前后的OLS估計(jì)結(jié)果（即模型（1）、（3）的回歸方程，模型（2）、（4）的回歸方程），可以知道當(dāng)樣本選擇問題存在時，雖然主要解釋變量的系數(shù)符號不會發(fā)生逆轉(zhuǎn)，但其顯著性水平卻會發(fā)生不同程度的偏倚，其中最突出的是總經(jīng)理學(xué)歷變量與企業(yè)所有制變量的交叉項(xiàng)在存在樣本選擇問題時在1%的顯著性水平上為正，但在消除樣本選擇問題后并不顯著；并且所有的控制變量系數(shù)也都出現(xiàn)不同程度的向上偏倚，這都說明使用OLS回歸會產(chǎn)生嚴(yán)重的樣本選擇偏差。

另外，在Heckman兩階段模型第一階段選擇方程中，研發(fā)創(chuàng)新決策的滯后一期值rd0均在1%的顯著性水平上為正數(shù)，滿足了Heckman模型的有效識別條件，也表明上一期的創(chuàng)新決策會對本期決策產(chǎn)生顯著的正向影響，符合經(jīng)濟(jì)學(xué)直覺。

結(jié)合表3的結(jié)果對前文提出的假設(shè)成立情況進(jìn)行具體分析。

1.員工學(xué)歷與企業(yè)創(chuàng)新

觀察模型（1）和（3）的結(jié)果可以發(fā)現(xiàn)普通員工學(xué)歷變量Employee_edu的系數(shù)均在1%的顯著性水平上為正數(shù)，即具備高學(xué)歷普通員工的企業(yè)更傾向于參與創(chuàng)新活動和擴(kuò)大創(chuàng)新規(guī)模，這支持了本文的H1。

通過分析模型（2）和（4）可以發(fā)現(xiàn)，總經(jīng)理學(xué)歷變量Manager_edu的系數(shù)也均在1%的顯著性水平上為正數(shù)，即具有高學(xué)歷總經(jīng)理的企業(yè)更有可能參與創(chuàng)新活動并且創(chuàng)新規(guī)模更大，這也支持了本文的H1。

由于高學(xué)歷員工具有更強(qiáng)的認(rèn)知能力和學(xué)習(xí)能力，因而在工作時能快速理解和掌握一項(xiàng)新的技能，為創(chuàng)新型企業(yè)節(jié)省培訓(xùn)費(fèi)用，降低企業(yè)參與創(chuàng)新活動的成本和風(fēng)險。同時，由于高學(xué)歷員工具備高層次的社會關(guān)系和更強(qiáng)的信息搜索能力，更容易搜集、獲得及時有價值的信息，這有利于提高企業(yè)創(chuàng)新獲得成功的可能性。此外，由于創(chuàng)新是一項(xiàng)高風(fēng)險、長周期的活動，需要參與者具備良好的心理素質(zhì)和抗壓能力，而高學(xué)歷的員工在接受長期教育過程中經(jīng)歷了層層考試選拔，使得他們的心理素質(zhì)往往勝過較低學(xué)歷的員工。最后，長期教育擴(kuò)大了知識面，使得高學(xué)歷員工的分析決策能力要更強(qiáng)，思想也更開放，有助于企業(yè)制定和實(shí)施科學(xué)的創(chuàng)新決策。

2.所有制與企業(yè)創(chuàng)新

由模型（3）和（4）中可知，企業(yè)所有制變量SOE的系數(shù)在選擇方程中均不顯著，而在回歸方程中均顯著為負(fù)，說明國有企業(yè)與非國有企業(yè)在參與創(chuàng)新活動的概率方面并沒有顯著差異，但是參與創(chuàng)新活動的國有企業(yè)的創(chuàng)新規(guī)模要顯著低于非國有企業(yè)，這部分支持了本文的H2。

這一結(jié)果表明，盡管國有企業(yè)具有的資源優(yōu)勢在一定程度上有利于企業(yè)參與創(chuàng)新活動，但這種優(yōu)勢會被行政庇護(hù)和雙重目標(biāo)對國有企業(yè)創(chuàng)新帶來的消極影響所抵消，從而使國有企業(yè)在參與創(chuàng)新活動的概率方面與非國有企業(yè)并沒有顯著差別。由于我國的市場化水平還較低，在參與創(chuàng)新活動的國有企業(yè)中，大部分國有企業(yè)仍依靠政府“父愛”式的政治庇護(hù)、行政壟斷和尋租等方式而不是依靠自身的物質(zhì)資源優(yōu)勢賺取利潤；同時，我國政府仍較多地干預(yù)國有企業(yè)的經(jīng)營活動，國有企業(yè)需要承擔(dān)包括繳納較高稅率的所得稅和紅利以及義務(wù)援助幫扶公共事業(yè)等在內(nèi)的社會責(zé)任。這都使得參與創(chuàng)新活動的國有企業(yè)也難以有效發(fā)揮其資源優(yōu)勢，從而使參與創(chuàng)新的國有企業(yè)的創(chuàng)新規(guī)模小于非國有企業(yè)。

3.員工學(xué)歷與不同所有制企業(yè)創(chuàng)新

模型（3）和（4）表明，企業(yè)所有制變量SOE同普通員工學(xué)歷變量Employee_edu、總經(jīng)理學(xué)歷變量Manager_edu的交叉項(xiàng)SOE×Employee_edu、SOE× Manager_edu的系數(shù)在兩階段方程中均不顯著，即高學(xué)歷員工和總經(jīng)理促進(jìn)企業(yè)參與創(chuàng)新活動的作用在國有與非國有企業(yè)中沒有顯著差別，說明國有企業(yè)的資源優(yōu)勢并不會顯著提高高學(xué)歷員工對企業(yè)創(chuàng)新的促進(jìn)作用。這一結(jié)果并不支持本文的H3。

4.控制變量與企業(yè)創(chuàng)新

通過觀察控制變量在兩階段模型中的系數(shù)和顯著性水平，還可以得出以下結(jié)論：企業(yè)規(guī)模Size在所有方程中均顯著為正數(shù)，且顯著性水平全部達(dá)到1%，說明企業(yè)規(guī)模越大，其參與創(chuàng)新的概率和創(chuàng)新規(guī)模均更大。這支持了熊彼特假說，即規(guī)模大的企業(yè)更具有資源稟賦與市場地位優(yōu)勢，從而有利于企業(yè)進(jìn)行創(chuàng)新活動。市場競爭度Competition在選擇方程中并不顯著但是在回歸方程中顯著為正，說明市場競爭越激烈則企業(yè)更有可能擴(kuò)大創(chuàng)新規(guī)模，但是并不會從根本上改變企業(yè)的創(chuàng)新決策，這是由于雖然處于競爭激烈的市場中的企業(yè)更有必要采取創(chuàng)新活動以獲得差異化帶來的競爭優(yōu)勢，但是企業(yè)在采取創(chuàng)新戰(zhàn)略時還會受到諸如研發(fā)資金、創(chuàng)新人才等因素的制約，因而市場競爭程度對企業(yè)參與創(chuàng)新活動概率的影響并不顯著，但有助于促進(jìn)已經(jīng)克服了創(chuàng)新阻礙的企業(yè)進(jìn)一步擴(kuò)大創(chuàng)新規(guī)模。企業(yè)年齡Age在選擇模型中均顯著為負(fù)，但在回歸模型中均不顯著，說明成立越久的企業(yè)越不傾向于參與創(chuàng)新活動，但是在創(chuàng)新規(guī)模方面，參與創(chuàng)新活動的老企業(yè)與新企業(yè)相比并沒有顯著區(qū)別，這是由于成立時間長的企業(yè)雖然具有更多的市場經(jīng)驗(yàn)，但也會更缺乏創(chuàng)新活力。另外，表示企業(yè)是否出口的虛擬變量Export在1%的顯著性水平上均顯著為正，說明從事出口的企業(yè)會更多地參與研發(fā)創(chuàng)新活動，同時創(chuàng)新規(guī)模也越大，這是由于參與出口的企業(yè)會面臨包括國際企業(yè)在內(nèi)的更多競爭對手，在更大的競爭壓力下更需要依靠創(chuàng)新使產(chǎn)品差異化以謀求市場份額。最后，企業(yè)的利潤率Profit在1%的顯著性水平上均與企業(yè)創(chuàng)新決策和創(chuàng)新規(guī)模呈正相關(guān)關(guān)系，說明利潤水平高的企業(yè)在雄厚資金實(shí)力的支持下更有可能參與創(chuàng)新活動，并且創(chuàng)新規(guī)模更大。

（三）穩(wěn)健性檢驗(yàn)

由于創(chuàng)新型企業(yè)更容易吸引高學(xué)歷的人才，所以企業(yè)創(chuàng)新和高學(xué)歷員工之間可能存在反向因果關(guān)系；同時，由于個體層面的異質(zhì)性特征如普通員工和總經(jīng)理的年齡、專業(yè)背景、職業(yè)經(jīng)歷以及管理者團(tuán)隊(duì)異質(zhì)性特征等也會影響企業(yè)創(chuàng)新，但受限于數(shù)據(jù)的可得性，本文并沒有對這些可能影響企業(yè)創(chuàng)新的異質(zhì)性特征進(jìn)行有效控制，從而可能會帶來較嚴(yán)重的遺漏變量問題；此外，本文使用的是數(shù)據(jù)來自問卷調(diào)查，這也可能帶來測量誤差問題。上述三方面問題的存在都會導(dǎo)致內(nèi)生性問題，使得前文的回歸結(jié)果產(chǎn)生偏誤。為此，進(jìn)一步采用兩階段最小二乘法進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。

對于工具變量的選擇，瑞尼卡、斯文森（Reinikka &Svensson，2006）和菲斯曼、斯文森（Fisman&Svens?son，2007）研究證明，利用行業(yè)—地區(qū)層面的均值變量作為企業(yè)層面該變量的工具變量可以解決計(jì)量模型中存在的測量誤差和遺漏變量問題，另外這種方法也可以有效解決由于解釋變量與被解釋變量之間存在反向因果關(guān)系而帶來的內(nèi)生性問題［23-24］。對于本文的研究來說，因?yàn)槠髽I(yè)所在城市和行業(yè)人員的總體受教育狀況會影響個體企業(yè)的創(chuàng)新活動，但是單個企業(yè)的創(chuàng)新活動難以影響所在城市和行業(yè)的整體人員受教育狀況，所以這種方法適合于解決本文可能存在的反向因果問題。

借鑒伍德里奇（Wooldridge，2010）以及牟俊霖、宋湛（2012）的相關(guān)研究［25-26］，在使用Heckman兩階段模型的基礎(chǔ)上，本文使用相應(yīng)的城市—行業(yè)均值變量作為員工學(xué)歷變量的工具變量，用兩階段最小二乘法代替?zhèn)鹘y(tǒng)OLS方法以同時消除樣本選擇和內(nèi)生性問題。作為對照，本文還匯報了未消除樣本選擇問題的工具變量回歸結(jié)果。結(jié)果見表4所列。

表4 消除樣本選擇偏差和內(nèi)生性的回歸結(jié)果

對比消除樣本選擇問題前后的回歸結(jié)果，可以發(fā)現(xiàn)模型系數(shù)的顯著性都不會發(fā)生逆轉(zhuǎn)，但是系數(shù)的大小會發(fā)生明顯改變。這表明在解決內(nèi)生性問題后，如果不消除樣本選擇問題，對變量系數(shù)的分析雖然不會發(fā)生方向性的差錯，但會高估或低估相關(guān)因素對企業(yè)創(chuàng)新的影響，從而使分析結(jié)果產(chǎn)生偏誤。

通過與表3中相應(yīng)的回歸方程進(jìn)行比較，可以發(fā)現(xiàn)在消除了內(nèi)生性之后，普通員工學(xué)歷變量Employee_edu、總經(jīng)理學(xué)歷變量Manager_edu與企業(yè)所有制變量SOE的交叉項(xiàng)SOE×Employee_edu和SOE×Manager_edu的系數(shù)均在1%的顯著性水平上為正數(shù)，說明高學(xué)歷的普通員工和總經(jīng)理更有利于擴(kuò)大國有企業(yè)參與創(chuàng)新活動的規(guī)模，這部分支持了本文的H3。由于國有企業(yè)比非國有企業(yè)具有資源優(yōu)勢，能夠?yàn)楦邔W(xué)歷員工提供明顯優(yōu)于非國有企業(yè)的物質(zhì)基礎(chǔ)平臺，這一方面能保證員工的研發(fā)創(chuàng)新成果更多地投入到實(shí)際生產(chǎn)，使高學(xué)歷員工有動力最大限度地參與創(chuàng)新活動；另一方面也更有資金實(shí)力支持長周期、高風(fēng)險的持續(xù)研發(fā)活動，促進(jìn)高學(xué)歷員工充分發(fā)揮自身能力。雖然國有企業(yè)的資源優(yōu)勢在實(shí)際中可能會由于行政庇護(hù)、雙重目標(biāo)的影響而得不到充分發(fā)揮，但是資源優(yōu)勢的存在仍然可以提升高學(xué)歷員工參與創(chuàng)新活動的動力，促進(jìn)員工更大程度地發(fā)揮自身能力。這一結(jié)論強(qiáng)化了前文的回歸分析。通過比較相關(guān)的系數(shù)，可以發(fā)現(xiàn)在員工學(xué)歷水平較低時，國有企業(yè)的創(chuàng)新活動規(guī)模小于同等狀態(tài)的非國有企業(yè)，但是隨著員工學(xué)歷水平的提高，兩者在創(chuàng)新規(guī)模方面的差距會逐漸縮小。

此外，普通員工和總經(jīng)理學(xué)歷變量仍然均在1%的顯著性水平上為正數(shù)，說明高學(xué)歷的員工和總經(jīng)理均能顯著促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新，再次支持了本文的H1。所有制變量SOE的系數(shù)仍然為負(fù)數(shù)，并且顯著性水平提高到了1%，表明國有企業(yè)的研發(fā)創(chuàng)新規(guī)模要小于非國有企業(yè)，本文的H2仍部分成立。

另外，本文還進(jìn)行了工具變量的有效性檢驗(yàn)。通過異方差穩(wěn)健的DWH檢驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)所有的卡方值對應(yīng)的p值均顯著為0，說明員工學(xué)歷變量為內(nèi)生變量，從而滿足工具變量的適用前提。由于本文的工具變量數(shù)與內(nèi)生變量數(shù)相等，在恰好識別的情況下難以從統(tǒng)計(jì)層面上進(jìn)行外生性檢驗(yàn)，但是可以從邏輯層面分析工具變量的外生性：因?yàn)樘囟ㄆ髽I(yè)的員工學(xué)歷水平可以視為其所在城市—行業(yè)的均值水平與企業(yè)的異質(zhì)性水平之和，因而工具變量與內(nèi)生變量——員工學(xué)歷水平——有關(guān)，但與遺漏的個體特征——企業(yè)異質(zhì)性水平——無關(guān)，據(jù)此可以大致推斷出均值水平與擾動項(xiàng)無關(guān)。

此外，相應(yīng)內(nèi)生變量的第一階段F值均在10以上，說明工具變量與內(nèi)生解釋變量之間存在較強(qiáng)的相關(guān)關(guān)系，不存在弱工具變量問題。

五、結(jié)論與啟示

企業(yè)創(chuàng)新是新常態(tài)下我國經(jīng)濟(jì)增長由要素驅(qū)動轉(zhuǎn)向創(chuàng)新驅(qū)動的關(guān)鍵。本文利用2005年世界銀行的中國投資環(huán)境調(diào)查數(shù)據(jù)，使用Heckman兩階段模型和兩階段最小二乘法對樣本選擇和內(nèi)生性問題進(jìn)行修正，實(shí)證分析了高學(xué)歷普通員工和總經(jīng)理對不同所有制企業(yè)參與創(chuàng)新活動的影響和機(jī)制，補(bǔ)充了已有的經(jīng)驗(yàn)研究。實(shí)證結(jié)果表明：

（1）高學(xué)歷的普通員工和總經(jīng)理均能顯著促進(jìn)企業(yè)更多地參與研發(fā)創(chuàng)新活動和擴(kuò)大創(chuàng)新規(guī)模。

（2）在參與創(chuàng)新活動的概率方面，國有企業(yè)與非國有企業(yè)并沒有顯著差異；而在參與創(chuàng)新活動的規(guī)模方面，在員工學(xué)歷水平較低時，國有企業(yè)的創(chuàng)新規(guī)模要顯著低于同等狀態(tài)的非國有企業(yè)，但是隨著員工學(xué)歷水平的提高，兩者之間的差距會縮小。

（3）高學(xué)歷的普通員工和總經(jīng)理更有利于國有企業(yè)擴(kuò)大創(chuàng)新規(guī)模，但是對不同所有制企業(yè)參與創(chuàng)新活動的概率并沒有顯著影響。

結(jié)合本文的實(shí)證研究結(jié)果，可以得到以下的啟示：①高學(xué)歷員工依然是企業(yè)創(chuàng)新的核心力量，不同所有制的企業(yè)都應(yīng)當(dāng)抓住當(dāng)前我國高校畢業(yè)生人數(shù)逐年增長的機(jī)遇，積極吸納更多高學(xué)歷的員工，并為其提供良好的發(fā)展平臺，促進(jìn)高學(xué)歷員工對企業(yè)創(chuàng)新作用的充分發(fā)揮，為我國經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)向創(chuàng)新驅(qū)動增添新的活力；②在十三五期間，我國應(yīng)當(dāng)遵循十八大提出的改革目標(biāo)，進(jìn)一步加快推進(jìn)國有企業(yè)的混合所有制改革，降低國有資本的非經(jīng)濟(jì)性負(fù)擔(dān)、減少行政庇護(hù)，創(chuàng)造有利于企業(yè)創(chuàng)新的市場環(huán)境，釋放國有企業(yè)以及混合所有制企業(yè)中國有資本的創(chuàng)新活力，進(jìn)而提高全社會的創(chuàng)新水平。

當(dāng)然，本文還存在著一些不足之處：首先，本文沒有按照行業(yè)或地區(qū)因素進(jìn)行分組回歸，來檢驗(yàn)特定行業(yè)或地區(qū)內(nèi)的情況；其次，受數(shù)據(jù)可得性的限制，本文沒有控制員工除學(xué)歷以外的其他特征，如總經(jīng)理和普通員工的專業(yè)背景、職業(yè)經(jīng)歷、年齡和性別等，也沒有基于漢布瑞克、梅森（Hambrick&Mason，1984）提出的高階理論[27]分析整個管理團(tuán)隊(duì)異質(zhì)性和非異質(zhì)性特征對企業(yè)創(chuàng)新的影響。這些都是今后進(jìn)一步的研究方向。

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Impacts of Highly Educated Employees on Corporate Innovation Activities of Different Types of Ownership—An Empirical Analysis Based on Heckman Two-stage Model

KONG Xiao-ting
(National School of Development,Peking University,Beijing 100871,China)

This paper empirically analyzes these topics using Chinese micro-survey data provided by the World Bank.It also applies Heckman two-stage model to eliminate the sample selection bias which is often neglected by most of the previous studies,and further uses IV method to eliminate the endogenous problem.The results show that:Both highly educated general managers and highly educated ordi?nary employees can significantly promote enterprise’s possibility of participating in innovation activities,and they can also help to expand enterprises’innovation scales;Highly educated employees in the state-owned enterprises can be more conductive to expanding the scales of corporate innovation than in the non-state-owned enterprises;The scale of state-owned enterprise innovation is smaller than that of non-state-owned enterprise of same state when employees’educational level is low,but their differences will decrease as employees’edu?cational level improves.

highly educated employees;ownership;corporate innovation;Heckman two-stage model

F272.92；F273.1

A

1007-5097（2017）03-0169-10

10.3969/j.issn.1007-5097.2017.03.023

2016-11-25

孔曉婷（1994-），女，山東鄒城人，經(jīng)濟(jì)學(xué)碩士，研究方向：西方經(jīng)濟(jì)學(xué)。

［責(zé)任編輯：歐世平］