摘 要：本文借助高铁开通这一外生冲击构造准自然试验，运用双重差分模型证实高铁开通对企业创新的影响，并利用中介因子效应模型检验高铁开通影响人力资本配置的创新机制。实证结果表明：高铁开通可以促进沿线城市企业的创新，主要通过提升人力资本配置这一中介传导，但对不同规模、不同创新强度企业的影响存在差异。最后得出结论，应强化高铁开通等交通基础设施的建设与完善，同时重视推动人力资本的合理配置，助力企业创新。
关键词：高铁开通;企业创新;人力资本
本文索引：张喻立.<变量 2>[J].中国商论，2021（13）：-107.
中图分类号：F532 文献标识码：A 文章编号：2096-0298（2021）07（a）--05
1 引言
交通基础设施的改善能够显著促进人口或劳动力要素的自由流动和最优配置（马伟等，2012）。截至2020年7月底，我国铁路营业里程达14.14万千米，规模居世界第二;高铁里程3.6万千米，居世界第一。国家对高铁建设的大力发展，有效打破了城市间往来的时空壁垒，通过对区域之间的时间距离和经济成本进行再次压缩，进一步催化了交通运输影响经济增长的内在机理和效果（王雨飞和倪鹏飞，2016），有利于降低劳动力流动的成本，提高人力流动的速度。
对于不同区域来说，创新能力的提升不仅需要依靠自身的创新要素，还依赖于其他地区创新要素的流动（苏屹和林周周，2017）。高铁开通提升了国内主要城市间的通达性，丰富了地区间经济联系和信息交换（诸竹君、黄先海和王煌，2019），能够促成对沿线城市创新的“溢出效应”、对创新人才的“虹吸效应”，使得人才和信息的流通更加有效。
作为创新资源载体的人力资本，是否会因為高铁的开通而对企业创新有着显著影响？影响方向和机制是什么？对于不同规模、不同创新强度的企业是否存在效应异质性？这一系列命题正是本文所关注的重点。基于此，本文先对企业创新影响机制进行一个初步的理论分析，再通过实证数据分析得出高铁开通给企业创新带来的正向效应，并从中挖掘人力资本在这其中的中介效应，在证明结论是稳健的前提下深入探讨高铁效应的异质性。
2 文献梳理和研究假设
高铁的开通以及交通基础设施的完善分别从直接和间接两个途径影响了人力资本的流动。高铁开通不仅可以改善人力资本流动的成本和效率（Albalate and Tomer，2012）、增加个体搜寻工作的可达性距离（Coto-Millán等，2007），还能扩大企业销售半径（Atack等，2008）、扩大市场规模（王雨飞和倪鹏飞，2016）、增加劳动力需求（杜兴强和彭妙薇，2017）。
作为创新的重要投入要素，人力资本增量与流动在很大程度上影响城市的创新能力与效率。其中，人力资本的流动可以增加企业在人才选择方面的多样性（张萃，2019），有利于企业更新自身的知识、信息（Kim和Steensma，2017），降低人力资本的获取成本（杨金玉和罗勇根，2019），所有这些都有助于创新绩效与创新质量的显著提升。
企业创新无论是对公司的长远发展还是对国家经济水平的增长都存在着显著的积极意义，大量文献都关注于企业创新的影响因素研究，主要包含外部环境和公司内部治理两个方面。然而近年来交通基础设施的改善极大地改变了资源的流动与配置，同时人才作为创新的重要主体，对创新具有重要作用，随着科学技术与人才对现代社会的影响加大，有关企业创新影响因素的研究需要进一步完善。
根据上述分析，我们提出以下研究假说：
假说1：高铁开通对于沿线城市的企业创新具有正向效应。
假说2：高铁开通可以通过人力资本这一中介对沿线城市企业创新产生正向效应。
3 研究设计
3.1 模型设定
为获取高铁开通给企业创新带来的净效应，选取双重差分模型（DID）作为基准模型。由于高铁开通时间并不一致，故以企业所在城市高铁开通时间为政策冲击时点，将2007—2018年公司总部办公所在地开通高铁的上市公司作为处理组，公司总部办公所在地未开通高铁的上市公司作为控制组，进行双重差分回归，并对企业固定效应、年份固定效应及其他变量进行了控制，参考赵静等（2018）设置模型，具体如式（1）所示：
（1）
其中， Inv代表企业创新; Treat代表处理组虚拟变量Hsr与时间虚拟变量After的交互项; X代表控制变量; ?i代表企业固定效应; θt代表年份固定效应; ε代表随机误差项。
α0-α2依次代表常数项、核心解释变量和控制变量的回归系数。
3.2 变量选取
本文所涉及的主要变量名称及定义见表1。
被解释变量：研发投入额（Inv ）和研发投入比（Inv 1）。单一的研发资金投入和研发劳动投入都能促进企业创新（茹靖雪等，2019），故本文参考温军和冯根福（2012）等研究，以企业的研发投入金额作为衡量企业创新水平的核心变量，并在稳健性检验中将其替代为研发投入金额占营业总收入之比。
解释变量：高铁开通（Treat）。将“是否开通高铁”（Hsr）和“通车前后”（After）的交互项Treat作为核心解释变量，当企业所在城市在2007—2018年开通高铁则Hsr为1，反之为0;若样本年份在高铁开通年份之后则After为1，反之为0。
3.3 数据说明
本文选用2007—2018年A股2772家上市公司数据，涉及340个城市，共13718条观测值，所有数据来自国泰安数据库和Wind数据库。高铁通车信息来自于百度、12306网站数据库及中国铁道部官网。为保证样本有效性，本文剔除了ST企业和缺失值，并对所有连续变量做了缩尾处理。表2报告了变量的描述性统计结果。其中样本公司研发投入金额的均值约为17.708，最小值约为13.507，最大值约为21.554;研发投入在营业收入占比约为4.784%;样本企业中本科及以上学历的员工占比约为24.868% 。
4 实证检验
4.1 高铁开通对企业创新的影响
表3列（1）是在控制了企业与年份固定效应后的基准回归结果，核心解释变量Treat的回归系数在1% 的显著性水平上显著为正，因此高铁开通对于沿线企业的创新水平具有正向效应，假说1成立。控制变量方面，企业规模、净资产收益率和员工数目均对企业创新水平具有明显的促进作用，且均通过了1% 水平的显著性检验，与预期一致。
4.2 作用机制
4.2.1 模型设定
基准回归结果表明，高铁开通对企业创新具有正向效应。那么，高铁开通为什么会提升企业的创新投入呢？即动力机制是什么？正如上文的理论分析，高铁开通可能是通过人力资本影响企业创新。为了证明该种作用机制的存在性，借鉴中介效应的检验方法，采用递归回归方程进行检验，模型设定如下：
（2）
（3）
（4）
其中i、t分别代表企业和时间（年）;Mediator即上市公司员工中本科及以上员工人数占比，作为中介变量表示人力资本水平;Control为一系列控制变量的集合;其他变量含义同上。
4.2.2 估计结果与分析
表3报告了中介效应三步法检验结果，模型（2）的回归结果同上述第（1）列基准回归;从第（2）列可以看出模型（3）的回归结果，Treat的回归系数仍旧显著为正（值为1.3570），因此可以证明高铁开通对人力资本的提升具有正向作用;第（3）列代表了模型（4）的回归结果，其显示高铁开通和人力资本（中介变量Mediator）对企业创新水平的系数均显著为正，而且高铁开通的系数γ1（值为0.1356）小于 α1（值为0.1559），表明高铁开通可通过人力资本提升所带来的积极影响间接推动企业创新水平的提升，故本文的假说2成立。
5 稳健性检验
5.1 检验双重差分平行趋势假设
为证明实证结果并非是由于冲击前的其他因素所造成的，我们需要检验在高铁开通之前，处理组与控制组企业在创新水平方面的变化趋势相似，在高铁开通之后变化趋势才开始发生改变。继续定义Year-2、Year-1、Year1、Year2和Year3共五个虚拟变量，分别代表高铁开通前2年、开通前1年、开通后1年、开通后2年以及开通后3年，然后将式（1）中的Treat变量替换成上述5个时间虚拟变量与Hsr的乘积进行回归。结果显示，Year-2×Hsr和Year-1×Hsr的系数均不显著，不能拒绝这两项系数为0的原假设，说明从整体上看高铁开通前处理组和对照组的变化趋势并无显著差异，即平行趋势假设检验通过。
5.2 替换被解释变量
为了证实上述实证结果并非随着参数设定的改变而发生变化，采用替换被解释变量的方法进行稳健性检验，即将研发投入占营业收入比例替换研发收入金额这一变量代入模型进行回归。表4报告了这一回归结果，从第（1）列可以看出核心解释变量的系数依旧在1%的显著性水平上显著为正，因此假说1仍然成立，证明该结论是稳健的。回归（2）中Mediator的回归系数显著为正，回归（3）中Treat与中介变量的回归系数均显著，因此可以证明人力资本水平的部分中介作用，故本文的假说2仍然成立，结论是稳健的。
5.3 安慰剂检验
本文采用更换高铁开通时间点的方式进行安慰剂检验，假设高铁开通时间提前了一年，构造出一组新的伪虚拟变量After×Hsr-1，带入回归方程中重新回归。结果显示After×Hsr-1系数均不显著，说明企业创新水平的变化并非是受到其他政策变革或者随机性因素的影响，从而证实了高铁效应的稳健性。
6 异质性分析
6.1 对不同规模企业的影响差异
高铁开通并非对所有企业产生同等的正向效应，只有较大规模且多元化的企业才具备消化研发失败风险的能力（黄鑫宇，2019）。基于此，下面将检验不同企业规模中高铁开通对于企业创新水平的异质性影响。将企业规模在75% 分位数以上的企业定义为大规模企业，其他则归为小规模企业。从表5的回归结果可以看出，列（1）中Treat的回归系数大于列（2）中Treat的回归系数，且前者在1% 的显著性水平上显著，后者仅在10% 的显著性水平上显著，因此在大规模企业样本中高铁开通对于企业创新水平的促进作用更加明显。
6.2 对不同创新强度企业的影响差异
相比于其他企业，创新程度更高的企业更新换代快，创新投入的驱动力更强，在高铁开通之后这些企业往往更愿意将资源配置在创新研发活动中。为检验不同创新水平下高铁开通对于企业创新水平的异质性影响，将研发投入金额在75%分位数以上的企业定义为高创新强度企业，其余定义为低创新强度企业。表 5的结果表明，列（3）中Treat的回归系数大于列（4）中Treat的回归系数，且前者在1% 的显著性水平上更为显著，因此在高创新强度企业中高铁开通对于企业创新水平的促进作用更大。
7 结论与政策建议
通过实证分析，本文得出三个结论：其一，基于双重差分模型证实了高铁效应，即高铁开通可以促进沿线企业创新;其二，中介效应模型结果表明高铁开通主要是通过影响人力资本的配置才得以促进企业创新;其三，高铁开通对于企业创新存在异质性影响，其中大规模或高创新强度企业样本中高铁开通对于企业创新水平的促进作用更大。
结合实证分析与结论，提出以下建议：（1）加快交通基础设施供给侧结构性改革，战略性提升包括铁路在内的交通设施建设，强化各地区尤其是发展较落后地区铁路网的建设与完善，推动创新要素在各地区间高效流动，提升沿线城市的创新能力。（2）实行交通强国、铁路先行的同时，考虑根据高铁开通对企业创新的异質性影响，对不同规模、不同创新强度的企业实行精细化政策激励，衡量企业创新能力时也将交通优劣势纳入评价前提中。（3）重视人力资本这一中介跳板，进一步推进人才强国战略，更注重培养人才精英在创新研发方面的能力。通过高铁建设降低人才流动成本，进一步推进创新人才向人才贫瘠地区转移，促进企业发展与各地资源的有效利用，以此平衡各地区经济发展。
参考文献
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Can the High-speed Rail Promote Enterprise Innovation？
——A Study on the Influence Mechanism with Human Capital as the Intermediary
Zhejiang Gongshang University
ZHANG Yuli
Abstract：
Based on the quasi-natural experiment of the external shock structure of the opening of high-speed rail， this paper uses the double difference model to verify the impact of the opening of high-speed rail on enterprise innovation， and uses the intermediary factor effect model to test the innovation mechanism of the opening of high-speed rail affecting the allocation of human capital. The empirical results show that the opening of high-speed rail can promote the innovation of enterprises in cities along the route， mainly through the intermediary transmission of improving the allocation of human capital， but the impact on enterprises of different scales and different innovation intensities is different. Finally， it is concluded that the construction and improvement of transportation infrastructure such as the opening of high-speed rails should be strengthened， and at the same time， attention should be paid to promoting the rational allocation of human capital to facilitate enterprise innovation.
Keywords：
high-speed rail opening; corporate innovation; human capital
