人力資本配置對技術(shù)創(chuàng)新效率影響研究

何紅光，宋 林

（1.西安交通大學，陜西 西安 710061； 2.浙江農(nóng)林大學，浙江 杭州 311300）

人力資本配置對技術(shù)創(chuàng)新效率影響研究

何紅光1，2，宋 林1

（1.西安交通大學，陜西 西安 710061； 2.浙江農(nóng)林大學，浙江 杭州 311300）

人力資本作為技術(shù)創(chuàng)新投入的核心要素，人力資本投入是否有效，其如何影響技術(shù)創(chuàng)新效率？人力資本配置是關(guān)鍵。文章采用全國30個省自2009-2012年間人力資本投入與技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)出數(shù)據(jù)，運用DEA方法進行實證分析，測算了各省每年的技術(shù)創(chuàng)新效率，發(fā)現(xiàn)多數(shù)地區(qū)無論是技術(shù)創(chuàng)新效率還是規(guī)模效率都處于無效的狀態(tài)，而技術(shù)創(chuàng)新效率無效的主要原因是規(guī)模效率偏低，結(jié)合多數(shù)地區(qū)規(guī)模效益遞增態(tài)勢與投影分析結(jié)果可知：人力資本投入過少及其配置不合理是造成技術(shù)創(chuàng)新效率偏低的主要原因，并針對其存在的問題提出相關(guān)政策建議。這對加快各地區(qū)人力資本投入、技術(shù)創(chuàng)新效率和經(jīng)濟的可持續(xù)發(fā)展具有深遠的戰(zhàn)略意義。

數(shù)據(jù)包絡(luò)分析；人力資本配置；技術(shù)創(chuàng)新效率

經(jīng)濟增長理論認為人力資本、技術(shù)創(chuàng)新對經(jīng)濟增長的作用越來越具有決定意義。Nelson and Phelps (1966)認為人力資本不僅是經(jīng)濟增長的要素，而且也是促進技術(shù)創(chuàng)新的要素。在現(xiàn)有為數(shù)不多的關(guān)于人力資本與技術(shù)創(chuàng)新關(guān)系的實證研究中，已有一部分文獻支持了人力資本的創(chuàng)新效應(yīng)[1,2]。但是，也有不少研究得出了相反的結(jié)論，李平等[3]認為中國人力資本水平尚未達到其促進自主創(chuàng)新的門檻，從而降低了中國國內(nèi)研發(fā)資本投入產(chǎn)出績效，且制約了FDI所產(chǎn)生的研發(fā)溢出效應(yīng)，從而阻礙了技術(shù)創(chuàng)新能力的提高。同時，從我國各省歷年的人力資本投入與技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)出的結(jié)果來看，并非人力資本投入越多越好，只有適度的人力資本加上合理的人力資本配置才能更好地發(fā)揮其對技術(shù)創(chuàng)新的推動作用。因此，人力資本各要素的投入比例如何做到合理，其如何影響技術(shù)創(chuàng)新效率，人力資本各要素的投入與技術(shù)創(chuàng)新的產(chǎn)出結(jié)果之間如何形成良性互動關(guān)系？文章主要從人力資本投入要素的數(shù)量、質(zhì)量和R&D經(jīng)費投入等方面來考量人力資本的配置，從各地區(qū)的自主創(chuàng)新能力、對新技術(shù)的吸引能力和高新技術(shù)產(chǎn)品的市場競爭力來衡量技術(shù)創(chuàng)新；運用DEA方法嘗試揭示人力資本配置對技術(shù)創(chuàng)新效率的影響，為政府、企業(yè)及科研機構(gòu)等相關(guān)部門制定技術(shù)創(chuàng)新政策提供決策參考。

一、文獻綜述

自美國著名經(jīng)濟學家西奧多·舒爾茨創(chuàng)立人力資本理論以來，人力資本理論在經(jīng)濟增長、收入分配等領(lǐng)域都得到了廣泛關(guān)注與應(yīng)用，隨著我國對人力資本認識的逐步深入，對人力資本的研究范圍不斷擴大，并涉及到勞動經(jīng)濟學、教育經(jīng)濟學、產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟學、制度經(jīng)濟學、發(fā)展經(jīng)濟學、區(qū)域經(jīng)濟學等多個領(lǐng)域。

近年來，國內(nèi)外有不少有關(guān)人力資本與技術(shù)創(chuàng)新關(guān)系的研究，如Lucas(1988)將技術(shù)進步因素從外生轉(zhuǎn)變?yōu)閮?nèi)生，即將人力資本內(nèi)生化。Papageorgiou(1999)則認為人力資本對技術(shù)創(chuàng)新具有決定作用，R&D活動的有效進行依賴于中等及中等以上教育程度的人力資本。張斌盛[4](2008)認為R&D投資與人力資本投資又通過對知識的獲取、消化、轉(zhuǎn)化和利用作用于技術(shù)創(chuàng)新。賀俊等[5](2006)認為對實現(xiàn)經(jīng)濟持續(xù)均衡發(fā)展而言，重要的不僅是教育與研發(fā)投入的規(guī)模，更重要的是人力資本投入的效率。古利平等(2006)采用專利與科研資源等指標對中國創(chuàng)新的投入產(chǎn)出進行分析，發(fā)現(xiàn)中國的創(chuàng)新投入產(chǎn)出彈性很高。劉智偉等[6](2008)通過協(xié)整分析發(fā)現(xiàn)，高等教育既是技術(shù)進步的短期原因，也是技術(shù)進步的長期原因，且其沖擊對技術(shù)進步的拉動效果明顯大于中等教育與科技投入。李平等[3](2007)、孫文杰等[7](2009)的研究表明：現(xiàn)階段國內(nèi)企業(yè)技術(shù)人員的人力資本積累存在明顯的門檻效應(yīng)，低于這一臨界值，國內(nèi)企業(yè)的技術(shù)學習能力以及自主創(chuàng)新能力的提升將十分有限。

隨著人力資本流動、移民與經(jīng)濟發(fā)展，從業(yè)結(jié)構(gòu)等關(guān)系變化，人力資本配置問題也受到一些學者的關(guān)注，但普遍集中研究人力資本配置對經(jīng)濟增長作用。如Guaitoli(2000)建立的人力資本和物質(zhì)資本積累的世代交疊模型，Sequeira(2007)構(gòu)建的人力資本的內(nèi)生經(jīng)濟增長模型，Bougheas and Riezman(2007)構(gòu)建的貿(mào)易模型。劉軍(2005)則從產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、區(qū)域均衡發(fā)展和制度變遷等方面研究了人力資本配置與經(jīng)濟發(fā)展的關(guān)系。王琳(2006)發(fā)現(xiàn)，我國人力資本的質(zhì)量和積累能力方面中西部與東部地區(qū)的差距較大，人力資本的非均衡配置影響到地區(qū)經(jīng)濟增長、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級和社會和諧發(fā)展。王良健等(2008)發(fā)現(xiàn)，1996-2005年間我國各區(qū)域人力資本具有空間集聚性，區(qū)域差異程度在不斷減小，且各區(qū)域不同類型的人力資本對經(jīng)濟增長的貢獻率差異顯著。周德祿(2012)采用生產(chǎn)函數(shù)分析法和二值logistic模型分別對人力資本配置的經(jīng)濟效益和社會效益進行了分析的基礎(chǔ)上提出了相應(yīng)建議，范兆斌等[8](2012)從跨國移民、人力資本結(jié)構(gòu)等方面對技術(shù)創(chuàng)新的關(guān)系加以研究。綜上所述，人力資本與技術(shù)創(chuàng)新的關(guān)系、人力資本配置的研究理論成果豐碩，但對人力資本配置與技術(shù)創(chuàng)新效率的互動關(guān)系研究較少。

二、研究方法與指標選取

1.研究方法

數(shù)據(jù)包絡(luò)分析(Data Envelopment Analysis，DEA)是著名運籌學家A.Charnes&W.W.Cooper等學者在“相對效率評價”概念基礎(chǔ)上發(fā)展起來的一種新的系統(tǒng)分析方法。根據(jù)規(guī)模報酬是否可變的不同假設(shè)，DEA發(fā)展成CCR模型和BCC模型。

CCR模式是DEA方法中應(yīng)用最廣泛的模型，主要處理“規(guī)模報酬不變”假設(shè)下的決策單元相對有效性評價問題。BCC模型就是在變動規(guī)模報酬(VRS)假設(shè)下，修正了CCR模式的觀念及使用范圍，推導出純技術(shù)效率及規(guī)模效率。因此，文章采用BCC模型，在“規(guī)模報酬變動”的假設(shè)下對各省技術(shù)創(chuàng)新效率進行評價，深入分析其技術(shù)創(chuàng)新活動的有效性和規(guī)模效應(yīng)情況，并且通過投影分析找出影響技術(shù)創(chuàng)新效率的主要原因。

2.DEA分析指標選取

（1）投入指標選擇?；谇懊娴姆治?，技術(shù)創(chuàng)新的投入要素主要以人力資本，而人力資本配置體現(xiàn)在投入要素的數(shù)量及其所占比例和結(jié)構(gòu)方面。參考吳建軍等[9](2007)、彭旸等[10](2008)、吳曉園(2011)測量人力資本時所采用的指標，并結(jié)合數(shù)據(jù)的可獲得性本文在投入指標上采用以下四個指標：R&D人員人力資本總量(I1)，主要反映各省科技活動所投入的人力資本的總體狀況；R&D人員全時當量(I2)，主要反映各省在一定程度上高層次科技創(chuàng)新人才的投入水平；教育支出占財政支出的比例(I3)和醫(yī)療衛(wèi)生支出占財政支出的比例(I4)，主要反映各省的整體人力資本質(zhì)量水平；R&D投入強度(I5)，主要反映各省的R&D經(jīng)費投入水平。

（2）產(chǎn)出指標選擇方面。參考虞曉芬等[11](2005)及孫凱[12](2007)表示技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)出的指標，文章選取以下三個產(chǎn)出指標：利用三項專利申請數(shù)(O1)，反映各省自主創(chuàng)新的能力；技術(shù)市場成交額(O2)，反映各省域?qū)π录夹g(shù)的吸引能力；高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)新產(chǎn)品銷售收入(O3)，反映省具有較高新技術(shù)產(chǎn)品的市場競爭力。

三、實證分析

根據(jù)我國各省技術(shù)創(chuàng)新活動的基本情況和數(shù)據(jù)的可得性，數(shù)據(jù)主要來源于2010-2013年《中國科技統(tǒng)計年鑒》和《中國統(tǒng)計年鑒》，考慮到西藏地區(qū)的一些數(shù)據(jù)缺失，文章將該地區(qū)的數(shù)據(jù)進行了剔除，雖然這會對整體投入產(chǎn)出效率有一定的影響，但這不會從根本上影響研究結(jié)論。

1.DEA有效性分析

文章運用DEA方法，采用BC2模型對各省的技術(shù)創(chuàng)新活動進行了評價，測度不同省的技術(shù)效率、純技術(shù)效率以及規(guī)模效率，得到各省DEA有效性分析結(jié)果（見表1），表1剔除了DEA無效單元的數(shù)據(jù)結(jié)果，僅保留了部分DEA有效單元的數(shù)據(jù)，表中的平均數(shù)據(jù)是全國30個?。ㄊ?、區(qū)）的整體平均值；在對表1分析的基礎(chǔ)上將全國從東、中和西部地區(qū)分別加以比較，得到的結(jié)果如表2所示。根據(jù)表1結(jié)果可知：

表1 各?。ㄊ?、區(qū)）DEA有效性分析結(jié)果

（1）從全國各省的平均值來看，各省總體四年的技術(shù)效率值為0.51、0.528、0.487、0.527，并沒有達到DEA有效；純技術(shù)效率為0.889、0.867、0.879、0.855，這說明全國各省的人力資本的投入產(chǎn)出轉(zhuǎn)換技術(shù)水平還不夠達標，在現(xiàn)有的人力資本投入規(guī)模下并沒有得到相應(yīng)量的產(chǎn)出規(guī)模；規(guī)模效率為0.560、0.597、0.548、0.609，說明全國各省規(guī)模效率還不明顯，技術(shù)效率偏低的原因，主要是因為規(guī)模效率偏低造成的，規(guī)模效率偏低主要是由創(chuàng)新投入過少造成；同時四年間除了少數(shù)省總體規(guī)模效應(yīng)不變外，其他各省都處于規(guī)模效應(yīng)遞增狀態(tài)，這些省可以進一步擴大人力資本投入來提高產(chǎn)出比例。

（2）全國各省在2009-2012四年中，僅有北京、江蘇、廣東三個省連續(xù)為DEA有效單元，浙江等省出現(xiàn)三年為DEA有效單元，上海出現(xiàn)兩年為DEA有效單元，反映這些省系統(tǒng)轉(zhuǎn)換技術(shù)水平高，人力資本配置合理，規(guī)模合適，經(jīng)濟效益好；天津、內(nèi)蒙、海南、青海等省雖然DEA為無效單元，但這些省的純技術(shù)效率連續(xù)四年均為1，表明該省系統(tǒng)轉(zhuǎn)換能力是適合的，造成其技術(shù)效率偏低的主要原因是由于其規(guī)模效率偏低，可以適當擴大人力資本的投入。

（3）其他各省都在一定程度上反映出為DEA無效單元，在這些省純技術(shù)效率和規(guī)模效率偏低，但規(guī)模效應(yīng)處于遞增狀態(tài)，表明這些省可以通過擴大人力資本的投入能夠提高產(chǎn)出比例，同時這些省在發(fā)展中存在較大的問題，它們既存在擴大投入規(guī)模，還要提升純技術(shù)效率的雙重壓力。

（4）東、中、西部地區(qū)差異比較分析。從東部、中部和西部地區(qū)的平均值來看，人力資本與技術(shù)創(chuàng)新效率方面存在較為明顯的區(qū)域集聚現(xiàn)象。東部地區(qū)的技術(shù)效率、純技術(shù)效率和規(guī)模效率明顯高于全國各省的平均值，尤其在東部地區(qū)的北京、天津、上海、江蘇、浙江、廣東等地區(qū)優(yōu)勢非常明顯，這與該地區(qū)的經(jīng)濟實力較強，區(qū)位優(yōu)勢明顯，人力資本及創(chuàng)新資源豐富，從而為該地區(qū)的技術(shù)創(chuàng)新提供了有力的條件和保障，這些地區(qū)可以在保持人力資本投入的合理性和有效性的前提下，加大對人力資本的投入。中部地區(qū)在技術(shù)效率、純技術(shù)效率和規(guī)模效率等方面明顯低于西部地區(qū)，主要因為西部地區(qū)受到政府的大力扶持、優(yōu)惠政策的導向和相對寬松的區(qū)位競爭市場，這些原因拉開了與中部地區(qū)的效率差距，也進一步反映出中部地區(qū)的效率提升存在很大的空間。

2.投影分析

為進一步找出影響我國各省技術(shù)創(chuàng)新效率差異原因，在DEA有效性分析的基礎(chǔ)上，采用投影分析方法，深入分析各省人力資本投入冗余和產(chǎn)出不足情況，找出導致其DEA無效和創(chuàng)新效率偏低的根本原因，提出各省的投入冗余與產(chǎn)出不足的改進率的分析結(jié)果和我國東、中、西部地區(qū)的投入冗余與產(chǎn)出不足改進率（見表3）。表3中剔除了投入冗余改進率低于0.01的單元，并將這些單元視為DEA有效單元，而其他單元視為DEA無效單元。需要說明的是，這里的投入冗余是在現(xiàn)有省的創(chuàng)新規(guī)模水平下的相對冗余，而非絕對冗余。

表2 東、中和西部地區(qū)差異比較

（1）從各省的投入冗余與產(chǎn)出不足改進率來看，DEA無效省有大量的投入冗余和產(chǎn)出不足。在研究期的4年中均有效的地區(qū)主要集中在東部地區(qū)的北京、天津、上海、江蘇、廣東、海南和西部地區(qū)的內(nèi)蒙和青海，遼寧、浙江有3年DEA有效，寧夏、新疆有2年DEA有效，重慶在2011年DEA有效；而另外的22個省的DEA要么4年均無效，要么至少有1年無效，從無效省份的投入冗余與產(chǎn)出不足的改進率率來看，由于各項指標的改進情況不一樣，所以僅采用每年各省份的整體改進率來描述。投入冗余改進情況：2009年河南最高（各項投入改進率為0.442、 0.425、0.265、0.297、0.260）、河北次之（各項投入改進率為0.397、0.355、0.284、0.261、0.262）；2010年江西最高 （各項投入改進率為 0.585、0.540、0.276、0.333、0.405）、廣西次之（各項投入改進率為0.632、0.587、0.261、0.333、0.260）；2011年山西最高（各項投入改進率為0.659、0.680、0.260、0.260、 0.255）、河南次之 （各項投入改進率為0.591、0.563、0.306、0.330、0.311）；2012年河南最高 （各項投入改進率為 0.557、0.529、0.353、0.354、0.350）、河北次之（各項投入改進率為0.452、0.360、0.378、0.344、0.342）。產(chǎn)出不足改進情況：從各產(chǎn)出不足改進率來看，各項產(chǎn)出指標不足的改進情況比較復雜，不同省間創(chuàng)新產(chǎn)出改進差異較大，特別是高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)新產(chǎn)品銷售收入產(chǎn)出不足改進率甚高，2009年產(chǎn)出不足改進最高的是黑龍江的O3改進率為 8.882、其次是山西的 O3改進率為7.982，2010年產(chǎn)出不足改進最高的是新疆的O3改進率高達34.657、其次是廣西的O3改進率為7.219，11年產(chǎn)出不足改進最高的是黑龍江的O3改進率為5.538、其次是甘肅的O3改進率為4.819，2012年產(chǎn)出不足改進最高的是廣西的O2改進率23.793、其次是吉林的O2改進率為3.290。

表3 投入冗余與產(chǎn)出不足改進率

（2）從各投入指標冗余改進率的平均值來看，各項投入指標冗余的改進率基本均在20%以上。其中I1改進率最大，I2改進率次之，可見影響DEA有效的主要因素是人力資本總量和R&D人員全時當量。從前面的規(guī)模效率分析得知：目前導致各省技術(shù)創(chuàng)新效率偏低的主要原因是創(chuàng)新投入過少，而這些指標的冗余則意味著各指標投入是相對的，各項指標投入過少，造成各指標間比例不合理，即人力資本配置的不合理，進而導致了各省技術(shù)創(chuàng)新效率偏低及DEA無效。從各產(chǎn)出指標不足改進率來看，各項產(chǎn)出指標不足的改進情況比較復雜，不同省間創(chuàng)新產(chǎn)出改進差異較大，特別是高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)新產(chǎn)品銷售收入產(chǎn)出不足改進率甚高，其中屬高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)新產(chǎn)品銷售收入產(chǎn)出不足改進率最大，其次是技術(shù)市場成交額，三項專利申請數(shù)的產(chǎn)出不足改進率相對較低，可見，影響各省技術(shù)創(chuàng)新效率偏低及DEA無效的主要因素是高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)新產(chǎn)品銷售收入與技術(shù)市場成交額。

（3）東 、中、西部地區(qū)投入冗余和產(chǎn)出不足的改進率差異明顯。整體呈現(xiàn)出的東部地區(qū)的各項指標改進率優(yōu)于中、西部地區(qū)；特別是中部地區(qū)各項投入冗余與產(chǎn)出不足改進率普遍高于平均值，這點值得中部各地區(qū)重視。

四、研究結(jié)論及建議

文章運用DEA方法對各省技術(shù)創(chuàng)新效率綜合評價與分析，得到以下結(jié)論:

第一，從效率評價結(jié)果來看，各省技術(shù)創(chuàng)新效率偏低，不同地區(qū)技術(shù)創(chuàng)新效率差異較大，技術(shù)創(chuàng)新效率由高到低依次為:東部地區(qū)、西部地區(qū)、中部地區(qū)。有些地區(qū)純技術(shù)效率有效而規(guī)模效率無效，同時各省在近四年間的平均純技術(shù)效率分別為0.889、0.867、0.879、0.855，而規(guī)模效率分別是 0.56、0.597、0.548、0.609。因此，規(guī)模效率還有很大的上升空間，規(guī)模效率是導致技術(shù)創(chuàng)新效率偏低的主要因素。

第二，從規(guī)模效應(yīng)分析表明，全國30個省中規(guī)模收益不變的地區(qū)四年間分別是6、5、3、4個，其他均呈現(xiàn)出規(guī)模報酬遞增，增加適量投入會帶來產(chǎn)出更高比例的增加，人力資本投入過少是導致各省規(guī)模效率偏低的主要原因。

第三，從投影分析結(jié)果表明，在22個DEA無效地區(qū)中，各投入指標的相對冗余是導致各省DEA無效的主要原因。結(jié)合規(guī)模效應(yīng)分析結(jié)果可知，各人力資本投入過少，各指標投入比例不合理，是導致各省DEA無效和創(chuàng)新效率偏低的根本原因。

根據(jù)以上結(jié)論，為切實提升各省的技術(shù)創(chuàng)新效率，從人力資本與技術(shù)創(chuàng)新效率的投入、產(chǎn)出兩個層面，提出以下政策建議：

（1） 投入層面。首先，應(yīng)充分發(fā)揮政府職能作用，強化政策引導與支持。加強國家宏觀調(diào)控和引導，優(yōu)化各省技術(shù)創(chuàng)新環(huán)境，制定并實施有利于技術(shù)創(chuàng)新的政策和措施，培育和完善創(chuàng)新成果轉(zhuǎn)化平臺，建立有效的科技人才引進與激勵機制，培育和完善高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)的投資機制，全面提升技術(shù)創(chuàng)新的政策環(huán)境。其次，增加投入，優(yōu)化配置。加大R&D人員人力資本總量、R&D人員全時當量、教育支出、醫(yī)療衛(wèi)生支出和R&D經(jīng)費投入強度等投入，切實解決各省的人力資本投入過少的問題，以提高其技術(shù)創(chuàng)新規(guī)模效率；同時，根據(jù)各地區(qū)的實際狀況，優(yōu)化各人力資本投入配置，以提高人力資本的使用效率和技術(shù)創(chuàng)新的效率。最后，注重教育，提升R&D人員人力資本積累。技術(shù)創(chuàng)新的知識積累主要源于人力資本的積累，而教育則是人力資本積累的主要途徑，因此，加大對教育的扶持力度，改革現(xiàn)行的教育模式，不斷為科技創(chuàng)新活動輸送更多的創(chuàng)新人才，同時加強對R&D人員在職培訓與進修，已全面提升高層次科技創(chuàng)新人才的綜合素質(zhì)。

（2）產(chǎn)出層面。首先，加大科研發(fā)明和高科技產(chǎn)品的獎勵和宣傳力度。對在科學研究與創(chuàng)新領(lǐng)域有重大貢獻的工作人員給予表彰和獎勵，這不僅使工作人員在精神上和物質(zhì)上都得到滿足，更重要的是對新技術(shù)和新產(chǎn)品的宣傳，從而使科技創(chuàng)新更好的服務(wù)于大眾。其次，強化產(chǎn)學研的結(jié)合，提高技術(shù)利用率。通過企業(yè)、高校和科研機構(gòu)的緊密合作，營造良好的技術(shù)創(chuàng)新氛圍，加大技術(shù)引進、改造和吸收費用，提高技術(shù)的利用率和消化吸收速度。最后，注重高新產(chǎn)品品牌的建設(shè)與維護，以實現(xiàn)品牌增值。將高新產(chǎn)品的新穎、時尚、科技等特點展現(xiàn)出來，充分利用一切傳媒將品牌的核心價值理念表現(xiàn)出來，形成特有的品牌文化內(nèi)涵；隨著各種知識產(chǎn)權(quán)糾紛與市場競爭的加劇，切實做好高新產(chǎn)品的開發(fā)、經(jīng)營、維護高新技術(shù)企業(yè)的無形資產(chǎn)已成為競爭取勝的關(guān)鍵，因此，樹立品牌形象，實施品牌保護是實現(xiàn)品牌增值的重要舉措。

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（責任編輯：FMX）

The Impact of Human Capital Allocation on Regional Innovation Efficiency

HE Hong-guang1，2，SONG Lin1
（1.Xi'an Jiaotong University，Xi'an Shaanxi 710061，China；2.Zhejiang A&F University，Hangzhou Zhejiang，311300，China）

Human capital is the core element of technology innovation investment，where human capital allocation is the key to determine the effective of human capital investment，as well as the effect of human capital investment on technology innovation efficiency.This paper adopts the data from human capital investment and technology innovation during 2009 and 2012 in 30 provinces，conducts the empirical analysis by DEA method，and estimates annual technology innovation efficiency in every province.The paper shows that both technology innovation efficiency and scale efficiency are in the invalid form，while the main reason of the invalidity in technology innovation efficiency is low scale efficiency.Combining the increasing trend of scale efficiency in majority of regions with projection analysis， the results illustrates that few human capital investment and its unreasonable allocation mainly result in the low technology innovation efficiency.The study also makes relevant recommendations on the existing problem， which has profound strategic influence on accelerating the human capital investment， technology innovation efficiency and sustainable development in economy.

DEA；Human capital allocation；Technology innovation efficiency

F240

A

1004-292X（2014）05-0023-05

2014-01-21

國家社會科學基金項目（10BJL023）；浙江省自然科學基金項目（LY13G020022）；浙江省教育廳高等學校訪問學者專業(yè)發(fā)展項目（FX2013078）。

何紅光（1978-），男，湖北通城人，博士研究生，研究方向：人力資本與人力資源管理；

宋 林（1969-），男，陜西大荔人，教授，博士生導師，主要從事人力資本與產(chǎn)業(yè)組織理論研究。