从引言部分的文献分析可知，文化产业全要素生产率的影响因素主要有人力资本、研发活动、政府支持以及宏观环境。其中，文化产业作为具有“创意为王”和重创新等特点的特殊产业，尤其人力资本备受学界和业界推崇。已有的文献多用教育水平代表企业的人力资本，并且大多都将硕士及硕士以上学历人员归为一类（Lucas, 1988；Becker, 1990；Barro & Lee, 1993），因此本章采用硕士及硕士以上学历人员在企业从业人员总数中的占比来表示企业对高学历人力资本的投入强度。建立如下回归模型：

其中，下标i代表企业，下标t代表年份，TFP为企业的全要素生产率。high为企业的硕士及硕士以上学历人员在从业人员总数中所占比例，代表企业高学历人力资本投入强度，同时为了检验本章提出的“倒U形”假设，模型中还加入了这一变量的平方项。控制变量RD为企业人均研发（R&D）经费投入额，代表企业的研发活动强度；变量gov=1-企业税金总额／企业总收入，代表企业获得的政府支持力度；Size为企业的规模，用企业总资产表示。为避免引入内生性问题，以上三个控制变量都使用滞后一年的值。控制变量GDPg为上海市每年的GDP增长率，代表宏观环境情况；虚拟变量lnd为企业所属行业类别，用《文化及相关产业分类（2012）》中对应的行业代码划分，包括新闻出版发行服务、广播电视电影服务、文化艺术服务等10类；虚拟变量Eco为企业所属经济类型，包括国有全资、股份合作、外资等18类。u_i为无法观测的企业特性，ε_it为随机误差项。

在面板数据的回归分析中，能够较好利用数据信息的回归方法主要有随机效应模型（RE）和固定效应模型（FE）。两种方法都可以得到一致性的结果，但是在满足E（X_itμ_i）=0的条件下，随机效应模型的估计结果更有效（Hausman, 1978；Hausman & Taylor, 1981）。为此，本章使用豪斯曼检验（Hausman Test）来确定使用哪种模型进行估计。回归结果如表6-3所示。

表6-3　高学历人力资本对TFP影响的回归结果

注：括号内为t统计量。∗∗∗、∗∗、∗分别表示1%、5%、10%水平上显著。

首先，根据豪斯曼检验的结果，模型（1）、（2）、（5）使用随机效应模型（RE）进行回归，模型（3）、（4）、（6）使用固定效应模型（FE）进行回归。

从模型（1）的回归结果来看，文化企业的高学历人力资本投入强度的系数为负且并不显著，说明高学历人力资本投入强度对企业生产率的影响并不是简单的单调关系。模型（2）是在模型（1）的基础上加入了高学历人力资本投入强度的二次方项，用以验证本章在引言部分提出的“倒U形”假设，并且模型（3）～模型（6）是在模型（2）的基础上考虑了诸多控制变量，以检验这一假设的稳健性。

从模型（2）～模型（6）的回归结果可以看出，文化企业高学历人力资本投入强度及其二次方项的回归系数都是显著的，并且一次方项系数为正，二次方项系数为负。这说明文化企业高学历人力资本投入强度与全要素生产率之间确实存在“倒U形”的关系，即高学历人力资本投入太多或太少都不利于提高企业生产率。(www.daowen.com)

通常认为企业员工学历越高越有利于企业提高生产率（马箭、陈子华，2014），但本章的实证结果表明，高学历的从业人员并不是越多越好。从宏观层面看，这可能是由于人力资本投资过度、或者说过度教育，即社会或个人所拥有的人力资本超过社会现阶段的需求，存在就业与教育的不匹配（Carnoy, 1995）。从微观层面看，文化产业不同于一般依赖高学历人力资本的经济产业，它需要有独特创造性和理解能力的人才。事实上，文化产业的核心人才多出自普通艺术类院校或职业技术学校，如果一味追求高学历人才，使得人才与工作不匹配，只会导致文化产业人力资本的无效甚至过度投资（刘飒、王强，2009）。

为求得最优的高学历人力资本投入强度，对式（6-3）求一阶条件可以得到

令式（6-4）等于0，可以求得文化企业的最优高学历人力资本投入

根据模型（2）～模型（6）的估计结果，可以求得最优的high^∗值在22.12%～28.38%，平均约为25.69%，即对于文化企业来说，硕士及硕士以上学历人员在从业人员总数中所占比重达到25%左右时，对企业提高生产率最为有利。当然，这是现阶段的情况，而它是动态变化的。

观察近年来的上海文化企业统计数据可以发现，大约91%的企业位于倒U形曲线的左侧，说明大部分企业仍需要进一步增加高学历人力资本投入；同时，仍然有9%的企业已经位于倒U形曲线的右侧，因此这一部分企业应该在下一步的人力资本投入中合理筛选，适当增加学历虽然较低、但是适合文化产业发展的创新型、创意型或实际操作型人才。

另外，表6-3的回归结果还有两个有趣的现象：一个是企业研发活动并没有对生产率起到显著影响，而在这里本章是用企业人均R&D经费投入来代表研发活动，这说明文化企业的技术创新活动和经济生产存在不匹配的现象，也可能是类似“为专利而专利”（柏青、罗守贵，2014）的问题；另一个是政府支持对企业生产率的影响系数虽然很显著，但并不稳健，如模型（5）的回归结果为负，而模型（6）的回归结果为正。这说明对文化企业单纯从税收优惠等单一方面给予扶持，可能并不是一种长期有效的支持方式。