第6期(总第451期) 2021年6月
财经问题研究
Research on Financial and Economic Issues
Number6(General Serial No.451)
June,2021
㊃劳动经济㊃
卢洪友，张依萌，朱耘婵
(武汉大学经济与管理学院，湖北 武汉 430072))
摘 要：基于 人才新政”这一外生的准自然实验，本文选取2009 2018年中国270个地级市为研究对象，利用多期双重差分模型实证检验了各类人才引进政策对城市创新能力的影响㊂研究结果表明: 人才新政”对城市创新能力具有显著的正向影响㊂进一步的中介效应检验发现，实施 人才新政”后，地方政府在政策引导 下提高科技投入水平是产生这一激励作用的重要原因㊂异质性研究结果显示, 人才新政”显著推动了东部城市㊁创新型城市和重点城市创新能力，对中西部城市以及非重点城市影响不显著，但对非创新型城市创新能力在一定程度上产生抑制作用㊂因此，各地政府应当进一步推行 人才新政”，充分发挥人力资本对城市创新能力的助推作用，以科技创新推动构建新型国家创新体系㊂
关键词：人才新政；城市创新能力；科技投入水平；中介效应；多期双重差分模型
中图分类号:F240;F290 文献标识码:A 文章编号:1000⁃176X(2021)06⁃0127⁃10
一㊁问题的提出
习近平总书记在党的十九大报告中创造性地提出了 科技是核心战斗力”这一划时代的论断㊂实施科教兴国㊁人才强国㊁创新驱动发展等战略是推动经济发展㊁社会进步的重要战略部署㊂创新能力不仅是当今国际竞争新优势的集中体现，也是城市间综合竞争力的主要源泉，而人才作为城市创新的主力军，是实现创新驱动发展的必然路径㊂为了响应发展是第一要务㊁人才是第一资源㊁创新是第一动力的政策号召，适应创新型国家建设的需要,2016年3月，中共中央印发‘关于深化人才发展体制机制改革的意见“指出，人才发展体制机制改革是全面深化改革的重要组成部分㊂地方政府在贯彻落实过程中，陆续出台了一系列引进人才㊁留住人才的政策(即 人才新政”)㊂如一次性支付安家费㊁解决配偶工作㊁给予创业补贴㊁实行就业落户等㊂为了强化人口红利，推动经济转型，增强城市竞争力，各地实施了不同的优惠政策 以吸引高素质人才的流入，人才抢夺战愈演愈烈㊂根据政府网站公开资料，借鉴陈新明等[1]的做法，本文将各地颁布人才引进政策的时间进行整理后发现，大
收稿日期:2021⁃03⁃30
基金项目：国家自然科学基金面上项目 中国财政分配的居民收入分配效应测度及矫正机制研究”(71573194)
作者简介：卢洪友(1958-)，男，山东费县人，教授，博士生导师，主要从事财政再分配㊁环境财政与人口财政研究㊂E⁃mail: hongylu@sohu
张依萌(1997-)，女(苗族)，湖南怀化人，硕士研究生，主要从事财政理论与政策研究㊂E⁃mail:zhangym1997@
qq
朱耘婵(1995-)，女，湖北荆门人，博士研究生，主要从事财政理论与政策研究㊂E⁃mail:yunchanzhu@whu.edu
821财经问题研究 2021年第6期 总第451期规模的人才抢夺战于2017年左右爆发，政策效应日益显现，
各地愈发重视人才对于城市创新发展的作用㊂人才引进政策加快了城市之间人力资本的流动，促进了人力资本要素在各地区之间的优化配置，增加创新产出，从而推动城市创新发展㊂
目前关于人力资本对城市创新能力的研究已有一些成果，但却不能用以解释 人才新政”与城市创新发展的关系㊂为了克服内生性，本文通过手工收集整理政府网站公开资料所公布的人才引进政策实施时间，基于 人才新政”这一准自然实验，利用2009 2018年我国270个地级市的面板数据，运用多期双重差分模型评估政策效应，实证分析人才引进政策对城市创新能力的影响㊂本文的边际贡献在于：第一，研究内容上，各地响应省委省政府人才引进工作存在时间先后，本文首次运用地级市数据评估 人才新政”的政策效应，聚焦城市特征，提高了估计的准确性㊂第二，研究方法上，关于 人才新政”与城市创新能力的实证研究较少，本文利用 人才新政”这一外生事件进行多期双重差分估计，一定程度上可以减少选择性偏误，在此基础上，对该政策的作用机制进行了实证分析㊂第三，在肯定了 人才新政”有效性的同时，根据实证检验结果，发现该政策对城市创新能力的影响存在异质性，为各地继续推行 人才新政”提供了理论依据与实践指导㊂
二、文献回顾与研究假设
创新是引领中国经济转型发展的第一动力，释放城市创新活力，提高城市创新能力，推动城市创新体系建设是建立创新型国家的重要举措㊂城市创新能力作为城市竞争的重要标志，近年来引起了学者们的广
泛关注，而作为创新主体的人力资本要素对城市创新水平产生了重要影响，基于人力资本角度，国内外学者对影响城市创新能力的机制进行了分析㊂所谓人力资本，是指与物质资本相对，体现在劳动者身上的资本，如劳动者的知识技能㊁技术水平和健康状况等㊂西方经济学家对人力资本这一重要资源禀赋进行了大量研究㊂美国经济学家舒尔茨[2]提出人力资本理论，明确指出人力资本是当今时代促进国民经济增长的主要原因，认为人口质量和知识投资在很大程度上决定了人类未来的前景㊂
Lucas[3]强调经济增长应更多关注以知识㊁技术进步，人力资本等为核心内生变量的影响㊂在此基础上，新经济增长理论应运而生，该理论将知识和专业化的人力资本引入增长函数，认为二者是经济持续增长的源泉与动力㊂英国学者Simon[4]提出，高素质的劳动力是城市创新的核心㊂Romer[5]认为，人力资本存量会影响创新发展㊂Philippe和Peter[6]研究发现，人力资本有利于促进技术进步，推动创新发展㊂基于国际视角,Walz[7]认为，劳动力在发达国家与发展中国家的流动，有利于促进知识技术在区域间的流动以提高发展中国家的创新能力，并推动经济增长㊂国内学者也从不同角度研究人力资本积累与城市创新水平的关系㊂代谦和别朝霞[8]指出，发达国家能否给发展中国家带来技术进步和经济增长依赖于发展中国家的人力资本积累㊂岳书敬[9]根据省级面板数据进行实证分析，结果显示人力资本对区域研发效率呈正向影响㊂黄茹等[10]从人口结构的角度出发，研究了城市人口结构与创新能力的关系，发现人口年龄结构显著影响了城市创新能力㊂袁航和朱承亮[11]指出，高质量人力资本的规模扩张能够加快知识㊁技术等要素在城市区域内流动，以提高城市自主创新能力㊂上述研究从各个角度论证了人力资本对
城市创新能力的重要影响㊂以加速人力资本积累为目标的 人才新政”有助于为城市吸纳符合标准的人才，协助其在本地安家落户，为城市创新发展提供智力支持㊂ 人才新政”从制度层面提升了地区之间人力资本的流动性，破除了人才流动的体制性障碍，促进城市间人才流动，强化人力资本水平㊂阮荣平等[12]研究发现，人才流动总体上削弱了输出地的人力资本积累，从侧面证明人才流动强化了流入地的人力资本积累㊂ 人才新政”改革了城市人才发展体制机制，加速了城市间人才流动，优化了城市人才发展软环境，通过在短期内实现人力资本集聚，改变城市人力资本水平，从而作用于城市创新发展㊂因此，笔者提出如下假设:
H1: 人才新政”的出台提高了城市创新能力㊂
创新不仅仅是市场选择的结果，也是国家参与和政府战略引领的结果㊂在推行人才引进政策㊁发挥人力资本创新效应的过程中，各地不仅应当发挥市场在人力资源配置中的决定性作用，还应当强化政府对城市创新活动的引领及保障作用，为城市创新活动提供充分的资金支持，缓解城市创新活动所面临的融资约束㊂Bruce[13]与Jakob和Jarle[14]指出，政府创新投入可以降低研发风险，通过促进企业
创新，进而带动城市创新㊂Jakob 和Jarle [14]认为，创新活动具有风险高㊁回报周期长等特征，需要政府财政支出予以补贴㊂杨洋等[15]基于信号理论，指出政府创新投入可以作为一种利好信号，彰显政府支持创新的形象，引导创新主体积极加大投入，从而推动城市创新发展㊂由此可见，用以衡量各地科技
投入水平的政府科学技术财政支出显著促进了城市创新[16]㊂具体而言：第一，政府科技投入能够改善创新物质条件㊁优化城市创新环境以促进技术创新[17]㊂第二，政府科技投入能够降低技术交流成本㊁促进创新资源集聚以促进城市整体创新效率的提升[18]㊂因此，笔者提出如下假设:H2: 人才新政”通过提高地方政府科技投入水平提高了城市创新能力㊂由于各地政府出台 人才新政”的时间不同，该类政策本身存在异质性㊂不同城市经济发展状况不同，制定的人才引进措施㊁政策执行力度以及措施覆盖范围均存在显著差异㊂随着出台 人才新政”的城市增多，人才抢夺战愈演愈烈，使得人才发展软环境㊁公共服务水平㊁基础设施建设等不具有明显优势的城市，政策效力逐渐衰退，从而进一步加大城市间的差距㊂孙早和席建成[19]指出，东部发达地区政府对于人才政策的响应程度和落实效果更强，从而更有利于实现人才红利㊂为了评估该类政策的具体效力，在研究 人才新政”对城市创新发展的影响时，需要充分考虑该类政策在不同城市之间的异质性㊂因此，笔者提出如下假设:
H3: 人才新政”提高城市创新能力的政策效力在城市之间存在异质性㊂三、研究设计(一)变量选取
1.被解释变量城市创新能力是本文的被解释变量，用innovation it 表示㊂关于城市创新能力的衡量指标，政府至今未出台明确的标准，受统计数据可获得性的限制，以往文献对于该项指标设定的研究有限㊂现有研究大多借鉴寇宗来和刘学悦[20]的做法，基于中国国家知识产权局发布的专利数据，通过专利更新模型估算其价值，并将专利价值加总到城市层面，继而得到城市创新指数㊂但由于‘中国城市和产业创新力报告2017“只给出了各地2010 2016年的创新指数，因此，本文借鉴李婧等[21]做法，选用城市专利数
量作为城市创新能力的衡量指标㊂专利申请数量具体可分为：发明专利数量㊁实用新型专利数量以及外观设计专利数量，本文在基准回归中，除了对专利申请数量进行总的回归外，还分别以该三项指标作为被解释变量进行回归，以评估 人才新政”对城市发展的具体创新效应㊂此外，现有研究大多采用专利授权数量来度量城市创新发展水平，为进一步说明研究结果的可靠性，本文将专利授权数量作为稳健性检验分析中的替代指标[22]㊂
2.解释变量
人才新政”虚拟变量是本文的解释变量，用X it 表示，根据2009 2018年间 人才新政”出台时间对各地级市进行赋值㊂X it =1，说明该城市实施各类人才引进政策，为处理组;X it =0，说明该城市在样本时间范围内未实施各类人才引进政策，为控制组㊂3.中介变量
为了探究 人才新政”如何作用于城市创新能力，用科技投入水平(kjzc)这一指标作为中介变量，本文选用各地政府财政科技支出占GDP 的比重衡量各地科技投入水平㊂
4.控制变量借鉴已有文献，本文控制了其他可能影响城市创新能力的因素，选取了6个关键的控制变量，以提高估计结果的准确性㊂具体包括:(1)经济发展水平(lngdp)，城市经济发展水平较高，能为城市创新活动注入更多活力，提供强大的资金支持，从而推动城市创新发展㊂本文选用对数化的国内生产总值表示，同时，以2009年为基期，对该指标进行了平减处理，以剔除通货膨胀的影响㊂(2)投资水平(investm
entratio)，固定资产投资作为城市创新生产的投入，物质资本投入数额越大，其对城市创新能力的影响越大㊂本文以各地每年的固定资产投资总额占GDP 的比重衡量投资水平㊂(3)人力资本水平(lnstu)，人作为创新活动的主体，是影响城市创新能力的重要因素㊂本文以对数化的普通高校在校人数作为衡量人力资本水平的指标㊂(4)金融支持力度(lnfina)，企业作为创新活动的921 人才新政”提高了城市创新能力吗?
031财经问题研究 2021年第6期 总第451期另一主体，金融支持是支撑其进行创新的资金来源，金融市场的发展通过影响企业创新发展进而影响城市创新能力㊂本文选用对数化的年末金融机构贷款余额与存款余额之和加以衡量㊂(5)对外开放水平(lnfdi)，外商直接投资成为中国城市创新发展的重要动力，体现了城市的开放程度以及生产要素的流动性，外资投入所带来的科技人才及先进技术促进了城市创新发展，对外开放水平成为影响城市创新能力的重要因素㊂本文选用对数化的外商直接投资总额衡量各地对外开放水平㊂(6)产业结构水平(industrialstructureleve)，产业结构水平越高，代表地区产业经济效益越好，劳动生产率越高，对创新生产需求越高，从而使该指标成为影响城市创新发展的重要因素㊂本文选用第二㊁三产业占
GDP的比重衡量各地产业结构水平㊂
(二)模型构建
本文根据政府网站公开资料整理了地级市 人才新政”的出台情况，构建了政策文本库，并选取城市首次
出台关于引进博士㊁硕士政策的时间作为该市实施 人才新政”的时间㊂为了避免选择性偏误及遗漏变量问题，选用双重差分模型来识别政策的因果效应，以减少内生性㊂在使用双重差分模型时，实施 人才新政”的城市作为处理组，取值为1，即treat=1，未实施 人才新政”的城市作为对照组，取值为0，即treat=0，政策实施当年及以后的年份取值为1，即year=1，政策实施之前的年份取值为0，即year=0㊂其中，两个虚拟变量的交互项treat×year的系数是政策实施所带来的净效应㊂通过整理发现，各地实施 人才新政”时间存在先后顺序，因此，要求政策出台时间相同的标准双重差分模型不再适用，参照已有研究，本文选取多期双重差分模型进行实证分析[23]㊂具体而言，将样本中截至2018年底未出台 人才新政”的城市作为控制组，已经出台 人才新政”的城市作为处理组，若该城市于2012年出台 人才新政”，则2012年之前该城市为控制组,2012年及以后期间，该城市为处理组㊂回归模型如下:
innovation it=α0+α1X it+∑7j=2αj Controls it+γt+μi+εit(1)其中,i表示城市,t表示时间,innovation it表示城市创新能力,X it为本文关注的政策虚拟变量，如果城市i在第t年出台 人才新政”，则t年之前的X it取值为0，反之为1㊂Controls it为本文选取的一系列控制变量，用以控制城市特征及城市随时间变化的特征变量㊂γt表示时间固定效应，用以控制随时间变化的冲击㊂μi表示城市固定效应，用以控制不随时间变化且未观察到的可能影响城市创新能力的城市特征㊂εit表示随机误差项㊂回归系数α1具体衡量了 人才新政”对城市创新发展的冲击程度㊂α0表示常数项㊂
(三)数据说明
由于三沙市㊁儋州市㊁日喀则市㊁拉萨市㊁山南市等城市数据缺失严重，剔除了上述城市的全部样本㊂此外，考虑到样本期间城市行政区域的调整，剔除了毕节市㊁铜仁市㊁海东市㊁巢湖市等㊂本文最终选取了270个地级市数据作为样本，相关数据指标均选取市辖区的统计口径㊂用以衡量城市创新发展的被解释变量(即专利申请数量㊁专利授权数量)的数据来自CNRDS数据库㊂解释变量(即各地 人才新政”出台时间)的数据由作者根据各地政府网站公开资料手工整理㊂经济发展水平㊁投资水平㊁人力资本水平㊁金融支持力度㊁对外开放水平㊁产业结构水平㊁科技投入水平的相关数据均来源于‘中国城市统计年鉴“(2010 2019年)，为了消除异方差对回归结果的影响，对以绝对数表示的原始数据进行了对数化处理㊂
(四)描述性统计
各变量描述性统计结果如表1所示㊂从表1可以看出,2009 2018年，中国专利申请量平均值为5725件，其中，发明专利申请数量平均值为2147件，实用新型专利数量平均值为2319件，外观设计专利数量平均值为1266件，专利授权数量平均值为4364件㊂ 人才新政”的平均值为0.2459，标准差为0.4307㊂科技投入水平的平均值为0.0003，标准差为0.0004，最小值为0.0001，最大值为0.0061㊂上述变量的标准差均大于平均值，说明样本内部存在较大差异，各地城市创新能力差异显著，为异质性检验提供了依据㊂
表1
描述性统计结果变 量
单 位样本量平均值标准差最小值最大值专利申请数量
万件28300.57251.40180.001216.5906发明专利数量
万件28270.21470.62890.00019.5527实用新型专利数量
万件28270.23190.54430.00036.7785外观设计专利数量
万件28270.12660.35890.00006.8923专利授权数量
万件28300.43641.06210.000613.9739 人才新政”28300.24590.430701
经济发展水平
万元281016.37661.647512.509422.4451投资水平
%22470.00030.00060.00010.0050人力资本水平
万人21646.66620.98930.69317.6634金融支持力度
万元280916.55601.274513.726521.5456对外开放水平
万元246211.27542.02141.823516.8347产业结构水平
%282293.38627.410241.378699.9685科技投入水平
%28070.00030.00040.00010.0061城市数量个 270270270270270四、实证分析(一)平行趋势检验采用双重差分模型估计 人才新政”对城市创新发展影响的前提条件是政策实施前，处理组与控制组的城市创新能力在出台 人才新政”前的趋势保持一致，为了检验这一条件是否满足，本文计算了处理组与控制组城市创新能力的演变趋势，结果发现，上下95%置信区间覆盖了0，且政策实施后均值远离0㊂由此可知，处理组城市与控制组城市的平行趋势检验成立，说明 人才新政”实施前处理组和控制组无明显差异，双重差分模型具有适用性㊂(二)基准回归结果与分析表2汇报了多期双重差分模型的基准回归结果㊂其中，列(1)是以专利申请数量作为城市创新能力的衡量指标，基于双向固定效应模型进行估计，结果显示, 人才新政”虚拟变量的回归系数在1%水平上显著为正，说明 人才新政”对城市创新发展产生了显著的促进作用㊂本文的H1得到了验证㊂从控制变量的回归结果来看，用以衡量对外开放水平的外商直接投资回归系数显著为正，说明外商直接投资促进了城市创新水平提升，地方政府通过引入外商直接投资，使得高质量外商直接投资流入本市，为其带来先进技术，促进经济转型，成为本地企业寻求创新发展的内在动力，继而推动城市创新发展㊂这与薄文广[24]与蒋伏心等[25]的研究结论一致㊂人力资本水平的回归
系数不显著，说明城市内部高等教育发展未能为城市创新发展提供人力资本，可能的原因在于，实施大学扩招政策后，城市内部高等学校过于注重规模扩充，而忽视了质量提升，扩招政策导致大学生数量激增，与此同时，质量大大下降㊂因此，城市在扩大高校招生规模的同时，应当把人才质量置于重要位置，从而为城市创新发展注入活力㊂金融支持力度的回归系数不显著，说明当前金融市场的发展未能为城市创新发展提供良好的金融服务，说明当前企业的创新活动仍然面临严重的融资约束，因此，城市应当加大金融支持力度，为城市创新发展提供资金支持㊂经济发展水平的回归系数在1%水平上显著为正，说明经济发展水平对城市创新发展起到显著的助推作用，城市经济发展水平越高，为城市创新发展提供的配套设施越完善，从而越能提升创新能力㊂投资水平的回归系数在1%水平上显著为正，固定资产投资数额越大，城市创新投入资本数额越大，创新产出数额越大，从而增强城市创新发展潜力㊂产业结构水平的回归系数不显著，说明提高第二㊁三产业比重对城市创新无显著影响，因此，城市在扩大第二㊁三产业规模的同时，应当加快传统工业向现代制造业㊁服务业转型，积极转变生产方式，提高其内在科技创新水平与全要素生产率[26]，提升第二㊁三产业质量，推动产业结构优化升级，实现创新驱动发展㊂列(2) 列(4)分别汇报了以发明专利数量㊁实用新型专利数量㊁外观设计专利数量作为被解释变量的回归结果，相对于其他两个变量，重点关注发明专利数量，因为其更好地衡量了131 人才新政”提高了城市创新能力吗?
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