盧洪友 張依萌 朱耘嬋

摘 要：基于“人才新政”這一外生的準(zhǔn)自然實驗，本文選取 2009—2018 年中國270 個地級市為研究對象，利用多期雙重差分模型實證檢驗了各類人才引進(jìn)政策對城市創(chuàng)新能力的影響。研究結(jié)果表明：“人才新政”對城市創(chuàng)新能力具有顯著的正向影響。進(jìn)一步的中介效應(yīng)檢驗發(fā)現(xiàn)，實施“人才新政”后，地方政府在政策引導(dǎo)下提高科技投入水平是產(chǎn)生這一激勵作用的重要原因。異質(zhì)性研究結(jié)果顯示，“人才新政”顯著推動了東部城市、創(chuàng)新型城市和直轄市、省會城市及副省級重點城市創(chuàng)新能力，對中西部城市以及非重點城市影響不顯著，但對非創(chuàng)新型城市創(chuàng)新能力在一定程度上產(chǎn)生抑制作用。因此，各地政府應(yīng)當(dāng)進(jìn)一步推行“人才新政”，充分發(fā)揮人力資本對城市創(chuàng)新能力的助推作用，以科技創(chuàng)新推動構(gòu)建新型國家創(chuàng)新體系。

關(guān)鍵詞：人才新政;城市創(chuàng)新能力;科技投入水平;中介效應(yīng) ;多期雙重差分模型

中圖分類號：F240;F290? 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A

文章編號：1000-176X（2021）06-0127-10

一、問題的提出

習(xí)近平總書記在黨的十九大報告中創(chuàng)造性地提出了“科技是核心戰(zhàn)斗力”這一劃時代的論斷。實施科教興國、人才強(qiáng)國、創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展等戰(zhàn)略是推動經(jīng)濟(jì)發(fā)展、社會進(jìn)步的重要戰(zhàn)略部署。創(chuàng)新能力不僅是當(dāng)今國際競爭新優(yōu)勢的集中體現(xiàn)，也是城市間綜合競爭力的主要源泉，而人才作為城市創(chuàng)新的主力軍，是實現(xiàn)創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展的必然路徑。為了響應(yīng)發(fā)展是第一要務(wù)、人才是第一資源、創(chuàng)新是第一動力的政策號召，適應(yīng)創(chuàng)新型國家建設(shè)的需要，2016年3月，中共中央印發(fā)《關(guān)于深化人才發(fā)展體制機(jī)制改革的意見》指出，人才發(fā)展體制機(jī)制改革是全面深化改革的重要組成部分。地方政府在貫徹落實過程中，陸續(xù)出臺了一系列引進(jìn)人才、留住人才的政策（即“人才新政”）。如一次性支付安家費、解決配偶工作、給予創(chuàng)業(yè)補(bǔ)貼、實行就業(yè)落戶等。為了強(qiáng)化人口紅利，推動經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型，增強(qiáng)城市競爭力，各地實施了不同的優(yōu)惠政策以吸引高素質(zhì)人才的流入，人才搶奪戰(zhàn)愈演愈烈。根據(jù)政府網(wǎng)站公開資料，借鑒陳新明等[1]的做法，本文將各地頒布人才引進(jìn)政策的時間進(jìn)行整理后發(fā)現(xiàn)，大規(guī)模的人才搶奪戰(zhàn)于 2017 年左右爆發(fā)，政策效應(yīng)日益顯現(xiàn)，各地愈發(fā)重視人才對于城市創(chuàng)新發(fā)展的作用。人才引進(jìn)政策加快了城市之間人力資本的流動，促進(jìn)了人力資本要素在各地區(qū)之間的優(yōu)化配置，增加創(chuàng)新產(chǎn)出，從而推動城市創(chuàng)新發(fā)展。

目前關(guān)于人力資本對城市創(chuàng)新能力的研究已有一些成果，但卻不能用以解釋“人才新政”與城市創(chuàng)新發(fā)展的關(guān)系。為了克服內(nèi)生性，本文通過手工收集整理政府網(wǎng)站公開資料所公布的人才引進(jìn)政策實施時間，基于“人才新政”這一準(zhǔn)自然實驗，利用 2009—2018 年我國 270 個地級市的面板數(shù)據(jù)，運用多期雙重差分模型評估政策效應(yīng)，實證分析人才引進(jìn)政策對城市創(chuàng)新能力的影響。本文的邊際貢獻(xiàn)在于：第一，研究內(nèi)容上，各地響應(yīng)省委省政府人才引進(jìn)工作存在時間先后，本文首次運用地級市數(shù)據(jù)評估“人才新政”的政策效應(yīng)，聚焦城市特征，提高了估計的準(zhǔn)確性。第二，研究方法上，關(guān)于“人才新政”與城市創(chuàng)新能力的實證研究較少，本文利用“人才新政”這一外生事件進(jìn)行多期雙重差分估計，一定程度上可以減少選擇性偏誤，在此基礎(chǔ)上，對該政策的作用機(jī)制進(jìn)行了實證分析。第三，在肯定了“人才新政”有效性的同時，根據(jù)實證檢驗結(jié)果，發(fā)現(xiàn)該政策對城市創(chuàng)新能力的影響存在異質(zhì)性，為各地繼續(xù)推行“人才新政”提供了理論依據(jù)與實踐指導(dǎo)。

二、文獻(xiàn)回顧與研究假設(shè)

創(chuàng)新是引領(lǐng)中國經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型發(fā)展的第一動力，釋放城市創(chuàng)新活力，提高城市創(chuàng)新能力，推動城市創(chuàng)新體系建設(shè)是建立創(chuàng)新型國家的重要舉措。城市創(chuàng)新能力作為城市競爭的重要標(biāo)志，近年來引起了學(xué)者們的廣泛關(guān)注，而作為創(chuàng)新主體的人力資本要素對城市創(chuàng)新水平產(chǎn)生了重要影響，基于人力資本角度，國內(nèi)外學(xué)者對影響城市創(chuàng)新能力的機(jī)制進(jìn)行了分析。

所謂人力資本，是指與物質(zhì)資本相對，體現(xiàn)在勞動者身上的資本，如勞動者的知識技能、技術(shù)水平和健康狀況等。西方經(jīng)濟(jì)學(xué)家對人力資本這一重要資源稟賦進(jìn)行了大量研究。美國經(jīng)濟(jì)學(xué)家舒爾茨[2]提出人力資本理論， 明確指出人力資本是當(dāng)今時代促進(jìn)國民經(jīng)濟(jì)增長的主要原因，認(rèn)為人口質(zhì)量和知識投資在很大程度上決定了人類未來的前景。Lucas[3]強(qiáng)調(diào)經(jīng)濟(jì)增長應(yīng)更多關(guān)注以知識、技術(shù)進(jìn)步，人力資本等為核心內(nèi)生變量的影響。在此基礎(chǔ)上，新經(jīng)濟(jì)增長理論應(yīng)運而生，該理論將知識和專業(yè)化的人力資本引入增長函數(shù)，認(rèn)為二者是經(jīng)濟(jì)持續(xù)增長的源泉與動力。英國學(xué)者 Simon[4]提出，高素質(zhì)的勞動力是城市創(chuàng)新的核心。Romer[5]認(rèn)為，人力資本存量會影響創(chuàng)新發(fā)展。Philippe 和 Peter[6]研究發(fā)現(xiàn)，人力資本有利于促進(jìn)技術(shù)進(jìn)步，推動創(chuàng)新發(fā)展?；趪H視角，Walz[7]認(rèn)為，勞動力在發(fā)達(dá)國家與發(fā)展中國家的流動，有利于促進(jìn)知識技術(shù)在區(qū)域間的流動以提高發(fā)展中國家的創(chuàng)新能力，并推動經(jīng)濟(jì)增長。

國內(nèi)學(xué)者也從不同角度研究人力資本積累與城市創(chuàng)新水平的關(guān)系。代謙和別朝霞[8]指出，發(fā)達(dá)國家能否給發(fā)展中國家?guī)砑夹g(shù)進(jìn)步和經(jīng)濟(jì)增長依賴于發(fā)展中國家的人力資本積累。岳書敬[9]根據(jù)省級面板數(shù)據(jù)進(jìn)行實證分析，結(jié)果顯示人力資本對區(qū)域研發(fā)效率呈正向影響。黃茹等[10]從人口結(jié)構(gòu)的角度出發(fā)，研究了城市人口結(jié)構(gòu)與創(chuàng)新能力的關(guān)系，發(fā)現(xiàn)人口年齡結(jié)構(gòu)顯著影響了城市創(chuàng)新能力。袁航和朱承亮[11]指出，高質(zhì)量人力資本的規(guī)模擴(kuò)張能夠加快知識、技術(shù)等要素在城市區(qū)域內(nèi)流動，以提高城市自主創(chuàng)新能力。

上述研究從各個角度論證了人力資本對城市創(chuàng)新能力的重要影響。以加速人力資本積累為目標(biāo)的“人才新政”有助于為城市吸納符合標(biāo)準(zhǔn)的人才，協(xié)助其在本地安家落戶，為城市創(chuàng)新發(fā)展提供智力支持。“人才新政”從制度層面提升了地區(qū)之間人力資本的流動性，破除了人才流動的體制性障礙，促進(jìn)城市間人才流動，強(qiáng)化人力資本水平。阮榮平等[12]研究發(fā)現(xiàn)，人才流動總體上削弱了輸出地的人力資本積累，從側(cè)面證明人才流動強(qiáng)化了流入地的人力資本積累?！叭瞬判抡备母锪顺鞘腥瞬虐l(fā)展體制機(jī)制，加速了城市間人才流動，優(yōu)化了城市人才發(fā)展軟環(huán)境，通過在短期內(nèi)實現(xiàn)人力資本集聚，改變城市人力資本水平，從而作用于城市創(chuàng)新發(fā)展。因此，筆者提出如下假設(shè)：

H1：“人才新政”的出臺提高了城市創(chuàng)新能力。

創(chuàng)新不僅僅是市場選擇的結(jié)果，也是國家參與和政府戰(zhàn)略引領(lǐng)的結(jié)果。在推行人才引進(jìn)政策、發(fā)揮人力資本創(chuàng)新效應(yīng)的過程中，各地不僅應(yīng)當(dāng)發(fā)揮市場在人力資源配置中的決定性作用，還應(yīng)當(dāng)強(qiáng)化政府對城市創(chuàng)新活動的引領(lǐng)及保障作用，為城市創(chuàng)新活動提供充分的資金支持，緩解城市創(chuàng)新活動所面臨的融資約束。Bruce[13]與Jakob和Jarle[14] 指出，政府創(chuàng)新投入可以降低研發(fā)風(fēng)險，通過促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新，進(jìn)而帶動城市創(chuàng)新。Jakob和Jarle[14]認(rèn)為，創(chuàng)新活動具有風(fēng)險高、回報周期長等特征，需要政府財政支出予以補(bǔ)貼。楊洋等[15]基于信號理論，指出政府創(chuàng)新投入可以作為一種利好信號，彰顯政府支持創(chuàng)新的形象，引導(dǎo)創(chuàng)新主體積極加大投入，從而推動城市創(chuàng)新發(fā)展。由此可見，用以衡量各地科技投入水平的政府科學(xué)技術(shù)財政支出顯著促進(jìn)了城市創(chuàng)新[16]。具體而言：第一，政府科技投入能夠改善創(chuàng)新物質(zhì)條件、優(yōu)化城市創(chuàng)新環(huán)境以促進(jìn)技術(shù)創(chuàng)新[17]。第二，政府科技投入能夠降低技術(shù)交流成本、促進(jìn)創(chuàng)新資源集聚以促進(jìn)城市整體創(chuàng)新效率的提升[18]。因此，筆者提出如下假設(shè)：

H2：“人才新政”通過提高地方政府科技投入水平提高了城市創(chuàng)新能力。

由于各地政府出臺“人才新政”的時間不同，該類政策本身存在異質(zhì)性。不同城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r不同，制定的人才引進(jìn)措施、政策執(zhí)行力度以及措施覆蓋范圍均存在顯著差異。隨著出臺“人才新政”的城市增多，人才搶奪戰(zhàn)愈演愈烈，使得人才發(fā)展軟環(huán)境、公共服務(wù)水平、基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)等不具有明顯優(yōu)勢的城市，政策效力逐漸衰退，從而進(jìn)一步加大城市間的差距。孫早和席建成[19]指出，東部發(fā)達(dá)地區(qū)政府對于人才政策的響應(yīng)程度和落實效果更強(qiáng)，從而更有利于實現(xiàn)人才紅利。為了評估該類政策的具體效力，在研究“人才新政”對城市創(chuàng)新發(fā)展的影響時，需要充分考慮該類政策在不同城市之間的異質(zhì)性。因此，筆者提出如下假設(shè)：

H3：“人才新政”提高城市創(chuàng)新能力的政策效力在城市之間存在異質(zhì)性。

三、研究設(shè)計

（一）變量選取

1.被解釋變量

城市創(chuàng)新能力是本文的被解釋變量，用innovationit表示。關(guān)于城市創(chuàng)新能力的衡量指標(biāo)，政府至今未出臺明確的標(biāo)準(zhǔn)，受統(tǒng)計數(shù)據(jù)可獲得性的限制，以往文獻(xiàn)對于該項指標(biāo)設(shè)定的研究有限。

現(xiàn)有研究大多借鑒寇宗來和劉學(xué)悅[20]的做法，基于中國國家知識產(chǎn)權(quán)局發(fā)布的專利數(shù)據(jù)，通過專利更新模型估算其價值，并將專利價值加總到城市層面，繼而得到城市創(chuàng)新指數(shù)。但由于《中國城市和產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新力報告2017》只給出了各地2010—2016年的創(chuàng)新指數(shù)，因此，

本文借鑒李婧等[21]做法，選用城市專利數(shù)量作為城市創(chuàng)新能力的衡量指標(biāo)。專利申請數(shù)量具體可分為：發(fā)明專利數(shù)量、實用新型專利數(shù)量以及外觀設(shè)計專利數(shù)量，本文在基準(zhǔn)回歸中，除了對專利申請數(shù)量進(jìn)行總的回歸外，還分別以該三項指標(biāo)作為被解釋變量進(jìn)行回歸，以評估“人才新政”對城市發(fā)展的具體創(chuàng)新效應(yīng)。此外，現(xiàn)有研究大多采用專利授權(quán)數(shù)量來度量城市創(chuàng)新發(fā)展水平，為進(jìn)一步說明研究結(jié)果的可靠性，本文將專利授權(quán)數(shù)量作為穩(wěn)健性檢驗分析中的替代指標(biāo)[22]。

2.解釋變量

“人才新政”虛擬變量是本文的解釋變量，用Xit表示，根據(jù)2009—2018年間“人才新政”出臺時間對各地級市進(jìn)行賦值。Xit=1，說明該城市實施各類人才引進(jìn)政策，為處理組;Xit=0，說明該城市在樣本時間范圍內(nèi)未實施各類人才引進(jìn)政策，為控制組。

3.中介變量

為了探究“人才新政”如何作用于城市創(chuàng)新能力，用科技投入水平（kjzc）這一指標(biāo)作為中介變量，本文選用各地政府財政科技支出占GDP的比重衡量各地科技投入水平。

4.控制變量

借鑒已有文獻(xiàn)，本文控制了其他可能影響城市創(chuàng)新能力的因素，選取了6個關(guān)鍵的控制變量，以提高估計結(jié)果的準(zhǔn)確性。具體包括：（1）經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平（lngdp），城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較高，能為城市創(chuàng)新活動注入更多活力，提供強(qiáng)大的資金支持，從而推動城市創(chuàng)新發(fā)展。本文選用對數(shù)化的國內(nèi)生產(chǎn)總值表示，同時，以2009年為基期，對該指標(biāo)進(jìn)行了平減處理，以剔除通貨膨脹的影響。（2）投資水平（investmentratio），固定資產(chǎn)投資作為城市創(chuàng)新生產(chǎn)的投入，物質(zhì)資本投入數(shù)額越大，其對城市創(chuàng)新能力的影響越大。本文以各地每年的固定資產(chǎn)投資總額占GDP的比重衡量投資水平。（3）人力資本水平（lnstu），人作為創(chuàng)新活動的主體，是影響城市創(chuàng)新能力的重要因素。本文以對數(shù)化的普通高校在校人數(shù)作為衡量人力資本水平的指標(biāo)。（4）金融支持力度（lnfina），企業(yè)作為創(chuàng)新活動的另一主體，金融支持是支撐其進(jìn)行創(chuàng)新的資金來源，金融市場的發(fā)展通過影響企業(yè)創(chuàng)新發(fā)展進(jìn)而影響城市創(chuàng)新能力。本文選用對數(shù)化的年末金融機(jī)構(gòu)貸款余額與存款余額之和加以衡量。（5）對外開放水平（lnfdi），外商直接投資成為中國城市創(chuàng)新發(fā)展的重要動力，體現(xiàn)了城市的開放程度以及生產(chǎn)要素的流動性，外資投入所帶來的科技人才及先進(jìn)技術(shù)促進(jìn)了城市創(chuàng)新發(fā)展，對外開放水平成為影響城市創(chuàng)新能力的重要因素。本文選用對數(shù)化的外商直接投資總額衡量各地對外開放水平。（6）產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)水平（industrialstructureleve），產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)水平越高，代表地區(qū)產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)效益越好，勞動生產(chǎn)率越高，對創(chuàng)新生產(chǎn)需求越高，從而使該指標(biāo)成為影響城市創(chuàng)新發(fā)展的重要因素。本文選用第二、三產(chǎn)業(yè)占GDP的比重衡量各地產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)水平。

（二）模型構(gòu)建

本文根據(jù)政府網(wǎng)站公開資料整理了地級市“人才新政”的出臺情況，構(gòu)建了政策文本庫，并選取城市首次出臺關(guān)于引進(jìn)博士、碩士政策的時間作為該市實施“人才新政”的時間。為了避免選擇性偏誤及遺漏變量問題，選用雙重差分模型來識別政策的因果效應(yīng)，以減少內(nèi)生性。在使用雙重差分模型時，實施“人才新政”的城市作為處理組，取值為1，即treat=1，未實施“人才新政”的城市作為對照組，取值為 0，即treat=0，政策實施當(dāng)年及以后的年份取值為1，即year=1，政策實施之前的年份取值為0，即year=0。其中，兩個虛擬變量的交互項 treat×year的系數(shù)是政策實施所帶來的凈效應(yīng)。通過整理發(fā)現(xiàn)，各地實施“人才新政”時間存在先后順序，因此，要求政策出臺時間相同的標(biāo)準(zhǔn)雙重差分模型不再適用，參照已有研究，本文選取多期雙重差分模型進(jìn)行實證分析[23]。具體而言，將樣本中截至2018年底未出臺“人才新政”的城市作為控制組，已經(jīng)出臺“人才新政”的城市作為處理組，若該城市于2012年出臺“人才新政”，則2012年之前該城市為控制組，2012年及以后期間，該城市為處理組?；貧w模型如下：

innovationit=α0+α1Xit+∑7j=2αjControlsit+γt+μi+εit（1）

其中，i表示城市，t表示時間，innovationit表示城市創(chuàng)新能力，Xit為本文關(guān)注的政策虛擬變量，如果城市i在第t年出臺“人才新政”，則t年之前的Xit取值為0，反之為1。Controlsit為本文選取的一系列控制變量，用以控制城市特征及城市隨時間變化的特征變量。γt表示時間固定效應(yīng)，用以控制隨時間變化的沖擊。μi表示城市固定效應(yīng)，用以控制不隨時間變化且未觀察到的可能影響城市創(chuàng)新能力的城市特征。εit表示隨機(jī)誤差項?；貧w系數(shù)α1具體衡量了“人才新政”對城市創(chuàng)新發(fā)展的沖擊程度。α0表示常數(shù)項。

（三）數(shù)據(jù)說明

由于三沙市、儋州市、日喀則市、拉薩市、山南市等城市數(shù)據(jù)缺失嚴(yán)重，剔除了上述城市的全部樣本。此外，考慮到樣本期間城市行政區(qū)域的調(diào)整，剔除了畢節(jié)市、銅仁市、海東市、巢湖市等。本文最終選取了270個地級市數(shù)據(jù)作為樣本，相關(guān)數(shù)據(jù)指標(biāo)均選取市轄區(qū)的統(tǒng)計口徑。用以衡量城市創(chuàng)新發(fā)展的被解釋變量（即專利申請數(shù)量、專利授權(quán)數(shù)量）的數(shù)據(jù)來自CNRDS數(shù)據(jù)庫。解釋變量（即各地“人才新政”出臺時間）的數(shù)據(jù)由作者根據(jù)各地政府網(wǎng)站公開資料手工整理。經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、投資水平、人力資本水平、金融支持力度、對外開放水平、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)水平、科技投入水平的相關(guān)數(shù)據(jù)均來源于《中國城市統(tǒng)計年鑒》（2010—2019年），為了消除異方差對回歸結(jié)果的影響，對以絕對數(shù)表示的原始數(shù)據(jù)進(jìn)行了對數(shù)化處理。

（四）描述性統(tǒng)計

各變量描述性統(tǒng)計結(jié)果如表1所示。從表1可以看出，2009—2018年，中國專利申請量平均值為5 725件，其中，發(fā)明專利申請數(shù)量平均值為2 147件，實用新型專利數(shù)量平均值為2 319件，外觀設(shè)計專利數(shù)量平均值為1 266件，專利授權(quán)數(shù)量平均值為4 364件。

“人才新政”的平均值為0.2459，標(biāo)準(zhǔn)差為0.4307。科技投入水平的平均值為0.0003，標(biāo)準(zhǔn)差為0.0004，最小值為0.0001，最大值為0.0061。

上述變量的標(biāo)準(zhǔn)差均大于平均值，說明樣本內(nèi)部存在較大差異，各地城市創(chuàng)新能力差異顯著，為異質(zhì)性檢驗提供了依據(jù)。

四、實證分析

（一）平行趨勢檢驗

采用雙重差分模型估計“人才新政”對城市創(chuàng)新發(fā)展影響的前提條件是政策實施前，處理組與控制組的城市創(chuàng)新能力在出臺“人才新政”前的趨勢保持一致，為了檢驗這一條件是否滿足，本文計算了處理組與控制組城市創(chuàng)新能力的演變趨勢，結(jié)果發(fā)現(xiàn)，上下95%置信區(qū)間覆蓋了0，且政策實施后均值遠(yuǎn)離0。由此可知，處理組城市與控制組城市的平行趨勢檢驗成立，說明“人才新政”實施前處理組和控制組無明顯差異，雙重差分模型具有適用性。

（二）基準(zhǔn)回歸結(jié)果與分析

表2匯報了多期雙重差分模型的基準(zhǔn)回歸結(jié)果。其中，列（1）是以專利申請數(shù)量作為城市創(chuàng)新能力的衡量指標(biāo)，基于雙向固定效應(yīng)模型進(jìn)行估計，結(jié)果顯示，“人才新政”虛擬變量的回歸系數(shù)在1%水平上顯著為正，說明“人才新政”對城市創(chuàng)新發(fā)展產(chǎn)生了顯著的促進(jìn)作用。本文的H1得到了驗證。從控制變量的回歸結(jié)果來看，用以衡量對外開放水平的外商直接投資回歸系數(shù)顯著為正，說明外商直接投資促進(jìn)了城市創(chuàng)新水平提升，地方政府通過引入外商直接投資，使得高質(zhì)量外商直接投資流入本市，為其帶來先進(jìn)技術(shù)，促進(jìn)經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型，成為本地企業(yè)尋求創(chuàng)新發(fā)展的內(nèi)在動力，繼而推動城市創(chuàng)新發(fā)展。這與薄文廣[24]與蔣伏心等[25]的研究結(jié)論一致。人力資本水平的回歸系數(shù)不顯著，說明城市內(nèi)部高等教育發(fā)展未能為城市創(chuàng)新發(fā)展提供人力資本，可能的原因在于，實施大學(xué)擴(kuò)招政策后，城市內(nèi)部高等學(xué)校過于注重規(guī)模擴(kuò)充，而忽視了質(zhì)量提升，擴(kuò)招政策導(dǎo)致大學(xué)生數(shù)量激增，與此同時，質(zhì)量大大下降。因此，城市在擴(kuò)大高校招生規(guī)模的同時，應(yīng)當(dāng)把人才質(zhì)量置于重要位置，從而為城市創(chuàng)新發(fā)展注入活力。金融支持力度的回歸系數(shù)不顯著，說明當(dāng)前金融市場的發(fā)展未能為城市創(chuàng)新發(fā)展提供良好的金融服務(wù)，說明當(dāng)前企業(yè)的創(chuàng)新活動仍然面臨嚴(yán)重的融資約束，因此，城市應(yīng)當(dāng)加大金融支持力度，為城市創(chuàng)新發(fā)展提供資金支持。經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的回歸系數(shù)在1%水平上顯著為正，說明經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平對城市創(chuàng)新發(fā)展起到顯著的助推作用，城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平越高，為城市創(chuàng)新發(fā)展提供的配套設(shè)施越完善，從而越能提升創(chuàng)新能力。投資水平的回歸系數(shù)在1%水平上顯著為正，固定資產(chǎn)投資數(shù)額越大，城市創(chuàng)新投入資本數(shù)額越大，創(chuàng)新產(chǎn)出數(shù)額越大，從而增強(qiáng)城市創(chuàng)新發(fā)展?jié)摿Α．a(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)水平的回歸系數(shù)不顯著，說明提高第二、三產(chǎn)業(yè)比重對城市創(chuàng)新無顯著影響，因此，城市在擴(kuò)大第二、三產(chǎn)業(yè)規(guī)模的同時，應(yīng)當(dāng)加快傳統(tǒng)工業(yè)向現(xiàn)代制造業(yè)、服務(wù)業(yè)轉(zhuǎn)型，積極轉(zhuǎn)變生產(chǎn)方式，提高其內(nèi)在科技創(chuàng)新水平與全要素生產(chǎn)率[26]，提升第二、三產(chǎn)業(yè)質(zhì)量，推動產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級，實現(xiàn)創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展。列（2）—列（4）分別匯報了以發(fā)明專利數(shù)量、實用新型專利數(shù)量、外觀設(shè)計專利數(shù)量作為被解釋變量的回歸結(jié)果，相對于其他兩個變量，重點關(guān)注發(fā)明專利數(shù)量，因為其更好地衡量了城市創(chuàng)新能力。列（2）回歸結(jié)果顯示，“人才新政”虛擬變量回歸系數(shù)在1%水平上顯著為正，說明各地實施各類人才新政顯著增加了城市發(fā)明專利數(shù)量。列（3）回歸結(jié)果顯示，“人才新政”虛擬變量回歸系數(shù)在5%水平上為正，說明“人才新政”對城市實用新型專利數(shù)量產(chǎn)生積極的促進(jìn)作用，與列（2）回歸結(jié)果對比可知，“人才新政”回歸系數(shù)無論是顯著性還是系數(shù)大小均有所下降。列（4）回歸結(jié)果則反映出“人才新政”對城市外觀設(shè)計專利數(shù)量無顯著影響。

（三）穩(wěn)健性檢驗

本文從4個方面對基本回歸結(jié)果實施穩(wěn)健性檢驗：（1）重新定義被解釋變量。鑒于現(xiàn)有文獻(xiàn)采用專利授權(quán)數(shù)量作為衡量城市創(chuàng)新的指標(biāo)，此處，將被解釋變量變換為專利授權(quán)數(shù)量進(jìn)行多期雙重差分回歸，發(fā)現(xiàn)“人才新政”的回歸系數(shù)顯著為正，說明本文基準(zhǔn)回歸結(jié)果是穩(wěn)健的。（2）排除極端值的影響。如表1所呈現(xiàn)的城市面板數(shù)據(jù)的描述性特征，investmentratio的標(biāo)準(zhǔn)差大于平均值，說明樣本內(nèi)部存在極端異常值，因此，本文將其進(jìn)行上下1%的縮尾處理?？s尾處理后，“人才新政”的回歸系數(shù)無論是顯著性還是數(shù)值都與基準(zhǔn)回歸結(jié)果一致。（3）變換樣本范圍。此處僅保留2009—2014年地級市面板數(shù)據(jù)，對其進(jìn)行多期雙重差分回歸，回歸結(jié)果與基準(zhǔn)回歸結(jié)果一致，進(jìn)一步印證了基準(zhǔn)回歸結(jié)果的準(zhǔn)確性。（4）安慰劑檢驗。有關(guān)雙重差分模型的研究通常使用變換處理組或者替換政策實施時間進(jìn)行安慰劑檢驗，具體而言，假設(shè)實施“人才新政”的城市并未實施該政策，或者變動城市實施“人才新政”的時間。由于各地實施“人才新政”的時間不一，在安慰劑檢驗中，保留控制組樣本，以及直到2017年才出臺“人才新政”的處理組樣本，對2017年之前的樣本進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)雙重差分回歸。此時，假設(shè)政策出臺時間為2015年1月，重點關(guān)注時間虛擬變量與政策虛擬變量的交互項DID的系數(shù)，回歸結(jié)果中DID系數(shù)不顯著，表明通過安慰劑檢驗。更進(jìn)一步地，通過為每個樣本對象隨機(jī)抽取樣本期作為其政策實施時間，從而產(chǎn)生虛擬的處理組與實驗組，系數(shù)估計值服從正態(tài)分布，且系數(shù)估計值的均值處于0附近，通過安慰劑檢驗，無論是回歸結(jié)果還是圖形分析結(jié)果，這均從反面論證了基準(zhǔn)回歸結(jié)果的穩(wěn)健性，即“人才新政”顯著推動了城市創(chuàng)新發(fā)展。穩(wěn)健性檢驗結(jié)果進(jìn)一步驗證了本文的H1。

限于版面，穩(wěn)健性檢驗回歸結(jié)果和安慰劑檢驗具體圖形未在正文列出，留存?zhèn)渌鳌?/p>

（四）機(jī)制檢驗

基準(zhǔn)回歸結(jié)果顯示，“人才新政”對城市創(chuàng)新發(fā)展有顯著正向影響?？紤]到該結(jié)論并未揭示“人才新政”對城市創(chuàng)新能力影響的具體路徑及機(jī)制，為此，本文在該部分通過構(gòu)建中介效應(yīng)模型進(jìn)行機(jī)制檢驗?；静襟E為：首先，將解釋變量對中介變量回歸，驗證二者是否具有相關(guān)性;其次，將解釋變量對被解釋變量回歸（基準(zhǔn)回歸結(jié)果），基準(zhǔn)回歸上文已有詳細(xì)分析，為了保持中介效應(yīng)模型分析的完整性和對比分析，此處再次將模型和結(jié)果列出。最后，將中介變量、解釋變量同時對被解釋變量進(jìn)行回歸。如果政策變量影響了中介變量，且加入中介變量后，被解釋變量的系數(shù)及顯著性下降，則說明本文選用的中介變量是“人才新政”影響城市創(chuàng)新發(fā)展的內(nèi)在機(jī)制?；貧w模型如下：

kjzcit=β0+β1Xit+∑7j=2βjControlsit+γt+μi+εit（2）

innovationit=α0+α1Xit+∑7j=2βjControlsit+γt+μi+εit （3）

innovationit=α0+α1Xit+α2kjzcit+∑8j=3βjControlsit+γt+μi+εit（4）

如前文所述，本文選用科技投入水平作為中介變量，回歸結(jié)果如表3所示。在列（1）中，“人才新政”虛擬變量的回歸系數(shù)在5%水平上顯著為正，說明實施“人才新政”對各地科技投入水平起到推動作用。列（2）是基準(zhǔn)回歸結(jié)果，列（3）是加入中介變量的回歸結(jié)果，對比列（2）和列（3）回歸結(jié)果可知，在加入科技投入水平變量后，政策變量系數(shù)的顯著性及數(shù)值均有所下降，說明科技投入水平是“人才新政”影響城市創(chuàng)新能力的部分中介因子。一方面，“人才新政”使得各地政府為了留住人才、吸引人才，更重視提升城市競爭力，加大科技創(chuàng)新的投入，貫徹落實創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展戰(zhàn)略;另一方面，政府加大科技投入為創(chuàng)新主體提供了資金支持，降低了創(chuàng)新風(fēng)險。這意味著，“人才新政”通過提高科技投入水平從而作用于城市創(chuàng)新發(fā)展，本文的H2得到了驗證。

五、異質(zhì)性分析

上述實證研究表明，“人才新政”對城市創(chuàng)新發(fā)展具有顯著促進(jìn)作用，機(jī)制檢驗結(jié)果進(jìn)一步論證了“人才新政”通過政府科技水平投入以促進(jìn)城市創(chuàng)新發(fā)展。如

表1給出的描述性統(tǒng)計特征顯示：專利數(shù)量、發(fā)明專利申請數(shù)量、實用新型專利數(shù)量、外觀設(shè)計專利數(shù)量以及專利授權(quán)數(shù)量的標(biāo)準(zhǔn)差均大于均值，說明樣本內(nèi)部存在較大差異，各地城市創(chuàng)新能力存在顯著的異質(zhì)性。同時，各個城市在區(qū)位條件、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、資源稟賦等方面存在很大的差異。因此，探索上述結(jié)論的區(qū)域適用性具有理論意義及現(xiàn)實意義。本文嘗試從城市區(qū)位、城市創(chuàng)新水平以及城市等級這三個維度著手，進(jìn)一步分析“人才新政”對城市創(chuàng)新發(fā)展的影響。

（一）城市區(qū)位異質(zhì)性

近年來，各地人才紛紛涌向北上廣深等城市，“孔雀東南飛”的現(xiàn)象促使人才聚集于東部地區(qū)，考慮到城市間的人力資本水平差異，本文將城市分為東、中、西三大區(qū)域分別進(jìn)行回歸，如表4所示。從表4可以看出，東部城市“人才新政”的回歸系數(shù)在5%水平上顯著為正，中部城市及西部城市“人才新政”的回歸系數(shù)不顯著，說明該類政策具有顯著的城市區(qū)位異質(zhì)性?？赡艿脑蛟谟冢簴|部城市憑借其得天獨厚的地理位置優(yōu)勢，通過對外貿(mào)易以及吸引外商直接投資的方式，不斷引進(jìn)國外先進(jìn)技術(shù)，其城市創(chuàng)新水平優(yōu)于中西部城市。同時，受益于國家對外開放政策，東部沿海城市經(jīng)濟(jì)實力遠(yuǎn)遠(yuǎn)優(yōu)于中西部城市。而中西部城市深處內(nèi)陸，對外開放水平低，經(jīng)濟(jì)發(fā)展實力落后于東部城市，人才流失成為制約城市創(chuàng)新發(fā)展的關(guān)鍵因素。列（1）回歸結(jié)果中，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)水平的回歸系數(shù)在5%水平上顯著為正，而這一變量的回歸系數(shù)在表2的基準(zhǔn)回歸中不顯著，說明東部城市注重通過提升第二、三產(chǎn)業(yè)質(zhì)量，實現(xiàn)創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展。

（二）城市創(chuàng)新水平異質(zhì)性

基于中國推行的創(chuàng)新型城市試點政策，本文以是否處于創(chuàng)新型城市試點名單為依據(jù)，將樣本區(qū)分為創(chuàng)新型城市與非創(chuàng)新型城市。回歸結(jié)果如表5列（1）和列（2）所示。列（1）中，“人才新政”的回歸系數(shù)在1%水平上顯著為正，而列（2）中，“人才新政”的回歸系數(shù)在10%水平上顯著為負(fù)?；貧w結(jié)果表明，處于國家創(chuàng)新型試點城市名單中的城市，得益于創(chuàng)新型試點政策，無論是創(chuàng)新配套設(shè)施、城市創(chuàng)新發(fā)展水平還是創(chuàng)新人才集聚力度均顯著優(yōu)于未處于該名單中的城市，對于已經(jīng)實施創(chuàng)新試點政策的城市，“人才新政”的實施進(jìn)一步提升了城市的人力資本水平，兩項政策相輔相成，共同作用于城市創(chuàng)新發(fā)展。而未處于國家創(chuàng)新型試點城市名單中的城市，由于未享受到試點政策的改革紅利，其創(chuàng)新發(fā)展的資金支持力度、配套措施建設(shè)、創(chuàng)新發(fā)展能力以及城市創(chuàng)新型人力資本水平均低于試點城市，盡管其參與人才爭奪戰(zhàn)，但由于政策支持力度不足及先天資源稟賦優(yōu)勢的欠缺，對于創(chuàng)新型人才的吸引力遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于試點城市，由于試點城市得益于國家政策的優(yōu)待，其推行“人才新政”的力度往往更大，而非試點城市雖然也實施“人才新政”，但受到政府財政支出的資金約束，其創(chuàng)新發(fā)展所需的資金支持難以兌現(xiàn)，非但不利于創(chuàng)新人才集聚，反而會在一定程度上抑制城市創(chuàng)新發(fā)展。

（三）城市等級異質(zhì)性

不同等級的城市在經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、創(chuàng)新要素集聚、創(chuàng)新發(fā)展能力等多方面存在較大差異，為了評估“人才新政”在不同等級城市之間的政策效應(yīng)，本文將樣本區(qū)分為重點城市（將地級市歸屬直轄市、省會城市與副省級城市管轄的城市定義為重點城市）與非重點城市（將地級市歸屬直轄市、省會城市與副省級城市以外的一般城市管轄的城市定義為非重點城市）。重點城市往往是國家政策的先行者和主力軍，相對于非重點城市，重點城市落實國家創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展戰(zhàn)略的力度往往更強(qiáng)，對深化人才發(fā)展體制機(jī)制改革的響應(yīng)更積極，因此，重點城市具有更強(qiáng)的人力資本水平、創(chuàng)新發(fā)展能力、創(chuàng)新資源配置效率。通過表5列（3）和列（4）的回歸結(jié)果可知，“人才新政”存在顯著的城市等級異質(zhì)性。重點城市樣本中，“人才新政”的回歸系數(shù)在1%水平上顯著為正，非重點城市樣本中，“人才新政”的回歸系數(shù)不顯著。可能的原因在于：重點城市作為區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展戰(zhàn)略的中心，由于走在政策改革的前列，對于“人才新政”的響應(yīng)力度強(qiáng)于非重點城市，其政策效應(yīng)顯著優(yōu)于非重點城市，重點城市深入落實人才引進(jìn)政策，憑借創(chuàng)新要素集聚優(yōu)勢以及國家政策優(yōu)勢，通過創(chuàng)新人才集聚，提升城市創(chuàng)新能力，增強(qiáng)城市核心競爭力。而非重點城市由于對政策的響應(yīng)力度不足，其政策推行及落實具有明顯的滯后性，因此，“人才新政”對城市創(chuàng)新能力的政策效應(yīng)在非重點城市樣本中尚未顯現(xiàn)。上述實證結(jié)果進(jìn)一步論證了本文的H3。

六、結(jié)論與政策建議

（一）結(jié)論

創(chuàng)新是經(jīng)濟(jì)發(fā)展、社會進(jìn)步的基點，提高城市創(chuàng)新能力是建設(shè)創(chuàng)新型國家的必由之路?，F(xiàn)有研究表明，作為城市創(chuàng)新主體的人力資本，對城市創(chuàng)新能力的影響日益重要。近年來，各地政府紛紛出臺一系列吸引人才、留住人才的政策（即“人才新政”），積極投身人才爭奪戰(zhàn)。為此，本文利用2009—2018 年中國270個地級市的相關(guān)面板數(shù)據(jù)，運用多期雙重差分模型評估政策效應(yīng)，實證檢驗了“人才新政”對城市創(chuàng)新能力的影響。主要結(jié)論如下：第一，“人才新政”顯著推動了城市創(chuàng)新能力。該結(jié)論為各地政府推行人才引進(jìn)政策提供了理論依據(jù)，提升城市創(chuàng)新能力，增強(qiáng)城市競爭力，關(guān)鍵在于提高城市人力資本水平。第二，“人才新政”通過提升各地科技投入水平從而提高城市創(chuàng)新能力。政府科技投入水平越高，城市創(chuàng)新能力越強(qiáng)。，在實踐中，應(yīng)當(dāng)發(fā)揮政府對城市創(chuàng)新活動的引領(lǐng)作用，為創(chuàng)新活動提高資金支持及政策保障。第三，“人才新政”對城市創(chuàng)新能力的影響在城市內(nèi)部存在顯著的異質(zhì)性。具體而言，創(chuàng)新型城市試點政策顯著推動了東部城市的創(chuàng)新能力，但對中西部城市的影響不顯著;對創(chuàng)新型城市的創(chuàng)新能力起到助推作用，“人才新政”與創(chuàng)新型城市試點政策相輔相成，共同作用于試點城市的創(chuàng)新水平，但對非創(chuàng)新型城市的創(chuàng)新能力在一定程度上產(chǎn)生抑制作用;對直轄市、省會城市和副省級城市管轄的重點城市創(chuàng)新水平的提升作用強(qiáng)于非重點城市。

（二）政策建議

隨著“人才新政”的推進(jìn)與深化，人力資本對城市創(chuàng)新發(fā)展的效應(yīng)進(jìn)一步凸顯，城市經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展離不開人力資本素質(zhì)的提升。因此，基于研究結(jié)論，提出如下政策建議：第一，總結(jié)實踐經(jīng)驗，深入落實“人才新政”。各地政府應(yīng)當(dāng)深化人才發(fā)展體制機(jī)制改革，積極破除制約人才發(fā)展的體制機(jī)制障礙，打破體制內(nèi)外壁壘，掃除身份差別障礙，實現(xiàn)各方面人才的順暢流動。第二，重視人才質(zhì)量，促進(jìn)科技成果轉(zhuǎn)化。城市在擴(kuò)大高校招生規(guī)模的同時，應(yīng)當(dāng)將招生質(zhì)量以及人才培養(yǎng)質(zhì)量放在重要位置，產(chǎn)學(xué)研相結(jié)合，加快推進(jìn)科研成果的應(yīng)用，發(fā)揮高等教育對城市創(chuàng)新發(fā)展的促進(jìn)作用。第三，優(yōu)化人才發(fā)展軟環(huán)境，打造人才集聚強(qiáng)磁場。各地政府在推行“人才新政”過程中，不僅要給予引進(jìn)人才短期的物質(zhì)福利，還應(yīng)當(dāng)注重優(yōu)化人才發(fā)展軟環(huán)境，不斷提升城市文化建設(shè)、生態(tài)文明建設(shè)、公共服務(wù)建設(shè)，讓各類人才引得進(jìn)、留得住、流得動、用得好。第四，發(fā)揮市場的決定性作用，強(qiáng)化政府的保障性作用。在推行“人才新政”的過程中，各地應(yīng)當(dāng)充分發(fā)揮市場在人才資源配置中的決定性作用，最大限度激發(fā)人才活力，同時，政府加強(qiáng)保障，為城市創(chuàng)新活動提供充分的資金支持，緩解創(chuàng)新活動所面臨的融資約束。第五，因地制宜推行政策，賦予特定城市特權(quán)。為了避免“孔雀東南飛”所帶來的人力資本差異，國家應(yīng)當(dāng)重點關(guān)注中西部城市、非創(chuàng)新型城市以及非重點城市的可持續(xù)發(fā)展，給予政策傾斜，促使其實施更加積極有為的人才政策，促進(jìn)區(qū)域間協(xié)調(diào)發(fā)展。

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（責(zé)任編輯：巴紅靜）

Does the “New Talent Policy” promote the innovative development of cities？

A test based on data from prefecture-level cities in China

Lu Hong-you， Zhang Yi-meng and Zhu Yun-chan

（Wuhan University， Wuhan）

Abstract：Based on the exogenous quasi-natural experiment of “New Talent Policy”， this paper selects 270 prefecture-level cities from 2009 to 2018 as the research objects， uses the double difference method to empirically test the impact of talent introduction policies on urban innovation and development. Research has shown that the policy of “New Talent Policy” has a significant positive impact on urban innovation and development. Further analysis believes that after the implementation of the “New Talent Policy”， the local governments policy guidance to increase the level of investment in science and technology is an important reason for this incentive. The heterogeneity results show that the policy has significantly promoted the innovation capabilities of cities in the eastern region， innovative cities， municipalities， provincial capitals， and sub-provincial cities; it has no significant impact on cities in the central and western regions and general cities; however， it inhibits the innovation ability of non-innovative cities to a certain extent. Therefore， local governments should further implement the “New Talent Policy” to give full play to the role of human capital in promoting urban innovation and development and build a new national innovation system.

Ke ywords：New Talent Policy; City Innovation; Technology investment level; Multi-period double difference