夏海力，李雨璇

（蘇州科技大學(xué) 商學(xué)院，江蘇 蘇州 215009）

隨著我國(guó)經(jīng)濟(jì)邁入高質(zhì)量發(fā)展階段，粗放式經(jīng)濟(jì)發(fā)展已難以為繼，迫切需要探尋經(jīng)濟(jì)與生態(tài)雙贏之路[1]。在此背景下，黨的十九大報(bào)告中明確指出：要始終堅(jiān)持創(chuàng)新是引領(lǐng)發(fā)展的第一動(dòng)力，踐行綠色發(fā)展理念、建立健全綠色低碳循環(huán)發(fā)展經(jīng)濟(jì)體系。國(guó)家“十四五”規(guī)劃也著重強(qiáng)調(diào)了創(chuàng)新與綠色發(fā)展對(duì)于布局現(xiàn)代化建設(shè)、推進(jìn)國(guó)家創(chuàng)新體系建設(shè)的重要作用。由此可見(jiàn)，綠色創(chuàng)新作為“綠色發(fā)展”與“創(chuàng)新引領(lǐng)”的融合點(diǎn)，已經(jīng)成為中國(guó)實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)提質(zhì)增效的必然選擇[2]。如何提升綠色創(chuàng)新績(jī)效、促進(jìn)經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展綠色轉(zhuǎn)型，也成為當(dāng)前亟待解決的重要問(wèn)題?？萍既瞬抛鳛榭萍紕?chuàng)新和技術(shù)進(jìn)步的主體，是實(shí)施人才強(qiáng)國(guó)戰(zhàn)略、推動(dòng)創(chuàng)新型國(guó)家建設(shè)的戰(zhàn)略性人力資源，也是提高經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、實(shí)現(xiàn)綠色可持續(xù)發(fā)展目標(biāo)的核心要素[3]?？萍既瞬抛鳛橐环N重要的人力資本，可以帶來(lái)知識(shí)、技術(shù)、資本等創(chuàng)新資源的集聚[4]，當(dāng)科技人才集聚達(dá)到一定程度后能夠產(chǎn)生溢出效應(yīng)和規(guī)模效應(yīng)[5]，并通過(guò)空間溢出效應(yīng)加快創(chuàng)新要素的擴(kuò)散和優(yōu)化資源配置結(jié)構(gòu)，從而顯著促進(jìn)區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化與創(chuàng)新水平提升[6-8]。但就目前研究成果而言，盡管已有學(xué)者從環(huán)境規(guī)制[9]、數(shù)字金融[10]、產(chǎn)業(yè)集聚[11]、研發(fā)投入[12]、政府補(bǔ)貼[13]等角度解析了綠色創(chuàng)新績(jī)效的影響因素，卻鮮有文獻(xiàn)聚焦于科技人才集聚與綠色創(chuàng)新績(jī)效進(jìn)行系統(tǒng)考察，且針對(duì)科技人才的異質(zhì)性特征關(guān)注不足，缺乏對(duì)科技人才更為精準(zhǔn)的分類與評(píng)估。因此，在當(dāng)前經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展綠色轉(zhuǎn)型背景下，探討如何通過(guò)優(yōu)化科技人才集聚結(jié)構(gòu)，以釋放人才紅利、促進(jìn)區(qū)域綠色發(fā)展，對(duì)實(shí)現(xiàn)中國(guó)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展、可持續(xù)發(fā)展具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。

本文擬從以下三個(gè)方面進(jìn)行拓展和完善：（1）將科技人才集聚與綠色創(chuàng)新績(jī)效納入同一分析框架，并對(duì)科技人才集聚與綠色創(chuàng)新績(jī)效之間的作用機(jī)制進(jìn)行深入的理論分析與實(shí)證檢驗(yàn)，為科技人才與綠色創(chuàng)新關(guān)系的研究提供參考。（2）基于EES（economic、environment、society）協(xié)調(diào)發(fā)展視角，構(gòu)建包含非期望產(chǎn)出在內(nèi)的“經(jīng)濟(jì)—環(huán)境—社會(huì)”全面發(fā)展的綠色創(chuàng)新績(jī)效指標(biāo)測(cè)度體系，并采用非徑向、非角度的Super-SBM模型對(duì)2010—2020年中國(guó)30個(gè)省份的綠色創(chuàng)新績(jī)效進(jìn)行更科學(xué)的測(cè)度與分析。（3）考慮到科技人才集聚和綠色創(chuàng)新績(jī)效可能存在的空間溢出效應(yīng)，本文采用空間杜賓模型（SDM）和空間回歸模型的偏微分方法，實(shí)證檢驗(yàn)科技人才集聚對(duì)綠色創(chuàng)新績(jī)效的影響和溢出效應(yīng)，并進(jìn)一步分區(qū)域、分研發(fā)類型全面考察科技人才集聚對(duì)綠色創(chuàng)新績(jī)效的異質(zhì)性影響。

1 影響機(jī)制分析

波特競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)理論表明，以人才為核心的高級(jí)要素相較于以自然資源為核心的初級(jí)要素在促進(jìn)地區(qū)發(fā)展方面更具優(yōu)勢(shì)。人力資本理論亦指出人力資本是影響經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的主要因素，且人力資本具有異質(zhì)性特征，高質(zhì)量人力資本與一般人力資本相比能夠?qū)?chuàng)新產(chǎn)出、經(jīng)濟(jì)發(fā)展產(chǎn)生更顯著的促進(jìn)作用[14]。因此，科技人才作為科技創(chuàng)新和技術(shù)進(jìn)步的主體，是促進(jìn)地區(qū)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展、實(shí)現(xiàn)綠色可持續(xù)發(fā)展目標(biāo)的核心要素[15]。與一般資本要素不同，人力資本具有流動(dòng)性，由于地區(qū)發(fā)展水平的差異，科技人才通常在低邊際收入地區(qū)和高邊際收入地區(qū)之間流動(dòng)，從而呈現(xiàn)出局部集中的特征[16]。當(dāng)科技人才集聚達(dá)到一定程度后將形成人才高地，并產(chǎn)生集聚效應(yīng)，從而影響區(qū)域內(nèi)部以及關(guān)聯(lián)地區(qū)的創(chuàng)新產(chǎn)出與經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平[17]。結(jié)合研究?jī)?nèi)容，本文從科技人才的集聚效應(yīng)角度闡述科技人才集聚對(duì)綠色創(chuàng)新績(jī)效的影響機(jī)理。

創(chuàng)新效應(yīng)。創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)理論表明創(chuàng)新活動(dòng)對(duì)于經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展具有內(nèi)生驅(qū)動(dòng)作用[18]。科技人才是創(chuàng)新活動(dòng)的主體，不同類型科技人才由于所具備的知識(shí)與技能不同，因而會(huì)在創(chuàng)新活動(dòng)中產(chǎn)生差異性的創(chuàng)新表現(xiàn)，并形成創(chuàng)新效應(yīng)[8]；同時(shí)，創(chuàng)新效應(yīng)能夠通過(guò)自反饋機(jī)制產(chǎn)生科技人才集聚條件下的創(chuàng)新積累優(yōu)勢(shì)，從而有效推動(dòng)區(qū)域經(jīng)濟(jì)社會(huì)的可持續(xù)發(fā)展[19]。一方面，科技人才在區(qū)域內(nèi)集聚，可以推動(dòng)綠色創(chuàng)新技術(shù)的革新以及綠色新產(chǎn)品產(chǎn)出，并利用地理位置的集中性與鄰近性優(yōu)勢(shì)加強(qiáng)彼此間的學(xué)習(xí)與交流，從而提升集聚區(qū)的綠色創(chuàng)新專業(yè)化水平[20]；另一方面，新的知識(shí)與技術(shù)能夠引領(lǐng)企業(yè)與產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)方式的變革，進(jìn)而帶動(dòng)整個(gè)行業(yè)綠色轉(zhuǎn)型，提高地區(qū)資源利用效率，最終促進(jìn)整個(gè)地區(qū)綠色創(chuàng)新績(jī)效的提升[2]。

規(guī)模效應(yīng)。內(nèi)生增長(zhǎng)理論指出人口規(guī)模與創(chuàng)新能力具有高度相關(guān)性[21]，當(dāng)科技人才集聚到一定規(guī)模后能夠產(chǎn)生規(guī)模效應(yīng)，并顯著影響區(qū)域綠色創(chuàng)新績(jī)效。一方面，科技人才在相鄰地理范圍內(nèi)集聚能夠形成創(chuàng)新高地，且有效降低知識(shí)信息搜索與共享成本，更利于區(qū)域內(nèi)創(chuàng)新主體間開(kāi)展項(xiàng)目交流與合作，從而提升科技人才整體的綠色創(chuàng)新水平[22]。另一方面，創(chuàng)新活動(dòng)的風(fēng)險(xiǎn)分擔(dān)與收益共享也能夠?yàn)榧蹍^(qū)的創(chuàng)新主體帶來(lái)規(guī)模報(bào)酬遞增效應(yīng)，有效減少創(chuàng)新過(guò)程中能源、資本等要素的投入與浪費(fèi)，提高創(chuàng)新效率與資源利用率，從而提升地區(qū)整體的綠色創(chuàng)新績(jī)效[23]。

激勵(lì)效應(yīng)。人才集聚與群體競(jìng)爭(zhēng)往往相伴而生，隨著科技人才集聚數(shù)量的增加，群體間的競(jìng)爭(zhēng)也愈發(fā)激烈，“優(yōu)勝劣汰”的競(jìng)爭(zhēng)規(guī)則能夠促使科技人才為了維持在綠色創(chuàng)新活動(dòng)中的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)而不斷提升知識(shí)技能，從而有效提升區(qū)域整體的綠色創(chuàng)新績(jī)效水平[24]。此外，合作競(jìng)爭(zhēng)理論表明：適當(dāng)?shù)母?jìng)爭(zhēng)不僅能夠在區(qū)域內(nèi)形成良好的創(chuàng)新創(chuàng)造氛圍，還能夠激發(fā)關(guān)聯(lián)地區(qū)的“追趕意識(shí)”[25]。出于“趨優(yōu)性”與“逐利性”，科技人才往往在經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、創(chuàng)新環(huán)境、生態(tài)適宜程度等多種因素的影響下，從邊際收入低的地區(qū)向邊際收入高的地區(qū)流動(dòng)[3]，因此關(guān)聯(lián)地區(qū)將在“憂患意識(shí)”的驅(qū)動(dòng)下不斷優(yōu)化科技人才的引育與服務(wù)工作并改善創(chuàng)新環(huán)境與生態(tài)環(huán)境，從而間接提升關(guān)聯(lián)地區(qū)的綠色創(chuàng)新能力[26]。

溢出效應(yīng)。經(jīng)濟(jì)地理學(xué)理論認(rèn)為，區(qū)域?qū)崿F(xiàn)創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展主要經(jīng)歷創(chuàng)新要素的集聚和知識(shí)技術(shù)的擴(kuò)散兩個(gè)階段[27]。在科技人才集聚過(guò)程中，區(qū)域內(nèi)不同類型科技人才的知識(shí)儲(chǔ)備、技能水平、教育背景的差異會(huì)導(dǎo)致知識(shí)從高位勢(shì)科技人才向低位勢(shì)科技人才溢出[24]，從而將不易傳遞的隱性知識(shí)顯性化，實(shí)現(xiàn)知識(shí)的整合與重構(gòu)，并在區(qū)域內(nèi)形成創(chuàng)新場(chǎng)域。此外，由于創(chuàng)新要素的流動(dòng)性，關(guān)聯(lián)區(qū)域可以通過(guò)學(xué)習(xí)和模仿獲取創(chuàng)新核心區(qū)域的知識(shí)和技術(shù)，從而觸發(fā)創(chuàng)新溢出機(jī)制[28]。同時(shí)，關(guān)聯(lián)地區(qū)還能夠?qū)⒘?xí)得的綠色新產(chǎn)品與新技術(shù)進(jìn)行復(fù)制、整合與再創(chuàng)新，并通過(guò)溢出效應(yīng)反過(guò)來(lái)影響鄰近地區(qū)[29]。這種“互搭便車”行為促進(jìn)了鄰域創(chuàng)新空間的動(dòng)態(tài)協(xié)調(diào)，并在溢出效應(yīng)的作用下形成了區(qū)域間創(chuàng)新活動(dòng)的良性循環(huán)，從而提升整體綠色創(chuàng)新績(jī)效水平。

綜上所述，本文認(rèn)為科技人才集聚能夠產(chǎn)生創(chuàng)新效應(yīng)、規(guī)模效應(yīng)與激勵(lì)效應(yīng)，并通過(guò)空間溢出效應(yīng)影響本地區(qū)與關(guān)聯(lián)地區(qū)的綠色創(chuàng)新績(jī)效，如圖1所示。值得注意的是，由于地區(qū)間發(fā)展水平與創(chuàng)新資源稟賦的不同，中國(guó)區(qū)域間科技人才集聚程度差異較大，這種差異可能致使科技人才集聚效應(yīng)也存在一定的區(qū)域特征，從而對(duì)綠色創(chuàng)新績(jī)效產(chǎn)生異質(zhì)性影響[30]。此外，科技人才自身也具有異質(zhì)性特征，從事不同類型研發(fā)活動(dòng)的科技人才在綠色創(chuàng)新的過(guò)程中各有側(cè)重[31]，從事基礎(chǔ)研究的科技人才的創(chuàng)新成果主要包括前瞻性科學(xué)論文和學(xué)術(shù)著作等，有利于推動(dòng)知識(shí)技術(shù)進(jìn)步；從事應(yīng)用研究的科技人才對(duì)綠色創(chuàng)新績(jī)效的促進(jìn)作用多體現(xiàn)在研發(fā)成果轉(zhuǎn)化為現(xiàn)實(shí)生產(chǎn)力的過(guò)程；而試驗(yàn)開(kāi)發(fā)研究人才能夠利用已有知識(shí)開(kāi)發(fā)新產(chǎn)品、新技術(shù)，將科學(xué)知識(shí)轉(zhuǎn)化為綠色新產(chǎn)品的產(chǎn)出，因而不同類型科技人才集聚對(duì)綠色創(chuàng)新績(jī)效的作用程度也存在差異[32]。針對(duì)這些異質(zhì)性影響，本文將在下文進(jìn)行更深入的探討。

圖1 科技人才集聚對(duì)綠色創(chuàng)新績(jī)效的作用機(jī)制

2 研究設(shè)計(jì)

2.1 綠色創(chuàng)新績(jī)效測(cè)算

綠色創(chuàng)新績(jī)效作為衡量創(chuàng)新績(jī)效綠色化程度的重要指標(biāo)，綜合考慮了創(chuàng)新產(chǎn)出效益和環(huán)境污染代價(jià)，與傳統(tǒng)創(chuàng)新績(jī)效有本質(zhì)性區(qū)別。因此，為了準(zhǔn)確測(cè)度綠色創(chuàng)新績(jī)效水平，需要同時(shí)將“好產(chǎn)出”（期望產(chǎn)出）與“壞產(chǎn)出”（非期望產(chǎn)出）納入同一測(cè)評(píng)框架。當(dāng)前，綠色創(chuàng)新績(jī)效的主流測(cè)算方法包括參數(shù)法和非參數(shù)法兩種，其中以數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法（DEA）為代表的非參數(shù)方法運(yùn)用較為廣泛。然而傳統(tǒng)數(shù)據(jù)包絡(luò)分析思想屬于線性分段與徑向理論，會(huì)造成變量的“松弛”問(wèn)題，因此本文將引入包含非期望產(chǎn)出且考慮投入要素“松弛”和“擁擠”問(wèn)題的Super-SBM模型測(cè)度綠色創(chuàng)新績(jī)效。

假設(shè)n個(gè)決策單元（DMU）中各包含三個(gè)向量：投入向量X、期望產(chǎn)出向量Yg和非期望產(chǎn)出向量Yb。若k個(gè)投入要素可以分別產(chǎn)出e單位“好產(chǎn)出”（期望產(chǎn)出）和u單位“壞產(chǎn)出”（非期望產(chǎn)出），則可以定義如下矩陣：X=(X1,X2, …,Xn)∈Ri×n、，考慮污染物排放和能源投入的生產(chǎn)技術(shù)模型可定義為：

為了避免不同地區(qū)的綠色創(chuàng)新績(jī)效同時(shí)處于DEA生產(chǎn)前沿面而不利于評(píng)價(jià)決策單元，引入排除決策單元(x0,y0)的有限生產(chǎn)可能性集：

從而得到考慮非期望產(chǎn)出的超效率SBM模型：

式中：ρ*和θ分別為效率值和權(quán)重向量，當(dāng)ρ*≥1時(shí)，表示決策單元（DUM）達(dá)到DEA有效，當(dāng)ρ*＜1時(shí)，表示決策單元存在效率損失，需要調(diào)整投入產(chǎn)出以提高效率。

2.2 空間計(jì)量模型構(gòu)建

關(guān)于實(shí)證模型的選擇，考慮到科技人才集聚和綠色創(chuàng)新績(jī)效可能存在空間溢出效應(yīng)，因此本文選擇采用空間計(jì)量模型進(jìn)行研究。常用的空間計(jì)量模型主要有三種形式，分別為空間滯后模型（SAR）、空間誤差模型（SEM）和空間杜賓模型（SDM）。其主要區(qū)別在于：SAR考察因變量的空間依賴關(guān)系，SEM關(guān)注誤差項(xiàng)的空間依賴關(guān)系，而SDM不僅能夠觀測(cè)因變量滯后因子對(duì)被解釋變量的影響，還考慮了不同因素空間溢出效應(yīng)對(duì)被解釋變量的作用，且是三種模型中唯一能夠得到無(wú)偏估計(jì)的模型[33]，因而更適用于探討科技人才集聚對(duì)區(qū)域綠色創(chuàng)新績(jī)效的空間作用。因此，本文采用空間杜賓模型（SDM）進(jìn)行實(shí)證分析，具體設(shè)定如下：

式中：t為年份，i(j)為地區(qū)，Y為被解釋變量——區(qū)域綠色創(chuàng)新績(jī)效，X為區(qū)域人才集聚水平，Wij為空間權(quán)重矩陣，WijYjt與WijXjt分別表示綠色創(chuàng)新績(jī)效與科技人才集聚水平的空間滯后項(xiàng)，β為解釋變量科技人才集聚的待估參數(shù)向量，ρ為被解釋變量綠色創(chuàng)新績(jī)效的空間滯后系數(shù)，為空間自回歸系數(shù)，μi、υt與εit分別代表空間效應(yīng)、時(shí)間效應(yīng)和隨機(jī)誤差項(xiàng)。

空間杜賓模型的另一優(yōu)勢(shì)是能夠進(jìn)行空間溢出效應(yīng)分解，從而更好地考察解釋變量對(duì)本地區(qū)被解釋變量的影響（直接效應(yīng)）以及解釋變量對(duì)關(guān)聯(lián)地區(qū)被解釋變量的影響（間接效應(yīng)）。一般情況下，總效應(yīng)等于直接效應(yīng)與間接效應(yīng)之和。本文借鑒LESAGE等[34]的處理方法，采用偏微分法將空間溢出效應(yīng)分解為直接效應(yīng)和間接效應(yīng)，公式（4）可轉(zhuǎn)化為如下形式：

地區(qū)1到地區(qū)N，解釋變量X對(duì)應(yīng)的被解釋變量Y的期望值的偏導(dǎo)數(shù)矩陣可以寫成：

式中：Wij為空間權(quán)重矩陣第i行j列的元素，式（6）中右邊矩陣對(duì)角線元素均值即為直接效應(yīng)，非對(duì)角線元素的行和或列和的均值即為間接效應(yīng)。

2.3 變量說(shuō)明

（1）綠色創(chuàng)新績(jī)效。現(xiàn)有大多數(shù)有關(guān)綠色創(chuàng)新績(jī)效（gip）評(píng)價(jià)的文獻(xiàn)中都只強(qiáng)調(diào)了經(jīng)濟(jì)績(jī)效和環(huán)境績(jī)效，而綠色創(chuàng)新活動(dòng)不僅可以提高知識(shí)存量與經(jīng)濟(jì)效益，還可以通過(guò)增加就業(yè)崗位數(shù)、提高勞動(dòng)生產(chǎn)率進(jìn)而改善居民生活、增進(jìn)社會(huì)福祉[35]。因此，為了在充分體現(xiàn)綠色創(chuàng)新的本質(zhì)內(nèi)涵與價(jià)值表現(xiàn)的基礎(chǔ)上，更科學(xué)準(zhǔn)確地評(píng)價(jià)區(qū)域綠色創(chuàng)新績(jī)效水平，本文基于EES協(xié)調(diào)發(fā)展視角（經(jīng)濟(jì)、社會(huì)和環(huán)境協(xié)同發(fā)展）對(duì)區(qū)域綠色創(chuàng)新績(jī)效進(jìn)行評(píng)價(jià)[36]，并根據(jù)現(xiàn)有的成熟統(tǒng)計(jì)指標(biāo)與《中國(guó)區(qū)域創(chuàng)新能力評(píng)價(jià)報(bào)告2020》《長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶綠色創(chuàng)新發(fā)展指數(shù)報(bào)告2021》等權(quán)威機(jī)構(gòu)的經(jīng)典指標(biāo)從投入產(chǎn)出兩個(gè)維度建立指標(biāo)體系（表1）。

投入指標(biāo)包括：①勞動(dòng)投入，采用R&D人員全時(shí)當(dāng)量表征。②資本投入，采用研發(fā)經(jīng)費(fèi)內(nèi)部支出與新產(chǎn)品開(kāi)發(fā)經(jīng)費(fèi)反映綠色創(chuàng)新活動(dòng)的資本投入力度。③能源投入，采用城市建成區(qū)面積、供水總量、電力消耗量來(lái)衡量綠色創(chuàng)新活動(dòng)過(guò)程中伴隨的資源投入水平。

期望產(chǎn)出包括：①知識(shí)創(chuàng)造，選取發(fā)明專利授權(quán)數(shù)與國(guó)外主要檢索工具收錄科技論文數(shù)來(lái)衡量。②經(jīng)濟(jì)增益，選取新產(chǎn)品銷售收入與技術(shù)市場(chǎng)合同成交額衡量綠色創(chuàng)新的潛在市場(chǎng)收益與經(jīng)濟(jì)價(jià)值，選取人均GDP衡量綠色創(chuàng)新活動(dòng)對(duì)區(qū)域整體經(jīng)濟(jì)的影響。③社會(huì)效益，選取城鎮(zhèn)單位就業(yè)人員平均工資與城鎮(zhèn)居民恩格爾系數(shù)反映綠色創(chuàng)新對(duì)社會(huì)發(fā)展的作用。④環(huán)境效益，選取建成區(qū)綠化覆蓋率、人均公園綠地面積與生活垃圾無(wú)害化處理率測(cè)量綠色創(chuàng)新產(chǎn)生的環(huán)境效益。

非期望產(chǎn)出：現(xiàn)有研究多采用工業(yè)“三廢”（廢水、廢氣、廢物）排放量測(cè)算伴隨綠色創(chuàng)新活動(dòng)產(chǎn)生的環(huán)境污染，考慮到數(shù)據(jù)可得性，本文選取廢水中氨氮排放量（萬(wàn)噸）、廢氣中SO2排放量（萬(wàn)噸）、煙（粉）塵排放量（萬(wàn)噸）測(cè)算發(fā)展過(guò)程中由于廢棄物排放對(duì)生態(tài)環(huán)境造成的價(jià)值虧損。

（2）科技人才集聚。目前學(xué)術(shù)界針對(duì)科技人才集聚水平的測(cè)算方法主要包括區(qū)位熵指數(shù)、空間基尼系數(shù)等，部分學(xué)者采取R&D人員數(shù)量作為代理指標(biāo)表征科技人才的集聚程度。由于區(qū)位熵指數(shù)可以消除區(qū)域之間的人口規(guī)模與資源稟賦差異，從而更合理科學(xué)地刻畫區(qū)域科技人才集聚水平，因此本文選取區(qū)位熵指數(shù)進(jìn)行測(cè)算，計(jì)算公式如下：

式中：agg代表人才集聚水平，i與t分別代表地區(qū)和時(shí)間，sit與Sit分別代表i地區(qū)第t年的R&D人員全時(shí)當(dāng)量和全社會(huì)從業(yè)人數(shù)，qt與Qt分別代表第t年全國(guó)R&D人員全時(shí)當(dāng)量和全國(guó)總從業(yè)人數(shù)。

（3）控制變量。本文的控制變量主要包括：①人力資本（hum），采用高校本?？粕谛Ｈ藬?shù)占總?cè)丝诘谋戎販y(cè)算；②對(duì)外開(kāi)放水平（fdi），采用進(jìn)出口總額與GDP的比值衡量；③政府干預(yù)（gov），采用政府一般預(yù)算支出占一般預(yù)算收入的比重測(cè)度；④信息化水平（post），采用郵電業(yè)務(wù)量占GDP的比重衡量；⑤產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)（indus），采用第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值占GDP的比重衡量。

2.4 數(shù)據(jù)來(lái)源及處理

本文選取中國(guó)30個(gè)省份（由于數(shù)據(jù)缺失，故不含西藏和港澳臺(tái)地區(qū)）作為研究對(duì)象，研究跨期為2010—2020年。涉及數(shù)據(jù)均來(lái)自《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)城市統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)環(huán)境統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)科技統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)人口和就業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒》以及各省份的統(tǒng)計(jì)年鑒。考慮到空間異質(zhì)性問(wèn)題，30個(gè)省份參照《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒2021》劃分為東部、中部、西部、東北四大板塊。

3 實(shí)證分析

3.1 特征性描述

根據(jù)MaxDEA Ultra軟件的測(cè)算結(jié)果，得到2010—2020年中國(guó)30個(gè)省份的綠色創(chuàng)新績(jī)效值，并據(jù)此繪制出全國(guó)及四大板塊綠色創(chuàng)新績(jī)效各年均值的時(shí)間演化趨勢(shì)圖（圖2）與中國(guó)省域綠色創(chuàng)新績(jī)效平均水平圖（圖3）。從測(cè)度結(jié)果可以看出，2010—2020年全國(guó)綠色創(chuàng)新績(jī)效均值從2010年的0.558提升至2020年的0.689，說(shuō)明近年來(lái)中國(guó)“綠色發(fā)展”與“創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)”戰(zhàn)略均取得了較為顯著的成果。從空間異質(zhì)性角度來(lái)看，四大板塊的綠色創(chuàng)新績(jī)效水平均呈現(xiàn)波動(dòng)上升的態(tài)勢(shì)，但區(qū)域間綠色創(chuàng)新績(jī)效水平差距較為明顯。其中，東部與中部綠色創(chuàng)新績(jī)效平均水平分別為0.841和0.626，而東北和西部地區(qū)僅有0.464和0.411，綠色創(chuàng)新水平整體呈現(xiàn)“東部—中部—東北—西部”階梯式分布。

從省域?qū)用鎭?lái)看，綠色創(chuàng)新績(jī)效水平處于領(lǐng)先區(qū)的省份有北京、上海、廣東、天津等，這些地區(qū)大多集中于中國(guó)東部，普遍具備良好的經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)與優(yōu)越的資源稟賦，因此綠色創(chuàng)新優(yōu)勢(shì)較為顯著。大部分中部省份如湖北、安徽、河南等均位于綠色創(chuàng)新績(jī)效水平的第二方陣，這些地區(qū)主要得益于“承東啟西”的地理優(yōu)勢(shì)與“中部崛起”的戰(zhàn)略扶持，能夠較快地承接?xùn)|部先進(jìn)綠色技術(shù)與知識(shí)的溢出，從而提升地區(qū)綠色創(chuàng)新績(jī)效。綠色創(chuàng)新績(jī)效水平明顯靠后的地區(qū)有新疆、內(nèi)蒙古、貴州、云南、寧夏、遼寧等，這些省份的共同特點(diǎn)是長(zhǎng)期受到綠色創(chuàng)新資源匱乏、人才引育留困難等問(wèn)題的掣肘，且承接了來(lái)自其他區(qū)域高污染產(chǎn)業(yè)的轉(zhuǎn)移，導(dǎo)致新舊產(chǎn)能轉(zhuǎn)換乏力、創(chuàng)新活力不足等負(fù)面效應(yīng)顯著。以上結(jié)果也說(shuō)明中國(guó)綠色創(chuàng)新績(jī)效存在顯著的空間差異，區(qū)域間發(fā)展不平衡問(wèn)題較為突出。

3.2 空間相關(guān)性檢驗(yàn)

為驗(yàn)證科技人才集聚對(duì)綠色創(chuàng)新績(jī)效的影響及空間溢出效應(yīng)，首先需要考察數(shù)據(jù)是否存在空間依賴性和相關(guān)性，本文采用Moran’s I指數(shù)來(lái)檢驗(yàn)30個(gè)省份科技人才集聚與綠色創(chuàng)新績(jī)效的空間相關(guān)性。具體測(cè)算結(jié)果如表2所示。

表2 2010—2020年Moran’s I指數(shù)

由表2可知，研究期內(nèi)科技人才集聚的Moran’s I指數(shù)值均為正且均通過(guò)了1%的顯著性檢驗(yàn)，表明科技人才集聚存在明顯的空間相關(guān)性。綠色創(chuàng)新績(jī)效的Moran’s I指數(shù)值也均大于0，且均通過(guò)5%的顯著性檢驗(yàn)，表明各地區(qū)綠色創(chuàng)新績(jī)效增長(zhǎng)并不是隨機(jī)的，而是受相鄰省份空間溢出的影響。因此實(shí)證檢驗(yàn)采用空間計(jì)量模型較為合適。

3.3 模型識(shí)別與檢驗(yàn)

由于不同空間計(jì)量模型的本質(zhì)內(nèi)涵差異較大，模型選取不當(dāng)將對(duì)結(jié)果產(chǎn)生偏誤，因此需要進(jìn)一步對(duì)模型進(jìn)行識(shí)別檢驗(yàn)。從LM檢驗(yàn)結(jié)果來(lái)看，相關(guān)檢驗(yàn)結(jié)果均在1%的水平下顯著，表明誤差項(xiàng)與滯后項(xiàng)均存在空間相關(guān)性。同時(shí)，LR檢驗(yàn)和Wald檢驗(yàn)結(jié)果均在1%的水平下顯著，這意味著SDM模型無(wú)法退化為SAR模型或SEM模型，表明SDM的設(shè)定是合理的。此外，Hausman檢驗(yàn)指數(shù)為14.47，且P值通過(guò)了1%的顯著性水平檢驗(yàn)，表明使用固定效應(yīng)較為合適。進(jìn)一步利用LR檢驗(yàn)選取固定效應(yīng)形式，結(jié)果表明空間固定效應(yīng)擬合度優(yōu)于時(shí)間固定效應(yīng)和時(shí)空固定效應(yīng)。因此，本文基本模型確定為空間固定效應(yīng)的空間杜賓模型。

3.4 空間計(jì)量模型估計(jì)結(jié)果

基于2010—2020年中國(guó)30個(gè)省份的面板數(shù)據(jù)，構(gòu)建經(jīng)濟(jì)距離權(quán)重矩陣（以各省份人均GDP差值表征經(jīng)濟(jì)距離），運(yùn)用空間杜賓模型（SDM）進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)，具體估計(jì)結(jié)果見(jiàn)表3。表3中列（1）～列（4）依次為全樣本及從事基礎(chǔ)研究、應(yīng)用研究和試驗(yàn)開(kāi)發(fā)等研發(fā)活動(dòng)科技人才集聚對(duì)綠色創(chuàng)新績(jī)效水平影響的回歸結(jié)果。列（1）顯示全樣本下科技人才集聚對(duì)綠色創(chuàng)新績(jī)效影響的回歸系數(shù)為0.228，且在1%水平下顯著，表明科技人才集聚能明顯促進(jìn)綠色創(chuàng)新績(jī)效增長(zhǎng)。進(jìn)一步考察發(fā)現(xiàn)，科技人才集聚空間滯后項(xiàng)對(duì)綠色創(chuàng)新績(jī)效的影響為正且通過(guò)1%的顯著性檢驗(yàn)，說(shuō)明科技人才集聚不僅能夠顯著促進(jìn)本地區(qū)綠色創(chuàng)新發(fā)展，同時(shí)也會(huì)有效帶動(dòng)周邊地區(qū)綠色創(chuàng)新績(jī)效水平的提升。同樣，由表3中列（2）～列（4）的回歸結(jié)果可知：從事基礎(chǔ)研究、應(yīng)用研究和試驗(yàn)開(kāi)發(fā)等研發(fā)活動(dòng)科技人才集聚也與綠色創(chuàng)新績(jī)效增長(zhǎng)具有高度相關(guān)性，且存在不同程度的空間溢出效應(yīng)。其中，應(yīng)用研究與試驗(yàn)開(kāi)發(fā)型科技人才集聚對(duì)綠色創(chuàng)新績(jī)效增長(zhǎng)的促進(jìn)作用更為明顯，基礎(chǔ)研究型科技人才集聚對(duì)綠色創(chuàng)新績(jī)效提升作用較弱。主要原因在于，中國(guó)技術(shù)創(chuàng)新存在“引進(jìn)—消化吸收—再創(chuàng)新”的路徑依賴，導(dǎo)致當(dāng)前中國(guó)基礎(chǔ)科學(xué)研究環(huán)節(jié)較為薄弱，基礎(chǔ)研究人員整體規(guī)模與素質(zhì)偏低。同時(shí)，基礎(chǔ)研究具有成本高、風(fēng)險(xiǎn)大且研發(fā)周期長(zhǎng)的特點(diǎn)，而應(yīng)用研究和試驗(yàn)開(kāi)發(fā)活動(dòng)可以在短期內(nèi)將綠色創(chuàng)新成果轉(zhuǎn)化為現(xiàn)實(shí)生產(chǎn)力。因此，應(yīng)用研究和試驗(yàn)開(kāi)發(fā)型科技人才集聚能夠?qū)G色創(chuàng)新績(jī)效產(chǎn)生更為顯著的促進(jìn)作用。

表3 空間杜賓模型回歸結(jié)果

控制變量的估計(jì)結(jié)果顯示：人力資本水平和區(qū)域綠色創(chuàng)新績(jī)效顯著正相關(guān)，表明人力資本水平愈高，對(duì)綠色創(chuàng)新成果的轉(zhuǎn)化能力越強(qiáng)，越能夠?yàn)榫G色創(chuàng)新活動(dòng)提供源源不斷的活力，從而提升區(qū)域綠色創(chuàng)新績(jī)效。對(duì)外開(kāi)放水平與綠色創(chuàng)新績(jī)效呈正向影響，說(shuō)明對(duì)外開(kāi)放有利于創(chuàng)新要素流入，促進(jìn)先進(jìn)技術(shù)和經(jīng)驗(yàn)的交流與綠色發(fā)展觀念的滲透，推動(dòng)區(qū)域綠色創(chuàng)新能力提升。政府干預(yù)也能夠顯著促進(jìn)區(qū)域綠色創(chuàng)新績(jī)效提升，政府的介入不僅能夠提供資金與政策的支持，還能夠通過(guò)環(huán)境規(guī)制手段激發(fā)“創(chuàng)新補(bǔ)償效應(yīng)”，從而促使各地區(qū)不斷改善綠色創(chuàng)新水平。信息化水平的系數(shù)為正但不顯著，可能的解釋是當(dāng)前中國(guó)各地區(qū)信息化施建設(shè)并未達(dá)到相對(duì)完善水平，導(dǎo)致信息化建設(shè)對(duì)地區(qū)綠色創(chuàng)新活動(dòng)沒(méi)有發(fā)揮出該有的促進(jìn)作用。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)與綠色創(chuàng)新績(jī)效呈現(xiàn)出顯著負(fù)相關(guān)，可能是由于第二產(chǎn)業(yè)能源利用效率較低、產(chǎn)業(yè)增長(zhǎng)率不高，因此不利于綠色創(chuàng)新發(fā)展[37]。

進(jìn)一步考察偏微分效應(yīng)分解結(jié)果（表4）可知：全樣本下，科技人才對(duì)區(qū)域綠色創(chuàng)新績(jī)效的直接效應(yīng)與間接效應(yīng)系數(shù)分別為0.230和0.518，分別在1%和5%的水平下顯著，表明科技人才集聚對(duì)本地及關(guān)聯(lián)地區(qū)的綠色創(chuàng)新績(jī)效都具有顯著的正向影響。進(jìn)一步分析不同研發(fā)類型科技人才集聚的溢出效應(yīng)發(fā)現(xiàn)，基礎(chǔ)研究型科技人才集聚對(duì)本地綠色創(chuàng)新績(jī)效的影響并不顯著，對(duì)關(guān)聯(lián)地區(qū)的間接影響系數(shù)為0.236且在10%的水平下顯著。說(shuō)明由于基礎(chǔ)研究時(shí)間成本較高，因此短期內(nèi)對(duì)本地區(qū)綠色創(chuàng)新績(jī)效的提升并不明顯，而關(guān)聯(lián)地區(qū)科技人才通過(guò)溢出效應(yīng)能夠直接學(xué)習(xí)模仿其既有的研究成果，節(jié)省了前期研發(fā)投入的時(shí)間與資源成本并獲得“后發(fā)優(yōu)勢(shì)”，從而對(duì)關(guān)聯(lián)地區(qū)的綠色創(chuàng)新績(jī)效具有一定促進(jìn)作用。應(yīng)用研究科技人才與試驗(yàn)開(kāi)發(fā)科技人才集聚的三種效應(yīng)均通過(guò)了顯著性檢驗(yàn)，且直接效應(yīng)的顯著水平更高。表明應(yīng)用研究和試驗(yàn)開(kāi)發(fā)型科技人才集聚對(duì)本地區(qū)及鄰近地區(qū)綠色創(chuàng)新績(jī)效均能夠產(chǎn)生顯著的正向影響，但對(duì)本地區(qū)的直接影響相較于空間外溢效應(yīng)而言更為顯著。綜上，結(jié)合各類科技人才集聚對(duì)綠色創(chuàng)新績(jī)效提升總效應(yīng)的影響系數(shù)可知，在對(duì)綠色創(chuàng)新績(jī)效的促進(jìn)作用方面，試驗(yàn)開(kāi)發(fā)人才＞應(yīng)用研究人才＞基礎(chǔ)研究人才，這也表明吸引應(yīng)用研究型與試驗(yàn)開(kāi)發(fā)型科技人才集聚在一定程度上比較有利于區(qū)域綠色創(chuàng)新績(jī)效的提升。

表4 空間杜賓模型效應(yīng)分解

3.5 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

借鑒已有的穩(wěn)健性檢驗(yàn)方法，本文采用更換空間權(quán)重矩陣的方法進(jìn)行檢驗(yàn)，將經(jīng)濟(jì)距離矩陣更換為地理距離權(quán)重矩陣（采用地區(qū)間的地理距離平方的倒數(shù)構(gòu)建）?；貧w結(jié)果（表5）表明，在地理距離權(quán)重矩陣下科技人才集聚依然能夠顯著促進(jìn)綠色創(chuàng)新績(jī)效提升，且不同類型科技人才集聚對(duì)綠色創(chuàng)新績(jī)效的作用水平與前文基本一致。在控制變量方面，除對(duì)外開(kāi)放水平外，其余變量對(duì)綠色創(chuàng)新績(jī)效的影響方向與顯著性均未出現(xiàn)明顯變化。綜上，地理距離權(quán)重矩陣的測(cè)算結(jié)果與前文基準(zhǔn)模型所得結(jié)論基本相符，再次證明了空間計(jì)量模型的穩(wěn)健性。

表5 穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果

3.6 區(qū)域異質(zhì)性分析

分區(qū)域回歸結(jié)果（表6）顯示，東部、中部、西部、東北各區(qū)域科技人才集聚對(duì)綠色創(chuàng)新績(jī)效的作用強(qiáng)度存在顯著差異，且不同研發(fā)類型科技人才集聚對(duì)綠色創(chuàng)新績(jī)效的影響程度具有明顯的地域差異。從科技人才整體來(lái)看，回歸結(jié)果顯示科技人才集聚能夠顯著促進(jìn)東部、中部、西部地區(qū)綠色創(chuàng)新績(jī)效的提升，回歸系數(shù)分別為0.537、1.177、0.672，且依次通過(guò)了10%、5%、10%的顯著性檢驗(yàn)，雖然科技人才集聚能夠?qū)|北地區(qū)的綠色創(chuàng)新績(jī)效產(chǎn)生正向影響，但作用效果并不顯著。進(jìn)一步考察科技人才類型發(fā)現(xiàn)，基礎(chǔ)研究型科技人才集聚僅對(duì)東部地區(qū)的綠色創(chuàng)新績(jī)效產(chǎn)生顯著的正向促進(jìn)作用，對(duì)中部、西部地區(qū)綠色創(chuàng)新績(jī)效的影響并不顯著，對(duì)東北地區(qū)的綠色創(chuàng)新績(jī)效甚至產(chǎn)生顯著的負(fù)向影響。而應(yīng)用研究和試驗(yàn)開(kāi)發(fā)型科技人才集聚僅對(duì)中部、西部地區(qū)的綠色創(chuàng)新績(jī)效產(chǎn)生較為顯著的正向影響，對(duì)東部及東北地區(qū)綠色創(chuàng)新績(jī)效的促進(jìn)作用并不顯著。

表6 分區(qū)域面板分析結(jié)果

究其原因，東部地區(qū)經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)與綠色創(chuàng)新能力均領(lǐng)先于全國(guó)其他地區(qū)，其創(chuàng)新活動(dòng)也已經(jīng)由模仿創(chuàng)新階段躍遷到超越發(fā)展階段，需要提升原始創(chuàng)新能力以實(shí)現(xiàn)創(chuàng)新水平“蛙跳”式發(fā)展，因此基礎(chǔ)研究型科技人才集聚對(duì)東部地區(qū)綠色創(chuàng)新績(jī)效的邊際貢獻(xiàn)更大。此外，基礎(chǔ)研究研發(fā)成本高、不確定性強(qiáng)的特點(diǎn)也致使中部、西部及東北地區(qū)難以承受相應(yīng)的高投入成本與高創(chuàng)新風(fēng)險(xiǎn)，因此基礎(chǔ)研究型科技人才集聚對(duì)其他地區(qū)綠色創(chuàng)新績(jī)效水平的促進(jìn)效用并不顯著甚至產(chǎn)生負(fù)向影響。對(duì)于中部、西部地區(qū)而言，其創(chuàng)新模式仍處于引進(jìn)吸收與模仿創(chuàng)新階段，因此應(yīng)用研究與試驗(yàn)開(kāi)發(fā)型科技人才集聚更有利于相關(guān)地區(qū)更新迭代產(chǎn)品技術(shù)、優(yōu)化資源配置、提高生產(chǎn)率從而實(shí)現(xiàn)區(qū)域綠色創(chuàng)新績(jī)效的提升。對(duì)于東北地區(qū)而言，由于長(zhǎng)期受到經(jīng)濟(jì)發(fā)展滯緩、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)失衡等問(wèn)題的困擾，近年來(lái)人才“焯水”效應(yīng)顯著，“孔雀東南飛”現(xiàn)象持續(xù)加劇，導(dǎo)致東北地區(qū)內(nèi)科技人才基數(shù)較小且年齡偏高、創(chuàng)新活力不足，因此區(qū)域內(nèi)科技人才集聚水平尚不能滿足綠色創(chuàng)新發(fā)展的需要?？萍既瞬偶蹖?duì)區(qū)域的異質(zhì)性影響也進(jìn)一步說(shuō)明，各區(qū)域需要根據(jù)自身的發(fā)展需求合理配置科技人才的集聚結(jié)構(gòu)。

4 結(jié)論與政策啟示

4.1 結(jié)論分析

基于2010—2020年30個(gè)省份的面板數(shù)據(jù)，采用Super-SBM模型測(cè)算了30個(gè)省份的綠色創(chuàng)新績(jī)效，利用區(qū)位熵指數(shù)測(cè)算各地區(qū)科技人才集聚水平，綜合運(yùn)用空間杜賓模型（SDM）和偏微分方法實(shí)證檢驗(yàn)了科技人才集聚對(duì)綠色創(chuàng)新績(jī)效的影響及空間溢出效應(yīng)，并進(jìn)一步分區(qū)域、分研發(fā)類型全面考察了科技人才集聚對(duì)綠色創(chuàng)新績(jī)效的異質(zhì)性影響。主要結(jié)論如下：

（1）中國(guó)區(qū)域綠色創(chuàng)新績(jī)效水平演化趨勢(shì)整體呈現(xiàn)波動(dòng)中上升的態(tài)勢(shì)，但長(zhǎng)期存在區(qū)域發(fā)展不平衡問(wèn)題，四大區(qū)域的綠色創(chuàng)新績(jī)效整體呈現(xiàn)“東部—中部—東北—西部”的階梯式空間分布特征。在省域?qū)用?，各省份綠色創(chuàng)新績(jī)效水平離散性特征顯著，高綠色創(chuàng)新績(jī)效水平地區(qū)主要集中在中國(guó)東部。中部地區(qū)除個(gè)別年份波動(dòng)較大外，整體與全國(guó)平均水平持平，且近年來(lái)呈現(xiàn)趕超態(tài)勢(shì)。東北及西部地區(qū)由于綠色創(chuàng)新基礎(chǔ)薄弱，綠色創(chuàng)新績(jī)效水平相對(duì)落后，且常年處于全國(guó)平均水平之下。

（2）科技人才集聚能夠顯著促進(jìn)綠色創(chuàng)新績(jī)效水平的提升且具有明顯的空間溢出效應(yīng)。其中，試驗(yàn)開(kāi)發(fā)和應(yīng)用研究型科技人才集聚對(duì)綠色創(chuàng)新績(jī)效水平的促進(jìn)作用較為顯著，而基礎(chǔ)研究型科技人才集聚對(duì)綠色創(chuàng)新績(jī)效水平的促進(jìn)作用相對(duì)有限。分區(qū)討論的估計(jì)結(jié)果表明，由于各地區(qū)創(chuàng)新水平與發(fā)展需求存在差異，因此不同研發(fā)類型科技人才集聚對(duì)綠色創(chuàng)新績(jī)效的影響程度具有明顯的地域異質(zhì)性特征?；A(chǔ)研究型科技人才集聚對(duì)東部地區(qū)綠色創(chuàng)新績(jī)效水平有明顯正向影響，對(duì)東北地區(qū)綠色創(chuàng)新績(jī)效水平有顯著負(fù)向影響；應(yīng)用研究與試驗(yàn)開(kāi)發(fā)型科技人才集聚對(duì)中部、西部地區(qū)綠色創(chuàng)新績(jī)效水平有顯著的促進(jìn)作用，對(duì)其他地區(qū)綠色創(chuàng)新績(jī)效水平的影響不顯著。

（3）除科技人才集聚外，人力資本、對(duì)外開(kāi)放水平與政府干預(yù)也能夠?qū)^(qū)域綠色創(chuàng)新績(jī)效水平的提升產(chǎn)生顯著促進(jìn)作用，表明營(yíng)造良好的創(chuàng)新環(huán)境能夠?yàn)榫G色創(chuàng)新活動(dòng)提供有力支撐。然而，現(xiàn)階段信息化建設(shè)與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)尚不能滿足綠色創(chuàng)新的需要，信息化水平的回歸系數(shù)為正但并不顯著，且產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對(duì)區(qū)域綠色創(chuàng)新績(jī)效具有顯著負(fù)向影響。因此，需進(jìn)一步完善信息化建設(shè)、優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)以充分發(fā)揮影響要素對(duì)綠色創(chuàng)新績(jī)效的促進(jìn)作用。

4.2 政策啟示

（1）吸引科技人才集聚，優(yōu)化科技人才配置結(jié)構(gòu)。各地區(qū)應(yīng)加強(qiáng)科技人才對(duì)綠色創(chuàng)新的意識(shí)和共識(shí)，發(fā)揮科技人才集聚對(duì)綠色創(chuàng)新的動(dòng)力和智力支持優(yōu)勢(shì)。此外，各地區(qū)還應(yīng)考慮異質(zhì)性科技人才與發(fā)展需求的適配性，制定差異化人才戰(zhàn)略以充分發(fā)揮科技人才對(duì)區(qū)域綠色創(chuàng)新績(jī)效的促進(jìn)作用。如東部地區(qū)作為中國(guó)綠色創(chuàng)新與技術(shù)進(jìn)步的“增長(zhǎng)極”，需要不斷加強(qiáng)基礎(chǔ)研究科技人才集聚水平，及時(shí)把握技術(shù)的最新的發(fā)展方向和發(fā)展趨勢(shì)，以提升科技人才集聚對(duì)綠色創(chuàng)新促進(jìn)的閾值水平。中部、西部地區(qū)當(dāng)前應(yīng)繼續(xù)加強(qiáng)應(yīng)用研究科技人才與試驗(yàn)開(kāi)發(fā)科技人才的集聚，追趕綠色創(chuàng)新水平前沿，提升對(duì)綠色技術(shù)與綠色新產(chǎn)品的引進(jìn)吸收與轉(zhuǎn)化應(yīng)用能力，從而提高全域資源利用效率，推動(dòng)區(qū)域經(jīng)濟(jì)可持續(xù)發(fā)展。東北地區(qū)需要推動(dòng)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)綠色轉(zhuǎn)型升級(jí)，補(bǔ)齊本地區(qū)綠色創(chuàng)新的短板，同時(shí)加強(qiáng)人才的引育留政策力度，為綠色創(chuàng)新活動(dòng)注入新動(dòng)能和新活力。

（2）強(qiáng)化空間關(guān)聯(lián)意識(shí)，實(shí)現(xiàn)綠色創(chuàng)新聯(lián)動(dòng)發(fā)展。各地區(qū)在加強(qiáng)對(duì)科技人才進(jìn)行針對(duì)性、前瞻性引育的同時(shí)，還需要充分考慮創(chuàng)新活動(dòng)的空間關(guān)聯(lián)，利用科技人才的流動(dòng)性、技術(shù)知識(shí)的外溢性特征實(shí)現(xiàn)區(qū)域聯(lián)動(dòng)發(fā)展。高綠色創(chuàng)新績(jī)效水平的地區(qū)要充分發(fā)揮示范效應(yīng)與擴(kuò)散效應(yīng)，利用經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)和創(chuàng)新資源優(yōu)勢(shì)，構(gòu)建區(qū)域間人才共享、協(xié)同創(chuàng)新發(fā)展模式，實(shí)現(xiàn)區(qū)域綠色創(chuàng)新聯(lián)動(dòng)發(fā)展。此外，要打破區(qū)域間行政與資源壁壘，推動(dòng)科技人才由“核心”向邊緣地區(qū)輻射，弱化地區(qū)間的“虹吸效應(yīng)”，促進(jìn)區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展。綠色創(chuàng)新績(jī)效水平相對(duì)落后的地區(qū)，在提高自身科技人才集聚水平的同時(shí)，需要增強(qiáng)外部學(xué)習(xí)與轉(zhuǎn)化能力，加快綠色創(chuàng)新績(jī)效水平提升。

（3）構(gòu)建協(xié)同創(chuàng)新體系，營(yíng)造綠色創(chuàng)新社會(huì)環(huán)境。要充分挖掘影響要素的正向效應(yīng)，重視人力資本培育，要加大教育投入，提升高水平人力資本存量；鼓勵(lì)各地區(qū)加強(qiáng)信息基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，借助信息通信網(wǎng)絡(luò)促進(jìn)綠色生產(chǎn)知識(shí)的擴(kuò)散、削弱技術(shù)間的空間距離隔閡，從而加強(qiáng)區(qū)域間綠色創(chuàng)新資源的流動(dòng)、整合與共享，提高其對(duì)外開(kāi)放的質(zhì)量和發(fā)展的內(nèi)外聯(lián)動(dòng)性。同時(shí)，要積極發(fā)揮政府在綠色創(chuàng)新活動(dòng)中的激勵(lì)引導(dǎo)作用，一方面政府要為區(qū)域創(chuàng)新活動(dòng)、科技人才引育提供良好的政策環(huán)境，破除區(qū)域間人才與知識(shí)流動(dòng)的壁壘；另一方面，要合理利用規(guī)制手段推動(dòng)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級(jí)，同時(shí)引導(dǎo)各地區(qū)因地制宜地開(kāi)展產(chǎn)業(yè)布局，實(shí)現(xiàn)各地區(qū)由資源依賴型經(jīng)濟(jì)向依靠創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)的綠色循環(huán)型經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)變。