創(chuàng)新型城市試點(diǎn)政策提升了科技人才集聚水平嗎
——來(lái)自240個(gè)地級(jí)市的準(zhǔn)自然實(shí)驗(yàn)

張 揚(yáng)

(復(fù)旦大學(xué) 國(guó)際關(guān)系與公共事務(wù)學(xué)院，上海 200433)

0 引言

創(chuàng)新是引領(lǐng)發(fā)展的第一動(dòng)力，是建設(shè)現(xiàn)代化經(jīng)濟(jì)體系的戰(zhàn)略支撐。十八大報(bào)告指出，科技創(chuàng)新是提高社會(huì)生產(chǎn)力和綜合國(guó)力的戰(zhàn)略支撐，必須擺在國(guó)家發(fā)展全局的核心位置。城市既是經(jīng)濟(jì)、文化以及各類創(chuàng)新要素的集合體，也承擔(dān)著推動(dòng)創(chuàng)新發(fā)展的使命，同時(shí)受益于科學(xué)技術(shù)進(jìn)步與創(chuàng)新環(huán)境改善。自2008年以來(lái)，我國(guó)先后批復(fù)深圳、北京、上海等78個(gè)創(chuàng)新型城市試點(diǎn)。新時(shí)代科技浪潮中，創(chuàng)新型城市試點(diǎn)作為一項(xiàng)推進(jìn)國(guó)家創(chuàng)新能力提升、探索城市發(fā)展模式的政策，在創(chuàng)新體系建設(shè)中顯示出其獨(dú)特的功能及影響力。既有研究對(duì)創(chuàng)新型城市試點(diǎn)進(jìn)行探討，部分學(xué)者分析創(chuàng)新型城市試點(diǎn)政策對(duì)城市創(chuàng)新水平或創(chuàng)新能力方面的影響，也有學(xué)者從影響機(jī)制入手，剖析其對(duì)創(chuàng)新績(jī)效的作用機(jī)制[1]。整體而言，創(chuàng)新型城市試點(diǎn)政策效應(yīng)評(píng)估研究有待深入。

科技人才集聚既是入選創(chuàng)新型城市試點(diǎn)的關(guān)鍵指標(biāo)，也是區(qū)域創(chuàng)新進(jìn)步的重要追求。近年來(lái)，城市人才“爭(zhēng)奪”愈加激烈，凸顯出科技人才對(duì)于城市發(fā)展的重要性。在中美貿(mào)易摩擦背景下，我國(guó)整體科技創(chuàng)新水平亟待提升，由此進(jìn)一步促進(jìn)各地出臺(tái)科技人才扶持與吸引政策。例如，2016年科技部印發(fā)建設(shè)創(chuàng)新型城市工作指引；2019年，國(guó)家財(cái)政科學(xué)技術(shù)支出突破1萬(wàn)億元；2020年，上海有條件放開(kāi)高校畢業(yè)生落戶政策等。創(chuàng)新型城市試點(diǎn)是構(gòu)建國(guó)家發(fā)展創(chuàng)新體系、培育創(chuàng)新動(dòng)能的重要戰(zhàn)略政策，對(duì)其溢出效應(yīng)尤其是科技創(chuàng)新人才集聚效應(yīng)進(jìn)行研究具有現(xiàn)實(shí)意義，可為合理擴(kuò)大政策試點(diǎn)提供思路。

新時(shí)代背景下，創(chuàng)新型城市試點(diǎn)能否提升城市科技人才集聚水平？其效應(yīng)差異與作用機(jī)制如何體現(xiàn)？如何結(jié)合試點(diǎn)政策與其它人才政策吸引科技人才集聚？上述問(wèn)題對(duì)于優(yōu)化試點(diǎn)政策、提升城市人才競(jìng)爭(zhēng)力及國(guó)家整體科技創(chuàng)新水平具有重要意義。本文基于全國(guó)240個(gè)城市數(shù)據(jù)，通過(guò)實(shí)證分析回答以上問(wèn)題，以期為優(yōu)化科技人才吸引體系提出政策啟示與建議。

1 文獻(xiàn)綜述與機(jī)制假設(shè)

政府行為與城市發(fā)展緊密相連，但對(duì)于究竟是帶來(lái)“成本”還是“收益”存在一定爭(zhēng)議。一種觀點(diǎn)認(rèn)為，政府行為將對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展產(chǎn)生影響，不服從市場(chǎng)規(guī)則的政府行為可能導(dǎo)致資源錯(cuò)配[2]。政府實(shí)施的不可持續(xù)政策是危及城市目標(biāo)、帶來(lái)脆弱性的重要因素[3]；另一種觀點(diǎn)認(rèn)為，政府政策創(chuàng)新能夠有效降低城市發(fā)展成本[4]。交易成本理論認(rèn)為，合理的制度安排能降低互動(dòng)中的交易成本并促進(jìn)城市發(fā)展，即有效的政府行為能夠通過(guò)自上而下的政策等影響城市要素，進(jìn)而形成溢出效應(yīng)。

1.1 創(chuàng)新型城市試點(diǎn)與人才集聚水平

政策試點(diǎn)是我國(guó)政策制定過(guò)程中頗具特色的模式，自創(chuàng)新型城市試點(diǎn)開(kāi)展以來(lái)，學(xué)界進(jìn)行了大量研究。從實(shí)踐來(lái)看，2008年深圳成為我國(guó)首個(gè)創(chuàng)新型城市試點(diǎn)，2010年國(guó)家科技部印發(fā)《關(guān)于進(jìn)一步推進(jìn)創(chuàng)新型城市試點(diǎn)工作的指導(dǎo)意見(jiàn)》并提出相關(guān)評(píng)價(jià)指標(biāo)，為試點(diǎn)篩選與評(píng)估提供標(biāo)準(zhǔn)和參考。截至2018年，共78個(gè)城市進(jìn)入創(chuàng)新型城市試點(diǎn)行列。學(xué)界對(duì)于創(chuàng)新型城市的研究視角可分為理論—內(nèi)涵、模式—經(jīng)驗(yàn)以及指標(biāo)—評(píng)估3個(gè)角度。理論—內(nèi)涵方面，有學(xué)者認(rèn)為，創(chuàng)新型城市是一種以創(chuàng)新為主導(dǎo)戰(zhàn)略的城市發(fā)展模式，需通過(guò)完善創(chuàng)新系統(tǒng)驅(qū)動(dòng)城市發(fā)展[5]。技術(shù)創(chuàng)新與制度創(chuàng)新是創(chuàng)新型城市研究的兩種理論脈絡(luò)，而創(chuàng)新型城市研究是國(guó)家創(chuàng)新及區(qū)域創(chuàng)新層面的繼承與延伸[6]。模式—經(jīng)驗(yàn)方面，聚焦于國(guó)內(nèi)與國(guó)際比較案例分析，歸納主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)、政府驅(qū)動(dòng)及政策目標(biāo)等視角下創(chuàng)新型城市模式，并提出創(chuàng)新型城市建設(shè)要素組合與側(cè)重點(diǎn)[7]。指標(biāo)—評(píng)估方面，雖未形成一致觀點(diǎn)，但多數(shù)學(xué)者借鑒國(guó)外指標(biāo)并結(jié)合國(guó)內(nèi)實(shí)際，通過(guò)量化分析路徑探討創(chuàng)新型城市評(píng)價(jià)指標(biāo)構(gòu)建。其中，以創(chuàng)新能力、創(chuàng)新資源、創(chuàng)新過(guò)程等維度為切入點(diǎn)，對(duì)照國(guó)內(nèi)典型城市案例進(jìn)行分析，有學(xué)者在研究中構(gòu)建了較為完善的城市創(chuàng)新水平評(píng)估指標(biāo)[8]。

創(chuàng)新型城市試點(diǎn)是中國(guó)政府創(chuàng)新治理實(shí)踐模式。通過(guò)影響城市制度供給、資金支持、文化建設(shè)、基礎(chǔ)資源等方面，創(chuàng)新型城市試點(diǎn)可以為城市治理與建設(shè)創(chuàng)造條件[9]。目前，現(xiàn)有創(chuàng)新型城市試點(diǎn)政策效應(yīng)研究大多集中于創(chuàng)新結(jié)果，如創(chuàng)新績(jī)效、創(chuàng)新能力、創(chuàng)新水平[10-11]，較少涉及創(chuàng)新型城市試點(diǎn)政策對(duì)人才集聚水平的影響。無(wú)論是國(guó)家之間還是特定地區(qū)或城市之間，人才在地理上的分布都是不均衡的，而城市在吸引、動(dòng)員和組織經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的人力資本方面具有重要作用[12]。在科技人才流動(dòng)與分布影響因素的研究中，有學(xué)者注意到創(chuàng)新型城市與區(qū)域內(nèi)創(chuàng)新主體的關(guān)聯(lián)，如創(chuàng)新型城市將吸引創(chuàng)新人才作為重要目標(biāo)，而實(shí)際上創(chuàng)新型城市的確具備這一能力[13]。同時(shí)，創(chuàng)新型城市以各種政策吸引人才，作為一種城市品牌，其本身具有的創(chuàng)新潛質(zhì)是吸引人才集聚的重要因素[14]。基于此，本文提出以下假設(shè)：

H1：創(chuàng)新型城市試點(diǎn)對(duì)城市科技人才集聚水平提升具有正向作用。

1.2 政策效應(yīng)異質(zhì)性

政策預(yù)期與政策實(shí)際效果之間的差異難以避免，在時(shí)間序列上，政策效應(yīng)存在波動(dòng)的可能性。既有研究提出政策遞減效應(yīng)，即政策從制定、執(zhí)行到最終落實(shí)的周期中存在走樣、變通等問(wèn)題，導(dǎo)致政策效力逐漸減弱[15]。因此，政策評(píng)估不僅應(yīng)關(guān)注短期效應(yīng)，更需關(guān)注長(zhǎng)期效應(yīng)[16]。創(chuàng)新型城市試點(diǎn)政策效果受多重因素影響。理論上，試點(diǎn)政策的確立能夠有效激勵(lì)當(dāng)?shù)卣块T(mén)出臺(tái)相應(yīng)辦法，這種先行效應(yīng)能夠有效區(qū)分試點(diǎn)城市與非試點(diǎn)城市的人才集聚水平。在現(xiàn)實(shí)背景下，隨時(shí)間推移，經(jīng)濟(jì)發(fā)展與人口結(jié)構(gòu)變化等使得非試點(diǎn)城市也意識(shí)到人才對(duì)于城市創(chuàng)新發(fā)展的關(guān)鍵作用，人才政策對(duì)創(chuàng)新型城市試點(diǎn)的人才集聚效應(yīng)產(chǎn)生擠出作用。由此，本文提出以下假設(shè)：

H2：創(chuàng)新型城市試點(diǎn)對(duì)城市科技人才集聚水平的提升效益呈現(xiàn)時(shí)間異質(zhì)性。

創(chuàng)新型城市政策影響試點(diǎn)城市各類要素及不同領(lǐng)域發(fā)展水平。例如，創(chuàng)新型城市建設(shè)政策既能通過(guò)強(qiáng)化試點(diǎn)城市企業(yè)創(chuàng)新能力推動(dòng)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)[17]，也能通過(guò)提升企業(yè)集聚度積極促進(jìn)轄區(qū)內(nèi)企業(yè)創(chuàng)新活動(dòng)[18]。更重要的是，創(chuàng)新型城市對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)具有溢出效應(yīng)[19-20]。經(jīng)濟(jì)視角下，人才集聚受區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的影響，地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平可通過(guò)影響人們的預(yù)期收入引導(dǎo)科技人才流動(dòng)，以此增強(qiáng)區(qū)域科技型人才吸引力, 形成科技型人才聚集高地[21]。制度視角下，政府通過(guò)政策引導(dǎo)、制度供給，調(diào)控科技人才流向、流速，完善人才聚集制度環(huán)境[22]。創(chuàng)新型城市在財(cái)政稅收方面向創(chuàng)新傾斜，在政策上給予科技人才更大的鼓勵(lì)與支持，推動(dòng)科技創(chuàng)新，進(jìn)而吸引人才集聚。

創(chuàng)新型城市試點(diǎn)影響科技人才集聚水平的路徑體現(xiàn)為人力資本水平與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)水平。高等院校既是推進(jìn)協(xié)同創(chuàng)新的重要力量[23]，也是影響國(guó)家或地區(qū)人才分布的最重要因素[24]。創(chuàng)新型城市需要?jiǎng)?chuàng)新型大學(xué)提供人才載體及智力供給，形成知識(shí)、科技、人才支撐。充裕的高等教育人才不僅是城市科技人才的儲(chǔ)備力量，也是反映區(qū)域教育水平的重要因素。高校、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變化、調(diào)整與科技人才培養(yǎng)結(jié)構(gòu)密切相關(guān)[25]。因此，本文提出以下假設(shè)：

H3：創(chuàng)新型城市試點(diǎn)通過(guò)經(jīng)濟(jì)社會(huì)環(huán)境影響科技人才集聚水平。

H3a：創(chuàng)新型城市試點(diǎn)通過(guò)作用于人力資本水平影響科技人才集聚水平；

H3b：創(chuàng)新型城市試點(diǎn)通過(guò)作用于產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)水平影響科技人才集聚水平。

圖1 創(chuàng)新型城市試點(diǎn)與科技人才集聚水平作用機(jī)制

2 研究設(shè)計(jì)

2.1 研究方法與模型設(shè)定

(1)基準(zhǔn)模型。以往研究大多使用截面數(shù)據(jù)或線性回歸方法，難以避免內(nèi)生性問(wèn)題。本文借鑒實(shí)驗(yàn)研究思路，將創(chuàng)新型城市試點(diǎn)視為一項(xiàng)準(zhǔn)自然實(shí)驗(yàn)，即以試點(diǎn)城市作為實(shí)驗(yàn)組，以非試點(diǎn)城市作為對(duì)照組。在現(xiàn)實(shí)中，試點(diǎn)并不集中在同一年份出現(xiàn)，即研究對(duì)象是否接受政策干預(yù)在時(shí)間上存在差異性。因此，為得到該項(xiàng)政策的凈效應(yīng)，利用連續(xù)雙重差分方法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。為減少樣本選擇偏差，選擇適當(dāng)?shù)膮f(xié)變量并通過(guò)傾向值匹配方法對(duì)實(shí)驗(yàn)組城市與對(duì)照組城市進(jìn)行匹配，由此對(duì)連續(xù)雙重差分結(jié)果進(jìn)行再檢驗(yàn)，本文基準(zhǔn)模型如下：

aggit=α0+β1period_treatit+Controlsit+μit+λit+εit

(1)

其中，i表示城市，t表示年份，aggit代表城市科技人才集聚水平，period_treat代表獲批創(chuàng)新城市試點(diǎn)的虛擬變量，城市在成為試點(diǎn)后取值1，其余年份為0，Controls代表一系列控制變量，μ和λ分別為城市固定效應(yīng)及年份固定效應(yīng)，ε為隨機(jī)誤差。

(2)平行趨勢(shì)模型。使用雙重差分方法的前提是兩個(gè)組別在趨勢(shì)上具有可比性，即在試點(diǎn)之前，實(shí)驗(yàn)組城市與對(duì)照組城市的科技人才集聚水平存在共同發(fā)展趨勢(shì)，由此將對(duì)照組的表現(xiàn)作為實(shí)驗(yàn)組的反事實(shí)進(jìn)行比較。因此，參考Beck (2010)和曾婧婧(2020)的研究成果，設(shè)定以下平行趨勢(shì)檢驗(yàn)?zāi)Ｐ停?/p>

aggit=α0+β1period_treati,t-4+β2period_treati,t-3+…+β10periodtreati,t+6+Controlsit+μit+λit+εit

(2)

式中，period_treat依舊作為虛擬變量，本文選取試點(diǎn)前4年及試點(diǎn)后6年進(jìn)行檢驗(yàn)，t-4為試點(diǎn)前4年，以此類推，t+6為試點(diǎn)后6年。根據(jù)平行趨勢(shì)檢驗(yàn)原理，本文基于估計(jì)系數(shù)β得到試點(diǎn)前后科技人才集聚水平的平行趨勢(shì)，如果試點(diǎn)前其趨勢(shì)具有共同性，則說(shuō)明兩個(gè)組別間具有反事實(shí)關(guān)系，可進(jìn)行雙重差分。

(3)傾向得分匹配模型。實(shí)證研究中，容易出現(xiàn)因混淆變量存在而導(dǎo)致樣本選擇偏差的情況。本文采取兩個(gè)組別間的可比較性檢驗(yàn)，在保證可比性的基礎(chǔ)上，使用雙重差分方法使結(jié)果更具穩(wěn)健性。學(xué)界大多以匹配方法處理準(zhǔn)自然實(shí)驗(yàn)中的可比性問(wèn)題，例如傾向值匹配(PSM)。傾向值匹配的基本邏輯是選取匹配變量，據(jù)此將受自變量影響的個(gè)體與未受影響的個(gè)體進(jìn)行配對(duì)，保證匹配后個(gè)體的傾向值相等或者近似[26]。本文中，成為創(chuàng)新型城市試點(diǎn)的傾向得分模型如下：

P=Pr{period_treat=1}={φXit}

(3)

其中，Xit表示第i個(gè)城市第t年的匹配變量，匹配變量即為成為創(chuàng)新型城市試點(diǎn)的影響因素,{φXit}為其線性函數(shù)。由傾向得分計(jì)算可為試點(diǎn)城市尋找到更為匹配的非試點(diǎn)城市樣本，此后繼續(xù)采用連續(xù)雙重差分方法進(jìn)行估計(jì)，從而降低樣本選擇偏誤。

2.2 數(shù)據(jù)來(lái)源與變量描述

(1)數(shù)據(jù)來(lái)源。我國(guó)創(chuàng)新型城市試點(diǎn)始于2008年，后陸續(xù)設(shè)立多批創(chuàng)新型城市試點(diǎn)?？紤]到政策效應(yīng)短期內(nèi)未形成，故僅對(duì)前5批試點(diǎn)城市進(jìn)行研究。具體試點(diǎn)城市選取標(biāo)準(zhǔn)如下：前5批入選創(chuàng)新型城市試點(diǎn)；2003—2018年未發(fā)生重大行政區(qū)劃、級(jí)別等城市特征變化；相關(guān)變量數(shù)據(jù)可在EPS數(shù)據(jù)庫(kù)、《中國(guó)城市統(tǒng)計(jì)年鑒》以及政府網(wǎng)站上收集。由此，將59個(gè)試點(diǎn)城市納入實(shí)驗(yàn)組，將181個(gè)非試點(diǎn)城市納入對(duì)照組。本文對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行以下處理：首先，將16年截面數(shù)據(jù)合并為多期面板數(shù)據(jù)；其次，根據(jù)研究使用的解釋變量、被解釋變量及控制變量，保留16年間均出現(xiàn)的城市及其數(shù)據(jù)，剔除不完整年份的城市數(shù)據(jù)；最后，使用線性插值法對(duì)被保留城市數(shù)據(jù)的缺失值進(jìn)行估計(jì)與補(bǔ)充。由此，得到16年間240個(gè)城市面板數(shù)據(jù)。

(2)變量描述。被解釋變量為城市科技人才集聚水平。既有研究對(duì)于科技人才集聚水平的衡量標(biāo)準(zhǔn)如下：其一，與學(xué)歷水平掛鉤，有學(xué)者將就業(yè)人員中本科及以上學(xué)歷人員所占比例定義為科技人才含量，以此作為衡量科技人才集聚水平的代表性指標(biāo)[27]；其二，基于區(qū)位熵理論，以地區(qū)科技人才集聚程度與全國(guó)科技人才水平之比衡量整體集聚水平[28]；其三，直接以區(qū)域內(nèi)科技人才占人口總數(shù)的比重表示對(duì)科技人才的吸引程度[29]。本文選取城市中科學(xué)技術(shù)從業(yè)人員與地區(qū)總?cè)丝跀?shù)之比作為科技人才集聚水平衡量指標(biāo)。

解釋變量是成為創(chuàng)新型城市試點(diǎn)與否的分組虛擬變量(treatit)、時(shí)間虛擬變量(periodit)以及二者交互項(xiàng)(period_treat)。在分組虛擬變量中，對(duì)成為創(chuàng)新型城市試點(diǎn)的城市統(tǒng)一賦值為1，其余為0。由于出現(xiàn)多批次不同年份設(shè)立創(chuàng)新型城市試點(diǎn)的情況，因而在時(shí)間虛擬變量中，對(duì)城市成為試點(diǎn)當(dāng)年及之后的年份賦值為1，其余為0。交互項(xiàng)表示某城市在組別及時(shí)間上是否成為創(chuàng)新型城市試點(diǎn)，同樣可區(qū)分為0-1變量，以此作為本文主要解釋變量。

控制變量為人均國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值、人均科技財(cái)政支出、人均教育財(cái)政支出、固定投資水平及對(duì)外開(kāi)放水平。Golicic等[30]認(rèn)為，地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平是創(chuàng)新型人才集聚的主要影響因素。還有學(xué)者認(rèn)為，公共服務(wù)水平、開(kāi)放性與包容性顯著影響人才區(qū)域流動(dòng)和集聚[31]。政府財(cái)政投入對(duì)于人才集聚的表征為政策環(huán)境優(yōu)劣，同時(shí)教育水平對(duì)人才集聚也具有一定影響[32]。人均財(cái)政支出體現(xiàn)了城市政府對(duì)科技創(chuàng)新與人才教育的重視程度，對(duì)外開(kāi)放水平則說(shuō)明一個(gè)城市的包容程度。

表1為各變量及指標(biāo)描述性統(tǒng)計(jì)分析結(jié)果。本文共計(jì)3 840個(gè)樣本量，就科技人才集聚水平而言，最大值與最小值相差極大，說(shuō)明不同城市間科技人才吸引力與科技人才擁有量具有明顯的不平衡性，探究創(chuàng)新型城市試點(diǎn)政策是否是其中的原因?yàn)楸疚闹饕芯磕康摹Ｔ趧?chuàng)新型城市試點(diǎn)這一虛擬變量上，試點(diǎn)城市年份占比為11%，因而可從非試點(diǎn)城市中選取具有可比性的樣本進(jìn)行匹配，并估計(jì)組間科技人才集聚水平差異性，進(jìn)一步檢驗(yàn)結(jié)果的穩(wěn)健性。就其余控制變量而言，標(biāo)準(zhǔn)差較大說(shuō)明離散程度較高，城市間水平差異較大。

表1 變量描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果

3 實(shí)證結(jié)果分析

3.1 連續(xù)雙重差分模型適用性檢驗(yàn)

使用連續(xù)雙重差分方法的重要前提為研究對(duì)象在政策發(fā)生前具有變化趨勢(shì)的一致性，即在創(chuàng)新型城市試點(diǎn)設(shè)立前，各城市之間的科技人才集聚水平發(fā)展趨勢(shì)是一致的。因此，本文首先基于模型(2)進(jìn)行平行趨勢(shì)檢驗(yàn)以驗(yàn)證連續(xù)雙重差分方法的適用性。

在檢驗(yàn)過(guò)程中，選取創(chuàng)新型城市試點(diǎn)設(shè)立發(fā)生的前4年(以y_j表示)及后6年(以yj表示)作為考察周期。由于試點(diǎn)設(shè)立時(shí)間存在差異，城市之間考察周期也不同，為避免多重共線性問(wèn)題，本研究對(duì)回歸模型進(jìn)行如下處理：使用縮尾處理解決樣本稀疏問(wèn)題；將基期即試點(diǎn)城市設(shè)立當(dāng)年數(shù)據(jù)剔除。表2為估計(jì)系數(shù)，創(chuàng)新型城市試點(diǎn)設(shè)立前4年，估計(jì)系數(shù)在統(tǒng)計(jì)上均不顯著，說(shuō)明包括實(shí)驗(yàn)組和對(duì)照組在內(nèi)的城市間科技人才集聚水平發(fā)展趨勢(shì)不存在顯著差異，即滿足共同趨勢(shì)條件。圖2再次驗(yàn)證其共同趨勢(shì)假設(shè)，因而可使用連續(xù)雙重差分方法對(duì)創(chuàng)新型城市試點(diǎn)政策與城市科技人才集聚水平關(guān)系進(jìn)行估計(jì)。

表2 平行趨勢(shì)檢驗(yàn)回歸結(jié)果

圖2 創(chuàng)新型城市試點(diǎn)前4年及后6年平行趨勢(shì)檢驗(yàn)

3.2 基準(zhǔn)模型回歸

平行趨勢(shì)檢驗(yàn)成立后，本文利用基準(zhǔn)回歸模型對(duì)創(chuàng)新型城市試點(diǎn)政策效應(yīng)進(jìn)行估計(jì)，將城市固定效應(yīng)與時(shí)間固定效應(yīng)納入模型(1)和模型(2)。模型(1)僅對(duì)創(chuàng)新型城市試點(diǎn)中分組變量及時(shí)間變量的交互項(xiàng)與科技人才集聚水平進(jìn)行計(jì)算，創(chuàng)新型城市試點(diǎn)這一虛擬變量在0.01的水平上顯著且系數(shù)為正，說(shuō)明試點(diǎn)設(shè)立對(duì)科技人才集聚水平具有顯著提升作用，這一政策效應(yīng)為16.2%。模型(2)納入控制變量，為了使數(shù)據(jù)量級(jí)差距縮小，取對(duì)數(shù)進(jìn)行計(jì)算。其中，創(chuàng)新型城市試點(diǎn)政策變量在0.01的水平上仍顯著為正，政策效應(yīng)為15.5%，說(shuō)明與非創(chuàng)新型城市試點(diǎn)相比，創(chuàng)新型城市試點(diǎn)更有效地提升了城市科技人才集聚水平。因此，H1得到驗(yàn)證。

3.3 時(shí)間異質(zhì)性檢驗(yàn)

在創(chuàng)新型城市試點(diǎn)時(shí)間效應(yīng)檢驗(yàn)中，本文考察政策沖擊后8年的結(jié)果，圖3為科技人才集聚水平效應(yīng)在置信區(qū)間為1%的情況下隨時(shí)間變化的趨勢(shì)。創(chuàng)新型城市試點(diǎn)設(shè)立后對(duì)科技人才集聚水平產(chǎn)生了提升作用，相比之下，前3年增長(zhǎng)較為快速，第4～6年增長(zhǎng)較為平緩。第6年后，創(chuàng)新型城市試點(diǎn)政策效應(yīng)有較大提升。一方面，由此驗(yàn)證創(chuàng)新型城市試點(diǎn)這一政策對(duì)于城市科技人才集聚水平的效應(yīng)在時(shí)間上存在異質(zhì)性，但整體呈波動(dòng)上升的過(guò)程。政策后期，政策效應(yīng)態(tài)勢(shì)與各城市人才吸引政策存在潛在相關(guān)關(guān)系。另一方面，近年來(lái)，城市間人才爭(zhēng)奪更激烈，各地密集出臺(tái)城市人才引進(jìn)政策，吸引各類科技人才涌入并推動(dòng)城市科技創(chuàng)新[33]。由此，影響科技人才流動(dòng)與區(qū)域選擇傾向強(qiáng)度，H2得到驗(yàn)證。

表3 基準(zhǔn)回歸模型

圖3 創(chuàng)新型城市試點(diǎn)時(shí)間效應(yīng)

3.4 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

(1)更換被解釋變量。在上述基準(zhǔn)回歸模型中使用的被解釋變量為城市科技人才數(shù)量與城市總?cè)丝跀?shù)量之比，進(jìn)一步地，本文將城市科技人才數(shù)量作為替代變量再次進(jìn)行基準(zhǔn)回歸模型估計(jì)。二者間的區(qū)別在于前者考慮城市規(guī)模，后者直接衡量城市科技人才集聚水平。表4為替換被解釋變量后的回歸結(jié)果，模型(1)控制了城市固定效應(yīng)及時(shí)間固定效應(yīng)，但未納入影響城市科技人才數(shù)量的控制變量，回歸系數(shù)在0.01的水平上顯著為正，說(shuō)明創(chuàng)新型城市試點(diǎn)對(duì)科技人才集聚水平產(chǎn)生了1.59個(gè)單位的溢出效應(yīng)。模型(2)考慮了城市固定效應(yīng)、時(shí)間固定效應(yīng)及所選取的一系列控制變量，結(jié)果顯示，回歸系數(shù)雖有所下降但仍在0.01的水平上顯著且正相關(guān)。因此，在更替被解釋變量且控制雙向固定效應(yīng)及控制變量后，估計(jì)結(jié)果說(shuō)明創(chuàng)新型城市試點(diǎn)仍能顯著提升1.56個(gè)單位的城市科技人才集聚水平。

表4 替換被解釋變量后的基準(zhǔn)回歸模型檢驗(yàn)結(jié)果

(2)PSM-DID檢驗(yàn)。描述性統(tǒng)計(jì)分析發(fā)現(xiàn)，試點(diǎn)城市與非試點(diǎn)城市之比約為1∶9，因此，可對(duì)實(shí)驗(yàn)組及對(duì)照組城市作進(jìn)一步匹配以縮小組間差異，從而降低樣本選擇偏差對(duì)結(jié)果的影響。本文使用傾向得分匹配方法，并按照1∶1 最鄰近匹配有放回抽樣對(duì)創(chuàng)新型城市試點(diǎn)與非試點(diǎn)城市進(jìn)行逐年匹配。在此過(guò)程中，匹配變量是成為創(chuàng)新型城市試點(diǎn)的影響因素。根據(jù)科技部發(fā)布的《建設(shè)創(chuàng)新型城市工作指引》，選取較具代表性、可進(jìn)行量化分析的指標(biāo)作為匹配變量，分別是人均生產(chǎn)總值、規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)數(shù)量、對(duì)外開(kāi)放水平、人均科技財(cái)政支出以及人均教育財(cái)政支出等。其中，規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)數(shù)量能夠有效衡量城市產(chǎn)業(yè)水平，外商直接投資是城市創(chuàng)新要素集聚的標(biāo)志之一。

在選取合適的匹配變量后，本文對(duì)匹配效果進(jìn)行檢驗(yàn)，即對(duì)試點(diǎn)城市與非試點(diǎn)城市在匹配前后進(jìn)行T檢驗(yàn)，表5為T(mén)檢驗(yàn)結(jié)果。匹配前，創(chuàng)新型城市試點(diǎn)與非試點(diǎn)均在0.05的置信水平下差異顯著，說(shuō)明兩個(gè)組別之間的匹配變量差異較大，有可能產(chǎn)生統(tǒng)計(jì)上的樣本選擇偏差。匹配后，相較于匹配前，各匹配變量的T值顯著性有所下降，且非試點(diǎn)城市變量均值有所上升，與試點(diǎn)城市之間差距縮小，說(shuō)明匹配方法有效縮小了試點(diǎn)城市與非試點(diǎn)城市之間的選擇偏差。

表5 匹配前后實(shí)驗(yàn)組與控制組T檢驗(yàn)結(jié)果

基于新樣本再次進(jìn)行多期雙重差分回歸估計(jì)，表6為PSM-DID模型估計(jì)結(jié)果。模型(1)控制了城市固定效應(yīng)與時(shí)間固定效應(yīng)但未納入控制變量，回歸系數(shù)在0.01的置信區(qū)間下顯著為正，說(shuō)明創(chuàng)新型城市試點(diǎn)政策提升了試點(diǎn)城市0.1%的科技人才集聚水平。模型(2)納入雙向固定效應(yīng)與控制變量，估計(jì)結(jié)果在0.05的水平上顯著，同時(shí)該模型可解釋整體的30.8%。因此，創(chuàng)新型城市試點(diǎn)對(duì)城市科技人才集聚水平具有促進(jìn)作用，獲批成為創(chuàng)新型城市試點(diǎn)的城市，其科技人才集聚水平比未獲批城市高0.087%。

表6 PSMDID模型檢驗(yàn)結(jié)果

(3)安慰劑檢驗(yàn)。本文從如下3個(gè)方面進(jìn)行安慰劑檢驗(yàn)：剔除部分樣本、更改樣本周期、增加潛在控制變量。

首先，原有樣本中，試點(diǎn)城市包含全國(guó)大部分省會(huì)城市以及直轄市，由此可能產(chǎn)生因城市自身實(shí)力、環(huán)境及其它方面條件導(dǎo)致的人才吸引效應(yīng)，從而削弱創(chuàng)新型城市試點(diǎn)政策帶來(lái)的科技人才集聚效應(yīng)。因此，將省會(huì)城市及直轄市樣本刪除并對(duì)結(jié)果進(jìn)行估計(jì)。表7中的模型(1)和模型(2)分別表示剔除部分樣本后未納入控制變量與納入控制變量的估計(jì)結(jié)果，二者均在0.01的水平下顯著為正，驗(yàn)證了創(chuàng)新型城市試點(diǎn)對(duì)于城市科技人才集聚水平的正向作用。

表7 安慰劑檢驗(yàn)結(jié)果

其次，將考察周期縮短為2006—2014年。模型(3)與模型(4)為相應(yīng)的多期雙重差分估計(jì)結(jié)果，無(wú)論是否納入控制變量，回歸系數(shù)均顯著為正且無(wú)數(shù)值差異，說(shuō)明在更改樣本考察周期后，創(chuàng)新型城市試點(diǎn)仍能促進(jìn)試點(diǎn)城市科技人才集聚水平顯著提升。

最后，考慮到城市內(nèi)規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)可能傾向于采取創(chuàng)新行為，對(duì)于科技人才需求較大，具有較強(qiáng)的人才吸引效應(yīng)，故將這一變量納入控制變量進(jìn)行估計(jì)。模型(5)和模型(7)的估計(jì)結(jié)果與前述實(shí)證分析結(jié)果一致，試點(diǎn)政策這一虛擬變量回歸系數(shù)在1%的置信區(qū)間內(nèi)顯著為正，且納入控制變量后的模型能夠解釋整體的29.2%，具有較強(qiáng)解釋力，驗(yàn)證了創(chuàng)新型城市試點(diǎn)對(duì)于城市科技人才集聚水平的正向溢出效應(yīng)。

4 作用機(jī)制檢驗(yàn)

一方面，創(chuàng)新型城市試點(diǎn)影響科技人才集聚水平的過(guò)程既存在制度性因素也存在經(jīng)濟(jì)性因素，還改變著城市各類創(chuàng)新要素水平。人口環(huán)境中，人才集聚影響因素主要有3個(gè)方面，即人口規(guī)模、人口質(zhì)量以及人口就業(yè)結(jié)構(gòu)[34]。人口質(zhì)量考察城市中的人力資本水平，創(chuàng)新型城市試點(diǎn)能夠促進(jìn)教育財(cái)政支出增加、提升城市對(duì)高等教育的重視程度并促使當(dāng)?shù)馗咝U(kuò)大培養(yǎng)規(guī)模，而人力資本水平之所以能夠吸引人才集聚是因?yàn)樵撝笜?biāo)反映了區(qū)域教育水平，可成為科技人才潛在補(bǔ)充力量。人力資本水平越高意味著地區(qū)教育水平越高，考慮到長(zhǎng)遠(yuǎn)發(fā)展以及后代教育需求，科技人才可能產(chǎn)生更強(qiáng)的流動(dòng)意愿。

另一方面，創(chuàng)新型城市試點(diǎn)設(shè)立能夠從財(cái)政補(bǔ)貼、政策激勵(lì)等渠道促進(jìn)城市內(nèi)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)水平提升，進(jìn)而壯大包括高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)在內(nèi)的第二、三產(chǎn)業(yè)力量?？萍既瞬偶凼芫蜆I(yè)機(jī)會(huì)的影響，城市第二、三產(chǎn)業(yè)越發(fā)達(dá)，意味著其對(duì)科學(xué)、技術(shù)、科研等方面的崗位需求就越大。同時(shí)，得益于城市政府的重視，在待遇、補(bǔ)助以及科技創(chuàng)新獎(jiǎng)勵(lì)等方面也有相對(duì)優(yōu)勢(shì)。因此，可以從人力資本水平與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)水平兩個(gè)途徑探討創(chuàng)新型城市試點(diǎn)對(duì)科技人才集聚水平的作用機(jī)制，前者以城市內(nèi)高等學(xué)校在校學(xué)生數(shù)量占城市人口數(shù)量的比例表示，后者以第二及第三產(chǎn)業(yè)從業(yè)人員數(shù)量表示。

根據(jù)溫忠麟等[35]對(duì)中介效應(yīng)的描述，本文采用依次檢驗(yàn)回歸系數(shù)的方法進(jìn)行檢驗(yàn)，當(dāng)同時(shí)滿足解釋變量顯著影響被解釋變量、解釋變量顯著影響中介變量，以及中介變量顯著影響被解釋變量時(shí)，可以認(rèn)為存在不完全中介效應(yīng)。表8中的模型(1)說(shuō)明，創(chuàng)新型城市試點(diǎn)這一虛擬變量顯著影響科技人才集聚水平；模型(2)說(shuō)明，創(chuàng)新型城市試點(diǎn)對(duì)城市人力資本水平具有正向作用且通過(guò)0.01的顯著性水平檢驗(yàn)；模型(3)納入解釋變量、被解釋變量及中介變量，結(jié)果顯示，控制中介變量和控制變量后，創(chuàng)新型城市試點(diǎn)仍顯著影響科技人才集聚水平，其溢出效應(yīng)為0.144%。

類似地，表8中的模型(4)、模型(5)及模型(6)依次檢驗(yàn)創(chuàng)新型城市試點(diǎn)對(duì)科技人才集聚水平與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)水平的影響，以及產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)水平對(duì)科技人才集聚水平的影響。結(jié)果顯示，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)水平在創(chuàng)新型城市試點(diǎn)與科技人才集聚水平間具有不完全中介效應(yīng)，且對(duì)于整體的解釋力超過(guò)90%，驗(yàn)證了產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)水平這一變量在其中的作用機(jī)制。

表8 中介效應(yīng)檢驗(yàn)結(jié)果

5 結(jié)語(yǔ)

5.1 研究結(jié)論

創(chuàng)新是國(guó)家發(fā)展的強(qiáng)大驅(qū)動(dòng)力，創(chuàng)新人才培養(yǎng)與科技人才隊(duì)伍建設(shè)是國(guó)家創(chuàng)新水平提升的重要環(huán)節(jié)，城市則為這一環(huán)節(jié)提供載體與環(huán)境。創(chuàng)新型城市試點(diǎn)作為推進(jìn)區(qū)域創(chuàng)新的政策之一，承擔(dān)著發(fā)揮人才集聚效應(yīng)的使命。在經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型及人口結(jié)構(gòu)變遷的現(xiàn)實(shí)背景下，多個(gè)城市已經(jīng)意識(shí)到人才的作用并參與到人才“搶奪”中，加速人才在區(qū)域間流動(dòng)。在全球科技浪潮涌動(dòng)下，科技人才需求更為強(qiáng)烈。因此，揭示創(chuàng)新型城市試點(diǎn)對(duì)于城市科技人才集聚水平的政策效應(yīng)，既有必要性，也具有現(xiàn)實(shí)意義。

本文基于2003—2018年240個(gè)城市數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證分析，以創(chuàng)新型城市試點(diǎn)設(shè)立作為一項(xiàng)準(zhǔn)自然實(shí)驗(yàn)，通過(guò)連續(xù)雙重差分方法對(duì)試點(diǎn)城市與非試點(diǎn)城市的科技人才集聚水平效應(yīng)進(jìn)行逐年估計(jì)，并借助傾向值匹配及其它多種方法進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)，以減少樣本選擇偏誤和內(nèi)生性問(wèn)題。研究發(fā)現(xiàn)，創(chuàng)新型城市試點(diǎn)政策能夠顯著提升試點(diǎn)城市科技人才集聚水平。但從時(shí)間上看，政策效應(yīng)存在異質(zhì)性，大致呈現(xiàn)波動(dòng)提升趨勢(shì)，其原因與近年來(lái)多地出臺(tái)的人才政策有關(guān)。研究還發(fā)現(xiàn)，創(chuàng)新型城市試點(diǎn)政策通過(guò)影響城市人力資本水平與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)水平兩個(gè)中介變量作用于科技人才集聚水平。

5.2 啟示與展望

首先，創(chuàng)新型城市試點(diǎn)能夠有效提升城市科技人才集聚水平，進(jìn)而推動(dòng)城市創(chuàng)新發(fā)展。因此，應(yīng)有序推進(jìn)創(chuàng)新型城市試點(diǎn)設(shè)立。在中國(guó)政策擴(kuò)散實(shí)踐中，“政策試驗(yàn)”是最典型和普遍的擴(kuò)散形式，即從試點(diǎn)到推廣的形式是總結(jié)經(jīng)驗(yàn)、避免彎路的有效手段[36]。目前，創(chuàng)新型城市試點(diǎn)已設(shè)立了6個(gè)批次，其成功經(jīng)驗(yàn)可為進(jìn)一步擴(kuò)大試點(diǎn)范圍提供參考。

其次，在時(shí)間上，創(chuàng)新型城市試點(diǎn)政策效果存在差異，體現(xiàn)出先試先行效應(yīng)。因此，可對(duì)創(chuàng)新型城市試點(diǎn)政策進(jìn)行優(yōu)化與改進(jìn)，并與當(dāng)前各地人才政策相結(jié)合，加大科技創(chuàng)新人才優(yōu)惠政策出臺(tái)力度。創(chuàng)新型城市試點(diǎn)范圍需進(jìn)一步擴(kuò)大，但不能僅依賴于創(chuàng)新型城市試點(diǎn)設(shè)立，各地方政府要提升人才資源重視程度，通過(guò)增加財(cái)政投入、優(yōu)化就業(yè)環(huán)境等方式創(chuàng)新人才引進(jìn)政策。

最后，創(chuàng)新型城市試點(diǎn)的影響機(jī)制是通過(guò)提升城市人力資本水平與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)水平發(fā)揮作用，因此，各地應(yīng)在教育條件、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)等方面完善相關(guān)配套措施。一方面，優(yōu)化教育文化環(huán)境，突出高校在城市科技人才集聚方面的作用，為人才集聚提供后備資源與集聚動(dòng)力；另一方面，政府應(yīng)意識(shí)到企業(yè)在城市創(chuàng)新發(fā)展過(guò)程中的前沿作用，優(yōu)化營(yíng)商環(huán)境，扶持第二、三產(chǎn)業(yè)發(fā)展，鼓勵(lì)企業(yè)加大創(chuàng)新研發(fā)力度與科技人才引進(jìn)力度。

5.3 不足與展望

本研究存在以下不足之處：本文選取按照行業(yè)分組的科技從業(yè)人員作為科技人才指標(biāo)進(jìn)行分析，相比之下，R&D從業(yè)人員這一指標(biāo)更能代表科技人才。限于現(xiàn)有條件，目前R&D數(shù)據(jù)僅能以省份而非地級(jí)市為單位獲得。此外，科技人才集聚水平受城市異質(zhì)性影響，如城市所處地理區(qū)位、所屬行政級(jí)別以及城市自身規(guī)模等因素。因此，后續(xù)可針對(duì)城市異質(zhì)性進(jìn)一步探討創(chuàng)新型城市試點(diǎn)對(duì)于科技人才集聚水平的作用機(jī)制。