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    營(yíng)商環(huán)境改進(jìn)與科技人才集聚度提升的動(dòng)態(tài)效應(yīng)研究

    2021-09-29 03:22:34魯大為龐云楓薛國(guó)琴
    關(guān)鍵詞:科技人才營(yíng)商效應(yīng)

    魯大為 龐云楓 薛國(guó)琴

    (1.紹興文理學(xué)院 商學(xué)院,浙江 紹興 312000;2.中國(guó)銀行浙江省分行,浙江 杭州 310000)

    0 引言

    近年來(lái)優(yōu)化營(yíng)商環(huán)境成為政府、學(xué)界的重點(diǎn)關(guān)注領(lǐng)域.2019年世界銀行《營(yíng)商環(huán)境報(bào)告》表明,中國(guó)是營(yíng)商環(huán)境改善幅度最大的經(jīng)濟(jì)體之一.人才是經(jīng)濟(jì)發(fā)展的關(guān)鍵要素,是區(qū)域競(jìng)爭(zhēng)的重要內(nèi)容.營(yíng)商環(huán)境改進(jìn)的目的之一在于集聚人才.人才作為創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)的主體,具有創(chuàng)造性和主觀能動(dòng)性,是生產(chǎn)要素中最活躍的部分,可以將引進(jìn)的技術(shù)消化吸收再創(chuàng)新,實(shí)現(xiàn)項(xiàng)目和資本的高效利用和產(chǎn)出,推動(dòng)經(jīng)濟(jì)社會(huì)高質(zhì)量發(fā)展.因此考察營(yíng)商環(huán)境與科技人才集聚的影響具有較強(qiáng)的現(xiàn)實(shí)意義.

    通過(guò)對(duì)現(xiàn)有的文獻(xiàn)進(jìn)行整理發(fā)現(xiàn),營(yíng)商環(huán)境對(duì)科技人才的吸引已經(jīng)得到共識(shí),但較少涉及人才集聚、科技人才集聚等方面,沒(méi)有在數(shù)量上測(cè)量其影響能力和影響機(jī)制,且大多只是靜態(tài)和短期效應(yīng)研究,忽略了傳統(tǒng)模型所帶來(lái)的內(nèi)生性問(wèn)題.本文將營(yíng)商環(huán)境分為6個(gè)一級(jí)指標(biāo),利用脈沖響應(yīng)函數(shù)分析和GMM估計(jì)兩種方法探索營(yíng)商環(huán)境改進(jìn)與科技人才集聚度提升的動(dòng)態(tài)影響過(guò)程和效應(yīng).

    1 文獻(xiàn)回顧

    1.1 營(yíng)商環(huán)境內(nèi)涵及其評(píng)價(jià)指標(biāo)研究

    在營(yíng)商環(huán)境定義方面,國(guó)內(nèi)外并沒(méi)有達(dá)成統(tǒng)一意見(jiàn),有狹義和廣義定義之分,都是基于一定的研究目的和需要而對(duì)營(yíng)商環(huán)境進(jìn)行解構(gòu).Vo等(2020)[1]認(rèn)為,地區(qū)營(yíng)商環(huán)境包括當(dāng)?shù)仄髽I(yè)開(kāi)辦和經(jīng)營(yíng)時(shí)的進(jìn)入行業(yè)成本、土地獲得權(quán)便利度、政治透明度、時(shí)間成本、非正式收費(fèi)、行業(yè)支持、主動(dòng)性、勞動(dòng)力成本和法律制度.

    在營(yíng)商環(huán)境評(píng)價(jià)指標(biāo)方面,Buschmann(2020)等[2]和Klemmer(2018)等[3]學(xué)者結(jié)合自身研究領(lǐng)域和本國(guó)實(shí)際情況重點(diǎn)分析了營(yíng)商環(huán)境中的一個(gè)重要組成部分,這些組成部分主要包括社會(huì)經(jīng)濟(jì)文化方面.也有學(xué)者試圖對(duì)營(yíng)商環(huán)境進(jìn)行全面評(píng)價(jià),由于營(yíng)商環(huán)境涉及微觀、宏觀等眾多層面,因此他們?cè)u(píng)價(jià)的指標(biāo)和方法大多較為繁瑣和復(fù)雜:Yifan(2020)[4]認(rèn)為,營(yíng)商環(huán)境會(huì)顯著影響地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展、市場(chǎng)活力、技術(shù)創(chuàng)新、創(chuàng)業(yè)精神和人才引進(jìn)等.他分別設(shè)立經(jīng)濟(jì)實(shí)力、市場(chǎng)活力、基礎(chǔ)設(shè)施、生態(tài)環(huán)境、政府效率、技術(shù)創(chuàng)新和人力資源7個(gè)一級(jí)指標(biāo)和27個(gè)二級(jí)指標(biāo)對(duì)溫州市商業(yè)環(huán)境進(jìn)行評(píng)價(jià)總結(jié);Fasesin等(2019)[5]對(duì)某州三個(gè)城市的153家隨機(jī)選擇的中小企業(yè)進(jìn)行問(wèn)卷調(diào)查發(fā)現(xiàn),營(yíng)商環(huán)境特別是基礎(chǔ)設(shè)施的可及性、金融相關(guān)問(wèn)題、技術(shù)變革和人們對(duì)當(dāng)?shù)禺a(chǎn)品的態(tài)度對(duì)中小企業(yè)績(jī)效有顯著影響.

    1.2 科技人才集聚及其影響因素研究

    在科技人才集聚定義方面,Harvey等(2014)提出其他區(qū)域的人才資源會(huì)因?yàn)楹诵膮^(qū)域的較快發(fā)展而自發(fā)地向核心區(qū)域聚集,人才的集聚效應(yīng)就會(huì)因此產(chǎn)生人才流動(dòng)[6].上述定義著重關(guān)注區(qū)域發(fā)展而忽略了人才之間的聯(lián)系,牛沖槐等(2012)在此基礎(chǔ)上豐富了科技人才聚集的含義,他認(rèn)為科技人才聚集是伴隨科技型人才的轉(zhuǎn)移,很多相似或者同種科技型人才按照特有的關(guān)聯(lián),在特定行業(yè)(虛擬空間)或者特定地區(qū)(物理空間)所形成的集聚現(xiàn)象[7].宋本江(2019)將區(qū)域發(fā)展與人才聯(lián)系結(jié)合起來(lái)并對(duì)前兩人的定義進(jìn)行總結(jié),認(rèn)為高端人才集聚是由高端人才個(gè)體需求與區(qū)域要素相互作用而產(chǎn)生的[8].

    對(duì)科技人才集聚的評(píng)價(jià)指標(biāo)和方法方面,蘇楚等(2020)[9]和張所地等(2020)[10]學(xué)者運(yùn)用區(qū)位商方法測(cè)量區(qū)域科技人才集聚程度,指標(biāo)采用區(qū)域科研、技術(shù)服務(wù)從業(yè)人員數(shù)量或直接用研究與試驗(yàn)發(fā)展人員來(lái)代替.吳殿廷等(2006)[11]和楊芝(2011)[12]等學(xué)者直接運(yùn)用兩院院士、杰青、長(zhǎng)江學(xué)者數(shù)量或高學(xué)歷、高能力人數(shù)來(lái)表示區(qū)域科技人才集聚的方法.

    學(xué)界普遍認(rèn)為經(jīng)濟(jì)因素對(duì)科技人才集聚的影響很大[13-15],部分學(xué)者提出了不一樣的觀點(diǎn),他們大多從人才政策和宏觀文化環(huán)境等方面研究其他與科技人才集聚相關(guān)的因素:韓聯(lián)郡等(2018)[16]通過(guò)對(duì)“杰青”和“長(zhǎng)江學(xué)者”的區(qū)域分布進(jìn)行研究,認(rèn)為經(jīng)濟(jì)因素對(duì)高端科技人才集聚的作用有限,相比而言科學(xué)文化土壤和研發(fā)活動(dòng)更有利于高端科技人才集聚.詹暉等(2015)[17]利用人口遷移中的成本收益理論和“推-拉”理論對(duì)因產(chǎn)業(yè)集群而導(dǎo)致的人才集聚現(xiàn)象進(jìn)行剖析發(fā)現(xiàn),科技人才會(huì)因?yàn)楫a(chǎn)業(yè)集群的知識(shí)溢出效應(yīng)和外部經(jīng)濟(jì)效應(yīng)等本身特點(diǎn)的作用下實(shí)現(xiàn)集聚.

    1.3 營(yíng)商環(huán)境與科技人才集聚的影響研究

    首先,由于營(yíng)商環(huán)境改進(jìn)導(dǎo)致的較高的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平顯然會(huì)吸引科技人才.李娟等(2020)[18]認(rèn)為完善的營(yíng)商環(huán)境能培育和引導(dǎo)企業(yè)家精神往生產(chǎn)性活動(dòng)配置,降低交易成本,形成法制化、人性化的社會(huì)環(huán)境和較高的經(jīng)濟(jì)質(zhì)量,吸引人才到來(lái).其次,較強(qiáng)的企業(yè)家精神有利于科技人才集聚.劉建民等(2020)[19]認(rèn)為良好的營(yíng)商環(huán)境能吸引投資,提高并購(gòu)績(jī)效,激發(fā)企業(yè)家精神,吸引人才;謝眾等(2019)[20]通過(guò)建立企業(yè)家精神的衡量指標(biāo)進(jìn)行實(shí)證研究發(fā)現(xiàn),引導(dǎo)和培養(yǎng)企業(yè)家精神有利于實(shí)體經(jīng)濟(jì)的發(fā)展,營(yíng)商環(huán)境在其中起到了正向調(diào)節(jié)作用,營(yíng)商環(huán)境與企業(yè)家精神均能促進(jìn)科技人才集聚與創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)能力的提高.再次,營(yíng)商環(huán)境可以通過(guò)產(chǎn)業(yè)集聚的影響來(lái)吸引人才.孫健等(2008)[21]認(rèn)為產(chǎn)業(yè)集聚與人才集聚互為補(bǔ)充相互促進(jìn),是當(dāng)代經(jīng)濟(jì)發(fā)展的一個(gè)普遍規(guī)律;曹威麟等(2015)[22]認(rèn)為三大產(chǎn)業(yè)與人才集聚均有顯著關(guān)系,其中第三產(chǎn)業(yè)的轉(zhuǎn)型升級(jí)對(duì)人才集聚的吸引力最強(qiáng).

    學(xué)界普遍認(rèn)為,隨著科技人才的集聚,地區(qū)的營(yíng)商環(huán)境也會(huì)得到顯著改善,形成一個(gè)良性循環(huán).Manivanna等(2019)[23]認(rèn)為,在營(yíng)商環(huán)境的各項(xiàng)指標(biāo)中,人力資源在組織領(lǐng)域異常重要,在1990年代印度經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型中扮演了重要角色.他對(duì)印度當(dāng)?shù)氐木用襁M(jìn)行調(diào)查問(wèn)卷,并采用卡方方法進(jìn)行實(shí)證分析,認(rèn)為應(yīng)重視人力資源在營(yíng)商環(huán)境中的角色;Kotaskova等(2018)[24]對(duì)捷克共和國(guó)的312家公司和斯洛伐克共和國(guó)的329家公司進(jìn)行了調(diào)查,采用了相關(guān)分析和多元線性回歸模型等方法,研究結(jié)果表明,研發(fā)基礎(chǔ)設(shè)施以及人力資本的可用性是對(duì)兩國(guó)商業(yè)環(huán)境產(chǎn)生積極影響的重要因素.

    1.4 文獻(xiàn)評(píng)述

    第一,對(duì)兩者之間的影響關(guān)系和程度的測(cè)量較少.大多數(shù)文獻(xiàn)均承認(rèn)營(yíng)商環(huán)境對(duì)科技人才吸引的影響和作用,但也只是籠統(tǒng)的理論敘述,仍停留在營(yíng)商環(huán)境可以吸引科技人才這一表面現(xiàn)象,較少涉及人才集聚、科技人才集聚等方面,缺乏更深入的剖析;在營(yíng)商環(huán)境對(duì)科技人才集聚的內(nèi)部作用機(jī)制的研究較少,也沒(méi)有在數(shù)量上測(cè)量其影響能力和影響機(jī)制,因而缺乏直觀的理解.

    第二,大多數(shù)文獻(xiàn)只是分析營(yíng)商環(huán)境對(duì)科技人才集聚度的靜態(tài)和短期效應(yīng)研究,缺乏動(dòng)態(tài)分析,對(duì)于改善營(yíng)商環(huán)境對(duì)科技人才集聚度提升的影響過(guò)程和長(zhǎng)期效應(yīng)沒(méi)有進(jìn)行深入探討,也沒(méi)有解決傳統(tǒng)模型所帶來(lái)的科技人才集聚度提升促進(jìn)營(yíng)商環(huán)境改善的內(nèi)生性問(wèn)題,因而對(duì)營(yíng)商環(huán)境改進(jìn)的影響能力缺乏深入的理解.

    2 理論分析

    本文從制度和交易成本理論、外部經(jīng)濟(jì)和產(chǎn)業(yè)集群理論、“領(lǐng)頭羊效應(yīng)”和“馬太效應(yīng)”三個(gè)方面分析營(yíng)商環(huán)境對(duì)科技人才集聚的影響機(jī)制和內(nèi)涵.合理的制度和交易成本導(dǎo)致的高質(zhì)量經(jīng)濟(jì)發(fā)展程度和外部經(jīng)濟(jì)導(dǎo)致的產(chǎn)業(yè)集群效應(yīng)會(huì)產(chǎn)生科技人才集聚效應(yīng),而科技人才本身存在的“領(lǐng)頭羊效應(yīng)”和“馬太效應(yīng)”進(jìn)一步放大了這一效應(yīng).

    2.1 制度和交易成本理論

    制度和交易成本理論最先由Coase(1937)[25]提出,他認(rèn)為通過(guò)價(jià)格機(jī)制組織生產(chǎn)的成本就是交易成本.其中所有發(fā)現(xiàn)相對(duì)價(jià)格的成本是最明顯的成本.Douglass North(1973)[26]發(fā)展了交易成本理論,他將交易成本理論融入制度變遷理論,認(rèn)為制度的完善程度——包括產(chǎn)權(quán)的保護(hù)、合約的履行程度,決定了國(guó)家的富有程度.Williamson(1987)[27]在前人基礎(chǔ)上進(jìn)行了系統(tǒng)化工作,把交易成本的概念應(yīng)用到對(duì)各種經(jīng)濟(jì)制度的比較和分析中,開(kāi)創(chuàng)了交易成本經(jīng)濟(jì)學(xué),他認(rèn)為交易成本是在特定的社會(huì)關(guān)系里,人們?yōu)橄嗷ズ献?、自愿溝通所達(dá)成交易支付的成本,本質(zhì)上體現(xiàn)的是人與人之間的關(guān)系.較低的交易成本是吸引人才軟環(huán)境的組成部分.

    在企業(yè)經(jīng)營(yíng)的過(guò)程中,存在著信息搜尋、條件談判和交易實(shí)施等各項(xiàng)成本.這些外生于商品生產(chǎn)過(guò)程的成本會(huì)顯著影響到企業(yè)的經(jīng)營(yíng)效益.政府在其中扮演了重要的角色,政府制定的各項(xiàng)政策和實(shí)施效率會(huì)對(duì)稅負(fù)征收、市場(chǎng)監(jiān)管、勞動(dòng)力市場(chǎng)和金融市場(chǎng)運(yùn)行等產(chǎn)生重要影響.企業(yè)預(yù)期到了完善的營(yíng)商制度軟環(huán)境所帶來(lái)的經(jīng)濟(jì)效益,便能提高生產(chǎn)性私人投資,增加創(chuàng)業(yè)活動(dòng),促進(jìn)市場(chǎng)良性競(jìng)爭(zhēng),產(chǎn)生“創(chuàng)造性破壞”的過(guò)程,提高勞動(dòng)生產(chǎn)率,進(jìn)而影響到地區(qū)經(jīng)濟(jì)的長(zhǎng)期穩(wěn)定發(fā)展.科技人才作為普通民眾,較好的制度軟環(huán)境和較低的交易成本導(dǎo)致的高質(zhì)量經(jīng)濟(jì)發(fā)展程度可以滿足他們較高的生活品質(zhì)要求.

    2.2 外部經(jīng)濟(jì)和產(chǎn)業(yè)集群理論

    外部經(jīng)濟(jì)最早由Marshall(1890)[28]提出,他認(rèn)為外部經(jīng)濟(jì)是由于整個(gè)產(chǎn)業(yè)的產(chǎn)量擴(kuò)大導(dǎo)致該產(chǎn)業(yè)中各個(gè)企業(yè)的平均生產(chǎn)成本的下降.他認(rèn)為外部規(guī)模經(jīng)濟(jì)所形成的高使用率和產(chǎn)出率會(huì)促進(jìn)企業(yè)集中,產(chǎn)生專業(yè)化的產(chǎn)業(yè)集群.產(chǎn)業(yè)集群是指一定產(chǎn)業(yè)中互有關(guān)聯(lián)的機(jī)構(gòu)和企業(yè)聚集在一定地理位置的某類現(xiàn)象,主要包括供應(yīng)商、制造商、政府、大學(xué)和貿(mào)易組織等.

    營(yíng)商制度軟環(huán)境的改進(jìn)與交易成本的降低會(huì)導(dǎo)致企業(yè)間通過(guò)相互聯(lián)系的組織而形成的地方工業(yè)化,即產(chǎn)業(yè)集群.在這個(gè)過(guò)程中,由于大量企業(yè)的聚集,該地區(qū)對(duì)科技人才的需求會(huì)大大提高,也會(huì)相應(yīng)提高科技人才的工作待遇和晉升前景,從而吸引科技人才到來(lái).同時(shí)集群中的企業(yè)往往和大學(xué)等科研機(jī)構(gòu)建立合作關(guān)系,由科研機(jī)構(gòu)提供長(zhǎng)期穩(wěn)定的高級(jí)研究和管理人才.因此科技人才作為產(chǎn)業(yè)活動(dòng)中需求最大和最為活躍的生產(chǎn)要素,必然因?yàn)楫a(chǎn)業(yè)集聚中的互有聯(lián)系而產(chǎn)生集聚效應(yīng).

    2.3 “領(lǐng)頭羊效應(yīng)”和“馬太效應(yīng)”

    “馬太效應(yīng)”最早由Merton(1967)[29]提出,是指學(xué)術(shù)圈中名聲累積的反饋現(xiàn)象,表明了強(qiáng)者越強(qiáng)、弱者越弱的兩極分化現(xiàn)象.此后“馬太效應(yīng)”發(fā)展到經(jīng)濟(jì)學(xué)、社會(huì)學(xué)、歷史學(xué)等眾多領(lǐng)域,可以歸納為:任何地區(qū)、群體或個(gè)體,一旦在某個(gè)方面取得進(jìn)步或成功,就會(huì)產(chǎn)生一種累積優(yōu)勢(shì),有更多的機(jī)會(huì)取得更大的成功和進(jìn)步.在企業(yè)管理中,羊群效應(yīng)是被廣泛研究的一個(gè)方面.每個(gè)行業(yè)里都存在優(yōu)勝劣汰的殘酷競(jìng)爭(zhēng),“領(lǐng)頭羊”在其中脫穎而出,成為該行業(yè)的領(lǐng)軍者,在行業(yè)中起主導(dǎo)作用,具有崇高的聲望.“羊群”不斷模仿比他能力更強(qiáng)的“領(lǐng)頭羊”的一舉一動(dòng)并跟隨其行動(dòng),由此形成“馬太效應(yīng)”:某一地區(qū)跟隨“領(lǐng)頭羊”的羊群會(huì)越來(lái)越多.

    在科技人才集聚的過(guò)程中,存在“領(lǐng)頭羊效應(yīng)”:一部分科技人才會(huì)受到“領(lǐng)頭羊”的影響而進(jìn)行區(qū)域流動(dòng).這是因?yàn)榭萍既瞬抛鳛樯鐣?huì)中擁有較高能力和關(guān)注度的人群,天然擁有極強(qiáng)的進(jìn)取心和上進(jìn)心.一個(gè)“領(lǐng)頭羊”往往需要一整個(gè)研發(fā)團(tuán)隊(duì)支持,“領(lǐng)頭羊”所帶來(lái)的良好的科研環(huán)境和團(tuán)隊(duì)合作氛圍能滿足科技人才在事業(yè)、科研方面不斷尋求突破的精神需求.科技人才在集聚過(guò)程中,運(yùn)用其自身的高能力優(yōu)勢(shì),給地區(qū)提供大量的創(chuàng)新成果和產(chǎn)品,為地區(qū)營(yíng)商環(huán)境改善和制度實(shí)施建言獻(xiàn)策,提高地區(qū)管理能力和效率,對(duì)經(jīng)濟(jì)社會(huì)的發(fā)展和營(yíng)商環(huán)境的改善做出重要貢獻(xiàn).因此人才集聚存在“馬太效應(yīng)”:人才集聚程度高的地區(qū)會(huì)因此吸引更多的人才,即產(chǎn)生內(nèi)生性問(wèn)題.

    根據(jù)以上分析,本文認(rèn)為營(yíng)商環(huán)境改進(jìn)能提高科技人才集聚度,科技人才集聚度的提高又會(huì)受到自身的影響并促進(jìn)營(yíng)商環(huán)境改善,不能忽略內(nèi)生性問(wèn)題.本文利用脈沖響應(yīng)函數(shù)分析營(yíng)商環(huán)境改進(jìn)與科技人才集聚度提高的動(dòng)態(tài)影響,而后利用GMM估計(jì)法檢驗(yàn)兩者在內(nèi)生交互影響下的影響能力和長(zhǎng)期效應(yīng).

    3 研究設(shè)計(jì)

    本文選取了上海市和江蘇省、浙江省所有地級(jí)市、副省級(jí)城市和省會(huì)城市共計(jì)25個(gè)城市的數(shù)據(jù),年份區(qū)間為2009年至2018年,數(shù)據(jù)出處是各城市統(tǒng)計(jì)年鑒以及EPS數(shù)據(jù)庫(kù)中的中國(guó)城市數(shù)據(jù)庫(kù)和中國(guó)城鄉(xiāng)建設(shè)數(shù)據(jù)庫(kù).實(shí)證分析采用Stata16.0軟件.

    3.1 營(yíng)商環(huán)境變量測(cè)量

    本文對(duì)營(yíng)商環(huán)境的測(cè)量方法主要參考丁鼎等(2020)[30]和肖文等(2016)[31]的評(píng)價(jià)方法,將營(yíng)商環(huán)境分為政府效率、人力資源、金融服務(wù)、公共服務(wù)、市場(chǎng)環(huán)境和創(chuàng)新環(huán)境6個(gè)一級(jí)指標(biāo)、11個(gè)二級(jí)指標(biāo)和17個(gè)三級(jí)指標(biāo),采用熵權(quán)法來(lái)確定指標(biāo)權(quán)重.熵權(quán)法的具體步驟如下.假定評(píng)價(jià)系統(tǒng)的初始矩陣是:

    R=(rij)m×n

    (1)

    其中有m個(gè)評(píng)價(jià)體系,n個(gè)樣本.rij為第i個(gè)體系中第j個(gè)指標(biāo)的值.根據(jù)信息熵概念,某組指標(biāo)間差異越小,在評(píng)價(jià)中的作用也就越小,否則作用越大.首先將原始矩陣R進(jìn)行歸一化,得到矩陣E.歸一化中需要區(qū)分指標(biāo)是越大越滿意還是越小越滿意,對(duì)于越大越滿意的指標(biāo)有:

    (2)

    對(duì)于越小越滿意的指標(biāo)有:

    (3)

    其次,求出評(píng)價(jià)指標(biāo)的熵值,為:

    (4)

    其中,i=1,2……m,j=1,2……n,

    (5)

    當(dāng)fij=0時(shí),lnfij無(wú)意義,所以要對(duì)其進(jìn)行修正:

    (6)

    綜合計(jì)算出六個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)的熵權(quán),值為:

    (7)

    得出六個(gè)指標(biāo)的權(quán)重后,利用加法合成法計(jì)算得出各市2009年至2018年的營(yíng)商環(huán)境綜合效率.營(yíng)商環(huán)境的具體指標(biāo)分類及出處見(jiàn)表1.

    表1 營(yíng)商環(huán)境指標(biāo)分類、權(quán)重及出處

    3.2 科技人才集聚度變量測(cè)量

    本研究選取科研、技術(shù)服務(wù)業(yè)從業(yè)人數(shù)體現(xiàn)科技人才的代理指標(biāo)的做法,運(yùn)用區(qū)位商模型計(jì)算出25個(gè)城市的科技人才集聚度.區(qū)位商計(jì)算公式如式(8)所示.其中Ei和Eki分別表示i城市年末單位從業(yè)人數(shù)和科研、技術(shù)服務(wù)業(yè)從業(yè)人數(shù);Ej和Ekj分別表示全國(guó)年末單位從業(yè)人數(shù)和科研、技術(shù)服務(wù)業(yè)從業(yè)人數(shù).

    (8)

    3.3 控制變量

    本文選取的控制變量共3個(gè):經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、科學(xué)文化土壤和產(chǎn)業(yè)集聚.

    3.3.1 經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平

    霍麗霞(2019)[15]認(rèn)為,經(jīng)濟(jì)環(huán)境對(duì)科技人才的吸引起著根本性或基礎(chǔ)性的作用.而區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平是經(jīng)濟(jì)環(huán)境的重要組成部分.本文選取地區(qū)生產(chǎn)總值作為衡量經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的指標(biāo).

    3.3.2 科學(xué)文化土壤

    科學(xué)文化土壤是指對(duì)地區(qū)所擁有的能夠促進(jìn)技術(shù)進(jìn)步和科學(xué)發(fā)展的科學(xué)文化底蘊(yùn)的代稱.韓聯(lián)郡(2018)[16]認(rèn)為,科學(xué)文化土壤有利于科學(xué)技術(shù)和教育事業(yè)的發(fā)展,涌現(xiàn)大批的人才和成果,最終吸引更多的科技人才并實(shí)現(xiàn)科技人才的集聚現(xiàn)象,且高等學(xué)校作為當(dāng)代科學(xué)文化引進(jìn)、儲(chǔ)存、生產(chǎn)和傳播的重要載體,對(duì)科技人才的引進(jìn)和培養(yǎng)等都有重要影響,在科學(xué)文化土壤的形成中占有重要地位和作用.本文選擇區(qū)域普通高等學(xué)校數(shù)作為地區(qū)科學(xué)文化土壤的代理指標(biāo).

    3.3.3 產(chǎn)業(yè)集聚

    學(xué)界普遍認(rèn)為人才集聚和產(chǎn)業(yè)集聚相互補(bǔ)充互為促進(jìn),并且是同步進(jìn)行的.本文采用制造業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚來(lái)代替產(chǎn)業(yè)集聚的做法,選取制造業(yè)從業(yè)人數(shù),運(yùn)用區(qū)位商模型計(jì)算25個(gè)城市的產(chǎn)業(yè)集聚程度.

    4 實(shí)證分析

    4.1 單位根檢驗(yàn)和協(xié)整檢驗(yàn)

    在面板數(shù)據(jù)分析之前首先進(jìn)行單位根檢驗(yàn).對(duì)時(shí)間序列yit,考慮如下面板自回歸模型

    yit=ρiyi,t-1+zitγi+εit

    (9)

    其中zitγi表示個(gè)體固定效應(yīng)與時(shí)間趨勢(shì),εit表示隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng).由于本文面板數(shù)據(jù)的特征為短面板,故本文同時(shí)采用有時(shí)間趨勢(shì)和無(wú)時(shí)間趨勢(shì)的HT檢驗(yàn)和IPS檢驗(yàn).檢驗(yàn)結(jié)果如表2所示.

    根據(jù)表2所示,所有變量均未通過(guò)1%的顯著性水平檢驗(yàn),說(shuō)明存在單位根,因此需對(duì)變量進(jìn)行協(xié)整檢驗(yàn).由于傳統(tǒng)的Kao檢驗(yàn)要求所有面板的協(xié)整向量均相等,而Pedroni和Westerlund檢驗(yàn)無(wú)此限制.為保證研究結(jié)果可靠性,本文采用有時(shí)間趨勢(shì)的Pedroni和Westerlund進(jìn)行協(xié)整檢驗(yàn).檢驗(yàn)結(jié)果如表3所示.由表3可知,Pedroni和Westerlund檢驗(yàn)的P值均小于1%,說(shuō)明拒絕“不存在協(xié)整關(guān)系”的原假設(shè),即變量之間存在穩(wěn)定的長(zhǎng)期均衡關(guān)系,可以使用面板模型進(jìn)行實(shí)證分析.

    表2 單位根檢驗(yàn)結(jié)果

    表3 協(xié)整檢驗(yàn)結(jié)果

    4.2 營(yíng)商環(huán)境改進(jìn)對(duì)科技人才集聚度提升的動(dòng)態(tài)影響過(guò)程

    本文采用脈沖響應(yīng)函數(shù)來(lái)考察營(yíng)商環(huán)境各子方面改進(jìn)對(duì)科技人才集聚度提升的動(dòng)態(tài)影響過(guò)程和影響持續(xù)時(shí)間,模型具體為:

    其中,k表示滯后階數(shù),ε表示隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng).計(jì)算得出的正交脈沖響應(yīng)圖如圖1所示.圖中,灰色陰影區(qū)域代表95%置信區(qū)間,橫軸代表沖擊的滯后時(shí)期數(shù),以年為單位,縱軸代表沖擊響應(yīng)的程度,實(shí)線代表沖擊響應(yīng)函數(shù).由圖1可知,政府效率和公共服務(wù)對(duì)科技人才集聚的沖擊相似,在第一年均為正值,在第二年達(dá)到最低點(diǎn),在第四年才開(kāi)始形成長(zhǎng)期穩(wěn)定的效應(yīng);人力資源對(duì)科技人才集聚的沖擊在第一年上升較大,在第二年效應(yīng)基本不變,第三年開(kāi)始形成長(zhǎng)期穩(wěn)定的效應(yīng);金融服務(wù)和市場(chǎng)環(huán)境對(duì)科技人才集聚的沖擊在第一年均為微弱的負(fù)值,第二年緩慢上升,在第三年形成長(zhǎng)期穩(wěn)定的效應(yīng);創(chuàng)新環(huán)境對(duì)科技人才集聚的沖擊在前三年呈現(xiàn)出上下波動(dòng)的態(tài)勢(shì),在第四年形成長(zhǎng)期穩(wěn)定的效應(yīng).表明在前期,政府效率、人力資源、金融服務(wù)、公共服務(wù)、市場(chǎng)環(huán)境和創(chuàng)新環(huán)境的改進(jìn)會(huì)引起科技人才集聚的提高并進(jìn)入上下波動(dòng)的“震蕩過(guò)渡期”;大致經(jīng)過(guò)三到四年的時(shí)間形成長(zhǎng)期穩(wěn)定的科技人才集聚效應(yīng);政府效率、人力資源、金融服務(wù)和市場(chǎng)環(huán)境改進(jìn)對(duì)科技人才集聚提升的效應(yīng)在長(zhǎng)期穩(wěn)定提升,公共服務(wù)、創(chuàng)新環(huán)境改進(jìn)對(duì)科技人才集聚提升的效應(yīng)在長(zhǎng)期基本保持不變.本文認(rèn)為,造成這些情況可能的原因是:各地方政府在致力于改進(jìn)營(yíng)商環(huán)境的初期,投入了大量的人力、財(cái)力、物力,這在一定程度上確實(shí)吸引了一部分科技人才.但這種“投入效應(yīng)”并不能立即顯著改善當(dāng)?shù)氐臓I(yíng)商環(huán)境質(zhì)量,營(yíng)商環(huán)境的改進(jìn)需要一個(gè)“從量變到質(zhì)變”的過(guò)程.在這個(gè)過(guò)程中,科技人才對(duì)政府改善營(yíng)商環(huán)境的決心、執(zhí)行力和持續(xù)性會(huì)感到質(zhì)疑和困惑,同時(shí)受到周圍發(fā)展較快的地區(qū)已經(jīng)形成的高質(zhì)量營(yíng)商環(huán)境的影響,因此會(huì)有一個(gè)上下波動(dòng)的“震蕩過(guò)渡期”.在“震蕩過(guò)渡期”后,當(dāng)?shù)貭I(yíng)商環(huán)境質(zhì)量得到顯著改善并得到普遍認(rèn)同,此時(shí)就會(huì)形成長(zhǎng)期穩(wěn)定的科技人才集聚效應(yīng).科技人才更加注重政府、人力和金融市場(chǎng)方面的影響,在集聚到某一地區(qū)之后,會(huì)對(duì)這些領(lǐng)域加大自己的資本投入力度,政府效率、人力資源、金融服務(wù)和市場(chǎng)環(huán)境得到進(jìn)一步改進(jìn),以此吸引更多人才,在長(zhǎng)期形成良性循環(huán).

    (1)政府效率對(duì)科技人才集聚的沖擊

    (2)人力資源對(duì)科技人才集聚的沖擊

    (3)金融服務(wù)對(duì)科技人才集聚的沖擊

    (6)市場(chǎng)環(huán)境對(duì)科技人才集聚的沖擊

    4.3 差分GMM和系統(tǒng)GMM分析

    為考察科技人才集聚過(guò)程中的“領(lǐng)頭羊效應(yīng)”和“馬太效應(yīng)”,本文采用一階滯后項(xiàng)構(gòu)建動(dòng)態(tài)面板模型,具體形式如下:

    lnkjrcjjit=α+ρ1lnkjrcjji,t-1+ρ2lnyshji,t

    +βξ+μi+εit

    (10)

    其中ξ表示一組控制變量,包括lnkxwhtr、lnjjfzsp和lncyjj,β表示控制變量的系數(shù)向量.GMM估計(jì)法是動(dòng)態(tài)面板數(shù)據(jù)分析中常用的計(jì)量方法.GMM估計(jì)分為差分GMM估計(jì)和系統(tǒng)GMM估計(jì).差分GMM估計(jì)對(duì)式(10)進(jìn)行差分以消去個(gè)體效應(yīng)μi,并使用所有可能的滯后變量作為工具變量進(jìn)行GMM估計(jì).但是當(dāng)序列{yit}具有很強(qiáng)的持續(xù)性時(shí),會(huì)導(dǎo)致弱工具變量問(wèn)題,此時(shí)不再適合用差分GMM估計(jì)法.而系統(tǒng)GMM估計(jì)法由于利用了樣本的更多信息,比差分GMM估計(jì)法更有效,更適用于一般情形.由于兩者方法均使用了工具變量,因此能檢驗(yàn)兩個(gè)變量間內(nèi)生交互影響下的長(zhǎng)期效應(yīng).

    差分GMM估計(jì)和系統(tǒng)GMM估計(jì)前提是擾動(dòng)項(xiàng){εit}不存在自相關(guān),故要對(duì)此進(jìn)行檢驗(yàn).本文通過(guò)檢驗(yàn)擾動(dòng)項(xiàng)的差分是否存在一階與二階自相關(guān),來(lái)檢驗(yàn)原假設(shè)“擾動(dòng)項(xiàng){εit}不存在自相關(guān)”是否成立.檢驗(yàn)結(jié)果如表4所示.由表4可知,差分GMM估計(jì)中一階和二階的p值均大于0.05,不拒絕原假設(shè).系統(tǒng)GMM估計(jì)中二階的p值大于0.05,不拒絕原假設(shè).因此差分GMM估計(jì)和系統(tǒng)GMM前提均成立.

    表4 差分GMM估計(jì)和系統(tǒng)GMM前提檢驗(yàn)

    本文采用差分GMM估計(jì)和系統(tǒng)GMM估計(jì)兩種方法進(jìn)行動(dòng)態(tài)面板數(shù)據(jù)分析.差分GMM估計(jì)和系統(tǒng)GMM估計(jì)結(jié)果如表5所示.由于系統(tǒng)GMM方法更有效率,本文僅使用系統(tǒng)GMM估計(jì)結(jié)果進(jìn)行研究分析.由表5可知,加入控制變量后,兩種方法均顯示出營(yíng)商環(huán)境對(duì)科技人才集聚有顯著的正向影響;科技人才集聚的滯后項(xiàng)回歸系數(shù)明顯大于其他變量,說(shuō)明科技人才集聚自身存在的慣性遠(yuǎn)大于其他變量的影響.科技人才集聚過(guò)程中的“領(lǐng)頭羊效應(yīng)”和“馬太效應(yīng)”得到證實(shí).

    表5 動(dòng)態(tài)面板模型分析結(jié)果

    由于差分GMM估計(jì)和系統(tǒng)GMM估計(jì)均使用了工具變量,因此需要進(jìn)行過(guò)度識(shí)別檢驗(yàn),檢驗(yàn)結(jié)果如表6所示.由表6可知,差分GMM估計(jì)和系統(tǒng)GMM估計(jì)過(guò)度識(shí)別檢驗(yàn)結(jié)果分別為chi2(14)=16.60和P值=0.278 3>0.05、chi2(14)=22.74和P值=0.4165>0.05,無(wú)法拒絕過(guò)度識(shí)別檢驗(yàn)“所有工具變量均有效”的原假設(shè),差分GMM估計(jì)和系統(tǒng)GMM估計(jì)有效.

    表6 過(guò)度識(shí)別檢驗(yàn)結(jié)果

    5 結(jié)論與建議

    以上分析可知:營(yíng)商環(huán)境改進(jìn)在初期對(duì)科技人才集聚度提高有正向影響,在中期存在“震蕩過(guò)渡期”,科技人才集聚效應(yīng)在此期間會(huì)呈現(xiàn)出上下波動(dòng)的趨勢(shì),在后期營(yíng)商環(huán)境改進(jìn)對(duì)科技人才集聚度提高存在長(zhǎng)期穩(wěn)定的效應(yīng);在長(zhǎng)期內(nèi)科技人才集聚受自身慣性的影響程度更高,科技人才集聚過(guò)程中存在“領(lǐng)頭羊效應(yīng)”和“馬太效應(yīng)”.這與現(xiàn)實(shí)相符合.研究結(jié)果表明,改善營(yíng)商環(huán)境、提高政府效率、降低準(zhǔn)入門檻等,有利于科技人才流入.而科技人才所帶來(lái)的先進(jìn)的管理能力和創(chuàng)新研發(fā)技術(shù)等又會(huì)反過(guò)來(lái)促進(jìn)營(yíng)商環(huán)境的改善,吸引更多人才.

    第一,在政務(wù)環(huán)境方面,政府應(yīng)通過(guò)出臺(tái)一系列政策來(lái)簡(jiǎn)化企業(yè)相關(guān)審批程序、減免稅收,壓減自由裁量權(quán),厘清省市區(qū)間的權(quán)責(zé)關(guān)系,制定標(biāo)準(zhǔn)統(tǒng)一的公共服務(wù)事項(xiàng)清單和行政權(quán)力事項(xiàng)目錄,降低制度性交易成本,提高政府部門服務(wù)效率,擴(kuò)大科技人才集聚效應(yīng);第二,在市場(chǎng)環(huán)境方面,政府應(yīng)高效實(shí)施市場(chǎng)準(zhǔn)入負(fù)面清單制度,完善公平競(jìng)爭(zhēng)審查制度,破除招投標(biāo)隱性壁壘.加強(qiáng)行政程序,依法保證民營(yíng)經(jīng)濟(jì)的資產(chǎn)、資本和知識(shí)產(chǎn)權(quán)安全保護(hù);第三,在人才方面,政府應(yīng)完善人才政策支持,設(shè)立專門的資金項(xiàng)目來(lái)加大人才補(bǔ)貼力度,鼓勵(lì)民間資本投入,加大對(duì)高校和科研院所的投入,提供優(yōu)質(zhì)的科研設(shè)備等硬環(huán)境,并注重相關(guān)風(fēng)險(xiǎn)的防范和控制.地方政府在致力于改善營(yíng)商環(huán)境的初期,應(yīng)提前制定出改善營(yíng)商環(huán)境的各項(xiàng)政策和措施,并高效執(zhí)行,而不是單純的人力或資本投入,以盡量縮短甚至消除“震蕩過(guò)渡期”,實(shí)現(xiàn)科技人才集聚的長(zhǎng)期穩(wěn)定效應(yīng).

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