科技金融政策能否提升科技人才集聚水平——基于多期DID经验证据

科技人才是实现我国科技自立自强的核心要素,而科技金融政策是推动我国科技产业发展的重要举措,也是促进地区科技人才集聚的积极探索。以科技金融政策作为一项准自然实验,利用2004—2019年全国281个城市面板数据构建多期双重差分模型,实证分析科技金融政策对城市科技人才集聚水平的影响和作用机制。研究发现：科技金融政策显著提升城市科技人才集聚水平;科技金融政策主要通过政府干预效应、结构升级效应和创新驱动效应提升城市科技人才集聚水平;科技金融政策对科技人才集聚水平的影响随着城市行政级别的提升呈现“边际效应递增”规律。据此,提出对策建议,包括推进科技金融政策有序扩散、强化试点政策的科技人才集聚效应并扩展作用路径、设计科技金融政策梯度发展战略、促进地区间均衡协调发展。     

我国省会城市人才吸引力影响因素的组态效应研究

为探究城市人才吸引力前因变量的协同作用机制,以中国31个省会城市为研究对象,采用模糊集定性比较分析（fsQCA）方法,探讨经济水平、公共服务水平、科技创新水平、教育水平、文化水平的相互作用对城市人才吸引力的复杂影响机制。研究发现：任何一个单独变量均不构成高或非高城市人才吸引力的必要条件,且单个变量对城市人才吸引力的解释力较弱;高城市人才吸引力的路径有四条,即经济-文化主导下公共服务驱动型、经济-文化主导下教育驱动型、经济-科创-教育主导型、公共服务-科创主导下文化驱动型,且公共服务水平和教育水平存在替代作用;非高城市人才吸引力的路径有四条,且与高城市人才吸引力之间存在非对称关系,其中经济水平仍是影响城市人才吸引力的重要因素。     

中国情境下企业创新绩效要素协同驱动路径研究

立足于中国情境,采用模糊集定性比较分析法（fsQCA）,以143家企业为样本,系统研究制度环境、异质性知识来源和吸收能力不同维度耦合组态对创新绩效的影响路径及作用机制。结果发现：①存在3条高创新绩效驱动路径,即政府主导下依托外部知识—吸收能力的探索式创新驱动型路径、关系主导下依托外部知识—吸收能力的探索式创新驱动型路径和依托内部知识—吸收能力的利用式创新驱动型路径;②不同路径内部构成要素间存在替代或互补关系;③驱动高创新绩效的路径间存在等价性。基于组态视角探究中国情境下创新绩效内化机制及协同驱动路径,对企业提升创新绩效具有一定借鉴意义。     

科技资源配置效率影响因素组态与路径研究——基于中国内地30个省市的QCA分析

科技资源配置效率作为衡量区域创新能力的重要指标,是当前深化要素配置市场化改革的重点。运用模糊集定性比较分析法对中国内地30个省市级数据进行实证分析,从整体性视角揭示影响科技资源配置效率的条件因素组态。结果发现：单个要素不构成科技资源配置效率提升的阻碍因素,但科研机构发展水平、产业结构调整、研发机构R&D经费支出在促进科技资源配置效率提升方面发挥较为普遍的作用;存在6条关键路径可以提升科技资源配置效率,包括开拓型、产业升级助推型、科研机构驱动型、产业升级与科研机构发展双轮驱动型、科研机构主导逻辑下的高校驱动型、市场和研发机构双元主导逻辑下的多元主体合力驱动型。因此,为全面提升科技资源配置效率,可以结合自身资源禀赋和条件因素选择不同的实现路径。     

科技人才集聚对中国区域科技创新效率的影响

基于2005-2015年省际面板数据,构建超越对数随机前沿距离函数模型,借鉴产业区位熵思想,研究科技人才集聚对中国区域科技创新效率的影响。结果表明,科技创新效率存在区域差异,东部地区高于中部、西部、东北地区,西部最低;科技人才集聚规模和均衡度与区域科技创新效率显著正相关,强度与区域科技创新效率显著负相关。鉴于此,为提高区域科技创新效率、缩小区域差异,我国政府应全方位培育并吸引科技人才,合理引导科技人才流动、整合科技人才资源。     

企业原始创新驱动路径研究——基于TOE框架的组态分析

企业原始创新是解决科技“卡脖子”问题的重要手段，也是推动科技自立自强的重要举措。在TOE框架下，结合现阶段企业原始创新特点，提出分析企业原始创新绩效差异的整合性框架，并采用fsQCA方法进行深入分析。结果表明，实现企业高原始创新的组态路径有5条，分别是技术与市场主导下的技术管理与原始创新氛围驱动型、技术与市场主导下依托政策的高管支持与技术管理驱动型、技术与市场主导下的原始创新氛围与政策驱动型、技术主导下依托政策的技术管理与组织因素驱动型以及市场主导下依托技术管理的原始创新氛围与高管支持驱动型；从企业高原始创新组态路径中发现，技术、组织和环境3个层面要素之间具有互补替代关系，可为处于不同场景下的企业获取高原始创新绩效提供有益参考；导致企业非高原始创新的组态路径有两条，且都包括非高技术能力、非高程度高管支持、非高市场导向和非高政策导向，表明技术、组织和环境层面要素的缺失导致企业原始创新绩效不高。结论可为驱动企业原始创新提供重要理论依据。     

异质性科技人力资源集聚及影响因素研究

近年来各地方政府出台了大量人才政策,政策重点从以往的聚焦高层次人才引进培养转向形成覆盖高层次科技人才、青年人才、甚至应届本科生和研究生的"顶天立地"人才政策体系,以形成地区科技人力资源集聚规模优势.由于我国尚未建立科技人力资源统计规范和制度,以往相关研究主要采用研究与试验发展(R&D)人员等范围较窄的统计指标进行替代,难以适应国家和地区人才宏观管理需要.因此基于经济合作与发展组织(OECD)提出的科技人力资源内涵界定,探索提出适应我国基础统计资料现状的地区科技人力资源测算方法,测算2001—2017年我国30个省份(因数据缺失,不包括西藏地区和港澳台地区)科技人力资源规模和结构,认为我国科技人力资源仍呈现东部高度集聚,中、西部规模较小的特征.进一步构建面板模型实证检验科技人力资源聚集的影响因素,结果表明地区经济发展、产业规模、创新活力、文化教育和居住环境是核心层科研人员集聚的重要因素,但范围更广大的科技人力资源集聚与地区薪酬水平、研发投入强度和生活成本不相关;高技术产业规模、文化教育水平是东、中、西部科技人力资源集聚的共同影响因素,此外东部地区受到地区薪酬水平、创新活力和生活成本影响更显著,西部地区则仍受到地区经济发展的显著影响.因此,本文建议经济发达的东部地区继续充分发挥市场机制配置人力资源的基础作用,中、西部地区重视打造科技人才事业发展平台,逐步减少政策对人才流动的直接干预,通过科技力量布局倾斜间接引导人才向西部地区集聚.     

科技人才集聚对中国区域科技创新效率的影响——基于超越对数随机前沿距离函数模型

基于2005-2015年省际面板数据,构建超越对数随机前沿距离函数模型,借鉴产业区位熵思想,研究科技人才集聚对中国区域科技创新效率的影响。结果表明,科技创新效率存在区域差异,东部地区高于中部、西部、东北地区,西部最低;科技人才集聚规模和均衡度与区域科技创新效率显著正相关,强度与区域科技创新效率显著负相关。鉴于此,为提高区域科技创新效率、缩小区域差异,我国政府应全方位培育并吸引科技人才,合理引导科技人才流动、整合科技人才资源。     

创新生态系统如何驱动企业微创新——一个组态视角的fsQCA分析

近年来,微创新是创新研究领域的热点,如何驱动企业微创新是相关研究亟需回答的问题。整合创新生态系统3个层面六大要素,运用模糊集定性比较分析（fsQCA）方法,以18个微创新案例为样本,探讨创新生态系统驱动企业微创新的复杂因果机制。结果发现：第一,单个创新生态系统要素并不构成企业高微创新的必要条件。第二,存在3条高微创新驱动路径,即机会识别主导下的用户驱动型、机会识别主导下的环境与用户参与驱动型,以及机会识别主导下的环境、组织学习与领先用户驱动型。此外,非高微创新驱动路径仅有一条,且与高微创新驱动路径存在非对称关系。第三,机会识别能力作为核心条件出现在高微创新的3个组态及非高微创新一个组态中,说明机会识别能力对企业微创新具有重要作用。     

科技人才区域集聚为何不同——基于创新环境空间差异的解释

我国科技人才集聚具有地区差异性,并且与创新环境表现出明显的空间同位与同向演化特征,因此,从创新环境空间差异这一角度解释科技人才在区域集聚上的不同具有合理性。利用2010-2019年中国内地31个省（市、区）面板数据,通过构建空间杜宾模型考察区域创新环境对科技人才集聚的影响。结果表明：在全国总样本下,良好的区域创新环境显著促进本地区科技人才集聚,并对周围地区产生虹吸效应;在分样本情境下,地区创新环境对科技人才集聚的影响具有空间异质性,在东、中、西部地区,创新环境均对本地科技人才集聚产生不同程度的促进作用,其中,东部和中部地区创新环境的本地科技人才集聚作用最显著,西部地区相对较弱,同时,东部地区创新环境对邻近地区科技人才集聚具有显著虹吸效应,而中部地区和西部地区未有体现。据此,针对不同区域提出不同创新环境改善建议,以促进科技人才集聚。     

基于主成分分析法的深圳科技创新人才发展环境评析

人才是实现高质量发展的核心力量，人才环境影响人才流向及其创新能力发挥。以深圳科创人才环境作为研究对象，选择区域经济环境、文教环境、就业创业环境、生活保障环境、科创支持环境、成果转化环境6个二级指标、34个三级指标构建评价指标体系，并运用主成分分析法对深圳科创人才发展环境的变化规律、因子特征进行分析和评价。研究发现：深圳科创人才发展环境经历了起步改善、快速改善和深入改善的过程，在该过程中，经济发展因子改善最为明显，安居保障因子调整最为薄弱，其它因子对科技创新人才环境具有正向效应；各因子拟合程度呈现出一定规律，2012年拟合效果最好，随后相互差异又逐渐扩大。基于以上分析，提出优化深圳科创人才发展环境的建议。     

城市科技创新人才政策扩散动力因素时空差异研究

科技创新人才是城市提升创新能力的核心资源,是科技进步的关键要素。科技创新人才政策作为城市争夺人才的工具,被各个城市广泛采纳和使用。以161个城市为研究对象,运用事件史分析方法,探寻城市科技创新人才政策扩散的动力因素并进行时空差异分析。研究发现,城市科技创新人才政策扩散具有双重动力因素：在需求拉动因素中,经济发展水平和财政收入是影响城市科技创新人才政策扩散的主要因素;在压力推动因素中,行政指令、府际竞争和社会舆论显著影响城市科技创新人才政策扩散;在政策扩散平稳增长期,双重动力因素共同作用于政策扩散过程,而在政策扩散加速和减速增长期,城市科技创新人才政策扩散动力因素存在差异;在东、中部地区,压力推动因素占据主导,而在西部地区,双重动力因素都发挥重要作用。     

科技创新人才区域性需求趋势研究

科技创新人才是结构转型和经济社会高质量发展的重要支撑力量。运用灰色系统GM（1,1）模型,对四川、陕西、上海三省市2017-2021年科技创新人才进行需求预测和比较分析。R语言求解结果表明,三地及高技术产业对科技创新人才的需求数量均呈稳步增长态势,但增速存在区域性差异,新的科技创新人才发展区域性非均衡态势将逐渐形成,区域性人才竞争将进一步加剧。加大科技创新人才培育力度,合理规范人才竞争应成为国家层面的人才政策;加快产业转型升级、优化人才生态环境、提高人才与产业匹配度既是优化人才资源配置效率的关键,也是区域性人才管理工作的重点。     

区域辐射中心人才集聚指数与辐射力关系研究

准确测度区域辐射中心人才集聚指数和辐射力水平并深入探讨二者相互关系,有助于检验各省份人才政策的实效性和为区域辐射中心建设提出路径建议。本文选取17个典型省份作为区域辐射中心研究样本,采用区位商法和回归分析法开展研究表明,区域辐射中心建设进程中存在明显的“人才政策—人才集聚指数—辐射力”交互推动关系,且区域辐射中心人才集聚指数与辐射力呈显著正相关关系,人才集聚指数提高1个百分点,区域辐射中心辐射力提升0936个百分点。相反,区域辐射中心辐射力提高1个百分点,人才集聚指数提高1068个百分点。区域中心辐射力的主要影响因素是科技创新和金融服务,二者对人才集聚指数的影响系数分别为0586和056。研究成果为区域辐射中心建设指明了路径：人才政策应聚焦集聚科技创新人才和金融服务人才,辐射中心应结合产业发展规划构建区域性、特色化产融合作平台,建立科技创新、金融服务与人才集聚的良性互动关系,通过提升科技创新辐射力和金融服务辐射力来提升区域辐射中心辐射能力。     

创新要素流动及影响因素研究述评

从资源比较优势竞争转向创新要素优势竞争是区域竞争的新态势,以创新人才、创新技术和研发资金为主要内容的创新要素自由流动,给区域经济发展带来新的契机与挑战。随着对创新规律认识的深化,创新要素的内涵不断完善丰富。目前对创新要素的定义,有从要素论和系统论角度进行划分。要素论一般把创新要素分为人才要素、资金要素、平台要素、技术要素、社会资本要素、制度及政策要素;系统论认为创新要素主要由产出科技成果的创新活动投入的资源即直接要素,包括技术、资金、人才,以及提供支撑条件,间接推动创新活动的外部环境即间接要素,包括基础设施、社会环境、宏观政策等。本文分析了创新要素与传统生产要素的区别及特征,分析了创新要素流动的机制并对目前主流的引力模型和推拉模型进行了归纳,对影响创新要素流动的影响因素进行了分析,从国内和国际视角对创新因素流动规律进行了总结。未来需要在创新要素流动形成的流数据空间效应、技术转移测度及效应、创新要素配置效率3个方面开展深入研究。     

营商环境优化与区域创新效率——兼论经济一体化的联合空间效应

基于营商环境影响区域创新效率的机制分析,以2011-2019年中国地级市数据为样本,构建空间动态面板模型,检验得出：①从总体看,营商环境优化是提高创新效率的重要着力点,并通过促进创新人才集聚间接提升创新效率,但同时因创新人才集聚的挤出效应引致邻近区域创新效率损失;②分区域看,外围城市营商环境优化对创新效率的直接提升效应强于中心城市,但中心城市因创新人才集聚存在创新外溢效应,因此营商环境优化的创新溢出效应更显著;③经济一体化战略放大了营商环境优化的积极作用,尤其表现在京津冀经济圈,即营商环境优化对创新效率的直接提升效应增强,且创新挤出效应也转为创新溢出效应。鉴于此,提出应通过建设协同创新平台、差异化设计营商环境考核指标、加强中心城市强强联合等策略促进营商环境优化,同时,提升区域整体创新效率。     

政府干预、创新驱动与区域人才配置

基于政府干预视角探讨创新驱动对区域人才配置的作用，借助中国258个城市2004—2018年面板数据，对创新驱动促进区域人才配置的动力机制进行验证。结果表明：创新驱动和政府干预均能有效改善区域人才配置，加入交互项后二者对区域人才配置的效应进一步增强；受边际效应递减规律的制约，西部创新驱动对区域人才配置呈现出的正向促进效应最强，东部次之，中部最小；政府干预以及政府干预与创新驱动的交互项对区域人才配置的效应均呈现出一定区域异质性；创新驱动对人才配置的效应受到政府干预程度影响，存在政府干预的双重门限效应。