張 揚

(復(fù)旦大學(xué) 國際關(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)展的第一動力，是建設(shè)現(xiàn)代化經(jīng)濟體系的戰(zhàn)略支撐。十八大報告指出，科技創(chuàng)新是提高社會生產(chǎn)力和綜合國力的戰(zhàn)略支撐，必須擺在國家發(fā)展全局的核心位置。城市既是經(jīng)濟、文化以及各類創(chuàng)新要素的集合體，也承擔(dān)著推動創(chuàng)新發(fā)展的使命，同時受益于科學(xué)技術(shù)進步與創(chuàng)新環(huán)境改善。自2008年以來，我國先后批復(fù)深圳、北京、上海等78個創(chuàng)新型城市試點。新時代科技浪潮中，創(chuàng)新型城市試點作為一項推進國家創(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)中顯示出其獨特的功能及影響力。既有研究對創(chuàng)新型城市試點進行探討，部分學(xué)者分析創(chuàng)新型城市試點政策對城市創(chuàng)新水平或創(chuàng)新能力方面的影響，也有學(xué)者從影響機制入手，剖析其對創(chuàng)新績效的作用機制[1]。整體而言，創(chuàng)新型城市試點政策效應(yīng)評估研究有待深入。

科技人才集聚既是入選創(chuàng)新型城市試點的關(guān)鍵指標(biāo)，也是區(qū)域創(chuàng)新進步的重要追求。近年來，城市人才“爭奪”愈加激烈，凸顯出科技人才對于城市發(fā)展的重要性。在中美貿(mào)易摩擦背景下，我國整體科技創(chuàng)新水平亟待提升，由此進一步促進各地出臺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，國家財政科學(xué)技術(shù)支出突破1萬億元；2020年，上海有條件放開高校畢業(yè)生落戶政策等。創(chuàng)新型城市試點是構(gòu)建國家發(fā)展創(chuàng)新體系、培育創(chuàng)新動能的重要戰(zhàn)略政策，對其溢出效應(yīng)尤其是科技創(chuàng)新人才集聚效應(yīng)進行研究具有現(xiàn)實意義，可為合理擴大政策試點提供思路。

新時代背景下，創(chuàng)新型城市試點能否提升城市科技人才集聚水平？其效應(yīng)差異與作用機制如何體現(xiàn)？如何結(jié)合試點政策與其它人才政策吸引科技人才集聚？上述問題對于優(yōu)化試點政策、提升城市人才競爭力及國家整體科技創(chuàng)新水平具有重要意義。本文基于全國240個城市數(shù)據(jù)，通過實證分析回答以上問題，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)綜述與機制假設(shè)

政府行為與城市發(fā)展緊密相連，但對于究竟是帶來“成本”還是“收益”存在一定爭議。一種觀點認(rèn)為，政府行為將對經(jīng)濟發(fā)展產(chǎn)生影響，不服從市場規(guī)則的政府行為可能導(dǎo)致資源錯配[2]。政府實施的不可持續(xù)政策是危及城市目標(biāo)、帶來脆弱性的重要因素[3]；另一種觀點認(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中的交易成本并促進城市發(fā)展，即有效的政府行為能夠通過自上而下的政策等影響城市要素，進而形成溢出效應(yīng)。

1.1 創(chuàng)新型城市試點與人才集聚水平

政策試點是我國政策制定過程中頗具特色的模式，自創(chuàng)新型城市試點開展以來，學(xué)界進行了大量研究。從實踐來看，2008年深圳成為我國首個創(chuàng)新型城市試點，2010年國家科技部印發(fā)《關(guān)于進一步推進創(chuàng)新型城市試點工作的指導(dǎo)意見》并提出相關(guān)評價指標(biāo)，為試點篩選與評估提供標(biāo)準(zhǔn)和參考。截至2018年，共78個城市進入創(chuàng)新型城市試點行列。學(xué)界對于創(chuàng)新型城市的研究視角可分為理論—內(nèi)涵、模式—經(jīng)驗以及指標(biāo)—評估3個角度。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，需通過完善創(chuàng)新系統(tǒng)驅(qū)動城市發(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)驗方面，聚焦于國內(nèi)與國際比較案例分析，歸納主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)、政府驅(qū)動及政策目標(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[7]。指標(biāo)—評估方面，雖未形成一致觀點，但多數(shù)學(xué)者借鑒國外指標(biāo)并結(jié)合國內(nèi)實際，通過量化分析路徑探討創(chuàng)新型城市評價指標(biāo)構(gòu)建。其中，以創(chuàng)新能力、創(chuàng)新資源、創(chuàng)新過程等維度為切入點，對照國內(nèi)典型城市案例進行分析，有學(xué)者在研究中構(gòu)建了較為完善的城市創(chuàng)新水平評估指標(biāo)[8]。

創(chuàng)新型城市試點是中國政府創(chuàng)新治理實踐模式。通過影響城市制度供給、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)新型城市試點政策效應(yīng)研究大多集中于創(chuàng)新結(jié)果，如創(chuàng)新績效、創(chuàng)新能力、創(chuàng)新水平[10-11]，較少涉及創(chuàng)新型城市試點政策對人才集聚水平的影響。無論是國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、動員和組織經(jīng)濟活動的人力資本方面具有重要作用[12]。在科技人才流動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)，而實際上創(chuàng)新型城市的確具備這一能力[13]。同時，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]?；诖?，本文提出以下假設(shè)：

H1：創(chuàng)新型城市試點對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)期與政策實際效果之間的差異難以避免，在時間序列上，政策效應(yīng)存在波動的可能性。既有研究提出政策遞減效應(yīng)，即政策從制定、執(zhí)行到最終落實的周期中存在走樣、變通等問題，導(dǎo)致政策效力逐漸減弱[15]。因此，政策評估不僅應(yīng)關(guān)注短期效應(yīng)，更需關(guān)注長期效應(yīng)[16]。創(chuàng)新型城市試點政策效果受多重因素影響。理論上，試點政策的確立能夠有效激勵當(dāng)?shù)卣块T出臺相應(yīng)辦法，這種先行效應(yīng)能夠有效區(qū)分試點城市與非試點城市的人才集聚水平。在現(xiàn)實背景下，隨時間推移，經(jīng)濟發(fā)展與人口結(jié)構(gòu)變化等使得非試點城市也意識到人才對于城市創(chuàng)新發(fā)展的關(guān)鍵作用，人才政策對創(chuàng)新型城市試點的人才集聚效應(yīng)產(chǎn)生擠出作用。由此，本文提出以下假設(shè)：

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

創(chuàng)新型城市政策影響試點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)政策既能通過強化試點城市企業(yè)創(chuàng)新能力推動產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級[17]，也能通過提升企業(yè)集聚度積極促進轄區(qū)內(nèi)企業(yè)創(chuàng)新活動[18]。更重要的是，創(chuàng)新型城市對區(qū)域經(jīng)濟增長具有溢出效應(yīng)[19-20]。經(jīng)濟視角下，人才集聚受區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展水平的影響，地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平可通過影響人們的預(yù)期收入引導(dǎo)科技人才流動，以此增強區(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與支持，推動科技創(chuàng)新，進而吸引人才集聚。

創(chuàng)新型城市試點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。高等院校既是推進協(xié)同創(chuàng)新的重要力量[23]，也是影響國家或地區(qū)人才分布的最重要因素[24]。創(chuàng)新型城市需要創(chuàng)新型大學(xué)提供人才載體及智力供給，形成知識、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)新型城市試點通過經(jīng)濟社會環(huán)境影響科技人才集聚水平。

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

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

圖1 創(chuàng)新型城市試點與科技人才集聚水平作用機制

2 研究設(shè)計

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)生性問題。本文借鑒實驗研究思路，將創(chuàng)新型城市試點視為一項準(zhǔn)自然實驗，即以試點城市作為實驗組，以非試點城市作為對照組。在現(xiàn)實中，試點并不集中在同一年份出現(xiàn)，即研究對象是否接受政策干預(yù)在時間上存在差異性。因此，為得到該項政策的凈效應(yīng)，利用連續(xù)雙重差分方法對數(shù)據(jù)進行分析。為減少樣本選擇偏差，選擇適當(dāng)?shù)膮f(xié)變量并通過傾向值匹配方法對實驗組城市與對照組城市進行匹配，由此對連續(xù)雙重差分結(jié)果進行再檢驗，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)新城市試點的虛擬變量，城市在成為試點后取值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為隨機誤差。

(2)平行趨勢模型。使用雙重差分方法的前提是兩個組別在趨勢上具有可比性，即在試點之前，實驗組城市與對照組城市的科技人才集聚水平存在共同發(fā)展趨勢，由此將對照組的表現(xiàn)作為實驗組的反事實進行比較。因此，參考Beck (2010)和曾婧婧(2020)的研究成果，設(shè)定以下平行趨勢檢驗?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，本文選取試點前4年及試點后6年進行檢驗，t-4為試點前4年，以此類推，t+6為試點后6年。根據(jù)平行趨勢檢驗原理，本文基于估計系數(shù)β得到試點前后科技人才集聚水平的平行趨勢，如果試點前其趨勢具有共同性，則說明兩個組別間具有反事實關(guān)系，可進行雙重差分。

(3)傾向得分匹配模型。實證研究中，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。本文采取兩個組別間的可比較性檢驗，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)自然實驗中的可比性問題，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體與未受影響的個體進行配對，保證匹配后個體的傾向值相等或者近似[26]。本文中，成為創(chuàng)新型城市試點的傾向得分模型如下：

P=Pr{period_treat=1}={φXit}

(3)

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

2.2 數(shù)據(jù)來源與變量描述

(1)數(shù)據(jù)來源。我國創(chuàng)新型城市試點始于2008年，后陸續(xù)設(shè)立多批創(chuàng)新型城市試點?？紤]到政策效應(yīng)短期內(nèi)未形成，故僅對前5批試點城市進行研究。具體試點城市選取標(biāo)準(zhǔn)如下：前5批入選創(chuàng)新型城市試點；2003—2018年未發(fā)生重大行政區(qū)劃、級別等城市特征變化；相關(guān)變量數(shù)據(jù)可在EPS數(shù)據(jù)庫、《中國城市統(tǒng)計年鑒》以及政府網(wǎng)站上收集。由此，將59個試點城市納入實驗組，將181個非試點城市納入對照組。本文對數(shù)據(jù)進行以下處理：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，使用線性插值法對被保留城市數(shù)據(jù)的缺失值進行估計與補充。由此，得到16年間240個城市面板數(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)新型城市試點與否的分組虛擬變量(treatit)、時間虛擬變量(periodit)以及二者交互項(period_treat)。在分組虛擬變量中，對成為創(chuàng)新型城市試點的城市統(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)新型城市試點的情況，因而在時間虛擬變量中，對城市成為試點當(dāng)年及之后的年份賦值為1，其余為0。交互項表示某城市在組別及時間上是否成為創(chuàng)新型城市試點，同樣可區(qū)分為0-1變量，以此作為本文主要解釋變量。

控制變量為人均國內(nèi)生產(chǎn)總值、人均科技財政支出、人均教育財政支出、固定投資水平及對外開放水平。Golicic等[30]認(rèn)為，地區(qū)經(jīng)濟發(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、開放性與包容性顯著影響人才區(qū)域流動和集聚[31]。政府財政投入對于人才集聚的表征為政策環(huán)境優(yōu)劣，同時教育水平對人才集聚也具有一定影響[32]。人均財政支出體現(xiàn)了城市政府對科技創(chuàng)新與人才教育的重視程度，對外開放水平則說明一個城市的包容程度。

表1為各變量及指標(biāo)描述性統(tǒng)計分析結(jié)果。本文共計3 840個樣本量，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)新型城市試點政策是否是其中的原因為本文主要研究目的。在創(chuàng)新型城市試點這一虛擬變量上，試點城市年份占比為11%，因而可從非試點城市中選取具有可比性的樣本進行匹配，并估計組間科技人才集聚水平差異性，進一步檢驗結(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)計結(jié)果

3 實證結(jié)果分析

3.1 連續(xù)雙重差分模型適用性檢驗

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

在檢驗過程中，選取創(chuàng)新型城市試點設(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。由于試點設(shè)立時間存在差異，城市之間考察周期也不同，為避免多重共線性問題，本研究對回歸模型進行如下處理：使用縮尾處理解決樣本稀疏問題；將基期即試點城市設(shè)立當(dāng)年數(shù)據(jù)剔除。表2為估計系數(shù)，創(chuàng)新型城市試點設(shè)立前4年，估計系數(shù)在統(tǒng)計上均不顯著，說明包括實驗組和對照組在內(nèi)的城市間科技人才集聚水平發(fā)展趨勢不存在顯著差異，即滿足共同趨勢條件。圖2再次驗證其共同趨勢假設(shè)，因而可使用連續(xù)雙重差分方法對創(chuàng)新型城市試點政策與城市科技人才集聚水平關(guān)系進行估計。

表2 平行趨勢檢驗回歸結(jié)果

圖2 創(chuàng)新型城市試點前4年及后6年平行趨勢檢驗

3.2 基準(zhǔn)模型回歸

平行趨勢檢驗成立后，本文利用基準(zhǔn)回歸模型對創(chuàng)新型城市試點政策效應(yīng)進行估計，將城市固定效應(yīng)與時間固定效應(yīng)納入模型(1)和模型(2)。模型(1)僅對創(chuàng)新型城市試點中分組變量及時間變量的交互項與科技人才集聚水平進行計算，創(chuàng)新型城市試點這一虛擬變量在0.01的水平上顯著且系數(shù)為正，說明試點設(shè)立對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)量級差距縮小，取對數(shù)進行計算。其中，創(chuàng)新型城市試點政策變量在0.01的水平上仍顯著為正，政策效應(yīng)為15.5%，說明與非創(chuàng)新型城市試點相比，創(chuàng)新型城市試點更有效地提升了城市科技人才集聚水平。因此，H1得到驗證。

3.3 時間異質(zhì)性檢驗

在創(chuàng)新型城市試點時間效應(yīng)檢驗中，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%的情況下隨時間變化的趨勢。創(chuàng)新型城市試點設(shè)立后對科技人才集聚水平產(chǎn)生了提升作用，相比之下，前3年增長較為快速，第4～6年增長較為平緩。第6年后，創(chuàng)新型城市試點政策效應(yīng)有較大提升。一方面，由此驗證創(chuàng)新型城市試點這一政策對于城市科技人才集聚水平的效應(yīng)在時間上存在異質(zhì)性，但整體呈波動上升的過程。政策后期，政策效應(yīng)態(tài)勢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，城市間人才爭奪更激烈，各地密集出臺城市人才引進政策，吸引各類科技人才涌入并推動城市科技創(chuàng)新[33]。由此，影響科技人才流動與區(qū)域選擇傾向強度，H2得到驗證。

表3 基準(zhǔn)回歸模型

圖3 創(chuàng)新型城市試點時間效應(yīng)

3.4 穩(wěn)健性檢驗

(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，進一步地，本文將城市科技人才數(shù)量作為替代變量再次進行基準(zhǔn)回歸模型估計。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，說明創(chuàng)新型城市試點對科技人才集聚水平產(chǎn)生了1.59個單位的溢出效應(yīng)。模型(2)考慮了城市固定效應(yīng)、時間固定效應(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，估計結(jié)果說明創(chuàng)新型城市試點仍能顯著提升1.56個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)回歸模型檢驗結(jié)果

(2)PSM-DID檢驗。描述性統(tǒng)計分析發(fā)現(xiàn)，試點城市與非試點城市之比約為1∶9，因此，可對實驗組及對照組城市作進一步匹配以縮小組間差異，從而降低樣本選擇偏差對結(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創(chuàng)新型城市試點與非試點城市進行逐年匹配。在此過程中，匹配變量是成為創(chuàng)新型城市試點的影響因素。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、對外開放水平、人均科技財政支出以及人均教育財政支出等。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，本文對匹配效果進行檢驗，即對試點城市與非試點城市在匹配前后進行T檢驗，表5為T檢驗結(jié)果。匹配前，創(chuàng)新型城市試點與非試點均在0.05的置信水平下差異顯著，說明兩個組別之間的匹配變量差異較大，有可能產(chǎn)生統(tǒng)計上的樣本選擇偏差。匹配后，相較于匹配前，各匹配變量的T值顯著性有所下降，且非試點城市變量均值有所上升，與試點城市之間差距縮小，說明匹配方法有效縮小了試點城市與非試點城市之間的選擇偏差。

表5 匹配前后實驗組與控制組T檢驗結(jié)果

基于新樣本再次進行多期雙重差分回歸估計，表6為PSM-DID模型估計結(jié)果。模型(1)控制了城市固定效應(yīng)與時間固定效應(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，說明創(chuàng)新型城市試點政策提升了試點城市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，估計結(jié)果在0.05的水平上顯著，同時該模型可解釋整體的30.8%。因此，創(chuàng)新型城市試點對城市科技人才集聚水平具有促進作用，獲批成為創(chuàng)新型城市試點的城市，其科技人才集聚水平比未獲批城市高0.087%。

表6 PSMDID模型檢驗結(jié)果

(3)安慰劑檢驗。本文從如下3個方面進行安慰劑檢驗：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，試點城市包含全國大部分省會城市以及直轄市，由此可能產(chǎn)生因城市自身實力、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)新型城市試點政策帶來的科技人才集聚效應(yīng)。因此，將省會城市及直轄市樣本刪除并對結(jié)果進行估計。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結(jié)果，二者均在0.01的水平下顯著為正，驗證了創(chuàng)新型城市試點對于城市科技人才集聚水平的正向作用。

表7 安慰劑檢驗結(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結(jié)果，無論是否納入控制變量，回歸系數(shù)均顯著為正且無數(shù)值差異，說明在更改樣本考察周期后，創(chuàng)新型城市試點仍能促進試點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，對于科技人才需求較大，具有較強的人才吸引效應(yīng)，故將這一變量納入控制變量進行估計。模型(5)和模型(7)的估計結(jié)果與前述實證分析結(jié)果一致，試點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%，具有較強解釋力，驗證了創(chuàng)新型城市試點對于城市科技人才集聚水平的正向溢出效應(yīng)。

4 作用機制檢驗

一方面，創(chuàng)新型城市試點影響科技人才集聚水平的過程既存在制度性因素也存在經(jīng)濟性因素，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)新型城市試點能夠促進教育財政支出增加、提升城市對高等教育的重視程度并促使當(dāng)?shù)馗咝U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為該指標(biāo)反映了區(qū)域教育水平，可成為科技人才潛在補充力量。人力資本水平越高意味著地區(qū)教育水平越高，考慮到長遠(yuǎn)發(fā)展以及后代教育需求，科技人才可能產(chǎn)生更強的流動意愿。

另一方面，創(chuàng)新型城市試點設(shè)立能夠從財政補貼、政策激勵等渠道促進城市內(nèi)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)水平提升，進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。科技人才集聚受就業(yè)機會的影響，城市第二、三產(chǎn)業(yè)越發(fā)達(dá)，意味著其對科學(xué)、技術(shù)、科研等方面的崗位需求就越大。同時，得益于城市政府的重視，在待遇、補助以及科技創(chuàng)新獎勵等方面也有相對優(yōu)勢。因此，可以從人力資本水平與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)水平兩個途徑探討創(chuàng)新型城市試點對科技人才集聚水平的作用機制，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]對中介效應(yīng)的描述，本文采用依次檢驗回歸系數(shù)的方法進行檢驗，當(dāng)同時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，可以認(rèn)為存在不完全中介效應(yīng)。表8中的模型(1)說明，創(chuàng)新型城市試點這一虛擬變量顯著影響科技人才集聚水平；模型(2)說明，創(chuàng)新型城市試點對城市人力資本水平具有正向作用且通過0.01的顯著性水平檢驗；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)依次檢驗創(chuàng)新型城市試點對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)新型城市試點與科技人才集聚水平間具有不完全中介效應(yīng)，且對于整體的解釋力超過90%，驗證了產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)水平這一變量在其中的作用機制。

表8 中介效應(yīng)檢驗結(jié)果

5 結(jié)語

5.1 研究結(jié)論

創(chuàng)新是國家發(fā)展的強大驅(qū)動力，創(chuàng)新人才培養(yǎng)與科技人才隊伍建設(shè)是國家創(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)新型城市試點作為推進區(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)濟轉(zhuǎn)型及人口結(jié)構(gòu)變遷的現(xiàn)實背景下，多個城市已經(jīng)意識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。在全球科技浪潮涌動下，科技人才需求更為強烈。因此，揭示創(chuàng)新型城市試點對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)實意義。

本文基于2003—2018年240個城市數(shù)據(jù)進行實證分析，以創(chuàng)新型城市試點設(shè)立作為一項準(zhǔn)自然實驗，通過連續(xù)雙重差分方法對試點城市與非試點城市的科技人才集聚水平效應(yīng)進行逐年估計，并借助傾向值匹配及其它多種方法進行穩(wěn)健性檢驗，以減少樣本選擇偏誤和內(nèi)生性問題。研究發(fā)現(xiàn)，創(chuàng)新型城市試點政策能夠顯著提升試點城市科技人才集聚水平。但從時間上看，政策效應(yīng)存在異質(zhì)性，大致呈現(xiàn)波動提升趨勢，其原因與近年來多地出臺的人才政策有關(guān)。研究還發(fā)現(xiàn)，創(chuàng)新型城市試點政策通過影響城市人力資本水平與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)水平兩個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)新型城市試點能夠有效提升城市科技人才集聚水平，進而推動城市創(chuàng)新發(fā)展。因此，應(yīng)有序推進創(chuàng)新型城市試點設(shè)立。在中國政策擴散實踐中，“政策試驗”是最典型和普遍的擴散形式，即從試點到推廣的形式是總結(jié)經(jīng)驗、避免彎路的有效手段[36]。目前，創(chuàng)新型城市試點已設(shè)立了6個批次，其成功經(jīng)驗可為進一步擴大試點范圍提供參考。

其次，在時間上，創(chuàng)新型城市試點政策效果存在差異，體現(xiàn)出先試先行效應(yīng)。因此，可對創(chuàng)新型城市試點政策進行優(yōu)化與改進，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)惠政策出臺力度。創(chuàng)新型城市試點范圍需進一步擴大，但不能僅依賴于創(chuàng)新型城市試點設(shè)立，各地方政府要提升人才資源重視程度，通過增加財政投入、優(yōu)化就業(yè)環(huán)境等方式創(chuàng)新人才引進政策。

最后，創(chuàng)新型城市試點的影響機制是通過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力；另一方面，政府應(yīng)意識到企業(yè)在城市創(chuàng)新發(fā)展過程中的前沿作用，優(yōu)化營商環(huán)境，扶持第二、三產(chǎn)業(yè)發(fā)展，鼓勵企業(yè)加大創(chuàng)新研發(fā)力度與科技人才引進力度。

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、所屬行政級別以及城市自身規(guī)模等因素。因此，后續(xù)可針對城市異質(zhì)性進一步探討創(chuàng)新型城市試點對于科技人才集聚水平的作用機制。