謝文棟

(上海財經(jīng)大學(xué) 公共經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院，上海 200433)

0 引言

“人才聚則事業(yè)興”，隨著新一輪科技革命和知識經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展，科技人才已成為推動經(jīng)濟(jì)發(fā)展的關(guān)鍵要素之一。截至2020年，我國人才總量已逾1.8億，但人才隊伍“大而不強(qiáng)”的問題日益顯現(xiàn)。中共十九屆五中全會提出，“堅持創(chuàng)新在我國現(xiàn)代化建設(shè)全局中的核心地位，把科技自立自強(qiáng)作為國家發(fā)展的戰(zhàn)略支撐”?？萍既瞬攀乾F(xiàn)代科技發(fā)展和高技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展必不可少的核心要素與先決條件[1]，沒有人才優(yōu)勢，就不可能有科技優(yōu)勢、創(chuàng)新優(yōu)勢和產(chǎn)業(yè)優(yōu)勢[2]?？萍既瞬攀强萍紕?chuàng)新的關(guān)鍵力量，而金融資本是科技創(chuàng)新的重要支撐。融資難、融資貴等問題是我國科技型中小企業(yè)科技創(chuàng)新能力提升的主要掣肘，也是導(dǎo)致地區(qū)科技人才匱乏的重要原因。為突破企業(yè)融資障礙，增強(qiáng)企業(yè)自主創(chuàng)新能力，轉(zhuǎn)變經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式和全面建設(shè)創(chuàng)新型國家，2011年科技部聯(lián)合一行三會在全國16個地區(qū)開始實(shí)施科技和金融結(jié)合試點(diǎn)政策(簡稱科技金融政策)，該項政策旨在通過金融手段助推企業(yè)突破融資約束，提高企業(yè)自主創(chuàng)新能力，推動科技產(chǎn)業(yè)和戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展，促進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級?？萍既瞬攀峭苿痈呒夹g(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展的核心要素，那么，科技金融政策的實(shí)施能否提升城市科技人才集聚水平，發(fā)揮科技人才集聚效應(yīng)？若能，其影響科技人才集聚水平的作用機(jī)制是什么？存在怎樣的異質(zhì)性？回答這些問題，對進(jìn)一步發(fā)揮政策優(yōu)勢，提升地區(qū)科技人才集聚水平，落實(shí)人才強(qiáng)國戰(zhàn)略，加快實(shí)現(xiàn)我國科技自立自強(qiáng)具有重要現(xiàn)實(shí)意義。

本文將科技金融政策作為一項準(zhǔn)自然實(shí)驗(yàn)，結(jié)合多期雙重差分法評估科技金融政策對城市科技人才集聚水平的影響。邊際貢獻(xiàn)在于：第一，在研究視角上，將科技金融政策的政策效應(yīng)聚焦于科技人才集聚水平，豐富科技金融政策評估和科技人才集聚相關(guān)研究；第二，在識別策略上，立足于雙重差分估計框架，識別科技金融政策影響城市科技人才集聚水平的“凈效應(yīng)”，同時，考慮到試點(diǎn)城市選擇的非隨機(jī)性，采用PSM-DID糾正潛在選擇性偏誤，并采用安慰劑檢驗(yàn)等多種方法進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)，提高研究結(jié)論可靠性；第三，在實(shí)證分析上，借助中介效應(yīng)模型考察科技金融政策影響城市科技人才集聚水平的作用機(jī)制，有助于進(jìn)一步厘清其內(nèi)在邏輯和傳導(dǎo)路徑?？紤]科技金融政策對不同行政級別城市科技人才集聚水平的差異化影響，為進(jìn)一步推廣科技金融政策提供經(jīng)驗(yàn)證據(jù)。

1 文獻(xiàn)綜述與研究假設(shè)

1.1 文獻(xiàn)綜述

相關(guān)研究主要涉及3個方面內(nèi)容：一是科技金融政策，二是科技人才集聚水平，三是科技金融政策對科技人才集聚水平的影響。本文將從這3個方面對現(xiàn)有文獻(xiàn)進(jìn)行梳理。

(1)科技金融政策。從國外研究來看，有學(xué)者認(rèn)為科技與金融結(jié)合是指新技術(shù)早期崛起階段資本家為了獲取高額利潤，將大量金融資本投入技術(shù)領(lǐng)域，使得科技創(chuàng)新與金融資本耦合發(fā)展[3]。也有學(xué)者認(rèn)為金融與科技之間存在密切關(guān)聯(lián)性，一方面，金融資本能夠?yàn)閯?chuàng)新活動提供資金支持，推動技術(shù)創(chuàng)新；另一方面，技術(shù)創(chuàng)新會產(chǎn)生多樣化金融需求，促進(jìn)金融業(yè)發(fā)展，兩者相互影響、相互促進(jìn)[4]。國內(nèi)關(guān)于科技金融的研究主要聚焦于科技金融的經(jīng)濟(jì)增長效應(yīng)[5]、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級效應(yīng)[6]和創(chuàng)新提升效應(yīng)[7]?？萍冀鹑谡邔?shí)施效果引起學(xué)者廣泛關(guān)注，已有研究表明，在宏觀層面，科技金融政策顯著促進(jìn)地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高度化和合理化，推動產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級[8]，同時，顯著提升地區(qū)創(chuàng)新水平[9]，提高城市全要素生產(chǎn)率[10]，促進(jìn)試點(diǎn)地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長[11]；在微觀層面，科技金融政策可以提升民營企業(yè)創(chuàng)新水平[12]和中小高新技術(shù)企業(yè)生產(chǎn)效率，推動科技型中小企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展[13]。

(2)科技人才集聚水平。一是探討科技人才集聚的影響因素，主要包括：經(jīng)濟(jì)因素，如地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、工資水平和市場化程度[1]、房價、產(chǎn)業(yè)規(guī)模[14]等；社會環(huán)境因素，如公共服務(wù)水平[15]、城市化水平[16]、城市基礎(chǔ)設(shè)施[17]等；政策環(huán)境因素，如科技人才政策[18]、科研投入[19]、社會保障等[20]；文化教育環(huán)境因素[21]等。二是探討科技人才集聚效應(yīng)，諸多研究表明科技人才集聚對地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長、技術(shù)創(chuàng)新和高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展具有重要推動作用。在經(jīng)濟(jì)增長方面，馬茹等[22]研究發(fā)現(xiàn)科技人才集聚促進(jìn)中國經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展，但目前這一促進(jìn)效應(yīng)的提升幅度總體較小，仍有巨大潛能可以釋放；郭金花等[23]研究發(fā)現(xiàn)，科技人才集聚對城市全要素生產(chǎn)率的影響呈倒U型。在技術(shù)創(chuàng)新方面，芮雪琴等[24]認(rèn)為科技人才集聚與地區(qū)創(chuàng)新能力之間存在雙向因果關(guān)系，可以通過發(fā)揮科技人才集聚效應(yīng)，提升地區(qū)技術(shù)創(chuàng)新水平；修國義等[25]研究發(fā)現(xiàn)科技人才集聚可以提升區(qū)域科技創(chuàng)新效率，但該提升效應(yīng)存在區(qū)域差異性，東中西部地區(qū)依次遞減。在產(chǎn)業(yè)發(fā)展方面，李敏[26]等研究發(fā)現(xiàn)科技人才集聚與高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展之間存在相互促進(jìn)關(guān)系。

(3)科技金融政策對科技人才集聚水平的影響。目前國內(nèi)外鮮有文獻(xiàn)直接對此進(jìn)行探討，李志強(qiáng)等[27]研究科技金融對區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量的影響時發(fā)現(xiàn)，科技金融發(fā)展到一定程度會促進(jìn)科技人才集聚，增加產(chǎn)業(yè)內(nèi)競爭，提高經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量；孟添等[28]認(rèn)為科技人才是科技金融創(chuàng)新主體，也是科技金融政策有效運(yùn)行的重要支撐，科技人才不足會阻礙地區(qū)科技金融協(xié)調(diào)發(fā)展；呂途等[29]研究發(fā)現(xiàn)科技人才是科技金融影響區(qū)域綠色創(chuàng)新效率的重要因素，科技金融對區(qū)域綠色創(chuàng)新效率的促進(jìn)作用以人力資本水平達(dá)到閾值為前提。

綜上可見，關(guān)于科技金融和科技人才集聚單方面的研究都較為充分，但關(guān)于科技金融對科技人才集聚影響的研究顯得不足，只有少量相關(guān)文獻(xiàn)而且只是稍加解釋和討論，尚未有學(xué)者深入探討科技金融政策對科技人才集聚的影響。

實(shí)際上，科技金融政策是影響城市科技人才集聚水平的重要因素，一方面，科技金融政策的實(shí)施促使地區(qū)為科技型中小企業(yè)提供優(yōu)質(zhì)的科技創(chuàng)新金融服務(wù)，推動大量金融資本參與企業(yè)創(chuàng)新活動，激發(fā)企業(yè)提高創(chuàng)新積極性和增加科技項目研發(fā)投入，促進(jìn)地區(qū)科技產(chǎn)業(yè)發(fā)展和創(chuàng)新水平提升[9]，擴(kuò)大企業(yè)科技人才需求，創(chuàng)造科技型就業(yè)崗位。另一方面，科技金融政策通過一系列優(yōu)惠舉措，改善試點(diǎn)地區(qū)創(chuàng)新環(huán)境和創(chuàng)新基礎(chǔ)條件。在試點(diǎn)政策的推動下，諸多城市開啟“搶人大戰(zhàn)”，在安家落戶、教育醫(yī)療、科研經(jīng)費(fèi)、科研團(tuán)隊建設(shè)等方面給予科技人才支持，在試點(diǎn)地區(qū)形成政策洼地，使得大量科技人才向試點(diǎn)地區(qū)流動，提升科技人才集聚水平?；谏鲜龇治?，提出如下假設(shè)：

H1:科技金融政策顯著提升城市科技人才集聚水平。

1.2 影響機(jī)制分析

根據(jù)科技金融政策實(shí)施方案和目標(biāo)任務(wù)，科技金融政策的實(shí)施會加大地區(qū)財政科技支持力度，改善試點(diǎn)地區(qū)創(chuàng)新環(huán)境，推動產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級，而政府政策支持、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和創(chuàng)新環(huán)境均對科技人才集聚具有重要影響。本文從政府干預(yù)效應(yīng)、結(jié)構(gòu)升級效應(yīng)和創(chuàng)新驅(qū)動效應(yīng)3個方面，探討科技金融政策對科技人才集聚水平的影響機(jī)制，理論框架如圖1所示。

圖1 科技金融政策影響科技人才集聚水平的作用機(jī)制Fig.1 Mechanism of science and technology financial policy's impact on the agglomeration level of S&T talents

(1)政府干預(yù)效應(yīng)?？萍冀鹑谡邔萍既瞬偶鄣挠绊懗陨碚咝?yīng)外，也依賴地方政府因勢利導(dǎo)的推動。對于科技金融政策試點(diǎn)城市，地方政府在橫向競爭壓力下，通常采取一系列舉措促進(jìn)政策有效實(shí)施，例如，對企業(yè)科技創(chuàng)新活動實(shí)施更為積極的財政補(bǔ)貼政策，加大財政科技投入，完善創(chuàng)新基礎(chǔ)環(huán)境，強(qiáng)化科技創(chuàng)新激勵等。這些舉措都會增強(qiáng)試點(diǎn)城市對科技人才的吸引力，推動科技人才集聚。首先，按照試點(diǎn)政策的要求，試點(diǎn)城市將綜合運(yùn)用多種創(chuàng)新補(bǔ)償方式，引導(dǎo)金融資本參與實(shí)施各項國家科技計劃，激勵企業(yè)開展創(chuàng)新活動，而這些創(chuàng)新計劃的實(shí)施和創(chuàng)新活動的開展都需要大量科技人才作為支撐，從而增加地區(qū)科技人才需求。其次，科技人才是科技創(chuàng)新活動的最核心要素，科技競爭歸根結(jié)底是人才的競爭。為滿足地區(qū)科技產(chǎn)業(yè)發(fā)展的人才需求，試點(diǎn)城市會出臺一系列人才激勵政策，完善科技創(chuàng)新配套服務(wù)，引進(jìn)和吸引科技人才。最后，地方政府搭建科技服務(wù)平臺，深化科技保險工作，加大科技人員保險力度，維護(hù)科技人員合法權(quán)益，完善科技創(chuàng)新保障機(jī)制。在政府各項政策舉措的激勵下，試點(diǎn)城市對科技人才的吸引力不斷提升，促進(jìn)城市科技人才集聚。據(jù)此，提出如下假設(shè)：

H2：科技金融政策通過政府干預(yù)效應(yīng)提升城市科技人才集聚水平。

(2)結(jié)構(gòu)升級效應(yīng)?？萍冀鹑谡叩膶?shí)施可以優(yōu)化地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，通過結(jié)構(gòu)升級效應(yīng)提升城市科技人才集聚水平。一方面，地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變動與地區(qū)金融發(fā)展水平密切相關(guān)，地區(qū)金融發(fā)展水平越高，越有利于促進(jìn)地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級[30]，科技金融政策主要采用金融手段扶持科技型中小企業(yè)發(fā)展，培育戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)，并通過創(chuàng)新財政科技投入方式，引導(dǎo)科技與金融市場對接，實(shí)現(xiàn)科技創(chuàng)新鏈條與金融資本鏈條的有機(jī)結(jié)合，為不同發(fā)展階段科技型企業(yè)提供差異化金融服務(wù)，增強(qiáng)科技型中小企業(yè)商業(yè)融資能力，降低企業(yè)融資成本。這一系列舉措的實(shí)施，為地區(qū)科技產(chǎn)業(yè)發(fā)展注入強(qiáng)大動力，推動大數(shù)據(jù)、云計算和人工智能等新興技術(shù)產(chǎn)業(yè)蓬勃發(fā)展，進(jìn)而促進(jìn)地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級[8]。另一方面，新興技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展與地區(qū)科技人才集聚存在相互促進(jìn)關(guān)系[1]，地區(qū)新一代新興技術(shù)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展為科技人才提供更好平臺和更多發(fā)展機(jī)會，而且新興技術(shù)產(chǎn)業(yè)往往具備充裕的研發(fā)資本和創(chuàng)新資源，能夠?yàn)榭萍既瞬虐l(fā)揮個人才能、提升個人素質(zhì)和實(shí)現(xiàn)個人價值提供平臺支持，因而科技人才傾向于選擇創(chuàng)新資源豐富、科技成果轉(zhuǎn)化率高的新興技術(shù)產(chǎn)業(yè)。因此，科技金融政策推動地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的同時，也會帶動城市科技人才集聚?；诖?，提出如下假設(shè)：

H3：科技金融政策通過結(jié)構(gòu)升級效應(yīng)提升城市科技人才集聚水平。

(3)創(chuàng)新驅(qū)動效應(yīng)?？萍冀鹑谡咄ㄟ^提升城市創(chuàng)新水平、優(yōu)化城市創(chuàng)新環(huán)境，提升科技人才集聚水平。一方面，科技創(chuàng)新具有投資大、周期長和風(fēng)險高等特點(diǎn)，而且無法預(yù)期未來創(chuàng)新成果，傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)不愿將大量資金投入科技研發(fā)領(lǐng)域，導(dǎo)致地區(qū)科技創(chuàng)新面臨較大融資約束。而科技金融政策的實(shí)施，可以引導(dǎo)和促進(jìn)銀行業(yè)、保險業(yè)等金融機(jī)構(gòu)改進(jìn)服務(wù)模式、創(chuàng)新金融產(chǎn)品等，為科技型中小企業(yè)提供信貸支持，緩解企業(yè)創(chuàng)新融資約束，增強(qiáng)企業(yè)創(chuàng)新動力。同時，深化科技保險工作，建立創(chuàng)新風(fēng)險分散機(jī)制，鼓勵保險公司開展科技保險業(yè)務(wù)、創(chuàng)新科技保險產(chǎn)品，為科技創(chuàng)新企業(yè)提供保險綜合服務(wù)，分散企業(yè)科技創(chuàng)新和成果轉(zhuǎn)化風(fēng)險，提升企業(yè)創(chuàng)新能力和創(chuàng)新效率，進(jìn)而提高城市整體創(chuàng)新水平，優(yōu)化城市創(chuàng)新環(huán)境[9]。另一方面，良好的創(chuàng)新環(huán)境是吸引科技人才集聚的重要因素，在某種程度上科技人才更加青睞于創(chuàng)新水平高和創(chuàng)新資源豐富的地區(qū)[31]。同時，科技人才作為創(chuàng)新活動的重要主體，與地區(qū)創(chuàng)新水平之間存在雙向影響關(guān)系，地區(qū)創(chuàng)新水平提升會增加科技人才需求，促進(jìn)科技人才集聚，而科技人才集聚也會提升城市創(chuàng)新水平，形成“創(chuàng)新—集聚—再創(chuàng)新”的良性循環(huán)和自我發(fā)展模式[32]。因此，提出如下假設(shè)：

H4：科技金融政策通過創(chuàng)新驅(qū)動效應(yīng)提升城市科技人才集聚水平。

1.3 政策效應(yīng)異質(zhì)性：“邊際效應(yīng)遞增”規(guī)律

城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和資源稟賦與其行政等級密切相關(guān)，城市行政級別一定程度上決定其能享有多少資源。因此，科技金融政策對不同行政級別城市科技人才集聚的影響必然有所不同。從城市資源稟賦角度來看，行政級別較高的城市在科技資源和金融發(fā)展水平等方面優(yōu)于行政級別較低的城市，而且基礎(chǔ)設(shè)施更完善，開放水平更高，教育、醫(yī)療等公共服務(wù)方面也更具優(yōu)勢[33]。因此，行政級別較高的城市實(shí)施科技金融政策能夠更好地利用原有優(yōu)勢，更容易發(fā)揮科技人才集聚效應(yīng)。國家對于不同行政級別城市的支持力度存在差異，行政級別較高的城市往往享有更多財政投入和經(jīng)濟(jì)權(quán)限。而且，行政級別較高的城市通常是各個區(qū)域經(jīng)濟(jì)中心或經(jīng)濟(jì)特區(qū)，享有地方各種資源的優(yōu)先支配權(quán)?？萍冀鹑谡邔?shí)施過程中，在“蒂伯特機(jī)制”的作用下，科技人才會過度聚集于“富裕的城市”，而行政級別相對較低的城市囿于自身科技資源匱乏和創(chuàng)新環(huán)境落后，其科技人才集聚效應(yīng)也難以短時間內(nèi)顯現(xiàn)?；谏鲜龇治觯萍冀鹑谡叩膶?shí)施對城市科技人才集聚的影響隨著城市行政級別的上升而增大，呈現(xiàn)遞增趨勢。因此，提出如下假設(shè)：

H5：科技金融政策對城市科技人才集聚水平的影響隨著城市行政級別的上升而產(chǎn)生邊際遞增效應(yīng)。

2 研究設(shè)計

2.1 識別策略與模型設(shè)定

2010年12月科技部聯(lián)合一行三會出臺《關(guān)于印發(fā)促進(jìn)科技和金融結(jié)合試點(diǎn)實(shí)施方案的通知》，截至2020年底該項政策在全國先后開展了兩批試點(diǎn)。第一批于2011年在江蘇、上海等地區(qū)先行試點(diǎn)，涵蓋41個城市。2016年將廈門和南昌等9個城市作為第二批試點(diǎn)，前后兩批共50個城市作為科技金融政策試點(diǎn)區(qū)域。

本文采用雙重差分法，評估科技金融政策對科技人才集聚水平的影響。雙重差分法(difference-in-difference，簡稱DID)的主要思想在于考察外生政策沖擊對不同個體在某時間節(jié)點(diǎn)前后造成的雙重差異，識別政策“凈效應(yīng)”，能夠有效避免內(nèi)生性問題導(dǎo)致的估計偏差?？萍冀鹑谡叻峙鷮?shí)施，而傳統(tǒng)DID僅能評估單一時點(diǎn)政策實(shí)施效果，因此，借鑒Beck等[34]、劉瑞明(2015)等的做法，采用多期DID進(jìn)行估計，即在不同政策時點(diǎn)分別進(jìn)行雙重差分。根據(jù)各城市獲批科技金融政策試點(diǎn)的時間，設(shè)置政策虛擬變量did，若某城市在當(dāng)年成為科技金融政策試點(diǎn)城市，則該城市當(dāng)年及以后年份did=1，否則did=0。據(jù)此構(gòu)建雙向固定效應(yīng)模型進(jìn)行雙重差分估計。

STAit=β0+β1didit+β2Xit+ui+λt+εit

(1)

其中，STAit表示城市i在t年的科技人才集聚水平；did表示科技金融政策虛擬變量;β1是核心參數(shù)，即科技金融政策效應(yīng)；Xit代表控制變量集；ui代表城市固定效應(yīng)；λt代表年份固定效應(yīng)；εit為隨機(jī)誤差項。

2.2 變量說明

(1)被解釋變量：科技人才集聚水平(STA)?？萍既瞬偶鬯椒从晨萍既瞬刨Y源在各地區(qū)分布的集中性和聚合程度。在已有研究中，科技人才集聚水平的衡量主要采用以下幾種方法：一是將從事科技工作的勞動者視為科技人才，采用城市科技從業(yè)人數(shù)占地區(qū)總?cè)藬?shù)的比重衡量[35]；二是以地區(qū)就業(yè)人員中具有本科以上學(xué)歷人員所占比重衡量[36]；三是采用區(qū)位熵指數(shù)進(jìn)行測度，即各地市科技從業(yè)人數(shù)占該地市總從業(yè)人數(shù)的比重與全國科技從業(yè)人數(shù)占全國總從業(yè)人數(shù)的比重之比[23]。對比上述幾種衡量方式，區(qū)位熵指數(shù)能夠有效排除地區(qū)人口因素和地理差異的影響，更能反映地區(qū)科技人才集聚水平。借鑒郭金花等[23]的研究，以科研、技術(shù)服務(wù)從業(yè)人員表征科技人才，采用區(qū)位熵指數(shù)測量科技人才集聚水平。其計算公式如下：

(2)

(2)核心解釋變量：科技金融政策虛擬變量(did)。根據(jù)科技部官方網(wǎng)站公布的科技金融政策試點(diǎn)城市名單，按照試點(diǎn)城市批準(zhǔn)的時間先后進(jìn)行賦值，得到核心解釋變量did。

(3)控制變量：根據(jù)已有研究，本文控制可能影響城市科技人才集聚水平的因素，包括：①經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平(dev)，采用地區(qū)人均GDP的對數(shù)衡量；②對外開放水平(open)，采用當(dāng)年實(shí)際利用外資額占地區(qū)GDP比重的對數(shù)衡量；③金融發(fā)展水平(finan)，采用年末金融機(jī)構(gòu)存貸款余額占地區(qū)GDP比重的對數(shù)衡量；④信息化水平(infor)，采用互聯(lián)網(wǎng)寬帶接入用戶數(shù)占地區(qū)總?cè)丝诒戎睾饬?；⑤公共服?wù)水平，主要包含醫(yī)療服務(wù)水平(medi)和教育發(fā)展水平(edu)，醫(yī)療服務(wù)水平用醫(yī)院和衛(wèi)生院床位數(shù)占地區(qū)總?cè)丝诒戎睾饬?，教育發(fā)展水平用地區(qū)高等學(xué)校教師數(shù)占地區(qū)總?cè)丝诒戎睾饬俊?/p>

(4)中介變量：①政府干預(yù)(inter)，用財政科技支出占總財政支出的比重衡量；②產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)(ind)，用第二和第三產(chǎn)業(yè)從業(yè)人數(shù)占地區(qū)總從業(yè)人數(shù)比重衡量；③創(chuàng)新水平(inno)，采用《中國城市和產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新力報告》中的城市創(chuàng)新指數(shù)取對數(shù)衡量，具體計算方式參考寇宗來[37]等研究。

2.3 數(shù)據(jù)來源與描述性統(tǒng)計

本文數(shù)據(jù)主要來源于2004-2019年《中國城市統(tǒng)計年鑒》《中國城市和產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新力報告》和科技部官方網(wǎng)站。數(shù)據(jù)缺失年份較多的城市予以剔除，只有部分缺失值的則采用線性插補(bǔ)法進(jìn)行填補(bǔ)，最終得到2004-2019年281個城市平衡面板數(shù)據(jù)，主要變量描述性統(tǒng)計結(jié)果如表1所示。

表1 主要變量描述性統(tǒng)計結(jié)果Tab.1 Descriptive statistics of the main variables

3 實(shí)證分析

3.1 基準(zhǔn)回歸

科技金融政策影響城市科技人才集聚水平的回歸結(jié)果如表2所示，模型(1)和模型(2)為采用OLS回歸得到的單差法估計結(jié)果，單一比較試點(diǎn)城市與非試點(diǎn)城市科技人才集聚水平差異。模型(3)和模型(4)為采用雙向固定效應(yīng)的多期雙重差分法估計結(jié)果。從回歸結(jié)果來看，無論采用單差法還是雙重差分法，did回歸系數(shù)均在1%水平上顯著為正，表明科技金融政策顯著提升試點(diǎn)城市科技人才集聚水平。對比模型(1)和模型(3)回歸系數(shù)可知，使用單差法得到的結(jié)果大于雙重差分法的評估結(jié)果，表明單差法雖能解釋部分問題，但會高估科技金融政策對科技人才集聚的效果。因此，采用雙重差分法估計的結(jié)果更為準(zhǔn)確。模型(2)和模型(4)分別在模型(1)與模型(3)的基礎(chǔ)上加入控制變量，回歸系數(shù)的大小和顯著性并未發(fā)生實(shí)質(zhì)性改變，說明獲批科技金融政策試點(diǎn)的城市可以通過有效發(fā)揮政策激勵和政策引導(dǎo)的作用，提升城市科技人才集聚水平。因此，假設(shè)H1得到證實(shí)。

表2 基準(zhǔn)回歸結(jié)果Tab.2 Benchmark regression results

3.2 共同趨勢與動態(tài)效應(yīng)檢驗(yàn)

使用雙重差分法的前提條件是滿足共同趨勢假設(shè)，即在政策實(shí)施前處理組和對照組科技人才集聚水平變化趨勢一致。同時，科技金融政策實(shí)施效果受到試點(diǎn)城市基礎(chǔ)稟賦和實(shí)施強(qiáng)度的影響，因此，政策實(shí)施效果可能存在時間上的異質(zhì)性。基于此，借鑒Jacobson等[38]和宋弘等(2019)的做法，采用事件分析法進(jìn)行檢驗(yàn)。其動態(tài)效應(yīng)模型如下：

(3)

其中，Di,t0+k表示科技金融政策試點(diǎn)這一“事件”，是一個系列虛擬變量；t0表示城市i實(shí)施科技金融政策試點(diǎn)的第一年，即政策實(shí)施當(dāng)年，k表示科技金融政策實(shí)施后的第k年，研究樣本時間跨度涉及政策實(shí)施前后共16年，為了避免多重共線性，將政策試點(diǎn)實(shí)施前的第7年作為基準(zhǔn)年份，即在回歸中不納入該年份的虛擬變量；βk是核心參數(shù)，表示科技金融政策實(shí)施的第k年處理組與對照組科技人才集聚水平差異，k<0時，若βk不顯著異于0，則說明滿足共同趨勢假設(shè)，反之，則不滿足共同趨勢假設(shè)。

政策實(shí)施前后處理組與對照組科技人才集聚水平差異變化趨勢如圖2所示，在政策實(shí)施當(dāng)年及以前，βk的估計值均未達(dá)到顯著性水平，說明在政策實(shí)施前，試點(diǎn)城市和非試點(diǎn)城市科技人才集聚水平變化趨勢不存在顯著差異，因此，滿足共同趨勢假設(shè)。同時，科技金融政策對試點(diǎn)城市科技人才集聚水平的影響存在一定時滯性，政策效應(yīng)在實(shí)施后的第二年開始顯現(xiàn)，隨著政策的推進(jìn)，政策效果呈增強(qiáng)態(tài)勢，說明科技金融政策對城市科技人才集聚水平的提升效應(yīng)具有持久性和穩(wěn)定性。

圖2 共同趨勢與動態(tài)效應(yīng)檢驗(yàn)結(jié)果Fig.2 Tests of common trend and dynamic effect

3.3 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

(1)PSM-DID。采用雙重差分法雖能有效識別科技金融政策對科技人才集聚水平的影響，但在實(shí)際操作過程中仍然可能存在一定選擇性偏誤，即政府選擇試點(diǎn)城市過程中可能存在一定選擇“標(biāo)準(zhǔn)”，如第一批試點(diǎn)城市大部分為直轄市和省會城市等經(jīng)濟(jì)較為發(fā)達(dá)城市，因而不能嚴(yán)格滿足隨機(jī)分組的假設(shè)條件，直接對比試點(diǎn)城市和非試點(diǎn)城市間差異可能存在選擇性偏差。因此，采用傾向得分匹配法(PSM)來克服這一問題。

具體而言，采用較為嚴(yán)格的卡尺內(nèi)(0.005)近鄰匹配(1∶1)法進(jìn)行匹配，降低試點(diǎn)城市與非試點(diǎn)城市之間的系統(tǒng)性差異，使兩組樣本具有相似的城市特征。如圖3所示，匹配前各協(xié)變量之間存在較大偏差，匹配后各協(xié)變量標(biāo)準(zhǔn)化偏差明顯縮小，且接近于0，說明匹配后顯著削弱了兩組樣本的特征性差異。因此，匹配結(jié)果較好，采用PSM-DID估計具有較強(qiáng)適用性。

圖3 協(xié)變量標(biāo)準(zhǔn)化偏差Fig.3 Covariate standardized deviation

PSM-DID估計結(jié)果如表3所示，模型(1)只包含政策虛擬變量，模型(2)加入控制變量，回歸結(jié)果與基準(zhǔn)結(jié)果基本保持一致。雖然回歸系數(shù)有所下降，但足以證明科技金融政策能夠顯著提升城市科技人才集聚水平。

表3 PSM-DID與安慰劑檢驗(yàn)結(jié)果Tab.3 Tests of PSM-DID and placebo

(2)安慰劑檢驗(yàn)。借鑒Topalova[39]的做法，改變政策實(shí)施時間進(jìn)行安慰劑檢驗(yàn)。選擇政策試點(diǎn)實(shí)施前的2004-2010年，分別假設(shè)2006和2007年開始實(shí)施科技金融政策，并對虛擬的政策沖擊效果進(jìn)行DID估計，結(jié)果如表3模型(3)和模型(4)所示。無論是將政策實(shí)施時間設(shè)置為2006年還是2007年，虛擬的did估計系數(shù)均未達(dá)到顯著性水平，表明虛擬的政策試點(diǎn)對城市科技人才集聚水平?jīng)]有顯著影響，這也從側(cè)面說明試點(diǎn)城市科技人才集聚水平的提升確實(shí)由科技金融政策引起，而非其它因素所致。

(3)其它穩(wěn)健性檢驗(yàn)。在上述檢驗(yàn)的基礎(chǔ)上，展開一系列穩(wěn)健性檢驗(yàn)：一是刪除直轄市和省會城市。直轄市和省會城市在資源稟賦、經(jīng)濟(jì)發(fā)展基礎(chǔ)和科技發(fā)展水平方面均優(yōu)于一般城市，對科技人才具有天然吸引力，可能導(dǎo)致高估該區(qū)域科技金融政策對科技人才的集聚效應(yīng)，故將此類樣本予以剔除；二是縮短研究跨期，原研究樣本跨期包含政策實(shí)施前后共16年，為了避免在此期間受到其它重大因素的干擾，將時間縮短為第一批政策實(shí)施前后3年，并采用單時點(diǎn)DID進(jìn)行估計；三是控制潛在遺漏變量，雖然采用雙向固定的多期雙重差分法可以有效控制大部分遺漏變量帶來的問題，但仍然可能存在一些伴隨省份和時間變化而無法觀測的因素，因此，在基準(zhǔn)模型的基礎(chǔ)上加入省份和年份的聯(lián)合固定效應(yīng)進(jìn)行控制；四是排除離群值干擾，為防止個別離群值對回歸結(jié)果產(chǎn)生干擾，對除政策虛擬變量外所有變量進(jìn)行前后1%縮尾處理。檢驗(yàn)結(jié)果如表4所示，各did回歸系數(shù)大小雖然有所波動，但均在1%水平上正向顯著，充分證明本文研究結(jié)論具有穩(wěn)健性。

表4 穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果Tab.4 Robustness test

4 進(jìn)一步討論

4.1 影響機(jī)制檢驗(yàn)

前文理論分析已初步推斷科技金融政策可以通過政府干預(yù)效應(yīng)、結(jié)構(gòu)升級效應(yīng)和創(chuàng)新驅(qū)動效應(yīng)提升城市科技人才集聚水平，但這三大效應(yīng)是否真正成立，需要采用專門計量方法進(jìn)行驗(yàn)證。借鑒Baron等[40]提出的中介效應(yīng)模型對其進(jìn)行檢驗(yàn)，模型設(shè)定如下：

STAit=β0+β1didit+β2Xit+ui+λt+εit

(4)

Medit=α0+α1didit+α2Xit+ui+λt+εit

(5)

STAit=φ0+φ1didit+φ2Medit+φ3Xit+ui+λt+εit

(6)

其中，Medit表示3個中介變量。三大影響機(jī)制檢驗(yàn)結(jié)果如表5所示，模型(1)為基準(zhǔn)回歸結(jié)果，反映科技金融政策對城市科技人才集聚水平的總效應(yīng)，其余模型反映各中介效應(yīng)。

表5 影響機(jī)制檢驗(yàn)結(jié)果Tab.5 Test of the impact mechanism

(1)政府干預(yù)效應(yīng)檢驗(yàn)。模型(2)反映科技金融政策對政府干預(yù)的影響，did系數(shù)在1%水平上顯著為正，表明科技金融政策有利于激勵地方政府加大財政科技投入力度，為推動科技金融政策有效實(shí)施提供財力支持。模型(3)在基準(zhǔn)模型的基礎(chǔ)上加入政府干預(yù)變量，結(jié)果顯示，政府干預(yù)變量和政策虛擬變量did均達(dá)到顯著性水平，說明政府加大財政科技投入能夠有效吸引科技人才集聚，而且did回歸系數(shù)由總效應(yīng)的0.125降為0.107，表明政府科技干預(yù)在科技金融政策與城市科技人才集聚水平之間發(fā)揮部分中介作用，假設(shè)H2得到支持。

(2)結(jié)構(gòu)升級效應(yīng)檢驗(yàn)。模型(4)反映科技金融政策對城市產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的影響，did系數(shù)在1%水平上正向顯著，說明科技金融政策顯著推動城市產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級，加快城市產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化進(jìn)程。模型(5)同時加入政策虛擬變量和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級變量，考察其對城市科技人才集聚的影響，結(jié)果顯示，did和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級變量均在1%水平上正向顯著，而且did系數(shù)由總效應(yīng)的0.125降為0.089，表明產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級是科技金融政策影響城市科技人才集聚水平的重要路徑，即科技金融政策推動城市產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級，進(jìn)而提升城市科技人才集聚水平，假設(shè)H3得到證實(shí)。

(3)創(chuàng)新驅(qū)動效應(yīng)檢驗(yàn)。模型(6)反映科技金融政策對城市創(chuàng)新水平的影響，did系數(shù)在1%水平上對城市創(chuàng)新水平具有顯著正向影響，表明科技金融政策顯著提升城市創(chuàng)新水平，優(yōu)化城市創(chuàng)新環(huán)境。模型(7)將科技金融政策和城市創(chuàng)新水平同時納入回歸模型，結(jié)果顯示，政策虛擬變量did和城市創(chuàng)新水平均對城市科技人才集聚水平具有顯著正向影響。同時，科技金融政策對城市科技人才集聚的促進(jìn)作用由總效應(yīng)的0.125下降至0.118，說明城市創(chuàng)新水平在科技金融政策與城市科技人才集聚水平之間發(fā)揮部分中介作用。因此，創(chuàng)新驅(qū)動的中介效應(yīng)得到證實(shí)，假設(shè)H4成立。

4.2 異質(zhì)性分析：“邊際效應(yīng)遞增”規(guī)律檢驗(yàn)

為了檢驗(yàn)假設(shè)H5，借鑒劉瑞明等(2015)的思路，設(shè)定直轄市、副省級城市、省會城市和一般城市4個級別，構(gòu)建模型如下：

STAit=γ0+γ1didit*levelit+γ2Xit+ui+λt+εit

(7)

其中，levelit表示城市級別，包括直轄市(level1)、副省級城市(level2)、省會城市(level3)和一般城市(level4)；γ1是交互項系數(shù)，衡量不同行政級別城市實(shí)施科技金融政策對城市科技人才集聚水平的影響。如果科技金融政策對城市科技人才集聚水平的影響在城市級別上存在邊際遞增效應(yīng)，那么，γ1估計值將隨著城市行政級別的升高而增大，呈現(xiàn)遞增規(guī)律。

估計結(jié)果如表6所示，模型(1)-模型(4)分別反映不同行政級別城市實(shí)施科技金融政策對城市科技人才集聚水平的影響?；貧w結(jié)果顯示，did與直轄市、副省級城市、省會城市的交互項均在1%水平上顯著為正，而did與一般城市的交互項未達(dá)到顯著性水平。同時，交互項系數(shù)隨著城市等級的上升而逐步增加，說明不同行政級別城市實(shí)施科技金融政策對科技人才集聚水平的影響呈現(xiàn)逐級遞增規(guī)律。也就是說，行政級別越高的城市，科技金融政策越能發(fā)揮科技人才集聚效應(yīng)。因此，假設(shè)H5得到證實(shí)。

表6 “邊際效應(yīng)遞增”規(guī)律檢驗(yàn)結(jié)果Tab.6 Test results of the law of marginal utility increase

5 主要結(jié)論與政策建議

5.1 主要結(jié)論

本文將科技金融政策的實(shí)施視為一項準(zhǔn)自然實(shí)驗(yàn)，基于2004—2019年281個城市面板數(shù)據(jù)，利用多期雙重差分法實(shí)證分析科技金融政策對城市科技人才集聚水平的作用機(jī)制。得出如下結(jié)論：首先，科技金融政策顯著提升城市科技人才集聚水平，政策效應(yīng)存在兩年滯后期，并且政策效應(yīng)逐年增強(qiáng)；其次，科技金融政策通過政府科技干預(yù)效應(yīng)、結(jié)構(gòu)升級效應(yīng)和創(chuàng)新驅(qū)動效應(yīng)三大作用路徑，促進(jìn)城市科技人才集聚水平提升；最后，科技金融政策的科技人才集聚效應(yīng)在城市行政級別上呈現(xiàn)邊際效應(yīng)遞增規(guī)律，城市行政級別越高，科技金融政策越能發(fā)揮科技人才集聚效應(yīng)。

5.2 政策建議

(1)推進(jìn)科技金融政策有序擴(kuò)散，強(qiáng)化科技金融政策的科技人才集聚效應(yīng)。應(yīng)以科技金融政策實(shí)施為契機(jī)，創(chuàng)新人才管理體制和人才激勵機(jī)制，完善科技人才引進(jìn)和培養(yǎng)體系。同時，以各種科技攻關(guān)、科技支撐計劃等項目為依托，以“筑巢引鳳”的方式吸引科技人才集聚，并借助高?？萍紕?chuàng)新能力和人才培養(yǎng)優(yōu)勢，推進(jìn)區(qū)域產(chǎn)學(xué)研深度合作，培育重點(diǎn)專項科技人才，打造科技人才蓄水池，形成區(qū)域創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)良性循環(huán)。

(2)拓展和優(yōu)化科技金融政策提升科技人才集聚水平的作用路徑。首先，配合試點(diǎn)政策出臺相應(yīng)人才政策，在住房、醫(yī)療等公共服務(wù)方面提供政策支持，解決科技人才“后顧之憂”，增強(qiáng)科技人才穩(wěn)定性；其次，推動試點(diǎn)城市大數(shù)據(jù)、人工智能等知識密集型產(chǎn)業(yè)發(fā)展，以產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級為契機(jī)，發(fā)揮新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展對科技人才集聚的帶動作用，實(shí)現(xiàn)科技人才與新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展的有機(jī)耦合；最后，搭建和完善科技創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)載體，構(gòu)建科技人才集聚的創(chuàng)新生態(tài)，同時，優(yōu)化科技資源配置，完善知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)制度，營造良好和寬松的科技創(chuàng)新環(huán)境。

(3)設(shè)計科技金融政策梯度發(fā)展戰(zhàn)略，促進(jìn)地區(qū)間均衡協(xié)調(diào)發(fā)展。從實(shí)證結(jié)果看，科技金融政策的科技人才集聚效應(yīng)在城市行政級別上表現(xiàn)出明顯異質(zhì)性，因此，推動地區(qū)科技金融發(fā)展的同時，也要注意地區(qū)間科技人才非平衡性發(fā)展趨勢，避免產(chǎn)生大城市“虹吸效應(yīng)”。人力資本尤其是科技人才區(qū)域分布不均是阻礙我國經(jīng)濟(jì)均衡發(fā)展的重要因素，推進(jìn)科技金融政策實(shí)施的同時，應(yīng)考慮城市因素帶來的政策效應(yīng)差異，采取差異化配套措施，加強(qiáng)區(qū)域間科技人才交流與合作，推動區(qū)域間創(chuàng)新資源互聯(lián)互通。