鄒 娜，李小青

[河北工業(yè)大學(xué)，天津 300401]

引 言

科技創(chuàng)新是引領(lǐng)發(fā)展的第一動力，是產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化、社會經(jīng)濟發(fā)展、綜合國力提升的催化劑。而人才的培養(yǎng)和開發(fā)則是科技力量有效發(fā)揮的關(guān)鍵，尤其是掌握先進技術(shù)的科技人才，其在企業(yè)競爭、區(qū)域發(fā)展中起著核心作用。(1)徐明：《中國共產(chǎn)黨百年人才思想的理論進路與實踐向度》，《北京社會科學(xué)》2022年第2期。

區(qū)域科技人才的開發(fā)效率一直是學(xué)者們關(guān)注的問題，提高區(qū)域科技人才的開發(fā)效率對于我國區(qū)域可持續(xù)發(fā)展具有重要意義。學(xué)者們對于區(qū)域科技人才的開發(fā)狀況也進行了多角度的研究，在模型上主要運用DEA模型測評中國或不同省域的效率。孫健等基于2005—2014年面板數(shù)據(jù)測算了中國的區(qū)域科技人才開發(fā)效率，(2)孫健，丁雪萌：《區(qū)域科技人才開發(fā)效率評價研究——基于2005—2014年省際面板數(shù)據(jù)的經(jīng)驗分析》，《廣東社會科學(xué)》2018年第2期。王成軍等則使用GRA-DEA模型測算陜西省科技人才的效率并進行了評價，(3)王成軍，宋銀玲，馮濤，劉勇：《基于GRA-DEA模型的創(chuàng)新型科技人才開發(fā)效率評價研究——以陜西省青年科技新星計劃為例》，《科技管理研究》2016年第4期。丁剛等則利用DEA-LISA對全國30個省市科技人才投入產(chǎn)出效率進行綜合評價。(4)丁剛，羅暖：《省域創(chuàng)新型科技人才隊伍建設(shè)的投入產(chǎn)出效率評價及其空間關(guān)聯(lián)格局分析——基于DEA模型和LISA方法》，《西北人口》2012年第4期。除利用模型測算不同省域科技人才開發(fā)效率之外，另外一部分學(xué)者則更加宏觀地研究了不同地區(qū)整體的人才開發(fā)效率，李培園等運用Super-DEA模型和ML指數(shù)測算長江地區(qū)的科技人才開發(fā)效率，(5)李培園，成長春，嚴翔：《基于超效率DEA模型的長江經(jīng)濟帶科技人才開發(fā)效率時空分異研究》，《南通大學(xué)學(xué)報(社會科學(xué)版)》2019年第1期。竇超等測算中部地區(qū)整體的人才開發(fā)效率并進行相關(guān)評價，(6)竇超，李曉軒：《中部科技人才開發(fā)效率評價及其影響因素研究》，《科研管理》2017年S1期。李梓測算西部科技人才的開發(fā)效率對西部大開發(fā)以來科技人才開發(fā)效率有待進行研究和檢驗。(7)李梓：《西部科技人才開發(fā)效率評價及影響因素》，《學(xué)術(shù)交流》2016年第4期。

縱觀區(qū)域科技人才開發(fā)效率領(lǐng)域的研究，其研究方法均集中在DEA-SBM模型的構(gòu)建，并輔以實證分析，研究視角大多聚焦在全國或省域區(qū)域，研究內(nèi)容從人才開發(fā)效率測算到提出區(qū)域促進人才開發(fā)的對策及建議，研究成果相對豐碩，但仍存在以下局限性，本文也將針對這些問題進行深入研究。

一是基于松弛變量而獲得最優(yōu)值的DEA-SBM模型，會損失原始科技人才數(shù)據(jù)之間存在的比例關(guān)系；不利于目前測度人才開發(fā)效率這樣復(fù)雜的系統(tǒng)，進而影響到整體對人才開發(fā)措施的提出，本文選取EBM模型則有效地解決了損失比例的問題，有利于增加測算的準(zhǔn)確性，豐富區(qū)域科技人才開發(fā)的研究。

二是目前研究主要集中在靜態(tài)效率的測算，缺少區(qū)域科技人才開發(fā)效率動態(tài)分析，不利于反應(yīng)人才開發(fā)效率的整體情況，由于動態(tài)分析能夠增強對于區(qū)域人才開發(fā)效率的時空演進特征分析，可以全面地觀察到人才演進的變化，因此增加ML指數(shù)的動態(tài)分析對于目前人才開發(fā)領(lǐng)域具有比較重要作用。

三是目前研究對區(qū)域發(fā)展間科技人才效率提升的共性問題關(guān)注不足。本研究選擇三大經(jīng)濟帶，因其涉及22個省市，涵蓋范圍廣闊，且非常重視科技人才的引育，人才引進力度不斷加大，著力構(gòu)建人才協(xié)調(diào)發(fā)展戰(zhàn)略生態(tài)圈，同時經(jīng)濟帶內(nèi)也出現(xiàn)了人才發(fā)展不均衡性等問題，因此三個區(qū)域具有一定的共性，進行對比研究具有較重要的意義。

基于以上研究的局限性，本文嘗試構(gòu)建EBM-ML模型，應(yīng)用在人才開發(fā)效率研究的領(lǐng)域，一定程度上解決了SBM損失比例的不足，并且增加了動態(tài)分析和時空演進分析。在此基礎(chǔ)上將多層次指標(biāo)納入到了評價體系，并選取了三大經(jīng)濟帶進行對比研究和綜合評價，為區(qū)域人才協(xié)調(diào)發(fā)展提出建議，為不同省域和中國全域的科技人才開發(fā)效率研究提供參考。

一、區(qū)域科技人才開發(fā)效率測度指標(biāo)的設(shè)計

本文研究范圍選取京津冀地區(qū)、長江經(jīng)濟帶、黃河經(jīng)濟帶三大經(jīng)濟帶。由于京津冀地區(qū)同屬京畿重地，是以首都為核心的世界級城市群，引領(lǐng)區(qū)域整體協(xié)同發(fā)展，戰(zhàn)略地位十分重要；長江經(jīng)濟帶則是國內(nèi)綜合實力最強、戰(zhàn)略支撐作用最大的區(qū)域；(8)周成，馮學(xué)鋼，唐睿：《區(qū)域經(jīng)濟—生態(tài)環(huán)境—旅游產(chǎn)業(yè)耦合協(xié)調(diào)發(fā)展分析與預(yù)測——以長江經(jīng)濟帶沿線各省市為例》，《經(jīng)濟地理》2016年第3期。而黃河經(jīng)濟帶的大部分地區(qū)歷史悠久，是中國社會經(jīng)濟發(fā)展的核心區(qū)域。但擁有重要戰(zhàn)略地位的三大經(jīng)濟帶區(qū)域，發(fā)展不協(xié)調(diào)不均衡的問題也日益突出，特別是區(qū)域人才的不均衡性問題尤為顯著，在經(jīng)濟帶之間、經(jīng)濟帶內(nèi)各省市間都存在不同程度的發(fā)展差距，在發(fā)展模式和增長方式上均亟待改善。為此，研究分析三大經(jīng)濟帶整體和區(qū)域內(nèi)部各省市科技人才開發(fā)效率及影響因素，對于區(qū)域內(nèi)有針對性地做好科技人才戰(zhàn)略工作、縮小區(qū)域發(fā)展差距、促進區(qū)域協(xié)調(diào)均衡發(fā)展具有重要指導(dǎo)意義，對國內(nèi)其他地區(qū)的科技人才開發(fā)工作、區(qū)域人才協(xié)調(diào)發(fā)展戰(zhàn)略具有一定的借鑒意義。

對科技人才開發(fā)效率評價時選取的投入指標(biāo)為R&D人員全時當(dāng)量、R&D項目經(jīng)費；產(chǎn)出指標(biāo)為技術(shù)市場成交額、國內(nèi)專利授權(quán)數(shù)、國內(nèi)專利申請書、技術(shù)市場技術(shù)輸出地域合同數(shù)等多個指標(biāo)，考慮數(shù)據(jù)的可獲取性及數(shù)據(jù)的有效性，選擇2007年至2020年為時間窗口期。研究采用的數(shù)據(jù)來源于《中國統(tǒng)計年鑒》《中國科技統(tǒng)計年鑒》等國家統(tǒng)計年鑒和地方統(tǒng)計年鑒，以及中國統(tǒng)計局公開發(fā)布的相關(guān)數(shù)據(jù)。

二、模型建立及求解

傳統(tǒng)的DEA模型或SBM模型均不能處理投入變量和產(chǎn)出變量同時具有徑向和非徑向特征的情形。(9)林麗梅，賴永波，謝錦龍等：《環(huán)境規(guī)制對城市綠色發(fā)展效率的影響——基于超效率EBM模型和系統(tǒng)GMM模型的實證分析》，《南京工業(yè)大學(xué)學(xué)報(社會科學(xué)版)》2022年第5期。因此，Karu Tone提出Epsilon-Based Measure of Efficiency(EBM)模型，通過親和矩陣計算各指標(biāo)之間的離散關(guān)系，確定該數(shù)據(jù)的應(yīng)用模型應(yīng)為DEA模型或是SBM模型，相關(guān)性越高越適合DEA模型，反之則適合SBM模型。

在計算區(qū)域科技人才開發(fā)效率時，本文構(gòu)建的EBM模型充分考慮了可比性問題，進而對區(qū)域科技人才的開發(fā)效率進行進一步的評價，進行測度時首先確定比例關(guān)系。

(一)親和矩陣

確定各指標(biāo)間的比例關(guān)系，需要確定親和矩陣，進而確定比例關(guān)系，建模如下：

(1)

(2)

Cymax=max(Cyj)andCymin=min(Cyj)

(3)

(4)

使用親和矩陣衡量指標(biāo)間的親和關(guān)系：

Sy=1-2Dy(0≤Sy≤1)

(5)

(6)

(7)

通過親和矩陣確定投入、產(chǎn)出指標(biāo)間的相對重要程度，權(quán)重分別為：0.5，0.5，0.24，0.26，0.24，0.26。

(二)區(qū)域科技人才開發(fā)效率測算

本文利用非角度EBM模型對三大經(jīng)濟帶的科技人才開發(fā)效率進行測算，根據(jù)Karu Tone(10)Tone K，Tsutsui M，“An epsilon- based measure of efficiency in DEA：A third pole of technical efficiency”，European Journal of Operational Research，2010，207.等的研究：假設(shè)有n個決策單元DMU，對于t=1，2，…，T時期的任意一個DMUj(j= 1，2，…，n)均使用m種投入xj(i= 1，2，…，m)，聯(lián)合生產(chǎn)s1種期望產(chǎn)出yk(k= 1，2，…，q)。

其投入、期望產(chǎn)出和非期望產(chǎn)出分別記為xj，yj的效率值可以通過如下EBM模型進行計算。

(8)

(9)

通過模型計算效率時，為更好地完成分析，對人才開發(fā)的全局效率及非全局綜合效率均進行計算，其中全局效率及非全局效率如表1，綜合效率如表2。

表1 全局效率及非全局效率對比表

表2 綜合效率表

通過2007年至2020年的非全局效率值和全局效率值的對比，北京、上海、浙江地區(qū)整體的開發(fā)效率較高，非全局效率值為1.000、0.930、0.961，但是全局效率降為0.5左右，差距較為明顯，隨著時間的推移，科技人才開發(fā)的效率在不斷地上升，因此表明存在多個影響當(dāng)?shù)厝瞬砰_發(fā)效率的因素：包括人才引進的政策、外資的進入情況、金融情況等因素，由于前期存在全球金融危機和重大自然災(zāi)害，會影響中國整體的經(jīng)濟，經(jīng)濟對于人才開發(fā)的影響較大，因此會間接影響區(qū)域科技人才的開發(fā)效率。甘肅、青海、寧夏三個省份的非全局效率值較高，同時全局效率值也位于前三名，根據(jù)2008年及之后十年的數(shù)據(jù)，表明金融危機對于西部省份的影響波及較小，這得益于西部省份的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對于金融的依賴較低，受到的影響較小?？v觀所有效率值與全局效率值差距較小的省份，其大都屬于產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)并不過分依賴金融等第三產(chǎn)業(yè)，可見人才的開發(fā)效率易受到外部環(huán)境的影響。

通過表2對比三大經(jīng)濟帶2007年至2020年的人才開發(fā)綜合效率，京津冀地區(qū)處于最高水平，長江經(jīng)濟帶緊隨其后，與京津冀地區(qū)差距甚小，黃河經(jīng)濟帶綜合效率最低，但是整體數(shù)值為0.818，也處于較高的水平，可以發(fā)現(xiàn)現(xiàn)階段幾大經(jīng)濟帶的整體發(fā)展較好，京津冀地區(qū)的發(fā)展處于全國較高的水平，北京的人才開發(fā)效率均值最高，這與北京的綜合實力密切相關(guān)。

不同地區(qū)的效率平均值有所不同，京津冀地區(qū)的北京、黃河經(jīng)濟帶的青海、長江經(jīng)濟帶的貴州效率最高，效率平均值分別為1.000、0.945、0.924，這主要得益于北京作為中國首都、科技創(chuàng)新中心，對于科技人才的開發(fā)一直處于最高的水平。青海在2005年后陸續(xù)頒布多項人才相關(guān)政策，《青海省促進人才柔性流動的實施意見》等對青海的整體科技人才開發(fā)起到了較高的促進作用。(11)王勝今，王智初：《中國人口集聚與經(jīng)濟集聚的空間一致性研究》，《人口學(xué)刊》2017年第6期。貴州省交通改善，依據(jù)能源優(yōu)勢精準(zhǔn)定位于十大產(chǎn)業(yè)，尤其是煙酒產(chǎn)業(yè)、電子信息工業(yè)、旅游產(chǎn)業(yè)的快速發(fā)展，經(jīng)濟發(fā)展動力大大加強，同時開展了多項科技創(chuàng)新人才團隊建設(shè)工作，較大地促進了當(dāng)?shù)氐目萍既瞬砰_發(fā)效率。

除此之外，上海、浙江、寧夏、甘肅的人才開發(fā)效率也處于較高水平，且2007—2020年各地區(qū)的人才開發(fā)效率不斷提升，這主要得益于“人才強國，科教興國”的整體推進，上海、浙江、寧夏、甘肅各地對人才重視程度的加深、對人才引進力度的加大以及當(dāng)?shù)卣叩闹С帧?/p>

從三大經(jīng)濟帶的全局效率值來看，2007年人才的開發(fā)效率全國處于較高水平，影響因素包括人才強國戰(zhàn)略成為我國人才事業(yè)發(fā)展的重要方向，同時北京奧運會的舉辦拉動了內(nèi)需，促進了經(jīng)濟的增長，人才的需求加大，使得人才的開發(fā)效率處于很高的水平；但是2008年全球金融危機使得全國范圍的人才開發(fā)受到了較大程度的影響，其中京津冀地區(qū)的下降最快，受到的影響最大，2008年至2013年期間人才開發(fā)的效率值整體上緩慢下降，此期間我國的經(jīng)濟發(fā)展速度持續(xù)放緩，影響了全國整體的人才開發(fā)效率。通過圖1數(shù)據(jù)顯示，可以發(fā)現(xiàn)此期間影響最小的為黃河經(jīng)濟帶，這與“西部大開發(fā)”戰(zhàn)略有一定的關(guān)聯(lián)性，(12)師博，任保平：《中國省際經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的測度與分析》，《經(jīng)濟問題》2018年第4期。此后西部整體的經(jīng)濟不斷增長，人才的開發(fā)效率也得到不同程度的提升，長江經(jīng)濟帶中有一部分西部省份，因此在2009年至2014年期間，人才開發(fā)的效率受到的影響最小。

圖1 全局效率圖

如圖1所示，2007—2013年之間人才開發(fā)效率值整體上持續(xù)下降，在2013年實現(xiàn)轉(zhuǎn)折，2013—2020年呈現(xiàn)持續(xù)上升趨勢。2013年“長江經(jīng)濟帶發(fā)展”概念提出，2014年“京津冀協(xié)同發(fā)展”提出，各地區(qū)間優(yōu)勢互補，同時此段時間全國經(jīng)濟開始回升，使得2014年之后人才開發(fā)效率存在不同程度的上升，尤其是京津冀地區(qū)一直保持高速發(fā)展，在2018年已經(jīng)成為三大經(jīng)濟帶中人才開發(fā)效率最高的經(jīng)濟帶，且一直保持；2014年之后，長江經(jīng)濟帶的人才開發(fā)效率整體平穩(wěn)上升，且在2018之后，一直維持在平均水平以上，人才開發(fā)程度進入新的階段；值得注意的是長江經(jīng)濟帶，2014年至2016年存在短暫的上升，但是2017年出現(xiàn)下降，2017年至2020年期間處于整體波動的趨勢，長江經(jīng)濟帶在此期間發(fā)展重點進行了一定程度上的改變，創(chuàng)新產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級、因地制宜地促進改革創(chuàng)新等舉措間接影響了長江經(jīng)濟帶的人才開發(fā)效率。

三大經(jīng)濟帶2007年至2020年科技人才開發(fā)效率整體處于先下降后緩慢回升的狀態(tài)，下降主要是因為經(jīng)濟環(huán)境的影響，全球金融危機造成世界經(jīng)濟疲軟，人才市場低迷，之后的回升則主要得益于國家政策的大力扶持、各省對于科技人才引進與開發(fā)的創(chuàng)新舉措不斷推進。

(三)區(qū)域科技人才開發(fā)時空演進分析

使用GML生產(chǎn)率指數(shù)評價三大經(jīng)濟帶的科技人才開發(fā)效率的動態(tài)變化情況，能有效減少指數(shù)線性規(guī)劃的無解性等問題，進行GML指數(shù)的構(gòu)建與分解，有助于對不同時期的經(jīng)濟帶人才開發(fā)效率進行比較，可有效分析經(jīng)濟帶的人才開發(fā)效率的變化趨勢，討論人才開發(fā)的時空演進狀況，豐富區(qū)域人才開發(fā)研究。本文基于EBM模型，借鑒Paster 等關(guān)于生產(chǎn)率指數(shù)的研究成果，(13)Jesus T. Pastor，C.A. Knox Lovell，“A Global Malmquist Productivity Index”，Economics Letters，2005，pp.266-271.參考GML指數(shù)分解思路計算三大經(jīng)濟帶整體及京津冀地區(qū)、長江經(jīng)濟帶、黃河經(jīng)濟帶2007—2020年人才開發(fā)效率。

以GML表示生產(chǎn)率指數(shù)，并將其分解為技術(shù)效率變動EC和技術(shù)差距變動BPC。以GML表示生產(chǎn)率指數(shù)，其中分解為：

(10)

(11)

(12)

式中：D表示集合在同一前沿上所測算的效率值；xt，yt和xt-1，yt+1的分別表示決策單元在t和t+1時期的投入、期望產(chǎn)出值；GML表示人才開發(fā)效率值，GML>1表明人才開發(fā)效率提升，人才開發(fā)層面存在上升，GML <1則表明人才開發(fā)效率下降。

通過對GML指數(shù)進行分解，可以獲得動態(tài)效率的變化，求解結(jié)果如表3。

表3 GML及指數(shù)分解

從上表中可以得出：技術(shù)效率方面，整體而言，2007—2020年三大經(jīng)濟帶的人才開發(fā)的技術(shù)效率變動指數(shù)以年均1.0%的速度降低，技術(shù)差距以年均2.2%的差距增大，人才開發(fā)效率以年均2.6%的速度降低。2007—2013年間，人才開發(fā)效率指數(shù)只有2009—2010年大于1，其他時間均小于1，說明此段時間人才開發(fā)效率不斷下降，經(jīng)濟環(huán)境不利于人才的開發(fā)，與前面的論斷一致。

2007年至2013年，技術(shù)差距變動值僅有2011—2012年大于1，說明其他時間三大經(jīng)濟帶的技術(shù)差距縮小，三大經(jīng)濟帶存在一定程度上的趨同，京津冀地區(qū)、長江經(jīng)濟帶的發(fā)展在此階段變緩明顯，2013年至2020年，技術(shù)差距變動加大，技術(shù)規(guī)模效率整體變動也增大，說明京津冀地區(qū)、長江經(jīng)濟帶的經(jīng)濟回升，開始加大人才開發(fā)力度，進而人才效率的動態(tài)效率增大。不同經(jīng)濟帶的GML及指數(shù)分解見表4。

表4 不同經(jīng)濟帶GML及指數(shù)分解

通過表4可以發(fā)現(xiàn)2007年至2020年期間，人才開發(fā)效率最高的為黃河經(jīng)濟帶、其次為京津冀地區(qū)、最后為長江經(jīng)濟帶，人才開發(fā)效率指數(shù)分別為1.001，0.996，0.980。黃河經(jīng)濟帶的技術(shù)效率差距變動最大，規(guī)模效率提升最大，說明2000年后我國通過西部大開發(fā)以及對部分地區(qū)的優(yōu)化配置產(chǎn)生了正面的影響。

圖2代表全國的MBPC、MEC和ML指數(shù)圖以及三大經(jīng)濟帶的具體值，通過全國的MBPC、MEC和ML指數(shù)圖對比可以發(fā)現(xiàn)，整體趨勢來看人才開發(fā)動態(tài)效率隨著綜合技術(shù)效率和技術(shù)進步的升高而升高，因此人才開發(fā)動態(tài)效率與綜合技術(shù)效率、技術(shù)進步的變化十分相關(guān)，大致為綜合技術(shù)效率升高、技術(shù)差距下降，人才的動態(tài)開發(fā)效率變動升高；綜合技術(shù)效率下降、技術(shù)差距上升，人才的動態(tài)開發(fā)效率下降，因此技術(shù)差距增大、效率下降拉低了人才開發(fā)效率的上升。

圖2 MBPC、MEC、ML指數(shù)及三大經(jīng)濟圈的具體值

三、 區(qū)域科技人才效率演進影響因素分析

(一)收斂分析

由于“人才強國，科教興國”等政策的推進，全國科技人才開發(fā)進入新的階段，人才開發(fā)效率低的省份在其發(fā)展過程中可以向效率高的省份趨同，因此本文利用Burro提出的收斂模型研究人才開發(fā)的演進過程，(14)Barro R. X，Sala-i-Martin X.，“Convergence”，Journal of Political Economy，1992，100，pp.223-251.公式如下：

ln(DEi，t/DEi，0)=α+βlnDEi，t+ui，t

(13)

式中l(wèi)n(DEi，t/DEi，0)表示從基期t與i時期地區(qū)的人才開發(fā)平均增長率，α為截距項；ui，t為隨機擾動項。

本文利用三大經(jīng)濟帶及各區(qū)域面板數(shù)據(jù)進行估計，Hausman檢驗判斷應(yīng)采用面板數(shù)據(jù)固定效應(yīng)模型。通過計算絕對收斂，獲得收斂性情況，如表5所示。

表5 收斂性情況

由上表可以發(fā)現(xiàn)2007年至2020年間三大經(jīng)濟帶整體及三大區(qū)域的人才開發(fā)效率均表現(xiàn)出1%水平上顯著收斂性。β值為負值，說明各地區(qū)間存在β收斂，在不同的人才開發(fā)效率下，人才開發(fā)效率較低的地區(qū)相對于人才開發(fā)效率較高的地區(qū)效率提升速度更快，長江經(jīng)濟帶的收斂速度要高于ML指數(shù)較高的京津冀地區(qū)及黃河經(jīng)濟帶區(qū)域，存在落后者對先進者的“追趕效應(yīng)”，各地區(qū)的人才開發(fā)效率存在趨同的趨勢。其主要原因是長江經(jīng)濟帶雖然受金融危機、經(jīng)濟受挫、當(dāng)?shù)叵嚓P(guān)政策的影響，出現(xiàn)了人才開發(fā)效率降低的狀況，但其作為我國重要的經(jīng)濟帶，由眾多實力較強的省份組成，且科技創(chuàng)新能力較強，從而促進了長江經(jīng)濟帶的人才效率提升速度。

(二)區(qū)域科技人才開發(fā)效率影響因素

研究影響靜態(tài)、動態(tài)效率的因素對于當(dāng)?shù)氐陌l(fā)展具有重要意義，在本節(jié)中對于不同的影響因素進行量化分析，上述分析中發(fā)現(xiàn)EBM方法測算的效率值在0～1之間，符合Tobit模型對于不同自變量對因變量的處理，因此，選用Tobit回歸進行量化分析。

區(qū)域科技人才的開發(fā)效率受到多方面的影響，在本文中選取八個影響因素：個人發(fā)展、當(dāng)?shù)鼗A(chǔ)設(shè)施建設(shè)水平、當(dāng)?shù)禺a(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、當(dāng)?shù)亟?jīng)濟水平發(fā)展、當(dāng)?shù)卣Y助強度、當(dāng)?shù)氐钠髽I(yè)結(jié)構(gòu)、當(dāng)?shù)亟逃?、?dāng)?shù)貙ν忾_放程度。本節(jié)將探討八個影響因素對于人才開發(fā)效率的影響。

(1)個人發(fā)展：一個地區(qū)對于個人的發(fā)展越關(guān)注，對科技人才的激勵政策越多，對高科技人才的吸引力就越大，有利于促進區(qū)域人才的開發(fā)，預(yù)計當(dāng)?shù)貍€人發(fā)展政策對人才開發(fā)效率有正向作用。

(2)當(dāng)?shù)鼗A(chǔ)設(shè)施建設(shè)水平：一個地區(qū)基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)水平?jīng)Q定該地科技人才生活的舒適程度及交流的便捷性，進而影響科技人才的地區(qū)間流動，影響人才開發(fā)效率，預(yù)計當(dāng)?shù)鼗A(chǔ)設(shè)施建設(shè)水平對人才開發(fā)效率有正向作用。

(3)當(dāng)?shù)氐漠a(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)：不同的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對于人才的吸引力度不同，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對于科技人才開發(fā)效率也有著重要影響。一個地區(qū)第三產(chǎn)業(yè)的產(chǎn)值所占比重越高，該地區(qū)的總體創(chuàng)新性相對較高，該地區(qū)的科技人才效率相對較高，(15)張杰飛，尚建華，喬彬：《數(shù)字普惠金融對綠色創(chuàng)新效率的影響研究——來自中國280個地級市的經(jīng)驗證據(jù)》，《經(jīng)濟問題》 2022年第11期。預(yù)計當(dāng)?shù)氐漠a(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對人才開發(fā)效率有正向作用。

(4)當(dāng)?shù)亟?jīng)濟水平發(fā)展：一個地區(qū)的經(jīng)濟越發(fā)達，對科技人才的吸引力越高，進而產(chǎn)生人才集聚效應(yīng)，促進科技轉(zhuǎn)化，提升科技人才的開發(fā)效率。預(yù)計當(dāng)?shù)亟?jīng)濟發(fā)展水平對人才開發(fā)效率有正向作用。

(5)當(dāng)?shù)卣Y助強度：政府加大科技創(chuàng)新的投資力度也能一定程度上促進該地區(qū)人才開發(fā)效率的提升，預(yù)計當(dāng)?shù)卣Y助強度對人才開發(fā)效率有正向作用。

(6)當(dāng)?shù)氐钠髽I(yè)結(jié)構(gòu)：有效并且合理的企業(yè)結(jié)構(gòu)有利于發(fā)揮人員的創(chuàng)新能力，提高市場競爭力，進而提升人才開發(fā)效率。預(yù)計當(dāng)?shù)仄髽I(yè)結(jié)構(gòu)對人才開發(fā)效率有正向作用。

(7)當(dāng)?shù)亟逃剑航逃侥艽龠M提高人員素質(zhì)，素質(zhì)越高，對于新技術(shù)的接受能力越強，創(chuàng)新作用發(fā)揮就越強，(16)白俊紅，江可申，李婧：《應(yīng)用隨機前沿模型評測中國區(qū)域研發(fā)創(chuàng)新效率》，《管理世界》2019年第10期。從而促進該地區(qū)科技人才開發(fā)效率的提高，預(yù)計當(dāng)?shù)亟逃綄θ瞬砰_發(fā)效率有正向作用。

(8)當(dāng)?shù)貙ν忾_放程度：經(jīng)濟開放地區(qū)對投資的吸引力越大，越能引進先進的技術(shù)和管理理念，加快科技轉(zhuǎn)化，從而提高科技人才開發(fā)效率。預(yù)計當(dāng)?shù)貙ν忾_放程度對人才開發(fā)效率有正向作用。

以科技人才開發(fā)綜合技術(shù)效率值作為 Tobit 模型的被解釋變量，以當(dāng)?shù)貍€人發(fā)展?fàn)顩r、當(dāng)?shù)鼗A(chǔ)設(shè)施等八個要素作為 Tobit 模型的解釋變量，對科技人才開發(fā)效率的影響因素進行定量分析。回歸結(jié)果見表6。

表6 回歸結(jié)果統(tǒng)計

通過表6的統(tǒng)計結(jié)果可以發(fā)現(xiàn)：個人發(fā)展、當(dāng)?shù)鼗A(chǔ)設(shè)施建設(shè)水平、當(dāng)?shù)禺a(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對人才開發(fā)效率存在十分顯著影響；當(dāng)?shù)卣Y助強度、當(dāng)?shù)亟逃?、?dāng)?shù)貙ν忾_放程度均對科技人才開發(fā)效率存在影響。

產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、個人發(fā)展水平、經(jīng)濟發(fā)展?fàn)顩r等幾個因素中只有當(dāng)?shù)亟?jīng)濟發(fā)展情況這個因素對人才效率的開發(fā)起到負作用，可能原因為在三大經(jīng)濟帶中，經(jīng)濟發(fā)展情況相對落后的地區(qū)更加重視人才對發(fā)展的促進作用，近年來加大了人才引進與投資，促進了科技人才的開發(fā)效率。隨著人才強國戰(zhàn)略在全國范圍內(nèi)的逐步推進，各地區(qū)加大了人才方面的投入，部分新一線、二線城市人才引進的力度不斷加大，超過一線城市，進而增加了人才的開發(fā)效率。

從影響因素的作用強度分析，三大經(jīng)濟帶驅(qū)動因素的作用強度表現(xiàn)為政府資助強度>教育水平>產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)>個人發(fā)展>基礎(chǔ)設(shè)施水平>對外開放程度，由此可見，三大經(jīng)濟帶的關(guān)鍵性驅(qū)動因素為政府資助強度、教育水平、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)等。說明政府提出的人才相關(guān)政策以及創(chuàng)新計劃等可以促進人才開發(fā)戰(zhàn)略的打造與實施，政府相關(guān)的資助和扶持政策能夠為人才開發(fā)提供強有力的支持；同時教育水平的提升可以發(fā)揮教育的基礎(chǔ)性作用，能夠提供創(chuàng)新后備人才，促進人才開發(fā)；在產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)方面，加大第三產(chǎn)業(yè)、高科技產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，我國的中小企業(yè)是促進產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)發(fā)展的重要支撐，因此有效促進中小型企業(yè)的創(chuàng)新活力，有利于區(qū)域科技人才的引進及開發(fā)。

從關(guān)鍵性驅(qū)動因素作用效果分析，政府資助強度對于三大經(jīng)濟帶開發(fā)效率發(fā)揮著重要的正向驅(qū)動作用，這說明政府資助強度高有助于提升人才開發(fā)效率，表現(xiàn)出積極作用。政府具有信息優(yōu)勢，能夠匯總分散的行業(yè)信息，在制定創(chuàng)新戰(zhàn)略的過程中做出合理決策；同時政府資助能夠發(fā)揮市場信號作用，引導(dǎo)人才資源匯聚。

四、區(qū)域科技人才開發(fā)效率提升建議

(一)增加政府資助強度，完善科技人才政策

通過上述實證分析發(fā)現(xiàn)政府資助強度對于人才開發(fā)效率的提升具有重要作用，因為基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，包括城市建設(shè)，舒適度、便捷度等因素可以促進人才的引進與開發(fā)，科研項目順利開展的基礎(chǔ)要素包括資金支撐和科研設(shè)備保障，這些均可以通過加大政府資助強度提供保障。長期以來發(fā)達國家高度重視對重大科技項目和科技人才的政府資助，加大資金投入科學(xué)研究的基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，出臺多個吸引科技人才的優(yōu)惠政策，并為其發(fā)展提供雄厚的科研資金支持，從而取得的一系列科研成果，建設(shè)高水平的科研平臺，更是再次引才聚才的核心基礎(chǔ)，形成了人才開發(fā)的良性循環(huán)。因此，在我國的區(qū)域科技人才開發(fā)過程中，應(yīng)借鑒發(fā)達國家的人才引進政策，增加政府資助強度，加大基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，優(yōu)化人才引進和培養(yǎng)政策，為科技人才提供良好的環(huán)境，營造尊重人才的氛圍。

(二)增強教育水平，營造良好的科創(chuàng)氛圍

實證分析結(jié)果顯示當(dāng)?shù)氐慕逃揭矊μ嵘瞬砰_發(fā)效率具有重要作用，人才是知識的載體，提升區(qū)域教育水平，能為人才的成長與發(fā)展提供良好的發(fā)展機會與平臺，進而提升人才的開發(fā)效率。在人才開發(fā)過程中，不斷建設(shè)完善我國科技人才體系，營造尊重人才、愛惜人才的科技創(chuàng)新氛圍。政府增加資金投入，加大基礎(chǔ)教育與高等教育的建設(shè)力度，為人才的培育和繼續(xù)教育提供有力的支撐；高校在提升教育教學(xué)質(zhì)量的同時，也要重視整合城市資源、優(yōu)勢產(chǎn)業(yè)資源、校友資源等各類資源，為城市發(fā)展提供豐富的青年人才供給。同時加強人才政策的制定、搭建創(chuàng)新平臺，營造良好科創(chuàng)氛圍，提高人才吸引力度，不斷提升區(qū)域人才開發(fā)效率。

(三)促進產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級，推動人才與產(chǎn)業(yè)高度融合

產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的升級也是影響人才開發(fā)效率的重要因素，因為產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化可以促進經(jīng)濟的增長，進而吸引人才聚集，提升人才開發(fā)的效率。為提高人才開發(fā)的效率，政府可以通過加大規(guī)模投資，促進第三產(chǎn)業(yè)及高科技產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，實行適度的產(chǎn)業(yè)優(yōu)惠政策，實現(xiàn)區(qū)域經(jīng)濟結(jié)構(gòu)的優(yōu)化。對于區(qū)域的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級與優(yōu)化，地方政府應(yīng)加大政府投入力度，推動人才與產(chǎn)業(yè)的高度融合，以產(chǎn)業(yè)集聚人才，進而人才引領(lǐng)產(chǎn)業(yè)，形成人才與產(chǎn)業(yè)融合的良性循環(huán)。