科技人才集聚与绿色技术创新的时空特征和门槛效应.pdf

绿色发展的理念顺应了国际社会从工业文明向生态文明跃迁的发展大势，也是继生态文明理念后，中国又提出的一种具有启发性的创新型经济发展方式1。鉴于我国特殊的人口、资源和环境的基本国情，传统高投入、高损耗和高污染的发展方式已经成为我国经济持续健康发展的枷锁2。而科技人才集聚将一领域内具有类似技能的专业人才集聚到一起，可以分享灵感、资源和开发新技术。此外，它可以帮助建立一个专家网络，鼓励科技人才进行项目合作，并对彼此的工作提供反馈。这可以导致更快和更有效的创新，以及开发更可持续的解决方案。显然，科技人才是中国绿色技术创新和经济绿色发展的关键，是推动绿色技术创新的重要动力。因此分析科技人才集聚对绿色技术创新水平的影响，对于提高能源利用效率、减少温室气体排放、实现人与自然和谐发展具有重要意义。一、文献综述绿色技术创新是探索经济发展与环境保护双赢之路的创新活动，是各种绿色技术的综合代名词，是实现高质量发展的内在要求。目前对绿色技术创新的研究主要集中在评价对象、测量方法、发展状况、影响机制等方面。在评价对象方面，张峰3等对制造业的绿色技术创新水平进行测算；杨东4等对企业绿色技术创新的驱动因素进行研究和分析；郭捷5等从地收稿日期：基金项目：作者简介：2022-02-20福建省创新战略研究项目“基于多元随机前沿模型的福建省生态效率评价研究”（2022R0026）；全国中国特色社会主义政治经济学研究中心（福建师范大学）重点项目“双碳目标对环境治理绩效的影响机理和路径优化研究”（Z202106）。张梦江（1998-），男，江西宜春人，硕士研究生，研究方向：科技创新管理、环境科学与资源利用；李军军（1978-），男，江西新余人，副教授，博士，研究方向：科技创新管理、经济体制改革、环境科学与资源利用；周利梅（1977-），女，河南新乡人，副教授，博士，研究方向：经济体制改革、环境科学与资源利用。科技人才集聚与绿色技术创新的时空特征和门槛效应张梦江，李军军，周利梅（福建师范大学经济学院，福建福州，350007）摘要 科技人才是技术创新的核心，是推动绿色技术创新水平提高的重要驱动力。基于 20062020 年我国 30个省（市、区）面板数据，采用线性回归模型、门槛模型和空间杜宾模型分析科技人才集聚对绿色技术创新的影响。研究发现：科技人才集聚显著提高了当地绿色技术创新水平，但会受到科技创新投入和产业高级化“门槛”的约束；科技人才集聚在不同时间段对绿色技术创新的推动力存在差异，且空间溢出效应为负，尤其是东部地区科技人才集聚会产生虹吸效应，不但吸引周边地区科技人才集聚，且抑制周边地区绿色技术创新水平的提高。应完善科技人才发展机制、“双碳”战略、创新驱动发展战略，推进科技人才战略布局。关键词 科技人才集聚；绿色技术创新；区位熵；门槛效应；空间效应 中图分类号 F1243 文献标识码 A 文章编号 2096-3300（2023）02-0042-10432023 年第 2 期张梦江，等：科技人才集聚与绿色技术创新的时空特征和门槛效应理区域层面研究影响区域绿色技术创新水平的因素。在测算方法上，绿色技术创新指标多采用绿色相关的专利数据进行测算。Lyu6等采用基尼系数模型，从低碳技术创新支持、投资、产出三个方面综合评价区域低碳的绿色技术创新水平。从发展状况来看，绿色技术创新水平呈现出逐年上升的趋势，但存在明显的区域差距和扩大差距的风险，东部省份的绿色技术创新水平提高较快，而中西部地区由于资源利用率低，绿色技术创新水平受到抑制7。在影响机制方面，张娟8等采用博弈模型探讨企业选择各自绿色技术创新策略机理，并实证分析了环境监管政策与绿色技术创新的联系，认为环境监管政策对绿色技术创新的影响呈现“U”型。人才是一种特殊的经济因素，人才集聚有助于强化知识流动、边际增量的作用，激发科技人才的创新动力。多数文献表明，科技人才能够直接或间接促进区域绿色科技水平的提高，例如，修国义9等基于超越对数随机前沿距离函数模型，认为区域间科技人才集聚的均衡性越强，越有利于发挥人才集聚的作用，进而促进区域科技创新的效率。也有文献从空间角度出发，如孙红军10等基于三个空间权重矩阵的空间杜宾模型，认为科技人才集聚对区域技术存在显著的正向空间溢出效应。综上所述，已有文献多角度地研究了绿色技术创新水平的提升策略，但多研究科技人才集聚对绿色技术创新水平的直接影响，且对内生性的探讨不足。本文在基准回归研究基础上，构建门槛模型加入回归分析，采用工具变量进行内生性分析，对科技人才集聚的溢出效应进行探讨并从时间和空间两个维度进行异质性分析，为强化绿色技术创新水平提供有益参考。二、理论分析与研究假设科技人才指具有探索精神、创造力强以及对科技进步有贡献的人。人力资本理论认为，人力资本是最主要的要素资源，其投资效益远远高于物质资本。科技人才是进行创新活动的人力资本主体，可以通过生产、消费、投资等渠道影响区域绿色发展水平11。“集聚效应”有助于要素的传播和分享，可以增强人才等要素资源的创新分散效用和知识溢出能力，为地区技术攻坚提供坚实基础。波特竞争优势理论也提出人才等高级要素更有助于地区发展的观点。科技人才集聚有助于进一步优化人才要素的分配格局，基于科技人才要素的特点，实施差异化管理和“因技设岗”等方案，促进区域内科技人才要素的合理流动，从而推动绿色技术创新水平的提高。非常重要的是，财政科技支持和产业结构调整也是加强科技人才集聚对绿色技术创新积极作用的重要途径。一方面，根据内生增长理论，政府通过制定政策可以影响经济参与者的最大收益，同时，内生化技术进步是经济增长的主要源泉，而 R&D 活动则是推动技术进步的支柱力量，政府对 R&D 活动的财政支持力度可以影响科技创新效率12。在“双碳”战略和创新驱动战略的背景下，地方政府愈加重视各类绿色创新活动，R&D 活动指为获取新的科学技术和进行创新性活动的调查，是政府重点资助对象。科技人才是R&D 活动的主要参与者和贡献者，政府增加 R&D 研发经费投入可以直接激发科技人才的创新活跃力，有助于强化科技人才集聚的知识资本的产出效率，促进绿色技术创新研发成果的转化，实现区域绿色技术创新提高的目标。另一方面，从生产要素投入的视角来看，人力和技术是影响产业高级化的重要因素。科技人才集聚有助于人才要素在各部门的合理流动，人才结构的高级化会直接作用于产业结构，进一步，科技人才会利用所拥有的知识要素，在数字经济等投入要素的基础上，通过进一步提高绿色技术产品设计水平、工艺成果的转化率和改进生产方式等推动产业结构朝着高附加值的第三产业发展。此外，技术创新是产业升级的源泉，有助于强化结构调整的进程；与此同时，产业结构的升级要求更高的技术水平与之相适应，进而倒逼提升技术创新水平13。综上，科技人才集聚能推动产业高级化，尤其体现在第二、三产业上，产业间的产业结构和技术创新结构存在较强的正相关性。当产业结构更加合理时，需要相应的技术创新去匹配，尤其在绿色发展理念的引导下，更加高级的产业结构有助于诱发绿色技术创新活动。由此，提出假设：442023 年第 2 期福建商学院学报JOURNAL OF FUJIAN BUSINESS UNIVERSITYH1：科技人才集聚有助于绿色技术创新水平的提高；H2：产业结构调整和财政科技支持可能是门槛变量，即在不同程度的产业结构水平和科技创新投入的条件下，科技人才集聚对绿色技术创新水平的影响是不同的。党的二十大报告中进一步强调人才强国战略和创新驱动发展战略，发掘新的动能新优势。比起资源等首要因素，人才更能带动区域发展。各省也纷纷出台人才引进政策，优化自身的人才发展环境，越来越重视科技人才的引进，出现了“抢人大战”14。由基础设施、经济发展水平、政策体系等组成的区域科技创新环境是影响区域科技人才引进的重要因素。科技创新环境优越的地区可以吸引更多的科技人才进入，形成科技人才的集聚效应，甚至产生虹吸效应，即吸引周边地区的科技人才“落户”，使周边地区的科技人才密度下降，抑制其绿色技术创新水平的提高。而科技人才的集聚又会强化当地的区域优势，进而优化科技创新环境，进一步增强对科技人才的吸引力。因此，具有经济优势的东部省市往往会产生人才虹吸效应，吸引科技人才集聚，推动当地绿色技术创新进程，但在一定程度上削弱了周边地区的绿色技术创新水平。总的来说，科技人才的高度集中产生了负的空间溢出效应，有利于本地绿色技术创新，但不利于周边地区绿色技术创新活动的开展。由此，提出假设：H3：科技人才集聚对绿色技术创新的影响存在负的空间溢出效应，东部地区负向溢出效应更加明显。三、模型设计与变量说明（一）模型设计首先，构造面板数据模型来探讨科技人才集聚对绿色技术创新的直接传导机制：Gtiit=0+1Gstit+2Controlit+i+t+it（1）公式（1）中，下角标 i 和 t 分别代表省份和年份，Gtiit代表绿色技术创新水平，Gstit代表科技人才集聚程度，Controlit代表控制变量，i代表个体固定效应，t代表时间固定效应，it代表随机扰动项，1和 2为科技人才集聚和一系列控制变量的回归系数。其次，为研究科技人才集聚与绿色技术创新之间可能存在的阶段性影响机制，选取科技创新投入和产业高级化作为门槛变量，研究科技人才集聚可能对绿色技术创新产生的非线性影响机制，面板门槛基本模型如下：Gtiit=0+1GstitI(Thitm)+2GstitI(Thitm)+3Controlit+i+t+it（2）公式（2）中，Thit为科技创新投入和产业高级化的门槛变量，m 为门槛值，I（）为判断函数，括号内条件满足取 1，否则取 0。然后，在构建空间计量模型之前，采用全局莫兰指数（Morans I）来测量科技人才集聚和绿色技术创新的空间自相关性，公式如下：()()ijijkkkkijS2Morans I=i=1i=1j=1j=1xxxx（3）公式（3）中，xi为第 i 个省份的观测值，ij为第i 个省份的观测值到第 j 个省份的观测值之间的“距离”，即空间权重矩阵。为了加强测量结果的稳健性和可比较性，分别采用经济权重矩阵、地理权重矩阵和邻近权重矩阵对莫兰指数进行测量和对比分析。莫兰指数的取值区间为-1,1，越接近 1 说明空间正相关性越强，越接近-1 说明空间负相关性越强，等于0 说明空间呈随机性。最后，为进一步探讨科技人才集聚对绿色技术创新的空间溢出效应，构建空间杜宾模型（SDM），公式如下：Gtiit=0+WlnGtiit+1Gstit+1WGstit+2Controlit+2WControlit+i+t+it（4）公式（4）中，W 为空间权重矩阵，WlnGtiit、WGstit和 WControlit为空间滞后项，为空间自回归系数，即空间滞后 WlnGtiit对 Gtiit的影响，1和 2为核心解释变量滞后项和控制变量滞后项的弹性系数。（二）变量测度与数据说明基于 20062020 年我国 30 个省市数据（不包括中国西藏、中国港澳台地区数据），研究变量包含被解释变量、解释变量、门槛变量和控制变量。具体452023 年第 2 期张梦江，等：科技人才集聚与绿色技术创新的时空特征和门槛效应变量的赋值和描述性统计见表 1。1 被解释变量：绿色技术创新。选取绿色专利申请量的对数作为绿色技术创新水平的衡量指标，数据源自中国研究数据服务平台（CNRDS）的经济特色库。2 解释变量：科技人才集聚。区位熵主要反映了某地区的某种要素集聚程度和专业化水平，采用科技人才区位熵指标来衡量科技人才集聚程度，科技人才区位熵选取 R&D 人员全时当量进行衡量，公式如下：Gst=（5）公式（5）中，下标 i 和 t 代表地区和年份，如Gstit为第 i 个地区在 t 时期的科技人才集聚指数，rit代表地区 R&D 人员全时当量，xit代表地区全部就业人数，Rt则代表全国 R&D 人员全时当量，Xt则代表全国就业人数。Gstit1 表示科技人才集聚程度高，具有强的人才优势；Gstit=1 表示科技人才集聚程度一般，具有适中的人才优势；Gstit1 表示科技人才集聚程度低，处于人才劣势的地位。数据源自中国劳动统计年鉴中国人口、就业统计年鉴。3 门槛变量。为进一步研究科技人才集聚对绿色技术创新影响的非线性关系，采用科技创新投入和产业高级化作为门槛变量。数据源自中国科技统计年鉴中国统计年鉴。4 控制变量。为减少其他可能影响绿色技术创新的因素，从经济发展水平、金融发展水平、财政科技支持和对外开放水平四个方面选定控制变量，具体指标见表 1。数据源自中国统计年鉴，2006 年的地方科学技术支出采用科技三项费用和科学事业费用之和来表示。表 1 各变量的描述性统计Tab.1 Descriptive statistics of variables变量类型变量变量符号赋值均值标准差最小值最大值被解释变量绿色技术创新Gti绿色专利申请量取对数6836164617921038核心解释变量科技人才集聚Ttg区位熵计算得出1041111201348815门槛变量科技创新投入TipR&D 内部经费支出占国内生产总值比例/%070806170016 63945产业高级化Adv第三产业增加值/第二产业增加值1217068305275297控制变量经济发展水平Edev人均国内生产总值取对数1057061586631201金融发展水平Fdev金融机构存贷款额占国内生产总值比例/%3005114612888131财政科技支持Fins科学技术支出占地方公共预算支比例/%1999140303897202对外开放程度Open进出口总额/国内生产总值029403510007 581721四、实证分析结果（一）基准回归结果分析表 2 报告了科技人才集聚对绿色技术创新的直接效应，在多种假设下的结果表明，科技人才集聚（Ttg）都显著地直接提高绿色技术创新水平（Gti），H1 得到证实。第（2）（3）列中，经济发展水平（Edev）、金融发展水平（Fdev）和对外开放程度（Open）的系数值相反，说明存在不可观测的异质性，即单独考虑省份差异或个体随时间变化的差异不够合理，因此本文选择双固定模型进行回归，见第（4）列。第（4）列中，经济发展水平和绿色技术创新存在显著的正向关系，说明“青山绿水共为邻”的理念得到贯彻，对绿色创新技术的重视程度不断提高，符合经济高质量发展的要求；财政科技支持（Fins）的系数在 1%的水平上显著也可以很好地说明中国的绿色发展理念，即需要政府财政层面上的支持才能更好地推动绿色经济发展，因为市场仅以利润为导向，环境污染治理并未成为绿色发展的驱动力，而通过扩大政府对绿色技术创新的财政支持力度，有助于实现绿色技术创新质的突破，逐步推动社会经济462023 年第 2 期福建商学院学报JOURNAL OF FUJIAN BUSINESS UNIVERSITY向绿色发展靠拢；对外开放程度的系数也通过了10%的显著性检验，说明通过国际合作可能会收到国外东道主“高新绿色技术外溢”的回报，即通过学习国外先进技术经验来实现本土绿色技术创新；而金融发展水平系数为正但未通过显著性检验，说明对绿色技术创新仅存在模糊的影响。表 2 基准回归分析结果Tab.2 Regression analysis results of basic model变量(1)(2)(3)(4)Gti0261*0104*0672*0127*(2172)(2020)(5691)(2070)Edev1787*-0825*0696*(19770)(-4342)(2895)Fdev0446*-0720*0080(6129)(-12951)(0911)Fins0126*0482*0145*(2907)(11551)(2773)Open-01441268*0294*(-0806)(14006)(1703)_cons476*-13706*15677*-2345(3417)(-16362)(7870)(-097)省份固定是是否是年份固定是否是是N450450450450R20945092206550956注：*、*、*分别表示各变量在 10%、5%、1%的水平上显著；括号内为稳健标准误。表 4、表 7、表 9 同。（二）门槛效应回归分析结果为进一步探讨科技人才集聚对绿色技术创新可能存在的非线性影响，将科技创新投入和产业高级化作为门槛变量来研究可能存在非线性的门槛特征，即随着门槛变量的变化，科技人才集聚对绿色技术创新的影响出现不同的变化趋势。采用“自助法”进行了 500 次抽样调查，发现科技创新投入通过了单一门槛，未通过双重门槛的检验，门槛估计值为 0177 2；同样，产业高级化的检验结果也是仅通过单一门槛，门槛值为 0867，报告见表 3。表 3 门槛效应检验结果Tab.3 Results of the threshold effect test门槛变量门槛个数F 值P 值10%临界值5%临界值1%临界值门槛值Tip单一门槛232100682126425274 535790 20177 2双重门槛1990014622918 730420 144706 21147 0Adv单一门槛2891008122351 930121 240906 10867双重门槛2404017614305 117198 322840 01391 0由表 3 可知门槛变量的存在，表 4 报告了科技创新投入（Tip）和产业高级化（Adv）的面板门槛模型的回归结果。表 4 第（1）列报告了科技创新投入的门槛效应，当科技创新投入小于门槛值 0177 2%时，科技人才集聚对绿色技术创新的影响显著为负；但当科技创新投入跨过门槛值 0177 2%时，科技人才集聚对绿色技术创新的影响在 1%的显著性水平上为正。这充分说明绿色技术创新水平的提高需要大量的资金积累和政府支持，尤其是在科技创新投入低于门槛值的时期，实现门槛的跨越意义重大，科技人才集聚对绿色技术创新的影响就会转向显著的正向作用且产生长期的红利。就历年平均值而言，仅有内蒙古、海南、青海、宁夏和新疆 5 个省份尚未到达门槛值，除去以旅游业为主的海南省外，其中仅有内蒙472023 年第 2 期张梦江，等：科技人才集聚与绿色技术创新的时空特征和门槛效应古在 2015 年跨过门槛值，实现了科技人才集聚正向影响绿色技术创新的转变，可见西部省份的整体绿色技术创新能力偏弱。表 4 第（2）列报告了产业高级化的门槛效应，当产业高级化小于门槛值 0867%时，科技人才集聚对绿色技术创新的影响为正，但效用不显著；当产业高级化超过门槛值 0867%时，在 1%的显著性检验条件下，科技人才集聚对绿色技术创新的影响为正。说明随着产业结构变得更加高级化，即高附加值的第三产业占比增加，强化了科技人才集聚促进绿色技术创新水平的作用。相比于中西部地区，东部地区的产业更加“服务化”。表 4 门槛模型估计结果Tab.4 Estimated results of the threshold model变量Tip(1)Adv(2)门槛值(m)0177 20867TtgI(Thm)0196*0144*(3818)(2474)控制变量控制控制N450450R209290924综上所述，科技人才集聚对绿色技术创新的影响表现出非线性关系，实现科技人才集聚对绿色技术创新水平质的提高关键在于科技创新投入的增加，同时产业高级化也是重要因素之一，H2 得到证实。（三）空间溢出效应分析结果表 5 报告了科技人才集聚和绿色技术创新的全局莫兰指数值（Morans I），选择邻近权重矩阵、地理权重矩阵和经济权重矩阵来增加空间自相关性检验的可对比性。具体来说，邻近权重矩阵含义为“非1 即 0”，若样本在地理上邻近则为 1，否则取 0；地理权重矩阵则定量描绘了相邻关系，用各省省会的经度和维度的几何距离来衡量；经济空间权重矩阵的构建指标来自 20062020 年 30 个省份（不包括中国西藏、中国港澳台地区数据）的人均 GDP，取各省份在观测期内人均 GDP 的均值作为各省份的经济初始值，再取各省份经济初始值间差值的绝对值的倒数作为省份之间的经济距离，得到经济空间权重矩阵。整体而言，大部分莫兰指数都显著为正，说明科技人才集聚和绿色技术创新均存在正向的空间集聚现象。科技人才集聚和绿色技术创新指标的莫兰指数值在经济矩阵下的系数值都显著为正且均处于 01 08区间，说明空间正自相关性强，存在显著空间的相关性，因此下文空间模型溢出效应分析都在经济空间权重矩阵的基础上进行。表 5 全局莫兰指数分析结果Tab.5 Results of global Morans I index年份TtgGti邻近矩阵地理矩阵经济矩阵邻近矩阵地理矩阵经济矩阵20060219*0063*0588*00980035*0526*20070216*0061*0595*0118*0035*0558*20080226*0069*0615*00840017*0502*20090247*0069*0775*01110027*0416*20100276*0079*0760*01050023*0340*20110305*0090*0749*0141*0028*0291*20120323*0098*0719*0147*0029*0228*20130348*0110*0637*0133*0024*0206*20140381*0120*0625*0146*0019*0184*20150414*0130*0617*0174*0028*0200*20160410*0127*0652*0172*0032*0155*20170371*0106*0649*01050016*0114*20180342*0089*0630*00960020*0142*20190319*0073*0623*00890019*0187*20200386*0101*0636*0151*0034*0202*注：*、*、*分别表示各变量在 10%、5%、1%水平上显著。482023 年第 2 期福建商学院学报JOURNAL OF FUJIAN BUSINESS UNIVERSITY在确定基于经济权重矩阵的空间计量模型之前，有必要进行合理的检验，即进行 LM 检验、空间 Hausman 检验、LR 检验、WALD 检验和空间杜宾模型简化检验，检验结果见表 6，基于经济空间权重矩阵最优的选择是个体和时间双重固定的空间杜宾模型。为了提高空间计量模型的稳健性和可对比性，表7 报告了双固定、个体固定和时间固定的空间杜宾模型，总体而言，科技人才集聚的系数仍旧显著为正，说明培养和引进高质量的科学技术人才是推动当地绿色技术创新的重要力量。从双重固定下空间杜宾模型来看，见列（1），科技人才集聚的系数值为 0129且在 1%的水平上显著，与表 2 列（2）的科技人才集聚系数值相近，证明了模型建立的合理性，也再次说明科技人才集聚对绿色技术创新的正向作用。表 6 模型检验结果Tab.6 Results of model checking检验方法原假设显著性水平结果LMMorans I12856*空间杜宾模型Lagrange multiplier158029*Robust Lagrange multiplier123700*Lagrange multiplier42449*Robust Lagrange multiplier8120*Hausman随机效应2834*固定效应LRSDM 能退化为 SAR2188*不能退化SDM 能退化为 SEM1792*WALDSDM 能退化为 SAR 或 SAR2171*SDM 效应RLog-likelihood双固定个体固定0634 1-25266 6时间固定0196 0-502112 8双固定0167 848641 7表 7 空间溢出效应回归分析Tab.7 Regression analysis of spatial spillover effects test变量双固定(1)个体固定(2)时间固定(3)WTtg0106-0043-0308(1018)(-0408)(-1336)直接效应0129*0123*0616*(3384)(2468)(7311)间接效应00980028-0367*(1011)(0153)(-1858)总效应0227*01510249(2016)(0691)(1130)控制变量控制控制控制省份/年份固定是是是N450450450R2016806340196从空间外溢性角度来看，表 7 第（1）列中科技人才集聚的空间交互项（WTtg）不显著为正，第（2）（3）列中科技人才集聚的空间交互项不显著为负，说明各地区科技人才集聚的空间溢出效应并不显著。进一步，采用偏微分法将空间效应拆分为直接效应和间接效应。就直接效应而言，均显著为正，第（1）列科技人才集聚的系数值为正且通过了 1%的显著性水平检验，说明人才集聚对当地绿色技术创新的作用显著；就间接效应而言，双固定空间杜宾和个体固定空间杜宾模型下的科技人才集聚的系数值均不显著为正，时间固定下的科技人才集聚的系数值显著为负，说明空间溢出效应为负，正如前文所述，各省份都在不断优化自身人才发展环境，愈发重视科技人才的引进，引发科技人才虹吸效应，H3 得到证实。（四）稳健性分析结果考虑到数据存在测量误差，用绿色专利授予数替换绿色专利申请量作为绿色技术创新指标，见表 8第（1）列为替换被解释变量。与基准回归相比，核492023 年第 2 期张梦江，等：科技人才集聚与绿色技术创新的时空特征和门槛效应心解释变量科技人才集聚的显著性和符号未有太大变化，且其系数值为 0171 与原科技人才集聚系数值相仿，说明即使将绿色技术创新的“滞后性”考虑在内，科技人才集聚仍然推动了绿色技术创新水平提升，稳健性得到证实。进一步考虑内生性和遗漏变量的问题，采取工具变量法，具体的两阶段最小二乘法（2sls）回归结果见表 8 的第（2）（3）列。借鉴已有文献构建工具变量“Bartik instrument”15，即先构建科技人才集聚滞后一阶（lGst）减少内生性带来的影响，再取 30 个样本观测值的年均值构造年均值间差分形式（Gst）减少单个样本带来的影响，取其乘积（lGst*Gst）作为工具变量（IV）。在第一阶段中，列（2）工具变量的系数显著为负，不可识别检验（Kleibergen-Paaprk LM）在 5%的显著水平上为正，弱工具变量检 验（Kleibergen-Paaprk Wald F）值 为 17886，大于 Stock-Yogo 弱识别检验 10%水平上的临界值1638，说明了工具变量选取的合理性；在第二阶段中，列（3）科技人才集聚的系数值为 0117 7，略小于原科技人才集聚的系数值，且通过了 10%的显著性检验，进一步证明了科技人才集聚对绿色技术创新正向作用的稳健性。表 8 稳健性检验结果Tab.8 Regression results of robustness test变量替换被解释变量(1)第一阶段第二阶段Ttg(2)Gti(3)工具变量（IV）-4564 5*(-421)Ttg0171*0117 7*(2084)(168)控制变量控制控制控制省份/年份固定是是是Kleibergen-Paaprk LM578*Kleibergen-Paaprk Wald F178661638N450420420R209570962 20981 4注：（）内数值是回归系数的异方差稳健标准误；内数值是响应统计量的 p 值。（五）时空异质性分析回归结果首先将样本观测期划分为三个时期进行时间异质性分析，即在公式（1）的基础上以时间为划界点，将样本区分为三个部分分别进行线性回归。从表 9 第（1）-（3）列可以看出，科技人才集聚回归系数均为正且在逐渐增大，说明科技人才集聚对绿色技术创新的影响作用是正向的且逐年变大。前两个时期的回归系数不显著为正，而“十三五”期间的科技人才集聚回归系数显著为正，说明我国科学技术水平仍处于“爬坡”的状态；“十一五”和“十二五”期间类似处于生命周期的“成长期”，即采取政策支持、资金投额等方式初步实现人才集聚，但绿色专利等绿色技术创新产品的研发周期和回报周期均比较长，因此在前两个时期科技人才集聚的影响力不足；但随着科研能力和创新经验的积累，在“十三五”期间科技人才集聚对绿色技术创新产生了显著影响力，初步进入了生命周期的“成熟期”，过往的投入得到了回报但还处于上坡的阶段。其次将观测样本划分为东部、中部和西部进行空间溢出区域异质性分析，即在公式（4）的基础上以区位为划界点，将样本区分为东中西三部分分别进行空间回归。从表 9 第（4）-（6）列可以看出，东部、中部和西部地区的科技人才集聚的空间交互项系数均为负值但只有东部地区显著，同样，东部、中部和西部地区的科技人才集聚的间接效应也均为负但只有东部地区显著。说明东部地区科技人才集聚效应502023 年第 2 期福建商学院学报JOURNAL OF FUJIAN BUSINESS UNIVERSITY强，对周边绿色技术创新有一定的抑制作用，主要原因是东部地区经济优势更加明显，科研政策、环境和基础设施建设条件更优越，对科技人才吸引性更强，从而产生虹吸效应；而中西部地区的人才集聚现象不强，因而也无法对周边地区的绿色技术创新产生影响，H3 得到进一步证实。表 9 时空异质性分析结果Tab.9 Results of the spatiotemporal heterogeneity test变量时间异质性区域异质性十一五(1)十二五(2)十三五(3)东部(4)中部(5)西部(6)Ttg008100100344*00320712*-0493(1087)(0049)(1974)(0945)(3438)(-1459)WTtg-0363*-0714-0468(-3339)(-1490)(-0608)直接效应00280736*-0445(0743)(3588)(-1309)间接效应-0382*-0715-0228(-2898)(-1605)(-0354)总效用-0354*0022-0673(-2183)(0037)(-0947)控制变量控制控制控制控制控制控制省份/年份固定是是是是是是N150150150165135150R2085108130557070700270127省份数量30303011910五、结论和对策建议基于 20062020 年中国 30 个省份的面板数据，实证分析科技人才集聚对绿色技术创新的线性影响、门槛效应和空间溢出效应，并得出以下结论：科技人才集聚明显促进了中国绿色技术创新的发展；科技人才集聚对绿色技术创新的影响机制受科技创新投入和产业高级化的“门槛”影响，当科技创新投入低于门槛值时，科技人才集聚对绿色技术创新表现出明显的负效应，但随着科技创新投入突破门槛的增加，科技人才集聚对绿色技术创新的影响会逐渐明显增强；东部地区科技人才集聚的空间溢出效应为负，存在科技人才虹吸效应现象。因此要完善科技人才发展机制，协同“双碳”战略、创新驱动发展战略，推进科技人才战略布局，以促进绿色技术创新水平的提高。完善科技人才发展机制，建立和完善创新创业平台。要发挥企事业单位在科技人才培养、引进、使用中的积极作用，遵循人才成长规律和科研规律，增强服务意识和保障能力，做到人才为本，信任人才、尊重人才、善待人才、包容人才。不同区域要结合产业发展对科技人才的需求和数量不足、质量不高等现状，发挥高校在培养科技人才的主力军作用，充分利用各类各级教育机构，不断提升人才培养能力，全方位谋划科技人才培养，更加重视创新创业和职业能力的培养教育，建立交叉学科发展引导机制，培养绿色低碳领域的高水平复合型人才。鼓励企业增加对先进生产工艺和技术设备的投入，把绿色创新摆在更加突出位置，推动生产产品从低附加值向高附加值绿色产品转变，逐步改变其传统的运作方式，实现产业高级化。东部发达地区要大力推进高科技绿色产业园区建设，吸引国内外高科技企业集聚，推动产业结构数字化和绿色化。中西部地区应在承接东部地区产业转移时，结合本土比较优势进行融合发展，大力发展特色产业，以信息化和数字化为导向，实现产业结构向着高级化的目标发展。协同“双碳”战略、创新驱动发展战略，增加政府科技创新投入。“双碳”战略、创新驱动发展战略512023 年第 2 期张梦江，等：科技人才集聚与绿色技术创新的时空特征和门槛效应都是我国的重大国家战略，必须要有重大工程项目、最新科技成果和众多科技人才保障其顺利实施。一方面要建立政府引导、企业为主体的研发投入体系，持续加大绿色低碳技术体系的研发投入规模，加大对前沿绿色技术创新的支持，鼓励青海等西部省份加大对 R&D 经费支出的支持，引导资金向绿色技术创新倾斜，鼓励绿色创新科研人员的研究交流，实现“门槛”的跨越；另一方面要合理配置科技创新经费，政府资金要加大对基础科学研究的投入，鼓励企业和社会组织开展基础研究和应用研究，创造良好实验发展环境，发挥政府在促进绿色技术创新中的关键作用。推进科技人才战略布局，协调区域间科技人才的有序流动，减少负向空间溢出效应，即减少东部发达地区对科技人才的虹吸效应，确保整体上提高区域绿色技术创新能力。协调东部地区与中西部地区的人才流动体系，东部发达地区不能过度追求人才集聚“密度”，要有的放矢地配置人才岗位，避免人才资源的浪费，也可以适当出台措施限制仅通过高薪对欠发达地区高水平科技人才的“抢夺”，制定倾斜政策鼓励科技人才适当向欠发达地区流动，缩小地区间绿色技术创新水平差距；中西部地区则要改变其传统的人才引进理念，政策上给予科技人才更多福利，尽量消除人才引进机制中的不合理因素，如对于紧缺的科技人才，可以发挥用人单位的自主性，简化手续，优先引进。要加强区域间的沟通合作，提高区域间科技人才的空间组合效率，在科技人才吸引力强区和其周边科技人才吸引力弱区之间制定差异化人才引进政策，推进人才合理有序流动和共享，提高科技人才要素的使用效率，最大化发挥科技人才集聚对绿色技术创新的正向作用，实现区域绿色技术创新能力整体水平的提升。参考文献：1 黄茂兴,叶琪.马克思主义绿色发展观与当代中国的绿色发展兼评环境与发展不相容论J.经济研究,2017,52（6）:17-30.2 秦书生,胡楠.中国绿色发展理念的理论意蕴与实践路径J.东北大学学报（社会科学版）,2017,19（6）:631-636.3张峰,史志伟,宋晓娜,等.先进制造业绿色技术创新效率及其环境规制门槛效应J.科技进步与对策,2019,36（12）:62-70.4 杨东,柴慧敏.企业绿色技术创新的驱动因素及其绩效影响研究综述J.中国人口资源与环境,2015,25（S2）:132-136.5 郭捷,杨立成.环境规制,政府研发资助对绿色技术创新的影响基于中国内地省级层面数据的实证分析J.科技进步与对策,2020,37（10）:37-44.6LYU X H,SHI A N,WANG X,Research on the impact of carbon emission trading system on low-carbon technology innovationJ.Carbon Management,2020,11（2）:183-193.7 罗良文,梁圣蓉.中国区域工业企业绿色技术创新效率及因素分解J.中国人口资源与环境,2016,26（9）:149-157.8张娟,耿弘,徐功文,等.环境规制对绿色技术创新的影响研究J.中国人口资源与环境,2019,29（1）:168-176.9修国义,韩佳璇,陈晓华.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J.科技进步与对策,2017,34（19）:36-40.10 孙红军,张路娜,王胜光.科技人才集聚、空间溢出与区域技术创新基于空间杜宾模型的偏微分方法J.科学学与科学技术管理,2019,40（12）:58-69.11徐军海,黄永春.科技人才集聚能够促进区域绿色发展吗J.现代经济探讨,2021（12）:116-125.1