科技人才政策对区域创新绩效的门槛效应研究.pdf

2023年 7 月技术经济第 42 卷第 7 期徐娟等：科技人才政策对区域创新绩效的门槛效应研究徐娟1，张梦潇1，罗天雨2（1.西北大学 公共管理学院，西安 710000；2.中国市政工程中南设计研究总院有限公司，武汉 430000）摘要：科技人才政策与产学研合作既是国家科技创新系统的重要组成，也是地方政府提升区域创新绩效的重要政策手段。基于此，以 27个省（市、自治区）20112018年面板数据为支撑，运用固定效应模型和门槛回归模型，检验了科技人才政策对区域创新绩效的影响。研究发现：科技人才政策对区域创新绩效的影响显著为正，即科技人才政策有利于区域创新绩效的提升；科技人才政策对区域创新绩效的影响存在产学研合作的门槛效应，即在产学研耦合度大于 0.524时，科技人才政策对区域创新绩效的正向激励作用更加明显；科技人才政策对区域创新绩效的影响存在明显的区域差异，即中东部地区科技人才政策与产学研协同政策组合效应优于西部地区。研究结论对于提高我国各省科技人才政策的精准有效设计、优化产学研协同和促进区域科技创新绩效具有重要的理论和实践意义。关键词：科技人才政策；产学研协同；区域创新绩效；门槛效应；政策组合中图分类号：F124.3；C964.2文献标志码：A文章编号：1002980X（2023）7000112一、引言当前新一轮科技革命正迅猛发展，科技创新是大国竞争的制高点。社会主义现代化的进程不断稳固中国的经济与科技实力，作为一个经济大国，实现高水平的科技自立自强，进入创新型国家前列，是我们一直奋斗的目标。党的二十大报告强调，要更好地统筹教育、科技、人才资源。这一重大战略性调整通过协同配合与系统集成，推进科技创新和进一步提升科技创新绩效。创新要有突破，人才、教育首先必须有突破。可见，科技创新驱动实质上是人才驱动，科技人才政策是科技创新活动和区域创新体系建设的关键所在（Kogan et al，2017）。人才政策作为一种政策工具，是政府运用行政手段管理和调控人才资源的规范和行动准则，也是培养素质优良的科技人才队伍、提升区域人才竞争优势的有效方式（杜谦和宋卫国，2004）。与此同时，二十大报告将协调摆在区域发展的突出位置，进一步促进了国家对区域协调发展的重视，优化区域生产力布局，推动区域间优势互补，协调构建以创新驱动高质量发展的区域经济布局，提高了区域发展对于科技人才的关注度（李胜会和徐文燕，2023）。近年来我国综合国力不断提升，对科技人才的重视程度不断加强，国家陆续出台了一系列科技人才政策，例如，2017年十九大报告将培养一大批具有高水平的国际化科技人才和创新团队提上国家发展的重要议程，2020年十九届五中全会和中央经济工作会议上同时提出强化国家战略科技力量，激发人才创新活力，加快国内人才培养，使更多青年优秀人才脱颖而出，2021年全国科技工作会议上提出科技人才发展形成新机制，加大对青年人才、一线科技人才、企业科技人才的支持力度，2021年的中央人才工作会议上再次提出“深入实施新时代人才强国战略，加快建设世界重要人才中心和创新高地”的新阶段目标要求。二十大也提出了实施科教兴国战略，强调了人才建设对于现代化的支撑作用，加快创新发展，落实创新发展战略，完善科技创新体系。科技人才与创新发展是全面建设科技强国与人才强国的基础性、战略性支撑。稳步推进国家的创新发展进程，科技是第一生产力，人才是第一资源，深入实施科教兴国、人才强国战略，推进创新驱动发展，不断激活社会发展新动能，营造创新发展新态势（陈姗姗等，2023）。收稿日期：20230320基金项目：陕西社会科学基金“人工智能发展对陕西高质量就业的影响及对策研究”（2020D002）；西安市社会科学基金“高质量发展背景下需求驱动西安产业转型升级研究”（22JX170）；陕西省高等教育学会高等教育科学研究项目“建设人才强国背景下高校科技人才培养与创新环境研究”（XGH21080）作者简介：徐娟，博士，西北大学公共管理学院副教授，研究方向：科技人才政策、创新管理；（通讯作者）张梦潇，硕士，西北大学公共管理学院，研究方向：科技人才政策、创新管理；罗天雨，硕士，中国市政工程中南设计研究总院有限公司，研究方向：人力资源管理、创新管理。期刊信息20237Jul42712164年月月 en日卷期文章数总页码（仅正文）1技术经济第 42 卷第 7 期从中央到地方，科技人才政策亮点纷呈，对激发科技人才活力起到积极作用的同时也影响着区域创新活动和创新绩效。科技人才政策是政府主管部门和有关机构在一定历史时期内为引进、培养、激励、评价和使用科技人才而制定的政策、法令、措施、办法和规则的总称（陈振明，2002）。从近些年对于科技人才政策的研究成果来看，主要集中在以下三个方面：一是对国家科技人才政策的内容和历史发展的回顾和分析。李燕萍等（2019）利用文献计量和共词分析法分析了改革开放后中国科技人才政策的发展和趋势，从时间和国家部门两个维度将科技人才政策分为恢复适应、深度改革、战略导向和创新发展 4个时期。二是对科技人才政策存在的问题和改进建议进行分析。王宁等（2018）以河南省为例，利用因子分析和 DEA模型等实证方法对其科技人才政策效果进行了评估，并从实证结果中探究出完善科技人才政策的相关建议。三是对科技人才政策评价体系的构建。孙锐和孙雨洁（2020）从供给型、需求型、环境型三个一级指标和薪酬、补贴、职称等 15个二级指标来建立青年科技人才引进政策评估体系。从众多学者对于区域创新的研究来看，区域创新绩效是评判一个国家创新发展水平的重要指标。对区域创新绩效进行研究分析，也就是要探索合理配置区域创新资源，激发创新驱动力，优化创新环境，从而指导未来的创新战略方向。区域创新能力的提高离不开科技人才的集聚，科技人才政策的颁布可以为区域注入不断的科技人才力量，从而强化科学技术发展与知识溢出，实现区域经济持续增长的目的（徐丹和于渤，2023）。对于已有关于区域创新绩效概念的界定，狭义上的区域创新绩效是指一个地区在一定时期内与积极创新活动直接相关的经济产出。广义的区域创新绩效不仅包括狭义的绩效，还包括创新活动的经济产出所决定的文化、生态和经济社会等方面的发展成果。目前大部分学者的课题研究中指代的均是狭义的区域创新绩效（肖梦等，2019）。本文也同样采用狭义的区域创新绩效定义。目前，针对科技人才政策与区域创新绩效的研究十分匮乏，现有研究主要从人才的引进和流动两个方面来探讨科技人才与创新绩效的关系。肖振红和范君荻（2020）发现产学研协同在 R&D投入与科技绩效的作用过程中的调节作用，并利用门槛回归模型的进一步分析，得出了 R&D 投入与滞后三期的科技绩效存在双门限效应，并分析出产学研协同的最佳作用范围。宛群超等（2021）研究发现了创新绩效的空间效应和边际效应是体现在科技人才集聚与市场竞争的交互作用上的。因此，完善科技人才队伍的培养与建设是提升区域创新水平的主要方式（张扬，2021）。综上，目前学术界关于科技人才政策对区域创新的影响普遍持积极探索态度（程聪慧和钟燕，2023）。关于学者们重点关注的内容：科技人才政策如何才能发挥对创新的积极作用？科技人才政策的制定，创新要素重新配置对创新产出如何影响？从现有的研究成果中可以看出：我国对科技人才政策的重视程度仍在不断加强，在科技人才政策力度逐渐提升的同时，区域创新绩效也在持续提升。那么两者之间是否存在必然的联系，如果存在，是否可以通过控制其中的影响因素，来调节科技人才政策对区域创新绩效的影响朝着有利的方向发展。通过对现有文献的分析，在科学技术、人才等对区域创新的影响中，产学研协同对于区域创新的关联十分密切。现有研究较多解释了产学研合作对创新人才的作用，利用产学研协同的途径培养创新人才，而创新人才的发展也同样促进产学研协同创新。产学研协同是实现科研成果转化和增强发展竞争力的重要措施，也推动了科研院所和高校的基础性和应用性研究。自从国家 1992年发展产学研合作以来，产学研联合工作的开展有效地推进了高校和科研院所的人才培养，为区域输送了一批高质量科技人才，提升了区域的竞争潜力（杨柏等，2021），而科技人才带来的技术发展与知识溢出也推动了创新绩效的提升（李欣哲和鲁晓，2023）。鉴于此，探究在产学研协同的作用下，科技人才政策对区域创新绩效的影响机制，试图回答：产学研协同是如何发挥在科技人才政策对区域创新绩效影响中的调节作用？在这种作用关系中，是否因省份或区域的差异存在影响的空间异质性？关于产学研合作影响区域创新绩效的研究，大多是考虑产学研合作对区域创新绩效的直接影响，或者其余变量基于产学研合作对区域创新绩效的间接影响，而缺少了将产学研合作视为门槛变量的探讨。基于此，本文提出基本假设：只有当产学研合作达到一定水平即跨过门槛后，科技人才政策才会对区域创新绩效产生影响，否则这种影响并不显著。因此，本文尝试将产学研合作纳入分析框架，以全国 27个省（市）为研究样本，基于 20112018年各省面板数据构建门槛模型，分析科技人才政策对区域创新绩效的影响，以及产学研合作这一因素对上述影响的门槛效应。2徐娟等：科技人才政策对区域创新绩效的门槛效应研究二、理论分析与研究假设（一）科技人才政策对区域创新绩效的影响人力资本和政府科技投入是科技人才政策促进区域发展的主要内容，同时也是提升区域创新的关键要素（李宪印等，2022）。关于科技人才政策对创新发展的作用，科学完善的科技人才政策可以为促进创新发展提供有效的政策工具（房宏君和马俊红，2014）。另外，科技人才的生产力可以转化为创新生产力，这是评估科技人才政策有效性的重要指标。在现有的研究中，研究者普遍认为科技人力资源所产生的科技成果是评估科技人才政策有效性的重要标准（刘洪银，2015；李锡元等，2014），科技人才的创新成果在很大程度上决定了科技人才政策实施效果的好坏（刘轩，2018），同时，优秀的创新成果也促进了区域创新绩效的提升（李欣哲和鲁晓，2023）。因此，科技人才政策对区域创新绩效具有正向促进作用，科技人才政策能够通过人才引进、激励、保障等措施创造良好的政策氛围和创新环境，这样更有利于科技人才的成果产出，进而提升区域创新绩效（刘轩，2018）。一般认为，科技人才政策是政府保障人才优良发展环境的有力手段，可以吸引大量科技人才。政府出台的科技人才政策对科技人才集聚有显著的正向影响（李慷等，2021），而科技人才集聚增加了本地知识存量，降低了知识搜集的难度，促进了知识积累，有助于知识交流与分享，促进产业之间的分工与协作，促进资源配置效率（程铭等，2022），能够实现创新资源与经济要素的低成本配置，进而提升本地创新发展水平，并对本地区创新绩效产生显著的正向促进作用（王宁等，2018）。另外，有的学者研究发现科技人力资源投入的增加可以促进区域创新绩效，而投入的减少则会抑制区域创新绩效（李婧和产海兰，2018）。而在人力资本特征中的学历水平对区域创新绩效的促进作用最强（李子彪等，2020），科技人才是高素质的人力资本，可以通过推动提升全要素生产率，进而提升本地区创新绩效（程惠芳和陈超，2017）。人力资本中的科技人才是推动创新水平增长并实现经济高质量发展的关键（夏丽艳和关勇军，2023）。因此，利用政策手段促进科技人才的培养与发展，对提升区域创新绩效是十分有利的（黄菁菁和原毅军，2018），其中政策执行力度和政策数量都对区域创新绩效存在显著的正向影响，从出台政策的角度看，提升国家和政府的重视程度也可以促进区域创新绩效。据此提出假设 1：科技人才政策对于区域创新绩效具有正向激励作用（H1）。（二）产学研协同对区域创新绩效的影响从近年来产学研协同的研究成果来看，主要分为以下 5个方面：一是对我国产学研合作政策的内容和演进进行综述和分析。杨世明等（2021）分析了 1978年以来中国产学研合作的国家政策文件，研究了中国产学研合作与政府职能的关系，并提出了完善政府职能的措施。二是借鉴国外产学研合作的优秀成经验。蓝晓霞（2014）从组建方式和科研成果转化方式来分析美国产学研协同创新模式，并和我国的产学研协同创新模式进行对比分析，进而提出优化建议。三是对产学研合作模式的比较分析和创新路径研究。王章豹等（2015）通过对五种产学研协同创新组织模式进行探析，并提出模式选择的原则。四是对产学研创新绩效的分析与评价。孙善林和彭灿（2017）分析了产、学、研三个主体合作创新的特点，进而构建了产学研协同创新项目绩效评价指标体系。五是对产学研协同创新效率和效果的影响因素研究。黄菁菁（2017）以辽宁省企业为例，研究了产学研协同对创新的有效性和影响因素。从产学研协同对区域创新绩效的影响来看，有的学者从企业的角度出发，对产学研协同结果的测算进行研究（Zhang et al，2022），有的学者从科研成果的角度，研究产学研协同对区域创新绩效的影响（Gao et al，2010），以及研究产学研协同在整个创新发展中的地位（ManjarrsHenrquez et al，2009）和产学研协同提升社会创新能力和水平的方法（D Este and Perkmann，2011）。产学研协同对于区域创新的作用不言而喻，其作为优化创新资源配置和促进区域创新的有效方式，能对提升创新水平起到有利的作用（Buesa et al，2010），而产、学、研可以通过三者之间的协同作用对区域创新的能力产生影响（李林和傅庆，2014）。在政府的支持作用下，产学研之间的互动和协同作用可以提高国家创新体系的整体绩效（杨林和柳洲，2015）。区域创新绩效会受到技术、环境、知识和合作意识等多方面因素的影响（Qiao et al，2019）。其中产学研协同程度已成为学者们的共识（Li and Chang，2013），且产学研协同程度可以显著影响技术创新效率（肖振红等，2021）。作为促进区域创新绩效的主要手段，产学研合作能够对区域创新绩效产生积极而重大的影响，有助于区域层面的创新发展（刘升阳，2020），其中，产学研合作对于区域创新绩效存在显著的政策效应。国家通过政策手段促进3技术经济第 42 卷第 7 期产学研协同的发展，进而提高整体绩效水平（杨林和柳洲，2015）。产学研协同的发展可以为区域内的科学研究、技术创新、产业发展提供良好的契机，同时也可以发挥人才聚集效应，为该区域吸引更多的科技创新人才，能够为企业弥补科技人才和技术短板，从而提高区域创新绩效（姜文宁等，2020）。因而，不论在国家层面还是在区域层面，产学研协同都可以为其科技研究、技术创新、产业发展的交融带来更深入的发展，也可以为区域经济发展吸引和培养更多的科技人才，成为提升区域创新的有效路径（韩兆洲和陈学伟，2020）。目前，国内外多位学者也在研究中发现了产学研合作可以正向提升区域创新绩效的结论（黄菁菁和原毅军，2018；Robin and Schubert，2013）。据此提出假设 2：产学研协同对于区域创新绩效有正向激励作用（H2）。（三）科技人才政策影响区域创新绩效的门槛效应产学研协同总体上表现为教育、科研与生产三者在功能和资源上的交互、创新和集成化，主要分布于科学技术发展的初始阶段，是人才培养、科技发展和产业优化功能的协同和合作，因此，产学研各主体可以在合作中弥补科技人力资源和技术的缺乏，从而提高创新绩效。而在产学研协同这一研究链条发挥作用的过程中，科技人才发挥着决定性作用（彭干三，2017）。产学研协同作为一种新型技术创新模式，创新主体可以共享创新资源，展现了生产、教育和科研的协调一体化。产学研协同不仅仅提升了产业竞争力，同样也促进了科技人才的培养。对产学研环境的支持程度可以为产学研合作带来各种支持，增加对其发展有利的各种投入，同时也可以激励其科研产出，这可以正向促进对科技人才的培养，因而创新环境、科研投入和科研产出均能影响科技人才政策，同时，创新环境也能正向调节产学研协同。而政府也在产学研推动机制中发挥重要的引导作用，通过政策、财力、物力、人力等方式促进政产学研的协同合作（许应楠和陈福明，2017）。政府作为产学研协同的引导者和协调者，可以制定完善相应的政策法规，并利用自身优势支持产学研协同发展（李琳等，2013）。建立健全完善的科技人才政策，可以为知识创造和技术创新提供重要的制度保障，也为产学研协同发展营造了良好的政策氛围（沈云慈，2020）。产学研协同需要各个参与主体充分发挥各自的优势，形成强大研究链条。而科技创新的人力资源也在整个过程中发挥着重要作用。完备的科学人才政策是改革和创新人才管理制度和结构的重要前提，也是有效保证科技人才作用的重要前提。由此可见，在产学研协同创新的情境中，人才培养和科技发展都会牵动其创新效率（高擎等，2020；Cozzens and Sutz，2014）。只有充分发挥科技人才政策的关键作用，实施积极有效的科技人才政策，形成完整的人才链，才能最大限度发挥人才驱动的作用。同时，产学研协同创新需要制度予以支持（陈怀超等，2020），而政府主要是通过科技人才政策来支持产学研协同发展的。因此，科技人才政策可以促进产学研合作的进行。根据前两个部分对科技人才政策和产学研协同分别对于区域创新绩效的机理分析，在为科技人才提供保障以支持区域创新发展的过程中，产学研协同为此提供了更有效的完善措施。因此，可以分析出产学研协同在科技人才政策影响区域创新绩效的过程中发挥着调节作用。那么，这种调节作用又是如何影响科技人才政策与区域创新绩效之间的关系？产学研主体对于合作关系的认知是产学研协同的一个重要体现。企业、大学和科研机构是具有不同资源禀赋和发展目标的异质性主体，对于合作关系的认同可以创造良好的沟通环境、可持续的发展目标和稳定的资源交互渠道，增强产学研主体中科研人员的个体融合，减少主体间的合作阻力，有效促进了科技人才政策发挥作用，推动了产学研合作，而这些对于创新绩效又有着积极的正向影响（宁靓等，2023），因此，产学研协同的这种调节作用存在着积极的促进效应。这种促进效应又是否是固定不变的？从现有的研究中可以发现：产学研合作在科技人力资源投入影响创新绩效的过程中的促进作用有着不同的强度范围（肖振红和范君荻，2020），存在着一定的门槛值，而科技人才政策可以保障科技人力资源的稳定供给，维持创新环境的稳定性，为区域创新带来更多的发展机遇，是国家支持区域创新的主要方式（刘凤朝和徐茜，2012）。据此提出假设 3和假设 4：科技人才政策和产学研协同可以共同作用于区域创新绩效（H3）；产学研协同存在一定的门槛值，超过这一门槛值，科技人才政策对区域创新绩效的影响会增强（H4）。三、区域创新绩效变化分析（一）中国区域创新绩效的计算当前学者们主要通过三类指标反映区域创新绩效：一是从创新成果角度出发，根据所研究的内容选取单4徐娟等：科技人才政策对区域创新绩效的门槛效应研究一指标来直接表示区域创新绩效，指标多为专利和科技论文等具有代表性的科研成果；二是同样从创新效果的角度出发，为了保证区域创新绩效测算的全面性和准确性，采用多个指标综合测算的方法，会根据区域创新绩效涉及的不同方面来分类选取指标；三是从创新效率的角度出发，根据数学模型和统计方法来测算创新投入产出比，即创新效率，作为区域创新绩效的量化结果。研究选取专利授权量、科技论文数、技术市场合同数、新产品销售收入 4个指标，运用主成分分析法对区域创新绩效指标进行测算。测算结果见表 1。表 120112018年各省市区域创新绩效测算结果省（市、自治区）北京天津河北山西辽宁吉林黑龙江上海江苏浙江安徽福建江西山东年份20112.14-0.13-0.55-0.820.12-0.55-0.401.382.711.28-0.23-0.34-0.740.7620122.11-0.08-0.54-0.790.00-0.58-0.421.162.891.33-0.20-0.38-0.720.8020132.20-0.01-0.55-0.81-0.03-0.67-0.501.012.681.40-0.18-0.36-0.720.9120142.620.01-0.46-0.640.03-0.50-0.301.011.460.47-0.16-0.39-0.560.5020152.59-0.05-0.47-0.63-0.05-0.40-0.300.911.650.46-0.05-0.35-0.550.5220162.62-0.08-0.44-0.64-0.03-0.33-0.360.811.530.54-0.05-0.31-0.560.5520172.59-0.15-0.44-0.62-0.04-0.35-0.470.751.560.410.03-0.30-0.550.6220182.37-0.21-0.43-0.64-0.07-0.43-0.470.681.610.460.02-0.31-0.540.75省（市、自治区）河南湖北湖南广东广西重庆四川贵州云南陕西甘肃青海宁夏年份2011-0.380.14-0.311.68-0.77-0.430.00-0.90-0.82-0.21-0.75-0.97-0.942012-0.420.20-0.251.55-0.78-0.470.05-0.89-0.79-0.12-0.76-0.96-0.942013-0.360.17-0.201.70-0.79-0.440.06-0.91-0.79-0.10-0.76-0.98-0.972014-0.370.50-0.250.85-0.58-0.330.11-0.70-0.570.28-0.53-0.75-0.752015-0.340.46-0.300.81-0.59-0.370.10-0.69-0.570.19-0.51-0.74-0.742016-0.360.50-0.311.00-0.61-0.400.08-0.71-0.580.17-0.54-0.76-0.742017-0.360.45-0.261.02-0.61-0.430.05-0.65-0.580.30-0.53-0.74-0.722018-0.320.50-0.271.25-0.64-0.460.09-0.68-0.600.45-0.59-0.76-0.75（二）中国区域创新绩效分析根据上述计算方法，计算出中国 20112018年各省（市、自治区）区域创新绩效，结果见表 2。同时根据计算结果，将中国区域创新绩效划分为三个等级，分别为创新绩效较高、一般和较低，并将不同省份按照等级进行统计，见表 2。表 2显示：中国各省区域创新绩效整体偏低。在所有样本主体中，区域创新绩效较高（0.5）的省份有6个，占整体的 22.2%，其中排在前三位的为北京、江苏、广东；区域创新绩效一般（-0.50.5）的样本主体有 13个，占整体的 48.1%；而区域创新绩效较低（-0.5）的样本主体占整体的 29.7%；不同区域间的创新绩效差距明显。具体而言，西部地区区域创新绩效明显偏低，其中 67%的省份区域创新绩效等级为“较低”，另外33%区域创新绩效等级为“一般”；东部地区区域创新绩效偏高，区域创新绩效等级“较高”和“一般”的省份各占一半；中部地区区域创新绩效居中，25%的省份等级为“较低”，62.5%的等级为“一般”，12.5%为“较高”；同一区域内的区域创新绩效差距较明显。如东部地区中，北京为 2.37，河北为-0.43，两者相差 2.8；西部地区中，区域创新绩效最低的为青海（-0.76），最高的为陕西（0.45），两者相差 1.21；中部地区中，湖北区域创新绩效最高（0.50），山西最低（-0.64），两者相差 1.14。区域内部差距总体上东部大于西部，西部大于中部。表 2不同区域间的创新绩效等级划分地区东部中部西部较低（0.5）北京、上海、江苏、山东、广东湖北四、模型设定与变量说明（一）模型设定1.固定效应模型根据理论分析和研究假说，为了检验科技人才政策与产学研协同对区域创新绩效的影响，研究参考白俊红和蒋伏心（2015）等和刘兰剑等（2021）的做法，构建如下模型：Fit=0+1Qit+2RDEFRit+3FDIit+4STEit+5RARit+it（1）Fit=0+1Dit+2RDEFRit+3FDIit+4STEit+5RARit+it（2）5技术经济第 42 卷第 7 期Fit=0+1Qit+2Dit+3RDEFRit+4FDIit+5STEit+6RARit+it（3）其中：Dit为门槛变量产学研耦合度；Fit为被解释变量区域创新绩效；RDEFR为研发经费投入量；FDI为外商直接投资额；STE为财政支出中的科学技术支出；RAR为当期研发人员数量；Qit为核心解释变量科技人才政策；0为常数项；16为各个回归变量的系数；it为随机扰动项。2.门槛回归模型为了保证划分产学研耦合协调度范围和结果的准确性，运用 Hansen门槛回归模型分析和检验变量间存在的门槛效应，其中单一门槛回归模型为Fit=+1RDEFRit+2FDIit+3STEit+4RARit+1QitI(Dit)+2QitI(Dit)+i+t+it（4）其中：I（）为示性函数；为变量门槛值；i为个体特定效应；i为时间效应；为常数项；为待定系数。推广可得双门槛模型如下：Fit=+1RDEFRit+2FDIit+3STEit+4RARit+1QitI(Dit 1)+2QitI(1 2)+i+t+it（5）其中：1、2为双重门槛值。（二）变量选取为了探索研究对象之间的深层次影响关系，具体研究变量定义如下：（1）被解释变量（区域创新绩效）：通过以往学者们的研究验证：单一指标测算区域创新绩效的结果往往不具备代表性，因此，需要建立综合指标体系。在综合指标的选择设计中，研究指标选取及具体测算前文已经介绍。（2）核心解释变量（科技人才政策）：研究从人才的引进、流动、培养和人才激励两部分选取 R&D 经费内部支出、R&D 人员折合全时当量、R&D总人数、三种专利申请受理量和本科及以上学历人员作为科技人才政策量化指标（表 3），采用主成分分析对科技人才政策进行测算。（3）门槛变量（产学研耦合度）：为准确评价区域产学研创新系统的耦合协调发展水平，选取代表性指标构建产学研耦合度指标评价体系。用熵值法确定各指标权重，并运用耦合度测度模型测算最终的区域产学研耦合度。（4）控制变量：外商直接投资是东道国重要的知识来源，有利于提升本国的创新绩效，且政府将利用该财政资金支持地方创新发展，以确保在科学和技术方面的公共开支对创新产生积极影响。同时，科技人力资源投入和 R&D 经费投入是区域创新的重要条件。因此，研究选择外商直接投资额、科学技术支出、R&D 经费投入、科技人力资源投入作为控制变量。（三）数据来源及说明鉴于数据资料的可获性，研究搜集整理了 20112018 年中国 27 个省（市、自治区）的面板数据，其中因西藏、内蒙古、海南、新疆、港澳台地区数据缺失过多予以排除。数据来源于 中国统计年鉴 中国科技统计年鉴 及各省份年鉴，缺失数据采用趋势法进行补充。为消除数据间的量纲差异，在门槛回归前对所有数据进行了标准化处理。相关变量的描述性统计见表 4。五、实证分析与结果讨论（一）基本回归结果分析表 5中列（1）列（3）表示科技人才政策、产学研协同与区域创新绩效之间的关系。研究将其他变量分别与当期、滞后一期、滞后两期及滞后三期的创新绩效进行分析，发现与滞后三期影响最为显著，基本回归结果见表 5。表 3科技人才政策实施成效评估量化指标科技人才政策政策类别科技人才引进、流动和培养政策科技人才激励政策政策效果科技人才研发能力科技人才产出能力指标R&D经费内部支出（万元）R&D 人员折合全时当量（人/年）R&D总人数（人）本科及以上学历人员（人）三种专利申请受理量（项）表 4主要变量的描述性统计各类变量名QDFFDIRDEFRSTERAR样本量216216216216216216216极小值-0.99680.1000-0.98380.00080.00080.00210.0010极大值3.21870.99502.89110.26070.13900.20230.1761均值0.00000.5552-0.00010.03700.03670.03680.0368标准差0.98360.21740.85590.05030.03660.03730.03696徐娟等：科技人才政策对区域创新绩效的门槛效应研究表 5显示：列（1）仅考虑的是科技人才政策对区域创新绩效的作用，回归系数为 0.3025，在 10%的水平上显著，证明科技人才政策对区域创新绩效有正向的激励作用，则假设 H1成立。列（2）仅考虑的是产学研协同对区域创新绩效的作用，回归系数为 0.0431，在10%的水平上显著，证明产学研协同对区域创新绩效有正向的激励作用，则假设 H2成立。因此，在考虑单一政策作用时，科技人才政策和产学研协同均对区域创新绩效产生了正向的激励效应。列（3）同时考虑科技人才政策和产学研协同对区域创新绩效的组合影响，两者回归系数分别为 0.3014和 0.0428，均在 10%的水平上显著，说明在考虑科技人才政策和产学研协同共同影响时，两者均对区域创新绩效存在正向的激励作用，其中科技人才政策的作用更为显著，因此，假设 H3成立。考虑控制变量回归结果时，外商直接投资额和当期人力资源投入在三种情况下均对创新绩效有明显的抑制作用，说明外商直接投资带来的过多先进管理技术、经验和资金，会降低创新活力和抑制创新能力提升，从而对创新绩效产生负面影响，而人力资源冗余同样会减少创新动力和抑制创新活动的推进，从而抑制创新绩效的提升。政府支出中的科学技术支出在考虑产学研协同单一作用时对创新绩效有正向的激励作用，而考虑科技人才政策单一作用和两者共同作用时，对创新绩效的作用并不显著。而 R&D经费投入则在三种情况下均对区域创新绩效存在明显的正向激励作用，（二）门槛回归分析根据前文分析可以发现，产学研协同在科技人才政策对区域创新绩效的影响中起到了一定的调节作用，同时根据回归分析的结果，科技人才政策和产学研协同可以共同促进区域创新绩效，科技人才政策和产学研协同组合情形下对区域创新绩效产生的影响需要进一步的门槛效应检验。以下分别对单一门槛、双重门槛及三重门槛模型进行检验，得到的门槛回归结果见表 6，这里同样采用的滞后三期的区域创新绩效。由表中可知，双门槛模型的 P为 0.4133，三门槛模型的 P 值为 0.9067，均大于 0.1，说明双门槛模型和三门槛模型均不显著，而单一门槛模型的 P为 0.0333，在5%的水平下显著。因此，研究基于单一门槛模型进行分析，门槛模型系数及相关检验见表 7。通过分析门槛回归的结果，当以产学研耦合度为门槛变量时，科技人才政策与区域创新绩效之间存在明显的非线性关系。具体而言，当产学研耦合度小于等于 0.5240时，coef值为 0.3446，P 为 0.003，在 1%的显著条件下，科技人才政策与区域创新绩效呈正相关（相关系数为 0.3446），即科技人才政策对区域创新绩效 的 边 际 贡 献 率 为 0.3446。当 产 学 研 耦 合 度 大 于0.5240 时，coef值为 0.4806，P 为 0.001，在 1%的显著条件下，科技人才政策与区域创新绩效呈正相关（相关系数为 0.4806），即科技人才政策对区域创新绩效的边际贡献率为 0.4806，此时，科技人才政策对于区域创新绩效的影响更为显著。综上，当产学研耦合度大于 0.5240时，科技人才政策对区域创新绩效的影响比当产学研耦合度小于等于0.5240时更为明显，说明当产学研耦合度大于 0.5240时，产学研协同是处于最优区间内的，科技人才政策对区域创新绩效的正向激励作用也更明显，故假设 H4成立。（三）产学研协同的空间异质性比较分析根据前文采用熵值法对区域产学研耦合度 28个指标的指标权重进行计算，并运用耦合度测度模型对我国 27个省（市、自治区）的产学研耦合度进行测算，测算结果见表 8。根据表 8，全国各省（市、自治区）的产学研协同情况整体上呈上升趋势，20152017年整体产学研协同表 5科技人才政策、产学研协同与区域创新绩效之间关系的估计结果变量QDFDIRDEFRSTERARConstant（1）0.3025*（1.86）-6.5435*（-5.09）9.7157*（4.10）1.3093（1.42）-10.5779*（-4.44）0.2256*（4.22）（2）0.0431*（1.74）-6.4945*（-5.13）6.6702*（2.10）1.9791*（1.79）-6.9115*（-2.04）0.1518*（2.00）（3）0.3014*（2.02）0.0428*（1.75）-6.4772*（-5.37）9.7302*（4.14）1.1220（1.21）-10.6490*（-4.37）0.2081*（4.27）注：括号内为 t值，*、*、*分别表示 1%、5%、10%的显著性水平。表 6三重门槛模型门槛回归结果单一门槛模型双重门槛模型三重门槛模型门槛估计值0.52400.36900.18900.3090P0.03330.41330.9067BS次数30030030095%置信区间0.5140，0.52700.3385，0.37100.1780，0.19600.3030，0.3200表 7单一门槛回归系数及检验各变量名称FDIRDEFRSTERARQ（D 0.5240）Q（D0.5240）ConstantCoef-6.938012.35520.2860-13.53260.34460.48060.2871P0.0000.0000.7350.0000.0030.0010.0007技术经济第 42 卷第 7 期度稳定，2018年部分地区出现产学研协同程度下降的情况。与西部地区良好的发展趋势相比，中部地区产学研协同的发展比较平缓。虽然中部地区和西部地区一样面临着人力资源流失严重的问题，但是中部地区在地理位置与经济发展水平上整体要优于西部地区，在提升产学研协同上也没有西部地区进步明显。而东部地区由于其先天的地理优势，发达的经济水平，高强度的人才吸引力，产学研协同整体上发展地比较好。强大的经济总量可以为创新活动提供高额投入，高素质的人力资源可以为促进产学研协同夯实基础。但东部地区也存在着产学研协同失调的现象，河北、福建、辽宁等省份由于高校和科研机构较少，产学研协同的发展也不尽如人意。而中西部地区也有着同样的问题，除去湖北、陕西等几个科教大省，其他的省份的高校和科研资源仍不能满足产学研协同的发展需求。为了进一步探讨产学研协同对区域创新绩效发挥作用的时空分布情况，根据所测得的门槛估计值，对20112018年我国 27个省（市、自治区）的产学研协同情况进行分析，情况见表 9。由表 9所示，中部和东部地区处于产学研协同最优区间（D0.5240）的比例要高于西部地区，说明中东部地区在发挥科技人才政策和产学研协同对于区域创新绩效的组合效果总体优于西部地区。其中，北京、天津、上海、江苏、浙江、广东等要优于其他中东部省（市），而西部地区的陕西、甘肃、宁夏等要优于其他西部省（市）。河北和江西作为高校和科研机构较为缺乏的省份，其省会城市的创新发展也稍落后于中东部发达城市。由于缺乏足够的创新主体，创新动力不足，导致产学研协同低于“门槛”水平，创新产出较少，转化率低下，创新发展程度也一直稍逊于广东、北京、江苏等发达地区。随着国家创新发展战略的实施与推进，河北和江西逐渐注重对科技人才的引入，河北省科技人才政策发布量从 2011年的 6份到 2018年的 24份，江西科技人才政策发布量从 2011年的 1份到 2018年的 18份，通过对 20112018年区域创新绩效的测算，由于产学研表 820112018年各省（市）产学研耦合度测算结果省（市、自治区）北京天津河北山西辽宁吉林黑龙江上海江苏浙江安徽福建江西山东年份20110.4630.8970.4580.10.5690.340.3340.7260.3450.6940.320.690.2150.37420120.3030.9830.8760.9240.705