［提要］　本文基于2015～2019年浙江省11个地市相关数据，采用混合OLS回归模型探讨科技人才聚集对区域创新能力的影响关系。研究结果显示：科技人才集聚数量和集聚程度显著地积极影响区域创新能力，并且科技人才集聚程度更能提升区域创新能力。鉴于此，为提高浙江省区域创新能力提出政策建议。

关键词：浙江；科技人才集聚；区域创新能力

基金项目：浙江省社科规划课题成果

中图分类号：F061.5 文献标识码：A

收录日期：2022年10月29日

引言

在全球经济一体化、以科技创新的高水平开放合作推动经济的背景下，科技创新对提高区域创新能力、促进区域经济发展有着重要的影响作用。而做好科技创新工作，一个重要任务就是加强科技人才队伍建设。浙江省位于我国长江中下游，在经济发展和创新方面具有很大的优势。为了吸引人才，浙江省各地市先后出台相关人才引进政策。人才是城市发展的主力军，因此了解浙江省科技人才集聚现状，并以此为依据做出相关策略，对于提升区域创新能力、推动经济发展具有重大意义。

一、文献综述

关于科技人才集聚的研究，大多数学者从概念、测度方法、集聚效应等方面展开。牛冲槐等认为具有一定联系的科技人才在流动的过程中，在一定的空间和时间下会产生科技型人才的集聚，一旦人才集聚现象从量变转换到质变，此时就会产生人才集聚效应。在科技人才集聚程度的测度研究中，赵青霞等运用某地区R&D人员全时与从业人员的比例占全国R&D人员全时与从业人员的比例来测算科技人才集聚程度，用科技人才区位熵来表征科技人才集聚程度；谭建伟等运用主成分分析法测度重庆科技人才集聚效应值，并分析了其饱和度和未来发展趋势。在科技人才集聚效应的研究中，徐军海等采用2010～2017年中国30个省（区、市）的面板数据对科技人才集聚和区域绿色发展二者之间的关系进行研究，结果表明科技人才集聚对区域绿色发展存在显著正向促进作用；李乃文等认为创新型科技人才集聚主要有产出效应、成本效应和正外部三类正向效应，以及过度集聚、非质变和约束三类负向效应；牛冲槐等基于2006～2012年中国30个省级区域数据实证分析，研究得出区域人才聚集正向促进区域智力资本累积，进而提升区域技术创新；郭金花等选用2005～2018年中国内地285个地级市，对城市科技人才集聚与全要素生产率进行实证分析，研究结果表明城市科技人才集聚对全要素生产率的影响呈倒“U”型。关于人才集聚对区域创新的影响研究中，主要有两种观点：一种观点认为人才集聚与区域创新存在正向影响。孙红军等认为科技人才集聚对技术创新的影响呈现显著的空间溢出效应，并且区域内和区域间的效应都为正。另一种观点认为两者之间具有负向影响作用。修国义等采用超越对数随机前沿距离函数模型研究科技人才集聚对中国区域创新效率的影响，实证分析发现科技人才集聚程度对区域创新效率具有正向促进作用，而强度与区域创新效率呈现显著负相关。芮雪琴等选取2003～2013年的数据，采用DEA-Tobit两步法实证分析中国科技人才聚集的区域演化对区域创新效率的影响，结果表明科技人才聚集强度与科技人才聚集均衡度对区域创新效率具有正向影响作用，而科技人才聚集规模对区域创新效率呈现负向作用。综上所述，本文认为科技人才集聚对区域创新能力存在一定的影响。基于此，本文采用浙江省11个地市2015～2019年的面板数据，构建混合OLS回归模型，研究科技人才集聚对区域创新能力的影响。

二、研究设计

（一）模型设定。本文通过构建模型（1）、模型（2）分别来考察科技人才集聚数量、科技人才集聚程度对区域创新能力的影响作用。其中，Innoit为城市i在t年时的创新能力，R&Dit表示城市i在t年时的科技人才数量，Talentit为i城市在t 年的科技人才集聚程度，Controlit为模型中的控制变量，β0为常数项，β1为核心变量回归系数，εit表示回归残差。

Innoit＝β0+β1Talentit+?坠iControlit+εit （1）

Innoit＝β0+β1R&Dit+?坠iControlit+εit （2）

（二）变量选取

1、被解释变量：区域创新能力。区域创新能力代表了一个地区的科技发展水平，是最能直接体现一个地区科技能力的创新产出。已有研究文献中主要采用专利申请受理量、专利申请授权量等指标。张玉明等研究表明专利申请授权量能更好地测度区域创新能力，因此本文采取浙江各市专利申请授权量取对数作为测度区域创新能力的指标。

2、解释变量

（1）科技人才集聚数量。科技人才作为技术创新活动的主体，队伍规模越大，知识的积累和知识交流就会越多，进而促进知识的溢出和区域技术的创新。本文采用R&D人员取对数来表征。

（2）科技人才集聚程度。科技人才受经济、地域等环境因素影响向某区域流动集聚时会产生一定的效应，进一步在一定程度上影响该区域的创新能力。本文借鉴曹雄飞等的方法，用区位熵来表示科技人才集聚程度，其计算公式为：

Talentit＝■　（3）

式（3）中，i表示地区；t表示时间；Talentit表示地区年的科技人才集聚程度；Qit为i地区t年的科技人才数量，用R&D人员表示；Qi表示i地区的就业人数；Qjt为全国科技人才数量即全国t年的R&D人员数；Qj为全国就业人数。当科技人才集聚程度（Talentit）大于1时，表示该地区科技人才集聚程度较强；当科技人才集聚程度（Talentit）小于1时，表示该地区科技人才集聚程度较弱；当科技人才集聚程度（Talentit）等于1时，说明该地区科技人才集聚程度不明显。

3、控制变量。本文在参考赵青霞等、李腊梅等已有的研究基础上选择经济发展水平（Pergdp）、创新投入（R&D_Input）、产业构（Indus）作为控制变量。其中，经济发展水平用各城市的人均生产总值对数来表示；创新投入采用各市R&D内部经费支出占该市生产总值的比重来衡量；产业结构采用各市第三产业产值占该地区生产总值比重表示。

（三）数据说明与描述性统计。本文选取浙江省11个地市2015～2019年的面板数据，数据取自历年《浙江省统计年鉴》《中国城市统计年鉴》《中国科技统计年鉴》以及各市的统计年鉴。本文各变量的描述性统计结果如表1所示。Inno的标准差为0.97，最大值是11.03，最小值为7.52，说明浙江省各地市的创新能力存在一定的差距；Talent的最大值为2.54，最小值为0.61，说明各地市的科技人才集聚程度相差较大；R&D的最大值为12.03，最小值为8.35，表明浙江省各市之间的科技人才集聚数量存在差异。（表1）

三、实证分析

（一）科技人才集聚程度区域差异分析。本文采用区位熵的方法计算出浙江省11个地市2015～2019年科技人才集聚程度，然后计算出各市5年的平均值，再进行降序排列。根据结果显示，浙江省各个地市的科技人才集聚程度呈现不均衡的情况。整体来看，浙江省大多地市科技人才集聚程度的平均值均大于1，宁波和杭州的科技人才集聚程度均值高达2及以上，说明这些城市的科技人才集聚程度都较强，这些均为经济较发达的城市，其中只有舟山、衢州、丽水三个城市的平均值小于1，说明这几个城市的科技人才集聚程度不太明显，未来还有很大的提升空间。排在第一的是宁波，科技人才集聚程度均值为2.43，排在最后的是丽水，科技人才集聚程度均值为0.75。

（二）科技人才集聚程度与区域创新能力关系分析。本文使用SPSS软件分析工具，通过建立科技人才集聚程度（Talent）和区域创新能力（Inno）两个变量，经软件分析得出两者之间的pearson积差相关系数值为0.769，spearman相关系数为0.761，双侧显著性检验P值均为0.0000，以上结果说明两者关系显著。此外，本文将两个变量2015～2019年求均值，并绘制两者的折线图，从图1可以看出两者之间的线性趋势大致相同。（图1）

（三）回归分析。通过上述初步分析可知，科技人才集聚程度与区域创新能力之间的线性关系较强。接着本文通过模型（1）、模型（2）研究科技人才集聚数量、科技人才集聚程度对区域创新能力的影响效应，依次进行实证检验，输出的估计结果如表2所示。（表2）

根据结果显示，列（1）中未纳入控制变量，核心变量科技人才集聚程度的估计系数在1%的统计水平上显著且为正，说明浙江省科技人才集聚程度与区域创新能力存在着正相关的关系，即浙江省科技人才集聚程度越大就越能显著促进浙江的区域创新能力。其原因主要是因为科技人才具有强大的知识储备能力，在进行交流和合作过程中会产生知识溢出，激活创新发展动力，从而促进区域创新能力发展。

接着在模型中加入经济发展水平、创新投入和产业结构三个控制变量并进行回归分析；另外，将核心变量换为科技人才数量进行回归分析，其回归结果如表2的列（2）、列（3）。可以看到，在引入控制变量后，人才集聚程度的系数仍然显著为正，显著性在1%的水平上。同时，在加入控制变量后，核心变量的估计系数比列（1）的估计系数大，即科技人才集聚程度对区域创新能力的影响力增强了。产业结构的估计系数为正，说明第三产业结构占比的优化可以促进区域创新能力的提升。再将核心变量换为科技人才集聚数量，其实证结果如列（3）所示，估计系数为0.97，并通过1%的显著性检验，这说明科技人才集聚数量对区域创新能力存在一定程度的显著正向促进作用。列（2）、列（3）对比可知，科技人才集聚程度的系数大于科技人才集聚数量，说明科技人才集聚程度比集聚数量更能推动区域创新能力的提高。

四、结论及政策建议

（一）研究结论。本文选用浙江省11地市2015～2019年的面板数据，采用混合OLS回归模型研究了科技人才集聚与区域创新能力的关系。得出以下基本结论：科技人才集聚数量与程度均显著地正向促进了区域创新能力的增长，即集聚程度越大、集聚数量越多，区域创新能力越强。并且，与集聚数量相比，科技人才集聚程度更能显著地正向促进创新能力的增长。

（二）政策建议。基于本文研究发现，从整体上看，浙江省各地市的科技人才集聚差异大，区域创新能力存在显著差异，为充分提升各地市科技人才集聚能力及区域创新能力，提出以下政策建议：一是因地制宜，引育人才。浙江省各地市经济发展、产业结构存在差异，各市应该因地制宜，精准对接当地人才需求，推动产业与人才高度融合发展，靶向对接高校，招收培养专业型、高技能型人才，建立人才梯队培养、校企联合机制，培养产业高端人才，打造“产学研”协作新高地。二是优化发展环境，集聚人才。一方面浙江省经济较发达、资源健全的城市人才集聚较多；另一方面浙江省经济基础较薄弱、社会保障不完善的城市人才稀缺，最终导致浙江省人才不能高效利用，容易造成人才流失。因此，各城市之间应推进校地企共同协作，构建科技人才共享合作理念。各市应结合当地产业发展需求，加强企业研发平台建设，扶持发展人才孵化项目，优化科技创新生态。三是健全体制，留住人才。为确保满足科技人才的各方面需求，提高其生活幸福感，不断改进城市的失业、生育、住房、行政管理等社会保障，对不同的人才提供各类补助，健全相关保障制度，从而为人才的发展保驾护航。

（作者单位：浙江财经大学数据科学学院）

主要参考文献：

［1］牛冲槐，王燕，刘涛.系统创新与科技型人才聚集效应提升研究［J］.华东经济管理，2008.22（05）.

［2］赵青霞，夏传信，施建军.科技人才集聚、产业集聚和区域创新能力——基于京津冀、长三角、珠三角地区的实证分析［J］.科技管理研究，2019.39（24）.

［3］谭建伟，冯培云，罗鉴益.重庆市科技人才集聚效应实证研究［J］.重庆理工大学学报（社会科学版），2015（08）.

［4］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）.

［5］李乃文，李方正.创新型科技人才集聚效应研究［J］.徐州工程学院学报（社会科学版），2012.27（02）.

［6］郭金花，郭檬楠，郭淑芬.中国城市科技人才集聚促进了全要素生产率增长吗——来自285个地级市的经验研究［J］.科技进步与对策，2021.38（07）.

［7］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）.

［8］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）.

［9］芮雪琴，李亚男，牛冲槐.科技人才聚集的区域演化对区域创新效率的影响［J］.中国科技论坛，2015（12）.

［10］张玉明，李凯.中国创新产出的空间分布及空间相关性研究——基于1996-2005年省际专利统计数据的空间计量分析［J］.中国软科学，2007（11）.

［11］曹雄飞，霍萍，余玲玲.高科技人才集聚与高技术产业集聚互动关系研究［J］.科学学研究，2017.35（11）.

［12］李腊梅，刘宏.科技人才集聚对区域创新能力的影响研究——基于成渝地区双城经济圈的实证分析［J］.中国西部，2022（02）.