政府資助、創新人力資源錯配與區域創新績效：基于門檻效應的檢驗

陳子韜，孟凡蓉，張潤強

(1. 上海交通大學 國際與公共事務學院，上海 200030；2. 西安交通大學 公共政策與管理學院， 陜西 西安 710049)

0 引言

2021年9月，習近平總書記在中央人才工作會議上強調，人才是創新的第一資源，創新驅動的本質是人才驅動，必須堅持人才引領發展的戰略地位，深入實施新時代人才強國戰略。在貫徹落實創新驅動發展戰略和人才強國戰略過程中，我國加快建設以政府為主導、企業為主體的國家創新體系，在取得矚目成就的同時，也暴露出一些發展模式問題[1]。由于創新活動的外部性、高成本和高風險特征[2]，市場機制配置創新人力資源或多或少存在失靈現象，在結果上表現為創新人力資源錯配，即創新人力資源配置未達到最優水平[3-5]，在一定程度上阻礙了創新績效提升[6-7]。

作為“市場失靈”的應對，創新活動中政府的介入被認為是優化資源配置的重要方式，這些介入主要表現為補貼、項目等政府資助形式[2，8]。但政府干預僅能緩解負面影響[9]，不可能完全解決創新人力資源錯配問題，再加上政府機制并非完美，也會出現失靈現象[10-15]。關于政府資助與創新活動的關系，已有研究從不同角度展開實證分析，但結論存在明顯分歧[16-17]，且多數研究未關注政府資助情景和目的：一方面忽視了政府資助作用的條件性，從而難以拆解其對創新活動的異質性影響；另一方面忽視了政府資助所處現實情景的復雜性，難以為決策者提供可靠依據。

面對加快科技強國建設的迫切需求，“政府扮演何種角色、如何改善治理模式以鼓勵和促進創新”不僅是學術研究中需要系統回答的問題[1]，也是創新發展實踐中處理好“市場—政府”關系的關鍵內容。因此，本文聚焦于政府資助與區域創新績效關系，重點考察創新人力資源錯配對政府資助影響的門檻效應，整體上采用實證思路開展研究，以期為政府決策提供參考。

1 文獻綜述

1.1 區域創新系統與區域創新績效

創新是指在現有資源基礎上對知識和技術進行整合、吸收及再創造，并在此過程中創造價值和實現效益的活動。創新內容不僅包含新的知識體系和技術發明，也包括新的價值和效益[17]。創新具有科技與經濟雙重屬性，而區域被認為是從系統角度探究創新活動的合適尺度[10，18]。區域創新系統是支持并促進創新的區域性組織系統，在區域創新活動和創新發展中發揮基礎性作用[19-20]。區域創新績效是區域創新系統各功能模塊運行的綜合結果，具體表現為創新產出和創新收益[18]。區域創新系統在多層次創新體系中發揮重要的承上啟下作用，既是宏觀層面國家創新系統的向下延伸，也是微觀層面企業創新系統的向上擴展[21]。因此，企業作為創新活動主體[10]，其創新活動水平也會反映在區域創新績效中。

目前關于區域創新績效的研究成果較豐富，整體上分為兩個方面。一是區域創新績效描述與測度，側重于呈現區域創新績效的時空分布特征。上述研究多使用數據包絡分析、隨機前沿分析等量化方法，基于創新生產過程，從效率維度體現創新活動績效。大多數研究發現，我國區域創新績效有較大提升空間，且資金、人力等創新資源并不能完全轉化為創新產出[20，22-25]。也有少數研究從創新產出角度，描述區域創新績效的分布特征[26]。二是區域創新績效的影響因素，重點探究區域創新績效的制約因素及提升策略。由于區域創新績效可從過程和產出兩方面衡量，因此一部分研究從區域創新績效產出方面入手，側重于探索提升專利等創新產出的方式[10，27-28]，另一部分則強調區域創新績效的過程機制，將區域創新效率作為研究的因變量[15，29]。雖然這些研究的側重點不同且研究結論差異較大，但依然存在一些共識，其中，不同形式的政府資助被認為是區域創新績效的重要影響因素，并得到實證分析支持[16，30]。

整體而言，已有的區域創新績效研究為本文提供了良好的分析基礎，但也存在不足。一方面，基于測算結果得出，我國區域創新效率有待提升[24-25]，反映出創新資源未充分利用，資金、人力等創新資源存在錯配。另一方面，政府以資助等形式參與創新活動被認為是影響區域創新績效提升的重要因素[16,30]，并被視為應對資源錯配的有效舉措[8]，但是少有研究將其置于創新資源錯配的背景下進行討論。尤其對于處于轉型期的中國，創新驅動發展戰略的核心在于糾正人力資源錯配的不良影響[7]。

1.2 創新資源錯配與政府資助

資源錯配表現為資源配置實際狀態與理想狀態的偏離程度。由于其成因復雜且克服條件苛刻，資源錯配被視為一種客觀存在的狀態[5，31]。由于創新活動具有正外部性和高度信息不對稱特征，市場機制難以保障創新資源得到有效配置，尤其是在要素和產品市場發育尚不完善的新興經濟體中創新資源錯配問題更加突出[11]。對處于轉型期的中國而言，人力資源配置失靈現象更明顯并導致人力資源錯配[9]。在直接測算人力資源錯配程度的基礎上，一部分研究關注創新資源錯配對創新產出和效率的影響[3,32]，另一部分研究分析了導致創新資源錯配的主要因素[4,33]。其中，要素價格扭曲測算是使用較多的一種方式，并且政府在創新資源錯配中具有一定影響力[4,32]。

由于在創新資源配置過程中存在市場失靈，發揮政府作用成為提升創新績效、建設創新體系的普遍做法[2,11]。我國政府也以多種形式參與創新活動，如通過設立科技項目或提供資金補貼等形式支持研發活動[1]。然而，政府資助作為市場失靈的應對方式和創新資源配置的有效手段，其自身也面臨失靈風險。實踐中，政府資助并非總能提升創新績效，其存在地區與行業差異[11,15]。整體而言，關于政府資助對創新績效的影響，現有研究存在“促進”與“抑制”兩類對立觀點，分別認為政府是市場作用的補充和替代[29]。

支持“促進”觀點的研究認為，政府資助能夠彌補市場失靈導致的創新資源配置與創新保障不足。一方面，由于創新活動具有顯著的外部性特征，并且高收益與高風險并存，導致企業等創新主體的創新投入未達到有效水平，而政府資助能夠彌補上述投入不足，保障創新活動擁有足夠投入[2]。另一方面，相對于其它創新主體，政府擁有信息匯聚與制度權力優勢，政府資助體現了其對創新主體的制度支持與政策優待，有助于提升創新活動的過程效率[13]。因此，政府資助被認為能夠促進創新活動產出水平[11]。

此外，有相當數量研究支持“抑制”觀點，即政府由于能力不足或資助失效，無法有效引導和保障創新活動開展。首先，政府不具有創新專業性，即便能夠匯聚單個創新主體難以企及的信息，也可能由于信息處理和市場預判能力有限，在資助群體選擇方面出現戰略決策失誤[13]。其次，由于政府對企業創新活動存在信息不對稱，可能資助了低效率的創新主體，導致“劣幣驅逐良幣”，同時，破壞公平競爭的市場環境，誘導企業為獲取補貼等政府資助而從事虛假創新[4]。再次，政府資助會擾亂要素市場價格，干擾創新主體決策，導致自身創新投入被擠出[11]。最后，政府資助往往附帶政府對企業的要求，對企業創新決策形成約束，降低企業根據市場信息動態調整創新活動的能力。

整體而言，現有研究呈現了政府在創新活動中的作用方式和影響機制，為解釋政府資助對區域創新績效的實際影響提供了扎實基礎。創新資源錯配作為市場失靈風險的具體表現，也是政府資助在創新活動中亟待解決的重要問題，卻在現有研究中未有明確體現。我國政府在創新投入中發揮重要作用[1],由于政府資助可能導致資本市場要素價格扭曲，且研發投入強度已經被納入政府規劃目標，因此，從某種程度而言，資金錯配不適合作為探究政府作用的情景因素。相對而言，創新人力資源作為創新活動的基本載體，能夠為區域創新系統運轉提供基礎條件(李拓晨，梁蕾，李韞暢，2021)。由于其錯配無法完全避免，政府更多地采取應對式方法消除其不良影響[9]，并且我國創新活動中的人力資源配置存在稀缺與過剩并存現象[7]，使得創新人力資源錯配成為探究政府作用的重要情境，為整合“抑制”和“促進”兩種對立觀點提供了可能。同時，由于創新人力資源存在培養周期和流動限制等固有屬性，其錯配狀態相對穩定，以其作為情境因素進行探究更易獲得具有操作性的對策建議。

2 研究假設

基于區域創新系統功能視角，區域創新績效由創新投入水平與創新過程效率共同決定[18]，現有研究分析了資源錯配對區域創新活動兩階段的影響。一是在投入階段，資源錯配會影響創新主體投入決策，致使關鍵的創新資源投入減少。如張杰等[34]、周申與海鵬[35]基于企業層面的實證分析發現，要素市場價格扭曲會抑制企業研發資源投入規模和投入意愿。由于企業是區域創新系統的基本微觀構成(王松，胡樹華，牟仁艷，2013)，企業投入規?？s小會在宏觀上表現為區域創新系統中投入水平降低。二是在研發階段，資源錯配干擾市場方向的信息傳遞，抑制創新活動開展，導致創新效率降低。如Hsieh&Klenow[22]基于美國資源配置情況的對比分析發現，資金與人力資源錯配造成約30%～50%的生產效率損失；白俊紅和卞元超[36]基于我國省級面板數據研究發現，人力與資本要素市場呈現強扭曲狀態，并導致區域創新效率損失。綜合兩個階段的影響，現有研究已經揭示資源錯配對創新活動存在負面影響。有少數研究進一步聚焦于人力資源錯配，探究其對區域創新績效的影響。如李平和季永寶[37]以省級區域為研究對象，驗證了要素價格扭曲對創新決策和創新活動的抑制作用，其包含資金要素和勞動力要素；李靜等[9]采用2001-2013年省級區域面板數據，驗證了人力資源錯配引起的創新動力不足問題；李勇和馬芬芬[38]基于省級面板數據，驗證了人力資源錯配通過對專利等技術創新的抑制作用，進而影響區域層面的產業結構升級。雖然現有人力資源錯配研究主要面向廣義范疇的生產要素，尚未聚焦于創新人力資源[4]，但已經明確其對創新活動有負面影響。創新人力資源錯配作為更聚焦的概念，其與創新活動的關系更密切，負面影響也更突出?；谏鲜龇治?，本文提出以下研究假設：

H1：創新人力資源錯配與區域創新績效呈負相關關系。

為了應對市場失靈風險，創新活動中的政府資助獲得了學術界的廣泛關注。目前有相當數量的實證研究發現，創新活動中的政府資助有助于提升區域創新績效。在區域創新活動過程方面，政府資助被認為是提升創新效率的重要手段。如李政等[13]區分了政府參與區域創新活動的基本形式，通過實證分析發現，政府主導資金的直接參與對區域創新效率產生顯著正向影響；柳卸林等[16]以30個省級區域面板數據為基礎，研究發現政府研發補貼能夠正向提升區域技術創新效率，并且該正向影響在不同發展方式下無顯著差異。在區域創新活動的投入和產出方面，相當數量的研究基于實證分析，驗證了政府資助的促進作用。如白俊紅[39]基于我國工業行業面板數據發現，政府R&D資助能夠提高企業R&D支出與創新產出；Szczygielski等[40]通過對比兩國企業數據進行實證分析，發現政府資金支持均能夠提升創新績效。由于企業是區域創新系統的基本構成[10]，政府資助在企業層面對創新績效的促進作用也會擴展提升至區域層面。有學者通過分析我國省級面板數據發現，表現為研發投入的推力型政府資助能夠顯著提高專利產出(張攀，吳建南，2017)。雖然政府資助在創新活動中的促進作用獲得一定數據支持，但另有研究認為，政府自身也面臨失靈風險，在創新活動中具有負向作用，抑制了區域創新績效提升[15,29]。相關研究涉及面向企業、城市、國家等不同層級的實證分析，表明政府資助并不必然能夠提升創新績效，甚至最終表現為抑制作用[23-24]。綜上，政府資助對創新活動的影響存在雙面性，既可能通過提供保障方式發揮促進作用，也可能造成約束，產生抑制效果。由于兩種作用均存在，實際的政府資助效果取決于上述作用的相對強弱程度。如果政府資助的促進作用更強，則政府資助對區域創新績效存在正向影響?？紤]到創新對區域發展的積極意義，實踐中政府資助的核心目標在于提升創新績效、促進創新發展，負向作用主要是由政府能力不足和資助不當導致的。因此，本文提出如下研究假設：

H2：政府資助與區域創新績效呈正相關關系。

關于政府資助對創新的影響，促進論或抑制論長期處于對立狀態，兩者均擁有大量證據支持。整體而言，二者對政府資助作用的解釋邏輯并不矛盾，而是強調政府與市場關系的特定方面，并且由于實證分析對象和數據類型存在差異，導致不同的作用結果。因此，政府資助對創新績效的影響天然存在雙面性，現實中的結果也取決于其特定條件[15]。白俊紅和卞元超[11]通過面板數據分析，驗證了資助形式的政府支持對產學研協同創新的正向作用存在門檻效應，說明政府資助對創新活動的影響并非是完全線性的；葉祥松和劉敬[29]通過梳理國內研究，發現2007年及之前的實證研究多發現政府支持不利于創新活動，而2007年后的研究發現政府支持對創新活動有促進作用，并認為技術市場發展是導致該結果的解釋因素。在我國實施創新驅動發展戰略的過程中，伴隨科技投資增大和科技人才規模擴大，傳統的創新資源配置模式也逐漸暴露出其局限，成為制約創新發展的主要障礙[1]。創新人力資源錯配既反映出市場機制在創新活動中的失靈狀態，也是決定政府作用的重要條件[9]。王文和孫早[4]測算了地區研發資源錯配情況，發現政府在研發資源配置過度地區表現為負向作用，在研發資源配置不足地區表現為正面作用。與之類似，當創新資源高度錯配時，市場機制難以發揮作用，而政府資助能夠更好地發揮促進作用；當創新資源趨近于有效配置時，政府資助的抑制作用更突出。因此，錯配作為創新資源配置的客觀狀態，一方面會直接影響創新產出，另一方面也會影響政府資助對創新績效的作用，導致呈現出不同結果。因此，本文基于以上分析提出如下研究假設：

H3：創新人力資源錯配在政府資助對區域創新績效的影響中存在門檻效應。

綜上，3個研究假設構成本文分析框架，如圖1所示?？梢愿爬?，區域創新系統通過創新活動，將創新資源轉化為區域創新績效。由于市場機制不完善，創新人力資源錯配會對區域創新績效產生影響。政府基于提升區域創新績效的目的會干預創新活動，但對區域創新績效存在抑制和促進兩種作用，其實際結果取決于兩者強弱對比關系。該關系由創新人力資源錯配這一區域創新協同的客觀狀態決定，即創新人力資源錯配對政府資助影響的門檻效應。

圖1 政府資助對區域創新績效影響的分析框架Fig.1 Analytical framework about the impact of government funding on regional innovation performance

3 研究設計

3.1 模型構建

為了檢驗研究假設，利用面板數據分析技術開展實證檢驗。結合上文所述，本文分析的關系中包含線性關系和門檻效應兩種類型假設。首先，為驗證假設H1和H2，構建線性模型，具體如下所示：

Innovationit=β0+β1RMit+β2GFit+βZ+μi+λt+εit

(1)

式中，Innovation表示因變量區域創新績效，GF和RM分別表示政府資助與創新人力資源錯配，Z表示控制變量，β為待估計系數，μi、λt、εit分別表示個體效應、時間效應、隨機效應。若β1<0，則假設H1得到支持。若β2>0，則假設H2得到支持。

為進一步驗證研究假設H3，在上述模型基礎上構建門檻模型，具體如下：

Innovationit=β0+β1RMit+∑βTGFitI(·)+βZ+μi+λt+εit

(2)

式中，βT表示門檻回歸系數，其賦值情況由門檻數決定。I(·)為示性函數，當括號條件為真時取值為1，否則取值為0。以雙門檻為例，模型可以表示為:

(3)

3.2 變量測量

3.2.1 因變量與自變量

對于因變量區域創新績效Innovation，由于其本身是一個復雜概念，現有測量方式主要分為3種：一是從創新產出和經濟效益角度出發，主要使用專利數據、新產品銷售收入、技術市場成交額等；二是從創新活動過程角度出發，主要使用基于投入產出測算得到的創新效率[15,29]；三是融合多個角度，采用多維度的綜合指標進行測量[18]。整體而言，專利數據在我國統計體系內擁有較一致的統計口徑，數據質量較高，能夠從產出角度較準確地衡量區域創新水平[26]。因此，本文使用專利申請量衡量區域創新績效Innovation，側重于反映區域創新活躍程度。

對于自變量政府資助GF，采用R&D內部支出中政府資金占比進行衡量。政府資金是政府干預創新活動的直接表現，體現為對創新的推力，同時能夠在一定程度上展現正式制度支持程度。R&D內部支出中政府資金占比能從資金資助結果角度反映政府對創新活動的影響，在已有研究中應用較普遍[42]?？紤]到在資助研發項目時政府可能偏向于創新績效高的創新主體，為規避內生性風險，實際測量使用滯后一期的數據。

3.2.2 門檻變量

創新人力資源錯配RM屬于資源錯配的一種類型，反映出創新人力資源配置的實際狀態與理想狀態的偏離程度，通常使用人力要素價格扭曲系數估算，具體計算公式如下：

(4)

(5)

借鑒以往研究，人力產出彈性βLit采用索洛余值法估算，假定創新產出的生產函數為規模報酬不變的C-D生產函數形式，具體如下：

(6)

式中，Y表示創新產出，即區域創新績效，K表示創新資金。兩邊同取自然對數，并調整為面板數據形式，得：

(7)

當創新人力資源錯配RM數值為0時，表示創新資源處于有效配置狀態，大于0和小于0分別表示創新資源配置處于不足與過度狀態。該數值絕對值反映了錯配程度，其中，絕對值越大表示錯配程度越嚴重。數值正向提升表示創新人力資源配置向配置不足發展，負向提升表示創新人力資源配置向配置過度發展?？紤]到創新人力資源錯配RM在模型中存在高內生風險，使用滯后一期的數據衡量。

3.2.3 控制變量

考慮到區域創新績效影響因素的特點，從兩個方面選擇控制變量：一方面是從創新活動投入角度，將創新資金K和創新人力L納入控制變量。考慮到創新投入通常作為創新產出的原因，其內生性較弱，故使用當期數據進行分析。另一方面是從創新活動環境角度，選擇地區發展水平GRPpc、技術市場發育TechMarket、制度環境InstitutionEnv、國際合作Internation作為控制變量，分別采用人均地區生產總值、技術市場成交額占GDP比重、市場化指數、國際資金占R&D內部支出比重衡量?？紤]到這些變量存在較高的內生性風險，因此使用滯后一期數據進行分析。

3.3 數據說明

考慮到數據的可獲取性，使用2010-2019年我國內地30個省級區域(西藏地區由于數據缺失較多，未納入研究范疇)的面板數據進行分析，數據來源于《中國科技統計年鑒》、國家統計局及相關公開報告，其描述性統計結果如表1所示。由于創新活動具有地理空間集聚特征，且區域能夠更好地反映創新活動中的知識學習，因此省級區域是研究中國創新的合適單元[18]。

表1 變量描述性統計結果Tab.1 Descriptive statistics of variables

由于區域創新績效Innovation、創新資金K、創新人力L使用絕對數衡量，并作自然對數化處理，以避免變量數量級過大而導致異方差風險。對于經濟變量存在的通脹因素，均以2009年為基期進行平減調整。其中，地區發展水平GRPpc使用GRP平減指數進行調整，由國家統計局提供的名義地區生產總值和地區生產總值指數計算得到；創新資金K計算中的R&D內部支出數據采用R&D經費平減指數進行調整，由55%居民消費價格指數和45%固定資產投資價格指數綜合計算得到[11]。制度環境InstitutionEnv使用市場化指數衡量，來源為《中國分省份市場化指數報告(2018)》。由于數據報告年份僅至2016年，參考已有研究做法，基于歷年平均增幅，將數據外推至2019年(馬連福，王麗麗，張琦，2015)。

4 數據結果與討論

4.1 線性模型回歸結果

根據模型設定，使用Stata15.0進行數據處理。根據表1的描述性結果，各變量組間標準差遠大于組內標準差，并且F檢驗和Hausman檢驗結果分別為25.72與78.59，均在1%的水平下顯著，因此選擇固定效應面板模型進行數據擬合。結果如表2所示，其中，標準誤均采用穩健標準誤。

相較于Model1，Model2控制了時間效應，兩者均在1%的顯著水平下通過F檢驗，說明模型數據擬合情況良好。由于固定效應模型控制了個體效應，R2偏高，但控制時間效應后，R2仍有明顯提升。在具體系數方面，創新人力資源錯配RM的系數均在1%水平下顯著為負，說明創新資源指數越大，配置水平越趨于不足，區域創新績效則越低。創新資源是支撐創新活動的基礎，創新資源配置不足會阻礙創新活動開展。政府資助GF的系數均不顯著且數值較小，說明政府資助在整體上并未表現出特定影響方向，該結果可能是兩種差異化影響混合所致，有待使用門檻模型展開進一步檢驗。

4.2 門檻模型回歸結果

在固定效應面板數據的基礎上，使用Hansen提出的基于個體固定效應的門檻回歸模型進行擬合，其基本原理：首先對原方程兩邊進行時間平均，得到時間平均方程，再將時間平均方程與原方程相減，得到離差方程，然后運用自舉法(Bootstrap)擴展樣本數量，基于離差方程，依次對遞增數量的門檻效應進行檢驗。在具體參數設定方面，參照普遍做法，將精度(Trim)設置為0.01，自舉次數設置為3 000次,不同門檻數量的模型檢驗結果如表3所示。結果顯示，創新人力資源錯配RM單門檻效應模型檢驗結果在10%的水平下顯著，拒絕無門檻假設；同時，雙門檻模型檢驗結果同樣在10%的水平下顯著，拒絕單門檻假設；三重門檻模型檢驗結果未通過。圖2為雙門檻效應的似然比函數曲線，輔助驗證了創新人力資源錯配RM對政府資助GF具有雙門檻效應，具體門檻值估計結果如表4所示。結果顯示，創新人力資源錯配RM的兩個門檻值分別為-1.755 6和-0.974 8，并且95%的置信區間不重疊。

表2 線性模型結果Tab.2 Result of linear regression model

表3 基于Bootstrap的門檻模型檢驗結果Tab.3 Result of threshold regression model based on Bootstrap

表4 基于雙門檻模型的門檻估計結果Tab.4 Results of threshold estimation based on double-threshold model

圖2 基于雙門檻模型的似然比分布Fig.2 Distribution of LR statistics based on double-threshold model

根據雙門檻模型形式，對模型數據進行擬合，結果如表5所示。模型擬合的F檢驗結果在1%水平下顯著，說明模型擬合情況良好。R2相較于線性模型回歸結果有所增大，說明選擇門檻效應模型有助于提升模型解釋力。創新人力資源錯配RM系數依然在1%的水平下顯著為負，但數值相較于線性模型回歸結果有明顯變小，說明創新人力資源錯配會損害區域創新活動，但適當的政府資助能夠在一定程度下降低損害程度。在不同門檻區間內，政府資助GF系數均在5%的水平下顯著，并且具有不同發展方向，在一定程度上解釋了政府資助GF在線性模型回歸結果中不顯著的原因，即未能區別出創新人力資源錯配RM的門檻效應。

具體而言，當創新人力資源錯配RM小于第一門檻值(-1.755 6)時，政府資助GF系數在5%的水平下顯著為負，說明在創新人力資源錯配嚴重過度時，政府資助不利于區域創新活動開展，表現出消極作用。政府資助的積極作用主要是彌補由于外部性和高風險性導致的企業投入不足，當資源配置過度時，政府資金反而對創新活動形成方向限制[2]，約束創新主體自主性。

當創新人力資源錯配RM處于第一門檻值(-1.755 6)和第二門檻值(-0.974 8)時，政府資助GF系數在1%的水平下顯著為負，且數值大于前一種情況，說明在創新人力資源錯配為一般過度時，政府資助會嚴重抑制區域創新活動，表現出強消極作用。一方面，作為創新主體的企業會保持一定投入，政府資金的介入會降低其創新投入意愿[39]，并且政府資助也會影響企業對創新活動市場價值的判斷，導致創新決策失誤概率增大。另一方面，政府資助可能誘發虛假創新行為[4]，尤其當人力資源集聚但是未產生明顯過度信號時，可能加劇政府對企業創新活動的誤判，阻礙創新活動開展。

表5基于雙門檻模型的檢驗結果Tab.5 Result of double-threshold regression model

當創新人力資源錯配RM大于第二門檻(-0.974 8)時，政府資助GF的系數在5%的水平下顯著為正，說明當創新資源配置出現輕度過度或者不足時，政府資助有助于提升區域創新績效，表現出積極作用。政府資助主要是為了應對創新活動中的市場失靈，由于創新活動具有高風險和高收益并重的特點，市場失靈主要表現為創新投入不足，因此政府直接資助和間接引導均能夠促使資源投入達到有效水平[8]。同時，政府具有信息優勢，能夠匯總分散的行業信息，在制定創新戰略的過程中作出合理決策，并且政府資助能夠發揮市場信號作用，引導創新資源匯聚[42]，因此在創新資源配置輕度過度時政府資助亦能發揮積極作用。

綜上，根據數據結果，假設H1和H3得到支持，假設H2在創新人力資源錯配RM躍過第二門檻值時得到支持。

4.3 討論：區域異質的干預策略

創新人力資源錯配RM的估算結果如圖3所示，其中，每個點表示30個省級區域在對應年份中的錯配指數。整體而言，在觀察期的11年內創新人力資源錯配地區的分布較穩定，大部分地區的錯配指數集中于-2.00～0.50的區間范圍內，創新資源配置處于低水平過渡至低水平不足狀態。少部分地區創新人力資源錯配指數表現為異常值，絕對值較大，說明存在較突出的錯配情況。

2019年創新人力資源錯配指數地區分布如表6所示，據此，可根據門檻模型擬合結果對地區政府資助作用進行類型劃分。在研究涉及的30個省級區域中，20個地區的政府資助表現為積極作用，有助于進一步提升創新資助力度，與市場機制形成良好互補。值得注意的是，江蘇、浙江、山東、重慶的錯配指數為正，且前兩項數值較大，說明這些地區創新資源配置不足，該類地區政府有必要加大創新資助，促進區域資源投入。在其余10個地區中，創新資源配置均存在嚴重過度情況，政府資助表現為消極作用。這些地區需要重點調整創新干預策略，降低資金、補貼等政府資助強度，轉變干預策略，將創新政策重點聚焦于市場培育和創新環境營造，優先恢復市場機制在創新活動中的作用。

圖3 創新人力資源錯配指數的時間分布Fig.3 Temporal distribution of misallocation index of innovative human resource

5 結論與啟示

本文分析了政府資助與創新人力資源錯配對區域創新績效的影響，考慮了創新人力資源錯配在政府資助影響創新活動中的門檻效應，并基于省級面板數據進行實證分析，得到3個結論：①創新人力資源錯配對區域創新績效存在顯著負向影響；②政府資助在資源配置不足和輕度過度時能夠顯著提升區域創新績效，但在資源配置嚴重過度時具有消極作用；③政府資助在約2/3的省級區域表現為積極作用，其余表現為強弱不同的消極影響。

基于上述發現，面向加快建設科技強國和構建新發展格局，本文提出如下政策啟示。

(1)形成創新人力資源錯配動態檢測機制。由于創新資源配置是一個動態過程，在創新人力資源存在不同程度錯配的情況下，政府資助會表現出不同創新績效。因此，動態把握創新人力資源錯配程度成為優化政府資助舉措的關鍵，需要以省級統計部門為主導，協同其它部門，構建區域創新人力資源配置的長期監測機制，提供以季度或月度為時間單位的創新人力資源錯配報告清單，并構建省、市、縣(區)三級政府信息傳導機制，為區域各級政府動態調整資助政策提供信息參考。

(2)構建政府資助創新活動的分級分類工具體系。 由于區域之間的發展水平和創新基礎存在差異，政府資助所面對的創新人力資源錯配狀況及其成因也有所不同。因此，政府資助創新活動的舉措不應該是單一、機械的，而應該形成一套分級分類的政府資助工具體系，根據創新人力資源錯配情況進行動態調整。如根據創新人力資源主要工作內容，分級為基礎研究類、應用研究類、技術開發類、成果轉化類，并根據不同類型創新活動探索事前資助、事中補貼、事后獎勵、基礎設施幫扶等多樣態資助舉措，靈活采用“賽馬制”“揭榜掛帥”等新型研發資助模式。

表6 2019年各區域創新人力資源錯配指數及政府資助作用類型Tab.6 Regional distribution of misallocation index of innovative human resource and the impact type of government funding in 2019

(3)提升區域協同創新水平，實現創新人力資源高效自由配置。以長三角地區為例，模型結果顯示，江蘇、浙江的錯配指數為正，而安徽、上海的錯配指數為負，說明即使是區域一體化程度較高的長三角地區，其區域創新人力資源配置效率仍有較大提升空間。因此，要進一步優化區域創新布局并實現創新人力資源高效配置，著力提升區域協同創新能力。如2020年12月科技部印發《長三角科技創新共同體建設發展規劃》，明確提出建設長三角科技創新共同體。我國其它省區都應加大區域科技創新共同體建設，健全科技人力資源共享合作機制和創新平臺，聯合開展共性技術研發和“卡脖子”技術攻關，促進創新人力資源高效配置。

在研究貢獻方面，本文基于實證分析驗證了政府資助對區域創新績效的非線性影響，并將創新人力資源錯配引入兩者關系中，探討創新人力資源錯配影響政府資助的門檻效應，整合了以往研究中關于政府資助“促進論”和“抑制論”兩類對立觀點，豐富了相關理論研究。同時，本文以“堅持市場在資源配置中起決定性作用”為基本政策背景，回應了如何“更好發揮政府作用”的實踐需求，明確了政府在創新活動中更適合采用因地制宜、分類分級的資助策略，為進一步推進創新驅動發展戰略、深化科技體制改革提供了決策依據。

由于數據獲取性和研究篇幅等方面約束，本文存在一定研究不足，未來可進一步深入挖掘，主要體現在以下三方面：第一，理論深度有待挖掘。本文遵循實證分析思路，在已有研究基礎上提煉出研究假設并形成分析框架。雖然本文通過省級面板數據驗證了創新人力資源錯配在政府資助對區域創新績效的影響中存在門檻效應，但是僅局限于量化關系的呈現，在政策工具、主體動機、政策調試等方面的理論分析尚有待挖掘。未來研究可以根據政府資助作用類型不同，開展多個區域的案例比較研究，或者根據政府資助作用類型發生改變的單個區域開展縱向案例分析，進一步明確其中的內在影響機制。第二，分析尺度有待擴展。本文立足于區域層面展開討論，重點關注省級地方政府資助創新活動的效果。區域作為一個中觀尺度，是國家尺度的向下延伸和企業尺度的向上擴展[23-24]，即使被認為是從系統角度研究創新的合適尺度[10,20]，但所得研究結論在其它尺度上的適用性仍需進一步檢驗。未來研究可進一步向上和向下拓展研究情境，關注創新人力資源錯配是否依然在政府資助對創新績效的影響上具有門檻效應。如向上探尋國家層面人才項目資助效果及改進策略，向下關注政府對科創企業的資助績效及優化策略。第三，數據精度有待提升。出于數據獲取性、可靠性和完整性的考慮，本文主要從統計年鑒及相關官方統計渠道獲取二手數據，存在較大滯后性，難以反映近2年政策實踐效果，在一定程度上弱化了政策參考價值，并且無法涵蓋所有創新活動的描述性指標。未來研究可考慮采用地方政府的年度公開報告等數據，提升數據時效性，并且擴展第三方數據來源，多方位強化數據精度，進一步提升研究決策的參考價值。