科技人才集聚、數字經濟與區域創新能力

【摘" "要】 基于空間計量和面板分位數回歸模型，研究數字經濟發展背景下，科技人才集聚對區域創新能力的空間溢出效應和邊際效應。研究結果表明：科技人才集聚可以顯著促進區域創新能力的提高，且創新水平越高的區域作用效果越強。通過加入交互項的回歸結果發現，數字經濟能顯著促進科技人才集聚對區域創新能力的影響，且對周邊區域的創新能力具有空間溢出效應。隨著區域創新水平的提高，從專利數量上看，數字經濟對科技人才創新的正向調節效應呈先升后降的倒U型趨勢；從專利價值總量上看，數字經濟對科技人才創新的正向調節效應在不斷加強。基于此，提出各地政府應著力打造科技人才集聚區、加強數字經濟基礎建設、重視區域間創新協作等建議，以推動當地的科技創新發展。

【關鍵詞】 科技人才集聚；數字經濟；科技創新；空間溢出；邊際效應

中圖分類號：F124.3" " " 文獻標志碼：A" " " "文章編號：1673-8004（2023）06-0061-14

一、引言

人才是創新的主體，科技人才更是技術創新的核心力量。目前，中國已轉入高質量發展階段，“十四五”規劃和2035年遠景目標綱要中也強調了創新在當前發展階段的核心地位，提出要激發人才創新活力，建設創新型國家。當前也是數字經濟快速發展的時代，隨著數字技術的迅猛發展與廣泛應用，數字經濟推動了社會生產方式的深刻變革，具有完善市場供需匹配和提高資源配置效率等經濟效應［1］，優化了科技人才的創新環境。所以研究在數字經濟發展背景下，科技人才集聚對區域創新能力影響的新特征，對我國提高科技人才創新活力、建設創新型國家具有重要的現實意義。

由于不同地區的經濟發展水平、創新環境［2］、宜居環境［3］、科技人才政策［4］等存在差異，導致不同地區的科技人才集聚程度不同，是科技人才集聚的重要影響因素。當前學界同時對科技人才集聚、數字經濟及區域創新能力三者進行研究的文獻較少，主要是分別研究科技人才集聚或數字經濟發展與區域創新的關系。在研究科技人才集聚對區域創新能力的影響上，牛沖槐等［5］、芮雪琴等［6］對中國的省際情況進行了分析，一致得出科技人才集聚有利于區域創新能力提高的結論。在這影響過程中，產業集聚、市場競爭等起著重要的調節作用，產業結構的優化和集聚可以給科技人才提供更好的發展平臺［7］，市場競爭則強化了科技人才集聚的知識溢出效應［8］。在科技人才集聚對區域創新的空間影響上，孫紅軍等［9］、Jiang等［3］分析得出科技人才集聚對鄰近地區的技術創新有正向的溢出作用。但宛群超等［8］則得出相反的結論：科技人才集聚會由于“極化效應”不利于鄰近地區高技術產業創新能力的提高。可以看出，學界普遍認可科技人才集聚對本地區的創新能力有促進作用；但對鄰近地區的溢出效應由于研究的范圍和方法不同，導致不一樣的結論。

在數字經濟對區域創新能力的影響上，大部分學者一致認可具有促進作用。數字經濟時代下形成的新技術范式優化了創新資源的配置方式和范圍，推動了創新組織方式朝網絡化、協同化等方向演變［10］；而大數據、人工智能等數字技術在生產及消費領域的應用，則促進了新型創新的出現和擴散［11］。在實證研究中，專利的授權量是衡量區域創新能力的重要指標，溫琣等［12］研究發現數字經濟發展對三類專利中的發明創新的積極作用最大，得出數字經濟發展能夠實質性地促進地區創新能力的提升。并且，數字經濟發展對區域創新能力的影響具有異質性，倫曉波和劉顏［13］通過跨國層面的對比發現，收入越高的國家，數字經濟對綠色技術創新的積極作用越強。

基于前人的研究，可以得出科技人才集聚和數字經濟發展都可以促進區域創新能力提高的結論，但鮮有學者把科技人才集聚與數字經濟結合起來，研究兩者及兩者的互動作用對區域創新能力的影響。數字技術與創新過程的結合，極大地提高了科技人才創新的效率，所以本文在研究科技人才集聚對區域創新能力的影響時，重點分析了數字經濟發展在這一過程中發揮的作用。本文擬從以下幾個方面開展研究。第一，理論分析與實證研究相結合，分析科技人才集聚對區域創新能力的非線性影響及數字經濟在影響過程中發揮的調節作用。第二，考慮不同地區之間的相互影響，分析科技人才集聚與數字經濟發展對區域創新能力的空間溢出效應。第三，在衡量區域創新能力時，大部分學者采用單一的指標，而本文分別采用專利授權數量和專利總價值量進行實證分析，并對比兩者的實證研究結果。第四，在實證方法上，運用門檻模型來對分位數回歸結果及調節作用進行穩健性檢驗。

二、理論分析與研究假設

（一）科技人才集聚與區域創新能力

Simon和Giannett［14-15］對人力資本集聚效應進行了描述，認為不同技能的人才在空間上集聚，人才之間的分工與合作可以提高工作效率，從而實現“1+1gt;2”的規模效益。科技人才，即從事科學技術活動的高素質人才［16］，科技人才集聚主要通過以下三個方面對區域創新能力產生積極作用。一是知識溢出效應，包括知識的垂直溢出與水平溢出。當科技人才在某一地區相對集中時，有利于克服知識傳播的時空障礙，降低知識搜尋的難度與成本，增強同領域或關聯領域的科學技術的分享與交流［17］，不同科技人才的思維碰撞，有利于新思想的產生。二是分工與合作。由于創新的復雜性與困難性，一個新技術的出現往往不是由單個科技人才能夠研究發現的，而是多個科技人才或多個科研團隊共同努力的成果。科技人才加快集聚使科技人才的規模大幅增加，有利于科技研究內部的分工進一步細化與專業化，使科技人才專注于自己擅長的領域，提高創新效率。三是競爭激勵。科技人才數量增多，會導致創新市場的競爭加劇。市場競爭的本質便是優勝劣汰，在競爭的壓力下，一方面會激發科技人才的創新精神，科技人才為了維持自身的創新優勢，會加強對科學研究的學習及投入［9］；另一方面，在競爭的刺激下，科研機構或企業為了優先實現新技術的發明，也會加大對創新的資金支持。

此外，科技人才具有趨優性，創新水平越高的地區，則說明該地區的創新要素的市場配置更加完善，創新的成果積累更加顯著，提供了良好的創新環境［18］。一方面可以吸引更高素質的科技人才的流入，另一方面也會提高科技人才的邊際創新產出，形成良性互動。綜合上述分析，本文提出如下假設。

假設1：科技人才集聚可以促進區域創新能力的提高，實現規模效益，并且創新水平越高的地區，科技人才集聚對創新的促進作用越強。

（二）數字經濟發展的調節作用

數字經濟不僅可以通過完善市場供需匹配、激發市場多樣化需求及創新激勵等直接促進區域創新能力的提高［1］，還可以在科技人才集聚對區域創新能力的影響過程中發揮調節作用。數字經濟的調節作用主要表現在兩個方面。一是數字經濟的發展加強了科技人才集聚的“知識溢出效應”，使知識的傳播可以突破地理或組織的邊界。科技人才既可以利用數字平臺分享與交流最新的研究發現，集思廣益；也可以只通過較低的搜索成本便可以在數據庫上獲取大量科學研究的相關資料和數據信息。二是隨著新一代信息技術不斷突破，數字技術可以作為一個工具參與到新產品開發的各個階段中，使得生產方式更加智能化、專業化［19］。比如大數據、云計算等技術的運用有利于對研發和試驗階段用戶數據或實驗數據的收集與計算，并且保障了數據收集的及時性、準確性與完整性，極大地加快了科技人員的研發進度，提高創新效率。根據分析，本文提出如下假設。

假設2：數字經濟發展可以促進科技人才集聚的創新效應，能夠起到調節作用。

（三）科技人才集聚對鄰近地區創新能力的空間溢出效應

通過本文引言部分的分析可以發現，當前學界對于科技人才集聚的空間溢出效應為正向或是負向，由于研究對象或方法的不同而得到不一致的結論。支持正向空間溢出效應的理論有擴散效應，擴散效應在此具體表現為區域間的知識溢出效應，知識溢出效應既可以體現在區域內部，也可以體現在區域之間。科技人才作為創新知識的主要載體，區域間的知識溢出伴隨著地區之間的技術交流、經濟合作、科技人才往來等線上或線下的活動而實現，并且這種溢出是雙向的。特別是對于起到“增長極”作用的創新高地的地區，更容易把當地的科技知識和創新成果輻射到鄰近地區。

支持負向空間溢出效應的理論有極化效應。極化效應是梯度經濟理論之一，該理論認為處于高梯度的發達地區會不斷積累有利因素，使生產向極點集中，加劇兩極分化［20］。極化效應在此體現為具有創新優勢的地區對周邊地區創新要素的吸引。創新本身是一項復雜且具有高風險的活動，科技人才集聚程度更高的地區，說明該地區的科技人力資本實力突出、創新效率更高并且更有可能取得成功，更容易受到創新資本的青睞。所以在市場競爭機制的作用下，優質的人才、技術、資金等創新要素會自發地流向領先地區，周邊地區的創新基礎伴隨著創新要素的流失而被削弱［8］，進而創新能力受到抑制。基于分析，提出如下假設。

假設3：由于擴散效應，科技人才集聚有利于鄰近地區創新能力的提高。

假設4：由于極化效應，科技人才集聚不利于鄰近地區創新能力的提高。

三、研究設計

（一）模型設定

1.基礎模型

為檢驗科技人才集聚對區域創新能力的影響作用，本文將基礎回歸模型設定為：

Ypat，it=α0+α1Xtep，it+αcZit+μi+νt+εit（1）

其中，Ypat，it為省際區域i在t年的創新能力水平，Xtep，it為省際區域i在t年的科技人才集聚程度，Zit為一系列的控制變量，μi表示控制個體特征的固定效應，νt表示控制時間特征的固定效應，εit為隨機誤差項。

2.調節效應模型

根據上一部分的討論，數字經濟發展水平不僅可以直接影響區域創新能力，還可以通過提高科技人才的創新效率，參與到科技人才集聚對區域創新能力的影響過程，從而發揮調節作用。在基礎回歸模型上，分別加入了數字經濟發展水平項、數字經濟與科技人才集聚的交互項，建立式（2）和式（3）所示的模型，通過α3回歸系數的大小及顯著性水平來判斷數字經濟的調節作用是否存在，式中的Xdige，it為數字經濟發展水平。

Ypat，it=α0+α1Xtep，it+α2Xdige，it+αcZit+μi+νt+εit（2）

Ypat，it=α0+α1Xtep，it+α2Xdige，it+α3Xtep，it×Xdige，it+αcZit+μi+νt+εit（3）

3.面板分位數回歸

為進一步研究科技人才集聚對區域創新能力的非線性影響特征，本文使用面板分位數回歸模型研究在不同的創新水平下，科技人才集聚對區域創新能力的邊際作用。分位數回歸方法最早由Koenker和Bassett［21］提出，是基于被解釋變量的條件分布來估計解釋變量參數的回歸方法，本文的面板分位數回歸模型設定為：

其中，τ表示區域創新能力的分位點，τ∈（0，1）。

4.空間計量模型

采用空間杜賓模型（SDM）研究科技人才集聚與數字經濟發展對區域創新能力的空間溢出效應，即在基礎回歸方程中加入解釋變量和被解釋變量的空間滯后項，模型設定為：

其中，W為空間權重矩陣，本文選取以下兩種空間權重矩陣分析科技人才集聚、數字經濟對區域創新能力的空間溢出效應。

1）鄰接距離空間權重矩陣W1。當兩區域相鄰時則賦值為1，當兩區域不相鄰時則賦值為0，矩陣的對角線（當i=j時）同樣賦值為0，然后進行行標準化，鄰接矩陣設定為：

2）地理距離空間權重矩陣W2。地理距離矩陣權重取兩省距離平方的倒數，最后再進行行標準化，設定為：

其中，dij為兩區域中心坐標在地圖上的直線距離。

（二）變量選擇

1.被解釋變量

區域創新能力可用兩個變量表示。1）專利授權量（Ypat）。采用每千人專利授權量表示該省份創新能力水平。2）專利總價值指數（Yvpat）。該指標為《中國城市和產業創新力報告2017》中的創新指數［22］，該創新指數根據各專利年齡、專利收益等進行綜合計算得出，能真實反映區域的專利價值總量。但由于該報告公布的數據截至2016年，沒有近年的數據，所以選擇該報告公布的創新指數表示區域創新能力水平，其實證研究分析放在本文的穩健性檢驗部分。

2.解釋變量

1）科技人才集聚（Xtep）。在理論上，科技人才是指從事科學和技術知識的產生、促進和應用活動的人員；但在統計一個地區的科技人才規模時，我們更多的是關注該地區從事研究與試驗發展（Ramp;D）的人員［16］。參考大部分學者的做法，采用地區規模以上工業企業的Ramp;D人員全時當量占該地區就業人口數的比例來衡量科技人才集聚的規模。

2）數字經濟發展水平（Xdige）。數字經濟既作為解釋變量，對區域創新能力產生影響；也作為調節變量，影響科技人才集聚對區域創新能力的影響程度。本文綜合已有的研究［23-26］，從數字基礎、數字應用、數字產出三個方面構建數字經濟綜合發展水平的評價指標體系，然后使用主成分分析法確定14個三級指標的權重，最終計算出數字經濟綜合發展指標來對各省的數字經濟發展水平進行衡量，各指標的說明及權重如表1所示。

3.控制變量

區域的創新能力水平除了受科技人才集聚水平、數字經濟發展水平的影響，還與當地的經濟發展水平、企業以及政府對創新的支持程度等有關。本文選取的控制變量有5個。1）經濟發展水平。用人均實際GDP進行衡量，本文以消費價格指數作為平減指數，以2011年為基期，計算其余各年的不變價人均GDP，記為Xpgdp。2）企業研發資本投入。用規模以上企業Ramp;D經費與GDP的比值進行衡量，記為Xrdk。3）政府科教支持。用教育與科技支出占財政支出的比重進行衡量，記為Xted。4）外商直接投資。用外商直接投資與GDP的比值進行衡量，記為Xfdi。5）金融發展水平。用金融機構本外幣存貸款余額與GDP的比值進行衡量，記為Xfin。

（三）數據來源說明及描述性統計分析

本文基于我國2011—2020年30個省份（香港、澳門、臺灣、西藏除外）的面板數據進行實證研究，各變量的描述性統計如表2所示。數據來源說明：北大數字普惠金融指數由北京大學數字金融研究中心和螞蟻金服集團共同編制［27］，剩余指標的數據主要來源于《中國統計年鑒》《中國科技統計年鑒》《中國金融統計年鑒》以及各地方的省際統計年鑒，部分缺失的數據采用插值法進行補全。

四、實證結果與分析

（一）基礎回歸分析

本文主要研究的是科技人才集聚對省際區域創新能力的影響作用，并探討數字經濟發展在這一影響過程中發揮的調節作用。實證研究的基礎回歸結果如表3所示，考慮到數據樣本中可能會存在不隨時間或個體變化而改變的固有特質，在進行面板數據回歸時均采用個體和時間雙固定效應。模型1為在不考慮數字經濟發展水平時，科技人才集聚對區域創新能力的影響，可以看到回歸系數為1.666，表現為顯著的促進作用。模型2和模型3檢驗了數字經濟的調節作用，可以看到數字經濟的回歸系數顯著為正，表明數字經濟對區域創新能力有直接的促進作用；數字經濟與科技人才集聚的交互項顯著為正，表明數字經濟可以提高科技人才集聚的創新效益，起著重要的調節作用，假設2成立。

此外，結合三個模型的回歸結果分析5個控制變量對區域創新能力的影響，可以看到：經濟發展水平（Xpgdp）、政府科教支持（Xted）、金融發展水平（Xfin）的回歸系數表現為顯著的正向影響，表明一個地區經濟發展、金融發展水平的提高和政府加強對科教的支持，都對該地區創新能力的提高有積極作用。外商投資（Xfdi）的回歸系數為負，但不顯著，可能是由于外資的引入，容易形成技術依賴，不利于區域創新能力的提升［12］。企業研發資本投入（Xrdk）為顯著的負向影響，經檢驗是由于其與Xted和Xpgdp變量高度相關，當把Xrdk與區域創新能力單獨做回歸時，該變量的回歸系數為1.245，并通過1%的顯著性水平，說明企業加大對研發的投入，能夠有效促進更多創新成果的產生。

（二）分位數回歸分析

為了進一步研究科技人才集聚對區域創新能力的邊際影響，本文引入分位數回歸分析，選取區域創新水平的10%、25%、50%、75%、90%共5個具有代表性的分位點，探討科技人才集聚在區域創新水平不同分位點下的邊際創新效應。在進行分位數回歸時，選取馬爾科夫蒙特卡洛算法（MCMC）進行500次抽樣計算，如表4所示。由表4的回歸結果可見，科技人才集聚項、數字經濟發展項及兩者交互項的回歸系數在5個分位點均顯著為正。

1.科技人才集聚項的邊際分析

當保持數字經濟的發展水平不變，研究科技人才集聚對區域創新能力的邊際影響時，由Xtep項的回歸系數可見，隨著區域創新能力水平由低分位點向高分位點移動，科技人才集聚的邊際創新效應雖在50%的分位點有下降的波動，總體上是呈上升趨勢的，證明了假設1的成立。創新水平越高的城市，給科技人才提供了更好的創新環境，使科技人才集聚的創新效應越強。

2.數字經濟調節作用的邊際分析

由科技人才集聚與數字經濟交互項的回歸系數可見，隨著區域創新水平的提高，交互項呈現先增加后降低的倒U型趨勢，峰值出現在75%的分位點。在90%的分位點上，科技人才集聚的創新效應最強，影響系數為2.210。但此時數字經濟的調節作用較低，影響系數為1.496，接近10%分位點的回歸結果。這表明數字經濟雖然一直保持正向的調節作用，但該調節作用是有限的。隨著區域創新水平的提高，科技人才集聚的創新效應得到充分發揮，數字經濟對科技人才創新的調節作用產生“邊際效應遞減”的現象。

（三）空間溢出效應分析

1.空間相關性檢驗

在進行空間計量回歸之前，需要對研究的變量進行空間自相關性檢驗及分析。本文采用全局莫蘭指數的空間自相關檢驗方法，分別計算區域創新能力水平（Ypat）及科技人才集聚（Xtep）在鄰接距離空間權重矩陣W1和地理距離空間權重矩陣W2的莫蘭指數。由表5的空間自相關檢驗結果可見，各年份的莫蘭指數顯著為正，即科技人才集聚與區域創新能力在空間上均存在正的相關性。

2.空間計量模型選擇

表6為當分別選取鄰接空間矩陣W1和地理距離空間矩陣W2時，LM檢驗、Hausman檢驗和LR檢驗的檢驗結果。Hauaman檢驗的結果顯示應選擇固定效應；LM檢驗和LR檢驗的檢驗結果顯示應拒絕空間杜賓模型（SDM），可以退化成空間自回歸模型（SAR）或空間誤差模型（SEM）的原假設，應選擇空間杜賓模型。可見，選擇時間個體雙固定的空間杜賓模型具有統計上和理論上的合理性。

3.空間計量模型回歸結果

空間杜賓模型的回歸結果如表7所示，可以看到：兩種空間權重矩陣下，區域創新能力的空間滯后項均顯著為正，說明本地區創新能力水平的提高對鄰近地區創新能力水平的提高起著積極作用。這是由于隨著省際經濟合作、技術交流和人才往來活動的開展，不同地區的專利研究成果和研究手段也得到相互交流和借鑒，從而促進更多專利成果的產生，起著互利互惠的作用。特別是對于具有創新優勢的地區，如北京、浙江、上海等地區，可以通過技術溢出和知識擴散方式帶動周邊地區創新能力的發展。

在兩種空間權重矩陣下，數字經濟的空間滯后項均顯著為正，表明數字經濟存在空間溢出的影響；而科技人才集聚的空間滯后項均不顯著，表明科技人才集聚不存在空間溢出的影響。由于存在反饋效應（科技人才集聚和數字經濟通過影響鄰近地區的創新能力，然后間接地影響本地區的創新能力），科技人才集聚及數字經濟發展水平的空間滯后項系數無法正確反應空間溢出效應的大小，所以需對空間效應進行偏微分分解，分解為直接效應和間接效應。

1）直接效應分析。在W1和W2兩種空間權重矩陣下，科技人才集聚和數字經濟發展水平的直接效應均顯著為正，該結論和前面不考慮空間影響的面板回歸的結論一致，即本地區的科技人才集聚和數字經濟發展都能促進本地區創新能力的提高。

2）間接效應分析。間接效應又稱為空間溢出效應，在W1和W2兩種空間權重矩陣下，科技人才集聚的空間溢出效應均不顯著，假設3和假設4均不成立。這表明科技人才集聚對鄰近地區技術創新由擴散效應引致的正面影響和由極化效應引致的負面影響達到一個平衡，導致鄰近地區的科技人才集聚水平對本地區的創新能力的影響不顯著。但在兩種空間權重矩陣下，數字經濟的空間溢出效應均顯著為正，這表明鄰近地區數字經濟發展水平的提高，有利于本地區創新能力的提高。這是由于以互聯網為主要載體的數字資源與傳統資源相比，更能突破地理空間的限制，實現跨地區的流動與利用。

五、穩健性檢驗

（一）替換被解釋變量：專利總價值指標

引用《中國城市和產業創新力報告2017》中的創新指數的數據作為被解釋變量進行穩健性檢驗，該指數（Yvpat）能較好地反映某地區專利的總價值。由于該報告只公布了2011—2016年的創新數據，所以進行面板回歸時選取我國2011—2016年30個省份（港澳臺、西藏除外）數據作為研究樣本。專利總價值指數的原始數據以2001年為基期，基期中所有地區創新指數總和設定為100，為了不同指標間的數量級匹配，本文對專利總價值指數的原始數據做了縮小100倍的處理，處理后基期總和為1。

由表8中的面板分位數回歸結果可見，隨著區域創新能力水平的提高，科技人才集聚項的回歸系數顯著為正，并逐漸增大，假設1的成立具有穩定性。把表8中的回歸結果與表4中的以專利授權量作為被解釋變量的回歸結果進行對比，發現差異在于數字經濟的調節作用并沒有出現“邊際效應遞減”現象，隨著地區創新水平的提高而受到限制。結合表4與表8的回歸結果可以說明，當地區的創新水平到達某一較高程度時，數字經濟對科技人才集聚的創新效應的調節作用在創新的數量上有所削弱，但在創新的總價值上是不斷增強的。

（二）門檻模型

運用門檻模型對假設1和假設2做進一步的穩健檢驗，分別選取區域創新能力與數字經濟發展水平作為門檻變量，觀察科技人才集聚的回歸系數。門檻值由Bootstrap方法重復抽樣500次計算而得，結果均顯示存在雙門檻效應，門檻模型回歸結果如表9所示。

1.當選取區域創新能力水平為門檻變量時，可以看到3.010和4.582兩個門檻值把區域創新水平劃分成低、中、高三個區間，創新水平越高的地區，科技人才集聚對創新能力的影響則越強，與面板分位數回歸的結論一致，再一次證明了假設1的成立。

2.當選取數字經濟發展水平為門檻變量時，數字經濟發展水平越高的地區，科技人才集聚對區域創新能力的影響則越強，數字經濟發揮了重要的調節作用，與前面交互項顯著的結論一致，再一次證明了假設2的成立。

六、結論及政策建議

本文基于我國2011—2020年的省際面板數據，構建面板分位數回歸模型和空間杜賓模型，研究了數字經濟發展背景下科技人才集聚對區域創新能力的影響。結合理論分析與實證研究，得到如下四方面的結論。第一，科技人才集聚可以顯著促進區域創新能力，并且創新水平越高的地區，科技人才集聚發揮的創新效應則越強。第二，數字經濟發展可以促進科技人才集聚的創新效益，當區域創新水平發展到較高程度時，科技人才集聚的創新效應得到充分發揮，數字經濟對科技人才集聚創新的調節作用在創新的數量上有所削弱，但在創新的總價值上是不斷增強的。第三，我國區域創新能力具有顯著的空間關聯性和空間溢出效應，即本地區創新能力的提高，可以通過空間外溢作用促進周邊地區創新能力的提高。第四，由于擴散效應和極化效應的相互制約，科技人才集聚對鄰近地區的空間外溢作用不顯著；但數字經濟發展的外溢作用是顯著的，因為數字技術更能突破地理空間的限制，實現跨地區的流動與利用。

基于上述結論，提出以下三點政策建議。

第一，著力打造科技人才集聚區，充分發揮科技人才集聚的“1+1gt;2”的規模效應。需要搭建并完善科技人才的數字化合作交流平臺，暢通各創新主體、各地區科技人才的跨組織和跨地區的合作與信息交流；同時也要完善數字經濟時代下的知識產權保護制度，制定相應的創新獎勵政策，保障科技人才在進行數據信息共享、技術分享時也能獲得相應的利益；要重視對人才長期、持續的培養，在科學技術日新月異的今天，需要由政府牽頭，聯合企業、高校或研究機構，給全社會的在崗工作人員和失業人員提供科學技術培訓的途徑，使其科學文化素養能不斷適應社會生產的需要。

第二，加速創新活動向智能化變革，讓數字經濟引領創新發展。一方面，政府通過優惠政策、資金補貼等方式鼓勵企業進行先進技術、先進生產設備、高層次人才的引進，幫助當地企業完成生產設備和研發手段的智能化升級，加強大數據、人工智能等數字技術在研發過程中的運用，讓數字技術賦能企業技術創新和產業優化升級。另一方面，要加大對5G通信、區塊鏈、物聯網、人工智能等數字經濟時代下新型基礎設施的建設，特別是對于偏遠地區要提高政策扶持力度，提高數字經濟的覆蓋面，讓數字經濟的應用滲透到實體經濟的各行各業，充分發揮數字經濟的規模效應。

第三，把握數字經濟發展機遇，打破創新要素在區域間的流動壁壘，構建區域間的創新協作網絡。數字化平臺的發展打破了創新要素流動的時空距離限制，使人才、技術、數字、資金等創新要素的跨區域流動和利用成為可能。所以地方政府在制定科技創新規劃時，除了要考慮當地的發展態勢，還需關注周邊地區的資源優勢和先進產業，通過技術引進、科技人才跨區域交流、承接產業轉移等助力本地的科技創新發展，構建全國范圍內的創新協作網絡平臺。同時，各地政府要做好信息發布工作，借助當前發達的社交媒體，把前沿技術需求、人才需求和技術研發成果等信息及時向全社會公布，降低各地區各生產主體信息搜尋的成本，提高創新要素的配置效率。

參考文獻：

［1］" "荊文君，孫寶文.數字經濟促進經濟高質量發展：一個理論分析框架［J］.經濟學家，2019（2）：66-73.

［2］" "劉有升.省域科技創新創業人才隊伍建設效率研究［J］.重慶文理學院學報（社會科學版），2018（2）：106-113.

［3］" "JIANG X， FU W， LI G. Can the improvement of living environment stimulate urban innovation？analysis of high-quality innovative talents and foreign direct investment spillover effect mechanism［J］. Journal of Cleaner Production，2020，255：120212.

［4］" "李慷，黃辰，鄧大勝.省級科技人才政策對科技人才集聚的影響分析［J］.調研世界，2021（7）：41-47.

［5］" "牛沖槐，張帆，封海燕，等.科技型人才聚集、高新技術產業聚集與區域技術創新［J］.科技進步與對策，2012（15）：46-48，50-51.

［6］" "芮雪琴，李亞男，牛沖槐.科技人才聚集的區域演化對區域創新效率的影響［J］.中國科技論壇，2015（12）：126-131.

［7］" "趙青霞，夏傳信，施建軍.科技人才集聚、產業集聚和區域創新能力——基于京津冀、長三角、珠三角地區的實證分析［J］.科技管理研究，2019（24）：54-62.

［8］" "宛群超，袁凌，譚志紅.科技人才集聚、市場競爭及其交互作用對高技術產業創新績效的影響［J］.軟科學，2021（11）：7-12.

［9］" "孫紅軍，張路娜，王勝光.科技人才集聚、空間溢出與區域技術創新——基于空間杜賓模型的偏微分方法［J］.科學學與科學技術管理，2019（12）：58-69.

［10］ 張昕蔚.數字經濟條件下的創新模式演化研究［J］.經濟學家，2019（7）：32-39.

［11］ SORESCU A， SCHREIER M. Innovation in the digital economy： a broader view of its scope， antecedents， and consequences［J］. Journal of the Academy of Marketing Science，2021，49（4）：627-631.

［12］ 溫琣，閻志軍，程愚.數字經濟與區域創新能力的提升［J］.經濟問題探索，2019（11）：112-124.

［13］ 倫曉波，劉顏.數字政府、數字經濟與綠色技術創新［J］.山西財經大學學報，2022（4）：1-13.

［14］ Simon C J. Human capital and metropolitan employment growth［J］. Journal of Urban Economics，1998，43（2）：223-243.

［15］ GIANNETTI M. Skill complementarities and migration decisions［J］. Labor， 2001，15（1）：1-32.

［16］ 杜謙，宋衛國.科技人才定義及相關統計問題［J］.中國科技論壇，2004（5）：137-141.

［17］ 牛沖槐，王聰，郭麗芳，等.科技型人才聚集下的知識溢出效應研究［J］.管理學報，2010（1）：24-27.

［18］ 吳旭曉.質量變革視角下河南省創新驅動發展績效研究［J］.重慶三峽學院學報，2021（1）：51-61..

［19］ 趙彬，陳彬森，吳曉靜，等.數字經濟對城市韌性的影響機制研究——以長三角城市群為例［J］.重慶文理學院學報（社會科學版），2023（5）：93-105.

［20］ HIGGINS B. The “dualistic theory” of underdeveloped areas［J］.Economic Development and Cultural Change，1956，4（2）：99-115.

［21］ KOENKER R， BASSETT G W. Regression quantiles［J］.Econometrica，1978，46（1）：211-244.

［22］ 寇宗來，劉學悅.中國城市和產業創新力報告2017［R］．上海：復旦大學產業發展研究中心，2017．

［23］ 肖遠飛，周萍萍.數字經濟、產業升級與高質量發展——基于中介效應和面板門檻效應實證研究［J］.重慶理工大學學報（社會科學），2021（3）：68-80.

［24］ 趙濤，張智，梁上坤.數字經濟、創業活躍度與高質量發展——來自中國城市的經驗證據［J］.管理世界，2020（10）：65-76.

［25］ 焦帥濤，孫秋碧.數字經濟發展與消費升級聯動的機理及其實證研究［J］.工業技術經濟，2021（12）：84-93.

［26］ 王亞飛，張興建，龔濤.我國數字經濟發展對就業的多維影響：作用機理與經驗證據［J］.重慶文理學院學報（社會科學版），2023（1）：52-65.

［27］ 郭峰，王靖一，王芳，等.測度中國數字普惠金融發展：指數編制與空間特征［J］.經濟學（季刊），2020（4）：1401-1418.

責任編輯：吳" "強；校對：楊" "釗

Science and Technology Talents Agglomeration， Digital Economy

and Regional Innovation Capability

ZHU Huodi1， CHEN Qijun2

（1.Research Center of Labor Economy and Human Resources， Chongqing University of Technology， Banan Chongqing 400054， China；

2. College of Economics and Finance， Chongqing University of Technology， Banan Chongqing 400054， China）

Abstract： Based on spatial measurement and panel quantile regression model， the spatial spillover effect and marginal effect of sci-tech talents agglomeration on regional innovation ability were studied under the background of digital economy development. The results show that the agglomeration of sci-tech talents can significantly promote the improvement of regional innovation ability， and the higher the innovation level is， the stronger the effect is. The regression results of adding interaction items show that digital economy can significantly promote the influence of sci-tech talents agglomeration on regional innovation capability， and has a spatial spillover effect on the innovation capability of surrounding regions. With the improvement of regional innovation level， from the perspective of patent number， the positive moderating effect of digital economy on the innovation of sci-tech talents shows an inverted U-shaped trend. From the perspective of total patent value， the positive moderating effect of digital economy on the innovation of sci-tech talents is continuously strengthened. Based on this， it is proposed that local governments should focus on building a gathering area of sci-tech talents， strengthening the infrastructure of digital economy， and attaching importance to regional cooperation on innovation to promote the development of local technological innovation.

Key words： sci-tech talents agglomeration; digital economy; technological innovation; spatial spillover; marginal effect

收稿日期：2022-11-07

基金項目：重慶市人文社會科學重點研究基地項目“鄉村振興戰略下重慶農村人才發展機制研究”（22SKJD113）；重慶市高新區項目“重慶高新區‘人才特區’建設研究”（0108214564）。

作者簡介：朱火弟（1965— ），男，湖北武穴人，教授，主要從事技術經濟與管理研究；陳琪君（1996— ），女，廣東湛江人，碩士研究生，主要從事勞動經濟與收入分配研究。