“政產學研金行介”深度融合下各創新主體對科技人才培育的影響作用研究

戴靜超，張 濱

（河北師范大學商學院，河北石家莊 050024）

科技人才是創新的基礎和驅動力，做好新時代人才工作必須堅持全方位培養、引進、用好人才。而強化現代化建設人才支撐，需要進一步探索適應科技創新要求、符合科技創新規律的科技人才培育機制。目前我國在科技人才引育留用方面依然存在以下問題：缺乏科學識才、有效用才、動態評才等機制；人才結構不合理、人才政策不精準以及重引才輕用才；科技人才培養理念與生產實踐脫節，科技人才供給與產業升級需求錯位；重理論、輕實踐，科技人才創新創業能力不強；科技人才同質化，而高端科技人才稀缺化等［1］。在“政產學研金行介”深度融合背景下研究科技人才培育，正是將教育、科技、人才與科教興國戰略、人才強國戰略、創新驅動發展戰略聯合起來、共同推動的積極實踐。

1 文獻綜述

1.1 創新生態系統構成及創新主體合作模式

按照創新生態系統要素構成的三分法，創新生態系統由創新主體、創新資源和創新環境構成［2］。創新生態系統內涵可進一步擴展至創新創業生態系統、人才創新創業生態系統等，如鄭秀戀等［3］認為創新創業生態系統的核心主體包括創新主體群（如高校、科研院所、其他研發機構等）與創業主體群（創業企業），支持主體包括企業及其上下游、消費者、政府、中介機構、金融機構等；孫銳等［4］指出人才創新創業生態系統包括核心層（高校、科研院所和領軍企業）、中間層（如政府、天使投資、科技中介、孵化器與創客空間等）和外圍層（如自然環境、城市配套等）。

關于創新生態系統中各創新主體合作模式的研究中：有產學研模式，如Veugelers 等［5］、Gooroochurn 等［6］認為產學研合作的原因或動力主要包括資源異質性、節約交易成本、壟斷知識技術以及應對行業競爭、獲取技術創新機會和滿足產品創新需求等；Szücs［7］、Wynarczyk 等［8］的研究表明，產學研合作能夠互補科技知識、協同企業內外部知識。除此之外，還有其他合作模式，如滿海雁等［9］研究了政府在“政產學研金介”中的定位與功效；王凡［10］研究了高校科技成果轉化中“政產學研金服用”模式等。由此可見，目前對于產學研合作模式的重要性與必要性研究得較為透徹，但對“政產學研金行介”這一更廣泛的合作模式研究較少。

1.2 創新主體合作模式對科技人才培育的影響

已有關于我國科技人才的研究較為全面，主要包括科技人才定義、統計、政策評價、流動影響因素等，諸如杜謙等［11］、甘宇慧等［12］、徐倪妮等［13］的研究，但對科技人才影響因素的實證分析較少。對于創新主體如何合作并培育科技人才，相關研究主要集中于產學研合作及其對科技人才培育的影響。劉敦虎等［14］基于產學研合作教育背景，研究了多元化人才培養模式；陳恒等［1，15］探討了產學研合作培養創新人才的影響因素，并將產學研合作培養創新人才動力系統分為高等院校、企業、科研機構3 個子系統；彭干三［16］從產學研融合視角重新審視我國科技創新人才培育機制。還有文獻拓展了產學研合作范圍，探討其對科技人才培育的作用機制。仇新明［17］提出要構建“政、產、學、研、行（行會）”一體化的錐形產學研戰略聯盟人才培養動力機制；樊貴蓮等［18］基于創新生態系統五要素，即政府、企業、高校與科研院所、公眾、自然環境的不同組態，探討區域人才集聚問題。由此可見，目前關于產、學、研3 個創新主體合作對科技人才培育影響的研究較為豐富，但涉及“政產學研金行介”全面合作培養模式及其與科技人才關系的研究較為缺乏，且關于產學研協同如何影響產、學、研各自的人才培育能力亦缺乏研究。

1.3 各創新主體對科技人才培育的影響

政府對科技人才培育發揮政策支持作用。陳恒等［1］、仇新明［17］等眾多研究表明，政府通過輿論宣傳、法律法規、政策手段等進行資源整合，實現優勢互補，并通過頒布人才培養政策、制定人才培養標準、搭建合作平臺、提供政策咨詢、實施低息或無息信貸及稅收優惠等，激發其他創新主體人才培育的積極性。企業對科技人才培育發揮出題牽頭與研發支持作用。作為創新聯合體的核心主體及科技人才的需求方、使用方［1］，企業在人才培育過程中擁有充裕的資金和先進的設備，具有真實的生產資源和豐富的實踐經驗，掌握大量市場和人才需求信息［19］，因而，企業能夠及時反饋市場和人才需求信息、提供實踐生產資源［17］，助推科技人力資源轉化為實際生產力。高等學校對科技人才培育發揮學術智力支持作用。作為人才培養的主陣地，高校在知識和能力方面具有異質性［5］。高校擁有系統的課程資源、一流的學科資源、高水平的科研團隊和高品質的學術平臺［17］，通過教書育人擴散與轉移知識，并將科研成果融入教育教學及學科專業發展，以培育高質量的科技人才。科研機構對科技人才培育發揮技術支持作用。科研機構擁有高層次應用性研究專家、知識工程化能力突出的研發人員、先進專業的設施平臺以及側重技術應用與推廣的科研成果［17］，這些均為科技人才技術創新與技術應用能力的增強提供了技術支持與平臺引領。金融機構對科技人才培育發揮資金支持作用。金融發展與創新產出呈顯著正相關［20］，地區金融發展水平越高，能夠給研發行為主體提供的資金就越充足，進而更易補齊科技人才培育中的資金缺口［21］。另外，強有力的科技金融政策還能夠顯著提升城市科技人才集聚水平［22］。行業協會對科技人才培育發揮橋梁紐帶作用。行業協會通常最了解本行業人才需求情況，通過制定行業能力標準向企業輸出人力資本需求信息，對接人才供需；同時，通過向高校輸入專業能力要求及標準，有針對性地開展課程學習、技能培養與實踐訓練，對接高校人才供給與企業人才需求［17］。科技中介對科技人才培育發揮服務催化作用。陳恒等［1］、孫銳等［4］的研究指出，科技中介通過提供信息服務、尋找合作機會、促進人員流動、評估人才質量、技術評估咨詢、解決矛盾沖突等，促進人才、信息、技術、知識、資金、設施等要素的雙向互通與匹配。

“政、產、學、研、金、行、介（中介）”均擁有培育科技人才的資源及條件，但當各創新主體全面合作、共同作用于科技人才培育時，是否都能夠發揮出各自應有的作用？為解答這一問題，本研究從“政產學研金行介”合作視角實證研究各創新主體對科技人才培育的影響程度與方向，并明確每個創新主體發揮作用的大小。

2 研究設計

2.1 模型構建

本研究將模型設定為：

式（1）中：HRST 代表不同類型企業及高校科技人才（包括高新技術企業、規模以上工業企業、高等學校和上市公司的科技人才）的整體水平；InnovationSubject 代表各創新主體，即政產學研金行介；InnovationResource 代表創新資源，即創新人力資源投入、創新財力資源投入和創新物力資源投入；InnovationEnvironment 代表創新環境，即經濟環境、技術環境、文化環境、教育環境、法律環境和市場環境；FirmControls 代表上市公司個體特征變量（僅當因變量為上市公司科技人才整體水平時使用）；FE 代表固定效應；p代表省份，t代表年份，i代表上市公司（僅當因變量為上市公司科技人才整體水平時使用）。

2.2 變量設定

2.2.1 自變量：“政產學研金行介”合作對科技人才培育作用的評價指標體系

借鑒何菊蓮等［23］、武翠等［2］、唐開翼等［24］、楊柏等［25］的研究方法及其采用的指標度量包括“政產學研”在內的創新生態系統，并在此基礎上加入衡量“金行介”3 個創新主體的指標，同時以主成分分析方法提取相應指標的主成分（見表1）。

表1 “政產學研金行介”合作對科技人才培育作用的評價指標體系

2.2.2 因變量：不同類型企業及高校的科技人才整體水平

本研究根據不同的組織類型對科技人才進行分類，包括各類型企業及高校的科技人才。具體變量定義、計算方法及數據來源見表2。其中，由于學歷為大專及以上的人群多可定義為高技能人才［26］，故高新技術企業科技人才整體水平以其大專（含）以上學歷從業人員度量。研發人員通常受過高等教育、具備專業知識，可視為高級人才［27］，且多以“R&D 人員數量”衡量科技人才數量［28-29］，故以“R&D 人員全時當量”衡量規模以上工業企業科技人才數量規模，并以“R&D 項目人員折合全時當量”作為其替代變量；以R&D 研發人員占比衡量上市公司科技人才數量規模。創新成果多以專利數量衡量［2，15，30］，每位研發人員專利越多，代表其創新成果越多，故以專利數量與研發人員數量的比值衡量規模以上工業企業及上市公司科技人才的創新能力。借鑒黃容霞等［31］研究方法，以“每10 萬人口的高等學校平均在校生數”衡量高等教育科技人才儲備水平。

表2 不同類型企業及高校的科技人才整體水平

2.2.3 控制變量

當因變量為“上市公司研發人員創新成果”和“上市公司研發人員數量規模”時，使用上市公司個體特征變量（見表3）；而當因變量為“高新技術企業從業人員學歷水平”“規模以上工業企業研發人員創新成果”“規模以上工業企業研發人員數量規模”和“高等教育科技人才儲備”時,不使用。

表3 上市公司個體特征變量

模型中還加入了固定效應，包括行業固定效應、年份固定效應和省份固定效應。

2.3 樣本選擇與數據處理

鑒于數據可得性，當因變量為“高新技術企業從業人員學歷水平”“規模以上工業企業研發人員創新成果”“規模以上工業企業研發人員數量規模”和“高等教育科技人才儲備”時,使用2012 年-2020年省級面板數據，涵蓋我國30 個省級行政區域（因部分數據不完整，未包含西藏及港澳臺地區）。同時，為盡可能減少內生性帶來的影響，自變量數據均取1 期滯后值。變量的描述性統計結果見表4。

表4 變量描述性統計（省級層面面板數據）

當因變量為 “上市公司研發人員創新成果”和“上市公司研發人員數量規模”時，鑒于上市公司專利、R&D 研發人員相關數據的可得性，使用2013年—2019 年滬深兩市上市公司面板數據，并對數據進行如下處理：一是剔除了ST 公司以及金融、保險等行業的企業；二是剔除了沒有R&D 投入數據的企業。企業數據作為微觀數據可能存在異常值，故分別進行99.5%與0.5%分位的縮尾處理以降低異常值的干擾。同時，為盡可能減少內生性帶來的影響，自變量數據均取1 期滯后值。變量的描述性統計結果見表5。

表5 變量描述性統計（企業層面面板數據）

3 “政產學研金行介”合作影響科技人才培育的實證檢驗

3.1 對高新技術企業科技人才培育的影響

“政產學研金行介”對高新技術企業科技人才培育作用的回歸分析結果如表6 所示。結果表明，“政”對提升高新技術企業從業人員整體質量具有顯著的正向作用；“介”同樣也對其正向影響顯著。“政產學研金行介”中的其他主體，雖然也有部分指標具有顯著性，但并不穩健，只有“政”和“介”的作用顯著且穩健。

表6 “政產學研金行介”對高新技術企業科技人才培育作用的回歸分析結果

3.2 對規模以上工業企業科技人才培育的影響

表7 回歸結果顯示，對于規模以上工業企業研發人員創新成果，“政”對增加創新成果具有顯著的正向作用。“銀行貸款”和“其他融資”對創新成果均有顯著影響，但影響方向不同，其中銀行貸款起到顯著的正向作用，其他融資起到顯著的負向作用；這可能是因為通過正常渠道得到的銀行貸款和從其他正規或民間渠道得到的融資在申請條件、放款速度、貸款利率等方面存在差異，導致其使用用途或使用重點不同，因而對創新成果的影響不同。回歸結果說明，若銀行貸款可得性越大，越有利于創新成果的產出；若銀行貸款可得性越小，而其他渠道融資可得性越大，越不利于創新成果產出。“介”對增加創新成果具有顯著的負面作用，說明科技中介的發展對于規模以上工業企業科技人才創新能力的提升尚未發揮積極作用，甚至阻礙其發展。

表7 “政產學研金行介”對規模以上工業企業科技人才培育作用的回歸分析結果

對于規模以上工業企業研發人員數量規模，“產”對其具有顯著的正向作用，說明“產”自身的實力對其科技人才的培育能夠起到重要作用，但主要集中于對科技人才數量的影響，而非對其創新能力的影響。“銀行貸款”對研發人員數量起到負向的阻礙作用，說明企業通過正常渠道獲得銀行貸款資金支持后，可以雇傭更少的人員從事研發工作，貸款資金可能用于擴大生產、增加研發經費投入等，而非研發隊伍建設。“介”對增加規上工企研發人員數量具有顯著的正向作用。

3.3 對高等教育科技人才培育的影響

表8 顯示，“學”對高等教育科技人力資本的積累起到顯著且正向的促進作用，說明高等學校自身的教育教學實力及R&D 投入水平對其科技人才的培育起到重要作用；“介”對高等教育科技人力資本積累的影響是負面的，說明中介機構尚未發揮應有作用。

表8 “政產學研金行介”對高等教育科技人才培育作用的回歸分析結果

3.4 對上市公司科技人才培育的影響

3.4.1 對上市公司科技人才培育作用的回歸分析

表9 的回歸結果顯示，“政”對增加上市公司研發人員創新成果具有顯著的正向作用；“產”同樣具有顯著的正向作用。“其他融資”對研發人員創新成果起到顯著的負向作用，說明銀行貸款融資可得性越低、其他渠道融資情況越多，越不利于創新成果產出。“行”和“介”對研發人員創新成果均具有顯著的正向作用。“政”、“其他融資”、“行”和“介”同樣顯著影響研發人員數量規模，且與影響研發人員創新成果的方向相反。這也體現了定義“上市公司研發人員創新成果”與“上市公司研發人員數量規模”時，二者的相關性。“研發人員數量規模”增加時，一定條件下研發人員人均專利產出即“研發人員創新成果”會減少，反之亦然；研發人員人均專利產出即“研發人員創新成果”增加時，企業可以雇傭更少的科技人員從事研發工作，“研發人員數量規模”減少。而只有“產”既能夠不斷擴大科技人才規模，又能夠持續推動科技人才人均創新產出。

表9 “政產學研金行介”對上市公司科技人才培育作用的回歸分析結果

表9 通過增加控制變量“董事長具有研發背景”和“市場集中度”（均為虛擬變量）的方法進行穩健性檢驗。借鑒劉力鋼等［32］、王小平等［33］相關研究對有關人員研發背景的判定標準，通過以下方法度量企業董事長是否具有研發背景，即具有研發背景的董事長需滿足其中至少1 項條件：一是具有生產、研發或設計等職業背景；二是具有工程師、設計師、技術員或研究員等技術類職稱；三是具有理工醫農等技術性較強的學歷或專業背景；四是具有高校任教、科研機構任職或者協會研究等學術研究背景。對于董事長具有研發背景的企業，董事長具有研發背景虛擬變量取值為“1”；否則取值為“0”。市場集中度以赫芬達爾指數度量。從表9 可見，回歸結果穩健。

3.4.2 產學研協同的調節作用

產學研協同對于“政產學研金行介”與上市公司科技人才培育關系的調節作用如表10 所示。借鑒白俊紅和蔣伏心［34］、蔣伏心和季柳［35］的研究方法，“產學研協同”以各省規模以上工業企業、高等學校和研發機構R&D 經費外部支出中的相互支出表示，即規模以上工業企業/研發機構/高等學校R&D 經費外部支出的總額及其中對研發機構的支出/對高等學校的支出/對企業的支出，并對相關指標提取主成分。數據來源于中國科技數據庫。

表10 產學研協同在“政產學研金行介”對上市公司科技人才培育影響中的調節作用

表9 的研究結果說明，若僅考慮科研院所的技術支持作用，其對上市公司研發人員創新成果并無顯著影響。但從表10 可見，若同時考慮產學研協同的作用，科研院所與產學研協同對研發人員創新成果產生顯著的負向交互作用，即科研院所會減弱產學研協同對研發人員創新成果的積極影響。由此說明科研院所在產學研協同過程中，尚未借助合作充分發揮其應有的技術支持作用，導致對創新成果產出的助推力度不足，甚至阻礙產學研協同發展。另外，產學研協同在“政產學研金行介”與上市公司研發人員數量規模的關系中并未發揮調節作用。

4 結論與啟示

本研究從“政產學研金行介”融合視角探討各創新主體對不同類別組織培育科技人才的影響作用。結果發現，地方財政科學技術支出越多，對科技人才的培育越有幫助；“產”“學”“研”對科技人才的培育作用均有限，僅對某一類別組織的科技人才培育產生影響，且均未能通過與“產學研協同”的交互作用增強其人才培育能力；通過正常渠道得到的銀行貸款和從其他正規或民間渠道得到的融資，在貸款條件、放款速度、貸款利率、投放用途、使用重點等方面存在不同，導致二者對科技人才創新成果的影響不同，其中銀行貸款能夠顯著增加科技人才的創新成果；行業協會主要圍繞上市公司的科技人才培育發揮作用，而對其他類別組織的科技人才培育尚未起到應有作用；中介機構對各類組織科技人才培育均能發揮重要作用。

基于以上結論，提出以下對策建議：一是要持續加大政府對高新技術企業、規模以上工業企業和上市公司等科技人才培育的支持力度，加大地方財政科學技術支出。二是要通過加強及合理發揮產學研協同作用，擴大產、學、研各自的作用力度及作用范圍。其中，高校要繼續以科研項目或課題為載體，積極投入到產學研合作中，以獲得更多的人才培育優勢資源；企業和科研院所要改變產學研合作的固有理念與簡單模式，以資金和技術為紐帶，充分挖掘企業技術人員、專家與科研院所研究人員在人才培育方面的合作潛力，加強技術交流、促進雙向流動、組成技術聯盟，通過完善的培養協議、合理的利益分配、健全的投資機制等實現科技人才的聯合培養。三是合理支配金融機構資金，重點用于研發強度的提升以及創新成果的產出。通過提高銀行貸款可得性，強化其對科技人才培育的正面作用；同時，要善于利用從其他正規或民間渠道得到的融資，以豐富人才培育資金來源渠道。四是重視行業協會的橋梁紐帶作用，通過積極對接高校人才供給與企業人才需求等方式，推動行業協會充分參與到高新技術企業、規模以上工業企業、上市公司及高校等各類科技人才的培育過程中。五是認識到科技中介機構對科技人才培育的重要性，專注于提升生產力促進中心、國家大學科技園、國家火炬特色產業基地、火炬計劃特色產業基地、國家技術轉移示范機構和科技企業孵化器等各類中介機構的專業服務水平，通過市場化機制、專業化服務和資本化途徑匯聚資源，使其充分參與到各類科技人才的培育過程中。