人才引進政策對企業全要素生產率的影響研究

摘?要：人才是企業發展的重要資源。因此，人才引進政策會對企業全要素生產率帶來影響。為了更好地促進企業發展，文章在對相關文獻進行回顧分析的基礎上，提出了研究假說，并進行了實證分析。通過實證分析可知，人才引進政策可以促進企業全要素生產率的增長。為此，需要積極地對人才引進政策予以改進。

關鍵詞：人才引進政策；人力資源；全要素生產率

中圖分類號：F242文獻標識碼：A文章編號：1005-6432（2024）06-0090-04

DOI：10.13939/j.cnki.zgsc.2024.06.023

1?引言與文獻回顧

中國快速發展的經濟讓世人矚目，進入21世紀以來，各國的經濟增長速度逐漸放緩。面對百年未有之大變局，從高速經濟增長轉向高質量經濟增長是我國堅持可持續發展戰略、人才強國戰略和堅定創新驅動發展戰略的必然要求。在人口老齡化問題加劇和人才不斷外流嚴重的情況下，以創新推動經濟高質量發展更要求我國從“人口紅利”向“人才紅利”轉變。知識型、高技能型人才等稀缺人力資源作為科技創新和科學發展的主力軍，一直以來都是各國、各地區搶奪的目標。黨的二十大報告提出，必須堅持科技是第一生產力、人才是第一資源、創新是第一動力，深入實施科教興國戰略、人才強國戰略、創新驅動發展戰略。人才引進政策是謀求創新驅動發展、填補我國海外科技創新人才空缺的重要舉措。我國對人才與創新高度重視，那么這些人才引進政策是否促進了地區的創新和經濟的高質量發展？文章將深入探討各地人才引進政策與當地企業全要素生產率的聯系，有助于挖掘人才戰略與經濟高質量發展之間的內在聯系，提供相關政策的效果評估的實證證據，為進一步完善人才引進政策以及向其他地區推進打下理論基礎。

文章從政府補貼式政策對企業或行業全要素生產率的影響以及人才引進政策的效果評估兩個方面進行文獻綜述。目前，學者們就政府的補貼能否促進全要素生產率的提高并未達成共識。有的學者認為，政府的財政性補貼可以提高企業全要素生產率；黃建斌等（2022）[1]探究了《中國制造2025》政策對于企業全要素生產率的影響，表明對制造業的激勵政策會促進企業全要素生產率的提高；姚鵬等（2022）[2]研究發現，老工業基地振興政策通過一系列的財政補貼和專項投資緩解了企業融資約束和促進企業的研發創新，最終提高了企業的全要素生產率；劉曄等（2021）[3]通過實證發現，研發費用加計扣除政策通過提高企業研發投入來促進企業全要素生產率的提高。部分學者認為政府補貼或補貼性的政策并不能提高企業的全要素生產率。羅雨澤等（2016）[4]利用2005—2009年的國家統計局工業企業統計數據庫中的數據，發現我國政府主導的研發投入形式與實際生產需要的脫鉤是導致政府補貼不能提高高新技術產業全要素生產率的主要原因；閆志俊等（2017）[5]采用1999—2007年中國工業企業數據，通過實證考察政府補貼對企業全要素生產率的影響，發現企業容易對政府補貼政策形成依賴，降低了其參與市場競爭的活躍度，導致了政府補貼與企業生產率存在顯著的負相關。

對于人才引進政策的效果評估，大多數學者們的研究關注點都在宏觀層面上，例如：史夢昱和沈坤榮（2022）[6]研究發現，長三角城市群的人才引進政策不僅會促進當地的城市的全要素生產率，這種影響還會擴散到關聯地區城市；孫銳等（2021）[7]采用文獻計量法和內容分析法對2007—2020年地方人才引進政策進行分析，發現中央和地方的人才引進政策在響應速度、關鍵政策和具體措施上的差異性特征；鐘騰等（2021）[8]以2009—2012年的地方人才引進政策為準自然實驗，發現地方政府人才引進政策對區域創新具有正向效應；Giannetti等（2015）研究發現，人才引進政策能顯著增加地區上市公司中擁有海外經驗的董事人數；胡元瑞（2019）[9]基于南京、武漢、西安三市的實證分析，發現人才引進政策會對政策出臺城市的房價造成沖擊，在短期內快速增長。

回顧已有政府補貼性政策對企業全要素生產率影響的文獻，發現這些補貼性政策涉及的方面雖然各不相同，但它們補貼的對象都直接落實到企業這一微觀主體上。而人才引進政策卻不同，它補貼的對象是稀缺的人力資源。梳理既有的人才引進政策效果評估文獻可以發現，鮮有實證探究人才引進政策在微觀層面上對企業全要素生產率的影響，大多數學者都從宏觀層面探究人才政策的實際效果，如從區域創新、地區海外經歷人才數量、城市房價、城市生產率等角度，將人才引進政策效果評估的對象聚焦到企業全要素生產率這一微觀指標上，能為人才政策下一步向非試點地區的推進實施和當地企業高質量發展提供更直觀、更有說服力的證據。

2?理論分析與研究假說

Romer（1990）認為人力資本作為技術創新的重要因素之一，對一國的經濟增長有著深刻的影響。人力資本作為企業生產活動和公司運營管理等環節的重要投入要素，與企業技術創新、企業產能利用和企業績效之間存在著一定的內在聯系。地方政府的人才引進政策無疑為地方企業的高級人力資本的積累提供了助力，最終促進了企業全要素生產率的提高。

Hambrick和Mason（1984）提出的高層梯隊理論認為，由于信息的不透明性和不對稱性，公司高層管理人員不可能對各方面來源的信息都有正確、清晰的認識，那么管理者的自身的認知結構和價值信念就決定了其對外部信息的判斷能力，公司決策者的背景特征與公司的組織產出有著必然的聯系。

印記理論認為，個體在特定關鍵時期的經歷將顯著影響其認知模式和行為特征，越來越多的研究將印記理論應用到探究高管特征與企業經濟活動之間的關系。學術經歷通過印記效應影響著高管的認知和價值觀，讓其更加道德和自律，也更加重視技術創新與企業高質量發展的內在聯系，從而形成以技術進步推動企業生產率提高的深刻認識（He等2021）。而企業的技術創新能力（Comin，Hobijn，2010）、公司治理水平（王洪盾等，2019）[10]、資源配置效率（龔關，等，2013）又是影響企業全要素生產率的重要因素。

3?研究設計

3.1?實證模型設計

為評估人才引進試點政策對企業全要素生產率的影響，基于國家科技部國際合作司編寫的《中國各省市引進海外科技創新人才政策指南》（下稱《指南》），借鑒（Beck等，2010;?張莉，等，2018）的研究，構建如下多時點DID模型。

TFPit=α0+α1didit+λXit+ηy+βh+γr+εit（1）

其中，下標i表示企業，下標t表示年份，因變量TFPit表示i企業在t年的全要素生產率。didit作為二元交互項，反映第i個企業所在的城市在第t個時間點上是否出臺過人才引進計劃，是核心解釋變量。Xit表示影響企業全要素生產率的控制變量。α0表示常數項，ηy、βh、γr分別表示控制年份固定效應、行業固定效應和地區固定效應，εit表示隨機擾動項。

3.2?變量說明

3.2.1?被解釋變量（TFP_LP）

使用全要素生產率作為被解釋變量，目前采用最廣泛的企業全要素生產率的方法是Levinsohn和Petrin（2003）以及Olley和Pakes（1996）提出的兩種半參數方法，分別稱為LP和OP方法。參考Giannetti等的研究方法，構建如下模型測算企業全要素生產率：

lnYit=α0+α1lnLit+α2lnKit+α3lnMit+εit（2）

其中，i表示公司個體，t表示年份，lnYit為總產出，lnLit為勞動力投入，lnKit為資本投入，lnMit為中間品投入。為避免出現無法計算的情形，上述變量在求自然對數時均加上1，上述模型所得殘差即為企業全要素生產率。

3.2.2?核心解釋變量（did）

采用交互項did作為核心解釋變量，如果企業i所屬城市在t年施行了人才引進政策，那么企業的did變量在t年及之后取值為1，否則企業的did變量取值為0。依據2013年國家科技部國際合作司編寫的《指南》，確定在2005—2015年間開展了人才引進政策的城市。

3.2.3?控制變量

借鑒相關文獻的研究，選取企業層面和城市層面的控制變量，具體來說包括以下變量：企業規模（Size）、企業年齡（ListAge）、企業杠桿率（Lev）、?企業營業收入增長率（Growth）、企業總資產凈利潤率（Roa）、企業托賓Q值（TobinQ）、企業董事人數（Board），第二產業增加值占GDP比重百分比（Pro_GDP2）、科學技術支出占財政收入比重（ST）。

4?實證結果分析

4.1?基準回歸

表1匯報了基于模型（1）的基準回歸結果。由列（1）至列（4）可知，did的估計系數為正，且都通過1%的顯著性水平檢驗，表明地方政府的人才引進政策促進了當地企業全要素生產率的增加。將年份、行業及地區固定效應納入模型之后，核心解釋變量did的系數變為0.798。上述結果表明，在受到外部沖擊——人才引進政策后，處于試點城市的上市企業全要素生產率平均比非試點城市上市公司的全要素生產率多出0.0313個單位。

4.2?穩健性檢驗

采用OP法測算所得的核心解釋變量TFP替換LP法所測的TFP，并對模型（1）進行重新回歸，結果如表1所示。其中，第（5）列是沒有加入控制變量也沒有控制固定效應的回歸結果，交互項did的系數為正且在1%的水平上顯著；第（6）列在第（5）列的基礎上，加入了年份、行業及地區固定效應，核心解釋變量同樣顯著為正；第（7）列在第（5）列的基礎上加入了控制變量，核心解釋變量也顯著為正；第（8）列同時控制了控制變量和固定效應，交互項did的系數為正，且在1%的水平上顯著。以上回歸結果表明在替換了被解釋變量之后，人才引進政策依然能夠對企業全要素生產率起到促進作用，進一步說明了基準回歸的穩健性。

5?機制分析

5.1?技術創新路徑

選取專利申請量的自然對數（Patent）和研發支出占營業收入比例（RD）作為技術創新的代理變量。專利申請量作為企業研發創新的產出指標，反映了企業科研人員、科研經費、科研能力等方面的研發信息。研發支出占營業收入比例作為企業研發創新的投入指標，反映了企業在科研創新、技術革新、產業升級等方面的投入，能夠直接度量企業對于科技創新的重視程度。從表2可知，不管是否加入地區層面的固定效應，人才引進試點政策對企業專利申請量和企業研發投入的回歸系數值都在5%的統計水平上顯著為正，說明人才引進試點政策能夠通過技術創新路徑提高企業全要素生產率。

5.2?公司治理路徑

借鑒公司治理的相關研究文獻（周茜等，2020；顧乃康等，2017），運用主成分分析方法，從監督、激勵、決策等角度構建了一個衡量公司治理水平的綜合指標。

表2報告了檢驗人才引進試點政策通過提高公司治理水平來提高全要素生產率的回歸結果。第（5）列是僅控制了年份固定效應和行業固定效應的模型，核心解釋變量did的系數為正，且在1%的水平上顯著；列（6）同時控制了時間、年份、地區固定效應，交互項did的系數在5%的水平上顯著為正，說明在控制了地區層面不隨時間變化的影響因素之后，人才引進政策通過提高了當地企業的治理水平，進而促進了企業全要素生產率的增長。

6?結論

文章的研究結論對地方現有的人才引進政策的實施效果進行了微觀層面的評估，對地方政府進一步實施和完善人才引進政策、深入實施人才強國戰略、創新驅動發展戰略提供了啟示：

（1）不斷向其他城市開展人才引進政策試點，推進當地企業技術創新和產業升級。在圍繞教育、科技、人才是全面建設社會主義現代化國家的基礎性、戰略性支撐的思想下，科學地設計適應當地發展的人才政策，在引進優秀海外優秀人才的同時注重完善引才政策和優化引才環境。

（2）考慮到人才引進政策在地區經濟發展程度、企業所有制和企業技術性質異質性的情況下，會表現出對企業全要素生產率促進作用的差異化，政府應注重對欠發達地區企業和非國有企業的資金激勵和政策幫扶。

（3）欠發達地區政府的人才引進政策應該本地化和特色化，避免“一刀切”的人才引進政策，充分發揮試點政策的引才優勢，為當地上市企業發展提供優秀的海外人才。

參考文獻：

[1]?黃鍵斌，宋鐵波，姚浩.智能制造政策能否提升企業全要素生產率？[J].科學學研究，2022，40（3）：433-442.

[2]姚鵬，葛曉莉.老工業基地振興政策對企業升級的促進作用研究[J].經濟縱橫，2022（2）：77-88.

[3]劉曄，林陳聃.研發費用加計扣除政策與企業全要素生產率[J].科學學研究，2021，39（10）：1790-1802.

[4]羅雨澤，羅來軍，陳衍泰.高新技術產業TFP由何而定？——基于微觀數據的實證分析[J].管理世界，2016（2）：8-18.

[5]閆志俊，于津平.政府補貼與企業全要素生產率——基于新興產業和傳統制造業的對比分析[J].產業經濟研究，2017（1）：1-13.

[6]史夢昱，沈坤榮.人才引進政策的經濟增長及空間外溢效應——基于長三角城市群的研究[J].經濟問題探索，2022（1）：32-49.

[7]孫銳，孫雨潔.我國地方創新創業人才引進政策量化研究[J].科學學與科學技術管理，2021，42（6）：29-44.

[8]鐘騰，羅吉罡，汪昌云.地方政府人才引進政策促進了區域創新嗎？——來自準自然實驗的證據[J].金融研究，2021（5）：135-152.

[9]胡元瑞.人才引進政策對城市住房價格影響研究——基于南京、武漢、西安三市的實證分析[J].價格理論與實踐，2019（4）：38-41.

[10]王洪盾，岳華，張旭.公司治理結構與公司績效關系研究——基于企業全要素生產率的視角[J].上海經濟研究，2019（4）：17-27.

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[基金項目]國家自然科學基金地區項目“海外投建營一體化關聯交易風險防范和協調機制研究”（項目編號：72262003）；國家自然科學基金地區科學基金項目“基于經濟行為實驗的科研合作機理及激勵機制涉及”（項目編號：71363006）。

［作者簡介］鐘榮朱（1998—），男，廣西柳州人，廣西大學經濟學院碩士生，研究方向：公司金融。