Government Intervention, Innovation Drive and Regional Allocation of Talents

Fang Yijing，Li Jing，Si Shenshen

(School of Economics，Anhui University，Hefei 230601，China)

Abstract：The innovation-driven development strategy is highly valued in China. However, when promoting the implementation of the innovation-driven strategy, many local governments ignore the necessity of on-the-spot investigation, and the undifferentiated implementation of the strategy has led to the deterioration of regional innovation-driven development. General Secretary Xi Jinping has emphasized that innovation-driven development is the guarantee for high-quality economic development, and talent is the basis for achieving innovation-driven development. For a long time, the concentration of talents in the eastern region has been relatively high. At the critical moment when innovation drives and leads economic development, the effective allocation of talents is a necessary condition for the development of talents′ innovation ability. Therefore, it is necessary for the government to reasonably intervene in the allocation of talents, and guide the rational allocation of talents among industries or regions, so as to fully explore and utilize the innovation potential of talents and promote high-quality economic growth.

By combing the existing research, this study reveals the basic logic of government intervention and innovation-driven influence on the regional allocation of talents. Then with the help of the panel data of 258 cities in China from 2004 to 2018, the dynamic mechanism of innovation-driven promotion of regional talent allocation is discussed and a theoretical model is further constructed. The endogeneity problem between variables is eliminated by seeking instrumental variables, and then the two-stage least squares method is used to empirically test the theoretical mechanism of the study, and the semi-parametric estimation method is used to verify the robustness of the above empirical results. .

Considering that each region in China is quite different in terms of innovation-driven level and the intervention methods of local governments in attracting talents, the study further examines the regional heterogeneity of innovation-driven and government intervention on regional talent allocation based on the overall regression. The results of subregional regression show that after the government intervention variables are included, the effect of innovation drive on talent allocation changes to varying degrees, especially after the interaction of the two is added, and the effect of innovation drive on talent allocation is particularly obvious. Therefore, it is speculated that the effect of innovation drive on talent allocation may have a threshold effect of government intervention. Threshold regression is used to further test the impact of innovation drive on regional talent allocation at different levels of government intervention.

On the basis of the above analysis, this paper draws the following conclusions. First, both innovation drive and government intervention can effectively improve regional talent allocation. After adding the interactive terms of the two, it is found that both innovation drive and government intervention have further enhanced effects on regional talent allocation. Secondly, the innovation drive in the western region has the strongest positive promotion effect on regional talent allocation, followed by the eastern region, and the central region has the smallest effect. Compared with the western region, government intervention has promoted the improvement of the level of talent allocation, but its effect has shown the opposite effect in the central region and inhibited regional heterogeneity. Finally, the effect of innovation drive on talent allocation is affected by the degree of government intervention, and there is a double threshold effect of government intervention. The existence of an optimal interval for government intervention can make the effect of innovation drive on regional talent allocation the best.

According to the theoretical analysis and conclusions of this paper, the following suggestions are put forward. First, the government should take the innovation drive as the orientation, carry out talent training and investment in a targeted manner; at the same time, it is necessary to build a platform for talent self-improvement, and promote technological innovation by matching talents and industrial structure. Second, it is important to improve the quality of talent training in universities, strengthen investment in education, and strengthen government intervention in education supply so as to realize the organic integration of talent chain, industrial chain and entrepreneurial chain. Fourth, it is essential to create a good employment environment and a good employment mechanism and environment based on the needs of local industrial development. Fifth, it is necessary to establish a talent information database with accurate talent information, so that it can provide scientific guidance and data support for the introduction of talents and promote the appropriate allocation of talents.

Key Words:Innovation-driven; Government Intervention; Talent Allocation

收稿日期：2021-11-15

修回日期：2022-01-21

基金项目：国家社会科学基金项目(18BJL025)；安徽高校协同创新项目(GXXT2021036)；安徽省社会科学创新发展研究项目(2021CX513)；安徽生态与经济发展研究中心课题资助项目(AHST2021009)

作者简介：房逸靖(1977-)，男，安徽庐江人，安徽大学经济学院博士研究生，研究方向为产业集聚与人才配置；李静(1980-)，男，安徽六安人，博士，安徽大学经济学院教授、博士生导师，研究方向为人力资本错配与经济稳增长；司深深(1991-)，男，安徽阜阳人，安徽大学经济学院博士研究生，研究方向为人才流动与人力资本配置。本文通讯作者：司深深。

DOI：10.6049/kjjbydc.2021110439

开放科学(资源服务)标识码(OSID)：

中图分类号：F061.5

文献标识码：A

文章编号：1001-7348(2023)03-0021-09

0 引言

当前，我国经济正由高速增长阶段转向高质量发展阶段，要实现经济增长的量质协调，不能仅依赖资本、劳动力、资源等要素投入，需要实现经济增长方式由要素驱动转向创新驱动。创新是经济增长的源泉，而人才是科技创新的核心，人才供应不足会导致对领先技术难以消化吸收[1]。习近平总书记强调：“科技创新是核心，抓住了科技创新就抓住了牵动我国发展全局的牛鼻子。”然而，不少地方实施创新驱动发展战略时，未能全面考虑当地发展实际，导致对创新驱动发展战略的盲目执行，不仅无益于关键问题的解决[2]，而且造成部分地区创新驱动发展停滞不前，其中很大一部分原因在于人力资本配置不足导致技术水平无法提升[3]。随着城市化的快速推进，由于“虹吸效应”的存在，大城市吸纳了大量人才，甚至出现人才过剩现象，而经济实力较差的小城市却难以留住人才，使得经济发展缓慢，造成“强者恒强、弱者恒弱”的局面[4]。倘若区域间人才配置状况不能得到优化，必将阻碍创新发展[5]。

在疫情和逆全球化的双重冲击下，市场对人才的配置功能被削弱；同时，人才在地区间的流动受到制度性障碍的束缚。制度因素成为人才流动的障碍，因而需要政府进行干预调节。然而，不合理的干预会引起局部地区人才过度集聚进而产生人才拥挤现象[6]，甚至加剧人才在行业或区域间错配；行业或区域间人才配置的扭曲会抑制人才创新潜能的释放，进而导致创新驱动经济高质量发展进程受阻[5]。可见，人才有效配置是人才创新能力得以施展的必要条件，而政府对人才配置的合理干预，将引导人才在产业或区域间合理配置，这对充分挖掘并利用人才创新潜能、促进区域突破人才桎梏以推动经济高质量增长，具有重要现实意义。

1 文献回顾

1.1 政府干预与人才配置

关于政府干预对人才配置的影响，有研究发现地方保护会抑制人才在区域间的自由流动，导致人才配置优化进程受阻，削弱市场机制对人才资源配置的优化功能[6]。亦有研究发现人才市场本身具有自动调节人才配置的功能，市场的作用被政府职能过多取代，会干扰人才的市场配置，造成人才配置效率较低[7]。相关研究表明，过度的政府干预会助长寻租活动，造成人力资本错配[8]。陈刚[9]认为，政府干预过多会造成市场化竞争不充分，在体制外，市场化竞争获得高回报的预期不断降低，而在体制内，人员的预期回报不断提高，造成体制内的岗位吸引力远大于体制外，进而导致人才配置扭曲；李勇等[10]研究指出，行政垄断引起的所有制差异是导致人力资本错配的根本原因，地方政府通过政府规制、行政命令获得行政垄断，而行政垄断程度越高，人力资本错配程度便越严重；易明等[11]研究发现，地方政府为吸引人才出台各种福利政策，而过度的政策优待会干扰人才择业，造成人才错配。亦有研究表明，政府通过干预措施进行纠偏，可以降低市场摩擦，有利于促进人才和资源的合理流动，从而提升资源配置效率(韩永辉，2017)。张瀛之等[12]研究发现，政府运用税收政策和财政补贴政策能提高企业人力资本投资积极性，缓解企业人力资本投资不足，促进人力资本配置水平提升；李静等[5]从人力资本配置角度探究创新驱动发展的动力，发现人力资本有效配置需要政府在能够培育和积累人才的科教文卫体等领域提供有效供给，在经济转型过程中人力资本市场化配置失灵会造成创新动力不足，而政府规制可以帮助技术型企业解决人才错配问题。

1.2 创新驱动与人才配置

人力资本作为创新的核心要素，早已受到国内外学者的关注，Nelson等[1]研究发现，人力资本积累水平越高，对新技术的吸收和转化能力越强。以罗默[13]和卢卡斯[14]为代表的新经济增长理论强调，人力资本积累对技术进步和经济增长具有重要作用。赵普[15]认为，专业化的人力资本才是推动经济增长的真正动力；张宽等[16]研究发现，不管是对世界前沿技术的汲取还是自身创新能力的提升，人力资本投入都不可或缺。创新驱动发展战略提出以后，不少地方政府纷纷出台各种引人引智政策，这调动了人才流动积极性，不管是发达地区还是落后地区，都有人才因技能与就业岗位不匹配而难以施展才能，但这部分人才通过流动可以在其它地区匹配到更合适的岗位[17]。有研究表明，创新驱动促进人才流动，为了留住人才，政府和企业会增加人才培养支持力度，为人才提供较为充足的竞争机会和公共服务(靳卫东，2010)。王荣等[18]研究创新驱动对房价影响时发现，创新驱动会提高当地房价，房价上涨带来生活成本的提升，使得大城市青年人才安家落户步履维艰，相对于大城市而言，小城市的吸引力可能更强，有利于促进人才回流，从而缓解落后地区人才配置不足的局面。因此，创新驱动不仅提高了区域间人才市场互动效率，也巩固了人才流动的激励机制[19]，能够最大程度调动人才的流动性和主观能动性，从而改善人才错配，提高区域人才配置效率。

1.3 人才误置后果

对我国人力资本配置现状进行梳理发现，区域间和行业间都存在人力资本错配现象，纵观我国各行业不同层次人力资本分布情况可知，低学历人力资本丰盛，高层次人力资本匮乏[20]。对于科技人才，也存在行业、地域分布不均衡现象[21]。国内外学者对人才误置的后果展开了探讨，从部门间人才错配的后果来看，李勇等[22]研究发现，人才过多地分布在行政垄断部门，一方面使得创新活动难以开展，产业结构升级难以实现，另一方面，造成非生产性的行政垄断部门与生产性的竞争部门间形成收入两极分化；李世刚等(2017)的研究表明，大量具有创新能力的高技能、高学历人才集中在非生产性部门，造成需要创新驱动的生产性实体部门人才不足，仅能发挥人才的要素功能，而外部性功能难以发挥；周彬等[23]认为，人才配置偏向虚拟经济部门容易造成经济结构失衡，提高“脱实向虚”风险概率。此外，国内外学者对人才错配与产业结构间关系展开研究发现，人才错配不利于产业结构和人力资本结构的协同发展[14]；袁志刚等(2011)认为，人才结构与产业结构不匹配还会显著抑制技能创新活动的开展。也有学者结合我国现状对人才与产业结构错配的后果展开研究，发现产业结构优化升级和技术创新与人才数量增加之间没有必然关系，但人才与产业结构配置的扭曲不利于各种生产要素充分发挥作用，制约创新和技术进步[5]；李静等[24]研究发现，产业结构升级的基础条件在于产业发展方向的正确选择以及相关方向人才的及时配套补充，人才结构与产业结构协同发展才能促进产业结构升级。

如何有效发挥政府“有形之手”的作用，对人才配置进行干预，以提升区域人才配置效率，是贯彻落实创新驱动发展战略的关键一环(童馨乐，2022)，梳理发现关于政府干预与人才配置关系的研究多从微观和中观角度考量，主要关注行业或部门人才配置，忽略了人才在区域间的配置；对人才误置后果相关文献进行梳理发现，人才误置会对产业结构和自主创新产生不利影响，且人才非有效配置已成为创新驱动和经济高质量发展的主要制约因素[25]。在迈向经济高质量发展阶段，各地方政府纷纷以创新驱动为抓手，出台各种引人引智政策，旨在解决人才非有效配置问题，以促进经济高质量发展。但是，当前学术界主要将研究视角放在人力资本对创新的影响上，忽视了创新驱动的人才配置效应，导致政府干预对人才配置的促进效应可能被高估。基于此，本文将政府干预、创新驱动和人才配置纳入统一框架，探讨政府干预和创新驱动的人才配置效应，以期挖掘区域人才配置失衡的根源，为改善区域人才配置、释放人才潜能、促进区域高质量发展提供参考。

2 理论分析

2.1 创新驱动对人才配置影响机制分析

随着中国经济进入高质量发展阶段，经济增长动力逐渐由要素驱动向创新驱动转变，人才是创新产出的核心要素，产业或区域间人才配置扭曲必将阻碍人才创新潜能的发挥，进而抑制区域创新水平提升。我国创新活动长期依赖政府政策和资源投入，虽然人力资本配置是外部创新资源转变为自主创新能力的关键，但人才在行业或区域间配置失衡会阻碍人才创新能力释放。《关于深化人才发展体制机制改革的意见》的出台突破了体制约束，一定程度上为体制内外人才流动扫除了障碍，各地在创新驱动发展战略的激励下纷纷出台各种引人引智政策，不仅提高了人才流动积极性，而且让落后地区有才可引，打破了偏远落后地区在教育上只见投入罕见产出的局面，有利于提高其办学积极性，增加人才供给，缓解区域人才配置不平衡问题，进而促进区域创新水平提升，并通过提高人力资本溢价促进人才流入，优化区域间人才配置。基于此，提出如下假设：

H1：创新驱动有效促进人才配置水平提升从而优化区域间人才配置。

2.2 政府干预对人才配置影响机制分析

高质量发展阶段经济增长模式的转变对政府官员绩效考核提出了新要求，在以GDP考核为主的“晋升锦标赛”中，各地方政府拟定当地增长目标时会在上级政府目标的基础上“层层加码”[26]，这种增长追赶机制在不同经济发展水平地区存在异质性影响，进而导致区域人才配置失衡。虽然市场配置资源是最高效的，但市场失灵也时有发生，创新驱动经济高质量发展阶段仍需政府对人才配置进行调控。在创新驱动增长模式下，可以实现经济增长速度与发展质量的同步提高[27]，有助于缩小区域间人才配置差距从而实现人才均衡配置，原因在于：创新驱动增长主要依靠人才创新潜能释放，当绩效考核不再盯住GDP增长率，依靠创新驱动实现高质量发展时，会倒逼地方政府重新进行资源配置，大力发展高新技术产业，落后地区高新技术产业发展空间较大，对投资、技术和人才的需求较大，因而落后地区发展高新技术产业能够强化投资效应，吸引并积聚高层次人才。此外，在创新驱动增长模式下，人才的有效配置需要政府积极推动科教文卫、社会保障和环境保护等地方公共品的有效供给，科教投入能够增强当地人才自主培养的输出能力，对文化卫生、社会保障和环境保护等的投入能够提升其对外部人才的吸引力，有利于缩小区域间人才配置差距。基于此，提出如下假设：

H2：政府干预有效促进人才配置水平提升从而改善区域间人才配置。

2.3 政府干预的门限效应

人才作为创新的核心要素受到各地政府的重视，很多地方热衷于通过物质激励引进人才，然而，物质激励达到一定程度后就难以继续发挥激励功效。政府干预举措对人才配置的效果会因其干预手段和干预程度差异而产生不同效果，政府对教育的正向干预能够直接提升当地人才供给，对创新的正向干预能够帮助企业降低固定成本，进而提升企业创新积极性，从而有利于提升区域自主创新能力。不同干预强度对区域自主创新能力的提升作用存在差异，创新驱动的人才配置效应也会受到政府干预程度的影响。政府创新支出水平偏低不利于区域研发效率提升，随着政府创新干预水平的提升，区域创新效率也会有所改善，此时，创新驱动能够促进人才配置水平提升，并存在很大的优化空间。当政府干预水平进一步提高时，能够增强其在人才市场上的吸引力，吸引高端人才跨区域流动，不仅有利于新兴技术、知识和产业在区域间传播，也有助于人才与就业岗位匹配效率的提升。适度的政府创新干预还能为人才创新潜能的释放提供良好的外部环境，创新溢出效应的发挥能够产生虹吸效应，进一步引导人才流入，从而改善人才配置。当政府干预进一步提高超出最优值时，受边际效应递减规律的制约，政府干预对人才配置的促进作用下降，而且过度的政府干预会产生激励性扭曲，造成人才在区域间的无效配置，不利于人才红利的释放和区域创新水平的提升，干扰创新驱动对人才配置作用的发挥。基于此，提出如下假设：

H3：创新驱动的人才配置效应受到政府干预程度的影响，存在政府干预的“门限效应”。

3 模型构建与指标选取

3.1 模型设计

为深入分析创新驱动和政府干预对区域人才配置的效应，本文利用中国258个城市2004-2018年面板数据，对研究假设进行验证。基本模型如下：

talalloci,t=β0+β1innodri,t+β2goveini,t+β3jhi,t+controls+εi,t

(1)

其中，talalloci,t为区域人才配置水平，innodri,t为创新驱动水平，goveini,t为政府干预水平，jhi,t为创新驱动和政府干预的交互项，controls为控制变量，包括经济发展水平(gdp)、人才流动水平(talentf)、城镇化水平 (urban)、产业结构高级化(instruc)、高等教育规模(eduscal)、区域薪酬激励(salary)，εi,t为模型的随机扰动项，下标t为时间，i为地区，βi为模型的待估计参数。

3.2 变量选取与说明

3.2.1 被解释变量

区域人才配置(talalloc)：当前我国人才数量已经达到一定规模，但人才对创新的贡献水平与发达国家相比还存在一定差距。我国人才流动受阻导致人才配置偏离均衡，且这种非有效配置已成为制约经济高质量发展的主要因素。现有文献主要利用平均受教育年限或者大学以上受教育人数衡量人力资本，然而真正对创新产生促进作用的主要是创新工作从业人员。本文主要考察创新驱动背景下的区域人才配置，因此，主要针对科研从业人员。首先，参考赖德胜[28]的做法，选取科研人才区域就业结构比例，利用各地区科研从业人员占当年全国科研从业人员的比重反映科研人才区域就业结构；其次，确定人才配置调整因子，按照金玉国[29]提出的行业“相对垄断程度”，将地区科研从业人员与当地从业人员的比值作为人才配置拟合指标，利用拟合指标除以该地区产出增加值占全国GDP的比例，构成人才配置的基本调整因子；最后，利用科研人才区域就业结构比例与调整因子的乘积表示人才配置。具体计算公式如下：

(2)

其中，talalloci,t为i地区t时期人才配置水平，talenti,t为i地区t时期人才数量，Li,t为i地区t时期就业人数，gdpi,t为i地区t时期生产总值。

3.2.2 核心解释变量

创新驱动(innodr)：人才是实现创新的关键要素，创新驱动增长模式势必引起人才在区域间的重新配置。对创新驱动的衡量无法直接估计，而城市创新指数能够间接反映区域创新水平。因此，本文使用复旦大学产业发展研究中心发布的《中国城市和产业创新力报告》中的城市创新指数，衡量各地区创新驱动水平，缺失值采用插值法补充完整。

政府干预(govein)：人才是创新的核心要素政府非常重视，政府干预对人才配置具有重要影响。已有文献大都利用政府财政支出占GDP的比重衡量政府干预水平，这种衡量方法难以突显政府对创新的干预。为了实现创新目标，政府会调整其支出结构以保证创新效率。从人才引进层面考虑，区域人才数量的增加可以通过外部引进和自主培养两个途径实现，因此，本文参考张宽[16]的做法，使用政府财政支出中的教育和科技投入占GDP比重衡量政府干预。

3.2.3 控制变量

经济发展水平(gdp)：用各城市地区生产总值衡量各地经济发展水平。人才流动水平(talentf)：区域人才变动一方面来源于人才自然增长，一方面来源于人才流动，因此，以区域就业人才波动程度衡量各地区人才流动情况，见式(3)。

talentfi,t=

(3)

其中，talentfi,t为i地区t时期人才流动程度，talenti,t为i地区t时期就业人才数量，talenti,t-1为i地区t-1时期就业人才数量，ni,t为i地区t时期人口自然增长率，Ni,t为i地区t时期总人数。

城镇化水平(urban)：以各地区市辖区人口占全市总人口的比重衡量各地城镇化水平。产业结构高级化(instruc)：使用第三产业产值占GDP的比重衡量各地区产业结构高级化水平。高等教育规模(eduscal)：使用每万人在校大学生人数衡量各地高等教育规模。区域薪酬激励(salary)：采用地区人均工资水平衡量各地薪酬激励水平。

3.3 数据来源与描述性统计

本文利用我国258个城市的面板数据，数据来源于《中国统计年鉴》《中国人口和就业统计年鉴》《中国城市统计年鉴》《中国省市经济发展年鉴》和各省份统计年鉴，时间跨度为2004-2018年，部分指标时间跨度为2000-2018年，少量缺失数据采用插值法补充，为消除经济水平变化给统计数据带来的影响，对部分指标以2000年为基期进行平减。变量描述性统计结果如表1所示。

4 计量结果与分析

4.1 回归结果与分析

区域人才配置、政府干预、创新驱动三者之间存在复杂的互动关系，因而模型变量之间可能存在内生性问题。二阶段最小二乘法(2SLS)能够通过寻求工具变量解决模型内生性问题，考虑到滞后一期的政府干预、创新驱动与当期政府干预、创新驱动水平密切相关，而且难以对当期人才配置产生影响，因而选取政府干预和创新驱动的滞后一期作为工具变量。面板数据模型能够综合考察对象在时间序列和横截面上的波动规律，增强估计的有效性[30]。基于此，使用2SLS方法对创新驱动和政府干预对区域人才配置的影响进行验证，结果如表2所示。

创新驱动作为核心解释变量时基础方程的回归结果如表2列(1)所示，创新驱动的回归系数为0.011，且通过1%的显著性检验，表明创新驱动能有效促进人才配置水平提高。列(2)结果显示，引入政府干预变量后，创新驱动对区域人才配置的回归结果依然正向显著，政府干预的回归系数为0.009，通过1%的显著性检验，说明创新驱动增长模式下政府干预能够有效促进区域人才配置水平提升。加入创新驱动与政府干预的交互项的回归结果如列(3)所示，交互项回归系数为0.021，且通过1%的显著性检验，加入交互项后无论是创新驱动还是政府干预的回归系数都进一步提高，二者回归结果均通过1%的显著性检验，说明创新驱动和政府干预交互作用的发挥能有效促进当地人才配置水平提升。究其原因，一方面，创新驱动增长模式下，战略性新兴产业成为各地重点发展对象，对战略性新兴产业的支持不仅有利于为人才创新潜能的发挥提供良好外部环境，而且衍生出新的工作岗位，为更多人才提供施展才能的机会，而创新水平的提高进一步增强对人才的吸引力，促进本地人才配置水平提升；另一方面，各地政府出于对创新目标的追求，纷纷出台引人引智政策，也会提高地区对人才的吸引力，同时，自主培养是各地提高人才配置的一个重要途径，政府对科研和教育的支持不仅增加本地人才供给，而且提高地区对人才的吸引力。因此，无论是创新驱动还是政府干预抑或两者的交互项，对区域人才配置水平提升均具有显著促进作用。

从控制变量来看，表2列(1)—列(3)的估计结果基本一致。经济发展水平对人才配置呈现出显著促进作用，这主要是由于人才在就业前首先会考虑其准备立足发展的城市，大城市能提供更多工作机会和更好发展前景，经济发展水平较高的地区往往是人才的首选，经济发展水平的提高伴随着对人才吸引力的增强，可以有效促进区域人才配置水平提升。人才流动对人才配置也表现出积极促进作用，主要是因为人才流动增强企业间联系，人才流动规模的扩大激发“羊群心理”从而引致更多人才流动，促进产业集聚，衍生出技术岗位，产生新的人才需求，吸引人才流入，进而改善区域人才配置。城镇化对区域人才配置亦表现出积极促进作用，主要是因为城镇化水平的提升伴随着城市基础设施和公共服务水平的提升，可以提高对人才的吸引力，进而促进区域人才配置水平提升。产业结构高级化对人才配置呈现出显著促进作用，这是因为产业结构高级化驱使产业向知识集约化方向发展，推动高附加值的知识密集型、战略性新兴产业发展，衍生出相关工作机会，增强对人才的吸引力，促进人才配置水平提升。高等教育作为自主培养人才的主要阵地，其对人才配置的促进效应在引入政府干预后通过了1%水平显著性检验，且系数均为正，说明政府干预能够通过自主培养对区域人才配置产生积极影响。薪酬激励对人才配置呈现显著抑制作用，可能是因为本文选取平均工资水平代表薪酬激励，其对高端人才的吸引力远远小于对普通劳动力的吸引力。

4.2 稳健性检验

稳健性检验可借助改变指标衡量方法或实证方法来实现，由于参数估计对模型设定的依赖性较强，可能导致较大的设定误差，使得结果不够稳健，而半参估计能较好地规避此缺陷，得出的结论也较稳健。因此，本文采用半参数估计方法验证以上实证结果的稳健性，检验结果见表2中列(4)—列(6)。

将表2列(1)—列(3)和列(4)—列(6)的实证结果进行对比发现，创新驱动和政府干预以及二者的交互项对区域人才配置的回归结果无论是系数符号还是大小抑或显著性水平都无大幅变动，说明创新驱动、政府干预二者均能够有效促进区域人才配置水平提升，验证了实证结果的稳健性。

4.3 基于区域差异的进一步分析

上述分析反映了创新驱动和政府干预对区域人才配置的整体效应，但不同地区无论是创新驱动水平还是政府干预措施都存在较大差异，因此，有必要进一步考察创新驱动和政府干预对区域人才配置的影响是否存在区域异质性。西藏数据缺失，因而予以剔除。本文将样本划分为东中西部地区3组，其中，东部包含96个城市，中部包含98个城市，西部包含64个城市，实证结果如表3所示。

从分区域实证结果可以看出，创新驱动对区域人才配置的效应在东中西3个地区均呈现显著促进作用，其中，西部地区创新驱动的正向促进效应最强，东部次之，中部最小，这可能是因为相对于东部和中部地区，西部创新驱动水平最低，有较大提升空间，因而西部创新驱动对人才配置的边际效应最强。政府干预在3个地区产生的效应存在一定异质性，对东部和西部地区而言，政府干预促进人才配置水平提升，在中部地区却呈现出抑制作用。创新驱动和政府干预的交互项对人才配置的效应呈现出东部地区促进、中西部地区抑制的区域异质性，这可能与政府干预的手段有关，政府对科研教育的干预实质上是从人才供给侧着手，但中西部地区自主培养出来的人才会流向东部地区。从控制变量来看，经济发展水平、城镇化、产业结构高级化对人才配置的影响在3个地区都呈现出促进作用，平均工资水平对人才配置的影响在3个地区都呈现出抑制作用，这与整体回归结果一致。人才流动和高等教育规模对区域人才配置的影响呈现出一定的区域异质性，两者在中西部地区均呈现显著正向效应，而在东部地区呈现显著负向效应，这可能是因为创新驱动增长模式下，中西部地区人才出现一定回流，使得东部地区人才配置受到影响。

4.4 基于门限效应的进一步分析

根据上述实证结果可知，不同地区的回归结果在加入政府干预后出现不同程度变化，这与不同地区政府干预程度迥异的现象不谋而合。基于此，本文认为创新驱动对区域人才配置的效应受到政府干预程度的影响，存在政府干预的门限效应，因而，采用门限回归进一步检验创新驱动在不同政府干预水平下对区域人才配置的影响，结果如表4所示。

从表4可以看出，创新驱动对区域人才配置效应的发挥受到政府干预水平的影响，存在双重门限效应。三重门限结果未通过显著性检验，因而，政府干预对创新驱动影响区域人才配置的最优门限个数为2。进一步估计获得双门限的门限值，结果如表5所示，政府干预的双重门限值分别为0.024和0.038，95%的置信区间分别为[0.024，0.025]和[0.034，0.039]。

创新驱动与区域人才配置的门限回归结果如表6所示，创新驱动对区域人才配置的效应受到政府干预水平的影响，当政府干预水平低于0.024时，创新驱动对区域人才配置的回归系数为0.249，当政府干预水平处于0.024～0.038之间时，创新驱动对区域人才配置的边际效应上升到0.523，而当政府干预水平进一步提高到0.038以上时，创新驱动对区域人才配置的边际效应下降至0.067。这主要是因为人才作为创新的核心要素，当政府干预水平偏低时，无论是区域人才引进竞争力还是人才创新潜力的发挥都难以达到最优，人才创新潜能释放受阻，难以吸引更多人才流入，此时创新驱动能够促进人才配置水平提升，且存在一定优化空间。当政府干预水平提高到适宜水平时，不仅能够增强对人才的吸引力，吸引高端人才跨区域流动，促进新兴技术、知识在区域间传播，而且能为人才创新潜能的释放提供良好的外部环境，使得创新溢出产生虹吸效应进一步吸引人才流入，从而有效改善人才配置。当政府干预水平进一步提高时，受边际效应递减规律的制约，不仅政府干预对区域人才配置的促进作用下降，而且过度的政府干预会扭曲人才在部门间的配置从而不利于区域创新水平提升，抑制创新驱动对区域人才配置作用的发挥。因此，创新驱动增长模式下，在引导人才合理配置过程中，政府干预需控制在适当水平。

5 结论与建议

本文以创新驱动为切入点，基于政府干预视角，利用我国258个城市2004-2018年面板数据，检验创新驱动对区域人才配置的作用，结果表明，创新驱动和政府干预均能有效改善区域人才配置，加入两者的交互项后，无论是创新驱动还是政府干预对区域人才配置的效应都进一步增强，说明创新驱动增长模式下政府干预是改善区域人才配置的有效手段。受到边际效应递减规律的制约，西部地区创新驱动对区域人才配置的正向促进效应最强，东部地区次之，中部地区最弱；政府干预在东中西地区产生的效应存在一定异质性，东部和西部地区政府干预促进区域人才配置水平提升，在中部地区呈现出抑制效果；创新驱动和政府干预的交互项对区域人才配置的效应呈现出东部地区促进、中西部地区抑制的区域异质性。此外，创新驱动对人才配置的效应受到政府干预程度的影响，存在政府干预的双重门限效应。

基于以上结论，本文提出以下建议：第一，以创新驱动为导向，有针对性地开展人才培训和加强人力资本投资，通过投资提升人才积累水平，并搭建人才交流平台，激励人才创新的同时关注人才结构，通过改善人才与产业结构匹配度促进技术创新，增强区域人才竞争力。第二，提升大学人才培养质量，加大教育投入力度。教育拥有较高的外部性，需要政府在教育供给上进行干预，包括对教育的投资和调控等。第三，完善人才流动机制，规范人才流动制度，制定人才引进计划，以市场化合作方式推进高层次人才引进，留住高端人才和专业技术人才的同时构建人才治理体系，治理“引才”乱象，加强人才支持政策引导，吸引更多高水平人才，打造“人才链、产业链、创业链”，实现三链有机融合。第四，营造良好的用人环境，改善居住环境。立足地方产业发展需求，创造良好的用人环境，稳定和用好现有人才，充分发挥人才的作用，激发人才的工作积极性和创造性；进一步完善社会公共配套设施，提高教育、医疗卫生等水平，为人才提供优质生活环境；打造人才发展软环境，让各类人才有归属感，愿意在当地扎根。第五，建立人才信息数据库，利用现代信息技术开展大数据分析，加强对各级各类人才信息的动态监测，精准统计人才信息、识别人才质量、区域分布和所属行业，为引进人才提供科学指引和数据支持，打破人才错配僵局，推动人才高效合理配置。

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