“创造”还是“破坏”：企业创新的就业效应——基于高管海归背景的门槛模型检验

朱金生，董天琪

(武汉理工大学 经济学院，湖北 武汉 430070)

一、研究背景

经济新常态背景下，“人口红利”趋于减弱，技术创新逐渐转变为中国经济增长的动力源泉，中国开始由制造大国向创造大国转型，从招商引资向招才引智转变，逐渐成为全球最大的人才回流国。根据教育部留学人员服务中心相关统计数据，自2000年起，中国留学回国的人数从2000年的9 121人急剧增长到2018年的51.94万人，增长逾55倍。大部分拥有海外背景的回国人员具有学历高、视野广、技术硬的特点，成为重要的国际化人才。这些人员中，除部分自我创业外，许多人进入了企业的高管团队，对企业技术创新偏好、经济效益和社会效益等产生了重要影响，并引起学界越来越多的关注。

根据Hambrick等[1]提出的高层梯队理论，管理者特质影响着他们的战略选择，尤其是企业技术创新偏好。一方面，企业高管团队会考虑到研发投资风险决定要不要进行技术创新；另一方面，管理者特质也表现为对企业技术创新类型的选择。当前，不少文献已从高管团队的薪酬结构、股权结构等方面探讨了企业高管团队对技术创新的影响，但却忽略了另一个关键因素——企业高管来源的背景特征。Williams等[2]提出的信息决策理论认为，企业高管之间的属性差异将带来多样化的信息来源，提供丰富多元的观念和视角，提高企业的创新能力，进而会对企业效益和劳动雇佣需求产生影响。然而，根据Turner等[3]的社会类化理论，企业高管也可能面临“类化冲突”，即不同属性高管倾向于将自己归类为属性差别小的群体中，对该群体赋予强归属感，同时排斥与自己属性差别大的非类群体，且这种刻板印象和偏见会逐渐加深团队内的冲突，从而对企业整体经济效益和劳动雇佣需求产生一些负向影响。那么，海归高管的进入给企业带来的到底是正面的“多样化信息来源”作用还是负面的“类化冲突”效应？这种效应是否会因为海归高管比例的增加而改变？此外，基于熊彼特提出的“创造性的破坏作用”，创新对就业的影响存在不确定性[4]，这种不确定性很可能不仅与创新的类型相关，也会因时而异。随着海归高管进入企业，当冲突效应或趋同效应转变后，企业创新决策、创新偏好的变化是否会对企业社会效益，也就是就业带动产生不同影响？上述影响在不同性质的企业中是否存在差距？有必要对这些问题作进一步的实证检验和机理解释。

二、文献综述

“创新对就业的影响”研究可以追溯到英国古典经济学家李嘉图的“机器替代劳动理论”和熊彼特的“创造性破坏理论”。前者指出了物化的技术带来的简单劳动需求的减少(即结构性失业)问题，后者揭示了企业家创新对经济增长的主要作用以及经济周期中的失业问题。Aghion等[5]在此基础上进一步对创新和就业的关系做细化分析，提出了“创造性破坏效应”内生化机制，认为技术创新加快了传统产业机器设备的改造，在提高劳动生产率的同时对劳动力的技能要求大幅度提高，许多低技能劳动者不能胜任原工作岗位，所以就会出现先进机器设备与低技能劳动者不匹配而引发的结构性失业，也就是出现创新的就业破坏效应。一些学者进一步从创新的类型来探讨其就业效应差异。Greenan等[6]认为，工艺创新将更多地带来就业损失；Hall等[7]基于发达国家创新调查数据并由微观企业视角出发，认为产品创新对就业产生了显著的促进作用。此外，学者们亦从多维度、多层次对企业技术创新的就业效应进行探讨。如Lin等[8]指出，国有企业是否会进行技术创新，取决于维持稳定就业等社会目标之间的权衡，国有产权性质会阻碍企业技术创新；黄解宇等[9]以中国上市公司数据为样本研究指出，创新与就业增长整体上呈负相关关系，但同时又存在滞后效应。

现有文献对于技术创新带动就业的效应研究，普遍忽视了由海归高管类化程度引起的企业技术创新就业效应变动。尽管已有文献中目前还没有证据直接表明国际智力回流对就业有直接影响，但基于知识溢出和技术扩散途径，海归高管对中国宏观的创新推动和对微观企业技术进步的重要性不言而喻，尤其是担任企业高管的海归人才，其将在一定程度上影响企业创新偏好，进而可能会对技术创新的就业效应产生影响。Hambrick等[1]的高层梯队管理理论提出，由于个体在价值观、认知等方面存在差异性，每个个体在面对复杂的内外部环境时，可能会对同种事物作出不同的分析和处理，创新偏好导致企业的战略决策和绩效存在差异。Williams等[2-3]学者在此基础上创造性地将管理学和心理学进行融合，进一步发展出社会类化理论和信息决策理论，将其作为高管团队职能背景差异研究的主要理论支撑，二者都会对高管团队创新决策及偏好产生影响。基于社会类化理论，海归高管在寻找自身定位时会与他人进行比较并寻找自身的差异性，他们会对非海归群体产生不信任感。Jehn等[10-11]认为，高管的背景差异将使一部分人表现为类化障碍，导致的冲突将对团队决策的有效性产生负面影响。在这种情况下，海归高管的关系资源劣势被放大，甚至掩盖了其知识资源的优势。Li等[12-13]分析海归群体的特征后指出，海归虽然具有知识资源优势，但同时存在本土关系资源劣势，即海归与非海归之间可能存在着一定程度的割裂，当关系资源劣势强于知识资源优势时，对企业发展有一定的负向作用。Ndofor等[14]进一步研究了高管类化与企业研发投入的关系，认为类化程度低的团队将破坏内部凝聚力，从而降低了研发活动的积极性。然而，部分学者有不同的看法，如认为海归高管群体通过“竞争效应”倒逼本土高学历、高技术人才通过各种途径提升自己的知识水平和技术能力[15]，对本土企业产生了显著的技术溢出效应[16]。或者说更重要的是丰富了企业高管专业知识和价值观念的多样性，所提供的信息多样化体现在他们通过海外学习和工作经验建立起庞大的社会网络，提供结构资源，这些不同类型的知识有助于抵消决策偏差和错误[17-18]，也为企业带来更多的合作创新、海外市场推广机会[19]。决策的正确性和有效性决定了企业的技术创新能力，尤其是对企业的探索式创新有促进作用[20]。

综上所述，已有不少学者分别研究了企业技术创新的就业效应和企业高管背景异质性对于技术创新的影响，但往往将上述两项研究作为相对独立的界面，忽略了二者的有机联系，特别是对国际智力回流和知识溢出背景下越来越多的海归进入企业高管团队对企业技术创新及就业的重要影响关注不够，无法深刻解释不同国家、不同企业、不同技术创新对就业影响的不确定性及其背后的动因或作用机理。笔者拟基于上市公司经验数据，将海归高管的比例设置为门槛变量，运用面板门槛模型实证检验不同海归高管类化程度下企业技术创新与就业之间的动态变化关系，以及这种关系是否在不同产权性质的企业中存在差异，并揭示其作用机理，以期为中国更好地利用海归促进技术进步和就业增长协同耦合提供进一步的事实依据、理论支撑和政策启示。

三、理论分析、研究假设及模型构建

(一)不同海归高管比例下企业创新的就业效应

在企业的技术创新活动中，高管的来源背景或结构属性与技术创新偏好(要不要创新、创新投入强度和创新类型的选择等)息息相关。由于高管团队中海归与非海归有显著的属性差异，基于社会类化理论和信息决策理论，在类化冲突效应和信息多样化效应的共同作用下，海归高管对企业技术创新偏好的影响是非线性的，并呈现一定的区间或门槛效应，高于某一门槛值时高管团队的类化冲突效应与信息多样化效应主导地位可能发生改变，进而影响企业创新偏好及其对就业的带动效应。

具体而言，当海归高管比例较低时，少数高素质海归人才的进入可能会造成话语权不足、思想观念差异等现象，进而导致与本土高管产生的类化冲突效应占主导地位，对企业创新决策的有效性产生一定的负面影响。但由于创新对就业具有创造或破坏的“双面性”，当不存在真正意义上的科技突破时，以原有产品或市场拓展为主要形式的创新可能仍会对就业带来微弱的促进作用。随着企业海归高管比例上升，原以类化冲突效应为主的高层管理决策将逐渐被信息决策多样化的正面效应削弱，此类企业技术创新偏好可能高于本土企业或海归占比较低的企业。较高比例的海归群体为企业带来高素质人力资本、技术能力，能够对机器设备及生产过程进行改进，此时的创新模式更接近于模仿式工艺创新或劳动节约型工艺创新。由于存在“创造性破坏效应”，就业净效应可能为负。当企业海归高管比例进一步提高后，信息多样化效应将取代类化冲突效应成为高管决策主导，此时海归高管掌握的先进技术及其敏锐的创新意识能够推动企业技术创新偏好更倾向于自主研发型工艺创新，可能带来劳动生产率大幅提高。尽管它导致了单位产出的劳动节约和降低了对部分低技能劳动用工的需求，但由于此时生产成本更低、企业规模更大、就业岗位更多，就业的创造效应更为明显。基于此，提出以下假设：

H1：企业技术创新的就业效应是非线性的，并且基于海归高管比例门槛表现出创新对就业的促进或抑制效应的差异。

(二)不同海归高管类化程度下国有企业与非国有企业技术创新的就业效应比较

中国国有企业自身目标的多重性使其具有一定的特殊性，国有企业不仅要讲求经济效益，还需要兼顾大学生就业、贫困人口就业等社会和政治性目标，加之国有企业经营历史相对较长、规模较大、市场地位较为优越，创新求变的动机相对较弱，因此，国有企业高管的创新偏好与非国有企业高管的创新偏好可能不尽相同。相比之下，非国有企业的经营管理目标相对单一，技术创新往往成为其获取超额利润、实现企业竞争力提升和可持续发展的重要途径。由于海归具有多年的海外学习和工作背景，许多海归高管在进行创新决策时更容易考虑经济效益目标，而对社会和政治目标关注不够。相对于非海归的本土高管来说，海归群体对多重目标下的国有企业管理文化适应难度更大、周期更长，这就使得相对而言国有企业高管团队中的海归高管与非海归高管团队间的类化冲突程度也许更高，对于创新偏好及就业影响与非国有企业相比可能存在一定的差异。基于此，提出以下假设：

H2：不同产权性质的企业中，不同海归高管比例区间下企业技术创新的就业效应存在一定差异。

(三)模型构建

技术进步是影响劳动力需求量的一个重要因素。企业创新可能使企业生产同量同质的产品时比以前投入更少的生产要素，但这一变动具有不确定性。具体而言：一是创新使企业能以较少的劳动投入生产既定的产品，减少劳动需求量；二是创新可使生产成本降低，产品价格下降，产品销量上升，产出规模扩大，从而使劳动力需求增加。基于上述分析，笔者在参考栾斌等[21]构建的相关模型的基础上进行拓展。企业是劳动需求的决策主体，在技术创新的作用下，企业通过对劳动和资本要素的合理调整获取最大利润。

假设企业生产服从经典的C-D函数，即

Y=AαKβLγ

(1)

(2)

(3)

在存在破坏效应的同时，企业创新也带来了市场竞争力提升及企业规模扩大，进而导致就业需求增长。假定企业规模扩张幅度为θ，即企业产出增长将以该比例扩大投资，可以进一步推算出技术创新的就业创造效应为

(4)

因此，企业创新总的就业效应表现为

(5)

最终，企业创新的就业效应取决于破坏效应和创造效应的共同作用。

由于国内企业在所考察年度面临的资本边际产出K基本不变，可将其视为常数。根据上述理论假设，在式(5)基础上进一步简化上述模型，构造如下实证模型。模型中，被解释变量为就业效应(E)，解释变量为技术创新(I)，并加入门槛变量海归高管类化比例(R)，借鉴已有研究加入控制变量(control)企业规模(size)、人均薪酬(w)、高管团队规模(team)、高管平均年龄(age)、股权集中度(first)。最终的门槛模型为

Eit=α1It(R≤γ1)+α2It(γ1α4It(R>γ3)+λ∑control+εit

(6)

式中，γi(i=1,2,3)表示门槛值，由Stata软件经300次自抽样得到。

四、实证检验

(一)样本选取和数据来源

本文初始样本为2013—2017年沪深A股上市公司，按照以下原则进行筛选：(1)由于带有“ST”“*ST”的企业大多存在经营不善问题，故剔除。(2)根据证监会最新行业分类剔除金融行业企业。(3)剔除重要变量缺失的企业。(4)使用xtbalance命令将样本调整为平衡面板数据，得到在考察期内持续经营的样本。根据以上原则，获得2 091家企业共5年的面板数据。本文数据来源于国泰安CSMAR数据库和Choice金融客户端，部分缺失样本数据由笔者根据上市公司年报手动整理。

(二)变量说明

1.被解释变量——就业效应(E)

使用企业员工的绝对数量来衡量就业数量效应(E)。

2.解释变量——企业技术创新(I)

为便于对不同类型创新的就业效应进行比较，并基于上市公司相关数据的可得性，在参考其他学者研究[22-23]的基础上，选择将专利申请数量作为企业技术创新的代理变量。技术创新是资源投入和使用效率的最终体现，代表创新产出的专利数量能更好地体现企业的创新能力；专利授权需要检测和缴纳年费，存在更多的不确定性和不稳定性，且专利技术很可能在申请过程中就对企业生产经营产生影响。因此，专利申请量比授予量更稳定、可靠和及时[24]。进一步地，将实用新型和外观设计专利视为产品创新(Ia)的代理变量，将发明专利申请数量视为工艺创新(Ib)的代理变量，以衡量企业对于创新类型的选择偏好。

3.门槛变量——海归高管比例(R)

为探讨技术创新对就业效应影响是否因海归比例不同而表现为区间效应，特将海归高管比例设定为门槛变量。依照中国证监会《上市公司股权激励管理办法》(2018年修正版)，将 “高管”定义为上市公司董事、监事、总经理、副总经理、财务负责人、董事会秘书和公司章程规定的其他人员。采用海归高管占高管总数的比例来衡量类化程度，即当海归高管比例较低时，企业高管团队的类化程度也较低；反之，海归高管比例越高，企业高管团队的类化程度越高。

4.控制变量

选取以下变量为控制变量。

(1)企业规模(size)：使用企业总资产对数值来衡量。

(2)人均薪酬(w)：定义为企业财务报表中薪酬与福利总额除以员工人数后取对数值。

(3)高管团队规模(team)：高管团队人数，本文定义的高管包括公司董事、监事、高级管理人员。

(4)高管平均年龄(age)：定义为公司董事、监事、高级管理人员的平均年龄。

(5)股权集中度(first)：使用第一大股东持股比例作为企业股权集中度的代理变量。

(三)描述性统计及差异分析

通过构造自变量创新与企业就业人数的回归方程，并进一步通过比对高管履历获取高管的基本信息，将海归高管比例作为门槛变量探讨不同区间内企业创新的就业效应动态变化。在回归分析前，对相关变量进行描述性统计分析。由于多数变量选取指标绝对值，为删除异常变量，进行1%水平的缩尾处理，结果如表1所示。此外还进行了多重共线性检验，回归方程中变量方差膨胀因子(VIF)低于10，表明变量间不存在多重共线性问题。

表1 变量含义及描述性统计

根据表1的结果，就样本总体而言，就业数量、技术创新的标准差较大，表明数据离散程度较高，创新的就业效应很可能存在区间效应。参考罗思平等[25]的研究，依据企业中是否存在海归高管，将高管团队中至少有一位海归背景的企业视为海归企业，而高管中完全没有海归人才的企业视为本土企业。对比就业数量均值，海归企业与本土企业雇佣员工的数量存在较大差异，海归企业平均带动的就业人数更多。就创新偏好而言，海归企业专利申请数量均值约为本土企业的两倍，海归高管可能更偏好企业技术创新。具体分析企业创新类型，统计结果显示海归企业与本土企业产品创新专利申请数量均值分别为48.64和30.45，工艺创新专利申请数量均值分别为50.57和24.76。这表明，海归高管与本土高管可能在创新类型的选择偏好上存在差异，但无论是产品创新还是工艺创新，海归企业都可能表现出更强的创新偏好。进一步地，使用倾向得分匹配法(PSM)对海归企业与本土企业技术创新类型偏好进行简单检验，结果如表2所示。

表2 海归企业与本土企业的创新倾向差异估计结果

由表2可以看出，海归企业和本土企业在企业创新决策的偏向上有很大差异。对企业创新整体而言，T检验值大于临界值2.576，表明结果在1%水平上显著，即相较于本土企业而言，海归企业技术创新偏好更强。分别对创新类型进行检验，结果表明:相较于本土企业而言，海归企业在发明专利(工艺创新)和其他类型的专利(产品创新)上均有更强的偏好，但这一差异在工艺创新上表现得更加明显，其结果在1%水平上显著；而在产品创新的偏好上尽管也存在差异，但系数差距较小，结果在5%水平上显著。由此可以认为海归企业与本土企业在创新偏好上表现出了明显的差异，海归企业更倾向于技术创新，且对创新类型的偏好也存在差异。

(四)回归分析及讨论

1.整体样本企业技术创新的就业效应

海归企业与本土企业在创新偏好上有明显的差异，但这一差异最终如何影响就业，以及是否在不同的海归高管比例区间有不同的变化，有待作进一步检验。笔者将基于门槛模型进行回归分析，分别进行单一门槛、双重门槛和三重门槛检验，结果如表3所示。

表3 海归高管对企业创新的就业数量效应门槛回归结果

根据F值检验，单一、双重、三重门槛均通过1%水平的显著性检验，表明回归模型显著。表3的回归结果表明，企业技术创新总体上表现为对就业的促进效应，即创新对就业的“创造”作用要高于对就业的“破坏”作用，但这一结果在以海归高管比例作为门槛变量时将表现出一定的差异，尤其是对门槛区间作进一步细分后进行回归时，当海归高管比例介于第一、第二门槛区间值时，存在就业破坏效应高于就业创造，企业创新对就业将带来显著负面影响的回归结果。

对比单一、双重、三重门槛回归结果，尽管单一门槛结果显示企业海归高管比例介于5.26%～54.55%之间时企业技术创新都将对就业产生促进作用，但对就业的促进系数较小。更进一步地对这一区间进行分析，从双重、三重门槛回归结果综合来看，当海归高管比例低于5.26%时，技术创新的就业效应表现为显著的创造效应；当海归高管比例介于5.26%～12.00%之间时，技术创新表现为对就业的显著破坏效应；当海归高管比例介于12.00%～54.55%之间时，技术创新的就业创造效应再次开始显现。这表明，企业技术创新的就业效应并非始终为正向促进，而是随着企业海归高管比例上升，企业技术创新偏好发生改变，创新的就业效应表现为促进、抑制、再促进。可能的原因是，占比逐渐增加时海归高管与本土高管产生的“类化冲突”或“信息多样化”效应主导地位在不断变化，企业技术创新偏好存在差异。虽然企业可能通过设备改进等形式实现劳动生产率小幅提升，但海归高管带来的技术红利未完全显现，技术创新对就业的创造效应不显著，反而可能由于劳动节约而挤出部分低技能劳动力，最终表现为“创造”与“破坏”并存的就业影响，但“破坏”效应将随着海归高管比例增长而减弱。

此外，就创新对就业的促进或抑制系数而言，在海归比例高于第三门槛值(54.55%)时，企业技术创新对就业的促进效应十分显著。可能的原因是，当海归高管比例超过半数时，海归高管与本土高管的类化冲突效应偏低，而其视野广、工艺创新偏好强的特点使高管团队的信息多样化效应充分显现，这可能会推动企业劳动生产率大幅提高，使企业规模更大、生产成本更低，企业技术创新的就业效应非常明显。综上所述，假设H1成立。

2.不同产权性质企业技术创新的就业效应

随着海归高管比例的提升，企业技术创新偏好发生变化，在三重门槛区间分别表现为对就业数量的促进、抑制、再促进作用的螺旋式上升特征。这一结论在不同类型的企业中是否存在差异呢？由前文分析可知，国有企业作为一种生产经营组织形式，通常经营历史较长、规模较大，其经营决策(包括创新偏好)易受到企业多重目标的影响。当海归高管比例不同时，类化冲突对国有企业技术创新的就业效应影响可能更大，对非国有企业的影响可能相对较小，二者存在一定的差异，但这一影响有待实证检验。因此，笔者将前面的总样本按照企业产权性质进行分类，对二者分别进行门槛回归，结果如表4所示。

表4 国有企业与非国有企业技术创新的就业效应门槛回归结果

由表4可知，在国有企业中，海归高管比例较低(5.26%以下)时企业技术创新将对就业产生促进作用，而当海归高管比例高于5.26%时企业技术创新将对国有企业带来显著的就业破坏效应，可能的原因在于国有企业中海归高管与本土高管的类化冲突效应相对更显著。尽管海归拥有一定技术优势和工艺创新偏好，但对企业的创新决策影响力不足，国有企业未能实现突破性创新，最终在高管团队的冲突效应、模仿式创新的破坏效应共同作用下，企业技术创新的净效应为负。但这一负面影响将随海归高管比例进一步增加带来的团队类化冲突减弱、信息多样化效应逐渐增强而改变，当海归高管比例高于16.67%时，企业工艺创新优势初现，表现为对就业的小幅促进效应。

在非国有企业中，三重门槛检验不显著，从单一门槛和双重门槛回归结果综合来看，企业技术创新对就业具有显著的促进效应，且这一效应随着海归高管比例增加不断提升。当高管中超过54.7%的人员具有海归背景时，企业技术创新的就业促进系数呈几何倍数增长，这表明，同等比例的海归高管背景下，在非国有企业中海归更能够发挥其特有的禀赋优势，可推动企业技术创新偏好向工艺创新发展，以突破性技术创新成果带动就业数量大幅增长。

五、结论与政策建议

(一)结论

基于社会类化理论和信息决策理论，以2013—2017年沪深2 091家非金融上市公司为样本，运用面板门槛模型，考察企业高管团队中不同海归比例区间下企业创新的就业效应。研究结果表明：与本土企业相比，海归企业具有更强的技术创新偏好；就样本总体而言，随着海归高管比例的提升，企业技术创新偏好发生变化，在三重门槛区间分别表现为对就业数量的促进、抑制、再促进作用的螺旋式上升特征；分产权性质的样本来看，随着海归高管比例的提高，非国有企业在技术创新对就业的促进作用中表现出较鲜明的持续性和稳定性。

该研究结论的贡献在于：第一，在企业高管背景异质性对于技术创新的影响与技术创新的就业效应之间架起了一条新的逻辑联系和研究视角，有助于丰富和完善相关的理论研究内涵；第二，与以往高管特征研究主要集中于股权结构、薪酬结构等不同，笔者结合中国近年来从招商引资向招才引智战略的转变及海归大量进入企业高层的背景，将高层梯队理论、社会类化理论和信息决策理论有机融合，从海外背景这一高管特征分析其对技术创新偏好进而对就业的作用机理，既拓宽了高管特征与企业创新决策关系的研究路径，又为充分利用海外背景人才促进中国技术创新与就业增长协同耦合提供了理论指导和实证支持；第三，比较不同产权性质企业的相关效应差异，有利于为国有企业深化改革提供政策启示。

(二)政策建议

根据上述结论，提出如下政策建议：

一是积极招才引智，优化企业海归人才结构，搭建不同群体沟通桥梁。中国正在从制造大国向创造大国转型，从要素驱动向创新驱动转变。海归具有的特殊禀赋优势使其对于技术创新，尤其是突破性工艺创新具有更强的偏好和带动作用，企业应积极响应国家“招才引智”的政策号召，进一步推进海外高层次人才引进计划，吸引更多海归人才为企业创新提供持续不断的高素质人力资本支持，搭建企业高管海归群体与本土人才良好沟通、相互协作的桥梁，鼓励不同群体思想碰撞带来的“信息多样化”，减少海归回国“融入难”问题。要积极推动海归高管提出的合理化技术创新建议落地，推动企业从模仿式创新走向突破性技术创新，助力就业，带动协调发展。

二是深化国有企业改革，积极探索企业间竞争合作模式，为海归人才充分发挥自身优势提供制度和管理保障。国有企业与非国有企业各有所长，前者一般资源丰富、多元目标的社会认同感相对较强，但不少企业缺乏创新意识，创新效率不高，且具有高人力资本的海归人才融入较为困难。非国有企业通常更具竞争意识和创新偏好，但往往难以获取充足的资源和能力，创新的风险较高，更容易吸纳海归人才技术红利，企业创新对就业有更持续性的促进效应。因此，国有企业与非国有企业二者应取长补短，积极探索新型企业合作创新和管理模式，通过企业间知识溢出等形式实现高素质海归人才的技术共享，为中国整体实现技术创新、就业增长的“双重红利”提供一种更具可操作性的基础制度和管理保障。