“政产学研金行介”深度融合下各创新主体对科技人才培育的影响作用研究

戴静超，张 滨

（河北师范大学商学院，河北石家庄 050024）

科技人才是创新的基础和驱动力，做好新时代人才工作必须坚持全方位培养、引进、用好人才。而强化现代化建设人才支撑，需要进一步探索适应科技创新要求、符合科技创新规律的科技人才培育机制。目前我国在科技人才引育留用方面依然存在以下问题：缺乏科学识才、有效用才、动态评才等机制；人才结构不合理、人才政策不精准以及重引才轻用才；科技人才培养理念与生产实践脱节，科技人才供给与产业升级需求错位；重理论、轻实践，科技人才创新创业能力不强；科技人才同质化，而高端科技人才稀缺化等［1］。在“政产学研金行介”深度融合背景下研究科技人才培育，正是将教育、科技、人才与科教兴国战略、人才强国战略、创新驱动发展战略联合起来、共同推动的积极实践。

1 文献综述

1.1 创新生态系统构成及创新主体合作模式

按照创新生态系统要素构成的三分法，创新生态系统由创新主体、创新资源和创新环境构成［2］。创新生态系统内涵可进一步扩展至创新创业生态系统、人才创新创业生态系统等，如郑秀恋等［3］认为创新创业生态系统的核心主体包括创新主体群（如高校、科研院所、其他研发机构等）与创业主体群（创业企业），支持主体包括企业及其上下游、消费者、政府、中介机构、金融机构等；孙锐等［4］指出人才创新创业生态系统包括核心层（高校、科研院所和领军企业）、中间层（如政府、天使投资、科技中介、孵化器与创客空间等）和外围层（如自然环境、城市配套等）。

关于创新生态系统中各创新主体合作模式的研究中：有产学研模式，如Veugelers 等［5］、Gooroochurn 等［6］认为产学研合作的原因或动力主要包括资源异质性、节约交易成本、垄断知识技术以及应对行业竞争、获取技术创新机会和满足产品创新需求等；Szücs［7］、Wynarczyk 等［8］的研究表明，产学研合作能够互补科技知识、协同企业内外部知识。除此之外，还有其他合作模式，如满海雁等［9］研究了政府在“政产学研金介”中的定位与功效；王凡［10］研究了高校科技成果转化中“政产学研金服用”模式等。由此可见，目前对于产学研合作模式的重要性与必要性研究得较为透彻，但对“政产学研金行介”这一更广泛的合作模式研究较少。

1.2 创新主体合作模式对科技人才培育的影响

已有关于我国科技人才的研究较为全面，主要包括科技人才定义、统计、政策评价、流动影响因素等，诸如杜谦等［11］、甘宇慧等［12］、徐倪妮等［13］的研究，但对科技人才影响因素的实证分析较少。对于创新主体如何合作并培育科技人才，相关研究主要集中于产学研合作及其对科技人才培育的影响。刘敦虎等［14］基于产学研合作教育背景，研究了多元化人才培养模式；陈恒等［1，15］探讨了产学研合作培养创新人才的影响因素，并将产学研合作培养创新人才动力系统分为高等院校、企业、科研机构3 个子系统；彭干三［16］从产学研融合视角重新审视我国科技创新人才培育机制。还有文献拓展了产学研合作范围，探讨其对科技人才培育的作用机制。仇新明［17］提出要构建“政、产、学、研、行（行会）”一体化的锥形产学研战略联盟人才培养动力机制；樊贵莲等［18］基于创新生态系统五要素，即政府、企业、高校与科研院所、公众、自然环境的不同组态，探讨区域人才集聚问题。由此可见，目前关于产、学、研3 个创新主体合作对科技人才培育影响的研究较为丰富，但涉及“政产学研金行介”全面合作培养模式及其与科技人才关系的研究较为缺乏，且关于产学研协同如何影响产、学、研各自的人才培育能力亦缺乏研究。

1.3 各创新主体对科技人才培育的影响

政府对科技人才培育发挥政策支持作用。陈恒等［1］、仇新明［17］等众多研究表明，政府通过舆论宣传、法律法规、政策手段等进行资源整合，实现优势互补，并通过颁布人才培养政策、制定人才培养标准、搭建合作平台、提供政策咨询、实施低息或无息信贷及税收优惠等，激发其他创新主体人才培育的积极性。企业对科技人才培育发挥出题牵头与研发支持作用。作为创新联合体的核心主体及科技人才的需求方、使用方［1］，企业在人才培育过程中拥有充裕的资金和先进的设备，具有真实的生产资源和丰富的实践经验，掌握大量市场和人才需求信息［19］，因而，企业能够及时反馈市场和人才需求信息、提供实践生产资源［17］，助推科技人力资源转化为实际生产力。高等学校对科技人才培育发挥学术智力支持作用。作为人才培养的主阵地，高校在知识和能力方面具有异质性［5］。高校拥有系统的课程资源、一流的学科资源、高水平的科研团队和高品质的学术平台［17］，通过教书育人扩散与转移知识，并将科研成果融入教育教学及学科专业发展，以培育高质量的科技人才。科研机构对科技人才培育发挥技术支持作用。科研机构拥有高层次应用性研究专家、知识工程化能力突出的研发人员、先进专业的设施平台以及侧重技术应用与推广的科研成果［17］，这些均为科技人才技术创新与技术应用能力的增强提供了技术支持与平台引领。金融机构对科技人才培育发挥资金支持作用。金融发展与创新产出呈显著正相关［20］，地区金融发展水平越高，能够给研发行为主体提供的资金就越充足，进而更易补齐科技人才培育中的资金缺口［21］。另外，强有力的科技金融政策还能够显著提升城市科技人才集聚水平［22］。行业协会对科技人才培育发挥桥梁纽带作用。行业协会通常最了解本行业人才需求情况，通过制定行业能力标准向企业输出人力资本需求信息，对接人才供需；同时，通过向高校输入专业能力要求及标准，有针对性地开展课程学习、技能培养与实践训练，对接高校人才供给与企业人才需求［17］。科技中介对科技人才培育发挥服务催化作用。陈恒等［1］、孙锐等［4］的研究指出，科技中介通过提供信息服务、寻找合作机会、促进人员流动、评估人才质量、技术评估咨询、解决矛盾冲突等，促进人才、信息、技术、知识、资金、设施等要素的双向互通与匹配。

“政、产、学、研、金、行、介（中介）”均拥有培育科技人才的资源及条件，但当各创新主体全面合作、共同作用于科技人才培育时，是否都能够发挥出各自应有的作用？为解答这一问题，本研究从“政产学研金行介”合作视角实证研究各创新主体对科技人才培育的影响程度与方向，并明确每个创新主体发挥作用的大小。

2 研究设计

2.1 模型构建

本研究将模型设定为：

式（1）中：HRST 代表不同类型企业及高校科技人才（包括高新技术企业、规模以上工业企业、高等学校和上市公司的科技人才）的整体水平；InnovationSubject 代表各创新主体，即政产学研金行介；InnovationResource 代表创新资源，即创新人力资源投入、创新财力资源投入和创新物力资源投入；InnovationEnvironment 代表创新环境，即经济环境、技术环境、文化环境、教育环境、法律环境和市场环境；FirmControls 代表上市公司个体特征变量（仅当因变量为上市公司科技人才整体水平时使用）；FE 代表固定效应；p代表省份，t代表年份，i代表上市公司（仅当因变量为上市公司科技人才整体水平时使用）。

2.2 变量设定

2.2.1 自变量：“政产学研金行介”合作对科技人才培育作用的评价指标体系

借鉴何菊莲等［23］、武翠等［2］、唐开翼等［24］、杨柏等［25］的研究方法及其采用的指标度量包括“政产学研”在内的创新生态系统，并在此基础上加入衡量“金行介”3 个创新主体的指标，同时以主成分分析方法提取相应指标的主成分（见表1）。

表1 “政产学研金行介”合作对科技人才培育作用的评价指标体系

2.2.2 因变量：不同类型企业及高校的科技人才整体水平

本研究根据不同的组织类型对科技人才进行分类，包括各类型企业及高校的科技人才。具体变量定义、计算方法及数据来源见表2。其中，由于学历为大专及以上的人群多可定义为高技能人才［26］，故高新技术企业科技人才整体水平以其大专（含）以上学历从业人员度量。研发人员通常受过高等教育、具备专业知识，可视为高级人才［27］，且多以“R&D 人员数量”衡量科技人才数量［28-29］，故以“R&D 人员全时当量”衡量规模以上工业企业科技人才数量规模，并以“R&D 项目人员折合全时当量”作为其替代变量；以R&D 研发人员占比衡量上市公司科技人才数量规模。创新成果多以专利数量衡量［2，15，30］，每位研发人员专利越多，代表其创新成果越多，故以专利数量与研发人员数量的比值衡量规模以上工业企业及上市公司科技人才的创新能力。借鉴黄容霞等［31］研究方法，以“每10 万人口的高等学校平均在校生数”衡量高等教育科技人才储备水平。

表2 不同类型企业及高校的科技人才整体水平

2.2.3 控制变量

当因变量为“上市公司研发人员创新成果”和“上市公司研发人员数量规模”时，使用上市公司个体特征变量（见表3）；而当因变量为“高新技术企业从业人员学历水平”“规模以上工业企业研发人员创新成果”“规模以上工业企业研发人员数量规模”和“高等教育科技人才储备”时,不使用。

表3 上市公司个体特征变量

模型中还加入了固定效应，包括行业固定效应、年份固定效应和省份固定效应。

2.3 样本选择与数据处理

鉴于数据可得性，当因变量为“高新技术企业从业人员学历水平”“规模以上工业企业研发人员创新成果”“规模以上工业企业研发人员数量规模”和“高等教育科技人才储备”时,使用2012 年-2020年省级面板数据，涵盖我国30 个省级行政区域（因部分数据不完整，未包含西藏及港澳台地区）。同时，为尽可能减少内生性带来的影响，自变量数据均取1 期滞后值。变量的描述性统计结果见表4。

表4 变量描述性统计（省级层面面板数据）

当因变量为 “上市公司研发人员创新成果”和“上市公司研发人员数量规模”时，鉴于上市公司专利、R&D 研发人员相关数据的可得性，使用2013年—2019 年沪深两市上市公司面板数据，并对数据进行如下处理：一是剔除了ST 公司以及金融、保险等行业的企业；二是剔除了没有R&D 投入数据的企业。企业数据作为微观数据可能存在异常值，故分别进行99.5%与0.5%分位的缩尾处理以降低异常值的干扰。同时，为尽可能减少内生性带来的影响，自变量数据均取1 期滞后值。变量的描述性统计结果见表5。

表5 变量描述性统计（企业层面面板数据）

3 “政产学研金行介”合作影响科技人才培育的实证检验

3.1 对高新技术企业科技人才培育的影响

“政产学研金行介”对高新技术企业科技人才培育作用的回归分析结果如表6 所示。结果表明，“政”对提升高新技术企业从业人员整体质量具有显著的正向作用；“介”同样也对其正向影响显著。“政产学研金行介”中的其他主体，虽然也有部分指标具有显著性，但并不稳健，只有“政”和“介”的作用显著且稳健。

表6 “政产学研金行介”对高新技术企业科技人才培育作用的回归分析结果

3.2 对规模以上工业企业科技人才培育的影响

表7 回归结果显示，对于规模以上工业企业研发人员创新成果，“政”对增加创新成果具有显著的正向作用。“银行贷款”和“其他融资”对创新成果均有显著影响，但影响方向不同，其中银行贷款起到显著的正向作用，其他融资起到显著的负向作用；这可能是因为通过正常渠道得到的银行贷款和从其他正规或民间渠道得到的融资在申请条件、放款速度、贷款利率等方面存在差异，导致其使用用途或使用重点不同，因而对创新成果的影响不同。回归结果说明，若银行贷款可得性越大，越有利于创新成果的产出；若银行贷款可得性越小，而其他渠道融资可得性越大，越不利于创新成果产出。“介”对增加创新成果具有显著的负面作用，说明科技中介的发展对于规模以上工业企业科技人才创新能力的提升尚未发挥积极作用，甚至阻碍其发展。

表7 “政产学研金行介”对规模以上工业企业科技人才培育作用的回归分析结果

对于规模以上工业企业研发人员数量规模，“产”对其具有显著的正向作用，说明“产”自身的实力对其科技人才的培育能够起到重要作用，但主要集中于对科技人才数量的影响，而非对其创新能力的影响。“银行贷款”对研发人员数量起到负向的阻碍作用，说明企业通过正常渠道获得银行贷款资金支持后，可以雇佣更少的人员从事研发工作，贷款资金可能用于扩大生产、增加研发经费投入等，而非研发队伍建设。“介”对增加规上工企研发人员数量具有显著的正向作用。

3.3 对高等教育科技人才培育的影响

表8 显示，“学”对高等教育科技人力资本的积累起到显著且正向的促进作用，说明高等学校自身的教育教学实力及R&D 投入水平对其科技人才的培育起到重要作用；“介”对高等教育科技人力资本积累的影响是负面的，说明中介机构尚未发挥应有作用。

表8 “政产学研金行介”对高等教育科技人才培育作用的回归分析结果

3.4 对上市公司科技人才培育的影响

3.4.1 对上市公司科技人才培育作用的回归分析

表9 的回归结果显示，“政”对增加上市公司研发人员创新成果具有显著的正向作用；“产”同样具有显著的正向作用。“其他融资”对研发人员创新成果起到显著的负向作用，说明银行贷款融资可得性越低、其他渠道融资情况越多，越不利于创新成果产出。“行”和“介”对研发人员创新成果均具有显著的正向作用。“政”、“其他融资”、“行”和“介”同样显著影响研发人员数量规模，且与影响研发人员创新成果的方向相反。这也体现了定义“上市公司研发人员创新成果”与“上市公司研发人员数量规模”时，二者的相关性。“研发人员数量规模”增加时，一定条件下研发人员人均专利产出即“研发人员创新成果”会减少，反之亦然；研发人员人均专利产出即“研发人员创新成果”增加时，企业可以雇佣更少的科技人员从事研发工作，“研发人员数量规模”减少。而只有“产”既能够不断扩大科技人才规模，又能够持续推动科技人才人均创新产出。

表9 “政产学研金行介”对上市公司科技人才培育作用的回归分析结果

表9 通过增加控制变量“董事长具有研发背景”和“市场集中度”（均为虚拟变量）的方法进行稳健性检验。借鉴刘力钢等［32］、王小平等［33］相关研究对有关人员研发背景的判定标准，通过以下方法度量企业董事长是否具有研发背景，即具有研发背景的董事长需满足其中至少1 项条件：一是具有生产、研发或设计等职业背景；二是具有工程师、设计师、技术员或研究员等技术类职称；三是具有理工医农等技术性较强的学历或专业背景；四是具有高校任教、科研机构任职或者协会研究等学术研究背景。对于董事长具有研发背景的企业，董事长具有研发背景虚拟变量取值为“1”；否则取值为“0”。市场集中度以赫芬达尔指数度量。从表9 可见，回归结果稳健。

3.4.2 产学研协同的调节作用

产学研协同对于“政产学研金行介”与上市公司科技人才培育关系的调节作用如表10 所示。借鉴白俊红和蒋伏心［34］、蒋伏心和季柳［35］的研究方法，“产学研协同”以各省规模以上工业企业、高等学校和研发机构R&D 经费外部支出中的相互支出表示，即规模以上工业企业/研发机构/高等学校R&D 经费外部支出的总额及其中对研发机构的支出/对高等学校的支出/对企业的支出，并对相关指标提取主成分。数据来源于中国科技数据库。

表10 产学研协同在“政产学研金行介”对上市公司科技人才培育影响中的调节作用

表9 的研究结果说明，若仅考虑科研院所的技术支持作用，其对上市公司研发人员创新成果并无显著影响。但从表10 可见，若同时考虑产学研协同的作用，科研院所与产学研协同对研发人员创新成果产生显著的负向交互作用，即科研院所会减弱产学研协同对研发人员创新成果的积极影响。由此说明科研院所在产学研协同过程中，尚未借助合作充分发挥其应有的技术支持作用，导致对创新成果产出的助推力度不足，甚至阻碍产学研协同发展。另外，产学研协同在“政产学研金行介”与上市公司研发人员数量规模的关系中并未发挥调节作用。

4 结论与启示

本研究从“政产学研金行介”融合视角探讨各创新主体对不同类别组织培育科技人才的影响作用。结果发现，地方财政科学技术支出越多，对科技人才的培育越有帮助；“产”“学”“研”对科技人才的培育作用均有限，仅对某一类别组织的科技人才培育产生影响，且均未能通过与“产学研协同”的交互作用增强其人才培育能力；通过正常渠道得到的银行贷款和从其他正规或民间渠道得到的融资，在贷款条件、放款速度、贷款利率、投放用途、使用重点等方面存在不同，导致二者对科技人才创新成果的影响不同，其中银行贷款能够显著增加科技人才的创新成果；行业协会主要围绕上市公司的科技人才培育发挥作用，而对其他类别组织的科技人才培育尚未起到应有作用；中介机构对各类组织科技人才培育均能发挥重要作用。

基于以上结论，提出以下对策建议：一是要持续加大政府对高新技术企业、规模以上工业企业和上市公司等科技人才培育的支持力度，加大地方财政科学技术支出。二是要通过加强及合理发挥产学研协同作用，扩大产、学、研各自的作用力度及作用范围。其中，高校要继续以科研项目或课题为载体，积极投入到产学研合作中，以获得更多的人才培育优势资源；企业和科研院所要改变产学研合作的固有理念与简单模式，以资金和技术为纽带，充分挖掘企业技术人员、专家与科研院所研究人员在人才培育方面的合作潜力，加强技术交流、促进双向流动、组成技术联盟，通过完善的培养协议、合理的利益分配、健全的投资机制等实现科技人才的联合培养。三是合理支配金融机构资金，重点用于研发强度的提升以及创新成果的产出。通过提高银行贷款可得性，强化其对科技人才培育的正面作用；同时，要善于利用从其他正规或民间渠道得到的融资，以丰富人才培育资金来源渠道。四是重视行业协会的桥梁纽带作用，通过积极对接高校人才供给与企业人才需求等方式，推动行业协会充分参与到高新技术企业、规模以上工业企业、上市公司及高校等各类科技人才的培育过程中。五是认识到科技中介机构对科技人才培育的重要性，专注于提升生产力促进中心、国家大学科技园、国家火炬特色产业基地、火炬计划特色产业基地、国家技术转移示范机构和科技企业孵化器等各类中介机构的专业服务水平，通过市场化机制、专业化服务和资本化途径汇聚资源，使其充分参与到各类科技人才的培育过程中。