余 英 熊子雯
自党的十八大明确提出“科技创新是提高社会生产力和综合国力的战略支撑”以来,实施创新驱动成为中国重要的发展战略。创新驱动实质上是人才驱动。以2017 年武汉实施的“百万大学生留汉创业就业工程”为标志,地方政府拉开了人才争夺的序幕,并在此期间,众多一二线城市迎来了人口迁移的显著变化。事实上,人口迁移的变化只能在一定程度上说明人才政策确实能带来人口的流入,但流入的人才数量占比如何,是否是当地经济发展需要的,以及这些流入的高学历、高技能人才能带来什么样的影响,我们很难从数字上看出。所以,各地人才政策的效应评估备受关注。
当前学术界对人才政策效应的评价仍存在分歧。部分学者认为,人才政策可以通过降低引才成本,形成人才集聚效应,除了给企业注入新鲜血液外,还能通过嫁接政府资源、驱动企业资源和吸引社会资源来影响企业技术创新(刘亦晴等,2023),进而推动城市经济的发展,但这种影响可能是短暂的。在基本公共服务不完善的情况下,城市很难留住新引进的人才,这使得人才常因“水土不服”而进行二次流动,由此造成政府财政资金的浪费(赵全军,2021)。政府人才补助作为人才政策的主要形式,虽然能在短期内带来大量外来人口流入,但随着人才争夺的白热化,各地人才补助开始出现形式单一、同质化问题(赵国钦等,2018),并且随着人才标准的逐渐降低,人才争夺极易异化为人口争夺,这既给地方公共物品供给带来冲击,也会造成地区间的发展失衡。
因此,本文基于微观企业数据,以中国A 股上市公司为样本,通过双向固定效应模型来研究人才补助对企业创新的影响,验证政府人才政策作用的机制路径,并通过与政府创新补贴政策的比较、考虑城市营商环境和城市公共服务变量等差异性制度背景,丰富该领域的研究,以期对未来政策改进提供启示。本研究可能的边际贡献如下:第一,在微观层面验证了政府人才补助对企业创新的促进作用,主要是通过将政府人才补助背后的认证信号传递给资本市场,改变投资者、债权人对企业经营管理的看法来降低企业的融资约束,从而促进创新。第二,验证了在营商环境、城市公共服务建设水平不同的地区,政府人才补助对企业创新激励效果的差异。同时,相较于政府的创新补贴,人才补助对企业的创新激励效果更强,能在一定程度上替代创新补贴。
研发创新活动的产出是具有公共物品属性的知识,由于企业无法充分占有知识带来的全部收益,再加上沉没成本较大和研发投入回报的不确定性,企业通常缺乏动力进行研发投入(Cerulli,2012),所以政府会采用财政直接投入和税收激励手段来介入企业创新(王玺和张嘉怡,2015),其中财政直接投入在总体上对企业的创新活动促进更大(Pan 等,2022;程跃和段钰,2022)。一般而言,影响创新的要素可以概括为资金、人才、市场、技术和企业家精神,在市场、技术一定的情况下,政府介入企业创新的常见方式主要是给企业研发创新资金,即研发创新补贴以及给人才予以支持。
郭玥(2018)考察了政府创新补助的信号传递机制,发现政府创新补助能让企业获得更多的社会资源,从而显著促进企业的研发投入与实质性创新。但是,政府补贴对企业研发创新的作用并非简单地呈线性关系(熊凯军,2023),补贴饱和点的存在使得只有适度的补贴才能显著激励企业创新。Dai 和Cheng(2015)通过对不同公共补贴水平的探讨,发现一旦公共补贴超过饱和点,公共补贴的增加对企业研发投资将不会带来任何影响。而且,为了诱导企业增加研发支出,公共补贴也存在一个最低门槛。Chen 等(2018)也证明了由于会对外界传递企业技术能力的正向信息和研发风险的负向信息,研发补贴确实会存在阈值的情况。
财政直接投入影响企业创新的第二种常见方式是对人才予以支持,即政府人才补助,其本质仍是一种针对创新的财政补贴手段(钟腾等,2021)。所以和政府的创新补贴一样,政府人才补助可以发挥政府认证作用,进而嫁接政府和市场资源。但不同于创新补贴的是,人才补助面向的对象更多是创新过程的主体——人。刘春林和田玲(2021)验证了人才政策具有资源嫁接的信号功能,能提高企业的商业信用和市场资源的获得,进而促进企业创新。刘盟和杨庆(2022)发现,区域制度环境会影响人才政策对企业创新的作用,当区域制度环境指数突破某个值后,人才政策的作用会更加显著。而刘卫萍和杨世信(2021)以少数民族地区企业为调查样本,验证了人才政策可以通过完善企业内部激励机制来提高创新绩效。综上,本文提出研究假说:
H1:政府人才补助能够促进企业创新。
企业研发活动的前期需要巨额资金投入,而这仅依靠内源融资是很难进行的,所以外源融资成了企业研发创新的重要来源(安志勇等,2023)。一般来说,外部投资者会综合考量企业的还本付息能力、项目盈利能力、企业现金流等因素决定是否要借给企业资金或对企业进行注资,但是由于创新活动存在周期长、风险高的特点,投资者往往很难准确识别企业创新项目的好坏,再加上为避免同行竞争者的窥探,企业基本不愿意披露与研发创新相关的信息(张璇等,2017),这导致外部投资者与企业间存在严重的信息不对称,从而使企业极易面临融资约束的问题。张璇等(2017)利用世界银行中国企业调查数据研究发现,融资约束能显著抑制企业创新,尤其是在信贷寻租下融资约束对企业的制约作用更强。陈立和蒋艳秋(2021)、夏喆和张梓钰(2021)进一步发现,融资约束对企业创新的抑制作用在政府补贴的作用下能得到有效缓解。
作为财政直接投入的政府人才补助,除了能作为外来资金直接用于企业人才创新项目的研发,更重要的是能发挥政府认证作用,向资本市场传递出资本市场传递出企业有人才优势、企业创新能力得到认可以及企业和政府之间关系良好这三种有益信号,从而让关注企业发展潜力的外部投资者更了解企业的经营管理,降低与企业间信息不对称的程度;另一方面,政府人才补助的有益信号能提高银行等金融机构对企业创新项目盈利能力、企业还债能力的评分,从而降低企业的融资成本,缓解融资约束。
具体来说,企业创新活动的开展是利用人才对外界知识的感知与捕捉,将新形成的理解和认知运用到实际的技术升级和产品开发过程,所以拥有实力较强的研究人员能大大提高从知识到技术和产品的转化率。因此,如果获得政府人才补助,可以认为企业拥有研发人才优势。其次,是否获得政府人才补助有时候还取决于该人才是否在最近几年里有创新成果,是否正主持重大科研创新项目。在对该企业的人才能力,以及已有或正进行创新项目的市场价值、风险进行评估后,政府才会决定是否给予企业人才补助。因此,如果获得政府人才补助,可以认为企业的创新能力、创新项目的价值得到了政府的认可。最后,企业招揽符合所处地方要求的人才可以视作对政府政策的积极响应,是企业与政府间关系良好的外在表现,所以政府会更倾向于将人才资金托付给这样的企业(刘春林和田玲,2021)。综上所述,提出本文的第二个研究假说:
H2:政府人才补助能降低企业融资约束,进而促进企业创新。
本文以2008~2021 年中国A 股上市公司为研究对象。样本筛选过程如下:①从中国研究数据服务平台CNRDS 获得专利数据,缺失值通过壹专利数据库进行人工收集补充;②从中国经济金融研究数据库CSMAR 获得上市公司财务数据、非财务信息及政府补助信息,缺失值通过东方财富网进行补充;③剔除金融类以及ST、PT 类上市公司。最终得到的研究样本包含1939 家公司、13070 个观测值的非平衡面板数据。同时,为降低异常值的影响,对连续变量进行1%和99%的Winsorize 处理。
为检验政府人才补助对企业创新的影响,本文构建如下固定效应模型:
其中,Yi,t+1代表t+1 期的企业创新水平;lnsubsidy代表企业获得的政府人才补助;controls代表控制变量;i代表公司编号;t代表年份;λi代表个体固定效应;τt代表时间固定效应;ε为随机扰动项。
1.被解释变量:企业创新。本文参考通用做法,将企业专利申请数、发明专利申请数和非发明专利申请数均+1 取对数以作为企业创新产出的数量和质量的代理变量。因为:①专利的申请数据相对容易获得,且在统计和类型界定上较为准确清晰(陈经伟和姜能鹏,2020);②企业的创新过程离不开人、财、物的投入,如果将高学历、高技能人才作为企业创新的要素进行投入,得到的最直接产出是企业的专利申请数。同时,参考黎文靖和郑曼妮(2016),本文将企业的专利按照创新动机细分为实质性创新和策略性创新两类,具体生成lnpatent、lnpatent_发明和lnpatent_非发明变量,并基于人才补助对企业创新时滞性影响的考量,本文的被解释变量均使用t+1 期数据。
2.解释变量:政府人才补助。本文采用企业获得政府给予的人才补助金额来表征人才补助的力度大小。上市公司获得的政府补助信息披露在公司年度财务报表附注“营业外收入”下的“政府补助明细”中。借鉴郭玥(2018)、刘春林和田玲(2021)的方法,本文通过关键词检索的方式来搜集政府人才补助明细,具体关键词有“人才”“引才”“英才”“引进”“博士”“院士”“专家”“高校”“团队”“工匠”等,检索结果经人工比对确定属于人才补助范畴后进行加总,从而得到上市公司每年度获得的人才补助总金额,最后将上市公司当年获得的人才补助金额+1 取对数,生成解释变量lnsubsidy。
3.机制变量:融资约束。本文参考Whited 和Wu(2006)、刘莉亚等(2015)等研究的做法,使用综合考虑现金流与资产比率、现金股利哑变量、长期负债率、企业规模、企业所处行业平均销售增长率和企业销售收入增长率的WW 指数度量企业融资约束程度。
4.控制变量。参考冯根福等(2021)、刘春林和田玲(2021)等研究的做法,本文选取企业规模(scale)、企业年龄(lnage)、固定资产比率(PE)、市场势力(market_power)、总资产净利润率(ROA)、管理费用率(AC)作为控制变量。
表1 是主要变量的定义及描述性统计。企业获得的人才补助(lnsubsidy)年度均值为5.6657,标准差为6.2119,中位数为0,说明能获得政府人才补助的企业只是少数。被解释变量专利申请数(lnpatent)、发明专利申请数(lnpatent_发明)和非发明专利申请数(lnpatent_非发明)均值和中位数近似相等,说明经过取对数和缩尾处理后的被解释变量近似对称分布。
表1 变量定义及描述性统计
表2 汇报了政府人才补助对企业创新影响的回归结果。其中被解释变量分别为度量企业创新数量和质量的企业专利申请数、发明专利申请数和非发明专利申请数。第(1)列是仅进行简单多元回归的结果,第(2)~(4)列为控制企业层面个体固定效应和年份固定效应,并使用了异方差稳健标准误修正后的结果。
从(1)、(2)列结果来看,lnsubsidy的估计系数在1% 的水平上显著为正,说明在其他变量不变的情况下,每一单位政府人才补助能促进企业创新水平提升约0.49 个百分点,即政府的人才补助确实能显著促进企业创新水平的提高,研究假说H1 成立。第(3)列中政府人才补助(lnsubsidy)对企业发明专利申请量的估计系数为0.0060,在1%水平上显著;第(4)列的政府人才补助(lnsubsidy)系数为正,但不显著,说明政府人才补助不会引发存在研发操纵行为的迎合性创新的激励,反而能显著促进企业进行实质性创新。出现这个结果的原因可能是:①在样本企业中,政府人才补助占企业获得的政府补助总额的比重均值只有1.8%,即对于金额较小的政府人才补助,企业缺乏动力进行迎合性创新;②申请政府人才补助的先决条件是高学历、高技能人才,如博士、院士、进入“万人计划”“千人计划”的专家学者等,拥有这类人才的企业大多是希望通过吸引人才来促进企业未来的高质量创新,所以很少会为获得人才补助而创新。综上,以人才为锚点的政府人才补助能给外界传递出更强的“认证信号”,从而显著增加企业创新的数量,提高研发创新的质量,促进企业进行实质性创新。
在前文的分析中,本文认为政府人才补助会给资本市场传递出三种信号,从而改变投资者、债权人对企业经营管理的认识,缓解企业融资约束,进而影响企业创新。为验证该作用机制的存在,本文使用WW 指数作为融资约束的测度指标进行机制检验,结果如表3 所示。
表3 机制检验
第(1)、(2)列的结果表明,政府人才补助能显著缓解企业的融资约束;通过在基准回归中引入WW、WW× lnsubsidy进行回归,得到的核心解释变量——政府人才补助(lnsubsidy)依旧在1%的水平上显著为正,交乘项系数在5%水平上显著,符号与主效应回归一致。已知WW 指数越大,企业面临的融资约束越强,所以(1)、(2)列的结果说明:政府人才补助能减小企业融资约束,从而促进企业创新。尤其是第(2)列的交乘项系数显著为正,表明政府人才补助对企业创新的影响主要在于融资约束高的企业,研究假说H2 成立。为进一步验证结论的稳健,本文以WW 指数的中位数为依据将企业分为融资约束高和融资约束低两组进行分样本回归。结果可见,融资约束高的样本lnsubsidy系数显著为正,而融资约束低的样本lnsubsidy系数不显著,说明对于那些面临融资约束较强的企业来说,政府人才补助更能发挥作用。
1.异质性分析:分企业所有制和政企关系
据企业实际控制人划分国有企业和民营企业进行分样本研究,结果表明,政府人才补助会显著提高民营企业的创新数量和创新质量,但对国有企业的创新激励并不显著(见表4)。这和本文的预期相符。首先,国有企业的性质决定了其在资源禀赋上有着先天的优势,加之不以利润最大化为主要目的,所以创新意愿较低,政府人才补助的激励作用不明显。与之相比,民营企业常因企业创新的不确定、外部投资者对企业的不了解而面临着较大的融资约束。所以对于民营企业来说,获得政府人才补助一方面能作为企业人才创新项目的研发投入,另一方面也代表政府认证,能减少外部投资者和企业间的信息不对称。第(2)、(4)列结果表明,政府人才补助对民营企业的实质性创新促进作用更为显著。
表4 异质性分析
表4 第(5)、(6)列是对民营企业按照企业高管是否曾经担任人大代表、政协委员或在政府部门担任正处级及以上职位来划分企业是否有政治关联,得到的结果是,政府人才补助对于没有政治关联的企业,创新激励效果更强。在以往的研究中,企业会因为政府创新补贴资金的相对较大而出现研发操纵、寻租等行为,使得拥有政治关联的企业相对更容易获得创新补贴。而表4 第(5)、(6)列的结果则显示政府人才补助能使没有政治关联的企业对资本市场释放的信号更强,从而更能促进这些企业的研发创新。
2.异质性分析:分企业生命周期
本文参考Dickinson(2011)、刘诗源等(2020)的做法,依据企业经营、投资和筹资活动现金流净额的不同组合,将企业划分为:成长期、成熟期和衰退期三个阶段进行分样本回归分析。回归结果如表4 第(7)~(9)列所示。
对于不同生命周期的企业而言,政府人才补助对成长期企业的创新激励效果更为显著。一般而言,处于成长期的企业虽然拥有较强的创新意愿和动力,但由于对市场的不熟悉、研发经验不足和研发人才匮乏,往往使得他们的创新成功率较低,再加上信息不对称,外部投资者通常会持有谨慎的态度,因此他们会面临较强的融资约束;而政府人才补助的存在能在一定程度上有效缓解这个问题,最终呈现成长期企业创新受政府人才补助影响最大的结果。对于成熟期企业,在摆脱了初入行业时谋求立足的状态后,他们开始想要在行业内大展身手。由于生产经营模式日渐成熟、组织架构不断完善,成熟期企业更多依靠内源资金作为研发投入,所以政府人才补助的信号传递功能不强。至于衰退期企业,则更多地关注企业内部的运营和生存问题,而非从事高成本、高风险的研发活动,所以企业引进的人才更多地集中在管理层面,甚至在获得的政府人才补助不能弥补企业在引进人才方面的费用时,新引进的人才可能会进一步加重企业负担。
3.政府人才补助与创新补贴
人才能让企业更好地进行资源整合,增强企业对外界信息判断的敏锐性,从而使企业高屋建瓴,把握整体运转和研发业务的方向。因此,获得政府人才补助的企业会在实现知识转化、增强研发成功率、应对研发风险等方面更有成效。一般来说,政府创新补贴的数额较大,所以企业会有通过其他渠道增加自身非市场导向技术创新成果的动机,从而谋求政府支持(Pan 等,2022)。而政府人才补助由于金额较小,且直接影响企业的人员架构、费用和营业利润,所以企业谋划的空间和动力会相应降低。但在现有文献中,少有学者关注政府直接投入的这两种方式对企业创新的联合效应情况,所以为考察政府人才补助和创新补贴两种不同方式对企业创新的影响,本文进一步在模型中引入创新补贴及其与人才补助的交互项。创新补贴变量的构建同样是对财务报表附注下的政府补助明细进行关键词检索,将企业获得政府补贴金额+1 取对数生成,具体参照Chen等(2018)的做法,主要检索词有:科技、研发、技术改造、创新、开发等。
表5 第(1)列显示,变量政府人才补助(lnsubsidy)和创新补贴的系数均显著为正,表明不论是政府人才补助还是创新补贴都能显著促进企业创新。第(2)列交互项(创新补贴×lnsubsidy)系数在10%的水平上显著为负,说明企业在获得较少创新补贴时,给外部投资者传递的信号更多的是企业不稳定、研发风险高等负面信息,所以此时的政府人才补助反而充当起主要的“政府认证”作用,即意味着政府人才补助和创新补贴两种方式对企业创新的影响效果存在一定的替代效应。更换被解释变量为企业发明专利申请数,结果见表5 第(3)列,前述结论依旧成立。第(4)、(5)列是将创新补贴进一步分为一般性创新补贴和专项创新补贴进行估计的结果。本文的划分依据是将诸如研发经费、科技研发投入、技术改造、科技支出等未具体说明资金用途的创新补贴定义为一般性创新补贴,而明确说明资金使用用途的,如863 项目科研经费、重点研发计划专项资金等定义为专项创新补贴。结果可见,一般性创新补贴因具有使用范围的不限定、企业使用自由权较大的特点抑制政府人才补助信号的传递,从而削弱政府人才补助对企业创新的激励作用。专项创新补贴虽然能显著地促进企业研发创新,但也存在削弱人才补助对企业创新激励效果的情况。
表5 政府人才补助与政府创新补贴
4.政府人才补助、营商环境与企业创新
营商环境是企业在创业创新、生产经营、投资融资等过程中所面临的外部环境综合体(李志军,2021)。一个良好的营商环境,不仅可以为创业初期的企业提供资源支持,减少搜寻成本;也可以充分发挥市场作用,促进要素的自由流动和提高要素的配置效率。本文采用李志军构建的2019~2021 年中国城市营商环境指数作为企业所处地级市营商环境的度量指标。基于可比性考虑,以2019~2021 年营商环境指数均值作为划分样本企业所处区域营商环境高低的标准,结果见表6。
表6 政府人才补助、营商环境与企业创新
第(1)~(4)列结果表明,对于处在营商环境更好的区域的企业,政府人才补助对企业创新的激励作用更大。而处于区域营商环境较差的企业,政府人才补助的激励效应不显著。第(5)~(8)列是用城市公共服务指数为依据进行分样本回归的结果。城市公共服务指数体系的构建涉及城市水电气供应和医疗卫生条件等,属于城市硬件设施建设的一个方面。城市公共服务水平较高的地区,政府对于基础公共服务建设的重视程度更高,更能吸引外部投资的进入和高学历、高技能人才的流入,而为留住外资和人才,区域政府会相应地重视本地人才激励机制的构建,出台与人才引进培养、人才发展、人才保障、人才激励等方面相关的政策,使得处于公共服务较好城市的企业,政府人才补助对创新的促进效果更好。现实中,各地政府也正致力于围绕人才落户、子女教育、医疗、住房等方面提供一条龙服务,以期吸引人才、留住人才,从而打造高水平人才高地。
1.内生性问题
本文在基准回归使用t+1 期的企业专利申请数的基础上,使用上一年度同省份企业获得的政府人才补助金额的均值作为企业当年获得的政府人才补助的工具变量(IV),然后采用IV-2SLS 法重新进行估计。考虑到可能存在的样本自选择问题,本文采用处理效应模型(MLE)进行缓解。理论上来说,上一年度同省份内企业获得的政府人才补助水平会影响该企业在未来年度是否招揽人才、是否进行人才项目申报,符合相关性条件。同时同省份上年度人才补助均值并不能直接影响企业当期的创新决策和下期的创新产出,满足外生性条件。所以该工具变量是较理想的工具变量。
表7 第(1)、(2)列报告了IV-2SLS 的检验结果,其中在第一阶段回归中,工具变量IV 的估计系数在1% 水平上显著为正,F 值大于10,拒绝工具变量不可识别的原假设;Cragg-Donald Wald F 统计量大于Stock-Yogo 弱工具变量识别检验中15% 偏误的临界值,表明不算是弱工具变量,支持了本文所选取的工具变量的合理性。在第二阶段回归中,政府人才补助(lnsubsidy)的估计系数在5%水平上显著为正,表明政府人才补助能显著激励企业进行研发创新。而当被解释变量更换为企业发明专利申请数后(表7 第(3)列),第二阶段的回归结果依旧显著,即在构建工具变量缓解基准方程内生性问题后,基准回归的结果依旧保持稳健,政府人才补助对企业的实质性创新有显著激励效应。
表7 工具变量法和处理效应模型检验结果
此外,创新水平高的企业往往更有研发创新的意愿,在企业人员构成上倾向于招揽高学历、高技能人才,以降低研发活动的不确定性,所以这必然会让企业获得政府人才补助的几率大大上升。这会导致不是政府人才政策推动企业创新水平提高,而是企业想要提高创新水平,招揽了人才,从而获得人才补助的情况。故在基准回归中,政府人才补助对企业创新的影响存在样本自选择偏误。因此,为缓解以上问题导致的核心解释变量系数在估计上的偏误,本文进一步使用处理效应模型进行稳健性检验。表7 第(4)、(5)列是处理效应模型回归结果。使用MLE 估计的处理效应模型中,核心解释变量是否获得政府人才补助(subsidy0-1)的系数为0.7346,且通过了1%的显著性水平检验,依旧证实了前述结论。此外,IMR(lambda)的估计系数为-0.3020,rho 的Wald 统计量为37.99,说明至少在5% 水平下拒绝原假设“H0:rho=0”,即模型中确实存在不可忽视的样本自选择偏差。工具变量(IV)估计系数在5%的水平下显著为正,说明工具变量选择有效。
2.替换关键变量
在现存文献中度量企业创新的指标可分为三个视角:创新产出视角、创新投入视角和创新效率视角。为确保基准回归的结论不随被解释变量度量方式的改变而改变,本文新增企业获得的专利授权量、企业获得的发明专利授权量、企业研发投入、研发强度作为企业创新水平的替代变量。最后,参考冯根福等(2017)的方法,使用企业专利申请数和研发投入金额的自然对数的比率作为企业创新效率的度量指标。以上替代变量均取t+1 期。
估计结果如表8 第(1)~(5)列所示,企业获得的人才补助除增加企业创新产出的数量和提高企业创新产出的质量外,还能促使企业增加未来一期的研发投入,加大研发强度,提升创新效率。同时,为验证基准回归结论的稳健性,本文参考孔东民(2013)、黎文靖和郑曼妮(2016)的做法,使用消除企业规模影响的subsidy_占比(政府人才补助金额/总资产)作为解释变量的替代变量,从(6)、(7)列的结果可以看出,消除企业规模影响后的政府人才补助对企业创新数量和质量上的影响依旧在1%的水平上显著。
表8 替换关键变量
3.变换回归模型
在本文中,企业专利数量属于计数数据。在初步的混合负二项回归中,过度分散参数α=1.4345,说明在5%的水平下拒绝原假设“H0:α= 0”,即企业专利申请存在过度分散的问题。所以,本文进一步使用负二项回归模型来检验政府人才补助对企业创新的影响。表9 第(2)、(3)列为双向固定效应的面板负二项回归结果。结果表明,政府人才补助确实会显著激励企业研发创新。
表9 替换回归方法
随着2017 年各地方人才争夺序幕的拉开,不同城市的人才政策不断推陈出新。作为政府干预人才资源空间配置、介入创新活动的重要方式,人才补助在微观企业层面的效能是否真的显著?本文研究发现,政府人才补助确实能显著促进企业创新水平的提高,尤其体现在其对企业进行实质性创新的激励效应上。从机制来看,政府人才补助能够发挥“政府认证”作用,通过向资本市场传递企业的正向信号来减少外部投资者和企业之间的信息不对称,缓解企业融资约束,进而促进企业创新。进一步分析表明,政府人才补助对民营企业和成长期企业的创新促进作用更显著,而且这种激励作用会受到区域营商环境、城市公共服务水平的影响,即在营商环境好、城市公共服务水平高城市的企业,政府人才补助对企业创新的激励作用相对更强。此外,政府人才补助在一定程度上和政府创新补贴存在替代效应。基于上述实证结论,本文提出以下政策建议:
第一,政府创新政策的作用点可以更多地聚焦于企业人才,适当地向民营企业和处于成长期的企业倾斜。相较于以往直接给企业提供资金支持的创新补贴,以人才为锚点的政府人才补助能够通过激发企业人才的创新积极性来带动企业加大研发投入、增强研发强度,进而提高企业创新效率。同时这种补助的发放相对更为公平,也不会带来企业的研发操纵行为,对企业的创新激励作用更强,能更大程度地发挥财政资金的作用。随着各地城市陆续出台形式多样的人才政策,政府可以转换思路,适当拓宽政府人才补助的方式。不仅可以给人才提供方便和支持企业引进人才,政府人才补助还可以用于支持企业进行产学研活动,如用于支持企业和高校人才开展的合作项目、用于支持企业聘请高校、研究所人才到企业做长期技术顾问等,从而提高补助资金的使用效率,更大程度地发挥人才效能。
第二,加大人才政策宣传力度,增强政府人才补助给资本市场传递的信号强度。具体可以通过各地级市政府网站的信息公开栏目来公示获得政府人才补助企业的名单,从而让外部投资者能通过这个平台了解企业情况,减少外部投资者对企业的信息不对称,使企业降低融资成本、拓宽融资渠道,进而促进创新。
第三,加强地区配套设施和服务环境建设,形成良好的创新人才激励机制。政府人才补助能增加研发投入,加大研发强度,提高企业创新效率,而且一个好的营商环境、较高水平的城市公共服务供给不仅利于企业的发展经营,也利于辖区吸引人才、留住人才,从而形成人才聚集与知识溢出,最终促进企业实质性创新水平的提高。