人才引进政策对企业全要素生产率的影响研究

摘 要：人才是企业发展的重要资源。因此，人才引进政策会对企业全要素生产率带来影响。为了更好地促进企业发展，文章在对相关文献进行回顾分析的基础上，提出了研究假说，并进行了实证分析。通过实证分析可知，人才引进政策可以促进企业全要素生产率的增长。为此，需要积极地对人才引进政策予以改进。

关键词：人才引进政策；人力资源；全要素生产率

中图分类号：F242文献标识码：A文章编号：1005-6432（2024）06-0090-04

DOI：10.13939/j.cnki.zgsc.2024.06.023

1 引言与文献回顾

中国快速发展的经济让世人瞩目，进入21世纪以来，各国的经济增长速度逐渐放缓。面对百年未有之大变局，从高速经济增长转向高质量经济增长是我国坚持可持续发展战略、人才强国战略和坚定创新驱动发展战略的必然要求。在人口老龄化问题加剧和人才不断外流严重的情况下，以创新推动经济高质量发展更要求我国从“人口红利”向“人才红利”转变。知识型、高技能型人才等稀缺人力资源作为科技创新和科学发展的主力军，一直以来都是各国、各地区抢夺的目标。党的二十大报告提出，必须坚持科技是第一生产力、人才是第一资源、创新是第一动力，深入实施科教兴国战略、人才强国战略、创新驱动发展战略。人才引进政策是谋求创新驱动发展、填补我国海外科技创新人才空缺的重要举措。我国对人才与创新高度重视，那么这些人才引进政策是否促进了地区的创新和经济的高质量发展？文章将深入探讨各地人才引进政策与当地企业全要素生产率的联系，有助于挖掘人才战略与经济高质量发展之间的内在联系，提供相关政策的效果评估的实证证据，为进一步完善人才引进政策以及向其他地区推进打下理论基础。

文章从政府补贴式政策对企业或行业全要素生产率的影响以及人才引进政策的效果评估两个方面进行文献综述。目前，学者们就政府的补贴能否促进全要素生产率的提高并未达成共识。有的学者认为，政府的财政性补贴可以提高企业全要素生产率；黄建斌等（2022）[1]探究了《中国制造2025》政策对于企业全要素生产率的影响，表明对制造业的激励政策会促进企业全要素生产率的提高；姚鹏等（2022）[2]研究发现，老工业基地振兴政策通过一系列的财政补贴和专项投资缓解了企业融资约束和促进企业的研发创新，最终提高了企业的全要素生产率；刘晔等（2021）[3]通过实证发现，研发费用加计扣除政策通过提高企业研发投入来促进企业全要素生产率的提高。部分学者认为政府补贴或补贴性的政策并不能提高企业的全要素生产率。罗雨泽等（2016）[4]利用2005—2009年的国家统计局工业企业统计数据库中的数据，发现我国政府主导的研发投入形式与实际生产需要的脱钩是导致政府补贴不能提高高新技术产业全要素生产率的主要原因；闫志俊等（2017）[5]采用1999—2007年中国工业企业数据，通过实证考察政府补贴对企业全要素生产率的影响，发现企业容易对政府补贴政策形成依赖，降低了其参与市场竞争的活跃度，导致了政府补贴与企业生产率存在显著的负相关。

对于人才引进政策的效果评估，大多数学者们的研究关注点都在宏观层面上，例如：史梦昱和沈坤荣（2022）[6]研究发现，长三角城市群的人才引进政策不仅会促进当地的城市的全要素生产率，这种影响还会扩散到关联地区城市；孙锐等（2021）[7]采用文献计量法和内容分析法对2007—2020年地方人才引进政策进行分析，发现中央和地方的人才引进政策在响应速度、关键政策和具体措施上的差异性特征；钟腾等（2021）[8]以2009—2012年的地方人才引进政策为准自然实验，发现地方政府人才引进政策对区域创新具有正向效应；Giannetti等（2015）研究发现，人才引进政策能显著增加地区上市公司中拥有海外经验的董事人数；胡元瑞（2019）[9]基于南京、武汉、西安三市的实证分析，发现人才引进政策会对政策出台城市的房价造成冲击，在短期内快速增长。

回顾已有政府补贴性政策对企业全要素生产率影响的文献，发现这些补贴性政策涉及的方面虽然各不相同，但它们补贴的对象都直接落实到企业这一微观主体上。而人才引进政策却不同，它补贴的对象是稀缺的人力资源。梳理既有的人才引进政策效果评估文献可以发现，鲜有实证探究人才引进政策在微观层面上对企业全要素生产率的影响，大多数学者都从宏观层面探究人才政策的实际效果，如从区域创新、地区海外经历人才数量、城市房价、城市生产率等角度，将人才引进政策效果评估的对象聚焦到企业全要素生产率这一微观指标上，能为人才政策下一步向非试点地区的推进实施和当地企業高质量发展提供更直观、更有说服力的证据。

2 理论分析与研究假说

Romer（1990）认为人力资本作为技术创新的重要因素之一，对一国的经济增长有着深刻的影响。人力资本作为企业生产活动和公司运营管理等环节的重要投入要素，与企业技术创新、企业产能利用和企业绩效之间存在着一定的内在联系。地方政府的人才引进政策无疑为地方企业的高级人力资本的积累提供了助力，最终促进了企业全要素生产率的提高。

Hambrick和Mason（1984）提出的高层梯队理论认为，由于信息的不透明性和不对称性，公司高层管理人员不可能对各方面来源的信息都有正确、清晰的认识，那么管理者的自身的认知结构和价值信念就决定了其对外部信息的判断能力，公司决策者的背景特征与公司的组织产出有着必然的联系。

印记理论认为，个体在特定关键时期的经历将显著影响其认知模式和行为特征，越来越多的研究将印记理论应用到探究高管特征与企业经济活动之间的关系。学术经历通过印记效应影响着高管的认知和价值观，让其更加道德和自律，也更加重视技术创新与企业高质量发展的内在联系，从而形成以技术进步推动企业生产率提高的深刻认识（He等2021）。而企业的技术创新能力（Comin，Hobijn，2010）、公司治理水平（王洪盾等，2019）[10]、资源配置效率（龚关，等，2013）又是影响企业全要素生产率的重要因素。

3 研究设计

3.1 实证模型设计

为评估人才引进试点政策对企业全要素生产率的影响，基于国家科技部国际合作司编写的《中国各省市引进海外科技创新人才政策指南》（下称《指南》），借鉴（Beck等，2010; 张莉，等，2018）的研究，构建如下多时点DID模型。

TFPit=α0+α1didit+λXit+ηy+βh+γr+εit（1）

其中，下标i表示企业，下标t表示年份，因变量TFPit表示i企业在t年的全要素生产率。didit作为二元交互项，反映第i个企业所在的城市在第t个时间点上是否出臺过人才引进计划，是核心解释变量。Xit表示影响企业全要素生产率的控制变量。α0表示常数项，ηy、βh、γr分别表示控制年份固定效应、行业固定效应和地区固定效应，εit表示随机扰动项。

3.2 变量说明

3.2.1 被解释变量（TFP_LP）

使用全要素生产率作为被解释变量，目前采用最广泛的企业全要素生产率的方法是Levinsohn和Petrin（2003）以及Olley和Pakes（1996）提出的两种半参数方法，分别称为LP和OP方法。参考Giannetti等的研究方法，构建如下模型测算企业全要素生产率：

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

其中，i表示公司个体，t表示年份，lnYit为总产出，lnLit为劳动力投入，lnKit为资本投入，lnMit为中间品投入。为避免出现无法计算的情形，上述变量在求自然对数时均加上1，上述模型所得残差即为企业全要素生产率。

3.2.2 核心解释变量（did）

采用交互项did作为核心解释变量，如果企业i所属城市在t年施行了人才引进政策，那么企业的did变量在t年及之后取值为1，否则企业的did变量取值为0。依据2013年国家科技部国际合作司编写的《指南》，确定在2005—2015年间开展了人才引进政策的城市。

3.2.3 控制变量

借鉴相关文献的研究，选取企业层面和城市层面的控制变量，具体来说包括以下变量：企业规模（Size）、企业年龄（ListAge）、企业杠杆率（Lev）、 企业营业收入增长率（Growth）、企业总资产净利润率（Roa）、企业托宾Q值（TobinQ）、企业董事人数（Board），第二产业增加值占GDP比重百分比（Pro_GDP2）、科学技术支出占财政收入比重（ST）。

4 实证结果分析

4.1 基准回归

表1汇报了基于模型（1）的基准回归结果。由列（1）至列（4）可知，did的估计系数为正，且都通过1%的显著性水平检验，表明地方政府的人才引进政策促进了当地企业全要素生产率的增加。将年份、行业及地区固定效应纳入模型之后，核心解释变量did的系数变为0.798。上述结果表明，在受到外部冲击——人才引进政策后，处于试点城市的上市企业全要素生产率平均比非试点城市上市公司的全要素生产率多出0.0313个单位。

4.2 稳健性检验

采用OP法测算所得的核心解释变量TFP替换LP法所测的TFP，并对模型（1）进行重新回归，结果如表1所示。其中，第（5）列是没有加入控制变量也没有控制固定效应的回归结果，交互项did的系数为正且在1%的水平上显著；第（6）列在第（5）列的基础上，加入了年份、行业及地区固定效应，核心解释变量同样显著为正；第（7）列在第（5）列的基础上加入了控制变量，核心解释变量也显著为正；第（8）列同时控制了控制变量和固定效应，交互项did的系数为正，且在1%的水平上显著。以上回归结果表明在替换了被解释变量之后，人才引进政策依然能够对企业全要素生产率起到促进作用，进一步说明了基准回归的稳健性。

5 机制分析

5.1 技术创新路径

选取专利申请量的自然对数（Patent）和研发支出占营业收入比例（RD）作为技术创新的代理变量。专利申请量作为企业研发创新的产出指标，反映了企业科研人员、科研经费、科研能力等方面的研发信息。研发支出占营业收入比例作为企业研发创新的投入指标，反映了企业在科研创新、技术革新、产业升级等方面的投入，能够直接度量企业对于科技创新的重视程度。从表2可知，不管是否加入地区层面的固定效应，人才引进试点政策对企业专利申请量和企业研发投入的回归系数值都在5%的统计水平上显著为正，说明人才引进试点政策能够通过技术创新路径提高企业全要素生产率。

5.2 公司治理路径

借鉴公司治理的相关研究文献（周茜等，2020；顾乃康等，2017），运用主成分分析方法，从监督、激励、决策等角度构建了一个衡量公司治理水平的综合指标。

表2报告了检验人才引进试点政策通过提高公司治理水平来提高全要素生产率的回归结果。第（5）列是仅控制了年份固定效应和行业固定效应的模型，核心解释变量did的系数为正，且在1%的水平上显著；列（6）同时控制了时间、年份、地区固定效应，交互项did的系数在5%的水平上显著为正，说明在控制了地区层面不随时间变化的影响因素之后，人才引进政策通过提高了当地企业的治理水平，进而促进了企业全要素生产率的增长。

6 结论

文章的研究结论对地方现有的人才引进政策的实施效果进行了微观层面的评估，对地方政府进一步实施和完善人才引进政策、深入实施人才强国战略、创新驱动发展战略提供了启示：

（1）不断向其他城市开展人才引进政策试点，推进当地企业技术创新和产业升级。在围绕教育、科技、人才是全面建设社会主义现代化国家的基础性、战略性支撑的思想下，科学地设计适应当地发展的人才政策，在引进优秀海外优秀人才的同时注重完善引才政策和优化引才环境。

（2）考虑到人才引进政策在地区经濟发展程度、企业所有制和企业技术性质异质性的情况下，会表现出对企业全要素生产率促进作用的差异化，政府应注重对欠发达地区企业和非国有企业的资金激励和政策帮扶。

（3）欠发达地区政府的人才引进政策应该本地化和特色化，避免“一刀切”的人才引进政策，充分发挥试点政策的引才优势，为当地上市企业发展提供优秀的海外人才。

参考文献：

[1] 黄键斌，宋铁波，姚浩.智能制造政策能否提升企业全要素生产率？[J].科学学研究，2022，40（3）：433-442.

[2]姚鹏，葛晓莉.老工业基地振兴政策对企业升级的促进作用研究[J].经济纵横，2022（2）：77-88.

[3]刘晔，林陈聃.研发费用加计扣除政策与企业全要素生产率[J].科学学研究，2021，39（10）：1790-1802.

[4]罗雨泽，罗来军，陈衍泰.高新技术产业TFP由何而定？——基于微观数据的实证分析[J].管理世界，2016（2）：8-18.

[5]闫志俊，于津平.政府补贴与企业全要素生产率——基于新兴产业和传统制造业的对比分析[J].产业经济研究，2017（1）：1-13.

[6]史梦昱，沈坤荣.人才引进政策的经济增长及空间外溢效应——基于长三角城市群的研究[J].经济问题探索，2022（1）：32-49.

[7]孙锐，孙雨洁.我国地方创新创业人才引进政策量化研究[J].科学学与科学技术管理，2021，42（6）：29-44.

[8]钟腾，罗吉罡，汪昌云.地方政府人才引进政策促进了区域创新吗？——来自准自然实验的证据[J].金融研究，2021（5）：135-152.

[9]胡元瑞.人才引进政策对城市住房价格影响研究——基于南京、武汉、西安三市的实证分析[J].价格理论与实践，2019（4）：38-41.

[10]王洪盾，岳华，张旭.公司治理结构与公司绩效关系研究——基于企业全要素生产率的视角[J].上海经济研究，2019（4）：17-27.

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[基金项目]国家自然科学基金地区项目“海外投建营一体化关联交易风险防范和协调机制研究”（项目编号：72262003）；国家自然科学基金地区科学基金项目“基于经济行为实验的科研合作机理及激励机制涉及”（项目编号：71363006）。

［作者简介］钟荣朱（1998—），男，广西柳州人，广西大学经济学院硕士生，研究方向：公司金融。