王欣亮 汪晓燕 刘 飞
(1.西北大学公共管理学院 陕西西安 710127)
(2.西北大学哲学学院 陕西西安 710127)
一、引 言
我国经济发展进入“新常态”，传统增长动力不断减弱，粗放型增长方式难以为继。党的十九届五中全会提出，要坚持创新在我国现代化建设全局中的核心地位，强调深入实施创新驱动发展战略。而创新驱动的实质在于人才驱动，人才的重要性、稀缺性使其成为创新发展的第一资源(季小立和洪银兴，2012)。继2016年国家出台《国家创新驱动发展战略纲要》，2017年2月武汉以“五年留住100万大学生”为目标，率先开启了人才争夺战，其他城市也相继开启“抢人模式”。那么，这一“抢人大战”是否实现了聚集人才、提升区域创新绩效的目标呢?这一问题尚未有明确答案。相关研究曾分析了人才引进政策对社会福利的挤出效应(Reiner等，2017)，并多从住房福利探讨人才政策的实施效应，认为“抢人大战”的人才政策是导致房价上升的重要因素，且房价过高会抑制科研人才集聚，抵消人才政策的积极效应(孙文浩和张益丰，2020)。此外，也有研究认为人才落户政策是地方政府间“从众型”的创新措施，政策实施与治理情境不匹配，难以发挥政策效应(唐曼和王刚，2021)。但研究人才政策影响企业创新的相关文献表明，人才政策存在“资源嫁接的信号功能”，有利于增加创新产出(刘春林和田玲，2021)，颜晓畅和黄桂田(2019)也证明了人才优惠政策对高新技术产业发展具有促进作用。可见，人才政策对创新的作用尚无定论，要进一步审视“抢人大战”的政策效应，还需对人才落户政策影响区域创新绩效的内在机制进行深入探讨。
实施人才落户政策的目的在于通过降低落户门槛，提高城市人才吸引力，加速人才集聚。以往研究表明，科技人才集聚具有显着的创新提升效应，且企业的人力资本聚集可通过增强资源吸附能力提升创新绩效(Soo等，2017)。可见，创新要素集聚是提升创新绩效的重要途径，若人才政策能够发挥出加速人才集聚的作用，则可提高区域创新绩效。事实上，经济发展水平和城市舒适性是高学历人才流入的关键考量因素，但同时这也使得房价过高成为创新人才流入的掣肘(周颖刚等，2019)。也有学者认为房价上升与人才吸引力、创新发展间的关联性在一线城市并不强(Lin等，2021)，教育资源才是制约人才流入的主要因素，人才更倾向于向教育资源丰富的地区流动(刘旭阳和金牛，2019)。无论是教育还是住房都是城市社会福利的重要体现，那么是否可通过改善社会福利状况，激发人才落户政策效应呢?研究以上问题不仅有利于评判人才落户政策实施效果，也有利于深化政策制定部门对人才引进相关政策运行机制的认识，还有利于从社会福利视角重新审视人才落户政策配套方案。
纵观以往研究，学者们已从多方面探讨了人才政策效应，但依然存在以下问题:一是缺乏对人才落户政策区域创新绩效效应的评估，致使人才落户政策区域创新绩效的作用机制不清，阻碍政策实施困境识别；二是缺乏对人才政策设计差异的考量，致使研究结论存在分歧；三是虽然提出了房价与教育对人才政策的冲击效应，但尚未回答社会福利改革政策是否能与人才落户政策共同发挥积极效应。本文不同于以往研究之处在于:第一，以区域整体创新绩效为研究对象，从地市级层面分析人才落户政策的宏观影响机制及效应，对打破企业创新割裂，保障区域创新系统整体运行，推进经济高质量发展具有重要意义；第二，关注人才落户政策设计对区域及产业创新绩效的差异化影响，识别增强区域整体与战略性新兴产业创新绩效的科学策略，并从空间机制分析探析区域间人才落户政策的协同共治与人才队伍共建共享的可行方案；第三，从社会福利视角入手估计普遍性、选择性福利政策与人才落户政策的搭配效应，为构建激发人才落户政策积极效应的配套方案提供科学依据。
二、政策背景与研究假说
(一)政策背景
2016年3月中共中央印发《关于深化人才发展体制机制改革的意见》(以下简称《意见》)，指出要“破除人才流动障碍”、“实行更积极、更开放、更有效的人才引进政策”。该意见为实现创新驱动发展提供了突破口，各地政府结合本地实际情况，深入落实《意见》，纷纷出台人才政策，媒体称之为“抢人大战”。2017年年初，武汉以“五年内留住百万大学生”为口号，拉开了人才争夺战的序幕，之后西安、郑州、成都等二线城市相继放宽落户条件，出台人才新政。同时为了提高政策吸引力，部分城市在租房、购房及子女教育等方面还予以补贴支持，“抢人大战”层层加码、愈演愈烈。但是，人才集聚能力未因“逐底竞争”式放宽落户门槛而产生预期效果，在此本文对放宽落户条件的十大热门城市户籍人口数、科技人员数在政策实施前后进行比较分析。据统计，落户门槛放宽幅度最大且门槛较低的西安在政策实施当年，户籍人口数增长量就达到前一年增长量的6.57倍；在政策实施第二年，西安的户籍人口增加量跃升为十大城市第一位，较基期增加了179.97万人。但是，同期发展速度更高、落户门槛也较高的深圳人口集聚效应却弱于西安，人口增长量仅为前一年的1.68倍。可见，更低门槛的落户政策产生了更强的人口集聚效应。虽然低门槛的落户政策带来了更强的人口集聚效应，但人才集聚能力却有限，表现在西安科技人员增加量在政策实施当年仅为前一年的1.71倍，是同期户籍人口增加比例的26.03%；2018年虽然西安的户籍人口增加量为十大城市之首，但科技人才增加量降为2017年增加量的约1/4；济南在2019年进一步放宽落户条件之后也出现了科技人才增加比例远低于户籍人口增加量的状况。与此同时，深圳、广州、苏州等实施相对较高落户条件的城市，科技人才增加比例远大于户籍人口增加比例，如深圳2018年较2017年户籍人口增加量提高了116%，同期科技人才增加量提高了210%。可见，“逐底竞争”式降低落户门槛并未增强城市的人才集聚能力，大量新落户人口不仅无法转化为科技人才，还会给城市公共服务带来更大压力，但实施适度落户条件的城市反而具有更强的人才集聚能力。
(二)理论机制及研究假说
1.人才落户政策影响区域创新绩效的机制
依据早期移民理论与社会流动理论，人口流动的根源在于追逐地区间资源禀赋与经济发展差异带来的更高权力与地位，但长期户籍制度的限制使得人口流动成本居高不下，限制了通过流动追逐更高权力、地位或工资收益的机会。而人才落户政策以赋予高技能群体优先享受本地区市民权力的方式，利用地区公共服务、职业流动、工资收益等方面的优势，激发出城市“虹吸效应”，对人才产生“拉力”，进而实现人才集聚，优化区域人才配置，增强创新绩效(Li和Zhang，2020)。但是，城市公共服务能力、职业流动机遇、工资收益等均会受到人口数量的影响，当人口大量涌入，城市公共服务水平、产业发展等速度无法赶上人口集聚需求时，便会产生城市“拥挤效应”，对人才形成“推力”，挤出创新人才，导致创新人才短缺，创新绩效损失。由此可见，人才落户政策能否对区域创新绩效产生积极效应取决于虹吸效应产生的人才集聚能力与拥挤效应产生的人才挤出效应的综合水平。
在人才落户政策设置中，落户门槛代表了对人才筛选功能的差异，较低的落户门槛筛选功能较弱，会产生以下影响:第一，使得符合条件获得市民权利的人数较多，短期内将带来大量人口涌入，产生人口过度集聚、公共服务负担加重、职业流动成本提升、房价上涨等问题，进而导致集聚的人才与岗位难以匹配、创新环境恶化，同时降低地区虹吸效应，挤出部分创新人才(Tani，2020；王一凡等，2021)。同时，较低门槛设置下流入的大量人口因技能不足以满足创新产业发展需求，难以有效转化为可用的研发人才并改善地区人才配置状况、增强区域创新绩效。第二，传递出城市创新水平不高、倾向于为低层次人才嫁接资源的政策信号，使得高层次人才在迁移过程中获得感降低、相对预期收益减少，进而导致落户政策对高层次人才集聚能力下降，刘春林和田玲(2021)也曾证明人才政策具有一定的资源嫁接信号显示功能。而设置一定落户门槛的政策会自带人才筛选功能，既有助于筛选出符合地区创新发展需求的高端技能人才，提高人力资本红利，增强区域创新绩效，也会因仅赋予少数群体本地公民权利从而避免产生过重公共服务负担及挤出创新人才，并释放出城市为高端人才嫁接资源的政策信号，展现良好的人才集聚形象，进一步增强城市虹吸效应，加速人才集聚，优化创新人才配置，提升区域创新绩效(Arntz，2010)。由此本文提出假说1。
假说1:人才落户政策会通过人才集聚影响区域创新绩效，与过低门槛的落户政策相比，较高门槛的落户政策具有更强的创新绩效提升效应。
人才落户政策放宽了户籍条件限制，能够加速要素流入，在这一过程中，资源与发展机遇具有优势的地区，一方面，既会因虹吸效应产生的拉力加速创新人才向本地区流入，也会因本地市场效应与价格效应使本地区成为驼峰状集聚租金区域，加速其他区域创新人才的流失，进而对其他区域产生创新挤出效应；另一方面，创新人才流动与集聚会产生知识空间溢出与技术空间扩散，进而会对其他地区产生创新溢出效应。可见，人才落户政策既可能导致创新空间挤出效应，也可能产生创新空间溢出效应。结合人才落户政策实践及有限的人才数量，部分大城市展开了落户门槛“逐底竞争”式“抢人大战”，使得人才过度集中于落户门槛更低、城市虹吸效应更强的区域，当岗位与公共服务能力无法满足过度集聚人才需求时会出现威廉姆森空间集聚拐点，同时使得其他区域创新要素短缺。在人才落户政策“从众”行为的促使下(唐曼和王刚，2021)，各地人才竞争呈现无序状态，使得人才不因创新发展需求而流动，既无法实现优化人才配置、促进技术创新与进步的目标，也难以产生知识空间溢出与技术空间扩散作用，甚至还会因无序流动引致其他区域创新要素错配、创新绩效损失。地方政府对本区域人才需求进行评判后再制定带有更强人才筛选功能的落户政策，既可以避免无序竞争导致的邻近区域人才大量流失，还可以使得集聚人才与岗位匹配度更高，提升创新绩效，加速本区域产生技术空间扩散与知识空间溢出，进而产生创新溢出。由此推断本文提出假说2。
假说2:人才落户政策会对区域创新绩效产生空间影响，且因落户门槛设置差异，较高门槛的落户政策表现出较强的创新空间溢出效应，而过低门槛落户政策会产生较强的创新空间挤出效应。
2.社会福利的调节机制
依据查尔斯·蒂伯特(Charles Tiebout)的用脚投票理论，人才以个人利益最大化为目标进行迁移决策，当个体迁移的边际成本与边际收益相等时迁移才会停止，而地区间社会福利水平势差是拟流动人才预期收益核算的重要因素(Chand和Tung，2019)，福利磁吸假说也表明高福利会发挥磁吸效应(Borjas，1999)。人才落户政策能够发挥福利磁吸效应，降低人才流动成本，推进人才集聚，但大量集聚会造成福利拥挤效应，使流入地社会福利降低、流出地社会福利相对提高，缩小城市间福利水平势差，弱化落户政策的人才集聚效应。由此可见，社会福利与人才落户间存在一种交互式作用机制。社会政策研究鼻祖理查德·M.蒂特马斯(Richard M.Titmuss)认为社会福利可分为普遍性福利与选择性福利，其中普遍性福利无差别向所有公众供给，选择性福利针对特定群体供给，而拟落户人才的预期收益由其落户即可享受的普遍性福利与政府为其单独提供的选择性福利组成。提升普遍性福利既能弥补人口过度集聚引致的福利挤出效应，还能扩大本地与其他地区间的福利势差，增强本地对人才的虹吸效应，提升拟流入人才的福利性预期收益，加速人才流入与集聚。但是，人才流入与集聚速度过快会进一步加剧福利损失，导致人才外流，最终对区域创新绩效的作用难以确定。另外，选择性福利的福利补偿具有直接性，可以单独弥补拟落户人才受到的福利损失，从而加倍提升人才落户的预期收益，直接降低人才集聚产生的福利挤出效应，使得选择性福利带来的虹吸效应更易产生福利拥挤补偿效应，进而促进创新人才集聚，增强区域创新绩效(Li和Zhang，2020)。由此推断本文提出以下假说。
假说3:社会福利对人才落户政策的创新效应具有调节作用，其中选择性福利的边际效应强于普遍性福利。
三、识别策略与数据说明
(一)识别策略
1.基准模型构建
为客观分析人才落户政策的净效应，避免时间、分组等干扰估计结果，本文构建双重差分模型，如式(1)所示。
其中，表示地级市，表示年份，表示控制变量个数；为区域创新绩效；talent为地区虚拟变量，若某地放宽了人才落户条件则talent＝1，若地区未放宽人才落户条件则talent＝0；talent为时间虚拟变量，实施人才落户政策当年及之后的年份均设定talent＝1，其他年份设定talent＝0，文中talent×talent简称；X为一系列控制变量，包括地区经济发展水平()、产业结构升级()、城市化水平()以及基础设施水平()等；σ和θ分别为时间和个体虚拟变量；μ为随机扰动项。
2.空间模型构建
为检验人才落户政策是否存在创新溢出效应，借鉴赵涛等(2020)的做法，本文在基准模型基础上纳入空间因素构建空间双重差分模型，如式(2)所示。
3.三重差分模型构建
本文假说3和假说4提出社会福利会约束人才政策对区域创新绩效的影响效应，因此构建如式(3)的三重差分模型，检验假说3的可靠性。
其中，表示社会福利，使用普遍性住房、普遍性教育福利、选择性住房、选择性教育福利等表征，具体测算过程如下:(1)普遍性住房福利，使用是否同时实施限购与限价政策表征，若某年起该地区实施了房价限价同时也实施了或正在实施房价限购政策，则自该年起该地区取值为1，反之取值为0。如此设计的原因在于，限价政策能直接降低地区房价，而限购政策明确了购买人必须具有本地户口，这意味着落户才能享受到该项住房优惠福利。(2)普遍性教育福利，使用各地区各年省级示范中学数量以及省内211和985高校数量表征。如此构建指标的原因在于，省内重点高校数量越多，子女高考被录取进重点大学的比例就越高；而城市拥有的示范中学数量越多，表明地区基础教育质量越高。在具体测算时，本文使用熵值法分别对两个具体指标进行客观赋权，之后线性加权形成普遍性教育福利指数。该指数越大，则普遍性教育福利水平越高；反之，亦反。(3)选择性住房福利，使用各层次人才购房补贴占地区百平方米房价比值、人才租房年补贴占地区年租金比值测算得出购房与租房优惠水平两个指标。进一步地，本文将购房与租房优惠水平的两个指标使用熵值法进行客观赋权，再辅以权重线性加总得出最终的选择性住房福利指数，该指数越大则选择性住房福利水平越高；反之，亦反。(4)选择性教育福利，使用是否实施单独的人才子女教育配套政策(不包含子女随迁)表征，若某年某地区实施了该政策，那么自该年起到该政策取消该地区赋值为1，其余赋值为0。
(二)数据说明及描述性统计
囿于数据可得性，本文使用我国232个地级市2013—2019年样本进行估计。截取2013—2019年样本的原因在于:第一，2016年3月中共中央印发《关于深化人才发展体制机制改革的意见》，指出要“破除人才流动障碍”、“实行更积极、更开放、更有效的人才引进政策”。2017年初武汉以此为政策基础率先降低落户门槛抢人，因此本文以2016年政策发布年为中心年，前后各选取三年作为样本考察期。第二，人才落户政策本质上属于户籍制度改革方案。张吉鹏和卢冲(2019)对我国120个城市户籍制度改革文件进行分析，发现2013年之后各地市户籍改革力度和范围进一步扩大，这为我们从2013年起进行分析提供了理论依据。本文样本数据来源于《中国城市统计年鉴》、各省市科技统计年鉴、各省市统计年鉴与国民经济和社会发展统计公报，其中R＆D人员与经费的相关缺失数据通过向各地市政府统计部门申请获取，房价、租金相关数据来源于CEIC数据库；A股上市公司专利数来源于CNRDS数据库；其余落户政策、住房及教育配套政策手动在各地方政府网站、北大法宝数据库、中国知网政报公报数据库等联合搜索并比对相关文本信息共同确认；存在缺失数据时利用插值法补齐。需要特别说明的是在具体研究过程中，因放宽人才落户条件的样本中部分为县级市，或者数据缺失，或者只提出人才引进口号没有出台正式文件，故本文最终选择了53个放宽高校毕业生落户条件的政策实施样本，并深入分析各地市的政策文本信息，将各类要求划分为学历层次、毕业时间、年龄限制、就业要求、住房条件、社保缴纳时限等六类，对每个地区每类要求进行赋值:将落户最低学历层次要求为本科及以上的项赋值为1，其余赋值为0；在提出学历要求的同时提出年龄限制或毕业时间的项赋值为1，其余赋值为0；提出有就业岗位要求的项赋值为1，其余赋值为0；提出有固定居住地或房产要求的项赋值为1，其余赋值为0；提出要求缴纳一段时间社保的项赋值为1，其余赋值为0；进而加总各地区各项值，求出所有城市的均值。但由于53个样本均较自身前期政策放宽了落户条件，故对比之下，将总分值高于均值的划为较高门槛落户政策实施样本，反之则划为过低门槛落户政策实施样本，为更加清晰客观，在文中称为高门槛与低门槛。
四、实证分析
(一)人才落户政策影响区域创新绩效的效应估计
(1)基准估计分析。为保障对照组选取科学，本文先对样本进行倾向值匹配，解决样本选择偏误造成的内生性问题，而后进行双重差分估计，结果如表1所示。表1的估计结果显示落户门槛更高的人才政策具有显着的创新绩效提升效应，低门槛落户政策的创新绩效提升效应并不显着。较高门槛的落户政策能够赋予相关公民权利的优先权，可以巧妙吸引更高技能的人力资本，提升区域创新能力。而低门槛落户政策因在聚集人才过程中会带来更高的城市公共服务负担，可能导致房价上涨、职业匹配难度加大甚至教育“内卷”、过度教育等问题，产生强烈的拥挤效应，挤出创新人才，阻碍人才优化配置，抑制区域创新绩效提升。并且，落户门槛存在人才筛选功能，从而可以防止人口过度集聚引致的公共服务能力相对不足问题，最终使得人才集聚效应强于人口拥挤效应，进而加速人才集聚，优化人才配置，提升区域创新绩效。由此可见，过度降低落户门槛会掩盖人才落户政策的积极效应。
表1 人才落户影响区域创新绩效的基准估计结果
(2)空间效应分析。为检验理论假说2，本文使用经济距离与地理距离矩阵进行实证检验。为保障科学使用空间模型，本文先对区域创新绩效进行Moran's检验，结果显示无论是在地理距离还是经济距离矩阵下，区域间创新绩效均表现出显着的空间相关性，证明引入空间因素进行模型估计具有科学性。在对人才落户政策总体样本、低门槛与高门槛落户政策影响创新绩效的分组样本进行LM检验后，发现各样本均适用于空间杜宾双重差分模型。对各模型进行偏微分效应分解后的结果显示，总体而言，人才落户政策的直接效应显着，但对经济水平相当的邻近区域创新绩效会造成挤出效应；分门槛来看，高门槛落户政策不仅对本地区创新绩效提升具有积极作用，而且对经济发展水平相当或邻近的区域均存在显着的创新溢出效应。可能的原因是，高门槛的落户政策依靠自带的人才筛选功能可以防止人才过度集聚，同时可以增强人才的技术溢出与知识溢出效应；而低门槛落户政策作用会不显着，且会导致经济距离相近区域创新绩效的损失。因此可见，仅关注数量的人才争夺会对经济距离相近地区产生较强的虹吸效应，同时落户门槛逐底竞争会导致人才流动处于无序状态，无法发挥知识溢出与技术扩散效应，从而导致经济距离相近区域创新绩效的损失。孙文浩和张益丰(2020)通过实证检验得出当前大城市只注重数量的抢人是无法推进地区新旧动能转换的，并提出引进高层次人才可能会改变此结果，而高门槛落户政策样本的分解结果从实证层面证明了他们的推论，表明注重人才质量的落户门槛设计会对邻近地区或经济发展水平相当的区域产生显着创新溢出效应，从而带动区域整体创新绩效的提升，呼应了我国完善落户制度的实践需求。以上结论证明假说2可靠。
(二)社会福利的调节效应估计
为进一步检验社会福利政策与人才落户政策的搭配效应，进而检验社会福利的调节机制并证明理论假说3，本文借鉴魏婕等(2016)计算晋升压力指标的方式，分别计算当年普遍性教育福利与选择性住房福利均值，将个体值大于均值的该年该地区赋值为1，其余赋值为0，生成取值为[0，1]的普遍性教育福利与选择性住房福利分类变量。进一步地，本文将普遍性住房福利、普遍性教育福利分类变量中取值为1的赋值为2；将普遍性住房福利与普遍性教育福利分类变量中仅有一个变量取值为1的赋值为1，其余赋值为0，得到阈值为[0，2]的普遍性福利指数，该指数数值越大表明普遍性福利水平越高，反之越低。依据相同的方式，本文使用选择性住房福利与选择性教育福利虚拟变量构造选择性福利指数，其含义亦然。之后，本文采用倾向值匹配后的三重差分模型进行实证检验，估计结果如表2所示。
对比分析表2第(1)列与第(2)列可知，当选择性福利水平较高时，实施人才落户政策有利于提升区域创新绩效，且这一效应远大于不考虑选择性福利时单一实施人才落户政策的积极效应。此外，选择性福利水平较高时，实施高门槛落户政策会进一步增强区域创新绩效，但实施普遍性福利的边际创新效应并不显着，由此证明假说3可靠。为进一步探寻普遍性福利与选择性福利搭配落户政策效果差异产生的原因，本文通过第(3)列和第(4)列、第(5)列和第(6)列展示了普遍性住房福利、普遍性教育福利，以及选择性住房福利、选择性教育福利分别与人才落户政策的搭配效应。其中，普遍性住房福利政策与低门槛落户政策搭配具有显着的创新绩效边际提升作用，但普遍性住房、普遍性教育福利与高门槛落户政策间均不存在显着相关性，且普遍性教育福利搭配低门槛落户政策时还存在创新绩效抑制作用。第(5)列和第(6)列显示选择性教育福利与人才落户政策搭配对区域创新绩效具有显着的提升作用，且与高门槛落户政策搭配时积极效应更强。由此可见，在人才落户政策的制定中，应注重完善人才子女教育的相关配套政策。
表2 社会福利的调节效应估计结果
(三)稳健性检验①稳健性检验相关结果请见《经济科学》官网“附录与扩展”。
(1)共同趋势检验。为保障双重差分模型的稳健性，本文借鉴罗连发等(2021)的做法，将地区实施人才落户政策的初始时间点设为，生成政策执行前三期的虚拟实施变量，估计得出在政策实施前三年无论何种人才落户政策的对照组与处理组均无显着差异，通过了共同趋势检验。
(2)安慰剂检验。本文通过500次随机设定处理组与对照组，对人才落户政策总体与高门槛落户政策效应进行安慰剂检验，得到500个回归系数，均小于真实值。由此可见，基准回归结果稳健，人才落户政策总体与高门槛落户政策实施效应并不受其他干扰因素影响。
(3)更换被解释变量的稳健性检验。本文使用专利授权数表征区域创新绩效，替换原有的被解释变量进行稳健性检验，在具体测算时，将发明专利、实用新型和外观设计三种专利进行加权平均并取对数。第一，对基准回归结果与社会福利的调节机制进行稳健性检验发现，人才落户政策总体与高门槛落户政策的创新绩效提升效应依然显着，且选择性福利搭配落户政策总体与高门槛政策的作用同样显着，估计系数分别为0.313和0.270，说明前文估计结果稳健。第二，对空间影响机制进行稳健性检验，结果显示在经济与地理距离矩阵下，高门槛落户政策间接效应估计系数分别为0.501和0.062，均通过了1%或5%的显着性水平检验，说明其存在空间溢出效应的估计结论稳健。在经济距离矩阵下，低门槛落户政策仍然表现出显着的创新空间挤出效应，再次证明了本文估计结果稳健。
五、进一步讨论
(一)传导机制分析①传导机制分析相关结果请见《经济科学》官网“附录与扩展”中表A7。
理论分析部分阐明人才集聚在影响区域创新绩效的过程中承担了重要的传导作用。为检验这一机制，本文借鉴郭金花和郭淑芬(2020)的做法，使用区位熵指数测度人才集聚:
其中，和分别为地区和全国科技人员投入量，和分别为全国和地区年末总从业人员数。进一步地，我们利用逐步回归思想进行中介机制检验。
结果表明，实施了人才落户政策地区的创新人才集聚水平显着提升，且在控制了人才落户政策带来的直接创新绩效提升效应后，人才集聚依然能够显着提升区域创新绩效，证明了实施人才落户政策会通过人才集聚增强区域创新绩效。另外，人才集聚在高门槛落户政策影响创新绩效过程中具有更强的中介作用，其中介效应为0.017，是不区分类别下人才落户政策的1.72倍，这一差异进一步彰显了兼具人才筛选功能的高门槛落户政策更有利于集聚高技能人才、提升区域创新绩效。
(二)区域异质性分析②区域异质性分析相关结果请见《经济科学》官网“附录与扩展”中表A8。
Li和Zhang(2020)提出城市规模、发展潜力等禀赋特征会使得人才引进政策效果存在差异。此外，人才落户政策会通过人才集聚间接地增强区域创新绩效，而人才集聚能力受制于城市虹吸效应，那么，虹吸效应的不同是否会导致存在禀赋差异的城市人才落户政策效应存在区域异质性?回答这一问题既能从实践层面证明前文的理论机制，也能为因地制宜完善人才落户政策寻找理论依据。本文将我国地级市样本分为强吸引力和弱吸引力两类城市，并进行区域异质性检验。结果显示，在不同城市吸引力约束下，人才落户政策效应存在显着的区域异质性，表现在具有较强吸引力的城市实施高门槛落户政策能显着提升区域创新绩效，但实施低门槛落户政策对区域创新绩效并无显着影响。这一结论说明了具有较强吸引力的城市不适宜落户门槛的“逐底竞争”，采取仅注重数量的抢人模式。而在弱吸引力城市，人才落户政策总体的创新绩效提升效应通过了显着性检验，且实施了低门槛落户政策的城市创新绩效显着提升了7.90%。虽然Li和Zhang(2020)提出不同城市应根据自身特征设计差异化的人才政策，但并未通过实证分析支撑这一推论。而本文关于人才落户政策区域异质性的结论进一步证明了更有魅力、虹吸效应更强的城市应制定更高门槛的人才引进政策，以避免不断降低落户门槛挤出高层次人才，而吸引力较弱的城市应不断降低落户门槛，注重发挥人力资本红利对创新绩效的提升作用。
(三)产业异质性分析
人才是区域创新的重要因素，也是产业创新发展的关键要素(Martinidis等，2021)，那么人才落户政策对创新绩效的影响是否也存在产业异质性?习近平总书记强调:“大力推进科技创新及其他各方面创新，加快推进数字经济、智能制造、生命健康、新材料等战略新兴产业，形成更多新的增长点、增长极。”可见，党中央高度重视利用创新推动战略新兴产业发展、形成区域增长，那么，人才落户政策能否促进战略新兴产业创新绩效的提升呢?鉴于此，本文将A股上市公司行业分为战略新兴产业与传统产业两类，并使用A股上市公司专利授权量取对数表征产业创新绩效，进一步估计人才落户政策对产业创新绩效的异质性影响效应。结果显示，人才落户政策对战略新兴产业创新绩效提升作用显着，这主要源于高门槛落户政策的积极效应，但低门槛落户政策对任何产业创新绩效提升作用均不显着。由此可见，战略新兴产业依然缺乏稳定、有经验的技能型人才，若政府以“逐底竞争”的“抢人大战”模式吸引人才来支撑战略新兴产业发展，将导致产业创新环境恶化，不利于产业创新绩效提升；而若政府组织构建带有筛选功能的较高标准落户政策将显着推进战略新兴产业的技能型人才集聚，并能够防止过度集聚带来的挤出效应。Yu和Liu(2016)证明了政府支持对战略新兴产业创新能力提升具有积极作用，但与之不同的是，本文从宏观政府组织入手证明了政府科学设计落户政策的支持方式也能提升战略新兴产业的创新能力，且这一结论能够更好地呼应我国当前“有为政府”与“有效市场”结合策略的构建需求，同时也表明若不断降低落户门槛，拥挤效应会完全掩盖人才流入对产业创新发展的积极作用。
(四)政策搭配效应的可持续性分析
为检验社会福利机制对人才落户政策是否存在可持续性影响，进而为未来的政策构建提供实践依据，本文对社会福利政策与人才落户政策搭配下的滞后一期作用进行再估计。其中，第(1)—(3)列结果表明，普遍性福利政策无论与何种人才落户政策搭配均无法对区域创新绩效产生可持续的边际影响；而第(4)—(6)列估计结果表明，虽然选择性福利政策与低门槛政策搭配的边际效应并不显着，但能显着增强高门槛落户政策的创新效应，意味着某地若实施了高门槛的落户政策且同时实施了较大力度的选择性福利政策，则该地区创新绩效会持续显着提升。由此可见，有效的“引才”政策与“留才”政策共同作用才能对区域创新绩效产生可持续增强效应，而实施增强选择性福利水平的相关配套政策无疑是“留才”的关键。
六、结论与启示
本文以增强区域创新绩效为目标，从社会福利入手对“抢人大战”的人才政策进行再审视。在研究过程中，本文基于移民与福利理论对人才落户政策影响区域创新绩效的机制进行分析，并考虑区域创新绩效的空间相关性，混合使用PSM-DID与空间双重差分模型，实证检验我国232个地级市2013—2019年的数据样本，得出以下结论:第一，实施人才落户政策能够加速人才集聚，发挥区域创新绩效提升效应，且高门槛较低门槛落户政策积极作用更强；第二，各地“逐底竞争”的“抢人大战”行为会产生创新空间挤出效应，但以地区发展实际为依据实施更高门槛的落户政策是实现区域间人才队伍共建共享的可行方案，能够通过人才集聚的知识溢出与技术扩散发挥出创新空间溢出效应；第三，选择性福利政策与人才落户政策搭配具有更强的创新绩效提升效应，原因在于普遍性教育福利会挤出低门槛落户政策的积极效应，而选择性福利与高门槛落户政策搭配能够显着且可持续地增强区域创新绩效；第四，在城市特征约束下，人才落户政策总体对创新绩效的积极效应存在“强吸引力弱、弱吸引力强”的区位特征，且弱吸引力城市可通过降低落户门槛加速推进人才集聚，提升区域创新绩效。在产业类别约束下，人才落户政策对战略新兴产业创新绩效提升的积极作用总体强于传统产业，这主要源于高门槛落户政策的积极效应。
基于以上结论，本文提出以下建议:一是切忌落户门槛“逐底竞争”，应强化人才队伍共建共享意识。各地政府应以地区发展实际为依据，制定符合地区发展需要的人才落户政策，对人才吸引力较差的城市，可通过与经济实力相当地区政府相协作，商定协同共治的人才选留政策，并通过搭建人才共享平台，促进地区间产学研合作，实现人才队伍共建共享，提高人才的知识溢出效应，增强区域创新绩效。二是根据城市特征与产业需求，制定差异化人才引进政策。对于人才吸引力较强的城市，应制定高门槛的人才落户政策，对学历、工作年限、社保缴纳时长等做出联合要求，提高可用人才实际数量，保障地区创新人才数量与质量不断提升，同时满足战略性新兴产业的人才需求。但是，对于人才吸引力较差的城市，应不断降低落户门槛，瞄准各层次毕业大学生，通过人力资本红利加速促进区域创新绩效提升。三是积极实施各类社会福利政策，增强人才落户政策积极效应。应根据地方发展实际制定差异化社会福利改进政策，实施低门槛落户政策的城市应加大力度推行住房限价政策，避免住房福利损失对冲人才落户政策的积极效应；在实施高门槛落户政策的城市，可出台相关的配套性基础教育“择校”、入学协调等便利性政策，加大人才子女配套性教育支持力度，保障落户人才配套性教育福利水平不断提升，增强人才落户政策的区域创新绩效提升效应。
