人才政策可以促进企业全要素生产率增长吗*——基于地方政府人才治理视角的研究

李 娟 杨晶晶 赖明勇

[提 要] 本文使用2001—2016年我国国家法律法规数据库中针对人才出台的地方性法规及部门规章对人才政策予以定量识别，并与上市企业数据进行匹配，实证检验了地方人才政策对企业全要素生产率的影响。研究发现，人才政策能够显著促进企业全要素生产率增长。具体而言，人才政策出台数量平均每增加1条，能够促进企业全要素生产率增长约0.005。机制检验证明，人才政策通过提高企业技术创新水平和纠正人力资本在企业间的错配两条路径促进企业全要素生产率增长。此外，企业及行业异质性研究发现，人才政策对非国有企业及高技术产业全要素生产率的影响大于国有企业及非高技术产业。以上发现对于当前地方政府人才治理体系建设具有较大意义，对如何完善政府人才政策促进中国经济高质量发展也具有一定启示。

一、引 言

党的十九大报告指出，人才是实现民族振兴、赢得国际竞争主动的战略资源，要加快建设人才强国，实行更加积极、更加开放、更加有效的人才政策。在当前中国经济发展新常态背景下，提高全要素生产率以促进经济高质量发展离不开丰富的人才资源和有效的人才政策。人才作为一个地区经济发展的核心生产要素，地方政府可以通过直接干预和间接引导的方式影响企业人才发展。直接干预表现在对企业引进人才给予补贴，规范企业用人制度等；间接引导表现在给企业人才发展营造良好的环境，提供人才服务等。(1)例如，地方政府出台政策用以规范人才市场，搭建政府人才服务平台等。那么，政府通过出台一系列人才政策为微观企业提供人才服务的同时是否会为企业发展释放更多的政策红利？进一步而言，地方政府出台的人才政策是否影响企业的全要素生产率增长？以及通过何种机制影响？

为了探究上述问题，本文首先基于地方政府人才治理视角，从理论层面厘清了地方人才政策出台对促进企业全要素生产率增长的内在逻辑。其次，本文手工整理了2001—2016年省级地方政府出台的各项与人才有关的政策，以《国家中长期人才发展规划纲要(2010-2020年)》(以下简称《人才发展规划纲要》)中对人才的分类作为筛选人才政策的依据，构建中国省级地方人才政策数据集，将其作为地方政府人才政策强度的代理指标，并进一步将人才政策根据法律效力和发布主体进行分类，以此作为人才政策质量的划分依据。最后，将上市企业与所属省份人才政策相匹配，从企业层面系统考察了人才政策对企业全要素生产率的影响。研究发现，人才政策显著促进了企业全要素生产率增长，且地方性法规对企业全要素生产率增长的促进作用大于地方性规章；多政府部门联合出台的人才政策对企业全要素生产率增长的促进作用大于单个政府部门。

与本文联系紧密的文献共有三支。首先是人才政策相关研究。目前，对人才政策给予关注的研究相对少见，且大部分文献主要集中在人才政策的界定、分类等定性问题的研究上(范柏乃，2000；丁向阳，2003；萧鸣政和韩溪，2009；宁甜甜和张再生，2014)。已有文献对人才政策进行定量研究且与本文联系较紧密的是解佳龙等(2019)，该文采用文本计量的方法，从不同维度对国家自主创新示范区的科技人才政策进行了分类，并根据不同维度的分类标准对政策文本进行计量分析。但是，目前尚未有研究对全国范围内的地方人才政策进行计量分析，且未有文献从实证的角度，检验地方政府所出台的人才政策是否会对企业全要素生产率产生影响。

其次，本文与近年来不断增长的制度环境对企业全要素生产率影响的研究互为补充。良好的制度环境能够更好地促进企业全要素生产率增长(钱雪松等，2018)。大量研究发现产业政策(Aghionetal.，2015；林毅夫等，2018)、环境规制(Liuetal.，2014；Rubashkinaetal.，2015；任胜钢等，2019)及中国的市场化改革进程(张杰等，2011；毛其淋和许家云，2015)能够促进企业全要素生产率增长。樊纲等(2011)研究发现，制度对企业全要素生产率产生影响的途径主要来源于技术创新与资源配置效率提高，但尚未有文献从人才治理角度探讨制度对企业全要素生产率的影响。

最后，本文还与人力资本错配对经济影响的研究密切相关。由市场不完善导致的人力资本错配会减缓经济增长速度(Murphyetal.，1991)。在中国的市场化转型过程中，人力资本市场化配置可能失灵，大量具有创新潜力的科技人才可能因为薪酬激励而选择到非生产型、非科技创新型的部门就业，人力资本在部门间的严重错配会阻碍经济增长(李静等，2017)。还有学者就人力资本错配对全要素生产率的影响展开研究，结果表明人力资本错配对全要素生产率有着明显的负效应(袁志刚和解栋栋，2011；马颖等，2018；李静和楠玉，2019)。以上研究对人力资本错配所产生的经济影响进行了大量考察，但尚未有文献从人才治理角度，考察地方人才政策是否会对人力资本错配起到一定的纠正作用，以及如何通过纠正人力资本错配提高企业全要素生产率。

与上述研究相比，本文的边际贡献主要体现在以下三点。第一，基于地方政府人才治理视角，厘清了人才政策对微观企业全要素生产率产生影响的理论逻辑，为理解中国地方政府人才治理法制化进程与区域经济发展之间的关系提供了新的思路；第二，基于地方政府发布的地方性法规和部门规章来度量人才政策，对人才政策的典型性特征进行定量分析，并从微观层面实证考察了人才政策对企业全要素生产率的影响，拓展了制度影响企业全要素生产率的研究。第三，本文不仅实证检验了人才政策对企业全要素生产率增长的促进作用，还从机制上考察了这一促进作用发生的具体路径，从人才治理角度为企业创新与人力资本优化配置提供了可行路径。

二、制度背景与机制分析

(一)制度背景

改革开放以来，随着人才事业发展和制度进步，中国的人才治理方式逐渐走向制度化。在人才强国战略背景下，政府通过颁布各项行政法规及部门规章，在人才治理体系建设过程中充当着重要角色。2003年，中央召开第一次全国人才工作会议，成立了人社部、教育部、科技部等二十余个中央和国家部委、系统为成员单位的中央人才工作协调小组，履行国家人才宏观管理职责。各级行政区域及部门也建立了相应机构以推进各层级、各领域人才工作，初步形成了人才工作管理领导体制，搭建起国家人才发展基本治理体系。目前中国尚无国家层面的人才立法，地方政府对人才的治理主要体现在以下两个方面：一是对人才发展的各个环节如人才培养、评价、引进、激励等予以制度保障，激发人才创新创造活力；二是政府各部门颁布相应法规及规章对人才市场予以规范，为人才流动提供制度保障，同时引导人才合理流动，提高人才资源的配置效率。

2002年，中共中央、国务院印发《2002—2005年全国人才队伍建设规划纲要》，制定和实施国家紧缺人才引进计划，完善住房、医疗、社会保险、子女入学和家属就业政策，为留学人员回国工作营造良好的政策环境；同时提出加强教育培训，着力培养人才的创新能力；以及建立健全人才激励机制，通过建立与现代企业制度相适应的企业经营管理人员薪酬制度，充分激活人才的创新创造活力。2003年的《中共中央国务院关于进一步加强人才工作的决定》明确提出，加大立法工作力度，建立健全人才培养、评价和使用、流动以及激励和保障等机制。2010年的《人才发展规划纲要》再次强调了要坚持用制度保障人才队伍建设，规定企业在人才培养、吸引和使用中的主体地位，更详细地规划了创新人才培养开发、评价发现、选拔任用、流动配置、激励保障机制的目标要求与主要任务。在高质量经济发展及创新驱动背景下，2016年的《关于深化人才发展体制机制改革的意见》着重对创新型科技人才、高层次紧缺型人才的培养、评价、流动做出明确规定。政府通过颁布一系列行政法规及部门规章对人才发展的各个环节予以规范，逐渐形成和完善围绕人才培养与开发、考核与评价、管理与服务、保障与激励、流动与吸引以及选拔与使用等基本环节的中国特色人才工作法律法规体系。

人才市场是联结企业与人才的纽带，外地人才在入职本地企业时，需要在人才市场获取转户口、存档、办理保险等服务。由于没有形成统一的服务标准和规范，相关手续审批环节过多，周期过长会导致人才流动成本增加，人才流动效率降低。此外，中国人才市场的业务大部分来源于政府的授权或委托，如人事档案管理、人才培训、职称评定等，形成了事实上的人事业务垄断。各地区人才市场的经营体制是典型的行政性经营体制，普遍缺乏面向社会的主动性和灵活性，运作方式单一，“门市部”式的招聘求职方式成为全国通行的模式。为了破除人才发展过程中的体制机制障碍，创新人才管理模式，中央及各级地方政府通过出台相关行政法规及部门规章，即将人才市场的经营权从政府手中让位于市场，充分发挥市场在人才资源配置中的决定性作用，消除政府对用人单位的过度干预，适度删减人才流动过程中的各项行政审批环节，并用制度予以保障。

(二)机制分析

人才政策作为政府人才治理的重要手段能够推动人才工作制度化，为人才的引进、培养、评价、激励、服务等环节提供制度保障，为人才充分发挥作用和人才资源有效配置提供良好的制度环境。

人才政策主要通过以下两条路径对企业全要素生产率产生影响。

一是人才政策对企业创新的影响。政府通过出台人才政策对企业人才发展的各个环节予以制度保障，调动人才积极性，从而促进企业创新。技术创新背后最关键的因素是人才，如何调动人才积极性对于获得一项成功的创新成果至关重要。有大量研究表明，员工的创新行为很大程度上取决于员工的动机和意愿(Shalley，1995；Chiu，2018)。员工对于工作和组织的态度是他们是否愿意参与创新活动的重要决定因素(Allenetal.，2011；Zhao & Chadwick，2014；Katoetal.，2015)，对工作及组织的看法和态度成为人力资本至关重要的组成部分，可以有效促进组织创新(Lenihanetal.，2019)。政府各职能部门发布的人才政策作为人才发展的制度保障，能够将企业对人才的培养、选拔、使用、评价、激励等环节纳入其中予以规范。针对人才发展的各个环节，政府出台相应的人才政策，一方面可以为企业提供服务，帮助企业对人才进行更规范的管理；另一方面可以实施监督，让人才发展的各个环节落到实处，从而完善企业的人力资源管理系统。在政府监督与制度保障下，良好的人力资源管理系统能够传达信息，调动人才的创新积极性，从而提高企业创新水平(Pieningetal.，2013)。

二是人才政策对人力资本在企业间配置的影响。首先，地方政府通过出台相关人才政策为人才在企业间流动提供制度保障。长期以来，中国的人才流动不畅，极大地阻碍了人才资源的优化配置。人才政策规范了地方人才市场，从而打破传统的人才流动限制，保障人才在不同企业之间、企业与事业单位之间自由流动。其次，地方政府通过出台相关人才政策为人才在企业间流动提供公共服务。目前，由我国人才市场发展不完善产生的信息不对称问题导致企业与人才之间相互匹配存在困难。地方政府通过搭建人才公共服务平台等手段，为企业和人才提供信息，为人才合理流动提供服务。政府出台一项政策，一般都会经过各个职能部门大量的资料收集和反复的研判工作(韩永辉等，2017)，从而能够在市场机制不完善且短期内难以改善的情况下，为企业和人才提供信息和信号，以此弥补市场的缺陷。最后，地方政府为高新技术企业出台人才优惠政策，引导高质量人才向技术型生产部门流动。如果完全依靠市场配置人才资源，有可能导致大量人才流向收入高的服务部门而非生产部门。大学以上学历劳动者大量进入并沉积在高度管制的电信、金融、交通业以及公共服务部门，而事业单位体制和管制则制约了人力资本生产效率的提升(李静和楠玉，2019)。地方政府为认定的高新技术企业提供人才优惠政策，能够在一定程度上引导人才从服务部门流向高新技术生产部门，促进人才资源优化配置。图1展示了人才政策对企业全要素生产率的影响路径。

三、实证策略

(一)实证模型设定

已有文献大多使用自然实验方法研究政策外生冲击对企业产生的影响，相较于已有文献，本文考察连续时间内所有省级地方政府发布的人才政策，不满足自然实验外生冲击的条件。因此，本文采用固定效应模型，验证地方政府人才政策对企业全要素生产率的影响。另外，考虑到本文所使用样本具有较长的时间序列，仅使用个体固定效应模型将难以捕捉随时间改变的遗漏变量，因此本文构造如下双向固定效应模型：

lntfpit=β0+β1policyit+θXit+μi+ηt+εit

(1)

式中，i表示企业；t表示时间；tfp表示全要素生产率。policy表示人才政策，用地方政府法律法规出台数量衡量。X表示控制变量。系数β1衡量地方人才政策对企业全要素生产率的影响，如果该系数显著大于零，表明人才政策显著促进了企业全要素生产率增长。μi表示个体固定效应；ηt表示时间固定效应；εit为随机误差项。

(二)数据来源与变量定义

本文企业层面数据来源于2001—2016年国泰安数据库和万得数据库。以下是数据的处理过程：剔除全要素生产率计算相关指标数据不完整的上市公司；删除金融行业、ST和*ST类的上市公司。此外，在计算上市企业全要素生产率的过程中，使用固定资产投资价格指数对固定资产净额进行调整；为消除异常值的影响，在1%分位数上对本文主要变量进行缩尾处理。最终得到的企业样本为2 862个，总样本量为29 933个。

人才政策数据来源于2001—2016年的《中国法律法规数据库》。借鉴韩永辉等(2017)对产业政策的定义，本文所指的人才政策也即“针对人才的政策集合”。具体而言，人才政策指的是政府针对不同人才所制定的培养开发、评价发现、选拔使用、保障激励等地方性法规和部门规章，以“规划”“通知”“意见”“办法”等形式出现，如《福建省文化厅“十二五”人才发展规划》《北京市关于实施高技能人才培养带动工程的意见》《内蒙古自治区“111企业经营管理人才选拔培养工程”实施方案》等。根据2010年《人才发展规划纲要》对人才的分类，借鉴已有学者对政策研究的分类框架(刘云等，2014；解佳龙等，2019；韩永辉等，2017)，本文对2001—2016年间中国法律法规数据库中涉及人才的法律文件进行手工整理，例如：法律法规中涉及“人才”“专家”“专业技术人员”“企业家”等关键词将其归类为人才政策(2)2010年的《人才发展规划纲要》对人才的内涵进行了明确定义：人才是指具有一定的专业知识或专门技能，进行创造性劳动并对社会做出贡献的人，是人力资源中能力和素质较高的劳动者。《人才规划纲要》将人才分为六类即：党政人才、企业经营管理人才、专业技术人才、高技能人才、农村实用人才、社会工作人才；将针对人才所实施的政策分为人才培养开发、人才评价发现、人才选拔任用、人才流动配置、人才激励保障。由于本文所讨论主体为企业，所以在筛选人才类型时主要针对企业经营管理人才、专业技术人才及高技能人才三种人才类型。具体而言，“企业经营管理人才”的筛选关键词为“企业经营管理人才”和“企业家”；“专业技术人才”的筛选关键词为“专业技术人员”“会计师”“工程师”等；“高技能人才”的筛选关键词为“高技能人才”和“高级专业技术人才”等。此外，除了以上关键词，政府出台的法规规章中出现关键词“人才”也归类为人才政策。，通过此方法对数据库中的地方性法规及规章进行筛选。本文主要关注省级层面的地方人才政策，所以在筛选过程中删除了发布主体为市级或区级政府部门的政策，最终得到涉及人才的地方性法规及部门规章文件共计6 323条，其中地方性法规文件数为64条，地方性规章文件数为6 259条。图2展示了各省区市2001—2016年间平均每年所出台的人才政策数量。可以发现，总体而言，东部地区省份所出台的人才政策数量相对较多，在一定程度上说明东部省份相较于中西部省份对人才的重视程度更高。

图2 各省区市2001—2016年平均出台人才政策数量

1.被解释变量。对企业全要素生产率的估算最常见的方法有两种：Olley & Pakes(1996)半参数估计方法(聂辉华和贾瑞雪，2011；杨汝岱，2015)和Levinsohn & Petrin(2003)半参数估计方法(邵宜航等，2013；王杰和刘斌，2014)。两种方法的估计思路类似，且各自都有优缺点，LP方法相较于OP方法的优点在于，使用企业中间品投入作为企业生产率的代理变量，从数据角度出发，中间品投入更容易获得，能够很好地避免企业投资数据为非正值而不能被估计的情况。而OP法相较于LP法考虑了企业退出的情况，能够解决样本选择偏差问题。本文分别采用以上两种方法对企业全要素生产率进行测算，使用LP法估计结果作为主回归的被解释变量，使用OP法估计结果做稳健性检验。

2.核心解释变量。地方人才政策是本文的核心解释变量。本文从省级地方层面入手，对政府制定的人才政策强度进行定量测度，能够在一定程度上反映地方政府之间以及随时间变化地方政府对人才工作重视程度的差异。进一步从地方人才政策发布的主体机构、政策工具类型及政策执行效力三个维度对人才政策进行分类描述(3)三个维度的划分标准如下：第一，“政策发布主体”维。地方人民政府、地方人民政府办公厅、科技委、人社局、教委等是出台人才政策的主体。部分人才政策由单一政府部门出台，如果某项人才政策涉及社会的多个方面则由多个政府部门联合出台。第二，“政策工具”维。政策的制定与实施具有明显的功能指向性，依据《人才规划纲要》对人才政策类型的分类标准，结合各省份地方政府所颁布的人才政策法规及规章，将政策实施内容归纳为人才培养与开发、人才激励与保障、人才考核与评价、人才流动与吸引、人才选拔与使用。人才培养与开发的归类关键词为“培训”“人才建设”“继续教育”等；人才管理与服务归类关键词为“就业信息发布”“监督管理”等；人才激励与保障归类关键词为“物质奖励”“鼓励”“表彰”等；人才考核与评价归类关键词为“业绩考核”“职称评定”；人才流动与吸引归类关键词为“出入境管理”“人才引进”等；人才选拔与使用归类关键词为“选拔”“聘用”等及其他。第三，“执行效力”维。政府发布的文种类型可以表现出政策的管辖力度，通过对筛选出的人才政策进行整理,可以将所有政策按照执行效力分为规章类、执行类及其他三种，规章类政策可以进一步细分为规定、实施细则、条例、办法；执行类政策可以进一步细分为通知、决定、批复、意见、公告、通告、决议。，中国省级地方人才政策统计特征如表1所示。

表1 中国省级地方人才政策的统计特征

首先，人才政策发布机构的结构性特征显示，地方政府发布人才政策的主体机构较分散，其中，地方人民政府、地方人民政府办公厅、地方科学技术委员会、地方人力资源和社会保障局、地方教育委员会、财政厅是地方出台人才政策的主要部门。地方人力资源与社会保障局是人才政策发布最多的政府部门，占总量的14.25%。发布主体机构的数量类型显示，单个政府部门发布主体的人才政策数量大于多个政府部门发布主体，多部门出台的政策数量仅占27.60%。其次，政策工具的结构性特征显示，在所有划分的政策工具类型中，人才培养与开发所占比重最高，占比为21.46%；其次是人才管理与服务，占比为19.39%。由此可以看出，地方政府更重视人才培养开发和管理服务，而对人才流动与吸引的保障程度较低。最后，从政策执行效力的结构性特征来看，规章类和执行类的人才政策相对集中，尤其是执行类人才政策，占政策总量的绝大部分(92.19%)。规章类政策和执行类政策能够双向互补，兼顾了政策的规范性及指导性两方面。但是，具有战略指向性特征的计划类人才政策占比不足政策总量的5%，长期应对类政策过多而计划类政策过少，容易导致人才体系框架不完整甚至盲动，不利于提升人才政策的执行效力以及目标实现(解佳龙等，2019)。

3.控制变量。控制变量参考刘爱东等(2016)、任胜钢等(2019)、赵振智等(2021)对上市企业全要素生产率的研究，选取了企业层面控制变量，包括企业年龄、企业规模、现金流比率、资产负债率、资产抵押能力；地区层面控制变量，包括地区市场化水平和地区经济发展水平。主要变量的描述性统计如表2所示。

表2 变量的描述性统计

四、实证结果

(一)基准回归结果

基于式(1)，表3报告了人才政策影响企业全要素生产率的检验结果。为了减小遗漏变量对本文回归结果产生的偏误，本文同时控制了时间固定效应和个体固定效应，表3列(1)报告了全部人才政策对企业全要素生产率的影响，核心解释变量(policy)的系数为0.005，在1%的统计水平上显著。这表明政府发布的人才政策对企业全要素生产率增长起到促进作用，具体而言，地方政府每出台1项人才政策，企业全要素生产率增长约0.005。

表3 人才政策对企业全要素生产率的影响结果检验

列(2)～列(3)报告了区分人才政策法律效力的回归结果。结果显示，地方政府每颁布1条人才法规，企业全要素生产率增长约0.075，而人才规章文件数量每增加1件，企业全要素生产率增长约0.005。通过比较系数大小，可以看出，地方性人才法规相较于地方性人才规章对企业全要素生产率增长的促进作用更大。原因在于，地方政府出台的与人才相关的规章文件只有行政效力而不具备法律效力，对企业全要素生产率的边际促进作用小于地方性人才法规。列(4)～列(5)分别报告了当人才政策的发布主体是单个或者多个政府部门时，人才政策对企业全要素生产率产生的影响。可以看出，不论是单个政府部门还是多个政府部门发布的人才政策，对企业全要素生产率都能起到显著的促进作用。但是，对比系数大小可以发现，多个政府部门发布的人才政策对企业全要素生产率的影响系数(0.005)大于单个政府部门(0.004)，说明多个政府部门发布的人才政策对企业全要素生产率所产生的影响大于单个政府部门。这可以从政府人才工作的复杂性及政府部门间的协同性得到解释，人才政策作为政府公共政策的重要内容，其所面对的对象包括了各个行业、各个层面、各个系统的人才，且发布的政策内容也往往是综合性的。例如，政府发布一项针对教师类专业技术人才的福利保障政策，政策发布主体不仅仅涉及教育部门，同时还涉及人力资源与社会保障部门。如果发布的政策综合性更强，所涉及的政府部门则会更多，这就对政府发布政策的方式提出了更高的要求，即政府部门需要更加综合、全面地考虑问题。而多个部门相互协作，共同协商人才政策发布与实施的各个细节，则有助于提高人才政策的合理性和科学性，从而更有效地促进人才发展，提高企业全要素生产率。

(二)稳健性检验

基准回归结果可能受到内生性问题影响而产生偏误。本文的被解释变量是企业全要素生产率，从经济意义上来看，单家企业很难对政府人才政策的制定产生影响。并且从已有研究来看，没有明确的证据表明单家企业会对政府发布政策产生影响，所以人才政策与企业全要素生产率之间没有明显的反向因果关系。本文所存在的内生性问题最大可能来源于遗漏变量。解决内生性问题的关键是找到合适的工具变量，而人才政策作为政府公共政策的重要组成部分，所针对的对象和发布的内容往往十分复杂，从理论上很难找到完全具有外生性的工具变量。本文在基准回归中控制了个体及时间的固定效应，能够在一定程度上缓解由遗漏变量导致的内生性问题。为了使基准回归得出的结论更加可靠，本文利用地区某项人才政策的出台作为准自然实验，使用双重差分方法对基准结果进行稳健性检验。

具体而言，本文将地区一项人才引进政策的出台作为政策冲击，以此考察人才引进政策对企业全要素生产率的影响。人才引进政策作为本文研究的人才政策的其中一个类别，能够在一定程度上代表人才政策所产生的影响。参照钟腾等(2021)的研究方法，使用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》，将入选《指南》的城市作为实验组，未入选的城市作为对照组。其中，实验组包含了25个城市，控制组包含了293个城市。本文将样本年份控制在2006—2015年，2009—2012年为人才政策集中出台的年份，与之对应，2006—2008年作为人才引进政策出台之前的对照期，运用多期双重差分法，考察各城市出台的人才引进政策如何影响企业的全要素生产率，模型设定如下：

lntfpit=β0+β1Di×Aftert+β2Xit+μi

+ηt+εit

(2)

式中，Di×Aftert表示第i个城市在第t个时间点上是否出台过人才引进政策，若出台过则设置为1，否则为0。基于式(2)的回归结果如表4所示，可以看出，双重差分中的交互项系数结果显著为正，表明人才政策显著提高了企业全要素生产率，验证了本文基准回归结果的稳健性。(4)限于篇幅，平行趋势检验结果未在正文呈现。

表4 人才引进政策对企业全要素生产率的影响结果

此外，本文使用三种方法对基准回归的结果进行稳健性检验。第一种方法，使用OP法计算上市企业全要素生产率，代替LP法的测算结果作为新的被解释变量。在使用OP法测算企业全要素生产率时，需要对企业是否退出市场进行识别。本文将企业退市的年份定义为退出年份，企业是否退市则根据企业简称和所属行业进行判别，若两者同时发生改变则认为企业在该年退出市场，使用OP法计算上市企业全要素生产率的回归结果如表5列(1)所示，该结果进一步验证了基准回归的稳健性。

第二种方法，使用2001—2007年间工业企业数据库的数据替换上市企业数据。工业企业数据库的处理，参照Brandtetal.(2012)提出的逐年匹配法，对全部样本按照企业代码和企业名称进行逐年匹配，并参照杨汝岱(2015)对工业企业全要素生产率的测算方法，分别使用LP法和OP法对企业全要素生产率进行测算。此外，由于工业企业数据库与上市企业的会计指标不完全一致，所以本文对控制变量重新进行了计算。其中，作为工业企业创新指标的专利数据来源于《中国专利摘要数据库》，将专利数据与工业企业数据相匹配，最终获得5 190个样本。基于LP法和OP法测算的工业企业全要素生产率的回归结果，分别如表5列(2)～列(3)所示，回归系数显著为正，基准回归得出的结论仍然稳健。

表5 人才政策影响企业全要素生产率的稳健性检验

第三种方法，考虑到年末颁布的人才政策可能无法对当期的企业全要素生产率产生影响，本文将核心解释变量人才政策滞后一期，将滞后一期的人才政策代入式(1)中进行回归，回归结果如表5列(4)所示。滞后一期的人才政策对企业全要素生产率的影响显著为正，与基准回归得出的结论仍然一致。

五、进一步分析

(一)机制检验

基准回归与稳健性检验结果显示，人才政策能够显著促进企业全要素生产率增长，那么，产生该影响背后的原因是什么？换言之，人才政策促进企业全要素生产率增长的作用机制是什么？全要素生产率可以分解为技术进步效应和资源配置效应，本文理论部分详细论述了人才政策如何通过这两条路径促进企业全要素生产率增长，本节将进一步对企业创新与人力资本配置两个机制进行实证检验。

1.企业技术创新机制检验。为了验证人才政策能否通过促进企业技术创新提高全要素生产率，本文参照Baron & Kenny(1986)的方法建立如下中介效应模型：

lntfpit=a0+a1policyit+θXit+μi+ηt+εit

(3)

inoit=b0+b1policyit+θXit+μi+ηt+εit

(4)

lntfpit=c0+c1policyit+ζinoit+θXit+μi

+ηt+εit

(5)

式中，inoit表示企业i在t年的创新水平，用企业当年的专利申请量衡量。表6报告了企业技术创新机制的检验结果，可以看出，人才政策提高了企业的创新水平。对比列(3)和列(1)人才政策的回归系数可以看出，加入中介变量inoit后，系数大小和显著性都有所降低，表明人才政策可能通过技术创新促进了企业全要素生产率增长。

表6 企业技术创新机制检验

2.人力资本配置机制检验。为了评估人才政策对人力资本配置效率的影响，借鉴Wurgler(2000)和简泽等(2018)的研究，设定如下模型：

ln(lit/lit-1)=α0+α1policy

+α2policyln(hit/hit-1)

+α3ln(hit/hit-1)+θXit+μi+ηt+εit

(6)

式中，i表示企业；t表示时间；lit表示人力资本要素投入水平，用企业大专以上学历水平的人数衡量，上市公司员工的学历水平数据来源于2001—2016年各年份的上市公司年报。hit表示人力资本要素生产率，用产出和人力资本投入比值的对数衡量(5)借鉴简泽等(2018)，在方程右边采用人力资本生产率，度量了人力资本生产率的变化所带来的扩张机会。；εit是随机扰动项。交互项系数α2反映人才政策对企业人力资本配置效率的影响，如果α2显著为正，则表明人才政策提高了人力资本产出对人力资本要素投入的敏感度，企业的人力资本配置效率得到提高。表7报告了基于式(6)的企业人力资本配置效率机制检验结果。系数α3的回归结果显著为负，表明人力资本在企业间存在错配，而交互项系数α2的回归结果显著为正，则表明人才政策有效提高了企业的人力资本配置效率。

表7 人力资本配置效率机制检验

(二)异质性分析

上文已经论证了人才政策对企业全要素生产率的增长具有促进作用，那么人才政策对不同类型的企业全要素生产率影响是否存在差异？在机制检验部分，本文对行业内人力资本跨企业的配置情况进行考察，并得出人才政策能够通过提高跨企业人力资本配置效率促进企业全要素生产率增长的结论。那么，人才政策对企业全要素生产率的影响是否存在行业异质性？尤其是对于创新型行业和非创新型行业的影响是否存在差异？针对以上这些问题，本节分别从企业和行业两个维度对人才政策的异质性影响进行考察。(6)由于篇幅所限，异质性分析结果未在正文中呈现。

1.企业异质性。国有企业和非国有企业在资源获取方面存在天然的差异，如果仅仅依靠市场对人力资本进行配置，高质量人才可能更多地配置到国有企业。尤其是当前高质量人力资源大量进入并沉积在高度管制的电信、金融、交通业以及公共服务部门(李静和楠玉，2019)。长此以往，如果人力资本结构不能得到改善及合理配置将会阻碍企业的创新增长。研究发现，人才政策对国有企业和非国有企业的全要素生产率都起到显著促进作用，人才政策对非国有企业全要素生产率的影响大于国有企业。产生该异质性影响的原因可能在于，国有企业是政府投资或参与控制的企业，人力资源获取能力远远高于非国有企业，尤其是对人才的吸引力比非国有企业更大。相对来说，非国有企业对人才的吸引力小于国有企业，更多地需要依靠政策引导与补贴。因此，国有企业对政府人才政策所提供的人才创新激励以及人才配置的反应敏感程度都小于非国有企业，人才政策更能刺激非国有企业全要素生产率增长。

2.行业异质性。为了考察人才政策对企业全要素生产率的行业异质性影响，尤其是对创新型行业和非创新性行业企业全要素生产率的影响差异，本文将每家企业在《上市公司分类与代码》中所属行业代码，与统计局公布的高技术产业统计分类目录进行匹配，并将所有上市企业按照该目录分为属于高技术产业和不属于高技术产业两大类。研究发现，人才政策对二者全要素生产率有显著正向影响，对高技术产业的影响系数大于非高技术产业，这也意味着人才政策对高技术产业全要素生产率增长的促进作用大于非高技术产业。存在该异质性影响的原因可能在于，人才政策对高技术产业所属企业的人才扶持力度更大，人才政策对人力资本的配置作用使得创新型人才更多地流入到高技术产业。

六、结论与政策启示

本文从地方政府人才治理视角出发，考察了人才政策对企业全要素生产率的影响，使用2001—2016年间中国法律法规数据库中针对人才出台的地方性法规及部门规章，构建省级人才政策数据集，并结合上市企业数据，在理论分析的基础上，实证检验了人才政策对企业全要素生产率的影响。研究发现：人才政策能够显著促进企业全要素生产率增长，且地方性法规对企业全要素生产率的影响大于地方性规章，多政府部门联合发布的人才政策比单个政府部门发布的人才政策对企业全要素生产率增长的促进作用更大。进一步机制检验发现，人才政策通过提高企业技术创新水平和纠正人力资本错配促进企业全要素生产率增长。企业异质性和行业异质性研究发现，人才政策对非国有企业全要素生产率增长的促进作用大于国有企业；人才政策对高技术产业全要素生产率增长的促进作用大于非高技术产业。

本文的政策启示如下：第一，提高地方政府对人才的重视程度，完善地方政府的人才治理体系。人才政策作为地方政府人才治理的主要手段，能够促进企业全要素生产率提高，为地方经济发展释放政策红利，这肯定了人才政策的作用，应不断地完善人才政策体系以促进中国经济高质量发展。第二，加强人才立法，推动人才法制化进程。以立法的方式保障人才培养、引进、考核、管理等各环节权利的实现与义务的履行，在立法过程中关注不同类别、不同行业、不同区域人才发展的平衡性，对创新型后发行业及欠发达地区给予适当的政策倾斜。第三，坚持市场对人力资本配置的主导作用，同时不能忽视政府的引导作用。政府针对人才所出台的各项政策，对人才发展与有序流动起着至关重要的保障作用，在坚持市场决定人力资本配置的前提下，政府对人力资本优化配置起到不可或缺的补充作用。第四，有效的人才政策是地方政府能力与效率的体现，地方政府的人才治理既要“有为”也要“有效”。这要求地方政府深化行政体制改革，对于涉及多部门的人才政策出台，要强化部门之间的高效协作能力，提高社会管理和公共服务的能力，建立高效的公共服务型政府。