战略性新兴产业集聚、人力资本与创新绩效的关系研究

赵 奎

【经济学与管理学】

战略性新兴产业集聚、人力资本与创新绩效的关系研究

赵 奎

（安徽商贸职业技术学院，安徽 芜湖 241002）

基于2015—2020年长三角地区战略性新兴产业省级面板数据，运用区位熵、人力资本指数及Hansen门限回归模型探索产业集聚、人力资本与创新绩效的关系。研究表明：人力资本对创新投入绩效和创新产出绩效均具有显著促进作用，产业集聚对创新绩效的作用机制受到人力资本门限效应的影响，不同门限模型回归检验显示，当人力资本指数跨越既定门槛值后，产业集聚对创新投入绩效的正向促进作用不断增强，对创新产出绩效的正向促进作用呈现先增后减趋势。提出产业集聚和人才集聚互动发展，科学把握人力资本在战略性新兴产业集聚发展中对创新绩效的作用机理，注重发挥人力资本、技术、资金及研发机构的组合力量。

战略性新兴产业； 产业集聚； 人力资本； 创新绩效

一、引言

经济迈向高质量发展阶段，寓意经济发展方式、经济结构优化和经济增长动力进入攻关期，战略性新兴产业聚焦科技前沿和产业革命新方向，在推动经济发展实现质量变革、效率变革和动力变革中具有引领作用。“十四五”时期，国家将深入推进战略性新兴产业集群发展工程，依托产业集聚优势，加快建设一批各具特色、优势互补、结构合理的战略性新兴产业示范区，形成经济增长新引擎。产业集聚是指同一产业在某个特定地理区域的高度集中，本质上是人力资本、资金、技术、知识等生产要素积累和共同作用的结果。战略性新兴产业属于知识技术密集型产业，伴随产业集聚会带来知识溢出效应和创新需求效应，对人力资本具有很强的吸引力[1]，人力资本的存量和质量在深层次领域影响甚至决定了产业集群的创新能力[2]。改革开放四十多年的历史经验数据表明，“人口数量红利”对中国经济增长的带动作用逐渐减弱，“刘易斯拐点”的出现预示着经济高质量发展对人力资本提出更高的要求，战略性新兴产业是促进经济创新动力的支柱产业，战略性新兴产业集聚发展更加依赖高素质人力资本的支撑。那么，人力资本在战略性新兴产业集聚过程中扮演什么样的角色？人力资本在战略性新兴产业集聚发展提升创新能力和创新绩效方面的贡献体现在哪里？如何有效发挥人力资本在战略性新兴产业集聚发展中助力经济高质量发展的作用？要深入研究这些问题，必须从理论视角和实证视角进行系统性文献梳理，以理论分析为基础探寻产业集聚、人力资本与创新绩效之间的作用机理，运用实证模型及方法进行分析，为研究结论提供学理依据和样本经验。

二、文献综述

（一）产业集聚与创新绩效

产业集聚这一经济现象最早得到国外学者们的关注。Marshall认为产业集聚具有外部性，指出产业关联性、知识溢出、劳动力市场等因素能够合理解释产业空间集聚的现象[3]，产业集聚是多种生产要素的区域选择和相对集中[4]，因不同地区生产要素和资源禀赋的差异性，产业集聚通常会出现专业化集聚和多元化集聚两种情况。沿着此研究视角，应该从产业专业化集聚和产业多元化集聚两个方面来进一步探讨产业集聚与创新绩效的关系：首先，产业专业化集聚对创新的作用体现在集聚能够产生规模经济效应，基于产业性质及特点的相似性，专业化集聚降低了信息不对称和市场交易成本，有利于产业主体在空间范围内进行知识、信息和技术的共享，从而提高资源匹配效率，最终对区域创新具有显著促进作用[5-6]。其次，产业多元化集聚对创新的作用体现在不同产业间的技术交流与合作产生的知识外部性，企业主体利用资源互补优势进行产业链整合，促进新技术交叉融合，形成良好的产业创新环境，带动区域内产业整体创新绩效提升[7]，但产业多元化集聚过度可能会造成挤出效应，因为竞争降低了行业平均利润，当自主研发成本高于引进成本时，容易引发经济活动主体的创新惰性，产业内表现出技术拥挤和企业“创新寻租”行为[8-9]，即在一定程度上抑制了企业创新行为和创新绩效。

（二）人力资本与创新绩效

Schultz将“人力资本”定义为劳动者自身或能够被劳动者使用的知识、技术和工作能力，人力资本是一个人的体力、知识、技能与价值的总和[10]。知识、技术、能力是个体进行创造活动和创新产出的必备条件，人力资本与创新绩效的关系成为众多学者关注的焦点。Hayton认为人力资本的受教育水平和企业创新绩效具有显著正相关性[11]。Kach进一步将人力资本划分为高级人力资本和低级人力资本，实证检验了高科技制造企业不同人力资本的组合对新产品研发和创新的影响机制[12]。国内学者从宏观和微观角度就两者关系进行了探讨。其中宏观层面以区域空间为尺度，将人力资本视为一个动态的演化过程，研究发现人力资本的空间集聚整体上有助于区域创新绩效的提升[13]，同时在人力资本内部结构从低级向高级更替转化中，人力资本的高级化水平对科技创新绩效提升具有显著作用，尤其是高级人力资本对地区流入地的正向促进效应更加明显[14-15]。但是人力资本对创新绩效的作用存在一定的延迟性，因此必须发挥相应人力资本制度与创新绩效的匹配关系及联合效应来进一步释放人力资本的潜在价值[16-17]。微观层面侧重于以企业为研究对象，考察人力资本的异质性差异对企业创新绩效产生的不同影响，如创新型人力资本有助于提高创新绩效，效率型人力资本会抑制企业的创新动力[18]。基于企业异质性视角，研究认为大企业和高新技术企业倾向于发挥专用型人力资本的“规模效应”来提高创新绩效水平，而小企业和服务业则依赖于通用型人力资本的作用[19]。还有部分研究表明人力资本并非直接作用于创新绩效的产出，人力资本会通过网络关系、知识获取与整合以及创新合作水平等影响企业创新投入效率，间接影响创新成果产出，进而对创新绩效发挥积极作用[20-21]。可见两个层面的研究结论虽不尽相同，但总体上有关人力资本与创新绩效关系的研究成果丰硕。

（三）产业集聚、人力资本与创新绩效

产业集聚是产业布局在时空演化中的一种形态，伴随产业集聚会在区域范围内引起人力资本的累积。人力资本累积在产业集聚中逐渐形成“干中学”效应和空间溢出效应，为产业集聚提供丰富的劳动力资源。产业集聚程度越高，人力资本的空间溢出效应越强，人力资本的外部效益越大，于是产业集聚与人力资本形成内在互动关系[22-23]。人力资本是知识传递和技术吸收的重要载体。新经济地理学认为，产业集聚通过知识溢出、人力资本流动等方式形成规模报酬递增效应，有效增强经济增长动力[24]。基于中国本土化情境，学者们对产业集聚、人力资本和创新绩效的关系同样做了一些探讨：首先，资源禀赋理论将人力资本视为一种重要的有形资源，其自身配置效率能够对创新绩效产生深刻影响。已有研究表明，既定人力资本规模条件下，人力资本在各个行业存在一个最优的配置比例，一旦偏离这种状态将阻碍行业进步与经济发展[25]。然而现实中我国各行业的人力资本配置都存在不同程度的“匮乏”与“冗余”两种状态，并且在很大程度上抑制了创新绩效[26]。所以，优化人力资本配置效率、提高人力资本利用水平成为促进行业全要素增长率的重要举措。其次，基于行业异质性特点，产业集聚推动区域创新会受到人力资本门槛结构变动的制约，产业集聚与人力资本的交互作用有助于提升区域创新能力，应该重视人力资本在产业协同集聚中的创新效应[27-28]。最后，有关战略性新兴产业集聚、人力资本与创新绩效三者关系的研究，受统计数据的可获性和连续性等客观因素影响，学者们主要聚焦于高技术产业这一领域，从专业化集聚视角探究人力资本与创新绩效的关系。高技术产业集聚对人力资本结构和质量的要求区别于传统人力资本，高技术产业从业人员以高级化人力资本为代表。部分研究认为，研发型人力资本对创新绩效的影响将通过知识溢出表现出“先降后升”的动态变化，不同地区的人力资本错配程度对高技术产业集聚发展提出新的要求，盲目地追求产业集聚不能驱动创新效益，应当合理引导和保持高端劳动力市场的自由流动与有效配置，以差异化的产业集聚政策来降低人力资本错配指数，以此来发挥人力资本在高技术产业集聚中的正向促进作用[29-30]。

综上文献梳理表明，无论是单向视角，还是多维度视角，产业集聚、人力资本与创新绩效的关系一直得到学者们的持续关注，已有研究成果为后续研究思路与方向提供相应借鉴。从我国经济发展客观形势上分析，战略性新兴产业集聚成为经济高质量发展的重要特征，国家推进战略性新兴产业集群发展工程具有深远战略意义，学术研究理应聚焦战略性新兴产业集聚发展这一主题，特别要关注高素质人力资本在产业集聚中对创新绩效和经济高质量发展的贡献。对比已有研究内容，本研究认为还有进一步拓展的空间：一是人力资本自身具有异质性特点，理论上战略性新兴产业集聚发展依赖于高素质、高技术的人力资本，但对于战略性新兴产业中的“人力资本”的概念究竟应该如何界定和衡量较为科学，已有研究中尚未明确阐述；二是要深度剖析战略性新兴产业集聚、人力资本与创新绩效的关系，必须厘清人力资本在产业集聚和创新绩效之间的作用机理，阐明三者的内在逻辑关系，为选择合适的实证模型提供依据；三是基于长三角区域性样本数据实证分析得出的相关研究结论，从实践角度提出建设性对策，有助于丰富此领域研究成果。

三、研究设计

（一）模型设定

基于文献总结和理论分析，本研究首先认为人力资本在战略性新兴产业集聚对创新绩效的影响并非线性关系，主要原因有两点：一是因为产业集聚通常会引起人力资本累积，而人力资本累积发挥知识、技术溢出效应具有一定时间性，对创新绩效的作用机制可能存在延迟性；二是因为创新绩效体现的是从技术创新的资源投入到经济效益创新成果产出的动态过程，研究人力资本的具体作用必须分阶段地进行创新绩效的考量较为合理。学术研究中对非线性关系估计的方法有五种，分别是：1.依据最小二乘法建立非线性回归模型，如Gauss-Newton法、Levenberg-Marquardt法等，当数据存在异常值时，导致参数估计效果不理想，模型缺乏稳健性；2.分组检验法，容易受到客观分组标准的制约而无法有效判断置信区间及门槛值；3.交互项检验法，可能面临共线性问题，门槛值估计不准确；4.面板平滑迁移模型（PSTR），能够有效刻画模型回归系数在截面。上的异质性，实现不同区间的平滑转换，但仍然无法解决内生性问题，适合多截面数据研究；5.Hansen面板门限模型（PTR），可以估计出具体的门槛值，能够对门槛值的显著性及置信区间进行有效检验，适用于一般面板数据模型。

（二）变量说明

1.解释变量

产业集聚在文献讨论中包括专业化集聚和多元化集聚，为准确刻画战略性新兴产业集聚的本质属性，选择专业化集聚作为战略性新兴产业集聚测量指标.区位熵反映了某一产业部门的专业化程度及要素的空间分布情况，又称专门化率，以区位熵（）测量产业专业化集聚程度，计算公式为：

2.门限变量

战略性新兴产业是新兴科技和新兴产业的结合体，产业从业人员的受教育经历、专业知识、技术经验等相对较高，属于人力资本结构中的高级化形式，但如果仅以高技术专业人员占比或员工平均受教育年限等静态指标衡量显然有失偏颇。借鉴有关学者对人力资本的度量方法[32]，对人力资本进行动态化测算，操作步骤及计算公式如下：（1）依据受教育程度将人力资本划分为n个部分，以每个部分占人力资本的比重作为空间向量的分量①；（2）所有分量构成一个n维向量，依次计算每个向量与基准向量的夹角；（3）向量夹角大小代表人力资本结构变化的程度，依据夹角的权重计算人力资本指数。本研究依据受教育程度划分为5类人力资本空间向量，

3.被解释变量

创新绩效（Innovation performance）涵盖从产业创新技术投入到创新成果产出，已有研究中对于创新绩效的衡量主要从创新投入（Innovation investment）和创新产出（Innovation output）两个方面来考察[33]，其中创新投入包括专利申请量、专利授权量、发表论文数等指标，创新产出包括新产品销售收入、新产品销售收入占总销售收入比重、新产品销售收入占产业产值比重、新产品销售利润等指标。从技术创新角度看，创新投入是以技术研发为基础的创新活动，专利申请量仅表征了创新主体的原始动机，专利授权量仅体现创新投入获得社会的认可程度，单纯选择某一指标都不足以证明创新投入的强度和效果，综合考虑选择以专利授权量占专利申请量的比重作为创新投入绩效的衡量指标。创新产出体现了技术成果转化为经济效益的能力，以新产品销售收入占总销售收入的比重作为创新产出绩效的衡量指标②，因此本研究中的创新绩效包括创新投入绩效和创新产出绩效两个阶段。

4.控制变量

引入控制变量是为了最大限度地降低除自变量以外的其他变量可能对因变量所产生的影响。为客观反映战略性新兴产业集聚、人力资本对创新绩效的影响，本研究选择战略性新兴产业规模（Industrial scale）、R&D人员全时当量（R&D people）、R&D经费支出（R&D expenditure）、研发机构数量（R&D institutions）作为控制变量。

同理，多重门限回归模型（以双重门限为例）如下：

（三）数据来源与说明

基于2015—2020年长三角地区省级面板数据，原始数据来源于《中国统计年鉴》《上海统计年鉴》《江苏统计年鉴》《浙江统计年鉴》《安徽统计年鉴》《中国科技统计年鉴》《中国高技术产业统计年鉴》以及国家战略性新兴产业数据库相关数据，个别年份指标数据缺失采用指数平滑法进行线性插值补齐，为消除数据量纲差异，先对所有数据进行标准化处理再进行计算，各变量描述性统计结果如表1所示。

表1 变量描述性统计

四、实证分析

（一）产业集聚区位熵与人力资本指数

依据产业集聚区位熵（LQ）及人力资本指数（Ht）测量方法，通过计算得到长三角地区战略性新兴产业集聚指数和人力资本指数。图1显示上海、江苏产业集聚区位熵指数总体高于区域平均水平，说明两地战略性新兴产业集聚发展程度较高；浙江产业集聚区位熵与区域平均水平相比呈现先升后降趋势，2019年以来连续两年低于区域平均值，产业集聚度有所下降；安徽产业集聚区位熵始终低于区域平均值，但在2020年却反超浙江，且与区域平均水平差距逐渐缩小，战略性新兴产业集聚发展呈现“后来居上”的态势。图2显示长三角地区战略性新兴产业人力资本指数基本呈现不断提高趋势，上海作为技术和人才创新高地，人力资本指数远远高于其他三省，处于绝对领先地位；江苏人力资本指数基本保持在区域平均水平；浙江和安徽人力资本指数低于区域平均水平，但安徽人力资本指数在2018年以后上升趋势明显。对比图1和图2可以发现，战略性新兴产业集聚水平与人力资本指数存在空间相关性，伴随战略性新兴产业集聚，以高学历、高素质、高技能人力资本为代表的人才集聚效应进一步增强。经济发展水平是战略性新兴产业集聚和人才集聚的重要影响因素，同时长三角区域战略性新兴产业集聚程度与人力资本指数的匹配性相对不足，区域内产业集聚与人才集聚协同发展的格局尚未形成。

图1 长三角地区战略性新兴产业集聚区位熵（LQ）

图2 长三角地区战略性新兴产业人力资本指数（Ht）

长三角战略性新兴产业集聚区位熵与人力资本指数测算结果表明：（1）产业集聚会引发人力资本集聚，产业专业化集聚程度在很大程度上影响甚至决定了高级化人力资本的地域流向性；（2）以高技术产业为代表的战略性新兴产业集聚与人力资本积累在空间上具有显著正相关性，人力资本积累在产业集聚过程中的“干中学”效应和空间溢出效应得到验证。

（二）Hansen门限模型回归检验

1．基于创新投入绩效的门限回归分析

运用State13.0软件进行Hansen门限模型实证分析，首先依据Bootsrap法检验确定门限值个数及统计结果，表2给出了三种门限模型下的检验情况，单一门限模型在5%显著性水平下通过检验，双重门限模型在1%显著性水平下通过检验，三重门限模型未通过显著性检验。对比不同门限效应检验结果，表3给出了单一门限模型和双重门限模型的具体门限值及置信区间，其中单一门限值为0.231，对应置信区间为[0.229，0.236]，双重门限值依次为0.139、0.327，对应置信区间分别为[0. 097，0.218]和[0.241，0.338]。对应双重门限值及置信区间，图3、图4分别给出了双重门限模型下两个门限值的似然比函数图，LR统计值在5%显著水平下临界值估计区间与真实值的原假设区域基本吻合，进一步验证了人力资本在双重门限检验下的真实性程度。

表2 Bootsrap检验统计结果

注：***、**、*分别表示在1%、5%、10%水平下显著，下同。

表3 基于创新投入绩效的门限值估计及置信区间

图3 双重门限模型第一个门限估计值似然比函数图

图4 双重门限模型第二个门限估计值似然比函数图

4给出了以创新投入绩效为因变量的门限回归结果：（1）单一门限回归模型中，人力资本指数在5%显著性水平下对创新投入绩效起到正向促进作用，系数达到2.418。当人力资本指数小于0.231时，产业集聚对创新投入绩效的影响未通过显著性检验；当人力资本指数大于0.231时，产业集聚对创新投入绩效起到正向促进作用，系数为0.119。（2）双重门限回归模型中，人力资本指数在1%显著性水平下对创新投入绩效起到正向促进作用，系数为1.826。当人力资本指数小于0.139时，产业集聚对创新投入绩效产生了抑制作用，系数为-0.065；当人力资本指数介于0.139和0.307之间时，产业集聚对创新投入绩效起到正向促进作用，系数为0.213；当人力资本指数大于0.307时，产业集聚对创新投入绩效起到正向促进作用，系数为0.529。

对比两个不同门限回归结果表明：人力资本总体上对创新投入绩效具有促进作用，且当人力资本指数跨越一定门槛值后，产业集聚对创新投入绩效的影响系数由负变正，促进作用不断增强，说明人力资本在产业集聚对创新投入绩效的影响中发挥了门槛效应。控制变量方面：产业规模、R&D经费支出均在1%显著性水平下对创新投入绩效起到正向促进作用，R&D人员全时当量总体在10%显著性水平下对创新投入绩效起到一定促进作用，研发机构数量没有对创新投入绩效产生显著影响。

2．基于创新产出绩效的门限回归分析

表5、表6给出了基于创新产出绩效的Boostrap法检验、门限值估计及置信区间检验结果，单一门限模型在5%显著性水平下通过检验，门限估计值为0.214，对应置信区间为[0.208，0.323]，双重门限模型及三重门限模型均在1%显著性水平通过检验，双重门限估计值分别为0.214、0.508，对应置信区间为[0.208，0.323]、[0.471，0.519]，三重门限估计值为0.373，对应置信区间为[0.356，0.424]。图5、图6和图7分别给出了三重门限模型下三个门限值的似然比函数图，结果显示在LR临界值范围内，三个门限值均与估计值具有高度吻合性，说明产业集聚对创新绩效的影响在三个门限值0.214、0.373、0.508之间存在真实的结构变动差异，有效验证了模型估计的准确性。

表4 基于创新投入绩效的门限模型回归估计结果

表5 Bootsrap检验统计结果

表6 基于创新产出绩效的门限值估计及置信区间

图5 三重门限模型第一个门限估计值似然比函数图

图6 三重门限模型第二个门限估计值似然比函数图

图7 三重门限模型第三个门限估计值似然比函数图

表7给出了以创新产出绩效为因变量的门限回归结果：（1）单一门限回归模型中，人力资本指数在5%显著性水平下对创新产出绩效起到正向促进作用，系数为2.047，当人力资本指数小于0.214时，产业集聚在5%显著性水平下对创新产出绩效起到正向促进作用，系数为0.565；当人力资本指数大于0.214时，产业集聚在10%显著性水平下对创新产出绩效起到一定促进作用，系数仅为0.058。（2）双重门限回归模型中，人力资本指数在1%显著性水平下对创新产出绩效起到正向促进作用，系数为0.994，当人力资本指数小于0.214时，产业集聚在1%显著性水平下对创新产出绩效起到正向促进作用，系数为0.247；当人力资本指数介于0.214和0.508之间时，产业集聚在5%显著性水平下对创新产出绩效起到正向促进作用，系数为0.764；当人力资本指数大于0.508时，产业集聚在5%显著性水平下对创新产出绩效起到正向促进作用，系数为0.061。（3）三重门限回归模型中，人力资本指数在1%显著性水平下对创新产出绩效起到正向促进作用，系数为0.703，当人力资本指数小于0.214时，产业集聚在5%显著性水平下对创新产出绩效起到正向促进作用，系数为0.315；当人力资本指数介于0.214和0.373之间时，产业集聚在5%显著性水平下对创新产出绩效起到正向促进作用，系数为0.510；当人力资本指数介于0.373和0.508之间时，产业集聚在1%显著性水平下对创新产出绩效起到正向促进作用，系数为0.692；当人力资本指数大于0.508时，产业集聚在5%显著性水平下对创新产出绩效起到一定促进作用，系数仅为0.054。

对比三个不同门限回归结果表明：人力资本总体上对创新产出绩效具有促进作用，但影响系数呈现下降趋势，产业集聚对创新产出绩效的促进作用显著受到人力资本门槛效应的影响，具体表现为随着门限值数量的增加和门限区间划分的精细，产业集聚对创新产出绩效的影响呈现先增强后减弱的变化，不仅说明人力资本在产业集聚对创新产出绩效的影响中存在门槛效应，还意味着当人力资本指数超过既定水平后，对创新产出绩效的促进作用相对有限，预示着在战略性新兴产业集聚发展中，高级化的人力资本积累并非越多越好，相反过度集聚可能会产生人才资源的拥挤效应和配置效率问题。控制变量方面：产业规模未能通过显著性水平检验对绩效产生影响，R&D人员全时当量总体在10%显著性水平下对创新产出绩效起到正向促进作用，R&D经费支出在1%显著性水平下对创新产出绩效产生正向促进作用，R&D研发机构数量仅在三重门限回归模型中对创新产出绩效产生一定促进作用，系数为0.026。

表7 基于创新产出绩效的门限模型回归估计结果

五、结论与建议

（一）结论

本研究遵循“文献综述——理论分析——模型设计——实证分析”的研究范式，运用区位熵、人力资本指数及Hansen门限回归模型对长三角地区战略性新兴产业集聚、人力资本与创新绩效关系进行实证分析，主要得出以下结论：

第一，长三角地区战略性新兴产业集聚水平和人力资本指数整体处于上升趋势，区域内产业集聚与人才集聚存在空间正相关性，产业集聚对高级化人力资本具有很强的吸引力，人力资本积累在产业集聚过程中具有“干中学”效应和空间溢出效应。但受到经济发展水平和战略性新兴产业集聚程度的多重因素影响，短时期内两者协同发展的格局尚未显现。

第二，不同门限回归模型下，人力资本对战略性新兴产业的创新投入绩效和创新产出绩效均有显著促进作用，充分肯定了人力资本在产业集聚发展中的重要角色。产业集聚对创新绩效的影响机制受到人力资本门槛效应的制约，对应创新绩效的两个阶段而言，当人力资本指数跨越既定门槛值时，产业集聚对创新投入绩效的正向促进作用不断增强，而对创新产出绩效的正向促进作用则表现为先增后减的变化。不同程度的门限效应变化对于如何发挥人力资本在产业集聚中对创新绩效的影响提出了新的要求，战略性新兴产业创新绩效的提升并非完全依赖高级化人力资本，要警惕人力资本的拥挤效应和配置效率。

第三，在创新投入绩效阶段，产业规模、R&D经费支出、R&D人员全时当量在不同程度上能够对创新投入绩效产生正向促进作用，研发机构数量不能对创新投入绩效产生显著影响。在创新产出绩效阶段，产业规模不能对创新产出绩效产生显著影响，R&D经费支出、R&D人员全时当量和R&D研发机构数量在不同程度上对创新产出绩效具有一定促进作用。

（二）建议

基于实证研究结论和长三角地区经济发展实际，针对战略性新兴产业集聚、人力资本和创新绩效的关系，本研究提出如下建议：

第一，人力资本是推动战略性新兴产业提质增效的重要因素之一，长三角各地区要积极抓住国家战略发展机遇，有效利用经济腹地和技术创新优势，加快战略性新兴产业集聚发展步伐，充分发挥市场机制对人力资本要素的流动及配置作用，灵活运用产业集聚政策吸引高端人才，为产业集聚发展夯实人才资源，加快形成产业集聚和人才集聚良性互动的局面。

第二，科学认识和准确把握人力资本在战略性新兴产业集聚对创新绩效的作用机理。在产业集聚创新投入阶段，要加大人才引进力度，完善人力资本的培训教育和激励机制，发挥人力资本在产业集聚中的知识及技术溢出效应，增强人力资本的原始创新动力，提升产业集聚的创新投入绩效水平。在产业集聚创新产出阶段，要客观重视人力资本门槛效应的存在，避免战略性新兴产业过度专业化集聚产生高端人才的拥挤效应，这会在一定程度上抑制战略性新兴产业创新绩效的提升。政府要进一步优化战略性新兴产业空间布局，合理引导高级化人力资本在行业间的配置效率，保持战略性新兴产业集聚发展中人力资本“存量”和创新绩效“增量”的动态匹配性，最大限度地发挥人力资本积累在产业集聚对创新绩效的促进作用。

第三，在产业集聚发展中，要注重技术研发经费投入和科技人员的技术攻关，强化人力资本吸收技术成果转化创新经济效益的能力，促进研发机构之间的技术交流与人才合作，从产业链、技术链、资金链等方面进行区域战略性新兴产业的资源整合，促进产业集聚对不同阶段创新绩效产出的组合力量。

①刘智勇等按照受教育程度将人力资本结构划分为未上过学、小学、初中、高中（含高中、中等职业教育、高等职业教育）、大专及以上（含大学专科、大学本科、研究生）5类。基于战略性新兴产业从业人员受教育程度相对较高的实际情况，为提高分组的科学性，本研究这里做了适当修正，依次为：初中及以下（含初中、小学、未上过学）、高中（含高中、中等职业教育）、大专、本科、研究生（含硕士、博士研究生）。

② 新产品销售收入、总销售收入等指标运用GDP价格指数进行平减，折算成基期价格指数，考虑人力资本对创新投入绩效及创新产出绩效的滞后性影响，对人力资本指数的测量采用提前一期数据作为计算依据。

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Research on the Relationship between Strategic Emerging Industry Agglomeration, Human Capital and Innovation Performance

ZHAO Kui

( Anhui Business College, Wuhu 241002, Anhui, China )

Based on the provincial panel data of strategic emerging industries in the Yangtze River Delta from 2015 to 2020, using location entropy, human capital index and Hansen threshold regression model, this paper explores the relationship between industrial agglomeration, human capital and innovation performance. Research shows: human capital can significantly promote innovation performance, the mechanism of industrial agglomeration on innovation performance is affected by the threshold effect of human capital, when the human capital index crosses the established threshold, the positive effect of industrial agglomeration on innovation investment performance is increasing, the positive promoting effect on innovation output performance shows a trend of first increasing and then decreasing. According to the research conclusion, propose to create an interactive development pattern of industrial agglomeration and talent agglomeration, scientifically grasp the mechanism of human capital in different stages of industrial agglomeration on innovation performance, pay attention to the combination of human capital, technology, capital and R & D institutions.

strategic emerging industries, industrial agglomeration, human capital, innovation performance

F276/F249

A

1673-9639 (2022) 02-0091-13

2022-01-19

安徽省高校人文社科研究重点项目“互联网＋’背景下的供应链平台商业模式创新研究”（SK2019A0866）；安徽商贸职业技术学院科研项目“基于生态文明视角下的安徽省新型城镇化动力机制研究”（2020KYR10）；安徽商贸职业技术学院技术技能创新服务平台应用研究项目“共享经济背景下芜湖市家政服务业灵活用工动力机制、现实困境和路径创新”（2021ZDQ02）。

赵 奎（1990-），男，安徽芜湖人，硕士，研究方向：区域经济。

（责任编辑 陈书慧）（责任校对 陈 俭）（英文编辑 田兴斌）