人才创新高地建设赋能城市经济高质量发展的机制研究——基于269 个城市的经验数据

彭川宇，何劲松，杨佳雯，朱玲莉

（西南交通大学公共管理学院，四川成都 610031）

我国经济发展正由高速度向高质量转变，党的二十大报告明确强调“高质量发展是全面建设社会主义现代化国家的首要任务”［1］。推动城市经济高质量发展，不仅符合中国经济可持续发展的内在要求，也能更好地满足人民群众日益增长的美好生活期望，是城市发展的新方向［2］。然而，实现经济高质量发展并非易事，在外生不确定性冲击和内生结构性问题的双重压力下，区域发展失衡、产业结构不合理、环境污染等问题日渐突出，城市经济发展的风险增加。探寻影响城市经济高质量发展的因素和动能成为当下值得深入研究的重要议题。2016 年《中共中央关于深化人才发展体制机制改革的意见》出台，随后多个城市出台了一系列引才聚才政策，相继投入大量的资金和服务，打造人才创新高地，搭建创新平台，提供创新项目，吸引高端创新型人才进驻，以人才集聚推动区域创新能力提升进而增强城市高质量发展动力［3］。人才创新高地既是优秀人才的集聚地，也是创新活动及创新成果的产出地，它意味着一个城市或区域中优秀人才所占的比例以及他们的创新效能和价值远高于周边地区，具体表现为该城市或区域高密度的人才数量、高水平的人才级别、高效益的人才产出以及高品位的人才发展环境［4］。在我国，人才创新高地建设开始于20 世纪末，1988 年5 月国务院批准建立了我国第一个高新技术产业开发区中关村科技园区。1996 年上海浦东为积极参与国际人才竞争，大力吸引海内外人才，提出建立国际人才创新高地。2010 年后，人才创新高地建设在各个城市爆发，截至2019 年年底，我国已有90 多个城市提出人才创新高地建设（见图1）。2021 年中央人才工作会议上，习近平总书记强调要“加快建设世界重要人才中心和创新高地”，同年7 月科技部进一步明确指出在北京、上海、粤港澳大湾区建设高水平人才创新高地，形成区域创新的增长极。党的二十大进一步提出：“深入实施人才强国战略……加快建设世界重要人才中心和创新高地。”人才创新高地建设作为城市引才聚才的重要政策之一，引起了社会和学界的广泛关注［4］。那么城市人才创新高地建设是否切实提升了城市经济高质量发展水平？其影响机制又是什么？还鲜有学者对此展开研究。

图1 我国城市人才创新高地建设趋势

1 文献综述

1.1 城市经济高质量发展研究

相较于传统的强调经济发展规模的城市发展模式，城市经济高质量发展更注重经济发展的质量，关注城市的健康可持续发展。目前学者们主要围绕城市经济高质量发展的内涵及指标体系建设和影响因素展开研究。

关于经济高质量发展的内涵及指标体系的探究可分为两大类：其一是学者们从“创新、协调、绿色、开放、共享”的新发展理念出发，综合全面地阐述经济高质量发展的内涵并利用新发展理念进行底层指标筛选优化建立综合性的评价体系对城市经济高质量发展水平进行评估。程翔等［5］认为在新发展阶段从新发展理念来理解经济高质量发展是我国经济发展研究的大方向。何玉梅等［6］基于新发展理念构建了包含19 个二级指标的经济高质量发展评价指标体系。崔丹等［7］遵循新发展理念的价值偏好构建了新时代资源型城市高质量发展水平的综合测度指标体系。其二是从经济发展的角度对经济高质量发展的内涵进行规范并构建指标体系。张震等［8］从经济发展动力、新型产业结构、经济发展条件、经济发展开放性、经济发展协调性、绿色发展、经济发展共享性7 个维度构建了黄河流域经济高质量发展水平评价指标体系。李向阳［9］从经济发展活力、效率、能力3 方面构建经济高质量发展指标体系。张治栋等［10］提出包含经济增长动能、结构、成果3个方面共计18 项基础指标的经济高质量发展评价指标体系。相比较而言，学者们更倾向于选择第一类指标体系来测量城市经济高质量发展。

关于影响城市经济高质量发展的因素学者们也进行了深入的探究。其中Xia 等［11］研究发现区块链技术可以推动传统产业转型升级，从而赋能城市经济高质量发展。张治栋等［10］发现智慧城市建设可以显著促进城市经济高质量发展。还有学者分析了地方政府的政策对城市经济高质量发展的影响，如碳总量控制政策，货币政策，产业政策等公共政策对城市经济高质量发展的影响。这些研究表明，地方政府推出的政策会在很大程度上促进城市的经济高质量发展，然而人才政策是否具有同样的促进作用，还鲜有学者进行探究。

1.2 人才创新高地研究

目前学者们对于人才创新高地的研究主要集中于人才创新高地概念界定和人才创新高地建设路径两方面。国际上关于人才创新高地的概念界定并不多，但有大量关于科技创新中心和技术发展中心等概念的表述。英国学者贝尔纳［12］在揭示世界范围内科学进步不均衡增长的基础上，刻画了世界科学活动中心随时间流动的概貌。美国学者Hillner［13］认为全球技术创新中心应具有四大要素，包括大学和研究机构、规模化的企业、初创公司和风险投资公司。《联合国人类发展报告2001》中提出了技术发展中心的概念，将其下沉到城市层面上并界定为研究机构、商业组织和风险资本的汇集之地［14］。

国内学者对人才创新高地的内涵也进行了一定的探索。王培君［15］提出人才创新高地是人才数量多、素质优、结构好、效益高的区域，其内涵主要体现在人才数量分布的高密度、人才素质的高标准、人才结构的高对应、人才流动的高活力和人才产出的高效益上。薄贵利［16］提出世界级、国家级人才高地是汇聚了一大批世界级和国家级创新创业人才，能够在新一轮科技革命和产业变革中引领和紧跟世界潮流、带动国家产业结构转型升级的人才密集区。萧鸣政等［4］认为人才高地是指在某一人口群体当中，优秀人才所占的比例以及他们的创新效能与价值远高于周边地区的地方，这样的地方可以是一个区域，也可以是一个城市。人才创新高地建设的路径也是国内学者关注的重点。王培君［15］提出在人才高地建设中要从三个方面开展具体工作：一是地方先行，二是企业先行，三是教育先行。阎豫桂［17］则提出了打造粤港澳大湾区世界级人才高地的六步对策建议。

通过对现有文献进行梳理发现：学者们对于人才创新高地建设的研究重点大多集中在人才创新高地建设的内涵和路径选择等方面，鲜有学者对人才创新高地建设的政策效果展开实证分析，缺乏从城市经济发展的视角探究人才创新高地建设的政策效应以及影响机制。同时，已有的文献多侧重于定性研究，少量的定量研究也仅局限于长三角、京津冀等地区。鉴于此，本文尝试依据中国2010—2019 年269 个地级及以上城市的数据，将人才创新高地建设作为一次准自然实验，评估人才创新高地建设对城市经济高质量发展的影响效应和内在机制。

本文可能的边际贡献在于：第一，在研究内容上，以城市人才创新高地建设这一重要人才政策的推出构造准自然实验，论证了人才创新高地建设与城市经济高质量发展的联系和内在机制，这不仅在一定程度上拓展了人才创新高地建设效果分析的视角，同时也丰富了城市经济高质量发展影响因素和动力机制的研究。第二，在研究方法上，本文采用多期双重差分法（difference in differences，DID）进行人才创新高地建设对城市经济高质量发展的效应研究，不同于以往人才政策研究中学者们经常采用的定性分析方法，丰富了双重差分模型在人才政策效应研究中的应用。第三，在实践意义上，本文验证了人才创新高地建设能够通过科技投入水平的提升促进城市经济高质量发展，其中创新能力起到调节作用，并且这种影响作用在不同级别不同规模的城市间存在差异。这为进一步推动城市人才创新高地建设、促进城市经济高质量发展，提供了更加深入的理论支持，也为不同城市有针对性地制定人才创新高地建设相关政策提供启示。

2 机理分析与研究假说

人力资本理论的提出者美国经济学家舒尔茨［18］指出人力资本的累积是社会经济增长的源泉。新经济增长理论突破新古典增长理论的局限，将知识和人力资本视为经济增长的内生变量，进一步强调了人力资本这一内生因素对经济长期增长的作用。Romer［19］通过知识的外部性、知识的报酬递增的假设，较好地解决了竞争性均衡与经济稳定增长的兼容性问题，将知识和技术内生化到经济增长模型中。与此同时，Lucas［20］认为人力资本能够在经济领域产生相应的溢出效应并建立了人力资本与相应要素投入之间的数量关系，逐步推动了人力资本在经济增长模型中的内生化。人才创新高地建设已经成为我国不同城市吸引人才、集聚人才的重要抓手。人力资本能够提高企业的生产效率，是解释区域创新和经济发展差异的关键因素［21］。人才创新高地建设通过一系列配套政策，为人才构建良好的发展环境，同时为人才提供项目、服务、资金和平台，助力打造一流人才队伍，吸引人力资本集聚，为城市经济高质量发展提供重要人力资本要素。因此，本文提出以下假说：

假说1：人才创新高地建设会促进城市经济高质量发展水平的提升。

有研究表明人才政策会促进城市科技创新水平的提升［22］。人才创新高地建设是促使人才与创新相互促进、相互推动的平台和环境［4］。何丽君［23］进一步指出人才和创新的良性协同是城市经济高质量发展的关键。同时，有学者提出，一个城市科技创新水平的高低，会影响城市产业转型速度及经济效率进而影响城市的发展［24］。因此，本文提出以下假说：

假说2：城市科技创新水平会调节人才创新高地建设与城市经济高质量发展的关系。

由于不同城市建设人才创新高地的时间和所能投入的要素存在差异，加之人才创新高地建设会受到城市所处地理位置和经济发展水平等多方面因素的影响，其吸引人才和留住人才的能力也有所不同。已有研究表明：在城市高质量发展中，人力资本聚集存在明显的区域差异［25］。因此，本文提出以下假说：

假说3：人才创新高地建设对城市经济高质量发展的促进作用存在地区差异。

在人才创新高地建设的过程中，地方政府为了吸引人才，往往会出台人才补贴、资金支持等配套政策，这些政策的实施会提高政府的科技投入水平，进而推动城市经济发展。一方面，政府的财政投入具有示范性和引导性作用，有利于推动关键产业和关键技术的研发，促进产业转型升级，进而提升城市竞争力［26］。另一方面，更高的科研投入水平意味着更充足的资金支持，可以改善科研条件，推动科研项目的落地和开展，促进技术交流，提升科技成果转化率，进而促进城市发展。因此，本文提出以下假说：

假说4：人才创新高地建设可以通过提升城市科研投入水平，进而对城市经济高质量发展产生促进作用。

基于以上分析，本文认为人才创新高地建设对城市经济高质量发展的影响机制如图2 所示。

图2 人才创新高地建设对城市经济高质量发展的影响机制

3 研究设计

3.1 数据来源及处理

本文以我国294 个地级及以上城市2010—2019年数据为最初的样本，研究数据来源于各省市统计年鉴、国研网数据库、EPS 数据平台和CNRDS 中国研究数据服务平台，删除了部分大量数据缺失的城市，最终得到的样本量为269 个城市，其中实验组有96 个城市，对照组有173 个城市。对个别缺失数据用插值法补齐数据。对数据的处理、回归分析和检验采用SPSSAU 和Stata 软件完成。

3.2 计量方法

3.2.1 双重差分模型

为研究我国城市人才创新高地建设对城市经济高质量发展的影响，本文将2010—2019 年各城市推出的建设人才创新高地政策作为准自然实验，将出台了人才创新高地建设政策的96 个城市作为实验组，未出台政策的173 个城市作为对照组，借鉴姚圣文［27］的做法，构建多期双重差分计量模型，如公式（1）所示：

在式（1）的基础上，本文建立回归模型（2）来检验城市的创新能力对人才创新高地建设与城市经济高质量发展之间关系的调节效应。

3.2.2 变量说明

被解释变量：城市经济高质量发展水平（HQD）。本文借鉴以往学者对于城市经济高质量发展的界定，以创新、协调、绿色、开放、共享的新发展理念为基础构建衡量城市经济高质量发展的指标体系。其中，创新维度借鉴宗刚等［28］的研究，选用城市当年获得的发明数量、城市当年获得的实用新型数量和城市当年获得的外观设计数量作为衡量“创新”的指标。协调维度借鉴罗斌元等［29］、崔丹等［7］的研究，采用城市第二产业与第三产业产值比和人均地区生产总值（GDP）来表示协调程度。绿色维度，参考马海涛等［30］的研究，选用工业废气排放量、城市绿化覆盖率和工业废水排放量来衡量。开放维度，采用城市实际利用外资总额和国际互联网用户数来评估。共享维度，参考潘桔等［31］和马海涛等［30］的研究，选用医院床位数、城镇职工基本养老保险人数、公路客运量来测量。本文利用极差标准化的方法对基础的指标数据进行无量纲化处理，然后用熵值法计算出熵值，确定各个指标的占比权重，通过式（3）计算出城市经济高质量发展水平指数，其中X1-X13表示评价城市经济高质量发展的二级指标。城市经济高质量发展测量指标如表1 所示。

表1 城市经济高质量发展评价指标体系

核心解释变量：城市人才创新高地建设（Treat×Post）。人才创新高地建设是城市虚拟变量和时间虚拟变量的交互项，是一个二分类的变量。若城市虚拟变量Treat 属于受到了政策冲击的处理组，则取值为1，反之取值为0；若时间虚拟变量Post 进入了处理期，则取值为1，反之取值为0；当交互项对城市经济高质量发展的回归系数显著为正时，那证明人才创新高地建设促进了城市经济高质量发展。

控制变量：为了防止遗漏变量带来的内生性问题，本文借鉴罗斌元等［29］、韩雅清等［32］、郭春雨等［33］和韦东明等［34］的做法，从人民生活水平、投资水平、单位人口数和政府规模四个维度选择五个指标作为控制变量来缓解遗漏变量对实验产生的误差。指标具体选择如下：（1）投资水平，用固定资产投资额与GDP 比值衡量。（2）人民生活水平，用人均工资（元）来评估，并取对数处理。（3）单位人口数，用人口密度（万人/km2）来测定。（4）政府规模，用地方财政一般预算内收入与GDP 的占比和地方财政一般预算内支出与GDP的占比来衡量。

调节变量：创新能力，借鉴卢洪友等［35］的研究，采用当年申请的发明专利数量（件）来衡量创新能力，并取对数处理，为了避免可能存在的多重共线性问题，对调节变量中的交互项进行了中心化处理。变量的描述性统计如表2 所示。

表2 变量的描述性统计

4 实证分析

4.1 基准回归

为了研究人才创新高地建设对城市经济高质量发展的影响，本文依据基准回归方程（1），使用面板回归模型分析人才创新高地建设对城市经济高质量发展的影响，回归结果如表3 所示。在表3 中，模型（1）、（2）是控制了个体和时间的双向固定效应，模型（1）为不加控制变量的结果，结果显示人才创新高地的建设对城市经济高质量发展的回归系数为0.004 43，且在1%的水平下显著；模型（2）为加入了控制变量的估计结果，加入控制变量后的回归系数为0.004 26，在1%的水平下显著，同时为了增加数据的可比性，增加了模型（3）、（4）的估计结果，模型（3）仅固定了时间效应，仍然在1%的水平下显著，这表明人才创新高地的打造促进了城市经济高质量发展，这一结果验证了我们的研究假说1。

表3 基准回归结果

4.2 调节效应检验

根据前述的机制分析，人才创新高地建设所吸引和集聚的人力资本的效果的发挥有赖于地方良好的创新创业环境。接下来，进一步分析城市创新能力对人才创新高地建设与经济高质量发展间关系的调节作用。从表4 模型（5）看出，加入调节变量后，Treat×Post 与Inn 交乘项的回归系数显著为正（回归系数为0.007 24，P＜0.1），表明城市的创新能力在人才创新高地建设与城市经济高质量发展之间有正向的调节作用，创新能力越高的城市，人才创新高地建设越能促进城市经济的高质量发展，假说2得到验证。

表4 调节效应检验结果

4.3 平行趋势检验

双重差分法的有效的前提是实验组与对照组满足平行趋势假设，所以本文借鉴Beck 等［36］的研究进行平行趋势检验，对多期双重差分模型的政策实施前7 年到后8 年的年份虚拟变量进行回归，回归结果见表5，并将其回归系数及其95%置信区间绘制如图3 所示。在估计过程中，为避免多重共线性影响，剔除了j=-7 的虚拟变量。

表5 平行趋势检验结果

图3 平行趋势检验

根据表5 的回归结果，在模型（6）中，政策实施前对年份估计结果均不显著，政策实施当期的回归系数为0.009 41（在10%水平下显著），并到了第三年回归系数提高到0.012 6，并在5%水平下显著，且从图3 可以看出，对城市经济高质量发展的显著增益效应不断上升，通过对人才创新高地建设前后时间的分析，证明了人才创新高地建设对城市经济高质量发展的正向效应，样本通过了双重差分模型所需的平行趋势检验。

4.4 异质性分析

为检验假说3，本文借鉴聂长飞等［37］的研究，根据城市区位和城市规模两个角度来探究异质性。城市区位根据国家统计局发布的《东西中部和东北地区划分方法》，将城市划分为东部城市和中西部城市。城市规模根据《国务院关于调整城市规模划分标准的通知》，将人口数大于300 万人的城市划分为大城市，人口数小于300 万人的划分为小城市。

考虑到中国城市发展水平的不平衡，人才创新高地建设的效果在地区层面可能具有差异。本文根据城市区位和城市规模大小将城市分为二组分别进行异质性检验。根据表6 的异质性检验：从城市区位上看，人才创新高地的建设显著地促进了中西部城市的经济高质量发展，而对东部城市没有显著的效果。从城市规模上看，人才创新高地建设对大城市效果系数更大。这可能是因为，一方面，东部城市由于经济发展水平较高，人才集聚优势明显，人才创新高地对于其集聚人才的效果并不突出；而中西部城市原有的人才集聚能力有限，在近十年陆续进行的人才创新高地建设中，政策支持力度大，对于人才的吸引产生了显著的效果。另一方面，人才创新高地建设的结果扩大了城市人口的规模，大城市有更多的人才资源禀赋，从而对城市经济高质量发展促进效果更大。

表6 异质性检验结果

4.5 机制分析

以上估计结果表明，人才创新高地建设促进了城市经济高质量发展，为验证假说4，此部分进一步用中介效应模型来检验人才创新高地建设通过对科技投入水平来促进城市经济高质量发展的机制，构建中介模型如下：

其中，Tech 表示中介变量，借鉴卢洪友等［35］的研究，本文选用科技事业支出与地方财政一般预算内收入的比值来衡量科技投入水平，其余变量含义与（1）式相同，则反映了人才引进政策对城市经济高质量发展的总效应，、表示中介效应的大小。结果如表7 所示，从模型（7）可以看出，人才创新高地建设对科技投入水平影响效果显著为正，说明了人才创新高地的建设对各地的科技投入水平起到推动作用，根据模型（8），中介变量的回归结果显著为正，表明了人才创新高地建设通过提高城市的科技投入水平进而促进城市经济的高质量发展。假说4 得到验证。

表7 机制检验结果

5 稳健性检验

为了验证上述DID 估计的有效性，本文借鉴Cai 等［38］的研究，从样本中随机抽取实验组进行基准回归，并对其结果进行安慰剂检验。样本中一共包含269 个城市，首先从269 个样本中随机抽取135 个城市作为伪处理组，剩余城市作为伪控制组，构建安慰剂检验虚拟变量Treatcfalse 项和交叉项Treatcfalse×Postt，伪处理组是随机生成的，因此安慰剂检验交叉项不会对因变量产生显著影响，即θ fasle=0，换言之，如果不存在显著的遗漏变量偏误，安慰剂检验的回归系数不会显著偏离零点。为了避免小概率事件对估计结果造成干扰影响，所以对上述过程进行重复500 次试验，图4 显示了500 次随机生成伪处理组估计系数的P 值和核密度分布。从图4中可以看出，回归系数的均值接近于0，且绝大部分P 值大于0.1，同时，图1 中竖线代表基准回归的结果，是明显的异常值，因此可以认为，基准回归的结果并没有因为遗漏变量导致严重的识别偏误。

图4 安慰剂检验

6 结论与建议

人才创新高地建设是推动人才聚集、激发城市创新潜能、推动城市发展的一项人才政策，为探究人才创新高地建设对我国城市经济高质量发展的影响效果和机制，本文首先构建了城市经济高质量发展水平指标体系，使用熵值法进行测度分析得出各个城市的经济高质量发展指数；然后将人才创新高地建设作为一次准实验，采用269 个地级及以上城市的面板数据构建双重差分模型，研究人才创新高地建设对城市经济高质量发展的影响效果；进一步将城市创新能力纳入研究框架，并对其调节效应进行检验；随后探究了不同地域分类下政策效果的区域异质性和政府的科技投入作为中介变量的作用机制。本文的结论为：（1）人才创新高地建设促进了城市经济高质量发展，并且作用具有持续的正向效应。（2）创新能力在人才创新高地建设和城市经济高质量发展之间存在调节作用，创新能力越强的城市，人才创新高地建设对于城市经济高质量发展的促进作用越大。（3）人才创新高地建设对城市经济高质量发展的影响具有区域异质性，规模较大的城市比城市规模较小的城市的作用效果更大，并在中西部城市中有显著影响。（4）从作用机制上看，人才创新高地建设通过政府增加科技投入水平，进而促进了城市经济高质量发展。

基于以上研究结论，本文提出以下政策建议：

（1）构建梯度化发展的人才创新高地发展体系。我国当前的人才创新高地建设已形成了以北京、上海、粤港澳大湾区为首的，其他高质量人才集聚的中心城市紧随其后的雁阵模型。为深入实施新时代人才强国战略、实现2035 年我国进入世界创新型国家前列的战略目标，人才创新高地建设要实现梯度化建设和发展。首先，重点建设1～3 个世界级人才创新高地，使高水平人才队伍数量位居世界前列，提升国家战略科技力量。其次，重点培育一批国家级人才创新高地示范，在新兴前沿交叉领域有一批一流科技领军人才和创新团队解决科技“卡脖子”问题。同时，打造一大批省级人才创新高地示范，力争在关键核心技术领域拥有一批战略科技人才，能够引领科技前沿和重点产业发展。

（2）建设具有城市特色并和产业发展相互驱动的人才创新高地。打造将区域产业发展与人才集聚深度融合的人才创新高地，针对区域发展特色、资源禀赋和经济发展的需求，因地施策，形成具有区域地方特色的人才创新高地。例如，在深圳，依托腾讯、华为等大量科技公司形成互联网科技人才创新高地，通过人才的集聚引领产业的发展和升级，促进区域创新良性循环发展。在成都，依托重点打造的万亿级生物医药产业，建设生物医药产业人才创新高地，集聚一大批生物医药领域的领军企业，引进超万人高素质生物医药产业人才队伍。在武汉，依托国家级农业重点龙头企业和农业产业化企业，打造武汉生态农业人才创新高地，为武汉农业创新发展助力。

（3）完善人才创新高地建设的评价指标体系。评价机制是风向标，指引发展，因此，构建科学、系统的人才创新高地评价指标就显得尤为重要。首先，从人才类别上完善人才创新高地多维评价体系。遵循人才与创新的发展规律，参照硅谷创新指数体系将人口多样性纳入人才创新高地评价指标的，构筑专业技术人才、技能型人才和科研学术人才等不同类型的人才多样性的共同体，为奇才、怪才开辟绿色通道；其次，将创新产出纳入人才创新高地的评价指标体系。在以往衡量创新产出的指标中，多以论文数、专利数作为衡量创新产出的指标，下一步需突出创新质量、创新影响力、创新社会效益，摒弃“唯专利论”“唯论文论”，将定性与定量相结合，考量创新产出对社会贡献的大小以及创新产出是否与区域发展定位相匹配。最后，将创新投入纳入创新高地评价指标体系，例如财政支出中科技支出的占比，高校经费、R&D 经费占地区生产总值比率、企业研发支出占销售收入的比重等纳入创新高地评价指标体系，充分考察地区的科技实力与核心竞争力，使人才创新高地成为人才、技术、资本的聚集地。

（4）探索人才创新高地内部人才引、育、用、留制度的创新，实现人才创新高地内的人才协同共享。首先，将通过人才创新高地建设吸引国际国内高层次人才上升为区域战略，推行“高层次领军人才+平台+项目+研究资助+人才保障+成果转化”政策包，设立高层次人才发展综合改革试验田，在个人所得税优惠和社会保障等领域消除制度性障碍，协同构建具有全球竞争力的灵活有效的人才发展政策体系。其次，在人才创新高地内部建设卓越人才培养改革试验特区，探索政产学研深层互联的培育机制和本硕博一体化的拔尖人才培育模式，培育“人才需求清单”和“人才供给清单”精准对接的高端应用型人才。然后，在人才创新高地内部推行与市场对接的人才评价机制，积极推进人才股权和期权政策的落实，完善高层次科技人才创新回报和激励机制，以极大程度激发科技人才的创新潜力和积极性。