段 瑜
(湖南科技大學(xué) 商學(xué)院, 湖南 湘潭 411100)
建立知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)制度的初心是維護(hù)創(chuàng)新者的利益,從而鼓勵其進(jìn)行更多的研發(fā)投入。越是高精尖的產(chǎn)業(yè),其知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)越密集。歐美國家在知識產(chǎn)權(quán)經(jīng)濟(jì)方面獲益頗豐,不僅有利于其自身經(jīng)濟(jì)的發(fā)展,而且促進(jìn)了其科技實力的進(jìn)一步提升。在新一輪的科技革命浪潮中,研發(fā)掌握核心技術(shù)是一個重要方面,如何將新技術(shù)保護(hù)好并形成利益最大化是另一個重要方面。中國加入世貿(mào)組織后,在知識產(chǎn)權(quán)建設(shè)領(lǐng)域取得了巨大成就。2016年,國家知識產(chǎn)權(quán)局發(fā)布的《專利密集型產(chǎn)業(yè)目錄》明確指出,我國專利密集型產(chǎn)業(yè)的從業(yè)人員數(shù)量只占總?cè)丝跀?shù)量的3.4%,但是其創(chuàng)造了10%以上的GDP份額,在市場競爭中具有極大優(yōu)勢。截至2018年初,我國專利密集型產(chǎn)業(yè)的產(chǎn)出總額占全國GDP的比重達(dá)12.4%,并且發(fā)展勢頭強(qiáng)勁。然而近幾年,中國GDP增速呈現(xiàn)放緩趨勢,面對日益嚴(yán)峻的資源環(huán)境和人口老齡化問題,加快創(chuàng)新和技術(shù)進(jìn)步的步伐迫在眉睫。
十九大報告明確提出:“貫徹創(chuàng)新發(fā)展理念,建設(shè)現(xiàn)代化經(jīng)濟(jì)體系,我國進(jìn)入了新的時代,經(jīng)濟(jì)增長已經(jīng)從高速發(fā)展轉(zhuǎn)向了高質(zhì)量發(fā)展階段?!焙幽献鳛槿珖娜丝诖笫『娃r(nóng)業(yè)大省,同時也是“中部崛起”的核心力量,卻面臨高校多而不強(qiáng)、人力資源多而不精等各種困難。2016年,河南省研發(fā)支出占GDP的比重僅為1.23%,全國排名第15位,相較于2015年下滑了9個名次。在全國各省貫徹創(chuàng)新引領(lǐng)發(fā)展戰(zhàn)略的同時,河南省正在逐漸落后。
知識具有其他生產(chǎn)要素不同的一面,即它的公共產(chǎn)品屬性,或者說它能共享的性質(zhì)。這種性質(zhì)決定了即便有專利的保護(hù),也難以有效阻止知識的擴(kuò)散,所以說知識溢出的存在是一種必然現(xiàn)象。雖然較高的技術(shù)壁壘能夠起到天然的自我保護(hù)作用,但在商業(yè)社會,對于中國特色社會主義市場經(jīng)濟(jì)來說,有效合理的知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)對于個人、企業(yè)和國家才是效用最大的。因此,研究知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)對區(qū)域創(chuàng)新產(chǎn)出的影響具有重要意義,可以為今后河南省知識產(chǎn)權(quán)制度的完善和研發(fā)支出的增加提供重要的理論依據(jù)。
Romer對經(jīng)濟(jì)的長期增長作了更加深入的分析,他一方面遵照索洛模型完全競爭的假設(shè)框架,認(rèn)為勞動和資本的投入決定了部分產(chǎn)出,另一方面重點分析了知識或者技術(shù)資本的形成及其在長期經(jīng)濟(jì)增長中的影響,對解釋各國間巨大的收入差距起著至關(guān)重要的作用[1]。在該理論的基礎(chǔ)上,Helpman對知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)政策如何影響發(fā)展中國家經(jīng)濟(jì)增長和技術(shù)進(jìn)步做了進(jìn)一步的分析。他利用動態(tài)均衡框架,發(fā)現(xiàn)對于大多數(shù)發(fā)展中國家來說,提高知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)水平都會損害其社會福利[2]。但是Lai&Qiu通過建立多部門的南北國家模型,發(fā)現(xiàn)南方大多數(shù)國家的知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)水平普遍較低,這些國家國際知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)力度的提升對所有國家都是一次帕累托改進(jìn)[3]。對于是否存在最優(yōu)的知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)水平,Kwan&Lai利用修正后的新經(jīng)濟(jì)增長模型和美國的經(jīng)驗數(shù)據(jù)給出了肯定的答案,認(rèn)為較高的知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)水平雖不利于技術(shù)的溢出,但是對于社會的福利變動影響較小,而較低的知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)水平卻會對社會造成較大的損失[4]。
研究知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)的前提是對其進(jìn)行準(zhǔn)確的測算,Ginarte&Park以專利法為依據(jù),提出從參與國際條約情況、專利法保護(hù)的范圍、具體的執(zhí)法情況、專利的保護(hù)年限、權(quán)力喪失的保護(hù)等5個方面對110個國家的知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)水平進(jìn)行了初步測算,簡稱“GP指數(shù)”[5]。中國學(xué)者韓玉雄和李懷祖按照上述方法對中國1984—2002年的知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)水平進(jìn)行了測算,發(fā)現(xiàn)中國的知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)水平超越部分發(fā)達(dá)國家與實際不符,認(rèn)為應(yīng)該將立法與執(zhí)法水平考慮其中[6]。姚利民和饒艷也對GP指數(shù)法進(jìn)行了修正,引入“執(zhí)行效果”指標(biāo),對中國2001—2005年各個省份的知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)力度進(jìn)行了測度,發(fā)現(xiàn)各地區(qū)之間存在明顯的差異[7]。李平等(2013)運(yùn)用內(nèi)生門檻得到了自主研發(fā)和三大技術(shù)引進(jìn)渠道的最佳知識產(chǎn)權(quán)門檻值,證明了知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)和技術(shù)創(chuàng)新存在“倒U”型關(guān)系,給出了中國的最佳知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)力度的區(qū)間[8]。此后,李平等(2019)通過2003—2015年中國各個省份的面板數(shù)據(jù)對三大技術(shù)引進(jìn)渠道中的對外直接投資渠道進(jìn)行了實證分析,得出知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)對OFDI逆向技術(shù)溢出的影響也呈“倒U”關(guān)系[9]。
從上述文獻(xiàn)可以看出,關(guān)于知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)對區(qū)域創(chuàng)新產(chǎn)出影響方面的研究相對匱乏,并且大多采用了門限回歸的方法,未從空間地理的角度分析,相鄰地域間的相互影響被忽略。因此,本文嘗試采用空間計量方法,以河南省18個地級市為研究對象,結(jié)合當(dāng)?shù)噩F(xiàn)狀,利用2006—2017年各個地級市的面板數(shù)據(jù),分析河南省知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)力度對其內(nèi)部創(chuàng)新溢出的影響。
本文仿照Lichtenberg&Potterie在研究國際R&D溢出時的思路[10],將基礎(chǔ)模型設(shè)定為:
(1)
(2)
1.核心解釋變量prit的度量。知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)最普遍的方法是1997年提出的GP指數(shù)法,韓玉雄和李懷祖則在GP指數(shù)法的基礎(chǔ)上引入了執(zhí)行效果,這樣可以更好地反映類似中國這樣的發(fā)展中國家存在的普遍問題,即立法與司法的非統(tǒng)一性。本文沿用其思路,利用公式prit=F×PG,度量了河南省18個地級市的知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)水平。其中,PG代表立法水平,立法達(dá)到較高水平時,就會達(dá)到相對穩(wěn)定的狀態(tài),因此本人沿用了韓玉雄和李懷祖測算的數(shù)據(jù)。F代表實際執(zhí)行比例,分為6個二級指標(biāo),如表1所示。
表1 實際執(zhí)行比例的測算
(3)
其中,σ為研發(fā)資本折舊率,參照Coe&Helpman的做法取5%[11],RDit是各地區(qū)的實際研發(fā)投入,該項由名義研發(fā)支出通過固定資產(chǎn)價格平減指數(shù)得到?;诘膶嶋HR&D存量則參考張軍和單豪杰等提出的方法計算[12-13]:
(4)
其中,g為2006—2017年河南省各個地級市研發(fā)投資金額增長率的平均值。
(5)
4.hit的度量。區(qū)域創(chuàng)新產(chǎn)出重在“質(zhì)”,而不在于“量”。勞動力和人力資本是完全不同的兩個概念,人力資本(1)每萬人在校大學(xué)生數(shù)=各個地級市在校大學(xué)生數(shù)*10000/各個地級市常住人口。質(zhì)量的影響不言而喻。擁有專業(yè)知識技能的人力資本才是創(chuàng)新產(chǎn)出的主體,所以本文參考魯元平等的測算法,測算出河南省各個地級市每萬人在校大學(xué)生數(shù)作為人力資本的替代變量[15]。
考慮到河南省統(tǒng)計年鑒從2006年開始有了較為全面的統(tǒng)計數(shù)據(jù),因此本文選取2006~2017年河南省18個地級市的面板數(shù)據(jù)進(jìn)行實證檢驗。本文所用到數(shù)據(jù)均來自《河南省統(tǒng)計年鑒》、《中國城市統(tǒng)計年鑒》、《中國律師統(tǒng)計年鑒》、各個地級市《國民經(jīng)濟(jì)和社會發(fā)展統(tǒng)計公報》、世界銀行數(shù)據(jù)庫。
現(xiàn)實世界很多因果都會產(chǎn)生區(qū)域間的相互影響,即存在空間效應(yīng)[16]。考察數(shù)據(jù)是否存在空間相關(guān)性應(yīng)該是決定是否運(yùn)用空間計量的第一步。莫蘭指數(shù)就是度量數(shù)據(jù)空間自相關(guān)性的核心工具:
(6)
通過(6)式,對2006—2017年河南省18個地級市的創(chuàng)新產(chǎn)出指標(biāo)進(jìn)行空間依賴性檢驗,得到各個年份的莫蘭指數(shù),如表2所示。
表2 河南省各地級市專利申請量全局莫蘭指數(shù)
通過表2可知,河南省在2006—2017年間,Morans'I有先上升再下降的趨勢,說明隨著經(jīng)濟(jì)發(fā)展和社會進(jìn)步,河南省各地級市之間創(chuàng)新產(chǎn)出的空間集聚效應(yīng)先上升后下降。下降的原因可能是交通和信息傳遞的成本降低,使生產(chǎn)技術(shù)的擴(kuò)散更加便捷,降低了地理臨近的影響,也可能是知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)的提高增加了技術(shù)溢出的難度,使得創(chuàng)新區(qū)域逐漸分離。除了2006年和2007年以外,其他年份的Morans'I均大于0,且大多數(shù)通過了5%水平的顯著性檢驗,說明河南省的創(chuàng)新產(chǎn)出是具有空間集聚效應(yīng)的,即具有較高創(chuàng)新產(chǎn)出的城市之間是趨于臨近的,并且相鄰城市之間的創(chuàng)新產(chǎn)出具有相關(guān)性,可能存在空間溢出效應(yīng)。然而,Morans'I只能反應(yīng)全局的空間相關(guān)性,表明是否存在空間集聚現(xiàn)象,但是卻無法反應(yīng)具體某些區(qū)域的集聚現(xiàn)象。若想知道區(qū)域i附近的空間集聚狀況,可以使用“局部莫蘭指數(shù)”(LocalMorans'II):
(7)
為了便于分析,本文隨機(jī)選取三個年份局部莫蘭指數(shù)的數(shù)據(jù)進(jìn)行了整理,如表3所示。
表3 河南省專利申請量的局部莫蘭指數(shù)散點分布(2008、2012、2016年)
由表3可知,河南省的創(chuàng)新產(chǎn)出還是具有明顯的地域特征的。處于(高-高)創(chuàng)新集聚的城市主要有鄭州、平頂山、焦作、洛陽,這些城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較高,擁有大量礦產(chǎn)資源,并且附屬實力強(qiáng)勁的本科院校和眾多的科研機(jī)構(gòu),是全省的工業(yè)支撐,能夠吸引更多的人才和投資,從而更有利于城市的創(chuàng)新產(chǎn)出。處于低-低空間聯(lián)系的城市占了總數(shù)的1/3,分別是周口、信陽、駐馬店、安陽、漯河、商丘,這些城市的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平普遍較低,并且距離省會城市鄭州較遠(yuǎn),與外省接壤,人才流失比較嚴(yán)重,所以創(chuàng)新產(chǎn)出較差。為了更直觀地展現(xiàn)河南省各地級市創(chuàng)新產(chǎn)出分布和其知識產(chǎn)權(quán)水平的關(guān)系,本文用GIS軟件進(jìn)行了空間圖像處理,下面給出2006年和2017年各個地級市的具體情形(圖1-圖4)。
圖1 2006年河南省創(chuàng)新產(chǎn)出分布
圖2 2006年河南省區(qū)域知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)水平
圖3 2017年河南省創(chuàng)新產(chǎn)出分布
圖4 2017年河南省區(qū)域知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)水平
從上面的地圖可以看,河南省的創(chuàng)新產(chǎn)出大致分成五個梯隊,具有“中心—外圍”的特征,以省會鄭州為中心,周圍城市群為襯托,并受其影響,創(chuàng)新產(chǎn)出連年攀升。創(chuàng)新產(chǎn)出和知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)水平密切相關(guān),知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)水平越高的區(qū)域,其創(chuàng)新產(chǎn)出水平也就相對較高。并且創(chuàng)新產(chǎn)出相對較低的“灰色地帶”也隨著時間逐漸減少,除鄭州外其他城市的創(chuàng)新產(chǎn)出水平差距也在縮小,呈現(xiàn)大片相連的空間特征。其中,新鄉(xiāng)的變化很好地印證了“近水樓臺先得月”的古語,從2006年的創(chuàng)新“第三梯隊”上升至2018年和2016年的第二梯隊,原因在于新鄭機(jī)場的建立大大便捷了國內(nèi)外貿(mào)易,新鄭交通設(shè)施的完善和鄭州對新鄉(xiāng)的大力扶持,使得新鄉(xiāng)的發(fā)展令人矚目。上述內(nèi)容進(jìn)一步說明了傳統(tǒng)的估計方法忽略了空間地理因素,會導(dǎo)致估計結(jié)果出現(xiàn)偏差,甚至和事實不符的情況。所以本文在研究河南省區(qū)域創(chuàng)新溢出時將利用空間計量模型進(jìn)行檢驗估計。
根據(jù)基礎(chǔ)模型(1)式,本文構(gòu)建空間滯后和空間誤差模型:
空間滯后模型(SLM):
(8)
空間誤差模型(SEM):
(9)
其中,參數(shù)ρ為空間自回歸系數(shù),W·innoit為空間滯后因變量,反映臨近區(qū)域的行為對本地區(qū)的影響。W為18×18的空間權(quán)重矩陣,參數(shù)β的大小反映了自變量對因變量的影響程度,εit和μit為隨機(jī)擾動項,γ為空間誤差自相關(guān)系數(shù)。
對于面板數(shù)據(jù)進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗可以保證估計結(jié)果的有效性,本文借鑒宋煜豪的做法,對數(shù)據(jù)進(jìn)行了ADF-Fisher和LLC檢驗[17],確保結(jié)果的正確性,結(jié)果如表4所示。
表4 面板數(shù)據(jù)單位根檢驗結(jié)果
由上表可知,兩種檢驗均顯著地拒絕了面板數(shù)據(jù)包含單位根的原假設(shè),認(rèn)為本文的經(jīng)驗數(shù)據(jù)為平穩(wěn)過程,所以可直接運(yùn)用數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸檢驗。
為了比較空間計量模型估計的結(jié)果和傳統(tǒng)OLS回歸的差異,首先對模型(2)進(jìn)行普通OLS回歸,然后采用極大似然估計法(ML)對SLM模型和SEM模型進(jìn)行估計,并將兩個結(jié)果進(jìn)行對比,如表5所示。
表5 OLS回歸結(jié)果
從上表可知,各解釋變量對被解釋變量的影響大多為正相關(guān),且知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)的影響最大,即知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)力度每增加一個單位,各城市的創(chuàng)新產(chǎn)出量預(yù)計增加41.85%,這充分說明了知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)的重要性。但是其P值較大為0.119,不能滿足10%的顯著性水平的檢驗,這可能是由于忽略了空間相關(guān)性造成的統(tǒng)計偏差。FDI作為國際技術(shù)溢出的一條重要路徑,其對河南省區(qū)域創(chuàng)新的影響顯著為正,并且其影響程度遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過進(jìn)口貿(mào)易渠道。FDI總額每增加一個百分點,預(yù)計使區(qū)域創(chuàng)新產(chǎn)出增加0.395%。各個地級市的R&D支出對于區(qū)域創(chuàng)新的影響也是起到了積極的正向作用,R&D支出每增加1%,將引起各區(qū)域創(chuàng)新產(chǎn)出量增加約0.381 5%。人力資本相較于知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)來說,對于區(qū)域創(chuàng)新產(chǎn)出的影響就明顯小了很多,各地區(qū)人力資本每增加1個單位,各城市的創(chuàng)新產(chǎn)出量預(yù)計增加0.125%。但是國際進(jìn)口貿(mào)易的技術(shù)溢出和區(qū)域創(chuàng)新產(chǎn)出呈現(xiàn)負(fù)相關(guān),并且知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)變量的不顯著等不太符合經(jīng)驗邏輯的結(jié)果可能就是因為忽略了區(qū)域創(chuàng)新產(chǎn)出的空間相關(guān)性而出現(xiàn)統(tǒng)計有偏誤,因此下文使用空間計量模型進(jìn)行二次估計,如表6所示。
表6 空間計量模型回歸結(jié)果
由表6可知,空間效應(yīng)下的SLM模型的R2和SEM模型的R2均大于普通OLS回歸的R2,即考慮空間效應(yīng)模型的擬合優(yōu)度更佳,所以將空間效應(yīng)納入模型更加科學(xué)合理。再對兩種空間模型進(jìn)行對比發(fā)現(xiàn),SLM模型的擬合優(yōu)度和Log-likelihood均高于SEM模型,且SLM模型的Spatial rho通過了顯著性檢驗,豪斯曼檢驗為負(fù)值,因此本文選取隨機(jī)效應(yīng)SLM模型進(jìn)行分析。
SLM模型的Spatial rho顯著為正,表明樣本之間存在明顯的空間交互作用,相鄰地區(qū)的創(chuàng)新產(chǎn)出每增加1%,將使得本地區(qū)的創(chuàng)新產(chǎn)出增加15%左右,即創(chuàng)新產(chǎn)出是存在溢出效應(yīng)的。通過OLS和SLM模型的系數(shù)對比可知,在SLM模型中,各地級市R&D支出和知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)水平對區(qū)域創(chuàng)新產(chǎn)出的影響程度均大幅提升。R&D支出每增加1%,將使得區(qū)域創(chuàng)新產(chǎn)出量增加約0.495%;知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)水平每增加一個單位,將使得區(qū)域創(chuàng)新產(chǎn)出量增加約78.65%,且臨近地區(qū)間知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)水平具有顯著的相互影響,由此更能看出知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)對于區(qū)域創(chuàng)新產(chǎn)出的重要影響。在人力資本hit方面,兩個模型估計結(jié)果大致相同,但是相較于R&D對創(chuàng)新產(chǎn)出的影響程度而言,人力資本影響較小。人力資本和R&D作為科技創(chuàng)新產(chǎn)出并駕齊驅(qū)的重要驅(qū)動力,卻存在著不協(xié)調(diào)、不平衡的情況,原因可能是河南人力資本整體質(zhì)量偏低,從而創(chuàng)新產(chǎn)出能力較差。若缺乏高質(zhì)量的人力資本,即使科研經(jīng)費充沛,創(chuàng)新產(chǎn)出也會較低,并且在面對外商直接投資和進(jìn)口貿(mào)易中產(chǎn)生的技術(shù)溢出時,其吸收轉(zhuǎn)化的能力會大打折扣。因此FDI的系數(shù)較小,僅為0.137 3左右,即外商投資額每增加1%,區(qū)域創(chuàng)新產(chǎn)出量增加約0.137 3%。
本文基于2006—2017年河南省18個地級市創(chuàng)新產(chǎn)出的面板數(shù)據(jù),運(yùn)用空間計量方法,分析了其創(chuàng)新產(chǎn)出的分布和溢出效應(yīng),以及知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)對其創(chuàng)新產(chǎn)出的顯著影響。通過研究發(fā)現(xiàn):(1)河南省的創(chuàng)新產(chǎn)出呈現(xiàn)出“中心—外圍”的特征,以鄭州、洛陽為核心,其他城市環(huán)繞并呈現(xiàn)逐級遞減的空間特征。各相鄰地級市之間存在顯著的空間相關(guān)性,相鄰城市間的創(chuàng)新產(chǎn)出行為會相互影響。(2)知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)強(qiáng)度對創(chuàng)新產(chǎn)出的影響最大,這表明河南省還需繼續(xù)加強(qiáng)知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)水平的建設(shè),保護(hù)創(chuàng)新主體的利益,才能增加其創(chuàng)新的主觀能動性。(3)河南省各地級市對外商直接投資過程中產(chǎn)生的技術(shù)溢出效應(yīng)吸收能力較差,這與其人力資本水平較低有著直接的聯(lián)系,加大人才培養(yǎng),防止人才流失亟待解決。
由上文結(jié)論提出如下政策建議:一是積極響應(yīng)國家“創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展戰(zhàn)略”,大力發(fā)展諸如鄭洛新國家自主創(chuàng)新示范區(qū)、航空港經(jīng)濟(jì)區(qū),充分發(fā)揮鄭州“創(chuàng)新領(lǐng)頭羊”的作用,利用其輻射效應(yīng),將河南打造成中部地區(qū)創(chuàng)新中心。二是要為市場營造一個良好的創(chuàng)新環(huán)境,加強(qiáng)對創(chuàng)新成果的保護(hù),特別是在創(chuàng)新產(chǎn)品處于“生命周期”的第一個階段。在制定知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)戰(zhàn)略時,要注意因地制宜。雖然較高的知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)可以減少外商高新技術(shù)方向直接投資的顧慮,會使得外商加大投資額,但在經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和創(chuàng)新產(chǎn)出較低的地區(qū),較高的知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)會增加企業(yè)的模仿成本,不利于其吸收和借鑒其他地區(qū)的先進(jìn)技術(shù)和成果,降低地區(qū)間的技術(shù)溢出效應(yīng)。其三,高素質(zhì)人才不僅是創(chuàng)新的源泉,也是吸收外來先進(jìn)技術(shù)的重要保障。河南省要在人才培養(yǎng)、人才引進(jìn)以及防止人才流失方面加大投資并輔以政策支持。創(chuàng)造良好的人才環(huán)境,聚集行業(yè)的精英,給予豐厚的項目金額,開通解決專業(yè)人才就業(yè)住房以及子女上學(xué)等實際問題的“綠色通道”。同時大力扶持省內(nèi)高校和科研機(jī)構(gòu)的建設(shè),對于重大科技項目研發(fā)和先進(jìn)產(chǎn)業(yè)的孵化給予更多的政策傾斜。