中国科技人才流动与经济增长质量的关系研究——基于空间杜宾模型的实证检验

蔡文伯，莫亚男

（石河子大学 师范学院，新疆 石河子 832003）

一、引 言

党的十九大报告指出：“我国经济已由高速增长阶段转向高质量发展阶段。”这是通过分析国内外环境变化对我国经济发展作出的重要判断。进入新常态以来，中国经济增长依赖的要素结构发生了重大变化。以依靠规模扩张，消耗高、投入高、污染高为代价的粗放型经济发展已不再符合我国未来经济发展的需要。现阶段我国经济的宏观目标更多地转向经济增长动力与提升经济增长质量。科技人才是拥有一定的科学文化知识，具备专业知识技能，并从事相关科学技术创新活动，为科技进步作出杰出贡献的主体。科技人才的有序、合理流动，对我国人力、物质资源的优化配置以及推动生产力发展具有至关重要的作用。科技人才流动的动态过程实质上是一个劳动者与生产资料不断重新组合的过程，在这个过程中不仅有利于实现高端人才价值、优化人才结构以及人才分布格局，而且对改善人才资源与其他生产要素配比之间的关系也有很大的帮助。因此，探讨科技人才流动与经济增长质量的关系研究，对于完善各地区人才引入政策与提高经济增长质量水平都有现实意义。

关于科技人才流动与经济增长质量关系的文献研究数量少之又少，学者们主要关注的是影响科技人才流动因素的研究，其主要集中在高校科技人才流动、企业人才流动与跨国人才流动并具有针对性地提出了一些政策建议。刘航从工资报酬、福利待遇、新鲜感、单位发展前景等方面分析了影响南京市企业科技人才流动的因素[1]。有学者认为科技人才是创新驱动的主力军，而创新驱动是实现科学进步与加快经济增长的唯一途径，创新驱动是带动经济转型升级的有效途径[2]42-45。吴亚力认为影响科技人才流动的主要因素包括东、中、西部之间的经济发展、人才实现价值、科研成果转化等方面都存在巨大差距[3]166-167。纪建悦基于面板数据的研究结果，从地区经济发展水平、科研环境、科研投入以及生活便利度等六个方面研究了对科技人才流动的影响[4]32-37。田帆和方卫华的研究发现，经济增长可以抑制人才的流失，而人才流失对于经济的发展有着较为复杂的影响[5]89-95。关于经济增长质量的研究一直是区域经济发展研究的核心问题，周路运用1990—2011 年的统计数据，探究了创新能力以及人力资本对我国经济增长质量的影响，研究表明这三者之间存在显著的影响效果，教育人力资本对促进经济增长质量的增加影响最大，且存在长期的均衡关系[6]76-78。聂晶鑫、刘合林通过2015 届高校毕业生的就业数据，采用冷热点分析方法发现人才流动具有明显的本地空间粘滞性特征[7]1979-1987。徐倪妮、郭俊华通过省际面板数据发现影响省际间科技人才流动的主要因素是经济发展水平与科研环境，而且西部地区受经济发展水平的影响最大[8]414-421，461。辛越优等学者提出人才是“一带一路”建设的支点与关键点，人才竞争力是一个国家综合实力的体现[9]8-17。另外有学者研究表明人才的流动对经济社会发展具有支 撑 与 带 动 作 用[8]414-421，461。

总体来看，国内外学者对科技人才的流动研究相对欠缺，且侧重于理论化的分析，相关的实证研究也大都以某省为例，例如詹晖、荀玥婷学者分别对吉林省、山东省科技人才流动的现状进行了研究，缺乏宏观研究[10][11]。区域间的科技人才流动与地区的经济发展水平、收入水平、教育环境等方面有着密切的联系。基于此，本文在以往的研究基础上，从科技人才流动的角度出发，构建科技人才流动的指标体系，对中国各地区科技人才进行实证检验，探讨科技人才流动对经济增长质量的影响关系，并借鉴Anlelin 在经济计量学研究中的空间杜宾模型，利用2006—2016 年我国30 个省、市、自治区为分析样本（由于西藏相关数据的缺乏，研究中暂时不予考虑），实证研究科技人才流动对经济增长质量的影响效果，并提出相应的对策建议。

二、模型的构建以及数据指标的选取

（一）模型的构建

为了实证考察科技人才流动对中国各省域经济增长质量之间的关系，本文首先建立如下计量模型：

其中，i 表示地区，t 表示时间，eq 表示各地区经济增长质量指数，in 表示科技人才流动程度，μ表示为随机误差项，θ 为一系列的控制变量x 的系数。需要说明的是，本文使用的经济质量增长指数为全要素生产率。

（二）数据指标的选取

1.全要素生产率

效率是经济增长质量的核心，全要素生产率作为经济增长质量的代理变量得到了众多认可[12]53-62；[13]5-10；[14]84-94经合组织、世界银行等也将全要素生产率作为研究中国经济增长质量的重要参考指标。当前分析经济增长的一个重要工具就是全要素生产率，关于全要素生产率的测算结果差异较大。原因主要集中在两点，首先是数据的来源与处理办法不同，其次是测算全要素生产率的方法不同。截至目前，关于全要素生产率的测算方法有三种，第一种就是大家熟知的增长核算法，这种方法需要事先估算资本与劳动的份额，随后才可以计算全要素生产率的增长；第二种方法为非参数法，也是当前学者采用较多的适用于面板数据的一种方法，它包括指数法、数据包络分析法等，可以将全要素生产率划分成不同的组成部分；参数法为第三种方法，主要指索罗余值法。三种测算方法各有利弊，根据本研究的实际情况，我们采用第二种测算方法[15]。

（1）投入指标

资本投入，本文用资本存量来代替资本投入，采用张军的永续盘存法对物质资本存量进行了估算[16]35-44；能源投入，本研究选取各省域能源消费总量作为能源投入；劳动力投入，本研究选用历年来各省份三产就业总人数来作为劳动力投入。

（2）产出指标

期望产出（GRP），本研究选取国内生产总值（GDP）作为期望产出，由于每年的国内生产总值会随着通货膨胀而产生虚高或虚增，因此在研究过程中学者们常采用CPI 指数或者GDP 指数平减GDP。在此，采用GDP 指数平减，折算成了以2006年为基期的GDP 产值，即为GRP[17]1-15。

本文在考虑单个环境因素约束和综合环境约束下，采用基于DEA 技术的Malmquist 生产率指数，按照Output 方向即投入一定产出最大的规划方式，将非期望产出看作投入变量纳入生产率核算的计算方式，运用DEAP2.1 软件对数据进行测度，测得2006—2016 年30 个省份全要素生产率。

2.核心变量

（1）科技人才流动（IN）：由于省际间的科技人才流动数量很难进行测算，本文选取了该年该地区研究与开发机构R&D 人员的全时当量这一指标来衡量科技人才的流动情况。这一指标数值越高表明该地对科技人才的吸引力越强，进而可以反映科技人才倾向于向这一地区流动。

（2）科技人才聚集程度（TAT）：为了衡量科技型人才在我国的聚集程度，借鉴兰芳等人[18]16-25的研究结果，本研究采用改进的区位熵系数来衡量科技人才聚集指数，具体公式如下：

式（2）中：Dil代表区域内i 内高技术产业R&D人员折合全时当量；Di 代表区域i 的行政面积；Dkl代表我国高技术产业R&D 人员折合全时当量；Dk代表我国行政面积。人才聚集指数TAT 越大，说明该地区的科技人才聚集程度越高。

3.控制变量

（1）政府环境规制水平（ER）：在学者王正明、赵晶的研究中，他们运用结构方程模型分析了环境规制水平对产业结构升级的路径影响，并认为在环境规制中可以通过产业发展规模、科技发展水平等一系列影响因素产生对产业结构升级的间接影响，并认为他们之间是此起彼落的竞争关系[19]109-115。众所周知，如果环境污染的投资额占据行政公务费用比重较大，将会影响其他发展项目的投资金额，如科学技术发展。本研究用环境污染治理投资程度（当年该地区环境污染治理投资额/ 当年GDP）来表示，预计存在负向的影响效应。

（2）经济结构转型（ESC）：我们用各地区失业率来表示，失业率高说明当前就业供给方与就业需求方不匹配，存在短期结构性失业，需要更多的科技专业人才。

（3）产业结构升级（PSU）：人们生活水平的提高伴随着消费升级，进而各地企业对产业结构作出了调整和优化，新型的高新技术产业、现代服务业等迅速发展壮大，对科技人才的能力、规格和层次产生了新的需求，促进了人才在不同产业间的转移。本研究用该地区该年的第三产业增加值比第二产业增加值的比值来表示。

4.数据选取

由于数据的可得性限制及个别省份2018 年相关数据的缺失，本文选取全国30 个（除西藏）省、市、自治区作为研究样本，原始数据主要选取于2007—2017 年的《中国科技统计年鉴》《中国高技术产业统计年鉴》《中国统计年鉴》《中国环境统计年鉴》及各省相关统计年鉴。经过对数据的筛选，建立了5 个变量，2006—2016 年的面板数据。

5.描述性统计

从表1 变量描述性统计结果可以看出，2006—2016 年中，科技人才流动变量中最小值0.038 与最大值22.083 之间相差较大，说明我国各省域之间科技人才数量相差较大，所以本研究分省域进行异质性研究。产业结构升级的均值为3.697，说明各省域第三产业增加值已明显大于第二产业增加值，最小值0.360 与最大值12.788 之间有很大差距，说明我们各省域之间产业发展存在较大的差异。从环境规制与其他变量统计结果可以看出最大值与最小值之间差距也较大，保证了研究的方差变动。

三、科技人才流动与经济增长质量的计量分析

（一）空间溢出效应分析

为检验是否存在空间效应，首先要对科技人才流动和经济增长质量是否存在空间相关性进行检验。一般采用Moran’s I 指数法来检验整个研究领域中邻接地区是空间正相关（相似），空间负相关（相异），还是互相独立的。本文拟采用Moran’s I 指数法验证对科技人才流动和经济增长质量进行空间相关性检验，全局Moran’s I 指数的表达式为：

Xi表示第i 地区的观测值；n 为地区总数；Wij为定义空间对象的相互邻近区域i 与区域j 的关系，是邻近的二进制的空间权重矩阵，表示其中任一元素，一般邻近标准的Wij为：

其中，i=1,2,3…n；j=1,2,3…m；m=n 时或n≠m。一般W 的所有对角线元素Wij=0。I 值的取值范围为-1 到1，在给定的显著性水平下，当I＞0 时表示正相关，值接近1 时表明具有相似特性的观测值在空间上呈现属性聚合状态；I＜0 表示负相关，值接近-1 时表示具有相异特性的观测值呈现属性聚合状态。如果I 值接近0，则表示属性是随机分布的（不存在空间自相关性）。

从表2 的分析结果可以看出，在地理邻近权重矩阵下，莫兰指数年均为正值且大于0.1，具有明显的空间自相关性。这表示我国省域之间经济增长质量并不是相互独立的，是相互关联与影响的。在对各省域科技人才流动和经济增长质量进行实证检验时，我们不能漠视空间因素，应当在研究过程中及设定的模型中考虑到地理空间变量、空间效应的影响。因此，一般的经典计量模型已不再适用于本研究，我们需要使用避免以上问题发生的空间计量学模型去处理。

（二)空间面板模型的设定

我们在对（1）应用式进行实证考察时，各个地区被看作是独立的个体，假设各地区之间不存在空间上的彼此联系。然而，这一假设与实际情况并不相符，在实际的经济运行中，每一个地区的经济活动都不可能独立存在，都是相互联系的。基于实际情况，如果只用经典的计量模型简单地验证各地区科技人才流动与经济增长质量的关系，就会产生研究结论与实际情况不吻合的情况。所以为了避免不考虑空间相关性可能带来的估计偏差，我们使用能避免该问题的空间相关模型对科技人才流动与经济增长质量的关系进行重新检验。

表1 变量描述性统计（2006—2016 年）

表2 不同权重矩阵下研究变量的全局自相关

当前学者对于科技人才流动对经济增长质量的研究较少，由于科技人才流动在对本地产生影响的同时，很可能也会对周边地区产生影响，因此研究科技人才流动对经济增长质量的空间溢出效应是对现有研究拓展的重要一环。鉴于空间杜宾模型（SDM）在识别空间关系与结构模型上，具有将解释变量与被解释变量同时纳入空间考察范围的独特优势，因此本文借助Stata15.0 软件，对科技人才流动与经济增长质量的关系进行实证分析。其表达式为：

其中，θ 和γ 是待估计的参数，当j=1 时，x1即为in。p 值为空间滞后项系数，表示样本之的空间依赖作用，λ 为空间随机误差系数。

（三）空间杜宾模型检验结果

由于在实际经济运行的过程中各地区之间存在着各种各样的联系，因此我们采用具有时空双固定的计量模型分析中国科技人才流动与经济增长质量的相互关系，运用空间杜宾模型的分析方法对公式（4）进行估计，藉此来验证中国科技人才流动与经济增长质量的关系，如表3。

从空间杜宾模型回归结果估计可知，核心变量科技人才流动与科技人才聚集程度各项系数的符号方向及显著性均未发生改变，绝大多数控制变量的符号方向和显著性也保持了一致性，这表明本研究的估计结果是具有稳健性的。

从科技人才流动分析结果我们可以看到，在0.01 的显著性水平上，科技人才流动对本地区的经济增长质量产生正向影响，说明本省域的科技人才流动程度和经济增长质量呈现同方向的变化，科技人才流动人数增多能够显著促进地区经济增长质量的提高。这是因为科技人才的增加，城市人口数量上升，能够促进人才的增多与技术进步，城市消费水平也会提高，进而使地区经济增长质量得以提升。但是通过W*IN 我们可以看出在0.01 的显著性水平上科技人才的流动会对周边地区产生负向影响，说明在知识与人才双创新的知识经济时代，科技人才已成为重要的战略资源，是地区间竞相争夺的稀缺资源，其中一省的科技人才的流动对另一省的影响较大。本省域科技人才数量的增加会遏制邻接省域经济增长质量的提高。这是因为本省域科技人才数量的增加会在一定程度上挤占邻接省份人才资源，邻接省域的人才数量将会减少，造成经济生产效率下降，从而会抑制邻接省份经济增长质量的提升。

科技人才聚集程度在1%的水平下具有显著的效应，尤其是在地理距离权重矩阵与经济距离权重矩阵之下，这表明本省域的科技人才聚集程度提高对于促进本省的经济增长质量具有显著的正向作用，科技人才的聚集与区域经济发展的动态关系促进了区域经济持续稳定的发展，这与王锐兰对经济发展与人才聚集的内在机制研究结果相符[20]49-50。从科技人才聚集程度的溢出效应来看，在经济距离空间矩阵下科技人才聚集对邻接省域的经济增长质量的影响在5%的水平上产生负向影响，其他权重矩阵下均无显著效应，这表明相比于地理距离与携带经济特性的地理距离，纯粹的经济差异是一个地区人才流失的核心因素。人才的聚集会使邻接省域间产生一种人才溢出效应，科技人才聚集是一种网络层级结构的特征，这影响了人才的广泛流动，也影响了科技人才区域发展的空间布局[21]32-38。

表3 空间杜宾模型回归结果估计

环境规制水平对经济增长质量的直接效应为负且在1%的水平上显著，这说明本省行政公务费用中治理环境污染的投资费用比重较大，会使得科学技术发展的费用比例降低，造成科技人才的流失，进而导致经济增长质量的下降[22]64-70。在溢出效应上我们可以看出环境规制水平存在空间集聚效应，当两个地区有共同边界或者地理距离越近、经济水平越接近时，其中一个省的环境规制将会对另外一个省产生较大的影响，这是因为本省环境规制水平较高，该省的污染就会得到有效的控制，但是有些污染企业处理污染的方法只是“转移”而不是“转型”，必会产生“殃及池鱼”的影响，造成周边地区生产全要素的下降。但从长期影响效果来看，环境规制水平的增加将会改善本省域的生态环境，将会营造一个良好的生活环境，从而吸引更多的高端人才流入。

经济结构转型对本省域经济增长质量的影响并不显著，但对周边地区经济增长质量的影响在1%水平上为正。这说明经济结构的转型短时间内对本地区经济增长质量不会带来太大的影响，但是经济结构的转型意味着本地区需要更加专业的高科技人才，失业率将会提高，一些普通劳工将会流入邻接省份，邻接省域经济效益将会增加，进而促进邻接地区经济增长质量的提高。

产业结构升级对本省域经济增长质量的影响在5%的显著性水平上为正，对本省域经济增长有积极的促进作用。究其原因，人们生活水平的提高伴随着消费升级，消费结构也发生了变化，使企业重新对产品与营销模式进行定位，进而促进各地区产业结构的升级，产业结构升级与本省域经济质量增长是相互促进的。产业结构的溢出效应除地理距离权重矩阵下均不显著，且在地理距离权重矩阵下为5%显著水平的正向影响，这表明非邻接地区的产业结构变迁会对本省域经济增长质量有正向传导作用，但邻接地区或是经济程度相似地区的带动作用与攀比作用同时存在，因而在其他三个权重矩阵下不显著。

四、结论与启示

本文在测算各省域的经济增长质量具有空间自相关性的基础之上，对影响中国各地区经济增长质量的因素进行了实证检验，通过空间杜宾模型的分析结果表明，其模型很好地展现出了中国各省域之间经济增长质量的空间依赖性。而且我们发现经典计量模型的各项统计性质要次于空间杜宾模型，并在一定程度上存在设定偏差问题。因此，我们认为基于空间杜宾模型的实证结果提出的政策建议更具有说服性。

在对中国各地区科技人才流动程度进行测量和分析的基础之上，结合中国30 个省域2006—2016 年的面板数据，运用SDM 模型实证研究了中国科技人才流动对经济增长质量的空间影响，研究结果表明：首先，邻接省域科技人才数量的增加与对本省域经济增长质量的提高存在一种此消彼长的关系，各省域政府在制定相关科技人才流入的政策时，不但要考虑到科技人才流入对本省域经济发展的促进作用，而且要考虑到是否会对邻接省域经济发展产生负面的影响；其次，科技人才聚集程度对本省域的经济增长质量存在显著的正向影响且各地区之间的经济发展是对人才聚集的一个致命影响因素，地区人才聚集现象打破了传统地理距离的限制，使人才聚集具有较强的外部性；再次，环境规制水平对本省域经济增长质量存在负向影响关系，环境污染投资额增加将会挤占本地区公共费用，不利于本省经济增长质量的提高，且污染是“转移”而不是“转型”对其他省域的经济发展也产生负向相关关系；最后，经济结构转型短期内并不会对本省域经济发展产生显著影响，但会促进其他省域经济增长质量的提高，产业结构变迁对本省域经济增长质量具有显著的正向相关关系，且邻接地区或经济发展水平相似地区存在带动与攀比作用。

基于本研究实证结果得到以下启示：

第一，各省域要制定合理的人才引进计划，营造良好的人才流动氛围，建立灵活、健全人才流动机制，降低人才流动过程中的机会成本，激发科技人才流动的活力，并思考对其他省域产生的影响，促进各省域之间科技人才的合理有序流动。

第二，要充分发挥人才聚集区域的辐射作用，充分发挥人才富集地区的优势，合作进行人才资源开发，使得人才政策能够更加顺利地实施。一些省域要发挥政策优势，促进人才合理有效流动，加强我国科技人才网络的紧密性。只有充分发挥科技人才聚集核心区的辐射效应，才能使得我们科技人才网络更加稳健与紧密。

第三，环境规制强度的增加短期内对本省域的经济增长质量产生削弱效果，且对邻接地区的经济增长也产生抑制作用。为了防止各地区治理环境污染只“转移”不“转型”，地方政府要因地制宜、因时制宜、自下而上地制定相关环境保护政策，学习发达国家的一些经验，并鼓励企业进行创新型发展。只有营造良好的生活环境才能吸引更多的高科技人才流入，从而促进经济增长。

第四，各省域经济结构的转型，会造成失业率的增加，短期内的确会削弱地区经济增长数量，但长期是有利于经济增长质量提升的。各地区政府要结合新常态下中国经济转型特征，完善市场制度，同时也需要良好的政府管理制度，增强社会保障，优化人才结构，有效提升劳动力质量，从而实现中国经济结构顺利转型, 提升经济增长质量和经济运行效率。

第五，各省域间要加强要素资源合作，推进产业结构的持续高级化。各地区政府要建立多样化的协商机制，保证合作顺利实施，形成以经济效益最大化为准则的分工合作的区域经济联合体，促进邻接省域之间要素资源合理有效地向第二、三产业不断流动。