紀(jì)建悅 張學(xué)海
(中國(guó)海洋大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院,山東青島 266100)
我國(guó)科技人才流動(dòng)動(dòng)因的實(shí)證研究*
紀(jì)建悅 張學(xué)海
(中國(guó)海洋大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院,山東青島 266100)
利用我國(guó)1998-2007年科技人才年增量與對(duì)科技人才流動(dòng)具有影響的因素的數(shù)據(jù),建立我國(guó)科技人才流動(dòng)影響因素指標(biāo)體系,通過相關(guān)分析法對(duì)影響我國(guó)科技人才流動(dòng)的因素進(jìn)行了分析,并通過VEC模型、格蘭杰因果檢驗(yàn)和脈沖響應(yīng)分析明確因果方向和影響模式。結(jié)果表明,影響科技人才流動(dòng)最主要的動(dòng)因是R&D經(jīng)費(fèi)和高技術(shù)產(chǎn)業(yè)增加值,并且其對(duì)科技人才流動(dòng)均為單向因果關(guān)系。
科技人才流動(dòng);相關(guān)分析;VEC模型;格蘭杰因果檢驗(yàn);脈沖響應(yīng)
當(dāng)今世界已邁入知識(shí)經(jīng)濟(jì)時(shí)代,以高科技為核心的競(jìng)爭(zhēng)成為各個(gè)國(guó)家發(fā)展的主題。未來世界各國(guó)之間的競(jìng)爭(zhēng)最根本的是人才的競(jìng)爭(zhēng),人才競(jìng)爭(zhēng)才是未來世界競(jìng)爭(zhēng)的主題。因此建立能夠吸引人才的機(jī)制、有利于創(chuàng)新的機(jī)制,才能發(fā)揮人才的作用,促進(jìn)發(fā)展。許多學(xué)者從微觀和宏觀的不同角度對(duì)科技人才流動(dòng)動(dòng)因展開分析。張仲有、周峰、周桂榮等認(rèn)為科技人才之所以流動(dòng)是受到社會(huì)資源、科技投入和分配政策等宏觀因素影響的;[1][2][3]而靳銘、劉善敏、姚蓉則從微觀角度對(duì)科技人才流動(dòng)的原因進(jìn)行闡述,認(rèn)為薪酬、家庭和個(gè)人發(fā)展是促使科技人才流動(dòng)的主因。[4][5][6]但實(shí)際上科技人才流動(dòng)的原因比較復(fù)雜,因此有必要建立綜合宏觀與微觀因素的科技人才流動(dòng)影響因素指標(biāo)體系分析科技人才流動(dòng)的動(dòng)因,找出影響科技人才流動(dòng)的主要?jiǎng)右?從而有的放矢地制定相關(guān)政策促使科技人才的合理流動(dòng)。
本文運(yùn)用實(shí)證的方法,通過對(duì)科技人才流動(dòng)動(dòng)因進(jìn)行分析,運(yùn)用計(jì)量方法建立VEC模型,在對(duì)模型進(jìn)行單位根檢驗(yàn)和協(xié)整檢驗(yàn)后,對(duì)其進(jìn)行格蘭杰因果檢驗(yàn)和脈沖響應(yīng)分析,分析所選因素在人才流動(dòng)過程中的作用,以及因素變化對(duì)科技人才流動(dòng)產(chǎn)生的變化影響。通過分析我國(guó)科技人才流動(dòng)的主要?jiǎng)右?確定出我國(guó)科技人才流動(dòng)中的主導(dǎo)性因素,為更有效地促進(jìn)我國(guó)科技人才流動(dòng),合理制定科技人才流動(dòng)政策提供了一種比較有效的參考手段。
(一)影響因素指標(biāo)體系的建立
科技人才與其他人員相比有著教育程度高的顯著特點(diǎn),較高的受教育程度使得科技人才加速了對(duì)新知識(shí)的獲取速度和經(jīng)驗(yàn)的積累,這使科技人才對(duì)自身的需要和能力有了更深的了解,從而使其產(chǎn)生追求自身利益和發(fā)展機(jī)會(huì)的需求;同時(shí),科技人才所處的發(fā)展環(huán)境對(duì)科技人才自身發(fā)展給予反饋,使科技人才選擇最有利于實(shí)現(xiàn)自身價(jià)值的發(fā)展環(huán)境,并最終形成科技人才的流動(dòng)。結(jié)合數(shù)據(jù)獲得的可行性,影響科技人才流動(dòng)的因素可以從宏觀和微觀兩方面進(jìn)行分析。
1、宏觀因素。首先,由于人才的合理流動(dòng)可以促進(jìn)宏觀經(jīng)濟(jì)更加高效、健康、平穩(wěn)的運(yùn)行,因此宏觀經(jīng)濟(jì)運(yùn)行的總體情況可以反映科技人才的流動(dòng)情況,本文選取國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值(X1)、國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值指數(shù)(X2)作為影響因素;其次,由于我國(guó)處于過渡經(jīng)濟(jì)時(shí)期,隨著社會(huì)的發(fā)展和科學(xué)技術(shù)的進(jìn)步,整個(gè)社會(huì)的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)不斷調(diào)整,新型的高科技產(chǎn)業(yè)不斷涌現(xiàn),從而使科技人才產(chǎn)生了由落后的低能產(chǎn)業(yè)向新興的高能產(chǎn)業(yè)流動(dòng)的需求,這也是科技人才流動(dòng)不可忽視的一個(gè)重要方面,本文選取第三產(chǎn)業(yè)增加值(X3)、第三產(chǎn)業(yè)增加值指數(shù)(X4)作為因素;第三,國(guó)家在財(cái)政、科研、教育方面的投入也對(duì)科技人才有著重要的影響,也決定著科技人才的流向,選取因素國(guó)家財(cái)政科技撥款(X5)、R&D經(jīng)費(fèi)(X6)、R&D經(jīng)費(fèi)占 GDP比重(%)(X7)、國(guó)家財(cái)政性教育經(jīng)費(fèi)(X8)。
2、微觀因素。首先,報(bào)酬是促使科技人才流動(dòng)的不可忽視的重要因素,科技人才在形成自己認(rèn)知的過程中必然有較大的資本投入和機(jī)會(huì)成本的損失,因此隨著科技人才專業(yè)知識(shí)的累積,其自身的需求也有較大的提高,導(dǎo)致科技人才對(duì)報(bào)酬的預(yù)期期望較高,出現(xiàn)由高回報(bào)驅(qū)動(dòng)的科技人才流動(dòng)也就不足為奇,因此本文選取因素職工平均貨幣工資指數(shù)(X9)、職工平均實(shí)際工資指數(shù)(X10)、科學(xué)研究和綜合技術(shù)服務(wù)業(yè)平均勞動(dòng)報(bào)酬(X11);其次,科研環(huán)境對(duì)科技人才的流動(dòng)決策能夠產(chǎn)生極為重要的影響,好的科研環(huán)境可以為科技人才提供取得科研成果的必要保證,同時(shí)也可以促進(jìn)科技人才的科技創(chuàng)新,同時(shí)為企業(yè)帶來更高的凈利潤(rùn),這也會(huì)刺激企業(yè)對(duì)科研的投入從而形成“投入——產(chǎn)出——回報(bào)”的良性循環(huán),因此本文選取因素專利申請(qǐng)量(X12)、技術(shù)市場(chǎng)成交金額(X13)、高新技術(shù)企業(yè)凈利潤(rùn)(X14)。
綜合考慮,本文可以對(duì)各種可能影響科技人才流動(dòng)的指標(biāo)因素總結(jié)(如表1所示)。
表1 科技人才流動(dòng)影響指標(biāo)因素表
(二)相關(guān)分析
相關(guān)分析(correlation analysis)是研究現(xiàn)象之間是否存在某種依存關(guān)系,并對(duì)具體有依存關(guān)系的現(xiàn)象探討其相關(guān)方向和相關(guān)程度,是一種非確定性的關(guān)系,是研究隨機(jī)變量之間的相關(guān)關(guān)系的一種統(tǒng)計(jì)方法。相關(guān)系數(shù)按以下公式計(jì)算:
計(jì)算母序列X以及Xi(i=1,2,3,……)的相關(guān)系數(shù),所得相關(guān)系數(shù)(如表2所示)。
表2 相關(guān)系數(shù)表
由表2可以看出,分別選擇宏觀與微觀因素中相關(guān)系數(shù)最大的因素X6、X14與母序列的相關(guān)系數(shù)最大,均達(dá)到了0.76以上。
我們使用Eviews6.0對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行主成分分析,結(jié)果如圖1所示。
圖1 主成分分析結(jié)果圖
通過對(duì)總方差的累計(jì)解釋比例(Cumulative Proportion)我們可以看出第一主成分占總方差的的86.25%,第二主成分占總方差的9.61%,前兩個(gè)主成分已占到95.85%。
綜上所述,我們應(yīng)選擇兩個(gè)因素進(jìn)行分析,因此我們選擇因素X6(R&D經(jīng)費(fèi))、X14(高新技術(shù)企業(yè)凈利潤(rùn))進(jìn)行回歸分析。
通過前面的分析,本文找出了對(duì)科技人才流動(dòng)影響作用最大的兩個(gè)因素,但是仍然需要進(jìn)一步明確科技人才流動(dòng)與X6(R&D經(jīng)費(fèi))和X14(高新技術(shù)企業(yè)凈利潤(rùn))之間是否確實(shí)存在因果關(guān)系及其因果方向和它們對(duì)科技人才流動(dòng)的影響模式。本文采用格蘭杰因果檢驗(yàn)以及脈沖響應(yīng)分析的方法討論其因果關(guān)系及影響模式。
(一)模型設(shè)定
本文研究的是科技人才在1998—2007年時(shí)間段內(nèi)影響其流動(dòng)的主要因素的數(shù)據(jù),考慮構(gòu)建向量誤差修正模型(Vector Error Correction Model,VEC):[7](P234-244)
其中,εt獨(dú)立同分布且服從均值為零,方差為σ2的正態(tài)分布,對(duì)式(2)兩邊取期望,得到:
式(3)度量的是解釋變量 X6,t,X14,t與因變量Xt的長(zhǎng)期均衡關(guān)系。同時(shí),對(duì)式(2)移項(xiàng)并整理得到:
式(4)所表示的模型即為本文建立的向量誤差修正模型。模型(4)解釋了因變量的短期變動(dòng)ΔXt受兩方面的影響:一是受自變量短期波動(dòng)ΔX6,t和ΔX14,t的影響;二是受誤差修正項(xiàng)ecmt-1的影響,即受變量之間在短期波動(dòng)中偏離其長(zhǎng)期均衡關(guān)系[式(3)]的影響。
(二)單位根檢驗(yàn)
為了防止產(chǎn)生謬誤回歸,在采用經(jīng)濟(jì)計(jì)量方法進(jìn)存檢驗(yàn)之前,通常要考查時(shí)間序列變量是否是非平穩(wěn)的、具有隨機(jī)趨勢(shì),即要對(duì)序列變量及其差分進(jìn)行單位根檢驗(yàn)。如果變量不能拒絕有單位根,則接受原假設(shè),認(rèn)為序列是非平穩(wěn)的,存在隨機(jī)趨勢(shì)。
本文采用ADF檢驗(yàn)(Augment Dickey-Fuller test)對(duì)處理后的被分析序列進(jìn)行單位根檢驗(yàn),從而得出它們的平穩(wěn)性狀況以及單整階數(shù)。檢驗(yàn)結(jié)果如表3。
表3 ADF單位根檢驗(yàn)結(jié)果①檢驗(yàn)形式(C,K,T)中,C為常數(shù)項(xiàng),表示包含個(gè)體固定效應(yīng);K表示個(gè)體趨勢(shì)項(xiàng);T為滯后階數(shù)。檢驗(yàn)結(jié)論中,*、**、***分別表示序列在10%、5%、1%的顯著水平下,拒絕了原假設(shè),即認(rèn)為該序列平穩(wěn)。
ADF檢驗(yàn)結(jié)果表明,各變量水平序列和一階差分序列數(shù)值的t檢驗(yàn)值都大于顯著性水平下相應(yīng)的Mackinnon臨界值,表明這些變量都是非平穩(wěn)的;而二階序列中的數(shù)值顯示在顯著性水平下,除dX6以外其余變量的二階差分檢驗(yàn)值均小于相應(yīng)的Mackinnon臨界值,即通過了單位根檢驗(yàn),且全部在5%的顯著水平下拒絕了原假設(shè),說明這些變量的二階差分都是平穩(wěn)的。因此,可以認(rèn)為這些時(shí)間序列是平穩(wěn)的,且都是二階單整過程。
(三)協(xié)整檢驗(yàn)
經(jīng)過上述單位根檢驗(yàn)證明了所有截面序列都是同階單整的,因此,可以進(jìn)一步進(jìn)行面板數(shù)據(jù)的協(xié)整檢驗(yàn)。假定一些經(jīng)濟(jì)指標(biāo)被某些經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)聯(lián)系在一起,那么從長(zhǎng)遠(yuǎn)看來這些變量應(yīng)該具有均衡關(guān)系,這是建立和檢驗(yàn)?zāi)P蛥f(xié)整關(guān)系的基本出發(fā)點(diǎn)。本文采用Johansen極大似然法,用跡統(tǒng)計(jì)量與最大特征值統(tǒng)計(jì)量來檢驗(yàn)向量間的協(xié)整性,結(jié)果見表4、表5。
表4 序列協(xié)整關(guān)系的檢驗(yàn)——跡(Trace)檢驗(yàn)結(jié)果
表5 序列協(xié)整關(guān)系的檢驗(yàn)——最大特征值(Maximum Eigenvalue)檢驗(yàn)結(jié)果
從檢驗(yàn)結(jié)果看,跡統(tǒng)計(jì)量中第一行“None”表示的原假設(shè)是:存在零個(gè)協(xié)整關(guān)系,該假設(shè)的跡統(tǒng)計(jì)量是80.532,5%的臨界值等于42.915,跡統(tǒng)計(jì)量大于臨界值,因此拒絕原假設(shè),從而表明至少存在一個(gè)協(xié)整關(guān)系;再考查“At most 1”,其表示“至多存在一個(gè)協(xié)整關(guān)系”的原假設(shè),該假設(shè)下的跡統(tǒng)計(jì)量等于20.194,小于5%的臨界值25.872,因此不能拒絕原假設(shè)。同樣,在最大特征值統(tǒng)計(jì)量檢驗(yàn)中,第一行“None”假設(shè)的最大特征值為60.338,5%的臨界值等于25.823,最大特征值統(tǒng)計(jì)量大于臨界值,因此拒絕原假設(shè),也表明至少存在一個(gè)協(xié)整關(guān)系;而類似“At most 1”該假設(shè)下的最大特征值統(tǒng)計(jì)量為12.767,小于5%臨界值19.387,接受原假設(shè)。綜合跡統(tǒng)計(jì)量檢驗(yàn)與最大特征值統(tǒng)計(jì)量檢驗(yàn),我們可以得到序列X、X6和X14存在一個(gè)協(xié)整關(guān)系。
(四)格蘭杰因果檢驗(yàn)
由于具有協(xié)整關(guān)系的變量之間不一定具有因果關(guān)系,因此,還需要進(jìn)行格蘭杰因果檢驗(yàn)以考察各自變量與因變量之間的因果關(guān)系。格蘭杰因果關(guān)系檢驗(yàn)可以用來確定經(jīng)濟(jì)變量間是否存在因果關(guān)系以及影響的方向,其檢驗(yàn)思想為:如果 X的變化引起了Y的變化,則X的變化應(yīng)當(dāng)發(fā)生在 Y的變化之前。
由于本文中所有的時(shí)間序列都是平穩(wěn)的且與因變量之間均存在協(xié)整關(guān)系,因此,可以進(jìn)行各自變量與因變量之間的格蘭杰因果檢驗(yàn)。分別對(duì)各自變量與因變量之間的因果關(guān)系進(jìn)行檢驗(yàn),結(jié)果詳見表6。
表6 格蘭杰因果檢驗(yàn)結(jié)果②*表示在10%的顯著性水平上可以拒絕原假設(shè),**表示在5%的顯著性水平上可以拒絕原假設(shè),***表示在1%的顯著性水平上可以拒絕原假設(shè),即認(rèn)為存在格蘭杰因果關(guān)系。
根據(jù)表6的分析結(jié)果可知,從滯后長(zhǎng)度1至滯后長(zhǎng)度2不存在X到X6和 X14的單向因果關(guān)系;對(duì)于滯后一階在5%的檢驗(yàn)水平上存在 X6和 X14到X的單向因果關(guān)系,另外10%的檢驗(yàn)水平上滯后二階也存在X6到X的單向因果關(guān)系。根據(jù)分析的結(jié)果,可以大致的認(rèn)為存在 X6和X14到 X的單向因果關(guān)系,但是不存在反向的因果關(guān)系。
(五)脈沖響應(yīng)函數(shù)
脈沖響應(yīng)函數(shù)(Impulse Response Function,IRF)用于衡量來自某個(gè)內(nèi)生變量的隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)的一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差沖擊(稱之為“脈沖”)對(duì)模型中所有內(nèi)生變量當(dāng)前值和未來取值的影響。模型中的隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)為革新(Innovation)。如果隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)發(fā)生變化(即發(fā)生一個(gè)沖擊),將使得變量的當(dāng)前值立即發(fā)生改變。同時(shí),通過模型的作用也會(huì)使得另一變量的下一期取值發(fā)生變化,由于滯后的影響,另一變量的變化又會(huì)引起原變量的未來值的變化。這樣,隨著時(shí)間的推移,擾動(dòng)的最初影響在模型中的擴(kuò)散將引起模型中所有內(nèi)省變量的更大變化。
分別給 X6和 X14一個(gè)正向沖擊得到X的脈沖響應(yīng)函數(shù)圖如下,圖中橫軸表示沖擊作用的滯后期間數(shù),縱軸表示 X,實(shí)線表示對(duì)相應(yīng)變量沖擊的反應(yīng),虛線表示正負(fù)兩倍標(biāo)準(zhǔn)差偏離帶。
從圖2可以看到,X對(duì)來自X6的擾動(dòng)并沒有立即作出響應(yīng),X在第一期的響應(yīng)等于零。在第三期X對(duì)X6的響應(yīng)達(dá)到最大值為4.288,而在這一年科技人才增量也達(dá)到最大值。滯后X對(duì)X6的的影響有所下降,從第四期開始X對(duì)X6的擾動(dòng)穩(wěn)定的趨于零。從該脈沖響應(yīng)長(zhǎng)期趨勢(shì)圖中可以看出,X對(duì)X6的沖擊的脈沖反映長(zhǎng)期趨向于0,是有效的響應(yīng)過程。
圖3說明,X對(duì)來自X14的擾動(dòng)并沒有立即作出響應(yīng),X在第一期的響應(yīng)等于零。X在第二期對(duì)X14的響應(yīng)達(dá)到最大值為5.050,隨后在第三期響應(yīng)接近于零。明顯可以看出的是X對(duì)來自X14的沖擊均是作出正向的響應(yīng)。從第三期至第五期響應(yīng)緩慢增長(zhǎng),但在第五期滯后穩(wěn)定的趨近于零,也是有效的響應(yīng)過程。
圖2 X6對(duì)X的脈沖響應(yīng)
圖3 X14對(duì)X的脈沖響應(yīng)
(六)結(jié)果分析
通過以上實(shí)證分析,可以發(fā)現(xiàn)與我國(guó)科技人才增量密切相關(guān)的R&D經(jīng)費(fèi)和新技術(shù)企業(yè)凈利潤(rùn)時(shí)間序列均為二階單整序列。通過Johansen檢驗(yàn),它們之間具有協(xié)整關(guān)系。此外,由格蘭杰因果檢驗(yàn),本文發(fā)現(xiàn)自變量科技人才年增量(X)與因變量R&D經(jīng)費(fèi)(X6)和新技術(shù)企業(yè)凈利潤(rùn)(X14)之間不但具有因果關(guān)系,而且其因果均為單向因果關(guān)系,也就是說R&D經(jīng)費(fèi)(X6)和新技術(shù)企業(yè)凈利潤(rùn)(X14)對(duì)科技人才年增量(X)具有單向的因果影響。另外,通過脈沖響應(yīng)分析,本文得到,自變量科技人才年增量(X)并不是馬上對(duì)R&D經(jīng)費(fèi)(X6)和新技術(shù)企業(yè)凈利潤(rùn)(X14)的沖擊作出相應(yīng)而是有一定的時(shí)滯,其分別在第三期和第二期取得正向響應(yīng)的最大值,但在長(zhǎng)期中,以上兩因變量對(duì)自變量的沖擊較為穩(wěn)定,結(jié)果與實(shí)際情況符合較好。
科技人才流動(dòng)的原因很多,且十分復(fù)雜。本文通過對(duì)影響科技人才流動(dòng)的諸多因素進(jìn)行了系統(tǒng)分析,從而證明對(duì)科技人才流動(dòng)影響較大的因素主要有以下兩個(gè):R&D經(jīng)費(fèi)和新技術(shù)企業(yè)凈利潤(rùn)。
1、R&D經(jīng)費(fèi)是影響科技人才流動(dòng)的最主要的因素。作為R&D活動(dòng)主體的企業(yè),為了提高自身競(jìng)爭(zhēng)力必然會(huì)在其自身的研發(fā)能力上下大力氣,加大R&D經(jīng)費(fèi)投入量。美國(guó)心理學(xué)家勒溫指出,一個(gè)人所能創(chuàng)造的績(jī)效不僅與他的能力和素質(zhì)有關(guān),而且與他所處的環(huán)境有著密切的關(guān)系。這充分說明了研發(fā)條件對(duì)科技人才的吸引,企業(yè)的發(fā)展離不開高水平的科技人才,高水平的科技人才往往對(duì)其所處的科研環(huán)境有著較為嚴(yán)格的要求。因此,企業(yè)必然會(huì)通過加大其R&D經(jīng)費(fèi)投入的方式改善其科研環(huán)境,從而吸引更高水平的科技人才,這使得科技人才的流動(dòng)具有了主觀上的可能。
2、新技術(shù)企業(yè)凈利潤(rùn)是推動(dòng)科技人才流動(dòng)的動(dòng)力之一。新技術(shù)企業(yè)相對(duì)于其他傳統(tǒng)技術(shù)企業(yè)在環(huán)境上具有不可比擬的優(yōu)勢(shì),并且它們善于運(yùn)用最先進(jìn)的技術(shù),善于學(xué)習(xí)國(guó)外先進(jìn)的生產(chǎn)管理經(jīng)驗(yàn),致力于為其科研提供最優(yōu)越的環(huán)境,營(yíng)造良好的團(tuán)隊(duì)氛圍,這些都是對(duì)科技人才發(fā)揮其優(yōu)勢(shì),使其利益最大化的巨大吸引。其次,從產(chǎn)業(yè)角度來看,我國(guó)近年來新技術(shù)企業(yè)在能源、化工、航空航天等領(lǐng)域有了長(zhǎng)足的發(fā)展,使得這些產(chǎn)業(yè)相對(duì)于國(guó)內(nèi)其他產(chǎn)業(yè)具有較為明顯的創(chuàng)利優(yōu)勢(shì)。這些企業(yè)憑借其所在產(chǎn)業(yè)的壟斷地位取得了發(fā)展優(yōu)勢(shì),優(yōu)勢(shì)帶來的不單單是凈利潤(rùn)的大幅提升,還帶來了科研經(jīng)費(fèi)的大幅增加,科研條件的改善,科研工作者待遇的提高,這些都是吸引科技人才由原行業(yè)向這些高新技術(shù)高利潤(rùn)企業(yè)流動(dòng)的誘因。第三,我們從R&D經(jīng)費(fèi)來源上可以看到,2008年來源于政府的資金為1088.9億元,占23.6%;來源于企業(yè)的資金3311.6為億元,占71.7%。企業(yè),尤其是新技術(shù)企業(yè),在科研投入上占據(jù)了主體位置,在這樣的情況下,新技術(shù)企業(yè)的凈利潤(rùn)就對(duì)吸引科技人才產(chǎn)生了巨大作用,其凈利潤(rùn)越高,企業(yè)可用于投入擴(kuò)大再生產(chǎn)、產(chǎn)品升級(jí)研發(fā)的資金也就越多,科研資金的高投入往往對(duì)應(yīng)的是優(yōu)越的科研條件和待遇,這對(duì)科技人才來說都是極大的吸引,科技人才在流向新技術(shù)高利潤(rùn)企業(yè)的同時(shí)也極大的增強(qiáng)了企業(yè)的自主創(chuàng)新能力,提高了產(chǎn)品更新?lián)Q代的速度,加快了企業(yè)的技術(shù)進(jìn)步,使得企業(yè)在國(guó)際市場(chǎng)上的競(jìng)爭(zhēng)力極大地得到了提升,這也為企業(yè)技術(shù)的進(jìn)一步發(fā)展提供了動(dòng)力,同時(shí)也是企業(yè)繼續(xù)保持高效增長(zhǎng)的重要保證。這樣就形成了一種科技人才流動(dòng)——企業(yè)高效發(fā)展的良性循環(huán)。
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[7]易丹輝.數(shù)據(jù)分析與EViews應(yīng)用[M].北京:中國(guó)人民大學(xué)出版社,2008.
Abstract:The talent-flow indicator system is established by making use of the annual increment of talents and factors influencing talent flow.Taking data from 1998 to 2007 as samples,analysis of factors is conducted with correlation analysis.Then causal directions and impact mode are clarified by applying VEC model,Granger causality test and impulse response analysis.Results show that the main influencing factors are R&D funds and the added value of hi-tech industry,which is a one-way causality of talent flow.
Key words:sci-tech talent flow;correlation analysis;VEC model;Granger causality test;impulse responsee
責(zé)任編輯:王明舜
An Empirical Study on the Causes of Sci-Tech Talent Flow in China
Ji Jianyue,Zhang Xuehai
(School of Economics,Ocean University of China,Qingdao 266100,China)
F24
A
1672-335X(2010)03-0065-05
2010-01-08
教育部社科研究基金規(guī)劃項(xiàng)目“科技人才流動(dòng)的理論分析與實(shí)證研究”(06JC790040)
紀(jì)建悅(1974- ),男,山東青島人,中國(guó)海洋大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院副教授,主要從事國(guó)民經(jīng)濟(jì)學(xué)與金融學(xué)研究。
中國(guó)海洋大學(xué)學(xué)報(bào)(社會(huì)科學(xué)版)2010年3期