葛李情，胡 昊

(安徽大學(xué) 經(jīng)濟(jì)學(xué)院，安徽 合肥，230601)

新時代中國發(fā)展進(jìn)入新階段，傳統(tǒng)的數(shù)量型經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式難以為繼，必須實施創(chuàng)新驅(qū)動戰(zhàn)略，向質(zhì)量效益型轉(zhuǎn)變。創(chuàng)新是引領(lǐng)發(fā)展的第一動力，黨的“十九大”報告進(jìn)一步明確了創(chuàng)新在引領(lǐng)經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展中的重要地位。而創(chuàng)新驅(qū)動的實質(zhì)是人才驅(qū)動，創(chuàng)新驅(qū)動離不開人才的支持。因此人才和科技創(chuàng)新都是影響經(jīng)濟(jì)增長的重要因素。事實上，人才集聚、科技創(chuàng)新與經(jīng)濟(jì)增長三者存在著復(fù)雜的關(guān)系。目前理論界普遍將三者兩兩分開研究，也有學(xué)者將三者聯(lián)系在一起進(jìn)行探討，但很少關(guān)注到三者間存在的內(nèi)生性問題。本文選取中國31個省(直轄市、自治區(qū))作為研究樣本，將人才集聚、科技創(chuàng)新與經(jīng)濟(jì)增長納入統(tǒng)一的分析框架，探討其相互關(guān)系。

一、文獻(xiàn)綜述

人才集聚表現(xiàn)為人力資本的集聚。學(xué)者們較早從人力資本方面研究它與經(jīng) 濟(jì)增長的關(guān)系。一是從理論方面論證兩者是否存在促進(jìn)關(guān)系，主要圍繞人力資本理論與內(nèi)生經(jīng)濟(jì)增長理論展開。Schultz[1]對人力資本進(jìn)行了系統(tǒng)性闡述，提出人力資本具有“質(zhì)”和“量”兩個維度，教育有利于促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長和個人收入；Romer[2]1011將知識作為一種生產(chǎn)要素，建立了知識溢出內(nèi)生增長理論模型，認(rèn)為知識的外溢性能促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長。另一類從實證方面進(jìn)行驗證。Bils和Klenow[3]對人力資本和經(jīng)濟(jì)增長的因果關(guān)系進(jìn)行了檢驗，結(jié)果表明經(jīng)濟(jì)增長促進(jìn)了人力資本積累，人力資本積累對經(jīng)濟(jì)增長沒有影響；劉瑞翔[4]等通過空間杜賓模型分析了中國31個省域2001-2015年的有關(guān)數(shù)據(jù)，得出人力資本水平的提高對本省域的經(jīng)濟(jì)增長具有促進(jìn)作用，對鄰省具有負(fù)面影響。進(jìn)入21世紀(jì)以來，中國人力資本水平存在明顯地區(qū)差異，表現(xiàn)出“人才東南飛”，所以有學(xué)者開始關(guān)注到人才集聚與經(jīng)濟(jì)增長的關(guān)系。徐彬和吳茜[5]發(fā)現(xiàn)人才集聚對經(jīng)濟(jì)增長的影響存在滯后效應(yīng)；黃錦春等[6]在共軛理論下分析了創(chuàng)新人才集聚與區(qū)域創(chuàng)新能力對經(jīng)濟(jì)增長的作用，發(fā)現(xiàn)二者及共軛效應(yīng)對經(jīng)濟(jì)增長都具有促進(jìn)作用，并且二者趨于共軛狀態(tài)的時候，才能發(fā)揮促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長的最大效用；謝非和聶宇賢[7]研究了人才集聚對金融業(yè)發(fā)展的影響，結(jié)果表明金融業(yè)人才集聚對金融業(yè)發(fā)展具有正向促進(jìn)作用，間接說明人才集聚對經(jīng)濟(jì)增長具有正向影響。通過比較以上文獻(xiàn)，不難得出以下兩點結(jié)論：在一定范圍內(nèi)人力資本水平和人才集聚程度越高，越有利于該地區(qū)的經(jīng)濟(jì)增長；學(xué)者們普遍研究了人力資本水平對經(jīng)濟(jì)增長的影響，而關(guān)于人才集聚的研究起步較晚，也較少反向考慮經(jīng)濟(jì)增長對人才集聚的影響。

有關(guān)科技創(chuàng)新與經(jīng)濟(jì)增長的研究較為豐富，最早可追溯到1766年亞當(dāng)·斯密在《論國民之富的性質(zhì)及其原因之研究》中提出的勞動分工、資本積累、科技進(jìn)步是經(jīng)濟(jì)增長的動力來源；隨后Solow[8]構(gòu)建了“技術(shù)決定增長模型”，即認(rèn)為技術(shù)進(jìn)步是經(jīng)濟(jì)增長的決定因素。一些學(xué)者開始進(jìn)行實證分析。龐瑞芝[9]通過實證檢驗發(fā)現(xiàn)中國各省份科技創(chuàng)新對經(jīng)濟(jì)發(fā)展的支撐作用普遍較低，這主要是由于創(chuàng)新成果未能有效轉(zhuǎn)化；白俊紅和王林東[10]通過構(gòu)建創(chuàng)新驅(qū)動評價指標(biāo)體系對各省創(chuàng)新驅(qū)動能力進(jìn)行量化，在此基礎(chǔ)上運(yùn)用空間計量分析方法，實證檢驗創(chuàng)新驅(qū)動對中國各地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量的影響，結(jié)果表明創(chuàng)新驅(qū)動能夠顯著促進(jìn)全國和東部地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量的提升，但對中部地區(qū)作用不顯著，對西部地區(qū)則有顯著的負(fù)向影響。通過研究大量有關(guān)科技創(chuàng)新與經(jīng)濟(jì)增長的文獻(xiàn)，理論上可以得出科技創(chuàng)新有利于經(jīng)濟(jì)增長這一結(jié)論，但實證方面可能存在差異。

考慮人才集聚對科技創(chuàng)新的影響，學(xué)者們主要有如下觀點。Suzuki[11]通過研究日本二戰(zhàn)后科技水平與科技人才規(guī)模的變化情況，發(fā)現(xiàn)科技水平隨著科技人才規(guī)模的不斷壯大而上升，進(jìn)入21世紀(jì)后，由于科技人才規(guī)模和質(zhì)量的下降，日本的國際競爭力逐步減弱；季小立等[12]從理論方面闡述了人才群體的規(guī)模與質(zhì)量決定了區(qū)域創(chuàng)新系統(tǒng)的運(yùn)行效率和該地區(qū)核心競爭力的強(qiáng)弱；陳淑云和楊建坤[13]運(yùn)用一般人口集聚與人才聚集分析它們和區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新的關(guān)系，得出一般人口集聚與技術(shù)創(chuàng)新呈“正U型關(guān)系”，人才集聚與技術(shù)創(chuàng)新呈線性促進(jìn)關(guān)系。也有學(xué)者得出人才聚集規(guī)模與創(chuàng)新效率呈負(fù)向關(guān)系的結(jié)論，這主要是因為當(dāng)前的科技人才聚集規(guī)模與區(qū)域創(chuàng)新效率不匹配[14]。由以上文獻(xiàn)大致可以推測出人才集聚對科技創(chuàng)新具有促進(jìn)作用。

二、模型設(shè)定與變量選取

(一)模型設(shè)定

人才集聚、科技創(chuàng)新與經(jīng)濟(jì)增長之間應(yīng)該存在雙向因果關(guān)系，單個方程很難有效描述各變量之間的相互作用關(guān)系，而聯(lián)立方程模型能夠通過多個相互聯(lián)系的單一方程反映出經(jīng)濟(jì)變量之間復(fù)雜的關(guān)系，因此使用聯(lián)立方程模型可以更加全面與準(zhǔn)確。鑒于此，構(gòu)建如下同時包含經(jīng)濟(jì)增長、人才集聚、科技創(chuàng)新的方程模型，將經(jīng)濟(jì)增長、科技創(chuàng)新與人才集聚視為內(nèi)生變量，對三者之間的關(guān)系進(jìn)行分析，具體如式(1)(2)(3)。

PGDPit=α0+α1INNOit+α2EDUit+α3URBANit+α4INVEit+εit

(1)

EDUit=φ0+φ1PGDPit+φ2OPENit+φ3ISit+φ4HPit+δit

(2)

INNOit=β0+β1EDUit+β2FINit+β3COSTit+β4GOVit+μit

(3)

上述三式中，i和t分別代表不同省份與年份，、δ、μ為隨機(jī)誤差項，服從正態(tài)分布。(1)式考察的是科技創(chuàng)新與人才集聚對經(jīng)濟(jì)增長的影響：PGDP衡量經(jīng)濟(jì)增長指標(biāo)；INNO表示科技創(chuàng)新；EDU表示人才集聚；URBAN表示城鎮(zhèn)化水平；INVE表示全社會固定資產(chǎn)投資。(2)式主要考察的是經(jīng)濟(jì)增長對人才集聚的影響：OPEN表示對外開放水平；IS表示產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化水平；HP代表房價水平。(3)式主要考察的是人才集聚對科技創(chuàng)新的影響：FIN表示金融發(fā)展水平；COST表示各地區(qū)研究與實驗發(fā)展經(jīng)費(fèi)內(nèi)部支出；GOV代表地方政府財政支出規(guī)模。

(二)變量選取與數(shù)據(jù)來源

1.核心解釋變量。衡量經(jīng)濟(jì)增長的指標(biāo)有很多，比如GDP總量、GDP增長率、人均GDP等，考慮到中國各區(qū)域的人口差異，采用人均GDP來表示經(jīng)濟(jì)增長。在其他條件相同的情況下，人均GDP越高，說明該地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長水平越高。關(guān)于人才集聚指標(biāo)目前尚未形成統(tǒng)一的意見。有學(xué)者使用區(qū)位熵的概念測度人才集聚程度；也有學(xué)者認(rèn)為人才集聚規(guī)模是反映人才集聚數(shù)量的唯一指標(biāo)。按照中國現(xiàn)階段受教育情況，本科及以上學(xué)歷就業(yè)人員更符合人才標(biāo)準(zhǔn)。考慮到數(shù)據(jù)的可獲得性，使用各地區(qū)就業(yè)人口中本科及以上學(xué)歷人數(shù)占比衡量。學(xué)者們通常從創(chuàng)新投入或創(chuàng)新產(chǎn)出角度衡量創(chuàng)新水平，但創(chuàng)新投入受諸多因素影響，不一定能完全轉(zhuǎn)化為創(chuàng)新產(chǎn)出。從創(chuàng)新產(chǎn)出角度，使用年末人均專利申請授權(quán)量表示科技創(chuàng)新水平。

2.控制變量。(1)式到(3)式中包含的控制變量主要有城鎮(zhèn)化水平、全社會固定資產(chǎn)投資、對外開放程度、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、房價水平、金融發(fā)展水平、創(chuàng)新投入強(qiáng)度、地方政府財政支出規(guī)模等。各變量的構(gòu)建方法與數(shù)據(jù)來源如表1所示。在進(jìn)行實證分析時，對以上所有變量均取自然對數(shù)，以消除異方差的干擾。

表1 變量構(gòu)建與數(shù)據(jù)來源

表2 各變量的面板單位根檢驗

Tab.2 Panel unit root test of each variable

注：*、**、***分別表示在10%、5%和1%的水平上顯著。

三、實證結(jié)果與分析

(一)單位根檢驗

為了避免出現(xiàn)偽回歸，在進(jìn)行回歸之前，需要對各變量進(jìn)行單位根檢驗以確定序列是否為平穩(wěn)序列。由表2可知，所有變量的一階差分序列均通過了顯著性檢驗，可以拒絕原假設(shè)，即一階差分后的序列是平穩(wěn)序列。由此可知，各變量滿足一階單整，可能存在長期均衡關(guān)系，需要進(jìn)一步做協(xié)整檢驗。

(二)模型回歸結(jié)果分析

1.全國層面回歸結(jié)果

在進(jìn)行回歸之前，需要進(jìn)行協(xié)整檢驗，本文使用同質(zhì)面板協(xié)整檢驗當(dāng)中的Kao檢驗，具體結(jié)果如表3所示。可以看出，各檢驗值強(qiáng)烈拒絕了不存在協(xié)整關(guān)系的原假設(shè)，即各變量之間存在長期均衡的關(guān)系，可以進(jìn)行回歸。對于面板聯(lián)立方程模型，首先需要對結(jié)構(gòu)方程的可識別問題進(jìn)行判斷。只有可識別或過度識別才能對參數(shù)進(jìn)行回歸估計。由判斷是否可識別的秩條件和階條件可知，上述方程(1)(2)(3)都屬于過度識別。對于過度識別的聯(lián)立方程模型，可采用二階段最小二乘法或三階段最小二乘法進(jìn)行估計，由于三階段最小二乘法考慮到不同結(jié)構(gòu)方程擾動項之間的相關(guān)性，因此采用三階段最小二乘法估計更為有效。具體估計結(jié)果如表3所示。

表3 全國樣本數(shù)據(jù)回歸結(jié)果

Tab.3 Regression results of national sample data

注：*、**、***分別表示在10%、5%和1%的水平上顯著，括號內(nèi)的數(shù)字為相對應(yīng)的z值。

觀察經(jīng)濟(jì)增長方程，可知人才集聚與科技創(chuàng)新對經(jīng)濟(jì)增長都具有正向的促進(jìn)作用。其中，人才集聚對經(jīng)濟(jì)增長的影響系數(shù)為0.360，并在1%的顯著性水平上通過了檢驗。這說明在生產(chǎn)活動中，高素質(zhì)的專業(yè)人才更加熟練，增加了有效勞動和物質(zhì)資本利用率，從而提高了勞動生產(chǎn)率，同時與其他要素配合也更加默契，提高了其他生產(chǎn)要素的邊際生產(chǎn)率。因此人才集聚水平越高，對經(jīng)濟(jì)增長的促進(jìn)作用越大?？萍紕?chuàng)新對經(jīng)濟(jì)增長的影響系數(shù)為0.189，并在1%的顯著性水平上通過顯著性檢驗，說明科技創(chuàng)新水平每提高1%，人均GDP將上升0.189個百分點?？萍紕?chuàng)新對經(jīng)濟(jì)增長的促進(jìn)作用可以從兩點加以解釋。第一，科技創(chuàng)新可以提高勞動生產(chǎn)率，降低生產(chǎn)成本，形成范圍經(jīng)濟(jì)；第二，科技創(chuàng)新通過研發(fā)出新產(chǎn)品、開辟新市場，增加國民消費(fèi)，從而促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長。再觀察控制變量，城鎮(zhèn)化與固定資產(chǎn)投資都在不同程度上促進(jìn)了經(jīng)濟(jì)增長。

觀察人才集聚方程，可得經(jīng)濟(jì)增長水平是吸引人才集聚的一方面原因。張美麗等[15]認(rèn)為經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平在很大程度上反映出該地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展?jié)摿?、就業(yè)機(jī)會和生活舒適程度，因此中國人才分布呈現(xiàn)出東高西低的特征。再觀察控制變量，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化有利于人才集聚，說明就業(yè)機(jī)會是人們重點考慮的因素之一。對外開放水平總體上不利于人才集聚，說明對外開放程度越高，人才流動性越大。房價水平與人才集聚呈正相關(guān)，這可能是受經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的影響，一般來說，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平越高的地區(qū)，房價水平相對較高，所以總體上呈正向關(guān)系。

從科技創(chuàng)新方程中可以得知人才集聚是促進(jìn)科技創(chuàng)新的主要原因。人才集聚對科技創(chuàng)新的回歸系數(shù)為1.079 9，且通過了1%的顯著性水平上的檢驗。這進(jìn)一步說明了人才是科技創(chuàng)新的主體，人才集聚的規(guī)模越大、質(zhì)量越高，越有可能突破舊技術(shù)，從而改變原有的生產(chǎn)方式，提高生產(chǎn)力水平。金融業(yè)發(fā)展水平與R&D經(jīng)費(fèi)支出對科技創(chuàng)新都具有顯著的正向影響，說明金融業(yè)發(fā)展水平越高，對科技創(chuàng)新的支持力度越大，從而有利于科技創(chuàng)新；R&D的投入強(qiáng)度越大，相應(yīng)的產(chǎn)出也將提高。地方政府財政支出規(guī)模反映出在財政分權(quán)的體制下地方政府影響資源配置的能力，回歸系數(shù)為負(fù)，可以得知地方政府對經(jīng)濟(jì)的干預(yù)不利于科技創(chuàng)新水平的提高。

由以上分析，可以將人才集聚、科技創(chuàng)新與經(jīng)濟(jì)增長的關(guān)系總結(jié)為：人才集聚與科技創(chuàng)新分別在不同程度上促進(jìn)了經(jīng)濟(jì)增長，經(jīng)濟(jì)增長反過來吸引了人才集聚，而人才集聚水平的上升又進(jìn)一步促進(jìn)科技創(chuàng)新。三者之間形成了一種相互促進(jìn)、相互依賴的良性循環(huán)。

2.分區(qū)域?qū)用婊貧w結(jié)果

考慮到中國各區(qū)域的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、科技創(chuàng)新水平與人才集聚程度存在明顯差異，從區(qū)域?qū)用鎸θ叩年P(guān)系作進(jìn)一步的考察，具體結(jié)果如表4所示。從東部地區(qū)來看，得到的回歸結(jié)果與全國層面基本一致。人才集聚與科技創(chuàng)新對經(jīng)濟(jì)增長的回歸系數(shù)分別為0.269 2、0.266 6，且均通過了1%水平上的顯著性檢驗。即說明人才集聚與科技創(chuàng)新都拉動了經(jīng)濟(jì)增長。經(jīng)濟(jì)增長對人才集聚的影響系數(shù)為1.369 7，符號為正，說明人均GDP水平是吸引人才集聚的因素之一。人才集聚對科技創(chuàng)新的影響系數(shù)為0.830 8，說明人才集聚程度若提高1%，科技創(chuàng)新水平約上升0.8個百分點?？刂谱兞繉ν忾_放系數(shù)依舊為負(fù)，但未通過顯著性檢驗。東部地區(qū)房價水平系數(shù)顯著為負(fù)，說明東部地區(qū)房價過高，不太利于人才集聚。而其他控制變量符號與顯著性與全國層面保持相同。中西部地區(qū)的回歸結(jié)果與全國層面也較為接近，但是科技創(chuàng)新對經(jīng)濟(jì)增長的正向影響不夠顯著，這可能是由于中西部地區(qū)科技創(chuàng)新水平較東部地區(qū)更為落后所致。中西部地區(qū)的回歸結(jié)果再次佐證了中國人才集聚、科技創(chuàng)新與經(jīng)濟(jì)增長是相互緊密聯(lián)系的，并且形成了一種相互促進(jìn)、相互依賴的良性循環(huán)。

表4 分區(qū)域樣本數(shù)據(jù)回歸結(jié)果

Tab.4 Regression results of regional sample data

注：*、**、***分別表示在10%、5%和1%的水平上顯著，括號內(nèi)的數(shù)字為相對應(yīng)的z值。

四、結(jié)論與建議

本文實證結(jié)果表明，人才集聚與科技創(chuàng)新分別在不同程度上拉動了中國經(jīng)濟(jì)增長，經(jīng)濟(jì)增長反過來進(jìn)一步吸引了人才集聚，而人才集聚水平的上升又有利于科技創(chuàng)新?？紤]到中國各區(qū)域人才集聚程度、科技創(chuàng)新水平與經(jīng)濟(jì)增長水平存在較大差異，將全國樣本數(shù)據(jù)劃分為東部與中西部兩個部分，對三者的關(guān)系再次進(jìn)行檢驗。由實證結(jié)果得知，東部地區(qū)與中西部地區(qū)得到的結(jié)果與全國層面基本一致，但中西部地區(qū)科技創(chuàng)新水平整體上不高，對經(jīng)濟(jì)增長的正向影響尚不夠顯著。

形成人才集聚、科技創(chuàng)新與經(jīng)濟(jì)增長相互促進(jìn)、相互依賴的聯(lián)動機(jī)制是實現(xiàn)中國區(qū)域間協(xié)調(diào)發(fā)展、建設(shè)創(chuàng)新型國家的重要途徑。中國應(yīng)深入實施創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展戰(zhàn)略和人才發(fā)展戰(zhàn)略，從而進(jìn)一步提升科技創(chuàng)新與人才集聚對經(jīng)濟(jì)增長的拉動作用。具體來說，在人才集聚方面，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平是吸引人才集聚的主要原因之一，中西部地區(qū)應(yīng)注重促進(jìn)自身經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展，通過承接?xùn)|部地區(qū)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移紅利，加快本地區(qū)產(chǎn)業(yè)升級與優(yōu)化，從而吸引更多人才就業(yè)。另外，應(yīng)加強(qiáng)落實人才引進(jìn)的相關(guān)政策，如人才引進(jìn)住房保障政策，完善人才引進(jìn)的相關(guān)設(shè)施，比如提供先進(jìn)的醫(yī)療設(shè)備、優(yōu)質(zhì)的教育與環(huán)境等，還可適度放寬人才落戶的學(xué)歷年齡限制，開辟靈活多樣的人才引進(jìn)通道，從而吸引人才數(shù)量和質(zhì)量的進(jìn)一步集聚。東部地區(qū)在保持現(xiàn)有的優(yōu)勢上，要防止人才過度集聚，避免創(chuàng)新效率的損失。在科技創(chuàng)新方面，政府應(yīng)加大對中西部地區(qū)的經(jīng)費(fèi)投入強(qiáng)度，給予更多金融扶持，鼓勵與引導(dǎo)企業(yè)自主創(chuàng)新，轉(zhuǎn)變政府職能，建立有效的科技創(chuàng)新激勵機(jī)制，加強(qiáng)中西地區(qū)與東部地區(qū)的交流合作，充分利用技術(shù)創(chuàng)新的外溢性。