我国省际间科技人才流动影响因素研究

陆星谕

(南京审计大学 经济学院，江苏 南京 211800)

当前世界已经进入知识经济时代，我国也处于加快跻身创新型国家的关键阶段，在此阶段我国人口红利逐渐消失，而人才资源作为技术创新的重要载体，其重要性日益显现。随着人才强国战略和建设创新型国家战略的实施，尽管在总体上我国人才储量呈上升趋势，但人才在空间上分布不均衡的趋势并没有得到缓解，国内各地区间人才竞争也越发激烈。地区间人才流动自身也属于一种资源的配置与优化，对地区经济发展有着重要作用。在人才流动过程中，更多发达地区获得了大量的人才资源，这必然会导致地区间人才资源的不对称性。由于地区间禀赋不同，对人才资源的需求与人才资源作用于地区创新水平和经济水平的效应也有所差异，这使得不同地区会衍生出更加复杂的人才争夺政策。因此，如何科学合理地分析地区条件对人才流动的影响？各地区实施的人才争夺政策作用如何，是否有利于地区吸引人才资源？这些都是值得研究的问题。

诸多学者从多方面对影响人才流动的因素及其影响机理进行了深入研究。李峰等[1]以京津冀、长三角、粤港澳三地的科技人才流动为例，将三地的人才吸引模式分别定义为“单核吸引”模式、“自产自销”模式和“创新吸引”模式，提出三地应该进行适当的模式转换，将“单核吸引”转换为“单核辐射”，“自产自销”转换为“内循环”，“创新吸引”“合力吸引”以形成人才吸引的优势。曹薇等[2]则从人才争夺政策切入，考察人才争夺政策对区域人力资本投资的影响，结果表明在人口红利增长率高的城市，政策的实施对人才红利存在显著影响。王寅秋等[3]构建了网络化数学模型对科技人才的省际流动进行分析，总结了科技人才流动的趋势与特点以及阻碍人才流动的因素。对于高学历人才在省际间的流动，齐宏纲等[4]选用零膨胀负二项回归模型去解释人才迁移格局的演化机制，指出目前人才迁移的空间分布已经开始趋于均衡化，同时部分地区的人才流失现象已经得到缓解。孙博等[5]则从微观视角出发，基于个人与环境匹配的理论，利用多值Logit模型对区域软环境因素对人才流动的影响进行研究，发现政府治理环境、金融环境、法治环境、技术环境的改善，都能带来一定比例的人才流入，这些因素对不同的人才存在异质性，其中政府治理环境吸引作用最大。刘玉成[6]以创新驱动发展的视角切入，借助空间面板Durbin模型，从科技创新能力对科技人才聚集的影响以及伴随的空间溢出效应出发，分析了科技因素以及空间溢出效应对人才集聚的影响，指出在当下应当关注科技创新与人才流动的相关性，构建跨区域的人才流动平台，引导科技人才合理流动。孙博等[7]在个人与环境匹配理论基础上，强调“宜居”和“兴业”这两大要素，对影响人才流动的宏观要素进行多值逻辑回归，进而提出一套城市吸引力评价体系。林静霞等[8]以城市舒适性为切入点，探究青年学者的流动偏好与城市舒适性之间的关系，认为更高层次舒适性的城市对青年学者来说更有吸引力。袁方成[9]从城市高质量发展的角度出发，提出在目前人口结构失衡、经济发展提质增效的情况下，应该发挥城市的资源环境优势，进行人才争夺。

以上研究表明，人才在区域间流动的机理比较复杂，影响因素众多，现有文献从经济、政策、环境等多方面因素入手，试图解释其对区域人才吸引力的影响程度。鉴于营商环境对大众创业、万众创新的重要影响，本文引入营商环境这一变量。

2.1 模型构建

在关于人力资本流动的问题上，舒尔茨的“成本—收益”理论认为，对于自由经济中的个人来说，人才在城市间迁移的主要目的是改善自身生活条件以及为未来进行投资，是一种比较典型的经济行为。因此，在舒尔茨的理论中，选择迁移的人们通常应该综合考虑迁移的成本以及通过迁移带来的收益，当判断得出迁移带来的收益大于成本时，人才的流动就会产生。此外，美国学者E.S.Lee也提出过“推拉”理论，认为人才出于改善生活的目的，会受到部分条件优越地区的“拉力”，而迁出地比较落后的条件就被视为“推力”，这两者的共同作用就造成了人才流动这一结果。这两个理论都强调了迁入地的部分条件比较优越。本文认为可以把造成人才流动的主要因素具体分为经济因素与非经济因素这两大类，其中经济因素可以认为是影响人才作出选择的最主要因素，因此经济发达的地区有着吸引人才的天然优势。而从非经济因素角度，我国2021年灵活就业人员已经高达2亿并且还呈现出上升趋势。同时《中国青年创业发展报告(2020)》的数据显示，2020年中国新创企业超过700万家，创业质量较高，在世界上仅次于美国，目前总共拥有近3 000家创投机构，管理着近万亿资产。考虑到这类情况，不同地区的地方政府政策实施力度、社会保障制度以及市场营商环境等非直接经济因素也成为了人才选择就业地区时考虑的重要因素。

本文采用面板数据的最小二乘回归模型进行研究，面板数据的最小二乘回归模型的一般形式为：

yit=βixit+αi+uit

其中y表示人才资源，x表示影响人才流动的经济和非经济因素，i、t分别代表截面与时间，α代表各地区中无法观测的变量，u是模型的随机扰动项。

2.2 变量选取与数据说明

基于上述理论分析，由于影响人才在区域间流动趋势的影响因素众多，结合孙贵平等[10]、刘伟健[11]以及徐倪妮等[12]的相关研究，本文设定如下计量模型：

RDTit=β0+β1GDPit+β2Expit+β3R&Dit+β4Areait+β5Incit+β6Envit+β7Eduit+αi+uit

(1)

其中，β表示不同的回归系数，i表示不同的省份，i=1,2……31，t表示时间，t=2008,2009……2020；
RDT代表人才资源，参考相关研究，以规模以上企业R&D人才作为被解释变量；
解释变量中，GDP代表地区生产总值，用以衡量经济发展水平；
Exp代表地方财政一般预算支出；
R&D代表规模以上工业试验研究与发展经费，所代表的变量是地区的创新能力，目前的文献一般采用专利申请数量、论文发表数量、地区投入试验研究与发展经费、相应的项目数量等指标来衡量。本文使用投入R&D经费的多少来衡量创新能力；
Area代表建成区面积，用以衡量不同地区的基础设施完备程度；
Inc代表全体居民人均可支配收入；
Env代表营商环境，用地区内规模以上企业数量衡量；
Edu代表地区教育水平，以地区教育经费衡量。

为了明确各类经济因素和非经济因素在人才选择就业地区时对人才的影响，首先对所收集到的2008-2020年的面板数据进行分析(见表1)。

本文所使用的数据来自于国家统计局《中国统计年鉴》《中国科技统计年鉴》以及《中国省份营商环境研究报告2020》，最终列出了包括31个省级地区，10个年度的面板数据。为了削弱数据中有可能存在的异方差性的影响，在本文实证分析中，对所有解释变量以及被解释变量进行了对数化处理，将变量记为以下形式：lnRDT、lnGDP、lnExp、lnR&D、lnArea、lnInc、lnEnv、lnEdu。

3.1 变量单位根检验

在实证分析之前，为了避免伪回归，保证结果的有效

表1 各项指标数据的描述性统计分析(2008-2020年)

表2 对数化调整后的面板数据LLC检验结果

为了保证数据的平稳性，进一步使用面板数据的ADF检验进行单位根检验，结果见表3。

从以上表2、表3的结果可以看出，在对数据进行对数化处理之后，数据通过了显著性水平检验，表明对数序列是平稳的。

3.2 协整检验

在进行时间序列分析时，需要避免伪回归的结果。本文选用协整检验Kao检验、协整检验Pedroni检验和协整检验Westerlund检验对数据进行分析，得到以下结果。

表3 调整后的面板数据ADF检验结果

表4 协整检验Kao检验

表5 协整检验Pedroni检验

表6 协整检验Westerlund检验

从表4、表5、表6所得到的检验结果中，Kao检验得出的p值均显著，其中有4个t值在1%水平上显著，1个t值在5%水平上显著；
Pedroni检验中的3个p值也均在1%水平上显著；
Westerlund检验得到的p值也在5%水平上显著。因此可以认为本文中所选取的对数化2011-2020年的中国31个省份的年度数据之间存在稳定的长期均衡关系，对数据进行回归后不会出现伪回归结果，可以使用面板模型进行回归分析。

3.3 模型选择

在针对面板数据的建模中，一般有混合回归模型、固定效应模型和随机效应模型。在F检验中，得到的p值为0.000，小于0.001，拒绝原假设，不能使用混合回归模型；
接着使用Hausman检验，得到的统计量为22.26，对应的p值为0.002 3，小于0.001，拒绝原假设，应该选用固定效应模型进行回归分析。

3.4 基于全国数据的回归结果分析

从表7回归分析的结果来看，组间的R2达到了0.6604，模型拟合程度良好，可以对数据进行分析解读。

表7 面板数据模型回归结果

在表7的面板数据回归模型中，可以发现经济发展水平虽然存在正向的效应，但是并不显著，本文认为被解释变量所指代的规模以上企业R&D人才资源在地区间流动的选择方向并不绝对地受制于区域经济发展，高质量的人才在被企业招聘时，企业已经开出了较高的薪水，人才无需再考虑区域整体的经济发展状况也足以过上富足的生活。规模以上工业R&D经费、全体居民人均可支配收入、教育资源皆在1%水平上显著，其中，规模以上工业R&D经费、教育资源呈显著的正向效应，这意味着地区的创新能力、教育资源对人才具有极大吸引力，创新能力更强的地区往往可以提供更多适合不同行业人才发展的工作岗位，也预示着该地区强大的发展潜力，丰富的教育资源也满足了人才在区域内定居后，培养下一代的需求。营商环境在5%水平上正向显著，一个公平、稳定的营商环境是保护本地企业、吸引其他地区优质企业入驻的基础，也有利于人才的创新创业活动，为地区吸引高质量人才提供更多的岗位。建成区面积在10%水平上呈显著的正向效应，地区内建成区面积越大，代表着该地区内基础设施完善程度越高，完善的基础设施不仅提高了人才生活的舒适程度，也为将来人才退休后的生活提供了可靠的保障。地方财政一般预算支出以及全体居民人均可支配收入则呈显著的负向效应，这表明地方政府过多的财政预算支出并不能对人才起到吸引作用，而在居民人均可支配收入方面，结合目前中国国内存在的逆城市化现象以及回归结果中全体居民人均可支配收入回归系数同样为负这一现象进行分析，本文认为原因在于人才更多的会倾向于在物价水平较低、生活成本较低的地区生活，但是选择此类地区就必须接受所获得的薪水偏低的缺点，在考虑到这两方面的因素后，目前的多数人才还是会选择在生活成本以及消费较低的地区生活。

3.5 基于八大经济区域数据的回归结果分析

考虑到中国幅员辽阔，各地区经济存在鲜明特点，本文依照一般认定的八大经济区域，将所收集的中国31个省市的数据分为8个部分，再次进行面板数据的最小二乘回归模型进行研究，结果如表8。

表8 八大经济区域面板数据模型回归结果

将数据分为8个地区并进行回归分析后，可以发现：人才在不同经济地区内所考虑的因素有所不同，但是区域内规模以上工业R&D经费，即一个区域的创新能力是绝大部分地区人才在进行流动时考虑的影响因素，区域营商环境和教育水平则会在经济相对更加发达地区有更加显著的作用；
在经济欠发达的地区则出于各地区的特殊性，有着不同的影响因素；
而地区的经济发展水平以及地方财政一般预算支出对各地区人才的影响并不显著。

4.1 研究结论

本文利用2011-2020年我国省际面板数据，系统考察了各类因素对人才流动趋势的影响，结果表明：一方面，从全国整体来看，规模以上工业R&D经费、营商环境、教育资源水平以及建成区面积在统计结果上是正向显著的，这意味着当前人才的流动方向大多数是向创新能力更强、营商环境更优、教育资源更加丰富、基础设施更加完善的地区流动。而居民收入水平、地方政府一般预算支出则显著为负，则意味着目前人才的流动方向并不会一味地向有着高收入的大型城市流动，地方政府过多的财政预算支出也不一定会对人才起到吸引作用。另一方面，按照我国通常认定的八大经济区域对数据进行分类后发现：不同经济区域中地区创新能力是吸引人才的主要因素，其他影响因素则发挥着不同的作用，在经济较发达地区营商环境以及教育资源水平对吸引高质量人才发挥着更加显著的作用。

4.2 政策建议

我国已经进入高质量发展阶段，在人才流动方面，为削弱地区间人才流动壁垒，促进人才在区域间的流动，释放人才活力，助推区域进一步发展，需要进一步完善人才治理体系。

(1)依靠地区创新能力吸引人才聚集，实现创新与人才聚集相互促进的良性循环。地区拥有较强的创新能力代表着该地区有着较大的发展潜力，我国各地区应根据所处地区实际创新驱动能力，结合国家发布的创新驱动战略，充分发挥好创新能力带来的人才吸引效力，推进各行各业的创新发展，并以此吸引更多的人才，以此形成良性循环。

(2)地方政府需充分发挥指导作用，因地制宜地实施差异化的人才吸引政策。地方政府应考虑区域异质性，紧密结合所在区域实际情况，制定符合地区发展需求的人才引进计划，不能忽视人才与本区域的适应性，要合理安排引进人才的生产生活活动，增强人才对地区的归属感。

(3)进一步加强基础设施建设，降低人才在区域内的生活成本。完善的基础设施能够带来坚实的后勤保障，过高的生活成本会降低居民的生活质量，舒适度高的城市更能使人才产生归属感，形成人才“抢得来，留得住”的局面。

(4)营造更加公平公正的营商环境。公平公正的营商环境可以为企业提供良好的发展环境，而成长的企业又可以为政府吸引、储备人才，提供充足的就业岗位，促进人才资源的充分消化，进一步促进区域经济发展，形成良性循环。

(5)各地区应加强对高等教育的重视程度，依托教育资源促进经济发展。高等教育对于地区创新能力的提高与经济发展的重要性不言而喻，地方政府应引导高等教育资源向地方产业倾斜，加强与地方产业的融合程度，提高资源转化效率，形成产学研一体化发展局面。

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