人才流失與人均GDP、產業增長率、生活水平關系的經濟學分析

內容摘要：基于我國1990年至2011年經濟數據，本文利用VAR模型實證分析了人才流失與我國人均GDP、各產業增長率、城鎮與農村人們生活水平的關系。結果表明，除了城鎮人們生活水平以外，其他變量不能通過格蘭杰檢驗，不能對其建立與人才流失率的VAR模型。而通過對城鎮人們生活水平對人才流失率的脈動圖的研究發現，人才流失率對城鎮人們生活水平的影響是比較復雜的，有積極作用，也有消極作用，但是匯總影響力，消極作用占主導地位。

關鍵詞：人才流失 經濟問題 恩格爾系數

問題的提出

人才問題是一個關乎國家綜合競爭力的核心問題，從某種意義上說，21世紀的競爭是人才的競爭，國家之間競爭也是國家之間人才爭奪的競爭。當今這個時代經濟社會發展迅速，科技水平更是日新月異，科技的更新換代超過了以往任何一個時候，科技的發展帶動了產業革命，產業的發展帶動了國民經濟的增長，國民經濟的增長使得國家富強，人民生活水平提高。而科技水平的提升依靠的就是人才。美國在第二次世界大戰后成為世界的中心，科技、經濟實力長期雄霸世界，而其主要依靠的就是大量的人才，各種高新技術人才在美國的集聚，帶動了美國科技的發展，使得美國科技水平長期在世界遙遙領先，科技進步使得美國的產業結構優化提升，原子能產業、電子計算機產業、空間技術產業和生物工程產業等高新技術產業的發展極大提升了美國的競爭力，形成了在世界上無可比擬的優勢，可以說，涉及信息技術、新能源技術、新材料技術、生物技術、空間技術和海洋技術等諸多領域的第三次科技革命正是發端于美國，也造就了美國幾十年來的長盛不衰。回過頭來再看我國，我國的人才流失對人均GDP、產業增長和人民生活水平帶來什么樣的影響，這種影響如何應對，這是本文所要研究的。

我國人才培養的歷史演變與現狀

我國一直強調培養大量專業人才。早在十九世紀五六十年代，我國派遣了很多留學生前往蘇聯和東歐求學，由于受到資助，95%的學生回國。在1949年因為各種原因滯留海外的留學生陸續回國。在19世紀80年代，我國先后向49個國家派遣留學生，主修各國語言，然后也先后回國。據有關數據顯示，隨著改革開放的不斷深入，我國留學人數不斷增加，在1978年至2007年之間我國留學生達到120多萬。從國外數據顯示，我國已經成為留學人數最多的國家。僅在美國，我國留學生每年占美國總留學生總數的10%以上，并且80%的都為研究生。但是，隨著我國留學生的增加，我國人才結構并沒有得到很大改善，人才回歸率非常低。根據《2012年中國統計年鑒》數據統計如圖1 ，雖然近年來回歸率有所上升，但是留學生回歸率依然非常低，至今每年的回歸率依然低于50%。據國外數據統計，我國依然是最大的人才輸出國，每年都有大量的人才流失，滯留在海外的留學生累積已將超過百萬，并且學歷越高、專業越緊缺，技術能力越強的留學生回國的比例越小。據《2007年全球政治與安全》中數據顯示，我國流失的頂尖人才數量在世界居于首位。究其原因，主要是因為我國處于社會主義初級階段，受我國經濟水平、科技水平以及制度不完善的阻礙，我國不能引進國際人才，而在吸引本國人才回流上也面臨了很多困境。近年來，我國推出一系列制度和優惠政策，實施千人計劃吸收海外人才回國創業，這在人才回流上取得了一定成效。

現有關于人才流失問題的文獻述評

我國關于人才流失及回流的研究較多，主要涉及人才回流的問題、動因以及政策建議等待，而對于國際人才流動與經濟問題關系研究的較少，對于人才流動對經濟問題的實證研究非常缺乏。孫瑜分析了世界人才需求狀況以及我國人才流失海外的嚴重性，將經濟、科技以及教育等因素指標化，構建與人才回流數量的模型關系，分析海外的人才回流規律。楊玉潔以人才回流為自變量，以經濟增長為因變量建立一元一次回歸模型，深入分析了經濟增長對人才流動的影響。宋艷濤等研究了研究海外人才回流在生產率以及產出水平方面相對國內的能力溢價，實證分析了海外人才對生產率以及經濟增長的作用。宋艷濤等人還構建了歸國人員滿意度與城市競爭力關系的理論模型，分析了人員回流后影響其滿意度的各種因素。許家云將海外人才回流引入CES生產函數，實證分析了影響我國人才回流的各種因素。

綜合當前研究，發現存在以下缺陷：第一，對于人才流失對經濟增長的影響停留在簡單的生產率上面，而人才回流對經濟各個產業的影響依然缺乏；第二，當前研究人才流失對經濟問題中的生產率的影響，但對于其他經濟問題的研究缺乏，比如城鎮以及農村的生活狀況的影響。綜合以上，本文利用以我國留學生每年留學生流失率作為自變量，以城鎮居民恩格爾系數、農村居民恩格爾系數、我國人均GDP、我國三產業各自增長率為因變量，構建VAR模型，實證研究人才流失率對我國經濟問題的影響。

誤差修正模型的建立

（一）數據說明

人才流失率（RC）在本次實證研究中采用的數據計算方法為：（當年留學流出人數-當年留學生回流人數）/我國當年高等院校的總人數。我國當年高等院校總人數代表了我國總人才數量。

人均GDP（RJ），是衡量一個國家宏觀經濟運行狀況的一個重要指標。在此反應我國整體的經濟情況。研究人均GDP與人才流失率（RCL）的關系主要研究人才流失對我國整體經濟情況的影響。

各個產業增長率（第一產業增長率（DY）、第二產業增長率（DR）、第三產業增長率（DS））產業的發展狀況。為了區分各產業與人才流失率的關系，筆者分別對三產業與人才流失率的關系進行研究，深入分析人才流失率對整體宏觀經濟的影響。

恩格爾系數是反應食品支出額占個人消費總額的比重，反應了一個國家或區域人們的生活狀況，一般系數越高，代表該區域人們的生活水平越低。由于我國城鎮、農村生活水平非常懸殊，筆者在研究人才流失對人們整體生活水平的影響時區分了影響群體，即分為人才流失對城鎮居民生活的影響以及人才流失對農村居民生活水平的影響，即研究二者恩格爾系數與人才流失率的關系。endprint

所有數據源于《2012年中國統計年鑒》。由于數據1990年之前以及2012年之后有些指標數據不全，為了保證序列的統一連貫性，所選數據為1990至2011年之間的指標數據。

（二） 單位根檢驗

對時間序列建立計量模型首先需要檢驗序列的平穩性，所以對所有指標數據序列進行單位根檢驗，本次采用ADF檢驗。由于人均GDP數額比其他數據較大，所以先對人均GDP序列進行自然對數處理，記為序列LRJ。ADF檢驗結果如表1所示。I（0）過程代表沒有進行查分的ADF檢驗。I（1）過程代表進行了一階差分的ADF檢驗。

通過表1數據顯示，在沒有常數項，滯后期數為0的ADF檢驗下，人均GDP不能通過ADF檢驗，不能建立誤差修正模型，而其他變量（第一產業增長率DY、第二產業增長率DR、第三產業增長率DS、城鎮恩格爾系數CZ、農村恩格爾系數NC以及人才流失率RC）在進行一階差分后序列都處于平穩狀態。

（三）誤差修正模型

1.建立第一產業增長率DY與人才流失率RC的誤差修正模型。為檢驗DY與RC是否協整，采用EF檢驗法。首先對DY與RC進行最小二乘法，對形成的殘差序列E進行單位根檢驗，發現其收尾概率為0.0052，在1%的置信水平下顯著。所以DY和RC具有協整關系，且（1，0.9979）為協整向量。

通過Eviews軟件建立誤差修正模型，ECM估計以及相關檢驗結果如表2 。從結果顯示收尾概率P值過大，Adjusted R-squared過小，不能建立修正模型，所以建立誤差修正模型失敗。

2.建立第二產業增長率DR與人才流失率RC的誤差修正模型。為檢驗DR與RC是否協整，本文采用EF檢驗法。首先對DR與RC進行最小二乘法，對形成的殘差序列E進行單位根檢驗，發現其收尾概率為0.0211，在5%的置信水平下顯著。所以DY和RC具有協整關系，且（1，1.322）為協整向量。

通過Eviews軟件建立誤差修正模型，ECM估計以及相關檢驗結果如表3 。從結果顯示收尾概率P值過大，Adjusted R-squared過小，不能建立修正模型，所以建立誤差修正模型失敗。

3.建立第三產業增長率DS與人才流失率RC的誤差修正模型。為檢驗DS與RC是否協整，本文采用EF檢驗法。首先對DS與RC進行最小二乘法，對形成的殘差序列E進行單位根檢驗，發現其收尾概率為0.0022，在1%的置信水平下顯著。所以DS和RC具有協整關系，且（1，1.1077）為協整向量。

通過Eviews軟件建立誤差修正模型，ECM估計以及相關檢驗結果如表4 。從結果顯示收尾概率P值過大，Adjusted R-squared過小，不能建立修正模型，所以建立誤差修正模型失敗。

4.建立城鎮恩格爾系數CZ與人才流失率RC的誤差修正模型。為檢驗CZ與RC是否協整，本文采用EF檢驗法。首先對CZ與RC進行最小二乘法，對形成的殘差序列E進行單位根檢驗，發現其收尾概率為0.2171，在1%的置信水平下顯著。所以CZ和RC不具有協整關系。

5.建立農村恩格爾系數NC與人才流失率RC的誤差修正模型。為檢驗NC與RC是否協整，采用EF檢驗法。首先對NC與RC進行最小二乘法，對形成的殘差序列E進行單位根檢驗，發現其收尾概率為0.5564，在10%的置信水平下不顯著。所以NC和RC不具有協整關系。

向量自回歸（VAR）模型的建立

（一）格蘭仕檢驗

通過對所有序列進行格蘭杰檢驗，滯后項為4，檢驗結果如表5所示。結果顯示，拖尾概率P值小于0.1，結果顯著的有RC與CZ的檢驗。因此可以對RC與CZ建立VAR模型，然后通過脈沖響應圖研究CZ對RC的反應。

（二）脈沖響應函數

對模型建立脈沖響應函數，如圖2 所示。給人才流失率一個標準差新息后，開始恩格爾系數較為平穩，在第四期后開始有上升趨勢，并且在不斷擴大，而在中間的影響有上升和下降，但是整體趨勢是上升的。所以從脈動響應函數可以看出，人才流失率會引起恩格爾系數上升，人們生活水平的下降，但是影響比較復雜，處于不斷波動當中。

結論

我國人才流失對人均GDP的影響作用不確定。從單位根檢驗顯示，人才流失率與人均GDP數據序列均為非平穩性序列，二者在一階差分后，人才流失率序列優化為平穩序列，但是人均GDP序列依然不平穩，因此不能建立誤差修正模型，二者也不能建立VAR模型。所以無法從實證方面論證人才流失率對人均GDP的影響。

我國人才流失率對各產業增長率的影響。雖然各產業增長率經過一階差分后處于平穩狀態，但是建立誤差修正模型時，其拖尾概率P值過大，修正的決定系數過小，建立誤差修正模型不成功，而在進行格蘭杰檢驗時P值太大，不能建立VAR模型，因此無法從模型上實證出人才流失率各產業增長率的影響。

我國人才流失率對人們生活的影響。雖然農村恩格爾系數序列經過一階差分后處于平穩狀態，但是在其對人才流失率進行最小二乘法時，二者的誤差序列不隨機，不能建立修正模型，而對其進行格蘭杰檢驗也不通過，所以不能實證分析人才流失率對農村居民生活的影響。但是城鎮恩格爾系數序列雖然不能建立誤差修正模型，但是其通過格蘭杰檢驗，建立了VAR模型。

從實證研究發現，人才流失給人們的城鎮生活帶來負面影響，但是這種影響呈現波動性，深入分析原因，可能來自以下幾個方面：第一，人才流失率影響城鎮生活的途徑比較復雜，在路徑中其他間接因素的影響下，造成影響效果呈現波動性，比如留學率的增加使得很多人有留學的欲望和計劃，并為之不斷努力，從而為社會創造更多的財富，積累更多的資本，從某種程度上來說就提高了人們的生活水平，導致恩格爾系數增加。第二，對我國農村影響較小，而對城鎮人們生活水平影響較大，可能是因為我國留學生大都是城鎮人，農村非常少，所以對農村人們生活的影響非常有限。第三，我國留學生流失，對城鎮人們生活產生消極影響，可能是因為人才流失，在一定程度上影響城鎮經濟的增長，特別是一些高端人才（據統計，我國人才流失中高端人才流失非常嚴重，留學生占人才流失比例的60%-70%。），從而影響人們的生活品質。第四，在前4期，人才流失率對經濟的作用不大，呈現出積極作用，主要是因為激勵作用發生在當期比較明顯，留學生高潮會迅速激起很多學生留學的渴望。第五，在前4期，人才流失率的消極作用較少，主要是人才流失率在流失當期，這部分人才對經濟的影響有限，但是從長期看，隨著人才的不斷成長，對經濟影響作用不斷增大，消極作用展現就比較突出。第六，綜合而言，人才流失呈現出負作用，主要是因為留學帶來的激勵促進作用抵不上對人才流失給經濟帶來的消極影響，從而呈現出負作用。

參考文獻：

1.孫瑜.海外人才回流上海的模型構建和政策分析[D].大連理工大學，2007

2.楊玉杰，朱建軍.基于人才回流動因計量的中國人才外流問題研究[J].價值工程，2010（26）

3.宋艷濤，李燕，黃魯成.海外人才回流對經濟增長作用的實證研究[J].山西財經大學學報，2012（S3）

4.宋艷濤，李燕，黃魯成.城市競爭力與海外人才回流關系的研究[J].山西財經大學學報，2012（S4）

5.許家云，李淑云.基于CES生產函數模型的海外人才回流問題研究[J].中國科技論壇，2012（12）

作者簡介：

于善甫（1985-），河南濮陽人，碩士，黃河科技學院商貿學院管理系講師，研究方向人力資源管理、中小企業管理、物流。endprint

所有數據源于《2012年中國統計年鑒》。由于數據1990年之前以及2012年之后有些指標數據不全，為了保證序列的統一連貫性，所選數據為1990至2011年之間的指標數據。

（二） 單位根檢驗

對時間序列建立計量模型首先需要檢驗序列的平穩性，所以對所有指標數據序列進行單位根檢驗，本次采用ADF檢驗。由于人均GDP數額比其他數據較大，所以先對人均GDP序列進行自然對數處理，記為序列LRJ。ADF檢驗結果如表1所示。I（0）過程代表沒有進行查分的ADF檢驗。I（1）過程代表進行了一階差分的ADF檢驗。

通過表1數據顯示，在沒有常數項，滯后期數為0的ADF檢驗下，人均GDP不能通過ADF檢驗，不能建立誤差修正模型，而其他變量（第一產業增長率DY、第二產業增長率DR、第三產業增長率DS、城鎮恩格爾系數CZ、農村恩格爾系數NC以及人才流失率RC）在進行一階差分后序列都處于平穩狀態。

（三）誤差修正模型

1.建立第一產業增長率DY與人才流失率RC的誤差修正模型。為檢驗DY與RC是否協整，采用EF檢驗法。首先對DY與RC進行最小二乘法，對形成的殘差序列E進行單位根檢驗，發現其收尾概率為0.0052，在1%的置信水平下顯著。所以DY和RC具有協整關系，且（1，0.9979）為協整向量。

通過Eviews軟件建立誤差修正模型，ECM估計以及相關檢驗結果如表2 。從結果顯示收尾概率P值過大，Adjusted R-squared過小，不能建立修正模型，所以建立誤差修正模型失敗。

2.建立第二產業增長率DR與人才流失率RC的誤差修正模型。為檢驗DR與RC是否協整，本文采用EF檢驗法。首先對DR與RC進行最小二乘法，對形成的殘差序列E進行單位根檢驗，發現其收尾概率為0.0211，在5%的置信水平下顯著。所以DY和RC具有協整關系，且（1，1.322）為協整向量。

通過Eviews軟件建立誤差修正模型，ECM估計以及相關檢驗結果如表3 。從結果顯示收尾概率P值過大，Adjusted R-squared過小，不能建立修正模型，所以建立誤差修正模型失敗。

3.建立第三產業增長率DS與人才流失率RC的誤差修正模型。為檢驗DS與RC是否協整，本文采用EF檢驗法。首先對DS與RC進行最小二乘法，對形成的殘差序列E進行單位根檢驗，發現其收尾概率為0.0022，在1%的置信水平下顯著。所以DS和RC具有協整關系，且（1，1.1077）為協整向量。

通過Eviews軟件建立誤差修正模型，ECM估計以及相關檢驗結果如表4 。從結果顯示收尾概率P值過大，Adjusted R-squared過小，不能建立修正模型，所以建立誤差修正模型失敗。

4.建立城鎮恩格爾系數CZ與人才流失率RC的誤差修正模型。為檢驗CZ與RC是否協整，本文采用EF檢驗法。首先對CZ與RC進行最小二乘法，對形成的殘差序列E進行單位根檢驗，發現其收尾概率為0.2171，在1%的置信水平下顯著。所以CZ和RC不具有協整關系。

5.建立農村恩格爾系數NC與人才流失率RC的誤差修正模型。為檢驗NC與RC是否協整，采用EF檢驗法。首先對NC與RC進行最小二乘法，對形成的殘差序列E進行單位根檢驗，發現其收尾概率為0.5564，在10%的置信水平下不顯著。所以NC和RC不具有協整關系。

向量自回歸（VAR）模型的建立

（一）格蘭仕檢驗

通過對所有序列進行格蘭杰檢驗，滯后項為4，檢驗結果如表5所示。結果顯示，拖尾概率P值小于0.1，結果顯著的有RC與CZ的檢驗。因此可以對RC與CZ建立VAR模型，然后通過脈沖響應圖研究CZ對RC的反應。

（二）脈沖響應函數

對模型建立脈沖響應函數，如圖2 所示。給人才流失率一個標準差新息后，開始恩格爾系數較為平穩，在第四期后開始有上升趨勢，并且在不斷擴大，而在中間的影響有上升和下降，但是整體趨勢是上升的。所以從脈動響應函數可以看出，人才流失率會引起恩格爾系數上升，人們生活水平的下降，但是影響比較復雜，處于不斷波動當中。

結論

我國人才流失對人均GDP的影響作用不確定。從單位根檢驗顯示，人才流失率與人均GDP數據序列均為非平穩性序列，二者在一階差分后，人才流失率序列優化為平穩序列，但是人均GDP序列依然不平穩，因此不能建立誤差修正模型，二者也不能建立VAR模型。所以無法從實證方面論證人才流失率對人均GDP的影響。

我國人才流失率對各產業增長率的影響。雖然各產業增長率經過一階差分后處于平穩狀態，但是建立誤差修正模型時，其拖尾概率P值過大，修正的決定系數過小，建立誤差修正模型不成功，而在進行格蘭杰檢驗時P值太大，不能建立VAR模型，因此無法從模型上實證出人才流失率各產業增長率的影響。

我國人才流失率對人們生活的影響。雖然農村恩格爾系數序列經過一階差分后處于平穩狀態，但是在其對人才流失率進行最小二乘法時，二者的誤差序列不隨機，不能建立修正模型，而對其進行格蘭杰檢驗也不通過，所以不能實證分析人才流失率對農村居民生活的影響。但是城鎮恩格爾系數序列雖然不能建立誤差修正模型，但是其通過格蘭杰檢驗，建立了VAR模型。

從實證研究發現，人才流失給人們的城鎮生活帶來負面影響，但是這種影響呈現波動性，深入分析原因，可能來自以下幾個方面：第一，人才流失率影響城鎮生活的途徑比較復雜，在路徑中其他間接因素的影響下，造成影響效果呈現波動性，比如留學率的增加使得很多人有留學的欲望和計劃，并為之不斷努力，從而為社會創造更多的財富，積累更多的資本，從某種程度上來說就提高了人們的生活水平，導致恩格爾系數增加。第二，對我國農村影響較小，而對城鎮人們生活水平影響較大，可能是因為我國留學生大都是城鎮人，農村非常少，所以對農村人們生活的影響非常有限。第三，我國留學生流失，對城鎮人們生活產生消極影響，可能是因為人才流失，在一定程度上影響城鎮經濟的增長，特別是一些高端人才（據統計，我國人才流失中高端人才流失非常嚴重，留學生占人才流失比例的60%-70%。），從而影響人們的生活品質。第四，在前4期，人才流失率對經濟的作用不大，呈現出積極作用，主要是因為激勵作用發生在當期比較明顯，留學生高潮會迅速激起很多學生留學的渴望。第五，在前4期，人才流失率的消極作用較少，主要是人才流失率在流失當期，這部分人才對經濟的影響有限，但是從長期看，隨著人才的不斷成長，對經濟影響作用不斷增大，消極作用展現就比較突出。第六，綜合而言，人才流失呈現出負作用，主要是因為留學帶來的激勵促進作用抵不上對人才流失給經濟帶來的消極影響，從而呈現出負作用。

參考文獻：

1.孫瑜.海外人才回流上海的模型構建和政策分析[D].大連理工大學，2007

2.楊玉杰，朱建軍.基于人才回流動因計量的中國人才外流問題研究[J].價值工程，2010（26）

3.宋艷濤，李燕，黃魯成.海外人才回流對經濟增長作用的實證研究[J].山西財經大學學報，2012（S3）

4.宋艷濤，李燕，黃魯成.城市競爭力與海外人才回流關系的研究[J].山西財經大學學報，2012（S4）

5.許家云，李淑云.基于CES生產函數模型的海外人才回流問題研究[J].中國科技論壇，2012（12）

作者簡介：

于善甫（1985-），河南濮陽人，碩士，黃河科技學院商貿學院管理系講師，研究方向人力資源管理、中小企業管理、物流。endprint

所有數據源于《2012年中國統計年鑒》。由于數據1990年之前以及2012年之后有些指標數據不全，為了保證序列的統一連貫性，所選數據為1990至2011年之間的指標數據。

（二） 單位根檢驗

對時間序列建立計量模型首先需要檢驗序列的平穩性，所以對所有指標數據序列進行單位根檢驗，本次采用ADF檢驗。由于人均GDP數額比其他數據較大，所以先對人均GDP序列進行自然對數處理，記為序列LRJ。ADF檢驗結果如表1所示。I（0）過程代表沒有進行查分的ADF檢驗。I（1）過程代表進行了一階差分的ADF檢驗。

通過表1數據顯示，在沒有常數項，滯后期數為0的ADF檢驗下，人均GDP不能通過ADF檢驗，不能建立誤差修正模型，而其他變量（第一產業增長率DY、第二產業增長率DR、第三產業增長率DS、城鎮恩格爾系數CZ、農村恩格爾系數NC以及人才流失率RC）在進行一階差分后序列都處于平穩狀態。

（三）誤差修正模型

1.建立第一產業增長率DY與人才流失率RC的誤差修正模型。為檢驗DY與RC是否協整，采用EF檢驗法。首先對DY與RC進行最小二乘法，對形成的殘差序列E進行單位根檢驗，發現其收尾概率為0.0052，在1%的置信水平下顯著。所以DY和RC具有協整關系，且（1，0.9979）為協整向量。

通過Eviews軟件建立誤差修正模型，ECM估計以及相關檢驗結果如表2 。從結果顯示收尾概率P值過大，Adjusted R-squared過小，不能建立修正模型，所以建立誤差修正模型失敗。

2.建立第二產業增長率DR與人才流失率RC的誤差修正模型。為檢驗DR與RC是否協整，本文采用EF檢驗法。首先對DR與RC進行最小二乘法，對形成的殘差序列E進行單位根檢驗，發現其收尾概率為0.0211，在5%的置信水平下顯著。所以DY和RC具有協整關系，且（1，1.322）為協整向量。

通過Eviews軟件建立誤差修正模型，ECM估計以及相關檢驗結果如表3 。從結果顯示收尾概率P值過大，Adjusted R-squared過小，不能建立修正模型，所以建立誤差修正模型失敗。

3.建立第三產業增長率DS與人才流失率RC的誤差修正模型。為檢驗DS與RC是否協整，本文采用EF檢驗法。首先對DS與RC進行最小二乘法，對形成的殘差序列E進行單位根檢驗，發現其收尾概率為0.0022，在1%的置信水平下顯著。所以DS和RC具有協整關系，且（1，1.1077）為協整向量。

通過Eviews軟件建立誤差修正模型，ECM估計以及相關檢驗結果如表4 。從結果顯示收尾概率P值過大，Adjusted R-squared過小，不能建立修正模型，所以建立誤差修正模型失敗。

4.建立城鎮恩格爾系數CZ與人才流失率RC的誤差修正模型。為檢驗CZ與RC是否協整，本文采用EF檢驗法。首先對CZ與RC進行最小二乘法，對形成的殘差序列E進行單位根檢驗，發現其收尾概率為0.2171，在1%的置信水平下顯著。所以CZ和RC不具有協整關系。

5.建立農村恩格爾系數NC與人才流失率RC的誤差修正模型。為檢驗NC與RC是否協整，采用EF檢驗法。首先對NC與RC進行最小二乘法，對形成的殘差序列E進行單位根檢驗，發現其收尾概率為0.5564，在10%的置信水平下不顯著。所以NC和RC不具有協整關系。

向量自回歸（VAR）模型的建立

（一）格蘭仕檢驗

通過對所有序列進行格蘭杰檢驗，滯后項為4，檢驗結果如表5所示。結果顯示，拖尾概率P值小于0.1，結果顯著的有RC與CZ的檢驗。因此可以對RC與CZ建立VAR模型，然后通過脈沖響應圖研究CZ對RC的反應。

（二）脈沖響應函數

對模型建立脈沖響應函數，如圖2 所示。給人才流失率一個標準差新息后，開始恩格爾系數較為平穩，在第四期后開始有上升趨勢，并且在不斷擴大，而在中間的影響有上升和下降，但是整體趨勢是上升的。所以從脈動響應函數可以看出，人才流失率會引起恩格爾系數上升，人們生活水平的下降，但是影響比較復雜，處于不斷波動當中。

結論

我國人才流失對人均GDP的影響作用不確定。從單位根檢驗顯示，人才流失率與人均GDP數據序列均為非平穩性序列，二者在一階差分后，人才流失率序列優化為平穩序列，但是人均GDP序列依然不平穩，因此不能建立誤差修正模型，二者也不能建立VAR模型。所以無法從實證方面論證人才流失率對人均GDP的影響。

我國人才流失率對各產業增長率的影響。雖然各產業增長率經過一階差分后處于平穩狀態，但是建立誤差修正模型時，其拖尾概率P值過大，修正的決定系數過小，建立誤差修正模型不成功，而在進行格蘭杰檢驗時P值太大，不能建立VAR模型，因此無法從模型上實證出人才流失率各產業增長率的影響。

我國人才流失率對人們生活的影響。雖然農村恩格爾系數序列經過一階差分后處于平穩狀態，但是在其對人才流失率進行最小二乘法時，二者的誤差序列不隨機，不能建立修正模型，而對其進行格蘭杰檢驗也不通過，所以不能實證分析人才流失率對農村居民生活的影響。但是城鎮恩格爾系數序列雖然不能建立誤差修正模型，但是其通過格蘭杰檢驗，建立了VAR模型。

從實證研究發現，人才流失給人們的城鎮生活帶來負面影響，但是這種影響呈現波動性，深入分析原因，可能來自以下幾個方面：第一，人才流失率影響城鎮生活的途徑比較復雜，在路徑中其他間接因素的影響下，造成影響效果呈現波動性，比如留學率的增加使得很多人有留學的欲望和計劃，并為之不斷努力，從而為社會創造更多的財富，積累更多的資本，從某種程度上來說就提高了人們的生活水平，導致恩格爾系數增加。第二，對我國農村影響較小，而對城鎮人們生活水平影響較大，可能是因為我國留學生大都是城鎮人，農村非常少，所以對農村人們生活的影響非常有限。第三，我國留學生流失，對城鎮人們生活產生消極影響，可能是因為人才流失，在一定程度上影響城鎮經濟的增長，特別是一些高端人才（據統計，我國人才流失中高端人才流失非常嚴重，留學生占人才流失比例的60%-70%。），從而影響人們的生活品質。第四，在前4期，人才流失率對經濟的作用不大，呈現出積極作用，主要是因為激勵作用發生在當期比較明顯，留學生高潮會迅速激起很多學生留學的渴望。第五，在前4期，人才流失率的消極作用較少，主要是人才流失率在流失當期，這部分人才對經濟的影響有限，但是從長期看，隨著人才的不斷成長，對經濟影響作用不斷增大，消極作用展現就比較突出。第六，綜合而言，人才流失呈現出負作用，主要是因為留學帶來的激勵促進作用抵不上對人才流失給經濟帶來的消極影響，從而呈現出負作用。

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作者簡介：

于善甫（1985-），河南濮陽人，碩士，黃河科技學院商貿學院管理系講師，研究方向人力資源管理、中小企業管理、物流。endprint