科技人才聚集的區域演化對區域創新效率的影響

芮雪琴，李亞男，牛沖槐

(太原理工大學經濟管理學院，山西 太原 030024)

科技人才聚集的區域演化對區域創新效率的影響

芮雪琴，李亞男，牛沖槐

(太原理工大學經濟管理學院，山西 太原 030024)

借鑒產業聚集指數，本文建立了科技人才聚集空間結構系數來反映科技人才聚集的變化態勢。并據此應用DEA-Tobit兩步法，基于2003—2013年的相關數據，分析中國科技人才聚集的區域演化對區域創新效率的影響。結果表明:中國區域創新效率整體水平不高，經濟發達地區整體上高于經濟欠發達地區；科技人才聚集強度與科技人才聚集均衡度對區域創新效率具有促進作用；科技人才聚集規模對區域創新效率具有負向影響，主要因為當前的科技人才聚集規模與區域創新效率不匹配，經濟發達地區科技人才過度聚集，而經濟欠發達地區科技人才聚集不足。

科技人才聚集；區域創新效率；DEA-Tobit兩步法

1 引言

北京、上海等地人才聚集，科技創新能力強，經濟較發達[1]；而成都也得益于它的人才聚集，奠定了中西部的許多個第一[2]。可見，科技人才聚集對推動科技創新和經濟發展有重要作用。人才聚集效應有助于模仿或創新，可以提高高新技術企業的創新效率[3]。因此，從某種意義來說，科技人才適度聚集是提高區域創新效率的必然要求。

目前，學者們主要從影響科技人才聚集的因素[4]、剖析人才聚集動態演進過程[5]、探索人才聚集演進模型[6]等方面對科技人才聚集進行研究，這為其深入研究奠定了基礎。研究表明，人力資本存量與區域創新效率[7]、勞動者素質與區域創新效率[8]顯著正相關。而在科技人才對科技創新的影響日益深化的背景下，區域科技人才聚集規模、科技人才聚集與其科技資源的協同是否對區域創新效率有促進作用呢?目前，中國科技型人才分布極不平衡，傾向于聚集在經濟發達、科技資源相對豐富的地區。而科技人才聚集的區域分布均衡狀況是否對區域創新效率也會有影響呢?

鑒于此，本文借鑒產業聚集度指數，建立了科技人才聚集空間結構系數用來反映科技人才聚集的區域特征。在計算中國區域創新效率的基礎上，分析科技人才聚集的區域變動對區域創新效率的影響，為政府制定相關的人才政策，提升區域創新效率提供理論依據與政策思路。

2 理論基礎與研究假設

2.1 科技人才聚集

科技人才指從事科技工作，擁有較多知識量或一定技能，具有積極創造力，且其績效能對區域科技和經濟可持續發展起到重要作用的社會群體。本文用區域研究與試驗發展人員的數量表示科技人才聚集數量，并稱其為聚集規模。然而，僅用聚集規模不足以全面反映區域科技人才聚集的區域特征，區域科技人才聚集需要與區域人口數量及其導致的科技資源供給量相匹配，區域間人才分布及聚集的均衡程度也是科技人才聚集的重要區域特征。因此，本文從聚集規模、聚集強度、聚集均衡度這三方面來反映中國科技人才聚集的區域變化態勢。并借鑒產業集聚度的指標，用以測量科技人才聚集度，并依據研究需要對某些指數進行修正，賦予其特定的經濟涵義，用來表示科技人才聚集空間結構系數。

(1)科技人才區域聚集規模系數。考慮到科技人才在中國各個省份區域的相對分布情況，本文用某區域聚集的科技人才占全國的比重來表示聚集規模 (即Sj)，如式 (1)所示。其中sj表示科技人才在區域j的數量，Si表示第i個區域 (省、直轄市)科技人才數量，Sj接近于0意味著科技人才聚集程度越小；Sj接近于1意味著聚集程度越大。

(2)科技人才區域聚集強度系數。區域科技資源既定的情況下，人口規模直接影響區域科技人才的科技資源分配程度，因此本文用科技人才數量占該區域人口總數的比重來反映科技人才聚集強度 (即AIj)，式 (2)中，Qj表示區域的人口數量，Rj表示科技人才數量。聚集強度越大，表明該區域對科技人才聚集的吸引力越大。

(3)科技人才區域聚集均衡度系數。本文借鑒產業集聚HHI指數和R.I指數，綜合反映科技人才聚集的區域均衡狀況和均衡態勢變化。AB1指數對聚集規模較大的區域比規模較小的區域給予更大的權重，較為敏感地反映規模較大的前幾個區域的科技人才的變化，能真實地反映中國區域之間科技人才聚集規模的差距大小，并在一定程度上可以反映科技人才聚集的區域支配力變化狀態。AB1指數越小，表示科技人才空間分布越均衡；與AB1指數相反，AB2指數較為敏感地反映科技人才聚集不足區域的科技人才變化。式 (4)中j＝1表示科技人才數量最大的區域，以此類推，j＝n表示科技人才數量最小的區域。AB2指數越大，說明這些地區的科技人才越來越多。

2.2 區域創新效率

區域創新效率是指在一定區域內創新投入與創新產出的轉換效率[9]。本文借鑒已有研究成果建立了區域創新效率測度指標體系。關于創新投入變量，選取了研發經費支出和研發人員這兩個非常重要的技術創新活動投入指標[10]。關于創新產出變量，發明專利可以很好的衡量創新效率，并可以客觀反映一個地區的原始創新能力[11]；而技術市場成交合同額能夠反映出科技與經濟相結合以及技術成果轉化為市場價值的水平[12]。

鑒于本文創新效率選取的投入和產出指標均有多個，因此選用DEA方法，如式 (5)所示。其中，基本決策單元為全國省際區域，N為其個數，γ為其有效值，xij、yrj分別為投入與產出要素，xi0和yr0表示第j0個決策單元的第i項輸入和第r項輸出，ε為無窮小量。

2.3 研究假設

(1)科技人才聚集規模與區域創新效率。科技人才聚集效應的產生是基于一定的規模，而科技人才通常會向經濟發展水平較高的區域聚集。隨著其規模變大，區域內會擁有更多的知識和人才資源。因此，在該區域內產生知識溢出與擴散效應的可能性就越大，從而促進區域創新效率的提高[13]。

但區域科技人才的聚集超過了一定規模，資源配置效率就會下降，從而其聚集水平會逐漸穩定。因此科技人才聚集存在一個飽和上限，當其到來時，聚集經濟效應可能轉變為聚集不經濟效應，隨之就會產生科技人才的溢流。因此，本文提出研究假設:

H1:適度的科技人才聚集規模對區域創新效率具有促進作用。

(2)科技人才聚集強度與區域創新效率。區域創新效率體現了創新產出與投入的比例關系。科技人才作為創新投入，其聚集強度越大，表明聚集水平越高。而科技人才聚集水平的提升，有助于提高資源的使用效率，發揮科技人才的積極性與創造性，增強地區對人才的吸引力，形成科技人才聚集高地，促進創新效率的提高。基于此，本文提出以下假設:

H2:科技人才的聚集強度對創新效率具有促進作用。

(3)科技人才聚集均衡度與區域創新效率。科技人才聚集的區域分布越均衡，配置越合理，越能促進科技人才聚集效應的發揮，從而提高區域創新效率。科技人才在區域間的流動，伴隨著知識的流動和擴散，成為推動區域協同創新的重要力量。區域間科技人才的合理分布會提升人才的使用效率。一是促進科技人才能力的發揮，有利于進行互動性學習，形成密集的知識交換，使科技人才發揮更大的效用，從而推動區域協同創新；二是科技人才的均衡分布也會提高科技資源的使用效率，進而提高區域創新效率。故本文提出研究假設:

H3:科技人才的聚集均衡對區域創新效率具有促進作用。

3 假設檢驗與結果分析

3.1 數據收集

本文選取中國30個省市為樣本 (由于西藏數據不完整，故略去)，數據主要來源于 《中國科技統計年鑒》、 《中國統計年鑒》等。由于技術創新活動的投入與產出具有時滯性，因此，創新投入指標采用2003—2012年的數據，創新產出指標采用2004—2013年的數據。

3.2 研究方法

選擇Tobit模型來研究科技人才聚集的區域演化對區域創新效率的影響。式如 (6)所示。其中，yi?為因變量向量，β為未知參數向量，xi為自變量向量，yi為效率值向量。

3.3 假設檢驗

中國各省份的區域創新效率測量結果見表1。以此作為因變量，以科技人才聚集規模度、聚集強度、聚集均衡度為自變量，依據Tobit回歸模型來分析科技人才聚集的區域演化對區域創新效率的影響。從表2可知，科技人才聚集規模、聚集強度、聚集均衡度對區域創新效率影響顯著。其中，科技人才聚集規模與區域創新效率呈現顯著負相關關系，科技人才聚集強度、聚集均衡度與區域創新效率呈現顯著的正 相關關系。

表1 各地區DEA效率值 (2003—2012年)

表2 Tobit回歸結果

3.4 結果討論

值得關注的是，科技人才聚集規模對區域創新效率有顯著的負向作用，這看似與假設1相違背，但是假設1提出的是適度的科技人才聚集規模對區域創新效率具有積極的促進作用。可見當前聚集的科技人才數量與創新效率不適配。其中廣東、浙江、山東、江蘇等經濟發達地區的科技人才出現過度聚集現象，其科技人才聚集規模明顯高于河南、黑龍江、江西、山西、寧夏、新疆等經濟欠發達地區；經濟發達地區在引進人才、平臺構筑、優化環境等方面對科技人才產生強大的吸引力，以至于出現科技人才過度聚集現象，對區域創新效率有一定的負面影響；對經濟欠發達地區而言，科技資源相對匱乏，科技人才聚集規模一直處于低水平狀態，無法滿足區域創新的要求。

科技人才聚集強度對區域創新效率具有顯著的正向影響，這與假設2一致。即聚集強度越大，區域的創新效率越高。其中，北京、上海、廣東、天津、浙江、江蘇等經濟發展水平較高地區科技人才集聚強度明顯超過其他省份。高技術產業聚集是提高科技人才集聚強度的一個重要因素，國家高新園區大都位于東部沿海等經濟發展水平較高的地區。另外，經濟欠發達地區產業結構升級進程較慢，科技資源的價值也尚未得到充分體現。

科技人才聚集的均衡對區域創新效率具有顯著的正向影響，這同假設3相一致。其區域分布越均衡，中國整體創新效率越高。目前中國科技人才聚集正處于不均衡階段，廣東、浙江、江蘇、北京等經濟發達地區科技人才分布過多，云南等經濟欠發達地區科技人才缺乏。這反映了區域科技、經濟、基礎設施建設、生活環境等的差異。科技人才的均衡分布有利于其實現聚集效應，進而提升創新效率。雖然近幾年來經濟發達地區出現科技人才聚集的擠出效應，經濟欠發達地區的科技人才出現回流，但是目前科技人才分布仍然存在兩極分化現象。

4 結論與啟示

研究表明:

(1)中國各地區創新效率整體水平不高，其中北京、上海等經濟發達地區創新效率整體上較高，高于經濟欠發達地區，但上海、廣東、天津等地區區域創新效率有下降的趨勢，而江西、安徽、四川、甘肅、新疆等地區的區域創新效率有提高的趨勢。

(2)科技人才聚集強度、均衡度與區域創新效率的變動趨勢一致，即科技人才聚集強度與聚集均衡度對區域創新效率呈現顯著的促進作用。中國目前科技人才區域分布處于不均衡階段，經濟發達地區的聚集強度較高。

(3)目前中國科技人才聚集規模對區域創新效率具有負向影響。分析表明，中國當前的科技人才聚集規模與區域創新效率出現不匹配現象。經濟發達地區科技人才過度積累，產生科技人才聚集負效應，而欠發達地區科技人才不足，不能滿足區域創新效率對科技人才投入的要求。

以上研究結論給我們的啟示如下:

(1)科技人才聚集的區域演化對創新效率的影響不容忽視，合理引導科技人才的適度聚集是提高創新效率重要前提。

(2)對于經濟較發達的北上廣等地區而言，要注意科技人才是否過度聚集，并合理引導科技人才的流動，合理引進適合區域經濟發展需要的高層次人才，激發科技人才的創造性與積極性。

(3)對于經濟欠發達的地區而言，要落實相關政策，制定有效的激勵機制，增強區域環境吸引力，通過引進和培養高水平人才，實現區域的知識共享和創新效應。

[1]韓秉志.人才推動創新創新驅動發展[N].經濟日報，2014-09-22(08).

[2]裴睿.多項優惠政策吸引人才聚集成都[N].成都日報，2013-08-08(01).

[3]Ma L，Yue F.Industrial Clusters'Talents Agglomeration Effects on High-Tech Enterprises'Innovations[C].E-Product E-Service and E-Entertainment(ICEEE)，2010.

[4]Lee J W，Francisco R.Human Capital Accumulation in Emerging Asia，1970—2030[J].Japan and the World Economy，2012，24 (2):76-86.

[5]劉兵，蘇姍姍，郭然.新興工業區人才聚集動態演進路徑研究[J].科技進步與對策，2010，(15):119-122.

[6]Bala V，Sorger G.A Spatial-temporal Model of Human Capital Accumulation[J].Journal of Economic Theory，2001，96(1): 153-179.

[7]周凡磬.人力資本、人力資本結構與區域創新效率的隨機前沿分析——基于2001—2008中國省域面板數據的檢驗[J].情報雜志，2011，(S2):282-285.

[8]白俊紅，江可申，李婧，李佳.區域創新效率的環境影響因素分析——基于DEATobit兩步法的實證檢驗[J].研究與發展管理，2009，(02):96-102.

[9]虞曉芬，李正衛，池仁勇，施鳴煒.我國區域技術創新效率:現狀與原因[J].科學學研究，2005，(02):258-264.

[10]Ahuja G，Katila R.Technological Acquisitions and the Innovation Performance of Acquiring Firms:a Longitudinal Study[J].Strategic Management Journal，2001，22(3):197-220.

[11]劉鳳朝，沈能.基于專利結構視角的中國區域創新能力差異研究[J].管理評論，2006，(11):43-47，64.

[12]Liu X，White S.An Exploration into Regional Variation in Innovative Activity in China[J].International Journal of Technology Management，2001，21(1):114-129.

[13]牛沖槐，楊玲，芮雪琴.中國傳統文化對科技型人才聚集的知識溢出效應分析[J].中國科技論壇，2009，(11):121-124+139.

(責任編輯 譚果林)

Influence of Regional Evolutionary Trend of Chinese Technological Talent Accumulation to Regional Innovation Efficiency

Rui Xueqin，Li Yanan，Niu Chonghuai
(School of Economics and Management，Taiyuan University of Technology，Taiyuan 030024，China)

To reflect the change trend of scientific talent accumulation，the scientific talent accumulation coefficient is established referring to the index of industry agglomeration.Based on 2003—2013 data，the paper uses DEA-Tobit two-step method to analyse the impact of regional evolutionary trend of Chinese technological talent accumulation on regional innovation efficiency.The results are as follows.The level of regional innovation efficiency is not high.The economic developed area is higher than less-developed region.The strength of technological talent aggregation and the balance degree of technological talent aggregation have a positive influence on regional innovation efficiency.The scale of technological talent aggregation has a negative effect on regional innovation efficiency，because the current scale of technological talent aggregation does not match regional innovation efficiency，technological talents gather over in the economic developed area，but talents do not gather enough in the economic less-developed region.

Scientific talent accumulation；Regional innovation efficiency；DEA-Tobit two-step method

芮雪琴 (1972-)，女，山西永濟人，太原理工大學經濟管理學院副教授，博士；研究方向:科技管理、人力資源管理。

F207

A

教育部人文社會科學研究規劃基金 “人力資本集聚與經濟結構調整的適配性研究”(15YJA840014)，國家自然科學基金 “基于人才聚集的高等院校協同創新機制研究”(7143174)，山西省高等學校教學改革項目 “協同創新視閾下獨立學院經濟管理類實踐人才培養模式研究”。

2015-02-02