我國研發人才集聚及其空間溢出效應研究

朱云鵑 王杰 江文君

[摘 要]結合我國31省（市、自治區）2007—2016年的面板數據，運用Matlab2016a進行研發人才集聚的空間面板杜賓模型估計，分析研發人才集聚在鄰接矩陣與經濟距離矩陣兩種空間關聯模式下的溢出效應。結果顯示，我國研發人才集聚存在顯著的空間負相關性，人才集聚程度呈現由東向西依次遞減現象；經濟發展水平、研發投入強度、高技術產業發展水平、教育水平及交通便利度均存在正向的空間溢出總效應。因此，我國的人才政策應在促進研發人才省域間的均衡分布方面進行完善。

[關鍵詞]研發人才集聚；空間溢出效應；空間面板杜賓模型

[中圖分類號]C939 [文獻標識碼]A [文章編號]1671-8372（2019）01-0007-06

在大數據、人工智能快速發展的背景下，各國家及地區對創新的關注度持續提高，研發人才作為科學技術的載體和先進生產力的承擔者，是城市發展的戰略性資源，其數量與質量是衡量區域經濟是否快速發展的核心指標。傳統的人口紅利使得人口要素價格水平低，從而為其帶來競爭力，為各地區的快速發展提供了人才支持。但近年來傳統人口紅利逐漸消失，人才爭奪現象越來越嚴重，因此，如何吸引研發人才形成“新的人口紅利”，對城市發展非常重要。經濟、交通等的發展，為人才流動提供了便利，城市之間的研發人才集聚相互影響，在此背景下，研究我國研發人才集聚的影響因素及其空間溢出效應具有重要的理論及現實意義。本文通過構建區位熵測度研發人才集聚，并在鄰接矩陣及經濟距離矩陣兩種權重矩陣下，研究我國研發人才集聚的空間溢出效應，從而更加明確我國研發人才的分布情況、影響因素及各省市之間研發人才集聚的聯動關系，為我國政府、企業等吸引研發人才、促進研發人才的合理流動提供相關政策建議。

一、文獻回顧及問題提出

人才集聚是指人才由于受某種因素影響，從各個不同的區域（或組織）流向某一特定區域（或組織）的過程[1]。早期國內學者對人才集聚影響因素的研究較為關注，主要包括：張春海等運用2005—2008 年中國大陸30個省（市、自治區）的面板數據，實證分析了經濟發展水平、教育環境、科研經費的投入、收入水平和生活環境對科技人才集聚的重要影響[2]。瞿群臻等以2010年長三角20個典型城市的橫截面數據，運用主成分分析法構建評價模型，研究了經濟環境、人文教育環境、生活環境、科研環境、生態環境對研發人才集聚的影響[3]。張利以包頭市為例，研究了創新人才集聚的影響因素，分別從經濟環境、社會環境、科技園區、企業環境、政府政策五方面進行分析，其中經濟環境包括GDP、個人收入、科研經費，社會環境包括創新環境、出行環境、人文環境[4]。侯靜茹等以江蘇省13個城市為例，運用因子分析、聚類分析、差異分析和逐級回歸分析等多種方法，研究了經濟因素、收入因素、科技因素、教育因素、高技術產業發展對科技人才集聚的影響[5]。隨著研究的深入，學者們發現地區之間的人才集聚相互影響，人才集聚存在著空間溢出效應，對人才集聚的溢出效應越來越關注。袁洪娟運用我國2004-2013年的省際面板數據，在鄰接、地理距離、經濟距離三種空間權重矩陣下，對科技創新人才集聚的空間溢出效應進行了研究，并認為經濟發展水平、科研環境、高技術產業發展水平、科教文化水平與交通便利程度對科技創新人才集聚具有重要影響[6]。蘭芳等以2008—2014年我國31省（市、自治區）為研究樣本，運用空間面板杜賓模型研究了我國金融人才的空間溢出效應，并選擇經濟發展水平、金融業發展水平、教育水平以及交通便利度為重要影響因素[7]。

分析現有研究文獻可見，基于空間視角對人才集聚及其影響因素進行的研究較為匱乏，鮮有學者將地理位置、經濟距離等因素對研發人才集聚的影響考慮在內，已有的研究也存在著數據陳舊、分析不夠細化等問題。由此，本文在前人研究的基礎上，引入空間計量經濟學，運用空間面板杜賓模型，進一步細化、深化研究31省（市、自治區）①研發人才集聚的空間溢出效應，依次進行研發人才集聚整體情況、空間面板杜賓模型回歸及溢出效應的分解分析。

二、變量選取、空間權重矩陣的設定及模型的構建

（一）變量選取

本文利用朱云鵑基于共識理論的核心指標體系思想[8]，結合既有學者的研究成果等，將共識的核心要素挑選出來作為本文的被解釋變量、解釋變量及控制變量。選取結果如下：

1.被解釋變量

研發人才集聚度（RDT）。本文借鑒曹雄飛等的做法，以研發人才的區位熵表示其集聚程度[9]，即區域研發人才的數量與本區域全部工作人員的比值，與全國研發人員的數量與全國全部工作人員的數量相比的比值，以此來衡量研發人才的集聚度。

2.解釋變量

經濟發展水平（CGDP）。侯靜茹等實證得出，在影響人才集聚的各因素中，經濟與生活水平的高低對人才集聚的影響最大[10]。故本文將經濟發展水平作為解釋變量之一，并用地區的人均GDP表示。

研發投入強度（INVEST）。研發投入強度表明了政府對研發人才的重視程度，在很大程度上影響到研發人才研發結果的成功與否，較好的研發環境對研發人才具有很大的吸引力。本文以R&D經費投入與地區生產總值的比值表示。

高技術產業發展水平（TECH）。作為研發人才集聚的重發區，高技術產業發展水平的高低嚴重影響研發人才的集聚。本文以地區高技術產業R&D經費內部支出占地區GDP的比例衡量其發展水平。

3.控制變量

研發人才集聚容易受到區域整體環境的影響，例如教育、交通等因素的影響，因此本文選取區域教育水平、交通便利度作為控制變量。

教育水平（EDU）。教育水平是指一個地區各種教育的普及程度及其質量水平。教育水平的高低對研發人才研發、創新等能力的提升發揮著不可取代的作用。因此，本文選取教育水平作為變量之一，并用地方財政教育支出與地區人口的比值進行表示。

交通便利度（TRC）。交通便利度對人才集聚有很大影響，本文交通便利度用地區與全國客運量比值進行表示。

由于相應的實證數據具有較大的絕對關系，為了保證數據的精準性，本文對上述各變量的原始數據進行了對數預處理。對數函數在定義域內為單調增函數，因此，不會改變數據的相關關系。

（二）空間權重矩陣的確定

空間權重矩陣是一種與被解釋變量的空間自回歸過程相聯系的矩陣。本文根據研究需要確定兩種權重矩陣W（W1、W2），W1為鄰接矩陣，當兩個觀測對象在空間地理上相鄰時，矩陣中的元素取1，否則取0；W2為經濟距離矩陣，以區域間人均GDP差值絕對值的倒數來衡量區域經濟距離矩陣，其主對角元素為0，為便于解釋，本文對W1、W2均進行了標準化處理。

（三）模型的構建

空間面板杜賓模型將因變量和自變量的空間滯后項同時引入模型中，不僅考慮到本地區各自變量對因變量的影響，也反映了相鄰地區的因變量和各自變量分別對本地區因變量產生的影響。考慮到本文研究的是鄰近地區的各自變量產生的溢出效應，為便于分析，本文選擇空間面板杜賓模型。模型構建結果如下：

式（1）中，i表示省、直轄市及自治區（i=1，2，…，31），i=1表示北京市，i=2表示天津市，以此類推；t表示年份（t=1，2，…，10），t=1表示2007年，t=2表示2008年，以此類推；ρ為空間自相關回歸系數，衡量的是關聯地區研發人才的集聚對本地區研發人才集聚的影響；β1、β2、β3、β4、β5分別為經濟發展水平、研發投入強度、高技術產業發展水平、教育水平、交通便利度的參數向量；θ1、θ2、θ3、θ4、θ5分別表示經濟發展水平、研發投入強度、高技術產業發展水平、教育水平、交通便利度空間滯后項的參數向量；代表個體效應；代表時間效應；代表隨機干擾項；W為31*31的空間權重矩陣。

三、我國研發人才集聚的空間溢出效應實證分析

（一）樣本及數據選取

考慮到數據的完整性，本文所用到的數據為除去香港、澳門、臺灣后的31個省（市、自治區）2007—2016年間的數據，所有數據均來自2008—2017年的《中國統計年鑒》《中國科技統計年鑒》《中國高技術產業統計年鑒》《中國人口和就業統計年鑒》和《中國勞動統計年鑒》。

（二）研發人才集聚區位熵情況

首先計算研發人才區位熵，觀察各地研發人才集聚程度的差異。在此選取2016年各地研發人才區位熵數值，結果如圖1所示。由圖1可見，各地研發人才的集聚存在顯著差異，其中，數值超過1的地區有天津、江蘇、浙江、北京、上海、廣東、安徽、山東，數值大于0.5的地區有湖南、福建、湖北、陜西、河北、重慶、四川、遼寧、吉林、河南、內蒙古、黑龍江、寧夏、江西，而數值低于0.5的地區為山西、廣西、甘肅、云南、貴州、海南、青海、新疆、西藏，總體而言，東部地區的人才區位熵數值高于中部，中部地區數值略高于西部，說明東部地區的研發人才集聚能力相比中部和西部地區的集聚能力略強，研發人才集聚能力總體呈現由東向西依次遞減的趨勢。

（三）實證結果

1.空間相關性檢驗

空間相關性是測試空間某點的觀測值是否與其相鄰點的值存在相關性的一種分析方法，只有各變量之間存在空間相關性時，將空間矩陣引入研發人才集聚研究才具有意義，此研究才具有可行性。本文利用Matlab2016a獲得兩種權重矩陣下我國31省（市、自治區）研發人才集聚的全局 Moran's I指數及p值（包括其后的實證分析）（見表1）。在鄰接矩陣、經濟距離矩陣兩種空間權重矩陣下，2007—2016年各年的Moran's I指數均為負，且在1%水平上顯著，因此，可得出結論，我國研發人才集聚在區域間不是相互獨立的，存在顯著的空間負相關。

2.基于空間面板杜賓模型的回歸結果分析

表2為31省（市、自治區）研發人才集聚的空面面板杜賓模性的回歸結果。由表2可知，各效應下的擬合優度（R2）均大于80%，說明模型的擬合效果很好，能較好反映各變量間的相互關系。各效應中，通過顯著性水平檢驗的空間自回歸系數（ρ）均為負，表明我國省際間的研發人才集聚存在顯著的空間負相關，本省研發人才的集聚情況不僅受到本省內各解釋變量、控制變量的影響，同時也受到關聯地區研發人才集聚的負向沖擊，即關聯地區的研發人才集聚程度越高，則本地區研發人才集聚的程度越低，在鄰接矩陣的無固定效應下，空間自回歸系數（ρ）效果最顯著，其值為-0.168，意味著關聯地區的研發人才集聚度每提高1%，本地區的研發人才集聚度將減少0.168%，全國各地區間容易形成研發人才資源爭奪的競爭關系。

3.兩種空間權重下空間溢出效應的分解結果分析

由上述回歸結果可知，空間自相關回歸系數ρ不等于零，根據Lesage和Pace的研究，如果模型估計結果中空間系數ρ不為零，那么，模型回歸系數β和θ不能直接用來對自變量的空間溢出效應進行解釋[11]，故現用偏微分方法，將各自變量、控制變量對研發人才集聚的空間溢出效應分解為直接效應、間接效應以及總效應。所謂直接效應是指本地區相關變量的變動對本地區研發人才集聚的影響，間接效應指關聯地區相關變量的變動對本地區研發人才集聚的影響，在不考慮誘發效應時，總效應等于直接效應與間接效應之和。據表2可知，兩種權重矩陣下的Hausman 檢驗均未通過檢驗，故隨機效應優于固定效應，可在無固定效應下進行空間溢出效應的分解（見表3）。

（1）解釋變量的空間溢出效應分析

首先是解釋變量對研發人才集聚省域內的溢出效應（即直接效應）。根據表3的分解結果，兩種權重矩陣下經濟發展水平的直接效應均為正，且通過了1%的顯著性水平檢驗，且經濟距離權重下的直接效應最大，為0.843。由此可知，經濟發展水平對省域內的研發人才集聚具有顯著的正向空間溢出效應，經濟發展水平的提高將提高研發人才的集聚水平。在兩種權重矩陣下，研發投入強度的直接效應均為正且通過了1%的顯著性水平檢驗。其中在經濟距離矩陣下的直接效應最大，為0.668，說明研發投入強度對省域內的研發人才集聚具有顯著的正向空間溢出效應，且在經濟距離矩陣下的效果更為明顯。兩種權重矩陣下，高技術產業發展水平的直接效應均為正且通過了1%的顯著性水平檢驗，且在鄰接權重矩陣下的溢出效應更大。由此可知，高技術產業發展水平對省域內的研發人才集聚具有顯著的正向溢出效應，高技術產業水平的提高將提高研發人才的集聚度。綜上可得，經濟發展水平、研發投入強度、高技術產業發展水平均對省域內的研發人才集聚存在正向溢出效應，其中，經濟發展水平及研發投入強度的影響程度較大，高技術產業的發展水平影響程度較小。

其次是解釋變量對研發人才集聚省域間的溢出效應（即間接效應）。由表3可得，兩種權重矩陣下，經濟發展水平對省域間的研發人才集聚具有負效應且均通過了1%的顯著性水平檢驗，且在經濟距離矩陣下的溢出效應更大，說明經濟發展水平對省域間的研發人才集聚具有顯著的阻礙作用，經濟水平的提高將阻礙關聯省域研發人才集聚的提高。在兩種權重矩陣下，研發投入強度的間接效應均為正，但只有在鄰接權重矩陣下才通過了顯著性水平檢驗，說明研發投入強度對省域間的研發人才集聚具有正向溢出效應，研發投入強度的提高將有助于關聯省域研發人才集聚水平的提高，且這種溢出效應在鄰接矩陣下更為顯著。兩種權重矩陣下，高技術產業發展水平的間接效應均為負但并未通過顯著性檢驗，說明高技術產業水平對省域間的研發人才集聚具有負的溢出效應，高技術產業水平的提高將不利于關聯省域研發人才集聚水平的提高，但這種影響并不顯著。綜上所述，經濟發展水平、高技術產業發展水平對省域間的研發人才集聚均存在負向溢出效應，而研發投入強度則存在正向溢出效應，且這三種因素中，高技術產業發展水平的影響力最小。

最后是解釋變量對研發人才集聚的空間溢出總效應。在兩種權重矩陣下，經濟發展水平對研發人才集聚的溢出總效應為正且通過了顯著性水平檢驗。由此可知，經濟發展水平對省域內的正向溢出大于關聯省域對本省的負向溢出，致使總效應為正，經濟發展水平的提高有利于改善研發人才集聚水平。研發投入強度的總效應在兩種權重矩陣下均為正且都通過了1%顯著性檢驗，鄰接矩陣下的總效應大于經濟距離矩陣下的總效應，在直接、間接兩種效應的疊合下，研發投入強度對研發人才集聚呈現促進作用，且鄰接矩陣下的促進作用要大于經濟距離矩陣下的促進作用。高技術產業水平在兩種權重矩陣下均為正，且通過了顯著性水平檢驗。因此，高技術產業水平的直接效應對研發人才集聚的正向溢出要大于省域間間接效應的負向溢出，使得高技術產業發展水平的總體效應為正。綜上可得，直接效應的影響力度普遍大于間接效應，經濟發展水平、研發投入強度、高技術產業發展水平均呈現正向溢出總效應。

（2） 控制變量的空間溢出效應分析

首先是教育水平。在兩種權重矩陣下均具有正向的直接效應且均通過了1%的顯著性水平檢驗，這表明教育水平的提高有利于本省區研發人才集聚的提高。同時，在兩種權重矩陣下，教育水平在區域間存在著負向的間接效應，但經濟距離矩陣下未通過顯著性水平檢驗。綜合直接、間接兩種溢出效應，教育水平的總溢出效應為正，即教育水平的提高將促進研發人才集聚。

其次是交通便利度。由表4可知，交通便利度的直接效應為正且在經濟距離矩陣下通過了水平性檢驗。由此可知，交通便利度對區域內存在正向溢出效應，交通便利度的提高將有助于研發人才集聚的提高。除此之外，其間接效應也均為正，但并未通過顯著性水平檢驗，表明關聯省域交通便利度的提高將帶動本省域人才集聚的提高。在兩種效應的正向疊加下，交通便利度也存在著顯著的正向溢出總效應。總體而言，交通便利度的提高將帶動研發人才的集聚。

四、結論與建議

（一）研究結論

第一，我國研發人才在省域間存在著顯著的空間負相關性，且在各省域分布不均衡，總體呈現由東向西依次遞減情形。第二，與東部、中部地區相比，西部地區內的人才競爭壓力更大、研發人才資源的爭奪更加激烈，關聯地區的研發人才集聚會顯著抑制本地的研發人才集聚水平。第三，經濟發展水平、研發投入強度、高技術產業發展水平、教育水平和交通便利度在鄰接矩陣、經濟距離矩陣兩種矩陣中依據直接效應、間接效應而有很大的不同。綜合兩種溢出效應而呈現的總體溢出效應為：經濟發展水平、研發投入強度、高技術產業發展水平、教育水平和交通便利度總效應均為正。

（二）建議

第一，促進研發人才在各省域的分布均衡。研發人才主要集聚在東部地區，造成了我國東西部經濟發展的不平衡，為改善這一狀況，各省市應在充分尊重市場配置人才資源的基礎上，促進人才合理有序流動，改革人才培養機制，提出吸引研發人才的政策。第二，轉變經濟發展方式，提高經濟發展水平。轉變傳統的粗放式管理方式，通過精細化管理促進經濟持續增長，以創新帶動經濟，以經濟吸引人才。第三，適當提高研發投入強度，提高科研環境，完善科研基礎設施，提高對研發人才的重視程度及待遇。第四，提高對高技術產業的重視程度，優化產業結構，通過高技術產業的集聚促進研發人才的集聚。第五，增加教育投入，提高教育發展水平，充足的人才供應可有效保持人才集聚的持續進行。第六，加大交通設施的投入力度，通過完善交通設施促進研發人才的流動與集聚。