留學生回流是否促進中國高技術產業創新
——基于SVAR 模型的實證分析

袁慧慧/ 文

中國政府高度重視留學生回流，出臺相關政策規定，如“千人計劃”“1000 青年人才計劃”“萬人計劃”等。這一系列政策確實引發了留學生回流數量外生性增加。根據中國教育部的數據，2017 年我國出國留學人員達60.84 萬人，留學歸國人員達48.09 萬人，回流率為79.04%。截至2017 年底，中國累計各類學成歸國人員為313.20 萬人，占出國留學累計總人數的60.29%。《2018 中國海歸就業創業調查報告》顯示，留學生行業呈現集聚特征，主要集中在高技術密集型行業和金融行業。在此背景下，本文研究留學生回流與高技術產業創新的聯動效應，這對發揮留學生創新性，促進高技術產業創新發展具有重要現實意義。

一、研究設計、變量選取和數據說明

（一）研究設計

SVAR 模型具有VAR 模型的優點，同時加入內生變量的當期關系，能將誤差項中變量間的當期相關關系顯示出來，使模型的經濟意義更加合理準確。因此，為了描述留學生回流與高技術產業創新之間的聯動關系，了解高技術產業對留學生回流信息的反應效率，本文采用SVAR 模型，從高技術產業R&D人員投入、R&D 經費投入、創新產出三個方面，來研究留學生回流對高技術產業創新的影響。

（二）變量選取和數據說明

R&D 人員投入和R&D 經費投入代表高水平的科技活動，是技術創新金字塔的基礎。專利是反應技術創新產出的代表性指標。因此，本文在已有研究基礎上，選取高技術產業R&D 人員全時當量、R&D 經費內部支出及專利申請量三個指標分別代表創新人員投入、創新資金投入和創新產出能力，并選取學成歸國留學人員代表智力資本回流情況。

數據均來源于《中國統計年鑒》和《中國高技術產業統計年鑒》，采用2000—2017 年的全國時間序列。為了消除價格因素的影響，以2000 年為基期，采用CPI 對R&D 經費內部支出進行平減。同時，對各變量均取自然對數，記為lnreturnee、lnhuman、lnrd、lnpat，分別表示的回流留學生人數、R&D 人員全時當量、R&D 經費內部支出及專利申請量。輸出結果由stata12.0 實現。

二、實證分析

（一）平穩性檢驗和協整檢驗

時間序列數據需要對各變量進行單位根檢驗和協整檢驗，避免因時間趨勢的非平穩性導致虛假回歸現象。首先，進行ADF、PP 單位根檢驗，兩者結果同時表明，四個變量的自然對數不平穩，自然對數的一階差分均平穩，因此變量均為一階單整I（1）序列。接下來，進行Johansen 協整檢驗，其結果表明，在1%的顯著性水平下，系統至少存在1 個協整關系，即lnreturnee、lnhuman、lnrd 和lnpat 四個變量間存在著長期均衡關系。具體如下：

ln returnee=- 22.3+0.63 ln human+2.32 ln rd- 0.98 ln pat

就長期而言，我國高技術產業創新產出自然對數的系數為負，表明它與留學生回流負相關；創新人員投入和資金投入自然對數的系數為正，表明它們與留學生回流正相關。

（二）格蘭杰因果檢驗

上文的檢驗結果還不能確定各變量間是否構成因果關系。因此，需要通過Granger 因果關系檢驗進一步驗證變量之間的因果關系，為后續模型估計和脈沖函數提供理論依據。Granger因果關系檢驗結果表明，在5%或10%的顯著性水平下，lnreturnee 是lnpat 和lnhuman 的格蘭杰原因；lnpat 是lnrd 的格蘭杰原因，lnrd 是lnhuman 的格蘭杰原因，其他變量之間無明顯相關關系。

（三）SVAR 模型估計

上文的結論表明，留學生回流、高技術產業創新人員投入、創新資金投入、創新產出四個指標之間可以建立SVAR 模型。根據AIC 信息準則和FPE 準則選擇SVAR 模型的滯后期為2。同時，由于模型的所有單位根都落在單位圓內，所以建立的SVAR 模型穩定。在進行SVAR 模型估計時，最為重要的是設定結構參數可識別條件。根據相關經濟學理論及本文的Granger 因果關系檢驗結果，本文設定的識別條件如下：假設留學生回流在當期只受自身影響；創新產出一般具有時滯性，僅留學生回流和其自身會對創新產出產生即期影響；創新資金投入不會對其自身產生即期影響。則SVAR 擾動項與結構沖擊項的關系如下：

（四）脈沖分析

本文各沖擊變量的次序依次為lnreturnee、lnpat、lnrd、lnhuman。圖1 描繪了留學生回流對R&D 人員、R&D 經費和專利申請量的動態效應，可以看出，留學生回流會引起創新產出和創新資金投入先增后減波浪式地波動，前者的波動幅度大于后者，且波動在第六期時幾乎消失；同時，留學生回流會引起創新人員投入短期內減少，直到第三期開始回升，第四期波動便消失。

圖1 脈沖響應圖

（五）方差分解

本文借助方差分解分析來自留學生回流結構沖擊對其自身以及高技術產業創新三個方面的重要程度。由圖2 可知留學生回流對各變量的影響持續時間長且貢獻度穩定。從貢獻度的大小來看，留學生回流的預測方差貢獻度從大到小依次為留學生自身、專利申請量、R&D 經費投入、R&D 人員投入。其中，留學生回流對自身第一期的方差貢獻度達40%，從第二期開始有所下降，長期維持在30%之上；對高技術產業創新的方差貢獻度從第二期開始顯現，對R&D 經費投入的方差貢獻度較穩定，長期維持在8%- 10%這個區間，對專利申請量和R&D 人員投入的方差貢獻度在第三期有明顯的增長趨勢，前者長期維持在10%以上，后者長期維持在5%之上。

圖2 方差分解圖

三、結論與建議

本文采用SVAR 模型實證分析留學生回流與中國高技術產業創新之間的聯動關系，主要結論為：①留學生回流與高技術產業創新間存在長期協整關系。②留學生回流促進中國高技術產業創新主要有兩條路徑：留學生回流—創新人員投入和留學生回流—創新產出—創新資金投入。③留學生回流對高技術產業創新的沖擊周期較短，且對創新產出、創新資金和創新人員投入的方差貢獻度依次減小。

基于研究結論，為發揮海外人才最大效用，本文提出以下建議：①從吸引海外人才回流來看，我國政府和企業要擔當主力軍，依托政策、創新環境等優勢，為海外人才回國發展提供就業創業各方面保障與便利。②從發揮海外人才創新性來看，國內要逐步形成成熟的科技人才激勵機制和知識產權保護機制，避免因國內環境弱化海外人才創新性僵局。③從產業發展來看，我國高技術產業更要實現海外高端人才集聚，實現吸收、留住、用好的良性循環。一方面，我國政府要積極引導海外人才進入高技術產業，為高技術產業技術創新發展提供內生動力；另一方面，我國高技術企業要注重研發，形成對海外人才的吸引力。