科技創(chuàng)新對科技人才聚集的影響及其空間溢出效應(yīng)
——基于空間面板Durbin模型的實(shí)證研究

劉玉成

(1.長江大學(xué) 長江經(jīng)濟(jì)帶發(fā)展研究院，湖北 荊州 434023；2.長江大學(xué) 經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院，湖北 荊州 434023)

科技人才的合理聚集是經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的重要支撐。在我國建設(shè)現(xiàn)代產(chǎn)業(yè)體系的關(guān)鍵時期，人才特別是科技人才的合理流動和聚集是關(guān)鍵，而地區(qū)科技創(chuàng)新能力是吸引科技人才流入和聚集的重要因素。長期以來，由于科技創(chuàng)新能力、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平等方面的地區(qū)差異，我國科技人才一直由中西部地區(qū)向東部地區(qū)單向流動和聚集。隨著西部大開發(fā)、中部崛起、推動長江經(jīng)濟(jì)帶發(fā)展等一系列國家戰(zhàn)略的實(shí)施，我國地區(qū)差異逐漸縮小，這使得科技人才在地區(qū)間自由流動和自發(fā)聚集成為可能。但是從我國人才現(xiàn)狀來看，科技人才在跨地區(qū)、跨行業(yè)、跨體制流動和聚集方面仍然還存在著諸多障礙，科技創(chuàng)新與科技人才聚集還未形成相互促進(jìn)的良性循環(huán)，這將對我國現(xiàn)代實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展形成制約。由此，從科技創(chuàng)新這一角度出發(fā)，探索地區(qū)科技創(chuàng)新能力，提升對科技人才聚集的影響及空間溢出效應(yīng)，有助于各地區(qū)充分利用科技創(chuàng)新效應(yīng)吸引科技人才聚集，這對促進(jìn)我國區(qū)域經(jīng)濟(jì)多點(diǎn)多極增長具有重要的作用，也有利于人才要素的合理配置，從而促進(jìn)我國經(jīng)濟(jì)平衡發(fā)展和高質(zhì)量發(fā)展?；诖耍疚睦?000—2017年中國省際面板數(shù)據(jù)研究科技創(chuàng)新對科技人才聚集的影響，從而提出促進(jìn)科技人才聚集的政策建議。

一、 文獻(xiàn)綜述

在產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型的大背景下，我國經(jīng)濟(jì)正面臨產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整和產(chǎn)業(yè)深度融合的重大轉(zhuǎn)折，而在這一關(guān)鍵階段，科技創(chuàng)新將成為驅(qū)動經(jīng)濟(jì)發(fā)展的關(guān)鍵因素。當(dāng)前，關(guān)于人才聚集與科技創(chuàng)新的文獻(xiàn)主要集中于以下四個方面：

1. 科技人才聚集的機(jī)理?？萍既瞬啪奂臋C(jī)理較為復(fù)雜，現(xiàn)有文獻(xiàn)未能做出系統(tǒng)而權(quán)威地闡釋，因此現(xiàn)有結(jié)論爭議依然較大。從國外研究來看，F(xiàn)oster基于擴(kuò)展的無邊界人才模型(BTM)來闡釋科技人才的聚集機(jī)理[1]，Harvey等認(rèn)為地區(qū)知名度提高將引起科技人才的持續(xù)流入并形成人才集聚[2]，而Feeney等卻認(rèn)為科技創(chuàng)新團(tuán)隊(duì)和諧的關(guān)系將吸引人才形成人才聚集[3]。國內(nèi)學(xué)者與國外學(xué)者的研究角度完全不同，劉和東認(rèn)為國內(nèi)市場規(guī)模通過虹吸效應(yīng)驅(qū)動人才流動并形成人才集聚[4]，馮濤等認(rèn)為區(qū)域人力資本存量和人才遷移意愿導(dǎo)致人才流動從而形成人才聚集[5]，唐朝永等認(rèn)為協(xié)同創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)的形成導(dǎo)致了人才集聚效應(yīng)[6]，馮南平等認(rèn)為創(chuàng)新環(huán)境、創(chuàng)新投入和創(chuàng)新效率的提升導(dǎo)致人才流動從而形成人才聚集[7]。

2. 科技人才聚集的影響因素。影響科技人才聚集的因素較多，劉兵等在全面梳理現(xiàn)有文獻(xiàn)的基礎(chǔ)上將人才聚集的影響因素歸納為生活保障、資金保障、人才結(jié)構(gòu)、人才激勵等15個主要方面[8]。從地區(qū)層面來看，市場規(guī)模[9]、R&D經(jīng)費(fèi)和高技術(shù)產(chǎn)業(yè)增加值[10]、空間異質(zhì)性[11]、創(chuàng)業(yè)活動強(qiáng)度與文化氛圍[12]、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平[13]、高技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展?fàn)顩r[14]等因素都會影響地區(qū)人才聚集規(guī)模和聚集程度，但從長期觀察來看，自然資源稟賦并非地區(qū)人才聚集的重要影響因素[15]。從政策層面來看，個人福利政策[16]、收入分配制度與人才定價機(jī)制[17]、人才激勵政策[18]會影響人才聚集。從人才層面來看，人才的初始稟賦[9]、機(jī)會成本與人才努力程度[18]、教育經(jīng)歷[12]等均會影響人才聚集。

3. 科技創(chuàng)新的溢出效應(yīng)?，F(xiàn)有研究表明，科技創(chuàng)新具有溢出效應(yīng)，這種溢出效應(yīng)對地區(qū)的科技水平、生產(chǎn)效率、要素聚集等方面均會產(chǎn)生正向影響。從國外研究來看，Giuliano等認(rèn)為科技創(chuàng)新的溢出效應(yīng)會促進(jìn)鄰近地區(qū)的企業(yè)提高創(chuàng)新能力[19]，Battke等認(rèn)為科技創(chuàng)新的溢出效應(yīng)將引起外在的要素聚集效應(yīng)[20]。近年來，我國學(xué)者也關(guān)注到了科技創(chuàng)新的溢出效應(yīng)。蘭芳等認(rèn)為金融科技人才聚集將產(chǎn)生技術(shù)溢出效應(yīng)[21]，谷國鋒等、趙增耀等認(rèn)為區(qū)域創(chuàng)新具有顯著的空間自相關(guān)性和空間溢出性[22-23]，宛群超等認(rèn)為科技創(chuàng)新具有正向的空間自相關(guān)、集聚和溢出效應(yīng)[24]。但是，科技人才的聚集效應(yīng)需要依賴科技創(chuàng)新的溢出效應(yīng)來發(fā)揮作用。

4. 科技創(chuàng)新對科技人才聚集的影響?？萍紕?chuàng)新與科技人才聚集之間具有雙向影響[25]，但現(xiàn)有文獻(xiàn)更多關(guān)注科技人才聚集對科技創(chuàng)新的影響，例如，劉和東認(rèn)為人才集聚通過迂回效應(yīng)不斷提升群落內(nèi)創(chuàng)新能力[4]，梁林等認(rèn)為人才的外部聚集導(dǎo)致人才資源流入從而促進(jìn)科技創(chuàng)新[26]，修國義等認(rèn)為科技人才聚集強(qiáng)度、均衡度及規(guī)模對區(qū)域創(chuàng)新效率具有顯著影響[27]。在科技創(chuàng)新對科技人才聚集的影響方面，現(xiàn)有文獻(xiàn)關(guān)注并不多，且較多停留在理論層面和定性研究層面。Lai等認(rèn)為科技創(chuàng)新過程中知識管理成為科技人才集聚的媒介[28]，Giuliano等認(rèn)為科技創(chuàng)新有助于科技人才的外部聚集[19]，昌先宇等認(rèn)為人力資本存量水平提高將通過技術(shù)創(chuàng)新的外溢效應(yīng)來促進(jìn)人才聚集[29]。

以上研究表明，科技人才聚集的機(jī)理較為復(fù)雜，影響因素眾多，其中科技創(chuàng)新在科技人才聚集的過程中發(fā)揮了極為重要的作用，但現(xiàn)有文獻(xiàn)更多關(guān)注的是人才聚集對科技創(chuàng)新的影響，在科技創(chuàng)新對科技人才聚集的影響效應(yīng)、溢出效應(yīng)及地區(qū)差異等方面，現(xiàn)有文獻(xiàn)還缺乏足夠的關(guān)注和實(shí)證證據(jù)支持。基于此，研究科技創(chuàng)新對科技人才聚集的影響及其空間效應(yīng)具有重要的理論意義和現(xiàn)實(shí)價值。

二、 地區(qū)科技創(chuàng)新影響科技人才聚集的作用機(jī)制

現(xiàn)有研究表明，科技創(chuàng)新與科技人才聚集之間具有雙向作用。地區(qū)科技人才聚集將通過擴(kuò)大地區(qū)科技人才規(guī)模、優(yōu)化地區(qū)人才資源配置、提升地區(qū)科技創(chuàng)新效率等途徑對地區(qū)科技創(chuàng)新產(chǎn)生作用，并通過知識和技術(shù)的溢出效應(yīng)帶動鄰近地區(qū)的科技創(chuàng)新。而關(guān)于地區(qū)科技創(chuàng)新對科技人才聚集的作用機(jī)理，本文分析如下：

1. 科技創(chuàng)新通過優(yōu)化地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)引起科技人才聚集?？萍紕?chuàng)新對地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的影響主要表現(xiàn)在兩個方面：一是促進(jìn)傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)改造升級，二是引領(lǐng)新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展，這將促進(jìn)地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級并優(yōu)化地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，進(jìn)而影響科技人才的供需及其匹配與組合[30]。由此，科技人才結(jié)構(gòu)也將隨之調(diào)整，以達(dá)到人才結(jié)構(gòu)與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的匹配。在產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整的過程中，人才需求結(jié)構(gòu)將趨向于創(chuàng)新型、專業(yè)型、知識型，與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)不匹配的傳統(tǒng)人才將逐漸被擠出，由此導(dǎo)致科技人才向關(guān)鍵行業(yè)、重點(diǎn)企業(yè)、新型崗位流入并形成聚集。

2. 科技創(chuàng)新通過改善發(fā)展環(huán)境來吸引科技人才聚集。環(huán)境因素是影響人才聚集的重要因素之一?？萍紕?chuàng)新有助于提升地區(qū)科技競爭水平、改善經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量，最終提升地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的整體水平和地區(qū)經(jīng)濟(jì)形象，而地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和經(jīng)濟(jì)形象的提升也會帶來地區(qū)經(jīng)濟(jì)環(huán)境、科技創(chuàng)新環(huán)境、教育環(huán)境等方面的改善，這將增強(qiáng)地區(qū)對創(chuàng)新型科技人才的吸引力，進(jìn)而吸引科技人才向該地區(qū)流入并形成科技人才聚集。

3. 科技創(chuàng)新通過提升科技人才的價值來吸引科技人才聚集。根據(jù)馬斯洛的需求層次理論，自我實(shí)現(xiàn)是人類的最高需求。科技創(chuàng)新將促進(jìn)地區(qū)科技競爭力提升并進(jìn)而提高生產(chǎn)效率和分配水平，這將有利于科技人才自我價值的實(shí)現(xiàn)，從而吸引科技人才向科技創(chuàng)新水平較高的地區(qū)流入并形成聚集。而隨著科技人才的流入和聚集，地區(qū)科技創(chuàng)新能力將進(jìn)一步提升，又將吸引更多的科技人才流入，從而形成強(qiáng)者愈強(qiáng)的人才聚集馬太效應(yīng)。

4. 科技創(chuàng)新通過溢出效應(yīng)促進(jìn)鄰近地區(qū)的人才聚集。從地區(qū)科技創(chuàng)新的競爭過程來看，由于資源稟賦、產(chǎn)業(yè)特色、地緣優(yōu)勢等方面的原因，部分地區(qū)將在競爭中脫穎而出成為科技創(chuàng)新核心地區(qū)，引起人才的凈流入而形成人才聚集，短期內(nèi)將對鄰近地區(qū)的人才產(chǎn)生虹吸效應(yīng)，導(dǎo)致鄰近地區(qū)人才聚集度下降。隨著核心地區(qū)科技創(chuàng)新水平的進(jìn)一步提高，核心地區(qū)人才的持續(xù)流入雖然導(dǎo)致人才聚集程度提高，但也導(dǎo)致人才聚集的邊際效應(yīng)趨于遞減，從而科技人才等生產(chǎn)要素有向周邊地區(qū)流動的內(nèi)在需求；同時，在科技創(chuàng)新優(yōu)勢下，核心地區(qū)的產(chǎn)業(yè)發(fā)展也需要向周邊地區(qū)擴(kuò)散，以謀求更多市場和發(fā)展空間、吸納更多企業(yè)融入產(chǎn)業(yè)鏈，由此，核心地區(qū)的產(chǎn)業(yè)優(yōu)勢向鄰近地區(qū)的擴(kuò)散將對鄰近地區(qū)產(chǎn)生溢出效應(yīng)，從而帶來鄰近地區(qū)人才的流入并逐漸形成人才聚集?；诖?，本文認(rèn)為科技創(chuàng)新促進(jìn)人才聚集的過程中將通過溢出效應(yīng)推進(jìn)鄰近地區(qū)的人才聚集。

三、 地區(qū)科技創(chuàng)新影響科技人才聚集的實(shí)證研究

本文主要探索地區(qū)科技創(chuàng)新對科技人才聚集的影響，關(guān)注的主要問題包括：科技人才聚集和科技創(chuàng)新是否具有空間自相關(guān)性；科技創(chuàng)新能力提升對科技人才的聚集是否具有顯著影響，影響方向如何；如果地區(qū)科技創(chuàng)新能力提升會影響科技人才聚集，那么這種影響對鄰近地區(qū)是否具有溢出效應(yīng)；對我國東中西部地區(qū)來說，科技創(chuàng)新能力提升對科技人才聚集的影響是否具有顯著差異。

(一) 模型與變量

1. 模型介紹。傳統(tǒng)面板模型通常假定變量在不同截面之間相互獨(dú)立，但這一假定通常并不成立?？臻g面板模型改進(jìn)了這一缺陷，充分考慮了面板數(shù)據(jù)的空間相依性，從而得到更為有效的估計(jì)結(jié)果。目前計(jì)量實(shí)證中常用的空間計(jì)量模型包括空間自回歸模型(SAR)、空間誤差模型(SEM)以及空間Durbin模型(SDM)。本文研究科技創(chuàng)新對科技人才聚集的影響，而科技人才的聚集涉及科技人才在地區(qū)間的流動和聚集，且科技創(chuàng)新存在空間外溢效應(yīng)，因此本文選擇空間面板Durbin模型進(jìn)行研究?？臻g面板Durbin模型的一般形式為：

Yit=ρWYit+Xitβ+WXitθ+μi+γt+εit

(1)

其中ρ表示空間自相關(guān)系數(shù)，W表示空間權(quán)重矩陣，WY、WX分別表示因變量和自變量的空間滯后項(xiàng)，β、θ為系數(shù)列向量，i、t分別為截面和時間，μ、γ分別為個體、時間效應(yīng)，ε為隨機(jī)誤差項(xiàng)，且ε～N(0，δ2In)。

2. 變量及數(shù)據(jù)來源。由于反映科技創(chuàng)新的變量較多，本文根據(jù)已有文獻(xiàn)的研究結(jié)論及變量的顯著性來選擇科技創(chuàng)新變量，為了準(zhǔn)確識別科技創(chuàng)新對科技人才聚集的影響，本文還控制了與科技人才聚集相關(guān)的眾多變量。模型的因變量為科技人才資源，以各地區(qū)的規(guī)上企業(yè)R&D人才數(shù)量來表示。觀察變量為地區(qū)科技創(chuàng)新能力，現(xiàn)有文獻(xiàn)一般采用專利申請數(shù)、科技論文發(fā)表量、地區(qū)R&D項(xiàng)目數(shù)、地區(qū)R&D支出、技術(shù)市場成交額、新產(chǎn)品銷售收入等來表達(dá)[31-32]，本文嘗試以專利申請數(shù)、新產(chǎn)品銷售收入作為科技創(chuàng)新變量，從而考察科技創(chuàng)新對科技人才聚集的影響效應(yīng)。

為了準(zhǔn)確識別科技創(chuàng)新對人才聚集的影響并提高模型參數(shù)估計(jì)的有效性，本文需要控制科技人才聚集的影響因素。從文獻(xiàn)分析來看，科技人才聚集的影響因素眾多，根據(jù)數(shù)據(jù)的可得性和完整性，本文遴選變量以度量經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、對外開放程度、企業(yè)規(guī)模、經(jīng)營環(huán)境、政府創(chuàng)新支持水平、醫(yī)療水平、教育水平等因素，具體描述如表1。

表1 變量描述

注：表中規(guī)上企業(yè)指規(guī)模以上企業(yè)，即年銷售收入為2000萬元及以上的企業(yè)。

本文所有變量的數(shù)據(jù)均來源于2000—2018年各年度《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國科技統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒》及各省(市、區(qū))統(tǒng)計(jì)年鑒，西藏地區(qū)由于數(shù)據(jù)不全而未納入研究樣本，因此最終得到30個省級地區(qū)、18個年度的面板數(shù)據(jù)。在后文的計(jì)量實(shí)證中，為了消除量綱的影響并降低可能的異方差影響，本文對所有的變量均作對數(shù)化處理，并將變量分別記為LRDT、LSR、LPAT、LPGDP、LFT、LTA、LENT、LEXP、LHP、LEF。

(二) 空間相關(guān)性檢驗(yàn)

在使用空間計(jì)量方法之前需對變量進(jìn)行空間相關(guān)性檢驗(yàn)，若變量存在空間相關(guān)性，則選擇空間計(jì)量方法，否則只需要使用普通面板模型進(jìn)行分析。變量的空間相關(guān)性檢驗(yàn)包括莫蘭指數(shù)(Moran)、吉爾里指數(shù)(Geary)和GO指數(shù)(Getis-Ord)等三種方法，為了彌補(bǔ)單個指數(shù)檢驗(yàn)的缺陷，通常利用多個指數(shù)進(jìn)行檢驗(yàn)。由于GO指數(shù)彌補(bǔ)了吉爾里指數(shù)無法識別熱點(diǎn)區(qū)域和冷點(diǎn)區(qū)域的缺陷，因此本文利用莫蘭指數(shù)和GO指數(shù)進(jìn)行空間自相關(guān)檢驗(yàn)。

1. 全局空間自相關(guān)檢驗(yàn)。本文利用莫蘭指數(shù)和GO指數(shù)來檢驗(yàn)變量的全局空間自相關(guān)性，部分檢驗(yàn)結(jié)果見表2。

表2 變量的全局空間自相關(guān)檢驗(yàn)

注：表中*、**、***分別表示檢驗(yàn)的顯著水平為10%、5%、1%，括號中的數(shù)字為檢驗(yàn)的伴隨概率。限于篇幅，表中只列出了部分年份的檢驗(yàn)結(jié)果。

由表2的檢驗(yàn)結(jié)果可知，莫蘭指數(shù)和GO指數(shù)在所有年份均為正，且莫蘭檢驗(yàn)和GO檢驗(yàn)均拒絕了“無空間自相關(guān)”的原假設(shè)，由此可知RDT、SRN、PAT在全域范圍內(nèi)均存在顯著的空間正向自相關(guān)，這表明RDT、SRN、PAT在全域范圍內(nèi)具有空間集聚特征。

2. 局部空間自相關(guān)檢驗(yàn)。圖1給出了RDT、SR、PAT的Moran散點(diǎn)圖，限于篇幅，本文僅給出了2017年的圖形。從圖1可以看出，各省(市、區(qū))位于一、三象限的居多，呈現(xiàn)出典型的“高—高”聚集和“低—低”聚集態(tài)勢，且各省(市、區(qū))的科技人才及科技創(chuàng)新的聚集均具有正向空間相關(guān)性。

圖1 變量RDT、SR、PAT的局部空間自相關(guān)Moran散點(diǎn)圖

(三) 空間計(jì)量實(shí)證

1. 基于全國數(shù)據(jù)的實(shí)證研究。(1)模型構(gòu)建及估計(jì)類型選擇。基于變量空間自相關(guān)檢驗(yàn)，本文在模型(1)的基礎(chǔ)上設(shè)定空間面板Durbin模型。反復(fù)模擬Durbin滯后項(xiàng)，發(fā)現(xiàn)僅有WLSR、WLPAT、WLPGD、PWLFT顯著，因此構(gòu)建如下模型：

LRDTit=ρWLRDTit+β0LSRit+β1LPATit+β2LPGDPit+β3LFTit+β4LTAit+β5LENTit+β6LEXPit+β7LHPit+β8LEFit+θ0WLSRit+θ1WLPATit+θ2WLPGDPit+θ3WLFTit+μi+γt+εit

(2)

其中W表示空間權(quán)重矩陣，WLRDT、WLSR、WLPAT、WLPGDP、WLFT分別表示變量LRDT、LSR、LPAT、LPGDP、LFT的空間滯后項(xiàng)，i=1,2,…,30表示30個省(市、區(qū))，t=2000,2001,…,2017表示時間，其他符號的意義與模型(1)相同。

關(guān)于模型的估計(jì)類型選擇，本文首先進(jìn)行Hausman檢驗(yàn)，得到chi2=23.610，P=0.005<1%，表明模型采用固定效應(yīng)估計(jì)優(yōu)于隨機(jī)效應(yīng)估計(jì)。進(jìn)一步作固定效應(yīng)類型選擇，結(jié)果見表3。

表3 模型的固定效應(yīng)類型選擇

注：表中*、**、***分別表示檢驗(yàn)的顯著水平為10%、5%、1%。

由表3可知，個體時點(diǎn)雙固定效應(yīng)模型的Log-likelihood指標(biāo)最小，但其擬合優(yōu)度R2最小，且空間自回歸系數(shù)ρ(rho)為負(fù)，與表2和圖1的結(jié)果不符。個體固定效應(yīng)模型在R2、Log-likelihood、殘差平方和、rho等指標(biāo)上都優(yōu)于時點(diǎn)固定效應(yīng)模型，且Wald檢驗(yàn)、LR檢驗(yàn)的顯著性水平均達(dá)到1%。基于以上分析，本文認(rèn)為采用個體固定效應(yīng)模型最優(yōu)。

(2)模型估計(jì)結(jié)果。模型(2)的個體固定效應(yīng)估計(jì)見表4，為方便對比，表中也列出了隨機(jī)效應(yīng)估計(jì)結(jié)果。

表4 空間面板Durbin模型回歸結(jié)果及效應(yīng)分解

注：模型采用最大似然法估計(jì)，表中*、**、***分別表示檢驗(yàn)的顯著水平為10%、5%、1%，括號中的數(shù)字為標(biāo)準(zhǔn)差。下同。

由前文可知，Hausman檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量的顯著性水平為0.005<1%，因此在1%顯著性水平下拒絕了隨機(jī)效應(yīng)模型。另外，由表3可知，固定效應(yīng)模型的對數(shù)似然值(Log-likelihood)顯著小于隨機(jī)效應(yīng)模型，這表明模型(2)采用固定效應(yīng)估計(jì)更優(yōu)。LSR、LPAT的估計(jì)結(jié)果及顯著性在固定效應(yīng)、隨機(jī)效應(yīng)兩種模式下變化不大，表明LSR、LPAT對LRDT的影響較為穩(wěn)定，并未因模型估計(jì)類型的變化而出現(xiàn)較大差異。以下將基于固定效應(yīng)模型進(jìn)行分析。

①模型整體分析。從固定效應(yīng)估計(jì)結(jié)果來看，調(diào)整的R2=0.889，Log-likelihood=-74.13，表明模型的解釋能力和顯著性都比較理想。模型自變量的顯著性較為理想，除LENT之外其他變量的顯著性水平均達(dá)到5%，表明模型的變量選擇和控制有效。

②空間自回歸系數(shù)分析。在固定效應(yīng)、隨機(jī)效應(yīng)兩種模式下空間自回歸系數(shù)ρ(rho)均為正，且顯著性水平達(dá)到1%，這與圖1的結(jié)果一致。這表明我國的科技人才聚集在省域之間具有明顯的空間相關(guān)性，由此說明一個地區(qū)的人才由于流動而呈現(xiàn)聚集趨勢時，必然會受到相鄰地區(qū)或與其具有類似特征(經(jīng)濟(jì)特征、地域特征等)的地區(qū)的影響，這種影響會進(jìn)一步加速聚集效應(yīng)。

③核心觀察變量分析。從固定效應(yīng)模型和隨機(jī)效應(yīng)模型估計(jì)結(jié)果來看，LSR、LPAT的符號均為正，且顯著性水平達(dá)到5%，表明地區(qū)科技創(chuàng)新能力提升有助于地區(qū)科技人才的聚集。在我國經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型和科技創(chuàng)新發(fā)展的關(guān)鍵時期，缺乏科技含量或科技含量不足的產(chǎn)品很難在激烈的市場競爭中立足，因此企業(yè)的新產(chǎn)品中蘊(yùn)含了大量的科技創(chuàng)新元素，新產(chǎn)品銷售收入的增加，意味著企業(yè)的科技創(chuàng)新獲得市場認(rèn)可；而企業(yè)專利申請數(shù)量直接反映了企業(yè)的科技創(chuàng)新能力和科技創(chuàng)新潛力，專利申請數(shù)量的增加充分表明企業(yè)具有較好的科技創(chuàng)新基礎(chǔ)，包括創(chuàng)新人才、創(chuàng)新政策、創(chuàng)新投入、創(chuàng)新環(huán)境等，同時還反映出企業(yè)在科技創(chuàng)新方面取得較好的成效，并在未來具有較好的市場潛力。因此，新產(chǎn)品銷售收入和專利申請數(shù)量增加充分反映了企業(yè)的科技創(chuàng)新能力，而這種能力的提升，能夠吸引相鄰地區(qū)和具有相似特征的地區(qū)科技人才的流入并促進(jìn)人才聚集。LSR、LPAT的空間滯后項(xiàng)WLSR、WLPAT的系數(shù)為正且顯著性水平均達(dá)到5%，表明地區(qū)科技創(chuàng)新能力提升對科技人才聚集具有顯著的促進(jìn)作用，這種滯后效應(yīng)與當(dāng)期效應(yīng)的同向作用將導(dǎo)致影響效應(yīng)疊加，從而進(jìn)一步加速科技人才聚集。

④控制變量。從模型的控制因素來看，LPGDP、LTA、LEXP、LFT、LHP等變量的回歸系數(shù)為正且顯著性水平都達(dá)到5%，表明地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平提高、企業(yè)總體規(guī)模增大、創(chuàng)新支持力度增強(qiáng)、對外開放程度提高、醫(yī)療水平改善均能顯著促進(jìn)地區(qū)科技人才的聚集，而經(jīng)營環(huán)境(LENT)改善雖然有利于科技人才聚集，但其影響并不顯著。LEF的系數(shù)為負(fù)且顯著性水平為5%，表明地區(qū)教育水平增加并不一定有利于科技人才的聚集。究其原因，本文認(rèn)為，具有較高教育水平的地區(qū)其科技人才的基數(shù)也較大，對人才的需求增幅有限，人才準(zhǔn)入門檻也較高，隨著教育水平進(jìn)一步提高，人才產(chǎn)出量的增加導(dǎo)致人才競爭將進(jìn)一步加劇，因此科技人才有向其他地區(qū)流出的趨勢，LEF的效應(yīng)分解進(jìn)一步印證了這一觀點(diǎn)。

控制變量中僅有LPGDP、LFT兩個變量具有顯著的空間滯后影響。LPGDP對科技人才聚集具有滯后的負(fù)效應(yīng)，與LPGDP的當(dāng)期負(fù)效應(yīng)一起將形成負(fù)向的疊加影響。LFT對科技人才聚集具有滯后的正效應(yīng)，從而與LFT的當(dāng)期正效應(yīng)形成加速作用，進(jìn)一步促進(jìn)科技人才聚集。

⑤效應(yīng)分解。從核心觀察變量來看，LSR、PAT的直接效應(yīng)、間接效應(yīng)均為正且顯著，表明地區(qū)科技創(chuàng)新能力提升不僅對本地區(qū)的科技人才聚集具有促進(jìn)作用，而且會對鄰近地區(qū)產(chǎn)生空間溢出效應(yīng)，從而推動鄰近地區(qū)的科技人才聚集。從控制變量來看，LPGDP、LTA、LEXP、LFT的直接效應(yīng)、間接效應(yīng)均為正且顯著，表明地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平提高、企業(yè)總體規(guī)模增大、地方創(chuàng)新支持力度增強(qiáng)、地方對外開放程度提升能提高本地區(qū)的科技人才聚集，同時對鄰近地區(qū)的科技人才聚集也會產(chǎn)生促進(jìn)作用；LENT(經(jīng)營環(huán)境)對本地區(qū)和鄰近地區(qū)科技人才聚集的影響效應(yīng)均不顯著；LHP的直接效應(yīng)為負(fù)但不顯著，間接效應(yīng)和總效應(yīng)為正且顯著，表明地區(qū)醫(yī)療水平的提高對本地區(qū)科技人才聚集的影響有限，但能顯著促進(jìn)鄰近地區(qū)的人才聚集；LEF的直接效應(yīng)為負(fù)且顯著、間接效應(yīng)為正且顯著，表明教育水平提高存在顯著的正向外溢效應(yīng)，能促進(jìn)鄰近地區(qū)的科技人才聚集。

(3)模型的內(nèi)生性分析與穩(wěn)健性檢驗(yàn)。本文的文獻(xiàn)綜述表明，科技創(chuàng)新與科技人才聚集之間可能存在雙向因果關(guān)系，而雙向因果關(guān)系將導(dǎo)致模型的估計(jì)有偏、非一致。目前空間計(jì)量模型對于內(nèi)生性問題處理還缺乏有效的方法，部分文獻(xiàn)利用解釋變量的滯后變量作為工具變量進(jìn)行IV估計(jì)，但該方法存在弱工具變量問題[33]。本文采用空間面板Durbin模型，但對該模型不能用常用的偏效應(yīng)方法(其他條件不變時，解釋變量x的變化對被解釋變量y的影響?y/?x)來解釋變量的系數(shù)，因此本文更關(guān)注的是系數(shù)的符號和顯著性，即模型系數(shù)是否有偏并不影響本文的結(jié)論。基于此，本文通過改變模型的變量和估計(jì)方法來考查系數(shù)的符號與顯著性的穩(wěn)健性，結(jié)果見表5。

表5 模型的穩(wěn)健性檢驗(yàn)

注：表中IV估計(jì)的工具變量為LSR、LPAT的一階滯后變量。

從表5的結(jié)果可知，對模型(2)改變變量和估計(jì)方法后，核心觀察變量的符號和顯著性仍然具有較好的穩(wěn)健性。由于本文結(jié)論是基于變量回歸系數(shù)的符號和顯著性得到的，因此本文的結(jié)論不會受到模型內(nèi)生性的影響。

2. 分地區(qū)比較研究。按照模型(2)的思路，本文分地區(qū)進(jìn)行比較研究。在東部地區(qū)回歸模型中，LPGDP、LENT、LFT的空間滯后項(xiàng)顯著；在中部地區(qū)回歸模型中，LPGDP、LTA、LEXP、LHP、LENT的空間滯后項(xiàng)顯著；在西部地區(qū)模型中，LPAT、LPGDP、LTA、LEXP、LENT的空間滯后項(xiàng)顯著。分地區(qū)回歸結(jié)果見表6，為了節(jié)省篇幅，本文沒有給出模型估計(jì)類型選擇結(jié)果，在表6中也未列出空間滯后項(xiàng)的估計(jì)結(jié)果。

表6 分地區(qū)空間面板Durbin模型回歸結(jié)果

從表6的結(jié)果來看，調(diào)整的R2均大于0.7，Log-likelihood也較為理想，空間自回歸系數(shù)ρ(rho)均顯著為正。從核心觀察變量來看，LSR在東、中、西部具有正向影響，但在東部地區(qū)并不顯著，LPAT在東部地區(qū)具有顯著負(fù)向影響，在中、西部地區(qū)具有顯著正向影響。綜合LSR、LPAT的影響來看，科技創(chuàng)新顯著地促進(jìn)了中、西部地區(qū)的科技人才聚集，但卻不能促進(jìn)東部地區(qū)的科技人才聚集。對此結(jié)果，本文認(rèn)為，多年來東部地區(qū)在政策紅利的推動下，經(jīng)濟(jì)和社會得到快速發(fā)展，但在長期高速發(fā)展之后，東部地區(qū)出現(xiàn)了經(jīng)濟(jì)增長趨緩、產(chǎn)能過剩等現(xiàn)實(shí)問題，迫切需要進(jìn)行產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型和結(jié)構(gòu)調(diào)整，并向中西部地區(qū)轉(zhuǎn)移產(chǎn)能、人才、資金等，由此導(dǎo)致中西部地區(qū)的科技創(chuàng)新能力和人才聚集程度顯著增強(qiáng)。

四、 結(jié)論與政策建議

本文基于2000—2017年中國省際面板數(shù)據(jù)，利用空間面板Durbin模型研究了科技創(chuàng)新對科技人才聚集的影響，研究結(jié)果表明地區(qū)科技創(chuàng)新能力提升對本地區(qū)科技人才聚集具有顯著影響，同時這種影響還會對鄰近地區(qū)帶來正向溢出效應(yīng)。本文的主要研究結(jié)論包括：

1. 地區(qū)科技創(chuàng)新能力提升有助于本地區(qū)科技人才的聚集。科技人才的流動受到各種因素的影響，但在經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展的背景下，科技人才更看重個人價值的實(shí)現(xiàn)和事業(yè)的成功，從而憑借高創(chuàng)新性獲得超出平均水平的收益，而地區(qū)科技創(chuàng)新能力越強(qiáng)，科技人才實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)的可能性越大。新產(chǎn)品銷售收入和專利申請數(shù)均能反映地區(qū)科技創(chuàng)新能力，從實(shí)證結(jié)果來看，隨著地區(qū)新產(chǎn)品銷售收入和專利申請數(shù)的增加，科技人才有進(jìn)一步向該地區(qū)流入的趨勢，由此形成科技人才的進(jìn)一步聚集。當(dāng)前我國經(jīng)濟(jì)正進(jìn)入轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵時期，而復(fù)雜的國際形勢和日益加劇的國外壓力迫使我國必須抓緊時間練好內(nèi)功，加速提升科技創(chuàng)新能力，而現(xiàn)有研究表明，科技人才聚集有助于科技創(chuàng)新能力提升。因此，在合理的政策引導(dǎo)下，我國科技創(chuàng)新和科技人才聚集將能夠形成相互促進(jìn)的良性互動狀態(tài)。

2. 地區(qū)科技創(chuàng)新能力提升能通過溢出效應(yīng)促進(jìn)鄰近地區(qū)的科技人才聚集。地區(qū)科技創(chuàng)新能力增強(qiáng)不僅能吸引科技人才向本地區(qū)聚集，同時也能引起鄰近地區(qū)科技人才的流入，這種狀態(tài)的長期持續(xù)勢必形成區(qū)域性的科技人才聚集和產(chǎn)業(yè)聚集。以智能制造為例，我國正在形成珠三角、長三角、環(huán)渤海和中西部四大產(chǎn)業(yè)智能制造集聚區(qū)，而產(chǎn)業(yè)集聚必然要求科技人才同步聚集。為了避免我國產(chǎn)業(yè)發(fā)展中曾經(jīng)出現(xiàn)過的同質(zhì)化發(fā)展與競爭問題，我國應(yīng)該根據(jù)產(chǎn)業(yè)特色和產(chǎn)業(yè)優(yōu)勢合理規(guī)劃產(chǎn)業(yè)集聚區(qū)，實(shí)行錯位競爭和優(yōu)勢互補(bǔ)。因此，我國應(yīng)圍繞科技創(chuàng)新優(yōu)勢和產(chǎn)業(yè)特色，科學(xué)遴選優(yōu)勢地區(qū)，在科技創(chuàng)新發(fā)展過程中鼓勵生產(chǎn)要素特別是科技人才的流入和聚集，最終以優(yōu)勢地區(qū)為核心形成區(qū)域性產(chǎn)業(yè)特色和產(chǎn)業(yè)優(yōu)勢聚集區(qū)。

3. 科技創(chuàng)新能力提升對科技人才聚集的影響具有顯著的地區(qū)差異。從我國東中西部地區(qū)來看，科技創(chuàng)新對科技人才聚集的影響存在明顯差異，即科技創(chuàng)新驅(qū)動顯著地促進(jìn)了中、西部地區(qū)的科技人才聚集，但卻不能促進(jìn)東部地區(qū)的科技人才聚集。近年來，中西部地區(qū)充分發(fā)揮后發(fā)優(yōu)勢，在各方面加速趕超并逐漸縮小與東部地區(qū)的差距。在科技創(chuàng)新方面，中西部地區(qū)通過模仿、吸收和創(chuàng)新，科技創(chuàng)新能力顯著增強(qiáng)，與東部地區(qū)科技創(chuàng)新之間的差距逐漸縮小。而科技創(chuàng)新能力提升對科技人才聚集的影響存在地區(qū)差異，將進(jìn)一步緩解東部地區(qū)與中西部地區(qū)之間的巨大科技人才差距，這有助于進(jìn)一步縮小地區(qū)科技創(chuàng)新差距，從而有利于我國經(jīng)濟(jì)形成均衡發(fā)展。

4. 科技創(chuàng)新與科技人才聚集均具有空間相關(guān)性。從莫蘭指數(shù)、GO指數(shù)以及空間自回歸系數(shù)來看，科技創(chuàng)新與科技人才聚集均具有正向空間相關(guān)性。一個地區(qū)的科技創(chuàng)新能力提升和科技人才聚集必然會受到鄰近地區(qū)的影響，同時該地區(qū)科技創(chuàng)新能力提升和科技人才聚集也會對鄰近地區(qū)產(chǎn)生積極影響。進(jìn)入21世紀(jì)以來，我國各地區(qū)的整體科技創(chuàng)新能力顯著提升，但受到科技人才流動不暢的影響，科技創(chuàng)新質(zhì)量和能力的提升也受到限制?；诳萍紕?chuàng)新與科技人才聚集的空間相關(guān)性特征，我國應(yīng)著力打破人才流動的地域限制，從區(qū)域經(jīng)濟(jì)一體化的視角來規(guī)劃人才聚集和產(chǎn)業(yè)聚集，從而實(shí)現(xiàn)黨的十九大提出的“破除妨礙勞動力、人才社會性流動的體制機(jī)制弊端”這一目標(biāo)。

根據(jù)以上研究結(jié)論和分析，本文提出以下政策建議：

1. 利用地區(qū)科技創(chuàng)新效應(yīng)吸引科技人才聚集，實(shí)現(xiàn)科技創(chuàng)新與人才聚集相互促進(jìn)的良性互動。多點(diǎn)多極發(fā)展、錯位發(fā)展是我國實(shí)現(xiàn)區(qū)域經(jīng)濟(jì)平衡發(fā)展的路徑之一。我國各地區(qū)應(yīng)根據(jù)本地的創(chuàng)新驅(qū)動戰(zhàn)略，在科技創(chuàng)新過程中凝練科技創(chuàng)新方向，充分利用科技創(chuàng)新提升的空間效應(yīng)，吸引科技人才向本地區(qū)流入并形成聚集效應(yīng)，由此進(jìn)一步推動科技創(chuàng)新能力提升。為了實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)，各地區(qū)應(yīng)科學(xué)設(shè)計(jì)創(chuàng)新驅(qū)動的長期戰(zhàn)略，突出科技創(chuàng)新發(fā)展的差異化和特色化，做好產(chǎn)業(yè)發(fā)展的科學(xué)規(guī)劃和戰(zhàn)略布局，科學(xué)設(shè)計(jì)科技人才流入路徑，完善科技人才薪酬制度和人才評價、激勵、補(bǔ)償機(jī)制。

2. 鄰近地區(qū)之間應(yīng)加強(qiáng)合作，充分發(fā)揮科技創(chuàng)新的溢出效應(yīng)，打造特色產(chǎn)業(yè)帶。從國家戰(zhàn)略上來看，我國應(yīng)以科技創(chuàng)新優(yōu)勢和創(chuàng)新特色為標(biāo)準(zhǔn)，科學(xué)遴選區(qū)域核心地區(qū)，并圍繞核心地區(qū)打造具有較高廣度、梯度和深度的全產(chǎn)業(yè)鏈，從而提高產(chǎn)業(yè)的抗風(fēng)險能力和話語權(quán)。為了實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)，鄰近地區(qū)之間應(yīng)加強(qiáng)合作，在促進(jìn)科技人才向核心地區(qū)定向聚集的同時，也充分利用科技創(chuàng)新的溢出效應(yīng)吸引科技人才向鄰近地區(qū)聚集，培育區(qū)域性產(chǎn)業(yè)優(yōu)勢和產(chǎn)業(yè)特色，從而打造區(qū)域性的高科技產(chǎn)業(yè)帶。

3. 構(gòu)建和完善人才政策的多方聯(lián)動機(jī)制，共建跨區(qū)科技人才流動平臺。各地區(qū)在制定人才政策時，應(yīng)構(gòu)建和完善多方聯(lián)動機(jī)制，促進(jìn)人才的合理有序流動，避免惡性競爭和“搶人大戰(zhàn)”。同時，還要做好科技人才的動態(tài)調(diào)整和戰(zhàn)略儲備，加強(qiáng)科技人才流動和聚集的動態(tài)監(jiān)測和評估，構(gòu)建跨區(qū)域科技人才流動平臺，從而共享科技人才流動和聚集的紅利。

4. 構(gòu)建“市場為主、政府為輔”的人才流動政策，促進(jìn)科技人才的合理配置。根據(jù)實(shí)證結(jié)果，我國科技創(chuàng)新促進(jìn)人才聚集存在顯著的區(qū)域差異，在中西部地區(qū)科技創(chuàng)新能力快速提升的背景下，科技人才加速聚集，這勢必會對東部地區(qū)科技人才存量產(chǎn)生不利影響。由此，我國應(yīng)前瞻性地評估和預(yù)測人才的區(qū)域性流動狀況，在堅(jiān)持市場為主導(dǎo)的人才流動導(dǎo)向的同時，還要適時輔以政策調(diào)節(jié)，在促進(jìn)科技人才在中西部地區(qū)形成聚集效應(yīng)的同時，還要確保東部地區(qū)現(xiàn)有科技創(chuàng)新優(yōu)勢不下降。