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    人才集聚、科技創(chuàng)新與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)

    2019-11-08 01:31:56葛李情
    關(guān)鍵詞:檢驗(yàn)科技人才

    葛李情,胡 昊

    (安徽大學(xué) 經(jīng)濟(jì)學(xué)院,安徽 合肥,230601)

    新時(shí)代中國(guó)發(fā)展進(jìn)入新階段,傳統(tǒng)的數(shù)量型經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式難以為繼,必須實(shí)施創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)戰(zhàn)略,向質(zhì)量效益型轉(zhuǎn)變。創(chuàng)新是引領(lǐng)發(fā)展的第一動(dòng)力,黨的“十九大”報(bào)告進(jìn)一步明確了創(chuàng)新在引領(lǐng)經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展中的重要地位。而創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)的實(shí)質(zhì)是人才驅(qū)動(dòng),創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)離不開(kāi)人才的支持。因此人才和科技創(chuàng)新都是影響經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的重要因素。事實(shí)上,人才集聚、科技創(chuàng)新與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)三者存在著復(fù)雜的關(guān)系。目前理論界普遍將三者兩兩分開(kāi)研究,也有學(xué)者將三者聯(lián)系在一起進(jìn)行探討,但很少關(guān)注到三者間存在的內(nèi)生性問(wèn)題。本文選取中國(guó)31個(gè)省(直轄市、自治區(qū))作為研究樣本,將人才集聚、科技創(chuàng)新與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)納入統(tǒng)一的分析框架,探討其相互關(guān)系。

    一、文獻(xiàn)綜述

    人才集聚表現(xiàn)為人力資本的集聚。學(xué)者們較早從人力資本方面研究它與經(jīng) 濟(jì)增長(zhǎng)的關(guān)系。一是從理論方面論證兩者是否存在促進(jìn)關(guān)系,主要圍繞人力資本理論與內(nèi)生經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)理論展開(kāi)。Schultz[1]對(duì)人力資本進(jìn)行了系統(tǒng)性闡述,提出人力資本具有“質(zhì)”和“量”兩個(gè)維度,教育有利于促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)和個(gè)人收入;Romer[2]1011將知識(shí)作為一種生產(chǎn)要素,建立了知識(shí)溢出內(nèi)生增長(zhǎng)理論模型,認(rèn)為知識(shí)的外溢性能促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。另一類(lèi)從實(shí)證方面進(jìn)行驗(yàn)證。Bils和Klenow[3]對(duì)人力資本和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的因果關(guān)系進(jìn)行了檢驗(yàn),結(jié)果表明經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)促進(jìn)了人力資本積累,人力資本積累對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)沒(méi)有影響;劉瑞翔[4]等通過(guò)空間杜賓模型分析了中國(guó)31個(gè)省域2001-2015年的有關(guān)數(shù)據(jù),得出人力資本水平的提高對(duì)本省域的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)具有促進(jìn)作用,對(duì)鄰省具有負(fù)面影響。進(jìn)入21世紀(jì)以來(lái),中國(guó)人力資本水平存在明顯地區(qū)差異,表現(xiàn)出“人才東南飛”,所以有學(xué)者開(kāi)始關(guān)注到人才集聚與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的關(guān)系。徐彬和吳茜[5]發(fā)現(xiàn)人才集聚對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響存在滯后效應(yīng);黃錦春等[6]在共軛理論下分析了創(chuàng)新人才集聚與區(qū)域創(chuàng)新能力對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的作用,發(fā)現(xiàn)二者及共軛效應(yīng)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)都具有促進(jìn)作用,并且二者趨于共軛狀態(tài)的時(shí)候,才能發(fā)揮促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的最大效用;謝非和聶宇賢[7]研究了人才集聚對(duì)金融業(yè)發(fā)展的影響,結(jié)果表明金融業(yè)人才集聚對(duì)金融業(yè)發(fā)展具有正向促進(jìn)作用,間接說(shuō)明人才集聚對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)具有正向影響。通過(guò)比較以上文獻(xiàn),不難得出以下兩點(diǎn)結(jié)論:在一定范圍內(nèi)人力資本水平和人才集聚程度越高,越有利于該地區(qū)的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng);學(xué)者們普遍研究了人力資本水平對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響,而關(guān)于人才集聚的研究起步較晚,也較少反向考慮經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)人才集聚的影響。

    有關(guān)科技創(chuàng)新與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的研究較為豐富,最早可追溯到1766年亞當(dāng)·斯密在《論國(guó)民之富的性質(zhì)及其原因之研究》中提出的勞動(dòng)分工、資本積累、科技進(jìn)步是經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的動(dòng)力來(lái)源;隨后Solow[8]構(gòu)建了“技術(shù)決定增長(zhǎng)模型”,即認(rèn)為技術(shù)進(jìn)步是經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的決定因素。一些學(xué)者開(kāi)始進(jìn)行實(shí)證分析。龐瑞芝[9]通過(guò)實(shí)證檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)中國(guó)各省份科技創(chuàng)新對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的支撐作用普遍較低,這主要是由于創(chuàng)新成果未能有效轉(zhuǎn)化;白俊紅和王林東[10]通過(guò)構(gòu)建創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系對(duì)各省創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)能力進(jìn)行量化,在此基礎(chǔ)上運(yùn)用空間計(jì)量分析方法,實(shí)證檢驗(yàn)創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)對(duì)中國(guó)各地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)質(zhì)量的影響,結(jié)果表明創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)能夠顯著促進(jìn)全國(guó)和東部地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)質(zhì)量的提升,但對(duì)中部地區(qū)作用不顯著,對(duì)西部地區(qū)則有顯著的負(fù)向影響。通過(guò)研究大量有關(guān)科技創(chuàng)新與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的文獻(xiàn),理論上可以得出科技創(chuàng)新有利于經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)這一結(jié)論,但實(shí)證方面可能存在差異。

    考慮人才集聚對(duì)科技創(chuàng)新的影響,學(xué)者們主要有如下觀點(diǎn)。Suzuki[11]通過(guò)研究日本二戰(zhàn)后科技水平與科技人才規(guī)模的變化情況,發(fā)現(xiàn)科技水平隨著科技人才規(guī)模的不斷壯大而上升,進(jìn)入21世紀(jì)后,由于科技人才規(guī)模和質(zhì)量的下降,日本的國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)力逐步減弱;季小立等[12]從理論方面闡述了人才群體的規(guī)模與質(zhì)量決定了區(qū)域創(chuàng)新系統(tǒng)的運(yùn)行效率和該地區(qū)核心競(jìng)爭(zhēng)力的強(qiáng)弱;陳淑云和楊建坤[13]運(yùn)用一般人口集聚與人才聚集分析它們和區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新的關(guān)系,得出一般人口集聚與技術(shù)創(chuàng)新呈“正U型關(guān)系”,人才集聚與技術(shù)創(chuàng)新呈線(xiàn)性促進(jìn)關(guān)系。也有學(xué)者得出人才聚集規(guī)模與創(chuàng)新效率呈負(fù)向關(guān)系的結(jié)論,這主要是因?yàn)楫?dāng)前的科技人才聚集規(guī)模與區(qū)域創(chuàng)新效率不匹配[14]。由以上文獻(xiàn)大致可以推測(cè)出人才集聚對(duì)科技創(chuàng)新具有促進(jìn)作用。

    二、模型設(shè)定與變量選取

    (一)模型設(shè)定

    人才集聚、科技創(chuàng)新與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間應(yīng)該存在雙向因果關(guān)系,單個(gè)方程很難有效描述各變量之間的相互作用關(guān)系,而聯(lián)立方程模型能夠通過(guò)多個(gè)相互聯(lián)系的單一方程反映出經(jīng)濟(jì)變量之間復(fù)雜的關(guān)系,因此使用聯(lián)立方程模型可以更加全面與準(zhǔn)確。鑒于此,構(gòu)建如下同時(shí)包含經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)、人才集聚、科技創(chuàng)新的方程模型,將經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)、科技創(chuàng)新與人才集聚視為內(nèi)生變量,對(duì)三者之間的關(guān)系進(jìn)行分析,具體如式(1)(2)(3)。

    PGDPit=α0+α1INNOit+α2EDUit+α3URBANit+α4INVEit+εit

    (1)

    EDUit=φ0+φ1PGDPit+φ2OPENit+φ3ISit+φ4HPit+δit

    (2)

    INNOit=β0+β1EDUit+β2FINit+β3COSTit+β4GOVit+μit

    (3)

    上述三式中,i和t分別代表不同省份與年份,、δ、μ為隨機(jī)誤差項(xiàng),服從正態(tài)分布。(1)式考察的是科技創(chuàng)新與人才集聚對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響:PGDP衡量經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)指標(biāo);INNO表示科技創(chuàng)新;EDU表示人才集聚;URBAN表示城鎮(zhèn)化水平;INVE表示全社會(huì)固定資產(chǎn)投資。(2)式主要考察的是經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)人才集聚的影響:OPEN表示對(duì)外開(kāi)放水平;IS表示產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級(jí)化水平;HP代表房?jī)r(jià)水平。(3)式主要考察的是人才集聚對(duì)科技創(chuàng)新的影響:FIN表示金融發(fā)展水平;COST表示各地區(qū)研究與實(shí)驗(yàn)發(fā)展經(jīng)費(fèi)內(nèi)部支出;GOV代表地方政府財(cái)政支出規(guī)模。

    (二)變量選取與數(shù)據(jù)來(lái)源

    1.核心解釋變量。衡量經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的指標(biāo)有很多,比如GDP總量、GDP增長(zhǎng)率、人均GDP等,考慮到中國(guó)各區(qū)域的人口差異,采用人均GDP來(lái)表示經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。在其他條件相同的情況下,人均GDP越高,說(shuō)明該地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)水平越高。關(guān)于人才集聚指標(biāo)目前尚未形成統(tǒng)一的意見(jiàn)。有學(xué)者使用區(qū)位熵的概念測(cè)度人才集聚程度;也有學(xué)者認(rèn)為人才集聚規(guī)模是反映人才集聚數(shù)量的唯一指標(biāo)。按照中國(guó)現(xiàn)階段受教育情況,本科及以上學(xué)歷就業(yè)人員更符合人才標(biāo)準(zhǔn)。考慮到數(shù)據(jù)的可獲得性,使用各地區(qū)就業(yè)人口中本科及以上學(xué)歷人數(shù)占比衡量。學(xué)者們通常從創(chuàng)新投入或創(chuàng)新產(chǎn)出角度衡量創(chuàng)新水平,但創(chuàng)新投入受諸多因素影響,不一定能完全轉(zhuǎn)化為創(chuàng)新產(chǎn)出。從創(chuàng)新產(chǎn)出角度,使用年末人均專(zhuān)利申請(qǐng)授權(quán)量表示科技創(chuàng)新水平。

    2.控制變量。(1)式到(3)式中包含的控制變量主要有城鎮(zhèn)化水平、全社會(huì)固定資產(chǎn)投資、對(duì)外開(kāi)放程度、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、房?jī)r(jià)水平、金融發(fā)展水平、創(chuàng)新投入強(qiáng)度、地方政府財(cái)政支出規(guī)模等。各變量的構(gòu)建方法與數(shù)據(jù)來(lái)源如表1所示。在進(jìn)行實(shí)證分析時(shí),對(duì)以上所有變量均取自然對(duì)數(shù),以消除異方差的干擾。

    表1 變量構(gòu)建與數(shù)據(jù)來(lái)源

    表2 各變量的面板單位根檢驗(yàn)

    Tab.2 Panel unit root test of each variable

    注:*、**、***分別表示在10%、5%和1%的水平上顯著。

    三、實(shí)證結(jié)果與分析

    (一)單位根檢驗(yàn)

    為了避免出現(xiàn)偽回歸,在進(jìn)行回歸之前,需要對(duì)各變量進(jìn)行單位根檢驗(yàn)以確定序列是否為平穩(wěn)序列。由表2可知,所有變量的一階差分序列均通過(guò)了顯著性檢驗(yàn),可以拒絕原假設(shè),即一階差分后的序列是平穩(wěn)序列。由此可知,各變量滿(mǎn)足一階單整,可能存在長(zhǎng)期均衡關(guān)系,需要進(jìn)一步做協(xié)整檢驗(yàn)。

    (二)模型回歸結(jié)果分析

    1.全國(guó)層面回歸結(jié)果

    在進(jìn)行回歸之前,需要進(jìn)行協(xié)整檢驗(yàn),本文使用同質(zhì)面板協(xié)整檢驗(yàn)當(dāng)中的Kao檢驗(yàn),具體結(jié)果如表3所示??梢钥闯觯鳈z驗(yàn)值強(qiáng)烈拒絕了不存在協(xié)整關(guān)系的原假設(shè),即各變量之間存在長(zhǎng)期均衡的關(guān)系,可以進(jìn)行回歸。對(duì)于面板聯(lián)立方程模型,首先需要對(duì)結(jié)構(gòu)方程的可識(shí)別問(wèn)題進(jìn)行判斷。只有可識(shí)別或過(guò)度識(shí)別才能對(duì)參數(shù)進(jìn)行回歸估計(jì)。由判斷是否可識(shí)別的秩條件和階條件可知,上述方程(1)(2)(3)都屬于過(guò)度識(shí)別。對(duì)于過(guò)度識(shí)別的聯(lián)立方程模型,可采用二階段最小二乘法或三階段最小二乘法進(jìn)行估計(jì),由于三階段最小二乘法考慮到不同結(jié)構(gòu)方程擾動(dòng)項(xiàng)之間的相關(guān)性,因此采用三階段最小二乘法估計(jì)更為有效。具體估計(jì)結(jié)果如表3所示。

    表3 全國(guó)樣本數(shù)據(jù)回歸結(jié)果

    Tab.3 Regression results of national sample data

    注:*、**、***分別表示在10%、5%和1%的水平上顯著,括號(hào)內(nèi)的數(shù)字為相對(duì)應(yīng)的z值。

    觀察經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)方程,可知人才集聚與科技創(chuàng)新對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)都具有正向的促進(jìn)作用。其中,人才集聚對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響系數(shù)為0.360,并在1%的顯著性水平上通過(guò)了檢驗(yàn)。這說(shuō)明在生產(chǎn)活動(dòng)中,高素質(zhì)的專(zhuān)業(yè)人才更加熟練,增加了有效勞動(dòng)和物質(zhì)資本利用率,從而提高了勞動(dòng)生產(chǎn)率,同時(shí)與其他要素配合也更加默契,提高了其他生產(chǎn)要素的邊際生產(chǎn)率。因此人才集聚水平越高,對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的促進(jìn)作用越大。科技創(chuàng)新對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響系數(shù)為0.189,并在1%的顯著性水平上通過(guò)顯著性檢驗(yàn),說(shuō)明科技創(chuàng)新水平每提高1%,人均GDP將上升0.189個(gè)百分點(diǎn)。科技創(chuàng)新對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的促進(jìn)作用可以從兩點(diǎn)加以解釋。第一,科技創(chuàng)新可以提高勞動(dòng)生產(chǎn)率,降低生產(chǎn)成本,形成范圍經(jīng)濟(jì);第二,科技創(chuàng)新通過(guò)研發(fā)出新產(chǎn)品、開(kāi)辟新市場(chǎng),增加國(guó)民消費(fèi),從而促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。再觀察控制變量,城鎮(zhèn)化與固定資產(chǎn)投資都在不同程度上促進(jìn)了經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。

    觀察人才集聚方程,可得經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)水平是吸引人才集聚的一方面原因。張美麗等[15]認(rèn)為經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平在很大程度上反映出該地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展?jié)摿?、就業(yè)機(jī)會(huì)和生活舒適程度,因此中國(guó)人才分布呈現(xiàn)出東高西低的特征。再觀察控制變量,產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級(jí)化有利于人才集聚,說(shuō)明就業(yè)機(jī)會(huì)是人們重點(diǎn)考慮的因素之一。對(duì)外開(kāi)放水平總體上不利于人才集聚,說(shuō)明對(duì)外開(kāi)放程度越高,人才流動(dòng)性越大。房?jī)r(jià)水平與人才集聚呈正相關(guān),這可能是受經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的影響,一般來(lái)說(shuō),經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平越高的地區(qū),房?jī)r(jià)水平相對(duì)較高,所以總體上呈正向關(guān)系。

    從科技創(chuàng)新方程中可以得知人才集聚是促進(jìn)科技創(chuàng)新的主要原因。人才集聚對(duì)科技創(chuàng)新的回歸系數(shù)為1.079 9,且通過(guò)了1%的顯著性水平上的檢驗(yàn)。這進(jìn)一步說(shuō)明了人才是科技創(chuàng)新的主體,人才集聚的規(guī)模越大、質(zhì)量越高,越有可能突破舊技術(shù),從而改變?cè)械纳a(chǎn)方式,提高生產(chǎn)力水平。金融業(yè)發(fā)展水平與R&D經(jīng)費(fèi)支出對(duì)科技創(chuàng)新都具有顯著的正向影響,說(shuō)明金融業(yè)發(fā)展水平越高,對(duì)科技創(chuàng)新的支持力度越大,從而有利于科技創(chuàng)新;R&D的投入強(qiáng)度越大,相應(yīng)的產(chǎn)出也將提高。地方政府財(cái)政支出規(guī)模反映出在財(cái)政分權(quán)的體制下地方政府影響資源配置的能力,回歸系數(shù)為負(fù),可以得知地方政府對(duì)經(jīng)濟(jì)的干預(yù)不利于科技創(chuàng)新水平的提高。

    由以上分析,可以將人才集聚、科技創(chuàng)新與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的關(guān)系總結(jié)為:人才集聚與科技創(chuàng)新分別在不同程度上促進(jìn)了經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng),經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)反過(guò)來(lái)吸引了人才集聚,而人才集聚水平的上升又進(jìn)一步促進(jìn)科技創(chuàng)新。三者之間形成了一種相互促進(jìn)、相互依賴(lài)的良性循環(huán)。

    2.分區(qū)域?qū)用婊貧w結(jié)果

    考慮到中國(guó)各區(qū)域的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、科技創(chuàng)新水平與人才集聚程度存在明顯差異,從區(qū)域?qū)用鎸?duì)三者的關(guān)系作進(jìn)一步的考察,具體結(jié)果如表4所示。從東部地區(qū)來(lái)看,得到的回歸結(jié)果與全國(guó)層面基本一致。人才集聚與科技創(chuàng)新對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的回歸系數(shù)分別為0.269 2、0.266 6,且均通過(guò)了1%水平上的顯著性檢驗(yàn)。即說(shuō)明人才集聚與科技創(chuàng)新都拉動(dòng)了經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)人才集聚的影響系數(shù)為1.369 7,符號(hào)為正,說(shuō)明人均GDP水平是吸引人才集聚的因素之一。人才集聚對(duì)科技創(chuàng)新的影響系數(shù)為0.830 8,說(shuō)明人才集聚程度若提高1%,科技創(chuàng)新水平約上升0.8個(gè)百分點(diǎn)??刂谱兞繉?duì)外開(kāi)放系數(shù)依舊為負(fù),但未通過(guò)顯著性檢驗(yàn)。東部地區(qū)房?jī)r(jià)水平系數(shù)顯著為負(fù),說(shuō)明東部地區(qū)房?jī)r(jià)過(guò)高,不太利于人才集聚。而其他控制變量符號(hào)與顯著性與全國(guó)層面保持相同。中西部地區(qū)的回歸結(jié)果與全國(guó)層面也較為接近,但是科技創(chuàng)新對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的正向影響不夠顯著,這可能是由于中西部地區(qū)科技創(chuàng)新水平較東部地區(qū)更為落后所致。中西部地區(qū)的回歸結(jié)果再次佐證了中國(guó)人才集聚、科技創(chuàng)新與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)是相互緊密聯(lián)系的,并且形成了一種相互促進(jìn)、相互依賴(lài)的良性循環(huán)。

    表4 分區(qū)域樣本數(shù)據(jù)回歸結(jié)果

    Tab.4 Regression results of regional sample data

    注:*、**、***分別表示在10%、5%和1%的水平上顯著,括號(hào)內(nèi)的數(shù)字為相對(duì)應(yīng)的z值。

    四、結(jié)論與建議

    本文實(shí)證結(jié)果表明,人才集聚與科技創(chuàng)新分別在不同程度上拉動(dòng)了中國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng),經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)反過(guò)來(lái)進(jìn)一步吸引了人才集聚,而人才集聚水平的上升又有利于科技創(chuàng)新。考慮到中國(guó)各區(qū)域人才集聚程度、科技創(chuàng)新水平與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)水平存在較大差異,將全國(guó)樣本數(shù)據(jù)劃分為東部與中西部?jī)蓚€(gè)部分,對(duì)三者的關(guān)系再次進(jìn)行檢驗(yàn)。由實(shí)證結(jié)果得知,東部地區(qū)與中西部地區(qū)得到的結(jié)果與全國(guó)層面基本一致,但中西部地區(qū)科技創(chuàng)新水平整體上不高,對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的正向影響尚不夠顯著。

    形成人才集聚、科技創(chuàng)新與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)相互促進(jìn)、相互依賴(lài)的聯(lián)動(dòng)機(jī)制是實(shí)現(xiàn)中國(guó)區(qū)域間協(xié)調(diào)發(fā)展、建設(shè)創(chuàng)新型國(guó)家的重要途徑。中國(guó)應(yīng)深入實(shí)施創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展戰(zhàn)略和人才發(fā)展戰(zhàn)略,從而進(jìn)一步提升科技創(chuàng)新與人才集聚對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的拉動(dòng)作用。具體來(lái)說(shuō),在人才集聚方面,經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平是吸引人才集聚的主要原因之一,中西部地區(qū)應(yīng)注重促進(jìn)自身經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展,通過(guò)承接?xùn)|部地區(qū)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移紅利,加快本地區(qū)產(chǎn)業(yè)升級(jí)與優(yōu)化,從而吸引更多人才就業(yè)。另外,應(yīng)加強(qiáng)落實(shí)人才引進(jìn)的相關(guān)政策,如人才引進(jìn)住房保障政策,完善人才引進(jìn)的相關(guān)設(shè)施,比如提供先進(jìn)的醫(yī)療設(shè)備、優(yōu)質(zhì)的教育與環(huán)境等,還可適度放寬人才落戶(hù)的學(xué)歷年齡限制,開(kāi)辟靈活多樣的人才引進(jìn)通道,從而吸引人才數(shù)量和質(zhì)量的進(jìn)一步集聚。東部地區(qū)在保持現(xiàn)有的優(yōu)勢(shì)上,要防止人才過(guò)度集聚,避免創(chuàng)新效率的損失。在科技創(chuàng)新方面,政府應(yīng)加大對(duì)中西部地區(qū)的經(jīng)費(fèi)投入強(qiáng)度,給予更多金融扶持,鼓勵(lì)與引導(dǎo)企業(yè)自主創(chuàng)新,轉(zhuǎn)變政府職能,建立有效的科技創(chuàng)新激勵(lì)機(jī)制,加強(qiáng)中西地區(qū)與東部地區(qū)的交流合作,充分利用技術(shù)創(chuàng)新的外溢性。

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