中國(guó)國(guó)際人才集聚對(duì)區(qū)域創(chuàng)新的影響
——基于空間視角的分析

葛雅青

（暨南大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院，廣東廣州 510632）

1 研究背景

隨著中國(guó)經(jīng)濟(jì)增速放緩，人口老齡化和創(chuàng)新能力不足等問(wèn)題日益突出，人才資源成為推動(dòng)區(qū)域可持續(xù)發(fā)展的重要?jiǎng)恿?。在?jīng)濟(jì)全球化背景下，中國(guó)各地區(qū)開(kāi)始實(shí)施更加開(kāi)放的人才政策，吸引國(guó)際人才來(lái)華就業(yè)和創(chuàng)業(yè)，努力打造國(guó)際人才集聚高地，各城市之間展開(kāi)了激烈的國(guó)際人才競(jìng)爭(zhēng)大戰(zhàn)。2018年1月，上海市正式推出“上海出入境聚英計(jì)劃”，重點(diǎn)在于吸引國(guó)家急需、緊缺的高端外籍人才，同時(shí)不斷創(chuàng)新舉措、深化改革開(kāi)放。2017年8月，武漢市政府印發(fā)《武漢市人民政府關(guān)于推出出入境便利措施、打造人才自由港的實(shí)施意見(jiàn)》，這將對(duì)武漢市集聚高層次人才和發(fā)展經(jīng)濟(jì)發(fā)揮重要作用。2017年6月，成都針對(duì)外國(guó)人才、外籍華人和外國(guó)留學(xué)生等推出出入境改革創(chuàng)新十五條政策措施，積極打造中國(guó)中西部出入境便利區(qū)。從國(guó)內(nèi)各地區(qū)國(guó)際人才大戰(zhàn)背后可以看出，雖然中國(guó)正在積極參與全球國(guó)際人才競(jìng)爭(zhēng)，但是人才資源仍然十分匱乏，集聚度不高，同時(shí)，各地區(qū)國(guó)際人才集聚度也呈現(xiàn)出不同的特征。國(guó)際人才集聚不僅有利于人才之間進(jìn)行交流，還能產(chǎn)生集聚效應(yīng)，推動(dòng)區(qū)域創(chuàng)新發(fā)展［1］。因此，客觀分析中國(guó)區(qū)域國(guó)際人才集聚的空間格局狀況及其對(duì)區(qū)域創(chuàng)新的貢獻(xiàn)度，對(duì)于中國(guó)未來(lái)應(yīng)如何更好地實(shí)施國(guó)際人才戰(zhàn)略，集聚全球國(guó)際人才，推動(dòng)區(qū)域創(chuàng)新發(fā)展具有重要意義。

目前，研究國(guó)際人才集聚的空間格局演化的文獻(xiàn)并不多，大部分文獻(xiàn)主要關(guān)注國(guó)內(nèi)人才集聚的空間分布格局，如，Qian［2］分析了中國(guó)人才的地理分布及其與創(chuàng)新和區(qū)域經(jīng)濟(jì)績(jī)效的關(guān)系；李瑞等［3］從國(guó)內(nèi)籍貫或出生地、國(guó)內(nèi)最高學(xué)歷(位)獲取地和國(guó)內(nèi)長(zhǎng)期工作地3個(gè)角度分析了高級(jí)科學(xué)人才集聚成長(zhǎng)的時(shí)空格局演化及其驅(qū)動(dòng)機(jī)制；張美麗等［4］基于區(qū)位商理論,從時(shí)間和空間兩個(gè)維度分析中國(guó)人才集聚變化?？梢钥闯觯F(xiàn)有文獻(xiàn)對(duì)于中國(guó)國(guó)際人才集聚的時(shí)空演變分析關(guān)注度較低。

關(guān)于國(guó)際人才與區(qū)域創(chuàng)新之間的關(guān)系，國(guó)外有較多學(xué)者研究移民對(duì)創(chuàng)新的影響,如，Chellaraj等［5］分析了海外研究生對(duì)美國(guó)創(chuàng)新的影響，發(fā)現(xiàn)外國(guó)研究生數(shù)量增加10%將使美國(guó)的專利申請(qǐng)?jiān)黾?.5%；Bosetti等［6］研究了技術(shù)移民對(duì)歐洲20個(gè)國(guó)家創(chuàng)新的影響，發(fā)現(xiàn)高技能的外國(guó)人對(duì)歐洲的創(chuàng)新能力產(chǎn)生積極影響；Niebuhr［7］探究了勞動(dòng)力文化多樣性對(duì)德國(guó)各地區(qū)專利申請(qǐng)的影響，結(jié)果表明來(lái)自不同文化背景的工人的知識(shí)和能力差異提高了區(qū)域研發(fā)部門(mén)的績(jī)效。但是目前幾乎沒(méi)有研究關(guān)注中國(guó)國(guó)際人才集聚對(duì)區(qū)域創(chuàng)新的影響。

基于此，本文采用2006—2015年中國(guó)30個(gè)省份（未含西藏和港澳臺(tái)地區(qū)）的面板數(shù)據(jù)，首先，利用區(qū)位商指數(shù)和探索性空間分析法，對(duì)區(qū)域國(guó)際人才集聚的空間格局演化特征進(jìn)行分析；其次，建立空間面板模型探究國(guó)際人才集聚對(duì)區(qū)域創(chuàng)新的貢獻(xiàn)度，以期對(duì)各地區(qū)做好引智工作和實(shí)施創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展戰(zhàn)略提供理論依據(jù)。數(shù)據(jù)來(lái)源于《境外來(lái)中國(guó)大陸工作專家統(tǒng)計(jì)調(diào)查資料匯編》（2006—2015年）。

2 空間演化研究方法

2.1 區(qū)位商

區(qū)位商（location quotient）,即專門(mén)化率，反映的是一個(gè)地區(qū)特定產(chǎn)業(yè)部門(mén)的產(chǎn)值在該地區(qū)總產(chǎn)值（GDP）中所占的比重，與全國(guó)該部門(mén)產(chǎn)值在全國(guó)總產(chǎn)值中所占比重方面的比率。該比率越大，說(shuō)明該地區(qū)某產(chǎn)業(yè)相對(duì)于全國(guó)其他地區(qū)而言專門(mén)化程度越高［8］。公式如下：

作為空間分析中用以計(jì)量所考察的多種對(duì)象相對(duì)分布的方法［9］，區(qū)位商被擴(kuò)展運(yùn)用于其他相關(guān)領(lǐng)域的研究中，例如，李玲等［10］構(gòu)建了城鄉(xiāng)義務(wù)教育一體化區(qū)位商，用以衡量中國(guó)城鄉(xiāng)義務(wù)教育一體化水平；曹威麟等［11］通過(guò)構(gòu)建人才區(qū)位商，反映了中國(guó)人才集聚水平。本文用國(guó)際人才區(qū)位商（ITLQ）來(lái)分析中國(guó)各省份國(guó)際人才集中化程度及其空間分布特征；國(guó)際人才指境外來(lái)華工作專家。根據(jù)區(qū)位商的一般涵義，本文將國(guó)際人才區(qū)位商定義為：某地區(qū)境外專家人數(shù)在該地區(qū)全部就業(yè)人員數(shù)中所占比重，與全國(guó)境外專家人數(shù)在全國(guó)就業(yè)人員數(shù)中所占比重的比率。

2.2 探索性空間數(shù)據(jù)分析技術(shù)（ESDA）

區(qū)位商指數(shù)僅僅可以衡量區(qū)域國(guó)際人才集聚水平，但是卻無(wú)法區(qū)分這些集聚究竟是隨機(jī)分布還是存在某種特定的分布規(guī)律，因此，若要進(jìn)一步分析中國(guó)區(qū)域國(guó)際人才集聚的特征，需要對(duì)其進(jìn)行空間自相關(guān)檢驗(yàn)。探索性空間數(shù)據(jù)分析方法是近年來(lái)分析區(qū)域間數(shù)據(jù)的空間異質(zhì)性和關(guān)聯(lián)性的重要方法［12］。主要包括全局空間自相關(guān)和局部空間自相關(guān)。其中,全局空間自相關(guān)分析是探測(cè)整個(gè)研究區(qū)域空間分布特征，表明事物或現(xiàn)象在總體空間上的平均關(guān)聯(lián)程度；而局部空間關(guān)聯(lián)分析則是進(jìn)一步揭示事物或現(xiàn)象在局部空間位置上的關(guān)聯(lián)程度及其分布格局［13］。

第一，全局自相關(guān)分析。本文采用全局莫蘭指數(shù)（Global Moran's I）指標(biāo)對(duì)區(qū)域國(guó)際人才集聚進(jìn)行全局自相關(guān)分析。公式如下：

第二，局部自相關(guān)分析。本文采用Moran 散點(diǎn)圖對(duì)區(qū)域國(guó)際人才集聚進(jìn)行局部自相關(guān)分析，如圖1所示。圖1中橫軸所分析的是對(duì)應(yīng)變量, 縱軸對(duì)應(yīng)的是空間滯后向量。根據(jù)Moran 散點(diǎn)圖的含義，第Ⅰ象限表示高國(guó)際人才集聚的區(qū)域被高國(guó)際人才集聚的其他區(qū)域所包圍，為“高-高”（HH）區(qū)；第Ⅱ象限表示低國(guó)際人才集聚的區(qū)域被高國(guó)際人才集聚的其他區(qū)域所包圍，為“低-高”(LH)區(qū)，第Ⅲ象限表示低國(guó)際人才集聚的區(qū)域被低國(guó)際人才集聚的其他區(qū)域包圍，為“低-低”(LL)區(qū) ；第Ⅳ象限表示高國(guó)際人才集聚的區(qū)域被低國(guó)際人才集聚度的其他區(qū)域包圍，為“高-低”(HL)區(qū)。

圖 1 區(qū)域國(guó)際人才集聚的莫蘭散點(diǎn)圖

3 中國(guó)區(qū)域國(guó)際人才集聚空間格局特征與演化

3.1 空間分布分析

由圖2可知，總體來(lái)看，2006—2015年30省份的國(guó)際人才數(shù)總體呈現(xiàn)出增加趨勢(shì)，其中2015年的人數(shù)比2006年增加178 636人，但是國(guó)際人才集聚度仍然較低，國(guó)際人才資源仍然不足。

圖2 2006—2015年中國(guó)30省份國(guó)際人才變化趨勢(shì)

從區(qū)域差異來(lái)看，由表1可知，2006—2015年30省份國(guó)際人才主要集聚于東部地區(qū)，2015年?yáng)|部地區(qū)國(guó)際人才人數(shù)占30省份國(guó)際人才總數(shù)的88.93%；中西部地區(qū)的國(guó)際人才資源處于劣勢(shì)，人才集聚度不高?？梢?jiàn)中國(guó)國(guó)際人才分布存在明顯的非均衡性。

表1 2006—2015年中國(guó)30省份的區(qū)域國(guó)際人才占比

由于國(guó)際人才人數(shù)僅僅反映人才資源的絕對(duì)規(guī)模，為進(jìn)一步探究區(qū)域國(guó)際人才相對(duì)規(guī)模的空間分布特征，本文利用國(guó)際人才區(qū)位商指標(biāo)對(duì)30省份國(guó)際人才集聚的空間分布特征進(jìn)行分析。由表2結(jié)果顯示，從空間來(lái)看，30省份的國(guó)際人才分布具有顯著的非均衡性，呈現(xiàn)出東、中、西逐漸遞減的特征。其中，2006—2015年區(qū)位商均值大于1的省份有上海、廣東、北京、江蘇、天津和遼寧，其中東部地區(qū)省份的國(guó)際人才集聚度高，在國(guó)際人才資源上具有比較優(yōu)勢(shì)；其余省份的區(qū)位商均值均小于1，其中河南和山西的區(qū)位商僅分別為0.08和0.07，遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于30省份的平均水平以及其他中部省份。由此可以看出，中國(guó)中西部省份國(guó)際人才集聚度較低，且呈現(xiàn)出明顯的兩極分化狀態(tài)。從時(shí)間上來(lái)看，2006—2015年30省份的國(guó)際人才集聚程度總體變化不明顯，但是遼寧和浙江兩省的國(guó)際人才集聚度發(fā)生較大幅度變化。其中，遼寧省的國(guó)際人才集聚程度不斷降低，由2006年的1.68降低至2015年的0.92，逐漸失去國(guó)際人才資源優(yōu)勢(shì)；與之相反的是，浙江省的國(guó)際人才區(qū)位商由2006年度的0.95上升到2016年的1.21，國(guó)際人才集聚度不斷提高。

表2 2006—2015年中國(guó)30省份國(guó)際人才集聚區(qū)位商

3.2 空間自相關(guān)分析

3.2.1 全局自相關(guān)分析

本文運(yùn)用Stata軟件計(jì)算出2006-2015年30省份國(guó)際人才的莫蘭指數(shù)，并繪制其趨勢(shì)變化圖。從表3可以看出，30省份國(guó)際人才2006年和2007年的空間相關(guān)性并不顯著，但是隨著時(shí)間的推移，空間自相關(guān)性指數(shù)不斷增加，并且2015年國(guó)際人才的莫蘭指數(shù)通過(guò)1%顯著性水平檢驗(yàn)，國(guó)際人才在空間上的相關(guān)性不斷加強(qiáng)，同時(shí)2006—2015年莫蘭指數(shù)始終為正數(shù)。這一結(jié)果說(shuō)明中國(guó)國(guó)際人才的集聚存在空間正相關(guān)性，具體表現(xiàn)為國(guó)際人才集聚度較高的區(qū)域趨向于和相應(yīng)指標(biāo)較高的區(qū)域相鄰近，或者國(guó)際人才集聚度較低的區(qū)域趨向于和相應(yīng)指標(biāo)較低的區(qū)域相鄰近。

表3 2006—2015年中國(guó)30省份國(guó)際人才的省際空間自相關(guān)檢驗(yàn)結(jié)果

表3 （續(xù)）

從圖3發(fā)現(xiàn)，隨著時(shí)間的推移，莫蘭指數(shù)發(fā)生了較為顯著的變化，2006—2008年呈現(xiàn)波動(dòng)式上升，2008—2011年呈現(xiàn)平穩(wěn)變化，2011年之后有較大幅度的上升。這說(shuō)明中國(guó)國(guó)際人才集聚的空間自相關(guān)性不斷加強(qiáng)。

圖3 中國(guó)30省份國(guó)際人才集聚度的莫蘭指數(shù)趨勢(shì)

3.2.2 局部自相關(guān)分析

由于莫蘭指數(shù)僅僅揭示了30省份國(guó)際人才集聚存在空間正相關(guān)，但無(wú)法表示各省份國(guó)際人才集聚的空間關(guān)聯(lián)性，因此本文利用莫蘭散點(diǎn)圖對(duì)樣本區(qū)域國(guó)際人才集聚進(jìn)行LISA分析。限于篇幅和研究需要，本文僅展示2006、2010、2015年30省份的國(guó)際人才集聚莫蘭散點(diǎn)圖。由圖4可知，以2015年為例，上海、浙江、江蘇和山東位于第Ⅰ象限HH區(qū)，說(shuō)明這些省市本身及其周邊省市國(guó)際人才集聚度均較高；重慶、吉林、黑龍江、四川、內(nèi)蒙、貴州、山西、寧夏、甘肅、湖北、陜西、河南、新疆、青海和云南均位于第Ⅲ象限LL區(qū)，表明這些地區(qū)的國(guó)際人才集聚度較低，其周邊省份的國(guó)際人才集聚度也相似；廣西、河北、江西、湖南、海南、福建和安徽位于第Ⅱ象限LH區(qū)，表明這些省份的國(guó)際人才集聚度低于其周邊省份，被國(guó)際人才集聚度較高的區(qū)域所包圍；廣東和北京位于第Ⅳ象限HL區(qū)，說(shuō)明這些省市的國(guó)際人才集聚度較高但是其周邊省份的國(guó)際人才集聚度卻較低；天津、遼寧則同時(shí)跨越了兩個(gè)象限。2006和2010年30省份國(guó)際人才集聚的空間分布狀況與2015年相差不大。

圖4 中國(guó)30省份國(guó)際人才集聚莫蘭散點(diǎn)圖

對(duì)局部莫蘭指數(shù)統(tǒng)計(jì)量的時(shí)空演化采用時(shí)空躍遷(space-time transitions)測(cè)度法來(lái)深入刻畫(huà)30省份國(guó)際人才集聚的時(shí)空演化狀況［14-15］，如表4所示。該時(shí)空躍遷可以分為如下4種類(lèi)型：類(lèi)型Ⅰ躍遷描述的是相對(duì)位移的省份躍遷，包括Ⅱ躍遷描述的是相關(guān)空間鄰近省份的躍遷，包括類(lèi)型Ⅲ躍遷描述的是某省份及其鄰近省份均發(fā)生躍遷，包括：Ⅵ躍遷描述的是省份保持相同水平的躍遷，包括：從躍遷類(lèi)型來(lái)看，2006—2015年較多的躍遷類(lèi)型是省域保持了相同水平的Ⅵ類(lèi)，躍遷類(lèi)型為Ⅰ和Ⅱ的省份較少。其中，山東發(fā)生了Ⅰ類(lèi)躍遷，從跨第Ⅰ、Ⅱ象限變化到第Ⅰ象限HH區(qū)；福建發(fā)生了Ⅰ類(lèi)躍遷，從跨第Ⅰ、Ⅱ象限變化到第Ⅱ象限LH區(qū)；遼寧發(fā)生了Ⅰ類(lèi)躍遷，從第Ⅳ象限HL區(qū)變化到跨第Ⅲ、Ⅳ象限；吉林發(fā)生了Ⅱ類(lèi)躍遷，從第Ⅱ象限LH區(qū)變化到第Ⅲ象限LL區(qū)。躍遷類(lèi)型為某份及其鄰近省份均發(fā)生躍遷的類(lèi)型Ⅲ的省份則最不普遍。

表4 2006、2010和2015年中國(guó)30省份國(guó)際人才集聚度的時(shí)空演化

表4 （續(xù)）

綜上所述，從空間上看，中國(guó)30省份國(guó)際人才集聚存在顯著的空間自相關(guān)性。其中，東部省份的國(guó)際人才集聚度較強(qiáng)，并且這些省份在地理空間上相互鄰近，呈現(xiàn)出集聚狀態(tài)；中西部省份的國(guó)際人才集聚度較低，人才資源相對(duì)不足。從時(shí)間來(lái)看，2006—2015年各省份國(guó)際人才集聚的空間正相關(guān)性保持相對(duì)穩(wěn)定，這說(shuō)明中國(guó)國(guó)際人才集聚性具有一定的路徑鎖定特征。由此可以看出，中國(guó)“東—中—西”國(guó)際人才優(yōu)勢(shì)逐漸遞減的分布格局在未來(lái)一段時(shí)間內(nèi)可能會(huì)保持不變。

4 中國(guó)國(guó)際人才集聚對(duì)區(qū)域創(chuàng)新影響的空間計(jì)量分析

隨著中國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展進(jìn)入新常態(tài)，創(chuàng)新成為驅(qū)動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的重要力量。創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)實(shí)質(zhì)為人才驅(qū)動(dòng)，中國(guó)各省份為了提高競(jìng)爭(zhēng)力，把引進(jìn)國(guó)際人才作為提升自身創(chuàng)新能力的重要舉措。那么國(guó)際人才的集聚是否促進(jìn)了區(qū)域的創(chuàng)新？各省份應(yīng)如何提高國(guó)際人才集聚度呢？這是本文接下來(lái)的分析重點(diǎn)。

4.1 變量選取與數(shù)據(jù)來(lái)源

4.1.1 被解釋變量

區(qū)域創(chuàng)新水平可以用專利授權(quán)數(shù)、新產(chǎn)品產(chǎn)值和新產(chǎn)品銷(xiāo)售收入等區(qū)域創(chuàng)新產(chǎn)出指標(biāo)來(lái)衡量［16］，但是鑒于中國(guó)對(duì)于新產(chǎn)品理解和認(rèn)識(shí)的不一致性，大多數(shù)學(xué)者仍然使用專利授權(quán)數(shù)對(duì)區(qū)域創(chuàng)新水平進(jìn)行衡量［17-19］。首先，專利授權(quán)數(shù)數(shù)據(jù)獲取容易，且更加客觀；其次，專利授權(quán)數(shù)還能體現(xiàn)創(chuàng)新產(chǎn)出的質(zhì)量和水平。因此，本文選取2006—2015年中國(guó)30省份專利授權(quán)數(shù)作為區(qū)域創(chuàng)新水平的衡量指標(biāo)。

4.1.2 解釋變量

結(jié)合本文的研究目的和以往對(duì)于區(qū)域創(chuàng)新影響因素的研究［16，20］，本文從國(guó)際人才、創(chuàng)新基礎(chǔ)和創(chuàng)新環(huán)境3個(gè)方面考慮，選取以下變量作為解釋變量：

第一，國(guó)際人才。國(guó)際人才流入可以通過(guò)人力資本效應(yīng)、競(jìng)爭(zhēng)效應(yīng)和網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)等途徑對(duì)區(qū)域創(chuàng)新產(chǎn)生一定程度的影響［21］，本文用境外來(lái)華工作專家人數(shù)表示國(guó)際人才集聚規(guī)模。

第二，創(chuàng)新基礎(chǔ)。創(chuàng)新基礎(chǔ)主要是指研發(fā)投入，研發(fā)投入是推動(dòng)區(qū)域創(chuàng)新的關(guān)鍵因素。研發(fā)投入包括R&D人員投入和R&D經(jīng)費(fèi)支出，但是經(jīng)檢驗(yàn)，這兩者相關(guān)系數(shù)較高，因此本文選擇R&D人員全時(shí)當(dāng)量來(lái)衡量創(chuàng)新基礎(chǔ)。

第三，創(chuàng)新環(huán)境。創(chuàng)新環(huán)境是制約區(qū)域創(chuàng)新能力的關(guān)鍵因素，良好的創(chuàng)新環(huán)境是激發(fā)區(qū)域創(chuàng)新能力的保證，本文選用每萬(wàn)人在校大學(xué)生數(shù)表示區(qū)域教育水平，技術(shù)市場(chǎng)成交額表示區(qū)域技術(shù)流動(dòng)環(huán)境，進(jìn)出口總額表示區(qū)域開(kāi)放度，人均郵電業(yè)務(wù)量表示區(qū)域信息化水平。

4.1.3 數(shù)據(jù)來(lái)源

關(guān)于區(qū)域創(chuàng)新，本文采用2006—2015年30省份的專利授權(quán)數(shù)對(duì)區(qū)域創(chuàng)新進(jìn)行衡量，數(shù)據(jù)來(lái)源于2006—2015年的《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》；其余變量分別來(lái)自于2006—2015年《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》和《中國(guó)科技統(tǒng)計(jì)年鑒》。

4.2 模型設(shè)定

4.2.1 空間面板模型

相對(duì)于普通面板模型，空間面板模型的特點(diǎn)是引入了空間滯后，考慮了空間依賴性。根據(jù)前文分析，30省份的國(guó)際人才具有明顯的空間集聚特征，因此以下采用空間面板模型來(lái)分析國(guó)際人才對(duì)區(qū)域創(chuàng)新的影響。具體而言，本文考慮兩類(lèi)空間面板模型，即空間滯后模型（SAR）和空間誤差模型（SEM）。

（1）空間滯后模型?？臻g滯后模型假設(shè)被解釋變量存在空間依賴性，具體模型為：

（2）空間誤差模型?？臻g誤差模型假設(shè)不同單元之間的空間相關(guān)性表現(xiàn)在模型的誤差項(xiàng)上，研究的是周邊地區(qū)通過(guò)誤差項(xiàng)影響對(duì)本地區(qū)觀測(cè)值的影響程度。具體模型為：

4.3 模型選擇

30省份國(guó)際人才集聚度的空間面板模型判別檢驗(yàn)結(jié)果如表1所示。 由表5可知，除R-LMLAG不顯著外，其余空間自相關(guān)檢驗(yàn)指標(biāo)均顯著，說(shuō)明傳統(tǒng)的面板模型不再適用，應(yīng)建立空間計(jì)量模型進(jìn)行估計(jì)。其次，關(guān)于SAR和SEM模型的選擇，根據(jù)Anselin等［22］提出的判別準(zhǔn)則得到本文的檢驗(yàn)，可以看出LMERR比LMLAG在統(tǒng)計(jì)上更加顯著，且R-LMERR顯著而R-LMLAG不顯著，說(shuō)明SEM模型要優(yōu)于SAR模型。此外，本文采用空間Hausman檢驗(yàn)方法進(jìn)行固定效應(yīng)和隨機(jī)效應(yīng)檢驗(yàn)。從樣本選擇來(lái)看，本文選擇中國(guó)30個(gè)省份進(jìn)行研究，固定效應(yīng)模型更為合適；從Hausman檢驗(yàn)結(jié)果顯示，固定效應(yīng)模型要好于隨機(jī)效應(yīng)模型。因此，本文選擇固定效應(yīng)下的SEM模型分析國(guó)際人才集聚對(duì)區(qū)域創(chuàng)新的貢獻(xiàn)度，并且進(jìn)一步對(duì)空間固定模型、時(shí)間固定模型和時(shí)空固定模型進(jìn)行估計(jì)。

表5 國(guó)際人才集聚度的空間面板模型判別檢驗(yàn)結(jié)果

4.4 實(shí)證分析

本文建立固定效應(yīng)下的SEM模型分析國(guó)際人才集聚對(duì)于區(qū)域創(chuàng)新的影響程度，為進(jìn)行對(duì)照，同時(shí)給出普通面板固定效應(yīng)模型、SAR模型和SEM模型的分析結(jié)果。從表6可以看出，SAR模型和SEM模型的空間自回歸系數(shù)和空間誤差自相關(guān)系數(shù)均顯著，說(shuō)明空間因素會(huì)對(duì)區(qū)域創(chuàng)新產(chǎn)生影響，因此，未考慮空間因素的普通面板模型估計(jì)會(huì)產(chǎn)生誤差。從各模型回歸結(jié)果看出，與空間面板模型相比，普通面板固定效應(yīng)模型顯然高估了國(guó)際人才集聚對(duì)區(qū)域創(chuàng)新的影響程度。這再一次表明，在檢驗(yàn)國(guó)際人才集聚對(duì)區(qū)域創(chuàng)新的貢獻(xiàn)度時(shí)，空間面板模型更加合適。

關(guān)于SEM模型空間固定效應(yīng)、時(shí)間固定效應(yīng)和時(shí)空固定效應(yīng)模型的選擇，根據(jù)相關(guān)研究，擬合優(yōu)度和對(duì)數(shù)似然函數(shù)值越大，模型解釋力越強(qiáng)［23-24］。從擬合優(yōu)度來(lái)看，空間固定效應(yīng)和時(shí)間固定效應(yīng)的擬合優(yōu)度顯著高于時(shí)空固定效應(yīng)；從對(duì)數(shù)似然函數(shù)值來(lái)看，空間固定效應(yīng)模型的對(duì)數(shù)似然函數(shù)值顯著大于時(shí)間固定模型。此外，空間固定效應(yīng)模型中，絕大多數(shù)系數(shù)均通過(guò)了1%顯著性水平檢驗(yàn)，同時(shí)空間誤差自相關(guān)系數(shù)也顯著高于另外兩個(gè)模型。因此，本文采用空間固定效應(yīng)模型作為解釋模型。

表6 2006—2015年中國(guó)30省份國(guó)際人才集聚對(duì)區(qū)域創(chuàng)新影響的檢驗(yàn)結(jié)果

根據(jù)空間固定效應(yīng)模型回歸結(jié)果，得出以下結(jié)論：

第一，核心解釋變量國(guó)際人才集聚水平在5%水平上顯著，說(shuō)明國(guó)際人才集聚提升了區(qū)域創(chuàng)新能力，國(guó)際人才人數(shù)每增加1%，區(qū)域?qū)＠跈?quán)數(shù)增加0.23%。國(guó)際人才一般具有國(guó)外相關(guān)技術(shù)領(lǐng)域的工作經(jīng)驗(yàn)，掌握相關(guān)核心技術(shù)，其流入可以直接提高中國(guó)區(qū)域人力資本水平；同時(shí)，不同背景的國(guó)際人才集聚還可以通過(guò)專業(yè)交流、技術(shù)合作促進(jìn)當(dāng)?shù)厝瞬艑?duì)專業(yè)知識(shí)的運(yùn)用，從而提升區(qū)域的創(chuàng)新能力。

第二，從控制變量來(lái)看，R&D人員投入對(duì)區(qū)域創(chuàng)新有顯著的正向影響，說(shuō)明科技人員投入是推動(dòng)區(qū)域創(chuàng)新的基礎(chǔ)和關(guān)鍵要素。在校大學(xué)生系數(shù)估計(jì)結(jié)果為正，且通過(guò)了10%顯著性水平檢驗(yàn)，表明高技能人才儲(chǔ)備有利于提升區(qū)域創(chuàng)新能力。技術(shù)市場(chǎng)成交額系數(shù)估計(jì)結(jié)果顯著為正，表明區(qū)域技術(shù)流動(dòng)環(huán)境是區(qū)域提升創(chuàng)新能力的保障，技術(shù)市場(chǎng)越開(kāi)放，區(qū)域創(chuàng)新能力越高。進(jìn)出口總額系數(shù)估計(jì)結(jié)果為負(fù)，說(shuō)明目前中國(guó)各地區(qū)人力資本尚且不足，無(wú)法充分吸收技術(shù)溢出帶來(lái)的好處。人均郵電業(yè)務(wù)量系數(shù)估計(jì)結(jié)果為正卻并不顯著，說(shuō)明信息化水平對(duì)區(qū)域創(chuàng)新有正向影響但是程度不強(qiáng)。

5 結(jié)論與建議

5.1 結(jié)論

本文采用2006—2015年中國(guó)30個(gè)省份的國(guó)際人才和區(qū)域創(chuàng)新相關(guān)數(shù)據(jù)，利用區(qū)位商和探索性空間分析方法，對(duì)各省份國(guó)際人才集聚的空間格局演變特征進(jìn)行分析，并建立空間面板模型考察國(guó)際人才集聚對(duì)區(qū)域創(chuàng)新的貢獻(xiàn)度，得出以下結(jié)論：

第一，中國(guó)國(guó)際人才分布呈現(xiàn)出顯著的非均衡性。東部地區(qū)的上海、北京、廣東、江蘇、天津和遼寧等省市利用其自身發(fā)展優(yōu)勢(shì)，吸引了大量的國(guó)際人才，人才資源優(yōu)勢(shì)明顯；中部地區(qū)國(guó)際人才集聚呈現(xiàn)出明顯的兩極分化格局，湖北和安徽兩省國(guó)際人才集聚度處于全國(guó)中上等水平，但是河南和山西兩省國(guó)際人才資源匱乏；西部地區(qū)大部分省份國(guó)際人才集聚度較低，人才資源處于劣勢(shì)。從時(shí)間上來(lái)看，2006—2015年除浙江和遼寧省國(guó)際人才集聚度有明顯變化外，其余省份國(guó)際人才集聚度變化不明顯。

第二，中國(guó)國(guó)際人才集聚存在顯著的空間正相關(guān)性，國(guó)際人才資源豐富的地區(qū)趨向于和具有較高國(guó)際人才集聚度的地區(qū)鄰近，例如上海、浙江、江蘇和山東等省市位于HH區(qū)，國(guó)際人才資源匱乏的地區(qū)趨向于和國(guó)際人才集聚度較低的地區(qū)鄰近，例如重慶、吉林、黑龍江、四川、內(nèi)蒙、貴州、山西、寧夏、甘肅、湖北、陜西、河南、新疆、青海和云南等省份位于LL區(qū)，并且隨著時(shí)間的推移，這種趨勢(shì)不斷強(qiáng)化。由此可以看出，區(qū)域國(guó)際人才流動(dòng)不僅受本地區(qū)環(huán)境的影響，還受到周邊地區(qū)環(huán)境的影響；同時(shí)，國(guó)際人才集聚度較高的省份臨近更加有利于區(qū)域國(guó)際人才之間進(jìn)行交流與合作，從而促進(jìn)區(qū)域創(chuàng)新。

第三，國(guó)際人才集聚顯著提升了區(qū)域創(chuàng)新能力。國(guó)際人才流入為區(qū)域帶來(lái)了國(guó)外專業(yè)領(lǐng)先技術(shù)，促進(jìn)了區(qū)域創(chuàng)新，同時(shí)通過(guò)與本地區(qū)人才的交流與合作，提高了本地區(qū)人才的專業(yè)水平，從而提升了區(qū)域人力資本的質(zhì)量；與此同時(shí)，不同背景的國(guó)際人才還為區(qū)域帶來(lái)了多元的文化，文化的多樣性激發(fā)了區(qū)域創(chuàng)新活力。此外，R&D人員的投入、區(qū)域教育水平、技術(shù)市場(chǎng)流動(dòng)性都對(duì)區(qū)域創(chuàng)新能力有正向影響，同時(shí)本地區(qū)創(chuàng)新水平還與其周邊地區(qū)創(chuàng)新水平的隨機(jī)沖擊有密切聯(lián)系。

5.2 建議

隨著中國(guó)改革開(kāi)放進(jìn)一步加深，需要引進(jìn)更多的國(guó)際人才推動(dòng)中國(guó)轉(zhuǎn)型發(fā)展，提升創(chuàng)新能力；同時(shí)在中國(guó)參與全球治理體系過(guò)程中，也需要更多通曉國(guó)際語(yǔ)言文化、了解全球治理規(guī)則的專業(yè)人才。因此，就國(guó)家層面而言，應(yīng)繼續(xù)擴(kuò)大開(kāi)放度，積極引進(jìn)海外人才，同時(shí)還應(yīng)做好國(guó)際人才管理服務(wù)工作，進(jìn)一步完善國(guó)際人才相關(guān)法律，明確和保障國(guó)際人才的義務(wù)和權(quán)利。就區(qū)域?qū)用娑裕瑢?duì)于國(guó)際人才集聚度較低的地區(qū)，應(yīng)該加強(qiáng)區(qū)域環(huán)境建設(shè)，從自然環(huán)境、社會(huì)環(huán)境、創(chuàng)新環(huán)境等方面提升自身對(duì)國(guó)際人才的吸引力；對(duì)于國(guó)際人才集聚度較高的地區(qū)，應(yīng)繼續(xù)落實(shí)國(guó)際人才政策，集聚海外優(yōu)秀人才，同時(shí)還應(yīng)發(fā)揮自身優(yōu)勢(shì)，輻射帶動(dòng)其他區(qū)域國(guó)際人才集聚度的提高，從而全面提升中國(guó)國(guó)際人才集聚水平，促進(jìn)區(qū)域創(chuàng)新。