國際人才流入對中國全要素生產(chǎn)率的影響研究

谷媛媛，Jhorland Ayala-García

（1.南京信息工程大學a.商學院；b.環(huán)境與健康研究院，江蘇 南京 210044；2.Central Bank of Colombia，Cartagena Colombia 130027）

一、引 言

隨著經(jīng)濟全球化的不斷深入，大量的國際移民和頻繁的人才跨國流動已經(jīng)成為當今世界經(jīng)濟發(fā)展的重要現(xiàn)象之一。UNDESA統(tǒng)計數(shù)據(jù)顯示，國際移民的數(shù)量從20世紀70年代的8 446萬人增加至2019年的2.72億人（1）。與此同時，在過去的四十多年，海外留學生人數(shù)也急劇上升，全球從1975年80萬人增長至2017年的530萬人，增長了5倍多。海外高層次人才流入對中國技術(shù)進步與創(chuàng)新具有重要的促進作用，對我國而言，在各類來華國際人才中，國際留學生是中國吸引國際人才的重要群體之一，大規(guī)模國際人才流入將成為中國釋放“人才紅利”的重要突破口。本文是基于留學視角的研究，選擇來華的國際留學生作為研究對象，因此本研究主要關注的不是全部國際人才，而僅僅是國際留學生這一類人才。之所以選擇國際留學生作為研究對象，主要基于以下三個方面考慮：

首先，在各類來華國際人才中，國際留學生是中國吸引國際人才的重要群體。相關統(tǒng)計數(shù)據(jù)顯示，1999年，中國留學生總數(shù)為4.47萬人，2010年增長至26.51萬人，并且為了推動來華留學事業(yè)持續(xù)健康發(fā)展，教育部于2010年9月出臺了《留學中國計劃》，到2018年，國際留學生較1999年增長了10多倍，達到49.22萬人。其次，國際留學生畢業(yè)后可選擇留在中國工作。2016年4月首屆來華留學人才招聘會的調(diào)查問卷顯示，參加招聘會的留學生中，計劃在中國進行短期實習的留學生比例達到86.1%，希望留在中國工作的留學生比例高達95%（2）。最后，考慮數(shù)據(jù)的可得性問題。由于國際組織官方數(shù)據(jù)庫以及中國相關數(shù)據(jù)庫均未提供中國省級層面國際人才流入的相關統(tǒng)計數(shù)據(jù)，而關于國際留學生方面的官方統(tǒng)計數(shù)據(jù)較為翔實，為本研究提供了良好的數(shù)據(jù)基礎。

本文分別從全要素生產(chǎn)率變化指數(shù)、技術(shù)進步變化指數(shù)、技術(shù)效率變化指數(shù)三個維度，實證分析國際留學生人才流入對中國全要素生產(chǎn)率的促進作用。本文可能的邊際貢獻是：第一，與國內(nèi)大多數(shù)關于全要素生產(chǎn)率的研究不同，本文重點分析國際留學生人才對中國全要素生產(chǎn)率的影響，具有一定的創(chuàng)新性；第二，本研究在處理可能存在的內(nèi)生性問題時，同時使用留學生規(guī)模的滯后項和各省份空氣質(zhì)量狀況（PM2.5）作為國際人才流入規(guī)模的工具變量，使研究結(jié)論更加穩(wěn)?。坏谌?，本研究在線性模型分析的基礎上，進一步使用面板門限方法研究了國際留學生人才對全要素生產(chǎn)率的非線性影響機制。

二、文獻綜述與機制分析

（一）關于全要素生產(chǎn)率的相關研究

關于全要素生產(chǎn)率以及影響其增長的相關因素研究，一直以來都是學術(shù)界關注的熱點問題。新古典經(jīng)濟增長理論認為，全要素生產(chǎn)率（Total Factor Productivity）的增長是經(jīng)濟持續(xù)增長的重要源泉。Solow（1957）提出將技術(shù)因素納入經(jīng)濟增長的理論模型，開創(chuàng)了全要素生產(chǎn)率測算的先河［1］。Farrell（1957）進一步將全要素生產(chǎn)率分解為技術(shù)進步變化和技術(shù)效率變化［2］，技術(shù)進步主要包括技術(shù)創(chuàng)新和技術(shù)效率兩個方面（蘇治和徐淑丹，2015）［3］，經(jīng)濟組織的變化、勞動力人力資本存量的提升以及促使生產(chǎn)函數(shù)變化的各項因素均可納入“技術(shù)變化”，而創(chuàng)新則更加偏向于新技術(shù)和新方法的發(fā)明（周興和張鵬，2014）［4］。在封閉條件下，一國全要素生產(chǎn)率的高低主要取決于本國的研發(fā)（Research and Development，R&D）存量以及國內(nèi)企業(yè)的研發(fā)投資規(guī)模；而在開放條件下，一國全要素生產(chǎn)率的高低不僅取決于本國的研發(fā)存量，同時還與國外的研發(fā)知識溢出有重要關系。因此，尤其對于技術(shù)水平相對較低的發(fā)展中國家和地區(qū)來說，利用發(fā)達國家的技術(shù)溢出是促進本國技術(shù)進步的重要途徑之一。已有的關于影響全要素生產(chǎn)率因素的相關研究，主要包括國際投資與貿(mào)易（齊紹洲和徐佳，2018）［5］、基礎設施建設（劉生龍和胡鞍鋼，2010）［6］、金融發(fā)展水平（黃大為，2021）［7］以及人力資本水平（潘毛毛和趙玉林，2020；劉家悅等，2020）［8-9］。

（二）關于技術(shù)溢出效應的相關研究

TFP的增長來源于本國研發(fā)能力和對海外研發(fā)資本知識溢出的吸收能力，已有大量文獻對國際知識溢出的潛在渠道進行了研究。知識溢出（Knowledge Spillovers）是知識外部性的一種表現(xiàn)，是指包括信息、技術(shù)、管理經(jīng)驗在內(nèi)的各種知識通過交易或非交易的方式流出原先擁有知識的主體（3）。傳統(tǒng)觀點認為，國際知識溢出效應主要是通過國際貿(mào)易、外商直接投資、對外直接投資等渠道產(chǎn)生的（吳哲等，2015；蔡偉毅和陳曉薇，2018；蔣含明，2019）［10-12］。FDI可以通過技術(shù)外溢效應提高中國的全要素生產(chǎn)率，同時通過技術(shù)尋求型對外直接投資獲取東道國的技術(shù)溢出也是促進本國技術(shù)進步的重要途徑之一（Kee，2015）［13］。Keller（2002）發(fā)現(xiàn)，進口貿(mào)易會產(chǎn)生技術(shù)溢出效應，且產(chǎn)業(yè)內(nèi)貿(mào)易比產(chǎn)業(yè)間貿(mào)易更容易吸收相關技術(shù)知識，從而加速國際知識溢出［14］。人力資本流動是知識溢出的另一個重要渠道，勞動力在發(fā)達國家與發(fā)展中國家間的流動，將通過知識技術(shù)的流動促進發(fā)展中國家的技術(shù)進步和經(jīng)濟增長（Gagliardi，2015）［15］。國際人才流動是促進科技在全球范圍內(nèi)迅速擴散的重要機制，Le（2008）研究發(fā)現(xiàn)勞動力跨國流動能有效地促進技術(shù)轉(zhuǎn)移，由于人力資本的流入增強了東道國吸收國外技術(shù)的能力［16］，因此對研發(fā)溢出過程起著決定作用（王芳，2016）［17］。此外，相關研究也發(fā)現(xiàn)，海歸回流和國際人才流入能夠有效促進我國的技術(shù)進步和創(chuàng)新效率的提升（牛雄鷹等，2018）［18］。

（三）人力資本流動與技術(shù)進步

1.人力資本的外部性

人力資本的外部性主要是指技術(shù)和知識的外溢和擴散，現(xiàn)代經(jīng)濟增長理論強調(diào)人力資本外部性如何改變特定工人的生產(chǎn)率。一個突然被許多高技能工人包圍的工人將通過接觸新的思想和觀念來提高自己的生產(chǎn)力（Borjas，2014）［19］。然而，這種生產(chǎn)力溢出效應總是與經(jīng)濟學分析中的核心法則，即傳統(tǒng)的稀缺性法則和收益遞減法則并存。根據(jù)Jones and Romer（2010）［20］的研究，本文假設生產(chǎn)函數(shù)取決于研究思想存量A、資本存量K、工人的數(shù)量L，并假設K和L有不變的回報。因此，生產(chǎn)函數(shù)可以進一步寫為：

其中，φ表示“外部性的彈性”，即研究思想存量每增長1%所帶來的產(chǎn)出增長的百分比。在已有文獻中，通常假定研究思想存量與工人數(shù)量成正比（或者簡化為A=L）。因此，高技能移民的邊際產(chǎn)出可表示為：

高技能移民的大量流入同時增加了研究思想和工人數(shù)量，這里可以從短期和長期兩個角度來闡釋該模型的含義。根據(jù)經(jīng)濟學定義，資本存量K在短期內(nèi)是固定的，但長期來看是完全可調(diào)整的。如果投入品市場是具有競爭性的，那么額外的資源將不斷地進入投入品市場，直到這些資源的回報率r再次等于世界水平，同時資本存量變化率等于勞動力規(guī)模變化率。那么，引起高技能工人邊際產(chǎn)出的變化可表示為：

其中：m=dlogL；s k表示資本在收入中所占的份額。通過（3）式，可以清楚地看出短期內(nèi)溢出效應與收益遞減規(guī)律之間的關系。如果彈性φ足夠大，那么高技能工人邊際產(chǎn)出的價值則會增加。否則，短期內(nèi)對工人邊際產(chǎn)出的影響將是負面的。該式還表明，從長期來看，當資本存量完全適應高技能供給的沖擊之后，高技能工人邊際產(chǎn)出必然上升。因此，長期來看人口規(guī)模增加能夠帶來收益，這主要是因為與資源稀缺性的負面影響相比，可利用的研究思想存量的增加帶來的正面影響處于主導地位（Jones and Romer，2010）［20］。

2.“干中學”效應

國際人才的流入一方面可以通過自身的專業(yè)技術(shù)優(yōu)勢直接促進流入國的技術(shù)進步，另一方面還可以通過本國企業(yè)間的技術(shù)擴散進一步提升當?shù)丶夹g(shù)水平。首先，跨國人才較多企業(yè)通過自身擁有的人員和技術(shù)優(yōu)勢，借助研發(fā)合作協(xié)議等形式對當?shù)仄髽I(yè)實行技術(shù)轉(zhuǎn)移，促進行業(yè)整體技術(shù)水平的提高；其次，國際人才較多企業(yè)具有較強的國際化視野，其先進的技術(shù)知識和生產(chǎn)管理經(jīng)驗可能會對本土人才較多企業(yè)產(chǎn)生一定的示范效應，本土人才較多企業(yè)通過對跨國人才較多企的模仿與學習可以實現(xiàn)“干中學”（Learning By Doing）式的技術(shù)進步（Zucker and Darby，2009）［21］；最后，兩類企業(yè)間的人才流動也可能通過技術(shù)外溢效應，帶動本土高技術(shù)人才的培養(yǎng)，本土勞動力通過“干中學”不斷向國際人才學習，吸收掌握先進技術(shù)，員工間的示范效應產(chǎn)生“干中學”式的技術(shù)擴散與普及，從而進一步提高勞動力的總體素質(zhì)。

本研究重點關注的是國際人才流入對技術(shù)進步的影響，一方面，國際人才流入無疑會直接增加當?shù)氐娜肆Y本存量水平；另一方面，國際人才在流動過程中也會進一步促進知識溢出和技術(shù)擴散。因此，基于上述分析，本文提出如下研究假設：國際人才流入可以通過人力資本的外部性產(chǎn)生知識溢出效應，從而有效地促進地區(qū)全要素生產(chǎn)率的提升。

三、計量模型構(gòu)建與變量選取

（一）計量模型構(gòu)建

借鑒郭家堂和駱品亮（2016）［22］、Beugelsdijk et al.（2018）等有關全要素生產(chǎn)率的實證研究模型［23］，本文構(gòu)建如下回歸方程：

其中：i表示地區(qū)；t表示時間；Y為被解釋變量，指各省份的全要素生產(chǎn)率（TFP）及其分解指標，包括技術(shù)進步（Tech）和技術(shù)效率（Eff）；fore_stu表示國際人才流入規(guī)模；CV表示控制變量；μi表示非觀測的個體固定效應；τt表示時間固定效應；εit表示隨機誤差項。

（二）變量選取與數(shù)據(jù)來源

1.被解釋變量

全要素生產(chǎn)率及其分解指標為被解釋變量。本文運用Malmquist指數(shù)法計算全要素生產(chǎn)率，其理論方法已相對較為普及（許培源，2012；肖挺，2021）［24-25］。該方法將TFP分解為技術(shù)進步和技術(shù)效率兩個部分，可以避免在研究中技術(shù)進步與技術(shù)效率的相互掩蓋，結(jié)論更加準確（郭家堂和駱品亮，2016）［22］。采用該方法測算全要素生產(chǎn)率時所用的產(chǎn)出變量和投入變量如下：

（1）產(chǎn)出變量。采用1999—2018年中國31個省份的生產(chǎn)總值和生產(chǎn)總值指數(shù)，以此計算中國各省份實際生產(chǎn)總值（以1978年為基期）來衡量各省份的產(chǎn)出，數(shù)據(jù)來源于《中國統(tǒng)計年鑒》。

（2）投入變量。包括勞動力投入和資本存量。勞動力投入以中國各省份的就業(yè)人口來衡量；關于資本存量數(shù)據(jù)，鑒于中國目前尚無這方面的直接統(tǒng)計數(shù)據(jù)，本章借鑒單豪杰（2008）的估算方法［26］，采用永續(xù)盤存法進行估算，即某期物質(zhì)資本的存量由上期的資本存量減去當期的折舊再加上當期物質(zhì)資本投資得到。估算公式為：

其中：i代表省份；t代表年份；K代表實際的資本存量；I代表固定資產(chǎn)總額（當年價）；P為固定資產(chǎn)投資價格指數(shù)；δ為折舊率，參考單豪杰（2008）的做法，取值10.96%。

2.核心解釋變量：國際人才流入規(guī)模

本研究是基于留學視角的研究，選擇國際留學生作為研究對象，因此主要關注的是國際留學生這一類人才。因此，核心解釋變量的選擇，參考谷媛媛和邱斌（2019）［27］的研究，使用各省份國際留學生數(shù)量作為國際人才流入規(guī)模的代理變量，包括學歷留學生（大專學生、本科生、碩士生和博士生）和非學歷留學生（訪問學生、高級訪問學生、語言訪問生和短期留學生）。這里使用的中國留學生統(tǒng)計數(shù)據(jù)包括畢業(yè)生、在中國留學的新生以及同年繼續(xù)留學的學生，該統(tǒng)計數(shù)據(jù)僅包括中國大陸的留學生。

3.控制變量

Mankiw et al.（1995）認為，教育在技術(shù)進步外生的新古典增長模型中是一個附加的生產(chǎn)性因素［28］，能夠有效地促進生產(chǎn)率增長。為了得到無偏的估計結(jié)果，參考已有文獻（郭家堂和洛品亮，2016）［22］，本研究進一步加入各省份的專利申請水平（Patent）、國有企業(yè)改革（Noe）、外商直接投資（FDI）、對外開放程度（Open）、基礎設施狀況（Infra_stru）、人均教育支出（Edu_exp_pc）等控制變量。

本研究使用各省份歷年的專利申請數(shù)量來衡量其技術(shù)創(chuàng)新水平；使用非國有企業(yè)的就業(yè)人數(shù)在總就業(yè)人口中所占的比例來衡量我國國有企業(yè)的改革程度；使用各省份外商直接投資額來衡量其外商投資水平；使用進出口貿(mào)易總額來衡量各地區(qū)的對外開放程度；使用各省份鐵路公里數(shù)與公路公里數(shù)之和與其面積之比衡量地區(qū)的基礎設施水平；關于人均教育支出，使用各省份歷年地方政府教育支出經(jīng)費額除以各地區(qū)的小學、初中、高中以及高等院校的在校生人數(shù)總和得到，所有控制變量中使用外幣表示的均折算為人民幣價格，同時相應的價格指數(shù)調(diào)整為2018年不變價格，以剔除價格因素的影響。

此外，考慮在樣本期間內(nèi)所發(fā)生的重大政策變化或外部沖擊可能會對被解釋變量產(chǎn)生一定的影響，2008年一場始發(fā)于美國的金融危機對全球經(jīng)濟產(chǎn)生了重要影響，因此，本研究在實證分析部分還加入了衡量經(jīng)濟環(huán)境突變的虛擬變量Dummy2008，即在2008年之前該變量取值為0，在2008年及2008年之后取值為1。

通過檢驗方差膨脹因子方法得到，所有變量VIF均值為4.12，小于10，從而排除了模型可能存在的多重共線性問題；同時，考慮31個樣本省份在人文地理、經(jīng)濟發(fā)展、社會風俗等方面存在一定的差異，為控制住個體效應和時間效應，最終將模型確定為包含個體效應和時間效應的雙向固定效應模型。

（三）數(shù)據(jù)來源與描述性統(tǒng)計

鑒于來華留學生統(tǒng)計的相關數(shù)據(jù)始于1999年，且目前最新資料只更新至2018年，故本文選取1999—2018年31個省份（不包括港澳臺地區(qū)）共計562個觀測值的面板數(shù)據(jù)作為研究樣本。其中計算各省份人均人力資本數(shù)據(jù)來源于2000—2019年《中國人口和就業(yè)統(tǒng)計年鑒》，各省份國際留學生規(guī)模數(shù)據(jù)來源于1999—2018年《來華留學生簡明統(tǒng)計》，其他相關數(shù)據(jù)來源于2000—2019年《中國統(tǒng)計年鑒》。

從表1可以看出，1999—2018年，31個省份全要素生產(chǎn)率變化指數(shù)（TFP）、技術(shù)進步變化指數(shù)（Tech）和技術(shù)效率變化指數(shù)（Eff）3個指標的對數(shù)均值分別為0.995 3，1.001 1和0.994 3。在國際流入人才規(guī)模方面，人才規(guī)模的對數(shù)均值為7.593 5，標準差為1.957 5，與被解釋變量以及其他控制變量相比，國際流入人才規(guī)模的離散程度較大。至于專利申請水平（Patent）、國有企業(yè)改革（Noe）、外商直接投資（FDI）、對外開放程度（Open）、基礎設施狀況（Infra_stru）、人均教育支出（Edu_exp_pc）等7個控制變量，各省份之間或同一省份的不同時期也存在一定差異。從標準差看，技術(shù)創(chuàng)新水平和外商直接投資2個變量的離散程度相對較為明顯，國有企業(yè)改革變量的離散程度最?。欢鴱淖畲笾蹬c最小值之間的差距看，技術(shù)創(chuàng)新水平和基礎設施狀況2個變量差距較為明顯。

表1 變量的描述性統(tǒng)計

四、實證結(jié)果分析

該部分利用1999—2018年省級層面的面板數(shù)據(jù)分析國際人才流入對我國全要素生產(chǎn)率的影響。

（一）基準回歸結(jié)果分析

如上文所述，本研究在分析中使用了全要素生產(chǎn)率變化指數(shù)（TFP）、技術(shù)進步變化指數(shù)（Tech）、技術(shù)效率變化指數(shù)（Eff）3個指標分別作為被解釋變量。表2匯報了全樣本下國際人才流入影響全要素生產(chǎn)率的固定效應估計結(jié)果。

表2 國際人才流入影響全要素生產(chǎn)率的基準回歸結(jié)果（OLS）

回歸結(jié)果顯示，國際人才流入規(guī)模能夠顯著促進地區(qū)全要素生產(chǎn)率的提升：國際人才流入規(guī)模每增加1%，全要素生產(chǎn)率變化指數(shù)（TFP）將增加0.000 055，且在5%水平下顯著；其對技術(shù)效率變化指數(shù)（Eff）的影響為：國際人才流入規(guī)模每增加1%，技術(shù)效率變化指數(shù)（Eff）將增加0.000 047，且在5%水平下顯著；對技術(shù)進步變化指數(shù)（Tech）沒有顯著的影響。正如前面理論機制部分的分析，這主要是因為，一方面，國際人才的流入直接充裕了流入地區(qū)的知識庫，提升了人力資本存量（魏浩和袁然，2018）［29］。流入中國的國際人才是在國外接受過或正在接受高等教育或者擁有一定國外相應技術(shù)領域工作經(jīng)驗的短期移民，這類人群一般具有較高的技能水平，掌握相關領域一定的專業(yè)技術(shù)知識，其流入中國可以提升中國勞動力的平均技術(shù)水平，從而直接促進中國人力資本量的積累和質(zhì)的提升（李平和許家云，2011）［30］。另一方面，國際人才的流入不僅可以通過人力資本的外部性促進國際知識溢出，促進技術(shù)進步，同時還可以通過促進對外貿(mào)易、外商直接投資以及專利的投資和引用，間接促進國際知識溢出水平。

其他控制變量中，基礎設施水平對提升全要素生產(chǎn)率具有顯著的積極作用。同時回歸結(jié)果還顯示，技術(shù)創(chuàng)新水平和對外開放程度也可以在一定程度上促進地區(qū)全要素生產(chǎn)率的提升，而經(jīng)濟環(huán)境的突變對全要素生產(chǎn)率具有顯著的負影響。

（二）分樣本回歸結(jié)果分析

1.按國際留學生人才是否獲得學歷證書分組分析

為了進一步探索來不同類型的國際留學生人才是否對全要素生產(chǎn)率存在不同的促進作用，這里將樣本分為學歷留學生組和非學歷留學生組進行子樣本分析，表3匯報了子樣本的回歸結(jié)果。根據(jù)回歸結(jié)果，可以發(fā)現(xiàn)國際留學生人才對全要素生產(chǎn)率的促進效應主要來自學歷留學生。這可能是由于：一方面，學歷留學生通常學習周期較長，其在中國生活和學習的時間較長，有更多的機會參與到高校企業(yè)的項目研究開發(fā)或到企業(yè)中積累實習工作經(jīng)驗，而非學歷留學生則在中國的學習時間較短，因此產(chǎn)生的影響并不明顯；另一方面，學歷留學生在取得中國的學歷學位證書后，一旦有機會，更有可能選擇繼續(xù)在中國工作和生活，因此其對全要素生產(chǎn)率產(chǎn)生的促進效應更為明顯。

表3 按是否獲得學歷證書分組回歸結(jié)果

2.按國際留學生人才是否獲得中國政府獎學金分組分析

為了促進中國與世界各國在各個領域的交流與合作，中國政府于20世紀50年代開始設立中國政府獎學金，用于資助世界各國學生、學者到中國高等學校學習和研究。中國政府獎學金按學生類別分為本科生獎學金、碩士研究生獎學金、博士研究生獎學金，漢語進修生獎學金、普通進修生獎學金和高級進修生獎學金。因此，這里分別檢驗了獲得中國政府獎學金留學生和自籌經(jīng)費來華學習留學生對地區(qū)全要素生產(chǎn)率的不同效應。表4的回歸結(jié)果顯示，國際留學生人才對全要素生產(chǎn)率的促進效應更多地來自自籌經(jīng)費留學生，而獲中國政府獎學金留學人才的促進效應相對較弱，僅在10%的水平下顯著，此外，自籌經(jīng)費人才還對技術(shù)效率有一定的正向影響。

表4 按是否獲得中國政府獎學金分組回歸結(jié)果

（三）內(nèi)生性問題處理

為了進一步驗證上述結(jié)果的穩(wěn)健性，避免由于模型存在內(nèi)生性問題而導致參數(shù)估計不一致情況的出現(xiàn)，在該部分進一步采用工具變量二階段最小二乘法（IV-2SLS）進行分析。由于國際留學生規(guī)模可能與地區(qū)科技水平之間存在雙向因果關系，即國際留學人才的流入可以促進地區(qū)科技水平的提升，同時科技水平較高的地區(qū)也可能吸引更多的國際留學人才，因此，這里選擇國際留學生規(guī)模的滯后項作為工具變量進行分析。表5中的回歸系數(shù)較OLS的結(jié)果有所增大，但無論是對TFP還是其分解變量的影響及顯著性均未發(fā)生變化，結(jié)論與OLS的結(jié)論保持一致，這說明本文的研究結(jié)論是穩(wěn)健的。進一步地，本文還使用各省份空氣質(zhì)量狀況（PM2.5）作為工具變量再次進行穩(wěn)健性檢驗。一方面，考慮空氣質(zhì)量狀況具有較強的外生性，滿足工具變量的外生性條件，另一方面，不同省份空氣質(zhì)量以及環(huán)境污染狀況的確是影響國際人才選擇的一個重要因素（李明和張亦然，2019）［31］，在其他條件不變的情況下，空氣質(zhì)量狀況越好的地區(qū)越容易吸引更多的國際人才流入，因此滿足工具變量的相關性條件。表5中第一階段回歸結(jié)果顯示F統(tǒng)計量的值為71.77，根據(jù)一個經(jīng)驗規(guī)則，只要F統(tǒng)計量大于10，則不必擔心弱工具變量問題，因此，空氣質(zhì)量狀況是一個較好的工具變量。回歸結(jié)果顯示，在使用空氣質(zhì)量狀況（PM2.5）作為工具變量進行回歸時，基本結(jié)論依然穩(wěn)健，即對TFP的影響結(jié)論是一致的，但是對于tech和eff的顯著性發(fā)生了變化。出現(xiàn)這一結(jié)果可能是由于使用PM2.5作為國際留學生規(guī)模的工具變量時，考慮在其他條件不變的情況下，空氣質(zhì)量狀況越好的地區(qū)越容易吸引更多的國際人才流入，而環(huán)境狀況的好壞可能更多地是與技術(shù)進步（Tech）相關，而不是技術(shù)效率（Eff）?？傮w來看，在使用工具變量法時，并沒有改變本文的核心結(jié)論。

表5 工具變量法回歸結(jié)果（2SLS）

續(xù)表5

五、門檻效應分析

以上使用線性分析框架檢驗了各省份國際人才流入對全要素生產(chǎn)率的影響，然而31個省份在經(jīng)濟發(fā)展水平方面存在較大差異，國際人才流入對地區(qū)全要素生產(chǎn)率的影響很可能隨著某個變量（門檻變量）而變化（呂延方等，2015）［32］。根據(jù)Hansen（1996）提出的“門檻回歸”方法，該部分通過構(gòu)建門檻回歸模型進一步考察國際人才流入對全要素生產(chǎn)率的非線性影響［33］。

（一）門檻模型構(gòu)建

根據(jù)Hansen（1999）提出的門檻面板回歸模型［34］，同時考慮數(shù)據(jù)自身特點，采用如下兩區(qū)制回歸模型：

其中：i表示個體；t表示時間；Y it表示被解釋變量；X it表示受到門檻變量影響的核心解釋變量；q it表示門檻變量；φ表示給定的門檻值；CVit表示一組除核心解釋變量以外的控制變量，θT表示控制變量的系數(shù)向量；λ1和λ2分別表示在門檻值q it≤φ和q-it＞φ時核心解釋變量的系數(shù)；I(·)為示性函數(shù)，即當滿足括號里的條件時取值為1，反之取值為0；εit為隨機擾動項。

在回歸模型（6）中，φ相應的殘差平方和為S(φ)，根據(jù)已有研究，如果回歸中的τ越接近真實的門檻值水平，則回歸模型的殘差平方和越小。因此，可以采用最小化S(φ)得到φ的估計值，即

在得到φ的估計值之后，進一步可估計出其他相關系數(shù)。

得到門檻回歸的參數(shù)值后，應對門檻效應進行兩個方面的檢驗，即門檻效應的顯著性檢驗和門檻值的真實性檢驗，具體如下：

第一個顯著性檢驗是檢驗回歸模型（6）中的λ1和λ2是否具有顯著的差異，如果通過檢驗發(fā)現(xiàn)λ1=λ2，則意味著該模型不存在顯著的門檻特征。這里檢驗門檻效應的原假設為H0：φ1=φ2，相應的備擇假設為H1：φ1≠φ2。Hansen（1999）提出的檢驗統(tǒng)計量如下［34］：

其中：S0表示在原假設（即無門檻效應）條件下的殘差項平方和；S表示具有門檻效應時的殘差項平方和；σ^2表示擾動項方差的一致估計。在無門檻效應H0假設條件下，門檻參數(shù)φ無法識別。因此，F(xiàn)統(tǒng)計量的分布是非標準的χ2分布。Hansen（1996）提出以統(tǒng)計量本身的大樣本分段函數(shù)來轉(zhuǎn)換［33］，得到大樣本下的P值。在H0成立的條件下，證明P值統(tǒng)計量在大樣本下漸近服從均勻分布。本文對F統(tǒng)計量的臨界值使用自抽樣法（Bootstrap）以檢測門檻效應的顯著性，并在此基礎上構(gòu)造其P值。如果接受原假設H0:φ1=φ2，則模型為線性模型，反之，則表示存在門檻效應。

第二個門檻值的真實性檢驗則是檢驗門檻估計值與真實值是否相等。Hansen（1996）使用極大似然法檢驗門檻值［33］，其似然比檢驗統(tǒng)計量如下：

其中，S()和依次表示在H0下估計參數(shù)時得到的殘差平方和以及殘差平方。Hansen（2000）得出在給定的顯著性水平α（0.1，0.05或0.01）下，當時，則拒絕原假設。

以上是僅考慮單一門檻的情形，無論是從計量角度來看還是在實際的經(jīng)濟分析中，都有可能出現(xiàn)同時存在多個門檻值的情形。在此，以雙重門檻模型為例：

這里的估計方法為假定單一門檻模型中估計出的1為已知，并在此基礎上使用相同的方法進一步搜索φ2，即殘差平方和最小時對應的2。接著對2進行門檻效應檢驗，原假設為H0：只存在單一門檻；H1：存在雙門檻。其對應的檢驗統(tǒng)計量如下：

接著使用自抽樣法來模擬似然比統(tǒng)計量的漸近分布，構(gòu)造相應的P值，并判斷是否接受原假設。這里需要注意的是，Bai（1997）研究表明，2是漸近有效的，但1不具有此性質(zhì)［35］。因此，可以固定φ^2對1進行重新搜索，繼而獲得其優(yōu)化后的一致估計量1。然后仍需進行門檻值的真實性檢驗，如檢驗結(jié)果依舊拒絕原假設，則繼續(xù)重復上述步驟，直至接受原假設，則可確定具體的門檻個數(shù)，多重門檻模型即為雙重門檻模型的擴展。

（二）門檻效應檢驗

由于地區(qū)基礎設施水平是吸引人才流入的重要影響因素之一，因此本文選擇地區(qū)基礎設施建設水平作為門檻變量?；诨貧w模型（4），分別設定單一門檻模型和雙重門檻模型，具體如下：

其中：i表示地區(qū)；t表示時間；Y為被解釋變量，指各省份全要素生產(chǎn)率（TFP）以及其分解指標，包括技術(shù)進步（Tech）和技術(shù)效率（Eff）；fore_stu表示受門檻變量影響的核心解釋變量；CV表示其他控制變量；q it為門檻變量。

1.門檻檢驗

首先對模型進行門檻效果檢驗，從而確定門檻的個數(shù)，進而確定具體的模型形式。該部分分別對模型在不存在門檻、存在一個門檻以及存在兩個門檻的假設下進行估計，表6匯報了F統(tǒng)計量和采用自抽樣法（Bootstrap）得到的P值。門檻檢驗結(jié)果顯示，模型通過了單一門檻效應檢驗，且在1%水平下顯著，但雙重門檻效應則未通過檢驗，說明該模型只存在一個門檻值。同時，在表6中還列出了各門檻的估計值和相應的95%的置信區(qū)間。

表6 門檻效果檢驗

2.模型參數(shù)估計結(jié)果

表2的模型（4）匯報了以地區(qū)基礎設施水平作為門檻變量的門檻回歸模型結(jié)果。這里以門檻值0.139 9為標準，將基礎設施水平劃分為較高水平和較低水平，lnfore_stu_1和lnfore_stu_2兩個變量分別對應于基礎設施水平較低和基礎設施水平較高兩個區(qū)間的lnfore_stu變量?；A設施水平對全要素生產(chǎn)率的影響則呈現(xiàn)出單一門檻特征，當基礎設施水平小于或等于門檻值0.139 9時，國際人才流入規(guī)模對全要素生產(chǎn)率變化指數(shù)的彈性系數(shù)為0.001 2，當基礎設施水平跨越門檻值后，彈性系數(shù)則上升為0.007 5，且在1%水平下顯著。這說明地方基礎設施水平的提升能夠顯著吸引國際人才流入，但前提是基礎設施要達到一定門檻值，這種促進效應才能更為有效地發(fā)揮出來。

六、結(jié)論與建議

（一）簡要結(jié)論

本文采用1999—2018年中國省級層面面板數(shù)據(jù)，分別從全要素生產(chǎn)率變化指數(shù)（TFP）、技術(shù)進步變化指數(shù)（Tech）、技術(shù)效率變化指數(shù)（Eff）三個維度實證分析了國際人才流入對中國全要素生產(chǎn)率的影響。研究發(fā)現(xiàn)，國際人才流入規(guī)模能夠顯著促進地區(qū)全要素生產(chǎn)率的提升：國際人才流入規(guī)模每增加1%，全要素生產(chǎn)率變化指數(shù)（TFP）將增加0.000 055，且在5%水平下顯著；其對技術(shù)效率變化指數(shù)（Eff）的影響為：國際人才流入規(guī)模每增加1%，技術(shù)效率變化指數(shù)（Eff）將增加0.000 047，且在5%水平下顯著；對技術(shù)進步變化指數(shù)（Tech）沒有顯著的影響。為了進一步探索來不同類型的國際人才是否對全要素生產(chǎn)率存在不同的促進作用，本研究還將樣本分為學歷留學生組、非學歷留學生組和獲得中國政府獎學金留學生、自籌經(jīng)費來華學習留學生進行兩組子樣本分析，研究發(fā)現(xiàn)，國際人才對全要素生產(chǎn)率的促進效應主要來自學歷留學生，流入的國際人才無論是否獲取政府獎學金，均對全要素生產(chǎn)率有顯著促進效應。同時，為了進一步檢驗本文實證結(jié)果的穩(wěn)健性，分別使用留學生規(guī)模的滯后項和地區(qū)PM2.5作為工具變量，采用工具變量二階段最小二乘法（IV-2SLS）進行檢驗。此外，考慮國際人才流入對全要素生產(chǎn)率的影響可能是非線性的，本文還通過構(gòu)建門檻回歸模型進一步分析，選擇基礎設施水平作為門檻變量，研究發(fā)現(xiàn)，基礎設施水平對全要素生產(chǎn)率的影響均呈現(xiàn)單一門檻特征。

（二）政策建議

（1）由于國際留學人才對中國的全要素生產(chǎn)率有顯著的促進作用，政府應高度重視國際人才因素在提升全要素生產(chǎn)率中的重要作用。在吸引國際留學生人才方面，Raycbaudburi et al.（2007）指出，人均GDP、高等教育入學率和生活成本等因素會影響留學生的目標決策［36］。因此，一方面，政府部門可以通過進一步擴大獎學金的覆蓋范圍和增設獎學金在各個地區(qū)的名額，從而吸引更多來自發(fā)達國家以及新興發(fā)展中國家的人才；另一方面，在優(yōu)惠政策覆蓋面上可以適當?shù)叵騺碜园l(fā)展中國家的留學生人才傾斜，盡可能地為有需要的學生提供幫助，以此來吸引更多的優(yōu)秀人才。此外，還可創(chuàng)設專門針對海外華人華僑子女來華留學的獎學金政策，他們將有助于傳播中國的文化思想，并在中國與世界各國的對接中發(fā)揮出重要的橋梁作用。

（2）大力推動中國各類人才合作項目的多元化發(fā)展。雖然本文重點關注的是國際留學生人才，但是國際人才的內(nèi)涵遠遠超過留學生的范疇，因此在吸引國際留學生人才的同時，還應重視各類國際人才的引進，尤其是一些攜帶的先進技術(shù)和知識的高端國際人才。中國政府在設立各類外國留學生項目時應兼顧制定面向各類外國專家學者的一些高端人才項目，比如通過開展一些專門針對世界各國的政府官員和社會精英的高端培養(yǎng)項目。如美國的“富布萊特項目”（Fullbright Program）已與160多個國家和地區(qū)簽訂合作協(xié)議，據(jù)美國國務院教育文化局統(tǒng)計，包括“富布萊特項目”在內(nèi)的美國國際學術(shù)交流項目中有395位項目成員成為各國國家或政府首腦，21位成員成為國際組織負責人，77位成員成為諾貝爾獎獲得者。

（3）高校應依托國家政策支持，不斷提升大學的國際聲譽和教育水平。大學的國際聲譽是影響國際留學生流動的重要因素之一（Beine et al.，2014）［37］，因此高校也應進一步提高自身辦學質(zhì)量及其國際知名度。如通過與國際知名高校合作，加大國際化課程比重，制定高層次國際化人才培養(yǎng)計劃，同時采用聯(lián)合培養(yǎng)的方式吸引生源，在國外與當?shù)馗咝Ｂ?lián)合辦學；從最新公布的2020“QS世界大學排名來看”，中國共有42所高校入圍，除排名最高的清華大學名列第16位以外，還有12所高校也進入世界百強。高校在不斷提升國際聲譽與教育水平的同時，本就承擔著為留學生提供教育的重要使命，因此還應努力構(gòu)建一個包容開放的校園環(huán)境，盡可能地將世界各地的文化元素融合在校園里，并且向來自世界各地的國際留學生傳遞出所有師生的熱情與友好，幫助他們更好地融入校園、融入中國。

注 釋：

（1）數(shù)據(jù)來源于《世界移民報告2020》。

（2）數(shù)據(jù)來源于趙曉霞“來華留學生：在中國工作是個好選擇”，載于人民日報海外版，2017年4月28日。

（3）數(shù)據(jù)來源于百度百科（https://doc.mbalib.com/tag/知識外溢）。