马 涛

(南京审计大学，江苏 南京 211899)

一、引言

在中国经济正由高速增长转向高质量、绿色发展的新时代，以劳动密集、扩大投资规模、外需拉动为主要特征的传统经济增长模式已不再适应中国国情。 十九大报告明确强调了人才强国战略，指出要大力集聚各类科技人才，加快建设创新型国家。 建设中国现代化经济体系必须以创新为主要动力，而技术创新必须加大人力资源投入，培养创新型人才。目前国内大多数学者注重研究人力资本与经济增长之间的关系，但对创新人才与经济增长之间关系及其空间外溢效应的研究还不够深入。 基于此，本文利用创新人才集聚对经济增长空间外溢效应的实证检验来揭示创新人才在促进中国经济发展中发挥的作用和效果，从而为我国创新人才自由流动，以及充分发挥创新人才集聚促进经济增长的积极作用提供决策参考。

二、理论分析和研究假设

创新人才是人力资本中具有技术创新能力的部分，美国经济学家Schultz 最早提出人力资本会对经济增长产生正向的促进作用。 Aghion 与Howitt 的内生增长理论认为人力资源影响经济增长的渠道分为三种:首先是直接作用，人力资本与知识人力资本主要通过直接作用于生产率提高进而作用于经济增长；其次是间接作用，人力资本、知识积累通过影响其他生产要素的形成，以及带来知识溢出效应进而推进经济持续增长；最后是联合作用，人力资本的直接和间接作用形成的协同作用机制共同推动了经济增长。 本文认为创新型人才集聚主要以直接作用的方式促进经济增长。

文献资料显示，许多研究采用了区位熵指数、基尼系数或者人才密度等方式测度了创新人才的集聚水平，并在分析其空间分布时发现我国创新型人才主要分布在经济发达的东南地区，落后的西北地区人才密集程度较低。 在有关空间效应的分析中，一些文献指出创新人才集聚可以通过知识外溢等方式有效提升本地区及周边省市的生产效率和技术创新水平，而创新人才集聚带来的技术创新不仅促进了本地区经济发展，同时也对周边地区的经济发展起到带动作用。 同时也有研究指出，中国创新人才区域分配极度不均衡，且人才在整体劳动力中占比很小，创新人才集聚对全要素生产率的提升幅度并不够大，促进经济高质量发展的巨大潜能仍然有待挖掘。 但总体而言，专门研究创新人才集聚对经济增长影响及空间溢出效应的文献相对缺乏，同时，很少有学者指出人才过度集聚会造成周边地区人才资源不足，给其他地区带来负面的影响。 基于此，本文提出研究假设:创新人才集聚在促进本地区经济增长的同时会对邻近省市的经济发展产生负向影响。

三、研究设计

(一)模型构建

为研究创新人才集聚对经济增长的影响以及空间外溢效应，本文构建了如下计量模型进行检验:

式中，

W

是空间权重矩阵，

ρ

表示空间滞后系数，

μ

和

v

分别表示空间效应和时间效应，

ε

为残差，

β

～

β

分别表示各解释变量的空间交互系数。

(二)变量说明与样本选取

1.经济增长(GDP)

利用全国除西藏以外30 个省、自治区、直辖市的实际GDP 来表示，GDP 以2005年作为基期进行平减。

2.科技人才集聚(agg)

利用产业区位熵理论，构建创新人才区位熵用来表示创新人才的集聚程度:

式中用agg 代表各地区创新人才的集聚程度，

T

表示地区

i

的R＆D 人员全时当量，

T

为该地区全部就业人员数量。

T

表示全国R＆D 人员全时当量，

T

为全国全部就业人数。agg 大于1 则表示该地区创新人才集聚程度较高，小于1 表示人才集聚规模较低。

3.控制变量

为了控制其他变量对经济增长的影响，本文选取产业结构、城市化水平、固定资产投资、外商直接投资、人力资本水平以及创新投入水平作为控制变量。 其中，产业结构(ind)利用产业结构升级系数进行衡量，其计算公式如下:其中

y

代表

t

时期，某省第

i

产业总产值占该地区GDP的比重。 本文控制变量中的城市化水平(urb)使用省内城市人口与全省总人口的比值表示，固定资产投资水平直接利用各地区全社会固定资产投资数值来衡量，而外商直接投资(fdi)利用各省统计年鉴中地区实际使用外资数量来表示，接着人力资本水平(edu)利用各省本科及以上人口数与该地区总就业人员数之间的比值来衡量，最后创新投入水平(cos)则是用R＆D 经费内部支出衡量。

本文选取了2005 ～ 2018年我国除西藏外的30 个省、自治区、直辖市的数据作为研究样本，实证分析使用的数据主要从《中国科技统计年鉴》、EPS 数据库以及各省官网统计年鉴中摘录，使用Stata15.0 软件进行统计分析，得出各个变量的描述性统计结果见表1。

表1 实际GDP、创新人才集聚度和其他变量描述性统计

变量 样本量 均值 标准差 最小值 最大值lngdp 420 9.18 0.97 6.30 11.22 agg 420 1.09 1.24 0.14 10.19 ind 420 2.32 0.13 2.07 2.81 urb 420 0.54 0.14 0.27 0.90 lninv 420 8.96 1.03 5.80 10.96 lnfdi 420 5.28 1.68 －1.22 7.72 edu 420 0.06 0.06 0.01 0.39 cos 420 4.94 1.46 0.47 7.90

(三)实证结果与分析

本文利用地理空间权重矩阵来衡量空间上的关联程度，地理距离权重矩阵的构建方式如下:

其中

d

为利用各省、自治区、直辖市经纬度计算出的地理距离。 为研究创新人才集聚对邻近区域的空间溢出效应，本文需要先对2005～2018年数据进行空间依赖性检验，利用Moran's I 值衡量，Moran's I 值的计算方法如下:

其中，

X

表示地区

i

的经济规模即GDP，用

n

表示地区数目，

W

为空间权重矩阵。 结果显示，Moran's I 指数的值为0.11，在1% 的显著性水平下为正，表明相邻省份之间经济增长在空间上具有较显著的相关性，因此在研究时需要考虑空间效应。 本文选用SLX 模型进行检验，为方便研究，本文利用Stata 分别估计出了OLS、SLX 时空双重固定效应及随机效应的结果，详见表2。

表2 基于SLX 模型估计的结果

注:、、分别表示在10%、5%、1% 的水平下显著。 括号内为标准误。

变量 OLS 固定效应 随机效应agg －0.0442**(－2.30)0.0126*(1.96)－0.00398(－0.44)ind －0.238(－0.96)－0.185***(－2.63)－0.0409(－0.41)urb －0.213(－1.08)0.238*(1.74)0.0432(0.25)lninv 0.205***(6.65)0.0899***(8.79)0.109***(7.50)lnfdi 0.0985***(7.19)0.00962***(2.73)0.0140***(2.75)edu －1.000**(－2.38)0.327**(2.14)0.240(1.18)cos 0.473***(16.45)0.0455***(3.32)0.155***(8.45)Wagg －0.279***(－11.98)－0.255***(－7.64)Wind 0.631***(4.19)0.656***(3.02)Wurb 3.829***(7.75)3.798***(5.42)Wlninv 0.0194(0.59)－0.0682(－1.46)Wfdi 0.0909***(4.55)0.141***(4.95)Wedu －0.698*(－1.89)－0.517(－0.98)Wcos 0.0499(1.36)－0.0186(－0.35)R2 0.94 0.56 0.77

Hausman 检验的结果显示拒绝原假设，因此选择SLX 模型时空双重固定效应结果进行分析。 从表2 中可以看出，样本拟合优度较高，创新人才集聚具有明显的空间外溢效应，其余变量在空间上也有不同程度的外溢效应。 由于在SLX模型中，解释变量空间滞后项的估计系数便是对空间溢出效应的直接估计，无须进一步对计量方程估计结果做任何处理，因此可直接分析直接效应与间接效应。

首先观察创新人才集聚对经济增长的直接效应，结果显示在10% 的水平上显著，其系数为0.0126，说明总体上创新人才集聚是可以通过知识溢出以及学习效应促进经济发展的，但是系数较小，原因可能是在短期内创新人才集聚对本地区经济发展的促进作用不够明显，需要较长的时间即长期积累来促进技术创新和经济增长。 而创新人才集聚对经济增长的间接效应显示，在1% 的水平上显著为负，说明本地区创新人才集聚会对邻近省域的经济增长起到抑制作用，邻近地区的人才集聚也会阻碍本地区科研人才的集聚。 究其原因，创新人才的数量是有限的，本省域创新人才的集中必然会导致邻近地区人才的流失，创新人才流入地的经济并不会因为人才集聚而迅速增长，但是邻近省域由于创新人才流失，长期积累的技术优势在短期内被严重消磨，进而阻碍了经济的增长。 其次，创新人才流入地的经济增长不仅不能快速带动周围地区的经济增长，还不能弥补人才流出地经济增长的损失，这最终导致了负向的空间外溢效应。 最后，本地区将其他区域的创新人才吸引过去，从而使得自身相比其他地方更加有吸引力，从而持续并加强创新人才的集聚过程，产生了难以逆转的 “虹吸效应” 。

产业结构升级的本地直接效应显著为负，但是其空间溢出效应显著为正，其原因可能是在短期内，政府通过大量的转移支付去促进产业结构的升级进而造成了资源的浪费，本地产业结构的升级对邻近地区的配套产业产生新的需求，迫使邻近省市的产业自发升级，从而带来该区域的经济发展。但是从长期角度来看，产业升级最终会带来效率的提高以及规模效应，对本地经济发展产生积极作用。

城市化水平对经济增长的直接效应与空间外溢效应结果显示均为正且显著，说明城市化水平的提高不仅能促进本地区经济增长，也能带动周围地区的经济增长，究其原因，城市化水平的提高会吸引更多的人力、投资与技术等，带动该地区的生产消费活动，由于地理上的邻近，周围省市也会受到要素集聚的影响，进而促进经济发展。

固定资产投资与外商直接投资的直接效益皆显著为正，对本地区的经济增长有积极的作用，符合常规预期。 固定资产投资的间接效应不显著，而外商直接投资的间接效应显著，其原因可能是外商直接投资的企业通常市场化水平较高，与邻近区域的交流也较多，因此能够促进其他地区的经济增长。

人力资本水平的直接效益显著为正，其系数为0.327，而间接效应显著为负，其系数为－0.698，说明本地区人力资本水平的提高对经济增长具有较强的正向作用，就业人员中本科及以上学历的人员占比越高，其工作时有更好的知识溢出效应以及技术交流，进而提高生产率，促进经济发展。 但本地区较高的人力资本水平会吸引邻近区域的人力，如同创新人才的虹吸效应，阻碍了外省的经济增长。

最后，本地区创新投入的直接效应在1% 的水平上显著为正，说明创新投入的增加可以带来技术的进步，进而推动经济增长。 但是创新投入的间接效应并不显著说明本地区创新投入的增加并没能影响到外省，技术的进步也没能产生空间外溢效应，原因可能在于技术进步对外省的影响是长期的，短期并不明显。

四、结论与建议

本文利用区位熵指数测算了全国各个省、自治区、直辖市2005～2018年每年创新人才的集聚程度，并利用空间滞后解释变量模型对创新人才集聚的空间外溢效应进行了估计，最后利用空间杜宾模型进行了稳健性检验，基本结论如下:

在全国层面上，创新人才集聚在促进本地经济增长的同时，会阻碍邻近区域的经济发展。 创新人才集聚会形成创新群体，进而充分发挥知识溢出作用，包括知识的交流以及新知识的学习。 创新群体会给企业带来技术的进步，从而提高企业生产效率，降低成本，最终促进了经济的增长。 但是创新人才集聚促进经济增长是一个长期的过程，短期难以见效，因为创新导致技术进步是一个积累的过程。 然而，创新人才集聚对相邻省域的经济增长会起到一个负面的作用，不仅阻碍经济增长，也产生了 “虹吸效应”，不利于外省的短期经济增长，且阻碍邻近省市的长期发展。 其原因主要在于，创新人才集聚很大程度上是一个自发的过程，人才一部分流入高校、企业等较为密集的区域，另一部分会流向户口所在地周边城市，但是近年来各地的 “抢人大战” 愈演愈烈，地方主导了创新人才的集聚，通过转移支付等方式强行使人才流向固定的一些省市，其他省市的创新人才数量锐减，大量人才的流失带走了先进的技术，生产效率降低，成本上升，同时人才大量的流失也使得需求减少，更不利于经济的发展。 与此同时，随着本省域创新人才的集聚，本地区研发经费支出不断提高，以及政府大幅提高人才待遇，邻近省市的创新人才开始自发往本地区转移集聚，外省人才朝着不可逆的方向减少，最终不利于外省经济的长期增长。

基于此，本文得到以下政策启示:①各省在引进人才时需要考虑到创新人才的空间外溢作用，引进人才需要适度合理，目前许多省会城市会给予人才很高的福利待遇，但人才引进计划必然伴随着政府大量的转移支付，过度的转移支付一定程度上会造成效率的损失，还会对邻近省域的经济发展造成不利影响。 因此在引进创新人才时应该适应本省市的经济文化发展现状，避免造成创新人才过度集中却不能充分发挥作用的窘况。 各省、自治区、直辖市政府需要对本地区的人才需求做出评估，找到适应未来发展的创新人才数量。②创新人才流出地的省市需要加强人才保护，增加R＆D 科研人员经费支出，用更好的福利政策留住人才。 此外培养人才同样重要，增加教育支出和创新投入，为以后的发展源源不断输送人才，避免创新人才枯竭，例如优化省市内不同创新主体间人才资源配置结构，引导产学研合作。 ③各个省、自治区、直辖市之间要加强交流，破除地方政府间的合作壁垒，加强府际合作，例如创新人才定期交流、产业间合作等。现阶段地方政府间的合作还是太少，每个省市都在争夺各种资源包括创新人才，此时国家应该主动给这一现象降温，要求各省市根据自身状况合理地吸纳人才，充分发挥有形的手的作用。