葛雅青
(暨南大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院,廣東廣州 510632)
隨著中國經(jīng)濟(jì)增速放緩,人口老齡化和創(chuàng)新能力不足等問題日益突出,人才資源成為推動區(qū)域可持續(xù)發(fā)展的重要動力。在經(jīng)濟(jì)全球化背景下,中國各地區(qū)開始實(shí)施更加開放的人才政策,吸引國際人才來華就業(yè)和創(chuàng)業(yè),努力打造國際人才集聚高地,各城市之間展開了激烈的國際人才競爭大戰(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》,這將對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,成都針對外國人才、外籍華人和外國留學(xué)生等推出出入境改革創(chuàng)新十五條政策措施,積極打造中國中西部出入境便利區(qū)。從國內(nèi)各地區(qū)國際人才大戰(zhàn)背后可以看出,雖然中國正在積極參與全球國際人才競爭,但是人才資源仍然十分匱乏,集聚度不高,同時(shí),各地區(qū)國際人才集聚度也呈現(xiàn)出不同的特征。國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),推動區(qū)域創(chuàng)新發(fā)展[1]。因此,客觀分析中國區(qū)域國際人才集聚的空間格局狀況及其對區(qū)域創(chuàng)新的貢獻(xiàn)度,對于中國未來應(yīng)如何更好地實(shí)施國際人才戰(zhàn)略,集聚全球國際人才,推動區(qū)域創(chuàng)新發(fā)展具有重要意義。
目前,研究國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)注國內(nèi)人才集聚的空間分布格局,如,Qian[2]分析了中國人才的地理分布及其與創(chuàng)新和區(qū)域經(jīng)濟(jì)績效的關(guān)系;李瑞等[3]從國內(nèi)籍貫或出生地、國內(nèi)最高學(xué)歷(位)獲取地和國內(nèi)長期工作地3個角度分析了高級科學(xué)人才集聚成長的時(shí)空格局演化及其驅(qū)動機(jī)制;張美麗等[4]基于區(qū)位商理論,從時(shí)間和空間兩個維度分析中國人才集聚變化??梢钥闯?,現(xiàn)有文獻(xiàn)對于中國國際人才集聚的時(shí)空演變分析關(guān)注度較低。
關(guān)于國際人才與區(qū)域創(chuàng)新之間的關(guān)系,國外有較多學(xué)者研究移民對創(chuàng)新的影響,如,Chellaraj等[5]分析了海外研究生對美國創(chuàng)新的影響,發(fā)現(xiàn)外國研究生數(shù)量增加10%將使美國的專利申請?jiān)黾?.5%;Bosetti等[6]研究了技術(shù)移民對歐洲20個國家創(chuàng)新的影響,發(fā)現(xiàn)高技能的外國人對歐洲的創(chuàng)新能力產(chǎn)生積極影響;Niebuhr[7]探究了勞動力文化多樣性對德國各地區(qū)專利申請的影響,結(jié)果表明來自不同文化背景的工人的知識和能力差異提高了區(qū)域研發(fā)部門的績效。但是目前幾乎沒有研究關(guān)注中國國際人才集聚對區(qū)域創(chuàng)新的影響。
基于此,本文采用2006—2015年中國30個省份(未含西藏和港澳臺地區(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,對區(qū)域國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際人才集聚對區(qū)域創(chuàng)新的貢獻(xiàn)度,以期對各地區(qū)做好引智工作和實(shí)施創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展戰(zhàn)略提供理論依據(jù)。數(shù)據(jù)來源于《境外來中國大陸工作專家統(tǒng)計(jì)調(diào)查資料匯編》(2006—2015年)。
區(qū)位商(location quotient),即專門化率,反映的是一個地區(qū)特定產(chǎn)業(yè)部門的產(chǎn)值在該地區(qū)總產(chǎn)值(GDP)中所占的比重,與全國該部門產(chǎn)值在全國總產(chǎn)值中所占比重方面的比率。該比率越大,說明該地區(qū)某產(chǎn)業(yè)相對于全國其他地區(qū)而言專門化程度越高[8]。公式如下:
作為空間分析中用以計(jì)量所考察的多種對象相對分布的方法[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,用以衡量中國城鄉(xiāng)義務(wù)教育一體化水平;曹威麟等[11]通過構(gòu)建人才區(qū)位商,反映了中國人才集聚水平。本文用國際人才區(qū)位商(ITLQ)來分析中國各省份國際人才集中化程度及其空間分布特征;國際人才指境外來華工作專家。根據(jù)區(qū)位商的一般涵義,本文將國際人才區(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,與全國境外專家人數(shù)在全國就業(yè)人員數(shù)中所占比重的比率。
區(qū)位商指數(shù)僅僅可以衡量區(qū)域國際人才集聚水平,但是卻無法區(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)一步分析中國區(qū)域國際人才集聚的特征,需要對其進(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)分析是探測整個研究區(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)對區(qū)域國際人才集聚進(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)圖對區(qū)域國際人才集聚進(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應(yīng)變量, 縱軸對應(yīng)的是空間滯后向量。根據(jù)Moran 散點(diǎn)圖的含義,第Ⅰ象限表示高國際人才集聚的區(qū)域被高國際人才集聚的其他區(qū)域所包圍,為“高-高”(HH)區(qū);第Ⅱ象限表示低國際人才集聚的區(qū)域被高國際人才集聚的其他區(qū)域所包圍,為“低-高”(LH)區(qū),第Ⅲ象限表示低國際人才集聚的區(qū)域被低國際人才集聚的其他區(qū)域包圍,為“低-低”(LL)區(qū) ;第Ⅳ象限表示高國際人才集聚的區(qū)域被低國際人才集聚度的其他區(qū)域包圍,為“高-低”(HL)區(qū)。
圖 1 區(qū)域國際人才集聚的莫蘭散點(diǎn)圖
由圖2可知,總體來看,2006—2015年30省份的國際人才數(shù)總體呈現(xiàn)出增加趨勢,其中2015年的人數(shù)比2006年增加178 636人,但是國際人才集聚度仍然較低,國際人才資源仍然不足。
圖2 2006—2015年中國30省份國際人才變化趨勢
從區(qū)域差異來看,由表1可知,2006—2015年30省份國際人才主要集聚于東部地區(qū),2015年東部地區(qū)國際人才人數(shù)占30省份國際人才總數(shù)的88.93%;中西部地區(qū)的國際人才資源處于劣勢,人才集聚度不高??梢娭袊鴩H人才分布存在明顯的非均衡性。
表1 2006—2015年中國30省份的區(qū)域國際人才占比
由于國際人才人數(shù)僅僅反映人才資源的絕對規(guī)模,為進(jìn)一步探究區(qū)域國際人才相對規(guī)模的空間分布特征,本文利用國際人才區(qū)位商指標(biāo)對30省份國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,從空間來看,30省份的國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)省份的國際人才集聚度高,在國際人才資源上具有比較優(yōu)勢;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,中國中西部省份國際人才集聚度較低,且呈現(xiàn)出明顯的兩極分化狀態(tài)。從時(shí)間上來看,2006—2015年30省份的國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際人才集聚度發(fā)生較大幅度變化。其中,遼寧省的國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,逐漸失去國際人才資源優(yōu)勢;與之相反的是,浙江省的國際人才區(qū)位商由2006年度的0.95上升到2016年的1.21,國際人才集聚度不斷提高。
表2 2006—2015年中國30省份國際人才集聚區(qū)位商
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省份國際人才的莫蘭指數(shù),并繪制其趨勢變化圖。從表3可以看出,30省份國際人才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年國際人才的莫蘭指數(shù)通過1%顯著性水平檢驗(yàn),國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)果說明中國國際人才的集聚存在空間正相關(guān)性,具體表現(xiàn)為國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30省份國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。這說明中國國際人才集聚的空間自相關(guān)性不斷加強(qiáng)。
圖3 中國30省份國際人才集聚度的莫蘭指數(shù)趨勢
3.2.2 局部自相關(guān)分析
由于莫蘭指數(shù)僅僅揭示了30省份國際人才集聚存在空間正相關(guān),但無法表示各省份國際人才集聚的空間關(guān)聯(lián)性,因此本文利用莫蘭散點(diǎn)圖對樣本區(qū)域國際人才集聚進(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),說明這些省市本身及其周邊省市國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)的國際人才集聚度較低,其周邊省份的國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),表明這些省份的國際人才集聚度低于其周邊省份,被國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),說明這些省市的國際人才集聚度較高但是其周邊省份的國際人才集聚度卻較低;天津、遼寧則同時(shí)跨越了兩個象限。2006和2010年30省份國際人才集聚的空間分布狀況與2015年相差不大。
圖4 中國30省份國際人才集聚莫蘭散點(diǎn)圖
對局部莫蘭指數(shù)統(tǒng)計(jì)量的時(shí)空演化采用時(shí)空躍遷(space-time transitions)測度法來深入刻畫30省份國際人才集聚的時(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種類型:類型Ⅰ躍遷描述的是相對位移的省份躍遷,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:從躍遷類型來看,2006—2015年較多的躍遷類型是省域保持了相同水平的Ⅵ類,躍遷類型為Ⅰ和Ⅱ的省份較少。其中,山東發(fā)生了Ⅰ類躍遷,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類躍遷,從第Ⅱ象限LH區(qū)變化到第Ⅲ象限LL區(qū)。躍遷類型為某份及其鄰近省份均發(fā)生躍遷的類型Ⅲ的省份則最不普遍。
表4 2006、2010和2015年中國30省份國際人才集聚度的時(shí)空演化
表4 (續(xù))
綜上所述,從空間上看,中國30省份國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);中西部省份的國際人才集聚度較低,人才資源相對不足。從時(shí)間來看,2006—2015年各省份國際人才集聚的空間正相關(guān)性保持相對穩(wěn)定,這說明中國國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“東—中—西”國際人才優(yōu)勢逐漸遞減的分布格局在未來一段時(shí)間內(nèi)可能會保持不變。
隨著中國經(jīng)濟(jì)發(fā)展進(jìn)入新常態(tài),創(chuàng)新成為驅(qū)動經(jīng)濟(jì)增長的重要力量。創(chuàng)新驅(qū)動實(shí)質(zhì)為人才驅(qū)動,中國各省份為了提高競爭力,把引進(jìn)國際人才作為提升自身創(chuàng)新能力的重要舉措。那么國際人才的集聚是否促進(jìn)了區(qū)域的創(chuàng)新?各省份應(yīng)如何提高國際人才集聚度呢?這是本文接下來的分析重點(diǎn)。
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)品銷售收入等區(qū)域創(chuàng)新產(chǎn)出指標(biāo)來衡量[16],但是鑒于中國對于新產(chǎn)品理解和認(rèn)識的不一致性,大多數(shù)學(xué)者仍然使用專利授權(quán)數(shù)對區(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于區(qū)域創(chuàng)新影響因素的研究[16,20],本文從國際人才、創(chuàng)新基礎(chǔ)和創(chuàng)新環(huán)境3個方面考慮,選取以下變量作為解釋變量:
第一,國際人才。國際人才流入可以通過人力資本效應(yīng)、競爭效應(yīng)和網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)等途徑對區(qū)域創(chuàng)新產(chǎn)生一定程度的影響[21],本文用境外來華工作專家人數(shù)表示國際人才集聚規(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,本文選用每萬人在校大學(xué)生數(shù)表示區(qū)域教育水平,技術(shù)市場成交額表示區(qū)域技術(shù)流動環(huán)境,進(jìn)出口總額表示區(qū)域開放度,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)對區(qū)域創(chuàng)新進(jìn)行衡量,數(shù)據(jù)來源于2006—2015年的《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》;其余變量分別來自于2006—2015年《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》和《中國科技統(tǒng)計(jì)年鑒》。
4.2.1 空間面板模型
相對于普通面板模型,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分析國際人才對區(qū)域創(chuàng)新的影響。具體而言,本文考慮兩類空間面板模型,即空間滯后模型(SAR)和空間誤差模型(SEM)。
(1)空間滯后模型。空間滯后模型假設(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)通過誤差項(xiàng)影響對本地區(qū)觀測值的影響程度。具體模型為:
30省份國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)。從樣本選擇來看,本文選擇中國30個省份進(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模型分析國際人才集聚對區(qū)域創(chuàng)新的貢獻(xiàn)度,并且進(jìn)一步對空間固定模型、時(shí)間固定模型和時(shí)空固定模型進(jìn)行估計(jì)。
表5 國際人才集聚度的空間面板模型判別檢驗(yàn)結(jié)果
本文建立固定效應(yīng)下的SEM模型分析國際人才集聚對于區(qū)域創(chuàng)新的影響程度,為進(jìn)行對照,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,說明空間因素會對區(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)模型顯然高估了國際人才集聚對區(qū)域創(chuàng)新的影響程度。這再一次表明,在檢驗(yàn)國際人才集聚對區(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);從對數(shù)似然函數(shù)值來看,空間固定效應(yīng)模型的對數(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30省份國際人才集聚對區(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,核心解釋變量國際人才集聚水平在5%水平上顯著,說明國際人才集聚提升了區(qū)域創(chuàng)新能力,國際人才人數(shù)每增加1%,區(qū)域?qū)@跈?quán)數(shù)增加0.23%。國際人才一般具有國外相關(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區(qū)域人力資本水平;同時(shí),不同背景的國際人才集聚還可以通過專業(yè)交流、技術(shù)合作促進(jìn)當(dāng)?shù)厝瞬艑I(yè)知識的運(yùn)用,從而提升區(qū)域的創(chuàng)新能力。
第二,從控制變量來看,R&D人員投入對區(qū)域創(chuàng)新有顯著的正向影響,說明科技人員投入是推動區(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,且通過了10%顯著性水平檢驗(yàn),表明高技能人才儲備有利于提升區(qū)域創(chuàng)新能力。技術(shù)市場成交額系數(shù)估計(jì)結(jié)果顯著為正,表明區(qū)域技術(shù)流動環(huán)境是區(qū)域提升創(chuàng)新能力的保障,技術(shù)市場越開放,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),說明目前中國各地區(qū)人力資本尚且不足,無法充分吸收技術(shù)溢出帶來的好處。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,說明信息化水平對區(qū)域創(chuàng)新有正向影響但是程度不強(qiáng)。
本文采用2006—2015年中國30個省份的國際人才和區(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,對各省份國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際人才集聚對區(qū)域創(chuàng)新的貢獻(xiàn)度,得出以下結(jié)論:
第一,中國國際人才分布呈現(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,吸引了大量的國際人才,人才資源優(yōu)勢明顯;中部地區(qū)國際人才集聚呈現(xiàn)出明顯的兩極分化格局,湖北和安徽兩省國際人才集聚度處于全國中上等水平,但是河南和山西兩省國際人才資源匱乏;西部地區(qū)大部分省份國際人才集聚度較低,人才資源處于劣勢。從時(shí)間上來看,2006—2015年除浙江和遼寧省國際人才集聚度有明顯變化外,其余省份國際人才集聚度變化不明顯。
第二,中國國際人才集聚存在顯著的空間正相關(guān)性,國際人才資源豐富的地區(qū)趨向于和具有較高國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),國際人才資源匱乏的地區(qū)趨向于和國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,這種趨勢不斷強(qiáng)化。由此可以看出,區(qū)域國際人才流動不僅受本地區(qū)環(huán)境的影響,還受到周邊地區(qū)環(huán)境的影響;同時(shí),國際人才集聚度較高的省份臨近更加有利于區(qū)域國際人才之間進(jìn)行交流與合作,從而促進(jìn)區(qū)域創(chuàng)新。
第三,國際人才集聚顯著提升了區(qū)域創(chuàng)新能力。國際人才流入為區(qū)域帶來了國外專業(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),不同背景的國際人才還為區(qū)域帶來了多元的文化,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)市場流動性都對區(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。
隨著中國改革開放進(jìn)一步加深,需要引進(jìn)更多的國際人才推動中國轉(zhuǎn)型發(fā)展,提升創(chuàng)新能力;同時(shí)在中國參與全球治理體系過程中,也需要更多通曉國際語言文化、了解全球治理規(guī)則的專業(yè)人才。因此,就國家層面而言,應(yīng)繼續(xù)擴(kuò)大開放度,積極引進(jìn)海外人才,同時(shí)還應(yīng)做好國際人才管理服務(wù)工作,進(jìn)一步完善國際人才相關(guān)法律,明確和保障國際人才的義務(wù)和權(quán)利。就區(qū)域?qū)用娑?,對于國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、社會環(huán)境、創(chuàng)新環(huán)境等方面提升自身對國際人才的吸引力;對于國際人才集聚度較高的地區(qū),應(yīng)繼續(xù)落實(shí)國際人才政策,集聚海外優(yōu)秀人才,同時(shí)還應(yīng)發(fā)揮自身優(yōu)勢,輻射帶動其他區(qū)域國際人才集聚度的提高,從而全面提升中國國際人才集聚水平,促進(jìn)區(qū)域創(chuàng)新。