中國國際人才集聚對區域創新的影響
——基于空間視角的分析

葛雅青

（暨南大學經濟學院，廣東廣州 510632）

1 研究背景

隨著中國經濟增速放緩，人口老齡化和創新能力不足等問題日益突出，人才資源成為推動區域可持續發展的重要動力。在經濟全球化背景下，中國各地區開始實施更加開放的人才政策，吸引國際人才來華就業和創業，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。2018年1月，上海市正式推出“上海出入境聚英計劃”，重點在于吸引國家急需、緊缺的高端外籍人才，同時不斷創新舉措、深化改革開放。2017年8月，武漢市政府印發《武漢市人民政府關于推出出入境便利措施、打造人才自由港的實施意見》，這將對武漢市集聚高層次人才和發展經濟發揮重要作用。2017年6月，成都針對外國人才、外籍華人和外國留學生等推出出入境改革創新十五條政策措施，積極打造中國中西部出入境便利區。從國內各地區國際人才大戰背后可以看出，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，各地區國際人才集聚度也呈現出不同的特征。國際人才集聚不僅有利于人才之間進行交流，還能產生集聚效應，推動區域創新發展［1］。因此，客觀分析中國區域國際人才集聚的空間格局狀況及其對區域創新的貢獻度，對于中國未來應如何更好地實施國際人才戰略，集聚全球國際人才，推動區域創新發展具有重要意義。

目前，研究國際人才集聚的空間格局演化的文獻并不多，大部分文獻主要關注國內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新和區域經濟績效的關系；李瑞等［3］從國內籍貫或出生地、國內最高學歷(位)獲取地和國內長期工作地3個角度分析了高級科學人才集聚成長的時空格局演化及其驅動機制；張美麗等［4］基于區位商理論,從時間和空間兩個維度分析中國人才集聚變化。可以看出，現有文獻對于中國國際人才集聚的時空演變分析關注度較低。

關于國際人才與區域創新之間的關系，國外有較多學者研究移民對創新的影響,如，Chellaraj等［5］分析了海外研究生對美國創新的影響，發現外國研究生數量增加10%將使美國的專利申請增加4.5%；Bosetti等［6］研究了技術移民對歐洲20個國家創新的影響，發現高技能的外國人對歐洲的創新能力產生積極影響；Niebuhr［7］探究了勞動力文化多樣性對德國各地區專利申請的影響，結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域研發部門的績效。但是目前幾乎沒有研究關注中國國際人才集聚對區域創新的影響。

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）的面板數據，首先，利用區位商指數和探索性空間分析法，對區域國際人才集聚的空間格局演化特征進行分析；其次，建立空間面板模型探究國際人才集聚對區域創新的貢獻度，以期對各地區做好引智工作和實施創新驅動發展戰略提供理論依據。數據來源于《境外來中國大陸工作專家統計調查資料匯編》（2006—2015年）。

2 空間演化研究方法

2.1 區位商

區位商（location quotient）,即專門化率，反映的是一個地區特定產業部門的產值在該地區總產值（GDP）中所占的比重，與全國該部門產值在全國總產值中所占比重方面的比率。該比率越大，說明該地區某產業相對于全國其他地區而言專門化程度越高［8］。公式如下：

作為空間分析中用以計量所考察的多種對象相對分布的方法［9］，區位商被擴展運用于其他相關領域的研究中，例如，李玲等［10］構建了城鄉義務教育一體化區位商，用以衡量中國城鄉義務教育一體化水平；曹威麟等［11］通過構建人才區位商，反映了中國人才集聚水平。本文用國際人才區位商（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。根據區位商的一般涵義，本文將國際人才區位商定義為：某地區境外專家人數在該地區全部就業人員數中所占比重，與全國境外專家人數在全國就業人員數中所占比重的比率。

2.2 探索性空間數據分析技術（ESDA）

區位商指數僅僅可以衡量區域國際人才集聚水平，但是卻無法區分這些集聚究竟是隨機分布還是存在某種特定的分布規律，因此，若要進一步分析中國區域國際人才集聚的特征，需要對其進行空間自相關檢驗。探索性空間數據分析方法是近年來分析區域間數據的空間異質性和關聯性的重要方法［12］。主要包括全局空間自相關和局部空間自相關。其中,全局空間自相關分析是探測整個研究區域空間分布特征，表明事物或現象在總體空間上的平均關聯程度；而局部空間關聯分析則是進一步揭示事物或現象在局部空間位置上的關聯程度及其分布格局［13］。

第一，全局自相關分析。本文采用全局莫蘭指數（Global Moran's I）指標對區域國際人才集聚進行全局自相關分析。公式如下：

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

圖 1 區域國際人才集聚的莫蘭散點圖

3 中國區域國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，總體來看，2006—2015年30省份的國際人才數總體呈現出增加趨勢，其中2015年的人數比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，2015年東部地區國際人才人數占30省份國際人才總數的88.93%；中西部地區的國際人才資源處于劣勢，人才集聚度不高。可見中國國際人才分布存在明顯的非均衡性。

表1 2006—2015年中國30省份的區域國際人才占比

由于國際人才人數僅僅反映人才資源的絕對規模，為進一步探究區域國際人才相對規模的空間分布特征，本文利用國際人才區位商指標對30省份國際人才集聚的空間分布特征進行分析。由表2結果顯示，從空間來看，30省份的國際人才分布具有顯著的非均衡性，呈現出東、中、西逐漸遞減的特征。其中，2006—2015年區位商均值大于1的省份有上海、廣東、北京、江蘇、天津和遼寧，其中東部地區省份的國際人才集聚度高，在國際人才資源上具有比較優勢；其余省份的區位商均值均小于1，其中河南和山西的區位商僅分別為0.08和0.07，遠遠低于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，且呈現出明顯的兩極分化狀態。從時間上來看，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勢；與之相反的是，浙江省的國際人才區位商由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位商

3.2 空間自相關分析

3.2.1 全局自相關分析

本文運用Stata軟件計算出2006-2015年30省份國際人才的莫蘭指數，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年的空間相關性并不顯著，但是隨著時間的推移，空間自相關性指數不斷增加，并且2015年國際人才的莫蘭指數通過1%顯著性水平檢驗，國際人才在空間上的相關性不斷加強，同時2006—2015年莫蘭指數始終為正數。這一結果說明中國國際人才的集聚存在空間正相關性，具體表現為國際人才集聚度較高的區域趨向于和相應指標較高的區域相鄰近，或者國際人才集聚度較低的區域趨向于和相應指標較低的區域相鄰近。

表3 2006—2015年中國30省份國際人才的省際空間自相關檢驗結果

表3 （續）

從圖3發現，隨著時間的推移，莫蘭指數發生了較為顯著的變化，2006—2008年呈現波動式上升，2008—2011年呈現平穩變化，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性不斷加強。

圖3 中國30省份國際人才集聚度的莫蘭指數趨勢

3.2.2 局部自相關分析

由于莫蘭指數僅僅揭示了30省份國際人才集聚存在空間正相關，但無法表示各省份國際人才集聚的空間關聯性，因此本文利用莫蘭散點圖對樣本區域國際人才集聚進行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，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，表明這些地區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，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域所包圍；廣東和北京位于第Ⅳ象限HL區，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圖

對局部莫蘭指數統計量的時空演化采用時空躍遷(space-time transitions)測度法來深入刻畫30省份國際人才集聚的時空演化狀況［14-15］，如表4所示。該時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，山東發生了Ⅰ類躍遷，從跨第Ⅰ、Ⅱ象限變化到第Ⅰ象限HH區；福建發生了Ⅰ類躍遷，從跨第Ⅰ、Ⅱ象限變化到第Ⅱ象限LH區；遼寧發生了Ⅰ類躍遷，從第Ⅳ象限HL區變化到跨第Ⅲ、Ⅳ象限；吉林發生了Ⅱ類躍遷，從第Ⅱ象限LH區變化到第Ⅲ象限LL區。躍遷類型為某份及其鄰近省份均發生躍遷的類型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空演化

表4 （續）

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性。其中，東部省份的國際人才集聚度較強，并且這些省份在地理空間上相互鄰近，呈現出集聚狀態；中西部省份的國際人才集聚度較低，人才資源相對不足。從時間來看，2006—2015年各省份國際人才集聚的空間正相關性保持相對穩定，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”國際人才優勢逐漸遞減的分布格局在未來一段時間內可能會保持不變。

4 中國國際人才集聚對區域創新影響的空間計量分析

隨著中國經濟發展進入新常態，創新成為驅動經濟增長的重要力量。創新驅動實質為人才驅動，中國各省份為了提高競爭力，把引進國際人才作為提升自身創新能力的重要舉措。那么國際人才的集聚是否促進了區域的創新？各省份應如何提高國際人才集聚度呢？這是本文接下來的分析重點。

4.1 變量選取與數據來源

4.1.1 被解釋變量

區域創新水平可以用專利授權數、新產品產值和新產品銷售收入等區域創新產出指標來衡量［16］，但是鑒于中國對于新產品理解和認識的不一致性，大多數學者仍然使用專利授權數對區域創新水平進行衡量［17-19］。首先，專利授權數數據獲取容易，且更加客觀；其次，專利授權數還能體現創新產出的質量和水平。因此，本文選取2006—2015年中國30省份專利授權數作為區域創新水平的衡量指標。

4.1.2 解釋變量

結合本文的研究目的和以往對于區域創新影響因素的研究［16，20］，本文從國際人才、創新基礎和創新環境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、競爭效應和網絡效應等途徑對區域創新產生一定程度的影響［21］，本文用境外來華工作專家人數表示國際人才集聚規模。

第二，創新基礎。創新基礎主要是指研發投入，研發投入是推動區域創新的關鍵因素。研發投入包括R&D人員投入和R&D經費支出，但是經檢驗，這兩者相關系數較高，因此本文選擇R&D人員全時當量來衡量創新基礎。

第三，創新環境。創新環境是制約區域創新能力的關鍵因素，良好的創新環境是激發區域創新能力的保證，本文選用每萬人在校大學生數表示區域教育水平，技術市場成交額表示區域技術流動環境，進出口總額表示區域開放度，人均郵電業務量表示區域信息化水平。

4.1.3 數據來源

關于區域創新，本文采用2006—2015年30省份的專利授權數對區域創新進行衡量，數據來源于2006—2015年的《中國統計年鑒》；其余變量分別來自于2006—2015年《中國統計年鑒》和《中國科技統計年鑒》。

4.2 模型設定

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是引入了空間滯后，考慮了空間依賴性。根據前文分析，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域創新的影響。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。空間滯后模型假設被解釋變量存在空間依賴性，具體模型為：

（2）空間誤差模型。空間誤差模型假設不同單元之間的空間相關性表現在模型的誤差項上，研究的是周邊地區通過誤差項影響對本地區觀測值的影響程度。具體模型為：

4.3 模型選擇

30省份國際人才集聚度的空間面板模型判別檢驗結果如表1所示。 由表5可知，除R-LMLAG不顯著外，其余空間自相關檢驗指標均顯著，說明傳統的面板模型不再適用，應建立空間計量模型進行估計。其次，關于SAR和SEM模型的選擇，根據Anselin等［22］提出的判別準則得到本文的檢驗，可以看出LMERR比LMLAG在統計上更加顯著，且R-LMERR顯著而R-LMLAG不顯著，說明SEM模型要優于SAR模型。此外，本文采用空間Hausman檢驗方法進行固定效應和隨機效應檢驗。從樣本選擇來看，本文選擇中國30個省份進行研究，固定效應模型更為合適；從Hausman檢驗結果顯示，固定效應模型要好于隨機效應模型。因此，本文選擇固定效應下的SEM模型分析國際人才集聚對區域創新的貢獻度，并且進一步對空間固定模型、時間固定模型和時空固定模型進行估計。

表5 國際人才集聚度的空間面板模型判別檢驗結果

4.4 實證分析

本文建立固定效應下的SEM模型分析國際人才集聚對于區域創新的影響程度，為進行對照，同時給出普通面板固定效應模型、SAR模型和SEM模型的分析結果。從表6可以看出，SAR模型和SEM模型的空間自回歸系數和空間誤差自相關系數均顯著，說明空間因素會對區域創新產生影響，因此，未考慮空間因素的普通面板模型估計會產生誤差。從各模型回歸結果看出，與空間面板模型相比，普通面板固定效應模型顯然高估了國際人才集聚對區域創新的影響程度。這再一次表明，在檢驗國際人才集聚對區域創新的貢獻度時，空間面板模型更加合適。

關于SEM模型空間固定效應、時間固定效應和時空固定效應模型的選擇，根據相關研究，擬合優度和對數似然函數值越大，模型解釋力越強［23-24］。從擬合優度來看，空間固定效應和時間固定效應的擬合優度顯著高于時空固定效應；從對數似然函數值來看，空間固定效應模型的對數似然函數值顯著大于時間固定模型。此外，空間固定效應模型中，絕大多數系數均通過了1%顯著性水平檢驗，同時空間誤差自相關系數也顯著高于另外兩個模型。因此，本文采用空間固定效應模型作為解釋模型。

表6 2006—2015年中國30省份國際人才集聚對區域創新影響的檢驗結果

根據空間固定效應模型回歸結果，得出以下結論：

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域創新能力，國際人才人數每增加1%，區域專利授權數增加0.23%。國際人才一般具有國外相關技術領域的工作經驗，掌握相關核心技術，其流入可以直接提高中國區域人力資本水平；同時，不同背景的國際人才集聚還可以通過專業交流、技術合作促進當地人才對專業知識的運用，從而提升區域的創新能力。

第二，從控制變量來看，R&D人員投入對區域創新有顯著的正向影響，說明科技人員投入是推動區域創新的基礎和關鍵要素。在校大學生系數估計結果為正，且通過了10%顯著性水平檢驗，表明高技能人才儲備有利于提升區域創新能力。技術市場成交額系數估計結果顯著為正，表明區域技術流動環境是區域提升創新能力的保障，技術市場越開放，區域創新能力越高。進出口總額系數估計結果為負，說明目前中國各地區人力資本尚且不足，無法充分吸收技術溢出帶來的好處。人均郵電業務量系數估計結果為正卻并不顯著，說明信息化水平對區域創新有正向影響但是程度不強。

5 結論與建議

5.1 結論

本文采用2006—2015年中國30個省份的國際人才和區域創新相關數據，利用區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行分析，并建立空間面板模型考察國際人才集聚對區域創新的貢獻度，得出以下結論：

第一，中國國際人才分布呈現出顯著的非均衡性。東部地區的上海、北京、廣東、江蘇、天津和遼寧等省市利用其自身發展優勢，吸引了大量的國際人才，人才資源優勢明顯；中部地區國際人才集聚呈現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；西部地區大部分省份國際人才集聚度較低，人才資源處于劣勢。從時間上來看，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性，國際人才資源豐富的地區趨向于和具有較高國際人才集聚度的地區鄰近，例如上海、浙江、江蘇和山東等省市位于HH區，國際人才資源匱乏的地區趨向于和國際人才集聚度較低的地區鄰近，例如重慶、吉林、黑龍江、四川、內蒙、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，并且隨著時間的推移，這種趨勢不斷強化。由此可以看出，區域國際人才流動不僅受本地區環境的影響，還受到周邊地區環境的影響；同時，國際人才集聚度較高的省份臨近更加有利于區域國際人才之間進行交流與合作，從而促進區域創新。

第三，國際人才集聚顯著提升了區域創新能力。國際人才流入為區域帶來了國外專業領先技術，促進了區域創新，同時通過與本地區人才的交流與合作，提高了本地區人才的專業水平，從而提升了區域人力資本的質量；與此同時，不同背景的國際人才還為區域帶來了多元的文化，文化的多樣性激發了區域創新活力。此外，R&D人員的投入、區域教育水平、技術市場流動性都對區域創新能力有正向影響，同時本地區創新水平還與其周邊地區創新水平的隨機沖擊有密切聯系。

5.2 建議

隨著中國改革開放進一步加深，需要引進更多的國際人才推動中國轉型發展，提升創新能力；同時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、了解全球治理規則的專業人才。因此，就國家層面而言，應繼續擴大開放度，積極引進海外人才，同時還應做好國際人才管理服務工作，進一步完善國際人才相關法律，明確和保障國際人才的義務和權利。就區域層面而言，對于國際人才集聚度較低的地區，應該加強區域環境建設，從自然環境、社會環境、創新環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，應繼續落實國際人才政策，集聚海外優秀人才，同時還應發揮自身優勢，輻射帶動其他區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，促進區域創新。