袁慧慧/ 文

中國(guó)政府高度重視留學(xué)生回流，出臺(tái)相關(guān)政策規(guī)定，如“千人計(jì)劃”“1000 青年人才計(jì)劃”“萬人計(jì)劃”等。這一系列政策確實(shí)引發(fā)了留學(xué)生回流數(shù)量外生性增加。根據(jù)中國(guó)教育部的數(shù)據(jù)，2017 年我國(guó)出國(guó)留學(xué)人員達(dá)60.84 萬人，留學(xué)歸國(guó)人員達(dá)48.09 萬人，回流率為79.04%。截至2017 年底，中國(guó)累計(jì)各類學(xué)成歸國(guó)人員為313.20 萬人，占出國(guó)留學(xué)累計(jì)總?cè)藬?shù)的60.29%?！?018 中國(guó)海歸就業(yè)創(chuàng)業(yè)調(diào)查報(bào)告》顯示，留學(xué)生行業(yè)呈現(xiàn)集聚特征，主要集中在高技術(shù)密集型行業(yè)和金融行業(yè)。在此背景下，本文研究留學(xué)生回流與高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新的聯(lián)動(dòng)效應(yīng)，這對(duì)發(fā)揮留學(xué)生創(chuàng)新性，促進(jìn)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新發(fā)展具有重要現(xiàn)實(shí)意義。

一、研究設(shè)計(jì)、變量選取和數(shù)據(jù)說明

（一）研究設(shè)計(jì)

SVAR 模型具有VAR 模型的優(yōu)點(diǎn)，同時(shí)加入內(nèi)生變量的當(dāng)期關(guān)系，能將誤差項(xiàng)中變量間的當(dāng)期相關(guān)關(guān)系顯示出來，使模型的經(jīng)濟(jì)意義更加合理準(zhǔn)確。因此，為了描述留學(xué)生回流與高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新之間的聯(lián)動(dòng)關(guān)系，了解高技術(shù)產(chǎn)業(yè)對(duì)留學(xué)生回流信息的反應(yīng)效率，本文采用SVAR 模型，從高技術(shù)產(chǎn)業(yè)R&D人員投入、R&D 經(jīng)費(fèi)投入、創(chuàng)新產(chǎn)出三個(gè)方面，來研究留學(xué)生回流對(duì)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新的影響。

（二）變量選取和數(shù)據(jù)說明

R&D 人員投入和R&D 經(jīng)費(fèi)投入代表高水平的科技活動(dòng)，是技術(shù)創(chuàng)新金字塔的基礎(chǔ)。專利是反應(yīng)技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)出的代表性指標(biāo)。因此，本文在已有研究基礎(chǔ)上，選取高技術(shù)產(chǎn)業(yè)R&D 人員全時(shí)當(dāng)量、R&D 經(jīng)費(fèi)內(nèi)部支出及專利申請(qǐng)量三個(gè)指標(biāo)分別代表創(chuàng)新人員投入、創(chuàng)新資金投入和創(chuàng)新產(chǎn)出能力，并選取學(xué)成歸國(guó)留學(xué)人員代表智力資本回流情況。

數(shù)據(jù)均來源于《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》和《中國(guó)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒》，采用2000—2017 年的全國(guó)時(shí)間序列。為了消除價(jià)格因素的影響，以2000 年為基期，采用CPI 對(duì)R&D 經(jīng)費(fèi)內(nèi)部支出進(jìn)行平減。同時(shí)，對(duì)各變量均取自然對(duì)數(shù)，記為lnreturnee、lnhuman、lnrd、lnpat，分別表示的回流留學(xué)生人數(shù)、R&D 人員全時(shí)當(dāng)量、R&D 經(jīng)費(fèi)內(nèi)部支出及專利申請(qǐng)量。輸出結(jié)果由stata12.0 實(shí)現(xiàn)。

二、實(shí)證分析

（一）平穩(wěn)性檢驗(yàn)和協(xié)整檢驗(yàn)

時(shí)間序列數(shù)據(jù)需要對(duì)各變量進(jìn)行單位根檢驗(yàn)和協(xié)整檢驗(yàn)，避免因時(shí)間趨勢(shì)的非平穩(wěn)性導(dǎo)致虛假回歸現(xiàn)象。首先，進(jìn)行ADF、PP 單位根檢驗(yàn)，兩者結(jié)果同時(shí)表明，四個(gè)變量的自然對(duì)數(shù)不平穩(wěn)，自然對(duì)數(shù)的一階差分均平穩(wěn)，因此變量均為一階單整I（1）序列。接下來，進(jìn)行Johansen 協(xié)整檢驗(yàn)，其結(jié)果表明，在1%的顯著性水平下，系統(tǒng)至少存在1 個(gè)協(xié)整關(guān)系，即lnreturnee、lnhuman、lnrd 和lnpat 四個(gè)變量間存在著長(zhǎng)期均衡關(guān)系。具體如下：

ln returnee=- 22.3+0.63 ln human+2.32 ln rd- 0.98 ln pat

就長(zhǎng)期而言，我國(guó)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出自然對(duì)數(shù)的系數(shù)為負(fù)，表明它與留學(xué)生回流負(fù)相關(guān)；創(chuàng)新人員投入和資金投入自然對(duì)數(shù)的系數(shù)為正，表明它們與留學(xué)生回流正相關(guān)。

（二）格蘭杰因果檢驗(yàn)

上文的檢驗(yàn)結(jié)果還不能確定各變量間是否構(gòu)成因果關(guān)系。因此，需要通過Granger 因果關(guān)系檢驗(yàn)進(jìn)一步驗(yàn)證變量之間的因果關(guān)系，為后續(xù)模型估計(jì)和脈沖函數(shù)提供理論依據(jù)。Granger因果關(guān)系檢驗(yàn)結(jié)果表明，在5%或10%的顯著性水平下，lnreturnee 是lnpat 和lnhuman 的格蘭杰原因；lnpat 是lnrd 的格蘭杰原因，lnrd 是lnhuman 的格蘭杰原因，其他變量之間無明顯相關(guān)關(guān)系。

（三）SVAR 模型估計(jì)

上文的結(jié)論表明，留學(xué)生回流、高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新人員投入、創(chuàng)新資金投入、創(chuàng)新產(chǎn)出四個(gè)指標(biāo)之間可以建立SVAR 模型。根據(jù)AIC 信息準(zhǔn)則和FPE 準(zhǔn)則選擇SVAR 模型的滯后期為2。同時(shí)，由于模型的所有單位根都落在單位圓內(nèi)，所以建立的SVAR 模型穩(wěn)定。在進(jìn)行SVAR 模型估計(jì)時(shí)，最為重要的是設(shè)定結(jié)構(gòu)參數(shù)可識(shí)別條件。根據(jù)相關(guān)經(jīng)濟(jì)學(xué)理論及本文的Granger 因果關(guān)系檢驗(yàn)結(jié)果，本文設(shè)定的識(shí)別條件如下：假設(shè)留學(xué)生回流在當(dāng)期只受自身影響；創(chuàng)新產(chǎn)出一般具有時(shí)滯性，僅留學(xué)生回流和其自身會(huì)對(duì)創(chuàng)新產(chǎn)出產(chǎn)生即期影響；創(chuàng)新資金投入不會(huì)對(duì)其自身產(chǎn)生即期影響。則SVAR 擾動(dòng)項(xiàng)與結(jié)構(gòu)沖擊項(xiàng)的關(guān)系如下：

（四）脈沖分析

本文各沖擊變量的次序依次為lnreturnee、lnpat、lnrd、lnhuman。圖1 描繪了留學(xué)生回流對(duì)R&D 人員、R&D 經(jīng)費(fèi)和專利申請(qǐng)量的動(dòng)態(tài)效應(yīng)，可以看出，留學(xué)生回流會(huì)引起創(chuàng)新產(chǎn)出和創(chuàng)新資金投入先增后減波浪式地波動(dòng)，前者的波動(dòng)幅度大于后者，且波動(dòng)在第六期時(shí)幾乎消失；同時(shí)，留學(xué)生回流會(huì)引起創(chuàng)新人員投入短期內(nèi)減少，直到第三期開始回升，第四期波動(dòng)便消失。

圖1 脈沖響應(yīng)圖

（五）方差分解

本文借助方差分解分析來自留學(xué)生回流結(jié)構(gòu)沖擊對(duì)其自身以及高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新三個(gè)方面的重要程度。由圖2 可知留學(xué)生回流對(duì)各變量的影響持續(xù)時(shí)間長(zhǎng)且貢獻(xiàn)度穩(wěn)定。從貢獻(xiàn)度的大小來看，留學(xué)生回流的預(yù)測(cè)方差貢獻(xiàn)度從大到小依次為留學(xué)生自身、專利申請(qǐng)量、R&D 經(jīng)費(fèi)投入、R&D 人員投入。其中，留學(xué)生回流對(duì)自身第一期的方差貢獻(xiàn)度達(dá)40%，從第二期開始有所下降，長(zhǎng)期維持在30%之上；對(duì)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新的方差貢獻(xiàn)度從第二期開始顯現(xiàn)，對(duì)R&D 經(jīng)費(fèi)投入的方差貢獻(xiàn)度較穩(wěn)定，長(zhǎng)期維持在8%- 10%這個(gè)區(qū)間，對(duì)專利申請(qǐng)量和R&D 人員投入的方差貢獻(xiàn)度在第三期有明顯的增長(zhǎng)趨勢(shì)，前者長(zhǎng)期維持在10%以上，后者長(zhǎng)期維持在5%之上。

圖2 方差分解圖

三、結(jié)論與建議

本文采用SVAR 模型實(shí)證分析留學(xué)生回流與中國(guó)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新之間的聯(lián)動(dòng)關(guān)系，主要結(jié)論為：①留學(xué)生回流與高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新間存在長(zhǎng)期協(xié)整關(guān)系。②留學(xué)生回流促進(jìn)中國(guó)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新主要有兩條路徑：留學(xué)生回流—?jiǎng)?chuàng)新人員投入和留學(xué)生回流—?jiǎng)?chuàng)新產(chǎn)出—?jiǎng)?chuàng)新資金投入。③留學(xué)生回流對(duì)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新的沖擊周期較短，且對(duì)創(chuàng)新產(chǎn)出、創(chuàng)新資金和創(chuàng)新人員投入的方差貢獻(xiàn)度依次減小。

基于研究結(jié)論，為發(fā)揮海外人才最大效用，本文提出以下建議：①?gòu)奈Ｍ馊瞬呕亓鱽砜矗覈?guó)政府和企業(yè)要擔(dān)當(dāng)主力軍，依托政策、創(chuàng)新環(huán)境等優(yōu)勢(shì)，為海外人才回國(guó)發(fā)展提供就業(yè)創(chuàng)業(yè)各方面保障與便利。②從發(fā)揮海外人才創(chuàng)新性來看，國(guó)內(nèi)要逐步形成成熟的科技人才激勵(lì)機(jī)制和知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)機(jī)制，避免因國(guó)內(nèi)環(huán)境弱化海外人才創(chuàng)新性僵局。③從產(chǎn)業(yè)發(fā)展來看，我國(guó)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)更要實(shí)現(xiàn)海外高端人才集聚，實(shí)現(xiàn)吸收、留住、用好的良性循環(huán)。一方面，我國(guó)政府要積極引導(dǎo)海外人才進(jìn)入高技術(shù)產(chǎn)業(yè)，為高技術(shù)產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新發(fā)展提供內(nèi)生動(dòng)力；另一方面，我國(guó)高技術(shù)企業(yè)要注重研發(fā)，形成對(duì)海外人才的吸引力。