內(nèi)容摘要：基于我國(guó)1990年至2011年經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)，本文利用VAR模型實(shí)證分析了人才流失與我國(guó)人均GDP、各產(chǎn)業(yè)增長(zhǎng)率、城鎮(zhèn)與農(nóng)村人們生活水平的關(guān)系。結(jié)果表明，除了城鎮(zhèn)人們生活水平以外，其他變量不能通過(guò)格蘭杰檢驗(yàn)，不能對(duì)其建立與人才流失率的VAR模型。而通過(guò)對(duì)城鎮(zhèn)人們生活水平對(duì)人才流失率的脈動(dòng)圖的研究發(fā)現(xiàn)，人才流失率對(duì)城鎮(zhèn)人們生活水平的影響是比較復(fù)雜的，有積極作用，也有消極作用，但是匯總影響力，消極作用占主導(dǎo)地位。

關(guān)鍵詞：人才流失 經(jīng)濟(jì)問(wèn)題 恩格爾系數(shù)

問(wèn)題的提出

人才問(wèn)題是一個(gè)關(guān)乎國(guó)家綜合競(jìng)爭(zhēng)力的核心問(wèn)題，從某種意義上說(shuō)，21世紀(jì)的競(jìng)爭(zhēng)是人才的競(jìng)爭(zhēng)，國(guó)家之間競(jìng)爭(zhēng)也是國(guó)家之間人才爭(zhēng)奪的競(jìng)爭(zhēng)。當(dāng)今這個(gè)時(shí)代經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展迅速，科技水平更是日新月異，科技的更新?lián)Q代超過(guò)了以往任何一個(gè)時(shí)候，科技的發(fā)展帶動(dòng)了產(chǎn)業(yè)革命，產(chǎn)業(yè)的發(fā)展帶動(dòng)了國(guó)民經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)，國(guó)民經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)使得國(guó)家富強(qiáng)，人民生活水平提高。而科技水平的提升依靠的就是人才。美國(guó)在第二次世界大戰(zhàn)后成為世界的中心，科技、經(jīng)濟(jì)實(shí)力長(zhǎng)期雄霸世界，而其主要依靠的就是大量的人才，各種高新技術(shù)人才在美國(guó)的集聚，帶動(dòng)了美國(guó)科技的發(fā)展，使得美國(guó)科技水平長(zhǎng)期在世界遙遙領(lǐng)先，科技進(jìn)步使得美國(guó)的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化提升，原子能產(chǎn)業(yè)、電子計(jì)算機(jī)產(chǎn)業(yè)、空間技術(shù)產(chǎn)業(yè)和生物工程產(chǎn)業(yè)等高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展極大提升了美國(guó)的競(jìng)爭(zhēng)力，形成了在世界上無(wú)可比擬的優(yōu)勢(shì)，可以說(shuō)，涉及信息技術(shù)、新能源技術(shù)、新材料技術(shù)、生物技術(shù)、空間技術(shù)和海洋技術(shù)等諸多領(lǐng)域的第三次科技革命正是發(fā)端于美國(guó)，也造就了美國(guó)幾十年來(lái)的長(zhǎng)盛不衰。回過(guò)頭來(lái)再看我國(guó)，我國(guó)的人才流失對(duì)人均GDP、產(chǎn)業(yè)增長(zhǎng)和人民生活水平帶來(lái)什么樣的影響，這種影響如何應(yīng)對(duì)，這是本文所要研究的。

我國(guó)人才培養(yǎng)的歷史演變與現(xiàn)狀

我國(guó)一直強(qiáng)調(diào)培養(yǎng)大量專業(yè)人才。早在十九世紀(jì)五六十年代，我國(guó)派遣了很多留學(xué)生前往蘇聯(lián)和東歐求學(xué)，由于受到資助，95%的學(xué)生回國(guó)。在1949年因?yàn)楦鞣N原因滯留海外的留學(xué)生陸續(xù)回國(guó)。在19世紀(jì)80年代，我國(guó)先后向49個(gè)國(guó)家派遣留學(xué)生，主修各國(guó)語(yǔ)言，然后也先后回國(guó)。據(jù)有關(guān)數(shù)據(jù)顯示，隨著改革開放的不斷深入，我國(guó)留學(xué)人數(shù)不斷增加，在1978年至2007年之間我國(guó)留學(xué)生達(dá)到120多萬(wàn)。從國(guó)外數(shù)據(jù)顯示，我國(guó)已經(jīng)成為留學(xué)人數(shù)最多的國(guó)家。僅在美國(guó)，我國(guó)留學(xué)生每年占美國(guó)總留學(xué)生總數(shù)的10%以上，并且80%的都為研究生。但是，隨著我國(guó)留學(xué)生的增加，我國(guó)人才結(jié)構(gòu)并沒(méi)有得到很大改善，人才回歸率非常低。根據(jù)《2012年中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)如圖1 ，雖然近年來(lái)回歸率有所上升，但是留學(xué)生回歸率依然非常低，至今每年的回歸率依然低于50%。據(jù)國(guó)外數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)，我國(guó)依然是最大的人才輸出國(guó)，每年都有大量的人才流失，滯留在海外的留學(xué)生累積已將超過(guò)百萬(wàn)，并且學(xué)歷越高、專業(yè)越緊缺，技術(shù)能力越強(qiáng)的留學(xué)生回國(guó)的比例越小。據(jù)《2007年全球政治與安全》中數(shù)據(jù)顯示，我國(guó)流失的頂尖人才數(shù)量在世界居于首位。究其原因，主要是因?yàn)槲覈?guó)處于社會(huì)主義初級(jí)階段，受我國(guó)經(jīng)濟(jì)水平、科技水平以及制度不完善的阻礙，我國(guó)不能引進(jìn)國(guó)際人才，而在吸引本國(guó)人才回流上也面臨了很多困境。近年來(lái)，我國(guó)推出一系列制度和優(yōu)惠政策，實(shí)施千人計(jì)劃吸收海外人才回國(guó)創(chuàng)業(yè)，這在人才回流上取得了一定成效。

現(xiàn)有關(guān)于人才流失問(wèn)題的文獻(xiàn)述評(píng)

我國(guó)關(guān)于人才流失及回流的研究較多，主要涉及人才回流的問(wèn)題、動(dòng)因以及政策建議等待，而對(duì)于國(guó)際人才流動(dòng)與經(jīng)濟(jì)問(wèn)題關(guān)系研究的較少，對(duì)于人才流動(dòng)對(duì)經(jīng)濟(jì)問(wèn)題的實(shí)證研究非常缺乏。孫瑜分析了世界人才需求狀況以及我國(guó)人才流失海外的嚴(yán)重性，將經(jīng)濟(jì)、科技以及教育等因素指標(biāo)化，構(gòu)建與人才回流數(shù)量的模型關(guān)系，分析海外的人才回流規(guī)律。楊玉潔以人才回流為自變量，以經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)為因變量建立一元一次回歸模型，深入分析了經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)人才流動(dòng)的影響。宋艷濤等研究了研究海外人才回流在生產(chǎn)率以及產(chǎn)出水平方面相對(duì)國(guó)內(nèi)的能力溢價(jià)，實(shí)證分析了海外人才對(duì)生產(chǎn)率以及經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的作用。宋艷濤等人還構(gòu)建了歸國(guó)人員滿意度與城市競(jìng)爭(zhēng)力關(guān)系的理論模型，分析了人員回流后影響其滿意度的各種因素。許家云將海外人才回流引入CES生產(chǎn)函數(shù)，實(shí)證分析了影響我國(guó)人才回流的各種因素。

綜合當(dāng)前研究，發(fā)現(xiàn)存在以下缺陷：第一，對(duì)于人才流失對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響停留在簡(jiǎn)單的生產(chǎn)率上面，而人才回流對(duì)經(jīng)濟(jì)各個(gè)產(chǎn)業(yè)的影響依然缺乏；第二，當(dāng)前研究人才流失對(duì)經(jīng)濟(jì)問(wèn)題中的生產(chǎn)率的影響，但對(duì)于其他經(jīng)濟(jì)問(wèn)題的研究缺乏，比如城鎮(zhèn)以及農(nóng)村的生活狀況的影響。綜合以上，本文利用以我國(guó)留學(xué)生每年留學(xué)生流失率作為自變量，以城鎮(zhèn)居民恩格爾系數(shù)、農(nóng)村居民恩格爾系數(shù)、我國(guó)人均GDP、我國(guó)三產(chǎn)業(yè)各自增長(zhǎng)率為因變量，構(gòu)建VAR模型，實(shí)證研究人才流失率對(duì)我國(guó)經(jīng)濟(jì)問(wèn)題的影響。

誤差修正模型的建立

（一）數(shù)據(jù)說(shuō)明

人才流失率（RC）在本次實(shí)證研究中采用的數(shù)據(jù)計(jì)算方法為：（當(dāng)年留學(xué)流出人數(shù)-當(dāng)年留學(xué)生回流人數(shù)）/我國(guó)當(dāng)年高等院校的總?cè)藬?shù)。我國(guó)當(dāng)年高等院?？?cè)藬?shù)代表了我國(guó)總?cè)瞬艛?shù)量。

人均GDP（RJ），是衡量一個(gè)國(guó)家宏觀經(jīng)濟(jì)運(yùn)行狀況的一個(gè)重要指標(biāo)。在此反應(yīng)我國(guó)整體的經(jīng)濟(jì)情況。研究人均GDP與人才流失率（RCL）的關(guān)系主要研究人才流失對(duì)我國(guó)整體經(jīng)濟(jì)情況的影響。

各個(gè)產(chǎn)業(yè)增長(zhǎng)率（第一產(chǎn)業(yè)增長(zhǎng)率（DY）、第二產(chǎn)業(yè)增長(zhǎng)率（DR）、第三產(chǎn)業(yè)增長(zhǎng)率（DS））產(chǎn)業(yè)的發(fā)展?fàn)顩r。為了區(qū)分各產(chǎn)業(yè)與人才流失率的關(guān)系，筆者分別對(duì)三產(chǎn)業(yè)與人才流失率的關(guān)系進(jìn)行研究，深入分析人才流失率對(duì)整體宏觀經(jīng)濟(jì)的影響。

恩格爾系數(shù)是反應(yīng)食品支出額占個(gè)人消費(fèi)總額的比重，反應(yīng)了一個(gè)國(guó)家或區(qū)域人們的生活狀況，一般系數(shù)越高，代表該區(qū)域人們的生活水平越低。由于我國(guó)城鎮(zhèn)、農(nóng)村生活水平非常懸殊，筆者在研究人才流失對(duì)人們整體生活水平的影響時(shí)區(qū)分了影響群體，即分為人才流失對(duì)城鎮(zhèn)居民生活的影響以及人才流失對(duì)農(nóng)村居民生活水平的影響，即研究二者恩格爾系數(shù)與人才流失率的關(guān)系。endprint

所有數(shù)據(jù)源于《2012年中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》。由于數(shù)據(jù)1990年之前以及2012年之后有些指標(biāo)數(shù)據(jù)不全，為了保證序列的統(tǒng)一連貫性，所選數(shù)據(jù)為1990至2011年之間的指標(biāo)數(shù)據(jù)。

（二） 單位根檢驗(yàn)

對(duì)時(shí)間序列建立計(jì)量模型首先需要檢驗(yàn)序列的平穩(wěn)性，所以對(duì)所有指標(biāo)數(shù)據(jù)序列進(jìn)行單位根檢驗(yàn)，本次采用ADF檢驗(yàn)。由于人均GDP數(shù)額比其他數(shù)據(jù)較大，所以先對(duì)人均GDP序列進(jìn)行自然對(duì)數(shù)處理，記為序列LRJ。ADF檢驗(yàn)結(jié)果如表1所示。I（0）過(guò)程代表沒(méi)有進(jìn)行查分的ADF檢驗(yàn)。I（1）過(guò)程代表進(jìn)行了一階差分的ADF檢驗(yàn)。

通過(guò)表1數(shù)據(jù)顯示，在沒(méi)有常數(shù)項(xiàng)，滯后期數(shù)為0的ADF檢驗(yàn)下，人均GDP不能通過(guò)ADF檢驗(yàn)，不能建立誤差修正模型，而其他變量（第一產(chǎn)業(yè)增長(zhǎng)率DY、第二產(chǎn)業(yè)增長(zhǎng)率DR、第三產(chǎn)業(yè)增長(zhǎng)率DS、城鎮(zhèn)恩格爾系數(shù)CZ、農(nóng)村恩格爾系數(shù)NC以及人才流失率RC）在進(jìn)行一階差分后序列都處于平穩(wěn)狀態(tài)。

（三）誤差修正模型

1.建立第一產(chǎn)業(yè)增長(zhǎng)率DY與人才流失率RC的誤差修正模型。為檢驗(yàn)DY與RC是否協(xié)整，采用EF檢驗(yàn)法。首先對(duì)DY與RC進(jìn)行最小二乘法，對(duì)形成的殘差序列E進(jìn)行單位根檢驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)其收尾概率為0.0052，在1%的置信水平下顯著。所以DY和RC具有協(xié)整關(guān)系，且（1，0.9979）為協(xié)整向量。

通過(guò)Eviews軟件建立誤差修正模型，ECM估計(jì)以及相關(guān)檢驗(yàn)結(jié)果如表2 。從結(jié)果顯示收尾概率P值過(guò)大，Adjusted R-squared過(guò)小，不能建立修正模型，所以建立誤差修正模型失敗。

2.建立第二產(chǎn)業(yè)增長(zhǎng)率DR與人才流失率RC的誤差修正模型。為檢驗(yàn)DR與RC是否協(xié)整，本文采用EF檢驗(yàn)法。首先對(duì)DR與RC進(jìn)行最小二乘法，對(duì)形成的殘差序列E進(jìn)行單位根檢驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)其收尾概率為0.0211，在5%的置信水平下顯著。所以DY和RC具有協(xié)整關(guān)系，且（1，1.322）為協(xié)整向量。

通過(guò)Eviews軟件建立誤差修正模型，ECM估計(jì)以及相關(guān)檢驗(yàn)結(jié)果如表3 。從結(jié)果顯示收尾概率P值過(guò)大，Adjusted R-squared過(guò)小，不能建立修正模型，所以建立誤差修正模型失敗。

3.建立第三產(chǎn)業(yè)增長(zhǎng)率DS與人才流失率RC的誤差修正模型。為檢驗(yàn)DS與RC是否協(xié)整，本文采用EF檢驗(yàn)法。首先對(duì)DS與RC進(jìn)行最小二乘法，對(duì)形成的殘差序列E進(jìn)行單位根檢驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)其收尾概率為0.0022，在1%的置信水平下顯著。所以DS和RC具有協(xié)整關(guān)系，且（1，1.1077）為協(xié)整向量。

通過(guò)Eviews軟件建立誤差修正模型，ECM估計(jì)以及相關(guān)檢驗(yàn)結(jié)果如表4 。從結(jié)果顯示收尾概率P值過(guò)大，Adjusted R-squared過(guò)小，不能建立修正模型，所以建立誤差修正模型失敗。

4.建立城鎮(zhèn)恩格爾系數(shù)CZ與人才流失率RC的誤差修正模型。為檢驗(yàn)CZ與RC是否協(xié)整，本文采用EF檢驗(yàn)法。首先對(duì)CZ與RC進(jìn)行最小二乘法，對(duì)形成的殘差序列E進(jìn)行單位根檢驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)其收尾概率為0.2171，在1%的置信水平下顯著。所以CZ和RC不具有協(xié)整關(guān)系。

5.建立農(nóng)村恩格爾系數(shù)NC與人才流失率RC的誤差修正模型。為檢驗(yàn)NC與RC是否協(xié)整，采用EF檢驗(yàn)法。首先對(duì)NC與RC進(jìn)行最小二乘法，對(duì)形成的殘差序列E進(jìn)行單位根檢驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)其收尾概率為0.5564，在10%的置信水平下不顯著。所以NC和RC不具有協(xié)整關(guān)系。

向量自回歸（VAR）模型的建立

（一）格蘭仕檢驗(yàn)

通過(guò)對(duì)所有序列進(jìn)行格蘭杰檢驗(yàn)，滯后項(xiàng)為4，檢驗(yàn)結(jié)果如表5所示。結(jié)果顯示，拖尾概率P值小于0.1，結(jié)果顯著的有RC與CZ的檢驗(yàn)。因此可以對(duì)RC與CZ建立VAR模型，然后通過(guò)脈沖響應(yīng)圖研究CZ對(duì)RC的反應(yīng)。

（二）脈沖響應(yīng)函數(shù)

對(duì)模型建立脈沖響應(yīng)函數(shù)，如圖2 所示。給人才流失率一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差新息后，開始恩格爾系數(shù)較為平穩(wěn)，在第四期后開始有上升趨勢(shì)，并且在不斷擴(kuò)大，而在中間的影響有上升和下降，但是整體趨勢(shì)是上升的。所以從脈動(dòng)響應(yīng)函數(shù)可以看出，人才流失率會(huì)引起恩格爾系數(shù)上升，人們生活水平的下降，但是影響比較復(fù)雜，處于不斷波動(dòng)當(dāng)中。

結(jié)論

我國(guó)人才流失對(duì)人均GDP的影響作用不確定。從單位根檢驗(yàn)顯示，人才流失率與人均GDP數(shù)據(jù)序列均為非平穩(wěn)性序列，二者在一階差分后，人才流失率序列優(yōu)化為平穩(wěn)序列，但是人均GDP序列依然不平穩(wěn)，因此不能建立誤差修正模型，二者也不能建立VAR模型。所以無(wú)法從實(shí)證方面論證人才流失率對(duì)人均GDP的影響。

我國(guó)人才流失率對(duì)各產(chǎn)業(yè)增長(zhǎng)率的影響。雖然各產(chǎn)業(yè)增長(zhǎng)率經(jīng)過(guò)一階差分后處于平穩(wěn)狀態(tài)，但是建立誤差修正模型時(shí)，其拖尾概率P值過(guò)大，修正的決定系數(shù)過(guò)小，建立誤差修正模型不成功，而在進(jìn)行格蘭杰檢驗(yàn)時(shí)P值太大，不能建立VAR模型，因此無(wú)法從模型上實(shí)證出人才流失率各產(chǎn)業(yè)增長(zhǎng)率的影響。

我國(guó)人才流失率對(duì)人們生活的影響。雖然農(nóng)村恩格爾系數(shù)序列經(jīng)過(guò)一階差分后處于平穩(wěn)狀態(tài)，但是在其對(duì)人才流失率進(jìn)行最小二乘法時(shí)，二者的誤差序列不隨機(jī)，不能建立修正模型，而對(duì)其進(jìn)行格蘭杰檢驗(yàn)也不通過(guò)，所以不能實(shí)證分析人才流失率對(duì)農(nóng)村居民生活的影響。但是城鎮(zhèn)恩格爾系數(shù)序列雖然不能建立誤差修正模型，但是其通過(guò)格蘭杰檢驗(yàn)，建立了VAR模型。

從實(shí)證研究發(fā)現(xiàn)，人才流失給人們的城鎮(zhèn)生活帶來(lái)負(fù)面影響，但是這種影響呈現(xiàn)波動(dòng)性，深入分析原因，可能來(lái)自以下幾個(gè)方面：第一，人才流失率影響城鎮(zhèn)生活的途徑比較復(fù)雜，在路徑中其他間接因素的影響下，造成影響效果呈現(xiàn)波動(dòng)性，比如留學(xué)率的增加使得很多人有留學(xué)的欲望和計(jì)劃，并為之不斷努力，從而為社會(huì)創(chuàng)造更多的財(cái)富，積累更多的資本，從某種程度上來(lái)說(shuō)就提高了人們的生活水平，導(dǎo)致恩格爾系數(shù)增加。第二，對(duì)我國(guó)農(nóng)村影響較小，而對(duì)城鎮(zhèn)人們生活水平影響較大，可能是因?yàn)槲覈?guó)留學(xué)生大都是城鎮(zhèn)人，農(nóng)村非常少，所以對(duì)農(nóng)村人們生活的影響非常有限。第三，我國(guó)留學(xué)生流失，對(duì)城鎮(zhèn)人們生活產(chǎn)生消極影響，可能是因?yàn)槿瞬帕魇В谝欢ǔ潭壬嫌绊懗擎?zhèn)經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)，特別是一些高端人才（據(jù)統(tǒng)計(jì)，我國(guó)人才流失中高端人才流失非常嚴(yán)重，留學(xué)生占人才流失比例的60%-70%。），從而影響人們的生活品質(zhì)。第四，在前4期，人才流失率對(duì)經(jīng)濟(jì)的作用不大，呈現(xiàn)出積極作用，主要是因?yàn)榧?lì)作用發(fā)生在當(dāng)期比較明顯，留學(xué)生高潮會(huì)迅速激起很多學(xué)生留學(xué)的渴望。第五，在前4期，人才流失率的消極作用較少，主要是人才流失率在流失當(dāng)期，這部分人才對(duì)經(jīng)濟(jì)的影響有限，但是從長(zhǎng)期看，隨著人才的不斷成長(zhǎng)，對(duì)經(jīng)濟(jì)影響作用不斷增大，消極作用展現(xiàn)就比較突出。第六，綜合而言，人才流失呈現(xiàn)出負(fù)作用，主要是因?yàn)榱魧W(xué)帶來(lái)的激勵(lì)促進(jìn)作用抵不上對(duì)人才流失給經(jīng)濟(jì)帶來(lái)的消極影響，從而呈現(xiàn)出負(fù)作用。

參考文獻(xiàn)：

1.孫瑜.海外人才回流上海的模型構(gòu)建和政策分析[D].大連理工大學(xué)，2007

2.楊玉杰，朱建軍.基于人才回流動(dòng)因計(jì)量的中國(guó)人才外流問(wèn)題研究[J].價(jià)值工程，2010（26）

3.宋艷濤，李燕，黃魯成.海外人才回流對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)作用的實(shí)證研究[J].山西財(cái)經(jīng)大學(xué)學(xué)報(bào)，2012（S3）

4.宋艷濤，李燕，黃魯成.城市競(jìng)爭(zhēng)力與海外人才回流關(guān)系的研究[J].山西財(cái)經(jīng)大學(xué)學(xué)報(bào)，2012（S4）

5.許家云，李淑云.基于CES生產(chǎn)函數(shù)模型的海外人才回流問(wèn)題研究[J].中國(guó)科技論壇，2012（12）

作者簡(jiǎn)介：

于善甫（1985-），河南濮陽(yáng)人，碩士，黃河科技學(xué)院商貿(mào)學(xué)院管理系講師，研究方向人力資源管理、中小企業(yè)管理、物流。endprint

所有數(shù)據(jù)源于《2012年中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》。由于數(shù)據(jù)1990年之前以及2012年之后有些指標(biāo)數(shù)據(jù)不全，為了保證序列的統(tǒng)一連貫性，所選數(shù)據(jù)為1990至2011年之間的指標(biāo)數(shù)據(jù)。

（二） 單位根檢驗(yàn)

對(duì)時(shí)間序列建立計(jì)量模型首先需要檢驗(yàn)序列的平穩(wěn)性，所以對(duì)所有指標(biāo)數(shù)據(jù)序列進(jìn)行單位根檢驗(yàn)，本次采用ADF檢驗(yàn)。由于人均GDP數(shù)額比其他數(shù)據(jù)較大，所以先對(duì)人均GDP序列進(jìn)行自然對(duì)數(shù)處理，記為序列LRJ。ADF檢驗(yàn)結(jié)果如表1所示。I（0）過(guò)程代表沒(méi)有進(jìn)行查分的ADF檢驗(yàn)。I（1）過(guò)程代表進(jìn)行了一階差分的ADF檢驗(yàn)。

通過(guò)表1數(shù)據(jù)顯示，在沒(méi)有常數(shù)項(xiàng)，滯后期數(shù)為0的ADF檢驗(yàn)下，人均GDP不能通過(guò)ADF檢驗(yàn)，不能建立誤差修正模型，而其他變量（第一產(chǎn)業(yè)增長(zhǎng)率DY、第二產(chǎn)業(yè)增長(zhǎng)率DR、第三產(chǎn)業(yè)增長(zhǎng)率DS、城鎮(zhèn)恩格爾系數(shù)CZ、農(nóng)村恩格爾系數(shù)NC以及人才流失率RC）在進(jìn)行一階差分后序列都處于平穩(wěn)狀態(tài)。

（三）誤差修正模型

1.建立第一產(chǎn)業(yè)增長(zhǎng)率DY與人才流失率RC的誤差修正模型。為檢驗(yàn)DY與RC是否協(xié)整，采用EF檢驗(yàn)法。首先對(duì)DY與RC進(jìn)行最小二乘法，對(duì)形成的殘差序列E進(jìn)行單位根檢驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)其收尾概率為0.0052，在1%的置信水平下顯著。所以DY和RC具有協(xié)整關(guān)系，且（1，0.9979）為協(xié)整向量。

通過(guò)Eviews軟件建立誤差修正模型，ECM估計(jì)以及相關(guān)檢驗(yàn)結(jié)果如表2 。從結(jié)果顯示收尾概率P值過(guò)大，Adjusted R-squared過(guò)小，不能建立修正模型，所以建立誤差修正模型失敗。

2.建立第二產(chǎn)業(yè)增長(zhǎng)率DR與人才流失率RC的誤差修正模型。為檢驗(yàn)DR與RC是否協(xié)整，本文采用EF檢驗(yàn)法。首先對(duì)DR與RC進(jìn)行最小二乘法，對(duì)形成的殘差序列E進(jìn)行單位根檢驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)其收尾概率為0.0211，在5%的置信水平下顯著。所以DY和RC具有協(xié)整關(guān)系，且（1，1.322）為協(xié)整向量。

通過(guò)Eviews軟件建立誤差修正模型，ECM估計(jì)以及相關(guān)檢驗(yàn)結(jié)果如表3 。從結(jié)果顯示收尾概率P值過(guò)大，Adjusted R-squared過(guò)小，不能建立修正模型，所以建立誤差修正模型失敗。

3.建立第三產(chǎn)業(yè)增長(zhǎng)率DS與人才流失率RC的誤差修正模型。為檢驗(yàn)DS與RC是否協(xié)整，本文采用EF檢驗(yàn)法。首先對(duì)DS與RC進(jìn)行最小二乘法，對(duì)形成的殘差序列E進(jìn)行單位根檢驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)其收尾概率為0.0022，在1%的置信水平下顯著。所以DS和RC具有協(xié)整關(guān)系，且（1，1.1077）為協(xié)整向量。

通過(guò)Eviews軟件建立誤差修正模型，ECM估計(jì)以及相關(guān)檢驗(yàn)結(jié)果如表4 。從結(jié)果顯示收尾概率P值過(guò)大，Adjusted R-squared過(guò)小，不能建立修正模型，所以建立誤差修正模型失敗。

4.建立城鎮(zhèn)恩格爾系數(shù)CZ與人才流失率RC的誤差修正模型。為檢驗(yàn)CZ與RC是否協(xié)整，本文采用EF檢驗(yàn)法。首先對(duì)CZ與RC進(jìn)行最小二乘法，對(duì)形成的殘差序列E進(jìn)行單位根檢驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)其收尾概率為0.2171，在1%的置信水平下顯著。所以CZ和RC不具有協(xié)整關(guān)系。

5.建立農(nóng)村恩格爾系數(shù)NC與人才流失率RC的誤差修正模型。為檢驗(yàn)NC與RC是否協(xié)整，采用EF檢驗(yàn)法。首先對(duì)NC與RC進(jìn)行最小二乘法，對(duì)形成的殘差序列E進(jìn)行單位根檢驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)其收尾概率為0.5564，在10%的置信水平下不顯著。所以NC和RC不具有協(xié)整關(guān)系。

向量自回歸（VAR）模型的建立

（一）格蘭仕檢驗(yàn)

通過(guò)對(duì)所有序列進(jìn)行格蘭杰檢驗(yàn)，滯后項(xiàng)為4，檢驗(yàn)結(jié)果如表5所示。結(jié)果顯示，拖尾概率P值小于0.1，結(jié)果顯著的有RC與CZ的檢驗(yàn)。因此可以對(duì)RC與CZ建立VAR模型，然后通過(guò)脈沖響應(yīng)圖研究CZ對(duì)RC的反應(yīng)。

（二）脈沖響應(yīng)函數(shù)

對(duì)模型建立脈沖響應(yīng)函數(shù)，如圖2 所示。給人才流失率一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差新息后，開始恩格爾系數(shù)較為平穩(wěn)，在第四期后開始有上升趨勢(shì)，并且在不斷擴(kuò)大，而在中間的影響有上升和下降，但是整體趨勢(shì)是上升的。所以從脈動(dòng)響應(yīng)函數(shù)可以看出，人才流失率會(huì)引起恩格爾系數(shù)上升，人們生活水平的下降，但是影響比較復(fù)雜，處于不斷波動(dòng)當(dāng)中。

結(jié)論

我國(guó)人才流失對(duì)人均GDP的影響作用不確定。從單位根檢驗(yàn)顯示，人才流失率與人均GDP數(shù)據(jù)序列均為非平穩(wěn)性序列，二者在一階差分后，人才流失率序列優(yōu)化為平穩(wěn)序列，但是人均GDP序列依然不平穩(wěn)，因此不能建立誤差修正模型，二者也不能建立VAR模型。所以無(wú)法從實(shí)證方面論證人才流失率對(duì)人均GDP的影響。

我國(guó)人才流失率對(duì)各產(chǎn)業(yè)增長(zhǎng)率的影響。雖然各產(chǎn)業(yè)增長(zhǎng)率經(jīng)過(guò)一階差分后處于平穩(wěn)狀態(tài)，但是建立誤差修正模型時(shí)，其拖尾概率P值過(guò)大，修正的決定系數(shù)過(guò)小，建立誤差修正模型不成功，而在進(jìn)行格蘭杰檢驗(yàn)時(shí)P值太大，不能建立VAR模型，因此無(wú)法從模型上實(shí)證出人才流失率各產(chǎn)業(yè)增長(zhǎng)率的影響。

我國(guó)人才流失率對(duì)人們生活的影響。雖然農(nóng)村恩格爾系數(shù)序列經(jīng)過(guò)一階差分后處于平穩(wěn)狀態(tài)，但是在其對(duì)人才流失率進(jìn)行最小二乘法時(shí)，二者的誤差序列不隨機(jī)，不能建立修正模型，而對(duì)其進(jìn)行格蘭杰檢驗(yàn)也不通過(guò)，所以不能實(shí)證分析人才流失率對(duì)農(nóng)村居民生活的影響。但是城鎮(zhèn)恩格爾系數(shù)序列雖然不能建立誤差修正模型，但是其通過(guò)格蘭杰檢驗(yàn)，建立了VAR模型。

從實(shí)證研究發(fā)現(xiàn)，人才流失給人們的城鎮(zhèn)生活帶來(lái)負(fù)面影響，但是這種影響呈現(xiàn)波動(dòng)性，深入分析原因，可能來(lái)自以下幾個(gè)方面：第一，人才流失率影響城鎮(zhèn)生活的途徑比較復(fù)雜，在路徑中其他間接因素的影響下，造成影響效果呈現(xiàn)波動(dòng)性，比如留學(xué)率的增加使得很多人有留學(xué)的欲望和計(jì)劃，并為之不斷努力，從而為社會(huì)創(chuàng)造更多的財(cái)富，積累更多的資本，從某種程度上來(lái)說(shuō)就提高了人們的生活水平，導(dǎo)致恩格爾系數(shù)增加。第二，對(duì)我國(guó)農(nóng)村影響較小，而對(duì)城鎮(zhèn)人們生活水平影響較大，可能是因?yàn)槲覈?guó)留學(xué)生大都是城鎮(zhèn)人，農(nóng)村非常少，所以對(duì)農(nóng)村人們生活的影響非常有限。第三，我國(guó)留學(xué)生流失，對(duì)城鎮(zhèn)人們生活產(chǎn)生消極影響，可能是因?yàn)槿瞬帕魇?，在一定程度上影響城?zhèn)經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)，特別是一些高端人才（據(jù)統(tǒng)計(jì)，我國(guó)人才流失中高端人才流失非常嚴(yán)重，留學(xué)生占人才流失比例的60%-70%。），從而影響人們的生活品質(zhì)。第四，在前4期，人才流失率對(duì)經(jīng)濟(jì)的作用不大，呈現(xiàn)出積極作用，主要是因?yàn)榧?lì)作用發(fā)生在當(dāng)期比較明顯，留學(xué)生高潮會(huì)迅速激起很多學(xué)生留學(xué)的渴望。第五，在前4期，人才流失率的消極作用較少，主要是人才流失率在流失當(dāng)期，這部分人才對(duì)經(jīng)濟(jì)的影響有限，但是從長(zhǎng)期看，隨著人才的不斷成長(zhǎng)，對(duì)經(jīng)濟(jì)影響作用不斷增大，消極作用展現(xiàn)就比較突出。第六，綜合而言，人才流失呈現(xiàn)出負(fù)作用，主要是因?yàn)榱魧W(xué)帶來(lái)的激勵(lì)促進(jìn)作用抵不上對(duì)人才流失給經(jīng)濟(jì)帶來(lái)的消極影響，從而呈現(xiàn)出負(fù)作用。

參考文獻(xiàn)：

1.孫瑜.海外人才回流上海的模型構(gòu)建和政策分析[D].大連理工大學(xué)，2007

2.楊玉杰，朱建軍.基于人才回流動(dòng)因計(jì)量的中國(guó)人才外流問(wèn)題研究[J].價(jià)值工程，2010（26）

3.宋艷濤，李燕，黃魯成.海外人才回流對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)作用的實(shí)證研究[J].山西財(cái)經(jīng)大學(xué)學(xué)報(bào)，2012（S3）

4.宋艷濤，李燕，黃魯成.城市競(jìng)爭(zhēng)力與海外人才回流關(guān)系的研究[J].山西財(cái)經(jīng)大學(xué)學(xué)報(bào)，2012（S4）

5.許家云，李淑云.基于CES生產(chǎn)函數(shù)模型的海外人才回流問(wèn)題研究[J].中國(guó)科技論壇，2012（12）

作者簡(jiǎn)介：

于善甫（1985-），河南濮陽(yáng)人，碩士，黃河科技學(xué)院商貿(mào)學(xué)院管理系講師，研究方向人力資源管理、中小企業(yè)管理、物流。endprint

所有數(shù)據(jù)源于《2012年中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》。由于數(shù)據(jù)1990年之前以及2012年之后有些指標(biāo)數(shù)據(jù)不全，為了保證序列的統(tǒng)一連貫性，所選數(shù)據(jù)為1990至2011年之間的指標(biāo)數(shù)據(jù)。

（二） 單位根檢驗(yàn)

對(duì)時(shí)間序列建立計(jì)量模型首先需要檢驗(yàn)序列的平穩(wěn)性，所以對(duì)所有指標(biāo)數(shù)據(jù)序列進(jìn)行單位根檢驗(yàn)，本次采用ADF檢驗(yàn)。由于人均GDP數(shù)額比其他數(shù)據(jù)較大，所以先對(duì)人均GDP序列進(jìn)行自然對(duì)數(shù)處理，記為序列LRJ。ADF檢驗(yàn)結(jié)果如表1所示。I（0）過(guò)程代表沒(méi)有進(jìn)行查分的ADF檢驗(yàn)。I（1）過(guò)程代表進(jìn)行了一階差分的ADF檢驗(yàn)。

通過(guò)表1數(shù)據(jù)顯示，在沒(méi)有常數(shù)項(xiàng)，滯后期數(shù)為0的ADF檢驗(yàn)下，人均GDP不能通過(guò)ADF檢驗(yàn)，不能建立誤差修正模型，而其他變量（第一產(chǎn)業(yè)增長(zhǎng)率DY、第二產(chǎn)業(yè)增長(zhǎng)率DR、第三產(chǎn)業(yè)增長(zhǎng)率DS、城鎮(zhèn)恩格爾系數(shù)CZ、農(nóng)村恩格爾系數(shù)NC以及人才流失率RC）在進(jìn)行一階差分后序列都處于平穩(wěn)狀態(tài)。

（三）誤差修正模型

1.建立第一產(chǎn)業(yè)增長(zhǎng)率DY與人才流失率RC的誤差修正模型。為檢驗(yàn)DY與RC是否協(xié)整，采用EF檢驗(yàn)法。首先對(duì)DY與RC進(jìn)行最小二乘法，對(duì)形成的殘差序列E進(jìn)行單位根檢驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)其收尾概率為0.0052，在1%的置信水平下顯著。所以DY和RC具有協(xié)整關(guān)系，且（1，0.9979）為協(xié)整向量。

通過(guò)Eviews軟件建立誤差修正模型，ECM估計(jì)以及相關(guān)檢驗(yàn)結(jié)果如表2 。從結(jié)果顯示收尾概率P值過(guò)大，Adjusted R-squared過(guò)小，不能建立修正模型，所以建立誤差修正模型失敗。

2.建立第二產(chǎn)業(yè)增長(zhǎng)率DR與人才流失率RC的誤差修正模型。為檢驗(yàn)DR與RC是否協(xié)整，本文采用EF檢驗(yàn)法。首先對(duì)DR與RC進(jìn)行最小二乘法，對(duì)形成的殘差序列E進(jìn)行單位根檢驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)其收尾概率為0.0211，在5%的置信水平下顯著。所以DY和RC具有協(xié)整關(guān)系，且（1，1.322）為協(xié)整向量。

通過(guò)Eviews軟件建立誤差修正模型，ECM估計(jì)以及相關(guān)檢驗(yàn)結(jié)果如表3 。從結(jié)果顯示收尾概率P值過(guò)大，Adjusted R-squared過(guò)小，不能建立修正模型，所以建立誤差修正模型失敗。

3.建立第三產(chǎn)業(yè)增長(zhǎng)率DS與人才流失率RC的誤差修正模型。為檢驗(yàn)DS與RC是否協(xié)整，本文采用EF檢驗(yàn)法。首先對(duì)DS與RC進(jìn)行最小二乘法，對(duì)形成的殘差序列E進(jìn)行單位根檢驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)其收尾概率為0.0022，在1%的置信水平下顯著。所以DS和RC具有協(xié)整關(guān)系，且（1，1.1077）為協(xié)整向量。

通過(guò)Eviews軟件建立誤差修正模型，ECM估計(jì)以及相關(guān)檢驗(yàn)結(jié)果如表4 。從結(jié)果顯示收尾概率P值過(guò)大，Adjusted R-squared過(guò)小，不能建立修正模型，所以建立誤差修正模型失敗。

4.建立城鎮(zhèn)恩格爾系數(shù)CZ與人才流失率RC的誤差修正模型。為檢驗(yàn)CZ與RC是否協(xié)整，本文采用EF檢驗(yàn)法。首先對(duì)CZ與RC進(jìn)行最小二乘法，對(duì)形成的殘差序列E進(jìn)行單位根檢驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)其收尾概率為0.2171，在1%的置信水平下顯著。所以CZ和RC不具有協(xié)整關(guān)系。

5.建立農(nóng)村恩格爾系數(shù)NC與人才流失率RC的誤差修正模型。為檢驗(yàn)NC與RC是否協(xié)整，采用EF檢驗(yàn)法。首先對(duì)NC與RC進(jìn)行最小二乘法，對(duì)形成的殘差序列E進(jìn)行單位根檢驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)其收尾概率為0.5564，在10%的置信水平下不顯著。所以NC和RC不具有協(xié)整關(guān)系。

向量自回歸（VAR）模型的建立

（一）格蘭仕檢驗(yàn)

通過(guò)對(duì)所有序列進(jìn)行格蘭杰檢驗(yàn)，滯后項(xiàng)為4，檢驗(yàn)結(jié)果如表5所示。結(jié)果顯示，拖尾概率P值小于0.1，結(jié)果顯著的有RC與CZ的檢驗(yàn)。因此可以對(duì)RC與CZ建立VAR模型，然后通過(guò)脈沖響應(yīng)圖研究CZ對(duì)RC的反應(yīng)。

（二）脈沖響應(yīng)函數(shù)

對(duì)模型建立脈沖響應(yīng)函數(shù)，如圖2 所示。給人才流失率一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差新息后，開始恩格爾系數(shù)較為平穩(wěn)，在第四期后開始有上升趨勢(shì)，并且在不斷擴(kuò)大，而在中間的影響有上升和下降，但是整體趨勢(shì)是上升的。所以從脈動(dòng)響應(yīng)函數(shù)可以看出，人才流失率會(huì)引起恩格爾系數(shù)上升，人們生活水平的下降，但是影響比較復(fù)雜，處于不斷波動(dòng)當(dāng)中。

結(jié)論

我國(guó)人才流失對(duì)人均GDP的影響作用不確定。從單位根檢驗(yàn)顯示，人才流失率與人均GDP數(shù)據(jù)序列均為非平穩(wěn)性序列，二者在一階差分后，人才流失率序列優(yōu)化為平穩(wěn)序列，但是人均GDP序列依然不平穩(wěn)，因此不能建立誤差修正模型，二者也不能建立VAR模型。所以無(wú)法從實(shí)證方面論證人才流失率對(duì)人均GDP的影響。

我國(guó)人才流失率對(duì)各產(chǎn)業(yè)增長(zhǎng)率的影響。雖然各產(chǎn)業(yè)增長(zhǎng)率經(jīng)過(guò)一階差分后處于平穩(wěn)狀態(tài)，但是建立誤差修正模型時(shí)，其拖尾概率P值過(guò)大，修正的決定系數(shù)過(guò)小，建立誤差修正模型不成功，而在進(jìn)行格蘭杰檢驗(yàn)時(shí)P值太大，不能建立VAR模型，因此無(wú)法從模型上實(shí)證出人才流失率各產(chǎn)業(yè)增長(zhǎng)率的影響。

我國(guó)人才流失率對(duì)人們生活的影響。雖然農(nóng)村恩格爾系數(shù)序列經(jīng)過(guò)一階差分后處于平穩(wěn)狀態(tài)，但是在其對(duì)人才流失率進(jìn)行最小二乘法時(shí)，二者的誤差序列不隨機(jī)，不能建立修正模型，而對(duì)其進(jìn)行格蘭杰檢驗(yàn)也不通過(guò)，所以不能實(shí)證分析人才流失率對(duì)農(nóng)村居民生活的影響。但是城鎮(zhèn)恩格爾系數(shù)序列雖然不能建立誤差修正模型，但是其通過(guò)格蘭杰檢驗(yàn)，建立了VAR模型。

從實(shí)證研究發(fā)現(xiàn)，人才流失給人們的城鎮(zhèn)生活帶來(lái)負(fù)面影響，但是這種影響呈現(xiàn)波動(dòng)性，深入分析原因，可能來(lái)自以下幾個(gè)方面：第一，人才流失率影響城鎮(zhèn)生活的途徑比較復(fù)雜，在路徑中其他間接因素的影響下，造成影響效果呈現(xiàn)波動(dòng)性，比如留學(xué)率的增加使得很多人有留學(xué)的欲望和計(jì)劃，并為之不斷努力，從而為社會(huì)創(chuàng)造更多的財(cái)富，積累更多的資本，從某種程度上來(lái)說(shuō)就提高了人們的生活水平，導(dǎo)致恩格爾系數(shù)增加。第二，對(duì)我國(guó)農(nóng)村影響較小，而對(duì)城鎮(zhèn)人們生活水平影響較大，可能是因?yàn)槲覈?guó)留學(xué)生大都是城鎮(zhèn)人，農(nóng)村非常少，所以對(duì)農(nóng)村人們生活的影響非常有限。第三，我國(guó)留學(xué)生流失，對(duì)城鎮(zhèn)人們生活產(chǎn)生消極影響，可能是因?yàn)槿瞬帕魇?，在一定程度上影響城?zhèn)經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)，特別是一些高端人才（據(jù)統(tǒng)計(jì)，我國(guó)人才流失中高端人才流失非常嚴(yán)重，留學(xué)生占人才流失比例的60%-70%。），從而影響人們的生活品質(zhì)。第四，在前4期，人才流失率對(duì)經(jīng)濟(jì)的作用不大，呈現(xiàn)出積極作用，主要是因?yàn)榧?lì)作用發(fā)生在當(dāng)期比較明顯，留學(xué)生高潮會(huì)迅速激起很多學(xué)生留學(xué)的渴望。第五，在前4期，人才流失率的消極作用較少，主要是人才流失率在流失當(dāng)期，這部分人才對(duì)經(jīng)濟(jì)的影響有限，但是從長(zhǎng)期看，隨著人才的不斷成長(zhǎng)，對(duì)經(jīng)濟(jì)影響作用不斷增大，消極作用展現(xiàn)就比較突出。第六，綜合而言，人才流失呈現(xiàn)出負(fù)作用，主要是因?yàn)榱魧W(xué)帶來(lái)的激勵(lì)促進(jìn)作用抵不上對(duì)人才流失給經(jīng)濟(jì)帶來(lái)的消極影響，從而呈現(xiàn)出負(fù)作用。

參考文獻(xiàn)：

1.孫瑜.海外人才回流上海的模型構(gòu)建和政策分析[D].大連理工大學(xué)，2007

2.楊玉杰，朱建軍.基于人才回流動(dòng)因計(jì)量的中國(guó)人才外流問(wèn)題研究[J].價(jià)值工程，2010（26）

3.宋艷濤，李燕，黃魯成.海外人才回流對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)作用的實(shí)證研究[J].山西財(cái)經(jīng)大學(xué)學(xué)報(bào)，2012（S3）

4.宋艷濤，李燕，黃魯成.城市競(jìng)爭(zhēng)力與海外人才回流關(guān)系的研究[J].山西財(cái)經(jīng)大學(xué)學(xué)報(bào)，2012（S4）

5.許家云，李淑云.基于CES生產(chǎn)函數(shù)模型的海外人才回流問(wèn)題研究[J].中國(guó)科技論壇，2012（12）

作者簡(jiǎn)介：

于善甫（1985-），河南濮陽(yáng)人，碩士，黃河科技學(xué)院商貿(mào)學(xué)院管理系講師，研究方向人力資源管理、中小企業(yè)管理、物流。endprint