袁慧慧/ 文

中國政府高度重視留學生回流，出臺相關政策規(guī)定，如“千人計劃”“1000 青年人才計劃”“萬人計劃”等。這一系列政策確實引發(fā)了留學生回流數(shù)量外生性增加。根據(jù)中國教育部的數(shù)據(jù)，2017 年我國出國留學人員達60.84 萬人，留學歸國人員達48.09 萬人，回流率為79.04%。截至2017 年底，中國累計各類學成歸國人員為313.20 萬人，占出國留學累計總人數(shù)的60.29%?！?018 中國海歸就業(yè)創(chuàng)業(yè)調查報告》顯示，留學生行業(yè)呈現(xiàn)集聚特征，主要集中在高技術密集型行業(yè)和金融行業(yè)。在此背景下，本文研究留學生回流與高技術產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新的聯(lián)動效應，這對發(fā)揮留學生創(chuàng)新性，促進高技術產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新發(fā)展具有重要現(xiàn)實意義。

一、研究設計、變量選取和數(shù)據(jù)說明

（一）研究設計

SVAR 模型具有VAR 模型的優(yōu)點，同時加入內(nèi)生變量的當期關系，能將誤差項中變量間的當期相關關系顯示出來，使模型的經(jīng)濟意義更加合理準確。因此，為了描述留學生回流與高技術產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新之間的聯(lián)動關系，了解高技術產(chǎn)業(yè)對留學生回流信息的反應效率，本文采用SVAR 模型，從高技術產(chǎn)業(yè)R&D人員投入、R&D 經(jīng)費投入、創(chuàng)新產(chǎn)出三個方面，來研究留學生回流對高技術產(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)費投入代表高水平的科技活動，是技術創(chuàng)新金字塔的基礎。專利是反應技術創(chuàng)新產(chǎn)出的代表性指標。因此，本文在已有研究基礎上，選取高技術產(chǎn)業(yè)R&D 人員全時當量、R&D 經(jīng)費內(nèi)部支出及專利申請量三個指標分別代表創(chuàng)新人員投入、創(chuàng)新資金投入和創(chuàng)新產(chǎn)出能力，并選取學成歸國留學人員代表智力資本回流情況。

數(shù)據(jù)均來源于《中國統(tǒng)計年鑒》和《中國高技術產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計年鑒》，采用2000—2017 年的全國時間序列。為了消除價格因素的影響，以2000 年為基期，采用CPI 對R&D 經(jīng)費內(nèi)部支出進行平減。同時，對各變量均取自然對數(shù)，記為lnreturnee、lnhuman、lnrd、lnpat，分別表示的回流留學生人數(shù)、R&D 人員全時當量、R&D 經(jīng)費內(nèi)部支出及專利申請量。輸出結果由stata12.0 實現(xiàn)。

二、實證分析

（一）平穩(wěn)性檢驗和協(xié)整檢驗

時間序列數(shù)據(jù)需要對各變量進行單位根檢驗和協(xié)整檢驗，避免因時間趨勢的非平穩(wěn)性導致虛假回歸現(xiàn)象。首先，進行ADF、PP 單位根檢驗，兩者結果同時表明，四個變量的自然對數(shù)不平穩(wěn)，自然對數(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，進行Johansen 協(xié)整檢驗，其結果表明，在1%的顯著性水平下，系統(tǒng)至少存在1 個協(xié)整關系，即lnreturnee、lnhuman、lnrd 和lnpat 四個變量間存在著長期均衡關系。具體如下：

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

就長期而言，我國高技術產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出自然對數(shù)的系數(shù)為負，表明它與留學生回流負相關；創(chuàng)新人員投入和資金投入自然對數(shù)的系數(shù)為正，表明它們與留學生回流正相關。

（二）格蘭杰因果檢驗

上文的檢驗結果還不能確定各變量間是否構成因果關系。因此，需要通過Granger 因果關系檢驗進一步驗證變量之間的因果關系，為后續(xù)模型估計和脈沖函數(shù)提供理論依據(jù)。Granger因果關系檢驗結果表明，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關系。

（三）SVAR 模型估計

上文的結論表明，留學生回流、高技術產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新人員投入、創(chuàng)新資金投入、創(chuàng)新產(chǎn)出四個指標之間可以建立SVAR 模型。根據(jù)AIC 信息準則和FPE 準則選擇SVAR 模型的滯后期為2。同時，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。在進行SVAR 模型估計時，最為重要的是設定結構參數(shù)可識別條件。根據(jù)相關經(jīng)濟學理論及本文的Granger 因果關系檢驗結果，本文設定的識別條件如下：假設留學生回流在當期只受自身影響；創(chuàng)新產(chǎn)出一般具有時滯性，僅留學生回流和其自身會對創(chuàng)新產(chǎn)出產(chǎn)生即期影響；創(chuàng)新資金投入不會對其自身產(chǎn)生即期影響。則SVAR 擾動項與結構沖擊項的關系如下：

（四）脈沖分析

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

圖1 脈沖響應圖

（五）方差分解

本文借助方差分解分析來自留學生回流結構沖擊對其自身以及高技術產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新三個方面的重要程度。由圖2 可知留學生回流對各變量的影響持續(xù)時間長且貢獻度穩(wěn)定。從貢獻度的大小來看，留學生回流的預測方差貢獻度從大到小依次為留學生自身、專利申請量、R&D 經(jīng)費投入、R&D 人員投入。其中，留學生回流對自身第一期的方差貢獻度達40%，從第二期開始有所下降，長期維持在30%之上；對高技術產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新的方差貢獻度從第二期開始顯現(xiàn)，對R&D 經(jīng)費投入的方差貢獻度較穩(wěn)定，長期維持在8%- 10%這個區(qū)間，對專利申請量和R&D 人員投入的方差貢獻度在第三期有明顯的增長趨勢，前者長期維持在10%以上，后者長期維持在5%之上。

圖2 方差分解圖

三、結論與建議

本文采用SVAR 模型實證分析留學生回流與中國高技術產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新之間的聯(lián)動關系，主要結論為：①留學生回流與高技術產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新間存在長期協(xié)整關系。②留學生回流促進中國高技術產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新主要有兩條路徑：留學生回流—創(chuàng)新人員投入和留學生回流—創(chuàng)新產(chǎn)出—創(chuàng)新資金投入。③留學生回流對高技術產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新的沖擊周期較短，且對創(chuàng)新產(chǎn)出、創(chuàng)新資金和創(chuàng)新人員投入的方差貢獻度依次減小。

基于研究結論，為發(fā)揮海外人才最大效用，本文提出以下建議：①從吸引海外人才回流來看，我國政府和企業(yè)要擔當主力軍，依托政策、創(chuàng)新環(huán)境等優(yōu)勢，為海外人才回國發(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，國內(nèi)要逐步形成成熟的科技人才激勵機制和知識產(chǎn)權保護機制，避免因國內(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，我國高技術產(chǎn)業(yè)更要實現(xiàn)海外高端人才集聚，實現(xiàn)吸收、留住、用好的良性循環(huán)。一方面，我國政府要積極引導海外人才進入高技術產(chǎn)業(yè)，為高技術產(chǎn)業(yè)技術創(chuàng)新發(fā)展提供內(nèi)生動力；另一方面，我國高技術企業(yè)要注重研發(fā)，形成對海外人才的吸引力。