王高峰，楊浩東

(中國科學技術大學人文與社會科學學院，安徽 合肥 230026)

0 引言

在全球化受阻、疫情暴發(fā)的新形勢下，中國經(jīng)濟處于新一輪發(fā)展節(jié)點。黨的十九屆五中全會將科技 “自立自強”的重要性提上歷史新高度[1]。科技競爭的本質(zhì)在于科技人才的競爭，而R&D人才是科技人才群體中的核心組成部分，亦是R&D資源重要構成之一[2-3]。目前，中國不同地區(qū)間R&D資源投入水平存在顯著差異[4]。同時，由于政府行政干預、市場扭曲、信息不對稱等因素的存在，R&D資源的錯配會進一步造成效率損失，阻礙經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展[5]。研究表明，要素投入的規(guī)模、結構差異皆可能對創(chuàng)新發(fā)展產(chǎn)生重要影響[6-7]。因此，對近10年各地區(qū)R&D人員分布差異進行動態(tài)描繪，并從規(guī)模、結構端對差異程度展開測度分解，有助于制定更加符合發(fā)展需求的創(chuàng)新、人才政策。

自羅默等[8]建立內(nèi)生增長理論并將高技能人才作為經(jīng)濟規(guī)模報酬遞增的關鍵因素以來，國內(nèi)外研究[9-11]在對人力資本區(qū)域分布、動態(tài)演進特征進行測度的基礎上，進一步解構人力資本，根據(jù)勞動力接受教育程度[12]、技能水平[13]、性別[14]將其劃分為不同層次。在科學共同體內(nèi)部，默頓 《科學社會學》中對科學家群體有著更具針對性的研究。其研究范圍涉及科研分層、科研合作等多個角度。前者包括科學人員的角色劃分、年齡結構及性別比例的變化特征、科研人員年齡及性別差異對各學科發(fā)展的影響，對科學界中馬太效應、老年統(tǒng)治、女性高位缺席等現(xiàn)象多有論述[15]；后者則主要集中于科研工作者的合作網(wǎng)絡分析[16]。而在其與經(jīng)濟學交叉領域，延伸出Freeman[17]、Lundvall[18]的國家創(chuàng)新系統(tǒng)理論,國內(nèi)學者對此進行闡釋[19]。當創(chuàng)新理論由系統(tǒng)范式向生態(tài)系統(tǒng)范式演進，這為異質(zhì)性R&D人才研究提供新的視角與框架[20]。對于如何構建富有活力的創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)，思科前首席技術官朱迪-埃斯特林認為研究、應用和開發(fā)三大群落的健康平衡為創(chuàng)新生態(tài)可持續(xù)性發(fā)展提供重要保證[21]。Pique等[22]認為高校、企業(yè)、政府之間形成的一個相互重疊的 “三螺旋”互動系統(tǒng)為創(chuàng)新生態(tài)提供驅動內(nèi)核。國內(nèi)方面更強調(diào)通過以價值創(chuàng)造、創(chuàng)新產(chǎn)出為目的，以知識擴散、共享為途徑的產(chǎn)學研協(xié)同創(chuàng)新構建國家創(chuàng)新體系[23]?？傊?，新節(jié)點下創(chuàng)新主體扮演的角色發(fā)生著變化，大學增加第三使命[24]，新型研究機構平臺與研究型企業(yè)設立，三者間界限愈發(fā)模糊[25]，傳統(tǒng)上在基礎研究、應用研究、試驗發(fā)展領域存在的角色分工體系愈發(fā)融通[26]。所以，描繪異質(zhì)性R&D人才分布的動態(tài)變化，有助于反映三大創(chuàng)新群落、創(chuàng)新主體角色演變。

然而，現(xiàn)有與R&D資源相關的文獻大多將R&D人員作為R&D投入的一部分，研究R&D資源投入與社會其他因素之間存在的關系。雖然部分學者對中國R&D投入?yún)^(qū)域差異的時空演變進行了研究[27]，但并沒有對R&D人員空間分布進行具體深入的針對性探討。同樣的情況也出現(xiàn)在與人才相關的文獻中，研究對象涉及高技能勞動力、高學歷人才、頂尖科學家。例如，尹志欣等[28]運用湯森路透 “全球高被引科學家名單”中的國內(nèi)學者數(shù)據(jù)，從具體工作經(jīng)歷與學術特征切入研究，古恒宇等[29]則以大專及以上學歷群體定義高學歷人才。劉曄等[30]將專業(yè)技術人員作為高技能勞動力的代理變量。針對R&D人員分布特征的研究，雖然李婧等[31]在對R&D人員流動測度的基礎上考察R&D人員流動的空間特征及影響因素，但亦沒有細化至R&D人員群體內(nèi)部結構。因此本文從基礎研究、應用研究、試驗發(fā)展三大創(chuàng)新群落，以及企業(yè)、研發(fā)機構、高等學校三大創(chuàng)新主體出發(fā)，基于規(guī)模、結構雙重視角，運用核密度估計、Dagum基尼系數(shù)、Moran指數(shù)法對中國異質(zhì)性R&D人員省域時空分布差異進行比對研究。

1 研究方法與數(shù)據(jù)來源、處理

1.1 研究方法

(1)分布動態(tài)演變。本文采用核密度估計 (Kernel Density Estimator)方法分析中國R&D人員的分布動態(tài)特征，考察中國創(chuàng)新人力資源發(fā)展水平絕對差異的動態(tài)信息。核密度估計能夠反映變量分布位置、形態(tài)以及延展性等特征，目前已被廣泛運用于空間非均衡分析，公式為：

(1)

式中，n為觀測值數(shù)量，h為窗寬，核密度估計對窗寬較為敏感，一般選擇較小的窗寬以提高精確度，K(x)核函數(shù)為平滑轉換函數(shù)，本研究采用常見的高斯核函數(shù)。公式為：

(2)

(2)差異程度及其來源。早期研究中，常用基尼系數(shù)對經(jīng)濟變量的區(qū)域差異進行分析，但傳統(tǒng)基尼系數(shù)無法溯源總體差異。隨后，統(tǒng)計學家在其基礎上引入Theil指數(shù)和Dagum基尼系數(shù)等統(tǒng)計方法。然而，Theil指數(shù)無法克服因樣本數(shù)據(jù)重疊而導致的有偏估計問題[9]，因此本文采用Dagum提出的基于子系統(tǒng)分解的基尼系數(shù)方法，將中國31個省份劃分為東、中、西三大區(qū)域，進而刻畫不同來源差異對總體差異的貢獻程度，公式為：

(3)

式中，k、n分別代表區(qū)域 (子系統(tǒng))及區(qū)域內(nèi)省份個數(shù)，j、h為具體局域標識；i、r為具體省份標識。yji與yhr分別表示j和h區(qū)域內(nèi)省市i和r的R&D人員數(shù)量或占比 (結構)；η表示所有省份R&D人員數(shù)量或占比 (結構)平均值。進一步，將總體基尼系數(shù)G分解為區(qū)域內(nèi)差異貢獻Gw、區(qū)域間差異貢獻Gnb和由區(qū)域樣本重疊所導致的不平衡貢獻Gt(超變密度)。區(qū)域j的基尼系數(shù)Gjj和區(qū)域內(nèi)差異Gw的計算見式 (4) (5)，區(qū)域j和h間基尼系數(shù)及區(qū)域間差異計算見式 (6) (7)，式 (8)表示超變密度貢獻。公式為：

(4)

(5)

(6)

(7)

(8)

式中，pj=nj/n，sj=njηj/(nη)；Djh表示區(qū)域j和h間R&D人員規(guī)模或結構水平的相對影響；djh為區(qū)域間水平的差值，為區(qū)域j、h中所有省份差值yji-yhr>0的數(shù)學期望，pjh為超變一階矩，為其中yhr-hji>0的數(shù)學期望。具體計算見式 (9)～ (11)，其中，F(xiàn)j和Fh為j、h區(qū)域R&D人員發(fā)展水平的累積密度分布函數(shù)。

(9)

(10)

(11)

(3)空間關聯(lián)特征。本文運用Moran’s I指數(shù)法檢驗空間因素是否對區(qū)域R&D人才規(guī)模產(chǎn)生顯著影響。公式為：

(12)

1.2 數(shù)據(jù)來源及處理

本文研究數(shù)據(jù)來自國家統(tǒng)計局官方網(wǎng)站、 《中國科技統(tǒng)計年鑒》及各省統(tǒng)計年鑒。考慮到數(shù)據(jù)的準確性及可獲得性，數(shù)據(jù)時間跨度為2010—2019年。在運用空間計量方法之前需構建空間權重矩陣，本文首先選用鄰近空間權重矩陣 (w1)、地理距離空間權重矩陣 (w2)，同時為反映非地理特征因素的影響，構造經(jīng)濟距離權重矩陣經(jīng)濟距離空間權重矩陣 (w3)分別測算Moran指數(shù)。具體來說，空間鄰近權重矩陣是根據(jù)區(qū)域間是否為鄰近關系而構造的0～1矩陣；地理距離權重矩陣則是基于省會城市經(jīng)緯度計算的球面地理距離倒數(shù)來構造的；經(jīng)濟距離權重矩陣中元素wij則為樣本期內(nèi)兩個地區(qū)人均 GDP 均值之差的倒數(shù)[32]，其中GDP指標以2010年作為基期進行平減。

2 省域R&D人員規(guī)模及結構分布動態(tài)

本部分繪制全樣本、三大創(chuàng)新群落、三大創(chuàng)新主體R&D人員數(shù)量及占比核密度圖，對R&D人員規(guī)模、結構分布情況進行分析。

區(qū)域總的R&D人員全時當量的動態(tài)變化如圖1所示。一方面，分布曲線呈現(xiàn)右移趨勢，主峰高度降低且寬度增加，表明中國R&D人員在數(shù)量上增長的同時，各地區(qū)人員分布呈離散趨勢?？紤]到波峰右側坡度較為平緩，也即意味著更多地區(qū)已脫離早期較低水平R&D人才數(shù)值區(qū)間；另一方面，分布曲線存在右拖尾現(xiàn)象且延展性呈拓寬趨勢，表明區(qū)域R&D人員儲備兩極分化。進一步，對于基礎、應用及試驗發(fā)展三大創(chuàng)新群落，曲線位置、形態(tài)及延展性皆與總體特征相似。此外，相比早期，基礎、應用研究分布曲線在后5年間變幅更顯著，而試驗發(fā)展分布曲線則表現(xiàn)出相反趨勢?？芍蚩萍几偁幉粩嘞蛑R鏈前移，上述變化反映中國對基礎、應用研究源頭創(chuàng)新作用愈發(fā)重視。

圖1 創(chuàng)新群落R&D人員規(guī)模及結構核密度估計

對于R&D人員占比變化，首先，較試驗發(fā)展，基礎、應用研究領域創(chuàng)新人才占比處于低位且總體分布曲線呈現(xiàn)右移趨勢。相對應地，試驗發(fā)展曲線則呈現(xiàn)左移傾向，這也與數(shù)量上的變化相互印證，意味著基礎、應用研究群落占比變動方向在21世紀第2個10年的后半程出現(xiàn)拐點。其次，近5年內(nèi)基礎、應用研究分布曲線存在拖尾現(xiàn)象皆有所緩和，延展性呈現(xiàn)收斂態(tài)勢，表明中國該類R&D人員區(qū)域間結構差異減小。最后，從政策上看，從2011年 《關于進一步加強基礎研究的若干意見》到2018年1月國務院印發(fā) 《關于全面加強基礎科學研究的若干意見》以來，地方政府先后響應并出臺政策加強基礎、應用科學研究。進一步，2020年5月，科技部、財政部、教育部、中科院、工程院、自然科學基金委等部門共同制定 《新形勢下加強基礎研究若干重點舉措》，文件強調(diào)應完善適應基礎研究特點和規(guī)律的經(jīng)費管理制度，加大對基礎研究人員的支持，建立對顛覆性創(chuàng)新研究的免責機制?？傮w而言，全國31個省 (區(qū)、市)試驗發(fā)展R&D人員投入占當?shù)乜俁&D人員投入比重達50%以上的區(qū)域有25個，80%以上的區(qū)域有10個。部分區(qū)域如浙江、江蘇、廣東、江西比重高達90%以上。簡而概之，雖然目前基礎、應用研究與試驗發(fā)展間的R&D人員占比有很大差距，但中國于早期就將對基礎、應用研究的支持置于戰(zhàn)略層面，并于人才培養(yǎng)上已初具成效?；A、應用研究決定著技術創(chuàng)新的廣度與深度、為解決 “卡脖子”問題及產(chǎn)業(yè)穩(wěn)定發(fā)展堅實基礎。

隨著創(chuàng)新過程愈發(fā)復雜，創(chuàng)新資源的有限性倒逼創(chuàng)新主體轉變傳統(tǒng)封閉式創(chuàng)新模式，如何利用技術與制度促進創(chuàng)新資源融通循環(huán)成為建立創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)的關鍵所在。黨的十九屆五中全會指出加強創(chuàng)新協(xié)同，推進產(chǎn)學研深度融合。因此，從不同創(chuàng)新主體角度解構R&D人員這一創(chuàng)新要素，可為新時代背景下 “人才驅動”戰(zhàn)略發(fā)展提供基礎。依企業(yè)、研發(fā)機構、高校等創(chuàng)新主體呈現(xiàn)R&D人員規(guī)模及結構分布的動態(tài)變化如圖2所示?？梢钥闯觯紫?，相比工業(yè)企業(yè)和研發(fā)機構，高校R&D人員整體數(shù)量在近10年中表現(xiàn)出明顯提升。并且，這種數(shù)量上的擴張在后5年尤為明顯，而前兩者的變化則主要集中于前5年。其次，無論是企業(yè)、研發(fā)機構還是高校，分布曲線皆存在顯著右拖尾現(xiàn)象，這與區(qū)域間R&D人員總量的動態(tài)變化特征相一致，說明創(chuàng)新人力資源稟賦最優(yōu)與最差地區(qū)間差異并非限于單個主體方面。

圖2 創(chuàng)新主體R&D人員規(guī)模及結構核密度估計

從占比情況看，相比研發(fā)機構與高校，企業(yè)R&D人員占據(jù)更高的比例，這也與將企業(yè)立為社會創(chuàng)新核心主體的發(fā)展目標相一致。進一步，企業(yè)與高校的占比前后5年間變化存在顯著的不一致，高校分布曲線經(jīng)歷先左再右的移動且存在右拖尾現(xiàn)象。而對于規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)，雖然波峰表現(xiàn)出持續(xù)右移的趨勢，但因峰值降低及寬度增加，整體上占比存在下降傾向。區(qū)域具體數(shù)據(jù)表明，近5年內(nèi)，大部分區(qū)域工業(yè)企業(yè)的R&D人員占比出現(xiàn)一定程度的下降，也即2010—2015年間，31個省 (區(qū)、市)內(nèi)規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)R&D人員占比上升的區(qū)域達23個。而在2015—2019年這一數(shù)量僅為6個，并且存在左拖尾現(xiàn)象。位于左側尾部區(qū)域既包含經(jīng)濟落后的西藏，也包含發(fā)達地區(qū)北京，究其原因可能在于近年來國家采取推動京津冀協(xié)同發(fā)展、設立雄安新區(qū)等一系列集中疏解北京非首都功能的舉措，從而對工業(yè)企業(yè)R&D人員造成一定的擠出效應?？傊?，一方面，企業(yè)作為創(chuàng)新主體地位仍十分顯著；另一方面，企業(yè)與試驗發(fā)展在R&D人員變動上存在耦合。這也意味著三大創(chuàng)新主體的傳統(tǒng)角色定位仍較為鮮明，因此亦建立完善基礎研究多元化投入機制，增加企業(yè)和社會力量對基礎研究的投入。

3 省域R&D人員規(guī)模及結構差異程度及來源

在展現(xiàn)R&D人員規(guī)模及結構分布特征基礎上，根據(jù)Dagum的分解方式，將中國31個省 (市、區(qū))劃分為東、中、西三大區(qū)域，運用MATLAB2018b軟件對中國省域R&D人員規(guī)模及結構差異程度及來源進行分解測算。

中國31個省 (市、區(qū))R&D人員規(guī)模及結構的基尼系數(shù)動態(tài)演變趨勢如圖3所示。由結果可知，各領域及創(chuàng)新主體的R&D人員基尼系數(shù)皆達0.4以上。尤其地，隸屬試驗發(fā)展與規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)R&D人員的基尼系數(shù)絕對值近年內(nèi)皆達到0.6以上。在聯(lián)合國開發(fā)計劃署頒布的衡量標準中，以0.4作為分布差距程度的 “警戒線”，細化來看，低于0.2表明高度平均，高于0.6則意味差距懸殊。區(qū)域間研發(fā)人員分布規(guī)模差距較大甚至懸殊，企業(yè)研發(fā)人員數(shù)值最高的北京與最低的寧夏相差167倍之多 (108309/648)。除研發(fā)機構R&D人員基尼系數(shù)呈來回波動特征，其他皆有明顯上升。這也意味著中國研發(fā)人員地區(qū)規(guī)模差異存在進一步擴大的趨勢。最后，從差異來源看，組間差異是主要的來源，這種現(xiàn)象在試驗發(fā)展領域及規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)內(nèi)尤為明顯，并且隨著時間變化，各來源占比皆不存在明顯的變化。簡而概之，中國創(chuàng)新人力投入于規(guī)模上存在顯著的區(qū)域分布不均特征，并且非均衡性在試驗發(fā)展、工業(yè)企業(yè)兩大類主體中更為突出。這也意味著以寧夏、青海等地創(chuàng)新鏈條上與市場銜接上可能存在脫節(jié)，產(chǎn)業(yè)發(fā)展受限于 “低端鎖定”。

圖3 R&D人員規(guī)模Dagum基尼系數(shù)及差異來源貢獻率

中國研發(fā)人員結構基尼系數(shù)的動態(tài)演變特征如圖4所示?？梢钥闯?，試驗發(fā)展與規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)人員占比差異較小，前者不超過0.13，而后者不超過0.22，反映出中國省際科技人才隊伍結構上的相似。然而，隨著戰(zhàn)略上從技術引進、模仿創(chuàng)新轉向自主創(chuàng)新、科技自立自強，差異化發(fā)展導向從高校延伸至科技園區(qū)、產(chǎn)業(yè)園區(qū)，從而在全國范圍內(nèi)，基礎研究與研發(fā)機構人員占比表現(xiàn)出較大差異，近10年內(nèi)數(shù)值皆處于0.3至0.4之間。從時間趨勢上看，僅應用研究人員結構差異呈下降態(tài)勢，其他皆有不同程度的上升，其中基礎研究變化幅度最大，截至2018年增幅達27%，2019年略有回落。

圖4 R&D人員結構Dagum基尼系數(shù)及差異來源貢獻率

進一步對差異源進行分解考察，區(qū)域內(nèi)差異貢獻率穩(wěn)定保持在30%，除研發(fā)機構外，其他創(chuàng)新主體、群落內(nèi)人員地區(qū)間差異貢獻率呈遞減趨勢，超變密度貢獻率皆上升至接近40%的占比。超變密度主要衡量區(qū)域間數(shù)據(jù)交叉重疊狀況，即在整體結構水平較高的地區(qū)內(nèi)部，部分省份的水平低于整體結構水平較低區(qū)域內(nèi)的部分省市。這意味著區(qū)域間發(fā)展 “交疊”特征得以強化，也即各省份在R&D人員結構上的 “區(qū)位”特征得以削弱，R&D區(qū)域間結構差異有所下降。

4 省域R&D人員空間關聯(lián)特征

考慮到中國地區(qū)創(chuàng)新人力要素間可能存在的空間關聯(lián)，借助Stata15.0軟件對R&D人員空間自相關進行檢驗，結果見表1。可以看出，一方面，對于區(qū)域R&D人員總數(shù)，鄰近空間、地理距離、經(jīng)濟距離三種矩陣Moran’s指數(shù)皆為正值且在2013—2017年更顯著，這意味著R&D人員分布存在正向空間自相關，并且這一特征于考察期內(nèi)存在先增強后削弱的趨勢；另一方面，相比另外兩種矩陣類型，經(jīng)濟距離權重矩陣下R&D人員空間自相關表現(xiàn)出更為穩(wěn)定的顯著性，這也是由于R&D人員屬于高技能人才，對地域發(fā)展水平、工作平臺表現(xiàn)出更高的期望。

分別來看，在鄰近矩陣下，除群體總數(shù)以外，僅試驗發(fā)展領域和隸屬于規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)R&D人員存在空間自相關。一方面，試驗發(fā)展指運用基礎、應用研究知識，以產(chǎn)生新應用為目的，進行價值創(chuàng)造活動。試驗發(fā)展并不直接創(chuàng)造科學技術知識，而與生產(chǎn)活動直接掛鉤。因此，這也進一步解釋為什么在鄰近矩陣下，各地區(qū)試驗發(fā)展與規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)R&D人員空間自相關特征演變存在協(xié)同。另一方面，工業(yè)企業(yè)R&D人員聚集能夠有效促進產(chǎn)業(yè)結構升級，空間集聚產(chǎn)生的外部性通過降低生產(chǎn)銷售成本、知識技術外溢等方式影響創(chuàng)新產(chǎn)出。

對于地理距離矩陣，從R&D人員類型看,與鄰近矩陣類似，除試驗發(fā)展和規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)，研發(fā)機構R&D人員的Moran指數(shù)表現(xiàn)出顯著的空間相關性。這在驗證了鄰近矩陣結論的同時也體現(xiàn)出研發(fā)機構這一創(chuàng)新主體空間上的集聚特征。政策端表現(xiàn)在響應 《中共中央 國務院關于建立更加有效的區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展新機制的意見》及教育部 “2011協(xié)同創(chuàng)新計劃”，各地區(qū)先后將區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展與城市群建設上升至國家戰(zhàn)略層面，區(qū)域內(nèi)部紛紛成立協(xié)同創(chuàng)新發(fā)展聯(lián)盟，推動研發(fā)機構空間上的聚集協(xié)同。從時間趨勢看，Moran指數(shù)先增后減，意味著R&D人員的空間關聯(lián)近些年有所降低，反映出城市群發(fā)展尚未到達深層次的協(xié)同，制度對接、平臺建設、發(fā)展規(guī)劃缺乏統(tǒng)籌制定。

對于經(jīng)濟距離矩陣，首先可以看出，試驗發(fā)展、應用研究、基礎研究這3種R&D人員的Moran指數(shù)呈階梯上升，并且，經(jīng)濟因素對基礎、應用研究R&D人員空間分布表現(xiàn)出更為顯著的正向影響?？紤]到創(chuàng)新要素的有限性，因此地區(qū)對R&D資源的投入取決于地方資源稟賦與經(jīng)濟發(fā)展水平。由于存在創(chuàng)新過程復雜及不確定性所引發(fā)的知識悖論，發(fā)展初期政府往往側重于引進技術、整合創(chuàng)新，也即加大對試驗發(fā)展和應用研究的支持力度。而當經(jīng)濟發(fā)展到一定門檻，產(chǎn)業(yè)內(nèi)技術水平與前沿相差較小時，創(chuàng)新發(fā)展戰(zhàn)略從而向以基礎研究具化的自主創(chuàng)新轉變。因此，相比試驗發(fā)展，基礎、應用研究對經(jīng)濟基礎有著更高的門檻要求，也即在經(jīng)濟距離權重背景下，基礎、應用研究R&D人員的經(jīng)濟空間相關性更為顯著。

表1 全國31個省份R&D人員Moran指數(shù)及其波動

5 研究結論與政策啟示

5.1 研究結論

本文圍繞基礎研究、應用研究、試驗發(fā)展三大創(chuàng)新群落及企業(yè)、研究與發(fā)展機構、高等學校三大創(chuàng)新主體，基于2010—2019年中國R&D人員相關數(shù)據(jù)，運用核密度估計法 (KDE曲線)、Dagum基尼系數(shù)法、Moran指數(shù)，對科研人才規(guī)模和結構的時空分布差異特征進行描繪分析，主要研究結論如下。

(1)異質(zhì)性創(chuàng)新群落、主體R&D人員規(guī)模及結構的KDE曲線分布差異性顯著。一方面，中國R&D人員總規(guī)模上升的同時，區(qū)域間分布存呈離散特征，并且時間演進上，人員規(guī)模兩極差異不斷加大；另一方面，分階段看，早期試驗發(fā)展先于基礎、應用研究，而企業(yè)則先于高等學校，這也從R&D人員結構變化上得以驗證?；A研究占比變化于20世紀第2個10年中出現(xiàn)拐點?？偟膩碚f，近5年內(nèi)，基礎、應用研究和高校R&D人員占比提升，而試驗發(fā)展、企業(yè)及研發(fā)機構人員比重略有下降，各地區(qū)三大創(chuàng)新群落及研發(fā)機構R&D人員占比兩極差異有所縮小。

(2)中國R&D人員規(guī)?；嵯禂?shù)呈波動上升趨勢，反映出省際R&D人員投入不平衡有所加劇。具體而言，R&D人員規(guī)模非均衡差異大于結構非均衡差異，試驗發(fā)展和工業(yè)企業(yè)R&D人員規(guī)模的地區(qū)非均衡程度尤為凸顯。三大創(chuàng)新群落規(guī)?；嵯禂?shù)大體呈上升趨勢，而工業(yè)企業(yè)R&D人員區(qū)域結構差異較小，反映出現(xiàn)有創(chuàng)新模式下省域研發(fā)人才結構的相似性。高等學?；嵯禂?shù)在2019年驟然上升，很大程度上由當年部分地區(qū)高校人員大規(guī)模增加致使。此外，對R&D人員地區(qū)差異分解表明，區(qū)域間差異是規(guī)模差異第一來源。人才結構上，區(qū)域間差異貢獻的主導地位逐漸被超變密度貢獻的提升所削弱，也即早期存在的依東中西區(qū)塊分割不同而在R&D人員結構上具有顯著差異的現(xiàn)象有所消解。

(3)依不同矩陣類型，隸屬于不同創(chuàng)新群落、主體的R&D人員具有的空間關聯(lián)存在異質(zhì)性。不同矩陣下，各個省份R&D人員規(guī)模皆存在正向關聯(lián)，且相關性在經(jīng)濟權重矩陣下更為穩(wěn)定。在空間鄰近、地理距離權重矩陣下，試驗發(fā)展和工業(yè)企業(yè)R&D人員空間相關性更為顯著，而基礎研究和高校R&D人員則經(jīng)濟距離權重矩陣下表現(xiàn)出更強的空間關聯(lián)。地理距離相近的低成本和經(jīng)濟對于基礎研究的支撐作用是導致不同R&D人員空間相關差異化的主要原因。對于考察期內(nèi)的時間趨勢，三大矩陣權重矩陣下，Moran指數(shù)及其顯著性皆呈現(xiàn)先上升再下降趨勢，也即近年來鄰近區(qū)域間的空間關聯(lián)性有所削弱。

5.2 政策啟示

(1)依區(qū)域稟賦差異化布局基礎研究，破解三大創(chuàng)新主體的傳統(tǒng)角色 “鎖定”，設立圍繞著企業(yè)開展基礎研究參與主體的獎勵評價機制。以科技創(chuàng)新實現(xiàn)高水平自立自強，基礎、應用研究占比分布的核密度曲線于考察期內(nèi)出現(xiàn)拐點，雖然Dagum基尼系數(shù)分解結果體現(xiàn)出區(qū)域差距較大，但一定程度反映出各地區(qū)基礎研究布局當前并未出現(xiàn)盲目性的一擁而上。因此，各地區(qū)域在制定發(fā)展規(guī)劃過程中應克制政策下的 “應激”反映，依技術稟賦、產(chǎn)業(yè)高度和市場需求開展差異化、針對性的基礎研究長期發(fā)展布局。前文研究表明企業(yè)與試驗發(fā)展R&D人員變動上存在協(xié)同，反映出三大創(chuàng)新主體傳統(tǒng)角色定位仍較為鮮明，因此亦需在中、微觀創(chuàng)新主體層面建立基礎研究的多元化投入機制，增加企業(yè)和社會力量對基礎研究的投入，并建立健全參與者獎勵評價機制，提高各類創(chuàng)新主體參與意愿，推進產(chǎn)學研深協(xié)同。

(2)考慮到研發(fā)路徑依賴下形成的高調(diào)整成本，應避免科研人才隊伍結構上同質(zhì)化發(fā)展，減少研發(fā)投入 “過剩”。R&D人員同質(zhì)化問題也即區(qū)際、甚至城市內(nèi)部人員規(guī)模、結構上存在相似性。陷于同質(zhì)化人才結構所引發(fā)的零和惡性競爭不僅會造成科研資源投入浪費及效率低下，更嚴重的是在基礎研究層面存在較高程度的路徑依賴，且后果呈現(xiàn)較長的滯后期。人才分布的空間溢出基于區(qū)域間產(chǎn)業(yè)發(fā)展梯度差異，這恰可視為一種差異性的互補，而Moran指數(shù)V形變化趨勢表明近年來區(qū)域間R&D人員存在空間關聯(lián)效應減少。因此，應做好跨區(qū)域發(fā)展統(tǒng)籌規(guī)劃，消除人才流通阻礙，避免同質(zhì)惡性競爭。此外，微觀主體上需避免一把尺子量對所有高校進行衡量的同時，對于剛起步的企業(yè)基礎研究，尤其涉及重點投入領域的項目，需嚴格把控、統(tǒng)籌兼顧，以差異化發(fā)展為導向，從而規(guī)避科研領域產(chǎn)出 “過?！?。

(3)緩解區(qū)際上的創(chuàng)新要素投入差異，促進人員規(guī)模、結構平衡發(fā)展。基于Dagum基尼系數(shù)分解的各地區(qū)R&D人員規(guī)模差異表明，各地區(qū)研發(fā)人員投入非均衡性較高且馬太效應顯著。因此，應利用各類R&D人員在不同權重矩陣下空間相關性，擴大科研人才的空間溢出效應，完善R&D人員合作共享機制，促進區(qū)域協(xié)同創(chuàng)新聯(lián)盟建設。一方面，地理上的臨近不僅可以降低企業(yè)生產(chǎn)成本，亦可緩解研發(fā)人員的思鄉(xiāng)情緒。另一方面，考慮到研發(fā)機構、高校R&D人員對區(qū)域經(jīng)濟因素的高敏性特征，在大力推動教育發(fā)展、根據(jù)資源稟賦、產(chǎn)業(yè)特色設立研究機構、增量上擴充人才隊伍的同時，健全創(chuàng)新激勵與保護機制，完善創(chuàng)新生態(tài)建設，強化金融體系對創(chuàng)新活動的支撐，讓科研人員不會因非科研壓力而放棄或回避更有利于學術創(chuàng)造的機會。