楊睿娟， 齊寶華， 唐安雙

(1.西安石油大學(xué) 經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院， 西安 710065； 2.西安石油大學(xué) 陜西(高校)油氣資源經(jīng)濟(jì)管理研究中心， 西安 710065； 3.川慶鉆探工程有限公司 長慶固井公司， 西安 710018)

《中共中央關(guān)于制定國民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展第十四個(gè)五年規(guī)劃和二○三五年遠(yuǎn)景目標(biāo)的建議》中強(qiáng)調(diào)“堅(jiān)持創(chuàng)新在我國現(xiàn)代化建設(shè)全局中的核心地位，把科技自立自強(qiáng)作為國家發(fā)展的戰(zhàn)略支撐”，提出“提升企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新能力”“激發(fā)人才創(chuàng)新活力”“完善科技創(chuàng)新體制機(jī)制”等措施。2021年9月中央人才工作會(huì)議明確了我國人才工作的目標(biāo)：到2025年，“在關(guān)鍵核心技術(shù)領(lǐng)域擁有一大批戰(zhàn)略科技人才、一流科技領(lǐng)軍人才和創(chuàng)新團(tuán)隊(duì)”；到2030年，“在主要科技領(lǐng)域有一批領(lǐng)跑者，在新興前沿交叉領(lǐng)域有一批開拓者”；到2035年，“國家戰(zhàn)略科技力量和高水平人才隊(duì)伍位居世界前列”。2021年12月習(xí)近平總書記在中央經(jīng)濟(jì)工作會(huì)議中強(qiáng)調(diào)“要加強(qiáng)區(qū)域科技能力，推動(dòng)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展”。系列國家政策表明，經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展必須提高科技創(chuàng)新能力，核心是激發(fā)科技人才創(chuàng)新活力。

科技人才是科技創(chuàng)新的主體，良好有序的科技人才流動(dòng)能夠促進(jìn)經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展?？萍紕?chuàng)新是驅(qū)動(dòng)社會(huì)發(fā)展的引擎，落實(shí)好創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展戰(zhàn)略，是經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的根本。科技人才流動(dòng)是否與區(qū)域經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展和科技創(chuàng)新相關(guān)聯(lián)？經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展是否受到科技人才流動(dòng)和科技創(chuàng)新發(fā)展的牽制？科技人才流動(dòng)和經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r對(duì)科技創(chuàng)新發(fā)揮什么效能？對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展、科技創(chuàng)新與科技人才流動(dòng)之間關(guān)系的研究有助于從深層次剖析三者之間的關(guān)系，為創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展戰(zhàn)略落地和相關(guān)政策制定提供依據(jù)。

研究表明科技人才聚集能夠提升區(qū)域科技創(chuàng)新能力[1]，良好的科技人才流動(dòng)能夠加速區(qū)域經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展[2]，高科技創(chuàng)新水平對(duì)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展也具有積極作用[3]，但鮮有研究考慮到三者之間的交互效應(yīng)以及滯后影響。陜西省高等教育人數(shù)全國排名第3；但科技人才總數(shù)在全國排名14，全年生產(chǎn)總值排名14；有效發(fā)明專利數(shù)排名16，說明陜西雖然人才儲(chǔ)備充足，但人才流動(dòng)活力不足，整體經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展水平和科技創(chuàng)新成果均屬于中等水平。故基于人才流動(dòng)理論，構(gòu)建VAR模型，以陜西省為例，探討科技人才流動(dòng)、科技創(chuàng)新和經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展三者之間的交互效應(yīng)及滯后影響，為存在同類問題的地區(qū)激發(fā)科技人才活力、推動(dòng)科技創(chuàng)新、促進(jìn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展提供理論依據(jù)及政策建議。

1 相關(guān)研究文獻(xiàn)述評(píng)

經(jīng)濟(jì)發(fā)展相關(guān)研究經(jīng)歷了“經(jīng)濟(jì)增長”“經(jīng)濟(jì)質(zhì)量”“經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展”3個(gè)階段的探索，強(qiáng)調(diào)從“量”到“質(zhì)”的轉(zhuǎn)變，在這一轉(zhuǎn)變過程中，科技創(chuàng)新發(fā)揮著顯著效應(yīng)。研究表明科技創(chuàng)新顯著正向影響經(jīng)濟(jì)增長并提升經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量[4-5]，但該影響具有一定的滯后性[6]。從“十四五”規(guī)劃起始之年開始，探究科技創(chuàng)新在促進(jìn)區(qū)域經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展中發(fā)揮的作用成了研究的熱點(diǎn)。現(xiàn)有研究表明，科技創(chuàng)新水平的高低對(duì)區(qū)域?qū)崿F(xiàn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展具有顯著的積極作用，特別是對(duì)東部地區(qū)、西部地區(qū)[7]及高交易效率的城市和長江經(jīng)濟(jì)帶的大城市的積極作用更顯著[8]?？萍紕?chuàng)新不僅顯著地直接接促進(jìn)區(qū)域經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展[9]，還通過產(chǎn)業(yè)升級(jí)對(duì)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展存在間接效應(yīng)[10]。除單向影響關(guān)系外，兩者還相互影響，經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展在被影響的同時(shí)也為科技創(chuàng)新提供了物質(zhì)支持和發(fā)展方向[11]。

經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的核心是全面提升人財(cái)物三者的利用率，其中科技人才作為第一資本在其中發(fā)揮著顯著作用[12]。在經(jīng)濟(jì)雙循環(huán)背景下，柯江林等基于人才流動(dòng)理論提出“以國內(nèi)人才流動(dòng)循環(huán)為主、國內(nèi)國際人才流動(dòng)雙循環(huán)相互促進(jìn)”的人才流動(dòng)循環(huán)新格局能夠推進(jìn)經(jīng)濟(jì)雙循環(huán)，進(jìn)而促進(jìn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展[13]。產(chǎn)業(yè)作為經(jīng)濟(jì)發(fā)展的載體，人才在產(chǎn)業(yè)間良好有序的流動(dòng)是發(fā)揮人才效能推動(dòng)地區(qū)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的骨干力量[14]。除單向影響關(guān)系外，兩者還存在非對(duì)稱相互影響關(guān)系，一方面經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展能夠吸引并聚集大量的科技人才，加速科技人才流動(dòng)；另一方面科學(xué)高效的科技人才流動(dòng)加速了區(qū)域經(jīng)濟(jì)的高質(zhì)量發(fā)展，反之則會(huì)產(chǎn)生負(fù)面影響。

人才的無序競爭導(dǎo)致了科技人才的頻繁流動(dòng)，這不僅造成科研資源的浪費(fèi)，還會(huì)因掌握某些關(guān)鍵技術(shù)的科技人才流失而對(duì)其所在國家或地區(qū)的科技創(chuàng)新發(fā)展造成負(fù)面影響[15]?？萍紕?chuàng)新水平高的地區(qū)有利于科技人才自我價(jià)值的實(shí)現(xiàn)進(jìn)而吸引更多的科技人才流入，隨著科技人才的不斷流入和聚集，該地區(qū)的科技創(chuàng)新能力將進(jìn)一步提升，兩者之間“馬太效應(yīng)”顯著。為防止該效應(yīng)出現(xiàn)，整合科技人才，實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展、科技創(chuàng)新和科技人才流動(dòng)的協(xié)同進(jìn)步至關(guān)重要[16]。

綜上，目前對(duì)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展、科技創(chuàng)新和科技人才流動(dòng)的文獻(xiàn)大多研究的是當(dāng)期的影響，或某兩個(gè)變量之間的影響，很少關(guān)注到三者的交互作用及長期的滯后影響。但實(shí)際上，三者之間并非僅存在單向關(guān)系，也并不只局限于當(dāng)期的影響?；诖耍瑯?gòu)建向量自回歸模型，以陜西省為例，研究經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展、科技創(chuàng)新和科技人才流動(dòng)之間的動(dòng)態(tài)交互作用，剖析三者之間長期作用的滯后效應(yīng)。

2 模型構(gòu)建與指標(biāo)選取

2.1 模型構(gòu)建

向量自回歸(VAR)模型是根據(jù)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)探究內(nèi)生變量之間動(dòng)態(tài)關(guān)系的數(shù)學(xué)模型，常用于處理時(shí)間序列數(shù)據(jù)，模型的原理是通過在內(nèi)生變量之間互相構(gòu)建滯后值函數(shù)來探討變量之間的動(dòng)態(tài)關(guān)系。

此方法近幾年越來越受學(xué)者們的重視。碳中和背景下碳排放、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、技術(shù)水平等因素之間的動(dòng)態(tài)關(guān)系研究[17]、金融發(fā)展與經(jīng)濟(jì)增長的關(guān)系研究[18]、經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展與人才聚集的交互影響[19]等，均通過構(gòu)建VRA模型探討了變量之間的動(dòng)態(tài)沖擊。為了更清楚地研究陜西省經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展、科技創(chuàng)新和科技人才流動(dòng)之間的動(dòng)態(tài)關(guān)系，選用向量自回歸模型討論3個(gè)變量之間的動(dòng)態(tài)效應(yīng)。模型的一般表達(dá)式為

yt=φ1yt-1+φ2yt-2+…+φpyt-p+εt,
t=1,2,…,T

(1)

式中：yt為被解釋的內(nèi)生變量；p為滯后階數(shù)；T為數(shù)據(jù)樣本數(shù)；φ為待估計(jì)的系數(shù)矩陣。

2.2 指標(biāo)選取

1)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展指標(biāo)。已有研究中衡量經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的指標(biāo)主要包括人均GDP、城鄉(xiāng)收入比[20]、經(jīng)濟(jì)外向性等，在此基礎(chǔ)上選用陜西省生產(chǎn)總值(GDP)作為衡量指標(biāo)。因?yàn)镚DP是衡量國家或地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展情況的重要指標(biāo)。

2)科技創(chuàng)新指標(biāo)。已有研究中衡量科技創(chuàng)新的指標(biāo)主要包括人均專利授權(quán)量[21]、專利實(shí)際授權(quán)數(shù)、專利申請(qǐng)數(shù)[22]、技術(shù)市場成交額[23]等，結(jié)合部分學(xué)者的觀點(diǎn)，選取專利實(shí)際授權(quán)數(shù)作為衡量陜西省科技創(chuàng)新的指標(biāo)。因?yàn)閷＠麑?shí)際授權(quán)數(shù)是衡量科技創(chuàng)新成果的主要指標(biāo)，創(chuàng)新成果是科技創(chuàng)新水平的衡量基礎(chǔ)。

3)科技人才流動(dòng)指標(biāo)。科技人才受各種內(nèi)外因素的影響流向不同地區(qū)，流動(dòng)的數(shù)量和方向很難精確統(tǒng)計(jì)。因此，在科技人才流動(dòng)指標(biāo)選取上參考紀(jì)建悅等的觀點(diǎn)，選用陜西省科技人才存量占就業(yè)人口總數(shù)的比值衡量科技人才的流動(dòng)情況，該指標(biāo)反映了陜西省科技人才的流動(dòng)情況[24]。其中，科技人才數(shù)量以統(tǒng)計(jì)年鑒上公布的研究與實(shí)驗(yàn)發(fā)展(R&D)人員存量的相關(guān)數(shù)據(jù)為準(zhǔn)。

3 數(shù)據(jù)分析

主要從《中國科技統(tǒng)計(jì)年鑒》《陜西統(tǒng)計(jì)年鑒》和陜西省國民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展統(tǒng)計(jì)公報(bào)選取了2006—2020年陜西省GDP(億元)、專利實(shí)際授權(quán)數(shù)(件)、(R&D)人員總數(shù)(人)、就業(yè)人口總數(shù)(人)的相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證分析。

首先，為了確保后續(xù)數(shù)據(jù)計(jì)算的完整性，通過SPSS25.0計(jì)量軟件中最大似然估計(jì)查補(bǔ)法對(duì)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)中的缺失數(shù)據(jù)進(jìn)行補(bǔ)充完善，并對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行描述性統(tǒng)計(jì)分析。其次，利用Eviews10.0計(jì)量軟件檢驗(yàn)數(shù)據(jù)是否平穩(wěn)、檢驗(yàn)?zāi)Ｐ褪欠穹€(wěn)定，通過格蘭杰因果關(guān)系檢驗(yàn)確定變量之間的影響關(guān)系。最后，對(duì)各項(xiàng)指標(biāo)進(jìn)行脈沖響應(yīng)分析和方差分解分析，判斷各變量之間的影響作用及影響程度。

3.1 變量描述性統(tǒng)計(jì)

依據(jù)上述指標(biāo)選取和數(shù)據(jù)處理對(duì)各變量進(jìn)行描述性統(tǒng)計(jì)(表1)。2006—2020年科技人才流動(dòng)率、實(shí)際專利數(shù)量和GDP的標(biāo)準(zhǔn)差都顯著小于均值和中位數(shù)，說明統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)穩(wěn)定性強(qiáng)，可進(jìn)行下一步研究。

表1 各指標(biāo)的描述性統(tǒng)計(jì)

3.2 數(shù)據(jù)的單位根檢驗(yàn)

采用時(shí)間序列數(shù)據(jù)最常用ADF檢驗(yàn)法和PP檢驗(yàn)法，分別對(duì)科技人才流動(dòng)率、實(shí)際專利授權(quán)數(shù)和GDP 3個(gè)指標(biāo)對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)進(jìn)行平穩(wěn)性的單位根檢驗(yàn)。檢驗(yàn)結(jié)果見表2，所有數(shù)據(jù)在一階差分滯后均具有平穩(wěn)性。其中，科技人才流動(dòng)率和實(shí)際專利授權(quán)數(shù)在1%的水平上平穩(wěn)，GDP的ADF檢驗(yàn)值在5%的水平上平穩(wěn)，PP檢驗(yàn)值在1%的水平上平穩(wěn)。因此，可以對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行下一步分析和檢驗(yàn)。

表2 平穩(wěn)性檢驗(yàn)結(jié)果

3.3 模型穩(wěn)定性檢驗(yàn)及格蘭杰因果關(guān)系檢驗(yàn)

3.3.1 滯后階數(shù)確定

在進(jìn)行脈沖響應(yīng)及方差分解之前需要確定變量之間的最佳滯后期，確定滯后期的準(zhǔn)則有赤池信息量準(zhǔn)則(AIC)、貝葉斯信息準(zhǔn)則(BIC)、漢南-奎恩準(zhǔn)則(HQ)，這3個(gè)準(zhǔn)則能夠衡量樣本總體的概率密度與未知總體的概率密度之間的差異。一般來說使用不同準(zhǔn)則得到的滯后期也不盡相同，因此在選取滯后期的時(shí)候采取少數(shù)服從多數(shù)的原則，經(jīng)過多次嘗試后確定科技人才流動(dòng)、科技創(chuàng)新、經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的滯后階數(shù)均為滯后兩期。

3.3.2 VAR模型穩(wěn)定性檢驗(yàn)

VAR脈沖響應(yīng)及方差分解之前需要判別模型整體的穩(wěn)定性，模型穩(wěn)定性檢驗(yàn)結(jié)果如圖1所示?？萍既瞬帕鲃?dòng)、科技創(chuàng)新和經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展構(gòu)建的VAR函數(shù)具有6個(gè)特征根，其中包括4個(gè)正數(shù)根和2個(gè)負(fù)數(shù)根，且所有根均都在單位圓內(nèi)，說明估計(jì)的VAR模型滿足穩(wěn)定性條件，可以有效分析科技人才流動(dòng)、科技創(chuàng)新和經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展之間的動(dòng)態(tài)關(guān)系。

圖1 VAR模型穩(wěn)定性判別圖

3.3.3 格蘭杰因果關(guān)系檢驗(yàn)

在確定滯后階數(shù)和模型穩(wěn)定性判別之后，需要分析科技人才流動(dòng)、科技創(chuàng)新和經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展之間是否存在因果關(guān)系，由此來判斷后期脈沖響應(yīng)及方差分解是否有意義。若檢驗(yàn)不通過，說明變量之間不存在顯著的因果關(guān)系，則進(jìn)行后續(xù)計(jì)算無實(shí)際意義。

格蘭杰檢驗(yàn)結(jié)果見表3，以科技人才流動(dòng)率檢驗(yàn)結(jié)果為例，其相對(duì)于滯后兩期的內(nèi)生變量實(shí)際專利授權(quán)數(shù)的χ2統(tǒng)計(jì)量值為5.204 681，相應(yīng)的P值是0.074 1，在10%的水平上顯著影響科技人才流動(dòng)率，說明實(shí)際專利授權(quán)數(shù)是科技人才流動(dòng)率的格蘭杰原因，即科技創(chuàng)新能力會(huì)對(duì)科技人才流動(dòng)產(chǎn)生影響。科技人才流動(dòng)率對(duì)滯后兩期的內(nèi)生變量GDP的χ2統(tǒng)計(jì)量值為11.038 72，相應(yīng)的P值是0.004 0，在1%的水平上顯著影響科技人才流動(dòng)率，說明GDP是科技人才流動(dòng)率的原因，即經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展會(huì)對(duì)科技人才流動(dòng)產(chǎn)生影響。所有滯后內(nèi)生變量聯(lián)合顯著檢驗(yàn)的χ2統(tǒng)計(jì)量值為13.915 31，相應(yīng)的P值是0.007 6，在1%的水平上顯著影響科技人才流動(dòng)率，說明實(shí)際專利授權(quán)數(shù)和GDP聯(lián)合作用是科技人才流動(dòng)率的格蘭杰原因，即科技創(chuàng)新和經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展聯(lián)合作用對(duì)科技人才流動(dòng)產(chǎn)生效應(yīng)。同理，科技人才流動(dòng)在5%水平上顯著影響科技創(chuàng)新，經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展及其與科技人才流動(dòng)的聯(lián)合作用對(duì)科技創(chuàng)新也有非常顯著的影響?？萍既瞬帕鲃?dòng)和科技創(chuàng)新分別在10%和1%的水平上顯著影響陜西經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展，兩者聯(lián)合作用在1%的水平上也顯著影響經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展。說明科技人才流動(dòng)、科技創(chuàng)新和經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展之間存在交互影響。

表3 VAR模型的格蘭杰因果關(guān)系檢驗(yàn)

3.4 脈沖響應(yīng)及方差分解

從上述分析可知，本文選取的各變量之間具有顯著的影響關(guān)系且建立的模型穩(wěn)定性良好，但各變量之間的影響作用和影響程度仍需要通過脈沖響應(yīng)分析和方差分解分析深入探究。

3.4.1 脈沖響應(yīng)分析

脈沖響應(yīng)函數(shù)(IRF)主要用于衡量內(nèi)生系統(tǒng)內(nèi)任一變量的標(biāo)準(zhǔn)差沖擊對(duì)系統(tǒng)內(nèi)其余變量目前及將來取值的影響。通過Eviews10.0計(jì)量分析軟件對(duì)科技人才流動(dòng)率、實(shí)際專利授權(quán)數(shù)和GDP進(jìn)行向量自回歸分析得到脈沖響應(yīng)圖，結(jié)果如圖2所示。

Y表示科技人才流動(dòng)率；X1表示實(shí)際專利授權(quán)數(shù)；X2表示GDP。圖2 脈沖響應(yīng)分析結(jié)果

1)科技創(chuàng)新對(duì)科技人才流動(dòng)和經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的沖擊作用?？萍紕?chuàng)新的擾動(dòng)對(duì)科技人才流動(dòng)和經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展在滯后前2期產(chǎn)生負(fù)向沖擊，并在滯后2期產(chǎn)生的負(fù)向沖擊最大，從滯后3期開始均產(chǎn)生正向沖擊，并在滯后9期呈現(xiàn)平穩(wěn)趨勢(shì)。因?yàn)殛兾魇∧壳罢w科技創(chuàng)新能力較弱，不利于吸引并留住科技人才，難以促進(jìn)經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展。但在“十三五”規(guī)劃提出“強(qiáng)化科技創(chuàng)新引領(lǐng)作用”“實(shí)施科技人才發(fā)展戰(zhàn)略”的奮斗目標(biāo)及“十四五”規(guī)劃提出的“激發(fā)科技人才創(chuàng)新活力”“堅(jiān)持創(chuàng)新發(fā)展”的根本目標(biāo)之下，陜西省印發(fā)“十四五”科技創(chuàng)新發(fā)展規(guī)劃，提出《陜西省科技型企業(yè)創(chuàng)新發(fā)展倍增計(jì)劃》，號(hào)召構(gòu)建“6+5+6+1”現(xiàn)代產(chǎn)業(yè)體系等以科技發(fā)展推動(dòng)陜西整體發(fā)展的政策導(dǎo)向，并聯(lián)合高等院校、科研院所和企業(yè)組建的重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室、構(gòu)建秦創(chuàng)原創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)平臺(tái)等完善科技創(chuàng)新體系，打造科技創(chuàng)新高地。目的是通過科技創(chuàng)新發(fā)展，盤活科技人才，進(jìn)而推動(dòng)陜西經(jīng)濟(jì)發(fā)展。但由于政策文件的實(shí)施具有滯后性，因此根據(jù)數(shù)據(jù)結(jié)果顯示，從滯后2期開始未來幾年陜西創(chuàng)新發(fā)展的變化對(duì)科技人才流動(dòng)和經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展具有一段顯著正向影響的時(shí)期，這一影響關(guān)系在滯后9期將趨于平穩(wěn)。

2)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展對(duì)科技創(chuàng)新及科技人才流動(dòng)的沖擊作用。經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的擾動(dòng)對(duì)科技創(chuàng)新和科技人才流動(dòng)均產(chǎn)生波動(dòng)式的正向沖擊影響，且對(duì)兩者的沖擊趨勢(shì)較為相似，均在滯后3期的時(shí)候產(chǎn)生最強(qiáng)正向沖擊。這可能是因?yàn)樵趧?chuàng)新領(lǐng)航經(jīng)濟(jì)發(fā)展的新時(shí)代，增加對(duì)科技創(chuàng)新的資金投入與支持能夠加強(qiáng)對(duì)科技人才的吸引力，提升科技產(chǎn)出效能。這與陜西省省情符合，2020年西安成為西北地區(qū)第1個(gè)GDP破億萬(10 020.39億元)的城市，研究與實(shí)驗(yàn)發(fā)展(R&D)經(jīng)費(fèi)投入占陜西省總比重約79.99%，是陜西經(jīng)濟(jì)最發(fā)達(dá)且科研經(jīng)費(fèi)最充足的城市，吸引了許多創(chuàng)新企業(yè)和科技人才的加盟，是陜西創(chuàng)新型企業(yè)、創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)平臺(tái)及科技人才的聚集中心。根據(jù)《國家創(chuàng)新型城市創(chuàng)新能力監(jiān)測報(bào)告2020》和《國家創(chuàng)新型城市創(chuàng)新能力評(píng)價(jià)報(bào)告2020》顯示，西安在全國位列第6，在2020年《中國城市人才吸引排名報(bào)告》中，西安居第18位，位居西部前3。結(jié)合實(shí)證數(shù)據(jù)和實(shí)踐結(jié)果發(fā)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展對(duì)科技人才流動(dòng)和科技創(chuàng)新具有顯著正向影響，且該影響將在未來幾年逐漸加強(qiáng)。

3)科技人才流動(dòng)對(duì)科技創(chuàng)新及經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的沖擊作用。科技人才流動(dòng)的正交沖擊對(duì)科技創(chuàng)新在滯后1期時(shí)產(chǎn)生較小的負(fù)向沖擊，其余滯后時(shí)期均產(chǎn)生正向沖擊，并在滯后4期達(dá)到最強(qiáng)沖擊。這可能是因?yàn)榭萍既瞬抛鳛閯?chuàng)新發(fā)展的主體，本身是具有高知識(shí)儲(chǔ)備、高技能的人才，他們的流動(dòng)對(duì)所在地區(qū)科技創(chuàng)新結(jié)果會(huì)產(chǎn)生顯著的影響，科技人才的流入會(huì)增加該地區(qū)科技人才創(chuàng)新成果的產(chǎn)出，流出會(huì)減少創(chuàng)新成果的產(chǎn)出。陜西省有高等院校109所，各類科研機(jī)構(gòu)1 340家，國家級(jí)園區(qū)平臺(tái)324家，國際創(chuàng)新合作平臺(tái)71個(gè)，兩院院士69人，充足的人才資源和創(chuàng)新平臺(tái)是陜西科技創(chuàng)新和經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的基石?？萍既瞬帕鲃?dòng)的正交沖擊對(duì)GDP在滯后6期產(chǎn)生負(fù)向沖擊，其余幾期均產(chǎn)生正向沖擊，并在滯后4期產(chǎn)生最強(qiáng)沖擊。這是因?yàn)榭萍既瞬诺牧魅胗欣诖龠M(jìn)該地區(qū)知識(shí)、技術(shù)等資源的共享，推動(dòng)區(qū)域經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展。相反科技人才流失、人才優(yōu)勢(shì)轉(zhuǎn)化程度低、關(guān)鍵核心領(lǐng)域的科技領(lǐng)軍人才欠缺等問題對(duì)陜西科技創(chuàng)新和經(jīng)濟(jì)發(fā)展會(huì)造成消極影響。

3.4.2 方差分解分析

相比于科技人才流動(dòng)，經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展對(duì)科技創(chuàng)新的影響更顯著。科技創(chuàng)新的變動(dòng)對(duì)本身產(chǎn)生的影響從滯后1期開始逐漸減弱。經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的變動(dòng)對(duì)科技創(chuàng)新產(chǎn)生的影響從滯后2期的53.752%增加至滯后10期的60.999%，表明經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展不僅影響科技創(chuàng)新，且影響程度較強(qiáng)?？萍既瞬帕鲃?dòng)對(duì)實(shí)際專利授權(quán)數(shù)的影響程度從滯后2期的8.195%遞減至滯后10期的7.004%，表明科技人才流動(dòng)雖然影響科技創(chuàng)新，但影響程度較弱。

相比于科技創(chuàng)新，經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展對(duì)科技人才流動(dòng)的影響更顯著?？萍既瞬帕鲃?dòng)的變動(dòng)對(duì)自身產(chǎn)生影響由滯后1期的56.59%逐年遞減至滯后10期的18.448%，科技創(chuàng)新的變動(dòng)對(duì)科技人才流動(dòng)的影響程度由滯后1期的7.563%逐年遞增至滯后10期的23.856%；經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的變動(dòng)對(duì)科技人才流動(dòng)的影響程度由滯后1期的35.847%逐年遞增至滯后10期的57.696%。雖然科技創(chuàng)新和經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展對(duì)科技人才流動(dòng)的影響程度都逐年遞增，但經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的影響程度更強(qiáng)。

相比于科技人才流動(dòng)發(fā)揮的作用，科技創(chuàng)新對(duì)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的影響更顯著。經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的變動(dòng)對(duì)自身產(chǎn)生的影響從滯后1期的74.287%逐年遞減至滯后10期的63.411%?？萍紕?chuàng)新的變動(dòng)對(duì)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的影響程度由滯后1期的25.713%逐年增加至滯后10期的31.797%；科技人才流動(dòng)對(duì)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展產(chǎn)生波動(dòng)式影響，影響程度在前3期逐漸遞增，并在滯后3期增至5.61%，之后逐年小幅度減弱；表明在不考慮自身影響的前提下，科技創(chuàng)新對(duì)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的影響較為穩(wěn)定且影響程度較大，科技人才流動(dòng)的影響不穩(wěn)定，影響程度較小。

4 結(jié)論與建議

4.1 研究結(jié)論

從理論和實(shí)證兩個(gè)方面對(duì)陜西省經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展、科技創(chuàng)新和科技人才流動(dòng)之間的交互效應(yīng)及滯后影響進(jìn)行研究，發(fā)現(xiàn)三者存在交互影響關(guān)系，且影響程度存在顯著差異。

1)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展比科技人才流動(dòng)對(duì)科技創(chuàng)新的影響更顯著。經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展對(duì)科技創(chuàng)新產(chǎn)生正向影響，影響程度逐年增加且在滯后10期超過50%；科技人才流動(dòng)對(duì)科技創(chuàng)新先產(chǎn)生負(fù)向影響，從滯后2期開始產(chǎn)生正向影響，影響程度逐年減弱，且不超過10%；說明未來10年經(jīng)濟(jì)因素對(duì)陜西科技創(chuàng)新快速發(fā)展的影響比人才因素更突出，因此推動(dòng)經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展是陜西科技創(chuàng)新發(fā)展的基礎(chǔ)保障。

2)科技創(chuàng)新比科技人才流動(dòng)對(duì)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的影響更顯著?？萍紕?chuàng)新對(duì)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展滯后前2期產(chǎn)生負(fù)向影響，之后均產(chǎn)生正向影響，影響程度逐年遞增但不超過35%；科技人才流動(dòng)對(duì)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展在滯后6期產(chǎn)生負(fù)向影響，其余滯后期均產(chǎn)生正向影響，影響程度不超過10%；說明未來10年科技創(chuàng)新水平對(duì)陜西經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展影響比人才因素更顯著，提升科技成果轉(zhuǎn)化效果是促進(jìn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的關(guān)鍵。

3)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展比科技創(chuàng)新對(duì)科技人才流動(dòng)的影響更顯著。經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展對(duì)科技人才流動(dòng)產(chǎn)生正向影響，影響程度逐年增加且逐漸超過50%；科技創(chuàng)新對(duì)科技人才流動(dòng)滯后前2期產(chǎn)生負(fù)向影響，之后產(chǎn)生正向影響，影響程度逐年增加，但不超過30%；說明未來10年經(jīng)濟(jì)因素對(duì)陜西科技人才流動(dòng)的影響比科技創(chuàng)新更顯著，應(yīng)圍繞產(chǎn)業(yè)鏈布局人才鏈。

4.2 對(duì)策建議

1)以產(chǎn)業(yè)體系為抓手，奠定經(jīng)濟(jì)發(fā)展基礎(chǔ)，推動(dòng)陜西科技創(chuàng)新。陜西需要通過積極履行《陜西省科技型企業(yè)創(chuàng)新發(fā)展倍增計(jì)劃》等政策文件要求，落實(shí)“6+5+6+1”現(xiàn)代產(chǎn)業(yè)體系的構(gòu)建，構(gòu)筑支撐經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展的“四梁八柱”，盤活科技人才，推動(dòng)陜西經(jīng)濟(jì)增長，激發(fā)科技創(chuàng)新成果的產(chǎn)生。

2)以秦創(chuàng)原創(chuàng)新平臺(tái)建設(shè)為統(tǒng)領(lǐng)，加強(qiáng)科技成果轉(zhuǎn)化，助推陜西經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展。2021年啟動(dòng)秦創(chuàng)原創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)平臺(tái)建設(shè)，是加快西部創(chuàng)新高地建設(shè)的重點(diǎn)。陜西省需要助力秦創(chuàng)原建設(shè)“12621工程”，持續(xù)在組建科技服務(wù)團(tuán)隊(duì)以及打造優(yōu)質(zhì)創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)平臺(tái)方面發(fā)力，積極開展科技成果轉(zhuǎn)化“三項(xiàng)改革”試點(diǎn)，推進(jìn)科技成果轉(zhuǎn)移轉(zhuǎn)化，通過秦創(chuàng)原創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)平臺(tái)建設(shè)，發(fā)揮陜西省高?？萍既瞬艃?yōu)勢(shì)、暢通產(chǎn)學(xué)研用鏈條的有效路徑，激發(fā)科技創(chuàng)新活力，推動(dòng)陜西經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展。

3)圍繞產(chǎn)業(yè)鏈布局人才鏈，構(gòu)建陜西良好有序的科技人才流動(dòng)機(jī)制。西安是陜西新興產(chǎn)業(yè)、創(chuàng)新企業(yè)、創(chuàng)新平臺(tái)最富足的城市，聚集了大量的科技人才，存在“一城獨(dú)大”現(xiàn)象。陜西其他地區(qū)產(chǎn)業(yè)發(fā)展緩慢，創(chuàng)新平臺(tái)匱乏，科技人才流失嚴(yán)重，因此陜西需要以產(chǎn)業(yè)鏈布局人才鏈，結(jié)合各地市自然資源及優(yōu)勢(shì)條件，搭建高層次人才創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)平臺(tái)，構(gòu)建良好有序的科技人才流動(dòng)機(jī)制，發(fā)揮人才效能。