鄒 娜，李小青

[河北工業(yè)大學(xué)，天津 300401]

引 言

科技創(chuàng)新是引領(lǐng)發(fā)展的第一動(dòng)力，是產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化、社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展、綜合國(guó)力提升的催化劑。而人才的培養(yǎng)和開發(fā)則是科技力量有效發(fā)揮的關(guān)鍵，尤其是掌握先進(jìn)技術(shù)的科技人才，其在企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)、區(qū)域發(fā)展中起著核心作用。(1)徐明：《中國(guó)共產(chǎn)黨百年人才思想的理論進(jìn)路與實(shí)踐向度》，《北京社會(huì)科學(xué)》2022年第2期。

區(qū)域科技人才的開發(fā)效率一直是學(xué)者們關(guān)注的問題，提高區(qū)域科技人才的開發(fā)效率對(duì)于我國(guó)區(qū)域可持續(xù)發(fā)展具有重要意義。學(xué)者們對(duì)于區(qū)域科技人才的開發(fā)狀況也進(jìn)行了多角度的研究，在模型上主要運(yùn)用DEA模型測(cè)評(píng)中國(guó)或不同省域的效率。孫健等基于2005—2014年面板數(shù)據(jù)測(cè)算了中國(guó)的區(qū)域科技人才開發(fā)效率，(2)孫健，丁雪萌：《區(qū)域科技人才開發(fā)效率評(píng)價(jià)研究——基于2005—2014年省際面板數(shù)據(jù)的經(jīng)驗(yàn)分析》，《廣東社會(huì)科學(xué)》2018年第2期。王成軍等則使用GRA-DEA模型測(cè)算陜西省科技人才的效率并進(jìn)行了評(píng)價(jià)，(3)王成軍，宋銀玲，馮濤，劉勇：《基于GRA-DEA模型的創(chuàng)新型科技人才開發(fā)效率評(píng)價(jià)研究——以陜西省青年科技新星計(jì)劃為例》，《科技管理研究》2016年第4期。丁剛等則利用DEA-LISA對(duì)全國(guó)30個(gè)省市科技人才投入產(chǎn)出效率進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)。(4)丁剛，羅暖：《省域創(chuàng)新型科技人才隊(duì)伍建設(shè)的投入產(chǎn)出效率評(píng)價(jià)及其空間關(guān)聯(lián)格局分析——基于DEA模型和LISA方法》，《西北人口》2012年第4期。除利用模型測(cè)算不同省域科技人才開發(fā)效率之外，另外一部分學(xué)者則更加宏觀地研究了不同地區(qū)整體的人才開發(fā)效率，李培園等運(yùn)用Super-DEA模型和ML指數(shù)測(cè)算長(zhǎng)江地區(qū)的科技人才開發(fā)效率，(5)李培園，成長(zhǎng)春，嚴(yán)翔：《基于超效率DEA模型的長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶科技人才開發(fā)效率時(shí)空分異研究》，《南通大學(xué)學(xué)報(bào)(社會(huì)科學(xué)版)》2019年第1期。竇超等測(cè)算中部地區(qū)整體的人才開發(fā)效率并進(jìn)行相關(guān)評(píng)價(jià)，(6)竇超，李曉軒：《中部科技人才開發(fā)效率評(píng)價(jià)及其影響因素研究》，《科研管理》2017年S1期。李梓測(cè)算西部科技人才的開發(fā)效率對(duì)西部大開發(fā)以來科技人才開發(fā)效率有待進(jìn)行研究和檢驗(yàn)。(7)李梓：《西部科技人才開發(fā)效率評(píng)價(jià)及影響因素》，《學(xué)術(shù)交流》2016年第4期。

縱觀區(qū)域科技人才開發(fā)效率領(lǐng)域的研究，其研究方法均集中在DEA-SBM模型的構(gòu)建，并輔以實(shí)證分析，研究視角大多聚焦在全國(guó)或省域區(qū)域，研究?jī)?nèi)容從人才開發(fā)效率測(cè)算到提出區(qū)域促進(jìn)人才開發(fā)的對(duì)策及建議，研究成果相對(duì)豐碩，但仍存在以下局限性，本文也將針對(duì)這些問題進(jìn)行深入研究。

一是基于松弛變量而獲得最優(yōu)值的DEA-SBM模型，會(huì)損失原始科技人才數(shù)據(jù)之間存在的比例關(guān)系；不利于目前測(cè)度人才開發(fā)效率這樣復(fù)雜的系統(tǒng)，進(jìn)而影響到整體對(duì)人才開發(fā)措施的提出，本文選取EBM模型則有效地解決了損失比例的問題，有利于增加測(cè)算的準(zhǔn)確性，豐富區(qū)域科技人才開發(fā)的研究。

二是目前研究主要集中在靜態(tài)效率的測(cè)算，缺少區(qū)域科技人才開發(fā)效率動(dòng)態(tài)分析，不利于反應(yīng)人才開發(fā)效率的整體情況，由于動(dòng)態(tài)分析能夠增強(qiáng)對(duì)于區(qū)域人才開發(fā)效率的時(shí)空演進(jìn)特征分析，可以全面地觀察到人才演進(jìn)的變化，因此增加ML指數(shù)的動(dòng)態(tài)分析對(duì)于目前人才開發(fā)領(lǐng)域具有比較重要作用。

三是目前研究對(duì)區(qū)域發(fā)展間科技人才效率提升的共性問題關(guān)注不足。本研究選擇三大經(jīng)濟(jì)帶，因其涉及22個(gè)省市，涵蓋范圍廣闊，且非常重視科技人才的引育，人才引進(jìn)力度不斷加大，著力構(gòu)建人才協(xié)調(diào)發(fā)展戰(zhàn)略生態(tài)圈，同時(shí)經(jīng)濟(jì)帶內(nèi)也出現(xiàn)了人才發(fā)展不均衡性等問題，因此三個(gè)區(qū)域具有一定的共性，進(jìn)行對(duì)比研究具有較重要的意義。

基于以上研究的局限性，本文嘗試構(gòu)建EBM-ML模型，應(yīng)用在人才開發(fā)效率研究的領(lǐng)域，一定程度上解決了SBM損失比例的不足，并且增加了動(dòng)態(tài)分析和時(shí)空演進(jìn)分析。在此基礎(chǔ)上將多層次指標(biāo)納入到了評(píng)價(jià)體系，并選取了三大經(jīng)濟(jì)帶進(jìn)行對(duì)比研究和綜合評(píng)價(jià)，為區(qū)域人才協(xié)調(diào)發(fā)展提出建議，為不同省域和中國(guó)全域的科技人才開發(fā)效率研究提供參考。

一、區(qū)域科技人才開發(fā)效率測(cè)度指標(biāo)的設(shè)計(jì)

本文研究范圍選取京津冀地區(qū)、長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶、黃河經(jīng)濟(jì)帶三大經(jīng)濟(jì)帶。由于京津冀地區(qū)同屬京畿重地，是以首都為核心的世界級(jí)城市群，引領(lǐng)區(qū)域整體協(xié)同發(fā)展，戰(zhàn)略地位十分重要；長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶則是國(guó)內(nèi)綜合實(shí)力最強(qiáng)、戰(zhàn)略支撐作用最大的區(qū)域；(8)周成，馮學(xué)鋼，唐睿：《區(qū)域經(jīng)濟(jì)—生態(tài)環(huán)境—旅游產(chǎn)業(yè)耦合協(xié)調(diào)發(fā)展分析與預(yù)測(cè)——以長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶沿線各省市為例》，《經(jīng)濟(jì)地理》2016年第3期。而黃河經(jīng)濟(jì)帶的大部分地區(qū)歷史悠久，是中國(guó)社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的核心區(qū)域。但擁有重要戰(zhàn)略地位的三大經(jīng)濟(jì)帶區(qū)域，發(fā)展不協(xié)調(diào)不均衡的問題也日益突出，特別是區(qū)域人才的不均衡性問題尤為顯著，在經(jīng)濟(jì)帶之間、經(jīng)濟(jì)帶內(nèi)各省市間都存在不同程度的發(fā)展差距，在發(fā)展模式和增長(zhǎng)方式上均亟待改善。為此，研究分析三大經(jīng)濟(jì)帶整體和區(qū)域內(nèi)部各省市科技人才開發(fā)效率及影響因素，對(duì)于區(qū)域內(nèi)有針對(duì)性地做好科技人才戰(zhàn)略工作、縮小區(qū)域發(fā)展差距、促進(jìn)區(qū)域協(xié)調(diào)均衡發(fā)展具有重要指導(dǎo)意義，對(duì)國(guó)內(nèi)其他地區(qū)的科技人才開發(fā)工作、區(qū)域人才協(xié)調(diào)發(fā)展戰(zhàn)略具有一定的借鑒意義。

對(duì)科技人才開發(fā)效率評(píng)價(jià)時(shí)選取的投入指標(biāo)為R&D人員全時(shí)當(dāng)量、R&D項(xiàng)目經(jīng)費(fèi)；產(chǎn)出指標(biāo)為技術(shù)市場(chǎng)成交額、國(guó)內(nèi)專利授權(quán)數(shù)、國(guó)內(nèi)專利申請(qǐng)書、技術(shù)市場(chǎng)技術(shù)輸出地域合同數(shù)等多個(gè)指標(biāo)，考慮數(shù)據(jù)的可獲取性及數(shù)據(jù)的有效性，選擇2007年至2020年為時(shí)間窗口期。研究采用的數(shù)據(jù)來源于《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)科技統(tǒng)計(jì)年鑒》等國(guó)家統(tǒng)計(jì)年鑒和地方統(tǒng)計(jì)年鑒，以及中國(guó)統(tǒng)計(jì)局公開發(fā)布的相關(guān)數(shù)據(jù)。

二、模型建立及求解

傳統(tǒng)的DEA模型或SBM模型均不能處理投入變量和產(chǎn)出變量同時(shí)具有徑向和非徑向特征的情形。(9)林麗梅，賴永波，謝錦龍等：《環(huán)境規(guī)制對(duì)城市綠色發(fā)展效率的影響——基于超效率EBM模型和系統(tǒng)GMM模型的實(shí)證分析》，《南京工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)(社會(huì)科學(xué)版)》2022年第5期。因此，Karu Tone提出Epsilon-Based Measure of Efficiency(EBM)模型，通過親和矩陣計(jì)算各指標(biāo)之間的離散關(guān)系，確定該數(shù)據(jù)的應(yīng)用模型應(yīng)為DEA模型或是SBM模型，相關(guān)性越高越適合DEA模型，反之則適合SBM模型。

在計(jì)算區(qū)域科技人才開發(fā)效率時(shí)，本文構(gòu)建的EBM模型充分考慮了可比性問題，進(jìn)而對(duì)區(qū)域科技人才的開發(fā)效率進(jìn)行進(jìn)一步的評(píng)價(jià)，進(jìn)行測(cè)度時(shí)首先確定比例關(guān)系。

(一)親和矩陣

確定各指標(biāo)間的比例關(guān)系，需要確定親和矩陣，進(jìn)而確定比例關(guān)系，建模如下：

(1)

(2)

Cymax=max(Cyj)andCymin=min(Cyj)

(3)

(4)

使用親和矩陣衡量指標(biāo)間的親和關(guān)系：

Sy=1-2Dy(0≤Sy≤1)

(5)

(6)

(7)

通過親和矩陣確定投入、產(chǎn)出指標(biāo)間的相對(duì)重要程度，權(quán)重分別為：0.5，0.5，0.24，0.26，0.24，0.26。

(二)區(qū)域科技人才開發(fā)效率測(cè)算

本文利用非角度EBM模型對(duì)三大經(jīng)濟(jì)帶的科技人才開發(fā)效率進(jìn)行測(cè)算，根據(jù)Karu Tone(10)Tone K，Tsutsui M，“An epsilon- based measure of efficiency in DEA：A third pole of technical efficiency”，European Journal of Operational Research，2010，207.等的研究：假設(shè)有n個(gè)決策單元DMU，對(duì)于t=1，2，…，T時(shí)期的任意一個(gè)DMUj(j= 1，2，…，n)均使用m種投入xj(i= 1，2，…，m)，聯(lián)合生產(chǎn)s1種期望產(chǎn)出yk(k= 1，2，…，q)。

其投入、期望產(chǎn)出和非期望產(chǎn)出分別記為xj，yj的效率值可以通過如下EBM模型進(jìn)行計(jì)算。

(8)

(9)

通過模型計(jì)算效率時(shí)，為更好地完成分析，對(duì)人才開發(fā)的全局效率及非全局綜合效率均進(jìn)行計(jì)算，其中全局效率及非全局效率如表1，綜合效率如表2。

表1 全局效率及非全局效率對(duì)比表

表2 綜合效率表

通過2007年至2020年的非全局效率值和全局效率值的對(duì)比，北京、上海、浙江地區(qū)整體的開發(fā)效率較高，非全局效率值為1.000、0.930、0.961，但是全局效率降為0.5左右，差距較為明顯，隨著時(shí)間的推移，科技人才開發(fā)的效率在不斷地上升，因此表明存在多個(gè)影響當(dāng)?shù)厝瞬砰_發(fā)效率的因素：包括人才引進(jìn)的政策、外資的進(jìn)入情況、金融情況等因素，由于前期存在全球金融危機(jī)和重大自然災(zāi)害，會(huì)影響中國(guó)整體的經(jīng)濟(jì)，經(jīng)濟(jì)對(duì)于人才開發(fā)的影響較大，因此會(huì)間接影響區(qū)域科技人才的開發(fā)效率。甘肅、青海、寧夏三個(gè)省份的非全局效率值較高，同時(shí)全局效率值也位于前三名，根據(jù)2008年及之后十年的數(shù)據(jù)，表明金融危機(jī)對(duì)于西部省份的影響波及較小，這得益于西部省份的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對(duì)于金融的依賴較低，受到的影響較小?？v觀所有效率值與全局效率值差距較小的省份，其大都屬于產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)并不過分依賴金融等第三產(chǎn)業(yè)，可見人才的開發(fā)效率易受到外部環(huán)境的影響。

通過表2對(duì)比三大經(jīng)濟(jì)帶2007年至2020年的人才開發(fā)綜合效率，京津冀地區(qū)處于最高水平，長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶緊隨其后，與京津冀地區(qū)差距甚小，黃河經(jīng)濟(jì)帶綜合效率最低，但是整體數(shù)值為0.818，也處于較高的水平，可以發(fā)現(xiàn)現(xiàn)階段幾大經(jīng)濟(jì)帶的整體發(fā)展較好，京津冀地區(qū)的發(fā)展處于全國(guó)較高的水平，北京的人才開發(fā)效率均值最高，這與北京的綜合實(shí)力密切相關(guān)。

不同地區(qū)的效率平均值有所不同，京津冀地區(qū)的北京、黃河經(jīng)濟(jì)帶的青海、長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶的貴州效率最高，效率平均值分別為1.000、0.945、0.924，這主要得益于北京作為中國(guó)首都、科技創(chuàng)新中心，對(duì)于科技人才的開發(fā)一直處于最高的水平。青海在2005年后陸續(xù)頒布多項(xiàng)人才相關(guān)政策，《青海省促進(jìn)人才柔性流動(dòng)的實(shí)施意見》等對(duì)青海的整體科技人才開發(fā)起到了較高的促進(jìn)作用。(11)王勝今，王智初：《中國(guó)人口集聚與經(jīng)濟(jì)集聚的空間一致性研究》，《人口學(xué)刊》2017年第6期。貴州省交通改善，依據(jù)能源優(yōu)勢(shì)精準(zhǔn)定位于十大產(chǎn)業(yè)，尤其是煙酒產(chǎn)業(yè)、電子信息工業(yè)、旅游產(chǎn)業(yè)的快速發(fā)展，經(jīng)濟(jì)發(fā)展動(dòng)力大大加強(qiáng)，同時(shí)開展了多項(xiàng)科技創(chuàng)新人才團(tuán)隊(duì)建設(shè)工作，較大地促進(jìn)了當(dāng)?shù)氐目萍既瞬砰_發(fā)效率。

除此之外，上海、浙江、寧夏、甘肅的人才開發(fā)效率也處于較高水平，且2007—2020年各地區(qū)的人才開發(fā)效率不斷提升，這主要得益于“人才強(qiáng)國(guó)，科教興國(guó)”的整體推進(jìn)，上海、浙江、寧夏、甘肅各地對(duì)人才重視程度的加深、對(duì)人才引進(jìn)力度的加大以及當(dāng)?shù)卣叩闹С帧?/p>

從三大經(jīng)濟(jì)帶的全局效率值來看，2007年人才的開發(fā)效率全國(guó)處于較高水平，影響因素包括人才強(qiáng)國(guó)戰(zhàn)略成為我國(guó)人才事業(yè)發(fā)展的重要方向，同時(shí)北京奧運(yùn)會(huì)的舉辦拉動(dòng)了內(nèi)需，促進(jìn)了經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)，人才的需求加大，使得人才的開發(fā)效率處于很高的水平；但是2008年全球金融危機(jī)使得全國(guó)范圍的人才開發(fā)受到了較大程度的影響，其中京津冀地區(qū)的下降最快，受到的影響最大，2008年至2013年期間人才開發(fā)的效率值整體上緩慢下降，此期間我國(guó)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展速度持續(xù)放緩，影響了全國(guó)整體的人才開發(fā)效率。通過圖1數(shù)據(jù)顯示，可以發(fā)現(xiàn)此期間影響最小的為黃河經(jīng)濟(jì)帶，這與“西部大開發(fā)”戰(zhàn)略有一定的關(guān)聯(lián)性，(12)師博，任保平：《中國(guó)省際經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的測(cè)度與分析》，《經(jīng)濟(jì)問題》2018年第4期。此后西部整體的經(jīng)濟(jì)不斷增長(zhǎng)，人才的開發(fā)效率也得到不同程度的提升，長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶中有一部分西部省份，因此在2009年至2014年期間，人才開發(fā)的效率受到的影響最小。

圖1 全局效率圖

如圖1所示，2007—2013年之間人才開發(fā)效率值整體上持續(xù)下降，在2013年實(shí)現(xiàn)轉(zhuǎn)折，2013—2020年呈現(xiàn)持續(xù)上升趨勢(shì)。2013年“長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶發(fā)展”概念提出，2014年“京津冀協(xié)同發(fā)展”提出，各地區(qū)間優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)，同時(shí)此段時(shí)間全國(guó)經(jīng)濟(jì)開始回升，使得2014年之后人才開發(fā)效率存在不同程度的上升，尤其是京津冀地區(qū)一直保持高速發(fā)展，在2018年已經(jīng)成為三大經(jīng)濟(jì)帶中人才開發(fā)效率最高的經(jīng)濟(jì)帶，且一直保持；2014年之后，長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶的人才開發(fā)效率整體平穩(wěn)上升，且在2018之后，一直維持在平均水平以上，人才開發(fā)程度進(jìn)入新的階段；值得注意的是長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶，2014年至2016年存在短暫的上升，但是2017年出現(xiàn)下降，2017年至2020年期間處于整體波動(dòng)的趨勢(shì)，長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶在此期間發(fā)展重點(diǎn)進(jìn)行了一定程度上的改變，創(chuàng)新產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)、因地制宜地促進(jìn)改革創(chuàng)新等舉措間接影響了長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶的人才開發(fā)效率。

三大經(jīng)濟(jì)帶2007年至2020年科技人才開發(fā)效率整體處于先下降后緩慢回升的狀態(tài)，下降主要是因?yàn)榻?jīng)濟(jì)環(huán)境的影響，全球金融危機(jī)造成世界經(jīng)濟(jì)疲軟，人才市場(chǎng)低迷，之后的回升則主要得益于國(guó)家政策的大力扶持、各省對(duì)于科技人才引進(jìn)與開發(fā)的創(chuàng)新舉措不斷推進(jìn)。

(三)區(qū)域科技人才開發(fā)時(shí)空演進(jìn)分析

使用GML生產(chǎn)率指數(shù)評(píng)價(jià)三大經(jīng)濟(jì)帶的科技人才開發(fā)效率的動(dòng)態(tài)變化情況，能有效減少指數(shù)線性規(guī)劃的無解性等問題，進(jìn)行GML指數(shù)的構(gòu)建與分解，有助于對(duì)不同時(shí)期的經(jīng)濟(jì)帶人才開發(fā)效率進(jìn)行比較，可有效分析經(jīng)濟(jì)帶的人才開發(fā)效率的變化趨勢(shì)，討論人才開發(fā)的時(shí)空演進(jìn)狀況，豐富區(qū)域人才開發(fā)研究。本文基于EBM模型，借鑒Paster 等關(guān)于生產(chǎn)率指數(shù)的研究成果，(13)Jesus T. Pastor，C.A. Knox Lovell，“A Global Malmquist Productivity Index”，Economics Letters，2005，pp.266-271.參考GML指數(shù)分解思路計(jì)算三大經(jīng)濟(jì)帶整體及京津冀地區(qū)、長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶、黃河經(jīng)濟(jì)帶2007—2020年人才開發(fā)效率。

以GML表示生產(chǎn)率指數(shù)，并將其分解為技術(shù)效率變動(dòng)EC和技術(shù)差距變動(dòng)BPC。以GML表示生產(chǎn)率指數(shù)，其中分解為：

(10)

(11)

(12)

式中：D表示集合在同一前沿上所測(cè)算的效率值；xt，yt和xt-1，yt+1的分別表示決策單元在t和t+1時(shí)期的投入、期望產(chǎn)出值；GML表示人才開發(fā)效率值，GML>1表明人才開發(fā)效率提升，人才開發(fā)層面存在上升，GML <1則表明人才開發(fā)效率下降。

通過對(duì)GML指數(shù)進(jìn)行分解，可以獲得動(dòng)態(tài)效率的變化，求解結(jié)果如表3。

表3 GML及指數(shù)分解

從上表中可以得出：技術(shù)效率方面，整體而言，2007—2020年三大經(jīng)濟(jì)帶的人才開發(fā)的技術(shù)效率變動(dòng)指數(shù)以年均1.0%的速度降低，技術(shù)差距以年均2.2%的差距增大，人才開發(fā)效率以年均2.6%的速度降低。2007—2013年間，人才開發(fā)效率指數(shù)只有2009—2010年大于1，其他時(shí)間均小于1，說明此段時(shí)間人才開發(fā)效率不斷下降，經(jīng)濟(jì)環(huán)境不利于人才的開發(fā)，與前面的論斷一致。

2007年至2013年，技術(shù)差距變動(dòng)值僅有2011—2012年大于1，說明其他時(shí)間三大經(jīng)濟(jì)帶的技術(shù)差距縮小，三大經(jīng)濟(jì)帶存在一定程度上的趨同，京津冀地區(qū)、長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶的發(fā)展在此階段變緩明顯，2013年至2020年，技術(shù)差距變動(dòng)加大，技術(shù)規(guī)模效率整體變動(dòng)也增大，說明京津冀地區(qū)、長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶的經(jīng)濟(jì)回升，開始加大人才開發(fā)力度，進(jìn)而人才效率的動(dòng)態(tài)效率增大。不同經(jīng)濟(jì)帶的GML及指數(shù)分解見表4。

表4 不同經(jīng)濟(jì)帶GML及指數(shù)分解

通過表4可以發(fā)現(xiàn)2007年至2020年期間，人才開發(fā)效率最高的為黃河經(jīng)濟(jì)帶、其次為京津冀地區(qū)、最后為長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶，人才開發(fā)效率指數(shù)分別為1.001，0.996，0.980。黃河經(jīng)濟(jì)帶的技術(shù)效率差距變動(dòng)最大，規(guī)模效率提升最大，說明2000年后我國(guó)通過西部大開發(fā)以及對(duì)部分地區(qū)的優(yōu)化配置產(chǎn)生了正面的影響。

圖2代表全國(guó)的MBPC、MEC和ML指數(shù)圖以及三大經(jīng)濟(jì)帶的具體值，通過全國(guó)的MBPC、MEC和ML指數(shù)圖對(duì)比可以發(fā)現(xiàn)，整體趨勢(shì)來看人才開發(fā)動(dòng)態(tài)效率隨著綜合技術(shù)效率和技術(shù)進(jìn)步的升高而升高，因此人才開發(fā)動(dòng)態(tài)效率與綜合技術(shù)效率、技術(shù)進(jìn)步的變化十分相關(guān)，大致為綜合技術(shù)效率升高、技術(shù)差距下降，人才的動(dòng)態(tài)開發(fā)效率變動(dòng)升高；綜合技術(shù)效率下降、技術(shù)差距上升，人才的動(dòng)態(tài)開發(fā)效率下降，因此技術(shù)差距增大、效率下降拉低了人才開發(fā)效率的上升。

圖2 MBPC、MEC、ML指數(shù)及三大經(jīng)濟(jì)圈的具體值

三、 區(qū)域科技人才效率演進(jìn)影響因素分析

(一)收斂分析

由于“人才強(qiáng)國(guó)，科教興國(guó)”等政策的推進(jìn)，全國(guó)科技人才開發(fā)進(jìn)入新的階段，人才開發(fā)效率低的省份在其發(fā)展過程中可以向效率高的省份趨同，因此本文利用Burro提出的收斂模型研究人才開發(fā)的演進(jìn)過程，(14)Barro R. X，Sala-i-Martin X.，“Convergence”，Journal of Political Economy，1992，100，pp.223-251.公式如下：

ln(DEi，t/DEi，0)=α+βlnDEi，t+ui，t

(13)

式中l(wèi)n(DEi，t/DEi，0)表示從基期t與i時(shí)期地區(qū)的人才開發(fā)平均增長(zhǎng)率，α為截距項(xiàng)；ui，t為隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。

本文利用三大經(jīng)濟(jì)帶及各區(qū)域面板數(shù)據(jù)進(jìn)行估計(jì)，Hausman檢驗(yàn)判斷應(yīng)采用面板數(shù)據(jù)固定效應(yīng)模型。通過計(jì)算絕對(duì)收斂，獲得收斂性情況，如表5所示。

表5 收斂性情況

由上表可以發(fā)現(xiàn)2007年至2020年間三大經(jīng)濟(jì)帶整體及三大區(qū)域的人才開發(fā)效率均表現(xiàn)出1%水平上顯著收斂性。β值為負(fù)值，說明各地區(qū)間存在β收斂，在不同的人才開發(fā)效率下，人才開發(fā)效率較低的地區(qū)相對(duì)于人才開發(fā)效率較高的地區(qū)效率提升速度更快，長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶的收斂速度要高于ML指數(shù)較高的京津冀地區(qū)及黃河經(jīng)濟(jì)帶區(qū)域，存在落后者對(duì)先進(jìn)者的“追趕效應(yīng)”，各地區(qū)的人才開發(fā)效率存在趨同的趨勢(shì)。其主要原因是長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶雖然受金融危機(jī)、經(jīng)濟(jì)受挫、當(dāng)?shù)叵嚓P(guān)政策的影響，出現(xiàn)了人才開發(fā)效率降低的狀況，但其作為我國(guó)重要的經(jīng)濟(jì)帶，由眾多實(shí)力較強(qiáng)的省份組成，且科技創(chuàng)新能力較強(qiáng)，從而促進(jìn)了長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶的人才效率提升速度。

(二)區(qū)域科技人才開發(fā)效率影響因素

研究影響靜態(tài)、動(dòng)態(tài)效率的因素對(duì)于當(dāng)?shù)氐陌l(fā)展具有重要意義，在本節(jié)中對(duì)于不同的影響因素進(jìn)行量化分析，上述分析中發(fā)現(xiàn)EBM方法測(cè)算的效率值在0～1之間，符合Tobit模型對(duì)于不同自變量對(duì)因變量的處理，因此，選用Tobit回歸進(jìn)行量化分析。

區(qū)域科技人才的開發(fā)效率受到多方面的影響，在本文中選取八個(gè)影響因素：個(gè)人發(fā)展、當(dāng)?shù)鼗A(chǔ)設(shè)施建設(shè)水平、當(dāng)?shù)禺a(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)水平發(fā)展、當(dāng)?shù)卣Y助強(qiáng)度、當(dāng)?shù)氐钠髽I(yè)結(jié)構(gòu)、當(dāng)?shù)亟逃健?dāng)?shù)貙?duì)外開放程度。本節(jié)將探討八個(gè)影響因素對(duì)于人才開發(fā)效率的影響。

(1)個(gè)人發(fā)展：一個(gè)地區(qū)對(duì)于個(gè)人的發(fā)展越關(guān)注，對(duì)科技人才的激勵(lì)政策越多，對(duì)高科技人才的吸引力就越大，有利于促進(jìn)區(qū)域人才的開發(fā)，預(yù)計(jì)當(dāng)?shù)貍€(gè)人發(fā)展政策對(duì)人才開發(fā)效率有正向作用。

(2)當(dāng)?shù)鼗A(chǔ)設(shè)施建設(shè)水平：一個(gè)地區(qū)基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)水平?jīng)Q定該地科技人才生活的舒適程度及交流的便捷性，進(jìn)而影響科技人才的地區(qū)間流動(dòng)，影響人才開發(fā)效率，預(yù)計(jì)當(dāng)?shù)鼗A(chǔ)設(shè)施建設(shè)水平對(duì)人才開發(fā)效率有正向作用。

(3)當(dāng)?shù)氐漠a(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)：不同的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對(duì)于人才的吸引力度不同，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對(duì)于科技人才開發(fā)效率也有著重要影響。一個(gè)地區(qū)第三產(chǎn)業(yè)的產(chǎn)值所占比重越高，該地區(qū)的總體創(chuàng)新性相對(duì)較高，該地區(qū)的科技人才效率相對(duì)較高，(15)張杰飛，尚建華，喬彬：《數(shù)字普惠金融對(duì)綠色創(chuàng)新效率的影響研究——來自中國(guó)280個(gè)地級(jí)市的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)》，《經(jīng)濟(jì)問題》 2022年第11期。預(yù)計(jì)當(dāng)?shù)氐漠a(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對(duì)人才開發(fā)效率有正向作用。

(4)當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)水平發(fā)展：一個(gè)地區(qū)的經(jīng)濟(jì)越發(fā)達(dá)，對(duì)科技人才的吸引力越高，進(jìn)而產(chǎn)生人才集聚效應(yīng)，促進(jìn)科技轉(zhuǎn)化，提升科技人才的開發(fā)效率。預(yù)計(jì)當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)發(fā)展水平對(duì)人才開發(fā)效率有正向作用。

(5)當(dāng)?shù)卣Y助強(qiáng)度：政府加大科技創(chuàng)新的投資力度也能一定程度上促進(jìn)該地區(qū)人才開發(fā)效率的提升，預(yù)計(jì)當(dāng)?shù)卣Y助強(qiáng)度對(duì)人才開發(fā)效率有正向作用。

(6)當(dāng)?shù)氐钠髽I(yè)結(jié)構(gòu)：有效并且合理的企業(yè)結(jié)構(gòu)有利于發(fā)揮人員的創(chuàng)新能力，提高市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力，進(jìn)而提升人才開發(fā)效率。預(yù)計(jì)當(dāng)?shù)仄髽I(yè)結(jié)構(gòu)對(duì)人才開發(fā)效率有正向作用。

(7)當(dāng)?shù)亟逃剑航逃侥艽龠M(jìn)提高人員素質(zhì)，素質(zhì)越高，對(duì)于新技術(shù)的接受能力越強(qiáng)，創(chuàng)新作用發(fā)揮就越強(qiáng)，(16)白俊紅，江可申，李婧：《應(yīng)用隨機(jī)前沿模型評(píng)測(cè)中國(guó)區(qū)域研發(fā)創(chuàng)新效率》，《管理世界》2019年第10期。從而促進(jìn)該地區(qū)科技人才開發(fā)效率的提高，預(yù)計(jì)當(dāng)?shù)亟逃綄?duì)人才開發(fā)效率有正向作用。

(8)當(dāng)?shù)貙?duì)外開放程度：經(jīng)濟(jì)開放地區(qū)對(duì)投資的吸引力越大，越能引進(jìn)先進(jìn)的技術(shù)和管理理念，加快科技轉(zhuǎn)化，從而提高科技人才開發(fā)效率。預(yù)計(jì)當(dāng)?shù)貙?duì)外開放程度對(duì)人才開發(fā)效率有正向作用。

以科技人才開發(fā)綜合技術(shù)效率值作為 Tobit 模型的被解釋變量，以當(dāng)?shù)貍€(gè)人發(fā)展?fàn)顩r、當(dāng)?shù)鼗A(chǔ)設(shè)施等八個(gè)要素作為 Tobit 模型的解釋變量，對(duì)科技人才開發(fā)效率的影響因素進(jìn)行定量分析?；貧w結(jié)果見表6。

表6 回歸結(jié)果統(tǒng)計(jì)

通過表6的統(tǒng)計(jì)結(jié)果可以發(fā)現(xiàn)：個(gè)人發(fā)展、當(dāng)?shù)鼗A(chǔ)設(shè)施建設(shè)水平、當(dāng)?shù)禺a(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對(duì)人才開發(fā)效率存在十分顯著影響；當(dāng)?shù)卣Y助強(qiáng)度、當(dāng)?shù)亟逃?、?dāng)?shù)貙?duì)外開放程度均對(duì)科技人才開發(fā)效率存在影響。

產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、個(gè)人發(fā)展水平、經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r等幾個(gè)因素中只有當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)發(fā)展情況這個(gè)因素對(duì)人才效率的開發(fā)起到負(fù)作用，可能原因?yàn)樵谌蠼?jīng)濟(jì)帶中，經(jīng)濟(jì)發(fā)展情況相對(duì)落后的地區(qū)更加重視人才對(duì)發(fā)展的促進(jìn)作用，近年來加大了人才引進(jìn)與投資，促進(jìn)了科技人才的開發(fā)效率。隨著人才強(qiáng)國(guó)戰(zhàn)略在全國(guó)范圍內(nèi)的逐步推進(jìn)，各地區(qū)加大了人才方面的投入，部分新一線、二線城市人才引進(jìn)的力度不斷加大，超過一線城市，進(jìn)而增加了人才的開發(fā)效率。

從影響因素的作用強(qiáng)度分析，三大經(jīng)濟(jì)帶驅(qū)動(dòng)因素的作用強(qiáng)度表現(xiàn)為政府資助強(qiáng)度>教育水平>產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)>個(gè)人發(fā)展>基礎(chǔ)設(shè)施水平>對(duì)外開放程度，由此可見，三大經(jīng)濟(jì)帶的關(guān)鍵性驅(qū)動(dòng)因素為政府資助強(qiáng)度、教育水平、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)等。說明政府提出的人才相關(guān)政策以及創(chuàng)新計(jì)劃等可以促進(jìn)人才開發(fā)戰(zhàn)略的打造與實(shí)施，政府相關(guān)的資助和扶持政策能夠?yàn)槿瞬砰_發(fā)提供強(qiáng)有力的支持；同時(shí)教育水平的提升可以發(fā)揮教育的基礎(chǔ)性作用，能夠提供創(chuàng)新后備人才，促進(jìn)人才開發(fā)；在產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)方面，加大第三產(chǎn)業(yè)、高科技產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，我國(guó)的中小企業(yè)是促進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)發(fā)展的重要支撐，因此有效促進(jìn)中小型企業(yè)的創(chuàng)新活力，有利于區(qū)域科技人才的引進(jìn)及開發(fā)。

從關(guān)鍵性驅(qū)動(dòng)因素作用效果分析，政府資助強(qiáng)度對(duì)于三大經(jīng)濟(jì)帶開發(fā)效率發(fā)揮著重要的正向驅(qū)動(dòng)作用，這說明政府資助強(qiáng)度高有助于提升人才開發(fā)效率，表現(xiàn)出積極作用。政府具有信息優(yōu)勢(shì)，能夠匯總分散的行業(yè)信息，在制定創(chuàng)新戰(zhàn)略的過程中做出合理決策；同時(shí)政府資助能夠發(fā)揮市場(chǎng)信號(hào)作用，引導(dǎo)人才資源匯聚。

四、區(qū)域科技人才開發(fā)效率提升建議

(一)增加政府資助強(qiáng)度，完善科技人才政策

通過上述實(shí)證分析發(fā)現(xiàn)政府資助強(qiáng)度對(duì)于人才開發(fā)效率的提升具有重要作用，因?yàn)榛A(chǔ)設(shè)施建設(shè)，包括城市建設(shè)，舒適度、便捷度等因素可以促進(jìn)人才的引進(jìn)與開發(fā)，科研項(xiàng)目順利開展的基礎(chǔ)要素包括資金支撐和科研設(shè)備保障，這些均可以通過加大政府資助強(qiáng)度提供保障。長(zhǎng)期以來發(fā)達(dá)國(guó)家高度重視對(duì)重大科技項(xiàng)目和科技人才的政府資助，加大資金投入科學(xué)研究的基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，出臺(tái)多個(gè)吸引科技人才的優(yōu)惠政策，并為其發(fā)展提供雄厚的科研資金支持，從而取得的一系列科研成果，建設(shè)高水平的科研平臺(tái)，更是再次引才聚才的核心基礎(chǔ)，形成了人才開發(fā)的良性循環(huán)。因此，在我國(guó)的區(qū)域科技人才開發(fā)過程中，應(yīng)借鑒發(fā)達(dá)國(guó)家的人才引進(jìn)政策，增加政府資助強(qiáng)度，加大基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，優(yōu)化人才引進(jìn)和培養(yǎng)政策，為科技人才提供良好的環(huán)境，營(yíng)造尊重人才的氛圍。

(二)增強(qiáng)教育水平，營(yíng)造良好的科創(chuàng)氛圍

實(shí)證分析結(jié)果顯示當(dāng)?shù)氐慕逃揭矊?duì)提升人才開發(fā)效率具有重要作用，人才是知識(shí)的載體，提升區(qū)域教育水平，能為人才的成長(zhǎng)與發(fā)展提供良好的發(fā)展機(jī)會(huì)與平臺(tái)，進(jìn)而提升人才的開發(fā)效率。在人才開發(fā)過程中，不斷建設(shè)完善我國(guó)科技人才體系，營(yíng)造尊重人才、愛惜人才的科技創(chuàng)新氛圍。政府增加資金投入，加大基礎(chǔ)教育與高等教育的建設(shè)力度，為人才的培育和繼續(xù)教育提供有力的支撐；高校在提升教育教學(xué)質(zhì)量的同時(shí)，也要重視整合城市資源、優(yōu)勢(shì)產(chǎn)業(yè)資源、校友資源等各類資源，為城市發(fā)展提供豐富的青年人才供給。同時(shí)加強(qiáng)人才政策的制定、搭建創(chuàng)新平臺(tái)，營(yíng)造良好科創(chuàng)氛圍，提高人才吸引力度，不斷提升區(qū)域人才開發(fā)效率。

(三)促進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)，推動(dòng)人才與產(chǎn)業(yè)高度融合

產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的升級(jí)也是影響人才開發(fā)效率的重要因素，因?yàn)楫a(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化可以促進(jìn)經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)，進(jìn)而吸引人才聚集，提升人才開發(fā)的效率。為提高人才開發(fā)的效率，政府可以通過加大規(guī)模投資，促進(jìn)第三產(chǎn)業(yè)及高科技產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，實(shí)行適度的產(chǎn)業(yè)優(yōu)惠政策，實(shí)現(xiàn)區(qū)域經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化。對(duì)于區(qū)域的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)與優(yōu)化，地方政府應(yīng)加大政府投入力度，推動(dòng)人才與產(chǎn)業(yè)的高度融合，以產(chǎn)業(yè)集聚人才，進(jìn)而人才引領(lǐng)產(chǎn)業(yè)，形成人才與產(chǎn)業(yè)融合的良性循環(huán)。