论文部分内容阅读
摘要：在前人研究的基础上，本文考虑了人才流入国与流出国之间的差异水平，选取了更为合适的指标，对经济、科技和教育等因素对人才流失的影响进行了回归分析，并且采取逐步回归的方法剔除变量，避免了多重共线性对模型结果的干扰。同时，本文还分析了俄罗斯和巴西的情况，进行了国别比较。结论显示，经济、科技和教育对人才国际流动产生了显著的影响。
关键词：差异水平 人才流失 影响因素 回归分析
一、问题的提出
在知识经济时代，人才已经成为了一个国家经济、社会发展的最重要资源之一，而人才国际流动问题也受到了越来越多学者的广泛关注，国内外很多学者用计量经济学的方法对人才国际流动的影响因素问题进行了分析。在以往关于人才国际流动影响因素的研究中，学者们普遍采取了人才流失国经济、科技以及教育等作为自变量分析人才流失或回流的影响因素。
经济、科技、教育无疑都是影响人才流失或回流的因素，但是，真正影响流出国人才国际流动的因素应该是流出国各方面情况与流入国之间的差异。为了使分析结果更加有说服力，在本文的研究中，会选择中国的相关指标与经合组织的相关指标之间的比值来代表经济、科技、教育等方面的变量，此外，还会用同样的方法对与中国并称金砖四国的俄罗斯和巴西（金砖四国中的印度很多指标数据无法获得，因此本文并不对其进行分析）的人才国际流动影响因素进行实证分析，以排除政策因素对模型结果造成的误差。
二、变量选择和数据说明
本文采用各国每年往OECD国家的移民人数来作为衡量各国每年人才流失情况的指标。由于本文所选择的自变量都是比例概念，因此也选择了人才流失情况与人才外流情况的比值来代表中国、巴西以及俄罗斯三个国家的相对人才流失，人才外流变量的选择，本文采取了我国之前很多学者采用过的留学生人数来代表。因此本章最终选择了各国每年向OECD国家移民人数与各国每年在外留学人数的比表示人才流失变量，记为RM。
为了反映人才流入国和人才流出国在各方面的差异，本章分别采取三个国家人均GDP、研发投入占GDP的百分比、教育投入占GDP的百分比比上经合组织国家各国人均GDP、研发投入占GDP的百分比、教育投入占GDP的百分比的算术平均值为本章研究的自变量，记为RGDP、RRD和REDU。之所以采用算术平均，是因为经合组织是由很多国家组成的整体，但终归不能把其看成一个国家，因此总量上的加权平均值并不能很好的代表整体情况。
人均GDP可以在很大程度上反映一个国家的发展前景，科技和教育的投入技能反映一个国家的发展前景，也能在很大程度上代表政府对人才的重视程度以及国内的发展环境，更高的科研以及教育投入意味着海外人才回国之后可能有着更高的收入和更好的工作条件，同时教育水平还意味着海外人才的子女也能受到更好的教育。因此，可以假定当人才流出国与人才流入国之间人均GDP、研发投入以及教育投入的差距越小，人才流失的情况越有可能得到抑制，即RGDP、RRD和REDU三个变量的系数的符号在回归模型中预期为负。
数据方面，中国的教育投入（教育支出数据存在断层问题，因此2008年以前中国教育以文教、科学、卫生支出总额代替）占GDP的百分比和每年留学生人数数据来自国家统计局网站①，中国、俄罗斯和巴西向OECD国家移民人数来自OECD网站②，其他数据均来自联合国数据中心网站③。由于联合国数据中心网站的部分数据更新只到2010年，因此本文的研究只采用中国、俄罗斯和巴西三个国家1996—2010年间的数据来进行分析。
三、实证研究
巴西的相对人均GDP、相对科技投入和相对教育投入都对人才流失率产生了明显的影响，但由于模型存在多重共线性，最后的影响因素模型只保留了相对人均GDP变量和相对教育投入变量。
四、结论讨论
本文通过回归分析的方法，以中国、俄罗斯、巴西为样本，分析了经济、科技和教育三个因素对人才国际流动的影响。因变量选择了人才流失，自变量选择了衡量三个国家经济、科技和教育方面与OECD国家差距的变量。计量结果显示，除巴西的教育因素以外，其他变量系数均为负数，与预期结果一致，这表明随着发展中国家与发达国家之间在经济、科技和教育三个方面的差距逐步减小，人才流失问题也会逐步得到改善。
这里首先需要指出的是，根据数据显示，巴西的相对教育投入并未对人才流失率产生抑制作用，这主要是由于巴西的教育投入近十几年来一直处于较高水平，最高时期甚至达到了GDP的5%。这一比率已经超过了很多经合组织国家的水平。这也说明，随着教育投入的增加，对人才流失的影响力是递减的。
由于经济、科技和教育三个因素本来就存在比较强的相关性，因此我们采用了逐步回归的方法进行了自变量的剔除。模型中，中国最后只保留了相对科技投入变量和相对教育投入变量，俄罗斯的模型最后只保留了相对人均GDP，而巴西的模型最后只保留了相对人均GDP变量和相对教育投入变量。应当指出，利用逐步回归剔除的变量并不意味着就不是影响因素，只是说明保留的变量对因变量的影响比剔除的变量要更为明显。总体上看，三个自变量对人才国际流动的影响都非常显著。中国的模型中，只保留了相对科技投入和相对教育投入，这说明我国目前科技投入和教育投入对人才流失的抑制作用可能比人均GDP的提高要更加明显。
从低收入水平、低经济发展水平的国家和地区向着高收入水平、高经济发展水平的国家和地区流动是人才国际流动的总体方向。但是，纵观日本、韩国等新兴发达国家的发展史，人们发现，这些国家在经济增长水平比起很多更发达国家仍有一定差距的时期，已经出现了大量海外人才从更发达国家回流至本国的现象。当然，民族文化因素是一个重要原因，但是，祖籍国对人才的重视也是另一个重要原因。这些国家的政府为了吸引外流或流失到海外人才回归，不断提高科研和教育方面的投入。这既增加了海外人才回归后的工资水平，又提高了他们的工作条件，使他们能有更好地机会发挥个人才干，实现个人价值。同时，教育水平的提高还改善了他们的子女教育环境，让他们更有归属感。 随着一个国家或地区在世界范围内经济发展水平排名的提高，人才国际流动情况会呈阶段性变化。日本、韩国、香港等在经济发展水平与发达国家差距比较大时，都曾经陷入过人才的大量流失的困境。后来随着经济差距的缩小，海外人才开始回流，尔后，其他国家人才也开始流入。中国、巴西和俄罗斯目前都处于人才大量流失后，经济发展水平有了显著提高，急需通过提高人才待遇与工作环境等手段促进海外人才回流的阶段。增加科技和教育投入是这一阶段重要的吸引人才回归的手段。回归模型中中国显示出科技和教育投入对人才流失的影响比经济发展更为显著，这说明现阶段中国在科技和教育方面的投入对人才流失会起到更为明显的抑制作用。即便与处于同一发展阶段的巴西和俄罗斯相比，中国为吸引海外人才回流而加大科技和教育投入也能起到相对更好的效果。
注：
①国家统计局网站[DB/OL]. http：//www.stats.gov.cn/.Htm，2012-07-01/2013-04-01
②OECD组织网站[DB/OL]. http：//stat.oecd.org/. Htm，2012-07-01/2013-04-01
③联合国数据中心网站[DB/OL]. http：//www.un.org/en/databases/.htm，2012-07-01/2013-04-01
参考文献：
[1]孙健，朱雨顺，纪建悦.我国海外人才回流的动因分析[J].人才资源开发， 2005（3）：6—7
[2]王玉婷.我国人才回流动因分析[J].人力资源管理.2010（4）：44
[3]Yvonne Stolz， Joerg Baten. Brain drain in the age of mass migration：Does relative inequality explain migrant selectivity？[J]. Explorations in Economic History，2012（49）：205-220
[4]Michel Beine， Fre'de'ric Docquier， Hillel R-
apoport. Brain drain and economic growth：theory and evidence[J]. Journal of Development Economics，2001（64）：275—289
[5]田帆，方卫华.人才流失与经济增长之间的相互影响[J].北京理工大学学报（社科版），2014（3）：89—95
[6]OECD组织网站[DB/OL].http：//stat.oecd.org/.htm，
2012-07-01/2013-04-01
[7]联合国数据中心网站[DB/OL].http：//www. un. org/en/
databases/.htm，2012-07-01/2013-04-01
〔本文系国家自然科学基金“转轨时期我国行业经济增长动力分析”（项目编号：71203005）阶段性成果以及中国科协基金项目“我国科技工作者人生观价值观调查”（项目编号：2010DCYJ715）后期成果〕
（田帆（通讯作者），1986年生，管理学博士，国家发展改革委宏观经济研究院社会发展研究所。研究方向：宏观经济学、计量经济学。方卫华，1965年生，教授、博士生导师，北京航空航天大学公共管理学院。研究方向：政策分析、社会学）
关键词：差异水平 人才流失 影响因素 回归分析
一、问题的提出
在知识经济时代，人才已经成为了一个国家经济、社会发展的最重要资源之一，而人才国际流动问题也受到了越来越多学者的广泛关注，国内外很多学者用计量经济学的方法对人才国际流动的影响因素问题进行了分析。在以往关于人才国际流动影响因素的研究中，学者们普遍采取了人才流失国经济、科技以及教育等作为自变量分析人才流失或回流的影响因素。
经济、科技、教育无疑都是影响人才流失或回流的因素，但是，真正影响流出国人才国际流动的因素应该是流出国各方面情况与流入国之间的差异。为了使分析结果更加有说服力，在本文的研究中，会选择中国的相关指标与经合组织的相关指标之间的比值来代表经济、科技、教育等方面的变量，此外，还会用同样的方法对与中国并称金砖四国的俄罗斯和巴西（金砖四国中的印度很多指标数据无法获得，因此本文并不对其进行分析）的人才国际流动影响因素进行实证分析，以排除政策因素对模型结果造成的误差。
二、变量选择和数据说明
本文采用各国每年往OECD国家的移民人数来作为衡量各国每年人才流失情况的指标。由于本文所选择的自变量都是比例概念，因此也选择了人才流失情况与人才外流情况的比值来代表中国、巴西以及俄罗斯三个国家的相对人才流失，人才外流变量的选择，本文采取了我国之前很多学者采用过的留学生人数来代表。因此本章最终选择了各国每年向OECD国家移民人数与各国每年在外留学人数的比表示人才流失变量，记为RM。
为了反映人才流入国和人才流出国在各方面的差异，本章分别采取三个国家人均GDP、研发投入占GDP的百分比、教育投入占GDP的百分比比上经合组织国家各国人均GDP、研发投入占GDP的百分比、教育投入占GDP的百分比的算术平均值为本章研究的自变量，记为RGDP、RRD和REDU。之所以采用算术平均，是因为经合组织是由很多国家组成的整体，但终归不能把其看成一个国家，因此总量上的加权平均值并不能很好的代表整体情况。
人均GDP可以在很大程度上反映一个国家的发展前景，科技和教育的投入技能反映一个国家的发展前景，也能在很大程度上代表政府对人才的重视程度以及国内的发展环境，更高的科研以及教育投入意味着海外人才回国之后可能有着更高的收入和更好的工作条件，同时教育水平还意味着海外人才的子女也能受到更好的教育。因此，可以假定当人才流出国与人才流入国之间人均GDP、研发投入以及教育投入的差距越小，人才流失的情况越有可能得到抑制，即RGDP、RRD和REDU三个变量的系数的符号在回归模型中预期为负。
数据方面，中国的教育投入（教育支出数据存在断层问题，因此2008年以前中国教育以文教、科学、卫生支出总额代替）占GDP的百分比和每年留学生人数数据来自国家统计局网站①，中国、俄罗斯和巴西向OECD国家移民人数来自OECD网站②，其他数据均来自联合国数据中心网站③。由于联合国数据中心网站的部分数据更新只到2010年，因此本文的研究只采用中国、俄罗斯和巴西三个国家1996—2010年间的数据来进行分析。
三、实证研究
巴西的相对人均GDP、相对科技投入和相对教育投入都对人才流失率产生了明显的影响，但由于模型存在多重共线性，最后的影响因素模型只保留了相对人均GDP变量和相对教育投入变量。
四、结论讨论
本文通过回归分析的方法，以中国、俄罗斯、巴西为样本，分析了经济、科技和教育三个因素对人才国际流动的影响。因变量选择了人才流失，自变量选择了衡量三个国家经济、科技和教育方面与OECD国家差距的变量。计量结果显示，除巴西的教育因素以外，其他变量系数均为负数，与预期结果一致，这表明随着发展中国家与发达国家之间在经济、科技和教育三个方面的差距逐步减小，人才流失问题也会逐步得到改善。
这里首先需要指出的是，根据数据显示，巴西的相对教育投入并未对人才流失率产生抑制作用，这主要是由于巴西的教育投入近十几年来一直处于较高水平，最高时期甚至达到了GDP的5%。这一比率已经超过了很多经合组织国家的水平。这也说明，随着教育投入的增加，对人才流失的影响力是递减的。
由于经济、科技和教育三个因素本来就存在比较强的相关性，因此我们采用了逐步回归的方法进行了自变量的剔除。模型中，中国最后只保留了相对科技投入变量和相对教育投入变量，俄罗斯的模型最后只保留了相对人均GDP，而巴西的模型最后只保留了相对人均GDP变量和相对教育投入变量。应当指出，利用逐步回归剔除的变量并不意味着就不是影响因素，只是说明保留的变量对因变量的影响比剔除的变量要更为明显。总体上看，三个自变量对人才国际流动的影响都非常显著。中国的模型中，只保留了相对科技投入和相对教育投入，这说明我国目前科技投入和教育投入对人才流失的抑制作用可能比人均GDP的提高要更加明显。
从低收入水平、低经济发展水平的国家和地区向着高收入水平、高经济发展水平的国家和地区流动是人才国际流动的总体方向。但是，纵观日本、韩国等新兴发达国家的发展史，人们发现，这些国家在经济增长水平比起很多更发达国家仍有一定差距的时期，已经出现了大量海外人才从更发达国家回流至本国的现象。当然，民族文化因素是一个重要原因，但是，祖籍国对人才的重视也是另一个重要原因。这些国家的政府为了吸引外流或流失到海外人才回归，不断提高科研和教育方面的投入。这既增加了海外人才回归后的工资水平，又提高了他们的工作条件，使他们能有更好地机会发挥个人才干，实现个人价值。同时，教育水平的提高还改善了他们的子女教育环境，让他们更有归属感。 随着一个国家或地区在世界范围内经济发展水平排名的提高，人才国际流动情况会呈阶段性变化。日本、韩国、香港等在经济发展水平与发达国家差距比较大时，都曾经陷入过人才的大量流失的困境。后来随着经济差距的缩小，海外人才开始回流，尔后，其他国家人才也开始流入。中国、巴西和俄罗斯目前都处于人才大量流失后，经济发展水平有了显著提高，急需通过提高人才待遇与工作环境等手段促进海外人才回流的阶段。增加科技和教育投入是这一阶段重要的吸引人才回归的手段。回归模型中中国显示出科技和教育投入对人才流失的影响比经济发展更为显著，这说明现阶段中国在科技和教育方面的投入对人才流失会起到更为明显的抑制作用。即便与处于同一发展阶段的巴西和俄罗斯相比，中国为吸引海外人才回流而加大科技和教育投入也能起到相对更好的效果。
注：
①国家统计局网站[DB/OL]. http：//www.stats.gov.cn/.Htm，2012-07-01/2013-04-01
②OECD组织网站[DB/OL]. http：//stat.oecd.org/. Htm，2012-07-01/2013-04-01
③联合国数据中心网站[DB/OL]. http：//www.un.org/en/databases/.htm，2012-07-01/2013-04-01
参考文献：
[1]孙健，朱雨顺，纪建悦.我国海外人才回流的动因分析[J].人才资源开发， 2005（3）：6—7
[2]王玉婷.我国人才回流动因分析[J].人力资源管理.2010（4）：44
[3]Yvonne Stolz， Joerg Baten. Brain drain in the age of mass migration：Does relative inequality explain migrant selectivity？[J]. Explorations in Economic History，2012（49）：205-220
[4]Michel Beine， Fre'de'ric Docquier， Hillel R-
apoport. Brain drain and economic growth：theory and evidence[J]. Journal of Development Economics，2001（64）：275—289
[5]田帆，方卫华.人才流失与经济增长之间的相互影响[J].北京理工大学学报（社科版），2014（3）：89—95
[6]OECD组织网站[DB/OL].http：//stat.oecd.org/.htm，
2012-07-01/2013-04-01
[7]联合国数据中心网站[DB/OL].http：//www. un. org/en/
databases/.htm，2012-07-01/2013-04-01
〔本文系国家自然科学基金“转轨时期我国行业经济增长动力分析”（项目编号：71203005）阶段性成果以及中国科协基金项目“我国科技工作者人生观价值观调查”（项目编号：2010DCYJ715）后期成果〕
（田帆（通讯作者），1986年生，管理学博士，国家发展改革委宏观经济研究院社会发展研究所。研究方向：宏观经济学、计量经济学。方卫华，1965年生，教授、博士生导师，北京航空航天大学公共管理学院。研究方向：政策分析、社会学）