国外高层次人才流动效应评估研究综述

覃 杰，陈子立

(湖北大学 师范学院，湖北 武汉 430062)

高层次人才作为国家核心竞争力的重要组成部分，对一个国家的发展具有深远意义。近年来随着我国高校人事制度的改革以及“双一流”建设的推进，我国高层次人才流动的频率大幅度增加。

为促进我国高层次人才的合理流动，2017年教育部发布《关于坚持正确导向促进高校高层次人才合理有序流动的通知》，强调高校要坚持正确的人才流动导向，高校高层次人才流动要服务于立德树人根本任务和高等教育改革发展稳定大局，服务于国家重大发展战略。然而，国内关于高层次人才的流动对个体、组织及社会所产生效应的研究以及关于如何评估和测量这些效应的研究还比较少见，这也导致目前很少有学者或者机构能够说清楚高层次人才流动所产生的效应。在这一领域，国外学者开展的研究比较早，取得了较为丰富的成果。对这些成果进行梳理与分析，可以帮助我们科学地设定高层次人才流动效应的评估指标及测量方法。

一、个体层面流动效应的评估指标及测量

国外关于个体层面流动效应的研究，主要是采用文献计量和构建模型的方式测量流动效应，以流动人员自身所发表的出版物数量、出版物数量与质量相结合这两大评估指标来评估流动对个体学术生产力的影响。

(一)出版物数量指标及测量

一些学者以与其他学者合作发表的出版物作为评估指标。如琼克斯(Jonkers)和蒂森(Tijssen)以归国的中国植物分子生命科学学术带头人为研究对象，以国际合作出版物数量研究这些科学家归国后能多大程度上参与到国际联合出版网络中[1]。琼克斯和克鲁兹-卡斯特罗(Cruz-Castro)同样以国际合作出版物研究了阿根廷研究人员在国外研究体系中建立的专业关系如何影响他们回国后的合作模式[2]。另一些学者将个体单独发表的出版物作为评估指标，如塔尔塔丽(Tartari)等人以发表的期刊文章数量研究了英国七所大学生物系工作的学术研究人员的流动对其个体生产力的积极影响[3]。

在对以出版物数量为指标的流动效应测量中，有研究对出版物数量指标进行计数，学者采用了文献计量的方法来统计流动人员发表的论文数量。如琼克斯和蒂森根据科学家的简历和科学引文索引(SCI)索引的国际(共同)出版物作为研究的数据来源，统计了科学家发表的国际(共同)出版物[1]。琼克斯和克鲁兹-卡斯特罗对研究人员发表的国际联合出版物进行手工编码，采用绝对计数的方式统计了发表的国际联合出版物的数量[2]。还有研究则是利用该指标构建模型公式，塔尔塔丽等人通过履历数据提取流动人员的流动状况，以每个个体在某一时间点上发表的期刊文章的累计数量来测量流动后对个体生产力的积极影响，文章的获取是以流动人员在Scopus Elsevier中经过同行评审的论文数量为标准[3]。使用以下模型评估学术流动对个体科研生产力产生的影响。

yit=Xitβ+αi+uit

其中yit是个体i在t时期的科学生产力，Xit为个体i在t时期中的流动状态，β是X在y上的系数，αi是个体i未被观察到时不变的个体效应，uit是误差项。

(二)出版物数量和质量指标及测量

除了以单独的出版物数量来测量人才流动的效应，还有研究将出版物的数量与质量相结合，进一步测量人才流动的效应。琼克斯和克鲁兹-卡斯特罗使用了阿根廷归国生命科学研究人员发表的国际出版物数量和在高影响因子期刊上发表的出版物，分别衡量了出版物发表的数量和质量[2]。有学者以英国四个科学领域的研究人员的流动为研究对象，并根据部门研究和声誉排名，将这些学术研究人员的工作流动定性为向上或向下流动。研究以其流动后发表的出版物数量来衡量流动到不同声誉的大学对其个体生产率产生的影响，以发表文章的被引用次数来衡量出版物的质量[4]。在一项关于瑞典研究人员的流动研究中，学者同样利用这些研究人员的出版物数量来测量大学之间的流动对他们生产力的影响，以文章的被引用次数衡量出版物的质量[5]。

在对以出版物数量及质量为指标的流动效应测量上，有的学者使用了文献计量的方法，对研究人员发表的国际联合出版物以及高影响因子的期刊出版物进行手工编码，采用绝对计数的方式统计了这些出版物的数量，通过与未有过国际经验的科学家的出版物数量相比来衡量流动是否对生产力的数量和质量产生影响[2]。另外一些学者则通过构建模型的方式来测量流动的效应，如费尔南德斯-苏别塔等人使用了计数数据模型来评估流动性对出版物的影响[4]。由于数据过度分散的特征，使用了以下形式的负二项模型：

埃杰尔莫(Ejermo)等人使用固定效应的泊松回归构建了一个双重差分模型，将研究人员在年的科学生产率与流动性联系在一起，研究大学间的流动对生产率的影响[5]，如下所示：

其中，yi是因变量，分别以原始出版物数量和文章发表后3年的引用次数衡量出版物的数量或质量。PostMobi,t是一个典型的差异指标，移动后变为1。Xi是一个随时间变化的特征向量，包括每年的子女数量是否变化、是否结婚和毕业后的年数。γi和δt分别是个体固定效应和时间固定效应。γi是指影响出版生产力和流动可能性的不随时间变化的异质性变量，如能力或动机的内在差异。δt是指影响出版的一般时间趋势。埃杰尔莫等人主要关注的系数为研究人员流动后生产率的变化。

二、组织层面流动效应的评估指标及测量

国外对组织层面流动效应的研究，主要是以流入机构及其员工的相关指标，如流入机构员工的出版物数量与质量、申请专利数量、专利引用数量、员工工资等，间接评估个体流动对组织产生的影响。

(一)出版物数量和质量指标及测量

在以出版物数量和质量作为组织层面人才流动效应的研究中，斯拉沃娃(Slavova)等通过在职科学家发表的论文数量和期刊的影响因子这一评估指标，研究了科学家的入职流动对流入组织在职科学家发表出版物的数量和质量产生的影响，发现这种效应在工龄较短的在职员工身上最明显[6]。斯拉沃娃在其研究中就是通过流入机构在职员工的引文加权出版物数量来测量高层次人才入职流动后带来的组织效应，由于避免较早时间的出版而产生偏差，研究以近五年的引用为准，通过构建固定效应负二项模型对流动效应进行测量。

(二)专利数量指标及测量

也有研究选取专利数量作为评估组织层面人才流动效应的指标。例如，有研究者在探究“明星”科学家的入职流动对流入机构在职普通科研人员的科研表现产生的影响的研究中，选取流入机构在职科研员工的创新领导能力来评估“明星”科学家的流入所带来的组织效应，而这里的创新领导能力正是通过在职员工的申请专利数量指标来构建的[7]。同样，凯撒(Kaiser)等在其对科学家组织层面流动的研究中，既关注了流动对流入机构产生的效应，也关注到了流动给流出机构带来的效应[7]。该研究者同样选取专利数量作为指标来构建了相应的评估模型。

在对指标及流动效应的测量上，基欧(Kehoe)和 察巴尔(Tzabbar)利用专利数指标构建了在职科研人员科研领导能力的计算模型，以此来评估和测量“明星”科学家对普通科研人员科研表现的影响[8]，具体公式为：

其中的ij表示申请了专利且没有与明星科学家合作研究的普通科研人员的数量。

凯撒等人则是构造了计算组织机构给定年份申请专利总数的指数模型，并用该模型来测量跟评估研发人员的流动给流入组织与流出组织的影响，其具体公式为：

E(P)=exp(1n(A)+α1n(QL)+β1n(K))

其中P是给定年份流入机构与流出机构专利申请的总数，是一个计数变量，其值为零或正整数。其中QL表示不同类型的R&D劳动力投入，K表示资本投入。变量A涵括了除资本和劳动力以外的其他会影响专利生产的因素，如部门、地理和时间等影响[7]。

(三)工资指标及测量

另外也有研究选取工资作为评估指标。例如马尔乔-穆勒(Malchow‐Moller)等就利用工资作为评估指标间接衡量了国外专家的引进对丹麦本土企业机构生产力的影响。

该研究者运用工资构建了匹配差异评估模型来测量外国专家的引进对机构生产力所带来的效应，其具体公式为：

△Wj表示雇用外国专家前后公司j的工资水平差异，I1和I0分别是实验组和控制组公司的集合。N1是集合I1∩SP中的公司数量。SP表示倾向性评分共同支持的(集合)区域。I1∩SP是控制组公司可以找到的与之匹配的实验组公司的集合。权重ω(i,j)取决于公司j与公司i之间倾向性评分的差距。

三、社会层面流动效应的评估指标及测量

国外对社会层面流动效应的探究，虽然主要也是通过专利的数量和出版物引用数量作为指标来评估人才流动的效应，但与组织层面不同的是，这些社会层面流动效应的研究在公式和模型的构建上强调的是人均专利数量或总体的出版物引用数量，以此来突出社会效应的特殊性。同时也还有研究以全要素生产率来评估人才的流动对一个区域或国家的创新或经济发展的影响。

(一)人均专利数量指标及测量

亨特(Hunt)和高蒂埃-洛瓦塞尔(Gauthier-Loiselle)选取州人均专利数量指标来探究高技术移民的流入对美国社会技术增长以及区域经济发展的影响[9]。马托斯(Matos)等人评估了发明者流动和合作发明在巴西区域创新中的作用，以每十万居民专利数量研究了巴西发明家跨区域流动和协作对技术知识空间扩散和区域发明绩效的影响[10]。

在以专利为指标对社会层面流动效应的测量中，亨特和高蒂埃-洛瓦塞尔利用专利数量指标构建了社会层面影响效应模型，其具体公式为：

其中i表示州，P是专利数量，POP是州人口数量，IS是由高技术移民组成的人口或劳动力人数，NS是本地人口数量占比，Zi，1950是州在1950年的地区特征数据，X是州的同期状态特征数据，而μt是年份虚拟变量。

马托斯等通过区域知识生产函数(RKPF)来测量这两种重要知识扩散渠道促进的区域创新[10]。

Pati,t=β0+δPati,t-1+ρcWcPat-i,t+ρmWmPat-i,t+β1R&Di,t+β2R&Duni,t+β3HCi,t+β4Zi,t+Dt+αi+εi,t

Pati,t为i地区每十万居民专利数量，Wc、Wm分别为区域间合作专利和移动性引力模型估计的权重矩阵。Pat-i,t为除地区i外各地区每十万居民专利数量。 R&Di,t为企业的区域研发支出。 R&Duni,t是指大学的区域研发支出。HCi,t是区域人力资本。Zi,t代表了一组与区域创新绩效相关的局部变量。Dt是年度虚拟变量，用于计算所有区域的共同时间效应。αi是不可观测的、不随时间变化的区域固定效应。εi,t为误差项。

(二)总体出版物引用数量指标及测量

博塞蒂(Bosetti)等以一个由20个欧洲国家组成的小组为研究对象，分析了技术移民对国家创新能力的影响[11]。研究用一个国家或地区技术移民在给定年限中总体出版物的被引用数量作为指标，衡量技术移民的流动对国家创新绩效的影响。

研究利用总出版物引用数量构建公式来探讨流动对社会创新的影响。将国家创新能力、知识存量A、科研部门就业人数S和移民在高技术劳动力中的占比DS构造了一个知识生产函数，评估技术移民对国家创新绩效的影响。

I=(A)α(DS)β(S)ν

(三)生产力指标及测量

卡佩利(Cappelli)等人以全要素生产率(TFP)为区域层面影响的评估指标，研究了1996-2011年意大利研发人员的区域间和国际流动性。通过构建流动研发人员数据库，利用地理工具分析了研发人员流入和流出对区域TFP增长的影响。该研究构建了一个生产函数来表示一个区域的全要素生产率[12]。

四、研究展望

通过对国外高层次人才流动效应相关文献的梳理，有以下两点展望。

第一，扩充人才流动效应的评估指标，加强对人才流动效应质量的关注。人才流动效应的评估指标不应局限于科研生产领域，需要在其他相关的领域寻找人才流动效应的评估指标。不同的学科背景下，高层次人才的科研生产状况是不同的，只以科研生产作为评估指标可能有损评估人才流动效应的客观公正，作为与科研同等重要的教学和社会服务也在大学中起着重要的作用，在将来的人才流动效应的评估指标选择中，可以在这两个领域中寻找合适的评估指标来拓宽研究的范围。与此同时，在国内大学“双一流”建设的背景下，科研产出作为评估指标的比重正在下降，尤其是我国《深化新时代教育评价改革总体方案》的出台，更加关注科研产出的质量。要实行科研产出的代表作作为评估指标，强调科研成果的贡献，关注其带来的实质性效益，以是否能推动高校的高科技创新水平和解决关键的核心技术问题为指标进行评估，而不是以科研成果数量的提升来衡量人才流动的效应。

第二，探索高层次人才流动效应评价指标体系的构建。对高层次人才流动效应评估指标的探索是为了能够建立更科学的人才流动评价指标体系，从而促进高层次人才的合理流动，有效发挥人才流动的价值。如何更加科学有效地评价高层次人才流动所带来的效应，是未来研究重要方向。基于当前大部分研究都是从单一视角研究对高层次人才流动的效应，未来研究可以结合流动者自评、流出机构评价以及流入机构评价三个方面，构建“三位一体”的人才流动效应评价体系，摆脱仅从单方面评价人才流行效应的局限，以更科学的视角来认识和探索人才流动带来的影响。高层次人才流动效应的评估指标及测量是构建高层次人才流动效应评价指标体系的重要环节，但指标体系的构建还需要对指标进行分层分类，给予指标权重，设置观测点和评分标准等，这些方面也是在扩充了人才流动效应的评估指标之后未来研究的方向。