摘 要：基于2001—2020年东北地区34个城市的面板数据，使用空间杜宾模型考察人力资本结构高级化对经济增长的直接影响以及空间溢出效应，进一步分析产业结构升级对人力资本结构高级化的经济增长效应以及空间溢出效应的调节作用。研究结果表明，东北地区人力资本结构高级化对本地区经济增长具有显著的拉动效应，对周边地区的经济增长以负向溢出效应为主。进一步分析表明，东北地区产业结构升级能够弥补人力资本结构高级化对经济增长的负向溢出效应。因此，东北地区在优化人力资本结构的同时，应重视人力资本结构与产业结构的区域关联效应，实现东北地区人力资本结构高级化对经济增长的正向溢出效应，促进东北地区经济的协调发展。

关键词：人力资本结构高级化；产业结构升级；空间溢出；经济增长；调节效应

三、理论分析

（一）人力资本结构高级化与经济增长

人力资本指凝结在劳动者身上的知识与技能。人力资本作为生产要素的重要组成部分，不仅能够通过实现技术创新以及知识运用直接作用于经济增长，而且能通过知识溢出提高其他生产要素的边际生产效率。异质性人力资本在经济增长中扮演的角色不同，低级人力资本往往作为生产要素直接作用于产出，而中高级人力资本主要通过技术模仿与创新提升劳动生产效率。高级人力资本凭借自身的知识存量积累，具有更高水平的知识吸收与技术应用能力，在以技术研发、科研成果转化为重要环节的创新活动中发挥着重要作用。同时，获得较高收入的高级人力资本通常意味着更高的消费能力与投资水平，这将在很大程度上影响产品的消费与需求结构。为应对消费者多样化、高级化的产品需求，生产者必须不断改善生产技术、提高生产效率，并推动产品质量的提升。

高级人力资本不仅通过知识的积累与学习提高要素效率，也会通过跨城市的流动与合作完成经验、知识的传播与交流，产生空间溢出效应。作为生产要素的重要组成部分，高级人力资本在某种程度上可以替代低级人力资本，但低级人力资本由于缺少高水平综合能力以及知识技能，难以替代高级人力资本。因此，高级人力资本的流动面临着较低的成本约束和壁垒，能够根据不同行业、不同地区的要素回报率进行跨区域、跨行业灵活流动，这将促进知识融合以及信息交流，对周边地区产生扩散效应。此外，城市的人力资本结构高级化程度越高，其要素的集聚能力与吸引力越强，更容易整合附近地区的生产要素与资源。当城市的高级人力资本多到足以吸引相关产业集聚，产业集聚所产生的中间投入品共享效应与劳动力匹配效应将吸引周边地区的高级人力资本流入，进而对周边地区的经济增长产生虹吸效应。

基于此，本文提出假说1：

人力资本结构高级化不仅可以促进本地区经济增长，而且对周边地区的经济增长也产生重要影响。

（二）人力资本结构高级化、产业结构升级与经济增长

人力资本是经济发展的重要投入要素，产业结构是要素转化成产品的重要输出形式，二者具有较强的耦合关系。人力资本结构高级化促进经济增长的重要前提是人力资本结构与产业结构的协调匹配。

产业结构演进影响人力资本结构演进。根据产业结构升级理论，随着经济的发展，第一产业产值比重将不断下降，第二、三产业的比重将不断上升。在此过程中，传统产业逐渐转化成为效率更高的现代产业。同时，高级人力资本通过合作、交流获取隐性知识，通过教育等手段获取显性知识，学习效应使得人力资本结构趋向高级化，要素供给结构也随之改变。在产业结构升级过程中，高效率产业部门的发展会吸收更多的高级人力资本，高级人力资本在对技能要求更高的现代产业中完成由技术进步向社会生产力的转化。人力资本结构的高级化与产业结构的升级相适应，将提高高级人力资本在劳动力中的比重，提升要素在产业间配置效率，并在知识外溢中实现技术创新与整个社会产出能力的提升。此外，伴随着收入水平提高，服务业产品的相关需求将不断增加，第三产业所吸纳的就业人数呈上升趋势。毕先萍和简新华（2002）指出，产业结构升级意味着产出结构与就业结构的进一步匹配，这将缩小产业间劳动生产率差距与劳动者收入差距。收入差距的缩小将改变产品需求结构，逐步形成合理的投资消费比例，进而增强人力资本结构高级化对经济增长的拉动效应。

人力本结构高级化对经济增长的空间溢出效应取决于三重因素：一是本地区产生的知识溢出质量和数量；二是溢出通道的畅通程度；三是周围地区的吸收能力。本地区人力资本结构高级化会产生满足周围地区经济增长以及产业结构升级的知识溢出。如果本地区产生的知识溢出能够被周围地区吸收，那么，本地区人力资本结构高级化能够促进周围地区的经济增长。产业结构优化升级意味着资源的高效配置，这将提高本地区产生的知识溢出的数量以及质量，提升知识溢出通道的畅通程度，提高对知识溢出的吸收能力。作为要素产出系统，产业结构优化升级将正向调节本地区人力资本结构高级化对周围地区经济增长产生的空间溢出效应。

基于此，本文提出假说2：

产业结构升级将正向调节人力资本结构高级化对区域经济增长的空间溢出效应。

四、模型构建

（一）模型设定

人力资本结构高级化与经济增长之间存在的空间相关性与传统经济模型中变量间相互独立的假设相悖。为解决此问题，本文使用涵盖变量间空间溢出效应的空间计量模型来衡量人力资本对经济增长的直接效应及溢出效应。考虑到本地区人力资本结构高级化水平、经济增长水平及误差项的变动对其他地区经济增长的影响，本文构建如下的空间杜宾模型（Spatial Dubin Model，SDM）：

Y_it=β₀+ρWY_it+β₁X_it+β₂X_control+θ₁WX_it+θ₂WX_control+u_i+λ_t+ε_it（1）

_{其中，Yit表示经济增长，Xit表示人力资本结构高级化，Xcontrol是控制变量，W表示空间权重矩阵，εit表示误差项。WYit表示经济增长的空间滞后性，WXit表示人力资本结构高级化的空间滞后项。考虑到随时间变化的不可观测的因素以及随地级市变化的不可观测因素对经济增长的影响，本文分别加入时间固定效应λt和城市固定效应ui。}

（二）权重矩阵选择

空间权重矩阵反映了城市在空间上的依赖关系，主要分为两种：一是基于地区间位置的邻接与否构建权重矩阵，但描绘城市间经济效应的准确度较低；二是根据引力模型，地区间距离越远，相互影响的作用力越小，以此为基础构建距离权重矩阵，这里的距离包括地理距离和经济距离两部分。城市间经济发展水平越接近，城市间的经济联系与人员往来越密切，而经济发展水平接近的地区间更易产生人员的流动和知识的溢出。据此，本文在考虑城市间经济距离的基础上构建空间权重矩阵：

其中，GDP_i表示i城市在2001—2020年的国内生产总值（GDP）均值，i城市和j城市的GDP均值越接近，两城市的空间经济联系越密切。

（三）变量和数据说明

1.人力资本结构高级化

本文参考刘智勇等（2018）的研究，使用向量夹角法构建人力资本结构高级化指标。首先，根据劳动力受教育年限以及受教育程度的不同，将人力资本分为五类：文盲或半文盲、小学、初中、高中（包含中专）、大专以上（包含专科、本科、研究生），计算各自所占的比重后组成 5 维人力资本空间向量。将X₁=（1,0,0,0,0）、X₂=（0,1,0,0,0）、X₃=（0,0,1,0,0）、X₄=（0,0,0,1,0）、X₅=（0,0,0,0,1）作为基本单位向量，分别测算人力资本的空间向量与基本单位向量的夹角θ_j（j=1,2,3,4,5）。

其中，x_j,_i表示基本单位向量X_j的第 i 个向量分量。当两城市的 θ_j（j=1,2,3,4,5）出现相似或相同的情况时，两城市的人力资本结构却不尽相同。因此，本文基于对θ_j求加权平均和的基础上测算城市的人力资本结构：

其中，W_j为θ_j的权重。为便于与国际研究数据相比较，将θ_j（j=1,2,3,4,5）权重设定为 5、4、3、2、1。根据公式可知，在人力资本结构的演变过程中，高级人力资本增长的速度相对越快，θ_j与Hstruc值越大，人力资本结构越高级化。由于地级市统计数据的限制，关于人力资本高级化结构测度的部分研究停留在省级层面。高级人力资本对地区人力资本结构朝高级化发展起到了至关重要的作用，高等教育在校学生数能够从某个侧面反映出某地区高级人力资本的发展水平。本文基于范子英和赵仁杰（2019）的研究思路，将各地级市高等教育在校学生数占所在省份高等教育在校学生数的比重乘以省域层面的人力资本高级化指数，以此衡量地级市的人力资本结构高级化水平。

2.产业结构升级

产业结构升级是指通过产业间比例变化、要素在产业间优化配置最终实现经济发展的目标。产业结构升级通常涉及两个维度，即产业结构合理化与产业结构高级化。产业结构合理化是指通过实现要素投入结构和产出结构的匹配，提升产业协调度，进而提升资源的配置效率。目前，学术界多用结构偏离度、Moore 值等来衡量产业结构合理化。本文在结构偏离度指标的基础上，考虑各产业在经济发展中的相对重要性，依据干春晖等（2011）的研究，将产业结构合理化指标设定为：

其中，Y_it表示i产业t时期的产出，L_it表示i产业t时期的就业人员总数。R值为0时，表示产出结构与就业结构处于完全匹配状态，产业结构实现均衡，产业结构合理。R值越大，产业结构越偏离均衡状态，产业结构越不合理。反之，则产业结构越合理。

产业结构高级化是指产业比例的改变以及随之带来的劳动生产效率的提升。产业结构高级化的水平越高，则劳动生产率较高的产业所占的份额就越高。本文参考裴延峰（2022）的研究，将产业结构高级化指标设定为：

其中，Y_it表示i产业t时期的产出，LP_it表示i产业t时期的劳动生产率，LP_if为基于刘伟和张辉（2008）根据劳动生产率标准化公式确定的工业化后劳动生产率。H值越小，代表劳动生产率高的产业所占比重越低，产业结构的高级化水平越低。反之，则越高。

3.控制变量

为减少遗漏变量所导致的内生性偏误对回归结果的影响，本文选取如下的控制变量，构建本文的指标体系，如表1所示。

本文使用城市的规模以上工业企业数来衡量城市的工业发展水平，使用固定资产投资占GDP的比重来衡量城市的资本水平，使用每百平方公里公路里程衡量城市的基础设施水平。良好的基础设施是提升城市人口集聚能力的物质保障，也是促使空间溢出产生的重要通道。本文使用政府财政支出与收入的比值衡量政府财政压力，使用进出口贸易总额衡量对外开放程度。作为重要的创新成果，发明专利由于其信息的可获得性以及申请流程的统一性，通常被用于衡量技术水平。由于专利在申请后并非能全部获得授权，故本文汇总各城市的发明专利授权数衡量城市的技术水平，专利授权数据来自国家知识产权局网站。

4.研究对象及数据说明

出于数据的可得性考虑，本文剔除了大兴安岭地区以及延边朝鲜族自治州，构建形成了2001—2020年东北地区34个城市的面板数据。考虑到数据的连续性以及统计口径的一致性，本文各变量数据主要来源于历年《中国统计年鉴》《中国城市统计年鉴》，以及国民经济和社会发展统计公报。部分缺失值使用线性插值法补齐。为减小异方差导致的估计偏误，本文对除比值以外的变量作取对数处理（部分有零值的变量加1取对数）。变量描述性统计如表2所示。

（四）人力资本结构高级化的演变特征

以东北三省人力资本结构高级化指数为基础，本文测度了东北地区地级市的人力资本结构高级化水平。东北地区34个城市中，包含 4个副省级城市和30个普通地级市。图2展示了东北地区的副省级城市以及普通地级市的人力资本结构高级化的演变趋势。由图2可知，东北地区副省级城市的平均人力资本结构高级化水平为9.21，东北地区普通地级市的平均人力资本水平仅为0.55，二者相差悬殊。原因可能在于，东北地区城市呈现明显的单中心空间结构，区域内核心城市在循环累积因果的作用下，具有极化效应，与外围城市的差距较大。

五、实证结果分析

（一）空间相关性检验

构建空间计量模型的前提是核心变量存在空间相关性。首先，本文采用全局莫兰指数检验人力资本结构高级化的空间相关性。

2001—2020年东北地区人力资本结构高级化的全局莫兰指数测算结果如表3所示，人力资本结构高级化的莫兰指数均通过了1%的显著性检验，这表明东北地区人力资本结构高级化存在明显的正向空间相关性，且呈现近似值相邻分布的空间格局，构建的空间计量模型具有一定的合理性。

全局莫兰指数通常用来从整体上判断空间是否存在集聚现象，而局部莫兰指数则能从内部层面识别出空间集聚的具体位置。局域空间自相关指数计算公式为：

其中：

I_i是局部自相关系数，x_i表示区域 i 的人力资本结构高级化水平，W_ij是空间单元的影响程度。由公式可知，当城市i及其周边城市高于区域平均水平时，局部莫兰指数为正，说明区域内部存在高高集聚的空间分布状态；当城市i要素水平高于区域平均水平，而周边城市低于区域平均水平时，局部莫兰指数为负，说明区域内部存在差异化的要素集聚现象。集聚类型主要包括HH集聚、HL集聚、LH集聚、LL集聚四种。

局部空间自相关性检验结果如图3所示。东北地区人力资本结构高级化空间分布呈现以高高集聚、低低集聚为主的分布特征，除东北地区的副省级城市（哈尔滨市、长春市、大连市、沈阳市）呈现高高（HH）集聚状态，大部分城市位于第三象限，即呈现低低（LL）集聚状态，这也说明东北地区副省级城市的经济联系较为密切，人力资本结构高级化处于较高水平。

依据现有文献，本文进行一系列检验以选择合适的模型。首先，基于拉格朗日法（LM）检验变量间的空间自相关性，结果显示模型中存在空间效应，可使用 SDM 模型进行估计。进一步地，通过Hausman 检验与似然比检验确定本文使用时空双固定效应模型。最后，基于 LR检验法以及WALD检验法，检验SDM是否会退化成SAR或者SEM模型，结果均通过了1%的显著性检验，具体检验结果见表4。综上所述，本文使用时空双固定的空间杜宾模型估计。

（二）基准回归分析

为了方便与空间计量结果进行比较分析，本文首先对人力资本结构高级化与经济增长进行OLS回归，回归结果如表5中列（1）所示，加入其他控制变量后的结果如列（2）所示，人力资本结构高级化显著推动地区经济增长。考虑到人力资本结构高级化与经济增长的空间效应，本文使用 SEM、SAR、SDM模型对人力资本结构高级化与经济增长的关系进行回归分析，结果见表5。由表5可知，空间自回归系数均通过了1%的显著性检验，这说明模型存在明显的空间效应。

注：各回归系数括号内为t统计量，***、**、*分别通过1%、5%、10%的显著性检验。

由于空间杜宾模型存在空间交互项，其回归结果的估计系数无法准确反映人力资本结构高级化对经济增长的影响效应。为了揭示人力资本结构高级化对经济增长的真实影响，本文进一步对SDM模型结构进行效应分解，结果如表6所示。

此外，本文使用地级市高等学校数占省级高等学校数的比重作为权重，测算地级市的人力资本结构高级化水平，结果如表7的模型三所示。结果显示，在更换核心解释变量后，结果均未发生明显改变，所得结论与上文分析一致。

最后，考虑到人力资本结构高级化与经济增长之间存在反向因果关系，即经济增长水平越高的城市将吸引越多的高级人力资本流入。针对模型中存在的内生性问题，本文用滞后一期的被解释变量进行实证检验，具体回归结果如表7的模型四所示。

（四）异质性分析

东北地区城市经济发展水平差距较大，地区经济发展阶段的不同将影响人力资本结构高级化的经济增长效应。结合东北地区的实际发展情况，本文从行政级别、省域层面两个角度分析人力资本结构高级化对经济增长产生的异质性影响。

1.行政级别

本文样本中所涉及的东北地区 34 个城市中，包含 4 个副省级城市和 30 个普通地级市。副省级城市与普通地级市在经济发展阶段、人力资本结构水平上存在较大差距。本文对副省级城市和普通地级市面板数据进行分组回归（见表 8）。副省级城市人力资本结构的高级化将显著地促进当地的经济增长，并对其他城市产生正向的溢出效应。而普通地级市的人力资本结构高级化对本地的经济增长起到显著的带动作用，但对周边地区的作用并不显著。原因在于，副省级城市相比于地级市，在经济发展水平、科技创新等方面均具有优势，因此将吸引更多高素质人力资本流入，能够促进本地经济增长的同时产生更多的知识溢出，进而带动周边地区的经济增长。而东北地区普通地级市经济发展水平低，大部分为产业结构欠合理、资源面临枯竭的收缩城市，人力资本高级化程度低，很难对周边地区产生知识溢出。

2.省域层面

结合前文分析可知，东北地区各省份人力资本结构高级化水平存在明显差异。因此，本文对34个城市进行了省域分组回归（见表 9）。东北地区各省内部人力资本结构高级化对经济增长的直接与间接影响不尽相同。辽宁省的人力资本结构高级化对经济增长的空间溢出效应系数以及总效应系数分别为0.502、0.646，且都通过了1%的显著性水平检验，吉林省人力资本结构高级化对经济增长的空间溢出效应系数以及总效应系数分别为-1.041、-1.114，且都通过了1%的显著性水平检验，这说明吉林省人力资本结构高级化对周围地区以负向溢出效应为主。相比于其他两省，辽宁省具有更完备的产业发展基础以及更高的人力资本结构高级化水平，辽宁省本地的人力资本结构高级化通过知识溢出提升周围地区的创新能力，有效拉动周围地区经济增长。黑龙江省的人力资本结构高级化对经济增长的直接影响系数和间接影响系数均不显著，原因可能在于，黑龙江省的人力资本水平较低，对经济增长的带动作用与溢出效应较弱。

（五）进一步分析：产业结构升级

1.计量模型设定

产业结构升级的本质在于生产要素从低效率的产业转移至高效率的产业，进而带来整个社会资源配置效率的提高。在前文测算产业结构合理化、产业结构高级化的基础上，本文通过加入产业结构升级与人力资本结构高级化的交互项，分析产业结构升级对人力资本高级化的空间溢出效应的调节作用。基于此，本文设立如下的空间杜宾模型：

其中，ind_it为产业结构升级，具体包括产业结构合理化与产业结构高级化。Y_it表示经济增长，X_it表示人力资本结构，X_control是控制变量，W表示空间权重矩阵，ε_it表示误差项。WY_it表示经济增长的空间滞后性，WX_it表示人力资本结构的空间滞后项。Wind_it表示产业结构升级的空间滞后项。考虑到随时间变化的不可观测的因素以及随地级市变化的不可观测因素对经济增长的影响，本文分别加入时间固定效应λ_t以及城市固定效应u_i。

2.实证结果分析

首先，本文将产业结构高级化与产业结构合理化纳入空间杜宾模型中，结果如表10模型一所示。产业结构合理化的直接效应系数为-0.645，间接效应系数为-0.702，且都通过了1%的显著性检验。由前文可知，产业结构合理化的数值越小，产业结构越合理。因此，本地区产业结构越合理，越有利于本地区的经济增长；同时，产业结构合理化对周围地区将产生正向空间溢出效应。

由产业结构高级化（lnh）的效应值可知：产业结构高级化水平每提高1%，将带动本地区经济增长0.071%，促进周围地区经济增长 0.127%。可见，产业结构的高级化将显著推动东北地区经济增长，不仅对当地的经济增长产生直接促进效应，也能促进周边地区的经济增长。产业结构高级化将通过技术的引进，提高生产要素的附加值以及加工程度，促进要素在产业间的重新分配，进而推动各个产业劳动生产率的提升，促进整个社会资源配置效率的提高以及经济发展水平的提升。

产业结构合理化的直接效应系数为-0.645，产业结构高级化的直接效应系数为0.071，且都通过了1%的显著性水平检验。这说明产业结构升级对本地区经济增长具有明显的拉动效应。在产业结构升级过程中，产业间的生产率水平差异导致了生产要素在产业间的流动，人力资本等投入要素从资源密集型产业部门流向知识密集型的产业部门，由此将对经济增长产生持续推动作用。东北地区发展适应当地经济发展阶段的产业结构，大力推动传统产业向新兴产业转型升级，将推动当地经济增长。产业结构合理化、产业结构高级化的间接效应系数分别为-0.702、0.127，东北地区产业结构升级将通过省际要素流动产生知识、技术的溢出，产生产业关联效应带动周边地区经济增长。

在表10的模型一基础上，本文加入产业结构合理化、产业结构高级化与人力资本结构高级化的交互项，以检验产业结构对人力资本结构高级化带来的增长效应的调节效应，结果见表 10的模型二。由模型二可知，除人力资本结构高级化与产业结构合理化交互项的直接效应不显著外，其他交互项系数均通过了1%的显著性检验，这表明产业结构升级对人力资本结构高级化对经济增长的影响具有调节效应。

产业结构合理化、产业结构高级化与人力资本结构高级化的交互项间接效应系数分别为 0.931、-0.153，且都通过了 1%的显著性检验。这表明产业结构合理化、产业结构高级化会弥补本地区人力资本结构高级化对其他地区经济增长的负向影响，即产业结构越合理、产业结构越高级，本地区的人力资本结构高级化越能带动周围地区的经济增长。原因在于，要素在产业间配置效率越高，知识等要素在城市间溢出的效率也越高，城市间越容易通过交流和合作实现经济增长。东北地区产业结构升级伴随的人力资本积累与产出效率提升，将促进人力资本结构高级化对周边地区的经济增长产生正向的知识溢出效应。

六、结论与政策建议

本文基于 2001—2020年东北地区34个城市的面板数据，使用时空双固定的空间杜宾模型研究人力资本结构高级化对经济增长的空间溢出效应，在此基础上，进一步分析产业结构升级对人力资本结构高级化的经济增长效应以及空间溢出效应的调节作用。研究发现：

东北地区人力资本结构高级化对本地区经济增长具有显著的拉动效应，对周边地区的经济增长以负向溢出效应为主；异质性结果表明，东北地区长春市、大连市、哈尔滨市、沈阳市的人力资本结构高级化将显著地促进当地的经济增长，并对其他城市产生正向的溢出效应，其他地级市的人力资本结构高级化对本地的经济增长具有显著带动作用，但对周边地区的作用并不显著；辽宁省的人力资本结构高级化对周围地区经济增长产生正向的溢出效应，吉林省的人力资本结构高级化对周围地区经济增长产生负向的溢出效应；东北地区的产业结构升级促进了本地区以及周边地区的经济增长，产业结构升级能够弥补人力资本结构高级化对经济增长的负向溢出效应。

根据研究结论，本文提出以下政策建议：

1.优化东北地区的人力资本结构

增加科技研发相关的财政支出，增强东北地区城市的创新能力以及对高素质人才的吸引力。完善人才服务，创新人才政策，培育良好的人力资本发展环境。积极开展劳动者的技能培训，提高劳动力素质以及技能。加强高校间师生交流合作，增加知识共享。增加东北地区内各省间、各城市间以及与海外高校归国人才交流机会，发挥人力资本的知识共享与学习溢出效应，提升人力资本供给数量与质量。

2.推动东北地区的区域一体化

健全人力资本自由流动的保障机制，打破人力资本流动壁垒，完善东北地区的交通网络建设，畅通人才流动的各种渠道。建立城市间有效的沟通与合作机制，为区域间人力资本流动提供良好的制度环境。充分发挥区域内核心城市的扩散效应，增强中心城市对其他城市的辐射带动作用，实现东北地区人力资本结构高级化对经济增长的正向溢出效应，促进东北地区经济的协调发展。

3.优化东北地区产业结构，提升产业结构与人力资本的匹配效应以及区域关联效应

引导传统产业从低端组装加工向高附加值环节转型，培育和发展研发设计、品牌服务等环节，创造就业机会，吸引高端人才就业与聚集。本地区在实现产业结构升级的同时，应充分考虑周围地区的人力资本结构与产业结构，避免地区间产业结构同质化竞争，发挥城市间产业结构升级的空间联动效应以及人力资本的知识溢出效应。增强东北地区人力资本结构与产业结构的匹配性与协调程度，引领发展战略性新兴产业和未来产业，促进新质生产力形成。

文章出处：《辽宁大学学报（哲社版）》2025年第2期

文章链接：

https://kns.cnki.net/kcms2/article/abstract?v=TD_mLQSGK6uOSVT0BH2uj6cARq70dtuMCiz3wlxbXmF-x_W3u5kvfodi5lf0Nt9gsjuURG_NlWL3tWBuuxbmugAhE0bpSwNlxOP8dV4m1NZ7oPjDnwgEp3LEuiBPqdKqJVaM2NyWElQjBFSVYQzig9rVXlLYS8FvGWm2ujA4dY6c_GikPRqgOQ==&uniplatform=NZKPT&language=CHS

廉晓梅，吉林省辽源市人，中共党员，东北师范大学经济地理学硕士，吉林大学世界经济专业博士。现任吉林大学东北亚研究中心（教育部人文社会科学重点研究基地）教授、博士生导师，东北亚学院暨东北亚研究院区域经济研究所所长，长吉图开发开放研究中心副主任。吉林大学东北与东北亚研究院（国家高端智库）、吉林省人民政府研究室智库专家，国家社科基金项目、教育部人文社科基金项目、吉林省农业农村厅农业项目等评审专家。

长期以来，廉晓梅教授一直从事区域经济发展战略与规划、东北经济、东北亚区域合作等领域问题的研究，在中日韩自由贸易区研究、图们江国际合作开发、东北振兴等方面取得了具有重要理论价值和现实意义的研究成果。多年来，她主持并参与了多个国家社科、教育部人文社科、吉林省社科项目，承担了多项国家及地方各级政府、企事业单位的委托课题；出版了《建立中日韩自由贸易区与我国的对策》《APEC区域经济合作模式与发展前景研究》《中日韩贸易关系与产业国际竞争力研究（上、下）》等学术著作 3 部；在《吉林大学社会科学学报》《东北亚论坛》《人口学刊》《现代日本经济》《城市问题》《经济纵横》等CSSCI杂志公开发表了学术论文30余篇，多篇论文被《中国社会科学文摘》《成果要报》《中国人民大学复印报刊资料》等转摘或转载；国家和地方及相关部委采纳的咨询报告20 余篇。廉晓梅教授的学术工作，特别体现了高校学者在服务地方发展中的重要作用，其研究对理解东北经济转型具有积极的影响和持续的参考价值。

冯心悦，吉林大学东北亚学院博士研究生，从事城市与区域经济研究。