郭淑芬，張文禮

(1.山西財(cái)經(jīng)大學(xué) 資源型經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型協(xié)同創(chuàng)新中心；2.山西財(cái)經(jīng)大學(xué) 工商管理學(xué)院，山西 太原 030006)

0 引言

中共十九大報(bào)告指出，人才是實(shí)現(xiàn)民族振興、贏(yíng)得國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)主動(dòng)的戰(zhàn)略資源，尤其強(qiáng)調(diào)要“培養(yǎng)造就一大批具有國(guó)際水平的戰(zhàn)略科技人才、科技領(lǐng)軍人才、青年科技人才和高水平創(chuàng)新團(tuán)隊(duì)”，這表明科技人才已經(jīng)成為我國(guó)發(fā)展的戰(zhàn)略性人力資源[1]。各城市和地區(qū)逐漸意識(shí)到培育、吸引和留住科技人才是地區(qū)發(fā)展的關(guān)鍵，紛紛通過(guò)放寬落戶(hù)限制、加強(qiáng)財(cái)政補(bǔ)貼等手段為“引鳳”工作加碼提速，然而，各地區(qū)聚才效果差別很大。《中國(guó)科技統(tǒng)計(jì)年鑒》數(shù)據(jù)顯示，2019年廣東省以超全國(guó)16%的R&D人員全時(shí)當(dāng)量位居我國(guó)內(nèi)地31省區(qū)之首，遠(yuǎn)超西部10省區(qū)R&D人員全時(shí)當(dāng)量之和；北京市以占全國(guó)2.51%的建成區(qū)面積匯聚了全國(guó)6.54%的R&D人員全時(shí)當(dāng)量。從動(dòng)態(tài)演化來(lái)看，近10年(2010-2019年)江蘇、浙江兩省漲幅分別達(dá)到101.15%和139.27%，但吉林、黑龍江、新疆等省區(qū)R&D人員全時(shí)當(dāng)量不升反降。可以看出，科技人才流動(dòng)的“孔雀東南飛”現(xiàn)象仍在持續(xù)。

在此背景下，眾多學(xué)者圍繞影響人才或科技人才集聚的因素展開(kāi)討論。早期研究多關(guān)注地區(qū)綜合環(huán)境的作用，但國(guó)內(nèi)外學(xué)者沿著不同的研究思路進(jìn)行，國(guó)內(nèi)學(xué)者主要從政治、經(jīng)濟(jì)、文化等細(xì)分維度展開(kāi)研究，例如，徐茜等[2]指出，人口、經(jīng)濟(jì)、生活、自然和制度環(huán)境等城市綜合環(huán)境是人才集聚的重要基礎(chǔ)；李乃文等[3]研究發(fā)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)環(huán)境、教育環(huán)境、社會(huì)文化環(huán)境對(duì)人才集聚具有顯著影響。國(guó)外學(xué)者傾向于將吸引人才的地區(qū)環(huán)境特征劃分為軟、硬兩類(lèi)因素，其中，軟因素主要包括城市氛圍、社會(huì)文化特征、人口多樣性、包容性和開(kāi)放性等，硬因素主要包括投資可用性、就業(yè)機(jī)會(huì)以及生活成本等[4-6]，優(yōu)化地區(qū)環(huán)境是吸引知識(shí)型產(chǎn)業(yè)、集聚人才、形成具有吸引力的社會(huì)經(jīng)濟(jì)平臺(tái)的有效途徑[7]。進(jìn)一步地，Esmaeilpoorarabi等[8]對(duì)軟、硬兩類(lèi)因素在吸引人才過(guò)程中扮演的不同角色進(jìn)行討論，發(fā)現(xiàn)在城市和地區(qū)尺度上，軟因素主要以硬因素提供的設(shè)施為基礎(chǔ)吸引集群規(guī)模的知識(shí)工作者，培育人才力量。雖然國(guó)內(nèi)外學(xué)者呈現(xiàn)出差異化的研究?jī)A向，但實(shí)質(zhì)都是探討地區(qū)綜合環(huán)境對(duì)人才集聚的影響。

隨著創(chuàng)新環(huán)境概念的提出，關(guān)于人才或科技人才集聚影響因素的研究逐漸加入了對(duì)創(chuàng)新環(huán)境的討論。國(guó)內(nèi)學(xué)者牛沖槐等(2007)率先指出，良好的科技創(chuàng)新環(huán)境是吸引科技型人才、發(fā)揮科技型人才集聚效應(yīng)的重要因素；王全綱等[9]也提出科技創(chuàng)新環(huán)境是高端人才流動(dòng)與集聚的內(nèi)涵性因素，但兩項(xiàng)研究都僅停留在觀(guān)點(diǎn)層面，未進(jìn)行機(jī)制分析和進(jìn)一步的實(shí)證檢驗(yàn)。徐倪妮等[10]采用普通面板回歸模型，實(shí)證檢驗(yàn)了研發(fā)經(jīng)費(fèi)投入強(qiáng)度和財(cái)政科技投入規(guī)模等創(chuàng)新環(huán)境是影響省際科技人才流動(dòng)的主要因素，但李婧等[11]研究指出我國(guó)科技人才表現(xiàn)出明顯的空間集聚特征。因此，在分析科技人才集聚影響因素時(shí)，需要考慮空間效應(yīng)的影響，否則可能導(dǎo)致估計(jì)結(jié)果有偏。

綜上可知，相關(guān)學(xué)者多從地區(qū)綜合環(huán)境角度討論人才或科技人才集聚成因，雖然近年來(lái)關(guān)于科技人才集聚影響因素的研究逐漸加入了對(duì)創(chuàng)新環(huán)境的討論，但缺乏空間效應(yīng)下的實(shí)證分析。同時(shí)，由空間相關(guān)性引發(fā)的一些更為細(xì)致的問(wèn)題也尚未解答，如創(chuàng)新環(huán)境對(duì)本地和鄰近地區(qū)人才集聚的影響是否相同？創(chuàng)新環(huán)境好的地區(qū)會(huì)通過(guò)溢出效應(yīng)正向促進(jìn)周?chē)貐^(qū)科技人才集聚，還是會(huì)通過(guò)虹吸效應(yīng)對(duì)其產(chǎn)生負(fù)向影響？這些影響是否存在空間異質(zhì)性？針對(duì)上述問(wèn)題，本文利用2010-2019年中國(guó)內(nèi)地31個(gè)省(市、區(qū))面板數(shù)據(jù)，通過(guò)構(gòu)建空間杜賓模型探究創(chuàng)新環(huán)境對(duì)科技人才集聚的影響，并通過(guò)空間效應(yīng)分解、分樣本回歸等進(jìn)行深入剖析，以期為我國(guó)各地區(qū)制定提升科技人才集聚水平的政策提供依據(jù)。

1 區(qū)域創(chuàng)新環(huán)境與科技人才集聚時(shí)空關(guān)系分析

1.1 區(qū)域創(chuàng)新環(huán)境與科技人才集聚程度測(cè)度

區(qū)域創(chuàng)新環(huán)境由歐洲創(chuàng)新研究小組(GREMI)最先提出，在此基礎(chǔ)上眾多學(xué)者不斷推進(jìn)，逐步形成了學(xué)界對(duì)于區(qū)域創(chuàng)新環(huán)境內(nèi)涵的共識(shí)，即創(chuàng)新主體所處的由文化環(huán)境、基礎(chǔ)設(shè)施、市場(chǎng)規(guī)模、管理體制、政策與法規(guī)等眾多要素構(gòu)成的區(qū)域環(huán)境。在區(qū)域創(chuàng)新環(huán)境評(píng)價(jià)方面，學(xué)者基于不同研究范圍、研究目的等，采用不同方法與評(píng)價(jià)指標(biāo)體系進(jìn)行測(cè)算，如表1所示。

表1 區(qū)域創(chuàng)新環(huán)境評(píng)價(jià)要素Tab.1 Factors of regional innovation environment evaluation

已有研究多強(qiáng)調(diào)，創(chuàng)新物質(zhì)基礎(chǔ)、政府創(chuàng)新政策或科技投入、技術(shù)創(chuàng)新市場(chǎng)環(huán)境等是評(píng)價(jià)區(qū)域創(chuàng)新環(huán)境的重要維度，在政府的政策扶持下，創(chuàng)新主體通過(guò)科研經(jīng)費(fèi)等投入，借助市場(chǎng)機(jī)制下形成的高效技術(shù)交易平臺(tái)，促進(jìn)創(chuàng)新活動(dòng)的順利展開(kāi)。此外，較多研究指出，創(chuàng)新氛圍對(duì)于地區(qū)創(chuàng)新活動(dòng)具有重要作用，活躍的創(chuàng)新氛圍進(jìn)一步促進(jìn)人才之間的創(chuàng)新交流與創(chuàng)意碰撞，使地區(qū)創(chuàng)新活動(dòng)愈發(fā)頻繁，是形成良好創(chuàng)新環(huán)境的重要原因[18-19]?；谝陨嫌懻?，本文從創(chuàng)新經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)、創(chuàng)新政策環(huán)境、創(chuàng)新市場(chǎng)交易以及創(chuàng)新活力氛圍4個(gè)維度對(duì)區(qū)域創(chuàng)新環(huán)境進(jìn)行評(píng)價(jià)。參考相關(guān)文獻(xiàn)[20-22]，各維度分別以R&D經(jīng)費(fèi)投入強(qiáng)度、科技支出占財(cái)政支出比重、每萬(wàn)人技術(shù)市場(chǎng)成交額和每萬(wàn)人專(zhuān)利授權(quán)量等指標(biāo)度量。為了避免賦權(quán)過(guò)程中主觀(guān)因素和客觀(guān)因素的局限性，采用最大熵值法計(jì)算各指標(biāo)權(quán)重。

1.2 科技人才集聚與區(qū)域創(chuàng)新環(huán)境時(shí)空關(guān)系初步分析

根據(jù)上述公式對(duì)2010、2014和2019年內(nèi)地31省(市、區(qū))科技人才集聚度和地區(qū)創(chuàng)新環(huán)境水平進(jìn)行測(cè)算。基于測(cè)算結(jié)果，運(yùn)用ArcGIS軟件，采用分位數(shù)法對(duì)31省(市、區(qū))科技人才集聚度由高到低依次劃分為高人才集聚區(qū)、較高人才集聚區(qū)、較低人才集聚區(qū)和低人才集聚區(qū)4個(gè)等級(jí)，按創(chuàng)新環(huán)境水平由高到低依次劃分為優(yōu)創(chuàng)新環(huán)境區(qū)、較優(yōu)創(chuàng)新環(huán)境區(qū)、較劣創(chuàng)新環(huán)境區(qū)和劣創(chuàng)新環(huán)境區(qū)，繪制結(jié)果分別如圖1和圖2所示。

圖1 中國(guó)內(nèi)地31省(市、區(qū))科技人才集聚的空間分布Fig.1 Spatial distribution of scientific and technological talents gathering in 31 provinces

從圖1可以看出，科技人才集聚度在東、中、西三大地區(qū)存在顯著差異，其中，東部地區(qū)科技人才集聚度普遍較高，研究年度內(nèi)有一半以上省份處于高人才集聚區(qū)，以京津冀都市圈、長(zhǎng)三角經(jīng)濟(jì)區(qū)和珠三角城市群最具代表性；中部地區(qū)科技人才集聚度次之，較低人才集聚區(qū)與較高人才集聚區(qū)交錯(cuò)分布；西部地區(qū)科技人才集聚度最低，一半以上省份位于低人才集聚區(qū)，整體表現(xiàn)為集中連片式人才集聚洼地。從縱向演化來(lái)看，2010年我國(guó)科技人才集聚度最高的地區(qū)主要集中在江蘇、上海、廣東、北京、天津、浙江等東部沿海省份以及陜西省，科技人才集聚度最低的地區(qū)大片集聚于西部地區(qū)，而較低人才集聚區(qū)與較高人才集聚區(qū)交叉錯(cuò)落分布于中部大部分省份及東北地區(qū)，相對(duì)而言較為零散；2014年，陜西省人才集聚度跌出第一梯隊(duì)，由緊鄰滬浙蘇三省市的安徽省取而代之，較高人才集聚區(qū)和較低人才集聚區(qū)分別呈現(xiàn)連片發(fā)展趨勢(shì)，低人才集聚區(qū)依舊集中分布在西部大部分地區(qū)以及中部的江西省等地；2019年科技人才在空間上的分布不均衡性加劇，各個(gè)梯度人才集聚區(qū)的連片發(fā)展趨勢(shì)進(jìn)一步強(qiáng)化。整體來(lái)看，全國(guó)范圍內(nèi)科技人才由最初的分散分布逐漸成片集聚于京津冀、長(zhǎng)三角和珠三角等地區(qū)，“東—中—西”階梯式遞減趨勢(shì)加強(qiáng)。

從圖2可以看出，31省(市、區(qū))創(chuàng)新環(huán)境水平表現(xiàn)出與科技人才集聚相似的空間分布特征與演化趨勢(shì)。東部地區(qū)創(chuàng)新環(huán)境水平最高，尤其是東南沿海形成了優(yōu)創(chuàng)新環(huán)境區(qū)的鏈?zhǔn)郊蹍^(qū)；中部地區(qū)次之，大部分省份處于較優(yōu)創(chuàng)新環(huán)境區(qū)和較劣創(chuàng)新環(huán)境區(qū)；西部地區(qū)則表現(xiàn)為全國(guó)創(chuàng)新洼地，絕大部分地區(qū)為劣創(chuàng)新環(huán)境區(qū)和較劣創(chuàng)新環(huán)境區(qū)。從動(dòng)態(tài)演化過(guò)程看，2010年全國(guó)創(chuàng)新環(huán)境最優(yōu)的地區(qū)主要集中在江蘇、上海、廣東、北京、天津、浙江等東部沿海省份以及山東省，創(chuàng)新環(huán)境最劣的地區(qū)大片集聚于西部省份，而較優(yōu)創(chuàng)新環(huán)境區(qū)與較劣創(chuàng)新環(huán)境區(qū)交叉錯(cuò)落分布于中部大部分省份及東北地區(qū)；2014年，緊鄰長(zhǎng)三角與珠三角的福建省創(chuàng)新環(huán)境指數(shù)快速增長(zhǎng)，取代山東省進(jìn)入全國(guó)創(chuàng)新環(huán)境第一梯隊(duì)，較優(yōu)創(chuàng)新環(huán)境區(qū)與較劣創(chuàng)新環(huán)境區(qū)分別呈現(xiàn)出連片發(fā)展趨勢(shì)，而劣創(chuàng)新環(huán)境區(qū)依舊集中分布在西部大部分地區(qū)以及中部個(gè)別省份；進(jìn)入2019年，創(chuàng)新環(huán)境水平空間分布不均衡性加劇，各個(gè)梯度人才集聚區(qū)的連片發(fā)展趨勢(shì)以及由東南向西北階梯式下降的帶狀分布格局進(jìn)一步強(qiáng)化。整體來(lái)看，研究年度內(nèi)各省份變化較大：東部的山東、中部的山西以及西部的新疆等地均出現(xiàn)不同程度降級(jí)，同時(shí)，中、西部地區(qū)內(nèi)部分布結(jié)構(gòu)進(jìn)一步趨于集中，全國(guó)范圍內(nèi)創(chuàng)新環(huán)境也由最初較為分散的非連續(xù)性交錯(cuò)分布，逐步演變?yōu)闁|—中—西逐級(jí)下降的帶狀分布格局。

綜合來(lái)看，靜態(tài)而言，研究年度內(nèi)我國(guó)科技人才集聚與創(chuàng)新環(huán)境表現(xiàn)出較為明顯的空間同位特征：高人才集聚區(qū)與優(yōu)創(chuàng)新環(huán)境區(qū)均集中于東部的京津冀、長(zhǎng)三角、珠三角地區(qū)，較高人才集聚區(qū)與較低人才集聚區(qū)、較優(yōu)創(chuàng)新環(huán)境區(qū)與較劣創(chuàng)新環(huán)境區(qū)在中部地區(qū)交錯(cuò)分布，低人才集聚區(qū)與劣創(chuàng)新環(huán)境區(qū)則在西部地區(qū)連片呈現(xiàn)，科技人才集聚與創(chuàng)新環(huán)境均由東向西呈現(xiàn)階梯式遞減的分布情況。動(dòng)態(tài)而言，二者表現(xiàn)出高度趨同的發(fā)展趨勢(shì)：由最初相對(duì)分散的分布狀態(tài)逐漸成片集聚于以京津冀、長(zhǎng)三角和珠三角地區(qū)為核心向中部延伸的部分省份，東—中—西階梯式遞減趨勢(shì)加強(qiáng)。整體而言，創(chuàng)新環(huán)境指數(shù)較高的地區(qū)科技人才集聚度也普遍較高，創(chuàng)新環(huán)境指數(shù)較低的地區(qū)科技人才相對(duì)稀少。因此初步推斷，創(chuàng)新環(huán)境空間差異可能是形成科技人才集聚的一個(gè)重要影響因素。

圖2 中國(guó)內(nèi)地31省(市、區(qū))創(chuàng)新環(huán)境的空間分布Fig.2 Spatial distribution of innovation environment in 31 provinces

2 創(chuàng)新環(huán)境對(duì)科技人才集聚影響分析

2.1 空間計(jì)量模型

通過(guò)上述分析可知，我國(guó)創(chuàng)新環(huán)境與科技人才集聚表現(xiàn)出明顯的空間相關(guān)關(guān)系，創(chuàng)新環(huán)境地區(qū)間差異可能是解釋科技人才集聚現(xiàn)象的一個(gè)嶄新視角?？臻g單元的異質(zhì)性與空間單元之間的相互關(guān)聯(lián)，決定了按照標(biāo)準(zhǔn)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)同方差和截面無(wú)關(guān)假設(shè)估計(jì)出來(lái)的結(jié)果是有偏和無(wú)效的，因此，必須通過(guò)構(gòu)建空間計(jì)量模型探討創(chuàng)新環(huán)境對(duì)科技人才集聚的具體影響?？臻g計(jì)量模型的基本形式有空間滯后模型(SAR)、空間誤差模型(SEM)和空間杜賓模型(SDM)3種，不同空間計(jì)量模型的本質(zhì)內(nèi)涵差別較大。參照已有研究[23]的做法，本文按照SDM-SAR/SEM的路徑，從形式更一般化的空間杜賓模型出發(fā)，分析其是否可簡(jiǎn)化為SAR或SEM模型，從而篩選擬合效果最優(yōu)的空間計(jì)量模型。模型基本形式如下：

Y=ρWY+Xβ1+WXβ2+ε

(1)

其中，Y表示被解釋變量科技人才集聚度，X表示核心解釋變量創(chuàng)新環(huán)境和控制變量，ρ為空間自相關(guān)系數(shù)，W為空間權(quán)重矩陣，ε為誤差項(xiàng)。值得注意的是，當(dāng)ρ不為0時(shí)，模型無(wú)法簡(jiǎn)化為SAR或SEM，估計(jì)的系數(shù)不能有效說(shuō)明自變量對(duì)因變量影響程度的大小。此時(shí)借鑒LeSage等[24]的做法，采用偏微分方法將總效應(yīng)分解為直接效應(yīng)和間接效應(yīng)，分別反映解釋變量對(duì)本地區(qū)和其它地區(qū)造成的平均影響，有效解決空間溢出效應(yīng)的估計(jì)偏誤問(wèn)題。

2.2 空間權(quán)重矩陣選擇

為了保證實(shí)驗(yàn)結(jié)果的穩(wěn)健性，本文分別基于空間鄰近和地理鄰近分析創(chuàng)新環(huán)境對(duì)科技人才集聚的影響，采用以下兩種距離的空間權(quán)重矩陣：

(1)鄰接空間權(quán)重矩陣(W1)。依據(jù)兩區(qū)域是否地理相鄰進(jìn)行設(shè)定，相鄰設(shè)定為1，不相鄰設(shè)定為0，具體的矩陣元素設(shè)定公式為:

(2)反距離空間權(quán)重矩陣(W2)。鄰接矩陣將不相鄰省區(qū)之間的聯(lián)動(dòng)性視為零，然而，由于中國(guó)各省區(qū)行政面積差異較大，有些省區(qū)雖然地理上不相鄰，但實(shí)際地理距離比其它相鄰省區(qū)之間的地理距離更近，因此，構(gòu)建反距離空間權(quán)重矩陣。在反距離空間權(quán)重矩陣下，各省區(qū)之間空間聯(lián)動(dòng)性會(huì)隨著距離的增加而遞減，距離越近，省區(qū)間空間聯(lián)動(dòng)性越強(qiáng)。構(gòu)建反距離空間權(quán)重矩陣，以?xún)蓞^(qū)域間直線(xiàn)距離平方的倒數(shù)作為矩陣元素，具體計(jì)算公式如下：

其中，dpq為使用經(jīng)度和緯度計(jì)算的p、q兩省省會(huì)城市間距離。

2.3 變量說(shuō)明及數(shù)據(jù)來(lái)源

經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、醫(yī)療服務(wù)、地區(qū)開(kāi)放程度、綠化、交通情況以及藝術(shù)表演活動(dòng)等均會(huì)對(duì)科技人才流動(dòng)與集聚產(chǎn)生影響[25]，因此，將其作為控制變量加入模型中進(jìn)行分析。變量說(shuō)明如表2所示。所有經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)均以2010年為基期的GDP價(jià)格指數(shù)進(jìn)行平減處理，以消除各年價(jià)格因素對(duì)分析結(jié)果的影響，同時(shí)，對(duì)所有絕對(duì)量指標(biāo)進(jìn)行相對(duì)化處理，以消除各省規(guī)模差異帶來(lái)的估計(jì)誤差。數(shù)據(jù)主要來(lái)源于《中國(guó)科技統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》和國(guó)家統(tǒng)計(jì)局官網(wǎng)，個(gè)別缺失數(shù)據(jù)通過(guò)插值法補(bǔ)充。

表2 變量說(shuō)明Tab.2 Variable declaration

3 實(shí)證結(jié)果分析

3.1 空間相關(guān)性檢驗(yàn)

運(yùn)用Stata軟件計(jì)算2010-2019年我國(guó)內(nèi)地31個(gè)省(市、區(qū))的科技人才集聚度和創(chuàng)新環(huán)境Moran′s I指數(shù)值，結(jié)果見(jiàn)表3?？梢钥闯?，在兩種空間權(quán)重矩陣下，各省市科技人才集聚度和創(chuàng)新環(huán)境的Moran′s I值均顯著為正，說(shuō)明我國(guó)科技人才集聚和創(chuàng)新環(huán)境存在明顯的正向空間自相關(guān)性，這就要求在研究二者相關(guān)關(guān)系時(shí)，必須考慮其空間依賴(lài)性，否則將導(dǎo)致估計(jì)結(jié)果有偏。

表3 科技人才集聚與創(chuàng)新環(huán)境全局Moran′s I指數(shù)Tab.3 Global Moran′s I indices of scientific and technological talents and innovation environment

3.2 空間計(jì)量模型估計(jì)結(jié)果與分析

極大似然比檢驗(yàn)(LR檢驗(yàn))結(jié)果顯示，相較于空間滯后模型和空間誤差模型，空間杜賓模型能更好地測(cè)算中國(guó)省際創(chuàng)新環(huán)境對(duì)科技人才集聚的具體影響。同時(shí)，Hausman檢驗(yàn)結(jié)果顯示，在分析該問(wèn)題時(shí)，隨機(jī)效應(yīng)空間杜賓模型優(yōu)于固定效應(yīng)空間模型。因此，采用隨機(jī)效應(yīng)下的空間杜賓模型進(jìn)行回歸分析，檢驗(yàn)結(jié)果與回歸結(jié)果分別見(jiàn)表4、表5。

從表5回歸結(jié)果可以看出，在鄰接權(quán)重矩陣和反距離空間權(quán)重矩陣下，創(chuàng)新環(huán)境均對(duì)區(qū)域科技人才集聚產(chǎn)生顯著正向影響，在全樣本下支持了“良好的創(chuàng)新環(huán)境會(huì)對(duì)科技人才集聚產(chǎn)生正向促進(jìn)作用”這一猜想。此外，地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、對(duì)外開(kāi)放程度以及城市公共交通條件等也均在1%水平下正向促進(jìn)科技人才集聚，表明地區(qū)經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)與物質(zhì)基礎(chǔ)仍然是科技人才空間集聚的重要條件，科技人才集聚離不開(kāi)創(chuàng)新環(huán)境與社會(huì)環(huán)境的綜合提升。

表4 LR檢驗(yàn)與Hausman檢驗(yàn)結(jié)果Tab.4 LR test and Hausman test results

表5 隨機(jī)效應(yīng)空間杜賓模型(SDM)回歸結(jié)果Tab.5 Regression results of spatial Durbin model (SDM) under random effects

3.3 空間效應(yīng)分解

由于空間溢出效應(yīng)的存在，創(chuàng)新環(huán)境的回歸系數(shù)無(wú)法單獨(dú)解釋為對(duì)科技人才集聚的影響，因此，需要通過(guò)偏微分方法對(duì)空間總效應(yīng)進(jìn)行分解，從而更好地說(shuō)明創(chuàng)新環(huán)境影響科技人才集聚的直接效應(yīng)與間接效應(yīng)，效應(yīng)分解結(jié)果見(jiàn)表6。

表6 SDM模型效應(yīng)分解結(jié)果Tab.6 Effect decomposition results of SDM

(1)直接效應(yīng)分析。在兩種空間權(quán)重矩陣下，創(chuàng)新環(huán)境對(duì)科技人才集聚的直接影響系數(shù)分別為2.712 9和2.893 9，且均通過(guò)了1%顯著性水平檢驗(yàn)，說(shuō)明區(qū)域創(chuàng)新環(huán)境可以有效促進(jìn)當(dāng)?shù)乜萍既瞬偶?；地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、對(duì)外開(kāi)放程度以及交通條件等在兩種空間權(quán)重矩陣下均對(duì)當(dāng)?shù)乜萍既瞬偶鄱犬a(chǎn)生顯著正向影響，表明地區(qū)發(fā)展的經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)與物理?xiàng)l件仍然是科技人才擇城的重要考慮因素。此外，由回歸結(jié)果可知，創(chuàng)新環(huán)境顯著性程度遠(yuǎn)高于其它指標(biāo)，即與其它因素相比，創(chuàng)新環(huán)境會(huì)對(duì)科技人才產(chǎn)生更加強(qiáng)烈的吸引力。

(2)間接效應(yīng)分析。觀(guān)察創(chuàng)新環(huán)境對(duì)科技人才集聚的間接作用，在反距離空間權(quán)重矩陣下比在0-1鄰接空間權(quán)重矩陣下負(fù)向作用的顯著程度高。一方面，各省(市、區(qū))的地理范圍差異較大，區(qū)域創(chuàng)新環(huán)境導(dǎo)致的人才虹吸效應(yīng)、回流效應(yīng)更依賴(lài)于實(shí)際地理距離而非區(qū)域鄰接狀況；另一方面，在合理度量空間距離并考慮空間效應(yīng)的情況下，良好的創(chuàng)新環(huán)境將對(duì)周邊地區(qū)產(chǎn)生更為強(qiáng)烈的人才虹吸效應(yīng)，降低鄰近地區(qū)科技人才集聚程度。同時(shí)，醫(yī)療服務(wù)水平、地區(qū)開(kāi)放程度等對(duì)科技人才集聚的間接影響系數(shù)均顯著為負(fù)，表明醫(yī)療服務(wù)水平、地區(qū)開(kāi)放程度越高，越會(huì)通過(guò)虹吸效應(yīng)吸引周?chē)貐^(qū)科技人才流入本地，對(duì)周?chē)貐^(qū)科技人才集聚產(chǎn)生顯著負(fù)向作用；地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平對(duì)科技人才集聚的間接影響系數(shù)顯著為正，在全域范圍內(nèi)表現(xiàn)出明顯的空間溢出效應(yīng)；而綠化和交通對(duì)周?chē)貐^(qū)科技人才集聚的間接作用在兩種空間權(quán)重矩陣下均不顯著，說(shuō)明該類(lèi)環(huán)境因素并不會(huì)對(duì)周邊地區(qū)科技人才集聚產(chǎn)生顯著影響。

(3)直接效應(yīng)與間接效應(yīng)綜合分析。創(chuàng)新環(huán)境對(duì)本地科技人才集聚具有顯著正向影響，而對(duì)周?chē)貐^(qū)產(chǎn)生顯著負(fù)效應(yīng)，說(shuō)明區(qū)域間創(chuàng)新環(huán)境差異容易導(dǎo)致科技人才集聚的“馬太效應(yīng)”，即“優(yōu)→更優(yōu)”與“劣→更劣”的極化發(fā)展趨勢(shì)。因此，綜合來(lái)看，優(yōu)化創(chuàng)新環(huán)境不僅是加強(qiáng)本地科技人才集聚、促進(jìn)地區(qū)創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展的關(guān)鍵，也是縮小地區(qū)間發(fā)展差距、實(shí)現(xiàn)區(qū)域均衡發(fā)展的根本路徑。

3.4 分樣本回歸

鑒于東、中、西部地區(qū)存在較大差異，本文進(jìn)一步分地區(qū)進(jìn)行回歸，兩種空間權(quán)重矩陣下的分地區(qū)回歸結(jié)果分別見(jiàn)表7、表8。綜合來(lái)看，在不同空間權(quán)重矩陣下，東部、中部和西部地區(qū)回歸結(jié)果差異較大，表現(xiàn)出地域上的異質(zhì)性特征。

(1)直接效應(yīng)分析。在東部、中部和西部地區(qū)，創(chuàng)新環(huán)境均對(duì)本地科技人才集聚產(chǎn)生不同程度的促進(jìn)作用，其中，東部和中部地區(qū)創(chuàng)新環(huán)境對(duì)本地科技人才的集聚作用最顯著，西部地區(qū)相對(duì)較弱；不同地區(qū)交通通達(dá)性均對(duì)科技人才空間集聚表現(xiàn)出顯著正向促進(jìn)作用，說(shuō)明在當(dāng)前發(fā)展階段，城市公共交通發(fā)展是科技人才擇城的重要考慮因素，由城市公共交通帶來(lái)的通勤成本與時(shí)間成本下降有利于科技人才空間集聚。此外，中部9省的醫(yī)療服務(wù)情況對(duì)當(dāng)?shù)乜萍既瞬偶郛a(chǎn)生微弱的負(fù)向影響，可能是因?yàn)榇颂幓跀?shù)據(jù)可得性采用“每萬(wàn)人擁有的衛(wèi)生技術(shù)人員數(shù)”這一指標(biāo)進(jìn)行度量，只考慮了醫(yī)療服務(wù)人員數(shù)量，未能全面反映地區(qū)真實(shí)醫(yī)療水平，而科技人才對(duì)醫(yī)療的需求已經(jīng)不只停留在數(shù)量層面，導(dǎo)致回歸結(jié)果表現(xiàn)為微弱負(fù)影響。此外，值得關(guān)注的是，西部地區(qū)僅有創(chuàng)新環(huán)境和公共交通兩類(lèi)因素表現(xiàn)出明顯的科技人才集聚效應(yīng)，說(shuō)明當(dāng)前階段西部各省除了要大力優(yōu)化創(chuàng)新環(huán)境外，還需加快交通基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，為科技人才的留、用提供良好的物理基礎(chǔ)。

(2)間接效應(yīng)分析。在兩種空間權(quán)重矩陣下，東部地區(qū)創(chuàng)新環(huán)境對(duì)鄰近地區(qū)科技人才集聚產(chǎn)生顯著虹吸效應(yīng)，且在反距離空間權(quán)重矩陣下比在0-1鄰接空間權(quán)重矩陣下表現(xiàn)出更顯著的負(fù)向作用，再次說(shuō)明區(qū)域創(chuàng)新環(huán)境導(dǎo)致的人才虹吸效應(yīng)、回流效應(yīng)更依賴(lài)于實(shí)際地理距離，在合理度量空間距離并考慮空間效應(yīng)的情況下，良好的創(chuàng)新環(huán)境將對(duì)周邊地區(qū)產(chǎn)生更強(qiáng)烈的人才虹吸效應(yīng)，降低鄰近地區(qū)科技人才集聚程度。而在當(dāng)前階段，中部和西部地區(qū)的創(chuàng)新環(huán)境尚未表現(xiàn)出明顯的人才虹吸效應(yīng)，可能與中西部地區(qū)本身科技人才集聚程度不高有關(guān)。此外，分樣本下地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展、醫(yī)療服務(wù)水平、對(duì)外開(kāi)放程度、綠化、藝術(shù)表演等變量在不同空間權(quán)重矩陣下表現(xiàn)出的作用方向與顯著程度都不相同，說(shuō)明該類(lèi)因素對(duì)科技人才集聚的作用相對(duì)不穩(wěn)定。

(3)直接效應(yīng)與間接效應(yīng)綜合分析。對(duì)東部地區(qū)而言，創(chuàng)新環(huán)境對(duì)本地科技人才集聚具有顯著正向影響，而對(duì)周?chē)貐^(qū)具有顯著負(fù)效應(yīng)，隨著時(shí)間的推移將逐步擴(kuò)大地區(qū)間科技人才集聚差距，在一定程度上呈現(xiàn)出極化的發(fā)展趨勢(shì)；中部和西部地區(qū)創(chuàng)新環(huán)境也都呈現(xiàn)出不同程度的本地科技人才集聚效應(yīng)，但尚未體現(xiàn)出明顯的科技人才虹吸或溢出效應(yīng)。因此，人才流動(dòng)機(jī)制可能是進(jìn)一步破除人才壁壘、提升人才集聚程度與利用效率的途徑之一。

4 結(jié)語(yǔ)

4.1 主要結(jié)論

本文利用我國(guó)內(nèi)地31個(gè)省(市、區(qū))2010-2019年面板數(shù)據(jù)，采用空間分析技術(shù)、空間杜賓模型和偏微分方法，在分析創(chuàng)新環(huán)境與科技人才集聚時(shí)空演化特征的基礎(chǔ)上，系統(tǒng)研究了創(chuàng)新環(huán)境對(duì)科技人才集聚的影響，得出以下結(jié)論：

(1)中國(guó)區(qū)域創(chuàng)新環(huán)境和科技人才集聚的分布格局與演化趨勢(shì)高度同構(gòu)，具有明顯的空間同位與同向演化特征，由最初的點(diǎn)狀分散分布向集中連片式分布演變，且在研究年度內(nèi)東—中—西逐級(jí)下降的帶狀分布趨勢(shì)逐漸加強(qiáng)。

(2)創(chuàng)新環(huán)境與地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、對(duì)外開(kāi)放程度、公共交通條件等因素均對(duì)當(dāng)?shù)乜萍既瞬偶郛a(chǎn)生顯著正向影響，但相較而言，區(qū)域創(chuàng)新環(huán)境對(duì)科技人才集聚的影響更顯著。

(3)在全樣本下，良好的創(chuàng)新環(huán)境可以顯著促進(jìn)本地區(qū)科技人才集聚，而對(duì)周邊地區(qū)產(chǎn)生強(qiáng)烈的人才虹吸效應(yīng)。在直接效應(yīng)和間接效應(yīng)的共同作用下，地區(qū)間創(chuàng)新環(huán)境差異導(dǎo)致科技人才集聚的極化現(xiàn)象。因此，優(yōu)化創(chuàng)新環(huán)境不僅是加強(qiáng)本地科技人才集聚、促進(jìn)地區(qū)創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展的關(guān)鍵，同時(shí)也是縮小地區(qū)間發(fā)展差距、實(shí)現(xiàn)區(qū)域均衡發(fā)展的根本路徑。

(4)東、中、西三大地區(qū)創(chuàng)新環(huán)境對(duì)科技人才集聚的作用表現(xiàn)出顯著的空間異質(zhì)性。在東、中、西部地區(qū)，創(chuàng)新環(huán)境均對(duì)本地科技人才集聚產(chǎn)生不同程度的促進(jìn)作用，其中，東部和中部地區(qū)創(chuàng)新環(huán)境對(duì)本地科技人才的集聚作用最顯著，西部地區(qū)相對(duì)較弱。東部地區(qū)創(chuàng)新環(huán)境對(duì)鄰近地區(qū)科技人才集聚產(chǎn)生顯著虹吸效應(yīng)，而中部地區(qū)和西部地區(qū)未有體現(xiàn)。

表7 分地區(qū)SDM模型效應(yīng)分解(W1)結(jié)果Tab.7 Effect decomposition results of SDM by Region(W1)

表8 分地區(qū)SDM模型效應(yīng)分解(W2)結(jié)果Tab.8 Effect decomposition results of SDM by Region(W2)

諸多文獻(xiàn)對(duì)科技人才集聚影響因素進(jìn)行了有益探索，并在不斷挖掘中發(fā)現(xiàn)創(chuàng)新環(huán)境的重要作用，但尚缺乏考慮空間依賴(lài)性的詳細(xì)討論?！拔覈?guó)科技人才表現(xiàn)出明顯的空間集聚特征”這一科學(xué)洞見(jiàn)啟發(fā)本研究從空間視角探討人才集聚的影響因素，通過(guò)運(yùn)用空間探索性分析與空間計(jì)量模型等手段證實(shí)了“空間鄰近”在科技人才集聚過(guò)程中發(fā)揮的重要作用，研究結(jié)果也表明科技人才的集聚研究考慮空間依賴(lài)性可以有效避免估計(jì)偏誤問(wèn)題。進(jìn)一步地，本研究從動(dòng)態(tài)時(shí)空演化特征、全國(guó)和東中西分樣本以及不同鄰近性等多個(gè)方面，較為詳細(xì)地回答了在空間效應(yīng)的影響下創(chuàng)新環(huán)境與人才集聚之間的相關(guān)關(guān)系。研究結(jié)論顯示，二者呈現(xiàn)出明顯的同向演化特征，且相比于其它因素，創(chuàng)新環(huán)境對(duì)人才集聚的作用更加顯著，反映出優(yōu)化創(chuàng)新環(huán)境是提升科技人才集聚力的有效途徑，但不同地理區(qū)位和不同地理鄰近特征下的差異化表現(xiàn)也表明個(gè)體差異不容忽視。研究結(jié)論可為我國(guó)各省區(qū)提升科技人才集聚水平提供理論依據(jù)，有利于各省市區(qū)針對(duì)自身發(fā)展階段與要素稟賦匯聚科技人才、制定創(chuàng)新政策。

4.2 政策啟示

(1)筑巢引鳳，積極改善創(chuàng)新環(huán)境，增強(qiáng)地區(qū)科技人才吸引力。一是政府要提高對(duì)科技創(chuàng)新工作的重視程度，充分發(fā)揮政府資金的引導(dǎo)作用，通過(guò)加大財(cái)政科技投入等方式支持研究開(kāi)發(fā)、成果轉(zhuǎn)化等創(chuàng)新活動(dòng)；二是企業(yè)、高校等創(chuàng)新主體要加大科研經(jīng)費(fèi)等投入力度，為科技人才開(kāi)展創(chuàng)新活動(dòng)提供良好的科研條件；三是完善各級(jí)技術(shù)交易市場(chǎng)，鼓勵(lì)科技型人才創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)；四是營(yíng)造“崇尚創(chuàng)新”的氛圍，促進(jìn)人才之間的創(chuàng)新交流與創(chuàng)意碰撞。從優(yōu)化創(chuàng)新環(huán)境入手，集聚科技人才，為創(chuàng)新活動(dòng)厚植沃土。

(2)分進(jìn)合擊，不斷推進(jìn)地區(qū)創(chuàng)新環(huán)境與社會(huì)生活環(huán)境的協(xié)同提升。良好的創(chuàng)新環(huán)境有利于人才發(fā)展，同時(shí)，生活環(huán)境舒適與否也對(duì)科技人才分布產(chǎn)生至關(guān)重要的影響。美國(guó)布魯金斯學(xué)會(huì)對(duì)創(chuàng)新集聚區(qū)的分析指出，創(chuàng)新集聚區(qū)已由過(guò)去功能單一、相對(duì)孤立的區(qū)域轉(zhuǎn)變?yōu)槎喙δ芗蹍^(qū)，更加注重工作與生活的有機(jī)結(jié)合，這體現(xiàn)了創(chuàng)新環(huán)境與社會(huì)生活環(huán)境協(xié)同優(yōu)化的發(fā)展趨勢(shì)。一方面，加大科創(chuàng)經(jīng)費(fèi)投入，完善技術(shù)市場(chǎng)，營(yíng)造創(chuàng)新氛圍，為科技人才發(fā)展提供平臺(tái)；另一方面，完善交通基礎(chǔ)設(shè)施，優(yōu)化人居環(huán)境，營(yíng)造包容開(kāi)放的社會(huì)氛圍，提供充足的醫(yī)療保障等，為科技人才安居樂(lè)業(yè)創(chuàng)造良好環(huán)境。

(3)因地制宜，基于不同發(fā)展階段，各地區(qū)宜采取差異化措施，靶向科技人才集聚影響因素。東部地區(qū)各省份需要加強(qiáng)創(chuàng)新環(huán)境與社會(huì)生活環(huán)境的同步建設(shè)，在進(jìn)一步集聚科技人才的同時(shí)，防止局部虹吸效應(yīng)導(dǎo)致科技人才集聚極化現(xiàn)象發(fā)生，同時(shí)，推動(dòng)長(zhǎng)三角、珠三角等城市群充分發(fā)揮規(guī)模集聚優(yōu)勢(shì)，以點(diǎn)向面，打造城市群甚至更大空間范圍的科技人才集聚區(qū)；中部地區(qū)應(yīng)進(jìn)一步優(yōu)化地區(qū)創(chuàng)新環(huán)境，通過(guò)為科技人才搭建適宜開(kāi)展創(chuàng)新活動(dòng)的平臺(tái)，吸引地區(qū)內(nèi)外人才匯集，為中部崛起戰(zhàn)略提供智力支撐；西部地區(qū)一方面應(yīng)在當(dāng)前階段加快交通基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，為科技人才流入打造便捷通道，另一方面要促進(jìn)地區(qū)創(chuàng)新環(huán)境優(yōu)化，為科技人才集聚提供條件保障。

(4)因勢(shì)利導(dǎo)，優(yōu)化體制機(jī)制，加強(qiáng)地區(qū)間創(chuàng)新合作。地區(qū)間經(jīng)濟(jì)差距對(duì)科技人才集聚具有較為顯著的影響，對(duì)于經(jīng)濟(jì)劣勢(shì)省份而言，如何充分利用錯(cuò)位競(jìng)爭(zhēng)力揚(yáng)長(zhǎng)避短，實(shí)現(xiàn)低成本、高效率的科技人才集聚，是破除發(fā)展藩籬的關(guān)鍵所在。科技人才作為一種特殊的資源，在短時(shí)間內(nèi)總量相對(duì)固定，對(duì)于人才集聚高地的鄰近地區(qū)而言，充分利用地緣優(yōu)勢(shì)將科技人才虹吸效應(yīng)轉(zhuǎn)化為溢出效應(yīng)，在資源約束下最大化匯聚科技人才是獲得發(fā)展的可行路徑。因此，必須優(yōu)化跨區(qū)域協(xié)同創(chuàng)新機(jī)制，深化戶(hù)籍制度改革，破除科技人才流動(dòng)的體制機(jī)制障礙，構(gòu)建跨區(qū)域創(chuàng)新合作網(wǎng)絡(luò)，從而形成科技人才環(huán)流，為創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展蓄力賦能。

4.3 研究不足與展望

本文基于創(chuàng)新環(huán)境與科技人才集聚同向演化的時(shí)空特征，從空間視角出發(fā)探討了創(chuàng)新環(huán)境對(duì)科技人才集聚的影響，但仍存在一些不足之處：一是鑒于科技人才數(shù)據(jù)可獲性，本文研究對(duì)象為31省(市、區(qū))，未來(lái)研究可以充分利用大數(shù)據(jù)等手段獲得各城市的科技人才數(shù)據(jù)，在相關(guān)數(shù)據(jù)的支撐下可能得出更加細(xì)致的研究結(jié)論；二是限于篇幅，本文僅初步驗(yàn)證了中國(guó)省際創(chuàng)新環(huán)境與科技人才集聚的空間相關(guān)關(guān)系，提供了提升創(chuàng)新環(huán)境從而促進(jìn)地方人才集聚的探索性經(jīng)驗(yàn)證據(jù)，沒(méi)有作更深入的機(jī)制探討，要徹底打開(kāi)科技人才集聚力提升的“黑箱”，還有賴(lài)于進(jìn)一步探索，未來(lái)研究可以沿著這一方向逐步深入。