区域一体化进程中人才集聚效应的评价研究＊

杨宏翔，于斌斌

（1.绍兴区域经济研究中心，浙江绍兴 312000；东南大学集团经济与产业组织研究中心，江苏南京 210096）

区域一体化进程中人才集聚效应的评价研究＊

杨宏翔1，于斌斌2

（1.绍兴区域经济研究中心，浙江绍兴 312000；东南大学集团经济与产业组织研究中心，江苏南京 210096）

区域一体化引致的人才集聚与地区经济差异的关系一直是区域经济学领域研究的重要领域，该文在一个简单的分析框架基础上，利用长三角地区的统计数据，构建了人才集聚效应的评价体系，并实证分析了我国三大区域之间的人才集聚效应差异。研究发现，长三角地区人才集聚效应在2005-2009年逐渐增强；长三角、珠三角和胶东半岛三大制造业基地23个市的人才集聚效应因产业基础、人才环境等不同存在显著差异；城市级别、区位因素、产业因素、制度因素、历史因素等因素的不同，使得城市间的人才集聚效应差异显著，进而推动了地区经济差距不断扩大。

区域一体化；人才集聚；评价体系；地区经济差异

一、引言

长江三角洲、珠江三角洲以及环渤海地区成为改革开放以来“中国奇迹”的三大引擎[1]，但是它们的发展还是通过3大区域内各个省、市独立实现的，在区域一体化方面经常出现“短路”。目前，不仅在长三角、珠三角和环渤海地区蓬勃兴起，而且中西部地区也纷纷加入，并争相提出打造中国经济发展的第四大“增长极”。从2009年开始，国务院连续批复11个区域经济发展规划，如《关中-天水经济区发展规划》、《促进中部地区崛起规划》等，主要是为了摒弃行政壁垒和实现跨区域分工合作构建中国经济新的“极点”，尤其是《长江三角洲地区区域规划》在2010年5月获得国务院批准实施，此规划成为推动中国经济区域一体化的“垫脚石”[2]。区域一体化不仅能使商品在跨区域间低成本流动，而且也使地区间的资本、知识、信息、劳动力的集聚与反集聚变得更加容易。在东部沿海地区，人才作为知识和技术的载体，在区域一体化、产业转型升级方面的作用不可替代。制造业的发展必然伴随着人才的集聚和流动，尤其是产业升级对高端人才有着强烈的市场需求。人才集聚不仅是某一区域内人才数量的增长，更重要的是产生人才集聚效应，即相关人才的集聚，可以推动区域内要素资源的优化配置和生产效率的持续提升，产生1＋1＞2的正效应。

二、相关文献回顾

关于区域一体化的研究主要以新经济地理学为理论基础，典型的有Amiti、Brulhart等学者对欧盟一体化的研究结论，即欧盟一体化进程越高，各国的地区专业化程度逐渐提高，而制造业集中率却略微下降[3][4]。Meyer、Kim则通过对美国经济发展史的研究发现，从19世纪末20世纪初到20世纪中期以后，随着区域一体化推进，美国制造业由东北部、大西洋沿海地区中部和五大湖中心的中西部地区迅速向东部和南部扩散，也得出了地区专业化水平提高和产业集中率下降的结论[5][6]。从这些研究中不难发现一个基本的经验结论，即区域一体化由低级向中级阶段推进时，产业集中率逐渐上升，而从中级向高级阶段挺进时，产业集中率则逐渐下降，这就是新经济地理学所谓的“倒U”型曲线。主要原因是制造业产品在从生产到消费的过程中，由于运输成本降低、工人的名义工资和实际工资均高于非产业集聚区，非产业集聚区的人才由于受到产业集聚区高工资的诱惑，也向产业集聚区内迁集聚、迁移，这一产业集聚力量就是“市场规模效应”（home market effect）或“制造业后向联系”。

虽然传统的新古典模型显示区域经济发展具有收敛趋势，但是20世纪80年代兴起的新增长理论则暗示，由于技术变迁的内生性、经济系统的报酬递增和人力资本的外部性，区域经济发展不存在这种趋势。自20世纪90年代以来，很多研究者也利用跨国数据做了大量实证研究，但是结果存在差异。Mankiw et al发现，区域经济增长的主要原因归为人力资本等要素的投入[7]，而Pritchett等则得出了相反的研究结论[8]。代谦和别朝霞研究发现，人力资本的积累程度是发展中国家技术进步和经济增长的关键[9]。还有一些文献从经济地理视角研究了中国的地区差异，典型的如在市场化改革过程中，地理因素对区域经济增长的影响：沿海地区具有更高的资本回报率和工资率吸引了更多的FDI和人才集聚，而后两者是沿海地区高速增长的主要原因。就人力资本对经济产出差异而言，大多数研究围绕新古典收敛假说，并基于Barro的增长回归框架探讨地区经济差异问题[10]。Mankin et al发现要素投入的差异[11]，尤其是人力资本方面的差异，解释了80%以上的跨国收入差异。但是这一结论也受到了一些学者的批评：Klenow and Rodrigue-Clare指出Mankin et al使用的人力资本指标存在测量误差（measurement error），然后将小学入学率和教育质量因素纳入分析框架，发现要素积累在跨国收入差别中的作用显著减少，而生产率的贡献却大幅上升[12]；林毅夫和刘明兴的回归显示，人力资本对经济增长不存在促进作用[13]。

表1 人才集聚的主要指标

综上所述，学者对区域一体化与人才集聚效应的研究见仁见智，尤其是人才集聚变量潜在的内生型问题等因素，对区域经济增长的作用机制也未形成一致意见。本文将以人才集聚效应为理论基础，采用Bond et al倡导的动态面板数据实证研究人才集聚对地区差异的影响，试图为这一争论提供新的证据[14]。

三、评价体系

人才集聚产生的经济效应可分为内部效应和外部效应两种：前者是人才集聚引发的区域内人才满意程度和人才质量提高、产品服务能力提升及由此形成的竞争力提升；后者是人才集聚引致的外部经济。以制造业为例，人才集聚的外部效应表现在区域内的人才规模持续增长、经济发展速度加快、人才结构不断优化、科技成果增多、制造业迅速发展，社会环境和生活环境也发生相应变化。通过梳理上述研究成果，总结出人才集聚效应的主要指标（见表1）。

续表1

（一）原始数据的搜集与筛选

人才集聚总是在一定的区域空间内进行，长三角、珠三角、环渤海地区、胶东半岛、东北老工业基地等板块是中国的主要制造业基地。根据指标选取的科学性和典型性，本文选取长三角地区作为人才集聚效应评价体系的样本。狭义长三角包括上海市、江苏8个市（南京、苏州、扬州、镇江、泰州、无锡、常州、南通）、浙江7个市（杭州、宁波、湖州、嘉兴、舟山、绍兴、台州）；广义长三角包括江苏、浙江、上海两省一市。长三角地区的经济实力在全国的分量举足轻重。随着经济全球化和区域经济分工、合作趋势日益明显，长三角区域经济一体化进程进入“快车道”，即两省一市之间为了生产、消费、贸易等利益的获取，产生的市场一体化过程，包括从产品市场、生产要素（劳动力、资本、技术、信息等）市场、服务市场到经济政策及管理的统一，主要表现在：1.沪苏浙三省市的战略方针出现重大调整，区域整体战略初露端倪；2.部门合作已全面展开，区域内部政策与制度开始统一协调，一些商品及要素率先实现无障碍流动；3.协调机制逐渐摸索与建立，开始从过去的“行政拍板”机制转变成为“协商协议”制度。

在指标构建中，一个不可回避的问题是评价指标的鉴别力。本文采用变差系数描述人才集聚效应评价指标的鉴别力，即：

本文以广义长三角（即江苏、浙江、上海两省一市）2006-2010年的《长三角年鉴》的相关统计数据计算得出各指标的变差系数（表2）。变异系数越大，指标的鉴别力越强，反之，鉴别力越差。本文取临界值0.5，小于0.5的指标删除，因此删除了变异系数相对较少的“GDP、人均GDP、固定资产投资、外商直接投资、个人可支配收入和人才中介结构数”6个指标，最后筛选出29个指标。

表2 指标的变差系数

续表2

（二）基于因子分析的评价体系构建

通过对筛选出的29个数据指标，用SPSS16.0统计软件进行因子分析，按照特征根大于1的原则经过方差极大旋转以后，被提取的4个主因子的特征值分别为16.071、6.174、2.125和2.021；方差贡献率分别为65.216%、18.124%、7.895%和5.558%，累积方差贡献率达到96.793%。因此，这4个主因子能够解释评价指标的大部分信息，并且得到各因子的载荷矩阵（表3）。

表3 旋转因子载荷表

由方差解释与因子载荷可以得出：因子1包括第三产业比重、地方财政收入、失业率、恩格尔系数、商品房平均价格、在岗职工人均工资、人均年消费支出、企业数、有科技活动的企业数9个指标，可命名为“经济效应”；因子2包括人均住房面积、每万人拥有病床数、每万人拥有医生数、每十万人在校大学生、高等学校数、每万人拥有公交车数、每万人拥有绿地面积、人均道路面积，可命名为“人才环境”；因子3包括人均教育经费、每十万人在校大学生、高等学校数、人均科技经费支出、R&D占GDP比重、科技活动人员比重，可命名为“人才成长”；因子4包括专利申请数、专利授权数、科技论文数、新产品产值比重、新产品销售收入比重、技术市场成交额，可命名为“创新效应”。因此，我们可以得到人才集聚效应的评价体系（见表4）。

表4 人才集聚效应的评价体系

四、实证分析

本文从两个方面对人才集聚效应进行评价：一方面，以长三角地区2006-2010年的《长三角年鉴》的统计数据为基础，对其人才集聚的历史状况作出纵向评价；另一方面，以长三角、珠三角以及胶东半岛三大制造业基地的人才集聚效应进行横向评价。

（一）纵向比较分析

基于上述人才集聚效应的评价体系，采用SPSS16.0统计软件对“经济效应”9个指标、“人才环境”8个指标、“人才成长”6个指标、“创新效应”6个指标进行因子分析，其分别是0.860、0.756、0.799、0.839，表示非常适合作因子分析。经过方差极大旋转后，“经济效应”被提出的2个主因子的特征值分别是6.997和1.843，它们的方差贡献率为78.858%和19.372%，累积方差贡献率达到98.230%；“人才环境”被提出的2个主因子的特征值分别为6.015和1.429，它们的方差贡献率为75.183%和17.869%，累积方差贡献率达93.051%；“人才成长”被提出的2个主因子的特征值分别为4.005和1.680，它们的方差贡献率为73.420%和21.328%，累积方差贡献率为94.747%；“创新效应”被提出的2个主因子的特征值分别为4.702和1.058，它们的方差贡献率为85.029%和12.300%，累积方差贡献率达97.329%。因此，通过上述方法所提取的主因子能够解释评价指标的绝大部分信息。

同时，采用方差极大值旋转法进行因子分析，以删除较低载荷后得到载荷分析矩阵（由于篇幅所限，本文未列出载荷矩阵）。然后，根据各个因子的方差贡献率以及在主要评价指标上的载荷系数，确定主成分和评价指标的权重值，可以构造人才集聚效应评价模型，如下：

其中，Ej（j=1,2,3,4,5）为指标的综合得分；w1（i=1,2）为第i个因子的权重系数，根据上述方式各类指标均提取2个公因子；Fij为第j年在第i个因子上的得分。根据该评价模型，可以对长三角地区（两省一市）的人才集聚效应进行评价，由此得到2005年至2009年长三角地区各因子的评价结果（见表5）。

表5 长三角地区人才集聚效应得分表

由表5可知，从2005年至2009年长三角地区的经济效应、人才环境、人才成长、创新效应4个因子得分都呈显著的上升趋势，即长三角地区人才集聚效应在2005-2009年是逐年增强的。主要表现在：一方面，技术型人才集聚能力增强，人才流入大于流出。在推进一体化过程中，长三角地区各级政府部门高度重视人才引进、培养和使用，逐渐放宽人才引进政策，这也是长三角地区产业集群转型升级的需求。另一方面，人才观念趋于理性，用人机制逐渐完善。从重学历、重文凭转向重能力、重诚信，尤其是对高端人才“不求所有，但求所用”的理念，使得企业逐渐由依靠资本、劳动力等生产要素转向依靠知识、技术、信息、高端人才等高级化生产要素。

（二）横向比较分析

根据指标的可比性和数据的可获得性，本文选取长三角、珠三角和胶东半岛三大制造业基地的地级以上的市作为样本，其中，长三角主要包括上海、南京、苏州、无锡、扬州、南通、常州、镇江、杭州、宁波、绍兴、舟山、湖州、嘉兴等14个市，珠三角包括广州、深圳、东莞、珠海、佛山、中山、江门、惠州、肇庆等9个市，胶东半岛主要包括青岛、烟台和威海3个市。由于上海作为直辖市，深圳和珠海都是经济特区，其人才集聚的实际情况与其他城市差别显著，所以本文没有把这三个城市列入分析样本，即共选取了23个城市的相关数据作为样本。将收集到的数据进行主成分分析，得到值为0.891，比较适合作因子分析，累积方差解释量为82.075%，可以反映观测指标的大部分方差（见表6）。

表6 旋转后的因子载荷及各因子对方差的解释

根据上述因子得分矩阵，并以因子解4个主成分的方差贡献率占82.075%的比重进行加权处理，得到三大基地的人才集聚效应评价模型：

F=0.7234F1+0.2019F2+0.1532F3+0.1027F4

根据模型，我们可以求得长三角地区、珠三角地区和胶东半岛地区三大制造业基地23个市的人才集聚效应的综合分数，见表7。然后，再将上述分数作聚类分析，采用组内距离最小法，将每个市的人才集聚效应进一步分类。聚类分析结果显示，23个市的人才集聚效应分为6类，可以将其依次定义为人才集聚效应很强、强、较强、一般、较弱、弱6种类型。从表7中可以看出，苏州、青岛为第1类，即人才集聚效应很强；广州、杭州属于第2类，即人才集聚效应强；无锡、南京、烟台、宁波为第3类，即人才集聚效应较强；南通、常州、佛山、东莞为第4类，即人才集聚效应一般；镇江、扬州、惠州、绍兴、威海、嘉兴为第5类，即人才集聚效应较弱；中山、江门、湖州、舟山、肇庆为第6类，即人才集聚效应弱。

表7 各个市的人才集聚效应得分及排名

区域间人才集聚效应的差异对地区经济的发展产生深远的影响，分析各个地区人才集聚差异背后的原因，剖析人才集聚效应内在机理，对于地区制定合理的人才规划和提升人才集聚效应有重要意义。为此，有必要进一步对4个主成分进行对比分析，得到各市人才集聚子效应的得分及排名（见表8）。

表8 各市人才集聚子效应的得分及排名

人才集聚最终的目的是要服务于产业集聚，其核心价值是促进区域经济发展，不能产生经济效应的人才集聚对于一个地区而言是没有价值的。区域一体化在全球范围内的推进，加速了国内区域经济一体化的进程，尤其是制造业集中的长三角、珠三角等地区。而人才的集聚必然会给这些地区的经济发展提供强大的动力，产生经济效应。人才集聚效应的有效发挥，需要区域内人才在数量上达到一定规模，人才之间产生分工、合作，才能产生人才集聚效应。经济效应是人才效应中最为重要的子效应，在综合得分中的权重也最大，对综合得分的影响也最显著。从表8中可以看出，各市经济效应的排名与表7中的综合得分排名差距不大。苏州、青岛是我国制造业的领头羊，地方财政收入、在岗职工人均工资、有科技活动的企业数在23个市中处于领先地位，制造业规模巨大，地区经济发展水平高，因而得分最高。需要注意的是，虽然东莞、佛山、绍兴的地方财政收入和企业数较高，但是其经济效应排名落后，主要原因是这3个地方虽然制造业发达，但是制造业在岗职工人均工资、普通高校数量、科技人员数量等因子处于较低水平，其产业特点还是以劳动密集型产业为主。

人才集聚为人才间信息、知识的共享、流动以及区域内和区域间的专业化分工和合作提供了条件，同时也为人才创造了互相学习的人才环境，使人力资本积累加速，创新成果增多，推动制造业的发展。从表5可知，经济效应排名第8位的宁波在人才环境方面显著，而苏州、青岛则在这方面不突出，原因是苏州和青岛虽然制造业发达，但是基础设施（每万人拥有的病床数、人均道路面积等）、技术引进等方面低于宁波；在人才成长方面，苏州、湖州、东莞、佛山等城市排名领先，广州、南京等市明显落后，主要原因是广州、南京等城市虽然制造业在数量上占有大比重，但是第三产业比重逐渐增大，而苏州、湖州、东莞、佛山都是典型的以制造业为主体的城市，人才集聚效应更容易显现；从创新效应看，宁波、杭州、烟台等市排名领先，而东莞、南京、佛山明显落后，原因是虽然东莞、南京、佛山制造业显著，人才众多，但是其专利申请数、专利授权数以及新产品产值等明显落后于前3个市，这也从侧面显示东莞、佛山的人才结构还是以劳动密集型人才为主，而南京可能由于城市古老、规模巨大，人才的能力没有得到有效发挥。

五、结论

本文通过一个简单的理论分析框架，以我国最大的制造业基地长三角的统计数据构建了人才集聚效应的评价模型，并且实证研究了区域一体化背景下我国三大制造业基地23个市的人才集聚效应对区域经济差异的影响机制。从时间序列（纵向比较）来看，长三角地区人才集聚效应是显著增强的，这主要是区域一体化的加速，行政壁垒的阻力呈下降趋势，人才观念、人才政策趋向统一和合理；从空间范围（横向比较）看，因产业基础、人才环境等因素的不同，长三角、珠三角和胶东半岛三大制造业基地各市的人才集聚效应存在显著差异，在23个城市中，仅10个城市综合得分超过0分，且最高分和最低分差距显著，主要原因是苏州、青岛、广州、杭州等市制造基础雄厚，提供了更适合人才能力发挥的舞台，而湖州、舟山、肇庆等市经济发展水平较低、人才规模较小。同时，排名前列的城市人才集聚效应显著，并不是偶然现象，而是区位因素、产业因素、制度因素、历史因素等众多因素影响下的结果，如苏州、青岛、广州、杭州都是副省级城市，烟台是日本、韩国产业转移的首选地，无锡、南通和常州是“苏南模式”的起源地，都具有较高的城市级别、独特的区位优势，是我国的“制造业人才高地”，使得城市间的人才集聚效应差距加大。

需要指出的是，本文着重考察的是人才集聚效应在区域、城市之间的差异，进而研究人才集聚差异引起地区经济差异的原因。此外，区域一体化的程度以及地区经济差异本身对于人才集聚的直接或间接经济效应，如产业布局、产业结构、产业集聚、地区专业化等对于区域内、区域间人才集聚的影响非常显著，这些方面将是后续研究的方向。

[1］林毅夫.中国经济的奇迹[M］.上海：上海三联书店，1995.

［2］张少军，刘志彪.区域一体化是国内价值链的“垫脚石”还是“绊脚石”——以长三角为例的分析［J］.财贸经济，2010（11）：118-124.

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［4］Brulhalf，Marius.Evolvinggeographic Concentration of European Manufacturing Industries[J］.Weltwirtschaftliches Aechiv，2001（137）：215-243.

［5］Meyer，D.R.Emergence of the American Manufacturing Belt:an Interpretation[J].Journal of Historical Geography，1983（9）：145-174.

［6］Kim，Sukkoo.Economic Intergration and Convergence:U. S.Regions，1840-1987[J].Journal of Economic History，1998，58（3）：659-683.

［7］Mankiw Gregory,David Romer and David Weil.A Contribution to the Empirics of Economic Growth[J］.Quarterly Journal of Economics，1992，107（2）：407-437.

［8］Pritchett Lant.Where Has All the Education Gone?[［J] World Bank Economic Review，2001，15（3）：367-391.

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［12］Klenow Peter and Andres Rodriguez-Clare.The Neoclassical Revival in Growth Economics:Has It Gone Too Far?［J］.NBER Macroeconomics Annual，1997，（12）：73-103.

［13］林毅夫，刘明兴.中国的经济增长收敛与收入分配［J].世界经济，2003（8）：

［14］Bond Stephen,Anke Hoeffler and Jonathan Temple. GMM Estimation of Empirical Growth Models［J].CEPR discussion paper，2001，No13048.

(责任编辑：吴凌霄)

Talent Accumulation Evaluation in the Process of Regional Integration

YANG Hong-xiang1，YU bin-bin2
（1.Shaoxing Regional Center for Economic Research，Shaoxing 312000，Zhejiang，China；2.Research Center of Group Economics and Industrial Organization，Southeast University,Nanjing 210096，Jiangsu，China）

The relationship between talent c luster caused by regional integration and regional economic differences has been an important research field of regional economics.Based on a simple analytical framework,this paper uses statistical data in the Yangtze River Delta region to build an evaluation system of talent cluster,and empirically analyzes the differences of talent cluster effects between three Chinese regions.This study finds that talent cluster effect of the Yangtze River Delta gradually increased in 2005-2009,and there are significant differences of talent cluster effect between the 23 cities of Yangtze River Delta,Pearl River Delta and Shandong Peninsula;at the same time,the various factors such as urban hierarchy,location,as well as industrial,institutional and historical factors bring remarkable differences of talent cluster effect between cities,which widens the regional economic gap.

regional integration;talent cluster;evaluation system;regional economic differences

F127

A

1671-0304（2014）01-0063-08

2013-09-22

浙江省科技厅软科学重点项目“传统产业转移与承接的协调机制研究——基于工业转型升级综合改革试点绍兴分析”（2012C25062）；浙江省社科规划课题“浙江传统优势产业与战略性新兴产业融合发展研究——基于浙江绍兴纺织产业转型升级的调查分析”（12YD11YBM）。

杨鸿翔（1964-），女，陕西安塞人，绍兴区域经济研究中心教授，主要从事产业经济学研究。