高校教师资源集聚影响因素的实证研究——技术、人才和包容度视角

吴 超， 赵顺龙

(1． 南京工业大学 安全科学与工程学院； 2． 南京工业大学 经济与管理学院， 江苏 南京 211800)

一、引 言

师资是高等教育的核心人才资源。高校教师资源集聚所产生的“集聚效应”是推动教育与科研创新、提升高校竞争力的关键。就概念界定而言，高校教师资源集聚是高校教师流动的产物，是经流动过程后最终稳定集中在某一地区的状态。与一般人才集聚相比，高校教师资源集聚受产业集聚的推动作用小，而主要受学缘关系影响，表现为不同学缘“惯例”在学术科研组织间的流动和扩散[1]。组间流动和扩散的特征导致高校教师就业的流动性较弱而稳定性较强[2]。同时，高等教育的职业分工体系使得学术工作较一般工作而言匹配性更高，因此更易形成高校教师的集聚态势。

关于高校教师资源集聚影响因素的探讨，现有研究主要从学术劳动力市场的角度出发，将高校教师职业选择等视为学术劳动力市场流动的一部分，关注社会资本、制度约束、薪资水平、高校声望等因素对高校教师职业决定、院校选择、地域偏好等方面的影响。如李志峰等认为高校教师主要向沿海经济发达地区集中，且易受到群体间“羊群效应”的影响[3]；刘进等指出当前强制性制度隔离、片面性市场筛选与近亲繁殖现象等阻碍了高校教师职业选择的自由与公平[4-5]。总体而言，高校教师资源集聚既受自我实现内在需求的驱动，又与高等教育系统结构、地区社会经济环境等紧密相关。

高校教师不仅是学术劳动力的代表，更是知识生产与创意创新的主要来源。在当前“一带一路”倡议和“双一流”建设的背景下，国内高校教师资源集聚的时空格局已发生变化，出现了如西部地区高校教师由“被掠夺”转变为“流入”等新现象[6]。加之知识生产方式的变革使得高校科研机构的垄断地位受到冲击，而开放化的全球高等教育更加使得学术人才向中心聚拢，中心与边缘的地域差距不断强化，高校教师资源集聚的张力也在不断调整。进一步地，高校教师作为知识型专业人士或者创意阶层的一部分，其在就业选址乃至空间集聚上通常会受到技术水平、既有人才水平和包容度等因素的影响[7]。那么，这三个因素对我国高校教师资源在不同地区的集聚究竟会产生怎样的影响？目前尚未有研究从理论联系实证的角度对此进行回答。基于此，本研究以2008—2017年全国31个省份的面板数据为研究样本，运用sys-GMM实证研究方法检验“3T”理论(1)“3T”理论由佛罗里达(Richard Florida)最早提出。他认为一个城市创意阶层的培育和崛起离不开技术(Technology)、既有人才(Talents)和包容度(Tolerance)三方面因素的支持。在高校教师资源集聚问题中的适用性，并试图找出影响高校教师资源集聚的关键性因素。本研究的结论有望为各地区高校人才引进政策的制定提供参考和借鉴。

二、 研究假设

按照佛罗里达等关于创意阶层崛起的观点，技术、人才和包容度是推动创意阶层集聚的三个关键要素，而本研究的研究对象——高校教师就属于佛罗里达语境下的第一类创意阶层，即“超级创意核心”群体[8]。高校教师不仅是学术研究的代表，更是知识生产与创意创新的主要来源。相较于劳动阶层与服务阶层的谋求“生存”，高校教师则更倾向于追求“表达自我”，其通过知识创造和分享来对外传播自己的专业见解和感悟，并由此获得报酬。在工作上，高校教师往往拥有更大的自主性和灵活性，同时他们也更加偏好于疏离型的社会关系网络，由此导致其与高校之间的组织关系变得更加松散和富有弹性，这也意味着传统的组织人理论不再适用于高校教师群体，对其采取软控制或者软约束的管理方式可能会更加有效。在生活上，多数高校教师追求准匿名的生活方式，这不仅体现在他们崇尚自由的工作环境，也体现在他们更加追求体验丰富的社区环境。随着创意阶层和脑力劳动逐渐成为社会经济发展的主要动力，高校教师的核心地位也日渐凸显，由此地理区位条件越发重要，这是因为富含人文气息、商业和生活配套更加成熟的地区无疑会对高校教师的流动和聚集产生积极的向心力。

(一) 地区技术水平与高校教师资源集聚

知识创新和传播是高校教师的主要工作之一，也是高校教师工作绩效考核的重要标准。高校教师的知识创新和传播除了要依靠卓越的智力活动之外，还离不开特定技术如信息技术、数字技术、网络技术等在智力活动中的运用。譬如地区通信技术发展水平会对高校教师的跨地区交流和沟通造成较大的影响。网络宽带越宽、速度越快，高校教师越能够轻松地突破地理间隔的约束，实现信息的获取、反馈与分享。因此，一个地区的高新技术发展水平对高校教师的智力活动及其成果转化具有十分重要的影响。一方面，较高的技术发展水平能够为高校教师的学术创新提供硬件支撑；另一方面，较高的技术发展水平也意味着较好的区域创新氛围，而这种创新氛围的营造能够为高校教师的学术创新和成果转化提供积极的外部环境。因此，一个地区高新技术尤其是信息技术、网络技术、数字技术等的发展水平越高，越有助于为高校教师获取和利用科研信息提供一个浓厚的创新环境，高校教师的学识和才干就越有可能得到充分发挥。基于上述分析，本研究提出假设1。

假设1：地区技术水平能够正向促进高校教师资源集聚。

(二) 地区人才水平与高校教师资源集聚

地区既有人才的数量和质量是影响高校教师资源集聚的另一个重要因素。前人对高校教师流动问题的研究发现，有过职业地点转换的高校教师中，70%是研究型高校的教师[4]。由于知识创新和传播是研究型高校教师的核心工作，其在知识创新和传播过程中，有很大一部分是通过缄默知识的学习和传播来实现的，譬如面对面的交流、手把手的指导等，这类知识的传递和分享高度依赖区域人文环境和社交网络的连接，这些因素都是激发知识创新的动力。因此，在其他条件不变的情况下，区域内从事知识创新工作的人越多，该地区知识溢出效应越明显，对地区以外的高校教师越具有吸引力，也就越能够吸引他们汇聚于此。基于上述分析，本研究提出假设2。

假设2：地区人才水平能够正向促进高校教师资源集聚。

(三) 地区包容度与高校教师资源集聚

地区包容度可以理解为地区对外来人才的接纳程度，它代表了地区的进入门槛。一个地区对外来人才越是包容和开放，那么这个地区对外来优秀人才的吸引程度就越高。佛罗里达等使用同性恋指数、波西米亚人群指数和外籍人士数量等变量来衡量城市的包容度[8]，但这些指标并不适用于高校教师资源聚集这一研究问题。本研究认为，在我国安居乐业传统观念下，是否拥有本地住房实际构成了地区进入的重要门槛之一。通常而言，只有在一个地区拥有属于自己的住房，人们才会对这一地区拥有归属感，也才有可能逐步融入该地区的文化。对于高校教师而言，其收入大部分来自财政开支，且多数没有额外的收入来源，如果一个地区的房价过高，无疑会增加高校教师的生活成本，从而影响其择业。因此，收入房价比能够代表某一地区的包容度。收入房价比越高，代表该地区的包容度越高，进入门槛越低，越有利于高校教师的集聚。基于上述分析，本研究提出假设3。

假设3：地区包容度能够正向促进高校教师资源集聚。

三、 研究设计

(一) 变量选取

1. 因变量。本研究选择高校从业人员群体中拥有博士学位教师的集中度作为因变量。这个选择一方面是考虑到博士学位已成为当前多数高校教师招聘的基本“门槛条件”；另一方面是参考了产业经济学中有关劳动力集聚的计算方法。高校教师集中度的具体计算方法为：

(1)

其中，Ci代表i地区高校教师的集中度；Li代表i地区高校拥有博士学位教师总人数；L代表全国范围内高校拥有博士学位教师的人数总和。Ci的值越大，代表该地区高校教师的集中度越高。

2.自变量。参考前人的相关研究[8]，本研究设定技术、既有人才和包容度作为自变量。

(1) 技术。本研究参考张可云等的做法，将地区高新企业数量占地区企业总数的比重作为地区技术水平的代理变量[9]。

(2) 既有人才。在以拥有博士学位教师为研究样本的基础上，本研究认为地区的专利申请授权量能够反映地区的知识密集度和创新人才的数量与质量。因此，本研究选择地区的国内专利申请授权量作为地区既有人才水平的代理变量[10]。

(3) 包容度。考虑到全国省会城市集中了我国60%以上的高校[11]，本研究以省会城市的收入房价比作为地区包容度的代理变量。收入房价比越高的城市，生活成本越低，对外来人才也就越开放包容。

3. 控制变量。参考以往的研究，本研究以地区人均GDP水平、高校数量、财政支出中教育支出占比、地区人口数量作为控制变量。通常而言，人均GDP水平较高的地区，经济发展水平较好，地方政府的财政收入水平较高，教师收入更能够得到保证。地区高校数量越多，也就意味着高校教师就业的潜在机会多而就业成本低，这对于该地区以外教师人才的吸引力就越大。财政支出中教育支出占比往往代表着一个地区对高等教育事业发展的支持程度，占比越高意味着支持力度越大，高校教师能够从政府部门获得的资源也就越多，这对于教师的就业选址是一个积极的影响因素。而一个地区的人口数量较多通常会给城市治理带来巨大挑战，如环境恶化、住房困难、交通拥挤等，这无疑会给教师人才就业选址带来负面影响。

(二) 数据说明

本研究以2008—2017年全国31个省份的面板数据为研究样本。其中，地区高新企业数量和国内专利申请授权量的数据均来自2009—2018年《中国科技统计年鉴》；房价收入比数据来自万德数据库；地区人均GDP水平、高校数量、财政支出中教育支出占比、地区人口数量等数据来自2009—2018年《中国统计年鉴》。

(三) 模型与方法

由于技术、人才和包容度因素与控制变量之间可能存在内生性，为了保证回归结果的准确性，本研究采用动态面板系统广义矩估计的方法构造回归模型，同时对模型中的非比例变量进行对数化处理，从而避免异方差的影响，最终形成核心实证模型：

lncit=α0+βlncit-1+α1lntechit+
α2lntaleit+α3lntoleit+Xit+εit.

(2)

其中，cit代表i地区t时期高校教师的区位熵值；cit-1代表i地区t时期高校教师区位熵值的滞后项；techit、taleit、toleit分别代表i地区t时期的技术、既有人才和包容度水平；Xit为控制变量；εit为随机扰动项。

另外，参考邦德(Stephen R. Bond)的研究，在同一样本条件下，当sys-GMM的估计系数位于固定效应面板估计系数和混合面板估计系数之间时，sys-GMM的估计是有效的[12]，因此，本研究同时采用固定效应面板模型和混合OLS回归模型估计实证模型的参数判断sys-GMM的估计是否有效。

四、 研究结果

(一) 高校教师资源集聚的描述性分析

本研究选择2008年和2017年相关数据作为对照组，通过计算可以得到这两个年份高校教师集中度的相关数据及排名情况，如表1所示。通过表1可以看出，我国高校教师集中度的分布趋势与我国高校分布趋势基本重合。具体来看，第一，高校教师集中程度高于全国平均水平的省份大多位于东部沿海地区，如北京、江苏、上海、广东，而其他省份高校教师资源集中程度始终处于平均水平以下。第二，与2008年相比，2017年我国高校教师平均集中程度有所下降，这可能与北京、上海、广东等一线省份教师集中度普遍下降且幅度较大有关。由表1可知，2017年，上海市高校教师集中度较2008年下降了23.68%，北京市则下降了21.58%。第三，中西部省份高校教师集中度整体略有所提高，但与东部地区相比依然存在较大差距。中西部省份高校教师集中度的提升可能与近些年一线省份教师人才竞争程度加剧，中西部地区推行积极的人才政策有关，这对一线省份教师资源起到了分流作用。

表1 2008年和2017年我国高校教师集中度

(二) 实证结果分析

本研究将样本数据代入公式(2)进行回归分析之后得到三个自变量(技术、既有人才、包容度)与因变量(高校教师集中度)之间的相关性测算结果，如表2所示。其中，模型1是不加入控制变量的实证结果，模型2是加入控制变量的实证结果。不论是否加入控制变量，运用sys-GMM方法估计的因变量滞后一阶的回归系数始终处于混合OLS和固定效应回归的估计系数之间，这一结果证明了sys-GMM方法估计的有效性。

从回归结果来看，不论是否加入控制变量，技术和既有人才对高校教师资源集聚的影响均通过了显著性检验。其中，技术变量对高校教师资源集聚的影响通过了1%水平的显著性检验，这说明地区的技术水平的确能够显著促进高校教师资源的集聚。这也验证了假设1，即地区技术水平越高，越能够为高校教师的研究构建适宜的软环境和便利的硬件条件，从而推动教师人才集聚。在未加入控制变量时，既有人才变量对高校教师资源集聚的影响通过了5%水平的显著性检验；加入控制变量后，通过了1%水平的显著性检验，尽管影响系数略有所降低，但依然可以认为假设2得到了验证，即地区人才水平能够正向促进高校教师资源集聚。

在未加入控制变量时，以收入房价比为代理变量的地区包容度指数对高校教师资源集聚的影响未通过显著性检验。但在加入控制变量后，该变量对高校教师资源集聚的影响通过了10%水平的显著性检验。这可能是因为在我国中西部地区，高校在引进教师时会给予小产权住房作为人才引进的奖励。但是在东部地区，一方面由于土地供应紧张，高校通常以安家费替代以往的住房福利政策；另一方面东部地区的房价普遍高于中西部地区，这本身也构成了教师进入该地区发展的门槛。因此，在总体样本中，以收入房价比作为地区包容度的代理变量，对于高校教师资源集聚影响的显著性较低。但加入控制变量后，包容度对高校教师资源集聚的推动作用要比技术和既有人才这两个因素更大，这说明在不考虑其他因素影响的条件下，作为创意人才的高校教师愿意选择在包容度更高的地区就业。

综上所述，实证检验结果说明地区既有人才、技术水平和包容度三个变量对高校教师资源集聚有显著的正向促进作用，本研究的假设全部成立。

表2 高校教师资源集聚影响因素实证检验

注：括号内数值为稳健标准差；*** 、**、 *分别代表在1%、5%和10%的统计水平上显著；AR(1)、AR(2)代表对扰动项的差分是否存在一阶、二阶自相关；下同。

(三) 稳健性检验

1. 分组检验。为了验证本研究实证结果的稳健性，同时检验技术、人才和包容度等因素对高校教师资源集聚影响作用在不同经济发展地区的适用性，本研究按照2017年我国各省份人均GDP排名将样本分为三组(分别为地区人均GDP远高于、等于、远低于全国均值省份)进行回归检验。其中，第一组包括北京、江苏、广东、湖北、山东、上海；第二组包括浙江、陕西、河南、辽宁、四川、湖南、黑龙江、河北、福建、天津、安徽；第三组包括吉林、重庆、江西、山西、广西、云南、甘肃、贵州、内蒙古、新疆、海南、宁夏、青海、西藏。

表3 实证结果的稳健性检验Ⅰ

总体来看，表3中使用sys-GMM方法对三组样本进行回归分析的结果与全样本回归结果基本一致，这说明本研究的实证结果较为稳健。本研究通过对比自变量在三组回归中的系数发现以下特征。其一，不论是否加入控制变量，第三组的技术水平系数明显高于第一组和第二组，这说明提供同等的技术水平，第三组地区能够吸引更多的高校教师。第三组所包含的省份多是我国技术创新水平相对较低、学术氛围欠佳的地区，也是我国区域经济欠发达的主要地区。对于这些省份而言，如果能够适当提高本地的技术发展水平，尤其是网络、信息、数字等与科研活动高度关联的高新技术，以及营造良好的科研学术氛围，就有望吸引更多的高校教师来此就业。其二，不论是否加入控制变量，第一组的包容度系数都明显高于第二组和第三组，这说明提供同等的地区包容度，第一组的省份能够吸引更多的高校教师。第一组所包含的省份多是我国典型的经济发达地区和高房价密集地区，区域内大多数城市都具备较好的创新氛围和人才存量资源，但是由于收入与房价不成正比，造成该地区就业门槛过高，从而阻碍了高校教师向该地区流动和集聚。因此，对于经济发达地区来说，降低进入门槛、增大地区包容度是吸引高校教师资源集聚的有效路径。

2. 替换核心解释变量。为了确保指标选择的合理性和估计结果的稳健性，本研究选择替换核心解释变量的方式验证基准模型的回归结果。一个地区对于流动人口的接纳度也能反映地区的包容度。因此，本研究以《城市户籍与流动人口对比专题调查》(2)相关资料来源于国家卫健委全国流动人口动态监测数据。中关于流动人口的问题——“今后一段时间，您是否打算继续留在本地？”的调查结果为依据，将在本地有继续居住意愿的样本占调查样本的比例作为地区包容度指标纳入模型进行稳健性检验(见表4)。从表4的回归结果可以看出，替换了地区包容度指标后的检验结果与前文的检验结果一致，这说明本研究基准回归中的检验结果具备稳健性。

表4 实证结果的稳健性检验Ⅱ

五、 主要结论与政策启示

(一) 研究结论

本研究突破传统学术劳动力流动的研究视角，将高校教师看作创意人才，运用实证研究法从技术、人才和包容度三个维度分析了高校教师资源集聚的影响因素及其效力。具体来说，本研究运用高校教师资源集中度分析2008—2017年高校教师资源的集聚水平及其变化，并利用sys-GMM方法实证检验技术、既有人才和包容度等因素对高校教师资源集聚程度的影响效果。本研究通过分析得到以下结论。

第一，就高校教师资源集聚水平地区分布的检验结果来看，东部地区省份高校教师资源集聚程度最高，相比而言近些年中西部省份高校教师资源的集聚水平虽略有提高，但进步不明显。第二，技术水平、既有人才均对高校教师资源集聚具有显著正向影响，即地区技术水平越高，高校教师的科研创新与知识传播环境越适宜，高校教师资源也就越集聚；同样地，地区既有人才存量越大越有助于释放高校教师知识溢出的正外部效应，也就越有利于吸引外部教师来此就业，从而推动该地区教师集聚程度的提升。此外，本研究在控制了地区人均GDP水平、高校数量、财政支出中教育支出占比、地区人口数量等因素的影响之后，包容度水平才会正向推动地区高校教师资源的集聚。第三，东部地区的人才、技术水平较高，具备了吸聚高校人才资源的良好环境，但由于高房价带来的高居住成本导致该地区对外来教师的包容度不高，以流动人口为替代变量的稳健性检验同样证实了这一点，因此较低的包容度已经成为限制东部地区高校教师资源集聚程度提升的主要因素。中西部地区尤其是西部地区的技术水平则是该地区提升高校教师资源集聚水平需要突破的“天花板”。因此本研究认为，技术与人才分别为高校教师资源集聚提供了硬环境和软环境基础，而在一定约束条件下以收入房价比为代表的包容度则成为影响地区高校教师资源集聚的关键门槛。

(二) 政策建议

结合前文关于技术、既有人才和包容度与高校教师就业集中程度之间相关性的研究结论，本研究为各地区提升高校教师资源集聚水平提出以下三方面的政策建议。

第一，优化高校科研环境，提升技术基础水平。一是各地区尤其是西部地区的高校主管部门应会同辖区内各高校后勤部门，强化与地方通信部门的业务交流和合作，对辖区内各高校的通信设备定期进行维护和更新，确保高校校园网络的通信速度和通信质量，为高校教师获取科研信息资料和对外沟通交流提供更加高效便捷的服务。二是各地区高校主管部门应充分认识到各类数据库建设对于激发高校教师科研热情的重要性，其可在每年部门预算中增设专项经费，用于扶持各高校图书馆建设尤其是权威性、专业性数据库建设，确保高校教师在开展科研工作时能够获取尽可能多的数字资源。特殊情况下，高校应允许教师向学校申请购买特定数据库，主管部门可视情况给予一定的经费补助。三是各地方政府相关部门应进一步完善地区法制环境，加强针对高校教师科研创新的知识产权保护力度，建立涉及知识产权纠纷案件的“绿色通道”，凡是与高校教师科研创新有关的知识产权纠纷案件应予以优先快速办理，切实维护高校教师的正当权益。四是由政府相关部门牵头，引导地区高校、企业单位、科研院所共同参与和完善“产学研”合作平台建设工作，政府相关部门可在资金扶持、项目申请、税收减免、成果孵化等方面给予政策倾斜，确保其成为高校教师科研成果市场化、产业化、社会化转化的重要载体。

第二，创新高校教师人才集聚模式，推动地区知识溢出效应的形成。一是各地区高校主管部门应鼓励各高校综合采取引进紧缺型高层次人才、培养创新型人才、用好现有人才、留住关键人才、安置富余人才等手段[11]，建立更加科学高效的高校教师人才队伍建设模式。二是各地区尤其是中西部地区应加强对高校领军人才、优秀科研人才、青年骨干人才的宣传和推广力度，借助这些优秀人才在各自专业领域内已经建立起来的学术影响力吸引外部优秀教师来此就业，充分发挥地区高层次人才的声誉效应。三是各地区高校主管部门可以根据每年的预算情况，以项目资助的方式引导地区高水平院校定期举办区域性、全国性乃至国际性的高层次会议，在扩大本地区高校知名度和影响力的同时，也为本地区高校教师与其他地区优秀教师之间的知识分享和传播提供重要平台。四是各地区项目主管单位应创新科研项目申请方式，允许本地高校、科研院所、企事业单位邀请地区以外的优秀领军人才作为项目负责人联合申请项目，对跨部门、跨单位、跨地区、跨领域联合开展科学研究的创新项目予以优先资助。同时，相关单位还应加强对科研项目、创新项目的过程跟踪和结项考核，确保项目预期成果的知识溢出效应早日实现。

第三，完善地区人才政策，营造宽容友好的城市氛围。一是各地区高校主管部门会同财政部门，在充分调研的基础上酌情增加政府财政支出中教育经费的支出比重，切实提高本地区高校教师的财政工资水平，减轻高校教师日常生活的经济压力。二是坚持多劳多得的基本原则，引导各高校优化和完善本单位的绩效工资考核方案，在确保高校教师基本部门津贴的基础上，对于产出多、贡献大的优秀教师，应给予能够充分体现个人价值的绩效奖励。对于在符合国家战略的重点领域、关键领域做出杰出贡献的高校教师和科研人员，地方主管部门可以视情况给予一次性专项奖励。三是完善高校教师人才引进政策，设立高层次、紧缺型人才引进的“绿色通道”，优先解决高校教师及其配偶、子女的落户问题、工作问题和上学问题等，综合采取提供公租房、过渡房和现金补贴等方式，解决引进人才的住房问题，消除其后顾之忧。此外，政府相关部门应加快推进人才保障房建设工作，对于符合条件的高校教师在购买人才保障房时可以享受价格、税费、付款方式等方面的优惠。四是地方政府相关部门应着力提升辖区内大学城等高校集聚区周边的公共服务环境，通过丰富生态绿化、加强交通引导、增建商业配套、提供文化活动、保障社区安全等方式，为高校教师营造舒适、宽松、便捷、生态的工作环境，提升其对城市生活品质和文化的认同度。