创新型人才集聚与区域经济发展差异研究

师磊 俞卓航

[摘要]当前国内外发展形势下，创新型人才成为国际社会关注的热点，探讨创新型人才集聚与区域经济发展差异的关系具有十分重要的战略意义。采用中国2001—2021年省级面板数据，建立面板双向固定效应模型，考察各省域创新型人才集中程度与区域间经济差距的关系。研究发现：第一，在考察期内，创新型人才集聚会显著扩大区域经济差距，该结论在更换变量测度及使用工具变量回归后仍然稳健。第二，机制分析表明，创新型人才集聚通过推动集聚地区产学研合作与高质量创新进而扩大区域经济差距。第三，创新型人才在我国不同地区的集聚效应存在一定的异质性。上述结论为改善我国不平衡不充分的发展现状，合理制定区域协调发展战略提供了有益参考。

[关键词]创新型人才集聚；区域经济发展差距；产学研合作；高质量创新

一、 引言

党的二十大报告再一次强调了现阶段我国社会的主要矛盾1。实际上，中国不平衡不充分的发展格局从改革开放以来就一直存在。改革开放以来，不同阶段的发展战略影响着中国各地区的发展条件和发展速度，这引致中国的区域发展差距在时间和空间维度上都呈现一定的规律。从时间维度上看，中国区域发展差距呈现“减增减”3个阶段[1]；从空间维度上看，中国的区域差距格局整体上由“东西差距”向“南北差距”转变。

近年来，中国经济发展逐渐从高速增长阶段转向新常态发展阶段[2]。从内部环境看，中国经济增长面临生产要素成本上升、资源约束强烈等问题，创新驱动经济发展变得尤为重要，中国的创新模式亟待从技术引进逐渐转变为自主创新[3]。从外部环境看，美国及其同盟国联合对华科技进行施压。在这样的环境下，我国实施人才强国战略和创新驱动发展战略具有重大意义。习近平总书记强调“我们要坚持人才引领驱动，全面提高人才自主培养质量，着力造就拔尖创新人才”2。可见，创新型人才是保障我国创新活动、经济活力重要战略资源，中国经济的高质量发展离不开创新型人才驱动[4]。一个地区的新旧动能能否得到高效转换是这一地区能否在未来获得长期快速稳定发展的关键，因此，地区发展会对创新动能和创新型人才产生更深更广泛的需求。近年来，各地区均在创新驱动的发展要求下积极吸引人才，尤其是东部沿海发达地区，不断吸引各种创新型人才流入。创新型人才向发达地区流动并持续集聚可能会对集聚区域经济发展和各区域间经济差距带来深刻影响。

那么，创新型人才集聚这一现象是否会对中国区域经济差距带来影响？具体带来什么样的影响？有哪些因素作为影响渠道？不同地区创新型人才集聚效应是否存在差异？基于以上问题，本文利用中国省级面板数据，建立面板双向固定效应模型探究其对区域发展差距的影响。本文的边际贡献可能有：（1）理论分析创新型人才集聚对我国区域经济差距的影响，并根据各省域的统计数据对其进行了实证检验。（2）进一步探索和考察创新型人才集聚效应的影响渠道和在我国四大板块的异质性。（3）为改善我国不平衡不充分的发展现状，合理制定区域协调发展战略提供有益参考。

二、 文献综述

国内外对创新型人才的含义并没有明确的共识，国外学者主要从心理学角度探讨职业者的创新性思维和人格，国内对创新型人才也定义不一，学者们主要从人才的创新意识和创新素养等方面展开讨论。但国内外对创新型人才的素质构成及价值创造属性的理解具有共同点[5]，即创新型人才具备创新思维、创新意识等创新潜能，并能够为社会发展提供创新贡献[6-7]。创新型人才在其他文献中也被称为创新人才、创新阶层、科技人才等，参考我国中共十九大报告1对创新型人才的阐述，本文将这类人才统称为创新型人才。创新型人才富于开拓性，具有强创造力，同时也具有稀缺性。创新型人才集聚是指大量富有创造力的创新型人才在一个地区（或行业）的集聚现象。

区域经济差距从广义上看包括区域之间在生产要素发展水平与规模、产业结构与组织状况、市场容量与发育程度等方面的差异[8]，但现有文献对于区域经济差距的衡量主要从经济指标方面展开。

目前国内外对于创新型人才集聚与区域经济发展关系的研究相对较少，主要观点有以下几点：创新型人才是科技创新的主体，也是提高经济发展水平的核心要素，创新型人才向特定地區集聚能够促进地区产业结构优化，推动经济高速发展[9]；创新型人才集聚还能与高技术产业集聚共轭以促进地区经济发展。也有学者认为创新型人才的合理配置对缩小区域发展差距具有重要作用，但目前我国利用创新型人才推动区域经济高质量发展的巨大潜力仍有待开发。

随着对人才集聚效应的深入研究，一些学者的研究还考察了人才集聚效应的非线性特征。例如，邓翔等[10]发现了人力资本集聚的双门槛效应，当集聚度超过第一个门槛时，人力资本集聚的经济推动作用逐渐增强；当集聚度跨过第二个门槛后，由于拥挤、错配等原因，其效益会逐渐降低。人才集聚结构也存在相似的门槛效应[11]。史梦昱等[12]在对人才集聚和产业集聚共轭驱动区域经济发展的研究中也发现人才集聚对经济增长呈倒“U”形的非线性影响，符合威廉姆森假说。

总体而言，现有文献针对人才集聚的经济推动作用和人才集聚对区域经济差距的影响已经有了比较充分的研究，创新型人才的集聚因素和集聚效应也受到了关注，但是专门就创新型人才集聚对区域经济差距影响的研究相对缺乏。随着中国经济从高速发展迈向高质量发展阶段，创新型人才在经济发展中的重要性不断提升，探讨创新型人才集聚对区域经济差距的影响效应及其作用机制能够为我国完善区域协调发展战略提供事实依据和有益参考。

三、 理论分析与研究假说

1. 创新型人才集聚与区域经济差距

创新型人才集聚现象不仅带来集聚区域内人力资本的不断积累，更强调创新型人才协同互动产生“1+1>2”的集聚效应。第一，创新型人才在一定区域内的集聚，有利于克服知识信息互动的时空障碍，加强知识溢出效应，促进区域内创新型人才间的共享、匹配与学习机制[13]。创新型人才通过频繁的项目合作、学术研讨以及非正式交流等，推动区域创新效率提高，为集聚区域带来长期的经济活力，同时促进了区域人力资本的进一步积累[14]。第二，借鉴Jacobs[15]提出的多样性集聚理，来自不同地域、领域、行业的创新型人才形成集聚，为集聚地区带来了丰富的多样化要素，可以促进知识溢出并推动创新和区域经济发展[16-17]。第三，创新型人才集聚还能在集聚区域产生远大于分散地区的竞争效应，人才间的良性竞争为集聚区域带来了竞争优势。反观创新型人才流出区域，区域创新人力资本存量不足导致的新旧动能转化困难、经济发展受阻等不利影响会日渐凸显，进而长期扩大区域经济差距。

此外，创新型人才集聚还能够吸引高新技术企业集聚和推动产业结构升级，也可以加强与高校、研发机构的创新合作，以此提高企业创新效率来谋取更高的经济收益和更强的市场竞争力。相比之下，高新技术企业等具有巨大经济创造力的实体难以在人才流出地区发展，这导致创新型人才集聚地区与流出地区的经济发展差距进一步拉大。基于上述分析，本文提出如下假说：

假说1：创新型人才集聚会扩大区域经济差距。

2. 产学研合作机制

产学研合作是指企业、高校、研发机构之间的合作创新活动。创新型人才是高级知识技能、文化价值的载体，产学研合作需要以创新型人才作为支撑，郑曦[18]的研究证明了产学研合作高质量开展核心要素的建立需要依托创新型人才。具体而言，产学研合作的高效开展需要多方主体以及各种合作要素的协同配合，如共享平台、知识搜索、信任等要素都能有效推动产学研合作的开展、稳固与深化[19]。创新型人才集聚是来自不同地域、领域、行业的集聚，能够为共享平台的建立提供丰富的多样化知识和技能，也能为企业知识搜索提供充足的外部知识源，从而获取来自学研机构的知识溢出，推进产学研合作。此外，创新型人才的集聚可能还会促使创新主体间开展产学研合作所需的交易成本下降，进而促进产学研合作深入开展。因此创新型人才的集聚能够推动创新主体间的产学研合作，并提高合作的广度和深度。

现有研究已经证实，产学研合作可以有机结合不同创新部门各自的独特创新优势，帮助企业获得突破性、新颖性的创新成果，并降低创新的难度和风险，提高企业创新绩效[20]；面对“卡脖子”问题，产学研深度融合能够渐进式实现关键核心技术突破[21]，使得高新技术企业在关键零部件生产等重要阶段所面临的核心技术难题得到破解，有利于实现企业的高效创新及创新产品落地；此外，产学研合作还能提高地区资源配置效率[22]。因此，产学研合作能够推动地区经济发展并占据经济增长高地。基于上述分析，本文提出如下假说：

假说2a：创新型人才集聚通过提高集聚区域产学研合作水平扩大区域经济差距。

3. 高质量创新机制

高质量创新是指具有创新效率高、创新主体包容性强、自主性高等特征的创新[23]，是强调高专利创新含量的创新[24]。随着地区创新广度与创新深度的不断发展，突破性科技创新所要求的技术复杂性、综合性快速提高，高质量创新对人才的需求不仅体现在数量上，更体现在质量上。一般人才数量增加对地区创新水平的推动作用越来越乏力，地区高质量创新对创新型人才的需求日益增加。首先，创新型人才集聚能够促进人才间的多维度、高技术、高自主性紧密合作，促进地区高质量创新。其次，政府作为推动地区高质量创新发展主要驱动力[25]，往往对创新优惠政策提出较高的门槛，而创新型人才集聚能够更有效地响应政府的创新政策，顺应政府创新战略方向，促进高质量创新顺应地区高質量发展要求。最后，创新型人才与高技术产业的循环吸引也能推动地区高质量创新。

地区创新水平尤其是高质量创新是该地区经济快速增长或高质量发展的关键要素早已得到众多学者的一致认同。索洛在20世纪50年代就提出技术进步即创新对经济增长有十分显著的推动作用[26]；在近年来的经济学研究中，田利辉等[24]的研究从创新对产品开发与升级、生产效率、产业结构调整与升级等角度论证了创新水平提高对经济增速与增长质量的正向推动作用；在数字经济背景下，地区创新水平还能与高端人才集聚形成共轭效应，推动地区经济发展[27]。基于上述分析，本文提出如下假说：

假说2b：创新型人才集聚会通过推动集聚区域高质量创新进而扩大区域经济差距。

四、 计量模型、变量与数据说明

1. 计量模型

为验证前述研究假说，即创新型人才的集聚对区域间经济差距的影响效应，本文利用中国2001—2021年省级面板数据并采用面板双向固定效应模型设定如下基准回归模型：

[GAPit=α0+α1HHIit+αzZit+νi+λt+μit] （1）

其中，[i]、[t]分别表示省份和年份，[GAPit]表示区域经济差距；[HHIit]表示创新型人才集中度；[Zit]表示一系列控制变量；[νi]与[λt]分别表示省份和时间固定效应，[μit]为随机扰动项。

2. 核心变量说明与测算

（1）被解释变量——区域经济差距

现有文献衡量区域经济差距的指标主要包括泰尔指数、基尼系数、变异系数等。本文参考陈明生等[28]的研究，使用省际人均GDP差距来衡量区域经济差距（[GAP]）。省际人均GDP差距由每年各省人均实际GDP减去全国人均实际GDP所得差值，再除以该年省际人均GDP的极差值（最大值减去最小值）计算得到，实际GDP由以2001年为基期的CPI价格指数调整算得。

（2）核心解释变量——创新型人才集中度

首先，本文参考郭金花等[4]的研究，选择企业、高校与研发机构中的创新研发人员代表创新型人才。其次，现有文献对创新型人才集聚程度的测算方法主要包括赫芬德尔指数、区位熵指数等。在基准回归中，本文利用赫芬德尔指数（HHI）计算各省创新型人才的集聚程度（在下文稳健性检验中，本文将会采用区位熵指数替换核心解释变量），具体计算公式如下：

[HHI=i=1TriPop2] （2）

其中，[i]=[1，...，T ]表示对企业、高校以及研发机构部门T的数量观察， [ri]表示企业、高校或研发机构的研发人员数量；[Pop]表示省内人口数量，为便于回归计算及分析，将[Pop]的单位设为万人。本文借鉴赵忠秀等[29]的方法，将创新型人才集中度（[HHI]）进行对数化处理。

（3）控制变量

参考以往文献，本文使用的控制变量包括各省的人口密度（[Peodensity]）、需求结构（[Demandstr]）、产业结构（[Industr]）、城乡结构（[Urbanstr]）、地方财政一般预算支出（[Gov]）、经济开放程度（[Open]）、少儿人口抚养比（[Child]）、老年人口抚养比（[Old]）、政府债务负担（[Debt]）、市场化程度（[Lm]）。其中人口密度用人口规模加1后的自然对数值的倒数表征；需求结构用社会消费品零售总额除以地区GDP衡量；产业结构由第三和第二产业的产值之比衡量；城乡结构用城镇化率衡量；经济开放程度用货物进出口总额除以地区GDP计算；市场化程度用市场化指数加1后的自然对数值衡量；政府债务负担用政府债务余额除以地区GDP衡量。

3. 数据来源及描述性统计

本文的数据主要来自《中国统计年鉴》和《中国科技统计年鉴》的2001—2021年中国30个省区市（不包括港澳台地区和西藏自治区）的省级面板数据。本文剔除了异常值后，利用线性插值法对部分缺失数据进行填充，最终将数据处理为平衡面板数据，总共包括630个观测样本。

以上变量的描述性统计详见表1。如表1所示，核心解释变量创新型人才集中度（[HHI]）的取值在2.263到9.657之間，均值为6.185；可以看出在报告期内，各省区市之间创新型人才集中度的差异较大，创新型人才主要集中在东部地区省区市，如北京、上海、江苏等省区市，而中西部省份创新型人才相对稀缺。被解释变量区域经济差距（[GAP]）的取值在-0.344和0.781之间，均值为0；可以看出在报告期内，我国各省区市之间确实存在经济发展不平衡问题。从描述性统计来看，各省区市创新型人才集中程度与地区经济发展距全国平均水平的差异呈大致的正相关关系。

五、 实证结果及分析

1. 基准回归结果

本文根据设定的基准模型进行回归，回归的结果报告在表2中。列（1）只加入核心解释变量创新型人才集中度（[HHI]），结果显示创新型人才集中度变量的估计系数为0.1113且在1%的水平上显著为正，这表明创新型人才的集聚会显著扩大区域间的经济差距。列（2）和列（3）分别在列（1）的基础上控制了省份固定效应和省份时间双向固定效应，两列的结果显示在控制了固定效应之后，核心解释变量的系数仍然在1%的水平上显著为正，说明列（1）所得结论具有一定的稳健性。

进一步，列（4）在列（3）即同时控制省份与时间固定效应的基础上控制了一系列控制变量（[Demandstr]-[Lm]），该列的结果显示创新型人才集中度变量的估计系数为0.0253，虽然系数相对列（1）有所减小，但仍然在1%的水平上显著为正，再次证明了创新型人才的集聚会显著扩大集聚中心区域与非集聚区域的经济发展差距，并且该结论具有一定的稳健性。综上，列（1）至列（4）的结果支持假说1成立。就控制变量而言，需求结构、政府财政一般预算支出、经济开放程度等因素均对区域经济发展差距有显著影响。

2. 稳健性检验

（1）更换核心解释变量

为了检验核心解释变量的稳健性，本文参考庄毓敏等[30]的测算方法，以区位熵指数衡量创新型人才集中度，具体计算公式如下：

[AGGit=rit/rtpopit/popt] （3）

其中，[i]、[t]分别表示省份与年份，[AGGit]表示用区位熵指数衡量的创新型人才集中度，[rit]表示[t]年时[i]省份的创新型人才数量；[rt]表示[t]年时全国的创新型人才数量；[popit]表示[t]年时[i]省份的总人口，[popt]表示[t]年时全国的总人口。

（2）更换被解释变量

在基准回归中，本文使用归一化的各省人均GDP差距来衡量区域经济差距。为了检验被解释变量的稳健性，此处使用未归一化处理的各省人均GDP差异（[GAP1]）替代原被解释变量，同样使用双向固定效应再次对基准实证方程回归。

（3）更换样本

由于本文选用的样本数据所涉及的地域较广，不可避免地致使样本中出现极端值。为了剔除极端值的影响，本文对创新型人才集中度以及区域经济差距这两个变量均进行了双边1%的缩尾，并再次对基准实证方程进行了回归。

（4）考虑滞后效应

参考李雪松等[31]研究中的稳健性检验方法，考虑到地区经济发展可能会受到其经济发展条件一定程度上的滞后影响，为了检验实证中控制变量的稳健性，本文将所引入的控制变量取滞后一阶形式，并再一次对基准方程进行回归。

表3中的列（1）至列（4）的回归结果均证实了基本结论的稳健性。

3. 内生性处理

本文的核心解释变量和被解释变量之间可能存在由双向因果导致的内生性问题。因此，本文采取工具变量两阶段最小二乘法（2SLS），尽可能缓解模型可能存在的内生性问题。

（1）工具变量一：基于省份明清进士数量构建工具变量

本文将我国各省份在明清时期拥有的进士数量作为该省份创新型人才集中度的第一个工具变量（[Jinshi]），该变量的具体测算方式为[Ln（x+1）]，其中，[x]表示各省份明清时期的进士人数。选择该工具变量的合理性在于：一方面，一个地区的明清时期进士越多意味着该地区对于教育的重视程度越高，可能拥有更多的高等学府与进步人才，进而使得在现代能够培养或者吸引更多的创新型人才集聚，工具变量的相关性得到满足。另一方面，各省份在明清时期的进士数量差异与当代各省份之间经济发展差距不具有直接相关性，满足工具变量选取的外生性条件。

（2）工具变量二：基于省份创新型企业数量构建工具变量

除了上述工具变量的构建，本文还使用各省创新型企业数量作为工具变量二（[Innofirm]），该变量的具体测算方式为[Ln（x+1）]，其中，[x]表示各省份拥有的 “雏鹰企业”与“瞪羚企业”数量之和。选取该指标的合理性在于：一方面，创新型企业会有追逐创新型人才的特性，同时创新型企业也会培养出更多的创新型人才，因此一个地区的创新型企业数量与该地区的创新型人才集中程度具有高度相关性；另一方面，创新型企业的研发投入由于高风险性并不必然产生正向收益，因此创新型企业数量作为工具变量与区域经济差距并不直接相关，满足工具变量选取的外生性原则。

两个工具变量的检验及实证结果报告在表4列（1）至列（4）。其中，列（1）和列（3）为第一阶段回归结果，结果表明两个工具变量对创新型人才集中度的影响均在1%水平上显著为正，表明两个工具变量与创新型人才集中度具有高度相关性，且通过了弱工具变量的检验。表4中的列（2）和列（4）呈现第二阶段回归结果，结果表明创新型人才集中度对区域经济差距的影响在1%水平上显著为正，并且K-P Wald F Statistic和C-D Wald F Statistic值均远大于临界值16.38，进一步排除了弱工具变量问题。回归结果表明，当选用各省明清时期进士数量或创新型企业数量作为该省创新型人才集中度的工具变量进行2SLS回归后，本文的结论依然成立。

（3）同时引入工具变量一和工具变量二

为进行过度识别检验，本文将两个工具变量[Jinshi]和[Innofirm]同时纳入模型，再次进行2SLS回归，回归结果报告见表4列（5）、列（6）。其中，列（5）为第一阶段回归结果，结果表明两个工具变量对创新型人才集中度的影响均在1%水平上显著为正，表明两个工具变量均与创新型人才集中度具有高度相关性，并通过了弱工具变量的检验。列（6）匯报了第二阶段回归结果，结果显示创新型人才集中度对区域经济差距的影响在1%水平上显著为正，且K-P Wald F Statistic和C-D Wald F Statistic值均远大于临界值16.38，进一步排除了弱工具变量问题。同时，Hansen J P值为0.3205大于临界值0.05，验证了所选工具变量的外生性，回归结果也证实了本文结论是成立的。

六、 进一步讨论

1. 影响渠道机制分析

前文理论分析了创新型人才集聚可以通过提高集聚区域产学研合作水平和高质量创新水平进而扩大地区间的经济差距。为了检验这两种影响渠道机制，本文在基准回归的基础上分别引入各省产学研合作度（[Coop]）和高质量创新水平（[Innov]）两个变量进行影响渠道机制检验，变量的具体测算方式如下：

产学研合作度。本文借鉴庄毓敏等的研究[30]，计算高校和研发机构的研发资金中企业资金的占比，并将两个比例分别标准化后按各自部门的研发资金投入规模作为权重进行加权平均，得到产学研合作度（[Coop]）。

高质量创新水平。测算各省区域创新水平的数据来自《中国区域创新能力评价报告》。本文将各省区域创新能力指数的对数值作为各省高质量创新水平变量（[Innov]）。

为了检验创新型人才集聚能否通过提高集聚区域产学研合作水平进而扩大区域经济差距，创新型人才集聚能否通过提高集聚区域创新水平进而扩大区域经济差距，本文设定如下模型：

[Coopit=β0+β1HHIit+βzZit+νi+λt+μit] （4）

[Innovit=γ0+γ1HHIit+γzZit+νi+λt+μit] （5）

其中，[Coopit]和[Innovit]分别表示[t]年[i]省的产学研合作程度和高质量创新水平；[HHIit]表示创新型人才集中度；[Zit]表示一系列控制变量；[νi]为省份固定效应，[λt]为时间固定效应，[μit]为随机扰动项，其中，控制变量和双向固定效应均与本文的基准回归保持一致。具体回归结果报告见表5。

首先，表5中列（1）展示了产学研合作度（[Coop]）的影响渠道机制。列（1）的结果显示创新型人才集中度的估计系数在5%的水平上显著为正，说明创新型人才集聚能够显著推动集聚地区的产学研合作水平，而产学研合作水平的提高已经被证实能够有效推动地区经济发展并保持充足的发展动力，这将会导致区域间经济差距进一步扩大。因此，列（1）的结果证实假说2a成立。

表5中列（2）展示了高质量创新水平（[Innov]）的影响渠道机制。列（2）的结果显示创新型人才集中度的估计系数在1%的水平上显著为正，说明创新型人才集聚能够显著推动集聚地区的高质量创新能力，而地区的创新水平尤其是近年来日益被重视的高质量创新水平，已经被证实对本地经济增速与增长质量具有显著推动作用，这同样也会导致区域间经济差距进一步扩大。因此，列（2）的结果证实假说2a成立。

2. 异质性分析

创新型人才对我国不同区域经济发展的影响效应具有明显差异[32]。为进一步检验创新型人才集聚对区域经济差距影响的异质性，本文在基准回归模型的基础上，将样本数据按我国四大地域板块即东、中、西、东北地区进行划分，来检验影响效应的分地区异质性。四大地域板块的划分标准如表6所示。

异质性检验的回归结果报告在表7中。从表7的列（1）、列（2）和列（4）可以看出东部和东北地区的创新型人才集中度（[HHI]）系数均在5%的水平上显著为正，中部地区系数在1%的水平上显著为正，表明在这3个地区内创新型人才集聚均显著引起了区域间经济发展差距的扩大；变量估计系数东北大于中部大于东部，表明从这3个地区内部来看，创新型人才集聚对区域经济差距的影响有所差异。

其中东北地区的估计系数最大，这可能由于东北地区较发达区域拥有保持甚至吸引创新型人才的经济社会条件，而相对欠发达区域创新型人才的流出比例较大，使得东北地区区域间创新型人才集中度差异较大。东部地区的估计系数也显著为正，这是由于东部地区是创新型人才的主要流入地区，但在东部地区内部，创新型人才集聚度在中心地区和边缘地区间也存在显著差异。中部地区的估计系数在1%的水平上显著为正，虽然我国中部地区创新型人才相对匮乏，但创新型人才主要集中在少数中心地区，与周围区域形成明显的势差。表7中列（3）显示西部地区的估计系数不显著，说明西部地区创新型人才集聚效应并不明显。

七、 研究结论与政策建议

创新型人才是推动我国经济高质量发展和区域协调发展必不可少的战略资源。基于此，本文以创新型人才集聚为切入点，深入探讨创新型人才集聚对我国区域经济差距的具体影响。主要研究结论如下：一是创新型人才集聚会显著扩大区域经济差距。在考虑了核心变量构建方式、样本选取、滞后效应和内生性等问题后，该效应依然显著存在。二是在创新型人才集聚效应的影响渠道分析中，发现创新型人才集聚能通过提高集聚区域产学研合作水平和高质量创新水平进而扩大区域经济差距。三是目前创新型人才在我国不同地区的集聚效应存在一定的异质性。具体来说，创新型人才集聚对区域经济差距的扩大作用在我国东部、中部、东北3个地区较明显，在我国西部地区并不显著。

本文的研究结论对改善我国不平衡不充分的发展现状、合理制定区域协调发展战略具有一定的政策启示意义：

第一，在未来更高水平深化改革的条件下，在创新驱动的新发展阶段，创新型人才会持续向中心城市或超大、特大城市流动[33]，集聚效应将被进一步强化。为了促进我国区域协调发展，缩小区域间相对差距，应该优化我国区域间创新型人才资源配置结构，尤其是创新型人才储量落后的地区，更需要积极出台合适的人才优惠政策促进创新型人才引入、集聚、培养和管理，并为人才提供必需的基础设施配套建设、研发资金和仪器设备等。同时，创新型人才集聚地区应避免人才冗余、错配等造成资源浪费。重视创新型人才资源的合理配置，是完善我国区域协调发展战略的重要环节。

第二，各地区要积极引导产学研合作，建立协同创新平台，积极联动各创新主体的人才、资金等优势资源；制定区域高质量创新引导政策，引导地区专利申请授权朝着更高创新含量发展。我国中西部等产学研合作水平滞后地区，更应该打造良好的创新环境、就业环境、营商环境，充分发挥创新型人才对地区产学研合作和高质量创新的推动作用，进而缩小与较发达地区经济发展的差距。

第三，要落实各地区差异化动态化战略，东部地区要起到领跑带头作用，最大化提高创新型人才集聚的创新效益，并为其他地区提供创新知识溢出；中部、西部和东北地区要提升自身对人才的吸引力，引入并留住人才，不断完善自身基础设施、教育、医疗等水平，努力为创新型人才提供更好的居住环境、创新环境和就业环境，进而促进创新型人才资源在我国区域間的优化配置。

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基金项目：国家社会科学基金青年项目“我国数字产业集群竞争力测度与提升路径研究”（项目编号：21CTJ026）。

作者簡介：师磊（1988-），男，博士，南京财经大学经济学院讲师，硕士生导师，南京大学经济学院博士后，研究方向为技术创新、产业地理；俞卓航（2001-），通讯作者，男，南京大学经济学院硕士研究生，研究方向为技术创新、产业地理。

（收稿日期：2023-08-14  责任编辑：殷 俊）