高速铁路对区域人才流动的叠加效应研究

杨有国

（中铁第一勘察设计院集团有限公司 陕西省铁道及地下交通工程重点实验室，陕西 西安 710043)

高速铁路的快速发展有效促进了铁路沿线经济社会的发展，高素质人才、高品质资源得到进一步优化配置，人才流动成为区域创新型城市建设的关键部分[1-2]。根据覃成林等[3]对高速铁路发展与沿线经济集聚关系、李红昌等[4]关于高速铁路沿线城市经济集聚与均等化影响，以及方大春等[5]关于高速铁路对长三角城市群经济发展影响评估的研究，高速铁路在便捷区域联系的同时，对发展差异突出的区域亦会形成马太效应，即区域核心城市“虹吸效应”大于“涓流效应”，造成核心城市人才集聚更为突出，非核心城市人才大量流失的叠加效应。因此，亟需加强高速铁路对区域人才流动的叠加效应的研究，为制定人才流动政策提供理论依据。

1 高速铁路对区域人才流动的叠加效应分析

随着我国 “四纵四横”高速铁路网的建成，“八纵八横”高速铁路网布局已经全面开启，到2030年，我国铁路网运营里程将达到20万 km左右，其中高速铁路4.5万 km左右，将实现相邻大中城市间1 ～ 4小时交通圈、城市群内0.5 ～ 2小时交通圈。高速铁路在深刻变革民众出行选择的同时，有效促进了区域人才流动的高效运行，其流量、流向的重新构造，推进形成囊括高新产业、优势产业、新兴产业等多元中心分布的区域经济新格局。总体而言，高速铁路建设对于区域人才流动的影响，可根据人才流入、流出总量的叠加关系划分为流入型效应和流出型效应，再通过区域面板数据构建定量化模型描述该总量的叠加关系。

（1）流入型效应。对于区域内经济、科技和文化等实力相对雄厚的中心城市，高速铁路的建设有效缩短城市间时空距离，带动城市日益频繁的经济活动和持续增加的消费需求，进而吸引了更多的企业和人口迁入，新迁入企业及人口的各类生活、生产需求又会产生更多的资本和劳动力的投入，在乘数效应的作用下，加速区域内其他节点人才流向中心城市，形成流动叠加顺差，中心城市整体表现为流入型态势。因此，高速铁路的建设将进一步扩大中心城市的经济、科技实力，从而吸引更多的企业流入，中心城市就业吸引力得以大幅增强，中心城市核心地位得到进一步提升，高速铁路建设对此类中心城市人才流动的叠加效应为流入型效应，即通常所称的“虹吸效应”[6-7]。

（2）流出型效应。对于区域内中心城市而言，由于产业、人口的高度集中，使得中心城市的摊大饼式发展加剧，区域产业布局的合理分工成为区域协调发展的重要内容，高速铁路以其高度时空压缩性优势，成为区域产业布局调整的重要依托。因此，针对发展空间受限的区域中心城市，在强力的政策引导下，高速铁路将助力区域产业向高速铁路沿线其他城市优化转移，承载区域人才流动需要，高速铁路建设对此类区域中心城市人才流动的叠加效应为流出型效应，即通常所称的“涓流效应”[8]。

总体来看，对于区域内其他节点而言，由于高速铁路开通后对原有民众出行方式产生影响，民众就业选择范围大幅扩升，区域中心城市的就业吸引力优势充分发挥，区域内各节点人才流向体现出向心特征，在区域产业自然发展无政策引导条件下，区域内多数其他节点人才流动整体呈现流出型效应，所有节点整体发展趋势表现为马太效应[9]。高速铁路对区域人才的流动，其本质是以产业经济的差异性驱动为基础的不同行业、不同类别的人才实现有效配置的行为，因而结合产业经济联系性，只有当区域节点间产业经济联系存在时，才会出现人才资源的流动配置。因此，基于区域面板数据，通过采用经济联系强度模型，对高速铁路开通后区域内节点间的产业经济联系关系进行研究；在此基础上，针对设定阈值下存在关系的节点对，引入数量化描述人才流向的改进辐射模型，研究高速铁路对区域节点间人才流动的叠加效应。

2 高速铁路经济社会关系模型构建分析

2.1 经济联系强度模型

现实环境下，各个城市或区域的经济发展无法做到完全封闭且独立，会面临自然资源、信息技术、人力资源等生产要素的互通需要，与其他城市或区域必将产生经济联系。不同区域的发展程度、资源禀赋、经济水平、产业布局等各不相同，决定不同区域间经济联系产生的原因亦存在差异，包括战略对接需求、空间可接近性、经济结构差异、产业互补优化等多方面因素，一般区域间的经济结构差异越大，空间距离越小；区域间的经济联系越强、经济互动越频繁，人才流动的需要也更为迫切。因此，高速铁路对区域人才流动的叠加效应分析，引入经济联系势能指标作为人才流动研究的必要条件，具体可通过经济联系强度、产业结构差异度2个关键指标进行定量分析，前者反映空间距离约束下区域间经济吸引强度，后者直观反映区域间产业的互补性[10-11]。

（1）产业结构差异度。区域各个节点的产业构成、产业体量各有所异，决定节点间的产业结构具有明显差异性。以节点i为对象，其产业构成的向量表示为

式中：Si为节点i产业构成；i代表区域内节点，i=1，2，…，n；k代表各节点产业类别，k= 1，2，…，m；xik为节点i第k产业产出与地区总产出的比值，且须符合xi1+xi2+ … +xim= 1。

以上述为基础，节点i与j间产业结构差异度可表示为

式中：Cij为节点i与j间产业结构的差异度，j= 1，2，…，n。

（2）经济联系强度。基于人口规模、经济体量对区域节点间人才流动的影响，以此为区域节点间经济联系强度数值化的重要依据，确定经济联系强度计算公式为

式中：Gij为节点i与j间的经济联系强度；i，j分别代表区域内节点；Pi，Pj各为节点i，j的人口规模；Ei，Ej各为节点i，j的经济体量；lij为节点i与j间的交通联系便捷度，采用两地间旅行时间测算；λ为常数，取为交通工具旅速平方的倒数。

（3）经济联系势能。经济联系强度是区域节点间经济要素如人才等互动与交换的结果，产业结构差异度则是对不同区域节点在产业规模、结构方面的现实反映，有助于判断区域节点间产生人才联系的趋势，经济联系势能综合二者的共同影响，计算公式为

式中：Uij为节点i与j间的经济联系势能。

2.2 改进辐射模型

美国学者Simini于2012年提出的辐射模型(Radiation Model)，其核心原理是根据固体物理学中物质运动发散和吸收的过程，由于该模型在研究过程中无需设置复杂的参数，历史统计资料缺失情况下仍然能够对地区间人口流动强度进行较好估算，填补了重力模型应用于人口流动强度模拟时固有存在的多项不足[12-13]。因此，引入辐射模型并以空间可达性测度对其进行改进[14-15]，研究高速铁路建设对于区域人才流动的影响，按照流入、流出2个方面对其叠加效应进行论证。

经过相关研究严格的逻辑理论演化推导，当前较为通用的辐射模型方程表达式为

式中：Qij为i，j节点之间预期人才流动强度；si，ej分别为流出节点i和流入节点j的总人才规模；Rij为i，j之间人才流动的影响范围总人才规模，具体范围以流出节点为圆心，两节点距离为圆的半径，并剔除i，j两节点；Qi为i节点的流动人才数，以流动人口比重进行测算。

同时，考虑到由于既有模型影响范围以均质理想空间为基础，忽略人才流动行为是以真实的地理空间为载体，受区域交通设施、地质条件、土地开发等多种因素及其分布特征的交错影响，基于空间地域的差异性，引入空间可达性利用出发节点的等时圈空间确定人才流动的异质性影响范围，其表达式为

式中：为节点i到j的异质影响范围总人才规模；Qη为异质影响范围内η节点的人才规模；η代表区域内除i，j之外的其他节点，η= 1，2，…，n且η≠i，j；tiη为i节点到其他节点η的旅行时间；tij为节点i到j的旅行时间。

2.3 研究步骤

采用经济联系势能模型及改进辐射模型主要步骤如下。

步骤1：根据区域各节点三产结构统计数据，测算各节点间产业结构差异度。

步骤2：基于各节点人口规模、GDP统计数据，测算区域各节点间经济联系强度。

步骤3：以节点间产业结构差异度、经济联系强度为基础，测算各节点间经济联系势能。

步骤4：根据经济联系势能阈值，确定区域人才流动联系节点对。

步骤5：综合确定高速铁路开通后节点间空间可达性，并采用等时圈空间确定人才流动异质性影响范围。

步骤 6：应用改进辐射模型测算各节点对间高速铁路开通后双向人才流动强度，叠加并比较分析高速铁路对区域人才流动的叠加效应。

3 案例分析

成渝高速铁路(成都东—重庆)沿途分布有成都东、简阳南、资阳北、资中北、内江北、隆昌北、荣昌北、大足南、永川东、璧山、沙坪坝、重庆等11个车站，是构建成渝1小时快速交通圈，充分发挥成都、重庆两大国家中心城市辐射作用，缩短成渝经济带城市群之间的时空距离，带动沿线城市化发展的重要支撑。因此，以成渝高速铁路沿线成都、资阳、内江、重庆等市级单位节点为研究对象，获取其人才相关面板数据分析成渝高速铁路对区域人才流动的叠加效应。

（1）产业结构差异度。应用公式⑴、公式⑵，并结合相关统计数据，计算成渝高速铁路沿线各节点间产业结构差异度如表1所示。

表1 成渝高速铁路沿线各节点间产业结构差异度Tab.1 Industrial structure differences among nodes along Chengdu-Chongqing high-speed railway

（2）经济联系强度。应用公式⑶，计算成渝高速铁路沿线各节点间经济联系强度如表2所示。

表2 成渝高速铁路沿线各节点间经济联系强度Tab.2 Economic relation force among nodes along Chengdu-Chongqing high-speed railway

（3）经济联系势能。结合表1和表2计算结果，应用公式⑷计算得成渝高速铁路沿线各节点间经济联系势能如表3所示。

表3 成渝高速铁路沿线各节点间经济联系势能Tab.3 Economic contact potential energy among nodes along Chengdu-Chongqing high-speed railway

（4）人才流动联系节点对确定。根据区域经济社会发展及联系程度，设置经济联系势能阈值取为10，从而确定成渝高速铁路沿线人才流动联系节点对如表4所示。

表4 成渝高速铁路沿线人才流动联系节点对Tab.4 Node pair of talent flow along Chengdu-Chongqing high-speed railway

（5）人才流动强度。综合应用公式⑸、公式⑹，结合人才相关面板数据进行测算，成渝高速铁路沿线各节点间人才流动强度如表5所示，成渝高速铁路沿线人才流动的叠加效应如表6所示。

在成渝高速铁路沿线的成都、资阳、内江、重庆等节点中，成渝城市群核心城市重庆、成都的人才流出流入叠加效应值为负值，即核心城市体现出“虹吸效应”，其人才中心地位愈发重要，而资阳、内江等次级节点城市体现出“涓流效应”，其人才节点地位日趋下降。以资阳为例，资阳市历年人口规模分布如图1所示，资阳市历年人才规模分布如图2所示。根据2012—2016年历年资阳市历年人口规模分布和资阳市历年人才规模分布统计数据，2015年底成渝高速铁路开通后，2016年资阳市人口及人才规模均呈现出明显的下降。因此，成渝高速铁路开通后使得沿线各节点人才流动形成马太效应，为均衡区域整体发展水平，急需加以政策引导等综合措施，以实现高速铁路开通区域的经济社会协同发展。

表5 成渝高速铁路沿线各节点间人才流动强度Tab.5 Intensity of talent flow among nodes along Chengdu-Chongqing high-speed railway

表6 成渝高速铁路沿线人才流动的叠加效应Tab.6 The superimposed effect of talent flow along Chengdu-Chongqing high-speed railway

图1 资阳市历年人口规模分布Fig.1 Population size distribution over the years in Ziyang

图2 资阳市历年人才规模分布Fig.2 Talent size distribution over the years in Ziyang

4 结束语

高速铁路的建设是交通运输现代化的先进体现，是当前区域可达性提升的最有利措施，已成为各地区基础设施建设的重要着力点，各地争先推进措施争取高速铁路覆盖。然而，高速铁路在促进沿线城市经济社会发展的同时，对区域内所有节点人才聚集方面并不一定是正向带动效应。因此，各地尤其是区域次级及以后节点，在争取高速铁路快速建设的同时，应采取强有力的政策防范措施，保持稳定的人才流入规模，带动经济社会正向发展，真正获得高速铁路建设带来的交通红利。