高级人力资本跨省流动、要素多样化集聚与城市技术创新

从要素空间配置视角切入，实证考察2000—2015年期间，高级人力资本跨省流动对城市技术创新的基准影响和基于文化多元化、技能多样性的集聚机制，研究发现：外省高级人力资本流入比每增加1%，城市技术创新水平平均提高0.75%，但也部分削弱了本省高级人力资本的创新效应；进一步，中介效应分析显示，要素市场可利用的文化多元化和技能多样性是助推外省高级人力资本孵化技术创新的外部性渠道；城市异质性分析还表明，外省高级人力资本对中心城市技术创新的孵化主要依赖技能多样性，而对非中心城市，上述技术创新的孵化过程更依赖文化多元化。

一、引言

提升城市技术创新水平是我国经济进入新常态的重要任务。《“十三五”国家科技创新规划》明确指出，要充分发挥城市在区域创新中的主体作用，着力打造一批具备强大辐射能力的创新增长极。而人力资本是影响城市创新的重要要素，近年来，宁波、广州等城市相继出台面向三省一市①的社保互认政策，吹响城市跨省抢人的号角。作为政策响应的结果，高级人力资本正发生大规模跨省流动。2000—2015年期间，跨省流动的高技能人数占比从原来的9.43%增至2015年的13.2%。②由此导出的问题是：高级人力资本跨省流动能否带动我国城市实现技术创新飞跃？

当前，关于高级人力资本流动与区域技术创新的研究存在两个明显偏向：一个偏向考察某类高级人力资本流动对区域创新的直接影响。比如：Bahar等聚焦发明家，发现移民发明家的数量每增加一倍，接收国在特定技术上获得专利优势的可能性要高出25%～60%。［1］然而Moser等和Borjas分别聚焦化学和数学领域，发现移民美国的化学家和数学家促进专利产生的方式是转移效应而非创新溢出效应。［2］［3］但Bratti and Conti发现任意类型的技能移民均无益于意大利的区域创新。［4］与此同时，另一个偏向考察人力资本流动对区域技术创新的实现机制。比如：王林辉和赵星证实，研发类人力资本流动通过加强产业多样化集聚激发城市创新活力。［5］Oomen进一步研究发现，在相关多样化产业中，高技能移民发挥的技术创新作用大于无关多样化领域。［6］

总体上，既有关于高级人力资本流动对区域技术创新的研究主要停留在发达国家且结论存在一定分歧。笔者认为，部分原因在于，聚焦某类高级人才的特定知识流未必满足区域创新演进的要求；更为重要的是，溢出外来(省)高级人力资本携带的隐性知识并不只依赖于产业多样化本身，还与产业格局造就的要素多样化集聚密不可分。为此，本文聚焦劳动力市场，实证考察了高级人力资本跨省流动对技术创新的直接影响以及基于文化多元化和技能多样性的作用机制。

二、理论分析与假设提出

（一）高级人力资本跨省流动对城市技术创新的直接影响

研究发现，高级人力资本跨省流动对城市创新能力的直接影响主要体现在知识溢出和人力资本池更新两个方面。

外省高级人力资本通常以就业或创业的形式渗透至接收城市［7］，这增加了外省与本省人才的面对面机会，有利于自身隐性知识的转移、扩散和溢出。不断涌入城市的外省高级人力资本优化了人力资本池。自我选择机制表明，总体上，外省高级人力资本更具创造力也更年轻，他们不仅掌握本土人才所不具备的稀缺知识和技能，而且投入在研发中的精力也更多，因而有利于加快创新生产速度。［8］此外，外省高级人力资本作为企业家的重要来源，大量涌入城市有利于更多高科技企业的创立。

与此同时，随着外省高级人力资本的强势流入，消极禀赋效应可能如期而至。因为更多的外省高级人才与本地人才拉大了工资差距和技能差距，阻碍本土技能的形成，进而挤出本地高技能人才。［9］Agrawal等研究证实，移民美国的印度技能人才在帮助印度发明家保持创新生产率的同时削弱了当地知识网络，其中不乏具有较高生产力的本土人才。［8］据此，提出如下假说：

H1:高级人力资本跨省流动能显著助推中国城市技术创新，但一定程度上削弱了本省高级人力资本的创新效应。

（二）多样化外部性的内涵及中介作用

Jacobs最早提出多样化集聚理论［10］，他将新知识视为关联但不同思想的重组，并强调这种关联思想重组源自相近的产业，因而产业多样化有助于知识溢出并促进了创新。值得注意的是，创新技术的日益复杂使得越来越多发明依赖开放环境中的人才流动。类似于产业多样化集聚的创新原理，我们不禁思考：当关联思想重组源自不同企业、不同行业的人才时，城市要素市场的多样化集聚能否成为加速外省高级人力资本创新效应的引擎？本部分聚焦其中的文化多元化与技能多样性作进一步探究。

1.文化多元化集聚的内涵及中介作用。文化是指某一社会群体成员共同持有的思维方式、行为模式及沟通语言等。Page进一步将它们概括为文化认知力，强调这种文化认知力与出生环境中独特的制度、行为习惯高度相关。［11］可见，劳动力出生地能全面反映这种独特的文化认知力。聚焦中国，不同省份的人才亦有鲜明的文化认知差异。比如，蕴含齐鲁文化的山东人往往循规蹈矩、勇敢务实；而深受岭南文化熏陶的广东人则思想开放，倡导经验主义。换言之，不同省份的地域文化在每个中国人身上留下独特胎记。因此，本文借鉴张萃的做法［12］，以省、直辖市、自治区为文化界限，将文化多元化集聚定义为每个城市所含劳动力省份户籍的多样性。

作为多样化集聚的重要表现，文化多元化对高级人力资本跨省流动的创新中介作用体现在以下三个方面：

第一，文化多元化加速了外省高级人力资本的知识溢出。由于不同省域文化的人才具有不同的认知能力，因而对问题的看法和理解有所差别。［12］当他们在工作场所互动，这种认知差异产生的“创造性摩擦”类似于头脑风暴，有助于新想法、新知识的产生。［13］不仅如此，天然的信任基础使得外省人才倾向用同乡网络（比如温州商会）进行交流和合作。相应地，当城市的人才包含更多省域文化时会形成多个同乡网络渠道，从而加速知识的跨行传播、改善城市创新绩效。

第二，文化多元化提高了城市企业的创新生产率。城市人力资本池的文化越多元，越有利于企业形成多元化的管理团队。这种管理团队往往具备较高的创新管理能力，他们利用彼此观点、知识形成集体智慧，较快地找到创新管理的最优方案，从而提高创新生产率。通常，他们比相同文化的管理团队更具创新效率。［14］

第三，文化多元化营造了良好的创新氛围。外省高级人力资本集聚形成的文化多元化有助于营造一种包容的氛围，吸引更多有创造力的外省人才到城市集聚。［15］反过来他们又吸引和培育了更多创新科技产业，进而增强城市技术创新水平。据此，提出如下假说：

H2：高级人力资本跨省流动能利用城市文化多元化集聚提升技术创新水平。

2.技能多样性集聚的内涵及中介作用。关于技能多样性集聚的内涵，学界尚未形成统一认识。Berliant and Fujita认为它的本质是异质性知识的多样性。［16］而李后建和刘培森则从生产角度强调技能多样性更多体现在丰富的实践经验上。［17］Bosetti等进一步发现，不同受教育水平的劳动力往往在知识学习、经验积累等方面存在差异。［18］可见，学历等级很好体现出技能(知识、经验)的异质性程度。因此，本文将技能多样性集聚定义为城市中劳动力学历等级的多样性。

总体上，技能多样性对高级人力资本跨省流动的创新中介作用主要体现在研发及生产环节的技能互补效应。一方面，技能多样化的人力资本池能降低专业技能的搜寻成本，便于外省研究员找到与其技能互补的研究伙伴，通过技术交流和研发合作等方式实现高-高形态的技能匹配效应，从而增强企业吸收前沿知识的能力，加快新理念的形成速度。与此同时，新理念向新产品、新发明的转换还依赖企业的创新生产过程。技能多样化的人力资本池便于企业增加更多专业、不同经验的外省人才，增加生产部门问题求解的可用信息并强化探索式创新生产。［16］据此，提出如下假说：

H3：高级人力资本跨省流动能借助技能多样性集聚提升城市技术创新水平。

三、研究设计

（一）计量模型设定

我们设定如下计量模型群对前文提出的假说进行实证检验。

其中，lnPatct代表t年城市c的技术创新水平；Mahcct是t年跨省流入城市c的高级人力资本；div_culturect和div_skillct分别代表文化多元化及技能多样性集聚水平；Controlsct表示一系列控制变量，包括本省高级人力资本、城市开放水平、创新知识储备、政府创新支持、人口密度、产业结构及经济发展水平。其中，式(1)用于检验H1，联合式(1)(3)(5)用于检验H2，而联合式(1)(2)(4)可验证H3。

（二）变量测度与数据来源

1.城市技术创新(lnPat)。有部分研究以R&D经费支出、R&D人员数等指标衡量，也有用综合创新指数加以度量［19］，但更多还是以专利授权数量来测度。因此，本文以人均专利授权数衡量城市技术创新。

2.高级人力资本跨省流动(Mahc)。具体测算过程详见式(6)：

式（6）中Lcj、LcjM、LcjN分别表示城市c第j类受教育程度的劳动力总数、外省劳动力数量及本省劳动力数量，j=1、2、3、4、5分别表示未上学、小学、初中、高中(中专)、大专及以上5类学历等级,Lc5M是城市c中外省的大学生劳动力③数量，H5表示大专以上劳动力的受教育年限，参考邓飞等［20］做法，将其赋值为16。

3.中介变量：文化多元化集聚(div_culture)和技能多样性集聚(div_skill)。参照Ottaviano［21］及Zhang［22］做法，使用分离指数测度两种多样性。其中式(7)测度文化多元化，ecit表示t年城市c来自省份i的劳动力占比，i=1、…、31表示31个省市自治区；式(8)测度技能多样性，Tcj是c市第j类技能等级的劳动力占比，j=1、2、3、4、5、6、7分别表示文盲、小学、初中、高中、大专、本科及研究生7类技能等级。两个指数取值均在0-1间，越接近1表示相应多元化程度越高。

4.控制变量。本省高级人力资本(Lahc)的测算过程详见式(9)，其中，Lc5N表示城市c本省的大学生劳动力数量；城市开放水平以实际使用外资额度占全市生产总值的比值(FDI_share)和公路货运量(lnFreight)衡量；创新知识储备(lnUniversity)用高等院校数量衡量；政府创新支持(ST_Spend)用科学技术教育财政支出比衡量；产业结构水平(Indus)以第三产业增加值占生产总值的比值测度；人口密度(lnPop_Den)以城市常住人口数与行政面积之比表示；经济发展水平(lnPCGDP)以城市人均GDP衡量。

5.数据说明。本文的实证样本属于等时距面板数据，时间维度包括2000年、2005年、2010年及2015年四个节点年度，个体对象涵盖中国291个地级市。其中，度量城市技术创新的专利数据来自国家知识产权局，该数据库包含291个地级市2000年、2005年、2010年及2015年申请的所有专利(发明专利、实用新型专利、外观设计专利3大类)；高级人力资本跨省流动、本省高级人力资本的原始数据来自2000年、2010年《全国人口普查微观抽样数据》以及2000年、2015年《全国1%人口抽样调查微观数据》；其余变量的数据均来自2001年、2006年、2011年及2016年《中国城市统计年鉴》。最终，在对绝对变量取对数后得到以下实证变量，相应描述性统计分析如表1所示。

表1 主要变量的统计特征

四、实证分析

（一）高级人力资本跨省流动对技术创新的基准回归

表2(1)-(3)列依次汇报外省、本省高级人力资本对城市技术创新的混合回归、双固定效应及随机效应回归结果。其中，Mahc的系数依次为0.0125、0.0075、0.0115，Lahc的系数依次为-0.0015、-0.0009、-0.0014，两组系数均通过1%显著性水平。可见，高级人力资本跨省流动积极助推城市技术创新，但部分削弱了本省高级人力资本的创新效应，H1成立。进一步，chow检验F值4.63大于5%的临界值水平，强烈拒绝混合回归的原假设；Sargan-Hansen检验则拒绝了随机效应的原假设。即和(1)(3)相比，(2)的结果更可信，其意义为，外省高级人力资本流入比每增加1%，平均而言，城市整体技术创新水平提高0.75%。

（二）内生性问题及其处理

由于无法穷尽所有技术创新的影响因素，因而高级人力资本跨省流动与城市技术创新间可能存在反向因果关系。比如包容性作为城市软实力的重要方面很难被观测到，但包容性越强的城市往往创新气氛越好，反过来会吸引更多外省高级人力资本流入。对此，本文采取份额转移法构造两个工具变量外省初级人力资本(IV_PHC)和中级人力资本(IV_IHC)以缓解其中的内生性问题，具体步骤参考Zhang［22］研究。构建理由如下：第一，高-低技能互补效应认为，高技能劳动力通常需要与中低技能劳动力相互配合才能提高生产效率，若中低技能人口引进得不到满足，高技能人才的空间集聚效应也会随之减弱。因此，该组工具变量满足相关性条件；第二，外省初、中级人力资本掌握的技能层次较低，难以对创新产出产生直接影响，因而满足外生性条件。

表3报告了高级人力资本跨省流动对城市技术创新的两阶段回归结果。从第一阶段结果看，IV_PHC和IV_IHC的系数分别为2.0958和0.0059，且两者均在1%水平上显著。可见，外省初级及中级人力资本与高级人力资本跨省流动呈显著正相关，详见表3(3)列。与此同时，表3(1)列和(2)列分别汇报OLS和GMM两种方法下第二阶段的回归结果，Mahc对技术创新的系数分别为0.0134和0.0161略高于双固定效应模型的结果且两者在10%水平下积极显著。此外，工具变量相关检验表明，IV_PHC和IV_IHC不仅通过外生性检验，而且强烈拒绝不可识别及弱工具变量的原假设，因而工具变量回归结果有效且可信，再次支持H1的论断。

（三）多样化集聚机制检验

我们用逐步法作中介效应分析，以验证文化多元化和技能多样性两种集聚机制的存在性。参考温忠麟的建议，在式(1)总效应α1显著的前提下，若式(3)的β1和式(5)的ρ1均显著，则说明文化多元化是高级人力资本跨省流动助推城市技术创新的中介机制［23］；同理，若式(1)的α1、式(2)的σ1及式(4)的δ1均显著，则证明技能多样性是高级人力资本跨区流动助推城市技术创新的中介机制。需要说明的是，表2(2)列已证实总效应是积极显著的。因此，本部分将重点检验(β1,ρ1)及(σ1,δ1)两组系数的显著性，具体结果如下：

表3 2000—2015年高级人力资本跨区流动对城市技术创新的工具变量回归结果

1.文化多元化集聚的中介效应。由表4(1)列可知，高级人力资本跨省流动对城市文化多元化的回归系数β1为0.0016并在1%水平下显著；同时，表4(2)列显示，文化多元化对城市技术创新的回归系数ρ1为2.0730，且在1%水平下积极显著，假设H2成立。即文化多元化集聚在高级人力资本跨省流动推动城市技术创新的过程中起到部分中介效应。这意味着不同省域文化的高级人力资本集聚城市，将为城市带来多样化的认知能力，是外省高级人力资本促进城市创新的重要渠道。

2.技能多样性集聚的中介效应。由表4(3)列可知，高级人力资本跨省流动对城市技能多样性的回归系数σ1为0.0002并在10%水平下显著；与此同时，表4(4)列显示，技能多样性对城市技术创新的回归系数δ1为3.2349且在1%水平下积极显著。可见，假设H3成立，即不同省域的高级人力资本集聚城市，为城市带来多样化的技能构成，增强了研发及生产环节的技能互补效应，亦是高级人力资本跨省流动促进城市创新的重要渠道。

（四）城市异质性分析

我们从全局角度证实高级人力资本跨省流动推动城市技术创新的直接渠道和两种多样化集聚机制。值得注意的是，基准研究表明外省高级人力资本的创新嵌入一定程度挤出了本省高级人才的创新效应。可见，跨省高级人力资本在不同城市的创新配置有待进一步改善。为此，我们将城市样本分为中心城市和非中心城市，对上述渠道作异质性分析。

表4 文化多元化集聚、技能多样性集聚的中介效应检验

表5 不同城市级别异质性分析

表5(1)列报告了高级人力资本跨省流动对中心城市技术创新的综合影响。其中，Mahc、div_culture和div_skill对中心城市技术创新的边际影响依次为0.0027、1.3150及3.6840，三者在5%水平下显著成立。可见，在中心城市，技能多样性集聚是助推外省高级人力资本孵化技术创新的主要渠道，其次是文化多元化，最后是直接作用。与此同时，表5(2)列汇报高级人力资本跨省流动对非中心城市技术创新的综合影响。其中，Mahc、div_culture和div_skill对技术创新的边际贡献依次为0.0074、2.7150和1.5620，且三个系数在10%水平显著成立。可见，在非中心城市，文化多元化集聚是助推外省高级人力资本孵化技术创新的主要渠道，其次是技能多样性，最后是直接作用。

为什么中心城市的技术创新更依赖要素市场的技能多样性集聚，而小城市更依赖文化多元化集聚？异质性存在的原因在于，中心城市产业的相关多样化程度较高，更有利于外省高级人才隐含技能的跨行溢出，比如通过研发合作方式将不同技能外溢于相近产业间，因而企业更易获得适宜且多样的外部技能，这不仅增强了研发环节高-高技能匹配效应，促进发明的问世；而且加强了生产环节高-低技能匹配效应，提高了创新理念向创新产出的转化速度。相比之下，非中心城市产业相关多样化程度较低，外省高级人力资本更倾向用多元化的文化制造创造摩擦，暗含其中的异质性知识通常反映各省人才的生活习惯、商品偏好及思维方式，有利于形成制造新商品、新服务所需的新思想和新理念。

五、结论与政策建议

（一）结论

当前，中国经济正处于由要素驱动向创新驱动转型的攻坚阶段，而释放人才红利对技术创新的潜能是践行创新驱动战略的重要抓手。为此，本文借助等时距（每5年）面板数据，实证估计了2000—2015年，高级人力资本跨省流动对中国城市技术创新的直接影响及基于文化多元化、技能多样性的外部性机制，得到如下启示性结论：

第一，高级人力资本跨省流动有效提升了中国城市的整体技术创新水平。具体而言，外省高级人力资本流入比每增加1%，城市技术创新水平平均提高0.75%，但也部分削弱了本省高级人力资本的创新效应。

第二，中介效应分析表明，城市要素市场的文化多元化集聚和技能多样性集聚是助推外省高级人力资本孵化各类技术创新的重要引擎。第三，城市异质性分析进一步发现，在中心城市，技能多样性是助推外省高级人力资本孵化技术创新的主要渠道；而在非中心城市，文化多元化则是助推外省高级人力资本孵化创新的主要渠道。

（二）政策建议

第一，破除人才跨省流动的制度壁垒，激发外来高级人力资本的创新活力。一方面，各级城市应积极响应《关于促进劳动力和人才社会性流动体制机制改革的意见》，切实松绑异地人才的落户限制，有效破除高级人才跨省流动的户籍壁垒。目前，劳动力市场分割视角下，各地区对高级人力资本集聚只有“锁定效应”，知识质量溢出促进产业结构升级的通道并不顺畅。［24］另一方面，进一步完善城市间的交通条件，提高高层次人才的流动效率，营造创新要素自由流动的良好外部环境，进而最大限度释放高级人力资本跨省流动对技术创新的孵化作用。

第二，吸纳多元化外省人才，提高创新产出孵化效率。各级城市应努力构建包容开放的创新环境，促使不同省份文化和技能背景的人才形成互动合作的有机整体，增强人才互融共享产生的创新溢出作用。

注释：

①三省一市指浙江省、江苏省、安徽省和上海市。

②全国流动人口数以及大专以上高技能流动人口占比来自国家统计局《人口普查数据库》。

③大学生劳动力是指年龄在16—65周岁之间拥有大专以上学历的合法劳动力。