集聚与创新：从人才流动体察全国统一大市场建设

李宜达，王方方

（1．汕头大学商学院，广东汕头 515063；2．广东财经大学中观经济学研究中心，广东佛山 528100；3．广东财经大学数字经济学院，广东佛山 528100）

引言

改革开放以来，区域之间的相互竞争在推动中国经济快速增长的同时，也不断影响着区域资源与人口的空间布局，而人口的跨区域流动则改变了区域发展的比较优势和区域竞争的基本格局。研究表明，人口跨区域自由流动有利于促进区域收入的提高和就业机会的增加[1]。伴随着人口的跨区域流动，人口在某些区域集聚是自然而然的经济现象。传统思维认为，人口过度集聚是造成我国区域经济发展不平衡问题的主要因素，不利于我国经济社会的总体运行效率，并由此提出了人口调控的观点[2-4]。然而，现有研究发现，当前我国区域人口集聚规模实际上低于美国、英国、日本等世界主要发达国家的平均水平[5-6]，同时也并未达到区域发展的最优规模，即并不存在人口过度集聚的问题[1]。人口适度集聚实际上有利于降低区域市场交易费用，扩大区域市场规模，从而促进区域专业化分工和产业结构优化[7-8]。人口规模细碎化反而会对区域经济发展产生抑制作用[9]。

现阶段中国经济定调高质量发展，经济建设从过往注重“人口红利”逐渐转向强调“人才红利”。人才集聚作为人口集聚的重要表现形式，对于新时代中国区域经济建设发挥着日益重要的作用。首先，人才集聚对于区域经济具有长期拉动作用[10]；其次，人才集聚有利于推动区域经济的高质量发展[11]；最后，人才集聚还能够有效促进区域全要素生产率的增长[12]。有关人才集聚与区域发展之间关系的研究主要集中在人才集聚对于区域经济的影响方面，也有少量文献开始关注人才集聚与区域生产效率之间的关系，而对人才集聚与区域发展能力特别是区域创新能力之间的关系考察则鲜有涉及。区域创新能力是区域竞争优势的重要来源，对于推动区域发展动能转换进而实现区域经济高质量发展具有重大意义。现有文献对于区域创新能力的影响因素分析，大多从金融供给和财政扶持等宏观因素[13-14]、产业结构和制度环境等中观因素[15-16]以及高等教育和企业竞争等微观因素[17-18]展开分析。虽然近年来也有文献开始关注人口因素特别是人口规模对于区域创新能力的影响，但却较少关注人才流动对于区域创新能力的重要作用。

在已有文献的基础上，本文尝试从人才空间分布的视角对区域创新能力进行考察，以加深对区域创新能力建设的理解，同时进一步阐释人口自由流动特别是人才跨区域流动对于建立全国统一大市场进而实现整体经济运行效率提升的重要意义。

一、理论框架与研究假设

（一）理论框架

按照区域经济发展规律，资源要素在市场客观作用下，往往会呈现出从欠发达地区逐渐流出，并不断向发达地区集聚的现象。而人口的跨区域流动亦是如此。即使存在户籍制度阻碍和地区市场零碎分割问题，我国人口在市场力量作用下依然向经济发达的沿海地区和大城市不断集聚。表1将我国不同城市常住人口数与户籍人口数之差作为描述人口流动方向的指标（正值即为人口流入地，负值即为人口流出地），反映了我国中西部省份人口大量向京津冀、长三角、珠三角等经济发达地区流入的现象。

表1 2015年中国人口流入和流出前10位城市

人才作为经济社会发展的重要资源，在市场力量推动下，也会向优势区域不断集聚。在传统思维中，人口和人才向少数地区集聚的趋势往往会被视为区域发展失衡的诱因。然而，经济平衡发展更重要的是要实现人均意义上的收敛，在做大经济总量“蛋糕”的同时，分好人均“蛋糕”，而非以区域总量为评价视角追求“平均”分配。在人口和人才集聚的过程中，一方面中心区域作为人口流入地，其产业对劳动力等生产要素的需求得以满足，制造业和与之相配套的服务业能够实现充分发展；另一方面周边区域作为人口流出地，其土地等资源得以整合并投入规模化生产，进一步提高了资源利用效率。从人均产值上看，区域经济实则是在集聚中走向人均意义上的收敛[19]。而要建立全国统一大市场并进而充分发挥我国超大规模市场优势，关键在于顺应经济发展客观规律，科学把握人口和人才的流动趋势，具体思路见图1。

图1 以人口流动规律为参照系的全国统一大市场建设思路

人口和人才的流动方向，本质上反映的是不同区域的比较优势和发展诉求。对于区域经济建设来说，科技创新是推动当地产业转型升级、实现经济可持续发展的关键驱动力。而科技创新需要规模效应作为支撑，特别是人才规模对于区域创新来说，正变得日益重要。因此，在建设全国统一大市场的背景下，考察人才集聚对于区域创新能力的影响，既具有理论探讨价值，又具有现实参考意义。

（二）研究假设

科技创新是一项对资金、人才、环境等因素要求较高的长周期、高风险活动。科技创新行为的推进，往往需要保持一定的要素投入规模。研究表明，我国的科技创新主要依靠的是规模效应，规模效应的改善推动我国科技创新水平的不断提高[20]。从空间结构视角来看，区域规模的扩张能够在促进资源集聚的过程中增强区域创新绩效，提升创新要素配置效率[21]。而人口集聚即人口规模增加是区域规模扩张的关键环节。人口集聚有助于提高集聚区域的创新能力，并在一定程度上强化多样化集聚对区域创新的促进作用[22]。而人才集聚作为人口集聚的重要表现形式，对区域创新能力也应发挥着明显的提升作用。

鉴于此，本文提出了假设H1：在控制其他因素的情况下，区域的人才集聚程度越高，该区域的科技创新能力越强。

长期以来，外界普遍认为人口集聚必然导致人口流入地产生交通拥堵、环境污染以及房价高企等区域生活成本抬升问题。然而，近几年经济学界通过实证发现，人口流入地面临的这些问题实际上和人口规模的关联并没有那么强[5,23-24]，例如相关研究表明，当城市人口规模增加1倍时，生活成本只增加约9.52%，即由人口规模扩大所引致的生活成本增加的幅度实际上非常小[6]。因此，问题的关注点不应是控制人口流入、限制人口集聚，而是应放在这类问题对于区域发展的影响机制上。因此，有必要考察在纳入生活成本的考量下，人才集聚对于区域创新是否具有不同的影响效果。如果假说H1成立，那么在纳入区域生活成本的分析框架下，人才集聚对于区域创新能力的影响应该有所差异，而这种差异可能源于集聚的正面作用所能够对冲其负面影响的有效程度。

鉴于此，本文提出了假设H2：在控制其他因素的情况下，人才集聚会弱化生活成本对于区域创新能力的不利影响。

二、变量设置与实证方法

（一）变量选择及定义

1.被解释变量——区域创新能力（Innov）。现阶段，学术界对于区域创新能力的定量分析主要从区域创新投入和区域创新产出两个维度进行衡量。然而，考虑到区域创新投入可能会受到地区外包、盈余管理等因素的影响，以及现有公开数据库对于区域创新投入的统计仍存在较多错误与缺失，故认为区域创新投入统计指标的真实性有待考察。而区域创新产出，特别是区域专利数量，可以提供有关区域无形资产即市场价值的必要信息，能够较好反映区域的创新产出能力。基于此，本文从区域的专利申请数量（Innov1）和专利授权数量（Innov2）两个方面对区域创新能力展开探究。

2.解释变量——人才集聚程度（Talent）。人才集聚程度（Talent）是本文关注的主要解释变量。参照郭鑫鑫和杨河清的做法[25]，本文采用18岁以上人口中大专以上学历人口作为人才的衡量标准，以保持统计资料的一致性与完整性。为了反映人才的空间分布情况，本文借鉴区位熵的比较逻辑，采用如下公式对区域人才集聚程度进行计算：

其中，Ti表示区域i中18岁以上人口中大专以上学历人口，Pi表示区域i的总人口，故Ti/Pi反映的是区域i的人才密度；T表示各区域18岁以上人口中大专以上学历人口之和，P表示各区域的总人口之和，故T/P反映的是总体的人才密度。Talent指标越大，说明该区域的人才集聚程度越高。

3.控制变量。立足于命题考察的需要，本文选取如下变量作为控制变量：（1）区域经济特征变量。这一层面的变量包括反映区域经济发展水平的统计指标——人均GDP，反映区域经济活跃程度的统计指标——外商直接投资额，以及反映区域经济产业结构的统计指标——第三产业增加值占GDP比重。已有研究表明，经济发展水平越高的地区，其创新能力往往越强[26]。而经济越活越的地区，其外商直接投资额往往越高，区域创新和发展的机会也会越多[14]。与此同时，区域产业结构能够反映一个地区的经济发展方式，对于区域创新能力具有较大的影响[15]。（2）区域科技特征变量。这一层面的变量包括反映区域科技教育水平的统计指标——普通高等院校数量，反映区域科技支出水平的统计指标——地方财政科学技术支出，以及反映区域科技创新氛围的统计指标——技术市场成交额。现有研究表明，教育对于科技创新具有重要促进作用，特别是高等院校能够为区域创新营造良好的智力环境与文化氛围[17]。而科技创新特别是基础研究方面的创新，需要地方政府积极有为，保证地方财政在科研投入方面的支持力度[14]。此外，区域技术要素的流动性和活跃度的提升，也有利于促进区域创新资源配置效率的提高，从而增强区域创新能力[18]。

4.数据来源与描述统计。本文数据来源于《中国统计年鉴》和国家统计局官方网站。在数据选择方面，本文选择的是中国大陆地区除西藏外的30个省（市、自治区）在2007—2014年的数据。在数据处理方面，为确保数据分析的平稳性，本文数据均做对数化处理，变量中涉及价格的因素均以2007年为基期利用GDP平减指数进行折算处理。各变量的具体定义及其样本统计特征如表2所示。

表2 变量设置与样本统计特征

（二）模型设计

基于前文提出的假设H1，本文构建如下计量模型进行检验：

模型（1）中，被解释变量Innov代表区域创新能力；Talent为解释变量，表示人才集聚程度；Control为一系列控制变量，包括区域经济特征变量和区域科技特征变量；β为回归系数，μ用以控制省份固定效应，λ用以控制年份固定效应，ε为随机扰动项。根据前文提出的假设H1，预期β1＞0，即人才集聚程度越高，区域创新能力越强。

基于前文提出的假设H2，本文构建如下计量模型进行检验：

模型（2）中，新增的变量Cost为区域生活成本的代理变量。借鉴郭鑫鑫和杨河清（2018）的做法[25]，本文选取商品房平均销售价格与城镇居民可支配收入之比作为衡量区域生活成本的代理变量。Talent×Cost是人才集聚程度与区域生活成本的交互项。根据前文提出的假设H2，预期β2＜0，即人才集聚能够弱化生活成本对于区域创新能力的不利影响。

（三）内生性分析

对于本文考察的命题，关注变量即区域的人才集聚程度可能是内生的。为克服由遗漏变量和反向因果所导致的内生性问题，本文采用面板固定效应模型和工具变量法进行估计。对于不随时间变化的遗漏变量，面板固定效应模型能够有效克服由此带来的内生性问题。而工具变量法既能够解决随时间变化的遗漏变量所带来的内生性问题，也能够克服反向因果所带来的内生性问题。在工具变量上，本文选取地区的博物馆参观人次作为工具变量。通常而言，一个地区的人才集聚程度越高，该区域的文化氛围往往会越浓厚，相应地会更加重视精神生活质量的提升，地区的博物馆参观人次也会更多，因此满足工具变量相关性的要求。与此同时，地区的博物馆参观人次取决于当地的文化条件，这种文化条件对于区域的创新氛围有所影响，但一般而言不会直接作用于区域的科技创新能力，故满足工具变量外生性的要求。基于此，使用地区的博物馆参观人次作为区域人才集聚程度的工具变量是合适的。

三、实证结果与分析

（一）基准回归结果：假设H1的检验

首先，本文对工具变量的外生性进行检验。为验证其外生性，本文借鉴方颖和赵扬的方法[27]，将工具变量与人才集聚变量同时对区域创新能力进行回归。如果工具变量仅通过人才集聚变量来影响区域创新能力，那么在控制人才集聚变量的情况下，工具变量应该对区域创新能力不具有显著影响。表3结果显示，在控制了人才集聚影响后，工具变量（地区的博物馆参观人次）对于区域创新能力没有显著影响，满足外生性要求。

表3 工具变量外生性检验

在探讨人才集聚程度与区域创新能力的关系命题时，本文使用人才集聚指标对区域的专利申请数量和专利授权数量两个指标分别进行回归，同时加入了必要的控制变量。表4分别报告了普通最小二乘法（OLS）、面板固定效应（FE）以及面板固定效应加上工具变量（FE+IV）的估计结果。

表4结果显示，不论是采用专利申请数量（Innov1）还是采用专利授权数量（Innov2）来衡量区域创新能力，人才集聚程度（Talent）在第（1）列和第（4）列OLS的回归系数均在1%的统计水平上显著为正，初步说明人才集聚有助于提升区域创新能力。基于遗漏变量和反向因果问题所产生的潜在内生性偏误，表4的第（2）列和第（5）列报告了平衡面板固定效应的估计结果。人才集聚程度（Talent）在以专利申请数量（Innov1）来衡量区域创新能力和以专利授权数量（Innov2）来衡量区域创新能力两种情形下，系数均为正且在1%的统计水平上显著。进一步证实了人才集聚程度越高，区域创新能力越强。表4的第（3）列和第（6）列报告的是面板固定效应加工具变量的估计结果。第一阶段的回归结果表明，地区的博物馆参观人次是区域人才集聚程度的一个有效工具变量。与此同时，总体回归结果显示，两种情形下的人才集聚程度（Talent）估计系数均在1%的统计水平上显著为正。上述回归结果表明，人才集聚显著提升了区域的科技创新能力，进而对地区经济发展发挥了积极作用，支持了假设H1。

关于控制变量对于区域创新能力的影响，表4报告的结果表明，区域经济特征变量（经济发展水平、经济活跃程度、经济产业结构）和区域科技特征变量（科技教育水平、科技支出水平、科技创新氛围）均对区域创新能力表现为正向促进作用。

表4 人才集聚程度与区域创新能力

（二）人才集聚与生活成本的交互影响：假设H2的检验

为进一步分析人才集聚程度与区域创新能力之间的关系，本文引入人才集聚与生活成本的交互影响，考察在纳入生活成本的考量下，人才集聚对于区域创新是否具有不同的影响效果。表5分别报告了引入区域生活成本变量后，普通最小二乘法（OLS）、面板固定效应（FE）以及面板固定效应加上工具变量（FE+IV）的估计结果。其中，人才集聚程度与区域生活成本的交互项（Talent×Cost）的回归系数是本文的主要关注对象。

表5结果显示，不论是采用专利申请数量（Innov1）还是采用专利授权数量（Innov2）来衡量区域创新能力，OLS、FE以及FE+IV三类模型中人才集聚程度（Talent）的回归系数均显著为正，区域生活成本（Cost）的回归系数均显著为负，同时人才集聚程度与区域生活成本的交互项（Talent×Cost）的回归系数均显著为负。估计结果说明，人才集聚提升了区域创新能力，而区域生活成本抑制了区域科技创新，但人才集聚能够逆向调节生活成本对于区域科技创新的抑制作用。该结果与预期一致，支持了假说H2。这一结果表明，人才集聚的过程可能面临集聚区域生活成本抬升问题，但集聚带来的规模效益能够有效对冲区域生活成本抬升的不利影响，在一定程度上弥补区域生活成本抬升所带来的区域创新激励被抑制的问题，这实际上是人才集聚促进区域经济发展的一个重要途径。此外，区域经济特征变量和区域科技特征变量两类控制变量的回归结果并未发生明显变化。

表5 人才集聚与生活成本对区域创新能力的交互影响

四、异质性分析

复杂的地形，庞大的人口，兼之差异巨大的自然条件和要素禀赋，意味着我国不同区域的区位特征与发展规模区别明显。基于此，为了进一步考察人才集聚对于区域创新能力的作用机制，本文根据国家标准，从东、中、西的区域划分尺度视角，采用面板固定效应加上工具变量对我国不同区域人才集聚与其创新能力的影响结果进行比较分析，结果如表6所示。Innov1列是针对东、中、西三地区专利申请数量的回归结果，Innov2列是针对东、中、西三地区专利授权数量的回归结果。根据表6的估计结果，可以发现：人才集聚对于东部地区的科技创新能力促进作用最大，中部地区次之，西部地区影响最小。除了人才集聚对于西部地区专利授权数量的影响是在5%水平下显著外，上述影响均在1%水平下显著。工具变量第一阶段的回归结果表明，不同地区的博物馆参观人次是所在区域人才集聚程度的一个有效工具变量。此外，控制变量的回归结果并未发生明显变化。为验证分组回归结果的可比性，本文借鉴张正平和陈杨的方法[28]，在控制解释变量的情况下，观察分组变量与解释变量的交互项对被解释变量是否具有显著影响。如果分组变量与解释变量的交互项系数显著，则说明分组回归后组间系数差异是显著的。表7结果显示，以中部地区为基准组，在控制人才集聚变量的情况下，地区分组变量与人才集聚变量的交互项（East×Talent和West×Talent）系数显著，表明不同区域的异质性影响是显著的。上述估计结果表明，在经济更加发达的地区，人才集聚对于区域创新能力的促进作用更加明显。从全国统一大市场建设的视角来看，人才往经济发达地区集聚是市场“无形之手”在全国范围内高效配置资源的重要体现，对于经济社会总体创新水平的提升是有利的，有助于实现创新要素的规模效应和最优配置，更好地发挥发达地区的比较优势。而对于欠发达地区而言，其比较优势主要在农业、旅游以及自然资源产业上，可就此类相关人才的集聚下功夫。

表6 人才集聚程度与区域创新能力：东、中、西三地区的比较

表7 组间系数差异检验

这一回归结果背后反映的正是市场的逻辑与区域创新能力的演变趋势。人才向经济发达的沿海地区和大城市不断集聚，是市场机制发挥作用的必然结果。自2013年党的十八届三中全会明确指出，要让市场在资源配置中起决定性作用，市场在资源要素特别是生产要素的配置方面发挥着日益重要的作用。而市场作用的高效发挥，对于区域创新能力、创新要素配置效率的提升至关重要。从2014—2021我国区域创新能力排名前十的排位中可以发现，东部地区省份的创新能力最为突出，特别是北京、上海、广东、江苏4个省份一直占据着全国前4位，已成为我国创新集聚中心。

五、稳健性检验

为了确认上述实证分析结论的可靠性，本文对核心考察命题的估计结果进行了稳健性检验。考虑到人才集聚对于区域创新能力的影响可能存在时滞效应，本文将各个解释变量分别取滞后一期，然后采用面板固定效应加上工具变量对我国东、中、西三个地区的数据分别进行回归，以进一步检验稳健性，具体结果见表8。从表8的估计结果可以看出，核心解释变量人才集聚程度对于区域创新能力的影响系数均显著为正，并且在不同区域的作用效果也与异质性分析的结论一致，即人才集聚对于东部地区的科技创新能力影响最大，中部地区次之，西部地区影响最小。工具变量第一阶段估计结果依然显著。此外，控制变量的系数大小与方向均未发生显著改变。因此，检验结果和前面实证分析结论一致，表明本文估计结果具有较强的稳健性。

表8 稳健性检验结果

六、结论与启示

许多文献证实了人口规模对于区域经济发展的重要作用，却少有研究关注人口集聚对于区域创新能力的影响，特别是人才集聚作为人口集聚的重要表现形式，对于区域创新能力的影响。为此，本文从人才空间分布的视角出发，基于2007—2014年我国30个省（市、自治区）数据，结合面板固定效应模型、工具变量法等方法，探究了人才集聚对于区域创新能力的影响。研究结果表明，人才集聚显著提高了区域创新能力，即人才集聚程度越高，区域创新能力越强。在此基础上，从区域生活成本这一维度对人才集聚影响区域创新能力的作用机理进行更为深入地分析，发现人才集聚能够逆向调节生活成本对于区域创新的抑制作用。这实际上反映了人才集聚促进区域经济发展的一个重要途径，即人才集聚能够在一定程度上弥补区域生活成本抬升所带来的区域创新激励被抑制的问题。此外，本文通过对东、中、西三地区的比较分析，发现在经济更加发达的地区，人才集聚对于区域创新能力的促进作用更加明显。本文的研究结果，对于区域创新探索实践和区域经济平衡建设，具有如下政策参考意义。

第一，在观念上，对于我国区域经济发展的认识，应从以“地”为本转向以“人”为本，也就是区域经济的科学建设，不是致力于追求生产力和生产要素的均匀分布，而是要重视和遵循市场经济客观规律包括人口流动规律，并着眼于此进行区域经济的合理布局。区域创新能力作为区域经济布局的重要组成部分，其建设也应遵循人口流动规律特别是人才流动规律进行。2019年8月，中央财经委员会第五次会议提出，“要按照客观经济规律调整完善区域政策体系，发挥各地区比较优势，促进各类要素合理流动和高效集聚。”应当认识到，人才向经济发达的沿海地区和大城市不断集聚，是市场机制发挥作用的必然结果。而市场化建设仍然是未来中国经济发展的大势所趋。人口和人才集聚背后反映的是人民对于美好生活的向往，因此通过人口调控方式来治理“城市病”实际上是得不偿失的，不如从供给侧改革的思路出发，为人口和人才流入地的土地供应、基础设施以及公共服务优化谋篇布局，有利于为发达地区的经济建设与科技创新营造更加适宜的发展环境。对于人口和人才流出地而言，关键在于实行有区分的、基于各自比较优势的发展政策，从而盘活欠发达地区的创新资源，并引入符合本地比较优势建设的相关人才。

第二，在制度上，对于我国区域经济发展的推进，应立足全国统一大市场建设，加快改革以破除各类体制机制障碍。2022年4月，《中共中央国务院关于加快建设全国统一大市场的意见》发布，要求“健全统一规范的人力资源市场体系，促进劳动力、人才跨地区顺畅流动”。劳动力、人才跨地区自由流动是实现资源要素包括创新要素高效配置的重要保证，也是建设全国统一大市场的必然要求。2020年4月，国务院发布《关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》，要求“建立城镇教育、就业创业、医疗卫生等基本公共服务与常住人口挂钩机制，推动公共资源按常住人口规模配置”。因此，未来应着力打破市场分割和区域壁垒，深化户籍制度改革，实现流动人才能够在所在就业、居住和纳税的区域，平等享受公共服务与社会保障。此外，2016年的政府工作报告首次提出建立健全“人地钱”挂钩政策。未来仍应对此进行积极探索，大力推进“地随人走、钱随人走”，通过建设用地指标的跨省交易和调配，降低人才集聚地区的生活成本，有助于顺应不同区域比较优势，满足不同地区发展需求，进而完善区域人才环境建设，筑牢全国统一大市场的建设根基。