人才流動的空間馬太效應

摘要：人才流動呈現(xiàn)出區(qū)域集聚的特征時，會形成空間布局上的馬太效應?；谌瞬帕鲃佑绊懸蛩氐南嚓P研究成果，提出正反饋機制是空間馬太效應的主要形成機制，包括個人層面的優(yōu)勢積累、組織機構和社會網絡的正反饋機制以及宏觀層面的極化和擴散效應。通過對歷史上科技人才中心轉移和中國一線城市人才集聚度的比較，對空間馬太效應進行了經驗分析，認為人才流動的空間馬太效應，雖然會進一步加劇地區(qū)發(fā)展不平衡，但總體上有利于人才要素的優(yōu)化配置，發(fā)揮人才的正外部性和規(guī)模效應。

關鍵詞：人才流動；空間分布；馬太效應

中圖分類號：G301文獻標識碼：A文章編號：2095-6916（2024）24-0059-05

The Spatial Matthew Effect of Talent Mobility

Sun Wei1Wang Pusheng2

（1. School of Social Sciences， Beijing 100084; 2. Shenzhen International Graduate School， Tsinghua University 518055）

Abstract： Talent mobility is characterized by regional agglomeration and leads to a Matthew Effect in spatial layout. Based on research findings related to the factors influencing talent mobility， this paper proposes that the positive feedback mechanism is the primary driver of the spatial Matthew Effect， including individual accumulation of advantages， the positive feedback mechanism of organizational and social networks， and the polarization and diffusion effects at the macro level. With an analysis of the shifts of science and technology talent centers in history and the concentration of talents in China’s first-tier cities， this paper makes an empirical verification of the spatial Matthew Effect. It is believed that although the spatial Matthew Effect in talent mobility may further exacerbate regional development imbalances， it is generally conducive to the optimal allocation of talent resources and the leveraging of the positive externalities and scale effects of talents.

Keywords： talent mobility; spatial distribution; Matthew Effect

人才的流入和流出是一個動態(tài)的過程。從歷史上看，人才的空間布局并不均衡，人才流動呈現(xiàn)區(qū)域集聚的特征。一些地區(qū)在人才要素集聚后，還會形成馬太效應，人才越多的地方越吸引人才流入，循環(huán)加強，形成人才中心。一些國家和地區(qū)期望通過改善其相關條件為吸引和留住人才創(chuàng)造機會，對影響人才流動的因素以及空間馬太效應的形成機制進行分析，對于地區(qū)的人才政策有著重要的實踐意義。

一、人才流動的研究成果及影響因素

（一）一般人口遷移的研究

關于人口流動相關研究最早開始于英國地理學家拉文斯坦，他基于英國人口普查資料中的遷移數據，提出人口遷移的7條法則：一是遷移距離；二是遷移的階梯性；三是人口流向；四是城鄉(xiāng)差異；五是性別；六是技術和工具；七是動機［1］。1959年博格（D J Bague）細化了推拉理論，即人口的遷移由推力和拉力兩方面的因素決定，總結出影響人口遷移的12個推力因素和６個拉力因素［2］。1954年，美國發(fā)展經濟學家劉易斯（W A Lewis）提出了二元經濟結構理論，認為在發(fā)展中國家，生產率較低的農村有著大量的剩余勞動力，這些勞動力向會向邊際生產率高的工業(yè)部門流動。農業(yè)部門在勞動力轉移之后，勞動生產率逐漸提高，二元經濟結構的痕跡慢慢消失［3］。

（二）人才流動的相關研究

人才流動是人口遷移的重要支流，既因循人口遷移的一般規(guī)律，又有其特點和效能。1958年，庫茲涅茨（S S Kuznets）從人才流動與經濟發(fā)展相互影響的視角，提出人才流動的選擇性理論［4］。他假設人才群體具備足夠的素質可以和過去的環(huán)境作出快速分離，并能迅速適應新的環(huán)境，當其他區(qū)域出現(xiàn)更好的經濟環(huán)境和更高的收入水平時，這一群體就會選擇遷移到經濟中心。而人才群體的流入又進一步促進了經濟的增長，從而持續(xù)地吸引人才遷入。1962年，美國學者舒爾茨（Theodore Schultz）提出人口遷移的“成本—收益”理論。他將遷移看成一種人力資本投資行為，認為遷移具有預期收益，當預期收益大于遷移成本（時間成本、搬家費用、背井離鄉(xiāng)等）時，人口遷移就會發(fā)生［5］。1987年，Scott Allen提出外部經濟的知識共享的人才集聚模式，認為知識經濟時代人才是最為核心的生產要素，人才在知識的共享性和外部性基礎上能夠形成更加強化性的集聚［6］。1991年，Paul Krugman提出：人才的遷移可由歷史中的某些“偶然的事件”開始，然后是優(yōu)勢的正向持續(xù)積累。在人才集聚和產業(yè)集聚的相互促進下，演變出“核心—外圍”的人才與產業(yè)空間模式［7］。

（三）人才流動的影響因素

從相關研究可以看出，對于人才群體的流動和集聚，既可以就人才的個體特征和行為動機進行考察；也可以就企業(yè)、大學、科研機構等內部運行機制進行分析；還可以從整個宏觀環(huán)境出發(fā)分析對人才流動的影響。其中既有對各個群體流動來說共性的因素；也有對人才群體流動的特殊影響因素。

1.微觀因素：包括人才個體行為決策因素。主要是收入和人力資本回報率。研究“成本—收益”等因素，預期收益大于成本使人才產生的區(qū)域流動動機，并最終形成遷移行為。

2.中觀因素：包括企業(yè)、科研院所、大學等組織機構的運營、競爭、合作、傳播、評價等因素以及組織規(guī)模、效率、人才之間的關聯(lián)互動和社會網絡等。

3.宏觀因素：包括經濟、文化、政策、教育、社會以及資源稟賦等方面的影響因素?？萍嫉呐d隆與人才的集聚蘊含于經濟、社會、文化的整體繁榮之中，表現(xiàn)為經濟、科技、文化、教育、人才等共同興旺的集聚效應。

因此，吸引和留住人才要密切關注周圍環(huán)境條件的變化，把關注點放在人才和成長環(huán)境的背景關系上，來制定人才政策，推動人才的流入和集聚。

從人才成長的智力微環(huán)境來看，主要包括人才成長必要的基礎設施，如水電氣、交通、通信網絡、文教體衛(wèi)、金融商業(yè)、園林綠化以及博物館、科技館、圖書館、文化館、音樂廳、大劇院等；還有人才進行創(chuàng)新所需要的工作條件，如研發(fā)實驗室、孵化基地、網絡系統(tǒng)以及專業(yè)儀器設備、書籍資料等；另外，人才創(chuàng)新活動之外所進行的娛樂、消遣、交流等休閑設施以及娛樂設備、體育器材乃至家屬子女就業(yè)、上學條件等也是重要的微環(huán)境。

從人才成長的社會微環(huán)境來看，政治環(huán)境、體制環(huán)境、制度環(huán)境、法律環(huán)境等都會對人才的選擇產生重要影響；經濟的發(fā)展水平、個人收入水平等經濟因素也起到重要作用；社會治安、社會輿論、人際關系、文明程度、社會信用以及社會保障完善程度等社會因素都會影響人才的選擇決策。

二、空間馬太效應的形成機制

機制從其穩(wěn)定效果來看，可分成正反饋機制與負反饋機制兩類。其中，負反饋機制具有自穩(wěn)定的效果。比如人體溫升高就會流汗，汗液蒸發(fā)使體溫降低。但是在人類社會中，由于人可以通過思考產生策略，而且人有論證自己行為正確的傾向和能力，因此在社會發(fā)展中的許多機制都是正反饋機制，如經濟領域中的貨幣乘數效應，具有不穩(wěn)定性，并因此成為空間馬太效應主要形成機制。

（一）個人層面的優(yōu)勢積累

韋伯將聲望、權力、財富作為個人社會地位的三個重要衡量標準。對于個人來講，財富、聲望、權力都是追求的目標，而且三者彼此之間是相互影響且在一定程度上可以相互轉化的。在學院科學中，獲取承認和聲望成為了最為重要的動力。個人獲得聲望后，就取得在群體分層中的優(yōu)勢地位，隨之而來就可能帶來設備、經費等其他重要資源分配的優(yōu)先權力。權力可以對學術評價、資源獲取等環(huán)節(jié)發(fā)生作用，依靠優(yōu)勢地位和權力可獲得的優(yōu)勢資源反過來會給聲望高的科研再生產帶來更多的機會和便利，提升科研成果的數量和質量，進一步提升優(yōu)勢地位或者鞏固其既得權力，形成優(yōu)勢積累。

隨著學院科學向后學院科學時代的不斷演進，產業(yè)界與政府開始更多地與科技界展開多樣化互動，市場機制和市場契約讓科技成果的定價和貨幣回報成為可能及趨勢，于是科技成果可通過成果轉讓、技術入股等多種形式轉化為貨幣財富。已經形成優(yōu)勢積累，具有聲譽和權利的人才，因為擁有更多的成果、更通暢的信息以及資源分配的權力，而相應地更容易獲得成果轉化的機會和貨幣財富的積累；取得的財富又可以進一步提升其聲望，并對鞏固其地位和權力有所裨益。

這樣，對于個人來講，聲望、權力、財富三者相得益彰，彼此加強，在突破優(yōu)勢積累的起點后，會讓人才的科技成果獲得更大的、超過其價值的回報，然后由反過來促進成果的再生產和承認，循環(huán)加強，不斷進行優(yōu)勢積累。

（二）組織機構和社會網絡的正反饋機制

從中觀層面看，一個科研產出效率高的大學和科研機構就會獲得更多的經費和設備投資，會有更多的人才來投奔，會有更好的學術氛圍，從而進一步提升其科研產出，對于機構來說，這也是一個正反饋機制，人才市場對于機構有著一些“贏者通吃”的特征，好的大學和機構將會拿走大部分的資源和回報，富者越富的現(xiàn)象在大學和科研機構中比比皆是。

從社會網絡來看，那些建立較多鏈接的網絡節(jié)點，因為其初始差異，導致之后的網絡擴張中，有更強大吸引力鏈接那些新入網的節(jié)點。于是，已有鏈接更多的節(jié)點又通過更快的速度來吸引更多新的鏈接，形成集聚，其節(jié)點優(yōu)勢像滾雪球一樣被不斷強化。最初網絡節(jié)點可能并不大的初始差異，會經過這個擇優(yōu)依附的過程而變得差異越來越大，即著名的擇優(yōu)依附機制［8］。這一演化機制體現(xiàn)了社會網絡的富者愈富的馬太效應。

在向后學院科學發(fā)展的過程中，產業(yè)界、科技界與政府的相互作用越來越明顯，政府和高校、企業(yè)和大學這些雙邊關系開始向多邊關系發(fā)展。美國學者埃茲科維茨將此概括為“三螺旋結構”：政府、高校、企業(yè)之間通過各種的網絡聯(lián)系，形成一種相互加強、螺旋上升的結構，即三螺旋結構［9］，這也是一種正反饋的機制。

（三）宏觀層面的極化和擴散效應

根據繆達爾的極化效應理論［10］，市場機制下，一個地區(qū)經濟達到一定的水平時，達到或者超過了起飛的標準，就能夠自身不斷地進行優(yōu)勢的積累，形成自我發(fā)展、自我加強的能力，為地區(qū)或者城市的進一步發(fā)展創(chuàng)造更為有利的條件，其結果會形成地區(qū)和城市間的兩極分化。一般來說，這個極化的過程先是生產要素和經濟活動的極化，然后是地理上區(qū)域層面的極化，接下來人才等要素的集聚產生規(guī)模效應，從而進一步加速經濟的增長。這個過程不斷往復，最終形成了區(qū)域的增長極。

地區(qū)極化的起飛條件，有可能是集聚的科技人才，也可能是完善的基礎設施、優(yōu)越的區(qū)位交通、開放的環(huán)境、雄厚的資本或者巨大的市場等，一旦開始優(yōu)勢積累過程，即使開始階段不是人才要素集聚所導致的，產業(yè)發(fā)展和政治、社會、文化環(huán)境提升必將會吸引人才的集聚，最終形成極化效應。

因此，各個地區(qū)或城市由于其經濟和社會水平、文化環(huán)境等因素的發(fā)展差異，從而使得科技人才這樣重要的科技生產要素產生區(qū)域間的流動；對于流入地來說，科技人才的流入和集聚會使科技產出增加，進而提升整個地區(qū)的生產效率，也會提升該地區(qū)的教育水平、社會保障水平和文明程度；而這些宏觀因素的不斷增強，反過來進一步吸引科技人才的流入，循環(huán)往復，在人才分布上形成了非常高的空間基尼系數，表現(xiàn)為人才在區(qū)域間分布的馬太效應，而且還在不斷強化之中。

但一個地區(qū)或城市能吸引和集聚的資源有總量限制，是有天花板的。當能夠吸引的資源到了天花板，無法再擴張，人才的區(qū)域集聚就會減速甚至停止。此時，擴散效應發(fā)揮出更大的作用。正反饋機制成為一把雙刃劍。

三、人才空間集聚的經驗分析

人才的空間集聚地會成為人才中心。因為科技產出終歸是由科技人才創(chuàng)造的，因此科技中心歸根到底也是人才的中心。孫玉濤等運用1901—2011年間諾貝爾物理學獎的獲得者的跨國遷移的樣本數據進行實證分析，認為美國之所以長期成為世界科技中心就是由于科學家的跨國遷移造成的。因此，應該以科學家的指標為表征而不是以科學產出來衡量世界的科技中心［11］。在此意義上，人才中心與科技中心有著高度的相關性。

而科技的空間發(fā)展是不均衡的。從科學史的發(fā)展實踐來看，歷史上公認先后出現(xiàn)過5個科學中心，其轉移路徑是：意大利（1540—1610年）—英國（1660—1730年）—法國（1770—1830年）—德國（1810—1920年）—美國（1920年至今）［12］。鑒于人才中心與科技中心的高度相關，這說明人才空間集聚也存在相應的中心形成和轉移。

從中國人才集聚的經驗數據來看，人才的集聚程度遠大于一般人口的集聚程度。我們以城市Ramp;D人員折合全時當量作為人才規(guī)模指標，以城市人口數量作為人口規(guī)模4個一線城市為例，2021年Ramp;D人員折合全時當量共有約107萬人年，占全國Ramp;D人員折合全時當量571.6萬人年的18.7%（數據來源：根據各地統(tǒng)計年鑒計算）；而4個一線城市的人口總量為83 000 656人，占全國總人口數量的5.9%（數據來源：根據第七次人口普查數據計算）。由此可見，一線城市的科技人才18.7%的占比是其人口規(guī)模5.9%占比的3倍多，人才空間集聚的程度更高，空間馬太效應更明顯。

四、空間馬太效應的作用結果

人才流動的空間馬太效應，會進一步加劇地區(qū)發(fā)展不平衡。對于流入地和流出地來說，有著相反的影響。一般認為，人才流出會使流出地出現(xiàn)社會財富的凈損失，人才流入地則會獲得財富的增長。但總的來說，這種空間馬太效應對于人才要素的優(yōu)化配置，發(fā)揮人才的正外部性和規(guī)模效應是有利的；增加的總產出會大于流出地的損失。

（一）對于流入地的影響

當一個地區(qū)人才大量流入，人才所積累的人力資本也隨之集聚，人力資本具有比較強的外部性。盧卡斯（1988）認為受過高水平教育的個人可以對周圍的人產生積極的影響作用［13］。伊萬諾維奇與羅伯（1989）指出通過與高教育水平的個人進行相互接觸利于知識的傳播，并能夠增強自身技能，和一般的生產要素具有的邊際收益遞減相比，人力資本的外部性使其具有一定的邊際收益遞增的特點［14］。此外部性成為人才流入地經濟高速增長及要素匯聚的主要原因之一。

對于人才流入地也有一些負面影響，主要是在社會保障方面，因為人才大量流入使得城市的教育、醫(yī)療、交通等資源變得壓力巨大，提高了生活成本，尤其是表現(xiàn)為流入城市的高房價，人才流入地的前幾名一般就是房價最高的前幾名城市。根據脈脈數據研究院發(fā)布的《2020人才流動與遷徙報告》顯示，在2019年全國人才凈流入排名前五的城市為：深圳、北京、上海、杭州、廣州［15］；而這些城市也全部在2019全國房價最高的前十個城市之中。

（二）對于流出地的影響

人才外流使流出地損失了大量人才，主要是導致人力資本的流失，不僅會帶來教育投資以及社會福利的凈損失，還可能因為知識生產、傳播、利用的渠道變化從而對該地區(qū)未來年輕人的培養(yǎng)和教育產生代際影響，使得窮者愈窮。

人才流出地也存在一定的正效應，包括流出人才將部分收入以匯款等形式寄回原籍；激勵人力資本積累效應、技術轉移、移民社群和移民網絡等［16］。王德勁、陳曉毅編著的《人才外流的經濟影響問題研究》一書中對此進行了詳細分析。

五、結束語

人才流動具有顯著的集聚性。人才流動并非隨機漫步，人才通過跨區(qū)域流動找尋最佳的人力資本回報率和最優(yōu)的知識生產、傳播和應用環(huán)境，從而有助其創(chuàng)造能力和社會境遇的提升。在一定時間段，某些區(qū)域呈現(xiàn)人才凈流入，某些區(qū)域則是凈流出。對于流入地來說，會通過正反饋效應實現(xiàn)人才要素、經濟產出、社會環(huán)境的不斷循環(huán)加強，最終形成人才流動的空間馬太效應。

人才無疑是創(chuàng)新活動的主角，人才流入地是最大受益者，是各地實現(xiàn)科技興盛、富民強基的重要途徑；而對于流出地則會出現(xiàn)凈損失；總的來說，空間馬太效應有利于人才要素的優(yōu)化配置，發(fā)揮人才的正外部性和規(guī)模效應，對于整個社會總福利是增加的。

環(huán)境是不斷變化的舞臺，人才中心是可以轉移的。一個地區(qū)和城市可以通過建構高水平的創(chuàng)新平臺、開放的交流與合作環(huán)境、優(yōu)質的社會網絡和智力微環(huán)境，來吸引和留住人才，在人才區(qū)域布局中搶占制高點。

參考文獻：

［1］李競能.現(xiàn)代西方人口理論［M］.上海：復旦大學出版社，2004：137-139．

［2］BOGUE D J.Internal migration［M］//HAUSERPM，DUNCANOD.The study of population：an inventory and appraisal.Chicago：University of Chicago Press，1959：486-509.

［3］LEWIS W ARTHUR.Economic development with unlimited supplies of labour［J］.The Manchester School，1954（2）：139-191.

［4］庫茲涅茨.各國的經濟增長［M］.常勛，譯.北京：商務印書館，1985：27-323.

［5］西奧多·W·舒爾茨.論人力資本投資［M］.吳珠華，譯.北京：商務印書館，1990：98.

［6］SCOTT A J，STORPER M.High technology industry and regional development：a theoretical critique and reconstruction［J］.International Social Science Journal，1987（39）：215-232.

［7］PAUL KRUGMAN.Development geography and economic theory［M］.Cambridge：MIT press，1995：1-12.

［8］BARABSI A，ALBERT R.1999.Emergence of scaling in random networks［J］.Science，1999（5439）：509-512.

［9］亨利.埃茲科維茨.三螺旋：大學·產業(yè)·政府三元一體的創(chuàng)新戰(zhàn)略［M］.周春彥，譯.北京：東方出版社，2005：199-232.

［10］GUNNAR MYRDAL.Economic theory and underdeveloped regions［M］.New York：Harper amp; Row，1957：1-51.

［11］孫玉濤，國容毓.世界科學活動中心轉移與科學家跨國遷移：以諾貝爾物理學獎獲得者為例［J］.科學學研究，2018（7）：1161-1169.

［12］王戰(zhàn)軍，藺跟榮.世界一流大學高地形成的時空邏輯與經驗啟示［J］.大學教育科學，2022（1）：4-11.

［13］ROBERT E，LUCAS J R.On the mechanics of economic development［J］.Journal of Monetary Economics，1988（1）：3-42.

［14］BOYAN JOVANOVIC，RAFAEL ROB.The growth and diffusion of knowledge［J］.The Review of Economic Studies，1989（4）：569-582.

［15］脈脈：2020人才流動與遷徙報告［EB/OL］.199IT中文互聯(lián)網數據資訊網.（2020-04-02）［2024-05-23］.

https：//www.199it.com/archives/1029412.html.

［16］王德勁，陳曉毅.人才外流的經濟影響問題研究［M］.北京：中國社會科學出版社，2013：25-221.

作者簡介：孫巍（1975—），男，漢族，遼寧丹東人，博士研究生，單位為清華大學社會科學學院，研究方向為科學社會學。

王蒲生（1962—），男，漢族，博士，山西太原人，清華大學深圳國際研究生院教授、博士生導師，研究方向為科學技術哲學。

（責任編輯：趙良）