高端人才流動的網(wǎng)絡(luò)關(guān)聯(lián)特征與影響因素分析
——對長三角地區(qū)高端人才流動的觀察

王秀梅，黃春曉，許宏福，楊志強(qiáng)

（1.廣州市城市規(guī)劃勘測設(shè)計(jì)研究院 a.規(guī)劃設(shè)計(jì)一所；b.國土綜合整治與規(guī)劃設(shè)計(jì)所，廣州 510060；2.南京大學(xué)建筑與城市規(guī)劃學(xué)院，南京 210093；3.廣東省城市感知與監(jiān)測預(yù)警企業(yè)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，廣州 510060）

20世紀(jì)中期以來，隨著高快速交通和信息技術(shù)的發(fā)展，要素跨區(qū)域流動加速，區(qū)域格局被加速重塑，“時空壓縮”效應(yīng)（Harvey, 1990）及“流空間”（space of flows）（Castells, 1996）等理論相繼興起，“中心地”也多被“中心流”所取代（Taylor, 2004），展現(xiàn)其多維鄰近性和網(wǎng)絡(luò)化（張京祥等，2019），甚至涌現(xiàn)出“距離的死亡”（Cairncross, 1997）等論斷?；谏鲜霰尘?，人力資本的流動也隨之不斷加速。人才的合理流動，能為地區(qū)帶來知識積累與創(chuàng)新合作，可以在適合的條件下轉(zhuǎn)化為城市創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展動力（馬海濤，2017；孫博 等，2021）。正因此，人才地理流動及其影響機(jī)制成為地理學(xué)和社會學(xué)的研究熱點(diǎn)（侯純光 等，2019；姜炎鵬 等，2021；謝圓圓 等，2022），其較好地詮釋了高快速化和信息化背景下全球經(jīng)濟(jì)空間流動現(xiàn)象。

目前，關(guān)于人才流動方面的研究，多關(guān)注跨國流動（劉曄 等，2013；馬海濤 等，2019），其研究范式也經(jīng)歷了從人才流失到人才環(huán)流的轉(zhuǎn)變（Bhagwati et al., 1974; Jons, 2009；馬凌 等，2022）。近年來，部分學(xué)者開始關(guān)注全國范圍內(nèi)的省際流動現(xiàn)象（周亮 等，2019）及其影響因素（李瑞 等，2013；徐倪妮 等，2019；崔璨 等，2022），揭示了自然環(huán)境、經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)、政治環(huán)境、創(chuàng)新環(huán)境和文化教育不同程度地影響著人才空間分布和時空格局演化。整體上國內(nèi)人才地理學(xué)的研究以國家及省級尺度為主，鮮少針對城市間的人才流動展開探討。然而，從研究國家和省域尺度的人才流動，轉(zhuǎn)向深究城市尺度的人才流動，更有利于明晰區(qū)域內(nèi)部的特殊性及其背后的影響因素。近年國內(nèi)學(xué)者開始關(guān)注到基于城市尺度的人才空間格局與流動特征，但鮮少關(guān)注人才再次擇業(yè)的空間流動，雖有學(xué)者基于地級市尺度探討高端人才社會空間格局及演變規(guī)律（王秀梅 等，2021），卻未涉及高端人才的空間流動，有學(xué)者刻畫了城市尺度的高校畢業(yè)生流動空間格局（崔璨 等，2022），但僅聚焦初次就業(yè)階段的流動。實(shí)質(zhì)上，國家及省域尺度一定程度上泛化了地方空間的概念，流動空間并非簡單地消滅了地方空間。資本雖具有“高流動性”，但承載人類經(jīng)濟(jì)社會活動的空間仍然是有邊界的（Amin et al.,1994），地方空間仍然具有重要意義。盡管在全球化背景下連接性弱化了空間鄰近性（沈麗珍 等，2009），在人地關(guān)系不斷重塑的過程中，人類作為有情感寄托的個體，依然未淡化對具有特定意義的地方的依賴和認(rèn)同（吳悅芳 等，2019）。人口流動的空間鄰近性取向，也更加顯化了地方化或地域化的重要性。

近年來，學(xué)者們開始強(qiáng)調(diào)人才流動空間的地方性（聶晶鑫 等，2018；王一凡 等，2021），但所關(guān)注的流動階段不甚完整，多局限于升讀大學(xué)和初次就業(yè)等階段。就業(yè)后的再次擇業(yè)作為具有重要現(xiàn)實(shí)意義的階段，同樣具有重要的研究意義，但目前關(guān)于再次擇業(yè)的人才流動研究鮮少，僅針對企業(yè)經(jīng)營管理人才（朱鵬程 等，2020）、長江學(xué)者與杰青（黃海剛 等，2018）等對象的再擇業(yè)地理流動問題展開過研究。因此，本研究擬從城市尺度入手，通過履歷分析法、問卷調(diào)查法和空間分析法，開展涵蓋人才初次擇業(yè)、再次擇業(yè)全階段研究，揭示高端人才這一重要社會群體的空間流動規(guī)律，思考其流動對區(qū)域城市網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建有何意義；區(qū)域城市網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建，如何觸動緘默知識伴隨高端人才合理流動；揭示城市頂端創(chuàng)新力爆發(fā)在怎樣的城市與地區(qū)，將來會爆發(fā)在什么地區(qū)，以期獲得高端人才區(qū)域格局方面的新認(rèn)知以及未來區(qū)域發(fā)展啟示。

1 研究對象與研究方法

研究以地級市為研究尺度，選取“兩院院士”“長江學(xué)者”以及“杰青”等涵蓋了各年齡層次和各領(lǐng)域的我國境內(nèi)外具有代表性的高端人才，探討我國創(chuàng)新能力最強(qiáng)、吸納人才最多的區(qū)域之一——長三角核心區(qū)的高端人才地理空間流動格局，分析其人才流動規(guī)律及其影響因素。

本研究主要研究方法與數(shù)據(jù)來源如下。

一是基于履歷分析法（Curriculum Vitae）構(gòu)建高端人才數(shù)據(jù)庫。首先，從中國科學(xué)院①http://www.casad.cas.cn/、中國工程院②https://www.cae.cn/、教育部③http://www.moe.gov.cn/和國家自然科學(xué)基金委員會④https://www.nsfc.gov.cn/等官方網(wǎng)站，分別獲取1955—2019 年“院士”、1998—2019 年“長江學(xué)者”與1994—2019 年“杰青”等各批次名單。其次，通過高端人才（曾）就業(yè)單位官方網(wǎng)站檢索、在搜索引擎中以“高端人才姓名+個人簡介”等關(guān)鍵詞檢索等方式，搜索高端人才的個人簡介與履歷，篩選出其入選相關(guān)高端人才計(jì)劃后，工作地曾在或當(dāng)前在長三角核心區(qū)的樣本，擇業(yè)、再擇業(yè)地理流動時間截至2020年。最后，剔除各類人才重復(fù)的樣本，篩選出長三角核心區(qū)范圍內(nèi)高端人才1 878 人次。囿于網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的可獲得性，本研究對于未能找到有效信息的部分履歷數(shù)據(jù)，做缺省處理。高端人才數(shù)據(jù)庫的編碼規(guī)則和具體數(shù)據(jù)情況如表1所示。

表1 高端人才履歷數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)分類、編碼規(guī)則與有效信息數(shù)量Table 1 List of data classification, coding rules and effective information quantity of high-level talents' resume database

二是問卷調(diào)查法，在質(zhì)性研究的基礎(chǔ)上，輔以問卷調(diào)查，分析高端人才流動的影響因素。本研究采取郵件發(fā)放問卷的方式，共發(fā)送郵件一千余封，回收有效問卷97份。盡管有效回收數(shù)量不高，但經(jīng)分析，所回收問卷的年齡結(jié)構(gòu)、性別結(jié)構(gòu)、人才類型和城市分布比例等，均與本研究所構(gòu)建的長三角核心區(qū)履歷數(shù)據(jù)庫中的比例大致相同，基本能夠反映高端人才流動的影響因素。

三是空間分析法，基于本研究構(gòu)建的高端人才履歷數(shù)據(jù)庫，運(yùn)用ArcGIS 10.2 軟件，通過統(tǒng)計(jì)分析、地理計(jì)算等方法，從出生地、就學(xué)地、初次擇業(yè)地、再次擇業(yè)地等方面，對高端人才流動的空間關(guān)系進(jìn)行描述、分析，并對分析結(jié)果進(jìn)行可視化，增強(qiáng)研究結(jié)果的直觀性。

2 高端人才流動的網(wǎng)絡(luò)關(guān)聯(lián)特征

2.1 初次擇業(yè)的空間取向

地方依戀往往出現(xiàn)在能產(chǎn)生特殊的社會文化特征區(qū)域，其人地互動過程極具復(fù)雜性（鄭昌輝，2020）。地方依戀指人對地方的依附與認(rèn)同（Stedman et al., 2004），是一種人與特定地方的情感聯(lián)系，正是此種情感聯(lián)系的存在，地方空間成為主導(dǎo)性的社會空間（馬學(xué)廣 等，2011）。高端人才的初次擇業(yè)過程中，表現(xiàn)出較高的地方依戀現(xiàn)象，具體表征在出生地的地方情感牽引以及學(xué)習(xí)場所的學(xué)緣關(guān)系延續(xù)兩個方面。

2.1.1 出生地的地方情感牽引 出生地是個體首次且往往較長時間進(jìn)行社會化互動的地方，是其重要的情感關(guān)系和社會資本承載地?；诔錾氐泥徑鲃?，有助于降低社會遷移成本，是人才初次擇業(yè)的重要選擇路徑。當(dāng)出生地或其所處城市群與高收益、高宜居性相耦合時，地理鄰近效應(yīng)會進(jìn)一步增強(qiáng)。長三角核心區(qū)的高端人才，從出生地到就業(yè)地的遷移表現(xiàn)出較強(qiáng)的地理鄰近效應(yīng)，其出生地分布以浙江省、江蘇省和上海市（占比超過一半）及其相鄰省份（安徽省占比6.6%、山東省占比5.9%、福建省占比3.3%）為主，鮮有出生地位于西部地區(qū)的，四川籍人次僅29 人，陜西籍與重慶籍略高于10人，其余城市均未超過5人，青海省與西藏自治區(qū)無分布（圖1）。

圖1 2020年長三角核心區(qū)高端人才出生地空間分布Fig.1 The spatial distribution of high-level talents household registration of the Yangtze River Delta in 2020

從人才類型來看，出生地的地方情感牽引作用從高到低依次為兩院院士、杰青和長江學(xué)者。長三角核心區(qū)的兩院院士中，出生地為長三角地區(qū)的占比約60%，總體呈下降趨勢，但仍居三類高端人才之首，2000 年高達(dá)68.6%，2020 年依然接近60%。長江學(xué)者與杰青的這一占比則約50%，長江學(xué)者從2000 年占50.8%上升至2010 年的51.3%，而后于2020年降至45.2%，杰青則從2000年接近60%下降至2010年的55.3%，2020年跌至46.2%。

隨著城市規(guī)模等級的提高，出生地的地方情感牽引力一定程度會被弱化。上海市作為長三角核心區(qū)高端人才最集聚和城市規(guī)模等級最高的城市，其高端人才的出生地分布范圍相應(yīng)也最廣，除相鄰省份外，出現(xiàn)較大規(guī)模遠(yuǎn)距離躍遷，有較大比例來自中部湖南省與西部四川省。浙江與江蘇省的高端人才就業(yè)地與出生地同省的比重均較高，分別約為49%和40%，而上海市高端人才的上海籍比重卻僅為8%。浙江省高端人才出生地于云南、貴州、廣西、新疆、陜西和黑龍江等均無分布。

2.1.2 學(xué)習(xí)場所的學(xué)緣關(guān)系延續(xù) 當(dāng)個人的經(jīng)歷、社會關(guān)系和情感與地方深切連結(jié)，該地便成為具有特定情感意義的地方（Stokowski, 2002）。個體曾就讀的高?；驈氖驴蒲泄ぷ鞯膱鏊?，往往是其成年后身份構(gòu)建的重要場所，也是就業(yè)之前生活時間最長的地區(qū)之一，因此個體的學(xué)習(xí)場所是承載其地方依戀的重要載體。依托學(xué)習(xí)場所形成的地方情感、科研關(guān)系及其關(guān)聯(lián)的場所塑造了個體的安全感與舒適感。因此，教育背景是人才流動決策的重要影響因素之一，畢業(yè)后初次擇業(yè)流動的地理鄰近效應(yīng)顯著，尤其當(dāng)個體的就學(xué)地所在城市或城市群發(fā)展水平較高時，學(xué)緣關(guān)系延續(xù)的現(xiàn)象更加顯著。作為全國發(fā)展水平最好、教育最為發(fā)達(dá)的城市群之一，長三角核心區(qū)中學(xué)緣牽引擇業(yè)現(xiàn)象顯著，高端人才就業(yè)與就學(xué)的歷史關(guān)聯(lián)性較強(qiáng)。蘇州和無錫等行政等級不高的非省會城市，憑借著一流高校與一流學(xué)科，吸引了較多曾在本校就學(xué)的高端人才駐留。

近二十年來，長三角核心區(qū)高端人才中，“就業(yè)”“就學(xué)”同單位的占比長期接近50%，“就業(yè)”“就學(xué)”同城市的比重持續(xù)位于高位且在60%上下波動（表2）。由于高端人才主要集聚于省會和直轄市，且其占比遠(yuǎn)高于其他非省會城市，因此就業(yè)就學(xué)單位同城市與同省的比重相近。此外，高端人才從研究生就學(xué)城市向就業(yè)城市遷移相較于大學(xué)就學(xué)城市向就業(yè)城市遷移更為明顯。這主要?dú)w因于，近二十年來，部分高端人才本科就讀于長三角地區(qū)之外的非985 或211 高校，通過碩、博士考取或保送至更高層次的高校實(shí)現(xiàn)人生階段的重要躍遷，眾多一流高校分布且經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平高的長三角地區(qū)成為其重要選擇，對這一部分人才截留，一定程度降低了人才本科就學(xué)與就業(yè)同單位或同城市的比重。

表2 2000—2020年長三角核心區(qū)高端人才就業(yè)與就學(xué)單位關(guān)系Table 2 The relationship between place of work and school of the High-level Talents in the Yangtze River Delta during 2000 to 2020

長三角核心區(qū)學(xué)緣關(guān)系延續(xù)牽引作用的重心呈現(xiàn)逐漸向西、向北移動的趨勢。2000 年以來，“就業(yè)”“就學(xué)”同省比例的重心持續(xù)向西、向北移動，最終以位于西北部的雙一流高校較多的南京及其周邊城市的比例最高（圖2）。近年來，買不起“天價房”的壓力一定程度影響一線城市對人才的吸引作用。隨著長三角核心區(qū)新一線及發(fā)達(dá)二線城市的基建水平提高，以及引才政策陸續(xù)出臺，其人才吸引力快速上升，吸引了部分選擇在長三角地區(qū)就業(yè)但被上海高生活成本“勸退”的高端人才。江蘇省坐擁眾多高層次高校，蘇南多市經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平國內(nèi)翹楚，人才截留作用較強(qiáng)。浙江省雙一流高校少，高端人才的粘滯作用相對較弱，同時，近十年來浙江大學(xué)吸引高端人才力度較大，吸引了較大規(guī)模無本地高校就學(xué)經(jīng)歷的高端人才，對就業(yè)就學(xué)同省比重具有一定的稀釋作用。

2.2 再次擇業(yè)的行動網(wǎng)絡(luò)

2.2.1 再擇業(yè)的地理流動總體情況 盡管長期以來長三角核心區(qū)的高端人才空間分布格局遵循行政等級秩序（王秀梅 等，2021），但等級并非城市關(guān)系的唯一準(zhǔn)則，高端人才再次擇業(yè)的空間流動格局中，更普遍性的關(guān)系是網(wǎng)絡(luò)關(guān)聯(lián)，并出現(xiàn)了網(wǎng)絡(luò)中的新興節(jié)點(diǎn)。一些經(jīng)濟(jì)較為發(fā)達(dá)的新一線非省會城市，盡管高端人才總體規(guī)模與省會、直轄市相比甚小，但卻在人才凈流入上表現(xiàn)優(yōu)異，吸納了比省會和直轄市更多的流動高端人才（表3）。

表3 2000—2020年長三角核心區(qū)分城市高端人才流動情況Table 3 High-level talents flow of cities in the Yangtze River Delta from 2000 to 2020

省會城市杭州市的高端人才吸引力較直轄市上海強(qiáng)。杭州市是長三角高端人才再次擇業(yè)流動順差最大的城市，保持高端人才凈流入規(guī)模增長，2000年以來，其高端人才凈流入規(guī)模在長三角核心區(qū)中的占比高達(dá)40%。一線城市上海市則依靠先發(fā)優(yōu)勢，累計(jì)凈流入規(guī)模仍較高，表現(xiàn)為流入高、流出較高和凈流入高的特征，盡管凈流入規(guī)模波動式下降，尤其2006—2010 和2015—2020 年出現(xiàn)了規(guī)模較大的高端人才流動逆差，但其凈流入規(guī)模在長三角核心區(qū)中的占比仍高達(dá)30%。

新一線非省會城市蘇州市和寧波市的人才凈流入規(guī)模高于省會城市南京。南京市作為長三角高端人才集聚排名第二的城市，有較大規(guī)模的高端人才流入，但由于流出規(guī)模亦較大，累計(jì)凈流入僅3人。部分新一線非省會城市對再擇業(yè)的高端人才吸引力表現(xiàn)優(yōu)異，蘇州市凈流入規(guī)模11 人、寧波市7 人，其凈流入規(guī)模遠(yuǎn)高于省會城市南京，呈現(xiàn)高端人才流入高、流出低且凈流入較高的特征。南通市的高端人才凈流入規(guī)模為1人，常州、鎮(zhèn)江和無錫市流入與流出呈現(xiàn)基本均衡狀態(tài)。揚(yáng)州市是長三角核心區(qū)高端人才唯一呈現(xiàn)逆差的城市。

2.2.2 網(wǎng)絡(luò)關(guān)聯(lián)表征 1）一線城市的遠(yuǎn)距離虹吸。一線城市基于特定優(yōu)勢條件具有較強(qiáng)的高端人才吸引力，主動吸引其他弱勢城市的高端人才，加速創(chuàng)新要素的流入，實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)距離跳躍性虹吸。長三角核心區(qū)的高端人才流動過程中，這種現(xiàn)象有兩種表現(xiàn)類型：一是上海存在明顯的高端人才遠(yuǎn)距離跳躍性虹吸效應(yīng)；流入上海市的再次擇業(yè)高端人才來源范圍非常廣泛，大量的西南、西北和東北地區(qū)的高端人才再擇業(yè)過程中選擇向上海市躍遷，從凈流入數(shù)據(jù)來看，截至2020年，三者分別占上海凈流入總量的17%、15%和20%。二是北廣深等超大城市對長三角核心區(qū)城市的高端人才虹吸；長三角核心區(qū)的高端人才，流出方向主要為北廣深，向北京市輸出的規(guī)模最大、其次為廣州市與深圳市。其中，截至2000年，長三角核心區(qū)流出的高端人才中，80%流向北京市；截至2010 年和2020 年，這一比例仍分別高達(dá)67%和40%。

2）等級鄰近連接性的強(qiáng)化。在中心地理論里（Christaller, 1933），同等級規(guī)模城市之間的橫向交流很少。當(dāng)下從“中心地”到“中心流”轉(zhuǎn)變的社會劇變中，高端人才的流動卻表現(xiàn)出顯著的等級鄰近環(huán)流現(xiàn)象。實(shí)質(zhì)上，等級鄰近環(huán)流，也是一種地方感的體現(xiàn)，尤其當(dāng)?shù)乩磬徑c等級鄰近疊加時，這種連接性更易被強(qiáng)化。

高端人才在城市間的環(huán)流，主要表現(xiàn)為在經(jīng)濟(jì)、科技和教育水平相近地區(qū)之間的環(huán)流。長三角核心區(qū)內(nèi)部環(huán)流，以上海、杭州和南京等城市間形成的良好環(huán)流現(xiàn)象為表征。長三角核心區(qū)內(nèi)外環(huán)流，則以北京市、武漢市、成都市、重慶市、廣州市和昆明市等較發(fā)達(dá)省會和直轄市之間的環(huán)流為主。

上海市與部分經(jīng)濟(jì)、教育和科技水平較高的城市之間存在一定的高端人才環(huán)流現(xiàn)象。例如，北京和武漢是上海市高端人才來源城市中規(guī)模最大的兩大城市，也同樣是上海市高端人才流出去向規(guī)模最大的城市。部分高端人才呈現(xiàn)出“北京—上?！本钡牧鲃榆壽E，助推了“緘默知識”效益的擴(kuò)大。

南京市高端人才的環(huán)流對象主要為上海、北京、武漢和杭州等。南京市高端人才流出規(guī)模最大的城市依次為上海、杭州和北京市等華東與華北城市，而主要流向南京市的城市依次為上海市、武漢市和北京市。

杭州市主要與上海、北京和南京形成高端人才環(huán)流。杭州市流出規(guī)模較小，流出去向的城市也相對更少，這與杭州市的高端人才規(guī)模小、吸引力強(qiáng)以及穩(wěn)定性高等均有一定的關(guān)系，杭州市流出去向規(guī)模最大的城市為上海、北京和廣州市，流入來源最大的城市則依次為北京、上海和南京市。

2.2.3 空間鄰近表征 非一線城市高端人才再擇業(yè)流動表征為尚未解放的空間物理鄰近性。高端人才再擇業(yè)流動過程中，一線城市表現(xiàn)為遠(yuǎn)距離虹吸。而長三角核心區(qū)內(nèi)部，尤其非一線城市的空間鄰近性并未得以解放，地理鄰近擴(kuò)散的強(qiáng)度依然不減，主要體現(xiàn)在以下兩個層面：

一是南京市、杭州市與上海市之間的環(huán)流。上海市在區(qū)域內(nèi)部流動過程中，出現(xiàn)較大的人才逆差，截止2020年流出人才規(guī)模是流入人才的5.5倍，主要去向依次為杭州、南京、蘇州和寧波市。但上海與南京、杭州市之間，呈現(xiàn)較好的環(huán)流狀態(tài)。上海流向南京、杭州的高端人才均為5人，南京、杭州流向上海的均為3人，基本實(shí)現(xiàn)流動平衡。一定程度有利于推動區(qū)域內(nèi)部“緘默知識”的傳播與擴(kuò)散，從而實(shí)現(xiàn)區(qū)域共贏（圖3）。

圖3 2000與2020年長三角核心區(qū)高端人才內(nèi)部流動路徑與規(guī)模（單位：人）Fig.3 Internal flow path and scale of high-level talents in the Yangtze River Delta from 2000 to 2020 (unit: person)

二是新一線城市呈現(xiàn)一定的“輻合”效應(yīng)，吸引周邊城市再擇業(yè)的高端人才。如寧波市主要吸引上海、杭州和蘇州等鄰近城市的高端人才，2000年僅吸引來自上海的高端人才，2020年則擴(kuò)展至杭州和蘇州；而滬寧（上海市與南京市）沿線的蘇州市，亦匯聚了來自滬寧的高端人才，主要由地理更為鄰近的上海輻射而來，其次為南京。圍繞長三角核心區(qū)新一線城市展開的高端人才遷移軌跡存在“南京—淮安—蘇州”“杭州—上海—蘇州”等形式。

3 高端人才流動的影響因素

人才與城市綜合環(huán)境構(gòu)成動態(tài)的復(fù)雜系統(tǒng)，系統(tǒng)中各要素相互傳遞信息、物質(zhì)和能量，而高端人才個體需求與城市綜合環(huán)境的互動機(jī)理則是復(fù)雜系統(tǒng)動態(tài)變化且不斷進(jìn)步的關(guān)鍵。

3.1 高端人才個體需求

高端人才個體的就業(yè)選擇思維方式，影響著其選擇城市與單位的決策過程，是需求方基于心理認(rèn)知的作用機(jī)制。高端人才作為特殊群體，由于個體素質(zhì)較高，其對受尊重和自我價值實(shí)現(xiàn)等馬斯洛需求層次中的高層次需求更具趨附性，更注重職業(yè)發(fā)展前途、社會地位、薪資水平、家庭因素、情感關(guān)系和環(huán)境因素等（劉曄 等，2013；王舜淋 等，2017）。

問卷調(diào)研結(jié)果顯示，高端人才在選擇城市或單位時看重的因素排序中，綜合排名前六的要素依次為：單位聲望、經(jīng)濟(jì)水平、人才政策、薪資水平、家庭因素以及曾工作或就讀城市，單位聲望是受調(diào)高端人才最為看重的因素，將單位聲望選擇為首要影響因素的高端人才占總受訪者42%（圖4）。高薪引才政策與單位聲望之間，高端人才更傾向于選擇后者，意味著有吸引力的創(chuàng)新配套政策盡管對人才引進(jìn)具有一定的推動作用，但工作條件與平臺對應(yīng)的發(fā)展機(jī)會仍然是高端人才最為看重的要素。單位尤其是團(tuán)隊(duì)的學(xué)術(shù)積淀、學(xué)生質(zhì)量和學(xué)術(shù)資源很大程度上決定了個體的科研創(chuàng)新能力與產(chǎn)出效率。

圖4 高端人才選擇城市與單位看重因素的排序得分Fig.4 The ranking scores of factors that high-level talents value when selecting work cities and work units

盡管“曾就讀于該城市”“城市公共配套設(shè)施完備”以及“離家鄉(xiāng)近”等條件的綜合分?jǐn)?shù)相對較低，但其影響力仍不可忽視，在部分個體決策過程中，上述因素或起到?jīng)Q定性作用。被選擇為第一位的影響因素中，曾在該單位、城市就讀這一要素的比例高達(dá)17%，僅次于單位聲望，且核心區(qū)超過一半的高端人才當(dāng)前就業(yè)城市為曾經(jīng)就學(xué)城市。教育歷史關(guān)聯(lián)性最高的城市依次為揚(yáng)州、南京、無錫、杭州和上海（圖5）。

圖5 長三角核心區(qū)分城市現(xiàn)有高端人才就學(xué)就業(yè)同城市的比例Fig.5 The proportion of the high-level talents whose school and work are in the same city of Yangtze River Delta

綜上所述，作為理性的個體，高端人才往往發(fā)揮其主觀能動作用，綜合地區(qū)、城市或單位所能提供的職業(yè)發(fā)展機(jī)會、創(chuàng)新配套和經(jīng)濟(jì)水平、情感支撐等要素決定其是否加盟某一單位或城市。

3.2 城市綜合環(huán)境

城市轉(zhuǎn)變發(fā)展方式，改變管理目標(biāo)，從經(jīng)濟(jì)環(huán)境、政策環(huán)境、創(chuàng)新環(huán)境、社會環(huán)境等方面營造更滿足人才需求的城市綜合環(huán)境（圖6），是生產(chǎn)力轉(zhuǎn)型需求倒逼下的必然事件。除了經(jīng)濟(jì)環(huán)境的塑造、地方政府作為政策牽引的重要主體，往往利用配套政策作為空間治理工具，通過戶籍制度、住房保障、創(chuàng)新支持以及其他配套保障（如子女教育、醫(yī)療及配偶隨遷）等手段促進(jìn)人才的流入。同時，創(chuàng)新環(huán)境沉淀下，單位的平臺高度和科研水平?jīng)Q定了人才的發(fā)展機(jī)會和產(chǎn)出效率。此外，前文所述的初次擇業(yè)地理流動格局，揭示了高校在人才高中和大學(xué)升學(xué)階段便實(shí)現(xiàn)了第一次人才集聚，一些單位往往能依托自身實(shí)力或所依附的城市和地區(qū)，對畢業(yè)生源通過情感牽引進(jìn)行截留，這也意味著社會環(huán)境的塑造對人才的吸引力具有重要的作用。

圖6 高端人才流動機(jī)制Fig.6 The mechanism of high-level talent flow

相對應(yīng)地，供需雙方的相互作用往往通過經(jīng)濟(jì)、政策、創(chuàng)新和情感等四大驅(qū)動力的牽引呈現(xiàn)。經(jīng)濟(jì)驅(qū)動力表現(xiàn)為兩個方面：其一，上海、南京、杭州以及寧波、蘇州等經(jīng)濟(jì)實(shí)力較強(qiáng)的一線、新一線城市高端人才規(guī)模最大，人才流動狀態(tài)呈現(xiàn)較大的順差；其二，初次擇業(yè)地理流動中，就學(xué)城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較高時，地域粘滯性更加凸顯。政策的驅(qū)動以杭州市最為顯著，通過浙江大學(xué)大力發(fā)展引才政策，杭州市高端人才凈流入規(guī)模位居長三角首位，其中，浙江大學(xué)曾通過高薪吸引了部分南京大學(xué)的高端人才。創(chuàng)新驅(qū)動力則表現(xiàn)為一流高校對于高端人才的吸引。情感驅(qū)動力體現(xiàn)在前文所論述的普遍的“籍貫-就業(yè)”和“就學(xué)-就業(yè)”的地理流動行為模式中。當(dāng)人才的個體需求與城市的綜合環(huán)境相耦合時，四類驅(qū)動力的牽引作用將進(jìn)一步得到強(qiáng)化，人才集聚的“磁場”效應(yīng)也相應(yīng)被放大。

4 結(jié)論與討論

4.1 結(jié)論

研究以長三角地區(qū)的高端人才為研究對象，基于城市尺度與演化視角，探究人才流動的網(wǎng)絡(luò)關(guān)聯(lián)格局及影響因素，深化關(guān)于人才初次擇業(yè)和再次擇業(yè)全階段的研究，明晰該方向微觀層面的規(guī)律：

其一，長三角核心區(qū)高端人才初次擇業(yè)的空間鄰近取向顯著。主要表現(xiàn)為出生地的地方情感牽引和學(xué)習(xí)場所的學(xué)緣關(guān)系延續(xù)兩個方面。一是從出生地到就業(yè)地的遷移，以本地和鄰近遷移為主。二是學(xué)緣關(guān)系影響下，高端人才就業(yè)與就學(xué)的歷史關(guān)聯(lián)性較強(qiáng)。

其二，高端人才的再次擇業(yè)流動特征為：一線城市的遠(yuǎn)距離虹吸，非一線城市尚未解放空間鄰近性。前者表現(xiàn)為上海市對長三角核心區(qū)外的非一線城市，以及北京市、廣州市與深圳市對長三角核心區(qū)非一線城市的遠(yuǎn)距離虹吸。后者表現(xiàn)在長三角核心區(qū)內(nèi)城市間的環(huán)流，以及寧波、蘇州等新一線城市的“輻合”效應(yīng)上。

其三，高端人才再次擇業(yè)存在顯著的等級鄰近環(huán)流現(xiàn)象。尤其當(dāng)?shù)乩磬徑c等級鄰近疊加時，這種連接性更易被強(qiáng)化。長三角核心區(qū)內(nèi)部表現(xiàn)為上海、杭州和南京等城市間的環(huán)流，對外則表現(xiàn)為與北京市、武漢市、成都市、重慶市、廣州市和昆明市等較發(fā)達(dá)城市的環(huán)流。

其四，人才個體利益追求與城市綜合環(huán)境共同塑造了人才流動的關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)。高端人才在選擇就業(yè)單位或城市的過程中，基于個體利益的追求，最為關(guān)注經(jīng)濟(jì)水平、創(chuàng)新配套、發(fā)展機(jī)會和情感支撐等。全球化與知識經(jīng)濟(jì)時代背景下，經(jīng)濟(jì)格局的變遷引發(fā)了高端人才的流動與集聚，伴隨而來的創(chuàng)新經(jīng)濟(jì)將重塑區(qū)域網(wǎng)絡(luò)化格局，從而影響高端人才的區(qū)域集聚模式，而“人才磁場”的強(qiáng)弱最終由經(jīng)濟(jì)、政策、創(chuàng)新和社會環(huán)境所構(gòu)成的城市綜合環(huán)境所決定，經(jīng)濟(jì)往往起決定性作用，政策具有催化效果。

4.2 討論

知識經(jīng)濟(jì)時代，人才成為城市競爭的關(guān)鍵。盡管高端人才數(shù)量不多，但很大程度上是城市科技創(chuàng)新的重要源泉與支撐，在城市創(chuàng)新上發(fā)揮著不可或缺的引領(lǐng)作用，往往也是科技競爭力的重要突破口。院士、長江學(xué)者和杰青一定程度代表著城市科技競爭力的人才頂端，這些高端人才的培育、吸引與成長，對城市科技實(shí)現(xiàn)突破以及城市競爭力提高具有非常重要的影響。本研究從初次擇業(yè)、再次擇業(yè)2 個階段剖析，揭示了高端人才的流動基于城市網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，也重塑著城市網(wǎng)絡(luò)關(guān)聯(lián)的邏輯。未來區(qū)域城市網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建，一方面可以提高城市或地區(qū)的綜合競爭力，以吸引更多頂端創(chuàng)新人才，另一方面可以完善城市群內(nèi)部的人才環(huán)流機(jī)制，以觸動緘默知識伴隨著高端人才的合理流動而轉(zhuǎn)移，推動頂端創(chuàng)新力在城市群中爆發(fā)與蔓延。

長三角核心區(qū)高端人才空間格局呈現(xiàn)集散結(jié)合的“一帶兩點(diǎn)”格局（王秀梅 等，2021），即沿長江帶和杭州、寧波兩節(jié)點(diǎn)，與傳統(tǒng)橫“V”型、“之”字型及反“K”型等結(jié)構(gòu)不同，盡管空間上看似不連續(xù)，但人才流動卻呈現(xiàn)了高度網(wǎng)絡(luò)化格局。此外，高端人才多就業(yè)于高校和科研院所，所以高端人才空間格局分布跟高校和科研院所的空間分布有著重要的關(guān)系，比如，蘇州與無錫等行政等級不高的非省會城市，憑借著一流高校與一流學(xué)科，吸引與截留了不少曾在本校就學(xué)的高端人才或其后備人才。那么，未來中國的高校與科研院所的空間布局體系要怎么去考慮？這些問題要求學(xué)者構(gòu)建新的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)認(rèn)知，要求區(qū)域治理思維與模式做出相應(yīng)轉(zhuǎn)型，探索人才發(fā)展新路徑，積極構(gòu)筑長三角地區(qū)協(xié)同創(chuàng)新人才共同體。譬如，未來可跨城市設(shè)立高校分部，打造區(qū)域一站式互通平臺等，促進(jìn)人才互通，推進(jìn)創(chuàng)新合作與幫扶，強(qiáng)化區(qū)域創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)化，實(shí)現(xiàn)區(qū)域共贏。

人才自身更好地發(fā)展，需要背后龐大的科技基礎(chǔ)支撐，其中，城市硬環(huán)境起到重要決定作用，同時，也取決于該地區(qū)是否有龐大的科學(xué)體系支持。因此，要如何構(gòu)建更好的科技支撐體系，以吸引更多人才的駐留，以及如何完善城市甚至區(qū)域的科學(xué)體系支撐，是未來值得思考的問題。就各個城市而言，除了在尊重城市發(fā)展規(guī)律的基礎(chǔ)上打造城市硬環(huán)境，還要結(jié)合城市發(fā)展需求完善人才制度體系建設(shè)，提高行政管理效率，改善人才服務(wù)軟環(huán)境，探索才城互動與融合的人才培養(yǎng)模式。

本研究從人才流動格局角度為城市體系構(gòu)建提供新思路，對長三角一體化，城市與區(qū)域引才育才具有一定的借鑒意義。囿于履歷分析法部分?jǐn)?shù)據(jù)可獲取性缺失，研究的結(jié)論不盡全面。社會正經(jīng)歷著從地方主義到要素空間的劇變過程，流動成為物質(zhì)的基本特征，流動網(wǎng)絡(luò)作為新的社會組織形式出現(xiàn)，改變了傳統(tǒng)審視區(qū)域空間關(guān)系的角度。未來可從人才群體范圍擴(kuò)大以及研究地域范圍擴(kuò)大等方面進(jìn)一步深化人才流動空間格局的研究。