中國(guó)科技人才集聚對(duì)高質(zhì)量就業(yè)的影響研究

□ 王 明 劉 暉

一、引言

2021 年8 月，國(guó)務(wù)院發(fā)布《“十四五”就業(yè)促進(jìn)規(guī)劃》，強(qiáng)調(diào)實(shí)現(xiàn)更加充分更高質(zhì)量就業(yè)，是推動(dòng)高質(zhì)量發(fā)展、全面建設(shè)社會(huì)主義現(xiàn)代化國(guó)家的內(nèi)在要求。[1]高質(zhì)量就業(yè)是指包含勞動(dòng)收入、勞動(dòng)保護(hù)、勞動(dòng)環(huán)境、勞動(dòng)能力在內(nèi)的一系列就業(yè)指標(biāo)的穩(wěn)步向好，旨在提升人民生活福祉，解決民生問(wèn)題。但當(dāng)前就業(yè)難與招工難現(xiàn)象并存、城鎮(zhèn)就業(yè)壓力增加、高校畢業(yè)生群體規(guī)模龐大、農(nóng)村富余勞動(dòng)力就業(yè)轉(zhuǎn)移、靈活用工群體的勞動(dòng)保障以及不確定的國(guó)內(nèi)國(guó)際就業(yè)環(huán)境等問(wèn)題對(duì)就業(yè)質(zhì)量提升形成一定阻礙。

黨的二十大報(bào)告中強(qiáng)調(diào)，教育、科技、人才是全面建設(shè)社會(huì)主義現(xiàn)代化國(guó)家的基礎(chǔ)性、戰(zhàn)略性支撐。[2]科技是第一生產(chǎn)力，能夠推陳出新，開(kāi)辟發(fā)展新領(lǐng)域新賽道，創(chuàng)造出新的工作崗位和新領(lǐng)域，促使就業(yè)實(shí)現(xiàn)“量”的合理增長(zhǎng)；人才是第一資源，可以不斷塑造新動(dòng)能和新優(yōu)勢(shì)，提供源源不斷的活力，促使就業(yè)實(shí)現(xiàn)“質(zhì)”的飛躍。

在此背景下，本文以全國(guó)29 個(gè)省（自治區(qū)、直轄市）為研究樣本，探討中國(guó)科技人才集聚對(duì)就業(yè)質(zhì)量的影響及其作用機(jī)制，以期為地方政府提供實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量就業(yè)以及區(qū)域經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的建議。本文的創(chuàng)新點(diǎn)在于：一方面，補(bǔ)充了人才集聚對(duì)高質(zhì)量就業(yè)影響的研究，為后續(xù)的研究提供參考；另一方面，將數(shù)字經(jīng)濟(jì)作為中介變量，探究數(shù)字經(jīng)濟(jì)在科技人才集聚與高質(zhì)量就業(yè)之間的中介效應(yīng)。

二、理論基礎(chǔ)與研究假設(shè)

（一）科技人才集聚與高質(zhì)量就業(yè)

國(guó)外對(duì)于科技人才集聚的研究起步早且涉及領(lǐng)域廣泛，主要圍繞分類模式、影響因素以及集聚效應(yīng)開(kāi)展。根據(jù)經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)分析和因素結(jié)構(gòu)分析，斯科特（Scott）將科技人才集聚分為三種模式，分別是基于從中心到外圍的橫向科技人才集聚模式、基于交易成本的縱向科技人才集聚模式及基于知識(shí)共享和外部共享的橫向科技人才集聚模式。[3]羅默（Romer）指出影響科技人才集聚的主要因素有知識(shí)外射效應(yīng)、公共產(chǎn)品提供、規(guī)模經(jīng)濟(jì)、國(guó)民收入、個(gè)人可支配收入和法律法規(guī)。[4]弗洛瑞德（Florida）認(rèn)為公共服務(wù)水平、開(kāi)放性和包容性對(duì)科技人才區(qū)域流動(dòng)與集聚具有重要影響。[5]皮洛克斯（Perroux）認(rèn)為人才通過(guò)地區(qū)的“極化效應(yīng)”向產(chǎn)業(yè)集聚地靠攏。[6]哈維（Harvey）等提出核心區(qū)的快速發(fā)展促使科技人才向核心區(qū)域集聚，這便是科技人才集聚效應(yīng)。[7]國(guó)內(nèi)對(duì)于科技人才集聚的研究起步晚，但勢(shì)頭迅猛，主要圍繞科技人才集聚的現(xiàn)狀、帶來(lái)的社會(huì)效應(yīng)以及科技人才集聚的前因變量三方面。科技人才集聚現(xiàn)狀主要通過(guò)內(nèi)涵界定、指標(biāo)體系構(gòu)建以及科技人才在總量、時(shí)間、空間的結(jié)果分布來(lái)體現(xiàn)。[8-10]并且，科技人才集聚與科技創(chuàng)新效率正相關(guān)，與區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平之間具有因果關(guān)系。[11-12]同時(shí)，研究與發(fā)展（R&D）經(jīng)費(fèi)投入、變革型領(lǐng)導(dǎo)行為、收入水平、科技政策、基礎(chǔ)設(shè)施等都對(duì)科技人才集聚產(chǎn)生一定影響。[13-15]

國(guó)外對(duì)于就業(yè)質(zhì)量的研究，主要集中在研究層次上，如宏觀的就業(yè)質(zhì)量?jī)?nèi)涵研究、中觀的資源配置效率問(wèn)題、微觀的職能匹配和薪酬激勵(lì)。[16-18]而國(guó)內(nèi)主要聚焦在就業(yè)群體以及影響因素上，研究的就業(yè)群體主要包含大學(xué)生就業(yè)、農(nóng)民工就業(yè)、女性就業(yè)、退役軍人及運(yùn)動(dòng)員就業(yè)。[19-22]影響就業(yè)質(zhì)量提升的因素包含職級(jí)、勞資平衡、宏觀經(jīng)濟(jì)、收入、職能匹配度、人力資本六大類。[23]

內(nèi)生增長(zhǎng)理論認(rèn)為人才集聚會(huì)帶來(lái)正外部性，能夠推動(dòng)就業(yè)在“質(zhì)”和“量”上實(shí)現(xiàn)穩(wěn)定增長(zhǎng)?？萍既瞬抛鳛楦鞯亟?jīng)濟(jì)發(fā)展的稀缺資源，其集聚必然會(huì)帶來(lái)規(guī)模效應(yīng)、競(jìng)爭(zhēng)激烈效應(yīng)、知識(shí)溢出效應(yīng)以及環(huán)境優(yōu)化效應(yīng)。人才集聚的前提必然是能夠形成一定的規(guī)模，從而容易形成新的技術(shù)儲(chǔ)備和知識(shí)積累，創(chuàng)造新業(yè)態(tài)工作崗位，促進(jìn)就業(yè)崗位的增加。另外，科技人才作為知識(shí)創(chuàng)新的主體，必然會(huì)在交流合作中產(chǎn)生一定的知識(shí)溢出并保持一定的競(jìng)爭(zhēng)關(guān)系，促使人才提升自身技能，從而提升就業(yè)質(zhì)量。同時(shí)，科技人才集聚會(huì)降低人才交易成本，提高人崗匹配度，優(yōu)化就業(yè)環(huán)境和提高勞動(dòng)保護(hù)，進(jìn)一步提高就業(yè)質(zhì)量。據(jù)此，本文提出第一個(gè)研究假設(shè)：

H1：科技人才集聚會(huì)顯著提升區(qū)域就業(yè)質(zhì)量。

（二）數(shù)字經(jīng)濟(jì)的中介效應(yīng)

朱火弟等研究發(fā)現(xiàn)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)能顯著促進(jìn)科技人才集聚對(duì)區(qū)域創(chuàng)新能力的影響，數(shù)字經(jīng)濟(jì)在其中發(fā)揮了一定的調(diào)節(jié)作用。[24]就業(yè)質(zhì)量提升與科技人才集聚密不可分，科技人才集聚勢(shì)必會(huì)形成一定的人才增長(zhǎng)極。科技人才屬于高學(xué)歷人才，是人力資本的重要載體，人力資本作為經(jīng)濟(jì)發(fā)展的根基，是引領(lǐng)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的第一戰(zhàn)略資源，尤其在促進(jìn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展方面更為重要。[25]同時(shí)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)成為當(dāng)今重要經(jīng)濟(jì)形態(tài)，使得新業(yè)態(tài)、新組織、新模式的應(yīng)用潛能無(wú)限釋放，逐漸成為推動(dòng)高質(zhì)量就業(yè)的新引擎。[26]鑒于此，本文提出第二個(gè)研究假設(shè)：

H2：科技人才集聚通過(guò)實(shí)現(xiàn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)水平提高，來(lái)實(shí)現(xiàn)就業(yè)質(zhì)量提升，即數(shù)字經(jīng)濟(jì)在科技人才集聚與就業(yè)質(zhì)量之間發(fā)揮中介作用。

三、研究設(shè)計(jì)

（一）概念界定

1.科技人才

科技人才是中國(guó)特有的名詞，1987 年出版的《人才學(xué)辭典》把科技人才定義為科學(xué)人才和技術(shù)人才的略語(yǔ)，指為科學(xué)技術(shù)發(fā)展和人類進(jìn)步作出較大貢獻(xiàn)的人。2011 年印發(fā)的《國(guó)家中長(zhǎng)期科技人才發(fā)展規(guī)劃（2010-2020年）》將科技人才定義為具有一定的專業(yè)知識(shí)或?qū)ｉT(mén)技能，從事創(chuàng)造性科學(xué)技術(shù)活動(dòng)，并對(duì)科學(xué)技術(shù)事業(yè)及經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展做出貢獻(xiàn)的勞動(dòng)者。與科技人才相關(guān)聯(lián)的概念有，科技人力資源、專業(yè)技術(shù)人員、科技活動(dòng)人員以及R&D人員。

2.高質(zhì)量就業(yè)

國(guó)外在工作質(zhì)量、體面勞動(dòng)、高質(zhì)量就業(yè)等方面對(duì)就業(yè)質(zhì)量的內(nèi)涵有不同的解讀。歐盟認(rèn)為失業(yè)率和用工荒的結(jié)構(gòu)性矛盾仍然存在，需要通過(guò)改善工作質(zhì)量來(lái)提高工作的吸引力，從而增加勞動(dòng)力供給。1999年，第87 屆國(guó)際勞工大會(huì)第一次提出了體面勞動(dòng)的概念，主要強(qiáng)調(diào)男女在自由、公平、安全、尊嚴(yán)條件下獲得的體面工作的機(jī)會(huì)。高質(zhì)量就業(yè)是指?jìng)€(gè)人在其認(rèn)為具有挑戰(zhàn)性和滿足感的工作的綜合環(huán)境中獲得謀生所需工資的就業(yè)狀態(tài)。而國(guó)內(nèi)的高質(zhì)量就業(yè)是自黨的十九大報(bào)告提出實(shí)現(xiàn)更高質(zhì)量和更充分就業(yè)目標(biāo)后，經(jīng)常沿用的概念，[27]是指勞動(dòng)者通過(guò)自身努力、政府公共政策、市場(chǎng)機(jī)制、企業(yè)管理創(chuàng)新等實(shí)現(xiàn)充分就業(yè)的同時(shí)，創(chuàng)造出更多價(jià)值，并且這些價(jià)值能夠與自身獲得的收入相匹配。本文的高質(zhì)量就業(yè)指標(biāo)評(píng)價(jià)體系主要從就業(yè)環(huán)境、就業(yè)能力、就業(yè)報(bào)酬、就業(yè)保護(hù)四個(gè)維度進(jìn)行構(gòu)建。

（二）科技人才集聚度測(cè)評(píng)

本文采用區(qū)位商模型測(cè)算中國(guó)地區(qū)科技人才集聚情況。該模型既反映了科技人才的空間疏密程度，同時(shí)又避免了區(qū)域大小不同造成的集聚度高估問(wèn)題。科技人才集聚度的區(qū)位商值計(jì)算公式如公式（1）所示：

其中，STjdi表示科技人才空間集聚度，STi表示i區(qū)域?qū)I(yè)技術(shù)人才數(shù)，∑STi表示研究區(qū)域?qū)I(yè)技術(shù)人才總數(shù)，AREAi表示i區(qū)域面積，∑AREAi表示研究區(qū)域總面積。根據(jù)公式（1），計(jì)算2010—2021 年29 個(gè)省級(jí)區(qū)域的科技人才集聚度（見(jiàn)表1）。為便于深入分析，將集聚程度分為絕對(duì)優(yōu)勢(shì)地區(qū)、相對(duì)優(yōu)勢(shì)地區(qū)、相對(duì)劣勢(shì)地區(qū)及絕對(duì)劣勢(shì)地區(qū)四部分。

表1 2010—2021年中國(guó)各省級(jí)區(qū)域科技人才集聚度一覽表

2010—2021 年間，上海市、北京市、天津市、江蘇省、浙江省、廣東省、山東省7 個(gè)地區(qū)是科技人才集聚的絕對(duì)優(yōu)勢(shì)地區(qū)（STjdi≥5）。其中上海市、北京市、天津市的人才集聚程度變化趨勢(shì)相對(duì)下降，分別由76.38 降至62.42、43.54 降至32.07、20.72 降至16.74，這可能與超大城市設(shè)立嚴(yán)格的落戶制度預(yù)防人口過(guò)度集聚有關(guān)。江蘇省、浙江省、廣東省的人才集聚程度變化趨勢(shì)相對(duì)上升，分別由10.73升至12.08、7.62升至9.36、6.72升至7.97，說(shuō)明這些省份科技人才總量的增長(zhǎng)速度相比于幾乎不變的行政區(qū)域面積增長(zhǎng)速度，一直處于增長(zhǎng)趨勢(shì)，顯示出沿海地區(qū)強(qiáng)大的引才效應(yīng)，源源不斷地吸引科技人才向產(chǎn)業(yè)核心區(qū)集聚。山東省的科技人才集聚度由4.85上下浮動(dòng)至5.16 基本保持不變。安徽省、福建省、重慶市、河南省、湖北省、湖南省、遼寧省、江西省、河北省、陜西省10 個(gè)地區(qū)是科技人才集聚的相對(duì)優(yōu)勢(shì)地區(qū)（1≤STjdi＜5）?？萍既瞬偶鄱壬仙姆謩e是安徽省、福建省、重慶市、湖南省和江西??；下降的分別是遼寧省和陜西?。换静蛔兊姆謩e是河南省、湖北省及河北省。中西部地區(qū)和東北部地區(qū)（遼寧省除外）一般是科技人才集聚的相對(duì)劣勢(shì)和絕對(duì)劣勢(shì)地區(qū)。其中，四川省、海南省、山西省、貴州省、吉林省是科技人才集聚的相對(duì)劣勢(shì)地區(qū)（0.5≤STjdi＜1），廣西壯族自治區(qū)、寧夏回族自治區(qū)、云南省、黑龍江省、甘肅省、內(nèi)蒙古自治區(qū)、青海省是科技人才集聚的絕對(duì)劣勢(shì)地區(qū)（0≤STjdi＜0.5）。需要注意的是，東北地區(qū)因遼寧省緊鄰渤海灣以及京津冀城市群，享受到了一定的涓滴效應(yīng)和溢出效應(yīng)，從而在科技人才集聚方面處于相對(duì)優(yōu)勢(shì)地位；同時(shí)，甘肅省、內(nèi)蒙古自治區(qū)、青海省受制于區(qū)位發(fā)展的初始劣勢(shì)，科技人才集聚度處于較低水平，應(yīng)設(shè)法加快中西部地區(qū)科技人才隊(duì)伍培養(yǎng)和引進(jìn)，快速實(shí)現(xiàn)人才集聚。

（三）高質(zhì)量就業(yè)指標(biāo)評(píng)價(jià)體系構(gòu)建及測(cè)評(píng)

1.高質(zhì)量就業(yè)指標(biāo)評(píng)價(jià)體系設(shè)計(jì)

本文參照戚聿東等[28]的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，以就業(yè)環(huán)境、就業(yè)能力、勞動(dòng)報(bào)酬、勞動(dòng)保護(hù)為四個(gè)一級(jí)指標(biāo)。在就業(yè)環(huán)境的二級(jí)指標(biāo)重點(diǎn)關(guān)注經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)分配、就業(yè)率及交通通達(dá)度；就業(yè)能力的二級(jí)指標(biāo)側(cè)重人力資本狀況和接受培訓(xùn)占比；勞動(dòng)報(bào)酬的二級(jí)指標(biāo)側(cè)重收入水平、收入差距以及社會(huì)保障；勞動(dòng)保護(hù)的二級(jí)指標(biāo)關(guān)注工會(huì)參與率、勞動(dòng)爭(zhēng)議程度及工傷事故發(fā)生率等。具體的中國(guó)省級(jí)就業(yè)質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)體系見(jiàn)表2。

表2 中國(guó)省級(jí)就業(yè)質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)體系

2.中國(guó)各省份就業(yè)質(zhì)量綜合評(píng)價(jià)

用組合賦權(quán)法對(duì)2010—2021 年中國(guó)各地區(qū)就業(yè)質(zhì)量進(jìn)行測(cè)算，各地區(qū)具體就業(yè)質(zhì)量得分見(jiàn)表3。從整體層面上分析，在2010—2021年間，29 個(gè)地區(qū)就業(yè)質(zhì)量得分并不高，2021年得分超過(guò)60 的僅有北京市、上海市兩個(gè)地區(qū)；但從趨勢(shì)上看，2010 年以來(lái)，各省份就業(yè)質(zhì)量得分穩(wěn)步攀升，說(shuō)明就業(yè)質(zhì)量呈逐年向好的發(fā)展趨勢(shì)。需要注意的是，個(gè)別地區(qū)在2020—2021 年就業(yè)質(zhì)量小幅降低，可能與國(guó)內(nèi)不良的就業(yè)環(huán)境有關(guān)。從地區(qū)層面看，從東南沿海的東部地區(qū)到中西部地區(qū)得分依次呈降低態(tài)勢(shì)，北京市、上海市、江蘇省、浙江省一帶是全國(guó)就業(yè)質(zhì)量得分的領(lǐng)軍地帶，高于中西部地區(qū)就業(yè)質(zhì)量得分；中部的湖北省、湖南省、河南省、山西省是后起之秀；西部地區(qū)發(fā)展起步晚，但漲勢(shì)迅猛。進(jìn)入新時(shí)代，國(guó)家經(jīng)濟(jì)正從高速增長(zhǎng)向高質(zhì)量發(fā)展轉(zhuǎn)變，各地區(qū)就業(yè)質(zhì)量仍有較大的增長(zhǎng)空間，應(yīng)當(dāng)著力推動(dòng)就業(yè)優(yōu)先政策，加強(qiáng)就業(yè)環(huán)境改善和就業(yè)勞動(dòng)保護(hù)，提升人才的勞動(dòng)報(bào)酬和就業(yè)能力，實(shí)現(xiàn)人才高質(zhì)量更充分就業(yè)。

表3 2010—2021年中國(guó)各地區(qū)就業(yè)質(zhì)量得分（組合賦權(quán)法）

（四）實(shí)證模型構(gòu)建、變量描述及數(shù)據(jù)來(lái)源說(shuō)明

1.實(shí)證模型構(gòu)建

為了考察科技人才集聚對(duì)高質(zhì)量就業(yè)的影響，在參考李臘梅等[29]研究的基礎(chǔ)上，構(gòu)建如下基準(zhǔn)回歸公式（2）：

公式（2）中，Empit表示i省份在t年份的就業(yè)質(zhì)量，STjdit表示i省份在t年份的科技人才集聚度，Xit為模型中一系列控制變量，μi為個(gè)體固定效應(yīng)，λt為時(shí)間固定效應(yīng)，εit為擾動(dòng)項(xiàng)。

為分析數(shù)字經(jīng)濟(jì)在科技人才集聚與高質(zhì)量就業(yè)之間的中介效應(yīng)，文章的實(shí)證檢驗(yàn)步驟如下：首先檢驗(yàn)公式（2）中系數(shù)β1的顯著性，若顯著性檢驗(yàn)通過(guò)，再分別構(gòu)建科技人才集聚對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)的回歸模型以及科技人才集聚和數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)就業(yè)質(zhì)量的回歸模型，通過(guò)檢驗(yàn)公式（3）、（4）中核心解釋變量系數(shù)的顯著性來(lái)初步判斷是否存在中介效應(yīng)。最后通過(guò)Bootstrap 方法進(jìn)一步確定中介效應(yīng)是否存在及具體效應(yīng)值大小。文章中介效應(yīng)檢驗(yàn)方程如下：

上式中，Digit表示i省份在t年份的數(shù)字經(jīng)濟(jì)水平，其余變量同公式（2）相同。

2.變量描述

被解釋變量：就業(yè)質(zhì)量（Emp）。前文就業(yè)質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)體系根據(jù)熵權(quán)法、CRITIC法、等權(quán)重法及組合賦權(quán)法測(cè)算得出就業(yè)質(zhì)量得分范圍在0～100，就業(yè)質(zhì)量得分越高，表明該省份或地區(qū)的就業(yè)情況越好。本文實(shí)證部分除穩(wěn)健性檢驗(yàn)全部采用CRITIC 法測(cè)算得出的就業(yè)質(zhì)量得分。其中，組合賦權(quán)法是利用這三種方法測(cè)算的均值作為以上各指標(biāo)權(quán)重，從而使該方法不僅可以考慮數(shù)據(jù)變異性、沖突性和信息量，同時(shí)對(duì)數(shù)據(jù)依賴性較為適中，在各省份就業(yè)質(zhì)量得分的分布以及穩(wěn)健性檢驗(yàn)當(dāng)中使用。

解釋變量：科技人才集聚（STjd）。本文借鑒劉暉等[30]對(duì)科技人才區(qū)位商的定義，將科技人才區(qū)位商定義為某地區(qū)R&D 人員數(shù)量占研究區(qū)域總體R&D 人員數(shù)量的比重，與某地區(qū)行政區(qū)域面積占研究區(qū)域總體行政區(qū)域面積的比率，以此來(lái)衡量科技人才集聚這一變量。

中介變量：數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平（Dig）。數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平，參照戚聿東的研究[28]選取互聯(lián)網(wǎng)和電信業(yè)、電商零售業(yè)、軟件業(yè)和科學(xué)技術(shù)業(yè)四個(gè)一級(jí)結(jié)果指標(biāo)作為數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的典型部分，又分別選取10 個(gè)二級(jí)指標(biāo)構(gòu)建數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，利用熵值法測(cè)算其數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平。

控制變量：為了更加全面地分析科技人才集聚對(duì)高質(zhì)量就業(yè)的影響，本文參考戚聿東等[28]的做法，將經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平（pergdp）、城鎮(zhèn)登記失業(yè)率（unemp）、地區(qū)人力資本（edu）、城鎮(zhèn)職工養(yǎng)老保險(xiǎn)覆蓋率（ins）、外商直接投資（fdi）、貿(mào)易開(kāi)放程度（open）作為控制變量。

3.數(shù)據(jù)來(lái)源及描述性統(tǒng)計(jì)

文章數(shù)據(jù)以2010 年為時(shí)間征集點(diǎn)，將2010—2021 年29 個(gè)?。ㄗ灾螀^(qū)、直轄市）的指標(biāo)數(shù)據(jù)整理為面板數(shù)據(jù)。有關(guān)科技創(chuàng)新人才、數(shù)字經(jīng)濟(jì)和就業(yè)質(zhì)量指標(biāo)評(píng)價(jià)體系的數(shù)據(jù)皆來(lái)源于2010—2021 年間的《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)勞動(dòng)統(tǒng)計(jì)年鑒》以及29 個(gè)?。ㄗ灾螀^(qū)、直轄市）統(tǒng)計(jì)年鑒，對(duì)于缺失數(shù)據(jù)根據(jù)線性插值法進(jìn)行補(bǔ)齊。為使不同年份數(shù)據(jù)具有可比性，以2010 年為基期，利用CPI 和地區(qū)生產(chǎn)總值平減指數(shù)分別對(duì)城鎮(zhèn)職工單位就業(yè)人員平均工資和人均地區(qū)生產(chǎn)總值進(jìn)行平減。各變量的描述性統(tǒng)計(jì)分析見(jiàn)表4。

表4 描述性統(tǒng)計(jì)分析

四、實(shí)證分析

（一）基準(zhǔn)回歸

文章運(yùn)用Stata 17.0 軟件實(shí)證分析科技人才集聚對(duì)就業(yè)質(zhì)量的影響，采用雙向固定效應(yīng)模型對(duì)樣本進(jìn)行基本回歸分析，回歸結(jié)果見(jiàn)表5。

表5 全樣本基本回歸結(jié)果

由表5 結(jié)果可知，科技人才集聚對(duì)就業(yè)質(zhì)量的影響系數(shù)為正，且在10%顯著性水平下顯著，說(shuō)明科技人才集聚能夠顯著提升就業(yè)質(zhì)量。逐步加入控制變量以后，科技人才集聚對(duì)就業(yè)質(zhì)量的系數(shù)依舊為正，且全部在10%顯著性水平下顯著，H1得到驗(yàn)證。同時(shí)，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、地區(qū)人力資本、城鎮(zhèn)職工養(yǎng)老保險(xiǎn)覆蓋率對(duì)就業(yè)質(zhì)量的影響系數(shù)均為正，且全部顯著，說(shuō)明一個(gè)地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、地區(qū)人力資本、城鎮(zhèn)職工養(yǎng)老保險(xiǎn)覆蓋率可以顯著促進(jìn)該地區(qū)就業(yè)質(zhì)量的提升。而城鎮(zhèn)登記失業(yè)率和貿(mào)易開(kāi)放程度與就業(yè)質(zhì)量顯著負(fù)相關(guān)。城鎮(zhèn)登記失業(yè)率與就業(yè)質(zhì)量的反向關(guān)系不難理解，貿(mào)易開(kāi)放程度可能會(huì)促使國(guó)外勞動(dòng)力進(jìn)入本國(guó)，對(duì)本國(guó)的就業(yè)崗位形成擠壓。

（二）異質(zhì)性檢驗(yàn)

由于各地區(qū)資源稟賦以及經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平存在差異，就業(yè)質(zhì)量也存在一定的差異性。為了進(jìn)一步研究中國(guó)各地區(qū)科技人才集聚對(duì)就業(yè)質(zhì)量的影響，本文根據(jù)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平將29 個(gè)省份劃分為高經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平地區(qū)和低經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平地區(qū)，實(shí)證分析不同經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平地區(qū)科技人才集聚對(duì)就業(yè)質(zhì)量影響的差異。其中，高于人均地區(qū)生產(chǎn)總值的地區(qū)為高經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平地區(qū)，低于人均地區(qū)生產(chǎn)總值的地區(qū)為低經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平地區(qū)。分別對(duì)其進(jìn)行回歸分析，結(jié)果見(jiàn)表6。

表6 不同經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平地區(qū)回歸結(jié)果

從表6 高、低經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平地區(qū)回歸結(jié)果的對(duì)比可以看出，無(wú)論地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平如何，無(wú)論控制變量如何變化，科技人才集聚對(duì)就業(yè)質(zhì)量的影響總是在10%顯著性水平下顯著，系數(shù)為正，再次驗(yàn)證了H1。另外，我們還發(fā)現(xiàn)三點(diǎn)不同之處。其一，低經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平地區(qū)的科技人才集聚對(duì)于就業(yè)質(zhì)量的影響系數(shù)更大，說(shuō)明雖然低經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平地區(qū)吸引科技人才集聚的難度比高經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平地區(qū)大，可一旦低經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平地區(qū)形成了科技人才集聚，其對(duì)就業(yè)質(zhì)量提升的貢獻(xiàn)度遠(yuǎn)大于高經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平地區(qū)。其二，地區(qū)人力資本對(duì)就業(yè)質(zhì)量的影響在低經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平地區(qū)顯著為正且系數(shù)更大，但在高經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平地區(qū)不顯著，表明低經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平地區(qū)對(duì)于提升人才受教育程度的需求更加緊迫，也更為必要。其三，城鎮(zhèn)職工養(yǎng)老保險(xiǎn)覆蓋率在高經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平地區(qū)對(duì)就業(yè)質(zhì)量的影響為正，對(duì)低經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平地區(qū)的影響為負(fù)，原因可能在于低經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平地區(qū)城鎮(zhèn)職工數(shù)量占比較少，導(dǎo)致對(duì)就業(yè)質(zhì)量的影響為負(fù)且不顯著。

（三）穩(wěn)健性檢驗(yàn)

1.工具變量法

為確?；貧w結(jié)果的穩(wěn)健性，并消除科技人才集聚與就業(yè)質(zhì)量之間可能存在的內(nèi)生性問(wèn)題，本研究使用就業(yè)質(zhì)量的滯后值作為科技人才集聚的工具變量，采用兩階段最小二乘法（2SLS）進(jìn)行回歸，結(jié)果見(jiàn)表7。

表7 穩(wěn)健性檢驗(yàn)一：工具變量法

由表7 可知，通過(guò)逐步添加控制變量，核心解釋變量對(duì)就業(yè)質(zhì)量的估計(jì)系數(shù)始終為正，并且在10%顯著性水平下顯著，與表5 基準(zhǔn)回歸的結(jié)果基本保持一致，說(shuō)明數(shù)據(jù)結(jié)果穩(wěn)健并且工具變量法有助于緩解模型帶來(lái)的內(nèi)生性問(wèn)題。

2.替換被解釋變量

第二種檢驗(yàn)方法是替換被解釋變量。將前期回歸使用CRITIC 法得到的被解釋變量用組合賦權(quán)法進(jìn)行替換，再次進(jìn)行回歸，結(jié)果見(jiàn)表8。

表8 穩(wěn)健性檢驗(yàn)二：替換被解釋變量

從表8 可以看出，在被解釋變量得到替換后，科技人才集聚對(duì)就業(yè)質(zhì)量仍然具有顯著的正向作用，H1繼續(xù)得到驗(yàn)證，再次說(shuō)明本文的研究結(jié)論具有可靠性。

（四）機(jī)制分析

上文從理論上分析了數(shù)字經(jīng)濟(jì)在科技人才集聚與就業(yè)質(zhì)量之間的作用機(jī)制。為驗(yàn)證H2，采用Stata 17.0 軟件進(jìn)行中介效應(yīng)分析，回歸結(jié)果見(jiàn)表9。

表9 中介效應(yīng)的回歸結(jié)果

模型（1）結(jié)果顯示科技人才集聚能夠在5%顯著性水平下促進(jìn)就業(yè)質(zhì)量提升；模型（2）結(jié)果顯示科技人才集聚在1%顯著性水平下對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展有促進(jìn)作用；模型（3）結(jié)果顯示科技人才集聚和數(shù)字經(jīng)濟(jì)分別在1%顯著性水平下對(duì)就業(yè)質(zhì)量有正向促進(jìn)作用。由于b1=0.168 和γ2=0.083 均顯著，因此不需要進(jìn)行Bootstrap 方法檢驗(yàn)；同時(shí)，γ1=0.116，在1%顯著性水平下顯著，可知數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)揮部分中介作用，該效應(yīng)占總效應(yīng)的結(jié)果為10.73%，表現(xiàn)出科技人才集聚→數(shù)字經(jīng)濟(jì)水平提升→就業(yè)質(zhì)量提高的傳導(dǎo)機(jī)制，驗(yàn)證了H2。

五、結(jié)論與啟示

（一）主要結(jié)論

綜合全文分析，本文旨在探究科技人才集聚對(duì)就業(yè)質(zhì)量的影響。首先，從理論層面梳理了科技人才集聚對(duì)就業(yè)質(zhì)量的影響邏輯。其次，根據(jù)區(qū)位商思想更新了科技人才集聚的計(jì)算公式以及構(gòu)建了就業(yè)質(zhì)量指標(biāo)評(píng)價(jià)體系，測(cè)得29 個(gè)?。ㄗ灾螀^(qū)、直轄市）2010—2021 年科技人才集聚度和就業(yè)質(zhì)量得分的面板數(shù)據(jù)。最后，構(gòu)建雙向固定效應(yīng)模型實(shí)證分析科技人才集聚對(duì)就業(yè)質(zhì)量的影響，同時(shí)選取數(shù)字經(jīng)濟(jì)作為中介變量探究其在科技人才集聚與就業(yè)質(zhì)量?jī)烧唛g的中介效應(yīng)。通過(guò)以上研究步驟，得出如下研究結(jié)論。一是2010—2021 年間，科技人才集聚度區(qū)域差異明顯。集聚度總體上呈東—中—西依次遞減態(tài)勢(shì)，即科技人才絕對(duì)優(yōu)勢(shì)地區(qū)多分布在東部沿海地區(qū)，科技人才相對(duì)優(yōu)勢(shì)地區(qū)與相對(duì)劣勢(shì)地區(qū)多集中在中部地區(qū)，科技人才絕對(duì)劣勢(shì)地區(qū)多分布在西部地區(qū)。就業(yè)質(zhì)量得分普遍不高，但總體呈上升趨勢(shì)，也表現(xiàn)出較強(qiáng)的區(qū)域差異。二是將CRITIC 法測(cè)得就業(yè)質(zhì)量得分作為被解釋變量，實(shí)證得出科技人才集聚顯著促進(jìn)就業(yè)質(zhì)量提升。根據(jù)人均地區(qū)生產(chǎn)總值水平劃分高經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平地區(qū)與低經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平地區(qū)，進(jìn)行異質(zhì)性檢驗(yàn)，結(jié)果表明，無(wú)論地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平如何，科技人才集聚對(duì)就業(yè)質(zhì)量的促進(jìn)作用都顯著；用工具變量法以及用組合賦權(quán)法測(cè)得的就業(yè)質(zhì)量替換被解釋變量進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)，得到的實(shí)證結(jié)果均與上文保持一致，驗(yàn)證了結(jié)果的穩(wěn)健性。三是將數(shù)字經(jīng)濟(jì)作為中介變量，發(fā)現(xiàn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)作為新型的經(jīng)濟(jì)表現(xiàn)形式，受人才集聚影響，在一定程度上促進(jìn)就業(yè)質(zhì)量提升，在科技人才集聚與就業(yè)質(zhì)量之間發(fā)揮了一定的中介效應(yīng)。

（二）政策啟示

基于以上研究結(jié)論，提出政策啟示。

一是構(gòu)建區(qū)域科技人才共享機(jī)制。中西部地區(qū)相對(duì)東部沿海地區(qū)明顯存在先天性區(qū)位劣勢(shì)，科技人才集聚度低于全國(guó)平均水平，應(yīng)當(dāng)秉持合作共享的發(fā)展理念，將東部地區(qū)得天獨(dú)厚的科技人才優(yōu)勢(shì)開(kāi)放共享到蓄勢(shì)待發(fā)的中西部地區(qū)，形成人才發(fā)展合力，進(jìn)一步提高人才資源利用效率。例如，各類技術(shù)人才的遠(yuǎn)程培育和引進(jìn)。通過(guò)大力發(fā)展各類遠(yuǎn)程人才共享服務(wù)企業(yè)以及建設(shè)遠(yuǎn)程人才園區(qū)，促進(jìn)商會(huì)、協(xié)會(huì)、促進(jìn)會(huì)、聯(lián)盟、聯(lián)誼會(huì)、俱樂(lè)部等行業(yè)組織和社會(huì)組織，研究會(huì)、研究院、研究中心、智庫(kù)等科研機(jī)構(gòu)，以及設(shè)立基金公司等金融組織，進(jìn)一步促進(jìn)人才集聚，形成人才示范區(qū)。

二是優(yōu)化科技人才就業(yè)環(huán)境?？萍既瞬啪蜆I(yè)的環(huán)境優(yōu)化涉及內(nèi)部和外部?jī)煞矫?。?nèi)部?jī)?yōu)化要堅(jiān)持“用戶思維”，以科技人才自身需求為導(dǎo)向，完善對(duì)科技人才的公共服務(wù)等，實(shí)施人性化的服務(wù)，保障科技人才各項(xiàng)基本權(quán)利。例如，為科技人才子女的受教育環(huán)境和科技人才的生活便利化提供強(qiáng)有力的保障，提升人才的生活滿意度和幸福指數(shù)。外部?jī)?yōu)化應(yīng)堅(jiān)持政府的主導(dǎo)地位，整合政府、企業(yè)、高校等社會(huì)資源，推陳出新一系列創(chuàng)業(yè)創(chuàng)新項(xiàng)目的融資扶持政策以及激勵(lì)措施。例如，政府作為倡導(dǎo)者，支持高校和企業(yè)分別利用“互聯(lián)網(wǎng)+”“三創(chuàng)”等創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)賽事深化高等教育改革和強(qiáng)化企業(yè)開(kāi)拓創(chuàng)新，通過(guò)賽事激勵(lì)可以培養(yǎng)更多具有專業(yè)知識(shí)和技能的科技人才相互競(jìng)爭(zhēng)，形成良好的科技人才集聚外部環(huán)境。同時(shí)，政府、企業(yè)、高校的共同參與會(huì)真正實(shí)現(xiàn)產(chǎn)學(xué)研一體化，這種外部環(huán)境循環(huán)會(huì)促使就業(yè)質(zhì)量的提升。

三是加快數(shù)字政府建設(shè)，推動(dòng)社會(huì)治理與公共治理轉(zhuǎn)型升級(jí)。充分發(fā)揮市場(chǎng)在資源配置中的決定性作用，更好地發(fā)揮政府作用，實(shí)現(xiàn)“有效市場(chǎng)”與“有為政府”的有機(jī)結(jié)合。例如，通過(guò)社會(huì)主義經(jīng)濟(jì)體制改革給予企業(yè)更多的優(yōu)惠政策和激勵(lì)措施，以高水平的對(duì)外開(kāi)放推動(dòng)跨境電商和數(shù)字貿(mào)易發(fā)展，進(jìn)一步釋放數(shù)字經(jīng)濟(jì)活力。同時(shí)，可以建立政府?dāng)?shù)字媒體平臺(tái)促進(jìn)人才的交流，傳遞人才培養(yǎng)信息，最大化提高信息技術(shù)的對(duì)稱性。利用數(shù)字技術(shù)的廣泛性、時(shí)效性以及可持續(xù)性，深入挖掘科技人才的人力資本，從而實(shí)現(xiàn)就業(yè)質(zhì)量的提升。