航空可達(dá)性與城市的國(guó)際人才集聚

摘 要：航空樞紐城市因市場(chǎng)響應(yīng)能力而吸引交易和生產(chǎn)活動(dòng)，從而成為國(guó)際人才集聚地。文章通過(guò)建立鏈?zhǔn)街薪樾?yīng)模型，使用結(jié)構(gòu)方程方法檢驗(yàn)了中國(guó)36個(gè)大中城市的航空易達(dá)性對(duì)國(guó)際人才流入的影響，得出如下結(jié)論：航空運(yùn)輸對(duì)城市國(guó)際人才流入有穩(wěn)定正向影響，其中直接效應(yīng)占總效應(yīng)的65.94%，產(chǎn)業(yè)發(fā)展的中介作用占總效應(yīng)的29.32%和所有中介效應(yīng)的86.16%，城市形象的中介作用占總效應(yīng)的3.77%和所有中介效應(yīng)的11.07%，而兩步中介效應(yīng)則可忽略不計(jì)。

關(guān)鍵詞：航空可達(dá)性；城市區(qū)位；國(guó)際人才；結(jié)構(gòu)方程模型

中圖分類號(hào)：F572 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A " " " " " " 文章編號(hào)：1009 - 1750 （2024） 04 - 0100 - 10

一、背景與文獻(xiàn)

（一）研究背景

全球化時(shí)代，人力資本配置的區(qū)位粘性因運(yùn)輸技術(shù)和通信技術(shù)進(jìn)步而空前降低，人才在地表何處集聚的問(wèn)題成為學(xué)術(shù)界關(guān)注的焦點(diǎn)。［1］人居環(huán)境論、投資環(huán)境論和人力資本增值論等傳統(tǒng)理論，從決策理性出發(fā)解釋人才遷移動(dòng)機(jī)，把城市就業(yè)機(jī)會(huì)、生活便利度以及背后的產(chǎn)業(yè)發(fā)展、公共服務(wù)和自然環(huán)境質(zhì)量等支撐條件看成影響人才區(qū)位選擇的關(guān)鍵變量。［2］然而，區(qū)域繁榮、產(chǎn)業(yè)發(fā)展、創(chuàng)新集群和人才區(qū)位是內(nèi)生于空間品質(zhì)的，［3］這些帶有還原論色彩的認(rèn)知僅反映城市的“立地空間”（space of places）屬性，忽視了世界經(jīng)濟(jì)“流空間”（space of flows）中區(qū)位的可建構(gòu)性以及空間交互對(duì)區(qū)位塑造的意義。隨著世界經(jīng)濟(jì)網(wǎng)絡(luò)化，特別是全球城市網(wǎng)絡(luò)形成、社會(huì)網(wǎng)絡(luò)理論向經(jīng)濟(jì)學(xué)領(lǐng)域滲透，［4］以及新空間經(jīng)濟(jì)學(xué)興起，從人才與節(jié)點(diǎn)城市互動(dòng)的視角解釋人才地理集聚越來(lái)越得到主流認(rèn)可。［5］

作為“流”的載體，交通運(yùn)輸決定經(jīng)濟(jì)空間組織模式，［6］亦因此決定人力資本要素的流向和分布。經(jīng)驗(yàn)顯示，大型交通設(shè)施通引致人口、資本和技術(shù)的地理集聚，往往在空間上形成人才中心、產(chǎn)業(yè)高地與交通樞紐共位分布格局。［7］20世紀(jì)80年代以來(lái)，新科技革命和知識(shí)經(jīng)濟(jì)迅猛發(fā)展，國(guó)際生產(chǎn)出現(xiàn)產(chǎn)品輕質(zhì)化、產(chǎn)品內(nèi)分工精細(xì)化以及產(chǎn)品生命周期變短的趨勢(shì)，快速的技術(shù)迭代和激烈的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)對(duì)供應(yīng)鏈效率提出了更加嚴(yán)格要求，從而使經(jīng)濟(jì)對(duì)航空運(yùn)輸產(chǎn)生剛性依賴。區(qū)域功能專業(yè)化和全球范圍快速交互的需要進(jìn)一步強(qiáng)化了這種依賴。全球人才網(wǎng)絡(luò)、知識(shí)網(wǎng)絡(luò)、資本網(wǎng)絡(luò)在航空網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)上持續(xù)融合，以航空運(yùn)輸為首要載體的跨國(guó)人才流、資本流和技術(shù)流超越基于海運(yùn)的貿(mào)易流，成為推動(dòng)全球經(jīng)濟(jì)空間重構(gòu)的主導(dǎo)力量。［8］那些位居網(wǎng)絡(luò)核心且擁有完善設(shè)施、密集航班和稠密航線的樞紐城市，因可達(dá)性帶來(lái)的空間成本節(jié)約、對(duì)外部市場(chǎng)的快速響應(yīng)能力而倍受跨國(guó)公司青睞，并由此集聚海量的人才、資本和技術(shù)等創(chuàng)新要素，成為21世紀(jì)真正的財(cái)富創(chuàng)造和知識(shí)生產(chǎn)中心。［9］正如全球城市研究機(jī)構(gòu)GaWC創(chuàng)始人之一的Taylor所說(shuō)，城市之間的關(guān)系比城市本身特征更為本質(zhì)。［10］紐約、倫敦和東京等全球城市既是金融和文化創(chuàng)意中心也是國(guó)際航運(yùn)中心。在新冠爆發(fā)前的2019年，全球有6.7萬(wàn)億美元的貨物貿(mào)易經(jīng)由航空運(yùn)輸完成，另外還有45億人次的出行借助航空運(yùn)輸實(shí)現(xiàn)。［11］Kasarda教授曾預(yù)言，未來(lái)的國(guó)際都市將依托空港而興起。［12］總之，航空運(yùn)輸強(qiáng)化了城市對(duì)全球價(jià)值鏈和生產(chǎn)網(wǎng)絡(luò)的嵌入，提升了城市區(qū)位品質(zhì)，從而增進(jìn)了基于網(wǎng)絡(luò)的國(guó)際人才流入。

（二）相關(guān)文獻(xiàn)

早在20世紀(jì)初航空運(yùn)輸出現(xiàn)時(shí)，社會(huì)學(xué)家就認(rèn)識(shí)到航空運(yùn)輸在跨區(qū)域人口流動(dòng)中的潛在作用。［13-15］在對(duì)居民出行行為的研究中，Cullen amp; Godson認(rèn)為，時(shí)間約束比空間約束更加嚴(yán)格，而更強(qiáng)的時(shí)間剛性通常與工作活動(dòng)有關(guān)，［16］這凸顯了航空運(yùn)輸?shù)膬r(jià)值。閆梅、黃金川發(fā)現(xiàn)，教育程度、收入水平對(duì)旅客的時(shí)間價(jià)值，進(jìn)而對(duì)乘機(jī)比例、乘機(jī)頻率均有正向影響，這很好從微觀上解釋了具有“三高”（高學(xué)歷、高收入、高時(shí)間成本）特征的人才群體對(duì)航空樞紐區(qū)位的偏愛(ài)。［17］國(guó)外一些學(xué)者把人才網(wǎng)絡(luò)與城市網(wǎng)絡(luò)看成一體網(wǎng)絡(luò)，認(rèn)為具有全球影響力的城市需要依托航空運(yùn)輸發(fā)揮調(diào)控中心的作用，并使用航班次數(shù)和周轉(zhuǎn)人次為邊權(quán)構(gòu)建世界城市網(wǎng)絡(luò)，以反映不同城市在世界經(jīng)濟(jì)中的權(quán)力和地位。［18-23］金鳳君解釋了資源向航空樞紐集聚的系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)機(jī)制，認(rèn)為航空網(wǎng)絡(luò)是一個(gè)“軸—輻”式（hub-spoke）侍服體系，少數(shù)樞紐城市發(fā)送和吸引大量鏈接關(guān)系，而大量普通城市只能通過(guò)與樞紐城市建立聯(lián)系而組成“輔網(wǎng)”。［24］

在實(shí)證層面，Bel amp; Fageda通過(guò)調(diào)查，發(fā)現(xiàn)國(guó)際交互便利是跨國(guó)公司布局傾向于航空樞紐城市的重要原因。［25］筆者等人利用中國(guó)35個(gè)大中型空港城市面板數(shù)據(jù)，使用GMM估計(jì)，發(fā)現(xiàn)空港能通過(guò)促進(jìn)人才的跨區(qū)域交流提高城市的技術(shù)創(chuàng)新能力。［26］Chen amp; Chi利用隨機(jī)效應(yīng)模型對(duì)來(lái)自威斯康星州的1837個(gè)樣本數(shù)據(jù)對(duì)進(jìn)行了處理，發(fā)現(xiàn)當(dāng)?shù)乜崭鄣拇嬖诤桶l(fā)展顯著強(qiáng)化了國(guó)際人才流入，且在那些與空港距離更近的社區(qū)，高收入、高學(xué)歷的人才在遷入群體中所占比例更高。［27］

上述研究存在兩個(gè)可以改進(jìn)的地方：一是往往從生活便利角度分析航空運(yùn)輸?shù)囊饬x，忽視了現(xiàn)實(shí)傳導(dǎo)機(jī)制的復(fù)雜性，尤其是一些中介效應(yīng)的作用；二是對(duì)航空運(yùn)輸與區(qū)域經(jīng)濟(jì)雙向因果造成的內(nèi)生性沒(méi)有給予足夠重視，多數(shù)研究既沒(méi)有尋找可行的工具變量，也沒(méi)采用方程聯(lián)立的方法來(lái)應(yīng)對(duì)可能存在的問(wèn)題。而這些正是本文可以做出邊際貢獻(xiàn)的地方。

二、理論與假說(shuō)

實(shí)際上，機(jī)場(chǎng)通過(guò)提供“通往全球人員、貨物、資金和信息流動(dòng)的優(yōu)越途徑”，使一個(gè)地點(diǎn)在全球經(jīng)濟(jì)中處于有利地位。［28］因此，提出假設(shè)1：航空可達(dá)的區(qū)位品質(zhì)對(duì)城市國(guó)際人才流入有正向影響。

此外，航空可達(dá)性還可通過(guò)兩個(gè)中介機(jī)制發(fā)揮作用：

其一，國(guó)際市場(chǎng)指向的現(xiàn)代制造業(yè)和商務(wù)服務(wù)業(yè)等在空港周邊集聚，形成臨空型創(chuàng)新產(chǎn)業(yè)集群，為城市承接和吸納國(guó)際人才提供了平臺(tái)。隨著時(shí)間推移，不斷膨脹的航空物流和客流驅(qū)動(dòng)空港由單純交通樞紐向城市商務(wù)中心、經(jīng)濟(jì)運(yùn)營(yíng)中心和創(chuàng)新中心轉(zhuǎn)變，并在空港與中心城區(qū)之間催生出以高速公路為廊道，以全球化和時(shí)間指向?yàn)橹饕卣?，以電子、精密機(jī)械、生物醫(yī)藥和現(xiàn)代商務(wù)服務(wù)為主要組成的高科技產(chǎn)業(yè)集群，如倫敦西部的M4高速公路走廊、瑞典斯德哥爾摩與烏普薩拉之間E4高新技術(shù)走廊、荷蘭阿姆斯特丹A4與A9公路高科技產(chǎn)業(yè)走廊，等等。［29］集群內(nèi)部分工協(xié)作創(chuàng)造眾多匹配人才要求的崗位，包括研發(fā)、管理、國(guó)際商務(wù)服務(wù)和精致生活服務(wù)，等等。可以認(rèn)為，與直接效應(yīng)相比，人才與其他高級(jí)要素的適配和組合要求，以及由此形成的人才與臨空產(chǎn)業(yè)集群的持續(xù)耦合，才是航空樞紐城市保持強(qiáng)大人才競(jìng)爭(zhēng)力的關(guān)鍵。由此提出假設(shè)2：航空運(yùn)輸可通過(guò)促進(jìn)臨空型現(xiàn)代產(chǎn)業(yè)集群的形成和發(fā)展提升城市對(duì)國(guó)際人才的吸納能力。

其二，航空運(yùn)輸推動(dòng)了魅力城市形象的形成與國(guó)際傳播，促進(jìn)了人才對(duì)城市的認(rèn)知。地方所擁有的不可貿(mào)易品決定著城市的空間品質(zhì)，［30-31］而城市形象就可以被定義為這樣一種不可轉(zhuǎn)移和交易的地方專有化資產(chǎn)。交通運(yùn)輸是城市形象生成和傳播的核心因子，［32-34］ 而由于以下原因使航空運(yùn)輸比其他運(yùn)輸方式對(duì)城市形象發(fā)展更具意義：第一，作為城市重要門戶和關(guān)鍵地標(biāo)的空港因宏偉建筑對(duì)外來(lái)游客產(chǎn)生強(qiáng)烈“印刻效應(yīng)”（printing effect），即“第一眼”的印象很關(guān)鍵；第二，航空旅客因高收入、高學(xué)歷通常是傳播場(chǎng)中的高能人群，其對(duì)所到城市的觀感很大程度上影響其周圍人群對(duì)該城市的認(rèn)知；第三，航空客流中通常包含較高比例的國(guó)際游客，有助于推動(dòng)城市形象的跨國(guó)甚至洲際傳播。由此提出假設(shè)3：航空運(yùn)輸能通過(guò)推動(dòng)城市的國(guó)際形象優(yōu)化而提升其國(guó)際人才吸引力。

三、研究設(shè)計(jì)

（一）計(jì)量方法

航空可達(dá)性、產(chǎn)業(yè)升級(jí)和國(guó)際人才流入內(nèi)生于城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展，各變量之間的循環(huán)因果通過(guò)時(shí)間累積推動(dòng)區(qū)域持續(xù)走向極化。在區(qū)域經(jīng)濟(jì)研究中，應(yīng)對(duì)變量?jī)?nèi)生的常用方法有三種：工具變量法（IV）、結(jié)構(gòu)方程法（SEM）、用GMM替代最OLS估計(jì)。鑒于尋找合適工具變量的復(fù)雜性，本研究采用結(jié)構(gòu)方程模型進(jìn)行估計(jì)，并把GMM估計(jì)用于穩(wěn)健性檢驗(yàn)。SEM的優(yōu)點(diǎn)在于，它將多個(gè)簡(jiǎn)單模型嵌入一個(gè)宏大框架之中，通過(guò)方程聯(lián)立消除變量相互影響帶來(lái)的內(nèi)生性。

（二）模型與變量

本研究把產(chǎn)業(yè)發(fā)展和城市形象作為航空運(yùn)輸所帶來(lái)的市場(chǎng)可達(dá)性影響城市國(guó)際人才流入的中介變量，建立如下兩步雙重中介效應(yīng)模型：

[Accit=f（Pasit，Carit）] " " " " " " " " " " " " （1）

[Stuit=a0+a1Accit+βConit+σ3it] " " " " " " " "（2）

[Indit=b0+b1Accit+σ1it] " " " " " " " " " " " " （3）

[Imait=c0+c1Accit+c2Indit+σ2it] " " " " " " " " " "（4）

[Stuit=d0+d1Accit+d2Indit+d3Imait+βConit+σ3it] " " " （5）

（下標(biāo)i表示城市，t表示年份，σ1it、σ2it、σ3it為殘差項(xiàng)。）

式（1）是測(cè)量方程。在嚴(yán)格意義上航空可達(dá)性（Accit）應(yīng)指城市在全球航空網(wǎng)絡(luò)中的結(jié)構(gòu)位置，并使用網(wǎng)絡(luò)中心度等拓?fù)渲笜?biāo)加以度量，但由于國(guó)外城市層面的航空數(shù)據(jù)不可獲得，無(wú)法構(gòu)建城市層面的全球網(wǎng)絡(luò)，本研究把航空可達(dá)性看成一個(gè)不可直接觀察的潛變量，并使用空港的貨郵吞吐量（Carit）和旅客吞吐量（Pasit）作為作為顯變量進(jìn)行測(cè)度。

式（2）是總效應(yīng)方程，用于估計(jì)城市航空可達(dá)性對(duì)國(guó)際人才流入的最終效應(yīng)，類似普通面板回歸，其中被解釋變量是國(guó)際人才流入量（Stuit），解釋變量是航空可達(dá)性（Accit），Conit表示一系列控制變量。國(guó)際人才主要包括來(lái)自國(guó)外的移民、持短期工作簽證的來(lái)華工作人員和海外來(lái)華留學(xué)生三種，由于外來(lái)移民和務(wù)工人員數(shù)據(jù)無(wú)法獲得，且這些人良莠不齊，未必符合人才標(biāo)準(zhǔn)，本研究使用外國(guó)來(lái)華留學(xué)生作為國(guó)際人才的代理變量。

在式（2）中，根據(jù)人居環(huán)境理論、營(yíng)商環(huán)境論和投資環(huán)境論等相關(guān)理論，把交通因子之外其他7個(gè)環(huán)境因子作為控制變量，包括外來(lái)直接投資（FDIit）、經(jīng)濟(jì)規(guī)模（GDPit）、人口數(shù)量（Popit）、貿(mào)易規(guī)模（Trait）、教育水平（Eduit）、醫(yī)療水平（Medit）和金融條件（Finit）。對(duì)這些變量的解釋如表1所示。

式（3）和式（4）是中介效應(yīng)方程，反映城市現(xiàn)代產(chǎn)業(yè)發(fā)展（Indit）和城市形象優(yōu)化（Imait）均受該城市航空運(yùn)輸發(fā)展影響。

式（5）是獨(dú)立效應(yīng)方程，通過(guò)對(duì)直接效應(yīng)和中介效應(yīng)的分開(kāi)估計(jì)，揭示各層次變量對(duì)城市國(guó)際人才流入的獨(dú)立作用。其中，系數(shù)d1反映航空運(yùn)輸?shù)闹苯佑绊?；系?shù)d2和d3分別反映航空運(yùn)輸借助現(xiàn)代產(chǎn)業(yè)發(fā)展和城市形象優(yōu)化所施加的間接影響。

（三）數(shù)據(jù)來(lái)源

本研究選取同時(shí)擁有機(jī)場(chǎng)和高校的36個(gè)大中城市作為樣本。這些城市至少為區(qū)域性的經(jīng)濟(jì)和教育中心，包括4個(gè)直轄市、27個(gè)省會(huì)城市和5個(gè)其他副省級(jí)城市。外國(guó)留學(xué)生數(shù)據(jù)來(lái)自教育部發(fā)布的《來(lái)華留學(xué)生簡(jiǎn)明統(tǒng)計(jì)》，該統(tǒng)計(jì)是目前國(guó)內(nèi)最為權(quán)威數(shù)據(jù)。由于該統(tǒng)計(jì)僅公布省級(jí)行政單元和主要高校的數(shù)據(jù)，并沒(méi)有按城市進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，本文通過(guò)數(shù)據(jù)加總將高校數(shù)據(jù)合并為城市層面數(shù)據(jù)（見(jiàn)表2）。

航空客運(yùn)量與貨運(yùn)量數(shù)據(jù)來(lái)自中國(guó)民航總局公布的各空港生產(chǎn)統(tǒng)計(jì)公報(bào)，雙空港城市數(shù)據(jù)通過(guò)空港數(shù)據(jù)加總得到?？紤]到2019年后航空運(yùn)輸受新冠疫情沖擊較大，數(shù)據(jù)不穩(wěn)定，本研究數(shù)據(jù)序列選取2006-2019年，放棄2020年及以后數(shù)據(jù)?，F(xiàn)代產(chǎn)業(yè)發(fā)展（Indit）用科技企業(yè)主營(yíng)收入作為代理變量，數(shù)據(jù)來(lái)自《中國(guó)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒》。為簡(jiǎn)單起見(jiàn)，本文使用python軟件從網(wǎng)頁(yè)上爬取了期內(nèi)各城市的百度搜索指數(shù)，作為城市形象（Imait）的代理變量。另外，各控制變量數(shù)據(jù)均來(lái)自各城市統(tǒng)計(jì)局發(fā)布的城市統(tǒng)計(jì)年鑒或統(tǒng)計(jì)公報(bào)（見(jiàn)表3）。

四、計(jì)量結(jié)果及檢驗(yàn)

（一）模型簡(jiǎn)化

產(chǎn)業(yè)發(fā)展與城市形象之間理論上在存雙向因果關(guān)系：一方面，良好的城市形象有助于吸引外部資本流入，促進(jìn)城市現(xiàn)代制造業(yè)和商務(wù)服務(wù)業(yè)發(fā)展；另一方面，現(xiàn)代產(chǎn)業(yè)發(fā)展有利于城市塑造并向外展示繁榮、發(fā)達(dá)和國(guó)際化的魅力形象，提升城市品牌價(jià)值。顯然，這一雙向關(guān)系會(huì)使模型復(fù)雜化。通過(guò)格蘭杰因果檢驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)城市形象不是城市產(chǎn)業(yè)發(fā)展的格蘭杰原因，而現(xiàn)代產(chǎn)業(yè)發(fā)展是城市形象的格蘭杰原因（見(jiàn)表4），這說(shuō)明式（1）到式（5）結(jié)構(gòu)方程設(shè)計(jì)簡(jiǎn)潔合理。

（二）回歸結(jié)果

平穩(wěn)性檢驗(yàn)結(jié)果表明原序列平穩(wěn)（檢驗(yàn)過(guò)程和結(jié)果省略）。使用方差膨脹因子vif對(duì)主要變量進(jìn)行多重共線檢驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)主要變量間的vif指數(shù)較小，多重共線性情況不嚴(yán)重，可用原序列進(jìn)行回歸（見(jiàn)表5）。

在對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行中心化處理后，在Stata軟件中使用最大似然法進(jìn)行估計(jì)，可以得出結(jié)構(gòu)方程中所有系數(shù)的點(diǎn)估計(jì)。同時(shí)，為了避免遺漏重大變量，按照FDI、GDP、Pop、Tra、Edu、Med、Fin的順序逐次添加控制變量，共得到7個(gè)回歸模型，受篇幅所限，僅報(bào)告模型4、模型6和模型7三個(gè)回歸質(zhì)量較好的模型結(jié)果。測(cè)量模型的估計(jì)結(jié)果如表6所示，回歸模型4、6和7的結(jié)果如表7所示。

在表6中，數(shù)據(jù)為顯變量航空客運(yùn)（Pas）、航空貨運(yùn)（Car）與潛變量城市航空可達(dá)性（Acc）之間的標(biāo)準(zhǔn)化因子載荷，顯示出航空客運(yùn)比航空貨運(yùn)對(duì)城市可達(dá)性更有意義。

在表7中，綜合考慮擬合優(yōu)度、控制變量數(shù)量以及結(jié)果顯著性，可判定模型6的質(zhì)量?jī)?yōu)于其他兩個(gè)模型，因此最終僅針對(duì)模型6進(jìn)行后續(xù)討論。在模型6中：（1）總效應(yīng)系數(shù)a1不為零，且在1%水平下通過(guò)檢驗(yàn)，說(shuō)明航空運(yùn)輸對(duì)城市國(guó)際人才流入有顯著正向作用，從而支持了上文假設(shè)1；（2）b1·d2、c1·d3、b1·c2·d3的符號(hào)均為正，且b1、c1、d2和d3在1%水平下通過(guò)檢驗(yàn)，c2在5%水平下顯著，說(shuō)明現(xiàn)代產(chǎn)業(yè)發(fā)展和城市形象優(yōu)化的確發(fā)揮了中介作用，從而支持了假說(shuō)2和假說(shuō)3；（3）d1符號(hào)為正，且在1%水平下顯著，說(shuō)明航空可達(dá)性對(duì)國(guó)際人才流入的直接影響較大，本研究為部分中介效應(yīng)。綜上可知，各系數(shù)均通過(guò)檢驗(yàn)，結(jié)構(gòu)方程總體有效。

（三）中介系數(shù)檢驗(yàn)

在模型6中，c2在5%水平通過(guò)檢驗(yàn)，顯著性低于其他系數(shù)的1%，為提高對(duì)中介效應(yīng)的信心，這里參照溫忠麟等人做法，［35］使用非參數(shù)百分位Boostrap法對(duì)系數(shù)乘積進(jìn)行補(bǔ)充檢驗(yàn)。檢驗(yàn)中介效應(yīng)的首選方法是依次檢驗(yàn)，但當(dāng)依次檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)兩個(gè)系數(shù)中至少有一個(gè)不顯著時(shí)，應(yīng)使用Boostrap方法對(duì)其乘積進(jìn)行直接檢驗(yàn)。［36］ 該方法可得到比點(diǎn)估計(jì)更為科學(xué)的區(qū)間估計(jì)結(jié)果。主要步驟：自助抽樣2000次，置信度設(shè)為95%，若各置信區(qū)間均不包含0，則說(shuō)明中介效應(yīng)顯著，結(jié)果可靠。本研究Boostrap檢驗(yàn)的結(jié)果見(jiàn)表8，各系數(shù)置信區(qū)間均不包含0，均達(dá)到1%的顯著水平，說(shuō)明中介效應(yīng)存在的推斷可信。

根據(jù)表8中的估計(jì)結(jié)果，可核算出總效應(yīng)和中介效應(yīng)的構(gòu)成以及各鏈路的相對(duì)強(qiáng)弱。在表8中，D_Acc表示直接效應(yīng)，即航空可達(dá)性通過(guò)為人才提供跨國(guó)交互便利所帶來(lái)的影響，其占總效應(yīng)（T_Acc）的比重為65.96%；I_Total表示所有中介效應(yīng)的綜合作用，其占總效應(yīng)的34.04%，但這并不否認(rèn)存在著其他尚未識(shí)別的路徑。在中介效應(yīng)中，I_Ind1反映產(chǎn)業(yè)發(fā)展Ind的獨(dú)立作用，占所有中介效應(yīng)的86.16%；I_Ima反映了城市形象 Ima的獨(dú)立作用，占中介效應(yīng)的11.07%；I_Ind2反映航空通達(dá)性通過(guò)產(chǎn)業(yè)發(fā)展和城市形象的兩步中介效應(yīng)，其作用僅占中介效應(yīng)的2.77%。結(jié)果說(shuō)明，城市航空可達(dá)性不僅直接促進(jìn)了國(guó)際人才流入，還促進(jìn)了現(xiàn)代產(chǎn)業(yè)發(fā)展，優(yōu)化了營(yíng)商環(huán)境，為國(guó)際人才流入開(kāi)辟了更為寬廣路徑。

（四）穩(wěn)健性檢驗(yàn)

如何解決主要變量間的雙向因果所帶來(lái)的內(nèi)生性問(wèn)題，一直是區(qū)域經(jīng)濟(jì)研究的難點(diǎn)。雖然純自然的工具變量能夠解決此難題，但找到一個(gè)合適的工具變量并不容易。上文聯(lián)立方程的使用已在在很大程度上規(guī)避了變量?jī)?nèi)生性問(wèn)題，為了增強(qiáng)對(duì)估計(jì)結(jié)果的信心，后文將通過(guò)更改估計(jì)方法和替換核心變量等方法重新回歸，以驗(yàn)證方程的穩(wěn)定可靠性。

1.使用GMM重新估計(jì)

相比于OLS和GLS，GMM通過(guò)讓方程中的自變量與隨機(jī)項(xiàng)互相獨(dú)立，可以得到無(wú)偏估計(jì)。估計(jì)結(jié)果如表9所示：直接效應(yīng)（D_Acc）、間接效應(yīng)（I_Total）分別占總效應(yīng)（T_Acc）的67.79%、32.20%。在中介效應(yīng)中，產(chǎn)業(yè)發(fā)展的獨(dú)立作用（I_Ind1）占83.66%，城市形象（I_Ima）的獨(dú)立作用占14.40%，而兩步中介效應(yīng)（I_Ind2）僅占2.77%?？梢钥闯觯c表8中使用最大似然估計(jì)法所得結(jié)果基本一致，原方程結(jié)果可信度得到進(jìn)一步增強(qiáng)。

2.使用境外專家數(shù)替代留學(xué)生數(shù)作為被解釋變量

在研究國(guó)際人才的相關(guān)文獻(xiàn)中，除使用外國(guó)留學(xué)生數(shù)作為代理變量外，也有選擇境外來(lái)華工作專家指標(biāo)的，并得出合理和穩(wěn)健的結(jié)果。境外專家（Exp）指中國(guó)大陸地區(qū)的各類型企業(yè)、事業(yè)單位、政府部門、社會(huì)團(tuán)體等聘用的國(guó)外和港澳臺(tái)專家。［37］相較于正在求學(xué)中的留學(xué)生，這些國(guó)際專家出于工作需要流入中國(guó)大陸城市，其入駐當(dāng)?shù)氐目赡苄韵鄬?duì)于留學(xué)生更高。所用數(shù)據(jù)來(lái)源于《境外來(lái)中國(guó)大陸工作專家統(tǒng)計(jì)調(diào)查資料匯編》，該統(tǒng)計(jì)資料整理了2000—2015年間的境外來(lái)中國(guó)大陸工作專家數(shù)量，在回歸過(guò)程中將整體年份跨度加以縮減。

將境外專家作為被解釋變量帶入中介效應(yīng)檢驗(yàn)，得到表10的結(jié)果。其中，直接效應(yīng)（D_Acc）占總效應(yīng)（T_Acc）的70.07%；間接效應(yīng)（I_Total）占總效應(yīng)的29.93%。在中介效應(yīng)的構(gòu)成中，產(chǎn)業(yè)發(fā)展的獨(dú)立中介效應(yīng)（I_Ind1）占總中介效應(yīng)的91.35%，城市形象的獨(dú)立中介效應(yīng)（I_Ima）占總中介效應(yīng)的7.21%，兩步中介效應(yīng)（I_Ind2）占中介效應(yīng)的1.44%。結(jié)果與前文主回歸基本一致，但這里的直接效應(yīng)有所提高，且中介效應(yīng)主要集中在產(chǎn)業(yè)發(fā)展這一路徑上。可能是由于絕大多數(shù)境外專家都是出于工作需求來(lái)華，導(dǎo)致城市的專家數(shù)量對(duì)當(dāng)?shù)氐慕煌ū憷潭群彤a(chǎn)業(yè)發(fā)展水平依賴度較高，而對(duì)當(dāng)?shù)氐膮^(qū)域形象好壞并不敏感。

3.使用國(guó)際航線條數(shù)作為解釋變量

測(cè)量模型的使用會(huì)導(dǎo)致中介效應(yīng)檢驗(yàn)時(shí)標(biāo)準(zhǔn)誤被放大，一定程度上降低檢驗(yàn)效力。為了消除此影響，也為了更貼合本文原意，這里放棄測(cè)量方程方法，使用國(guó)際航線條數(shù)（Nif）作為解釋變量直接進(jìn)行回歸。國(guó)際航線條數(shù)數(shù)據(jù)來(lái)自O(shè)AG數(shù)據(jù)庫(kù)（https：//oag.cn/）。該指標(biāo)反映了城市在國(guó)際層面的對(duì)外交互強(qiáng)度，也反映城市從世界各地吸取人才的便利程度。

在表11中，自變量更改為國(guó)際航線條數(shù)（Nif）后，直接效應(yīng)（D_Nif）占總效應(yīng)（T_Nif）的比例降低到58.63%，間接效應(yīng)（I_Total）占總效應(yīng)的比例上升為41.64%。在中介效應(yīng)的構(gòu)成中，產(chǎn)業(yè)發(fā)展的獨(dú)立中介效應(yīng)（I_Ind1）占85.84%，城市形象的獨(dú)立中介效應(yīng)（I_Ima）占10.69%，鏈?zhǔn)街薪樾?yīng)（I_Ind2）僅占3.47%。總的來(lái)說(shuō)，更換自變量后所得回歸結(jié)果與先前幾個(gè)回歸基本一致，表明結(jié)構(gòu)方程穩(wěn)健且計(jì)量結(jié)果可信。

4.使用國(guó)際航班密度作為解釋變量

國(guó)際航線條數(shù)反映了樣本城市所連接國(guó)際城市的數(shù)量，但忽略了連接頻度和強(qiáng)度上的異質(zhì)性，國(guó)際航班年起降架次，即國(guó)際航班密度（Ifd），可能是一個(gè)比國(guó)際航線條數(shù)（Nif）更準(zhǔn)確反映航空樞紐通達(dá)性和市場(chǎng)嵌入程度的指標(biāo)。國(guó)際航班密度數(shù)據(jù)通過(guò)對(duì)OAG數(shù)據(jù)庫(kù)（https：//oag.cn/）中原始數(shù)據(jù)整理而得到。

在表12中，自變量更改為國(guó)際航班密度（Ifd）后，直接效應(yīng)（D_Ifd）占總效應(yīng)（T_Ifd）的比例為65.62%，間接效應(yīng)（I_Total）占總效應(yīng)的比例為34.38%。在中介效應(yīng)的構(gòu)成中，產(chǎn)業(yè)發(fā)展的獨(dú)立中介效應(yīng)（I_Ind1）占83.11%，城市形象的獨(dú)立中介效應(yīng)（I_Ima）占9.59%，鏈?zhǔn)街薪樾?yīng)（I_Ind2）僅占7.30%。可見(jiàn)，把自變量置換為國(guó)際航班密度后所得結(jié)果仍然顯著，且與主回歸結(jié)果非常相似，說(shuō)明結(jié)構(gòu)方程是穩(wěn)健有效的。

5.使用城市網(wǎng)絡(luò)中心度作為解釋變量

嚴(yán)格意義上來(lái)說(shuō)，通達(dá)性的本意是城市到達(dá)國(guó)際市場(chǎng)每一個(gè)角落的難易，反映了城市經(jīng)濟(jì)活動(dòng)對(duì)國(guó)際價(jià)值鏈的嵌入程度，考慮到構(gòu)建城市層面全球航空網(wǎng)絡(luò)的困難性，本研究使用國(guó)內(nèi)航空網(wǎng)絡(luò)替代國(guó)際航空網(wǎng)絡(luò)，并使用樣本城市在國(guó)內(nèi)航空網(wǎng)絡(luò)的中心度作為解釋變量進(jìn)行估計(jì)。

首先使用Python軟件篩選出各年國(guó)內(nèi)230個(gè)機(jī)場(chǎng)城市相互之間的旅客周轉(zhuǎn)量數(shù)據(jù)，并把城市之間尚未通航的關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)記為零，構(gòu)建一個(gè)230×230的加權(quán)無(wú)向度矩陣，然后使用Ucinet軟件測(cè)算出各節(jié)點(diǎn)城市的中心度。當(dāng)城市擁有2個(gè)或以上空港時(shí)，可通過(guò)數(shù)據(jù)加總得到城市層面數(shù)據(jù)。加權(quán)中心度指標(biāo)反映了城市在網(wǎng)絡(luò)中同其他節(jié)點(diǎn)城市的連接情況，其值越大說(shuō)明該城市對(duì)其他節(jié)點(diǎn)城市的連通性越好。將中心度（Cen）作為城市航空通達(dá)性的代理變量，其估計(jì)結(jié)果見(jiàn)表13。回歸結(jié)果中的直接效應(yīng)（D_Cen）占總效應(yīng)（T_Cen）的62.67%，所有間接效應(yīng)（I_Total）占總效應(yīng)的37.33%。在中介效應(yīng)的構(gòu)成中，城市產(chǎn)業(yè)的獨(dú)立中介效應(yīng)（I_Ind1）占所有中介效應(yīng)的85.92%，城市形象的獨(dú)立中介效應(yīng)（I_Ima）占所有中介效應(yīng)的10.83%，兩步中介效應(yīng)（I_Ind2）占所有中介效應(yīng)的3.25%。表13的結(jié)果與主回歸結(jié)果基本一致，進(jìn)一步提高了方程可信度。

五、結(jié)論和政策啟示

（一）主要結(jié)論

交通運(yùn)輸?shù)牡诙拘酝黄屏俗匀毁Y源第一本性的作用，基于航空運(yùn)輸?shù)娜蛞亓鲃?dòng)重構(gòu)了城市區(qū)位的底層邏輯，深刻改變了城市命運(yùn)和全球城市競(jìng)爭(zhēng)格局。航空樞紐作為連通度高、設(shè)施完善的大型空港，在國(guó)際航空運(yùn)輸網(wǎng)絡(luò)中具有重要的中轉(zhuǎn)功能和組織功能。這種能力使得其所在城市具有顯著的產(chǎn)業(yè)和人才集聚效應(yīng)。通過(guò)對(duì)中國(guó)擁有空港和高校的36個(gè)大中城市的研究，本文得出如下主要結(jié)論：一是交通運(yùn)輸所帶來(lái)全球通達(dá)性是全球化時(shí)代人才區(qū)位決策的重要影響因素之一，航空運(yùn)輸條件的改善可顯著提升城市國(guó)際人才競(jìng)爭(zhēng)力，幫助城市從全球市場(chǎng)集聚科技精英和商業(yè)精英；二是航空運(yùn)輸不僅可以通過(guò)改善人才出行條件直接改善人居環(huán)境和投資環(huán)境，進(jìn)而提高城市對(duì)國(guó)際人才的吸引力，還可以通過(guò)促進(jìn)城市現(xiàn)代產(chǎn)業(yè)集群的形成以及城市靚麗形象塑造與傳播間接提高城市的國(guó)際人才競(jìng)爭(zhēng)力；三是人才流入與現(xiàn)代產(chǎn)業(yè)集群發(fā)展之間的雙向極化效應(yīng)對(duì)航空樞紐城市產(chǎn)業(yè)升級(jí)和空間結(jié)構(gòu)演化至關(guān)重要，其結(jié)果是在機(jī)場(chǎng)和城市之間衍生出臨空指向較為明顯的現(xiàn)代產(chǎn)業(yè)走廊；四是高端產(chǎn)業(yè)發(fā)展能促進(jìn)城市形象改善，反之亦然，二者非對(duì)稱交互作用對(duì)城市吸引國(guó)際人才有正向作用?？傊?，城市通過(guò)航空運(yùn)輸實(shí)現(xiàn)了對(duì)全球生產(chǎn)網(wǎng)絡(luò)和價(jià)值鏈的深度嵌入，拓展了資源和市場(chǎng)空間，航空通道和航運(yùn)設(shè)施也由此成為全球化時(shí)代城市的核心資產(chǎn)之一。未來(lái)，隨著“速度經(jīng)濟(jì)”和“時(shí)間經(jīng)濟(jì)”向更高層次發(fā)展，航空樞紐對(duì)人才和產(chǎn)業(yè)“磁力效應(yīng)”還將進(jìn)一步凸顯。

（二）對(duì)國(guó)內(nèi)航空樞紐城市的啟示

“第五沖擊波”的影響持久而廣泛，空港將成為未來(lái)城市最重要的基礎(chǔ)資源。近年來(lái)，北京、上海、廣州等樞紐機(jī)場(chǎng)的建設(shè)，不僅提升了我國(guó)在國(guó)際航空運(yùn)輸領(lǐng)域的地位，也極大地促進(jìn)了這些城市的對(duì)外開(kāi)放和國(guó)際合作，并為城市發(fā)展提供了重要驅(qū)動(dòng)力。未來(lái)隨著人均收入水平持續(xù)提高，我國(guó)航空運(yùn)輸業(yè)將很快進(jìn)入快速發(fā)展周期，這為許多城市尤其是內(nèi)陸城市帶來(lái)歷史機(jī)遇。城市管理者應(yīng)基于航空通達(dá)優(yōu)勢(shì)，從全球廣域空間招攬人才、資本和技術(shù)，促進(jìn)以研發(fā)型制造業(yè)和現(xiàn)代商務(wù)服務(wù)業(yè)為主的創(chuàng)新型產(chǎn)業(yè)集群的發(fā)展，在全球知識(shí)生產(chǎn)和價(jià)值創(chuàng)造體系中找到屬于自己的位置。為此，應(yīng)從以下幾個(gè)方面采取措施：第一，繼續(xù)加大對(duì)航空樞紐建設(shè)的投入，提升機(jī)場(chǎng)設(shè)施水平和服務(wù)質(zhì)量，同時(shí)優(yōu)化國(guó)際航線布局、提高國(guó)際航班密度等，加強(qiáng)與其他國(guó)際航空樞紐的合作與交流。第二，根據(jù)航空樞紐的特點(diǎn)和優(yōu)勢(shì)，制定符合城市發(fā)展的產(chǎn)業(yè)布局規(guī)劃，通過(guò)引導(dǎo)和支持電子、生物和具有總部特色的現(xiàn)代商務(wù)服務(wù)等新興產(chǎn)業(yè)在機(jī)場(chǎng)周邊聚集，形成具有特色的創(chuàng)新產(chǎn)業(yè)集群，夯實(shí)人才集聚的基礎(chǔ)。第三，加大對(duì)航空高技術(shù)人才的培養(yǎng)和引進(jìn)力度，建立健全的人才培養(yǎng)機(jī)制，同時(shí)加強(qiáng)與高等院校、科研機(jī)構(gòu)的合作和交流，引進(jìn)國(guó)內(nèi)外優(yōu)秀人才為城市的創(chuàng)新發(fā)展提供支持。第四，制定優(yōu)惠政策，如稅收減免、資金扶持等，吸引海內(nèi)外更多企業(yè)和人才前來(lái)投資和創(chuàng)業(yè)。

參考文獻(xiàn)：

［1］羅守貴，王愛(ài)民，高汝熹.高級(jí)人才空間流動(dòng)因素分析及建立反區(qū)域篩選機(jī)制的意義[J].地理科學(xué)，2009，29（6）：779-786.

［2］姜炎鵬，王鑫靜，馬仁鋒.創(chuàng)新人才集聚的理論探索[J].地理科學(xué)，2021，41（10）：1802-1811.

［3］楊開(kāi)忠.新中國(guó)70年城市規(guī)劃理論與方法演進(jìn)[J].管理世界，2019，35（12）：17-27.

［4］STORME T，F(xiàn)AULCONBRIDGE J R，BEAVERSTOCK J V，et al.Mobility and professional networks in academia：an exploration of the obligations of presence[J].Mobilities，2017，12（3）：405-424；

［5］侯純光，杜德斌，劉承良，等.全球人才流動(dòng)網(wǎng)絡(luò)復(fù)雜性的時(shí)空演化[J].地理研究，2019，38（8）：1862-1876.

［6］STEPHEN J REDDING，MATTHEW A.Turner：transportation costs and the spatial organization of economic activity[J].Handbook of Regional and Urban Economics，2015（5）：1339-1398.

［7］姜乾之.構(gòu)建全球人才流動(dòng)與集聚的新范式[J].探索與爭(zhēng)鳴，2020（5）：142-147.

［8］魏浩，王宸，毛日昇.國(guó)際間人才流動(dòng)及其影響因素的實(shí)證分析[J].管理世界，2012（1）：33-45.

［9］馬亞華，楊凡.空港與城市經(jīng)濟(jì)：增長(zhǎng)、重構(gòu)與可持續(xù)性[J].港口經(jīng)濟(jì)，2013（8）：34-37.

［10］TAYLOR P J.World cities and territorial states under conditions of contemporary globalization[J].Political Geography，2000，19（1）：5-32.

［11］IATA.Annual Review2020 [EB/ OL].［2023-09-22］.https：//www.iata.org/contentassets/c81222d96c9a4e0bb4ff6ced0126f0bb/iata-annual-review-2020.pdf.

［12］APPOLD S，KASARDA J.Seeding growth at airports and airport cities：insights from the two-sided market literature[J].Cancer Letters–CANCER LETT，2011（1）：91-100.

［13］OGBURN，WILLIAM FIELDING.Thesocial effects of aviation[M].New York：Houghton Mifflin Company，1946.

［14］ULLMAN EDWARD.A theory of location for cities[J].American Journal of Sociology，1941，46（6）：853–864.

［15］ZIPF，GEORGE KINGSLEY.The P1 P2/D hypothesis：on the intercity movement of persons[J].American Sociological Review，1946（11）：677–686.

［16］CULLEN I，GODSON V.Urban networks：the structure of activity patterns［J］.Progress in Planning，1975，4（75）：1-96.

［17］閆梅，黃金川.航空旅客出行選擇行為特征研究[C]//中國(guó)地理學(xué)會(huì).2012年學(xué)術(shù)年會(huì)學(xué)術(shù)論文摘要集.2012：188.

［18］SMITH D A，TIMBERLAKE M F.World city networks and hierarchies，1977—1997 an empirical analysis of global air travel links[J].American Behavioral Scientist，2001，44（10）：1656-1678.

［19］DERUDDER B.World/Global cities[J].International Encyclopedia of Human Geography，2009，17（2）：262-268.

［20］DERUDDER B，WITLOX F.Mapping world city networks through airline flows：context，relevance，and problems[J].Journal of Transport Geography，2008，16（5）：305-312.

［21］DERUDDER B，WITLOX F.On the use of inadequate airline data in mappings of a global urban system [J].Journal of Air Transport Management，2005，11（4）：231-237.

［22］DERUDDER B.Mapping global urban networks：A decade of empirical world cities research[J].Geography Compass，2008，2（2）：559-574.

［23］BANDELJ N，MAHUTGA M C.How socio-economic change shapes income inequality in post-socialist europe[J].Social Forces，2010，88（5）：2133-2161.

［24］金鳳君，王成金.軸—輻侍服理念下的中國(guó)航空網(wǎng)絡(luò)模式構(gòu)筑[J].地理研究，2005，24（5）：774-784.

［25］BEL G，F(xiàn)AGEDA X.Getting there fast：globalization，intercontinental flights and location of headquarters[J].Journal of Economic Geography，2008，8（4）：471-495.

［26］馬亞華，楊凡.空港與城市創(chuàng)新能力的相關(guān)性研究[J].鄭州航空工業(yè)管理學(xué)院學(xué)報(bào)，2013，31（5）：10-15.

［27］CHEN X，CHI G，CHI G.Do airports boost economic development by attracting talent？an empirical investigation at the subcounty level[J].Social Science Quarterly，2018，99（1）：312-329.

［28］BOWEN J.Network change，deregulation and access in the global airline industry[J].Economic Geography，2002（78）：425-439.

［29］歐陽(yáng)杰.以空港導(dǎo)向的AOD綜合開(kāi)發(fā)模式[J].空運(yùn)商務(wù)，2013（6）：45-48.

［30］董亞寧，顧蕓，楊開(kāi)忠.公共服務(wù)、人才資源空間重配與創(chuàng)新増長(zhǎng)差異[J].西南民族大學(xué)學(xué)報(bào)（人文社科版），2020，41（6）：108-118.

（參考文獻(xiàn)［31］—［37］省略，有需要可聯(lián)系索取）

責(zé)任編校：馬小軍，王彩紅

Air Accessibility and International Talent Agglomeration in Cities：

Chain Mediation Effect Based on SEM Model

MA Yahua，CHEN Yushang

（ School of Finance and Business， Shanghai Normal University， Shanghai 200234， China ）

Abstract： The aviation hub city attracts transactions and production due to its rapid market response ability，thus becoming an international talent highland.This paper establishes a multi-step multi-intermediary effect model and uses the data of 36 large and medium-sized cities in China to test the main mechanism of the influence of international aviation network embeddedness on international talent attraction of cities.The results show that：（1）the direct effect is that air transport facilitates the cross-regional interaction of talents，accounting for 67.79% of the total effect;（2）Air transport promotes the development of innovative industrial clusters around airports and provides a broad development platform for international talents，accounting for 26.49% of the total effect and 83.66% of all intermediary effects;（3）Air transport promotes the formation and dissemination of a good image of the city and enhances the charm of the city，accounting for 4.63% of the total effect and 14.40% of all the intermediary effect;（4）The two-step intermediary effect that runs through industrial cluster development and urban image optimization can be ignored.

Key words： SEM;air accessibility;urban location；foreign talent