人才流动对区域经济增长的影响

人才流动“推—拉”理论指出，人才流动是由来自人才流出地区的“推力”和人才流入地区的“拉力”共同作用所产生的结果（Bogue，1969）。而所谓的“推力”与“拉力”实际由人才对其发展环境所做的理性评估产生，例如社会经济环境、人文地理环境、职业发展环境、社会文化环境等。较好的区域综合发展环境便构成了人才流动的“拉力”，而较差的区域综合发展环境便构成了人才流动的“推力”。因为，人才从个体发展的角度做出流动决策时，无非是想通过流动迁移获得更高的收入、更理想的职业发展前景、更优越的生活条件、更适宜的自然气候条件、更和谐的家庭关系以及更完善的公共基础设施和更优质的教育条件（夏琛桂和石金涛，2008）。在这种理论框架下，国内外学者纷纷对人才流动的影响因素展开研究。

Levin和Rosse（2001）结合对大量经验数据的统计分析和对大量案例企业和人员的走访调研指出，个体因素、组织因素以及社会环境因素是影响人才流动的三个主要因素。在此基础上，张平（2007）对人才流动的影响因素进行了更系统的划分，认为外部环境、组织、工作、心理和个人特征五个方面的因素影响了人才的个体流动行为。本章借鉴目前主流的划分方法，从社会经济因素、组织因素、个体因素和其他因素四个方面对有关人才流动影响因素的研究成果进行梳理。

（1）社会经济因素。

社会经济因素往往是许多学者在研究人才流动问题时所考虑的首要因素，诸如经济收入、城市发展水平、生活成本和就业机会等因素对人才选择流动产生重要影响。Hicks早在1932年就指出，劳动力流动的驱动力主要来自区域经济优势和工资差异。Holmes（1983）对人才流动的意愿进行研究后指出，人才流动有时并不是纯粹的个人意愿，而是由许多客观原因一起作用的结果，其中大多数人对其所处环境特别是经济条件的不满意构成了其流动的主要动力。Scott（1986）通过研究指出，发展中国家的人才之所以持续流失是由社会生产力水平所决定的：较高的社会生产力意味着较高的工资水平，人才趋于流向工资水平更高的发达国家。Kambourov和Manovski（2004）通过对美国1970—1990年的特别职业工人流动率进行归纳发现，工资水平的差异是诱发人才在不同行业之间流动的主要原因。Beechler和Woodward（2009）指出，人才作为国家间竞争的一项重要战略性资源，优厚的经济收入和良好的商业环境将成为左右全球人才争夺战的重要影响因素。国内学者在该方面也做了开拓性的研究。姚蓉和严良（2003）通过研究证实了科技人才选择外流的主要原因是：发达国家为科技人才提供高薪、良好的科研环境和学习培训条件。郑文力（2005）独辟蹊径运用势差理论形象地阐释了人才流动现象，假设经济发展水平较好的地区位于高势端，而经济发展水平较差的地区位于低势端，科技人才为了更优厚的生活条件和更优越的就业环境必然由低势端流向高势端。纪建悦等（2008）运用面板回归的方法，对1996—2005年我国29个地区的样本数据进行实证分析，结果表明：地区经济发展水平、工资收入水平和科研投入状况是影响我国科技人才流动的主要动因。袁兆亿（2010）分析了区域发展水平与人才需求度之间的关系，研究表明：①区域经济发展水平和人才流动之间存在自发的调节机制；②区域高人均收入水平吸引人才的流入。

随着社会经济的不断发展，人们的收入水平和生活水平显著提高，对于人才群体中的一部分人来说，物质经济层面的因素已经不再是影响其流动的首要因素，他们更加关注生活的舒适性以及精神层面的因素。于是，人文环境、社交需求、科学文化生活以及公共基础设施等方面的因素对人才流动的影响逐渐被关注。

Rosen（1985）对影响人才流动的非经济因素进行研究，结果表明：地理位置、社会环境、城市基础设施、生活质量、区域政策等非经济因素也会对人才流动产生重要影响。Florida（2002）的研究进一步验证了这一结论，并且显示非经济因素对人才流动的作用日益上升。Ryan和Li（2011）认为，城市吸引和留住创意人才的关键是城市支持创新和城市经济稳步健康发展。通过对研究对象的调查，发现城市经济机会被视为一个吸引创新人才的关键条件，当地的商业环境或创业精神被视为吸引创新人才的钥匙，社会文化环境的丰富多样性是吸引和留住创新人才的基础，良好的基础设施（如好的教育、交通和安全）是留住人才的重要条件。Richard等（2020）分析了全球两千多个城市在过去十年中约200万科学家和研究人员的职业发展路径，用实证研究证明了国际化城市，即国际科学家流动网络的中心城市比边缘城市更能吸引拥有高科研产出的科研人员迁居和优先居住。Wang等（2020）研究了2001—2013年间国际科学人才的迁移情况和复杂网络与国际人才流动之间的关系，提出了复杂网络下人才流动的离散动态。研究发现，从2001—2013年，绝大多数人才在发达国家和新兴经济体之间流动。美国吸引了世界各地的大量人才，中国和印度对于人才的吸引力也在逐渐加强。科学人才选择在哪一个国家生活时主要注重的是能获得更多工作机会、有吸引力的薪水和更好的创新环境。Jacobs（2020）通过访谈法分析了移民政策对于印度和美国大学国际学生流动性的影响，并提出了衡量学生流动性的新方法。研究结果表明：移民政策在调节国际学生流动的数量和质量方面都起到了很大的作用，有助于国际学生接受跨国教育。移民政策在塑造高等教育国际化过程中起到核心作用。Yang等（2018）以中国建设的世界一流大学和一流学科及其动态机制为背景，研究了高层次人才的流动，并且讨论了其潜在的影响。研究结果表明：在过去的四十年中，中国东部地区一直是净流入区域，而东北地区和中西部地区则出现了净流出。东部地区显示出更多的内部区域流动。此外大量的高层次人才从科研机构流向了大学。高层次人才流动的主要原因是区域社会经济差距、制度不完善和管理不善。区域高层次人才流动虽然不像预期中的那么严重，但是不合理的人才流动可能会加剧区域间教育资源和人力资本的差距，加剧区域不平衡发展。Zhang等（2019）从政策工具、政策目标和政策力度的维度构建了一个分析框架研究了政策的可持续性。该研究选择了四川政府发布的30项人才政策作为研究样本，并使用ROST和NVIVO软件来量化政策工具、政策目标和政策力度。结果表明：在政策工具中“人才引进”和“贸易控制”的使用更为频繁，但“海外人才代理”仍未被使用。政策目标侧重于人才创新和人才效率，但对人才流动的关注较少。政策力度与战略调整相符，但政策的可持续性不足。区域人才政策的制定有必要加强政策的可操作性，完善政策目标的结构，促进人才的可持续发展。

（2）组织因素。

Mcffillen等（1986）指出人才所处的组织是影响人才流动的一个重要因素。组织影响人才流动行为的因素主要有两方面：一种是工作属性因素，另一种是组织特征因素。人才流动行为往往是在这两方面因素综合作用下而产生的选择结果。在一定程度上，组织因素对于个体流动行为选择的作用甚至要大于外部环境因素的作用（Bevan，1987；陈洪浪，2006）。

工作属性因素是由工作本身所决定的，例如工作压力、工作前景、工作内容等。诸多学者针对工作属性对人才流动行为的作用开展了实证研究，研究发现：工作压力大小（Stefan，1999）、工作条件、工作内容与自身预期一致性（Pettman，1973）对于人才的流动意向具有显著的正相关关系。工作的安全感（Sousa-Poza和Henneberger，2002）、工作的满意度（Lee和Mowday，1987）、工作的自主性（Stefan，1999）、工作的挑战性（Waters等，1971）、工作的参与度（Lee和Mowday，1987）、工作保障和职业发展机会（Hiltrop，1999）都与人才流动意向具有显著的负相关关系。(www.xing528.com)

组织特征因素往往是由组织的管理者和组织制度所决定的，例如企业文化、管理体制、企业人际关系等。Mcfillen等（1986）通过研究发现，工作满意度和组织忠诚度是组织影响个体选择流动行为的两个决定性因素。Hatton和Emerson（1993）通过调查研究发现，个人目标与组织愿景的一致性对于组织人才的流动性具有很大的影响。Tracey（2000）则研究了企业信任度对员工流动行为的影响，研究表明：企业对员工的信任度以及工作条件和工作报酬、福利的匹配程度对于员工的流动行为具有重要影响，而且它们的作用都强于薪酬待遇对于员工流动行为的影响。张勉等（2001）应用Price流动模型对我国企业技术人才的流动行为进行实证研究，发现职业成长度、晋升机会和工作的单调性是影响人才流动行为选择的重要组织因素。陈洪浪（2006）则指出，企业的信誉度以及内部公平合理的管理制度对于人才流动行为的选择具有重要的影响。除此之外，还有部分学者从组织内部的人际关系对人才流动行为的影响展开研究。Deery等（1997）通过研究发现，企业管理人员与员工之间的交流方式和交流效率是影响员工流动行为的重要因素。Kristof（1996）经过研究发现，组织内上下级之间以及同事之间目标的一致性都对员工的流动意向产生重要影响，它们与员工的流动意愿都呈现显著的负相关关系。Oentaryo等（2018）使用已建立的在线专业网络（OPN）上来自瑞典、新加坡和我国香港的近100万在职人员的人才流动的数据资料，分析了不同工作和组织之间的人才流动情况，发现外部跳槽不一定受工作经验、工作年龄和技能数量的影响。瑞士的大多数劳动力往往比新加坡劳动力的工作年龄更长，这表明就同一职位而言，瑞士的劳动力在就业机会方面领先于新加坡。相比之下，我国香港的工作岗位比新加坡的工作岗位少。Shi等（2018）研究了互联网行业中人才流动、技术—非技术要素协同作用与协作创新绩效之间的关系。研究结果表明：技术—非技术要素协同作用有利于提高协同创新绩效，人才流动可以积极地缓和技术—市场协同、技术—战略协同、技术—机构协同和协作创新绩效之间的关系。但是由于组织和文化的特殊性，人才流动对技术文化协作、技术组织协作与创新绩效之间的关系没有影响。Zhang等（2020）开发了一种新的范式，即通过对人才流动的分析来研究公司之间的竞争。首先根据大型人才的工作转移记录建立人才流动网络，并考虑到公司在网络中的双向人才流动，为公司制定“竞争力”的概念。然后提出了人才流动嵌入（TFE）模型，以了解每个公司的双向人才吸引力，该模型可用于衡量公司之间的竞争关系。最后，实证结果验证了人才流动嵌入（TFE）模型在公司竞争分析方面的有效性，并基于人才流动视角揭示了公司竞争规则。Elizabeth（2020）通过问卷法调查了移民政策和公司政策对于美国出生的外国工人和印度回国移民劳动力在国际迁移中知识和技能形成的影响。研究结果表明：跨国公司越来越将国际移民经验概念化为一种技能，使回国移民在其国内劳动力市场上占有优势，助长了回国移民现象。

另外，产业集群作为一定区域内特定产业的众多具有分工合作关系的企业与相关服务机构和管理机构所构成的一种空间组织形式，其对人才流动也产生了重要影响。一些学者从产业集群特有的组织特性方面研究了人才流动的影响因素。马歇尔（1890）在其论著《经济学原理》中指出，产业集群为某一领域的专业技术人才提供了集中的市场，这不仅降低了专业人才获取信息的成本，而且为专业人才提供了专业领域更多的就业机会，因此产业集群为人才流动提供了方向和平台。Rynes等（1991）对产业集群的实证研究发现，产业集群的组织特征对于高科技人才具有很大吸引力。波特（1998）在其论著《国家竞争优势》中也指出，产业集群所提供的专业化的就业和发展机会吸引优秀人才向其流动，同时波特还强调了产业集群中的创业成功案例对于人才流向产业集群的积极作用。此外，产业集群内所形成的良好的学习、研发和创新氛围，使得信息、知识和技术的扩散、传播和合作更加通畅，从而为人才在集群内的发展营造了良好的环境，这些优势都有利于吸引人才向集群流动。李刚和牛芳（2005）经过研究指出，产业集群之所以能够吸引人才流入，主要是因为集群内专业化程度高、信息畅通，有助于实现人才效用最大化。这些特点都有助于人才向产业集群流动。姚林如（2006）运用一般均衡理论研究了人才跨区域流动问题，研究表明，人才流动与产业集聚之间存在良性互动机制：人才跨区域流动将推动产业集聚区域的相关产业进一步集聚；由于产业集聚提高了相关产业的专业化发展，从而进一步吸引相关人才往该区域流动。郑美娟（2011）运用因子分析、相关性分析的方法归纳出产业集群背景下影响舟山地区船舶产业高级人才流动的三方面因素：产业集群结构因素、企业人才环境因素和科技人才人力资本构成因素。

（3）个体因素。

前人的大量研究表明，个体因素对人才离职有显著影响（毛冠凤，2008）。一方面这种影响体现在个体特征对于人才流动行为的影响。年龄、教育水平、性别等因素对于人才流动都是重要的影响因素（Mobley，1982；Igharia等，1992）。张弘和赵曙明（2000）指出，人才流动行为是人才个体为了实现其效用最大化所做出的理性决策，并据此建立了人才流动决策模型。徐旭晖（2004）的研究表明，人才离职受年龄影响较大。邵春玲（2006）通过实证研究发现，人才的个性、家庭及教育背景都对人才的流动行为产生重要影响。陈瑜和何波（2004）从流动人才的心理角度出发，提出人才所处的心理环境对人才选择流动行为具有重要影响，例如缺乏安全感、公平感、信任感以及工作中遭受的挫折感等。另一方面，个体特征与组织特征的一致性对于人才流动行为也具有重要影响。当个体特征与组织特征一致性较高时，此时人才会认为该组织适合其发展，人才会有较高的满意度，那么其流动意愿会较微弱（Burke，2005）。Hatton等（1993）通过研究发现，个人目标与组织目标的一致性和人才的流动意愿呈现显著的负相关关系，即当两者目标一致性越高时，人才的流动意愿越弱。Sims（1994）则研究了个人价值观与组织愿景的一致性，与人才流动意愿之间的关系，发现两者之间同样呈现显著的负相关关系。Kristof（1996）则指出，价值观的差异性对人才流动意愿的影响更大。赵慧娟等（2009）则探究了个人组织一致性对于区域人才流动的影响，研究表明，个人组织的价值观与能力一致和中部地区的人才流动意愿呈现出显著的负相关关系。徐茜（2010）运用实证研究的方法，验证了组织环境与人才需求的补偿性匹配对人才流动有显著负向影响。魏浩等（2012）利用1999—2008年全球48个国家和地区的统计数据，深入研究了不同类型国家和地区吸引人才（留学生）的影响因素。研究结果为：国家间的商品贸易会显著促进留学生在国家间的流动，发展中国家的留学生选择发展中国家为目的国时，同时考虑教育因素和经济因素，选择发达国家为目的国时则主要考虑经济因素；发达国家的留学生选择发达国家为目的国时，主要考虑教育因素，选择发展中国家为目的国同时考虑教育因素和经济因素。王全纲和赵永乐（2017）通过实证研究得出结论：人才政策是高端人才流动与集聚的原始动因，经济格局的变迁推动着高端人才流动与集聚，社会综合环境则是高端人才流动与集聚状况的最终决定因素。毛献峰和王修来（2019）运用无结构访谈和定性比较分析法，探究了影响省属高校基础研究人才流动的因素，归纳出“职业发展”和“幸福感受”是对入选“双一流”建设的省属高校基础研究人才流动影响最大的两个关键因素。Nerdrum和Sarpebakken（2006）在研究中发现，对求知欲的满足和利于激发研究激情是影响教育精英人才定向流动的两个重要因素。Erin等（2017）为了解决人才所拥有的技能与组织所需的技能之间的差距，基于供应链管理（SCM）理论框架提出了一个新的方法，称为协作、计划、预测和补充（CPFR）方法。使用这种方法开发了人才供应链管理（TSCM）的综合模型，该模型可与供应链管理（SCM）领域相关的概念应用于管理人才的发展和流动。

（4）其他因素。

还有一些学者考虑了人才需求结构、技术进步、科研人员的从众性和科研经费等因素对人才流动的影响。Jeong等（2005）以捷克、波兰和匈牙利为例，研究了人才需求结构对人才流动的影响，指出人才发生流动行为的深层次诱因是人才需求结构的变化。研究进一步表明，人才流动与产业结构变动是否相适应是事关国家经济发展的重要命题。Ranis等（2006）研究了技术进步和技术创新对人才流动行为的影响，结果表明，技术进步和技术创新直接影响到产业和行业的生产效率，改变产业和行业的发展前景，进而改变了市场的人才需求结构、推动了人才流动。姚蓉和严良（2003）对我国科技人才流动的原因进行了深层次剖析，研究表明，大多数科技人才优先选择流向国有机关和事业单位的一个重要原因是科技人员具有从众性。周峰（2005）对欧盟和美国之间的人才流动问题展开研究，结果表明，欧盟的人才之所以持续向美国流动的一个重要原因是美国科研和创新文化的扩张和侵袭。张学海（2010）运用VEC模型、格兰杰因果检验和脉冲响应分析实证检验了我国科技人才流动的影响因素，研究表明，R＆D经费和高技术产业增加值是我国科技人才流动的主要诱因。张樨樨（2010）在研究中发现，产业结构、人才流动成本、科技环境差异是影响人才流动的最大制约因素。魏立才（2019）对海外青年中理工科人才回国流向及其影响因素进行了分析，研究结果显示，海外青年中理工科人才回国流向的影响因素呈现多样性特征，其中经济因素所起的作用并不是决定性的。大学层次、工资水平、城市级别、城市市场化程度、人均科研经费支出等因素均会对科技人才流动产生影响，组织声誉较高、地理位置有助于开展学术交流、制度效率、制度透明度和职业发展空间是吸引科技人才流动的重要因素。

徐茜（2020）通过多案例扎根分析，从网络中观层面研究了知识网络和社会网络对科技人才流动路径的影响，发现科技人才的流动存在知识路径和社会路径。知识路径包含知识关联性路径和专业化路径，前者源于知识网络中知识间的关联性，受匹配效应、网络效应和增值效应的影响，后者源于知识网络中知识模块化所导致的知识专业性，受学习曲线、声誉价值和转换成本的影响。社会路径包含社会联系性路径和认知性路径，前者源于社会联系的影响，后者则源于共同认知框架，受知识背景、文化背景和专业能力评价的影响。

Jestine等（2018）提出了重点强调大数据累加性质的模型，研究了大数据在人才流动和管理战略决策中发挥的重要作用以及人力资源（HR）使用大数据潜在的相关问题。Shi等（2019）运用空间计量研究了中国科学家空间迁移的特征，描绘了其流动网络的拓扑结构，并分析了其空间迁移特征背后的驱动机制。研究结果是中国科学家工作地点主要分布在经济发达的城市。中国科学家的空间迁移受到国家政策、区域经济水平、教育水平，以及国家、区域和个人规模的个人特征影响，各种力量的综合作用推动了中国科学家流动网络的发展。Jiang（2020）根据中央发布的相关青年高层次人才的数据，用Moran's I指数、Getis-Ord Gi指数和Poisson回归的方法对海外高层次青年回国人才的居住选址及其驱动因素进行了分析。研究结果表明，影响海外高层次青年回国人才流动和居住选址因素按重要性排序依次是学习机会、城市环境和场所依恋。具体而言，影响海外高层次青年回国人才选址的主要因素是研发投资、科学技术系统的内部便利性、交通便利性、大学捐赠、卫生和医疗保健，而以场所为导向的人才聚集和校友联系则属于次要因素。Yue等（2020）基于杰出青年学者的职业数据，对中国领先研究型人才的流动进行了研究。研究发现，杰出青年学者的流动主要发生在科学研究和教育资源最丰富的省份，而人才流入和流出的省份近年来则趋于平衡。高校内部人才流动比科研院所更为频繁，科研院所面临着严重的人才流失问题。对人才流动影响最大的因素是个人研究能力的提高、职业发展和工作环境，其次是流入机构的声誉、薪酬和福利，最后是流入地的科学技术政策和环境。