论文摘要
当今社会,人才对社会经济发展的重要性已经受到公认。社会经济的发展离不开资源、资本、技术、人才等生产要素,这些要素的供给既可以在都市圈内各个城市的内部实现,也可以通过要素的流动而获得。人才作为关键性生产要素之一,其流动性对社会经济的发展,收入水平的提升以及改变区域间的差距等都将产生重大影响。人才自由流动符合社会经济发展的客观要求,也是人才自身发展的必然趋势。目前,我国的长三角都市圈正在经历迅速成长和发展的历史时期,长三角都市圈在全国乃至全球制造中心地位的确立,吸引了大量来自全国各地的人才前来就业。长三角都市圈不仅成为了我国的区域性经济中心,更成为了我国的区域性人才中心。从1996-2005年十年间,长三角都市圈16个城市的人才总量从281.18万人上升到531.13万人,增长了一倍,经济总量从10891亿元上升到33963亿元,增长了两倍。大量的人才集聚在都市圈这一狭小的范围内,必然会产生人才的再分配过程。因此,如何合理的引导都市圈的人才流动,将无序的人才流动转变为有序的人才流动,实现人才在圈内完全自由流动,充分发挥人才个体的最大效应,实现各类人才在都市圈范围内合理的最优化配置,成为都市圈内各地政府的一个共同的议题。在2003年,长三角都市圈的19个城市的政府部门共同签署了《长江三角洲人才开发一体化共同宣言》,以此来指导长三角都市圈的人才流动和人才管理体系建设。虽然,长三角都市圈各地政府对人才流动及其管理都非常重视,但不可否认的是,目前长三角都市圈的人才流动和人才管理还很落后。政策不统一、体制不健全、流动不畅通、恶性竞争等,都是目前都市圈人才流动和人才管理中存在的突出问题。另外,圈内城市为了自身利益或为了赢得相对优势,虽然表面上在大力宣传人才自由流动和人才共享,背地里却在制定各种的人才吸引政策和人才流失政策,以期占有更多的人才资源,这种“明共享,暗独享”的做法,使得人才在都市圈范围内的自由流动和充分共享变得更加复杂和遥遥无期。正是居于这样的时代背景,本文以长三角都市圈16个城市的人才流动状况为依托,对我国都市圈的人才流动和人才分布状况作了初步探讨,以期能了解人才在都市圈范围内自由流动和合理分布的内在机理和规律性,为都市圈的人才建设和人才管理提供有益参考。本论文主要做了如下方面的研究:1.都市圈人才流动理论模型的建立国内外许多研究表明,人才个体做出流动决策和许多因素有关,如收入的差异、流动成本、环境适应性、地方政府制度和政策的影响等。由于个体决策因素千变万化,我们很难对其进行有效分析。相反,如果在一个区域（比如都市圈）产生了大规模的人才流动现象,那么,对这种大规模的人才流动现象,我们有理由相信,这应该不是由人才个体因素所引起的,而是和该区域的其它因素有关,很显然,这种决定性因素就是区域内的宏观因素。当然,区域性的宏观因素依然很多,如经济水平的差异,政府政策,产业结构调整,区域发展战略等,因此,我们也无法对所有的宏观变量都进行分析,我们只能选择其中对人才流动影响较大的因素进行分析。对人才个体而言,人才个体进行流动的关键是流动效应差,而这种效应差是来自于个体对流动前和流动后的整体效应的比较所得。那么,人才流动的整体效应由哪些因素决定呢?结合以往人口和劳动力的流动理论,我们认为影响人才流动的整体效应的因素主要有三个方面:（1）区域性的工资收入差异。（2）人才流动的区域环境外部性。（3）人才流动的区域效应影响。因此,文章以人才个体流动决策为基础,通过经济学中的效应最大化原理,构建了我国都市圈人才流动的理论模型,并对该模型进行了深入讨论和分析。2.都市圈人才集聚、扩散和共享的机制研究在都市圈的人才集聚机制方面,文章主要研究了以下内容:（1）人才集聚过程和集聚现象。都市圈的人才集聚不仅包括圈外集聚,还包括圈内集聚,都市圈的人才集聚是圈外集聚和圈内集聚的结合,圈外集聚促使都市圈迅速成长区域性的经济中心,圈内集聚促使都市圈的核心城市迅速增强,从而对整个都市圈起带动和辐射作用。我国长三角都市圈的人才集聚主要表现为人才总量的持续增加,人才的相对集聚和人才的产业化集聚三个方面。（2）人才集聚因素。人才集聚的因素主要可归纳为个体、组织和社会三个层面。在个体层面,主要有年龄结构、性别特征、学历层次、社会关系网络、个人价值观等;在组织方面,主要有现实收入的差异性、预期收入的差异性和流动成本等;在社会方面,主要有区域经济发展水平,区域外部环境、区域人文条件、产业发展、政府政策以及人才集聚过程的羊群行为等。（3）人才集聚效应。都市圈的人才集聚的效应主要分两方面,一方面是经济效应,如信息共享、知识溢出、集体学习、创新效应、规模效应、时间效应和区域效应等;另一方面是不经济效应。如规模逆效应、环境逆效应和流动不经济性等。在都市圈的人才发散机制方面,文章主要研究了以下内容:（1）人才扩散和扩散现象。都市圈的人才扩散具有数量少、规模小、范围窄、时间短等特点,具体可表现为以下四个方面:一是人才分布的均衡化,二是人才扩散的圈层化,三是人才发展的多极化,四是人才布局的产业化。（2）人才扩散因素。人才扩散的因素主要有集聚的不经济性,人口的郊区化,政府的人才政策和地方的产业发展。（3）人才扩散模式。在都市圈的人才扩散模式方面,我们重点研究了人才的柔性流动和柔性管理,指出人才柔性流动是都市圈人才扩散和共享的主要形式。在都市圈的人才共享机制方面,文章主要研究了以下内容:（1）人才共享的特点。这些特点主要有:人才需求的链条化,人才流动的柔性化,人才配置的市场化,人才援助的智力化,人才规划的协同化和人才培养的差异化。（2）人才共享的经济学分析。文章重点讨论了两个地区间人才流动的经济效应分析和多个地区间人才流动的经济效应分析,从经济学的原理论证了人才共享对共享的双方或多方而言都是共赢的策略。（3）人才共享的方式。都市圈的人才共享主要有人才租赁制和人才虚拟制两种方式。（4）政府的作用。文章简要介绍了国外政府（主要是美国政府）在人才市场中的作用和地位,接着论述了我国政府在人才市场配置过程中的主要问题并提出了数条有益的建议。3.都市圈人才集聚、扩散和共享的实证研究在实证研究方面,文章主要研究了以下内容:（1）数据收集和初步分析。本文回顾了近10年来长三角都市圈16个城市的人才分布状况及其发展趋势。文章将人才分为一般性的人才资源和素质较高的人才资源两个部分。对一般性人才资源,文章分析了其人才总量,地区分布状况和产业分布状况三个方面;对素质较高的人才资源,文章分析了其人才总量、人才结构状况、人才密度和人才效能四个方面。（2）相关性分析。本文运用统计分析软件SPSS（SPSS.v14.0）对都市圈16个城市在2005年里和1996年-2005年间这两个时间范围内的人才集聚与人才收入状况,区域外部环境因素以及人才流动的区域效应等方面进行了相关性分析,分析所得结论与文章前面章节所论述的结论基本一致。（3）回归性分析。本文最后选取上海和苏州两个城市为例,运用统计分析软件SPSS（SPSS.v14.0）对这两个城市近10年来的人才分布状况进行了回归分析,建立了相应的回归方程并通过了a检验和t检验,证明所建立的回归方程是准确且可靠的。本论文可能的创新点主要有以下几个方面:1.研究视角的创新都市圈是我国的新兴经济体,有关都市圈课题的研究正成为国内经济学和管理学的一个前沿和热点。本研究将传统的人才流动理论与当代都市圈的发展研究两者有效的结合起来,抓住都市圈人才流动这个切入点,深入研究了在我国都市圈发展过程中所产生的人才流动问题,突破了以往人才流动研究大都集中在个体层面和企业层面,研究角度仅仅局限于人力资源和心理学方面的研究缺陷,实现了两个理论和两个领域的有效结合,研究视角具有一定的开创性。另外,本研究结合我国长三角都市圈近10年的人才分布的实际情况,运用系统的观点,深入研究了我国长三角都市圈人才流动中的人才集聚、扩散和共享的三大过程,构建了以“人才集聚、扩散和共享”为基础的我国都市圈人才流动研究的基本框架,这个基础性的研究框架,为今后对都市圈人才流动的进一步研究提供了一定的借鉴意义1。2.研究内容的创新一在理论创新方面,本研究运用经济学中有关效应最大化的原理,从都市圈人才流动的总效应出发,建立了我国都市圈人才流动理论模型。模型认为,都市圈人才流动的决策取决于人才个体在对流动前和流动后的总效应的变化的比较,如果在流动前后人才个体的总效应增加了,那么人才将选择流动,否则人才将不流动。在都市圈中,对人才个体效应产生影响的因素主要来自于三个方面,分别是收入效应,外部环境效应和区域效应,三方面效应的总和组成了人才流动的总效应。其中,收入效应是指都市圈范围内各区域间人才收入的差异性,外部环境效应是指都市圈范围内各区域间外部环境的差异性,区域效应是指人才流动对都市圈范围内各区域的生产外部性和环境外部性的影响。因此,我们只要深入分析这三个因素对都市圈人才流动效应的影响,就能构建出我国都市圈的人才流动理论模型。该理论模型打破了以往人才流动研究只从个体层面和组织层面进行的缺陷,有力的拓展了人才流动研究的研究范围,尤其是在研究诸如都市圈这类区域性的人才流动方面,具有一定的创新性。3.研究内容的创新二在实践创新方面,本研究回顾了近10年（1996-2004）来我国长三角都市圈内的16个主要城市的人才分布状况和人才发展历程,对长三角都市圈的人才集聚、扩散和共享等过程及其内在机理进行了深入分析,总结了我国长三角都市圈人才流动各个过程的特点及其规律性,指出当前影响长三角都市圈人才流动的主要障碍和可能的应对措施。同时,文章在大量历史统计数据的基础上,运用所得数据对长三角都市圈16个城市近10年来的人才分布状况进行了统计学方面的相关分析和回归分析,并建立了相应的人才分布数学模型。通过这些模型,我们不仅可以对长三角都市圈的人才分布历史及现状进行有效分析,还可以对都市圈内各城市未来的人才分布和流动趋势进行预测,有效消除人才预测中的非理性因素。