城市人才政策對青年人才居留意愿的影響研究

趙勇　杜皖露　趙斌斌

關鍵詞：人才政策；流動人口；青年人才；居留意愿

中圖分類號：F241.22 文獻標志碼：A 文章編號：1672-626X（2023）03-0066-11

一、引言

“人才是第一資源”，將人才看成提升城市競爭力優勢的關鍵已成為共識。目前畢業生數量逐年增加，人才整體數量上漲，同時戶籍制度改革、區域一體化政策的實施極大促進了人才的自由流動。在此背景下，如何吸引人才、留住人才成為政府亟需考慮的問題，而人才政策在眾多引才工具中通過其多樣的支持措施成為城市爭取人才的重要手段。全國第七次人口普查數據顯示，我國流動人口總量已達到3.76億，占總人口的26%，從這一意義上來說，流動人口成為人才爭奪的重點，而其中未取得流入地戶籍的青年人才兼具“流動”“青年”和“高學歷”特征，憑借其流動性強、成長性高、人力資本含量高成為最具競爭力和創造力的部分，吸引人才流入并穩定其居留意愿對城市經濟發展、創新力提升具有長效促進作用。因此這部分未取得流入地戶籍的青年人才成為人才政策的一大潛在作用對象，各城市也將主要爭奪對象轉向這部分青年人才。然而，大量人才政策能否對青年人才及其長期居留產生影響？不同類型的人才政策是否同樣發揮作用？青年人才對政策的偏好是否存在差異性？這些問題對城市制定適宜的引才政策、保持較高的留才率、發揮人才集聚效應具有重要現實意義。

從已有研究成果來看，目前大多研究是將人才政策作為人才生態環境之一，與經濟、文化等因素共同分析[1～2]；研究范圍聚焦于產業集群和個別城市，從全國層面系統分析人才政策對居留意愿的影響較少[3～5]。關于人才政策效果研究主要借助雙重差分等方法[6～7]，從城市是否頒布政策角度來衡量政策效果，精確度不高，而人才政策內容復雜，缺少從政策文本角度衡量政策措施并以此為依據分析其對青年人才居留意愿產生的影響。即使有研究表明人才政策對青年人才城市居留意愿有正向作用，但群體間也存在差異化特征，青年人才對不同政策偏好的差異性未進行深入分析。因此，本文基于2018年全國流動人口監測調查數據，將70個大中城市人才政策與流動人口中的青年人才居留意愿相匹配，檢驗二者的關系、影響的異質性以及青年人才政策偏好差異，以期為城市制定及優化人才政策提供參考。

二、研究假設

（一）人才政策與青年人才居留意愿

在城市環境中，人才政策直接對城市教育、經濟和產業發展產生影響[8]，從而影響人口流動。已有研究認為人才政策是政府公共政策體系的重要組成部分，良好的政策條件是人才流入與定居的動力之一，對人才集聚和落戶產生影響[7，9]，主要從兩方面影響青年人才居留意愿。

第一，政策出臺層面，人才政策能夠對城市外部人才和現有人才發揮一定作用。對于城市外部人才而言，人才政策是城市引才措施的直接體現，缺少人才政策將會減少對外部人才的吸引力，難以引進人才。信號理論表明，城市發布人才政策會通過媒體宣傳和青年人才之間的信息傳遞來提升城市品牌形象，為集聚人力資源要素奠定基礎[6，10]。對城市現有人才而言，地方政府出臺人才政策是政府對公眾的政策回應，能夠使其感受到政府對他們的關心與重視[11]，增強其滿足感從而產生居留意愿。人才政策的出臺使得城市現有青年人才有機會獲得權利、資源和長期保障，增強其對未來生活與發展的信心，通過提高生活期望從而打消人才流出城市的意圖[12～13]。

第二，政策類型層面，不同類型人才政策為青年人才提供各方面的支持與保障。首先，人才獎勵、崗位薪酬等獎勵型政策可直接刺激青年人才流入[14]，為增強其居留意愿奠定基礎。其次，住房、醫療、落戶等保障型政策有效緩解青年人才的生存問題[15]，提升青年人才生活質量，增強青年人才滿足感從而產生居留意愿。最后，創業資助有利于提升人才創業激情[15]，項目支持、技能提升等發展型政策使得青年人才接近政府資源并使用資源[6]，幫助青年人才實現自我價值，在滿足其多層次需求的情況下提升居留可能性。

因此，本文認為人才政策越完善、引進力度越強、執行越到位、類型越多樣，越能為青年人才創造良好的政策環境，從而產生更強的居留意愿。鑒于此，本文提出如下假設：

H1：人才政策能夠對青年人才居留意愿產生正向促進作用。

（二）人才政策與不同收入水平的青年人才居留意愿

不同收入水平的青年人才情感需求、行為方式不同，對人才政策的反應也不同。目前普遍現象是低收入群體“為生存而努力”，高收入群體“為發展而奮斗”[16]，青年人才可能因為收入水平較低，城市體驗感和未來發展信心不足，導致其目標期望單一，因此可能更關注獎勵型人才政策。獎勵型人才政策是人才引進工作中最具吸引力的敲門磚[17]，該類型政策特點在于多數為物質報酬且相當一部分為一次性下發，資助體系較完善，給予低收入群體的幫助更為直接。相比之下，高收入青年人才可能更偏好發展型人才政策，他們一方面擁有相對充足的資金，基本需求容易得到滿足，更容易進入馬斯洛需求的高層次[18]；另一方面擁有較強的人力資本，注重職業規劃和職業前景[16]。傾向于工作與創業等方面支持的青年人才，更渴望發展型政策以幫助其實現自我價值，來激勵其人力資本存量發揮更大效能[6]。同時，人才政策類型中的保障型政策，從人才居住、子女入學等生活方面實施優惠，涉及范圍較廣，因此不論是低收入青年人才還是高收入青年人才，均會受其影響。鑒于此，本文提出如下假設：

H2：低收入青年人才更關注獎勵型人才政策，高收入青年人才更關注發展型人才政策，保障型人才政策對兩類人才均有促進作用。

三、研究設計

（一）模型設定

為研究人才政策對青年人才居留意愿的影響，構建以下回歸方程：

其中，p表示青年人才選擇居留的概率；ZCDFj表示j城市人才政策得分；X為一系列可能影響居留意愿的控制變量；β₀為常數項，β₁、β₂表示待估計參數，ε為干擾項。

（二）數據來源

青年人才數據來源于2018年全國流動人口監測調查（CMDS 2018），該調查按隨機原則在全國31個?。▍^、市）和新疆生產建設兵團流動人口較為集中的流入地抽取樣本點進行抽樣，調查對象為在本地居住1個月及以上、非本區（市、縣）戶口的15周歲及以上的流動人口，涵蓋較詳細的流動人口個體、家庭特征、居留意愿等信息，因此經常被學者用來進行此類研究[19]?？紤]到本文研究對象是流動人口中的高學歷青年人口，因此篩選其中70個大中城市、年齡在45歲及以下、學歷為大專及以上的流動人口，經數據整理后得到20361個樣本。

人才政策來源于各城市政府網站、人社局和科技局等網站針對普通層次人才出臺的政策，考慮到2018年前人才政策通常由大城市出臺，因此選取我國大中城市為代表，而這70個城市又遍布全國不同地區，既有北上廣深一線城市，也有常德等三四線城市，具有較強的代表性。同時，政策有效性會受時間影響，一項政策文件頒布后能對當年及以后年度發揮作用，參考以往學者的做法[20]，本文選取的人才政策時間跨度為2013－2017年，用70個大中城市五年的人才政策得分總和來衡量人才政策，并與CMDS 2018的青年人才數據匹配。

城市特征數據來源于《中國城市統計年鑒2018》，包括城市人口數量、行政區域面積。

（三）研究變量

1. 被解釋變量：居留意愿

居留意愿用CMDS 2018問卷中“如果您打算留在本地，您預計自己將在本地留多久？”來衡量，參考李琴和謝治（2020）的分類[19]，將勾選定居的賦值為1，勾選其他選項賦值為0，以此構建居留與不居留的二分類變量，居留意愿的均值為0.49，說明以此標準劃分的結果較平衡。

2. 解釋變量：人才政策

人才政策用2013－2017年的人才政策得分總和來測量，參考潘星宇（2022）[21]的方法，人才政策得分從政策外部屬性、政策力度以及政策內部屬性、政策措施來計算?？紤]到因變量變化范圍為0～1，為保證數量級一致，將人才政策得分除以100作為最終的城市人才政策指標。

（1）政策力度ZCLD：參考彭紀生等（2008）[22]的方法，根據政策頒布單位級別進行1～5分賦值，發布政策的單位層級越高，政策力度也越高，見表1所列。

（2）政策措施ZCCS：參考孫雨潔（2018）等[17，23～24]的方法，在其對人才政策工具劃分為三大類十五小類的基礎上，結合本研究收集到的275份政策的文本特征，在Nvivo11軟件中進行政策編碼，得到的節點與孫雨潔（2018）的研究基本一致，在其基礎上增加“技能提升”和“生活補貼”兩小類，根據表1打分標準予以不同分值，得出各城市人才政策原始分。運用層次分析法，邀請5位專家（1位高校教授、1位人社局工作人員、2位人力資源管理專業教師、1位市引進人才）對增加兩小類后的指標體系進行打分，借助yaahp10軟件計算權重系數，結果見表2所列，具體數據按照以下公式計算得出：

3. 控制變量

控制變量包括個人及家庭特征、流動特征、經濟特征和城市特征等4個層面[25～27]。其中，個人及家庭特征包括：性別、年齡及其平方、教育年限、婚姻狀況、戶口性質、同住人數；流動特征包括：流動范圍、流動時長、流動原因；經濟特征包括：單位性質、月收入范圍、住房支出；城市特征包括：人口數量、行政區域面積。

各變量定義和描述性統計見表3所列。

四、實證結果

（一）基準回歸分析

基準回歸結果見表4所列。在控制了四種控制變量后，人才政策對青年人才居留意愿的回歸系數為0.470，在1%的水平上顯著。從政策分類后的回歸結果來看，獎勵型、發展型和保障型人才政策在1%水平上顯著，均能對青年人才居留意愿產生正向促進作用，H1得到驗證。為了使結果有經濟學意義，進一步計算平均邊際效應，得出保障型政策的效果最明顯，保障型政策每增加1個單位，青年人才居留意愿增加0.305個單位，大于獎勵型政策效應的0.249和發展型政策效應的0.258。這一結果說明人才政策的完善是提升青年人才居留意愿的現實需要，而保障型政策又是青年人才的重要關注點。

就控制變量而言，個人及家庭特征方面，女性、教育年限長、已婚、非農業戶口、同住人數越多的青年人才居留意愿更大，年齡對青年人才居留意愿的影響呈現倒“U”型。流動特征方面，流入時長越久、流動范圍為省內流動、流動原因為社會型流動的青年人才居留意愿更強。經濟特征方面，國有部門的青年人才更傾向于居留，這可能緣于其工作穩定性較強，且國有部門重視員工權益保護[27]，能增加青年人才的好感度，因而其居留意愿更強；青年人才的月收入與其居留意愿正相關；住房支出與居留意愿負相關，隨著住房支出的壓力增大，居留意愿也隨之降低。城市特征方面，年末常住人口數系數為負，這可能與人口數量的增加造成資源壓力有關；行政區域面積系數為正，說明面積越大城市發展潛力越大。

（二）政策偏好分析

本文參照國家統計局的劃分方法[28]，將青年人才個人月收入處于最高20%的劃分為高收入水平，其余歸為低收入水平。政策偏好分析見表5所列，總體來看，人才政策對高收入青年人才居留意愿的促進作用為0.270，高于低收入群體。對低收入青年人才而言，獎勵型和發展型政策可以促進其居留意愿，其中獎勵型人才政策平均邊際效應大于發展型政策，而保障型政策不顯著。一定程度上學歷和收入成正比，而有些城市規定?？埔陨系娜瞬趴上硎塥剟钚驼邇灮?，相對于發展型和保障型政策條件限制較高而言，獎勵型政策限制條件較低，增加了政策受益對象，使得低收入群體增加對獎勵型政策的偏好。雖然保障型政策涉及范圍廣，但門檻設置也相對較高，低收入青年人才享受優惠有限，對保障型政策不敏感。對于高收入青年人才而言，保障型和發展型政策均能產生促進作用，其中保障型人才政策效應更大，發展型政策次之，這一結論與王春超和葉蓓（2021）認為的高技能人才更看重非貨幣性收益的結論相似[29]，可能是因為保障型人才政策中包含子女入學、社會保險、住房保障等與生活緊密貼切，而這些多依賴于政府政策制定，例如社會保險涉及國家社會保險標準、住房保障，以及當地整體土地規劃和資金投入，人才深受其影響但又對其直接可控性較低，從而對此類政策關注更多。此外，從三種類型政策來看，不論是低收入青年人才還是高收入青年人才，發展型政策對兩類群體均有顯著的正向影響，這表明發展型政策對青年人才長期居留意愿具有重要作用。因此，H2未得到驗證。

（三）穩健性檢驗

1. 重新定義被解釋變量

將CMDS 2018問卷中對于“如果您打算留在本地，您預計自己將在本地留多久？”的回答重新分類，參考包鳳潞（2022）對居留意愿的分類[26]，勾選“0～4年”“5～9年”和“沒想好”選項的，將其視為沒有居留意愿，勾選“10年及以上”和“定居”選項的，將其視為有居留意愿，以此構建新的二分類變量作為被解釋變量。結果如表6中（1）列所示，重新定義被解釋變量后，人才政策對青年人才居留意愿的影響在1%的水平下顯著為正，證明了本文研究結論的穩健性。

2. 替換解釋變量

參考周淦瀾（2020）對人才安居政策的測量[30]，將2013－2017年人才政策得分替換成2013－2017年該城市出臺的人才政策數量，如表6中（2）列所示在1%水平上顯著，再次證明本文研究結論的穩健性。

3. 更換模型

將logit模型更換成probit模型后的檢驗結果如表6中（3）列所示，人才政策對青年人才居留意愿的影響在1%的水平下顯著為正，進一步驗證本文結果的穩健性。

（四）異質性分析

政策的制定與當地政府情況、政策服務對象有關，政策服務對象的個體特征也會影響政策內容。因此本文從青年人才、政策頒布城市以及政策本身出發，圍繞青年人才年齡、所處產業、城市線級以及政策服務對象進行異質性分析（見表7）。

1. 區分青年人才年齡

不同年齡段的青年人才對人才政策反應不同，表7中（1）～（3）列顯示，人才政策對26～35歲青年人才居留意愿的影響在1%水平上顯著，平均邊際效應為0.102，對36～45歲青年人才居留意愿在10%水平上顯著，平均邊際效應為0.139，16～25歲年齡段不顯著。相關數據表明，國內本科生、研究生畢業后進入職場的平均年齡為23～26歲[31]，這個年齡段很多人處于自身職業探索階段，更愿意到不同城市感受，穩定性較差，成為人才政策作用對象的可能性較小。而剩下兩個年齡段的青年人才既愿意自我挑戰，也經歷了前期的探索，出于時間沉淀而具有較豐富的經驗，符合人才政策設置的條件，因此目前我國多數城市在制定人才政策時更傾向于這兩個年齡段的人才，對其居留意愿影響明顯。

2. 區分青年人才所處產業

人才政策的出臺體現城市對行業、職業的需求，新發展格局對產業結構調整提出要求，人才資源的產業分布不斷優化，而人才政策對不同行業青年人才產生何種影響有待探討。參考包鳳潞（2022）的做法[26]，將CMDS 2018問卷中的農林牧漁歸為第一產業，采礦、制造、電煤水熱生產供應、建筑歸為第二產業，第三產業包括金融、科教文衛體、公共管理等剩余選項，回歸結果如表7中（4）～（6）列所示。第一二產業不顯著，第三產業平均邊際效應為0.150，在1%水平上顯著，其原因可能是相對于第一二產業的生產生活等基礎崗位，科教文衛體、企事業單位等包含在第三產業中，工作人員上崗要求較高，且當前大量學歷較高者進入并沉積在這些部門[31]，人才政策也更多針對此類單位，第一二產業的青年人才政策感知度較低，從而人才政策對其作用不明顯。

3. 區分城市線級

人才政策作為公共政策體系之一，其內容與城市定位、城市線級等情況相關，根據《中國城市商業魅力指數2017》，將城市分為一線城市、新一線城市，以及其他城市兩個類別，結果如表7中（7）～（8）列所示。兩類城市的人才政策正向促進青年人才居留意愿，一線城市、新一線城市政策效應更大，平均邊際效應為0.175，可能的原因是一線城市和新一線城市走在政策響應前列，政策力度也較強，而其他城市可能政策響應的及時性不夠，也可能是在一線城市、新一線城市人才政策出臺后的“效仿”，存在同質化程度較高、執行偏差等問題，從而影響青年人才的城市體驗感。

4. 區分政策服務對象

各城市在出臺人才政策時，往往會針對不同對象頒布政策，如武漢有“城市合伙人”“創新創業人才”，南昌有“企業經營管理人才”，濟南有“教育系統人才”“泉城雙創人才”等多元對象?；谏鐣粨Q理論，政府通過實施人才政策為政策服務對象提供支持和保障，與政策服務對象之間形成一定的交換關系，政策服務對象感知自己是否屬于政策受益范圍，是否獲得資源與利益[32]，從而產生滿意與不滿意的感知，進而決定是否居留。因此，本文將政策分為政策服務對象多樣化和政策服務對象單一化兩組進行分析，結果如表7中（9）～（10）列所示，多樣化組別平均邊際效應為0.191，單一化組別不顯著，政策服務對象多樣化的城市廣納各類人才，相比于單一化城市對青年人才的吸引更大。

五、結論與對策

本文基于CMDS 2018數據，實證分析我國70個大中城市人才政策對青年人才居留意愿的影響以及影響的異質性，得出以下結論：第一，人才政策對青年人才居留意愿具有顯著正向影響，其中保障型政策的促進作用最明顯。第二，人才政策對高收入青年人才群體作用更明顯；收入水平較低的青年人才偏好獎勵型政策，收入水平較高的青年人才偏好保障型政策；發展型政策對兩類群體均發揮顯著的正向作用。第三，人才政策對青年人才居留意愿的影響存在著明顯的年齡、產業、城市線級和政策服務對象差異。人才政策對26～35歲、36～45歲以及行業為第三產業的青年人才居留意愿影響顯著；一線城市、新一線城市的人才政策對青年人才居留意愿影響更大；政策服務對象多樣化的城市人才政策顯著影響青年人才居留意愿。

基于以上結論，本文提出以下政策建議：第一，優化人才政策環境。良好的政策環境能增進人才對政策的感知，從而促進人才居留，因此政府應致力于營造優良的政策環境，實施人才工程、完善現有政策，努力打造讓人才大有可為的沃土。應注重利用發展型政策來提升青年人才的居留意愿，獎勵型和保障型政策能夠給青年人才帶來即時滿足，但長期來看，給予青年人才實現自我需求的條件更能提升其居留意愿。因此在滿足人才生活基礎上，從職稱評定、項目申請等方面豐富發展型人才政策，以此增強政策的全面性和系統性。第二，對準目標因人施策。個體特征不同的青年人才擁有不同的情感需求和行為方式，對政策反應有所不同，因此政府需因人施策。從收入水平來看，對低收入青年人才加大資金補助，通過提高崗位薪酬和人才獎勵等方式給予其直接激勵；為高收入青年人才解決子女上學、住房等問題，增加城市教育資源、保障外來人才的子女教育公平。從年齡來看，政府應重點關注26～45歲青年人才，抓住其經驗較豐富、敢于挑戰的特點，制定對其吸引力較大的政策，如提高崗位薪酬、給予創業支持、適當放寬落戶條件等，以多元化方式滿足不同青年人才的需求，從而實現人才居留。第三，找準定位因城施策。各城市歷史、區域、規模的不同決定了城市政策和政府執政的差異化，因此政府需找準定位因城施策。發揮產業和崗位優勢，如長三角和珠三角地區可以依托產業優勢、中西部地區搭建發展平臺，打造富有地區特色、識別性強的人才政策。同時，根據城市實際所需，針對應屆畢業生、高層次人才、創新創業人才、專業技能人才等各類型人才實施政策優惠，進行青年人才儲備，形成多元化青年人才結構，向社會和人才傳遞城市廣納人才的胸懷，以促進外來青年人才流入、增強現有青年人才居留意愿。

（責任編輯：盧君）