中國建設世界重要人才中心和創新高地韌性監測與預測研究

摘 要：國際人才流動對中國加快建設世界重要人才中心和創新高地具有積極影響。從韌性視角出發，提出中國打造世界重要人才中心和創新高地的韌性化思路，通過對比創新生態與韌性雙重理論視角下世界重要人才中心和創新高地的演化過程，識別包括多樣性、進化性、流動性、緩沖性在內的韌性特征，構建世界重要人才中心和創新高地的韌性監測、預測、預警體系。通過對我國建設世界重要人才中心和創新高地中最具代表性的三大戰略支點城市韌性監測和預警的實證分析得出：①根據目前韌性監測情況，上海整體韌性值排名第一，北京需增強進化性與流動性，廣州則需增強多樣性與進化性;②在韌性預測與預警方面，2023—2025年北京、上海、廣州之間的韌性差異將明顯縮小，2023年韌性排名為北京、廣州、上海，且上海處于較高警戒狀態。最后提出，市場化改革是破解中國打造世界重要人才中心和創新高地難題的關鍵舉措；人才與高校成為建設世界重要人才中心和創新高地戰略支點城市的重要資源；戰略支點城市治理的常態化、動態化監測是中國建設世界重要人才中心和創新高地的有力保障。

關鍵詞：世界重要人才中心；創新高地；韌性監測；韌性預警

中圖分類號：F061.5

文獻標識碼：A

文章編號：1001-7348（2024）18-0139-13

0 引言

建設世界重要人才中心和創新高地承載著中華民族復興的重任。中共二十大報告指出，要加快建設世界重要人才中心和創新高地，深入實施科教興國戰略、人才強國戰略和創新驅動發展戰略，為2035年基本實現社會主義現代化打造人才基礎，為2050年全面建成社會主義現代化強國提供人才支撐。蕭鳴政[1]認為，人才高地表現為人才數量的高度聚集，是人才產出與人才發展環境高度匹配的核心區域；薄貴利[2]提出，世界級人才高地是指匯聚了一大批世界級創新創業人才，能夠在世界新一輪科技革命、產業變革中引領和緊跟世界潮流、帶動國家產業結構轉型升級的人才密集區。世界重要人才中心和創新高地是全世界人才匯聚之地，尤其是世界級頂尖創新人才的聚集地，匯聚前沿性、原創性、顛覆性的世界級重大創新成果，在世界科技革命與產業轉型升級中發揮關鍵性作用的特定區域。當前，全球正處于快速發展的新科技革命和產業變革時期，中國面臨歷史上罕見的機遇和嚴峻的挑戰。2019年2月，中共中央、國務院發布的《粵港澳大灣區發展規劃綱要》提出人才高地建設問題[3]，明確了粵港澳大灣區打造人才高地的目標和方向。《中華人民共和國國民經濟和社會發展第十四個五年規劃和2035年遠景目標綱要》明確提出，要支持北京、上海和粵港澳大灣區打造國際科技創新中心[4]。因此，采用戰略支點城市研究中國如何建設世界重要人才中心和創新高地非常重要，本文選擇北京、上海以及粵港澳大灣區的核心城市廣州作為研究對象，這些城市在未來發展中將發揮重要作用。深入研究這些城市的發展情況，可以了解它們在人才吸引、創新生態建設、產業發展等方面的優勢和挑戰，并為全國其它城市的發展提供經驗和借鑒。

實現世界重要人才中心和創新高地戰略支點城市良性演化的關鍵問題是面對大量外部資源聚集帶來的不確定性沖擊，如何預防和應對本地城市可能出現的不良效應，并恢復到平衡狀態。韌性理論為解決這一問題提供了新視角，它可以通過“識別韌性特征→建立韌性監測和預警體系→針對性設置改進策略”等步驟，增強城市承受沖擊的能力，調整和保持系統平衡功能，推動其演化。

本文旨在借鑒韌性研究路線，在世界重要人才中心和創新高地演化規律的基礎上，通過世界重要人才中心和創新高地的韌性監測、預警體系提升城市韌性，提高三大戰略支點城市對外來創新資源的吸引力與包容性，優化內部環境，為中國建設世界重要人才中心和創新高地保駕護航。本文試圖回答下列幾個問題：①中國打造世界重要人才中心和創新高地的韌性特征是什么？如何更有效地測量？②從當前國際發展趨勢來看，影響中國建設世界重要人才中心和創新高地韌性的因素有哪些？

1 文獻回顧

1.1 世界重要人才中心和創新高地

國際上關于“世界重要人才中心”“創新高地”等的概念表述不多，但對于世界科學中心等相關表述的研究較多，國內外學者從定性和定量兩個層面展開了研究。在定性層面，Bernal[5]從科學與經濟相互促進的角度，探討了世界科學中心分布和遷移情況;趙紅州[6]根據時間表整理了世界科學中心遷移規律。此外，有學者從歷史路徑、演化趨勢與特征出發，識別世界科學中心的成因（陳玲等，2023）。在定量層面，湯淺光朝[7]采用科學成果數量揭示1501—1950年間世界科學中心轉移趨勢。一些學者結合國際期刊論文計量分析，對科學中心遷移和多重科學中心現象進行了鑒別與深入分析[8]。此外，高水平科學家流動也被用來反映世界科學活動中心的形成及其遷移活動（韓芳等，2023）。在研究世界科技中心形成機制時，學者們普遍認為它們的形成和遷移是多種影響因素綜合作用的結果。潘教峰等[9]創新性地提出了一種模型，即“五要素鉆石模型”，用來解釋影響世界科技中心轉移的關鍵因素。這一模型包括經濟繁榮、思想解放、教育興盛、政府有力支持以及科技革命等5個關鍵因素，它們共同塑造世界科技中心的形成和遷移過程。梳理上述研究方法和模型，有利于更好地理解世界重要人才中心和創新高地演化過程，以及各種因素相互作用的重要影響，它們會共同推動世界重要人才中心和創新高地變遷。

1.2 世界重要人才中心和創新高地韌性

“韌性”一詞源自拉丁文中的“resilio”，意為反彈，在物理學中用來描述材料在外力作用下變形后恢復到初始狀態的能力[10]。后由生態學家Holling[11]將這一概念應用于生態學研究。隨著韌性研究領域從生態學拓展至其它學科，韌性理論經歷了“工程韌性→生態韌性→適應韌性→演化韌性”的發展歷程[12-15]。目前，已有學者關注世界重要人才中心和創新高地，如世界重要人才中心和創新高地的標準與路徑[1]、評價[16]、保障機制[17]等，但鮮有研究探討世界重要人才中心和創新高地遭受外界事件沖擊后的恢復程度及演化路徑，即世界重要人才中心和創新高地的韌性。世界重要人才中心和創新高地的韌性與區域發展韌性密切相關[18]，中國建設世界重要人才中心和創新高地參與了區域發展演化的復雜動態過程，因此，研究世界重要人才中心和創新高地的韌性應與一般性區域發展韌性相結合。一般性區域發展韌性研究主要集中在以下方面：①從韌性內涵上看，Brown等[19]認為，區域韌性內涵包括對“短期”沖擊的響應、“長期”依賴效應的影響以及刺激持續沖擊下的演化革新能力;②從韌性特征上看，Wildavsky[20]提出區域發展包括動態平衡、扁平化、緩沖性、冗余度、兼容性、流動性等韌性特征;③在研究方法方面，董瑩等[21]以武漢市為例構建醫療衛生服務供給—需求網絡，運用復雜網絡分析方法探索區域發展的復雜性特征和空間韌性;④從韌性分析框架和監測方法上看，洛克菲勒基金會與奧雅納認為，韌性指標體系包括社會與經濟、基建設施與生態體系、健康與福祉、領導與決策，強調區域發展過程中城市間相互耦合所產生的社會意義，以及相互之間達到持續協同韌性的效果[22]。這些觀點為中國建設世界重要人才中心和創新高地提供了新視角，也為評估世界重要人才中心和創新高地的韌性提供了新思路。

1.3 研究評述

綜上所述，目前國內外已有大量關于世界重要人才中心和創新高地的研究，人才創新思維和能力的培養對建設世界重要人才中心和創新高地具有重要意義。可以利用國外學者對韌性概念的研究，將個體韌性特征及監測運用到人才培養和管理中。在世界重要人才中心和創新高地風險預警方面，對于人才流動預警的研究已取得突破性進展，同時，還存在提升空間：①缺乏應對外部不確定風險的相關研究;②囿于數據獲取等因素，大部分預警數據來自統計年鑒；③缺乏多個城市發展情況的橫向對比，測度對象大多為某個單一城市。如何在內、外部雙重作用下，切實推進中國打造世界重要人才中心和創新高地，需構建更科學有效的量化體系。本文將通過對韌性概念的分析，設計中國打造世界重要人才中心和創新高地的韌性監測指標體系及預警、預測模型，以期為我國三個最具代表性戰略支點城市發展提供一定的決策依據。

2 世界重要人才中心和創新高地韌性化理論解釋

2.1 世界重要人才中心和創新高地韌性化理念

韌性化理念的解釋源于外部環境的沖擊，對于沖擊這一概念的內涵，學者們缺乏統一定義，并且有關定義側重于經濟沖擊[23]、災害沖擊與突發事件（蔣碩亮等，2022），因此，需要重新界定沖擊的概念。本文在趙玉帛等[24]研究的基礎上，基于研究主題，對沖擊進行定義：不受世界重要人才中心和創新高地自身支配，具有強烈不確定性、破壞力大等特點的要素（如金融危機等）。對沖擊進行有效管理和應對是世界重要人才中心和創新高地建設過程中面臨的主要挑戰之一。基于區域創新生態系統中的韌性研究（梁林等，2020），本文認為世界重要人才中心和創新高地的韌性表現為系統面臨沖擊與不確定擾動風險時，通過自適應、自學習、系統記憶及其它途徑恢復到較高層次功能的能力。從概念界定、影響主體要素方面，對世界重要人才中心和創新高地韌性進行梳理，具體分析如下：

（1）從韌性理論視角看，世界重要人才中心和創新高地韌性與區域發展韌性密切相關，韌性研究對象從一般性區域發展限定為世界重要人才中心和創新高地這一特殊類型，其內涵界定可依據區域發展韌性概念進行外延上的限制。Martin等[25]、Simmie等[26]指出，演化韌性關注系統內部結構和組成部分在外界變化下的不斷調整，強調韌性是系統的適應和重構演化過程，這更符合區域發展系統的特征。區域發展韌性最初被定義為區域發展在短期面對市場、競爭和環境等沖擊時的吸收能力、抵抗能力和恢復其增長路徑的能力。此后，有學者從演化經濟地理學視角，在定義中補充了區域進行結構轉型能力提升、建立新的區域發展路徑的長期能力[27]。因此，世界重要人才中心和創新高地韌性的定義可解構為區域發展過程中面對外界沖擊的抵御能力、獲得抵抗外界擾動的吸收能力以及與地方相互作用促進發展的重構與轉型能力。這些能力可以幫助世界重要人才中心和創新高地在遭受外部沖擊時作出積極應對。在現代社會情境中，社會資本、都市文化、外界主體等多重結構性力量與世界重要人才中心和創新高地的交互作用，影響著世界重要人才中心和創新高地的要素、結構與功能。同時，應對外界干擾的過程就是對自身進行調整并將外部影響轉化為內源動力的過程。抵御能力經受著直接沖擊與干擾；吸收能力承擔著分散與消解沖擊的任務；重構能力表征受沖擊時體系內組織再造與內部優化能力；轉型能力則意味著系統以自組織和自學習的方式、自適應向全新狀態進化的能力。抵御能力、吸收能力、重構能力與轉型能力這4種能力相互補充、相互促進，合力形成系統韌性。在R-PAT模型[28]的基礎上，構建風險—韌性（R-PART）模型（如圖1所示）。在應對外界環境變化的過程中，系統需要克服各種阻力并進行適應性調節以實現動態平衡，從而維持其穩定性。

圖1 世界重要人才中心和創新高地韌性能力解構Fig.1 Deconstruction of resilience capacity in global talent hubs and innovation highlands

（2）從創新生態主體視角看，世界重要人才中心和創新高地的韌性被理解為一種新概念，用于理解和應對風險與沖擊。這種韌性建立在注重沖擊抵御能力的基礎上，強調政府、企業、高校、中介機構等創新主體在面對沖擊和干擾時的主觀能動作用。在世界重要人才中心和創新高地建設過程中，這些主體通過積累經驗、制度安排及法律法規，持續學習和不斷進行自我適應，最終保障世界重要人才中心和創新高地更加穩定和可持續發展。

2.2 世界重要人才中心和創新高地四維韌性特征

當世界重要人才中心和創新高地遭受外部環境沖擊時，首先顯現的是抵御能力，也稱為緩沖性，其可以緩解外部沖擊帶來的不利影響。其次，世界重要人才中心和創新高地面對外部沖擊的不利影響時，通過各種要素的流動（流動性），持續吸納外部創新資源（多樣性），應對沖擊和挑戰。最后，通過自學習和自適應提高韌性，演化到更高階段（進化性）。因此，可以識別世界重要人才中心和創新高地的四維韌性特征：多樣性、進化性、流動性和緩沖性。四維韌性特征相互關聯，共同構成世界重要人才中心和創新高地的韌性，幫助其應對外部沖擊，適應外界變化并實現持續創新和發展。

2.2.1 吸收能力——多樣性

在創新生態視角下，基于梁林等（2020）的韌性研究分析生物多樣性，創新物種愈多，系統內“創新基因庫”愈大，系統物種多樣性是系統演化的前提（李萬等，2014）。在韌性理論視角下，多樣性表征系統吸收撞擊的能力。多樣性可以分散外部沖擊的影響，而相對單一的產業結構，面臨沖擊與干擾時緩沖余地不足，繼而加大衰退風險（見圖2）。

2.2.2 轉型能力——進化性

在創新生態視角下，世界重要人才中心和創新高地的演化過程指物種、種群、群落等隨外界環境而變化，通過優化系統內部創新環境對創新要素聚集和分配進行動態調整與優化，促進整個系統功能提升，呈現螺旋式增長趨勢。在韌性理論視角下，進化性表征系統重建與組織轉型能力，其演化水平經歷引入、成長、成熟、轉折四個階段，當系統遭受沖擊、干擾時，持續的自調整、自適應，使得系統能夠轉型成功，進入下一循環（見圖3）。

2.2.3 重構能力——流動性

在創新生態視角下，各創新主體間存在相互制約和協同演化關系，并形成具有自身特色的組織結構與運行機制。人才流、資金流、技術流和其它創新要素高速運轉，推動世界重要人才中心和創新高地內部循環發展[29]。在韌性理論視角下，流動性表征系統的恢復與修復能力。通過元素快速響應并動員資源，彌補世界重要人才中心和創新高地受到沖擊后所產生的種種差距（見圖4）。

2.2.4 抵御能力——緩沖性

在創新生態視角下，緩沖性源于系統內部資源冗余、結構復雜。系統通過內部創新資源積累實現多元連接，促進創新能力提升。在韌性理論視角下，緩沖性表征系統抵御能力。通過分析系統應對沖擊過程中存在的問題及原因，提出一種新的基于韌性概念的抗沖擊模型——彈性緩沖器模型。緩沖性的含義是指系統應該有資源冗余，這些冗余超過系統本身的某種需要，由此提供足夠的“彈藥”抵御沖擊風險（見圖5）。

3 世界重要人才中心和創新高地韌性監測體系

3.1 韌性監測指標分析

3.1.1 多樣性維度指標分析

對應單一物種—種群—種群網絡的進化線路，可以從人才個體、組織、產業3個層次考慮主體多樣性問題。從個體層次看，人才多樣性保證人才教育背景、價值觀念等方面的差異性，從而有利于促進知識交流[30]。在組織層次上，組織多樣性確保組織間直接競爭較弱，相互間知識排他性較弱，因而更有利于知識溢出與資源組合[31]。從產業層次看，外部性理論認為多元化的產業結構、充滿活力的創業氛圍等因素，可以確保區域面對外部沖擊時具有較強的抵御能力和復蘇能力（孫久文等，2017）。因此，將韌性多樣性維度指標劃分為人才、高校與產業。

3.1.2 進化性維度指標分析

世界重要人才中心和創新高地的進化通過強化創新資源配置能力實現，創新資源配置能力可由創新投入產出比衡量[32]。人才個體具有較強異質性，使得不同群體間學習差異較大，因此，需要融合人才多樣性發展戰略。通常情況下，人力、資金和實物是主要投入指標，基礎創新與應用創新為主要產出指標[33]。在現有研究中，對創新資源要素進行分析時多采用單一維度指標，難以全面反映創新活動綜合情況，且不能有效評價創新資源配置效率[34]。因此，本文將投入指標劃分為人力、資金、物力，將產出指標劃分為基礎創新、應用創新。

3.1.3 流動性維度指標分析

以流空間理論（由流動要素組成的空間形式）為基礎，創新要素可分為人口流、資金流、商品流和信息流[35]。目前，大多數流空間研究都采用單一類型流數據（廖創場等，2023）。有必要將流型與各種要素相結合進行綜合分析，以更全面地揭示世界重要人才中心和創新高地各生產要素間相互聯系的關系以及對區域內經濟發展產生影響的作用機理。因此，將流動性指標劃分為人口流、資金流、貨物流。

3.1.4 緩沖性維度指標分析

一般來說，世界重要人才中心和創新高地資源可以分為經濟、自然、社會、科技和知識5類（宋洋，2017）。從經濟發展看，發達經濟體系更能吸引新興產業與創新人才集聚[36]。因此，世界重要人才中心和創新高地有利于推動區域創新系統形成與發展。從社會管理角度看，包容、開放與多元社會文化更適宜人類生活，更吸引創造階層聚集[37]。從社會治理角度看，政府在提供公共服務時應注重與當地居民之間的溝通和交流（王燁，2020）。從自然環境來看，良好的自然生態環境更容易吸引人才聚集[38]。從科技與知識發展來看，技術積累是一個漸進的過程，無數企業技術積累構成區域技術積累，促進地區發展與創新，在這一進程中，知識積累發揮重要作用[39]。因此，將緩沖性指標劃分為經濟、自然、社會、科技和知識5類。

3.2 韌性監測體系設計

基于世界重要人才中心和創新高地韌性特征與指標分析，以科學性、可比性、可用性、絕對數與相對數相結合的原則，梳理和借鑒關于城市創新網絡與世界重要人才中心和創新高地韌性的文獻[40]，建立世界重要人才中心和創新高地韌性監測指標體系，如表1所示。二級指標大多屬常規指標，可直接計算求得。考慮到中國經濟發展水平與發達國家之間存在一些差距，因此，在一級指標篩選時采用較為保守的方法。特殊指標解釋如下：①產業分布是指各產業分布狀況，分為第一產業、第二產業和第三產業；②高校分布是指各類高校數量層次分布，采用本科、高職高專以及民辦其它高等教育機構所占比重衡量；③行政壟斷水平，指政府對市場的干預程度，采用國有經濟固定資產投資額占全社會固定資產投資總額的比重衡量（白明等，2006）。

4 世界重要人才中心和創新高地韌性監測及預警預測模型

4.1 四維韌性特征監測模型

4.1.1 多樣性監測模型

多樣性指數主要衡量系統內部結構的復雜程度。辛普森多樣性指數與香農—威納多樣性指數是目前普遍采用的多樣性指數。其中，香農—威納指數由于計算簡單且具有良好的穩定性，一直受到廣泛關注并用于物種多樣性研究。因此，本文使用香農—威納指數構建多樣性維度監測模型，如式（1）所示。

H=－∑ni=1pilnpi（1）

其中，pi表示種類i的數量在總數中的占比，n為種類數目，在各類數量比重均等的情況下，香農—威納指數H達到極大值lnn。

4.1.2 進化性監測模型

進化性反映網絡資源分配效率，DEA-Malmquist對多投入多產出的決策單元進行效率評價，本文采用EA-Malmquist指數下的投入導向BCC模型進行研究，構建進化性維度的監測模型，如式（2）所示。

minθ－ε（eTs－+eTs+）

S．t．∑nj=1xjλj+s－=θx0∑nj=1yjλj－s+=y0∑nj=1λj=1λj≥0，j=1，2，…，n；θ∈E+1；s+≥0；s－≥0（2）

其中，θ為邊際效率值，xj、yj分別為投入變量與產出變量，s+表示投入松弛變量，s-表示產出松弛變量。設θ*、λ*、s*+、s*-為模型的最優解。當θ*=1、s*+=0、s*-=0時，DEA有效，當任意一個條件不滿足時，DEA無效。

4.1.3 流動性監測模型

傳統流動性測度大多直接針對存量要素進行，而從韌性視角考察世界重要人才中心和創新高地韌性的流動性維度，應更注重創新要素流動速度。本文將人口流、資金流、貨物流3個指標作為輸入和輸出進行分析比較，借鑒具有速度特征的動態綜合評價模型[41]對其進行評價，構建流動性維度監測模型。

4.1.4 緩沖性監測模型

緩沖性維度本質上體現世界重要人才中心和創新高地的資源富裕水平。常見的資源富裕度評價法有因子分析法、聚類分析法、層次分析法、灰色關聯度法等，這些分析方法大多采用問卷形式進行數據收集，存在一定主觀性，而基于熵權和序關系建立的組合賦權法可有效避免上述不足。因此，本文運用熵權TOPSIS方法，構建緩沖性維度監測模型。

4.2 世界重要人才中心和創新高地韌性值監測模型

已有研究測量系統的韌性值，多采用各維度韌性值總和或者各維度韌性值乘積的方法。雖簡單易行，但對于區域內不同資源富集區位條件的城市而言，其在該領域中的發展水平僅是衡量區域整體創新能力的主要依據之一。而世界重要人才中心和創新高地韌性各特征維度間存在非線性復雜耦合關系，為了更好地揭示系統韌性內在機理，需要從多維角度對其進行綜合評估。因此，借鑒系統耦合協調度計算方法（湯鈴等，2010），構建世界重要人才中心和創新高地韌性值監測模型，如式（3）所示。

C=H×Q×D×BH+Q+D+B44KT=αH+βQ+γD+λBR=C×T（3）

式中，H表示多樣性維度值；Q表示進化性維度值；D表示流動性維度值；B表示緩沖性維度值；K表示調節系數，K=4；C為協調程度；T為綜合水平；α=β=γ=λ=0.25；R表示韌性測度值，其數值越大表示越接近最優水平。

4.3 世界重要人才中心和創新高地韌性預測模型

灰色GM（1，1）模型適用于小樣本預測且具有較高精準度，已被廣泛應用于社會學領域。因此，本文選擇灰色GM（1，1）模型作為中國建設世界重要人才中心和創新高地韌性預測模型，如式（4）所示。

x0（k+1）=x1（k+1）－x1（k）（4）

設原始序列為：

x0=x0（1），x0（2），x0（3），…，x0（n）

x1（k+1）=x0（1）－bae－ak+ba

其中，k=1，2，3…n，a為發展灰數，b為內生控制變量。

4.4 世界重要人才中心和創新高地韌性預警模型

（1）定義警戒度。從增強韌性視角，對世界重要人才中心和創新高地進行預警研究，既要從韌性四維度協調程度入手，還應考慮每個維度的獨立發展程度。熵權TOPSIS法建立在多目標決策分析的基礎上，通過測度目標與理想解之間的接近度，對研究對象進行評價。本文采用熵權TOPSIS法確定三大城市創新網絡韌性預警值，計算過程如下。

構建加權矩陣：

V=v11…v1nvm1…vmn（5）

其中，vij=xijwj，wj表示第j項指標權重。

計算正、負理想值：

V+=（v1+，v2+，…，vn+）={maxvij|j=j1，minvij|j∈J2}

V－=（v1-，v2-，…，vn-）={minvij|j=j1，maxvij|j∈J2}

其中，J1表示效益型指標集合，J2表示成本型指標集合。

確定城市與正、負理想解之間的距離：

Si+= ∑nj=1（vij－v+j）2（6）

Si-= ∑nj=1（vij－v－j）2（7）

計算第i座城市與理想解之間的相對貼近度，即預警值：

δi=S－IS+I－S－i（8）

其中，0≤δ≤1，對δi的結果進行排序，其數值越大表示越接近最優水平。

（2）預警區間劃分。基于創新領域專家咨詢，參照有關預警研究進行分區[42]，對世界重要人才中心和創新高地進行韌性警戒等級劃分，包括無警、輕警、中警、重警、巨警5個等級（見表2）。

5 數據來源與計算過程

5.1 數據來源

根據2010年發布的《全國城鎮體系規劃（2010—2020年）》，北京、上海和廣州被確定為國家中心城市，其城市影響力得到進一步提升，為建設成為世界重要人才中心和創新高地戰略支點城市奠定了堅實基礎。為了確保數據選取的時間跨度超過3年，本文選擇三大戰略支點城市（北京、上海和廣州）2013-2021年數據作為研究基礎。數據主要來源于《中國統計年鑒》《中國城市統計年鑒》《中國勞動統計年鑒》《中國固定資產投資統計年鑒》《中國科技統計年鑒》等。對于一些難以獲得的數據，采用移動平均法進行補充。此外，相關互聯網數據通過中國知網、Web of Science數據庫等獲取。以上數據源可以提供關于世界重要人才中心和創新高地戰略支點城市的人才、經濟、科技等方面數據，用于測度中國建設世界重要人才中心和創新高地韌性值。

5.2 計算過程

世界重要人才中心和創新高地戰略支點城市4個維度的指標權重通過熵權法測算（見表3）。首先，根據監測模型，計算戰略支點城市各維度及整體韌性值；其次，根據各指標權重確定不同警情等級閾值并進行量化處理；最后，對世界重要人才中心和創新高地韌性4個維度計算值進行預處理。在此基礎上，構建世界重要人才中心和創新高地風險評價指標體系并確定其權重。將韌性4個維度的數值代入公式（5）—（8），得出韌性警戒度數值。

6 實證分析

6.1 世界重要人才中心和創新高地戰略支點城市四維韌性特征監測結果

（1）監測結果靜態排序。2013-2021年三大城市總體韌性值排序依次為上海、北京、廣州（見表4）。這與相關研究存在一定差異（三大城市創新效率排名為北京、上海、廣州）。監測結果表明，上海整體韌性值為0.587，排名第一，在進化性、流動性和緩沖性方面表現卓越，尤其是在進化性上位列第一，顯示出上海的強勁韌性。北京保持了較高的整體韌性，在多樣性、進化性、緩沖性維度上表現均衡，整體韌性平均值為0.571，排名第二，反映了北京在人才創新領域的穩健性。廣州在多樣性、進化性和流動性方面相對較弱，但在緩沖性上表現穩定，整體韌性平均值為0.530，排名第三，仍然有強勁競爭力。

（2）韌性演變趨勢。從表4可以看出，2013—2021年世界重要人才中心和創新高地的戰略支點城市在多個關鍵韌性維度上呈現出明顯演變，北京整體韌性值2013年為0.554，然后逐年波動，但總體呈現上升趨勢，尤其在2016—2018年之間取得顯著增長，2021年整體韌性值為0.748，平均排名第二，反映出城市在整體韌性方面的相對強勁表現。上海在2013—2021年間整體韌性相對穩定，總體呈上升趨勢，尤其在2017—2021年之間整體韌性從0.566增至0.681，平均排名第一，表現出城市的卓越韌性。廣州在2013—2021年整體韌性上升趨勢明顯，從0.316增至0.681，平均排名第三，表現出城市在韌性方面的逐步提升。

6.2 世界重要人才中心和創新高地戰略支點城市韌性預測及預警

運用世界重要人才中心和創新高地韌性預測模型，對2023—2025年間三大城市韌性值進行預測，結果如表6所示，2023—2025年北京、上海和廣州呈上升趨勢，廣州總體韌性值或于2025年超過上海，2025年韌性排名調整為廣州、上海、北京。這與統計年鑒資料中所反映的北京、上海與廣州等城市GDP差距加大態勢形成鮮明對比，究其原因，主要在于韌性不同于單純的經濟總量對比，韌性得分由多種因素共同影響。

運用世界重要人才中心和創新高地韌性預警模型，對2013—2021、2023—2025年三大城市韌性警情進行分析，結果如表5、表6所示。從警情趨勢角度來看，北京在2013—2015年經歷了嚴重警情，自2016年起逐漸回歸至中等警情水平，并且2023—2025年期間仍然保持中等警情水平，表明其警情逐漸趨于穩定。上海市2013—2018年期間一直維持在中等或輕微警情狀態，2019年升至嚴重警情狀態，2020—2021年重新回歸至中等警情狀態，2023—2025年期間再次進入嚴重警情狀態。廣州2013—2015年期間經歷了嚴重警情，2016—2021年在嚴重和中等警情之間波動，2023—2025年期間穩定在中等警情狀態，呈現趨穩態勢。

7 研究結論與政策建議

7.1 研究結論

本研究基于韌性理念，建立世界重要人才中心和創新高地戰略支點城市韌性監測、預測與預警體系，并對戰略支點城市韌性進行測度和預警，得出如下主要結論：①從韌性視角出發，提出中國打造世界重要人才中心和創新高地的韌性化思路，識別出多樣性、進化性、流動性、緩沖性4個緯度；②構建世界重要人才中心和創新高地韌性監測、預測、預警體系，實現中國建設世界重要人才中心和創新高地韌性測度；③以三大戰略支點城市為研究對象，研究發現當前三大戰略支點城市都存在發展不均衡的現象；④預測結果顯示2023—2025年北京、上海與廣州之間的韌性差異明顯減小。

本文界定了世界重要人才中心和創新高地韌性的概念，并從韌性理論、創新生態主體兩個角度對世界重要人才中心和創新高地韌性的內涵作進一步闡釋，將韌性理論引入到世界重要人才中心和創新高地研究中，豐富了中國建設世界重要人才中心和創新高地理論。本文對世界重要人才中心和創新高地韌性特征進行探討，這些特征能夠反映世界重要人才中心和創新高地戰略支點城市對外部環境的適應能力以及未來發展潛力。

7.2 政策建議

（1）應以“政府+市場”模式構建完善的政策體系，激發社會力量參與創新創業活動，促進科技資源在區域間自由流動。對于北京而言，發展過程中需要聚焦短板，實現政府引導與市場機制的有機結合，構建全面完善的政策框架。政府可以提供政策引導、資源支持和市場監管，同時，發揮市場機制的作用，激勵社會力量參與創新創業活動。為了實現科技資源自由流動，政府可以采取措施打破區域之間的壁壘和限制，積極促進科研機構與企業之間的合作，鼓勵知識、資源和技術共享，推動創新和科技進步。同時，建立公平競爭的市場環境，打破體制機制桎梏。在政府主導下推進“互聯網+”智慧政務平臺建設，通過數字化和信息化手段，提高政府服務效率和質量。北京在知識創新領域具有重要優勢和豐富資源，政府可以加大對高等教育和科研機構的支持力度，鼓勵科研成果轉化為實際生產力，推動創新產業發展。

（2）從韌性監測體系權重結果看，人才與高校多樣性占比較大，廣州應發揮自身優勢，將高等院校發展列為重點，利用豐富的科研資源等，為廣大科研人員提供與各領域專業人才合作的機會。同時，建立開放的合作機制，促進高校與企業、科研機構之間的合作和交流，優化創新生態系統。提供具有競爭力的薪酬和福利待遇，包括優厚的工資、住房補貼、教育支持、醫療保健等，吸引世界頂尖創新人才，增強多樣性。此外，可以提供創新項目的資金支持，促進創意轉化為實際成果。建立國際化的人才招聘和交流平臺，與世界一流大學、研究機構和科技企業建立合作關系，開展人才互訪和合作研究。吸引全球優秀的科研人才和創新團隊到廣州工作與開展合作，通過多樣化的人才團隊帶來不同的思維方式、文化背景和專業技能，推動創新和創業的多元化發展，促進廣州在創新創業領域取得更顯著成果。

（3）中國建設世界重要人才中心和創新高地戰略支點城市治理需要開展常態化、動態化監測。預警分析結果顯示上海發展后勁相對弱一些，可以通過創新驅動和轉型升級增強發展后勁。政府可以繼續加大對科技創新的支持，鼓勵企業加大研發投入，提高技術創新能力。此外，政府還可以推動產業結構優化升級，加強對戰略性新興產業的扶持，為經濟發展注入新動力。廣州多樣性存在一定劣勢，在人才方面豐富度不高，政府可以加大對外籍人才的引進和留用力度，提供更具吸引力的待遇和福利。此外，廣州可以積極推動文化多樣性和跨國交流，吸引更多國際學生和研究人才到廣州學習與工作，提高城市國際化程度。北京發展存在不平衡，需要補齊短板，并避免過分重視劣勢而忽略原有優勢。政府可以推動城市發展均衡性，加大基礎設施建設和公共服務投入，改善城市整體發展環境。同時，政府可以支持和培育新興產業，發揮北京在知識創新領域的關鍵作用。總體而言，對于北京、上海、廣州這樣的重要城市，持續監測和預警分析尤為重要，可以及時發現存在的問題和潛在風險，并采取對應解決方案。通過政府支持和引導，這些城市可以進一步優化發展環境，吸引更多人才和創新資源，實現可持續發展，并建設成為世界重要人才中心和創新高地。

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（責任編輯：萬賢賢）

Resilience Monitoring and Prediction of China's Construction of a World-clars Talent Center and an Innovation Highland：Three cases of Strategic Pivot Cities of Beijing， Shanghai and Guangzhou

Liu Boliang1，Zhang Xiangqian2

（1.The World's Important Talent Center and Innovation Highland Research Institute，Shanghai Institute of Technology；2.School of Humanities，Shanghai Institute of Technology，Shanghai 201418，China）

Abstract：Emerging events bring significant impacts to social systems and pose new requirements for the stability and resilience of strategic pivot cities in China's efforts to become a global hub for important talent and innovation. In comparison to previous research approaches， focusing on the resilience characteristics of global talent hubs and innovation centers is more suitable for reflecting the adaptability of strategic pivot cities to external environments and their future development potential. This approach has valuable insights for addressing the current challenges faced by China in building global talent hubs and innovation centers.Therefore， it is imperative to enhance the resilience of governance in strategic pivot cities. To align with the new concepts and trends in the development of strategic pivot cities， the 14th Five-Year Plan for National Economic and Social Development of the People's Republic of China explicitly states the need to build resilient cities. The central government also emphasizes the need to coordinate disaster management with economic and social development， recognizing it as a systemic issue. Government， businesses， universities， and intermediary organizations play crucial roles in the governance of strategic pivot cities， and their coordinated efforts are essential for effectively advancing this mission.Hence， this paper raises the following questions： What are the resilience characteristics of China's efforts to build global talent hubs and innovation centers？ How can we measure them more effectively？ Given current international development trends， what are the factors that will influence the resilience of China's efforts to build global talent hubs and innovation centers in the future？

This paper constructs a resilience governance research framework for global talent hubs and innovation centers， incorporating diversity， adaptability， mobility， and buffering capacity， by comparing the evolution of these hubs from the perspectives of innovation ecosystems and resilience. Additionally， it develops a resilience monitoring， prediction， and early warning system for these global talent hubs and innovation centers. The core cities of Beijing， Shanghai， and Guangzhou within the Greater Bay Area are chosen as the research subjects.Using methods such as literature research， comparative analysis， and systems analysis， this study analyzes the resilience exhibited by government， businesses， universities， and intermediary organizations in the governance of strategic pivot cities. It also examines the existing challenges and reasons based on the current development status and proposed countermeasures.The research findings indicate that while resilience governance in strategic pivot cities， as a new approach to urban risk management， has shown effectiveness， it still faces challenges in terms of diversity， adaptability， mobility， and buffering capacity. Further exploration in this area is warranted.

This paper provides a comprehensive and scientifically grounded approach to realizing China's development strategy of constructing world-class talent and innovation hubs through resilience monitoring， prediction， and early warning in the three major strategic focal cities of Beijing， Shanghai， and Guangzhou. It extends its scope from the city level to regional， and further to the national level， advocating for integrated governance of these strategic focal cities， thus offering practical insights into China's ambition to establish itself as a world-class hub for talent and innovation. Key recommendations include the establishment of a comprehensive policy framework using a \"government + market\" model， which aims to stimulate social participation in innovation and entrepreneurship activities and facilitate the free flow of technological resources across regions. For example， active promotion of collaboration between research institutions and enterprises， encouragement of knowledge， resource， and technology sharing， as well as driving innovation and technological progress， are crucial elements. Moreover， talent diversity and collaboration with universities， as indicated by the results of the resilience monitoring system's weighting， are set to become essential resources for the normal development of strategic focal cities in China's strategy of constructing world-class talent centers and innovation hubs. The normalization and dynamic monitoring of governance in these cities are vital safeguards for the sustainable development of China's world-class talent centers and innovation hubs.In summary， this research provides valuable insights and practical guidance for the realization of China's strategy to establish world-class talent centers and innovation hubs. It emphasizes the importance of resilience monitoring and governance， advocating for a holistic approach， from city to region， and ultimately at the national level.

Key Words：World-class Talent Hub; Innovation Highland;Resilience Monitoring; Early Warning Model of Resilience

基金項目：中國亞太經合組織合作基金項目（APEC201710）；中國澳門特別行政區政府澳門基金會項目（G01540-2112-10）

作者簡介：劉伯良（1996-），男，江西贛州人，上海應用技術大學世界重要人才中心和創新高地研究院助理研究員，研究方向為人才與宏觀經濟戰略；張向前（1976-），男，福建仙游人，博士，上海應用技術大學人文學院院長、教授、博士生導師，研究方向為人才與宏觀經濟戰略。