中國區域創新人才競爭力時空演變與空間收斂

摘 要：人才是加快形成新質生產力的第一資源，創新人才競爭力評估已成為推動高質量發展和建設科技強國的關鍵抓手。基于創新人才規模、結構、效能和環境等維度，全面構建區域創新人才競爭力評價指標體系，考察2010—2021年我國內地31個省份創新人才競爭力水平，并探究區域創新人才競爭力時空演變及空間收斂。研究發現：區域創新人才競爭力水平表現出與地區經濟發展高度一致的“東強西弱”梯隊化分布；區域創新人才競爭力不均衡程度主要來源于東部與西部以及東部與東北區域之間；區域創新人才競爭力差距呈現逐步縮小趨勢，并收斂至穩態水平，區域差距縮小是由于“領頭羊”降速而非“追趕者”提速。最后提出，各區域應優化創新環境，構筑創新人才集聚的“磁力場”，增強中心區域對周邊區域的輻射帶動作用，強化區域間創新協作和產業協同發展，為發展新質生產力增添“智慧”動能。

關鍵詞：創新人才；人才競爭力；新質生產力；時空演變；空間收斂

DOI：10.6049/kjjbydc.2024040560 開放科學（資源服務）標識碼（OSID） 開放科學（資源服務）標識碼（OSID）：

中圖分類號：C962 文獻標識碼：A

文章編號：1001-7348（2025）07-0126-13

0 引言

人才是加快形成新質生產力、實現民族振興并贏得國際科技競爭比較優勢的第一資源。習近平總書記強調，“要按照發展新質生產力要求，暢通教育、科技、人才的良性循環，完善人才培養、引進、使用、合理流動的工作機制”。隨著我國經濟從高速增長階段轉向高質量發展階段，創新人才已成為培植新經濟增長點的關鍵要素。一個國家或區域能否在科技領域競爭中脫穎而出并占據主導地位，在很大程度上取決于其創新人才競爭力水平^[1]。各地政府將“引才為先，留用為本”作為創新人才聚集的工作重點，在念好“人才經”方面各顯神通，以求通過提升創新人才競爭力促進區域經濟高質量發展。各區域為贏得創新人才優勢，日益重視創新人才的集聚與培養，但區域創新人才競爭力相關研究相對滯后。

區域創新人才競爭力是某一區域創新人才在經濟社會競爭中所展現出的綜合實力，是創新人才數量、結構、質量、效益、環境等核心要素的高度凝聚與融合，能夠直接影響該區域競爭力水平^[2-3]。早期有關創新人才的研究大多探討創新人才培養、人才選拔和人才成長路徑等方面^[4-7]。近年來，創新人才競爭力評價成為塑造地區競爭優勢的關鍵抓手，學者們對區域創新人才競爭力展開探究，助力各地摸清自身創新型人力資源“家底”。在指標體系設計方面，不同機構和學者對區域人才競爭力內涵的理解存在差異，因此在遴選指標時側重點有所不同。歐洲工商管理學院自2013年開始連續發布《全球人才競爭力指數》，從人才吸引、培養、留用、技術與職業技能、環境、知識技能等維度構建指數；Chou等^[8]基于《IMD世界人才競爭力報告》提取包含23項人力資源要素的科技人才競爭力指數，并評估42個經濟體的科技人才競爭力水平；Yussof等^[9]基于勞動力成本、勞動生產率、教育成就、技能工人數量、技術進步等指標，構建人才競爭力指標體系；人民論壇課題組從人才資源、人才效能和人才環境競爭力等維度，構建中國區域人才競爭力指數以分析不同區域人才競爭力差異^[10]。

相關學者從省域或城市層面考察我國區域人才競爭力狀況及發展差異。喬錦忠等^[11]基于區域經濟發展潛力、科學研究環境、生活環境3個維度構建高層次人才競爭力評估體系，評估內地31個省份2013-2018年間排名及變化情況；趙淵博^[12]建立了包括人才資源、人才投入、人才產出和發展環境等方面的指標體系，對2016—2018年內地31個省份和四大區域的科技人才競爭力進行評價；郭躍進等^[13]從人才投入、成果產出和環境建設等維度構建區域科技人才競爭力評價指標，考察各省市2012年人才競爭力發展情況；張體勤等^[14]從創新人才本體、效能、環境等維度構建區域高層次創新人才競爭力指數，分析2008年東部沿海省市發展狀況；朱安紅等（2012）基于科技環境引力、人才投入、人才效益和科技促進發展等維度構建科技人才競爭力指標體系，評估“十一五”期間中部六省科技人才競爭力；馬亞莉（2012）從創新人才實力、創新人才效益和創新人才環境吸引力3個維度考察中部六省在單一年度的創新人才競爭力；陳勁等^[15]從人才規模、結構、效能和環境等維度構建評價體系，探究54個城市的創新人才競爭力水平；李良成等^[16]基于人才競爭力概念從人才資源、投入、績效和環境等方面建立綜合指標體系，深度分析廣東省創新型科技人才競爭力優勢與不足；胡偉華等^[17]以西部11個省市為研究對象，采用基尼系數法剖析2012—2020年西部地區人才競爭力時空演變，但未進一步結合核密度估計方法和收斂模型印證時空演變狀況并考察空間收斂性。

綜合來看，目前關于區域人才競爭力的研究大多從指標選取角度界定內涵，在指標體系構建方面，現有研究更加關注人才自身發展、人才引進、人才投入產出和發展環境，缺乏從創新人才規模、結構、效能及發展環境等多維度系統構建區域創新人才競爭力評價指標體系。從研究范圍來看，大部分研究從單一區域或省市視角進行分析，鮮有學者從全國范圍及四大經濟區域全視角測評區域間創新人才競爭力現狀及差異。從時間跨度來看，現有研究大多采用截面數據關注區域間人才競爭力橫向比較，而對較長時間跨度內區域創新人才競爭力指數時空演變趨勢的研究較少^[12]。此外，關注我國創新人才競爭力是否存在區域異質性及空間收斂性的研究較為欠缺。鑒于此，本研究以2010—2021年為研究區間，基于創新人才規模、結構、效能和環境等維度構建區域創新人才競爭力指標體系，考察“十二五”以來我國不同區域創新人才競爭力狀況、時空演變及空間收斂特征。

本研究主要貢獻可歸結為三點：第一，依據現有文獻中創新人才競爭力指標體系構建的亟待優化之處，構建兼顧創新人才規模、結構、效能和環境等維度較為系統全面的區域創新人才競爭力評價指標體系；第二，現有研究大多僅探究不同區域創新人才競爭力狀況與不足，未進一步分析區域異質性及時空演進特征，本研究基于Dagum基尼系數和三維核密度兩種方法相互印證地考察我國區域創新人才競爭力時空演變趨勢；第三，采用絕對收斂和條件收斂模型探究各區域創新人才競爭力差距是否存在空間收斂性，以及收斂性是由“領頭羊”降速還是“追趕者”提速引致的。本研究系統考察我國區域創新人才競爭力區域差異、時空演變及空間收斂性，可以為分區域、分重點地縮小我國創新人才競爭力區域差異，推動創新人才合理布局提供依據。

1 中國區域創新人才指標體系設計

1.1 綜合評價指標體系內容

習近平總書記在2021年9月中央人才工作會議上強調，“著力把黨內和黨外、國內和國外各方面優秀人才集聚到黨和人民的偉大奮斗中來，努力建設一支規模宏大、結構合理、素質優良的人才隊伍”，“堅持營造識才愛才敬才用才的環境”。本研究在遵循指標體系構建原則的基礎上，構建包含創新人才規模、創新人才結構、創新人才效能以及創新人才環境等維度的區域創新人才競爭力綜合評價指標體系。

（1）創新人才規模體現為區域創新人才數量^[18]。胡偉華等^[17]認為創新人才規模反映創新人才吸引和本地培養的直接效果，衡量區域創新人才集聚力。研究與試驗發展人員（Ramp;D人員）和研究人員全時當量是描述創新人才規模最有效的指標，本研究采用這兩項指標刻畫中國區域創新人才規模。

（2）創新人才結構反映創新人才密度情況，一定程度上反映區域創新人才質量^[16]。平均受教育年限增加是促進區域快速發展的關鍵因素，勞動力受教育水平可以一定程度上提升區域創新人才競爭力^[11]。區域Ramp;D人員中科學家和工程師占比直接反映該區域高層次創新人才密度（沈春光等，2010）。本文主要采用本科及研究生以上學歷人員占比衡量各區域學歷結構，采用每萬人Ramp;D人員、每萬人研究人員以及Ramp;D全時人員中科學家和工程師占比等指標測度中國區域創新人才結構狀況。

（3）創新人才效能包括各區域創新人才創造的科技效益（郭際等，2012），以及經濟效益^[13]。馬亞莉（2012）指出創新人才效能可以反映前期創新活動的直接產出與貢獻，還能體現該區域創新人才的潛在能力。專利和科技論文產出是直接反映區域創新人才科技效益水平的關鍵指標，專利和論文數量越多代表創新人才科技效益水平越高；每萬人技術市場成交額和高技術產業新產品銷售收入占比能夠體現創新人才經濟效益。本文采用每萬人發明專利授權數、每萬人發表科技論文數等指標衡量創新人才科技效益，以每萬人技術市場成交額和高技術產業新產品銷售收入占比測度區域創新人才經濟效益水平。

（4）創新人才環境是構成區域創新人才競爭力的重要維度，環境好壞會直接影響該區域創新人才競爭力（柳卸林等，2022）。創新人才環境作為區域創新人才評價的關鍵因素，主要歸納為兩個方面。一是從人才環境內涵角度分為市場環境、經濟環境、文化環境、社會環境、生活環境和自然環境等指標^[19]；二是基于培育視角，將創新人才環境分為內部和外部環境^[20]。本研究從工作環境（高新技術企業數、Ramp;D經費投入強度、地方財政科學技術支出）、生活環境（城鎮居民人均消費支出）、教育環境（普通高等學校數量、人均普通高等學校教育經費支出）和經濟環境（人均地區生產總值）等方面，測度中國區域創新人才環境競爭力狀況。

基于此，中國區域創新人才競爭力綜合評價指標體系由 4 個一級指標、9個二級指標和 18個三級指標構成（見表1）。

1.2 主要研究方法

首先，多指標權重確定方法大體可分為主觀賦權法和客觀賦權法兩類。其中，熵值法是一種客觀賦權方法，能夠根據各項指標的離散程度對指標進行科學客觀賦權，以降低主觀賦權法的主觀隨意性，本文運用熵值法測度31個省份的區域創新人才競爭力水平及排名。其次，Dagum 基尼系數可分解為區域內差異、區域間差異以及超變密度，該方法能有效解決區域間交叉重疊難以揭示總體差異來源的難題，常用于檢測區域差異及來源。Kernel核密度估計是一種非參數檢驗方法，用于估計隨機變量的概率密度函數^[21]，本研究采用核密度估計方法考察中國區域創新人才競爭力水平差異的動態變化及演變態勢。Dagum基尼系數和Kernel核密度估計方法在測度區域創新人才競爭力時空演變時，能夠互相補充、輔助印證，兩者兼用可以定性分析中國區域創新人才競爭力差異的收斂性^[22]。此外，為進一步驗證中國創新人才競爭力發展的區域差異能否趨于穩態，本文采用σ收斂和β收斂等空間收斂模型進行定量分析。

σ收斂是指不同區域間創新人才競爭力發展水平離散程度隨時間推移而逐漸降低的趨勢，其優點在于動態反映差異演變過程。本文基于變異系數法對σ收斂水平進行測算，計算方法見式（1）。

σ= /∑^N_ji=1ITC_ij－ITC_ij²/N_j/ITC_ij（1）

其中，ITC_ij表示區域j內i省份的創新人才競爭力水平，ITC_ij表示區域j內創新人才競爭力的平均水平，N_j表示區域j的省份數量，若σ_t隨著時間推移而減小，則表明存在σ收斂。

β收斂是從增長率視角分析不同區域創新人才競爭力發展態勢，創新人才競爭力落后的區域以更高增速追趕競爭力水平高的區域，區域間差異不斷縮小并最終收斂至同一穩態。β收斂一般分為絕對β收斂和條件β收斂，其中，絕對β收斂表示僅考慮區域創新人才競爭力發展水平是否具有收斂特征，具體見式（2）。

lnITC_i，t+1/ITC_i，t=α+βlnITC_i，t+μ_i+η_t+ε_it（2）

其中，ITC_i，t表示區域i在t期的創新人才競爭力水平，lnITC_i，t+1/ITC_i，t表示區域i創新人才競爭力發展水平在t期至t+1期的增長率；β為收斂系數，若β系數小于0，則說明區域創新人才競爭力存在β收斂，收斂速度ν=－ln （1+β）/T，反之則呈發散趨勢；μ_i、η_t分別表示地區和時間效應；ε_it表示隨機擾動項。

隨著經濟資源流動性不斷加強，區域創新人才競爭力存在明顯的空間依賴特征。因此，引入空間計量模型，充分考慮區域間空間相關性。

常見的空間計量模型主要有空間滯后模型（SAR）、空間誤差模型（SEM）和空間杜賓模型（SDM）。其中，空間杜賓模型為SAR和SEM的一般形式，空間絕對β收斂模型如下：

SAR：lnITC_i，t+1/ITC_i，t=α+βlnITC_i，t+ρ∑^N_j=1ω_ijlnITC_i，t+1/ITC_i，t+μ_i+η_t+ε_it（3）

SEM：lnITC_i，t+1/ITC_i，t=α+βlnITC_i，t+μ_i+η_t+u_itu_it=λ∑^N_j=1ω_iju_ij+ε_it（4）

SDM：lnITC_i，t+1/ITC_i，t=α+βlnITC_i，t+ρ∑^N_j=1ω_ijlnITC_i，t+1/ITC_i，t+γ∑^N_j=1ω_ijlnITC_i，t+μ_i+η_t+ε_it（5）

其中，ρ為空間滯后系數，表示鄰省創新人才競爭力增長率對本省的影響，λ代表空間誤差系數，γ為自變量空間滯后系數，ω_ij表示空間權重矩陣元素。由于創新人才競爭力發展水平受到區域經濟發展的影響，本研究基于人均GDP差值的倒數構建經濟距離矩陣。

條件β收斂在上述模型的基礎上增加教育水平、科研平臺、高技術企業、經濟發展等控制變量，分析在考慮一系列影響因素后，區域創新人才競爭力水平是否具有收斂特征，條件β收斂模型表示如下：

SAR：lnITC_i，t+1/ITC_i，t=α+βlnITC_i，t+ρ∑^N_j=1ω_ijlnITC_i，t+1/ITC_i，t+δX_i，t+1+μ_i+η_t+ε_it（6）

SEM：lnITC_i，t+1/ITC_i，t=α+βlnITC_i，t+δX_i，t+1+μ_i+η_t+u_itu_it=λ∑^N_j=1ω_iju_ij+ε_it（7）

SDM：lnITC_i，t+1/ITC_i，t=α+βlnITC_i，t+ρ∑^N_j=1ω_ijlnITC_i，t+1/ITC_i，t+γ∑^N_j=1ω_ijlnITC_i，t+δX_i，t+1+μ_i+η_t+ε_it（8）

其中，X_i，t+1表示影響區域創新人才競爭力的控制變量集合，δ為系數向量。本研究選取經濟增長率（GDP）、平均教育年限（EDU）、科研平臺數量（NL）、高技術企業數量（HTE）作為條件β收斂的控制變量。經濟增長率采用GDP增長率衡量，地區經濟發展水平會影響創新人才的流動決策，高經濟增長能促進創新人才集聚（沈春光等，2010）。平均教育年限采用勞動力受教育水平衡量，喬錦忠等^[11]認為平均教育年限能夠體現區域高層次人力資源的支持情況。科研平臺采用國家實驗室數量衡量，葉曉倩等（2019）認為科研平臺和基地建設是吸引創新人才的重要基礎。高技術企業采用高新區高新技術企業數衡量，有研究表明高技術企業是區域創新能力和創新氛圍提升的關鍵^[23]。

1.3 樣本選取及數據來源

本研究選取我國內地31個省份為考察對象，并按照國家統計局劃分標準分為東部、中部、西部以及東北四大經濟區域，考察2010—2021年我國區域創新人才競爭力發展水平。本研究各項指標數據主要來源于《中國科技統計年鑒》《中國統計年鑒》《中國城市統計年鑒》以及各省份統計年鑒等。由于研究周期長，部分指標數據存在個別缺失值，對缺失數據作合理估計。2 中國區域創新人才競爭力發展指數及對比分析

2.1 區域創新人才競爭力整體情況

基于區域創新人才競爭力綜合評價體系，本研究測度2010—2021年31個省份的創新人才競爭力發展指數及各維度指數（見表2）。

整體來看，區域創新人才競爭力指數呈梯隊化分布。北京、廣東、長江三角洲地區的江浙滬以及天津市均位列創新人才競爭力的第一梯隊，山東、湖北、四川、陜西四省位居第二梯隊，安徽、遼寧、湖南、重慶和河南五省市處于全國均值和中位數之間，位列第三梯隊。區域創新人才競爭力呈現東強西弱態勢，經濟發達的東部地區保持領先，創新人才的“馬太效應”愈加顯現。東部地區作為改革開放的先行區，具有經濟發達、政策全面、配套完善等有利因素，東部已成為創新人才集聚的強磁場，而西部地區省份在創新人才集聚和開發方面處于劣勢地位，創新人才競爭力水平不高。胡偉華等^[17]研究發現，西部地區比東中部在經濟和生活環境方面差，創新人才競爭力難以提升。

從演變趨勢來看，31個省份的創新人才競爭力水平均取得較大進步，為新質生產力的加快形成提供了人才支撐。其中，廣東和北京的創新人才競爭力指數占據絕對優勢地位，廣東具有對外開放和毗鄰港澳的獨特的政策與地緣優勢，能夠從多渠道集聚高層次創新人才（劉佐菁等，2018）；北京得益于“首都效應”，憑借其在經濟、教育、科技等方面的先天優勢，成為創新人才虹吸的“強磁場”。此外，區域創新人才競爭力整體排名表現出東升西降的演變趨勢，中部地區穩步上升。除山西排名下滑一個名次外，其余中部五省均呈現穩中向好態勢。東北三省在創新人才競爭力排名上進入快速下滑通道，黑龍江下降7個名次，遼寧下降4位，排名靠后的吉林也有一定下滑。總之，欠發達區域受到經濟和環境等多方因素掣肘，難以與東中部形成的人才“虹吸效應”相抗衡，大量高層次創新人才“孔雀東南飛”，加速流入發達地區。

2.2 區域創新人才競爭力各維度對比

本研究進一步考察31個省份在創新人才規模、結構、效能和環境等維度上的表現，圖1展示了2010—2021年不同區域在各維度指數上的演變態勢。

從創新人才規模看，東部地區優勢明顯且持續向好，而東北地區后繼乏力。東部地區的創新人才規模得分遠超全國均值，與其它區域的差距不斷拉開。中部地區與全國均值的變化趨勢保持同步，西部地區穩中有進，與東部地區的相對差距持續縮小。具體而言，廣東、江蘇、浙江三省位居前三甲，創新人才規模前10強中東部地區占7席，而西部地區除川陜渝三省外，均集中分布在全國尾端。值得關注的是，東北地區在創新人才規模上增長乏力，黑龍江創新人才規模不斷縮小，遼寧和吉林的創新人才規模競爭力發展也面臨挑戰。重化工業基地的東北三省在經濟發展上逐漸落后于東部沿海地區，對創新人才吸引力不斷減弱，東北地區2021年常住人口相比2010年減少了1 200余萬人。在人口流失與老齡化等因素影響下，東北地區的創新人才規模競爭力不斷下降。

創新人才結構方面，東西地區差異顯著，但整體發展勢頭良好。東部的京津地區和江浙滬地區的創新人才競爭力較強并始終位居前列，中部和西部等欠發達地區相對落后。近年來，在西部大開發、東北振興和中部崛起戰略帶動下，中西部與東北地區的高學歷人員和創新人才占比呈現出穩步增長趨勢。根據第七次全國人口普查結果，西部區域人才流出減少，成渝經濟圈逐漸成為人口匯聚地。東北地區依靠完備的工業體系、高水平產學研平臺和產業基礎，培養造就一大批與本地產業適配度較高的創新人才隊伍。

創新人才效能方面，各區域均呈現快速增長趨勢，東北和西部地區表現亮眼。近10年我國各區域科技創新均取得佳績，科技論文、專利授權數分別提升2.9和6.2倍。西部地區的陜西、東北地區的黑龍江位居第五和第六名，陜西作為全國高等教育強省，創新人才培養數量和質量“雙提升”，在科技論文發表和專利授權量上處于有利地位，高校專利授權在全省占比超1/3。陜西技術市場成交額在西部拔得頭籌，表明創新人才規模和結構的優化進一步驅動效益提升，陜西創新人才競爭力在西部居于前列^[17]。

創新人才環境方面，西部與東北差距持續縮小，東北三省創新環境亟待改善。東部、中部和西部在創新人才環境維度上呈現同步提升態勢，東北三省雖有一定漲幅，但在增速上相對遲緩。西部地區內部差異顯著，川渝和陜西的創新人才環境競爭力明顯優于其它省份。郭躍進等^[13]研究發現環境因素對創新人才競爭力具有重要影響，西部地區日益改善的環境已成為提升創新人才吸引力的關鍵。東北三省創新人才環境競爭力源自工業時期的高等教育資源，在經濟吸引和創新支持方面明顯落后于東中部地區。因此，東北地區應在維持科教優勢的基礎上，依靠現有資源和產業基礎提升創新人才競爭力。

2.3 創新人才競爭力區域差異

為探究我國創新人才競爭力出現區域分化的原因，本研究進一步考察創新人才競爭力區域差異及來源。2010—2021年全國及四大區域創新人才競爭力的組內差異及演變趨勢如圖2所示。

我國區域創新人才競爭力的總體基尼系數水平較高，2010—2021年整體基尼系數均值為0.33，呈現出震蕩向下的變化趨勢，說明我國區域創新人才競爭力的不均衡程度雖有縮小但仍然較高。從區域層面來看，四大區域的組內基尼系數均低于總體基尼系數，一定程度上表明區域內差異相對較小，總體不均衡可能更多來自于區域間差異。

東部地區的組內均值處于全部區域之首（0.28），表明我國東部地區創新人才競爭力發展較不協調，主要原因可能是京津、長江三角洲（江浙滬）、廣東等東部經濟發達省份對創新人才的引留能力較強^[10]，而海南和河北等發展相對滯后地區在創新人才競爭力上處于劣勢地位，區域創新人才競爭力與當地經濟發展質量關聯程度較高，東部區域內經濟發展不均衡是引發組內創新人才競爭力差異的關鍵因素^[14]。

東北地區和西部地區的系數在樣本期間均呈現下降趨勢，反映出東北全面振興和西部大開發促進區域內交流合作與協同發展，遼寧、陜西和川渝的發展對周邊省份的正面外溢效益大，助力其提升創新人才競爭力。值得注意的是，中部地區的組內基尼系數呈現出先持續下降后快速上升的波動態勢，湖北、安徽在創新人才規模和環境等維度上處于全國中上游水平，具有一定的創新人才競爭實力，而江西在創新人才效能和環境方面比較落后，應適當加強中部六省創新人才環境營造與共建。除區域內省份間創新人才競爭力分布不均衡外，省份內創新人才競爭力發展差距較大的問題同樣突出，安徽省的合肥、蕪湖等地創新人才集聚和吸引能力較為突出，其它地區創新人才外流嚴重。

組間基尼系數能夠反映我國四大區域之間的創新人才競爭力差異程度，圖3展示了部分關鍵年份的測度結果。從整體組間差異來看，陰影面積持續縮小表明四大區域間創新人才競爭力差異呈遞減態勢。除東—中區域外，其余區域間差異均出現一定程度收縮，東北與其它區域之間的差異程度均波動下降，表明東北創新人才競爭力持續改善，與其它區域的分化程度緩慢縮小，在東北老工業基地振興戰略指引下，東北企業科技創新成效顯著，經濟發展穩步向好，一定程度上促進創新人才區域協調發展。

中國創新人才競爭力整體差異可分解為區域內差異、區域間差異以及超變密度等，區域創新人才競爭力的差異來源及貢獻率如表3所示。區域內貢獻值由最初的0.078穩步下降至0.065，區域內貢獻率為20.541%，而區域間差異貢獻率均值高達70.685%，整體表現出穩步上升趨勢，遠超區域內差異和超變密度的貢獻率之和，表明我國創新人才競爭力總體差異來源于區域間。東部發達區域憑借優良環境和科技創新資源不斷吸引欠發達區域創新人才流入，加劇欠發達地區創新人才短缺，這種“馬太效應”可能導致欠發達區域因人才缺失而喪失高質量發展機遇。降低區域間創新人才競爭力差異，尤其是東部與其它區域間差異是改善區域創新人才分化格局的關鍵。

2.4 區域創新人才競爭力動態演進

本文進一步探究我國區域創新人才競爭力水平、時空演變趨勢與極化情況，區域創新人才競爭力發展的空間Kernel核密度如圖4所示。第一，分布位置上，整體及各區域的分布曲線中心呈現向右移動趨勢，表明區域創新人才競爭力水平不斷提升。在新時代人才強國戰略的深入實施下，我國整體和各區域創新人才發展水平均取得階段性成效。第二，在分布形態上，中國整體和東部、西部地區出現明顯的右拖尾現象，說明這些區域內存在創新人才競爭力發展水平較高的省份，佐證了區域內創新人才競爭力分布不均衡，區域內部逐漸顯現出創新人才發展的“馬太效應”。第三，波峰寬度與高度反映創新人才競爭力差異大小，波峰數量代表極化程度。整體、東部和中部地區主峰高度變小，波峰寬度不斷增大，由尖峰逐漸變為寬峰，表明整體和兩個區域內部的離散程度出現上升趨勢，西部地區的主峰峰值表現出先上升后下降趨勢且寬度收窄，表明西部地區創新人才競爭力發展水平的離散程度趨于縮小。東北地區的主峰高度不斷上升，波峰寬度變大，意味著東北地區離散程度總體呈擴大趨勢。第四，從波峰數量來看，整體與西部地區核密度曲線的波峰均具有“多峰”特征，表明整體和西部地區創新人才競爭力發展呈現多極化趨勢；東部地區曲線分布由雙峰轉變為單峰，兩極分化現象逐漸減弱。東北地區始終存在兩個波峰表明存在明顯兩極分化現象，而中部地區未出現明顯極化現象?？傮w來看，中國整體和各區域的創新人才競爭力發展水平持續提升，東部和中部區域內部兩極分化趨勢不明顯，而整體、西部和東北內部差異極化特征顯著。

3 區域創新人才競爭力收斂性分析

我國整體和區域間創新人才競爭力發展水平差距逐漸縮小，區域發展不平衡現象有所改善，但仍有一些問題值得思考：區域創新人才競爭力差距的縮小是由于“領頭羊”降速還是“追趕者”提速所致？對于競爭力發展水平相對較低的區域而言，“追趕”速度是否一致？若不一致，是由于自身條件所限還是受相鄰區域影響？為回答這些問題，本研究進一步考察區域創新人才競爭力差異的收斂特征。

3.1 收斂分析

區域創新人才競爭力發展水平系數變化情況如圖5所示。從演變趨勢看，全國層面呈現緩慢下降—小幅上升—波動下降的變化過程，2010—2021年系數由0.736下降至0.656，下跌幅度為10.94%，最低點出現在2020年。從區域層面來看，東部地區演變趨勢與全國大體保持一致，中部大體呈現穩步下降—反彈回升態勢，西部地區整體表現出震蕩下降的演變趨勢，東北地區經歷波動下跌—低位穩降的過程。此外，東部和西部地區的創新人才競爭力系數相對較大，中部和東北地區差異處于較低水平，表明中部以及東北地區的創新人才競爭力差異較小，可能主要由于兩個區域的產業結構、教育資源和經濟發展較為相似?？傮w而言，全國和四大區域創新人才競爭力系數的尾期值均小于首期值，均存在收斂，表明各區域創新人才競爭力分化程度出現縮小趨勢。

3.2 收斂分析

（1）空間相關性檢驗。為了明確區域創新人才競爭力的空間特征，本研究采用Moran′s I和Geary′s C指數共同檢驗空間相關性。如表4所示，Moran′s I指數在研究期間均為正值，滿足1%的顯著性水平。Geary′s C指數小于1，處于0.498～0.546之間，通過了1%的顯著性檢驗，Moran′s I和Geary′s C指數檢驗表明我國區域創新人才競爭力存在顯著空間正相關。

（2）絕對收斂分析。本研究基于Hausman、LM、LR和Wald等檢驗篩選適宜的空間計量模型，全國及各區域創新人才競爭力的絕對β收斂檢驗結果如表5所示。當LM檢驗指向的模型與Wald/LR檢驗不一致時，應選擇空間杜賓模型（SDM）^[24]。根據個體和時間固定效應檢驗，本研究選擇個體固定的SDM模型?；貧w結果顯示：第一，各區域在1%或10%顯著性水平下均存在絕對β收斂，表明在不考慮其它因素的情況下，各區域創新人才競爭力差異的收斂趨勢日益突顯并能夠在長期收斂至穩態。第二，空間回歸系數均通過1%的顯著性檢驗，表明區域創新人才競爭力發展具有空間相關性。空間回歸系數顯著為正，意味著相鄰區域創新人才競爭力水平提升會顯著帶動本區域創新人才競爭力發展。第三，區域創新人才競爭力增速的趨同趨勢明顯，但各區域收斂速度存在差異。全國收斂速度為3.05%，高于全國水平的區域有中部和東部，低于全國均值的西部和東北地區收斂速度基本相同，分別為2.58%、2.59%。綜上所述，我國區域創新人才競爭力水平存在絕對β收斂，競爭力水平較高的東、中部地區收斂速度最快，表明區域創新人才競爭力差距的縮小主要是“領頭羊”降速而非“追趕者”提速所致。對于創新人才競爭力水平較低的西部和東北區域而言，“追趕”速度基本一致。長期來看，區域創新人才競爭力會向穩態收斂，區域間差異程度將進一步縮小。

（3）條件收斂分析。本研究進一步考慮教育水平、科研平臺、高技術企業、經濟發展水平等因素進行條件收斂分析。區域創新人才競爭力的條件收斂結果如表6所示，空間計量模型的選擇過程不再贅述。結果顯示：第一，在控制平均教育年限、科研平臺、高技術企業、經濟增長等一系列因素后，全國及四大區域的收斂系數均在1%水平下顯著為負，進一步證明各區域創新人才競爭力具有收斂至穩態的趨勢。第二，從收斂速度來看，全國及各地區的條件收斂速度相比絕對收斂呈現出不同程度增長，表明教育年限、科研平臺、高技術企業以及經濟發展等均是推動區域創新人才競爭力發展加速收斂的關鍵因素。第三，從空間效應來看，全國及各區域的空間效應在1%水平上顯著，表明我國各區域創新人才競爭力發展具有空間相關性。

加入控制變量后，所有模型的R²值均出現明顯提升，表明控制變量的選取較為科學。從受教育年限來看，除西部區域外，全國、東部、中部和東北地區受教育年限的回歸系數通過顯著性檢驗，表明受教育程度是影響區域創新人才競爭力發展的重要因素。提高平均教育年限是擴大本地創新人才規模、增強創新人才競爭力的重要途徑，人口受教育程度和水平直接影響當地經濟社會發展后勁，是加快實現高質量發展的內在動力。值得注意的是，僅東北地區的受教育程度系數顯著為負，雖然東北集聚了豐富的高等教育資源，但僅依靠教育資源難以促進創新人才競爭力向高值收斂，反而會導致逆向低值收斂。科研平臺、高技術企業和經濟增長對不同區域創新人才競爭力的影響存在顯著異質性。

從全國來看，科研平臺和高技術企業的回歸系數顯著為正，表明科研平臺和高技術企業數量增加會促進創新人才競爭力向高值收斂。東部區域科研平臺和高技術企業的回歸系數顯著為負，東部地區作為高新技術產業集聚地，高技術企業和科研平臺作用的發揮已跨越了靠數量促進創新人才競爭力向高值收斂的階段，更多集聚反而會觸發低值收斂。高技術企業對西部創新人才競爭力變化率具有顯著負向影響，這是因為西部各省份高技術企業數量標準差最大，因此區域內高技術企業數量的均勻提升會顯著促進西部地區創新人才競爭力向低值收斂。東北區域，科研平臺和經濟發展分別在1%、5%水平上通過顯著性檢驗，回歸系數分別為0.18和-0.19，科研平臺對東北地區創新人才競爭力變化率具有正向影響，東北地區雖然擁有高水平高等院校和產業基礎，但受限于產業結構，缺乏高水平科研平臺，因此建設一批科研平臺能夠促進東北創新人才競爭力向高值收斂。

4 結論與政策建議

4.1 研究結論

創新人才已成為加快培育新質生產力、實現高水平科技自立自強的關鍵因素。本研究基于創新人才規模、結構、效能和環境等維度構建創新人才競爭力綜合評價指標體系，考察我國內地31個省份創新人才競爭力發展水平，并進一步分析全國及四大區域創新人才競爭力的區域差異、時空演變和空間收斂性。得出主要結論如下：

（1）從區域特征看，2010—2021年各省份創新人才競爭力發展水平均取得較大提升，整體呈現出與經濟發展高度一致的“東強西弱”梯隊化分布。四大區域在創新人才規模、結構、效能和環境等維度上存在異質性，東部地區在各維度上占據絕對領先位置，中部地區在人才規模和環境維度上保持穩中向好趨勢，西部地區雖有提升但增速緩慢，而東北地區受制于人才流失和產業結構等因素，在人才規模和環境等維度上增長乏力。

（2）從區域差異看，我國區域創新人才競爭力的不均衡程度較高，總體不均衡更多來自區域間，區域間差異貢獻率超過70%。組間差異最大的是東部與東北地區間差異，東部沿海地區作為改革開放先行區，從經濟支撐、科技創新、環境優化等方面發力快速提升創新人才競爭力，而作為老工業基地的東北三省受限于傳統產業轉型和人才流失等問題進展緩慢，致使創新人才競爭力的區域間差異增大。

（3）從演變趨勢看，我國整體及四大區域的創新人才競爭力水平不斷提升，在新時代人才強國戰略影響下，各區域創新人才競爭力發展已取得初步成效。全國、西部和東北地區創新人才競爭力發展的極化特征明顯，全國和西部地區具有多極化趨勢，東北地區存在明顯兩極分化。

（4）從收斂特征看，各區域創新人才競爭力發展均存在收斂特征，差距縮小的原因是“領頭羊”降速而非“追趕者”提速。在絕對收斂中，全國及各區域創新人才競爭力分化程度呈逐步縮小趨勢，其中，競爭力水平較高的東部和中部地區的收斂速度最快，各區域在長期均會收斂至穩態。加入一系列控制變量后，各區域收斂速度明顯加快，表明教育、科研平臺、高技術企業和經濟增長等因素能加速創新人才競爭力發展向穩態收斂。

4.2 政策建議

中國創新人才競爭力發展已取得全方位進步，但西部和東北地區相較于東部沿海地區仍存在較大差距。東北在創新人才環境和產業結構優化等方面相對落后，西部地區則在各維度上位列末端，亟需多措并舉縮小創新人才競爭力發展的區域差距，推動區域創新人才合理布局與協調發展，具體優化路徑如下：

（1）優化創新環境，構筑創新人才加速集聚的“磁力場”。習近平總書記主持召開新時代推動東北全面振興座談會并發表重要講話時指出，“優化創新產業環境，加強人力資源開發利用，加大人才振興的政策支持力度，打造更多創業創新平臺，支持東北留住人才、引進人才”。東北地區應依托冰雪經濟的“冷資源”促進產業轉型升級，并不斷優化人才發展環境以不斷吸引創新人才。同時，東北應依托高等教育資源優勢，做強優勢學科，與國家級科研院所共同搭建更多國家級創新平臺；聚焦先進裝備制造、新材料等東北優勢領域，大力培養與當地產業發展一脈相承的創新型人才，吸引和留住青年創新人才建設東北，形成集聚創新人才的良性循環。西部地區作為“一帶一路”關鍵承載區，應依托“絲綢之路”經濟帶的歷史機遇有效承接國際化創新人才，同時打造區域特色創新平臺和做強西部新質生產力高地以集聚高層次創新人才。

（2）加強區域創新人才競爭力發展的協調性。西部和東北地區存在多極化和兩極分化特征，應高度警惕區域創新人才“過度極化”風險。著重加強中心區域對周邊區域的輻射帶動作用，通過空間溢出效應大幅削弱虹吸效應，推動中心與周邊區域的教育、科技和人才深度融合，實現區域創新人才競爭力均衡發展。此外，西部和東北的邊緣省份應積極引導東中部中心省份的高技術產業溢出和轉移，打造西部開發和東北振興人才集聚回流地。

（3）制定協調策略，持續縮小創新人才競爭力區域差距。政府應制定相應的區域創新人才協調發展策略，適當對落后區域創新人才給予一定政策傾斜，保障網絡邊緣區域享受平等發展機會，不斷縮小區域間創新人才競爭力差異。具體而言，結合西部大開發和東北全面振興對創新人才的需求，同等情況下將創新人才成長通道適度傾斜，給予青年創新人才更多“挑大梁”的鍛煉機會。同時，強化創新人才區域協調發展理念，不斷加強區域間產業和經濟協作，以進一步促進區域人才協調發展。

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（責任編輯：萬賢賢）

The Spatial-Temporal Evolution and Spatial Convergence of China′s Regional Innovation Talent Competitiveness

Yang Shuo^1，2， Xiao Bin^1，2， Chen Jin^1，2

（1.School of Economics and Management， Tsinghua University；2.Research Center for Technological Innovation， Tsinghua University， Beijing 100084， China）

Abstract：Innovative talent is the foremost resource for accelerating the development of new quality productive forces and securing a comparative advantage in international scientific and technological competition. The ability of a country or region to excel in the intense global competition of science and technology largely hinges on the competitiveness of its innovative talent. Currently， the assessment of the competitiveness of innovative talent has increasingly become central to shaping regional competitive advantage， aiding in understanding the true state of innovative human resources.

Some scholars have carried out a series of investigations on the competitiveness of regional innovative talents， mainly focusing on the cultivation of innovative talents， talent selection and talent growth path. On the whole， in terms of index system construction， existing studies pay more attention to talent's own development， talent introduction， talent input and output， and development environment， and there is a lack of multi-dimensional system construction of regional innovative talent competitiveness evaluation index system from the scale， structure， efficiency and development environment of innovative talents. From the perspective of research scope， most studies are analyzed from the perspective of a single region or province， while few scholars assess the status quo and differences of inter-regional innovative talent competitiveness from the full perspective of China's 31 provinces and four major economic regions. From the perspective of time span， most of the existing studies focus on the horizontal comparison of inter-regional talent competitiveness with cross-sectional data， while few studies on the spatio-temporal evolution trend of regional innovation talent competitiveness index in a longer time span. In addition， there is a scarcity of research that focus on the regional heterogeneity and spatial convergence of the competitiveness of innovative talents in China.

In light of these gaps， this study takes the period of 2010-2021 as the research interval and builds a regional innovation talent competitiveness index system based on the dimensions of innovative talent scale， structure， efficiency and environment， and examines the status quo， spatio-temporal evolution and spatial convergence of the competitiveness of innovative talents in different regions of China since the “Twelfth Five-Year Plan”. It provides a basis for reducing the regional heterogeneity of the competitiveness of China's innovative talents and promoting the rational distribution of China's innovative talents.

The main contributions of this study can be summarized into the three aspects. First， in response to the pressing need to refine the construction of innovation talent competitiveness index systems as identified in existing literature， this paper constructs a relatively systematic and comprehensive regional innovation talent competitiveness evaluation index system that takes into account the dimensions of innovation talent scale， structure， efficiency and environment. Second， on the basis of exploring the current situation and shortcomings of the competitiveness of innovative talents in different regions， this study further verifies the spatio-temporal evolution trend of the competitiveness of regional innovative talents in China based on Dagum Gini coefficient and three-dimensional Kernel density. Third， the absolute and conditional convergence models are used to explore whether there is spatial convergence in the competitiveness gap of innovative talents in different regions， and whether the convergence is caused by the deceleration of the “leader” or the acceleration of the “catch-up”.

The results show that （1） the competitiveness of innovative talents in China and across all regions exhibits a tiered distribution， characterized by 'strength in the east and weakness in the west，' aligning with regional economic development patterns. （2） The imbalance of competitiveness of regional innovative talents in China mainly comes from the eastern and western regions and the eastern and northeast regions. （3） The competitiveness of regional innovative talents has convergence， absolute and conditional convergence and will eventually converge to the steady state level， and the narrowing of the regional gap is due to the slowdown of the 'leader' rather than the acceleration of the 'catch-up'. Thus， this study suggests that each region should optimize the innovation environment to build a \"magnetic field\" for the gathering of innovative talents， enhance the radiating driving effect of the central region on the surrounding region， strengthen innovation cooperation and industrial collaborative development between regions， and inject 'intelligent' momentum into the development of new quality productive forces.

Key Words：Innovative Talents;Talent Competitiveness; New Quality Productive Forces; Spatial-temporal Evolution; Spatial Convergence