摘 要：以31个省市为分析样本，基于空间地理学视角，对2000—2015年期间中国人才的空间分布、变动态势以及影响因素进行了实证研究。研究发现，中国形成了以京、津为聚点的京津冀和以沪为聚点的长三角人才高度聚集区，人才总体呈“T”型空间分布格局。北方人才密度高于南方，且西南地区和中部地带存在“人才塌陷”危险。人才的空间聚集呈现明显的“辐合效应”和“辐散效应”，并经历由北向南逐步偏移的过程。其中，城市化和经济发展水平是人才空间聚集的主要驱动机制，其同时还受高等教育培养能力、医疗服务水平等因素的影响。但随着各地人才竞争的加剧，户口、财政补贴等非市场化机制成为人才空间聚集的关键因素。建议中央政府要制定政策鼓励和引导人才向人才薄弱区转移，地方政府要根据自身特点制定人才政策，坚持待遇引才与事业引才相结合，注重人才生态环境建设。
关键词：人才；空间分布；时空演变；影响因素
一、研究背景
“人才是实现民族振兴、赢得国际竞争主动的战略资源”,这既是党中央对当今世界时代特征与经济社会发展潮流作出的准确判断，也是新时代中国特色社会主义事业的战略选择。在实施创新驱动发展战略、人才强国战略以及“中国制造2025”背景下，全国各地都想尽快集聚以人才为核心的战略资源，以此弥补地区人才断层、人才培养周期较长等问题。“人才争夺战”实质上就是区域创新资源的争夺[1]。因此，加强对人才问题进行科学研究，这是时代赋予理论界的重要命题。人才问题，不仅涉及人才的数量、素质问题，更牵涉人才的结构、体制机制等问题。人才的空间分布与时空变动，就是从宏观视角动态分析人才地理结构非常重要的研究内容，是制定科学的人才政策、实现区域均衡协调发展的基础和前提，具有十分重要的学术和应用价值。
在学术界，英国经济学家马歇尔(Marshall)早在19世纪90年代就提出人才聚集是一个点的问题而不是一个面的问题，强调人才聚集与产业集聚、城市化的互动关系[2]。其后，学者们主要围绕人才空间分布、人才集聚因素、人才集聚效应等方面展开研究。一是人才空间分布及变动规律的统计。马克(Marc)对英国高素质人才的区域分布、成因及其结果进行系统分析[3]。丁文江先生于1923年最早对《二十四史》中辟有列传的5783个历史人物进行考证，绘制出中国历史上第一张《历史人物分布表》，开创了中国现代人才地理学研究的先河[4]。姜怀宇等认为1990—2002年中国人才分布的重心由北方内陆向东南沿海转移[5]。李海峥等利用修正J-F估算方法测算得出，中国总人力资本广东遥遥领先[6]。李天健、侯景新研究认为2010年高学历人才聚集程度要高于2000年[7]。童玉芬、刘晖通过对高学历人才研究认为，京津冀地区形成了以北京与天津为中心、河北省为外围的高学历人口空间集聚格局[8]。二是人才聚集的影响因素分析。克鲁格曼(Krugman)在分析人才聚集与产业聚集的互动关系后，提出了中心—外围的横向人才聚集模式[9]。郭鑫鑫、杨河清认为经济水平和社会公共服务是吸引人才的主要因素、生活成本会降低人才吸引力[10]。于婷婷等对东北人口分布影响因素分析时指出，社会经济发展水平是人口密度变化的主要因素[11]。姜怀宇等认为，城市化、高工资、高等教育培养能力、政策和制度都对区域人才密度的相对变动产生影响[5]。郭洪林等认为，家庭、个人等外部因素对高等教育人才流动影响较大，而学术平台、学术氛围、学术能力则相对较弱[12]。三是人才集聚效应分析。朱杏珍强调，人才的区域集聚可以实现知识的互补、替代和积累，提高区域创造力[13]。牛冲槐把人才集聚效应分为信息共享效应、知识溢出效应、创新效应、集体学习效应、激励效应、时间效应、区域效应和规模效应[14]。在实证方面，李明英与张席瑞基于中部六省、张同全基于三大制造业基地、牛冲槐等以1978—2006 年间省份的截面数据分别对人才空间聚集效应进行检验[15-17]。
针对红豆杉树种进行研究，其自身的价值主要体现在以下几个方面：首先，红豆杉树种极为耐寒，并且生长速度非常缓慢，是非常理想的绿化树种。其次，红豆杉的树木材质非常密，并且树木自身的纹理非常清晰，是平常制作高档家具的主要材料，因此具有非常高的经济价值。最后，红豆杉的药用价值非常高，红豆杉中提取的紫杉醇，是目前世界上最具发展前景的抗癌药物之一。根据以上这些价值，决定了红豆杉在市场上的广阔种植前景。
总体而言，既有研究从理论与实证角度为人才地理分布的进一步研究提供了扎实基础，但与此同时，也存在一些缺陷或不足：第一，出现重古代轻现代的局面，据估计，对历史人物进行地理分析的文献大约占到人才地理分布研究总量的七成[18]，这很大程度上源于历史人物多为静态资料，便于考证、资料翔实。现代人才数据相对匮乏。第二，人才研究热度与在经济社会中的作用较不匹配。而且很多人才研究都集中在人力资本，将人口的数量、健康水平、年龄、受教育程度综合成人力资本要素，对人才的直接分析相对不足。第三，人才研究多静态轻动态分析，即很多学者从既有人才数据出发对区域人才聚集进行分析，对人才动态变化趋势的研究相对不足。基于此，本文拟运用描述性统计、主成分分析、多元回归分析等方法，试图从宏观层面对2000—2015年中国人才的总体空间分布情况进行分析，深入剖析15年期间中国人才的变动态势，系统分析影响人才空间变动的微观因素，旨在为中国及各省市科学制定人才发展政策提供有效的理论支撑。
二、指标体系、重要概念与资料来源
迄今为止，“人才”概念并没有得以清晰界定，而是在各种争论中不断演变[19]。目前，较权威的是《国家中长期人才发展规划纲要(2010—2020年)》中对人才的界定，即，“人才是指具有一定的专业知识或专业技能，能够进行创造性劳动并对社会做出贡献的人，是人力资源中能力和素质较高的劳动者。人才是我国经济社会发展的第一资源”。这一概念虽然较为全面地概述了人才内涵，但同时也存在着难以量化和统计的问题。考虑到在知识经济背景下，人才与普通劳动者对区域社会经济的影响有着本质的不同，将人才与普通劳动者分开，并以大专及以上人口作为分析对象，是人才宏观分析较好的做法。
人才密度是衡量地区人才分布相对数量的指标，包括人才人口密度、人才面积密度、人才产值密度等[20]。本文首先使用人才人口密度(Tij)进行分析，具体计算公式如下：
(1)
由表5可知，2000—2005年间，12个影响因子分成相对独立的4类，主成分1为社会经济发展因子，地区生产总值、每十万人高等学校学生人数、城市化水平和每千人医疗卫生机构床位数在其中承担较大载荷；主成分2为文化因子，教育经费、人均公共图书拥有量在其中承载较大载荷；主成分3为公共交通因子，人均城市道路面积、每万人拥有公共交通车辆承载较大载荷；主成分4为地理环境因子，气候指数承载较大载荷。2005—2010年间，12个影响因子分成相对独立的4类，与2000—2005年非常相似，分别为社会经济发展因子、文化因子、公共交通因子和地理环境因子。2010—2015年期间，12个影响因子分为相对独立的3类，主成分1为社会经济发展因子，地区生产总值、城市人均可支配收入、每十万人高等学校学生人数、城市化水平在其中承载较大载荷；主成分2为生态环境因子，人均公园绿地面积承载较大载荷；主成分3为地理环境因子，气候指数承载较大载荷。
第二步，计算人才密度相对增长速度(V)，用以表示区域人才密度相对于全国人才密度的变动情况，同时，本文将2000—2015年划分为三个时间段，即2000—2005、2005—2010、2010—2015年。具体计算公式如下：
(2)
式中：V为人才密度相对增长速度，T2i和T1i为i地区期末和期初人才密度，T2和T1为期末和期初全国的人才密度。
考虑到数据的准确性、可靠性、权威性以及研究的必要性，本文使用2000年以来中国人口普查数据，包括中国第五次、第六次全国人口普查数据和2005、2015年人口抽样调查数据进行分析。同时还使用了《中国统计年鉴》、《中国城市统计年鉴》、《中国教育统计年鉴》相关年份数据进行因素分析。运用ArcGis10.2和SPSS22.0等软件进行分析。
药敏结果分析表明，主要肠杆菌科细菌(大肠埃希菌、肺炎克雷伯菌)对碳青霉烯类、头孢替坦、哌拉西林/他唑巴坦均无耐药性，对阿米卡星、头孢吡肟耐药率均<20%，对氨苄西林耐药率均>80%且明显高于氨苄西林/舒巴坦(P<0.05)。除氨苄西林外，肺炎克雷伯菌对其他所有药物的耐药率均低于大肠埃希菌；其中产超广谱β-内酰胺酶(extended-spectrum β-lactamase,ESBLs)菌株19株，占革兰阴性杆菌的25.3%，以大肠埃希菌多见(20%)。见表2。
三、中国人才省际分布格局及演化趋势
1.总体分布格局
据计算得知，2000年全国人才密度为4.59%，高于全国的省市有14个，按降幂排列依次为北京、上海、天津、辽宁、新疆、吉林、黑龙江、陕西、宁夏、湖北、江苏、内蒙古、广东、山西。排名后五位按降幂依次是四川、安徽、贵州、云南、西藏。到2015年，全国人才密度增长至14.86%，约是2000年的3.2倍。其中高于全国人才密度的省市有12个，按降幂依次是北京、上海、天津、陕西、辽宁、江苏、内蒙古、宁夏、新疆、湖北、浙江、山西。排名后五位按降幂依次是云南、广西、河南、贵州、西藏。
表1是2000—2015年主要年份中国各省市人才密度分布表。由表1可知，2015年中国人才省际分布表现出如下几个特点：①京、沪、津是中国人才密度最高的省市，其中北京人才密度约是全国平均水平的3倍，是中国典型的“人才高地”。②中国人才呈“T”型分布格局。由新疆、内蒙古、辽宁组成“T”型的一条线，另一条线是由内蒙古、陕西、湖北组成。③北方人才密度高于南方。以秦岭—淮河为分界线，高于全国人才密度的12个省份中有8个分布在北方、4个分布在南方；而末5位中有4个分布在南方，其中3个属西南地区。④京津冀和长三角是中国人才高度聚集区。北京、天津人才密度均位列全国前5，而仅有河北人才密度相对较低；上海、江苏、浙江分别位列全国第2、6、11位。⑤西南地区和中部地带存在“人才塌陷”危险。在人才密度末五位中，2000年西南地区占据4席、2015年占据3席。在中部地带，由河北(26)、河南(29)、安徽(21)、江西(22)、湖南(19)构成了“S”型人才低度聚集带，作为中原核心地的河南人才密度居全国倒数第三。
表1 2000-2015年主要年份中国各省市人才密度分布表 %
省份 2015201020052000省份2015201020052000北京44.4434.4626.2819.49湖北16.4611.075.925.05天津24.7519.3815.4310.81湖南13.489.225.133.76河北11.528.775.363.49广东13.2410.276.954.69山西15.2310.526.644.61广西10.757.644.803.23内蒙古17.5511.889.034.84海南12.349.636.604.38辽宁18.1613.519.277.51重庆14.0310.215.493.61吉林14.3011.247.436.08四川12.288.044.163.20黑龙江14.3410.357.175.93贵州9.937.144.212.74上海30.1323.9618.9312.47云南10.837.234.052.72江苏17.8412.447.654.88西藏8.447.281.101.86浙江15.8710.756.073.90陕西19.4612.387.255.60安徽13.198.194.663.10甘肃14.079.195.193.66福建14.459.895.743.85青海12.0210.908.584.43江西12.348.784.673.49宁夏17.5211.858.375.15山东14.0510.324.954.21新疆16.7013.3410.507.05河南10.148.104.953.61
数据来源：据根据全国第五次人口普查数据(2000年)、全国第六次人口普查数据(2010年)、全国2005年1%人口抽样调查数据与全国2015年1%人口抽样调查数据整理后计算而得。
2.时空演变特征
2000—2015年期间，中国人才省际分布的时空演变格局整体表现出以下几个特点。
称取一定质量的不同取代度的 OSA淀粉（取代度分别为 0.82%、1.43%、3.12%），用磷酸盐缓冲溶液（5 mM pH为7.0）将淀粉颗粒配制成2.5%、5.0%、7.5%、10%（W/V）的淀粉颗粒分散液（浓度相对于水相体系），用高速剪切机处理以15000 r/min处理30 s，之后添加不同油相比例（0.1、0.2、0.3、0.4、0.5）的MCT油相，用高速剪切机处理40 s，剪切机转速为20000 r/min，分两次进行，每次20 s，中间间隔1 min，将制备好的乳液保存在25 mL拇指瓶中。以原淀粉作为参照。
第一，人才密度增长重心经历了由北向南偏移的过程。由表2可知， 2005年之前人才密度增长的重心主要在北方地区，2005—2010年除了北京继续保持高速增长外，其他北方地区各省市增长速度明显下降，人才增长重心向南偏移。2010—2015年，虽然宁夏、内蒙古等地增长速度加快，但依然没有改变往南偏移的态势。
为对中国人才分布变动的影响因素进行分析，在对已有成果分析基础上，本文选取了经济因素、教育因素、城市发展因素、公共服务因素和自然地理因素五方面来对各因素与人才分布变动进行OLS回归分析。具体而言，主要选取的解释变量包括：x1为地区生产总值、x2为城市人均可支配收入、x3为每十万人高等学校学生人数、x4为教育经费、x5为城市化水平(urban)、x6为建成区面积(Bularea)、x7为每万人拥有公共交通车辆(pubvpre)、x8为人均公园绿地面积(greaper)、x9为人均城市道路面积(pdrpre)、x10为人均公共图书拥有量(plibpre)、x11为每千人医疗卫生机构床位数(mdinspre)、x12为气候指数。同时，考虑到解释变量绝对数据和相对增长对被解释变量的影响，本文使用的解释变量数据均为三个时间段平均数据，被解释变量为2000—2005、2005—2010和2010—2015年三个时间段人才密度相对增长速度(V)。气候指数是以各省省会城市替代全省自然地理因素，这是目前学术界研究省际差异常用的替代方法之一，本文气候指数是主要城市气候评价指标修正后的结果[21]。
The following design method is to achieve arbitrary trajectory y=f(x) through crank slider mechanism: taking A as the coordinate origin, the slider crank mechanism ABC has a line velocity equation along the trajectory as follows
第二，中部和西部的人才“辐散效应”呈现带状。2000—2005年人才相对增长速度表现出南北差异，2005—2015年由增长速度最快省市组成聚集带：2005—2010年为东南沿海带、陕西—湖北带、西藏带，2010—2015年为东南沿海带和内蒙古—宁夏—陕西—湖北带。相反，河北、河南、安徽、江西等中部地区人才密度增长速度缓慢，人才吸引力明显不足。同时，地处西部的新疆、西藏、青海、云南、贵州等省人才聚集速度也较慢。
第三，长三角的人才“辐合效应”逐步显现。2000—2005年，北京与天津人才密度增长速度稳居前三、河北则位居全国第14位，位于长江三角洲的上海、江苏和浙江分别位列全国第2、9和10位。到2015年，除了北京外，天津和河北都呈现不同程度下降，分别位居第7位和第28位，而长三角地区则有所提升且基本维持在全国中上游水准。
目前，MAG○R+液硫鼓泡脱气技术已经成功应用于普光天然气净化厂的实际生产，即使在出现了各种不利条件的工况下，液硫产品质量仍然合格，具有巨大的经济效益和社会效益[6]。
表2 2000—2015年主要年份中国各省市区人才密度相对增长量及排序
省份 2000—2005年2005—2010年2010—2015年V1排序V2排序(与V1比)V3排序(与V2比)北京3.6411.951(0)2.371(0)上海3.4621.206(-4)1.473(+3)天津2.4730.9415(-12)1.288(+7)内蒙古2.2440.6828(-24)1.355(+23)青海2.2250.5531(-26)0.2731(0)新疆1.8560.6829(-23)0.8022(+7)宁夏1.7270.8320(-13)1.354(+16)江苏1.4881.147(+1)1.286(+1)广东1.2190.7922(-13)0.7125(-3)海南1.19100.7226(-16)0.6428(-2)浙江1.16111.129(+2)1.229(0)山西1.09120.9316(-4)1.1212(+4)福建1.01130.9911(+2)1.0814(-3)重庆1.01141.138(+6)0.9118(-10)河北1.00150.8121(-6)0.6527(-1)辽宁0.94161.0110(+6)1.1113(-3)陕西0.89171.225(+12)1.682(+3)广西0.84180.6830(-12)0.7423(+7)安徽0.83190.8419(0)1.1910(+9)甘肃0.81200.9614(+6)1.1611(+3)贵州0.79210.7027(-6)0.6626(+1)湖南0.73220.9813(+9)1.0115(-2)吉林0.72230.9118(+5)0.7324(-6)河南0.72240.7525(+1)0.4929(-4)云南0.71250.7623(+2)0.8520(-3)黑龙江0.67260.7624(-8)0.9517(+7)江西0.63270.9812(+15)0.8521(-9)四川0.51280.9317(+11)1.0116(+1)湖北0.46291.234(+25)1.287(+3)山东0.39301.283(+27)0.8919(-16)西藏-0.41311.482(+29)0.2730(-28)
数据来源：根据全国第五次人口普查数据(2000年)、全国第六次人口普查数据(2010年)、全国2005年1%人口抽样调查数据与全国2015年1%人口抽样调查数据整理后计算而得。
注：“+”表示排序前进位次，“-”表示排序后退位次。
四、人才分布变动的影响因素分析
1.变量选取及分析方法
（2）农业发展水平的提升对产城融合发展进步具有正向的促进作用。从表4可见，农业发展水平变量的影响系数为2.421，在所有解释变量中影响系数最大，这表明在其他变量保持不变时，新疆财政支农资金每增长1%，能够显著促进产城融合发展指数上升2.421%。其原因可能是政府部门持续加大对农业的财政支持力度，有力地促进了农业机械化的耕作经营，提高了农业生产效率，加速了农村剩余劳动力向城市的转移，这种劳动力的转移一方面推动了城镇化的发展，刺激城镇消费的兴起[13]74，进而在消费水平提升的刺激下促进城镇基础设施、公共服务的完善；另一方面，这种劳动力转移也为城镇周边产业发展提供劳动力支撑。
为了减弱解释变量之间的相互干扰，本文根据主成分分析方法的思路和要求，对12个解释变量进行简化处理，然后运用主成分系数与三个阶段人才密度相对增长速度(V)进行OLS回归分析，进入方法采用逐步进入法，分析人才密度相对变动的影响因素。
2.实证分析及结果
表3 KMO和Bartlett检验表
指标2000—20052005—20102010—2015KMO 统计量0.7010.6500.518Bartlett检验卡方值285.325297.772257.248显著度0.0000.0000.000
目前，三产融合尚处于探索阶段，很多地方还处于一二三产业简单共存状态，即一部分农民在从事农业生产活动的同时，也让家里人开着农家乐，但是却各干各的，没有实现真正融合。换句话说，就是不论单一的农业生产还是以农家乐为主的农村观光旅游，都还没有真正发挥农业的应有功能。所以，三产融合必须深入持久地进行下去。
式中：Tij为i地区j时点人才人口密度，nij为i地区j时点大专及以上人口数，Nij为i地区j时点15岁及以上常住人口总数。
表4 特征值及贡献率
主成分2000—20052005—20102010—2015特征值贡献率累积贡献率特征值贡献率累积贡献率特征值贡献率累积贡献率x15.06842.23142.2315.12242.68142.6814.72239.34839.348x22.25018.74660.9772.12617.71760.3982.18518.20557.553x31.37411.45172.4281.70714.22774.6251.53112.76270.315x41.0038.36280.7901.0548.78283.4070.8877.38977.704x50.7546.28387.0730.5594.66088.0660.8477.05784.761x60.5694.74491.8170.4964.13792.2030.5264.38589.146x70.4613.84495.6600.3352.79594.9980.4573.80792.953x80.2532.11097.7700.2422.01897.0150.3422.84995.802x90.1020.84898.6180.1921.60398.6180.3102.58798.389x100.0780.65299.2700.0970.80999.4270.1311.09099.478x110.0480.40099.6700.0520.43199.8580.0390.32699.804x120.0400.330100.0000.0170.142100.0000.0240.196100.000
表5 主成分旋转载荷矩阵
主成分2000—20052005—20102010—2015主成分1主成分2主成分3主成分4主成分1主成分2主成分3主成分4主成分1主成分2主成分3x10.8200.3620.3480.0620.8540.3610.254-0.0970.9310.2110.087x20.6790.2720.5510.0470.7700.4220.188-0.0730.9010.0870.165x30.8680.309-0.1620.1890.8370.292-0.0050.0970.7660.0080.300x40.2390.881-0.0020.1190.1680.9000.0850.1510.2960.0910.679x50.8610.2640.0810.1500.8840.3330.018-0.0980.949-0.0020.128x60.225-0.1030.1050.819-0.2300.080-0.4380.668-0.223-0.7220.461x70.575-0.4680.480-0.0210.755-0.402-0.0050.0270.626-0.0030.054x80.1830.5350.5010.1300.1510.4130.769-0.1470.0730.852-0.015x90.016-0.1480.8940.095-0.115-0.1060.9160.115-0.2350.7980.196x100.2530.911-0.1350.0400.2300.9240.0210.1150.744-0.331-0.146x110.915-0.0180.065-0.0800.904-0.021-0.163-0.0420.588-0.365-0.236x12-0.0970.3200.0390.7150.0780.1410.1860.8700.022-0.0590.812
以31个省市作为样本，应用SPSS22.0数据处理软件进行分析，得出KMO和Bartlett检验、特征值、主成分贡献率与累积贡献率(见表3至表5)。
将2000—2005年、2005—2010年和2010—2015年三阶段的主成因分析系数分别纳入OLS回归分析模型，得到了三个模型，分析结果如表6所示。
表6 OLS回归统计结果
模型类别变量非标准化系数标准系数B值标准误β值T值显著度模型一Constant1.1930.10712.2630.000社会经济发展因子0.6530.1090.7595.9890.000模型指标R2=0.583 F=9.081 sig.=0.000模型二Constant0.9650.04222.9480.000社会经济发展因子0.1750.0430.6214.0890.000模型指标R2=0.401 F=4.349 sig.=0.008模型三Constant1.0120.05418.8310.000社会经济发展因子0.2900.0550.6965.3060.000模型指标R2=0.536 F=10.381 sig.=0.000
由表6可知，模型一和模型三的R2调整值分别为0.583和0.536，拟合效果较好，而模型二的R2调整值0.401<0.5，但考虑到样本数据仅为31个，属典型小样本分析，拟合模型值得尝试。同时，三个模型均通过显著性检验，说明这三个模型都具有统计学意义。
第四，人才密度空间极化现象得以改变，但少数地区人才空间集聚非常明显。据计算，2000—2005年、2005—2010年以及2010—2015年的人才密度相对增长速度的极差分别为4.27、1.63和2.57。但同时，北京是人才极度集聚区，2000—2015年间人才密度一直处于全国最高水平，而且人才密度相对增长速度也是最高水平。
为加快推进水利现代化建设，江苏省江阴市水利局根据水利部、江苏省及无锡市水利信息化发展规划，按照统一标准、资源整合、综合利用、科学管理、上下衔接、有序推进的原则，以水利业务管理职能为依据，以应用需求为导向，以现代信息技术为支撑，精心组织编制了《江阴市水利信息化工程建设规划（2012—2015年）》和《江阴市水利信息化一期工程建设可行性研究报告》。2013年4月，经批准后的一期工程完成设施安装、软件开发、系统联调及试运行，5月完成验收鉴定、应用培训、成果启用。
据表6统计结果，我们发现：在前述主成分分析中，2000—2005年和2005—2010年收敛成4个因子，2010—2015年收敛成3个因子。但在逐步回归过程中，仅有社会经济发展因子顺利通过了显著性检验。这表明，总体来看，2000—2015年，中国各省人才密度相对增长速度仅有社会经济发展因子具有较强解释力。与此同时，从表6显示的三个模型中社会经济发展因子对人才密度增长速度差异的解释力来看，2000—2005年能够解释整个差异的65.3%、2005—2010年为17.5%、2010—2015年为29.0%，这进一步说明，社会经济发展因子对各省人才分布变迁的解释力呈减弱趋势，但在2005—2015年期间存在小幅波动现象。结合主成分因子的构成情况分析，我们可以得出以下几个结论。
由表3可以看出，KMO的统计量>0.5，影响人才空间分布差异的12个因子适合做主成分分析，特别是2000—2005年各因子间具有较强的相关性。同时，由Bartlett检验可看出，各因子间的独立性并不成立，主成分分析的适用性通过了显著性检验。由表4可知，2000—2005年、2005—2010年两个阶段的第一、第二、第三、第四特征根均超过0.8，完全符合主成分分析要求。2010—2015年的第一、第二、第三特征根也超过0.7，虽然不是很完善，但也值得尝试。由此得出主成分载荷矩阵。为了使因子载荷矩阵系数向0—1分化，对初始因子载荷矩阵进行方差最大化旋转，旋转后的因子载荷矩阵如表5所示。
第一，城市化水平是人才聚集的主要驱动因素。城市化实质上是以人口集聚为重点的资源集聚过程，本身就包含着人才集聚。研究发现，城市化水平对各省人才密度增长速度差异具有显著影响，并且随着时间推移影响力逐步提升。由表5可知，在社会经济发展因子构成中，城市化水平对公因子影响系数从2000—2005年的0.861提升到2010—2015年的0.949，位居所有影响因子首位，成为人才空间流动的主要因素。
第二，经济发展是驱动人才流动的主要因素之一。西方学者很早就注意到经济动机对迁移者行为决策的直接影响，其中最主要的是就业机会与工资差异。本研究也得出相似结论。在主成分社会经济发展因子的影响度上，在2000—2005年，地区生产总值和城市人均可支配收入分别为0.820、0.679，2005—2010年为0.854、0.77，2010—2015年为0.931、0.901，三个阶段影响度逐年提升，这表明这两个因素在人才迁移过程中占据的分量逐步加重。究其原因，这是由于拥有较高生产总值的地区，常常能够为就业者提供更多的就业机会，就会吸引更多的人才集聚。同时，一个地区城市的可支配收入越高，迁移者往往有较高概率获得好的收益，就拥有更大的动力进行迁移投资。
第三，高等教育培养能力对人才流动有着重要影响。在2000—2005年，每十万人高等学校学生人数对社会经济发展因子的影响系数为0.868，2005—2010年为0.837，但到2010—2015年降至0.776。这是由于在传统人口迁移规律中，距离原则是七大规律之一[22]，很多毕业生都会将毕业学校所在地及其附近地作为就业的理想地区。而且拥有较多高等教育资源的地区，知识水平高、信息传播速度快、学术传播与交流活动频繁、文化氛围较好，对人才的吸引力大。但是随着社会技术变革，两地之间的物理距离不断拉近，人才的跨地域迁移行为逐渐增多，原有高等教育培养能力的影响力在不断降低。
第四，地区公共服务水平对人才流动具有一定影响但逐步减弱。每千人医疗卫生机构床位数代表着地区医疗服务水平，是地区公共服务配套水平的关键指标。研究发现，地区公共服务配套水平对人才聚集具有吸引力，在经济发展因子构成中，前两个时期代表地区卫生服务水平的每千人医疗卫生机构床位数的系数很高，分别为0.915、0.904，但到2010—2015年，该变量的构成因子降至0.588。现实情况也能证实此观点。随着城际交通的日益便利、省际医疗服务水平差异减小，人才在流动过程中对公共服务水平的考虑越来越小。
五、结论与讨论
本文以31个省市为分析样本，基于空间地理学视角，对2000—2015年期间中国人才的空间分布、变动态势以及影响因素进行实证研究，得出了以下几点结论。
一是中国形成了以京沪津为聚点、“T”型人才空间分布的格局。其中，京、沪、津是中国人才密度最高的省市，特别是北京，人才密度遥遥领先于其他省市；以京津为聚点的京津冀地区和以沪为聚点的长三角地区是中国人才的高度聚集区；由新疆—内蒙古—辽宁和内蒙古—陕西—湖北构成中国人才的“T”型分布格局；同时还出现了北方地区人才密度高于南方、西南地区和中部地带存在“人才塌陷”危险的特征。
二是中国人才的空间聚集呈现出明显的“辐合效应”和“辐散效应”，并经历了由北向南逐步偏移的过程。其中，长三角地区人才聚集速度加快，呈现出“辐合效应”；以河北—河南—安徽—江西等构成的中部带和以新疆—西藏—青海—云南—贵州构成的西部带呈现出 “辐散效应”；南方人才密度增长速度快于北方、人才增长重心经历了由北向南逐步偏移的过程；同时人才密度空间极化现象得以改变，但少数地区人才聚集现象仍存在。
三是城市化和经济发展水平是人才空间聚集的主要因素但非唯一因素。经济学家、人口学家等均论证过城市化是人口迁移决定的主要驱动力[23]，本研究再次证实。研究表明，城市化对中国人才流动的影响力在不断增强。同时，地区经济发展和收入水平是人才地区流动考虑的关键因素，在人才流动决策因素中也呈不断增加的趋势，人才流动表现出经济理性逻辑。同时，人才流动还会考虑到文化因素、追求事业成功机会以及公共服务设施水平，但随着社会技术变革、城际之间交通和通讯日益便捷，这些因素影响力在逐步减弱。
与此同时，本研究还发现，这些影响因子在中国人才聚集过程中的总体解释力在逐步减弱。我们认为，这是由于政府在人才资源流动与配置过程中的强势地位导致的。2000年以来，中国各省市以及城市之间人才竞争日趋激烈，很多地区利用户口、政府补贴等非市场化因素进行人才的强势聚集，而城市化、工资收入、经济发展水平等市场化机制在人才资源流动与配置过程中的作用在减弱[24-25]。这是因为户籍政策依然是很多城市甄别差异化社会公共产品的关键工具，落户成为很多人才流动前考虑的首要因素；同时加之近年来城市房价飙升、生活成本激增，政府的补贴也是人才流动的重要考虑因素。
辣椒干燥后品质检验按照国家行业标准[11]及相关文献[13]对其色泽、外形、气味等进行评分，采用综合加权评分法计分。由6人组成评分小组进行品质评价，取其平均分。辣椒品质评价方法如表1所示。
在转型升级大潮的驱动下，今年以来，冰箱行业虽然发展艰难，却不乏亮点，整体呈现积极向上的健康态势。未来，在行业、企业、终端市场的合力作用下，冰箱行业的转型升级必然会加速推进，在赋予行业更多发展机遇的同时，也将带来更多的挑战。充满活力，却极具变数，这将是很长一段时间里冰箱市场的主流特色。
基于此，本文提出以下几点建议：第一，充分认识到人才均衡发展在地区社会经济均衡发展的重要作用。实质上，人才与地区社会经济发展之间是相互影响的关系。即是说，地区社会经济发展会吸引人才集聚，而人才集聚又会促使地区社会经济的快速发展。但我们不能忽视的是，人才对地区社会经济发展的基础和先导作用。这就要求中央政府制定出相应政策，鼓励和引导人才向经济社会发展相对落后的地区转移。第二，各省市要结合自身基础条件、产业条件、人才培养能力等方面因素，主动对接国家发展战略，比如“一带一路”倡导、西部大开发、中部崛起等，制定出符合自身特色的人才政策，吸引人才的空间转移。第三，要坚持待遇引才与事业引才相结合，注重以事业为引才筹码，破除当前以优厚的待遇吸引人才的单一办法。因为一方面真正高端人才不仅要追求经济效益，而且更在乎事业的成功；另一方面以待遇条件来与经济发达地区“抢人”的做法并不明智，增加人才流失风险，甚至在一定程度上会阻碍经济发展。第四，要注意人才生态环境的建设，包括政府职能转变和执政观念转变、地区公共服务、文化环境、人才公寓建设、地区医疗服务等。
总之，本文以学历人才数据对2000—2015年以来中国人才的空间分布及时空演变进行了初步分析，并探讨了影响人才分布的微观因素。但由于一是人才数据本身的缺乏，学历人才数据并不能完全替代人才数据；二是地方人才政策很难纳入回归模型进行量化分析，再加之本文采用分省数据，样本量较少，分析结果很难达到理想状态。这是本文的不足之处，希冀国家能够建立人才数据库以供后续研究予以补充完善。
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AnAnalysistoSpatial-TemporalChangesofTalentsinAllProvincesofChinasince2000s
ZHANG Bo1,2
(1.Center for Modern Chinese City Studies & Population Research Institute, East China Normal University, Shanghai 200241， China; 2. Shanghai Pudong Administration Institute, Pudong Regional Situation Research Center, Shanghai 201203， China)
Abstract:Based on the data from 31 provinces in China from 2000 to 2015，this paper makes an empirical study on the spatial distribution, changing trends and influencing factors of Chinese talents from the perspective of spatial geography. The study found that China has formed a high concentration area of talents in the Yangtze River Delta with Shanghai as the agglomeration points and Beijing-Tianjin wings with Beijing and Tianjin as the agglomeration points, showing the overall “T” pattern of spatial distribution. The density of talents in the north is higher than that in the south, meanwhile, there is a danger of “talent collapse” in the southwest and central regions. The spatial agglomeration of talents shows obvious “convergence effect” and “divergence effect”, which undergoes a process of gradual shift from north to south. Among them, urbanization and economic development are the main driving mechanism of talent spatial agglomeration, and also influenced by factors such as higher education training ability, medical service level and so on. However, with the intensification of talent competition, non-marketization mechanisms such as household registration and financial subsidies have become the key factors for the accumulation of talent space. This article suggests that central government should formulate policies to encourage and guide the talents transfermation to weak areas. Meanwhile, local governments should formulate talent policies according to their own characteristics, adhere to the combination of benefit employment and career employment and pay attention to construct the ecological environment of talent.
Keywords:talent; spatial distribution; spatial-temporal change; influencing factors
中图分类号：C969；C922
文献标识码：A
文章编号：1000-4149(2019)03-0091-11
DOI：10.3969/j.issn.1000-4149.2019.03.007
收稿日期：2018-05-14；修订日期：2018-11-12
基金项目：国家社会科学基金重点项目“大陆新移民回流模式与空间特征研究”(14ARK001)；上海哲学社会科学规划课题“推动上海高端人才空间集聚及制度创新研究”(2016EGL002)。
作者简介：张波，华东师范大学中国现代城市研究中心暨人口研究所博士研究生，上海市浦东新区行政学院暨浦东区情研究中心讲师。
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