Research on the International Talent Gathering in Chinese Cities Based on Human Capital Value Chain Theory

Cun Shoudong1,2, Yao Kai1

(1.School of Management，Fudan University，Shanghai 200433，China;2.School of Economics and Management，Kunming University，Kunming 650024，China )

Abstract：The battle for international talents in cities has a long history and is escalating day by day.Few research results carry out targeted research on the concentration level, influencing factors and differentiated policy supply of international talents in Chinese cities.This research takes “International Talent Gathering Index-Influencing Factors of International Talent Gathering-International Talent Gathering Policy” as the main research line, and takes 36 major cities in China as research objects to creatively construct the “input-process-output” value of human capital chain theory model.The results of empirical research based on this model show that the ranking of China's cities' international talent gathering index is divided into three distinct levels.There is no big gap between the second and third levels, but it is significantly lower than the first level consisting of Beijing and Shanghai.The influencing factors of international talent gathering in Chinese cities are clearly differentiated.The main key influence of the first type of cities is the global city brand culture; the second type of cities is the development of innovative economy; the third type is the traditional foreign industrial and commercial enterprises and industrial cluster.Correspondingly, there are three different options for the policy supply of international talent concentration in Chinese cities: international talent concentration of foreign traditional industry and commerce, international talent gathering for high-end productive service industry, and international talent culture atmosphere of diversity and inclusiveness.This article builds the human capital “input-process-output” value chain model for the first time, which lays the foundation for the in-depth exploration of the international talent gathering modes and promotion paths of various cities in China.

Key Words:International Talents; Human Capital; Value Chain; Talent Gathering Index; Talent Policy

收稿日期：2019-12-02

基金项目：国家社会科学基金重大项目(16ZDA057)

作者简介：寸守栋(1980-)，男，云南腾冲人，博士，复旦大学管理学院博士后，昆明学院经济管理学院讲师，研究方向为组织与人才开发；姚凯(1970-)，男，江苏邳州人，博士，复旦大学管理学院教授、博士生导师，研究方向为人才开发与管理。

DOI：10.6049/kjjbydc.2019120064

开放科学(资源服务)标识码(OSID)：

中图分类号：C969

文献标识码：A

文章编号：1001-7348(2020)21-0046-10

0 引言

区域全球竞争力根植于国际人才及区域组织部署国际人才的领导力[1]，在全球化纵深发展持续推动生产全要素通过超越区域界限实现全球整合的进程中，现代城市作为国家竞争的主要载体和要素跨境流动与集结的主要支点[2,3]，吸引和集聚国际人才对拉升城市竞争力的重要意义愈加凸显。为此，中国城市纷纷出台国际人才集聚政策争夺国际人才。

人才学专家王通讯[2]认为，国际人才是指能在国际空间施展才华、发挥作用的人才。在此基础上，从全球化和移动互联时代生产要素跨境流动逻辑理解国际人才的内涵与外延，本文认为，国际人才的本质是生产要素的关键类别，其流动的本质是人才蕴含的知识、技能和经验等人力资本与其它生产要素伴生及跨境流动。因此，本研究认为：国际人才是指以知识、技能和经验为主要手段，直接为其它国家或区域提供产品和服务的高层次人才。国际人才因其外部性而对全要素生产率提升起关键作用[4,5]，城市历史积淀、资源禀赋、发展定位和内涵各不相同，城市间全要素综合治理能力差距更是集聚和激发国际人才发挥整体效应的决定性因素[6]。上述因素交织形成的异质性网络共同决定城市国际人才在需求类别、数量和层次上的差异[7,8]，直接决定城市国际人才集聚政策差异化导向。然而，当前非均衡发展的中国城市[3,9]出台的国际人才集聚政策具有明显同质化特征[10,11]，国际人才的有效性和国际人才政策的科学性与合理性有待检验。

为此，本文立足赢得全球国际人才争夺战争的国家战略高度，测度中国城市国际人才集聚水平差异，分类研究影响中国城市国际人才集聚的主要因素，对探索与中国城市发展非均衡特点相匹配的国际人才集聚政策选择具有重要价值。本文主要贡献包括：①构建人力资本“投入-过程-产出”价值链理论模型，为推进国际人才集聚理论发展提供尝试；②以模型为指导，以“人才集聚指数-人才集聚影响因素-人才政策”为主线构建指标体系，对中国内地36个城市国际人才集聚指数进行评价和排名，分析和验证36个城市国际人才集聚影响因素的异质性，并据此提出中国城市国际人才集聚政策的三大差异化选择，即外资传统工商业国际人才集聚、高端生产性服务型国际人才集聚、多样性和包容性国际人才文化氛围营造。

1 文献综述

城市国际人才(International Talent或Global Talent)集聚文献最早可以追溯至Park等[12]，他们认为国际人才集聚是刺激城市经济增长的重要因素 。诺贝尔经济学奖获得者Lucas[13]于1988年首次证实了人力资本国际差异而非物质资本跨境流动是刺激和推动区域经济增长的关键因素。鉴于国内学者将国际人才与国际化人才概念互用的情形较为普遍，本文认可王通讯[2]作为国内代表性学者，首次阐述的开展国际人才评价的重要性；王耀辉等[14]首次直接测度了中国内地31个省区国际人才竞争力指数及排名。国内外城市国际人才集聚研究文献清晰地呈现出人才集聚水平测度和国际人才集聚影响因素两大发展脉络。

1.1 城市国际人才集聚水平测度

借鉴人才评价理论和实践经验，国际人才集聚水平测度主要从人才规模、人才结构、人才效益3个维度展开[14，15]。人才规模测度研究又分为两类：第一类以王通讯为代表，以区域人才绝对集聚度代替人才规模维度，从高端人才总数(如两院院士等)、人才资源总量(如不同学历和职称人数)、人才资本总量(如高级、高端人才资本量)、专门人才总量(如专业技术、研发、企业经营管理人才和团队数等)4个一级指标开展评价。此类学者研究具有系统全面的特点，但指标间有明显的外延交叉重叠。第二类以王辉耀为代表，国际人才规模指数测度指标设定为来华留学生、来华专家两类人才数量，特点是指标计算简洁高效。此外，于宏源和周亦奇[16]将国际人才分为高层次人才、创新团队外籍成员和企业选聘的外籍技术专家，这一分类体系也具有相同的特征。精简高效的测度指标虽然存在系统性不足的特点，但能有效解决国际人才外延交叉重叠的难题。

与国际人才规模研究相比，国际人才结构和国际人才效益研究成果明显偏少，主要从人才的学历、年龄、职称和人才产业分布情况等维度展开，计算方法为不同素质层次、年龄段、职称级别和产业人才分布数量占区域国际人才总量的比值[17]。王辉耀[14]所用的测度指标更为简洁，包括学历结构和职称结构两个方面。国际人才结构测度的实质是计算不同类别国际人才密度。外生增长理论认为，相比于人力资本密度低的城市，人力资本密度较高的城市更能获得国际人才人力资本正溢价，进而对国际人才集聚产生更大的吸引力[18]。

国际人才集聚效益是国际人才产出衡量指标，学者普遍将国际人才产出分为直接产出和有密切关系的间接产出两大类别。理论研究认为，国际人才集聚凭借其专业技术知识和科技创新体系治理[19]，通过直接产出如科技专利、科技出版物等科研成果，以及知识溢出机制[20,21]，实现区域经济增长这一间接产出目标。应用研究中，王辉耀[14]从国际人才创新指数和国际人才发展指数维度测度国际人才集聚效益；赵永乐[15]将人才效益测度指标分为成果数、获奖数、专利数；王通讯[17]以人才资本对经济增长的贡献作为人才效用测度指标。

1.2 城市国际人才集聚影响因素

代表性学者将影响因素归纳为经济、政治、文化、家庭和职业5个主要类别。经济因素是指高薪或良好工作生活环境的吸引力[22]；政治因素如因政治压迫而寻求保护[23]；文化因素包括国家间的文化相似度[24]、国家品牌和种族网络(民族多样性、宽容和开放的环境)[25]、社会文化与制度因素 [26]等；家庭因素主要是指家庭的集体主义观念(家庭成员团聚需求)[27]；职业因素主要是指因组织跨国运作产生的国际性职业，如全球无边界职业等[24]。除上述5类外，影响因素还包括人才集聚政策、经济结构演变、创新发展环境和基础保障条件供给[28]，以及大数据背景下虚拟网络的广泛应用[29]等。纵观上述成果不难发现，虽然影响因素涉及甚为广泛，但从城市集聚国际人才异质性需求看，研究成果的场景性应用价值有待提高。

1.3 研究评价

国内外学者在城市国际人才集聚水平测度和影响因素方面的研究成果为该领域深化研究奠定了坚实基础，同时也暴露出明显不足。

(1)聚焦现代城市开展国际人才集聚评价的研究成果鲜见。除国内学者王辉耀相对深入和国外学者浅尝辄止的研究成果外，以城市为载体，重点研究国际人才集聚的成果尚未在公开文献中发现。现代城市作为国家在全球范围内争夺和整合资源的网络节点与重要平台，从当前科技创新和产业集聚高级化发展需求看，研究城市国际人才集聚具有重要而独特的理论意义和现实价值。

(2)缺乏差异化国际人才集聚影响因素研究。既要积极肯定Stuart[20]和其他学者将影响因素进行系统归纳所取得的成绩，还应看到既有成果并未从城市能级网络层次分布视角开展研究，关注非均衡发展中不同梯次城市国际人才集聚影响因素的差异性研究明显匮乏。现代城市竞争能力呈现显著差序格局，宏观且均质化地研究城市国际人才集聚影响因素与城市国际人才集聚差异化需求明显不匹配。

(3)城市国际人才集聚政策效果评价和纠偏机制研究匮乏。中国城市盲目出台同质化国际人才集聚政策的科学性有待商榷，人才政策有待纠偏。然而，鲜有文献系统关注此类研究。总之，当前以下问题有待深入研究：①城市国际人才集聚评价指标体系构建和综合水平测度；②城市国际人才集聚影响因素异质性研究；③城市国际人才集聚差异化政策研究。

鉴于此，本文以中国主要城市为研究对象，构建城市国际人才集聚测度指标体系，并以此进行中国主要城市国际集聚水平综合测度，分类研究不同城市国际人才集聚的同质性因素和异质性因素，总结城市国际人才集聚政策差异化特征，从而为政策优化提供实践指导。

2 理论模型、研究范围与研究方法

2.1 人力资本价值链模型

人力资本存量增加是现代经济持续增长的源泉，舒尔茨[30]论证了人力资本在家庭抚养、医疗保健、教育、职业培训、人力迁移与职业选择等持续投入活动中的积累和形成，并指出由于政府规章制度对市场价格的扰乱，对大学教育、科研管理、经济研究、国际机构援助等活动在人力资本价值形成和转化中的禁锢与扭曲，极大地降低了投入环节所形成的人力资本转化为生产率和生活福利产出时的效率水平。梳理舒尔茨的研究结论可清晰绘制人力资本价值运动轨迹，包括以下内容：人力资本投入活动即医疗保健、教育培训等活动；人力资本价值转化活动即经济社会的各项制度对人力资本价值贡献的激发；人力资本产出贡献即生产率提升、经济持续增长和社会福利改善等。国内学者王秀丽[31]将人力资本纳入国民经济核算体系，实证发现将人力资本划分为3个价值运动阶段具有科学性和可行性。因此，基于上述人力资本价值运动规律，本文认为，可构造人力资本“投入-过程-产出”价值链(见图1)。

国际人才是指掌握先进知识和技能并潜藏巨大潜力的高价值人力资本[32]。城市国际人才集聚的目标是通过国际人才知识交流和共享[33]即知识溢出，推动创新并获得创新绩效[34]。因此，从本质上看，城市国际人才集聚价值链与人力资本“投入-过程-产出”价值链基本一致，人力资本“投入-过程-产出”价值链模型相关理论适用于城市国际人才集聚研究。

然而，人力资本价值链各环节之间，以及价值链与外部环境之间具有动态匹配和协调平衡的交互性。从人才生态系统理论视角分析，特定区域人才、自然和社会3个子系统之间形成能量与信息交换系统[35]，子系统间的动态平衡水平决定着区域人才吸引数量与培养数量,并能够促进人才结构分布和人才流动水平达到最佳状态[36]：人力资本投入阶段，城市国际人才集聚影响因素作为必要条件具有基础保障作用，如要素报酬率(含工资)、产业和产业集群发育程度、城市化水平、教育及科技水平等[37]等；人力资本价值转化阶段，文化和制度变迁对人力资本价值转化产生重要影响。国际人才人力资本价值转化和增长需求，不断对社会政治、经济和法律等制度创新提出新要求，持续推动国际人才人力资本生产、产权保护、配置、交易制度的市场化变革[38,37]。在开放、多元和包容性城市文化环境[39]中形成的异质性城市文化进一步强化了人才吸引、集聚与人力资源价值转化路径的异质性；人力资本价值产出阶段，因人才生态系统多元主体价值主张嵌入，国际人才异质性人力资本转化路径呈现显著分化，与输出端形成多样化价值创新连接[40]，输出多元价值，如创新性理论、经济价值和社会效益等。人力资源价值链的3个主要环节分别与自然子系统和社会子系统动态交互，并通过各环节间的交互共同构造出异质性城市人力资本价值链。

区域经济增长推动生产要素分化，并逐渐呈现多元化和专业化特征，要素价值发挥必然要求集聚异质性人力资本与之匹配，当异质性经济增长要素与异质性人力资本呈现高水平动态耦合关系时，城市比较竞争优势最终得以凸显[41]。因此，本研究认为，由经济增长要素异质性、人力资源异质性、差异化动态耦合和竞争优势共同作用下的城市人才系统是异质性人才生态系统，城市国际人才集聚视角下人力资本“投入-过程-产出”链是异质性人力资本价值链。

据此，本文构造城市国际人才人力资本“投入-过程-产出”价值链理论模型(见图1)，构建中国城市国际人才集聚指数指标体系和评价模型，通过对中国内地36个主要城市的国际人才集聚影响因素和政策差异化特征进行深入研究，验证该模型的科学性和合理性。

2.2 研究范围、数据来源与数据口径

本文以我国直辖市、副省级城市、除拉萨外的省会城市及少数经济发展水平较高的地级市共36个城市为对象开展研究。研究数据以2018年《中国统计年鉴》、《中国城市统计年鉴》、《中国金融年鉴》、《中国劳动统计年鉴》、《中国法律年鉴》、《中国贸易外经统计年鉴》、《中国法律统计年鉴》、各城市统计年鉴和公开发布的各类统计公报发布数据为主，少部分数据年份为2017年和2019年。因数据来源渠道较多，本研究从以下3个方面确保数据口径一致：①大部分数据来源于2018年《中国统计年鉴》，占数据总量的80%以上。其中，忽略地方统计年鉴和政府公开发布的统计公报相关数据可能存在的误差；②为确保数据权威性，同一观测指标的36个样本城市数据取值均为同一信息渠道，如36个中国城市的“公共安全指数”均出自新华网2019年公开发布的数据；“国际会议数量(个)”均使用国际大会与会议协会(ICCA)认定和发布于2016年的《全球会议目的地国家及城市排行榜》数据。

2.3 城市国际人才集聚指数评价指标体系构建

城市综合实力评价因素也是各类高层次科学人才和国际人才集聚的主要影响因素[42,43]，鉴于从自然环境、人文交流、社会治理、经济产出等视角测度城市综合实力的研究成果得到了学者们的普遍认可(见表1)，其研究成果可为本研究指标体系构建提供有益参考。

参考表1，本文以城市基础设施与环境保障涉及的诸多指标作为投入测度指标，以文化和金融体系等制度体系指标作为过程转换指标，以科技和经济等产出系统观测指标作为产出指标，对城市国际人才人力资本“投入-过程-产出”价值链模型的关键活动进行定义，即投入是指为吸引与培育国际人才而发生的各类自然和社会资源消耗，具体包括自然环境宜居性、社会安全稳定、基础设施建设水平、市场规模和发展速度、居民收入和消费水平、经济社会文明程度等；过程是指将国际人才潜在价值创造能力转化成为显性物质或精神收益的过程，其评价指标包括创新政策和平台、营商环境和市场化水平、信息沟通和传递、产融合作、文化价值观等；产出是指国际人才集聚成效，包含国际人才集聚规模、结构、速度和效益[15]，主要从科技创新成果和与创新紧密相关的市场效益两个方面加以测度。

本文按照国际人才定义，综合学者研究成果判定国际人才外延。考虑到高端生产性服务业发展水平在衡量城市国际化程度和国际人才流动中的重要作用，本文增加外资和港澳台企业、中国海外工程项目中的高级管理人员与专业技术人才数量、服务贸易进出口额、PCT国际专利申请件数等具有高端服务特征的指标。本文从投入、过程维度建立中国城市国际人才集聚影响因素评价指标体系，包含10个一级指标和89个二级观测指标(见表2)，该指标体系将在多元回归分析中得到进一步筛选和验证；从创新成果和市场效益两个维度对产出维度指标加以提炼，以此作为中国城市国际人才集聚指数评价指标中的人才效益类指标(见表3)。将城市国际人才集聚指数评价指标体系设定为人才规模、人才结构和人才效益3个一级指标，其中，包含8个二级指标和26个三级观测指标。

表3中，指标权重值按层次分析法计算得到。信度检验显示，量表信度为0.901，26项三级指标信度系数介于0.701～0.904之间，各项三级指标信度较高；因子分析结果显示，Bartlett球形检验结果为显著(P=0.000<0.001)，26个三级指标对共同因素的累积解释力为75.05%。可见，量表有较高的建构效度。

2.4 研究模型与主要研究方法

(1)样本数据无量纲化处理。本文假设指标实际值与转化后无量纲值之间是直线关系，采用指数法对样本数据进行无量纲化处理，计算公式如下：

X`i=Xi/maxXi

(1)

式(1)中，i代表各观测指标，X'i为无量纲化处理后的指标值，Xi为指标原值，maxXi 为原值数据中的最大值。指数法处理后的指数最大值为1，能较为直观地横向比较城市各项指标差异水平。

(2)国际人才集聚评价模型。参考国内人才评价及相关研究成果，本研究设定如下国际人才集聚指数加权计算评价模型：

(2)

式(2)中，ITAI代表国际人才集聚指数，i代表观测指标，Bi为各观测指标无量纲处理后的一、二、三级指标值，Qi为各观测指标权重。依据本模型逐级加权计算表3中各级指标值，即求得各城市国际人才集聚指数。

(3)国际人才集聚影响因素多元回归模型。为进一步研究和界定影响国际人才集聚的关键因素，本文首先以式(2)国际人才集聚指数结果为依据，对36个样本城市进行系统聚类分析，研究不同类别城市的国际人才集聚指数影响因素。研究设定影响因素观测指标为自变量，不同类别城市国际人才集聚指数为因变量的多元回归分析模型。

Y=a0+a1X1+a2X2+a3X3+a4X4+…+anXn+δ

(3)

式(3)中，Y代表各类城市国际人才集聚指数，X1、X2、X3、X4…Xn分别代表国际人才集聚影响因素，a1、a2、 a3、a4…an为影响因素权重。式(3)回归结果将为本文进一步开展城市国际人才集聚模式研究提供基础数据。

3 国际人才集聚评价与政策分析

3.1 国际人才集聚指数测度与分析

本研究中国际人才集聚指数是指从人才规模、人才结构、人才效益等维度，对区域内国际人才集聚水平综合变动进行测度的相对数，由人才规模指数、人才结构指数和人才效益指数加权计算得到(见表3)。该指数作为定量测度指标，用于衡量多种影响因素作用下的城市人才政策实施效果。按式(1)计算方法测度的人才集聚指数显示(见表4)：中国城市国际人才集聚指数差距较大。结合表3指标权重值可以看出，国际人才规模和国际人才效益是拉开城市国际人才集聚水平差距的关键指标。

从表4可以看出，北京、上海两市国际人才集聚指数分别为0.73和0.77，国际人才集聚水平遥遥领先。该数据与两市作为全球城市的国际化发展水平相吻合。外籍人才、留学归国人才、本土高端国际化人才、全球500强企业高级管理和专业技术人才等指标值均在0.8以上，指标综合反映出两市国际人才总量大和高层次人才集聚占绝对优势两大特点。虽然国际人才技术创新和市场效益指标表现一般，但与人才规模、人才结构共同作用，基本展现出两市国际人才生态链雏形。分项看，北京在外资和港澳台企业高级与专业技术人员(指数为0.268)、PCT国际专利申请件数(0.361)等指标上亟待改善，服务贸易进出口额(0.47)等指标仍需提升，总体上看，北京的弱势为国际经济贸易领域的高端国际人才明显不足。上海的留学回国创业人数(0.333)、PCT国际专利申请件数(0.139)和技术市场合同成交额(0.209)等指标综合反映出上海技术创新能力不足的状况。

重庆、广州、深圳、南京、杭州、天津国际人才集聚水平大幅落后北京、上海，集聚指数分布区间为0.2～0.5。各项指标指数显示出该类城市的两大共同特征：一是城市具有集聚高层次和高端国际人才的良好基础，但与北京、上海相比，其集聚能力明显不足。外籍人才、海外归国人才、留学生、本土“六类”高端国际化人才等指标值分布在0.2～0.4区间；二是以国际经济贸易为依托集聚经营管理、生产服务、科技创新和技能型国际人才各有其长处和短板。全球500强企业国际经营管理人才、海外工程项目经营管理人才等指数分布于0.3～0.5区间，特别是高技能人才指数分布在0.4～0.9区间，表明此类城市在集聚经营管理和技能型国际人才方面有明显优势。此外，各城市专利申请数量指数分布于0.3～0.6区间，在服务贸易进出口额指标表现上，广州(1)、重庆(0.606)、杭州(0.533)、天津(0.65)指标值均超过北京(0.47)，证明该类城市在科技创新和高端生产服务行业对外经贸方面成绩优异。其中，深圳的“国际人才创新指数”(1)、“PCT国际专利申请件数”(1)指标值超越北京和上海，全国领先，表明深圳在国际人才创新环境和技术创新成果方面具有领导地位。重庆的“聘请外国专家人次”(1)、广州的“服务贸易进出口额”(1)、杭州的“外资和港澳台企业高级和专业技术人员”(1)、“海外工程项目经营管理和技术人员人数”(0.893)、天津的“海外工程项目经营管理和技术人员人数”(0.871)均在各自领域处于全国领先。

青岛、武汉、成都、苏州、西安等10个城市国际人才集聚指数分布在0.1～0.2区间，可以认为该指数区间城市国际人才集聚能力较弱。尽管大部分城市在“海外工程项目经营管理和技术人员数”(0.3～0.7)与“高技能人才数量”(0.2～0.5)两项指标上具有良好表现，而且济南和郑州在前一指标指数上处于全国领先(1、0.713)，但仅有单一领域国际人才局部集聚，与发挥国际人才集聚整体效益的目标相距甚远。合肥、大连、沈阳、昆明等18个城市的国际人才集聚指数低于0.1，国际人才规模、国际人才结构和国际人才效益少有指标表现良好，表明占我国主要城市半壁江山的18个城市国际人才资源仍然相对匮乏。

3.2 国际人才集聚影响因素分类

表4国际人才集聚指数测度结果显示，中国城市的同质化国际人才集聚政策效果大相径庭，测度结果显示，政策出台未充分考虑城市层次水平差异和国际人才集聚异质性影响因素。对36个城市开展聚类分析，有助于针对性地研究城市国际人才集聚影响因素。依据国际人才集聚指数(见表4)对36个城市进行系统聚类分析，结果见图2。

图2中的聚类分析结果显示，36个城市分为4类：序号1～2为第一类，包含北京和上海，序号3～5为第二类，包含重庆、深圳和广州，序号6～20与序号21～36分别为第三和第四类。其中，深圳、广州、重庆GDP规模在均在2万亿以上，鉴于经济总量、产业发展和国际人才集聚之间存在密切关联，本文将1～5即北京、上海、重庆、深圳、广州5个样本为归为同一类开展研究，其余分类与图2保持不变，新的划分方法将样本城市分为3类。

本文以回归分析方法分类研究影响各类城市国际人才集聚的关键因素。为满足回归分析对因子和样本数量关系的限定要求，分别以表2中的观测指标为自变量，以城市国际人才集聚指数为因变量，将89个因子逐一与三类城市的国际人才集聚指数进行277次回归分析，剔除不显著因素后，回归结果见表5。

表5回归结果显示，GDP、基础设施建设和医疗水平等6个因素对3类城市国际人才集聚均有显著影响，本文将这类因素命名为同类因素，表明任何类别城市的国际人才集聚都要建立在必要的基础上，但6个因素的显著性(P值)水平按三、二、一类城市顺序逐渐下降。同时，将影响不同类别城市的差异化因素命名为差别因素，以检验城市异质性人力资本“投入-过程-产出”价值链理论模型，并分析不同类别城市国际人才集聚政策差异化选择依据。

表4显示，3类城市差别因素泾渭分明，从指标显著性水平可以看出：第三类城市国际人才集聚的重要途径是营造公平、安全的社会治理环境，重点引进、培育港澳台和外资企业，以传统工商业产业集聚吸引国际人才集聚。可以看出，此类城市具有明显的外资传统工商业国际人才集聚特征。第二类城市通过改善营商环境和出台积极的国际人才吸引政策，打造国际人才创新创业平台，以推动新经济发展和集聚作为主要动能吸引国际人才集聚，表现出明显的高端生产性服务业国际人才集聚特征。同时，第二类城市的金融类相关指标反映出城市通过多种资金渠道甚至全球融资，满足城市快速发展和创新经济持续发展资金需求的特点。第一类城市特别是北京、上海，数量庞大的世界500强企业对集聚大量高端国际人才具有重要影响，对外交往活力指数、国际会议、博物馆数量等指标凸显了此类城市凭借全球城市品牌文化吸引国际人才集聚的特点。

3.3 中国城市差异化国际人才集聚政策分析

中国城市国际人才集聚指数存在显著差别，影响因素也各不相同，实证测度结果表明，中国城市国际人才集聚中的人力资本“投入-过程-产出”理论模型预设具有科学性和合理性。理论分析和实证结果综合反映出中国城市当前同质化国际人才吸引政策亟待调整与优化。

以城市异质性人力资本集聚和异质性经济增长要素投入相适应为出发点，表5实证分析结果表明：第三类城市所集聚的国际人才具有明显的外资传统工商企业人才特征，城市国际人才集聚政策应具有吸引、转化和激励外资传统工商企业国际人才的清晰导向及配套举措；第二类城市在专业化产业发展的利基之上，已步入全球价值链网络中的专业化分工道路[44]。这些城市因经济结构复杂性、经济总量和在全球价值链中的支配力而产生异质性、高度专业化的创新知识[45]，因而上述城市应围绕吸引、激励高端生产服务业国际人才的目标提供制度安排；第一类城市北京和上海，作为我国为数不多的全球城市代表，表现出依靠多样性包容、良好的社会治理、全球价值观等社会文化和制度因素[27]在内的品牌文化[26]集聚国际人才的显著特点。因此，第一类城市国际人才集聚政策应在前两类城市的基础上，在营造多样性和包容性国际人才文化氛围方面进行制度创新。

4 结语

(1) 中国城市国际人才集聚指数分化为3个层次，对应的国际人才特征具有显著区别。针对36个样本城市的实证研究表明，中国城市国际人才集聚呈现3个差距明显的层次。北京和上海国际人才集聚保持领先水平，两个城市国际人才具有总量大、类别多、层次高的总体特征，多类别国际人才基本构成了其国际人才生态链雏形。但北京的经济贸易类国际人才数量明显不足，上海的国际人才创新类指标指数亟待提升；重庆等6个城市国际人才集聚指数大幅下降，围绕国际经济贸易产业链集聚的国际人才关键路径凸显出其经营管理型和技能型的显著特征。深圳在国际人才创新方面领先全国，处于创新价值链高端水平；第三层次城市国际人才集聚能力较弱，国际人才集聚总体表现为规模小和结构单一特征，难以发挥国际人才集聚整体效应。其中，占我国主要城市半壁江山的18个城市鲜有指标表现良好，国际人才资源总体匮乏。

(2)影响国际人才集聚的差别因素分化明显，分别解释了中国各类城市国际人才集聚的关键动能。以国际人才集聚指数为标准，将36个城市划分为3个主要类别，各类城市多元回归分析结果显示：3类城市国际人才集聚均以GDP、基础设施建设和医疗水平等基础保障条件类共性因素为基础，共性因素的影响力按三、二、一类城市顺序逐渐下降。与共性因素不同，差别类因素在3类城市间分化明显：第三类城市国际人才集聚的关键影响因素是公平与安全的社会治理环境、外资传统工商企业和产业集聚；第二类城市的关键影响因素为积极的国际人才吸引政策、国际人才创新平台建设和高端生产性服务业发展；第一类城市的关键影响因素是世界500强企业集聚和全球城市品牌文化。

(3)与3类典型国际人才集聚特点相匹配，中国城市应制定差异化国际人才集聚政策。国际人才集聚政策应与城市异质性人力资源价值链保持交互平衡，第三类城市应注重制定与外资传统工商业相关的国际人才集聚政策；第二类城市应积极研究和制定高端生产性服务业国际人才集聚政策；第一类城市应制定以多元化和包容性全球城市品牌文化建设为导向的国际人才集聚政策。

(4)人力资本“投入-过程-产出”价值链理论模型检验结果和城市国际人才集聚实证研究结论，可为推进现有国际人才集聚理论研究提供新思路。本文以国际人才人力资本价值理论为指导构建相关模型，从国际人才集聚数量与质量差异化、城市国际人才集聚政策异质性两个主要构面，验证城市国际人才集聚研究中人力资本“投入-过程-产出”价值链模型的科学性与合理性，为后续横向扩展城市范围并进一步从机理上深入探索中国各类城市国际人才集聚层级和提升路径提供理论参考。

参考文献:

[1] WAYNE F CASCIO, JOHN W BOUDREAU.The search for global competence: from international HR to talent management[J].Journal of World Business ,2016(51):103-114.

[2] 王通讯.人才国际化论纲[C].引进国外智力研究论文选编(2007—2009年),2009.

[3] GAWC.GaWC city link classification 2018 [EB/OL].https://www.lboro.ac.uk/gawc/world2018link.html.

[4] CHARLIE KARLSSON, BÖRJE JOHANSSON,ROGER R STOUGH.Human capital, talent and regional growth[J].CESIS Electronic Working Paper Series Paper, 2009(191).

[5] FRÉDéRIC DOCQUIER,JOEL MACHADO.Global competition for attracting talents and the world economy[J].The World Economy ,2016,20 (3):238-258.

[6] 马飒.生产要素国际流动: 规律、动因与影响[J],世界经济研究,2014(1):3-9.

[7] 丁进，人才概念的发展和“国际化人才”的定义[C].中国领导人才的开发与管理——2010领导人才论坛暨第二届中国党政与国企领导人才素质标准与开发战略研讨会论文选集，2010:202-205.

[8] 左祎琦.国际化人才的内涵与界定[J].人力资源管理，2017(10):15-16.

[9] MMF.2018年全球实力城市指数报告[EB/OL].http://www.sohu.com/a/272502230_263856, 2018-11-01.

[10] 姚凯，寸守栋.区域辐射中心人才人才集聚指数与辐射力关系研究[J].经济理论与经济管理，2019(6):16-26.

[11] 李光全,倪鹏飞.如何提升国际人才竞争力[J].中国人才，2014(7):56-57.

[12] PUGA, DIEGO.The rise and fall of regional inequalities[J].European Economic Review,1999(43):303-334.

[13] LUCAS R E.On the mechanics of economic development[J].Journal of Monetary Economics , 1988(22): 3-42.

[14] 王耀辉.中国区域国际人才竞争力报告(2017)[M].北京：社会科学文献出版社，2017.

[15] 赵永乐.现代人才规划技术[M].上海：上海交通大学出版社，1999.

[16] 于宏源,周亦奇.城市对外交往活力指数的初步构建[J].国际观察，2015(4):119-131.

[17] 王通讯.人才绿皮书——中国人才集聚报告(2014)[R].中国人才科学研究院，2014：2.

[18] HENDERSON J, IOANNIDIS Y.Aspects of growth in a system of cities[J].Journal of Urban Economics, 1981(10): 117-139.

[19] 张信东，吴静．海归高管能促进企业技术创新吗[J].科学学与科学技术管理，2016(1):115-128．

[20] 牛雄鹰，李春浩，张芮.国际人才流入、人力资本对创新效率的影响：基于随机前沿模型的研究[J].人口与经济,2018(6):12-22.

[21] HUNT J, GAUTHIER-LOISELLE M.How does immigration boost innovation[J].American Economic Journal: Macroeconomics,2010,2(2):31-56.

[22] CARR SC, INKSON K,THORN K.From global careers to talent flow: reinterpreting brain drain[J].Journal of World Business, 2005,40 (4):386-398.

[23] AFRICAN BUSINESS.African brain drain increasing[J].AfricanBusiness, 2000(255): 8.

[24] STUART C.CARR, KERR INKSON, KAYE THORN.From global careers to talent flow: reinterpreting brain drain[J].Journal of World Business ,2005(40):386-398.

[25] SARI SILVANTO,JASON RYAN,YVONNE MCNULTY.An empirical study of nation branding for attracting internationally mobile skilled professionals[J].Career Development International,2015,20(3):238-258.

[26] AKRAM AL ARISS, YUSUF SIDANI.Comparative international human resource management: future research directions[J].Human Resource Management Review,2016(26):352-358.

[27] CHANG P.Brain drain in East Asia[J].Studies in Comparative International Development, 1992(27): 3.

[28] 王全刚、赵永乐.全球高端人才流动和集聚的影响因素研究[J].科学管理研究，2017(1):91-94.

[29] 高子平.大数据时代的国际人才柔性集聚：机理与模型[J].中国人事科学，2018(4)：57-66.

[30] 西奥多·舒尔茨.对人进行投资[M].吴朱华,译.北京：商务印书馆，2017.

[31] 王秀丽, 张昭俊.基于价值运动分析的人力资本核算研究[J].财经问题研究,2005(11):77-80.

[32] AGUINIS H, O'BOYLE E J R.Star performers in twenty-first century organizations[J].Personnel Psychology, 2014(67): 313-350.

[33] WINTER S G，SZULANSKI G.Replication as strategy[J].Organization science, 2001, 6(12): 730-743.

[34] 李宇,芮明杰,陈帅.论有意识的知识溢出对产业集群创新绩效的促进机制——基于集群衍生的视角[J].复旦学报(社会科学版), 2019(3):141-154.

[35] 颜爱民.人力资源生态系统刍论[J].中南大学学报(社会科学版)，2006,12(1):67-71.

[36] 唐德章.人才生态系统的动态平衡及政策措施[J].生态经济，1990(12):31-35.

[37] 王金营.区域人力资本积累和开发机制研究[M].北京：人民出版社，2013.

[38] 张超.经济体制转型与人力资本积累关系的实证分析[J].经济研究，2007(12):59-71.

[39] 商华，王苏懿.价值链视角下企业人才生态系统评价研究[J].科研管理，2017(1):153-160.

[40] 宋英华.企业知识价值链及其管理研究[D].武汉:武汉理工大学,2005.

[41] 欧阳峣，刘智.发展中大国人力资本综合优势与经济增长——基于异质性与适应性视角的研究[J].中国工业经济，2010(11):26-35.

[42] 李瑞.高级科学人才集聚成长的时空格局演化及其驱动机制——基于中国科学院院士的典型分析[J].地理科学进展，2013(7):1123-1138.

[43] 徐茜，张体勤.基于城市环境的人才集聚研究[J].中国人口·资源与环境，2010(9):171-174.

[44] 倪鹏飞.全球城市竞争力报告(2011—2012)——城市：金融海啸中谁主沉浮[M].北京：社会科学文献出版社，2012.

[45] TUROK.The distinctive city: pitfalls in the pursuit of differential advantage[J].Urban Studies, 2009(41)： 13-30.

(责任编辑：张 悦)