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user: 5. 实证结果与分析 (一) 人才集聚现状分析 从表2可以看出，用绝对指标和相对指标对人才集聚衡量的结果具有较大的差异，但两种相对指标衡量得到的结果差异较小。从科研人员总数量来看，2011~2016年，北京的人才集聚程度远远领先于其他城市，但相对指标上看，北京的人才区位熵和科研人员比重排在了大庆之后，这可能由于衡量人才集聚的指标包括了地质勘查的从业人员，而大庆采矿业发达吸引了大量人员所致。上海的科研人员总数量居全国第二，但人才区位熵和科研人员比重却并未居于前列。广州的科研人员总数第三，人才区位熵和科研人员比重均排第九，说明人才质量较好。西安、长沙的三类指标排名一致，分别处于第四位和第十五位。成都、重庆、天津、武汉、深圳、南京这些城市仅在人才数量上具有优势，在人才质量上并不具有竞争力。 Table 2 The ranking of the average value of talent agglomeration in each city over the year 城市 科研人员数量(人) 城市 人才区位熵 城市 科研人员比重 1 北京市 587317 大庆市 4.12 大庆市 8.94% 2 上海市 197601 北京市 3.62 北京市 7.87% 3 广州市 129806 绵阳市 3.22 绵阳市 6.99% 4 西安市 120162 西安市 2.98 西安市 6.47% 5 成都市 119559 呼和浩特市 2.21 呼和浩特市 4.80% 6 天津市 96424 西宁市 2.19 西宁市 4.75% 7 杭州市 94898 毕节市 2.11 毕节市 4.58% 8 重庆市 87218 沈阳市 1.99 沈阳市 4.31% 9 深圳市 75572 广州市 1.84 广州市 4.02% 10 武汉市 69183 保定市 1.81 保定市 3.94% 11 南京市 66815 张掖市 1.77 张掖市 3.84% 12 沈阳市 59109 长春市 1.75 洛阳市 3.80% 13 郑州市 50061 洛阳市 1.75 长春市 3.79% 14 长沙市 47766 长沙市 1.74 长沙市 3.77% 15 大庆市 47593 丹东市 1.73 丹东市 3.75% 表2. 各城市历年人才集聚均值排序 (二) 基准回归结果分析 由于各城市每年的废水排放量、医院和卫生院床位数、高等学校数变化不大，因此本文未采用固定效应模型而是采用了普通最小二乘法进行回归估计。从表3可以看出，三个方程的回归结果基本一致，说明结论比较可靠。对于方程(1)，X1的系数为正，且在1%的水平上显著，这说明房价对人才集聚的影响为正，即价值效应大于成本效应导致了总效应为正。X2的系数为负，在1%的水平上显著，这说明环境污染对人才集聚具有负向的影响。X3的系数为正，在1%的水平上显著，这说明高等教育资源越丰富，越能吸引人才的集聚。X4的系数为正，在5%的水平上显著，这说明交通便利对人才集聚具有正向的影响。X5的系数为正，且在1%的水平上显著，说明医疗保障能够促进人才集聚。对于方程(2)，系数的符号和显著性与方程(1)并无太大的差异，只有X4不显著。对于方程(3)，系数的符号和显著性与方程(1)无较大变化。所有变量回归系数的符号均符合预期。 Table 3 ols regression result (1) (2) (3) Y1 Y2 Y3 X1 4.5737 *** 0.0000 ** 0.0000 ** (0.232) (0.000) (0.000) X2 −102.5968 *** −0.0020 *** −0.0000 *** (22.085) (0.000) (0.000) X3 672.6988 *** 0.0065 *** 0.0001 *** (107.959) (0.002) (0.000) X4 159.2340 ** 0.0014 0.0001 ** (67.923) (0.001) (0.000) X5 1530.0322 *** 0.0888 *** 0.0019 *** (492.938) (0.007) (0.000) _cons −27416.9649 *** 0.4473 *** 0.0090 *** (2733.946) (0.040) (0.001) N 1632 1632 1632 adj. R 2 0.358 0.244 0.248 F 183.0670 106.0826 108.6805 表3. ols回归结果 (三) 夏普利值法分解结果 本文借鉴Shorrocks提出的夏普利值分解框架计算各变量对区域人才集聚差距的贡献，以房价为例说明该方法的计算过程：首先，将所有变量的实际值代入人才集聚决定方程(后文仅考察Y1)，根据实证检验阶段拟合的系数的得到一个因变量人才集聚Y1的估计值，记为Y1 0 ，其差异指标记为GY1 0 ；然后将房价的样本取均值，将该平均值和其他变量的样本实际值一起代入人才集聚差异决定模型计算出人才集聚的另一估计值，记为Y1 X 1 ，其差异指标记为GY1 X 1 ；进而根据GY1 0 与GY1 X 1 之间的差解释房价对于地区人才集聚差距的贡献，贡献率即为(GY1 0 − GY1 X 1 )/GY1 0 。按照同样的方法，可以得到其他影响因素的贡献值。 夏普利值分解方法适合于多种差异度量的指标，本文选择了基尼系数(Gini)。基尼系数的计算采用刘颖等 [ 18 ] 的协方差法： G i n i = 2 cov ( y i ， i ) E ( y ) * N 其中，i为变量y按数值从小到大排列的序号，最小的赋值为i = 1，最大的赋值为i = N，E(y)为变量y的均值，N为变量y的样本数。 具体的分解结果如表4。 Table 4 The Sharpley value decomposition based on the talent accumulation equatio 2011 2012 2013 2014 2015 2016 房价 49.83% 49.76% 47.03% 47.94% 52.35% 56.02% 环境污染 −4.26% −3.71% −3.71% −3.50% −2.76% 1.33% 高等教育资源 18.53% 18.43% 21.48% 19.33% 17.50% 13.93% 交通便利 7.78% 7.93% 7.65% 8.71% 7.66% 6.00% 医疗保障 −75.38% −85.00% −63.35% −78.79% −69.72% −54.75% 表4. 基于人才集聚方程的夏普利值分解 数据来源：中国城市统计年鉴、中房网，经笔者计算整理得到。 在所有的决定因素中，房价对地区人才集聚的差距贡献最大，在6年持续处于第一位，解释了50%左右的地区人才集聚的差距，说明房价的不平等显著地增加了人才集聚的不平衡。从趋势上看，贡献度由2011年的49.83%上升至2016年的56.02%，说明房价的不平等对人才集聚的决定作用越来越强。 高等教育资源对地区人才集聚的差距贡献排在第二位，年均贡献率为18.2%，这说明高等教育资源的不平等增加了人才集聚的不平衡。从趋势上看，贡献度由2011年的18.53%上升至2013年的21.48%，随后下降至2016年的13.93%。这可能是由于地方政府普遍加大了对教育的投资，使各地的高等教育资源有所增加，在地区人才集聚差距中的作用被削弱。 交通便利对地区人才集聚的差距贡献排在第三位，年均贡献率为7.62%，这说明交通便利的不平衡对加剧人才集聚的不平衡存在一定的作用。从趋势上看，贡献度由2011年的7.78%上升至2014年的8.71%，随后下降到2016年的6.99%。这可能是由于地方政府对基础设施投资增加所致。 环境污染和医疗保障的贡献值基本为负，这说明2011~2016年间，环境污染和医疗保障的不平衡没有对人才集聚的不平衡发挥主要作用。但值得注意的是，环境污染的贡献值从2015年的−2.76%变为2016年的1.33%，从正变为负。这说明未来的环境污染可能对地区间人才集聚差距产生显著贡献。而医疗保障的贡献值也呈现出从负值逐渐转为正值的趋势。