陳淑云 李琪

摘要：為了打破戶籍制度束縛下的人才流動(dòng)障礙，增強(qiáng)城市競(jìng)爭(zhēng)力和發(fā)展活力，全國(guó)各地相繼實(shí)施了多樣化的人才激勵(lì)政策。結(jié)合2010—2019年全國(guó)199個(gè)地級(jí)市的流動(dòng)人口數(shù)據(jù)，采用多期雙重差分和傾向得分匹配法來(lái)考察人才政策對(duì)流動(dòng)人口落戶決策的影響，發(fā)現(xiàn)城市出臺(tái)人才政策在短期內(nèi)會(huì)明顯增強(qiáng)流動(dòng)人口的落戶意愿，而購(gòu)房補(bǔ)貼和創(chuàng)業(yè)補(bǔ)貼等政策對(duì)流動(dòng)人口的吸引力更大;出臺(tái)過(guò)兩次以上人才政策和出臺(tái)過(guò)人才專項(xiàng)計(jì)劃的城市吸引力更強(qiáng)。從不同等級(jí)、不同區(qū)域的城市比較來(lái)看，人才政策對(duì)二線城市和東、中部地區(qū)城市的影響更為明顯，對(duì)一線城市的作用反而不明顯。整體而言，人才政策對(duì)東、中、西部地區(qū)流動(dòng)人口的落戶決策均具有明顯的正效應(yīng)，為了克服人才政策趨同化的弊端，要因城制宜，因城施策，找準(zhǔn)城市的產(chǎn)業(yè)特色和發(fā)展定位，提高人才與城市發(fā)展的契合度，實(shí)現(xiàn)人才政策效用的最大化目標(biāo)。

關(guān)鍵詞：城市競(jìng)爭(zhēng)力;戶籍制度;人才政策;流動(dòng)人口

基金項(xiàng)目：教育部哲學(xué)社會(huì)科學(xué)研究重大課題攻關(guān)項(xiàng)目“建立健全住房基礎(chǔ)性制度和房地產(chǎn)市場(chǎng)平穩(wěn)健康發(fā)展長(zhǎng)效機(jī)制研究”（19JZD012）

中圖分類號(hào)：F241 ? ?文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A ? ?文章編號(hào)：1003-854X（2022）05-0032-11

一、引言

中華人民共和國(guó)戶籍制度是對(duì)中國(guó)公民實(shí)施的以戶口為單位的戶籍管理制度。1958年，新中國(guó)建立了二元戶籍制度，將戶口嚴(yán)格劃分為“農(nóng)業(yè)”戶口和“非農(nóng)業(yè)”戶口。在二元戶籍制度背景下，戶籍遷移受到嚴(yán)格的行政控制。1998年，中央政府實(shí)行戶籍制度改革，明確了嚴(yán)格控制大城市、合理發(fā)展中小城市的改革目標(biāo)，意圖放寬對(duì)人口流動(dòng)的限制①。改革期間，農(nóng)民工雖可以不用遷移戶口生活在異地城市，但仍因“外地人”的身份遭受到各種社會(huì)歧視②。2014年，國(guó)務(wù)院頒布《關(guān)于進(jìn)一步推進(jìn)戶籍制度改革的意見(jiàn)》，廢除了二元戶籍制度，實(shí)行統(tǒng)一的城鄉(xiāng)戶籍登記制度。該舉措盡管降低了各城市的落戶門檻，但現(xiàn)實(shí)的就業(yè)體制仍將本地戶口作為首要條件，同時(shí)資源按城市行政等級(jí)分配，一線城市和省會(huì)城市掌握著最多的資源和最好的福利，造成了城市層級(jí)的嚴(yán)重分化③。其直接后果是一線城市對(duì)人口的吸引力具有絕對(duì)的先天優(yōu)勢(shì)，二、三線城市落戶門檻逐步趨于一致，難以在同質(zhì)化競(jìng)爭(zhēng)中吸引到人才。

長(zhǎng)期以來(lái)，二、三線城市都面臨著人才競(jìng)爭(zhēng)力不足的困境，在此背景下如何搶人才、如何安置各類人才成為城市未來(lái)發(fā)展的關(guān)鍵所在。2016年中共中央印發(fā)《關(guān)于深化人才發(fā)展體制改革的意見(jiàn)》，號(hào)召各地政府打破人才流動(dòng)障礙，實(shí)施積極有效的人才引進(jìn)戰(zhàn)略。自此，各城市相繼召開(kāi)人才招聘會(huì)議，新一線和二線城市搶先公開(kāi)人才引進(jìn)目標(biāo)，引起了社會(huì)廣泛關(guān)注，被稱為“搶人大戰(zhàn)”④。隨著“搶人大戰(zhàn)”的持續(xù)爆發(fā)，各地人才凈流入、戶籍凈遷入等指標(biāo)開(kāi)始出現(xiàn)分化，學(xué)術(shù)界也從不同視角對(duì)此展開(kāi)探討。部分學(xué)者分別從住宅市場(chǎng)、企業(yè)創(chuàng)新、高層次人才、城市發(fā)展等維度分析人才政策的影響效果，但目前關(guān)于人才政策的實(shí)證研究較少，代表性成果有：廖諾等（2016）以1982—2013年北京、上海、廣州的數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，利用擴(kuò)展柯布—道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)計(jì)算了人才集聚對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)率⑤;劉旭陽(yáng)和金牛（2019）利用2017年流動(dòng)人口微觀數(shù)據(jù)分析了“搶人大戰(zhàn)”對(duì)青年流動(dòng)人才的影響⑥;張虹（2020）利用差分GMM模型實(shí)證研究了“搶人大戰(zhàn)”對(duì)勞動(dòng)力遷移決策的影響，結(jié)果表明城市特征和戶籍制度共同對(duì)勞動(dòng)力的遷移形成作用效果⑦。

上述文獻(xiàn)聚焦人才政策對(duì)各領(lǐng)域的影響效果和人才政策的評(píng)估體系構(gòu)建，為本文探討人才政策對(duì)流動(dòng)人口落戶決策的影響提供了幫助，但也存在一定的缺陷。首先，大部分文獻(xiàn)只是定性分析了人才政策的實(shí)施效果和優(yōu)化前景，缺少人才政策對(duì)流動(dòng)人口影響程度的精準(zhǔn)測(cè)度;其次，沒(méi)有考慮到人才政策的程序復(fù)雜，涉及多項(xiàng)具體措施，每項(xiàng)措施都可能會(huì)不同程度地影響流動(dòng)人口的落戶決策;最后，沒(méi)有考慮不同類型和區(qū)域的城市在措施的設(shè)計(jì)上可能不同，進(jìn)而對(duì)外來(lái)勞動(dòng)力的吸引程度也存在差異。

本文利用2010—2019年199個(gè)地級(jí)市的戶籍凈遷移人口數(shù)據(jù)和多期雙重差分模型研究了人才政策對(duì)流動(dòng)人口落戶決策的影響，并輔以替換解釋變量法和傾向得分匹配法給出穩(wěn)健性檢驗(yàn)。實(shí)證結(jié)果表明，人才政策的實(shí)施能夠幫助城市吸引流動(dòng)人口落戶;政策制定越完善，對(duì)戶籍流動(dòng)人口的吸引作用越明顯;購(gòu)房補(bǔ)貼和創(chuàng)業(yè)補(bǔ)貼對(duì)勞動(dòng)力的吸引力大于生活補(bǔ)貼。此外，我們針對(duì)城市層面進(jìn)行了異質(zhì)性分析，發(fā)現(xiàn)人才政策的正效應(yīng)對(duì)于資源稟賦不同的城市存在差異。與已有文獻(xiàn)相比，本文的邊際貢獻(xiàn)在于：第一，突破了戶籍凈遷移人口數(shù)據(jù)缺失的限制，將流動(dòng)人口分為戶籍流動(dòng)人口和非戶籍流動(dòng)人口進(jìn)行比較研究;第二，將樣本時(shí)間拉長(zhǎng)至2010—2019年，基本覆蓋了人才政策實(shí)施的時(shí)間節(jié)點(diǎn)，有助于分析人才政策的時(shí)效性;第三，將人才政策的具體措施劃分為購(gòu)房補(bǔ)貼、生活補(bǔ)貼和創(chuàng)業(yè)補(bǔ)貼，實(shí)證分析每項(xiàng)措施的實(shí)施效果。

二、經(jīng)典事實(shí)與理論假設(shè)

2003年，由于全國(guó)范圍內(nèi)均出現(xiàn)了勞動(dòng)力短缺現(xiàn)象，中共中央于該年12月召開(kāi)了新中國(guó)成立以來(lái)的第一次人才工作會(huì)議，會(huì)議將實(shí)施人才強(qiáng)國(guó)戰(zhàn)略作為本階段的根本任務(wù)。2010年6月，中共中央、國(guó)務(wù)院印發(fā)了《國(guó)家中長(zhǎng)期人才發(fā)展規(guī)劃綱要（2010—2020年）》，這是新中國(guó)成立以來(lái)的第一個(gè)中長(zhǎng)期人才發(fā)展規(guī)劃，對(duì)于我國(guó)的人才培養(yǎng)工作具有重要的指導(dǎo)意義，自此逐步有城市把人才落戶政策當(dāng)作穩(wěn)定勞動(dòng)力供給的有效手段。圖1展示了2010—2019年出臺(tái)人才政策的文件數(shù)量分布情況。數(shù)據(jù)顯示，2010—2019年，全國(guó)共出臺(tái)了超200份人才政策文件，每年頒布人才政策文件的數(shù)量呈不斷上升趨勢(shì);其中，2016年、2017年和2018年是人才政策出臺(tái)的高峰期，正好也是“搶人大戰(zhàn)”的爆發(fā)期。一方面，在經(jīng)濟(jì)發(fā)展階段，勞動(dòng)力主要從農(nóng)村流向城市，人口集聚導(dǎo)致城市規(guī)模增長(zhǎng)的同時(shí)，也提升了城市生產(chǎn)率，進(jìn)而提升了人均GDP和人均可支配收入，加速了城鎮(zhèn)化的形成。另一方面，人才政策改革打破了傳統(tǒng)戶籍制度的壁壘，為外來(lái)勞動(dòng)力在大城市落戶提供保障，顯著增強(qiáng)了引進(jìn)人才的歸屬感與幸福感，進(jìn)一步優(yōu)化了城市的層級(jí)體系?；谏鲜鍪聦?shí)，本文提出以下假設(shè)。

假設(shè)1：城市出臺(tái)人才政策對(duì)戶籍流動(dòng)人口的落戶決策有顯著的正效應(yīng);對(duì)于非戶籍流動(dòng)人口，人才政策沒(méi)有明顯影響。

圖1 ?2010—2019年出臺(tái)人才政策的文件數(shù)量分布

為了更全面地評(píng)估政策的效力與效果，許多學(xué)者對(duì)政策文件進(jìn)行了多維度的量化解析。李燕萍等（2019）和陳新明等（2020）基于共詞分析法、三維評(píng)估模型法將人才政策量化為資金補(bǔ)助類、生活配套類和發(fā)展保障類，采用德?tīng)柗品ㄓ?jì)算了不同政策工具的效力強(qiáng)度，發(fā)現(xiàn)資金補(bǔ)助類的均值效力最大，其中，創(chuàng)業(yè)資助和買房資助在資金補(bǔ)助中的關(guān)注度最高⑧;陳新明還注意到部分二、三線城市會(huì)出臺(tái)帶有城市專屬色彩的綜合性人才計(jì)劃，這些專項(xiàng)計(jì)劃的出臺(tái)極大地增強(qiáng)了城市特色產(chǎn)業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)力，同時(shí)為引進(jìn)人才提供了良好的發(fā)展前景⑨。綜合上述分析，本文提出以下兩個(gè)假設(shè)。

假設(shè)2：人才政策中涉及創(chuàng)業(yè)資助和買房資助的內(nèi)容更能吸引流動(dòng)人口落戶。

假設(shè)3：實(shí)施具有城市特色的人才政策更能吸引流動(dòng)人口落戶。

人才政策改革從興起至爆發(fā)的過(guò)程中，各級(jí)別、各區(qū)域城市呈集中發(fā)力態(tài)勢(shì)，但具體情況也存在一定差異。圖2展示了2010—2019年出臺(tái)人才政策的城市占比。從地理位置看，東、中、西、東北地區(qū)的城市占比逐漸下降;從城市等級(jí)看，一線和二線城市占比最多，三線次之，四線和五線城市占比較少。東部城市和一、二線城市占比較多的原因在于：一方面，由于產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)，第三產(chǎn)業(yè)發(fā)展比工業(yè)更需要集聚，所以在城市化發(fā)展中后期人口主要向大城市和中心城市靠攏;另一方面，東部城市和一、二線城市的發(fā)展要依賴資本與產(chǎn)業(yè)，因此更需提高城市的人才競(jìng)爭(zhēng)力;上述兩個(gè)方面導(dǎo)致東部城市和一、二線城市人口規(guī)模增大的同時(shí)經(jīng)濟(jì)也在高速發(fā)展。

圖2 ?2010—2019年出臺(tái)人才政策的城市占比

圖3 ?2010—2019年不同等級(jí)城市的戶籍凈遷移率

同時(shí)，我們還關(guān)注到不同等級(jí)和不同區(qū)域城市的流動(dòng)人口遷移特征。圖3展示了不同級(jí)別城市的戶籍凈遷移率⑩：一線城市遙遙領(lǐng)先于其他級(jí)別城市，二線城市自2015年后開(kāi)始逐步縮小與一線城市的差距，三、四、五線城市的人口增長(zhǎng)面臨停滯甚至凈遷出?；趫D2和圖3的分析，本文提出以下假設(shè)。

假設(shè)4：人才政策對(duì)戶籍流動(dòng)人口的落戶決策因城市等級(jí)不同而存在差異。

假設(shè)5：人才政策對(duì)戶籍流動(dòng)人口的落戶決策因城市區(qū)域不同而存在差異。

圖4展示了戶籍凈遷移人口的空間分布：2010—2019年全國(guó)199個(gè)樣本城市中共有52個(gè)戶籍人口凈遷入城市，占比26%;147個(gè)戶籍人口凈遷出城市，占比74%。從地理位置看，東部地區(qū)60個(gè)城市中有29個(gè)為人口凈遷入城市，占比48%;中部和西部地區(qū)人口凈遷入城市占比相近，中部為17%、西部為18%;東北人口凈遷入城市占比最少，僅為11%。人口凈遷入城市多數(shù)位于東部沿海地區(qū)，京津冀、長(zhǎng)三角等城市群是人口遷入的主要區(qū)域，東北和長(zhǎng)江中上游是人口遷出的主要區(qū)域。除此之外，省會(huì)城市是各省人口遷入的熱門城市。

圖4 ?2010—2019年戶籍凈遷移人口的空間分布

三、數(shù)據(jù)、變量說(shuō)明與模型設(shè)定

（一）數(shù)據(jù)與變量說(shuō)明

為了檢驗(yàn)人才政策是否顯著地影響了流動(dòng)人口的落戶決策，以及這種影響對(duì)于不同等級(jí)、不同區(qū)域城市的差異，本文選取了全國(guó)199個(gè)城市作為研究對(duì)象，時(shí)間跨度為2010—2019年，這10年基本涵蓋了人才政策頒布的時(shí)間節(jié)點(diǎn)。本文的年末戶籍人口、人均GDP、平均工資、失業(yè)率、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、房?jī)r(jià)、基礎(chǔ)教育、醫(yī)療、互聯(lián)網(wǎng)使用人數(shù)等數(shù)據(jù)來(lái)自2011—2020年《中國(guó)城市統(tǒng)計(jì)年鑒》和Wind 數(shù)據(jù)庫(kù);暫住遷移人口、常住遷移人口數(shù)據(jù)來(lái)自2010—2019年《中國(guó)城市建設(shè)統(tǒng)計(jì)年鑒》。

1. 被解釋變量：戶籍凈遷移人口。在可公開(kāi)獲得的數(shù)據(jù)體系中，流動(dòng)人口遷移數(shù)據(jù)僅停留在省級(jí)層面，并未涉及到城市層面，該層面的戶籍遷移數(shù)據(jù)更無(wú)法得到，這也導(dǎo)致了相關(guān)領(lǐng)域的研究不足。本文借鑒劉濤等（2021）的方法{11}，基于現(xiàn)有公開(kāi)數(shù)據(jù)對(duì)各地戶籍遷移狀況進(jìn)行估算?？紤]到戶籍人口增長(zhǎng)分為自然增長(zhǎng)和遷移增長(zhǎng)，故通過(guò)戶籍總增量與戶籍自然增量的差值估算戶籍凈遷移人口。其中，戶籍總增量由本年度與上一年度年末戶籍人口差值估算，戶籍自然增量由年平均人口與人口自然增長(zhǎng)率的乘積估算。利用此方法可以計(jì)算全國(guó)199個(gè)地級(jí)市2010—2019年每年戶籍凈遷移人口。此外，本文引入暫住遷移人口和常住遷移人口作為另外的被解釋變量對(duì)比檢驗(yàn)人才政策是否會(huì)對(duì)非戶籍遷移人口和總遷移人口產(chǎn)生影響。在穩(wěn)健性檢驗(yàn)中將戶籍凈遷移率、戶籍總遷移人口、戶籍總遷移率作為戶籍凈遷移人口的替代變量進(jìn)行敏感性分析，結(jié)果保持不變。

2. 解釋變量：人才政策。本文研究人才政策對(duì)流動(dòng)人口落戶決策的影響，采用各地在規(guī)定時(shí)間內(nèi)是否出臺(tái)人才政策作為測(cè)量指標(biāo)。借鑒劉春林和田玲（2021）的研究{12}，運(yùn)用關(guān)鍵詞檢索的方法搜索各地政府網(wǎng)站及媒體報(bào)道信息，具體以“人才引進(jìn)”“人才落戶”“人才補(bǔ)貼”“英才計(jì)劃”“創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)”“千人計(jì)劃”“萬(wàn)人計(jì)劃”等為關(guān)鍵詞進(jìn)行搜索，以此確定屬于人才政策的信息。為了保證變量的準(zhǔn)確性，我們對(duì)搜集的信息進(jìn)行了人工校對(duì)，最終生成5個(gè)相關(guān)的人才政策變量：人才政策、人才加碼、住房補(bǔ)貼、生活補(bǔ)貼和創(chuàng)業(yè)補(bǔ)貼。如果城市 i 在 t時(shí)期出臺(tái)了人才政策，人才政策變量定義為1，否則為0;如果出臺(tái)的人才政策中包含住房補(bǔ)貼，住房補(bǔ)貼變量定義為1，否則為0;如果包含生活補(bǔ)貼，生活補(bǔ)貼變量定義為1，否則為0;如果包含創(chuàng)業(yè)補(bǔ)貼，創(chuàng)業(yè)補(bǔ)貼變量定義為1，否則為0。如果城市 i 在t時(shí)期內(nèi)已經(jīng)頒布一次人才政策的基礎(chǔ)上又出臺(tái)了新的人才政策，人才加碼變量定義為1，否則為0。

3. 控制變量。本文選取的其余控制變量主要是反映城市特征的變量，包括人口、人均GDP、平均工資、失業(yè)率、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、房?jī)r(jià)、基礎(chǔ)教育、醫(yī)療和互聯(lián)網(wǎng)。借鑒夏怡然和陸銘（2015）的研究，用生均小學(xué)教師數(shù)和生均中學(xué)教師數(shù)衡量城市的基礎(chǔ)教育水平，用人均醫(yī)院、人均醫(yī)生和人均病床數(shù)衡量城市的醫(yī)療水平{13}。由于基礎(chǔ)教育和醫(yī)療各自包含的變量之間存在較強(qiáng)的相關(guān)性，直接放入模型中會(huì)產(chǎn)生多重共線性問(wèn)題，本文利用主成分分析法分別將基礎(chǔ)教育和醫(yī)療的第一主成分得分值作為變量代表放入模型。各變量的具體定義見(jiàn)表1。

表2報(bào)告了本文全部變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果，Panel A是全樣本的描述性統(tǒng)計(jì);Panel B按城市是否出臺(tái)了人才政策進(jìn)行分組，報(bào)告了出臺(tái)人才政策組和未出臺(tái)人才政策組的組間差異。結(jié)果表明未出臺(tái)人才政策組的戶籍凈遷移人口均值在1% 水平上顯著低于出臺(tái)人才政策組;暫住遷移人口、常住遷移人口、戶籍凈遷移率、戶籍總遷移人口、戶籍總遷移率均與戶籍凈遷移人口的結(jié)果相同。因此，該檢驗(yàn)初步驗(yàn)證了人才政策對(duì)流動(dòng)人口在流入城市落戶的促進(jìn)作用。

（二）模型設(shè)定

是否實(shí)施人才政策可以視為借助于外生市場(chǎng)形成的準(zhǔn)自然實(shí)驗(yàn)，雙重差分法（DID）能夠準(zhǔn)確地識(shí)別出變量間的因果關(guān)系，因此可以用來(lái)分析人才政策對(duì)各地人口遷移的影響。傳統(tǒng)DID模型假定處理組所有個(gè)體受到政策沖擊的時(shí)點(diǎn)一致，而本文研究的人才政策具有明顯的城市特征，政策頒布的時(shí)點(diǎn)各不相同，需要考慮個(gè)體處理期時(shí)點(diǎn)并不完全一致的情況。因此，本文參考Beck等人（2010）的研究{14}，采用多期雙重差分法，確保每個(gè)處理組的交互項(xiàng)在數(shù)據(jù)顯示中的差異性，測(cè)算人才政策對(duì)各地人口遷移影響的平均處理效應(yīng)。綜合上述分析，本文采用加入了個(gè)體和時(shí)間固定效應(yīng)的多期雙重差分模型，模型設(shè)定如下：

（1）式中，Migrationi，t為被解釋變量，在不同的回歸中分別表示城市i在t時(shí)期的戶籍凈遷移人口、暫住遷移人口、常住遷移人口、戶籍凈遷移率、戶籍總遷移人口和戶籍總遷移率。下標(biāo) i 和t分別代表不同的城市和年份，talentsi×posti，t為處理變量，代表城市i在t時(shí)期實(shí)施人才政策的情況，交乘項(xiàng)的系數(shù)β是本文重點(diǎn)關(guān)注的整體平均處理效應(yīng)。若城市i在t時(shí)期出臺(tái)了人才政策，代表此時(shí)進(jìn)入處理期，取值為1，否則為0。Xi，t代表控制變量集合，μi和λt代表城市固定效應(yīng)與時(shí)間效應(yīng)，εi，t表示隨機(jī)誤差項(xiàng)。此外，（1）式中的交乘項(xiàng) talentsi×posti，t可用城市i在t期接受處理的虛擬變量Di，t代替。因此（1）式等價(jià)于（2）式：

四、實(shí)證分析

（一）基本回歸結(jié)果

表3報(bào)告了人才政策等城市特征影響人口遷移的回歸結(jié)果?；貧w1—回歸4的被解釋變量為戶籍凈遷移人口，回歸5的被解釋變量為暫住遷移人口，回歸6的被解釋變量為常住遷移人口?；貧w1僅考慮城市出臺(tái)人才政策對(duì)戶籍凈遷移人口的作用，人才政策變量的系數(shù)為正，且在1% 的水平上顯著，表明出臺(tái)了人才政策的城市對(duì)想要進(jìn)行戶口遷移的流動(dòng)人口更具有吸引力，這與各地出臺(tái)的人才政策文件中幾乎都涉及落戶保障的條款相關(guān)。回歸2控制了一系列城市特征變量后，人才政策變量的系數(shù)有所下降，但仍顯著，表明地方政府出臺(tái)人才政策確實(shí)對(duì)戶籍凈遷移人口具有明顯的正效應(yīng)?？刂谱兞糠矫?，人口、人均GDP和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)均顯著為正，這與預(yù)期是完全相符的。新經(jīng)濟(jì)地理學(xué)認(rèn)為，勞動(dòng)力會(huì)逐漸從“邊緣”地區(qū)向人口更密集、經(jīng)濟(jì)水平更高的“中心”城市移動(dòng){15}，意味著人口越多的城市行政等級(jí)越高、工作機(jī)會(huì)越多、配套設(shè)施也越完善{16}。同時(shí)，第三產(chǎn)業(yè)屬于勞動(dòng)密集型產(chǎn)業(yè)，因而第三產(chǎn)業(yè)發(fā)達(dá)的城市就業(yè)機(jī)會(huì)更多，更能吸引勞動(dòng)力流入。房?jī)r(jià)和互聯(lián)網(wǎng)人數(shù)顯著為正說(shuō)明戶籍總遷移人口更多地流向了房?jī)r(jià)高、寬帶用戶數(shù)多的城市。

人才政策是一項(xiàng)較為復(fù)雜的改革舉措，不同的城市出臺(tái)人才政策的時(shí)間和內(nèi)容各不相同，若僅把各地實(shí)施人才政策的情況視為單一的二元變量過(guò)于簡(jiǎn)單，若把每個(gè)城市的政策分開(kāi)研究又過(guò)于繁雜。參考趙國(guó)欽等學(xué)者的研究{17}，本文在回歸3中將人才政策的內(nèi)容分解為三個(gè)具體的指標(biāo)：購(gòu)房補(bǔ)貼、生活補(bǔ)貼和創(chuàng)業(yè)補(bǔ)貼。這三個(gè)指標(biāo)幾乎出現(xiàn)在所有的政策文件中，并且與流動(dòng)人口的落戶決策息息相關(guān)：購(gòu)房補(bǔ)貼涉及居住問(wèn)題，生活補(bǔ)貼涉及消費(fèi)問(wèn)題，創(chuàng)業(yè)補(bǔ)貼涉及工作問(wèn)題。從回歸結(jié)果看，創(chuàng)業(yè)補(bǔ)貼和購(gòu)房補(bǔ)貼分別在1%和5%的水平上顯著，創(chuàng)業(yè)補(bǔ)貼的系數(shù)最大，生活補(bǔ)貼對(duì)戶籍人口的遷移沒(méi)有影響。可能的原因在于購(gòu)房補(bǔ)貼和創(chuàng)業(yè)補(bǔ)貼的方式更加實(shí)際，多是一次性發(fā)放，發(fā)放的金額依據(jù)人才的學(xué)歷、工作經(jīng)驗(yàn)、科研成果各異。此外，一些城市在人才補(bǔ)貼上除了發(fā)放安家費(fèi)還提供人才公寓、過(guò)渡性宿舍，在創(chuàng)業(yè)補(bǔ)貼上除了發(fā)放工作津貼還提供創(chuàng)業(yè)貸款、科研獎(jiǎng)勵(lì)等。顯然，這些舉措更有利于流動(dòng)人口在落戶城市的居住穩(wěn)定與個(gè)人發(fā)展。大多數(shù)城市在生活補(bǔ)貼上一般采取補(bǔ)貼金額在三年內(nèi)按月發(fā)放的方式，補(bǔ)貼金額小、時(shí)長(zhǎng)短，形式單一，所以生活補(bǔ)貼并不足以影響流動(dòng)人口的落戶決策。該結(jié)論與假設(shè)2一致。

除了對(duì)人才政策的內(nèi)容進(jìn)行合理分類外，本文還發(fā)現(xiàn)部分城市在2010—2019年不止出臺(tái)過(guò)一次人才政策，尤其在2016年之后的“搶人大戰(zhàn)”爆發(fā)時(shí)期，一些新一線城市和二線城市甚至每年都會(huì)出臺(tái)新的人才政策。我們預(yù)計(jì)新出臺(tái)的人才政策更完善且時(shí)效性更強(qiáng)，勢(shì)必比第一次出臺(tái)的政策更具影響力。為了驗(yàn)證這一猜想，本文在回歸2的基礎(chǔ)上引入了新的虛擬變量：人才加碼。樣本時(shí)期內(nèi)若地方政府在出臺(tái)一次人才政策后又出臺(tái)了新的政策，該變量賦值為1，否則為0?；貧w4的結(jié)果顯示，人才政策和人才加碼均在1%的水平上顯著，但人才加碼變量的系數(shù)明顯大于人才政策，說(shuō)明相比于第一次的人才政策，后續(xù)政策不論是在內(nèi)容上的完善還是在力度上的加碼都更能吸引流動(dòng)人口落戶。

表3的回歸1—4的被解釋變量均為戶籍凈遷移人口，實(shí)證結(jié)果表明人才政策對(duì)城市戶籍凈遷移人口具有正向影響。回歸5的被解釋變量為暫住遷移人口，意圖檢驗(yàn)人才政策是否對(duì)非戶籍流動(dòng)人口有相同影響，結(jié)果顯示人才政策變量并不顯著，說(shuō)明城市實(shí)施人才政策主要吸引的是意圖在城市落戶的流動(dòng)人口，對(duì)于那些沒(méi)有落戶需求的流動(dòng)人口，城市是否頒布人才政策并不會(huì)影響他們的行為決策?？赡艿脑蛟谟诜菓艏鲃?dòng)人口的學(xué)歷相對(duì)較低，達(dá)不到流入城市的落戶門檻，又因?yàn)楣ぷ鹘?jīng)驗(yàn)和技能不足，也不符合人才政策的引進(jìn)條件，所以他們的流動(dòng)多是以工作為目的，并不計(jì)劃在流入城市買房定居?；貧w6的被解釋變量為常住遷移人口，意圖檢驗(yàn)人才政策對(duì)城市總流動(dòng)人口的影響，結(jié)果顯示人才政策變量在10% 的水平上顯著，系數(shù)明顯下降。結(jié)合回歸2和回歸5、回歸6的結(jié)果，人才政策對(duì)戶籍凈遷移人口的影響更大，對(duì)暫住遷移人口幾乎沒(méi)有影響，證明了假設(shè)1的推斷。

（二）平行趨勢(shì)檢驗(yàn)

基本回歸的結(jié)果雖然證明了人才政策對(duì)流動(dòng)人口落戶決策的影響確實(shí)存在，我們?nèi)孕柽M(jìn)一步討論人才政策的外部沖擊是否會(huì)隨著時(shí)間的推移逐漸減弱。借鑒Beck等（2010）的做法{18}，本文利用平行趨勢(shì)檢驗(yàn)分析人才政策實(shí)施前后的動(dòng)態(tài)處理效應(yīng)。圖5展示了人才政策實(shí)施前5個(gè)時(shí)間段和實(shí)施后3個(gè)時(shí)間段的動(dòng)態(tài)結(jié)果，從圖中可以看出，在處理前的5期，每個(gè)時(shí)期虛擬變量的系數(shù)均與0無(wú)顯著差異，說(shuō)明滿足平行趨勢(shì)假設(shè)。在處理后的3期，每個(gè)時(shí)期虛擬變量的系數(shù)均顯著大于0，說(shuō)明人才政策對(duì)戶籍流動(dòng)人口的落戶決策存在正處理效應(yīng)，從側(cè)面證明了基本回歸結(jié)果的有效性。分階段而言，在政策實(shí)施當(dāng)期和實(shí)施后的1期，人才政策的正效應(yīng)明顯，說(shuō)明此時(shí)處于沖擊反饋的上升期;在政策實(shí)施后的2期和3期，人才政策的正效應(yīng)開(kāi)始弱化，說(shuō)明此時(shí)處于沖擊反饋的衰退期。長(zhǎng)期來(lái)看，人才政策對(duì)流動(dòng)人口落戶決策的正效應(yīng)呈現(xiàn)先加速后減弱的倒U型狀態(tài)，表明人才政策具有較強(qiáng)的時(shí)效性。

（三）穩(wěn)健性檢驗(yàn)

1. 替換被解釋變量。表4采取的檢驗(yàn)方法是替換被解釋變量?；貧w7的被解釋變量為戶籍凈遷移率，代表戶籍凈遷移人口的增長(zhǎng)率;回歸8的被解釋變量為戶籍總遷移人口，代表戶籍人口總增量，其范圍大于戶籍凈遷移人口;回歸9的被解釋變量為戶籍總遷移率，代表戶籍總遷移人口的增長(zhǎng)率。結(jié)果顯示，用不同的被解釋變量替代戶籍凈遷移人口后，人才政策對(duì)戶籍流動(dòng)人口的正面影響都在1%的水平上顯著，證明了本文的基本回歸結(jié)果具有穩(wěn)健性。

2. 內(nèi)生性檢驗(yàn)：傾向得分匹配（PSM—DID）。本文利用多期DID方法可能存在內(nèi)生性問(wèn)題，各地是否實(shí)施人才政策與城市人口、GDP、工資水平等因素直接相關(guān)，這些都屬于可觀測(cè)變量，同時(shí)還與許多不可觀測(cè)因素相關(guān)，這些因素存在于擾動(dòng)項(xiàng)中，造成解釋變量與擾動(dòng)項(xiàng)相關(guān)，被稱為自選擇偏誤。本文借鑒石大千（2018）和丁寧（2020）等學(xué)者的做法{19}，運(yùn)用PSM—DID 方法解決模型中可能存在的內(nèi)生性問(wèn)題。具體采用1：3的最近鄰匹配法，即一個(gè)處理組樣本最多匹配3個(gè)控制組樣本。平衡性檢驗(yàn)結(jié)果顯示，除了產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變量的偏差為24.1%，其余配對(duì)變量的偏差均不超過(guò)6.4%;t檢驗(yàn)顯示所有變量均不拒絕“配對(duì)前和配對(duì)后變量不存在系統(tǒng)性偏差”的原假設(shè)，表明樣本匹配效果較好。

用匹配后的樣本對(duì)戶籍凈遷移人口進(jìn)行檢驗(yàn)，核心解釋變量人才政策的系數(shù)為1.687且在1%的水平上顯著，表明出臺(tái)了人才政策的城市，其戶籍凈遷移人口也越多，該結(jié)果支持了基本回歸的結(jié)論。本文同時(shí)采取了1：1和1：2的最近鄰匹配法，如表6所示，上述結(jié)論依然成立。

四、進(jìn)一步討論

以上檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)人才政策在一定程度上強(qiáng)化了流動(dòng)人口的落戶決策，還有必要通過(guò)異質(zhì)性分析研究政策可能的優(yōu)化方向，即人才政策的強(qiáng)化作用是否因城市等級(jí)、城市區(qū)域的不同存在顯著差異？實(shí)施符合城市特色的專項(xiàng)性人才計(jì)劃是否會(huì)強(qiáng)化人才政策的正效應(yīng)？

（一）城市等級(jí)的異質(zhì)性分析

根據(jù)2019年中國(guó)城市等級(jí)最新排名，將樣本城市分為一線、二線、三線和四線及以下城市，考察不同等級(jí)城市的戶籍凈遷移人口受人才政策的影響效果，回歸結(jié)果見(jiàn)表7。結(jié)果顯示，人才政策對(duì)二線、三線和四線及以下城市的戶籍凈遷移人口的正效應(yīng)較為顯著，二線城市的系數(shù)最大，三線城市次之，四線及以下城市最小。人才政策對(duì)一線城市流動(dòng)人口的落戶決策沒(méi)有影響，說(shuō)明相較于北上廣深，其他城市正試圖從政策層面提升城市引才競(jìng)爭(zhēng)力，二線城市的綜合競(jìng)爭(zhēng)力更強(qiáng)。一線城市不顯著的原因在于北上廣深均屬于超大城市，落戶門檻高，更傾向于引進(jìn)高層次人才和高技能人才。據(jù)統(tǒng)計(jì)，2019年一線城市常住人口占全國(guó)總?cè)丝诘?.33%，一線城市地區(qū)生產(chǎn)總值占全國(guó)總產(chǎn)值的12.6%。由此可見(jiàn)，一線城市不論在人口還是經(jīng)濟(jì)總量上都大

幅領(lǐng)先于國(guó)內(nèi)其他城市，也是人才聚集最多的地方。此外，為了緩解人口壓力，北京和上海均出臺(tái)了相關(guān)政策用于疏解人口。綜合上述分析，一線城市并不需要吸引其他層次的人才在本地落戶，因此，回歸13的人才政策變量的影響并不顯著。上述分析驗(yàn)證了假設(shè)4的推斷。

（二）城市區(qū)域的異質(zhì)性分析

我們將199個(gè)樣本城市按地理位置區(qū)分為東部城市、中部城市、西部城市和東北城市{20}，考察不同區(qū)域城市的戶籍凈遷移人口受人才政策的影響效果，回歸結(jié)果見(jiàn)表8。結(jié)果顯示，出臺(tái)人才政策對(duì)不同區(qū)域流動(dòng)人口的落戶決策具有不同程度的正效應(yīng);東部和中部地區(qū)較強(qiáng)、西部地區(qū)較弱、東北地區(qū)不顯著。該結(jié)論與人口流動(dòng)趨勢(shì)基本一致。東部沿海城市群（京津冀、長(zhǎng)三角、珠三角）是人口遷入的熱門區(qū)域，這些區(qū)域因其豐富的資源稟賦和先天的自然環(huán)境強(qiáng)化了人才政策對(duì)流動(dòng)人口的拉力作用;同時(shí)，為了縮小區(qū)域發(fā)展不平衡現(xiàn)象，國(guó)家開(kāi)始鼓勵(lì)中西部地區(qū)大城市的發(fā)展，近幾年勞動(dòng)密集型產(chǎn)業(yè)逐步從東向中西部轉(zhuǎn)移，使中西部地區(qū)原有外出人口陸續(xù)遷回原籍或本地省會(huì)城市{21}。人口凈遷出的高值主要分布在中、西部偏遠(yuǎn)地區(qū)和東北部分地區(qū)，這些區(qū)域經(jīng)濟(jì)落后，或氣候寒冷，并不適宜工業(yè)發(fā)展和人口居住，無(wú)形間對(duì)流動(dòng)人口產(chǎn)生了推力，明顯弱化了人才政策本身的拉力作用。上述分析證明了假設(shè)5的推斷。

表8 ?基于城市區(qū)域的異質(zhì)性分析

（三）人才專項(xiàng)計(jì)劃的異質(zhì)性分析

在對(duì)各地人才政策文件進(jìn)行分析時(shí)發(fā)現(xiàn)，一小部分城市出臺(tái)的人才政策與城市特點(diǎn)息息相關(guān)，政策名稱大多為帶有城市簡(jiǎn)稱或城市專屬地點(diǎn)的專項(xiàng)性人才計(jì)劃、工程，比如蘇州市2011年實(shí)施的“海鷗計(jì)劃”、長(zhǎng)沙2017年實(shí)施的“長(zhǎng)沙工匠”鑄造工程、昆明市2018年實(shí)施的“春城計(jì)劃”等。出臺(tái)人才專項(xiàng)計(jì)劃的城市大約占比23%，主要為二、三線城市，具體名單見(jiàn)表9。

為便于分析，本文將樣本城市分為實(shí)行人才專項(xiàng)計(jì)劃的城市和未實(shí)行人才專項(xiàng)計(jì)劃的城市來(lái)具體考察人才政策實(shí)施效果的差異性。表10回歸21和回歸22的人才政策變量的影響均正向顯著，但回歸21的變量系數(shù)明顯大于回歸22，說(shuō)明實(shí)行了人才專項(xiàng)計(jì)劃的城市相比于未實(shí)行人才專項(xiàng)計(jì)劃的城市更容易吸引戶籍流動(dòng)人口?！皳屓舜髴?zhàn)”時(shí)期，各地人才政策趨同現(xiàn)象嚴(yán)重，許多城市選擇跟風(fēng)出臺(tái)政策，反而忽視了城市本身的地理、環(huán)境、文化、產(chǎn)業(yè)等優(yōu)勢(shì)，導(dǎo)致政策效果不佳，甚至流失人才{22}。相反，打造諸如“黃鶴英才計(jì)劃”“牧野英才計(jì)劃”等符合城市特色的品牌工程更能實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)引才，有效帶動(dòng)地區(qū)經(jīng)濟(jì)和產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，該結(jié)論與假設(shè)3一致。

五、主要研究結(jié)論與政策建議

戶籍人口增量主要來(lái)源于自然增長(zhǎng)人口和戶籍凈遷移人口，本文對(duì)2010—2019年全國(guó)199個(gè)地級(jí)市的戶籍凈遷移人口進(jìn)行估算，并以此為基礎(chǔ)，實(shí)證考察了人才政策對(duì)流動(dòng)人口落戶決策的影響。實(shí)證結(jié)果表明，城市出臺(tái)人才政策會(huì)增強(qiáng)戶籍流動(dòng)人口的落戶意愿，但對(duì)于非戶籍流動(dòng)人口，人才政策的作用不明顯。將政策內(nèi)容量化解析后，發(fā)現(xiàn)購(gòu)房補(bǔ)貼和創(chuàng)業(yè)補(bǔ)貼對(duì)流動(dòng)人口的吸引力較大，生活補(bǔ)貼作用不明顯;同時(shí)，出臺(tái)過(guò)兩次以上人才政策的城市吸引力更大。區(qū)分不同等級(jí)的城市后，人才政策對(duì)二線及以下城市流動(dòng)人口落戶決策的影響具有明顯的正效應(yīng)（二線最強(qiáng)、三線次之、四線及以下最弱），對(duì)一線城市的作用不明顯。區(qū)分不同區(qū)域的城市后，人才政策對(duì)東、中、西部地區(qū)流動(dòng)人口落戶決策的影響具有明顯的正效應(yīng)（東、中地區(qū)較強(qiáng)，西部地區(qū)較弱），對(duì)東北地區(qū)的作用不明顯;區(qū)分是否實(shí)行人才專項(xiàng)計(jì)劃的城市后，實(shí)行了人才專項(xiàng)計(jì)劃的城市吸引流動(dòng)人口落戶的能力強(qiáng)于未實(shí)行人才專項(xiàng)計(jì)劃的城市。這些結(jié)論為中國(guó)人才政策促進(jìn)流動(dòng)人口落戶提供了有力證據(jù)，據(jù)此提出以下建議：

（1）因城制宜，避免人才政策的趨同化。在搜索人才政策時(shí)，我們注意到一些四五線城市的政策內(nèi)容定義模糊，政策實(shí)施力度小，難以引起重視。一些偏遠(yuǎn)地區(qū)城市甚至仿照熱門城市的做法，僅對(duì)高層次人才進(jìn)行補(bǔ)貼，不考慮其它層次人才，引才范圍小，再加上地理位置不占優(yōu)勢(shì)，更難以在“搶人大戰(zhàn)”中勝出。只有找準(zhǔn)城市的產(chǎn)業(yè)特色和發(fā)展定位，因城制宜地制定人才政策，提高人才與城市發(fā)展的契合度，才能在眾多城市中脫穎而出，把人才政策的效用發(fā)揮到最大。

（2）有效發(fā)揮“城市群”的集聚優(yōu)勢(shì)。即使在經(jīng)濟(jì)較發(fā)達(dá)地區(qū)，資源的分配也是不均衡的，這就導(dǎo)致熱門地區(qū)的小城市在引進(jìn)人才上根本不占優(yōu)勢(shì)。省會(huì)城市由于集中了本省的大部分公共資源和工作機(jī)會(huì)，始終占據(jù)著吸引人才的頭部位置。但在城鎮(zhèn)化不斷加速的今天，城市的分工不是割裂的而是逐漸融合的。在這種動(dòng)態(tài)變化中，城市群中非核心城市可能會(huì)因某種機(jī)遇而迅速發(fā)展，發(fā)展到一定程度就可以承擔(dān)一些生產(chǎn)性服務(wù)功能。因此，各城市在制定人才政策時(shí)，不應(yīng)只考慮單個(gè)城市的發(fā)展，應(yīng)在最大程度地發(fā)揮“城市群”集聚優(yōu)勢(shì)的基礎(chǔ)上，對(duì)不同技能、不同學(xué)歷、不同發(fā)展前景的人才制定針對(duì)性的人才政策。

（3）切實(shí)跟進(jìn)人才后續(xù)保障，“引才”更要“留才”。三線以下城市人才政策的熱度持續(xù)時(shí)間短，不具備新一線和二線城市的人才競(jìng)爭(zhēng)力，這些城市在實(shí)施人才政策上的通病是前期投入大、引才多，后期保障低、留才少，地方政府只注重“引才”卻忽視了“留才”?！耙拧惫倘恢匾?，但若想長(zhǎng)期發(fā)展，“留才”才是至關(guān)重要的一環(huán)。地方政府應(yīng)積極保障引進(jìn)人才的福利待遇，在動(dòng)態(tài)發(fā)展中與時(shí)俱進(jìn)，不斷改善各類人才的生活與工作條件，增強(qiáng)各類人才在落戶城市的幸福感與獲得感。

注釋：

① 孫文凱、白重恩、謝沛初：《戶籍制度改革對(duì)中國(guó)農(nóng)村勞動(dòng)力流動(dòng)的影響》，《經(jīng)濟(jì)研究》2011年第1期。

② 陸益龍：《戶口還起作用嗎？——戶籍制度與社會(huì)分層和流動(dòng)》，《中國(guó)社會(huì)科學(xué)》2008年第1期。

③ 蔡昉、都陽(yáng)：《轉(zhuǎn)型中的中國(guó)城市發(fā)展——城市級(jí)層結(jié)構(gòu)、融資能力與遷移政策》，《經(jīng)濟(jì)研究》2003年第6期。

④⑨ 陳新明、蕭鳴政、張睿超：《城市“搶人大戰(zhàn)”的政策特征、效力測(cè)度及優(yōu)化建議》，《中國(guó)人力資源開(kāi)發(fā)》2020年第5期。

⑤ 廖諾、張紫君、李建清、趙亞莉：《基于C-C-E鏈的人才集聚對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)測(cè)度》，《人口與經(jīng)濟(jì)》2016年第5期。

⑥ 劉旭陽(yáng)、金牛：《城市“搶人大戰(zhàn)”政策再定位——聚焦青年流動(dòng)人才的分析》，《中國(guó)青年研究》2019年第9期。

⑦{21} 張虹：《“城市搶人大戰(zhàn)”對(duì)勞動(dòng)力遷移決策的影響——基于三十個(gè)特大型城市差分GMM模型的實(shí)證研究》，《經(jīng)濟(jì)研究導(dǎo)刊》2020年第1期。

⑧ 李燕萍、劉金璐、洪江鵬、李淑雯：《我國(guó)改革開(kāi)放40年來(lái)科技人才政策演變、趨勢(shì)與展望——基于共詞分析法》，《科技進(jìn)步與對(duì)策》2019年第10期。

⑩ 參考劉濤、劉嘉杰和曹廣忠（2021）的做法，戶籍凈遷移人口由戶籍人口總增量與人口自然增量的差值估算，戶籍凈遷移率由戶籍凈遷移人口/年末戶籍人口估算。

{11} 劉濤、劉嘉杰、曹廣忠：《中國(guó)城市人口戶籍遷移的估算及時(shí)空特征——新型城鎮(zhèn)化的落戶政策導(dǎo)向》，《地理科學(xué)》2021年第4期。

{12} 劉春林、田玲：《人才政策“背書”能否促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新》，《中國(guó)工業(yè)經(jīng)濟(jì)》2021年第3期。

{13} 夏怡然、陸銘：《城市間的“孟母三遷”——公共服務(wù)影響勞動(dòng)力流向的經(jīng)驗(yàn)研究》，《管理世界》2015年第10期。

{14}{18} T. Beck， R Levine， A. Levkov， Big Bad Banks， The Winners and Losers from Bank Deregulation in the United States， The Journal of Finance， 2010， 65（5）， pp.1637-1667.

{15} P. Krugman， Increasing Returns and Economic Geography， Journal of Political Economy， 1991， 99（3）， pp.483-499; D. Puga， The Rise and Fall of Regional Inequalities， European Economic Review， 1999， 43， pp.303-334.

{16} 許政、陳釗、陸銘：《中國(guó)城市體系的“中心—外圍模式”》，《世界經(jīng)濟(jì)》2010年第7期。

{17} 趙國(guó)欽、張戰(zhàn)、沈展西、洪倩：《新一輪“人才爭(zhēng)奪戰(zhàn)”的工具導(dǎo)向和價(jià)值反思：基于政策文本分析的視角》，《中國(guó)人力資源開(kāi)發(fā)》2018年第6期。

{19} 石大千、丁海、衛(wèi)平、劉建江：《智慧城市建設(shè)能否降低環(huán)境污染》，《中國(guó)工業(yè)經(jīng)濟(jì)》2018年第6期;丁寧、任亦儂、左穎：《綠色信貸政策得不償失還是得償所愿？——基于資源配置視角的PSM-DID成本效率分析》，《金融研究》2020年第4期。

{20} 東部地區(qū)：河北省、北京市、天津市、山東省、江蘇省、浙江省、上海市、廣東省、海南省、福建省。中部地區(qū)：山西省、河南省、湖北省、湖南省、安徽省、江西省。西部地區(qū)：重慶市、四川省、陜西省、云南省、貴州省、廣西壯族自治區(qū)、甘肅省、青海省、寧夏回族自治區(qū)、新疆維吾爾自治區(qū)、內(nèi)蒙古自治區(qū)。東北地區(qū)：黑龍江省、吉林省、遼寧省。

{22} 喻修遠(yuǎn)、王凱偉：《城市人才爭(zhēng)奪：?jiǎn)栴}生成、利弊博弈與化解策略》，《中國(guó)行政管理》2019年第3期。

作者簡(jiǎn)介：陳淑云，華中師范大學(xué)經(jīng)濟(jì)與工商管理學(xué)院教授、博士生導(dǎo)師，湖北武漢，430079;李琪，華中師范大學(xué)經(jīng)濟(jì)與工商管理學(xué)院博士研究生，湖北武漢，430079。

（責(zé)任編輯 ?陳孝兵）