制度距離、人才流動模式與人才跨區域流動

孫 博，彭璧玉，劉善仕，彭秋萍

（1.華南師范大學經濟與管理學院，廣東廣州 510006；2.華南理工大學工商管理學院，廣東廣州 510640；3.華南農業大學經濟管理學院，廣東廣州 510642）

1 研究背景

在知識經濟時代，高層次人才已成為不同國家和地區之間相互爭奪的戰略資源。Florida 等［1］、徐倪妮等［2］的研究均指出，人才獲取對區域產業發展和經濟結構轉型具有重要的積極影響。在此背景下，以人才為支撐助推經濟高質量發展的思路也逐漸得到了我國社會各界的認同和重視。近年來，從中央到地方紛紛出臺了諸如《國家中長期科技人才發展規劃（2010—2020 年）》《人才高峰工程》《珠江人才計劃》《浙江省151 人才工程（2011—2020 年）實施意見》《孔雀計劃》等一系列人才政策。值得注意的是，相較以往引才政策中對經濟待遇和生活待遇等硬引才因素的強調，各地試圖通過改革和優化政府治理環境、金融環境、科技環境等制度軟環境以更好地實現筑巢引鳳。那么，制度環境能否吸引以及如何作用于流動人才？

回顧現有文獻發現，以往從制度與政策角度來研究人才流動的研究，一方面偏重對戶籍政策、公共服務等具體政策的考量，如梁琦等［3］、夏怡然等［4］的研究，缺乏對一系列政策所形成的制度環境的綜合評估，從而難以準確評估不同政策對人才流動所形成的綜合影響；另一方面，這些研究多側重對流入地相關制度因素的單方面考察，如徐倪妮等［2］的研究，并未同時考慮到這些因素在人才流入地和流出地上的變化，因而難以準確捕捉制度因素變化對人才流動產生的復雜影響。事實上，從人才流動推拉力模型的角度看，在各地均不同程度優化制度環境的大背景下，一地制度環境的改善能否吸引流動人才，還需考慮人才流動前所在地的制度環境，即需要將流入地和流出地的制度環境同時納入分析框架。

本研究認為，當人才跨制度環境流動時機會與風險并存，制度環境與人才流動之間的關系可能是復雜、非線性的，并在不同流動模式下表現出復雜的疊加效應。基于North［5］3、Xu 等［6］和于文超等［7］提出的“制度環境”“開辦成本”及“運行費用”等概念分析，一方面，在“逆制度差”模式下（即個體從較高制度環境得分區域流向較低制度環境得分區域），制度環境的變差增加了企業的開辦成本和運行費用，從而使得區域內企業數量減少，進而降低個體匹配到合適工作的概率；與此同時，基于合法性角度［8］33，組織為獲得所在地的資源支持，其組織結構和行為需要滿足所在地的制度要求［9］，這使得同一制度環境下的組織行為呈現趨同的現象［10］，而不同制度環境下的組織行為呈現較大的差異［11］。于是，當個體跨越不同制度環境時，不同制度環境下的組織對個體的工作要求將發生變化，會給個體帶來環境適應上的困難。因此，制度環境變差對個體具有雙重疊加的消極影響，隨著制度距離的增加，個體流入的概率可能越低。另一方面，在順制度差模式（即個體從較低制度環境得分區域流向較高制度環境得分區域）下，制度環境的改善提高了個體匹配到合適工作的概率，但同樣也增加了個體在環境適應上的困難。此時，制度環境改善為個體同時帶來了積極影響和消極影響，兩種影響在不同程度的制度距離下可能表現為以某種效應為主，從而使得制度距離與個體流入概率呈非線性關系。

綜上，本研究采用網絡爬蟲技術收集了來源于領英（中國）的個人在線公開簡歷數據，在此基礎上構建以我國30 個省份（未含西藏和港澳臺地區）為目的地選擇集的人才跨區域流動數據集，并在控制目的地經濟、公共服務、房價、產業結構等一系列因素的情況下，采用多元Logit 模型實證考察不同流動模式下制度距離對人才流動的影響。

2 理論基礎與假設推導

依據Scott［8］33、楊艷等［12］的研究，本研究中制度距離是指區域間制度環境的差異程度。參考Helmke 等［13］的觀點，本研究中制度環境是指一個社會用以規范其成員社會行為和經濟活動而制定的正式規則。根據North［5］3、Scott［8］33、樊綱等［14］的定義，制度環境包括政府政策、市場制度和法律制度等規則。按照人才流動前所在地制度環境與潛在流入地制度環境的相對變化，本研究將人才流動模式劃分為逆制度差模式和順制度差模式。依據經濟學視角下的制度理論和社會學視角下的制度理論這兩大主流制度理論的核心邏輯，筆者認為在不同的流動模式下制度環境變化所帶來的機會和不確定性將可能存在較大的差別，因此，將按照不同流動模式分情況考察制度距離對人才流動的影響。

2.1 順制度差流動模式、制度距離與人才流動

本研究認為，在順制度環境流動模式下，制度環境變好會給流動人才同時帶來消極影響和積極影響，這兩種影響將在不同程度的制度距離上表現為以某種效應為主，從而使得制度距離與人才流入概率呈現非線性關系。一方面，基于社會學視角下的制度理論，制度環境的變化會給流動人才的工作和生活帶來適應上的困難，從而對流動人才的吸引產生消極作用。具體來說，Dimaggio 等［10］、Estrin 等［11］指出，處于特定制度環境中的企業為獲得更高的合法性以及更好的資源支持，需要形成該特定制度環境所期待的組織結構和工作模式。例如，在制度環境越好的區域，企業更多將工作聚焦于市場［15］；而在制度環境得分相對較低的區域，企業為了獲得更好的資源支持，需要將工作重心放在與當地政府建立密切關系上［16］。因此，這種差異化的組織工作模式可能會給來源于不同制度環境的流動人才帶來工作適應上的困難，從而對流動人才的吸引產生消極作用。

另一方面，基于經濟學視角下的制度理論，良好的制度環境可以通過降低交易費用，有助于企業的開辦和經營，從而為個體的創業和就業提供更好的外部環境，進而對流動人才產生吸引作用。第一，Scott［8］33、Lim 等［17］指出，制度環境越好的區域，政府較少地干預市場活動，并且在商事活動上提供更多便利化政策，這將有助于降低開辦和運營企業的成本。第二，Marquis 等［18］、周中勝等［19］指出，制度環境越好的區域，要素市場和中介市場越發達，有助于降低企業獲取資源和信息搜尋的成本，幫助企業降低產品生產成本，進而提升產品的價格競爭力。第三，制度環境越好的區域，消費市場和銷售體系越成熟［20］，能夠快速消化企業生產的產品，幫助企業更好地成長。第四，制度環境越好的區域，法治環境越完善［21］，能夠為企業營造良性的商業競爭環境，最大程度降低企業因產品專利被侵權而造成的損失［22］。因此，制度環境越好的區域，可以為企業的開辦和經營提供更好的外部環境，一方面對創業人才形成吸引力，另一方面大量企業的開辦和入駐也可以為勞動力市場提供更多、更好的就業崗位，使得個體以更高概率匹配到合適的工作，獲得更高的預期收入，進而吸引工作人才的流入。

進一步地，本研究認為在順制度差流動模式下，隨著制度距離的增加，個體流入的概率呈現先下降后上升的“U”型趨勢。具體來說，首先，在制度距離較小的情況下，隨著制度距離的有限增加，制度環境改善可能僅帶來了有限的創業機會和工作機會，而環境變化給個體帶來的工作和生活上的適應難度大于環境改善收益，在此階段制度距離對個體流入的影響可能以抑制為主；而隨著制度環境的進一步改善，一方面目標區域能夠為個體提供更多的創業機會和工作機會［23］，使得個體匹配到更合適的工作，獲得更高的預期收入，另一方面如Wu 等［24］、葛菲等［25］指出，盡管制度變化會帶來不確定性和風險，但隨著制度環境變好，完善的監管體系、要素市場和中介體系使得環境變化帶來的不確定性和風險逐漸變小，此時，制度變化所帶來的收益逐漸超過環境改變所帶來的損失，即在這個階段制度距離對流動個體的影響將可能由以抑制為主轉為以促進為主。綜上，提出以下假設：

假設1：當個體從制度環境較差的區域流向制度環境較好的區域時，制度距離對個體流入概率呈“U”型關聯，即個體流入概率呈現先下降后上升的趨勢。

2.2 逆制度流動模式、制度距離與人才流動

本研究認為在逆制度環境流動模式下，制度環境變差會給流動人才帶來雙重疊加的消極影響，制度距離將抑制流動人才的流入。具體來說，首先，從社會學視角下的制度理論看，制度環境變差會給個體的工作和生活帶來適應上的困難［23］，從而對流動人才的吸引產生消極作用；其次，從經濟學視角的制度理論看，制度環境變差會增加個體潛在流入地的企業的開辦和經營成本，這使得個體的創業機會和工作機會變少［24］，從而對流動人才的吸引產生消極作用。綜上，提出以下假設：

假設2：當個體從制度環境較好的區域流向制度環境較差的區域時，制度距離的增大將抑制個體的流入。

3 數據與實證方法

3.1 樣本和數據來源

本研究所使用的數據主要來源于領英（中國）在線簡歷、《中國市場化指數》以及《中國統計年鑒》。由于本研究所收集的跨區域流動數據從2007 年開始才有較大的數量，而2017 年后相關政策限制以及領英（中國）反爬蟲程序的強化，從領英獲得的簡歷數據暫時只能更新至2016 年，因此研究的時間跨度為2007—2016 年。為得到驗證本研究的假設數據集，對數據進行了如下處理：

首先，采用網絡爬蟲程序抓取了165 299 份來自領英（中國）的個人公開簡歷，合計376 378 段工作記錄。也就是說，每一份簡歷中至少包含了一段工作經歷，如果某個個體有兩段以上的工作經歷時，無論兩段工作經歷是否為連續的，下一段工作經歷的開始年份即為其流動年份。例如，個體P 有2007—2010 年、2012—2016 年兩段工作經歷，則第2 段工作經歷的開始時間為其流動年份，即2012 年。

其次，按照個體流動前后任職企業所在地是否在同一省份篩選數據，保留個體跨區域流動的數據，并刪去實習經歷和缺失年份或企業名的數據。與此同時，按照人才流動前后所在區域，將人才跨區域流動數據與來自《中國市場化指數》的制度環境得分進行匹配，得到了一個時間區間為2007—2016 年的196 270 條個人跨區域流動數據原始集。

第三，在個體跨區域流動原始數據集的基礎上，進一步構建了以國內 30 個省份為目的地的流動人才跨區域流動備選數據集。具體而言，當流動個體P發生流動時，其可以進入所在省份以外的其他任一區域，此時30 個區域即為跨區域流動個體P的流動選擇集，其中我們將該個體真實流向的區域記作1；將剩余的29 個備選區域標記為0。因此，將原始跨區域流動數據集擴充為一個包含30 個目的地的5 888 100 條（196 270×30）備選流動數據集。

第四，參考徐倪妮等［2］、葉曉倩等［26］的研究，收集了2007—2016 年我國31 個省份（未含港澳臺地區）的經濟、公共服務、房價、產業結構等一系列控制因素數據集（以下簡稱“控制樣本”）。最后，按照個體流動后所在區域和年份，將真實備選流動數據集與控制因素數據集進行匹配，得到了一個包含5 888 100 條涵蓋流入地制度環境、流出地制度環境、流動選擇結果、個人教育程度、年齡、職業類型、行業類型、來源地以及一系列控制因素等數據的樣本回歸數據集。具體數據結構如表1 所示。

表1 樣本數據結構

3.2 變量說明

（1）因變量：選擇結果。本研究中的樣本個體均為跨區域流動個體。事實上，個體流動時可供其選擇的區域有30 個，而其最終選擇流入的區域只有1 個，因此，通過設置結果變量流動區域選擇結果，將個體實際流入地的流入結果標記為“1”；剩余其他29 個區域的選擇結果標記為“0”。

（2）自變量：制度距離。參考楊艷等［12］的研究，采用王小魯等［27］得出的市場化進程總得分來表征地域制度環境，該指數從政府與市場的關系、非國有經濟的發展、產品市場的發育、要素市場的發育以及市場中介組織的法律制度環境等5 個方面來衡量，體現了我國各省份的市場化改革進程。區域市場化進程得分越高，說明地區制度環境越好，即政府干預越少、法制程度越完善、要素市場越發達。制度距離是人才流動目的地市場化指數與人才來源地市場化指數之差的絕對值，該值越大說明人才流動前后所要經歷的制度環境差別越大。同時，為了考察人才在不同流動模式下制度距離對人才流動概率的差異化影響，進一步設置了流動目標地市場化指數是否低于來源地市場化指數、流動目標地市場化指數是否高于來源地市場化指數兩個啞變量。

（3）控制變量。參考徐倪妮等［2］、葉曉倩等［26］的研究，控制了區域經濟與人口狀況、產業結構、房價、公共服務特征、個體預期收入等5 個方面對人才流動決策具有潛在影響的區域特征變量。具體來說：1）區域經濟與人口狀況。區域的經濟發展越好，工作機會越多，個體預期收入越高，人才被吸引流入的概率越大；而區域人口越多也越能形成人才集聚效應。因此，采用取自然對數的地區生產總值（GDP）來控制區域經濟實力，采用取自然對數的區域年末人口來控制區域人口的影響。2）產業結構。區域第二產業和第三產業越發達，能提供更多的工作機會，可以吸引更多人才的流入。因此，采用第二產業占和第三產業分別占GDP 比重來控制區域產業結構對個體流動決策的影響。3）房價。區域房價也是影響人才流動決策的重要因素。因此，采用區域平均房價來控制房價對人才流動決策的影響。4）公共服務特征。區域的醫療、交通、教育等公共服務越好，能夠為個體提供更加宜居的生活環境，也可以對人才產生吸引力。因此，分別采用萬人醫院數、人均公路面積、公共圖書館數和普通高校師生比例來控制醫療、交通以及教育等公共環境對人才流動決策的影響。5）個體預期收入。區域的平均收入越高，不僅能為個體提供更高的預期收入，而且更高的收入意味著更多的消費，能創造更多的就業機會，從而對人才產生吸引作用。因此，采用城鎮人口平均工資的自然對數來控制個體預期收入對流動決策的影響。

具體變量定義以及描述性統計如表2 所示。

表2 主要變量定義及描述性統計量

表2（續）

3.3 模型設定

由于本文研究的是流動個體在多個潛在流動區域的選擇，因此將因變量流動選擇設定為啞元變量。參照孫偉增等［28］的研究，采用多值條件Logit 模型分析制度環境、制度距離對人才跨區域流動選擇的影響。具體實證模型如下：

式（1）（2）中：i為流動個體；j為除來源地以外的30 個潛在流入地域；t為年份；choiceijt為啞元變量，choiceijt取值為1，意味著在年份t個體i選擇流入區域j，而choiceij取值為0，表示個體i沒有選擇流入區域j；DISTS 代表人才流動前后制度距離平方項；X為控制變量集；P為區域固定效應；u為誤差項。

式（1）用以檢驗順制度差模式下制度距離對人才流動選擇的影響；式（2）用以檢驗逆制度差流動模式下制度距離對人才流動選擇的影響。本研究預計式（1）中α1的值應顯著為負，而α2的值應顯著為正，即當目的地制度環境好于來源地時，制度距離對人才流入具有先抑制后促進的影響。此外，預計式（2）中α1的值應顯著為正，即當來源地制度環境好于目的地時，制度距離顯著抑制人才的流入。

4 實證結果

表3 是對不同流動模式下制度距離對人才流動選址概率的回歸結果。其中，模型1、模型2 分別用于檢驗假設1、假設2，均控制了人才流入地經濟、公共服務、房價、產業結構等一系列因素。具體來說，在控制變量的基礎上，模型1 是人才從低制度環境得分區域流向較高制度環境得分區域時，絕對制度距離對其流入概率的多元邏輯回歸；模型2 是人才從高制度環境得分區域流向較低制度環境得分區域時，人才流動前后區域的絕對制度距離對其流入概率的多元邏輯回歸。

表3 制度距離對人才跨區域流動的樣本回歸結果

表3（續）

模型1 的回歸結果顯示，流出地與流入地的絕對制度距離與人才流入概率呈現顯著的負相關關系，且絕對制度距離的平方項與人才流入概率呈顯著的正相關關系。即當人才從制度環境相對較好的區域流向相對較差的區域時，隨著絕對制度距離的增大，人才流入的概率呈先下降后上升的“U”型趨勢，假設1 得到支持。模型2 的回歸結果顯示，流出地與流入地的絕對制度距離與人才流入概率呈現顯著的負相關關系。即當人才從制度環境相對較好的區域流向相對較差的區域時，隨著絕對制度距離的增大，人才流入的概率呈下降的趨勢，假設2 得到支持。

5 異質性分析

為了考察制度距離對人才流動選址概率的異質性影響，將從年齡、學歷、職業、行業、來源地等5 個角度對全樣本進行分組回歸。其中，回歸模型設定均與表3 中模型1 和模型2 保持一致。

5.1 年齡

基于年齡，將樣本分為15～29 歲、30～44 歲、45 歲以上3 類，考察制度距離、流動方向對不同年齡段個體跨區域流動選址的影響。分組回歸結果如表4 所示，具體來說，當人才從低制度環境得分區域流向較高制度環境得分區域時，制度距離對3 個年齡段均有顯著的先促抑制后促進的“U”型影響，但45 歲及以上和30～44 歲兩個年齡段較15～29歲年齡段對制度距離更為敏感；當人才從高制度環境得分區域流向較低制度環境得分區域時，制度距離對3 個年齡段個體均具有顯著的抑制作用，且對30～44 歲年齡段個體的抑制作用最強，45 歲及以上年齡段個體次之，15～29 歲年齡段個體最弱。上述結果可能出于兩方面原因：一方面，隨著年齡的增長，個體的能力和認知趨于穩定，對變化的適應能力下降，年長者難以適應較大的制度環境變化；另一方面，隨著年齡的增大，個體可能因為成立家庭或者出于為未來儲蓄等因素的考慮，對收入的變化更為敏感，特別是對處于人生和職業生涯發展期的30～44 歲個體，制度環境越好意味著其可選擇的工作機會越多、預期收入也會越高。因此，在順制度差模式下，制度距離將帶來環境不適應和收入上升的影響，年齡越大的個體對這兩種效應更敏感；而在逆制度差流動模式下，制度距離將帶來環境不適應和收入下降兩種負面效應，45 歲以上、30～44歲個體的這兩種負面效應強于15～29 歲個體。

表4 不同年齡段的樣本異質性回歸分析結果

5.2 學歷

基于學歷，將樣本分為高中及以下、大專及本科以及研究生3 類，考察制度距離、流動方向對不同受教育水平個體跨區域流動選址的影響。一般來說，個體受教育水平越高，其職業成就動機也越高，制度環境越好的區域可以為他們實現事業目標提供更好的機會，因此，隨著受教育程度的升高，流動人才對制度環境變化的敏感程度也相應提高。表5分組回歸結果顯示，當個體從強制度環境流向弱制度環境時，制度環境對個體的抑制從高到低依次為研究生、大專及本科、高中及以下；而個體從弱制度環境流向強制度環境時，個體對制度環境的敏感度也呈現出了同樣的排序。

表5 不同學歷的樣本異質性回歸分析結果

5.3 職業

基于職業類型，將樣本分為管理人才、技術人才以及其他3 類；同時，基于行業類型，將樣本分為從事計算機、軟件、醫藥等高新行業的人才以及非高新行業人才兩類，分別考察制度距離、流動方向對從事不同職業和處于不同行業的個體的跨區域流動選址的影響。如表6 所示，針對職業的分組回歸結果顯示，當個體從低制度環境得分區域流向高制度環境得分區域時，制度環境對個體的抑制程度從高到低依次為其他、技術人才、管理人才；而當個體從高制度環境得分區域流向低制度環境得分區域時，個體對制度環境的敏感度從高到低依次為管理人才、技術人才、其他。如表7 所示，針對行業的分組回歸顯示，當個體從低制度環境得分區域流向高制度環境得分區域時，處于高新行業的個體對制度環境也更為敏感度；而當個體從高制度環境得分區域流向低制度環境得分區域時，制度環境對來自高新行業的個體的抑制程度也強于來自非高新行業的個體。可見，制度環境的變化對管理型人才以及高科技行業人才的影響更大，這兩類人才流動時更輕傾向選擇制度環境更好的區域。

表6 針對不同職業的樣本異質性回歸分析結果

表6（續）

表7 針對不同行業的樣本異質性回歸分析結果

以上結果再次驗證了本研究有關制度距離的結論的穩健性。

5.4 地區

將樣本分為東部、中部、西部3 類，考察制度距離、流動方向對來自不同經濟地區的個體的跨區域流動選址的影響。其中，東部包括北京市、天津市、河北省、遼寧省、上海市、江蘇省、浙江省、福建省、山東省、廣東省、廣西壯族自治區、海南省等12 個地區；中部包括山西省、吉林省、黑龍江省、安徽省、江西省、河南省、湖北省、湖南省、內蒙古自治區等9 個地區；西部包括重慶市、四川省、貴州省、云南省、陜西省、甘肅省、青海省、寧夏回族自治區、新疆維吾爾自治區等9 個地區。分組回歸結果如表8 所示。總體上，制度距離對來自東部和中部地區的個體有顯著的影響，而對來自西部地區的個體無顯著影響；當個體從高制度環境得分區域流向低制度環境得分區域時，制度距離僅對來自東部區域的個體具有抑制作用；而當個體從低制度環境得分區域流向高制度環境得分區域時，制度距離對來自東部地區的個體呈先抑制后促進的影響，而對來自中部區域的個體呈先促進后抑制的影響。

表8 不同區域的樣本異質性回歸分析結果

表8（續）

6 結論與啟示

6.1 研究結論

（1）當個體從低制度環境得分區域流向較高制度環境得分區域時，制度距離總體上對個體流入呈現先抑制后促進的“U”型影響，其中，30 歲以上、研究生學歷、從事高新技術行業、處于管理崗位、來自東部地區的人才對制度距離的反應最為敏感。

（2）當個體從高制度環境得分區域流向較低制度環境得分區域時，制度距離總體上顯著抑制個體的流入，特別對30～44 歲、研究生學歷、從事高新技術行業、處于非管理和技術崗位、來自東部地區的人才影響最為明顯。

6.2 啟示

（1）以往研究從宏觀因素角度探索人才流動影響因素的研究，多集中在經濟、自然環境、特定政策等硬環境因素上，一致認為在經濟與生活上給予人才一定的補償就會在較大程度上對人才產生吸引作用。在實際中，各地的人才政策也同樣顯示出了這種對經濟因素的偏好。不可否認，經濟性因素確實在人才吸引上具有重要作用，但經濟與生活的補償并非影響人才流動的全部因素，對于具有高職業成就動機的人才而言，事業目標的實現可能對其流動決策具有更大影響。新近有研究也顯示，制度環境等軟環境對人才實現事業目標十分關鍵［29］。順延這種邏輯，本研究認為制度環境的改善有利于商事活動的開展，可以幫助人才更好地實現創新創業目標，進而對人才產生吸引作用，而實證研究結果顯示制度環境的改善對吸引人才具有積極作用，特別是對高科技行業從業者、高學歷人才。因此，各地在制定人才吸引政策時，可以轉換以往強調經濟補償的思路，通過努力改善區域內的制度環境，降低商事活動的交易成本，為各類人才創造更好的工作和創業機會，從而吸引人才的流入，具體包括商事活動的便利化、減少對商業活動的不合理干預、繁榮中介組織、健全要素市場和完善專利保護制度等。

（2）結合制度理論的效率邏輯和效果邏輯，本研究從交易成本和合法性的角度綜合考察了制度環境變化對人才帶來的機會和風險，研究了不同流動模式下制度距離對人才跨區域流動的復雜效應，為制度環境與人才流動研究的分析框架提供參考，同時有所深化制度環境理論研究。現有關于制度環境的研究，多從交易成本的角度或合法性的角度分析制度環境對組織和個人行為的影響，有研究單方面強調制度環境改善帶來的好處［23］，而本研究顯示，制度環境變好或變壞會給個體帶來適應上的困難，從而對人才吸引產生消極影響。也就是說，即便是改善制度環境，仍會給人才帶來一定程度的適應風險。因此，區域改善制度環境和制定人才引進政策時，還需要考慮到新環境給人才帶來的不適應感，通過制定政策或采取措施幫助和引導人才克服環境適應上的困難。例如，一方面為流入人才提供便利化的公共服務和行政支持；另一方面，企業為流入人才提供一定的職業適應期和適應指導等。