长三角科技人才一体化发展的时空演变研究——基于社会网络分析法

发布时间：2020-11-05 13:22

　　 科技人才一体化是整合长三角创新资源的重要举措,是解决长三角区域创新能力不平衡问题的关键。基于2010-2017年长三角41个城市的科技人才数据,运用修正的引力模型和社会网络分析方法,分析了长三角科技人才关联的网络结构特征。研究发现:(1)长三角科技人才空间关联网络密度逐年提升,科技人才一体化进程不断加快;其中上海是"溢出板块",江苏和浙江为"中介板块",安徽则是"受益板块";(2)科技人才关联方向由邻近城市指向性为主逐渐转变为中心城市指向性为主,多中心特征初步显现,且省级行政壁垒的制约性越来越小;(3)上海、苏州、杭州、南京和合肥等五个城市辐射范围基本覆盖长三角所有区域,且处于核心地位并发挥"桥梁"作用;研究还发现,长三角各城市的科技人才关联从东到西呈现"核心—半核心—边缘"态势,并且科技人才的动力传递具有梯度推移特征。在此基础上,本文提出了推进长三角科技人才一体化的体制机制,旨在推进区域科技人才资源的共享,使得科技人才在流动中释放创新动能。
【部分图文】：

表1 长三角三省一市间科技人才关联比重(2010、2017年) 城市 上海市 江苏省 浙江省 安徽省 2010年 2017年 2010年 2017年 2010年 2017年 2010年 2017年 比重(%) 比重(%) 比重(%) 比重(%) 比重(%) 比重(%) 比重(%) 比重(%) 上海市 0.00 0.00 59.81 59.05 34.51 34.31 5.68 6.64 江苏省 17.09 17.61 65.16 63.15 11.73 12.41 6.02 6.83 浙江省 11.48 12.31 20.32 19.31 60.71 61.43 7.48 6.95 安徽省 0.84 0.97 24.83 25.74 5.68 5.95 68.65 67.34再次,从城市层面看,长三角41个城市的科技人才关联总量逐步提升,关联核心城市数量不断增加,但城市间关联强度两极分化趋势增强(见图1)。(1)从整体来看,2010-2017年,长三角地区41个城市科技人才关联的出度和入度呈现明显增大趋势,即各城市间积极加强科技人才流动。研究还发现,科技人才关联核心城市数量从2010年的3个增加到2017年的6个;但与此同时,科技人才关联强度低于区域平均强度的城市数量从24个增加到31个,且关联强度的标准差从1480.20增加到2850.39。由此可见,长三角科技人才关联的两极分化程度逐渐加深。(2)从主要城市来看,长三角科技人才关联量排名前列的城市一直是上海、苏州、无锡、杭州、南京和合肥。其中上海对科技人才的吸引力极大,但与其他城市相比,准入门槛和竞争压力引发了人才外溢现象,且溢出水平远高于集聚水平。杭州、南京和合肥作为省会城市,不仅强化科技投入,吸引大量的人才集聚;而且由于较高的行政地位和城市生态环境,可以集聚县市地区的科技人才资源。研究还发现,苏州和无锡则由于经济和科技的不断发展,加之较低的人才准入门槛,不断集聚外部人才,逐渐成为长三角地区科技人才关联的次级中心。(3)此外,需要指出的是,近年来南通不断出台各类人才引进政策,尤其是放宽人才落户条件,引进各类创新创业人才,因此南通市的人才数量和质量快速提升。但由于南通市的人才大多是柔性引入,人才引进数量并未在统计年鉴中有所显示。

根据2017年长三角9个主要辐射源的辐射能力大小,确定其影响范围的核心区和影响区,由此划定出每个辐射源的核心辐射半径和影响辐射半径(见图2)。分析结果表明,长三角41个城市的科技人才关联范围具有显著的区域差异,且上海、苏州、杭州、南京和合肥五个城市辐射范围基本可以覆盖长三角所有区域。具体来看:(1)南京、苏州、徐州三个辐射源带动的城市基本覆盖了江苏省所有区域。这与江苏省本世纪初规划建设的三大都市圈的空间范围基本相近,但它们的辐射力度存在明显的南北梯度差异。需要指出的是南京的辐射范围覆盖了安徽地区的许多城市,这是因为安徽距离上海较远,但与南京三面接壤。(2)安徽省内城市的科技人才辐射范围具有显著的极化效应,即合肥作为唯一辐射源其辐射范围基本可以覆盖全省。在目前一线城市人才趋于饱和的状态下,随着2009年合芜蚌自主创新综合试验区获得国家批复等一系列科技发展战略的实施,合肥作为二线省会城市正成为科技人才转移的主阵地,在安徽省内的科技人才发展地位较高。(3)浙江省内科技人才关联基本呈现“一心两核”的辐射空间结构。其中杭州作为“一心”从2000年开始,不断出台科技人才引进政策,有效地吸引了科技人才汇聚杭州。与此同时,宁波和温州分别通过实施《3315计划》和《人才新政40条》等政策,逐渐在浙江东南和东北部地区形成科技人才关联的两个次一级核心。

表4 长三角科技人才关联子群密度矩阵与像矩阵(2010、2017年) 年份 子群 密度矩阵 像矩阵 Ⅰ Ⅱ Ⅲ Ⅳ Ⅰ Ⅱ Ⅲ Ⅳ 2010年 Ⅰ 0.60 0.57 0.43 0.27 1 1 0 0 Ⅱ 0.39 0.54 0.57 0.00 0 0 1 0 Ⅲ 0.49 0.31 0.15 0.38 0 0 0 0 Ⅳ 0.12 0.03 0.58 0.46 0 0 1 0 2017年 Ⅰ 0.88 0.80 0.59 0.50 1 1 1 0 Ⅱ 0.54 0.80 0.60 0.27 0 1 1 0 Ⅲ 0.56 0.46 0.49 0.48 0 0 0 0 Ⅳ 0.29 0.13 0.65 0.52 0 0 1 02.核心边缘分析。
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本文编号：2871690