摘要
创新是新质生产力发展的核心驱动力，而人才是推动创新的关键。将传统产业、战略性新兴产业及未来产业作为新质生产力的呈现载体，从人才集聚视角构建创新人才驱动新质生产力发展的理论框架；采用fsQCA方法，探讨我国58个代表性城市因地制宜发展新质生产力的差异化人才集聚模式。
研究发现：第一，与创新人才效能发挥相关的8个条件因素对促进城市传统产业升级、战略性新兴产业壮大、未来产业培育均具有重要作用，但任何单一因素都不足以支撑高水平技术创新。第二，从人才集聚类型看，纵向人才集聚是实现高水平产业技术创新的主要模式；从人才集聚动因看，创新人才集聚与人才生态环境匹配模式呈多样化格局。第三，相较于传统产业与战略性新兴产业，未来产业培育的核心条件更为严格。第四，北京、上海、天津、重庆和杭州等是三大载体实现高水平技术创新主要路径的代表性城市，表明优质的人才生态环境能够促使多类型人才集聚并充分发挥其效能，从而促进城市创新。研究结论为有效实施人才战略、加快城市新质生产力形成与发展提供了决策参考。
发展新质生产力作为推动高质量发展的内在要求和重要着力点，其关键在于促进科技创新与经济发展深度融合，即必须以原始性、颠覆性科技创新为动力，驱动现代化产业体系的构建与发展。党的二十大报告提出，深入实施人才强国战略，培养造就大批德才兼备的高素质人才，是国家和民族长远发展大计。相比于一般的劳动者，创新人才能为生产提供更强大的智力支撑，提升物质资料和劳动力结合效率，创造更大的经济效益。随着新一代信息技术、新材料、生物医药、人工智能、物联网等战略性新兴产业和支柱产业蓬勃发展，科技创新持续迭代升级，急需大量创新人才进行知识创造、技术创新、知识应用和成果转化，有效促进生产力的提高和生产关系的变革，从而推动经济发展与社会进步。因此，人才作为第一资源，是各城市新质生产力形成的决定性因素。
习近平总书记在参加十四届全国人大二次会议江苏代表团审议时强调，“要牢牢把握高质量发展这个首要任务，因地制宜发展新质生产力”。因地制宜意味着各城市依据自身资源禀赋、产业基础及区域特色，有针对性地推动适宜产业的发展，以形成新质生产力。现阶段，不同产业的发展目标和发展重心各不相同，对于创新的需求和人才的需求亦有所差异，但人才始终是产业发展过程中最稀缺的资源。在此情形下，明确与产业发展需求适配的主导人才类型及其组合模式，从而合理配置各城市所需的创新人才，对于加速新质生产力的形成具有十分重要的意义。
人才在特定地区产生的集聚效应决定了区域创新能力和产业核心竞争力的强弱，吸引人才集聚则成为促进地方经济增长的重要抓手。已有研究认为，人才集聚是经济环境、社会环境、制度环境、自然环境等多种因素共同作用的结果。从人才环境来看，各类因素存在相互影响的关系。Bogue提出的推拉理论认为，各城市的优势环境会对人才产生拉力，而劣势环境会对人才产生推力，若拉力大于推力，便会促进人才集聚。而各类人才环境之间并不独立：某类环境劣势显著，则有可能减弱甚至抵消优势环境的拉力作用；某类环境优势显著，也有可能减弱劣势环境的推力作用；各类环境之间甚至还存在着相互循环的正反馈效应。
由于城市之间具有较大异质性，不同城市的人才集聚动因并不相同。发达城市依靠大量的就业机会、丰厚的收入待遇和完善的公共服务等因素，对人才产生强大吸引力；而欠发达城市则依靠较慢的生活节奏与较低的生活成本等因素吸引人才。此外，各类人才环境对不同类型创新人才所产生的吸引力也存在一定的差异。已有研究表明，高学历人才对地区生态环境更具敏感性。因此，每个城市应如何优化人才环境，有针对性地吸引、培养与产业发展需求相适配的人才成为亟待深入研究的课题。鉴于此，本文选取58个代表性城市的实践案例，采用fsQCA方法（组态效应分析方法）和比较分析方法，基于创新人才类型及集聚动因视角，深入挖掘创新人才驱动新质生产力发展的核心要素和关键路径，以期为各城市加速形成新质生产力提供有益参考。
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文献回顾
人才作为支撑发展的第一资源，一直受到学者们的关注。关于创新人才的内涵，国内外学者虽对其进行了多种阐释，但目前仍未达成共识。本文借鉴陈劲等（2022）的研究，认为创新人才是指具备创新能力和应用能力，拥有多元交叉的知识结构、精深的专业技术能力、强烈的社会责任感以及富于批判精神和创新思维，能够把发现、发明、创造转化为实践，并在实践中不断创新，在实现科技成果转化、赋能经济增长过程中发挥生力军作用的人。
关于创新人才类型，不同学者的划分标准略有不同。一是从功能性角度，将创新人才划分为技能人才、创业人才、科技人才、顶尖人才等不同类型。二是根据人才的教育程度进行划分。例如：张波和丁金宏（2022）就高学历人才集聚动因展开了研究；齐宏纲等（2023）则对不同学历人才的时空分布差异及其影响机制进行了探讨。三是依据人才所属单位进行划分，如高校创新人才、制造业企业人才等。此外，还有部分学者围绕国际人才展开了探讨。进一步地，学者们根据人才类型将人才集聚划分为横向人才集聚模式和纵向人才集聚模式两种。其中，横向人才集聚模式是指同一类型人才所形成的集聚，而纵向人才集聚模式是指不同类型人才所形成的集聚。
关于人才集聚的动因，多数学者认为，人才集聚是多种因素共同作用的结果。主要概括为：①经济环境，主要包括地区经济发展水平、经济发展结构等；②制度环境，主要是指各类人才保障政策；③市场环境，主要考虑企业在其中所发挥的作用；④社会生活环境，主要从居民生活质量角度进行考虑，包括城市建设、医疗水平、文化服务、教育资源等众多因素。
人才集聚对经济发展的作用机制一直是学界研究的热点。一是人才集聚的创新效应。已有研究认为，人才的规模和质量对区域创新具有显著的促进作用；同时，人才集聚所带来的创新效应具有流动性和外溢性，两者的良性互动有助于地区经济高质量发展。二是从产业结构和经济增长等方面探讨人才集聚的经济效应。大量研究证实了人才集聚对城市经济发展具有积极的促进作用，认为区域人才集聚能够产生“1+1>2”的效果。此外，部分学者对人才类型进行划分，进而探究其经济效应。例如，凌英凯等（2024）对技能人才进行划分，探讨了异质性人才集聚的相互作用及其对产业格局的影响。
综上，已有研究为本文提供了启示，但尚缺乏创新人才驱动新质生产力发展的理论探索。事实上，创新人才支撑新质生产力发展是一项涉及多元目标约束以及多重因素相互交织、相互影响、相互依赖的复杂系统工程，需要在明确人才要素重要地位的前提下，建立能够充分释放人才效能的匹配机制。而组态效应分析（fsQCA）是对复杂系统中关键条件因素和多条件组态效应进行分析的研究方法。因此，本文将采用fsQCA方法量化探寻创新人才驱动新质生产力发展的核心要素和关键路径。
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机制与框架
要了解创新人才对城市新质生产力的影响，首先需要明确新质生产力的理论内涵，其次需要分析创新人才的类型及其集聚动因，最后需要明晰这些因素对新质生产力的作用机制，并建立二者之间作用机制的分析框架，为作用关系的量化测评提供理论依据。
2.1 新质生产力
新质生产力是科技创新交叉融合突破下先进生产力的具体体现形式，是新一轮科技革命和产业变革下技术突破推动形成的生产力。黄群慧和盛方富（2024）从系统论角度解构新质生产力的理论内涵，认为新型生产力系统的结构体现在产业层面。产业是生产力变革发展的具体领域。一方面，战略性新兴产业和未来产业是新质生产力的重要载体，是科技与产业结合而形成的产物。其通过不断突破关键核心技术，推动产业技术升级和产业链重构，为新质生产力的形成和发展提供重要支撑。另一方面，传统产业作为经济发展的重要支柱，其地位至关重要。发展新质生产力并不是对传统产业的否定或替代，而是通过科技创新对传统产业进行改造升级，提高其技术水平和附加值，使其焕发新的活力。因此，新质生产力的形成过程也是传统产业升级、战略性新兴产业壮大和未来产业培育的过程。新质生产力由创新驱动，新技术的持续涌现和群体性突破是其形成的源泉。因此，本文将以创新驱动为核心的传统产业、战略性新兴产业和未来产业作为城市新质生产力发展的三大载体，以明晰不同载体发展所需的创新人才类型及其集聚动因。
2.2 创新人才类型及其集聚效应
本文基于人才集聚模式视角，探讨人才类型和人才集聚动因两方面问题。关于人才类型，在创新人才内涵界定的基础上，根据其在技术创新领域所发挥的作用，将创新人才划分为引领型人才、基础科学型人才、技术型人才及技能型人才等4类。具体地，引领型人才具有战略性、前瞻性视野以及变革精神，能够面向产业需求凝练科学问题，针对“卡脖子”关键技术进行联合攻关，精准把握产业市场，预见产业未来方向。基础科学型人才在技术创新活动中负责前期基础性研究，为科学研究提供知识存量，主要包括认识自然客观现象、发现科学规律、揭示客观世界普遍存在的内在联系等，以丰富理论知识、拓宽研究领域。技术型人才侧重于理论创新和技术研发，通常具备扎实的专业理论知识基础和宽广的知识面，并能够运用这些理论知识进行技术研发，以实现新技术、新工艺、新产品等方面的突破，进而推动科技进步和产业升级。技能型人才是在技术型人才的基础上，进一步强调实践技能的重要性，主要是指在技术创新领域既具备扎实的专业知识基础，又能够运用专业技能开展创造性工作的人才。在创新过程中，他们不断学习和实践，掌握新的技能和方法，同时结合实际需求，对现有技术进行改进和优化，从而提高生产效率和产品质量。
各类型人才受某些因素的影响，会从四面八方流向某一特定区域，这一过程被称为人才集聚。已有研究表明，人才集聚不仅可以促进人才价值的实现，还会产生集聚效应。一方面，集聚效应会提高知识的密集度，并产生规模效应。区域内各类人才数量越多，技术储备和知识积累就越丰富，越容易在内外环境作用下产生“1+1>2”的效应，最终有利于提升整体创新水平。另一方面，技术创新需要大量的隐性知识，而创新人才是拥有隐性知识较多的群体。各地区通过集体学习、面对面交流、项目合作、园区共建、人才共享等多种合作形式，推动不同类型创新人才间的关联互动，提升隐性知识的开放程度和交互力度。知识接收者可以将在交流中获得的隐性知识运用到显性知识的外化过程中，显性知识与隐性知识的碰撞、融合，最终有助于新知识和新技术的产生。
2.3 创新人才集聚动因
创新人才集聚的动因主要源于人才成长的生态环境。根据Lewin的动力场理论（Field Theory），个体的行为受到其心理空间和环境空间的共同作用。因此，良好的人才生态环境不仅是吸引人才集聚的先决条件，更是留住人才、发挥人才最大效能的基础条件。不同类型的人才对于城市人才生态环境的偏好结构不同。本文综合考虑教育、工作、生活等因素，将人才生态环境分解为社会环境、教育环境、创新支持和政策环境等4个方面。
具体地，首先，社会环境体现的是城市的宜居性。已有研究表明，舒适物是城市吸引高端人才的重要变量。因此，城市良好的生活环境是满足人才多方面需求、为人才提供便利、吸引人才到该区域工作与生活的重要条件。其次，教育环境强调的是创新人才的培养。获得人才的根本途径是教育培养，而高校不仅为当地经济发展提供了丰富的人才资源，也为人才集聚奠定了资源基础。再次，创新支持包含两层含义：一是企业作为关键市场主体，为创新人才提供优质的发展平台、广阔的职业发展空间以及大量的就业岗位；二是企业通过营造良好的创新氛围以及提供学习资源和资金支持，促进人才创新能力提升，保障人才效能发挥。最后，政策环境强调的是政府在人才保障中的作用。政府通过制定和实施人才政策吸引人才流入，进而提升企业的创新力和竞争力。
另外，人才集聚与人才生态环境之间还存在正反馈效应。一个地区构建了良好的人才生态环境，就会吸引人才汇聚，从而形成集聚效应；而人才集聚也会促使集聚地快速发展，各方面实力得到提高，从而使人才生态环境变得更加优越。因此，城市的人才生态环境与人才集聚呈交互态势，两者相辅相成、相互促进，形成一个循环，成为城市发展过程中不可分割的复合体。
本文认为，不同类型人才的集聚以及人才生态环境对新质生产力不同载体的作用并不相同，且不会局限于单一效应。由此，采用fsQCA方法，探究城市创新人才效能发挥的构成要素对新质生产力的单一效应与组态效应，以明晰何种创新人才集聚模式能够促进新质生产力发展。本文构建的研究框架如图1所示。
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研究设计
3.1 变量测度
（1）条件变量
在人才集聚效应中：引领型人才（T1）使用各城市的两院院士数和科技创新领军人才数标准化后的平均值来衡量；基础科学型人才（T2）使用各城市具有正高职称的专家数来衡量；技术型人才（T3）使用各城市的R&D人员数来衡量；技能型人才（T4）使用各城市就业人员中具有研究生学历的人数来衡量。
人才生态环境中的社会环境（E1）、教育环境（E2）、创新支持（E3）等指标主要借鉴陈劲等（2022）的做法，使用综合指标来衡量。其中：社会环境使用劳动者平均报酬、每万人拥有执业医师数、人均一般公共预算支出、人均教育经费支出等4个指标来衡量；教育环境使用普通高等学校教育经费支出、人均普通高等学校教育经费支出、普通高等学校专任教师数等3个指标来衡量；创新支持使用中国民营企业500强企业数、独角兽企业估值、专精特新企业数、R&D经费内部支出等4个指标来衡量。
而对于政策环境（E4）的衡量则综合考虑了创新人才政策数量和质量两个方面。其中：政策数量采用创新人才政策数量来表示，以反映各城市对创新人才的总体重视程度；政策质量采用人才服务保障力度、人才服务体系完善度两个指标来表示，以反映各城市对创新人才住房安居、子女教育、医疗健康、就业创业等具体需求的服务保障程度。具体量化过程如下：①创新人才政策数量。基于北大法宝法律数据库，以“创新”和“人才”为关键词进行全文同段共现检索，得到各城市创新人才政策数量。考虑到政策的制定与实施存在延续性，将时间窗口设置为2020年1月1日—2022年12月31日。②人才服务保障力度。基于北大法宝法律数据库，分别从“人才+住房”“人才+子女”“人才+医疗”“人才+就业”“人才+创业”等5个维度进行全文同句关键词检索，将5个维度的政策数量加总后进行衡量。③人才服务体系完善度则是通过改进的赫芬达尔指数计算得到。
（2）结果变量
结果变量包括各城市的传统产业技术创新水平（Y1）、战略性新兴产业技术创新水平（Y2）和未来产业技术创新水平（Y3）。对于技术创新水平的衡量，学者们通常采用专利数据这一指标。因此，本文主要利用专利数据来衡量3种产业的技术创新水平，并根据申请人所在城市分类汇总，得到各城市不同产业的技术创新水平。在这一过程中，如何识别传统产业技术、战略性新兴产业技术和未来产业技术是关键。其中，传统产业技术和战略性新兴产业技术主要利用专利的IPC字段来识别，分别按照《国际专利分类与国民经济行业分类参照关系表（2018）》和《战略性新兴产业分类与国际专利分类参照关系表（2021）》进行判定。对传统产业的界定主要参考梁威和刘满凤（2017）的研究，将煤炭开采和洗选业、石油和天然气开采业、黑色金属矿采选业等30个行业作为传统产业的代表。对战略性新兴产业的界定则是依据国家统计局公布的《战略性新兴产业分类（2018）》，主要包括：新一代信息技术产业、高端装备制造产业、新材料产业、生物产业、新能源汽车产业、新能源产业、节能环保产业、数字创意产业和相关服务业等共九大产业。对未来产业的界定主要依据2024年1月工业和信息化部等七部门联合印发的《关于推动未来产业创新发展的实施意见》，包括未来信息、未来健康、未来制造、未来能源、未来材料和未来空间等六大重点方向。对未来产业技术的识别则是利用BERT模型，先通过人工识别出属于未来产业技术的专利文本，并进行预训练，再对全样本进行识别。
3.2 数据来源
本文以中国58个代表性城市为研究对象，包括4个直辖市，25个省会城市以及其他29个城市。本文的原始数据主要来自《中国城市统计年鉴》《中国教育统计年鉴》《中国教育经费统计年鉴》，以及各省份统计年鉴、各省份科技统计年鉴、各省份国民经济和社会发展统计公报、各地级市统计年鉴、各地级市国民经济和社会发展统计公报、各级政府官方网站、北大法宝法律数据库、incoPat数据库等。若某项指标存在部分数据缺失，则由相关度较高的指标估计得到。
3.3 研究方法
创新人才驱动城市传统产业转型升级、战略性新兴产业壮大、未来产业培育均是涉及多类型人才要素投入并由多重并发因果关系引致的复杂议题。本研究拟挖掘创新人才效能发挥的构成要素推动城市新质生产力三大载体实现高水平技术创新的组合路径。因此，综合考虑各方法的特性，选取fsQCA方法开展研究。理由如下：一是fsQCA能够利用组态思维，检验创新人才多要素的联动匹配效应，识别出驱动城市传统产业转型升级、战略性新兴产业壮大、未来产业培育的多条等效路径。二是fsQCA能够精准识别各等效路径所覆盖的地区案例。这有助于深入分析各城市实现不同目标的条件组合差异及诱因，以便为创新人才支撑城市发展提供路径借鉴。
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研究结果
4.1 单个条件必要性分析
本文采用直接法对变量数据进行校准，参考已有研究，将各项条件变量和结果变量的完全隶属、交叉点和完全不隶属的校准点分别设置为样本数据的0.75、0.50和0.25分位数。
依据fsQCA分析程序，在进行条件组态充分性分析之前，需要对单个条件（包括非集～）的必要性进行检验，结果如表1所示。研究发现，各条件变量对高水平传统产业技术创新、高水平战略性新兴产业技术创新及高水平未来产业技术创新的一致性水平均未高于0.90，说明创新人才效能发挥的各条件要素对城市新质生产力发展均具有重要作用，但任何单一因素均不构成必要条件。由此，有必要借助fsQCA方法开展进一步的条件组态分析，探索何种要素组合是形成高新质生产力水平的组态条件。
4.2 条件组态充分性分析
参考既有文献，并结合案例的具体情况，将原始一致性阈值和PRI一致性阈值分别设置为0.8000和0.7000，将案例频数阈值设置为2。表2和表3分别展示了创新人才驱动高水平传统产业技术创新、高水平战略性新兴产业技术创新、高水平未来产业技术创新的组态分析结果。
由表2和表3可知，创新人才效能发挥的8个条件因素组成了不同产业高水平技术创新的组态构型。对于传统产业技术创新，高水平组态路径共有4组，总体一致性为0.9204，高于一致性标准0.8000，意味着在符合上述4个条件组态的案例中，有92.04%的城市表现出了高水平传统产业技术创新。在实现高水平传统产业技术创新的4种创新人才要素组合（A1、A2、A3、A4）中，A1的覆盖率最高（0.4944），说明A1是实现高水平传统产业技术创新的主要路径。对于战略性新兴产业技术创新，高水平组态路径共有3组，总体一致性为0.9545，意味着在符合上述3个条件组态的案例中，有95.45%的城市表现出了高水平战略性新兴产业技术创新。从3个条件组态的覆盖率来看，B1最高（0.5044），说明B1是实现高水平战略性新兴产业技术创新的主要路径。对于未来产业技术创新，高水平组态路径共有2组，总体一致性为0.9967，意味着在符合上述两个条件组态的案例中，有99.67%的城市表现出了高水平未来产业技术创新。从两个条件组态的覆盖率来看，C1（0.5087）是实现高水平未来产业技术创新的主要路径。
对比全部路径可以发现两个特点：第一，从人才类型来看，纵向人才集聚是实现高水平产业技术创新的主要模式。除A3外，每条路径都至少集聚了两类人才，说明各城市无论发展何种产业都需要多种类型人才发挥不同的作用，从而在集聚过程中形成协同效应，即通过分工合作、优势互补等方式共同完成复杂的创新任务。第二，从人才集聚动因来看，创新人才集聚与人才生态环境匹配机制呈多样化格局。具体地，A1、B1、C1为纵向人才集聚与人才生态环境并重型驱动路径，表现为创新人才集聚与人才生态环境之间形成了良好的正反馈效应，共同促进城市的产业发展；A4、B3、C2则为“市场+政府”双重驱动型路径，表现为企业提供良好的创新氛围，政府解决人才后顾之忧；A2、A3和B2主要为市场支撑型创新人才集聚驱动路径。
从三大载体的核心条件来看，实现高水平未来产业技术创新的条件更加严格。实现高水平传统产业技术创新的核心条件为技能型人才。这是由于在传统产业转型升级的过程中，需要技能型人才进行技术改进和工艺创新，从而推动传统产业向高端化、智能化、绿色化方向发展。实现高水平战略性新兴产业技术创新的核心条件为技术型人才、技能型人才，以及人才生态环境中的创新支持。这是由于战略性新兴产业技术既具有前沿性特征又相对成熟，需要大量的技术型人才和技能型人才不断进行技术突破和技术升级；同时，企业作为市场主体，具有较强的市场敏感度，能够及时洞察世界前沿趋势，为创新人才效能发挥提供良好平台。实现高水平未来产业技术创新的核心条件则是在实现高水平战略性新兴产业技术创新核心条件的基础上增添了引领型人才和政策环境。这是由于未来产业技术具有引领性、复杂性和积累性等特征，其不仅体现在技术的深度和广度、跨学科知识的融合以及技术创新的快速迭代上，也印证了技术创新并非孤立的事件，而是建立在先前技术成果的基础之上。因此，未来产业技术创新需要汇集多类型创新人才，构建一个多元化、高层次的智力系统，以形成协同创新网络，共同应对技术挑战。另外，政府的政策导向与支持也是未来产业技术发展的核心要素。政府通过制定与未来产业相适配的前瞻性人才发展战略、人才引进与培养机制等，为创新人才提供稳定的制度环境、充足的资源保障及广阔的发展空间，使创新人才效能得以充分发挥。
从具体城市来看，北京、上海、天津、重庆、杭州等是各产业实现高水平技术创新主要路径的代表性城市，多为纵向人才集聚与人才生态环境并重型驱动路径。可见，优质的人才生态环境能够促使多类型人才集聚并充分发挥自身效能，从而促进城市创新。在非省会城市中，苏州和青岛也是各产业实现高水平技术创新主要路径的代表性城市。从考察范围内三大载体技术创新水平排名来看，苏州均位列前10，青岛均位列第13，都显现出较高的产业技术创新水平。这是各类型人才集聚与优质的人才生态环境共同作用的结果。深圳、厦门、无锡也是各产业实现高水平技术创新主要路径的代表性城市，其共同点为都是沿海或沿江经济带的重要节点城市。其中，深圳致力于建设具有全球影响力的产业科技创新中心，在国家战略体系中占据重要地位。其5G技术、应用处理器芯片、集成电路和机器人等新兴产业发展优势明显，并出台了多项政策措施支持科技创新和人才引进，为城市的创新发展提供不竭动力。近年来，深圳高度重视高等教育发展，高校整体实力不断提升，培养了大量高素质人才，但对战略科学家、科技领军人才等引领型人才的培养力度有待加大。东莞、佛山、南通均是以市场支撑为特点的城市，促使大量的技术型人才和技能型人才集聚，进而产生规模效应以促进创新；同时，这3个城市均属于珠三角或长三角城市群，受益于创新人才流动而产生知识溢出效应，进而促进城市创新。
4.3 稳健性检验
检验条件组态分析结果的稳健性一般需要采用多种方法交叉验证。参考周荣等（2023）的研究，采用以下两种方法验证组态效应分析结果的可靠性：一是将原始一致性阈值上调至0.85；二是将PRI一致性阈值上调至0.80。基于两种方法调整后产出的组态结果与原始结果基本一致，从而有效证实了本研究结果的稳健性。
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结论与启示
本研究运用fsQCA方法和比较分析方法，以中国58个代表性城市为研究对象，深入探讨了新质生产力三大载体的创新人才集聚模式，得出以下4条结论：
第一，与创新人才效能发挥相关的8个条件因素对促进城市传统产业升级、战略性新兴产业壮大、未来产业培育均具有重要作用，但任何单一因素都不构成实现高水平产业技术创新的必要条件。
第二，纵向人才集聚是实现高水平产业技术创新的主要模式；创新人才集聚与人才生态环境匹配机制呈多样化格局。
第三，相较于传统产业与战略性新兴产业，未来产业实现高水平技术创新的条件更加严格，每条路径都至少需要5个核心条件支撑。
第四，北京、上海、重庆、天津、杭州等是三大载体实现高水平技术创新主要路径的代表性城市，多为纵向人才集聚与人才生态环境并重型驱动路径。可见，优质的人才生态环境能够促使多类型人才集聚并充分发挥其效能，从而促进城市创新。
基于以上结论，主要得出以下3点启示。
第一，扩大创新人才规模，夯实新质生产力发展基础。
创新人才只有达到一定数量，才能发挥规模效应。因此，各城市不仅需要充分挖掘本地区的人力资源潜力，还要利用自身优势大力开展创新人才柔性引进行动。此外，当前基础科学型人才较为缺乏，不能满足高水平技术创新活动的需求，且在三大载体的组态路径中都未显示为核心条件。因此，要大力培养基础科学型人才，既要“引”“育”结合，也要加强对基础科学重要性的宣传，提高公众对基础科学的认知度和支持度。
第二，优化人才结构，打造与本地区产业发展相适配的人才队伍。
各城市需要紧紧围绕本地区的主导产业、新兴产业及未来产业，明确各产业对人才的具体需求，确保人才引进与培养的方向与产业发展方向高度一致，从而打造出一支高素质、多层次的创新人才队伍。例如，针对未来产业发展，应以战略科学家、科技领军人才的培养为重点，打造出世界一流的科技创新人才队伍，同时加强基础研究人才储备，提升基础研究人才的科研能力。
第三，因地制宜优化人才生态环境，确保聚天下英才而用之。
各地区应重视硬环境与软环境建设，完善医疗、教育、交通等基础配套设施，提高人才的生活保障程度；提升城市的开放包容性，增强对创新人才的吸引力；一体化推进人才“引育留用”全链条优化升级，营造有利于创新人才集聚的良好环境；充分释放人才集聚红利，加速地区产业发展。
本文来源于《创新科技》2024年第12期。潘小艺，浙江工商大学统计与数学学院博士研究生；高大伟，深圳人才集团党委书记、董事长；陈钰芬，浙江工商大学统计与数学学院教授；陈劲，清华大学技术创新研究中心主任，博士生导师；郭彬，清华大学技术创新研究中心主任助理。文章观点不代表主办机构立场。
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