行政管理论文哪里有？本研究以在科技人才集聚规模和集聚强度作为因变量探讨政策工协同有效性问题时，仅考虑了政策制定方面的作用，但最终人才集聚效果如何不仅取决于政策制定，还取决于政策实施过程中的各种不确定性因素，但因这些因素难以衡量，所以本研究尚未将其加入模型之中。如果能够在后续研究中对政策实施和效果评估等因素进行控制的基础上，再去探究政策制定过程中工具协同使用对于科技人才集聚的影响效果，会使研究结果更加严谨和真实。
第一章 绪论
1.2 文献综述
1.2.1 科技人才集聚的相关研究
国外关于科技人才集聚的研究相对较少，主要聚焦于人才集聚方面的研究。Simon 于 1998 年提出人力资本集聚的概念，认为不同技能的人才由于就业、利益等各方面的关联性，从而在地理位置上趋向集中。Giannetti（2001）认为人才集聚是由于劳动力的异质性及其技能水平的差异，所导致的各种利益主体方通过各种方式实现个体的聚集。与国外学者不同的是，国内学者大多都是从人才流动切入来界定人才集聚的。学界普遍认为人才集聚是指原本分散各地的各类人才由于受到政策、经济、技术、文化等各方面因素影响，产生的通过迁移从不同区域（或行业）向特定区域（或行业）汇聚的现象，这种聚集必然是一个多要素相互作用的过程，是对人才资源的一种综合，从而提高区域内人才资源的聚集度并形成一定规模经济和协作效应（张同全，2009；刘兵、李嫄、许刚，2010；宋美丽、孙健，2010；牛冲槐，2006；黄维德，2012）。
关于科技人才集聚效应。国外学者认为，当各种高层次的人才集聚达到一定规模，共同进行创新、生产和运营活动时，必然能由“量变”引起“质变”，通过规模效应、知识效应和扩散效应带动当地科技创新不断发展（Maryann，2015；Megha，2012）。牛冲槐先是提出应当客观全面的看待科技人才集聚效应，既要发挥其积极性也要正视其消极性，其中消极性就是可能出现的组织冲突，内耗增加等不经济效应，并据此针对如何提升优化科技人才集聚效应从制度、管理、文化等角度提出了针对性建议（牛冲槐、王燕、刘涛等，2008）。而后又采用定性研究方法进行了进一步分析，发现“信息共享”能够带来一定的“知识溢出”效果，反之亦然（牛冲槐、赵彩艳、王聪，2009）。并搜集了中部六省的统计数据，对科技型人才集聚效应灰色关联投影评价模型进行测度，通过相关性分析发现中部六省科技型人才集聚效应存在显著的差异性（牛冲槐、黄娟、李秋霞，2013）。
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第三章 科技人才政策量化指标的建立与分析
3.1 西北五省科技人才政策来源及统计分析
3.1.1 政策来源
本研究根据前文对于科技人才政策的定义，以西北各省（自治区）政府部门官方网站作为主要搜集来源，并通过“中国法律法规信息系统”、“汇法网”、“北大法宝”、“万方法律法规”等资源库对各省出台的政策进行补充完善，最终共收集了西北 5 省（自治区）1998 年至 2018 年间的 729 项科技人才政策，较大程度上确保了政策样本搜集的全面性。评估小组在进行第一轮粗读政策内容时，发现部分政策内容仅是提到了人才概念或针对的是其他类型人才，与本研究相关度过小，小组成员在对这些政策进行充分讨论后决定予以剔除，最终得到与本研究紧密相关的 615 项科技人才政策。对这些政策样本从时间、主体、类型、工具具体内容等维度进行梳理、细读归类和量化打分，并以此为依托，探讨西北 5 省（自治区）不同政策工具协同的使用情况及其对科技人才集聚的影响程度。
3.1.2 发文时间
国家社会经济发展规划、人才发展战略整体规划等都会直接作用于各省的政策制定及出台。本研究以 1998 年以来西北 5 省（自治区）颁布的科技人才政策为分析对象，21 年间发布面向科技人才的相关政策共 615 项，由下图可知，西北 5 省（自治区）科技人才政策发文频度虽有一定起伏，但总体线性趋势保持稳定增长。
图 3.1 西北５省（自治区）科技人才政策年度发文状况
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第四章 政策工具协同对科技人才集聚影响的实证分析
4.1 样本选取与数据来源
考虑到数据的可得性及西北科技人才匮乏的现实困境，本文采用西北 5 省（自治区）1998—2018 年间的政策与数据，研究政策制定部门协同及政策工具协同对于科技人才集聚度的影响。本文采用西北 5 省（自治区）作为研究对象有两个方面考虑：（1）西北地区一直以来普遍存在科技人才不足的现实问题，亟待解决；（2）市级政策很大程度上受到省级政策的影响，各市政策之间存在较大同质性，所以相较于地市级政策，省级政策分析更有利于数据捕捉挖掘。本研究中科技人才集聚度的相关数据来源于《中国科技统计年鉴》；政策工具两两协同度的相关数据来源于对西北 5 省（自治区）每年发布的科技人才政策的分析量化；各控制变量数据取自《中国统计年鉴》。
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4.2 变量测量
4.2.1因变量
因为本研究年度跨度较大，而统计年鉴中科学家及工程师人数的准确数据仅公布至 2008 年，后续再无更新，又暂无其他统一口径的科技人才数据，因此，所以本研究借鉴了牛冲槐等人的做法，用 R&D 人员作为科技人才的代理变量，选取各区域 R&D 人员的全时当量表示集聚规模。而且为排除就业人数对于科技人才集聚的影响，又以 R&D 人员占区域人力资源总数的比重来代表科技人才集聚强度（芮雪琴、李亚男、牛冲槐，2015）。
图 4.1 西北 5 省（自治区）1998-2018 年科技人才集聚情况
从图 4.1 中可以直观看出，自 1998 年以来，西北地区科技人才集聚规模和集聚强度虽偶有波动，但总体而言均保持上升趋势，与科技人才政策颁布数量及比例的增长趋势基本吻合，可见政策确实在推动西北地区科技人才集聚方面起到了重大作用。
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第五章 结论与讨论
5.1 研究结论
在对科技人才政策界定的基础上，论文收集了我国西北 5 省（自治区）1998至 2018 年间的科技人才政策，对我国科技人才政策的发文时间、主体、类型等进行了统计分析，并从政策工具维度对收集的政策进行了赋值打分，将政策文本内容转化为数字，进而构建政策工具两两协同对科技人才集聚规模和集聚强度影响的计量经济模型，深入分析了西北 5 省（自治区）科技人才政策工具协同的有效性，得出如下结论：
第一，自 1998 年以来，西北地区各省每年颁布的科技人才政策数量逐渐上升、政策工具与措施使用频次越来越高也越来越具体化，其量化分值也在逐年增加。虽然从 1998 年到 2014 年，部门协同和工具协同程度较低，但科技人才政策的协调性也随着政府部门对于人才的重视程度不断上升而呈现出阶段性的增长特征，尤其是从 2015 年之后迅速增强，这也表明政策协同在科技人才政策制定中正在逐渐受到重视。但是协同质量并不好，多部门联合发布的政策文件多为规范性文件，操作性尚缺。而且在联合部门中发挥核心作用的也并非人力资源部门或科技部门，而是其他控制行政资源或经济资源的部门，这些部门在政策制定过程中可能由于对科技人才了解程度不足以及出于对自身权威地位的维护或将减少部门协调的深度和持续时间。
第二，西北 5 省（自治区）政府部门制定的 615 条科技人才政策中，各类政策工具都有所涉及，共同促进了西北地区科技人才事业的发展。但供给型政策工具遭到滥用和泛化，无论是总体还是各省（自治区）此项得分占比都为四成以上；而需求型和环境型政策工具则并未受到足够重视、亟待完善，加大知识产权保护力度等长期性、常态化环境措施运用较少，政策内容也较为模糊、不明确，难以立即发挥相应作用。科技人才政策体系总体面临着推动作用强劲但拉动作用和影响作用乏力的困境，难以发挥合理有效的政策工具组合。在西北 5 省（自治区）科技人才政策工具协同中，三类政策工具之间呈现出协同度不断提升的态势，说明西北地区各省（自治区）政府在政策制定层面上一直试图通过增强各种政策工具综合使用的协同程度来营造吸引科技人才集聚的良好氛围，但不同政策工具协同的协同状况显著不同，说明政府对不同政策工具协同的使用存在明显差异，在1998 至 2018 年间的科技人才政策中，政府充分利用了供给型政策工具和需求型政策工具的协同，但对于需求型政策工具和环境型政策工具的协同重视程度不够。
参考文献（略）
