在当今的工业化和信息化社会,如同固定资产、人力资源、土地、科学技术等要素,人才作为一种资源,已经成为社会经济运行必需的核心要素。我国改革开放以来,北京、上海、广州等地区,经济实力始终保持领先地位,与其较高的人才集聚水平与人才集聚能力密不可分。但随着社会经济的高速发展,人才集聚进程快、时间短等现状所产生的问题逐渐暴露,诸如人才资源与经济发展不匹配、人才分布不均,地区环境承载力降低等。因此政府在推进发展人才强国的同时要关注人才流动的均衡与人才效能的最优发挥。人才集聚的含义包括两个方面,一是集聚行为,或集聚现象,是一个动态过程;二是集聚水平,作为一种状态,是静态的。但大多数笔者将人才集聚仅视为一种状态,从理论上探讨人才集聚的影响因素,或其与产业集聚、经济增长的相关关系。但由于人才资源具有主观能动性、自我增值性、区域集聚性等特点,因此人才集聚系统应表现为一个动态、复杂的系统。本文根据人才流动的特点,从人才集聚角度出发,一方面理清从人才资源到经济增长的主要脉络,实现人才集聚对地方经济增长贡献的定量测度;另一方面根据地区的历史数据预测未来的人才集聚水平,研究地区人才集聚的关键影响因素,进而对人才集聚水平进行动态预测。在人才集聚的静态研究方面,本文以人才资本作为桥梁,遵循―人才集聚-人才资本-经济增长‖的人才经济价值转化模型(C-C-E链),采用受教育年限法中的舒尔茨法和扩展柯布-道格拉斯生产函数等方法计算北京、上海、广州(以下简称北上广)的人才集聚度、人才资本及人才资本贡献率。研究发现,由于人才利用效率和人才产业分布等方面的差异,北上广人才集聚与人才资本贡献率未呈出现严格的同向变化。其中北京市平均人才集聚度最高,但其人才资本贡献率最低;上海市的平均人才集聚度为三个城市中的第二,但其人才资本贡献率最高;广州市平均人才集聚度最低,但其人才资本贡献率高于北京市。在人才集聚的动态研究方面,本文根据政策环境、生活环境、教育环境、经济环境和人才集聚水平之间互相影响的互动关系,建立人才集聚PLEET(PE-LE-ECE-EDE-TC,PLEET)系统框架与系统动力学模型,在北上广2008—2013年的历史数据的基础上,预测2014-2020年的人才集聚水平,识别得出北上广人才集聚水平的关键影响因素,从而提出有针对性的改善策略。研究发现,主要由于生活环境的下降,北京市和上海市的人才集聚水平将在2020年左右达到峰值。由于经济增长缺乏动力,到2020年广州市的人才集聚水平将为三个城市中的最低。通过对环境增加投入能有效改善地方的人才环境与人才集聚水平,但不同环境因素对不同城市的影响程度存在差异。最后,综合以上两个以北上广为研究背景的人才集聚相关研究结论,提出四大政策建议,给政府、企业及各相关部门对人才政策的制定,人才使用效能的评价提供参考。