劉玉成 田新娜

(1.長江大學 長江經(jīng)濟帶發(fā)展研究院，湖北 荊州 434023；2.長江大學 經(jīng)濟與管理學院，湖北 荊州 434023)

長江經(jīng)濟帶高質量發(fā)展歷來受到黨中央的高度重視，而人才是高質量發(fā)展的核心。2017 年以來，由大城市爭搶人才引發(fā)的“搶人大戰(zhàn)”逐漸向中小城市漫延，給長江經(jīng)濟帶各地區(qū)人才引進帶來較大的壓力和緊迫感，也引發(fā)了社會各界對人才共享理念的思考。習近平總書記在《在深入推動長江經(jīng)濟帶發(fā)展座談會上的講話》中強調，長江經(jīng)濟帶各地區(qū)應“正確把握自身發(fā)展和協(xié)同發(fā)展的關系”。但“搶人大戰(zhàn)”的持續(xù)發(fā)展，勢必會演變成比條件、比待遇、比福利的非理性競爭，這非常不利于長江經(jīng)濟帶區(qū)域協(xié)同發(fā)展的戰(zhàn)略需要。為此，長江經(jīng)濟帶的可持續(xù)發(fā)展應當轉變人才思路，由人才“為我所有、為我所用”的傳統(tǒng)理念向“不為所有、但為所用”的共享理念轉變，大力促進人才資源的合理流動和高效配置，從而實現(xiàn)高質量發(fā)展。

2014年以來，共享單車、共享公寓、共享雨傘等陸續(xù)出現(xiàn)，為人們的出行帶來了極大的便利，共享經(jīng)濟由此真正進入大眾視野。共享經(jīng)濟創(chuàng)新的商業(yè)模式減少了供求雙方的信息不對稱，降低了搜尋、接洽和締約的交易成本，增進了消費者的福利[1]。隨著區(qū)域經(jīng)濟一體化水平不斷提高以及互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)等新興技術的發(fā)展，共享經(jīng)濟飛速發(fā)展帶來的紅利不斷發(fā)生“蝶變”效應，成為我國社會經(jīng)濟發(fā)展的新主流。在共享經(jīng)濟越來越火熱的今天，可共享物也不斷升級，從車輛、房屋再到人才，從有形物到無形智慧，資源屬性越來越豐富、價值越來越高，人才共享應運而生。

人才在個人層面上通過知識技能變現(xiàn)實現(xiàn)共享。國家信息中心發(fā)布的《中國共享經(jīng)濟發(fā)展報告(2022)》顯示，2021年我國共享經(jīng)濟交易規(guī)模36881億，其中知識技能領域交易規(guī)模達4540億，同比增長13.2%，在共享經(jīng)濟的七個領域中排名第三。人才共享參與率不斷提高，為我國經(jīng)濟發(fā)展作出了重要貢獻。人才共享可以提高人才資源使用效率，在創(chuàng)造就業(yè)、搞活微觀經(jīng)濟、降低企業(yè)成本、增加勞動者收入、助力區(qū)域經(jīng)濟協(xié)調發(fā)展等方面具有重要作用。人才共享強調對人才的共同享有，通過人才在不同單位之間合理有序流動，使人才資源得到充分利用和配置，突破了傳統(tǒng)用人觀念導致的人才資源浪費，也有助于提升人才的福利效應。基于此，本文將以長江經(jīng)濟帶為例探討人才共享的收入效應，從而為提升長江經(jīng)濟帶區(qū)域福利效應提出政策建議。

一、文獻綜述

人才共享起源于西方國家的人才租賃制度，國內學者將其稱為“人才共享”。20世紀70年代上?！靶瞧谌展こ處煛钡某霈F(xiàn)使我國人才共享初具雛形，20世紀90年代隨著下海經(jīng)商的人越來越多，企業(yè)間項目合作、業(yè)務外包以及人才中介市場均促進了人才共享的發(fā)展，21世紀以來互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展進一步加速了我國的人才共享。與本文研究主題相關的文獻綜述如下：

1.關于人才共享的基礎理論研究

國內研究主要集中在人才共享的內涵、運行模式、制約因素等方面?；仡櫸覈瞬殴蚕淼陌l(fā)展歷史，何琪(2006)認為我國人才共享經(jīng)歷了自發(fā)形成的萌芽期、企業(yè)推動的過渡期、政府市場推動的多樣化發(fā)展期[2]。關于人才共享的內涵，宋成一等(2019)認為人才共享是宏觀區(qū)域層面的人才共用體制、中觀組織層面的人才“不求所有但求所用”、微觀個體層面的智力資源多方共享[3]。關于人才共享的運行模式，學者們從多種角度作了探索，現(xiàn)有模式主要包括：組織層面的委托外包、借用租賃、項目合作[4]，以及非股權戰(zhàn)略聯(lián)盟和股權戰(zhàn)略聯(lián)盟[5]，個體層面的兼職兼業(yè)、靈活就業(yè)、零工經(jīng)濟、人才流動[4][6]。但是，由于知識技能型人才共享在國內剛剛興起，因此人才共享仍處在機會成本較高的磨合期[7]，知識技能型人才共享的匹配效率仍然不高[8]。另外，人才共享中的道德風險、信息披露等問題也會對人才共享形成制約[9]。

2.關于人才共享對收入的影響研究

從宏觀角度看，人才共享改變傳統(tǒng)的用工模式[10]，為企業(yè)和勞動者帶來了一系列新的就業(yè)考慮[11]，對創(chuàng)造就業(yè)、搞活微觀經(jīng)濟、降低企業(yè)成本、增加勞動者收入有重要作用[12]。從微觀角度看，人才共享為傳統(tǒng)的無法進入勞動力市場的人力提供就業(yè)機會，實現(xiàn)收入增加、自由務工[13]，為高技能勞動者和兼職勞動者提供了更靈活的工作機會和較高的總收入[14]；但人才共享使勞動力市場更加靈活化，也導致勞動關系非標準化，可能使勞動者在就業(yè)、收入、工作福利、社會保障等方面的權益受到侵害[15～17]，甚至會使收入兩極分化、帶來工作收入隱形減少[18][19]。

3.關于人才收入的影響因素研究方面

國內學者對個人收入的影響因素研究大多集中于教育、工作經(jīng)驗、性別等方面。在教育方面，葉杰等(2019)認為教育水平是影響個人收入的重要因素[20]，劉潤芳等(2021)[21]認為地區(qū)教育不平等對收入產(chǎn)生顯著影響，父母教育水平以及健康對子代收入也存在顯著影響。在工作經(jīng)驗方面，王云多(2010)認為工作經(jīng)驗對個人收入分配的影響呈現(xiàn)倒U型關系[22]。在性別方面，董良(2016)認為男性普遍比女性更容易獲得高收入[23],董延芳等(2021)認為女性在個人收入上處于劣勢地位[24]，且大多數(shù)女性實際收入低于其潛在收入(方穎等，2021)[25]。另外，年齡、行業(yè)差別、個人能力等也是影響收入的重要因素。

綜上所述，現(xiàn)有文獻對人才共享的理論框架作了系統(tǒng)研究，為本文的研究提供了理論基礎。但現(xiàn)有文獻在人才共享與收入的關系方面研究并不多，人才共享對人才收入具有正向影響還是負面影響尚未有定論。另外，現(xiàn)有文獻在研究人才共享對收入的影響時大多從定性角度進行分析，定量研究人才共享的收入效應的并不多。本文將以中國家庭追蹤調查數(shù)據(jù)(CFPS)為基礎數(shù)據(jù)，從中篩選出長江經(jīng)濟帶樣本，在對人才樣本進行傾向得分匹配的基礎上研究人才共享的收入效應，并分析影響效應的異質性。與已有研究相比，本文的邊際貢獻在于：(1)基于微觀調查數(shù)據(jù)，從實證角度檢驗了人才共享的增收效應，從而認為人才共享有助于提升人才的福利效應；(2)采用傾向得分匹配法對樣本數(shù)據(jù)進行匹配，并構建反事實分析框架，避免了樣本選擇偏誤；(3)從區(qū)域和收入水平兩個視角檢驗了人才共享收入效應的異質性。

二、理論分析與研究假設

人才共享使勞動力市場供需雙方都拓展了可選擇范圍，不再拘泥于某一特定服務機構或被服務對象。如果人才共享供需雙方達成供需匹配，可以使閑置人才資源實現(xiàn)資源共享和知識技能變現(xiàn)，從而降低交易成本、提高人才資源利用效率，達到資源最優(yōu)配置的目的。從人才共享對人才收入的影響來看，一方面，人才資源通過共享拓寬了就業(yè)路徑和價值實現(xiàn)渠道，從而有機會利用柔性工作時間將自己的知識技能變現(xiàn)，最終達到實現(xiàn)自身效用最大化的目的，這會帶來額外收入的增加；另一方面，人才共享將會引起人才供給總量的隱性增加，短期內在人才總需求不變的情況下，人才供需不平衡會帶來就業(yè)沖擊，必然會引起人才工資水平、閑暇成本的變化，導致部分人才的收入水平下降。另外，知識技能型人才參與共享，將對低技能勞動者產(chǎn)生替代效應，導致邊際生產(chǎn)力較低的勞動者可能被擠出就業(yè)市場，從而對知識技能型人才的需求上升，這也會帶來人才收入水平的提高、低技能勞動者的收入下降。綜上，人才共享必然會對人才的收入產(chǎn)生影響，但影響方向無法確定，因此本文提出如下假設：

假設1a：長江經(jīng)濟帶人才共享對人才個人收入有正向作用。

假設1b：長江經(jīng)濟帶人才共享對人才個人收入有反向作用。

人才是實現(xiàn)民族振興、贏得國際競爭主動的戰(zhàn)略資源，共享是中國特色社會主義的本質要求，人才共享對于提高區(qū)域甚至國家全面競爭力具有重要作用。從區(qū)域發(fā)展不平衡角度看人才共享的收入效應：一方面，我國人才在空間分布上表現(xiàn)為東部地區(qū)聚集度高、中西部地區(qū)聚集度低的格局[26]，導致人才共享基礎不均衡。人才聚集度高的地區(qū)憑借人才數(shù)量與質量優(yōu)勢而促使人才共享效率提高，進而影響人才共享的收入效應；另一方面，根據(jù)區(qū)域增長極理論，人才共享會首先出現(xiàn)在占據(jù)絕對優(yōu)勢地位的地區(qū)，并促使其發(fā)展為增長極，通過極化和擴散機制產(chǎn)生輻射效應，從而帶動周邊地區(qū)的人才共享，最終導致人才共享區(qū)域發(fā)展不平衡，由此影響人才共享的收入效應。綜上，人才共享的收入效應因區(qū)域發(fā)展不平衡可能存在區(qū)域異質性，因此本文提出如下假設：

假設2：長江經(jīng)濟帶人才共享收入效應存在區(qū)域異質性。

人才是否參與共享具有內生性，受個體自身主觀能動性影響較大，而人才收入客觀反映其自身屬性。因此，人才收入的高低可能通過影響人才的共享選擇來影響人才共享的收入效應。從居民收入差距視角看人才共享的收入效應：一方面，人才的高收入反映了人才較高的勞動力價值，其選擇參與人才共享會進一步擴大人才共享的收入效應，但也可能對低收入者產(chǎn)生擠出效應而帶來低收入者的失業(yè)風險。當然，高收入人才也可能因為其收入已經(jīng)足以滿足自身生活和價值實現(xiàn)的需要，因此不愿意參與人才共享，從而抑制人才共享的收入效應。另一方面，人才的低收入反映了人才勞動力價值相對較低，其參與人才共享對人才共享收入效應影響較小，或可能在低收入的情況下更傾向于參與人才共享以提高個人收入，從而促進人才共享正收入效應；或在擠出效應下被清出高端人才市場，因而擴大人才共享的負收入效應。因此本文提出如下假設：

假設3：長江經(jīng)濟帶人才共享收入效應存在收入水平異質性。

三、實證研究

(一)模型構建

樣本是否參與人才共享是樣本個體自我選擇的結果，而并非隨機分組的結果，而且樣本個體的自我選擇是一個受樣本自身影響較大的衡量指標，因此在效應估計中可能存在某些內生變量對人才共享和人才收入產(chǎn)生中介效應。另外，樣本是否選擇參與人才共享也與自身個體特征有關，這會使樣本篩選存在一定的選擇偏誤。因此本文擬采用傾向得分匹配法(Propensity Score Matching，PSM)來匹配樣本數(shù)據(jù)，通過構建反事實分析框架，解決數(shù)據(jù)缺失和樣本選擇問題，從而減少選擇偏誤，使估計結果更具有穩(wěn)健性和準確性，由此得到人才共享對個人收入影響的凈效應。傾向得分匹配法(PSM)的主要步驟是：

1.利用二元離散logit模型對樣本參與人才共享的傾向得分值進行估計

由于因變量只有兩個可供選擇方案，即參與人才共享或不參與，故本文采用二元logit模型，該模型函數(shù)的表達式為：

+…+βkxki+μi

(1)

(2)

式中:P為樣本參與人才共享的概率；β0是截距，用來調整缺省因素對決策者行為的效用值；xk(k=1,2,…,n)表示方案選擇屬性的值；βk(k=1,2,…,n)表示對應選擇屬性帶來的效用估計，數(shù)值大小反映該因素的影響作用大小，正負值表示該因素起到積極作用還是消極作用。P/(1-P)是幾率比，反映樣本參與和不參與人才共享概率的比值，在給定參照條件的情況下，如果幾率比大于1，則表明該分類變量的樣本參與人才共享概率較大，由此得出樣本參與人才共享的傾向得分。

2.估計平均處理效應

基于已知的傾向得分值，用不同的匹配方法對處理組(參與人才共享的樣本)和控制組(未參與人才共享的樣本)估計匹配的平均處理效應(ATT)。定義樣本參與人才共享的平均處理效應為：

ATT=E(Yi1-Yi0)

(3)

Yi1=α0+α1sharei+α2controli+μi

(4)

Yi0=α0+α1nosharei+α2controli+μi

(5)

其中i=0,1,2,…,n，Yi1、Yi0分別表示i樣本在其參與人才共享與未參與情況下的個人收入，ATT表示二者之差。share表示參與人才共享，noshare表示未參與人才共享，control表示被控制的其他因素。Yi1可以直接觀測，而Yi0無法直接獲得，因此需要通過傾向得分匹配，在控制其他因素的前提下，在未參與人才共享的樣本數(shù)據(jù)中匹配出與參與人才共享的樣本各變量最為相似的樣本，再進行對比分析，由此得出人才共享的凈效應。

3.共同支撐域與平行假設檢驗

在匹配完成后，需要對共同支撐域假設和平行假設進行檢驗，以驗證兩組樣本控制變量之間的差異是否被消除。若通過檢驗，則表明匹配的控制組符合反事實。

(二)變量介紹與描述性統(tǒng)計

本文采用CFPS2018數(shù)據(jù)庫中的個人自答問卷數(shù)據(jù)，從中篩選出長江經(jīng)濟帶11省(市)個人工作相關數(shù)據(jù)為微觀調查樣本，綜合相關文獻研究以及前期研究經(jīng)驗和調研實際情況，考慮到數(shù)據(jù)資料的搜集難度與單位差異，主要遵循指標變量一致性、完整性、科學性、可獲得性等原則構建被解釋變量、核心解釋變量、控制變量等三類變量。

被解釋變量為人才收入，用人才的個人年收入(萬元)來衡量。核心解釋變量是人才共享，由于人才資源是人力資源的最高層次[4]，大專及以上學歷可被定義為人才[27]，因此本文采用大專以上學歷樣本，如果除主要工作以外有其他工作或收入，則定義為參與了人才共享。本文還控制了人才的個體特征，主要包括性別、年齡、教育程度、所處地區(qū)、居住地類型、其他教育經(jīng)歷、婚姻、智力水平、是否入黨、是否加入工會、從業(yè)年限等變量。

經(jīng)過篩選、剔除有嚴重缺失值和異常值的無效樣本，得到782個有效樣本，其中參與人才共享的樣本數(shù)量為173，不參與人才共享的樣本數(shù)量為609，樣本中人才共享參與率為22.1%，而全國人才共享率為19.25%，長江經(jīng)濟帶樣本中人才共享參與率略高于全國平均水平。表1為各變量含義和描述統(tǒng)計結果。

表1 變量含義及描述統(tǒng)計

(三)模型回歸

本文利用二元Logit模型對樣本是否選擇人才共享的傾向進行概率估計，估計結果見表2。

表2 人才共享傾向得分Logit回歸結果

由表2的估計結果可知，在5%置信水平下，人才共享對所處地區(qū)、智力水平、是否加入工會等變量顯著；在10%置信水平下，人才共享對教育程度、居住地類型變量顯著；而對其他變量則不顯著。因此，影響樣本選擇參與人才共享的因素主要有教育程度、所處區(qū)域、居住地類型、智力水平以及是否加入工會。從邊際效應來看，在其他因素不變的情況下，本科比大專參與人才共享的傾向小4.5%，其可能原因是學歷教育層次越高則收入也越高，主觀上人才參與共享的意愿會更小一些；下游地區(qū)比中游地區(qū)參與人才共享傾向多5%，比上游地區(qū)多10%，這可能是下游的江浙滬地區(qū)物價與工資都處于較高水平，導致人才更愿意參與共享以提高收入；城鎮(zhèn)比農(nóng)村樣本參與人才共享的傾向小6.4%；智力水平每增加1個單位，人才參與共享的傾向將提高6.4%；加入工會的人才參與共享的意愿比不加入工會的人才小10.2%，可能是由于人才加入工會后對所在單位的文化、工作氛圍和環(huán)境等認同感進一步提高，從而參與共享的意愿會下降。

(四)平均處理效應(ATT)

本文選用最近鄰匹配法估計參與人才共享對人才收入的平均處理效應，結果見表3。

表3 人才共享對人才收入的平均處理效應(ATT)

由表3可知，在最近鄰匹配法估計下，平均處理效應為1.520，在5%的概率水平上顯著。使用傾向匹配方法對其他相關因素進行剝離分析后，發(fā)現(xiàn)參與人才共享的樣本，其個人年收入比未參與人才共享的樣本分別提高了25.68%、18.46%、16.91%。在上述研究基礎上，再次選用了半徑匹配法、核匹配法進行兩次匹配，結果表明兩種匹配方法的平均處理效應分別是1.189、1.081，分別在5%、10%的顯著水平上顯著，與最近鄰匹配法相比，無論選用哪種匹配方法，平均處理效應均不存在較大差異，表明匹配結果具有一定的穩(wěn)健性。因此，人才共享可以提高個人收入，即人才共享對個人收入具有正向作用，由此推斷“假設1a”成立。

(五)假設檢驗

為了保證匹配結果的可靠性，需要對其進行共同支撐域與平行假設檢驗，以驗證匹配后樣本間的控制變量是否還存在顯著差異。

1.共同支撐域檢驗

較大共同支撐域是傾向匹配的重要前提，保證“處理組”和“對照組”的傾向得分取值有大范圍重合部分，即“共同支撐域”。為保障匹配效果，本文僅截取傾向值得分在“共同支撐域”的數(shù)據(jù)，如圖1所示。由圖中結果可知，匹配前后樣本的擬合程度無顯著性差異，三種匹配方法絕大多數(shù)樣本數(shù)據(jù)都有較大范圍的重合，只有少部分樣本在共同選擇范圍之外，因此，有理由相信匹配產(chǎn)生的樣本損失對估計偏誤的影響較小，滿足共同支撐域假設。

2.平行假設檢驗

對人才共享的平均處理效應要盡量減少選擇偏誤，即要求被解釋變量在匹配后可以保持平衡，這是平均處理效應具有可信度的前提。從表4中的系統(tǒng)性偏差來看，在樣本匹配后PseudoR2降低，無論是控制變量還是模型整體，P值均不存在統(tǒng)計學上的顯著性，匹配后所有變量的標準化差異均小于5%，且所有t檢驗結果均接受原假設。這表明匹配后的處理組與對照組之間不存在顯著差異，即匹配結果具有穩(wěn)健性，由此通過平行假設檢驗。

圖1 人才共享傾向得分的共同支撐域

表4 人才共享匹配結果的平衡性檢驗

(六)穩(wěn)健性檢驗

在本文的全部樣本中上海市樣本占比達到29%，且上海市人才收入普遍高于其他省份，由此推斷可能存在樣本選擇偏差而造成結果偏誤。為了檢驗結果的穩(wěn)健性，本文將上海市樣本剔除后再次進行上述匹配過程，結果見表5。從表5中結果可知，上、中游地區(qū)存在增收效應，且比總樣本顯著性更高，三種匹配方法得到參與人才共享的樣本比未參與人才共享時收入分別提高了25.40%、22.10%、18.70%，即對于剔除掉上海地區(qū)后的樣本來說，參與人才共享對個人收入具有更顯著的促進作用，人才共享的增收效應對低收入地區(qū)效果更顯著。

為保證匹配結果的可靠性，同樣需要進行共同支撐域與平行假設檢驗，以驗證匹配后樣本間控制變量是否還存在顯著差異。由圖2可知，匹配前后絕大多數(shù)樣本數(shù)據(jù)均有較大范圍的重合，只有半徑匹配時少數(shù)樣本在共同選擇范圍之外，匹配產(chǎn)生的樣本損失對估計偏誤的影響較小，由此滿足共同支撐域假設。

表5 樣本處理后人才共享對個人收入的平均處理效應

平行假設檢驗結果見表6。通過比較表6中結果，發(fā)現(xiàn)在樣本匹配后PseudoR2雖然下降，但P值不存在統(tǒng)計學上的顯著性，這表明在剔除下游樣本后，匹配結果的處理組和控制組依舊不存在顯著性差異，匹配結果仍然穩(wěn)健，由此通過平行假設檢驗。

(七)異質性檢驗

由于長江經(jīng)濟帶下游無論是經(jīng)濟總量還是人均GDP均為上、中游兩倍以上，因此長江經(jīng)濟帶各地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平存在顯著差異。為進一步分析人才共享的收入效應，本文根據(jù)人才收入的區(qū)域差異將樣本分為上、中游組與下游組，以檢驗長江經(jīng)濟帶人才共享收入效應是否存在區(qū)域異質性；根據(jù)人才的收入水平差異以年收入6萬為界限將樣本分為高收入組(收入?6萬)與中低收入組(收入≤6萬)，以檢驗長江經(jīng)濟帶人才共享的收入效應是否存在收入水平異質性。區(qū)域異質性和收入水平異質性檢驗結果見表7。

圖2 人才共享傾向得分的共同支撐域

表6 人才共享匹配結果平行假設檢驗

表7 人才共享對不同區(qū)域個人收入的平均處理效應

從表7結果可知，區(qū)域異質性方面，上、中游地區(qū)存在增收效應，且比總樣本顯著性更高。三種匹配方法中，參與人才共享的樣本，其收入比未參與共享時分別提高了57.70%、33.60%、33.90%，但下游地區(qū)樣本組的增收效應不顯著，即人才共享的增收效應存在區(qū)域異質性。收入水平異質性方面，高收入樣本組存在增收效應。三種匹配方法中，參與人才共享的樣本，其收入比未參與共享時分別提高了28.10%、32.60%、17.70%，而中低收入樣本組的增收效應不顯著，表明人才共享可以顯著提高高收入者的個人收入。綜上，分樣本回歸后樣本存在區(qū)域異質性與收入異質性。由此，前文提出的假設2和假設3得以驗證。

四、研究結論及政策建議

本文基于CFPS個人調查數(shù)據(jù)中的長江經(jīng)濟帶樣本，運用傾向得分匹配方法(PSM)構建反事實框架，再利用logit模型估計傾向概率、利用多種匹配法估計平均處理效應，實證研究了長江經(jīng)濟帶人才共享對人才收入的影響效應，并檢驗了收入效應的區(qū)域異質性和收入水平異質性，從而驗證了論文的三個假設。本文得到如下研究結論：(1)長江經(jīng)濟帶人才共享對人才收入具有顯著的增收效應，在低收入地區(qū)人才收入水平提高更為明顯。(2)長江經(jīng)濟帶人才共享對人才收入的增收效應存在區(qū)域異質性，上、中游地區(qū)增收效應比全樣本增收效應更顯著，而下游地區(qū)增收效應并不顯著，甚至呈現(xiàn)反向關系。從長江經(jīng)濟帶全域來看，下游地區(qū)的樣本在一定程度上抵消了上中游地區(qū)樣本的增收效應。(3)長江經(jīng)濟帶人才共享對人才收入的增收效應存在收入水平異質性，高收入組人才共享的增收效應更為顯著，但中低收入組增收效應并不明顯。

根據(jù)以上結論，本文提出以下幾點政策建議：第一，長江經(jīng)濟帶上、中游地區(qū)應加大人才共享推進力度，積極推動人才供需信息共享和人才供需匹配聯(lián)動平臺構建，以更好地發(fā)揮人才共享的增收效應，從而提升人才的福利效應。第二，長江經(jīng)濟帶全域應建立健全區(qū)域人才共享政策，實現(xiàn)各區(qū)域政策銜接聯(lián)動，逐步建立區(qū)域內、區(qū)域間一統(tǒng)的人才共享政策，在人才流動、人才評價、勞動報酬等政策上實現(xiàn)互通互融與合作共享，消除區(qū)域間人才共享壁壘與差異性，實現(xiàn)人才跨區(qū)共享。第三，加快構建長江經(jīng)濟帶人才共享的利益協(xié)調機制，科學界定人才共享中人才供需主體的利益分配和利益共享問題，進一步消除人才共享中的不確定因素。第四，政府應更加注重人才再教育，實施就業(yè)技能培訓工程，讓較低收入者獲得更多提升自我競爭力的機會，在人才共享中擁有更多主動權，從而縮小人才間的收入差距，實現(xiàn)全民共享發(fā)展成果。