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摘要：針对青岛市人才流失问题，基于人社局数据，采用logit模型，研究了近十几年青岛市人才流失的影响因素。研究结果表明：从个人信息看，男性的流失比例大于女性;从教育背景看，本科生流失的最多;从单位性质看，就职于企业的人才更多地选择离开青岛。因此，为了抑制人才流失，青岛市政府必须建立健全人才引进机制，大力推进薪酬福利制度改革。
关键词：人才流失;logit模型;影响因素
中图分类号：C922
文献标志码：A
收稿日期：2020-08-24
基金项目：
国家社会科学基金（批准号：2019BTJ028）资助;山东省金融应用重点研究项目（批准号：2020-JRZZ-03）资助。
通信作者：
李莉莉，女，博士，教授，主要研究方向统计调查与预测。E-mail：lili_lee2003@126.com
人才是现代社会发展的重要生产力，是促进科技进步、增进企业效益、提高经济水平的核心力量。十八大以来，习近平总书记在不同场合、不同会议上着重强调了人才的重要性。山东作为人口大省，近年来，面临的人才流失窘境已成为亟待解决的问题。由于山东省的产业结构落后、政策落实缓慢、就业环境错综复杂等主观原因，导致人才大量流失。山东省尽管也出台过一些人才引进计划，但相比于其他城市所提供的优厚条件显得有些捉襟见肘。如今，山东正处于新旧动能转换综合试验区和自由贸易试验区两大国家战略交叠期，对人才的渴求比以往更甚。青岛市作为山东省经济总量最高、发展最迅猛、人才储备最多的城市，改进人才管理政策、抑制人才流失更是刻不容缓。“人才流失”首次出现于20世纪60年代伦敦皇家学会关于英国工程师和科学家向美国迁移的报告[1]，之后“人才流失”多用于解释人才的单向迁移及因此引发的人才流入地的收益和人才流出地的损失。在人才流失造成的损失方面，许多学者做了研究。张剑宇等[2]通过分析吉林大学毕业生的调查数据发现，东北地区高学历人口流失严重使得经济发展会受到人力资本积累速度下降、创新缺失的掣肘。王巍等[3]归纳总结了人口流失所面临的现实问题，包括政策制度、经济社会和文化科技等方面。Galiano等[4]实证探讨了人才流失如何影响收入、税收、公共支出、人力资本存量进而波及收入分配公平性。Aboites等[5]由人才流动推及知识流动，描述墨西哥发明家从1976年到2016年的流动性。但是，人才流失造成的收益与损失也并不是绝对的。田帆[6]运用向量自回归（VAR）模型量化分析了四个国家的数据，结果表明“人才流失”对经济增长有着复杂的影响：有迁移意愿的人努力创造财富和积累人力资本，会在一定程度上促进地区经济的增长。王晓飞等[7]引入协同效应分析，研究发现人口结构与投资之间存在相互影响，两者的交互项对经济增长还存在正向作用。黄海刚[8]则认为近二十年来在信息技术、交通网络、国家政策等多重因素的共同作用下，复杂的人才环流会日益取代人才流失。梁茂信[9]通过对以往大量文献的总结，评价了人才循环对迁入国和迁出国的贡献。而关于人才流失的影响因素，早有学者进行过深入研究。冯承强等[10]指出薪酬分配制度改革对于留住人才的重要性。戚伟等[11]则对21世纪以来的人口普查和抽样统计资料中的东北三省人口流失量进行测算，从省级、县市空间尺度分析东北三省整体经济动能不足的弊端。赵放等[12]发现经济结构差异是引发东北地区人口流失的最重要因素，影响能力表现出逐年扩大的态势，产业机构过于单一化和新型产业发展的局限性是东北人口迁出的主要动力。张晓旭[13]指出地方高校面临的人才流失、结构失衡等困难是由地理位置、福利待遇、科研环境多方面因素的相对不足造成的。Li等[14]通过建立一个小型开放经济体的两部门一般均衡模型，发现了环境污染对人才外流的影响，从而导致了地区之间的收入不平衡。Janger等[15]利用科学知识生产函数研究了人才流动中的不对称性，这限制了许多国家研究人员的潜力和科学的整体进步。目前很少有文章深入分析青岛市人才流失的问题。本文基于2006—2018年青岛市人社局的数据，研究青岛市人才流失及其影响因素，为青岛市的人才管理提供建议，以期提高城市吸引力和竞争力，增强企业活力和凝聚力促进山东省高质量高标准发展。
1 青岛市人才流失数据的基本描述分析
1.1 流失定义
本文将人才流失设定了三个限制：超过一年企业没缴纳社保;在这一年内没有进行失业登记;没有转成青岛市当地居民。本文所统计的人员满足以上三个条件才可记为流失。
1.2 数据描述统计
本文统计了2006—2018年的人才流失情况，匹配了缴纳社保的数据，剔除掉错误信息和无用信息后，共得到了451 331名人员的有效数据。参考文献[2]、[12]选取的变量，结合所获数据的信息，本文选取可能对青岛市人才流失影响最大的十个因素，并分为三个方面：个人信息：性别、生源地、政治面貌;教育背景：学历、专业、毕业院校是否为双一流高校、毕业院校是否为青岛高校;就业信息：就业单位性质、就业产业性质、就业区域。作为青岛市人才的基本信息，本数据涵盖的信息全面、真实、可靠，用来研究青岛市人才流失影响因素非常合适。本文的总观测值为451 331人，数据缺失情况：性别数据缺失40人，学历数据缺失355人，就业单位性质数据缺失4 214人，就业产业数据缺失26 317人，政治面貌数据缺失69 788人，就业单位人员地址数据由于很多没有精确统计，缺失173 166人。其余无缺失。具体数据见表1。
2006—2018年，总共流失73 040人，总流失率达到16.1%。从性别来看，男性比女性流失得多，在人口总数相当的情况下，男性比女性多流失超过一万人。从生源地来看，青岛人流失比例很小，而非青岛人的流失率很高。从学历看，本科生的流失最为严重，其次是专科生，而研究生流失得最少。从专业来看，理科生的流失率略高于文科生。从毕业院校来看，毕业于青岛高校的人员流失比例要高于毕业于非青岛高校的。而毕业于山东非青岛高校的人员和毕业于非山东高校的人员流失程度大致相同;毕业于双一流高校的人员流失比例略高于毕业于普通院校的。从就业单位来看，就职于机关、事业单位等非企业的人员流失率较低，而就职于企业的人员流失比例超过了17%。从就业产业来看，从事第一产业的人员流失比例最高，其次是第二产业，最低的是第三产业。从就职单位区域来看，在市内四区工作的人员流失的比例比在郊区工作的要略低3个百分点。 2 实证分析
2.1 计量模型
本文的因变量数据为流失和未流失，即都为0和1，由于logit模型的通用性、不变性、可解释性，因此选取logit模型来估计上文所述的十个指标对统计人员是否在青岛流失的影响
Yi=αi+∑jj=1βjXj+ui（1）
其中，Yi表示人员i是否还在青岛工作的虚拟变量，Yi=1表示该人员已经不在青岛工作，记为已流失，Yi=0表示该人员还留在青岛工作，记为没流失。Xj所包含的个人信息如表2所示。
2.2 人才流失的影响因素分析
由表3中的流失回归结果可知，所有变量对青岛市人才流失的影响都是显著的。首先从个人信息来看，相比于女性，男性流失更多，可能是由于男性想要去更高的平台，而女性则更想要稳定的生活;生源地为青岛的人才流失少，因为在自己的生源地就业，和父母朋友更近，便于沟通往来;党员预备党员相比于其他群体，更少的流失，可能由于党员预备党员更可能找到一份体制内的工作，更加稳定。从教育背景来看，相比于专科本科以上学历更多的选择离开青岛，这种情况有两种可能的解释：专科生有些学校会分配工作，而这批学历欠缺的人才为了规避到别的地方就业难的问题，选择在原单位稳定地工作;本科以上学历的人才可能会更愿意到经济发展快的地方，例如北京、深圳等一线城市。从专业来看，理科专业的人相比于文科专业，更多地离开青岛，可能是青岛的产业结构性质所导致的;毕业于青岛院校的人才流失率高，因为很多非青岛人在青岛读书，毕业后先借着学校的地理位置优势在青岛工作，以此为跳板，等有了足够的能力和经验后再回到自己的生源地;相比于普通院校毕业于双一流院校的人才，流失更多，因为学历高的人才更想去更大的平台发展，而青岛的就业平台相比于一线城市较低。从就业单位来看，非企业工作的人才多数留在青岛，这由事业单位、机关等工作的稳定性所导致的;相比于第一第二产业，在第三产业工作的人才流失少;在城区工作的人才更多地留在青岛，而郊区的则流失较多，由于郊区发展缓慢、工资水平低而且房价偏高等因素导致的。
3 异质性分析
在总体分析的基础上，根据统计人员的各指标的不同，研究流失问题的异质性。
3.1 控制学历的流失
表4展示了按照学历的差异进行logit回归分析的流失结果。对博士生是否流失的显著性影响因素只有性别、就业单位;对于中专生，所有指标均显著，其中最显著的指标是生源地;对于专科生、本科生和硕士生而言，所有指标都对其是否流失影响显著，而这些指标对专科生和本科生影响的显著性大于硕士生，这可能是由于专科生和本科生年龄偏小，想去更大的平台闯一闯，所以选择离开青岛。
3.2 控制其它影响因素的流失
由于篇幅原因，控制性别、生源地、专业、毕业院校所在地、就业单位性质的流失情况表暂不做展示。从不同性别的回归结果来看，学历、专业等指标对男性的影响普遍大于女性;而其它指标对其影响的显著性程度大致相同。本科以上学历的男性比女性更多离开青岛，因为青岛市的工资水平可能达不到高学历男性的要求。从不同生源地来看，专业指标对山东非青岛籍的人员影响较为显著，而其它地区人才是否流失基本不受所学专业的影响;个体差异对山东非青岛籍的影响基本都比青岛籍的人员显著。从专业的差异来看，就业产业对文科生的流失情况不显著，其余指标对学文和学理人员的影响显著性程度大致相同;就业区域对于理学生和医学生的流失几乎没什么影响。按照毕业院校的所在地不同进行回归分析，结果显示对毕业于山东省外院校的人员是否流失影响最显著的是生源地和就业单位性质，而学历对其是否流失的影响程度不大;而毕业院校的性质对于毕业于青岛院校的人员是否流失影响不显著。从不同就业单位的回归结果来看，在企业中的人才学历越高越容易流失，但在非企业中则情况相反;在企业中理科出身的人才相比于文科生更多的流失，而非企業中则情况相反。按照工作单位所在地的不同进行回归分析，在城区学历越高，留下的越多，而郊区情况相反。在城区中，性别、生源地、专业对崂山区人员的是否流失影响最大，在郊区，各县级市人员的流失情况不受生源地的影响，其余因素对各郊区的影响均显著。
4 结论与建议
本文基于青岛市人社局2006—2018年的数据，采用logit模型，结合人才的性别等十个指标，研究了青岛市人才流失及其影响因素。研究结果显示，男性的流失度高于女性，青岛人大部分选择留在青岛，非党员更倾向于离开青岛;本科生人才流失最多，专业方面理学、工科类人才流失最多，而文学、医学类的流失情况较为乐观。双一流院校的人才离开青岛比例高，青岛各院校的人才流失率比非青岛院校低;就业于机关、事业单位等非企业的人才会倾向于留在青岛，而就职于企业的流失率高，且学历越高，这种情况越普遍，就业单位在城区的人才流失得比郊区少，且流失情况与学历成正比。
根据上述结论，为了留住人才，青岛市政府必须建立健全人才引进机制，出台补贴措施，大力推进薪酬福利制度改革，靠环境优势和人才福利吸引外地人在青岛落户。政府也应该对人才住房方面提供一些补贴，调控房价和市场，让人才不被青岛市的房价和消费水平所困扰。其次，青岛市各企业要完善各自企业的人才管理制度，优化企业内部配置，改进收入分配标准，使得人才不仅被青岛的环境所打动，也被青岛的整体经济形势所吸引。青岛市政府可以创立科技创新园区、研发中心等，紧跟当前科技潮流，留住理工科的高技术人才，这能促进青岛市科技的发展，从而提升生产力、促进经济腾飞。另外，青岛市政府不仅要重点关注市内四区，也要对各县级市和郊区重视起来，改善郊县城市建设，出台相关就业补贴政策，保持各区县协同发展。
参考文献
[1]RHODE B. East-west migration/brain drain[R]. Brussels： European Co-operation in the Field of Scientific and Technical Research （COST），1991. [2]張剑宇，谷雨.东北地区高学历人口流失及原因[J].人口学刊，2018，（40）：55-65
[3]王巍，路春艳，王英哲.黑龙江省资源型城市人口流失问题与对策[J].中国人口·资源与环境，2018，28（S2）：63-66.
[4]GALIANO A， ROMERO J G. Brain drain and income distribution[J]. Journal of Economics， 2018，124（3）：243-267.
[5]ABOITES J， DAZ C. Inventors’ mobility in Mexico in the context of globalization[J].Scientometrics，2018， 115（3）： 1443-1461.
[6]田帆，方卫华.人才流失与经济增长之间的相互影响[J].北京理工大学学报，2014，（3）：89-95
[7]王晓飞，逯进.人口结构、投资对经济发展的影响——以山东省为例[J].青岛大学学报（自然科学版），2019，32（3）：77-84.
[8]黄海刚.从人才流失到人才环流：国际高水平人才流动的转换[J].高等教育研究，2017，38（1）：90-104.
[9]梁茂信. “人才循环”与“美国人才流失”说：黑白颠倒的伪命题[J].世界历史，2013（1）：66-76.
[10] 冯承强，吴伟，陈万明.高校核心人力资源逆向选择困境与治理路径选择[J].高教探索，2009，（6）：53-58.
[11] 戚伟，刘盛和，金凤君.东北三省人口流失的测算及演化格局研究[J].地理科学，2017，37，（12）：1795-1804.
[12] 赵放，刘雅君.为什么东北三省的人口会流失？——基于因子时变系数模型的研究[J].人口学刊，2018，40（4）：82-91.
[13] 张晓旭.地方高校师资队伍建设与优化研究[J].国家教育行政学院学报，2014（4）：38-42.
[14] LI B X， CHENG S X， XIAO D. The impacts of environmental pollution and brain drain on income inequality[J]. China Economic Review，2020，62：1-17.
[15] JANGER J， NOWOTNY K. Job choice in academia[J]. Research Policy，2016，45（8）：1672-1683.
Study on Brain Drain and Its Influencing Factors in Qingdao
MA Jun-teng， LI Li-li
（School of Economics， Qingdao University， Qingdao 266100， China）
Abstract：
In view of the problem of brain drain in Qingdao， based on the data of the Bureau of human resources and social welfare， the logit model was used to study the influencing factors of brain drain in Qingdao in the past more than 10 years. The research shows that in terms of personal information， the proportion of the male loss is greater than the female. From the educational background， the loss of the undergraduate is the largest. From the character of units， people who works in the enterprises chooses to leave Qingdao. Therefore， in order to curb the brain drain， government must establish and consummate the talent introduction system and promote the reform of salary and welfare system.
Keywords：
brain drain; logit model; influence factor
关键词：人才流失;logit模型;影响因素
中图分类号：C922
文献标志码：A
收稿日期：2020-08-24
基金项目：
国家社会科学基金（批准号：2019BTJ028）资助;山东省金融应用重点研究项目（批准号：2020-JRZZ-03）资助。
通信作者：
李莉莉，女，博士，教授，主要研究方向统计调查与预测。E-mail：lili_lee2003@126.com
人才是现代社会发展的重要生产力，是促进科技进步、增进企业效益、提高经济水平的核心力量。十八大以来，习近平总书记在不同场合、不同会议上着重强调了人才的重要性。山东作为人口大省，近年来，面临的人才流失窘境已成为亟待解决的问题。由于山东省的产业结构落后、政策落实缓慢、就业环境错综复杂等主观原因，导致人才大量流失。山东省尽管也出台过一些人才引进计划，但相比于其他城市所提供的优厚条件显得有些捉襟见肘。如今，山东正处于新旧动能转换综合试验区和自由贸易试验区两大国家战略交叠期，对人才的渴求比以往更甚。青岛市作为山东省经济总量最高、发展最迅猛、人才储备最多的城市，改进人才管理政策、抑制人才流失更是刻不容缓。“人才流失”首次出现于20世纪60年代伦敦皇家学会关于英国工程师和科学家向美国迁移的报告[1]，之后“人才流失”多用于解释人才的单向迁移及因此引发的人才流入地的收益和人才流出地的损失。在人才流失造成的损失方面，许多学者做了研究。张剑宇等[2]通过分析吉林大学毕业生的调查数据发现，东北地区高学历人口流失严重使得经济发展会受到人力资本积累速度下降、创新缺失的掣肘。王巍等[3]归纳总结了人口流失所面临的现实问题，包括政策制度、经济社会和文化科技等方面。Galiano等[4]实证探讨了人才流失如何影响收入、税收、公共支出、人力资本存量进而波及收入分配公平性。Aboites等[5]由人才流动推及知识流动，描述墨西哥发明家从1976年到2016年的流动性。但是，人才流失造成的收益与损失也并不是绝对的。田帆[6]运用向量自回归（VAR）模型量化分析了四个国家的数据，结果表明“人才流失”对经济增长有着复杂的影响：有迁移意愿的人努力创造财富和积累人力资本，会在一定程度上促进地区经济的增长。王晓飞等[7]引入协同效应分析，研究发现人口结构与投资之间存在相互影响，两者的交互项对经济增长还存在正向作用。黄海刚[8]则认为近二十年来在信息技术、交通网络、国家政策等多重因素的共同作用下，复杂的人才环流会日益取代人才流失。梁茂信[9]通过对以往大量文献的总结，评价了人才循环对迁入国和迁出国的贡献。而关于人才流失的影响因素，早有学者进行过深入研究。冯承强等[10]指出薪酬分配制度改革对于留住人才的重要性。戚伟等[11]则对21世纪以来的人口普查和抽样统计资料中的东北三省人口流失量进行测算，从省级、县市空间尺度分析东北三省整体经济动能不足的弊端。赵放等[12]发现经济结构差异是引发东北地区人口流失的最重要因素，影响能力表现出逐年扩大的态势，产业机构过于单一化和新型产业发展的局限性是东北人口迁出的主要动力。张晓旭[13]指出地方高校面临的人才流失、结构失衡等困难是由地理位置、福利待遇、科研环境多方面因素的相对不足造成的。Li等[14]通过建立一个小型开放经济体的两部门一般均衡模型，发现了环境污染对人才外流的影响，从而导致了地区之间的收入不平衡。Janger等[15]利用科学知识生产函数研究了人才流动中的不对称性，这限制了许多国家研究人员的潜力和科学的整体进步。目前很少有文章深入分析青岛市人才流失的问题。本文基于2006—2018年青岛市人社局的数据，研究青岛市人才流失及其影响因素，为青岛市的人才管理提供建议，以期提高城市吸引力和竞争力，增强企业活力和凝聚力促进山东省高质量高标准发展。
1 青岛市人才流失数据的基本描述分析
1.1 流失定义
本文将人才流失设定了三个限制：超过一年企业没缴纳社保;在这一年内没有进行失业登记;没有转成青岛市当地居民。本文所统计的人员满足以上三个条件才可记为流失。
1.2 数据描述统计
本文统计了2006—2018年的人才流失情况，匹配了缴纳社保的数据，剔除掉错误信息和无用信息后，共得到了451 331名人员的有效数据。参考文献[2]、[12]选取的变量，结合所获数据的信息，本文选取可能对青岛市人才流失影响最大的十个因素，并分为三个方面：个人信息：性别、生源地、政治面貌;教育背景：学历、专业、毕业院校是否为双一流高校、毕业院校是否为青岛高校;就业信息：就业单位性质、就业产业性质、就业区域。作为青岛市人才的基本信息，本数据涵盖的信息全面、真实、可靠，用来研究青岛市人才流失影响因素非常合适。本文的总观测值为451 331人，数据缺失情况：性别数据缺失40人，学历数据缺失355人，就业单位性质数据缺失4 214人，就业产业数据缺失26 317人，政治面貌数据缺失69 788人，就业单位人员地址数据由于很多没有精确统计，缺失173 166人。其余无缺失。具体数据见表1。
2006—2018年，总共流失73 040人，总流失率达到16.1%。从性别来看，男性比女性流失得多，在人口总数相当的情况下，男性比女性多流失超过一万人。从生源地来看，青岛人流失比例很小，而非青岛人的流失率很高。从学历看，本科生的流失最为严重，其次是专科生，而研究生流失得最少。从专业来看，理科生的流失率略高于文科生。从毕业院校来看，毕业于青岛高校的人员流失比例要高于毕业于非青岛高校的。而毕业于山东非青岛高校的人员和毕业于非山东高校的人员流失程度大致相同;毕业于双一流高校的人员流失比例略高于毕业于普通院校的。从就业单位来看，就职于机关、事业单位等非企业的人员流失率较低，而就职于企业的人员流失比例超过了17%。从就业产业来看，从事第一产业的人员流失比例最高，其次是第二产业，最低的是第三产业。从就职单位区域来看，在市内四区工作的人员流失的比例比在郊区工作的要略低3个百分点。 2 实证分析
2.1 计量模型
本文的因变量数据为流失和未流失，即都为0和1，由于logit模型的通用性、不变性、可解释性，因此选取logit模型来估计上文所述的十个指标对统计人员是否在青岛流失的影响
Yi=αi+∑jj=1βjXj+ui（1）
其中，Yi表示人员i是否还在青岛工作的虚拟变量，Yi=1表示该人员已经不在青岛工作，记为已流失，Yi=0表示该人员还留在青岛工作，记为没流失。Xj所包含的个人信息如表2所示。
2.2 人才流失的影响因素分析
由表3中的流失回归结果可知，所有变量对青岛市人才流失的影响都是显著的。首先从个人信息来看，相比于女性，男性流失更多，可能是由于男性想要去更高的平台，而女性则更想要稳定的生活;生源地为青岛的人才流失少，因为在自己的生源地就业，和父母朋友更近，便于沟通往来;党员预备党员相比于其他群体，更少的流失，可能由于党员预备党员更可能找到一份体制内的工作，更加稳定。从教育背景来看，相比于专科本科以上学历更多的选择离开青岛，这种情况有两种可能的解释：专科生有些学校会分配工作，而这批学历欠缺的人才为了规避到别的地方就业难的问题，选择在原单位稳定地工作;本科以上学历的人才可能会更愿意到经济发展快的地方，例如北京、深圳等一线城市。从专业来看，理科专业的人相比于文科专业，更多地离开青岛，可能是青岛的产业结构性质所导致的;毕业于青岛院校的人才流失率高，因为很多非青岛人在青岛读书，毕业后先借着学校的地理位置优势在青岛工作，以此为跳板，等有了足够的能力和经验后再回到自己的生源地;相比于普通院校毕业于双一流院校的人才，流失更多，因为学历高的人才更想去更大的平台发展，而青岛的就业平台相比于一线城市较低。从就业单位来看，非企业工作的人才多数留在青岛，这由事业单位、机关等工作的稳定性所导致的;相比于第一第二产业，在第三产业工作的人才流失少;在城区工作的人才更多地留在青岛，而郊区的则流失较多，由于郊区发展缓慢、工资水平低而且房价偏高等因素导致的。
3 异质性分析
在总体分析的基础上，根据统计人员的各指标的不同，研究流失问题的异质性。
3.1 控制学历的流失
表4展示了按照学历的差异进行logit回归分析的流失结果。对博士生是否流失的显著性影响因素只有性别、就业单位;对于中专生，所有指标均显著，其中最显著的指标是生源地;对于专科生、本科生和硕士生而言，所有指标都对其是否流失影响显著，而这些指标对专科生和本科生影响的显著性大于硕士生，这可能是由于专科生和本科生年龄偏小，想去更大的平台闯一闯，所以选择离开青岛。
3.2 控制其它影响因素的流失
由于篇幅原因，控制性别、生源地、专业、毕业院校所在地、就业单位性质的流失情况表暂不做展示。从不同性别的回归结果来看，学历、专业等指标对男性的影响普遍大于女性;而其它指标对其影响的显著性程度大致相同。本科以上学历的男性比女性更多离开青岛，因为青岛市的工资水平可能达不到高学历男性的要求。从不同生源地来看，专业指标对山东非青岛籍的人员影响较为显著，而其它地区人才是否流失基本不受所学专业的影响;个体差异对山东非青岛籍的影响基本都比青岛籍的人员显著。从专业的差异来看，就业产业对文科生的流失情况不显著，其余指标对学文和学理人员的影响显著性程度大致相同;就业区域对于理学生和医学生的流失几乎没什么影响。按照毕业院校的所在地不同进行回归分析，结果显示对毕业于山东省外院校的人员是否流失影响最显著的是生源地和就业单位性质，而学历对其是否流失的影响程度不大;而毕业院校的性质对于毕业于青岛院校的人员是否流失影响不显著。从不同就业单位的回归结果来看，在企业中的人才学历越高越容易流失，但在非企业中则情况相反;在企业中理科出身的人才相比于文科生更多的流失，而非企業中则情况相反。按照工作单位所在地的不同进行回归分析，在城区学历越高，留下的越多，而郊区情况相反。在城区中，性别、生源地、专业对崂山区人员的是否流失影响最大，在郊区，各县级市人员的流失情况不受生源地的影响，其余因素对各郊区的影响均显著。
4 结论与建议
本文基于青岛市人社局2006—2018年的数据，采用logit模型，结合人才的性别等十个指标，研究了青岛市人才流失及其影响因素。研究结果显示，男性的流失度高于女性，青岛人大部分选择留在青岛，非党员更倾向于离开青岛;本科生人才流失最多，专业方面理学、工科类人才流失最多，而文学、医学类的流失情况较为乐观。双一流院校的人才离开青岛比例高，青岛各院校的人才流失率比非青岛院校低;就业于机关、事业单位等非企业的人才会倾向于留在青岛，而就职于企业的流失率高，且学历越高，这种情况越普遍，就业单位在城区的人才流失得比郊区少，且流失情况与学历成正比。
根据上述结论，为了留住人才，青岛市政府必须建立健全人才引进机制，出台补贴措施，大力推进薪酬福利制度改革，靠环境优势和人才福利吸引外地人在青岛落户。政府也应该对人才住房方面提供一些补贴，调控房价和市场，让人才不被青岛市的房价和消费水平所困扰。其次，青岛市各企业要完善各自企业的人才管理制度，优化企业内部配置，改进收入分配标准，使得人才不仅被青岛的环境所打动，也被青岛的整体经济形势所吸引。青岛市政府可以创立科技创新园区、研发中心等，紧跟当前科技潮流，留住理工科的高技术人才，这能促进青岛市科技的发展，从而提升生产力、促进经济腾飞。另外，青岛市政府不仅要重点关注市内四区，也要对各县级市和郊区重视起来，改善郊县城市建设，出台相关就业补贴政策，保持各区县协同发展。
参考文献
[1]RHODE B. East-west migration/brain drain[R]. Brussels： European Co-operation in the Field of Scientific and Technical Research （COST），1991. [2]張剑宇，谷雨.东北地区高学历人口流失及原因[J].人口学刊，2018，（40）：55-65
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Study on Brain Drain and Its Influencing Factors in Qingdao
MA Jun-teng， LI Li-li
（School of Economics， Qingdao University， Qingdao 266100， China）
Abstract：
In view of the problem of brain drain in Qingdao， based on the data of the Bureau of human resources and social welfare， the logit model was used to study the influencing factors of brain drain in Qingdao in the past more than 10 years. The research shows that in terms of personal information， the proportion of the male loss is greater than the female. From the educational background， the loss of the undergraduate is the largest. From the character of units， people who works in the enterprises chooses to leave Qingdao. Therefore， in order to curb the brain drain， government must establish and consummate the talent introduction system and promote the reform of salary and welfare system.
Keywords：
brain drain; logit model; influence factor