长三角中心区城市数字人才引力指数报告2025.docx

智联招聘

长三角中心区城市
数字人才引力指数报告

上海财经大学数字经济研究院 智联招聘

2025 年 9 月

项目指导：高红冰 李 强
项目组成员：杨 健 王凤岩 王一新 李小丽
崔丽丽 郝建彬 郭 睿 宋昕岳

目 录

核心观点 - 1 -

第 1 章 研究背景 - 2 -

第 2 章 指数设计与计算方法 - 5 -

2.1 指数设计的背景与目标 - 5 -

2.2 指标体系设计 - 7 -

2.3 指数打分方法：Z-Score 标准化流程 - 14 -

2.4 指数结果与方法说明 - 16 -

2.5 研究对象 - 18 -

第 3 章 综合分析 - 21 -

3.1 城市综合排名 - 21 -

3.2 上海市 - 25 -

3.3 杭州市 - 28 -

3.4 南京市 - 30 -

3.5 苏州市 - 32 -

3.6 合肥市 - 34 -

第 4 章 单项分析 - 38 -

4.1 产业基础分析 - 38 -

4.2 创新生态分析 - 40 -

4.3 发展机会分析 - 41 -

4.4 生活服务分析 - 43 -

第 5 章 热点分析 - 46 -

I
5.1 热门岗位：数字经济哪家香 - 46 -

5.2 六虎争霸：竞相争夺人工智能人才 - 47 -

5.3 算法为王：人工智能工程师八大金刚 - 49 -

5.4 真不差钱：上海招聘薪资遥遥领先 - 51 -

5.5 数字宜人：不愧六小龙家乡 - 53 -

5.6 未来可期：生活环境的打造将吸引一批年轻人才 - 54 -

结束语 - 57 -

II

核心观点

1. 长三角中心区城市数字人才吸引力区域极化明显。上 海一骑绝尘，显著领先其他城市，处于数字人才引力卓越区， 杭州、南京、苏州、合肥紧随其后。这五座城市成为长三角 地区吸引数字人才的“富集地区”。
2. 重要趋向性指标区域极化明显。在“新兴数字岗位”、 “中高端数字岗位”、“人才净流入”等指标上，上海、杭州、苏 州、南京、合肥、无锡六座城市均居前六位，合计占 27 个城 市的比重分别达 86.50% 、88.76% 、87.1%。
3. 城市间吸引数字人才竞争激烈。除上海、杭州、南京、 苏州、合肥、无锡外，其他 21 座城市综合得分均在 40 分以 下，并且城市间分值差距不大，部分城市差距甚至在 0.1 分 以内。这表明在城市数字人才工作中，既要加强区域产业协 作、环境共造、人才有序流动，也要突出城市特色，努力形 成区域内定位清晰、合作共赢的局面。
4. 提升城市数字人才吸引力是一项综合性工程，必须围 绕“人”的物质需求和发展需求，提供良好的住房、交通、教 育、医疗、生态等生活环境，夯实产业基础，培育创新创业 沃土，提供有竞争力的薪酬和职业机会。

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第 1 章 研究背景

背景一：数字经济发展浪潮势不可挡
从全球范围看，世界百年变局加速演进，新一轮科技革 命和产业变革深入发展，以人工智能技术为代表的数字技术 发展和应用正在重塑全球地缘政治格局。我国高度重视数字 经济发展，数字技术创新步伐不断加快，数字经济规模持续 增长，成长起了一批具有全球竞争力的数字经济企业。长三 角地区数字经济坚持走高质量发展之路，经济社会发展的“数 字” 浓度不断提升，率先布局新一代人工智能、量子信息、人 形机器人、类脑智能等新兴产业和未来产业，是我国集成电 路、新型显示、高端软件、平台经济等主要基地，聚集了大 量数字人才。2023 年，长三角数字经济增加值突破 12 万亿 元，占江苏、浙江、安徽、上海三省一市 GDP 总量的 40%以 上，约占全国数字经济增加值的 30%1。
背景二：长三角区域战略增长极地位日益突出
长三角城市群地处“一带一路” 与长江经济带的重要交汇 地带，是我国经济发展最活跃、开放程度最高、人才聚集度 最高、创新能力最强的区域之一，在国家现代化建设大局和 开放格局中具有举足轻重的战略地位，是我国参与国际竞争 的重要平台、经济社会发展的重要引擎、长江经济带的引领 者。2016 年，国务院常务会议通过《长江三角洲城市群发展 规划》， 提出培育更高水平的经济增长极，到 2030 年全面建 成具有全球影响力的世界级城市群。2019 年，中共中央、国 务院印发《长江三角洲区域一体化发展规划纲要》， 指出推

1 资料来源：《数字长三角发展报告（2024）》。

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动长三角一体化发展，增强长三角地区创新能力和竞争能力， 提高经济集聚度、区域连接性和政策协同效率，对引领全国 高质量发展、建设现代化经济体系意义重大；明确到 2035 年 长三角一体化发展达到较高水平，现代化经济体系基本建成， 城乡区域差距明显缩小，公共服务水平趋于均衡，基础设施 互联互通全面实现，人民基本生活保障水平大体相当，一体 化发展体制机制更加完善，整体达到全国领先水平，成为最 具影响力和带动力的强劲活跃增长极。
背景三：高水平数字人才队伍建设成为未来竞争的关键
习近平总书记 2025 年 6 月 1 日在《求是》杂志发表重 要文章《加快建设教育强国》， 指出我国高质量发展深入推 进，现代化产业体系建设不断加快，人口发展呈现新的趋势 性特征，对人才数量和专业结构提出了更高要求。这对我国 人才发展趋势做出了科学判断，对于加强新时期数字人才工 作具有重要指导意义。2024 年 4 月，人社部等九部门印发 《加快数字人才培育支撑数字经济发展行动方案（2024- 2026 年）》，提出紧贴数字产业化和产业数字化发展需要， 用 3 年左右时间，扎实开展数字人才育、引、留、用等专项 行动，提升数字人才自主创新能力，激发数字人才创新创业 活力，增加数字人才有效供给，形成数字人才集聚效应，着 力打造一支规模壮大、素质优良、结构优化、分布合理的高 水平数字人才队伍，更好支撑数字经济高质量发展。
为了客观反映长三角中心区城市数字人才建设现状，更 好地支撑地区数字经济发展，上海财经大学数字经济研究院、 智联招聘联合开展数字人才吸引力指数专项研究，从数字人 才职业发展机会、生活服务环境、产业基础和创新生态等四

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个维度，构建“长三角中心区城市数字人才引力指数”，反映 数字人才聚集和发展态势。在此基础上，共同撰写完成《长 三角中心区城市数字人才引力指数报告》。
我们深知，指数构建及其数据采集、分析， 受外部政策 环境、人才需求、产业基础等变化因素影响，是一个长期、 复杂、动态的过程，也是一项探索性极强的工作。经过指标 筛选、指数构建、岗位筛选、数据采集与处理、指标分析、 案例分析等 5 个月的持续工作，我们努力给社会各界提供吸 引数字人才的新视角、新框架和新参考！在这个过程中，由 于在数据获取、研究能力、认知水平等因素上的诸多限制， 如有不当之处，敬请大家批评指正！

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第 2 章 指数设计与计算方法
2.1 指数设计的背景与目标
一、核心目标
构建本指数的核心目标是研发一套适用于长三角中心 区（上海市、江苏省、浙江省、安徽省三省一市共 27 个城 市）2 的数字人才吸引力量化评估体系，具体包括以下三个方 面：
第一，多维评估城市竞争力。通过整合产业基础、创新 生态、发展机会、生活服务等多维度数据，全面刻画城市对 数字人才的综合吸引力，打破单一指标评价的局限性。例如， 既考虑杭州数字经济的产业发展规模和产业生态，也评估其 科研平台实力对人才的吸引力。
第二，动态监测区域人才流动。基于年度更新的数据， 支持跨年度、跨城市甚至跨区域的横向对比分析，实时追踪 各城市人才吸引力的变化趋势。
第三，为政策优化提供数据支撑。通过指数量化计算结 果揭示城市在人才吸引方面的优势和薄弱环节，为政府制定 差异化人才政策提供科学依据。例如，若某城市 “住房成本” 指标得分较低，可针对性地优化人才住房补贴政策。
二、设计原则
数据多维覆盖。围绕指标设计的核心目标，确保指标体 系能覆盖评估对象的主要维度，体现指标体系的系统性。本 指标体系涵盖数字人才吸引的全链条要素，包括人才的物质 需求（如薪酬、住房）、职业发展需求（如岗位结构、产业

2 资料来源：《长江三角洲区域一体化发展规划纲要》，具体内容参见

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基础）、生活质量需求（如交通、教育、医疗）等。同时， 采用 “ 三级指标体系” 结构，从宏观（一级指标）、中观（二 级指标） 到微观（三级指标）逐步细化，确保评估的全面性 和精准性。例如，“ 生活服务” 一级指标下设置 “住房舒适” 、 “ 交通便捷”、“优质教育”、“ 医疗保障”、“宜居环境” 5 个二级 指标，进一步细分为 “ 房价/平均收入”、“跨城通勤便利”、“ 交 通拥堵”、“ 重点中小学密度” 、“ 三甲医院密度”、“人均公园 绿地面积” 6 个三级指标。
简洁可操作性。尽量用较少的指标覆盖核心目标，避免 指标冗余，并且指标计算的逻辑简单清晰。充分考虑数据的 可获得性，降低指标数据采集的难度，尽量从权威出版物或 统计渠道获取基础数据。
动态更新可比。数据采集周期为每年一次，确保指数能 够及时反映城市发展的最新动态。同时， 通过统一的数据处 理方法（如 Z-Score 标准化）消除指标单位差异，使不同城 市、不同年份的指数结果具有可比性。例如，2024 年上海与 杭州的 “数字经济核心产业增加值占 GDP 比重” 可直接对 比，无需考虑 GDP 总量的绝对差异。
去量纲化处理。由于各指标的量纲（如薪酬为 “元”、面 积为 “平方米”）和数量级差异较大，直接计算会导致结果失 真。因此， 采用 Z-Score 标准化方法对原始数据进行无量纲 处理，将所有指标转化为均值为 0、标准差为 1 的标准正态 分布，确保不同指标在指数合成中具有公平的权重贡献。
科学客观公正。严格筛选指标，清晰界定每一项指标的 定义、数据获取渠道、治理方式、权重或评分规则。避免主

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观臆断，尽量使用客观数据。指标的选取，对于不同城市是 相对公平的，不能存在城市歧视。
2.2 指标体系设计
一、指标选取的主要考虑
影响数字人才吸引力的因素很多，包括薪酬待遇，职业 发展机会，企业和行业发展前景，住房、交通、教育、医疗、 居住环境等。为构建长三角中心区城市数字人才引力指数体 系，对具体指标的取舍与优化，综合考虑如下因素：
1. 数字人才自身需求特征
物质需求：包括薪酬水平、住房成本、生活便利性等基 础要素。例如， 数字人才对住房的需求不仅关注价格，还重 视周边交通、教育资源配套（如“跨城通勤便利” 、“ 房价收 入比”指标）。
职业发展诉求：聚焦产业发展前景、岗位晋升空间和技 能提升机会。例如，“新兴数字岗位占比”反映城市在人工智 能、大数据等前沿领域的人才需求趋势，“ 高校数字经济学科 数”体现本地人才培养能力与产业的匹配度。
城市环境要求：涵盖生态环境、国际化程度等软性因素。 例如，“ 人均公园绿地面积”衡量宜居性，“ 海归人才友好度” 反映城市对国际化人才的接纳程度。
2. 长三角区域发展特色
高度国际化：上海、杭州等城市每年举办世界人工智能 大会、云栖大会等国际高端会议，吸引全球数字人才参与， 因此设置“ 国际高端会议承办”指标。

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产业集群效应显著：长三角拥有张江科学城、苏州工业 园区等多个数字经济产业园区，“数字产业园”数量和密度直 接影响人才的集聚能力。
跨城通勤常态化：依托长三角高铁网络，上海-苏州、杭 州-南京等城市间实现 “1 小时通勤圈”，“跨城通勤便利” 成为 衡量人才流动便利性的关键指标。
3. 数据可获得性
指标选取需基于可采集的公开数据，主要来源包括：
政府公开数据：各城市国民经济和社会发展统计公报、 人才政策文件、教育医疗资源统计数据，如“数字经济核心产 业增加值占 GDP 比重”、“ 三甲医院密度”、“ 重点中小学密度”。
行业大数据：智联招聘平台的人才流动大数据，如“数字 人才净流入”、“新兴数字岗位占比” 、“数字经济岗位平均月 薪 ”等。
企业调研数据：通过问卷调查或访谈获取独角兽企业、 专精特新企业的人才需求与评价，如“独角兽企业数量”反映 产业生态吸引力。
二、指标体系设计说明
从人才的自我实现需求出发，长三角中心区城市数字人 才引力指数体系主要包括产业基础、创新生态、发展机会、 生活服务 4 个一级指标；涵盖产业规模、产业生态、科研基 础、创业产出、岗位结构、薪酬水平、人才流动、住房舒适、 交通便捷、医疗保障、宜居环境等 12 个二级指标，数字经济 核心产业增加值占 GDP 比重、数字经济规上企业营收总额、 独角兽企业数量、专精特新企业数量、数字产业园、国际会 议承办、高校数字经济学科数、省部级以上重点实验室数量、

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技术合同交易额、高价值发明专利、 中高端数字岗位占比、 新兴数字岗位占比、数字经济岗位平均月薪、数字人才净流 入、房价/平均收入比、跨城通勤便利、交通拥堵指数、重点 中小学密度、三甲医院密度、人均公园绿地面积等总计 21 个 三级指标。
表 1 长三角中心区城市数字人才引力指数体系

1、一级指标：产业基础（权重 20%）
产业是就业的源泉。产业基础是数字人才择业时考量的 核心因素，反映城市数字经济的发展规模和生态成熟度，包 含 2 个二级指标、6 个三级指标：

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（1）产业规模（权重 10%）
数字经济核心产业增加值占 GDP 比重（权重 5%）： 衡量数字经济在城市经济中的支柱地位，数值越高表明产业 集聚效应越强。例如，2024 年上海、杭州等城市显著高于长 三角平均水平。
数字经济规模化企业营收总额（权重 5%）：反映龙头 企业的带动作用，龙头企业的营收规模直接影响人才的职业 发展空间。
（2）产业生态（权重 10%）
独角兽企业数量（权重 2%）：独角兽企业作为创新先 锋，是吸引高端人才的 “ 强磁场”。
专精特新企业数量（权重 2%）：专精特新企业聚焦细 分领域创新，为人才提供专业化发展平台。苏州拥有超 1600 家省级专精特新企业，在智能制造领域形成明显人才集聚优 势。
互联网、云计算、AI、区块链企业密度（权重 3%）： 反映新兴技术领域的企业分布情况，密度越高表明产业生态 越活跃。上海浦东张江科技园的 AI 企业密度达每平方公里 8 家，吸引大量算法工程师聚集。
数字产业园数量（权重 3%）：产业园区通过政策扶持 和资源整合，降低企业运营成本，促进数字产业聚集发展。
2、一级指标：创新生态（权重 20%）
创新生态是数字人才持续成长的土壤，涵盖科研基础和 创新产出两个维度，包含 2 个二级指标、5 个三级指标：

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（1）科研基础（权重 10%）
国际会议承办数量（权重 2%）：如上海世界人工智能 大会等，为人才提供国际交流机会，提升城市吸引力。
高校数字经济学科数（权重 5%）：高校学科设置与产 业需求的匹配度直接影响本地人才供给。
重点实验室数量（权重 3%）：重点实验室是开展前沿研 究的重要平台，如上海量子信息重点实验室、杭州之江实验 室等，吸引顶尖科学家团队入驻。
（2）创新产出（权重 10%）
技术合同交易额（权重 5%）：反映科技成果转化效率， 杭州 2024 年技术合同交易额突破 2000 亿元，表明产学研 合作紧密，人才创新成果易于落地。
高价值发明专利申请量（权重 5%）：高价值发明专利 通常聚焦于关键核心技术、前沿技术或颠覆性技术，其申请 量直接反映了创新主体（企业、高校、科学技术研发中的“硬 核” 突破能力，直接体现城市的创新国际竞争力。
3、一级指标：发展机会（权重 40%）
发展机会是数字人才职业发展的核心驱动力，包括岗位 结构、薪酬水平和人才流动 3 个二级指标、7 个三级指标：
（1）岗位结构（权重 20%）
中高端岗位占比（权重 10%）：指要求本科及以上学历、 3 年以上工作经验的岗位占比。上海陆家嘴金融科技领域中 高端岗位占比达 18%，远超长三角平均水平。
新兴数字岗位占比（权重 10%）：指人工智能工程师、 区块链开发师等新兴职业岗位在总岗位中的比例。杭州未来 科技城的新兴数字岗位占比达 35%，吸引大量年轻人才。

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（2）薪酬水平（权重 14%）
数字经济岗位平均月薪（权重 14%）：采用分位值统计， 全面反映不同层级人才的薪酬水平。例如，上海数字经济岗 位 75 分位月薪达 3.2 万元，显著高于合肥的 1.8 万元，体 现一线城市对高端人才的薪资吸引力。
（3）人才流动（权重 6%）
数字人才净流入（职住分离数：求职者居住地与工作地 匹配）（权重 6%）：通过招聘平台数据追踪人才流动趋势， 苏州 2024 年数字人才净流入率达 8.5%，主要得益于紧邻 上海的区位优势和制造业数字化转型需求。
4、一级指标：生活服务（权重 20%）
生活服务是人才安居乐业的基础保障，涵盖宜居环境 5 个二级指标、6 个三级指标：
（1）房价收入比（权重 5%）：衡量住房负担能力，上 海房价收入比达 25，远高于长三角平均水平的 18，住房成 本成为人才落户的主要障碍。
（2）交通拥堵指数（权重 3%）：反映日常通勤效率， 杭州主城区交通拥堵指数在长三角主要城市中排名靠前，影 响人才生活体验。
（3）跨城通勤便利（高铁 1 小时出行城市数量）（权 重 1%）：苏州凭借高铁网络，1 小时可达上海、南京、无 锡等 5 个城市，跨城通勤便利性得分最高。
（4）优质教育（重点中小学密度）（权重 4%）：子女 教育是人才落户的重要考量，上海徐汇区重点中小学密度达 每百平方公里 12 所，吸引有子女的人才定居。

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（5）医疗保障（三甲医院密度）（权重 4%）：三甲医 院数量直接关系医疗服务水平，上海每百万人拥有三甲医院 3.2 家，医疗保障能力领先。
（6）人均公园绿地面积（权重 3%）：衡量生态环境质 量，合肥“ 公园城市” 建设成效显著，人均公园绿地面积达 14.5 平方米，超过杭州的 12.8 平方米。
三、具体指标的含义及计算方式
为了充分理解各项具体指标含义，更好地采集和加工数 据，对每一个指标内涵的界定和计算方式如表 2 所示。
表 2 各项指标含义一览表

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2.3 指数打分方法：Z-Score 标准化流程
一、步骤 1：原始数据预处理
1. 逆向指标正向化
部分指标，如 “ 交通拥堵指数”、“ 房价收入比”数值越大， 对人才吸引力越低，需进行正向化处理。常用方法包括：
倒数法：如 “ 交通拥堵指数” 正向化后 = 1 / 原始值
极值法：正向化值 =（最大值 - 原始值）/（最大值 - 最 小值）
以 “房价收入比” 为例，假设某城市原始值为 20，长三 角最大值为 25，最小值为 10，则正向化值 =（25-20）/（25- 10）=0.33，数值越大表示住房成本越低，去量纲化的得分相 应就高。
2. 缺失值处理
一般地，缺失值处理采用区域均值填充或删除低完整性 指标两种方式。
区域均值填充：对于数据完整性较高（缺失率 <10%） 的指标，采用长三角 27 各城市的均值进行填充。例如， 某 城市 “ 高价值发明专利” 缺失，可用长三角城市该指标的平 均值替代或者进行合理推测。
删除低完整性指标：若某指标在超过 30% 的城市中缺 失，则暂时剔除该指标，待数据可获得后重新纳入。
二、步骤 2：去量纲化 Z-Score 计算
Z-Score（标准分数）的计算公式为：
Z = (X - μ) / σ
其中：
X 为原始数据点

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μ 为数据集均值
σ 为数据集标准差
Z-Score 表示数据点 X 距离均值 μ 的标准差倍数，可 用于判断数据点在分布中的位置：
Z=0：恰好等于均值
Z>0：高于均值，Z=1 表示比均值高 1 个标准差 Z<0：低于均值，Z=-2 表示比均值低 2 个标准差
标准化后的数据服从标准正态分布，均值为 0，标准差 为 1。
在指数去量纲化打分的过程中：为避免极端值（如某城 市突发大额人才补贴导致指标异常）对整体分布的扭曲，将 Z-Score 结果限定在[−3,3]区间内，超出范围的数值统一取边 界值。例如，若某城市 “人才补贴强度” 的 Z-Score 计算结 果为 4，则截断为 3。
三、步骤 3：标准化结果解读
标准化后的数值反映城市在该指标上相对于长三角中 心区平均水平的偏离程度：
zi>0,便是该城市指标优于长三角平均水平，数值越大优 势越明显。例如，某城市 “数字经济核心产业增加值占 GDP 比重” 的 Z-Score 为 3.0，表明其产业规模显著领先。
zi=0：表示该城市指标等于长三角中心区平均水平。
zi<0：表示该城市指标低于长三角中心区平均水平，数 值越小劣势越突出。例如，某城市 “新兴数字岗位占比” 的 Z-Score 为- 1.8，说明其产业结构亟待升级。

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2.4 指数结果与方法说明
一、指数结果应用解读
通过数据加工处理，得到各城市数字人才引力指数结果 后，可按以下标准进行评价，如表 3 所示。

表 3 城市数字人才吸引力指数评价标准

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二、指数处理的局限与问题
1 ．数据处理的优势
消除量纲影响，保障指标可比性：不同指标的量纲差异 巨大，如 “数字经济核心产业增加值” 以 “ 亿元” 为单位，
“ 人均公园绿地面积” 以 “平方米” 为单位，直接对比毫无意 义。通过 Z-Score 标准化处理，将所有指标转化为均值为 0 、 标准差为 1 的标准正态分布，使得各指标处于同一度量尺 度。例如，在计算 “ 薪酬水平” 与 “ 房价收入比” 对数字人 才引力的影响时，Z-Score 标准化能够消除薪资金额与房价 金额的量纲差异，准确反映两者在人才吸引力中的相对作用， 确保跨指标的科学对比。
动态反映城市相对位次：随着城市的发展与政策的调整， 各城市在数字人才吸引方面的竞争力不断变化。Z-Score 标 准化基于每年更新的数据重新计算，能够实时捕捉这种动态 变化。如某城市大力发展量子科技与人工智能产业，随着产 业规模的扩大与人才政策的优化，在 “ 产业基础” 与 “政策 支持” 指标上的数据不断提升，通过 Z-Score 计算后，其在 长三角中心区城市中的相对位次逐年上升，直观展现了在数 字人才吸引方面的进步。
2 ．数据存在的局限
对非正态分布指标敏感（如极端政策补贴），需结合实 际进行数据技术处理：当指标数据分布呈现非正态特征时， Z-Score 的计算结果可能会受到极端值的过度影响。例如， 某些城市的年度企业技术开发转让合同金额指标出现个别 极端值，使得该指标的均值与标准差发生较大偏移，进而影 响整个指数的计算结果。为解决这一问题，探索采用数据转

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换技术，如 Box-Cox 变换，将非正态分布数据转化为近似正 态分布；或使用分位数替代法，用 P2.5 和 P97.5 分位数替 代最小值和最大值计算 Z-Score，降低极端值的干扰，保证 指数计算的准确性 。
权重设计需定期更新以适应政策变迁（如长三角落户新 政）：本指数采用的客观数据权重通过熵值法计算得出。然 而，随着长三角区域一体化进程的推进，新的人才政策不断 出台，如上海自贸区放宽外籍人才落户限制、杭州推出针对 数字人才的 “人才码” 服务等，这些政策的变化会改变各指 标对数字人才吸引力的重要程度。因此， 权重设计需要定期 根据政策调整与产业发展趋势进行更新，以确保指数能够准 确反映当前各因素对数字人才吸引的实际影响力，使评估结 果更具时效性与参考价值。
2.5 研究对象
一、城市范围
根据 2019 年 12 月中共中央、国务院印发的《长江三角 洲区域一体化发展规划纲要》， 规划范围包括上海市、江苏 省、浙江省、安徽省全域，以上海市，江苏省南京、无锡、 常州、苏州、南通、扬州、镇江、盐城、泰州，浙江省杭州、 宁波、温州、湖州、嘉兴、绍兴、金华、舟山、台州， 安徽 省合肥、芜湖、马鞍山、铜陵、安庆、滁州、池州、宣城共 27 个城市为中心区。本报告以这 27 个城市为研究对象，开 展定量分析和评估研究。

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图 1 长三角中心区 27 个城市分布图
备注：1. 黄色区域为长三角中心区 27 个城市。
2．蓝色区域为江苏省、浙江省、安徽省区域内长三角非中心区城市。
二、数字人才
数字人才是指具备数字技术相关技术和技能，从事数字 经济相关技术研发、生产、经营、管理以及数字化转型应用 等工作的各类专业人才。本报告所称数字人才是指根据智联 招聘平台上的 19 类岗位工作圈定的人才。这 19 类岗位包括： 半导体/芯片，电子/电器/自动化，前端开发，人工智能，软 件研发，数据工程师，通信及硬件研发，移动研发，机械设

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计/制造（含机器人），动画动效设计，市场/品牌推广，测试 工程师，运维支持，IT 培训，电商运营，新媒体运营，业务 运营，产品经理，运营管理3。
本报告所称新兴数字人才岗位包括半导体/芯片、人工智 能、数据工程师、机器人 4 个细分岗位4。

3 数据来源：智联招聘岗位分类。
4 数据来源：智联招聘岗位分类。

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第 3 章 综合分析

3.1 城市综合排名
一、得分和综合排名
2024 年，长三角中心区 27 个城市数字人才引力指数得 分和排名如表 4 所示。
表 4 长三角中心区城市数字人才引力指数综合排名

二、各城市数字人才引力区间分布情况
根据表 3 确定的指数评价标准，27 个城市得分分别落入 以下四个区间，如表 5 所示。

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表 5 长三角中心区城市数字人才引力指数分布

1. 卓越区（70 分及以上）
上海以 82.65 分唯一登顶，领先优势显著，超第 2 名 15 分以上，凸显其作为长三角数字经济核心引擎的不可撼动领 军地位。
2 ．强劲区（50-70 分）
杭州（67.23 分）、南京（64.35 分）、苏州（55.10 分）、 合肥（52.11 分）处于第二梯队的强劲区域。进入这一区域的 城市，为江苏省、浙江省、安徽省的三座省会城市，加上苏 州这一数字经济重镇，是长三角地区人才竞争的主力军。
3. 活力区（30-50 分）
无锡（43.18 分）作为该区间首城，数字经济沉淀深厚， 在人才吸引上具有较大领先优势。宁波（38.11 分）、常州 （36.82 分）、嘉兴（34.14 分）、湖州（33.17 分）、芜湖 （32.95 分）、绍兴（32.21 分）、镇江（31.61 分）、南通 （31.31 分）、温州（30.62 分）、马鞍山（30.24 分）、泰州 （30.19 分）等 12 个城市，除无锡外，分差较小，这些城市 竞争处于胶着态势，成为长三角中心区吸引数字人才的生力 军。

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4. 潜力区（<30 分）
处于这一区域的 10 个城市，主要分布于苏北、皖北皖 南、浙中南区域。

图 2 长三角中心区数字人才引力热力图
备注：深红色分布为卓越区，红色为强劲区，黄色为活力区，蓝色为潜力区。

三、核心驱动因素分析： 单项指标引领排名的关键所在
排名前 5 的城市，在本报告后续有深入的分析解读。其 余排名前十的城市核心驱动因素分析如下：

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无锡市，综合排名第 6 名。排名主要由产业基础（第 5 名）、创新生态（第 7 名）、发展机会（第 5 名）驱动，反 映了无锡雄厚的先进制造业根基、职业发展机会及其在新兴 产业领域提供的发展空间和潜力。
宁波市，综合排名第 7 名。排名主要由产业基础（第 8 名）、创新生态（第 6 名）、发展机会（第7 名）驱动，产 业基础、创新生态和发展机会都相对较好，在吸引人才方面 具有相对优势。
常州市，综合排名第 8 名。排名主要由产业基础（第 7 名）、创新生态（第 9 名）、发展机会（第 8 名）驱动，各 项指标相对平衡，凭借较好的产业平台、创新生态和发展机 会吸引人才。
嘉兴市，综合排名第 9 名。排名主要由产业基础（第 10 名）、发展机会（第 9 名）驱动，凭借较为扎实产业平台和 发展机会吸引人才。
湖州市，综合排名第 10 名。排名主要由生活服务（第 1 名）驱动，凭借优异的生活环境吸引人才。
四、未进前 10 名，但分项指标进入前 10 名的城市解读
一级指标进入前十名的情况，如表 6 所示。

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表 6 一级指标前 10 名分布情况

备注：红色字体为总排名未进前 10，分指标进入前 10 城市。
虽然以下三座城市在综合排名中未进入前十，但在核心 分项指标上展现出独特的竞争优势和区域发展亮点。这些城 市的实践，为优化人才吸引策略提供了差异化的参考价值：
芜湖市，总排名第 11 名，职业发展机会排名第 8 名。
马鞍山市，总排名第 16 名，住房舒适第 1 名，医疗保障 第 4 名，全市房价收入比仅为5.81，在 27 个城市中最低，反 映居民购房压力较小，住房可负担性处于领先水平，同时马 鞍山市优质医疗资源相对密集。
池州市，总排名 27 名，生活服务第9 名，人均绿地面积 达 20.17 平方米，处于 27 所城市中首位。此外， 住房舒适也 排名较高（第 7 名），房价/平均收入处于较低区间。
3.2 上海市
综合排名：第 1（82.65 分）
上海作为长三角数字经济发展的核心引擎，凭借全产业

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链优势、高浓度创新生态和国际化资源，形成对高端人才的 “磁吸效应”，展现出全方位的领先优势。

图 3 上海市一级指标发育情况
具体分析如下：
1. 薪酬水平。根据智联招聘数据，2024 年上海市“数字 经济岗位平均月薪”为 17624 元/月，在 27 个城市中排名第 1 位。其中，中高端岗位招聘平均薪资和初级岗位招聘平均薪 资分别位 21483 元/月和 13968 元/月，遥遥领先于其他城市。
2. 人才需求情况。根据智联招聘数据，2024 年，上海市 新兴数字岗位需求量占 27 个城市的33.64%，占 27 个城市的 1/3，位居第 1 位。中高端核心人才需求量占 27 个城市的 30.97%，位居第 1 位。同时， 我们也看到上海市对人工智能 方面的人才需求量较大，占 27 个城市的 32.33%，位居第 1 位。特斯拉等自动驾驶公司带动，智能驾驶系统工程师招聘 岗位数量排名第一。

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3. 人才净流入情况。根据智联招聘数据，2024 年上海市 人才净流入为 2.12%，在 27 个城市中排在杭州之后列第 2 位， 人才引得进、稳得住，发展势头良好。
4. 生活环境。住房方面，2024 年，上海市全年常住居民 人均可支配收入 88366 元5，同期新房成交均价为 67612 元/ 平方米，房价/人均可支配收入为26.1，高居 27 个城市首位， 住房仍是人们生活成本居高不下的主要因素。交通方便，跨 城通勤便利度为 8，城区交通拥堵指数为 1.78。教育方面， 百万人口拥有重点中小学数量为 7.5 所。医疗方面，百万人 口拥有三甲医院数量为 2.9 座。这些指标在 27 个城市中分别 位居 3 、1 、4 、1 位。
5. 产业基础和创新生态
2024 年，上海数字经济核心产业增加值占 GDP 比重约 13%，人工智能产业规模突破 4000 亿元，占长三角总量的近 30%。浦东新区贡献了全市 25.91%的新兴数字岗位，形成了 从芯片设计到智能终端的完整产业链。产业发展引领作用显 著增强，拥有众多互联网平台企业，云计算、大数据、人工 智能等领域技术创新活跃；拥有多家集成电路设计、制造和 装备企业，引领我国集成电路产业发展。2024 年，拥有各类 高新技术企业 2.5 万家，集成电路、生物医药、人工智能三 大先导产业规模达到 1.8 万亿元。
创新生态方面，全社会研发经费支出相当于全市生产总 值的比例达 4.4%，其中基础研究投入占全社会研发经费支出 比例为 11%。上海科学家在《细胞》《自然》《科学》上发 表论文 158 篇，占全国的 29.6%。每万人拥有高价值发明专

5 资料来源：《上海市 2024 年国民经济和社会发展统计公报》。

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利 57.9 件。拥有研究生培养单位 48 家，普通高校 69 所，在 校研究生 26.93 万人，在校本专科生 58.73 万人，拥有复旦 大学、上海交通大学、同济大学、上海财经大学等知名大学。
上海集聚了 6 所高校的 AI 学科进入全球前 100 名，年 度专利转化率达 35%，产学研合作项目年均增长 20%。建成 张江实验室、临港实验室、浦江实验室等三大国家实验室， 在人工智能、类脑智能、集成电路、新能源、生物医药、脑 科学等领域发力突破，高效低碳燃气轮机试验装置等大装置 投入使用，成为国家战略科技力量重要组成部分。
6. 国际交流与合作。加速打造高层级国际合作交流平台。 依托浦东综合改革试点、自贸试验区及临港新片区建设，启 动科创企业跨境知识产权服务工作站，发布全国首批数据跨 境流动操作指引清单，跨境资金结算、外籍人才服务等一批 高水平对外开制度创新成果落地。打造高层级国际合作交流 平台，举办世界人工智能大会、中国（上海）国际技术进出 口交易会、浦江创新论坛、世界顶尖科学家论坛。
3.3 杭州市
综合排名：第 2（67.22 分）
杭州数字经济呈现出鲜明的“科技主导、应用见长”特色。 与上海相比，杭州走出了一条差异化发展道路，形成了“ 电 商+云计算 ”双轮驱动的数字经济生态。

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图 4 杭州市一级指标发育情况
具体分析如下：
1. 薪酬水平。根据智联招聘数据，2024 年杭州市“数字 经济岗位平均月薪”为 14837 元/月，在 27 个城市中排名2 位。 其中，中高端岗位招聘平均薪资和初级岗位招聘平均薪资分 别位 18723 元/月和 12091 元/月。杭州市凭借良好的产业基 础、创新生态和职业发展机会，实现了强大的初级人才吸引 力，初级岗位人才净流入率 3.43%，但高级岗位薪资与上海 相比仍有差距，导致部分高端人才仍会选择上海发展。
2. 人才需求。据智联