山東省科技人才流動績效評價研究

摘要：科技人才流動績效評價對實施科技人才戰略具有重要的指導意義。文章通過建立科技人才流動績效的指標評價體系，采用因子分析方法對山東省科技人才流動績效進行研究，該研究可以為我國其他地區制定科技人才流動政策提供參考。

關鍵詞：科技人才流動；績效評價；因子分析法；山東省

一、引言

為了評價科技人才的流入是否給該地區帶來更好的績效以及這些績效的取得與所花費的成本是否相適應，本文建立了一套能量化的、客觀的評價科技人才流動績效的指標體系，并通過山東省的數據來對科技人才流動績效進行評價研究。

二、評價指標體系的構建

科技人才流動績效是指科技人才的流動給流動地區帶來的收益和損失的綜合。本文認為科技人才的流動會給流動地區帶來4個方面的效應：科技人才產出變動效應、科技人才資本變動效應、科技人才優化配置變動效應和經濟增長變動效應。

1．科技人才產出變動效應。科技人才產出變動是指科技人才在科研過程中創造的各種科研成果以及由科研成果帶來的其他收益的變動情況，如專利申請受理量的增長等。本文選取科研成果數量的變化和科研成果轉化程度的變化兩個部分。

2．科技人才資本變動效應。科技人才資本是由人力資本的概念引伸來的。科技人才資本變動指的是通過對科技人才投資形成的、能夠為其使用者帶來持久收入來源的資本的變動。本文認為對科技人才的投資主要從教育投入和科技投入兩個方面探討。教育投入用教育事業費這一指標來衡量。而科技投入則用與科技活動有關的經費支出項來衡量。

3．科技人才優化配置效應。科技人才的優化配置是指科技人才數量、結構與其他經濟資源狀況相適應，使科技人才資源與其他經濟資源都得到了充分利用的狀況。本文從科技人才資源有效利用度、科技人才受教育程度優化度和科技人才產業結構優化度三個方面來說明科技人才的優化配置效應。

科技人才資源的有效利用度是指科技人才與其它科技資源的優化配置程度。用科技收入和科技支出的平衡度作為衡量指標：科技人才受教育程度是反應科技人才知識結構最重要的部分。用科技人才中本科及以上學歷占科技活動人員總數的比例來表示：科技人才產業結構優化度是指科技人才在三大產業間的分布優化程度，用科技人才在三大產業間的供需平衡來衡量。科技人才受教育程度優化度和科技人才產業結構優化度都是對科技人才結構優化方面的探討。

4．經濟增長變動效應。科學技術是第一生產力。科技人才的合理流動能帶來科技創新的不斷進步和發展，進而促進經濟的發展。為了更加詳細地觀察科技人才流動分別對農村和城市經濟的影響，本文采用城市居民可支配收入增長率和農村居民可支配收入增長率兩個指標來代替GDP增長率。

綜上所述，本文在上述四個評價方面的基礎上建立科技人才流動績效指標評價體系。并深入挖掘下一個評價層次，最終建立起終級評價指標。如表1所示。

三、山東省科技人才流動績效評價

1．評價方法的選取。本文擬采用因子分析方法對上述指標評價體系進行分析。因為本文建立的科技人才流動績效評價指標之間存在一定的線性相關關系，而因子分析法能較好的處理指標間信息重復的問題。并且用因子分析法提取的公共因子按方差貢獻率依次排列，有利于地方政府抓住影響績效的主要經濟因素，適時采取調整政策。

本文建立的指標評價體系中，選取的指標均為是正效指標，利用因子分析得出的因子得分越大說明科技人才流動績效越大，反之則越小。同時，本文分析的是科技人才流動績效評價，只有當綜合評價值的變動主要受科技人才流動率這一指標影響時，才能建立科技人才流動與綜合評分值的因果關系，并以此對結果進行分析。

2．評價過程。本文利用山東省統計年鑒從1997年～2005年的數據，利用上文介紹的指標評價方法對這9年山東省科技人才的流動績效進行評價和說明。

(1)計算步驟。

①利用統計軟件SPSS14.0，在進行變量之間相關系數檢驗時，整體評價方面的內部各個評價指標之間的相關性都比較大，各變量最低相關系數值為0.428。符合做因子分析的必要條件，

②計算因子的特征值、貢獻率、累計貢獻率和共同度。根據各指標形成的相關系數矩陣，用主成分分析法計算得到方差分析表(Total Variance Explained)和共同度(Comm-unalities)。公共因子的選取遵循特征值大于1的原則，本例中前五個公共因子累計貢獻率達96.07％，故這五個因子足夠代替整個數據所反映的信息。而從共同度分析，所有因子的共同度都在85.3％以上，充分說明提取的公共因子對各個變量有很強的解釋力度，

③根據因子載荷計算因子模型。對初始因子載荷用最大方差法進行旋轉，得到旋轉后的因子載荷矩陣。從中可以得出各個公共因子的經濟意義。公共因子F₁在X₃，X₅，X₇，X₉，X₁₀的載荷值較大，而這些指標主要是科技人才產出增長狀況方向的指標；公共因子F2在X₁₀，X₁₁，X₁₃，X₁₄，X₁₇的載荷值較大，而這些指標主要是科技人才資本狀況方向的指標；公共因子F₅在X₁，X₂的載荷值較大，而這兩個指標是國民可支配收入增長狀況的指標，在科技人才的優化配置程度方面，評價指標的選取在標準化處理以后與其他各方面的指標具有相關關系。因此公共因子F₁，F₃，F₄在這類指標中出現與其他指標近似的載荷值。

④計算綜合評分值。根據因子得分函數，以公共因子對應的方差貢獻率作為加權權數得到綜合評分值，得到山東省科技人才流動績效綜合評分函數：F_i=(25.889F₁+19.851F₂+19.24F₃+16.758F₄+14，338F₅)/96.1 (1)

將通過SPSS軟件計算得到的各個公共因子的分值帶入綜合評分函數，得到的因子得分表(見表2)。

(2)結果分析。從因子得分表中可以看到，山東省科技人才流動績效評價得分值在1998年、1999年、2001年、2003年的數值較低，說明科技人才流動績效較低：在2000年、2002年、2004年、2005年的綜合評分值較高，說明科技人才流動績效較高。

從影響綜合得分值的公共因子分析，2001年綜合分值很低的主要原因在于第一公共因子科技人才產出增長為一2.38949，從表2原始數據看，申請受理、創產值增長率和技術市場合同成交金額增長率都為負值。2003年綜合分值很低的主要原因在于第二公共因子科技人才資本增長最低-2.425 35。其RD經費支出增長率為各年的最低值一0.262 9。同理可以對其他年份的得分結果進行分析。根據本文在科技人才流動績效評價體系設置過程中的說明。以上的公共因子都受科技人才流動的影響。通過山東省的數據對科技人才的流動與績效綜合評分值的關系進行分析。

①科技人才流動的衡量。科技人才流動率測算方法多種多樣，本文采用科技人才的增加率來衡量。用公式表示為：

LR=T_i-T_i-1+/T_i-1+d_i-1，i (2)

其中：LR表示科技人才流動率；T_i表示第i年科技人才的數量；d_i-1，i表示科技人才在第i-1年末到第i年末的減損率。山東省1997年～2005年科技人才流動率如表3所示。

②績效綜合評分值對科技人才流動的線性回歸分析。

S=a+βLR (3)

用SPSS做回歸分析得到：

S=-0.288+7.256LR

(-2.278) (3.605)

從回歸模型中看出，T值3.605通過檢驗，說明科技人才流動作為本文績效指標體系綜合評分值的解釋變量是顯著的；回歸模型的F統計量值為12.997，說明整個模型通過檢驗；其擬合優度也較高為0.684。科技人才流動的變動引起績效的變動，自變量和因變量同時體現在同一坐標系中進行分析，如圖1所示，得到山東省在科技人才增長率較大時，此流動給該地區帶來的績效越大；反之，當科技人才流動增長率減小時，此流動給該地區帶來的績效減少。

四、結論

從對山東省科技人才流動績效評價的研究中可以得到，隨著山東省科技人才流入量的增加，該省在科技產出、科技人才資本增長等方面都有了較大的提高，其科技人才流動績效是顯著增長的。這可以為我們國家及地方政府制定科技人才政策提供有價值的參考。