基于因子分析法的長三角創新人才集聚效應分析

[摘 要] 對長三角16所城市的人才集聚效應進行分析，首先要建立一個科學的評價體系，本文運用因子分析法構建模型，對2007年的長三角城市人才集聚進行綜合評價，提出反應人才集聚效應的3大因素，并且根據因子貢獻率得出16所城市在人才集聚效應的排名，同時實證表明了長三角區域的人才集聚模式還處于政府扶持型模式階段，需要政府在人才集聚加大力度，全力支持當地人才建設。

[關鍵詞] 創新人才集聚 因子分析 長三角城市

一、引言

經濟增長主要取決于人力資本的投入，我國自上個世紀八十年代來，都是實行以物力資本優先積累的經濟發展模式，如今需要轉變為以人力資本優先積累發展的模式。尤其是我國當前建設處于創新型國家發展階段，我國更需要人力資本大強度的投入，尤其是創新性人才，我國各省市地區都在努力營造一個健康的人才集聚平臺，尤其是珠三角及長三角地區，但畢竟我國目前正處于起步階段，更多的還需要政府給予正確的引導。本文以長三角主要城市為例，研究比較創新型人才的集聚效應。

二、國內外人才集聚模式研究

國外采用創新人才集聚模式主要分為三種，主要是根據各國國情以及市場發展需要，采用市場機制及政府引導相結合的模式。

1.市場主導性人才集聚模式

這類模式市場機制發揮主要作用，一般是歐美等市場經濟高度發達的國家為主，如美國的硅谷、五大湖工業區、德國的魯爾工業區，外部政策力量對于市場主導性人才集聚去的形成、演化的影響是間接的、輔助性的，主要是通過人才集聚的制約要素，防止集聚外部性的發生，政府的調節作用主要表現在集聚出現后的事后調節方面。

2.計劃型人才集聚模式

這種模式主要是前蘇聯和我國改革開放前的人才集聚模式，是計劃經濟下的產物。由于經濟本身具有其特殊性，使得在這種計劃下的人才集聚模式與經濟建設中的實際情況嚴重不符，帶有很強的時滯性;同時嚴重挫傷了人才的工作積極性、主動性、創造性，長期下來不利于經濟發展。

3.政府扶持型人才集聚模式

日本、韓國、印度以及中國臺灣主要采用的是政府扶持型人才集聚模式。通過對人才集聚規律的研究，通過政策變量強化適合人才集聚地區的人才環境，推動人才集聚進程加速發展。使得落后國家用比較小的時間來完成這一進程，在這幾個地區主要采用直接投資建立人才集聚載體來加快人才集聚。與歐美發達國家市場型人才集聚方式相比，政府型扶持型人才集聚模式有下列特征:(1)市場經濟的歷史較短，市場機制相對來說并不十分完善、自發作用比較薄弱，單靠市場機制作用很難在短期內創造足夠的條件來完成特定的人才集聚，人才集聚的形成、演化需要依靠政府的扶持來完成。也就是說政府型人才集聚模式是自上而下的，是通過國家和地區的干預來完成的。(2)政府往往具有干預和控制經濟的歷史傳統，與市場機制相配合，共同促進人才集聚的實現。

我國的現階段，由于歷史等原因，在人才的流動性上還受到體制以及信息共享等各方面的影響。①我國在人才集聚方面能力較弱，導致國內人才的嚴重外流;②科技理論成果轉化出現一定程度的困難;③我國目前東部和中、西部人才資源存在很大的差異，嚴重與地區資源不相符;④政府體制以及法律法規不夠健全。我國應該根據國情，研究出適合各區域的不同程度上的政府扶持型人才集聚模式。

三、人才集聚效應影響因素研究及評價指標選擇

政府扶持型人才集聚模式主要是采用政府變量強化適合人才集聚地區的人才環境，為了特定的人才集聚目標，推動人才進程的加速發展。在本文主要是從兩個角度來考慮創新人才集聚效應的影響因素，一是政府引導力;二是包括經濟、地理、文化、科技環境等市場和環境方面。①政府引導力指標，政府引導力主要是通過政策和法律兩大變量來影響人才集聚的形成，政策可以用X1(研究與試驗發展(RD)經費支出占GDP的比例)、X2(專利授權數)這兩大科技投入指標來表現，科研經費和人才科研產出可以說是當地政府引導人才集聚的兩大重磅武器。②城市經濟、社會、企業環境相關指標，政府引導型人才集聚雖說是自上而下引導性很強，真正落到實處還是需要根據當地經濟和環境的實際情況而定，政府的政策法規都要圍繞這一實際情況波動，不能偏離，這樣才能對當地人才集聚起到經濟的作用。這些指標主要有經濟指標 ，主要通過X3(人均GDP)、X4(固定資產投資總額)、X5(實際利用外資金額)來體現，同時，需要社會以及企業等帶動人才集聚， X6(省級及以上高新技術企業數)、 X7(每萬人擁有公共汽電車)、X8(城市綠化覆蓋率)、X9(每萬人高等學校在校生數)、X10(每萬人執業醫生數)、X11(人均公共圖書館藏書數)。

四、長三角創新人才集聚效應實證研究

1.因子分析的基本步驟

運用因子分析法建立綜合評價模型， 具體來說， 可以分為以下幾個步驟:

(1)選擇因子變量。

(2)將各變量的原始數據值進行標準化變換。

(3)計算各變量觀察值之間的相關系數矩陣R。

(4)測算相關系數矩陣R 的特征方程、特征向量矩陣與特征值及方差貢獻率、累積貢獻率。

(5)計算因子載荷。

(6)因子載荷矩陣的旋轉。

(7)計算因子分數及分類。

(8)計算綜合得分值、排序及判定人才集聚效應。

2.長三角人才集聚效應綜合分析及其結果

在本文研究中，主要是研究建立長三角16個城市人才集聚的綜合評價模型，主要是采用2007年的相關資料作為橫截面進行研究。采用11個政策及經濟、社會、企業相關指標，對長三角16個城市(上海、南京、杭州、蘇州、無錫、寧波、嘉興、鎮江、常州、湖州、紹興、南通、舟山、揚州、泰州、臺州進行統計學的相關分析。

通過對長三角16個城市的11項指標進行因子分析，得出第1主因素在研究與試驗發展(RD)經費支出占GDP的比例、專利授權量、固定資產投資總額、省級及以上高新技術企業數、人均公共圖書藏書數等指標上具有很大的載荷和解釋能力，因此，我們將其定義政府引導力和人文指標。第2主因素在實際利用外資金額、人均地區生產總值等指標上具有一定或較高的正載荷和相關性。表明城市經濟指標對區域集聚效應的提高具有重要意義，我們把其定義為經濟因素。第3主因素在城市綠化覆蓋率、每萬人高等學校在校生數等指標上具有一定或較高的正載荷和相關性， 我們把這一主因素定義為社會和教育因素。同時根據主因素的特征值以及貢獻率得出長三角16所城市在人才集聚效應的排名，依次為上海市、南京市、杭州市、蘇州市、無錫市、寧波市、常州市、南通市、鎮江市、紹興市、揚州市、嘉興市、泰州市、湖州市、舟山市、臺州市。

五、結論

本文在研究方法上，主要采取定量研究方法。在模型上運用了目前社會經濟科學最為先進和全面的多元分析模型，彌補了簡單的綜合評分法的不客觀因素，從得到的結果來看，和實際的情況保持了很好的一致性。同時，我們根據因子貢獻率中第一主因素(主要是政策引導力)的貢獻率為55.344%，也論證了我國的人才集聚模式還處于政策扶持型人才集聚。第二為經濟因素，主要我國人才的趨向于政府人才政策優以及經濟能力好的城市發展，同時城市的基礎建設以及社會環境并沒有得到更好的重視。證明長三角區域的人才集聚還處于初級階段，在這一階段，擴大政府在人才引導性政策的投入得到的效益會更加明顯，政府應該在這一基礎上加強研究，增加各地的人才集聚能力。

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