中國區域人力資源競爭力評價

摘要：中西部地區人力資源競爭力水平較低，主要原因在于其政策開放滯后于東部沿海地區。但由于戶籍管理制度、人事管理制度、社會保險等約束，人才跨地區流動的風險太大。因此，健全人力資源激勵約束機制，破除體制性障礙是提高各地區人力資源競爭力的根本所在。

關鍵詞：人力資源競爭力；因子分析法；聚類分析法；綜合評價

中圖分類號：F061.5 文獻標識碼：A 文章編號：1003-3890（2011）08-0028-04

人力資源是經濟發展的基礎，沒有一定數量的人力資源，就無法和物質資本相匹配，就沒有經濟的高速增長；沒有一定質量的人力資源，經濟增長就沒有效率。《國家中長期教育改革和發展規劃綱要》強調了提高國民素質、培養創新人才的重要性和緊迫性，指出中國未來發展、中華民族偉大復興，關鍵靠人才。但由于長期以來教育結構和布局不盡合理，區域教育發展不平衡，各地人力資源水平存在較大差距，成為影響各地區經濟發展的重要因素。因此，對各省市人力資源競爭力進行評價，找出差異所在，對平衡省區發展差異，實現和諧、可持續發展具有重要意義。

一、基于因子分析法的人力資源競爭力綜合評價

（一）因子分析方法

綜合評價方法有很多種，如熵值法、層次分析法、多屬性效用決策法、模糊評價法、主成分分析、因子分析等，其中因子分析法得到最為廣泛的應用。

因子分析法是主成分分析法的推廣和發展，也是多元統計分析中降維的一種方法，它不僅可以簡化數據，還可探討變量間的基本結構，使變量在降維之后更易得到解釋。

因子分析法的基本步驟為：（1）計算相關矩陣以估計共同度，若某個變量的共同度過低，可考慮刪掉該變量；（2）從相關矩陣中萃取共同因子；（3）決定因子的數目，一般根據特征根大小確定因子數目；（4）旋轉因子以增加變量與因子間關系的解釋能力；（5）進行因子命名與結果解釋[1]。

（二）指標體系與數據來源

在進行因子分析之前，必須建立指標體系，指標體系的各指標之間必須具有相互聯系，但又不能完全相關。建立一個科學合理的指標體系應遵循以下原則：（1）科學性原則。指標體系首先應該做到科學性，它要正確反映人力資源競爭力影響因素的各個方面，在應用指標體系對不同地區進行橫向比較時，要符合實際差距。（2）可操作性原則。要充分考慮指標體系中各指標定量化的可行性以及數據來源的可靠性，實用的指標體系易于獲得數據，易于評價和比較。（3）完備性原則。指標體系應全面地涵蓋各系統的內部關系、變化趨勢，應該根據層次關系，進行層次分明的分解，選取代表性強、可比性好和比較重要的指標。

根據以上標準，本文設置了以下12個指標：就業人員中本科比重（X1）、就業人員中研究生以上比重（X2）、就業人員中科技人員比重（X3）、每萬人高等學校數（X4）、每萬人科研機構數（X5）、每10萬人大學生人數（X6）、RD占GDP比重（X7）、人均GDP（X8）、大中型工業企業新產品收入（X9）、各地區發明數（X10）、各地區實用新型數（X11）、各地區外觀設計數（X12）。就業人員中本科比重、就業人員中研究生以上比重來源于《2009年中國人口和就業統計年鑒》、科技人員數、科研機構數、RD經費來源于《2009年科技統計年鑒》，其他數據均來源《2009年中國統計年鑒》。

（三）因子分析結果

對2008年中國大陸除西藏外的30個省（市、自治區）人力資源競爭力的12個指標進行因子分析。SPSS軟件本身已經對數據進行了標準化處理。表1為因子分析適當性的KMO及Bartlett’s檢驗。

KMO是取樣適當性測量統計量。當KMO值愈大時，表明變量間的共同因素愈多，愈適合進行因子分析。當KMO大于0.7時可以進行因子分析，當KMO大于0.5時進行因子分析比較粗劣，而當KMO小于0.5時，則不宜進行因子分析。本文KMO值為0.848，說明很適合進行因子分析。

Bartlett球形檢驗用來判斷數據是否為多變量正態分布，也可用來判斷相關系數矩陣是否適合進行因子分析。本文卡方值為619.307，達到0.05和0.01的顯著性水平，適合進行因子分析。

表2為每個變量的共同度。所謂共同度就是每個原始變量在每個公因子載荷量的平方和，也就是每個原始變量可以被公因子解釋的變異量百分比。從共同度的大小可以判斷原始變量與公因子間的關系程度，共同度越大，說明原始變量被提取的信息越多，損失的信息越少。

從表2中可以看出，各變量共同度均在0.85以上，最大的達到0.97，表明各原始變量被提取的信息很充分，用公因子解釋損失的信息很少。

表3為特征值與解釋變量值。從表3中可以看出，左邊12個成分因子的特征值總和等于12。解釋變異量為特征值除以變量個數，如第一個特征值的解釋變異量為7.896/12=0.658，第二個特征值的解釋變異量為3.036/12=0.253，前兩個特征值累積的解釋變異量為91.092%。一般根據特征值大于1確定公因子個數，或根據碎石圖選擇公因子個數，二者的選擇結果是一致的。本文根據特征值大于1確定因子個數，由于只有兩個大于1的特征值，且其累積方差貢獻率高達91.092%，損失的信息僅占8.908%，因此提取兩個因子是適合的。

表4為旋轉后的因子載荷矩陣。公因子是否易于解釋，很大程度上取決于因子載荷的結構，如果載荷矩陣的所有元素都接近0或±1，則模型的公因子就容易解釋；如果載荷陣中的元素多數居中，不大不小，應考慮進行因子旋轉，使得旋轉后的載荷矩陣在每1列上元素的絕對值盡量地拉開距離[2]。因子旋轉方法有多種，在統計上所有的轉軸法皆是相等的，本文采用方差最大化旋轉，即使得因子載荷表中每1列的變異最大。

因子應以其載荷較大的變量命名，最好載荷能達到0.6以上。從表4可以看出，第一個因子在X1、X2、X3、X4、X5、X6、X7、X8上有較大載荷，第二個因子在X9、X10、X11、X12上有較大載荷。第一個因子主要包含人力資源狀況指標、包括人力資源水平（X1、X2、X3）、人力資源密度（X4、X5、X6）、人力資源投入（X7）、人力資源吸引力（X8），可以命名為人力資源狀況因子；第二個因子主要包含人力資源績效指標，可稱為人力資源績效因子。

（四）綜合評價排名

在進行綜合評價之前，需要對每一個樣品計算公因子的估計值，即因子得分。根據SPSS軟件可得到因子得分系數矩陣，據此得出以下兩個因子得分函數：

F1=0.143X1+0.147X2+0.130X3+0.154X4+0.158X5+0.141X6+0.120X7+0.085X8-0.047X9+0.025X10-0.059X11-0.086X12

F2=-0.028X1-0.038X2+0.013X3-0.080X4-0.010X5-0.024X6+0.023X7+0.091X8+0.286X9+0.188X10+0.277X11+0.284X12

將每個地區各人指標值分別代入兩個因子得分函數，便可以得到各地區在各因子上的得分，然后按各公因子的方差貢獻率進行加權，即可得到各地區人力資源競爭力評價的總得分。各公因子得分及總得分見表5。

從表5可以看出，按公因子1排名，排在前五位的分別為北京、上海、天津、陜西、遼寧，表明這五個省（市）的人力資源水平最高；按公因子2排名，排在前五名的分別為廣東、浙江、江蘇、山東、上海，表明這五個省（市）的人力資源績效水平最高；按綜合得分排名，排在前五名的分別為北京、上海、天津、廣東、江蘇。從單個因子排名和綜合排名可知，人力資源大省不一定是人力資源強省，若要成為人力資源強省，必須通過各種激勵措施加大人力資源的績效。實際上經濟強省基本上也是人力資源強省。

三、人力資源競爭力聚類分析

（一）聚類分析法

聚類分析的功能是建立一種分類方法，將一批樣品或變量，按照在性質上的親疏、相似程度進行分類。根據研究內容的不同，聚類分析包括系統聚類、動態聚類、有序樣品聚類等。本文采用系統聚類，其基本思想是：開始每個對象自成一類，然后每次將最相似的兩類合并，合并后重新計算新類與其他類的距離或相近程度，直到所有對象歸為一類為止[3]。

（二）聚類分析結果

系統聚類也包括多種方法，由于類平均法較好地利用了所有樣品之間的信息，在很多情況下被認為是一種比較好的系統聚類法。類平均法又包括組間連接法和組內連接法，大多數情況下二者的聚類結果相同。本文采用組間連接法，聚類分析見圖1。

根據圖1，可將中國大陸除西藏外的30個地區人力資源競爭力水平劃分為三類或五類。若分為三類，北京、天津為第一類，江蘇、廣東、上海、浙江、山東（省、區）為第二類，其他地區為第三類。如果劃分為五類，則北京、天津為第一類，江蘇、廣東（省、區）為第二類，上海、浙江、山東（省、市）為第三類，吉林、湖南、河北、安徽、遼寧、湖北、福建、重慶、四川、河南（省、市）為第四類，其他地區為第五類。

京津地區不僅人力資源水平很高，且人力資源績效也相對較高；江蘇、廣東、上海、浙江、山東則恰好是人力資源績效最高的五個省份；第四類則為人力資源水平落后而人力資源績效處于中等的省份；第五類大部分為西部省份，人力資源水平中等，但人力資源績效較低，處于落后地位。

聚類分析結果與因子分析結果較為一致，如按綜合得分排名，排在前七位的分別為北京、上海、天津、廣東、上海、江蘇、浙江、山東（省、市），恰好是聚類分析的第一類、第二類和第三類；聚類分析的第四類綜合得分多在8~20位，第四類綜合得分則多在20~30位。

四、結論

本文因子分析和聚類分析的結果較為一致，也符合目前各省市人力資源的實際水平。因此，利用因子分析和聚類分析對人力資源競爭力進行綜合評價客觀、有效。綜合因子分析和聚類分析結果，可以得出兩個結論：

第一，中西部地區人力資源競爭力水平較低。可分為兩種情況：山西、吉林、黑龍江、湖北、江西、寧夏、新疆（省、區）人力資源水平較高，但人力資源績效較低，導致綜合得分不高；另一種情況則是人力資源水平和人力資源績效均處于中等或落后水平。總的來說，導致中西部地區人力資源缺乏競爭力的根本原因在于其績效水平低，而人力資源績效水平低的原因則在于中西部地區改革開放滯后于東部沿海地區。因此，提升中西部地區競爭力的根本在于加大改革力度，建立健全人力資源的激勵約束機制。

第二，東部地區人才競爭力較高。除河北、廣西、海南（省、區）外，東部沿海綜合競爭力都排在全國前列。但除北京、天津、上海三大直轄市外，其他省份的人力資源狀況并不具有優勢，其之所以綜合得分高，關鍵在于人力資源績效水平高。中西部向東部地區人力資源轉移有利于提高經濟發展水平，但由于戶籍管理制度、人事管理制度、社會保險等涉及身份管理的制度體系的約束，致使人才跨地區流動的風險太大，人才流動的直接成本較高，人才流動受到較大限制。破除體制性障礙及阻礙人才流動的制度性、政策性原因，是提高各地區人力資源競爭力的根本所在。

參考文獻：

［1］林震巖.多變量分析——SPSS的操作與應用［M］.北京：北京大學出版社，2007.

［2］王學民.應用多元分析（第三版）［M］.上海：上海財經大學出版社，2009.

［3］高惠璇.應用多元統計分析［M］.北京：北京大學出版社，2005.

責任編輯、校對：焦世玲

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