天津市科技人才吸引影響因素分析

初冰茹　馬用浩

摘要：隨著我國正式進入經濟與社會轉型關鍵時期，各地區對科技人才的重視程度便不斷提升，2017年以來我國多地出臺的優秀高層次人才購房補貼政策便源于這種重視程度的提升，基于此，本文建立了四維度隨機森林法回歸分析框架，并應用隨機森林法設計了天津市科技人才吸引影響因素的Logistic回歸模型，希望由此確定的主要影響因素、提出的相關建議，能夠為天津市的更好發展提供一定支持。

關鍵詞：天津市；科技人才；隨機森林法

中圖分類號：C962 文獻識別碼：A 文章編號：1001-828X（2018）021-0477-03

前言

結合2018年初北京出臺的“近十年最寬松的落戶政策”、上海表態“要聚天下英才而用之”不難發現，我國各大城市的人才競爭激烈程度不斷提升，2018年5月11日起實施的《天津市人才引進落戶實施辦法》也提出了一系列吸引優秀人才的政策優惠，而為了保證天津市能夠在科技人才的競爭中擁有更出色表現、推動天津市長期可持續發展實現，正是本文圍繞天津市科技人才吸引影響因素開展具體研究的原因所在。

一、四維度隨機森林法回歸分析框架

1.相關文獻研究總結

城市科技人才吸引影響因素研究最早可追溯到上世紀70年代，Mobley建立的Mobley模型分析人才流動的影響因素屬于其中典型，但結合現有研究筆者發現，不能夠全面系統分析人才吸引力影響因素、地區性相關研究較少屬于相關研究存在的不足，因此本文首先結合國內外研究總結了基礎環境、事業環境、家庭保障、生活質量共四個維度的城市科技人才吸引影響因素，具體因素如下所示：（1）基礎環境維度。治安環境與社會環境、生態環境（氣候、自然條件、地理位置等）、基礎設施條件（地方公共產品供給）。（2）事業環境維度。就業機會、產業與經濟發展水平、創新氛圍、企業文化、人員編制、市場化水平、知識溢出、培訓機會、工作條件、管理機制。（3）家庭保障維度。住房條件、戶籍政策、檔案管理、配偶就業機會、收入水平、子女教育環境、家庭關系。（4）生活質量維度。交通環境、生活成本、生活舒適度、文化環境。

2.回歸分析框架建立

結合現有研究與天津市實際，本文研究首先建立天津市科技人才吸引影響因素四維度分析框架，該框架由基礎環境維度、事業環境維度、家庭保障維度、生活質量維度組成，精簡后的影響因素如下所示：（1）基礎環境維度。基礎設施、生態環境、治安環境。（2）事業環境維度。產業發展、企業條件、職業發展。（3）生活質量維度。生活成本、交通狀況、休閑娛樂。（4）家庭保障維度。收入水平、住房條件、戶籍政策、配偶就業、子女教育。

考慮到天津市科技人才吸引影響因素研究涉及一定量經濟問題，聚類分析、支持向量機算法、貝葉斯分類法等傳統數據分類算法可能無法滿足研究需要，因此本文選擇了隨機森林模型用于本文研究，該模型具備泛化性、擬合性、穩定性等特點，并能夠實現多維度條件下連續與離散數據的同事處理，同時具備的分析各預測因子對分類影響的重要性能力也使得隨機森林模型可更好滿足研究需要。

基于隨機森林模型的回歸分析框架建立流程可描述為：“設定原始樣本集T→利用獨立分布的隨機向量序列一通過K輪篩選訓練、得到分類模型序列”，其中設定原始樣本集為T、樣本容量為N，并使用Bootstrap抽樣法抽取K個樣本集，由此完成樣本集中利用并生成隨機向量決策樹：

利用獨立分布的隨機向量序列則可以描述為：

由此結建立天津市科技人才吸引影響因素評價決策樹模型：

模型中的X為篩選出來用來研究人才吸引力的影響因素自變量，而通過K輪篩選訓練，可得出分類模型序列：

由此構建維度分類模型系統，即可應用公式：

進行最終分類結果的計算，公式中的hi、Y、CR=CI/R1分別為分類模型中單個決策樹、輸出的目標變量、隨機森林組合分類模型，由此生成的隨機森林便可以用于進行多維度復雜數據的分類，由此設原始樣本集為T、樣本容量為N，通過Bootstrap重復抽樣法，即可得到K個樣本集并構建K個回歸樹，同時未被抽到的樣本需組成b個袋外數據集用于作為隨機森林的測試樣本集。設定葉節點的最小尺寸nodesize為5、一般參數定位為λ_max，最終通過生成隨機森林模型（b棵決策樹組成）并運用袋外數據，可實現殘差的預測：

二、變量設計與模型實證

1.樣本數據與變量設計

本文研究使用的數據源于2017年天津市科技人才吸引影響因素調查問卷，問卷調查對象為天津市科技類企事業單位中高層管理人員、技術研發核心人才、高級技工三大類，調查共發放問卷1000份，回收985份，提出無效問卷與數據不完整問卷后，共獲得967份有效調查問卷。此外，研究還確定了表1所示的天津市科技人才吸引影響因素變量解釋及其統計描述，其中用虛擬變量進表示因變量是否具備吸引力，不具有吸引力的因變量賦值為0，具備吸引力的因變量賦值為1。

2.建模與實證分析

結合調查問卷數據開展統計、分析、篩選、測量、評價等一系列處理，即可了解各影響因素對天津市科技人員吸引的影響方式，因此本文選用了R-Plus軟件中的Random Forest程序包中的Oufiler程序配合隨機森林法開展分析，由此即可通過計算得出整體數據集異常點度量閥值與樣本點，由此刪除占全體樣本總數0.93%的9個異常樣本（剩余樣本數為958個），根據隨機森林法要求可以確定mtry

結合表2可發現，生產環境、住房條件、子女教育、配偶就業、產業發展、交通狀況六方面因素對天津市科技人員吸引的影響較為顯著，該影響可使用如下模型展示：

三、結果分析與相關建議

1.結果分析

結合上文研究，可確定住房條件、生態環境、產業發展屬于天津市對科技人才吸引具有顯著正向影響的要素，其中住房條件對天津市科技人才吸引的正向影響最強，系數估計值為2.201，這意味著天津市住房條件每增加1%，天津市對科技人才的吸引程度便能夠提升2.201%，這種情況的出現與全國以及天津當地存在的房價飛漲現象聯系緊密；而配偶就業、子女教育、交通狀況則屬于對科技人才吸引具有顯著負向影響的要素，其中子女教育對天津市科技人才吸引的負向影響，系數估計值為-1.975，這意味著天津市科技人才子女接收良好教育的困難程度每提升1%，天津市對科技人才的吸引程度便會降低1.975%。值得注意的是，不顯著變量對天津市科技人才吸引的影響均不顯著，這是由于天津市治安水平較高、人們休閑娛樂要求不斷提高等現狀的影響。

2.相關建議

結合上述研究結果，本文建議天津市從住房保障、配偶就業、子女入學、生態環境、交通狀況五個角度入手提升科技人才吸引力，2018年5月11日起實施的《天津市人才引進落戶實施辦法》、2018年5月16日發布的《天津市加快推進智能科技產業發展的若干政策》與《天津市“海河英才”行動計劃》，便屬于這類探索的典型，而結合現有經驗，本文建議天津市進一步加大住房與租房補貼力度、放寬對科技人才配偶進入企事業單位的編制限制、降低科技人才子女入學難度、加大環境污染懲罰力度、加快交通路面改造與優化，由此即可為天津市的長期可持續發展實現提供有力支持。

四、結語

綜上所述，圍繞天津市科技人才吸引影響因素開展的研究具備較高現實意義，在此基礎上，本文圍繞住房保障、配偶就業、子女入學、生態環境、交通狀況五個角度提出的相關策略建議，則提供了可行性較高的天津市科技人才使用效率提升路徑，而為了進一步推動天津市發展，科技人才評價標準的完善、全面激勵制度的建立也需要得到高度關注，這些都能夠為天津市科技人才吸引力的提升提供有力支持。