我國城市人才吸引力評價的定量評估

陳蕾

[摘 要] 基于近兩年來我國一些新一線城市和二線城市緊密出臺的人才引進政策，選取一些有代表性的城市：西安、武漢、成都、杭州、南京、青島、長沙、大連，根據經濟發展水平、城市規模與環境、文化衛生水平、生活條件和事業前景五個維度，建立了人才吸引力的指標評價體系，并根據統計年鑒等調查數據，運用因子分析法深入分析影響新一線和二線城市人才吸引力的各種因素及其重要性，在因素的影響程度排序中依次由大到小為：生活和文化教育、城市環境與建設、事業平臺和經濟發展。選取西安市作為實例，評價其人才引進績效，提出提高人均收入的同時，盡可能的降低城市生活成本等可行性建議。

[關鍵詞] 人才競爭；因子分析模型；城市人才吸引力；定量評估

[中圖分類號] C961 [文獻標識碼] A [文章編號] 1009-6043（2018）08-0043-03

一、引言

近些年，隨著經濟全球化的發展以及我國人口結構的改變，我國近30個城市開始“人才爭奪戰”，隨著引進人才的政策相繼出臺，競爭越來越激烈。據資料顯示，“全國畢業大學生憑畢業證即可在西安落戶”、“各類專業人才引進成都將有30萬-50萬的激勵補貼”、“武漢預計5年內留住100萬大學生”、“2017年杭州市人才的凈流入率，位居全國城市第一位”……成都截止2018年新落戶36萬人，近五年來青島累計引進各類人才60萬人，全市人才總量達到180萬。通過各種報道我們可以看到落戶政策、人才引進補貼金、人才引進專用住房等一列優惠措施加大了人才吸引力度。人才資源作為一個國家最重要的戰略資源，綜合國力其實就是人才的競爭。一個地區乃至一個國家擁有人才，才擁有了競爭力。人力資源區別其他資源的本質特征就是自主流動性，作為政府，人才的評價和吸引人才的政策力度是必須要解決的兩個關鍵問題。

通過兩個不同的層面對我國一些重要城市人才吸引力作出定量評估。第一層面是建立綜合評價模型來評價一些重要指標對人才吸引力的影響程度；第二個層面是利用已建立的模型對選取的特定城市與其他城市做對比，分析各顯著因素之間的差異和聯系，進行人才引進的績效評價。利用因子分析法，同時利用Matlab軟件、SPSS統計軟件和Excel軟件，對已查找的充分的數據資料進行分析。

二、評價指標體系構建

參考國家統計局對人才標準的劃分，此處對人才的界定是指，具有大專及以上學歷的人員，以及具有初級以上專業技術職稱的人員或在專業技術崗位上工作的人員。

在對各大城市人才吸引力的評價中，由于特大城市和一二線城市在很多指標上不在一個數量級，因此本文選取了一些城市規模相當的一線和新一線城市展開人才吸引模型探討，共選取八座城市分別是西安、武漢、成都、杭州、南京、青島、長沙、大連。在指標方面，若選取總量太多，在評價模型時太為復雜，可行性低，若數據太少則評價不夠準確，脫離實際性。因此為盡可能客觀反映吸引力，我們在遵循建立指標體系的可比性、科學性和系統性的原則之上，參考大量文獻，并兼顧總量指標和相對指標，經過層層篩選分析，選取經濟發展水平、城市規模與環境、文化衛生水平、生活條件和事業前景這5個二級指標和20個三級指標。指標體系如下所示：

三、基于因子分析的人才吸引力評價分析

因子分析的目的在于將復雜關系的變量，綜合為數量較少的幾個因子，分析其變量內部相關的依賴程度以及各指標之間的聯系與區別。采用因子分析法建立模型，將通過不同的因子對變量的影響程度進行分析，建立客觀的評價模型。

（一）統計指標數據指標處理

1.同向化處理

在評價城市人才的指標中，失業率、恩格爾系數和住宅商品房銷售價格并不是越高越好，為方便比較，需要對這三個指標進行同向化處理。公式如下：

同向指標=-|原始指標-原始指標的平均值|

2.標準化處理

為了對變量進行比較并消除由于觀測量綱的差異及數量級差異所造成的影響，將樣本觀測數據進行標準化處理，使標準化的變量均值為0，方差為1。其處理方法如下：

3.KMO檢驗

根據標準化后的數據，利用SPSS23.0統計軟件進行KMO和巴特利特檢驗，以確認所選變量是否適合做因子分析，結果如表1所示：

由上表可知，巴特利特球度檢驗統計量的觀測為682.558，相應的概率p接近0。若顯著性水平α為0.05，概率p小于顯著性水平α，應拒絕零假設，認為相關系數矩陣與單位陣有顯著差異。同時，KMO值為0.610，根據KMO度量標準可知原有變量適合進行因子分析。

4.確定公因子數目、求解旋轉后因子載荷矩陣、公因子命名

（1）公因子的確定

由表3特征根知，因子1的特征值λ1=14.417，占方差的72.084%。由圖1知，當提取1、2個公因子時，特征值變化非常明顯，當提取第5個以后的公因子時，特征值變化比較小，基本趨于平緩。由此說明，提取4個公因子對原變量信息的刻畫有顯著作用。因此，在這里我們提取4個公共因子，這4個公因子的累計方差達到94.571%，即這4個公因子可以反映原來20個指標的94.571的信息量，可見采用前4個公因子對這8個城市吸引力進行評價是比較合適的。

（2）未轉軸的因子載荷矩陣

表4是初始因子載荷矩陣，由此可寫出因子分析模型的如下：

X1=0.832F1-0.101F2+0.347F3+0.134F4

X2=-0.102F1+0.628F2+0.332F3+0.623F4

......

X20=0.998F1+0.030F2+0.078F3-0.053F4

表4中的每個數據表示了相應因子變量對相應原變量的相對重要程度。由于得到的公共因子與各指標的載荷值分布歸類比較困難，需要對因子載荷矩陣進行正交旋轉，這里運用方差最大正交旋轉法，得到旋轉后的因子載荷矩陣表（表4）。

（3）轉軸后的因子載荷矩陣及公因子命名

根據表5發現，旋轉后的因子系數已經明顯向兩極分化，有了更鮮明的實際意義。因子載荷的絕對值越大，則表明該因子與變量的重疊性越高，在解釋因子的時候就越重要。

第一主因子包含建成區綠化覆蓋率、恩格爾系數、醫院、衛生院個數、供水綜合生產能力、普通高等學校等，并且載荷值較大，這些指標反映了城市的生活條件和文化教育水平，故將其命名為生活和文化教育因子。第二主因子包含公共交通運營車輛、建成區道路里程，這些指標都反映了城市的建設水平與城市環境，故將其命名為城市環境與建設因子。第三主因子包含高新科技企業數、專利申請數量和規模以上工業企業數量，該指標反映了城市所提供的事業平臺，故將其命名為事業平臺因子。第四主因子包含固定資產投資、城鎮居民人均可支配收入和人均GDP等，這些指標反映了城市的經濟發展水平，故將其命名為經濟發展因子。

5.求得因子得分和綜合績效得分

（1）因子得分系數矩陣

采用回歸法估計因子得分系數，并輸出因子得分系數矩陣。具體結果見表7。

提取方法：主成分分析法。

旋轉方法：凱撒正態化最大方差法。

組件得分。

（2）因子得分協方差矩陣

根據因子得分協方差矩陣，它是一個單位矩陣，說明主因子之間是不相關的。因此可以說明通過因子分析得到的主因子所包含的信息是不重復的。

提取方法：主成分分析法。

旋轉方法：凱撒正態化最大方差法。

組件得分。

（二）人才吸引力評價結果及分析

由估計出的因子得分，可以量化描述城市人才吸引力水平，利用因子得分可以從不同角度對城市人才吸引力水平進行比較分析。為了便于對各城市進行人才吸引力評價，現利用各城市的因子得分表計算綜合得分，吸引力水平的獲取是基于總方差分解表中旋轉后各因子的方差貢獻率及計算所得的城市各因子得分獲取的。其計算公式如下：

F=（67.731F1+10.117F2+9.154F3+7.568F4）/94.571

根據各各城市F值的大小進行排序并進行評價，表10給出了本文中8座的綜合得分情況和排序。

結合表3至表7分析數據顯示，影響人才吸引力的主要因素是生活和文化教育，其次是城市環境與建設，再者是事業平臺，最后是經濟發展狀況。我們可以看出，吸引人才的首先還是一個地區的生活質量和基礎設施建設，雖說地區經濟發展很重要，但對于個人而言，高收入意味著高消費，人均可支配收入才是衡量收入狀況的關鍵，但這些不及個人生活的質量要求以及子女的教育問題。

根據表8、表10數據顯示，在選取的這八座城市中，杭州在生活和文化教育、城市環境與建設、經濟發展方面位居第一，長沙在事業平臺方面位居第一，南京、武漢、青島吸引力處于中上位置，長沙、成都、大連處于中下位置，而西安在生活和文化教育、經濟發展方面處于最后一位，且綜合排名處于最后一位。由人才吸引力這一簡單的方面可以反映我國西部和東部的綜合實力差異和自然環境造成的優劣。可以說，人才吸引力的評價就是綜合實力評價的縮影版。

四、實例分析——對西安市進行人才吸引力評價分析

西安作為全國科技和教育事業最發達的地區之一，無論在擁有高校數量還是畢業生質量方面都位居前列，但是同樣高校畢業生流失嚴重，原因是本地就業機會不足，近幾年的人才引進有改善這一方面的劣勢，據不完全統計截止2018年5月底，西安市新增遷入人口突破45萬人，其中博士以上876人，碩士1.2萬人，本科14萬人，大專9萬多人，人才引進2萬人。在“千人計劃”、博士后支持項目、留學回國人員資助項目和境外人才智力引進項目中，較有成就。“人才新政+戶籍新政+安居新政”的組合拳讓西安在近兩年的人才爭奪戰中令人刮目相看。

在本研究中，西安市的城市基礎設施建設、城市環境、恩格爾系數、經濟發展狀況還是處于最末位，醫院、衛生院個數、公交車運營車輛、建成區綠化覆蓋率都是很重要的參考要素，這一方面的落后極大的影響了人才吸引水平。西安深處西部，自然資源有所限制，加快地區經濟發展，結合“一帶一路”建設發展機遇，提高固定資產投資，在提高人均收入的同時，盡可能的降低城市生活成本，購房優惠政策也是人才吸引的一個重大舉措。

人才引進的建議和意見具體為：加強基礎設施建設，提升西安市的生活環境、公共衛生醫療的服務水平。加大社會保障力度，加強公共交通的便利程度，提升人均住房面積，完善人才引進資金補貼和創業基金補助。加快“一帶一路”發展進程，在經濟發展中找尋機遇，提高軟實力的競爭性。完善人才引進政策，購房優惠政策、落戶門檻降低、提供更多的個人發展機會。完善人才評價機制，提高工作積極性，促進激勵政策。“內留外引”政策，提高西安高校畢業生的留用率，留住本地人才。

五、主要研究結論及局限性

通過以2017年國家統計年鑒、2017年各大城市統計年鑒和各市人力資源和社會保障局官網的相關數據為依據，以杭州在內的八座有代表性的新一線城市和二線城市的人才吸引力為研究對象，構建了包含有20個相關統計指標的綜合評價指標體系。

應用因子分析對各個城市的人才吸引力因素進行排序并計算各因素的作用權重，并給出八座城市的人才吸引力綜合排名。研究數據表明，人才吸引力呈現出“東部強、西部弱”的態勢，在較強的東部，杭州的人才吸引力最為強大，但在近兩年來人才吸引力的增長速率不斷在下降，原因是受武漢、青島、長沙、成都等城市的人才引進政策不斷沖擊，政策優惠力度不斷加大，造成各市競爭加劇的局面。在因素的影響程度排序中依次由大到小為：生活和文化教育、城市環境與建設、事業平臺和經濟發展。

本研究還存在一些局限性，本研究的數據均來源于各類統計年鑒和人力資源和社會保障廳官網，受數據的限制，尚有其他相關重要的測量指標數據未能獲取，僅能得到相對條件下的相對結論，使得本研究與現實情況之間出現一些偏差，未來亟需引入一些新的能夠容納更多信息的方法。

[參考文獻]

[1]李良成，楊國棟.我國區域人才競爭力評價與分析[J].技術管理與經濟研究，2013（1）：24-27.

[2]封荔，張超鳳.基于熵值法的樂山市人才吸引力評價及提升對策分析[J].經濟研究導刊，2013（5）：121-124.

[3]孫銳，王通訊，任文碩.我國區域人才強國戰略實施評價實證研究[J].科研管理，2011（4）：113-119.

[4]萬星辰，施楊，秦燕.城市人才吸引力評價指標體系的設計思路[J].產業與科技論壇，2013（12）.10：253-254.

[5]國家統計局.中國統計年鑒2017[M].北京：中國統計出版社，2017.

[6]國家統計局，科學技術部.中國科技統計年鑒2017[M].北京：中國統計出版社，2017.

[責任編輯：趙磊]