基于因子分析法的高新技術人才吸引力評價

溫寧寧

[提要] 在全球化和信息化浪潮下，高新技術人才吸引力水平決定著轉變經濟增長方式及培育地區競爭優勢的可行性。本文通過梳理文獻資料及政策措施，構建高新技術行業人才吸引力水平評價指標體系，并運用因子分析法對全國31個省市自治區年鑒數據進行分析，從人才吸引力與區域經濟發展水平等三種相對關系出發，挖掘典型地區所擁有的優勢與劣勢。

關鍵詞：人才吸引力;因子分析法;高新技術

中圖分類號：C96 文獻標識碼：A

收錄日期：2019年3月5日

一、引言

隨著經濟全球化和產業信息化的發展，國際人才資源競爭日益激烈，高新技術行業由于具有高收益、高戰略、高群落、高滲透、高投資、高競爭等特點，從而為轉變經濟增長方式、培育地區競爭優勢、改變地區經濟實力對比以及傳統產業升級提供了新的契機。為應對知識經濟的挑戰和新一輪爭奪人才的攻勢，我國各省市區紛紛大力推行人才引進政策，吸引高新技術人才。這也使得“人才吸引力”成為各高校、各級政府關注和研究的課題。

檢索相關文獻不難發現其中存在幾點問題：一是人才吸引力水平方面的定量研究不完善，影響因素定義邊界不清且松散，數據多而雜;二是缺乏對31個省市自治區的橫向比較，不利于整體把握各省市區發展狀況、差距和方向，無法為宏觀政策和決策的制定提供客觀依據;三是缺乏特定類型人才，包括高新技術人才在內的吸引力分析評價。因此，構建有針對性的多因素量化評價模型，研究全國31省市自治區高新技術人才吸引力水平具有重要的實踐意義。

二、研究方法與指標體系

（一）研究方法。本文采用由Charles Spearman于1904年首次提出的因子分析法作為研究高新技術人才吸引力的方法。因子分析法是應用多元統計分析中最常用的一種降維、簡化數據技術，它通過研究眾多變量之間的內部依賴關系，探求觀測數據中的基本結構，是一種通過顯在變量測評潛在變量，通過具體指標測評抽樣因子的統計分析方法。描述人才需求和吸引力的指標錯綜復雜，運用因子分析法提取少數幾個主要因子，有助于深入分析、合理解釋和正確評價各地區的高新技術人才吸引力水平。

（二）構建高新技術人才吸引力指標體系。需求產生動機，動機驅動行為，評價31省市自治區對高新技術人才的吸引力首先應該要了解高新技術人才的真實需求。基于已有理論、相關研究成果和政府官方政策資訊，可以將影響人才吸引力大小的屬性歸納為區域發展水平、生活質量水平、高新行業前景三個方面，并細分20個三級指標，從而展開全國各省市區高新技術人才吸引力的比較分析。評價指標體系如表1所示。（表1）

表1 全國31 省市自治區高新技術人才吸引力評價指標體系一覽表

（三）數據來源及處理。本研究所有數據均來自于《2018中國統計年鑒》，客觀、可信程度高。

1、評價指標的正向化。本文所選取的指標中，逆指標包括：X4商品房平均銷售價格、X6城鎮登記失業率。這些逆指標通常需要轉化為正向指標才能正確的評價人才吸引力水平。本文采用倒數法對商品房平均銷售價格指標進行正向化，負數法對城鎮登記失業率指標進行正向化。

2、數據無量綱化。由于各項指標數據的量綱不同，所以必須將這些指標進行無量綱化處理，這樣才便于指標之間進行對比。本文利用SPSS 23.0對數據進行分析，采取Z標準化方法對數據進行無量綱化處理，公式如下：

即每一變量值與其平均值之差除以該變量的標準差。無量綱化后各變量的平均值為0，標準差為1，從而消除了量綱和數量級的影響，后續因子分析結果更加合理。

三、高新技術人才吸引力分析和排序

（一）因子分析過程。根據因子分析的模型和原理，對收集的變量數據進行KMO和Bartlett球形度檢驗，KMO值為0.717，0.7表示一般適合做因子分析。Bartlett檢驗的p值接近于0，遠小于0.05，同樣說明所選擇的20個指標可以做因子分析。采用主成分分析方法提取主因子，前5個因子的累計方差貢獻率達到83.610%，表明這5個因子包含了20個變量的絕大部分信息，即可以有效地反映全國31省市區高新技術人才吸引力水平。

為使每個公因子的載荷分配更加清晰，對初始因子載荷矩陣進行旋轉，從而降低因子的綜合性，使其實際意義凸顯出來，以便于解釋因子。根據五個公因子在各項指標上的載荷大小，將公因子F1～F5分別命名為“區域基礎因子”、“行業前景因子”、“就業保障因子”、“醫療衛生因子”、“環境質量因子”，權重分別為29.787%、23.126%、12.072%、9.670%、8.955%。

（二）高新技術人才吸引力得分及排序

1、因子得分。記X1*～X20*是將原始數據標準化后的數值，為了計算因子得分，采用回歸法得到因子得分系數矩陣，根據該矩陣可進一步得出全國31省市自治區因子得分表達式，其中aij表示第j個指標在第i個公因子上的得分系數。

2、綜合得分及排名。各省市高新技術行業人才吸引力水平綜合得分可根據因子得分加權計算得出，權重取各公因子的方差貢獻率占累計貢獻率的比重，計算公式為：

F=29.787%F1+23.126%F2+12.072%F3+9.670%F4+8.955%F5

3、地區發展水平排名。考慮地區發展存在一定程度不平衡，將人均GDP作為參考指標，得到經濟發展程度排名，便于進一步分析高新技術人才吸引力與地區發展水平的匹配程度及原因。（表2）

表2 全國31 省市自治區高新技術人才吸引力因子得分及排名一覽表

四、高新技術人才吸引力評價

對比研究不同發展區域和發展水平的省市區的高新技術人才吸引力和實際經濟發展水平，可以從整體上把握各地區經濟發展的潛力和方向，為國家制定宏觀政策和地區推行正確決策提供客觀依據，從而縮小全國的發展差距，提高國家的整體經濟實力。根據因子分析結果，本文從人才吸引力與發展水平的三種相對關系出發進行分析。

（一）人才吸引力遠超地區發展水平。根據模型分析結果可知，青海省和貴州省的人均GDP處于較落后位置，但在高新技術行業人才吸引力上則進步明顯。分析公因子得分可知，青海省在區域基礎、醫療衛生、環境質量三個公因子上得分高于人均GDP水平相近省份，其中醫療衛生因子得分更是以絕對優勢名列第一，這與近幾年青海省大力推廣的醫改政策有關。貴州省雖然區域基礎因子處于劣勢，起點低，但是有賴于正確政策的引導，發展過程順利，當前高鐵中心樞紐地位突出，打造出了有特色的云計算，因而在行業前景、就業保障等四個公因子上都優勢明顯。這些進步可歸因為地方有效的人才吸引政策和一線地區的擠出效應。

（二）人才吸引力與地區發展水平基本保持一致。江蘇省、北京市、浙江省屬于一線省市，人才吸引力與地區發展水平基本保持一致且得分領先的，但是分析公因子得分不難發現：一是北京行業前景因子得分排名遠落后于江浙。江浙有阿里這類高新技術行業大公司的支撐，在互聯網、電子信息產業方面進步迅速，給人才創造了良好的發展天地，而北京因為經濟規模大，導致相對增長速度較慢，行業上升前景有限;二是江浙就業保障因子得分遠落后于北京，且與發展水平偏離程度較大。這是因為北京有全國最大最完備的總部經濟，崗位數量處于絕對領先地位，失業率也遠低于大部分省市區。

湖北省、陜西省屬于新一線或二線省市中高新技術行業人才吸引力處于中上游水平，兩省份在就業保障方面措施極好，作為全國科技和教育事業最發達的地區之一，無論在擁有的高校數量還是畢業生質量方面都位居前列。但不占區位優勢，自然資源有所限制，醫療衛生、環境質量等問題牽制整體水平。

安徽省、廣西壯族自治區、山西省、黑龍江省屬于二線或三線省市，各方面發展可圈可點，黑龍江省區域基礎好，且出臺了多項人才引進政策，但是落實程度有待提升;山西省在環境質量因子上的表現影響了最終的人才吸引力。

（三）人才吸引力落后于地區發展水平。重慶市、吉林省均屬于經濟發展水平上游省市，但其在對高新技術行業人才的吸引力方面表現差強人意，處于墊底的位置，即便其區域基礎因子得分排名較高，其他各項因子仍在很大程度上影響了人才吸引力。重慶是全國最大的汽車生產基地，長安、力帆等本土品牌，已經走向國際市場，吉林同樣是重工業大省，但兩地產業轉型升級支撐不足，互聯網產業、高新技術服務產業集群未出現，有限的工作機會與極高的地區生活成本限制了其對于高新技術人才的吸引力。

五、結論

本文通過分析2018年《中國統計年鑒》相關數據，將全國31個省市自治區高新技術人才吸引力作為研究對象，構建包含有20個相關統計指標的綜合評價指標體系。應用因子分析計算各個省市區高新技術人才吸引力并排序，與地區經濟發展水平排名進行對比分析，從基本一致、領先、落后三個差異程度分析關鍵省市自治區的政策背景和政策對吸引人才的有效性。依據分析結果，可初步得出結論：（1）從綜合得分及排名角度分析，高新技術人才吸引力大概率與地區經濟發展水平保持一致或偏差較小，但也存在個別省市區因政策科學合理、落實到位而吸引力水平得到大幅提升，因產業轉型速度過慢、高新技術產業集群發展遲緩而嚴重拉低的情況;（2）從公因子得分及排名角度分析，大部分省市區存在內部區域基礎、行業前景、就業保障、醫療衛生、環境質量五要素發展不均衡情況，針對省市區發展現況，完善人才引進政策，注重地區協調可持續發展意義重大，將會為提高地區經濟實力及發展水平提供一定機遇。

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