供需匹配視角下我國各省市人才流動研究

謹素靜

(深圳市維度數據科技股份有限公司，廣東 深圳 518001)

1 引言

《國家中長期人才發展規劃綱要(2010—2020年)》(以下簡稱《人才規劃綱要》)明確指出：“人才是指具有一定的專業知識或專門技能，進行創造性勞動并對社會做出貢獻的人，是人力資源中能力和素質較高的勞動者。”人才是我國經濟社會發展的第一資源，人才流動能夠優化人才資源配置、提升人才資源使用效率。近年來，我國人才流動服務水平逐步提高。2015年起，流動人員人事檔案管理納入政府基本公共服務。2019年，人社部制定印發了《關于充分發揮市場作用促進人才順暢有序流動的意見》，這是近年來人才工作領域首個關于人才流動配置的改革性文件。同時，為引才、育才、留才、用才，地方政府不斷制定各類人才優惠政策。在此背景下，研究各省市的人才流動現狀并進行預測，為我國未來人才資源流動提供政策建議具有重要意義。

關于人才流動預測方法，湯偉偉、況敏(2010)運用回歸分析法、時間序列法、灰色系統預測法和組合預測法四種方法對江蘇省技能人才需求進行預測；葉靜、魏敏(2014)通過ARIMA模型對浙江省旅游人才需求進行預測，并提出浙江省旅游人才培養對策；侯愛軍、夏恩君等(2015)對我國東部、中部、西部和東北地區的人才流動情況進行研究，并對2013—2020年人才供給和人才需求情況進行預測；劉恬玥、高冰、張曉建(2019)通過ARIMA模型進行人才需求預測。關于人才流動影響因素，張佳美(2013)從政治、經濟、文化、市場、環境等方面進行研究，提出了促進和保障高校人才合理流動的對策；徐倪妮(2019)認為經濟發展水平和科研環境是影響省際科技人才流動的主要因素；王若宇、薛德升等(2019)研究發現經濟因素、高校因素、公共服務因素等日益成為人才的重要考量因素。

目前，我國各省市對人才資源關注度持續提高，然而以往文獻缺少對各省市人才流動預測和影響因素分析的綜合研究。基于此，本研究從人才供需匹配的視角，對我國各省市人才流動現狀進行實證研究，對其發展趨勢進行預測，并對其影響因素進行嶺回歸分析，為地方政府制定促進人才合理流動的政策提供參考。

2 人才流動實證分析

2.1 概念界定及指標選取

近年來，人才定義逐漸廣泛化，國內外學者在研究中主要從受教育程度界定人才。本研究的人才概念采用《人才規劃綱要》中的解釋，即選用大專及以上學歷的人口進行測度。

人才供給總量是地區人才勞動力資源，考慮數據的可獲得性，本研究采用每年新增高等學校?？萍耙陨袭厴I生數量進行定量描述。由于地區之間存在人才資源流動，因此本研究選用地區累計新增高等學校專科及以上畢業生衡量人才供給總量，通過年鑒中每年新增畢業生計算得出。就業市場的崗位需求反映了地區勞動力需求數量，類比于人才供給總量的指標選擇，本研究選用地區累計新增就業人口中大專及以上學歷的人才數量進行描述。

2.2 人才流動現狀分析

2.2.1 模型構建

人才供需數據可視化結果顯示，人口供給與需求數據具有明顯的增長趨勢，其中人才供給增長速度較為穩定。本研究采用ARIMA(p,d,q)模型對地區人才供給與需求進行建模，利用R語言基于各省市人才資源數據實現自回歸階數p、差分階數d、移動平均階數q的確定。

圖1 全國人才供給和需求趨勢

在實際模型擬合過程中，若自相關系數呈指數形式衰減到0，則人才供需數據表現為自回歸(AR)過程，即人才供需受自身前期數據影響較大；若偏自相關系數呈指數形式衰減到0，則表現為移動平均(MA)過程，即人才供需受經濟現象等外界因素影響較大；若上述兩種情況都存在，說明該序列為自回歸移動平均(ARIMA)過程。模型公式具體如下所示：

2.2.2 參數擬合

為進一步發掘人才流動的地理特點，結合我國四大經濟區域劃分，將31個省市劃分為東部、中部、西部、東北四大區域。各省市的人才供給與需求模型擬合參數呈現三個特征：一是近年來人才供需均呈現增長趨勢，各地區人才供需模型均差分平穩。人才供給模型的差分階數較人才需求模型更高，各省市的人才供給發展趨勢較人才需求變化更快。二是供給序列與前期數據存在較高的相關性，受前期數據和外界因素的影響較大。三是東部與中部兩個區域的省市擬合參數較為類似，西部與東北兩個區域人才需求發展情況相近。

2.3 人才流動預測分析

基于表2的人才供給與需求模型，對2021年各省市人才供給與需求數據進行預測。為了更直觀地分析地區人才供需匹配情況，引入人才凈遷入率(NMR)對各省市人才流動情況進行評估，計算公式如下：

由于基期就業人才總量位于人才凈遷入率的分母，為保證人才凈遷入率數值的合理性，不宜選擇時間久遠年份作為基期。綜合考慮ARIMA模型樣本量合適以及人才凈遷入率數值大小合理，本研究選擇2018年作為基期?；贏RIMA模型預測的2021年人才供給與需求數據，計算2021年各地區的人才凈遷入率,如表1所示。

表1 2021年各省市人才凈遷入率預測情況

根據預測的2021年各省市人才凈遷入率的數值大小，結合地區的地理位置將31個省市進行分類分析。一是人才凈遷入率為正的地區有8個，占比為25.8%，分別為北京、上海、江蘇、浙江、福建、廣東、海南、青海。其中，上海的人才凈遷入率為15.5%，位列31個省區之首；廣東和海南的人才凈遷入率超過10%，對人才吸引力較大。二是人才凈遷入率為負的地區有23個，占比為74.2%，其中江西、河南、云南、湖南、四川、貴州的人才凈遷入率小于-50%，人才流失較為嚴重。三是人才凈遷入率為正的省市主要集中在東部區域，占人才凈遷入率為正省市的87.5%，東部區域人才吸引力明顯高于其他三個區域。

3 人才流動影響因素分析

3.1 影響因素選取

遵循導向性、客觀性和可操作性等原則，借鑒已有研究，人才流動影響因素主要包括經濟因素、就業因素、公共服務因素等。其中，經濟因素和就業因素屬于市場層面影響因素，公共服務因素屬于政府層面影響因素，具體選擇地區人均GDP、社會消費品零售總額、住宅商品房平均銷售價格、全體居民人均可支配收入等作為地區人才流動的影響因素。

表2 人才流動影響因素指標體系

3.2 影響因素分析

為進一步分析我國地區人才流動的影響因素，本研究以廣東省人才凈遷入率為基礎，與前文選擇的影響因素進行回歸。對數據進行標準化后發現，人才凈遷入率與城鎮登記失業率存在明顯的負相關，與其他指標之間存在一定程度的正相關。地區經濟發展水平高，社會消費品零售總額、住宅商品房平均銷售價格、全體居民人均可支配收入也會處于較高水平，各影響因素間具有較強相關性，模型內變量存在多重共線性問題，影響變量的系數擬合結果，不利于系數解釋。因此，本研究采用嶺回歸進行參數估計，回歸的結果如表3所示。

表3 人才凈遷入率與影響因素的嶺回歸結果

由表3可知，地區人才凈流入與地區人均GDP、社會消費品零售總額、全體居民人均可支配收入、城鎮單位職工年平均工資、軌道交通客運量、人均公園綠地面積等影響因素存在正相關關系。首先，全體居民人均可支配收入、城鎮單位職工年平均工資的影響較大，收入是人才流動首要考慮因素。其次，良好的公共交通設施與城市生態環境對人才選擇就業城市也具有一定的正向推動作用。再次，經濟基礎是城市競爭力的根本，良好的經濟基礎對人才具有較強吸引力。最后，較高的住宅商品房平均銷售價格與城鎮登記失業率對人才流入存在負面影響。

4 結論及政策建議

對31個省市的人才流動現狀及影響因素分析顯示，一是我國人才流動具有區域性特征，各區域人才流動不均衡。人才布局是我國經濟梯隊化發展的必然結果，人才分布遵循經濟分布法則；東部地區人才資源發展良好，該區域內較多省市存在人才凈流入；中部、西部、東北地區人才凈遷入率表現不佳，人才流出情況較為嚴重，面臨人才困局。二是人才凈遷入率與地區經濟發展狀況整體呈正相關關系。根據嶺回歸結果，人才流動受城鎮單位職工年平均工資、全體居民人均可支配收入與社會消費品零售總額等經濟發展指標的正向影響程度顯著，表明人才重點關注地區經濟環境、就業環境、公共服務環境等因素。此外，因本研究采用的就業人才計算基礎為城鎮非私營單位就業人口，未考慮人才在私營單位、個體經營戶等就業情況，導致本研究計算的人才凈遷入率數值偏低，存在改進空間。

現階段，我國人才資源存在供需匹配不均衡現象，總體人才資源配置效率存在改進空間。為促進人才資源的合理流動，實現地區經濟社會的健康有序發展，一是省市的經濟實力是人才引進的根本基礎，人才留用是經濟發展的重要支撐，應同步加強地區經濟社會發展與人才“引育用留”工作；二是鼓勵企業做大、做強、做好，提升社會平均工資水平，提高人才分享經濟社會發展成果的獲得感；三是探索構建“一站式”人才服務系統，增強地區從人才需求服務向人才供需匹配、人才成果轉化等服務提升轉變。