基于误差修正系数的城市人力资源效率评价模型研究

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　　摘要：文章构建了基于DEA方法的城市人力资源投入产出评价模型，在模型中引入了误差系数的概念，以对不同区域的城市由于发展环境的不同造成的人力资源产出的误差进行修正。最后对评价模型的适用进行了总结，并对未来的研究进行了展望。
　　关键词：人力资源；效率；评价模型；误差修正
　　
　　一、 引言
　　
　　人力资源的竞争是21世纪竞争的焦点，城市的发展是综合实力竞争的体现，而人力资源是竞争的基础。哪个城市拥有超强的人力资源，那么就会在竞争中略胜一筹，取得领先地位。但是即使两个城市完全拥有同等水平的人力资源，也会出现不同的竞争结果，那么原因在哪呢？很简单，在于人力资源的使用效率，也就是说相同的人力资源投入，由于利用模式的不同会产出不同的人力资源产出，所以衡量城市之间的人力资源效率差异，比较人力资源效率的高低是寻找人力资源效率差异的一个根本途径。因此本文以城市人力资源管理为切入点，尝试构建城市人力资源效率的评价模型，分析不同区域的城市基于投入产出的人力资源效率情况，从而为城市人力资源管理提供具有一定借鉴意义的科学依据，同时也是对城市人力资源效率研究的一个尝试，为城市人力资源管理的研究拓展一个新的领域。
　　
　　二、 评价对象的选取
　　
　　研究城市人力资源效率，应该既考虑城市发展的等同性，又要考虑城市发展特征的多样性，从而才能够既保证比较研究的可行性，又使得研究工作具有价值与意义。因此本研究选取中国31个省会城市作为评价对象。
　　在省会城市中，经济的发展存在着较大差异。省会城市遍布全国，每一个省会城市都是其所在区域经济发展的代表，基本涵盖了我国城市发展模式的各种类型，能够为城市人力资源效率的研究提供丰富而全面的比较内容。
　　省会城市是我国各区域发展的核心。省会城市的设置原则，主要考虑的是城市规模区间的相同性、发展水平的相近性以及区域功能强度特征的相似性，这是省会城市进行人力资源效率比较研究的相似性基础。此外，在我国的统计体系中，省会城市的数据指标相对完整并且容易获取，这为本文数据搜集工作得以开展提供了前提条件。
　　
　　三、 研究方法
　　
　　省会城市处于中国的不同区域发展环境中，相同的人力资源投入，由于区域环境的不同（如沿海地区经济发达，交通便利，内陆地区区位闭塞，与外界联系不便利）可能会形成不同的产出效果，因此用各城市原始的人力资源产出指标来计算城市人力资源效率势必造成效率评价结果的误差，所以本研究对31个省会城市的人力资源产出进行误差修正，在这里引入误差系数的概念，误差系数是以与城市人力资源投入而获得的产出密切相关的因素来构建误差系数指标体系并运用数学模型计算而得到调整由于地区差异而引起的人力资源效率误差的系数。根据误差系数计算每一项产出指标修正后的值作为产出指标。
　　建立城市人力资源效率投入产出指标体系。从反映城市人力资源投入规模、投入质量2个方面选取3个指标作为投入指标，分别为：从业人员数量、每万人拥有大学生数量、高技术产业从业人员数量。从城市经济效益方面选取城市人均GDP作为产出指标，并且运用误差系数对产出指标进行修正。运用DEA模型对城市人力资源效率进行评价。
　　
　　四、 修正系数的原理
　　
　　1. 修正系数指标体系构建原理。对于不同的省会城市由于所处的区域环境不同，其人力资源的利用情况也不尽相同，对于城市人力资源产出指标的影响因素较多，本研究根据可获取性、代表性等原则选取与产出指标相关的国内生产总值、城市土地面积、第三产业从业人员、高等学校数量、第三产业产值、财政收入、工业总产值7个初始指标进行误差系数的测算。
　　在城市人力资源效率评价过程中，选取的产出指标为Y=（Y1，Y2，…，Yn），设其中一个产出指标为Yi，建立回归方程
　　Yi=a+b1X1+b2X2+…+bnXn（1）
　　其中Xn（n＝1，2，3，…，n）为影响城市人力资源效率产出指标的因素。
　　利用Eviews软件以Yi为因变量，以Xn为自变量进行回归分析。根据t检验原理，每次剔除|ti|值最小的自变量，同时也将显著性水平低于0.05的自变量剔除，最终使所剩自变量都达到检验标准，建立回归方程。所有进入回归方程的Xn便构成了对应于产出指标Yi的一套误差系数计算指标体系。也就得出来了每一项产出所对应的一套指标体系。
　　2. 灰色关联分析模型与修正系数的计算。
　　（1）确定分析序列。灰色关联分析首先在对所研究问题定性分析的基础上，确定比较序列（评价对象m个）Yi＝｛Yi（k）｜i=1，2，3，…，m｝和参考序列（评价标准n个）Y0＝｛Y0（k）｜1，2，3，…，n｝，从而建立m+1个数据序列矩阵。
　　（2）求最大差、最小差和差序列。
　　①绝对差值阵中最大数和最小数即为最大差M和最小差m：
　　（3）指标权重的确定。本文采用主客观相结合的组合赋权方法来进行权重的确定，这种方法即避免了由于主观方法造成的不准确，也避免了客观方法的完全依赖数据的弱点，有利于缩小极端值对综合评价的影响，比传统方法更加有效、可靠。
　　（4）计算灰色关联系数。
　　将DMUi的产出替换为Yi′=（Yi1′，Yi2′，…，Yip′）T=（Yi1/Di1，Yi2/Di2，…，Yip/Dip）T，i=1，2，…，n，得出修正后的产出指标。
　　
　　五、 城市人力资源效率评价模型
　　
　　设有n个决策单元DMU（本文的决策单元为31个省会城市），每个决策单元有m种输入（3个投入指标）和s（1个产出指标）种输出，假设xij表示第j个城市的第i种投入量，yij表示第j个城市的第r种产出量，vi和ui分别表示各投入及产出的权值，如果用向量Xj和Yj分别表示各城市的投入与产出，V和U分别表示权值向量，则：Xj＝（x1j，x2j，…，xmj）T，Yj＝（y1j，y2j，…，yry）T，v＝（v1，v2，…，vm）T，u＝（u1，u2，…，ur）T，其中i＝1，2，…，m；j＝1，2，…，n；r＝1，2，…，s.定义第j个DMU的效率评价指数为：
　　解该CCR模型，得最优解?兹*，?姿*，s-*，s+*。根据各个解的情况不同，DMU0分为DEA有效、DEA弱有效、非DEA有效。
　　在具体的实证研究中首先运用误差系数的模型计算各城市的误差系数，然后将各城市的人力资源产出根据修正系数进行换算，最后将各城市的人力资源投入指标与修正后的产出指标代入DEA模型进行效率评价值的运算。在这里只是对城市人力资源效率的评价模型进行研究，而对于具体的效率评价问题暂不做探讨。
　　
　　五、 结论与展望
　　
　　1. 本研究运用城市误差系数对DEA模型进行了改进,从而消除了由于城市区域环境差异而对城市人力资源效率评价结果产生的影响。
　　在对城市人力资源效率的评价中引入误差系数这个概念，对城市由于人力资源投入而获得的产出进行了合理折算。以往的一些研究都忽略了地域性区域环境差异对效率评价结果造成的差异。本文运用城市误差系数对DEA效率评价模型进行改进，使城市人力资源效率评价消除了地区性差异。解决了以往研究忽略地区经济差异的问题。
　　2. 本研究利用回归分析与灰色关联分析方法计算出对应于每一个城市人力资源产出的误差系数，增强了误差系数与产出指标的相关性，使用于评价城市人力资源效率的误差系数的计算更为科学有效。
　　对所选取的与城市人力资源产出高度相关的指标进行回归分析，从而得出与每一项产出对应的一套指标体系。再运用灰色关联分析法计算出与每一项产出指标对应的误差系数。这种做法区别于对所有产出只计算一套误差系数，使误差系数与产出指标具有更强的相关性。因此使得对城市人力资源产出的折算更合理，更精确。
　　3. 本研究从理论上构建了城市人力资源效率的评价模型，但并没有进行实证研究。在未来的研究中，将选取31个省会城市1995年~2010年的面板数据，进行城市人力资源效率的计算，从而来分析城市人力资源效率的时间变化趋势。同时，还将对1995年~2010年城市人力资源的综合水平进行评价，将相对效率值与绝对发展水平进行对比，以寻找31个省会城市在人力资源效率与发展水平之间的关系，从而为城市人力资源的发展与管理提供科学的意见与建议。
　　
　　参考文献：
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　　4. 梅鑫.我国科技人力资源效率初探.科技资讯, 2007,（13）:181.
　　基金项目：国家自然科学基金资助项目（项目号：7090 3010）；教育部新教师博士点基金资助项目（项目号：20090 041120048）；辽宁省博士科研启动基金资助项目（项目号：20081094）。
　　作者简介：丁毓良，大连理工大学管理与经济学部博士后、硕士生导师；商华，管理学博士，大连理工大学管理与经济学部博士后、讲师。
　　收稿日期：2011-04-23。
　　注：本文中所涉及到的图表、注解、公式等内容请以PDF格式阅读原文

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