基于因子分析法的长三角创新人才集聚效应分析

来源:用户上传      作者: 万冬梅

　　[摘 要] 对长三角16所城市的人才集聚效应进行分析,首先要建立一个科学的评价体系,本文运用因子分析法构建模型,对2007年的长三角城市人才集聚进行综合评价,提出反应人才集聚效应的3大因素,并且根据因子贡献率得出16所城市在人才集聚效应的排名,同时实证表明了长三角区域的人才集聚模式还处于政府扶持型模式阶段,需要政府在人才集聚加大力度,全力支持当地人才建设。
　　[关键词] 创新人才集聚 因子分析 长三角城市
　　
　　一、引言
　　
　　经济增长主要取决于人力资本的投入,我国自上个世纪八十年代来,都是实行以物力资本优先积累的经济发展模式,如今需要转变为以人力资本优先积累发展的模式。尤其是我国当前建设处于创新型国家发展阶段,我国更需要人力资本大强度的投入,尤其是创新性人才,我国各省市地区都在努力营造一个健康的人才集聚平台,尤其是珠三角及长三角地区,但毕竟我国目前正处于起步阶段,更多的还需要政府给予正确的引导。本文以长三角主要城市为例,研究比较创新型人才的集聚效应。
　　
　　二、国内外人才集聚模式研究
　　
　　国外采用创新人才集聚模式主要分为三种,主要是根据各国国情以及市场发展需要,采用市场机制及政府引导相结合的模式。
　　1.市场主导性人才集聚模式
　　这类模式市场机制发挥主要作用,一般是欧美等市场经济高度发达的国家为主,如美国的硅谷、五大湖工业区、德国的鲁尔工业区,外部政策力量对于市场主导性人才集聚去的形成、演化的影响是间接的、辅助性的,主要是通过人才集聚的制约要素,防止集聚外部性的发生,政府的调节作用主要表现在集聚出现后的事后调节方面。
　　2.计划型人才集聚模式
　　这种模式主要是前苏联和我国改革开放前的人才集聚模式,是计划经济下的产物。由于经济本身具有其特殊性,使得在这种计划下的人才集聚模式与经济建设中的实际情况严重不符,带有很强的时滞性;同时严重挫伤了人才的工作积极性、主动性、创造性,长期下来不利于经济发展。
　　3.政府扶持型人才集聚模式
　　日本、韩国、印度以及中国台湾主要采用的是政府扶持型人才集聚模式。通过对人才集聚规律的研究,通过政策变量强化适合人才集聚地区的人才环境,推动人才集聚进程加速发展。使得落后国家用比较小的时间来完成这一进程,在这几个地区主要采用直接投资建立人才集聚载体来加快人才集聚。与欧美发达国家市场型人才集聚方式相比,政府型扶持型人才集聚模式有下列特征:(1)市场经济的历史较短,市场机制相对来说并不十分完善、自发作用比较薄弱,单靠市场机制作用很难在短期内创造足够的条件来完成特定的人才集聚,人才集聚的形成、演化需要依靠政府的扶持来完成。也就是说政府型人才集聚模式是自上而下的,是通过国家和地区的干预来完成的。(2)政府往往具有干预和控制经济的历史传统,与市场机制相配合,共同促进人才集聚的实现。
　　我国的现阶段,由于历史等原因,在人才的流动性上还受到体制以及信息共享等各方面的影响。①我国在人才集聚方面能力较弱,导致国内人才的严重外流;②科技理论成果转化出现一定程度的困难;③我国目前东部和中、西部人才资源存在很大的差异,严重与地区资源不相符;④政府体制以及法律法规不够健全。我国应该根据国情,研究出适合各区域的不同程度上的政府扶持型人才集聚模式。
　　
　　三、人才集聚效应影响因素研究及评价指标选择
　　
　　政府扶持型人才集聚模式主要是采用政府变量强化适合人才集聚地区的人才环境,为了特定的人才集聚目标,推动人才进程的加速发展。在本文主要是从两个角度来考虑创新人才集聚效应的影响因素,一是政府引导力;二是包括经济、地理、文化、科技环境等市场和环境方面。①政府引导力指标,政府引导力主要是通过政策和法律两大变量来影响人才集聚的形成,政策可以用X1(研究与试验发展(R&D)经费支出占GDP的比例)、X2(专利授权数)这两大科技投入指标来表现,科研经费和人才科研产出可以说是当地政府引导人才集聚的两大重磅武器。②城市经济、社会、企业环境相关指标,政府引导型人才集聚虽说是自上而下引导性很强,真正落到实处还是需要根据当地经济和环境的实际情况而定,政府的政策法规都要围绕这一实际情况波动,不能偏离,这样才能对当地人才集聚起到经济的作用。这些指标主要有经济指标 ,主要通过X3(人均GDP)、X4(固定资产投资总额)、X5(实际利用外资金额)来体现,同时,需要社会以及企业等带动人才集聚, X6(省级及以上高新技术企业数)、 X7(每万人拥有公共汽电车)、X8(城市绿化覆盖率)、X9(每万人高等学校在校生数)、X10(每万人执业医生数)、X11(人均公共图书馆藏书数)。
　　
　　四、长三角创新人才集聚效应实证研究
　　
　　1.因子分析的基本步骤
　　运用因子分析法建立综合评价模型, 具体来说, 可以分为以下几个步骤:
　　(1)选择因子变量。
　　(2)将各变量的原始数据值进行标准化变换。
　　(3)计算各变量观察值之间的相关系数矩阵R。
　　(4)测算相关系数矩阵R 的特征方程、特征向量矩阵与特征值及方差贡献率、累积贡献率。
　　(5)计算因子载荷。
　　(6)因子载荷矩阵的旋转。
　　(7)计算因子分数及分类。
　　(8)计算综合得分值、排序及判定人才集聚效应。
　　2.长三角人才集聚效应综合分析及其结果
　　在本文研究中,主要是研究建立长三角16个城市人才集聚的综合评价模型,主要是采用2007年的相关资料作为横截面进行研究。采用11个政策及经济、社会、企业相关指标,对长三角16个城市(上海、南京、杭州、苏州、无锡、宁波、嘉兴、镇江、常州、湖州、绍兴、南通、舟山、扬州、泰州、台州进行统计学的相关分析。
　　
　　通过对长三角16个城市的11项指标进行因子分析,得出第1主因素在研究与试验发展(R&D)经费支出占GDP的比例、专利授权量、固定资产投资总额、省级及以上高新技术企业数、人均公共图书藏书数等指标上具有很大的载荷和解释能力,因此,我们将其定义政府引导力和人文指标。第2主因素在实际利用外资金额、人均地区生产总值等指标上具有一定或较高的正载荷和相关性。表明城市经济指标对区域集聚效应的提高具有重要意义,我们把其定义为经济因素。第3主因素在城市绿化覆盖率、每万人高等学校在校生数等指标上具有一定或较高的正载荷和相关性, 我们把这一主因素定义为社会和教育因素。同时根据主因素的特征值以及贡献率得出长三角16所城市在人才集聚效应的排名,依次为上海市、南京市、杭州市、苏州市、无锡市、宁波市、常州市、南通市、镇江市、绍兴市、扬州市、嘉兴市、泰州市、湖州市、舟山市、台州市。
　　
　　五、结论
　　
　　本文在研究方法上,主要采取定量研究方法。在模型上运用了目前社会经济科学最为先进和全面的多元分析模型,弥补了简单的综合评分法的不客观因素,从得到的结果来看,和实际的情况保持了很好的一致性。同时,我们根据因子贡献率中第一主因素(主要是政策引导力)的贡献率为55.344%,也论证了我国的人才集聚模式还处于政策扶持型人才集聚。第二为经济因素,主要我国人才的趋向于政府人才政策优以及经济能力好的城市发展,同时城市的基础建设以及社会环境并没有得到更好的重视。证明长三角区域的人才集聚还处于初级阶段,在这一阶段,扩大政府在人才引导性政策的投入得到的效益会更加明显,政府应该在这一基础上加强研究,增加各地的人才集聚能力。
　　
　　参考文献:
　　[1]牛冲槐 张蔷薇:区域科技型人才聚集效应支持能力评价[J].统计与决策,2007(23)
　　[2]周桂荣 杜 卓:我国科技人才区域分布存在的问题及对策[J].天津师范大学学报(社会科学版),2005(6)
　　[3]胡 蓓 周均旭:产业集群人才吸引力纵向分层研究――以佛山地区产业集群为例[J].中国科技论坛,2009(1)
　　[4]牛冲槐 接 民 张 敏 段治平 李 刚:人才聚集效应及其评判[J].中国软科学,2006(4)
　　[5]孙 健 孙启文 孙嘉琦:中国不同地区人才集聚模式研究[J].人口与经济,2007(3)
　　[6]卢纹岱:SPSS for Windows统计分析(第2版)[M].电子工业出版社,2005,5

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