浙江技术创新人才集聚力评价指标体系研究.doc

浙江省技术创新人才集聚力评价指标体系研究王 萍内容提要 在技术创新人才环境、人才吸引力等相关理论成果的基础上，综合考虑影响技术创新人才集聚的各个要素，通过定量研究筛选得到经济环境、生活环境、创新投入和创新产出四大类29个指标构成的区域技术创新人才集聚力评价指标体系，采用因子分析对各个指标进行赋权并建立起评价模型。最后应用该指标体系和模型，对浙江省的技术创新人才集聚力进行评价，并与一些省市进行比较分析，用具体的数字来刻画浙江省技术创新人才集聚力情况。关键词 技术创新 人才集聚 评价指标一、浙江省技术创新人才集聚力评价指标筛选（一）基础指标的收集关于技术创新人才集聚力指标体系的研究，目前基本处于空白，类似的研究主要包括查奇芬（2002）的人才环境综合评价指标体系，宋鸿、陈晓玲（2006）的区域人才吸引力指标体系，牛冲槐、唐朝永（2007）的区域人才集聚力指标体系，牛冲槐、张蔷薇（2007）的区域科技型人才聚集效应支持体系评价指标体系，韩伯棠、王莹（2006）的中国科技人才资源评价指标体系等。梳理这些研究成果，总结出现有的技术创新人才集聚力指标主要包括：（1）经济实力：包括 GDP、人均GDP、第三产业占GDP比重、固定资产投资、外商直接投资、财政收入、失业率、恩格尔系数。（2）生活水平：包括人均住房面积、在岗职工人均工资、个人可支配收入、人均年消费支出、每万人医生数、每万人拥有病床数、商品房平均价格。（3）文化教育水平：包括人均教育经费、每十万人口在校大学生数、高等学校数。（4）基础设施：包括每万人公交车数、人均道路面积、每万人拥有绿地面积。（5）技术创新研发投入：包括R&D投入占GDP比重、人均科技经费支出、科技活动人员比重。（6）研发能力：包括专利申请数、专利授权数、科技论文数。（7）创新产出：包括新产品产值占工业总产值比重、新产品销售收入占产品销售收入比重。（8）创新成果流动能力：包括技术市场成交额、国内技术购买成交额、国外技术引进额。（9）人才载体数量：包括企业数、有科技活动企业数、人才中介机构数。（二）评价指标的筛选指标构建中的一个不可回避的问题就是评价指标的鉴别力分析。本文采用变差系数来描述区域技术创新人才集聚力评价指标的鉴别力：其中，即平均值，为标准差。运用浙江省20022006年的统计数据计算得出各指标的变差系数，如表1所示。变差系数越大，该指标的鉴别能力越强；反之，鉴别能力则越差。取临界值0.5，小于0.5的指标删除，因此删除了变差系数相对较小的“GDP”、“恩格尔系数”、“人均年消费支出”、“每万人拥有病床数”、“商品房平均价格”、“国内技术购买成交额”这6个指标。最后筛选出29个指标。二、基于因子分析的评价指标体系构建通过筛选得到的29个指标，采用因子分析法进行拟合，对其进一步归类以形成指标体系。结果表明，经方差极大旋转以后，被提取的四个主因子的特征值分别为18.071、6.075、2.565、2.289。它们的方差贡献率分别为67.210%、20.949%、8.844%和2.998%，累计方差贡献率达到99.172%。显然这四个主因子能够解释评价指标的大部分信息。通过因子分析得到各因子的载荷情况见表2。根据方差和因子载荷分析结果得出：第一因子包括人均GDP、第三产业占GDP比重、固定资产投资、外商直接投资、在岗职工人均工资、个人可支配收入、财政收入、失业率这8个指标，可以命名为经济环境。第二因子包括人均住房面积、每万人医生数、每万人口在校大学生数、高等学校数、每万人公交车数、人均道路面积、每万人拥有绿地面积，可以命名为生活环境。第三因子包括人均教育经费、R&D经费支出总额、科技经费支出总额、科技活动人员数、国外技术引进额、企业数、有科技活动企业数、人才中介机构数，可以命名为创新投入。第四因子包括专利申请数、专利授权数、科技论文数、新产品产值占工业总产值比重、新产品销售收入占产品销售收入比重、技术市场成交额，可以命名为创新产出。由此整理得到浙江省技术创新人才集聚力指标体系：三、评价指标权重的确定本文选取2002年至2006年浙江省统计数据，采用因子分析法，利用SPSS11.0对人才集聚力指标进行赋权。（一）方差分析和载荷分析对“经济环境”大项中的8个指标、“生活环境”的7个指标、“创新投入”的8个指标、“创新产出”的6个指标进行SPSS因子分析，得到KMO测度分别为0.755、0.849、0.835、0.847，表示可以做因子分析。经方差极大旋转以后，“经济环境指标”被提取的两个主因子的特征值分别为6.002、1.426，它们的方差贡献率为75.021%和17.823%，累计方差贡献率达到92.844%；“生活环境指标”被提取的两个主因子的特征值分别为5.482、1.407，它们的方差贡献率为78.320%和20.095%，累计方差贡献率达到98.415%；“创新投入指标”被提取的两个主因子的特征值分别为4.731、2.518，它们的方差贡献率为59.138%和31.476%，累计方差贡献率达到90.614%；“创新产出指标”被提取的两个主因子的特征值分别为4.773、1.098。它们的方差贡献率为79.552%和18.305%，累计方差贡献率达到97.857%。显然通过上述方法所提取的主因子能够解释评价指标的绝大部分信息。同时采用方差极大值旋转法进行因子分析。表4是删除了较低载荷后得到的载荷分析矩阵。（二）权重在载荷分析的基础上，根据各因子的方差贡献率和在主要评价指标上的载荷系数，可以确定各主成分和评价指标的权重值，如表5所示。根据上述指标体系和权重，就可以构造如下的浙江省人才集聚力评价模型：式中，Fj（j=1，2，3，4，5）为相应指标的综合得分；i（j=1-2）为第i个因子所对应的权重系数，每类指标均提取2个公因子；Fij为第j年在第i个因子上的得分。应用该模型，就可以对区域进行人才集聚力的评价。下文将以浙江省为例阐述区域技术创新人才集聚力指标体系的应用。四、区域技术创新人才集聚力指标体系应用：浙江省技术创新人才集聚力评价本文将从两方面进行评价：首先，以浙江省20022006年的相关数据为基础对其人才集聚力的历史发展状况做出纵向评价；其次，选择可比的区域，通过区域间的横向比较对浙江省技术创新的人才集聚力进行横向评价。（一）浙江省技术创新人才集聚力的纵向评价根据评价模型，代入数据就可以得到相应因子的人才集聚力得分。如经济环境因子2002年的集聚力计算方法为：同理可以得到经济环境因子其余几年的得分，生活环境、创新投入和创新产出三个因子得分的计算方法和计算过程相同。由此得到浙江省2002年至2006年各因子的评价结果见表6。根据表6，从2002年至2006年浙江省经济环境、生活环境、创新投入和创新产出四个因子的得分呈持续上升状态。（二）浙江省技术创新人才集聚力的横向评价横向评价主要是对各个地区之间的人才集聚力进行综合分析。选取北京、上海、江苏、广东、山东、天津、辽宁、福建来和浙江省从2002年至2005年的数据进行比较分析。分析计算过程与纵向评价相同，得到表7。表7给出了9个样本区域人才集聚力的得分和排序情况。依据上述计算得到的人才集聚力强弱，可以将这几个地区分成四类，见表8。（三）浙江省技术创新人才集聚力总体评价1、 浙江省技术创新人才集聚力变化趋势评价从浙江省技术创新人才集聚力纵向分析可以看出，浙江省这几年的人才集聚力呈逐年增强趋势。首先，技术创新人才集聚力增强，企业人才流入多于流出。近年来，浙江各级政府高度重视人才引进，宽松的人才引进政策和浙江经济的快色发展，吸引了各地的人才流入浙江，全省企业人才规模得到扩大，结构不断优化。其次，用人机制得到完善，人才的科学管理得到注重。随着浙江省进入后工业化发展阶段，企业逐渐由依靠传统的资本、劳动力等基础生产要素投入转向倚重于知识、信息、技术、专业化的人力资本等高级化的生产要素。第三，企业选才观念趋于理性。浙江企业选才观念正在发生转变，从以前的重学历、重文凭逐渐向重能力、重素质和重诚信转变，尤其看重人才政治、诚信的职业道德品质。经过几年的积极探索和努力，浙江的人才工作和人才队伍建设取得了前所未有的成就。技术创新人才的集聚为浙江省技术创新水平的提高作出了举足轻重的贡献，也为浙江省经济社会全面发展奠定了基础。2、 浙江省技术创新人才集聚力横向比较评价从横向比较结果看，浙江省技术创新人才集聚力也存在不少问题：首先，虽然人才集聚力整体处于增强状态，但是和有些省市比起来，排名比较落后，尤其是创新投入与创新产出水平的落后，在很大程度上制约了浙江省人才集聚力水平的发展。其次，创新转化率不高，导致创新成果不能及时有效地转化为经济效益，创新成果得不到很好的表现，这会严重制约人才的创新积极性，削弱了浙江省创新人才集聚力，甚至更可能导致本地的创新人才流向外地。第三，整体排名始终在4、5名之间徘徊，并没有得到突破。因此，浙江省如果想集聚更多的技术创新人才，就应该加快速度，尤其需要创造人才集聚的比较优势，从而获得人才集聚的突破性发展。由于类似的实证研究较少，可供借鉴的研究成果不多，而且本文只对浙江省进行了数据分析，因此对于其他地区而言，本研究结论是否具有一致性还需进一步验证。同时，由于科技统计年鉴4年才出版一次，浙江省最新的科技统计年鉴为2006年出版，因此在指标筛选时浙江省的统计数据选择了20022006年，而其他区域的科技统计年鉴数据最新为2005年，因此在指标应用时只能选择20022005年的数据进行对比分析。统计数据的滞后性以及可能存在的准确性问题都将影响本研究结论的有效性。参考文献：Romer.P.M, Endogenous technological change . Journal of Political Economy 1998.S71-S102.Freeman C. Technology policy and economic performance: lesson from Japan . London. France Pinter. 1987.Michael E. Porter. Cluster and New Economics of Competition. Harvard Business. 1998.Krugman.P. Increasing Returns and Economic Geogra