深圳杯A题.doc

人才吸引力的评价分析模型摘要本文综合考虑了人才的需求和深圳的经济发展特点，建立了人才吸引力的评价模型。将人才在选择城市时的考虑的因素划分为：发展前景、生活水平、主要行业增长率、城市环境、政策影响五个大方面。为了便于分析，将每一个方面用若干个具体的指标来量化，并进行一致性检验，认为每个方面用来量化的指标具有合理性。采用客观评价的方法熵值法赋予各变量权重。算深圳和其他同类城市的得分来量化评价深圳市的人才吸引水平。然后对评价模型进行曲线拟合检验，得出该模型可以较好的用来评价人才吸引力。对于问题一：由于上海和深圳的地理条件和经济发展模式类似。所以选用上海市作为参照对象。根据熵值法得到上海的人才吸引力的得分为1.71，深圳的得分为1.50，表明深圳市的人才吸引水平较好。而在政策发布之后深圳的得分上升为1.54。可以说明在深圳发布政策后，人才吸引水平有了显著提升，加大营商环境的政策对深圳市的发展有积极作用。对于问题二：用不同的行业来表示不同的人才类别。选用主要行业：金融业、科学技术与信息服务业、工业、交通运输业、批发零售业、房地产业这六种产业在的2013-2016年的增长率的均值、GDP、平均工资、进出口总额和失业率这五个指标衡量深圳与其他同类城市在不同行业上的优缺点。得出深圳应该着重发展科学技术与信息服务业，实行多投资多引导的扶持政策。加大对金融业、交通运输业的投入，使其保持领先地位，确保他们能够稳步发展。而深圳相比于其他城市在工业和房地产业方面占有一定的优势，就可以通过建立产业集群、政府引导等方式保持活力，健康持续发展。对于问题三：经调查，南山区的政策2016年7月以后就和深圳市政策同步，所以可以认为他们在现阶段的政策影响是一致的，只需考虑人才的动态需求。本篇论文选用不同年龄段人才的需求来量化人才的动态需求。经统计，深圳市的人口在19-35岁之间的占比为52.56%，他们更倾向于考虑城市的发展前景、生活水平、主要行业的发展情况。在35-60之间的占比为29.62%，他们更注重城市的发展前景、生活水平、主要行业的发展情况和城市环境。在60岁以上的占比为4.3%，他们更青睐关注城市的生活水平和环境影响。为了迎合人才的需求，计算出南山区对人才的吸引力得分为0.65，而深圳市对人才吸引力的得分为0.43，显然南山区的人才吸引水平要高出深圳市平均水平。 关键词：熵值法、一致性检验、曲线拟合、动态需求、人才类别一、问题重述在飞速发展的21世纪，人才是一个城市政治、经济、文化发展的动力源泉。但是几乎大部分城市都存在着人才的“引不进，留不住”的问题。如何提高对人才的吸引力呢？无疑必须迎合人才的需求。那么发展前景、发展政策、生活水平、环境就成了必要因素。问题一：通过量化影响人才吸引力的指标，结合深圳市颁发的“加大营商环境改革力度若干措施”综合的评价深圳市的人才吸引力的水平。问题二：对深圳市不同行业间进行比较，并将其与四个同类城市进行对比分析，得出深圳市在人才吸引水平的优势和劣势，并提出合理意见。问题三：根据深圳市南山区的发展模式，针对它的经济特点、人才政策和人才的动态需求，合理地量化评价该地人才吸引水平。二、问题分析本题是对深圳市人才吸引力进行评价分析，我们采用评价模型中客观赋权法熵值法对此建立模型，熵值法是根据各项指标观测值所提供的信息来确定指标权重的。因此我们根据题意并查阅相关文献选择出了适当的、一定数量的指标来衡量深圳市的人才吸引力水平。我们将吸引人才的影响因素分为五个一级指标：城市发展前景、主要行业增长率、生活水平、城市环境、政策影响。发展前景：固定资产投资不仅能增加当年的GDP，而且自身会形成生产和服务能力；固定资产投资还能形成生产资料并且提供工作岗位，对扩大就业发挥重要作用；固定资产投资越多，就业工作岗位就越多，能吸引更多的人才流入。进出口贸易是增加就业机会，积聚活动资金、吸收先进技术的有效方式，进出口总额的多少在一定程度上反映就业机会与先进技术的水平，体现人才吸引力的大小。失业率通过失业率指标可以判断一定时期内全部劳动人口的就业情况，一般情况下，失业率下降，代表整体经济健康，利于货币升值，反之则相反。因此我们选用失业率来做指标量，失业率与经济发展有相关性。主要行业增长率：行业增长率是用来衡量行业的竞争实力，增长率越大，实力越强，吸引人才的能力就越强。生活水平：社会平均工资越高，自行缴纳养老和医疗保险的人群会大幅提高。享受社保待遇的人也因此受到更高收益，提升城市吸引力。人均可支配收入与生活水平成正比，即人均可支配收入越高，生活水平则越高，城市吸引力越大。物价指数越高，货币购买力下降，工资降低，人民生活水平下降，城市吸引力下降。恩格尔系数反映了家庭生活的富足情况，且呈反向关系，它与城市吸引力也是负相关的。城市环境：教育程度越高，医疗水平越高，城市环境越美丽，治安越好，购物满意度越高，人民的生活满意度就越高，城市吸引力也就越高。政策影响：引进人才增长率越大，体现政策影响力越大，政策对于人才吸引的作用越积极。针对问题一：根据题目要求分出一级与二级指标并查找所需数据，再用SPSS对这些指标量进行一致性检验，检验各指标量重要度之间的协调性。由于对人才吸引力的评价是一个综合性评价，再考虑模型的客观性我们选取评价模型中的客观赋权法熵值法，利用熵值法算出的各指标量的权重，得出各指标量在人才吸引上的重要程度，再用各指标量与其权重的乘积和计算出深圳市的得分，以此量化吸引力水平。为了更好、更客观的体现打分的可靠性，我们选取一个与深圳地理环境和经济发展情况相似的城市上海作为参照对深圳打分。对于如何解决量化政策的问题，政策总体上分为贸易投资政策、产业发展政策、人才发展政策。根据外商投资增长率来量化贸易投资政策得分；用主要行业增长率之和来量化产业发展政策得分；用常住非户籍人口增长率来量化人才发展政策。用这三种政策得分之和表示政策得分。 针对问题二：人才类别不同对应的行业也不同，因此选用六个主要行业来代表各种人才类别：金融业、房地产业、批发与零售业、工业、交通运输业、科学技术与信息服务业。分别收集深圳与广州、杭州、苏州、厦门这五个城市的行业增长率，结合GDP、进出口总额、固定资产投资总额、就业人员的平均工资和失业率对这五个城市分别在不同行业领域的人才吸引力进行打分，找出深圳相对其他四个城市在不同行业上的优势与不足，并提出弥补不足保持优势的有效的解决方案，以此提升深圳的人才吸引能力。针对问题三：南山区是全国经济百强区县首位，也是深圳市的科研，教育中心。其科学技术与信息与服务业和工业与深圳其他区相比，有明显的优势。由于从2016年7月以后南山区和深圳市的人才引进政策是同步的，所以可只考虑深圳市的政策和人才发展的动态需求，作为对南山区人才吸引力的评价因素，由于年龄不同，考虑的需求也不同，将人才按年龄分为三类：19-35岁，35-60岁，60岁以上，根据不同年龄的需求不同，选取不同的指标量，参考相关机构公布的深圳市不同年龄段人数比例，延用问题一中得出的各个指标量的权重，得出南山区和深圳市的得分，量化的评价南山市的人才吸引力水平。三、模型假设1.在深圳市政策颁布前后，其余城市的政策影响都不变。2.每个人都是独立的，他做出的选择只基于自身的实际情况，不受他人的影响。3.人才在选择城市的时候，已充分了解了该城市的发展前景、收入水平、行业增长率、环境和政府政策等信息。4.除加大营商改革政策外，不考虑其他因素带来的引进人才的大幅变化。四、符号及变量说明 ：第个城市的第个指标值； ：第个指标的熵值； ：调节系数； ：评价指标的权重值； ：城市人才吸引力指数。评价目标一级指标二级指标评价指标解释人才吸引水平Y发展前景A1固定资产投资（亿元）X12013-2016年平均固定资产投资总额地区生产总值（亿元）X22013-2016年平均地区生产总值进出口总额（万美元）X32013-2016年平均进出口总额失业率（%）X42013-2016年失业率均值的倒数生活水平A2人均可支配收入（元）X52013-2016年平均人均可支配收入恩格尔系数（%）X62013-2016年平均恩格尔系数物价指数X72013-2016年物价平均指数全部单元就业人员平均工资（元）X82013-2016年平均就业人员平均工资平均房价（元）X92015-2016年平均房价主要行业增长率A3金融业X102013-2016年平均增长率房地产业X112013-2016年平均增长率工业X122013-2016年平均增长率科学技术服务业X132013-2016年平均增长率交通运输业X142013-2016年平均增长率批发零售业X152013-2016年平均增长率城市环境A4社会零售商品消费总额（万元）X16反映购物情况人均城市道路面积（平方米）X17反映城市交通的拥堵情况垃圾处理率（%）X18反映城市环境情况普通高等学校数（所）X19反映城市的教育水平卫生机构数（个）X20反映城市医疗卫生情况法院受理案件数（万件）X21反映城市治安情况政策影响A5人才发展政策X22政策在引进人才的方面的系统完备性贸易投资政策X23政策的系统性和完备性产业发展政策X24政策的系统性和完备性五、模型的建立与求解5.1 人才吸引力评价模型5.1.0指标数据的统计量化根据查阅相关数据得到各指标量的值，在政策量化方面，将政策总体上分为贸易投资政策、产业发展政策、人才发展政策。根据外商投资增长率来量化贸易投资政策得分；用主要行业增长率之和来量化产业发展政策得分；用常住非户籍人口增长率来量化人才发展政策。然后用这三种政策得分之和表示政策得分。 5.1.1 一致性检验相对于一级评价指标来说，各个二级评价指标之间必须具有一致性。一致性检验是为了检验这些二级指标重要度之间的协调性。这里采用克隆巴赫系数来衡量。一般来说，该系数愈高，各个指标间的信度愈高，即一致性越好。信度只要达到 0.70 就可接受，介于 0.700.98 均属高信度,而低于 0.35 则为低信度，必须予以拒绝。在人才吸引力评价体系中，各个指标必须从不同的方面反映影响人才吸引力的情况，又不能出现一种指标的重要程度大于另一种指标的重要程度。所以在建立了人才评价体系之后，必须进行各个指标间的一致性检验。对每个一级指标分别进行一致性检验：发展前景可靠性统计克隆巴赫 Alpha基于标准化项的克隆巴赫 Alpha项数0.8640.8644克隆巴赫系数大于0.7，表明应该接受固定资产投资、地区生产总值、进出口总额和失业率的倒数这三个量的一致性较好。生活水平可靠性统计克隆巴赫 Alphaa基于标准化项的克隆巴赫 Alphaa项数0.7120.7125由于克隆巴赫系数为0.712，大于0.7，所以对于生活水平这个一级指标而言，人均可支配收入、恩格尔系数、物价指数、就业人员平均工资、平均房价这五个指标的具有显著性一致的特点，可以用来全面的评价这个一级指标。主要行业增长率可靠性统计克隆巴赫 Alpha基于标准化项的克隆巴赫 Alpha项数0.8080.8086根据检验结果可知，工业、房地产业、金融业、科学技术与信息服务业、交通运输业、批发零售业这六个指标的克隆巴赫系数为0.808，大于0.7，所以可以通过一致性检验。城市环境可靠性统计克隆巴赫 Alphaa基于标准化项的克隆巴赫 Alphaa项数0.9230.9236检验结果表明，社会零售商品消费总额、人均城市道路面积、垃圾处理率、普通高等学校数、卫生机构数、法院受理案件数这六个指标具有重要度的协调性，克隆巴赫系数大于0.7，有很高的可信度，应该接受。相对于评价目标而言，各个一级指标之间应该具有较高的一致性，才能较为全面的综合评价人才吸引力。对人才吸引力Y进行一致性检验：可靠性统计克隆巴赫 Alpha基于标准化项的克隆巴赫 Alpha项数0.7640.7645根据检验结果来说，发展前景、生活水平、主要行业增长、城市环境、政策影响这五个一级指标可以对于人才吸引这个评价目标而言，能够较为准确的衡量。5.1.2 用熵值法确定模型人才吸引力评价指标体系中，各评价指标从不同方面反映了人才吸引力的影响因素，但它们对人才吸引力的影响力不同。为此，我们选择使用熵值法来确定各项指标在评价体系中所占的权重，从而量化各项指标对人才吸引力的影响程度。熵值法基本原理：在信息论中，熵是对不确定性的一种基本度量。信息量越大，不确定性就越小，熵也就越小；信息量越小，不确定性就越大，熵也就越大。我们可以用熵值来衡量某个指标的离散程度，指标离散程度越大，该指标对综合评价的影响越大。其基本表达式为： 其中： 1. 为第个状态值（总共有个状态）； 2. 为出现第个状态值的概率。首先，我们假设有个城市，个指标。表示第个城市的第个指标的评价值，构造原始数据矩阵：由于各个指标的量纲不同，所以利用以下公式对各指标值进行非负数化、归一化处理。即取矩阵中的第列各元素与该列值最小的元素作差，再取该列值最大元素与该列各元素作差，然后二者作商，最后加1。得到新矩阵且各元素的值处于之间。取矩阵第列各元素与该列各元素之和作商，得到矩阵，为其中第行，第列元素。熵值为： 其中，为调节系数，。当确定了参与评价的城市数, 就是常量。，为组成的一维矩阵，为第个城市，第个指标的指标标准化值。对给定的指标，的差异性越小，就越大。当全部相等时，此时指标没有作用，各指标值的差异越大，越小，说明该指标起的作用越大。为构成的一维矩阵，为第个指标评价值数据的分散程度： 将评价指标的熵值转化为权重值 其中,。最后，得出各指标的熵权综合评价值。将各指标的权值与其对应的指标值相乘并求和，其评价模型为：经过计算分析可以得到各指标的权重如下表：评价目标一级指标二级指标权重人才吸引水平Y发展前景A1固定资产投资（亿元）X10.0326地区生产总值（亿元）X20.0347进出口总额（万美元）X30.0578失业率倒数0.0406生活水平A2人均可支配收入（元）X40.0344恩格尔系数（%）X50.0472物价指数X60.0473全部单元就业人员平均工资（元）X70.0473平均房价（元）X80.0551主要行业增长率A3金融业X90.0318房地产业X100.0591工业X110.0392科学技术与信息服务业X120.0472交通运输业X130.0335批发零售业X140.0523城市环境A4社会零售商品消费总额（万元）X150.039人均城市道路面积（平方米）X160.0568垃圾处理率（%）X170.0511普通高等学校数（所）X180.0527卫生机构数（个）X190.0342法院受理案件数（万件）X200.039政策影响A5人才发展政策X220.0228贸易投资政策X230.0195产业发展政策X240.0249可以得到各个城市的综合得分：城市深圳苏州广州杭州厦门上海综合得分1.501.381.421.361.271.71根据清华经管学院互联网发展与治理研究中心发布的数据，上海数字人才净流入量领跑全国，深圳紧随其后。所以我们选择上海市为基准，对深圳的人才吸引力做出量化评价。深圳数字人才净流入量上海数字人才净流入量0.751由上表数据可得，我们的假设及综合得分排名是合理的。以上海人才吸引力指数为100换算，得出政策发布前深圳人才吸引力综合得分为85.63。政策发布后，各城市的人才吸引力指数如下表所示：城市深圳苏州广州杭州厦门上海综合得分1.541.381.421.361.261.71政策发布前，深圳相对于上海的人才吸引力基准综合得分为87.72，政策发布后，综合得分变为90.06。政策发布后深圳的人才吸引力水平明显上升了。5.2 同行业不同城市的横向比较模型为研究深圳与同类城市、不同类别的人才的吸引力，得出它们在人才吸引力上各自的优势和不足。我们选取苏州、广州、杭州、厦门这几个城市与不同类别的人才发展相关的指标，计算各个城市的各个行业人才吸引力综合得分，从而依据得分情况得出深圳市在各行业人才吸引力方面的优势和不足。对于指标的选择，我们考虑到城市对人才的吸引体现在该城市的行业发展水平和城市发展前景两个方面。所以我们围绕这两个方面，选取了进出口总额、失业率、地区生产总值、就业人员平均工资以及各行业平均增长率5个指标，利用第一题中介绍的熵值法的计算步骤，分别得出了各城市，各个行业的人才吸引力指数如下：5.2.1 金融业：金 融 业进出口总额失业率地区生产总值就业人员平均工资金融业增长率对金融业人才吸引力的评价，我们可以通过进出口总额、失业率、地区生产总值、就业人员平均工资以及金融业增长率来刻画。从图表中可以看出深圳的金融业位于这5个城市之首，相对于其他城市，深圳金融业有增速快，股证券业发达，上市公司数量多的特点。为进一步吸引金融业人才，深圳可以通过降低落户门槛，消除人才关于落户成本的顾虑。从而增强深圳市的人才吸引力。5.2.2 科学技术与信息服务业：科学技术与信息服务业进出口总额失业率地区生产总值就业人员平均工资科学技术与信息服务业增长率对科学技术与信息服务业人才吸引力的评价，我们可以通过进出口总额、失业率、地区生产总值、就业人员平均工资以及科学技术与信息服务业增长率来量化。从图表中，我们可以看出苏州的科学技术与信息服务业的人才吸引力高于其他几个城市，深圳略低于苏州。苏州位于长三角地区，而深圳位于珠三角地区，二者在地域上没有交集。深圳可以加大在新兴产业、高新技术产业以及数字产业上的投入，同时与珠三角其他城市协调发展。提升自身科学技术与信息服务业人才吸引力的同时，拉动整个珠三角地区该行业人才吸引力的提高。5.2.3 交通运输业：交通运输业进出口总额失业率地区生产总值就业人员平均工资交通运输业增长率交通运输业对人才吸引力的评价，我们可以通过进出口总额、失业率、地区生产总值、就业人员平均工资以及交通运输业增长率来描述。从图表中我们可以看出，深圳交通运输业的排名在5个城市中名列前茅，紧随其后的是广州和苏州。交通运输是经济的命脉，一个城市交通运输业的发展水平很大程度上决定了该城市的经济发展水平。政府可以通过优化道路结构，推广绿色能源来发展交通运输业。5.2.4批发与零售业：批发与零售业进出口总额失业率地区生产总值就业人员平均工资批发与零售业增长率批发零售业发展状况在一定程度上反映着地区的地区经济和人民生活状况。这里选用进出口总额、失业率、地区生产总值、就业人员平均工资以及批发零售业增长率来描述。深圳的该行业处于领先地位，政府可以加强引导与监管，使批发零售业能够稳步健康的发展。5.2.5工业：工业进出口总额失业率地区生产总值就业人员平均工资工业增长率由图表得，深圳工业的人才吸引力指数远高于其他几个城市。深圳的工业与其他几个城市不同，以新兴产业和先进制造业为主体，发展快，创造的效益高，高技术人才密集度高。为进一步提高深圳的工业人才吸引力，政府应放低高技术人才准入门槛，同时进一步加强产业集群化。5.2.6 房地产业：房地产业进出口总额失业率地区生产总值就业人员平均工资房地产业增长率 分析图表得，深圳的房地产业显著高于其他几个城市。一方面，由于外来人口大量涌入，旺盛的需求刺激了房地产业的发展；但另一方面，过高的房价会影响人才向深圳的流动。因此，政府应合理调控房价与住宅建设，保持房地产业的适当发展。5.3 人才动态需求模型南山区是深圳的教育、科技、体育中心，同时又居于全国百强区县首位。要全面评价南山区的人才吸引力水平，我们从它的经济发展特点着手。其产业以科学技术与信息服务业和新型工业为主。而从事这些产业的人才主要由青年人组成。考虑人才在不同发展阶段的发展需求，结合南方日报发布的数据，我们将人才按年龄划分为19-35岁、36-60岁和60岁以上，分别占比为52.56%，29.62%，4.3%。同时，查阅南山区政府发布的相关政策，我们发现南山区发布的相关人才政策，在2016年7月11日以后与深圳市政府发布的人才政策保持一致。所以我们认为人才政策对深圳市和南山区的影响相同。我们针对不同年龄段人才的不同需求，将人才的动态需求划分如下，19-35岁人才普遍关注的指标：35-60岁人才普遍关注的指标：60岁以上的人才关注的城市指标：通过这些方面的指标分别给不同年龄段的深圳和南山区人才吸引力打分，如下图所示。得到在人才不同发展阶段深圳市和南山区的人才吸引力水平。最后，各年龄段人才吸引力得分与年龄组所占权重相乘再求和，得到南山区和深圳市各自的总体人才吸引力水平。根据图表，可以知道南山区的综合得分远远高于深圳市的得分，南山区的人才吸引力水平要高于深圳市的人才吸引水平。六、模型的检验关于分析人才吸引力水平的模型属于评价模型。评价模型可以用交换曲线、K-S指标、区分度、拟合度曲线。我们选用拟合曲线来评价这个模型。拟合曲线如图：当曲线的越接近1时，趋势线最可靠。经过检验，该模型的为0.9398，接近于1，所以这个模型拟合的效果较好，可以用来合理的评价人才吸引力。七、模型的优缺点分析及改进方向7.1 模型的优点总结1. 熵值法能够深刻的反映影响人才吸引力的指标信息和熵值的效用价值，从而确定权重，反应各个指标对于衡量吸引力水平的重要程度。2. 选用的是一种客观的赋权方法，因而它得出的指标权重值比主观赋权法具有较高的可信度和推广度。7.2 模型的缺点分析1.缺乏各指标间的横向比较2.各指标的权数随样本的变化而变化，权数依赖于样本，在应用上受限。3.模型选取的指标量具有一定的主观性、片面性，不能很好的反映对人才的吸引力。4. 政策量化方面，政务环境、法制环境等方面不可量化。7.3模型的改进方向1. 选取更加充分、合理的指标，进一步减少模型的主观片面性，使模型具有更强的说服力和适用性。2. 如果能采取问卷调查的方式，充分考虑不同类型人才的需求，并结合模型，分析相应的误差，提出更有效的提高人才吸引力的方案，则会更具有实际意义。3. 这个模型是通过搜集深圳和其他几个同类城市近几年的数据建立的，适用于与深圳同类型的大多数城市，但是在一定程度上弱化了对深圳人才吸引力评价的针对性。可以通过收集深圳近10年的数据，再建立一个模型，更好的实