【关于某地区人才引进政策实施现状及评价的实证探析8500字（论文）】

关于某地区人才引进政策实施现状及评价的实证分析目录TOC\o"1-2"\h\u2898关于某地区人才引进政策实施现状及评价的实证分析 1319992.1张家港冶金园人才引进政策实施现状 1242662.1.1张家港人才引进政策 1124482.1.2人才引进工作 2170042.1.3人才产出成绩 3287542.1.4全方位为人才服务 444012.1.5人才引进政策实施效果 4290712.2人才政策实施评估指标体系构建 5326222.2.1评估体系构建原则 584732.2.2评估体系构建基本思路框架 545302.2.3评估体系的构建 6227292.3评估指标权重的确定 8112202.3.1层次分析法 884342.3.2粒子群优化算法 93302.4人才政策实施效果评估指标体系的应用 12168642.4.1问卷及访谈的设计与实施 12146402.4.2调查结果分析 12200222.4.3人才政策实施指标体系的应用效果 142.1张家港冶金园人才引进政策实施现状2.1.1张家港人才引进政策张家港市冶金园作为江苏省的一个县级市的区县，不仅继承了张家港的人才政策，也制定了自己区镇对应的人才产业引进政策，首先是张家港市的人才引进政策：一是高层次人才建设。在张家港的人才建设进程中，2007年和2008年分别相继发布《关于促进创业创新人才队伍建设的意见》（张委办〔2007〕49号与《张家港市创新创业人才引进计划实施办法》（2008年），在其中设立了张家港人才建设的方向计划和目标等，也决定了张家港人才政策在符合张家港支柱产业、大力发展产业和优先发展项目等需求的前提下，为相关企业引进海内外具有硕士以上学历，具有丰厚管理经验、业务能力、研发能力以及勇敢创新的人才，并且按照规定给予奖励。二是吸引敢闯敢拼，具有创新精神的创新类人才。接连12年举办了领军人才评定会和领军人才评定大赛，选取领军人才。近年来多次发布关于引进创新类人才的文件，如2009年发布《关于加快引进领军型创业人才的实施意见》（张委发〔2009〕34号），2015年发布《2015年张家港市领军人才（项目）申报规定》（张人才办〔2015〕1号）等。鼓励和支持创新类人才，在《张家港市领军人才创新创业扶持主要资助办法》中，制定了如购房贴、贷款贴息、租房贴以及生活礼遇等优惠。给予创业项目资金支持，被评选为“优先推荐项目”的颁发100万元、被评选为“重点推荐项目”的颁发200万元、被评选为“特别优秀项目”的颁发300万元、被评选为“特别优秀项目A+”的颁发600万元项目资助资金，还有各评级都可享受的的最高260万的购房贴和贷款贴息；由本市申报并且入选苏州市“姑苏计划”、江苏省“双创计划”的项目，给予100～400万元、50-500万的配套项目资助，还有各评级都可享受的的最高300万的购房贴和贷款贴息；由本市申报并且入选苏州市“姑苏计划”、参与江苏省“双创计划”的项目，可以具有取得江苏省与苏州市资金支持的基础之上，再同时获得张家港市领军人才计划的资金支持；银行融资担保，其具有专项的担保基金来进行贷款，可以获得最大100万元的微小贷便捷融资，或者获得最大2000万元的政策性银行贷款担保；对于重大项目或两院院士项目资助“一事一议”。与此同时，以上4个项目能够获得贷款贴息、融资担保、科技经费资助等等优惠。另外张家港创新通过发布《张家港市“智汇港城”重大创新创业团队引进培育计划实施办法》（张委办〔2018〕84号）对重大创新创业团队进行政策支持，重大团队分为四类：（1）重大团队（创新类）综合资助：最高600万元；（2）重大团队（优先类）综合资助：最高2000万元；（3）重大团队（重点类）综合资助：最高3500万元；（3）（4）特别优秀类综合资助：最高5000万元。从张家港申报的项目，如果被选入江苏省“双创计划团队”或苏州市“姑苏计划重大创新创业团队”，能够取得苏州市和江苏省资金支持的同时，也能够获得张家港市领军人才计划的资金资助，其他附加政策可与领军人才政策同时享受。被选入江苏省“双创计划团队”的项目，能够获得300~800万元的项目资助，1000~5,000万元的资金支持。2.1.2人才引进工作高端人才量持续增加。按照不完全统计，一直到2019年末，张家港冶金园人才引进约1300人（不包括留学生回国的人员），拥有中央“千人计划”国家级专家有19人，省市创新研发团队有330个，张家港创新人才800余人。其中，创新创业领军人才由2015年的6人，增长至2019年的14人（图2-1）。现在，张家港市冶金园引入的省级创新科研团队数量在全市排名第二人，人才的数量在全市名列前茅。近些年数据显示，2017年张家港冶金园具有43家高新技术企业，这个数字在2018年增加到47家，而截止2019年已经达到61家（图2-2）。经过高端人才的聚集效应，张家港冶金园由2017年的970件专利申请数，增长至2018年的1293件专利申请，2019年张家港冶金园专利申请数已经达到1512件（图2-3）。图2-12015-2019创新创业领军人才数Figure2-1numberofinnovationandentrepreneurshipleadingtalentsin2015-2019图2-22017-2019高企数Figure2-2highnumberofenterprisesin2017-2019图2-32017-2019专利申请数Figure2-3numberofpatentapplicationsin2017-20192.1.3人才产出成绩张家港市高端人才在自己所属的区域收获了大量不菲的成绩，给张家港市产业成功地转型升级带来一定的贡献。将专利贡献作为研究对象，在2020年张家港市专利申请2000件。将载体平台为案例，按照所调查到的相关数据，到2020年末，众创空间24个，企业孵化器10个，科技企业加速器5个。将高质量发展做案例，规上工业企业中有研发活动企业数占比48.2%，每万家企业法人中高新企业数155.41家，主营业务收入中有1.6亿%用于企业研发经费投入，GDP中有3.29%用于研发经费支出。高新技术产业发展飞快。张家港冶金园区在科技、产业、人才等方面的聚集作用慢慢突出。一直到2019年末，张家港冶金园区共引入国家“千人计划”3人，所占张家港市人数的16%；引入140名创新创业领军人才，所占张家港市人数的13%。2.1.4全方位为人才服务第一，确定张家港市领导干部联络人才的体系。该体系运行到现在，张家港市共有9名市领导联络了28位人才，进行走访见面已经有56次。为实现“物尽其用，件件有回响”的目标，张家港市领导干部联络人才的体系已经开始实施。第二，构造多层次、多作用的人才服务平台。公司利用创建人才服务区、在线服务平台和“人才驿站”等举措，推动张家港公司和人才“一站式”建设，建立了集信息推送、政策咨询、办事服务等多方面集合在一起的服务推广平台。第三，创新人才服务模式。利用创建绿色服务通道，给相关人才带来政策咨询、学位认定等十余项的高质量的服务。2.1.5人才引进政策实施效果张家港及张家港冶金园在近几年的人才引进及人才培育方面做出了很大的成果，不管是总的人才政策的投入、产出，还是人才在发展过程中所面临的融资问题，还是在人才在园区生活的各种问题，基本都能做到全程覆盖，全程参与。但是在成果的背后，只有不断强化的政策及资金支持和获得引进人才数量及成绩的数字，对于政策实施过程中各种量化指标分析很少，很难对实际工作中出现的各种问题进行有效的统计及表现；从引进的数量来看，张家港人才引进工作实现了总数量上的裂变式突破，但从目前的实际完成情况看来，张家港市冶金园在人才引进政策执行上仅仅是重视人才数量上的任务，没有考虑到所引进的各领域人才与自身的产业需求是否协同和匹配，而且从张家港市冶金园人才引进政策执行过程中看，该政策体系是没有完整的后续监督保障措施的。另外，引进的人才的目标是为了实现人力资本对于张家港市冶金园经济发展的拉动作用，而目前从人才引进后的总体人才和地方经济的发展方面来看，真正发挥其人才作用的数量并不可观，有待于在下一步对人才所在企业的监督和考核中，继续得以完善我们应该明白，地区引进人才不能仅仅只注重其数量，人才引进的数量多并不意味着政策的执行过程和政策内容就是理想的，从目前张家港市冶金园人才引进政策执行成效来看，成效并不是非常明显，还存在较多问题与困境，应该从根本上及时调整优化政策，并提升政策执行力度。除此之外，对于政策实施过程中出现的各种问题也没有系统的解决思路和实施方案，这些都是人才引进工作中的关键环节和重要组成部分，因此构建合理有效的政策实施评估体系和实际实施过程中发生的问题，来发现弥补实施过程中的问题是非常迫切的。2.2人才政策实施评估指标体系构建2.2.1评估体系构建原则本文使用前人的人才政策实施评估指标体系为参考模型，遵循对该参考模型的目的性、全面性、突出重点性、客观性、正确性、动态性、明确性、具体性等原则，还有在使用相关数据作为参数的权威性和可行性。2.2.2评估体系构建基本思路框架首先，明确“4E”标准。在对世界范围内科技人才和公共政策实施评估的实践成果与理论研究进行查阅之上，本文将人力资本理论、公共政策实施评估理论等作为依据。国内外公认的建构绩效评定的“4E”标准，包括公平性（Equity）、效果性（Effectiveness）、效率性（Efficiency）和经济性（Economic）。其次，从科技人才发展战略的角度出发，综合考量政策效果和政策实施，从而选择科技人才政策实施效果评估的目标及对象选择，得出评估体系基本思路框架（见图2-4）。图2-4科技人才政策实施效果评估指标体系构建思路框架Figure2-4frameworkoftheevaluationindexsystemfortheimplementationeffectofscienceandtechnologytalentpolicy2.2.3评估体系的构建通过分析框架的逻辑结构，初步制定出一级指标和二级指标，进一步使用问卷调查与专家访谈形成三级指标，进而实现评估的指标体系的构建。如表2-1所示：表2-1评估体系来源表Table2-1sourceofevaluationsystem目标层基准层准则层科技人才引进政策实施效果知晓度政策的知晓度政策的知晓途径认可度对政策内容的认可对政策目标受益的认可执行度政策贯彻落实政策直接产出受益度目标群体受益单位人才结构变化单位效益成果增加社会综合效益提高本文将“科技人才政策实施效果”设定成指标体系的目标层。以政策受益度、执行度、认可度、知晓度为基本的维度，即一级指标，然后在一级指标的基础之上构建10个二级指标，从科技人才政策效果形成的原理与其实施执行的步骤出发，继续分化出28个三级指标，进而推动递阶指标体系的形成。在评估的过程中，可以根据实际情况进行调整，灵活变换指标，具体的层次分析模型见图2-5。图2-5科技人才引进政策实施效果层次分析模型Figure2-5analytichierarchyprocessmodeloftheimplementationeffectofthepolicyfortheintroductionofscientificandtechnologicaltalents2.3评估指标权重的确定2.3.1层次分析法进行多目标决策时，有可能会遇到不确定因素作用显著、结构复杂和变量繁多的复杂系统，因此必须正确评价描述目标从而更好的决策。但在另一方面，各个因素在决策中所占的地位不同，因此必须进行权数的计算，也就是估测各因素的重要性，从而构建出权重集，权重集由各因素权数组成。权术是主客观综合考量的结果，也是指标本身物理属性的客观反应。在权重确定方法中，通常系统工程理论中的层次分析法(AnalyticHierarchyProcess，AHP)，其是一种结合定性分析和定量分析的有效方法，能够划分复杂问题中的各个因素，使其形成具有联系的数列，具有多准则和多目标的特点，能够推动复杂系统变得条理化。把所有的决策问题放在一个集合中，是层次分析法第1个步骤。这个集合中多种因素相互影响，必须层次化归类这些因素，结合定性分析和数学方法，构建出多层的分析结构模型，并对这个结构模型进行排序，最后计算出各个因素所占的比重，从而推动决策的制定。层次分析法(AHP)如何确定权重如下所示：(1)构造判断矩阵。用A示意目标，用ui、uj(i，j=1，2，⋯，n)示意因素。uij代表ui对uj的相对重要性数值。在让uij组成A-U判断矩阵P。2-1(2)计算重要性排序。由判断矩阵出发，计算出它的最大特征根λmax及其对应的特征向量w。如下所示：2-2将计算出的特征向量w进行归一化，也就是各评价因素的重要性排序，即权重分配。(3)一致性检验。需要运用判断矩阵，对上述得到的权重分配进行一致性校验。如下所示：2-3在这个式子中，随机一致性比率用CR表示；矩阵的一致性指标用CI表示。CI的计算公式如下：2-4矩阵的平均随机一致性指标用RI表示，1-9阶的判断矩阵的RI值如下所示：表2-2判断矩阵的RI值Table2-2RIvalueofjudgmentmatrixn123456789RI000.520.891.121.261.361.411.46当判断矩阵中λmax=n，CI=0或者P的CR<0.1时，即表示P存在满意的一致性，若不然，为了达到满意的一致性，就需要对P进行调整。2.3.2粒子群优化算法因为在层次分析法中具有很强的主观性，所以可能会有漏填或不一致的状况出现在打分矩阵中，为了对其进行修正，可以使用粒子群优化算法。Eberhart博士和Kennedy博士对鸟群的捕食行为进行研究之后，在1995年提出了粒子群优化算法。该算法主要通过判断个体运动问题，然后获得群体运动问题，在整个求解空间中，按照无序到有序的方向进行演化。有关于这一算法的描述，我们可以借助PSO经典描述法。假设，有一群鸟正在寻找食物，远处就有一片玉米地，但是它们不知道该片玉米地的具体方向但是知道离这边玉米地有多远，寻找玉米粒的最佳策略就是按照最近周围区域原则进行寻找，简单来说就是寻找距离玉米地最近的周边区域。PSO经典描述法就是从鸟的历史行为中获得了启示。PSO算法中，我们可以将每一个问题的解都当做是一只鸟，这只鸟被称之为“粒子”，在解决问题的时候，我们所要获得的最优解就是“玉米地”。在算法中每一只鸟也就是每一个“粒子”，其位置向量和速度向量都是一定的，这里所提到的位置向量指的是在解空间中该“粒子”所处的位置，速度向量决定了下次的飞行方向和飞行速度，借助目标函数对适应值进行计算，也就是计算鸟群到玉米地的距离。在每一次迭代计算的过程中，每一个粒子除了会根据自己的历史位置对下一次的方向进行学习之外，还会根据一群粒子中的最优粒子的历史位置进行进一步的学习，综合两个方面的内容来确定下次迭代的飞行方向以及飞行速度。然后逐步的不断迭代，最终整群粒子都会逐渐的和最优解，不断的趋近。问题抽象：假设在觅食的小鸟是微粒其既没有质量也没有体积，将其放到N维空间中之后，在该空间中，该粒子的位置表现矢量为Xi＝(x1，x2，…，xN)，飞行速度表示为矢量Vi＝(v1，v2，…，vN)．这时存在于该空间中的每一个粒子，都有一个以目标函数作为依据所获得的适应值。并且每一个粒子都知道，目前为止对他来说最好的位置以及他现在所处的位置Xi。最好的位置以及现在所处的位置都可以被当作是飞行经验，而且单个的粒子还知道整群粒子中最优粒子目前所发现的最好位置(gbest)(gbest是pbest中的最好值)，可以将自己的经验和同伴的经验结合在一起，然后确定下一步的行动。算法描述：PSO在初始化状态是一群随机粒子，问题的解也属于随机解，在不断迭代的过程中，获得最终的最优解。每一次的迭代过程，每一个粒子都会有“极值”(pbest，gbest)该纸主要用于对自己进行更新。在获得极值的最优解之后，可根据下述公式来确定自己最新的位置和速度。2-52-6i＝1，2，…，M，M指的是粒子的总数；全局最优解、个体最优值、粒子的速度分别利用gbest，pbest，Vi进行表示；rand(0~1)为介于（0、1）之间的随机数；Xi指的是该粒子的当前位置。c1和c2是学习因子，通常取c1＝c2＝2不论在哪个维度上，每一个粒子的最大速度都为Vmax，当该粒子的最大速度超过了设定速度的时候，那么该维中的速度上限就是Vmax。层次总排序检验：该种排序方法是为了获得某层次结构中某一层元素的权重，对上层元素的权重影响，以及某层元素的权重对于总体目标组合权重的影响。首先，需要对因素进行单层次排序，然后对每一个层次上的因素权重进行计算。在计算和排序的过程中，按照从上到下的方向进行，最终所获得的最底层元素拥有决策过程中最优先次序。该种检测方法基于单层次排序基础展开，单层次排序和总层次排序的整个过程具有较高的一致性：………..2-7如果最终所获得的排序一致性CR<0.1，那么则证明该排序结构中的所有因素都通过了一致性的检验，如果排序一致性结果大于0.1，那么则需要进行一致性比率大于0.1的因素的重新排序。群决策结论：主要通过专家群策作为依据确定各元素的均重值。考虑到影响因子不同的原因，一般情况下会使用该方法进行群决策的求解。首先要求各专家对修正之后的矩阵进行位置几何平均的求解，然后以此作为基础构建群矩阵，最后依据平均值以及专家所给出的加权平均值，在该矩阵的基础上获得最终的全结论。表2-3和表2-4所示分别为4位专家群策各群众结论值所对应的决策权重：表2-3基于群决策的指标层结论（权重）表Table2-3indexlevelconclusion(weight)tablebasedongroupdecisionmaking指标层结论值(全局权重)同级权重上一层（准则层）科技人才引进政策名称知晓度0.01370.1799政策的知晓度科技人才引进政策受益范围知晓度0.02470.3248科技人才引进政策要点知晓度0.03770.4953科技人才引进政策的知晓途径0.07541政策的知晓途径政策的易理解性0.00740.1578对政策内容的认可政策手段的有效性0.01330.2821政策的公平性0.01160.2465政策的一致性0.01480.3136政策目标受益认可度0.16261对政策目标受益的认可政策落实主管部门责任明晰度0.01730.2026政策贯彻落实受益主体所需准备材料复杂性0.01230.1449政策落实程序可操作性0.03550.4162政策涉及相关部门协调性0.02010.2363政策引进人才数量0.11161政策直接产出基本生活保障、待遇受益度0.03090.3137目标群体受益学术、科研、工作平台受益度0.04490.4557政治社会地位受益度0.02270.2306引进人才年龄结构变化0.02250.3912单位人才结构变化引进人才学历结构变化0.0350.6088引进人才获科研奖励所占比例变化0.01840.1474单位效益成果增加引进人才申请发明专利数变化0.01290.1032科技成果转化变化0.02050.1647利润变化0.02550.2044税收变化0.02030.1628收入变化0.02710.2175对尊重知识、尊重人才意识的影响0.05780.3585社会综合效益提高对综合竞争力的影响0.07190.4455对高新技术产业发展的影响0.03160.1961表2-4基于群决策的基准层、准则层结论（权重）表Table2-4conclusion(weight)tableofbenchmarklevelandcriterionlevelbasedongroupdecisionmaking基准层全局权重同级权重上一层（目标层）知晓度0.15150.1515科技人才引进政策实施效果认可度0.20960.2096执行度0.19680.1968受益度0.4420.442准则层上一层（基准层）政策的知晓度0.07610.5024知晓度政策的知晓途径0.07540.4976对政策内容的认可0.04710.2246认可度对政策目标受益的认可0.16260.7754政策贯彻落实0.08520.4329执行度政策直接产出0.11160.5671目标群体受益0.09860.2231受益度单位人才结构变化0.05750.13单位效益成果增加0.12470.282社会综合效益提高0.16130.36492.4人才政策实施效果评估指标体系的应用为了明确张家港冶金园人才引进政策实施中存在的问题，特选择上海张江国家自主创新示范区、深圳松山湖科创园作为经验借鉴的典型园区，深入对比三个园区的人才政策实施情况。结合前面小节构建的政策实施效果评估指标体系与权重比例，通过发放问卷统计评分的方式清晰地体现出具体差异程度，由此凸显张家港冶金园人才引进政策实施的问题，为后续对策的提出做好铺垫。2.4.1问卷及访谈的设计与实施对于园区人才引进实施效果评估问题，采用问卷调查法和专家座谈法进行评估。本次问卷设计重点针对构建的三层指标，利用层次分析法1-9标度法为打分标准，设计各层指标的重要性评估问卷，并且邀请了张家港、深圳、上海园区人才政策制定的相关负责人进行座谈，了解政策制订之时的时代背景、最终目的及当时预期达到的效果；邀请已落地及潜在引入园区的人才进行座谈，了解他们对于园区政策的知晓度及政策在实施过程中的建议及意见；邀请执行科技人才引进措施的管理人和执行人召开讲座，全面讲解科技人才引进措施的细节以及具体的执行流程，具体的问卷设计及访谈提纲详见附录。本次问卷涵盖了所有所需要考量的指标，面向于个人、单位、部门等进行问卷的发放。问卷调查工作，共计耗时两个月，共面向100余家单位发放200余份问卷，最终回收了140份有效问卷，剔除无效数据之后，获得3000余个有效数据。问卷中每个园区对28项评估指标分数为满分100分。对问卷结果进行统计分析，并获得所需数据之后，进一步分析问卷主观调查结果，然后利用加权汇总的方法获得最终的评估结果。2.4.2调查结果分析从评价指标和测评的问卷调查中我们可以看出，冶金工业园总评分达到83.27，与其他园区的评分85.48和87.49相近，但还是有差距，这意味着总体上冶金园在高端人才引进政策实施的效果上同其他两个园区的接近的，这说明张家港的政策制定及执行为张家港的人才资源引进做出了不可磨灭的贡献，但是冶金园人才引进及使用困境仍然没有得到有效的解决。人才引进政策实施效果总体评分如下表所示：表2-5上海、深圳及冶金园相关园区人才引进政策实施效果总评分评估结果Table2-5evaluationresultsofthetotalscoreoftheimplementationeffectoftalentintroductionpoliciesinShanghai,ShenzhenandmetallurgicalParks园区名称总评分1上海张江国家自主创新示范区85.482深圳松山湖科创园87.493冶金工业园83.27表2-6上海、深圳及冶金园相关园区人才引进政策实施效果一级指标评估结果Table2-6evaluationresultsofthefirstlevelindicatorsoftheimplementationeffectoftalentintroductionpoliciesinreleva