摘要：基于淮安市8个县区人才指标的调查数据，从人才资源、人才环境和人才效能三个方面，对苏北地区人才竞争力进行实证分析。构建区域人才竞争力评价的指标体系，利用因子分析法提取资源投入、人才工程、直接成果、创新成果、成果转化和人才数量6个公因子，应用公因子指标系数对各项指标进行定量赋权，使用要素加权法和聚类分析法对区域人才竞争力进行测算比较，并提出推动区域人才竞争力提升的对策与建议。
关键词：人才竞争力；R&D投入；人才资源；人才效能
0引言
区域人才竞争力是指区域范围内拥有人才的数量、质量、结构、产出以及影响人才效能发挥的区域环境、政策、资本投入等因素有机整合和高度凝聚的竞争能力[1]。党的十九大报告指出“牢固确立人才是第一资源、第一资本、第一推动力的思想。”区域竞争说到底是人才的竞争，区域人才竞争力指标体系的构建和分析的主要目的在于明确区域人才与经济发展的内在机理。
1研究现状
当前国内学者对区域人才竞争力评价指标体系的研究而言，阳毅等[2]从静态指标和动态指标评价区域人才竞争力，静态指标主要包括人才资源率、人口密度、人才资源发展速度等，动态指标涉及人才获取、人才保持和人才发展三个维度。王建强等[3]从人才规模、人才素质、人才投入、人才产出和人才环境五个方面采用德尔菲法和要素加权法测量河北省区域人才竞争力。徐晓勇等[4]从人才规模、人才质量与结构、人才投入、人才产出和人才环境五个方面采用主成分分析法构建云南省区域人才竞争力的指标体系和综合评价。刘国新等[5]以人力资本竞争力视角对中西部地区人才竞争力的资源潜力、资源质量和人才需求三个方面进行综合评价；郭跃进等[6]从科技人才视角提出人才投入、环境建设和成果产出三个一级指标，采用主成分分析法确定评价体系的指标权重，采用聚类分析法对我国31个省(市)科技人才竞争力进行分类。司江伟等[7]采用层次分析法和德尔菲法从人才规模、人才结构、人才投入、人才产出和人才支持五个方面构建了山东省人才竞争力评价体系。赵紫艳等[8]利用德尔菲法和功效函数方法从人才资源、人才效能和人才环境三个方面评价了我国31个省(市)人才竞争力现状。
通过对0.075mm通过量采用粉胶比进行控制，通常将其控制在0.8～1.6之间，在过往的施工经历中可以发现，粉胶比将会直接影响到沥青混合材料的功能性和稳定性，因此在对其进行设计的过程中应该重点对粉胶比进行调整，以此来让沥青混合料的性能达到最优状态。
从目前学界的研究看，区域人才竞争力指标体系虽然分类和视角有所不同，但主要集中在人才数量、人才质量、人才结构、人才投入、人才产出五个方面；从区域人才竞争力评价体系的指标权重确定方法来看，定性指标赋权采用层次分析法、德尔菲法，定量指标赋权采用主成分分析法和功效函数方法。从区域人才竞争力评价体系的研究视角分析，大部分学者主要从国家或省级层面进行区域人才竞争力进行评价，对市(区)层面的人才竞争力评价研究较少。基于此，本研究运用客观的主成分因子分析法确定指标权重，利用淮安市2017年统计年鉴和8个县区有关部门提供的客观数据，探讨淮安市8个县区人才竞争力现状。
2评价指标体系的构建及数据来源
2.1评价指标体系设计
研究借鉴区域人才竞争力的概念和指标体系研究，通过德尔菲法确定区域人才的结构、投入、环境因素在社会经济活动中所体现出来的综合实力，人才从事科学技术创造、技术发明活动时所投入的时间、精力、创造力和意志在外界环境中的高度凝聚，主要包括人才结构、人才投入、工作环境和人才效能四个方面，其中，加入江苏省人才工程和淮安市人才工程指标，结合《国家中长期人才发展规划纲要(2010～2020)》所列的“人才发展主要指标”，结合因子分析法，经过对指标的筛选、调整，最终形成一套由25项统计指标组成苏北地区人才竞争力指标评价体系，见表1。
进一步对县区人才竞争力评价结果进行聚类分析，运用SPSS 22.0中的Ward分析法，选取上述6个公因子和1个县区人才竞争力综合评价得分，采用平方欧式距离和树状分析，将淮安市8个县区人才竞争力情况进行聚类分析，具体结果见表6。
2.2数据来源
以淮安市所辖8个县区为分析样本，并将8个县区依次编码为A～H。数据的客观性影响数据分析结果和研究结论，数据来源于《淮安市2017年统计年鉴》和各县区各部门提供的数据，其中，人才数量、人才结构、平台投入为近年来相关指标的累计数据，R&D投入、资本投入、科技成果和经济成果数据为当期(2016)时效数据。
3实证分析
3.1统计数据预处理
运用SPSS22.0的标准化方法对研究变量数据进行无量纲处理，消除不同指标数据的单位不同带来的差异。首先对原变量进行标准化处理，并将标准化后变量命名为，标准化计算公式如下：
(1)
各项公因子权重Fi计算依据为公因子贡献率fi除以累计方差贡献率96.216%，通过计算分别得出6个公因子权重，具体地，F1的权重系数为37.071%，F1在X14、X25、X13、X12、X2、X3、X24、X20、X15和X6因子载荷系数较高，指标主要反映各地区在科技创新投入和高新科技产出的基本情况，因此把公因子F1命名为资源投入因子；F2的权重系数为21.001%，F2在X11、X8、X7、X9、X5、X17和X19具有较高的因子载荷，指标集中反映省市两级人才工程与人才工作环境中的科技成果产出情况，因此，将F2命名人才工程因子；F3的权重系数为19.156%，F3在X22、X16、X10和X4具有较高的因子载荷，主要表现在人才工作专项经费支出和高新技术产品方面，因此，将F3直接成果因子；F4权重系数测算结果为9.733%，F4在X21和X18具有较高的因子载荷，主要体现在人才的专利申请与授权量方面，因此，将F4命名为创新成果因子；F5的权重测算结果为7.806%，F5在指标X1的表现地区人才投入的总量，因此，将F5命名为人才数量因子；F6的权重系数测算结果为5.231%，F6在指标X23省重大科技成果转化项目数上具有较高的因子载荷，故将F6命名为成果转化因子。由此得到新的关人才竞争力评价的因子体系，见表4。
3.2统计数据处理
根据上述主因子分析和初始因子载荷矩阵分析，公因子指标层的标准化数据权重选取初始因子成分得分系数，公因子指标层对主成份因子的累计贡献率。根据要素加权法公式：
发网CEO李平义表示，“双11”印证了发网的发展变迁，历经9年双11考验，发网已形成一套精细化、系统化、体系化的服务体系，能够对整个作业流程和环节进行精细严格的管控，将所有业务所触及的每一个环节系统化地进行管理。通过运用人机互联、设备互联技术实现仓库内的设备、货物和人的数字化。通过引进RFID、AGV、自动存储等模组化的柔性智能设备提升了大规模作业效率和订单处理能力。用稳定的I T系统为双11保驾护航。（李冰漪）
从资源投入因子分析，H区人才资源投入得分为1.896，本科生占比、研究生占比、全社会R&D投入、引进高校院所设立研发机构等指标均居8个县区首位，且对H区资源投入因子贡献较大。从人才工程因子分析，B区人才工程竞争力得分为2.1604，国务院特殊津贴专家、获省“双创人才”资助人数的系数较高。就直接成果产出而言，G县直接成果竞争力得分为2.118，新认定省级高新技术产品数、人才专项费用支出和企业工程技术中心因子系数分别为0.197、0.169和0.171。创新成果因子而言，A区和B区创新成果竞争力得分相近，分别为1.265和1.023，专利授权数量和众创空间数量为A区和B区主要贡献指标。从人才竞争力综合测算结果分析，综合竞争力评分的正负无实际意义，只表示8个县区人才竞争力的相对关系。A区人才竞争力综合评价得分为1.812，其次是G县，B区、C区、E县和F县综合评价得分相近，这与实际情况比较符合，一定程度上说明了运用因子分析法的合理性。
1994年～2003年为机制创新阶段。1994年，党的十五大确立了建立社会主义市场经济体制的改革目标，农业机械化进入了以市场为导向的发展时期。随着市场经济体制的建立、农业产业化经营的起步和农民打工潮的出现，广大农民尝试组织农机开展跨乡、跨县甚至跨省进行小麦机收作业，以小麦跨区机收为代表的农机社会化服务蓬勃发展，并迅速由夏粮生产向秋粮生产延伸，由收获环节向整地、播种、秸秆还田等环节拓展，探索了家庭经营条件下农机化发展新路，农机联合体、农机大户等新型农机服务组织应运而生。
表1苏北地区人才竞争力指标体系
一级指标二级指标 三级指标人才资源人才数量X1大专以上学历从业人员X2本科生占比X3研究生占比人才结构X4国务院特殊津贴专家X5市级以上有突出贡献中青年专家X6获省“双创人才”资助人数X7江苏省“333工程”人数X8英才计划创新创业领军人才人数X9英才工程人才人数人才支持资本投入X10人才专项经费支出X11人才工作经费支出R&D投入X12全社会R&D投入X13全社会R&D投入占GDP比例平台投入X14引进高校院所设立研发机构X15省产学研联合重大创新载体X16企业工程技术研究中心X17市级以上重点实验室X18众创空间X19省级以上孵化器总数X20科技公共服务平台人才效能科技成果X21专利授权数量X22新认定省级高新技术产品数X23省重大科技成果转化项目数经济成果X24高新技术产业产值X25高新技术产业产值占工业产值比例
表2主成份因子贡献率分析
公因子特征值方差贡献率%累计贡献率%f18.91735.66835.668f25.05120.20655.874f34.60818.43174.305f42.3419.36583.670f51.8787.51391.183f61.2585.03396.216
表3主成分因子载荷矩阵
指标主成份因子F1F2F3F4F5F6X14.976.059.076-.124.076.032X23.970.017.106-.170-.056.119X13.962-.072.195-.132.049-.065X12.948-.157-.134.064.023.224X2.901.024.225.086-.270-.196X3.875.092.457.084.029-.096X24.870.359.190-.269.061-.036X20.827.163-.181.186-.281.171X15.759-.116.270-.413.269.086X6.706.244.363.368-.045.229X11-.041.938-.168-.111.067.073X8.088.857.059-.203.306.025X7-.166.769-.513-.091.317.026X9-.516.751-.108-.010.096.381X5-.205.713.298-.525-.108-.019X17-.063.655.563.451.197.040X22-.118.003.907.186.309-.170X16-.451-.298.790-.081.248.097X10-.325.121.778.325.031.375X4-.462.121.720.207-.315-.114X1.117-.541-.559.096.522.225X21.203.129-.292.850-.227-.067X18.376.369-.506.582.317.079X19-.019.647-.237-.090-.701-.145X25-.158-.300.094-.197-.451.789
其中，n为样本数量(i=1,2,3,……),xi为初始变量，为指标初始数据的平均值，xi为标准化后的变量值。
表4淮安人才竞争力评价因子体系
公因子层主因子权重F(%)公因子指标层资源投入因子F1=37.071%X14引进高校院所设立研发机构X25高新技术产业产值占工业产值比例X13全社会R&D投入占GDP比例X12全社会R&D投入X2本科生占比X3研究生占比X24高新技术产业产值X20科技公共服务平台X15省产学研联合重大创新载体X6获省“双创人才”资助人数人才工程因子F2=21.001%X11人才工作经费支出X7江苏省“333工程”人数X8英才计划创新创业领军人才人数X9英才工程人才人数X5市级以上有突出贡献中青年专家X17市级以上重点实验室X19省级以上孵化器总数直接成果因子F3=19.156%X22新认定省级高新技术产品数X16企业工程技术研究中心X10人才专项经费支出X4国务院特殊津贴专家创新成果因子F4=9.733%X21专利授权数量X18众创空间人才数量因子F5=7.806%X1大专以上学历从业人员成果转化因子F6=5.231%X23省重大科技成果转化项目数
表5区域人才竞争力主要指标测算
地区Y1排名Y2排名Y3排名Y4排名Y5排名Y6排名Z排名A区0.0252-0.2174-0.91581.26511.0161-0.00241.8121B区-0.1303-0.36450.12231.0232-1.87981.0592-0.0184C区-0.45762.16041-0.8046-0.32060.03660.2353-0.0305D区-0.2064-0.3556-0.0184-0.8817-1.0487-1.668-2.6998E县-0.4968-1.1928-0.90570.11040.6943-0.4397-0.1896F县-0.3895-0.61970.1682-1.71580.47041.5161-0.7517G县-0.46070.265232.11810.61930.7882-0.14651.4312H区1.89610.29720.0774-0.18150.0765-0.30160.5063
运用SPSS22.0软件对标准化后的数据进行降维后的因子分析，通过因子旋转，得到提取因子解释的总方差及累计方差贡献率，见表2，因子旋转分析后，提取特征值大于1的6个主因子，贡献率分别为35.668%、20.206%、18.431%、9.365%、7.513%和5.033%，累计方差贡献率达96.216%，意味着提取6个因子能够解释原有的25个变量的96.216%的信息。
(2)
其中，λi表示主成份特征值的特征向量，Xi为原始数据标准化后的变量值，i(i=1,2,2,4,…,25)为变量数量，Yj表示各县区公因子得分，Fj为公因子权重，Z为各县区人才竞争力评价总分，j(j=1,2,3,4,5,6) 表示公因子数量。各县区公因子得分及综合评价得分,见表5。
为了更好地评测本文算法提出的框架的性能，构建一个与本文算法框架具有相同网络层数的CNN框架进行对比。在网络的前4个卷积层，对比框架与本文算法框架具有相同的卷积核尺寸和数量；为了对比不同结构作为网络输出层的效果，对比框架的输出层设置为全连接层。两个CNN框架具体参数如表4所示，其中CNN-1为本文算法的框架，CNN-2为对比框架，加粗数字指网络中的训练参数。
人才资源主要是指辖区范围内拥有省市两级人才工程的人才数量和质量，人才数量主要包括大专、本科和研究生三个层次的指标，人才结构指标包括国家级人才工程、省级人才工程和市级人才工程三个方面，是衡量各县区人才工作的重要指标。人才投入是指各地区在人才引进与培养过程中的投入，人才专项经费支出、人才工作经费支出和全社会R&D投入三个指标属于地方人才工作的直接经济投入，由于各县区经济发展相对不平衡，因此引入指标“全社会R&D投入占GDP比例”。平台投入指标包括创新平台和创业平台两方面，创新平台主要包括研究院所、技术中心、高新技术企业、重点实验室，创业平台主要涉及孵化器、服务平台和众创空间。人才效能指标主要从科技成果和经济成果两个方面，研究选取各县区有效的专利授权数量、省级高新技术产品数和省重大科技成果转化项目数为科技成果的三级指标，人才在地区高新技术产业发展过程中作用明显，故经济成果指标选取了“高新技术产业产值”和“高新技术产业产值占工业产值比例”作为三级指标。
观察组患者胃黏膜病变程度评分为（0.54±0.10）分，低于对照组患者的（2.02±0.22）分，差异有统计学意义（t=45.004 1，P=0.000 0＜0.05）。
表6淮安市8个县区人才竞争力聚类情况
类别地区地区个数第一类A区、G县、H区3第二类B区、C区、F县、E县4第三类D区1
整体看，县区人才竞争力情况分为3类：A区、G县和H区为第一类，区域人才竞争力综合评价得分范围为0.506至1.812，区间长度为1.306；B区、C区、F县和E县为第二类，得分取值范围为-0.751至-0.018，区间长度为0.733，人才竞争力综合评价得分较为集中，D区为第三类，且人才竞争力综合评价得分与第二类有较大差距。
4研究结论及其启示
淮安市8个县区的实证调查数据，从人才资源数量和质量、资本投入、工作环境和人才产出四个方面，对淮安市区域人才竞争力综合评价进行实证研究。结果表明：通过因子分析法确定区域人才竞争力指标体系的权重，人才资源投入因子贡献系数为37.071%，人才工程因子贡献系数为21.001%，直接成果因子贡献系数为19.156%，创新成果因子贡献系数为9.733%，人才数量因子贡献系数为7.806%，成果转化因子贡献系数为5.231%。以公因子指标系数和要素加权法对淮安市进行人才竞争力评价综合排名，最后将8个县区人才竞争力进行科学分类，A区、F县和H区为第一类，B区、C区、G县和E县为第二类，D区为第三类。A区在资源投入、 创新成果产出、人才数量的竞争力较强；H区在资源投入和人才工程两方面竞争力靠前，G县在人才工程、直接成果产出和创新成果产出三个方面竞争力位列前三。根据主成分分析和聚类分析结果，分别对8个县区提升人才竞争力提出切实可行的建议。
第一梯队A区、G县和H区均存在成果转化能力不足的问题，尤其是在科技成果转化的项目数和项目资金总量方面尤为显著，应加大科技成果转化的项目申报，促使科研发展与区域经济发展需求相匹配，同时努力打破省重大科技成果转化成果零状态。H区直接成果产出方面弱于其他县区，加大对企业工程技术中心的投入，增加省级新认定高新技术产品数。G县在人才资源投入层面投入较少，提高本科以上学历的人才引进与培养投入，尤其是加强硕士以上高层次人才的引进力度，提高人才经费工作经费指出，增加R&D投入，大幅提高创新平台建设水平。从横向结果分析，H区在创新成果和人才数量方面得分居于8个县区平均水平，但从纵向比较的结果分析，H区的创新成果和人才数量指标弱于其他指标，加强高层人人才引进力度，增加众创空间数量和提高专利申请的数量和质量。
第二梯队为B区、C区、F县和E县，其中，C区和E县在资源投入存在问题，增加对高校科研院所在淮设立研发机构力度，提高高新技术产业产值占工业产值比例，提高研究生在人才结构中的占比；B区、E县和F县在人才工程建设方面明显不足，引导和培养“英才计划”的创新创业领军人才，增加人才工作经费支出，积极建设市级以上重点实验室；C区和E县在直接成果转化率偏低，调整产业结构，往高新技术产业产值倾斜；C区和F县创新成果产出能力较弱，建议从提高专利授权数量着手；E县需加强省市级科技成果转化力度，实现省市级科技成果转化项目零突破。
第三梯队为D区，省级人才工程和淮安市人才工程人数较低，创新成果产出和成果转化能力不足，人才数量基数明显不足，加强省市两级人才工程的人才培养力度，提高科技人才专利申请意识，增加众创空间投入和努力申报省市级科技成果转化项目。
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Research on the Competitiveness of Talents in Northern Jiangsu Province——BasedonaSurveyofCountiesinHuaian
WANGYing-dong,QIUXin-ming
(SchoolofLawPoliticsandPublicManagement,HuaiyinNormalUniversity,Huai'anJiangsu223300,China)
Abstract:Basedonthesurveydataoftalentindicatorsin8countiesanddistrictsofHuai'anCity,thispapermakesanempiricalanalysisofthetalentcompetitivenessinnorthernJiangsufromthreeaspects:humanresources,talentenvironmentandtalentefficiency.Theindexsystemofregionaltalentcompetitivenessevaluationisconstructed.Sixcommonfactorsareextractedthroughfactoranalysis,includingresourceinput,talentproject,directachievement,innovationachievement,achievementtransformationandtalentquantity.Thecommonfactorindexcoefficientsareusedtoweigheachindexquantitatively.Theweightedfactormethodandclusteranalysisareusedtoanalyzeregionaltalents.Competitivenessiscalculatedandcompared,andstrategiesareputforwardtopromotethecompetitivenessofregionaltalents.
Key words:talentcompetitiveness;R&Dinput;resourcesoftalents;talentefficiency
中图分类号：C961
文献标识码：A
文章编号:1009-7961(2019)02-0078-07
收稿日期：2018-11-14
基金项目：国家社会科学基金项目(18BGL228)
作者简介：王迎冬(1989-)，男，江苏连云港人，助教，硕士，主要从事人力资源管理研究。
(责任编辑：孙文彬)
标签：人才论文; 因子论文; 竞争力论文; 指标论文; 淮安市论文; 社会科学总论论文; 人才学论文; 世界各国人才调查及其研究论文; 《淮阴工学院学报》2019年第2期论文; 国家社会科学基金项目(18BGL228)论文; 淮阴师范学院法律政治与公共管理学院论文;