摘要：基于因子分析的人才吸引力评价模型，从静态和动态两个维度测算2011-2016年宁波市6个区县的人才吸引力水平及区域差异。结果表明：①2011-2016年间宁波市六区县的人才吸引力水平整体成提升趋势，其中投资环境因子是影响人才吸引力水平的最重要因素，经济生活因子是当前吸引力水平提升的主要动力；②2011-2016年间宁波市六区县的投资环境因子得分整体呈下降趋势，通过有效的人才激励政策来促进科技创新，打造新一轮新产业投资市场环境已成当务之急；③2011-2016年间宁波市六区县的经济生活因子均逐年提高，但出现H/H、L/L两级分化的马太效应，因此未来需充分考虑不同区县的实际情况，制定差异化的人才引进与激励政策，促进人才与经济的良性互动。
关键词：人才吸引力；因子分析；区域差异
0 引言
在世界各国和全国各地都愈发重视争夺人才的背景下，一个城市要保持创新力和竞争活力，必须与时俱进地调整人才吸引及管理政策。因此，合理量化城市人才吸引力水平非常有必要。
目前，对城市人才吸引力研究的相关文献并不多。其中，李章凯[1]等学者综合了人才市场理论研究的相关要素构建了人才环境评价指标体系，并用因子分析法从县域角度评价了浙江省大量区县的人才吸引力及格局分布。陈蕾[2]在《我国城市人才吸引力评价的定量评估》中选取了部分一线和二线城市，从五个维度建立了人才吸引力的指标评价体系，通过因子分析法深入分析了新一线和二线城市人才吸引力的影响因素和重要性。王宗曦[3]等学者则根据产业集群环境的影响因素来建立评价体系，再借助因子分析法对全国31个省市的产业集群环境人才吸引力进行了评价研究。在前人的研究中，因子分析法是评价人才吸引力最常用的量化手段之一，但以往的研究大多都是对城市人才吸引力的静态考虑，而缺乏时变分析。作为港口与副省级城市的宁波，高等教育相比同类城市相对落后，近年来宁波把人才作为强市之基，竞争之本，活力之源[4]，基于此，本文以宁波市作为研究对象，通过因子分析从静态和动态两个维度测算了2011-2016年宁波市6个区县的人才吸引力水平及变化趋势，并进一步分析了两个影响因子，从而为宁波市的人才吸引及管理政策提供参考。
1 宁波市人才吸引力评价指标体系的构建
在构建宁波市人才吸引力评价指标体系时，根据科学性、系统性、可操作性、可比性原则，通过计算变异系数排除了部分变异系数小的指标之后，最终从投资环境维度、城市环境维度、经济生活维度三个维度选取了规模以上工业企业单位数、规模以上工业总产值、进口总额、出口总额、专利申请授权量、固定资产投资额，中小学在校学生数、公共图书馆总藏书量、第三产业从业人员比例、万人医院卫生院床位数，人均生产总值、农村居民可支配收入、城镇居民可支配收入共13个指标来做因子分析，见表1。
表1 宁波市人才吸引力指标体系
维度 指标名称投资环境规模以上工业企业单位数/个规模以上工业总产值/亿元进口总额/亿美元出口总额/亿美元专利申请授权量/项固定资产投资额/亿元城市环境中小学在校学生数/人公共图书馆总藏书量第三产业从业人员比例/%万人医院卫生院床位数/张经济生活人均生产总值/元农村居民人均可支配收入/元城镇居民人均可支配收入/元
指标无量纲化处理后做KMO和Bartlett检验，结果见表2。其中，KMO值为0.859，KMO>0.8，适合做因子分析，Bartlett的球形度检验统计量观测值为1183.981，对应P值接近0，差异性水平达到显著，即因子协方差矩阵不是单位阵。
表2 KMO和Bartlett的检验
取样足够度的Kaiser-Meyer-Olkin度量 .859 1183.981 78.000 Bartlett的球形度检验近似卡方df Sig.
利用主成分分析法提取了特征值大于1的两个因子作为公因子，其旋转因子载荷及公因子对原有变量的方差贡献率见表3。由表3可知，这两个公因子方差贡献率依次为：74.015%、18.158%，累积方差贡献率达到92.173%，说明因子分析效果非常理想，能解释92.173%的方差变异量，因此抽取2个公因子是合理的。通过正交旋转后，第一个公因子在除城镇居民人均可支配收入和农村居民人均可支配收入外，其余指标上均有较大载荷，主要是从科技水平、投资环境反映人才吸引水平，因子命名成投资环境因子；第二个公因子包含了城镇居民人均可支配收入和农村居民人均可支配收入，从居民物质生活水平反映人才吸引力水平，故命名为经济生活因子。
表3 2011-2016年宁波市人才吸引力旋转因子载荷阵、特征值、贡献率和累积贡献率
指标 第一公因子 第二公因子进口总额出口总额公共图书馆总藏书量在校中小学生数规模以上工业总产值规模以上工业企业单位数专利申请授权量人均生产总值固定资产投资额万人医院卫生院床位数第三产业从业人员比例城镇居民人均可支配收入农村居民人均可支配收入特征值贡献率累积贡献率因子命名.985.982.978.977.975.960.946.925.874.839.801.161.144 9.622 74.015%74.015%投资环境因子.039.171.107.124.192.219.109.255.412.115.239.978.972 2.361 18.158%92.173%经济生活因子
2 宁波市人才吸引力评价及区域分析
（一）幼儿生活以游戏为主。幼儿生性活泼好动，对外界充满了好奇心。幼儿期是其身心迅速发展的时期。幼儿的体力健壮，骨骼和肌肉较前坚实，基本动作有一定的发展，手的操作能力加强。他们有活动的需要，认识探索周围世界的需要。游戏是一种较松散的活动，既能适应儿童的需要又符合儿童生理和心理发展水平。
图1 2011-2016年宁波六区县人才吸引力综合因子得分
图2 宁波六区县人才吸引力公因子得分
从图1可以看出，宁波六区县2011-2016年人才吸引力综合得分整体呈上升趋势。说明宁波各区县对人才的吸引力随着时间而呈正向发展。其中宁波市区最高，慈溪、余姚处于中游水平，奉化、宁海、象山相对处于下游水平。2015-2016年，宁波市区、慈溪两地的综合得分有所降低，究其原因，这是由于这两地这几年市场经济有一定程度的衰退，规模以上工业企业单位数及进出口总额减少，投资环境因子得分有较大降低导致。
通过因子得分及方差贡献率，分别测算了2011-2016年宁波市区、余姚、慈溪、奉化、象山、宁海六区县的人才吸引力水平，计算公式如下：其中 F1、F2为第一、二个公因子得分。F为综合得分。图1、图2分别给出了2011-2016年宁波市区、余姚、慈溪、奉化、象山、宁海六区县人才吸引力水平的综合得分和公因子得分。
从图2（a）可以看出，宁波六区县的投资环境因子整体呈下降趋势，这一方面与近年来推行产业结构改革、企业转型成本上升有关，另一方面也与百姓需求升级，投资风险增加有关。从图2（b）看出，这几年宁波六区县的经济生活因子逐年提高，尤其是宁波市区，一跃成为最高。2011-2016年宁波六区县人才吸引力水平的提升动力主要归功于经济生活因子的提高。
与对照组比较，各组乳腺癌患者临床组织标本中miR-200c mRNA表达水平显著升高(P＜0.05)，且淋巴结受累及远处转移严重程度越高，miR-200c水平升高越显著(P＜0.05);各组乳腺癌患者临床组织标本中EZH2 mRNA表达显著降低(P＜0.05)，出现远处转移的D组EZH2 mRNA表达水平显著低于淋巴结受累的B组和C组(P＜0.05)。见表1。
3 动态分析和政策启示
“还记得上次我们测试游戏时的那个智能小助手吗？他的数据库刚刚更新到明朝，只要我们把截止到清朝的数据上传上去，就可以和一个知识量截止到清朝的人工智能进行交流了！”关小怡解释。
综合前述分析，在制定差异化的人才引进与管理措施时，应充分考虑到不同区县的实际状况：针对H/H型区县（宁波市区），应继续保持良好的人才扶持与奖励政策，充分发挥人才对经济、科技建设的良性互动，更加重视人才政策创新引领作用的发挥，打造更加国际化开放化的人才创新政策体系；扩大人才开放发展的推进力度，如积极推进绿卡审批改革试点、海外人才来甬计分积分制试点，建设国家级海外人才离岸创新创业基地等，打造鲜明国际化的城市形象，从而把宁波建造成更加现代化的国际港口城市。针对L/H型区县（奉化、象山），应继续深入挖掘人才引进潜力，加大对企业转型升级、住房补助等方面的投资；针对当前所存在的欠缺与需求，引进相关的研究团队与研究项目，构建特殊人才保障政策，大力提高人才使用效率，争取尽快向H/H区域转化。正对L/L型（余姚、慈溪、宁海），要以产业人才开发为导向，不断完善人才平台载体，深化实施企业人才优先开发战略；基于人才需求，建立多种渠道引进对口人才，针对中小企业，通过政府出面宣传以及改进工作环境，来建立区域优势；激励人才创新创业机制，加快落实供给结构改革，改善投资环境方面的短板；推动人才评价和流动的政策创新，积极鼓励人才的双向流动，助力人才的发展与成长。此外，为缩小不同区县之间差异，改善两级分化的“马太效应”，不同区县应切实加强人才管理交流与协作，共同分享行之有效的人才引进与管理政策，宁波市区应充分发挥工艺技术的溢出效应，带动经济相对落后区县在企业升级过程中的有效发展。同时，各区县还应明确人才需求定位，积极开展与其他定点城市的高层次人才合作交流活动，打造有自己特色的优势产业。
表4 2011-2016年宁波市六区县人才吸引力水平的优劣归类矩阵
H/H H/H H/H L/L L/L L/L城市 综合因子 投资环境因子 经济生活因子宁波市区余姚市慈溪市奉化市/区象山县宁海县H/H L/L L/L L/H L/H L/L H/L L/L L/L L/H L/H L/L
从综合因子来看，六区县中，宁波市区属于H/H型；余姚、慈溪、宁海属于L/L型；奉化、象山属L/H型，这两区县虽然当前水平不高，但因为提升速度较快，未来潜力很大，其中奉化市已重新规划为奉化区，尽管当前人才吸引力水平不高，但预计未来前景会有很大改观。从投资环境因子来看，宁波市区属于H/L型，余姚、慈溪、宁海属于L/L型，奉化、象山为L/H型，投资环境因子与综合因子的综合水平及变化趋势较为相似，投资环境因子是影响综合因子的最重要因素。从经济生活因子来看，宁波市区、余姚、慈溪为H/H型，奉化、象山与宁海为L/L型，出现了显著的两极分化的“马太效应”，需引起高度重视。
基于ANP方法确定超矩阵RI=(riny)4×4，具体过程见2.3节中的步骤4，限于篇幅，本文不再赘述中间过程与数据，结果如表6所示。
为横纵向比较2011-2016年宁波市不同区县在人才吸引力方面的优势与不足，计算六区县综合因子、投资环境因子及经济生活因子的整体平均得分，并将六区县的平均得分与之比较，大于整体平均得分的记为H，小于整体平均得分的记为L；此外，计算六区县综合因子、投资环境因子及经济生活因子的增长量均值，同样将六区县与整体增长率均值进行比较，大于均值的记为H，小于均值的记为L。从而将宁波市各区县人才吸引力水平及变化趋势归为4类：H/H表示当前水平高且增长速度也快，H/L表示当前水平高但增长速度慢，L/H表示当前水平低但增长速度快，L/L表示当前水平低且增长速度也慢。宁波市6个区县的优势归类情况见表4。
4 结论
本文从静态角度评估了2011-2016年宁波市六区县的人才吸引力评价水平，其中宁波市区最高，慈溪、余姚处于中游水平，奉化、宁海、象山相对处于下游水平。动态角度，2011-2016年来，宁波市六区县的变化趋势整体上保持一致，综合吸引力与经济生活因子逐年提升，投资环境因子持续下降，具体结论如下：
①2011-2016年间宁波市六区县的人才吸引力水平整体成提升趋势，其中投资环境因子是影响人才吸引力水平的最重要因素，经济生活因子是当前吸引力水平提升的主要动力。
②2011-2016年间宁波市六区县的投资环境因子得分整体呈下降趋势，通过有效的人才激励政策来促进科技创新，打造新一轮新产业投资市场环境已成为当务之急。
③2011-2016年间宁波市六区县的经济生活因子均逐年提高，但出现H/H、L/L两级分化的马太效应，因此未来需充分考虑不同区县的实际情况，制定差异化的人才引进与激励政策，促进人才与经济的良性互动。
参考文献：
[1]李章凯，马仁峰，王益澄，王楠楠，晏慧忠.浙江县域人才引力及其空间分异研究[J].世界科技研究与发展，2015，37（6）：760-766.
[2]陈蕾.我国城市人才吸引力评价的定量评估[J].商业经济，2018（8）：43-45.
[3]王宗曦，胡蓓.产业集群环境人才吸引力评价与分析[J].人力资源，2007（4）：50-53.
[4]王明荣.相关城市国家自主创新示范区人才政策创新及对宁波的启示[J].宁波经济（三江论坛），2016，9：41-43.
Evaluation of Talent Attraction and Regional Differences in Ningbo
（Ningbo Polytechnic，Ningbo 315800，China）
Abstract:Based on the factor analysis of talent attraction evaluationmodel,the level of talent attraction and regional differences in six districts and counties of Ningbo from 2011 to 2016 weremeasured from static and dynamic dimensions.The results show that,①In 2011-2016,the level of talent attraction in the six districts and counties of Ningbo City has become an overall trend.The investment environment factor is themost important factor affecting the level of talent attraction.The economic life factor is the main driving force for the current level of attraction;②In 2011-2016,the investment environment factor scores of the six districts and counties of Ningbo City showed a downward trend as a whole.It is a top priority to promote technological innovation through effective talent incentive policies and create a new round of new industry investmentmarket environment;③In 2011-2016,the economic life factors of the six districts and counties in Ningbo increased year by year,but the Matthew effect of H/H and L/L differentiation occurred.Therefore,in the future,it is necessary to fully consider the actual situation of different districts and counties,formulate differentiated talent introduction and incentive policies,and promote the benign interaction between talents and the economy.
Key words:talentattraction；factor analysis；regional differences
中图分类号：C922
文献标识码：A
文章编号：1006-4311（2019）11-0012-03
基金项目：浙江省统计研究课题（18TJQN16）。
作者简介：卢滢宇（1988-），女，宁波职业技术学院，讲师，硕士，当前研究方向为环境经济学；丁镭（1988-），男，宁波职业技术学院，讲师，博士，研究方向为地理经济学。
标签：因子论文; 人才论文; 吸引力论文; 区县论文; 宁波市论文; 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; 《价值工程》2019年第11期论文; 浙江省统计研究课题(18TJQN16)论文; 宁波职业技术学院论文;