摘要：研发（R&D）人才是科技创新人才队伍的核心力量，是创新驱动的主要动力，而吸引和汇聚大量R&D人才必须以良好的R&D人才环境作支撑。为了改善R&D人才环境，利用探索性因子分析得出影响R&D人才环境满意度的5个公共因子：R&D人力投入、产业R&D活动、R&D服务与配套、创新潜力人才、政策支持，从而得到了R&D人才环境满意度指标体系。利用SPSS 21.0对重庆市R&D人才环境满意度的调查问卷进行相关分析和多元回归分析。实证结果表明：产业R&D活动、创新潜力人才与政策支持对R&D人才环境满意度的影响高于其他两个维度，且应用研究R&D人员全时当量、基础研究R&D人员全时当量、规模以上工业企业研发机构数等10个二级变量与R&D人才环境满意度显著正相关。最后为优化重庆市R&D人才环境和提高创新能力提出启示和建议。
关键词：R&D人才；R&D人才环境；满意度；重庆市
0 引言
近年来，为了实现目标，重庆市相继制定了多项人才计划，如2009年实施两江学者计划和2011年实施重庆留学人员回渝创业启动支持计划等。重庆市地处“一带一路”战略和长江经济带交汇点，集直辖市体制和西部大开发政策、统筹城乡综合配套改革试验区等体制机制优势于一体，外向型产业基础不断巩固，基本构建起以长江黄金水道、渝新欧国际铁路联运大通道等为支撑的“一带一路”国际贸易大通道骨架。随着中新（重庆）战略性互联互通示范项目运营中心落户重庆，重庆在国家开放大格局中有更大的担当，全面提升重庆市的内陆开放水平。
目前，国内外学者对人才环境进行了大量的相关研究。高翔和武博[1]强调创新人才培养需要为其营造和谐的创新环境。司江伟等[2]、刘丽君等[3]构建了一系列人才发展环境评价的指标体系。葛白[4]认为人才环境的好坏直接影响了人才的培养和发展，它是一个巨大的复杂的系统，并从经济发展、创业人才等方面建立了河南省人才环境评价指标体系。Chou Y C等[5]指出科技创新人才对于一个国家的生存和发展至关重要，因此为科技人才提供良好的环境尤其重要。David Doloreux等[6]指出R&D人才创新环境主要包含企业与知识组织，由大学、研究机构等构建成一个支撑性的知识基础设施。Colling D等[7]从产业结构、人才政策等方面着手构建创新人才环境评价指标体系。Ceyhun Araz等[8]认为人才质量、人才结构是科技创新人才环境的核心，并以此构建了一套评价指标体系。
国内外研究学者虽然针对人才发展环境、人才创新环境和科技人才环境等进行了大量研究，但是针对内陆开放型人才环境的研究却非常少见。本文将立足我国建设的现实背景，深入剖析R&D人才环境的影响因素，并对重庆市R&D人才环境满意度进行实证研究。
1 指标设计与数据获取
首先了解相关部门基本情况，其次对重庆市R&D人才环境影响因素满意度进行评价，最后采用7级Likert量表对总体满意度从“非常不满意”到“非常满意”排序。
（1）R&D人力投入。鲁亚军和张汝飞[9]指出一个地区区域创新能力的提高，需要加大 R&D人员投入；根据Lubart T I[10]构建人才总量等指标的评价指标体系，形成了研究与开发机构R&D人员全时当量等5个测量题项。
（2）产业R&D活动、创新潜力人才、政策支持对改善R&D人才环境的作用大于其余2个因素。近年来，随着国家经济发展水平提升R&D不断提高，人力投入和R&D服务与配套得以改善，而产业R&D活动、创新潜力人才、政策支持对于R&D人才环境显得更为重要。
经回归分析可知：R&D人力投入、产业R&D活动、R&D服务与配套、创新潜力人才与政策支持5个一级变量都具有显著性，其回归参数依次为0.209，0.294，0.222，0.352，0.259，而创新潜力人才、产业R&D活动和政策支持的回归参数较大，可决系数为0.925，表明三者对总体满意度作用较强（表6）。
对重庆市R&D人才环境满意度的问卷调查分析表明，R&D人才环境与实际相符合。
A·A·斯托利亚尔认为，“数学教学是数学思维活动的教学”，其关键就在于教学生学会思考．在数学课堂中合理运用留白艺术，为学生提供发现问题、自主思考、深度学习的空间，有助于让学生成为数学活动的参与者和数学知识的建构者，将有效提升学生的思维品质．
（5）政策支持。Lacetera[17]指出政府政策扶持在引进R&D机构及投资方面起着重要推动作用，结合Kanwar等[18-21]关于政策环境的相关研究，形成了“人才培养政策”等5个测量题项。
本文首先采用300份小样本针对部分重庆市政产学研等机构的相关负责人进行问卷预调查，删除了“科学家与工程师所占比例”“电子商务规范化”“专利审批效率”“金融扶持政策”4个题项后形成正式的调查问卷。然后对重庆市政产学研等机构相关负责人发放正式调查问卷，做大样本调查。发出问卷630份，收回590份，有效问卷524份，有效率为83.2%。
解释变量：“营改增”、企业外购商品和劳务作为解释变量。“营改增”作为虚拟解释变量，当虚拟变量的取值为1时，表示样本企业已实施“营改增”政策；当虚拟变量的取值为0时，表示样本企业未实施“营改增”政策。由前文可知，不管是税负变动还是盈利能力的变动都与企业外购商品及劳务息息相关，因此本文选取外购商品及劳务作为第二个解释变量。
2 探索性因子分析
首先，使用SPSS 21.0做相关检验，KMO值为0.732且系数显著，满足因子分析条件，见表1。然后，探索性因子分析。通过多次探索，保留的题项有19个，删除的题项有3个，得出特征值大于1的因子（表2），解释的变异量为93.513%，问卷具有信度和效度。
3 信度和效度
本文采用同质性信度考察问卷信度一致性。Cronbach's α系数作为其检验标准。各分量表的α系数都大于0.8，表明调查结果是可信的（表3）。
孙岩国举例，在门诊大厅扫描支付二维码，输入姓名、电话号码和身份证号，选择诊室，页面将迅速弹出挂号成功信息。就诊后，医嘱的化验采血信息及时“导航”，显示相关科室地点及距离。医生开药次日早晨，提醒服药的信息已发送至患者手机，“想忘记吃药都难”。整个过程，省却了排队挂号、交费的烦恼，也不再受找不到诊室而困扰。“最重要的是开通了住院预交金，一日清单、体验登记和报告书等移动支付项目，医保的二次结算也可顺利实现。”
母亲接受了任务就给小宋打电话，打了几次，她的手机一直关机，她用的是罗素青以前用的号码。老福觉得不对头，拿着母亲写给他的地址迅速找到了小宋住的小旅馆，前台的服务员说她两天前晚上出去就没回来。老福出示了证件，叫她把房门打开了。屋里没有人，房间已经被打扫过，小宋的行李就是一个大旅行袋，里面装的全都是旧衣服和鞋，洗手间里还挂着一条洗得发白的旧毛巾。
结构效度分为聚合效度与区分效度。区分效度是因素间中低度相关，各个因素的方向一致但有所区别；聚合效度是因素与问卷总分应呈中高度相关，相关系数两者之间相关系数高于因素间的相关系数，因素与总体概念一致。如表4所示，因素与因素之间的相关系数均大于0.600，因素与问卷总分的相关系数均大于0.700，满足中度相关和高度关系，且因素与问卷总分的相关系数高于因素间的相关系数，表明其具有良好的区分效度和聚合效度。
经济杠杆时代，各地区负债情况相差不大，但基本劳动力成本差距明显。因此，在地方负债，财政去杠杆政策的环境下，做好产业转移，降低企业成本是应对政府控制货币输出的最好方式。中央政府需要进一步规划产业转移路径，将东部低技术含量的制造业转移到中西部地区，刺激地区经济的发展，比如西南地区，做好产业承接，增加地方政府税收，降低负债去杠杆。地区间需要加强协调合作，做好产业链的区域规划。科学规划中原城市群、京津冀等经济群，形成东部沿海经济带后我国经济发展的“第二个引擎”。
表1 KMO检验和Bartlett检验
取样足够度的KMO度量 0.732 Bartlett球形度检验近似卡方值 1481.565df190Sig.0.000
4 相关性分析
Pearson计算公式为：
建立因变量与一级变量之间的多元线性回归模型，用以下公式表示：
表2 R&D人才环境满意度指标体系
一级指标 二级指标R&D人力投入（F1）研究与开发机构R&D人员全时当量（X1）研究与开发机构R&D人员总量（X2）应用研究R&D人员全时当量（X3）高校R&D人员总量（X4）基础研究R&D人员全时当量（X5）产业R&D活动（F1）规模以上工业企业（X6）高技术产业R&D机构数（X7）规模以上工业企业研发机构（X8）高技术产业有效发明专利（X9）高技术产业R&D经费内部支出（X10）高技术产业R&D人员全时当量（X11）基础设施与仪器共享（X12）信息和知识资源共享（X13）成果转化机构与资金支持（X14）技术咨询与服务（X15）成果交易市场完善程度（X16）中介机构完善程度（X17）纠纷仲裁成本（X18）创新潜力人才（F4）R&D服务与配套（F3）万人大专及以上学历在校生人数（X19）就业人员大专以上学历人员比例（X20）每十万人大专以上学历人数（X21）政策支持（F5）人才引进政策（X22）人才培养政策（X23）人才流动政策（X24）人才评价政策（X25）创新激励政策（X26）
表3 问卷总体及各变量信度检验结果（N=514）
变量 Cronbach's α系数R&D人力投入 0.803产业R&D活动 0.867 R&D服务与配套 0.869创新潜力人才 0.808政策支持 0.811
5 多元线性回归分析
5.1 一级变量的线性回归分析
本文只列出了12个与总体满意度有较大相关性的重要因素，并且通过显著性检验（表5）。根据相关分析，26个分级变量与R&D人才环境满意度正相关；12个因素与R&D环境满意度存在高度正相关性并依次递减，且对改善R&D人才环境具有重要作用。
大体积混凝土养护方法有两种，即使保温法和保湿法。通常在浇筑完毕大体积混凝土后，在12h内要做好覆盖和浇水工作，这样才能保证新浇筑混凝土的硬化条件，其早期也不会因为干缩产生裂缝。对于普通硅酸盐水泥拌制的混凝土，其养护时间比较长，在14d以上，而矿渣水泥、火山灰水泥等拌制的混凝土在21d以上。
（3）应用研究R&D人员全时当量、基础研究 R&D人员全时当量、高技术产业R&D经费内部支出、高技术产业R&D人员全时当量、基础设施与仪器共享、成果转化机构与资金支持、就业人员大专以上学历人员比例、每十万人大专及以上学历人数、人才引进政策、创新激励政策10个因素与R&D人才环境相关且显著。因此，要改善重庆市R&D人才环境，提高区域技术创新能力，需要从上述各方面着手。
（3）R&D服务与配套。Enkel E等[13]认为R&D 配套服务是吸引 R&D 中心落户、形成开放式创新的关键。根据杜群阳等[14]有关R&D软环境与硬环境相关研究，形成了“基础设施与仪器共享、信息和知识资源共享”等7个子测量题项。
5.2 分级变量线性回归分析
从表7中可以看出，5个维度对R&D人才环境改善作用较明显。各因素的回归系数均大于0，说明分级变量对R&D人才环境总体满意度发挥重要的作用。在各个维度下均有回归系数相对较大的影响因素。影响因素主要有10个：R&D人力投入维度下的回归系数大的两个变量的显著性分别为0.000和0.011；产业R&D活动维度下的“规模以上工业企业”“高技术产业R&D经费内部支出”“高技术产业R&D人员全时当量”，显著性水平分别为0.022、0.011、0.004；R&D服务与配套维度下回归系数大的两个变量的显著性水平分别为0.001和0.005；创新潜力人才维度下的“每十万人大专以上学历人数”，其显著性水平为0.011；政策支持维度下的“人才引进政策”“创新激励政策”显著水平0.021、0.002。
表4 各因子与总问卷相关系数（N=514）
注：**表示在p＜0.01水平（双尾）上显著相关。
变量 R&D人力投入 产业R&D活动 R&D服务与配套 创新潜力人才 政策支持 问卷总分R&D人力投入 1产业R&D活动 0.722** 1 R&D服务与配套 0.749 ** 0.853** 1创新潜力人才 0.637** 0.747** 0.765** 1政策支持 0.712** 0.701** 0.718**0.714** 1问卷总分 0.729** 0.809** 0.716*0.936**0.816**1
表5 具有显著性的Pearson 相关系数及其变量的调查结果
注：*、**分别表示在p＜0.05和p＜0.01水平上显著。
因素 变量 Pearson相关系数 排序 因素 变量 Pearson相关系数 排序应用研究R&D人员当量 X30.702** 1 规模以上工业企业 X60.397*7基础研究R&D人员全时当量X50.582** 2 高技术产业R&D人员全时当量 X110.396*8每十万人大专以上学历人数X220.493** 3 基础设施与仪器共享 X130.326*9人才引进政策X230.457** 4 成果转化机构与资金支持 X160.296*10创新激励政策X260.442* 5 高校R&D人员总量 X40.196*11高技术产业R&D经费内部支出X100.422* 6 规模以上工业企业办研发机构 X80.192*12
表6 一级变量模型回归估计结果
注：*表示在5%水平上显著。
非标准化系数tSig.B标准误差常量 -0.697 0.316 -0.140 0.037 R&D人力投入 0.209* 0.131 0.329 0.033产业R&D活动 0.294* 0.110 0.339 0.022 R&D服务与配套 0.222* 0.118 0.332 0.031创新潜力人才 0.352* 0.003 0.525 0.000政策支持 0.259* 0.008 0.349 0.012模型R=0.962R2=0.925
表7 分级变量模型回归估计结果
注：各模型中较大的回归参数已加粗标出。
一级变量R2 分级变量 非标准系数 tSig.B 标准误差常量 -1.821 1.005 -1.788 0.002研究与开发机构R&D人员全时当量（x1） 0.234 0.112 2.069 0.021研究与开发机构R&D人员总量（x2） 0.241 0.121 2.056 0.032应用研究R&D人员全时当量（x3） 0.521 0.100 2.239 0.000高校R&D人员总量（x4） 0.221 0.124 2.022 0.038基础研究R&D人员全时当量（x5） 0.245 0.110 2.236 0.011 R&D人力投入（F1） 0.781常量 -2.332 0.109 -2.395 0.001规模以上工业企业（x6） 0.254 0.154 1.311. 0.022高技术产业R&D机构数（x7） 0.231 0.156 1.162 0.031规模以上工业企业办研发机构（x8） 0.252 0.157 1.111 0.033高技术产业有效发明专利（x9） 0.251 0.166 1.110 0.034高技术产业R&D经费内部支出（x10） 0.256 0.144 1.443 0.011高技术产业R&D人员全时当量（x11） 0.276 0.143 1.532 0.004产业R&D活动（F2） 0.881常量 -0.554 0.143 -1.542 0.010基础设施与仪器共享（x12） 0.375 0.123 0.320 0.001信息和知识资源共享（x13） 0.215 0.144 0.319 0.012成果转化机构与资金支持（x14） 0.358 0.133 0.353 0.005技术咨询与服务（x15） 0.122 0.146 0.312 0.021成果交易市场完善程度（x16） 0.134 0.147 0.310 0.035中介机构完善程度（x17） 0.124 0.232 0.265 0.036纠纷仲裁成本（x18） 0.113 0.243 2.243 0.043 R&D服务与配套（F3） 0.801常量 -0.512 0.110 -1.009 0.001万人大专及以上学历在校生数（x19） 0.112 0.122 0.026 0.023就业人员大专以上学历人员比例（x20） 0.231 0.223 0.210 0.031每十万人大专以上学历人数 （x21）0.241 0.111 0.310 0.011创新潜力人才（F4） 0.910常量 -0.412 0.112 -1.243 0.001人才引进政策（x22） 0.322 0.231 0.321 0.021人才培养政策（x23） 0.113 0.322 0.223 0.023人才流动政策（x24） 0.123 0.331 0.221 0.025人才评价政策（x25） 0.114 0.341 0.123 0.032创新激励政策（x26） 0.331 0.122 0.332 0.002政策支持（F5） 0.908
6 结论与建议
（4）创新潜力人才。Jeon D等[15]人指出人才的潜能不仅受到环境的影响，而且对环境产生明显的效果。根据李佳[16]构建的创新指标体系，得出“ 万人大专及以上学历在校生人数”“就业人员大专以上学历人员比例”等3个测量题项。
（1）R&D人力投入、产业R&D活动、R&D服务与配套、创新潜力人才、政策支持的回归系数，分别为0.209、0.294、0.222、0.352、0.259，5个因素对改善R&D人才环境满意度发挥重要作用。
（2）产业R&D活动。罗利华和胡先杰[11]指出工业企业活动是提升创新能力的重要因素，对增强创新水平有着重要作用。根据张秀红[12]对湖北省工业企业创新能力评价指标的选择和说明，得出“ 高技术产业R&D机构数”等6个测量题项。
式中：Y为因变量；Fi为一级变量（i=1,2,3,4,5）。
为进一步完善重庆R&D人才环境，现提出以下6点建议。
（1）增加R&D人力投入。R&D人力投入是技术创新的根本和基础，为了提高技术创新水平和研发能力，必须加大R&D人力投入，提高R&D人才比例，进一步优化R&D人员配置结构，提高基础研究和应用研究R&D人员全时当量，增加R&D人员储备。
（2）加强产业R&D活动。产业R&D活动能够带动技术创新、技术应用与技术转移，所以必须加强产业R&D活动，增加高技术产业R&D人员全时当量和高技术产业R&D经费内部支出，以高新技术为驱动力，带动产业结构优化升级。
（3）改善R&D服务与配套。提高R&D服务与配套水平和质量，提高基础设施与仪器共享水平，推动R&D活动向着更高水平发展；加大成果转化机构与加大资金支持，改善成果转化机构硬件设施和软件设施，创造与完善区域R&D配套服务市场环境。
（4）培养创新潜力人才。创新潜力人才是技术创新的储备力量，要大力发展创新型人才，提升每十万人大专以上学历人数和就业人员大专以上学历人员比例，增加创新人才储备,为创新潜力人才提供优良的环境，激发其创新活力。
（5）加大人才政策扶持力度。政府政策支持对于一个国家的科技发展起重要的作用。扩大政策支持范围，提高政策支持效率，完善人才引进政策和创新激励政策，营造良好人才发展环境，提高人才聚集聚集能力，激发R&D人才活力。
因为{xn}是[0,1]区间中的序列,因此关于度量ρπ必有收敛子列。设此序列中的所有收敛子列收敛点的下确界为δ。
极大程度的展现了当时城市的风貌特征，体现了劳动人民的智慧结晶。对于中华民族保持文化自信有着极大的激励作用，激发本民族的爱国情怀。
（6）5个制约人才环境的核心要素。本文得到影响R&D人才环境的5个一级指标以及10个主要影响因素，同时考虑到重庆市发展现状和未来发展定位，我们认为基础研究R&D人员全时当量、高技术产业R&D经费内部支出、成果转化机构与资金支持、就业人员大专以上学历人员比例、人才引进政策5个因素是影响R&D人才环境的核心因素。R&D人才环境的改善必须加强这5个方面：一要提高基础研究R&D人员全时当量，改革薪酬分配制度，加强基础研究经费投入。二要加强高技术产业R&D经费内部支出，增加高技术产业投入，带动产业结构的优化升级。三要加强成果转化机构与资金支持，增加资金来源渠道，完善风险补贴政策。四要增加就业人员大专以上学历人员比例，加大教育投资，注重高职教育的发展。五要完善人才引进政策，实施多种人才优惠政策，健全人才引进机制和组织保障机制。
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Research on R&D Talent Environment Satisfaction in Chongqing City
XING Lebin1, WU Shengfen1, ZENG Qiong2
(1.School of Public Affairs, Chongqing University, Chongqing 400044; 2. Productivity Promotion Center of Chongqing, Chongqing 400147)
Abstract: R&D talent is not only the core force of scientific and technological innovation talent team, but also the main driving force of innovation driven. And R&D talent must base on a good environment, in order to attract and accumulate a large number of R&D talent. For the purpose of improving inland industrial R&D environment 5 common factors which affect the R&D talent environment satisfaction are obtained by exploratory factor analysis, which include R&D human input, industrial R&D activities, R&D supply supporting and services, innovation potential talent and policy support, establishing the index system for R&D talent environment satisfaction, and give analysis for the questionnaire of R&D talent environment satisfaction by means of correlation analysis and multiple regression analysis using SPSS 21.0. The empirical results show that: the effect that industrial R&D activities, innovation potential talents, R&D supply supporting and services played significantly larger than 2 other dimensions. And 10 secondary variables, such as full time equivalent of application research's R&D personnel, fundamental research's R&D personnel, the number of R&D institutions of industrial enterprises above designated size in various regions are the main influence factors that significant positive correlation with R&D talent environment satisfaction. Finally, we proposed countermeasures and advices for improving R&D talent environment in Chongqing City and boosting regional technology innovation ability.
Keywords: talent R&D, talent R&D environment, satisfaction, talents environmental satisfaction survey,Chongqing city
中图分类号：F260
文献标识码：A
DOI：10.3772/j.issn.1674-1544.2019.01.014
作者简介：邢乐斌（1976—），男，博士，重庆大学公共管理学院副教授，研究方向：技术创新管理（通讯作者）；吴胜芬（1990—），女，重庆大学公共管理学院硕士研究生，研究方向：技术创新管理；曾琼（1978—）女，硕士，重庆生产力促进中心（重庆市科学技术信息中心）高级统计师、副研究员，研究方向：科技统计及分析研究。
基金项目：科技部科技评估与统计专项项目“重庆市科技创新人才队伍现状及发展措施研究”（2014SE-10）；中央高校基本科研业务费科研专项“产学合作推动大学创业水平提升的对策研究”（2016CDJXY）。
收稿日期：2018年9月6日。
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