区域人才发展监控评估体系构建及其应用分析

2013-08-07司江伟韩晓静

中国石油大学学报(社会科学版) 2013年1期

司江伟，韩晓静

(中国石油大学经济管理学院，山东青岛266580)

人才资源是经济社会发展的第一资源，人才是衡量一个国家、地区综合实力的重要指标。在后金融危机时代，增强中国人才的竞争力，进而形成中国人才发展的比较优势，其战略意义更加深远。由于人才资源具有可持续开发、最有潜力、最可依靠的特性，对区域人才发展状况进行实时的监测评估，不仅可以及时了解掌握其动态和趋势，还可以通过纵向比较发现人才发展的“短板”和不足，并通过弥补“短板”和不足促使人才资源获得持续健康发展。

随着人才学研究的不断深入以及人才实践活动的不断丰富，“人才”概念的研究也日趋完善。1982年，国家教育部与国家计委为提高统计分析的可操作性，把具有中专以上学历或初级以上专业技术职称者，作为人才的统计口径，这是人才的统计学概念[1]。2003年，全国人才工作会议上明确提出要树立科学的人才观，党和国家需要的人才要满足三点：具有一定的知识和技能、能够进行创造性劳动、为国家做出积极贡献。这是中国特色社会主义的人才概念[2]。王通讯等提出，“人才指有才能且才能高于一般人的人，还强调进行创造性劳动和为社会做出较大贡献”，并对科学的人才观进行了较为深入的学理剖析，这是人才学新论[3]。本文的研究中，人才是指人力资源中能力和素质较高的劳动者，他们具有一定的专业知识或专门技能，进行创造性劳动并对社会做出贡献[4]。

对人才发展的监控主要是从监测和预警人才发展状况的角度出发，对人才发展态势进行前后对比，及时、准确、科学地反应人才发展的“晴雨变化”，把握一段时期内人才工作运行的脉搏，以指导后期区域人才工作发展的方向和目标。

一、区域人才发展监控评估体系的构建

当前对人才发展状况的研究主要集中于人才竞争力上，而国内外学者在人才竞争力评价体系方面已做了大量研究。瑞士洛桑国际管理开发学院发表的《世界竞争力年鉴》将国民素质、大学教育、人均公共教育支出等指标作为评价影响国家竞争力的主要指标，并指出人力资本的质量在人才竞争力评价中更为重要[5]。《国家中长期人才发展规划纲要(2010—2020年)》中人才发展战略目标的确定，综合考虑了人才规模、素质、投入和效能四个方面，并据此开展深入研究论证，设立了14项指标。江苏省人事厅课题组把人才竞争力界定为一种总体综合实力，将评价体系分为人才数量、结构、投入、产出、流动5个一级指标，并具体划分为10个二级指标[6]。潘晨光从人才规模、素质、投入、产出、环境5个一级指标出发，构建了人才竞争力评价指标体系[7]。李晓园等总结出影响中国人才竞争力的因素有人才总量、结构、投入、产出和环境等指标，其中人才的结构、比例、投入、产出、环境指标在体系中占较大比重[8]。王建强提出了人才竞争力评价指标体系设计要求，并将其分为人才总量、结构、比例、流动、效能、环境6个一级考评指标，下设二级、三级指标，并做出详细解释[9]。

(一)指标选取及权重确定

1.指标选取

监控评估体系是根据科学原则设计的具有内在逻辑和层次性的体系。指标的选取要能体现人才的动态发展状况，指标集聚要体现层次性和相关性，并且根据指标的层次高低和作用大小不断进行细化，以实现体系的系统最优。本文指标选取流程见图1。

图1 指标选取流程图

在全面理解和掌握人才发展监控内涵的基础上，根据指标选取步骤和流程，运用主客观结合、定量分析与定性分析结合的方法，在剔除和合并部分同义、同性指标的情况下，评估体系共设定5个一级指标，20个二级指标，形成人才发展监控评估模型，见图2。

图2 区域人才发展监控评估模型

人才规模指标是从人才存量和人力资源上反映区域人才发展状况的最基础的指标，主要包括人才总量、人才发展密度、每万人中高等学校学生数和独立自然科研机构中科技人员数4个二级指标。其中每万人中高等学校学生数反映区域初级人才规模，独立自然科研机构中科技人员数反映高级人才规模。

人才结构指标是指各种性质的人才的数量、占比情况，对区域社会经济发展具有重大影响。该层级包含单位从业人才数、大中型工业企业技术开发人才占比、大专及本科人数、研究生及以上学历人数、农村平均每百人中受高等教育人数5个指标。

人才投入指标反映除人才本体外的宏观主体对促进人才发展的投入，投入力度体现一定时期政府对人才发展的重视和倾斜程度，对提升区域人才竞争力具有重要意义。该层级由高等教育投入、科学技术投入、科研机构数3个指标体现。

人才产出指标反映区域人才在一定时期对区域经济社会发展做出的贡献，是体现人才竞争力的关键指标。该指标包括重要科技成果量、成交技术合同项目数、专利申请数、授权专利数4个二级指标。

人才支持指标是促使既有人才获得长足发展、既有潜力得到更深层发掘的外部支撑因素，是人才本体在日常生活外获取自我发展、进行创造性劳动的保障性和支持性因素，对提升人才自身竞争力影响重大。主要包括各类文化机构(文化馆、博物馆、公共图书馆)数、城市居民人均消费支出、农村居民人均生活消费支出、社会保障和就业支出4个指标。

2.指标权重确定

指标权重是评价过程中不同指标重要程度的反映，权重的赋值合理与否对评价结果与实际情况的契合程度起着至关重要的作用，本文将德尔菲法和层次分析法结合确定指标权重。

首先，根据德尔菲法，征询专家小组成员的意见，通过反复地征询使其预测意见趋于集中，初步确定指标的相对重要程度。然后根据层次分析法，将众指标根据问题性质和要达到的目标分解为若干互不相同的组成因素，按因素之间的隶属关系和关联关系的不同将其分层聚类组合，进而形成多层次的分层结构模型[10]。最后，结合指标的相对重要程度，通过元素间的两两重要性比较，将比较结果构造判断矩阵，并计算各判断矩阵的最大特征根及对应的归一化的特征向量，即得到各指标权重及排序，见表1。

由表1可见，影响评估体系的指标首先是人才规模和人才产出2个一级指标。从总排序中可看出，反映区域人才规模的人才总量、人才发展密度，以及能最终体现人才竞争能力的重要科技成果量、成交技术合同项目数、授权专利数5个二级指标在体系中所占比重较大。

(二)体系应用评估效果

1.指标数据规格化及综合评价模型

评价体系中指标选取的侧重面和角度不尽相同，导致各指标的单位和计算方法差异巨大，给整个体系的直接综合分析造成困扰，因此必须对指标数据进行无量纲化处理，通过数学变换来消除原始变量量纲的影响。本文选取了直线型无量纲化方法中的均值法，经该法处理后的各指标数据构成的协方差矩阵既可以反映原始数据中各指标变异程度上的差异，也包含各指标相互影响程度差异的信息。在将指标的原始数据进行无量纲处理后，结合已确定的指标权重，利用如下评价模型可测算人才发展评价综合指数：

其中，xi为各指标原始数据，¯x为指标平均值，bi为相应二级指标权重值，m为二级指标个数，aj为各一级指标权重，n为一级指标个数。

表1 区域人才发展监控评估体系指标权重及排序

2.灰关联度分析

灰色关联度分析是基于灰色系统的灰色过程，通过一定的方法寻求变量间的数值关系，为系统发展变化态势提供量化的度量[11]。该方法依据各因素数列曲线形状的接近程度做发展态势的分析。若两个因素的同步变化程度较高，则认为两者关联较大；反之则较小。由于人才发展状况与区域社会经济发展状况存在互为影响、互相作用的关系，本文选取区域GDP较上年增长率(%)与人才发展综合指数、人才规模、人才结构、人才投入、人才产出、人才支持做灰色关联度分析，观察比较各指标对区域经济社会发展增长速度的贡献度。

一是确定参考序列和比较序列。GDP较上年增长率为参考序列，人才发展综合指数、规模、结构、投入、产出、支持为比较序列。

二是变量无量纲化处理。对变量的无量纲化仍采用均值法，即X=xi/¯x。

三是计算差异序列。xi(k)对x0(k)的偏差为。

四是计算最小极差、最大极差。

五是计算灰色关联系数

其中，ζ为与灰色关联系数直接相关的分辨系数，经验取值为0.5。

灰色关联度分析将各评价指标等同看待，虽然可通过改变分辨系数的大小提高结果的分辨率，但未考虑变量在整个体系中的相对重要程度，直接影响了评价结果的区分度。因此本文在具体计算过程中，在算出灰色关联系数后将各指标权重引入再计算灰关联度。

二、体系应用分析——以青岛市为例

本文应用区域人才发展监控评估体系对青岛市人才状况做出评价，分析比较近年来青岛的人才发展态势，并将其与GDP较上年增长率做关联度分析，判断二者同步变化趋势是否一致，从中找出对经济发展有较大影响的因素。

(一)总体效果评估

2010年，青岛市提出“人才强市，打造国际化、区域性人才高地”的战略规划，并确定了人才发展的战略目标和主要任务。为使对青岛市人才发展状况的比较分析更具代表性和区分度，本文选取年份较早的2000年和较近的2007—2010年共5年的数据①，应用上述评估体系及评价模型测算青岛市人才发展综合指数，见图3。

由图3可以看出，青岛市人才发展综合指数基本呈上升趋势，除2008年略有下降外，人才竞争能力总体上不断提升。其中2007年比2000年人才发展综合指数上升了7.1%；2008年较2007年下降了2.5%，主要原因是人才规模和人才产出指数下降，虽然人才结构、人才投入、人才支持指标测算指数上升，但因其在体系中占比较低，所以对综合指数影响不大；2010年人才竞争能力有大幅提升，与2009年相比增长了10.2%。

从具体指标来看，青岛市人才总量及相应的人才密度呈不断上升趋势，每万人中高等学校学生数增速缓慢，独立自然科研机构中科技人员在2007年显著下降。人才结构下属二级指标中单位从业人才数和研究生及以上学历人数都是稳中有升，而其他3个指标则起伏较大，尤其是2007年和2008年的个别指标均有不同程度的下降。从人才投入来看，政府在人才发展上的投入呈逐年增长趋势，科研机构数从2008年开始大幅削减，此后3年变化不大。人才产出指标中，仅专利申请数呈上涨趋势，其余指标在各年的波动都较大，尤其是在2008年，重要科技成果量、成交技术合同项目数、授权专利数有明显下降，这也是导致2008年人才发展评价综合指数较其他年份略有下降的主要原因。人才支持指标下属的二级指标中，仅各类文化机构数比较稳定，其余3个指标均稳步上升。

(二)灰关联度分析

本文对青岛市经济社会发展和人才发展做关联度分析，分析比较二者变化趋势是否吻合，并找出关联度较紧密的关键指标，这也是青岛市在今后的人才发展中需要高度重视的因素。青岛市GDP较上年增长率(%)与人才发展综合指数的灰关联度分析见表2，人才规模、人才结构、人才投入、人才产出、人才支持对GDP较上年增长率的影响评价见表3。

表2 青岛市经济社会发展与人才发展关联度

表3 青岛市经济社会发展与人才发展关联度 %

由表2可以看出，2008年青岛市人才发展状况与经济社会发展有较大的关联度，尽管之前测算的人才发展综合指数偏低，但2008年青岛的经济受到金融危机的波及，GDP增长率也较低，加之受人才产出值下降影响，因此经济发展与人才发展走势比较相近，故关联度较高；2010年的关联度较低，可以解释为金融危机的冲击导致青岛市经济结构的调整和重组，而人才结构调整的滞后性影响到2010年，人才结构与经济结构的脱节导致了人才发展与经济社会发展的灰关联度较低。

由表3可以看出，人才规模、人才产出、人才结构与经济社会发展有较大的关联度，即对青岛市经济社会发展影响较大，青岛的经济增长从人才角度来看很大程度上依靠这3个指标。这也是后期青岛市人才工作的重点和关键所在。因此，青岛市在今后的人才发展工作上要注重扩大人才规模、优化人才结构、提高人才产出。人才规模的扩大依赖于人才投入和人才支持的支撑，因此这2个指标也是不可忽略的重要因素。

三、区域人才发展监控评估研究的问题与展望

第一，指标选取要与区域阶段性经济发展政策相匹配。一个区域的人才发展状况与该区域的经济社会发展情况、政策体制关系密切。对区域的人才发展状况进行监控必须从区域的现实需求和发展趋势出发，力求每个指标都能体现人才发展的区域特点、时代特点。政策变化说明发展重点不同，评价指标选取也必须符合该变化。

第二，指标的选取应具有可操作性，应符合科学性原则。评价体系设计的可操作性原则要求选取的指标数据源易得，但受限于当前中国的监测力量和技术水平，部分体现人才发展特点的指标数据不可获取，因此不得不放弃；科学性原则要求指标选取具有代表性，这样，相应的定性指标也应包括在内，这就与可操作性原则的可量化要求出现矛盾，即便采取专家打分的方法也会因主观性太强而使整个体系的评估功能减弱。

第三，区域人才发展监控的纵向可比性。不同区域的经济社会发展重点或阶段性政策重点往往不同，其监控评估体系在某些具体指标上也就存在差异，因此，本研究探讨的监控体系不适用于对不同区域的人才发展状况进行横向对比，而侧重在时间上进行比较。在测算上要选取2个时间点，对经过测算后的相同指标的人才发展得分进行比较，可看出区域在该阶段的人才工作的成效和不足。

第四，对人才发展状况的预测。该监控体系在基于区域经济社会发展目标的假设下，通过选取不同时间点对人才发展状况进行测算，可得出阶段人才发展进度，进而根据发展目标预测未来某时点人才发展状况，对人才配置加以指引。但若某时期区域人才发展重点或政策导向出现较大变化，对人才发展状况的预测也应随之调整。

注释：

①数据由青岛市相应年份统计年鉴或统计公报数据整理计算而得。

[1]潘晨光.中国人才发展报告：NO.3[M].北京：社会科学文献出版社，2006：95-100.

[2]王建强.区域人才竞争力评价指标研究[J].河北学刊，2011(1)：242-244.

[3]王通讯，叶忠海.中国人才学三十年[M].北京：中国人事出版社，2009：22-23.

[4]国家中长期人才发展规划纲要(2010—2020年)[N].人民日报，2010-06-07(4).

[5]黄苏萍，彭希哲，朱咏，等.基于层次分析法的人才集聚竞争力效果评估——以上海为例[J].人口与经济，2011(2)：57-63.

[6]江苏省人事厅课题组.提升区域人才竞争力是江苏人才发展战略的核心目标[J].中国人才，2002(9)：44-46.

[7]潘晨光.中国人才发展报告：NO.1[M].北京：社会科学文献出版社，2004：239-240.

[8]李晓园，吉宏，舒晓村，等.中国人才竞争力指标体系构建[J].中国人力资源开发，2004(7)：83-85.

[9]王建强.区域人才竞争力评价指标体系设计[J].中国人才，2005(8)：26-27.