新疆科技人才外流影响因素研究

王建军，周 迪，程波华

(1.新疆财经大学，新疆 乌鲁木齐 830012；2.中南财经政法大学，湖北 武汉 430074；3.新疆广电网络股份有限公司，新疆 乌鲁木齐 830002)

一、问题的提出

新疆大开发的形势急需大量高素质的科技人才，而现实却是内地优秀人才难引进，本地人才不断流失。数据显示，不到十年时间，新疆就有20多万科技专业技术人员流往区外，人才流出量是流入量的6倍以上。流失的科技人员中，从学历层次看，本科以上学历者占到90%以上；从年龄结构看，中青年骨干占到83%；从职称看，具有高级职称的科技人员占到36%。[1]如此严重的科技人才流失,已成为困扰和影响新疆经济发展与社会进步的一大难题，因而研究新疆科技人才流失的影响因素显得十分必要。

国外学者主要从国家层面对人才流失情况进行了研究。Wong和Yip[2]认为，发展机会、生活质量及移民政策，导致经济发达国家人才资源更加充足，而使发展中国家面临人才资源紧缺的局面。还有学者[3]研究了斯里兰卡科技人才的流失趋势及影响因素，发现求学深造是最主要因素，接下来是职业前景；更进一步的研究发现，如果需求能得到满足，科技人才大部分愿意回国。

地区间人才流失问题，尤其是西部欠发达地区的人才流失问题已经引起了国内学者的关注。李淑红[4]通过分析西部地区科技人才流失现状，发现思想观念、经济因素、政策机制、是否受重用、教育基础等是导致科技人才流失的主要原因。洪燕云等人[5]通过调研访谈，认为欠发达地区人才流失的主观原因是人才观念落后、人才的价值属性不能体现、人才资源管理政策不科学、没有便捷的配套设施等，客观原因是地区经济实力不足、工作生活条件差、社会主义市场经济体制不完善等。金鲜花[6]通过分析延边地区人才流失现状，得出外地吸引力、人才竞争机制、人才管理体制、生活待遇等是导致人才流失的主要原因。钟杰、覃宪儒[7]通过分析西南民族地区科技人才流失的现状，得出管理观念、管理方法、经费投入、生活待遇、社会环境、竞争手段等是导致西南民族地区科技人才流失的主要原因。彭王城[8]认为经济发展水平、薪酬、科研经费、政策是导致武汉市人才资源流失的主要原因。何孔潮[9]分析了西部高校人才流失特征，得出影响西部高校人才流失的主要原因为社会环境因素、高校自身因素和教师个体因素。王林丽[10]提出在企业里影响核心人才流失的主要因素为薪酬设计、晋升机制、培训体系、激励机制和企业文化。刘洋[11]认为人力资源管理观念、人力资源管理体制、员工个人利益和事业发展、企业文化是影响企业人才流失的主要因素。

综观已有文献可以发现，大多数研究通过对人才流失的调查，探讨影响人才流失的因素，这类研究存在以下不足之处：一是仅通过简单的定性分析来探寻人才流失的影响因素，这样的分析不够精确，并且不能确定其对人才流失影响的大小；二是没有考虑到因素间的交互作用对人才流失的影响。鉴于此，本文利用Logistic模型对各因素的影响程度及方向进行实证分析，并用对数线性模型考察各种因素的交互作用对人才流失的影响。

二、人才流失研究假设

本文中的科技人才是指具有中专以上学历的工程技术人员、农业技术人员、科学研究人员、卫生技术人员、大学与中学理科教学人员。根据国内外学者研究的人才流失的主要原因，结合新疆实际，本文提出假设有14个因素为影响新疆科技人才流失的可能原因。假设1：高学历科技工作者更易流失。假设2：年龄在30岁～40岁更易流失。假设3：高职称者容易流失。假设4：男性更易流失。假设5：自认为收入低的科技人员更易流失。假设6：非党员更易流失。假设7：对交通、通讯不满意者更易流失。假设8：对医疗卫生条件不满意者更易流失。假设9：对生态环境不满意者更易流失。假设10：查文献资料困难者更易流失。假设11：对进修培训工作不满意者更易流失。假设12：对未来生活预期悲观者更易流失。假设13：认为经费管理制度不合理者更易流失。假设14：对社会治安不满意者更易流失。

三、数据来源及变量设计

(一)数据来源

本文中的研究数据来自新疆科技人才抽样调查问卷，调查对象为新疆科技人才，调查范围为新疆所有的地州，共发放问卷2800份，回收问卷2536份，其中有效问卷2510份。

(二)变量设计和编码

本研究中的变量设计及其编码如表1所示：

表1 变量设计及编码表

(三)变量的统计分析

对调查数据进行的变量描述性统计分析结果如表2所示：

表2 变量描述统计分析 单位：%

从表2可以看出，在所调查的全部科技工作者中，愿意去内地的比例占到了71.6%，说明科技工作者大部分都想去内地。对之前假设中认为会对科技工作者去内地有正影响的因素进行分析发现，对科研经费管理制度不满意者占77.6%，对进修培训不满意者占68.4%，本科以上学历者占67.5%，低收入者占62.5%，男性占52.7%。

四、科技人员流失影响因素二项Logistic回归分析

(一)Logistic模型选择

(1)

模型系数的意义可以从模型系数的符号上来判断：如果模型系数为正，表明该解释变量越大，Y取1的概率越大；反之，如果模型系数为负，表明相应的概率越小。

(二)Logistic模型结果分析

对数据进行多重共线性检验，可以发现所有自变量的方差膨胀因子均小于2，这证明了变量间不存在多重共线性。

1.模型显著性及拟合优度检验。Logistic模型的X2值的显著性概率接近于0，远小于5%的显著性水平，拒绝零假设，表明模型中所有回归系数不同时为零，因而模型整体上是有效的。HL拟合优度检验X2值为7.733，自由度为8，P值为0.460，不能拒绝实际值与预测值一致的假设，说明模型具有较好的拟合优度。

2.模型参数显著性检验。模型参数显著性检验结果如表3所示。

表3的模型1是假设X1～X14这14个变量都是影响科技工作者流失的因素。在5%的显著性水平下，Wald检验结果说明，学历X1、年龄X2、职称X3、政治面貌X6、生态环境X9、查阅资料难易度X10、员工进修培训X11及科研经费管理制度满意度X13这几个变量均有显著影响；在10%的显著性水平下，社会治安X14也有显著影响。这可以说明这些变量对科技人才流失均有显著影响。从显著性变量的系数符号来看，部分变量与假设相反。如预先假设非党员更愿意去内地，结果显示党员更易于流失；研究假设对未来生活预期悲观者更愿意去内地，结果显示，那些对自己未来生活预期乐观者更易流失。性别X4、收入X5、交通通讯X7、医疗卫生条件X8、未来生活预期X12的Wald检验结果不显著，说明这些变量不是导致新疆科技工作者流失的显著性原因。

表3 模型系数及显著性检验表

为了定量分析显著性因素对科技人才流失的影响程度，可将对因变量影响显著的变量重新放入模型2，可以发现，Exp(B)可以定量地说明变量对科技工作者流失的影响程度。X1显著，说明学历对人才流失影响显著，高学历者愿意去内地的发生比是低学历者的1.554倍；X2显著，说明30岁～40岁的人愿意去内地的发生比是其他年龄段的1.356倍；X3职称变量显著，说明高职称者流失发生比是低职称者的2.090倍；非党员愿意去内地的发生比是党员的0.607倍。此外，新疆生态环境、治安环境等环境因素是影响新疆科技工作者是否愿意去内地的显著原因。对生态环境不满意者愿意去内地的发生比是满意者的1.589倍；对社会治安不满意者愿意去内地的是满意者的1.449倍；对单位查阅资料感到困难的科技工作者愿意去内地的发生比是其他人群的1.741倍；对进修培训不满意者流失发生比是满意者的1.761倍；对科研经费管理制度不满意者愿意去内地的发生比是满意者的1.694倍。所以解决新疆科技人才的流失问题，不仅是新疆政府的紧迫任务，还得依靠各科技工作者所在单位的努力，共同为科技工作者营造一个良好的工作和生活环境，尽量减少科技人才的流失。

五、科技人员流失交互影响因素的对数线性模型分析

(一)模型选择

上文利用Logistic模型筛选出了9个对科技人员流失有显著影响的变量，但没有考虑因素间的交互作用，这一部分将运用对数线性模型对影响新疆科技工作者流失的交互影响因素进行分析。

若对数线性模型中有4个分类变量Y、X1、X2、X3，则模型可以写为：

ln[nyjkl]=μ+μY(y)+μX1(j)+μX2(k)+μX3(1)+μYX1(yj)+μYX2(jk)+μYX3(yl)+…+μYX1X2X3(yjkl)

(2)

其中，y、j、k、l分别表示Y、X1、X2、X3的各种取值状态。其意义为：

对数频数=总平均数+因素Y的作用+因素Xi的作用+因素间的交互作用

对数频数是由代表若干效应项的参数(u)所决定的，左侧是频数所取的对数，而右侧则是各项效应参数的线性表达式。

如果公式的左侧直接采用交互频数，右侧则为相应参数的指数项的乘积 ，即：

nyjkl=exp[μ]×exp[μY(y)]×…×exp[μYX1X2X3]

(3)

因而就有：交互频数=总平均数×因素Y的分布效应×因素X1的分布效应×…×因素X3的分布效应×…×因素Y、X1、X2、X3的分布效应。

对数线性模型是应用于纯粹分类变量的多元统计方法，可对多元交互频数表进行分解，同时囊括多个分类变量于一个模型之中，这一优势使得对数线性模型既能在控制其他分类变量的条件下研究两个分类变量之间的关联，又可以将多元频数分布分解成具体的各项主效应和各项交互效应，即使是高阶交互效应也不会遗漏。该模型还能以发生比来表示因自变量类型不同在因变量频数分布上的差异，具有定量测量自变量作用幅度的能力。此外，它还具有强大的统计检验能力，能对参数估计进行检验。本研究的变量都是分类变量，为了对这些变量之间的交互联系进行分析，特别是对那些包含因变量Y的交互联系进行分析，在进行两个变量之间的关联分析时(特别是包含因变量Y的变量)，可以对其他的变量进行必要的统计控制，为直观定量描述自变量对Y的作用幅度而选择了对数线性模型。

(二)对数线性模型的检验

1.分层效应检验。本文尝试对科技人才流失不显著的变量进行交互作用分析，看其交互作用是否对因变量存在显著影响，发现其交互作用都不存在显著影响，因此本文拟对单个变量影响作用显著的进行交互作用分析。

由Logistic模型分析可知，影响显著的变量有9个，在对数线性模型分析中，为了避免出现单元格频数太少的现象，同时避免过多的交互作用出现，本文只对6个显著水平小于0.01的变量进行对数线性模型分析。共62项效应，其中主效应6个，二阶交互效应15项，三阶交互效应20项，四阶交互效应15项，五阶交互效应6项，本文采用按阶次集体检验交互效应项的方法来精简不显著的效应。分层检验结果如表4所示：

表4 分层检验结果表

表4的统计结果分为两个部分：第一部分为K阶及以上各阶所有效应项检验，第二部分为某一阶所有交互项检验。

分层检验结果表明，一阶及以上(K=1)和二阶及以上(K=2)所有交互效应的L2值和X2值的检验P值都接近于0，说明一阶及以上和二阶及以上效应非常显著；另外，三阶、四阶、六阶、七阶所有交互效应不显著，只有五阶交互效应显著。

2.单项效应检验。分层检验的结果只能说明所有效应中或某一组效应中至少有一项效应具有显著的影响，却不能判断是哪一项显著，为了解显著项目，还需采用单项效应检验。由于效应个数太多，输出表太大，因而本文只把显著的且与Y有关的效应挑选出来，得到如表5所示的偏关联检验表：

表5 偏关联检验

由表5可以看出，3个五阶交互效应项是显著的，这对应了上表中的结果，说明Y、X3、X6、X10、X11，Y、X3、X6、X1、X11，X6、X1、X13、X10、X11这3组变量各变量间有联系。有一个四阶交互效应显著，说明Y、X3、X13、X10这4个变量之间有联系。因本文是对Y 影响较为显著的变量进行分析，故其他5个变量和Y的二阶交互效应显著是正常的，这些自变量之间的交互联系显得并不那么重要。最终可以得出如下结论：

(1)在排除其他因素的影响下，职称X3、政治面貌X6、查阅资料难易度X10、员工进修培训满意度X11这4个变量的交互作用对科技人员去内地有显著影响。

(2)在排除其他因素的影响下，学历X1、职称X3、政治面貌X6、查阅资料难易度X10这4个变量的联合交互作用对科技人员去内地有显著影响。

(3)在排除其他因素的影响下，职称X3、查阅资料难易度X10、科研经费管理制度满意度X13这3个变量的交互作用对科技人员去内地有显著影响。

(4)在排除其他因素的影响下，学历X1、职称X3、政治面貌X6、查阅资料难易度X10、科研经费管理制度满意度X13对新疆科技人员去内地有显著影响。

六、结论与启示

本文将二元Logistic模型及对数线性模型运用于新疆科技人才流失影响因素的研究中，得出学历、年龄、职称、政治面貌、生态环境、社会治安、检索科技文献资料难易度、进修培训工作及科研经费管理制度的满意度对新疆科技人才流失有显著影响；性别、收入、交通通讯、医疗卫生条件、未来生活预期对新疆科技人才流失影响不显著。在排除其他因素的影响下，职称、政治面貌、查阅资料难易度、员工进修培训满意度这4个变量的交互作用对科技人员去内地有显著影响；学历、职称、政治面貌、查阅资料难易度这4个变量的联合交互作用对科技人员去内地有显著影响；职称、查阅资料难易度、科研经费管理制度满意度这3个变量的交互作用对科技人员愿意去内地有显著影响。

为了留住新疆的科技人才，让科技人才更好地服务于新疆的经济发展，政府及各单位应从上述影响因素方面高度重视起来，有针对性地做好防止科技人才流失的工作，比如提高高学历及高职称人才的福利待遇、缩小与内地待遇差距等。同时还应完善科技文献资料检索配套设施建设，增加员工培训机会，提升员工进修培训工作满意度。此外，应着力优化生态环境建设，改善社会治安环境，努力给每一位科技工作者都提供良好的生活和工作环境。

参考文献：

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