人才高地定量测度与表达研究——以东北经济区为例

徐丹蕾，王 利，任启龙

(辽宁师范大学 城市与环境学院，辽宁 大连 116029)

0 引言

当今社会，随着区域竞争越来越激烈，人才的竞争逐渐成为影响竞争的核心因素。《国家中长期人才发展规划纲要(2010—2020)》提出，中国将在2020年培养和造就规模宏大、结构优化、布局合理、素质优良的人才队伍。人才资源作为经济社会发展最宝贵的资源，是区域经济社会发展诸多竞争力中的核心竞争力。打造区域性人才高地，成为区域发展的重要目标。人才高地是借用地理学名词“高地”来比喻各类人才高度集聚的地区，是基于人才在一定区域集聚数量基础，同时兼顾人才素质参量、结构参量的静态综合标度，考虑人才潜能发挥的影响因素，对人才高地进行有效的定量综合测度。

国外学者对人才的研究多在人力资本、人才集聚方面，Chris Brewster等人首先提出人才管理理论[1]。Paul M，Theodore W等根据统计发现人力资本比例越高，经济增长率越高[2-3]。近年来国内不断注重人才高地建设研究。上海人事部门在国内率先提出“构筑国际人才高地战略”[4]。叶忠海对人才高地的基本指标提出了新的内涵[5]。王通讯从宏观上将人才高地建设分为七大战略[6]。刘静、王孝友分别对东营市、崂山区构筑人才高地的内外部环境进行SWOT分析，分别得出两区域所具有的优势、劣势、机会和挑战，提出建设人才高地的目标及对应措施[7-8]。曾国平、李娴立足重庆，统筹城乡发展实际，并借鉴和运用人才指数体系和人才环境指标体系对重庆人才资源进行分析[9]。苏敬勤，唐丽艳运用比较分析的方法，将大连与世界人才高地美国洛杉矶，国内人才高地上海、深圳进行比较研究[10]。桂昭明和王辉耀等阐述了区域人才竞争力评价的理论，建立了中国区域人才竞争力评价的方法[11]。

综上研究可以发现，关于人才高地研究主要针对人才资源存量、人才利用现状以及存在的问题，加强人才环境建设方面[12]，研究局限于定性研究，多采用文献分析法和调研法，缺乏基于GIS技术的定量测度与表达研究。缺少对东北经济区人才高地建设的研究。针对这种局限本文在分析前人有关人才高地理论基础上，提出人才高地测度指数，以中国东北经济区为例，运用GIS技术空间分析和prism map专题地图(棱柱图)进行可视化表达，对测度人才高地指数具有重要的实践意义，同时对建设人才高地，实现振兴东北老工业基地的目标至关重要[13]。

1 人才高地测度指数

人才高地一般用研究区域内各类人才数量总和来表示。然而单纯以人才数量规模进行判断，很难反映区域人才的质量水平。例如受专业技术水平对人才数量的影响，通常情况下一个技术熟练的工人创造的价值要高于技术一般的工人，技术型人才的价值要高于体力型人才的价值；受研发投入对人才潜能的影响，拥有相同技术水平和创造力的人才，在优越研发环境下的研发潜能要高于一般环境下的研发潜能。此外，受工资收入影响，因生活质量水平和基本保障的不同，导致科研热情和投入精力不同。综上在人才总量基础确定的前提下，人才质量、结构特征，以及人才收入、研发投入等都决定人才效能的发挥。实际上，如果相关条件好，人才效能可以充分发挥，会放大人才基础总量，反之会缩小基础总量。为此，对于区域人才高地的定量测度，基于区域人才总量的统计数据基础，提出兼顾人才结构特征、人才质量差别和人才潜能发挥等因素的综合定量测度指标，即人才高地测度指数THI(Talent Highland and Index)，可更加科学准确地表征人才高地定量标度：并可实现人才高地测度指数在区域之间可以比较。

THI=TAT×QSP×TPC

(1)

式中：THI为人才高地测度指数，指数值越高，表示该地区人才优势越明显；TAT(Total Amount of Talent)代表区域内人才总量，采用高中以上文化程度人才总数；QSP为人才质量和结构指数，由下式计算得到：

(2)

式中：QP(Quality Parameter)为人才质量参数，采用区域内大学本科以上学历人数占人才总量的比重；SP(Structure Parameters)为人才结构参数，采用区域人才总量占15～64岁劳动适龄人口比重。

对于(1)式中的TPC(Talent potential coefficient)为人才潜能系数，采用下式计算：

(3)

式中：C1为某一具体区域工资水平与全部区域工资平均水平比较值；C2某一具体区域人才从业选择空间(以地区GDP总量代表)与全部区域人才从业选择空间(以地区GDP总量代表)平均水平比较值；C3某一具体区域知识与技能提升平台(以区域大学专职教师数量表示)与全部区域平均水平比较值；C4某一具体区域政府机构及企业的R&D投入与全部区域工资政府机构及企业的R&D投入平均水平比较值。

2 案例区概况

东北经济区位于38.72°N～53.55°N，111.09°E～135.05°E。包括黑龙江省(13市)、吉林省(9市)、辽宁省(14市)和内蒙古东部五盟市(通辽市、呼伦贝尔市、兴安盟、赤峰市、锡林郭勒盟)，面积147×104km2，占中国的15.3%，全区在资源、经济、社会等方面有着密切的联系，是一个完整的经济板块。2010年总人口达到1.21亿，占中国的 8.9%；地区生产总值达到37091亿元，占中国的9.3%。东北经济区拥有普通高等院校266所，占中国的18.6%；本科院校80所，占中国的12.7%，专业技术人员超过220万，约占中国的10%。60多年来，东北经济区不仅培养出了大批各类型专业人才，而且还源源不断地为中国各地输送了大量优秀人才，东北经济区还集聚了一批中国一流的高等院校，形成了比较完备与合理的教育体系，使得东北经济区人才的数量、质量和结构均达到中国先进水平。

3 人才高地指数可视化及分析

3.1 数据库构建及计算

本文以东北经济区41个地级行政单元为研究对象，相关人口数据以2010年中国第六次人口普查数据为准。高中及以上学历人口数、大学及本科以上人口数、15～64岁人口数、工资性收入、GDP、大学专任教师数、政府及企业研发投入数据以2012年各省市统计年鉴为准，行政单元边界参考2012年中国行政区划简册，利用MapInfo11.5的更新列功能将基础数据与东北地区政区图相匹配，最终形成人才高地测度指数的空间数据库。

依据公式(3)计算人才潜力系数，依据公式(2)计算人才质量和结构指数，将计算得到的两指数与区域内人才总量依据公式(1)计算得到东北经济区41个地市的人才高地指数测度值。相关计算数据及人才高地指数测度值见表1。

3.2 基于GIS指标可视化及分析

人才总量是区域人才数量的最直接反应，是区域人才高地分析的基准数据。根据各地级市的人才总量数据在MapInfo中制作人才点密度图(图1)。

图1 东北地区人才分布现状示意图

从人才数量上看，数量最多的城市为哈尔滨市，沈阳市、长春市和大连市按依次减少。其中哈尔滨市和沈阳市的人才数量超过300万，长春是和大连市的人才数量超过200万。吉林市和齐齐哈尔市人才超过100万，其他城市人才数量均在100万以下。从密度看，沈阳市为东北经济区人才密度最高的区域，其次为大连市，哈尔滨由于区域面积较大，人才密度位于长春市之后。从空间分布看，东北经济区人才的分布大致呈现南部密度大于北部，东部密度大于西部地区。以哈尔滨、长春、沈阳、大连为轴线，人才密集分布。

利用MapInfo11.5的专题图制作，以不同深度的颜色对东北经济区地市的相关指标进行渲染，分别绘制得到关于人才总量、人才质量参量、人才结构参量、人才潜能系数四个指标的范围值专题图(图2)。

表1 各类参数计算结论表

图2 相关指标示意图

Fig.2 Diagram of related indicator

由于人才总量受地级市的面积的差异性影响，以地级市为统计单元的人才基数统计在空间上未能呈现明显的规律性分布。从图2A中看出东北经济区人才空间分布不均匀，哈尔滨、沈阳、长春、大连四市面积仅占东北经济区的6.75%，但是人才基数却占全域的40.44%，人才高度集聚。从省际范围来看黑龙江省平均参量值略低于全域平均值，以哈尔滨、齐齐哈尔两市人才集聚明显；吉林省以长春、吉林两市人才集聚明显；辽宁省平均参量值高于全域平均值，沈阳、大连两地参量值较高；内蒙古东五盟市平均参量值远远低于全域平均值，除赤峰市人才数量接近100万人外，其他四盟市参量值均偏低。

从图2B中看出东北经济区除少数几个地市(长春、大连、沈阳、哈尔滨)人才质量参数较高外，其他地区均较低。人才质量参数值高于1的城市为5个，分别是长春市、大连市、沈阳市、哈尔滨市和大庆市，仅占全区地级市数量的12.20%。

通过图2C得到东北经济区看出东北经济区人才结构最优城市为沈阳市，人才结构优势非常明显。人才机构参数值高于1的城市为16个，占全区地级市数量的39.02%。除大连、长春市、哈尔滨市，大庆市、抚顺市外表现出较高人才结构优势外，延边朝鲜族自治州、白山市和伊春市均表现出较高的人才结构优势。延边朝鲜族自治州、白山市和伊春市人才结构参数均在1以上，但由于人才质量参数较低未能呈现出较好的人才质量和结构指数。

从人才潜能优势评价图(2D)中可以看出东北经济区中除沈阳、哈尔滨、大连、长春四市人才潜能参数值较高外，其他地区参数值均较低。大庆市作为国家21个服务外包示范城市之一，政府重视对R&D投入，以及较高的工资水平使其成为人才高潜能区。此外，吉林市、本溪市、鞍山市、营口市、盘锦市和锦州市表现出较高的人才潜能优势。

为了更直观的体现各地级市人才测度指数，对比各地级市人才测度指数数值之间的差异，以便更科学的划分人才高地区域，将东北经济区人才高地测度指数由高到低进行排序，然后采用折线图的形式呈现(图3)。

图3 人才高地测度指数折线图

从人才高地测度指数折线图中可以清晰的发现，沈阳市、哈尔滨市、大连市和长春市人才高地测度指数明显高出其他城市，是真正意义上的人才高地。吉林市、大庆市、鞍山市人才高地测度指数值较高，与其他地级市测度指数之间存在较明显差异，形成较明显的人才高地。其他地区人才测度指数值较低，不能成为东北经济区的人才高地。

Prism map(棱柱图)是一种全新的图形显示方式，它是基于某些数值将平面在第三维上进行拉伸，以三维立体的形式直接或间接表示各种地理现象与立体形态。与平面图相比，Prism map的图形显示更加直观、逼真、形象。为了更加直观反映人才高地指数在不同地理区域上的变化情况，本文借助MapInfo11.5中的Prism map(棱柱图)制作技术，利用自然断点法将人才测度指数划分为5类，以三维效果将人才高地测度指数呈现出来(图4)。

图4 东北地区人才高地棱柱图

东北经济区人才高地优势明显的城市依次为沈阳、哈尔滨、大连、长春。这四个城市集中了东北经济区55.45%的普通高等院校人才数与66.34%的专任教师数，占据全区37.80%的GDP，并且在研发投入与工资性收入上拥有绝对优势。东北经济区人才高地优势较明显的城市依次为吉林市、大庆市和鞍山市。齐齐哈尔市、延边朝鲜族自治州、锦州市、赤峰市、抚顺市、本溪市和牡丹江市为人才高地潜育区。其他城市人才测度指数较低，应加强人才培育。

4 研究展望

人才高地是一个综合性、多层次的人才高度集聚的地区，它是经济、科技、社会长期领先于周围地区而形成的人才活力区。本研究以众多学者对人才高地的定性研究为基础，结合人才竞争力评价体系提出人才高地测度指数与模型，并以东北经济区为案例区计算人才高地测度指数，研究结果表明，本研究提出的人才高地测度指数与模型合理，可作为人才高地定量计算的依据；运用模型得出东北经济区人才高地优势明显的城市依次为沈阳、哈尔滨、大连、长春。人才高地优势较明显的城市依次为吉林市、大庆市和鞍山市。研究结论可作为东北经济区人才高地建设的依据，提出的人才高地模型对于规范量化人才高地问题的研究具有重要的理论和实践意义。

区域人才高地的建设是形成人才竞争力的前提条件，对于发挥区域人才效能具有重要意义。本文主要从前人构建的人才竞争力评价指标体系出发，通过数学模型的构建对区域人才高地进行定量分析，但是尚存在不足之处，对于研究区域各个地市之间的内在联系研究和形成人才高地的驱动因素研究不足，在今后的研究中可以借鉴空间自相关等研究方法对前述两点进行探讨。

参考文献：

[1]Chris Brewster.European Perspectives on human resource management[J].2004(14)：365-382.

[2]Paul M.Romer，Endogenous Technological Change[J].1990，98(5)：71-102.

[3]Theodore W.Schultz.Investment in Entrepreneurial Ability[J].1980(82)：437-482.

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[5]叶忠海.人才地理学概论[M].上海：上海科技教育出版社，2000.

[6]徐颂陶，王通讯，叶忠海.人才理论精萃与管理实务[M].北京：中国人事出版社，2004.

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[8]王孝友.崂山区人才高地建设的现状及对策研究[D].青岛：中国海洋大学，2013.

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[11]桂昭明，王辉耀.中国区域人才竞争力报告[M].北京：社会科学文献出版社，2013.

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