深圳市人才吸引力评价模型研究
对深圳市城市人才吸引力影响因素量化评价的思考
对深圳市城市人才吸引力影响因素量化评价的思考作者：刘释心来源：《商业文化》2021年第14期在世界各国和全国各地都加大了对人才的重视与引进的背景之下，城市人才吸引力水平成为城市管理当局十分关注的问题，一个城市要保持其竞争活力与创新能力，就必须对人才吸引制度进行合理的规划与研究。
本文以深圳为例采用层次分析法和灰色关联度理论，针对具体人才类别，比较分析了深圳市与其他同类城市在人才吸引力上的优劣，找出人才在选择理想城市时最关注的因素，并以此为基础对深圳市人才吸引力制度提出些许建议。
当今的经济社会发展离不开人才，而在科技革命的深入发展背景之下，世界各地都在加大力度争夺吸引人才。
人才是社会进步的动力，源源不断的人才流入才会使一个城市得以更好地发展。
而深圳市作为国际性综合交通枢纽、国际科技产业创新中心和国家重要科技的中心城市，其对人才的吸引制度广受关注，为了更有效地吸引人才，需要我们更深入量化地分析人才吸引力水平政策的优劣，及政策措施的有效性，以便完善人才吸引政策体系。
因此将人才吸引力量化为更明确的指标来评测其对人才吸引的能力，找出人才在选择理想城市时最关注的因素，同时探究政策的有效性具有十分重大的意义。
通过对同类城市（广州、厦门、杭州、苏州）人才吸引力度的对比，找出深圳市人才吸引力方面的优势与不足，从而更好地完善深圳市的人才吸引力体系。
为了量化评价深圳市的人才吸引水平，并探究“加大营商环境改革力度若干措施”的实施对人才吸引力水平的影响。
我们选择发展前景、收入水平、环境因素三个指标。
由于城市发展前景是吸引人才的最主要因素，并且可以体现在城市人均GDP、经济增长率、进出口贸易和第三产业比重四个方面。
利用这四个指标通过层次分析来确定权重，分析其对发展前景的影响。
而收入水平又可以反映在城市平均工资、人均可支配收入、恩格尔系数和物价指数等指标上，这些指标能通过权重的分配来反映一个城市的收入情况。
再者城市的环境也是人才选择十分关注的一点，包括治安状况、交通情况、教育和医疗水平等。
深圳市人才引进综合评价指标及分值表
附件：全国统考专业技术人员职业〔执业〕资格目录
附件
全国统考专业技术人员职业〔执业〕资格目录
序号名称对应
等级
序号名称
对应
等级
34 房地产经纪人中级47 管理咨询专业技术人员中级
35 注册土木工程师〔岩土〕中级48 物业管理师中级
36 注册平安工程师中级
49 通信专业技术人员
初级对应初
级、中级对应
中级
37 注册核平安工程师中级
50 注册计量师
一级对应中
级；二级对应
初级
38 注册公用设备工程师中级
51
机动车检测维修士、
机动车检测维修工程师
分别对应
初、中级
39 注册电气工程师中级
52
助理社会工作师、
社会工作师
分别对应
初、中级
40 注册化工工程师中级53 招标采购专业技术人员中级
41 注册土木工程师〔港口与航道
工程〕
中级
54 助理广告师、广告师
分别对应
初、中级
42 注册会计师中级55 法律职业资格中级
43 助理工业设计师，工业设计师，
高级工业设计师
分别对应
初、中、高
备注：助理国际商务师2002年后改名为外销员。
*。
基于DEA和比较优势指数的深圳市人才吸引力评价
基于DEA和比较优势指数的深圳市人才吸引力评价张钰铃;柏锦菲;杨鹏辉;马成文【摘要】针对“城市人才吸引力”的量化评价问题,运用了数据包络分析及比较优势指数构造等,构建了基于DEA的人才吸引力有效度评价模型、基于三个比较优势指数的人才分类吸引力模型,运用MaxDEA、LINGO软件求解发现,深圳市近年人才吸引力总体下降明显,近4年有小幅度缓慢上升,且各类人才的吸引力具体呈第一产业水平较弱,第二产业稳步发展,第三产业有待提高的局面.最后针对深圳创新创业、科研科创的城市发展理念,结合人才政策等因素的量化规律以及不同类人才的吸引力水平,总结得出深圳的区域、市场、人才引进政策优势以及生活成本劣势,再从人才的培养、争夺、发展和城市的发展方面分别提出针对性建议.【期刊名称】《哈尔滨师范大学自然科学学报》【年(卷),期】2019(035)003【总页数】6页(P16-21)【关键词】城市人才吸引力;数据包络分析;比较优势指数;LINGO【作者】张钰铃;柏锦菲;杨鹏辉;马成文【作者单位】安徽财经大学;安徽财经大学;安徽财经大学;安徽财经大学【正文语种】中文【中图分类】F2230 引言人才资源的快速增长是城市现代化建设的最重要的推动力量，深圳市作为国内首个经济特区，现已发展成为具有一定影响力的现代化国际大都市，其城市发展对人才的需求巨大.为吸引更多高水平人才，深圳市政府近年来出台多项人才吸引政策.以2017年为例，深圳引进各类人才共26.3万人，新增全职院士12名，专技人才9.7万人，留学人员1.8万人.显然，人才吸引政策为人才的涌进提供了良好的条件，但其中具有怎样的量化关系，深圳市各类人才的吸引力水平如何，均成为政府和社会关注的热点问题[1].目前，关于城市人才吸引力的研究主要涉及城市经济、文化、服务等多方面.牛冲槐认为人才流动的引致性动因包括社会与经济发展动因、区域要素边际收益差别动因、区域自然地理差异动因和区域科教与文化底蕴的差距动因，人才流动的驱致性动因包括自我价值实现动因、家庭利益动因和社会价值实现动因[2]；高子平运用AHP建立上海人才吸引力评价指标体系，从制度环境、社会文化氛围和生活环境三个维度分析外部影响因素的重要性[3]；李涛等运用熵值法从地区经济水平、生活环境与就业环境三个角度对广西市人才吸引力水平进行综合测度[4].为此，该文在上述研究的基础上，利用数据包络分析和超效率DEA模型对近8年深圳市的人才吸引力效率进行评价，并构建比较优势指数与其余一线城市人才吸引力水平进行对比，得出提高深圳市人才吸引力的有效措施.1 数据来源与模型假设模型中使用的数据来源于2010～2017年全国各城市的统计年鉴，为了便于解决问题，特提出以下假设：(1)假设选取的输入指标和输出指标罗列合适且完全；(2)假设地区三大产业的产值均来自三大产业人才的贡献；(3)假设各城市人口结构与数量以及政策制度不会在一段时间内出现大幅度改变；(4)假设模型使用的数据真实可信，不存在统计误差.2 基于DEA的深圳市人才吸引力有效度评价模型2.1 研究思路借鉴经济学中的投入产出模型，使用数据包络分析的方法评价人才吸引力的有效程度.首先确定合适的输入输出指标，引入模型中；其次建立决策单元，并导入MaxDEA计算各年效率值，对于DEA有效的单元，导入LINGO程序，构建超效率DEA模型对有效度重新排序；最终，根据深圳市人才吸引力的近8年变化趋势并结合实际情况，分析城市人才吸引力现状[5].2.2 模型构建假设决策单元有n个，都有完全相同的m个“输入”和s个“输出”.设j为各个DMU，为第j个决策单元的输入变量，xj为第j个决策单元的输出变量.yj为每个DMU的强度变量.x0，y0，θ为被评价决策单元DMU0的投入变量、产出变量、效率值.引入输入和输出的松弛变量s+≥0,s-≥0，借助如下的线性规划模型进行求解：设为的最优解，令：进而有：为投入剩余，为产出亏空，可根据求出的投入剩余和产出亏空来分析人才吸引力水平.决策单元的有效性可用下列标准进行判断：(1)当θ=1并且s-=s+=0，DMU0为DEA有效.(2)当θ=1，但至少有某个输入或输出松弛变量大于零，DMU0为DEA弱有效.(3)当θ<1，DMU0为非DEA有效.(4)DEA有效的决策单元的效率值均为1，无法直接排序.对此采用超效率DEA模型，在评价某决策单元时，以其它所有的评价单元构成参考集而不考虑被评价单元本身，从而可以对DMU0进一步做更有区别性的评价，得到各决策单元的重新排序[6].2.3 指标体系构建分析影响城市人才吸引力的关键因素，建立其有效度评价体系[7-8]，见表1.表1 人才吸引力有效度评价体系一级指标二级指标三级指标输入经济发展水平城市经济水平排名人才储备投入政府对教育的投入比重政府对科研的投入比重社会建设投入政府对环境建设的投入比重政府对医疗的投入比重输出经济效益城市GDP人均可支配收入人才吸引力人才引进量2.4 实证分析将近8年数据导入MaxDEA软件进行求解，结果见表2.表2 所有决策单元的得分年份DMU 结论20101.00000 DEA有效20111.00000 DEA有效20120.97203 非DEA有效20131.00000 DEA有效20140.98875 非DEA有效20150.99996 非DEA有效20160.99824 非DEA有效20171.00000 DEA有效该模型在2010、2011、2013年时引入的松弛变量均为0，即投入剩余和产出亏空均为0，说明深圳市吸引人才效率较好.但在2012、2014～2016年均为DEA无效，人才吸引效率较差，到2017年DEA有效，人才吸引效率提高.接下来构建超效率DEA模型，实现对所有决策单元的有效排序，运用LINGO求解结果见表3与图1.图1 2010～2017年人才吸引力超效率DEA的效率评价指数表3 超效率DEA模型的人才吸引力的效率评价指数决策单元2010201120122013得分1.256800.968480.883341.04699决策单元2014201520162017得分0.941770.973550.995111.08458从表3看到，2010年为最高效率，其次依次为2017年、2013年、2016年、2015年、2011年、2014年，而最差为2012年，得分仅为0.88334.结合图1，可以看出深圳市的人才吸引力有效度先大幅度下降后最近4年缓慢上升略有回暖，总体水平下降明显.2.5 结果分析结合深圳人才吸引力现状，归结其优势和劣势如下：(1)区域优势：深圳毗邻香港，借助香港的国际化和制度等优势，建立经济特区，成为对外开放的窗口，是改革开放的排头兵，因此，在利用国际资源、开展对外交流等方面更为便利.(2)市场优势：深圳市场化程度较高，城市包容性较强，具有“鼓励创新、宽容失败”的文化氛围，曾培育出华为、中兴、腾讯等一大批创新型企业.相对开放、公平的市场环境能够吸引到一些年轻的高新技术人才，汇聚在深圳寻找机会、创业发展、实现价值.(3)人才引进政策优势：深圳坚持实施人才强市战略，近年来推出针对国内人才的“1+6”政策、针对海外人才的“孔雀计划”，为解决人才后顾之忧的“安居工程”等政策.(4)生活成本劣势：生活成本高、房价高、教育不便等方面给人才工作生活带来较大压力.优质教育资源不足且分布不均衡，区域性上学难；特区外路网不完善、公交服务覆盖不全，人们出行不便.这些短板都在阻碍进一步引进、留住和发展人才.3 基于人才吸引力评价指数对深圳市不同人才吸引力的分析模型3.1 研究思路针对深圳市人才吸引力目前存在的优劣势，首先将最新公布的15个“新一线城市”以及另外三个“一线城市”作为同类比较城市；其次，综合考虑城市发展规划，划分为三类人才：第一产业人才、第二产业人才和第三产业人才；然后，通过构造人才规模比较优势指数、人才效率比较优势指数和人才综合比较优势指数，将深圳市各产业人才吸引力与18个城市对比，发现问题并提出建议[9].3.2 指数构建设i表示地区，j表示第j类产业人才，Pij为i地区的第j种产业人才的产业产值，Sij为i地区的第j种产业人才数量，构建人才优势指数如下.(1)人才规模优势指数： RASij为i个地区第j种产业人才的人才规模优势指数：⑵人才质量优势指数：RAPij为i个地区第j种产业人才的人才质量优势指数：⑶人才综合比较优势指数：RAAij为i个地区第j种产业人才的综合比较优势指数：将深圳市与同类城市相比，三个指数的比较结果大于、小于或等于1分别说明深圳市该种产业在人才规模/人才质量/综合比较上具有优势/劣势/同等水平.指数数值越大，优势相对越强.3.3 实证分析根据公式分别测算各城市的RASij、RAPij、RAAij，结果见表4、5、6.表4 深圳市人才规模优势指数人才类别全国北京市上海市广州市宁波市成都市南京市东莞市杭州市苏州市第一产业0.0020.0050.0060.0030.010.0020.5281.2450.0180.008第二产业1.151.5861.1941.1180.9461.1171.0040.861.010.88第三产业1.0520.7920.9110.9781.0741.0270.9971.1541.0041.161人才类别青岛市无锡市沈阳市天津市武汉市西安市长沙市郑州市重庆市-第一产业0.0020.0090.0020.0030.0100.0190.0020.0020.006-第二产业1.0670.9371.1261.1401.0111.0811.0891.0750.965-第三产业1.0831.0861.0050.9651.0140.9521.0691.0771.327-表5 深圳市人才质量优势指数人才类别全国北京市上海市广州市宁波市成都市南京市东莞市杭州市苏州市第一产业0.0170.8990.9140.8560.010.0020.5281.2450.0180.008第二产业1.0411.0021.0011.0010.9461.1171.0040.861.010.88第三产业1.0260.9990.9990.9991.0741.0270.9971.1541.0041.161人才类别青岛市无锡市沈阳市天津市武汉市西安市长沙市郑州市重庆市-第一产业0.0020.0090.0020.0030.010.0190.0020.0020.006-第二产业1.0670.9371.1261.141.0111.0811.0891.0750.965-第三产业1.0831.0861.0050.9651.0140.9521.0691.0771.327-表6 深圳市人才综合比较优势指数人才类别全国北京市上海市广州市宁波市成都市南京市东莞市杭州市苏州市第一产业0.0690.0690.0750.0530.0870.0370.6571.1040.1190.083第二产业1.0141.261.0931.0580.9731.0571.0020.9281.0050.938第三产业1.4450.8890.9540.9881.0371.0130.9981.0741.0011.078人才类别青岛市无锡市沈阳市天津市武汉市西安市长沙市郑州市重庆市-第一产业0.0360.090.0420.0530.0850.1260.040.0390.052-第二产业1.0330.9681.0611.0581.0051.041.0431.0370.982-第三产业1.0411.0421.0030.9821.0070.9761.0341.0381.153-从表4、5、6看出，相比同类型城市，深圳第一产业人才规模、质量、综合均处于劣势，仅优于东莞；第二产业人才规模位在前列，稍低于宁波、东莞、苏州、无锡以及郑州，而人才质量和综合水平都是全国领先；第三产业人才规模和综合水平处于全国上游，但相比于北京等一线城市较落后，而人才质量是突出优势.4 总结与建议综上所述，深圳市对第一产业人才的依赖很小，有助于城市向高科技方向发展，第二产业人才水平全国领先，但第三产业人才吸引力有待提高，尤其人才规模较弱.因此针对深圳人才吸引力的有效提升，提出以下建议.第一，提高对高水平人才的优惠补贴政策，加大高校的资金投入.深圳市人才质量是短板，因此建议加大对具有博士及其以上学位及海归人才的优惠补贴，吸引高学历高水平人才加入城市发展中.与此同时，加大对高等院校的资金投入，抓牢新生代知识力量军，为城市长久发展作储备[10].第二，改善深圳市的生活成本、收入水平和生活配套服务，着力打造满足人才需求的良好生活环境.近年内地城市快速发展且收入水平不断增长，深圳收入优势则在减弱，且生活配套服务不完善，生活成本偏高.因此，亟需改善人才收入水平，降低生活成本的影响；在医疗、教育等领域提供领先的设施和服务，同时加大对公共服务、环保、精神文化需求的支出，提升人才环境软实力[11].第三，加强对外的科学文化交流，.积极承办具有国际影响力的活动.通过承办具有国际活动对深圳市进行推广与宣传，借此表现出城市的包容性和实力，营造崇尚竞争、创新多元且爱才、惜才的社会氛围，从而吸引更多的创新创业型人才，助力第三产业发展.参考文献【相关文献】[1] 孟华,刘娣,苏娇妮. 我国省级政府高层次人才引进政策的吸引力评价[J].中国人力资源开发,2017(01):116-123.[2] 牛冲槐. 人才流动与人才聚集效应的作用和机理研究[J].山西农业大学学报,2010(1):72-75.[3] 高子平. 基于层次分析法的上海市人才吸引力研究[J].华东经济管理,2012(2):5-9.[4] 李涛,陈彦桦,王嘉炜,等. 地区人才吸引力与城镇化水平相关性研究——以广西为例[J].钦州学院学报,2014(8):68-74.[5] 万星辰,施杨,秦燕. 城市人才吸引力评价指标体系的设计思路[J].产业与科技论坛,2013,12(10):253-254.[6] 吴红霞,蔡文柳,赵爽. 基于DEA模型的区域创新能力绩效评价研究[J].中国管理信息化,2018,21(19):121-125.[7] 陈蕾. 我国城市人才吸引力评价的定量评估[J].商业经济,2018(08):43-45，59.[8] 杨晓杰,石鹏扬. 基于层次分析的人才吸引力评价模型[J].经贸实践,2018(17):209-212.[9] 宋鸿,张培利. 城市人才吸引力的影响因素及提升对策[J].湖北社会科学,2010(02):43-45.[10] 周均旭,胡蓓,张西奎. 高科技产业集群人才吸引影响因素的分层研究[J].科技进步与对策,2009(06):141-144.[11] 牛冲槐. 人才流动与人才聚集效应的作用和机理研究[J].山西农业大学学报,2010(1):72-75.。
企业人才吸引力及其定量评价研究
总之企业人才吸引力评价模型在企业和大学生求职过程中均具有积极的指导 作用它不仅可以帮助企业更好地了解自身的人才吸引力从而制定有效的招聘和人 才保留策略同时也可以为大学生提供有价值的求职参考帮助他们做出更明智的求 职选择。未来随着社会的不断发展企业人才吸引力评价模型将会发挥更加重要的 作用为人才的合理配置和企业的发展壮大做出积极的贡献。
总之企业人才吸引力评价模型是一种有效的工具，可以帮助企业了解自身的 人才吸引力，制定有针对性的招聘和人才保留策略同时也可以为大学生提供有价 值的求职参考，指导他们做出更明智的求职选择。未来，随着人才竞争的不断加 剧企业人才吸引力评价模型将会发挥更加重要的作用。
为了不断提升企业人才吸引力，企业需要根据评价模型的结果采取相应的措 施。首先员工的薪酬福利，确保企业在薪资结构和福利待遇方面具有竞争力。其 次职业发展方面企业应完善晋升机制为员工提供更多的培训和发展机会同时也要 员工的工作环境不断优化办公条件为员工提供舒适的工作氛围。此外在招聘过程 中企业要重视人才的个性特征和价值观的匹配度选择符合企业发展需求的人才也 是提升人才吸引力的关键因素之一。
企业人才吸引力评价模型在实践中的效果得到了很多案例的验证。例如，某 互联网公司通过评价模型的评估，发现自身在薪酬福利方面的吸引力较低，因此 决定调整薪资结构，提高员工福利待遇，从而吸引和留住更多的人才。此外，某 大型企业在评价模型的评价下，发现自身在职业发展方面的吸引力不足，因此开 始完善内部晋升机制，提供更多的培训和发展机会，从而吸引了大量优秀的人才 加入。
企业人才吸引力评价模型是在心理学、经济学等相关理论的基础上建立的。 心理学中的马斯洛需求层次理论认为，人才在选择企业时，会考虑企业能否满足 其生理、安全、社交、尊重和自我实现等方面的需求。经济学中的成本收益分析 则认为，人才在选择企业时，会考虑企业的薪酬福利、职业发展、工作环境等因 素，以最大化自身的收益。因此，企业人才吸引力评价模型可以从薪酬福利、职 业发展、工作环境等多个维度进行评价。
特大城市高层次人才吸引力研究
特大城市高层次人才吸引力研究
刘思语;周桂凤
【期刊名称】《企业科技与发展》
【年(卷),期】2022()3
【摘要】文章采取5个一级评价指标和14个二级评价指标,并运用描述性研究法对我国14个特大城市人才吸引力进行研究,结合智联招聘发布的《中国城市人才吸引力排名:2021》报告,对比分析各特大城市高层次人才吸引力的不同特点及面临的挑战,借鉴国内外人才政策经验,从整体和单个城市层面提出提升人才吸引力的建设性意见,包括创造良好的经济环境、改善文化科研与医疗环境、完善人才政策三大方面,使每个城市取长补短,提升在“抢人大战”中的竞争力。
【总页数】6页(P149-153)
【关键词】特大城市;人才吸引力;评价指标;政策;对策建议
【作者】刘思语;周桂凤
【作者单位】广州工商学院商学院
【正文语种】中文
【中图分类】F718
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人才市场供需匹配模型研究
人才市场供需匹配模型研究人才市场是一个具有巨大影响力和重要性的经济环境。
在这个市场中，企业需要找到合适的人才来推动其业务发展，而个人则寻求有吸引力的工作机会来提升自己的职业生涯。
然而，由于信息不对称和供需不平衡等原因，这个匹配过程往往是具有挑战性的。
为了解决人才市场供需匹配的问题，并提高匹配的效率和质量，学者们提出了不同的匹配模型。
本文将就人才市场供需匹配模型进行研究，并探讨这些模型对提高人才市场效率的影响。
首先，我们来看看传统的匹配模型，比如“池塘”模型。
在这种模型中，企业和个人可以选择加入不同的人才池塘，企业可以在相应的人才池中招募人才，而个人则可以在不同的人才池中寻找工作机会。
这种模型通过将人才和工作机会分组，提高了匹配的效率。
然而，这种模型仍然存在一些问题，比如信息的不透明和匹配的效果不理想。
为了解决这些问题，学者们提出了更加细粒度的匹配模型，比如“推荐系统”模型。
这种模型通过分析人才和工作机会之间的匹配度，提供个性化的推荐，从而提高了匹配的准确性和效率。
这种模型已经在许多招聘网站和社交网络中得到了应用，取得了很好的效果。
除了这些基于人工智能算法的匹配模型，学者们还尝试了其他一些模型，比如“网络结构”模型。
这种模型基于人才和企业之间的社会网络关系，通过分析网络结构来预测潜在的匹配机会。
这种模型可以揭示出隐藏的关系和机会，帮助企业和个人更好地进行匹配。
在人才市场供需匹配模型研究中，还存在一些问题和挑战。
首先，由于数据的不完整和不准确，这些模型的预测结果可能存在一定的误差。
其次，随着科技的快速发展，新的匹配模型不断涌现，如何选择和整合这些模型，并提高其实际应用价值，仍然是一个需要深入研究的问题。
为了进一步完善人才市场供需匹配模型，我们可以采取以下几个方面的研究措施。
首先，建立完善的人才市场数据平台，收集准确和全面的数据，从而提高匹配模型的准确性。
其次，加大对人才市场供需匹配模型研究的投入，培养更多的专业人才和学者，推动研究的深入发展。
人才风险评估模型分析报告
人才风险评估模型分析报告
人才风险评估模型是一种用于评估和预测人才流动和离职风险的工具。
它通过综合考虑个体特征、组织因素和外部环境等多个方面，对人才的流动和离职进行评估和预测，帮助企业更好地管理人才风险。
人才风险评估模型的设计需要考虑以下几个方面。
首先，需要确定评估的目标和指标。
人才流动可能对企业的运营和竞争力产生直接影响，因此人才的流动意愿和离职倾向是评估的重要指标。
此外，个体的职业发展意愿、工作满意度和组织认同度等也是评估的重要指标。
其次，需要建立评估指标的测量方法和模型。
可以通过问卷调查、访谈和数据分析等方法收集数据，然后利用统计学和数据挖掘技术等方法进行模型建立和分析。
可以使用逻辑回归、决策树、神经网络等方法进行数据分析和模型建立，从而对人才流动和离职进行预测和评估。
然后，需要建立评估指标的权重。
不同指标对人才流动和离职的影响程度可能不同，因此需要确定各个指标的权重。
可以通过专家咨询、层次分析法和模糊综合评价法等方法确定权重，从而建立起综合评估模型。
最后，需要对评估结果进行分析和解释。
根据评估结果，可以识别出人才流动和离职的主要原因和风险因素，为企业制定相应的人才管理策略和措施提供依据。
同时，还可以对评估模型进行改进和优化，提高模型的准确性和可靠性。
总之，人才风险评估模型是一种帮助企业评估和预测人才流动和离职风险的工具。
通过综合考虑个体特征、组织因素和外部环境等多个方面的因素，建立起一套评估指标体系和模型，可以提高企业对人才风险的识别和管理能力，为企业的人才管理和发展提供支持。
基于PMC指数模型的城市人才引进政策文本量化评价分析
基于PMC指数模型的城市人才引进政策文本量化评价分析程阳;周玉容
【期刊名称】《中国人事科学》
【年(卷),期】2024()2
【摘要】人才引进政策是城市产业转型、经济增长的行动指南,对相关政策文本的评价分析可以为人才政策制定、调整和完善提供参考。
文章选取武汉、济南等典型城市近20年颁布的50项人才引进政策文本,构建“政策结构—政策工具—政策效力”三维评价框架,运用内容分析法、文本挖掘法和PMC指数模型进行量化评价。
研究发现,城市人才引进政策主体合作网络核心聚集、边缘分散,政策类型分布不均;政策工具呈现重供给型、环境型,轻需求型的特征,内部结构失调;政策文本各维度上的局限性限制了政策效力的有效发挥。
因此,为进一步提升城市人才引进能力,应加强政策主体间的协同合作和需求型政策工具的运用,全方位提升政策效力。
【总页数】9页(P36-44)
【作者】程阳;周玉容
【作者单位】武汉理工大学法学与人文社会学院
【正文语种】中文
【中图分类】C96
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人才吸引力评价模型研究
人才吸引力评价模型研究作者：王佳浩陈晓松曹鑫鑫李娜来源：《科学与技术》2018年第23期摘要：一个城市要保持其竞争活力和创新力，必须与时俱进地但不盲目地调整政策，吸引更多不同类型的人才。
我们主要采用层次分析和综合评价法，分析吸引人才的各项指标，确定城市的人才吸引力水平。
针对该问题，我们通过查阅资料确定了影响人才吸引力的指标，首先对这些指标进行了量化处理，根据模糊数学的隶属度理论把定性评价转化为定量评价，建立综合评价体系。
再建立加权线性函数评价模型，通过层次分析法确定各项指标的权重，并进行一致性检验。
同时以北京为基准，对于广州从2014-2018年的人才吸引力水平做出相应的评分，发现深圳的人才吸引力水平并无明显提升。
通过对深圳“加大营商环境改革力度若干措施”分析，量化经济发展、住房、教育等指标，运用层次分析法得出相应的权重且对其人才吸引力水平进行评分预测，我们发现该措施将会有效的提高深圳市的人才吸引力水平。
关键词：层次分析法；综合评价；模糊数学理论；加权线性函数评价模型一、问题概述在世界各国和全国各地都加大争夺人才的背景下，一个城市要保持其竞争活力和创新力，必须与时俱进地但不盲目地调整相关人才吸引政策。
2019年广州市将加大营商环境改革力度作为一项重要工作，以吸引更多优秀的高新企业和优秀的人才。
吸引人才最关键的是：符合人才的理想，满足人才的需求和愿望。
对大多数人来说，首先关心的是“发展前景”：就业实体及其所在城市的前景，不光当前好，未来也不会很快衰落，；其次是收入，这方面有绝对的和相对的两种考量；再次是环境方面的因素：治安，交通，污染，教育、医疗，购物，等等。
目前，这方面定性讨论多，定量研究少；定量研究中单因素的多，综合考虑的少；“少”的原因主要是缺乏合适的“数学模型”，使得结论既缺乏说服力，也缺乏可验证性。
通过收集相关数据、建立数学模型，量化地评价深圳市的人才吸引力水平，并尝试就广州“加大营商环境改革力度若干措施”对人才吸引力水平的影响做出量化评价。
深圳高新技术产业人才资源状况与分析
深圳高新技术产业人才资源状况与分析在改革开放的春风吹拂下，深圳这座昔日的小渔村，如同一颗璀璨的明珠，在中国南部熠熠生辉。
她以令人瞩目的速度，从无到有，从弱到强，崛起为国际化的大都市，成为高新技术产业的摇篮。
然而，正如任何一颗明珠都需要精心呵护，深圳高新技术产业的人才资源状况，也需要我们深入分析，细心探究。
首先，让我们以海洋作喻，深圳高新技术产业的人才资源就像是一片深邃的海洋。
这片海洋汇聚了来自五湖四海的英才，他们如同各种各样的鱼类，各自拥有独特的技能和才华。
有的如鲨鱼般凶猛，他们是技术领域的领军人物，勇往直前，开拓创新；有的如海豚般智慧，他们是科研工作的中坚力量，智慧过人，成果斐然。
正是这些人才的汇聚，使得深圳高新技术产业的海洋充满了生机与活力。
然而，正如海洋中存在着暗流和险礁，深圳高新技术产业人才资源状况也面临着一系列挑战。
首先，人才结构的不平衡就像一股暗流，潜藏在深圳人才资源的海洋中。
虽然深圳拥有大量的技术人才，但在某些高端领域，如人工智能、生物科技等，仍然缺乏足够的顶尖人才。
这种不平衡的人才结构，可能会成为制约深圳高新技术产业发展的瓶颈。
其次，人才流动的频繁如同险礁，给深圳高新技术产业人才资源的管理带来了挑战。
在人才竞争日益激烈的今天，如何吸引并留住人才，成为深圳必须面对的问题。
一方面，深圳需要提供更具吸引力的薪酬待遇和职业发展机会，以留住本地优秀人才；另一方面，深圳还需要打造更加国际化的工作和生活环境，吸引更多国内外的高端人才。
面对这些挑战，深圳需要采取一系列措施，以优化人才资源状况，推动高新技术产业的发展。
首先，深圳可以加大对高端人才的引进力度，通过提供丰厚的薪酬待遇、良好的科研环境和广阔的职业发展空间，吸引更多国内外顶尖人才。
其次，深圳可以加强与高校和科研机构的合作，通过共建实验室、共同开展科研项目等方式，促进产学研一体化，培养更多具备创新精神和实践能力的人才。
此外，深圳还可以加大对本地人才的培养力度，通过提供多样化的培训机会和职业发展路径，激发人才的潜能和创造力。
浅析人才吸引力水平定量评价模型
浅析人才吸引力水平定量评价模型本文利用SPSS主成分分析方法，对所搜集的数据进行标准化处理、特征值计算，主成分选择等步骤，有针对性地结合“加大营商环境改革力度若干措施”对人才吸引力水平的影响因素进行量化评价，并提出相应的改进意见。
标签：人才吸引力水平；主成分分析；定量评价对人才吸引力水平进行量化地评价，首先需要对可能影响吸引人才的关键因素进行分析，筛选出全国大多数省市的相关因素数据，将所有的影响因素数据列出后，需要对这些影响因素进行主成分模型处理，选择出在误差允许范围内对人才吸引力水平贡献率较大的主要影响成分，并且这些主成分的累计贡献率应达到80%以上，然后对各个主成分进行权重分配，最终分析深圳市的主成分排名，以及相关政策的量化评价。
根据所得的影响因素权重分配比例，我们可以对深圳的人才吸引力水平进行定量打分，就《深圳市人民政府印发关于加大营销环境改革力度若干措施》中的各项政策进行打分，做出量化评价。
一、假设模型适用条件（1）所选的城市在近几年来未发生自然灾害或重大变故，政策的颁布较为稳定。
（2）假设因素权重拟定时各个城市间的地域、文化、历史等差异可以忽略不计。
（3）假设所选取的影响人才吸引里力水平的因素不存在相互作用。
（4）在短时间内各因素的变动不发生较大改变，变动可以忽略不计。
（5）假设由于国家相关政策出台对人才吸引流动所造成的影响是相同的。
（6）研究地区不存在地域歧视以及对人才类别的差异性选择。
二、人才吸引力评价模型为了了解一个地区的人才吸引力水平，首先通过对相关文献的查阅和社会现状的分析，找到了GDP、GDP增速、人均GDP、平均工资、价格消费指数、人均住房面积、房价收入比、绿化覆盖率、人均拥有公共图书馆藏量、社会固定资产投资、每千人口执业医师、铁路营业里程、教育经费、本专科学生人数、高等教育在校生、失业率这16个可能影响人才吸引力水平的因素。
通过对各个因素的数据收集，将全国31个省市的影响因素数据进行了搜集和整理。
人才紧缺度评价模型
人才紧缺度评价模型人才是企业发展的核心竞争力，而人才的供给与需求之间的不平衡问题一直是困扰企业发展的难题。
为了更准确地评估人才紧缺度，许多研究者提出了各种不同的评价模型。
本文将介绍一种常用的人才紧缺度评价模型，并探讨其应用和局限性。
一、人才紧缺度评价模型的构建人才紧缺度评价模型的构建需要考虑多个因素，包括人才供给和人才需求两个方面。
在人才供给方面，可以考虑教育水平、专业背景、技能水平等因素；在人才需求方面，可以考虑企业发展需要、行业发展趋势等因素。
基于这些因素，可以建立一个综合评价模型来评估人才紧缺度。
二、人才供给评价指标1. 教育水平：人才的教育背景是评估其供给能力的重要指标。
教育背景越高，人才的学习能力和适应能力越强。
2. 专业背景：人才的专业背景与企业的需求密切相关。
某些专业领域的人才更容易出现供需不平衡的情况。
3. 技能水平：人才的技能水平直接影响其在工作中的表现。
技能水平较高的人才对企业的贡献更大。
三、人才需求评价指标1. 企业发展需要：企业的发展需要是评估人才需求的核心。
不同企业的发展战略和需求差异很大，因此人才需求也会有所不同。
2. 行业发展趋势：行业的发展趋势也会对人才需求产生影响。
某些新兴行业可能需要更多的创新型人才，而传统行业可能更需要稳定型人才。
四、人才紧缺度评价模型的应用人才紧缺度评价模型可以应用于企业的人才招聘和培养计划中。
通过评估人才供给和需求的差距，企业可以更有针对性地开展招聘活动，提高招聘效率。
同时，评价模型也可以帮助企业制定人才培养计划，培养符合企业需求的人才。
五、人才紧缺度评价模型的局限性人才紧缺度评价模型虽然可以帮助企业更好地评估人才供需的差距，但仍存在一些局限性。
首先，评价模型建立在一定的假设和数据基础上，对于一些特殊情况可能不适用。
其次，评价模型无法全面考虑人才的软实力和团队合作能力等因素，这些因素对于企业的发展同样重要。
六、总结人才紧缺度评价模型是一种重要的工具，可以帮助企业更准确地评估人才供需的差距。
《中国城市人才生态指数》指标体系
《中国城市人才生态指数》指标体系指标体系简介中国作为人口大国和经济大国，城市人才的需求和发展已经成为当前社会的重要议题。
为了更好地评估中国各个城市的人才生态发展情况并提供可行性建议，本文设计了《中国城市人才生态指数》指标体系。
该指标体系通过综合考虑城市的人才吸引力、培育环境、创新能力和发展潜力等多个方面，为城市提供了一个全面客观的评估标准。
以下将逐个介绍指标体系中的各项指标，并解析其背后的含义与重要性。
一、人才吸引力指标1.城市人口规模人才聚集的前提是城市的人口基数，人口规模越大，吸引人才的潜力就越大。
2.生活成本生活成本低则吸引力大，人才更倾向于选择这样的城市。
3.教育资源丰富的教育资源吸引了教育背景较好的人才。
二、人才培育环境指标1.高等教育入学率高等教育入学率反映了城市培育高等教育人才的能力。
2.科研投入城市的科研投入体现了城市的创新氛围和科研支撑能力。
3.创新创业支持政策创新创业支持政策可以培育良好的创新创业环境，从而培养更多的人才。
三、创新能力指标1.科技成果转化率科技成果的转化率反映了科研成果的商业化能力。
2.专利申请数量专利申请数量是评估城市创新能力的重要指标之一。
3.高科技企业数量高科技企业数量多，说明城市的科技创新能力较强。
四、发展潜力指标1.经济增长率经济增长率是城市发展潜力的重要指标，高增长率通常意味着更多的机会和发展空间。
2.城市基础设施建设投资城市基础设施建设投资是提升城市发展潜力的重要保障。
3.人才流动指数人才流动指数反映了城市吸引力的动态变化，能够体现城市未来发展的潜力。
结论《中国城市人才生态指数》指标体系通过对人才吸引力、人才培育环境、创新能力和发展潜力等多个方面的综合评估，为各个城市提供了重要的参考依据。
通过全面评估各项指标，城市可以深入了解自身的优势和劣势，有针对性地制定提升人才生态的战略和政策，以推动城市人才的培养、吸引和创新能力的提升，促进城市的持续发展。
深圳知事识人叙事辨材专题调研材料
深圳知事识人叙事辨材专题调研材料标题：深圳知事识人叙事辨材专题调研材料引言概述：深圳作为中国改革开放的先行者和经济特区，一直以来注重人才的引进和培养。
为了更好地了解深圳知事识人叙事辨材的实际情况，我们进行了一次专题调研。
本文将从五个大点进行阐述，包括人才引进政策、人才培养机制、人才评价体系、人才流动机制和人才激励措施。
正文内容：1. 人才引进政策1.1 优惠政策：深圳通过税收减免、住房补贴等优惠政策吸引高层次人才。
1.2 引进渠道：深圳通过招聘会、人才交流会等多种渠道广泛宣传，吸引海内外优秀人才。
1.3 人才签约：深圳与高校、科研机构签订合作协议，引进科研人员和专业技术人才。
2. 人才培养机制2.1 高校合作：深圳与国内外知名高校合作，共建研究机构和实验室，培养高端创新人才。
2.2 企业培训：深圳鼓励企业开展内部培训，提升员工技能和综合素质。
2.3 创新实践：深圳鼓励人才参与创新创业项目，提供创业支持和资源。
3. 人才评价体系3.1 绩效考核：深圳建立了科学的绩效考核体系，通过考核结果对人才进行评价和激励。
3.2 专业评审：深圳设立专业评审委员会，对人才的学术成果和专业能力进行评审。
3.3 荣誉表彰：深圳设立各类荣誉奖励，鼓励人才在各领域做出突出贡献。
4. 人才流动机制4.1 交流合作：深圳与其他城市和地区建立人才交流合作机制，促进人才流动和共享资源。
4.2 项目合作：深圳鼓励人才参与国内外合作项目，提供项目支持和资源保障。
4.3 产学研结合：深圳通过产学研结合，将科研成果转化为实际生产力，吸引人才参与。
5. 人才激励措施5.1 薪酬福利：深圳提供具有竞争力的薪酬福利，激励人才在深圳工作和发展。
5.2 职称晋升：深圳建立职称晋升制度，鼓励人才不断提升自身能力和业绩。
5.3 创新支持：深圳设立创新基金和科研项目资助，支持人才进行创新研究和项目实施。
总结：通过本次专题调研，我们了解到深圳在知事识人叙事辨材方面采取了一系列有效的政策和措施。
深圳市人才吸引力评价模型研究
深圳市人才吸引力评价模型研究深圳市作为中国改革开放的先行者和经济特区，长期以来一直是人才聚集的热土。
随着深圳市经济的快速发展和社会的不断进步，吸引人才成为了深圳市未来发展的关键因素。
本文将从深圳市人才吸引力评价模型的研究角度出发，深入探讨深圳市人才吸引力的构成要素及评价方法，为深圳市人才政策的制定和实施提供理论支持。
一、背景和意义深圳市作为中国改革开放的先行者，一直以来都是中国经济最活跃的城市之一。
深圳市的发展离不开人才，人才的吸引力对于深圳市的发展至关重要。
当前，深圳市正处在高速成长的阶段，但是随之而来的问题也愈加凸显，其中最为关键的问题就是如何吸引更多的优秀人才。
深圳市人才吸引力评价模型的研究就显得至关重要。
一方面，深圳市的发展需要足够的人才支撑。
如何保持人才的流动和聚集，如何吸引更多的高素质人才成为了深圳市发展中需要解决的问题。
随着社会经济的发展，人才的竞争日益激烈，各个城市都在积极争夺人才，深圳市需要进一步提高自身的人才吸引力，才能在激烈的人才竞争中立于不败之地。
二、国内外研究现状国内外学者对人才吸引力的研究已经取得了一定的成果。
在国外，人才吸引力的研究主要集中在城市吸引力及人才流动方面。
美国学者朱迪斯•罗黑曼（Judith Rohman）提出了城市吸引力评价模型，她认为城市吸引力来源于城市的资源、环境、社会文化等多个方面，通过对这些方面进行评估，可以评价城市的吸引力。
人才流动方面的研究也非常活跃，学者们通过研究人才流动的原因、方式和影响因素，为各个国家和地区提供了宝贵的参考。
在国内，人才吸引力的研究主要集中在人才政策和人才发展方面。
中国社会科学院人才研究中心曾经发布了《中国城市人才吸引力排行榜》，对中国各个城市的人才吸引力进行了评价，为各个城市的人才政策提供了参考。
中国的一些高校和研究机构也对人才吸引力进行了深入研究，为中国各地的人才政策提供了理论支持。
在深圳市，人才吸引力的研究也得到了一定的关注。
我国城市人才吸引力评价的定量评估
吸引模型探讨，共选取八座城市分别是西安、武汉、成都、
杭州、南京、青岛、长沙、大连。在指标方面，若选取总量太
多，在 评价 模 型 时太 为 复 杂 ，可 行 性 低 ，若 数 据 太 少 则 评
价不够准确，脱离实际性。因此为尽可能客观反映吸引
力，我们在遵循建立指标体系的可比性、科学性和系统性
的原则之上，参考大量文献，并兼顾总量指标和相对指
二、评价指标体系构建
参考国家统计局对人才标准的划分，此处对人才的界 定是指，具有大专及以上学历的人员，以及具有初级以上 专业技术职称的人员或在专业技术岗位上工作的人员。
在对各大城市人才吸引力的评价中，由于特大城市 和一二线城市在很多指标上不在一个数量级，因此本文
选取了一些城市规模相当的一线和新一线城市展开人才
Z=
X-X軈 啄X
(X軈是
X
的期望值，啄X
是
X
的标准差)
3.KMO 检验
根据标准化后的数据，利用 SPSS23.0 统计软件进行
KMO 和巴特利特检验，以确认所选变量是否适合做因子分
析，结果如表 1 所示：
表 2 KMO 和巴特利特检验
KMO 取样适切性量数。 巴特利特球形度检验
SHANGYE JINGJI No.8，2018
1.同向化处理 在评价城市人才的指标中，失业率、恩格尔系数和住 宅商品房销售价格并不是越高越好，为方便比较，需要对 这三个指标进行同向化处理。公式如下： 同向指标 =-| 原始指标 - 原始指标的平均值 | 2.标准化处理 为了对变量进行比较并消除由于观测量纲的差异及数 量级差异所造成的影响，将样本观测数据进行标准化处理， 使标准化的变量均值为 0，方差为 1。其处理方法如下：
城市人才吸引力评价研究
城市人才吸引力评价研究王文寅;张靖琳【摘要】以城市舒适性理论为依据,从人才就业及生活需求角度,通过建立城市提供就业、发展机会和生活环境3个方面的评价指标体系,评价城市的人才吸引力.再采用因子分析法对多个城市的人才吸引能力进行实证分析.结果显示:经济发展水平和就业机会是主要的吸引力因素,生活环境、自然因素也是重要方面.基于此,提出促进当地经济发展、加强城市舒适性建设及优化人才配套政策等方面的建议.【期刊名称】《河南科学》【年(卷),期】2019(037)004【总页数】8页(P668-675)【关键词】人才吸引力;人才需求;城市舒适性;因子分析【作者】王文寅;张靖琳【作者单位】中北大学经济与管理学院,太原 030051;中北大学经济与管理学院,太原 030051【正文语种】中文【中图分类】F293.1改革开放40年来，中国经济发生了深刻的改变，科技创新的重要性越来越明显.作为创新主体，人才的地位在围绕创新的发展过程中日益显现.随着经济发展方式的转变和供给侧结构改革的进程不断加快，以人工智能、大数据、物联网为代表的一批新兴产业蓬勃发展.在技术的迭代演进和知识经济的双重作用下，人才的地位更加凸显，许多城市也都加入争先恐后地加入了对于人才争夺的新“战争”.城市重视人才，并出台了多方面的人才政策，这既是一贯以来人才战略的延续，又是面对经济社会形势复杂变化的重要举措.城市经济的转型发展需要大量的人才，同时人口红利的消退对青年人口的引进也产生了迫切需求，在城市间人才竞争激烈的情况下，全面提升人才吸引力水平是城市的重要任务.人才争夺的外部表现是人才流动，实质是城市间的竞争，原因是城市间发展的不平衡导致了人才向具备有利条件的地区流入.本文对人才吸引力进行评估，旨在揭示城市人才吸引力的决定因素.1 文献综述在对目前人才新政及其本质的探讨中，陈云贤［1］认为，人才和科技竞争是区域政府间竞争的一个重要方面，人才是产业链配套竞争中的核心因素.赵国钦、张战、沈展西等［2］采用政策文本分析的方法对地方政府出台的人才政策进行研究，从政策作用面、政策工具等角度进行分析，认为当前人才吸引政策存在需求面政策比例过高，单纯依靠现金等方面的鼓励措施，以及政策工具较为单一且同质化现象突出等问题.人才政策一定程度上影响了人才的流向，姚连营［3］通过对杭州的人才吸引力的研究认为，就业情况、产业发展前景因素、城市基本公共服务、政府治理能力才是决定人才流向的关键性因素，城市的人才吸引力是该地区各类要素综合作用产生的合力效应.通过阅读分析大量文献可以发现，目前学者对于人才吸引力与城市人才吸引力的研究主要从以下几个方面展开.基于区域发展视角：Carrs C，Inkson K，Thomk［4］将影响人才吸引力的因素划分为经济、政治、文化和家庭等维度，并认为新西兰的影响因素除了经济、生活方面，还有宗教.Farrell D和Grant A J［5］认为，影响中国一线城市人才吸引力的主要因素是经济与就业机会.于飞、王会强、赵岩红［6］和李涛、陈彦桦［7］分别对京津冀和广西的经济水平、生活水平、科技教育水平、就业环境等方面作分析，并通过因子分析法、熵值法综合测度了人才吸引力.高子平［8］通过对不同制度环境下各因素的研究，提出了从社会文化及生活环境维度建立上海人才吸引力评价指标体系的想法.万星辰、施杨、秦燕［9］较为全面地研究了经济发展、就业保障、科技创新、教育文化和生活服务环境等方面的影响.朱鹏、姚亦锋、张培刚［10］基于人才需求的5个层次构建了宜居方面的指标.宋鸿、张培利等［11］对城市提供就业岗位、发展机会和宜居环境3个方面的能力进行分析，并基于马斯洛需求理论和赫茨伯格的双因素理论提出了城市对人才的吸引力指标体系.基于舒适性理论视角：温婷、林静、蔡建明等［12］从健康环境、自我发展环境、休闲环境和社会氛围环境4大类因素入手，构建了适用于中国国情的舒适性评价指标体系，得出了城市人才的迁入与城市舒适性水平高度相关的结论，由此证明城市舒适性是对人才具有特别吸引力的重要因素.马凌、李丽梅、朱竑等［13］也构建了中国情景下的舒适物指标体系，其中包括自然、文化、商业、交通、卫生和社会等一级指标以及相关方面的34项二级指标，并得出了人才流动主要看重舒适物中的文化和消费设施的发达程度、卫生医疗水平和交通便利程度的结论.陈胜、马凌［14］认为，信息产业中的高素质科技人才偏向更加完善的城市舒适物系统.郑姝莉［15］详细研究了城市的制度舒适物因素，发现其差异造成了城市在高新技术人才吸引的策略上的差别.由此可以看出，城市舒适性理论更加注重人才的需求，并通过提供环境与满足需求将城市与人才紧密联系起来.总结以往的研究可以发现，人才吸引力评价呈现多指标的综合评价，已有的研究多侧重于吸引人才的宏观方面的因素，忽略了对于人才个体角度的考量.而且目前对于城市的人才吸引力的研究较少.城市舒适性理论更注重于人才的生活需求，从而为人才吸引力的研究提供了一种全新的视角.本文以城市舒适性理论为基础，从人才的需求角度出发，系统全面地构建城市人才吸引力评价指标体系.2 城市人才吸引力评价模型首先借鉴人才吸引力评价研究中常用的评价指标，以城市舒适性理论为基础，全面构建城市人才吸引力的综合评价指标体系.然后结合量化数据，采用因子分析法确定指标权重，得到评价模型.2.1 城市人才吸引力评价指标体系2.1.1 城市舒适性理论城市舒适性理论最初的目的是促进西方城市发展，该理论是通过吸引人才和高新技术企业聚集来提升城市竞争力.舒适性（Amenity）这一概念最早由Ullman［16］提出，被定义为令人愉悦的生活条件.温婷［12］等认为，城市舒适性包括城市的自然舒适性、人工舒适性和社会氛围舒适性，并且在城市化发展的不同阶段侧重点也有所不同，由最初的偏向自然的舒适性转向以人工创造的舒适性为主.自然舒适性一般指气候环境等自然地理方面的环境，人工舒适性指人为创造的公共服务等情况.2.1.2 城市人才吸引力评价指标体系的构建依据城市舒适性理论，参考宋鸿［11］等学者的研究，从人才对于城市的发展前景、工资待遇和生活环境等人才需求角度构建了人才吸引力评价指标体系（表1）.该体系总共包含16项评价指标，涵盖了城市为人才提供就业的能力、发展机会的能力和生活环境的能力3个方面的内容. 表1 城市人才吸引力指标评价体系Tab.1 Index system of urban talents attractiveness影响因素含义提供就业的能力经济规模开放程度经济景气程度提供发展机会的能力科技创新收入水平自然环境提供生活环境的能力公共服务指标x1GDP x2规模以上工业企业数x3第三产业增长率（第三产业）x4固定资产投资占GDP比重x5实际利用外资x6人均社会消费品零售总额x7财政科技支出x8城市创新指数（专利）x9在岗职工年平均工资x10城市居民消费价格指数x11道路面积x12空气质量达标天数x13人均公园绿地x14普通高等学校专任教师数x15普通高等学校数x16医院、卫生院床位数已有文献的使用情况封荔［17］，王海锋［18］，杨家林［19］王海锋［18］，张炜［20］，陈蕾［21］宋鸿［11］，陈蕾［21］，万星辰［9］卢旭军［22］，杨晓杰［23］，杨家林［19］宋鸿［11］，赵峰禹［24］，杨晓杰［23］王海锋［18］，刘妍［25］，陈蕾［21］朱小檬［26］，刘妍［25］，杨家林［19］郑现友［27］，刘妍［25］，陈蕾［21］郑现友［27］，于飞［23］，张瑜［28］张炜［20］赵峰禹［24］，陈蕾［21］，杨家林［19］郑现友［27］，王海锋［18］，陈蕾［21］封荔［17］，刘妍［25］，温婷［12］于飞［23］，郑现友［27］，陈洲［29］宋鸿［11］，王海锋［18］，朱小檬［26］朱小檬［26］，周京奎［30］，于飞［23］表1指标体系的说明：1）提供就业的能力.就业岗位数量意味着可供选择的岗位种类和求职机会，就业机会多的城市会更容易吸引人才；就业岗位的质量代表着高收入和实现自我的机会.本文选择GDP、固定资产占GDP比重以及规模以上工业企业数作为经济发展规模对于提供就业岗位能力的指标，并选择第三产业增长率作为产业发展前景对于就业岗位影响的指标.2）提供发展机会的能力.对于更注重事业及生活质量的人才来说，更倾向选择有利于个人事业发展及成就个人理想的城市来居住和发展.因此，本文选择政府的财政科技支出以及专利水平反映科技创新对于人才的吸引力.专利方面，使用寇宗来、刘学悦［31］2016年35个城市的创新指数数据代替一般专利数量数据.该数据是利用专利微观数据与专利生命周期计算得到的，考虑了不同年龄专利的价值差异，能够更加准确地体现城市的创新水平.此外，选取人均社会消费品零售总额、实际利用外资金额衡量地区的经济景气程度与外资利用水平.选择职工平均工资作为绝对收入，城市居民消费价格指数作为相对收入的指标.3）提供生活环境的能力.城市是否宜居最重要的特点是生活方便、适宜，交通拥挤、环境污染等问题直接影响着居民的生活品质.所以，本文选取可以代表城市自然环境的空气质量达标天数、人均绿地面积和代表城市公共服务方面的高等教育教师数量、普通高等学校数量、医疗床位数量、道路面积等指标反映城市的生活环境.2.2 城市人才吸引力评价方法2.2.1 评价方法的选择城市人才吸引力评价的方法主要有因子分析法、主成分分析法、AHP分析法和熵值法等传统方法，以及随机森林等机器学习方法.其中，熵权法容易受到极端数据的影响，随机森林算法需要含最终评价结果的训练集的条件，使得数据只能是以调查问卷的方式获得，从而给数据的搜集带来了较大的障碍.因子分析法与主成分分析法原理相似，主成分分析法是用新的变量来表示原有变量，而因子分析法则是将各变量背后的相似性提取出来.因子分析法可以挖掘出变量之间的联系，总结背后的规律，找出研究问题中的深刻原因，相比其他方法更具优势.所以，在影响因素较为复杂的情况下，本文采用大多数学者选用的因子分析方法进行城市人才吸引力评价的研究.2.2.2 因子分析法综合评价人才吸引力的指标较多，多指标虽然可以反映人才吸引各方面的信息，但是各指标杂乱无章，没有明确统一地归类起来.因子分析法能有效地处理指标的相关性问题，它将重要的指标进行归类，不相关的公共因子在原有数据的基础上被提取出来用以概括原有变量数据中的内在信息.1）因子模型构建.假设有p个原变量x1,x2,…,xp，这p个变量能用q(q＜p)个因子f1,f2,…,fq的线性组合来表示：矩阵形式为：其中：X=(x1,x2,…,xp)T为原变量，是可观测随机向量；F=(f1,f2,…,fq)T为提取的因子，各分量相互独立，是不可测的向量；aij(i=1,2,…,p；j=1,2,…,q)为因子载荷，A=(aij)为因子载荷矩阵；ε=(ε1,ε2,…,εp)T为特殊因子向量，各分量相互独立，表示公因子未解释的原变量部分.2）因子分析法的主要步骤.首先确定原变量是否适合进行因子分析，然后构造因子变量，确定用几个因子可以表达原始变量.为了使因子更具解释性，将变量与因子进行旋转变换，分析哪些变量对因子有贡献并归类总结该因子所代表的实际意义.通过原变量的线性组合计算各因子得分，再结合因子的方差贡献率得到每个样本的综合得分并进行排名.3 城市人才吸引力实证分析对于以上构建的城市人才吸引力评价指标体系，选取具有中国地域特色和代表性的35个大中型城市进行实证分析.这些城市为：长沙、郑州、太原、合肥、武汉、南昌、石家庄、南宁、成都、西安、贵阳、昆明、兰州、乌鲁木齐、西宁、呼和浩特、银川、沈阳、长春、哈尔滨、福州、海口、南京、杭州、广州、济南、北京、上海、天津、重庆、大连、青岛、宁波、深圳、厦门.数据主要来源于《中国城市统计年鉴—2017》［31］及这35个城市2017年的统计年鉴.城市创新指数主要来源于《中国城市和产业创新力报告2017》［32］，空气质量数据来源于以个35个城市的2016年城市环境公报.对于缺失的数据，补充查找了这些城市2016年的国民经济和社会发展统计公报、科技统计公报、科技经费投入统计公报以及相关城市统计局网站.3.1 城市人才吸引力指标的数据处理3.1.1 归一化处理城市人才吸引力评价指标数量多，数据量纲差异大.为了便于变量的比较与后续计算，首先进行数据的归一化处理.将所有的变量标准化，使其均值为0，方差为1.具体的计算过程如下：其中：为X的均值；δx为X的标准差.3.1.2 KMO检验通过KMO和巴特利特检验确认所选变量是否适合做因子分析.对以上35个城市数据运用SPSS24.0统计软件进行计算，所得结果如表2.由SPSS软件检验结果可以看出：KMO值为0.769，在适合做因子分析的［0.7，1］标准范围内，即所有变量间的简单相关系数平方和远远大于偏相关系数平方和，这表明变量间的相关性较强，适合使用因子分析法.巴特利特球形检验统计量的值为547.614，数值较大，且其对应的概率值为0，小于0.05，则认为相关系数不是单位矩阵，原始变量之间存在相关性，因子分析是有效的.表2 KMO和巴特利特检验Tab.2 KMO and Bartlett testKMO取样适切性量数0.769巴特利特球形度检验近似卡方547.614自由度120显著性03.1.3 公因子数目的确定公因子的数目可通过因子能够解释的方差比例法、碎石图法、特征值法来确定.SPSS软件运行得出的因子能够解释的方差与累计方差贡献率数据（表3）.表3 解释的总方差Tab.3 Total variance of interpretation注：提取方法为主成分分析.成分初始特征值提取平方和载入旋转平方和载入F1 F2 F3 F4累积%24.193 48.193 70.910 78.758合计7.818 2.202 1.463 1.118方差的%48.862 13.763 9.145 6.989累积%48.862 62.625 71.770 78.758合计7.818 2.202 1.463 1.118方差的%48.862 13.763 9.145 6.989累积%48.862 62.625 71.770 78.758合计3.871 3.840 3.635 1.256方差的%24.193 24.000 22.717 7.848由表3，因子1的初始特征值为7.818，占方差的48.862%，因子4的特征值为1.118，占方差的6.989%，且前4个累计达到78.758%＞60%，因此，可提取4个公因子.由图1的碎石图可以看到，初始特征值中大于1的有4个.且当提取第1个、第2个或第3个公因子时，特征值曲线变化非常明显.当提取第5个及以后的公因子时，特征值变化趋于平缓.而提取4个公因子可以显著地刻画出对原变量的内在信息.因此，采用前4个公因子对这些城市人才吸引力进行评价是比较合适的.3.1.4 旋转因子载荷矩阵及因子分析对因子载荷矩阵进行正交旋转，软件的计算结果显示了正交旋转在7次迭代后可以收敛.这样便可以对公因子在变量上的载荷值分布进行归类.由软件得到旋转后的因子载荷如表4所示.图1 碎石图Fig.1 Scree plot表4 旋转成分矩阵Tab.4 Rotated component matrix注：4个因子所占的比重分别为24.193%、24%、22.717%、7.848%.主成分指标固定资产投资占GDP比重城市创新指数财政科学技术支出在岗职工年平均工资社会消费品零售总额第三产业增长率图规模以上工业企业数实际利用外资金额GDP城市居民消费价格指数普通高等学校数普通高等学校专任教师数空气质量达标天数医院、卫生院床位数道路面积人均公园绿地面积2 3 4-0.024 0.187 0.147 0.151 0.002 0.473 0.012-0.154 0.041 0.154-0.068 0.029-0.009-0.277 0.011 0.906 1-0.872 0.775 0.708 0.699 0.598-0.558 0.401 0.236 0.598 0.118 0.161 0.162 0.024 0.193 0.381 0.170-0.059 0.331 0.556 0.497 0.550 0.522 0.796 0.699 0.678 0.584 0.161 0.16 0.208 0.522 0.55-0.059-0.081 0.242 0.058 0.238 0.545-0.005 0.101 0.277 0.403-0.038 0.921 0.915-0.731 0.651 0.563-0.031观察旋转后因子载荷的绝对值，数值大的变量对因子的重要程度高.由表4的数据可以看到，旋转后的因子系数的平方值向0和1两个方向分化，已有很强的分化与代表性.4个公因子所涵盖的信息为：F1在固定资产投资占GDP比重、城市创新指数、在岗职工年平均工资、财政科技支出、社会消费品零售总额、第三产业增长率上载荷较大；F2在规模以上工业企业数、实际利用外资金额、GDP、城市居民消费价格指数等变量上有较大载荷；F3在普通高等学校数、普通高等学校专任教师数、空气质量达标天数、医院卫生院床位数、道路面积上有较大的载荷；F4在人均公园绿地面积上有较大的载荷. 可见，F1反映经济发展水平因素，主要是经济发展水平和就业质量方面；F2反映就业岗位因素；F3反映公共服务因素；F4反映自然因素.3.2 城市人才吸引力评价结果3.2.1 因子得分与综合得分的计算根据软件得到的成分得分系数矩阵，4个因子的表达式如下：第一个因子第二个因子第三个因子第四个因子由以上公式可以得到因子得分（表5）.为了便于对各城市进行人才吸引力综合评价，现利用各因子得分与旋转后各因子的方差贡献率计算综合得分.其计算公式如下：其中：vn(n =1,2,3,4)分别为表3中的旋转后因子方差贡献率.依据以上公式计算得到以上35个城市的人才吸引力综合得分，并按得分水平进行排序.将这些城市的人才吸引力因子得分与综合得分情况整理如表5.表5 城市人才吸引力因子得分及其综合排名Tab.5 The scores of talent attractiveness factors and their comprehensive rankings注：F1为经济发展水平和就业质量；F2为就业岗位数量及经济多元化；F3为公共服务；F4为自然环境.城市北京上海广州深圳天津南京重庆成都武汉杭州济南青岛长沙西安合肥郑州宁波石家庄因子得分F1F2F3F4排名因子得分F1F2F3F4 2.98 1.84 0.90 2.34-0.31 0.29-1.18-0.07-0.22-0.17-0.08 0.09-0.74-0.16-1.00-1.22 0.73-0.83-0.34 2.64 0.39 1.28 1.99 0.10 2.29 0.03 0.21 1.31-0.70 0.37 0.32-1.18 0.53 0.240.49-0.52 2.08 0.04 1.11-1.93 0.42 0.70 1.08 1.34 1.48-0.35 1.31-0.52 0.571.42 0.11 1.18-1.53 0.62 0.50-1.39 1.35 1.61-0.95 1.33-1.99 0.64-0.10 1.45 0.23 1.61 0.25-0.02 1.03-0.86-0.49 1.16综合得分1.46 1.24 0.85 0.71 0.540.46 0.45 0.44 0.41 0.39 0.16 0.15 0.06 0.00-0.01-0.04-0.12-0.12 1234567891 0 11 12 13 14 15 16 17 18城市长春大连福州哈尔滨沈阳南昌昆明太原乌鲁木齐贵阳呼和浩特南宁厦门银川兰州西宁海口-0.29 1.22-0.49-0.221.76-1.00-0.47 0.17-0.20-0.98 0.39-0.36 0.09-0.81-0.60-0.84-0.56-0.26-0.98 0.24-0.44-1.83-0.08-0.18-1.52-0.81-0.14-1.52-0.44-0.11-0.33-0.91-0.250.10-0.05-0.74-0.79 0.27-0.01 0.13-0.30 0.23-0.50-0.63-0.65-0.68-1.54-0.77-0.29-1.09-1.76-0.33-0.89 0.77-1.25-2.43 0.25-0.65-0.27 0.13 0.62 0.64-0.69-0.73 0.35 0.03-0.06-0.83综合得分-0.22-0.22-0.23-0.25-0.26-0.27-0.35-0.37-0.44-0.46-0.47-0.51-0.52-0.54-0.54-0.66-0.73排名19 20 21 22 23 2425 26 27 28 29 30 31 32 33 34 353.2.2 城市人才吸引力评价结果由以上分析可知，这35个城市的人才吸引力北京综合排名第一，北上广深实力均较强，接着是天津、南京，以及人才争夺比较热门的重庆、成都、武汉、杭州等紧随其后.其次，长春、大连、福州、哈尔滨、太原等地的人才吸引力水平有待提高，银川、西宁、兰州等地的人才吸引力水平最低.分析的结果基本符合我国人才吸引力地域分布的情况.这种人才分布的状况主要是由经济发展水平差异和城市提供就业、发展、生活能力的差别造成的.从因子结构和构成原因来看，发展前景和就业机会占比大，生活环境因素紧随其后，且两者之间的差距较小.由此可以看出，经济发展与就业仍然是这35个城市吸引人才的首要因素.自然环境与公共服务方面的生活条件也是非常重要的因素.从城市综合排名与4个因子的得分情况来说，总体趋势一致.北上广深城市在4个因子上得分均较高，西部一些城市则普遍较低，其余城市在4个因子上的得分情况各不相同.研究发现，综合排名较前的城市在第四个因子上得分较低，这是由于经济发展的过程中生态环境遭到严重损害.综合排名居中的城市环境水平较高.综合排名较为靠后的城市中，沈阳由于生态环境较差而影响到了整体的城市人才吸引力水平.4 有效提升城市人才吸引力的建议由以上城市人才吸引力模型及其实证分析可知，城市人才吸引力评价体系中，城市经济发展水平和就业机会是主要的吸引力因素，生活环境、自然因素也是重要的方面.结合目前人才政策现状，本文给出以下建议：1）促进城市经济发展，增加城市提供就业机会能力.人才被城市的经济发展水平及其提供的发展前景所吸引.发展经济是吸引人才的基础条件，要从区域、产业、企业三个层次促进经济的发展.依靠核心城市群的带动作用，加强区域协调发展，推动生产要素在区域内自由流动和优化配置.优化城市群空间结构，建立常态化的城市沟通协调机制，促进各城市分工合作，实现资源互补与功能融合.提高城市基础设施与功能机构集聚带动产业集聚，发展战略性新兴产业，发挥其对高端人才的吸引作用.把产业规划和人才引进规划匹配起来.企业作为吸纳人才的主体，要为企业的发展提供宽松稳定的环境与高效清明的服务环境，对企业实行税收上的减免与政策上的扶持，增强企业的实力及其对人才的吸引能力.2）改善公共服务与自然环境，加强城市舒适性建设.从满足不同层次需求的角度来说，高层次的需求是在经济水平之上的更加舒适的生活环境.加强城市规划、加快基本公共服务供给侧结构改革，提供优质的基本公共服务.生态环境、城市景观、人文环境、生活方便舒适等与民生息息相关的方面都是吸引并留住人才的重要手段.改善生态环境，优化空气质量、增加绿地面积.加强基础设施建设，城市交通、信息交流与沟通、文化设施、商业购物、社会秩序、安全和归属感等.促进教育、医疗、养老的发展等.对各项事业统筹安排，满足社会各阶层对美好生活的追求.要以人为本，促进社会和谐发展，增强城市对于生活质量要求较高人才的吸引力.3）优化城市人才政策，增强城市为人才提供就业服务的能力.改变单一的以学历为门槛的人才评价标准，在对高端人才和高校毕业生政策倾斜的同时注意技术人才的招揽，包容性地看待劳动力流动.改善政策工具单一和政策同质化的情况，除户籍、现金奖励、生活补贴以外，将政策优惠运用在工资水平等更能体现人才价值的方面.注重户籍制度的落实与人才引进流程与实施的顺畅协调.减少政府宏观干预产生的人才资源浪费，发挥市场调节供需关系的作用.充分尊重人才的成长规律，人才的评价与激励涵盖人才的品德等方面，同时尊重市场的规律，实现人才资源的最优组合.更注重对人才的人文关怀和人才个人价值体现，从而体现以人为本的发展理念.【相关文献】［1］陈云贤.论区域政府竞争［J］.管理世界，2017（8）：172-173.［2］赵国钦，张战，沈展西，等.新一轮“人才争夺战”的工具导向和价值反思：基于政策文本分析的视角［J］.中国人力资源开发，2018，35（6）：75-84.［3］浙江省委党校课题组，姚连营.杭州城市人才吸引力及其提升策略——基于杭州987名高学历青年人才的问卷调查［J］.浙江经济，2018（16）：52-53.［4］ CARR S C，INKSON K，THORN K.From global careers to talent flow：reinterpreting‘brain drain’［J］.Journal of World Business，2005，40（4）：386-398. ［5］ FARRELL D，GRANT A J.China’s looming talent shortage［J］.Mckinsey Quarterly，2005，4（4）：70-79.［6］于飞，王会强，赵岩红.基于因子分析法的京津冀城市群人才吸引力综合评价［J］.保定学院学报，2017，30（3）：36-40.。
城市经济成长性与人才活力的依存度模型及其应用——以深圳市为例
经 济发展 水 平
人 均进 出 口额 （ 元， ） 美 人 人 均利 用外 资额 （ 元／ ） 美 人
城 市建 设水平
人均固定资产投资额 （ ＾ ） 年 束实 有道 路面积 （ 平 方米 ） 万 建 成区 绿化覆 盖 率 （ ％）
绿 化建 成区 面积 （ 平方 公 里 ）
二 、 市 经济 成 长性 与人 才活 力依 存 度模 型构 建 城
（ ） 标 体 系选 择 一 指
影响城市经济成 长性与人才活力依存 度的相关 因素很多 ， 本研究从城市经济发展与人才活力两个方面作指标体系选择 。 １城 市 经 济 发 展 指 标 选 择 ： 研 究 选 择 国际 通 用 的 衡 量 城 ． 本 市经济发展水平和经济实力 的指 标国 内生产总值 Ｇ Ｐ 以其增 Ｄ ， 长作为经济发展水平的表征 。 ・ ２人 才 活 力 指 标 体 系选择 ： 才 活 力 水 平 受 很 多 因 素 影 响 ， ． 人 但 各项指标与 人才活力相关程度强弱不 一 ， 为使 构造 的模 型尽 可能简化 ， 根据上述 指标选 择准则 ， 结合实 际并借鉴 国内外经 验 ， 过 分 析 剔 除 相 关 性 小 及 难 以 获 得 的 因 素 ， 留 主 要 影 响 通 保 因素 ， 步归 纳出 ３ 次的指标 体系（ 初 层 见表 １ 。 ） （ ） 才 发 展 综 合 指 数 模 型 二 人 由上述指标体系 ， 构造 人才发展综合指数模型如下 ：
私 营企 业数 （ ） 个
０ ９４ ０ １０ ２ ０ ８ ０ ｏ ８ ０ ８４ ０ ２０ １ ７ ０９ １ ３ Ｏ ３０ ０ Ｉ８ Ｉ ８ ０ ７ ８ ２
０１ ０ ２ ２ 卵３ ０ １５ 、考 察项 目 （ ） 数 人 国 际 、国内 交流 年龄 人 才 结 构 专 业分 布 国 际、 国内会 展数 （ ） 次 群 众性研 究社 团数 （ ） 个 ３ 岁 以下人 才 占人才 总数 的 比 （ ） ５ ％ 经 济管 理人 才 比例 （ ％） 高新 技术 人才 比例 （ ） ％ 万 人教师 数 （ 万 人 ） 人／ 万 人律 师数 （ 万 人 ） 人／ 学历 人 才 素 质 能力
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District economy | 区域经济MODERN BUSINESS现代商业108深圳市人才吸引力评价模型研究刘科群山东师范大学商学院 山东济南 250358摘要:人才是经济发展的主导力量和根本动力，吸引和凝聚优秀人才，满足社会发展需求，已成为世界各国、各地区发展战略的首要环节。
深圳市是建设现代化、国际化、创新型城市和社会主义现代化先行区，人才的有效支撑是关键，必须与时俱进地但不盲目地调整相关人才吸引政策，这就要求深圳市政府要充分了解本城市的人才吸引力现状，保持优势，弥补不足，从而吸引更多人才。
本文以深圳市人才吸引力水平为主要研究对象，选取苏州、广州、杭州、厦门四个城市作为对比，应用改进的熵值法，构建人才吸引力指标评价体系，从城市发展前景、就业实体发展前景、收入水平、环境状况四个大方面量化地评价2010年～2016年深圳市人才吸引力水平，并就相关问题给出提升人才吸引力的有效方案。
关键词:人才吸引力；熵值法中图分类号:F221; C965 文献识别码:A 文章编号:1673-5889(2019)22-0108-02一、引言当今世界各地的经济发展都是以人才为核心的发展，人才竞争态势日趋显现。
人才竞争力是综合竞争力的重要组成部分，一个城市对人才的吸引力就显得尤为重要。
人才资源区别于其他资源的一个本质特征是自主流动性，人才总是源源不断流向吸引力大的城市，使得这些城市更强的竞争力。
所以，如何提升城市人才吸引力对于城市经济发展、壮大有着重要而深远的意义。
人才吸引力指的是城市所具有的多方面的客观条件对人才的吸引作用。
吸引人才最关键的是：符合人才的理想，满足人才的需求和愿望。
对大多数人来说，首先关心的是发展前景，即就业实体及其所在城市的前景，其次是收入状况，这方面有绝对(同行业)的和相对(同地域，平价购买力)的两种考量；再次是环境方面的因素：治安，交通，污染，教育、医疗、购物等。
目前，在人才吸引力方面的研究大多都是定性描述，主观性较强，缺乏说服力，无法客观准确地综合性考量某城市人才吸引力水平的动态演化，因此，建立人才吸引力水平综合评价体系成为现今研究的一个热点问题。
本文以深圳市人才吸引力水平为主要研究对象，应用多个指标构建人才吸引力指标评价体系模型，主要从城市发展前景、就业实体发展前景、收入水平、环境状况四个大方面量化地评价深圳市人才吸引力水平，并就相关问题给出提升人才吸引力的有效方案。
二、数据来源与指标体系的构建(一)数据来源本文通过2011年～2017年深圳、广州、苏州、杭州、厦门5个城市的《统计年鉴》、《中国城市建设统计年鉴》，选取2010年～2016年5个城市表1中的指标对各城市人才吸引力水平进行量化分析。
对于某些指标数据，由于各城市年鉴的统计指标没有直接数据，我们根据相应的指标含义通过计算得出；对于一些原始数据缺失值，采用均值法进行处理。
(二)国民幸福指数综合评价指标的选取依据人才吸引力内涵，采用复合指标综合评价方法，在指标的选取上，选取的全部是量化指标，既遵循科学性、可行性、可比性的原则，又充分考虑实际，保证数据的可获得性。
三、人才吸引力的测算在综合评价方法运用的实践中，有多种评价方法。
根据确定权重的不同方式，有主观赋权评价法和客观赋权评价法。
由于主观赋权评价法依赖主观判断，缺乏客观性。
为量化地评价深圳市的人才吸引力水平，本模型基于获取的5个城市的相关数据，采用客观赋权评价法中的熵值法，通过信息熵原理来确定权重，能够客观准确的评价研究对象，并避免主观随意性。
为了能够实现不同年份之间的比较，本题对熵值法作了改进，加入了时间变量，使得分析结果更加客观可信。
熵值法(The Entropy method)是指用来判断某个指标的离散程度的数学方法。
离散程度越大，该指标对综合评价的影响越大。
可以用熵值判断某个指标的离散程度。
熵是系统无序程度的度量，可以用于度量已知数据所包含的有效信息量和确定权重。
当各评价对象的某项指标值相差较大时，熵值较小，说明该指标提供的有效信息量较大，其权重也应较大。
采用改进熵值法来构建人才吸引力评价模型，建模过程如下：(一)指标标准化处理：设有r个年份，n个城市，m个指标，则ij x θ为第θ年城市i的第j个指标值。
由于不同的指标具有不同的单位，为了消除单位的不同带来的干扰，所以首先将评价指标进行标准化处理。
为对原始数据进行线性变换，本文采用的指标标准化处理方法如下：A.正向指标标准化：max /ij ij x x x θ′=B.负向指标标准化：min /ij ij x x x θθ′= (1)(二)分别计算各项指标下第i 年第j 个城市占该指标的比重；计算第j项指标的熵值：熵值是表示指标的一种不确定性度量，指标的熵值越小，权重越大。
/ij ij ij iM x x θθθθ′′=∑∑,ln()j ij ij ie k M M θθ=−∑∑其中=1/ln()k rn ，0k > (2)(三)计算第j项指标的信息效用值i g ，指标的信息效用价值代表了指标的差异系数，差异系数越大，表示该指标对综合评价的影响越大，其权重就越大。
各项指标的信息效用价值取决于该指标的熵值,即通过计算其与1之间的差值来计算各指标的信息效用值；计算第j项指标的权值j w ，权值即各项指标的信息效用价值占总信息效用价值的比重；计算各城市人才吸引力综合得分i R θ。
1,,ii j j i j ij j ijg g e w R w x g θθ′=−==∑∑ (3)District economy区域经济 | MODERN BUSINESS 现代商业109四、人才吸引力的测算应用公式(3)，5个城市人才吸引力水平综合得分和以及深圳市的各项一级指标综合得分，分别如图1和图2所示。
图1 深圳及其同类城市人才吸引力综合得分图2 深圳市各一级指标得分情况由图1可知，从整体上看，5个城市人才吸引力水平均呈上扬状态，其中深圳市的增长速度最快、人才吸引力水平综合得分的平均值最高，这说明在同类城市中，深圳市人才资源的竞争力居于有利地位。
由图2可知，具体来看，在影响深圳市人才吸引力水平的四个一级指标中，“城市经济发展状况—A1”、“就业实体发展环境—A2”、“收入水平—A3”、“环境状况—A4”的比重分别占0.0411、0.6641、0.0084、0.2863；从图2来看，“城市经济发展状况—A1”、“就业实体发展状况—A2”、“环境状况—A4”总体上也呈上升态势，其中“就业实体发展环境—A2”上升态势最为明显，而“城市发展前景—A1”、“收入水平—A3”趋势相对平稳。
由此可以得出，城市的经济发展状况和收入水平对人才吸引力有一定影响，但不是决定性的因素，城市环境状况与就业实体发展环境不相上下，这说明人才对于社会环境和生态环境以及相关行业的发展状况的关注度日益增加。
五、结论与建议从研究结果上看，本文发现，首先，5个城市人才吸引力水平均呈上扬状态，其中深圳市的增长速度最快、人才吸引力水平综合得分的平均值最高，这说明在同类城市中，深圳市对人才资源的竞争力居于有利地位，该城市的发展潜力较大，未来的发展前景较好。
其次，也可以看出城市的经济发展状况和收入水平对人才吸引力有一定影响，但不是决定性的因素，城市环境状况与就业实体发展环境不相上下，这说明人才对于社会环境和生态环境以及相关行业的发展状况的关注度日益增加，提高城市的社会和生态环境有利于吸引更多人才定居。
同时，对于其他同类城市来讲，这也具有一定的启示性，各城市应当针对性完善落实对营商环境的改革政策，改善城市的社会和生态环境，提高该城市的人才吸引力，提升城市未来的发展水平。
参考文献:[1]杨丽,孙之淳.基于熵值法的西部新型城镇化发展水平测评[J].经济问题, 2015(3).[2]宋鸿,张培利.城市人才吸引力的影响因素及提升对策[J].湖北社会科学, 2010(2).[3]宋鸿,陈晓玲.区域人才吸引力的定量评价与比较[J].中国人力资源开发, 2006(3).[4]刘声涛,刘慧兰.薪金对人才有多大的吸引力[J].人才瞭望, 2003(8).[5]黄国庆,王明绪,王国良.效能评估中的改进熵值法赋权研究[J].计算机工程与应用, 2012, 48(28).作者简介:刘科群，山东师范大学商学院本科生。
表 人才吸引力水平评价指标体系一级指标二级指标指标解释方向城市发展前景人均GDP B1人均地区生产总值(元)+经济增长率B2地区生产总值增长率(%)+第三产业比重B3第三产业占GDP的比重(%)+进出口贸易额B4进出口贸易总额(亿元)+就业实体发展前景金融业B5金融业GDP增长率(%)+国内金融机构人民币存款余额(亿元)+国内金融机构人民币贷款余额(亿元)+固定资产投资额(万元)+房地产业B6开发企业数(个)+开发投资额(亿元)+固定资产投资额(万元)+科技与研究业B7科学技术财政支出(万元)+规模以上工业企业R&D经费支出(万元)+有R&D活动的规模以上工业企业(个)+有研发机构的规模以上的工业企业(个)+信息与传输业B8邮电业务总量(万元)+互联网宽带网用户(万户)+固定资产投资额(万元)+工业B9规模以上工业企业企业单位数(个) +固定资产投资额(亿元)+批发与零售业B10法人企业(个)+固定资产投资额(万元)+商品销售总额(万元)+收入水平A3工资情况B11在岗职工年平均工资(元)+人均可支配收入B12人均每年可支配收入(元)+人均消费支出B13人均每年消费支出(元)+环境状况A4购物环境B14物价指数(%)-环境污染程度B15年空气质量优良二级天数(天)+城市生活污水处理率(%)+生活垃圾无害化处理率(%)+绿化状况B16人均公园绿地面积(平方米)+建成区绿化覆盖率(%)+交通状况B17人均道路面积(平方米)+交通运输财政支出(万元)+每万人拥有民用车辆(辆)+医疗状况B18医疗卫生机构数(个)+每万人拥有医生数(人)+每万人拥有病床数(张)+住房条件B19人均住房面积(平方米/人)+教育文化状况B20教育财政支出(万元)+普通高校数(个)+人均公共图书馆藏书量(本)+治安状况B21破案率(%)+社会保障状况B22养老保险所占比例(%)+医疗保险所占比例(%)+工伤保险所占比例(%)+失业保险所占比例(%)+生育保险所占比例(%)+。