基于最优组合赋权的城市人才吸引力分析

郑亚男，庄科俊

安徽财经大学统计与应用数学学院，安徽蚌埠,233030

摘要： 城市经济发展是以人才为核心的发展，人才竞争态势日趋显现。为全面分析影响人才吸引力的关键因素，构建了五维人才吸引力指标体系，基于层次分析法(AHP)、熵值法、TOPSIS法，从主客观综合考虑了评价指标权重，进而提出了人才吸引力分析的组合赋权方法，对一线、新一线城市进行了实证分析。结果表明，在选取的16个指标中，有6个因素影响显著。研究结果为地区发挥优势吸引人才提供了实际指导作用。

关键词： 组合赋权；人才吸引力；一线、新一线城市；TOPSIS法

1 相关研究与问题提出

人才是一个城市经济发展的最关键因素，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。近段时间，天津、深圳、广州等城市相继出台人才引进新政策。在此背景下，探究影响人才吸引力的决定性因素，具有一定的理论及实践意义。

人才吸引力的影响因素涉及经济学、心理学等众多领域，国内外学者从不同方面对此进行过研究。具有代表性的有Price、Steers等将影响因素拓展到环境、组织以及个人三个维度^[1-2]。Jones通过运用拉图尔理念分析人才吸引力影响因素，发现了科技传播也是一个重要指标^[3]。魏浩等发现，经济因素和教育因素是一个国家吸引海外人才的重要因素^[4]。郭洪林等发现住宅价格、子女配偶福利等对人才吸引力影响很大^[5]。张炜等使用随机森林法对人才吸引力影响因素进行分析，发现目前家庭保障已经成为影响人才吸引力的最大因素^[6]。

然而，目前的研究还存在以下问题：(1)定性研究较多，缺少数量上的分析；(2)单因素、单方法研究较多，缺少综合考虑；(3)对于政策等“不可比”条件研究的较少。对此本文拟开展如下工作：(1)构建人才吸引力综合评价体系，从城市发展前景、主要行业发展空间、环境影响、收入水平、政府影响五个维度综合考察影响人才吸引力的决定性因素；(2)使用组合赋权评价方法对城市人才吸引力的影响因素进行分析，将定性分析与定量分析相结合、主观赋权与客观赋权相结合，使评价结果更加科学、合理。

2 研究设计

2.1 模型构建思路

(1)构建指标体系，搜集并处理相关数据；(2)选取不同的单一评价方法层次分析法(AHP)、熵值法、TOPSIS法对指标赋权；(3)构建组合赋权模型，计算组合权重；(4)计算一线、新一线城市综合得分，分析影响城市人才吸引力因素(图1)。

图1 研究设计图

2.2 评价方法赋权

主观评价法是指由多名专家对各项指标的重要性进行评分，然后取各个专家评分的平均值为各指标的权重，它的缺点是具有强烈的主观随意性。客观评价法是根据各指标之间的内在联系计算权重的方法，它的缺点是未顾及对各属性的偏好。

2.2.1 AHP法权重的确定

进行事后检验，计算各单项方法与组合方法权重之间的Spearman系数，检验结果显示，组合方法与3种单项方法之间关系密切。

传统的AHP法中，属性间比率标度较大，容易引起权重分布过于集中，本文重新定义了两指标间的相对重要性比率(表1)。

表1 元素 a _ij 取值规则

注:a _ij 为比较判断矩阵元素。

(1)根据表1的规则，建立比较判断矩阵A ^(k) =(a _ij (k ))_n×n

联合国教科文组织(UNESCO)在1997年3月推出的“国际教育标准分类”中将高等职业教育与普通高等教育并列划分[1]．高等职业教育不是从属于普通高等教育的更低层次的组成部分，而是一种独立存在的教育类型．高等职业教育与普通高等教育不同的培养目标从根本上决定了它们在选拔方式、培养目标以及学习内容等方面存在明显差异．

(2)自上而下逐层计算各层次权重排序：

第五，充分发挥各级矿业协会的协调、支撑作用。矿业协会应提供理论指导、技术咨询和第三方评估，加强对典型矿山的宣传和先进企业的经验推介，扩大在全社会范围内的影响。依托绿色矿业发展指导中心、绿色矿业发展战略联盟等机构，适时召开现场交流培训，整体提升矿业领域绿色治理能力。

矩阵归一化第k -1层各元素相对总目标的排序权向量为:

(1)

将化，得:

军功爵制是对五等爵制分封体制的一种继承，然而它却与五等爵制有着明显的差异和不同。五等爵制规定，天子、诸侯、大夫、士农工的世袭而定，“天子一位，公一位，侯一位，伯一位，子，男一位，凡五等也”[13]P782统治者内部等级和被统治着的身份地位也是受到五爵制的限定。“天子者，爵称也，爵所以称天下者何？王者父天母地，为天之子也。所以名之为公候者何？公者，通也，公正无私意也。侯者，候也，候逆顺也。伯者，白也。子者，孳也，孳孳无己也，男者，任也。”[14]P2而军功爵制则是春秋时期，诸侯根据当时的政治形势和社会环境对庶民做出的一种妥协。

第k 层各元素相对上一层某元素i 的单准则排序权向量为:

累积量具有与随机变量线性组合相关的特性，所以可利用在电力系统的线性模型中。功率注入和线路流量的潮流方程用非线性方程表示：

(2)

第k 层各元素相对总目标的排序权向量为:

作者安迪.莱利(AndyRiley)是一位来自英国的电视电影编剧，主要工作是为电视和电影写脚本。获英国电影与电视艺术学院奖（BAFTA）。他在《观察家杂志》固定发表每周一次的连环漫画。被誉为「英国的盖瑞.拉森」(GaryLarson，美国知名漫画家及作家)。

(3)

其中，表示第k 层各元素对上一层某因素i 的单准则排序向量。

(3)一致性检验

第k 层的一致性检验指标CI ^(k) 及一致性比例CR ^(k) 为：

石柱县是全国4个单一的土家族自治县之一，以土家族为主的少数民族人口占79.3%，是经典民歌《太阳出来喜洋洋》和首批国家非物质文化遗产—土家“啰儿调”的发源地，是唯一登录中国正史的明末巾帼英雄秦良玉的故乡。石柱最具代表性和开发挖掘价值的文化旅游资源主要有：

(4)

当CR ^(k) <0.1可认为模型在第k 层达到一致性。

2.2.2 熵值法权重的确定

信息熵是系统无序程度的度量，当指标变异程度越大时，提供的信息量越大，信息熵越小。它的特点是，指标内部差值越大则权重越大。

(1)计算第j 个指标的熵值：

(5)

其中，p _ij 表示第j 个指标中第i 个方案所占的比重。

(2)计算各项指标权重：

(6)

W =(w ₁,w ₂,…,w _m )^T

2.2.3 TOPSIS法权重的确定

TOPSIS法的思想是构建一个最优向量和一个最劣向量，指标值距离最优向量越近、最劣向量越远，则表明该方案最优^[7]。

(1)构建最优向量S =(s ₁,s ₂,…,s _m ),最劣向量

其中:

将表4第2、3、4列所得权重代入公式(9)-(13)，得到组合系数：

(3)计算夹角余弦确定权重

i ,j =1,2,…m

RANSAC算法的缺点在于它的迭代次数没有上限，从而导致计算量大。但如果设置的迭代次数过少，可能得不到最优的模型，甚至可能得到错误的模型。RANSAC算法的另一个缺点是它需要设定相关参数的阈值，不同的阈值设置可能会得到截然不同的结果。一个RANSAC程序只能计算出一个模型。

(7)

归一化，得：

W =(w ₁,w ₂,…,w _m )^T

(8)

3 基于离差最大化的组合赋权方法

组合赋权方法是将选取的单项评估方法的结果通过一定的方式重新组合，使评价结果更加准确、有效。当某一评价方法对所有指标得出的评价结果差距不大时，表示它在组合评估中所占的比重越小，其权重也相对较小^[8-10]。

按照公式(14)对数据进行处理，指标数据的描述性统计分析见表3。

附着力矩随清洁机器人吸附系统的结构及特点不同而变化，清洁机器人吸附系统的结构形式有单吸盘式吸附和多吸盘式吸附两种。以 O1点为坐标系原点，则单吸盘式吸附的附着力矩为：

(9)

其中，α _i 为组合赋权系数，且

(2)本文从离差最大化的角度考虑最优组合赋权。组合评价方法对评估对象X _i ，X _j 评价值的离差为：

(10)

组合评价中总离差和为：

(11)

(3)建立目标函数：

4.4 强化技术指导，引导烟农安全科学合理用药 技术人员要强化技术指导，引导烟农安全科学合理用药。在病虫害暴发初期，及时有效地给烟农指导农药品种选择及施用方法、施用最佳时间，正确的施药部位等。通过多种宣传培训方式，引导烟农转变观念，施药时注意用量，规范施药行为，保护自己及环境安全。在农药品种上尽量使用物理、生物农药进行病虫害的防治，在防治方法上选择绿色防控方式。

(12)

(4)归一化。此种方法求得的结果中对权重进行归一化处理，即：

CI ^(k) =CI ^(k-1) ·W ^(k-1)

(13)

4 实证分析

4.1 构建人才吸引力指标体系

吸引人才最关键的在于：符合人才的理想，满足人才的需求。本文从城市发展前景、主要行业发展空间、环境影响、收入水平、政府影响五方面建立人才吸引力指标体系(表2)。

(1)城市发展前景是影响人才吸引力水平的最主要的因素，它由人均GDP、第三产业占比、外商投资额三部分所组成。人均GDP反映人才创造价值的水平，第三产业占比反映一个城市的发展程度，外商投资额反映一个城市国际化水平。

(2)在行业发展的初期及中期阶段，一般处于规模报酬递增阶段，此时行业有很大的发展空间。通过查找资料，工业、金融业、信息与传输技术业、高新技术产业、交通运输业、批发与零售业占据了城市总GDP的80%以上。

(3)平均工资反映了一个城市的绝对收入水平,平均房价、居民消费价格指数反映了城市的相对收入。

(4)环境因素直接影响人才的居住体验。一个城市的教育、医疗资源、生态环境直接影响人才的体验，在人才吸引方面有着不可忽视的作用

(5)政府的政策影响城市对人才吸引的导向。政府的人才发展政策越完备，愿意来此发展的人就越多，则城市对人才的吸引力越强。

gbXML 也是一种BIM开放标准，同样具有良好的建筑信息共享性。最早是由Bentley Systems 在2000年发布gbXML 1.0，2017年1月公布了最新版本 gbXML标准6.01。 gbXML 标准主要作用是允许不同的3D建筑信息模型（BIM）和建筑/工程分析软件相互共享信息。为建筑信息模型（BIM）的设计、认证、操作、维护和回收提供智能解决方案。使用标准模式语言（XML），无论何种供应商，设备或软件平台，主要行业应用程序都可以方便地导入和导出项目信息。

表2 人才吸引力指标体系

4.2 数据处理

根据2018年中国城市分级名单，本文选取一线城市(4个)、新一线城市(15个)的指标数据。为了避免仅采用某一年数据而导致的最终结果不准确，本文搜集2015—2017年共3年的数据，并按照年份进行加权。

列宁提出批评要有内容的思想，这个“内容”其实是有其特定含义的。我们知道，任何批评都应该是有所指的。批评既然有所指，那就意味着有“内容”。如，我们要对某人进行批评，往往就是针对某人存在的缺点、错误、不足等进行，这显然有“内容”；即使是对某人存心不良的批评，也往往要找借口针对该人的所谓问题进行，显然这也是有“内容”的。因此，只要是批评有所指，就说明它一定会有某些“内容”。

Animal care and experimental protocols were approved by the Sichuan Medical Experimental Animal Care Commission.

(14)

其中，X _it 表示指标i 第t 年的数据。

(1)分别计算各单一评价方法权重W _k (k =1,2,…n )，为每一个评价方法赋予权重：

表3 数据的描述性统计

4.3 组合权重的计算

对数据进行标准化处理，并将规范化后的数据代入公式(1)-(8)，得到各种单一评价方法的指标权重，列入表4第2、3、4列。

(2)构建相对误差矩阵R =(r _ij )_n×m

将组合系数代入可得组合权重，列入表4第5列。

做完放疗回来后，因为有辐射，需要在宾馆隔离10天。钱海燕舍不得他一个人住外面，但当当还小，不敢冒险。钱海燕想去宾馆看他，被周启明拒绝了。公公每天给他送饭，也是饭到了就被他赶走。那段时间，周启明应该孤独而又无助吧。十天后，周启明回到家，当当被送去诸暨。

表4 各方法指标权重

从表4结果中可以看出，综合主客观方法之后，居民消费价格指数、高新技术产业发展前景、政府人才引进政策所占权重较大，即一个城市最受人才关注的是物价水平、科技发展水平、政府政策支持力度。

4.4 综合评价结果

将表4所得的权重代入规范化数据中，可以得到各城市总得分和各准则层得分，具体结果如表5。

表5 一线、新一线城市人才吸引力得分及排序

5 结果分析

5.1 城市人才吸引力状况分析

为了揭示各城市人才吸引力水平的不平衡性，对各城市的评价得分数据使用模糊C均值聚类法进行分析，聚类结果如图2所示。

图2 模糊C均值聚类结果

从表5和图2的结果可以看出，按对人才吸引力的高低可将19个城市划分三类：

(1)第一类城市(北京、深圳、青岛、无锡)对人才吸引力最高。主要原因是政府影响层的得分较高，其他因素得分一般，政府政策的大力支持使城市人才吸引力显著强于其他城市。

(2)第二类城市(上海、广州、南京、长沙、沈阳、重庆、郑州、天津、武汉)对人才吸引力居中。虽然上海在收入水平和环境影响层得分第一，沈阳在主要行业发展空间层得分第一，但综合其他因素得分而言，整体影响一般。

(3)第三类城市(成都、杭州、苏州、西安、东莞、宁波)对人才吸引力相对较差。主要原因是政府影响层和环境影响层得分都靠后，其他因素得分也没有绝对优势。对于第三类城市，提高政府对人才引进政策的支持力度是重中之重。其中，东菀、杭州地区主要行业发展层得分较高，高新技术产业发展较快，应继续发展优势，引进人才。

5.2 城市人才吸引力指标分析

从表4的结果可以看出，对人才吸引力具有显著影响的指标有：

(1)人均地区生产总值。人均GDP所占权重为0.065 2，人均地区生产总值代表一个地区的发展水平。地区的发展水平越高，该地区对人才的吸引力越强。

(2)收入水平。衡量收入水平的指标有平均工资、居民消费价格指数，二者所占权重共有0.197 6，其中居民消费价格指数位0.122 9，这说明吸引人才的不是地区绝对工资，物价水平更能影响城市人才吸引力。当前房价高居不下已成为一线城市的显著特征，甚至出现了“逃离北上广”现象。

(3)高新技术产业发展前景。高新技术产业增长所占权重高达0.112 3，科技是第一生产力。科学技术是推动生产力发展的重要力量，一个地区科技发展水平越高，发展前景越好，吸引人才的能力也就越强。

(4)教育水平。教育所占的权重为0.064 8。可以看出，影响人才吸引力的一个关键因素是子女的教育保障。子女能否接受到良好的教育很大程度上决定了人才的去留，很多人才的奋斗不是为了自身的享受，而是为了给子女提供更好的生活保障。

(5)政府财政支持。政府政策是影响人才吸引力的关键因素，所占权重为0.134 9。政府引进人才专项支出越多，对人才的吸引力也就越大。从表中可以看出，深圳、天津等地区近年来人才引进支出增加较多，对人才吸引力的提升有很大作用。

除了显著影响因素之外，还有一些指标对人才吸引力影响不大。这些因素在当代社会已经不能显著刺激人才的流入，主要包括：

(1)主要行业增长维度里的工业、交通运输业、批发与零售业。我国作为高速发展的新型社会主义国家，各地区行业均在迅速发展。工业、交通运输业、批发与零售业作为国民经济中的经典行业，各地区均已发展成熟，从一线城市到二三线城市，均有人才的充分就业机会，因此，该因素不再具有竞争性。

(2)外部环境影响中的交通、医疗和环境因素。随着各地区的发展，城市间交通也越来越便利，很多由于交通不便造成的限制已不存在。此外，人才的休闲娱乐方式也越来越多样化，人才更向往的是贴近自然的生活方式，城市的人工休闲娱乐方式已不再吸引人才。

6 结 语

为了进一步实现“人才兴国”战略，有必要量化分析各个因素对人才吸引力水平影响的大小，为提高城市人才吸引力提供理论支持。本文提出的研究设计为分析人才吸引力提供了整体的框架，为拓宽组合赋权方法的运用提供了一个有益尝试，也为政府采取相应政策提供了理论依据和实证依据。

通过实证和结论分析表明，随着经济发展和生活方式的变迁，吸引人才的影响因素也发生了改变。当前城市吸引人才的因素主要集中在人均地区生产总值、收入水平、家庭保障、高新技术发展、政府财政支持力度方面，家庭保障主要包含子女教育、住宅条件等。可以说，提高对高新技术的发展支持、增强人才的家庭保障，就能吸引更多人才的涌入。

未来城市想吸引人才，应该从以下方面入手：

(1)加大对人才购房、租房补贴，降低人才购房纳税，抑或是建造人才引进福利住宅区；

(2)降低人才子女入学标准，取消学区限制，出台相关政策保障人才子女与本地子女的同等受教育权利；

(3)增加人才引进资金预算，对高校、企业、事业单位等部门引进人才项目提供更多的财政资金支持。

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An Analysis of the City ’s Talents Attractiveness Based on Optimal Combination of Empowerment

ZHENG Ya′nan,ZHUANG Kejun

School of Statistics and Applied Mathematics，Anhui University of Finance and Economics,Bengbu 233030,China

Abstract :Economic development is based on the development of talented people,and the competition for talents has become increasingly apparent.In order to comprehensively analyze the key factors of talent attraction,a five-dimensional talent attraction index system is constructed.Based on AHP,entropy method,and TOPSIS method,weights of evaluation indicators are taken into consideration from a subjective and objective perspective,and a combination weighting method for talent attraction analysis is proposed.The empirical analysis of the first and new first-tier cities shows that six of the sixteen selected indicators have significant influences.The results of the study can help to attract the excellent talents.

Key words :Combination of empowerment;Talent attraction;First and new first-tier cities;TOPSIS

中图分类号： F064.1

文献标识码： A

文章编号： 1673- 2006( 2019) 05- 0016- 06

doi :10.3969/j.issn.1673-2006.2019.05.004

收稿日期： 2018-09-08

基金项目： 教育部人文社会科学研究青年项目(17YJC630175)；安徽财经大学研究生科研创新基金项目(ACYC2017227)。

作者简介： 郑亚男(1995—)，女，安徽六安人，硕士，助教，研究方向：经济系统优化与预测。

(责任编辑：方雪梅)

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