基于PCA分析法的深圳市科技人才竞争力评价研究
张 鲲
（天津大学 管理与经济学部，天津 300072）
摘 要： 随着知识经济时代的来临，哪座城市掌握知识、技术、人才，哪座城市就拥有竞争优势、就能抢占发展先机。党的十九大提出，人才是实现民族振兴、赢得国际竞争主动的战略资源。目前，国内外吸引人才竞争形势日益激烈，让深圳市面临“前有标兵、后有追兵”的竞争局面。因此，深圳市亟须了解自身科技人才竞争力水平，并采取相应措施来保持、提升竞争力。为分析深圳市科技人才竞争力水平，利用主成分分析法（PCA），通过与北京市、上海市、广州市进行比对，对深圳市科技人才竞争力开展实例研究。因此，首先介绍科技人才竞争力的研究背景与意义；其次，对人才竞争力和PCA分析方法进行介绍。基于此，利用层次主成分分析法（PCA）分别从定量层面对深圳科技人才竞争力进行评价。将北京市、上海市和广州市的科技人才竞争力与深圳市进行对比分析，明确深圳市科技人才竞争力水平，找出深圳市科技人才竞争力的不足，进一步提出帮助深圳市提升科技人才竞争力的建议与对策。
关键词： 深圳市；科技人才竞争力；PCA分析法
一、研究背景与意义
党的十九大提出，人才是实现民族振兴、赢得国际竞争主动的战略资源。习近平总书记对人才工作多次作出重要论述，他强调，人才是富国之本，兴邦大计，办好中国的事情，关键在党，关键在人，关键在人才。他还提出，创新驱动的本质就是利用人才进行驱动，要发挥人才在创新驱动发展战略中的引领作用，强调聚下人英才而用之，提高全球配置人才的资源能力，从而实现不唯地域引进人才，不求所有开发人才，不拘一格用好人才[1]等。
深圳四十年的改革开放成功经验，已充分表明科技人才的重要性。为把深圳市建设成开放包容、激励创新、崇尚创业、充满活力的现代科技人才良港，深圳市提出了很多有利于提升科技人才竞争力的政策，加大了科技人力引进与扶持力度。但是，目前深圳市在科技人才竞争力提升方面面临着诸多问题，如科技人才总量较少，科技人才评价标准的合理性与有效性有待提升等。另外，深圳市在提升科技人才竞争力的过程中，既面临着传统发达国家对于人才的吸引，也面临着新兴经济体对于人才的争夺。与此同时，北京市、上海市在科技人才吸引方面有着长期的显著优势，天津市、重庆市等新一线、二线城市的科技人才吸引力也日益提升，中西部城市也在不断发展，以求在科技人才市场中分一杯羹。
由此可见，深圳市面临“前有标兵、后有追兵”的国内外科技人才竞争环境，如果不能快速且持续地提升对科技人才的吸引力，完全有可能在激烈的人才争夺中丧失既往优势[2]。因此，分析了深圳市科技人才队伍的现状和特点，剖析了深圳市在科技人才队伍建设中存在的深层问题，运用PCA分析法对深圳市科技人才竞争力进行分析，提出了帮助深圳市提升科技人才竞争力的建议与对策。
二、PCA分析法
（一）PCA分析法的基本概念
主成分分析法（Principal Component Analysis），也称主分量分析法，此方法基于降维思想，将多指标转换成为少数几个综合指标（即主成分）。每个主成分不但可以反映原始变量的大部分信息，而且信息之间没有重复[2]。主成分分析法将复杂因素归结为几个主成分，从而将问题变得更加简单，却又能得到更加有效、更加科学的数据信息和结果。
主成分分析计算方法和步骤[3]：一方面，为更好地反映被研究对象之间的不同，在研究某一事物或现象时，通常要考虑增加测量指标，这样会导致研究问题的负载程度增加。另一方面，由于每个指标都是对同一问题的体现，造成了信息的重叠性。因此，研究者会关心在多指标的数据分析中，如何压缩指标个数、压缩后的指标能否充分反映个体之间的差异，主成分分析法则较好地解决这个问题。
主成分分析的应用目的可以简单地归结为数据的压缩、数据的解释。此方法常被用来寻找和判断某种事物或现象的综合指标，并且对综合指标所包含的信息给予适当的解释，从而更加深刻地揭示事物的内在规律。
（二）PCA分析法的步骤
具体来说，实现主成分分析法的基本步骤如下[4-6]：
4.构建向量自回归（VAR）模型。为更好选择滞后长度，本文使用施瓦茨准则（Schwarz criterion，SC）和赤池信息准则（Akaike info criterion，AIC）两个准则进行判断，所确定的最优滞后长度为2，模型结果如下。
1.对原始指标进行标准化，以消除变量在数量极或量纲上的影响。
其中
，计算得到标准化矩阵Z。
2.根据标准化后的数据矩阵求出相关系数矩阵R。
其中
3.求出R矩阵特征方程 R-λIp=0的特征根和特征向量。
4.确定主成分，结合专业知识对各主成分所蕴含的信息给予适当的解释。
U1称为第一主成分，U2称为第二主成分，……，Up称为第p主成分。
5.合成主成分，得到综合评价值。
对m个主成分进行加权求和，即得到最终评价值，权数为每个主成分的方差贡献率。
三、深圳市科技人才竞争力实例研究
通过无量纲化处理得到的评级指标计算数据如表2所示。
（一）初始数据的获得
本文的原始数据来源于《中国统计年鉴》、《深圳统计年鉴》、《广州统计年鉴》等材料以及搜狐、安居客等网站中2012—2017年度的相关数据。通过计算得到的评级指标初始数据如表1所示。
表1 科技人才竞争力评价指标初始数据
（二）初始数据的无量纲处理
在利用数据进行计算前，需要对初始数据进行无量纲化处理。本文采用极值标准化法对初始数据进行无量纲化处理。
对于与科技人才竞争力正相关的指标（从业人员总数、高等教育指数、就业率、就业产业指数、R&D指数、有效发明专利指数、人均GDP、人均出口总额、人均可支配收入、人均消费性支出、人均GDP年增长率、人均科学技术支出、人均文化体育与传媒支出、人均社会保障与就业支出、人均医疗卫生与计划生育支出、人均交通运输支出、人均住房保障支出、人均公园绿地面积、空气质量达到及好于二级天数），本文对其进行无量纲化处理的公式为：
老福打开文件袋浏览了一下，两份遗嘱的不同之处是，前者是把一半的现金和房产留给罗瑞，另一半两个侄女平分；后者是把全部的现金和房产都留给生前照顾她的保姆小宋。
对于与科技人才竞争力负相关的指标（消费价格指数、平均房价），本文对其进行无量纲化处理的公式为：
其中，是经过无量纲化处理后的科技人才竞争力评价指标的计算值，值在0—1之间；Xij表示第i坐城市的第j个科技人才竞争力评价指标的初始值；Mij和mij分别表示不同城市的第j个科技人才竞争力评价指标的初始值的最大值与最小值。
在前文构建的理论模型和评价指标体系基础上，选取了北京市、上海市、广州市和深圳市4个城市作为样本城市，进行数据的收集和处理。运用主成分分析法（PCA）对科技人才资源竞争力进行实证研究，确定了各指标的权重分布，通过平均加和的方法计算出样本城市创意人才竞争力的综合得分与排名。
表2 科技人才竞争力评价指标计算数据
（三）基于PCA的科技人才竞争力评价值计算
本节选择了SPSS18.0软件来进行分析。具体分析步骤如下。
1.对无量钢化的原始数据进行KMO（Kaiser-Meyer-Olkin）检验和 Bartlet球形检验。KMO（Kaiser-Meyer-Olkin）检验和Bartlett球形检验构成了主成分分析的基本前提。KMO值的取值在0到1之间，能够帮助判断原始数据之间的相关关系。当KMO值越接近于1时，说明变量之间的具有较强的相关性，适合进行主成分分析。
由表7经济发展各主成分的得分系数矩阵，可以得到Z1，Z2两个主成分的得分表达式：
第一，关联性企业。这部分企业是在犯罪团伙的基础上发展起来的，其设置企业的目的是为了将犯罪团伙合法化，运用黑社会性质组织的亚文化理念对企业进行管理与规范，人员的配备与选择具有一定的指向性或者限定性[注]人员选择上处于从事非法或者犯罪行为的考虑，而并非从业务能力与合理配置的角度出发。。企业资金来源有走向具有总体的非法性与犯罪性，可以说这是和社会性质组织关联性企业的核心性特征。
C1：从业人员总数
运用SPSS18.0软件对四座城市的经济发展指标相关数据进行主成分分析，得到科技人才投入指标相关系数的特征值及方差贡献率和主成分得分系数矩阵，如表9、表10。
4.根据主成分得分系数矩阵，计算主成分得分。依照计算得到的分数，可以对样本对象进行排名与分析。
研究中从人才资源、经济发展、人才投入、生活环境四个方面开展分析，对四座城市的科技人才竞争力进行综合评价。
在小学英语教学中，应用小组合作学习模式是符合教育中的生本理念，也是顺应了教育领域的改革。但是在实际的教学过程中，却远远没有理想中的效果。最突出的问题就是课堂纪律的问题，当英语老师让学生以小组的形式进行讨论的时候，班级就会乱成一锅粥，有趁着讨论聊闲天的，也有在课堂之上来回跑的，老师想要管理也分不清哪些学生在讨论，哪些学生在聊天，所以就会导致课堂纪律越发的混乱。所以说课堂纪律问题是需要我们去改善并优化的。
运用SPSS18.0软件对四座城市的科技人才资源指标相关数据进行主成分分析，得到科技人才资源指标相关系数的特征值及方差贡献率和主成分得分系数矩阵，如表3、表4。
表3 科技人才资源指标相关系数的特征值及方差贡献率
表4 科技人才资源指标主成分得分系数矩阵
由表4科技人才资源各主成分的得分系数矩阵，可以得到Z1，Z2两个主成分的得分表达式：
3.因子旋转。为了增强因子对变量的解释能力而采取因子旋转。研究中采用了方差最大正交旋转，这样能够使公共因子的载荷系数更接近0或1，利于公共因子对变量的解释与命名。
在GPR测量过程中，由发射天线向外发射一定中心频率的电磁脉冲波，电磁脉冲波不同性质的介质中传播时，遇到介质中电磁性(电阻率、介电率及磁导率)差异分界面会发生反射、透射和折射，由接收天线接收。接收天线所接收的信号经过处理转换成时间序列信号，每一测点上的这种时间序列经处理后即可提取出雷达波在介质中的传播速度，进而确定该介质的介电常数。
G：高等教育指数
J1：就业率
A：人均科学技术支出
R1：R&D 指数
Y：有效发明专利指数
最后，根据公式6和公式7，计算出科技人才资源指标的综合得分与排名如表5所示。
表5 科技人才资源指标综合得分与排名
运用SPSS18.0软件对四座城市的经济发展指标相关数据进行主成分分析，得到经济发展指标相关系数的特征值及方差贡献率和主成分得分系数矩阵，如表6、表7。
2.提取若干个主成分。根据研究需要，研究者按照主成分提取原则确定主成分的个数。一般情况下，当主成分提取的特征值大于1或累计贡献率达到80%时，即可以作为提取的主成分。
表6 经济发展指标相关系数的特征值及方差贡献率
表7 经济发展指标主成分得分系数矩阵
P：人均 GDP
E：人均出口总额
R2：人均可支配收入
C2：人均消费性支出
腾格里沙漠之北，有一处缓起的沙丘，极目远望，但见正南方向沙峰骤起，纵横东西。沙若瀚海、随风聚势，浩浩荡荡，横无际涯。如此壮美的雄博之势，激活了我们的思路，脚下的这处缓丘达2平方公里之多，与旱地接壤，处在苏武大景区之内。沙漠与旱地接壤处，既不失大漠风情，也不失与城乡之间的联系，有利于公共艺术与受众的交融。因此，我们决定以雕塑的方式介入到这所特殊的场域之中。这是一处比较理想的展示雕塑艺术的地方；是一个具有前瞻性的选择与定位。我们坚信，在这处壮阔的自然景观中，以大体量的雕塑艺术安置于此，定会呈现出一处前所未有的，具有宏大叙事和强烈视觉引导效能的异域殊境！
在贝克·麦坚时，拉加德平步青云：1995年，她成为执委会成员，是唯一女性成员，同年成为战略与国际研究中心智库成员；1999年成为在35个国家设有 60多家办事处、拥有2000多名律师的美国顶级律师事务所的女主席，成为总部首脑，那年她43岁。
L：人均GDP年增长率
最后，根据公式8和公式9计算出科技人才资源指标的综合得分与排名，如表8所示。
表8 经济发展指标综合得分与排名
从10月22日首次提出至11月12日完成备案，历时仅21天。从11月2日首只证券行业支持民营企业发展资产管理计划正式完成备案到11月12日，仅用了7个工作日。
表9 科技人才投入指标相关系数的特征值及方差贡献率
表10 科技人才投入指标主成分得分系数矩阵
由表10科技人才投入各主成分的得分系数矩阵，可以得到Z1，Z2两个主成分的得分表达式：
J2：就业产业指数
综上所述，水利水电工程是一项复杂系统化的项目，河道深基坑施工属于安全隐患较多的项目，所在水利项目建设中，切实做好河道深基坑安全管理是关键的一环，做到行之有效的安全管理，河道深基坑所面临的安全隐患是可以消除在摇篮之中的，也是可以避免的。
B：人均文化体育与传媒支出
D：人均社会保障与就业支出
那位同事为了方便与家人团聚，想调来我们办事处。第一年没调成，但因流露出想调换部门的意愿，被部门领导毫不客气地评成“C”；第二年调来了，但考核按规定仍在原部门手上，又是“C”。
F：人均医疗卫生与计划生育支出
K：人均交通运输支出
Q：人均住房保障支出
最后，根据公式10、11和公式12，本文计算出科技人才投入指标的综合得分与排名，如表11所示。
表11 科技人才投入指标综合得分与排名
运用SPSS18.0软件对四座城市的生活环境指标相关数据进行主成分分析，得到生活环境指标相关系数的特征值及方差贡献率和主成分得分系数矩阵如表12、表13。
由表13生活环境各主成分的得分系数矩阵，可以得到Z1，Z2两个主成分的得分表达式：
1.3.1 设备 飞利浦大孔径的螺旋CT，网状热可塑体膜，瓦里安600C/D及23EX的直线加速器，瓦里安Eclipse的治疗计划系统。
表12 生活环境指标相关系数的特征值及方差贡献率
表13 生活环境指标主成分得分系数矩阵
W：人均公园绿地面积
S：空气质量达到及好于二级天数
X：消费价格指数
M：平均房价
[12] 邓志刚.基于三维地应力场反演的宏观区域冲击危险性评价[J].煤炭科学技术,2018,46(10):78-82.
最后，根据公式13和公式14，本文计算出生活环境指标的综合得分与排名，如表14所示。
因为疾病比较特殊，患者会呈现比较严重的恶性心理刺激，所以很容易发生心理层面上的变化，相关统计发现临床中高发焦虑、恐惧以及抑郁等负面情绪，这一些负面情绪会严重影响患者的神经交感系统，从而导致疾病的恶化。对此，护理人员需要根据患者的实际情况采取针对性的心理干预措施，如果患者对治疗不信任或存在放弃治疗的心态时，需要及时为患者讲解近期治疗案例以及学术领域中的相关研究进展，强化患者治疗信心。
综上所述，在科技人才资源方面，综合得分前两名分别是深圳市和北京市；在经济发展方面，上海市的综合得分排名第一；在科技人才投入方面，深圳市综合得分要领先于其他3座城市；在生活环境方面，广州市的综合得分遥遥领先。
表14 生活环境指标综合得分与排名
四、深圳市科技人才竞争力提升对策
（一）加强科技人才培养体制改革
1.大刀阔斧推动简政放权，着力破除人才管理束缚。加快转变政府职能，继续取消、转移、下放市级行政职权，以“壮士断腕”的决心自我革命，充分释放改革活力。
2.破除传统体制壁垒障碍，推动人才更加顺畅流动。放宽人才入户门槛，解决人才流动中最“头疼”的户籍问题。开展高端特聘岗位试点，在专业性较强的党政机关、国有企事业单位开展高端特聘岗位试点，打破编制职级、薪酬待遇等限制，吸引高端专业人才到体制内服务。
3.最大限度放宽科研限制，充分释放科技人才创新活力。进一步放宽科研人员管理限制，鼓励事业单位科研人员离岗创业，对国有企事业单位科研人员和专业技术人员因公出国（境）实行有别于党政机关领导干部的灵活管理机制。
（二）加强科技人才队伍建设
1.聚焦体制机制改革进行突破。习近平总书记在党的十九大报告中提出的人才工作“三个更加”具有很强的针对性。针对制约人才发展的“痛点”、“堵点”，深入研究国家、省有关政策文件精神，从简政放权、人才评价、职称制度等体制机制改革方面进行重点突破。
2.推动人力资源服务业集群发展，做强做大国有人力资源龙头服务机构。以深圳人才园为核心园区，推进“一园多区”人力资源服务产业园发展。对资源进行重新整合，将深圳人才集团打造成国际一流的综合人力资源服务商供应商。
3.加强科技人才工作队伍建设。常态化举办全市人才工作者和人才服务专员研修活动，搭建沟通交流提升平台，促进人才工作者熟悉政策、精通业务、掌握方法。拓宽人才工作队伍覆盖面，将各大企业人才服务专员纳入工作队伍，延展人才工作手臂，实现服务企业和人才“无死角”。
参考文献：
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[6]林海明，杜子芳.主成分分析评估指数的构造条件和案例[J].21世纪数量经济学，2013，（13）.
Study on the Evaluation of the Competitiveness of the Science and Technology Talents in Shenzhen city Based on the PCA analysis method
ZHANG Kun
（Department of Management and Economics，Tianjin University，Tianjin 300072，China）
Abstract： With the coming of the age of the knowledge economy，which city has the knowledge，technology and talent，which city has the competitive advantage，Weundefinedll be able to seize the advance of the development.The Partyundefineds 19-year-old proposal，the talent is to realize the national rejuvenation，win the strategic resources of the international competition initiative.At present，the competition situation of attracting talents at home and abroad is becoming more and more intense，and Shenzhen is facing the"Thereundefineds a pilot，and then thereundefineds a trooper."of the competition.Therefore，it is important for Shenzhen to know the level of the competitiveness of its scientific and technological personnel and to take corresponding measures to maintain and improve the competitiveness.In order to analyze the competitive level of science and technology talents in Shenzhen，a case study was carried out on the competitiveness of science and technology talents in Shenzhen by using the principal component analysis method（PCA）.Therefore，firstly，the background and significance of the research on the competitiveness of the science and technology talents are introduced；secondly，the competitive ability of the talents and the analysis method of the PCA are introduced.On the basis of this，the evaluation of the competitiveness of Shenzhenundefineds science and technology talents from the quantitative level is made by the principal component analysis method （PCA）.The competitive power of the science and technology talents in Beijing，Shanghai and Guangzhou is compared and analyzed，and the competitiveness of the science and technology talents in Shenzhen is determined，and the shortage of the competitiveness of the science and technology talents in Shenzhen is found out，and the suggestions and countermeasures for improving the competitiveness of the science and technology talents in Shenzhen are further put forward.
Key words： Shenzhen city ；the competitiveness of science and technology talents；PCA analysis method
中图分类号： C93
文献标志码： A
文章编号： 1673-291X（2019）08-0084-07
收稿日期： 2018-11-19
作者简介： 张鲲（1982-），男，甘肃酒泉人，硕士研究生，从事人力资源管理研究。
[责任编辑 柯 黎]
标签：深圳市论文; 科技人才竞争力论文; PCA分析法论文; 天津大学管理与经济学部论文;