基于模糊综合评判
——PCA的沈阳市人才生态环境评价研究

何佩龙 杨庆

(大连海事大学 公共管理与人文艺术学院，辽宁 大连 116033)

人才作为第一资源，支撑着经济社会的发展。2018年7月习近平总书记在全国组织工作会议上提出加快实施人才强国战略、树立强烈人才意识的工作要求，进一步明确了人才在实现中华民族伟大复兴进程中的关键作用。近年来，随着中央对人才的重视，地方政府也将人才战略放在发展全局的重要位置，各地纷纷掀起抢人大战。如成都借助人才保障住房、发放人才绿卡、激励产业人才等手段来提升吸引力；西安则不断释放普通专科院校毕业生落户限制并逐步放宽技能型人才落户要求；沈阳也不断出台人才新政，重点规范了人才认定准则、优化了人才补贴力度并提出了一系列利于高层次企业与人才发展的政策。沈阳人才新政落实虽取得了一定效果，但是吸引力略显不足。根据沈阳市统计年鉴数据，2017—2019年沈阳年末常住人口总数分别为829.4万、831.6万、832.2万，增长速度较慢，2018年末沈阳人口增长率为13.04‰，而同期西安、成都则分别达到74.2‰、24.8‰，这与沈阳人才生态环境欠佳存在相关性。因此，亟需对沈阳人才生态环境进行科学评价，挖掘其特征，寻找症结。

人才生态环境是指区域内间接或直接作用于人才生存发展和发挥能力的各要素组成的系统及其所表现的状态和相互关系。国外学者对其研究早于国内，Park等人[1]首次借助生态学的概念来研究社会环境，并阐述了竞争与人类生态的关系，由此提出人类生态学； Deolalikar[2]提出人力资源的生态学理论，将生态学理论引入人力资源研究；Klimecki[3]在前人基础上，正式提出人力资源生态系统理论。国内学者早期也集中于对人力资源生态环境的研究，陈天祥[4]系统解释了人力资源生态系统概念，认为人才生态系统是指人类存在离不开的保持动态平衡的环境。关于“人才生态环境”的概念，沈邦仪[5]首次提出“人才生态学”，此后与人才生态有关的系列研究便铺展而来。朱达明[6]认为人才生态环境主要指影响人才受众群体生存和发展的所有外界条件的综合；刘瑞波等[7]具体指出人才社会生态环境是以人才为中心，包括影响人才生存发展的社会环境因素。总体来看，国内学者对人才生态环境的研究主要都是将人才环境根据性质进行分类，并以此对环境水平进行测量，发现人才环境存在的问题并提出解决措施。基于此，运用人才生态环境理论，构建评价体系，将模糊综合评判法和主成分分析法相结合，展开对沈阳市人才生态环境水平的评价，挖掘人才发展过程中存在的问题。

1 人才生态环境评价体系的设计

1.1 指标的甄选与设定

在借鉴现有研究成果的基础上[8]并结合实地考察和专家访谈，甄选出18个人才生态环境评价指标，分别覆盖政治、经济、社会、科技以及生活环境，见表1。

表1 评价体系

1.2 比较对象的选择

为更好地实现有效评价，并保证评价体系的适应性与合理性，在广泛听取专家意见的基础上，选取成都、西安、武汉、南京、长沙、大连六座城市与沈阳市进行对比。

2 人才生态环境评价模型的构建

2.1 模糊综合评判模型的构建

对城市人才环境水平的评价借助模糊综合评价法进行研判，保证了人才生态环境水平量化评析的科学性及其客观性。

Step1:构建评价对象集。若有n个评价对象，则定义该集合

U={u1,u2,u3,...un}

Step2:构建评价因素集。评价因素即影响研究对象状态的影响要素，即指标构成的集合。若有m个评价指标，则定义该集合

V={v1,v2,v3,...vm}

Step3:构建观测矩阵[8]。以V的指标评价U中的对象构成矩阵,定义第i个评价对象的第j个评价因素的值为aij,定义该矩阵为M。

Step4:构建相对偏差模糊矩阵。定义第i个评价对象的第j个评价因素的相对偏差为rij,定义该矩阵为R，其中

W={w1,w2,w3,...wj}

Step6:构建模糊综合评价。将矩阵W和R进行复合运算，形成模糊综合评判综合评价量值集合

F={fu1,fu2,fu3,...,fun}

2.2 PCA评价模型的构建

借助PCA方法进行整体评价，将众多评价指标转换成为几个并不相关的主成分构成线性组合。该种评价方法不仅能够减少数学计算量，还能够在保持原有指标评价效果的基础上，保证评价信息不存在重叠性。

Step8:各主成分下指标权重的确定。借助SPSS，对评价对象的各个指标进行主成分分析，得出评价对象的各个指标主成分载荷矩阵，定义第k个主成分的第j个评价指标的载荷量为lkj,第k个主成分特征值为λk，特征向量为βkj，则有

Step9:主成分权重的确定。借助SPSS对每个评价对象分别对应的评价因素进行主成分分析后，测量得出每个对象分别对应的评价因素主成分特征值。依据特征值大于1的原则[10]选取p个主成分，定义第k个主成分特征值即其权重：

Step10:主成分得分测量。定义第i个评价对象的第j个评价因素值为aij，该矩阵为A；第k个主成分第j个评价因素权重为βkj，权重集合为β。定义第i个评价对象p个主成分得分值组成的集合为Yi，那么

Yi=A·β=(yi1,yi2,yi3,...,yip)

Step11:综合得分值的测量。已知各主成分权重为第k个主成分权重为zk，第i个评价对象的综合得分值为：

3 基于模糊综合评判法——PCA的沈阳市人才生态环境评价过程

3.1 数据来源

为保证评价结果的真实性，底层数据均来自于各大城市统计年鉴，其中由于武汉市统计局官网显示，武汉市统计年鉴暂发布至2018年，成都市暂发布至2019年。为保证评价结果的公平性，7座城市的底层数据均采自于各城市2018年鉴数据。

3.2 模糊综合评判下人才生态环境评价过程

(1)构建评价对象集和评价因素集。评价对象为7座城市，则评价对象集U={u1,u2,u3,…,u7}；评价因素18个指标构成V={v1,v2,v3,…,v18}。

(2)构建观测矩阵。指标量值即7座城市18个评价指标对应的具体数值，数据来源于各城市统计年鉴(2018)，根据Step3构建观测矩阵。

(3)构建相对模糊偏差矩阵。根据Step4计算各城市各指标下的相对偏差矩阵。

(4)构建评价因素权重。根据Step5计算各指标值变异系数并测得各指标权重，见表2。

表2 各项指标权重

(5)测量模糊综合评价结果。根据Step6和表2计算各城市综合得分，见表3。

表3 各城市综合得分值及排名

3.3 PCA下人才生态环境评价过程

采用模糊综合评判法计算的人才生态环境综合评价结果及排名显示，沈阳的人才生态环境水平最低。为进一步剖析沈阳市人才生态环境的症结，借助PCA进行深度分析。

(1)为消除变量间的量纲关系，使各市数据具有可比性，参照Step7对数据进行标准化处理，确定各城市在各指标下的标准化数值。

(2)借助SPSS确定主成分得出根据表4、表5，可知主成分1—5特征值大于1，累积方差贡献率95.422%，因此提取主成分Y1、Y2、Y3、Y4、Y5代表原来的18项指标进行评价。

表4 特征值与方差贡献率

由于文章篇幅限制，以前8个指标为例阐明各项指标相对于各主成分的因子载荷能力，见表5。

表5 主成分载荷矩阵

进一步由载荷量分析强指标分布情况。Y1强指标为科学技术支出、GDP增长率、医疗卫生支出，侧重政治维度；Y2强指标为教育支出、每万人拥有病床数、城镇职工基本养老保险覆盖率，侧重社会维度；Y3强指标为城镇人均可支配收入、人均GDP、R&D经费支出，侧重经济维度；Y4强指标为城镇人均住房面积、城镇人均可支配收入、每万人拥有公共电(汽)车总数，侧重生活维度；Y5强指标为高校数量、图书馆(博物馆)总数、专利授权数，侧重科技维度。

(3)各主成分权重测量。参照表5及Step8，求得18个指标的权重，形成主成分表达式系数，求得线性公式Y1，同理求得Y2、Y3、Y4、Y5，其中：

Y1=-0.017v1+0.392v2+0.122v3+0.346v4+0.318v5+

0.218v6+0.211v7+0.350v8+0.166v9+0.119v10+

0.028v11+0.065v12-0.092v13+0.213v14+0.013v15+

0.339v16+0.329v17+0.267v18

(4)主成分权重的确定。参照表4及Step9，得出各主成分权重，即综合评价表达式为：

Y=6.195Y1+4.38Y2+3.233Y3+2.335Y4+1.033Y5

(5)主成分得分和综合得分的测量。根据Step10—11测量各城市的主成分得分及综合得分，见表6。

表6 各城市主成分与综合得分及排名

4 结果评析

根据人才生态环境的定量分析结果发现，沈阳明显落后于其他6座城市。结合表6可知，沈阳在政治、经济、科技环境方面劣势显著。

其一，政治环境与人才发展直接相关，对人才流动的影响主要有两个因素：一方面在于社会福利政策的出台力度，另一方面在于税收环境的友好性。然而这些调控手段基本上都需要政府借助资金扶持与政策引导来实现。通过定量分析发现，沈阳市在人才生态的各项财政投入方面与同等级城市之间的差距较大。若要优化人才生态的政治环境，一方面应积极通过财政手段、税费优惠政策、人才补贴款项，使人才发展享有充足的资金保障，具体包括从教育、医疗、就业、住房等多个领域对人才发展提供全方位的财政支持，逐步构建起系统化、规模化、精准化的人才政策资金分配体系。另一方面应健全人才政策体系，加大人才新政覆盖的广度和补贴的力度，将人才政策落到实处，因地制宜着眼实际，并根据受众群体的需求提高政策实效。

其二，经济环境是核心要素，主要包括城市经济发展状况、企业规模、薪酬水平等各个方面。经济呈断崖式下降是沈阳市人才生态环境质量水平偏低的根本原因。通过定量分析发现，沈阳市经济维度下的人才生态环境水平落后其他6座城市，主要是近年经济持续萎靡造成的。为推动经济复苏，沈阳亟需优化营商环境，加大招商力度。优化人才生态的经济环境，一是要积极引进新兴科技企业，借助新兴技术辅助传统产业优化升级，运用5G技术、大数据技术、人工智能技术等高新技术手段刺激经济增长，提高沈阳企业的技术创新能力；二是积极扶持创新创业，转变思想观念，优化创新创业环境，构建城、企、人相互激励、不断成熟的可持续经济发展模式；三是积极创建“亲”“清”新型政商关系，与服务型政府建设相匹配，理顺政府与市场的关系，减轻甚至免除税负，帮助企业解决融资难、融资贵难题，为创新创业人才营造良好的经济环境。

其三，科技环境是内生要素，直接影响着城市的经济发展和人才聚集。沈阳市科技创新能力匮乏，科技成果转化率较低。通过定量分析发现，沈阳的科技环境水平落后于西安、长沙，与同省的大连也存在一定差距。可见，沈阳同中西部地区城市的快速发展相比，在承接产业转移、发展高科技产业的浪潮中已明显落后。若要优化人才生态的科技环境，最重要的是把握企业和人才需求。一是向成都、杭州等城市学习，吸引科技型企业来沈阳筹建研发基地，推动政产学研协同创新，促进校企合作。积极引进行业独角兽企业入沈，尽快占领行业发展先机。二是积极推动科技孵化器和双创基地建设，积极落实 “一条龙”服务政策，确保科创公司的平稳运行。另外，有效发挥创新创业基地在提升城市科技创新实力中的催化作用，在创业基地内出台“一对一扶持政策”，使较早入驻并已成熟的企业对口支援还处于发展初期的中小企业，营造具有持续竞争力的创新生态，打造科技、人才双链条，以此不断提高产业丰厚度，实现人才、资金、技术等创新资源的高度共享和流通。