基于聚類分析的企業(yè)人才結(jié)構(gòu)與經(jīng)濟(jì)效益研究——以非公有制企業(yè)為例

蔡晗昀、王冠生、郭麗莉

（國家統(tǒng)計(jì)局上海調(diào)查總隊(duì)，上海　200003）

基于聚類分析的企業(yè)人才結(jié)構(gòu)與經(jīng)濟(jì)效益研究——以非公有制企業(yè)為例

蔡晗昀、王冠生、郭麗莉

（國家統(tǒng)計(jì)局上海調(diào)查總隊(duì)，上海200003）

當(dāng)前，構(gòu)建合理的人才結(jié)構(gòu)已成為實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整戰(zhàn)略的重要課題。在經(jīng)濟(jì)新常態(tài)的大背景下，研究企業(yè)人才結(jié)構(gòu)與企業(yè)經(jīng)營發(fā)展各維度的關(guān)系，對(duì)于揭示人才效應(yīng)、促進(jìn)人才引進(jìn)、優(yōu)化產(chǎn)業(yè)布局有著重要的意義。本文以非公有制企業(yè)為例，運(yùn)用創(chuàng)新性的統(tǒng)計(jì)量化分析方法進(jìn)行描述和研究，挖掘人才結(jié)構(gòu)與企業(yè)經(jīng)營情況之間隱藏的數(shù)據(jù)關(guān)系，運(yùn)用聚類分析探索為不同產(chǎn)業(yè)帶來高貢獻(xiàn)率的人才結(jié)構(gòu)特征，并開展比較分析。

人力資本結(jié)構(gòu)；企業(yè)經(jīng)濟(jì)效益；非公有制企業(yè)

近年來，非公有制經(jīng)濟(jì)發(fā)展迅速，在國民經(jīng)濟(jì)發(fā)展中的作用越來越突出。至2015年底，上海市非公有制經(jīng)濟(jì)增加值12919.43億元，占全市生產(chǎn)總值的51.8%。非公有制領(lǐng)域從業(yè)人員855.39萬人，其中人才353.67萬人，成為推動(dòng)經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展的重要力量。

對(duì)于非公有制企業(yè)而言，缺乏公有制企業(yè)在資金、技術(shù)、壟斷等方面的先天優(yōu)勢(shì)，人才在推動(dòng)企業(yè)發(fā)展、技術(shù)創(chuàng)新、管理創(chuàng)新的積極作用更為明顯。在經(jīng)濟(jì)新常態(tài)的大背景下，研究非公企業(yè)人力資本結(jié)構(gòu)與企業(yè)經(jīng)營發(fā)展各維度的關(guān)系，探索不同產(chǎn)業(yè)中人力資本結(jié)構(gòu)對(duì)企業(yè)效益的影響，對(duì)于進(jìn)一步揭示人才效應(yīng)、促進(jìn)人才引進(jìn)、優(yōu)化產(chǎn)業(yè)布局有著重要的意義。

一、研究意義

國內(nèi)外學(xué)者對(duì)人力資本結(jié)構(gòu)進(jìn)行過大量的研究，主要集中在三方面：一是人力資本結(jié)構(gòu)與經(jīng)濟(jì)增長、經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型的關(guān)系研究。二是某產(chǎn)業(yè)或上市企業(yè)的人力資本結(jié)構(gòu)與產(chǎn)業(yè)/企業(yè)發(fā)展關(guān)系研究。三是企業(yè)人力資本配置研究。

從眾多學(xué)者的研究?jī)?nèi)容可以看出，對(duì)人力資本結(jié)構(gòu)與企業(yè)發(fā)展的探索或集中在某幾個(gè)因素的研究上、缺乏綜合考慮，或以定性分析為主、缺少統(tǒng)計(jì)模型的有力支撐，尤其是專門研究企業(yè)人力資本結(jié)構(gòu)與經(jīng)濟(jì)效益的定量分析幾乎沒有。

針對(duì)上述問題，本文采用2013年上海市第三次經(jīng)濟(jì)普查數(shù)據(jù)及2013年上海市非公人才抽樣調(diào)查數(shù)據(jù)對(duì)非公企業(yè)的人才結(jié)構(gòu)運(yùn)用創(chuàng)新性的統(tǒng)計(jì)量化分析方法進(jìn)行描述和研究，挖掘人才結(jié)構(gòu)與企業(yè)經(jīng)營情況之間隱藏的數(shù)據(jù)關(guān)系。通過聚類分析探索為不同產(chǎn)業(yè)帶來高貢獻(xiàn)率的人才結(jié)構(gòu)特征，并開展比較分析。

二、數(shù)據(jù)來源

本文采用的原始記錄數(shù)據(jù)是2013年上海市第三次經(jīng)濟(jì)普查中“非四上”非公企業(yè)數(shù)據(jù)（以下簡(jiǎn)稱“三經(jīng)普數(shù)據(jù)”）及2013年上海市非公人才抽樣調(diào)查數(shù)據(jù)（以下簡(jiǎn)稱“非公人才數(shù)據(jù)”）。

將三經(jīng)普數(shù)據(jù)與非公人才數(shù)據(jù)通過企業(yè)的組織機(jī)構(gòu)代碼進(jìn)行匹配，并清理不屬于研究范圍的記錄之后，得到建模的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫，共計(jì)2845條企業(yè)記錄。涵蓋非公有制“非四上”企業(yè)的經(jīng)營情況和人才結(jié)構(gòu)約360個(gè)維度的變量。

三、數(shù)據(jù)處理

（一）預(yù)處理

為聚焦研究對(duì)象，將一部分需要重點(diǎn)研究的行業(yè)單獨(dú)列出，如C制造業(yè)、I信息傳輸、軟件和信息技術(shù)服務(wù)業(yè)、J金融業(yè)和K房地產(chǎn)業(yè)等；而將其他具有共性的行業(yè)門類進(jìn)行歸類，如將E建筑業(yè)，G交通運(yùn)輸、倉儲(chǔ)和郵政業(yè)，L租賃和商務(wù)服務(wù)業(yè)和M科學(xué)研究和技術(shù)服務(wù)業(yè)歸類為生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)，將F批發(fā)和零售業(yè)，H住宿和餐飲業(yè)，O居民服務(wù)、修理和其他服務(wù)業(yè)，P教育，Q衛(wèi)生和社會(huì)工作和R文化、體育和娛樂業(yè)歸類為生活性服務(wù)業(yè)，將A農(nóng)、林、牧、漁業(yè)，D電力、熱力、燃?xì)饧八a(chǎn)和供應(yīng)業(yè)和N水利、環(huán)境和公共設(shè)施管理業(yè)歸類為其他行業(yè)等。重新歸類后行業(yè)分布情況如表1。

表1　重新歸類行業(yè)分布表

（二）變量選擇與降維

本文采取的變量篩選與降維方法主要分為三個(gè)方面：一是從人才調(diào)查專業(yè)經(jīng)驗(yàn)的角度對(duì)變量進(jìn)行篩選，關(guān)注變量對(duì)于企業(yè)經(jīng)營情況和人才結(jié)構(gòu)特征的解釋能力，剔除了對(duì)研究目的幫助不大的變量。二是從精簡(jiǎn)變量的角度考慮，剔除了部分包含信息有一定重復(fù)的字段和過于細(xì)分的字段。三是對(duì)初步篩選后的企業(yè)經(jīng)營情況變量和人才結(jié)構(gòu)變量分別進(jìn)行因子分析，通過將相同本質(zhì)的變量歸入一個(gè)因子的方法減少變量的數(shù)目，并檢驗(yàn)變量間關(guān)系的假設(shè)。

1.企業(yè)經(jīng)營情況評(píng)價(jià)。首先需要建立起統(tǒng)一的企業(yè)經(jīng)營情況評(píng)價(jià)體系。經(jīng)過初步篩選和精簡(jiǎn)后，獲得了反映企業(yè)經(jīng)營狀況的基礎(chǔ)變量：資產(chǎn)總計(jì)、營業(yè)收入、營業(yè)利潤、和從業(yè)人員期末人數(shù)共四個(gè)變量。由于上述變量均為絕對(duì)量指標(biāo)，難以反映企業(yè)真實(shí)的盈利能力和效益水平，需通過計(jì)算一系列相對(duì)指標(biāo)來縮小企業(yè)規(guī)模的影響，并得到如下幾類評(píng)價(jià)指標(biāo)（表2）。

表2　企業(yè)經(jīng)營情況評(píng)價(jià)指標(biāo)

考慮到行業(yè)特征的差異，因子分析采取分行業(yè)的方式進(jìn)行。此處以制造業(yè)“非四上”非公企業(yè)數(shù)據(jù)為例，運(yùn)用SPSS version22軟件，采取主成分法的因子分析結(jié)果如下：

（1）特征值和累積貢獻(xiàn)率。當(dāng)選到第4個(gè)因子時(shí)，累積貢獻(xiàn)率達(dá)到75.19%，即選取4個(gè)即可解釋原始變量的75.19%的信息，一定程度上達(dá)到了降維的效果。

（2）共同度。9個(gè)變量中有6個(gè)提取了80%以上的信息，包括營業(yè)收入、營業(yè)利潤、從業(yè)人員期末人數(shù)、人均營業(yè)收入、總資產(chǎn)報(bào)酬率和總資產(chǎn)使用率等。

（3）旋轉(zhuǎn)后載荷矩陣。由于原始載荷矩陣因子意義不十分明顯，因此采用方差最大正交旋轉(zhuǎn)，以達(dá)到每個(gè)因子具有明確的含義。旋轉(zhuǎn)后的因子載荷矩陣見表3。

表3　旋轉(zhuǎn)之后的因子載荷矩陣

（4）進(jìn)一步精簡(jiǎn)變量并進(jìn)行因子分析?？紤]到4個(gè)因子對(duì)后續(xù)分析研究仍然維度過多，需進(jìn)一步精簡(jiǎn)變量，將評(píng)價(jià)維度聚焦在對(duì)企業(yè)發(fā)展規(guī)模和盈利能力兩個(gè)關(guān)鍵方面。經(jīng)過多次篩選和調(diào)整變量、進(jìn)行因子分析、觀察因子提取結(jié)果之后，將企業(yè)經(jīng)營情況的評(píng)價(jià)指標(biāo)精簡(jiǎn)為如下幾個(gè)變量：

表4　精簡(jiǎn)后的企業(yè)經(jīng)營情況的評(píng)價(jià)指標(biāo)

仍以制造業(yè)“非四上”非公企業(yè)數(shù)據(jù)為例，對(duì)精簡(jiǎn)后的五個(gè)變量采取主成分法的因子分析，并采用方差最大正交旋轉(zhuǎn)，旋轉(zhuǎn)后的因子載荷矩陣如下：

表5　旋轉(zhuǎn)之后的因子載荷矩陣

從表5中可見，因子1在從業(yè)人數(shù)（cyrs）、營業(yè)收入（yysr）上的載荷均在0.9左右，在資產(chǎn)總計(jì)（zczj）上的載荷接近0.6，可以將因子1定義為“企業(yè)規(guī)模因子”；因子2在總資產(chǎn)報(bào)酬率（zzcbcl）和營業(yè)利潤率（yylrl）上的載荷均在0.7左右，可以將因子2定義為“企業(yè)效益因子”。

因子分析的結(jié)果較為符合一般經(jīng)驗(yàn)判斷的結(jié)果，也能夠簡(jiǎn)潔清晰地描述企業(yè)經(jīng)營的總體狀況。經(jīng)過對(duì)各行業(yè)分別進(jìn)行因子分析后發(fā)現(xiàn)，“企業(yè)規(guī)模因子”和“企業(yè)效益因子”均能夠得到適用。

2.人才結(jié)構(gòu)評(píng)價(jià)。對(duì)于企業(yè)中的人才結(jié)構(gòu)，同樣需要建立起綜合評(píng)價(jià)體系，充分反映各類人才的情況。由于人才結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)維度較高，在經(jīng)過初步篩選和精簡(jiǎn)后，仍然有多達(dá)29個(gè)變量，過多的變量、過細(xì)的分類不利于對(duì)提取出的因子進(jìn)行解釋，因此需要進(jìn)一步對(duì)變量進(jìn)行精簡(jiǎn)，主要采取兩種方法。一是將過于細(xì)分的人才合并歸類；二是刪減過多的分類類別。最后得到如下幾類評(píng)價(jià)指標(biāo)。

表6　調(diào)整后的人才結(jié)構(gòu)指標(biāo)

因子分析仍然采取分行業(yè)的方式進(jìn)行。以制造業(yè)“非四上”非公企業(yè)數(shù)據(jù)為例，采取主成分法的因子分析結(jié)果如下：

（1）特征值和累積貢獻(xiàn)率。當(dāng)選到第3個(gè)因子時(shí)，累積貢獻(xiàn)率達(dá)到84.95%，即選取3個(gè)即可解釋原始變量的84.95%的信息，達(dá)到降維的效果。

（2）共同度。14個(gè)變量中有11個(gè)提取了80%以上的信息，包括勞務(wù)派遣人員、中共黨員、使用的外省市勞動(dòng)力、使用的國（境）外勞動(dòng)力、技能人員、高學(xué)歷、低學(xué)歷、較高年齡、中等年齡和較低年齡等。

（3）旋轉(zhuǎn)后載荷矩陣。采用方差最大正交旋轉(zhuǎn)，旋轉(zhuǎn)后的因子載荷矩陣見表7。

表7　旋轉(zhuǎn)之后的因子載荷矩陣

從表7中可見，因子1在較低年齡（nl_d）、中等年齡（nl_z）、學(xué)歷低（xl_d）、勞務(wù)派遣（w04）、外省市人員（d05）、技能人員（d14）上的載荷均在0.8以上，可以將因子1定義為“較初級(jí)人才因子”；因子2在學(xué)歷高（xl_g）、經(jīng)營管理人員（d07）、國（境）外人員（d06）、黨員（n04）上的載荷均在0.8以上，在專業(yè)技術(shù)人員（d08）上的載荷在0.6以上，可以將因子2定義為“較高端管理型人才因子”；因子3在較高年齡（nl_g）、管理崗位上的專業(yè)技術(shù)人員（d09）上的載荷均在0.8以上，在高級(jí)技能人員（d14g）上的載荷在0.6以上，可以將因子3定義為“較高端技術(shù)型人才因子”。

即對(duì)制造業(yè)“非四上”非公企業(yè)而言，人才結(jié)構(gòu)特征可以通過“較初級(jí)人才因子”、“較高端管理型人才因子”、“較高端技術(shù)型人才因子”三項(xiàng)因子加以描述。

（4）各行業(yè)人才結(jié)構(gòu)因子分析比較。與企業(yè)經(jīng)營情況評(píng)價(jià)因子對(duì)各行業(yè)普遍適用不同，行業(yè)間人才結(jié)構(gòu)差異較為明顯，提取的因子數(shù)量、結(jié)構(gòu)均有所不同，較難使用一套完全一致的評(píng)價(jià)體系。為了充分反映每個(gè)行業(yè)的人才結(jié)構(gòu)的特征，本文對(duì)每個(gè)行業(yè)的人才結(jié)構(gòu)使用其自身適用的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)。各行業(yè)人才結(jié)構(gòu)因子見表8。

表8　各行業(yè)人才結(jié)構(gòu)因子

從上表可見，各行業(yè)提取的人才結(jié)構(gòu)因子基本符合行業(yè)的特征，如信息傳輸、軟件和信息技術(shù)服務(wù)業(yè)中的“專業(yè)技術(shù)型人才因子”、金融業(yè)中的“較高端中青年人才因子”、生活性服務(wù)業(yè)中的“高技能青年人才因子”等，均在一定程度上反映出該行業(yè)與其他行業(yè)人才結(jié)構(gòu)的差異之處。值得一提的是房地產(chǎn)業(yè)的人才結(jié)構(gòu)因子提取結(jié)果不甚理想，因子1涵蓋了大部分的人才結(jié)構(gòu)指標(biāo)，因此定義為“綜合人才因子”?？紤]到房地產(chǎn)業(yè)是高度資本密集的行業(yè)，人才的影響因素相對(duì)較小，可能因此導(dǎo)致人才結(jié)構(gòu)未能體現(xiàn)出明顯的特征。

四、探索性建模實(shí)證分析

（一）建模準(zhǔn)備

為了更簡(jiǎn)明清晰地描述企業(yè)經(jīng)營情況和人才結(jié)構(gòu)特征，避免評(píng)價(jià)層次過多造成標(biāo)準(zhǔn)混亂，統(tǒng)一將企業(yè)經(jīng)營情況評(píng)價(jià)因子和人才結(jié)構(gòu)評(píng)價(jià)因子處理為二分變量，即因子較低的一半賦值為1，較高的一半賦值為2。例如“企業(yè)規(guī)模因子”數(shù)值較低的一半即代表“規(guī)模小”，較高的一半即代表“規(guī)模大”；“企業(yè)效益因子”數(shù)值較低的一半即代表“效益小”，較高的一半即代表“效益大”。同理對(duì)人才結(jié)構(gòu)評(píng)價(jià)因子進(jìn)行處理。

（二）聚類分析

從研究目的來考慮，本文或者期望能夠?qū)⒕哂邢嗨平?jīng)營情況的企業(yè)分別聚類，以便觀察相應(yīng)的人才結(jié)構(gòu)；或者期望能夠?qū)⒕哂邢嗨迫瞬沤Y(jié)構(gòu)的企業(yè)分別聚類，以便觀察相應(yīng)的企業(yè)經(jīng)營情況。依然以制造業(yè)“非四上”非公企業(yè)數(shù)據(jù)為例，由于企業(yè)經(jīng)營情況評(píng)價(jià)有2個(gè)評(píng)價(jià)因子，各有2個(gè)評(píng)價(jià)層次，因此可以聚為4類；而人才結(jié)構(gòu)評(píng)價(jià)有3個(gè)評(píng)價(jià)因子，各有2個(gè)評(píng)價(jià)層次，因此可以聚為8類。綜合考慮，合理的叢集個(gè)數(shù)應(yīng)當(dāng)在4-8個(gè)之間。

綜合K取值為4-8的全部聚類結(jié)果來看，每個(gè)K均能反映4類經(jīng)營情況的企業(yè)及對(duì)應(yīng)的人才結(jié)構(gòu)。但是當(dāng)K值偏小時(shí)，可能存在部分企業(yè)特征被掩蓋。當(dāng)K取值變大時(shí)，能夠?qū)Ρ谎谏w的人才結(jié)構(gòu)特征進(jìn)行進(jìn)一步細(xì)分。但是也并非K取值越大越好，由于本文的研究目的更關(guān)注能夠?yàn)槠髽I(yè)帶來高貢獻(xiàn)率的人才結(jié)構(gòu)，即企業(yè)效益因子取值2時(shí)對(duì)應(yīng)的人才結(jié)構(gòu)，而對(duì)于規(guī)模小效益小的企業(yè)的人才結(jié)構(gòu)進(jìn)行過度的細(xì)分并沒有太大意義。綜合考慮，K=5的聚類結(jié)果最為合理。

表9　K=5的最終叢集中心

對(duì)于K等于5的聚類結(jié)果，5個(gè)叢集中心的企業(yè)經(jīng)營情況因子能夠充分反映4類經(jīng)營情況的企業(yè)。從人才結(jié)構(gòu)因子來看，5個(gè)叢集均具有顯著特征。相比K=4，K取值5后，有相當(dāng)數(shù)量的觀測(cè)值從規(guī)模大效益大的企業(yè)叢集中被分離出來，可見K=4時(shí)有一部分企業(yè)未能得到合理分類。而當(dāng)K取值6及以上時(shí)，可以發(fā)現(xiàn)得到進(jìn)一步細(xì)分的主要是規(guī)模小效益小的企業(yè)，而這對(duì)于本文的研究目的沒有明顯幫助，而效益好的兩類企業(yè)基本較為穩(wěn)定，因此認(rèn)為K=5是較為合理的聚類叢集取值。

（三）各行業(yè)聚類結(jié)果比較

依照同樣的方法對(duì)各行業(yè)進(jìn)行聚類后，可以得出每個(gè)行業(yè)的分析結(jié)果（限于篇幅，此處僅舉例說明，原文備索）。

（1）對(duì)于制造業(yè)“非四上”非公企業(yè)而言，K=5的聚類結(jié)果最為合理。規(guī)模大效益也大的企業(yè)主要是三類人才因子水平都較高的企業(yè)；規(guī)模小而效益大的企業(yè)可能主要是較高端技術(shù)型人才因子水平較高的企業(yè)，較初級(jí)人才和較高端管理型人才的作用較少；規(guī)模大而效益小的企業(yè)可能正好相反，較初級(jí)人才和較高端管理型人才因子水平較高，而較高端技術(shù)型人才作用較少。

表10　制造業(yè)較合理的聚類叢集（K=5）

（2）對(duì)于信息傳輸、軟件和信息技術(shù)服務(wù)業(yè)“非四上”非公企業(yè)而言，K=4的聚類結(jié)果最為合理。規(guī)模大效益也大的企業(yè)，主要是較初級(jí)技能型人才因子水平較高的企業(yè)，其他人才作用相對(duì)較少；規(guī)模小而效益大的企業(yè)，主要是較初級(jí)技能型人才和專業(yè)技術(shù)性人才因子水平較高的企業(yè)，或有部分其他人才因素的企業(yè)，較高端管理型人才的作用相對(duì)較少；規(guī)模大而效益小的企業(yè)，主要是較高端管理型人才和專業(yè)技術(shù)型人才因子水平較高的企業(yè)，較初級(jí)技能型人才作用較少。

表11　信息技術(shù)服務(wù)業(yè)較合理的聚類叢集（K=4）

（四）模型的不足

模型建立的企業(yè)數(shù)據(jù)來自第三次經(jīng)濟(jì)普查和非公人才調(diào)查數(shù)據(jù)，兩類數(shù)據(jù)源各有局限性：首先是第三次經(jīng)濟(jì)普查數(shù)據(jù)中可得的企業(yè)規(guī)模和效益指標(biāo)只包括“非四上”企業(yè)，缺乏傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)意義上關(guān)注更多的“四上”企業(yè)，導(dǎo)致模型結(jié)果更適用于較小規(guī)模企業(yè)；其次是非公人才調(diào)查數(shù)據(jù)僅包括非公有制領(lǐng)域企業(yè)和民辦非企業(yè)單位，缺乏占上海經(jīng)濟(jì)總量半數(shù)以上的國有和集體企業(yè)；第三是兩項(xiàng)調(diào)查結(jié)果的交叉僅涵蓋非公有制“非四上”企業(yè)的經(jīng)濟(jì)效益和人才數(shù)據(jù)，無法反映人才和企業(yè)經(jīng)濟(jì)效益的整體關(guān)系。

五、主要結(jié)論

（一）人才結(jié)構(gòu)差異與經(jīng)濟(jì)效益差異間具有較明顯的關(guān)系。聚類分析的主要結(jié)果顯示，人才結(jié)構(gòu)對(duì)經(jīng)濟(jì)效益具有較明顯的作用。同一行業(yè)內(nèi)、同等規(guī)模的非公企業(yè)，人才結(jié)構(gòu)配置的不同，企業(yè)的經(jīng)濟(jì)效益也會(huì)在一定程度上產(chǎn)生高低差異。具備行業(yè)人才要求的企業(yè)，其經(jīng)濟(jì)效益也有明顯優(yōu)勢(shì)。

（二）行業(yè)間人才結(jié)構(gòu)差異明顯，對(duì)不同行業(yè)的產(chǎn)生高貢獻(xiàn)度的人才結(jié)構(gòu)也不同。從規(guī)模小效益高的非公有制企業(yè)聚類結(jié)果看，制造業(yè)企業(yè)受益于較高端技術(shù)型人才，信息技術(shù)服務(wù)業(yè)受益于較初級(jí)技能型人才和專業(yè)技術(shù)性人才，金融業(yè)企業(yè)受益于國境外人才。服務(wù)業(yè)企業(yè)的高貢獻(xiàn)度人才與具體行業(yè)相關(guān)，其中勞務(wù)派遣人才、高技能青年人才、技術(shù)型人才和國（境）外人才的貢獻(xiàn)度較高。

（三）為實(shí)現(xiàn)高效益，不同行業(yè)的人才結(jié)構(gòu)調(diào)整策略不同。具體來看，制造業(yè)企業(yè)應(yīng)盡量提高較高端技術(shù)型人才比重；信息傳輸、軟件和信息技術(shù)服務(wù)業(yè)企業(yè)應(yīng)提高專業(yè)技術(shù)型人才和較初級(jí)技能型人才比重；金融業(yè)企業(yè)應(yīng)提高較初級(jí)技能型人才和國（境）外人才比重；房地產(chǎn)業(yè)企業(yè)應(yīng)提高投資規(guī)模，減少高端人才的成本支出；生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)企業(yè)應(yīng)提高較高端管理型人才和低成本勞務(wù)派遣人員的比重；生活性服務(wù)業(yè)企業(yè)應(yīng)提高高技能青年人才比重，其他行業(yè)企業(yè)應(yīng)提高較初級(jí)人才比重，降低總用工成本。

（四）中小型非公企業(yè)的人才配置不應(yīng)一味追求高端。由于企業(yè)性質(zhì)和發(fā)展階段的不同，中小型非公企業(yè)的人才結(jié)構(gòu)配置應(yīng)避免錯(cuò)位。具體而言，信息技術(shù)服務(wù)業(yè)企業(yè)應(yīng)避免過多重視較高端管理型人才，金融業(yè)企業(yè)應(yīng)避免過多重視較高端中青年人才，生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)不應(yīng)追求國（境）外人才比重，房地產(chǎn)業(yè)企業(yè)應(yīng)減少高端人才的成本支出。

（責(zé)任編輯：曹家樂）