基于模糊評(píng)價(jià)的深圳市人才吸引力水平研究

范興奎 閆潔 宋善洋

摘 要：選取9個(gè)指標(biāo)建立模糊綜合評(píng)價(jià)模型，評(píng)估深圳市人才吸引力水平，建立灰色預(yù)測(cè)模型對(duì)部分指標(biāo)進(jìn)行預(yù)測(cè).研究結(jié)果表明，深圳市人才吸引力處于較高水平，“加大營商環(huán)境改革力度若干措施”實(shí)施后，深圳市人才吸引力水平進(jìn)一步提高，因此提倡該政策的實(shí)施.

關(guān)鍵詞：人才吸引力水平；模糊綜合評(píng)價(jià)模型；灰色預(yù)測(cè)模型

[中圖分類號(hào)]C916 [文獻(xiàn)標(biāo)志碼]A

Study on the Attractiveness of Talents in Shenzhen Based on Fuzzy Evaluation

FAN Xingkuia，YAN Jieb，SONG Shanyangb

（Qingdao University of Technology；a. School of Science；b. School of Management Engineering， Qingdao 266520， China）

Abstract：Eleven indicators were selected to establish a fuzzy comprehensive evaluation model to assess the level of talent attraction in Shenzhen； a grey prediction model was established to predict some indicators. The research results show that the attractiveness of talents in Shenzhen is at a relatively high level. After the implementation of "several measures to strengthen the reform of the business environment"， the level of talent attraction of Shenzhen has been further improved， so the implementation of this policy is advocated.

Key words：the attractiveness level of talents； fuzzy comprehensive evaluation model； grey prediction model

人才作為當(dāng)今社會(huì)最重要的一項(xiàng)資源，受地區(qū)間的人才吸引力政策影響較大，人才吸引力高的地區(qū)通常擁有更大的吸引人才優(yōu)勢(shì).本文對(duì)深圳市人才吸引發(fā)展?fàn)顩r進(jìn)行分析，選取適當(dāng)?shù)闹笜?biāo)，建立衡量人才吸引力水平的數(shù)學(xué)模型，實(shí)現(xiàn)深圳市人才吸引力的定量研究.

1 模型1：模糊綜合評(píng)價(jià)模型

1.1 模型準(zhǔn)備

模型假設(shè)

（1）假設(shè)建模過程中所搜集到的數(shù)據(jù)全部真實(shí)可靠；

（2）假設(shè)所獲得數(shù)據(jù)之間相互獨(dú)立；

（3）假設(shè)同一個(gè)城市每一年的發(fā)展?fàn)顩r相互獨(dú)立；

（4）假設(shè)沒有不良因素阻礙人才吸引力評(píng)價(jià)水平.

1.2 指標(biāo)選取

吸引人才最關(guān)鍵的問題有三方面，首先是“發(fā)展前景”，其次是收入，最后是環(huán)境因素.綜合以上三方面考慮，從指標(biāo)選取的客觀、科學(xué)、系統(tǒng)等原則出發(fā)，選取以下9個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)：深圳市的生產(chǎn)總值、進(jìn)出口貿(mào)易總額、入境旅游人數(shù)、職工年平均工資、居民消費(fèi)指數(shù)、最低生活保障、基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)投資額、普通高等學(xué)校畢業(yè)生數(shù)和軌道交通客運(yùn)總量.

1.3 數(shù)據(jù)收集與符號(hào)說明

確定人才吸引力水平評(píng)價(jià)的評(píng)語集為：

U=u1高，u2較高，u3中等，u4較低，u5低.

由40名青島理工大學(xué)副教授及以上職稱的專家學(xué)者組成評(píng)價(jià)小組，對(duì)深圳市各項(xiàng)指標(biāo)對(duì)人才的吸引力水平打分，去掉兩個(gè)極值后求平均數(shù)，得到表1.所選取的9項(xiàng)評(píng)價(jià)指標(biāo)相關(guān)數(shù)據(jù)[3]見表2.

1.4 模型的建立與求解

鑒于人才吸引力水平的高低與上述的9個(gè)指標(biāo)之間呈正相關(guān)，利用實(shí)際值與最大值的比例建立隸屬度函數(shù)，則第i項(xiàng)指標(biāo)的隸屬度函數(shù)為：

μi=xxmax .（1）

結(jié)合表1、表2和公式（1），通過MATLAB軟件編程，得到模糊關(guān)系矩陣Mij（i=8，j=9），利用熵權(quán)法求得9個(gè)指標(biāo)的權(quán)重.

Step1：對(duì)模糊關(guān)系矩陣Mij進(jìn)行歸一化處理，得到新的關(guān)系矩陣Mij'.并計(jì)算第i年第j個(gè)指標(biāo)的特征比重：

pij=xij∑8i=1xij，（j=1，2...9） .（2）

Step2：計(jì)算第j個(gè)指標(biāo)的熵值Sj：

Sj=-1lnn∑8i=1pijlnpij，（j=1，2...9）. （3）

通過MATLAB軟件求解：

Sj=（0.983 5，0.997 0，0.999 2，0.989 7，1000 0，0.987 1，0.996 1，0.995 1，0.937 9） .（4）

Step3：計(jì)算第j個(gè)指標(biāo)的差異系數(shù)dj：

dj=1-Sj .（5）

Step4：計(jì)算第j個(gè)指標(biāo)的權(quán)重系數(shù)wj：

wj=dj∑9j=1dj .（6）

根據(jù)表2，通過MATLAB軟件編寫程序，求解出9個(gè)指標(biāo)的權(quán)重系數(shù)：

w=（0.143 9，0.026 1，0.006 7，0.090 2，0.000 3，0.112 8，0.034 3，0.043 0，0.542 7） （7）

表1構(gòu)成模糊評(píng)價(jià)矩陣Xij，通過MATLAB編寫程序，求解出深圳市人才吸引力的最終綜合評(píng)價(jià)值為：

V=w·Xij=（0.263 7，0.306 4，0.235 4，0.124 7，0.069 8） .（8）

說明20102017年深圳的發(fā)展對(duì)人才有著較高的吸引力.深圳市當(dāng)前的發(fā)展前景以及未來的發(fā)展前景很好，收入水平高，總的人才吸引力水平較高，但是環(huán)境方面對(duì)人才的吸引力水平相對(duì)較弱.

1.5 人才類別吸引力舉例

針對(duì)具體人才類別，分析比較深圳市與其他同類城市在人才吸引力上的優(yōu)勢(shì)與不足.選取廣州市、杭州市、廈門市、蘇州市四個(gè)與深圳市處于相似經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的城市，分別就科技創(chuàng)新人才、人文教育類人才、高技能人才和經(jīng)營管理類人才這四種人才進(jìn)行分析，并從每種類型人才選取兩個(gè)指標(biāo)：科技創(chuàng)新人才選取高新技術(shù)企業(yè)數(shù)量和全社會(huì)科研投入占GDP的比重，人文教育類人才選取各級(jí)各類學(xué)校的數(shù)目和公共圖書館的數(shù)目，高技能人才選取高技能人才引進(jìn)政策的數(shù)目和交流溝通平臺(tái)數(shù)目，經(jīng)營管理人才選取社會(huì)培訓(xùn)機(jī)構(gòu)數(shù)量和持續(xù)經(jīng)濟(jì)增長率.數(shù)據(jù)來源于深圳市統(tǒng)計(jì)局、杭州市統(tǒng)計(jì)局、廈門市統(tǒng)計(jì)局、蘇州市統(tǒng)計(jì)局[12]，詳見表3.根據(jù)模糊評(píng)價(jià)模型得出五個(gè)城市對(duì)人才吸引力水平的高低.

建立模糊評(píng)價(jià)模型，分析廣州市、杭州市、廈門市、蘇州市、深圳市五個(gè)城市對(duì)科技創(chuàng)新類人才的吸引水平.使用熵值賦權(quán)法，根據(jù)表3中的具體指標(biāo)值，通過隸屬度處理，得到模糊評(píng)價(jià)矩陣Zij，求解的最終綜合評(píng)價(jià)值為：

V1=w·Ζij=（0.578 0，0.094 4，0.155 7，0.082 7，0.089 1）. （9）

同理，得到五個(gè)城市對(duì)其他三類人才吸引力水平的綜合評(píng)價(jià)值為：V2=w·Zij=（0.904 0，0.027 4，0.029 0，0.019 8，0.019 7） ，（10）

V3=w·Zij=（0.217 5，0.187 0，0.198 5，0.209 9，0.187 0）， （11）

V4=w·Zij=（0.250 7，0.236 7，0.218 8，0.064 2，0.229 6） .（12）

由式（9）（12）可以看出：深圳市對(duì)四種類型人才的吸引力大于其余四個(gè)城市，對(duì)科技創(chuàng)新類人才和人文教育類人才的吸引力較高，但對(duì)高技能人才吸引力水平較低.

建議深圳市加大對(duì)高等院校的投入，增加社會(huì)培訓(xùn)機(jī)構(gòu)的數(shù)量，建立更多的技能溝通平臺(tái)，并在全國范圍內(nèi)積極做好吸引高技能人才的宣傳工作，不斷提升高技能人才的薪資待遇，進(jìn)一步提高深圳市對(duì)高技能人才的吸引力水平.

2 模型2：灰色預(yù)測(cè)模型

灰色預(yù)測(cè)模型通過對(duì)原始數(shù)據(jù)作累加生成得到系統(tǒng)因素間的變化規(guī)律并建立微分方程，挖掘系統(tǒng)本質(zhì)并預(yù)測(cè)事物變化趨勢(shì).利用灰色預(yù)測(cè)模型，對(duì)進(jìn)出口貿(mào)易總額、入境旅游人數(shù)、軌道交通客運(yùn)總量、城市基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)投資額4個(gè)指標(biāo)建立GM（2，1）模型.對(duì)各指標(biāo)數(shù)據(jù)作累加生成，利用微分方程預(yù)測(cè)各指標(biāo)數(shù)據(jù)的變化趨勢(shì).

2.1 模型的建立

設(shè)原始序列為

x（0）=（x（0）1（1），x（0）1（2），...，x（0）1（4）） .（13）

以進(jìn)出口貿(mào)易總額為例，對(duì)原始數(shù)據(jù)x（0）進(jìn)行一次累加運(yùn)算和一次累減運(yùn)算，得到進(jìn)出口貿(mào)易累加序列x（1）和累減序列α（1）x（0）.

x（0）=（1 982.36， 2 036.19， 2 294.63， 2 356.84），

x（1）=（1 982，4 019，6 313，8 670），

α（1）x（0）（1）=（53.830 0，258.440 0，62.210 0）.

x（1）的均值生成序列為

z（1）=（z（1）1（2），z（1）1（3），z（1）1（4）） ，

則稱

α（1）x（0）（k）+a1x（0）（k）+a2x（1）（k）=b .（14）

構(gòu)建矩陣F和向量Y

F=-x（0）（2）-z（1）（2）1-x（0）（3）-z（1）（3）1-x（0）（4）-z（1）（4）1，（15）Y=α（1）x（0）（2）α（1）x（0）（3）α（1）x（0）（4）=x（0）（2）-x（0）（1）x（0）（3）-x（0）（2）x（0）（4）-x（0）（3） .（16）

則GM（2，1）模型參數(shù)序列r=[a1，a2，b]T的最小二乘估計(jì)為：

r∧=a1∧a2∧b∧=（FTF）-1FTY .（17）

GM（2，1）的白化方程為：

d2x（1）dt2+a1dx（1）dt+a2x（1）=b .（18）

2.2 模型的求解

根據(jù)最小二乘估計(jì)原理，MATLAB編程求解得：

a1=-0.830 925 5，a2=0.050 787 4，b=-1 451.354 3.

進(jìn)出口貿(mào)易總額序列的白化微分方程為：

d2x（1）dt2-0.830 925 5dx（1）dt+0.050 787 4x（1）=-1 451.354 3 .（19）

求解微分方程得到：

x∧（1）（k+1）=30 555.5e0.066 432 8k-3.9 548 9e0.764 49 3k-28 577.1 .（20）

求解并記錄進(jìn)出口貿(mào)易總額的實(shí)際值、預(yù)測(cè)模型還原值和本底數(shù)據(jù)，詳見表4.

由表3可知，用GM（2，1）模型預(yù)測(cè)得到的效果比較好，可以對(duì)未來一段時(shí)間深圳市進(jìn)出口貿(mào)易總額進(jìn)行預(yù)測(cè)，預(yù)測(cè)結(jié)果見表5.

同理，可以對(duì)深圳市的入境旅游人數(shù)、軌道交通客運(yùn)總量、城市基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)投資額建立GM（2，1）模型.利用GM（2，1）模型預(yù)測(cè)其余3個(gè)指標(biāo)在2018年3月、2018年4月以及2018年5月份的數(shù)值，結(jié)果見表6表8.

以進(jìn)出口貿(mào)易總額為例作圖分析（圖1）.

圖1中，橫軸的1，2，3，4，5，6分別表示2017年12月份、2018年1月份、2018年2月份、2018年3月份、2018年4月份、2018年5月份，縱軸表示深圳市進(jìn)出口貿(mào)易總額.從圖1可以看出，深圳市2018年3月份的實(shí)際進(jìn)出口貿(mào)易總額低于預(yù)測(cè)值，但是經(jīng)過兩個(gè)月到了2018年5月份，深圳市的實(shí)際進(jìn)出口貿(mào)易總額高于預(yù)測(cè)值.

圖1 進(jìn)出口貿(mào)易總額影響分析

2.3 結(jié)果分析

灰色預(yù)測(cè)模型結(jié)果表明，深圳市的改革措施對(duì)拉動(dòng)深圳市經(jīng)濟(jì)發(fā)展、帶動(dòng)旅游業(yè)發(fā)展、促進(jìn)進(jìn)出口貿(mào)易、改善城市基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)等方面起著積極的推動(dòng)作用，進(jìn)而提高了深圳市對(duì)人才的吸引力水平.

3 模型1檢驗(yàn)

為了驗(yàn)證模型結(jié)果的準(zhǔn)確性，對(duì)評(píng)價(jià)科技創(chuàng)新人才和評(píng)價(jià)經(jīng)營管理人才的模型進(jìn)行檢驗(yàn).選取以下指標(biāo)：高新技術(shù)企業(yè)數(shù)量和社會(huì)培訓(xùn)機(jī)構(gòu)數(shù)量.高新技術(shù)企業(yè)數(shù)量以500，1000，1500為變化幅度，社會(huì)培訓(xùn)機(jī)構(gòu)數(shù)量以25，50，75為變化幅度，分別得出指標(biāo)數(shù)值變化后五個(gè)城市對(duì)兩種人才的吸引力綜合評(píng)價(jià)值，見表9和表10.結(jié)果表明，

深圳市對(duì)科技創(chuàng)新人才的吸引力相對(duì)于其他四個(gè)城市仍然很高，雖然深圳市和杭州市對(duì)經(jīng)營管理人才的吸引力水平都在增加，但深圳市增加的速度快，對(duì)經(jīng)營管理人才吸引力仍很高，說明所建立的模型客觀可靠，模型結(jié)果正確.

4 結(jié)論

本文對(duì)人才吸引力水平高低進(jìn)行了系統(tǒng)的分析，建立了模糊評(píng)價(jià)模型.研究結(jié)果表明，深圳市的人才吸引力水平較高.該模型可以應(yīng)用于其他類似指標(biāo)的評(píng)價(jià).

參考文獻(xiàn)

[1] 深圳市統(tǒng)計(jì)局[EB/OL].http：//www.sztj.gov.cn/，20102017深圳市統(tǒng)計(jì)年鑒.

[2] 廣州市統(tǒng)計(jì)局[EB/OL].http：//www.gzstats.gov.cn/，2017廣州市統(tǒng)計(jì)年鑒.

編輯：吳楠