重庆市科技人才集聚效应实证研究

谭建伟，冯培云，罗鉴益

(重庆理工大学　a.经济与贸易学院; b.会计学院，重庆　400054)

重庆市科技人才集聚效应实证研究

谭建伟a，冯培云a，罗鉴益b

(重庆理工大学a.经济与贸易学院; b.会计学院，重庆400054)

摘要：随着时代的发展与社会的进步，经济增长影响要素中知识和技能的作用越来越大。而科技人才作为掌握有专业知识和技能的高质量人力资源，对于技术的创新和经济的发展更是有着不可估量的影响。科技人才集聚能够通过发挥一系列的效应达到利用率1+1>2的效果。采用主成分分析法提取科技人才集聚效应衡量指标的主要数量信息，然后通过构建综合指标评价体系衡量近年来重庆市科技人才集聚效应，进而分析其饱和度、未来发展趋势以及与重庆经济发展的关系，为重庆市提高科技人才集聚度和科技人才利用效率提供借鉴。

关键词：主成分分析法；重庆市；科技人才；集聚效应

随着社会的发展，知识作为一种资源发挥着越来越重要的作用，而作为知识创造者的人才自然对于经济社会发展的各方面都是不可或缺的。重庆作为我国西部唯一的直辖市，在科技人才政策、就业机会等方面具有很大优势，近年来吸引了大批的科技人才。最新统计数据显示，重庆市2012年R&D人员数达72 609人，R&D人员全时当量达46 115人年[1-2]，分别比上年增长11.2%和13.3%，位居西部地区第三位，但是与发达省份的差距仍然较大。为了支持科技创新和经济发展，赶上甚至超过发达省份，重庆市必须吸引更多的科技人才。因此，了解重庆市科技人才集聚效应现状，并以此为依据营造出具有竞争力的人才集聚环境具有重要的现实意义。

科技人才集聚是人口流动的一种特殊情况，是指具有专业知识和技能的人口受到经济发展水平、地理环境等因素的吸引而向特定区域流动的现象。科技人才集聚会产生一系列的效应，如信息共享效应、集体学习效应等，能够极大地促进集聚地经济社会的发展。本文通过“构建科技人才集聚综合评价指标体系→分析重庆市现有科技人才集聚水平和集聚状态→预测重庆市未来科技人才集聚趋势→提出相应政策建议”这一思路，以计量经济模型为分析方法来研究重庆市科技人才集聚效应状况，以期为促进重庆市科技人才集聚提供借鉴。

一、相关研究

人才集聚对于经济社会发展的重要程度不言而喻，很多学者对人才集聚进行了研究。在内涵研究方面，Giannetti认为由于劳动者具有的技能不同，分工合作能够在降低生产成本的同时提高生产效率，这造成了人力资源的集聚[3]。Talor等人研究了人才聚集的推动力，指出机会的多少、雇主的可模仿性、雇主识才用才的能力、中介状况和提升空间是促进人才聚集的主要因素[4]。牛冲槐等认为人才集聚是在一定时间内，伴随人才流动使得同类型或相关人才按照一定的联系在特定地区或行业形成的聚类现象[5]。各个学者对人才集聚的定义具有共通之处，简单来说即是分散在不同地域的人才由于某些原因向特定地域集合的一种社会现象。

为了更好地研究人才集聚效应，需要设定一些指标对其进行衡量。既然人才集聚会产生各种效应，那么将各种效应进行综合也可得到总的效应。不同学者在人才集聚效应的划分和定义上有不同见解。牛冲槐等定义了人才集聚的经济效应，指出人才集聚有信息共享、知识溢出、创新、集体学习、激励、时间、区域、规模等8种效应，并通过层次分析法对人才集聚效应的重要程度进行了评判[6]。刘思峰等将科技人才集聚效应分为个体效应、团队效应和社会效应等3种，然后又将每一个效应进行了细分[7]。张全同研究了人才集聚的评价指标，他从人才流动、集聚规模、人才使用等10个方面构建了人才集聚指标，并且列举了能够量化的二级指标，然后通过定性分析阐述了各个指标的合理性[8]。高洁等研究了上海国际航运中心人才集聚水平，她通过人才规模、人才质量、人才环境和人才国际化等4个一级指标和若干个二级指标对其进行了评价，并利用模糊综合评价法与境外情况进行了对比分析[9]。白极星通过构建指标体系分析了新疆的人才集聚现状，并把不同地区的人才集聚效应和人才集聚环境做对比分析，最后将不同地区的人才集聚归结为集聚强势型、伴生集聚型、一般集聚型、弱势集聚型和特殊集聚型等5种类型[10]。上述不同学者对人才集聚效应的分类各具特色，也都能够较好地衡量人才集聚整体效应。本文选取了牛冲槐等人的研究成果，以其对人才集聚效应的8个分类为一级指标，并通过综合前人研究成果设置相应的二级指标，对重庆市科技人才集聚效应进行衡量。

二、综合评价指标的构建

(一)指标的选取

分析科技人才集聚趋势必须有一个综合性指标，这一指标要能够很好地描述科技人才集聚所带来的各种效应。上文中提到：牛冲槐将科技人才集聚效应分为了8个类型，即信息共享效应、知识溢出效应、创新效应、集体学习效应、激励效应、时间效应、区域效应和规模效应。这8大效应能够很好地描述科技人才集聚对集聚地产生的影响，能够为选取衡量指标提供重要借鉴。由于上述指标不够具体，很难用数据进行衡量，所以本文在借鉴牛冲槐、赵京花等人研究的基础上，设置百万人公共图书馆拥有量、技术合同成交额等16个衡量指标，这些指标比较具体，可以用数据衡量。指标体系具体见表1。

表1　重庆市科技人才集聚效应衡量指标

资料来源：参考文献[5]、参考文献[11]。

(二)数据收集及处理

文章所用数据是重庆市1995—2012年相关指标数据，数据是通过《重庆统计年鉴(1997—2013)》《中国科技统计年鉴(1996—2012)》、中国统计局网站、互联网相关报道以及一些原始数据的分析整理所得。为了加大样本容量，本文使用了重庆市1995—2012年的统计数据。其中1995年和1996年多数数据可在《重庆统计年鉴(1997)》上查询到，其余是根据增长率等数据指标推算和从互联网查询所得，由于篇幅有限，文中不再对原始数据进行列述。

从表1可以看到，不同指标具有不同的数量单位。如果直接用原始指标值进行分析，就会突出数值较高的指标在综合分析中的作用，相对削弱数值水平较低指标的作用。因此，要对原始数据进行标准化处理，将原始数据转化成无量纲指标数值。SPSS18.0中默认的标准化方法为z-score 标准化法，本文以SPSS对原始数据进行标准化，所得结果略。

(三)研究方法

本文在构建重庆市科技人才集聚效应综合评价指标时是通过将表1中的16个二级指标综合成一个单一指标。在指标构建的过程中可以使用回归分析等多种方法进行。从本文来看，有些二级指标具有一定的相关性，这种情况下使用回归分析可能会产生多重共线性等问题。所以，本文在构建指标时借鉴主成分分析方法(PCA)，分两步进行计算。第一步借鉴主成分分析方法从16个二级原始指标中提取主成分因子，以在保留大部分原始信息的前提下减少指标个数；第二步是以用主成分分析法提取到的主成分因子为自变量、以科技人才集聚效应综合评价指标为因变量构建数量关系。通过这种方法构建综合评价指标可以简化分析过程，减少了一些较为复杂的统计学问题的出现。在使用主成分分析法时，因为只是借此降低自变量个数，所以可以不完全按照常规步骤进行分析，如主成分因子命名等阶段完全可以省略，这样在完成计算任务的同时也简化了计算步骤。

(四)综合评价指标的构建

本文在数据分析中采用主成分分析方法。主成分分析法最早由英国心理学家C.E.斯皮尔曼提出。主成分分析法能够通过降维来减少变量个数，以较少的变量代表大部分统计数据信息，减少了计算工作量以及指标相关造成的多重共线性等问题。主成分分析可以通过SPSS软件实现，本文分析中所用软件为SPSS 18.0。下面讲述分析步骤。

1.前提条件检验。主成分分析的目的是从众多的原有变量中综合出少数几个具有代表性的主成分因子，这就要求原有变量之间具有较强的相关性。因此，在主成分分析之前首先要对原有变量是否具有相关性进行检验。KMO值0~1，KMO值越接近1，变量相关性越强，越适合做主成分分析。根据Kaiser给出的主成分分析标准，KMO值在0.6以上适合做主成分分析。

利用SPSS 18.0分析，得出KMO检验结果，见表2。

表2　KMO与Bartlett检验表

从表2可以看出，本次检验的KMO值为0.746，Bartlett检验的观测值为448.604，相应概率P值为0，小于显著性水平0.01，所以相关系数矩阵与单位矩阵有显著差异，适合做主成分分析。

2.主成分因子提取。提取主成分因子需要看所提取因子的特征值，一般要特征值大于1才符合要求。从表3因子解释方差情况表可以看出，特征值大于1的主成分因子有3个，分别解释了总方差的69.592%、10.931%和7.292%，累计解释总方差的87.816%，变量信息丢失较少。

表3　因子解释方差情况表

由于本文只是借鉴主成分分析方法提取原始数据主要信息，以便于综合评价指标的构建，不需要以此做定性分析，所以在此不再分析主成分载荷矩阵，并不再对提取出的主成分因子命名。而后，可以通过SPSS软件得出成分得分系数矩阵，具体见表4。

表4　成分得分系数矩阵

表4为成分得分系数矩阵，较为明确的表达了各变量与3个主成分因子之间的数量关系。由此可以得到以原变量X1~X16为自变量，以主成分因子为因变量的数量关系式，设主成分因子1、主成分因子2、主成分因子3分别为Y1、Y2、Y3，结果如下：

Y1=-0.094X1+0.076X2+0.093X3+

0.163X4+0.141X5+0.189X6+

0.009X7+0.179X8+0.057X9-

0.029X10+0.214X11-0.108X12+

0.066X13+0.002X14+0.088X15-

0.006X16

(1)

Y2=-0.05X1-0.074X2+0.002X3-

0.175X4-0.141X5-0.276X6+

0.175X7-0.253X8+0.127X9-

0.133X10-0.607X11+0.162X12+

0.095X13+0.272X14+0.026X15-

0.057X16

(2)

Y3=0.149X1-0.073X2+0.024X3+

0.066X5+0.071X6+0.025X7+

0.086X8-0.088X9+0.533X10-

0.151X14-0.002X15-0.165X16

(3)

3.构建重庆市科技人才集聚综合评价指标。上文中通过主成分分析提取出3个主成分因子Y1、Y2、Y3，这种变量转换简化了指标分析过程，能够建立起一个更加简便易行的评价指标，同时也消除了在指标构建过程中出现的多重共线性等问题。本文构建的重庆市科技人才集聚综合评价指标正式以提取到的3个主成分因子为自变量进行衡量与计算，具体如下：

(4)

其中，R即为科技人才集聚评价综合指标，Y1、Y2、Y3为上文提取的主成分因子，也是式(5)中的自变量，α、β、δ分别为三者系数。在α、β、δ数值确定问题上，因为没有R值，无法通过回归等方法求得三者数值，故指定Y1、Y2、Y3旋转后的方差贡献值作为α、β、δ值。由于方差贡献代表了3个主成分因子涵盖原始变量信息的大小，所以能够很好地表述三个主成分因子的权数。基于此，式(5)可以表述为：

R=0.588 35Y1+0.163 24Y2+0.126 56Y3

(5)

式(5)即是重庆市科技人才集聚评价综合指标的计算公式，通过此公式可以计算出各年份重庆市科技人才集聚的总效应，并分析其波动趋势。

三、重庆市科技人才集聚效应分析

(一)重庆市科技人才集聚效应值计算及其与经济发展的关系分析

运用上述评价指标可以计算出近年来重庆市科技人才集聚效应R值，由于重庆市在1997年直辖，为了保证对重庆市科技人才集聚效应分析的连续性，故仅分析了1997—2012年的人才集聚效应值，下面是重庆1997年至2012年人才集聚R值，具体见表5。

表5　重庆各年人才集聚效应值

从表5可以看到，从直辖以来重庆市科技人才集聚效应总体处于一种上升的状态，并且除1998年和2000年外其集聚效应值以较为稳定的速度在逐年增长。同时把重庆市人才集聚效应值与同时期人均GDP做对比也可以粗略看出重庆市人才集聚与经济增长的关系。具体见图1。

图1　重庆市科技人才集聚效应值与人均GDP比较示意图

从图1可以看到，1997年以来重庆市人均GDP与科技人才集聚效应值保持着较为明显的一致关系。双方呈现出近乎平行的增长态势，这种情形表明双方存在着较为紧密的关系。事实上，根据C-D函数可知，区域经济的发展取决于物质资本和人力资本的投入，而科技人才集聚作为一种高质量人力资源的集聚必然会推动集聚地经济的发展，这一结论从图1也得到了验证。此外，科技人才集聚可以发挥出人力资源的规模效应，通过知识共享等效应达到1+1>2的水平。因此，增加科技人才集聚的规模，提升科技人才管理和利用水平，必然能够推动重庆市经济的持续增长。此外，经济发展水平作为吸引人才的一个重要因素，也在很大程度上推动了重庆市人才集聚的进程。可以说，在研究期内，重庆市的科技人才集聚与经济发展水平产生了较好的良性互动效应，使得双方形成了螺旋上升的增长态势。

(二)重庆市科技人才集聚饱和度分析

人才集聚的饱和度即是衡量某一地区在一段时间内人才资源是否达到最优配置状态的指标。从人才集聚的边际效用方面分析，当人才集聚的边际效益为零时，其饱和度达到最合适状态。在此状态下，人才能够发挥的集聚效应最大，自然也能够在最大程度上促进经济社会的发展。从数学函数方面分析，设人才集聚效应函数为f(x)，则当导数值f′(x)=0时，人才集聚效应达到最大化，此时人才饱和度处于最合适状态。以此为标准，人才饱和度不足和人才过于饱和都不利于人才集聚效应的发挥，都会对人才资源的优化配置产生消极影响。

从图1可以看到，1997—2012年重庆市科技人才集聚效应值处于稳定上升的趋势，其导数值f′(x)>0。由此我们得知，从1997年至今重庆市科技人才集聚一直处于非饱和(饱和度不足或过饱和)状态，再通过观察表6可以得知，重庆市人才集聚是处于饱和度不足状态，人才集聚效应未能得到充分发挥。造成这种情况的原因主要有两方面：一是重庆市现有科技人才数量不足，从表6可以明显看出；二是人才资源的配置不合理，造成科技人才资源结构性浪费。

表6为2012年我国人均GDP前14名省市的科技人员状况统计，在指标选取上使用了科技活动人力资源状况通用的R&D人员全时当量作为比较标准。从表6可以看到，在14个省市中重庆市每万人R&D人员全时当量排在第11位，处于末尾位置。另外从4个直辖市对比分析可知，重庆市排名末位，其每万人R&D全时当量只有10.722人年，与天津的42.941、上海的34.597以及北京的25.859有着很大差距。这种科技人才数量上的不足必然会造成人才集聚效应不能充分发挥，成为经济社会发展的短板。

表6　发达省市科技人员状况统计表

数据来源：根据《中国统计年鉴(2013)》相关数据计算所得

此外，人才资源配置不合理也是造成重庆市人才集聚效应无法得到充分发挥的原因之一。以重庆市高校毕业生就业状况为例，2013年重庆市高校毕业生就业率为85.43%，仍有两万多人未能顺利就业[12]。与此同时，重庆市IT、汽车、航空等多个行业人才缺口巨大[13]。因此，通过政策调节等多种手段优化人才配置，真正做到人岗匹配也能够极大地促进重庆市人才集聚效应的提升。

(三)重庆市科技人才集聚效应发展趋势分析

人才集聚饱和度能够影响未来时期内人才流动状态[14]。黄永军在分析人才流动时指出，当人才饱和度不足时，组织会通过各种措施增加人才储备量：一方面通过良好的政策等吸引外部人才流入和减少内部人才流出；另一方面通过培训等方式使潜在人才变成显性人才[15]。从上文分析中可知，重庆市人才集聚处于一种不饱和状态，借助上述观点分析，未来一段时间内重庆市人才集聚仍会出于上升状态，直至达到最高点。当人才集聚效应函数f(x)达到最大值，f′(x)=0之后会在政策等手段调节下形成波浪形曲线在最大值处徘徊。

四、政策建议

从上述分析中可知，重庆市科技人才集聚仍处于饱和度不足状态。为了充分发挥重庆市科技人才集聚效应，需要从两个方面入手：一是增加科技人才储量，二是优化科技人才资源配置。具体有4条措施：

1.制定更加具有竞争力的区域科技人才政策。重庆市作为西部城市，本身在对人才的吸引方面相对东部沿海城市有着先天劣势。因此，制定比其他区域更加有竞争力的人才政策对于增加科技人才储量具有至关重要的作用。在引入方面，通过政府津贴、提供科研启动经费等方式吸引更多科技人才在重庆工作。在防止流失方面，通过提高待遇、规划清晰的晋升通道、加大人文关怀等留住科技人才。在提升区域科技人才素质方面，通过培训、教育、挂职锻炼等提升重庆市人力资源的整体水平。

2.完善基础设施建设。科技人才流动受到多种因素的影响，其中基础设施，尤其是文化设施是否健全是重要因素之一。一是要加大图书馆等文化设施的建设力度，以文化设施为硬件、以文化宣传为软件，为重庆营造良好的学习氛围和创新氛围；二是要加强高等教育建设，高等教育是科技人才的摇篮，相对于其他培养途径更加具有专业性。此外，高校等机构也是吸引高素质科技人才的一个重要载体，能够促使科技人才发挥在人才培养和科研创新两个方面的作用。

3.增加科研投入。一个地区科技水平的高低决定着吸引科技人才的数量和质量，北京、上海等地科技人才集聚水平较高与它们强大的区域创新能力不无关系。科技水平的提升与科技人才的集聚是一种良性的互动关系，能够形成一种螺旋上升的发展趋势。因此，政府和企业要增加科研投入，促进高新技术产业的发展，争取更多科技人才集聚到重庆这片沃土上来。在政府层面，要为技术创新和高新技术的应用提供多种渠道的资金支持，如拨款、政府担保贷款、税收减免等。在企业层面，要重视核心技术的研发，提高研发投入在总收入中的比重。

4.加强科技人才资源的管理和利用。科技人才集聚有正效应，也有负效应。只有根据经济发展需要调整科技人才结构才能避免科技人才资源结构性闲置。同时，避免科技人才恶性竞争等负效应的发生也对于科技人才集聚水平的提高有重要影响。一是根据重庆市产业结构及人才需求定向引进人才，如给予短缺人才更好的待遇等，以需求为依据形成人才待遇分级，引导科技人才结构向合理化方向发展。二是加强科技人才的交流，通过座谈会、学术会议等多种形式促进科技人才在知识和技术等多层次的交流，这不仅有利于知识共享，还在一定程度上为科技人员在研究方向上的定位起到了参考作用，通过分工降低了恶性竞争发生的可能性。

参考文献：

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[13]彭博.求贤若渴：未来10年两江新区高端人才缺口将达30万[N].新华日报，2013-01-08.

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[15]黄永军.人才流动的饱和度趋衡论[J].科学管理研究，2001(5):23-30.

(责任编辑许若茜)

收稿日期：2014-04-29

作者简介：谭建伟(1969—)，男，重庆石柱人，教授，研究方向：技术创新管理、人力资源管理；冯培云(1990—)，女，河南济源人，硕士研究生，研究方向：人力资源管理。

doi:10.3969/j.issn.1674-8425(s).2015.08.005

中图分类号：F240

文献标识码：A

文章编号：1674-8425(2015)08-0029-07

Empirical Study on Agglomeration Effect of Science and
Technology Talents in Chongqing

TAN Jian-weia，FENG Pei-yuna,LUO Jian-yib

(a.College of Economy & Trade; b.College of Accounting,

Chongqing University of Technology,Chongqing 400054,China)

Abstract:With the development of society and economy,the labor force becomes more and more important in ingredients of economic growth. As the high-quality human resources which master professional knowledge and skills,talented persons,have no doubt,have inestimable effects on the innovation of social technology and economic development. Talents aggregating can reach the efficiency of one plus one greater than two by exerting a series of effects. Extracting the main factors affecting the concentration of talented people in Chongqing by using the PCA,and then measuring the effect of talents aggregation level in Chongqing in recent years via construction of comprehensive evaluation index system and analyzing its relationship with the economic development of Chongqing will provide reference of improving the utilization efficiency of human resource and talents agglomeration in Chongqing.

Key words:PCA; Chongqing; science and technology talents; agglomeration effect

引用格式：谭建伟，冯培云，罗鉴益.重庆市科技人才集聚效应实证研究[J].重庆理工大学学报:社会科学，2015(8):29-35.

Citation format：TAN Jian-wei，FENG Pei-yun,LUO Jian-yi.Empirical Study on Agglomeration Effect of Science and Technology Talents in Chongqing[J].Journal of Chongqing University of Technology:Social Science，2015(8):29-35.