基于熵值法的城市人才吸引力评价模型研究

文/贾怀鑫 杨湃（合肥工业大学经济学院）

一、引言

当今人才资源逐渐成为最重要的战略资源之一，一个城市要想保持竞争优势，就必须依靠强大的人才基础作保障。特别是近几年来，在我国经济下行压力加大和人口老龄化加速的背景下，如何吸引和留住人才已经成为各级政府高度关注的问题，各地方政府纷纷出台人才引进政策。2017年，武汉以“五年内留住百万大学生”计划正式拉开了“抢人大战”的序幕，该政策实施后效果明显，当年户籍人口增加数是上一年的4.3倍；2018年人才争夺战在全国范围内打响，出台人才新政的一、二线城市就有29个之多，占到了全部一、二线城市的近60%，绝大部分人才新政起到了良好的效果，其中以西安市最具代表性，2018年落户人数高达80万；进入2019年后，对于人才争夺的竞争越来越激烈，部分城市开始大幅下调落户门槛，石家庄更是推出了“零门槛落户”政策，国务院办公厅也于12月公开了《关于促进劳动力和人才社会性流动体制机制改革的意见》。人才资源不同于其他资源，其本质特征是自主流动性，因此需要准确把握吸引人才的关键因素，才能更好地提升本城市在人才争夺中的竞争力，进而促进城市的经济发展、提高城市的经济活力。

二、文献综述

目前已有学者对人才吸引力评价指标体系作了研究，但大多集中在定性分析方面。王顺（2004）以人才市场环境、经济环境、文化环境、社会环境、生活环境和自然环境为子目标，在子目标下又设立了若干评价目标，最终构造了一套人才环境综合评价体系。宋鸿（2010）将影响人才吸引力大小的城市属性归纳为提供就业岗位、提供发展机会和提供宜居环境三个方面，并对此分别提出了提升城市人才吸引力的主要对策；郗永勤、沈佳丽（2011）将人才吸引力的主要因子分为经济发展水平、城市规模与环境、文化卫生水平、生活条件和事业平台五大类共31个指标，应用熵值法计算华东六省一市的人才吸引力综合指数，并对福建省人才吸引力水平进行重点分析；高子平（2012）基于制度环境、社会文化氛围和生活环境三个维度建立了上海人才吸引力的评价指标体系，并运用AHP分析法对上海城市吸引力的调查数据进行分析，得出了影响上海人才吸引力的各种外部因素及其重要性；万星辰、施杨、秦燕（2013）围绕城市人才吸引力的评价要素，从经济发展环境、生活服务环境、科技创新环境、教育文化环境和就业保障等方面构建了城市人才吸引力评价指标体系；陈蕾（2018）将人才吸引力评价指标分为经济发展水平、城市规模与环境、文化卫生水平、生活条件和事业前景5个维度共20个指标，通过因子分析法对指标的影响程度进行排序并赋权后，选取了杭州、西安等八座城市进行打分，并对西安市进行了具体的实例分析；霍思涵等人（2019）采用柯布—道格拉斯函数来刻画人才的需求和愿望，并将这一函数应用于5个代表城市，比较这些城市的人才吸引力，同时采用向量分析的方法来计算政策的强度、协同度和完整度，求得政策实施的最终效果。

综合现有的研究成果来看，学界对于如何选取评价城市人才吸引力的指标并没有一个具体公认的标准；在对指标进行赋权时，采用问卷调查法获得数据的学者会应用因子分析法对指标进行筛选和赋权，部分学者会应用层次分析法以确定指标的权重，这些赋权方法都可以在一定程度上解决各指标对城市人才吸引力影响程度大小的问题，但不足之处在于主观性较强，因此本文采用熵值法对所选指标进行赋权。

三、理论基础

（一）人才的概念

在《中共中央、国务院关于进一步加强人才工作的决定》中对人才的定义为“只要具有一定的知识或技能，能够进行创造性劳动，为推进社会主义物质文明、政治文明、精神文明建设，在建设中国特色社会主义伟大事业中作出积极贡献，都是党和国家需要的人才”。本文在理论分析时的人才是指具备一定的知识和技能，在某一行业或工作中作出了较大贡献的人，而在问卷调查及对数据进行定量分析时，人才是指具有大专及以上学历的人员。

（二）人才需求理论

马斯洛的需求层次理论：马斯洛认为人类具有一些先天的需求，这些需求按轻重程度不同可以划分为五个层次，分别为：生理需求、安全需求、社交需求、尊重需求和自我实现需求。当较低层次的需求被满足后才会出现较高级的需求，而且已经被满足的需求并不会对人再产生激励作用，只有尚未被满足的需求才会影响一个人的行为决策。

（三）人才吸引理论

唐纳德·博格的“推力—拉力”理论。唐纳德·博格认为人口迁移是迁出地对人才产生的推力与迁入地对人才产生的拉力共同作用的结果。前者包括不适应的居住环境、失业、较低的工作收入、缺乏与自身能力相匹配的工作岗位等，而后者包括较高的收入水平、较多的就业机会、较高的发展平台等。社会环境、经济环境和自然环境构成了推力或拉力，当推力与拉力同时足够强大时，人才便会作出迁移的决策。

产业集聚人才吸引理论。马歇尔从规模经济和外部经济两个方面分析了产业在地理区域上的集聚现象对人才的吸引，指出影响产业集聚出现的主要因素是技术服务、劳动市场共享与知识溢出，产业集聚可带来专业人才的集聚，而吸引过来的人才所产生的集聚效果又可以吸引产业集聚，从而形成良性循环。

四、评价指标体系的构建

实践表明，一个国家、地区或城市若是陷入人才不足乃至匮乏的境地时，其经济发展便会停滞不前甚至倒退。由于人才资源具有高度自主流动性的特征，对人才的争夺本质上来说是对人才的吸引。而人才吸引是一个包含多种因素、涉及覆盖面极广的系统，我们在选取衡量城市人才吸引力水平的指标时，无法涉及所有的方面，因此必须遵循一些原则进行筛选：科学性原则，即指标要尽可能科学、全面地反映出影响人才吸引力的因素；目的性原则，即指标必须与城市吸引人才的目的相一致；可操作性原则，即指标数据具有较高的可得性且容易分析计算；可比性原则，即指标可以在不同城市间进行比较和评价，不受城市规模、城市特点的限制。

基于上述原则，结合目前学界的一些研究，对人才吸引力评价相关指标体系做了对比分析（见表1），选取人才吸引力评价指标。

表1 国内主要人才吸引力核算指标体系对比

最终综合现有学者依照各地区人才吸引力的指标构建情况，同时依照各地区数据可取得性，建立了一个二级估值指标体系，一级指标选取经济发展水平、城市建设水平与城市环境、文化卫生水平、事业平台4项指标，二级指标是在一级指标上所确定的具体评价指标，选取地区生产总值（万元），人均地区生产总值（元），第三产业增加值占GDP比重（%），社会消费品零售总额（万元），人均可支配收入（元），人均工资水平（元) ，城市公共汽电车运营车量（辆），图书馆藏书量（万册），绿地覆盖率（%），城市道路面积（万平方米），污水处理率（%），医院数量（所），普通高等学校（所），教育占公共支出比重（%），授权专利数（件），科学技术支出占公共支出比重(%)，规模以上工业企业数（个）等17个指标作为二级指标体系，具体评价指标建立见表2。

表2 城市人才吸引力评价模型指标设计

五、城市人才吸引力实证分析

（一）熵值法介绍

通过阅读文献，发现目前对于城市人才吸引力影响因子的赋权方法主要有特尔菲测定法、层次分析法、因子分析法、熵值法和等权重法。特尔菲测定法和层次分析法本质上都是通过专家打分对因子进行赋权，优点在于所需定量数据信息较少且在具有较高权威性的同时保持方法的简洁与实用，但缺点在于邀请该领域专家所要求的人力物力较高，且方法具有较强的主观性；因子分析法指在诸多可能的影响因素中找出隐藏的具有代表性的因子，可以对因子进行降维并赋权，适用于通过问卷调查法获得的包含大量影响因子的数据，与本文情况不符；等权重法虽然简单易行，但忽略了不同因子所造成的不同影响程度，因此经过综合考虑，本文采用熵值法对影响因子进行赋权。

利用熵信息的概念确定权重时，假设多指标决策矩阵如下：

设Ej对于第j个指标而言，其信息熵Ej的计算公式为

其中，K为常数，K=1/ln(m)，m为候选方案数。这样就能保证0≤Ej≤1，即最大为1。

从上式可以看出，当某个指标下各方案的贡献度趋于一致时，Ej趋近于1；考虑极端情况，当贡献度全相等时，代表着该指标在各个方案中完全一致，就可以不考虑该指标在决策中的作用，即该指标的权重为0。

由此可以看出，指标的权重系数是由方案在该指标上的差异大小来决定的，将dj定义为第j指标下各方案贡献度的一致性程度。

则各指标的权重Wj为：

当dj=0时，代表该指标的权重为0，则可以剔除该权重。对于一些负向指标，本文先按照正向指标对其进行计算，在计算综合指数时再对其进行乘-1处理。

熵值法的优点在于其权重完全是通过分析计算数据确定的，没有引入决策者的个人判断，可以在最大程度上避免主观性的干扰。

（二）大中城市实证研究

出于数据可得性的考虑，选取了35个城市进行实证研究，包括北京、天津、石家庄、太原、呼和浩特、沈阳、大连、长春、哈尔滨、上海、南京、杭州、宁波、合肥、福州、厦门、南昌、济南、青岛、郑州、武汉、长沙、广州、深圳、南宁、海口、重庆、成都、贵阳、昆明、西安、兰州、西宁、银川、乌鲁木齐，所选取的数据为国家统计局、各城市年鉴、中国火炬统计年鉴公布的2018年年度数据。

对于一些原始数据为0的数据，为了便于通过熵值法进行计算，本文对其进行加0.000001处理。虽然通过熵值法计算权重不需要将数据进行标准化处理，但考虑到后面需要进行城市人才吸引力综合指数的计算，故先对数据进行min-max标准化处理，处理方式为：

对于序列x1，x2，……，xn进行变换，得到：

城市人才吸引力综合指数Zi的计算方式为：

根据上表指标权重的计算，可以计算出35个城市人才吸引力的综合指数，按从大到小的顺序排列见表3。

表3 35个主要城市人才吸引力综合指数排名结果

通过分析可知，在“事业水平”“城市建设与环境”二个一级指标上均排第一位，且在其他指标上也保持较高水平的深圳位列城市人才吸引力榜首，上海、北京、广州、重庆、杭州紧随其后，也表现出了较高的人才吸引力。人才吸引力水平最低的五个城市分别为“西宁”“海口”“兰州”“乌鲁木齐”“呼和浩特”。分析后发现这几个城市各项指标均排名靠后，尤其“事业水平”这指标，这五个城市包揽后五名，就业的困难很大程度上影响了人才对这五个城市的选择。

（三）政策建议

提升城市教育环境，加强发展知识经济。由分析可知，一个城市的教育水平是影响人才吸引力最重要的一个因素，政府应加强对当地教育水平，特别是高等教育水平的重视程度，同时要充分利用高校、科研院所等研究资源丰富的优势，打通产学研的传导渠道，将其转化为产业优势和创业优势，大力促进知识经济的发展。加快经济发展，优化产业结构。权重的计算结果显示，城市的经济发展水平和产业结构是影响人才流动的核心因素，政府应结合本城市的特点，通过调整和整合本市资源，促进产业集聚，扩大产业规模，提高第三产业在产业结构中的比重，大力发展知识密集型产业和高新技术产业，形成本城市的经济竞争优势，同时为相关人才搭建施展才能的平台与构建发展进步的空间，以便引进的人才可以最大程度发挥自己的能力。

健全公共服务体系，提高人民生活水平。一个城市的居住环境和生活品质也是影响人才吸引力的重要因素。政府在发展经济的同时，应适度增加对于公共服务、社会保障等方面的财政支出，努力提升城市的宜居性水平，降低城市生活成本，形成对人才的长久吸引力。

六、结论

本文选取了经济发展水平、城市建设水平与城市环境、文化卫生水平、事业平台四大类共17种指标，根据国家统计局、中国城市统计年鉴、中国火炬统计年鉴统计公布的35个主要城市年度数据，运用熵值法对指标权重进行计算，并根据构建的城市人才吸引力模型得出各个城市的综合指数。结果表明，“规模以上工业企业数”指标所占评价模型的权重最大，“地区生产总值”“医院数量”“第三产业增加值”指标也占有较大权重；在城市对人才的吸引力大小方面，深圳、北京、上海、广州、杭州位居前五名。