石林杰 張明鵬 李壯 張浩文 張龍昆

摘要：本文通過(guò)對(duì)影響城市人才吸引力的指標(biāo)分析，運(yùn)用熵值法建立了人才吸引力評(píng)價(jià)力的模型，為量化評(píng)價(jià)城市人才吸引力水平提供了標(biāo)準(zhǔn)化、合理化方案。首先將人才吸引力水平分解為發(fā)展前景、收入水平、環(huán)境水平三個(gè)二級(jí)指標(biāo)，從三個(gè)二級(jí)指標(biāo)與人才吸引力的關(guān)系，對(duì)應(yīng)物理學(xué)中合力與分力的關(guān)系，于是將城市人才吸引力作為合力，發(fā)展前景、收入水平、環(huán)境水平作為互相垂直的三個(gè)分力，從而建立人才吸引力力的模型。

關(guān)鍵詞：城市人才吸引力；熵值法

引言

隨著信息化時(shí)代的來(lái)臨，各類人才尤其是科技人才的重要性日益凸顯。人才是一個(gè)城市發(fā)展的根本，城市要保證其競(jìng)爭(zhēng)活力必須有持續(xù)的人才流入。在世界各國(guó)和全國(guó)各地都加大爭(zhēng)奪人才的背景下，城市必須與時(shí)俱進(jìn)且不盲目地調(diào)整相關(guān)人才吸引政策。然而，什么樣的人才政策才是好的政策，如何定量分析城市人才吸引力大小，這些問(wèn)題仍需深入研究。

1 模型建立

人才吸引力是一個(gè)較為抽象的概念，要想對(duì)人才吸引力做出客觀、準(zhǔn)確、全面的評(píng)價(jià)，必須先建立里科學(xué)合理的指標(biāo)體系。本文選取了發(fā)展前景、收入水平、環(huán)境水平三個(gè)二級(jí)指標(biāo)，每個(gè)二級(jí)指標(biāo)又包含若干三級(jí)指標(biāo)。通過(guò)熵值法對(duì)每一個(gè)二級(jí)指標(biāo)下的三級(jí)指標(biāo)進(jìn)行降維處理，從而定量分析出城市在該二級(jí)指標(biāo)方面的表現(xiàn)。每個(gè)二級(jí)指標(biāo)相互獨(dú)立又共同作用于城市的人才吸引力水平，并對(duì)其產(chǎn)生不可忽視的影響。

2 量化評(píng)價(jià)

首先求出三級(jí)指標(biāo)的權(quán)重，再通過(guò)加權(quán)求和求得二級(jí)指標(biāo)的大小。本文用熵值法求出15個(gè)三級(jí)指標(biāo)的權(quán)重。具體步驟如下：

Step1：指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)化處理：

由于各項(xiàng)指標(biāo)的計(jì)量單位并不統(tǒng)一，因此在用它們計(jì)算綜合指標(biāo)前，我們先要對(duì)它們進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，即把指標(biāo)的絕對(duì)值轉(zhuǎn)化為相對(duì)值，從而解決各項(xiàng)不同質(zhì)指標(biāo)值的同質(zhì)化問(wèn)題。、

Step2：計(jì)算第j項(xiàng)指標(biāo)下第i個(gè)城市占該指標(biāo)的比重；

Step3：計(jì)算第j項(xiàng)指標(biāo)的熵值；

Step4：計(jì)算第j項(xiàng)指標(biāo)的差異系數(shù)。對(duì)第j項(xiàng)指標(biāo)，指標(biāo)值的差異越大，對(duì)方案評(píng)價(jià)的左右就越大，熵值就越小，定義差異系數(shù)：

Step5：求權(quán)值；

Step6：計(jì)算各城市的綜合得分。

在本模型中，熵值法是依據(jù)同一年度各城市間的指標(biāo)差異來(lái)計(jì)算指標(biāo)的權(quán)重，因此不同年分城市指標(biāo)的權(quán)重不盡相同。為使結(jié)果更具有普適性，本文在全國(guó)的城市中選取了較有代表性的六所城市并收集了2016年度不同城市各指標(biāo)的數(shù)據(jù)，運(yùn)用Matlab編寫程序計(jì)算結(jié)果。選取城市分別為北京、廣州、蘇州、廈門、成都以及深圳。

3 人才吸引力水平

通過(guò)對(duì)三項(xiàng)二級(jí)指標(biāo)下面的三級(jí)指標(biāo)進(jìn)行求和之后得到深圳市二級(jí)指標(biāo)的權(quán)重分別為0.1662，0.1757，0.1226。依據(jù)矢量的運(yùn)算法則，通過(guò)力的合成原理即得到合力——深圳市人才吸引力的大?。?/p>

得到各指標(biāo)的權(quán)重后，用各個(gè)理化指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)化后的數(shù)據(jù)分別乘以對(duì)應(yīng)的權(quán)重并加和平均即可得到各城市的得分。由軟件EvaGear可導(dǎo)出六個(gè)城市加權(quán)平均后的得分情況，如下圖所示：

由上圖可知，六個(gè)城市的人才吸引力排名依次為北京、蘇州、深圳、廣州、成都、廈門，深圳市位居第三位。

結(jié)論

本文創(chuàng)新地將城市的指標(biāo)類比到物理學(xué)的分力，并將他們的合力作為人才的吸引力水平，十分新穎且具有一定的合理性。指標(biāo)數(shù)量多，數(shù)據(jù)廣泛且時(shí)間跨度大，作為參照的城市數(shù)量多，且用熵值法求三級(jí)指標(biāo)的權(quán)重比較客觀，結(jié)果更加符合實(shí)際和可信。后緒工作可繼續(xù)增加典型城市和具有代表性的指標(biāo)數(shù)量，使得到的結(jié)果更加準(zhǔn)確，曲線擬合精度更高，從而較全面地反映深圳市人才吸引力的總體狀況。本文建立的是城市人才吸引力模型，但只要將其中的指標(biāo)稍加修改，便可得到國(guó)家或企業(yè)的人才吸引力評(píng)價(jià)模型，模型應(yīng)用前景廣泛。

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