沈連芳 吳小玲,2
(1.北部灣海洋發(fā)展研究中心(北部灣大學(xué));2.北部灣大學(xué) 馬克思主義學(xué)院,廣西 欽州 535424)
“十四五”規(guī)劃提出優(yōu)化區(qū)域經(jīng)濟(jì)布局,促進(jìn)區(qū)域協(xié)同發(fā)展;要全方位培養(yǎng)、引進(jìn)、用好人才,充分發(fā)揮人才第一資源的作用。第七次人口普查數(shù)據(jù)顯示,廣西人口總量占全國總?cè)丝诘?.35%,位列11;2019年廣西生產(chǎn)總值(21237.14億元)占全國地區(qū)生產(chǎn)總值(988528.9億元)2.15%,低于云南(2.35%)、重慶(2.39%)、四川(4.72%)等部分西部地區(qū),以上數(shù)據(jù)表明人才在推動廣西經(jīng)濟(jì)增長方面還有很大潛力未完全釋放。因此,探討廣西人才培養(yǎng)投入與經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出之間的耦合協(xié)調(diào)關(guān)系具有重要現(xiàn)實(shí)意義,是推動廣西人才培養(yǎng)投入結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)變、制定人才培養(yǎng)及引進(jìn)政策、優(yōu)化區(qū)域經(jīng)濟(jì)布局、促進(jìn)區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展的重要時(shí)代課題。
由表 1知,2008-2019年廣西地區(qū)生產(chǎn)總值穩(wěn)步提升,從6455.43億元增加到21237.14億元,增長了3.29倍。從產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)上看,第一產(chǎn)業(yè)、第二產(chǎn)業(yè)比重總體有所下降,第三產(chǎn)業(yè)比重上升迅速,從36%增長到50.7%,超過三大產(chǎn)業(yè)比重之和半數(shù)。11年間,第一產(chǎn)業(yè)、第二產(chǎn)業(yè)和第三產(chǎn)業(yè)的比重從20.7:43.3:36.0調(diào)整為16.0:33.3:50.7,產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)呈現(xiàn)出由“二三一”模式向“三二一”模式優(yōu)化。上述變化預(yù)示廣西正處在產(chǎn)業(yè)變革、轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵時(shí)期,要充分把握好第二產(chǎn)業(yè)供需矛盾問題,促進(jìn)高耗能產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型和升級。同時(shí),要加快推進(jìn)綠色、創(chuàng)新型產(chǎn)業(yè)發(fā)展,推動新能源、新材料、海洋裝備、數(shù)字經(jīng)濟(jì)等產(chǎn)業(yè)在廣西落地、發(fā)展壯大,不斷提升服務(wù)產(chǎn)業(yè)的供給水平和供給質(zhì)量,為廣西實(shí)現(xiàn)“碳達(dá)峰、碳中和”目標(biāo)助力,實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)又好又快發(fā)展。
表1 廣西2008-2019年產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對比
從2021年第七次人口普查公布的數(shù)據(jù)看,廣西人口總量50126804人,占全國總?cè)丝诒戎氐?.55%,位居全國第11位,人口總量大。2008—2019年,就業(yè)人數(shù)有起伏,2011年達(dá)到峰值2936萬人,2012年回落到2768萬人,之后穩(wěn)步回升(見表 2);第一產(chǎn)業(yè)就業(yè)人員比重雖有回落,但仍占據(jù)近半壁江山。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變化會引起就業(yè)結(jié)構(gòu)的改變,第三產(chǎn)業(yè)就業(yè)人員比重呈上升趨勢,總體上與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)呈同向變化。常住人口中大專及以上人數(shù)學(xué)歷由4.51%上升至9.26%(見表 3),相對于北京(2018年45.98%)、天津(2018年27.07%)等一線城市而言,廣西高層次人才隊(duì)伍略顯單薄。就業(yè)人口結(jié)構(gòu)及人口學(xué)歷變化表明,廣西人口基數(shù)大,為經(jīng)濟(jì)發(fā)展提供人力資源保障,但第一產(chǎn)業(yè)勞動力相對過剩,高層次人才匱乏仍是制約當(dāng)前經(jīng)濟(jì)發(fā)展的主要瓶頸之一。
表2 廣西2008-2019年就業(yè)人員結(jié)構(gòu)對比
表3 廣西2008-2019年常住人口中大專及以上人口學(xué)歷占比
評價(jià)指標(biāo)體系,是一系列反映評價(jià)系統(tǒng)各方特性和各指標(biāo)相互關(guān)系的有機(jī)整體。本文借鑒了學(xué)者沈紅[1]、霍影[2]、王夢依[3]的研究經(jīng)驗(yàn),遵循指標(biāo)選取的相關(guān)原則,構(gòu)建了廣西人才培養(yǎng)投入與經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出系統(tǒng)耦合協(xié)調(diào)評價(jià)指標(biāo)體系(見表 4)。該評價(jià)體系由人才培養(yǎng)投入和經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出兩個(gè)子系統(tǒng)構(gòu)成,能夠反映人才培養(yǎng)投入與經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出之間相互依賴、相互協(xié)調(diào)的關(guān)系。教育投入和科技投入的8項(xiàng)指標(biāo)構(gòu)成了人才培養(yǎng)子系統(tǒng),分別從人力、物力、財(cái)力三方面綜合反映廣西人才培養(yǎng)投入的水平,而經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出子系統(tǒng)則用地區(qū)生產(chǎn)總值來衡量。
表4 人才培養(yǎng)投入與經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出指標(biāo)體系
2.2.1 熵值法確定模型評價(jià)指標(biāo)權(quán)重
考慮到熵值法是一種客觀的賦權(quán)方法,能夠?qū)π騾⒘抠x予相對客觀的權(quán)重,減少主觀賦權(quán)的隨意性影響,使結(jié)果具有較強(qiáng)理論依據(jù)和可信性。因此,采用熵值法對指標(biāo)進(jìn)行賦權(quán),其具體步驟如下:
(1)對數(shù)據(jù)進(jìn)行無量綱化處理。為了便于對人才培養(yǎng)投入與經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出系統(tǒng)中不同單位和量級的指標(biāo)進(jìn)行比較,需要對數(shù)據(jù)進(jìn)行無量綱化處理,消除各個(gè)指標(biāo)量綱的影響。借鑒了相關(guān)學(xué)者[4]的研究,運(yùn)用極差正規(guī)化的方法對指標(biāo)進(jìn)行處理,公式如下:
正向指標(biāo):
或
(1)
逆向指標(biāo):
或
(2)
式(1)和(2)中,Uij和Gij分別表示人才培養(yǎng)投入子系統(tǒng)和經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出子系統(tǒng)的處理后無量綱化數(shù)據(jù),Xij和Yij分別表示人才培養(yǎng)投入子系統(tǒng)和經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出子系統(tǒng)的原始數(shù)據(jù)。maxXij和minXij,maxYij和minYij分別表示人才培養(yǎng)投入子系統(tǒng)和經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出子系統(tǒng)中第j項(xiàng)指標(biāo)最大值和最小值。
(2)數(shù)據(jù)平移。運(yùn)用極差正規(guī)化方法對數(shù)據(jù)進(jìn)行無量綱化處理,會產(chǎn)生部分?jǐn)?shù)據(jù)為0值,需要對數(shù)據(jù)進(jìn)行簡單處理,使得對數(shù)運(yùn)算具有意義。將處理后的數(shù)據(jù)整體向右平移0.0001個(gè)單位,即在無量綱化數(shù)據(jù)Uij和Gij后整體加上0.0001。
(3)
(4)計(jì)算熵值和信息熵冗余度。第j項(xiàng)指標(biāo)的熵值計(jì)算公式為:
(4)
第j項(xiàng)指標(biāo)信息熵冗余度的計(jì)算公式為:
Di=1-ej
(5)
(5)計(jì)算權(quán)重。
第j項(xiàng)指標(biāo)權(quán)重的計(jì)算公式為:
(6)
計(jì)算人才培養(yǎng)投入子系統(tǒng)指標(biāo)權(quán)重時(shí),令n=8,確定經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出系統(tǒng)權(quán)重時(shí),令n=1。
2.2.2 灰色關(guān)聯(lián)分析方法
灰色關(guān)聯(lián)分析法能夠分析系統(tǒng)中各個(gè)因素的密切關(guān)聯(lián)程度,對系統(tǒng)內(nèi)各因素進(jìn)行排序,確定主要影響因素和次要影響因素,更好把握系統(tǒng)協(xié)調(diào)發(fā)展的規(guī)律。運(yùn)用灰色關(guān)聯(lián)分析法對廣西人才培養(yǎng)投入與經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出系統(tǒng)進(jìn)行分析的步驟如下:
(1)確定參考數(shù)列和比較數(shù)列。將Yi(i=1)設(shè)置為參考序列,為方便計(jì)算,將其記為X0;將人才培養(yǎng)投入系統(tǒng)中的8個(gè)影響因素Xi(i=1,2,3,4,5,6,7,8)設(shè)置為比較序列。
(2)數(shù)據(jù)無量綱化處理。第二步是對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行無量綱化處理,消除綱量對數(shù)據(jù)的影響,常用的方法有初值法、極差法、均值法,本文采用極差法,處理過程見上文。
(3)計(jì)算兩級絕對差值。求出標(biāo)準(zhǔn)化處理后比較數(shù)列和參考數(shù)列兩級的絕對差值。再根據(jù)絕對差值,找出數(shù)據(jù)中的最大絕對差值和最小絕對差值
(4)計(jì)算灰色關(guān)聯(lián)系數(shù)。灰色關(guān)聯(lián)系數(shù)的計(jì)算公式為:
(7)
ρ為分辨系數(shù),介于0和1之間,一般取0.5。
(5)計(jì)算灰色關(guān)聯(lián)度。
(8)
其中,rj表示灰色關(guān)聯(lián)度,數(shù)值越大說明參考序列和比較序列的因子關(guān)聯(lián)度越高。
2.2.3 廣西人才培養(yǎng)投入與經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出耦合度及耦合協(xié)調(diào)度模型
(1)綜合貢獻(xiàn)模型。
(9)
(10)
式(9)(10)中,U和G分別表示人才培養(yǎng)投入和經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出子系統(tǒng)對總系統(tǒng)的綜合貢獻(xiàn)度,數(shù)值越大,綜合貢獻(xiàn)度越高,且0≤U≤1,0≤G≤1。當(dāng)U>G時(shí),經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出滯后于人才培養(yǎng)投入,需要考慮人才培養(yǎng)投入的效果轉(zhuǎn)化問題;當(dāng)G>U時(shí),人才培養(yǎng)投入滯后于經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出,需要考慮從人力、物力和財(cái)力三方面加大對人才培養(yǎng)系統(tǒng)的投入,實(shí)現(xiàn)兩個(gè)子系統(tǒng)協(xié)調(diào)發(fā)展,最終實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)整體功效最優(yōu)。Wj和Vj分別表示人才培養(yǎng)投入子系統(tǒng)和經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出子系統(tǒng)第j項(xiàng)指標(biāo)的權(quán)重,各指標(biāo)權(quán)重計(jì)算由式(6)得出。
(2)耦合關(guān)聯(lián)度模型。廣西人才培養(yǎng)投入與經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出兩個(gè)子系統(tǒng)的耦合關(guān)聯(lián)度運(yùn)用如下公式計(jì)算:
(11)
(11)式中,C表示耦合關(guān)聯(lián)度,取值范圍為[0,1],C值越大表示人才培養(yǎng)投入與經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出系統(tǒng)的關(guān)聯(lián)度越高,當(dāng)C=1時(shí),說明兩個(gè)子系統(tǒng)達(dá)到了最佳耦合關(guān)聯(lián)狀態(tài)。基于前人的研究成果[5],將廣西人才培養(yǎng)投入與經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出系統(tǒng)分為4個(gè)耦合階段(見表 5)。
表5 耦合階段與判別標(biāo)準(zhǔn)
(3)耦合協(xié)調(diào)模型。耦合關(guān)聯(lián)度并不能有效反映人才培養(yǎng)與經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出耦合協(xié)調(diào)程度,為此引入耦合協(xié)調(diào)模型。計(jì)算公式如下:
(12)
(12)式中,D表示耦合協(xié)調(diào)度,C為耦合關(guān)聯(lián)度,T表示廣西人才培養(yǎng)投入與經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出的綜合貢獻(xiàn)度,a、b為待定系數(shù)。采取與眾多學(xué)者相同的做法,將a、b均取值0.5。參考學(xué)者廖重斌[5]和宋彩平[6]的研究,將耦合協(xié)調(diào)度劃分為10個(gè)等級,10種協(xié)調(diào)類型和3個(gè)發(fā)展程度,具體見表 6。
表6 協(xié)調(diào)度等級及判別標(biāo)準(zhǔn)
以2008-2019年廣西人才培養(yǎng)投入和經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出系統(tǒng)的指標(biāo)為評價(jià)對象,以時(shí)間序列數(shù)據(jù)為樣本,對廣西人才培養(yǎng)投入與經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出耦合協(xié)調(diào)發(fā)展進(jìn)行實(shí)證研究,原始數(shù)據(jù)來源于2009-2020年《廣西統(tǒng)計(jì)年鑒》。
對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行處理后,通過熵值法,將標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)帶入式(3)-(6),計(jì)算出廣西人才培養(yǎng)投入與經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出子系統(tǒng)各指標(biāo)的權(quán)重,結(jié)果如表 7所示。
表7 各指標(biāo)的權(quán)重
通過對經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出與人才培養(yǎng)投入子系統(tǒng)進(jìn)行灰色關(guān)聯(lián)分析,分別得出灰色關(guān)聯(lián)系數(shù)和關(guān)聯(lián)系數(shù)。經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出與人才培養(yǎng)投入子系統(tǒng)各指標(biāo)的關(guān)聯(lián)度由高至低排名為:教育支出>普通高等學(xué)校教職工總數(shù)>科技支出>普通高等在校學(xué)生數(shù)>規(guī)模以上企業(yè)R&D經(jīng)費(fèi)>普通高等學(xué)校數(shù)>規(guī)模以上企業(yè)R&D項(xiàng)目數(shù)>技術(shù)市場成交額。可見,教育支出與經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出之間的關(guān)系最為密切,對廣西經(jīng)濟(jì)增長的推動作用最顯著。需要注意的是,規(guī)模以上企業(yè)R&D項(xiàng)目數(shù)、技術(shù)市場成交額對廣西經(jīng)濟(jì)發(fā)展的拉動作用還可以進(jìn)一步提升。
根據(jù)耦合關(guān)聯(lián)度模型和耦合協(xié)調(diào)模型的計(jì)算公式,得出表8的計(jì)算結(jié)果。表8分別反映了在廣西人才培養(yǎng)投入與經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出總系統(tǒng)中,人才培養(yǎng)投入、經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出對總系統(tǒng)的綜合貢獻(xiàn)度,兩個(gè)子系統(tǒng)之間的耦合程度和協(xié)調(diào)程度,兩個(gè)子系統(tǒng)歷年所處的耦合階段和協(xié)調(diào)等級。
表8 廣西2008-2019年人才培養(yǎng)投入與經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出耦合協(xié)調(diào)分析
自2010年開始,廣西從人才培養(yǎng)投入領(lǐng)先型轉(zhuǎn)化為人才培養(yǎng)投入滯后型。兩個(gè)子系統(tǒng)之間以高水平耦合類型為主,2008年處于磨合階段,從2009年開始經(jīng)歷7年高水平耦合階段后轉(zhuǎn)入頡頏階段,2018-2019年兩系統(tǒng)進(jìn)入低水平耦合階段。從2016年開始,兩個(gè)系統(tǒng)之間的耦合狀態(tài)已經(jīng)出現(xiàn)問題,耦合度僅為0.4795;而從2009年開始,兩個(gè)子系統(tǒng)的協(xié)調(diào)度為0.3433,開始面臨輕度失調(diào)問題。從這以后,兩個(gè)子系統(tǒng)的協(xié)調(diào)度和協(xié)調(diào)等級急劇下降,到2019年甚至出現(xiàn)了極度失調(diào)的情況,協(xié)調(diào)度僅為0.0419。
本文構(gòu)建了廣西人才培養(yǎng)投入與經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出耦合協(xié)調(diào)發(fā)展指標(biāo)體系,通過2008-2019年廣西GDP和人才培養(yǎng)投入各項(xiàng)指標(biāo)數(shù)據(jù),對經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出與人才培養(yǎng)系統(tǒng)的耦合度和協(xié)調(diào)度進(jìn)行了實(shí)證分析,并利用熵權(quán)法計(jì)算各指標(biāo)在總系統(tǒng)中的權(quán)重。同時(shí),利用灰色關(guān)聯(lián)模型對影響經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出系統(tǒng)的各項(xiàng)人才培養(yǎng)投入指標(biāo)進(jìn)行關(guān)聯(lián)度分析,揭示教育支出與經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出之間的關(guān)系。①指標(biāo)權(quán)重。廣西人才培養(yǎng)投入與經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出總系統(tǒng)中,各指標(biāo)權(quán)重差距較大。在人才培養(yǎng)投入子系統(tǒng)中,科技投入所占的權(quán)重是0.729,是教育投入權(quán)重的0.269倍。在教育投入中,教育支出、普通高等學(xué)校教職工總數(shù)、普通高等學(xué)校在校學(xué)生數(shù)所占的權(quán)重更小,均不到0.1。在科技投入中,技術(shù)市場成交額所占權(quán)重最大,為0.494,規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)R&D項(xiàng)目數(shù)次之,權(quán)重為0.120,權(quán)重最小的是科技支出。②灰色關(guān)聯(lián)度。經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出與人才培養(yǎng)投入各指標(biāo)關(guān)聯(lián)度較高,形成三個(gè)梯隊(duì)排列,教育支出與經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出之間的關(guān)聯(lián)度最高達(dá)0.864,是推動廣西經(jīng)濟(jì)增長的最顯著動力。技術(shù)市場成交額與經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出之間的關(guān)聯(lián)度僅為0.647,表明廣西技術(shù)成果向生產(chǎn)部門擴(kuò)散的水平和規(guī)模有限。③耦合協(xié)調(diào)度。人才培養(yǎng)投入的綜合貢獻(xiàn)度逐年下降,沒有為經(jīng)濟(jì)發(fā)展做出應(yīng)有的貢獻(xiàn)。2016年兩系統(tǒng)的耦合度急劇下降至0.4795,經(jīng)歷了兩個(gè)頡頏階段后進(jìn)入了低水平耦合時(shí)期。人才培養(yǎng)投入與經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出系統(tǒng)互不協(xié)調(diào),歷經(jīng)多年失調(diào)后,2019年開始呈現(xiàn)極度失調(diào)、面臨崩潰狀態(tài)。
(1)優(yōu)化人才培養(yǎng)投入與經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出系統(tǒng),提升系統(tǒng)耦合協(xié)調(diào)度。教育投入所占權(quán)重過小是廣西經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出與人才培養(yǎng)投入系統(tǒng)不協(xié)調(diào)的重要因素。在要素投入方面, 教育帶來的人力資本質(zhì)量提高正在替代勞動力數(shù)量簡單擴(kuò)張的作用[7],教育水平差距是影響城鄉(xiāng)收入差距的重要原因[8],換而言之,教育投入已經(jīng)成為影響地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長的重要因素。因此,調(diào)整教育支出在國民經(jīng)濟(jì)支出中的比重,加大對貧困邊遠(yuǎn)地區(qū)的教育投入、努力縮小城鄉(xiāng)教育差距是廣西政府應(yīng)考慮的重中之重。
(2)提高人才培養(yǎng)投入對經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出的貢獻(xiàn)度。廣西現(xiàn)已進(jìn)入人才培養(yǎng)滯后型階段,人力資源沒有實(shí)現(xiàn)對經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出的持續(xù)推動作用。為此,推動高校轉(zhuǎn)型和改革,鼓勵應(yīng)用型高校培育地方應(yīng)用型人才,學(xué)科建設(shè)和人才培養(yǎng)服務(wù)地方經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展,進(jìn)一步加強(qiáng)校企合作,加強(qiáng)學(xué)校人才培養(yǎng)和社會用工需求的協(xié)調(diào)。出臺與地本相適應(yīng)的畢業(yè)生就業(yè)政策,為廣西高校優(yōu)質(zhì)的畢業(yè)生留在廣西、扎根廣西提供動力,充分提升人才對建設(shè)壯美廣西的貢獻(xiàn)度。
(3)推動科技成果向生產(chǎn)部門下沉。科技是推動產(chǎn)業(yè)發(fā)展的有效保障,科技成果向生產(chǎn)部門下沉是推動企業(yè)效率提高、質(zhì)量提升、規(guī)模擴(kuò)大的重要方式。打通科技成果向生產(chǎn)部門下沉的堵點(diǎn),探索建立成果產(chǎn)業(yè)化、規(guī)?;瘧?yīng)用需要科研機(jī)構(gòu)及人員、政府、社會運(yùn)作機(jī)構(gòu)及產(chǎn)業(yè)政策共同發(fā)力。