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终确立区域科技创新人才竞争力评价指标体系.

(三)区域科技创新人才竞争力评价指标体系的构建

区域科技创新人才竞争力评价指标体系构建的重点是建立一套能够全面、客观地反映区域对科技创新人才竞争力培养、使用、流动情况的指标系统,并能从多层次、多角度去定量了解、分析、监督和评价区域科技创新人才的现状及发展态势,引导和鼓励区域科技创新人才向正确的方向和目标发展.目前,对区域科技创新人才竞争力评价指标体系大多采用已有的人才竞争力评价指标体系构建的思路,从人才投入、人才产出、环境建设三个角度出发构建出相应的指标体系,侧重于对科技创新人才的效率评价,没有考虑科技创新人才的成长规律对科技创新人才竞争力的影响,而且没有考虑科技创新人才存量指标和科技创新人才的可持续发展能力对科技创新人才竞争力的影响,具有一定的局限性.因此,本章将在现有研究的基础上,即对科技创新人才投入、产出和环境指标的基础上,结合科技创新人才的成长规律的研究与科技创新人才评价指标的构建原则、构建方法,从科技创新人才的存量、科技创新人才效率、科技创新人才环境、科技创新人才可持续发展几个维度初步构建出相应的指标体系,并通过专家访谈法、问卷调查方法,对初步构建的评价指标体系进行了多层次的筛选和调整,然后,利用灰色关联分析法将关联度较大的指标做进一步的筛选,以避免指标之间的信息重复,最后,建立内涵丰富又相对独立的评价指标体系.

本文评价指标体系的设计采用三阶层框架结构,将区域科技创新人才竞争力设为目标层,下设要素层,每个要素层又由若干个指标构成,如图1所示.

图1区域科技创新人才指标体系结构图

评价一个区域科技创新人才竞争力需要从整体上进行衡量,本文依据区域科技创新人才竞争力的构成要素与评价原则,以区域科技创新人才竞争力评价为目标,以区域科技创新人才的存量,区域科技创新人才的利用效率,区域科技创新人才发展环境,区域科技创新人才的可持续发展几个维度为区域科技创新人才竞争力的构成要素.区域科技创新人才存量竞争力是指一个区域当前科技创新人才的数量、质量、结构等构成的价值总和,区域科技创新人才存量是一个客观存在的,动态变化的量.科技创新人才存量竞争力又可以通过科技创新人才数量、科技创新人才素质、科技创新人才结构3个二级要素进行表征.其中,科技创新人才数量可以用科技创新人才资源率、科技创新人才密度、科技创新人才增长率几个指标反映;科技创新人才素质可以用科学家与工程师数量占科技活动人员的比重加以刻画;科技创新人才结构可以用科技创新人才学历指数、科技创新人才年龄指数、科技创新人才职称指数几个指标描述.区域科技创新人才利用效率可通过区域科技创新人才效益进行描述,而区域科技创新人才效益可以用科技创新人才人均发明专利数、科技创新人才人均科技论文数、科技创新人才人均技术市场成交额三个指标进行刻画.区域科技创新人才发展环境竞争力可以通过区域经济环境、社会环境、政策环境3个二级要素进行描述.其中,经济环境可以通过人均地区生产总值、地区生产总值年增长率两个个指标加以反映;可以利用城镇居民人均可支配收入、城镇居民人居住房面积、城镇居民人均绿地面积、每万人拥有的医疗机构数几个指标反映社会环境;可以用政府财政科技投入占GDP的比重、政府每年出台的相关人才政策数两个指标描述政策环境.区域科技创新人才可持续发展竞争力可以通过科技创新人才储备、科技创新人才培养两个二级要素进行描述,而科技创新人才储备可以利用高等学校与科研机构数量、在校研究生数、35岁以下科技活动人员数进行刻画;科技创新人才培养则可以用政府教育投入占GDP的比重、R&D经费投入占GDP比重、青年科学家、工程师增长率进行表征.具体指标体系设置与构成见表1.

区域科技创新人才竞争力评价由4个要素层、9个一级指标层,24个二级指标构成的科技创新人才竞争力评价的多层次指标体系,该指标体系克服了现有研究仅从科技创新人才利用效率的角度构建评价指标的局限性,而且本文所构建的指标体系中各指标的相对独立性较强,指标的内涵较为明确,指标值的量化分析具有较强的可操作性,为区域科技创新人才竞争力评价奠定了基础.

表1区域科技创新人才竞争力评价指标体系

三、区域科技创新人才竞争力评价指标权重的确定方法

利用构建的区域科技创新人才竞争力评价指标体系,对区域科技创新人才竞争力进行评价时,各指标对区域科技人才竞争力评价的作用各不相同.为了体现各个评价指标在评价指标体系中的重要程度,必须对每个指标赋予不同的权重系数.合理的确定区域科技创新人才竞争力各评价指标权重对区域科技创新人才竞争力评价具有重要的意义.指标的权重是评价过程中各个指标相对重要程度的一种主观与客观度量的反映.指标间的权重差异主要是由以下方面的原因造成:

1.不同的评价者对各指标的重视程度不同,反映各个评价者的主观差异;

2.不同的指标在评价中所起的作用不同,反映不同指标间的客观差异;

3.不同指标的可靠程度不同,反映不同指标所提供的信息的可靠性不同.

因此,我们在确定评价指标权重时就从这三个方面来考虑.

目前,评价指标权重的确定的方法主要采用专家咨询的经验判断法.而且,目前指标权重的确定基本上已由个人经验决策转向专家集体决策,主观决策转向主客观相结合决策,如德尔菲法、层次分析法、熵值法、灰色关联分析法等.

层次分析法(AHP)是美国学者T.L.Satty等人在20世纪70年代提出的一种定性分析与定量分析相结合的多准则决策方法.由于该方法对各指标之间的重要程度的分析更具有逻辑性,再加上有严密的数学处理,可信度较大,而且体现主观分析与客观计算相结合的特点,因此,被广泛应用于指标权重的确定.由于该方法具有坚实的理论基础和完善的方法体系而获得广泛的应用,并在实践中创造了多种多样的变形方法.本文将采用层次分析法确定区域科技创新人才竞争力评价指标的权重.


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层次分析法的模型和步骤如下:

1.构造层次分析结构

运用层次分析法进行系统分析,首先将所包含的因素分组,每一组作为一个层次,按照最高层目标层、中间层准则层和最低层指标层的形式排列,如图2.

图2AHP层次结构模型

2.构造判断矩阵

目标层次结构建立后,上下层次指标间的隶属关系就被确定了.这样对于同一层次的n个指标,可得到两两比较判断矩阵A

判断矩阵中的值应满足条件:

,,

假定A层中因素Ak与下一层次中因素B1,B2,等,Bn有关系,则构造判断矩阵如表2所示:

表2两两比较判断矩阵

其中,aij是相对Ak而言,Bj对Bj的相对重要性的数值用1~9标度法表示,各级标度的含义见表2.通常aij取1,2,3,等,9及它们的倒数.

表3标度1-9的含义

3.计算权重

(1)计算判断矩阵每一行元素的乘积:

(2)计算Mi的n次方根w:

(3)对向量(n为矩阵的阶数),做正规化处理:

,则即为所求的特征向量.

(4)计算判断矩阵的最大特征根

其中(AW)表示向量AW的第i个元素.

上式中:

即:.

4.判断矩阵的一致性检验

(1)为了检验矩阵的一致性,需要计算它的一致性指标,

n为判断矩阵的阶数;当CI等于0时矩阵具有完全一致性.

(2)为检验判断矩阵是否具有满意的一致性,需要CI与平均一致性指标RI进行比较.查同阶矩阵平均随机一致性指标RI.

(3)计算一致性比率

当,A具有完全一致性;当时,A具有满意一致性;据此计算各种评价指标的权重wi是可以接受的;当时,A具有非满意一致性,则应予调整或舍弃不用.


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参考文献:

[1]波特.国家竞争优势[M].李明轩,邱如美,译.北京:华夏出版社,2002:55-56.

[2]丁向阳.人才竞争战略[M].北京:蓝天出版社,2005:102-103.

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