王建軍，周 迪，程波華

(1.新疆財(cái)經(jīng)大學(xué)，新疆 烏魯木齊 830012；2.中南財(cái)經(jīng)政法大學(xué)，湖北 武漢 430074；3.新疆廣電網(wǎng)絡(luò)股份有限公司，新疆 烏魯木齊 830002)

一、問(wèn)題的提出

新疆大開發(fā)的形勢(shì)急需大量高素質(zhì)的科技人才，而現(xiàn)實(shí)卻是內(nèi)地優(yōu)秀人才難引進(jìn)，本地人才不斷流失。數(shù)據(jù)顯示，不到十年時(shí)間，新疆就有20多萬(wàn)科技專業(yè)技術(shù)人員流往區(qū)外，人才流出量是流入量的6倍以上。流失的科技人員中，從學(xué)歷層次看，本科以上學(xué)歷者占到90%以上；從年齡結(jié)構(gòu)看，中青年骨干占到83%；從職稱看，具有高級(jí)職稱的科技人員占到36%。[1]如此嚴(yán)重的科技人才流失,已成為困擾和影響新疆經(jīng)濟(jì)發(fā)展與社會(huì)進(jìn)步的一大難題，因而研究新疆科技人才流失的影響因素顯得十分必要。

國(guó)外學(xué)者主要從國(guó)家層面對(duì)人才流失情況進(jìn)行了研究。Wong和Yip[2]認(rèn)為，發(fā)展機(jī)會(huì)、生活質(zhì)量及移民政策，導(dǎo)致經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)國(guó)家人才資源更加充足，而使發(fā)展中國(guó)家面臨人才資源緊缺的局面。還有學(xué)者[3]研究了斯里蘭卡科技人才的流失趨勢(shì)及影響因素，發(fā)現(xiàn)求學(xué)深造是最主要因素，接下來(lái)是職業(yè)前景；更進(jìn)一步的研究發(fā)現(xiàn)，如果需求能得到滿足，科技人才大部分愿意回國(guó)。

地區(qū)間人才流失問(wèn)題，尤其是西部欠發(fā)達(dá)地區(qū)的人才流失問(wèn)題已經(jīng)引起了國(guó)內(nèi)學(xué)者的關(guān)注。李淑紅[4]通過(guò)分析西部地區(qū)科技人才流失現(xiàn)狀，發(fā)現(xiàn)思想觀念、經(jīng)濟(jì)因素、政策機(jī)制、是否受重用、教育基礎(chǔ)等是導(dǎo)致科技人才流失的主要原因。洪燕云等人[5]通過(guò)調(diào)研訪談，認(rèn)為欠發(fā)達(dá)地區(qū)人才流失的主觀原因是人才觀念落后、人才的價(jià)值屬性不能體現(xiàn)、人才資源管理政策不科學(xué)、沒(méi)有便捷的配套設(shè)施等，客觀原因是地區(qū)經(jīng)濟(jì)實(shí)力不足、工作生活條件差、社會(huì)主義市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)體制不完善等。金鮮花[6]通過(guò)分析延邊地區(qū)人才流失現(xiàn)狀，得出外地吸引力、人才競(jìng)爭(zhēng)機(jī)制、人才管理體制、生活待遇等是導(dǎo)致人才流失的主要原因。鐘杰、覃憲儒[7]通過(guò)分析西南民族地區(qū)科技人才流失的現(xiàn)狀，得出管理觀念、管理方法、經(jīng)費(fèi)投入、生活待遇、社會(huì)環(huán)境、競(jìng)爭(zhēng)手段等是導(dǎo)致西南民族地區(qū)科技人才流失的主要原因。彭王城[8]認(rèn)為經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、薪酬、科研經(jīng)費(fèi)、政策是導(dǎo)致武漢市人才資源流失的主要原因。何孔潮[9]分析了西部高校人才流失特征，得出影響西部高校人才流失的主要原因?yàn)樯鐣?huì)環(huán)境因素、高校自身因素和教師個(gè)體因素。王林麗[10]提出在企業(yè)里影響核心人才流失的主要因素為薪酬設(shè)計(jì)、晉升機(jī)制、培訓(xùn)體系、激勵(lì)機(jī)制和企業(yè)文化。劉洋[11]認(rèn)為人力資源管理觀念、人力資源管理體制、員工個(gè)人利益和事業(yè)發(fā)展、企業(yè)文化是影響企業(yè)人才流失的主要因素。

綜觀已有文獻(xiàn)可以發(fā)現(xiàn)，大多數(shù)研究通過(guò)對(duì)人才流失的調(diào)查，探討影響人才流失的因素，這類研究存在以下不足之處：一是僅通過(guò)簡(jiǎn)單的定性分析來(lái)探尋人才流失的影響因素，這樣的分析不夠精確，并且不能確定其對(duì)人才流失影響的大??；二是沒(méi)有考慮到因素間的交互作用對(duì)人才流失的影響。鑒于此，本文利用Logistic模型對(duì)各因素的影響程度及方向進(jìn)行實(shí)證分析，并用對(duì)數(shù)線性模型考察各種因素的交互作用對(duì)人才流失的影響。

二、人才流失研究假設(shè)

本文中的科技人才是指具有中專以上學(xué)歷的工程技術(shù)人員、農(nóng)業(yè)技術(shù)人員、科學(xué)研究人員、衛(wèi)生技術(shù)人員、大學(xué)與中學(xué)理科教學(xué)人員。根據(jù)國(guó)內(nèi)外學(xué)者研究的人才流失的主要原因，結(jié)合新疆實(shí)際，本文提出假設(shè)有14個(gè)因素為影響新疆科技人才流失的可能原因。假設(shè)1：高學(xué)歷科技工作者更易流失。假設(shè)2：年齡在30歲～40歲更易流失。假設(shè)3：高職稱者容易流失。假設(shè)4：男性更易流失。假設(shè)5：自認(rèn)為收入低的科技人員更易流失。假設(shè)6：非黨員更易流失。假設(shè)7：對(duì)交通、通訊不滿意者更易流失。假設(shè)8：對(duì)醫(yī)療衛(wèi)生條件不滿意者更易流失。假設(shè)9：對(duì)生態(tài)環(huán)境不滿意者更易流失。假設(shè)10：查文獻(xiàn)資料困難者更易流失。假設(shè)11：對(duì)進(jìn)修培訓(xùn)工作不滿意者更易流失。假設(shè)12：對(duì)未來(lái)生活預(yù)期悲觀者更易流失。假設(shè)13：認(rèn)為經(jīng)費(fèi)管理制度不合理者更易流失。假設(shè)14：對(duì)社會(huì)治安不滿意者更易流失。

三、數(shù)據(jù)來(lái)源及變量設(shè)計(jì)

(一)數(shù)據(jù)來(lái)源

本文中的研究數(shù)據(jù)來(lái)自新疆科技人才抽樣調(diào)查問(wèn)卷，調(diào)查對(duì)象為新疆科技人才，調(diào)查范圍為新疆所有的地州，共發(fā)放問(wèn)卷2800份，回收問(wèn)卷2536份，其中有效問(wèn)卷2510份。

(二)變量設(shè)計(jì)和編碼

本研究中的變量設(shè)計(jì)及其編碼如表1所示：

表1 變量設(shè)計(jì)及編碼表

(三)變量的統(tǒng)計(jì)分析

對(duì)調(diào)查數(shù)據(jù)進(jìn)行的變量描述性統(tǒng)計(jì)分析結(jié)果如表2所示：

表2 變量描述統(tǒng)計(jì)分析 單位：%

從表2可以看出，在所調(diào)查的全部科技工作者中，愿意去內(nèi)地的比例占到了71.6%，說(shuō)明科技工作者大部分都想去內(nèi)地。對(duì)之前假設(shè)中認(rèn)為會(huì)對(duì)科技工作者去內(nèi)地有正影響的因素進(jìn)行分析發(fā)現(xiàn)，對(duì)科研經(jīng)費(fèi)管理制度不滿意者占77.6%，對(duì)進(jìn)修培訓(xùn)不滿意者占68.4%，本科以上學(xué)歷者占67.5%，低收入者占62.5%，男性占52.7%。

四、科技人員流失影響因素二項(xiàng)Logistic回歸分析

(一)Logistic模型選擇

(1)

模型系數(shù)的意義可以從模型系數(shù)的符號(hào)上來(lái)判斷：如果模型系數(shù)為正，表明該解釋變量越大，Y取1的概率越大；反之，如果模型系數(shù)為負(fù)，表明相應(yīng)的概率越小。

(二)Logistic模型結(jié)果分析

對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行多重共線性檢驗(yàn)，可以發(fā)現(xiàn)所有自變量的方差膨脹因子均小于2，這證明了變量間不存在多重共線性。

1.模型顯著性及擬合優(yōu)度檢驗(yàn)。Logistic模型的X2值的顯著性概率接近于0，遠(yuǎn)小于5%的顯著性水平，拒絕零假設(shè)，表明模型中所有回歸系數(shù)不同時(shí)為零，因而模型整體上是有效的。HL擬合優(yōu)度檢驗(yàn)X2值為7.733，自由度為8，P值為0.460，不能拒絕實(shí)際值與預(yù)測(cè)值一致的假設(shè)，說(shuō)明模型具有較好的擬合優(yōu)度。

2.模型參數(shù)顯著性檢驗(yàn)。模型參數(shù)顯著性檢驗(yàn)結(jié)果如表3所示。

表3的模型1是假設(shè)X1～X14這14個(gè)變量都是影響科技工作者流失的因素。在5%的顯著性水平下，Wald檢驗(yàn)結(jié)果說(shuō)明，學(xué)歷X1、年齡X2、職稱X3、政治面貌X6、生態(tài)環(huán)境X9、查閱資料難易度X10、員工進(jìn)修培訓(xùn)X11及科研經(jīng)費(fèi)管理制度滿意度X13這幾個(gè)變量均有顯著影響；在10%的顯著性水平下，社會(huì)治安X14也有顯著影響。這可以說(shuō)明這些變量對(duì)科技人才流失均有顯著影響。從顯著性變量的系數(shù)符號(hào)來(lái)看，部分變量與假設(shè)相反。如預(yù)先假設(shè)非黨員更愿意去內(nèi)地，結(jié)果顯示黨員更易于流失；研究假設(shè)對(duì)未來(lái)生活預(yù)期悲觀者更愿意去內(nèi)地，結(jié)果顯示，那些對(duì)自己未來(lái)生活預(yù)期樂(lè)觀者更易流失。性別X4、收入X5、交通通訊X7、醫(yī)療衛(wèi)生條件X8、未來(lái)生活預(yù)期X12的Wald檢驗(yàn)結(jié)果不顯著，說(shuō)明這些變量不是導(dǎo)致新疆科技工作者流失的顯著性原因。

表3 模型系數(shù)及顯著性檢驗(yàn)表

為了定量分析顯著性因素對(duì)科技人才流失的影響程度，可將對(duì)因變量影響顯著的變量重新放入模型2，可以發(fā)現(xiàn)，Exp(B)可以定量地說(shuō)明變量對(duì)科技工作者流失的影響程度。X1顯著，說(shuō)明學(xué)歷對(duì)人才流失影響顯著，高學(xué)歷者愿意去內(nèi)地的發(fā)生比是低學(xué)歷者的1.554倍；X2顯著，說(shuō)明30歲～40歲的人愿意去內(nèi)地的發(fā)生比是其他年齡段的1.356倍；X3職稱變量顯著，說(shuō)明高職稱者流失發(fā)生比是低職稱者的2.090倍；非黨員愿意去內(nèi)地的發(fā)生比是黨員的0.607倍。此外，新疆生態(tài)環(huán)境、治安環(huán)境等環(huán)境因素是影響新疆科技工作者是否愿意去內(nèi)地的顯著原因。對(duì)生態(tài)環(huán)境不滿意者愿意去內(nèi)地的發(fā)生比是滿意者的1.589倍；對(duì)社會(huì)治安不滿意者愿意去內(nèi)地的是滿意者的1.449倍；對(duì)單位查閱資料感到困難的科技工作者愿意去內(nèi)地的發(fā)生比是其他人群的1.741倍；對(duì)進(jìn)修培訓(xùn)不滿意者流失發(fā)生比是滿意者的1.761倍；對(duì)科研經(jīng)費(fèi)管理制度不滿意者愿意去內(nèi)地的發(fā)生比是滿意者的1.694倍。所以解決新疆科技人才的流失問(wèn)題，不僅是新疆政府的緊迫任務(wù)，還得依靠各科技工作者所在單位的努力，共同為科技工作者營(yíng)造一個(gè)良好的工作和生活環(huán)境，盡量減少科技人才的流失。

五、科技人員流失交互影響因素的對(duì)數(shù)線性模型分析

(一)模型選擇

上文利用Logistic模型篩選出了9個(gè)對(duì)科技人員流失有顯著影響的變量，但沒(méi)有考慮因素間的交互作用，這一部分將運(yùn)用對(duì)數(shù)線性模型對(duì)影響新疆科技工作者流失的交互影響因素進(jìn)行分析。

若對(duì)數(shù)線性模型中有4個(gè)分類變量Y、X1、X2、X3，則模型可以寫為：

ln[nyjkl]=μ+μY(y)+μX1(j)+μX2(k)+μX3(1)+μYX1(yj)+μYX2(jk)+μYX3(yl)+…+μYX1X2X3(yjkl)

(2)

其中，y、j、k、l分別表示Y、X1、X2、X3的各種取值狀態(tài)。其意義為：

對(duì)數(shù)頻數(shù)=總平均數(shù)+因素Y的作用+因素Xi的作用+因素間的交互作用

對(duì)數(shù)頻數(shù)是由代表若干效應(yīng)項(xiàng)的參數(shù)(u)所決定的，左側(cè)是頻數(shù)所取的對(duì)數(shù)，而右側(cè)則是各項(xiàng)效應(yīng)參數(shù)的線性表達(dá)式。

如果公式的左側(cè)直接采用交互頻數(shù)，右側(cè)則為相應(yīng)參數(shù)的指數(shù)項(xiàng)的乘積 ，即：

nyjkl=exp[μ]×exp[μY(y)]×…×exp[μYX1X2X3]

(3)

因而就有：交互頻數(shù)=總平均數(shù)×因素Y的分布效應(yīng)×因素X1的分布效應(yīng)×…×因素X3的分布效應(yīng)×…×因素Y、X1、X2、X3的分布效應(yīng)。

對(duì)數(shù)線性模型是應(yīng)用于純粹分類變量的多元統(tǒng)計(jì)方法，可對(duì)多元交互頻數(shù)表進(jìn)行分解，同時(shí)囊括多個(gè)分類變量于一個(gè)模型之中，這一優(yōu)勢(shì)使得對(duì)數(shù)線性模型既能在控制其他分類變量的條件下研究?jī)蓚€(gè)分類變量之間的關(guān)聯(lián)，又可以將多元頻數(shù)分布分解成具體的各項(xiàng)主效應(yīng)和各項(xiàng)交互效應(yīng)，即使是高階交互效應(yīng)也不會(huì)遺漏。該模型還能以發(fā)生比來(lái)表示因自變量類型不同在因變量頻數(shù)分布上的差異，具有定量測(cè)量自變量作用幅度的能力。此外，它還具有強(qiáng)大的統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)?zāi)芰Γ軐?duì)參數(shù)估計(jì)進(jìn)行檢驗(yàn)。本研究的變量都是分類變量，為了對(duì)這些變量之間的交互聯(lián)系進(jìn)行分析，特別是對(duì)那些包含因變量Y的交互聯(lián)系進(jìn)行分析，在進(jìn)行兩個(gè)變量之間的關(guān)聯(lián)分析時(shí)(特別是包含因變量Y的變量)，可以對(duì)其他的變量進(jìn)行必要的統(tǒng)計(jì)控制，為直觀定量描述自變量對(duì)Y的作用幅度而選擇了對(duì)數(shù)線性模型。

(二)對(duì)數(shù)線性模型的檢驗(yàn)

1.分層效應(yīng)檢驗(yàn)。本文嘗試對(duì)科技人才流失不顯著的變量進(jìn)行交互作用分析，看其交互作用是否對(duì)因變量存在顯著影響，發(fā)現(xiàn)其交互作用都不存在顯著影響，因此本文擬對(duì)單個(gè)變量影響作用顯著的進(jìn)行交互作用分析。

由Logistic模型分析可知，影響顯著的變量有9個(gè)，在對(duì)數(shù)線性模型分析中，為了避免出現(xiàn)單元格頻數(shù)太少的現(xiàn)象，同時(shí)避免過(guò)多的交互作用出現(xiàn)，本文只對(duì)6個(gè)顯著水平小于0.01的變量進(jìn)行對(duì)數(shù)線性模型分析。共62項(xiàng)效應(yīng)，其中主效應(yīng)6個(gè)，二階交互效應(yīng)15項(xiàng)，三階交互效應(yīng)20項(xiàng)，四階交互效應(yīng)15項(xiàng)，五階交互效應(yīng)6項(xiàng)，本文采用按階次集體檢驗(yàn)交互效應(yīng)項(xiàng)的方法來(lái)精簡(jiǎn)不顯著的效應(yīng)。分層檢驗(yàn)結(jié)果如表4所示：

表4 分層檢驗(yàn)結(jié)果表

表4的統(tǒng)計(jì)結(jié)果分為兩個(gè)部分：第一部分為K階及以上各階所有效應(yīng)項(xiàng)檢驗(yàn)，第二部分為某一階所有交互項(xiàng)檢驗(yàn)。

分層檢驗(yàn)結(jié)果表明，一階及以上(K=1)和二階及以上(K=2)所有交互效應(yīng)的L2值和X2值的檢驗(yàn)P值都接近于0，說(shuō)明一階及以上和二階及以上效應(yīng)非常顯著；另外，三階、四階、六階、七階所有交互效應(yīng)不顯著，只有五階交互效應(yīng)顯著。

2.單項(xiàng)效應(yīng)檢驗(yàn)。分層檢驗(yàn)的結(jié)果只能說(shuō)明所有效應(yīng)中或某一組效應(yīng)中至少有一項(xiàng)效應(yīng)具有顯著的影響，卻不能判斷是哪一項(xiàng)顯著，為了解顯著項(xiàng)目，還需采用單項(xiàng)效應(yīng)檢驗(yàn)。由于效應(yīng)個(gè)數(shù)太多，輸出表太大，因而本文只把顯著的且與Y有關(guān)的效應(yīng)挑選出來(lái)，得到如表5所示的偏關(guān)聯(lián)檢驗(yàn)表：

表5 偏關(guān)聯(lián)檢驗(yàn)

由表5可以看出，3個(gè)五階交互效應(yīng)項(xiàng)是顯著的，這對(duì)應(yīng)了上表中的結(jié)果，說(shuō)明Y、X3、X6、X10、X11，Y、X3、X6、X1、X11，X6、X1、X13、X10、X11這3組變量各變量間有聯(lián)系。有一個(gè)四階交互效應(yīng)顯著，說(shuō)明Y、X3、X13、X10這4個(gè)變量之間有聯(lián)系。因本文是對(duì)Y 影響較為顯著的變量進(jìn)行分析，故其他5個(gè)變量和Y的二階交互效應(yīng)顯著是正常的，這些自變量之間的交互聯(lián)系顯得并不那么重要。最終可以得出如下結(jié)論：

(1)在排除其他因素的影響下，職稱X3、政治面貌X6、查閱資料難易度X10、員工進(jìn)修培訓(xùn)滿意度X11這4個(gè)變量的交互作用對(duì)科技人員去內(nèi)地有顯著影響。

(2)在排除其他因素的影響下，學(xué)歷X1、職稱X3、政治面貌X6、查閱資料難易度X10這4個(gè)變量的聯(lián)合交互作用對(duì)科技人員去內(nèi)地有顯著影響。

(3)在排除其他因素的影響下，職稱X3、查閱資料難易度X10、科研經(jīng)費(fèi)管理制度滿意度X13這3個(gè)變量的交互作用對(duì)科技人員去內(nèi)地有顯著影響。

(4)在排除其他因素的影響下，學(xué)歷X1、職稱X3、政治面貌X6、查閱資料難易度X10、科研經(jīng)費(fèi)管理制度滿意度X13對(duì)新疆科技人員去內(nèi)地有顯著影響。

六、結(jié)論與啟示

本文將二元Logistic模型及對(duì)數(shù)線性模型運(yùn)用于新疆科技人才流失影響因素的研究中，得出學(xué)歷、年齡、職稱、政治面貌、生態(tài)環(huán)境、社會(huì)治安、檢索科技文獻(xiàn)資料難易度、進(jìn)修培訓(xùn)工作及科研經(jīng)費(fèi)管理制度的滿意度對(duì)新疆科技人才流失有顯著影響；性別、收入、交通通訊、醫(yī)療衛(wèi)生條件、未來(lái)生活預(yù)期對(duì)新疆科技人才流失影響不顯著。在排除其他因素的影響下，職稱、政治面貌、查閱資料難易度、員工進(jìn)修培訓(xùn)滿意度這4個(gè)變量的交互作用對(duì)科技人員去內(nèi)地有顯著影響；學(xué)歷、職稱、政治面貌、查閱資料難易度這4個(gè)變量的聯(lián)合交互作用對(duì)科技人員去內(nèi)地有顯著影響；職稱、查閱資料難易度、科研經(jīng)費(fèi)管理制度滿意度這3個(gè)變量的交互作用對(duì)科技人員愿意去內(nèi)地有顯著影響。

為了留住新疆的科技人才，讓科技人才更好地服務(wù)于新疆的經(jīng)濟(jì)發(fā)展，政府及各單位應(yīng)從上述影響因素方面高度重視起來(lái)，有針對(duì)性地做好防止科技人才流失的工作，比如提高高學(xué)歷及高職稱人才的福利待遇、縮小與內(nèi)地待遇差距等。同時(shí)還應(yīng)完善科技文獻(xiàn)資料檢索配套設(shè)施建設(shè)，增加員工培訓(xùn)機(jī)會(huì)，提升員工進(jìn)修培訓(xùn)工作滿意度。此外，應(yīng)著力優(yōu)化生態(tài)環(huán)境建設(shè)，改善社會(huì)治安環(huán)境，努力給每一位科技工作者都提供良好的生活和工作環(huán)境。

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