譚建偉，馮培云，羅鑒益

(重慶理工大學(xué)　a.經(jīng)濟(jì)與貿(mào)易學(xué)院; b.會(huì)計(jì)學(xué)院，重慶　400054)

重慶市科技人才集聚效應(yīng)實(shí)證研究

譚建偉a，馮培云a，羅鑒益b

(重慶理工大學(xué)a.經(jīng)濟(jì)與貿(mào)易學(xué)院; b.會(huì)計(jì)學(xué)院，重慶400054)

摘要：隨著時(shí)代的發(fā)展與社會(huì)的進(jìn)步，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)影響要素中知識(shí)和技能的作用越來(lái)越大。而科技人才作為掌握有專(zhuān)業(yè)知識(shí)和技能的高質(zhì)量人力資源，對(duì)于技術(shù)的創(chuàng)新和經(jīng)濟(jì)的發(fā)展更是有著不可估量的影響。科技人才集聚能夠通過(guò)發(fā)揮一系列的效應(yīng)達(dá)到利用率1+1>2的效果。采用主成分分析法提取科技人才集聚效應(yīng)衡量指標(biāo)的主要數(shù)量信息，然后通過(guò)構(gòu)建綜合指標(biāo)評(píng)價(jià)體系衡量近年來(lái)重慶市科技人才集聚效應(yīng)，進(jìn)而分析其飽和度、未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)以及與重慶經(jīng)濟(jì)發(fā)展的關(guān)系，為重慶市提高科技人才集聚度和科技人才利用效率提供借鑒。

關(guān)鍵詞：主成分分析法；重慶市；科技人才；集聚效應(yīng)

隨著社會(huì)的發(fā)展，知識(shí)作為一種資源發(fā)揮著越來(lái)越重要的作用，而作為知識(shí)創(chuàng)造者的人才自然對(duì)于經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展的各方面都是不可或缺的。重慶作為我國(guó)西部唯一的直轄市，在科技人才政策、就業(yè)機(jī)會(huì)等方面具有很大優(yōu)勢(shì)，近年來(lái)吸引了大批的科技人才。最新統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)顯示，重慶市2012年R&D人員數(shù)達(dá)72 609人，R&D人員全時(shí)當(dāng)量達(dá)46 115人年[1-2]，分別比上年增長(zhǎng)11.2%和13.3%，位居西部地區(qū)第三位，但是與發(fā)達(dá)省份的差距仍然較大。為了支持科技創(chuàng)新和經(jīng)濟(jì)發(fā)展，趕上甚至超過(guò)發(fā)達(dá)省份，重慶市必須吸引更多的科技人才。因此，了解重慶市科技人才集聚效應(yīng)現(xiàn)狀，并以此為依據(jù)營(yíng)造出具有競(jìng)爭(zhēng)力的人才集聚環(huán)境具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。

科技人才集聚是人口流動(dòng)的一種特殊情況，是指具有專(zhuān)業(yè)知識(shí)和技能的人口受到經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、地理環(huán)境等因素的吸引而向特定區(qū)域流動(dòng)的現(xiàn)象。科技人才集聚會(huì)產(chǎn)生一系列的效應(yīng)，如信息共享效應(yīng)、集體學(xué)習(xí)效應(yīng)等，能夠極大地促進(jìn)集聚地經(jīng)濟(jì)社會(huì)的發(fā)展。本文通過(guò)“構(gòu)建科技人才集聚綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)體系→分析重慶市現(xiàn)有科技人才集聚水平和集聚狀態(tài)→預(yù)測(cè)重慶市未來(lái)科技人才集聚趨勢(shì)→提出相應(yīng)政策建議”這一思路，以計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型為分析方法來(lái)研究重慶市科技人才集聚效應(yīng)狀況，以期為促進(jìn)重慶市科技人才集聚提供借鑒。

一、相關(guān)研究

人才集聚對(duì)于經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展的重要程度不言而喻，很多學(xué)者對(duì)人才集聚進(jìn)行了研究。在內(nèi)涵研究方面，Giannetti認(rèn)為由于勞動(dòng)者具有的技能不同，分工合作能夠在降低生產(chǎn)成本的同時(shí)提高生產(chǎn)效率，這造成了人力資源的集聚[3]。Talor等人研究了人才聚集的推動(dòng)力，指出機(jī)會(huì)的多少、雇主的可模仿性、雇主識(shí)才用才的能力、中介狀況和提升空間是促進(jìn)人才聚集的主要因素[4]。牛沖槐等認(rèn)為人才集聚是在一定時(shí)間內(nèi)，伴隨人才流動(dòng)使得同類(lèi)型或相關(guān)人才按照一定的聯(lián)系在特定地區(qū)或行業(yè)形成的聚類(lèi)現(xiàn)象[5]。各個(gè)學(xué)者對(duì)人才集聚的定義具有共通之處，簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)即是分散在不同地域的人才由于某些原因向特定地域集合的一種社會(huì)現(xiàn)象。

為了更好地研究人才集聚效應(yīng)，需要設(shè)定一些指標(biāo)對(duì)其進(jìn)行衡量。既然人才集聚會(huì)產(chǎn)生各種效應(yīng)，那么將各種效應(yīng)進(jìn)行綜合也可得到總的效應(yīng)。不同學(xué)者在人才集聚效應(yīng)的劃分和定義上有不同見(jiàn)解。牛沖槐等定義了人才集聚的經(jīng)濟(jì)效應(yīng)，指出人才集聚有信息共享、知識(shí)溢出、創(chuàng)新、集體學(xué)習(xí)、激勵(lì)、時(shí)間、區(qū)域、規(guī)模等8種效應(yīng)，并通過(guò)層次分析法對(duì)人才集聚效應(yīng)的重要程度進(jìn)行了評(píng)判[6]。劉思峰等將科技人才集聚效應(yīng)分為個(gè)體效應(yīng)、團(tuán)隊(duì)效應(yīng)和社會(huì)效應(yīng)等3種，然后又將每一個(gè)效應(yīng)進(jìn)行了細(xì)分[7]。張全同研究了人才集聚的評(píng)價(jià)指標(biāo)，他從人才流動(dòng)、集聚規(guī)模、人才使用等10個(gè)方面構(gòu)建了人才集聚指標(biāo)，并且列舉了能夠量化的二級(jí)指標(biāo)，然后通過(guò)定性分析闡述了各個(gè)指標(biāo)的合理性[8]。高潔等研究了上海國(guó)際航運(yùn)中心人才集聚水平，她通過(guò)人才規(guī)模、人才質(zhì)量、人才環(huán)境和人才國(guó)際化等4個(gè)一級(jí)指標(biāo)和若干個(gè)二級(jí)指標(biāo)對(duì)其進(jìn)行了評(píng)價(jià)，并利用模糊綜合評(píng)價(jià)法與境外情況進(jìn)行了對(duì)比分析[9]。白極星通過(guò)構(gòu)建指標(biāo)體系分析了新疆的人才集聚現(xiàn)狀，并把不同地區(qū)的人才集聚效應(yīng)和人才集聚環(huán)境做對(duì)比分析，最后將不同地區(qū)的人才集聚歸結(jié)為集聚強(qiáng)勢(shì)型、伴生集聚型、一般集聚型、弱勢(shì)集聚型和特殊集聚型等5種類(lèi)型[10]。上述不同學(xué)者對(duì)人才集聚效應(yīng)的分類(lèi)各具特色，也都能夠較好地衡量人才集聚整體效應(yīng)。本文選取了牛沖槐等人的研究成果，以其對(duì)人才集聚效應(yīng)的8個(gè)分類(lèi)為一級(jí)指標(biāo)，并通過(guò)綜合前人研究成果設(shè)置相應(yīng)的二級(jí)指標(biāo)，對(duì)重慶市科技人才集聚效應(yīng)進(jìn)行衡量。

二、綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)的構(gòu)建

(一)指標(biāo)的選取

分析科技人才集聚趨勢(shì)必須有一個(gè)綜合性指標(biāo)，這一指標(biāo)要能夠很好地描述科技人才集聚所帶來(lái)的各種效應(yīng)。上文中提到：牛沖槐將科技人才集聚效應(yīng)分為了8個(gè)類(lèi)型，即信息共享效應(yīng)、知識(shí)溢出效應(yīng)、創(chuàng)新效應(yīng)、集體學(xué)習(xí)效應(yīng)、激勵(lì)效應(yīng)、時(shí)間效應(yīng)、區(qū)域效應(yīng)和規(guī)模效應(yīng)。這8大效應(yīng)能夠很好地描述科技人才集聚對(duì)集聚地產(chǎn)生的影響，能夠?yàn)檫x取衡量指標(biāo)提供重要借鑒。由于上述指標(biāo)不夠具體，很難用數(shù)據(jù)進(jìn)行衡量，所以本文在借鑒牛沖槐、趙京花等人研究的基礎(chǔ)上，設(shè)置百萬(wàn)人公共圖書(shū)館擁有量、技術(shù)合同成交額等16個(gè)衡量指標(biāo)，這些指標(biāo)比較具體，可以用數(shù)據(jù)衡量。指標(biāo)體系具體見(jiàn)表1。

表1　重慶市科技人才集聚效應(yīng)衡量指標(biāo)

資料來(lái)源：參考文獻(xiàn)[5]、參考文獻(xiàn)[11]。

(二)數(shù)據(jù)收集及處理

文章所用數(shù)據(jù)是重慶市1995—2012年相關(guān)指標(biāo)數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)是通過(guò)《重慶統(tǒng)計(jì)年鑒(1997—2013)》《中國(guó)科技統(tǒng)計(jì)年鑒(1996—2012)》、中國(guó)統(tǒng)計(jì)局網(wǎng)站、互聯(lián)網(wǎng)相關(guān)報(bào)道以及一些原始數(shù)據(jù)的分析整理所得。為了加大樣本容量，本文使用了重慶市1995—2012年的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)。其中1995年和1996年多數(shù)數(shù)據(jù)可在《重慶統(tǒng)計(jì)年鑒(1997)》上查詢(xún)到，其余是根據(jù)增長(zhǎng)率等數(shù)據(jù)指標(biāo)推算和從互聯(lián)網(wǎng)查詢(xún)所得，由于篇幅有限，文中不再對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行列述。

從表1可以看到，不同指標(biāo)具有不同的數(shù)量單位。如果直接用原始指標(biāo)值進(jìn)行分析，就會(huì)突出數(shù)值較高的指標(biāo)在綜合分析中的作用，相對(duì)削弱數(shù)值水平較低指標(biāo)的作用。因此，要對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化成無(wú)量綱指標(biāo)數(shù)值。SPSS18.0中默認(rèn)的標(biāo)準(zhǔn)化方法為z-score 標(biāo)準(zhǔn)化法，本文以SPSS對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化，所得結(jié)果略。

(三)研究方法

本文在構(gòu)建重慶市科技人才集聚效應(yīng)綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)時(shí)是通過(guò)將表1中的16個(gè)二級(jí)指標(biāo)綜合成一個(gè)單一指標(biāo)。在指標(biāo)構(gòu)建的過(guò)程中可以使用回歸分析等多種方法進(jìn)行。從本文來(lái)看，有些二級(jí)指標(biāo)具有一定的相關(guān)性，這種情況下使用回歸分析可能會(huì)產(chǎn)生多重共線(xiàn)性等問(wèn)題。所以，本文在構(gòu)建指標(biāo)時(shí)借鑒主成分分析方法(PCA)，分兩步進(jìn)行計(jì)算。第一步借鑒主成分分析方法從16個(gè)二級(jí)原始指標(biāo)中提取主成分因子，以在保留大部分原始信息的前提下減少指標(biāo)個(gè)數(shù)；第二步是以用主成分分析法提取到的主成分因子為自變量、以科技人才集聚效應(yīng)綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)為因變量構(gòu)建數(shù)量關(guān)系。通過(guò)這種方法構(gòu)建綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)可以簡(jiǎn)化分析過(guò)程，減少了一些較為復(fù)雜的統(tǒng)計(jì)學(xué)問(wèn)題的出現(xiàn)。在使用主成分分析法時(shí)，因?yàn)橹皇墙璐私档妥宰兞總€(gè)數(shù)，所以可以不完全按照常規(guī)步驟進(jìn)行分析，如主成分因子命名等階段完全可以省略，這樣在完成計(jì)算任務(wù)的同時(shí)也簡(jiǎn)化了計(jì)算步驟。

(四)綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)的構(gòu)建

本文在數(shù)據(jù)分析中采用主成分分析方法。主成分分析法最早由英國(guó)心理學(xué)家C.E.斯皮爾曼提出。主成分分析法能夠通過(guò)降維來(lái)減少變量個(gè)數(shù)，以較少的變量代表大部分統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)信息，減少了計(jì)算工作量以及指標(biāo)相關(guān)造成的多重共線(xiàn)性等問(wèn)題。主成分分析可以通過(guò)SPSS軟件實(shí)現(xiàn)，本文分析中所用軟件為SPSS 18.0。下面講述分析步驟。

1.前提條件檢驗(yàn)。主成分分析的目的是從眾多的原有變量中綜合出少數(shù)幾個(gè)具有代表性的主成分因子，這就要求原有變量之間具有較強(qiáng)的相關(guān)性。因此，在主成分分析之前首先要對(duì)原有變量是否具有相關(guān)性進(jìn)行檢驗(yàn)。KMO值0~1，KMO值越接近1，變量相關(guān)性越強(qiáng)，越適合做主成分分析。根據(jù)Kaiser給出的主成分分析標(biāo)準(zhǔn)，KMO值在0.6以上適合做主成分分析。

利用SPSS 18.0分析，得出KMO檢驗(yàn)結(jié)果，見(jiàn)表2。

表2　KMO與Bartlett檢驗(yàn)表

從表2可以看出，本次檢驗(yàn)的KMO值為0.746，Bartlett檢驗(yàn)的觀(guān)測(cè)值為448.604，相應(yīng)概率P值為0，小于顯著性水平0.01，所以相關(guān)系數(shù)矩陣與單位矩陣有顯著差異，適合做主成分分析。

2.主成分因子提取。提取主成分因子需要看所提取因子的特征值，一般要特征值大于1才符合要求。從表3因子解釋方差情況表可以看出，特征值大于1的主成分因子有3個(gè)，分別解釋了總方差的69.592%、10.931%和7.292%，累計(jì)解釋總方差的87.816%，變量信息丟失較少。

表3　因子解釋方差情況表

由于本文只是借鑒主成分分析方法提取原始數(shù)據(jù)主要信息，以便于綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)的構(gòu)建，不需要以此做定性分析，所以在此不再分析主成分載荷矩陣，并不再對(duì)提取出的主成分因子命名。而后，可以通過(guò)SPSS軟件得出成分得分系數(shù)矩陣，具體見(jiàn)表4。

表4　成分得分系數(shù)矩陣

表4為成分得分系數(shù)矩陣，較為明確的表達(dá)了各變量與3個(gè)主成分因子之間的數(shù)量關(guān)系。由此可以得到以原變量X1~X16為自變量，以主成分因子為因變量的數(shù)量關(guān)系式，設(shè)主成分因子1、主成分因子2、主成分因子3分別為Y1、Y2、Y3，結(jié)果如下：

Y1=-0.094X1+0.076X2+0.093X3+

0.163X4+0.141X5+0.189X6+

0.009X7+0.179X8+0.057X9-

0.029X10+0.214X11-0.108X12+

0.066X13+0.002X14+0.088X15-

0.006X16

(1)

Y2=-0.05X1-0.074X2+0.002X3-

0.175X4-0.141X5-0.276X6+

0.175X7-0.253X8+0.127X9-

0.133X10-0.607X11+0.162X12+

0.095X13+0.272X14+0.026X15-

0.057X16

(2)

Y3=0.149X1-0.073X2+0.024X3+

0.066X5+0.071X6+0.025X7+

0.086X8-0.088X9+0.533X10-

0.151X14-0.002X15-0.165X16

(3)

3.構(gòu)建重慶市科技人才集聚綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)。上文中通過(guò)主成分分析提取出3個(gè)主成分因子Y1、Y2、Y3，這種變量轉(zhuǎn)換簡(jiǎn)化了指標(biāo)分析過(guò)程，能夠建立起一個(gè)更加簡(jiǎn)便易行的評(píng)價(jià)指標(biāo)，同時(shí)也消除了在指標(biāo)構(gòu)建過(guò)程中出現(xiàn)的多重共線(xiàn)性等問(wèn)題。本文構(gòu)建的重慶市科技人才集聚綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)正式以提取到的3個(gè)主成分因子為自變量進(jìn)行衡量與計(jì)算，具體如下：

(4)

其中，R即為科技人才集聚評(píng)價(jià)綜合指標(biāo)，Y1、Y2、Y3為上文提取的主成分因子，也是式(5)中的自變量，α、β、δ分別為三者系數(shù)。在α、β、δ數(shù)值確定問(wèn)題上，因?yàn)闆](méi)有R值，無(wú)法通過(guò)回歸等方法求得三者數(shù)值，故指定Y1、Y2、Y3旋轉(zhuǎn)后的方差貢獻(xiàn)值作為α、β、δ值。由于方差貢獻(xiàn)代表了3個(gè)主成分因子涵蓋原始變量信息的大小，所以能夠很好地表述三個(gè)主成分因子的權(quán)數(shù)?；诖耍?5)可以表述為：

R=0.588 35Y1+0.163 24Y2+0.126 56Y3

(5)

式(5)即是重慶市科技人才集聚評(píng)價(jià)綜合指標(biāo)的計(jì)算公式，通過(guò)此公式可以計(jì)算出各年份重慶市科技人才集聚的總效應(yīng)，并分析其波動(dòng)趨勢(shì)。

三、重慶市科技人才集聚效應(yīng)分析

(一)重慶市科技人才集聚效應(yīng)值計(jì)算及其與經(jīng)濟(jì)發(fā)展的關(guān)系分析

運(yùn)用上述評(píng)價(jià)指標(biāo)可以計(jì)算出近年來(lái)重慶市科技人才集聚效應(yīng)R值，由于重慶市在1997年直轄，為了保證對(duì)重慶市科技人才集聚效應(yīng)分析的連續(xù)性，故僅分析了1997—2012年的人才集聚效應(yīng)值，下面是重慶1997年至2012年人才集聚R值，具體見(jiàn)表5。

表5　重慶各年人才集聚效應(yīng)值

從表5可以看到，從直轄以來(lái)重慶市科技人才集聚效應(yīng)總體處于一種上升的狀態(tài)，并且除1998年和2000年外其集聚效應(yīng)值以較為穩(wěn)定的速度在逐年增長(zhǎng)。同時(shí)把重慶市人才集聚效應(yīng)值與同時(shí)期人均GDP做對(duì)比也可以粗略看出重慶市人才集聚與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的關(guān)系。具體見(jiàn)圖1。

圖1　重慶市科技人才集聚效應(yīng)值與人均GDP比較示意圖

從圖1可以看到，1997年以來(lái)重慶市人均GDP與科技人才集聚效應(yīng)值保持著較為明顯的一致關(guān)系。雙方呈現(xiàn)出近乎平行的增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)，這種情形表明雙方存在著較為緊密的關(guān)系。事實(shí)上，根據(jù)C-D函數(shù)可知，區(qū)域經(jīng)濟(jì)的發(fā)展取決于物質(zhì)資本和人力資本的投入，而科技人才集聚作為一種高質(zhì)量人力資源的集聚必然會(huì)推動(dòng)集聚地經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，這一結(jié)論從圖1也得到了驗(yàn)證。此外，科技人才集聚可以發(fā)揮出人力資源的規(guī)模效應(yīng)，通過(guò)知識(shí)共享等效應(yīng)達(dá)到1+1>2的水平。因此，增加科技人才集聚的規(guī)模，提升科技人才管理和利用水平，必然能夠推動(dòng)重慶市經(jīng)濟(jì)的持續(xù)增長(zhǎng)。此外，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平作為吸引人才的一個(gè)重要因素，也在很大程度上推動(dòng)了重慶市人才集聚的進(jìn)程?？梢哉f(shuō)，在研究期內(nèi)，重慶市的科技人才集聚與經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平產(chǎn)生了較好的良性互動(dòng)效應(yīng)，使得雙方形成了螺旋上升的增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)。

(二)重慶市科技人才集聚飽和度分析

人才集聚的飽和度即是衡量某一地區(qū)在一段時(shí)間內(nèi)人才資源是否達(dá)到最優(yōu)配置狀態(tài)的指標(biāo)。從人才集聚的邊際效用方面分析，當(dāng)人才集聚的邊際效益為零時(shí)，其飽和度達(dá)到最合適狀態(tài)。在此狀態(tài)下，人才能夠發(fā)揮的集聚效應(yīng)最大，自然也能夠在最大程度上促進(jìn)經(jīng)濟(jì)社會(huì)的發(fā)展。從數(shù)學(xué)函數(shù)方面分析，設(shè)人才集聚效應(yīng)函數(shù)為f(x)，則當(dāng)導(dǎo)數(shù)值f′(x)=0時(shí)，人才集聚效應(yīng)達(dá)到最大化，此時(shí)人才飽和度處于最合適狀態(tài)。以此為標(biāo)準(zhǔn)，人才飽和度不足和人才過(guò)于飽和都不利于人才集聚效應(yīng)的發(fā)揮，都會(huì)對(duì)人才資源的優(yōu)化配置產(chǎn)生消極影響。

從圖1可以看到，1997—2012年重慶市科技人才集聚效應(yīng)值處于穩(wěn)定上升的趨勢(shì)，其導(dǎo)數(shù)值f′(x)>0。由此我們得知，從1997年至今重慶市科技人才集聚一直處于非飽和(飽和度不足或過(guò)飽和)狀態(tài)，再通過(guò)觀(guān)察表6可以得知，重慶市人才集聚是處于飽和度不足狀態(tài)，人才集聚效應(yīng)未能得到充分發(fā)揮。造成這種情況的原因主要有兩方面：一是重慶市現(xiàn)有科技人才數(shù)量不足，從表6可以明顯看出；二是人才資源的配置不合理，造成科技人才資源結(jié)構(gòu)性浪費(fèi)。

表6為2012年我國(guó)人均GDP前14名省市的科技人員狀況統(tǒng)計(jì)，在指標(biāo)選取上使用了科技活動(dòng)人力資源狀況通用的R&D人員全時(shí)當(dāng)量作為比較標(biāo)準(zhǔn)。從表6可以看到，在14個(gè)省市中重慶市每萬(wàn)人R&D人員全時(shí)當(dāng)量排在第11位，處于末尾位置。另外從4個(gè)直轄市對(duì)比分析可知，重慶市排名末位，其每萬(wàn)人R&D全時(shí)當(dāng)量只有10.722人年，與天津的42.941、上海的34.597以及北京的25.859有著很大差距。這種科技人才數(shù)量上的不足必然會(huì)造成人才集聚效應(yīng)不能充分發(fā)揮，成為經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展的短板。

表6　發(fā)達(dá)省市科技人員狀況統(tǒng)計(jì)表

數(shù)據(jù)來(lái)源：根據(jù)《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒(2013)》相關(guān)數(shù)據(jù)計(jì)算所得

此外，人才資源配置不合理也是造成重慶市人才集聚效應(yīng)無(wú)法得到充分發(fā)揮的原因之一。以重慶市高校畢業(yè)生就業(yè)狀況為例，2013年重慶市高校畢業(yè)生就業(yè)率為85.43%，仍有兩萬(wàn)多人未能順利就業(yè)[12]。與此同時(shí)，重慶市IT、汽車(chē)、航空等多個(gè)行業(yè)人才缺口巨大[13]。因此，通過(guò)政策調(diào)節(jié)等多種手段優(yōu)化人才配置，真正做到人崗匹配也能夠極大地促進(jìn)重慶市人才集聚效應(yīng)的提升。

(三)重慶市科技人才集聚效應(yīng)發(fā)展趨勢(shì)分析

人才集聚飽和度能夠影響未來(lái)時(shí)期內(nèi)人才流動(dòng)狀態(tài)[14]。黃永軍在分析人才流動(dòng)時(shí)指出，當(dāng)人才飽和度不足時(shí)，組織會(huì)通過(guò)各種措施增加人才儲(chǔ)備量：一方面通過(guò)良好的政策等吸引外部人才流入和減少內(nèi)部人才流出；另一方面通過(guò)培訓(xùn)等方式使?jié)撛谌瞬抛兂娠@性人才[15]。從上文分析中可知，重慶市人才集聚處于一種不飽和狀態(tài)，借助上述觀(guān)點(diǎn)分析，未來(lái)一段時(shí)間內(nèi)重慶市人才集聚仍會(huì)出于上升狀態(tài)，直至達(dá)到最高點(diǎn)。當(dāng)人才集聚效應(yīng)函數(shù)f(x)達(dá)到最大值，f′(x)=0之后會(huì)在政策等手段調(diào)節(jié)下形成波浪形曲線(xiàn)在最大值處徘徊。

四、政策建議

從上述分析中可知，重慶市科技人才集聚仍處于飽和度不足狀態(tài)。為了充分發(fā)揮重慶市科技人才集聚效應(yīng)，需要從兩個(gè)方面入手：一是增加科技人才儲(chǔ)量，二是優(yōu)化科技人才資源配置。具體有4條措施：

1.制定更加具有競(jìng)爭(zhēng)力的區(qū)域科技人才政策。重慶市作為西部城市，本身在對(duì)人才的吸引方面相對(duì)東部沿海城市有著先天劣勢(shì)。因此，制定比其他區(qū)域更加有競(jìng)爭(zhēng)力的人才政策對(duì)于增加科技人才儲(chǔ)量具有至關(guān)重要的作用。在引入方面，通過(guò)政府津貼、提供科研啟動(dòng)經(jīng)費(fèi)等方式吸引更多科技人才在重慶工作。在防止流失方面，通過(guò)提高待遇、規(guī)劃清晰的晉升通道、加大人文關(guān)懷等留住科技人才。在提升區(qū)域科技人才素質(zhì)方面，通過(guò)培訓(xùn)、教育、掛職鍛煉等提升重慶市人力資源的整體水平。

2.完善基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)?？萍既瞬帕鲃?dòng)受到多種因素的影響，其中基礎(chǔ)設(shè)施，尤其是文化設(shè)施是否健全是重要因素之一。一是要加大圖書(shū)館等文化設(shè)施的建設(shè)力度，以文化設(shè)施為硬件、以文化宣傳為軟件，為重慶營(yíng)造良好的學(xué)習(xí)氛圍和創(chuàng)新氛圍；二是要加強(qiáng)高等教育建設(shè)，高等教育是科技人才的搖籃，相對(duì)于其他培養(yǎng)途徑更加具有專(zhuān)業(yè)性。此外，高校等機(jī)構(gòu)也是吸引高素質(zhì)科技人才的一個(gè)重要載體，能夠促使科技人才發(fā)揮在人才培養(yǎng)和科研創(chuàng)新兩個(gè)方面的作用。

3.增加科研投入。一個(gè)地區(qū)科技水平的高低決定著吸引科技人才的數(shù)量和質(zhì)量，北京、上海等地科技人才集聚水平較高與它們強(qiáng)大的區(qū)域創(chuàng)新能力不無(wú)關(guān)系?？萍妓降奶嵘c科技人才的集聚是一種良性的互動(dòng)關(guān)系，能夠形成一種螺旋上升的發(fā)展趨勢(shì)。因此，政府和企業(yè)要增加科研投入，促進(jìn)高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，爭(zhēng)取更多科技人才集聚到重慶這片沃土上來(lái)。在政府層面，要為技術(shù)創(chuàng)新和高新技術(shù)的應(yīng)用提供多種渠道的資金支持，如撥款、政府擔(dān)保貸款、稅收減免等。在企業(yè)層面，要重視核心技術(shù)的研發(fā)，提高研發(fā)投入在總收入中的比重。

4.加強(qiáng)科技人才資源的管理和利用?？萍既瞬偶塾姓?yīng)，也有負(fù)效應(yīng)。只有根據(jù)經(jīng)濟(jì)發(fā)展需要調(diào)整科技人才結(jié)構(gòu)才能避免科技人才資源結(jié)構(gòu)性閑置。同時(shí)，避免科技人才惡性競(jìng)爭(zhēng)等負(fù)效應(yīng)的發(fā)生也對(duì)于科技人才集聚水平的提高有重要影響。一是根據(jù)重慶市產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)及人才需求定向引進(jìn)人才，如給予短缺人才更好的待遇等，以需求為依據(jù)形成人才待遇分級(jí)，引導(dǎo)科技人才結(jié)構(gòu)向合理化方向發(fā)展。二是加強(qiáng)科技人才的交流，通過(guò)座談會(huì)、學(xué)術(shù)會(huì)議等多種形式促進(jìn)科技人才在知識(shí)和技術(shù)等多層次的交流，這不僅有利于知識(shí)共享，還在一定程度上為科技人員在研究方向上的定位起到了參考作用，通過(guò)分工降低了惡性競(jìng)爭(zhēng)發(fā)生的可能性。

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(責(zé)任編輯許若茜)

收稿日期：2014-04-29

作者簡(jiǎn)介：譚建偉(1969—)，男，重慶石柱人，教授，研究方向：技術(shù)創(chuàng)新管理、人力資源管理；馮培云(1990—)，女，河南濟(jì)源人，碩士研究生，研究方向：人力資源管理。

doi:10.3969/j.issn.1674-8425(s).2015.08.005

中圖分類(lèi)號(hào)：F240

文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

文章編號(hào)：1674-8425(2015)08-0029-07

Empirical Study on Agglomeration Effect of Science and
Technology Talents in Chongqing

TAN Jian-weia，F(xiàn)ENG Pei-yuna,LUO Jian-yib

(a.College of Economy & Trade; b.College of Accounting,

Chongqing University of Technology,Chongqing 400054,China)

Abstract:With the development of society and economy,the labor force becomes more and more important in ingredients of economic growth. As the high-quality human resources which master professional knowledge and skills,talented persons,have no doubt,have inestimable effects on the innovation of social technology and economic development. Talents aggregating can reach the efficiency of one plus one greater than two by exerting a series of effects. Extracting the main factors affecting the concentration of talented people in Chongqing by using the PCA,and then measuring the effect of talents aggregation level in Chongqing in recent years via construction of comprehensive evaluation index system and analyzing its relationship with the economic development of Chongqing will provide reference of improving the utilization efficiency of human resource and talents agglomeration in Chongqing.

Key words:PCA; Chongqing; science and technology talents; agglomeration effect

引用格式：譚建偉，馮培云，羅鑒益.重慶市科技人才集聚效應(yīng)實(shí)證研究[J].重慶理工大學(xué)學(xué)報(bào):社會(huì)科學(xué)，2015(8):29-35.

Citation format：TAN Jian-wei，F(xiàn)ENG Pei-yun,LUO Jian-yi.Empirical Study on Agglomeration Effect of Science and Technology Talents in Chongqing[J].Journal of Chongqing University of Technology:Social Science，2015(8):29-35.