徐 培，金澤虎

（1.安徽大學(xué) 經(jīng)濟學(xué)院，安徽 合肥 230000；2.銅陵學(xué)院 建筑工程學(xué)院，安徽 銅陵 244000）

一 引言

人才是衡量國家綜合國力的重要指標，也是經(jīng)濟高發(fā)展的核心競爭力，如何強化凝聚人才“磁力場”成為當前中國建設(shè)重要人才中心和創(chuàng)新高地的重點和難點［1］。 住房是影響人才能否長期居留、穩(wěn)定工作的重要因素［2］，高昂的住房成本降低了城市對人才的吸引力，造成人才的大量流失，不利于城市技術(shù)創(chuàng)新、產(chǎn)業(yè)升級和經(jīng)濟的高質(zhì)量發(fā)展。 2010年深圳市頒布《關(guān)于實施人才安居工程的決定》，率先提出人才安居的概念，提出完善人才安居制度是人才引進培養(yǎng)和增強人才集聚效應(yīng)的重要舉措［3］。各級政府積極實施人才優(yōu)先發(fā)展戰(zhàn)略，針對性地出臺了大量人才引進、培養(yǎng)和安居政策。

人才安居政策狹義上指政府和企事業(yè)單位為投資主體，解決引進人才的就業(yè)與居住生活的配套性住房優(yōu)惠政策，包括人才優(yōu)先購買商品房、人才安居房、購房補貼、人才租賃房和租賃補貼等多種住房優(yōu)惠。 廣義上，人才安居政策還包括放寬戶籍門檻、解決子女教育、配偶就業(yè)、公積金提取支付、醫(yī)療保障、給予科研經(jīng)費等激勵性政策［2］。 實踐中，人才安居政策是否能夠有效促進人才集聚？各城市安居政策中人才的類型、保障方式、保障水平是否符合實際需求？ 是否存在公共資源的浪費，制約城市的發(fā)展？文章進一步探索政策背景下各種因素對人才集聚的影響機制和程度。

二、文獻綜述

（一）人才安居政策的研究

目前中國233 個地級市已經(jīng)實施人才安居政策，其中，以北京市和上海市為代表的東部省份人才引進的門檻較高，目標主要集中于特定領(lǐng)域的高端人才；安徽、山東、陜西等中西部省份人才引進政策的重點在于吸引具有較大發(fā)展?jié)摿Φ?“儲備人才”“青年人才”等［4］，重視高水平人才的培養(yǎng)，著力做實高技能人才塔基。國內(nèi)學(xué)者主要從人才安居政策動因、人才安居住房政策制定、實施問題和政策建議等方面進行研究。一是城市住房成本的不斷攀升，高房價會造成嚴重的人才擠出效應(yīng)，提供人才保障性住房或是給予住房政策優(yōu)惠是城市吸引和留住人才的關(guān)鍵［4］。 青年人才存在住房困難問題，資本積累不足、政府保障范圍有限等問題，且人才面臨著居住質(zhì)量不高、住房支出比大、居住滿意度不高等問題。二是政策上，存在人才認定不科學(xué)、政策覆蓋面窄、分配機制彈性不足等問題［2］，以及實施宣傳不到位、選址布局不便利、設(shè)施配套不完善、供求結(jié)構(gòu)不平衡、居住滿意度不高等情況，同時人才引進結(jié)構(gòu)不佳，“塔尖”人才嚴重缺乏。 針對當前人才安居住房政策存在的問題，研究提出的建議集中在完善住房保障制度、發(fā)展租賃市場、落實住房公積金制度、利用“共有產(chǎn)權(quán)”等舉措［2］。

（二）人才政策和住房政策績效評價的研究

在人才政策績效評價方面，國外文獻既考慮政策目標的落實，也考慮政策結(jié)果的實現(xiàn)程度，內(nèi)容包括效果性、效率性、效益性和公平性［5］。 國內(nèi)學(xué)者從初始的描述性統(tǒng)計分析， 逐漸引入模糊評價、博弈論、數(shù)據(jù)包絡(luò)分析等研究方法，從政策效應(yīng)、政策效率和政策環(huán)境三個角度構(gòu)建人才引進政策評價指標體系。 由于模糊綜合評價法、變異系數(shù)賦權(quán)法等方法確定指標權(quán)重具有主觀性缺陷，學(xué)者們廣泛應(yīng)用DEA 模型， 通過建立投入-產(chǎn)出評價體系，研究公租房、經(jīng)濟適用房、廉租房項目運行的相對效率，從保障工作投入和保障工作產(chǎn)出兩個方面選取指標，根據(jù)運算結(jié)果的比較及分析，找到績效相對無效的問題及原因，并提出績效優(yōu)化策略［6］。 國內(nèi)學(xué)者還在“3E”績效審計基礎(chǔ)上，建立了“4E”績效審計模型［7］，基于問卷調(diào)查的描述性統(tǒng)計分析得到政策實施現(xiàn)狀、問題和效果。

（三）人才集聚影響因素的研究

關(guān)于人才集聚的影響因素， 文獻集中在經(jīng)濟、政策、教育和社會四種環(huán)境維度：（1）經(jīng)濟發(fā)展采用人均GDP 指標測度。劉貴文等認為，地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展是影響人才集聚的主要因素，其中工資水平的影響尤為顯著［8］。 （2）政策環(huán)境上，各大城市積極參與“搶人大戰(zhàn)”，杜曉桐采用地方財政教育支出占比地區(qū)生產(chǎn)總值，反映地方政府對人才培養(yǎng)和未來發(fā)展的重視程度［9］。 （3）文化教育方面，人才無論對自身還是子女的要求， 都十分重視精神層次的提高，教育水平高、名校集聚、藝術(shù)文化氛圍濃厚的地區(qū)更能吸引留住人才。呂增躍采用地區(qū)在校大學(xué)生人數(shù)占地區(qū)人口比重指標來衡量教育環(huán)境［10］。 此外，良好的科研創(chuàng)新環(huán)境有利于留住高水平人才，繼續(xù)開展研發(fā)活動和對自身知識的投入，吸引外商帶來新技術(shù)、新產(chǎn)品，促進產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級。 （4）社會環(huán)境方面，包括居住條件和城市公共服務(wù)水平。 宜居條件一般具有適宜的氣溫、合理的城市規(guī)劃、自然與居住相融合等，為人才提供舒適、方便、有序的物質(zhì)生活基礎(chǔ)，吸引人才集聚。 城市公共服務(wù)水平(如交通狀況、市政設(shè)施等)直接影響人才生活的品質(zhì)，配套設(shè)施舒適度和交通便利性對人才具有較強的吸引力。

綜上所述， 構(gòu)建人才集聚影響因素理論模型，提出假設(shè)：經(jīng)濟發(fā)展、政策環(huán)境、文化教育和社會環(huán)境，對地區(qū)人才集聚存在顯著的影響（H1）。

三、研究設(shè)計

（一）DEA 方法的模型選擇

通過分析DEA 方法的適用性和人才安居住房政策的特點， 運用DEA 方法評價人才安居住房政策績效具有一定的可行性［5］。 首先，從研究對象來看，人才安居住房政策作為一項公共產(chǎn)品，涉及多主體、多層面的經(jīng)濟效益和社會效益，政策投入和政策產(chǎn)出較為復(fù)雜，DEA 方法適用于投入產(chǎn)出項目較多的情形。 其次，人才安居住房政策績效評價中存在不同量綱的評價指標，DEA 方法無需統(tǒng)一計量單位。最后，從研究目的來看，人才安居住房政策資源投入的有效程度是地方政府和公眾特別關(guān)注的問題，DEA 方法既可以定量反映政策產(chǎn)出與政策投入之間的轉(zhuǎn)化關(guān)系。 此外，投入導(dǎo)向是指在目標產(chǎn)出不變的情況下，調(diào)整投入要素，達到政策目標產(chǎn)出所需的最小投入。 對于人才安居政策而言，政府希望能以最小的安居資源投入得到最優(yōu)產(chǎn)出，因此選擇投入導(dǎo)向，通過有效性的對比分析得到政策績效不高的問題及原因，給出績效提升的具體方向和具體程度。考慮到人才安居住房政策實施時間不長且政策產(chǎn)出存在滯后性， 面板數(shù)據(jù)難以采集，因此，文章選用CCR 和BCC 模型評價政策績效。

（二）投入產(chǎn)出指標選擇

投入指標主要包括財力指標和物力指標。財力指標是政府發(fā)放人才安居補貼專項資金，物力指標是人才安居住房供應(yīng)面積。產(chǎn)出指標可分為直接產(chǎn)出和間接產(chǎn)出。直接產(chǎn)出表現(xiàn)為不同層次的人才數(shù)量，間接產(chǎn)出則表現(xiàn)為科技創(chuàng)新、發(fā)明專利授權(quán)量以及人才對于經(jīng)濟、社會的促進等影響。 初步選取指標如表1 所示。

表1 人才安居住房政策績效評價投入產(chǎn)出指標初選

（三）產(chǎn)出指標因子分析

文章以安徽省9 市人才安居政策為研究對象，需要減少投入產(chǎn)出指標數(shù)目，減弱指標之間的交叉性和重疊性，利用因子分析法對擬定產(chǎn)出指標降維處理。

1.適用性檢驗

將擬定產(chǎn)出指標數(shù)據(jù)導(dǎo)入SPSS26.0 軟件進行相關(guān)性分析，通過KMO 檢驗和Bartlett 球形檢驗，判斷產(chǎn)出指標是否適合做因子分析。 根據(jù)表2 的檢驗結(jié)果，KMO 樣本測度系數(shù)為 0.541，Bartlett 球形檢驗P 值為0.024＜0.05，說明原始指標之間并非相互獨立，具有相關(guān)性，可以做因子分析。

表 2 KMO 和Bartlett 球形檢驗

2.主成分分析

選用因子分析中的主成分分析法，產(chǎn)出指標旋轉(zhuǎn)后總共提取兩個主因子，這兩個主因子累積貢獻率達77.150%。表3 為旋轉(zhuǎn)后提取出的兩個主因子的成分結(jié)果。

表3 旋轉(zhuǎn)成分矩陣

主因子F1代表人才申報數(shù)量、 服務(wù)企業(yè)數(shù)量這兩個產(chǎn)出指標，因此可以將主因子F1命名為“基本產(chǎn)出指標”； 主因子F2代表緩解人才住房壓力、實物配置數(shù)量、高層次人才占比、社會滿意度、人才落戶增長這5 個產(chǎn)出指標， 因此可以將主因子F2命名為“實施效益指標”，從產(chǎn)出指標所提取的兩個主因子的得分系數(shù)出發(fā)，得出每個主因子的得分數(shù)值。 兩個主因子得分的表達式分別為：

根據(jù)上述表達式（1），代入產(chǎn)出指標的標準化數(shù)值， 計算得到9 個決策單元在每個主成分的得分，結(jié)果如表4 所示。根據(jù)上述分析，最終構(gòu)建以人才安居住房供應(yīng)面積、人才安居補貼專項資金為投入指標，基本產(chǎn)出指標、實施效益指標為產(chǎn)出指標的人才安居住房政策績效評價指標體系。

表4 因子得分

四、 安徽省人才安居住房政策績效評價實證研究

鑒于數(shù)據(jù)可得性， 文章利用2018—2020 年安徽省9 個城市的統(tǒng)計局、 人力資源社會保障局、住房城鄉(xiāng)建設(shè)局提供的人才安居住房政策數(shù)據(jù)，進行投入產(chǎn)出有效性的實證研究。 文章選擇運用CCR和BCC 模型對安徽省不同城市人才安居住房政策績效進行評價， 運用DEAP2.1 軟件得到各城市人才安居住房政策的綜合技術(shù)效率、純技術(shù)效率及規(guī)模效率。

（一）原始數(shù)據(jù)歸一化處理

由于文章所選用的DEA 方法的指標數(shù)據(jù)必須為正值，產(chǎn)出指標經(jīng)因子分析降維后，產(chǎn)出指標得分出現(xiàn)負值，因此模型運算之前需要對數(shù)據(jù)進行歸一化處理，消除非正數(shù)的影響。 具體數(shù)學(xué)表達式見公式(2)。

其中，maxj為第j 項指標的最大值，minj為第j項指標的最小值，1≤j≤n，經(jīng)歸一化處理后，將Xij的值保證在［0.1,1］之間。 運用 DEAP2.1 軟件對 9 個決策單元的指標數(shù)據(jù)進行運算，將決策單元DMU 數(shù)量設(shè)置為9，產(chǎn)出指標個數(shù)設(shè)置為2，投入指標個數(shù)設(shè)置為2，模型為投入主導(dǎo)型。經(jīng)DEAP2.1 軟件運算后，各決策單元的模型運算結(jié)果如表5 所示。

表5 安徽省9 個區(qū)屬人才安居住房政策相對效率計算結(jié)果

（二）投入產(chǎn)出有效性分析

1.綜合技術(shù)效率分析

根據(jù)表5 的計算結(jié)果，安徽省人才安居住房政策的綜合技術(shù)效率平均值為 0.856， 總體存在14.42%的資源浪費， 說明這部分的資源投入未得到完全有效的產(chǎn)出。合肥市、蕪湖市、馬鞍山市3 個決策單元的綜合技術(shù)效率值等于1，表明這3 個決策單元構(gòu)成了安徽省人才安居住房政策綜合技術(shù)效率的生產(chǎn)前沿面。 安慶市、銅陵市、六安市、淮南市、阜陽市及蚌埠市這6 個決策單元的綜合技術(shù)效率值小于1，表明這6 個決策單元政策運行效率有待提升。其中安慶市綜合技術(shù)效率值為0.669，排名最末，該決策單元生產(chǎn)效率最低，需要調(diào)整資源投入結(jié)構(gòu)，提高資源配置效率。

2.純技術(shù)效率分析

純技術(shù)效率體現(xiàn)管理水平、技術(shù)水平如何對政策效率產(chǎn)生影響。 根據(jù)表5 的計算結(jié)果，安徽省人才安居住房政策的純技術(shù)效率平均值為0.970，說明政府人才安居管理有一定的合理性，其造成的資源浪費較少。 除安慶市、蚌埠市以外的其它7 市純技術(shù)效率值均為1，說明這7 個決策單元的管理水平較高。

3.規(guī)模效率分析

安徽省人才安居住房政策的規(guī)模效率平均值為0.873，安慶市的規(guī)模效益遞增，說明政策產(chǎn)出的增幅大于政策投入量的增幅，可以合理增加投入要素，增強政策實施效果。 銅陵市、六安市、阜陽市和蚌埠市的規(guī)模效益遞減，說明這4 個城市需要適當控制、調(diào)整人才安居資源的投入規(guī)模與結(jié)構(gòu)。

綜合分析結(jié)果如表6 所示，決策單元綜合技術(shù)效率為1 則決策單元DEA 相對有效， 已投入的資源產(chǎn)生了最大的基本產(chǎn)出和實施效益產(chǎn)出。 弱DEA 相對有效是決策單元純技術(shù)效率為1，規(guī)模效率小于1，而純技術(shù)效率、規(guī)模效率均小于1 且處于規(guī)模效益遞增階段，屬于非DEA 相對有效。

表6 安徽省9 個區(qū)屬人才安居住房政策規(guī)模效益類型

五、進一步分析

（一）投影分析

文章通過對非DEA 有效的決策單元投影分析， 以DEA 有效的決策單元為參照對象， 確定非DEA 有效的決策單元的差異， 完善政策調(diào)整方向與調(diào)整程度。 再對安慶市的投入與產(chǎn)出投影分析，得到導(dǎo)致決策單元無效的原因及與有效單元之間的差距。 以蕪湖市和淮南市這兩個決策單元為參照，調(diào)整的權(quán)重分別為0.832 和0.168，對投入冗余及產(chǎn)出不足進行調(diào)整，最終達到DEA 有效。

如表7 所示，安慶市在有效前沿面上的投影分布為：X1=0.400；X2=0.359；Y1=1816.559；Y2=4.392。根據(jù)投入投影分析，安慶市人才安居住房供應(yīng)面積和人才安居補貼專項資金存在一定冗余，說明人才安居資源的投入并未得到應(yīng)有的產(chǎn)出效果，存在過?，F(xiàn)象。 根據(jù)產(chǎn)出投影分析，安慶市基本產(chǎn)出指標和實施效益指標產(chǎn)出均存在不足，基本產(chǎn)出指標和實施效益指標是人才安居住房政策保障力與吸引力的具體體現(xiàn)，產(chǎn)出不足表明人才安居住房政策的投入未得到有效利用。

表7 安慶市投入產(chǎn)出投影分析

（二）影響因素分析

文章對上述安徽省各區(qū)屬人才安居住房政策效益進行分析后，還針對銅陵市、阜陽市、六安市、淮南市4 個弱DEA 有效的決策單元， 進一步研究分析找到影響決策單元有效性的原因， 詳細分析出需要強化投入的關(guān)鍵因素。參考相關(guān)研究，從城市經(jīng)濟發(fā)展、創(chuàng)新環(huán)境、居住品質(zhì)、基礎(chǔ)配套4 個方面，選取可能影響人才集聚的因素指標，如表8 所示。

表8 人才集聚影響因素指標說明

文章構(gòu)建實證模型檢驗各類影響因素對城市人才集聚水平（Talent Gathering level）的影響:

人才集聚水平（TGLit）是被解釋變量，表示城市人才集聚水平，數(shù)據(jù)主要來源于《安徽省市統(tǒng)計年鑒》( 2008—2018) 、《銅陵市統(tǒng)計年鑒》( 2008—2018) 、《六安市統(tǒng)計年鑒》( 2008—2018) 等。 其中β0為常數(shù)項，βt為各變量估計系數(shù)，i 代表不同城市，t 代表樣本年度，εit為隨機干擾項。 文章使用Stata15.0 軟件對人力資源集聚影響因素面板模型進行回歸，估計結(jié)果如表9 所示。

從全樣本估計結(jié)果可知，人均生產(chǎn)總值、城市交通設(shè)施對人才集聚有顯著促進作用，收入水平的影響未通過顯著性檢驗， 對人才集聚的影響不明顯；城市創(chuàng)新能力及科研教育水平對人才集聚的影響均不顯著，表明目前創(chuàng)新環(huán)境因素是影響大部分城市人才集聚的短板因素，科學(xué)教育支持等投入不足難以有效支撐城市人才集聚；城市園林綠化與環(huán)境質(zhì)量的影響均不顯著，表明總體上城市園林綠化及環(huán)境質(zhì)量等宜居環(huán)境仍有待改善，以有效促進人才集聚；居住成本的影響顯著為負，表明政府應(yīng)該控制城市房價上漲的幅度以促進人才集聚。結(jié)合表9 模型(2)—(5)列可知，4 市的城市創(chuàng)新水平、科研教育水平對人才集聚的影響均為負或不顯著，表明城市創(chuàng)新水平和科研教育水平是制約各城市人才集聚的兩個重要因素。

表9 OLS 模型回歸結(jié)果

不同城市人才集聚的影響因素差異明顯。銅陵市和淮南市，人均生產(chǎn)總值與交通設(shè)施對人才集聚的影響均顯著為正，工資水平、創(chuàng)新水平和科研教育水平影響不顯著；銅陵市環(huán)境質(zhì)量、居住成本的影響顯著為負， 而淮南市人均綠地面積的影響為負；阜陽市和六安市，僅人均綠地面積、居住成本、城市環(huán)境質(zhì)量對人才集聚的影響顯著為正，人均生產(chǎn)總值、工資水平影響不顯著。綜上可知，銅陵市和淮南市經(jīng)濟發(fā)展水平略高、 公共基礎(chǔ)設(shè)施相對完善， 應(yīng)加強創(chuàng)新科研氛圍與提高城市環(huán)境質(zhì)量；阜陽市、六安市經(jīng)濟較為滯后，人才收入水平較低，城市配套設(shè)施尚不完善。 因此，提升經(jīng)濟是促進這類城市科技型人才集聚的關(guān)鍵。

六、結(jié)論與建議

（一）研究結(jié)論

文章通過對安徽省人才安居住房政策績效比較，試圖分析各城市人才安居住房政策績效不高的主要原因。 采用OLS 回歸方法，總結(jié)影響人才集聚的重要影響因素，結(jié)合實際提出政策建議，主要研究結(jié)論如下：

1. 安徽省各地級市人才安居住房政策績效存在明顯差異，發(fā)展不平衡。 安慶市安居房提供范圍較小，僅限于經(jīng)開區(qū)和高科公司“職工之家”的購房補貼，未能與人才需求多元化相匹配。 安慶市純技術(shù)效率小于1，相比而言，人才安居管理水平和技術(shù)條件有待提升。蚌埠市因引入門檻過高而處于規(guī)模遞減狀態(tài)，應(yīng)合理調(diào)整人才劃分結(jié)構(gòu)。銅陵市、六安市、阜陽市和蚌埠市規(guī)模效率不為1，可能由于這四個城市的經(jīng)濟在安徽省不算特別突出，未形成產(chǎn)業(yè)集聚，不利于提升城市的研發(fā)創(chuàng)新活動，政策投入產(chǎn)出總體績效水平不高。

2.基本產(chǎn)出指標的產(chǎn)出不足，主要由于政策信息宣傳廣度和深度不足。 合肥、蕪湖、馬鞍山、銅陵等地人才住房申請主要以線上為主，政府官網(wǎng)發(fā)布政策宣傳動畫和申請流程的海報，言簡意賅，方便快捷。 但其他城市人才安居服務(wù)平臺系統(tǒng)尚未完成，線下工作效率低，一些人才對申請條件、申請程序、房源分布等信息掌握不清楚，需要多次去政務(wù)服務(wù)中心提交材料，流程繁瑣。

3.實施效益指標的產(chǎn)出不足，主要為社會滿意度、高層次人才占比、人才落戶增長等產(chǎn)出不足。一是蚌埠市人才認定標準不合理， 只引入高層次人才，申請門檻太高，不符合安徽省現(xiàn)實情況和人才現(xiàn)實需求；二是安慶、淮南、銅陵等城市人才項目選址較偏遠，集中在高新區(qū)，項目周邊交通、商業(yè)等配套不成熟，未能充分考慮區(qū)屬產(chǎn)業(yè)規(guī)劃和人才需求結(jié)構(gòu)，居住滿意度偏低。與之相比，阜陽市則采用柔性共享、高鐵交通補助等靈活方式吸引人才。此外，多地區(qū)人才反映安居申請審核周期較長，補貼金額發(fā)放存在延期兩至六個月的現(xiàn)象，滿意度較低。

（二）對策建議

根據(jù)安徽省人才安居住房政策績效進行實證結(jié)果和影響因素分析，政策建議如下：

1.合理分配投入要素，優(yōu)化人才安居住房政策設(shè)計

合肥市、蕪湖市、馬鞍山是為DEA 有效組，實施政策效果良好，市政府應(yīng)該眼光長遠，以產(chǎn)業(yè)規(guī)劃為導(dǎo)向，合理確定人才需求的規(guī)模與結(jié)構(gòu)，細化和落實區(qū)級人才認定標準，提高人才發(fā)展規(guī)劃與產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)劃的匹配度。 動態(tài)調(diào)整人才安居保障標準，滿足人才的梯度需求，考慮人才收入水平、收入增長、消費水平和市場價格等綜合因素，確保人才安居政策的保障性與激勵性。此外，重視高技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展，建立企業(yè)、科研院所和高校數(shù)字平臺協(xié)同創(chuàng)新，提高地區(qū)創(chuàng)新能力，為科技人才提供更好的發(fā)展平臺。

2.重視產(chǎn)出指標的落實，豐富人才住房的供應(yīng)體系

銅陵市、六安市、淮南市、阜陽市為弱DEA 有效組，投入與產(chǎn)出不匹配，因此下一階段的主要任務(wù)在于規(guī)模配置優(yōu)化， 增加共有產(chǎn)權(quán)房有效供給，提高人才落戶穩(wěn)定性，避免出現(xiàn)人才取得首次購房補貼后轉(zhuǎn)而在其他城市置業(yè)的風(fēng)險。規(guī)范人才住房建設(shè)選址，以產(chǎn)業(yè)集聚、服務(wù)設(shè)施、適度公共交通為導(dǎo)向， 加強新舊人才公寓和公租房周邊配套設(shè)施，提高人才安居住房的投資效率。

3.注重管理制度的創(chuàng)新，提高政策實施效率

安慶市、蚌埠市為非DEA 有效組，需要提高政策信息的宣傳廣度和深度，完善官方網(wǎng)站的宣傳功能，將政策內(nèi)容、申請條件、申請手續(xù)、房源分配等各種信息整合形成獨立版塊，鼓勵人才在線上完成申請，提高審批效率。建立動態(tài)的監(jiān)管體系，監(jiān)督人才住房建設(shè)資金是否得到落實， 跟蹤及評價人才住房建設(shè)的計劃，監(jiān)督人才安居補貼資金流向。定期開展?jié)M意度調(diào)查， 及時了解人才對人才安居住房政策投入資源的分配方式、 分配結(jié)構(gòu)以及分配效率的滿意程度，提高人才安居住房政策的申請率和覆蓋率。