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浙江省11个地市人力资本综合评价研究>>lunwen.5151doc

浙江省11个地市人力资本综合评价研究
作者:未知 文章来源:网络 点击数: 更新时间:2010-2-1

摘要:构建人力资本综合评价指标体系,运用主成分分析法从总体水平、人口水平、教育水平、科技水平、健康水平和迁移状况6个方面对浙江省11个地级市2006年底人力资本状况进行实证分析,得出浙江省人力资本空间分布基本呈现梯度型不均衡的结论。
关键词:人力资本  综合评价  主成分分析法
        0 引言
        “随着制造业中心由美国和日本向中国的梯度转移,珠江三角洲、长江三角洲、环渤海经济圈已率先承接这种转移,成为中国乃至亚洲的三大经济重心”[1]。面对这一发展的大趋势,浙江省“十一五”提出了“发挥浙江人文优势,大力实施科教兴省和人才强省战略”。人才水平差异是制定人才战略的基础,浙江省人力资本同全国或国外的比较已有研究,但浙江省内部人力资本差异研究尚属空白,因此,本文就浙江省11个地级市的人力资本水平作一综合评价和比较研究。
        1 舒尔茨的人力资本理论
        人力资本理论的创始人西奥多·舒尔茨认为人力资本是相对于物质资本而存在的一种资本形态,表现为人所拥有的知识、技能、经验和健康等。它主要包括:简单劳动力资本、教育资本、健康资本、技术与知识资本。教育资本、健康资本、技术与知识资本是投资性资本,它们构成了人力资本的核心内容。
        2 指标体系构建
        制定人力资本指标体系要求具有科学性、相互关联性、可比性、可行性和可操作性。钱雪亚(2003)[2]将中外学者对人力资本测度的方法归结为三大类:未来收益法、累计成本法和教育存量法。岳书敬(2008)[3]将学者对人力资本测度的方法归结为四类:劳动报酬法、人力资本成本法、教育年限法和基于人力资本异质性的分解法。王治宇、马海涛(2007)[4]将人力资本水平的指标体系分为四个方面:教育水平、经验水平、健康水平和迁移状况。区缨子(2006)[5]从投资(教育投资、医疗保健投资、迁移投资)和收益(劳动力技能和个人收入)双角度构建了人力资本统计指标体系。钱雪亚(2004)[6]从人力资本投资(水平、结构)、人力资本存量(水平、结构)和人力资本效率三个方面构建了人力资本评价指标体系。
        笔者认为,人力资本的综合评价必须包含人力资本投资和收益、人力资本供给和需求、人力资本现状与潜力、人力资本本身与支撑条件等各个方面。人力资本培养应以人为本,重点考察人均人力资本的区域分布,为此,本文所选用指标多为相对水平指标。
        鉴于上述思路,考虑到数据可获得性,本文将人力资本水平指标体系分为5个一级指标和28个二级指标,包括总体水平(人均GDP、GDP增速、企业单位在岗职工平均工资、人均固定资产投资额、外商直接投资合同额占全省总数比重)、人口水平(单位年末人才资源数占总人口比重、非农产业从业人员比重、从业人员占总人口比重、18岁-60岁人口比重)、教育水平(人均教育支出、教育支出占GDP的比重、万人中高等学校在校生数、万人中中等职业学校在校学生数、单位年末教育人员数比重、人均图书馆图书拥有量)、科技水平(单位年末科学研究及技术服务等从业人员比重、科技支出占GDP的比重、人均科技支出、年末人均专利申请授权量、单位年末专业技术人员数占总人口比重、万人中科技人员数)、健康状况(万人拥有医生数、万人拥有床位数、死亡率)和迁移状况(每平方公里公路里程数、公路客运量、国际互联网用户数、年末移动电话用户数)。
        3 实证分析
        3.1 方法与模型 本文采用了主成分分析的多元统计方法。主成分分析法是把原来多个指标化为少数几个综合指标的一种统计方法。主成分得分为负值表示该地区在被评价的地区整体中的相对地位是处在平均水平以下的,反之则为平均水平之上。人力资本水平综合评价采取加权求和法,设第i 个主成分的得分值为Xi,对应的权重为Wi,人力资本综合评价得分为Pi,综合评价模型为:Pi=ΣWi ·Xi, ( i = 1 ,2,…,n),前n 个主成分累积贡献率达85%以上,为避免人为因素的影响,利用前n个主成分来计算权重,每个主成分的权重等于相应贡献率除以前n个主成分累积贡献率。


        3.2 分析过程 对原始数据(取自《浙江省统计年鉴2007》)进行统计处理得出2006年浙江11个地级市的28项二级指标,利用MATALAB软件对这28项指标做无量纲化处理,并根据累计方差贡献率达到85%以上的原则选取了5个主成分,按照综合评价模型为: Pi=ΣWi·Xi, ( i = 1 ,2,…,5)计算综合评价值,分别根据前第一主成分得分和综合评价得分给出各城市人力资本水平排名。利用综合评价和主成分载荷矩阵分析导致分析结果的原因。
        3.3 分析结果及解释
        由于前5个主成分包含了全部指标所具有的信息且累计方差贡献率已超过85%(87.57%), 且无变量丢失,故正文仅录入这5个主成分。在这5个主成分中,第一个主成分的方差贡献率已达到48.84%,第二主成分的方差贡献率为16.52%,而其他三个主成分的方差贡献率均较小。因此可以预见,在综合评价中,第一、二主成分的得分将显著影响综合得分。本文的数据结果也证实了这一点。
        主成分载荷矩阵表明,第一主成分与绝大多数变量有较强的正的相关性,这与变量本身的含义相符,也与第一主成分方差贡献率的结论一致

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