基于因素分析法的开发区人才激励条件推理研究

赵曼+崔铁军

摘 要：研究表明，被吸引人才所看重的激励条件指标排序为：人才政策>生活环境>创新环境>学习环境，论文通过研究在建立开发区过程中的人才激励条件，利用因素空间理论中的因素分析法进行推理，找出被引进人才对开发区人才引进及激励情况的描述中的条件指标与激励性之间的因果关系，从而可确定人才自身重视的激励条件，并通过分析得到指标与激励性之间的推理关系。根据推理关系制定合理的吸引人才的激励政策，以此吸引更多的人才。

关键词：人才激励；指标体系；因素分析法；条件推理

一、背景

改革开放以来，全国各地涌现出了各具特色的开发区，这些开发区对于当地及区域经济起到了引擎的作用。开发区的建设可以分为物的建设和人的吸纳，物的建设指的是硬件条件，基础设施，环境建设等；人的吸纳主要是人才的加入，对引入人才的管理及发展。物的建设是基础，人才的吸引才是关键。开发区硬件的建设要靠人的使用才能发挥作用，而硬件的建设水平对于人才的吸引也是重要的。那么如何制定吸引人才的激励条件才能符合人才的要求，进而使他们加入，为经济建设发挥作用呢？另一方面，人才的吸引并不是某一个开发区进行的孤立事件，而是多个开发区相互竞争的产物。谁能制定合适的引入人才激励条件，谁就能在人才的争夺中取得胜利，进而转化为经济效益。

人才激励和保障是人才队伍建设及管理链中极为重要的两个环节。国家乃至任何组织建设科学规范的人才激励和保障制度、优化人才激励和保障机制的根本目标，就是要充分、有效地“激励人才”，极大地调动人才的积极性和创造性，在实现组织目标和人才价值的基础上，促进国家强盛、人民安居乐业、社会和谐。我国是一个处在经济转轨、社会转型时期，市场化、民主化、法治化程度不断提高的超大规模发展中国家。拥有一支规模庞大、结构合理、素质优良、匹配优化的人才队伍，是确保经济社会持续健康发展的基础和关键。

可见对于开发区自身制定强有力的人才激励政策，才能吸引人才留住人才。那么如何确定被吸引的人才所看重的开发区条件呢？论文正是从这个角度对该问题进行研究，通过被吸引人才对于9个开发区吸引人才的条件与人才自身感到的激励性之间的关系来解决该问题。首先根据文献确定开发区各项环境指标，选取与人才自身直接相关的4个指标，通过因素空间理论[1，2]中因素分析法[3]来找出被吸引人才所看重的激励条件指标排序，并进行语义上的逻辑推理，最后可得到一套指标与激励性之间的推理关系，进而指导开发区制定吸引人才的激励条件。

二、指标体系的建立

对于开发区的环境条件的描述，是一个系统的综合的过程。遵循综合性与系统性、以人为本、可比性、可操作性、动态性等原则，把指标体系设置为八个二级维度和41个测量指标，如表1所示。

表1 开发区环境条件指标

为了研究的需要和便于算法应用说明，选取与引入人才直接相关的4个指标进行分析，包括：人才政策、生活环境、创新环境、学习环境进行因素分析。

三、实例分析

根据因素分析法（即可用于数据的定性及定量分析，找出各因素之间的因果关系，从而从海量数据中找出事物相互作用的内在联系的方法。其中，因素在数学上被定义成映射。，式中为该对象在该因素映射下的不同性态或等级。映射决定划分，选取9个经济开发区，结合9个开发区对所引进人才的激励情况进行描述，涉及的指标包括：人才政策、生活环境、创新环境、学习环境。描述如下：

一区的学习环境一般，生活环境较高，人才政策较差，创新环境一般，激励性差；二区的学习环境一般，生活环境一般，人才政策很好，创新环境一般，激励性好；三区的学习环境不好，生活环境差，人才政策一般，创新环境差，激励性好；四区的学习环境优良，生活环境一般，人才政策交差，创新环境一般，激励性好；五区的学习环境优良，生活环境较高，人才政策一般，创新环境差，激励性差；六区的学习环境优良，生活环境较高，人才政策一般，创新环境较好，激励性好；七区的学习环境不好，生活环境差，人才政策很差，创新环境差，激励性差；八区的学习环境不好，人员素差，人才政策很差，创新环境差，激励性差；九区的学习环境一般，人员素一般，人才政策很好，创新环境好，激励性好。

如上论述，就定性分析角度看上去无法找到各区的激励性特征，无法判断究竟哪个因素是区分开发区人才激励条件中被人才本身看重的主要因素，而且语义比较模糊。就上述被引进人才对这些开发区引进人才的激励性描述，下面使用因素分析法进行研究。

根据上述例子，我们设定U={一区，二区，三区，四区，五区，六区，七区，八区，九区}，F={编号，生活环境，学习环境，人才政策，创新环境}，G={激励性}。从而把上节例子归纳成如表2的各开发区区激励性因素分析表。

表2 激励性因素分析表

以因素生活环境为例，它将论域U分为三类：较高{一区，五区，六区}，一般{二区，四区，九区}，差{三区，七区，八区}。较高生活环境类对象对应的结果（激励性）有好（如六区）有差（如一区），不是其决定类。一般生活环境类对应的结果全是好，是一个决定类。差的生活环境类对象对应的结果有好（如三区）有差（如七区），不是决定类。决定域等于一般生活环境决定类，其一般生活环境类有三个对象，故因素生活环境的d=3/9（三个对象/全部对象）。

以因素“人才政策”为例，它将论域U分为四类：很好{二区，九区}，一般{三区，五区，六区}，较差{一区，四区}，很差{七区，八区}。第一类和第四类是一个决定类。第二类和第三类不是决定类。第一个决定类有两个对象，第四个决定类有两个对象，故因素“人才政策”的d=4/9。可见“人才政策”对于工区的激励性最重要。所以被吸引人才所看重的激励条件指标排序为：人才政策>生活环境>创新环境>学习环境。

当d=0时。如因素学习环境，它把论域分为三类：优良{四区，五区，六区}，一般{一区，二区，九区}，不好{三区，七区，八区}，三个类都不是决定类，即U=φ，d=0。说明学习环境形成的划分相对于结果g太粗，可见被引进的人才对于学习环境因素在激励性的角度不是很重视。endprint

从表2中去掉因素“编号”得到去掉d=1因素的区激励性因素分析表如表3所示，因为编号这个属性对于激励性的推理没有任何帮助。

表3 去掉d=1因素的各区激励性因素分析表

在表3中，因素“人才政策”是决定度最高的一列（d=4/9）。先按因素划分法1用进行划分：x（人才政策）={很好{二区，九区}，一般{三区，五区，六区}， 较差{一区，四区}，很差{七区，八区}}，新序：（1）=2， （2）=9， （3）=3， （4）=5， （5）=6， （6）=1， （7）=4， （8）=7， （9）=8。按照新序排列得到的区激励性因素分析表如表4所示。

表4 新序排列各区激励性因素分析表

表4中有两个决定类：人才政策_很好{二区，九区}与人才政策_很差{七区，八区}。由此写出如下两个推理句：人才政策_很好→激励性_好；人才政策_很差→激励性_差。决定域是{二区，七区，八区，九区}，删除表中对应的行得到表5。

表5 第一次删除决定域的分析表

以表5中生活环境为例，用因素划分法2可得到它在现有划分上叠加出来的划分。

根据因素划分法2：

人才政策_一般{三区，六区，五区}→人才政策_一般{生活环境_较高{六区，五区}，生活环境_差{三区}}。

人才政策_较差{四区，一区}→人才政策_较差{生活环境_较高{一区}，生活环境_一般{四区}}。

将他们并在一起得叠加划分：→（人才政策，生活环境）={人才政策一般生活环境较高{六区，五区}，人才政策一般生活环境差{三区}，人才政策较差生活环境一般{四区}，人才政策较差生活环境较高{一区}}。

第一类是{六区，五区}不是决定类；其余三类都是决定类。故在因素生活环境的d=3/5。其他因素同理。

由于生活环境对结果的决定度是3/5为最大，选它向推理句进行转化，由其三个决定类确定三个推理句：

人才政策_一般且生活环境_差→激励性_好；

人才政策_较差且生活环境_一般→激励性_好；

人才政策_较差且生活环境_较高→激励性_差；

从表4中删去决定域{三区，四区，一区}对应的行，得到第二次删除决定域的表，如表6所示，即U''={六区，五区}。

表6 第二次删除决定域的表

从表6可得因素的决定度为： d（学习环境）=0， d （创新环境）=1。创新环境因素的决定度最高。对论域进行划分，得x（人才政策，生活环境，创新环境）={人才政策一般生活环境较高收高{六区}， 人才政策一般生活环境较高收一般{五区}}，二者都是决定类，得到两个推理句：

人才政策_一般且生活环境_较高且创新环境高→激励性_好；

人才政策_一般且生活环境_较高且创新环境一般→激励性_差；

从表2继续删去决定域，论域空。因素分析完毕。

四、结论

本文借助了汪培庄先生提出的因素空间理论，及建立在其上的因素分析法，应用于开发区人才吸引的激励性分析中，主要结论如下：

根据因素分析法得到的各指标的决定度可知被吸引人才所看重的激励条件指标排序为：人才政策>生活环境>创新环境>学习环境。

通过一系列的因素分析步骤，最后得到因素分析表转成推理句：

人才政策_很好→激励性_好；

人才政策_很差→激励性_差；

人才政策_一般且生活环境_差→激励性_好；

人才政策_较差且生活环境_一般→激励性_好；

人才政策_较差且生活环境_较高→激励性_差；

人才政策_一般且生活环境_较高且创新环境高→激励性_好；

人才政策_一般且生活环境_较高且创新环境一般→激励性_差。

从这些推理语句可知，在制定人才吸引激励政策时，要参考“激励性_好”这样推理句的条件部分，根据条件部分提供的条件因素制定行之有效的激励政策体系。

参考文献：

[1]汪培庄.因素空间与因素库[J].辽宁工程技术大学学报：自然科学版， 2013（10）

[2]李洪兴，Vincet， Yan， 因素空间与模糊决策[J]，北京师大学报，1994， 36（30）：41-46

[3]汪培庄，郭嗣琮，包研科，等.因素分析法[J].辽宁工程技术大学学报（自然科学版），2014（8）

[4]张潇婧.我国科技人才激励政策的问题与对策[D].昆明：云南大学，2013（11）

[5]赵大为.刍议产业集群人才激励环境指标体系构建与作用机理[J].商业时代，2014（4）

[6]徐顽强，战乃玉，杜雯洁.东湖示范区人才激励测度指标体系整合模型研究[J].科技进步与对策，2013（12）

[7]马玉青，张庆松，葛伟.基于柔性管理的高校管理人才激励机制研究[J].中国人才，2012（4）

[8]林泽炎.我国人才激励和保障的战略思考与制度设计[J].中国人力资源开发 2013（07）

[9]赵峰，刘丽香，连悦.综合激励模型视阈下创新人才激励机制研究[J].科学管理研究， 2013（6）endprint

从表2中去掉因素“编号”得到去掉d=1因素的区激励性因素分析表如表3所示，因为编号这个属性对于激励性的推理没有任何帮助。

表3 去掉d=1因素的各区激励性因素分析表

在表3中，因素“人才政策”是决定度最高的一列（d=4/9）。先按因素划分法1用进行划分：x（人才政策）={很好{二区，九区}，一般{三区，五区，六区}， 较差{一区，四区}，很差{七区，八区}}，新序：（1）=2， （2）=9， （3）=3， （4）=5， （5）=6， （6）=1， （7）=4， （8）=7， （9）=8。按照新序排列得到的区激励性因素分析表如表4所示。

表4 新序排列各区激励性因素分析表

表4中有两个决定类：人才政策_很好{二区，九区}与人才政策_很差{七区，八区}。由此写出如下两个推理句：人才政策_很好→激励性_好；人才政策_很差→激励性_差。决定域是{二区，七区，八区，九区}，删除表中对应的行得到表5。

表5 第一次删除决定域的分析表

以表5中生活环境为例，用因素划分法2可得到它在现有划分上叠加出来的划分。

根据因素划分法2：

人才政策_一般{三区，六区，五区}→人才政策_一般{生活环境_较高{六区，五区}，生活环境_差{三区}}。

人才政策_较差{四区，一区}→人才政策_较差{生活环境_较高{一区}，生活环境_一般{四区}}。

将他们并在一起得叠加划分：→（人才政策，生活环境）={人才政策一般生活环境较高{六区，五区}，人才政策一般生活环境差{三区}，人才政策较差生活环境一般{四区}，人才政策较差生活环境较高{一区}}。

第一类是{六区，五区}不是决定类；其余三类都是决定类。故在因素生活环境的d=3/5。其他因素同理。

由于生活环境对结果的决定度是3/5为最大，选它向推理句进行转化，由其三个决定类确定三个推理句：

人才政策_一般且生活环境_差→激励性_好；

人才政策_较差且生活环境_一般→激励性_好；

人才政策_较差且生活环境_较高→激励性_差；

从表4中删去决定域{三区，四区，一区}对应的行，得到第二次删除决定域的表，如表6所示，即U''={六区，五区}。

表6 第二次删除决定域的表

从表6可得因素的决定度为： d（学习环境）=0， d （创新环境）=1。创新环境因素的决定度最高。对论域进行划分，得x（人才政策，生活环境，创新环境）={人才政策一般生活环境较高收高{六区}， 人才政策一般生活环境较高收一般{五区}}，二者都是决定类，得到两个推理句：

人才政策_一般且生活环境_较高且创新环境高→激励性_好；

人才政策_一般且生活环境_较高且创新环境一般→激励性_差；

从表2继续删去决定域，论域空。因素分析完毕。

四、结论

本文借助了汪培庄先生提出的因素空间理论，及建立在其上的因素分析法，应用于开发区人才吸引的激励性分析中，主要结论如下：

根据因素分析法得到的各指标的决定度可知被吸引人才所看重的激励条件指标排序为：人才政策>生活环境>创新环境>学习环境。

通过一系列的因素分析步骤，最后得到因素分析表转成推理句：

人才政策_很好→激励性_好；

人才政策_很差→激励性_差；

人才政策_一般且生活环境_差→激励性_好；

人才政策_较差且生活环境_一般→激励性_好；

人才政策_较差且生活环境_较高→激励性_差；

人才政策_一般且生活环境_较高且创新环境高→激励性_好；

人才政策_一般且生活环境_较高且创新环境一般→激励性_差。

从这些推理语句可知，在制定人才吸引激励政策时，要参考“激励性_好”这样推理句的条件部分，根据条件部分提供的条件因素制定行之有效的激励政策体系。

参考文献：

[1]汪培庄.因素空间与因素库[J].辽宁工程技术大学学报：自然科学版， 2013（10）

[2]李洪兴，Vincet， Yan， 因素空间与模糊决策[J]，北京师大学报，1994， 36（30）：41-46

[3]汪培庄，郭嗣琮，包研科，等.因素分析法[J].辽宁工程技术大学学报（自然科学版），2014（8）

[4]张潇婧.我国科技人才激励政策的问题与对策[D].昆明：云南大学，2013（11）

[5]赵大为.刍议产业集群人才激励环境指标体系构建与作用机理[J].商业时代，2014（4）

[6]徐顽强，战乃玉，杜雯洁.东湖示范区人才激励测度指标体系整合模型研究[J].科技进步与对策，2013（12）

[7]马玉青，张庆松，葛伟.基于柔性管理的高校管理人才激励机制研究[J].中国人才，2012（4）

[8]林泽炎.我国人才激励和保障的战略思考与制度设计[J].中国人力资源开发 2013（07）

[9]赵峰，刘丽香，连悦.综合激励模型视阈下创新人才激励机制研究[J].科学管理研究， 2013（6）endprint

从表2中去掉因素“编号”得到去掉d=1因素的区激励性因素分析表如表3所示，因为编号这个属性对于激励性的推理没有任何帮助。

表3 去掉d=1因素的各区激励性因素分析表

在表3中，因素“人才政策”是决定度最高的一列（d=4/9）。先按因素划分法1用进行划分：x（人才政策）={很好{二区，九区}，一般{三区，五区，六区}， 较差{一区，四区}，很差{七区，八区}}，新序：（1）=2， （2）=9， （3）=3， （4）=5， （5）=6， （6）=1， （7）=4， （8）=7， （9）=8。按照新序排列得到的区激励性因素分析表如表4所示。

表4 新序排列各区激励性因素分析表

表4中有两个决定类：人才政策_很好{二区，九区}与人才政策_很差{七区，八区}。由此写出如下两个推理句：人才政策_很好→激励性_好；人才政策_很差→激励性_差。决定域是{二区，七区，八区，九区}，删除表中对应的行得到表5。

表5 第一次删除决定域的分析表

以表5中生活环境为例，用因素划分法2可得到它在现有划分上叠加出来的划分。

根据因素划分法2：

人才政策_一般{三区，六区，五区}→人才政策_一般{生活环境_较高{六区，五区}，生活环境_差{三区}}。

人才政策_较差{四区，一区}→人才政策_较差{生活环境_较高{一区}，生活环境_一般{四区}}。

将他们并在一起得叠加划分：→（人才政策，生活环境）={人才政策一般生活环境较高{六区，五区}，人才政策一般生活环境差{三区}，人才政策较差生活环境一般{四区}，人才政策较差生活环境较高{一区}}。

第一类是{六区，五区}不是决定类；其余三类都是决定类。故在因素生活环境的d=3/5。其他因素同理。

由于生活环境对结果的决定度是3/5为最大，选它向推理句进行转化，由其三个决定类确定三个推理句：

人才政策_一般且生活环境_差→激励性_好；

人才政策_较差且生活环境_一般→激励性_好；

人才政策_较差且生活环境_较高→激励性_差；

从表4中删去决定域{三区，四区，一区}对应的行，得到第二次删除决定域的表，如表6所示，即U''={六区，五区}。

表6 第二次删除决定域的表

从表6可得因素的决定度为： d（学习环境）=0， d （创新环境）=1。创新环境因素的决定度最高。对论域进行划分，得x（人才政策，生活环境，创新环境）={人才政策一般生活环境较高收高{六区}， 人才政策一般生活环境较高收一般{五区}}，二者都是决定类，得到两个推理句：

人才政策_一般且生活环境_较高且创新环境高→激励性_好；

人才政策_一般且生活环境_较高且创新环境一般→激励性_差；

从表2继续删去决定域，论域空。因素分析完毕。

四、结论

本文借助了汪培庄先生提出的因素空间理论，及建立在其上的因素分析法，应用于开发区人才吸引的激励性分析中，主要结论如下：

根据因素分析法得到的各指标的决定度可知被吸引人才所看重的激励条件指标排序为：人才政策>生活环境>创新环境>学习环境。

通过一系列的因素分析步骤，最后得到因素分析表转成推理句：

人才政策_很好→激励性_好；

人才政策_很差→激励性_差；

人才政策_一般且生活环境_差→激励性_好；

人才政策_较差且生活环境_一般→激励性_好；

人才政策_较差且生活环境_较高→激励性_差；

人才政策_一般且生活环境_较高且创新环境高→激励性_好；

人才政策_一般且生活环境_较高且创新环境一般→激励性_差。

从这些推理语句可知，在制定人才吸引激励政策时，要参考“激励性_好”这样推理句的条件部分，根据条件部分提供的条件因素制定行之有效的激励政策体系。

参考文献：

[1]汪培庄.因素空间与因素库[J].辽宁工程技术大学学报：自然科学版， 2013（10）

[2]李洪兴，Vincet， Yan， 因素空间与模糊决策[J]，北京师大学报，1994， 36（30）：41-46

[3]汪培庄，郭嗣琮，包研科，等.因素分析法[J].辽宁工程技术大学学报（自然科学版），2014（8）

[4]张潇婧.我国科技人才激励政策的问题与对策[D].昆明：云南大学，2013（11）

[5]赵大为.刍议产业集群人才激励环境指标体系构建与作用机理[J].商业时代，2014（4）

[6]徐顽强，战乃玉，杜雯洁.东湖示范区人才激励测度指标体系整合模型研究[J].科技进步与对策，2013（12）

[7]马玉青，张庆松，葛伟.基于柔性管理的高校管理人才激励机制研究[J].中国人才，2012（4）

[8]林泽炎.我国人才激励和保障的战略思考与制度设计[J].中国人力资源开发 2013（07）

[9]赵峰，刘丽香，连悦.综合激励模型视阈下创新人才激励机制研究[J].科学管理研究， 2013（6）endprint