科技人力资源与生物产业发展的适配关系

科技人力资源与生物产业发展的适配关系

李群1，张灵蕤2,张晶晶3，李来成4

(1.中国社会科学院数量经济与技术经济研究所，北京100732；2.美国特拉华大学商学院，特拉华19716；3.北京市可持续发展科技促进中心，北京100195；4.北京市可持续发展促进会，北京100084)

摘要：本文选取了指标数据，通过建立指标体系和模型，研究了科技人力资源与生物产业发展的适配关系，通过模型进一步分析了科技人力资源与生物产业的适配关系对产业发展的影响，反映了科技人力资源在生物产业的投入、生产以及发挥等环节的发展优化和结构升级等方面的作用。实证分析结果显示，生物产业发展与科技人力资源之间的适配关系，目前较弱，有待于进一步增强。生物、生化制品制造业各环节科技人力资源适配情况也存在比较弱的趋势，需要战略调整。

关键词：科技人力资源；生物产业；适配关系

基金项目：中国社会科学院哲学社会科学创新工程基础研究学者资助项目“经济评价的理论、方法与实证分析”(2014—2018年)，中国科协发展研究中心课题“中国科技人力资源与战略性新兴产业发展理论框架、模型及实证分析”(2011年)。

收稿日期：2014-05-04

作者简介：李群(1961-)，山东临清人，中国社会科学院哲学社会科学创新工程基础研究学者、研究员、博导；研究方向：经济预测与评价。

中图分类号:F064.1

文献标识码:A

Abstract：This paper chooses the index data，through the establishment of index system and model，and studies the relation between the human resources in science and technology and bio-industry development model，through further analysis on influence of the adaptation between the human resources of science and technology and bio-industry on industry.It reflects the use of the scientific and technological human resource in the biological industry investment，production and other aspects of the development of the optimization and upgrading of the structure.The empirical analysis shows，the relationship between the adaptation，bio-industry development and human resources in science and technology is weak，and needs to be further enhanced.The fit between biological，biochemical products manufacturing industry and human resource of science and technology is relatively weak，and needs to be adjusted strategically.

The Adaptation between the Human Resources for Science and Technology and the Development of Biological Industry

Li Qun1，Zhang Lingrui2，Zhang Jingjing3，Li Laicheng4

(1.Institute of Quantitative Economics & Technical Economics，Chinese Academy of Social Sciences，Beijing 100732,China；

2.Alfred Lerner College of Business and Economics，University of Delaware，DE 19716，USA;3.Beijing Sustainable

Development Center，Beijing 100195,China;4.Beijing Association of Sustainable Development，Beijing 100084,China)

Key words:Human resources of science and technology；Biological industry；Fit

1科技人力资源与生物产业适配发展研究的理论模型基础

1.1适配度模型研究方法综述

生物产业发展要有与之匹配的科技人力资源。一些学者开始关注科技人力资源与战略性新兴产业之间关系，并对二者的关系进行探索。相关研究主要集中在适配指标体系和模型的构建与实证分析、科技人力资源对产业发展的影响等方面[1-8]。

科技人力资源对科技进步的作用是巨大的，其他资源无法代替，而技术进步必然带来产业的发展。对于技术进步对产业发展的贡献已有诸多研究，徐德云利用产业结构变化数据证实了技术进步是产业结构升级的核心动力，技术进步能提高经济的国际竞争力，推动产业结构升级，并指出中国目前产业结构高度较低，技术进步明显不足[9]。张永鹏等基于重庆1998—2007年的产业结构数据得出各个产业的技术进步率，利用超越对数生产函数得出技术进步是重庆市产业结构变化的主要原因[10]。张庆杰利用上海市各产业产值的年度数据，分析得出技术进步是上海市经济增长方式的转变和产业结构调整的源泉[11]。

1.2适配度模型研究思路

科技人力资源与生物产业发展的适配程度，不仅需要从科技人力资源投入的数量、结构以及质量上进行评价，还要从生物产业中各组成要素之间的关联方式上进行测度。因此，本研究中的适配度模型将生物产业中的科技人力资源分为投入、生产和发挥三个环节，这三个环节构成一个循环的联结结构。

投入环节是指为了科技人力资源的培养和开发所开展的各种类型的投入工作，包括教育投入、R&D经费投入等，这一环节为生物产业发展实际所需的科技人力资源数量以及质量提供了基础；生产环节是反映投入到生物产业中的科技人力资源的有效配置和利用情况，通过科技人力资源的质量密度等四个方面进行统计；发挥环节评价科技人力资源投入到生物产业之后是否有充分发挥其潜能，这一环节中包括了科技成果转换等方面的统计。具体研究思路参见图1。

图1　科技人力资源与生物产业发展适配度研究思路

2科技人力资源与生物产业发展适配度研究方法

本研究运用模糊综合评价法建立评价指标，运用层次分析法来确定指标的权重，再通过建立科技人力资源与战略性新兴产业发展之间的隶属函数来对两者的适配情况进行综合评价。

2.1模糊综合评价法

模糊综合评价法是一种基于模糊数学的综合评标方法。它具有结果清晰、系统性强的特点，能较好地解决模糊的、难以量化的问题，适合各种非确定性问题的解决。

2.2隶属函数

若对论域(研究的范围)U中的任一元素x，都有一个数A(x)∈[0，1]与之对应，则称A为U上的模糊集，A(x)称为x对A的隶属度。当x在U中变动时，A(x)就是一个函数，称为A的隶属函数。隶属度A(x)越接近于1，表示x属于A的程度越高，A(x)越接近于0表示x属于A的程度越低。用取值于区间[0，1]的隶属函数A(x)表征x 属于A的程度高低，这样描述模糊性问题比起经典集合论更为合理。

隶属度属于模糊评价函数里的概念：模糊综合评价是对受多种因素影响的事物做出全面评价的一种十分有效的多因素决策方法，其特点是评价结果不是绝对地肯定或否定，而是以一个模糊集合来表示。

3指标体系构建与指标选择

3.1模型的构建

针对战略性新兴产业(便于通性，生物产业以战略性新兴产业表述之)中科技人力资源的适配程度，模型从科技人力资源的投入、生产和发挥三个环节进行适配测评。严格遵守全面性、合理性、可比性、科学性及相对稳定性五大原则，选取合理指标，构成一个较为完善的评价指标体系。该评价指标体系由3个目标层(一级指标)、17个指标层(二级指标)组成，见表1。

表1　科技人力资源与战略性新兴产业发展评价指标

3.2指标的提取思路

(1)投入环节。教育支出占GDP的比重这一指标能反映中国目前对于高等教育和科技人才培养的重视程度。在一定时期内配置的科技活动经费或R&D活动经费是一个国家和地区开展科技活动的前提之一，同时也是对人才吸引度的重要标志。因此，选择战略性新兴产业R&D投入占GDP比重和战略性新兴产业R&D项目经费投入增长率这两个指标来描述科技活动经费配置情况。另外，科技人力资源的投入不仅要从经费上衡量，其数量的投入情况同样也反映了国家对人才开发的力度，所以将科技人力资源占人口比重这一指标引入指标体系中。

(2)生产环节。科技人力资源(HRST)是产业知识创新的主体，战略性新兴产业要生存和发展，必须拥有一定数量、结构合理、相对稳定的人才群体。要使科技人力资源的潜力和作用得以最大程度的发挥，不仅需要根据产业发展水平适当增减科技人才数量，还要适时调整产业中科技人力资源的结构和分布情况。因此，生产环节从优化战略性新兴产业中科技人力资源的数量、结构的角度出发，用科技人力资源数量在从业人员中的所占比、科技人力资源数量的比例高度化、科技人力资源增长量高度化和科技人力资源从业人员结构偏离程度来描述战略性新兴产业中科技人力资源投入之后的发展状况。

表2　科技人力资源与战略性新兴产业适

(3)发挥环节。科技人才所具有的素质、能力和水平只能通过在一定环境条件下科技活动所产生的科技成果表现出来。为了描述科技人力资源投入到战略性新兴产业之后是否能够充分发挥其潜能。将科技创新成果作为衡量战略性新兴产业现有科技人才发挥状况的重要指标，包括专利申请数、有效发明专利数、有效发明专利数的增加率、全部建成投产项目数等科技成果和产值等。

3.3指标权重的确定

根据AHP法的基本步骤，首先，建立如表1的指标体系层次结构，分别为系统层、目标层和指标层；其次，构造比较矩阵，并对比较矩阵进行一致性检验。依据各类指标的作用和重要性的不同，构造两两比较矩阵。其中，A为子系统层相对于目标层的成对比较阵，Bi为指标层相对于A层的成对比较阵。对A，Bi(i=1,2,3)进行检验，均通过一致性检验。利用和积法确定子系统层对目标层以及指标层对子系统层的权重并填写权重表，见表2。

4最优匹配模型

根据上述构建的评价指标体系，利用模糊数学的方法建立隶属函数，运用模糊综合评价的方法建立评价模型，对战略性新兴产业与科技人力资源的匹配情况进行评价。

4.1隶属函数

确定隶属函数的目的，是确定被评对象所对应的评价等级。对于每项指标xk，可把样本聚类成5个类别，即

分别代表：弱、低、中、高、极高5个等级，其中mi(i=1,2,3,4,5)表示第i个产业所包含的行业数(例如新一代信息技术产业下包含通信设备制造业、雷达及配套设备制造业、广播电视设备制造业等多个行业)。隶属函数的边界距离βi(i=1,2,3,4,5)为

根据各指标的特性，拟定隶属函数由梯形分布给出：

当某一指标xk<β1时，其对于评语等级中弱(v1)的隶属度为1，对于其他评语为0；当指标在β1与β2之间时，其对于评语等级中弱(v1)和低(v2)的隶属度可以通过相应的函数求出，对于其他评语为0；当指标在β2与β3之间以及在β3与β4之间时，做类似处理；当指标xk大于β5时，其对于评语等级中优(v5)的隶属度为1，对于其他评语的隶属度为0。

4.2基于模糊数学的评价模型

模糊综合评价法是以模糊数学隶属理论为基础，以模糊推理为主的定性与定量相结合、精确与非精确相统一，将模糊信息数值化以进行定量评价的新方法。分为以下5个步骤：

(1)确定因素集T=(t1,…,t17)是由被评判对象的各因素组成的集合，ti代表第i个指标。

(2)确定判断集V=(v1,…,v5)，是由评语组成的集合，其中vi(i=1,2,3,4,5)表示评判结果，可分为弱、低、中、高、极高5个档次。

(3)单因素判断，即对单个因素ti(i=1，…，n)进行评判，得到V上的模糊集(ri1,ri2,…ri5)，所以，隶属函数就是从T到V的一个模糊映射：

f:T→F(V)

ti→(ri1,ri2,…ri5)

由此，模糊映射f可以确定一个模糊关系R，称为评判矩阵：

(5)计算各层指标综合得分：

利用上述所得的评判矩阵R，求出各二级指标的得分

Μ=RVT=(m1,…,m17)

利用权重矩阵W，求出一级指标的得分

Ρ=WMT=(p1,p2,p3)

利用一级指标的权重Q，求得综合总得分

Z=QPT

(6)将综合得分Z调整为0和1之间的数，求得各地区、行业的评价指数：

各地区该产业评价总分Ei(0≤Ei≤1)即是科技人力资源与战略性新兴产业发展的适配度。Ei越大，说明科技人力资源与战略性新兴产业发展的整体协调适配度越好，反之越差。

5科技人力资源与生物产业发展的适配关系

5.1指标权重确定

根据AHP法的基本步骤，针对生物产业构造比较矩阵(为节省篇幅文中省略)，并对A，Bi(i=1,2,3)五个比较矩阵进行检验，均通过一致性检验。利用“和积法”确定子系统层对目标层以及指标层对子系统层的权重(为了方便另文对各产业进行比较，本文所选的三大产业的指标权重约定为一致)，见表3。

表3　科技人力资源与战略性新兴产业适配度指标权重计算

5.2科技人力资源与生物产业发展的适配度

根据最优匹配模型的计算，得出：2002—2010年间，科技人力资源与生物、生化制品制造行业的适配度总体呈现曲折上升态势，适配度从2002年的0.198上升至2010年的0.335，但值得注意的是，适配度的较大提高也是发生在2008年之后，而在2008年之前适配度基本在0.2～0.25间徘徊波动(见图2)。科技人力资源适配度反映了科技人力资源在生物产业的投入、生产以及发挥等环节的发展优化和结构升级等方面发挥了多大的作用。之所以会出现适配度徘徊不前的状况，除了科技人力资源在数量上还没有达到最优，在结构上还没有达到均衡的原因之外，还可以从生物产业的投入、生产和发挥三个环节的适配度来分析。

图2　生物、生化制品制造业科技人力资源适配度

从表4中可以看出，2002—2010年间生物生化制品制造业投入环节的科技人力资源适配度的平均值为0.100，生产环节为0.080，发挥环节为0.052。尽管三个环节的适配度都不高，但是可以看出发挥环节处于明显的劣势。从指标体系的构建可以发现，影响发挥环节科技人力资源适配度的因素主要有职工专利申请量、职工发明专利数、全部建成投产项目数以及技术改造经费支出等。由于中国专利保护力度不大，人才激励机制不健全，导致科技人力资源的优势没有得到充分发挥，从而使得适配度没有出现显著变化。而2008年后，国家提出大力发展战略性新兴产业的总体规划，给生物产业发展注入了一剂强心剂，大量高科技人才开始向生物产业汇集，生物专业成为高考学生优先选择的专业，生物企业成为大学毕业生热捧的单位。另一方面，生物企业也增强了对研发人员的培养和激励投入，形成了科技人才大胆创新、积极进取的良好氛围，使得科技人力资源与生物产业的适配度不断提高，协同发展效应越来越强。

表4　生物、生化制品制造业各环节科技人力资源适配情况

6结论

模型计算的结果表明，生物产业发展与科技人力资源之间的适配关系，目前还比较弱，有待于进一步增强。生物、生化制品制造业各环节科技人力资源适配情况也比较弱，需要战略调整。科学技术是生物产业发展的源泉，而作为科技载体的科技人力资源对生产力的发展起着重要的作用。生物产业经济增长特点是依靠技术进步带动生产前沿面的整体迁移。

科技人力资源与产业发展有着密切的关系，适当的科技人力资源配置会推动产业的发展。随着竞争的加剧，企业之间对科技人力资源的争夺也愈演愈烈，如何拥有一支在数量和质量上都有竞争力的科技人力资源队伍，为产业发展提供保障，成为决策部门所要面临的一个战略问题。

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(责任编辑谭果林)