基于模糊评价的深圳市人才吸引力水平研究

范兴奎 闫洁 宋善洋

摘 要：选取9个指标建立模糊综合评价模型，评估深圳市人才吸引力水平，建立灰色预测模型对部分指标进行预测.研究结果表明，深圳市人才吸引力处于较高水平，“加大营商环境改革力度若干措施”实施后，深圳市人才吸引力水平进一步提高，因此提倡该政策的实施.

关键词：人才吸引力水平；模糊综合评价模型；灰色预测模型

[中图分类号]C916 [文献标志码]A

Study on the Attractiveness of Talents in Shenzhen Based on Fuzzy Evaluation

FAN Xingkuia，YAN Jieb，SONG Shanyangb

（Qingdao University of Technology；a. School of Science；b. School of Management Engineering， Qingdao 266520， China）

Abstract：Eleven indicators were selected to establish a fuzzy comprehensive evaluation model to assess the level of talent attraction in Shenzhen； a grey prediction model was established to predict some indicators. The research results show that the attractiveness of talents in Shenzhen is at a relatively high level. After the implementation of "several measures to strengthen the reform of the business environment"， the level of talent attraction of Shenzhen has been further improved， so the implementation of this policy is advocated.

Key words：the attractiveness level of talents； fuzzy comprehensive evaluation model； grey prediction model

人才作為当今社会最重要的一项资源，受地区间的人才吸引力政策影响较大，人才吸引力高的地区通常拥有更大的吸引人才优势.本文对深圳市人才吸引发展状况进行分析，选取适当的指标，建立衡量人才吸引力水平的数学模型，实现深圳市人才吸引力的定量研究.

1 模型1：模糊综合评价模型

1.1 模型准备

模型假设

（1）假设建模过程中所搜集到的数据全部真实可靠；

（2）假设所获得数据之间相互独立；

（3）假设同一个城市每一年的发展状况相互独立；

（4）假设没有不良因素阻碍人才吸引力评价水平.

1.2 指标选取

吸引人才最关键的问题有三方面，首先是“发展前景”，其次是收入，最后是环境因素.综合以上三方面考虑，从指标选取的客观、科学、系统等原则出发，选取以下9个评价指标：深圳市的生产总值、进出口贸易总额、入境旅游人数、职工年平均工资、居民消费指数、最低生活保障、基础设施建设投资额、普通高等学校毕业生数和轨道交通客运总量.

1.3 数据收集与符号说明

确定人才吸引力水平评价的评语集为：

U=u1高，u2较高，u3中等，u4较低，u5低.

由40名青岛理工大学副教授及以上职称的专家学者组成评价小组，对深圳市各项指标对人才的吸引力水平打分，去掉两个极值后求平均数，得到表1.所选取的9项评价指标相关数据[3]见表2.

1.4 模型的建立与求解

鉴于人才吸引力水平的高低与上述的9个指标之间呈正相关，利用实际值与最大值的比例建立隶属度函数，则第i项指标的隶属度函数为：

μi=xxmax .（1）

结合表1、表2和公式（1），通过MATLAB软件编程，得到模糊关系矩阵Mij（i=8，j=9），利用熵权法求得9个指标的权重.

Step1：对模糊关系矩阵Mij进行归一化处理，得到新的关系矩阵Mij'.并计算第i年第j个指标的特征比重：

pij=xij∑8i=1xij，（j=1，2...9） .（2）

Step2：计算第j个指标的熵值Sj：

Sj=-1lnn∑8i=1pijlnpij，（j=1，2...9）. （3）

通过MATLAB软件求解：

Sj=（0.983 5，0.997 0，0.999 2，0.989 7，1000 0，0.987 1，0.996 1，0.995 1，0.937 9） .（4）

Step3：计算第j个指标的差异系数dj：

dj=1-Sj .（5）

Step4：计算第j个指标的权重系数wj：

wj=dj∑9j=1dj .（6）

根据表2，通过MATLAB软件编写程序，求解出9个指标的权重系数：

w=（0.143 9，0.026 1，0.006 7，0.090 2，0.000 3，0.112 8，0.034 3，0.043 0，0.542 7） （7）

表1构成模糊评价矩阵Xij，通过MATLAB编写程序，求解出深圳市人才吸引力的最终综合评价值为：

V=w·Xij=（0.263 7，0.306 4，0.235 4，0.124 7，0.069 8） .（8）

说明20102017年深圳的发展对人才有着较高的吸引力.深圳市当前的发展前景以及未来的发展前景很好，收入水平高，总的人才吸引力水平较高，但是环境方面对人才的吸引力水平相对较弱.

1.5 人才类别吸引力举例

针对具体人才类别，分析比较深圳市与其他同类城市在人才吸引力上的优势与不足.选取广州市、杭州市、厦门市、苏州市四个与深圳市处于相似经济发展水平的城市，分别就科技创新人才、人文教育类人才、高技能人才和经营管理类人才这四种人才进行分析，并从每种类型人才选取两个指标：科技创新人才选取高新技术企业数量和全社会科研投入占GDP的比重，人文教育类人才选取各级各类学校的数目和公共图书馆的数目，高技能人才选取高技能人才引进政策的数目和交流沟通平台数目，经营管理人才选取社会培训机构数量和持续经济增长率.数据来源于深圳市统计局、杭州市统计局、厦门市统计局、苏州市统计局[12]，详见表3.根据模糊评价模型得出五个城市对人才吸引力水平的高低.

建立模糊评价模型，分析广州市、杭州市、厦门市、苏州市、深圳市五个城市对科技创新类人才的吸引水平.使用熵值赋权法，根据表3中的具体指标值，通过隶属度处理，得到模糊评价矩阵Zij，求解的最终综合评价值为：

V1=w·Ζij=（0.578 0，0.094 4，0.155 7，0.082 7，0.089 1）. （9）

同理，得到五个城市对其他三类人才吸引力水平的综合评价值为：V2=w·Zij=（0.904 0，0.027 4，0.029 0，0.019 8，0.019 7） ，（10）

V3=w·Zij=（0.217 5，0.187 0，0.198 5，0.209 9，0.187 0）， （11）

V4=w·Zij=（0.250 7，0.236 7，0.218 8，0.064 2，0.229 6） .（12）

由式（9）（12）可以看出：深圳市对四种类型人才的吸引力大于其余四个城市，对科技创新类人才和人文教育类人才的吸引力较高，但对高技能人才吸引力水平较低.

建议深圳市加大对高等院校的投入，增加社会培训机构的数量，建立更多的技能沟通平台，并在全国范围内积极做好吸引高技能人才的宣传工作，不断提升高技能人才的薪资待遇，进一步提高深圳市对高技能人才的吸引力水平.

2 模型2：灰色预测模型

灰色预测模型通过对原始数据作累加生成得到系统因素间的变化规律并建立微分方程，挖掘系统本质并预测事物变化趋势.利用灰色预测模型，对进出口贸易总额、入境旅游人数、轨道交通客运总量、城市基础设施建设投资额4个指标建立GM（2，1）模型.对各指标数据作累加生成，利用微分方程预测各指标数据的变化趋势.

2.1 模型的建立

设原始序列为

x（0）=（x（0）1（1），x（0）1（2），...，x（0）1（4）） .（13）

以进出口贸易总额为例，对原始数据x（0）进行一次累加运算和一次累减运算，得到进出口贸易累加序列x（1）和累减序列α（1）x（0）.

x（0）=（1 982.36， 2 036.19， 2 294.63， 2 356.84），

x（1）=（1 982，4 019，6 313，8 670），

α（1）x（0）（1）=（53.830 0，258.440 0，62.210 0）.

x（1）的均值生成序列为

z（1）=（z（1）1（2），z（1）1（3），z（1）1（4）） ，

则称

α（1）x（0）（k）+a1x（0）（k）+a2x（1）（k）=b .（14）

构建矩阵F和向量Y

F=-x（0）（2）-z（1）（2）1-x（0）（3）-z（1）（3）1-x（0）（4）-z（1）（4）1，（15）Y=α（1）x（0）（2）α（1）x（0）（3）α（1）x（0）（4）=x（0）（2）-x（0）（1）x（0）（3）-x（0）（2）x（0）（4）-x（0）（3） .（16）

则GM（2，1）模型参数序列r=[a1，a2，b]T的最小二乘估计为：

r∧=a1∧a2∧b∧=（FTF）-1FTY .（17）

GM（2，1）的白化方程为：

d2x（1）dt2+a1dx（1）dt+a2x（1）=b .（18）

2.2 模型的求解

根据最小二乘估计原理，MATLAB编程求解得：

a1=-0.830 925 5，a2=0.050 787 4，b=-1 451.354 3.

进出口贸易总额序列的白化微分方程为：

d2x（1）dt2-0.830 925 5dx（1）dt+0.050 787 4x（1）=-1 451.354 3 .（19）

求解微分方程得到：

x∧（1）（k+1）=30 555.5e0.066 432 8k-3.9 548 9e0.764 49 3k-28 577.1 .（20）

求解并记录进出口贸易总额的实际值、预测模型还原值和本底数据，详见表4.

由表3可知，用GM（2，1）模型預测得到的效果比较好，可以对未来一段时间深圳市进出口贸易总额进行预测，预测结果见表5.

同理，可以对深圳市的入境旅游人数、轨道交通客运总量、城市基础设施建设投资额建立GM（2，1）模型.利用GM（2，1）模型预测其余3个指标在2018年3月、2018年4月以及2018年5月份的数值，结果见表6表8.

以进出口贸易总额为例作图分析（图1）.

图1中，横轴的1，2，3，4，5，6分别表示2017年12月份、2018年1月份、2018年2月份、2018年3月份、2018年4月份、2018年5月份，纵轴表示深圳市进出口贸易总额.从图1可以看出，深圳市2018年3月份的实际进出口贸易总额低于预测值，但是经过两个月到了2018年5月份，深圳市的实际进出口贸易总额高于预测值.

图1 进出口贸易总额影响分析

2.3 结果分析

灰色预测模型结果表明，深圳市的改革措施对拉动深圳市经济发展、带动旅游业发展、促进进出口贸易、改善城市基础设施建设等方面起着积极的推动作用，进而提高了深圳市对人才的吸引力水平.

3 模型1检验

为了验证模型结果的准确性，对评价科技创新人才和评价经营管理人才的模型进行检验.选取以下指标：高新技术企业数量和社会培训机构数量.高新技术企业数量以500，1000，1500为变化幅度，社会培训机构数量以25，50，75为变化幅度，分别得出指标数值变化后五个城市对两种人才的吸引力综合评价值，见表9和表10.结果表明，

深圳市对科技创新人才的吸引力相对于其他四个城市仍然很高，虽然深圳市和杭州市对经营管理人才的吸引力水平都在增加，但深圳市增加的速度快，对经营管理人才吸引力仍很高，说明所建立的模型客观可靠，模型结果正确.

4 结论

本文对人才吸引力水平高低进行了系统的分析，建立了模糊评价模型.研究结果表明，深圳市的人才吸引力水平较高.该模型可以应用于其他类似指标的评价.

参考文献

[1] 深圳市统计局[EB/OL].http：//www.sztj.gov.cn/，20102017深圳市统计年鉴.

[2] 广州市统计局[EB/OL].http：//www.gzstats.gov.cn/，2017广州市统计年鉴.

编辑：吴楠