徐丹蕾，王 利，任啟龍

(遼寧師范大學(xué) 城市與環(huán)境學(xué)院，遼寧 大連 116029)

0 引言

當(dāng)今社會(huì)，隨著區(qū)域競(jìng)爭(zhēng)越來(lái)越激烈，人才的競(jìng)爭(zhēng)逐漸成為影響競(jìng)爭(zhēng)的核心因素?！秶?guó)家中長(zhǎng)期人才發(fā)展規(guī)劃綱要(2010—2020)》提出，中國(guó)將在2020年培養(yǎng)和造就規(guī)模宏大、結(jié)構(gòu)優(yōu)化、布局合理、素質(zhì)優(yōu)良的人才隊(duì)伍。人才資源作為經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展最寶貴的資源，是區(qū)域經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展諸多競(jìng)爭(zhēng)力中的核心競(jìng)爭(zhēng)力。打造區(qū)域性人才高地，成為區(qū)域發(fā)展的重要目標(biāo)。人才高地是借用地理學(xué)名詞“高地”來(lái)比喻各類(lèi)人才高度集聚的地區(qū)，是基于人才在一定區(qū)域集聚數(shù)量基礎(chǔ)，同時(shí)兼顧人才素質(zhì)參量、結(jié)構(gòu)參量的靜態(tài)綜合標(biāo)度，考慮人才潛能發(fā)揮的影響因素，對(duì)人才高地進(jìn)行有效的定量綜合測(cè)度。

國(guó)外學(xué)者對(duì)人才的研究多在人力資本、人才集聚方面，Chris Brewster等人首先提出人才管理理論[1]。Paul M，Theodore W等根據(jù)統(tǒng)計(jì)發(fā)現(xiàn)人力資本比例越高，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率越高[2-3]。近年來(lái)國(guó)內(nèi)不斷注重人才高地建設(shè)研究。上海人事部門(mén)在國(guó)內(nèi)率先提出“構(gòu)筑國(guó)際人才高地戰(zhàn)略”[4]。葉忠海對(duì)人才高地的基本指標(biāo)提出了新的內(nèi)涵[5]。王通訊從宏觀上將人才高地建設(shè)分為七大戰(zhàn)略[6]。劉靜、王孝友分別對(duì)東營(yíng)市、嶗山區(qū)構(gòu)筑人才高地的內(nèi)外部環(huán)境進(jìn)行SWOT分析，分別得出兩區(qū)域所具有的優(yōu)勢(shì)、劣勢(shì)、機(jī)會(huì)和挑戰(zhàn)，提出建設(shè)人才高地的目標(biāo)及對(duì)應(yīng)措施[7-8]。曾國(guó)平、李嫻立足重慶，統(tǒng)籌城鄉(xiāng)發(fā)展實(shí)際，并借鑒和運(yùn)用人才指數(shù)體系和人才環(huán)境指標(biāo)體系對(duì)重慶人才資源進(jìn)行分析[9]。蘇敬勤，唐麗艷運(yùn)用比較分析的方法，將大連與世界人才高地美國(guó)洛杉磯，國(guó)內(nèi)人才高地上海、深圳進(jìn)行比較研究[10]。桂昭明和王輝耀等闡述了區(qū)域人才競(jìng)爭(zhēng)力評(píng)價(jià)的理論，建立了中國(guó)區(qū)域人才競(jìng)爭(zhēng)力評(píng)價(jià)的方法[11]。

綜上研究可以發(fā)現(xiàn)，關(guān)于人才高地研究主要針對(duì)人才資源存量、人才利用現(xiàn)狀以及存在的問(wèn)題，加強(qiáng)人才環(huán)境建設(shè)方面[12]，研究局限于定性研究，多采用文獻(xiàn)分析法和調(diào)研法，缺乏基于GIS技術(shù)的定量測(cè)度與表達(dá)研究。缺少對(duì)東北經(jīng)濟(jì)區(qū)人才高地建設(shè)的研究。針對(duì)這種局限本文在分析前人有關(guān)人才高地理論基礎(chǔ)上，提出人才高地測(cè)度指數(shù)，以中國(guó)東北經(jīng)濟(jì)區(qū)為例，運(yùn)用GIS技術(shù)空間分析和prism map專(zhuān)題地圖(棱柱圖)進(jìn)行可視化表達(dá)，對(duì)測(cè)度人才高地指數(shù)具有重要的實(shí)踐意義，同時(shí)對(duì)建設(shè)人才高地，實(shí)現(xiàn)振興東北老工業(yè)基地的目標(biāo)至關(guān)重要[13]。

1 人才高地測(cè)度指數(shù)

人才高地一般用研究區(qū)域內(nèi)各類(lèi)人才數(shù)量總和來(lái)表示。然而單純以人才數(shù)量規(guī)模進(jìn)行判斷，很難反映區(qū)域人才的質(zhì)量水平。例如受專(zhuān)業(yè)技術(shù)水平對(duì)人才數(shù)量的影響，通常情況下一個(gè)技術(shù)熟練的工人創(chuàng)造的價(jià)值要高于技術(shù)一般的工人，技術(shù)型人才的價(jià)值要高于體力型人才的價(jià)值；受研發(fā)投入對(duì)人才潛能的影響，擁有相同技術(shù)水平和創(chuàng)造力的人才，在優(yōu)越研發(fā)環(huán)境下的研發(fā)潛能要高于一般環(huán)境下的研發(fā)潛能。此外，受工資收入影響，因生活質(zhì)量水平和基本保障的不同，導(dǎo)致科研熱情和投入精力不同。綜上在人才總量基礎(chǔ)確定的前提下，人才質(zhì)量、結(jié)構(gòu)特征，以及人才收入、研發(fā)投入等都決定人才效能的發(fā)揮。實(shí)際上，如果相關(guān)條件好，人才效能可以充分發(fā)揮，會(huì)放大人才基礎(chǔ)總量，反之會(huì)縮小基礎(chǔ)總量。為此，對(duì)于區(qū)域人才高地的定量測(cè)度，基于區(qū)域人才總量的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，提出兼顧人才結(jié)構(gòu)特征、人才質(zhì)量差別和人才潛能發(fā)揮等因素的綜合定量測(cè)度指標(biāo)，即人才高地測(cè)度指數(shù)THI(Talent Highland and Index)，可更加科學(xué)準(zhǔn)確地表征人才高地定量標(biāo)度：并可實(shí)現(xiàn)人才高地測(cè)度指數(shù)在區(qū)域之間可以比較。

THI=TAT×QSP×TPC

(1)

式中：THI為人才高地測(cè)度指數(shù)，指數(shù)值越高，表示該地區(qū)人才優(yōu)勢(shì)越明顯；TAT(Total Amount of Talent)代表區(qū)域內(nèi)人才總量，采用高中以上文化程度人才總數(shù)；QSP為人才質(zhì)量和結(jié)構(gòu)指數(shù)，由下式計(jì)算得到：

(2)

式中：QP(Quality Parameter)為人才質(zhì)量參數(shù)，采用區(qū)域內(nèi)大學(xué)本科以上學(xué)歷人數(shù)占人才總量的比重；SP(Structure Parameters)為人才結(jié)構(gòu)參數(shù)，采用區(qū)域人才總量占15～64歲勞動(dòng)適齡人口比重。

對(duì)于(1)式中的TPC(Talent potential coefficient)為人才潛能系數(shù)，采用下式計(jì)算：

(3)

式中：C1為某一具體區(qū)域工資水平與全部區(qū)域工資平均水平比較值；C2某一具體區(qū)域人才從業(yè)選擇空間(以地區(qū)GDP總量代表)與全部區(qū)域人才從業(yè)選擇空間(以地區(qū)GDP總量代表)平均水平比較值；C3某一具體區(qū)域知識(shí)與技能提升平臺(tái)(以區(qū)域大學(xué)專(zhuān)職教師數(shù)量表示)與全部區(qū)域平均水平比較值；C4某一具體區(qū)域政府機(jī)構(gòu)及企業(yè)的R&D投入與全部區(qū)域工資政府機(jī)構(gòu)及企業(yè)的R&D投入平均水平比較值。

2 案例區(qū)概況

東北經(jīng)濟(jì)區(qū)位于38.72°N～53.55°N，111.09°E～135.05°E。包括黑龍江省(13市)、吉林省(9市)、遼寧省(14市)和內(nèi)蒙古東部五盟市(通遼市、呼倫貝爾市、興安盟、赤峰市、錫林郭勒盟)，面積147×104km2，占中國(guó)的15.3%，全區(qū)在資源、經(jīng)濟(jì)、社會(huì)等方面有著密切的聯(lián)系，是一個(gè)完整的經(jīng)濟(jì)板塊。2010年總?cè)丝谶_(dá)到1.21億，占中國(guó)的 8.9%；地區(qū)生產(chǎn)總值達(dá)到37091億元，占中國(guó)的9.3%。東北經(jīng)濟(jì)區(qū)擁有普通高等院校266所，占中國(guó)的18.6%；本科院校80所，占中國(guó)的12.7%，專(zhuān)業(yè)技術(shù)人員超過(guò)220萬(wàn)，約占中國(guó)的10%。60多年來(lái)，東北經(jīng)濟(jì)區(qū)不僅培養(yǎng)出了大批各類(lèi)型專(zhuān)業(yè)人才，而且還源源不斷地為中國(guó)各地輸送了大量?jī)?yōu)秀人才，東北經(jīng)濟(jì)區(qū)還集聚了一批中國(guó)一流的高等院校，形成了比較完備與合理的教育體系，使得東北經(jīng)濟(jì)區(qū)人才的數(shù)量、質(zhì)量和結(jié)構(gòu)均達(dá)到中國(guó)先進(jìn)水平。

3 人才高地指數(shù)可視化及分析

3.1 數(shù)據(jù)庫(kù)構(gòu)建及計(jì)算

本文以東北經(jīng)濟(jì)區(qū)41個(gè)地級(jí)行政單元為研究對(duì)象，相關(guān)人口數(shù)據(jù)以2010年中國(guó)第六次人口普查數(shù)據(jù)為準(zhǔn)。高中及以上學(xué)歷人口數(shù)、大學(xué)及本科以上人口數(shù)、15～64歲人口數(shù)、工資性收入、GDP、大學(xué)專(zhuān)任教師數(shù)、政府及企業(yè)研發(fā)投入數(shù)據(jù)以2012年各省市統(tǒng)計(jì)年鑒為準(zhǔn)，行政單元邊界參考2012年中國(guó)行政區(qū)劃簡(jiǎn)冊(cè)，利用MapInfo11.5的更新列功能將基礎(chǔ)數(shù)據(jù)與東北地區(qū)政區(qū)圖相匹配，最終形成人才高地測(cè)度指數(shù)的空間數(shù)據(jù)庫(kù)。

依據(jù)公式(3)計(jì)算人才潛力系數(shù)，依據(jù)公式(2)計(jì)算人才質(zhì)量和結(jié)構(gòu)指數(shù)，將計(jì)算得到的兩指數(shù)與區(qū)域內(nèi)人才總量依據(jù)公式(1)計(jì)算得到東北經(jīng)濟(jì)區(qū)41個(gè)地市的人才高地指數(shù)測(cè)度值。相關(guān)計(jì)算數(shù)據(jù)及人才高地指數(shù)測(cè)度值見(jiàn)表1。

3.2 基于GIS指標(biāo)可視化及分析

人才總量是區(qū)域人才數(shù)量的最直接反應(yīng)，是區(qū)域人才高地分析的基準(zhǔn)數(shù)據(jù)。根據(jù)各地級(jí)市的人才總量數(shù)據(jù)在MapInfo中制作人才點(diǎn)密度圖(圖1)。

圖1 東北地區(qū)人才分布現(xiàn)狀示意圖

從人才數(shù)量上看，數(shù)量最多的城市為哈爾濱市，沈陽(yáng)市、長(zhǎng)春市和大連市按依次減少。其中哈爾濱市和沈陽(yáng)市的人才數(shù)量超過(guò)300萬(wàn)，長(zhǎng)春是和大連市的人才數(shù)量超過(guò)200萬(wàn)。吉林市和齊齊哈爾市人才超過(guò)100萬(wàn)，其他城市人才數(shù)量均在100萬(wàn)以下。從密度看，沈陽(yáng)市為東北經(jīng)濟(jì)區(qū)人才密度最高的區(qū)域，其次為大連市，哈爾濱由于區(qū)域面積較大，人才密度位于長(zhǎng)春市之后。從空間分布看，東北經(jīng)濟(jì)區(qū)人才的分布大致呈現(xiàn)南部密度大于北部，東部密度大于西部地區(qū)。以哈爾濱、長(zhǎng)春、沈陽(yáng)、大連為軸線，人才密集分布。

利用MapInfo11.5的專(zhuān)題圖制作，以不同深度的顏色對(duì)東北經(jīng)濟(jì)區(qū)地市的相關(guān)指標(biāo)進(jìn)行渲染，分別繪制得到關(guān)于人才總量、人才質(zhì)量參量、人才結(jié)構(gòu)參量、人才潛能系數(shù)四個(gè)指標(biāo)的范圍值專(zhuān)題圖(圖2)。

表1 各類(lèi)參數(shù)計(jì)算結(jié)論表

圖2 相關(guān)指標(biāo)示意圖

Fig.2 Diagram of related indicator

由于人才總量受地級(jí)市的面積的差異性影響，以地級(jí)市為統(tǒng)計(jì)單元的人才基數(shù)統(tǒng)計(jì)在空間上未能呈現(xiàn)明顯的規(guī)律性分布。從圖2A中看出東北經(jīng)濟(jì)區(qū)人才空間分布不均勻，哈爾濱、沈陽(yáng)、長(zhǎng)春、大連四市面積僅占東北經(jīng)濟(jì)區(qū)的6.75%，但是人才基數(shù)卻占全域的40.44%，人才高度集聚。從省際范圍來(lái)看黑龍江省平均參量值略低于全域平均值，以哈爾濱、齊齊哈爾兩市人才集聚明顯；吉林省以長(zhǎng)春、吉林兩市人才集聚明顯；遼寧省平均參量值高于全域平均值，沈陽(yáng)、大連兩地參量值較高；內(nèi)蒙古東五盟市平均參量值遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于全域平均值，除赤峰市人才數(shù)量接近100萬(wàn)人外，其他四盟市參量值均偏低。

從圖2B中看出東北經(jīng)濟(jì)區(qū)除少數(shù)幾個(gè)地市(長(zhǎng)春、大連、沈陽(yáng)、哈爾濱)人才質(zhì)量參數(shù)較高外，其他地區(qū)均較低。人才質(zhì)量參數(shù)值高于1的城市為5個(gè)，分別是長(zhǎng)春市、大連市、沈陽(yáng)市、哈爾濱市和大慶市，僅占全區(qū)地級(jí)市數(shù)量的12.20%。

通過(guò)圖2C得到東北經(jīng)濟(jì)區(qū)看出東北經(jīng)濟(jì)區(qū)人才結(jié)構(gòu)最優(yōu)城市為沈陽(yáng)市，人才結(jié)構(gòu)優(yōu)勢(shì)非常明顯。人才機(jī)構(gòu)參數(shù)值高于1的城市為16個(gè)，占全區(qū)地級(jí)市數(shù)量的39.02%。除大連、長(zhǎng)春市、哈爾濱市，大慶市、撫順市外表現(xiàn)出較高人才結(jié)構(gòu)優(yōu)勢(shì)外，延邊朝鮮族自治州、白山市和伊春市均表現(xiàn)出較高的人才結(jié)構(gòu)優(yōu)勢(shì)。延邊朝鮮族自治州、白山市和伊春市人才結(jié)構(gòu)參數(shù)均在1以上，但由于人才質(zhì)量參數(shù)較低未能呈現(xiàn)出較好的人才質(zhì)量和結(jié)構(gòu)指數(shù)。

從人才潛能優(yōu)勢(shì)評(píng)價(jià)圖(2D)中可以看出東北經(jīng)濟(jì)區(qū)中除沈陽(yáng)、哈爾濱、大連、長(zhǎng)春四市人才潛能參數(shù)值較高外，其他地區(qū)參數(shù)值均較低。大慶市作為國(guó)家21個(gè)服務(wù)外包示范城市之一，政府重視對(duì)R&D投入，以及較高的工資水平使其成為人才高潛能區(qū)。此外，吉林市、本溪市、鞍山市、營(yíng)口市、盤(pán)錦市和錦州市表現(xiàn)出較高的人才潛能優(yōu)勢(shì)。

為了更直觀的體現(xiàn)各地級(jí)市人才測(cè)度指數(shù)，對(duì)比各地級(jí)市人才測(cè)度指數(shù)數(shù)值之間的差異，以便更科學(xué)的劃分人才高地區(qū)域，將東北經(jīng)濟(jì)區(qū)人才高地測(cè)度指數(shù)由高到低進(jìn)行排序，然后采用折線圖的形式呈現(xiàn)(圖3)。

圖3 人才高地測(cè)度指數(shù)折線圖

從人才高地測(cè)度指數(shù)折線圖中可以清晰的發(fā)現(xiàn)，沈陽(yáng)市、哈爾濱市、大連市和長(zhǎng)春市人才高地測(cè)度指數(shù)明顯高出其他城市，是真正意義上的人才高地。吉林市、大慶市、鞍山市人才高地測(cè)度指數(shù)值較高，與其他地級(jí)市測(cè)度指數(shù)之間存在較明顯差異，形成較明顯的人才高地。其他地區(qū)人才測(cè)度指數(shù)值較低，不能成為東北經(jīng)濟(jì)區(qū)的人才高地。

Prism map(棱柱圖)是一種全新的圖形顯示方式，它是基于某些數(shù)值將平面在第三維上進(jìn)行拉伸，以三維立體的形式直接或間接表示各種地理現(xiàn)象與立體形態(tài)。與平面圖相比，Prism map的圖形顯示更加直觀、逼真、形象。為了更加直觀反映人才高地指數(shù)在不同地理區(qū)域上的變化情況，本文借助MapInfo11.5中的Prism map(棱柱圖)制作技術(shù)，利用自然斷點(diǎn)法將人才測(cè)度指數(shù)劃分為5類(lèi)，以三維效果將人才高地測(cè)度指數(shù)呈現(xiàn)出來(lái)(圖4)。

圖4 東北地區(qū)人才高地棱柱圖

東北經(jīng)濟(jì)區(qū)人才高地優(yōu)勢(shì)明顯的城市依次為沈陽(yáng)、哈爾濱、大連、長(zhǎng)春。這四個(gè)城市集中了東北經(jīng)濟(jì)區(qū)55.45%的普通高等院校人才數(shù)與66.34%的專(zhuān)任教師數(shù)，占據(jù)全區(qū)37.80%的GDP，并且在研發(fā)投入與工資性收入上擁有絕對(duì)優(yōu)勢(shì)。東北經(jīng)濟(jì)區(qū)人才高地優(yōu)勢(shì)較明顯的城市依次為吉林市、大慶市和鞍山市。齊齊哈爾市、延邊朝鮮族自治州、錦州市、赤峰市、撫順市、本溪市和牡丹江市為人才高地潛育區(qū)。其他城市人才測(cè)度指數(shù)較低，應(yīng)加強(qiáng)人才培育。

4 研究展望

人才高地是一個(gè)綜合性、多層次的人才高度集聚的地區(qū)，它是經(jīng)濟(jì)、科技、社會(huì)長(zhǎng)期領(lǐng)先于周?chē)貐^(qū)而形成的人才活力區(qū)。本研究以眾多學(xué)者對(duì)人才高地的定性研究為基礎(chǔ)，結(jié)合人才競(jìng)爭(zhēng)力評(píng)價(jià)體系提出人才高地測(cè)度指數(shù)與模型，并以東北經(jīng)濟(jì)區(qū)為案例區(qū)計(jì)算人才高地測(cè)度指數(shù)，研究結(jié)果表明，本研究提出的人才高地測(cè)度指數(shù)與模型合理，可作為人才高地定量計(jì)算的依據(jù)；運(yùn)用模型得出東北經(jīng)濟(jì)區(qū)人才高地優(yōu)勢(shì)明顯的城市依次為沈陽(yáng)、哈爾濱、大連、長(zhǎng)春。人才高地優(yōu)勢(shì)較明顯的城市依次為吉林市、大慶市和鞍山市。研究結(jié)論可作為東北經(jīng)濟(jì)區(qū)人才高地建設(shè)的依據(jù)，提出的人才高地模型對(duì)于規(guī)范量化人才高地問(wèn)題的研究具有重要的理論和實(shí)踐意義。

區(qū)域人才高地的建設(shè)是形成人才競(jìng)爭(zhēng)力的前提條件，對(duì)于發(fā)揮區(qū)域人才效能具有重要意義。本文主要從前人構(gòu)建的人才競(jìng)爭(zhēng)力評(píng)價(jià)指標(biāo)體系出發(fā)，通過(guò)數(shù)學(xué)模型的構(gòu)建對(duì)區(qū)域人才高地進(jìn)行定量分析，但是尚存在不足之處，對(duì)于研究區(qū)域各個(gè)地市之間的內(nèi)在聯(lián)系研究和形成人才高地的驅(qū)動(dòng)因素研究不足，在今后的研究中可以借鑒空間自相關(guān)等研究方法對(duì)前述兩點(diǎn)進(jìn)行探討。

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