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陜西省各地區人力資本水平綜合評價與分析

2016-12-14 09:22高歆郝東明
經濟研究導刊 2016年28期
關鍵詞:主成分分析法綜合評價人力資本

高歆+郝東明

摘 要:通過構建人力資本水平評價指標體系,利用陜西省10個地級市2014年的統計數據,運用主成分分析法,對其人力資本水平進行評價與分析,并在此基礎上進一步分析形成人力資本水平差異的主要原因,提出相應的對策建議。

關鍵詞:人力資本;綜合評價;主成分分析法

中圖分類號:F240 文獻標志碼:A 文章編號:1673-291X(2016)28-0111-03

引言

伴隨著知識經濟、信息經濟的不斷發展,人力資本在經濟發展中的作用越來越顯著。自20世紀60年代起,人力資本理論受到許多研究者的關注,并引發了政府部門的重視。自西部大開發,陜西省作為其門戶,又為教育大省、旅游大省,人力資源蘊含了巨大的智力和動力能量,人力資本水平不斷增長,但是與我國中、東部地區比較仍存在一定的差距。同時在陜西省內部,由于地理條件、自然資源稟賦、國家政策等各個方面因素的影響,各地級城市的人力資本水平也存在著明顯的差異。因此,本文選取陜西省10個地級市作為研究對象,通過構建人力資本水平的綜合評價指標體系,利用《陜西省統計年鑒(2015)》及各地區統計年報數據對陜西省各個地區的人力資本水平進行綜合比較研究。

一、指標選取與評價方法

(一)指標的選取

根據貝克爾的人力資本理論,人力資本投資主要包括教育投資、培訓投資、健康投資、遷徙投資和信息投資等。因此,本文將人力資本綜合評價指標體系設計為三個層次,4個一級指標,14個二級指標(見表1)。

(二)評價方法

在設計的評價指標體系中,不同指標之間可能存在一定相關性,由于指標較多且各指標之間存在一定的相關性,這勢必增加了問題分析的復雜性。主成分分析法就是利用降維的方法將多個指標轉換為少數幾個不相關的指標,從而使進一步研究變得簡單的一種統計方法。每個主成分均是原始變量的線性組合,且幾個主成分之間互不相關。本文運用多項指標對陜西省各地區人力資本水平進行綜合評價,需要進行降維處理。

二、陜西省各地區人力資本水平綜合評價實證分析

(一)數據來源

本文以陜西省各行政市為單位,選取2014年的統計數據,以西安市、咸陽市、寶雞市、銅川市、渭南市、延安市、漢中市、榆林市、安康市、商洛市為研究對象(楊凌農業高新技術產業示范區部分數據缺失,故不做分析),運用SPSS17.0采用主成分分析方法對各地區的人力資本水平進行綜合評價。所用原始數據來自《陜西省統計年鑒(2015)》及各地級市《2014年國民經濟和社會發展統計公報》。

(二)方差分解與主成分的提取

本文首先對于各指標進行標準化處理,并通過相關系數矩陣檢驗可知,部分指標之間存在較強的相關性,因此采用主成分法進行處理,特征根與方差貢獻率(見表2)。

由表2可以看到,在方差累計貢獻率達到85%以上時,本文分別選取Y1為第一主成分,Y2為第二主成分,Y3為第三主成分,Y4為第四主成分,這4個主成分之方差和占全部方差的89.007%,即原來指標的信息基本上被保留,指標數由原來的14個轉化為4個,起到了很好的降維作用。

(三)主成分分析

通過對合特征根進行方差最大化旋轉,得到各特征根的向量矩陣(略),根據向量矩陣可以得到4個主成分Y1、Y2、Y3、Y4的線性組合為:

Y1=-10.3616*X1+0.333*X2+…+0.311*X14

Y2=-0.096*X1+0.088*X2+…+0.218*X14

Y3=0.248*X1+0.291*X2+…+0.265*X14

Y4=0.048*X1+0.053*X2+…-0.109*X14

主成分的經濟意義由線性組合中權數較大的幾個指標的綜合意義來確定。第一主成分Y1中,X2、X11、X12、X14的系數遠遠大于其他變量的系數,所以Y1主要是萬人中高等教育學校在校學生數、萬人平均民用汽車擁有量、平均公路客運量、人均電信業務量這四個指標的綜合反映,可以看到因為由Y1來評價人力資本水平已有54.744%的把握;第二主成分Y2中,X4、X6、X10的系數遠大于其他變量的系數,所以Y2主要是萬人科研項目數、萬人衛生機構數、萬人公路里程這三個指標的綜合反映,占信息總量為17.742%;第三主成分Y3中,X1、X3、X5、X7、X13的系數遠大于其他變量的系數,所以Y3主要是萬人擁有普通中學學校數、萬人擁有普通小學學校數、萬人申請專利數、人口死亡率、人均郵政業務量這五個指標的綜合反映,它代表著人力資本基礎信息狀況,占信息總量的9.483%;第四主成分Y4中,X8、X9的系數遠大于其他變量的系數。所以,Y4主要是萬人擁有衛生機構床位數、萬人擁有衛生技術人員兩個指標的綜合反映,代表著醫療人力資本基本狀況,占信息總量的7.038%。

(四)結果分析

由于每個主成分不能反映陜西省各市人力資本狀況涵蓋的所有信息,因此根據表2中的前4個特征根求和,4個特征根占比作為權重來加權計算陜西省各地區人力資本綜合發展狀況的因子總得分,來反映各地區的人力資本水平,進而可得陜西省人力資本綜合評價模型為:

利用上述分析方法得到的反映經濟綜合發展水平的公式,經具體計算,得出陜西省各地區最終得分與排名(見表3)。

根據綜合得分可以看出,西安市的綜合得分為4.278,安康市的綜合得分為-1.765,相差將近6,存在一定差距,說明陜西省人力資本存在區域不平衡現象。從綜合得分值可以看出,本文將陜西省的10個市級單位分為四類,第一類包括西安(4.279);第二類包括延安(0.788)、銅川(0.501)、榆林(0.049)、寶雞(0.001);第三類包括咸陽(-0.250)、漢中(-0.683);第四類包括渭南(-1.233)、商洛(-1.685)、安康(-1.765)。

從分析結果得出,陜西省10個地級城市的人力資本綜合發展狀況基本良好。從平均綜合得分來看,西安市人力資本發展水平是最高的,位居全省第一,而且與其他市有較大的差距,西安市是陜西省的省會城市,西安已經建設為國家重要的科技研發中心,是西北高校聚集地和全國重要交通運輸樞紐,其人力資本綜合發展水平遙遙領先于其他幾個市。關中地區其他幾個市的人力資本綜合發展水平不僅有些落后而且不均衡,差異性略大,但都是有發展潛力的城市,無論是教育水平、健康水平還是交通信息水平都有很大發展空間。位居全省第二和第四的延安市和榆林市人力資本發展水平程度高。延安和榆林雖然地處陜北地區,但是其豐富的自然資源帶動了整個城市的快速發展。從分析結果可知,位于陜西南部山區的漢中、安康和商洛3個城市人力資本平均綜合發展水平在全省比較落后,漢中市人力資本發展水平相對較好。安康市和商洛市由于所處地理位置的緣故各方面發展都比較落后,致使該地區的人力資本水平發展相對困難。

三、結論與建議

總之,從以上分析能夠看出,陜西省各地市級人力資本水平發展存在不平衡現象。從“木桶原理”來看,陜西省人力資本水平發展有“次短板”“短板”和“最短板”的現象存在。人力資本水平差異化的發展態勢會制約著全省人力資本整體水平進一步提高,只有分別縮短這些“短板”的長度,才能從根源上改變陜西省人力資本的發展水平。從某種程度上說,協調發展不是一蹴而就的,需要慢慢縮小差距。加快縮小區域人力資本水平發展的差異,要注重協調陜西省各個城市的人力資本水平發展。針對各地區間發展不平衡將會加劇的狀況,必須推進協調發展戰略,努力將發展差距控制在合理的范圍內。在政策上鼓勵有條件的地方先發展,形成若干個人力資本增長極帶動周邊地區發展。眾所周知,關中地區是陜西省的“金腰帶”,理應加快發展,來帶動全省人力資本乃至西部人力資本水平快速發展。而對于發展步伐嚴重滯后的陜南地區,除了自身努力之外,政府應當在資金上、項目上加大投入,重點是在發展的基礎條件上加大投資力度。

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