基于因子分析方法的創(chuàng)新型人才流動績效評價

王佳

摘 要：創(chuàng)新型人才流動績效評價問題是近年來學者們研究的重點問題之一，文章采用因子分析方法，并且結合山西省創(chuàng)新型人才流動績效相關數(shù)據(jù)，對2001-2013年山西省創(chuàng)新型人才流動績效進行客觀評價，并且得出研究結論。

關鍵詞：山西省 創(chuàng)新型人才流動 績效評價

中圖分類號：F240 文獻標識碼：A

文章編號：1004-4914（2015）04-072-02

人才競爭已經(jīng)成為國際競爭的焦點，無論是發(fā)達國家還是發(fā)展中國家，都把創(chuàng)新型人才資源視為戰(zhàn)略資源和提升國家競爭力的核心因素。創(chuàng)新型人才流動績效評價問題也是近年來學者們研究的重點問題之一，人才流動績效評價需要采用一定的計量分析方法。一般來說，適合于人才流動績效評價方法主要有因子分析方法、基于AHP模型的綜合指數(shù)方法、模糊綜合評價法以及基于粗糙集理論的評價法，但是基于AHP模型的綜合指數(shù)方法、模糊綜合評價法以及基于粗糙集理論的評價法適用于不確定數(shù)據(jù)，而本文中所采用數(shù)據(jù)都是確定數(shù)據(jù)，因此本文采用因子分析方法，并且結合山西省創(chuàng)新型人才流動績效相關數(shù)據(jù)，對山西省創(chuàng)新型人才流動績效進行客觀評價。

一、因子分析方法以及數(shù)據(jù)來源說明

在大多數(shù)情況下，決定某一事物發(fā)展趨勢的變量有許多個，這些變量之間的相關關系是確定存在的，如果對這些變量進行直接計量分析，就增加了分析的難度。因子分析方法（Factor analysis method）將這些變量的公共因子提取出來，通過對這些變量的公共因子進行分析，從而降低了分析問題的難度。因子分析方法就是把一些具有一定聯(lián)系的變量歸結為少數(shù)幾個因子的一種計量分析方法。因子分析方法要求評價指標之間具有較強的相關性，但是在有些情況下，評價指標之間具有較弱的相關性，因此這種情況下就很難采用因子分析方法進行分析。但是，由于因子分析方法的客觀性與科學性，采用因子分析方法進行評價的效率較高。本文也采用因子分析方法對山西省創(chuàng)新型人才流動績效進行評價。

綜合學者們的相關研究成果，再結合本文研究對象的特性，建立了一個二級評價指標體系對山西省創(chuàng)新型人才流動績效進行評價。山西省創(chuàng)新型人才流動績效評價指標體系中的一級評價指標為：科學技術發(fā)展、經(jīng)濟增長效應以及教育發(fā)展。科學技術發(fā)展包括五個二級評價指標，它們分別是專利申請數(shù)、專利批準數(shù)、技術市場交易額、公有經(jīng)濟企事業(yè)單位專業(yè)技術人員數(shù)以及科學技術事業(yè)費。經(jīng)濟增長效應包括兩個二級評價指標，它們分別是地區(qū)生產(chǎn)總值以及人均地區(qū)生產(chǎn)總值。教育發(fā)展包括兩個二級評價指標，它們分別是教育事業(yè)費以及從業(yè)人員人均受教育水平（指標體系見表1）。專利申請數(shù)、專利批準數(shù)、地區(qū)生產(chǎn)總值以及人均地區(qū)生產(chǎn)總值數(shù)據(jù)來源于山西省統(tǒng)計年鑒2004-2014年，技術市場交易額數(shù)據(jù)來源于山西省科學技術廳網(wǎng)。公有經(jīng)濟企事業(yè)單位專業(yè)技術人員數(shù)、科學技術事業(yè)費、教育事業(yè)費以及從業(yè)人員人均受教育水平數(shù)據(jù)來源于中國統(tǒng)計年鑒2004-2014年。

考慮到這些評價指標數(shù)據(jù)的量綱和數(shù)量級不一致，如果直接用這些數(shù)據(jù)進行計量分析，會使山西省創(chuàng)新型人才流動績效評價結果受到影響，也很難給予一個合理的經(jīng)濟解釋。因此需要對這些原始數(shù)據(jù)進行標準化處理，標準化處理以后的數(shù)據(jù)不僅可以繼續(xù)包含原始數(shù)據(jù)的全部信息，而且還有效消除了量綱與數(shù)量級的影響。標準化的計算公式為：

其中Ci為被評價指標數(shù)據(jù)值，Cmin為該組指標值的最小值，Cmax為該組指標值的最大值，Pi為被評價方案指標得分值（即評定系數(shù)）。標準化以后的政府績效評價各指標數(shù)據(jù)消除了量綱和數(shù)量級的差別，便于進行比較分析。

二、基于因子分析方法的山西創(chuàng)新型人才流動績效評價過程及結果

我們再將山西省創(chuàng)新型人才流動績效九個評價指標對應的2001-2013年無量綱化后的指標數(shù)據(jù)輸入到SPSS軟件中，并且運用因子分析方法對其分析，SPSS軟件首先輸出這些數(shù)據(jù)的巴特利特球形檢驗（Bartlett Test of Sphericity）和KMO（Kaiser-meyer-Olkin）檢驗結果。根據(jù)巴特利特球形檢驗結果表明，KMO數(shù)值為0.703，根據(jù)統(tǒng)計學家Kaiser給出的分析，KMO的取值大于0.7，被認為比較適合做因子分析。巴特利特球形檢驗給出的相伴概率是0.000，在顯著性水平定為0.05的情況下，巴特利特球形檢驗低于顯著性水平。因此，可以認為適合做因子分析。

因子分析的目的之一就是通過對大量的變量進行歸納分析，進一步選取少數(shù)幾個公共因子，用這少數(shù)幾個公共因子解釋原有變量所包含的全部信息。我們采用主成分的方差累計貢獻率為標準來選取公共因子，在此基礎上對這些公共因子進行旋轉，經(jīng)過旋轉的公共因子可以更好地反映原有變量所包含的信息。表2經(jīng)過旋轉后因子提取結果。

從表2可以看出，提取到三個公共因子后，它們反映了原變量的98%以上的信息，因此提取三個公共因子就可以解釋原變量絕大部分的信息。SPSS軟件則可以自動計算出這9個指標在每個因子上的得分，也就可以得出因子載荷矩陣。但是未經(jīng)旋轉的因子載荷矩陣中，因子變量在許多指標上都有較高或者相近的載荷，那么這種情況下因子分析的結果就會失去意義。所以，必須對因子載荷矩陣進行旋轉，旋轉以后的因子載荷矩陣因子變量含義變得更加清楚。SPSS軟件根據(jù)回歸法計算出9個指標分別在3個因子上的得分（表格略），然后進一步自動計算出2001-2013年分別在3個因子上的得分，其結果如表3所示：

根據(jù)表2的分析我們可以得知，我們提取的三個因子的累計貢獻率達到98%以上，因此可以用3個因子代替9個指標對2001-2013年山西省創(chuàng)新型人才流動績效進行綜合評價。計算方法是用三個因子各自的因子權重乘以2001-2013年分別在3個因子上的得分即為每一個樣本的綜合得分。其中因子權重的計算方法是：因子權重=因子方差貢獻率÷累計貢獻率×100%，我們計算出因子F1的權重為0.5762，因子F2的權重為0.2333，因子F3的權重為0.1904。這樣就可以計算2001-2013年山西省創(chuàng)新型人才流動績效各年的綜合得分，具體計算過程如下：

上式中的C1項是計算2001年的山西省創(chuàng)新型人才流動績效綜合得分，C2項是計算2002年的山西省創(chuàng)新型人才流動績效綜合得分，依次類推，C13是計算2013年的山西省創(chuàng)新型人才流動績效綜合得分。同理還可以根據(jù)2001-2010年山西省創(chuàng)新型人才流動績效因子F1得分、因子F2得分以及因子F3得分的數(shù)值大小對2001-2010年山西省創(chuàng)新型人才流動績效進行排名（具體分類結果見表4）。

從上表可以看出，如果按因子F1、F2以及F3的排名來看，2001-2010年山西省創(chuàng)新型人才流動績效排名呈現(xiàn)出不規(guī)則的趨勢。按總體績效C排名結果，2001-2010年山西省創(chuàng)新型人才流動績效排名呈現(xiàn)出逐年增加的趨勢（個別年份除外）。這也充分肯定了山西省創(chuàng)新型人才流動在山西省經(jīng)濟社會的發(fā)展中的作用。

三、研究結論

本文采用因子分析方法，并且結合山西省創(chuàng)新型人才流動績效相關數(shù)據(jù)，對因子分析方法創(chuàng)新型人才流動績效進行客觀評價。經(jīng)過研究我們可以得到以下結論：因子分析方法是一種將定量分析目標決策方法，它比較適用于那些可以完全量化分析的決策問題，只要評價指標體系獲取完全，其評價結果也是比較令人滿意的；我們采用了三個一級評價指標體系和九個二級評價指標體系，從總體上看，2001-2013年山西省創(chuàng)新型人才流動總體績效也呈現(xiàn)出逐年上升的趨勢（2003年份除外）。2001-2013年山西創(chuàng)新型人才流動導致的經(jīng)濟增長效應績效、科學技術發(fā)展績效以及教育發(fā)展績效呈現(xiàn)出逐年上升趨勢（個別年份除外）。說明了因子分析方法判別結果客觀公正，有較好的應用前景和推廣價值。

參考文獻：

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（作者單位：山西省人事考試中心 山西太原 030006）

（責編：賈偉）