梁林 趙玉帛 朱葉珊 趙雪
摘 要: 人力資源在空間維度配置的不平衡,制約了京津冀協(xié)同發(fā)展戰(zhàn)略的深入實(shí)施??茖W(xué)評價(jià)京津冀人力資源配置效率,探究京津冀人力資源配置的時(shí)空格局、演變機(jī)理和影響因素成為解決人力資源配置問題的有效途徑。利用超效率DEA測算京津冀人力資源配置效率,并運(yùn)用GIS、探索性空間數(shù)據(jù)方法(ESDA)、Malmquist指數(shù)分別對京津冀人力資源配置效率的時(shí)空格局、演變機(jī)理、影響因素進(jìn)行實(shí)證分析。研究發(fā)現(xiàn),京津冀人力資源配置效率雖整體呈現(xiàn)逐年提高的發(fā)展態(tài)勢,但在空間上仍呈現(xiàn)“東高西低”格局,地區(qū)差異化顯著;相鄰地區(qū)人力資源配置效率的聚集特征呈現(xiàn)由負(fù)向空間自相關(guān)演變?yōu)檎蚩臻g自相關(guān)的發(fā)展態(tài)勢;技術(shù)進(jìn)步是影響京津冀人力資源配置效率的重要因素。進(jìn)而,提出推進(jìn)京津冀人力資源優(yōu)化配置的治理整體方案、原則和關(guān)鍵點(diǎn)。
關(guān)鍵詞:京津冀;人力資源配置效率;時(shí)空格局;演變機(jī)理;影響因素
中圖分類號:C922? ?文獻(xiàn)標(biāo)志碼:A? ?文章編號:1674-7356(2019)-03-0001-12
京津冀區(qū)域作為重大國家發(fā)展戰(zhàn)略區(qū)域和科技創(chuàng)新的核心區(qū)域,肩負(fù)著引領(lǐng)和帶動(dòng)實(shí)現(xiàn)創(chuàng)新型國家戰(zhàn)略目標(biāo)的重任[1]。作為中國經(jīng)濟(jì)增長的重要引擎之一,京津冀在人力資源、科技信息、產(chǎn)業(yè)升級、區(qū)域協(xié)同創(chuàng)新等諸多方面具有獨(dú)特優(yōu)勢,為經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展提供了較好的資源基礎(chǔ)。人力資源作為在京津冀經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展過程中的重要資源,已經(jīng)成為區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展的核心動(dòng)力源泉。
然而,由于受到經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)發(fā)展程度、戶籍、醫(yī)療教育、基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)以及人力資源互通共享機(jī)制等多方面因素的影響,導(dǎo)致目前京津冀內(nèi)部的人力資源發(fā)展差距仍然較大,分布格局失衡,配置效率較低,嚴(yán)重阻礙了京津冀協(xié)同發(fā)展的進(jìn)程。隨著2014年京津冀協(xié)同發(fā)展等重大國家戰(zhàn)略的提出以及《京津冀人才一體化發(fā)展規(guī)劃(2017—2030年)》的發(fā)布,京津冀人力資源發(fā)展的要求和目標(biāo)進(jìn)一步明確,急需精準(zhǔn)掌握京津冀人力資源當(dāng)前配置現(xiàn)狀中的問題,通過探究京津冀人力資源配置的機(jī)理,促進(jìn)京津冀人力資源結(jié)構(gòu)更加合理,配置高效均衡,從而提升人才國際競爭力,實(shí)現(xiàn)建成“世界高端人才聚集區(qū)”的追求。
一、文獻(xiàn)回顧
區(qū)域人力資源配置問題引起了學(xué)術(shù)界的廣泛重視,現(xiàn)有研究主要集中在宏觀和微觀兩個(gè)層面。在微觀層面,李文林等[2]分析了數(shù)字環(huán)境下圖書館人力資源配置過程中存在的諸多問題,并從網(wǎng)絡(luò)化趨勢下用戶的信息需求提出優(yōu)化配置效率的策略。白全民等[3]利用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析的CCR模型來測度商業(yè)銀行的人力資源配置效率,利用相關(guān)性分析方法得出人力資源配置效率對商業(yè)銀行的盈利能力有顯著影響。李玨等[4]通過協(xié)調(diào)適配度評價(jià)模型對國有重點(diǎn)林區(qū)的人力資源配置和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的協(xié)調(diào)性進(jìn)行測度,得出林業(yè)第二、三產(chǎn)業(yè)比重的提升對人力資源配置優(yōu)化具有重要意義。張秀川等[5]構(gòu)建了疾病預(yù)防控制機(jī)構(gòu)DEA人力資源配置評價(jià)模型,通過實(shí)證研究驗(yàn)證了該方法在應(yīng)急資源配置效率中的適用性。王狄佳等[6]采用基尼系數(shù)、泰爾指數(shù)等方法,對我國西部地區(qū)基層衛(wèi)生機(jī)構(gòu)人力資源配置的公平性進(jìn)行評價(jià),并提出優(yōu)化人力資源配置的相關(guān)政策建議。在宏觀層面,何福平[7]分析了福建區(qū)域人力資源配置中存在的體制障礙,重沿海、輕內(nèi)陸,重?cái)?shù)量、輕質(zhì)量,整體素質(zhì)不高等問題,認(rèn)為優(yōu)化區(qū)域人力資源配置能夠促進(jìn)區(qū)域經(jīng)濟(jì)建設(shè)和人的全面發(fā)展。楊繼明等[8]使用自主創(chuàng)新實(shí)驗(yàn)性調(diào)查數(shù)據(jù),利用Tobit 模型驗(yàn)證了區(qū)域人力資源配置水平對區(qū)域創(chuàng)新的積極作用。楊勝利等[9]71-79構(gòu)建區(qū)域勞動(dòng)力資源配置效率指標(biāo)體系,通過投入產(chǎn)出模型測度了我國31個(gè)省市的勞動(dòng)力資源配置效率,并對區(qū)域差異性和影響因素進(jìn)行了探究。
由此可見,現(xiàn)有研究偏重于人力資源配置效率微觀層面的研究,宏觀層面研究相對較少,且大多是定性分析,也鮮有從時(shí)空兩個(gè)維度去刻畫人力資源配置效率變化以及演變機(jī)理的研究。鑒于此,本文擬首先構(gòu)建京津冀人力資源配置效率評價(jià)指標(biāo)體系,測度三省市人力資源配置效率值,進(jìn)而基于超效率DEA方法動(dòng)態(tài)測度京津冀人力資源配置效率時(shí)空格局變化,利用探索性空間數(shù)據(jù)方法分析其演變機(jī)理。
二、研究方法與數(shù)據(jù)來源
(一)京津冀人力資源配置效率評價(jià)指標(biāo)選取與數(shù)據(jù)來源
人力資源配置效率的測度一般分為人力資源投入和人力資源產(chǎn)出兩個(gè)方面。本文中人力資源投入是廣義范疇上的人力資源投入,既包括傳統(tǒng)意義上的人力資本投入,又包括該地區(qū)吸引聚集人力資源的經(jīng)濟(jì)社會(huì)環(huán)境。故人力資源的投入可以劃分為具有物質(zhì)形態(tài)的硬投入(如經(jīng)濟(jì)資源投入、人力資本投入等)和非物質(zhì)資源形態(tài)的軟投入(如社會(huì)公共服務(wù)和產(chǎn)業(yè)發(fā)展環(huán)境等)。而人力資源的產(chǎn)出,一方面包括人力資源對該地區(qū)商品服務(wù)的供給和科學(xué)技術(shù)的貢獻(xiàn),進(jìn)而促進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化,最終實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的提升;另一方面合理科學(xué)的人力資源配置可以優(yōu)化人力資源在不同行業(yè)的傾向程度,進(jìn)而促進(jìn)教育、醫(yī)療等公共服務(wù)水平的提升。為了全面、科學(xué)、有效地評價(jià)京津冀人力資源配置效率,評價(jià)指標(biāo)體系選取需要遵循科學(xué)性、可比性、可操作性及綜合性等原則。基于此,本文在參考相關(guān)文獻(xiàn)[9]72,[10-12]的基礎(chǔ)上,將經(jīng)濟(jì)資源投入指數(shù)、產(chǎn)業(yè)發(fā)展投入指數(shù)、社會(huì)服務(wù)投入指數(shù)和人力資本投入指數(shù)作為人力資源投入指數(shù)的二級指標(biāo);將經(jīng)濟(jì)資源產(chǎn)出指數(shù)、產(chǎn)業(yè)發(fā)展產(chǎn)出指數(shù)和社會(huì)發(fā)展產(chǎn)出指數(shù)作為人力資源產(chǎn)出指數(shù)的二級指標(biāo),并選取人力資源配置效率的三級指標(biāo)對應(yīng)二級指標(biāo),構(gòu)建京津冀人力資源配置效率評價(jià)指標(biāo)體系(見表1)。
以上數(shù)據(jù)均來自2013—2017年《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》 《中國科技統(tǒng)計(jì)年鑒》 《河北經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)年鑒》和《河北科技統(tǒng)計(jì)年鑒》的相關(guān)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù),以此來測度2012—2016年京津冀的人力資源配置效率變化情況。
(二)超效率DEA
關(guān)于資源配置效率的測度方法主要分為非參數(shù)分析法和參數(shù)分析法兩大類。參數(shù)分析法(如隨機(jī)前沿法、自由分步法等)需要事前根據(jù)假設(shè)來選定生產(chǎn)函數(shù)的具體形式然后對參數(shù)進(jìn)行估計(jì)。而非參數(shù)分析法無需事前確定具體的生產(chǎn)函數(shù)和估計(jì)參數(shù)值,即可對資源配置的效率進(jìn)行測度。區(qū)域人力資源的配置涉及研究地區(qū)經(jīng)濟(jì)實(shí)力、產(chǎn)業(yè)發(fā)展、公共服務(wù)等多個(gè)方面,具有非線性、復(fù)雜性等特征,其生產(chǎn)函數(shù)和估計(jì)參數(shù)難以確定,非參數(shù)分析法可以較好地解決該問題。DEA是常用的非參數(shù)分析法之一[13],但傳統(tǒng)的DEA方法無法對有效決策單元(即效率值為1)進(jìn)行進(jìn)一步區(qū)分。因此Banker等[14]提出超效率數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法(Super-Efficiency)以彌補(bǔ)傳統(tǒng)DEA的上述問題,Andersen等[15]于1993年進(jìn)一步改進(jìn)了超效率數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法。故本文采用超效率DEA對京津冀人力資源配置效率進(jìn)行測度。其中,超效率CCR-DEA模型主要考慮被評價(jià)決策單元相對于其他單元的效率,其構(gòu)造的參考集并不含有被評價(jià)決策單元本身,因此該評價(jià)模型可對DEA有效決策單元做出進(jìn)一步區(qū)分評價(jià)[16]。超效率CCR-DEA模型為:
其中,X、Y分別表示投入向量和產(chǎn)出向量,表示效率值。?姿j為各決策單元的組合系數(shù),s-、s+為松弛變量。超效率DEA模型在進(jìn)行第k個(gè)決策單元效率評價(jià)時(shí),使第k個(gè)決策單元的投入和產(chǎn)出被其他所有的決策單元投入和產(chǎn)出的線性組合替代,將第k個(gè)決策單元排除在外(j = k)[16]。
(三)Malmquist指數(shù)
Malmquist指數(shù)又被稱為“全要素生產(chǎn)率”(TEPCH),通常被用于計(jì)算生產(chǎn)效率的變化情況。Malmquist指數(shù)定義為:TFPCH = ECH × TECH =PECH × SECH × TECH。Malmquist指數(shù)可分解為技術(shù)效率變化指數(shù)(ECH)與技術(shù)進(jìn)步變化指數(shù)(TECH)。技術(shù)效率變化指數(shù)又能夠分解為純技術(shù)效率變動(dòng)指數(shù)(PECH)與規(guī)模效率指數(shù)(SECH)。技術(shù)效率測度技術(shù)效率變化中由純技術(shù)效率影響的部分,規(guī)模效率指數(shù)則測度其生產(chǎn)規(guī)模的變化情況。Malmquist指數(shù)和分解的各類指數(shù)數(shù)值均有特定的含義:如果指數(shù)數(shù)值大于1,則表示在評價(jià)時(shí)間段里相應(yīng)指數(shù)效率呈現(xiàn)上升態(tài)勢;反之,則說明其處于下降的趨勢[17]。
Malmquist指數(shù)在人力資源配置中所表示的具體含義如下:全要素生產(chǎn)率(TEPCH)反映人力資源的規(guī)模集聚效應(yīng)、社會(huì)技術(shù)進(jìn)步、人力資源要素資源配置和利用水平的發(fā)展情況。如果指數(shù)大于1,表明人力資源配置效率提高;若小于1,則表明人力資源配置效率下降。規(guī)模效率(SECH)反映人力資源的規(guī)模集聚效應(yīng)對人力資源配置效率的影響。純技術(shù)效率(PECH)反映人力資源要素資源配置和利用水平的發(fā)展情況,通過管理水平的變化影響人力資源配置效率。綜合技術(shù)效率(ECH)則總體反映人力資源的規(guī)模集聚效應(yīng)、人力資源要素資源配置和利用水平的發(fā)展情況。技術(shù)進(jìn)步變化指數(shù)(TECH)反映社會(huì)技術(shù)進(jìn)步程度對人力資源配置效率的影響。反映技術(shù)的創(chuàng)新和進(jìn)步程度,指數(shù)小于1表示技術(shù)退步,大于1表示技術(shù)進(jìn)步,而等于1則無變化[18]。
(四)探索性空間數(shù)據(jù)分析(ESDA)
ESDA是一系列空間數(shù)據(jù)分析技術(shù)及方法的集合,其優(yōu)勢是使用可視化的方法來描述數(shù)據(jù)的空間分布規(guī)律,從而獲得數(shù)據(jù)的空間結(jié)構(gòu),揭示空間相互作用的機(jī)理,其包括全局空間自相關(guān)及局部空間自相關(guān)[19-20]。鑒于京津冀人力資源配置呈現(xiàn)較大差異化特征,為更好地探索人力資源配置效率在時(shí)空維度上的演變規(guī)律,分析相鄰城市的科技資源配置效率呈現(xiàn)的空間集聚特征,故本文應(yīng)用空間計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)中的探索性空間數(shù)據(jù)分析方法(ESDA)分析京津冀人力資源配置效率的演變機(jī)理。
1. 全局空間自相關(guān)
全局空間自相關(guān)利用單一的指數(shù)值來反映該區(qū)域的自相關(guān)程度,從而分析整體的空間模式。全局空間自相關(guān)指數(shù)為 Global Moran′s I,見公式(2)。
式(2)中 ,I為全局空間自相關(guān)指數(shù),n為空間單元數(shù)據(jù)數(shù)目,yi和yj分別表示空間單元i和j的屬性值,Wij是空間權(quán)重系數(shù)矩陣,表示各空間單元鄰近關(guān)系。Global Moran′s I指數(shù)取值范圍在[-1,1]之間。當(dāng) I大于0時(shí),該區(qū)域在空間分布上呈正空間自相關(guān),觀測屬性呈集聚空間格局,且越接近1時(shí)其正相關(guān)越強(qiáng);反之,I小于0時(shí),該區(qū)域在空間上存在負(fù)空間自相關(guān),觀測屬性呈離散空間格局,且越接近-1時(shí)其負(fù)相關(guān)越強(qiáng);當(dāng)I接近0時(shí),該區(qū)域的觀測屬性不存在空間自相關(guān),在空間上呈隨機(jī)分布格局[21]。
2. 局部空間自相關(guān)
局部空間自相關(guān)能夠分析某一空間單元和其鄰近單元某一屬性的相關(guān)程度,局部空間自相關(guān)指數(shù)為Local Moran′s I,見公式(3)。
式(3)中,Ii為局部空間自相關(guān)指數(shù),n為空間單元數(shù)據(jù)數(shù)目,yi和yj分別表示空間單元i和j的屬性值,wij是空間權(quán)重系數(shù)矩陣,表示各空間單元鄰近關(guān)系。
三、京津冀人力資源配置效率的時(shí)空格局
利用EMS1.3統(tǒng)計(jì)軟件求解投入角度的超效率CCR-DEA模型即(1)式,可得2012—2016年京津冀人力資源配置效率與排名情況(見表2)。
(一)京津冀人力資源配置效率整體呈現(xiàn)逐年提高發(fā)展態(tài)勢,且北京人力資源配置效率顯著高于其他城市
京津冀人力資源配置效率整體呈現(xiàn)逐年提高的發(fā)展態(tài)勢,其人力資源配置效率平均值的變化路徑為1.861→1.874→1.916→1.967→2.112,整體提高了0.251。隨著京津冀協(xié)同發(fā)展的各項(xiàng)政策措施的落地,三地之間產(chǎn)學(xué)研合作日益密切,人力資源實(shí)現(xiàn)較好流動(dòng),京津冀協(xié)同發(fā)展取得了一定的成效。2012—2016年人力資源配置效率的平均值排名前三的分別為北京、秦皇島和唐山,這些城市在經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展、產(chǎn)業(yè)升級以及人力資源方面具有巨大的優(yōu)勢,有利于推動(dòng)其人力資源配置效率保持較高水平;排名后三的分別是邢臺(tái)、保定和張家口,這些城市受到地理位置和經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展等方面的限制,阻礙了其人力資源配置效率的提高。其中,北京的人力資源配置效率平均值為5.375,遠(yuǎn)高于排名第二秦皇島的1.923,是其配置效率的2.8倍。
(二)京津冀人力資源配置效率總體表現(xiàn)由低向高發(fā)展態(tài)勢,空間格局呈現(xiàn)“東高西低”布局,地區(qū)差異顯著
為了判斷京津冀人力資源配置效率的相對發(fā)展階段,本文根據(jù)2012—2016年京津冀13個(gè)城市人力資源配置效率數(shù)據(jù),采用相等間隔法對人力資源配置效率類別進(jìn)行劃分。人力資源配置效率(用E表示)可分為七個(gè)階段:初級階段(1 < E≤1.3),較低級階段(1.3 < E≤1.6),低級階段(1.6<E≤1.9),中級階段(1.9 < E≤2.2),較高級階段(2.2 < E≤2.5),高級階段(2.5 < E≤2.8),最高級階段(E>2.8)。為更加直觀分析2012—2016年京津冀人力資源配置效率分布變化情況,通過使用ArcGIS10.2軟件定量符號化中的分級色彩工具,繪制出圖1。
通過圖1等級色彩深淺變化情況可以探究,2012—2016年京津冀人力資源配置效率的地理空間特征及隨時(shí)間的演進(jìn)態(tài)勢。
第一,除2013和2014年外,京津冀人力資源配置效率上升為更高階段的區(qū)域逐年增多,基本表現(xiàn)由各階段向其更高級的階段發(fā)展態(tài)勢,說明京津冀人力資源配置效率不斷提高。其中,2012—2014年京津冀人力資源配置效率除較高級階段和高級階段外,在初級階段、較低級階段、低級階段、中級階段和最高級階段均有分布;2015年京津冀人力資源配置效率除初級階段、較高級階段和高級階段外,在較低級階段、低級階段、中級階段和最高級階段均有分布;2016年京津冀人力資源配置效率在七個(gè)階段均有分布。
第二,京津冀人力資源配置效率階段的空間格局基本呈現(xiàn)為東高西低的態(tài)勢。京津冀人力資源配置效率階段相對較高的區(qū)域主要位于京津冀的東部,而效率階段相對較低的主要位于京津冀西部區(qū)域,石家莊除外。京津冀東部區(qū)域的人力資源管理更多呈現(xiàn)低級階段、中級階段,甚至是較高級階段和高級階段,但是京津冀西部區(qū)域的人力資源配置效率則更多的呈現(xiàn)初級階段、較低級階段和低級階段。京津冀東部地區(qū),地處渤海灣,是環(huán)渤海經(jīng)濟(jì)圈的重要組成部分,具有東出西連的橋頭堡作用,是沿海率先發(fā)展區(qū)和戰(zhàn)略性的增長極,交通和地理位置優(yōu)越,經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)。而地處京津冀西部的張家口和承德,雖然毗鄰北京,但是受到生態(tài)涵養(yǎng)特殊城市定位的掣肘,經(jīng)濟(jì)發(fā)展相對落后。而邯鄲和邢臺(tái)由于遠(yuǎn)離京津,受到北京、天津的輻射帶動(dòng)作用較小,產(chǎn)業(yè)發(fā)展和公共服務(wù)優(yōu)勢不明顯,對人力資源的吸引力較差。
第三,京津冀人力資源配置效率階段的地區(qū)差異化較為顯著。例如北京的人力資源配置效率一直處于最高級階段,但與其相鄰的張家口和保定連續(xù)三年處于人力資源配置效率的初級階段,雖然在2015和2016年有所提升,但是也僅處于較低級階段,成為京津冀人力資源配置效率的低洼地區(qū);同時(shí),位于京津冀南部的衡水、邢臺(tái)和邯鄲的人力資源配置效率一直處于初級階段、較低級階段和低級階段,成為另一低洼地區(qū),從而使得京津冀人力資源配置效率階段呈現(xiàn)顯著的地區(qū)差異。這說明京津冀協(xié)同發(fā)展雖然取得了一定的成效,但是京津冀區(qū)域發(fā)展不平衡的矛盾仍然突出,三地之間經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平差距仍然懸殊。以2016年為例,河北省人均GDP僅有4萬余元,還不到北京、天津兩地的一半。河北省仍處于人力資源凈流出局面,且越靠近北京、天津兩地人力資源流出越嚴(yán)重,尚未形成三地之間人力資源的良性流動(dòng)循環(huán)。
(三)京津冀人力資源配置效率極化現(xiàn)象顯著,北京人力資源配置效率及波動(dòng)幅度顯著高于天津河北
為進(jìn)一步分析京津冀人力資源配置效率情況,對河北省11個(gè)的人力資源配置效率數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,得到2012—2016年京津冀人力資源配置效率與排名情況和折線圖,如表3和圖2所示。
由表3和圖2可以發(fā)現(xiàn),京津冀三地人力資源配置效率極化現(xiàn)象顯著,北京人力資源配置效率和波動(dòng)幅度顯著高于天津和河北省。2012—2016年北京人力資源配置效率平均值為5.375,遠(yuǎn)高于天津的1.858和河北省的1.642,約是天津的2.9倍,河北省的3.3倍,三省市人力資源配置效率的平均值排名由高到低依次是北京市、天津市、河北省。其中,北京人力資源配置效率呈現(xiàn)在較大幅度波動(dòng)中上升的發(fā)展態(tài)勢,經(jīng)歷了先上升、再下降、后上升的過程,整體配置效率上升0.707;天津人力資源配置效率呈現(xiàn)在較小幅度中波動(dòng)下降的發(fā)展態(tài)勢,經(jīng)歷了先下降、后上升的過程,整體配置效率下降0.054;河北省的人力資源配置效率呈現(xiàn)在較小幅度中上升的發(fā)展態(tài)勢,經(jīng)歷了先下降、后上升的過程,整體配置效率上升0.236。雖然五年中河北省的人力資源配置效率一直低于天津市,但是河北省的人力資源配置效率與天津市的差距由2012年的0.337逐漸縮小為2016年的0.056。河北省以京津冀協(xié)同發(fā)展為重要契機(jī),立足區(qū)域發(fā)展互補(bǔ)原則和土地、礦產(chǎn)資源等方面的比較優(yōu)勢,積極主動(dòng)承接京津兩地的產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移,人力資源配置實(shí)現(xiàn)進(jìn)一步優(yōu)化。北京市在此階段一方面面臨著總?cè)丝谝?guī)??刂圃? 800萬的壓力,另一方面又急需吸納和培育現(xiàn)代服務(wù)業(yè)、文創(chuàng)產(chǎn)業(yè)的人力資源。雙重壓力之下,導(dǎo)致北京市人力資源配置處于震蕩優(yōu)化期。
四、京津冀人力資源配置效率演變機(jī)理
為深入分析2012—2016年京津冀人力資源配置效率整體的演變機(jī)理,本文使用GeoDa軟件計(jì)算了京津冀人力資源配置效率的全局自相關(guān)系數(shù)Moran′s I指數(shù)(見表4)和局部自相關(guān)的Moran散點(diǎn)圖(見圖3)。全局Moran's I指數(shù)反映了京津冀人力資源配置效率空間整體上的集聚或分散程度,但卻在一定程度上掩蓋了局部的空間差異性,因此利用局部空間自相關(guān)進(jìn)一步揭示京津冀人力資源配置效率的局部空間差異。
(一)人力資源配置效率聚集特征呈現(xiàn)由負(fù)向空間自相關(guān)演變?yōu)檎蚩臻g自相關(guān)
根據(jù)全局空間自相關(guān)指數(shù)測算結(jié)果(見表4),結(jié)論如下。除2014年外,其他年份均未通過P值檢驗(yàn)(P≤0.05)。2012—2015年的全局自相關(guān)系數(shù)Moran′s I指數(shù)均為負(fù)值,表明京津冀人力資源配置效率在空間分布上呈現(xiàn)負(fù)向空間自相關(guān)的集聚特征,即人力資源配置效率較高的與人力資源配置效率較低的地區(qū)互相鄰近,也就是相鄰較多的表現(xiàn)為“高-低”和“低-高”的空間聚集特征。但是2016年的全局自相關(guān)系數(shù)Moran′s I指數(shù)變?yōu)檎?,表明京津冀人力資源配置效率在空間分布上呈現(xiàn)正向空間自相關(guān)的集聚特征,即人力資源配置效率較高的鄰近,人力資源配置效率較低的也互相鄰近,也就是相鄰較多地表現(xiàn)為“高-高”和“低-低”的空間聚集特征。
同時(shí),隨著時(shí)間的推移,由Moran′s I的值可以發(fā)現(xiàn),京津冀人力資源配置效率的空間負(fù)相關(guān)聚集特征呈現(xiàn)出先逐漸變強(qiáng),再逐漸變?nèi)醯内厔?,最值?0.336,表現(xiàn)為較強(qiáng)的空間負(fù)相關(guān)聚集特征。到2016年,京津冀人力資源配置效率的Moran′s I值變?yōu)?.100,表現(xiàn)為較弱的空間正相關(guān)聚集特征,并成為京津冀人力資源配置效率空間負(fù)相關(guān)聚集特征的關(guān)鍵轉(zhuǎn)變時(shí)期。
(二)人力資源配置效率分屬擴(kuò)散效應(yīng)區(qū)、過渡區(qū)、低速增長區(qū)和極化效應(yīng)區(qū)且各類區(qū)域呈現(xiàn)較大變化趨勢
根據(jù)局部空間自相關(guān)指數(shù)測算結(jié)果,現(xiàn)將京津冀人力資源配置效率劃分定義為擴(kuò)散效應(yīng)區(qū)、過渡區(qū)、低速增長區(qū)和極化效應(yīng)區(qū)[22],四類區(qū)域的空間自相關(guān)要素詳見表5。
通過對2012—2016年京津冀人力資源配置效率局部自相關(guān)的Moran散點(diǎn)圖(見圖3)進(jìn)行分析,可以得到2012—2016年京津冀13個(gè)城市人力資源配置效率四類區(qū)域的分布情況(見表6)。現(xiàn)根據(jù)四類區(qū)域的分布情況對京津冀人力資源配置的演變機(jī)理進(jìn)行深入探究。
1. 北京人力資源配置效率局部空間集聚特征
如表6所示,2012—2015年期間北京人力資源配置效率一直位于極化效應(yīng)區(qū),自身效率值一直處于高水平,但是其相鄰的張家口、保定等城市人力資源配置效率卻一直處于較低水平,從而導(dǎo)致了北京呈現(xiàn)高-低的聚集特征;2016年北京人力資源配置效率位于擴(kuò)散效應(yīng)區(qū),這是由于與其相鄰的張家口、保定、廊坊和承德人力資源配置效率的提高,從而使其呈現(xiàn)高-高的聚集特征。北京作為我國經(jīng)濟(jì)社會(huì)最發(fā)達(dá)的地區(qū)之一,擁有優(yōu)惠的產(chǎn)業(yè)政策、豐富的人力資源、發(fā)達(dá)的地區(qū)經(jīng)濟(jì)等有利因素,一直保持高投入-高產(chǎn)出的人力資源配置模式,其人均一般公共預(yù)算支出、每萬人城鎮(zhèn)非私營單位就業(yè)人數(shù)和每萬人科技人員數(shù)等人力資源投入方面均遠(yuǎn)高于其他各城市,加之自身高水平的人力資源配置和產(chǎn)出,使其人均GDP、第三產(chǎn)業(yè)比重和每萬人專利申請授權(quán)量等人力資源產(chǎn)出方面均高于其他各城市。
2. 天津和石家莊人力資源配置效率局部空間集聚特征
2012年天津人力資源配置效率位于極化效應(yīng)區(qū),2013—2015年位于低速增長區(qū),2016年位于過渡區(qū),變化原因在于天津人力配置效率整體呈現(xiàn)下降發(fā)展態(tài)勢,而毗鄰地區(qū)如廊坊等人力資源配置效率呈現(xiàn)上升趨勢。天津作為環(huán)渤海地區(qū)經(jīng)濟(jì)中心,其濱海新區(qū)作為自由貿(mào)易試驗(yàn)區(qū),為天津的經(jīng)濟(jì)發(fā)展注入了新活力,但天津在教育投入、城鎮(zhèn)非私營單位就業(yè)以及科技投入等方面的力度有待加強(qiáng),同時(shí)其人力資源成果轉(zhuǎn)化能力急需進(jìn)一步提升。2012年和2014年石家莊的人力資源配置效率位于極化效應(yīng)區(qū),2013年、2015年和2016年位于低速增長區(qū),變化原因在于石家莊人才配置效率呈現(xiàn)先下降后上升的發(fā)展態(tài)勢,而相鄰的保定、衡水和邢臺(tái)的人力資源配置效率卻一直處于較低水平。
3. 保定和廊坊人力資源配置效率局部空間集聚特征
2012年和2014年保定人力資源配置效率位于過渡區(qū),2013年、2015年和2016年位于低速增長區(qū)。2012年廊坊的人力資源配置效率位于過渡區(qū),2013—2015年位于低速增長區(qū),2016年位于極化效應(yīng)區(qū)。保定和廊坊緊鄰北京、天津和石家莊,地理位置優(yōu)越,但是它們的人力資源配置效率水平較低??赡苁怯捎趦煞矫嬖颍阂皇怯捎诒本?、天津和石家莊對其人力資源等方面的吸引,導(dǎo)致其人力資源特別是優(yōu)質(zhì)人力資源的聚集能力較弱,其城鎮(zhèn)非私營單位就業(yè)人數(shù)需要進(jìn)一步增加;二是對一般公共預(yù)算投入偏少,利用外商直接投資能力偏弱,從而削弱了人力資源配置過程中社會(huì)服務(wù)和經(jīng)濟(jì)投入等重要因素。其中,廊坊在2016年的人才配置效率上升為2.533,高于與之相鄰的天津、保定和滄州,從而使其由低速增長區(qū)過渡到極化效應(yīng)區(qū)。
4. 承德和張家口人力資源配置效率局部空間集聚特征
在2012—2016年期間承德和張家口的人力資源配置效率一直位于過渡區(qū),它們的人力資源配置效率一直處于較低水平,但是與其相鄰的北京和唐山的人力資源配置效率則一直處于較高水平。承德經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)不好,基礎(chǔ)設(shè)施落后,加之交通不便,使其發(fā)展受到制約。張家口由于地理位置的原因,側(cè)重生態(tài)環(huán)境保護(hù),第一產(chǎn)業(yè)和第二產(chǎn)業(yè)的發(fā)展受到制約。它們在外商直接投資、科技資源投入、一般公共預(yù)算支出等人力資源投入方面嚴(yán)重偏低,同時(shí)人均GDP和專利申請授權(quán)量等人力資源產(chǎn)出方面嚴(yán)重偏低,導(dǎo)致其人力資源配置效率一直偏低,從而使得它們一直位于過渡區(qū)。其中,雖然北京和張家口獲得2022年冬奧會(huì)舉辦權(quán),在一定程度上促進(jìn)了張家口的經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展,但是人力資源配置效率提高幅度有限,為0.414。
5. 秦皇島和唐山人力資源配置效率局部空間集聚特征
2012—2013年秦皇島的人力資源配置效率位于過渡區(qū),2014年位于低速增長區(qū),2015—2016年位于極化效應(yīng)區(qū),這是由于秦皇島的人力資源配置效率呈現(xiàn)先下降后上升的發(fā)展態(tài)勢,并且整體上升幅度較大,為0.75。2012年唐山的人力資源配置效率位于擴(kuò)散效應(yīng)區(qū),2013年位于極化效應(yīng)區(qū),2014—2016年位于低速增長區(qū),這是由于唐山人力資源配置效率呈現(xiàn)先上升后下降的發(fā)展態(tài)勢。秦皇島和唐山人力資源配置效率一直保持較高水平,在京津冀各城市排名中分別為2、3名。秦皇島和唐山憑借東鄰渤海、西鄰京津、扼守華北地區(qū)通往東北地區(qū)的咽喉要道等優(yōu)越地理位置和發(fā)達(dá)的交通網(wǎng)絡(luò),加之不斷增加對社會(huì)服務(wù)的投入,重視科技資源投入和科技人員的培養(yǎng),不斷提高引進(jìn)利用外資的能力,特別是唐山的GDP長期處于河北省各前列,從而實(shí)現(xiàn)了人力資源的高效配置。
6. 衡水、邢臺(tái)、邯鄲和滄州人力資源配置效率局部空間集聚特征
除2012年滄州的人力資源配置效率位于極化效應(yīng)區(qū)外,2012—2016年衡水、邢臺(tái)、邯鄲和滄州四地的人力資源配置效率長期位于低速增長區(qū),從而成為京津冀人力資源配置的薄弱地區(qū)。其中,滄州由于其緊鄰京津,并擁有黃驊綜合大港,促進(jìn)了人力資源配置,其平均值在京津冀各城市中排名第5。衡水、邢臺(tái)和邯鄲引進(jìn)和利用外商直接投資的能力較弱、在科技資源投入方面偏低,對人力資源培養(yǎng)、引進(jìn)和利用的能力不足,并且對人力資源的社會(huì)保障服務(wù)投入力度偏弱,從而導(dǎo)致其人力資源配置效率偏低,并長期位于低速增長階段。
五、京津冀人力資源配置效率影響因素
為了更好地探究不同時(shí)期天津人才配置效率的變動(dòng)狀況,利用DEAP2.1軟件計(jì)算投入角度CCR模型的Malmquist指數(shù),對2012—2016年京津冀人力資源投入和產(chǎn)出的面板數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,可得到2012—2016年京津冀分年份和分城市的全要素生產(chǎn)率指數(shù)及其分解的計(jì)算結(jié)果,如表7和表8所示。
(一)京津冀人力資源配置效率分年份TEPCH指數(shù)及其分解
第一,從分年份全要素生產(chǎn)率角度可以發(fā)現(xiàn),2012—2016年五年的全要素生產(chǎn)率平均值為0.855,說明京津冀人力資源配置效率呈現(xiàn)14.5%的下降趨勢。雖然京津冀人力資源配置的技術(shù)效率為1,但是其技術(shù)進(jìn)步指數(shù)下降了14.5%,從而導(dǎo)致其全要素生產(chǎn)率下降14.5%,說明技術(shù)進(jìn)步是京津冀人力資源配置效率的主要影響因素。同時(shí),只有2013—2014年和2015—2016年的全要素生產(chǎn)率大于1,其他年份均小于1,說明京津冀人力資源配置效率在2013—2014年出現(xiàn)0.1%的增長,在2015—2016年出現(xiàn)8.8%的增長,其他年份均為下降。
第二,從技術(shù)效率的角度可以發(fā)現(xiàn),2012—2016年五年的技術(shù)效率平均值為1,且京津冀人力資源配置的技術(shù)效率歷年均為1,說明技術(shù)效率未出現(xiàn)上升或下降趨勢。進(jìn)一步分析可知,京津冀人力資源配置的純技術(shù)效率和規(guī)模效率平均值都為1,且歷年效率都為1,說明純技術(shù)效率和規(guī)模效率均未出現(xiàn)上升或下降趨勢。
第三,從技術(shù)進(jìn)步的角度可以發(fā)現(xiàn),2012—2016年五年的技術(shù)進(jìn)步指數(shù)平均值為0.855,整體呈現(xiàn)先下降后上升再下降的變化趨勢。其中,2013—2014年和2015—2016年的技術(shù)進(jìn)步指數(shù)大于1,說明該時(shí)期技術(shù)進(jìn)步促進(jìn)了京津冀人力資源配置效率的提高;但是2012—2013年和2014—2015年的技術(shù)進(jìn)步指數(shù)小于1,說明該時(shí)期技術(shù)進(jìn)步是制約京津冀人力資源配置效率提高的主要影響因素。
(二)京津冀人力資源配置效率分城市TEPCH指數(shù)及其分解
第一,從全要素生產(chǎn)率角度可以發(fā)現(xiàn),只有北京的全要素生產(chǎn)率大于1,其余各城市均小于1,說明只有北京的人力資源配置效率總體呈現(xiàn)增長態(tài)勢,且增長幅度為3.3%,其余各城市的人力資源配置效率均表現(xiàn)為不同程度的下降態(tài)勢,且下降幅度差距較大,其中下降幅度最小的是天津?yàn)?.9%,而下降幅度最大的是邢臺(tái)為24.5%。因?yàn)榫┙蚣饺肆Y源配置的技術(shù)效率平均值為1,技術(shù)進(jìn)步效率平均值為0.855,說明技術(shù)進(jìn)步是天津各區(qū)人才配置效率的主要影響因素。
第二,從技術(shù)效率的角度可以發(fā)現(xiàn),京津冀人力資源配置的技術(shù)效率都為1,說明各城市的技術(shù)效率未出現(xiàn)上升或下降趨勢。其中各城市的純技術(shù)效率和規(guī)模效率均為1,說明各城市的純技術(shù)效率和規(guī)模效率均未出現(xiàn)上升或下降趨勢。
第三,從技術(shù)進(jìn)步的角度可以發(fā)現(xiàn),除北京的技術(shù)進(jìn)步指數(shù)大于1,呈現(xiàn)正增長外,其他各城市的技術(shù)進(jìn)步指數(shù)均呈現(xiàn)負(fù)增長,說明技術(shù)進(jìn)步促進(jìn)了北京人力資源配置效率,抑制了其他各城市的人力資源配置效率。
綜上所述,通過對京津冀分年份和分城市的全要素生產(chǎn)率指數(shù)及其分解數(shù)據(jù)進(jìn)行逐步分析,發(fā)現(xiàn)京津冀人力資源配置的全要素生產(chǎn)率總體呈現(xiàn)下降趨勢,并且技術(shù)效率、純技術(shù)效率和規(guī)模效率未出現(xiàn)波動(dòng)變化,技術(shù)進(jìn)步總體呈現(xiàn)下降趨勢,因此技術(shù)進(jìn)步是影響京津冀人力資源配置效率的重要因素。
六、推進(jìn)京津冀人力資源優(yōu)化配置的治理策略
本文構(gòu)建了京津冀人力資源配置效率評價(jià)體系,利用超效率DEA對其配置效率的時(shí)空格局進(jìn)行分析,采用探索性空間數(shù)據(jù)方法對京津冀人力資源配置的演變機(jī)理進(jìn)行分析,運(yùn)用Malmquist指數(shù)探究京津冀人力資源配置效率的影響因素。下面將基于研究結(jié)果,提出推進(jìn)京津冀人力資源優(yōu)化配置的治理整體方案、原則和關(guān)鍵點(diǎn)。
(一)基于配置效率的時(shí)空格局,提出京津冀人力資源配置的治理整體方案
從京津冀人力資源配置效率的時(shí)空格局來看,一方面,總體呈逐年提高的發(fā)展趨勢;另一方面,呈現(xiàn)“東高西低”的分布格局以及地區(qū)差異化顯著的現(xiàn)狀。因此,提出京津冀人力資源配置的整體治理方案。
1. 強(qiáng)化人力資源配置的頂層設(shè)計(jì),推進(jìn)人力資源協(xié)同共享機(jī)制
京津兩地應(yīng)發(fā)揮其“領(lǐng)頭”作用,在人力資源培育上對河北各市進(jìn)行支持,通過企業(yè)、高校、科研機(jī)構(gòu)等社會(huì)力量,以共建研發(fā)中心、聯(lián)合辦學(xué)、項(xiàng)目合作、精準(zhǔn)人力資源培育等形式實(shí)現(xiàn)互幫互助,推動(dòng)京津冀人力資源共育機(jī)制的形成。人力資源的保障服務(wù)對人力資源配置和三地之間人力資源的流動(dòng)起著至關(guān)重要的作用。當(dāng)前,京津冀三地之間已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了服務(wù)業(yè)從業(yè)人員資質(zhì)互認(rèn),但京津冀三地之間的人力資源服務(wù)保障機(jī)制尚未統(tǒng)一。京津冀三地應(yīng)制定統(tǒng)一的地方服務(wù)標(biāo)準(zhǔn),逐步實(shí)現(xiàn)人力資源市場管理政策,人力資源保障水平協(xié)同一致,以此促進(jìn)三地之間服務(wù)業(yè)的對接合作,最終實(shí)現(xiàn)三地之間人力資源的優(yōu)化配置。
2. 推動(dòng)人力資源信息化建設(shè),建立統(tǒng)一的人力資源信息共享庫
通過互聯(lián)網(wǎng)通信、AI、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)的應(yīng)用,建立京津冀人力資源政策體系,對三地的人力資源市場進(jìn)行整合統(tǒng)一,集合三地力量建立統(tǒng)一有序、信息共享、運(yùn)行規(guī)范的人力資源資源市場。京津冀三地在發(fā)展中有著各自不同的定位,人力資源的層次、類型需求也大有不同。三地之間應(yīng)立足自身的發(fā)展需要,以市場為導(dǎo)向,建立統(tǒng)一的人力資源信息共享庫,為三地提供人力資源需求和人力資源供給信息,創(chuàng)造條件引導(dǎo)人力資源在三地之間合理有序流動(dòng),實(shí)現(xiàn)人力資源自我價(jià)值實(shí)現(xiàn)的最大化。
3. 加強(qiáng)北京對河北教育和醫(yī)療等人力資源公共服務(wù)的支持力度
北京經(jīng)濟(jì)水平發(fā)達(dá),憑借豐厚的薪酬待遇和完善的公共服務(wù)對周邊地區(qū)的人力資源產(chǎn)生了強(qiáng)大的虹吸效應(yīng),致使河北省人力資源特別是優(yōu)質(zhì)人力資源的聚集能力較弱,進(jìn)而導(dǎo)致河北省人力資源配置效率與北京之間的差距日益加大。縮小京冀兩地之間的公共服務(wù)水平差距,可以減弱北京對河北省的人力資源虹吸效應(yīng),進(jìn)而提高河北省人力資源配置效率。北京應(yīng)給予資源支持,幫助河北產(chǎn)業(yè)承接地建立完善的公共服務(wù)體系。對于產(chǎn)業(yè)遷入地的教育服務(wù),北京應(yīng)利用擁有的眾多一流大學(xué)和一流學(xué)科建設(shè)高校資源以及優(yōu)質(zhì)的中小學(xué)教育資源,結(jié)合產(chǎn)業(yè)遷入地的實(shí)際情況和地方高校的實(shí)力,開展設(shè)立分校分院,不能設(shè)立分校分院的,在師資力量上給予幫助,實(shí)現(xiàn)京師入冀定期輪換交流機(jī)制。對于產(chǎn)業(yè)遷入地的醫(yī)療服務(wù),北京應(yīng)利用其眾多的三甲醫(yī)院和先進(jìn)精密的醫(yī)療器械設(shè)備,與產(chǎn)業(yè)遷入地的醫(yī)院進(jìn)行資源共享,以“技術(shù)支持、醫(yī)療信息共享、學(xué)術(shù)交流、醫(yī)師培養(yǎng)”等模式,對遷入地醫(yī)院進(jìn)行幫扶,以提高其醫(yī)療水平。
(二)基于配置效率的演變機(jī)理,提出京津冀人力資源配置的治理原則
基于京津冀人力資源配置演變機(jī)理判斷,空間自相關(guān)由負(fù)向演變?yōu)檎?,且呈現(xiàn)較大變化趨勢的現(xiàn)狀,提出京津冀人力資源配置的治理原則。
1. 長期處于過渡區(qū)的地區(qū)應(yīng)加強(qiáng)與相鄰地區(qū)的協(xié)同互動(dòng)
張家口和承德在地理位置和交通優(yōu)勢上遜于東部沿海地區(qū),需要結(jié)合各功能定位、加強(qiáng)“依靠京津,服務(wù)自身”的意識,區(qū)別對待,分類解決。張家口和承德毗鄰北京,在京津冀協(xié)同發(fā)展中的功能定位為生態(tài)涵養(yǎng)區(qū)。張家口是著名的冰雪運(yùn)動(dòng)旅游勝地,國家級生態(tài)文明示范區(qū),張家口應(yīng)充分利用北京-張家口2022年冬奧會(huì)這一契機(jī),完善基礎(chǔ)設(shè)施,優(yōu)化京張交通網(wǎng)絡(luò),提高公共服務(wù)水平,以北京為名片,利用其毗鄰北京,生態(tài)優(yōu)美的優(yōu)勢,吸引在京人力資源的流入。
2. 長期處于低速增長區(qū)的城市應(yīng)積極融入京津冀一體化
保定和廊坊接壤北京南部和天津西部,在承接京津產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移和優(yōu)化自身產(chǎn)業(yè)機(jī)構(gòu)調(diào)整上,具有得天獨(dú)厚的優(yōu)勢。兩地應(yīng)抓住雄安新區(qū)建設(shè)的重大歷史機(jī)遇,積極主動(dòng)承接京津產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移,圍繞優(yōu)勢產(chǎn)業(yè)進(jìn)行深度融合和產(chǎn)業(yè)鏈延伸,形成多層次產(chǎn)業(yè)承接體系,優(yōu)化區(qū)域產(chǎn)業(yè)布局,實(shí)現(xiàn)人力資源回流。邯鄲、邢臺(tái)、衡水三地既不接壤京津地區(qū),又非沿海港口城市,在經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、交通區(qū)位、教育醫(yī)療等方面處于劣勢地位。三地應(yīng)完善交通體系,打造與京津兩地和相鄰省會(huì)城市的半小時(shí)通勤圈,加大教育醫(yī)療方面的投入,實(shí)現(xiàn)京津優(yōu)質(zhì)教育醫(yī)療資源共享,提高三地的公共服務(wù)水平。
(三)基于配置效率的影響因素,提出京津冀人力資源配置的治理關(guān)鍵點(diǎn)
從人力資源配置效率的影響因素看,技術(shù)進(jìn)步是影響京津冀人力資源配置效率的重要因素。由此,提出京津冀人力資源配置的治理關(guān)鍵點(diǎn)。
1. 充分利用大數(shù)據(jù)、人工智能、云計(jì)算等先進(jìn)技術(shù),建立自下而上的人力資源需求庫
提高人力資源的配置水平,需要強(qiáng)化人力資源配置中市場地位的決定性作用,打破三地政府機(jī)關(guān)在人力資源的選用、考核、評價(jià)、激勵(lì)等方面包管一切的局面,政府應(yīng)認(rèn)清自己在人力資源配置中的服務(wù)地位,為企業(yè)人力資源的配置提供幫助與支持,幫助企業(yè)構(gòu)建層次分明、自下而上、不同類型的人力資源需求庫。
2. 結(jié)合當(dāng)?shù)馗咝.厴I(yè)生情況和流動(dòng)人口狀況,建立區(qū)域人力資源供給庫
三地政府機(jī)關(guān)在各地高校畢業(yè)生的所學(xué)專業(yè)、就業(yè)意向、薪資待遇等信息獲取方面具有先天優(yōu)勢,通過結(jié)合各地流入流出人口的就業(yè)信息,建立信息完備、真實(shí)有效、資源共享的人力資源供給庫,為企業(yè)選人、用人提供便利。
3. 強(qiáng)化三地政府在人力資源供給、需求信息聯(lián)通中的橋梁作用
政府需要對錄入人力資源需求庫的企業(yè)進(jìn)行審查,保證其資質(zhì)合格,為企業(yè)的招聘信息進(jìn)行信用背書,并加強(qiáng)事前、事中、事后監(jiān)督。為錄入人力資源需求信息的企業(yè)提供技術(shù)支持和幫助,減少企業(yè)負(fù)擔(dān)。鼓勵(lì)和引導(dǎo)高校畢業(yè)生就業(yè)意向信息錄入人力資源供給庫,對供給需求匹配成功的企業(yè)給予獎(jiǎng)勵(lì)。
[參考文獻(xiàn)]
[1]? 沈曉平,張紅,潘銳煥,等. 京津冀區(qū)域科技資源投入產(chǎn)出效率研究[J]. 情報(bào)工程,2017(6): 81-89.
[2]? 李文林,曾莉,車瑋. 數(shù)字環(huán)境下高校圖書館人力資源配置問題研究現(xiàn)狀與思考[J]. 圖書館論壇,2010(1): 33-35+92.
[3]? 白全民,孫健,安佰芹. 商業(yè)銀行人力資源配置效率及對盈利性影響的實(shí)證分析[J]. 金融發(fā)展研究,2008(1): 52-54.
[4]? 李玨,王玉芳. 重點(diǎn)國有林區(qū)人力資源配置與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)協(xié)調(diào)性測度[J]. 林業(yè)經(jīng)濟(jì)問題,2017(6): 66-71+108.
[5]? 張秀川,劉婷婷,王春平,等. 數(shù)據(jù)包絡(luò)分析在疾病預(yù)防控制機(jī)構(gòu)衛(wèi)生應(yīng)急人力資源配置效率評價(jià)中的應(yīng)用[J]. 中國衛(wèi)生資源,2018(2): 155-160.
[6]? 王狄佳,陳丹鏑,楊先碧,等. 我國西部地區(qū)基層衛(wèi)生人力資源配置公平性研究[J]. 現(xiàn)代預(yù)防醫(yī)學(xué),2019(11): 1986-1989.
[7]? 何福平. 區(qū)域人力資源配置對海峽西岸經(jīng)濟(jì)區(qū)建設(shè)的影響及對策研究[J]. 南方經(jīng)濟(jì),2005(10): 50-53.
[8]? 楊繼明,馮俊文,李永忠. 人力資源配置與區(qū)域創(chuàng)新有效性研究——技術(shù)吸收能力視角[J]. 科學(xué)管理研究,2010(1): 95-98+102.
[9]? 楊勝利,段世江. 轉(zhuǎn)型期我國勞動(dòng)力資源配置效率評價(jià)與分析研究[J]. 中國人力資源開發(fā),2016(19): 71-79.
[10]? 高寧,李景平. 人力資源配置科學(xué)性測評指標(biāo)體系的構(gòu)建[J]. 統(tǒng)計(jì)與決策,2016(6): 45-49.
[11]? 彭皓玥,王樹恩. 我國科技人才配置的效率[J]. 工業(yè)工程,2008(2): 17-20+28.
[12]? 王曉丹,金喜在. 基于DEA方法的人力資本結(jié)構(gòu)效率評價(jià)[J]. 稅務(wù)與經(jīng)濟(jì),2008(3): 36-41.
[13]? 吳傳清,董旭. 環(huán)境約束下長江經(jīng)濟(jì)帶全要素能源效率研究[J]. 中國軟科學(xué),2016(3): 73-83.
[14]? Banker Rajiv-D.. Estimating most productive scale size using data envelopment analysis[J]. European Journal of Operational Research,1984,17(1): 35-44.
[15]? Andersen P,Petersen NC. A Procedure for Ranking Units in Data Envelopment Analysis[J]. Management Science,1993,39(10): 1261-1264.
[16]? 周平. 基于超效率DEA模型的區(qū)域低碳效率空間分異——以湖南省各市州為例[J]. 經(jīng)濟(jì)地理,2017(3): 188-192.
[17]? 李聞一,朱祥波,王宇. 政府科技投入成本效益分析——基于超效率CCR模型與Malmquist指數(shù)模型[J]. 科技進(jìn)步與對策,2016(21): 132-136.
[18]? 劉兵,李青,梁林. 天津市人才配置效率動(dòng)態(tài)演化及影響因素研究——基于超效率DEA和Malmquist指數(shù)[J]. 河北工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)(社會(huì)科學(xué)版),2019,11(2): 16-23.
[19]? 任宇飛,方創(chuàng)琳. 京津冀城市群縣域尺度生態(tài)效率評價(jià)及空間格局分析[J]. 地理科學(xué)進(jìn)展,2017(1): 87-98.
[20]? 武紅. 中國省域碳減排:時(shí)空格局、演變機(jī)理及政策建議——基于空間計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的理論與方法[J]. 管理世界,2015(11): 3-10.
[21]? 梁林,李青,劉兵. 環(huán)境約束下省域科技資源配置效率:時(shí)空格局、演變機(jī)理及影響因素[J]. 中國科技論壇,2019(6): 125-135+146.
[22]? 劉漢初,盧明華,劉成. 山西省縣域人口半城市化的空間格局研究[J]. 經(jīng)濟(jì)地理,2015(1): 21-28.
Beijing-Tianjin-Hebei Human Resource Allocation Efficiency: Spatiotemporal Pattern,Evolution Mechanism and Influencing Factors
LIANG Lin1,2, ZHAO Yubo1, ZHU Yeshan1, ZHAO Xue1
(1. School of Economics and Management, Hebei University of Technology Tianjin 300401, China; 2. The Institute for Jingjinji Area Development Studies, Hebei University of Technology Tianjin 300401, China)
Abstract: The imbalance in the allocation of human resources on spatial dimension constrains the in-depth imple-mentation of Beijing-Tianjin-Hebei coordinated development strategy. An effective way of solving human resource allocation problem in Beijing-Tianjin-Hebei area lies in the scientific evaluation of human resource allocation efficiency and the exploration of spatiotemporal pattern, evolution mechanism and influencing factors of human resource allocation. The human resources allocation efficiency in Beijing-Tianjin-Hebei area was measured by super-efficiency DEA, and the spatiotemporal patterns, evolution mechanism and influencing factors of human resource allocation efficiency in Beijing-Tianjin-Hebei area were analyzed by GIS, Exploratory Spatial Data Method(ESDA)and Malmquist index. The study shows that although the overall efficiency of human resources allocation in Beijing-Tianjin-Hebei area has been increasing year by year, it is still higher in the eastern part and lower in the western part on space dimension, representing a significant regional differentiation. The aggregation characteristics of human resource allocation efficiency in adjacent areas have evolved from negative spatial autocorrelation to positive spatial autocorrelation. Technological advancement is also an important influencing factor to the human resource allocation efficiency in Beijing-Tianjin-Hebei area. Therefore, an overall plan, principles and key points for promoting the optimal allocation of human resources in Beijing-Tianjin-Hebei area are proposed.
Key words: Beijing-Tianjin-Hebei; human resource allocation efficiency; spatiotemporal pattern; evolution mechanism; influencing factors