深圳市人才吸引力水平与国内主要城市比较分析(3)

四、结语

通过上文分析，可以清楚地发现，深圳市的信息传输、计算机服务和软件业以及工业等行业在国内同类型城市中对相关人才的吸引力优势较明显；而金融业、房地产业和交通运输业等行业对相关人才的吸引力，与同类型城市相比较为薄弱，主要是由于辖区面积较小而平均地价高、人口过于集中等原因造成。下一步，建议深圳市扬长补短，对于优势的行业，在巩固较好指标的基础上也应补强其余指标；而对于不足的行业，则应学习同类型城市的发展经验，查漏补缺，以图将来迎头赶上。

随着“第三次科技革命”的深化，科学已成为带动经济前进的重要动力，因而带动科学进步的人才资源成为各地竞争的焦点。人民网曾指出，在新时代发展背景下，新兴产业的人才需求已逐渐超越传统产业，成为人才市场的“新热点”。故而，评价一个地区对人才，特别是新兴产业人才的吸引力水平，对于指导当地的发展具有重要意义。深圳市作为粤港澳大湾区四大中心城市之一、国际性综合交通枢纽、国际科技产业创新中心和国家重要科技中心城市，其对人才的吸引水平，一直位居中国各大城市前列。特别是2018年2月，深圳市人民政府印发《关于加大营商环境改革力度若干措施的通知》，提出要“营造更具吸引力的人才发展环境”，并从实施更优惠的人才住房政策、为海外人才提供更优质的公共服务等多个角度为人才落户深圳提供便利，这一政策的出台，进一步提高了其人才向心力。然而与国内城市相比，深圳仍存在一些短板，这也为深圳进一步提高人才吸引力提供了途径。本研究以深圳市为研究对象，将其与上海、广州和杭州这三座综合实力较强的城市比较，结合层次分析法和灰色关联法，综合评价深圳市对于主要行业人才的吸引力水平。一、研究对象的选定（一）确定研究的人才类别根据智联招聘网发布的《2017 深圳中高端人才报告》，本研究选择了“信息传输、计算机服务和软件业”（需求量达53%）、“工业”（需求量达16%）、“金融业”（需求量达13%）、“房地产业”（需求量达8%）、“交通运输业”（需求量达1%）等五大行业的人才作为研究对象。（二）各行业分析指标的划定分别确定“信息传输、计算机服务和软件业”“工业”“金融业”“房地产业”“交通运输业”五个行业人才最为关注的指标。二、研究方法（一）灰色关联法灰色系统中关联度分析是对于一个发展变化系统进行发展态势的量化比较。其基本思想是根据曲线几何形状的相似程度来判断关联程度，主要思路是通过对参考序列和比较序列进行无量纲处理后，找出当中的特征值并计算出相应的关联系数，在对比分辨度后找出起主要作用的因素。主要步骤如下：步骤1 确定参考序列与比较序列X0（k）=（x0（1），x0（2），…，x0（k））为参考序列，X1（k）=（x1（1），x1（2），…，x1（k）），……Xn（k）=（xn（1），xn（2），…，xn（k））为比较序列，（k=1，2，…，m）步骤2 求参考序列与比较序列的初值像、均值像和区间序列的最大值与最小值，进行无量纲处理。常用无量纲化方法包括：a.初值化法（k=1，2，…，m）b.均值化法Xi（k）’=，（i=1，2，…，n），（k=1，2，…，m）c.区间化法，（i=1，2，…，n），（k=1，2，…，m）本文采用均值化法对数据进行无量纲处理。步骤3 求差序列：Δi（k）=|x0'（k）-xi'（k）|，Δi=（Δi（1），Δi（2），…，Δi（m）），（i=1，2，…，n）求两极最大差与最小差求关联系数yγ0i（k）=，ξ∈（0，1），（k=1，2，…，m），（i=1，2，…，n）ξ为分辨系数，一般取0.5步骤4 计算平均灰关联度，该值越接近1，则两序列之间关联度越大，影响也越大（二）层次分析法层次分析法是通过分析问题，将问题分解为不同的要素，并将要素划分为不同的层次，在此基础上进行定性与定量分析。通过对每一层要素建立判断矩阵，得出该层要素对于该准则的权重，最后计算各个层次对总目标的权重。层次分析法求取指标权重的过程如下：步骤1 对研究问题进行分析，确定系统的总目标，收集影响目标决策的准则、因素等。步骤2 建立层次结构模型，将与决策相关的各个元素划分为不同的层次，上层元素作为准则对下层元素起支配作用。步骤3 构造成对的判断矩阵，确定某一层中各个元素对上层元素的相对重要性排序。步骤4 单排序权重向量并进行一致性检验。（三）灰色关联-层次分析法本研究采用灰色关联-层次分析法，确定各个指标都可达到的最高标准，从而综合地评价出各城市五大行业人才的吸引力评价分数，将深圳市具体行业的得分与其他三座同类城市比较，从而得到对于深圳市的量化评价。三、结果与讨论（一）信息传输、计算机服务和软件业在信息传输、计算机服务和软件业，深圳市的人才吸引力最高，且远远高于其余三座城市。进一步分析具体数据，可以清楚地发现，八项具体指标中，深圳在IT业国家级高新技术企业数量和行业平均工资这两项指标中的优势可谓相当明显，这也直接导致了深圳在该行业对人才的综合吸引力最强。这显示出深圳市在高新技术产业的引进和打造以及职工工资水平等方面成绩突出。然而与此同时，深圳市部分指标在四座城市中并不突出，像是R&D经费支出比重等指标甚至排名末位。这反映出深圳市在研究与试验发展等方面的投入还有明显不足。结合第一问的数据和分析结果，我们认为这一劣势主要由深圳市高等院校数量严重不足等因素导致。作为一座仅有30 余年发展历史的年轻城市，与其他老牌强市相比，深圳市在文化科技积淀上有较大的劣势。因而，为促进深圳市吸引信息传输、计算机服务和软件业方面的人才，建议深圳市加大对于科研实验方面的投入与支持，一方面继续加大对于本地大学建设的支持，另一方面可以引进国内其他名牌大学进入深圳，同时还应加大对依托于企业建立的科研机构的帮扶力度，尽量缩小这一方面与其他城市的差距。（二）工业在工业方面，深圳市对于人才的吸引力在四座城市中依然排名首位，且优势仍较明显。进一步分析数据发现，在几项指标中，深圳市仅有工业占GDP比重这一项位居首位，然而其余指标与首位城市的差异并不明显，说明在工业人才吸引方面深圳市没有明显的短板。对于深圳市而言，为进一步巩固和发展在工业方面对于人才的吸引力，建议继续加大对于工业企业的支持，包括推出更多包括减免税等方面的优惠政策、加大对外合作交流和招商引资的力度、提高行业职工平均工资等措施，从而促进深圳市工业的持续健康发展。（三）金融业在金融业方面，深圳市对于人才的吸引力并不突出，仅略高于广州市，而显著落后于上海市，稍落后于杭州市。进一步分析数据，比较上海市和深圳市主要指标的得分情况，我们知道，上海市和深圳市拥有中国仅有的两家证券交易所——上交所和深交所，应该说在金融业的发展上有较大的优势，然而深圳市在金融机构数量、金融业增长率和占GDP比重这三大指标较沪市差距较大，这说明深圳市在发挥自身资源优势方面做得相对不够。结合第一问分析结果中深圳市在人才服务体系方面的不足，下一步，建议深圳市依托深交所和“深港通”等平台加大对金融机构的外来引进以及本地培育，从而发展本市金融机构的规模，同时为金融机构提供更多的优惠便利政策，增大行业规模和体量，以增加深圳市对于金融业人才的吸引力。（四）房地产业在房地产业方面，深圳市对于人才的吸引力并不突出，仅略高于广州市，而显著落后于上海市和杭州市。通过进一步分析指标，我们认为这一情况主要是由深圳房地产业增长率严重落后导致的。众所周知，一方面深圳市发展起步较早，而另一方面在常住人口并不少于上海、广州等城市的深圳市辖区面积仅为上海的三分之一、广州的四分之一，根据官方数据，深圳到2020 年的建设用地上限是976平方公里，而现在已经用到了940 平方公里。因此，深圳市的房地产行业早就经历过了飞速和良性发展的阶段，现在已经到了饱和期。新项目开发的不足与资源的稀缺，一方面不利于深圳房地产行业的良性发展，限制了深圳市房地产行业对于人才的吸引力；另一方面只会导致深圳市房价不断上涨，甚至会影响其他行业人才进入深圳。为解决这一问题，最好的途径是扩大深圳市的辖区面积。2018年全国“两会”上已有广东省人大代表提议对深圳辖区重新规划，通过合并周边惠州等地市以扩大深圳辖区面积，从根本上解决由深圳市建设用地严重不足导致的深圳房地产行业发展迟缓，以及对相关人才吸引力较差等问题。（五）交通运输业在交通运输业方面，深圳市对于行业人才的吸引力水平中等，在四座城市中排名第二，仅次于广州市。进一步分析指标数据，发现主要是由于交通运输增长率和交通运输业占GDP比重相对偏低导致的。我们知道，深圳市南接香港特别行政区，北邻珠江三角洲地区，是香港人员和货物往来大陆的必经之地，拥有包括福田、罗湖在内的多处口岸，同时拥有深圳宝安国际机场、深圳港、深圳北站等大型交通基建，是珠三角乃至华南地区的重要交通枢纽。应该说深圳市发展交通运输业有一定优势，然而却又受到人口过于密集、城市建成区面积过大、边境地区审查严格等因素的限制，导致深圳市的交通运输业在本市经济体系中的分量并不重。因而，结合分析结果，本文认为，深圳市应对交通基础设施和运输产业做出更合理更科学的优化，一方面推动本行业的发展，另一方面为其他产业的升级奠定坚实的基础，这样有利于深圳市更多地引进交通运输业人才。四、结语通过上文分析，可以清楚地发现，深圳市的信息传输、计算机服务和软件业以及工业等行业在国内同类型城市中对相关人才的吸引力优势较明显；而金融业、房地产业和交通运输业等行业对相关人才的吸引力，与同类型城市相比较为薄弱，主要是由于辖区面积较小而平均地价高、人口过于集中等原因造成。下一步，建议深圳市扬长补短，对于优势的行业，在巩固较好指标的基础上也应补强其余指标；而对于不足的行业，则应学习同类型城市的发展经验，查漏补缺，以图将来迎头赶上。

文章来源：《人才资源开发》 网址: http://www.rczykfzzs.cn/qikandaodu/2020/0901/588.html