东北地区人才结构与产业结构适配关系实证分析

0 引 言

我国经济结构在“十三五”时期进入深度调整期，产业结构优化升级是经济结构调整的核心，我国产业逐渐从劳动密集型向技术和知识密集型转化，人力资本在产业结构调整中的作用凸显，现阶段人才结构与产业结构协调越来越受重视。东北地区作为我国的老工业基地，第二产业比重较高，第三产业和高新技术产业比重低，产业结构呈现出不合理状态。近年来东北三省经济下行压力大，产业结构矛盾加剧，人才流失严重。因此，探讨东北地区人才结构优化与产业结构适配成为促进东北地区经济发展一个不容忽视的课题。

目前国内外学者对人才结构与产业结构的研究较为丰富，关于人才结构的研究集中于人才结构影响因素、人才结构调整与优化、人才结构评价三个方面；在产业结构研究方面，国外研究开展较早，研究基础也较为扎实。威廉·配第在《政治算术》中通过考察指出工业比农业收入多，商业又比工业的收入多，即工业比农业、商业比工业附加值高[1]。亚当·斯密在《国富论》中论述了产业部门、产业发展及资本投入应遵循农、工、批零、商业的顺序[2]。之后马歇尔、韦伯、波特分别提出外部经济理论、集聚经济理论、竞争优势理论，学者们开始从产业集群的专业化和多样化角度对产业聚集展开研究。国外关于产业结构的研究均涉及人力资本、知识和技术等因素，表明人才是影响产业结构演进的重要因素。国内对人才结构与产业结构关系的研究集中于两个方面：人才结构与产业结构相关关系、人才结构与产业结构偏离度。罗文标[3]、赵光辉[4]、刘春香[5]等主要从定性角度分析得出人才结构是产业结构调整的基础，而产业结构的优化升级也要求人才数量和质量的调整。另一些学者主要通过定量分析方法进行研究，胡建绩、王佳设计了产业贡献-人才投入矩阵，研究浙江宁波人才与产业结构的相关关系[6]；张洪潮、宗香涛运用因子分析法深入分析人才结构对产业结构支撑作用的方向和强度[7]。在人才结构与产业结构偏离度方面，多数学者采用定量分析方法，梁涛、刘会贞[8]以及杨华、郭丽芳[9]、高子平[10]等主要借鉴“赛尔奎因-钱纳里结构变动模式”对人才结构与产业结构偏离度进行分析。王新、于丽艳以协同学理论为基础，对人才结构与产业结构的偏离度进行研究[11]。本文基于上述研究，利用协同学理论中的系统思维，将人才结构与产业结构作为一个子系统，提取人才结构与产业结构之间的影响因子构建模型，对2001—2015年东北地区人才结构与产业结构适配度进行评价，寻找影响东北地区人才结构与产业结构存在偏离的原因，以期促进东北地区人才结构与产业结构的协同适配。

1 人才结构与产业结构适配关系模型构建

人才结构与产业结构是经济环境中两个相互影响的子系统，二者通过多重因素实现信息流、能量流及物质流的交换。因此，人才结构的调整和优化也影响着产业结构的优化和升级，二者在多个维度上相互作用和影响，形成一个复杂的共生系统。该系统的良性运作和发展是两个子系统之间协调互动的结果。协调互动是指在开放的条件下，两个子系统之间的适配与竞争推动整个系统从无序失调到有序的演化。只有人才结构与产业结构在结构和功能上实现协同适配，整个系统的有序状态才可能实现。

2 人才结构与产业结构适配关系指标与数据的选取

2.1 指标体系的具体建立

复合系统的有序程度反映子系统的适配程度，因此对复合系统有序度的测评就能对人才结构与产业结构的协调适配程度做出评价。复合系统的有序，需要两个子系统之间的适配。如何促使两个子系统之间的适配，需寻找影响子系统适配的关键因素，即序参量。序参量是系统相变前后所发生的质的飞跃的最突出的标志，它表示系统的有序结构和类型，它是所有子系统对协同运动的贡献总和，是子系统介入协同运动程度的集中体现[12]。序参量来源于子系统间的协同合作，同时又支配子系统的发展。两个子系统之间协同的最高等级为两个子系统间结构与功能的统一[13]。因此，在提取序参量时从两个子系统的结构与功能耦合角度提取。本文参考张延平等的模型构建及指标选取思路，将人才结构分为4个时序环节，从人才投入、生成、配置和效能发挥4个环节对接产业结构中的规模扩张及水平提升两个角度，提取序参量构成评价指标体系[14]。在此基础上，舍去人才结构与产业结构高级化指标，保留协调化指标。

2.2 数据的选取

本文以辽宁、吉林、黑龙江为研究对象，选取东北三省2001—2015年相关统计年鉴并结合相应年份《中国统计年鉴》《中国劳动统计年鉴》《中国科技统计年鉴》《中国教育经费统计年鉴》《中国高技术统计年鉴》的相关数据，获取东北三省各个指标数值并进行计算。

2.3 权重的确定

本文在确定各项指标权重时采用熵值赋权法，通过分析各指标之间的联系程度及各指标提供的信息量决定指标权重。通过熵值法计算得出各指标权重(见表1)。

2.2.6 数据处理及提取工艺优化 按拟定的正交试验方案进行试验，实验结果见表3，方差分析结果见表4。

 

表1 指标的权重值

  

环 节指 标权 重投入环节教育投入占GDP的比重0.0493教育投入增长率0.0576科技投入占GDP的比重0.0559科技投入增长率0.0355R&D投入占GDP的比重0.0249R&D投入增长率0.0586生成环节第一产业人才占比0.0758第二产业人才占比0.0320第三产业人才占比0.0084传统、高新产业人才数量比例0.0279高新产业人才数量比例0.0277配置环节第一产业人才偏离度0.0265第二产业人才偏离度0.0476第三产业人才偏离度0.0352高新产业人才偏离度0.0103传统产业人才偏离度0.0435应用环节专利申请量0.0991专利授权量0.1393技术市场成交合同数0.0325技术市场成交合同金额0.1122

2.4 功效值计算

复杂系统中各项指标都有明确的发展目标值，将某一项指标实际值与发展目标值相比得到的结果能够反映该指标在整个复杂系统中的功效或作用，这个结果称为功效系数，并用Ei表示，其中0≤Ei≤1，i=1，2，3，…，n。用于描述Ei的关系式称为功效函数，用Ci表示，则Ei=F(Ci)。当目标值最优时，Ei=1；当目标值最差时，Ei=0。建立功效函数如下：

负责该项目的南京农业大学国家信息农业工程技术中心教授程涛介绍说，基于粮食作物生长监测诊断结果形成的处方图，配套相应的作业机具，就可以进行作物精确变量播种与施肥，实现粮食作物的信息化、定量化、智能化高效管理。多地实践证明，应用该技术可以克服传统看苗诊断方法的专家依赖性强、田间作业效率低、资源利用率不高等问题，在氮肥减量的基础上还实现了水稻小幅增产，并且在大面积作物生产管理中具有明显的规模化优势。

E(Ci)具有负功效时

E(Ci)=(Xi-βi)/(αi-βi) βi≤Xi≤αi

采访的最后，应记者要求，汪宗星带记者来到了为家乡修建的那条“乡路”，一条崭新的油柏路呈现在记者的眼前。这条3.3公里的路不仅方便了乡亲们的出行，也成为了连接与外界沟通的桥梁。而且目前路的两旁正在铺设路灯线路，过不了多久老乡们再也不用担心晚上出行走夜路了，今年寒冬的夜晚将变得更加温暖。记者还了解到，为了改变家乡的村容村貌，汪宗星又自掏腰包花了20余万元为村里修建了一座牌楼。

E(Ci)具有正功效时

本文在计算时将东北地区各指标的最大值上调10%作为上限，最小值下调10%作为下限。

为有效分流洋山港主航道船舶交通，降低船舶密度，建议靠离洋山港四期的内支线船舶使用西航路经东海大桥通航孔进出洋山港，以此来减轻主航道的通航压力。

基于语码混杂原因、混杂偏好和混杂态度这3个基本维度潜变量，由探索性因子分析得出了8项观测变量，构成了结构方程模型的指标体系，其中语码混杂原因被细分为会话内容原因和非会话内容原因(会话内容之外的原因)两项；语码混杂偏好被细分为偏好混杂名词和语气词以及偏好混杂名词及语气词之外的其他类型两项；语码混杂态度被细分为语言能力和文化理解力提高、英汉文化融合促进、汉语文化受到冲击以及对汉语语言表达困惑四项。

2.5 协调度函数计算

本文参考杨世琦在《不同协调函数对生态-经济-社会复合系统协调度影响分析》中评价生态、经济、社会复合系统协调适配等级的划分标准，把适配度范围划分为10个连续区间(见表2)[15]。

HD=ω11×EC(V11)+ω12×EC(V12)+…ωmn×EC(Vmn)

2.6 协调适配度等级划分标准

本文采用杨世琦提出的加权平均法来计算东北三省2001—2015年的适配度。

 

表2 协调适配等级类型的标准

  

协调等级含义平均协调适配值1极度失调0.0000～0.10002重度失调0.1001～0.20003中度失调0.2001～0.30004低度失调0.3001～0.40005弱度失调0.4001～0.50006弱度协调0.5001～0.60007低度协调0.6001～0.70008中度协调0.7001～0.80009高度协调0.8001～0.900010极度协调0.9001～1.0000

3 东北地区人才结构与产业结构适配关系实证结果分析

3.1 总体评价结果分析

通过对2001—2015年东北三省的相关指标计算，可以得出该地区人才结构与产业结构的适配度(见图1)。

E(Ci)=(αi-βi)/(αi-βi) βi≤Xi≤αi

  

图1 东北三省人才结构与产业结构整体适配度和国内生产总值增长率

东北地区人才结构与产业结构适配水平波动上升，实现了适配度等级的提升，但适配等级不高。从数据分析看出东北地区人才结构与产业结构适配等级从2002年的中度失调状态一直达到2012年的低度协调水平，表明东北地区人才结构与产业结构的适配水平有了很大的提升，人才数量和产业适配水平得以改善。2012年东北地区人才结构与产业结构适配度值突破0.5，实现从失调到协调的转变。2001—2015年东北地区人才结构与产业结构的适配度有了很大的改善，但总体仍处于低度失调水平。2001—2012年，东北地区人才结构与产业结构适配度从最低值0.215 6发展到0.630 8，东北地区人才结构与产业结构适配程度呈现波动上升趋势，2012年东北地区适配度值突破0.5，达到最高水平，呈弱度协调状态。2012—2015年东北地区人才结构与产业结构的适配度值有所下降。从东北地区人才结构与产业结构整体适配度看，均值为0.400 8，处于弱度失调水平。

3.2 各环节适配度分析

投入环节的适配度波动上升(见表3)，与整体适配度变化趋势相同。2001—2012年投入环节的适配度从最低0.285 6到最高0.698 6，经历了由中度失调到低度协调的变化。东北三省教育、科技以及R&D投入增加，对人才培养起了一定作用。但是该投入占GDP的比重低于全国平均水平，教育、科技投入处于劣势。受2012年、2013年东北地区经济下滑的影响，该地区教育、科技以及R&D方面的投入有所减少，因此投入环节的适配度下降，从侧面反映出东北地区经济增长回落，地区财政经费不足对教育、科技支出的影响。教育投入方面，东北地区近15年的投入有了很大提升，但是东北地区职业和技术教育投入比重偏低，影响了东北地区技术人才的培养。R&D投入方面，2001—2015年东北地区在基础研究方面的投入增长率高于应用研究、试验发展。表明东北三省在技术应用方面投入不足，阻碍新理论、新知识转化为现实生产力。东北地区对国内研究机构、国内高等院校的投入高于国内企业。相比企业，研究机构和高等院校在理论研究方面占据优势，但在知识应用和技术转化方面处于劣势，因此应加大对国内企业的R&D投入。

生成环节适配水平变化幅度小，基本处于弱度失调状态(见表3)。2001—2007年，生成环节适配度由中度失调转变为弱度协调，再到弱度失调。2008—2015年，生成环节适配度有所下降，处于低度失调水平。主要原因在于，2008年以后东北地区人才增速放缓，从业人才占比均有不同程度下降，反映了东北地区存在人才外流现象。从传统产业及高新产业从业人员数量看，传统产业从业人员增长快于高新产业。基于东北地区产业结构优化调整目标，其首要任务是引进人才，增加从业人才数量，同时吸引高层次、高水平人才，推动高新产业发展。生成环节适配度最高值是2003年的0.531 7，得益于东北地区人才引进政策的制定和执行。党的十六大以后，东北三省根据国家关于东北老工业基地振兴的若干意见，结合本地实际情况，制定相关规划纲要，有效提高东北地区从业人才比例。

配置环节适配度分为两个阶段(见表3)，2001—2009年，配置环节处于弱度失调状态；2009—2015年，配置环节适配度下降，处于中度失调状态。2009年之前，三大产业的人才结构偏离度值不断下降，2009年以后偏离度值上升。从传统产业和高新产业的人才结构偏离度来看，变化趋势与三大产业人才结构偏离度值变化相同。东北地区作为我国的老工业基地，第二产业在产业结构中所占比重较高，从国家提出老工业基地振兴战略以来，东北三省一直致力于国企和产业结构改革。2001—2015年，东北三省第一产业和第二产业所占比重总体呈现下降趋势，第三产业比重不断上升。高新技术产业产值也逐年增加。但是三大产业所占比重与人才分布不协调。从2001—2015年东北地区配置环节各项指标具体数值来看，第一产业人才偏离度、第二产业人才偏离度与高新产业人才偏离度为正值，绝对值有增大的趋势，而第三产业人才偏离度和传统产业人才偏离度为负值，绝对值不断增大。由此得出结论，东北地区第一产业、第二产业及高新技术产业人才供不应求，2009年以后该绝对值逐渐增大，说明就业人才短缺形势加剧。第三产业以及传统产业的人才结构偏离度值均为负数，说明东北地区第三产业及传统产业人才过剩，人才价值没有得到最大程度发挥。2009年以后，受国际金融危机及东北地区经济增长率下降的影响，东北地区人才流失加速，2009年以后这种趋势更加明显。同时，尽管人才数量有一定的增长，但2001—2015年东北三省人才分布没有改善。

5.3 栽植后第4～5年 此期整形修剪任务是完成树形培养，完善树体结构，平衡树势，形成经济产量。第4～5年与第2～3年的整形修剪措施基本一致。第5年树形基本形成，注意蔓性主枝要控制在2.5～3 m。拱棚架上两侧向行间枝条基本爬满棚架，主枝上分布结果枝组。第4年亩产量控制在2 000 kg，第5年可达3 500 kg。

应用环节适配水平直线上升(见表3)，2001—2015年，东北三省大力推进产业园区建设，为产业项目落地和吸引人才搭建平台。促进多项科技成果落地转化，科技优势加快转变为经济优势。2001—2012年，东北地区在专利申请量、专利授权量以及技术市场成交合同数量和技术市场成交合同金额方面有了很大提升，实现从2001年的极度失调到2012年的中度协调。从专利授权量与专利申请量的比率来看，东北地区专利授权量比率较低。众所周知，专利授权量比率直接影响专利使用率，东北地区专利授权率低反映出东北地区技术人员知识产权意识淡薄。也从侧面反映出东北地区专利没有应用于市场转化为经济价值。从技术市场成交合同数和技术市场成交合同金额看，2001—2015年东北地区单位技术市场合同成交金额逐年上升，同时技术市场成交合同金额的增长快于技术市场成交合同数，表明东北地区技术市场发展较为合理。2012年以后，专利申请量、技术市场成交合同数量和技术市场成交额出现负增长，东北地区人才效用发挥效应减弱，知识成果的应用与转化效率有待提升。

 

表3 各环节各指标适配度值

  

年份投入环节生成环节配置环节应用环节适配度值适配水平适配度值适配水平适配度值适配水平适配度值适配水平2001年0.3497低度失调0.3710低度失调0.4188弱度失调0.0310极度失调2002年0.2856中度失调0.2924中度失调0.3786中度失调0.0602极度失调2003年0.3916低度失调0.5317弱度协调0.4245弱度失调0.1111重度失调2004年0.3579低度失调0.4716弱度失调0.4484弱度失调0.1103重度失调2005年0.4236弱度失调0.4834弱度失调0.4404弱度失调0.1579重度失调2006年0.4004弱度失调0.4557弱度失调0.4355弱度失调0.1623重度失调2007年0.5642弱度协调0.4946弱度失调0.4314弱度失调0.2422中度失调2008年0.5289弱度协调0.3643低度失调0.4314弱度失调0.2549中度失调2009年0.5090弱度协调0.4089弱度失调0.4070弱度失调0.3364弱度失调2010年0.4846弱度失调0.3552低度失调0.3834低度失调0.4376低度失调2011年0.5605弱度协调0.3697低度失调0.4007弱度失调0.5989弱度协调2012年0.6986低度协调0.4175弱度失调0.3915低度失调0.7784中度协调2013年0.4223弱度失调0.3989低度失调0.3892低度失调0.7638中度协调2014年0.3545低度失调0.3569低度失调0.3684低度失调0.7100中度协调2015年0.3053低度失调0.3447低度失调0.3559低度失调0.7196中度协调均值0.4425弱度失调0.4078弱度失调0.4059弱度失调0.3650低度失调

4 结 论

通过计算东北地区2001—2015年各指标的功效值，得出东北地区人才结构与产业结构的适配度等级。首先，东北地区人才结构与产业结构的适配度等级得以提升改善，但是适配度水平仍然较低；其次，各个环节适配度均处于较低水平，其中投入环节、生成环节和配置水平处于弱度失调状态，应用环节处于低度失调状态。为进一步提升东北地区人才结构与产业结构适配度，东北地区应该加大教育和科技投入，同时结合本地区产业的实际发展状况，调整教育和科技的投入结构；其次，要发挥政府在人才配置方面的积极作用，制定相关人才政策，吸引和保留高水平、高层次人才；再次，在重视市场在人才配置中的作用的同时，发挥政府在人才配置方面的宏观调控作用，实现产业发展与人才配置的双向对接；最后，要促进东北地区人才效用的发挥，应当以市场为导向，提高本地区科技人员的知识产权意识，实现专利授权率的提升。同时，促进东北地区技术市场的发展和壮大。

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