资源型地区科技人才对经济转型的支撑力评价体系构建

　　4 资源型地区科技人才对经济转型的支撑力评价指标体系及模型构建

　　4.1 科技人才对资源型经济转型的支撑力评价的功能及结构。

　　4.1.1 资源型地区科技人才支撑力评价的功能。

　　资源型地区科技人才对经济转型支撑力评价的功能定位是为资源型地区科技人才战略规划制定、实施和评估的指南，相关的科技人才政策和活动都应该围绕功能目标进行，主要包括以下两方面的功能。

　　4.1.1.1 纵向与横向比较定位的功能。

　　纵向可比是指评价结果在时间序列上反映出科技人才对资源型经济转型的支撑效用，以反映资源型地区投资科技人才的经济效益；横向可比是指评价结果可与其他资源型地区科技人才支撑效用进行比较。通过纵向比较和横向比较，对资源型地区科技人才战略进行定位，为后一阶段的实施提供参考。

　　4.1.1.2 寻找欠缺为决策提供支持的功能。

　　科技人才对资源型经济转型支撑力的评价结果是资源型地区制定科技人才政策，建立科技人才开发体系与引进科技人才聚集的基础。资源型地区科技人才战略和科技人才政策的调整优化必须依托于对评价结果，只有从评价结果中发现欠缺和不足所在，才能针对性地提出解决方案，提高科技人才的管理效率，进而提升资源型经济转型的效用。

　　4.1.2 科技人才对资源型经济转型支撑力评价的层次结构。

　　科技人才对资源型经济转型的支撑力评价系统主要包括两大子系统：科技人才支撑评价子系统和资源型经济转型评价子系统。

　　4.1.2.1 科技人才支撑评价子系统。

　　科技人才支撑评价子系统包括：基础投入支撑、创新产出支撑和资金环境支撑三个准则层，分别对应科技人才的投入、产出和环境支撑三个方面。

　　4.1.2.2 资源型经济转型评价子系统。

　　资源型经济转型评价子系统包括：资源型产业转型结构、新兴产业结构和现代服务业结构三个准则层，分别对应科技人才对资源型产业转型的支撑、科技人才对新兴产业的支撑和科技人才对现代服务业的支撑三个方面。

　　4.2 资源型地区科技人才对经济转型支撑力评价指标体系构建。

　　4.2.1 评价体系构建原则。

　　支撑力评价指标体系的构建需要遵循一定原则，根据原则从宏观上指导并规范支撑力评价体系的构建。根据本文的研究对象和特征需要，构建指标体系时，应着重考虑以下四个原则：

　　4.2.1.1 科学性原则。

　　选取的评价指标要能比较客观真实地反映出科技人才对资源型转型支撑力的本质和特征，既要从理论上考虑科技人才对资源型经济转型的内在机理，又要结合资源型地区的客观实际，并且指标既要全面又要简洁。

　　4.2.1.2 可操作性原则。

　　在保证指标科学真实以外，还要确保指标数据来源的现实性和可获得性。指标数据要以权威的统计数据为基础，尽可能选取能代表资源型地区科技人才与经济转型客观情况的评价指标。

　　4.2.1.3 特殊性原则。

　　所设计的指标要能够反映出资源型地区科技人才和产业结构的地区特点，做到指标反映一般性的同时而又因地制宜。

　　4.2.1.4 动态连续性原则。

　　所构建的指标体系要能够全面、连续地反映出资源型经济生命周期下科技人才和产业结构不断变化和动态发展的过程性。

　　4.2.2 科技人才对资源型经济转型支撑力的影响因素分析。

　　4.2.2.1 科技人才支撑的影响因素分析。

　　（1）科技经费投入。科技经费投入主要指研究与开发（R&D）经费内部支出。R&D投入已经成为高技术产业发展中最为重要的环节，是高技术企业技术创新和销售利润的动力源泉。高技术产业是资本密集、研发投入型的行业，科技资源禀赋是区域高技术产业发展的决定力量，高技术产业技术创新与成果研发对于研发支出具有较强的依赖性。

　　（2）技术创新产出。科技人力资本积累能够不断增强高技术企业的持续竞争优势。

　　目前，我国高技术企业研发人员数量和研发人员强度已经成为企业自主创新能力和发展能力的重要体现。此外，高技术人才作为科技力量的来源，无疑也是我国经济转型成败的关键因素，因此要大力推动科技成果的商业化，吸引大量科技人才聚集。

　　（3）科研环境。高技术企业开办科技机构可以增加高技术产品专利和技术创新产出，同时，完善的基础设施和良好的工作条件将吸引科技型人才聚集，优越的科研环境会激发科技人才的创新意识，继而加快知识创新和技术进步的速度，推动高技术产业发展。

　　4.2.2.2 资源型经济转型的影响因素分析。

　　（1）资源型产业结构。转型不等于转行，资源型地区要实现经济转型，必须对资源型产业进行结构调整，改进生产与运作管理模式，创新商业模式，开发新的市场机会。

　　（2）新兴产业结构。战略性新兴产业的崛起正是我国对高新技术企业重视的结果，在我国转型发展道路上，要保持对科技企业的政策支持、加大资金投入力度，构建科技金融服务试点平台，促进银行业、保险业、风险投资等金融机构与高技术企业的深度合作，使其成为科技企业的强大资本后盾。

　　（3）现代服务业结构。现代服务业是以知识密集型、劳动密集型和高成长性为特征的新型产业形态，随着互联网全面贯穿服务产业，现代服务业对推进产业结构调整中扮演着愈发重要的角色。因此，现代服务业的发展需要以知识型、技术性和创新型的科技人才作支撑。

　　4.2.3 科技人才对资源型经济转型支撑力评价的指标体系。

　　在考虑指标科学性、可操作性、特殊性和动态连续性等原则的基础上，结合我国经济新常态和供给侧改革背景下资源型经济转型的新特点，根据《全国资源型城市可持续发展规划》中有关可持续发展的主要指标，参考张洪潮等构建的山西省人才结构与产业结构评价指标体系[59],构建了本文的资源型地区科技人才对经济转型的支撑力评价指标体系。

　　对表 4-1 中指标的简要说明：

　　（1）全员劳动生产率=从业人员人均主营业务收入。该项指标代表产业的技术进步程度。因此，采用资源型产业的全员劳动生产率指代资源型产业的转型结构，采用新兴产业的全员劳动生产率指代新兴产业的转型结构。

　　（2）新兴产业指代对经济社会发展具有战略性意义的产业。根据《"十二五"国家战略性新兴产业发展规划》，七大战略性新兴产业包括节能环保、新一代信息技术、生物、高端装备制造、新能源、新材料以及新能源汽车。根据构建指标体系的科学性和可操作性原则，在研究资源型地区时应选取各资源型地区对应的优势发展产业为研究对象。

　　4.3 资源型地区科技人才对经济转型的支撑力模型。

　　4.3.1 因子分析法模型。

　　因子分析法是一种研究多元变量的统计方法，它从研究原始变量的相关矩阵除法，根据变量的相关性大小分组，在保证信息丢失最少的原则下，从矩阵中提取出真正相关的指标，再根据变量的方差贡献率确定系数，进而计算出综合得分的一种方法。

　　设 m 个可能存在相关关系的变量 z1,z2,……，zm 含有 P 个独立的公共因子F1,F2,……，Fp（m≥p），测试变量 zi 含有独特因子 Ui（i=1…m），每个 Ui 间互不相关，且与 Fj（j=1…p）也互不相关，每个变量 zi 可由 P 个公共因子和自身对应的独特因子 Ui 线性表出：

　　（III） E（F）=0 COV（F）=1（即各公因子的均值为 0,标准差为 1）；（IV） E（U）=0 COV（U）=Im （即 U 之间相互独立，且均值为 0,标准差为 Im）。
　　
　　公式 4-3 中 A 称为因子载荷矩阵，反映了 Zi 和 Fi 之间的相关程度，其元素即公式4-2 中各方程的系数 aij 表示第 i 个变量（Zi）在第 j 个公共因子 Fj 上的载荷，简称因子载荷。

　　因子分析法即通过公式（4-1）或（4-3），以 F 代替 Z,又由 F 的阶数 p 小于 Z 的阶数 m,从而降低了变量的维数，简化了模型运算。

　　4.3.2 因子得分回归模型根据因子分析法，提取公因子，计算方差贡献率，进而计算得到各子系统的因子综合得分。将各科技人才支撑子系统的因子得分作为解释变量，资源型经济转型子系统的因子得分作为被解释变量，建立如下计量模型：

　　Y = α + β？？ + ε （式 4-4）其中，Y 为历年资源型经济转型的因子综合得分，X 为历年科技人才支撑子系统因子综合得分，α 和 β为参数，ε为随机误差项。