陆远权，马垒信，何倩倩

（重庆大学 贸易与行政学院，重庆 400030）

我国31省区人力资源状况的比较研究

陆远权，马垒信，何倩倩

（重庆大学 贸易与行政学院，重庆 400030）

我国各省区具有不同的人力资源发展水平和发展特征。文章以2008年我国31省区相关统计数据为基础，利用因子分析法计算出各省区人力资源状况的总体得分，并通过聚类分析将各省区人力资源状况分为四大类别，总结出各类别地区人力资源的总体特点与差异，提出促进我国区域人力资源开发的对策建议。

人力资源；因子分析；聚类分析

人力资源状况是指一个国家或地区在某一时间段内能够投入社会经济活动的劳动人口状况。虽然我国人力资源总量丰富，但是各省区人力资源的总体状况却各不相同，人力资源数量、质量、分布、开发状况和发展潜力方面也表现出各自的特点。当前学术界对我国局部区域内人力资源的研究较为充分，而对各省区人力资源状况的对比研究尚且较少。本文通过因子分析和聚类分析，计算出了我国31省区人力资源状况的总体得分，描绘出人力资源分布的四大地域类别特征，对促进我国不同空间区域的人力资源开发具有一定的借鉴意义。

1 人力资源状况指标体系的构建

按照科学性、系统性、可操作性等原则，结合人力资源状况的自身要求，本文从人力资源数量、质量、潜力和分布四个层面，选取了16个具体指标来衡量和描述各地区的人力资源状况。

（1）人力资源数量指标：X1：人口数量；X2：人口自然增长率；X3：人口自然死亡率；

（2）人力资源质量指标：X4：城镇人口比重；X5：成年人口比重；X6：社会抚养系数；X7：高等学历人口比例；X8：文盲率；X9：高等院校数量；X10：每十万人口高校在校人数；

（3）人力资源潜力指标：X11：教育经费支出额；X12：教育支出占财政支出比例；X13：每十万人口小学在校人数；X14：每百人图书藏书量；

（4）人力资源分布指标：X15：第二产业从业人员比例；X16：第三产业从业人员比例。

2 相关数据分析

本文选取我国31个省（自治区、直辖市）①不包括我国的香港特区、澳门特区和台湾省。2008年相关指标的数据作为样本[9]，首先运用SPSS17.0统计软件对数据进行了归一化和无量纲化处理，然后采用因子方法从16个指标中找出4个具有代表性的因子来对人力资源状况指标进行描述，再采用综合评价的方法得到各个省区人力资源状况的综合得分，最后用对各省区人力资源综合水平进行聚类分析。

2.1 因子分析

(1)数据的归一化和标准化处理

首先搜集全国31个省区所分别对应的16个指标的数据，形成原始的数据矩阵②限于篇幅，原始的数据矩阵从略。。然后将人口自然死亡率、社会抚养系数和文盲率3个逆指标进行正向化处理（本文采用取逆指标倒数的方式进行指标的归一化处理）。由于不同的指标具有不同的量纲，为了便于变量间的比较，应消除量纲的差异造成的影响，即数据的标准化处理。数据标准化采用公式为：

其中，i=1，2，…，31；j=1，2，…，16；Xij为第 i个地区的第 j个指标的原始值 （三个逆指标则是取其倒数后的数值，下同）；Yij为第i个地区的第j个指标标准化后的数值；为31个地区的第j个指标均值；为第j个指标的标准差。经过标准化处理之后的变量均值为0，方差为1。

(2)KMO 和 Bartlett’s球形检验

运用SPSS17.0软件对样本数据进行KMO以及Bartlett’s球体检验（见表 1），得出 KMO检验值为 0.787＞0.7；卡方统计值的显著性水平为0.000＜0.0001，说明样本数据满足因子分析条件。

表1 KMO和Bartlett球形检验

(3)提取公因子

采用主成分法提取公因子，以主成分的特征值≥1，累计总方差贡献率≥85%为标准提取主成分。从原始数据中提取的前4个公因子的特征值累积总方差贡献率达到85.697%，可以用这 4个主成分（分别用F1、F2、F3和 F4表示）来替代原来16个指标对各地区人力资源状况进行衡量（见表2）。

表2 人力资源总体状况总方差分解表

(4)因子旋转和公因子的命名

原始变量的信息在4个主成分中比较分散，难以进行公因子的分析，因此我们采用方差最大旋转法（Varimax）对因子进行旋转。

从表3可以看出，经过7次旋转之后的因子结构得到了有效简化，公因子的荷载量出现了明显的分化趋势。

主成份F1在社会抚养系数、成年人口比重、人口自然增长率、每十万人口小学在校人数和文盲率等指标上具有较高的荷载量。这5个指标主要反映的是人口持续性和负担能力的情况，因此将F1定义为“人口持续性和负担能力因子”。

主成分F2在高等学历人口比例、每百人图书藏书量、城镇人口比重、第三产业从业人员比例和每十万人口高校在校人数等指标上具有较高的荷载量。这5个指标主要反映的是文化性因素对人力资源质量的影响，因此将F2定义为“文化支持条件因子”。

主成份F3在教育支出占财政支出的比例、教育经费支出额、高等院校数量、人口数量、第二产业从业人员比例等指标上具有较高的荷载量。这6个指标主要反映的人口基础性因素和社会物质条件对人力资源质量的影响，因此将F3定义为“人口基础和财政支持因子”。

主成份F4在人口自然死亡率指标上具有较高的荷载量。将F4定义为“人口持续能力”因子。

表3 旋转后人力资源总体状况公共因子荷载矩阵

表4 人力资源状况的因子得分系数矩阵

2.2 人力资源状况数值的计算

根据表4所示的因子得分系数矩阵，可以得到人力资源状况的原始因子得分系数，进而计算出这4个公共因子的具体得分。

每个主成份的权重以各自的因子方差贡献率占总体累积贡献率的比重来确定。计算得出四个主成份的权重分别为0.5449、0.2782、0.1000和0.0769。可以得到各省市人力资源状况的综合得分公式：

将公式（1）（2）（3）（4）代入公式（5），再将标准化数值代入，即可以得到我国31个省市区人力资源状况的总体评价值(用 Si表示，i=1，2，3，…，31)。

表5 我国31个省市区人力资源总体状况得分及排名表

表6 我国31省区人力资源状况聚类情况

2.3 中国人力资源总体水平的地域聚类分析

为了便于分析各地区人力资源状况的相同点和不同点，更加确切地描述我国的人力资源状况，在综合评价的基础上，利用四个主因子做进一步的聚类分析。聚类方法采用Ward法，以欧氏距离平方法作为度量区间标准。

通过反映聚类结果的树形图，可以看到我国各省区人力资源状况的聚类状况。以15为界，我们将31个省区的人力资源状况分为四大类。

第一类为上海、北京和天津3个直辖市。在人力资源文化支持因子上的绝对优势地位，表明这3个市的人力资源潜能已得到较好的利用，并转化为人力资本投入到经济社会发展之中。

第二类有4个省区：吉林、黑龙江、内蒙古和辽宁。东三省和内蒙古自治区在人力资源的文化支持因子上的得分处于全国中等偏下水平，但是在人口持续性和负担能力因子上的得分处于全国最高水平，展现了人力资源发展的巨大潜力。

第三类分布最为广泛，涵盖了东中西三大区域的16个省区。其中山东、河南、四川、湖北、湖南、江苏、陕西等人口大省在人口总量上的优势较大；浙江、广东和福建在文化支持因子和财政支持因子上的得分很高；安徽、江西、山西和重庆四省市在人力资源各因子上的得分较为均衡，但人力资源总体水平处于中等偏后的位置；广西在总得分和各因子的得分上都处于落后地位。

第四类有海南、宁夏、新疆、云南、贵州、甘肃、青海、西藏8个省区。除了个别省区在某个因子上的得分较高以外，该类所有省区在各个因子中的得分和人力资源状况总体得分都处于全国落后地位，人力资源开发的任务最为艰巨。

3 研究结论

将我国31省区人力资源状况因子分析的综合得分和聚类分析分类结果相结合，可得出如下5点结论：

(1)人力资源总体状况受多种因素的综合影响

人力资源总体状况受到人口数量、文化支持条件、人口持续性和人口负担负担能力等多种因素的综合影响。其中，人口数量是人力资源水平的基础性影响因素；文化支持和财政支持是人力资源开发的重要手段；人口持续性和人口负担能力则是人力资源发展潜力的重要体现。

(2)区域之间人力资源发展水平存在巨大差异

第一类地区的京津沪3市平均人力资源总体得分为1.2204，远远高于其他3个地区的得分。虽然第二类中4省区的第一主成分得分在全国所有省区中处于领先地位，但其平均综合得分为0.65758，尚不及第一类地区平均分值的一半。与第一、第二类地区相比较，第三类地区的人力资源总体平均得分更小（-0.06855）。其中不乏山东、四川、河南、江苏等人口大省。第四类地区在人力资源的各项指标上基本全处于落后地位，人力资源总体平均得分仅为-0.65434，与其他省份相比各方面的差距最为悬殊。

(3)区域内部省区之间人力资源状况也存在较大差异

第一类地区中，上海市在文化支持因子上的得分几乎是北京和天津2市水平的2倍，北京的人口持续能力得分则远远高于津沪两市。第二类地区中内蒙古在财政支持因子上的得分低于其他3省的相关分数。第三类地区中处于领先地位的湖北与处于落后地位的广西在人力资源状况总体得分上的差距达到1.0095；山东、四川、湖北、湖南等省份在人口基础因子上处于优势地位，而广东、附件、浙江等省份则在财政支持因子上的得分较高。第四类省区中海南和宁夏在文化支持条件和人口自然死亡率指标上的得分较高，而新疆和西藏则在人口自然死亡率上处于较高水平。

(4)人力资源向人力资本的转化不足

当前我国人力资源数量较大，但是多数省区的人力资源数量优势尚未转化为人力资本优势。在人力资源总体水平得分较高的东三省和内蒙古自治区，人力资源基础较好，但是与第一类的京津沪相比，在人力资源的文化支持、财政投入和人口结构合理性水平上明显落后，人力资源开发和利用水平有待提升。山东、河南、湖北、湖南、四川等其他人力资源大省的人力资源总体得分仅处于三类，它们在人力资源开发利用上的任务十分严峻。

(5)人力资源状况与经济发展水平存在较强的相关性

按照地区经济发展程度的分类，我国经济发达地区包括北京、上海、天津 3个市，这与本文分析得出的人力资源总体聚类状况完全吻合；经济较发达和经济欠发达地区包括广东、福建、江苏、海南、四川等18个省区，总体与人力资源总体状况的二类和三类地区的划分较为吻合；经济落后地区包括云南、贵州、西藏、陕西、甘肃、宁夏、青海、内蒙古、新疆 9个省区，与本文人力资源总体发展状况四类的划分基本吻合。以上现象表明区域人力资源总体状况与当地的经济发展水平有较强的正相关性。

4 促进我国人力资源开发的建议

京津沪等地区具有相对充足的人力资源储备和丰富的人力资本开发经验。一方面要保持人力资源数量的持续性，进一步优化人口年龄结构；另一方面应继续推进人力资本的开发，增加高精尖人才的储备，打造具有国际竞争力的人才队伍；还要发挥其示范和辐射作用，通过人才的区际交流，带动其他地区人力资源的开发和利用。

第二类地区和第三类地区部分省区虽然已有一定的人力资源储备，但人力资源开发利用状况尚处于较低水平。故应利用这类地区已有的人力资源基础，在教育和财政方面加大人才的培养和开发，创新用人机制，尽快将人力资源优势转化为人力资本优势。

第三类地区中的四川、重庆、广西等省区和第四类全部省区同属于西部地区，要改善这些省区的人力资源状况，一方面要继续加大对西部地区的财政扶持和政策倾斜，鼓励和号召东中部人才到西部去；另一方面应重视对西部地区当地人力资源的开发，提高当地的人力资源储备，建立人才利用的长效机制。

[1]徐莉,王芬.我国31个省（自治区、直辖市）区域人力资本的样本聚类实证分析[J].科技进步与对策，2006，(1).

[2]李涛.我国35个大中城市人力资本投资实证分析[J].中国管理科学,2004，(4).

[3]王一多.西部地区如何走出人力资源困境[J].西南民族大学学报(社会科学版)，2004，(10).

[4]许晓红.关于西部地区人力资源开发的研究[D].天津工业大学，2006.

[5]赵军平.东北地区人力资源开发与区域经济增长的关系研究[D].东北师范大学，2008.

[6]刘文等.人力资本在环渤海区域经济增长中的作用[J].商业研究，2009，(10).

[7]刘新荣.泛珠三角区域人力资源合作开发研究[J].暨南学报(哲学社会科学版)，2009，(4).

[8]宋美丽,孙健.区域人力资源投资水平研究——基于山东17地市的数据分析[J].经济问题，2010，(2).

[9]国家统计局.中国统计年鉴(2009)[M].北京:中国统计出版社，2009.

F240

A

1002－6487（2011）04－0075-04

国家社会科学基金项目（06BRK009）

陆远权（1966-），男，重庆人，博士，教授，研究方向：区域经济与人力资源。

马垒信（1986-），男，山东冠县人，硕士研究生，研究方向：人力资源开发与管理。

何倩倩（1987-），女，山东临清人，硕士研究生，研究方向：人力资源开发与管理。

(责任编辑/浩 天)