基于PCA分析法的深圳市科技人才竞争力评价研究
发布时间:2021-04-27 16:29
随着知识经济时代的来临,哪座城市掌握知识、技术、人才,哪座城市就拥有竞争优势、就能抢占发展先机。党的十九大提出,人才是实现民族振兴、赢得国际竞争主动的战略资源。目前,国内外吸引人才竞争形势日益激烈,让深圳市面临"前有标兵、后有追兵"的竞争局面。因此,深圳市亟须了解自身科技人才竞争力水平,并采取相应措施来保持、提升竞争力。为分析深圳市科技人才竞争力水平,利用主成分分析法(PCA),通过与北京市、上海市、广州市进行比对,对深圳市科技人才竞争力开展实例研究。因此,首先介绍科技人才竞争力的研究背景与意义;其次,对人才竞争力和PCA分析方法进行介绍。基于此,利用层次主成分分析法(PCA)分别从定量层面对深圳科技人才竞争力进行评价。将北京市、上海市和广州市的科技人才竞争力与深圳市进行对比分析,明确深圳市科技人才竞争力水平,找出深圳市科技人才竞争力的不足,进一步提出帮助深圳市提升科技人才竞争力的建议与对策。
【文章来源】:经济研究导刊. 2019,(08)
【文章页数】:7 页
【文章目录】:
一、研究背景与意义
二、PCA分析法
(一) PCA分析法的基本概念
(二) PCA分析法的步骤
1. 对原始指标进行标准化, 以消除变量在数量极或量纲上的影响。
2. 根据标准化后的数据矩阵求出相关系数矩阵R。
3. 求出R矩阵特征方程的特征根和特征向量。
4. 确定主成分, 结合专业知识对各主成分所蕴含的信息给予适当的解释。
5. 合成主成分, 得到综合评价值。
三、深圳市科技人才竞争力实例研究
(一) 初始数据的获得
(二) 初始数据的无量纲处理
(三) 基于PCA的科技人才竞争力评价值计算
1. 对无量钢化的原始数据进行KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) 检验和Bartlet球形检验。
2. 提取若干个主成分。
3. 因子旋转。
4. 根据主成分得分系数矩阵, 计算主成分得分。
四、深圳市科技人才竞争力提升对策
(一) 加强科技人才培养体制改革
1. 大刀阔斧推动简政放权, 着力破除人才管理束缚。
2. 破除传统体制壁垒障碍, 推动人才更加顺畅流动。
3. 最大限度放宽科研限制, 充分释放科技人才创新活力。
(二) 加强科技人才队伍建设
1. 聚焦体制机制改革进行突破。
2. 推动人力资源服务业集群发展, 做强做大国有人力资源龙头服务机构。
3. 加强科技人才工作队伍建设。
【参考文献】:
期刊论文
[1]深圳:给人才优先发展以法治保障[J]. 杨丽萍. 中国人才. 2017 (09)
[2]基于改进主成分分析和AdaBoost算法的运动虾苗识别方法[J]. 刘世晶,王帅,陈军,刘兴国,周海燕. 农业工程学报. 2017(01)
[3]主成分分析综合评价应该注意的问题[J]. 林海明,杜子芳. 统计研究. 2013(08)
[4]主成分分析评估指数的构造条件和案例[J]. 林海明,杜子芳. 21世纪数量经济学. 2013(00)
[5]主成分分析法及其应用[J]. 苏键,陈军,何洁. 轻工科技. 2012(09)
[6]主成分分析在城市复合系统发展评价中的应用[J]. 陈军飞,吴铭峰. 软科学. 2006(01)
本文编号:3163794
【文章来源】:经济研究导刊. 2019,(08)
【文章页数】:7 页
【文章目录】:
一、研究背景与意义
二、PCA分析法
(一) PCA分析法的基本概念
(二) PCA分析法的步骤
1. 对原始指标进行标准化, 以消除变量在数量极或量纲上的影响。
2. 根据标准化后的数据矩阵求出相关系数矩阵R。
3. 求出R矩阵特征方程的特征根和特征向量。
4. 确定主成分, 结合专业知识对各主成分所蕴含的信息给予适当的解释。
5. 合成主成分, 得到综合评价值。
三、深圳市科技人才竞争力实例研究
(一) 初始数据的获得
(二) 初始数据的无量纲处理
(三) 基于PCA的科技人才竞争力评价值计算
1. 对无量钢化的原始数据进行KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) 检验和Bartlet球形检验。
2. 提取若干个主成分。
3. 因子旋转。
4. 根据主成分得分系数矩阵, 计算主成分得分。
四、深圳市科技人才竞争力提升对策
(一) 加强科技人才培养体制改革
1. 大刀阔斧推动简政放权, 着力破除人才管理束缚。
2. 破除传统体制壁垒障碍, 推动人才更加顺畅流动。
3. 最大限度放宽科研限制, 充分释放科技人才创新活力。
(二) 加强科技人才队伍建设
1. 聚焦体制机制改革进行突破。
2. 推动人力资源服务业集群发展, 做强做大国有人力资源龙头服务机构。
3. 加强科技人才工作队伍建设。
【参考文献】:
期刊论文
[1]深圳:给人才优先发展以法治保障[J]. 杨丽萍. 中国人才. 2017 (09)
[2]基于改进主成分分析和AdaBoost算法的运动虾苗识别方法[J]. 刘世晶,王帅,陈军,刘兴国,周海燕. 农业工程学报. 2017(01)
[3]主成分分析综合评价应该注意的问题[J]. 林海明,杜子芳. 统计研究. 2013(08)
[4]主成分分析评估指数的构造条件和案例[J]. 林海明,杜子芳. 21世纪数量经济学. 2013(00)
[5]主成分分析法及其应用[J]. 苏键,陈军,何洁. 轻工科技. 2012(09)
[6]主成分分析在城市复合系统发展评价中的应用[J]. 陈军飞,吴铭峰. 软科学. 2006(01)
本文编号:3163794
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