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user: 3. 分类人才对深圳喜好度实证研究 下面我们研究具体人才类别对深圳市与其他同类城市的喜好，这里选取其他四个新兴的人才聚集地：广州、杭州、厦门和苏州，通过基于灰色关联度的灰色综合评价法分别分析了一般人才、专业型人才和科研型人才对深圳市与其他同类城市的喜好。数据主要来源于2017年各相关城市统计年鉴 [ 15 ] [ 16 ] 。 采用灰色关联度分析 [ 17 ] [ 18 ] [ 19 ] [ 20 ] 来评价城市人才吸引力的基本思路为：以深圳、广州、杭州、厦门、苏州五大城市各指标的最优值作为理想城市的指标值，该理想城市各指标的值作为标准值，被评价的五大城市的指标值与标准值的契合度越高，说明其与理想城市就越相似，其人才吸引力水平就越高，对原始数据进行数据变换和处理，使其消除量纲和具有可比性。根据区间值化变换： f ( x ( k ) ) = x ( k ) − min x ( k ) max k x ( k ) − min k x ( k ) = y (k) 这里min与max是各指标中的最差值与最优值，进行规范化处理之后的标准化值，理想城市规范化后的各指标数据为 C = ( 1 ， 1 ， 1 ， 1 ， 1 ， 1 ， 1 ， 1 ， 1 ， 1 ， 1 ， 1 ， 1 ) 。关联度系数的计算公式： Δ i ( k ) = | y ( k ) − x i ( k ) | ξ i ( k ) = min i min k Δ i ( k ) − ρ max i max k Δ i ( k ) Δ i ( k ) + ρ max i max k Δ i (k) 其中 ρ ∈ ( 0 ， ∞ ) ，称为分辨系数。 ρ 越小，分辨力越大，一般 ρ 的取值区间为 ，具体取值可视情况而定。当 ρ ≤ 0.5463 时，分辨力最好，本文取 ρ = 0.5 。求得各城市与理想城市在各指标的关联度系数后，再根据前面层次分析法所求得的各指标权重，计算出多层评价系统的最终结构关联度。层次分析法得到的权重为： W A B = ( 0.5390 0.2973 0.1638 ) W B 1 C = ( 0.4658 0.2771 0.0960 0.1611 ) W B 2 C = ( 0.3333 0.3333 0.3333 ) W B 3 C = ( 0.2665 0.0707 0.1726 0.1221 0.3235 0.0445 ) 利用公式 R = W E T 可以得到B层各指标的关联度： R B 1 = W B 1 C E B 1 C T ， R B 2 = W B 2 C E B 2 C T ， R B 3 = W B 3 C E B 3 C T 其中， E B 1 C 、 E B 2 C 、 E B 3 C 分别为各指标关联系数所组成的矩阵。进一步可求得最高层指标A的关联度： R A = W A B [ R B 1 ， R B 2 ， R B 3 ] ，计算出结果为： R B 1 = ( 0.85687 0.52093 0.57728 0.35068 0.49345 ) R B 2 = ( 0.77768 0.89269 0.54904 0.40393 0.60228 ) R B 3 = ( 0.6090 0.77851 0.46033 0.55125 0.42759 ) R = ( 0.79281 0.67370 0.54978 0.39940 0.51507 ) Table 2 The correlation between city league table under different factor 关联度城市 深圳 广州 杭州 厦门 苏州 R 0.79281 0.67370 0.54978 0.39940 0.51507 吸引力综合排名 1 2 3 5 4 R B 1 0.85687 0.52093 0.57728 0.35068 0.49345 发展前景排名 1 3 2 5 4 R B 2 0.77768 0.89268 0.54904 0.40393 0.60228 收入水平排名 2 1 4 5 3 R B 3 0.6090 0.77851 0.46033 0.55125 0.42759 环境因素排名 2 1 4 3 5 表2. 不同因素下关联度城市排名表 由上述表2可知，深圳的关联度为0.79281，排名第一，说明其与一般人才理想城市的契合度最高，表明了深圳人才吸引力水平高于广州、杭州、厦门、苏州这四大城市，我们深入分析发现，深圳在人才吸引力的主要优势在于它的发展前景，其发展前景关联度为0.85687，远远的超过了广州、杭州、厦门、苏州这四大城市，说明深圳的经济状况和未来的发展前景比这四大城市要好。但是深圳的收入水平关联度和环境因素关联度处于第二名，远落后于广州，说明深圳的居民生活水平相对于广州等大城市来说偏低，这也正是深圳人才吸引力的不足之处，深圳要想提升自己的城市人才吸引力水平，就要保持现在的经济状况和经济增长趋势，同时提高居民的生活水平。 对于专业型人才，更看重主要企业的发展状况，于是我们对金融业、工业和房地产业的平均增长率进行数据收集，在人才吸引力评价模型基础上，对准则层(子准则层)加入主要企业的发展状况B4 (金融平均增长率C14、工业平均增长率C15、房地产平均增长率C16)。用B层的各因素对A层的影响，参照1~9尺度，构造得到成对比矩阵A： A = ( 1 2 3 1 / 2 1 / 2 1 2 1 / 3 1 / 3 1 / 2 1 1 / 6 2 3 6 1 ) 再用C层的各因素对B层的影响，构造出成对比矩阵B1，B2，B3，B4。 B 1 = ( 1 2 4 3 1 / 2 1 3 2 1 / 4 1 / 3 1 1 / 2 1 / 3 1 / 2 2 1 ) ， B 2 = ( 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ) B 3 = ( 1 4 2 3 1 / 2 5 1 / 4 1 1 / 3 1 / 2 1 / 4 2 1 / 2 3 1 2 1 / 2 3 1 / 3 2 1 / 2 1 1 / 2 3 2 4 2 2 1 6 1 / 5 1 / 2 1 / 3 1 / 3 1 / 6 1 ) ， B 4 = ( 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ) 依次对A，B1，B2，B3，B4进行一致性检验，各矩阵的 C R < 0.1 ，故所有判断矩阵都具有较为满意的一致性。可得到C层对A层的组合权向量为： w ( 3 ) = W ( 3 ) w ( 2 ) = ( 0.1244 0.0740 0.0256 0.0430 0.0515 0.0515 0.0515 0.0220       0.0058 0.0143 0.0101 0.0267 0.0037 0.1653 0.1653 0.1653 ) T 接着，收集与主要企业发展状况相关的各新增因素(金融业、工业和房地产业的平均增长率)的数据如表3所示。 Table 3 Professional talents who factors data lis 主要因素 子因素 深圳 广州 杭州 厦门 苏州 主要企业发展状况B4 金融平均增长率 15.83% 21.5720% 6.05% 19.9235% 15.6851% 工业平均增长率 8.93% 5.58% 4.40% 3.97% 2.70% 房地产平均增长率 14.57% 14.62% 6.80% 7.49% 13.60% 表3. 专业型人才看中因素数据一览表 利用层次分析法得到的运用灰色关联度算法，可得到最终结果为： R B 1 = ( 0.85687 0.52093 0.57728 0.35068 0.49345 ) R B 2 = ( 0.77768 0.89269 0.54904 0.40393 0.60228 ) R B 3 = ( 0.60900 0.77851 0.46033 0.55125 0.42759 ) R B 4 = ( 0.85396 0.82719 0.35801 0.52152 0.56498 ) R = ( 0.82264 0.75140 0.45449 0.46014 0.54023 ) Table 4 Professional talents in the eyes of correlation between city league table under different factor 关联度城市 深圳 广州 杭州 厦门 苏州 R 0.82264 0.75140 0.45449 0.46014 0.54023 吸引力综合排名 1 2 5 4 3 R B 1 0.85687 0.52093 0.57728 0.35068 0.49345 发展前景排名 1 3 2 5 4 R B 2 0.77768 0.89268 0.54904 0.40393 0.60228 收入水平排名 2 1 4 5 3 R B 3 0.6090 0.77851 0.46033 0.55125 0.42759 环境因素排名 2 1 4 3 5 R B 4 0.85396 0.82719 0.35801 0.52152 0.56498 企业发展排名 1 2 5 4 3 表4. 专业型人才眼中不同因素下关联度城市排名表 由表4可知，深圳的关联度为0.82264，排名第一，说明其与专业型人才理想城市的契合度最高，表明了深圳在专业型人才吸引力水平高于广州、杭州、厦门、苏州这四大城市，我们深入分析发现，深圳在专业型人才吸引力的主要优势也在于它的发展前景，其发展前景关联度为0.85687，远远超过了广州、杭州、厦门、苏州这四大城市，说明深圳的经济状况和未来的发展前景比这四大城市要好，而且深圳的企业发展关联度为0.85396，排名第一，这说明深圳的企业发展比其他城市更好，这也会更加吸引专业型人才的眼球。但是深圳的收入水平关联度和环境因素关联度依然处于第二名，远落后于广州，说明深圳的居民生活水平相对于广州等大城市来说偏低，这也正是深圳对专业型人才吸引力的不足之处。 对于科技型人才，更看重科技发展环境，于是我们从专利个数、科研经费投入和科研平台个数三方面收集数据，来衡量一个城市的科技发展环境，人才吸引力评价模型基础上，在准则层(子准则层)中加入科技发展环境B4 (专利个数C14、科研经费投入C15、科研平台个数C16)。 假设科技型人才对新增因素的权重与专业型人才对新增因素的权重相等，此处直接利用上述成对比矩阵，不再重复构造。我们收集新增各因素的数据如表5所示。调用灰色关联度算法，得到最终结果为： Table 5 Science and technology talents who factor data lis 主要因素 子因素 深圳 广州 杭州 厦门 苏州 科技发展环境B4 专利个数 145，294 48，313 53，528 41，052 4414 科研经费投入 4，046，336 1，129，546 2，782，929 3，463，600 1，176，599 科研平台个数 1493 4659 1714 3163 733 表5. 科技型人才看中因素数据一览表 R B 1 = ( 0.85687 0.52093 0.57728 0.35068 0.49345 ) R B 2 = ( 0.77768 0.89269 0.54904 0.40393 0.60228 ) R B 3 = ( 0.60900 0.77851 0.46033 0.55125 0.42759 ) R B 4 = ( 0.79416 0.58463 0.45663 0.56170 0.33451 ) R = ( 0.79299 0.63114 0.50339 0.48005 0.42596 ) Table 6 Science and technology talents in eyes of correlation between city league table under different factor 关联度城市 深圳 广州 杭州 厦门 苏州 R 0.79299 0.63114 0.50339 0.48005 0.42596 吸引力综合排名 1 2 3 4 5 R B 1 0.85687 0.52093 0.57728 0.35068 0.49345 发展前景排名 1 3 2 5 4 R B 2 0.77768 0.89268 0.54904 0.40393 0.60228 收入水平排名 2 1 4 5 3 R B 3 0.6090 0.77851 0.46033 0.55125 0.42759 环境因素排名 2 1 4 3 5 R B 4 0.79416 0.58463 0.45663 0.56170 0.33451 科技发展环境排名 1 2 4 3 5 表6. 科技型人才眼中不同因素下关联度城市排名表 由表6可知，深圳的关联度为0.79299，排名第一，说明其与科技型人才理想城市的契合度最高，表明了深圳在科研型人才吸引力水平高于广州、杭州、厦门、苏州这四大城市，我们深入分析发现，深圳的发展前景关联度0.85687和其科技发展环境关联度0.79416都排名第一，高于其他四个城市，说明深圳的经济状况和科技发展环境比这四大城市要好，这体现出了深圳吸引科研型人才的优势。但是深圳的收入水平关联度和环境因素关联度依然处于第二名，远落后于广州，说明深圳的居民生活水平相对于广州等大城市来说偏低，这也正是深圳对科研型人才吸引力的不足之处。