重庆人才蓝皮书：2018年智能产业人才竞争力综合评估

1.智能产业人才竞争力评价指标赋权

基于9个省市2018年的数据，使用熵权法对前文构建的智能产业人才竞争力评价指标进行客观赋权。首先借助公式（1）和公式（2）对评价指标的原始数据进行标准化处理，然后借助公式（3）—（5）计算各评价指标的信息熵和权重（表5）。

表5　智能产业人才竞争力评价指标权重

续表

2.智能产业人才竞争力综合水平测度

使用TOPSIS法测度2018年9个省市智能产业人才竞争力综合指数。根据公式（6）—（10）计算与正、负理想解的接近程度及9省市智能产业人才竞争力综合指数，并对结果进行排名和数学分析（表6和表7）。

表6　9省市2018年智能产业人才竞争力综合评价结果

表7　9省市智能产业人才竞争力综合指数分析

9个省市的智能产业人才竞争力综合指数得分分布于0.136~0.685，均值为0.301，标准差为0.171。根据各省市智能产业人才竞争力综合指数值和人才竞争力水平划分标准，可将9个省市划分为3个梯队。

第一梯队省市智能产业人才竞争力综合指数得分高于0.386 5，包括广东和北京两个省市，其智能产业人才竞争力综合指数得分分别为0.685和0.420，这两个省市智能产业人力资源开发的水平最高，得分领先于其他省市，综合表现最为优异。

第二梯队省市智能产业人才竞争力综合指数得分分布于0.215 5~0.386 5，包括江苏、上海和浙江3个省市，其智能产业人才竞争力综合指数得分分别为0.362、0.288和0.256，这3个省市智能产业人力资源开发的水平相对较高，但仍有一定提升空间。

第三梯队省市智能产业人才竞争力综合指数得分低于0.215 5，包括天津、四川、重庆和陕西4个省市，其智能产业人才竞争力指数综合得分分别为0.206、0.184、0.174和0.136，这4个省市智能产业人力资源开发的水平相对较低，与发达地区的差异明显，有较大提升空间，且排名靠后的3个省市均为西部地区，说明存在较明显的地区差异。(www.xing528.com)

3.智能产业人才竞争力分维度测度

为对比各省市智能产业不同维度的人才竞争力情况，使用TOPSIS法分不同维度进行测度。根据公式（6）—（10）计算各省市智能产业人才竞争力不同维度得分，并对结果进行排名和数据分析（表8和表9）。

表8　9省市智能产业人才竞争力分维度指数评价结果

表9　9省市智能产业人才竞争力分维度指数分析

（1）人才资源维度

9个省市人才资源维度的智能产业人才竞争力得分分布于0.019~0.684，得分均值为0.296，标准差为0.213。得分最高的是广东，得分最低的是重庆，前者是后者的36倍，说明不同省市间人才资源现状的数量和质量差异非常大。广东、北京和江苏3个省市的得分高于平均值，说明这几个省市智能产业现有人力资源的数量和质量较高。

（2）人才贡献维度

9个省市人才贡献维度的智能产业人才竞争力得分分布于0.069~0.792，得分均值为0.223，标准差为0.220。得分最高的是广东，得分最低的是陕西，前者是后者的11.48倍，而且仅有广东和江苏两个省市的得分高于平均值，说明不同省市间产业人才对区域经济、社会发展的贡献的水平差异较大，大部分省市的智能产业的创新活动成果并不丰富。

（3）人才投入维度

9个省市人才投入维度的智能产业人才竞争力得分分布于0.092~0.825，得分均值为0.326，标准差为0.244。得分最高的是北京，得分最低的是重庆，前者是后者的8.97倍。北京、上海、广东和江苏4个省市的得分高于平均值，以上省市都是经济发达地区，当地政府对教育和创新活动比较重视，人才开发的综合投入相对较高。

（4）开发支撑维度

9个省市人才开发支撑维度的智能产业人才竞争力得分分布于0.089~0.712，得分均值为0.296，标准差为0.203。得分最高的是广东，得分最低的是重庆，前者是后者的8倍。广东、江苏和北京3个省市的得分高于平均值，以上省市产业、科技和教育的发展水平相对较高，能在吸引、选拔、发展和留住智能产业人才过程中起到较强的支撑作用。

（5）发展环境维度

9个省市人才发展环境维度的智能产业人才竞争力得分分布于0.175~0.641，得分均值为0.432，标准差为0.146。得分最高的是北京，得分最低的是陕西，前者是后者的3.66倍。人才发展环境维度的得分均值在人才竞争力的5个维度中得分最高，而且除陕西外的省市得分均高于0.3，说明大部分省市较重视发展环境对人力资源开发的潜在影响，在经济发展、公共服务和生活品质等方面的外部环境水平差异较小。