重慶市科技人才政策實施效果評價研究
發(fā)布時間:2021-08-06 08:54
人才是社會文明進步、人民富裕幸福、國家繁榮昌盛的重要推動力量。2017年10月,習近平總書記在黨的十九大報告中明確指出,“人才是實現(xiàn)民族振興、贏得國際競爭主動的戰(zhàn)略資源。要堅持黨管人才原則,聚天下英才而用之,加快建設人才強國。實行更加積極、更加開放、更加有效的人才政策……讓各類人才的創(chuàng)造活力競相迸發(fā),聰明才智充分涌流”,“三個更加”的政策愿景充分賦予了新時代人才工作的新定位、新使命、新格局。重慶是西部大開發(fā)的重要戰(zhàn)略支點,在“一帶一路”和長江經濟帶建設中具有舉足輕重的戰(zhàn)略地位。2017年11月,為貫徹中央決策部署,重慶市委五屆三次全會精神提出“八項戰(zhàn)略行動計劃和三大攻堅戰(zhàn)”,其中人才強市戰(zhàn)略行動計劃充分表明了重慶市在新時代的人才工作總綱,如何將戰(zhàn)略機遇和各項行動計劃轉換為新的經濟增長優(yōu)勢,作為內生動力的人才,尤其是科技人才是其中的核心要素,因此,本文在人才強市的政策背景下,聚焦重慶市科技人才政策,運用定性與定量相結合的方法對科技人才政策的實施效果進行評價,根據(jù)對評價結果的分析展開政策優(yōu)化。文章共分為7個章節(jié),具體開展科教興市人才強市背景下重慶市科技人才政策實施效果評價研究。第1章是緒論...
【文章來源】:西南大學重慶市 211工程院校 教育部直屬院校
【文章頁數(shù)】:97 頁
【學位級別】:碩士
【部分圖文】:
003年以來部分重慶市科技人才政策數(shù)量統(tǒng)計圖
第5章重慶市科技人才政策實施效果評價實證分析43表5-2調查問卷匯總表評價結果評價指標非常滿意滿意一般不滿意非常不滿意總計96107131211236764122126478367354979120843674065146882836734431139483367t29481291105136737821487228367721161353113367411001287424367t90145833811367總計53887712186953423670問卷中包括對科技人才的年齡和所在單位的劃分,不同年齡階段和不同單位的科技人才有不同的發(fā)展需求和政策評價,具體相關統(tǒng)計數(shù)據(jù)見圖5-1、圖5-2所示。問卷對象年齡劃分為3個部分:40歲及以下、40-60歲和60歲以上,根據(jù)問卷回收統(tǒng)計結果顯示,其中40歲及以下占比最大,為50.41%,40-60歲占比為39.78%,60歲以上占比最小,為9.81%。問卷對象所在單位劃分為6個部分:黨政機關、科研院所、國有企業(yè)、高等院校、非公企業(yè)和其他,其中占比較高的前3個為高等院校、黨政機關和科研院所,分別為28.88%、25.89%、15.26%,國有企業(yè)占比10.63%,非公企業(yè)占比9.54%,其他占比9.81%。總體來看,樣本量中的問卷對象年齡分布和所在單位分布相對較為合理。圖5-1問卷對象年齡分布圖
西南大學碩士學位論文44圖5-2問卷對象所在單位分布圖5.1.3問卷信度與效度檢驗(1)問卷信度檢驗對收回的有效問卷,采用Cronbach"sAlpha進行信度檢驗,內部一致性系數(shù)評價了各變量之間的一致性,適用于意見式問卷、評價式問卷的信度分析。系數(shù)值界于0至1之間,且系數(shù)值越大,表示問卷信度越高。問卷的信度檢驗如表5-3所示。表5-3可靠性統(tǒng)計資料Cronbach的Alpha項目個數(shù).92910借助統(tǒng)計軟件SPSS22.0,得到整體的系數(shù)值為0.929,大于0.7,通過可靠性檢驗,說明本問卷收集到的數(shù)據(jù)可靠性良好,適用于進一步進行分析。(2)問卷效度檢驗使用因子分析檢驗問卷的結構效度,以及指標對評價結果的影響程度。首先采用KMO統(tǒng)計量和Barlett球體檢驗是否適合進行因子分析。KMO統(tǒng)計量是比較觀測變量相關系數(shù)值和偏相關系數(shù)值的一個指標,當KMO值大于0.6時,表明適用于進行因子分析。Barlett球體檢驗用來檢驗總體相關系數(shù)矩陣是單位矩陣的假設,Barlett球體檢驗統(tǒng)計值對應的顯著性概率小于顯著水平時,表示拒絕零假設,適合進行因子分析。問卷的KMO和Barlett球體檢驗如表5-4所示。
【參考文獻】:
期刊論文
[1]地方政府人才政策比較與優(yōu)化——以成都市和重慶市為例[J]. 鄭雪菲,李響. 成都大學學報(社會科學版). 2020(01)
[2]關于青年科技人才發(fā)展戰(zhàn)略的思考與建議[J]. 周建中. 科技導報. 2019(12)
[3]基于四分圖的校企合作辦學評價模型的構建[J]. 許玉燕,聶培堯,李裕,吳熠璇,林培光. 中國成人教育. 2019(10)
[4]青年科技人才是創(chuàng)新驅動與核心技術突破的關鍵[J]. 翟禮淼,方虹. 科技導報. 2019(09)
[5]基于灰色關聯(lián)分析的高?萍既瞬帕鲃佑绊懸蛩丶安呗苑治觥约质「咝槔齕J]. 王沖. 情報科學. 2019(05)
[6]科技人才政策實施效果評估指標體系構建及其應用研究[J]. 顧玲琍,王建平,楊小玲. 中國人力資源開發(fā). 2019(04)
[7]西部地區(qū)留學人才引進政策對比分析:以成都、重慶、西安為例[J]. 趙佳,羅大明. 社科縱橫. 2019(03)
[8]我國改革開放40年來科技人才政策演變、趨勢與展望——基于共詞分析法[J]. 李燕萍,劉金璐,洪江鵬,李淑雯. 科技進步與對策. 2019(10)
[9]新時代中國科技人才政策的變遷與展望[J]. 鞠偉,周小虎. 中國人事科學. 2018(11)
[10]科技人才政策與創(chuàng)新績效關系的實證研究——一個被中介的調節(jié)模型[J]. 劉軒. 技術經濟. 2018(11)
博士論文
[1]耕地休耕政策評估及優(yōu)化研究[D]. 匡兵.華中科技大學 2018
[2]海外高層次人才引進效能評估與提升研究[D]. 楊慶.天津大學 2017
[3]沈陽市高端人才政策改進研究[D]. 趙繼凱.東北大學 2012
本文編號:3325472
【文章來源】:西南大學重慶市 211工程院校 教育部直屬院校
【文章頁數(shù)】:97 頁
【學位級別】:碩士
【部分圖文】:
003年以來部分重慶市科技人才政策數(shù)量統(tǒng)計圖
第5章重慶市科技人才政策實施效果評價實證分析43表5-2調查問卷匯總表評價結果評價指標非常滿意滿意一般不滿意非常不滿意總計96107131211236764122126478367354979120843674065146882836734431139483367t29481291105136737821487228367721161353113367411001287424367t90145833811367總計53887712186953423670問卷中包括對科技人才的年齡和所在單位的劃分,不同年齡階段和不同單位的科技人才有不同的發(fā)展需求和政策評價,具體相關統(tǒng)計數(shù)據(jù)見圖5-1、圖5-2所示。問卷對象年齡劃分為3個部分:40歲及以下、40-60歲和60歲以上,根據(jù)問卷回收統(tǒng)計結果顯示,其中40歲及以下占比最大,為50.41%,40-60歲占比為39.78%,60歲以上占比最小,為9.81%。問卷對象所在單位劃分為6個部分:黨政機關、科研院所、國有企業(yè)、高等院校、非公企業(yè)和其他,其中占比較高的前3個為高等院校、黨政機關和科研院所,分別為28.88%、25.89%、15.26%,國有企業(yè)占比10.63%,非公企業(yè)占比9.54%,其他占比9.81%。總體來看,樣本量中的問卷對象年齡分布和所在單位分布相對較為合理。圖5-1問卷對象年齡分布圖
西南大學碩士學位論文44圖5-2問卷對象所在單位分布圖5.1.3問卷信度與效度檢驗(1)問卷信度檢驗對收回的有效問卷,采用Cronbach"sAlpha進行信度檢驗,內部一致性系數(shù)評價了各變量之間的一致性,適用于意見式問卷、評價式問卷的信度分析。系數(shù)值界于0至1之間,且系數(shù)值越大,表示問卷信度越高。問卷的信度檢驗如表5-3所示。表5-3可靠性統(tǒng)計資料Cronbach的Alpha項目個數(shù).92910借助統(tǒng)計軟件SPSS22.0,得到整體的系數(shù)值為0.929,大于0.7,通過可靠性檢驗,說明本問卷收集到的數(shù)據(jù)可靠性良好,適用于進一步進行分析。(2)問卷效度檢驗使用因子分析檢驗問卷的結構效度,以及指標對評價結果的影響程度。首先采用KMO統(tǒng)計量和Barlett球體檢驗是否適合進行因子分析。KMO統(tǒng)計量是比較觀測變量相關系數(shù)值和偏相關系數(shù)值的一個指標,當KMO值大于0.6時,表明適用于進行因子分析。Barlett球體檢驗用來檢驗總體相關系數(shù)矩陣是單位矩陣的假設,Barlett球體檢驗統(tǒng)計值對應的顯著性概率小于顯著水平時,表示拒絕零假設,適合進行因子分析。問卷的KMO和Barlett球體檢驗如表5-4所示。
【參考文獻】:
期刊論文
[1]地方政府人才政策比較與優(yōu)化——以成都市和重慶市為例[J]. 鄭雪菲,李響. 成都大學學報(社會科學版). 2020(01)
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[3]基于四分圖的校企合作辦學評價模型的構建[J]. 許玉燕,聶培堯,李裕,吳熠璇,林培光. 中國成人教育. 2019(10)
[4]青年科技人才是創(chuàng)新驅動與核心技術突破的關鍵[J]. 翟禮淼,方虹. 科技導報. 2019(09)
[5]基于灰色關聯(lián)分析的高?萍既瞬帕鲃佑绊懸蛩丶安呗苑治觥约质「咝槔齕J]. 王沖. 情報科學. 2019(05)
[6]科技人才政策實施效果評估指標體系構建及其應用研究[J]. 顧玲琍,王建平,楊小玲. 中國人力資源開發(fā). 2019(04)
[7]西部地區(qū)留學人才引進政策對比分析:以成都、重慶、西安為例[J]. 趙佳,羅大明. 社科縱橫. 2019(03)
[8]我國改革開放40年來科技人才政策演變、趨勢與展望——基于共詞分析法[J]. 李燕萍,劉金璐,洪江鵬,李淑雯. 科技進步與對策. 2019(10)
[9]新時代中國科技人才政策的變遷與展望[J]. 鞠偉,周小虎. 中國人事科學. 2018(11)
[10]科技人才政策與創(chuàng)新績效關系的實證研究——一個被中介的調節(jié)模型[J]. 劉軒. 技術經濟. 2018(11)
博士論文
[1]耕地休耕政策評估及優(yōu)化研究[D]. 匡兵.華中科技大學 2018
[2]海外高層次人才引進效能評估與提升研究[D]. 楊慶.天津大學 2017
[3]沈陽市高端人才政策改進研究[D]. 趙繼凱.東北大學 2012
本文編號:3325472
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