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基于PCA分析法的深圳市科技人才競(jìng)爭(zhēng)力評(píng)價(jià)研究

發(fā)布時(shí)間:2021-04-27 16:29
  隨著知識(shí)經(jīng)濟(jì)時(shí)代的來臨,哪座城市掌握知識(shí)、技術(shù)、人才,哪座城市就擁有競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)、就能搶占發(fā)展先機(jī)。黨的十九大提出,人才是實(shí)現(xiàn)民族振興、贏得國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)主動(dòng)的戰(zhàn)略資源。目前,國(guó)內(nèi)外吸引人才競(jìng)爭(zhēng)形勢(shì)日益激烈,讓深圳市面臨"前有標(biāo)兵、后有追兵"的競(jìng)爭(zhēng)局面。因此,深圳市亟須了解自身科技人才競(jìng)爭(zhēng)力水平,并采取相應(yīng)措施來保持、提升競(jìng)爭(zhēng)力。為分析深圳市科技人才競(jìng)爭(zhēng)力水平,利用主成分分析法(PCA),通過與北京市、上海市、廣州市進(jìn)行比對(duì),對(duì)深圳市科技人才競(jìng)爭(zhēng)力開展實(shí)例研究。因此,首先介紹科技人才競(jìng)爭(zhēng)力的研究背景與意義;其次,對(duì)人才競(jìng)爭(zhēng)力和PCA分析方法進(jìn)行介紹;诖,利用層次主成分分析法(PCA)分別從定量層面對(duì)深圳科技人才競(jìng)爭(zhēng)力進(jìn)行評(píng)價(jià)。將北京市、上海市和廣州市的科技人才競(jìng)爭(zhēng)力與深圳市進(jìn)行對(duì)比分析,明確深圳市科技人才競(jìng)爭(zhēng)力水平,找出深圳市科技人才競(jìng)爭(zhēng)力的不足,進(jìn)一步提出幫助深圳市提升科技人才競(jìng)爭(zhēng)力的建議與對(duì)策。 

【文章來源】:經(jīng)濟(jì)研究導(dǎo)刊. 2019,(08)

【文章頁數(shù)】:7 頁

【文章目錄】:
一、研究背景與意義
二、PCA分析法
    (一) PCA分析法的基本概念
    (二) PCA分析法的步驟
        1. 對(duì)原始指標(biāo)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化, 以消除變量在數(shù)量極或量綱上的影響。
        2. 根據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化后的數(shù)據(jù)矩陣求出相關(guān)系數(shù)矩陣R。
        3. 求出R矩陣特征方程的特征根和特征向量。
        4. 確定主成分, 結(jié)合專業(yè)知識(shí)對(duì)各主成分所蘊(yùn)含的信息給予適當(dāng)?shù)慕忉尅?br>        5. 合成主成分, 得到綜合評(píng)價(jià)值。
三、深圳市科技人才競(jìng)爭(zhēng)力實(shí)例研究
    (一) 初始數(shù)據(jù)的獲得
    (二) 初始數(shù)據(jù)的無量綱處理
    (三) 基于PCA的科技人才競(jìng)爭(zhēng)力評(píng)價(jià)值計(jì)算
        1. 對(duì)無量鋼化的原始數(shù)據(jù)進(jìn)行KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) 檢驗(yàn)和Bartlet球形檢驗(yàn)。
        2. 提取若干個(gè)主成分。
        3. 因子旋轉(zhuǎn)。
        4. 根據(jù)主成分得分系數(shù)矩陣, 計(jì)算主成分得分。
四、深圳市科技人才競(jìng)爭(zhēng)力提升對(duì)策
    (一) 加強(qiáng)科技人才培養(yǎng)體制改革
        1. 大刀闊斧推動(dòng)簡(jiǎn)政放權(quán), 著力破除人才管理束縛。
        2. 破除傳統(tǒng)體制壁壘障礙, 推動(dòng)人才更加順暢流動(dòng)。
        3. 最大限度放寬科研限制, 充分釋放科技人才創(chuàng)新活力。
    (二) 加強(qiáng)科技人才隊(duì)伍建設(shè)
        1. 聚焦體制機(jī)制改革進(jìn)行突破。
        2. 推動(dòng)人力資源服務(wù)業(yè)集群發(fā)展, 做強(qiáng)做大國(guó)有人力資源龍頭服務(wù)機(jī)構(gòu)。
        3. 加強(qiáng)科技人才工作隊(duì)伍建設(shè)。


【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]深圳:給人才優(yōu)先發(fā)展以法治保障[J]. 楊麗萍.  中國(guó)人才. 2017 (09)
[2]基于改進(jìn)主成分分析和AdaBoost算法的運(yùn)動(dòng)蝦苗識(shí)別方法[J]. 劉世晶,王帥,陳軍,劉興國(guó),周海燕.  農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào). 2017(01)
[3]主成分分析綜合評(píng)價(jià)應(yīng)該注意的問題[J]. 林海明,杜子芳.  統(tǒng)計(jì)研究. 2013(08)
[4]主成分分析評(píng)估指數(shù)的構(gòu)造條件和案例[J]. 林海明,杜子芳.  21世紀(jì)數(shù)量經(jīng)濟(jì)學(xué). 2013(00)
[5]主成分分析法及其應(yīng)用[J]. 蘇鍵,陳軍,何潔.  輕工科技. 2012(09)
[6]主成分分析在城市復(fù)合系統(tǒng)發(fā)展評(píng)價(jià)中的應(yīng)用[J]. 陳軍飛,吳銘峰.  軟科學(xué). 2006(01)



本文編號(hào):3163794

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