论文基于因子分析法的我国各地区人力资本评价，本文是因子分析法有关毕业论文提纲范文跟人力资本和因子分析法和各地区类毕业论文提纲范文.
一、引言
随着经济全球化的发展和改革开放思想的不断深入,中国的区域经济发生了深刻变化.90 年代以来,珠江三角洲、长江三角洲以及环渤海经济圈首先享受了制度红利和人口红利,同时顺应全球制造业的转移,成为我国甚至亚洲屈指可数的经济区[2].东部地区依靠区位以及政策优势,解放思想,勇于创新,经济发展取得了长足进步,同时与西部经济的差距不断扩大.改革开放以来的所取得的丰硕成果折射出：地区经济能否持续高速增长,不仅仅取决于单一的物质资本,而更多地取决于内容更为丰富、影响更为长远的人力资本.地区人力资本竞争力是衡量地区综合竞争力的一个重要尺度,人力资本的不均衡是制约中国区域经济发展不协调的瓶颈,同时也反映了区域发展的差异.
在对经济增长理论的探索过程中,经济学家逐渐认识到资本应该具有更为丰富的内容,人力资本是具有经济价值的一种资本,具体是指劳动者所具备的知识、技能等能力,人力资本可以促进经济的增长,推动社会的发展.人力资本理论的创始人西奥多·舒尔茨认为人力资本表现为人所拥有的知识、技能、经验和健康等,因此人力资本的核心内容可以概括为劳动者的受教育程度、健康状况、所掌握的技术与知识[3].
二、变量选取
人力资本由凝聚在劳动者身上具有经济价值的知识、技术和健康状况所构成,体现出劳动者的综合素质.影响人力资本形成的因素很多,其中受教育程度和健康状况是两个最为关键的因素.本文在参考现有区域人力资本竞争力评价指标体系的基础上,主要考察了教育、科技与健康对人力资本的影响程度,考虑到数据的时效性和可得性,本文选取了除西藏以外30 个地区的2016 年的相关数据,数据来源于《中国统计年鉴》.本文选取了以下9 个指标：人均教育支出( 元),记为A1；教育支出占GDP 比重,记为A2；人均受教育年限( 年),记为A3；万人中高等教育学校在校学生数( 人),记为A4；平均预期寿命( 岁),记为B1；千人拥有病床位数( 个),记为B2；万人拥有医生数( 人),记为B3；万人拥有新产品开发项目数( 个),记为C1；万人拥有专利数( 个),记为C2.
三、实证分析
1. 综合得分分析
通过计算出各个指标的相关矩阵可以看出,各个指标之间并不是完全独立的,模型中9 个变量中许多变量之间的相关系数高于0.8,同时KMO 检验也表明变量间存在共线性问题,其检验统计量的值为0.635( 大于0.5),因此,所选取的9 个变量过多,各个变量之间信息出现重叠.因子分析法的优点是其所确定的权数是基于具体样本数据而得到的,不受主观因素的影响,且综合指标之间彼此相互独立,从而有效解决了各个变量之间的信息重叠问题,使得分析结果更具客观性.本文运用因子分析法,对我国30 个地区的人力资源数据的多个指标进行降维,用9 个变量的线性组合形成少数几个主因子,并用所提取的主因子来描述各地区人力资本的特征[1].
通过R 语言软件对数据进行因子分析,计算出相关系数矩阵的累计方差贡献率,结果显示,前三个因子的累积贡献率就达到了84.011%,因此前三个因子作为主因子比较合适.从输出结果可得,第一公因子在教育支出占GDP 比重A2、人均教育支出A1、人均受教育年限A3 和万人中高等教育学校在校生数A4 这四个变量上有较大载荷,命名为教育因子F1；第二公因子在平均预期寿命B1、万人拥有新产品开发项目数C1 和万人拥有发明专利数C2 这三个变量上有较大载荷,我们命名为科技因子F2；第三公因子在千人床位数B2 和万人拥有医生数B3 上有较大载荷,命名为医疗卫生因子F3.
因子得分函数为：
F1等于0.051*A1-0.124*A2-0.025*A3+0.190*A4+0.229*B1-0.002*B2-0.013*B3+0.313*C1+0.300*C2
F2等于0.443*A1+0.293*A2+0.205*A3+0.414*A4-0.112*B1-0.045*B2-0.133*B3+0.126*C1+0.138*C2
F3等于-0.153*A1-0.187*A2-0.181*A3+0.469*A4-0.012*B1+0.722*B2+0.347*B3+0.120*C1+0.017*C2
按照各因子对应的方差贡献率为权数计算如下综合得分：
F等于(41.644*F1+26.993*F2+15.374*F3)/84.011
最后计算出综合得分,求出各地区综合得分排名：北京> 江苏> 广东> 山东> 上海> 四川> 浙江> 河南> 湖北> 湖南> 天津>陕西> 广西> 河北> 福建> 云南> 重庆> 辽宁> 安徽> 江西> 山西> 内蒙古> 青海> 宁夏> 吉林> 甘肃> 黑龙江> 贵州> 新疆>海南.
2. 空间聚集分析
为了进一步分析各个省市的人力资本水平的差异,通过因子分析的降维处理,采用提取出来的三个公因子对30 个样本做Q 型聚类分析.从聚类结果也可以看出我国省际人力资本水平基本与地区经济发展水平相当,并表现出很强的空间聚集性,各省人力资本水平大体可按照我国地理国情划分为东南沿海、中部、西部、东北4个部分,与各地区的经济发展水平近似呈正相关.从综合得分看,得分最高的地区分别为珠三角、长三角、京津冀,可见高素质的劳动者基本集中在我国经济最为发达的地区.从分析结果可以看出黑龙江与吉林辽宁、浙江与上海、安徽与江西、云南与广西等都划入同一组内,说明地理上相比邻的省份的人力资本的配置和发展水平方面具有较高的相似性.
四、结语
从人力资本综合得分的排名来看,各省市的排名与其的经济发展水平呈正相关关系,位于珠三角、长三角、京津冀地区的省市排名普遍比较靠前,说明三大经济圈内的省市充分重视在经济、科技、教育等方面的投入,人力资本水平普遍较高；贵州、新疆和青海等省的经济基础较差,其人力资本水平相较于三大经济圈内的省市还有较大提升空间.从个别因子的得分情况来看,部分省市的人力资本虽然综合得分较高,但个别因子的得分较低.比如广东,在教育因子上得分较高,说明充分重视教育,对教育投资较多而且高校云集,但同时也因为人口密集,医疗卫生因子得分较低；再如湖北,医疗卫生因子得分较高,但教育因子和科技因子得分较低,因此当地政府需要在这两方面加大投资.
中国人力资本总量大,但人均人力资本却相对很低,为美国的6%,加拿大的9%,中国距离人力资本强国还有很大差距[5].因此,中国政府应进一步加大人力资本的投资力度,可采取以下措施：
第一,对于综合评分较低的省市,政府不仅需加大固定资产的投入,还要重视对其文化教育和医疗卫生方面的投资,注重通过提升人力资本水平推动区域经济的快速发展；同时,中西部地区应制定比东部地区更加优惠的条件来吸引人才,实现人力资本的.
第二,指标得分不平衡的省份应特别重视对短板指标的改进,以保证经济的全面协调可持续发展.地方政府应充分调动各类社会资源,对人才发展不平衡的方面做重点改进；同时和周边人力资本水平更高的省份,在经济、文化、科技等方面开展人才交流,主动提供多种交流平台和优惠政策,吸引人才流入.
第三,我国省市人力资本水平表现出明显的空间聚集性.为避免各地区之间人力资本发展水平的不平衡,政府应该消除区域壁垒,充分实现人才的自由流动和合理配置,避免地区人力资本发展的“马太效应”,实现我国人力资本整体水平的协调发展[5].
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参考文献：
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