基于履历信息的高层次人才特征分析

 2022-01-17 11:01

论文总字数:18435字

目 录

1 引言 1

1.1 背景分析 1

1.2 文献综述 1

1.3 方法介绍 2

1.3.1单因素方差分析 2

1.3.2聚类分析 3

1.3.3回归分析 3

1.3.4对应分析 4

1.4 数据处理 4

2 整体特征分析 4

2.1 聚类分析 4

2.2 回归分析 8

3 区域特征分析 9

3.1 图表描述 9

3.1.1对于分类数据用excel画环形图 9

3.1.2对于数值型数据用R语言画箱线图 9

3.2方差分析 10

3.3 对应分析 12

4 结论与建议 14

4.1 结论 14

4.2 建议 14

参考文献 15

致谢 19

基于履历信息的高层次人才特征分析

牛雅妮

Abstract:Based on the biographical information of an ESI high cited scholar, this paper collects the information of educational background, age, academic achievements and so on, sets up the index system of high level talent characteristic evaluation, uses variance analysis, cluster analysis, regression analysis and Correspondence analysis model to analyze and analyze the characteristics of academic qualifications and age of China's higher cited scholar, and finds that: age , subject area, academic background, growth time, doctor's experience at home and abroad have important influence on the development of talents. We should pay attention to young people and the development of short time talent, do not pay too much attention to the introduction of overseas talent and neglect of the domestic high level of talent to introduce. To improve the imbalance of the development of regional colleges and universities is to solve the problem of the introduction and development of talents in the regional colleges and universities, the main lack of undergraduate students in the university, science, rapid growth of young high-level talent, and accordingly put forward some suggestions for improvement.

Key words:Resume;Local Colleges and universities;Highly cited scholar;Comparative analysis;Feature Analysis

1 引言

1.1背景分析

在改革开放40年中,中国经济发展取得明显成效。习近平主席在中共十九大报告中指出,人才是实现民族振兴、赢得国际竞争主动的战略资源。习近平主席在广东省人大代表团审议中强调:“发展是第一要务,人才是第一资源,创新是主要动力。”他表示,本地人才和海归人才必须具有同等重要的地位,以便他们能够在祖国实现人生梦想。

一流大学的建设必须以一流的师资队伍建设为基础和先导,要想培育出高素质高层次科学人才,首先要拥有高层次人才,在当今经济现代化高速发展的世界,谁拥有更多的高层次科技人才,谁就会在竞争激烈的文化教育之林中占据更高的席位。因此,在当今的人才大战与高校之争中,各个地区的高校都纷纷出台人才政策,用各种优厚的条件来吸引人才。

众所周知,东部沿海地区的经济发展非常迅速,是中国经济增长的领头羊。东部高校近年来以让人惊讶的速度高速发展,比如浙江大学从2009年的QS排名247上升到2018年的QS排名87, 进步迅速,广东地区的高校也在迅猛的发展前进。中国各地区的发展状况表明,高校进步与高层次人才的培养是互利共生的过程,是相辅相成的。然而,随着中国高校的快速发展,不同地区高校之间逐渐增长的差距和人才资源发展的不平衡问题也逐渐显著。一方面是东部沿海地区高校发展迅猛和高层次人才的迅速积累,另一方面却是西部地区高校发展缓慢和以科技人才为代表的高层次人才紧缺和流失现象严重。这种地域间高层次人才发展的不平衡是否是中国东部,中部和西部地区高校发展不平衡的重要因素?仅引入大量科技人才是否能拉动地方高校进步?本文通过建立相关模型并利用实证数据进行实证分析,对上述问题进行解答。从而为我国跨区域合理分配科技人才、缩小地区间人才发展差距、出台相关政策导向提供实证支持,为我国的人才成长、人才培养及引进工作提供参考信息。

1.2 文献综述

随着优秀人才地位的提升,国内外对于优秀人才的研究越来越多,人们经常从人才引进、特征、发展、评估、对比等多方面进行深入地研究,并根据实证分析来解决人才匮乏、人才稀缺、人才发展不平衡等一系列问题,并为人才更好更快地发展提供良策与建议。

在当今世界的人才大战中,如何建立一个有效的评估系统来对人才进行评价,如何有效而大量地引进高水平高素质人才,又如何来评价引进系统的高效性,成为重中之重。因此,越来越多的专家针对此问题进行了深入探究。李卫星通过对高校人才引进工作重要意义的阐述,对高校人才引进中的人才评价现状进行分析,围绕人才评价引进系统进行了思考[1]。李剑等人通过对企业高层次人才流失风险评估体系的研究,对提升企业留住核心人才做出一系列建议[2]。海外华人人才的流动性也一直备受关注,很多高校都大力引进海外高层次人才。陆道坤等人以此为分析对象, 指出我国高校“千人计划”引进人才的若干特点, 提出了改进海外高层次人才引进工作的若干建议[3]。潮龙起等人对高校高层次海归人才现状及其作用进行研究,根据本课题组对“千人计划”数据库中获得这一资助的高校海归人才的分析, 得出一系列结论[4]。Fuchuan Jiang等人以昆明科技大学为例,运用模糊综合评价方法,得到人才培养模式更合理有效的评价指标[5]。Bo Liu等人为衡量软件工程学院人才培养质量, 提出了一种基于模糊理论的质量评价模型[6]

国内外关于科技人才与地域发展关系的研究较为丰富,对影响地域人才发展的因素亦作了探讨,对不同区域对人才发展具有不同影响这一观点已基本达成共识。孙洁等人通过科技人才对我国区域经济发展影响的差异性,得出不同区域人才之间有差异,且不同区域人才反过来也会对地区造成不同的影响[7]。葛晋等人从借力雄安新区建立区域教育资源共享体系、加强校企联合建设和教学方式转变、优化课程结构、强化学以致用理念等角度进行分析,在雄安新区发展中对实现河北高校人才特色发展、高端发展具有重要的现实意义[8]。李晓慧等人通过对人才引进政策与苏北高校发展战略的比较研究,总结了苏北高校高水平人才引进中存在的问题和影响因素,并据此提出一系列改进措施[9]。Caiqiao Huo等人总结了中国高校对外语人才需求的现状,提出地方高校外语人才的培养应与地方经济发展相结合[10]

近年来,人才研究开始基于高层次人才的履历信息进行分析和探索。履历信息包括姓名,学历,技能和工作经验,研究和教学经验,发布的文章,专业协会和专业资格,奖项以及与工作申请有关的其他信息,信息量极其丰富,可根据履历信息进行更全面的人才调查和分析。田瑞强等人以233名高被引科学家的履历信息作为数据来源,研究了不同因素下各阶段生存风险率的差异以及成长过程中各因子的具体影响效果[11]。牛珩等人根据科研人员的履历信息,运用CV分析方法对我国高层次科技人才进行了特征研究[12]。吴殿廷等人以800多位科学院院士和600多位工程院院士为考察对象,基于他们的履历信息对他们进行对比分析,探讨高科技人才成长因素的深层次规律[13]

一般来说,随着履历数据被引入人才研究,根据履历信息可以对人才进行更全面丰富的研究。但是随着不同地区高校之间逐渐增长的差距和人才资源发展不平衡问题的显著,对于探究地域人才发展差距的原因具有重要意义。但是基于人才履历信息对不同地区高层次人才特征的对比分析很少,几乎没有,因此本文基于高层次人才的履历信息,利用一系列统计方法对我国高层次人才进行整体特征分析与地域特征分析,为我国的人才成长、人才培养及引进工作提供参考信息。

1.3 方法介绍

1.3.1单因素方差分析

单因素方差分析是用来研究分类型自变量对数值型自变量是否有影响。单因素方差分析在实质上采用统计推断的方法,本质是其实是研究不同水平下各个总体的均值是否有显著差异的问题。

单因素方差分析采用的统计推断方法是计算F统计量,进行F检验。总的离差平方和记为SST,总离差平方和分为两个部分:一部分是由控制变量引起的离差,记为SSA(组间离差平方和);另一部分随机变量引起的SSE(组内离差平方和)。于是有

(1)

其中,

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