2024年人才友好型城市研究报告

中国人力资源开发2024,Vol.41,No.10.HumanResourcesDevelopmentofChina DOI:10.16471/j.cnki.11-2822/c.2024.10.001 2024年人才友好型城市研究报告 中国人力资源开发研究会“人才友好型城市研究”课题组 （中国人力资源开发研究会,北京100037） 摘要千金何足惜,一士固难求。人才的战略地位和社会价值贯穿历史实践始终,对于城市而言,能否吸引和留住与其发展相匹配的高素质人才,直接影响到城市的创新能力、发展水平及社会面貌。近年来,我国各大城市纷纷出台人才政策,通过提供资金支持、搭建交流平台、优化城市服务等方式,展现了吸引人才的决心与诚意。然而,人才究竟青睐怎样的城市？目前,关于衡量城市人才友好程度的系统性量化指标仍然缺乏,相关领域尚未建立统一的评估标准。本研究依托大数据分析与人工智能技术,从人才吸引力与人才发展生态两个维度入手,提出了涵盖人才向心力、人才输送力、人才净流入等十大核心指标的评估体系。通过对多源异构数据的综合分析,研究揭示了不同城市和区域在人才竞争中的动态趋势及其驱动因素,并为各级政府优化人才战略、提升城市综合竞争力提供了重要的决策依据。 关键词人才友好型城市;人才吸引力;发展生态;大数据 1引言 “国以才立,政以才治,业以才兴”,人才是我国经济社会发展的第一资源,人才在综合国力竞争中越来越具有决定性意义（马抗美,2024）。在推动城市高质量发展、推进城市治理体系和治理能力现代化的过程中,人才无疑是城市发展最关键也是最急缺的要素,谁能在人才竞争中占据优势,谁就能在未来的发展中赢得先机。 党中央和国务院一直高度重视人才发展工作,特 收稿日期:2024-9-10 通讯作者:李直,邮箱:lizhi@hrdchina.org电话:010-68339280 报告组委会:主任欧晓理;委员胡继申、李震、刘辉、彭剑锋、杨伟国、李燕萍、唐宁玉、徐芳、江涛、陈建成、李直、李际平、邢伟、熊辉 报告课题组:组长刘辉;副组长祝恒书、周景博;组员武晗、张乐、孙莹、王晶、朱琛、张开颜、任巍 别是党的十八大以来,做出了系列战略部署。2012年党的十八大明确提出,我国要实施人才强国战略,“加快确立人才优先发展战略布局,造就规模宏大、素质优良的人才队伍,推动我国由人才大国迈向人才强国”。2017年党的十九大进一步提出,“人才是实现民族振兴、赢得国际竞争主动的战略资源”。2021年中央人才工作会议明确指出,综合国力竞争说到底是人才竞争。人才是衡量一个国家综合国力的重要指标。国家发展靠人才,民族振兴靠人才。深入实施新时代人才强国战略,加快建设世界重要人才中心和创新高地,在北京、上海、粤港澳大湾区建设高水平人才高地,一些高层次人才集中的中心城市着力建设吸引和集聚人才的平台。2022年党的二十大强调,教育、科技、人才是全面建设社会主义现代化国家的基础性、战略性支撑。深入实施人才强国战略,培养造就大批德才兼备的高素质人才,是国家和民族长 远发展大计。2024年党的二十届三中全会再次重申,深化人才发展体制机制改革,实施更加积极、更加开放、更加有效的人才政策,完善人才自主培养机制,加快建设国家高水平人才高地和吸引集聚人才平台,完善人才有序流动机制,促进人才区域合理布局。综合来看,我国人才政策体系不断健全完善,始终坚持面向世界科技前沿、面向经济主战场、面向国家重大需求、面向人民生命健康,在人才战略布局、人才队伍培养、人才管理体制、人才国际交流方面提出了一系统具有战略性、前瞻性的方向目标和重大举措,为以中国式现代化全面推进强国建设、民族复兴伟业提供强有力的人才支撑奠定了基础。 近年来,各大城市纷纷积极贯彻落实党中央的决策部署,提出建设人才友好型城市,并出台了相关人才政策。例如,北京市提出了“北京海外高层次人才引进计划”等政策,旨在吸引国际顶尖人才和创新创业人才。上海市提出了“居转户”和“浦江人才计划”等政策,为符合条件的优秀人才落户提供便利,针对海外高层次人才的引进与支持,提供包括资金资助、住房保障等方面待遇。深圳市重点实施“孔雀计划”,吸引创新型人才特别是国际高层次人才。广州市推出了“蓓蕾计划”和“菁英计划”,为创新创业人才提供资金、住房等支持。杭州市出台“人才新政27条”和全球引才“521”计划,涵盖购房补贴、安家补助、创业支持等方面,并针对全球顶尖人才的引进,提供综合性支持。苏州市提出“姑苏人才计划”,重点支持高层次创新创业人才,涵盖政策友好、平台友好、创业友好、就业友好、服务友好等方面。这些政策充分反映了中国各大城市在激烈的人才竞争中,为吸引和留住高素质人才而采取的积极措施,旨在为人才创造更好的工作和生活环境,推动城市的经济和社会发展。 当前时代背景下,通过科学、客观的方法量化城市的人才友好程度,进而客观分析城市的人才吸引力和发展生态至关重要。这不仅能够帮助各城市了解 自身在吸引和留住人才方面的优势与不足,还可以帮助政府更好地把握人才市场的动向,优化资源配置,提高人才引进的精准度和有效性。然而,当前关于城市人才友好程度的系统性量化指数尚未建立,相关领域缺乏统一的量化评估标准,使得各城市在制定人才政策时,由于缺乏有力的量化依据和指导,难以有效评估城市的人才吸引力和留存能力。为此,亟待制定一套科学、系统、全面的人才友好程度量化评估标准1,以更好地支持城市制定精准有效的人才政策,促进城市提升人才吸引力、竞争力,为坚定落实党中央人才强国战略目标提供有力支撑。 同时,大数据和人工智能技术发展迅猛,在智能人才管理（Qin,etal.2023;Guo,etal.2022;Qin,et al.2018;Zhangetal.2021;Sun,etal.2021;Qin,etal.2023;Ye,etal.2022）、智慧城市（Xiaoetal.,2023;Zhouetal.,2021;Xiaoetal.,2021;Lietal.,2020;Zhangetal.,2020;Zhouetal.,2019）领域大放异彩。这些技 术的发展为科学、客观地评估各城市的人才吸引力 和发展生态提供了全新的机遇和手段。首先,从数据来源看,大数据方法通过收集和分析来自不同渠道的数据（如招聘网站、搜索引擎、移动设备位置数据等）,获取关于人才从一个城市、地区或行业迁移到另一个地方的实时信息,能够动态捕捉人才的流动趋势。其次,从时效性看,与传统统计方法相比,大数据可以提供更为实时的人才需求信息。例如,基于招聘平台的职位发布和简历投递情况,可以分析出哪些地区或行业在特定时间段内对人才的需求增加,进而反映人才流动的趋势（Zhuetal.,2016）。最后,从量化方法看,可以基于大数据和人工智能技术精准量化人才流动的方向和规模。例如,通过分析不同城市之间的求职搜索数据,可以发现人才流入和流出的主要方向,并量化每个方向的流动量。可以看出,大数据方法在反映城市人才友好程度方面具有显著优势,随着数据处理技术的不断进步,大数据方法在人才流动性分析中的应用前景非常广阔（Zhangetal.,2020; Zhangetal.,2019;刘善仕等,2018）。 基于此,中国人力资源开发研究会联合业界和学界的多家权威机构,发起了“2024年人才友好型城市”研究项目,旨在通过深入挖掘互联网求职搜索数据、互联网招聘数据和社会现状数据,结合大数据和人工智能技术,从人才吸引力和人才发展生态两个维度出发,构建具有创新性、科学性和全面性的人才友好型城市量化评估指数体系,对各城市的人才友好程度进行科学分析和综合评估。研究报告将系统解析我国城市人才吸引力和人才发展生态的现状和未来趋势,全面揭示区域人才发展的现状与趋势。同时,本报告也为学术界和产业界提供了重要的数据资源和研究参考,为我国人才强国战略的持续深化实施贡献力量。 2数据、分析方法与指数体系 2.1数据说明 本报告中的数据主要来源于公开的互联网搜索数据、互联网招聘数据以及国家和地方统计局的社会现状数据。其中,互联网搜索引擎（如百度等）每天承载着数百亿次用户搜索。基于互联网搜索引擎,处于特定地区用户搜索目标地区的职位信息,即可产生从用户所在地区到目标地区的求职意向记录,综合海量的用户求职意向数据可以近似估计全国范围内 的人才流动情况。而后进一步通过AI特征画像技术对求职群体进行画像分析,更细粒度揭示我国人才流动的特征。此外,为了丰富城市人才吸引力指数体系和分析内容,本报告还结合了互联网招聘平台公开发布的招聘数据,包括岗位发布数量、所属行业、职位描述等详细信息,从供需两侧更全面地呈现各城市的人才市场状况。同时,研究小组还参考了国家和地方统计局公开发布的各类城市信息,如常住人口数、人均可支配收入、CPI等。通过对上述多源数据的整合与分析,本报告旨在构建一个科学、系统的城市人才吸引力评估体系2,为各级政府和城市管理者提供详实的数据支持和科学的决策参考,助力各城市在激烈的人才竞争中制定更具针对性和前瞻性的人才政策,从而有效提升城市的综合竞争力,促进经济高质量发展,实现社会的全面进步。 2.2分析方法 本报告基于大数据和人工智能分析技术,综合运用信息抽取、数据融合、特征画像、自然语言处理和图挖掘等AI技术,从人才吸引力和人才发展生态两个维度对我国城市人才友好程度进行深度量化解读。 2.3指数体系 关于城市建设与人才吸引之间的关联研究是学界的经典课题,相关研究成果极为丰硕。例如,有些研究从人才流动和人才发展两个角度分析了各城市 人才友好指数计算 •科学的指数体系 •10大特色指数 (吸引力指数x6＋发展生态指数x4） •多源异构数据融合 •海量数据处理，千亿条记录 •多尺度全方位刻画 大数据 城市-人才 人工智能技术 •大规模数据挖掘 •NLP、知识图谱等多种Al技术 ••用户画像分析 图1人才友好型城市研究报告总体框架 对人才的吸引力（崔少泽等,2021）。有些成果着重阐述了城市交通、房地产对人才吸引力的影响（兰宗敏等,2021;李嘉等,2013;林晓言等,2015;王高峰,杨浩东,2022）。也有研究人员提出城市的生态环境、经济发展水平、社会生活环境、公共服务水平、科教创新环境对人才的吸引至关重要（段智慧等,2023;叶晓倩等,2019;Huetal.,2020）。 本报告通过调研国内外的相关文献,综合考虑各城市建设人才友好城市的相关政策,确立了人才友好型城市的指数体系。具体而言,本报告基于海量多源异构数据,综合运用大规模数据挖掘、NLP、知识图谱、用户画像等多种AI技术,从人才吸引力与人才发展生态两个维度,提出了十大人才友好型城市指数,构建了一套基于客观数据的具有政策性、综合性和指导性的人才友好型城市指数体系,指数构成详情请见表1。 具体而言,该指数体系主要着眼于城市人才吸引力和城市人才发展生态两个方向。其中,人才吸引力指数基于课题组发表在NatureCities上的科研成果 （Sunetal.,2024）,通过对大规模劳动力迁徙网络的量化建模,动态评估城市人才供需结构变化,从而量化不同城市的人才吸引力大小,包括以下6个指标: 人才向心力指数:基于人才的求职意向构建城市之间的人才流动网络,并用HITS算法对网络进行分析,将算法输出的“Authority”指标表示城市的人才向心力。该指标通过人才流动网络刻画了城市对人才吸引的强度,详细计算方式见附录。 人才输送力指数:与人才向心力指标相对应,将HITS算法输出的“Hub”指标用来表示城市的人才输送力。该指标刻画了在人才流动网络上城市内人才输送到其他城市的强度,详细计算方式见附录。 人才净流入指数:给定时间内,城市人才流入意 表1人才友好型城市指数体系构成 一级指标二级指标数据来源与计算方法 1.向心力指数基于人才流动网络分析计算 2.输送力指数基于人才流动网络分析计算 3.净流入指数城市人才流入意向统计量和流出意向统计量的差值 人才吸引力指数 4.聚集度指数城市人才流入意向统