南京市科技人才引进的关键问题研究

南京市科技人才引进的关键问题研究

论文摘要

在经济增长、社会发展和科技进步中,人才起着关键性作用,人才资源是最重要的资源,人才是经济发展和社会进步的根本。科技人才是掌握科学技术的主体,是知识的载体,如何合理配置科技人力资源,制定相应的发展目标及规划,将成为经济持续增长的重要影响因素。研究南京地区的科技人才引进问题,对创造一个人尽其才、才尽其用的用人环境,提高人才资源的配置效率,最终提高南京地区的区域经济竞争力具有十分重要的意义。本文以南京市科技人才为研究对象,运用问卷调查的方法对南京市科技人才引进的关键问题进行分析,进而归纳出南京市人才引进中的关键问题。在灰关联熵分析方法的基础之上,对灰关联熵的性质以及熵关联度的性质作了研究,证明了灰关联熵具有非负性、对称性、扩展性、极值性等一些优良的性质,并基于灰关联熵模型对南京市科技人才引进的类型问题进行了研究。通过建立在Cobb - Douglas生产函数基础上的科技人才经济贡献率和经济贡献度模型,科学、合理的对南京市2001年—2005年以来的科技人才经济贡献率和经济贡献度进行了综合评价。在构建人才流入成本收益模型的基础上,运用系统动力学对模型进行仿真,测算出南京科技人才流入的成本和收益,得出人才流入的收益大于成本,并提出相应的对策建议。基于多目标规划模型,建立了政府对科技人才引进的多目标规划模型,研究了政府一定约束条件下引进科技人才的利益最大化资金配置最优状态解,揭示科技人才引进的最优规模、结构配置机制,并证明了南京市政府在科技人才引进的过程中能达到社会收益最大化。

论文目录

  • 摘要
  • ABSTRACT
  • 第一章 绪论
  • 1.1 研究的背景及意义
  • 1.2 国内外研究现状
  • 1.2.1 国外研究现状
  • 1.2.2 国内研究现状
  • 1.3 研究内容和研究方法
  • 1.4 本文创新点
  • 第二章 南京市科技人才引进的关键问题分析
  • 2.1 科技人才的定义及分类
  • 2.2 南京市科技人才引进与其他地区差异分析
  • 2.3 南京市科技人才引进关键问题的问卷调查分析
  • 2.4 南京市科技人才引进的关键问题
  • 2.4.1 科技人才引进类型问题
  • 2.4.2 科技人才的引进对经济影响问题
  • 2.4.3 科技人才流入成本与收益问题
  • 2.4.4 科技人才引进资金配置问题
  • 2.5 本章小结
  • 第三章 基于灰关联熵模型的科技人才引进类型问题研究
  • 3.1 背景分析
  • 3.2 灰关联熵模型分析
  • 3.2.1 灰关联熵模型
  • 3.2.2 灰关联熵性质研究
  • 3.3 基于灰关联熵模型的南京市科技人才引进类型选择问题
  • 3.3.1 数据说明
  • 3.3.2 南京市科技人才引进类型选择灰关联熵模型
  • 3.3.3 结果分析
  • 3.4 本章小结
  • 第四章 基于柯布――道格拉斯模型的科技人才经济贡献度测算问题研究
  • 4.1 背景分析
  • 4.2 科技人才经济贡献度测算模型的建立
  • 4.2.1 基于柯布――道格拉斯模型的经济贡献度测定模型
  • 4.2.2 科技人才经济贡献度的测算模型
  • 4.2.3 模型计算步骤
  • 4.3 南京市科技人才经济贡献度测算
  • 4.3.1 数据说明
  • 4.3.2 计量模型引入与计算
  • 4.3.3 南京市科技人才经济贡献率的测算
  • 4.3.4 结果分析
  • 4.4 本章小结
  • 第五章 基于系统动力学模型的南京科技人才流入成本与收益测算问题研究
  • 5.1 背景分析
  • 5.2 科技人才流入成本(收益)测算模型
  • 5.3 南京市科技人才流入成本测算模型的系统动力学仿真
  • 5.3.1 科技人才流入成本子系统方程式
  • 5.3.2 仿真结果
  • 5.3.3 结果分析
  • 5.4 南京市科技人才流入收益测算模型的系统动力学仿真
  • 5.4.1 科技人才流入收益子系统方程式
  • 5.4.2 模型检验
  • 5.4.3 仿真结果
  • 5.4.4 结果分析
  • 5.5 本章小结
  • 第六章 基于多目标规划模型的政府引进人才最优资金配套问题研究
  • 6.1 背景分析
  • 6.2 多目标规划的政府引进科技人才最优资金配套模型研究
  • 6.2.1 目标分析
  • 6.2.2 约束条件
  • 6.2.3 多目标规划的政府引进科技人才最优资金配套模型性质研究
  • 6.3 南京市科技人才引进最优资金配套测算
  • 6.3.1 只考虑经济不发达时,科技人才引进的非线性规划模型
  • 6.3.2 经济发展到一定程度,科技人才引进的非线性规划模型
  • 6.3.3 结果分析
  • 6.4 本章小结
  • 第七章 总结与展望
  • 7.1 总结
  • 7.2 展望
  • 参考文献
  • 致谢
  • 在学期间的研究成果及发表的学术论文
  • 相关论文文献

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