摘要：构建人力资本综合评价指标体系，运用主成分分析法从总体水平、人口水平、企业单位在岗职工平均工资、人均固定资产投资额、外商直接投资合同额占全省总数比重）、人口水平（单位年末人才资源数占总人口比重、非农产业从业人员比重、从业人员占总人口比重、18岁-60岁人口比重）、教育水平（人均教育支出、教育支出占gdp的比重、万人中高等学校在校生数、万人中中等职业学校在校学生数、单位年末教育人员数比重、人均图书馆图书拥有量）、科技水平（单位年末科学研究及技术服务等从业人员比重、科技支出占gdp的比重、人均科技支出、年末人均专利申请授权量、单位年末专业技术人员数占总人口比重、万人中科技人员数）、健康状况（万人拥有医生数、万人拥有床位数、死亡率）和迁移状况（每平方公里公路里程数、公路客运量、国际互联网用户数、年末移动电话用户数）。
3 实证分析
3.1 方法与模型 本文采用了主成分分析的多元统计方法。主成分分析法是把原来多个指标化为少数几个综合指标的一种统计方法。主成分得分为负值表示该地区在被评价的地区整体中的相对地位是处在平均水平以下的，反之则为平均水平之上。人力资本水平综合评价采取加权求和法，设第i 个主成分的得分值为xi，对应的权重为wi，人力资本综合评价得分为pi，综合评价模型为：pi=σwi ·xi， ( i = 1 ，2，…，n)，前n 个主成分累积贡献率达85%以上，为避免人为因素的影响，利用前n个主成分来计算权重，每个主成分的权重等于相应贡献率除以前n个主成分累积贡献率。loCALhosT

3.2 分析过程 对原始数据（取自《浙江省统计年鉴2007》）进行统计处理得出2006年浙江11个地级市的28项二级指标，利用matalab软件对这28项指标做无量纲化处理，并根据累计方差贡献率达到85%以上的原则选取了5个主成分，按照综合评价模型为: pi=σwi·xi， ( i = 1 ，2，…，5)计算综合评价值，分别根据前第一主成分得分和综合评价得分给出各城市人力资本水平排名。利用综合评价和主成分载荷矩阵分析导致分析结果的原因。
3.3 分析结果及解释
由于前5个主成分包含了全部指标所具有的信息且累计方差贡献率已超过85%（87.57%）， 且无变量丢失，故正文仅录入这5个主成分。在这5个主成分中，第一个主成分的方差贡献率已达到48.84%，第二主成分的方差贡献率为16.52%，而其他三个主成分的方差贡献率均较小。因此可以预见，在综合评价中，第一、二主成分的得分将显著影响综合得分。本文的数据结果也证实了这一点。
主成分载荷矩阵表明，第一主成分与绝大多数变量有较强的正的相关性，这与变量本身的含义相符，也与第一主成分方差贡献率的结论一致。教育支出占gdp的比重和单位年末教育人员数比重与第一主成分呈负相关，说明教育支出在总量上达到一定水平就可以，教育强调素质而不是数量。死亡率与第一成分呈负相关符合理论假设。
根据主成分分析法原理，运用上述人力资本得分模型
11个地级市中有5个地区的人力资本水平位于平均水平之上，而一半以上的地区人力资本水平不到平均水平。11个地市按综合得分名次排名依次是杭州、宁波、嘉兴、温州、舟山、绍兴、湖州、金华、台州、丽水、衢州。按照综合得分差异分类，第一梯类约为杭州、宁波、嘉兴；第二梯类约为温州、（舟山）、绍兴、湖州、金华、台州；第三梯类约为丽水、衢州。
评价结果基本反映了人力资本分布的现实状况，与经济发展水平和经济总量也基本吻合。杭州、宁波作为浙江传统强市，无论在经济发展环境、政策和发展基础上都占据了人力资本的优势地位；嘉兴、湖州综合得分较高的原因可以认为是受到上海和杭州的辐射效应较大，因此也是长三角的重要城市；舟山之所以排名异常靠前与本文大量选取人均指标有关，因为舟山的人口只占到浙江省总人口的0.02，大大小于地区平均人口（约占23%）；而温州、金华、绍兴和台州过去长期实行劳动密集型发展战略导致人力资本综合水平不高；丽水、衢州由于地理区位原因，基础差、政策少、投入低，存在人力资本的产能不足和大量流失。
4 结语
本文研究结果给出了浙江省2006年底各地级市人力资本水平的基本现状。浙江省人力资本的地区分布不平衡，杭州、宁波等中心城市较强，处在杭州、宁波、上海中间区域城市人力资本辐射效应较大，而内陆的山区衢州和丽水地区较弱，呈现出明显的区位特点和集聚趋势。因此，建议在公共基础设施和人力资本投资上实现“人人平等”，努力消除人力资本差异扩大的路径依赖，实现人力资本和经济发展的良心循环。
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