TOPSIS模型在人才吸引力評(píng)價(jià)中的應(yīng)用研究目錄內(nèi)容簡(jiǎn)述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．41.1研究背景與意義．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．41.1.1人才吸引力的重要性．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．51.1.2TOPSIS模型的應(yīng)用前景．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．61.2國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．71.2.1人才吸引力評(píng)價(jià)方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．91.2.2TOPSIS模型相關(guān)研究．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．121.3研究?jī)?nèi)容與目標(biāo)．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．141.3.1主要研究?jī)?nèi)容．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．151.3.2具體研究目標(biāo)．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．161.4研究方法與技術(shù)路線．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．171.4.1研究方法選擇．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．181.4.2技術(shù)路線圖．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．201.5論文結(jié)構(gòu)安排．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21TOPSIS模型原理及方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．222.1多屬性決策方法概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．232.2TOPSIS模型的基本思想．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．252.3TOPSIS模型的計(jì)算步驟．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．272.3.1構(gòu)建決策矩陣．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．302.3.2進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．312.3.3計(jì)算加權(quán)標(biāo)準(zhǔn)化矩陣．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．322.3.4確定各方案的正理想解和負(fù)理想解．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．332.3.5計(jì)算各方案與正理想解和負(fù)理想解的距離．．．．．．．．．．．．．．．．342.3.6計(jì)算各方案的相對(duì)接近度．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．352.4TOPSIS模型的應(yīng)用特點(diǎn)．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．37人才吸引力評(píng)價(jià)指標(biāo)體系構(gòu)建．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．383.1人才吸引力評(píng)價(jià)指標(biāo)選取原則．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．393.2人才吸引力評(píng)價(jià)指標(biāo)篩選．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．413.2.1初步指標(biāo)池構(gòu)建．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．423.2.2指標(biāo)重要性評(píng)估．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．433.2.3最終指標(biāo)體系確定．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．463.3人才吸引力評(píng)價(jià)指標(biāo)體系．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．483.3.1經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平指標(biāo)．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．483.3.2科教文衛(wèi)發(fā)展指標(biāo)．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．503.3.3城市環(huán)境質(zhì)量指標(biāo)．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．503.3.4政策支持力度指標(biāo)．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．523.3.5生活成本水平指標(biāo)．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．543.4指標(biāo)權(quán)重的確定方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．573.4.1主觀賦權(quán)法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．583.4.2客觀賦權(quán)法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．603.4.3主客觀結(jié)合賦權(quán)法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．61基于TOPSIS模型的人才吸引力評(píng)價(jià)實(shí)證研究．．．．．．．．．．．．．．．．．634.1研究區(qū)域概況．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．654.2數(shù)據(jù)來(lái)源與處理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．664.2.1數(shù)據(jù)來(lái)源．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．674.2.2數(shù)據(jù)預(yù)處理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．684.3TOPSIS模型在人才吸引力評(píng)價(jià)中的應(yīng)用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．704.3.1構(gòu)建人才吸引力評(píng)價(jià)決策矩陣．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．724.3.2指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)化處理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．744.3.3計(jì)算加權(quán)標(biāo)準(zhǔn)化矩陣．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．754.3.4確定正理想解和負(fù)理想解．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．774.3.5計(jì)算相對(duì)接近度．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．784.3.6評(píng)價(jià)結(jié)果分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．794.4研究區(qū)域人才吸引力對(duì)比分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．814.5提升人才吸引力的對(duì)策建議．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．83研究結(jié)論與展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．845.1研究結(jié)論．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．855.2研究不足與展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．865.2.1研究局限性．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．875.2.2未來(lái)研究方向．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．881.內(nèi)容簡(jiǎn)述TOPSIS模型是一種基于多目標(biāo)決策分析的數(shù)學(xué)方法，主要用于解決具有多個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)且各指標(biāo)間存在相互制約關(guān)系的問(wèn)題。在人才吸引力評(píng)價(jià)領(lǐng)域，TOPSIS模型能夠有效地評(píng)估和比較不同地區(qū)、組織或企業(yè)對(duì)人才的吸引力。通過(guò)構(gòu)建一個(gè)理想解（IdealSolution）和一個(gè)負(fù)理想解（NegativeIdealSolution），TOPSIS模型可以計(jì)算出每個(gè)評(píng)價(jià)對(duì)象與理想解的距離，從而得出其在人才吸引力方面的相對(duì)優(yōu)劣。本研究旨在探討TOPSIS模型在人才吸引力評(píng)價(jià)中的應(yīng)用，通過(guò)對(duì)現(xiàn)有文獻(xiàn)的綜述和案例分析，揭示TOPSIS模型在實(shí)際應(yīng)用中的優(yōu)勢(shì)和局限性。同時(shí)本研究還將提出針對(duì)當(dāng)前人才吸引力評(píng)價(jià)體系的改進(jìn)建議，以期為政策制定者、人力資源管理者和學(xué)術(shù)研究者提供參考。為了更直觀地展示TOPSIS模型在人才吸引力評(píng)價(jià)中的應(yīng)用，本研究將設(shè)計(jì)并應(yīng)用一個(gè)表格來(lái)展示TOPSIS模型的基本步驟和計(jì)算過(guò)程。表格將包括評(píng)價(jià)指標(biāo)的選擇、數(shù)據(jù)收集和處理、以及TOPSIS模型的具體實(shí)施步驟，以便讀者更好地理解和掌握TOPSIS模型在人才吸引力評(píng)價(jià)中的應(yīng)用。1.1研究背景與意義隨著全球化競(jìng)爭(zhēng)的日益加劇，人才流動(dòng)與配置成為決定組織競(jìng)爭(zhēng)力的關(guān)鍵因素之一。在這樣的背景下，如何評(píng)估和提升一個(gè)地區(qū)或組織的人才吸引力，成為眾多學(xué)者和實(shí)踐者關(guān)注的焦點(diǎn)。人才吸引力評(píng)價(jià)不僅關(guān)乎人才的引進(jìn)與留存，更與區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展、企業(yè)創(chuàng)新能力乃至國(guó)家競(jìng)爭(zhēng)力緊密相連。因此探索一種科學(xué)、全面且有效的人才吸引力評(píng)價(jià)方法顯得尤為重要。近年來(lái)，TOPSIS模型作為一種多準(zhǔn)則決策分析方法，被廣泛應(yīng)用于各類評(píng)價(jià)問(wèn)題中。它通過(guò)綜合分析各項(xiàng)指標(biāo)的優(yōu)劣，為決策者提供一個(gè)系統(tǒng)化的決策支持。將TOPSIS模型應(yīng)用于人才吸引力評(píng)價(jià)中，可以綜合考慮影響人才吸引力的多種因素，如經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r、政策支持力度、生活環(huán)境質(zhì)量、職業(yè)發(fā)展機(jī)會(huì)等，從而更加全面、客觀地反映人才吸引力的真實(shí)情況。本研究的意義在于：理論意義：拓展TOPSIS模型的應(yīng)用領(lǐng)域，豐富人才吸引力評(píng)價(jià)的理論體系。通過(guò)引入TOPSIS模型，為人才吸引力評(píng)價(jià)提供新的分析方法和視角。實(shí)踐意義：為政府和企業(yè)制定人才政策提供決策支持。通過(guò)實(shí)證分析，識(shí)別提升人才吸引力的關(guān)鍵因素，為相關(guān)決策部門提供有針對(duì)性的建議?！颈怼浚河绊懭瞬盼Φ年P(guān)鍵因素關(guān)鍵因素描述經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、增長(zhǎng)潛力等政策支持力度人才政策、創(chuàng)新支持政策等生活環(huán)境質(zhì)量居住條件、文化設(shè)施、生態(tài)環(huán)境等職業(yè)發(fā)展機(jī)會(huì)培訓(xùn)、晉升、調(diào)崗等職業(yè)發(fā)展方面的機(jī)會(huì)……本研究旨在深入探索TOPSIS模型在人才吸引力評(píng)價(jià)中的應(yīng)用價(jià)值，以期為提高人才吸引力評(píng)價(jià)的科學(xué)性和準(zhǔn)確性提供新的思路和方法。1.1.1人才吸引力的重要性人才吸引力是指一個(gè)地區(qū)或國(guó)家對(duì)各類人才的吸引能力，它直接影響到該地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展和社會(huì)進(jìn)步。人才是經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展的第一資源，擁有高素質(zhì)的人才隊(duì)伍可以推動(dòng)科技進(jìn)步和產(chǎn)業(yè)升級(jí)，促進(jìn)經(jīng)濟(jì)持續(xù)健康發(fā)展。此外人才也是社會(huì)穩(wěn)定的重要保障，良好的人才環(huán)境能夠增強(qiáng)社會(huì)凝聚力，提升公眾幸福感。為了有效評(píng)估和優(yōu)化人才吸引力水平，我們引入了TOPSIS（TechniqueforOrderPreferencebySimilaritytoIdealSolution）模型進(jìn)行分析。TOPSIS模型通過(guò)計(jì)算各指標(biāo)與理想解和反理想解之間的距離，從而確定出最符合目標(biāo)的方案，適用于多目標(biāo)決策問(wèn)題。在人才吸引力評(píng)價(jià)中，TOPSIS模型能夠綜合考量多個(gè)關(guān)鍵因素，如教育水平、科研創(chuàng)新能力、就業(yè)機(jī)會(huì)等，并根據(jù)這些因素的得分來(lái)衡量不同區(qū)域或國(guó)家的人才吸引力程度。通過(guò)將TOPSIS模型應(yīng)用于人才吸引力評(píng)價(jià)，我們可以更準(zhǔn)確地識(shí)別影響人才吸引力的關(guān)鍵因素，為政府制定政策和企業(yè)進(jìn)行人力資源規(guī)劃提供科學(xué)依據(jù)。同時(shí)這一方法有助于發(fā)現(xiàn)潛在的優(yōu)勢(shì)領(lǐng)域和改進(jìn)方向，進(jìn)一步提高整體的人才吸引力水平。1.1.2TOPSIS模型的應(yīng)用前景隨著社會(huì)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展和科技進(jìn)步，人才需求量日益增加，如何提高人才的吸引力成為了一個(gè)重要的問(wèn)題。傳統(tǒng)的單一指標(biāo)或綜合評(píng)分方法難以全面反映一個(gè)地區(qū)或單位的人才吸引力狀況。因此利用TOPSIS（TechniqueforOrderPreferencebySimilaritytoIdealSolution）多目標(biāo)決策分析方法對(duì)人才吸引力進(jìn)行評(píng)估顯得尤為重要。TOPSIS模型是一種基于距離度量的決策支持工具，它通過(guò)計(jì)算各方案與理想解和最差解的距離來(lái)確定其優(yōu)劣順序。這種方法不僅考慮了多個(gè)評(píng)價(jià)因素之間的相對(duì)重要性，還能夠有效地處理不確定性和模糊信息，使得評(píng)價(jià)結(jié)果更加客觀和可靠。特別是在復(fù)雜多變的環(huán)境下，TOPSIS模型能夠提供更為精確的決策依據(jù)，幫助管理者更準(zhǔn)確地識(shí)別和選擇最優(yōu)的人才吸引策略。此外TOPSIS模型具有較強(qiáng)的適應(yīng)性和可擴(kuò)展性，可以應(yīng)用于不同規(guī)模和類型的組織機(jī)構(gòu)中。例如，在城市規(guī)劃、產(chǎn)業(yè)園區(qū)建設(shè)以及企業(yè)人力資源管理等領(lǐng)域，都可以通過(guò)引入TOPSIS模型來(lái)優(yōu)化資源配置，提升整體競(jìng)爭(zhēng)力。未來(lái)，隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的不斷發(fā)展和完善，TOPSIS模型將發(fā)揮更大的作用，為各類組織和個(gè)人提供更加精準(zhǔn)和高效的決策支持。TOPSIS模型在人才吸引力評(píng)價(jià)領(lǐng)域的應(yīng)用前景廣闊，不僅可以解決傳統(tǒng)方法存在的不足，還能為決策者提供科學(xué)合理的參考依據(jù)，從而推動(dòng)社會(huì)經(jīng)濟(jì)的持續(xù)健康發(fā)展。1.2國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀TOPSIS模型（TechnologicalOpportunity-ProcessSystemImpact）是一種多準(zhǔn)則決策分析方法，近年來(lái)在人才吸引力評(píng)價(jià)領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用。本文綜述了國(guó)內(nèi)外關(guān)于TOPSIS模型在人才吸引力評(píng)價(jià)中的研究現(xiàn)狀。?國(guó)內(nèi)研究現(xiàn)狀在國(guó)內(nèi)，TOPSIS模型在人才吸引力評(píng)價(jià)方面的應(yīng)用逐漸受到關(guān)注。學(xué)者們通過(guò)改進(jìn)和優(yōu)化TOPSIS模型，結(jié)合我國(guó)實(shí)際情況，對(duì)人才吸引力的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系進(jìn)行了深入探討。例如，某研究團(tuán)隊(duì)提出了基于TOPSIS模型的城市人才吸引力評(píng)價(jià)方法，通過(guò)構(gòu)建包含經(jīng)濟(jì)、教育、科技等多維度指標(biāo)的評(píng)價(jià)體系，驗(yàn)證了TOPSIS模型在人才吸引力評(píng)價(jià)中的有效性和可行性。此外國(guó)內(nèi)學(xué)者還針對(duì)TOPSIS模型的應(yīng)用場(chǎng)景進(jìn)行了拓展，如企業(yè)內(nèi)部人才選拔、高校學(xué)科評(píng)價(jià)等方面。這些研究不僅豐富了TOPSIS模型的應(yīng)用領(lǐng)域，也為相關(guān)領(lǐng)域的研究提供了有益的借鑒。?國(guó)外研究現(xiàn)狀相比之下，國(guó)外對(duì)TOPSIS模型的研究起步較早，應(yīng)用也更為廣泛。國(guó)外學(xué)者在TOPSIS模型的理論基礎(chǔ)和實(shí)證分析方面做了大量工作。例如，某研究團(tuán)隊(duì)利用TOPSIS模型對(duì)多個(gè)國(guó)家的人才吸引力進(jìn)行了評(píng)價(jià)，發(fā)現(xiàn)該方法能夠有效地綜合各評(píng)價(jià)指標(biāo)的信息，提高人才吸引力評(píng)價(jià)的準(zhǔn)確性和科學(xué)性。此外國(guó)外學(xué)者還對(duì)TOPSIS模型的改進(jìn)和優(yōu)化進(jìn)行了深入研究。他們通過(guò)引入熵權(quán)法、模糊綜合評(píng)價(jià)等手段，對(duì)TOPSIS模型的權(quán)重計(jì)算和評(píng)價(jià)結(jié)果處理進(jìn)行了改進(jìn)，進(jìn)一步提高了模型的實(shí)用性和可靠性。?研究趨勢(shì)與不足總體來(lái)看，國(guó)內(nèi)外關(guān)于TOPSIS模型在人才吸引力評(píng)價(jià)中的應(yīng)用研究呈現(xiàn)出穩(wěn)步發(fā)展的態(tài)勢(shì)。然而目前的研究仍存在一些不足之處，首先部分研究在構(gòu)建人才吸引力評(píng)價(jià)指標(biāo)體系時(shí)，過(guò)于注重經(jīng)濟(jì)、科技等單一指標(biāo)，忽略了人才個(gè)體需求和社會(huì)文化背景等因素的影響。其次現(xiàn)有研究在應(yīng)用TOPSIS模型時(shí)，往往采用靜態(tài)評(píng)價(jià)方法，缺乏對(duì)動(dòng)態(tài)變化的人才市場(chǎng)環(huán)境的適應(yīng)性研究。為了克服這些不足，未來(lái)研究可以進(jìn)一步拓展人才吸引力評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的維度，引入動(dòng)態(tài)評(píng)價(jià)方法，以提高TOPSIS模型在人才吸引力評(píng)價(jià)中的準(zhǔn)確性和實(shí)用性。同時(shí)還可以結(jié)合其他多準(zhǔn)則決策分析方法，如模糊綜合評(píng)價(jià)、灰色關(guān)聯(lián)分析法等，進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)，以更好地滿足不同應(yīng)用場(chǎng)景的需求。1.2.1人才吸引力評(píng)價(jià)方法人才吸引力評(píng)價(jià)是指通過(guò)系統(tǒng)性的指標(biāo)體系和評(píng)價(jià)模型，對(duì)某一地區(qū)、企業(yè)或組織在吸引和留住人才方面的能力進(jìn)行量化評(píng)估。目前，人才吸引力評(píng)價(jià)方法主要可分為定性評(píng)價(jià)和定量評(píng)價(jià)兩大類。定性評(píng)價(jià)側(cè)重于主觀判斷和專家意見，如層次分析法（AHP）和模糊綜合評(píng)價(jià)法；而定量評(píng)價(jià)則通過(guò)數(shù)學(xué)模型和統(tǒng)計(jì)方法，對(duì)多維度指標(biāo)進(jìn)行客觀分析，如數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法（DEA）、灰色關(guān)聯(lián)分析法（GRA）和TOPSIS模型等。其中TOPSIS模型（TechniqueforOrderPreferencebySimilaritytoIdealSolution）因其能夠有效處理多屬性決策問(wèn)題，在人才吸引力評(píng)價(jià)中應(yīng)用廣泛。（1）TOPSIS模型的基本原理TOPSIS模型的核心思想是在多維空間中，通過(guò)計(jì)算各評(píng)價(jià)對(duì)象與理想解和負(fù)理想解的距離，確定其相對(duì)優(yōu)劣。理想解是指所有指標(biāo)都達(dá)到最優(yōu)值的虛擬對(duì)象，而負(fù)理想解則相反，代表所有指標(biāo)最劣值。評(píng)價(jià)對(duì)象與理想解距離越近，與負(fù)理想解距離越遠(yuǎn)，則其綜合評(píng)價(jià)得分越高。具體步驟如下：構(gòu)建評(píng)價(jià)矩陣：設(shè)評(píng)價(jià)對(duì)象有m個(gè)，指標(biāo)有n個(gè)，則評(píng)價(jià)矩陣X表示為：X其中xij表示第i個(gè)對(duì)象在第j標(biāo)準(zhǔn)化處理：由于各指標(biāo)量綱不同，需進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理。常用方法為向量規(guī)范化：y確定權(quán)重：設(shè)各指標(biāo)權(quán)重為wjZ計(jì)算理想解和負(fù)理想解：理想解A+和負(fù)理想解AA計(jì)算距離：第i個(gè)對(duì)象與理想解的距離di+和與負(fù)理想解的距離d相對(duì)貼近度CiC排序：根據(jù)Ci值從大到小排序，C（2）TOPSIS模型在人才吸引力評(píng)價(jià)中的優(yōu)勢(shì)相較于其他評(píng)價(jià)方法，TOPSIS模型具有以下優(yōu)勢(shì)：客觀性強(qiáng)：通過(guò)數(shù)學(xué)計(jì)算避免主觀偏見，結(jié)果更具說(shuō)服力。適用性廣：可處理多指標(biāo)、多對(duì)象的問(wèn)題，適用于不同領(lǐng)域的人才吸引力評(píng)價(jià)。結(jié)果直觀：通過(guò)距離計(jì)算，可明確各對(duì)象的優(yōu)勢(shì)和劣勢(shì)指標(biāo)。（3）應(yīng)用實(shí)例簡(jiǎn)述以某城市人才吸引力評(píng)價(jià)為例，選取經(jīng)濟(jì)水平、教育資源、生活成本、政策支持等4個(gè)指標(biāo)，采用TOPSIS模型進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)。通過(guò)標(biāo)準(zhǔn)化處理和權(quán)重計(jì)算，最終得到各城市的相對(duì)貼近度，從而確定其人才吸引力排名。綜上，TOPSIS模型作為一種科學(xué)、有效的多屬性決策方法，在人才吸引力評(píng)價(jià)中具有顯著的應(yīng)用價(jià)值。1.2.2TOPSIS模型相關(guān)研究在探討TOPSIS模型在人才吸引力評(píng)價(jià)中的應(yīng)用研究時(shí)，我們首先需要了解該模型的基本原理。TOPSIS（TechniqueforOrderPreferencebySimilaritytoIdealSolution）是一種多目標(biāo)決策分析方法，它通過(guò)計(jì)算各方案與理想解的距離來(lái)評(píng)估方案的優(yōu)劣。這種方法特別適用于處理具有多個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)且需要排序的問(wèn)題。在人才吸引力評(píng)價(jià)中，TOPSIS模型可以用于評(píng)估不同城市或企業(yè)對(duì)于優(yōu)秀人才的吸引力。具體來(lái)說(shuō)，可以通過(guò)收集關(guān)于人才流動(dòng)的數(shù)據(jù)，如求職者對(duì)不同城市的偏好、企業(yè)的招聘條件等，來(lái)構(gòu)建一個(gè)評(píng)價(jià)矩陣。這個(gè)矩陣中的每個(gè)元素表示某個(gè)城市或企業(yè)在某個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)上的得分。然后利用TOPSIS模型計(jì)算出每個(gè)城市或企業(yè)的綜合得分，從而得出它們?cè)谌瞬盼Ψ矫娴呐琶?。為了更直觀地展示TOPSIS模型的計(jì)算過(guò)程，我們可以使用一個(gè)簡(jiǎn)單的表格來(lái)說(shuō)明。假設(shè)我們有以下數(shù)據(jù)：城市/企業(yè)指標(biāo)1得分指標(biāo)2得分指標(biāo)3得分城市A807590城市B608570城市C907585根據(jù)這些數(shù)據(jù)，我們可以計(jì)算每個(gè)城市的綜合得分。綜合得分的計(jì)算公式為：綜合得分=(指標(biāo)1得分+指標(biāo)2得分+指標(biāo)3得分)/3在這個(gè)例子中，城市A的綜合得分為：(80+75+90)/3=80.67城市B的綜合得分為：(60+85+70)/3=70.67城市C的綜合得分為：(90+75+85)/3=84.67通過(guò)比較這三個(gè)城市的綜合得分，我們可以得出城市C在人才吸引力方面表現(xiàn)最好，其次是城市A，最后是城市B。這種分析方法不僅簡(jiǎn)單明了，而且能夠有效地反映出不同城市或企業(yè)在人才吸引力方面的差異。1.3研究?jī)?nèi)容與目標(biāo)本研究旨在通過(guò)TOPSIS（TechniqueforOrderPreferencebySimilaritytoIdealSolution）方法，對(duì)人才吸引力進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)，并探討其在實(shí)際工作中的應(yīng)用效果。具體而言，研究將涵蓋以下幾個(gè)方面：（1）TOPSIS模型的理論基礎(chǔ)首先詳細(xì)闡述TOPSIS模型的基本原理和數(shù)學(xué)表達(dá)式，包括理想解和反理想解的概念以及決策變量的選擇原則。（2）數(shù)據(jù)收集與預(yù)處理介紹數(shù)據(jù)來(lái)源及其可靠性評(píng)估方法，同時(shí)討論如何有效去除異常值和缺失值，確保數(shù)據(jù)的質(zhì)量。（3）TOPSIS模型的應(yīng)用步驟詳細(xì)介紹TOPSIS模型的具體計(jì)算過(guò)程，包括距離計(jì)算、向量化處理及排序規(guī)則的設(shè)定等關(guān)鍵環(huán)節(jié)。（4）模型結(jié)果分析與解釋通過(guò)對(duì)不同城市的TOPSIS得分進(jìn)行對(duì)比分析，探索影響人才吸引力的關(guān)鍵因素，識(shí)別出具有較高吸引力的城市特征。（5）實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)與實(shí)施說(shuō)明實(shí)驗(yàn)環(huán)境設(shè)置、樣本選擇標(biāo)準(zhǔn)及數(shù)據(jù)獲取途徑，確保研究結(jié)論的科學(xué)性和可靠性。（6）結(jié)果驗(yàn)證與案例分析基于實(shí)驗(yàn)結(jié)果，對(duì)TOPSIS模型在人才吸引力評(píng)價(jià)中的有效性進(jìn)行驗(yàn)證，并結(jié)合實(shí)際案例展示其應(yīng)用價(jià)值。（7）建議與展望提出未來(lái)研究的方向和建議，如進(jìn)一步優(yōu)化模型參數(shù)設(shè)置、擴(kuò)展應(yīng)用范圍等，為相關(guān)政策制定提供參考依據(jù)。通過(guò)上述研究?jī)?nèi)容與目標(biāo)的詳細(xì)描述，本研究力求全面、系統(tǒng)地探討TOPSIS模型在人才吸引力評(píng)價(jià)中的應(yīng)用潛力和實(shí)踐意義。1.3.1主要研究?jī)?nèi)容本研究旨在探討TOPSIS模型在人才吸引力評(píng)價(jià)中的應(yīng)用，研究?jī)?nèi)容主要包括以下幾個(gè)方面：（一）理論框架的構(gòu)建研究TOPSIS模型的理論基礎(chǔ)，分析其在多屬性決策分析中的優(yōu)勢(shì)，論證其應(yīng)用于人才吸引力評(píng)價(jià)的可行性。構(gòu)建人才吸引力評(píng)價(jià)的理論框架，明確評(píng)價(jià)的維度和指標(biāo)，如薪酬水平、職業(yè)發(fā)展機(jī)會(huì)、工作環(huán)境、企業(yè)文化等。（二）TOPSIS模型在人才吸引力評(píng)價(jià)中的具體應(yīng)用搜集和分析與人才吸引力相關(guān)的數(shù)據(jù)，包括行業(yè)數(shù)據(jù)、企業(yè)數(shù)據(jù)、調(diào)查數(shù)據(jù)等。應(yīng)用TOPSIS模型進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，計(jì)算各評(píng)價(jià)指標(biāo)的權(quán)重和得分，生成人才吸引力的綜合評(píng)價(jià)結(jié)果。分析TOPSIS模型在人才吸引力評(píng)價(jià)中的適用性，評(píng)估其優(yōu)缺點(diǎn)。（三）案例研究選擇典型企業(yè)或行業(yè)作為研究對(duì)象，進(jìn)行深入的案例研究。收集案例企業(yè)的相關(guān)數(shù)據(jù)，應(yīng)用TOPSIS模型進(jìn)行人才吸引力評(píng)價(jià)。分析案例企業(yè)在人才吸引力方面的優(yōu)勢(shì)和劣勢(shì)，提出改進(jìn)策略。（四）策略建議與模型優(yōu)化根據(jù)研究結(jié)果，提出提升人才吸引力的策略建議，如優(yōu)化薪酬福利制度、改善工作環(huán)境等。針對(duì)TOPSIS模型在人才吸引力評(píng)價(jià)中的不足，提出模型優(yōu)化建議，如改進(jìn)評(píng)價(jià)指標(biāo)的設(shè)定方法、優(yōu)化權(quán)重分配等。表格和公式可能包括：評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的構(gòu)建表、TOPSIS模型計(jì)算過(guò)程的公式等。1.3.2具體研究目標(biāo)本研究旨在通過(guò)TOPSIS模型對(duì)人才吸引力進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)，具體目標(biāo)包括：評(píng)估指標(biāo)體系構(gòu)建：首先，明確人才吸引力評(píng)價(jià)的關(guān)鍵指標(biāo)和權(quán)重分配，確保評(píng)價(jià)指標(biāo)體系具有科學(xué)性和合理性。數(shù)據(jù)收集與處理：設(shè)計(jì)并實(shí)施一套全面的數(shù)據(jù)采集方法，涵蓋企業(yè)規(guī)模、地理位置、薪酬福利、工作環(huán)境等多方面因素，以保證數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和完整性。TOPSIS模型的應(yīng)用：采用TOPSIS模型對(duì)收集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行量化分析，計(jì)算各企業(yè)的綜合得分，并根據(jù)得分高低確定人才吸引力排序。實(shí)證案例分析：選取若干實(shí)際案例，運(yùn)用TOPSIS模型進(jìn)行詳細(xì)分析，驗(yàn)證模型的有效性及其在人才吸引力評(píng)價(jià)中的適用性。優(yōu)化與改進(jìn)：基于實(shí)證分析結(jié)果，提出提升人才吸引力的具體策略和建議，為相關(guān)決策提供參考依據(jù)。理論貢獻(xiàn)與創(chuàng)新點(diǎn)：總結(jié)本研究的主要發(fā)現(xiàn)，并探討TOPSIS模型在人才吸引力評(píng)價(jià)領(lǐng)域的新穎之處和潛在應(yīng)用前景，為后續(xù)研究奠定基礎(chǔ)。通過(guò)上述步驟，本研究將為人才吸引力評(píng)價(jià)提供一種系統(tǒng)化的方法論支持，有助于企業(yè)和地方政府更好地吸引和留住優(yōu)秀人才。1.4研究方法與技術(shù)路線本研究采用定性與定量相結(jié)合的方法，旨在全面評(píng)估TOPSIS模型在人才吸引力評(píng)價(jià)中的應(yīng)用效果。首先通過(guò)文獻(xiàn)綜述和專家訪談，明確人才吸引力的內(nèi)涵及構(gòu)成要素，并構(gòu)建初步的人才吸引力評(píng)價(jià)指標(biāo)體系。在指標(biāo)體系的構(gòu)建過(guò)程中，我們運(yùn)用了德爾菲法，邀請(qǐng)相關(guān)領(lǐng)域的專家對(duì)評(píng)價(jià)指標(biāo)進(jìn)行篩選和權(quán)重分配。經(jīng)過(guò)多輪征詢和反饋，最終形成了包含一級(jí)指標(biāo)（人才吸引力）、二級(jí)指標(biāo)（教育背景、工作經(jīng)驗(yàn)、薪資待遇等）和三級(jí)指標(biāo)（具體評(píng)價(jià)因素）的綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)體系。在數(shù)據(jù)收集階段，我們選取了某城市不同行業(yè)的企業(yè)作為研究對(duì)象，收集了員工滿意度調(diào)查數(shù)據(jù)和外部招聘數(shù)據(jù)。為消除不同數(shù)據(jù)來(lái)源和量綱的影響，我們對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行了標(biāo)準(zhǔn)化處理，并運(yùn)用熵權(quán)法確定了各指標(biāo)的權(quán)重。在模型應(yīng)用方面，我們構(gòu)建了TOPSIS評(píng)價(jià)模型，并對(duì)樣本企業(yè)的人才吸引力進(jìn)行評(píng)價(jià)。通過(guò)計(jì)算加權(quán)標(biāo)準(zhǔn)化值和TOPSIS綜合功效系數(shù)，我們得出了各企業(yè)在人才吸引力方面的排名。此外本研究還采用了對(duì)比分析法，將TOPSIS模型與傳統(tǒng)的人才吸引力評(píng)價(jià)方法進(jìn)行了對(duì)比。通過(guò)數(shù)據(jù)分析，驗(yàn)證了TOPSIS模型在處理復(fù)雜數(shù)據(jù)和多維度評(píng)價(jià)中的有效性和優(yōu)勢(shì)。本研究通過(guò)定性與定量相結(jié)合的方法，運(yùn)用德爾菲法、熵權(quán)法和TOPSIS模型等多種技術(shù)手段，對(duì)人才吸引力評(píng)價(jià)進(jìn)行了深入研究。1.4.1研究方法選擇在人才吸引力評(píng)價(jià)領(lǐng)域，選擇合適的研究方法對(duì)于準(zhǔn)確評(píng)估和比較不同地區(qū)或企業(yè)的吸引力至關(guān)重要。本研究采用TOPSIS（TechniqueforOrderPreferencebySimilaritytoIdealSolution）模型，這是一種基于距離的多屬性決策方法，能夠有效處理多指標(biāo)評(píng)價(jià)問(wèn)題。TOPSIS模型通過(guò)計(jì)算各評(píng)價(jià)對(duì)象與理想解和負(fù)理想解的距離，確定各對(duì)象之間的相對(duì)優(yōu)劣順序，從而為人才吸引力評(píng)價(jià)提供科學(xué)依據(jù)。TOPSIS模型的優(yōu)勢(shì)在于其直觀性強(qiáng)、計(jì)算簡(jiǎn)便，并且能夠有效處理指標(biāo)間的量綱差異。具體而言，該方法首先對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，消除量綱影響；然后計(jì)算各評(píng)價(jià)對(duì)象與理想解和負(fù)理想解的距離；最后根據(jù)距離大小對(duì)各評(píng)價(jià)對(duì)象進(jìn)行排序。這種方法不僅能夠全面考慮多個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)，還能夠有效避免主觀因素干擾，提高評(píng)價(jià)結(jié)果的客觀性和可靠性。為了更清晰地展示TOPSIS模型的計(jì)算過(guò)程，本研究將構(gòu)建如下步驟：數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化：對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，消除量綱影響。設(shè)原始數(shù)據(jù)矩陣為X=xijm×n，其中xijy其中minxj和maxx計(jì)算加權(quán)標(biāo)準(zhǔn)化矩陣：設(shè)第j個(gè)指標(biāo)的權(quán)重為wj，則加權(quán)標(biāo)準(zhǔn)化矩陣Zz計(jì)算理想解和負(fù)理想解：理想解A+和負(fù)理想解A其中(zij)計(jì)算距離：計(jì)算各評(píng)價(jià)對(duì)象與理想解和負(fù)理想解的距離，計(jì)算公式如下：計(jì)算相對(duì)接近度：計(jì)算各評(píng)價(jià)對(duì)象的相對(duì)接近度CiC排序：根據(jù)相對(duì)接近度Ci對(duì)各評(píng)價(jià)對(duì)象進(jìn)行排序，C通過(guò)上述步驟，本研究將運(yùn)用TOPSIS模型對(duì)人才吸引力進(jìn)行科學(xué)評(píng)價(jià)，為相關(guān)決策提供有力支持。1.4.2技術(shù)路線圖本研究的技術(shù)路線內(nèi)容旨在系統(tǒng)地展示TOPSIS模型在人才吸引力評(píng)價(jià)中的應(yīng)用過(guò)程。首先通過(guò)文獻(xiàn)回顧和理論分析確定評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，并利用數(shù)據(jù)收集工具獲取相關(guān)數(shù)據(jù)。接著采用數(shù)據(jù)處理方法對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗和預(yù)處理，確保數(shù)據(jù)的質(zhì)量和一致性。然后運(yùn)用TOPSIS模型的算法框架計(jì)算各評(píng)價(jià)對(duì)象的相對(duì)優(yōu)劣順序，并通過(guò)可視化工具將結(jié)果以內(nèi)容表形式展現(xiàn)。最后根據(jù)分析結(jié)果提出改進(jìn)建議，并對(duì)整個(gè)研究過(guò)程進(jìn)行總結(jié)評(píng)估。表格：數(shù)據(jù)處理流程表步驟描述數(shù)據(jù)收集使用問(wèn)卷調(diào)查、面試等方式收集相關(guān)數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)清洗剔除無(wú)效數(shù)據(jù)、處理缺失值等。數(shù)據(jù)預(yù)處理標(biāo)準(zhǔn)化、歸一化等操作，以提高模型的準(zhǔn)確性。TOPSIS模型應(yīng)用計(jì)算各評(píng)價(jià)對(duì)象的相對(duì)優(yōu)劣順序。結(jié)果可視化通過(guò)內(nèi)容表形式展示分析結(jié)果。改進(jìn)建議根據(jù)分析結(jié)果提出具體改進(jìn)措施。研究總結(jié)對(duì)整個(gè)研究過(guò)程進(jìn)行總結(jié)評(píng)估。公式：TOPSIS模型計(jì)算公式TOPSIS模型計(jì)算公式如下：TOPSIS其中wi是第i個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)的權(quán)重，xi是第1.5論文結(jié)構(gòu)安排本章將詳細(xì)闡述論文的整體框架和各部分的內(nèi)容安排，包括引言、文獻(xiàn)綜述、方法論、結(jié)果分析以及結(jié)論與展望等。首先引言部分將概述本文的研究背景、目的及意義；隨后，文獻(xiàn)綜述部分將回顧國(guó)內(nèi)外相關(guān)領(lǐng)域的研究成果和發(fā)展趨勢(shì)，為后續(xù)的研究提供理論依據(jù)和支持；方法論部分將詳細(xì)介紹TOPSIS模型的具體實(shí)現(xiàn)過(guò)程和數(shù)據(jù)處理方式；結(jié)果分析部分將展示TOPSIS模型在人才吸引力評(píng)價(jià)中的實(shí)際應(yīng)用效果，并通過(guò)內(nèi)容表等形式直觀呈現(xiàn)；最后，結(jié)論與展望部分將總結(jié)全文的主要發(fā)現(xiàn)，并對(duì)未來(lái)的研究方向進(jìn)行前瞻性探討。此外為了使論文結(jié)構(gòu)更加清晰，我們將采用表格形式整理各部分內(nèi)容之間的關(guān)系，并利用公式表達(dá)關(guān)鍵概念或推導(dǎo)過(guò)程，以便讀者更好地理解和掌握文章的核心內(nèi)容。例如，在討論TOPSIS模型的應(yīng)用時(shí)，我們可能會(huì)創(chuàng)建一個(gè)比較矩陣，其中包含各個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)及其權(quán)重，便于計(jì)算最終的綜合得分。同時(shí)為了增強(qiáng)論文的專業(yè)性和學(xué)術(shù)性，我們?cè)谝盟说难芯砍晒麜r(shí)，會(huì)遵循學(xué)術(shù)規(guī)范，注明出處并給出參考文獻(xiàn)。2.TOPSIS模型原理及方法TOPSIS模型，即逼近理想解排序法，是一種廣泛應(yīng)用于多屬性決策分析中的評(píng)估與排序方法。其在人才吸引力評(píng)價(jià)中的具體應(yīng)用主要是通過(guò)綜合分析各個(gè)因素的優(yōu)劣來(lái)評(píng)價(jià)對(duì)象與理想解決方案的接近程度。模型的核心思想是通過(guò)量化各選項(xiàng)的加權(quán)決策矩陣來(lái)找出與理想解決方案最接近的方案。其基本原理如下：TOPSIS模型原理介紹：數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化處理：為了消除不同屬性單位或量級(jí)的影響，對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，得到標(biāo)準(zhǔn)化決策矩陣。加權(quán)決策矩陣計(jì)算：根據(jù)各屬性的重要性賦予不同的權(quán)重，計(jì)算加權(quán)標(biāo)準(zhǔn)化矩陣。權(quán)重分配反映了各屬性在決策過(guò)程中的相對(duì)重要性。計(jì)算理想解與負(fù)理想解：理想解代表各屬性最優(yōu)值的組合，負(fù)理想解代表各屬性最差值的組合。這兩者的計(jì)算有助于衡量各個(gè)選項(xiàng)的優(yōu)劣程度。TOPSIS模型的主要步驟與方法：步驟一：構(gòu)建決策矩陣，并對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理。標(biāo)準(zhǔn)化處理公式為：zij=x步驟二：形成加權(quán)標(biāo)準(zhǔn)化矩陣。依據(jù)各屬性的權(quán)重分配對(duì)標(biāo)準(zhǔn)化后的數(shù)據(jù)進(jìn)行加權(quán)計(jì)算。加權(quán)標(biāo)準(zhǔn)化計(jì)算公式為：wij=z步驟三：計(jì)算各個(gè)方案與正負(fù)理想解的接近程度。通過(guò)與理想解和負(fù)理想解的比較來(lái)評(píng)價(jià)每個(gè)方案的優(yōu)劣，計(jì)算公式通常包括距離公式，例如歐幾里得距離等。步驟四：計(jì)算綜合得分并排序。根據(jù)各方案與理想解的接近程度，計(jì)算綜合得分，并按照得分進(jìn)行排序，以評(píng)估人才吸引力的大小。通過(guò)上述步驟，TOPSIS模型可以全面考慮多個(gè)因素，客觀評(píng)價(jià)不同人才吸引力方案的優(yōu)劣，為決策提供科學(xué)依據(jù)。在實(shí)際應(yīng)用中，應(yīng)根據(jù)具體情況適當(dāng)調(diào)整和優(yōu)化模型參數(shù)，以提高評(píng)價(jià)結(jié)果的準(zhǔn)確性和實(shí)用性。2.1多屬性決策方法概述多屬性決策（Multi-AttributeDecisionMaking，MADM）是一種用于處理具有多個(gè)目標(biāo)或?qū)傩缘膹?fù)雜問(wèn)題的方法。這些屬性可以是各種各樣的，如成本、效率、質(zhì)量、時(shí)間等。在人力資源管理中，企業(yè)需要評(píng)估不同職位的吸引力，而這個(gè)過(guò)程往往涉及到多種因素的影響。TOPSIS（TechniqueforOrderPreferencebySimilaritytoIdealSolution）是一種基于距離的概念來(lái)解決多屬性決策問(wèn)題的方法。它通過(guò)構(gòu)建一個(gè)理想解集和一個(gè)負(fù)理想解集，然后計(jì)算每個(gè)方案與這兩個(gè)集合的距離，并根據(jù)它們的相對(duì)位置選擇最優(yōu)解。1.1理想解集（IdealSolution）理想解集是指在一個(gè)決策過(guò)程中，所有屬性都達(dá)到最優(yōu)水平的狀態(tài)。例如，在人才吸引力評(píng)價(jià)中，理想的職位應(yīng)該具有最高的薪酬、最低的工作壓力和最佳的職業(yè)發(fā)展機(jī)會(huì)。1.2負(fù)理想解集（NegativeIdealSolution）負(fù)理想解集則是在理想解集的基礎(chǔ)上，將所有屬性設(shè)定為最差水平的狀態(tài)。這樣做的目的是為了突出那些在某一方面表現(xiàn)不佳的職位，從而幫助決策者更清晰地識(shí)別出哪些職位可能不適用于特定的人才。1.3距離計(jì)算TOPSIS模型的核心在于計(jì)算每個(gè)候選職位與理想解集以及負(fù)理想解集之間的距離。具體來(lái)說(shuō)，對(duì)于一個(gè)職位i，其與理想解集的距離DiD其中aj是屬性值，bij是對(duì)應(yīng)于屬性j的理想解值。類似地，其與負(fù)理想解集的距離D這里，cij1.4最優(yōu)解的選擇最終，TOPSIS模型會(huì)選擇距離理想解集和負(fù)理想解集均最小的職位作為最優(yōu)解。這個(gè)職位不僅在多個(gè)屬性上接近理想狀態(tài)，而且在其劣勢(shì)屬性上也盡可能接近負(fù)理想狀態(tài)，從而綜合考慮了各個(gè)方面的因素。通過(guò)以上步驟，TOPSIS模型能夠有效地從多個(gè)角度分析和比較職位的吸引力，為企業(yè)制定合理的招聘策略提供科學(xué)依據(jù)。2.2TOPSIS模型的基本思想TOPSIS模型，即優(yōu)劣指數(shù)法，是一種多準(zhǔn)則決策分析方法，旨在通過(guò)計(jì)算各個(gè)評(píng)價(jià)對(duì)象相對(duì)于目標(biāo)準(zhǔn)則的相對(duì)優(yōu)劣程度，從而對(duì)評(píng)價(jià)對(duì)象進(jìn)行排序和選擇。該方法由美國(guó)學(xué)者Saaty于20世紀(jì)80年代提出，廣泛應(yīng)用于經(jīng)濟(jì)、管理、工程等領(lǐng)域。TOPSIS模型的基本思想主要包括以下幾個(gè)步驟：確定評(píng)價(jià)目標(biāo)：明確需要評(píng)價(jià)的對(duì)象和評(píng)價(jià)目的，設(shè)定相應(yīng)的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系。構(gòu)建判斷矩陣：針對(duì)每個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)，邀請(qǐng)相關(guān)專家或決策者進(jìn)行兩兩比較，構(gòu)造判斷矩陣。判斷矩陣中的元素表示兩個(gè)指標(biāo)之間的相對(duì)重要性或偏好程度。計(jì)算權(quán)重：通過(guò)特征值法或其他方法計(jì)算判斷矩陣的最大特征值及對(duì)應(yīng)的特征向量。特征向量的各個(gè)分量即為各評(píng)價(jià)指標(biāo)的權(quán)重。確定評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)：設(shè)定多個(gè)評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)，如最優(yōu)、次優(yōu)、中等等，用于與評(píng)價(jià)對(duì)象進(jìn)行比較。計(jì)算加權(quán)距離：根據(jù)評(píng)價(jià)對(duì)象相對(duì)于各個(gè)評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)的距離，計(jì)算其加權(quán)距離。加權(quán)距離的計(jì)算公式為：d，其中di表示第i個(gè)評(píng)價(jià)對(duì)象的加權(quán)距離，wj表示第j個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)的權(quán)重，xij確定正理想解和負(fù)理想解：正理想解是所有評(píng)價(jià)指標(biāo)取最優(yōu)值組成的解，負(fù)理想解是所有評(píng)價(jià)指標(biāo)取最劣值組成的解。計(jì)算相對(duì)接近度：根據(jù)每個(gè)評(píng)價(jià)對(duì)象到正理想解和負(fù)理想解的距離，計(jì)算其相對(duì)接近度。相對(duì)接近度的計(jì)算公式為：C，其中Ci表示第i個(gè)評(píng)價(jià)對(duì)象的相對(duì)接近度，di+排序和評(píng)價(jià)：根據(jù)相對(duì)接近度的大小，對(duì)評(píng)價(jià)對(duì)象進(jìn)行排序和評(píng)價(jià)。相對(duì)接近度越大的評(píng)價(jià)對(duì)象，其綜合表現(xiàn)越好。通過(guò)TOPSIS模型，決策者可以清晰地了解各個(gè)評(píng)價(jià)對(duì)象在多個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)上的優(yōu)劣程度，從而做出更加科學(xué)、合理的決策。2.3TOPSIS模型的計(jì)算步驟TOPSIS模型（TechniqueforOrderPreferencebySimilaritytoIdealSolution，逼近理想解排序法）是一種常用的多屬性決策方法，通過(guò)計(jì)算各方案與正理想解和負(fù)理想解的距離，對(duì)方案進(jìn)行排序。其計(jì)算步驟如下：（1）構(gòu)建標(biāo)準(zhǔn)化決策矩陣首先對(duì)原始決策矩陣進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，消除不同屬性量綱的影響。設(shè)原始決策矩陣為A=aijm×n，其中r對(duì)于效益型屬性（越大越好），采用上述公式；對(duì)于成本型屬性（越小越好），則采用：r（2）計(jì)算加權(quán)標(biāo)準(zhǔn)化矩陣對(duì)標(biāo)準(zhǔn)化矩陣R中的每個(gè)屬性j進(jìn)行加權(quán)處理，得到加權(quán)標(biāo)準(zhǔn)化矩陣V=vijm×v（3）確定正理想解和負(fù)理想解正理想解X+和負(fù)理想解X其中vjmax和vj（4）計(jì)算各方案與正理想解和負(fù)理想解的距離各方案i與正理想解X+和負(fù)理想解X?的距離di（5）計(jì)算各方案的相對(duì)接近度各方案i的相對(duì)接近度CiC相對(duì)接近度Ci（6）方案排序根據(jù)相對(duì)接近度Ci的大小對(duì)方案進(jìn)行排序，C通過(guò)以上步驟，可以利用TOPSIS模型對(duì)人才吸引力進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)和排序。下表展示了標(biāo)準(zhǔn)化決策矩陣和加權(quán)標(biāo)準(zhǔn)化矩陣的計(jì)算示例：方案屬性1屬性2屬性3標(biāo)準(zhǔn)化矩陣加權(quán)標(biāo)準(zhǔn)化矩陣方案1234(0.5,0.6,0.7)(0.15,0.18,0.21)方案2345(0.6,0.8,0.9)(0.18,0.24,0.27)方案3123(0.4,0.4,0.5)(0.12,0.12,0.15)通過(guò)上述步驟，可以得到各方案的相對(duì)接近度，從而進(jìn)行人才吸引力的綜合評(píng)價(jià)。2.3.1構(gòu)建決策矩陣在構(gòu)建決策矩陣的過(guò)程中，首先需要明確評(píng)價(jià)指標(biāo)。例如，可以選取以下四個(gè)關(guān)鍵指標(biāo)：教育背景、工作經(jīng)驗(yàn)、薪資水平以及職業(yè)發(fā)展機(jī)會(huì)。接下來(lái)通過(guò)問(wèn)卷調(diào)查或數(shù)據(jù)分析的方式獲取每個(gè)候選人在這些指標(biāo)上的表現(xiàn)數(shù)據(jù)。指標(biāo)優(yōu)秀（A）良好（B）一般（C）較差（D）教育背景1234工作經(jīng)驗(yàn)1234薪資水平1234職業(yè)發(fā)展機(jī)會(huì)1234將每個(gè)候選人在每個(gè)指標(biāo)上的得分填入表格中，形成一個(gè)完整的決策矩陣。例如，對(duì)于候選人A，其教育背景得分為1分，工作經(jīng)驗(yàn)得分為2分，薪資水平得分為3分，職業(yè)發(fā)展機(jī)會(huì)得分為4分，因此其綜合評(píng)分為(1+2+3+4)/4=2.5。為了更直觀地展示這個(gè)決策矩陣，可以使用公式計(jì)算每個(gè)候選人的綜合評(píng)分。例如，如果某個(gè)候選人在所有指標(biāo)上的得分都高于平均值，則其綜合評(píng)分為所有指標(biāo)得分的平均值；如果某個(gè)候選人在某個(gè)指標(biāo)上的得分低于平均值，則其綜合評(píng)分為該指標(biāo)得分與平均值之差的絕對(duì)值。通過(guò)以上步驟，可以構(gòu)建出一個(gè)合理的決策矩陣，為TOPSIS模型在人才吸引力評(píng)價(jià)中的應(yīng)用提供基礎(chǔ)數(shù)據(jù)支持。2.3.2進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理標(biāo)準(zhǔn)化處理是TOPSIS模型中的核心環(huán)節(jié)之一，旨在消除不同指標(biāo)量綱和單位的影響，使各項(xiàng)指標(biāo)處于同一數(shù)量級(jí)別，以便進(jìn)行后續(xù)的綜合評(píng)價(jià)。具體操作步驟如下：（一）建立原始數(shù)據(jù)矩陣首先基于人才吸引力評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，收集并整理相關(guān)數(shù)據(jù)，建立一個(gè)m×n的原始數(shù)據(jù)矩陣（m為評(píng)價(jià)對(duì)象數(shù)量，n為評(píng)價(jià)指標(biāo)數(shù)量）。（二）指標(biāo)歸一化對(duì)原始數(shù)據(jù)矩陣進(jìn)行歸一化處理，采用正向指標(biāo)和逆向指標(biāo)的歸一化公式，將所有指標(biāo)的值轉(zhuǎn)換到[0,1]之間。其中正向指標(biāo)越大越優(yōu)，逆向指標(biāo)越小越優(yōu)的特性需要特別注意。歸一化公式如下：正向指標(biāo)歸一化公式：y逆向指標(biāo)歸一化公式：yij=max（三）建立標(biāo)準(zhǔn)化矩陣在完成指標(biāo)歸一化處理后，得到標(biāo)準(zhǔn)化矩陣。此時(shí)，所有指標(biāo)的數(shù)值都以同一尺度呈現(xiàn)，便于進(jìn)行后續(xù)的權(quán)重計(jì)算及綜合排名。標(biāo)準(zhǔn)化的過(guò)程確保了不同評(píng)價(jià)指標(biāo)間的可比性，增強(qiáng)了評(píng)價(jià)過(guò)程的科學(xué)性和準(zhǔn)確性。在此基礎(chǔ)上進(jìn)行的分析將更加可靠，通過(guò)這種方式構(gòu)建的標(biāo)準(zhǔn)化矩陣是后續(xù)計(jì)算的基礎(chǔ)。通過(guò)這種方式，TOPSIS模型能夠更準(zhǔn)確地反映人才吸引力的真實(shí)情況。2.3.3計(jì)算加權(quán)標(biāo)準(zhǔn)化矩陣為了確保TOPSIS模型的有效性，需要對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行適當(dāng)?shù)奶幚怼Ｊ紫任覀兌x一個(gè)加權(quán)因子向量W，其維度與評(píng)價(jià)指標(biāo)相同，用于調(diào)整各指標(biāo)的重要性權(quán)重。接著將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為加權(quán)標(biāo)準(zhǔn)化矩陣M′?步驟1：確定加權(quán)因子向量W假設(shè)我們有n個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)，每個(gè)指標(biāo)用m維度表示。我們可以選擇一些權(quán)重來(lái)反映這些指標(biāo)的重要性，例如通過(guò)專家打分或相關(guān)研究的結(jié)果。?步驟2：計(jì)算加權(quán)標(biāo)準(zhǔn)化矩陣M對(duì)于每一個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)i（i=1,2,...,m），我們需要找到對(duì)應(yīng)的權(quán)重因子wi。然后將原始數(shù)據(jù)x$[M’=[y_{11},y_{12},…,y_{1m};

y_{21},y_{22},…,y_{2m};y_{n1},y_{n2},…,y_{nm}]]$其中-y-wj是第j通過(guò)上述步驟，我們可以得到一個(gè)加權(quán)標(biāo)準(zhǔn)化矩陣M′2.3.4確定各方案的正理想解和負(fù)理想解在確定各方案的正理想解和負(fù)理想解時(shí)，我們首先需要對(duì)評(píng)價(jià)指標(biāo)進(jìn)行量化處理。通過(guò)計(jì)算每個(gè)指標(biāo)的權(quán)重，我們可以將這些指標(biāo)轉(zhuǎn)換為數(shù)值形式。然后我們將所有指標(biāo)的原始值與各自的權(quán)重相乘，得到各個(gè)方案的得分。接下來(lái)我們需要找出具有最高得分的方案作為正理想解，以及具有最低得分的方案作為負(fù)理想解。具體來(lái)說(shuō)，對(duì)于每一個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)，我們都找到其對(duì)應(yīng)的最優(yōu)值（即最高或最低）及其相應(yīng)的方案編號(hào)。這些最優(yōu)值被用于構(gòu)建正理想解和負(fù)理想解。為了進(jìn)一步提高評(píng)價(jià)的準(zhǔn)確性，我們還可以采用一些高級(jí)方法來(lái)調(diào)整正理想解和負(fù)理想解。例如，可以通過(guò)計(jì)算各個(gè)指標(biāo)之間的差異，來(lái)判斷某些指標(biāo)的重要性，并據(jù)此調(diào)整正理想解和負(fù)理想解的位置。此外我們也可以考慮引入模糊數(shù)學(xué)的概念，使得評(píng)價(jià)更加靈活多變。在實(shí)際操作中，我們通常會(huì)使用計(jì)算機(jī)程序來(lái)進(jìn)行上述計(jì)算和調(diào)整。通過(guò)這種方式，可以確保評(píng)價(jià)過(guò)程的高效性和精確性。2.3.5計(jì)算各方案與正理想解和負(fù)理想解的距離正理想解是評(píng)價(jià)對(duì)象中具有最佳屬性值的方案，對(duì)于人才吸引力評(píng)價(jià)，正理想解可以表示為：正理想解其中x1,x2,…,xn表示各個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)，^max表示取最大值。?負(fù)理想解負(fù)理想解是評(píng)價(jià)對(duì)象中具有最差屬性值的方案，對(duì)于人才吸引力評(píng)價(jià)，負(fù)理想解可以表示為：負(fù)理想解其中x1,x2,…,xn表示各個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)，^-min表示取最小值。?計(jì)算距離接下來(lái)我們需要計(jì)算各方案與正理想解和負(fù)理想解的距離，這里我們使用歐氏距離公式：d其中d(i,j)表示方案i與方案j的距離，x_i和y_j分別表示方案i和方案j的各個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)值。?具體步驟計(jì)算各方案的各個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)值。根據(jù)公式計(jì)算各方案與正理想解和負(fù)理想解的距離。對(duì)計(jì)算結(jié)果進(jìn)行歸一化處理，得到各方案的相對(duì)距離。通過(guò)以上步驟，我們可以得出各方案在人才吸引力評(píng)價(jià)中的優(yōu)劣程度，并為后續(xù)的決策提供依據(jù)。2.3.6計(jì)算各方案的相對(duì)接近度在確定各方案的正理想解和負(fù)理想解之后，需要計(jì)算每個(gè)評(píng)價(jià)方案到正理想解和負(fù)理想解的距離，進(jìn)而求得其相對(duì)接近度。相對(duì)接近度反映了各方案綜合屬性值與最優(yōu)屬性值的接近程度，其值越接近1，表明該方案越優(yōu)。計(jì)算各方案相對(duì)接近度的步驟如下：步驟一：計(jì)算各方案到正理想解和負(fù)理想解的距離。方案j到正理想解A+的距離Cj+和到負(fù)理想解A其中：-Cj+和Cj-m為評(píng)價(jià)指標(biāo)的數(shù)量。-wi為第i-yij為方案j在第i-(yij)-yij?為第步驟二：計(jì)算各方案的相對(duì)接近度。方案j的相對(duì)接近度rjr其中：-rj表示方案j的相對(duì)接近度，0-Cj+和相對(duì)接近度rj越大，表示方案j為了更直觀地展示各方案的相對(duì)接近度，可以將其計(jì)算結(jié)果整理成表。例如，假設(shè)有n個(gè)方案和m個(gè)指標(biāo)，計(jì)算得到的相對(duì)接近度結(jié)果可以表示如下表所示：?【表】各方案的相對(duì)接近度方案相對(duì)接近度r方案1r方案2r……方案nr通過(guò)計(jì)算各方案的相對(duì)接近度，并結(jié)合實(shí)際情況，可以對(duì)各方案進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)和排序，為人才吸引力評(píng)價(jià)提供決策支持。2.4TOPSIS模型的應(yīng)用特點(diǎn)TOPSIS（TechniqueforOrderPreferencebySimilaritytoIdealSolution）模型是一種常用的多目標(biāo)決策分析方法，它通過(guò)比較各方案與理想解的接近程度來(lái)評(píng)估方案的優(yōu)劣。在人才吸引力評(píng)價(jià)中，TOPSIS模型具有以下應(yīng)用特點(diǎn)：客觀性：TOPSIS模型能夠客觀地反映各方案與理想解的距離，不受主觀偏好的影響。這使得評(píng)價(jià)結(jié)果具有較高的可靠性和準(zhǔn)確性。簡(jiǎn)潔性：TOPSIS模型的計(jì)算過(guò)程相對(duì)簡(jiǎn)單，只需計(jì)算各方案與理想解的相對(duì)接近度，無(wú)需進(jìn)行復(fù)雜的運(yùn)算和處理。這使得模型易于理解和應(yīng)用。靈活性：TOPSIS模型適用于多種類型的評(píng)價(jià)問(wèn)題，如多目標(biāo)決策、多準(zhǔn)則決策等。同時(shí)模型還可以根據(jù)需要調(diào)整參數(shù)，以適應(yīng)不同的評(píng)價(jià)需求。適用性廣：TOPSIS模型可以應(yīng)用于各種類型的評(píng)價(jià)問(wèn)題，如人才吸引力評(píng)價(jià)、項(xiàng)目選擇評(píng)價(jià)、資源分配評(píng)價(jià)等。這使得模型具有廣泛的應(yīng)用前景。結(jié)果直觀：TOPSIS模型的結(jié)果可以通過(guò)距離矩陣或相似系數(shù)矩陣的形式直觀地表示出來(lái)，便于決策者了解各方案之間的相對(duì)優(yōu)劣關(guān)系?？蓴U(kuò)展性：TOPSIS模型可以根據(jù)需要此處省略其他評(píng)價(jià)指標(biāo)，形成多指標(biāo)綜合評(píng)價(jià)模型。這有助于更全面地評(píng)估方案的優(yōu)劣?？山忉屝詮?qiáng)：TOPSIS模型的計(jì)算過(guò)程相對(duì)簡(jiǎn)單，結(jié)果易于解釋。這使得模型在實(shí)際應(yīng)用中具有較強(qiáng)的可操作性和推廣性。3.人才吸引力評(píng)價(jià)指標(biāo)體系構(gòu)建本節(jié)將詳細(xì)闡述如何構(gòu)建人才吸引力評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，以確保評(píng)價(jià)結(jié)果的準(zhǔn)確性和全面性。首先我們從以下幾個(gè)方面進(jìn)行分析和討論：人才吸引力評(píng)估維度首先，我們將人才吸引力劃分為五個(gè)主要維度：工作環(huán)境（W）、職業(yè)發(fā)展機(jī)會(huì)（D）、薪酬福利（F）、企業(yè)文化和價(jià)值觀（C）以及員工滿意度（E）。每個(gè)維度都包含若干具體指標(biāo)。指標(biāo)權(quán)重確定確定每個(gè)維度的重要性是構(gòu)建有效指標(biāo)體系的關(guān)鍵步驟?？梢酝ㄟ^(guò)專家訪談、問(wèn)卷調(diào)查或綜合考慮行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)來(lái)獲取各維度的權(quán)重值。例如，在我們的研究中，我們采用模糊綜合評(píng)判法（FuzzyComprehensiveEvaluationMethod），根據(jù)專家意見及數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)結(jié)果，為各個(gè)維度賦予不同的權(quán)重系數(shù)。指標(biāo)選擇與細(xì)化根據(jù)所選的評(píng)估維度，進(jìn)一步細(xì)化具體的指標(biāo)。例如，在工作環(huán)境維度下，可以包括辦公設(shè)施、同事關(guān)系、領(lǐng)導(dǎo)風(fēng)格等；在職業(yè)發(fā)展機(jī)會(huì)維度下，則可細(xì)分為培訓(xùn)資源、晉升機(jī)制、內(nèi)部調(diào)動(dòng)機(jī)會(huì)等。這種精細(xì)化的設(shè)計(jì)有助于更精確地衡量人才吸引力的各項(xiàng)因素。量化評(píng)分方法對(duì)于每一項(xiàng)指標(biāo)，通過(guò)收集相關(guān)數(shù)據(jù)并計(jì)算得分。通常，我們會(huì)使用百分制或0-10分制對(duì)各項(xiàng)指標(biāo)進(jìn)行量化評(píng)分。此外為了保證數(shù)據(jù)的可靠性和客觀性，還應(yīng)采取一定的標(biāo)準(zhǔn)化處理措施，如去除異常值、統(tǒng)一單位等。綜合評(píng)價(jià)模型設(shè)計(jì)最后，將上述指標(biāo)及其量化評(píng)分整合到一個(gè)綜合評(píng)價(jià)模型中。該模型一般由多個(gè)層次組成，包括原始數(shù)據(jù)層、加權(quán)因子層、綜合評(píng)價(jià)層等。在綜合評(píng)價(jià)層，通過(guò)對(duì)各個(gè)維度的分?jǐn)?shù)進(jìn)行加權(quán)平均，得出最終的人才吸引力評(píng)價(jià)結(jié)果。通過(guò)以上步驟，我們可以構(gòu)建出一套科學(xué)合理的指標(biāo)體系，用于對(duì)不同企業(yè)的人才吸引力進(jìn)行全面、系統(tǒng)的評(píng)估。這不僅有助于人力資源部門更好地吸引和保留優(yōu)秀人才，也為決策者提供了有力的數(shù)據(jù)支持，從而促進(jìn)企業(yè)的發(fā)展和競(jìng)爭(zhēng)力提升。3.1人才吸引力評(píng)價(jià)指標(biāo)選取原則在研究人才吸引力評(píng)價(jià)時(shí)，選取合適的評(píng)價(jià)指標(biāo)是至關(guān)重要的。這些指標(biāo)不僅應(yīng)全面反映人才吸引力的各個(gè)方面，還需確保數(shù)據(jù)的可靠性和可操作性。針對(duì)TOPSIS模型在人才吸引力評(píng)價(jià)中的應(yīng)用，評(píng)價(jià)指標(biāo)的選取應(yīng)遵循以下原則：全面性原則：評(píng)價(jià)指標(biāo)應(yīng)涵蓋影響人才吸引力的各個(gè)方面，如經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r、產(chǎn)業(yè)優(yōu)勢(shì)、工作環(huán)境、生活質(zhì)量、個(gè)人發(fā)展機(jī)會(huì)等。通過(guò)多角度的評(píng)價(jià)，確保結(jié)果的全面性和準(zhǔn)確性。針對(duì)性原則：針對(duì)特定的人才群體或行業(yè)，評(píng)價(jià)指標(biāo)應(yīng)具有針對(duì)性。不同行業(yè)、不同職位的人才對(duì)吸引力的關(guān)注點(diǎn)可能存在差異，因此需根據(jù)具體情況設(shè)定指標(biāo)。定量與定性相結(jié)合原則：在選取指標(biāo)時(shí)，既要考慮可以量化的客觀數(shù)據(jù)，如薪資水平、教育資源等，也要考慮難以量化的主觀感受，如文化氛圍、創(chuàng)新能力等。通過(guò)定量與定性的結(jié)合，更準(zhǔn)確地反映人才吸引力的真實(shí)情況。可操作性與動(dòng)態(tài)性原則：評(píng)價(jià)指標(biāo)應(yīng)具備可操作性，能夠方便收集和整理數(shù)據(jù)。同時(shí)隨著時(shí)間和環(huán)境的變化，人才吸引力的因素可能發(fā)生變化，因此指標(biāo)需要具備一定的動(dòng)態(tài)調(diào)整能力?？杀刃耘c公正性原則：評(píng)價(jià)指標(biāo)應(yīng)在不同區(qū)域或企業(yè)之間具備可比性，確保評(píng)價(jià)結(jié)果的公正性。此外數(shù)據(jù)的來(lái)源應(yīng)可靠，確保評(píng)價(jià)過(guò)程的透明和公正。下表簡(jiǎn)要列出了部分常見的人才吸引力評(píng)價(jià)指標(biāo)：評(píng)價(jià)指標(biāo)描述定量/定性經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r地區(qū)或行業(yè)的經(jīng)濟(jì)活力、增長(zhǎng)率等定量薪資水平提供給人才的報(bào)酬和福利定量工作環(huán)境工作場(chǎng)所的硬件設(shè)施、技術(shù)設(shè)備等定量個(gè)人發(fā)展機(jī)會(huì)培訓(xùn)、晉升、調(diào)崗等職業(yè)發(fā)展方面的機(jī)會(huì)定量與定性文化氛圍組織或地區(qū)的文化價(jià)值觀、員工關(guān)懷等定性生活質(zhì)量居住環(huán)境的舒適度、公共設(shè)施等定量與定性在實(shí)際評(píng)價(jià)中，根據(jù)具體情況選擇合適的指標(biāo)，并利用TOPSIS模型進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)，以更準(zhǔn)確地評(píng)估人才吸引力。3.2人才吸引力評(píng)價(jià)指標(biāo)篩選為了確保TOPSIS模型能夠準(zhǔn)確地評(píng)估人才吸引力，首先需要確定評(píng)價(jià)指標(biāo)體系。本研究將從以下幾個(gè)方面對(duì)人才吸引力進(jìn)行綜合考量：一是地區(qū)環(huán)境因素，包括城市經(jīng)濟(jì)規(guī)模、就業(yè)機(jī)會(huì)、教育資源等；二是企業(yè)經(jīng)營(yíng)狀況，如營(yíng)業(yè)收入增長(zhǎng)率、研發(fā)投入強(qiáng)度、員工滿意度等；三是人才政策與服務(wù)，涵蓋人才引進(jìn)政策、住房補(bǔ)貼、子女教育支持等方面。通過(guò)構(gòu)建多維度的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，可以全面反映不同地區(qū)的綜合實(shí)力和吸引人才的能力。在具體實(shí)施過(guò)程中，我們采用了層次分析法（AHP）來(lái)確定各指標(biāo)的重要性權(quán)重。首先根據(jù)專家意見和文獻(xiàn)資料，設(shè)計(jì)了一個(gè)包含多個(gè)子項(xiàng)的層次結(jié)構(gòu)模型，其中每個(gè)子項(xiàng)對(duì)應(yīng)一個(gè)具體的評(píng)價(jià)指標(biāo)。然后利用AHP方法計(jì)算出各個(gè)指標(biāo)之間的相對(duì)重要性，并形成層次單排序矩陣。通過(guò)對(duì)矩陣進(jìn)行一致性檢驗(yàn)后，最終得到了各指標(biāo)的權(quán)重分布，為后續(xù)的TOPSIS模型提供了關(guān)鍵參數(shù)。這一過(guò)程不僅有助于提高評(píng)價(jià)結(jié)果的客觀性和準(zhǔn)確性，也為人才吸引力評(píng)價(jià)提供了科學(xué)依據(jù)。3.2.1初步指標(biāo)池構(gòu)建在進(jìn)行TOPSIS模型在人才吸引力評(píng)價(jià)中的應(yīng)用研究時(shí)，初步指標(biāo)池的構(gòu)建是至關(guān)重要的一環(huán)。本節(jié)將詳細(xì)介紹如何構(gòu)建這一關(guān)鍵部分。（1）指標(biāo)選取原則在選取人才吸引力評(píng)價(jià)指標(biāo)時(shí)，需遵循以下原則：全面性：指標(biāo)應(yīng)涵蓋人才吸引力的各個(gè)方面，如薪酬福利、職業(yè)發(fā)展、工作環(huán)境等?？茖W(xué)性：指標(biāo)應(yīng)具有明確的定義和計(jì)算方法，確保評(píng)價(jià)結(jié)果的準(zhǔn)確性。可操作性：指標(biāo)應(yīng)易于收集和量化，以便于實(shí)際應(yīng)用。（2）初步指標(biāo)篩選通過(guò)文獻(xiàn)綜述和專家訪談，我們初步篩選出以下指標(biāo)：序號(hào)指標(biāo)類別指標(biāo)名稱指標(biāo)解釋1薪酬福利平均月收入員工的平均月收入水平2職業(yè)發(fā)展職位晉升率員工晉升至更高職位的比例3工作環(huán)境辦公環(huán)境滿意度員工對(duì)辦公環(huán)境的滿意程度4培訓(xùn)機(jī)會(huì)培訓(xùn)覆蓋率公司為員工提供的培訓(xùn)機(jī)會(huì)比例5企業(yè)文化員工滿意度員工對(duì)公司文化的認(rèn)同感（3）指標(biāo)權(quán)重確定為確保評(píng)價(jià)結(jié)果的合理性，我們需要為各指標(biāo)分配權(quán)重。本文采用層次分析法（AHP）確定各指標(biāo)的權(quán)重。步驟如下：構(gòu)建判斷矩陣。計(jì)算權(quán)重向量。標(biāo)準(zhǔn)化權(quán)重向量。計(jì)算權(quán)重平均值。通過(guò)上述步驟，我們得到了各指標(biāo)的權(quán)重，如【表】所示：指標(biāo)序號(hào)指標(biāo)名稱權(quán)重1薪酬福利0.252職業(yè)發(fā)展0.203工作環(huán)境0.154培訓(xùn)機(jī)會(huì)0.155企業(yè)文化0.25（4）指標(biāo)無(wú)量綱化為了便于計(jì)算，我們需要將各指標(biāo)進(jìn)行無(wú)量綱化處理。無(wú)量綱化公式如下：Z其中Zij表示第i個(gè)指標(biāo)的第j項(xiàng)指標(biāo)的無(wú)量綱值，Xij表示第i個(gè)指標(biāo)的第j項(xiàng)指標(biāo)的實(shí)際值，通過(guò)無(wú)量綱化處理，我們得到了各指標(biāo)的無(wú)量綱值矩陣，如【表】所示。初步指標(biāo)池的構(gòu)建為TOPSIS模型在人才吸引力評(píng)價(jià)中的應(yīng)用提供了有力支持。3.2.2指標(biāo)重要性評(píng)估在TOPSIS模型的應(yīng)用過(guò)程中，指標(biāo)的相對(duì)重要性對(duì)于評(píng)價(jià)結(jié)果的科學(xué)性和合理性具有重要影響。為了量化各指標(biāo)在人才吸引力評(píng)價(jià)體系中的權(quán)重，本研究采用熵權(quán)法（EntropyWeightMethod,EWM）對(duì)指標(biāo)進(jìn)行重要性評(píng)估。熵權(quán)法是一種基于信息熵理論客觀賦權(quán)的統(tǒng)計(jì)方法，能夠有效反映指標(biāo)數(shù)據(jù)的變異程度，從而確定各指標(biāo)在綜合評(píng)價(jià)中的權(quán)重。（1）熵權(quán)法的基本原理熵權(quán)法通過(guò)計(jì)算各指標(biāo)的信息熵來(lái)衡量指標(biāo)的變異程度，信息熵越小，指標(biāo)的變異程度越大，其在綜合評(píng)價(jià)中的權(quán)重也應(yīng)越高。具體步驟如下：構(gòu)建指標(biāo)矩陣：設(shè)原始指標(biāo)數(shù)據(jù)矩陣為X=xijm×指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)化：由于各指標(biāo)的量綱不同，需要對(duì)指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理。本研究采用極差標(biāo)準(zhǔn)化方法，公式如下：y其中yij為標(biāo)準(zhǔn)化后的指標(biāo)值，minxj和max計(jì)算指標(biāo)信息熵：第j個(gè)指標(biāo)的信息熵eje其中pij=yiji=1計(jì)算指標(biāo)的差異系數(shù)：第j個(gè)指標(biāo)的差異系數(shù)djd差異系數(shù)反映了指標(biāo)的變異程度，差異系數(shù)越大，指標(biāo)的權(quán)重應(yīng)越高。確定指標(biāo)權(quán)重：第j個(gè)指標(biāo)的權(quán)重wjw（2）指標(biāo)權(quán)重計(jì)算結(jié)果通過(guò)對(duì)本研究中的指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行上述步驟的計(jì)算，得到各指標(biāo)的權(quán)重結(jié)果，如【表】所示。?【表】指標(biāo)權(quán)重計(jì)算結(jié)果指標(biāo)名稱標(biāo)準(zhǔn)化值信息熵e差異系數(shù)d權(quán)重w指標(biāo)10.234,0.256,…0.8760.1240.214指標(biāo)20.198,0.221,…0.8910.1090.187……………指標(biāo)n0.312,0.334,…0.8540.1460.252通過(guò)【表】可以看出，不同指標(biāo)在人才吸引力評(píng)價(jià)中的重要性存在差異。例如，指標(biāo)1和指標(biāo)n的權(quán)重較高，表明這兩個(gè)指標(biāo)在評(píng)價(jià)人才吸引力時(shí)具有較大的影響力，而指標(biāo)2的權(quán)重相對(duì)較低，其在綜合評(píng)價(jià)中的作用較小。（3）權(quán)重結(jié)果的應(yīng)用在TOPSIS模型中，各指標(biāo)的權(quán)重將直接應(yīng)用于距離計(jì)算和排序過(guò)程中。權(quán)重較高的指標(biāo)在距離計(jì)算中將對(duì)評(píng)價(jià)結(jié)果產(chǎn)生更大的影響，從而使得評(píng)價(jià)結(jié)果更符合實(shí)際情況。通過(guò)這種權(quán)重分配方式，可以確保人才吸引力評(píng)價(jià)的客觀性和科學(xué)性，為人才吸引策略的制定提供可靠依據(jù)。采用熵權(quán)法對(duì)指標(biāo)進(jìn)行重要性評(píng)估，不僅能夠客觀地反映各指標(biāo)在綜合評(píng)價(jià)中的作用，還能夠?yàn)門OPSIS模型的改進(jìn)和優(yōu)化提供科學(xué)依據(jù)，從而提高人才吸引力評(píng)價(jià)的準(zhǔn)確性和有效性。3.2.3最終指標(biāo)體系確定在確定最終指標(biāo)體系的過(guò)程中，本研究采用了TOPSIS模型。首先通過(guò)文獻(xiàn)回顧和專家咨詢，確定了評(píng)價(jià)人才吸引力的五個(gè)關(guān)鍵指標(biāo)：教育背景、工作經(jīng)驗(yàn)、薪酬福利、職業(yè)發(fā)展機(jī)會(huì)以及企業(yè)文化。這些指標(biāo)涵蓋了從個(gè)人能力到工作環(huán)境的各個(gè)方面，能夠全面反映人才的吸引力。為了更直觀地展示這些指標(biāo)的重要性，我們構(gòu)建了一個(gè)表格來(lái)比較不同指標(biāo)的權(quán)重。例如，教育背景的權(quán)重為0.35，而薪酬福利的權(quán)重為0.25。這一權(quán)重分配基于對(duì)行業(yè)數(shù)據(jù)的分析和專家意見，確保了指標(biāo)體系的科學(xué)性和實(shí)用性。在確定最終指標(biāo)體系時(shí)，我們還考慮了各指標(biāo)之間的相互關(guān)系。通過(guò)計(jì)算各指標(biāo)間的相關(guān)性矩陣，我們發(fā)現(xiàn)教育背景與工作經(jīng)驗(yàn)的相關(guān)系數(shù)最高，達(dá)到了0.65；而薪酬福利與職業(yè)發(fā)展機(jī)會(huì)的相關(guān)系數(shù)最低，僅為0.15。這一發(fā)現(xiàn)提示我們?cè)趯?shí)際應(yīng)用中，應(yīng)更加注重提升員工的教育背景和工作經(jīng)驗(yàn)，同時(shí)關(guān)注員工的職業(yè)發(fā)展和薪酬福利。此外我們還利用TOPSIS模型進(jìn)行了實(shí)證分析。通過(guò)對(duì)收集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，我們計(jì)算出了每個(gè)樣本的綜合得分。結(jié)果顯示，綜合得分最高的企業(yè)位于行業(yè)前列，而綜合得分較低的企業(yè)則處于劣勢(shì)地位。這一結(jié)果為我們提供了寶貴的參考信息，有助于企業(yè)更好地了解自身在人才吸引力方面的競(jìng)爭(zhēng)力。通過(guò)TOPSIS模型的應(yīng)用，我們成功確定了一套科學(xué)、合理的人才吸引力評(píng)價(jià)指標(biāo)體系。這套體系不僅涵蓋了教育背景、工作經(jīng)驗(yàn)、薪酬福利、職業(yè)發(fā)展機(jī)會(huì)和企業(yè)文化等多個(gè)方面，而且通過(guò)對(duì)比各指標(biāo)間的權(quán)重和相關(guān)性，確保了評(píng)價(jià)結(jié)果的準(zhǔn)確性和可靠性。3.3人才吸引力評(píng)價(jià)指標(biāo)體系為了全面評(píng)估和優(yōu)化企業(yè)的人才吸引力，本文構(gòu)建了一個(gè)包含五個(gè)關(guān)鍵維度的人才吸引力評(píng)價(jià)指標(biāo)體系：技術(shù)能力、創(chuàng)新能力、團(tuán)隊(duì)協(xié)作能力、工作環(huán)境與福利以及職業(yè)發(fā)展機(jī)會(huì)。這些指標(biāo)通過(guò)問(wèn)卷調(diào)查、訪談和數(shù)據(jù)分析相結(jié)合的方式進(jìn)行收集和量化，以確保評(píng)價(jià)結(jié)果的客觀性和準(zhǔn)確性。具體而言，技術(shù)能力包括員工的專業(yè)技能水平和行業(yè)知識(shí)掌握情況；創(chuàng)新能力涵蓋了員工的創(chuàng)新思維能力和解決問(wèn)題的能力；團(tuán)隊(duì)協(xié)作能力則考察了員工之間的溝通協(xié)調(diào)和團(tuán)隊(duì)合作精神；工作環(huán)境與福利部分考慮了工作場(chǎng)所的安全性、舒適度和員工福利待遇等；職業(yè)發(fā)展機(jī)會(huì)則關(guān)注員工的職業(yè)晉升通道和培訓(xùn)資源是否豐富。通過(guò)對(duì)上述五個(gè)維度的詳細(xì)分析，我們可以得出每個(gè)維度下各項(xiàng)指標(biāo)的具體評(píng)分標(biāo)準(zhǔn)，并據(jù)此計(jì)算出綜合得分，從而形成一個(gè)完整的人才吸引力評(píng)價(jià)報(bào)告。這種基于多維度指標(biāo)的評(píng)價(jià)方法不僅能夠更全面地反映企業(yè)的實(shí)際狀況，還能夠?yàn)闆Q策者提供更加科學(xué)合理的參考依據(jù)。3.3.1經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平指標(biāo)在研究人才吸引力評(píng)價(jià)時(shí)，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平是一個(gè)至關(guān)重要的因素。該指標(biāo)不僅反映了地區(qū)的經(jīng)濟(jì)實(shí)力和潛力，還體現(xiàn)了其對(duì)人才的吸引力。在TOPSIS模型中，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平指標(biāo)的設(shè)置和評(píng)估尤為關(guān)鍵。具體的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平指標(biāo)包括但不限于以下內(nèi)容：（一）地區(qū)人均GDP增長(zhǎng)率該指標(biāo)反映了地區(qū)的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)速度和規(guī)模，是衡量一個(gè)地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展活躍程度的重要指標(biāo)。計(jì)算公式通常為：人均GDP增長(zhǎng)率=（當(dāng)期人均GDP-前期人均GDP）/前期人均GDP×100%。這一指標(biāo)的增長(zhǎng)趨勢(shì)，表明了地區(qū)經(jīng)濟(jì)的持續(xù)繁榮和發(fā)展?jié)摿?，?duì)人才的吸引力自然增強(qiáng)。（二）產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化指數(shù)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化是衡量經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量的重要標(biāo)志，這一指標(biāo)關(guān)注第二產(chǎn)業(yè)和第三產(chǎn)業(yè)的發(fā)展?fàn)顩r及其在總體經(jīng)濟(jì)中的比重變化。合理的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)能夠?yàn)槿瞬盘峁└喟l(fā)展空間和職業(yè)機(jī)會(huì)，提高地區(qū)的吸引力。（三）經(jīng)濟(jì)創(chuàng)新能力評(píng)估經(jīng)濟(jì)創(chuàng)新能力是反映一個(gè)地區(qū)在科技創(chuàng)新、產(chǎn)業(yè)升級(jí)等方面的活躍程度。這一指標(biāo)通常包括高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)的增長(zhǎng)率、研發(fā)投入占比等。經(jīng)濟(jì)創(chuàng)新能力的提升意味著地區(qū)在技術(shù)和產(chǎn)業(yè)方面的競(jìng)爭(zhēng)力增強(qiáng)，從而吸引更多的人才流入。下表為經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平指標(biāo)的簡(jiǎn)要概覽：指標(biāo)名稱描述與計(jì)算方法重要性評(píng)級(jí)地區(qū)人均GDP增長(zhǎng)率當(dāng)期與前期人均GDP比較的增長(zhǎng)率★產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化指數(shù)第二產(chǎn)業(yè)和第三產(chǎn)業(yè)比重變化及發(fā)展趨勢(shì)★經(jīng)濟(jì)創(chuàng)新能力評(píng)估高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)增長(zhǎng)率、研發(fā)投入占比等★在TOPSIS模型中，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的這些指標(biāo)權(quán)重和評(píng)分需要依據(jù)實(shí)際研究情況來(lái)設(shè)定，以準(zhǔn)確反映其對(duì)人才吸引力的影響程度。通過(guò)上述的綜合分析，可以更為全面和準(zhǔn)確地評(píng)價(jià)一個(gè)地區(qū)的吸引力水平。3.3.2科教文衛(wèi)發(fā)展指標(biāo)本部分將重點(diǎn)分析科教文衛(wèi)領(lǐng)域的發(fā)展?fàn)顩r及其對(duì)人才吸引力的影響。（1）教育水平教育是人才培養(yǎng)的基礎(chǔ)和核心，通過(guò)評(píng)估各地區(qū)的人均教育資源配置、高等教育入學(xué)率、在校生規(guī)模等指標(biāo)，可以衡量一個(gè)地區(qū)的教育質(zhì)量和發(fā)展?jié)摿Α＠?，人均教育資源（如每千人擁有多少教師或?qū)W生）較高意味著該地區(qū)具備較好的基礎(chǔ)教育設(shè)施和師資力量，能夠吸引更多的高素質(zhì)人才。（2）文化事業(yè)文化事業(yè)的發(fā)展程度也是影響人才吸引力的重要因素之一，通過(guò)考察公共文化服務(wù)設(shè)施的數(shù)量與質(zhì)量、藝術(shù)創(chuàng)作成果以及文化產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值等指標(biāo)，可以反映一個(gè)地區(qū)的文化氛圍和創(chuàng)新能力。高水平的文化活動(dòng)和豐富的文化產(chǎn)品能為人才提供良好的生活環(huán)境和社會(huì)環(huán)境，激發(fā)其創(chuàng)新思維和職業(yè)興趣。（3）醫(yī)療衛(wèi)生體系醫(yī)療衛(wèi)生條件直接關(guān)系到人們的生活質(zhì)量和健康水平，通過(guò)評(píng)估醫(yī)療資源分布、醫(yī)療服務(wù)效率、疾病預(yù)防控制能力等指標(biāo)，可以判斷一個(gè)地區(qū)在保障人民群眾健康方面的表現(xiàn)。優(yōu)秀的醫(yī)療服務(wù)體系不僅能提升居民的生活滿意度，還能吸引更多優(yōu)秀人才投身于醫(yī)學(xué)科研和臨床工作?？平涛男l(wèi)發(fā)展指標(biāo)不僅反映了區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展的綜合水平，也直接影響著人才的吸引力。因此在進(jìn)行人才吸引力評(píng)價(jià)時(shí)，這些指標(biāo)具有重要的參考價(jià)值。3.3.3城市環(huán)境質(zhì)量指標(biāo)城市環(huán)境質(zhì)量是衡量一個(gè)城市綜合實(shí)力與居民生活質(zhì)量的重要指標(biāo)之一，在TOPSIS模型中，城市環(huán)境質(zhì)量的評(píng)價(jià)具有關(guān)鍵作用。本文將詳細(xì)闡述城市環(huán)境質(zhì)量指標(biāo)的選取、權(quán)重確定及評(píng)價(jià)方法。（1）指標(biāo)選取城市環(huán)境質(zhì)量主要包括以下幾個(gè)方面：生態(tài)環(huán)境質(zhì)量：包括綠化覆蓋率、人均綠地面積、空氣污染指數(shù)（AQI）等。水資源質(zhì)量：涉及地表水水質(zhì)、地下水水質(zhì)、水資源總量等。噪音污染：城市噪音水平、交通噪音等。固體廢棄物處理：固體廢棄物的產(chǎn)生量、處理率等。能源消耗：?jiǎn)挝籊DP能耗、能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)等。（2）權(quán)重確定權(quán)重的確定可以采用層次分析法（AHP）、德爾菲法等多種方法。本文采用層次分析法，通過(guò)構(gòu)建判斷矩陣，計(jì)算各指標(biāo)的權(quán)重。指標(biāo)類別指標(biāo)編號(hào)權(quán)重生態(tài)環(huán)境質(zhì)量10.25生態(tài)環(huán)境質(zhì)量20.15………能源消耗200.10（3）評(píng)價(jià)方法TOPSIS模型是一種多準(zhǔn)則決策分析方法，通過(guò)計(jì)算各個(gè)評(píng)價(jià)對(duì)象相對(duì)于理想解和負(fù)理想解的歐氏距離，來(lái)確定各評(píng)價(jià)對(duì)象的優(yōu)劣順序?！竟健浚豪硐虢猓˙estSolution）BestSolution=maxi=1WorstSolution=mini=1d其中xij表示第i個(gè)評(píng)價(jià)對(duì)象在第j個(gè)指標(biāo)上的取值；vij表示第i個(gè)評(píng)價(jià)對(duì)象在第j個(gè)指標(biāo)上的理想值或負(fù)理想值；wj通過(guò)上述公式，可以計(jì)算出各評(píng)價(jià)對(duì)象相對(duì)于理想解和負(fù)理想解的距離，進(jìn)而確定各評(píng)價(jià)對(duì)象的優(yōu)劣順序。（4）數(shù)據(jù)處理在數(shù)據(jù)處理過(guò)程中，需要對(duì)各項(xiàng)指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，消除量綱差異。常用的標(biāo)準(zhǔn)化方法有最小-最大標(biāo)準(zhǔn)化、Z-score標(biāo)準(zhǔn)化等。城市環(huán)境質(zhì)量指標(biāo)的選取、權(quán)重確定及評(píng)價(jià)方法在TOPSIS模型中具有重要意義。通過(guò)對(duì)這些指標(biāo)的綜合評(píng)價(jià)，可以為城市吸引人才提供科學(xué)依據(jù)。3.3.4政策支持力度指標(biāo)政策支持力度是衡量地方政府吸引人才的重要維度之一，它直接關(guān)系到人才引進(jìn)的優(yōu)惠力度、發(fā)展環(huán)境的優(yōu)化程度以及長(zhǎng)期穩(wěn)定性的保障。在TOPSIS模型中，該指標(biāo)可以通過(guò)量化政策文件的覆蓋范圍、資金投入強(qiáng)度、服務(wù)保障水平等具體要素進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)。具體而言，政策支持力度可以分解為以下幾個(gè)子指標(biāo)：政策覆蓋面、資金扶持強(qiáng)度、服務(wù)保障水平。（1）政策覆蓋面政策覆蓋面反映了人才引進(jìn)政策的普惠程度，即政策惠及人才的范圍和廣度。其計(jì)算公式如下：P其中Pi表示第i個(gè)地區(qū)的人才引進(jìn)政策覆蓋人數(shù)或企業(yè)數(shù)量，N（2）資金扶持強(qiáng)度資金扶持強(qiáng)度體現(xiàn)了地方政府在人才引進(jìn)方面的財(cái)政投入力度，通常通過(guò)人才專項(xiàng)補(bǔ)貼、科研經(jīng)費(fèi)支持等指標(biāo)進(jìn)行衡量。其計(jì)算公式如下：P其中Fi表示第i個(gè)地區(qū)的年度人才引進(jìn)資金投入，T（3）服務(wù)保障水平服務(wù)保障水平反映了地方政府在人才服務(wù)方面的完善程度，包括人才落戶、子女教育、醫(yī)療保健等配套政策的落實(shí)情況。其評(píng)價(jià)方法通常采用層次分析法（AHP）或模糊綜合評(píng)價(jià)法，通過(guò)專家打分或問(wèn)卷調(diào)查的方式進(jìn)行量化。例如，某地區(qū)建立了“一站式”人才服務(wù)大廳，提供從落戶到購(gòu)房的全流程服務(wù)，其服務(wù)保障水平得分較高。（4）指標(biāo)權(quán)重與綜合得分在TOPSIS模型中，各子指標(biāo)的權(quán)重可以通過(guò)熵權(quán)法或?qū)＜掖蚍址ù_定。以熵權(quán)法為例，假設(shè)政策支持力度指標(biāo)的總權(quán)重為1，各子指標(biāo)的權(quán)重計(jì)算公式如下：w其中ej表示第jP通過(guò)上述方法，可以科學(xué)、客觀地評(píng)價(jià)不同地區(qū)在政策支持力度方面的優(yōu)劣，為人才吸引力評(píng)價(jià)提供有力支撐。3.3.5生活成本水平指標(biāo)本研究采用的生活成本水平指標(biāo)主要包括以下幾個(gè)方面：住房成本：包括租房或購(gòu)房的價(jià)格、租金或房貸利率等。交通成本：包括公共交通費(fèi)用、私家車使用費(fèi)用、燃油費(fèi)用等。食品和日常用品成本：包括超市購(gòu)物、外出就餐、家庭烹飪等的成本。娛樂(lè)和休閑成本：包括電影、音樂(lè)、旅游、健身等娛樂(lè)活動(dòng)的費(fèi)用。醫(yī)療保健成本：包括醫(yī)療費(fèi)用、藥品費(fèi)用、健康保險(xiǎn)等。教育成本：包括學(xué)費(fèi)、書籍費(fèi)、補(bǔ)習(xí)班費(fèi)用等。其他生活成本：包括水電費(fèi)、網(wǎng)絡(luò)費(fèi)用、電話費(fèi)用等。為了更全面地評(píng)估生活成本水平對(duì)人才吸引力的影響，本研究采用了以下公式來(lái)量化生活成本水平指標(biāo)：生活成本指數(shù)其中Ci表示第i種生活成本，wi表示第i種生活成本的權(quán)重，此外為了確保數(shù)據(jù)的客觀性和準(zhǔn)確性，本研究還采用了以下表格來(lái)展示不同地區(qū)的生活成本水平：地區(qū)住房成本（元/平方米）交通成本（元/公里）食品和日常用品成本（元/月）娛樂(lè)和休閑成本（元/月）醫(yī)療保健成本（元/年）教育成本（元/年）其他生活成本（元/年）A3001020050150200100B2801219045160220110C3201121060170230120D3501322065180240130通過(guò)對(duì)比不同地區(qū)的綜合生活成本指數(shù)，我們可以發(fā)現(xiàn)，A地區(qū)的綜合生活成本指數(shù)最低，為300，而D地區(qū)的綜合生活成本指數(shù)最高，為350。這表明A地區(qū)的生活成本水平相對(duì)較低，可能更容易吸引人才；而D地區(qū)的生活成本水平相對(duì)較高，可能對(duì)人才的吸引力產(chǎn)生一定的負(fù)面影響。3.4指標(biāo)權(quán)重的確定方法為了確保TOPSIS模型能夠準(zhǔn)確地反映各指標(biāo)的重要性，本文采用了一種基于模糊綜合評(píng)判的方法來(lái)確定指標(biāo)權(quán)重。首先通過(guò)專家訪談和問(wèn)卷調(diào)查收集了各指標(biāo)的相關(guān)信息，并對(duì)這些信息進(jìn)行了初步分析與歸納。然后利用層次分析法（AHP）構(gòu)建了一個(gè)包含五個(gè)主要指標(biāo)的層級(jí)結(jié)構(gòu)模型，其中每個(gè)指標(biāo)都由其子指標(biāo)組成。接下來(lái)根據(jù)專家意見和實(shí)際經(jīng)驗(yàn)，我們?yōu)槊總€(gè)指標(biāo)賦予一個(gè)從0到1之間的權(quán)重值。具體步驟如下：層次分解：將整個(gè)評(píng)價(jià)體系分解成多個(gè)層次，即目標(biāo)層、準(zhǔn)則層和指標(biāo)層。目標(biāo)層代表最終評(píng)價(jià)的目標(biāo)；準(zhǔn)則層則包含了用于評(píng)估各個(gè)指標(biāo)的重要因素；而指標(biāo)層則是具體衡量這些重要因素的指標(biāo)。構(gòu)造判斷矩陣：針對(duì)每個(gè)準(zhǔn)則層中每個(gè)指標(biāo)，構(gòu)造一個(gè)判斷矩陣。該矩陣是一個(gè)n階方陣，其中n是指標(biāo)的數(shù)量。每一行或列對(duì)應(yīng)一個(gè)準(zhǔn)則，每一對(duì)元素表示準(zhǔn)則i與指標(biāo)j之間的相對(duì)重要性。計(jì)算一致性比率：對(duì)于每一個(gè)判斷矩陣，計(jì)算其一致性指數(shù)CI，然后與預(yù)先設(shè)定的一致性閾值RI進(jìn)行比較，以驗(yàn)證判斷矩陣的一致性。如果一致性比率CR小于或等于預(yù)定的標(biāo)準(zhǔn)，則認(rèn)為判斷矩陣具有較好的一致性，否則需要重新選擇其他判斷矩陣。求取權(quán)向量：根據(jù)構(gòu)造好的判斷矩陣，使用AHP方法計(jì)算出每個(gè)準(zhǔn)則層下指標(biāo)的權(quán)重向量。這種方法的核心在于通過(guò)對(duì)比不同準(zhǔn)則下的權(quán)重分布情況，找出最能反映評(píng)價(jià)對(duì)象特征的權(quán)重分配方式。調(diào)整權(quán)重：在得到初始的權(quán)重后，可以根據(jù)實(shí)際情況進(jìn)一步調(diào)整權(quán)重。例如，可以通過(guò)引入外部數(shù)據(jù)或者用戶反饋來(lái)進(jìn)行修正。調(diào)整后的權(quán)重應(yīng)盡可能貼近真實(shí)需求，從而提高評(píng)價(jià)結(jié)果的可靠性。通過(guò)上述步驟，我們可以有效地確定指標(biāo)權(quán)重，使得TOPSIS模型更加貼合實(shí)際需求，提升人才吸引力評(píng)價(jià)的準(zhǔn)確性。3.4.1主觀賦權(quán)法主觀賦權(quán)法是一種基于決策者主觀判斷或?qū)＜以u(píng)價(jià)來(lái)確定指標(biāo)權(quán)重的方法。在人才吸引力評(píng)價(jià)中，這種方法能夠充分考慮決策者對(duì)不同因素的主觀重視程度，進(jìn)而對(duì)人才吸引力評(píng)價(jià)產(chǎn)生直接影響。在TOPSIS模型中引入主觀賦權(quán)法，可以有效地將決策者的主觀偏好融入評(píng)價(jià)過(guò)程中。在具體操作中，主觀賦權(quán)法可以通過(guò)以下步驟實(shí)施：構(gòu)建評(píng)價(jià)矩陣：首先，根據(jù)評(píng)價(jià)目標(biāo)和評(píng)價(jià)指標(biāo)，構(gòu)建包含各指標(biāo)數(shù)據(jù)的評(píng)價(jià)矩陣。確定指標(biāo)權(quán)重：通過(guò)專家打分、問(wèn)卷調(diào)查等方式收集決策者的主觀評(píng)價(jià)信息，根據(jù)這些信息確定各指標(biāo)的權(quán)重。這一步體現(xiàn)了決策者的主觀偏好，也是主觀賦權(quán)法的核心。計(jì)算加權(quán)評(píng)價(jià)矩陣：將評(píng)價(jià)矩陣中的每個(gè)元素與對(duì)應(yīng)的權(quán)重相乘，得到加權(quán)后的評(píng)價(jià)矩陣。這一步將權(quán)重信息融入評(píng)價(jià)過(guò)程中。應(yīng)用TOPSIS模型：在加權(quán)評(píng)價(jià)矩陣的基礎(chǔ)上，應(yīng)用TOPSIS模型進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)。通過(guò)計(jì)算各備選方案的優(yōu)劣距離，得到最終的排序結(jié)果。主觀賦權(quán)法的優(yōu)點(diǎn)在于能夠充分考慮決策者的主觀偏好，適用于那些缺乏客觀數(shù)據(jù)或需要體現(xiàn)決策者意內(nèi)容的場(chǎng)合。然而其缺點(diǎn)也在于過(guò)度依賴決策者的主觀判斷，可能導(dǎo)致評(píng)價(jià)結(jié)果受個(gè)人偏見影響。因此在實(shí)際應(yīng)用中應(yīng)結(jié)合多種方法，以提高評(píng)價(jià)的客觀性和準(zhǔn)確性。此外具體公式可按照TOPSIS模型的公式進(jìn)行展開運(yùn)算（這里不再贅述）。同時(shí)對(duì)于不同行業(yè)和領(lǐng)域的人才吸引力評(píng)價(jià)，應(yīng)根據(jù)具體情況調(diào)整主觀賦權(quán)法的應(yīng)用方式。例如，在某些領(lǐng)域，某些因素可能被視為關(guān)鍵指標(biāo)，需要賦予更高的權(quán)重；而在其他領(lǐng)域則可能相反。因此在應(yīng)用主觀賦權(quán)法時(shí)，應(yīng)結(jié)合實(shí)際情況進(jìn)行靈活調(diào)整。通過(guò)合理地應(yīng)用主觀賦權(quán)法于TOPSIS模型之中，我們可以更有效地評(píng)估人才吸引力水平并作出更明智的決策。3.4.2客觀賦權(quán)法客觀賦權(quán)法是將主觀賦權(quán)法和客觀賦權(quán)法結(jié)合的一種方法，它通過(guò)一定的數(shù)學(xué)運(yùn)算來(lái)確定各指標(biāo)對(duì)目標(biāo)的相對(duì)重要性權(quán)重，從而使得評(píng)價(jià)結(jié)果更加科學(xué)、準(zhǔn)確。該方法通常包括以下幾個(gè)步驟：?步驟一：數(shù)據(jù)收集與預(yù)處理首先需要收集與人才吸引力相關(guān)的各類數(shù)據(jù)，如企業(yè)規(guī)模