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中国人口最多的城市很多人都想拥有一个幸福的城市，它可以让你享受这一生。
但是有一些城市不仅要拥有自己的居民，还要去照顾这座城市。
现在的北京和深圳，人口分别为1264万人和1095万人，在中国所有特大城市中排名第一位。
而排第三位、第四位的北京和广州，人口也仅为7200万人而已。
你知道吗？中国幅员辽阔，拥有这么多人口是一个国家最大的成就。
下面是官方统计年鉴，我们一起来看看我国主要城市吧！一、北京北京是国家中心城市和超大城市。
在中国，北京是政治、经济、文化和科技中心，也是最大和最有影响力的城市之一。
它在古代是世界上人口最多的国家，也是中国拥有最多居民的城市之一。
自1949年以来，北京市已成为全球城市中人口最多、人口密度最低、生活水平最高的城市之一。
北京也是一个高度发达的大都市，人口超过了1亿。
根据统计年鉴数据显示,2017年，北京常住人口7202.86万人，全市户籍人口7202.86万人！北京市在全国人口排名中位居第一位！二、深圳深圳，别称鹏城、宝岛、西丽，广东省地级市，广东省历史文化名城，国务院批复确定的中国改革开放的前沿阵地、窗口部门和先行示范区，有“中国第一经济特区”的美誉。
深圳是中国唯一一座不以行政区划划分而以市辖区命名的城市。
深圳是中国唯一一个经济特区，也是中国唯一一个同时拥有地级市和省级行政区两种行政建制管理模式的城市。
深圳人口占全国总人口的18%以上，为中国第一大人口城市。
深圳是一座美丽的花园城市。
作为一座年轻而美丽的大都市，深圳有着自己独立而繁荣的发展势头和雄厚的经济基础。
据统计数据显示2018年末深圳常住人口为2125.76万人；常住居民户数为362.76万户（含港澳台同胞及外籍人士);常住人口城镇化率为60.66%;户籍人口城镇化率达到70.31%;常住人口外来流动比重为17.73%;外籍华人及港澳台同胞总数为226.88万人，约占全市常住人口的8.6%;外籍人员总数为59.94万人，约占全市常住人口的1.7%;约64.79万非户籍人口生活在深圳市或深圳湾滨海地区。
和田地区人才流失报告一、引言近年来，和田地区人才流失问题日益突出，给当地经济社会发展带来一定的困扰。
本报告旨在深入分析和田地区人才流失的原因和影响，并提出相应的对策建议，以期为解决该问题提供参考。
二、人才流失现状和田地区作为新疆维吾尔自治区的一个地级行政单位，一直面临着人才流失的压力。
据统计，近五年来，和田地区每年净流失人才数量超过1000人，其中绝大多数是高素质的人才。
这种人才流失现象在农村地区尤为明显。
三、人才流失的原因1.就业机会不足：和田地区相对落后的经济发展水平导致就业机会有限，无法吸引和留住高素质人才。
2.薪资待遇不高：相对于一线城市和发达地区，和田地区的薪资待遇偏低，无法与外地竞争，人才流失成为必然结果。
3.教育资源相对匮乏：和田地区的教育资源相对较少，无法满足高素质人才的需求，使得他们不得不流向外地接受更好的教育。
4.生活环境不佳：和田地区缺乏现代化的基础设施和便利的生活条件，也成为人才流失的一个重要原因。
四、人才流失的影响1.经济发展受阻：人才是推动经济发展的重要驱动力，人才流失将导致和田地区经济的发展受限。
2.科技创新能力下降：高素质人才的流失意味着科技创新能力的削弱，对当地科技创新和技术进步造成不利影响。
3.人才培养困难：人才流失加剧了和田地区人才培养的难度，使得当地的人才储备不足，无法满足经济社会发展的需要。
4.人才竞争力下降：人才流失导致和田地区的人才竞争力下降，无法吸引更多的优秀人才来到当地，进一步加大了人才流失的风险。
五、解决人才流失的对策建议1.提升经济发展水平：加大对和田地区经济的投入力度，培育新的经济增长点，增加就业机会，提高人才留住的吸引力。
2.加大薪资待遇力度：提高和田地区的薪资水平，与外地进行竞争，吸引优秀人才留在当地。
3.优化教育资源配置：加大对和田地区教育的投入，改善教育设施，提高教育质量，为人才提供更好的教育环境。
4.改善生活条件：加大基础设施建设力度，提高生活水平，创造更好的生活环境，增加人才留住的吸引力。
当前中国人才发展的现状和问题分析以及解决之道是什么一、前言人才是经济社会发展的重要因素，也是实现人才强国的核心要素。
当前，中国正处于加快推进创新驱动发展的历史时期，人才的作用更加凸显。
但是，中国人才发展仍面临一些问题和挑战。
本文将从中国人才发展的现状和问题分析入手，提出相应的解决之道。
二、中国人才发展的现状1.人才总量较大，但素质和结构有待提高根据中国国家统计局发布的数据，2019年全国常住人口总量达到14.39亿，其中高等教育毕业生总量已经超过900万，研究生数量已经超过300万。
这表明中国拥有庞大的人才储备，但是这些人才的素质和结构有待提高。
首先，虽然研究生数量较多，但是国际化程度不高。
例如，2020年QS世界大学排名中，中国大陆仅有2所高校进入前50名，而美国、英国、澳大利亚等国家则有多所高校进入前50名。
这表明中国在国际上的高等教育竞争力仍需提升。
其次，中国的职业教育和技能培训相对不足。
虽然中国的高等教育规模逐年扩大，但是职业教育和技能培训的供给仍不足以满足实际需求。
例如，国家统计局数据显示，2019年中国城镇就业人员中仅有13.2%接受过职业教育。
2.人才流动性不足，创新创业环境有待改善中国的人才流动性相对不足，这在一定程度上限制了人才的发展和创新创业环境的改善。
一方面，中国的户籍制度和社会保障体系尚未完全解决人才流动中的问题，例如社保、医保、公积金等问题。
另一方面，中国的创新创业环境相对不足，创业难度较大，创业失败率较高，这也限制了人才流动和创新创业的发展。
3.人才激励机制亟待完善人才激励机制是促进人才发展和创新创业的重要手段。
但是，当前中国的人才激励机制仍亟待完善。
一方面，人才评价机制需要更加科学和客观，避免过于重视学历和论文数量，而忽略实际能力和业绩。
另一方面，中国的人才市场仍不完善，企业对于高层次人才的吸引和留住仍存在一定难度，这也影响了人才的发展和创新创业的积极性。
三、解决中国人才发展问题的措施1.提高高等教育的质量和国际化程度为了提高中国人才的素质和结构，需要加强高等教育的质量和国际化程度。
关于乡村振兴战略人才的调研报告一、引言乡村振兴战略是解决新时代我国社会主要矛盾、实现“两个一百年”奋斗目标和中华民族伟大复兴中国梦的必然要求。
人才作为乡村振兴的关键因素，对于推动农村经济发展、社会进步和文化繁荣具有重要意义。
为深入了解乡村振兴战略人才的现状和问题，我们进行了此次调研。
二、调研目的本次调研旨在全面了解乡村振兴战略人才的数量、结构、素质、需求等方面的情况，分析存在的问题和原因，提出针对性的对策和建议，为加强乡村振兴战略人才队伍建设提供参考依据。
三、调研方法本次调研采用了问卷调查、实地访谈、案例分析等多种方法，对_____个乡镇、＿____个村庄的相关人员进行了调研，共发放问卷_____份，回收有效问卷_____份，访谈了_____名乡村干部、＿____名农业企业负责人、＿____名农村实用人才和_____名普通农民。
四、调研结果（一）乡村振兴战略人才的数量和结构1、数量不足调研发现，乡村振兴战略人才的总体数量明显不足，难以满足乡村振兴的需求。
特别是在一些偏远山区和贫困地区，人才匮乏的问题更加突出。
2、结构不合理从人才结构来看，乡村振兴战略人才主要集中在农业生产领域，而在农村电商、乡村旅游、农村金融等新兴领域的人才相对较少。
此外，高层次人才和复合型人才短缺，制约了乡村产业的转型升级和创新发展。
（二）乡村振兴战略人才的素质和能力1、文化素质偏低大部分乡村振兴战略人才的文化程度不高，缺乏系统的专业知识和技能培训，难以适应现代农业和农村发展的要求。
2、创新能力不足由于受传统观念和思维方式的影响，乡村振兴战略人才的创新意识和创新能力普遍较弱，在农业新技术、新品种的推广应用和农村新业态的培育发展方面存在较大困难。
（三）乡村振兴战略人才的需求和期望1、人才需求多样化随着乡村振兴战略的深入实施，农村对各类人才的需求日益多样化，不仅需要农业生产经营人才、农村二三产业发展人才，还需要乡村公共服务人才、乡村治理人才和农业农村科技人才等。
宁波人才发展报告2023引言宁波市是中国浙江省的一个重要城市，也是长江三角洲地区的经济中心之一。
近年来，宁波市政府一直注重人才发展，将其作为推动经济发展和城市转型的关键因素。
本报告旨在分析宁波市的人才发展状况，评估人才政策的效果，并提出相关建议，以促进宁波市的可持续发展。
人才状况分析人才总量和结构根据最新统计数据，截至2023年，宁波市的人口总量为X万人，其中科技人才占比达到X%，经济人才占比X%，文化人才占比X%。
总体来说，宁波市的人才结构较为合理，但还存在一些问题和挑战。
人才引进政策宁波市政府近年来出台了一系列人才引进政策，包括优化人才住房保障政策、提高人才待遇、提供创业支持等。
这些政策的推行对于吸引人才来宁波工作和生活起到了积极作用。
人才培养和教育宁波市的高等教育资源丰富，拥有多所高水平大学和研究机构。
此外，宁波市还加强了职业教育的发展，提供了丰富多样的培训机会。
这些教育资源的提供为人才培养和人才引进提供了基础。
人才流失问题尽管宁波市的人才政策和教育资源得到了积极改善，但仍然存在人才流失问题。
一方面，一些优秀的人才选择离开宁波市寻求更好的发展机会。
另一方面，宁波的竞争对手城市也在积极吸纳人才，给宁波市的人才留住带来了一定压力。
人才发展政策效果评估引进政策效果通过对宁波市的人才引进政策进行分析和评估，发现该政策在一定程度上取得了成功。
近年来，宁波市人才引进数量明显增加，且引进的人才素质较高。
然而，仍需要改进的地方包括加大对高层次人才的吸引力、优化人才评价机制等。
培养政策效果宁波市的人才培养政策取得了一定成效。
通过加强高等教育和职业教育的发展，提供了一流的人才培养平台。
同时，宁波市政府还鼓励企业开展内部培训和岗位培训，提升员工的综合素质。
人才流失问题解决措施为了解决人才流失问题，宁波市政府应采取一系列措施。
首先，应提高宁波市的人才竞争力，提供更好的发展机会和待遇。
其次，应加大对核心人才的留用力度，提供更多的晋升和发展机会。
报告称北京平均薪酬全国第一近日，智联招聘发布xx年冬季北京雇主需求与白领人才供给报告。
报告显示，北京地区xx年冬季求职期的企业平均招聘薪酬为税前9835元，在全国34个主要城市的薪酬水平中排名第一，招聘月薪税前8000元以上的职位占总量的46.2%。
具体来看，专业服务/咨询(财会/法律/人力资源等)的平均招聘月薪最高，为14607元;其次为租赁服务，薪酬水平为12976元;再次是跨领域经营，平均月薪为12400元。
专业服务/咨询(财会/法律/人力资源等)因其专业性保持着行业整体的高收入水平。
租赁服务一般规模较小，服务类型行业的薪酬水平较高。
跨领域经营因涉及到多个行业，对风险的抵抗能力相对较强，薪酬水平也属于较高水平。
报告显示，北京地区招聘薪资排名前十的行业，平均月薪绝对值均超过了万元，且与互联网相关的行业占据了较多席位，如互联网/电子商务、网络游戏、计算机硬件等。
此外，北京地区xx年冬季竞争最为激烈的职业是软件/互联网开发/系统集成、艺术/设计和IT质量管理/测试/配置管理。
北京地区竞争指数排名前五位的行业中，前4位均为互联网相关行业，其中网络游戏行业的竞争指数最高，其次是互联网/电子商务行业，计算机软件和IT服务(系统/数据/维护)行业分别位列第三与第四位。
通信/电信运营、增值服务行业的竞争指数排在第五名。
附《报告》全文：智联招聘作为招聘行业的领先者，对求职市场保持高度关注，持续追踪中国劳动力市场白领供求状况。
xx年前三个季度，智联招聘全站大数据显示全国职场竞争指数逐渐下降，其中秋季求职期平均38人竞争一个岗位。
xx年第四季度，全国范围内平均41人竞争一个岗位，竞争指数略有回升。
本报告为北京地区xx年冬季雇主需求与白领人才供给方面的数据与分析。
一、北京地区竞争最激烈的五大行业智联招聘xx年冬季在线数据显示，北京地区竞争指数排名前五位的行业中，前4位均为互联网相关行业，其中网络游戏行业的竞争指数最高，其次是互联网/电子商务行业，计算机软件和IT服务(系统/数据/维护)行业分别位列第三与第四位。
河南省人才引进SWOT分析作者：杜宇来源：《中国集体经济》2021年第18期摘要：近年来，我国各地纷纷通过解决户口、优惠购房、补贴生活等优惠方式敲开区域引进人才的大门，广栽梧桐，争引凤凰。
文章通过分析当前河南人才引进所面临的困境及出路，按照“理论—实践—建议”的思路对河南人才引进问题进行分析，找出河南省在人才引进中的优势、劣势，并针对河南省如何提高人才吸引力，保证人才使用率和提升人才服务经济建设提出建议，以期更好地满足河南高质量发展的需要。
关键词：人才;引进;河南;SWOT千秋基业，人才为先。
人才是实现国家兴旺、民族复兴的主要力量，更是提高中国国际地位、主动赢得国际竞争的核心。
人才的数量保证了国家、地区持续稳定的发展，人才质量能够促进经济结构科学转型、城市功能整体提升。
目前，河南省已基本构建出一个政府统领，各地市配合的全方位人才发展培养体系。
但由于自身原因和外部环境因素，在人才引进的过程中仍然出现了不少问题。
现将河南省人才引进问题进行SWOT分析，以期对后续政策的提出有所帮助。
一、优势（S）（一）对外开放助力河南近些年，河南由跟跑到并跑，到现在个别领域开始领跑，都得益于对外开放。
2016年河南经济增速高达8.1%，2017年上半年高达8.2%，河南省大多数城市还处于工业化快速推进时期，并且没有资源依赖，后续动力充足。
河南作为参与全球竞争、聚集高端资源的门户枢纽和战略平台，在全国中形成自己的优势，在国际上产生了一定的影响力。
对外开放助力河南实现高质量发展，更是对人才的吸引起到决定性作用。
（二）感情归属不容小觑高学历人才与城市的历史关系主要体现为毕业于所在城市或省份，或出生于所在城市或省份。
从情感上考虑，河南省一直都是独一无二的高考大省，不仅因为好大学少，更是因为人数众多，后期在就业选择时选择家乡所在省大城市或生源地的数量也较多。
（三）全力支持科技创新2019年6月，河南省出台了《河南省深化科技奖励制度改革方案》，旨在进一步完善河南省科技奖励制度，构建更加符合河南省实际的科技奖励体系，激励自主创新，激发人才活力，充分调动全社会支持科技创新的积极性，为加快建设创新型河南和中西部地区科技创新高地注入更大动力。
城市人才吸引力评价研究王文寅;张靖琳【摘要】以城市舒适性理论为依据,从人才就业及生活需求角度,通过建立城市提供就业、发展机会和生活环境3个方面的评价指标体系,评价城市的人才吸引力.再采用因子分析法对多个城市的人才吸引能力进行实证分析.结果显示:经济发展水平和就业机会是主要的吸引力因素,生活环境、自然因素也是重要方面.基于此,提出促进当地经济发展、加强城市舒适性建设及优化人才配套政策等方面的建议.【期刊名称】《河南科学》【年(卷),期】2019(037)004【总页数】8页(P668-675)【关键词】人才吸引力;人才需求;城市舒适性;因子分析【作者】王文寅;张靖琳【作者单位】中北大学经济与管理学院,太原 030051;中北大学经济与管理学院,太原 030051【正文语种】中文【中图分类】F293.1改革开放40年来，中国经济发生了深刻的改变，科技创新的重要性越来越明显.作为创新主体，人才的地位在围绕创新的发展过程中日益显现.随着经济发展方式的转变和供给侧结构改革的进程不断加快，以人工智能、大数据、物联网为代表的一批新兴产业蓬勃发展.在技术的迭代演进和知识经济的双重作用下，人才的地位更加凸显，许多城市也都加入争先恐后地加入了对于人才争夺的新“战争”.城市重视人才，并出台了多方面的人才政策，这既是一贯以来人才战略的延续，又是面对经济社会形势复杂变化的重要举措.城市经济的转型发展需要大量的人才，同时人口红利的消退对青年人口的引进也产生了迫切需求，在城市间人才竞争激烈的情况下，全面提升人才吸引力水平是城市的重要任务.人才争夺的外部表现是人才流动，实质是城市间的竞争，原因是城市间发展的不平衡导致了人才向具备有利条件的地区流入.本文对人才吸引力进行评估，旨在揭示城市人才吸引力的决定因素.1 文献综述在对目前人才新政及其本质的探讨中，陈云贤［1］认为，人才和科技竞争是区域政府间竞争的一个重要方面，人才是产业链配套竞争中的核心因素.赵国钦、张战、沈展西等［2］采用政策文本分析的方法对地方政府出台的人才政策进行研究，从政策作用面、政策工具等角度进行分析，认为当前人才吸引政策存在需求面政策比例过高，单纯依靠现金等方面的鼓励措施，以及政策工具较为单一且同质化现象突出等问题.人才政策一定程度上影响了人才的流向，姚连营［3］通过对杭州的人才吸引力的研究认为，就业情况、产业发展前景因素、城市基本公共服务、政府治理能力才是决定人才流向的关键性因素，城市的人才吸引力是该地区各类要素综合作用产生的合力效应.通过阅读分析大量文献可以发现，目前学者对于人才吸引力与城市人才吸引力的研究主要从以下几个方面展开.基于区域发展视角：Carrs C，Inkson K，Thomk［4］将影响人才吸引力的因素划分为经济、政治、文化和家庭等维度，并认为新西兰的影响因素除了经济、生活方面，还有宗教.Farrell D和Grant A J［5］认为，影响中国一线城市人才吸引力的主要因素是经济与就业机会.于飞、王会强、赵岩红［6］和李涛、陈彦桦［7］分别对京津冀和广西的经济水平、生活水平、科技教育水平、就业环境等方面作分析，并通过因子分析法、熵值法综合测度了人才吸引力.高子平［8］通过对不同制度环境下各因素的研究，提出了从社会文化及生活环境维度建立上海人才吸引力评价指标体系的想法.万星辰、施杨、秦燕［9］较为全面地研究了经济发展、就业保障、科技创新、教育文化和生活服务环境等方面的影响.朱鹏、姚亦锋、张培刚［10］基于人才需求的5个层次构建了宜居方面的指标.宋鸿、张培利等［11］对城市提供就业岗位、发展机会和宜居环境3个方面的能力进行分析，并基于马斯洛需求理论和赫茨伯格的双因素理论提出了城市对人才的吸引力指标体系.基于舒适性理论视角：温婷、林静、蔡建明等［12］从健康环境、自我发展环境、休闲环境和社会氛围环境4大类因素入手，构建了适用于中国国情的舒适性评价指标体系，得出了城市人才的迁入与城市舒适性水平高度相关的结论，由此证明城市舒适性是对人才具有特别吸引力的重要因素.马凌、李丽梅、朱竑等［13］也构建了中国情景下的舒适物指标体系，其中包括自然、文化、商业、交通、卫生和社会等一级指标以及相关方面的34项二级指标，并得出了人才流动主要看重舒适物中的文化和消费设施的发达程度、卫生医疗水平和交通便利程度的结论.陈胜、马凌［14］认为，信息产业中的高素质科技人才偏向更加完善的城市舒适物系统.郑姝莉［15］详细研究了城市的制度舒适物因素，发现其差异造成了城市在高新技术人才吸引的策略上的差别.由此可以看出，城市舒适性理论更加注重人才的需求，并通过提供环境与满足需求将城市与人才紧密联系起来.总结以往的研究可以发现，人才吸引力评价呈现多指标的综合评价，已有的研究多侧重于吸引人才的宏观方面的因素，忽略了对于人才个体角度的考量.而且目前对于城市的人才吸引力的研究较少.城市舒适性理论更注重于人才的生活需求，从而为人才吸引力的研究提供了一种全新的视角.本文以城市舒适性理论为基础，从人才的需求角度出发，系统全面地构建城市人才吸引力评价指标体系.2 城市人才吸引力评价模型首先借鉴人才吸引力评价研究中常用的评价指标，以城市舒适性理论为基础，全面构建城市人才吸引力的综合评价指标体系.然后结合量化数据，采用因子分析法确定指标权重，得到评价模型.2.1 城市人才吸引力评价指标体系2.1.1 城市舒适性理论城市舒适性理论最初的目的是促进西方城市发展，该理论是通过吸引人才和高新技术企业聚集来提升城市竞争力.舒适性（Amenity）这一概念最早由Ullman［16］提出，被定义为令人愉悦的生活条件.温婷［12］等认为，城市舒适性包括城市的自然舒适性、人工舒适性和社会氛围舒适性，并且在城市化发展的不同阶段侧重点也有所不同，由最初的偏向自然的舒适性转向以人工创造的舒适性为主.自然舒适性一般指气候环境等自然地理方面的环境，人工舒适性指人为创造的公共服务等情况.2.1.2 城市人才吸引力评价指标体系的构建依据城市舒适性理论，参考宋鸿［11］等学者的研究，从人才对于城市的发展前景、工资待遇和生活环境等人才需求角度构建了人才吸引力评价指标体系（表1）.该体系总共包含16项评价指标，涵盖了城市为人才提供就业的能力、发展机会的能力和生活环境的能力3个方面的内容. 表1 城市人才吸引力指标评价体系Tab.1 Index system of urban talents attractiveness影响因素含义提供就业的能力经济规模开放程度经济景气程度提供发展机会的能力科技创新收入水平自然环境提供生活环境的能力公共服务指标x1GDP x2规模以上工业企业数x3第三产业增长率（第三产业）x4固定资产投资占GDP比重x5实际利用外资x6人均社会消费品零售总额x7财政科技支出x8城市创新指数（专利）x9在岗职工年平均工资x10城市居民消费价格指数x11道路面积x12空气质量达标天数x13人均公园绿地x14普通高等学校专任教师数x15普通高等学校数x16医院、卫生院床位数已有文献的使用情况封荔［17］，王海锋［18］，杨家林［19］王海锋［18］，张炜［20］，陈蕾［21］宋鸿［11］，陈蕾［21］，万星辰［9］卢旭军［22］，杨晓杰［23］，杨家林［19］宋鸿［11］，赵峰禹［24］，杨晓杰［23］王海锋［18］，刘妍［25］，陈蕾［21］朱小檬［26］，刘妍［25］，杨家林［19］郑现友［27］，刘妍［25］，陈蕾［21］郑现友［27］，于飞［23］，张瑜［28］张炜［20］赵峰禹［24］，陈蕾［21］，杨家林［19］郑现友［27］，王海锋［18］，陈蕾［21］封荔［17］，刘妍［25］，温婷［12］于飞［23］，郑现友［27］，陈洲［29］宋鸿［11］，王海锋［18］，朱小檬［26］朱小檬［26］，周京奎［30］，于飞［23］表1指标体系的说明：1）提供就业的能力.就业岗位数量意味着可供选择的岗位种类和求职机会，就业机会多的城市会更容易吸引人才；就业岗位的质量代表着高收入和实现自我的机会.本文选择GDP、固定资产占GDP比重以及规模以上工业企业数作为经济发展规模对于提供就业岗位能力的指标，并选择第三产业增长率作为产业发展前景对于就业岗位影响的指标.2）提供发展机会的能力.对于更注重事业及生活质量的人才来说，更倾向选择有利于个人事业发展及成就个人理想的城市来居住和发展.因此，本文选择政府的财政科技支出以及专利水平反映科技创新对于人才的吸引力.专利方面，使用寇宗来、刘学悦［31］2016年35个城市的创新指数数据代替一般专利数量数据.该数据是利用专利微观数据与专利生命周期计算得到的，考虑了不同年龄专利的价值差异，能够更加准确地体现城市的创新水平.此外，选取人均社会消费品零售总额、实际利用外资金额衡量地区的经济景气程度与外资利用水平.选择职工平均工资作为绝对收入，城市居民消费价格指数作为相对收入的指标.3）提供生活环境的能力.城市是否宜居最重要的特点是生活方便、适宜，交通拥挤、环境污染等问题直接影响着居民的生活品质.所以，本文选取可以代表城市自然环境的空气质量达标天数、人均绿地面积和代表城市公共服务方面的高等教育教师数量、普通高等学校数量、医疗床位数量、道路面积等指标反映城市的生活环境.2.2 城市人才吸引力评价方法2.2.1 评价方法的选择城市人才吸引力评价的方法主要有因子分析法、主成分分析法、AHP分析法和熵值法等传统方法，以及随机森林等机器学习方法.其中，熵权法容易受到极端数据的影响，随机森林算法需要含最终评价结果的训练集的条件，使得数据只能是以调查问卷的方式获得，从而给数据的搜集带来了较大的障碍.因子分析法与主成分分析法原理相似，主成分分析法是用新的变量来表示原有变量，而因子分析法则是将各变量背后的相似性提取出来.因子分析法可以挖掘出变量之间的联系，总结背后的规律，找出研究问题中的深刻原因，相比其他方法更具优势.所以，在影响因素较为复杂的情况下，本文采用大多数学者选用的因子分析方法进行城市人才吸引力评价的研究.2.2.2 因子分析法综合评价人才吸引力的指标较多，多指标虽然可以反映人才吸引各方面的信息，但是各指标杂乱无章，没有明确统一地归类起来.因子分析法能有效地处理指标的相关性问题，它将重要的指标进行归类，不相关的公共因子在原有数据的基础上被提取出来用以概括原有变量数据中的内在信息.1）因子模型构建.假设有p个原变量x1,x2,…,xp，这p个变量能用q(q＜p)个因子f1,f2,…,fq的线性组合来表示：矩阵形式为：其中：X=(x1,x2,…,xp)T为原变量，是可观测随机向量；F=(f1,f2,…,fq)T为提取的因子，各分量相互独立，是不可测的向量；aij(i=1,2,…,p；j=1,2,…,q)为因子载荷，A=(aij)为因子载荷矩阵；ε=(ε1,ε2,…,εp)T为特殊因子向量，各分量相互独立，表示公因子未解释的原变量部分.2）因子分析法的主要步骤.首先确定原变量是否适合进行因子分析，然后构造因子变量，确定用几个因子可以表达原始变量.为了使因子更具解释性，将变量与因子进行旋转变换，分析哪些变量对因子有贡献并归类总结该因子所代表的实际意义.通过原变量的线性组合计算各因子得分，再结合因子的方差贡献率得到每个样本的综合得分并进行排名.3 城市人才吸引力实证分析对于以上构建的城市人才吸引力评价指标体系，选取具有中国地域特色和代表性的35个大中型城市进行实证分析.这些城市为：长沙、郑州、太原、合肥、武汉、南昌、石家庄、南宁、成都、西安、贵阳、昆明、兰州、乌鲁木齐、西宁、呼和浩特、银川、沈阳、长春、哈尔滨、福州、海口、南京、杭州、广州、济南、北京、上海、天津、重庆、大连、青岛、宁波、深圳、厦门.数据主要来源于《中国城市统计年鉴—2017》［31］及这35个城市2017年的统计年鉴.城市创新指数主要来源于《中国城市和产业创新力报告2017》［32］，空气质量数据来源于以个35个城市的2016年城市环境公报.对于缺失的数据，补充查找了这些城市2016年的国民经济和社会发展统计公报、科技统计公报、科技经费投入统计公报以及相关城市统计局网站.3.1 城市人才吸引力指标的数据处理3.1.1 归一化处理城市人才吸引力评价指标数量多，数据量纲差异大.为了便于变量的比较与后续计算，首先进行数据的归一化处理.将所有的变量标准化，使其均值为0，方差为1.具体的计算过程如下：其中：为X的均值；δx为X的标准差.3.1.2 KMO检验通过KMO和巴特利特检验确认所选变量是否适合做因子分析.对以上35个城市数据运用SPSS24.0统计软件进行计算，所得结果如表2.由SPSS软件检验结果可以看出：KMO值为0.769，在适合做因子分析的［0.7，1］标准范围内，即所有变量间的简单相关系数平方和远远大于偏相关系数平方和，这表明变量间的相关性较强，适合使用因子分析法.巴特利特球形检验统计量的值为547.614，数值较大，且其对应的概率值为0，小于0.05，则认为相关系数不是单位矩阵，原始变量之间存在相关性，因子分析是有效的.表2 KMO和巴特利特检验Tab.2 KMO and Bartlett testKMO取样适切性量数0.769巴特利特球形度检验近似卡方547.614自由度120显著性03.1.3 公因子数目的确定公因子的数目可通过因子能够解释的方差比例法、碎石图法、特征值法来确定.SPSS软件运行得出的因子能够解释的方差与累计方差贡献率数据（表3）.表3 解释的总方差Tab.3 Total variance of interpretation注：提取方法为主成分分析.成分初始特征值提取平方和载入旋转平方和载入F1 F2 F3 F4累积%24.193 48.193 70.910 78.758合计7.818 2.202 1.463 1.118方差的%48.862 13.763 9.145 6.989累积%48.862 62.625 71.770 78.758合计7.818 2.202 1.463 1.118方差的%48.862 13.763 9.145 6.989累积%48.862 62.625 71.770 78.758合计3.871 3.840 3.635 1.256方差的%24.193 24.000 22.717 7.848由表3，因子1的初始特征值为7.818，占方差的48.862%，因子4的特征值为1.118，占方差的6.989%，且前4个累计达到78.758%＞60%，因此，可提取4个公因子.由图1的碎石图可以看到，初始特征值中大于1的有4个.且当提取第1个、第2个或第3个公因子时，特征值曲线变化非常明显.当提取第5个及以后的公因子时，特征值变化趋于平缓.而提取4个公因子可以显著地刻画出对原变量的内在信息.因此，采用前4个公因子对这些城市人才吸引力进行评价是比较合适的.3.1.4 旋转因子载荷矩阵及因子分析对因子载荷矩阵进行正交旋转，软件的计算结果显示了正交旋转在7次迭代后可以收敛.这样便可以对公因子在变量上的载荷值分布进行归类.由软件得到旋转后的因子载荷如表4所示.图1 碎石图Fig.1 Scree plot表4 旋转成分矩阵Tab.4 Rotated component matrix注：4个因子所占的比重分别为24.193%、24%、22.717%、7.848%.主成分指标固定资产投资占GDP比重城市创新指数财政科学技术支出在岗职工年平均工资社会消费品零售总额第三产业增长率图规模以上工业企业数实际利用外资金额GDP城市居民消费价格指数普通高等学校数普通高等学校专任教师数空气质量达标天数医院、卫生院床位数道路面积人均公园绿地面积2 3 4-0.024 0.187 0.147 0.151 0.002 0.473 0.012-0.154 0.041 0.154-0.068 0.029-0.009-0.277 0.011 0.906 1-0.872 0.775 0.708 0.699 0.598-0.558 0.401 0.236 0.598 0.118 0.161 0.162 0.024 0.193 0.381 0.170-0.059 0.331 0.556 0.497 0.550 0.522 0.796 0.699 0.678 0.584 0.161 0.16 0.208 0.522 0.55-0.059-0.081 0.242 0.058 0.238 0.545-0.005 0.101 0.277 0.403-0.038 0.921 0.915-0.731 0.651 0.563-0.031观察旋转后因子载荷的绝对值，数值大的变量对因子的重要程度高.由表4的数据可以看到，旋转后的因子系数的平方值向0和1两个方向分化，已有很强的分化与代表性.4个公因子所涵盖的信息为：F1在固定资产投资占GDP比重、城市创新指数、在岗职工年平均工资、财政科技支出、社会消费品零售总额、第三产业增长率上载荷较大；F2在规模以上工业企业数、实际利用外资金额、GDP、城市居民消费价格指数等变量上有较大载荷；F3在普通高等学校数、普通高等学校专任教师数、空气质量达标天数、医院卫生院床位数、道路面积上有较大的载荷；F4在人均公园绿地面积上有较大的载荷. 可见，F1反映经济发展水平因素，主要是经济发展水平和就业质量方面；F2反映就业岗位因素；F3反映公共服务因素；F4反映自然因素.3.2 城市人才吸引力评价结果3.2.1 因子得分与综合得分的计算根据软件得到的成分得分系数矩阵，4个因子的表达式如下：第一个因子第二个因子第三个因子第四个因子由以上公式可以得到因子得分（表5）.为了便于对各城市进行人才吸引力综合评价，现利用各因子得分与旋转后各因子的方差贡献率计算综合得分.其计算公式如下：其中：vn(n =1,2,3,4)分别为表3中的旋转后因子方差贡献率.依据以上公式计算得到以上35个城市的人才吸引力综合得分，并按得分水平进行排序.将这些城市的人才吸引力因子得分与综合得分情况整理如表5.表5 城市人才吸引力因子得分及其综合排名Tab.5 The scores of talent attractiveness factors and their comprehensive rankings注：F1为经济发展水平和就业质量；F2为就业岗位数量及经济多元化；F3为公共服务；F4为自然环境.城市北京上海广州深圳天津南京重庆成都武汉杭州济南青岛长沙西安合肥郑州宁波石家庄因子得分F1F2F3F4排名因子得分F1F2F3F4 2.98 1.84 0.90 2.34-0.31 0.29-1.18-0.07-0.22-0.17-0.08 0.09-0.74-0.16-1.00-1.22 0.73-0.83-0.34 2.64 0.39 1.28 1.99 0.10 2.29 0.03 0.21 1.31-0.70 0.37 0.32-1.18 0.53 0.240.49-0.52 2.08 0.04 1.11-1.93 0.42 0.70 1.08 1.34 1.48-0.35 1.31-0.52 0.571.42 0.11 1.18-1.53 0.62 0.50-1.39 1.35 1.61-0.95 1.33-1.99 0.64-0.10 1.45 0.23 1.61 0.25-0.02 1.03-0.86-0.49 1.16综合得分1.46 1.24 0.85 0.71 0.540.46 0.45 0.44 0.41 0.39 0.16 0.15 0.06 0.00-0.01-0.04-0.12-0.12 1234567891 0 11 12 13 14 15 16 17 18城市长春大连福州哈尔滨沈阳南昌昆明太原乌鲁木齐贵阳呼和浩特南宁厦门银川兰州西宁海口-0.29 1.22-0.49-0.221.76-1.00-0.47 0.17-0.20-0.98 0.39-0.36 0.09-0.81-0.60-0.84-0.56-0.26-0.98 0.24-0.44-1.83-0.08-0.18-1.52-0.81-0.14-1.52-0.44-0.11-0.33-0.91-0.250.10-0.05-0.74-0.79 0.27-0.01 0.13-0.30 0.23-0.50-0.63-0.65-0.68-1.54-0.77-0.29-1.09-1.76-0.33-0.89 0.77-1.25-2.43 0.25-0.65-0.27 0.13 0.62 0.64-0.69-0.73 0.35 0.03-0.06-0.83综合得分-0.22-0.22-0.23-0.25-0.26-0.27-0.35-0.37-0.44-0.46-0.47-0.51-0.52-0.54-0.54-0.66-0.73排名19 20 21 22 23 2425 26 27 28 29 30 31 32 33 34 353.2.2 城市人才吸引力评价结果由以上分析可知，这35个城市的人才吸引力北京综合排名第一，北上广深实力均较强，接着是天津、南京，以及人才争夺比较热门的重庆、成都、武汉、杭州等紧随其后.其次，长春、大连、福州、哈尔滨、太原等地的人才吸引力水平有待提高，银川、西宁、兰州等地的人才吸引力水平最低.分析的结果基本符合我国人才吸引力地域分布的情况.这种人才分布的状况主要是由经济发展水平差异和城市提供就业、发展、生活能力的差别造成的.从因子结构和构成原因来看，发展前景和就业机会占比大，生活环境因素紧随其后，且两者之间的差距较小.由此可以看出，经济发展与就业仍然是这35个城市吸引人才的首要因素.自然环境与公共服务方面的生活条件也是非常重要的因素.从城市综合排名与4个因子的得分情况来说，总体趋势一致.北上广深城市在4个因子上得分均较高，西部一些城市则普遍较低，其余城市在4个因子上的得分情况各不相同.研究发现，综合排名较前的城市在第四个因子上得分较低，这是由于经济发展的过程中生态环境遭到严重损害.综合排名居中的城市环境水平较高.综合排名较为靠后的城市中，沈阳由于生态环境较差而影响到了整体的城市人才吸引力水平.4 有效提升城市人才吸引力的建议由以上城市人才吸引力模型及其实证分析可知，城市人才吸引力评价体系中，城市经济发展水平和就业机会是主要的吸引力因素，生活环境、自然因素也是重要的方面.结合目前人才政策现状，本文给出以下建议：1）促进城市经济发展，增加城市提供就业机会能力.人才被城市的经济发展水平及其提供的发展前景所吸引.发展经济是吸引人才的基础条件，要从区域、产业、企业三个层次促进经济的发展.依靠核心城市群的带动作用，加强区域协调发展，推动生产要素在区域内自由流动和优化配置.优化城市群空间结构，建立常态化的城市沟通协调机制，促进各城市分工合作，实现资源互补与功能融合.提高城市基础设施与功能机构集聚带动产业集聚，发展战略性新兴产业，发挥其对高端人才的吸引作用.把产业规划和人才引进规划匹配起来.企业作为吸纳人才的主体，要为企业的发展提供宽松稳定的环境与高效清明的服务环境，对企业实行税收上的减免与政策上的扶持，增强企业的实力及其对人才的吸引能力.2）改善公共服务与自然环境，加强城市舒适性建设.从满足不同层次需求的角度来说，高层次的需求是在经济水平之上的更加舒适的生活环境.加强城市规划、加快基本公共服务供给侧结构改革，提供优质的基本公共服务.生态环境、城市景观、人文环境、生活方便舒适等与民生息息相关的方面都是吸引并留住人才的重要手段.改善生态环境，优化空气质量、增加绿地面积.加强基础设施建设，城市交通、信息交流与沟通、文化设施、商业购物、社会秩序、安全和归属感等.促进教育、医疗、养老的发展等.对各项事业统筹安排，满足社会各阶层对美好生活的追求.要以人为本，促进社会和谐发展，增强城市对于生活质量要求较高人才的吸引力.3）优化城市人才政策，增强城市为人才提供就业服务的能力.改变单一的以学历为门槛的人才评价标准，在对高端人才和高校毕业生政策倾斜的同时注意技术人才的招揽，包容性地看待劳动力流动.改善政策工具单一和政策同质化的情况，除户籍、现金奖励、生活补贴以外，将政策优惠运用在工资水平等更能体现人才价值的方面.注重户籍制度的落实与人才引进流程与实施的顺畅协调.减少政府宏观干预产生的人才资源浪费，发挥市场调节供需关系的作用.充分尊重人才的成长规律，人才的评价与激励涵盖人才的品德等方面，同时尊重市场的规律，实现人才资源的最优组合.更注重对人才的人文关怀和人才个人价值体现，从而体现以人为本的发展理念.【相关文献】［1］陈云贤.论区域政府竞争［J］.管理世界，2017（8）：172-173.［2］赵国钦，张战，沈展西，等.新一轮“人才争夺战”的工具导向和价值反思：基于政策文本分析的视角［J］.中国人力资源开发，2018，35（6）：75-84.［3］浙江省委党校课题组，姚连营.杭州城市人才吸引力及其提升策略——基于杭州987名高学历青年人才的问卷调查［J］.浙江经济，2018（16）：52-53.［4］ CARR S C，INKSON K，THORN K.From global careers to talent flow：reinterpreting‘brain drain’［J］.Journal of World Business，2005，40（4）：386-398. ［5］ FARRELL D，GRANT A J.China’s looming talent shortage［J］.Mckinsey Quarterly，2005，4（4）：70-79.［6］于飞，王会强，赵岩红.基于因子分析法的京津冀城市群人才吸引力综合评价［J］.保定学院学报，2017，30（3）：36-40.。
中国城市人才吸引力报告：2020（整理自：恒大研究院）导读人口是一切经济社会活动的基础，人才更是第一资源。
我们在前期系列报告中提出“人随产业走、人往高处走”的逻辑，指出人口正持续向大城市及大都市圈集聚。
随着人口红利消逝、人才价值日益凸显，恒大研究院和智联招聘联合推出“中国城市人才吸引力排名”报告，以期准确把握人才流动趋势。
摘要数据说明：通过跨城求职数据解密人才流动趋势。
智联招聘拥有约2亿用户，日均活跃用户数约630万；其中85%为专科及以上学历，远超全国就业人口总体的14.6%。
在求职者中，约四成为流动的跨城求职者。
人才求职和跨城求职具有明显的月度波动性，高峰均在春节后的3月。
从性别看，2019年流动人才中男性占60%，明显高于求职总体的54%，男性更有可能跨城求职；从年龄看，流动人才中超8成为18-35岁；从学历看，流动人才中52%为本科及以上，明显高于求职总体的37%，高学历更有可能跨城求职；从工作年限看，流动人才中46%工作5年及以下，高于求职总体的44%，职场新人更有可能跨城求职；从工资水平看，流动人才中45%月收入超6000元，明显高于求职总体的40%，收入较高者更有可能跨城求职；从行业看，流动人才中51%分布在IT、房地产、制造业，高于求职人才总体的48%。
榜单概览：上海连续3年成为最具人才吸引力城市。
1）中国最具人才吸引力城市100强：沪深京居前三。
为衡量不同城市的人才吸引力，定义人才吸引力指数为人才流入占比、人才净流入占比、应届生人才流入占比、海归人才流入占比的加权结果。
其中，人才流入占比和人才净流入占比分别反映该城市引得来和留得住的能力，应届生人才流入占比和海归人才流入占比反映城市对年轻高学历人才和海归高学历人才的吸引力。
从结果看，2019年上海、深圳、北京位居前三名，上海自2017年起连续三年第一，广州、杭州、南京、成都、济南、苏州、天津位居前十。
2019年应届生和海归人才流向北上深广的比重分别占比24.5%、28.7%，均高于流动人才流向北上广深的比重20.2%，应届生和海归更倾向往一二线城市。
2）人才流动趋势：长三角珠三角人才集聚、京津冀人才流出。
分地区看，2019年东部、中部、西部、东北人才净流入占比分别为5.8%、-2.4%、-0.2%、-3.2%，东部人才持续集聚，中西部持续流出但有所收窄，东北持续流出且幅度扩大。
分线城市看，2019年一线、二线、三线、四线人才净流入占比分别为-2.7%、1.1%、1.8%、-0.3%，2018年分别为-0.9%、4.9%、-0.3%、-2.3%；结合近4年数据观察，一线因京沪控人持续流出，二线人才持续集聚，三线较为平衡，四线持续流出。
分城市群看，超6成人才流向五大城市群，2019年长三角、珠三角、京津冀、成渝、长江中游城市群人才流入占比分别为23%、14%、13%、7%、7%，净流入占比分别为5.0%、2.8%、-4.0%、0.0%、-0.5%，长三角、珠三角人才集聚，京津冀受北京控人影响人才净流出，成渝和长江中游基本平衡。
重点城市：深广杭宁渝汉人才净流入占比逐渐上升。
1）一线城市：北上人才净流入占比逐年下降、深广呈上升趋势。
北京2016-2019年人才净流入占比分别为-0.7%、-2.3%、-2.7%、-3.9%，持续为负且降幅扩大，主因北京严控人口、疏解产业，北京和上海互为人才外流第一目标城市，北京流向上海、上海流向北京的人才流出占比分别为0.8%、0.6%，人才从北京净流向上海；上海2016-2019年人才净流入占比分别为1.3%、1.2%、0.9%、0.5%，持续净流入但逐渐下降，主因上海控制人口及产业转移；深圳2016-2019年人才净流入占比分别为-0.2%、0.1%、0.4%、0.2%，主因深圳活力强、人才政策吸引力大；深圳和广州互为人才外流第一目标城市，深圳流向广州和广州流向深圳的人才流出占比分别为0.7%、0.6%,规模基本平衡；广州2016-2019年人才净流入占比分别为0.3%、0.5%、0.5%、0.6%，持续稳定净流入，主因广州发展速度较快、生活成本在一线城市中最低。
2）二线城市：杭宁渝汉人才净流入占比呈上升趋势，津蓉有所下降。
杭州2016-2019年人才净流入占比分别为0.8%、1.0%、1.2%、1.4%，始终为正且逐年攀升，主因杭州以电商为代表的产业发展迅速、薪酬超越广州在十大城市中位列第四；南京2016-2019年人才净流入占比分别为0.8%、0.9%、0.9%、0.9%，始终为正且比较稳定，主因南京发展速度较快且2018年“宁聚计划”实施吸引人才；重庆2016-2019年人才净流入占比分别为-0.1%、-0.1%、0.5%、0.3%，2018年由负转正主因信息技术产业等发展吸引人才；武汉2016-2019年人才净流入占比分别为-0.3%、0.0%、0.8%、0.1%，2017年由负转正，主因2017年“百万大学生留汉”政策实施；天津2016-2019年人才净流入占比分别为0.2%、0.1%、-0.1%、-0.1%，逐年下降且2018年由正转负，主因天津发展速度放缓、2019年GDP增速5.3%在十城中最低、且薪资在十城中最低；成都2016-2019年人才净流入占比分别为-0.8%、-0.3%、-0.3%、-0.6%，始终为负，主因薪资水平较低，重庆与成都互为人才外流第一目标城市，人才从成都净流向重庆。
风险提示：样本偏差；简历投递与实际人才流动可能存在一定出入目录1 数据说明：通过跨城求职数据解密人才流动趋势2 榜单浏览：上海持续3年成为具人才吸引力城市2.1 中国最具人才吸引力城市100强：沪深京居前三2.2 人才流动趋势：长三角珠三角人才聚集、京津冀人才流出3 重点城市：深广杭宁渝汉人才净流入占比逐渐上升3.1 一线城市：北上人才净流入占比逐年下降、深广呈上升趋势3.2 二线城市：杭宁渝汉人才净流入占比呈上升趋势、津蓉有所下降正文1 数据说明：通过跨城求职数据解密人才流动趋势人口是一切经济社会活动的基础，人才更是第一资源，但当前能够反映人才流动的数据缺乏。
中国15-64岁劳动年龄人口规模及比例分别在2011、2013年见顶，标志着过去长期支撑经济高速发展的人口红利消逝，中国亟需转向人才红利。
并且，从人口自然增长趋势看，中国人口总量将在“十四五”时期见顶，随后进入负增长。
在此背景下，2017年以来全国约100城先后掀起“抢人大战”，既是抢年轻人口更是抢人才。
一般可通过官方常住人口数据分析人口流动，但反映人才流动的数据缺乏，特别是在非普查年份。
为此，恒大研究院和智联招聘联合推出“中国城市人才吸引力排名”报告，以期准确把握人才流动态势。
数据说明及特征：智联招聘拥有约2亿个人注册用户，日均活跃用户数（含登录、有求职行为的用户）约630万，其中，求职人才即当年有简历投递行为的用户中约85%为专科及以上学历，远超全国就业人口总体的14.6%（2015年小普查数据）；在求职人才中，约四成为跨城求职者，即现居住城市和简历投向城市不同的流动人才。
人才求职和跨城求职具有明显的月度波动性，求职高峰一般在春节后的3月，2019年3月求职人数和流动人数占比分别为11.3%、13.1%，2018年分别为12.1%、12.3%。
1）从性别看，2019年流动人才中男性占60%，明显高于求职总体的54%，男性更有可能跨城求职。
2019年智联招聘平台求职人才中男女比例为54：46，其中流动人才男女比例为60：40，说明男性更有可能跨城求职。
而在2018年上述比例分别为54：46、64：36，2019年流动人才的性别比例更加平衡。
2）从年龄看，流动人才中超8成为18-35岁。
2019年求职人才中18-25岁、26-30岁、31-35岁、36-40岁、41-45岁、46岁及以上分别占比30.2%、34.5%、20.5%、8.8%、3.4%、2.6%；流动人才中各年龄段人才分别占比30.7%、34.1%、19.6%、8.8%、3.7%、3.1%，求职人才和流动人才的年龄结构较为吻合，18-35岁分别占比85.1%、84.4%，而在2018年上述比例分别为86.1%、78.6%，2019年流动人才更加集中于18-35岁。
3）从学历看，流动人才中52%为本科及以上学历，明显高于求职总体的47%，表明高学历人才更有可能跨城求职。
2019年求职人才中初中及以下、高中、专科、本科、研究生学历占比分别2.5%、13.0%、38.4%、41.5%、4.7%，其中流动人才各学历分别占比为2.1%、10.4%、36.8%、45.0%、5.7%，流动人才中本科、研究生学历比重均高于整体水平，2019年流动人才中本科及以上学历占比50.7%、较求职整体的46.2%高出4.5个百分点，而在2018年上述比例分别为50.5%、47.5%，说明本科及以上的求职者职场竞争力较强、更有可能跨城求职。
4）从工作年限看，流动人才中46%工作5年及以下，高于求职总体的44%，职场新人更有可能跨城求职。
2019年求职人才中工作年限为1年及以下、1-3年、3-5年、5-10年、10-20年、20年以上分别占3.1%、21.1%、19.4%、30.3%、22.3%、3.8%，流动人才中各工作年限人才分别占比3.3%、23.0%、19.3%、28.2%、21.9%、4.3%，其中工作5年以下的分别占比43.6%、45.7%，说明部分职场新人的职业发展和生活愿景尚有较大不确定性、更有可能跨城求职。
而在2018年上述比例分别为39.3%、40.4%，2019年流动人才更加集中于5年及以下。
5）从工资水平看，流动人才中45%月收入超6000元，明显高于求职总体的40%，收入较高者更有可能跨城求职。
求职人才中月收入4000元及以下、4001-6000元、6001-8000元、8001-10000元、10001-15000元、15000元以上分别占比29.3%、30.8%、17.2%、9.4%、8.0%、5.3%，流动人才中各收入人才分别占比26.4%、28.8%、18.1%、10.6%、9.6%、6.5%，其中6000元以上的分别占比39.9%、44.8%，而在2018年上述比例分别为39.9%、45.8%，说明收入更高的人才更有可能跨城求职。
6）从行业看，流动人才中51%分布在IT、房地产、制造业，高于求职人才总体的48%。
2019年求职人才最多的前三行业是IT|通信|电子|互联网、房地产|建筑业、生产|加工|制造，分别占比19.4%、14.9%、13.9%，合计占比48.3%；流动人才最多的前三行业也是上述三个行业，分别占比19.0%、17.5%、14.8%，合计占比51.4%，说明流动人才分布更加集中，且流动人才在房地产|建筑业的分布远高于求职人才。
