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        我國物流產(chǎn)業(yè)短缺性人才供需系統(tǒng)關(guān)聯(lián)性分析

        2009-01-01 00:00:00陶經(jīng)輝張曉萍
        商場現(xiàn)代化 2009年3期

        [摘要] 物流產(chǎn)業(yè)的發(fā)展與物流人才供需之間存在著極為密切的關(guān)系,本文在對物流產(chǎn)業(yè)和短缺性物流人才界定的基礎(chǔ)上,對物流人才供需系統(tǒng)的內(nèi)容進(jìn)行了詳細(xì)分析,并應(yīng)用系統(tǒng)動力學(xué)方法對物流人才供需系統(tǒng)的關(guān)聯(lián)系進(jìn)行研究,得出了各個子系統(tǒng)之間的關(guān)系曲線,并對關(guān)系曲線進(jìn)行了分析研究。

        [關(guān)鍵詞] 物流產(chǎn)業(yè) 物流人才 系統(tǒng)動力學(xué)

        一、短缺性人才概念界定

        新興產(chǎn)業(yè)的人才短缺具有結(jié)構(gòu)性,物流產(chǎn)業(yè)作為新興產(chǎn)業(yè)之一也不例外,從總體上看,物流產(chǎn)業(yè)的人才存在著過剩和短缺并存的情況,物流人員的相對過剩,主要是由于物流業(yè)中的大部分從業(yè)人員文化素質(zhì)偏低、專業(yè)知識不全面或嚴(yán)重老化,難以適應(yīng)現(xiàn)代物流業(yè)快速發(fā)展的需求而造成的;而物流人才的緊缺,主要是由于目前高等院校及社會培訓(xùn)機(jī)構(gòu)在人才培養(yǎng)質(zhì)量方面存在某些缺陷,有效的人才供給不足。特別是具有較高學(xué)歷的物流專業(yè)人才嚴(yán)重不足。

        二、人才供需系統(tǒng)的內(nèi)容分析

        根據(jù)產(chǎn)業(yè)生命周期理論,物流產(chǎn)業(yè)的發(fā)展一般要經(jīng)過形成期、成長期、成熟期和衰退期四個階段,當(dāng)一個新興產(chǎn)業(yè)從形成到迅速成長起來時,產(chǎn)業(yè)的發(fā)展就處于形成期和成長期,在這兩個階段,產(chǎn)業(yè)的發(fā)展以及規(guī)模的擴(kuò)大產(chǎn)生了大量的人才需求,進(jìn)而帶動該類產(chǎn)業(yè)人才的供給,但由于物流人才的結(jié)構(gòu)型短缺,物流人才處于短缺階段。物流產(chǎn)業(yè)不可能一直保持高速的發(fā)展速度,當(dāng)產(chǎn)業(yè)發(fā)展到一定階段,其增速開始減緩,隨著物流產(chǎn)業(yè)發(fā)展進(jìn)入成熟期和衰退期后,由于人才培養(yǎng)存在一定的滯后性,此時人才培養(yǎng)在經(jīng)歷了一定的滯后期后卻開始了高速的增長,在該階段人才供給會達(dá)到甚至超過產(chǎn)業(yè)需求而導(dǎo)致人才供給過剩。該過程如圖1所示:

        人才供需的失衡,既束縛了產(chǎn)業(yè)發(fā)展又造成了人才浪費(fèi)。因此,合理調(diào)配人才供需變的尤為重要,而要達(dá)到此目的,必須合理分析和論證物流供需系統(tǒng)之間的關(guān)聯(lián)性。一般來說,物流供需系統(tǒng)由四個子系統(tǒng)構(gòu)成,分別是物流產(chǎn)業(yè)發(fā)展子系統(tǒng)、物流人才需求子系統(tǒng)、物流人才供給子系統(tǒng)和物流人才流動子系統(tǒng),四個子系統(tǒng)之間相互聯(lián)系相互作用。以往的分析方法多數(shù)是對一個子系統(tǒng)的研究,對于四個子系統(tǒng)的綜合研究較少。本文選擇系統(tǒng)動力學(xué)方法,來對四個子系統(tǒng)進(jìn)行綜合研究,從而探尋它們之間的關(guān)聯(lián)性。

        三、人才供需系統(tǒng)的系統(tǒng)動力學(xué)分析

        系統(tǒng)動力學(xué)用于處理時變問題即動力學(xué)問題,它的分析過程一般是:建模-仿真-結(jié)果分析。根據(jù)系統(tǒng)動力學(xué)解決問題的幾個步驟,本文建立了物流產(chǎn)業(yè)與物流人才供需的系統(tǒng)動力學(xué)模型流程圖,如圖2所示。

        四、模型模擬與結(jié)果分析

        對于上述物流產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)與物流人才供需模型的流程圖,應(yīng)用系統(tǒng)動力學(xué)專用仿真軟件Vensim DSS對模型進(jìn)行以下仿真和求解。

        1.有效性檢驗(yàn)。(1)歷史數(shù)據(jù)檢驗(yàn)。以實(shí)際的物流產(chǎn)業(yè)增加值對模型進(jìn)行歷史數(shù)據(jù)的有效性檢驗(yàn),檢驗(yàn)結(jié)果見表1和圖3。

        *數(shù)據(jù)來源:《中國物流年鑒》(中國物流與采購聯(lián)合會,2002年~2006年)

        根據(jù)表1,由系統(tǒng)動力學(xué)模型運(yùn)行結(jié)果其相對誤差均小于5%,預(yù)測值與實(shí)際值的擬合效果較好,說明系統(tǒng)動力學(xué)模型的預(yù)測精度較高,模型與實(shí)際系統(tǒng)的一致性高,據(jù)此,我們推斷該模型是有效的。

        (2)參數(shù)靈敏度檢驗(yàn)。選用需求水平影響因子作為靈敏度檢驗(yàn)的參數(shù),以改變需求水平影響因子來測試本文系統(tǒng)模型的靈敏度。設(shè)需求水平影響因子為0.59(Current2),原來為0.39(Current1),模型的模擬結(jié)果見圖4。

        從圖中看出,在增大投資比例后,物流人才供給的行為曲線比原曲線的振幅稍大,但其行為變化趨勢與原曲線相比沒有大的變動,據(jù)此可推斷模型參數(shù)是不靈敏的。因而模型對參數(shù)的要求不會很苛刻,有利于模型在實(shí)際預(yù)測中的應(yīng)用。

        2.模型模擬結(jié)果分析。(1)物流人才流動增加對物流人才供給的影響關(guān)系分析①增加物流人才流動。將物流人才流動影響因子提高到((0,0.25),(0.3,0.45),(0.55,0.75),(0.6,0.85),(0.7,0.95)),原來為((0,0.1),(0.3,0.3),(0.55,0.6),(0.6,0.7),(0.7,0.8)),(Current2是變化之前,Current1是變化之后)。

        從圖5可以看出,增加物流人才的流動會帶來物流人才供給顯著減少的效應(yīng),一方面,說明物流產(chǎn)業(yè)是新興產(chǎn)業(yè),正處在形成和發(fā)展期,現(xiàn)階段物流產(chǎn)業(yè)的發(fā)展對物流人才的需求很強(qiáng)烈,而物流人才供給遠(yuǎn)遠(yuǎn)達(dá)不到物流產(chǎn)業(yè)發(fā)展對物流人才需求的要求,其物流人才的短缺性矛盾非常突出,另一方面也說明,物流產(chǎn)業(yè)內(nèi)的人均GDP明顯高于非物流產(chǎn)業(yè)的人均GDP,因此,物流人才的流動主要是非物流產(chǎn)業(yè)向物流產(chǎn)業(yè)內(nèi)的流動,這一流動的趨勢,一方面彌補(bǔ)了物流人才在物流產(chǎn)業(yè)新興階段供給不足的狀況,另一方面則暫時緩解了物流人才供給不足的緊張局面。

        (2)物流人才流動增加對物流人才需求的影響關(guān)系分析。從圖6可以看出,物流人才流動的增加會帶來物流人才需求的增加,盡管從圖5可知,物流人才流動增加帶來了物流人才供給的顯著減少,但我們看到在物流產(chǎn)業(yè)發(fā)展的新興階段,對物流人才的需求是顯著上升的。從圖6我們也可知看出,物流人才需求增加隨物流人才流動增加的變化幅度不是很顯著,說明物流人才流動與物流人才需求之間存在一定的正相關(guān)互動關(guān)系,但兩者的互動關(guān)系不是很明顯,從另一方面也說明物流人才的需求主要是由物流產(chǎn)業(yè)的發(fā)展情況決定的,受物流產(chǎn)業(yè)發(fā)展的經(jīng)濟(jì)周期影響較大,當(dāng)物流產(chǎn)業(yè)發(fā)展呈現(xiàn)加速發(fā)展的趨勢時,對物流人才的需求也會帶來加速增長的趨勢,而當(dāng)物流產(chǎn)業(yè)的發(fā)展減緩時,則對物流人才的需求也相應(yīng)地減少。

        應(yīng)用系統(tǒng)動力學(xué)方法對物流產(chǎn)業(yè)發(fā)展與物流人才供需之間的關(guān)聯(lián)性進(jìn)行分析,還是一個嶄新的嘗試。系統(tǒng)動力學(xué)綜合考慮系統(tǒng)內(nèi)部各個因素之間的關(guān)系并給予全面分析,這個特點(diǎn)符合物流產(chǎn)業(yè)發(fā)展與物流人才供需之間互動關(guān)系的本質(zhì),因此二者之間的結(jié)合具有合理性和可行性。

        參考文獻(xiàn):

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