林宗彬

摘要：人才是城市發(fā)展的原動力，根據(jù)城市歷史人才狀況從而分析并判斷未來人才發(fā)展和流動趨勢，對調(diào)整城市發(fā)展戰(zhàn)略，部署人才引進(jìn)政策具有極其重要的實(shí)踐意義。本文運(yùn)用某市就業(yè)市場的工作需求數(shù)據(jù)，對某市人才需求模型進(jìn)行建模和分析，結(jié)合中國發(fā)展實(shí)際形勢分析得到某市實(shí)際的人才需求模型并預(yù)測出某市未來幾年的潛在人才需求情況。

關(guān)鍵詞：時間規(guī)律；就業(yè)市場；人才需求；分析預(yù)測

1.引言

人才是城市創(chuàng)新發(fā)展的原動力。現(xiàn)在經(jīng)濟(jì)環(huán)境變動迅速，資本、原料、一般勞動力等因素對經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響整慢慢的減弱，相對的，高技術(shù)人才的重要地位越來越凸顯。人才資源可以用更短的時間學(xué)習(xí)更好的技術(shù)，制造更好的產(chǎn)品，掌握更好的管理方法。所有的新觀點(diǎn)、新產(chǎn)品、新技術(shù)都根源于人才，根源于有知識、有能力、積極進(jìn)行創(chuàng)新和變革的人。

自2017年以來，一場人才爭奪戰(zhàn)，在各大城市間大面積爆發(fā)，西安、長沙、南京等城市，紛紛提出寬松落戶、就業(yè)創(chuàng)業(yè)激勵、優(yōu)惠住房政策等政策。2018年的政府工作報(bào)告指出，鼓勵海外留學(xué)人員回國創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)，拓寬外國人才來華綠色通道。可以預(yù)見，中國各地面向全球招攬人才的態(tài)勢將一直持續(xù)下去。

2.基于遺傳算法的BP網(wǎng)絡(luò)時間序列預(yù)測模型

在人才需求量預(yù)測中，前饋網(wǎng)絡(luò)是最常使用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。在這種情形下，從數(shù)學(xué)角度看，網(wǎng)絡(luò)成為輸入輸出的非線性函數(shù)。如某個人才需求量序列數(shù)據(jù)為 進(jìn)行其預(yù)測可用下式描述：

（1）

人才需求量預(yù)測即是用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來擬合函數(shù) ，然后預(yù)測未來值。

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（反向傳播網(wǎng)絡(luò)back-propagation network）是目前應(yīng)用最廣泛的一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，可以用它來作為時間序列的預(yù)測模型。網(wǎng)絡(luò)由輸入層、隱層和輸出層組成，通常采用BP學(xué)習(xí)算法進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練。隱層可以有一層或多層，本文采用含有一層隱層的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)BP學(xué)習(xí)算法步驟如下：

步驟1 輸入過去幾年人才需求量的訓(xùn)練樣本，經(jīng)過網(wǎng)絡(luò)的計(jì)算求出輸出預(yù)測值；

步驟2 將輸出值和理想值進(jìn)行比較，求出誤差值；

步驟3 根據(jù)誤差調(diào)整神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的個權(quán)值。

重復(fù)步驟1-3直至誤差值滿足精度要求。

遺傳操作完成后，取在整個遺傳操作中得到的最優(yōu)數(shù)據(jù)作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的初始權(quán)值，然后按上節(jié)所述利用BP算法對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，求出最優(yōu)解。

3.基于時間規(guī)律的就業(yè)市場人才需求分析及預(yù)測

首先對每個月的招聘需求數(shù)據(jù)進(jìn)行整合，并繪制出招聘需求與時間的曲線，由圖分析可得，招聘需求隨月份呈現(xiàn)周期變化規(guī)律。

故本文采用時間序列分析ARIMA模型探究招聘需求隨月份的變化規(guī)律，并預(yù)測未來三年A市招聘需求的變化情況。根據(jù)預(yù)測結(jié)果，分析可得某市未來三年招聘需求的總數(shù)略有減少。這種情況的產(chǎn)生可能由兩方面原因造成：一方面，某市在引入創(chuàng)新型人才階段中提高了對求職者的受教育程度，導(dǎo)致了基礎(chǔ)人才的流失；另一方面，因?yàn)榻陙?，大學(xué)生出現(xiàn)的一些新的擇業(yè)傾向（參加村官考試、參加公務(wù)員考試、開辦自己的企業(yè)、從事離職工作、出國留學(xué)等），影響了某市未來三年招聘需求的總數(shù)。

接著，將不同部門對應(yīng)的需求總量數(shù)據(jù)按月份進(jìn)行數(shù)據(jù)整合，由于篇幅有限，本文只選擇了一組組具有代表性的部門繪圖結(jié)果進(jìn)行展示，如圖2所示：

分析可得，不同部門對應(yīng)的需求總量數(shù)據(jù)與月份存在同樣的周期變化規(guī)律，故采用模型對未來三年的某市各 部門的需求總量進(jìn)行分析與預(yù)測。預(yù)測結(jié)果如圖3所示。

根據(jù)圖3的預(yù)測結(jié)果，分析可得在未來三年內(nèi)，部分部門呈現(xiàn)出增長狀態(tài)，例如：Electronics/appliances/semiconductor/instrumentation/Engineering/machinery/energy等；也有部分部門呈現(xiàn)負(fù)增長狀態(tài)，例如：Sales management，HR等。總的來說，管理與經(jīng)濟(jì)類、計(jì)算機(jī)類略有下降，工程類、藝術(shù)類和服務(wù)類稍有上升。

結(jié)語：

總而言之，當(dāng)今社會發(fā)展對“人才”這以概念提出了不一樣的要求，只有牢牢抓住發(fā)展的契機(jī)，把自己打造成一個適應(yīng)社會發(fā)展的高精尖人才，才能更好地適應(yīng)時代地潮流。同時，學(xué)校也要面向工作地機(jī)制培養(yǎng)人才，做到學(xué)校與社會完美對接。

參考文獻(xiàn)

[1]王立敏.人才市場需求預(yù)測模型的研究與應(yīng)用[D].河北師范大學(xué)，2013.

[2]魏淵博.實(shí)習(xí)護(hù)生就業(yè)意向影響因素的Logistic回歸分析[J].衛(wèi)生職業(yè)教育，2018，36（8）：40-43.

[3]丁明磊.美國STEM教育計(jì)劃對我國科技創(chuàng)新人才培養(yǎng)的啟示及建議[J].全球科技經(jīng)濟(jì)瞭望，2015，（7）：17-21.

（作者單位：山東大學(xué)（威海））