馬維旻　邱小群　楊?！埡?/p>

摘? 要：本文在對(duì)近幾年珠海市軟件和信息服務(wù)業(yè)產(chǎn)業(yè)發(fā)展和人力資源資料進(jìn)行分析的基礎(chǔ)上，以產(chǎn)業(yè)增長(zhǎng)率、產(chǎn)業(yè)發(fā)展環(huán)境優(yōu)劣、崗位需求數(shù)量、技術(shù)技能人才比例、技術(shù)技能人才收入等數(shù)據(jù)作為人才需求數(shù)量預(yù)測(cè)依據(jù)，運(yùn)用灰色數(shù)學(xué)模型GM（1，N），建立了技術(shù)技能型人才需求預(yù)測(cè)模型。通過(guò)MATLAB程序的運(yùn)算和檢驗(yàn)，證實(shí)本模型能很好地匹配產(chǎn)業(yè)人才需求真實(shí)數(shù)據(jù)，可用于軟件和信息服務(wù)業(yè)技術(shù)技能型人才預(yù)測(cè)，對(duì)促進(jìn)信息產(chǎn)業(yè)的發(fā)展有一定的指導(dǎo)意義。

關(guān)鍵詞：人才需求預(yù)測(cè);GM（1，N）模型;預(yù)測(cè)依據(jù)

中圖分類號(hào)：G520.1? ? ? ?文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：2096-4706（2019）23-0163-03

Demand Forecast and Analysis of Technical Skilled

Talents Based on GM（1，N） Model

——Taking Zhuhai Software and Information Services as an Example

MA Weimin1，QIU Xiaoqun1，YANG Yu1，ZHANG Heng2

（1.Zhuhai City Polytechnic，Zhuhai? 519090，China;2.Zhuhai Software Industry Association，Zhuhai? 519085，China）

Abstract：Based on the analysis of the development of software and information service industry and the data of human resources in Zhuhai in recent years，this paper takes the data of industrial growth rate，industrial development environment，the number of post demand，the proportion of technical and skilled talents，and the income of technical and skilled talents as the basis for the prediction of the number of talents demand，and uses the grey mathematical model GM（1，N） to establish the technical and skilled talents demand forecast model. Through the calculation and test of MATLAB program，it is proved that this model can match the real data of industrial talent demand well，and can be used for the prediction of technical and skilled talents in software and information service industry，which has certain guiding significance for promoting the development of information industry.

Keywords：technology skilled personnel demand forecasting;GM（1，N） model;forecast factor

0? 引? 言

為實(shí)現(xiàn)“中國(guó)制造2025”的戰(zhàn)略目標(biāo)，黨的十九大以來(lái)，國(guó)家對(duì)技術(shù)技能型人才培養(yǎng)高度重視，推出了一系列重大決策和工作部署，包括《國(guó)家職業(yè)教育改革實(shí)施方案（國(guó)發(fā)〔2019〕4號(hào)）》《國(guó)務(wù)院辦公廳關(guān)于深化產(chǎn)教融合的若干意見（國(guó)辦發(fā)〔2017〕95號(hào)）》等重要指導(dǎo)文件，為我國(guó)職業(yè)教育發(fā)展指明了方向，加快了職業(yè)教育改革步伐。廣大職業(yè)院校更加明確了以培養(yǎng)高素質(zhì)技術(shù)技能型人才為目標(biāo)，以產(chǎn)業(yè)發(fā)展需求為導(dǎo)向，也愈加凸顯了職業(yè)教育服務(wù)區(qū)域經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展的重要性。技術(shù)技能人才的培養(yǎng)和有效供給直接關(guān)系到國(guó)民經(jīng)濟(jì)的可持續(xù)發(fā)展，開展技術(shù)技能型人才預(yù)測(cè)一方面有利于高校科學(xué)設(shè)定人才培養(yǎng)目標(biāo)、企業(yè)合理規(guī)劃人力資源建設(shè)目標(biāo)，提高院校和企業(yè)的資源使用效率[1]，另一方面在研究過(guò)程中，通過(guò)分析行業(yè)的人才現(xiàn)狀與現(xiàn)實(shí)需求之間的矛盾，對(duì)指導(dǎo)專業(yè)建設(shè)、培養(yǎng)企業(yè)需要的人才、支持產(chǎn)業(yè)發(fā)展有重要的意義。

目前，有關(guān)人才需求預(yù)測(cè)相關(guān)研究的范圍很廣，如教育[2]、制造[3]、旅游[4]等，并建立了各種方法和模型，理論基礎(chǔ)比較成熟，常用的方法有時(shí)間序列自回歸模型[5]、灰色預(yù)測(cè)模型[3]、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型[6]等。也有一些學(xué)者結(jié)合預(yù)測(cè)需要，充分利用不同模型的優(yōu)點(diǎn)，組合形成優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)的預(yù)測(cè)模型，克服單個(gè)模型的某些局限，進(jìn)一步提高預(yù)測(cè)的精度。但是，有關(guān)未來(lái)國(guó)家經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展對(duì)技術(shù)技能型人才的需求量有多大、需求將會(huì)受到何種因素的影響等方面的研究目前還較少[7]。特別是在職業(yè)教育深刻變革的大背景下，根據(jù)區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展、社會(huì)相關(guān)行業(yè)的現(xiàn)狀及對(duì)人才需求的特點(diǎn)，開展人才需求調(diào)研和預(yù)測(cè)有十分重要的意義。

本文以珠海市軟件和信息服務(wù)行業(yè)人才需求預(yù)測(cè)為例，建立人才需求預(yù)測(cè)GM（1，N）（Grey Model）模型。采用GM（1，N）模型的最主要優(yōu)勢(shì)是發(fā)揮其具有弱化數(shù)據(jù)隨機(jī)性及擬合能力強(qiáng)的特點(diǎn)，此外，GM還有小樣本、貧信息的優(yōu)勢(shì)。模型中引入的預(yù)測(cè)依據(jù)包含了本區(qū)域信息產(chǎn)業(yè)發(fā)展?fàn)顩r、人力資源狀況，以及人才需求的特點(diǎn)等重要信息，突出了軟件和信息服務(wù)業(yè)中以人才建設(shè)為行業(yè)發(fā)展核心的特征。

1? 人才需求預(yù)測(cè)原則和依據(jù)

1.1? 預(yù)測(cè)原則

人才需求預(yù)測(cè)是在分析產(chǎn)業(yè)發(fā)展特性、人才供需特性的基礎(chǔ)上，找到影響人才需求的相關(guān)因素，借助定性分析或定量分析的技術(shù)手段，依據(jù)客觀的資料，對(duì)能夠反映人才需求的指標(biāo)進(jìn)行預(yù)測(cè)，從而能夠把握人才需求變動(dòng)的總體態(tài)勢(shì)。為了提高人才需求預(yù)測(cè)的精度，以便為決策者提供更有價(jià)值的依據(jù)，人才需求預(yù)測(cè)遵循以下幾個(gè)主要原則：

（1）與區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展相適應(yīng)。市場(chǎng)需求的大小直接決定了人才需求的規(guī)模，人才需求預(yù)測(cè)應(yīng)結(jié)合產(chǎn)業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀。職業(yè)院校要結(jié)合市場(chǎng)人才需求來(lái)確定人才培養(yǎng)的合理規(guī)模。模型要基于行業(yè)的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，以此來(lái)客觀分析相關(guān)崗位的人才需求。

（2）預(yù)測(cè)數(shù)量適度超前性。人才需求預(yù)測(cè)要有一定的寬裕度和前瞻性。本區(qū)域產(chǎn)業(yè)的發(fā)展一般都是有規(guī)劃的，特別是一個(gè)區(qū)域內(nèi)的支柱產(chǎn)業(yè)。政府為推動(dòng)相關(guān)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，在城市空間、企業(yè)扶持政策、產(chǎn)業(yè)鏈構(gòu)建、外部運(yùn)營(yíng)環(huán)境等方面都會(huì)制訂一些配套政策，可供預(yù)測(cè)時(shí)參考。

（3）預(yù)測(cè)依據(jù)的強(qiáng)相關(guān)性和可計(jì)算性。在預(yù)測(cè)依據(jù)選擇方面，盡可能選取與人才需求相關(guān)性強(qiáng)的因素，相關(guān)性越強(qiáng)，其預(yù)測(cè)結(jié)果越可靠。指標(biāo)的選擇方法常見的包括AHP（層次分析法）、故障樹分析法、專家評(píng)分法等。此外，盡量選取相關(guān)影響因素中能夠量化的因素。對(duì)于一些非量化因素，可以采用專家評(píng)分法等進(jìn)行量化。

1.2? 預(yù)測(cè)依據(jù)

影響本地產(chǎn)業(yè)發(fā)展技術(shù)技能型人才需求的因素是多樣的、多變的。不同的影響因素對(duì)人才需求的驅(qū)動(dòng)作用力是不同的。簡(jiǎn)言之，人才的匯聚離不開人、財(cái)、物的支持。人的因素包括崗位稀缺型、技術(shù)技能型人才所占比例、人才供應(yīng)量和崗位需求數(shù)量等等;財(cái)?shù)囊蛩匕串a(chǎn)業(yè)增長(zhǎng)率、員工收入水平、地區(qū)消費(fèi)水平等等;物的因素包括人才發(fā)展和產(chǎn)業(yè)發(fā)展環(huán)境、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、基礎(chǔ)教育條件（子女教育）、產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新能力等客觀條件[8]。但是在定量模型預(yù)測(cè)中，如果預(yù)測(cè)依據(jù)太多，一方面造成運(yùn)算量增加，另一方面也減弱了核心依據(jù)的作用，降低模型可用性，因此本文選取以下五個(gè)因素作為影響技術(shù)技能型人才需求的主要依據(jù)。

（1）產(chǎn)業(yè)增長(zhǎng)率。經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平不僅決定著人才需求的數(shù)量，也決定著人才需求的層次和內(nèi)容。產(chǎn)業(yè)增長(zhǎng)率反映了產(chǎn)業(yè)的發(fā)展水平，產(chǎn)業(yè)增長(zhǎng)越快，人才需求的增長(zhǎng)也越強(qiáng)勁。職業(yè)教育供給側(cè)改革直接服務(wù)于產(chǎn)業(yè)，就需要隨產(chǎn)業(yè)發(fā)展變化做動(dòng)態(tài)的調(diào)整。隨著大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、人工智能等新技術(shù)迅速得到應(yīng)用和擴(kuò)展，軟件和信息服務(wù)產(chǎn)業(yè)活力不斷增強(qiáng)，產(chǎn)值占全市電子信息產(chǎn)業(yè)的比重在三分之一以上，而且近10年每年的增長(zhǎng)率都在10%以上，其中2017年為21.37%，2018年為12.31%。

（2）產(chǎn)業(yè)發(fā)展環(huán)境。珠海軟件與信息服務(wù)業(yè)是珠海市的支柱產(chǎn)業(yè)，粵港澳大灣區(qū)建設(shè)上升為國(guó)家戰(zhàn)略，為珠海市軟件和信息服務(wù)業(yè)的就業(yè)市場(chǎng)開拓了極大的空間。政府部門不斷提高支持和服務(wù)水平，積極引導(dǎo)和大力支持信息產(chǎn)業(yè)鏈和服務(wù)鏈建設(shè)，在城市空間、配套資金、運(yùn)營(yíng)環(huán)境等方面都推出了一系列支持政策。由于各類信息服務(wù)新型業(yè)態(tài)的快速涌現(xiàn)，以及產(chǎn)業(yè)政策的不斷調(diào)整，特別是面向中小企業(yè)的稅收優(yōu)惠政策、企業(yè)的研發(fā)費(fèi)用加計(jì)扣除政策，在一定程度上增強(qiáng)了信息服務(wù)產(chǎn)業(yè)對(duì)人才需求隨時(shí)間變化的敏感性，刺激了人才需求范圍和結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)變。改革開發(fā)多年來(lái)，企業(yè)的市場(chǎng)地位已相對(duì)比較穩(wěn)固。珠海還建有國(guó)家高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)開發(fā)區(qū)，包含了南方軟件園、六個(gè)科技園區(qū)、中國(guó)工商銀行軟件開發(fā)中心、大學(xué)園區(qū)等，為人才可持續(xù)發(fā)展提供了良好的空間。另外，技術(shù)進(jìn)步是影響人才需求的一個(gè)重要的長(zhǎng)遠(yuǎn)性因素。軟件和信息服務(wù)業(yè)運(yùn)行效率的提升依賴于各種先進(jìn)信息技術(shù)裝備使用，進(jìn)而對(duì)信息服務(wù)水平、產(chǎn)品或工程價(jià)格需求總量產(chǎn)生一定的間接影響。珠海地處改革開放前沿，吸引了大量外來(lái)人口，促進(jìn)了產(chǎn)業(yè)研發(fā)和實(shí)施技術(shù)的不斷革新，促進(jìn)了服務(wù)方式的多元化、專業(yè)化，對(duì)人才需求的數(shù)量、質(zhì)量提升產(chǎn)生了很大的推動(dòng)作用。本文將產(chǎn)業(yè)發(fā)展環(huán)境劃分成優(yōu)、良、一般、差四個(gè)等級(jí)，每個(gè)等級(jí)中根據(jù)優(yōu)劣可再劃分三個(gè)等級(jí)，評(píng)分?jǐn)?shù)值可以從0到11。

（3）崗位需求數(shù)量。崗位需求是人才需求預(yù)測(cè)的重要參考依據(jù)。珠海市人力資源和社會(huì)保障局委托第三方的機(jī)構(gòu)和平臺(tái)實(shí)時(shí)統(tǒng)計(jì)社會(huì)各類用工需求，并定期發(fā)布年度、季度人力資源市場(chǎng)供求分析報(bào)告。通過(guò)報(bào)告中列舉的軟件和信息服務(wù)業(yè)崗位數(shù)據(jù)，獲得產(chǎn)業(yè)研發(fā)、生產(chǎn)、服務(wù)等總體人才需求信息。

（4）技術(shù)技能人才比例。隨著珠海軟件和信息服務(wù)業(yè)的發(fā)展，就業(yè)人數(shù)也逐年增加，對(duì)技術(shù)技能型人才的需求也隨之增長(zhǎng)。據(jù)《2018年珠海市軟件和信息服務(wù)業(yè)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行發(fā)展報(bào)告》顯示，自2010年起至2018年，珠海軟件和信息服務(wù)業(yè)從業(yè)人數(shù)從3.3萬(wàn)多人增加到6.7萬(wàn)多人，增長(zhǎng)了一倍。其中大專及以上學(xué)歷占從業(yè)人員的近80%，從事軟件研發(fā)的人員占從業(yè)人員的近三分之一。除去軟件研發(fā)人員，其余的主要是從事運(yùn)營(yíng)、維護(hù)、工程實(shí)施等方面技術(shù)技能型人員。

（5）技術(shù)技能型人才收入。目前，由于交通設(shè)施不斷完善、就業(yè)信息更新及時(shí)，再加上落戶政策的放松，客觀上為人才流動(dòng)提供了極大的便利性，產(chǎn)業(yè)間的人才流動(dòng)正在迅速增長(zhǎng)。人才的流動(dòng)性要考察該地區(qū)人才的收入水平、居住水平以及消費(fèi)水平，而收入是其中一個(gè)重要的推動(dòng)因素。國(guó)家統(tǒng)計(jì)局?jǐn)?shù)據(jù)顯示，2016年珠海全體居民人均可支配收入已增長(zhǎng)到40154.1元，突破40000元水平。2018年軟件和信息服務(wù)業(yè)的人均收入水平有大幅度的提高，同比增加達(dá)到25.6%。

2? 基于GM（1，N）模型的人才需求預(yù)測(cè)

基于以上預(yù)測(cè)原則和預(yù)測(cè)依據(jù)，我們收集了多個(gè)年度的《珠海市軟件和信息服務(wù)業(yè)發(fā)展報(bào)告》和珠海人力資源和社會(huì)保障局發(fā)布的《珠海市人力資源市場(chǎng)供求分析報(bào)告》，從中得到如表1所示的預(yù)測(cè)依據(jù)數(shù)據(jù)。

GM（1，N）模型是一個(gè)多變量動(dòng)態(tài)微分?jǐn)M合模型，所需數(shù)據(jù)量較小，針對(duì)短期預(yù)測(cè)精度較高，且樣本分布不需要具有規(guī)律性，檢驗(yàn)方便，應(yīng)用于多因素影響的目標(biāo)系統(tǒng)。GM（1，N）模型包括一個(gè)系統(tǒng)特征數(shù)據(jù)序列Y（即：預(yù)測(cè)量）和相關(guān)因素序列Xi，i=2，3…N（即：影響因子，比如此例中的產(chǎn)業(yè)增長(zhǎng)率、崗位需求等預(yù)測(cè)依據(jù)，每個(gè)因子對(duì)應(yīng)一個(gè)數(shù)列。為獲得或增強(qiáng)數(shù)列模型的規(guī)律性，GM（1，N）模型對(duì)這N個(gè)數(shù)列先進(jìn)行一次累加生成，后進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)，然后利用累加運(yùn)算的逆運(yùn)算進(jìn)行還原，從而得到模型預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)。GM（1，N）模型的建立及其計(jì)算步驟如下：

（1）對(duì)Y序列進(jìn)行順序累加形成新序列，再計(jì)算其緊鄰生成序列Z：Z（1）（k）。

（2）構(gòu)建如下微分方程，其中a、bi是預(yù)測(cè)模型參數(shù)：

（1）

（3）求解微分方程。一般用最小二乘法，得到式（1）中的參數(shù)a和bi，從而得到式（2）的預(yù)測(cè)模型：

（2）

（4）按照式（2）預(yù)測(cè)模型得到新的數(shù)列 ，然后數(shù)列前后兩個(gè)數(shù)據(jù)相減即得到預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)，如式（3）所示：

（3）

（5）預(yù)測(cè)結(jié)果及模型的可用性檢測(cè)：利用以上GM（1，N）模型，通過(guò)MATLAB數(shù)學(xué)軟件計(jì)算得到的預(yù)測(cè)結(jié)果如圖1所示。預(yù)測(cè)的技術(shù)技能型人數(shù)從2011年始至2018年止，分別是[23916，18517，22353，28186，31847，31753，41135，44680]。預(yù)測(cè)結(jié)果的可用性須通過(guò)預(yù)測(cè)精度檢測(cè)，一個(gè)是殘差后驗(yàn)差檢驗(yàn)，一個(gè)是小誤差概率檢驗(yàn)，如果檢驗(yàn)處于允許范圍內(nèi)，則該模型可用于預(yù)測(cè)，否則需合理修正。經(jīng)過(guò)計(jì)算，得到本預(yù)測(cè)模型的后驗(yàn)差C為0.2078，小誤差概率值P為1。預(yù)測(cè)精度等級(jí)為好（C<0.35，P>0.95），說(shuō)明本文構(gòu)建的GM（1，N）能夠很好地應(yīng)用于技術(shù)技能型人才需求預(yù)測(cè)。

3? 結(jié)? 論

本文應(yīng)用GM（1，N）數(shù)學(xué)模型建立了技術(shù)技能型人才需求GM預(yù)測(cè)模型。通過(guò)選取與人才需求緊密相關(guān)的五個(gè)預(yù)測(cè)依據(jù)，以珠海軟件和信息服務(wù)業(yè)為例，驗(yàn)證了本模型的可用性和準(zhǔn)確性。該模型預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性高、實(shí)用性強(qiáng)、操作好，可應(yīng)用到各行各業(yè)專業(yè)人才需求的預(yù)測(cè)中。人才需求預(yù)測(cè)的結(jié)果，還可用于職業(yè)院校電子信息類專業(yè)人才培養(yǎng)方案的制訂、建立有效的技術(shù)技能型人才需求與區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展相適應(yīng)的預(yù)測(cè)體系，以及企業(yè)人力資源建設(shè)統(tǒng)籌規(guī)劃工作。后續(xù)研究將進(jìn)一步完善算法，引入最優(yōu)化的算法理論，加入更多預(yù)測(cè)依據(jù)，拓展該模型的應(yīng)用領(lǐng)域，提升預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性。此外，預(yù)測(cè)是為決策服務(wù)的，后續(xù)還將與行業(yè)企業(yè)進(jìn)行密切合作，在具體實(shí)踐中不斷提高本模型的可用性。

參考文獻(xiàn)：

[1] 段湘蓮.湖南省學(xué)科專業(yè)與支柱產(chǎn)業(yè)人才需求相適性及其需求預(yù)測(cè) [D].長(zhǎng)沙：湖南大學(xué)，2013.

[2] 周志，田楠，趙宇紅.天津市義務(wù)教育學(xué)齡人口規(guī)模預(yù)測(cè)與分析——基于多因素灰色預(yù)測(cè)模型和人口推算法 [J].西南師范大學(xué)學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版），2017，42（3）：49-55.

[3] 李慧，徐強(qiáng).基于灰色系統(tǒng)GM（1，1）模型的制造業(yè)人才需求預(yù)測(cè)——以江蘇省為例 [J].石家莊經(jīng)濟(jì)學(xué)院學(xué)報(bào)，2014，37（6）：1-4.

[4] 葉靜，魏敏.基于ARIMA模型的浙江省旅游人才需求預(yù)測(cè)及人才培養(yǎng)研究 [J].成人教育，2014，34（3）：106-108.

[5] 肖凱成，蔣春霞，楊波.ARIMA模型在土建專業(yè)群人才需求預(yù)測(cè)中的應(yīng)用 [J].科技信息，2013（6）：42+44.

[6] 孫劍青.北京市物流需求預(yù)測(cè)研究 [D].北京：北京交通大學(xué)，2016.

[7] 咸桂彩，何文章，張學(xué)英.我國(guó)人才需求預(yù)測(cè)研究：盤點(diǎn)與思考 [J].中國(guó)職業(yè)技術(shù)教育，2014（6）：5-9.

[8] 田楠.基于多因素灰色模型的技術(shù)技能型人才需求預(yù)測(cè)與分析——以天津市為例 [J].職業(yè)技術(shù)教育，2014，35（19）：43-48.

作者簡(jiǎn)介：馬維旻（1969-），男，漢族，河南安陽(yáng)人，教授，博士，研究方向：數(shù)據(jù)分析及算法優(yōu)化技術(shù)。