基于灰色預測模型的人才需求分析

謝志進 喬浩銘 山東科技大學

1 引言

吸引智慧和吸引人才是許多地區(qū)發(fā)展首先考慮的重要因素。在當今社會中，市場對人才的需求大大增加。不同的地區(qū)，不同的行業(yè)更是對不同層次的人才有著不同的需求。正確預測人才的需求，根據(jù)當?shù)氐膱?zhí)行能力、財力進行合理的人才規(guī)劃將對企業(yè)、地區(qū)、國家的發(fā)展起到重要作用。

2 問題的解決

為了解決人才需求這個問題，我們首先考慮不同因素對人才需求影響程度的大小。人才需求總數(shù)由一年中所有職業(yè)的年平均需求數(shù)目來表征。針對各種不同的因素，我們定義了幾個影響人才需求的關鍵因素：就業(yè)需求、期望職業(yè)、期望教育背景，并單獨找到表征這幾個因素的實際參量：就業(yè)需求表示需要就業(yè)的人的數(shù)目；期望職業(yè)是公司對特定專業(yè)的需求量，由最具普遍代表性的一種職業(yè)的年平均需求表征；期望教育背景是公司期望的具有某種文化程度的人數(shù)來表征。找出某地區(qū)的相關參數(shù)，進行多元線性回歸運算，找到這些因素之間的重要程度的相對大小。最后，通過選擇出這幾個因素之間選出幾個比較重要的參量，求出這些參量隨時間變化的模型。

2.1 不同因素對人才需求的影響的建模

我們獲取了某一中等城市的不同需求的數(shù)據(jù)表。在數(shù)據(jù)表中，每年不同月份因不同的因素作用的程度的大小不同，可能存在數(shù)據(jù)上的差異，但每年的數(shù)據(jù)都有相似的的變化趨勢，因此為了簡化計算過程，我們計算年平均量，比較不同年份間的數(shù)據(jù)。

表一 需求表（1）

利用MATLAB進行多元線性回歸運算，得到如下方程：

為了簡化分析，我們僅考慮教育背景是影響人才需求的主要影響因素,而其他教育背景忽略因素的影響。

2.2 人才需求預測模型

基于2.1的分析，城市每年的需求量以及隨時間的變化人才需求量與就業(yè)需求，期望職業(yè)，期望教育背景之間相對變量的對應關系。但這種關系不是明顯的，各因變量之間相互影響，相互干擾，共同作用于城市的總職業(yè)需求數(shù)量。為減少各因素之間相互干擾造成的影響，我們基于2.1中分析整理獲得的歷史數(shù)據(jù)采用灰色預測分析方法對本問題進行分析。通過分別分析人才需求程度與不同學歷的人就業(yè)數(shù)目隨時間的變化關系。再將兩者相結(jié)合分析未來人才的需求狀況。

2.2.1 對未來人才需求的預測

第一步：建立市場人才需求數(shù)目對應時間的變化序列

第三步 判斷級比值是否滿足條件：

第四步 利用GM（1,1）建模

建立相關的數(shù)據(jù)矩陣B和數(shù)據(jù)相量Y

第五步：代入公式

（2）級比偏差值檢驗：

滿足應用要求

2.2.2 直接對教育分類因素進行預測

同理，根據(jù)2.2.1我們可以建立直接對教育分類的多元線性回歸模型，并考慮其他類的影響，可預測出

通合理性檢驗 代入公式，并進行級比偏差值計算可得P(k)＜0.2即可達到要求。所以，在k=5時出現(xiàn)較大偏差，不計誤差的情況下可正常使用。

2.3 結(jié)果

最終得到對未來人才需求的預測與不同教育程度的人就業(yè)數(shù)目預測的對比,并通過代入多元線性回歸方程公式求出由教育背景其他類求得的結(jié)果。

年份 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021人才需求 23986.5 32501 25549.58 29150.63 49784.36 22712.340321362.7341教育背景其他類 1373.25 1580.333 1244.25 1497 2664.829 1271.987 1331.637套多元線性回歸公式22028.4405825350.2796919959.1386824013.526742746.7948920404.0722721360.92228

由結(jié)果可知，在忽略掉個別因素的影響后，大專的變化大致滿足人才需求的變化。

3 總結(jié)

本文通過將對人才影響的因素劃分為就業(yè)需求、期望職業(yè)、期望教育背景三大類，找到代表著三個指標的關鍵因素，并對這些指標做多元線性回歸分析，找到影響這些因素的關鍵量。我們忽略了對人才影響小的因素，分析了占比最大的關鍵因素。并對該因素和因變量人才需求分別做了灰色預測分析。最后將該關鍵因素的預測值帶入多元線性回歸方程，得到的結(jié)果與人才需求預測作對比，驗證預測的準確性。