基于灰色預(yù)測模型的人才吸引力管理與預(yù)測

崔旭冉 史昊臻

摘要：該題以城市計劃加大營商環(huán)境改革力度的一項重要工作為背景，深入探討各種相關(guān)的參考因素，如人均可支配收入、社會環(huán)境與治安、科研及教育水平等對人才吸引力的影響程度，并運用灰色預(yù)測模型、主成分分析法、層次分析法等對人才吸引力進行量化和預(yù)測，從而達到對人才的有效管理，給出針對不同城市的合理化建議，更利于政府推進人才引進策略，實現(xiàn)經(jīng)濟社會的快速發(fā)展。

關(guān)鍵詞：灰色預(yù)測模型；層次分析法；主成分分析法；人才管理；MATLAB

中圖分類號：TP391 文獻標識碼：A 文章編號：1009-3044（2019）07-0129-02

1 問題分析

本文旨在解決對不同城市的人才吸引力影響因素，并通過模型預(yù)測人才流進流出趨勢。首先通過層次分析法具體抽象出參考因素與人才吸引力之間的模型關(guān)系，通過對此模型的建立與求解，即可量化城市的人才吸引力水平以及各方面因素的影響權(quán)重，從而為下一步吸引人才政策的開展提供科學理論支持。

進一步分析不同城市在不同產(chǎn)業(yè)上對人才吸引的優(yōu)勢與不足，將人才類型依照產(chǎn)業(yè)類型劃分為第一產(chǎn)業(yè)人才、第二產(chǎn)業(yè)人才、第三產(chǎn)業(yè)人才，在與同等城市的比較中，選用主成分分析法對不同城市的不同產(chǎn)業(yè)人才吸引力水平進行排名，此排名結(jié)果可以清晰明了的展示出各城市各類產(chǎn)業(yè)水平的優(yōu)劣勢，最后依此給出各城市未來就人才吸引的合理化建議。

通過深入分析和初步的模型建立，就城市高新區(qū)的經(jīng)濟技術(shù)發(fā)展特點和相關(guān)人才政策，深入考量社會各界人才在各個發(fā)展階段的動態(tài)需求，具體量化出高新區(qū)人才吸引力水平。通過搜集近五年來各城市高新區(qū)“高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)”的占比和相關(guān)的重要人才數(shù)量，采用灰色預(yù)測分析法來構(gòu)建高新區(qū)的高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展狀況模型和高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)相關(guān)人才數(shù)量變化模型，根據(jù)預(yù)測曲線模型的契合度來判斷高新區(qū)對人才吸引力的變化情況。

2 模型的建立與求解

針對城市人才管理與趨勢分析需要通過收集如上文提到的相關(guān)參考因素的準確數(shù)據(jù)，并以此為基礎(chǔ)使用層次分析法建立數(shù)學模型，以濟南市為主要分析地點，同時選取北京市作為濟南市的上限參考城市，選取聊城市作為濟南市的下限參考城市，通過不同城市之間的比較與對照來評價濟南市的人才吸引力水平，并在此過程中對人才吸引力水平的影響做出量化評價。

為合理地解決該問題，選取建立模型的基礎(chǔ)——層次分析法，包括以下步驟：

首先建立遞階層次結(jié)構(gòu)，之后構(gòu)造成對比較判斷矩陣，再針對某一個標準，計算各備選元素的權(quán)重；即首先設(shè)目標層為城市人才吸引力水平，準則層為影響人才流動的各種因素，決策層代表三個城市，從而構(gòu)建出人才吸引力水平與各因素之間的關(guān)系即成對比較矩陣，得出各參考因素的權(quán)重。通過成對比較矩陣結(jié)果可分析出每個城市的最優(yōu)參考因素，由上述兩步建立起的人才吸引力水平與不同城市之間的關(guān)系結(jié)果即為不同的吸引力權(quán)重，再通過總目標權(quán)重公式進行計算，實現(xiàn)三個不同城市人才吸引力的量化，得到濟南市相對于北京市和聊城市的評價水平。

由模型公式計算可得北京市的人才吸引力權(quán)重為0.49，濟南市人才吸引力權(quán)重為0.29，聊城市人才吸引力權(quán)重為0.22。對計算出的數(shù)據(jù)進行驗證，總和為1表示數(shù)據(jù)準確度較高。由此可得出結(jié)論：北京屬于世界一線城市，對人才的吸引力權(quán)重占比最大，而聊城市發(fā)展水平處于中等偏下狀態(tài)，對人才的吸引力仍處在潛力期。濟南市整體水平處于北京市與聊城市之間，但僅比聊城市權(quán)重占比多出0.07個百分點，故整體水平仍居中等位置，對人才吸引力水平穩(wěn)中有進。接下來對人才吸引力水平的各因素帶來的不同影響做出量化分析，可得出結(jié)論，改善營商環(huán)境，濟南市打造放管服改革項目對該市人才吸引力的影響較大，對人才管理具有顯著作用。

再對不同類型的人才進行分類，將人才類型分為第一產(chǎn)業(yè)類型人才、第二產(chǎn)業(yè)類型人才、第三產(chǎn)業(yè)類型人才。選取另外四個城市即青島、杭州、南昌、蘇州與濟南就不同類型產(chǎn)業(yè)人才數(shù)量和增量兩方面進行比較，并分別搜集這五個城市從2012年至2016年，近五年來不同類型人才的相關(guān)變化數(shù)據(jù)，由于各城市各類人才的基數(shù)不同，增長率不夠準確，故以不同類型人才的增長量作為參數(shù)參與下一步模型中的求解與計算?？刹捎弥鞒煞址治龇ń鉀Q，通過數(shù)學變換，把給定的一組相關(guān)變量通過線性變換轉(zhuǎn)成另一組不相關(guān)的變量，新的變量按照方差依次遞減的順序排列，可通過SPSS處理收集到的各項數(shù)據(jù)，套用主成分分析法公式得出具體數(shù)值結(jié)果。

我們搜集到近五年來濟南市高新區(qū)高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)占所有產(chǎn)業(yè)的比重值以及重要人才數(shù)量值，以搜集到的數(shù)據(jù)為素材，使用MATLAB分別建立灰色預(yù)測模型，預(yù)測模型中橫坐標分別代表從2014年至2020年的不同發(fā)展階段，其中前5年為搜集到的實際數(shù)據(jù)，后兩年為根據(jù)灰色預(yù)測模型得出的預(yù)測數(shù)據(jù)，縱坐標表示對應(yīng)變量的具體值，根據(jù)模型圖可以直觀地判斷出相應(yīng)變量的變化趨勢，并以此推斷出濟南市高新區(qū)對高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)人才的吸引力屬于較高水平，對人才的吸引力仍保持著不減的增長趨勢。

3 結(jié)果分析與檢驗

通過選取層次分析法構(gòu)建成對比較矩陣，得出各參考因素對影響人才吸引力的權(quán)重比例，從而得出對人才吸引力的最重要參考因素。就北京市、濟南市、聊城市的權(quán)重系數(shù)加以計算和比較，可得出北京的絕對優(yōu)勢地位，而經(jīng)濟發(fā)展水平相對處于劣勢的聊城市，其人才吸引力占比較低，濟南市整體平均比例略高于聊城市，結(jié)果數(shù)據(jù)通過進一步的分析與核查，與實際的社會情況相符。同時通過層次分析法建立的模型并求解得到的相關(guān)數(shù)據(jù)可靠有效，極具參考價值。

運用主成分分析法求解得出的各項結(jié)果，包括其成分矩陣、成分得分系數(shù)矩陣，進而得到近五年的參考系數(shù)具體值，便于后續(xù)的模型建立與結(jié)果求解。最后得到的特征值、方差等數(shù)據(jù)也是公式求解的關(guān)鍵要素。得出的數(shù)據(jù)皆是通過SPSS處理各項數(shù)據(jù)后，加工整合得到的結(jié)果，其誤差值較小，各類數(shù)據(jù)變化趨勢與真實情況相符，同時各城市各類人才綜合水平的排名結(jié)果與現(xiàn)實社會的情況基本相符，可以為濟南市人才管理與建設(shè)工作進行合理指導。

采用灰色預(yù)測的曲線模型對人才走向趨勢進行量化，通過判斷高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)占比和重要人才數(shù)量的關(guān)聯(lián)程度可知，濟南市高新區(qū)的高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)在不同階段都保持著連續(xù)增長的趨勢，并且增長趨勢不斷變大，而高新區(qū)的重要人才數(shù)量也相應(yīng)地保持連年增長趨勢，且增長趨勢隨產(chǎn)業(yè)占比增長趨勢的增大而增大。故最后可以得出結(jié)論：濟南市高新區(qū)對高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)人才的吸引力屬于較高水平，未來兩年高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)占比較高，高新區(qū)高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)將保持較大活力和潛力。

4 模型的評價

通過運用層次分析法建立三層模型，使各因素間建立起了聯(lián)系，使問題簡化，更容易量化評價出濟南市人才吸引力水平，選用層次分析法進行模型的建立等關(guān)鍵步驟，求解得出的各因素權(quán)重可靠性較高，與實際情況基本符合。建立的模型以人才類型為分支，通過運用主成分分析法，分析出影響濟南市人才吸引力的主要因素，之后對于每類人才每個城市進行打分和排名并加以比較。將問題轉(zhuǎn)化為通過城市人才類型的排名進行比較評價，使其更加簡明和清晰，用得分矩陣的數(shù)值作為系數(shù)參與下一步求解與計算，使得計算更加簡便。但是不足之處在于，主成分分析法中計算系數(shù)用到的公式太過繁雜，并且對于模型中的主要影響因素仍處于界限模糊的狀態(tài)，未得到更為準確的結(jié)果。通過運用灰色預(yù)測法進行建模，并運用各項數(shù)據(jù)分析整體趨勢，以達到管理和預(yù)測的目的，使得整個模型有據(jù)可依。

參考文獻：

[1] 張文霖. 主成分分析在SPSS中的操作應(yīng)用[J]. 市場研究，2005（12）.

[2] 朱茵， 孟志勇， 闞叔愚. 用層次分析法計算權(quán)重[J]. 北方交通大學，1999（10）.

[3] 鄧聚龍. 灰色預(yù)測與決策[M]. 武漢： 華中科技大學出版社， 1986.

【通聯(lián)編輯：謝媛媛】