區(qū)域性人才需求量的GM（1，1）灰色預測模型

張 玥 孫 鵬 王涵笑

（山東科技大學 數(shù)學與系統(tǒng)科學學院，山東 青島266590）

1 概述

考慮到預測的復雜性和統(tǒng)計數(shù)據(jù)的可獲得性等因素，而人才又是人力資源中對經(jīng)濟發(fā)展起主要作用的部分，因此進行區(qū)域人才資源需求預測比進行區(qū)域人力資源需求預測更具有現(xiàn)實意義和可行性[1]。本文用灰色預測模型對區(qū)域人才需求量進行預測，通過人才供求時間序列挖掘有關(guān)信息。并建立了人才需求量預測模型[3]。預測結(jié)果表明灰色預測模型相對誤差較小，預測精度較高[2]。

2 預測城市實際的人才需求

它顯示了與當前勞動力市場中每個工作需求相對應(yīng)的求職者數(shù)量。需求與求職之比可以反映出供應(yīng)統(tǒng)計周期中勞動力市場的需求。該指數(shù)不僅是反映勞動力市場供求狀況的重要指標，還是反映總體經(jīng)濟狀況的重要指標。

其次為了評估人才市場與求職者之間的“供求匹配”程度，本文以求職者比例作為衡量指標的指標。分析其中人才市場供求匹配率等于有效需求的數(shù)量/有效求職者的數(shù)量。也就是說：P=N/M。本文選取A 市36 個月人才供需數(shù)據(jù)，所選期間為6 個月一個周期，在所研究的六個周期中，人才的需求率主要在13%至16%之間。為了方便統(tǒng)一計算，將人才需求率定在14%。

2.2 建立灰色模型。用灰色模型GM（M，N）預測和分析未來三年A市的潛在人才需求，GM（M，N）是灰色預測模型的標志。其中M表示常微分方程的階數(shù)，N表示變量的數(shù)量。本文利用GM（1，1）模型[4]，具體步驟如下。

（2）將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為規(guī)律性較強的遞增順序數(shù)列：

（3）解GM（1，1）模型

將它代入①，②我們可以得到GM（1，1）的最終表達式為

（4）數(shù)據(jù)檢查與處理

首先，為了確保模型方法的可行性，有必要對已知數(shù)據(jù)列進行必要的測試處理。

（5）模型檢驗

我們使用灰色預測模型和2015 年9 月至2018 年8 月A 市的從業(yè)人數(shù)，可以預測A市未來三年的潛在人才需求，結(jié)果如圖1（紅色曲線表示預測曲線、藍色曲線表示實際曲線）和表1。

圖1 未來三年潛在人才分析

表1 處理后數(shù)據(jù)

由表1 可以對比出，根據(jù)GM（1，1）模型求得的都小于1%，表明該預測模型的擬合程度較好，誤差較小。利用灰色預測模型預測A市2019-2021 潛在人才需求預測的結(jié)果在表2。

表2 預測結(jié)果

3 結(jié)論

本文采用GM（1，1）灰色預測模型，利用MATLAB軟件，基于A市的歷年數(shù)據(jù)，對該地區(qū)人才需求量進行預測，得到2019-2021 年潛在人才需求量。此模型所需原始數(shù)據(jù)量小，預測精度較高。由表2 的相對誤差數(shù)據(jù)大小可以得到，采用GM（1，1）灰色預測模型可以較為準確的預測城市人才需求量，該模型可以運用到某地區(qū)人才需求量的預測工作中，為人才引進提供數(shù)據(jù)支持。較為不足的是此模型中的參數(shù)需優(yōu)化，而且只能用于中短期預測，無法對人才需求進行長期預測。