我國(guó)金融創(chuàng)新人才的需求預(yù)測(cè)

羅榮華+門(mén)明+謝博婕

摘要： 金融業(yè)在現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)中發(fā)揮著極其重要的作用，而金融創(chuàng)新是金融業(yè)持續(xù)發(fā)展的源泉，人才又是金融創(chuàng)新的關(guān)鍵。文章首先運(yùn)用GM（1，1）模型對(duì)我國(guó)2012年-2020年金融業(yè)人才需求量做了預(yù)測(cè)，隨后根據(jù)2009年金融創(chuàng)新人才的占比，以金融業(yè)從業(yè)人員的平均增長(zhǎng)速度作為金融創(chuàng)新人才需求量的平均增長(zhǎng)速度推算出了2012年-2020年金融創(chuàng)新人才需求量的占比，最后根據(jù)金融業(yè)人才需求量和金融創(chuàng)新人才需求量的占比預(yù)測(cè)出了2012年-2020年金融創(chuàng)新人才需求量，并根據(jù)預(yù)測(cè)結(jié)果提出了相關(guān)的建議。

關(guān)鍵詞： 金融創(chuàng)新人才；需求量；GM（1，1）模型

中圖分類(lèi)號(hào)：F83 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1006-4311（2014）24-0008-02

0 引言

金融業(yè)無(wú)疑是現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)的核心，沒(méi)有哪個(gè)行業(yè)的發(fā)展能離開(kāi)金融業(yè)。近年來(lái)，實(shí)體經(jīng)濟(jì)的發(fā)展越來(lái)越離不開(kāi)金融業(yè)的支撐，金融業(yè)在實(shí)體經(jīng)濟(jì)中的作用日益增強(qiáng)，金融業(yè)的發(fā)展為我國(guó)經(jīng)濟(jì)的騰飛做出了突出的貢獻(xiàn)（蘇建斌，2012）[1]。然而，金融業(yè)的發(fā)展要靠持續(xù)的金融創(chuàng)新。以美國(guó)為例，隨著金融創(chuàng)新的深入發(fā)展，美國(guó)成為全球的頭號(hào)經(jīng)濟(jì)強(qiáng)國(guó)和金融行業(yè)發(fā)展的領(lǐng)頭羊。特別是上世紀(jì)90年代以來(lái)，其發(fā)達(dá)的金融市場(chǎng)和完善的金融體系印證了金融創(chuàng)新為美國(guó)金融發(fā)展和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)所做出的突出貢獻(xiàn)（李琳，2012）[2]。而要進(jìn)行金融創(chuàng)新，最根本的要靠人才，人是生產(chǎn)力中最活躍的因素。因此，研究金融創(chuàng)新人才的需求具有很重要的現(xiàn)實(shí)意義，一方面，我認(rèn)為可以為國(guó)家制定創(chuàng)新人才發(fā)展規(guī)劃提供可靠的依據(jù)；另一方面，可以為高校適當(dāng)調(diào)整金融專(zhuān)業(yè)的課程設(shè)置以適應(yīng)金融創(chuàng)新提供參考。

1 文獻(xiàn)綜述

殷淑嚴(yán)和顧培亮（2000）[3]建立了基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人才需求預(yù)測(cè)模型，同時(shí)利用多元替換模型對(duì)人才結(jié)構(gòu)進(jìn)行定量、動(dòng)態(tài)的分析和研究。張洪濤和朱衛(wèi)東（2007）[4]應(yīng)用灰色等維遞補(bǔ)動(dòng)態(tài)模型對(duì)安徽省高新技術(shù)人才未來(lái)幾年的需求量進(jìn)行了預(yù)測(cè)。馬振華和劉春生（2007）[5]通過(guò)引入灰色系統(tǒng)理論對(duì)我國(guó)“十一五”期間高技能人才的需求狀況進(jìn)行了預(yù)測(cè)。李海濤（2011）[6]以江蘇省為例，利用灰色模型GM（1，1）對(duì)金融業(yè)人才需求進(jìn)行預(yù)測(cè)，為地方政府經(jīng)濟(jì)發(fā)展決策提供依據(jù)。此外，呂永衛(wèi)和樊云娟（2012）、閆鄒先等（2004）、楊衛(wèi)疆等（2003）、何永貴等（2005）、閔惜琳（2005）、王維和李鈺（2005）、趙道靜和陳小滿（2006）[7-13]在人才需求方面用不同的方法也做了相關(guān)的研究。

考慮到本文所用數(shù)據(jù)的可得性，本文選用灰色預(yù)測(cè)模型，在灰色模型中，最常用的是GM（1，1）。

3 金融創(chuàng)新人才需求預(yù)測(cè)

3.1 金融業(yè)人才需求總量預(yù)測(cè)

3.1.1 數(shù)據(jù)的選取 2003年以前，金融業(yè)和保險(xiǎn)業(yè)的就業(yè)人員是統(tǒng)計(jì)在一起的，而2003年以后是分開(kāi)統(tǒng)計(jì)的。因此本文選取的數(shù)據(jù)是從2003年至2011年金融業(yè)就業(yè)人員數(shù)。如表1所示。

4 結(jié)論

本文首先運(yùn)用GM（1，1）模型對(duì)我國(guó)2012年-2020年金融業(yè)人才需求量做了預(yù)測(cè)，隨后根據(jù)2009年金融創(chuàng)新人才的占比，以金融業(yè)從業(yè)人員的平均增長(zhǎng)速度作為金融創(chuàng)新人才需求量的平均增長(zhǎng)速度推算出了2012年-2020年金融創(chuàng)新人才需求量的占比，最后根據(jù)金融業(yè)人才需求量和金融創(chuàng)新人才需求量的占比預(yù)測(cè)出了2012年-2020年金融創(chuàng)新人才需求量，從預(yù)測(cè)結(jié)果看，到2020年我國(guó)金融創(chuàng)新人才需求量將達(dá)4245人，是2012年2085人的2.2倍，其增長(zhǎng)速度相對(duì)來(lái)說(shuō)是較快的。因此，培養(yǎng)金融創(chuàng)新人才以滿足將來(lái)的需求已成為高等學(xué)校的緊迫任務(wù)。

參考文獻(xiàn)：

[1]蘇建斌.淺析金融業(yè)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展之間的關(guān)系[J].現(xiàn)代商業(yè)，2012（6）：101-102.

[2]李琳.關(guān)于金融創(chuàng)新、金融風(fēng)險(xiǎn)與金融穩(wěn)定的理論探究[J].經(jīng)營(yíng)管理者，2012（2）：47-49.

[3]殷淑嚴(yán)，顧培亮.人才隊(duì)伍需求預(yù)測(cè)與人才結(jié)構(gòu)的優(yōu)化研究[J].天津商學(xué)院學(xué)報(bào)，2000，20（1）：31-34.

[4]張洪濤，朱衛(wèi)東.安徽省高新技術(shù)人才需求的灰預(yù)測(cè)及灰色關(guān)聯(lián)度研究[J].合肥工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版），2007，30（2）：222-225.

[5]馬振華，劉春生.我國(guó)“十一五”時(shí)期高技能人才需求預(yù)測(cè)與人才積累對(duì)策研究[J].科技進(jìn)步與對(duì)策，2007，24（5）：161-164.

[6]李海濤.基于灰色系統(tǒng)理論的金融人才需求預(yù)測(cè).邯鄲職業(yè)技術(shù)學(xué)院學(xué)報(bào)2011，24（2）：26-29.

[7]呂永衛(wèi)，樊云娟.物聯(lián)網(wǎng)行業(yè)人才需求預(yù)測(cè)研究[J].鄭州航空工業(yè)管理學(xué)院學(xué)報(bào)，2012，30（2）：89-92.

[8]楊衛(wèi)疆，周桂榮，王雪萍.我國(guó)人才需求預(yù)測(cè)模型的構(gòu)造[J].天津師范大學(xué)學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版），2003，23（4）：58-60.

[9]閆鄒先，郭德，尚秋芬.西安市信息科技人才需求的灰預(yù)測(cè)及對(duì)策研究[J].情報(bào)雜志，2004（10）：28-29.

[10]何永貴等.人力資源需求預(yù)測(cè)模型的優(yōu)選[J].華北電力大學(xué)學(xué)報(bào)，2005，32（6）：80-83.

[11]閔惜琳.基于灰色預(yù)測(cè)模型GM（1，1）的人才需求分析[J].科技管理研究，2005（6）：72-77.

[12]王維，李鈺.最優(yōu)組合預(yù)測(cè)在四川省人才需求預(yù)測(cè)中的應(yīng)用[J].價(jià)值工程，2005（3）：9-12.

[13]趙道靜，陳小滿.我國(guó)體育人才需求預(yù)測(cè)及發(fā)展戰(zhàn)略研究[J].武漢體育學(xué)院學(xué)報(bào)，2006，40（12）：31-35.

[14]丁福虎.創(chuàng)新人才戰(zhàn)略[M].北京：知識(shí)產(chǎn)權(quán)出版社，2007：49-56.endprint

摘要： 金融業(yè)在現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)中發(fā)揮著極其重要的作用，而金融創(chuàng)新是金融業(yè)持續(xù)發(fā)展的源泉，人才又是金融創(chuàng)新的關(guān)鍵。文章首先運(yùn)用GM（1，1）模型對(duì)我國(guó)2012年-2020年金融業(yè)人才需求量做了預(yù)測(cè)，隨后根據(jù)2009年金融創(chuàng)新人才的占比，以金融業(yè)從業(yè)人員的平均增長(zhǎng)速度作為金融創(chuàng)新人才需求量的平均增長(zhǎng)速度推算出了2012年-2020年金融創(chuàng)新人才需求量的占比，最后根據(jù)金融業(yè)人才需求量和金融創(chuàng)新人才需求量的占比預(yù)測(cè)出了2012年-2020年金融創(chuàng)新人才需求量，并根據(jù)預(yù)測(cè)結(jié)果提出了相關(guān)的建議。

關(guān)鍵詞： 金融創(chuàng)新人才；需求量；GM（1，1）模型

中圖分類(lèi)號(hào)：F83 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1006-4311（2014）24-0008-02

0 引言

金融業(yè)無(wú)疑是現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)的核心，沒(méi)有哪個(gè)行業(yè)的發(fā)展能離開(kāi)金融業(yè)。近年來(lái)，實(shí)體經(jīng)濟(jì)的發(fā)展越來(lái)越離不開(kāi)金融業(yè)的支撐，金融業(yè)在實(shí)體經(jīng)濟(jì)中的作用日益增強(qiáng)，金融業(yè)的發(fā)展為我國(guó)經(jīng)濟(jì)的騰飛做出了突出的貢獻(xiàn)（蘇建斌，2012）[1]。然而，金融業(yè)的發(fā)展要靠持續(xù)的金融創(chuàng)新。以美國(guó)為例，隨著金融創(chuàng)新的深入發(fā)展，美國(guó)成為全球的頭號(hào)經(jīng)濟(jì)強(qiáng)國(guó)和金融行業(yè)發(fā)展的領(lǐng)頭羊。特別是上世紀(jì)90年代以來(lái)，其發(fā)達(dá)的金融市場(chǎng)和完善的金融體系印證了金融創(chuàng)新為美國(guó)金融發(fā)展和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)所做出的突出貢獻(xiàn)（李琳，2012）[2]。而要進(jìn)行金融創(chuàng)新，最根本的要靠人才，人是生產(chǎn)力中最活躍的因素。因此，研究金融創(chuàng)新人才的需求具有很重要的現(xiàn)實(shí)意義，一方面，我認(rèn)為可以為國(guó)家制定創(chuàng)新人才發(fā)展規(guī)劃提供可靠的依據(jù)；另一方面，可以為高校適當(dāng)調(diào)整金融專(zhuān)業(yè)的課程設(shè)置以適應(yīng)金融創(chuàng)新提供參考。

1 文獻(xiàn)綜述

殷淑嚴(yán)和顧培亮（2000）[3]建立了基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人才需求預(yù)測(cè)模型，同時(shí)利用多元替換模型對(duì)人才結(jié)構(gòu)進(jìn)行定量、動(dòng)態(tài)的分析和研究。張洪濤和朱衛(wèi)東（2007）[4]應(yīng)用灰色等維遞補(bǔ)動(dòng)態(tài)模型對(duì)安徽省高新技術(shù)人才未來(lái)幾年的需求量進(jìn)行了預(yù)測(cè)。馬振華和劉春生（2007）[5]通過(guò)引入灰色系統(tǒng)理論對(duì)我國(guó)“十一五”期間高技能人才的需求狀況進(jìn)行了預(yù)測(cè)。李海濤（2011）[6]以江蘇省為例，利用灰色模型GM（1，1）對(duì)金融業(yè)人才需求進(jìn)行預(yù)測(cè)，為地方政府經(jīng)濟(jì)發(fā)展決策提供依據(jù)。此外，呂永衛(wèi)和樊云娟（2012）、閆鄒先等（2004）、楊衛(wèi)疆等（2003）、何永貴等（2005）、閔惜琳（2005）、王維和李鈺（2005）、趙道靜和陳小滿（2006）[7-13]在人才需求方面用不同的方法也做了相關(guān)的研究。

考慮到本文所用數(shù)據(jù)的可得性，本文選用灰色預(yù)測(cè)模型，在灰色模型中，最常用的是GM（1，1）。

3 金融創(chuàng)新人才需求預(yù)測(cè)

3.1 金融業(yè)人才需求總量預(yù)測(cè)

3.1.1 數(shù)據(jù)的選取 2003年以前，金融業(yè)和保險(xiǎn)業(yè)的就業(yè)人員是統(tǒng)計(jì)在一起的，而2003年以后是分開(kāi)統(tǒng)計(jì)的。因此本文選取的數(shù)據(jù)是從2003年至2011年金融業(yè)就業(yè)人員數(shù)。如表1所示。

4 結(jié)論

本文首先運(yùn)用GM（1，1）模型對(duì)我國(guó)2012年-2020年金融業(yè)人才需求量做了預(yù)測(cè)，隨后根據(jù)2009年金融創(chuàng)新人才的占比，以金融業(yè)從業(yè)人員的平均增長(zhǎng)速度作為金融創(chuàng)新人才需求量的平均增長(zhǎng)速度推算出了2012年-2020年金融創(chuàng)新人才需求量的占比，最后根據(jù)金融業(yè)人才需求量和金融創(chuàng)新人才需求量的占比預(yù)測(cè)出了2012年-2020年金融創(chuàng)新人才需求量，從預(yù)測(cè)結(jié)果看，到2020年我國(guó)金融創(chuàng)新人才需求量將達(dá)4245人，是2012年2085人的2.2倍，其增長(zhǎng)速度相對(duì)來(lái)說(shuō)是較快的。因此，培養(yǎng)金融創(chuàng)新人才以滿足將來(lái)的需求已成為高等學(xué)校的緊迫任務(wù)。

參考文獻(xiàn)：

[1]蘇建斌.淺析金融業(yè)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展之間的關(guān)系[J].現(xiàn)代商業(yè)，2012（6）：101-102.

[2]李琳.關(guān)于金融創(chuàng)新、金融風(fēng)險(xiǎn)與金融穩(wěn)定的理論探究[J].經(jīng)營(yíng)管理者，2012（2）：47-49.

[3]殷淑嚴(yán)，顧培亮.人才隊(duì)伍需求預(yù)測(cè)與人才結(jié)構(gòu)的優(yōu)化研究[J].天津商學(xué)院學(xué)報(bào)，2000，20（1）：31-34.

[4]張洪濤，朱衛(wèi)東.安徽省高新技術(shù)人才需求的灰預(yù)測(cè)及灰色關(guān)聯(lián)度研究[J].合肥工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版），2007，30（2）：222-225.

[5]馬振華，劉春生.我國(guó)“十一五”時(shí)期高技能人才需求預(yù)測(cè)與人才積累對(duì)策研究[J].科技進(jìn)步與對(duì)策，2007，24（5）：161-164.

[6]李海濤.基于灰色系統(tǒng)理論的金融人才需求預(yù)測(cè).邯鄲職業(yè)技術(shù)學(xué)院學(xué)報(bào)2011，24（2）：26-29.

[7]呂永衛(wèi)，樊云娟.物聯(lián)網(wǎng)行業(yè)人才需求預(yù)測(cè)研究[J].鄭州航空工業(yè)管理學(xué)院學(xué)報(bào)，2012，30（2）：89-92.

[8]楊衛(wèi)疆，周桂榮，王雪萍.我國(guó)人才需求預(yù)測(cè)模型的構(gòu)造[J].天津師范大學(xué)學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版），2003，23（4）：58-60.

[9]閆鄒先，郭德，尚秋芬.西安市信息科技人才需求的灰預(yù)測(cè)及對(duì)策研究[J].情報(bào)雜志，2004（10）：28-29.

[10]何永貴等.人力資源需求預(yù)測(cè)模型的優(yōu)選[J].華北電力大學(xué)學(xué)報(bào)，2005，32（6）：80-83.

[11]閔惜琳.基于灰色預(yù)測(cè)模型GM（1，1）的人才需求分析[J].科技管理研究，2005（6）：72-77.

[12]王維，李鈺.最優(yōu)組合預(yù)測(cè)在四川省人才需求預(yù)測(cè)中的應(yīng)用[J].價(jià)值工程，2005（3）：9-12.

[13]趙道靜，陳小滿.我國(guó)體育人才需求預(yù)測(cè)及發(fā)展戰(zhàn)略研究[J].武漢體育學(xué)院學(xué)報(bào)，2006，40（12）：31-35.

[14]丁福虎.創(chuàng)新人才戰(zhàn)略[M].北京：知識(shí)產(chǎn)權(quán)出版社，2007：49-56.endprint

摘要： 金融業(yè)在現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)中發(fā)揮著極其重要的作用，而金融創(chuàng)新是金融業(yè)持續(xù)發(fā)展的源泉，人才又是金融創(chuàng)新的關(guān)鍵。文章首先運(yùn)用GM（1，1）模型對(duì)我國(guó)2012年-2020年金融業(yè)人才需求量做了預(yù)測(cè)，隨后根據(jù)2009年金融創(chuàng)新人才的占比，以金融業(yè)從業(yè)人員的平均增長(zhǎng)速度作為金融創(chuàng)新人才需求量的平均增長(zhǎng)速度推算出了2012年-2020年金融創(chuàng)新人才需求量的占比，最后根據(jù)金融業(yè)人才需求量和金融創(chuàng)新人才需求量的占比預(yù)測(cè)出了2012年-2020年金融創(chuàng)新人才需求量，并根據(jù)預(yù)測(cè)結(jié)果提出了相關(guān)的建議。

關(guān)鍵詞： 金融創(chuàng)新人才；需求量；GM（1，1）模型

中圖分類(lèi)號(hào)：F83 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1006-4311（2014）24-0008-02

0 引言

金融業(yè)無(wú)疑是現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)的核心，沒(méi)有哪個(gè)行業(yè)的發(fā)展能離開(kāi)金融業(yè)。近年來(lái)，實(shí)體經(jīng)濟(jì)的發(fā)展越來(lái)越離不開(kāi)金融業(yè)的支撐，金融業(yè)在實(shí)體經(jīng)濟(jì)中的作用日益增強(qiáng)，金融業(yè)的發(fā)展為我國(guó)經(jīng)濟(jì)的騰飛做出了突出的貢獻(xiàn)（蘇建斌，2012）[1]。然而，金融業(yè)的發(fā)展要靠持續(xù)的金融創(chuàng)新。以美國(guó)為例，隨著金融創(chuàng)新的深入發(fā)展，美國(guó)成為全球的頭號(hào)經(jīng)濟(jì)強(qiáng)國(guó)和金融行業(yè)發(fā)展的領(lǐng)頭羊。特別是上世紀(jì)90年代以來(lái)，其發(fā)達(dá)的金融市場(chǎng)和完善的金融體系印證了金融創(chuàng)新為美國(guó)金融發(fā)展和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)所做出的突出貢獻(xiàn)（李琳，2012）[2]。而要進(jìn)行金融創(chuàng)新，最根本的要靠人才，人是生產(chǎn)力中最活躍的因素。因此，研究金融創(chuàng)新人才的需求具有很重要的現(xiàn)實(shí)意義，一方面，我認(rèn)為可以為國(guó)家制定創(chuàng)新人才發(fā)展規(guī)劃提供可靠的依據(jù)；另一方面，可以為高校適當(dāng)調(diào)整金融專(zhuān)業(yè)的課程設(shè)置以適應(yīng)金融創(chuàng)新提供參考。

1 文獻(xiàn)綜述

殷淑嚴(yán)和顧培亮（2000）[3]建立了基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人才需求預(yù)測(cè)模型，同時(shí)利用多元替換模型對(duì)人才結(jié)構(gòu)進(jìn)行定量、動(dòng)態(tài)的分析和研究。張洪濤和朱衛(wèi)東（2007）[4]應(yīng)用灰色等維遞補(bǔ)動(dòng)態(tài)模型對(duì)安徽省高新技術(shù)人才未來(lái)幾年的需求量進(jìn)行了預(yù)測(cè)。馬振華和劉春生（2007）[5]通過(guò)引入灰色系統(tǒng)理論對(duì)我國(guó)“十一五”期間高技能人才的需求狀況進(jìn)行了預(yù)測(cè)。李海濤（2011）[6]以江蘇省為例，利用灰色模型GM（1，1）對(duì)金融業(yè)人才需求進(jìn)行預(yù)測(cè)，為地方政府經(jīng)濟(jì)發(fā)展決策提供依據(jù)。此外，呂永衛(wèi)和樊云娟（2012）、閆鄒先等（2004）、楊衛(wèi)疆等（2003）、何永貴等（2005）、閔惜琳（2005）、王維和李鈺（2005）、趙道靜和陳小滿（2006）[7-13]在人才需求方面用不同的方法也做了相關(guān)的研究。

考慮到本文所用數(shù)據(jù)的可得性，本文選用灰色預(yù)測(cè)模型，在灰色模型中，最常用的是GM（1，1）。

3 金融創(chuàng)新人才需求預(yù)測(cè)

3.1 金融業(yè)人才需求總量預(yù)測(cè)

3.1.1 數(shù)據(jù)的選取 2003年以前，金融業(yè)和保險(xiǎn)業(yè)的就業(yè)人員是統(tǒng)計(jì)在一起的，而2003年以后是分開(kāi)統(tǒng)計(jì)的。因此本文選取的數(shù)據(jù)是從2003年至2011年金融業(yè)就業(yè)人員數(shù)。如表1所示。

4 結(jié)論

本文首先運(yùn)用GM（1，1）模型對(duì)我國(guó)2012年-2020年金融業(yè)人才需求量做了預(yù)測(cè)，隨后根據(jù)2009年金融創(chuàng)新人才的占比，以金融業(yè)從業(yè)人員的平均增長(zhǎng)速度作為金融創(chuàng)新人才需求量的平均增長(zhǎng)速度推算出了2012年-2020年金融創(chuàng)新人才需求量的占比，最后根據(jù)金融業(yè)人才需求量和金融創(chuàng)新人才需求量的占比預(yù)測(cè)出了2012年-2020年金融創(chuàng)新人才需求量，從預(yù)測(cè)結(jié)果看，到2020年我國(guó)金融創(chuàng)新人才需求量將達(dá)4245人，是2012年2085人的2.2倍，其增長(zhǎng)速度相對(duì)來(lái)說(shuō)是較快的。因此，培養(yǎng)金融創(chuàng)新人才以滿足將來(lái)的需求已成為高等學(xué)校的緊迫任務(wù)。

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