基于多因素灰色模型的技術技能型人才需求預測與分析

田楠

摘 要 現代職業教育的發展需要對技術技能型人才需求進行準確預估。基于灰色GM（1，1）預測模型和線性回歸原理，構建以第一、二、三產業增加值、固定資產投資、社會勞動力資源增量、口岸進出口總額為主要因素的技術技能型人才多因素灰色預測模型，預測2013～2017年天津市技術技能型人才的需求狀況和發展趨勢，結果顯示：技術技能型人才需求規模與區域經濟發展狀態存在一定的耦合性，但在勞動力成本不斷上漲等因素的影響下，第三產業對于技術技能型人才需求呈現“弱化”現象。

關鍵詞 多因素灰色預測；技術技能型人才；需求預測；天津

中圖分類號 G712 文獻標識碼 A 文章編號 1008-3219（2014）19-0043-05

人才是國家和地區經濟社會發展的決定性因素。隨著我國高校畢業生就業難和技術技能型人才供給不足矛盾的不斷加大，建立以培養技術技能型人才為目標的現代職業教育體系的需求日益明顯。對于技術技能型人才的定義，學術界存在狹義和廣義之分。從狹義的角度看，技術技能型人才特指界于技術型人才和技能型人才之間的一種復合型應用型人才，在國家職業資格等級標準中主要包括技師（二級）和高級技師（一級）這兩個等級的應用型人才[1]。而從廣義的角度看，技術技能型人才則是所有技術型人才和技能型人才的統稱，既包括初、中、高級技術工人和技師、高級技師等技能型人才，也包括具有初、中、高級專業技術職稱的技術工程應用型人才[2]。本文更傾向于從廣義的角度定義技術技能型人才，因此，該研究對象將涉及社會需求量最大的人才類別。但是，未來國家經濟社會發展對技術技能型人才的需求量有多大，需求將會受到何種因素的影響等方面的研究目前還較少。本文將結合灰色GM（1，1）模型與多元線性回歸模型的優勢，以區域內三次產業、固定資產投資等數據作為影響因素構建多因素灰色預測模型，綜合分析和預測天津市技術技能型人才的未來需求。

一、多因素灰色預測模型構建

（一）灰色系統理論模型

客觀事件在發展變化過程中，不同事物之間及各因素之間相互制約、相互聯系而形成系統。對于社會系統、生態系統等，人們無法建立準確客觀的物理原型，或因作用機理不明確，內部因素難以辨識等原因，帶來建模困難等問題。若其內部特性全部未知，則稱之為黑色系統；若部分已知，則稱之為灰色系統。灰色系統理論建模就是根據灰色系統中已知部分行為的特征數據，通過科學設計和有效開發，充分利用有限數據中的顯性信息和隱性信息來尋找因素間或因素本身所蘊含的數學關系。

基于灰色系統建立的數據預測模型被稱為灰色模型（Grey Model，簡稱GM模型），該模型具有不需要大量基礎樣本、樣本不需要規律性分布、計算工作量小、定性和定量分析結果基本一致等優點而被廣泛應用于社會、經濟、農業、氣象等統計數據的近期、短期以及中長期數據預測和分析之中[3]。其中，被廣泛應用的模型是GM（1，1）模型。GM（1，1）最低只需要四個基礎數據就可以完成預測，對于具有平滑曲線特征的指數發展型指標數據非常有效[4]。GM（1，1）通過累加生成操作、構建預測模型和逆累加生成操作三項基礎操作完成預測工作。

（二）多因素灰色預測模型構建

社會、經濟領域的諸多灰色系統大部分都是由多種相關因素的影響下形成的復雜系統。經典的GM（1，1）預測模型無法滿足多因素聯合預測和分析的要求。而灰色預測系統理論中的多因素模型GM（1，N）由于適用范圍有限、擬合和預測精確度較低等原因，一般只是應用于定性研究[6]。因此，本文采用的是基于多元線性回歸原理的多因素灰色預測模型來預測未來天津市技術技能型人才的需求情況，其預測結果將展示未來各個時間點的具體數據[7]。通過利用GM（1，1）預測模型求出各因素在t時刻的預測值，然后利用多元線性回歸建立多因素灰色預測模型，利用各因素在t時刻的預測值求得估計參數，進而求得最終預測值。

設y=（y1，y2，…，ym）表示因變量的時間序列數據；影響因素共有n項，由=（（1），（2），…，（m）），（i=1，2，…，n）表示影響因素的原始時間序列數據。

第一，對原始數據序列做一階累加生成（即1-AGO）[8]，得累加生成序列：=（（1），（2），…，（m）），（i=1，2，…，n），其中（t）=（j），（t=1，2，…，m）。

第二，由一階累加生成序列建立各影響因素的GM（1，1）模型，得白化微分方程：

=bi，i=1，2，…，n，t=2，3，…，m

其中αi為發展系數， bi為灰色作用量。對應的灰微分方程為：

（t）+αi（t）=bi，i=1，2，…，n，t=2，3，…，m

第三，構建背景值序列=（（1），（2），…，（m）），（i=1，2，…，n），其中（1）=（1），（t）=（（t）+（t-1））/2，（t=2，3，…，m）。

第四，求各影響因素的參數αi和bi，（i=1，2，…，n）的值。參數列Φ=[a，b]T可由最小二乘法確定：Φ=[BTB]-1BTY，其中B=，Y=（（2），（3），…（m））T，（i=1，2，…，n）。

第五，在初始條件（1）=（1）=（1），（i=1，2，…，n）下，可得到生成數據序列模型：

（t）=（（1）-）+，i=1，2，…，n，t=2，3，…，m

第六，得到原始數據序列模型：

（t）=（t）-（t-1），i=1，2，…，n，t=2，3，…，m

即（1）=（1），（t）=（1-）（（1）-），i=1，2，…，n，t=2，3，…，m （1）

將t=2，3，…，m代入公式（1），便可得到初始數據擬合值。當t>m時，便得到灰色模型對各因素未來的預測值。

第七，在多元線性回歸原理的基礎上建立多因素灰色預測模型：

（2）

其中為該事物在t時刻的預測值，（i=1，2，…，n）為第i個因素在t時刻的預測值，ai（i=1，2，…，n）為估計參數。

第八，確定估計參數ai（i=1，2，…，n）的值。根據觀測數據y（1），y（2），…，y（m）和xi（1），xi（2），…，xi（m）（i=1，2，…，n），帶入公式（3）中，即可求得估計參數。

a=（a0，a1，…，an）T=（XTX）-1XTY （3）

其中：

第九，將參數和預測值帶入公式（2）中，即可求得。

第十，對多因素灰色預測模型進行檢驗。對于GM（1，1）模型檢驗辦法有殘差的檢驗、關聯度的檢驗以及后驗差的檢驗等，結合回歸分析檢驗，本文將采用平均相對誤差α檢驗和可決系數R2檢驗及F檢驗相結合的辦法。當α<0.01時，模型精度一級（好）；當α<0.05時，模型精度二級（合格）；當α>0.05時，模型精度三級（勉強）或四級（不適合）。對于R2和F檢驗值，一般認為R2越接近于1越好，F檢驗則小于一個給定的顯著水平σ，則認為此模型可行。

（三）選取變量

在影響技術技能型人才需求的變量選取上，通過大量的數據分析，查閱相關文獻[9]，結合天津市經濟社會發展中以優先發展裝備制造等制造業優勢，大力發展金融、航運等服務業的區域經濟特色，本文選取六個變量作為影響技術技能型人才需求的主要因素，即構成全市生產總值中的第一產業、第二產業和第三產業的增加值，以及固定資產投資、社會勞動力資源增量、天津港口岸進出口總額。全市生產總值是影響地區經濟社會發展的重要經濟指標，在眾多文獻中和固定資產投資一起被看作是影響技術技能型人才需求的重要指標。而社會勞動力資源的年度增量是從一個側面影響技術技能型人才需求的重要因素，屬于外生性因素而產生影響。本文之所以選擇進出口總額作為變量之一，是因為天津港作為北方第一大港，對于天津及環渤海地區經濟社會發展起到了重要作用，港口的發展以及相配套的航運、貿易等經濟活動都需要相應的技術技能型人才，因此，選擇進出口總額這一因素既符合本文研究的實際，又凸顯天津的區域特色。同時，將天津市人力資源市場供求狀況中用人單位對具有職業資格等級或專業技術職務人員的總體需求人數作為衡量技術技能型人才需求規模的變量。

（四）數據來源

本文中的用人單位總體需求人數來源于國家人力資源和社會保障部大型就業培訓門戶網站——中國就業網（www.chinajob.gov.cn）發布的天津市人力資源市場供求狀況分析，其他數據來源于天津統計年鑒。

二、天津市技術技能型人才需求的多因素灰色預測

本文從天津統計年鑒（2004～2013）中提取天津市年度第一產業、第二產業和第三產業的增加值，固定資產投資、社會勞動力資源增量、天津港口岸進出口總額，從中國就業網2004～2012年發布的季度勞動力市場供求狀況分析報告中提取技術技能型人才需求規模數據，見表1。

表1 2004～2012年天津市技術技能型人才需求相關的原始數據

令y為人才需求總量，x1，x2，x3分別為一、二、三產業的增加值，x4為固定資產投資，x5為社會勞動力資源增量，x6為天津港口岸進出口總額。對xi（i=1，2，…，6）分別建立灰色GM（1，1）模型，分別對其采用平均相對誤差α檢驗的方法進行檢驗，進而得到xi（i=1，2，…，6）的平均相對誤差為3.80%，2.36%，2.26%，11.66%，17.34%，7.92%。其中，x1，x2，x3的預測精度已經達到二級水平，可以進行建模預測。但是x4，x5，x6的預測精度為四級和三級水平，不適合進行建模預測。因此，還需要使用緩沖弱化算式x（t）d=[x（t）+x（t+1）+…+x（n）]/（n-t+1）分別對x4，x5，x6進行運算，得到x4，x5，x6一階緩沖序列[10][11]。從而所有因素的灰色GM（1，1）模型的平均相對誤差均已達到二級及以上水平，由此而得的模型模擬精度可達到二級，可以用來進行預測。利用灰色GM（1，1）模型求出的各因素2013～2017年預測值見表2。

求出估計參數ai（i=1，2，…，6）的值和常量a0，得出的結果見表3。

表3中的相關系數R=0.999，可決系數R2=0.998，說明模型擬合度高。F（7，1）=19.33<171.43，Sig=0.006<0.05，這說明因變量Y與多因素x1，x2， x3，x4，x5，x6之間存在高度顯著的線性關系。由此，根據表3中的系數，可得出多因素灰色預測模型：

=-422.412+3.880+0.244-

0.266+0.025+2.222+0.017

（4）

最后，將表2中2013～2017年各因素的預測值，，，，，代入公式（4）中，得出結果見表4。

表2 2013～2017年各因素預測值和平均相對誤差α

表3 模型因素系數和檢驗值

表4 天津市2013～2015年技術技能型人才需求預測表

三、多因素灰色預測模型預測分析

（一）模型預測的精度分析

對模型性能進行評價的指標一般有三個：殘差（RES）、絕對百分比誤差（APE）以及平均絕對百分比誤差（MAPE）。RES用來分析數據的可靠性、周期性或其他干擾，MAPE用來分析預測值與測量值之間的離散程度，其值愈小，即預測結果愈佳[12]。通過觀察表5可知，多因素灰色預測模型能夠有效消除數據趨勢波動、噪音等不利因素對于模型預測精度的影響，MAPE=1.13%<10%，說明模型預測結果與真實數據擬合良好，精確度評估標準達到極好等級。

（二）技術技能型人才需求預測分析

本研究在對2004～2012年天津市技術技能型人才需求數據進行匯總統計的基礎上，運用灰色GM（1，1）預測模型和線性回歸原理相結合的辦法，形成了技術技能型人才與區域經濟發展主要因素的預測模型。由于灰色GM（1，1）預測模型比較適用于短期預測，因此，本文對天津技術技能型人才的預測時間為2013～2017年。結合表4和表5分析，在2004～2017年的14年中，天津市技術技能型人才的需求規模呈現波動增長的總體趨勢，并且人才需求規模與區域經濟發展狀態存在一定的耦合性，技術技能型人才隨著經濟社會發展速度的變化而起伏。一方面，隨著經濟發展和產業結構的調整升級，第二產業、固定資產投資和口岸進出口對于技術技能型人才的需求具有十分明顯的帶動作用。結合模型系數與實測數據共同分析，第二產業對于技術技能型人才的需求程度分別是固定資產投資的9倍左右，是口岸貿易的15倍左右。充分顯示了發展以制造業為主的第二產業對于創造就業機會的貢獻。另一方面，第三產業對人才需求呈現負相關的“弱化”狀態。雖然這一結果和以往研究結果不盡相同，但從2005年和2012年天津市技術技能型人才分行業需求情況中可以對這一結果進行證實。2005年第三產業人才需求占總需求人數的80.96%，而這一數據在2012年則降至76.12%，而這期間第二產業和第三產業增加值的變化基本相同。究其原因，主要是由于天津近年來大力發展裝備制造業等優勢產業的背景下，帶動了地區工業的大力發展，進而使得工業用人需求增加。同時，又由于近年來勞動力價格不斷上漲，使得一般服務業的用工需求受到控制，高端服務業用工需求有限等綜合因素所致。此外，本研究利用多因素灰色預測模型預測2013～2017年天津市技術技能型人才需求規模的整體發展顯示，人才需求呈先快后慢的“S”型增長趨勢。結合我國經濟發展速度放緩、產業結構調整升級等宏觀環境來分析，這一結果也進一步證實了區域技術技能型人才需求與地區經濟發展的耦合性。

四、技術技能型人才培養與發展的建議

面對歷年來技術技能型人才的巨大缺口，以及社會經濟的整體發展，特別是工業產業的升級轉型帶來的對技術技能型人才總體需求持續增加的狀況，大力發展職業教育和繼續教育培訓，不斷增加人才供給，持續優化人才結構，對于滿足人才需求將起到重要作用。

第一，從戰略的高度實施人才管理，實現職業教育與技術技能型人才需求的有效匹配。從本文預測的人才需求“S”型增長趨勢結果進行分析，未來技術技能型人才的需求依舊存在巨大波動。為此，天津必須對職業教育進行科學合理的中長期發展規劃和整體設計，達到職業教育規模、速度、質量與需求的有效匹配。社會經濟的發展需要職業教育提供充足的人力資源支持，同時職業教育只有滿足這樣的要求才能獲得持續發展。如果長期不能滿足社會需求，不僅會造成職業教育競爭力的退化，還會影響社會技術進步及經濟發展。然而急于滿足社會需求而一味追求職業教育規模，必然會造成成本上升、資源浪費以及新一輪的就業困難。因此，在大力發展職業教育，特別是普通高校“職業化”轉型的背景下，更需要因時因勢地進行科學、合理的統籌與規劃，保障職業教育規模、速度和質量與經濟社會發展、人才需求等因素的協調一致。

第二，服務現代制造業發展需求，形成技術技能型人才特區。第二產業中的制造業對于技術技能型人才的需求具有重要的決定性影響。因此，政府需要在宏觀層面強化人才政策的引導作用，實現通過人才培養促進現代制造業的發展。要加大技術技能培訓補助力度，樹立技術技能型人才的重要地位，幫助更多基層人才提升技術技能水平。要出臺鼓勵企業和學校深化職業教育合作發展的激勵政策，幫助廣大學生形成正確的職業價值取向。政府人社部門和財政部門合作，根據企業與學院職業教育合作的程度和實效，在稅收、貸款等方面給予適當減免和優惠，形成校企合作的長效機制，讓廣大職業教育學生有更多的機會參與到實際生產經營過程中，了解和適應企業的實際情況，幫助社會培養更多的技術技能型人才。此外，政府還要大力支持急需緊缺專門人才培養，依托國家、省市重大科研項目和重大工程、重點學科和重點科研基地、國際學術交流合作項目，建設高層次人才培養基地，建立健全有利于技術技能與科技人才創新創業的評價、使用和激勵措施，解放科技生產力，初步建成人才資源密集、結構合理、創新創業人才首選的極具活力的“人才特區”。

第三，豐富職業教育培養層次，逐步提高技術技能型人才培養層次，滿足不同類型的人才需求。技術技能型人才所指的是一種廣義的人才類型，包含了不同層次、不同級別的人才構成。這樣的人才結構必然也需要有與之相適應的，適合不同層次、不同級別人才成長的職業教育體系，以形成合理的人才供給。特別是隨著我國經濟社會的全面發展，以及其帶來的產業結構轉型升級和技術技能水平的不斷提升，隨之而來的是社會對人才需求層次的不斷提升，這也要求職業教育提供多種層次的技術技能型人才。因此，只有健全和完善職業教育培養層次才能從根本上滿足社會對技術技能型人才的多樣化需求。

第四，創新學科專業建設，合理規劃專業布局，使專業結構與產業結構相匹配。近十年來，我國職業教育實現了高速發展，然而不少職業院校在自身發展壯大的過程中，逐漸顯露出專業設置以收益為標準、學校之間專業結構趨同、學科專業結構與產業結構錯位等問題[13]。究其原因，還是在學校發展中過度追求辦學效益與回報，沒有清楚認識到職業教育服務社會這一根本目的，在財經、電子、計算機等“熱門專業”上重復布點，專業設置集中度高，使得某些專門人才供給過于集中，而其他社會所需的專業人才卻無人培養，最終導致了職業教育專業結構與產業結構錯位，使得社會需要的高水平技術技能型人才極度緊缺，這也是產生原本應該對勞動力需求較高的第三產業出現人才需求負相關“弱化”現象的根本原因。要解決這一問題，關鍵是要創新職業院校學科專業建設，以產業結構變化為指引調整專業設置。就天津地區的實際情況來分析，一方面要繼續擴大信息通訊、石油開采、汽車制造、現代冶金等與優先發展支柱產業相關專業的人才培養規模，高水平、高質量地培養更多優秀的技術技能型人才。另一方面也要深入研究金融、物流、貿易等現代服務業的人才需求情況，改革創新專業培養模式，調整專業發展布局，順應產業結構發展對人才需求的變化，有效實現職業教育服務社會的關鍵功能。

第五，大力發展繼續教育，提升全體勞動者的整體素質，努力提高技術技能型人才的有效供給。作為普通教育體系的有益補充，繼續教育一直以來都以其特有的方式發揮培養人才的社會功能。繼續教育將每一個社會個體看作是終身學習者，幫助其實現人生價值的持續成長。在信息技術與教育教學不斷融合的背景下，以遠程教育為代表的繼續教育不斷凸顯其開放、便捷、豐富的教育優勢。遠程教育具有學習形式和時間靈活的特點，便于解決勞動者的工學矛盾，而且學習成本低廉，網絡資源豐富，有利于滿足勞動者多樣化的學習需求。借助現代遠程教育手段和公共實訓平臺，可以開展高質量、規模化的技術技能培訓項目。針對流動性強的外來務工人員，可以積極實踐和探索“學分銀行”制度，建立學習者的學習認證記錄和管理體系，創新學歷與學分管理新模式，將“片段式”的學習成果體現在素質能力的提升上來，實現廣大勞動者終身學習的愿望。