基于灰色模型的湖南省縣域科技人才預測模型研究

陶永坤 姚蓉

摘 要：在知識經濟社會里，科技人才對于社會經濟的發展起著非常重要的作用，充足的科技人才資源能有力推動社會的進步。掌握地區科技人才資源的增長趨勢，是制定人才政策有效的基本依據，本文根據灰色系統理論GM（1，1）預測模型，對湖南省長沙縣科技人才的增長趨勢做出了分析與預測。通過實際值與預測值的對比測評分析表明，該模型可以對未來科技人才的增長進行預測。

關鍵詞：科技人才;預測;灰色模型

項目基金：該文章為湖南省教育廳基地課題（課題名：縣域人才發展監控體系研究、課題號：14K062）的階段性研究成果。

人才內涵極為豐富，不同時代對人才的定義有不同的理解和表述。科技人才是一個比較抽象的概念，它隨著客觀環境以及人們對知識、能力理解的變化而不斷地進行著變化。它是一個與時俱進的概念，并包含如下特點：擁有一定的專業知識和技能、創新能力、從事科技工作等等。因此，本文認為：科技人才是指具有科技才能的人，有著一些特殊的科技技能以及科技特長，掌握著一定的知識以及生產工藝或是生產技術，可以對社會進步做出較大貢獻的那部分人。

一、湖南省科技人才工作的介紹

在國家改革開放社會經濟各方面都快速發展的大背景下，湖南省社會經濟的發展取得長足的進步，特別是在近十年來，湖南省經濟發展水平快速提升，作為衡量社會經濟發展的重要指標——GDP，據國家統計局數據顯示：湖南省GDP從2009年的13059.69億元，提高到2016年的31551.37億元，位于全國第9位，居中部省份第3位;與此同時，支撐社會經濟發展的科技人才資源工作也逐漸受到高度的重視，作為推動社會經濟實現更好發展的科技人才數量也有較大幅度的增長，作為科技人才重要組成部分的R&D科技人才由2009年的61000人上升到2016年122100人，凈增61000人，增長率達到100.16%;與同期湖南省總人口相比，其增長速度遠大于人口增長速度，在總人口所占的比重中，其從2009年的0.095%增長到2016年的0.179%，可見，其在總人口中所占的比重也有了較明顯的增長，越來越多的科技人才投身于湖南省社會經濟的發展建設之中，為湖南經濟社會的長遠健康發展提供強大的智力支撐和動力保障。

在R&D科技人才開展科研活動的經費保障方面，湖南省R&D科研經費投入逐年增加，由2009年的153.5億元增加到2016年475.86億元，凈增長322.36億元，8年時間增長率達到210%，遠遠超過同期GDP的增長速度，其占GDP的比重，在2009年為2.40%，到2016年為6.70%，從此兩方面可以看出，湖南省科研經費的投入有了較快速度的增長，有力的表明湖南省全社會高度重視社會科技事業的發展，為科技發展、社會經濟發展提供充足的資金支持;從科研機構數量來看，從2009年到2016年，湖南省的科研機構數量基本穩定，沒有出現較大幅度的數量變化;但從全省的專利申請量來看，湖南省的專利申請量從2009年15948項，增長到2016年的65608項，凈增49660項，增長率達311.39%，可見，湖南省的科技成果建設取得重大進展，科技創新能力不斷增強，創新性成果不斷涌現，為湖南社會經濟的發展提供源源不斷的智力支持與增長動力。

二、湖南省長沙縣科技人才工作的介紹

通過上文對湖南省科技狀況諸要素的比較分析，更鮮明的體現出湖南省科技人才工作所具有的一些特點，為更好的分析其縣域科技人才資源的狀況，特此選取湖南省長沙縣作為個案研究。

湖南作為中部大省，地域廣闊，下轄14個市州、122個縣（市、區）。而長沙縣作為靠近省會城市長沙的城郊型縣域，經濟發展水平和科技實力較強，具有很強的綜合競爭力。到2017年，長沙全縣人口總量有76.5萬人，其中，各類科學技術人員有127507人，科技研發經費投入達470000萬元，申請專利數量達4442項，高新技術企業有170家，全縣共有中國馳名商標、湖南省著名商標120余個。長沙縣多次順利通過全國科技進步縣的考核工作，并連續多年獲得全國先進縣的榮譽稱號。選取長沙縣作為湖南省縣域科技人才的個案研究，具有很強的典型性與代表性。

明確湖南全省的科技人才的基本狀況，可以有助于縣域科技人才狀況的分析，更加清晰的了解長沙縣科技人才工作與全省科技人才工作的一些普遍性特點，又能更好的明晰長沙縣獨特的特點，使其縣域性特征更加凸顯，從而使科技人才資源需求的增長更符合實際狀況。與省、市相比，縣域科技人才具有其獨特的特點，因此，從更廣泛的行業領域對縣域科技人才進行界定，充分體現其縣域性的特點，具體的可以將縣域科技人才包含科學研究、技術服務、制造業、建筑業等多種行業內的專業性、技術性人員，從更多的行業范圍對縣域科技人才資源進行分析。

長沙縣近10年來，人口規模總體上呈上升趨勢，從2008年的77.58萬人，增長到2017年104.11萬人，凈增26.53萬人;同期長沙縣GDP實現了較大規模的增長，2008年到2017年，從369.6億元增長到1431.1億元，凈增1061.5億元，增長率達到287.20%，表明長沙縣社會經濟的發展取得顯著成就，經濟實力有了很大的提高，為社會其他方面的發展提供了充足的物質保障，也為科技事業的繁榮發展奠定了良好的基礎，進而能夠吸引更多的科技人才，激發他們投身于經濟社會發展的熱情。從2008年到2017年，長沙縣的科技人才由81460萬人增長到140859人，10年時間增長59399人，增長率為72.92%，全縣科技人才資源有較快速度的增長。同期，從2008年到2017年長沙縣科研機構、高新技術企業實現了較為穩定的增長，其中，高新技術企業10年間增長了127家，增長速度較快，科研機構在此期間增長了69個，科研機構、高新技術企業的快速發展，為全縣科技人才提供了充足的發揮才能的平臺;而在2008年到2017年間，全縣專利申請量由592項增長到4987項，凈增4395項，增長率高達742.40%，可見，長沙縣在此10年時間里，社會科技事業碩果累累，在一定程度上促進了全縣科學技術水平的更進一步的發展與提高。

未來幾年，長沙縣的科技人才資源增長趨勢如何，在每年將會有多少的科技人才資源的增長量，需要對此做出科學合理的預測，從而為全縣科技人才資源規劃以及人才引進計劃的制定提供可靠的數據支持。如果長沙縣的科技人才資源的數量要實現與全縣經濟社會的發展需求相適應，就要全縣的科技人才能夠得到充分的增長，可以設想，屆時全縣的科技成果的產出量會有更大規模的增長，科學技術水平也會有質的提升。而且能夠滿足全縣經濟社會發展所需要的科技支撐，推動經濟社會的發展向更高水平、更高層次邁進。因此，文章針對未來10年（2018—2027年）的科技人才資源的需求做出預測，為長沙縣科技人才資源的引進與培養提供數據支持。

三、湖南長沙縣科技人才增長預測模型構建

由于相關數據公布的滯后性以及數據獲取面臨的諸多困難，目前筆者僅能得到截至到2017年的數<G：＼排版文件2019年＼2019年2期＼2019年2期內文＼image1_B_8.JPG>據，根據現有的歷史數據，并對數據進行適當的整理分析后，選取有效的預測方法，能夠對未來長沙縣科技人才資源的增長做出科學合理的預測。

（一）預測方法的確定

對人才資源的未來需求預測可采用的方法比較多，常用的有灰色系統模型、多元回歸模型、傳遞函數模型等[2]。預測方法的選擇要結合歷史數據特點和應用條件進行綜合考慮。本文根據研究對象所具有的數據特點：具備一定的信息量，但又不是非常充分;在一定范圍內可進行定量描述，但也不是非常清晰，只知道一部分信息和特征，而更多的信息和特征卻是未知的，而灰色系統理論的特點與本研究對象的數據特點相契合。所以運用灰色系統一元一階GM（1，1）模型來進行具體的數據預測。GM（1，1）即1階1個變量的微分方程型的灰色模型，是基本的預測模型，也是應用最為廣泛的灰色預測模型[3]。根據長沙縣2009年到2017年的科技人才數據特征，選用GM（1，1）模型并利用MATLAB計算出最終的預測結果。

（二）灰色GM（1，1）模型的預測

GM（1，1）模型的建立：選用2008年到2017年長沙縣科技人才數量作為原始的數據序列：

X（0） =（81460，100588，136590，142455，129620，142348，144659，146555，127507，140859）

（1）對原始數據X（0）作一次累加，得到：

X（1） =（81460，182048，318638，461093，590713，733061，877720，1024275，1151782，1292641）

（2）根據構造數據矩陣B及數據向量Y，有：

（3）計算得到：<G：＼排版文件2019年＼2019年2期＼2019年2期內文＼image3_B_4.JPG>

（4）建立一階微分方程，即GM（1，1）模型：

（5）求生成序列預測值<G：＼排版文件2019年＼2019年2期＼2019年2期內文＼image6_B_1.JPG>及模型還原值<G：＼排版文件2019年＼2019年2期＼2019年2期內文＼image7_B_1.JPG>，令k=0，1，2，3，...，8，9由第（4）步所建的模型函數可得[x]（1），取[x]（1）（1）=[x]（0）（1）=[x]（0）（1）=81460，由[x]（0）（k+1）=[x]（1）（k+1）-[x]（1）（k），得到模擬值：

[x]（0）=（[x]（0）（1），[x]（0）（2），...，[x]（0）（9），[x]（0）（10））=（81460，124840，127170，129550，131970，134440，136950，139500，142110，144770）

四、湖南省長沙縣科技人才資源增長預測模型的檢驗與數據預測

（一）模型的檢驗：（1）殘差檢驗

原始數列：X（0） =（81460，100588，136590，142455，129620，142348，144659，146555，127507，140859）

模擬預測數列：<G：＼排版文件2019年＼2019年2期＼2019年2期內文＼image10_B.JPG>（81460，124840，127170，129550，131970，134440，136950，139500，142110，144770）

絕對殘差：q（k）=|X（0）（k）- [x]（0）（k）| （k=1，2，...，9，10）

q（k）=（0，24252，9420，12905，2350，7908，7709，7055，14603，3911）

相對殘差：e（k） = q（k）/X（0）（k） ?（k=1，2，...，9，10）

=（0，0.2411，0.0690，0.0906，0.0181，0.0556，0.0533，0.0481，0.1145，0.0278）

相對殘差均值：Q=1/10[∑]e（k） = 0.0718﹤0.1

平均相對精度為1-Q = 1 - 7.18% = 92.82%，表明建立的此項模型精度較高，可以進行未來科技人才資源的數據預測。

（2）關聯度檢驗

關聯度檢驗是對模型預測值曲線和建模曲線進行檢驗，其目的是測驗兩者的相似程度。

求解X（0）（k）與[x]（0）（k）序列的絕對殘差序列：

由此序列式可得：min|[Ε]（k）|=0 ?max|[Ε]（k）|=24252，求解相關度系數[η]（k）：

計算關聯度：<G：＼排版文件2019年＼2019年2期＼2019年2期內文＼image17_B.JPG>（k = 1，2，，，9，10）

在P = 0.5時的檢驗標準為關聯度r=0.6，以上所得結果為關聯度r=0.627>0.6，符合檢驗標準要求。

（3）后驗差檢驗

計算可得原始數列的平均值：[x]（0）= 1/10[∑]X（0）（k） = 129264.1 ? （k = 1，2，...，9，10）

根據平均方差公式求解原始序列X（0）序列的平均方差為：

S1 = [∑][X（0）（k） - [x]（0）]2/（n-1） 1/2 = 20445 ? ? （k = 1，2，...，9，10，n= 1，2，...，9，10）

設定原始數列殘差的平均數為[∏]：則[∏]的值為：<G：＼排版文件2019年＼2019年2期＼2019年2期內文＼image22_B.JPG> ? （k = 1，2，...，9，10）

可求得殘差的平均方差S2為：

（k = 1，2，...，9，10，n= 1，2，...，9，10）

求解均方差比值C：C = S2 / S1 = 54.67%，同時P = P{|[∏]（k） - [∏]|}=0.8，而且，C = 0.5467﹤0.65。后驗差檢驗也符合模型精度檢驗標準。

根據灰色模型的精度分類標準，可將其精度分為四個不同的等級。以上三種檢驗計算結果為：（1）殘差檢驗：相對殘差均值Q=0.0718﹤0.10;（2）關聯度檢驗：在P = 0.5時的檢驗標準為關聯度r=0.6，其關聯度r=0.627>0.6;（3）后驗差檢驗：小概率誤差P=0.8>0.70，方差比C = 0.5467﹤0.65。根據計算結果可知：該預測模型處于第三等級，即基本合格，檢驗通過，表明建立的預測模型具有較好的準確度，該預測模型有效，可以進行長沙縣未來10年（2018—2027年）科技人才資源增長的預測。

（二）模型的數據預測

已構建的預測模型公式為：

[x]（1）（k+1） =（x（0）（1） -[b]/[a]）e-[a]k+[b]/[a] =6685784.32e0.0185k- 6604324.32

利用已經建立的GM（1，1）預測公式，并借助MATLAB軟件，根據長沙縣過去10年（2008—2017年）的全縣科技人才資源的歷史數據，可以得到長沙縣過去10年（2008—2017年）科技人才數量的模擬值以及未來10年（2018—2027年）的科技人才數量的預測值，每年的科技人才資源的數量預測值如下：

根據預測數據可以看出：從2018年起，未來10年（2018—2027年）長沙縣的科技人才資源數量將保持相對穩定的增長速度，2018年預期達到147470人，到“十三五”規劃末的2020年，預計將會達到153030人，從近三年來看，長沙縣科技人才數量將凈增5560人，表明全縣的科技人才沒有出現大規模人才流失的現象，能夠保持相對穩定且較快的增長速度，有力驗證了全縣的科技人才引進、留用、激勵等工作取得了顯著成效，為下一步科技人才資源發展規劃的制定提供了良好的參考經驗，這都將有助于長沙縣“十三五”規劃提出的積極推進人才強縣戰略的實現，為推動經濟社會快速發展提供有力的人才保障和智力支持;到2027年，長沙縣科技人才量將會進一步的增長，預期達到174200人，比2008年的81460人增長了92740人，增長率達到113.85%，比2017年的140859人增長了33341人，增長率達到23.67%，可見，長沙縣科技人才資源保持了相對較快的增長速度，能夠為同期全縣經濟社會的發展提供科技人才保障，更好的轉變全縣經濟發展方式，促進產業結構優化升級，生產方式更加高效環保，進一步提升經濟發展水平與發展效益，促使人民群眾的生活更加健康快樂。

五、結束語

綜上所述：根據文章對科技人才的界定，結合湖南省長沙縣科技人才工作的基本狀況，利用灰色系統理論建立GM（1，1）模型對其科技人才進行研究。根據研究結果所示：基于GM（1，1）構建科技人才增長的預測模型是可行的，此模型較好的預測了長沙縣未來10年（2018—2027年）科技人才資源的數量。為長沙縣“十三五”規劃提出的積極推進人才強縣戰略的實現提供了強有力的理論指引。

同時也應當看到，縣域科技人才的增長受多種因素的影響，例如：人才政策、地理位置、住房條件、交通條件、家庭等一系列因素。科技人才預測是根據歷史數據，利用科學的方法通過分析檢驗，從理論上預期未來縣域科技人才資源的增長趨勢，以期為未來縣域人才發展規劃，特別是科技人才資源規劃的制定提供理論上的指導與幫助。隨著經濟社會的不斷發展，縣域科技人才工作的新問題、新情況也會不斷出現，所以科技人才資源的未來需求數量也要隨著社會經濟的發展和現實工作的需要不斷做出調整，以便更好的為縣域經濟社會的發展服務。

六、參考文獻：

[1] 胡威， 劉松博. 我國科技人才人力資源管理體系研究——基于北京市1879份問卷的實證分析[J]. 科技進步與對策， 2014（7）：136-141.

[2] 劉鴻宇. 中國西部地區衛生人力資源預測及基層衛生人力激勵因素研究[D]. 山東大學， 2017.

[3] 貢文偉， 黃晶. 基于灰色理論與指數平滑法的需求預測綜合模型[J]. 統計與決策， 2017（1）：72-76.

作者簡介：

陶永坤（1993-），男，河南周口人，湖南師范大學公共管理學院碩士研究生，研究方向為人力資源管理。

注釋：截至文章定稿時，2018年的相關數據還未發布，特把2018年也作為未來的預測年份。