基于灰色預測模型的人才需求分析

謝志進 喬浩銘 山東科技大學

1 引言

吸引智慧和吸引人才是許多地區發展首先考慮的重要因素。在當今社會中，市場對人才的需求大大增加。不同的地區，不同的行業更是對不同層次的人才有著不同的需求。正確預測人才的需求，根據當地的執行能力、財力進行合理的人才規劃將對企業、地區、國家的發展起到重要作用。

2 問題的解決

為了解決人才需求這個問題，我們首先考慮不同因素對人才需求影響程度的大小。人才需求總數由一年中所有職業的年平均需求數目來表征。針對各種不同的因素，我們定義了幾個影響人才需求的關鍵因素：就業需求、期望職業、期望教育背景，并單獨找到表征這幾個因素的實際參量：就業需求表示需要就業的人的數目；期望職業是公司對特定專業的需求量，由最具普遍代表性的一種職業的年平均需求表征；期望教育背景是公司期望的具有某種文化程度的人數來表征。找出某地區的相關參數，進行多元線性回歸運算，找到這些因素之間的重要程度的相對大小。最后，通過選擇出這幾個因素之間選出幾個比較重要的參量，求出這些參量隨時間變化的模型。

2.1 不同因素對人才需求的影響的建模

我們獲取了某一中等城市的不同需求的數據表。在數據表中，每年不同月份因不同的因素作用的程度的大小不同，可能存在數據上的差異，但每年的數據都有相似的的變化趨勢，因此為了簡化計算過程，我們計算年平均量，比較不同年份間的數據。

表一 需求表（1）

利用MATLAB進行多元線性回歸運算，得到如下方程：

為了簡化分析，我們僅考慮教育背景是影響人才需求的主要影響因素,而其他教育背景忽略因素的影響。

2.2 人才需求預測模型

基于2.1的分析，城市每年的需求量以及隨時間的變化人才需求量與就業需求，期望職業，期望教育背景之間相對變量的對應關系。但這種關系不是明顯的，各因變量之間相互影響，相互干擾，共同作用于城市的總職業需求數量。為減少各因素之間相互干擾造成的影響，我們基于2.1中分析整理獲得的歷史數據采用灰色預測分析方法對本問題進行分析。通過分別分析人才需求程度與不同學歷的人就業數目隨時間的變化關系。再將兩者相結合分析未來人才的需求狀況。

2.2.1 對未來人才需求的預測

第一步：建立市場人才需求數目對應時間的變化序列

第三步 判斷級比值是否滿足條件：

第四步 利用GM（1,1）建模

建立相關的數據矩陣B和數據相量Y

第五步：代入公式

（2）級比偏差值檢驗：

滿足應用要求

2.2.2 直接對教育分類因素進行預測

同理，根據2.2.1我們可以建立直接對教育分類的多元線性回歸模型，并考慮其他類的影響，可預測出

通合理性檢驗 代入公式，并進行級比偏差值計算可得P(k)＜0.2即可達到要求。所以，在k=5時出現較大偏差，不計誤差的情況下可正常使用。

2.3 結果

最終得到對未來人才需求的預測與不同教育程度的人就業數目預測的對比,并通過代入多元線性回歸方程公式求出由教育背景其他類求得的結果。

年份 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021人才需求 23986.5 32501 25549.58 29150.63 49784.36 22712.340321362.7341教育背景其他類 1373.25 1580.333 1244.25 1497 2664.829 1271.987 1331.637套多元線性回歸公式22028.4405825350.2796919959.1386824013.526742746.7948920404.0722721360.92228

由結果可知，在忽略掉個別因素的影響后，大專的變化大致滿足人才需求的變化。

3 總結

本文通過將對人才影響的因素劃分為就業需求、期望職業、期望教育背景三大類，找到代表著三個指標的關鍵因素，并對這些指標做多元線性回歸分析，找到影響這些因素的關鍵量。我們忽略了對人才影響小的因素，分析了占比最大的關鍵因素。并對該因素和因變量人才需求分別做了灰色預測分析。最后將該關鍵因素的預測值帶入多元線性回歸方程，得到的結果與人才需求預測作對比，驗證預測的準確性。