基于TOPSIS算法的人才供求情況分析

楊杰　王寧　王文曉

摘 要 本文基于描述統計方法和TOPSIS算法，建立總需求人數等5個指標并評價其關系。畫出指標折線圖尋找規律，利用TOPSIS算法對指標按貼近度排序，并對指標內部的組成進行相關性分析，最后得出銀川市人才供求現狀特征。

關鍵詞 人才缺口度 TOPSIS算法 相關性分析

一、引言

人才是城市創新發展的動力，也是城市創新擴散的主要驅動力。而一個城市的就業需求、預期職業和職業預期教育背景能夠突出反映了這個城市的人才利用情況。

二、指標建立與求解

（一）評價指標的選取與計算

一個城市的人才需求狀況可以用人才偏離程度來大體衡量。[1]但是還要考慮到人才供需匹配的因素，所以將職業崗位人數與市場總需求人數作為指標計算的依據，得到能夠表現城市中人才供需狀況的“人才缺口度”指標，以評價銀川市的人才供需情況，表達式如下：

選取4個指標來進行銀川市人才市場的供求分析，分別是代表就業需求的人才總需求量、代表期望職業供需關系的職業供求量、代表期望教育背景的學歷要求分類數據和代表人才市場供需關系情況的“人才缺口度”指標。將搜集好的近五年銀川市人才相關資料數值帶入進行求解，并進行歸一化處理，即，得到如圖1折線圖。

從3類相關指標的折線圖變動來看，都是存在周期性變動的。春節過后的一個月幅度最高，達到4；而臨近年末的月份幅度最低，為-3左右。

（二）評價指標優劣程度分析

上述分析只考慮到了單個指標對就業需求、期望職業、期望教育背景這三方面的影響，并未將四個指標聯系起來進行評價分析。因此，需要建立相關的模型，運用定量的算法來對四個指標的關系進行深度評價。針對指標評價的問題，本文選用TOPSIS算法作為技術原理，將數據排序以找到理想目標，分析步驟如下：

第一，以每年的月份為行數，5個指標的個數為列數，建立一個48*5的矩陣X；

第二，原始的指標由于單位與意義不同而不具有可比性和可計算性，為了使得評價結果不受不同衡量單位的影響，采用極差法對數據標準化處理得到矩陣Y；

第三，利用變異系數法求出指標權重wij，然后列出權重的決策矩陣J。

根據上述步驟計算出五個指標的部分距離最優與最劣解的距離以及貼近度如表1。

從表1可以看出，總需求人數與人才缺口度排名在第1和第2位，對銀川市人才需求的影響比較大，反映出銀川市目前的人才需求情況比較迫切。但由于人缺口度指標與最優及最劣解的距離都比較大，不能準確反映銀川市人才需求的綜合情況。其他3個指標雖然貼近度的數值不到0.1，但他們與最優、最劣解的距離超過其他兩項，和最大貼近度的總需求人數相近，說明其他3個指標對銀川市人才供求情況衡量的影響不能忽視。

（三）指標內部結構關系

利用銀川市的職業分類數據對銀川市的職業教育背景做相關性分析，可以進一步得出人才教育與人才供求的內部關系，具體數據如表2。

在學歷相關性方面，第四類學歷與其他學歷的相關性最差，而這類職業正好是本科以上的高學歷與過技術人才，可以看出銀川市的高技術方面發展存在一定的缺節與空缺。

三、結語

一是銀川市的就業市場人才需求與供給狀況存在周期性變動，在春節后一個月、春招以及秋招時期出現人才需求大幅度提升。二是在眾多評價指標中，TOPSIS評價的總人才需求量是影響度最大的指標，“人才缺口度”是第二大影響指標。其他3個影響指標雖然影響不大，但其結構變化會對銀川市人才市場產生不可忽視的影響。三是銀川市的人才需求市場較不合理，勞動密集型勞動力最多，而其他人才如技術與金融類、IT 類的人才占比達不到10%，并且銀川市的人才供給與需求的搭配程度不高，在人才供給中勞動類職業受到的干擾性較大，而其他職業受到的波動較大，說明了銀川市人才配給結構存在不合理的差異。

（楊杰單位為華北理工大學遷安學院；王寧單位為華北理工大學經濟學院；王文曉單位為華北理工大學外國語學院）

參考文獻

[1] 高蕾.基于TOPSIS的城市自然災害社會脆弱性評價研究——以寶雞市為例[J].湖北大學學報（自然科學版），2018，40（05）.

[2] 徐國祥.統計預測于與決策[M].上海財經大學出版社，2006.