基于灰色理論的養老產業人才需求預測分析

王艷秋 王港 王佳

摘 要：養老人才是推動養老機構建設發展的關鍵要素，亦是養老產業發展的根本保障，對養老人才需求進行準確預測，有利于養老機構在發展路徑選擇、結構優化、規模設置等方面精準施策，從而推動養老產業合理、有序、健康發展。本文基于2015-2020年南京市養老產業從業人員的數量，運用灰色理論建立GM（1，1）模型，對該地區未來5年養老產業人才需求量進行預測，旨在為養老人才培養和養老機構發展提供參考。

關鍵詞：灰色預測;養老;人才需求

中圖分類號：F24???? 文獻標識碼：A????? doi：10.19311/j.cnki.1672-3198.2021.32.030

0 引言

我國在2019年11月發布的《國家積極應對人口老齡化中長期規劃》中對養老機構的發展進行了定位。

一方面，要強化公辦養老機構保障作用;

另一方面，要大力發展民辦養老機構，逐步形成以社會力量為主體的養老服務格局。養老產業也隨后逐步進入加速發展期，養老機構人才的規模逐步增長，且隨著養老產業發展的體系化，養老機構對人才的需求也隨著養老需求的不斷變化呈現了多樣化、專業化、職業化的需求。因此對養老從業人員進行準確的預測，有利于養老企業合理配置人才資源，更好地適應養老需求的變化，以提供更加優質的服務，從而推動養老產業走向健康優質發展的未來。南京在全國屬于經濟及文化程度相對發達地區，也是對外開放程度較高地區，從區域上看，研究該地區養老問題具有一定的代表性，因此本文選擇南京地區作為研究對象。

1 文獻綜述

關于對人才需求的預測，專家學者開展的研究較早，運用的模型與方法也較多，主要使用的包括灰色理論預測模型，多元回歸分析法等。陽立高，賀正楚，韓峰（2013）通過對119家湖南代表性戰略性新興產業骨干企業的人才需求情況進行調研與統計，構建了湖南省戰略性新興產業人才需求總量預測GM（1，1）模型，對2012-2017年人才需求總量進行預測，并進行了精度檢驗得出結論可以運用該模型進行預測。朱穎芝（2014）選取了我國各戰略性新興產業上市公司為研究樣本，運用灰色系統的方法對2013-2020年相關產業上市公司的人才需求數量進行了預測，并對模型進行了精度檢驗，認為該模型可以用于中長期預測。石超（2014）選取的數據為2004-2009年的東盟自由貿易區從業人員數量為原始數據，分別運用GM（1，1）模型與多元回歸分析對東盟人才需求的數量進行預測分析，并對不同的計量方法得出的預測結果進行對比，研究認為多元回歸分析法的預測結果基本處于平穩的線性增長趨勢，波動很小，而灰色預測結果則出現了較大的波動，最后得出結論這兩種方法在針對人才需求的預測方面都可以有效的運用，只是需要根據具體的情況采用針對性的具體方法。江楠（2019）以2014-2018年蕪湖市南陵縣農村物流人才數量作為原始數列，運用GM（1，1）模型對該地區2019-2023年的農村物流人才需求量進行預測，同時對該模型進行了精度檢驗與誤差分析，得出結論該模型適合中長期人才需求預測。

4 結論

本文基于2015-2020年南京市養老產業從業人員歷史數據，運用GM（1，1）模型對南京市養老產業從業人員進行預測，預測從業人員2021年達到11244人，2022年12065人，2023年12946人，2024年13891人，2025年14905人。從預測結果來看，未來五年南京市養老產業從業人員數量呈現不斷上升趨勢。但根據統計部門數據，截至2019年底，南京市60歲以上老齡人口達147萬，占總人口21%，老齡人口數量以平均每年5萬以上遞增，其中80歲以上人口22.3萬，占總人口3.2%。老齡人口養老的服務需求量與養老產業從業人員的供給量之間差距巨大矛盾突出，需要社會、政府以及人才培養機構的共同努力，才能更好解決養老產業發展面臨的人才需求。

參考文獻

[1]江楠.蕪湖市南陵縣農村物流人才需求預測—基于灰色GM（1，1）模型[J].現代商業，2019，（9）：61-63.

[2]朱穎芝.基于灰色理論的我國戰略性新興產業人才需求預測研究[D].杭州：浙江大學，2014.

[3]石超.基于灰色關聯和多元回歸分析法的東盟自由貿易區人才需求預測研究—兼議云南省應對措施[D].昆明：云南師范大學，2014.

[4]陽立高，賀正楚，韓峰，等.湖南省戰略性新興產業人才需求預測及對策[J].中國科技論壇，2013，（11）：85-91.

基金項目：2019年江蘇省教育廳高校哲學社會科學項目“區域輻射式養老體系構建研究”（2019SJA2049）。

作者簡介：王艷秋（1981-），女，江蘇靖江人，碩士，南京航空航天大學金城學院副教授，研究方向：區域經濟。