劳动法制约下劳动争议案件数量的预测方法

陈天学，赵 曼

（中南财经政法大学 劳动经济研究所，武汉 430073）

1 问题的提出

劳动争议案件数量剧增的同时，案件复杂程度日益加剧,如何预防、减少劳动争议的发生，是我们必须面对的主要课题之一,特别是集体争议，它会给正常的生产、工作秩序和社会的稳定造成了较大的影响。如何从宏观上把握劳动争议案件数量的发展势头，如何预测未来的案件数量的变化，这将让我们可以有效地利用人力、财力、物力来应对劳动争议。

灰色系统理论经过20多年研究与发展，现已在国民经济的各个领域中被广泛应用，其重要功能在于对显著不确定性和缺乏数据信息的领域应用非常成功。劳动争议案件数量在时间序列上具有非线性，从年度数据来看，包含的信息量复杂，在数据量不大的情况下，灰色分析法具有相当强的优势。陈凌、曹飞（2007）曾用GM（1,1）模型对2004～2008年的劳动争议受理案件数据进行了简单的预测，从短期的2年预测结果与后期社会发展后的统计数据来看，证明了灰色预测法的科学性，但同时也说明灰色预测因前期数据量少而不适合作长期预测，只能做短期预测。

对劳动争议案件数量直接进行GM（1,1）预测应当不包含社会经济的剧烈动荡，如果出现重大的制度调整，直接用现有的数据建模预测，预测结果会无法接受，如果要更精确地预测，就应当把现行政策等因素包含进去。例如简单地用GM（1,1）模型对2011年以后的劳动争议受理案件数量预测，其预测结果将为862007,1017296,1200559,1416837,1672077，案件数量将呈明显的上升态势，而实际情况是我国在2008年颁布了三部劳动法，这将有效地调整我国劳动关系，劳动争议数量应当下降才合乎现实，从2011年《中国劳动统计年鉴》来看，2010年比2008年和2009年下降了13.4%和12.2%，所以简单的GM（1,1）模型在劳动三法实施后对1996～2010年的数据进行灰色分析必定与现实大相径庭，如果仅用2008～2010年的数据来进行GM（1,1）灰色分析，预测结果为527039,462810,406409。由于只有三个数据，数据量过少也将影响预测结果的准确性。

图1 劳动争议受理案件数量变化趋势

考虑到劳动法的制约因素，劳动争议案件数量必定随着法律的不断完善和规范运作而减少，附加国家劳动三法的整治力度，特别是《劳动合同法》与《劳动争议调解仲裁法》能解决劳动争议中许多根本性的问题，这将大大降低劳动争议案件的数量，所以应用弱化算子进行灰色分析是可行的。

2 弱化算子生成与建模机理

弱化缓冲算子主要有平均弱化缓冲算子（AWBO）、加权平均弱化算子（WAWBO）、几何平均弱化算子（GAWBO）、加权几何平均弱化算子（WGAWBO）等，由于2008年与2009年一连颁布三部劳动法,对解决劳动争议问题下药猛了些,时逢金融危机的影响，这两年的数据对整个序列来说,影响太严重了,所以针对这两年的数据需要进行权数处理。本研究中利用部分年度数据进行平均弱化缓冲算子（AWBO）、几何平均弱化算子（GAWBO）两种方式建模预测，再用部分年度数据进行检验，发现几何平均弱化算子（GAWBO）对劳动争议受理案件数量的预测误差更小一些，所以本文最终选用加权几何平均弱化算子（WGAWBO）来进行建模分析。

2.1 几何平均弱化算子（GAWBO）的基本原理

当有非负的系统行为数据序列X=(x(1),x(2),...,x(n))，x(i)＞0时，有XD=(x(1)d,x(2)d,...,x(n)d)，如果

当X为单调增长序列、单调衰减序列或振荡序列时，D均为弱化算子，称为几何平均弱化算子（GAWBO）

上式中，D被称为加权几何平均弱化算子（WGAWBO）

如果

那么对于单调增长序列、单调衰减序列或振荡序列，D2皆为二阶加权几何平均弱化算子。

同理可推出3阶、4阶加权几何平均弱化算子。

近年来为了提高精度，大量学者对GM(1,1)模型进行了优化研究，大致可以分为三类：①对模型的参数估计方法进行优化；②对模型背景值进行改进；③对模型的初始条件进行细化。根据劳动争议受理案件数据具有振荡性特征,本研究对序列已进行了弱化生成，因为弱化序列呈现非单调性，所以考虑选用GM（2,1）模型。

2.2 GM（2,1）模型机理

时间响应函数为：

GM（1,1）预测模型的检验

（1）事前检验。

（2）事中检验。

（3）事后检验。

本文将实际发生的数据与预测数据对比，对预测可信度进行检验从而了解预测精度。

3 劳动争议受理案件预测

灰色系统可以利用有限信息，借助灰色理论来对模型进行预测研究，但对具有振荡性的劳动争议案件数量序列必须事先排除干扰才能保证预测的精确性。

3.1 根据《中国劳动统计年鉴2011》当期案件受理数序列

建立X=(x(1),x(2),...,x(n))（48121,71524,93649,12019 1,135206,154621,184116,226391,260471,313773,317162,01 0182,693465,684379, 600865）

受到冲击干扰而形成非线性的集体劳动争议受理案件数量序列，形成集体劳动争议中的因素一些是已知的信息，但有些包含一些未知信息，例如富士康劳工事件。劳动三法在2008年金融危机中掀起轩然大波，从2008年开始，集体劳动争议受理案件从350182件猛然增加到693465件，增长率达100%，时间序列出现非线性，这对建立模型与预测带来了相当大的难度。劳动合同法唤起了员工的维权意识的同时也割断了企业逃脱劳动法监督的后路，一下子矛盾凸显，问题集中爆发，争议数量陡增，这种制度的变化与实施具有双刃作用，一是揭开了长期隐蔽的矛盾，二是可以有效地调整这些矛盾，总效用是调整劳动争议，降低劳动争议案件，所以要弱化序列增长趋势。因为2008年劳动三法的显著影响与2008年和2009年的金融危机的剧烈冲击，序列不仅需要弱化而且要对2008、2009、2010年数据进行权数处理。

通过专家法对最后三个数据加权，数据序列在5阶弱化后，残差为白噪声，序列是有效的，五阶几何平均弱化算子为x(k)d5=（550756,554845,559034,563329,567738,5722 67,576918,581687,586556,591469,596285,600616,603147,602223, 600865）

3.2 GM（2,1）建模与预测

表1 原始数列与模拟计算值的比较

用弱化序列建立原始序列作1-AGO与1-IAGO后得，

X(1)＝（550756,1105601,1664635,2227964,2795702,336 7969,3944887,4526574,5113130,5704599,6300884,6901500,7504647,8106870,8 707735）

a(1)X(0)＝（4089,4189,4295,4409,4529,4651,4769,4869,4 913,4816,4331,2531,-924,-1358）

紧邻均值生成序列Z(1)：（552801,556940,561182,5655 34,570003,574593,579303,584122,589013,593877,598451,6 01882,602685, 601544）

作1-IAGO还原后的模拟值X^(0)为：（553433,558581,5 63434,568009,572323,576389,580223,583837,587244,5904 57,593485,596340,599031, 601569）

基于政策性引起的不稳定性采用弱化算子，序列的非单调性也决定了用GM（2,1）模型比GM(1,1)更符合数据特征，通过以上模型预测2011～2013年的劳动争议案件数量为：606216,608342,610346。

灰色系统理论模型主要是在贫乏的已知信息的基础上提取出有价值的信息，因为前期数据的不充分，所以它只能实现短期内的预测。结合劳动三法在经济社会中发挥的现实作用来看，对调整劳动争议具有重大作用，争议案件数量不再保持强劲的上升势头，所以第一个预测数据应当是合乎现实的，至于后面的预测数据能否经得起现实检验，这需要在2012年统计数据出来后，2008～2012年数据已有线性特征，数据对灰色理论来说已具备建模条件，可以直接用4年的时间序列来建立GM（1,1）模型来进行预测。

4 结语

我国集体劳动争议在整个劳动争议案件当中所占的比率越来越高，具有参与人多，具有组织性强、冲突性强、处理难度大的特点，而且容易产生连锁反应，所以我们要从宏观上把握集体劳动争议的动态，既不要高估，造成解决争议力量的浪费，同时也不要低估，以免对社会造成不可挽回的损失，灰色理论可以在少量的数据下进行较好地预测，本文提出的对争议数量序列进行弱化后再进行灰色预测与我国近年来劳动关系正趋向和谐的发展方向是基本吻合的。

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