基于组合预测模型的贵州省“十三五”期末专业技术人才规模分析

粟刘娇

（四川金鼎兴川投资发展有限公司 四川 广元 628000）

专业技术人才是指受过专门教育和职业培训，掌握某一领域的专业知识和技术能力，具有自主创新能力，在企事业单位专门从事各种专业性工作以及科学技术研发、社科理论研究和组织管理工作并取得专业技术任职资格的人员。专业技术人才作为人才资源的重要组成部分，等同于专业人力资本，它无疑是推动经济社会发展、带动区域创新能力提升的重要力量。科学的人才规划是区域经济社会发展规划的前提和基础，而制定人才规划的关键就在于对未来人才规模的预测。因此，如何相对科学、准确地预测某一特定区域、某类特定的人才规模？如何避免单一预测方法的固有弊端，提升人才规模预测的相对准确性？以及贵州省“十三五”期末的专业技术人才规模量将究竟几何？文章认为，对上述问题的解答对于政府了解本区域人才工作的薄弱领域和人才发展趋势，科学地制定专项人才规划以及经济社会发展规划，明确今后人才工作的重点领域和方向，都具有极其重要的意义。文章试图采用将回归预测模型和灰色预测模型进行组合的预测方法，对贵州省“十三五”期末的专业技术人才规模展开预测，以便提升专业技术人才规模预测的相对科学性和准确性，为全省科学地制定发展规划给予启示。

一、文献回顾

基于对现有研究文献的梳理可发现，学界在人力资本及其与经济发展的内在联系、专业技术人才及其开发、人才规模等方面的研究成果较为丰富。

（一）在人力资本与经济增长的内在联系研究方面

王小鲁等（2004）在对我国80年代和90年代的地区经济差距的变动趋势进行考察分析后指出，人力资本累积差异是造成区域经济差异的关键因素；许长青（2013）对广东省30年的经济数据进行分析后指出，人力资本与区域经济增长之间存在内生的依存联系。前述学者的相关研究，均表明了人才规模对于区域经济增长的重要支撑作用。

（二）在专业技术人才相关研究方面

一类学者关注特定地区或行业的专业技术人才队伍建设问题。许馨苓（2010）运用灰色动态模型对我国专业技术人才需求量进行了预测和分析。另一类学者关注专业技术人才的评价问题。萧鸣政（2009）针对人才评价实践的问题提出了构建人才评价机制框架的一些思考。此外，韩利红（2014）还针对我国人口老龄化严重、人才红利趋于消失的现实境遇，指出了低龄老年人是当前经济社会发展的重要人力资源，应该对离退休专业技术人才的开发和使用问题引起重视。

（三）在人才规模相关研究方面

一类学者关注人才规模的控制和最优化问题。刘希宋等（2004）建立了针对人才规模控制的灰色系统模型；王玉梅等（2006）认为，人才规模发展目标就是要找到人才的适度规模，即找到和发展战略目标相适应的人才规模。这个适度规模是一个点或一个区域，超过它就会造成人才的浪费，未达到它就会造成人才匮乏。另一类学者关注人才规模的预测方法问题。张长征等（2004）通过建立高层次人才与国民经济的灰色关联模型和高层次人才规模预测模型，证明了高层次人才对国民经济具有支撑作用，提高了人才预测模型的准确性和有效性。此外，个别学者还关注到国际人才回流的规模预测研究。如骆克任等（2005）在以东京为参照坐标，并结合上海市人才发展现实的基础上，对上海市海外人才回流的规模进行了预测分析。

基于前述相关研究文献的梳理可发现，学界中对人才规模预测的研究已有多种模型和方法，但不同的模型和方法各有其不同的优点和弊端，现有的大多数学者往往基于单一的模型对人才规模展开预测，从而在某种程度上忽略了单一预测模型固有的局限，最终会降低预测结果的准确性和可靠性；此外，现有的人才规模研究中，暂无学者涉及对专业技术人才规模的研究。毋庸置疑的是，诸多学者进行的前期相关研究为贵州省专业技术人才规模的预测研究提供了思路和方法的借鉴。因此，文章在借鉴以往学者所采用的模型方法的同时，试图运用将回归预测模型和灰色预测模型进行组合，以此展开对“十三五”时期贵州省专业技术人才规模的预测研究，旨在克服单一模型固有的弊端，提升预测方法的科学性和预测结果的准确性，最终为“十三五”时期贵州省人才发展工作给与一些启示。

二、分析方法与组合预测模型的构建

文章所构建的组合预测模型，是基于和包含当前预测研究中应用最频繁和成熟的两种方法，即回归预测模型和灰色预测模型。尽管这两种方法应用最多，但在实际应用中仍然存在着一定局限，其结果也会产生一定误差，预测结果的精准性往往也不及预期。由此，文章的主要预测研究思路是：首先，对贵州省“十二五”时期的经济和专业技术人才统计数据进行相关性分析，基于寻求两者间的相关程度，来论证经济发展与专业技术人才两者间的内生联系。然后，分别运用回归预测模型和灰色预测模型对贵州省“十三五”期末的专业技术人才规模进行结果预测。再次，运用专家权重法构建出基于两种预测模型的组合预测模型。最后，运用构建的组合预测模型得到贵州省“十三五”期末专业技术人才规模的最终预测结果。

（一）指标相关性分析

文章认为，专业技术人才是影响区域经济发展和创新能力的重要因素，专业技术人才只有达到一定规模才会发挥出它应有的经济支撑效用。而基于经济发展水平对专业技术人才规模进行预测的前提就是二者存在着高度相关性，由此，在对专业技术人才规模进行预测之前，必须先对两者间的相关性予以分析。

运用EXCEL数据分析功能对原始数据进行相关性分析，结果显示人均GDP与专业技术人才量两个指标间的相关系数为0.975，属于高度相关性。这表明，专业技术人才规模量与经济发展水平之间存在强相关性，专业技术人才对于经济发展的支撑作用效果明显。因此，文章采用对贵州省连续六年的人均GDP和专业技术人才量数据进行回归分析和建模的方法，预测出“十三五”期末全省专业技术人才规模总量具有可行性。

（二）基于灰色模型GM（1，1）的专业技术人才规模预测

1.模型建构

根据贵州省年度统计数据，将2011—2016年数据作一个时间数序列，由此得到贵州省专业技术人才规模预测模型。

首先，根据贵州省专业技术人才统计数据，将原始数据按年份顺序整理成人才量时间序列，得到人才量日期集：X（0）（k）=｛x（0）（1），x（0）（2），x（0）（3），x（0）（4），x（0）（5），x（0）（6）｝=｛82.8，84.2，95.83，98.74，115.13，124.32｝。然后，对上述数列进行一次累加运算，得到X（1）（k）={82.8，167，262.83，361.57，476.7，601.02}；最后，借助DPS数据处理系统中的灰色系统方法，运用GM（1，1）模型进行数据分析和预测，得出分析结果：

拟合分析结果显示，拟合值与实际值的平均误差及平均误差率均在合理范围内。运用DPS灰色模型对数据进行两次残差分析后，得出专业技术人才规模预测的模型为X（t+1）=-0.29.970046exp（-0.02356t）+30.635776，最终得到“十三五”期末的贵州省专业技术人才规模预测值为183.36391万人。

2.模型精度检验

对预测模型的精度检验，是判定模型准确性和可行性的重要依据。一般而言，运用灰色模型进行预测时，需要对预测模型进行残差检验、后验差检验，以此确定预测模型的精度效用。经过检验，本预测模型的各精度参数值（后验差比值，平均相对误差值）均在合理范围内，参照模型精度等级评判标准，可确定本预测模型的精度等级为优。

（三）基于线性回归模型的专业技术人才规模预测

1.模型建构

对于成对的两个变量数据分布大体上呈直线趋势时，可以运用参数估计方法求出一元线性回归模型，以此来表示自变量与因变量之间的关系，并且预测出因变量的趋势。人才必须与经济、社会协调发展，因此国民经济和社会发展总体规划中确定的目标年的若干经济和社会发展目标（如GDP或其年均增长率、人口目标等）是人才规模预测的重要依据。在影响专业技术人才规模总量的众多因素中，经济发展水平的高低对于专业技术人才的影响最为明显，并且专业技术人才发展只有达到与经济发展水平相适应的规模才能起到其应有的经济支撑效用。由此，文章选取人均GDP作为自变量（X），将专业技术人才总量作为因变量（Y），并借助于回归分析工具对两者关系进行一元线性回归分析，以期对“十三五”期末的专业技术人才规模总量进行预测。

通过对贵州全省连续六年人均GDP和专业技术人才量的统计，可初步判定两者间存在着线性相关性。运用统计回归分析工具对贵州省连续六年人均GDP和专业技术人才量统计数据进行线性回归分析，得出两者间的线性拟合直线图及其一元线性回归方程：Y=0.0026X+36.271.这就验证了作为自变量的人均GDP（X）与作为因变量的专业技术人才量（Y）两者间确实存在着线性相关性，由此假设可运用此回归模型方程对“十三五”期末的贵州省专业技术人才规模进行预测。

2.模型合理性检验

首先，对本回归模型进行拟合优度检验，结果显示 R=0.975279333；复测定系数 R2=0.9512；调整后的复测定系数为0.938962222；标准误差值为4.11，可判定两者呈高度正相关，且本模型拟合优度较好。

其次，对本回归模型进行方差检验（F检验），结果显示“Significance F”值为0.000909114，其值远小于显著性水平值0.01，本模型回归效果显著。

最后，需要对本回归模型进行自变量显著性检验（T检验）。结果显示，截距检验值为0.0082，自变量检验值为0.0009，本模型回归效果显著。

3.预测结论

通过上述模型的建构及其显著性检验，结果显示专业技术人才量和人均GDP两者间存在显著正相关，运用此模型对贵州省“十三五”时期专业技术人才量展开预测具有合理性。由此，根据《贵州省国民经济和社会发展第十三个五年规划纲要》中贵州省2020年人均GDP达5万元的目标，可计算出届时贵州省专业技术人才规模为166.271万人。

（四）基于灰色模型和回归模型的组合预测模型

梳理相关文献发现，学界现存多种人才规模预测方法，但每种方法各有其利弊。因此，文章做出了以下假设：假设对专业技术人才规模预测，有n个模型通过合理性检验，对r个较优模型系统整合，得出专业技术人才规模预测的组合模型：

式中：Fr—人才规模的组合预测值

Fi—人才规模的第i种预测方法的预测值

Ki—第i种预测方法的权重

三、组合预测模型的验证结论与政策启示

文章所采用的组合预测模型包含回归模型和灰色模型两种，在对两种模型进行精度检验合格的基础上，首先采用专家权重法对两种模型进行赋权（回归模型0.6，灰色模型0.4），然后将两种模型的预测值带入到组合预测模型中验证，最终得出贵州省专业技术人才规模的组合预测值，即为“十三五”期末贵州省专业技术人才规模预测值。

依据文章构建的组合预测模型，在结合各模型预测值和权重的基础上，可得到贵州省“十三五”期末专业技术人才规模的最终预测值为173.11万人。

人才规模预测的最终目的在于服务决策，它不仅是整个经济社会发展规划的系统组成部分，还是制定教育发展规划的基础。上述预测值为“十三五”期末贵州省专业技术人才理论预测规模，现尚存48.79万人才储备缺口，这为贵州省“十三五”时期人才开发工作的开展指明了方向和重点。

基于此，文章认为：①贵州省在“十三五”时期应注重对现存48.79万人的专业技术人才缺口进行弥补，通过专项人才规划带动专业技术人才的开发，将引进与培育相结合，提高专业技术人才保有量的同时，增强专业技术人才使用和保留的效用，充分发挥出专业技术人才对贵州省经济社会发展的支撑作用，带动全省创新能力的提升。②影响人才规模的因素有多种，文章仅仅选取了众多因素中的经济因素作为预测分析的变量，难免或许会存在一些有失偏颇的地方，对于文章未涉及的变量因素，有待后续的相关研究者进一步修正和完善。