区域人才资源需求预测方法研究2006年6月第22卷第3期云南财经大学JournalofYunnanUniversityofFinanceandEconomicsJune,2006VoL22No.3区域人才资源需求预测方法研究睾李涛,宋光兴(云南财经大学工商管理学院,云南昆明650221)摘要:传统的人力资源需求预测方法存在着局限性,近年来出现了诸如神经网络方法,灰色预测方法等一些新的预测方法.将多个预测模型集成在一起的"组合预测"法是一种较好的预测方法.关键词l区域;人才资源;预测;组合预测中图分类~:F240文献标识码:A:1007—5585(2006)03—0091—05一般而言,一个国家或地区对人力资源的需求包括总量需求和个量需求两个大的方面,前者指一个国家或地区在某一阶段或时限内对人力资源的需求总量,包括数量,质量和结构等方面的需求量;个量需求则是指某一企业在某一阶段或时限内对人力资源的需求量,同样包括数量,质量,结构等方面的需求量.影响人力资源需求的主要因素包括:(1)经济发展水平;(2)产业结构;(3)技术水平;(4)国家对---本文来源于网络，仅供参考，勿照抄，如有侵权请联系删除---人力资源需求的发展规划.此外,经济波动,人口增长与年龄构成变化,以及新思想,新观念的出现,也会对人力资源需求产生不同程度的影响.国家人事部曾对人才作了这样的规定:"人才资源是一个国家人力资源中层次较高的部分,在我国具体指以下三部分人:(1)中专以上(含中专)规定学历的获得者;(2)技术员或相当于技术员以上专业技术职称拥有者;(3)虽然没有具备以上任何一项条件,但是在专业技术岗位上工作的人."对于某一区域来讲,由于人力资源的范围较广,考虑到预测的复杂性和统计数据的可获得性等因素,而人才又是人力资源中对经济发展起主要作用的部分,因此进行区域人才资源需求预测比进行区域人力资源需求预测更具有现实意义和可行性.区域人才资源需求预测,能够为分析人才状况,调整人才结构,引导人才流向,完善人才政策提供科学依据,使人才总量能够满足经济和社会发展要求,人才结构能够适应经济结构调整,防止结构性的人才供给不足或供给过剩.一,人才需求预测的常用方法人才预测中所采用的传统数学模型大致可分为两大类,即时间序列法和相关分析法.时间序列法是指:将人才数量的历史资料按时间顺序排列起来,然后分析其随时间变化的趋势,从而外推出未来某个时刻的人才需求量.也就是将影响人才数量的因素综合起来用时间描述,找出时间与人才数量之间的相关关系,从而进行预测.常用的时序模型包括回归分析法,指数平滑法,成长曲线法(如指数曲线,甘培茨(Gompertz)曲线,皮尔(Pear1)曲线等).时间序列法基本上是从人才时序中寻找规律,较突出地反映了历史趋势,这种趋势---本文来源于网络，仅供参考，勿照抄，如有侵权请联系删除---又反映了综合因素影响的结果,其缺点是难以根据社会经济的目标变化来调整预测结果,使用此方法时往往需要充分利用近期数据.睾收稿日期:2006—04—19作者简介:李涛(1970一),男,湖南浏阳人,云南财经大学工商管理学院助理研究员,研究方向为高等教育管理,人力资源管理.?91?云南财经大学相关分析法通过对历史数据的分析,寻找人才数量与社会,经济,教育,科技等因素的统计关系,然后估计模型参数,得到人才需求预测模型,从而利用确定了的社会经济目标来预测人才需求量.回归模型是最常用的相关分析模型,应用时必须找到影响预测对象(因变量)变化的各种因素(自变量),才能建立模型.例如,用一元回归模型预测人才需求量时,可将GDP作为解释变量,人才需求量作为被解释变量,得出回归模型后,还应进行置信区间分析.但有时很难找到影响因变量的主要因素,或者即便分析出一些主要因素,却又缺乏必要的统计数据.因此利用相关分析法进行人才需求预测的难点在于正确确定人才需求量与相关因素之问的关系模型.此外,回归模型对环境变化的适应能力较差.针对以上问题,目前有学者提出了人力资源预测的模糊回归模型,这种模型能处理模糊的输人数据.此外还有计量经济模型(主要是生产函数模型,如线性生产函数模型,指数生产函---本文来源于网络，仅供参考，勿照抄，如有侵权请联系删除---数模型,投入产出模型等),动态模型(如ARIMA模型,动态相关分析模...