产业结构调整对产业、行业劳动力需求走向的总体预测

李莹华，赵云霞，孙凤茹



产业结构调整对产业、行业劳动力需求走向的总体预测

李莹华，赵云霞，孙凤茹

（兰州城市学院商学院，兰州 730070）

产业结构调整与劳动力需求间存在相互依赖、相互影响的关系。选用一阶一个变量的GM(1,1)模型对产业和行业劳动力需求进行分析和预测，得到三次产业和19个行业2015-2019年5年的劳动力需求预测值，并从数量和增长率两方面进行分析，探索产业、行业劳动力需求变化趋势，总体如下：劳动力需求总量将不断增加；第三产业就业人数持续增加并且批发和零售业、制造业、建筑业、租赁和商务服务业和住宿和餐饮业等行业将吸纳75%以上就业人口；从劳动力需求增长率看，三大产业和行业均会发生很大的变化。

产业；行业；劳动力需求

对人才需求的预测主要有四类方法：第一类是通过选取人才需求的影响因子建立一元或多元线性回归模型进行预测；第二类是运用BP静态神经网络模型对人才需求进行预测，如张建勇、赵涛对河南省科技人才需求量的预测，[1]杨俊生、薛勇军对东盟自由贸易区人才需求趋势的预测均采用此方法；[2]第三类是采用Elman这种动态回归神经网络对人才需求进行预测，如陈振斌等对江苏技术人才需求预测；[3]第四类是应用较多的基于灰色预测模型GM(1,1)的人才需求预测。此外还有赵小松等将线性回归模型预测法和GM(1,1)模型预测法组合使用的预测法，[4]卞永峰等用趋势外推模型预测和GM(1,1)模型预测组合成新的组合模型进行预测。[5]这些人才需求预测方法的研究应用为人才问题的研究进行了有益的开拓。

随着经济全球化的到来，产业结构调整和升级不仅是经济发展的源泉，也是一国或一地区经济竞争力提升的重要路径。当前我国经济发展到一个新阶段，原有的产业结构和经济发展方式制约着经济的进一步发展，为适应经济全球化和科技革命的迅猛发展，产业结构调整和经济发展方式转变进入关键时期。配第—克拉克定理指出，随着经济的发展，人均国民收入水平的提高，第一产业国民收入和劳动力的相对比重逐渐下降；第二产业国民收入和劳动力的相对比重上升，经济进一步发展，第三产业国民收入和劳动力的相对比重也开始上升。从图1可以看出，我国自1995年以来的20年间，三大产业结构调整非常明显，国内生产总值三大产业构成中，第一产业占比逐年下降，第二产业占比稳中有降，第三产业占比逐年上升并在2012年首次超过第二产业，成为三大产业构成中产值比重最大的产业。

图1 中国三大产业国内生产总值构成

图2非常明显地展现了20年间产业就业人员结构变化趋势，全国就业人员在三大产业构成中，第一产业从1996年以前的50%以上的就业人员占比，逐年下降，到2014年仅为29.5%；第二产业就业人员占比稳中有升；第三产业就业人员占比逐年上升，到2014年达到40.6%，成为三大产业中就业人员最多的产业。由此可以看出，我国产业结构的演变和调整符合经济社会发展规律，其调整趋势在经济社会发展的客观约束下逐渐合理化和高级化，产业结构向着优化升级的方向良性协调发展。可见，产业结构调整与人才需求之间存在着相互依赖、相互影响的关系，与产业结构调整相适应的是人才结构的调整，无论是经济全球化带来的竞争压力还是产业转型升级带来的内在要求，我国人才结构的调整和变化势在必行。虽然我国就业人员结构过去一直随着产业结构的调整而调整，但人才结构不合理、结构失衡等问题长期存在，给产业结构进一步优化升级带来极大的挑战，在此背景下，通过探索产业、行业发展规律预测未来人才需求的变化，引导建立与产业发展相匹配的人才培养方向，对经济社会的发展、教育作用的发挥、人才的成长都具有重要意义。

图2 中国三大产业就业人员构成

二、研究方法与数据

（一）方法

灰色系统理论是运用于控制与预测的新模型横断学科理论，灰色系统理论模型主要是通过对系统中部分已知信息的生成、开发来提取有价值的信息，实现对系统运行行为、发展规律的正确描述和有效控制。其研究对象是部分信息已知的小样本、贫信息和不确定系统，采用少数据建模。灰色预测法就是将原始离散数据进行生成数的有效处理方法，通过累加的作用减弱随机因素的影响，从生成数序列寻找系统变化规律，建立其相应的灰色预测模型。对于数据序列较短且有明显趋势的对象预测精度较高，可用来预测非经济因素影响的产业和行业劳动力需求。[6-8]因此，本文选用一阶一个变量的GM(1,1)模型对产业和行业劳动力需求进行分析和预测。在应用GM(1,1)模型时，一是需要对序列估计值的发展态势进行评估，二是需要对预测精度进行评估，两类评估的划分标准见表1、表2。

表1 预测态势的划分标准

1. 发展态势

根据灰色预测原理可知，-被称为发展系数，反映了序列估计值的发展态势，其值对模型预测态势的划分标准如表1所示。

2. 精度等级

模型的精度检验用小误差概率p和均方差比值c划分，标准见表2。

表2 精度等级表

（二）数据

收集2006-2014年全国三大产业就业人员数单序列进行产业劳动力需求分析，收集同期19个行业就业人员数单序列进行行业劳动力需求分析。就业人员统计口径为在相关部门登记的各种类型的就业人员，不包括未登记的经济人口。数据来源于中华人民共和国国家统计局网站。

三、预测模型的实证研究

（一）产业结构调整对三大产业人才结构变化的影响

1. 分析检验GM (1,1)模型

根据灰色预测原理，运用GM(1,1)模型计算出三大产业的发展系数和平均相对误差，并计算出小误差概率和均方差比值，根据表1、2标准，得出2006-2014年三大产业预测态势与精度检验结果，如表3所示。经过残差检验、均方差检验，三大产业就业人员数据序列均适合做长期预测，且预测精度等级均为一级，预测结果为优。

2. 模型预测

采用GM(1,1)模型，根据数列的动态变化规律对三大产业2015-2019年共5年的劳动力需求总量进行灰色预测，预测结果如表4所示。可以看出，第一产业就业人数呈逐年下降趋势，五年年平均增长率为-3.92%，第二产业和第三产业就业人数均呈上升趋势，第三产业就业人数年平均增长最快。到2019年，三大产业就业人数占比分别为23.41%、32.92%和43.67%，变化态势符合配第—克拉克定理和中国产业结构调整方向，第三产业不断增强，成为吸纳就业的主要产业。为适应这种变化，与产业人才结构和劳动力需求变化相对应的是，各类大专院校人才培养方向的变化与调整，以及人员就业方向的梳理和引导。

表3 2006-2014年三大产业预测态势与精度检验结果

表4 2015-2019年三大产业人才需要总量预测　/万人

（二）产业结构调整对行业人才结构变化的影响

在对产业劳动力需求进行预测的基础上，运用GM(1,1)模型进一步对行业人才结构变化和需求进行测算和分析。

本文根据中华人民共和国国家统计局的行业划分，选取19个行业2006-2014年就业人员数量（单位：万人）进行分析，这19个行业分别是：（1）农林牧渔业，（2）采矿业，（3）制造业，（4）电力、燃气及水的生产和供应业，（5）建筑业，（6）交通运输、仓储及邮电通信业，（7）信息传输、计算机服务和软件业，（8）批发和零售业，（9）住宿和餐饮业，（10）金融业，（11）房地产业，（12）租赁和商务服务业，（13）科学研究、技术服务和地质勘查业，（14）水利、环境和公共设施管理业，（15）居民服务和其他服务业，（16）教育业，（17）卫生、社会保障和社会福利业，（18）文化、体育和娱乐业，（19）公共管理和社会组织。

通过GM(1,1)模型计算出的-、和，得出2006-2014年19个行业的预测态势与精度检验结果如表5所示。

表5 2006-2014年各行业预测态势与精度检验结果

根据计算结果，19个行业的发展系数均小于0.3，可采用2006-2014年的数据序列均做长期预测。除建筑业，信息传输、计算机服务和软件业，房地产业等3行业的预测精度为良外，其余行业预测精度等级均为一级，预测结果均为优。因此，可用GM(1,1)模型对19个行业进行5年的劳动力需求预测，预测结果如表6所示。

从上表预测结果看，农林牧渔业劳动力需求量年平均增长率为负数，逐年下降较快，其余18个行业未来劳动力需求均呈增长态势。到2019年，劳动力需求量最大的前五个行业分别是：批发和零售业、制造业、建筑业、租赁和商务服务业和住宿和餐饮业，5行业劳动力需求量占19个行业劳动力需求量总数的75%；排名前3的三个行业劳动力需求量占19个行业劳动力需求量总数的68.89%，其中批发和零售业、制造业就业人数均超过1亿人。劳动力需求量最少的后五个行业分别是：文化、体育和娱乐业，农林牧渔业，水利、环境和公共设施管理业，电力、燃气及水的生产和供应业，科学研究、技术服务和地质勘查业；后5个行业劳动力需求量仅占19个行业劳动力需求量总数的3.5%。

行业之间就业人员需求总量差异明显，行业间就业人员平均增长率差异也比较明显。根据预测结果对行业劳动力需求增长率进行排序，结果如表7所示，可以看出，年平均增长率超过10%的7个行业从高到低排名分别为：建筑业，房地产业，租赁和商务服务业，信息传输、计算机服务和软件业，批发和零售业，住宿和餐饮业，居民服务和其他服务业。而公共管理和社会组织，文化、体育和娱乐业，采矿业，教育业及农林牧渔业是就业人员增长最为缓慢的5个行业。

表6 2015-2019年各行业劳动力需求总量　　　　　　　　　　　/万人

表7 2015-2019年各行业劳动力需求增长排序

四、结论与展望

进入21世纪，科技革命迅猛发展，经济全球化成为必然和必须的结局，各国经济之间的竞争愈来愈激烈，经济合作也越来越深入。为适应这种变化，2005年11月，国务院审议通过了《促进产业结构调整暂行规定》，提出“推进产业结构优化升级，促进一、二、三产业健康协调发展，逐步形成农业为基础、高新技术产业为先导、基础产业和制造业为支撑、服务业全面发展的产业格局，坚持节约发展、清洁发展、安全发展，实现可持续发展”的调整目标，并对产业结构调整的方向和重点进行了详细的划定。产业结构调整与劳动力需求之间相互依赖、相互影响，产业结构的调整变化，必然会对劳动力需求提出新的要求，带动人才结构的调整。当前发达国家和地区都在千方百计地争夺智力资源，如何引导人才在各个产业中合理、均衡地分布，适应产业结构调整的需要，既要根据产业结构调整做好劳动力需求预测，也需要做好人才培养整体规划。

从上面的分析可以看出，我国产业行业结构调整对劳动力需求总体将呈现三大趋势。

第一，社会和经济的发展，经济结构的变化，经济总量的增加等因素使得未来一段时期，劳动力需求总量将不断增加。2010年在相关部门登记的各种类型的就业人员总量为22 346.2万人，到2019这一指标将达到52 420.05万人，10年间增长率达到134.58%。

第二，从劳动力需求总量变化看，第一产业就业人数将持续下降，第三产业就业人数持续增加。而19个行业中批发和零售业、制造业、建筑业、租赁和商务服务业和住宿和餐饮业将吸纳75%以上就业人口。

第三，从劳动力需求增长率看，三大产业和行业均发生了很大的变化。第一产业就业人员比重将不断减少，第三产业就业人员比重将不断增加，第三产业成为吸纳就业的主要产业。从行业来看，与服务相关的行业如租赁和商务服务业，信息传输、计算机服务和软件业，批发和零售业，住宿和餐饮业，居民服务和其他服务业成为就业人员增长较快的行业，服务业未来成为吸纳就业的主要行业。受国家加快城镇化建设的政策引导和号召，建筑业和房地产业成为就业人员增长较快的行业。

本文劳动力需求预测基于产业和行业就业人员数量单序列，采用灰色系统预测方法进行分析，得出较为科学的结论，对未来人才结构调整具有一定的参考意义，劳动力需求走向基本符合国家产业结构调整的变化。但从分析方法看，有两点需要思考：一是单序列分析注重根据序列内在变化探求变化规律，进行预测，未考虑经济发展、环境和体制等外在因素对劳动力需求影响；二是仅采用GM(1,1)模型进行测算预测，未采用其他方法进行对比分析。这是本文的不足，需要在以后的研究中进一步完善。另外，有三个行业的预测精度为良，即建筑业，信息传输、计算机服务和软件业，房地产业，对于此三行业就业人员数量预测结果和变化趋势需要进行更深入的考察和研究。

[1] 张建勇, 赵涛. 基于BP神经网络的科技人才需求预测[J]. 科技管理研究, 2009(8): 501-502.

[2] 杨俊生, 薛勇军. 基于BP人工神经网络模型的东盟自由贸易区人才需求趋势预测[J]. 学术探索, 2014(4): 83-87.

[3] 陈振斌, 张万红, 彭勃. 基于Elman神经网络的江苏技术人才需求预测[J]. 商业现代化, 2007(8): 324-325.

[4] 赵小松, 张哲, 张哂卿, 等. 组合模型对我国软件人才预测的应用实例[J]. 工业工程, 2007(3): 99-101.

[5] 卞永峰, 李恩平. 基于组合预测模型的山西省转型期紧缺科技劳动力需求预测研究[J]. 科技管理研究, 2013(21): 41-45.

[6] 邓聚龙. 灰预测与灰决策[M]. 武汉: 华中科技大学出版社，2002: 15-27.

[7] 许馨苓. 灰色动态模型及其在我国专业技术人才预测上的应用[J]. 科技管理研究, 2010(11): 192-194.

[8] 徐荣, 曹安照. 基于灰色系统理论的科技人才需求预测[J]. 安徽工程科技学院学报, 2006(03): 71-74.

（责任编校：贺常颖）

Trend for Demand of Industry and Professional Labor through Changes in the Structure of Industries

LI Yinghua, ZHAO Yunxia, SUN Fengru

（School of Business, Lanzhou City University, Lanzhou, Gansu730070, China）

The relationship between the adjustment of industrial structure and the demand of labor force is interdependent and interactive. This paper Selected GM (1, 1) model of the first order and one variable to analyze and forecast the labor demand of industry and profession, it reached the predicted value of labor demand of three industries and 19 professions in 5 years of 2015-2019, and from the analysis of the number and growth rate it explores the industry &profession demand for labor trends in general as follows: The total labor demand will continue to increase; the third industry continues to increase and the wholesale and retail trade, manufacturing, construction, leasing and business services ,accommodation and catering professions will absorb more than 75% of employment population; from the growth rate of labor demand the three major industries and professions will happen great changes.

industry; profession; labor demand

F 241.29

A

10.3969/j. issn. 2096-059X.2017.01.008

2096-059X(2017)01–0046–05

2016-12-11

甘肃省科技计划软科学项目（1604ZCRA004）

李莹华（1972-），女，四川遂宁人，副教授，硕士，主要从事区域经济和创新经济研究；赵云霞（1964-），女，四川达州人，高级会计师，主要从事工业经济研究；孙凤茹（1979-），女，吉林长春人，讲师，硕士，主要从事产业经济研究。