基于大数据方法海淀区战略新兴产业人才紧缺岗位的研究

斐璇 王雪

摘 要：经过多年发展，北京市海淀区已经形成大数据、智能制造、大健康、生态产业、创新服务、文化科技融合六大产业。产业的发展离不开职业教育的发展，对于海淀区战略新兴产业人才紧缺岗位的研究具有重要的现实意义。本文的创新之处在于大数据方法应用到了紧缺岗位的需求分析当中，数据多是现实中企业的真实需求，可信度高。

关键词：战略新兴产业;大数据;紧缺岗位

一、引言

战略性新兴产业代表新一轮产业变革和科技革命的方向，是培育和发展新动能、获取未来竞争新优势的关键领域。“十三五”时期战略性新兴产业摆在经济社会发展更加突出的位置，大力构建现代产业新体系，推动经济社会持续健康发展。

作为中关村国家自主创新示范区、全国科技创新中心的核心区，海淀区一直是战略新兴产业发展的策源地。经过多年发展，海淀区已经形成大数据、智能制造、大健康、生态产业、创新服务、文化科技融合六大产业。尽管海淀区的产业发展已经取得巨大成就，但在走向“全球影响力的科技创新中心”的道路上仍然面临专业技术人才紧缺的难题。

二、战略新兴产业人才紧缺岗位研究的意义

对于海淀区战略新兴产业人才紧缺岗位的研究有助于重构海淀职业教育体系，有利于服务产业发展;通过摸清产业专业技术人才紧缺情况有助于解决制约产业发展的人力资源难题;职业教育单位能够据此进行职业专业调整和精准化设置课程，有的放矢地设计产业紧缺人才指导方案。

对政府、企业、教育部门、求职者都有重要的实用价值。对政府部门，能够为政府出台人才政策提供重要的参考依据;对企事业单位，能够帮助单位更清晰地认识人才紧缺情况，调整用人政策;对高校、教育培训机构，可根据紧缺岗位针对性地开展培训项目，以使人才更好地契合市场需求;对高校毕业生、求职人员，能够了解市场的人才需求，针对性地提高个人素质和能力。

三、大數据方法的应用

1.大数据方法与传统方法对比

通过抓取主流招聘网站的招聘信息，以海量数据为基础开展，设计紧缺度指标进行研究。传统研究方法一般采用问卷调查、企业访谈的方式。相比于传统方法，基于大数据的研究方法能够解决传统方法的数据获取难、数据质量差的痛点。采用大数据的方法使用计算机程序实现自动数据采集，获取的数据量巨大，而且数据多是现实中企业的真实需求，可信度高。

2.大数据方法四个环节

应用大数据方法主要分为四个环节。一是数据抓取。通过企业访谈，确定企业的主要招聘渠道、首选招聘网站、关键招聘。依据企业访谈，编制招聘网站数据抓取程序，利用R语言软件连续进行网站数据抓取。二是数据清洗。对抓取的数据进行初步清洗，即对数值空值或极值进行清洗，然后按照后续数据挖掘需求进一步数据深度清洗。三是数据挖掘。按照岗位层级和结构进行数据挖掘，对岗位要求描述数据进行挖掘，建立岗位要求画像标准。四是数据分析。设计岗位紧缺度指数，根据岗位紧缺度指数进行数据分析，岗位排序，岗位等级确定，建立紧缺岗位的具体画像。

3.设计综合指标

（1）紧缺度指数

通过结合数据分析和来自政府、企业、科研院所的调研情况，设计用于衡量岗位的紧缺程度的高阶定量指标——紧缺度指数。需求规模指标用来衡量岗位人数需求规模;覆盖度指标用来衡量紧缺岗位在产业内的企业覆盖情况;发布频率指标用来衡量岗位在时间上的紧缺情况。岗位紧缺度指数由招聘需求人数规模指标、招聘需求覆盖度指标、发布频率指标三大指标在标准化处理后的加权构成。

通过构建海淀区战略性新兴产业专业技术人才紧缺度指数来衡量岗位的紧缺程度。岗位紧缺度指数基于收集数据进行建构，从岗位人数需求量、岗位在行业内企业的需求情况、岗位在时间上的紧缺情况进行衡量。

（2）指标计算方法

招聘需求人数规模度指标用来表征岗位的人数需求紧缺度，即岗位在同行业中的人数需求紧缺情况。计算方法是先对招聘需求实际人数进行修正，修正值为招聘需求人数和发布频率的比值。招聘需求人数规模度指标为岗位招聘需求人数修正值和岗位所在细分领域内招聘需求人数修正值总和的比值。发布频率指标用于表征岗位招聘需求在时间上的紧缺程度，意思是平均每家公司每天发布的岗位需求情况，计算方法是招聘发布公司数量和发布天数的乘积比招聘发布条数。

通过层次分析法确定招聘需求人数规模指标、招聘需求覆盖度指标和发布频率指标3个指标的权重，用来计算岗位紧缺度指数，通过计算，三者的权重分别是：招聘需求人数规模指标的权重为0.2583，招聘需求覆盖度指标的权重为0.6370，发布频率指标的权重为0.1047。最终，岗位紧缺度指数=100*（0.2583*招聘需求人数规模指标+0.6370*招聘需求覆盖度指标+0.1047*发布频率指标）。

（3）紧缺度级别的确定

以产业的所有岗位的紧缺度指数从大到小进行排序，同时设立高紧缺、较紧缺、一般紧缺、不紧缺四个紧缺度级别。紧缺度级别的确定标准为将紧缺度级别按照行业领域内紧缺度指数排序并做标准化处理后，大于2个标准差的视为高紧缺，1-2个标准差的视为较紧缺，0-1个标准差的视为一般紧缺，小于0个标准差的视为不紧缺。为每个紧缺岗位划分级别，建立岗位要求画像。

4.岗位级别划分及岗位要求画像

（1）岗位级别

全方面地展示岗位，以“工薪”、“经验”、“学历”三大基本指标进行组合为每个岗位设计分级标准，针对性地将岗位分为三个等级。

同一岗位存在不同级别，不同级别的岗位紧缺程度不同。企业对于岗位的级别有不同的划分标准，但主要差别体现在工薪、经验、学历三个指标上。岗位紧缺研究以工薪、经验、学历进行组合，形成“工薪+经验+学历”、“经验+学历”、“经验+工薪”、“工薪+学历”四种组合标准，作为岗位级别的划分标准，将不同企业的岗位级别划分进行标准化处理，统一划分为三个级别。采用聚类后三个指标之间的方差与总方差比值作为效果值来评价划分标准的效果，数值越大，效果越好。

（2）岗位要求画像

从学历、专业、工作年限、经验、能力素质、认证、专业技能、熟练程度等多个维度构建紧缺岗位的岗位画像。企业招聘人员会在招聘网站对招聘岗位进行详细的岗位要求描述。通过对企业岗位要求描述进行文本分析，将岗位要求分为八大类，分别是能力素质、专业认证、学历水平、经验要求、经验年限、技能掌握程度、所学专业、专业技能。目录以八大类要求为岗位画像维度，全方位展示每个紧缺岗位的能力、技能、经验等具体要求情况，并对岗位的具体要求按照需求数量进行排序。

四、海淀区六大战略性新兴产业岗位数据总体描述

通过数据抓取，共采集超过5157万条数据，收集海淀区六大战略性新兴产业的7852个行业岗位，岗位覆盖38个细分行业，10681家海淀区六大战略性新兴产业企业。

六大戰略性新兴产业的岗位情况。共采集海淀区六大战略性新兴产业7852个岗位，其中，紧缺岗位305个。根据岗位紧缺度指数，将紧缺岗位分为高紧缺、较紧缺、一般紧缺三级，紧缺岗位中，高紧缺岗位共39个，较紧缺岗位共44个，一般紧缺岗位共222个。

紧缺岗位在六大产业中的分布情况上，大数据的紧缺岗位占比最大，比例为31%;其次为智能制造、文化科技融合、大健康和创新服务产业，占比在14%-16%之间;生态产业占比最低，为8%。

五、结论与启示

产业的发展离不开职业教育的发展。高质量的职业教育是地方经济蓬勃发展的重要源泉，能为地方产业的创新和转型注入活力。但是，伴随着知识型社会对人才发展的要求不断提升，职业教育在教育模式和专业水平等方面存在的矛盾日益突出，职业教育改革和升级迫在眉睫。

基于大数据方法可以了解市场上对六大战略性新兴产业人才紧缺岗位的真实情况。与此同时，可以使用该方法进行海淀区战略新兴产业紧缺人才需求目录的编制，作为海淀区战略新兴产业紧缺人才指导方案的基础。可以基于上述方法进行职业教育的供给侧改革研究。

参考文献：

[1]程萍，胡燕，赵玉林.“十三五”湖北省战略性新兴产业创新人才需求预测分析[J].武汉理工大学学报（社会科学版），2018（31）2.

[2]钱文明，吴晓云.职业教育供给侧改革研究[J].教育与职业，2018（897）17.

[3]海淀区战略新兴产业专业技术人才需求目录（2016年度）[R].北京：中关村创新研修学院.

[4]海淀区战略新兴产业专业技术人才需求目录（2017年度）[R].北京：中关村创新研修学院.