基于灰色系统的人才效能预测与分析

汪 梅，许正松

(皖西学院a.工会；b.经管学院，安徽六安237012）

我国提出建设创新型国家，而创新需要人才作为支撑，创新驱动实质上就是人才驱动。我国是有着13亿人口的人力资源大国，但一直以来的智力资源开发和利用却不尽如人意。习近平总书记多次强调人才工作的重要性，他指出13亿人的大脑中蕴藏的智慧是我们拥有的最大竞争优势，但亟待开发。为做好国家人才工作，国家制定了《国家中长期人才发展规划纲要（2010-2020年）》和《国家中长期科技人才发展规划（2010-2020年）》，目的是加快形成我国人才竞争比较优势，逐步实现由人力资源大国向人才强国的转变，为我国2020年进入创新型国家行列和全面建成小康社会奋斗目标提供人才支撑[1-2]。在此背景下，厘清我国人才质和量的现状，发现不足，分析原因，寻找对策，对做好今后的人才工作意义重大。

本文通过收集和处理我国“十一五”和“十二五”时期的人才数据，利用灰色系统理论和方法，对“十三五”时期的人才效能及其变动进行预测，研究结论将有助于指导人才工作，有利于充分发挥人才效能。在此需要说明的是，涉及到全国数据时，本文未包含港澳台地区。

1 “十二五”时期人才效能的现状与影响因素

1.1 人才效能的概念

潘晨光和王力（2004）首次提出了人才效能的概念，将其定义为衡量人才作用发挥的程度，即每百万元GDP中的人才投入量（人）。李群和陈鹏（2006）则将人才效能定义为人均GDP中的人才投入量。由此可见，无论哪种定义，计算所得的人才效能值越小，意味着人才利用水平越高。为便于计算和解释，在不改变其意义和作用的前提下，本文将人才效能的计算公式定义为：

即人才效能为每实现一亿元国内生产总值所需要的人才支撑数。

1.2 影响人才效能发挥的因素分析

在经济粗放型发展阶段，相对于人才利用效率，人才数量更受到重视，人才层次结构的合理性被忽视，人才难以得到充分利用，人才浪费现象严重。目前，人才效能指标已被纳入中央政府和很多地方政府的人才发展规划中，情况有所改观。人才效能指标以人才效能大小对地区人才利用水平进行评价，并以此作为地区制定人才培养与人才引进相关政策的依据。通过对人才效能指标构成及人才效能现状的分析，本文认为影响人才效能发挥的因素及改进措施主要为以下五个方面。

1.2.1 人才数量较少 虽然我国是人力资源大国，但并不是智力资源大国，人才的比例远低于发达国家，当发展需要人才时却经常出现无人可用的尴尬局面。要改变这种人口多但人才少的状况，需要实施促进人才投资优先保证的财税金融政策，进一步加大人才发展资金投入力度，保障人才发展重大项目的实施。同时还要大力发展教育，提高全民素质，努力造就一支规模庞大的人才队伍。

1.2.2 人才结构合理性欠佳 人才结构合理性欠佳表现在我国传统专业人才队伍庞大，但紧缺专业人才稀缺，学生选择专业时的盲目性和教育发展滞后于社会需求是造成这种状况的主要原因。要改善这种状况，一是要加强产业、行业人才发展统筹规划和分类指导，开展人才需求预测，定期发布急需和紧缺人才目录。二是教育要有超前意识和人才储备意识，高校要实时调整、优化学科专业设置，加大急需紧缺人才的培养力度。

1.2.3 高水平研究平台和团队明显不足 较少的高水平研究平台和团队数量限制了人才的成长和效能发挥。高水平研究平台在培养紧缺人才、带动引领科技研究项目方面意义重大，我国像科大讯飞这样高水平的开发平台和研发团队还太少。高水平研究平台和团队虽不直接创造GDP，但它会带动相关产业的快速发展。高水平研究平台和团队的建设，一是要建立政府指导下的以企业为主体、市场为导向、多种形式的产学研战略联盟，通过共建科技创新平台、开展合作教育、共同实施重大项目等方式，培养高层次人才和创新团队。二是对新兴项目和潜力公司政府要给予必要的政策支持和资金投入。

1.2.4 高新企业数量有限 高新企业对于人才的成长和效能的发挥能起到极大的促进作用。例如，像京东这样的高新企业，在为解决就业和创造大量的财富的同时，还培养和锻炼了一大批研发人员和工程师。我国的高新企业数量和规模显著少于美国这样的发达国家，较少的高新企业限制了人才的成长和效能发挥。高新企业不仅是创造GDP的直接力量，还是高新人才的孵化器。我国的高新企业建设，一是要依托国家重大人才计划以及重大科研、工程、产业攻关、国际科技合作等项目，重视发挥企业作用，在实践中集聚和培养创新人才；二是在用地、贷款和税收方面给予高新企业必要的政策支持。

1.2.5 人才管理和任用理念不够灵活 一直以来，为我所用和为我所有的人才观限制了人才的作用，影响了人才效能的发挥。人才在任何时候都是紧缺的，不能最大程度发挥他们的作用对国家建设来说就是巨大损失。《国家中长期人才发展规划纲要（2010-2020年）》指出我国人才发展的指导方针是：服务发展、人才优先、以用为本、创新机制、高端引领、整体开发。“以用为本”就是要把充分发挥各类人才的作用作为人才工作的根本任务，积极为各类人才干事创业和实现价值提供机会和条件，激发人才的创新智慧。各地区、各部门应该全面落实规划纲要的精神，改革人才发展机制，完善人才管理体制，为人才效能的发挥营造充满活力、富有效率、更加开放的制度环境。

1.3 “十二五”期间我国人才总量

1982年，我国做全国人才预测和规划工作时，以国发[1981]149号文件形式界定了人才标准，即具有中专及以上规定学历者或具有技术员或相当于技术员及以上技术职称（职务任职资格）者。本文采用人才标准，因为这一人才标准比后来提出的“大人才观”下的人才标准具有更强的统计可操作性。“大人才观”下的人才标准是指，具有一定的专业知识或专门技能，进行创造性劳动并对社会做出贡献的人，是人力资源中能力和素质较高的劳动者。“大人才观”下的人才标准不仅相对宽松，还具有很强的弹性，使得这一标准下的人才难以精确统计。不能精确统计，后续的分析和探讨自然难以展开。“十二五”期间，我国人才工作按照“服务发展、人才优先、以用为本、创新机制、高端引领、整体开发”的指导方针，实施人才开发战略，人才总量不断增长。但统计部门并没有针对人才数量设立统计指标，统计部门并没有相关统计数据，其他文献中也很难查到。因此，对人才效能做进一步研究就必须估算历年的人才数量。本文以《国家中长期人才发展规划纲要（2010-2020年）》中给出的2008年人才总量11385万人作为人才总量的基数，按照以下方法来估算本年度人才总量。

本年度人才总量=上年度人才总量*（1-上年度人口死亡率）+本年度中专及以上学历毕业生数。

此估算方法是在上年度人才总量的基础上，减去上年度自然减员数，再加上本年度新增人才数。新增人才数以具有中专及以上学历者来计算，因为历来评定技术职称基本要具有中专及以上学历，所以具有技术职称的人员基本都包含在具有中专及以上学历者中了。为避免重复计算，本文按下式来计算中专及以上学历毕业生数。

中专及以上学历毕业生数=本专科毕业生数+普通中专毕业生数+中等技术学校毕业生数。依据《中国统计年鉴》中的历年数据，根据以上公式计算结果见表1。

表1 2009-2015年我国普通中专及以上学历毕业生数（单位：万人）

依据《中国统计年鉴》给出的人口死亡率，计算出2008年到2015年我国人才总量，如表2。

表2 2008-2015年期间我国各年人才总量表

《国家中长期人才发展规划纲要（2010-2020年）》指出，到2015年我国人才总量达到15625万人；到2020年我国人才总量达到18025万人。依据商标来看，即使按照1982年的人才标准，我国也已超额完成了任务，说明我国在人才培养和管理上成绩显著，同时也说明《国家中长期人才发展规划纲要（2010-2020年）》中的人才标准是1982年确定的标准。

1.4 我国“十二五”期间人才效能状况

结合我国2011-2015年的GDP和前面的人才效能定义，可计算得出“十二五”期间的人才效能，如表3。

表3 我国“十二五”期间人才效能状况

由表3可以发现，“十二五”期间人才效能值连续走低，说明人才利用率逐年提升，“十二五”末比“十二五”开局之年提升了11%，进步明显。这也说明我国人才培养结合供给侧需求状况有所改善，人才结构适应经济建设的状况有所好转，研究平台、应用平台和科技团队数量逐年增加，有效支撑了GDP的快速增长。

2 “十三五”期间我国人才效能的预测与分析

2.1 GM（1,1）预测模型

灰色系统理论由邓聚龙教授于1982年创立，主要用来研究“部分信息已知部分信息未知”的“小样本”“贫信息”的不确定性问题。它通过对原始数据（也称灰元）的整理、开发来发现系统的变化规律，再利用GM（1,1）预测模型进行预测。例如，每年的人才总量可以统计出来，是已知信息，但影响人才总量的因素又不完全清楚，即人才总量是一个灰元，可以用灰色系统理论来处理[3]。GM（1,1）预测模型解决问题的过程如下。

2.1.1 原始灰序列 将从经济系统中得到的某个经济变量的n个原始数据（称为原始灰序列）记为：，对X(0)作一次AGO变换，得一阶累加序列：

2.1.2 最小二乘法 用最小二乘估计去估计GM（1,1）模型,n中的参数α=(a,b)T，得

可得原始数据的预测值为：

2.1.3 残差平方和与平均相对误差 预测模型GM（1.1）得到的预测值,n需要经过检验，即通过计算残差平方和以及平均相对误差来估计预测的精度。

残差平方和为：

平均相对误差为：

2.2 “十三五”时期我国人才总量的预测

将人才总量看做一个灰元，利用灰色系统的GM（1.1）模型进行预测步骤如下：

Step1将2011-2015年的人才总量看成原始灰序列：

Step2利用公式(2)作一次AGO变换，得一阶累加序列：

Step3利用公式(3)对X(1)作紧邻均值生成序列，可得：

计算可得我国人才总量的预测值，如表4所示。

表4 2012-2020年我国人才总量的预测值 单位：万人

Step5由公式(7)和(8)计算得残差平方和：S=εTε=3512。

2.3 “十三五”时期我国GDP的预测值

我国每年的GDP都有统计数据，是已知信息，但影响GDP的因素又不完全清楚，也就是说GDP是一个灰元。所以可以用灰色系统的GM（1,1）模型来进行预测。先将2011-2015年的GDP值看成原始灰序列：

X(0)={489300.6,540367.4,595244.4,643974.0,685505.8}

按照与“十三五”时期我国人才总量预测的相同步骤，可以计算得到GDP的预测值公式：

X̑(0)(k+1)=504736e0.07812k,k=1,2,…,n。计算得到的GDP预测值如表5所示。

表5 2012-2020年我国GDP的预测值（单位：亿元）

相对误差也很小，预测精度较高。

2.4 “十三五”时期我国人才效能的预测与分析

由人才总量和GDP的预测值可得“十三五”时期我国人才效能的预测值，见表6所示。

表6 “十三五”时期我国人才效能的预测值

为了比较某个时间段人才效能的变化情况，本文给出人才效能比较率，计算公式为：

人才效能比较率=期末年人才效能值/起始年人才效能值

这实际上是用来衡量人才效能的相对改变量，人才效能相对改变量=（期末年人才效能值-起始年人才效能值）/起始年人才效能值=人才效能比较率-1。当人才效能比较率小于1，说明在此时间段内人才的利用效果越来越好，数值越小说明人才的利用效果提升越快；反之，则说明人才的利用效果较差。对人才效能比较率还可以进行分解，即人才效能比较率=人才总量比较率/GDP比较率。其中，人才总量比较率=期末年人才效能值/起始年人才效能值；GDP比较率公式类似可得。可见，当人才总量比较率小于GDP比较率时，人才效能比较率小于1，说明此时间段内人才的利用效果越来越好。反之，当人才总量比较率大于GDP比较率时，则人才效能比较率大于1，说明在此时间段内人才的利用效果较差。由表6可见，2016-2020年我国人才效能值连续走低，人才效能增长率为9%，人才利用率逐年提升，预计会提升9%左右，说明人才结构逐年优化，促进人才发挥作用的技术平台逐年增加，经济增长点越来越多，催生了GDP增速超过了人才数量的增速。

综上所述，“人才是实现民族振兴、赢得国际竞争主动的战略资源”[4]。各级党委、政府应在人才队伍建设中充分认识到人才效能发挥的重要性，把人才效能指标纳入地方的人才发展规划中去，将人才效能作为一个指标对地区人才利用水平进行评价和考核，并以此作为本地区制定人才培养与人才引进相关政策的依据。坚持把人才资源开发放在最优先的位置，优化人才结构，以用为本，构建开放包容、运行高效的人才发展治理体系，努力打造规模宏大、结构合理、素质优良的创新型人才队伍，切实提高人才资源对经济的贡献率，促进经济可持续发展。