基于灰色模型的湖南省县域科技人才预测模型研究

陶永坤 姚蓉

摘 要：在知识经济社会里，科技人才对于社会经济的发展起着非常重要的作用，充足的科技人才资源能有力推动社会的进步。掌握地区科技人才资源的增长趋势，是制定人才政策有效的基本依据，本文根据灰色系统理论GM（1，1）预测模型，对湖南省长沙县科技人才的增长趋势做出了分析与预测。通过实际值与预测值的对比测评分析表明，该模型可以对未来科技人才的增长进行预测。

关键词：科技人才;预测;灰色模型

项目基金：该文章为湖南省教育厅基地课题（课题名：县域人才发展监控体系研究、课题号：14K062）的阶段性研究成果。

人才内涵极为丰富，不同时代对人才的定义有不同的理解和表述。科技人才是一个比较抽象的概念，它随着客观环境以及人们对知识、能力理解的变化而不断地进行着变化。它是一个与时俱进的概念，并包含如下特点：拥有一定的专业知识和技能、创新能力、从事科技工作等等。因此，本文认为：科技人才是指具有科技才能的人，有着一些特殊的科技技能以及科技特长，掌握着一定的知识以及生产工艺或是生产技术，可以对社会进步做出较大贡献的那部分人。

一、湖南省科技人才工作的介绍

在国家改革开放社会经济各方面都快速发展的大背景下，湖南省社会经济的发展取得长足的进步，特别是在近十年来，湖南省经济发展水平快速提升，作为衡量社会经济发展的重要指标——GDP，据国家统计局数据显示：湖南省GDP从2009年的13059.69亿元，提高到2016年的31551.37亿元，位于全国第9位，居中部省份第3位;与此同时，支撑社会经济发展的科技人才资源工作也逐渐受到高度的重视，作为推动社会经济实现更好发展的科技人才数量也有较大幅度的增长，作为科技人才重要组成部分的R&D科技人才由2009年的61000人上升到2016年122100人，净增61000人，增长率达到100.16%;与同期湖南省总人口相比，其增长速度远大于人口增长速度，在总人口所占的比重中，其从2009年的0.095%增长到2016年的0.179%，可见，其在总人口中所占的比重也有了较明显的增长，越来越多的科技人才投身于湖南省社会经济的发展建设之中，为湖南经济社会的长远健康发展提供强大的智力支撑和动力保障。

在R&D科技人才开展科研活动的经费保障方面，湖南省R&D科研经费投入逐年增加，由2009年的153.5亿元增加到2016年475.86亿元，净增长322.36亿元，8年时间增长率达到210%，远远超过同期GDP的增长速度，其占GDP的比重，在2009年为2.40%，到2016年为6.70%，从此两方面可以看出，湖南省科研经费的投入有了较快速度的增长，有力的表明湖南省全社会高度重视社会科技事业的发展，为科技发展、社会经济发展提供充足的资金支持;从科研机构数量来看，从2009年到2016年，湖南省的科研机构数量基本稳定，没有出现较大幅度的数量变化;但从全省的专利申请量来看，湖南省的专利申请量从2009年15948项，增长到2016年的65608项，净增49660项，增长率达311.39%，可见，湖南省的科技成果建设取得重大进展，科技创新能力不断增强，创新性成果不断涌现，为湖南社会经济的发展提供源源不断的智力支持与增长动力。

二、湖南省长沙县科技人才工作的介绍

通过上文对湖南省科技状况诸要素的比较分析，更鲜明的体现出湖南省科技人才工作所具有的一些特点，为更好的分析其县域科技人才资源的状况，特此选取湖南省长沙县作为个案研究。

湖南作为中部大省，地域广阔，下辖14个市州、122个县（市、区）。而长沙县作为靠近省会城市长沙的城郊型县域，经济发展水平和科技实力较强，具有很强的综合竞争力。到2017年，长沙全县人口总量有76.5万人，其中，各类科学技术人员有127507人，科技研发经费投入达470000万元，申请专利数量达4442项，高新技术企业有170家，全县共有中国驰名商标、湖南省著名商标120余个。长沙县多次顺利通过全国科技进步县的考核工作，并连续多年获得全国先进县的荣誉称号。选取长沙县作为湖南省县域科技人才的个案研究，具有很强的典型性与代表性。

明确湖南全省的科技人才的基本状况，可以有助于县域科技人才状况的分析，更加清晰的了解长沙县科技人才工作与全省科技人才工作的一些普遍性特点，又能更好的明晰长沙县独特的特点，使其县域性特征更加凸显，从而使科技人才资源需求的增长更符合实际状况。与省、市相比，县域科技人才具有其独特的特点，因此，从更广泛的行业领域对县域科技人才进行界定，充分体现其县域性的特点，具体的可以将县域科技人才包含科学研究、技术服务、制造业、建筑业等多种行业内的专业性、技术性人员，从更多的行业范围对县域科技人才资源进行分析。

长沙县近10年来，人口规模总体上呈上升趋势，从2008年的77.58万人，增長到2017年104.11万人，净增26.53万人;同期长沙县GDP实现了较大规模的增长，2008年到2017年，从369.6亿元增长到1431.1亿元，净增1061.5亿元，增长率达到287.20%，表明长沙县社会经济的发展取得显著成就，经济实力有了很大的提高，为社会其他方面的发展提供了充足的物质保障，也为科技事业的繁荣发展奠定了良好的基础，进而能够吸引更多的科技人才，激发他们投身于经济社会发展的热情。从2008年到2017年，长沙县的科技人才由81460万人增长到140859人，10年时间增长59399人，增长率为72.92%，全县科技人才资源有较快速度的增长。同期，从2008年到2017年长沙县科研机构、高新技术企业实现了较为稳定的增长，其中，高新技术企业10年间增长了127家，增长速度较快，科研机构在此期间增长了69个，科研机构、高新技术企业的快速发展，为全县科技人才提供了充足的发挥才能的平台;而在2008年到2017年间，全县专利申请量由592项增长到4987项，净增4395项，增长率高达742.40%，可见，长沙县在此10年时间里，社会科技事业硕果累累，在一定程度上促进了全县科学技术水平的更进一步的发展与提高。

未来几年，长沙县的科技人才资源增长趋势如何，在每年将会有多少的科技人才资源的增长量，需要对此做出科学合理的预测，从而为全县科技人才资源规划以及人才引进计划的制定提供可靠的数据支持。如果长沙县的科技人才资源的数量要实现与全县经济社会的发展需求相适应，就要全县的科技人才能够得到充分的增长，可以设想，届时全县的科技成果的产出量会有更大规模的增长，科学技术水平也会有质的提升。而且能够满足全县经济社会发展所需要的科技支撑，推动经济社会的发展向更高水平、更高层次迈进。因此，文章针对未来10年（2018—2027年）的科技人才资源的需求做出预测，为长沙县科技人才资源的引进与培养提供数据支持。

三、湖南长沙县科技人才增长预测模型构建

由于相关数据公布的滞后性以及数据获取面临的诸多困难，目前笔者仅能得到截至到2017年的数<G：＼排版文件2019年＼2019年2期＼2019年2期内文＼image1_B_8.JPG>据，根据现有的历史数据，并对数据进行适当的整理分析后，选取有效的预测方法，能够对未来长沙县科技人才资源的增长做出科学合理的预测。

（一）预测方法的确定

对人才资源的未来需求预测可采用的方法比较多，常用的有灰色系统模型、多元回归模型、传递函数模型等[2]。预测方法的选择要结合历史数据特点和应用条件进行综合考虑。本文根据研究对象所具有的数据特点：具备一定的信息量，但又不是非常充分;在一定范围内可进行定量描述，但也不是非常清晰，只知道一部分信息和特征，而更多的信息和特征却是未知的，而灰色系统理论的特点与本研究对象的数据特点相契合。所以运用灰色系统一元一阶GM（1，1）模型来进行具体的数据预测。GM（1，1）即1阶1个变量的微分方程型的灰色模型，是基本的预测模型，也是应用最为广泛的灰色预测模型[3]。根据长沙县2009年到2017年的科技人才数据特征，选用GM（1，1）模型并利用MATLAB计算出最终的预测结果。

（二）灰色GM（1，1）模型的预测

GM（1，1）模型的建立：选用2008年到2017年长沙县科技人才数量作为原始的数据序列：

X（0） =（81460，100588，136590，142455，129620，142348，144659，146555，127507，140859）

（1）对原始数据X（0）作一次累加，得到：

X（1） =（81460，182048，318638，461093，590713，733061，877720，1024275，1151782，1292641）

（2）根据构造数据矩阵B及数据向量Y，有：

（3）计算得到：<G：＼排版文件2019年＼2019年2期＼2019年2期内文＼image3_B_4.JPG>

（4）建立一阶微分方程，即GM（1，1）模型：

（5）求生成序列预测值<G：＼排版文件2019年＼2019年2期＼2019年2期内文＼image6_B_1.JPG>及模型还原值<G：＼排版文件2019年＼2019年2期＼2019年2期内文＼image7_B_1.JPG>，令k=0，1，2，3，...，8，9由第（4）步所建的模型函数可得[x]（1），取[x]（1）（1）=[x]（0）（1）=[x]（0）（1）=81460，由[x]（0）（k+1）=[x]（1）（k+1）-[x]（1）（k），得到模拟值：

[x]（0）=（[x]（0）（1），[x]（0）（2），...，[x]（0）（9），[x]（0）（10））=（81460，124840，127170，129550，131970，134440，136950，139500，142110，144770）

四、湖南省長沙县科技人才资源增长预测模型的检验与数据预测

（一）模型的检验：（1）残差检验

原始数列：X（0） =（81460，100588，136590，142455，129620，142348，144659，146555，127507，140859）

模拟预测数列：<G：＼排版文件2019年＼2019年2期＼2019年2期内文＼image10_B.JPG>（81460，124840，127170，129550，131970，134440，136950，139500，142110，144770）

绝对残差：q（k）=|X（0）（k）- [x]（0）（k）| （k=1，2，...，9，10）

q（k）=（0，24252，9420，12905，2350，7908，7709，7055，14603，3911）

相对残差：e（k） = q（k）/X（0）（k）  （k=1，2，...，9，10）

=（0，0.2411，0.0690，0.0906，0.0181，0.0556，0.0533，0.0481，0.1145，0.0278）

相对残差均值：Q=1/10[∑]e（k） = 0.0718﹤0.1

平均相对精度为1-Q = 1 - 7.18% = 92.82%，表明建立的此项模型精度较高，可以进行未来科技人才资源的数据预测。

（2）关联度检验

关联度检验是对模型预测值曲线和建模曲线进行检验，其目的是测验两者的相似程度。

求解X（0）（k）与[x]（0）（k）序列的绝对残差序列：

由此序列式可得：min|[Ε]（k）|=0  max|[Ε]（k）|=24252，求解相关度系数[η]（k）：

计算关联度：<G：＼排版文件2019年＼2019年2期＼2019年2期内文＼image17_B.JPG>（k = 1，2，，，9，10）

在P = 0.5时的检验标准为关联度r=0.6，以上所得结果为关联度r=0.627>0.6，符合检验标准要求。

（3）后验差检验

计算可得原始数列的平均值：[x]（0）= 1/10[∑]X（0）（k） = 129264.1   （k = 1，2，...，9，10）

根据平均方差公式求解原始序列X（0）序列的平均方差为：

S1 = [∑][X（0）（k） - [x]（0）]2/（n-1） 1/2 = 20445     （k = 1，2，...，9，10，n= 1，2，...，9，10）

设定原始数列残差的平均数为[∏]：则[∏]的值为：<G：＼排版文件2019年＼2019年2期＼2019年2期内文＼image22_B.JPG>   （k = 1，2，...，9，10）

可求得残差的平均方差S2为：

（k = 1，2，...，9，10，n= 1，2，...，9，10）

求解均方差比值C：C = S2 / S1 = 54.67%，同时P = P{|[∏]（k） - [∏]|}=0.8，而且，C = 0.5467﹤0.65。后验差检验也符合模型精度检验标准。

根据灰色模型的精度分类标准，可将其精度分为四个不同的等级。以上三种检验计算结果为：（1）残差检验：相对残差均值Q=0.0718﹤0.10;（2）关联度检验：在P = 0.5时的检验标准为关联度r=0.6，其关联度r=0.627>0.6;（3）后验差检验：小概率误差P=0.8>0.70，方差比C = 0.5467﹤0.65。根据计算结果可知：该预测模型处于第三等级，即基本合格，检验通过，表明建立的预测模型具有较好的准确度，该预测模型有效，可以进行长沙县未来10年（2018—2027年）科技人才资源增长的预测。

（二）模型的数据预测

已构建的预测模型公式为：

[x]（1）（k+1） =（x（0）（1） -[b]/[a]）e-[a]k+[b]/[a] =6685784.32e0.0185k- 6604324.32

利用已经建立的GM（1，1）预测公式，并借助MATLAB软件，根据长沙县过去10年（2008—2017年）的全县科技人才资源的历史数据，可以得到长沙县过去10年（2008—2017年）科技人才数量的模拟值以及未来10年（2018—2027年）的科技人才数量的预测值，每年的科技人才资源的数量预测值如下：

根据预测数据可以看出：从2018年起，未来10年（2018—2027年）长沙县的科技人才资源数量将保持相对稳定的增长速度，2018年预期达到147470人，到“十三五”规划末的2020年，预计将会达到153030人，从近三年来看，长沙县科技人才数量将净增5560人，表明全县的科技人才没有出现大规模人才流失的现象，能够保持相对稳定且较快的增长速度，有力验证了全县的科技人才引进、留用、激励等工作取得了显著成效，为下一步科技人才资源发展规划的制定提供了良好的参考经验，这都将有助于长沙县“十三五”规划提出的积极推进人才强县战略的实现，为推动经济社会快速发展提供有力的人才保障和智力支持;到2027年，长沙县科技人才量将会进一步的增长，预期达到174200人，比2008年的81460人增长了92740人，增长率达到113.85%，比2017年的140859人增长了33341人，增长率达到23.67%，可见，长沙县科技人才资源保持了相对较快的增长速度，能够为同期全縣经济社会的发展提供科技人才保障，更好的转变全县经济发展方式，促进产业结构优化升级，生产方式更加高效环保，进一步提升经济发展水平与发展效益，促使人民群众的生活更加健康快乐。

五、结束语

综上所述：根据文章对科技人才的界定，结合湖南省长沙县科技人才工作的基本状况，利用灰色系统理论建立GM（1，1）模型对其科技人才进行研究。根据研究结果所示：基于GM（1，1）构建科技人才增长的预测模型是可行的，此模型较好的预测了长沙县未来10年（2018—2027年）科技人才资源的数量。为长沙县“十三五”规划提出的积极推进人才强县战略的实现提供了强有力的理论指引。

同时也应当看到，县域科技人才的增长受多种因素的影响，例如：人才政策、地理位置、住房条件、交通条件、家庭等一系列因素。科技人才预测是根据历史数据，利用科学的方法通过分析检验，从理论上预期未来县域科技人才资源的增长趋势，以期为未来县域人才发展规划，特别是科技人才资源规划的制定提供理论上的指导与帮助。随着经济社会的不断发展，县域科技人才工作的新问题、新情况也会不断出现，所以科技人才资源的未来需求数量也要随着社会经济的发展和现实工作的需要不断做出调整，以便更好的为县域经济社会的发展服务。

六、参考文献：

[1] 胡威， 刘松博. 我国科技人才人力资源管理体系研究——基于北京市1879份问卷的实证分析[J]. 科技进步与对策， 2014（7）：136-141.

[2] 刘鸿宇. 中国西部地区卫生人力资源预测及基层卫生人力激励因素研究[D]. 山东大学， 2017.

[3] 贡文伟， 黄晶. 基于灰色理论与指数平滑法的需求预测综合模型[J]. 统计与决策， 2017（1）：72-76.

作者简介：

陶永坤（1993-），男，河南周口人，湖南师范大学公共管理学院硕士研究生，研究方向为人力资源管理。

注释：截至文章定稿时，2018年的相关数据还未发布，特把2018年也作为未来的预测年份。