时间序列在人才市场预测中的应用
2019-10-12程新霞常婉秋单帅杰刘璐
程新霞 常婉秋 单帅杰 刘璐
摘 要:高校毕业生是当下就业市场中最具有竞争优势的人才资源,但其在人才培养的过程中缺乏市场导向性。本文对深圳市的实际人才需求进行分析并对潜在人才需求进行预测。首先利用因子分析法对人才需求和就业状况两个指标进行分析,在此基础上基于随机过程理论,利用差分方程建立时间序列模型预测得出未来三年深圳市潜在人才需求量,以此为深圳市的人才引进与挖掘提供理论指导。
关键词:因子分析;插值法;时间序列
引言
社会需求动态变化,即就业市场中对于人才需求的类型存在着动态差异,但对于引进高技术高能力的人才宗旨一直没有变化[1]。周敏宜等人对深圳市的外贸行业中,对人才的需求情况进行了调查研究,分析得出,在大的时代背景下,企业对求职人员的专业知识以及专业英语素养的要求越来越高[2],综合型人才受到就业市场的青睐。当前的就业市场呈现波动性变化[3],毕业季市场中涌出大量的人才和新型企业,满足了市场对于人才的需求情况。高校人才毕业后主要有四种动向,择高职就业、继续学习深造、自主创业和未能得到录用继续求职[4]。对于就业市场人才需求变化的研究问题,王建玲等人用灰色GM(1,1)模型对苏州市科技型人才供需情况进行了预测[5],与此同时许馨苓通过灰色预测算法在我国的人才数量研究方面进行了动态的检测[6]。被证明可行性了的预测方法很多,受到国际上高度认可的预测方法[7]主要包括优化的神经网络、时间序列等。
本研究将择高职就业和自主创业人才归为成功就业人才,将选择继续学习深造和未能得到录用继续求职的人归为未成功就业人员,满足了就业市场的人才需求规律,同时也符合众多学者的分类理念。结合本次研究的问题及数据情况,以认可度较高的时间序列模型中,较便捷的趋势移动平均的方法作为预测模型。
1 实际人才需求分析—以深圳市为例
本研究以因子分析法为基础理论,对深圳市实际人才需求进行研究。因子分析[9.10.11]是对变量与变量之间相关性的研究,提取出所有变量中的共性因子,并将其综合为少数的几个新的变量。
从人才需求的角度出发,设各月各职业的总需求,为人才需求变量 ;从就业状况的角度出发,高校毕业生的发展状况主要包括职业发展、自主创业、国内读研读博和未能成功就业这四种情况[12]。其中在职员工和自主创业人员均为成功就业人员,而选择考博考研继续深造的毕业生和未能被成功录用的畢业生均为未成功就业人员。因此,将就业状况分为成功就业和未成功就业两大部分,通过整合每年高校毕业生的总人数和每年各行业的就业人数,得到成功就业的毕业生所占的比重,即代表模型中所涉及的就业状况 。
2 潜在人才需求量预测
本研究中,深圳市人才需求的变化趋势较平稳,选用趋势移动平均[13]的方法进行时间序列的预测[14]研究。
为建立利用移动平均所带来的滞后偏差,建立直线趋势的预测模型,首先设时间序列为[yi] ,并且从某一时期开始此序列具有直线趋势,同时认为在未来的时期内人才需求量也按此直线趋势变化,因此设此直线趋势预测的模型为:
通过将搜集到的数据中2011-2018年连续8年的实际人才需求量,带入直线趋势预测的模型中,得到趋势移动平均法所需的平滑系数,进而将模型公式函数显化,得到后三年的人才需求预测结果。
3 结论
通过对比深圳市往年的人才需求与就业状况,人才市场大体呈现出供不应求的现象,即提供的岗位略多于应聘求职人员。从宏观上看,深圳市的就业市场形势良好,但实际上就业形势同全国一样严峻。原因在于普通岗位求职人数多,远大于公司所需人数;而一些对应聘者专业技术要求高的技术岗位,满足条件的人才少,岗位多。因此构建的实际人才需求与人才需求、就业状况的关系模型为:F=0.998x1+0.989x2 。
参考文献:
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