电网企业科技人力资源优化配置——基于人才规模预测的视角

张 磊

（华北电力大学 研究生院，北京 102206）

科技资源对企业来说是具有战略性意义的重要资源，在经济快速发展的时代，对科技资源进行优化配置是企业提升竞争力和科技创新能力的重要手段，而人力资源是科技资源的重要组成部分，也是开展科技创新活动最基础的条件[1]。科技人力资源对整个企业科技创新活动的开展起到保障性作用，是重要的科技创新资源之一。对于我国的电网企业来说，专业科技人力资源分布在公司内部的各类科研单位、产业机构以及地区公司等，这些专业人力资源存在冗余或者与企业的配置不协调都可能给企业带来内耗，影响到他们在企业的科技管理、科技研发、科技创新等各方面的发展和进步[2,3]。因此，如何合理地、有效地配置电网企业内部科技人力资源就是一个值得深入研究的重大问题。本文针对电网企业科技人力资源进行优化配置研究，利用灰色模型对实际数据与模拟数据的误差和精度进行检验，并进一步预测未来5年的模拟数据，对电网企业科技人力资源进行优化配置，分析电网企业内部科技人力资源配置规模，提高科技资源利用效率和提升整体科技创新能力，为电网企业科技发展提供参考。

一、文献综述

许多国内外专家学者对各领域的人力资源配置进行优化分析。在交通领域，陈伯凯等[4]对高速铁路车站的客运人力资源规模配置进行实例分析，为铁路客运人力资源优化配置提供了参考。张彩利[5]采用运筹学中的线性规划方法，构建综合交通物流服务企业人力资源配置优化模型，并根据模型结果给出相应的实施方案和细则。在工程建设领域，武小平等[6]综合资源、风险和成本等因素对工期的影响，针对人员结构配置不合理的问题使用AHP方法设计了不考虑时差的优化策略。侯艳辉等[7]基于胜任力模型构建了工程建设企业人力资源配置两阶段优化模型，解决多项目人员分配问题。Zhang[8]采用逆优化方法，提出一种基于劣势结构的流程工业生产人力资源配置优化模型，有利于流程工业安全高效的发展。在电力企业方面，李明等[9]提出了一种基于人事事件迭代的预测模型，实现对电网企业未来几年人力资源规模配置情况的精确预测。许进超[10]构建增量配电网运营企业人力资源配置优化模型，为配电网运营企业的经营发展提供坚强的人力资源保证。通过查阅文献可以发现，人力资源优化配置主要包括人力资源规模优化配置和结构优化配置两方面。针对电网企业科技人力资源结构优化配置方面，李存斌等[11]从能力素质的角度对电网企业员工结构优化配置展开了深入的研究。余翔[12]对电力体制改革背景下省级电网企业人力资源配置进行研究，认为在市场化改革背景下，电网企业要优化企业的组织结构，提高对于人力资源需求的预测，并完善相应的人力资源保障措施。但少有文献对电网企业科技人力资源规模优化配置进行分析和研究，因此，本文选择从规模预测的角度对电网企业科技人力资源优化配置展开研究，为电网企业人力资源科学合理配置提供理论参考和决策依据。

在预测方面，灰色系统理论通过时间序列数据建立模型对含有不确定性因素的系统进行预测，具有对原始数据要求低、计算简单的优势[13]。有学者利用灰色GM(1,1)模型和马尔可夫预测模型对西安的货运量进行预测，通过准确预测未来有效组织货运[14]。在误差和精度检验方面，也有学者利用灰色模型对其原始序列和模拟出的数列进行误差验算，模型应用效果显著[15]。姜汝翰[16]在对港口集装箱吞吐量进行预测研究时，建立残差GM(1,1)模型，极大改进了原始模型的预测精度，将历史数据与预测值进行对比得到模型的预测精度均大于95%。牛丽文[17]利用2015—2019年碳排放量原始数据，并利用灰色模型GM(1,1)预测了北京、广东、湖北三个市场2020—2022年碳排放量，根据预测模型的结果提出治理碳排放的政策。可以发现GM(1,1)模型在样本小、分布不规律的数列预测问题中表现出良好的性能，适用于数据样本有限且分布不规律的电网企业科技人力资源问题研究，因此，选择灰色模型预测电网企业科技人力资源规模配置。

通过查阅文献可知，目前针对企业科技人力资源规模的优化配置，尤其是电网企业，在合理分析、模拟数据的基础上再加以预测未来年份的科技人力资源规模配置的研究相对较少。尽管国家电网公司在科学技术创新领域已经硕果累累，但是在科技人力资源方面仍存在配置不合理的问题，例如人力资源规模配置冗余、缺乏等，这些问题给电网企业科技活动的实际效果造成了一定限制。电网企业如果想要在科技创新方面拥有更强的实力、取得更大的成果，就应该优化科技人力资源配置，实现资源高效利用。所以本文利用灰色模型针对电网企业科技人力资源的规模优化配置进行研究。

二、电网企业科技人力资源现状

科技人力资源是电网企业科技资源必不可少的重要组成部分，具体指的是电网公司内部的从事科技工作的人员，他们遍布电网公司的各个创新主体[18]。科技人力资源是电网企业进行科技创新的基础，是必不可少的资源。因此，国家电网公司针对科技人才的合理有效配置采取了多种优化措施，电网企业科技人力资源现状具体介绍如下。

第一，国家电网公司在内部进行科技人力资源体系优化重组，在外部加强人才对外交流与合作。国家电网公司对公司内的科技人力资源进行全方位的规划，提出“科学规划、有效配置、明确分工、高效运行”的科技创新体系。同时，国家电网公司在承担各类重大科技项目的过程中，注重并进一步加大与全国各类高校、科研院所以及企业的联系，加强彼此间的产学研用合作。

第二，国家电网公司对于科技人才的培养层次进行优化，建立科学的人才培养制度。在公司内部，制定与实施《国家电网公司科技领军人才评选管理办法》，培养和管理科技人才，实现人才评选的公平公正。国家电网公司积极参与人才引进，在海外投入建设了高层次人才双创基地，引入内部多名海外多领域知名专家，充实国家电网公司的科研力量。另外国家电网公司构建新型的科技创新队伍，这些科技创新团队以院士或首席专家作为领头人，并且设置合理的团队结构，以此来充分促进科技人才的沟通与合作。

截至2019年底，国家电网公司的科技人员共计有3.41万人，其中，研究与实验发展（R&D）人员有2.66万人。拥有国家级专家人才365名，包括两院院士7名，国家有突出贡献的中青年专家13名，享受国务院政府特殊津贴专家142名，“创新人才推进计划”中青年科技创新领军人才10名，中华技能大奖获得者5名，全国技术能手64名，全国青年岗位能手74名，此外，还拥有重点领域创新团队2支、创新人才培养示范基地2家。国家电网公司所拥有的科技人力资源状况如图1所示。对于电网企业来说，能够准确掌握公司所需的科技人才规模是电网企业开展工作以及进行决策的基本要求，因此需要对其进行深入研究。

图1 国家电网公司科技人力资源分布情况

三、基于灰色理论的电网企业科技人力资源优化配置模型

（一） 科技人力资源灰色模型

本文研究电网企业的科技人力资源优化配置，因此根据灰色系统理论，建立灰色模型（GM模型），模型的目标是科技人力资源规模优化配置，模型构建的步骤如下：

3、对X(0)进行准光滑性检验，由以下公式（2）进行验证：

4、进一步检验X(1)是否具有准指数规律，由公式（3）验证：

当k>3 时，σ(1)(k)⊆[1,1.5],δ<0.5， 准指数规律满足，故可对X(1)建立GM（1，1） 模型。

5、对累计数据X(1)计算紧邻两项的均值，得到即可得到数据矩阵B和数据向量Y，分别为

6、求参数a，b，利用最小二乘法估计计算，即：

7、建立时间响应序列，即

8、将时间响应函数离散化，得到

取X(1)(0)=X(0)(1)，得到

（二） 灰色模型误差和精度检验

在构建灰色模型之后，需要对模型的可信度进行检验，本文使用后验差方法进行检验，检验步骤如下：

2、求实际值X(0)(k) 的平均值X，求残差的平均值， 然后求X(0)(k)的方差S21，ε (k) 的方差S22。

4、依据精度等级参照表，如表1所示，对模型的精度进行评价。

表1 模型精度等级指标参考表

四、算例分析

本文结合实际，对基于灰色模型的科技人力资源规模优化配置模型进行实例研究。某电网企业2015—2019年科技人才配置规模情况如表2所示，根据这些数据来研究未来该企业科技人才规模配置情况。

表2 某电网企业2015—2019年人才配置规模情况

（一） 科技人力资源灰色模型构建

1、对x(0)X(0)一次累加，生成1-AGO，具体结果如表3所示，根据公式（1）有：X(1)=(X(1)(1)X(1)(2)X(1)(3)X(1)(4),X(1)(5))=(3860,3860+3897,3860+3897+3946,3860+4022,3860+3897+3946+4022+4120)=(3860,7757,11703,15725,19845)

表3 某电网企业2015—2019年人才配置规模1-AGO情况

2、对X(0)进行准光滑性检验，根据公式（2），可得到同理，可得ρ(4)≈0.34<0.5,ρ(5)≈0.26<0.5，满足准光滑条件。

3、检验X(1)是否具有准指数规律，根据公式（3），得到同理σ(1)(4)≈1.34,σ(1)(5)≈1.26， 满足准指数规律，可对X(1)建立GM（1，1）模型。

4、计算X(1)紧邻两项的均值，得到

5、构造数据矩阵B和数据向量Y：

9、求导还原出X(0)的模拟值，由得

（二） 灰色模型误差和精度检验及结果

1、模型计算结果与实际值对比

表4 比较模型计算结果和实际值

2、分 别 计 算 实 际 值X(0)(k)和 残 差 ε(k)的 平 均 值、和方 差S21、S22：=3969，=0；S21=8640.8，S22=106 ，故S1=92.9559，S2=10.2956。

表5 模型精度检验情况

即：p=P{|ε(k)-|

可知此模型精度为1级（好），可以使用该模型对科技人力资源规模进行优化配置。

4、预测得到2020—2024年期间该电网企业科技人力资源规模优化配置结果，即最后求导还原出X(0)的模拟值：如表6所示。

表6 某电网企业2020—2024年科技人力资源规模配置结果

五、结论

本文从我国电网企业科技人力资源的角度作为出发点，着重对电网企业科技人力资源的优化配置进行深入研究。首先，应用灰色系统理论的规模模型，提出了电网企业科技人力资源的优化配置模型。其次，以某电网企业进行算例分析，通过实际数据和模拟数据的对比分析，对其误差和精度进行检验，验证了该模型的准确性，并进一步预测未来5年该电网企业科技人力资源配置规模，为未来科技人力资源配置提供参考依据，提高科技人力资源配置的合理性，优化电网企业科技人力资源配置，推动电网企业科技创新发展。