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国内人才需求预测研究的进展与问题分析

范文

李朋波　张庆红

摘要根据研究目的，按照一定标准选取了国内2009～2013年关于人才需求预测的20篇文献，从预测的主要类型、主要思路和主要方法三个方面对这些文献进行了归纳总结和深入分析，得出了进行人才需求预测的基本类型、基本思路和基本方法，并对目前的研究进展进行了评价，指出了目前研究中存在的问题。

关键词人才需求；预测；存在问题

中图分类号 F241 文献标识码 A 文章编号 1673-0461（2014）05-0072-09

人才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（《国家中长期人才发展规划纲要》，2010），人才强国战略是我国经济社会发展的一项基本战略。2003年，我国政府提出了“坚持人才开发与经济社会协调发展”的工作目标，这一目标既强调人才供给与经济的需求在规模上平衡，也强调人才结构与产业结构相耦合（赵生龙、李晓芳，2008）。

然而，从全球范围来看，人才资源与经济社会发展不平衡的现象非常普遍，造成的损失也非常严重（O'Brien-Pallas et al.，2001）。因此，实现“人才开发与经济社会协调发展”这一目标必须借助必要的保障手段，其中政府人力资源公共管理部门的人才资源规划具有重要的意义和作用。从20世纪70年代起，人才资源规划开始成为政府组织和大企业的一项活动，美国最早在1977年成立人力资源规划学会。从20世纪90年代起，以美国为代表的先进经济体纷纷制定区域性或部门性的人才资源战略规划，以有效指导人才资源开发与管理（曾湘泉、杨伟国，2004）。与发达国家相比，我国的人才资源规划工作虽取得了一定的成绩，但由于起步较晚，与发达国家仍存在一定差距。因此，如何尽快完善人才资源规划工作、提升规划水平是我国人力资源公共管理部门的迫切任务之一。

科学制定人才规划的关键是对人才需求的科学预测（刘风朝，2001；Jantan et al.，2010）。目前，大陆以外地区的很多研究者开展了数量众多的预测研究（如：Kao & Lee，1998； Wong et al.，2009； Burbach & Royle，2010； Seol et al.，2012等）。我国人才需求预测工作也取得了丰富的成果，很多地区已开展了关于人才需求预测的研究（如上海、浙江、江苏等省份，大连、苏州等地区）。

鉴于人才需求预测工作的重要性和普遍性，本研究将系统回顾国内2009～2013年①关于人才需求预测的相关文献，对这些文献的预测类型、主要思路、预测方法等内容进行归纳总结，得出关于人才需求预测的一般性结论，以帮助其他研究者快速进入该领域，在此基础上，本文对目前研究的状况进行了评价，指出了存在的问题，对未来更加科学合理地开展预测工作提出了意见和建议。

二、文献来源及基本概况

1. 文献来源及获得方法

在检索过程中，我们发现在该主题的相关文献中，发表于中文核心期刊的文章数量较少，因此文献选择不局限于中文核心期刊，而更加关注与人才需求预测主题贴近程度较高的文章。检索的时间跨度为5年，即从2009～2013年，在该时间范围内，以“人才需求预测”为主题词进行检索，得到相关文献共有116篇，其中：2013年为13篇，2012年为27篇，2011年为31篇，2010年为20篇，2009年为25篇。

之后，按照如下标准对这116篇文献进行筛选：①实践性标准，文献须是对某个区域、某个行业、某类人才需求进行预测的实践性研究；②文献须明确报告或容易看出预测的思路；③文献须明确使用了一种或多种定量预测方法；④文献须构建并报告了完整的预测模型；⑤文章构建出的预测模型必须具有较高的拟合度和解释度②③。按照以上标准，本研究最终得到20篇文献，2009～2013年（截止至6月20日）各年份的篇数分别为2篇、4篇、8篇、4篇和2篇。

2. 文献基本概况

按照发表年份、作者、题目、发表期刊四个基本描述指标，这20篇文献的基本概况如表1所示。

以上20篇文献均符合本研究的筛选标准，且包括了区域人才资源总量需求预测、某一类人才资源需求预测、某一行业人才资源需求预测，分布的面比较广，基本上能够反映目前关于人才需求预测研究的情况。

三、对文献的研究分析

通过对以上有代表性的20篇文献内容的详细阅读和深入分析，本研究按照以下三个分析单元对现有研究进行归纳总结：①预测的主要类型；②预测的主要思路；③预测的主要方法。

1. 预测的主要类型

对人才需求进行预测首先要确定预测的对象，如果将人才资源作为总集，确定对象就是明确预测的是总集还是某个子集。选择总集或某个子集是由研究目的所决定的，同时，对预测对象的确定，将影响预测的思路、方法、变量的选取等。从目前的研究来看，预测的主要类型可分为人才总量预测、类型人才预测和行业人才预测三类（详见表2）。

（1）人才总量预测。人才总量预测，即区域人才资源总需求量预测，是指根据本区域未来人口和经济的发展状况，对与之相适应的人才总量进行判断，从而预测出未来某年人才资源的总需求量。人才总量预测属于较为宏观的预测，一般而言并不过分要求预测的准确性，而更关注人才资源总需求量在未来大的变动趋势。

在本研究筛选出的文献中，有4篇属于该预测类型。这4篇文献的作者们都强调了预测值和未来实际值之间的差异，我们认为对该问题的说明是非常有必要的，因为人才需求量是多种因素综合影响的结果，而为了实现预测模型的简洁性和可操作性，研究者往往只选取数个重要的因素（4篇文献最多的选取了5个变量，最少的仅选取了1个变量），而没有必要且不可能将所有因素都纳入预测模型中，正如上文阐述的那样，能够科学合理地给出区域未来人才资源总需求量大的变化趋势即可。

（2）类型人才预测。对人才的类型划分的基本依据是人才所从事工作的不同性质，目前统计部门及人力资源公共管理部门一般将人才划分为党政人才、企业经营管理人才、专业技术人才、高技能人才和农村实用人才五类。其中，党政人才的数量往往是由政府有关部门的规划决定的，其数量一般会受到严格的控制，如北京市党政人才队伍的总量从目前到2020年都将控制在20万人（《北京市党政人才队伍建设研究》，北京市委组织部干部调配处），故此类人才需求量的预测不在本研究范围内，但一般而言，社会人口越多，政府部门需要承担公共服务的负荷也就越重，故可用社会人口数量的变化预测党政人才的数量（孙晋众、林健，2007）。

类型人才预测是对某类人才资源需求的预测，即对企业经营管理人才、专业技术人才、高技能人才、农村实用人才中的某一类（或某一类中的某一部分）的需求量进行预测。在我们筛选出的文献中，有6篇属于该类型。

（3）行业人才预测。对人才进行划分的另一种方式就是按照人才的行业分布进行划分，而行业的划分通常是按照《国民经济行业分类》（GB/T4754―2002）进行的，可分为三大产业、20个门类和98个大类。行业人才预测就是根据研究者关注的行业，根据行业发展的需要对未来数年内人才需求量进行预测，针对性较强。

在本研究选取的文献中，有11篇属于该预测类型，数量大于前两类预测文献数量之和，可以看出该类预测是目前人才需求预测研究的主体。从研究涉及的行业数量来看，其中释佳佳、潘飞（2009）和范永芳、杨全良（2010）两篇文献对区域内多个行业的人才需求量进行了预测，其它文献则是对单个行业进行人才需求量预测。

2. 预测的主要思路

20篇文献预测思路上有三点共同之处：一是研究的基本依据是人才数量与经济社会发展的匹配性，即有怎样的经济社会发展水平，就应该有相应的人才数量；二是对历史数据的把握，即以本区域过去若干年经济社会发展水平和人才数量的历史数据为重要依据；三是对预测时间跨度内与人才相关的数据的把握，及对预测时间跨度、预测精细度的把握。

（1）人才数量—经济社会发展水平匹配性。“人才开发与经济社会协调发展”是人才资源需求预测的基本依据。这一基本依据有着深刻的理论基础，符合马克思劳动价值论和柯布—道格拉斯生产函数的基本思想。按照柯布（Charles W. Cobb）道格拉斯（Paul Douglas）的观点，全部产品的总价值等于一个生产周期中资本的转移价值，加上全部劳动力创造的新价值（Cobb & Douglas，1928），而人才资源属于社会劳动力范畴，因此人才创造的新价值也是产出的构成部分。按照劳动生产力存在边际的基本经济学观点，一定的人才数量创造的价值是在一定范围之内的，反言之，一定数量的产出在资本投入一定时，对应的人才数量也应在一定范围之内。以上的基本理论构成了人才资源需求预测可能性的基础，从本研究选取的文献有19篇是以该理论包含的思想来进行预测的，如马洁、王永伟（2009）在文章题目中就出现了“基于经济增长”、陶怡（2012）在文章题目中也出现了“经济发展背景下”这样的限定条件，其他文献则在文章中体现出了这种思想。

有些类型的人才则适合于从社会发展的角度来进行预测，如与社会发展有关的人才（如党政人才；体制内的文、教、卫、体等领域人才）则适合于按照人口总量变化及服务水平提高程度来进行预测。本研究涉及的文献中仅有一篇属于此类，即陈菲（2011）按照重庆市总人口变动对卫生专业技术人才需求量进行了预测。

（2）对历史数据的把握。所有20篇文献均是以包含区域人才数量和其他相关变量在内的历史数据为数量基础建立预测模型的。在对历史数据长度的把握上，20篇文献的平均年数为10.25年（详见表3），其中，最短的为4年（胡选子、曹文梁等，2011），最长的为30年（瞿群臻、马杰等，2011）。结合我国宏观经济形势的变化，本研究认为在进行人才预测时，对历史数据的收集应以10年左右为宜。同时，研究者也需要考虑统计部门现有数据的历史长度和数据的可获得性，并对历史数据的可使用性进行分析（如：可能存在区域重大事件引起的人才数量剧烈变动，从而影响预测模型的准确性）。

预测模型的检验也是以历史数据为基础的，即将预测模型的计算值与历史数据的数值进行比对，得出两者之间的相对误差，并将其作为预测模型合理性和精确度的重要指标。如范永芳、杨全良（2010）在构建起浦东新区人才总量的相关回归预测模型后，将模型计算值与历史数据进行了比对，得出了相对误差为0.21%。

（3）对未来数据的把握。在构建了预测模型的基础上，需要进一步确定的是预测时间跨度内预测模型中自变量的相关数值（相关回归法涉及该问题，时间序列法和灰色系统法不涉及该问题），对这些数据的确定大致有两种思路：一是根据历史发展速度，推断未来数值，如范永芳、杨全良（2010）根据浦东新区过去GDP的增长速度，按照高、中、低三种增长速度来预测浦东新区未来6年的GDP量；二是根据政府的相关规划中的经济社会发展目标值直接确定，如马洁、王永伟，（2009）是根据《2020年新疆经济发展战略》确定区域未来的GDP目标值。

预测的时间跨度是研究者需要确定的另一个数值，即确定预测的时效在哪个时间范围内。20篇文献预测的平均时间跨度为6.8年，时间跨度最短的为3年（汤伟伟、况敏，2010；梁存利、杨小竣，2013），最长的为18年（马洁、王永伟，2009），其中：小于5年（含）的文献有9篇，6～10年的文献有7篇，10年（不含）以上的文献有4篇。

就预测的精度而言，最精细的为每季度的人才需求量（汤伟伟、况敏，2010），精细度最低的为以5年为单位（马洁、王永伟，2009；焦凌佳、吴红梅，2011），其余17篇文献均预测的是年度的人才需求量。

3. 预测的主要方法

人才预测方法很多，根据美国斯坦福研究所的统计，目前人才预测的方法多达150多种，其中较为广泛使用的有30余种，总的来说，可分为定性预测和定量预测两大类。其中，定性预测主要有经验预测法、描述法、德尔菲法；定量预测主要有回归模型、时序模型和生产函数模型等（汤伟伟、况敏，2010）。本研究选取的20篇文献均为定量预测，使用的方法有四类：①时间序列法；②相关回归法；③灰色系统法； ④组合预测法，四种方法被使用的次数依次是3次、12次、9次和2次（详见表4）。

（1）时间序列法。时间序列法（Time Series Projection）是指，将人才数量的历史资料按时间顺序排列起来，然后分析其随时间变化的趋势，从而推出未来某个时刻的人才需求量（Bezdek，1975；Goh & Teo，2000；李涛、宋光兴，2006）。常用的时序模型包括回归分析法、指数平滑法、成长曲线法。

从使用该方法的文献数量来看，仅有3篇使用了时间序列法，且其中的两篇同时还采用了其它方法，仅有1篇文章仅使用该方法进行了预测。由此，本研究初步认为时间序列法在进行人才需求预测时可作为辅助方法使用。另外，本研究认为该方法被使用较少的另一个原因是，该方法仅仅考虑了人才数量的历史数据，并假定人才数量的变化趋势是线性的，而排除了影响人才数量变化的诸多影响因素，用该方法预测出的人才需求量的准确性和科学性相对较差。

（2）相关回归法。相关回归法（Correlation and Regression Method）是通过对历史数据的分析，寻找人才数量与社会、经济、教育、科技等因素的统计关系，然后估计模型参数，得到人才需求预测模型，并利用确定了的社会经济目标来预测人才需求量。回归模型是最常用的相关分析模型，应用时必须找到影响预测对象（因变量）变化的各种因素（自变量），才能建立模型（李涛、宋光兴，2006）。从选择影响因素的数量来看，该方法可分为一元回归和多元回归两种。在应用一元回归进行人才需求量预测时，研究者通常会选择与人才数量相关性最高或解释效果最高的变量，如范永芳和杨全良对上海浦东新区人才需求量进行预测时，在7个影响变量中选取了GDP作为自变量构建出预测模型。在应用多元回归时，通常会选取若干个影响人才需求量的变量来构建预测模型。一般而言，多元回归比一元回归方法的解释水平要高（R方高）。

从采用该方法的文献数量来看，有12篇文章采用了这种方法，其中有1篇采用了一元回归，其余11篇则采用了多元回归的方法。由此可见，多元回归是人才需求量预测中的主要方法。

（3）灰色系统法。灰色系统法（Gray Systems Theory）是Deng（1982）在系统科学的基础之上建立起来的，适用于解决“少数据”、“贫信息”不确定性问题，并因其这一特点在预测科学中得到了广泛的应用（刘思峰，2004）。根据灰色系统理论，可以不去研究系统内部因素及其相互关系，而从人才的时间序列中去挖掘有关信息，建立灰色模型来寻找人才需求量变化的规律，以此建立人才需求量预测模型。GM（1 1）模型是灰色系统理论的具体应用，该模型为单序列的一阶动态模型，其基本步骤首先是建模，在建模前先对原始数据进行处理，让它呈现一定的规律性，从而消除原始数列的随机性；其次是建立连续微分方程的动态模型，建立微分方程最后得出灰色模型（汤伟伟、况敏，2010）。

在20篇文献中，灰色系统法被应用了9次，可以推断出该种方法也是进行人才需求量预测的主要方法之一。另外，我们发现灰色系统法对人才的历史数据要求比其他两种方法要宽松，如胡选子、曹文梁等的研究仅利用了过去4年的历史数据，陈菲仅利用了过去5年的数据；高小惠和戴涵莘同样也仅利用了过去5年的数据。因此，本研究认为灰色系统法在人才历史数据较为短缺时比较适用（见表4）。

（4）组合预测法。组合预测法（Multi-Model Combination Method）是Bates和Granger于1969年首次提出的，因其能有效地提高预测精度，在国内外预测界得到了广泛应用。相比于前三种方法的单一性，组合预测法（Multi-Model Combination Method）是通过多种方法的运用，并根据计算赋予每种方法不同的比例（总的比例为100%）来构建最终的预测模型（Bates & Granger，1969）。其确定各种方法比例的方法为Shapley值法，这种方法是用于解决多人合作问题的一种数学方法，其理论思想是根据局中人给合作带来的增值比例分配合作的利益（王景超、孟利清等，2013）。

在20篇文献中，有2篇文献（汤伟伟、况敏，2010；王景超、孟利清等，2013）采用了这种方法。我们通过对这2篇文献的深入研究发现，不同的预测方法得出的预测值可能存在较大差异，而采用组合预测法可以对各种结果进行组织优化，从而提高预测的精度。

四、结论与讨论

1. 对目前研究的评价

通过对20篇文献的深入分析，可以看出国内对于人才需求量预测的研究从数量和质量上已经取得了一定成绩，获得了较为丰富的成果。研究数量多从一个侧面反映了人才的劳动价值不断受到重视，以及政府相关部门对人才规划工作的重视。研究的质量从20篇文献预测对象的明确性、预测方法的科学性、预测模型的高解释度和低相对误差上可见一斑。从这个角度看，本研究对这20篇文献的归纳总结是非常必要的，它将帮助其他研究者快速了解人才资源需求预测的基本类型、基本思路、基本方法和构建模型时自变量选取的基本原则，从而能够尽快进入研究状态。

但从现有研究发表的期刊能够看出，目前国内人才需求预测研究的整体质量有待提升，同时，我们在检索英文文献时发现，大陆研究者发表的文章数量很少（5篇以下），这从某种程度上佐证了这个观点。

2. 目前研究的局限和存在的问题

在看到取得的成绩的同时，我们也要看到目前研究的局限性和存在的问题，在未来的研究中应该解决或避免，从而增强预测的科学性和准确性。

（1）人才的标准问题。人才的标准问题就是将符合何种条件的就业人员统计为人才的问题。我国在1982年确定了“具有中专以上学历和初级以上职称的人员”的人才标准，但该标准已经被十六大确定的“德才兼备”和“品德、知识、能力和业绩主要衡量指标”的新标准所替代，但在人才数量的统计中仍然沿用了1982年界定的标准。

尽管1982年版的人才标准在统计意义上具有较强的操作性（刘凤朝等，1997），但却存在一定问题，需要用新的指标来衡量一个人是否是人才。聂会平（2006）将人才的标准体系划分为道德标准、准入标准和检验标准，而传统的基于学历和职称的人才标准仅仅是人才的准入标准。董克用（2000）提出了21世纪的人才标准，即“那些具有创新意识、具备创新能力、能实现创新成果价值”的人，因此“创新”成为了新世纪人才的重要标准之一，并且他认为人才的鉴定不应再是“一次定终身”，而是根据实际贡献变动的。

因此，本研究认为科学、客观和全面地制定人才的统计标准是下一步研究中应解决的基础问题。此外，人才作为国家发展的战略性资源，存在与其他国家的对比问题，因此如何制定与其他发达国家接轨的人才统计标准也是重要的问题之一。

（2）人才数量结构与经济社会发展的匹配性问题。目前的研究在本质都隐含了一个基本假设，那就是历史数据中人才资源的数量和结构与经济社会发展是相匹配的，但这个基本假设是值得商榷的。张延平、李明生（2011）对我国30个省市的人才结构与产业结构升级的匹配性进行研究时发现，我国30个省市所处的协调适配等级都不高，北京市的协调适配等级最高，但也仅仅处在中度协调等级，且其中有23个省市的协调适配等级处在弱度失调等级。

如果预测建立在人才与社会经济发展不匹配的基础上，预测结果可能会与经济社会发展的真实需求“越走越远”。因此，在未来的研究中，预测前需要先对“区域人才状况—社会经济发展状况”的匹配性进行客观评价，并根据评价结果对人才数量及结构进行理论性的调整，预测应建立在调整后数量及结构的基础之上，只有这样预测的结果才是合理的。目前国内一些学者已经认识到了这个问题，如：赵生龙等（2006）为西安市建立了“人才—经济”发展动态预测预警系统，用于适时评估人才数量、结构与经济发展的协调性程度。

（3）历史数据选取、预测的时间跨度和精细度问题。利用历史数据构建预测模型暗含了两条假设：一是国家或区域经济体制和经济发展政策在较长的时间跨度内保持稳定，经济发展没有（间断性的）大幅波动（孙林岩，1988）；二是国家或区域对人才的含义和统计口径界定明确并规范使用，不会出现由于人才管理政策的突变使人才总量或结构发生跳跃式的增减或变动，并有完整、系统的历史数据作为基础（孙林岩，1988）。从人才的评定政策来看，1980年我国恢复了职称评定制度，1987年事业单位职改工作全面铺开，导致人才数量出现了跳跃式增长，因此，对历史数据选取的年数过长的研究，会出现数据受政策影响后的跳跃所引起的预测模型失真情况（在本研究选取的文献中，有利用过去24年和过去30年历史数据的文章各一篇，前一篇包含了1987年的数据，后一篇包含了1980年的数据）。从经济运行的机制来看，在2000年前后，我国不仅经历由计划体制向市场体制的转轨，由短缺经济向过剩经济的过渡，而且还面临由工业经济向知识经济的跨越，过去的经济运行与未来的经济发展不仅是基于不同的体制和政策平台，而且将遵循不同的运行机理，各种经济变数之间的相关机理将发生重大变化，这就使我们以往所采用的时序增长率模型、相关系数模型等的局限性显露出来（林凤朝，2001）。因此，对历史数据的选取不是越多越好，而是需要综合考虑数据的线性关系稳定性和国家相关政策的稳定性，本研究认为选取2000年后的历史数据是较为稳健的。

现有研究中对未来人才资源需求量预测的年份总体来看是过长了，有些研究预测了未来近20年的数量（而国家的人才中长期规划时间跨度也仅为11年），由于可能出现的政策变动或重大事件带来的影响，过长的预测时间跨度会降低预测的意义。因此，对人才需求的预测，要更多地着眼于中期，尤其是短期预测，并采取滚动预测的方法，使预测方案和预测结果具有动态性和可调性，这样才能使预测成果更好地发挥其社会功能（叶家康、岳永俊，1986；郭亚军等，1995，1998；刘凤朝，1997）。同时，有些研究将预测的时间精度定在季度，这种过细的预测实际上意义并不大，预测主要的目的是看大的趋势变动，以年为单位是较好的作法。

（4）预测方法的选取问题。现有文献中选用的三种基本方法均是以（3）中提到的两条假设为前提的，但现实情况往往是极其复杂的，因此应当尝试能够模拟更复杂情况的新方法，如BP神经网络，这种方法对于非线性变化的处理是更为适用的，而影响人才资源需求的因素往往是复杂多变的，因此如果能运用这种方法进行预测可能会得到更加准确的结果。然而，遗憾的是我们看到这种方法在目前的研究并未得到广泛应用。

现有文献还存在着明显的预测方法选取不科学的问题，如灰色系统法适用于短期预测（Paul H. K. Ho，2010），但孙彦（2011）、胡选子和曹文梁等（2011）、陶怡（2012）采用该方法预测了未来10年以上的人才需求量。因此，研究者在开展预测工作前，应深入研究各种预测方法的适用条件，合理选择预测方法。

采用不同的预测方法时，结果可能存在差异，甚至是较大差异，将使得预测结果的可信性大打折扣，而采用多种方法进行组合预测是避免这一个问题的有效方法，但我们可以看到仅有2篇采用了组合预测法，因此在未来的研究中应尽可能采用多种方法进行组合预测。

（5）相关回归预测法中自变量的选取问题。对采用了相关回归法进行预测的12篇文献进行分析后，本研究发现这些研究对自变量的选取存在一定的问题。一是对资本投入和科技发展变量关注的不足。人才的数量、资本投入量之间存在一定的替代关系，即可变技术系数（曾湘泉，2010），但现有研究中只有数量极少的文献采用了“生产性固定资产投资总额”这一能够体现资本投入量的指标。另外，随着信息时代的到来，技术进步会带来人才平均劳动生产率的快速提升，从而对人才数量产生“挤出效应”，因此，将能够体现技术进步的指标纳入预测模型中是非常必要的。

本研究还发现在采用相关回归法的现有文献中，自变量之间均存在严重的共线性问题，在未来的研究中如何克服这个问题、并同时保持模型的高解释度是值得深入探讨的问题。

在看到取得的成绩的同时，我们也要看到目前研究的局限性和存在的问题，在未来的研究中应该解决或避免，从而增强预测的科学性和准确性。

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