组合预测法在物流人才需求预测中的应用

康秋燕+吴席爽

（烟台南山学院 山东 龙口 265706）

【摘要】近年来，物流业的飞速发展带来了对物流人才的迫切需求。其人才的缺乏已经成为亟待解决的重要问题。如何紧贴市场和产业需求，培养出适合物流产业发展的高素质人才，成为各个国家和地区关注的焦点。各院校及科研机构对此问题积极研究。本文结合我国物流产业实际情况，论证了组合预测法对预测结果进行修正

分析的可行性，以期为物流人才培养的规划与决策提供科学的理论参考。

【关键词】物流人才 物流业

一、物流人才需求现状及其紧迫性

随着世界经济的快速发展和现代科学技术的不断进步，物流作为国民经济中一个重要的部门正在全球范围内迅速发展。就我国实际情况而言，自2001年加入WTO以来，经济迅速发展，国内市场普遍呈现出买方市场状况，企业竞争加剧，纷纷寻找新的利润增长点，被称为“第三利润源泉”的物流业受到了普遍关注，加上连锁经营、电子商务、按單制造和按单销售等新型生产和流通组织形式的发展，使物流作用凸显。现代物流要求物流人才不仅要拥有全面的理论知识，同时也要有多年的实践经验。国外物流的发展实践表明，物流从业人员是否具有较高的物流知识和操作经验，直接影响到企业的生存与发展。

（一）现代物流人才理论

现代物流包含学科有管理学、运输学、经济学、社会学、系统工程、计算机科学等，而物流人才则是能够解决物流中经济、管理、工程、信息、外语甚至于法律政策等方面的问题。而物流人才则是将这些专业的物流知识应用于实践中，还需要应对在实践中所遇到的各种实战问题。在物流领域中物流人才主要分为三个层次：初级物流操作人才、中级物流管理人才以及高级物流管理战略人才。

初级物流操作人才是接受过工作所需的相应的物流理论知识并取得物流技术认证的物流体系相关人员，能够熟练应对日新月异的现代化物流机械的认知及操作。而中级物流管理人才和高级管理战略人才则是接受了较为系统、专业的物流知识，具有一定的统筹能力的人员，中级管理人员对自身从事的物流体系中各环节熟知，使物流工作更加合理和有效，协调各部门工作科学化、合理化。高级物流管理战略人才则要具有较强的战略判断和把握应对能力，能够谨慎敏锐的观察市场发展变化，对整个物流系统的各个环节进行宏观调控和微观调整。

根据劳动力调查资料显示，我国西南某省就业人员受教育程度构成比显示，未上过学比例为17.4%，小学41.9%，初中32.3%，高中5.1%，大学专科2.5%，大学本科0.9%，研究生0.01%。而具体从事物流相关工作的人才所占比例甚微，所以把握住物流发展趋势，对我省未来物流人才需求作出精确预测，并能够进行物流人才教育统筹安排规划迫在眉睫。

（二）我国物流人才需求模式的特点

国外经过多年发展，已形成了一定规模的物流教育系统，许多高校设置了与物流相关的课程，为物流业培养并输送了大批实用人才。相比之下，我国这方面的教育发展还相对落后，我国物流专家呼吁国家应加强物流人才的教育和培养。因此，近十年来，我国从高职高专到本科院校，纷纷开设物流类专业，正规的在校学历教育迅速发展起来。同时，各级部门为普及物流知识，提升物流人才的专业水平，纷纷举办各种各样的进修班和培训班，物流人才的短期培训教育也开展得如火如荼。那么根据我国物流产业的发展和物流人才的培养规模，物流教育人才的培训是否能真正满足企业物流人才的需求，这是物流人力资源开发研究的问题之一。通过国家的经济普查数据得知，我国的物流从业人员数量基数很大，但是物流人才的需求处于动态的变化过程中，那么准确预测未来我国企业物流人才的需求是十分重要的，也是物流人力资源开发的重要数据基础。因此，如何采用科学合理的人才预测方法，准确的建立未来人才需求预测模型，是人力资源开

发亟待解决的难题之一。而物流人才需求的稳定增长是物流人力资源开发基础。因此，总结我国物流人力资源开发现状，分析影响因素，在建立科学完善的物流人力资源培养体系之前，必不可少的工作就是对物流人才需求作出准确预测。

二、组合预测法

（一）组合预测法的优势

组合预测的基本含义是把两个或两个以上的预测模型采用加权平均的方法组合成一个模型。对于同一个预测问题，若采用几种不同的模型进行预测，为了提高结果的准确性和可靠性，则可以运用组合预测法，计算出每个模型的加权系数，再按照要求对每个模型的预测值进行组合，得到最终预测结果。组合预测方法表明，即使某个预测方法的结果不是很精确，只要该方法包含独立的信息，若将它与一个效果较好的预测方法进行组合，就一定能够提高系统的预测精度。组合预测的目的就是综合利用各种方法所提供的信息，避免单一模型丢失信息的缺憾，减少随机性，提高预测精度。为了提高预测的准确性，往往会使用多种不同的模型同时进行预测，得出不同的结果，这时需要应用组合预测模型对几种不同模型的预测结果进行修正，从而得到最终预测结果。组合预测模型目的在于综合多种模型方法得出结果，避免单一性和随机性带来的误差，挺高预测结果的精确性和可靠性。

（二）组合预测法的原则

组合预测法有三大原则：定性分析与定量分析相结合原则；系统性原则；经济性原则。

（三）组合预测法在物流人才需求预测分析的应用步骤

根据经济理论和实际情况建立各种独立的单项预测模型，单项因素有：各产业链条人才基数、人才总数、初、中、高级人才需求数以及相对应的国内相应层次院校培训所得的可用人才数等等；运用系统聚类分析方法度量以上各单项模型的类间相似程度；根据聚类结果，逐层次建立组合预测模型进行预测。组合预测模型可采用以下几种主要模式。模式一：线性组合模型；模式二：最优线性组合模型；模式三：贝叶斯组合模型；模式四：转换函数组合模型；获得各个因素对应的权重系数；从需求预测的结果得出未来几年内研究对象区域科技人才的供求结构矛盾，各产业对科技人才的需求量增减，各因素的增长速度需求大小，使科技人才结构与产业结构的优化升级相适应，加速调整人才结构，使其不断优化，有针对性的补充各产业紧缺的科技人才，进而支撑产业结构的调整升级。