DEA与灰色预测算法对城市人才就业期望问题研究
——基于2015-2018年杭州市人才市场信息分析

王宝,韩扬,朱家明

(安徽财经大学 1.金融学院；2.统计与应用数学学院，安徽 蚌埠，233000)

“就业是最大的民生。”这是习近平总书记在十九大报告中所强调的，也是当下我国至关重要的民生实事。解决好就业问题，才能实现社会的长治久安，才能实现劳动者安居乐业。客观地说，在当下就业岗位和形态丰富多元的现代社会中，普通劳动者想找到工作实现就业并不是很难，但实现高质量的就业却并不是一件容易的事。因为当前我国的结构性就业矛盾并没有得到根本性的缓解，人和岗位不匹配的情况大量存在，所以要坚持就业优先战略和积极就业政策，实现更高质量和更充分就业[1]。作为中国未来发展新蓝图，中共十九大报告发出了实现更高质量和更充分就业的“动员令”，因此文章对实现充分就业民生问题研究有较强的理论意义和现实意义。

1 数据来源与假设

文章数据基本来源于《2015-2018年浙江省杭州市统计年鉴》中的城市就业部分；高校毕业生等相关数据来源于《2018年中国大学生就业报告》。为了更科学有效的进行定量研究分析，特提出如下假设：1)选取月度平均值来计算各指标的年度数据，可以代表各月份基本水平；2)假设统计调查中获取数据均可包括全市就业情况基本水平，排除系统性误差；3)文章中针对各指标变动幅度均值可反应实际变动情况。

2 基于时间序列变化对就业市场需求的分析

2.1 研究思路

在查询2015-2018年杭州市大学生毕业就业情况和人才市场信息，决定从就业需求、期望职业、期望教育背景等方面对杭州市就业市场需求进行理论研究与实际分析。利用数据拟合的原理，对指标数据进行分类汇总统计，作出就业需求、期望职业、期望教育背景在每年的各个季度的变化折线图并进行描述分析。最后再对各类职业的需求量计算方差，得出五类职业的变化波动分析[2]。

2.2 研究方法

根据已知统计年鉴数据，将教育需求水平分为本科以下(below bachelor degree,BBD)、本科学历(bachelor degree,BD)、本科以上(above bachelor degree,ABD)、无限制(unlimited,U)四类。计算每个季度数据的平均值来替代该季度的人才需求。得到表1。

表1 不同期望教育背景人才需求表
Table 1 Talent demand Table of different expected educational backgrounds

时间BBD/人BD/人ABD/人U/人2015年第四季度650.671 442.332.001 356.002016年第一季度1 150.673 613.676.002 757.002016年第二季度810.332 389.674.671 544.672016年第三季度659.671 968.331.671 218.002016年第四季度374.671 037.3320.33819.672017年第一季度1 108.333 625.3318.332 416.332017年第二季度508.001 489.674.331 052.672017年第三季度545.671 507.001.33872.672017年第四季度328.671 221.3381.67635.332018年第一季度886.002 674.677.671 702.002017年第二季度666.671 727.675.331 379.67

根据《通过互联网进入就业市场的职业分类通则》，将城市就业市场的职业分为五类。第一类是计算机技术，包括计算机软件、互联网发展和应用、通信技术；第二类是经济管理，包括销售管理、市场营销、贸易等；第三类是公用事业，包括法律职业与法律、教育类、广告等；第四类是社会服务，其中包括餐饮、娱乐、酒店旅游、美容和个人护理等[3]。计算出每年不同季度的工作岗位预期数量，见表2。

表2 职业类型需求表
Table 2 Occupational type requirements table

计算机科技/人经济管理/人公共事业/人社会服务/人工业制造业/人2015年第四季度1 19916 3821 7222 8061 6602016年第一季度3 16533 5603 9784 43410 7842016年第二季度1 58622 8501 4063 3432 8282016年第三季度1 62614 5841 5973 0092 7912016年第四季度1 0749 3421 4821 9162 0912017年第一季度3 16226 9673 7945 6644 8212017年第二季度1 0369 8661 9632 1971 8072017年第三季度2 6608 0611 7743 5502 2982017年第四季度1 6605 5691 8352 8832 6722018年第一季度2 71719 1102 2465 1034 3002018年第二季度2 1881 19822 1173 8853 942

根据表1中数据，绘制出不同月份人才总需求的折线图以及相关年份人才需求方差分布，如下图1、2所示。

图1 不同月份人才的就业需求Fig.1 Employment demand of talents in different months

图2 2016-2017年各季度人才需求方差比较Fig.2 Comparison of variance of quarterly demand for talents in 2016-2017

从图1可以看出，市场就业需求的高峰期在每年3月左右。结合市场情况，每年3月左右是高校输送毕业生的时间，也是企业招聘人才的最佳时机。因此，每年3月份的人才就业需求都是一年中最高的，其余月份都比较稳定。上图2主要分析2016年和2017年各季度人才需求的方差值，同一季度人才需求的方差变化趋势基本一致，说明每年同一季度人才需求的变化程度基本相同。人才需求的变化趋势在同年的不同季度是相同的，并且都表现出下降的趋势，表明城市的人才需求在每一个季度是不一样的，但每季度的人才需求的偏差程度是相同的。根据表2中显示的数据，制作人才需求分布折线图，见图3。

图3 人才需求的季度预期分布Fig.3 Expected quarterly distribution of talent demand

由此可见，市场虽然对学历不受限制的人才需求很大，但对学士学位人才的需求更多。每年第一季度对不同教育程度人才的需求达到最大。通过以上对就业需求的分析，可以看出不同季度对不同学历、不同学历人才的需求是按比例分布的。

激素在临床应用中往往需要长期使用才能达到效果，这样就容易给患者带来一些不良反应。如果把激素与维生素类药合理搭配使用，就会减轻和防止激素的副作用。

对每个学历的人才需求进行方差分析，可以得到：

根据方差分布可以发现，本科以上学历教育人才需求波动程度最小，说明本科以上学历人才需求相对稳定。画出2015-2018年各季度不同类职业的需求量折线图。如图4所示。

图4 各季度不同职业需求分析图Fig.4 Demand analysis charts of different professions in each quarter

由图可知，经济管理类职业的需求量明显高于其他四类职业。但这五类职业的需求量随时间变化趋势大致相同。为了更好地分析五类职业的变化，可将经济管理类职业与其他四类职业分开分析。分别绘制出图5、6，呈现分布特征。

图5 经济管理岗位市场需求图Fig.5 Market demand for economic management positions

图6 四种职业的趋势图Fig.6 Trend chart of the four occupations

由图5可知，经济管理类职业需求量在2016年初达到最高点。由于该类职业每年需求热潮，供过于求，所以现在该职业的需求量也在慢慢减少，越来越多的求职者转向其他行业。在每年的各季度中，第一季度是需求量最多的，第四季度是需求量最少的。由图6可以看出，计算机科学类、公共事业类、社会服务类、生产制造类四类职业每年的变化趋势大致相同。第一季度需求量达到最大值，第四季度为最小。其中，社会服务类的需求量相较其他三类较高。

3 基于数据包络分析和灰色预测对实际人才市场的分析

3.1 研究思路

结合上文对杭州市就业需求分析，并结合《2015-2018年中国大学生就业报告》内容，确定出针对就业市场的输出变量和输入变量。其中输出变量包括就业率X1、毕业生就业满意程度X2和薪资情况X3；输入变量包括受教育程度X4、期望职业X5和就业需求量X6等。从人才需求角度分析，在每一类期望职业范围中采用灰色关联度法对教育学历需求给予综合评价，从而确定实际人才市场的教育需求；再从供需平衡角度，确定相关输入与输出变量，使用数据包络法(DEA)对全市人才市场系统进行稳定性和可持续性评价。最后通过使用灰色预测GM算法，对短期人才就业市场进行预测分析[4]。

3.2 研究方法

由此初步得到4×5数字矩阵B。X1，X2，，Xn分别表示高等教育以下贡献值、高等教育贡献值、高等教育以上贡献值以及其他贡献值等。矩阵如下：

其中：xi=(xi(1)，xi(2)，，xi(p))T。

逐个计算每个被评价对象指标序列与参考序列对应元素的绝对差值，即：

Δi(k)=|x0(k)-xi(k)|(k=1，2，，n)

表3 五种职业相关程度分布表
Table 3 Distribution Table of five occupations

职业评价对象r1r2r3r4计算机技术0.333 10.556 00.649 10.384 5经济管理0.232 20.465 10.652 10.333 3公共事业0.375 00.643 50.465 30.425 8社会服务0.473 50.425 80.297 60.637 2工业制造0.287 60.537 20.425 00.375 0

由表3，从纵向分析来看，在同一评价对象里对于不同选择中，社会服务>公共事业>计算机技术>工业制造>经济管理，即对于单一高等教育以下受教育水平，社会服务关联更紧密，其次是公共事业；同理依次分析可得对于高等教育和高等教育以上学历教育水平与计算机技术、经济管理和制造业关联度更大，可以说明在高等教育及以上的就业人员更青睐于高新技术行业计算机技术，学术要求较高的经济管理，以及传统技术性更强的工业制造。

横向对比分析得出，在相同就业选择中对不同受教育需求关联程度，从而反应出不同行业对实际人才市场的需求[5]。比较关联度系数可以得出，0.556与0.649 1的关联系数表明该行业对高质量人才需求更高。。

重新选取毕业就业率X1、毕业生就业满意程度X2、薪资情况X3为输出变量，同时将受教育程度X4、期望职业X5和就业需求量X6确定为输入变量。将人才就业市场看作一个可循环持续性的系统，且视作DEA中一个决策单元，这样将我国现阶段学生就业状况为输出，将杭州市人才需求作为输入，两者结合分析较为合理。最优目标值用θ表示，计算结果见表4。

表4 最优值输出表
Table 4 Optimal value output table

年份 θ结论年份θ结论20150.465 32非DEA有效20171DEA有效20160.738 62非DEA有效,规模递增20181DEA有效

由最优目标值θ和结论易得，在2015-2018年里实际人才市场从供需平衡角度分析，具有较好的平衡性和可持续性，实际人才需求逐年增长并趋于稳定平衡。

此外，使用灰色预测对短期人才市场状况分析。表1中年度就业需求量的均值代表每年人才需求的平均水平，结果如表5所示。

表5 不同年份的人才市场需求
Table 5 Talent market demand in different years

年份就业需求201523 986.50201632 501.00201725 549.58201829 150.63

建立市场平均人才需求的时间序列如下：

x(0)=(x(0)(1)，x(0)(2)，x(0)(3)，x(0)(4))=(23 986.5，32 501，25 549.58，29 150.63)普通水平比α(k)：

α=(α(2)，α(3)，α(4))=(0.738 0，1.272 1，0.876 5)

构建数据矩阵A和数据向量Y：

因此各测试指标值的计算结果如表6所示

表6 GM(1，1)模型结构输出表
Table 6 Structure output Table of GM(1，1)model

年份原始价值预测值残差相对误差201523 986.5023 986.500.000.00201632 501.0030 854.332 009.000.06201725 549.5829 020.16-3 506.08-0.14201829 150.6327 295.471 822.580.06

故杭州市人才市场未来三年的潜在人才需求预测如表7所示。

表7 GM(1，1)预测结果
Table 7 Predicted results of GM(1，1)

年份预测值201925 703.15202024 174.86202122 737.45

4 相关对策分析

4.1 政府和高校决策者角度

1)重视创新创业人才培养，全面推动教育教学改革。“大众创业、万众创新”是当前我国重要的发展战略。在当前我国经济进入新常态的形势下，深化高等院校创新创业教育改革，是国家实施创新驱动发展战略、促进经济提质增效升级的迫切需要，是推进高等教育综合改革、促进高校毕业生更高质量创业就业的重要举措[6]。

2)强化综合素质培养，提升毕业生的职业发展潜力。对于高校来说，一方面要培养和造就一支学历素质均高的教师队伍，建立严格的考核管理和健全的制度规范，以教师的品德素养来影响学生；另一方面要加强对学生的道德素质教育和综合素质培养。

4.2 社会调控者角度

1)大规模开展职业技能培训，注重解决结构性就业矛盾，鼓励创业带动就业。提供全方位公共就业服务，促进高校毕业生等青年群体、农民工多渠道就业创业；分类施策，针对大学生群体，要引导他们改变就业观念，避免好高骛远，可以采取先就业再择业的策略[7]。

2)更加灵活的就业政策意味着人才和工作的自由流动和转换，使人人都有通过辛勤劳动实现自身发展的机会，尤其在养老保险、医疗保险等重要社保关系的跨省转移手续上给人才流动提供最大的便利。