摘 要：为了突破上海市保险业人才供需失衡而制约行业发展的瓶颈，设计人才需求预测模型来预测未来几年的人才需求量具有实际意义。基于2011—2016年上海市保险业人才有关数据，构建包括GM(1,1)模型和指数平滑模型的组合预测模型，预测2019—2021年上海市的保险业人才需求量。结果表明：上海市未来三年内以每年约17%的速度增长，明显高于2016年的13.83%。最后，从高校培养人才的角度提出相关建议，以期为该行业的未来发展提供参考。
关键词：保险行业；组合预测模型；人才需求； MATLAB
近年来，随着我国国民收入的提高和社会风险意识的提升，保险主体大量增加，保险行业得到迅速发展。以上海市为例，现阶段人才供需失衡已成为制约该市保险行业发展的主要瓶颈之一，特别是专业知识过硬、素质高的应用型保险人才更是紧缺。培养高素质人才是促进保险业健康发展的保证，因此准确、科学地预测保险行业的人才需求量，对于分析该行业人才的未来需求状况，并有针对性地进行人才培养以满足该领域的实际需求，进而推进上海市保险业的持续健康发展具有重要意义。
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1上海市保险业发展及其人才需求现状
根据《上海保险年鉴》最新数据，2016年保费收入较2015年增长35%左右，为1529.26亿元。其中，财险收入占24%，人身险收入占76%。保险密度即人均保险费额为6320.03元，占人均消费支出的16%。保险深度，即保险收入占GDP的比例为5.57%，保险行业的发展对上海市经济发展水平的提高起到了不可忽视的作用。
上海从事保险行业人员的文化结构包括博士、硕士、学士、大专、中专及其以下等不同类别。本文将具备博士学位或硕士学位的员工定义为保险业发展所需的高素质人才。通过收集相关数据可知，高素质人才数量在逐年增加，占该行业总人数的比例也在不断上升。2016年保险人才数量已达到7963人，占同行业人数的13.83%，预期其比例还会继续上升，如表1所示(其中2012年数据缺失)。
3.平均每个孵化器有注册企业44个。数据显示，孵化器平均场地面积26755.08 m2，共孵化企业1108个，平均每个孵化器孵化44个企业。其中，中科云智国家级科技企业孵化器场地面积最大，达到154000 m2，占所调查孵化器总面积的23%；蜂巢空间孵化企业数最多，达184个，占所调查孵化器企业总数的16.6%。松山湖创新科技园孵化器的孵化效率最低，拥有50000 m2面积，在所调查的25个孵化器中，排名第5位，仅仅只有2家注册企业。
表1 2011，2013—2016年上海市保险业人员情况
年份20112013201420152016高素质人才人数(人)39464685591669407963总人数(人)3087232964462465653857564高素质人才比例12.78%14.21%12.79%12.27%13.83%
2文献综述与理论分析
2.1 文献综述
如今，有关保险行业的研究主要从发展现状、问题和建议入手。许飞琼研究发现，目前中国保险业存在总量不足、质量不高、专业结构不合理、人才分布不均衡等问题[1]。陈靖从高等教育层面提出了针对复合型人才和专业型人才进行差异化培养，通过校企合作创新保险教育，从而提升保险业核心竞争力的建议[2]。崔惠贤提出了继“新国十条”颁布后，上海高校需解决人才需求和人才培养之间的矛盾，培养新时期保险人才的观点[3]。在研究方法上，主要使用灰色预测[4-5]、指数平滑法[6-7]、组合预测法[8-9]。灰色预测法和指数平滑法都适合于短期预测。故本文综合两种预测方法的优势，构建包括灰色预测模型和指数平滑模型的组合预测模型对上海市未来三年的保险行业人才需求进行预测。
2.2 灰色理论分析
将a、b的值代入白化方程中，即解得：
第三，已有初步的打算，但尚未公开。也有一些照料者对未来有过讨论、设想和计划，只是具体设想还不太明确，未对外公开。有一些照料者提到考虑过未来的事。一位照料者说：“我们只有一个孩子，照顾孩子的人也想好了，打算交给远房的一个亲戚。我已经观察很久了，房子到时也会给他，你知道我们这儿的房子很值钱，所以他们应该很乐意。但是，我现在还没有跟远房亲戚提过，这是一个秘密。万一人家不愿意呢？所以再看看吧……”在已有初步打算的照料者中，大多数照料者一般选择自己一人独自决定或至多与配偶讨论残障成员未来的安置计划，而较少直接告诉第三方，除非万不得已。在访谈中，这种独自承受压力的情况较为常见。
移栽后4～6天为缓苗期，缓苗后浇1次缓苗水，一定要浇透。当门椒坐住后并开始膨大时，再浇第2次透水。这次透水后，植株需水量也开始增加，要经常保持土壤湿润，但每次浇水都不能漫过床，否则容易造成疫病流行。
(2)对原始数据通过累加方式进行处理，使随机性的灰色数生成为较有规律的生成数。设原始数列为有n个元素的x(0)，通过一次累加生成新数列x(1)，其中x(1)(k)=x(0)(i)(k=1，2，…，n)。
SPSS19.0软件中含有利用布朗线性趋势指数平滑拟合数据的功能，为使用该方法计算预测结果提供了方便。
(4)将k=2，3，…，n代入灰微分方程，令通过最小二乘法求得从而得出a、b。
(5)将a、b代入白化方程，求得通过求得预测模型及各时刻点的预测值。
(6)将模型的预测值与原始数据进行残差、相对误差和级比偏差值检验。相对误差计算若|ε(k)|小于0.2，则可认为预测精度较好，若|ε(k)|小于0.1，则可认为预测精度很高。级比偏差计算若|ρ(k)|小于0.2，则可认为预测精度较好，若|ρ(k)|小于0.1，则可认为预测精度很高。
使用SPSS 13.0软件对数据进行分析,计量资料采用(±s)表示,并进行t检验,计数资料采用c2检验,P<0.05为差异有统计学意义。
2.3 指数平滑法
指数平滑法的基本思想与移动加权平均有关，关键在于平滑方法的选择与平滑常数α的确定。平滑常数α是指移动加权平均的权数，体现不同时期数据与现实联系的紧密程度。需合理确定α值，使其达到最好的预测效果。具体建立步骤如下：
(1)设序列为y1，y2，…，yt，…，平滑常数为α(0<α<1)，则一次指数平滑公式为
(2)布朗线性指数平滑是二次指数平滑的一种，可以修正序列的线性趋势，公式为=α+(1-α)，用直线模型进行预测：
(3)求灰导数dx(1)(k)=x(0)(k)=x(1)(k)-x(1)(k-1)和紧邻均值数列z(1)(k=0.5x(1)(k)+0.5x(1)(k-1)，建立灰微分方程x(0)(k)+az(1)(k)=b和其白化方程
(3)模型检验。常用统计量指标有可决系数R2和平均绝对百分误差MAPE。其中为序列在t时刻的实际值，为序列在t时刻的预测结果，为序列的均值，R2值越接近于1效果越好。平均绝对百分误差为观测个数，通常 MAPE值应小于10。
当下每种单一的预测模型都有其预测前提，而现实情况的变化往往较复杂，一般无法完全满足单一预测模型的条件，这便会给预测结果带来误差。组合预测是指通过赋予每种预测模型不同的权重，综合不同预测模型的信息，使预测结果更客观合理。可采用方差倒数法确定最优加权系数k，误差平方和越大，所赋予权重越小，有利于提高模型精度。以组合两种预测模型为例，eit为第i种预测模型的误差，ki为第i种预测模型的权数，计算公式如下：
2.4 组合预测理论
3．瘤组织凋亡相关分子Bcl-xl、Survivin、Bax、caspase3 mRNA表达的检测：提取各组移植瘤组织总RNA，检测RNA纯度及浓度，经逆转录后PCR扩增，以β-actin为内参。引物序列见表1，由金唯智公司合成。扩增产物经1.5%琼脂糖凝胶电泳分离，紫外成像系统观察、拍照并分析图像。
3组合预测模型的构建与预测结果分析
在建模之前提出如下假设：保险行业的发展遵循一定的规律，行业在2017—2021年发展期间的影响因子同2011—2016年的影响因子相比，没有发生太大变化，其他随机因素的影响较小。
3.1 GM(1,1)模型的构建
3.1.1 数据的处理
本文选取上海市2011-2016年高素质人才数据作为原始数列，如表1所示。其中，由于2012年数据缺失，采用分段线性插值中的保凹凸性3次插值法，利用MATALB编程求解得2012年数据为4162人。之所以选择分段线性插值，是因为其数值稳定性好且具有很强的收敛性，误差影响不大。
3.1.2 模型的构建
原始数列为x(0)=(3946，4162，4685，5976，6940，7963)。进行级比λ(k)的计算，求得级比结果λ=(0.94，0.88，0.78，0.86，0.87)。在这里，n=6，则可容覆盖范围Θ为(0.75，1.28)。级比皆在可容覆盖范围内，可以做灰色预测。
则灰色预测模型为：
将数列x(0)做一次累加得：x(1)=(3946，8108，12793，18769，25709，33672)。
2.1.7 最优包衣工艺 确定最优包衣工艺：包衣液浓度为12%，包衣液喷入方式为底喷，进风温度为50℃，雾化压力为0.20 MPa，蠕动泵转速为5 r/min，引风频率为25 Hz，包衣理论增质量比例为3%。按此包衣工艺条件所制得微丸的外观圆整、色泽均匀。
由2.2中的(3)得紧邻均值数列z(1)=(6027，10450.5，15781，22239，29690.5)。
再令通过最小二乘法求借助MATLAB编程求解，得到a=-0.000166，b=3.151184。
各种考站的设置可以提高学生的多种能力，在解释核对过程中可以提高护患沟通能力，标准化病人能通过学生欠缺的能力给予及时提问，创造了良好的沟通环境；在案例分析过程中，可以提高学生团结合作及系统分析问题的能力，避开单项操作的缺陷，使操作更系统，但也更考验学生的综合处理问题的能力；在护理文书书写的过程中，可以提高学生处理问题严谨性的能力；在整个考试过程中，可帮助学生的评判性思维的形成，学生自主完成收集资料、处理案例、操作及评价等过程，为更好的工作提供助力，这也是提供OSCE模式的动力。
灰色理论将客观世界的发展看做一个系统，它通常由各个互相联系、制约的因子构成。灰色指因子间的相互联系和作用机制不清晰，无法准确判断其发展趋势，但可以借助灰色预测的方法对现实问题进行合理预测。本文建立了含一个变量的GM(1,1)模型，步骤如下：
由牵引力公式可知，牵引力大小是由气流特性和纱线特性决定的，气流特性由气流密度ρ和气流速度V组成，纱线特性由纱线直径和纱线阻力系数CD组成。由于辅助管道中气流参数相对比较稳定，可知突出物通过改变纱线直径和纱线阻力系数CD来影响牵引力的大小。
这次艾瑞克没有反驳。艾尔弯腰伸下手，凭他这身高轻而易举就抓到了克里斯蒂娜的手腕。她紧紧抓着艾尔的前臂。艾尔努力把她拉起来，满脸憋得通红，我冲上去帮他。正如所料，我太矮了帮不到，等艾尔把克里斯蒂娜拉得高一些时，我抓到了她肩膀下方，我们合力把她拖过栏杆。此时她跌倒在地上，脸上满是打斗时弄的血，后背湿透，浑身打哆嗦。
(Ⅰ)
由模型Ⅰ求得各年份预测值，进行模型检验，计算模型残差、相对误差、级比偏差值，结果见表2。
表2 模型检验表
序号年份原始值模型值残差相对误差级比偏差120113946394600-2201241624140220.0053-0.11973201346854887-2020.0431-0.049142014597657692060.03460.074152015694068111290.0186-0.01696201679638040-770.0097-0.0292
由表2可以看出，相对误差的绝对值皆小于0.1，说明模型预测精度高；级比偏差的绝对值2012年小于0.2，2013—2016年皆小于0.1，模型预测精度好。综上两点，此模型可进行预测和预报。
3.1.3 模型预测
(1)原始数据计算级比为时刻。若级比都在可容覆盖范围内，就可进行灰色预测。否则需进行数据的变换处理，使其级比落入Θ内。
预测2019—2021年上海市保险行业所需的人才数量，令k=8，9，10，代入模型Ⅰ中，求得结果分别为13227人，15614人，18432人。
3.2 指数平滑模型的构建
选取3.1.1部分中插值好的时间序列数据作为原始序列{yt}，并作出其散点图，如图1 所示。
yt=(3946，4162，4685，5976，6940，7963)
图1 原始时间序列散点图
由图1可知，原始时间序列近似具有线性趋势，因此建立布朗线性指数平滑模型。
有关高阶矩的最早论文是Backus（1977a，b）发表的。继这一开创性的工作之后，在1980年代早期由几位作者（Doornbos，1982；Stump and Johnson，1982）发展了高阶矩的概念。本文中我们遵循了Doornbos（1982）的方法。我们使用表示定理描述了地震位移。当我们用二阶的术语（即，我们用泰勒展开式到2级）表述时，得到了用非线性方法描述的震源参数。应用Doornbos所用的符号，可以区分标准矩张量解（Mij）和二阶项：
采用SPSS19.0软件处理，在“分析—预测—创建模型”的窗口中选择指数平滑法条件下的布朗线性趋势，再令序列期数分别为7、8、9、10、11，求各期预测值，最终模型统计量和模型参数统计量见表3，各期预测值与绝对误差见下表4，线性趋势模型见模型Ⅱ。
表3 模型与模型参数统计量
模型模型拟合统计量模型参数统计量R2MAPEtsig布朗线性指数平滑模型0.9404.1314.5730.006
由表3可知，模型整体的可决系数R2为0.94，接近于1，平均绝对百分误差MAPE值为4.131，值小于10，都说明模型拟合数据效果好；模型参数的t统计量值为4.573，绝对值大于2，sig值为0.006，小于0.05，拒绝参数为0的原假设，说明模型参数检验通过。
表4 各期预测值与绝对误差
期数t123456预测值^yt395741674378519372297919绝对误差-11-5307783-28944期数7891011-预测值898410004110251204613066-
线性趋势预测模型如下(因为数据由SPSS软件处理，故这里只给出通式，不影响后面结果计算)：
(Ⅱ)
3.3 组合预测模型的构建及结果分析
通过表2可知灰色预测模型Ⅰ的各时期误差为(0，22，-202，206，129，-77)。由表4可知布朗线性指数预测模型Ⅱ的各时期误差为(-11，-5，307，783，-289，44)。由2.4中的权数计算公式可分别求得模型Ⅰ的权重为0.8814，模型Ⅱ的权重为0.1186。因此，对2019—2021年上海市的保险人才数量进行组合测算，结果见表5, 三种不同方法预测结果比较见图2。
表5 2019—2021年上海保险行业人才数量预测
年份模型Ⅰ原始预测值模型Ⅰ加权预测值模型Ⅱ原始预测值模型Ⅱ加权预测值组合预测值201913227 11658 11025 1308 12966 202015614 13762 12046 1429 15191 202118432 16246 13066 1550 17796
图2 三种预测方法各年份预测结果比较图
由预测结果可知：2019—2021年上海市保险行业的人才数量分别为12966，15191，17796人，每年以近17%的比例增长，高于2016年的13.83%，且相对差距较大。这与当下保险行业的日益发展密切相关，随着保险业收入的不断增加，保险人才数量需求比例的变化会与保险行业经济发展速度的变化呈正相关，所需的保险人才数量会越来越多。
4结论与建议
分析模型结果可知，未来三年上海市保险人才数量会再创新高。当下，保险公司需要的是全方面的人才，他们能够适应日益创新的保险业发展局面。因此，结合当下保险行业现状，本文从高校培养人才的角度提出以下建议，以期为该行业的未来发展提供参考。(1)重视保险专业学科建设，针对人才培养目标制定特色鲜明的教学计划。保险行业需要的是能从事实际工作的应用型人才[10]，因此必须制定具有针对性的教学计划，培养学生的创新实践能力。(2)高校在理论教育的基础上，应注重积极与保险业界合作，引入企业，建立专业研究基地，为学生提供实践平台，切实提高学生的专业水平能力。
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DemandForecastofInsuranceIndustryTalentsBasedonCombinationForecastModel
Man Jiangyi1, Wang Tian2, Zhang Hui3
(1. School of Management Science and Engineering; 2.School of Finance; 3.School of Economics, Anhui University of Finance and Economics, Bengbu, Anhui 233030, China)
Abstract：In order to break through the bottleneck that restricts the development of Shanghai’s insurance industry due to the imbalance between supply and demand of talents, it is of practical significance to design a talent demand prediction model to predict the number of talents in the next few years. Based on the relevant data of insurance talents in Shanghai from 2011 to 2016, this paper constructs a combined forecasting model including GM(1,1) model and exponential smoothing model to forecast the demand for insurance talents in Shanghai from 2019 to 2021. The results show that Shanghai will grow at an annual rate of approximately 17% in the next three years, significantly higher than the 13.83% in 2016. Finally, some suggestions are put forward from the perspective of cultivating talents in colleges and universities so as to provide reference for the future development of the industry.
Keywords：insurance industry; combination forecasting model; talent demand; MATLAB
作者简介：满讲义，博士，讲师,安徽财经大学。研究方向：经济统计。
汪添，本科学生，安徽财经大学2016级金融学专业。
基金项目：安徽高校人文社会科学研究项目重点项目“基于网络口碑的消费决策理论模型与实证研究”(编号：SK2016A0016)研究成果之一；安徽财经大学科研创新基金项目“基于组合预测模型的上海市保险人才需求预测研究”(XSKY1907ZD)研究成果之一。
文章编号：2096-3874(2019)07-0063-06
中图分类号：F224.9
文献标识码：A
ClassNo.:F224.9
DocumentMark：A
(责任编辑：蔡雪岚)
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