摘 要：人才是城市发展的关键，保障城市有足够的人才资源是促进该城市进步的重要举措。同时，就业问题也是当今社会专注的焦点问题之一。文章基于大量网络招聘数据库以及各人才市场的数据，对A城市的人才需求现状和未来人才需求分别建立相应的数学模型进行分析，为城市的人才发展提供建议。
关键词：人才需求；需求预测；培养规划；城市发展
目前，就业市场的供需关系不稳定，人才就业选择的多样化等，是现在就业市场的主要特点。为了实现人才与就业市场的相互满足，需充分了解就业市场的发展情况，为城市的人才发展战略和人才的就业选择提供更好的建议。
第一个维度是基于对“专业的知识与技能”的理解。Carr-Saunders和Wilson(1993)[3]认为，专业已经逐渐成为社会结构的重要组部分，而 “以知识服务于权力”即专业化的意义所在。Freidson[4](2001)和Larson[5](1997)也认为，在专业化过程中，专业组织必须明确从事该职业所需要的特定知识与能力，从业者才能通过专业教育达到相应的标准，获得相应的证书。这样从业者才能与顾客建立信任的关系，在造福社会的同时，获得较高的社会地位和经济回报[6]。从“专业的知识与技能”出发，可以总结出三个相关要素，即专业标准、教育培训和资格认证制度。
1 A城市人才需求分析
1.1 A城市人才需求现状
根据历史和文献数据[1-3]，本文主要从“工作需求”“期望的职业”和“所需的教育背景”3个影响A市人才需求的因素进行分析，从人才需求总量、不同职业的人才需求量以及不同职业不同学历人才的需求3个方面，进行了研究。
综上所述，笔者结合江苏宁靖盐高速公路有限公司开展基层思想政治工作的实际，从教育引导、督促推动等方面，深入探讨发挥高速公路公司站区长在思想政治工作中的作用的措施，为基层思想政治工作“鼓与呼”、“唱与和”提供参考。
1.1.1 A市人才需求量现况
图1为2015年9月—2018年8月36个月该人才市场需求总量折线图。其中横坐标表示时间，以2015年9月为第一个月开始计算，每一单位为一个月。纵坐标为数量，每一单位为两千。由图可以直观地看出人才需求总量与时间的变化关系。初步推测，人才需求总量与时间成周期性关系，且周期长度大约为12个月，每一周期内都存在3个峰值，即大约在第5+12×r(r=0，1，2)月时是最低峰值，在第6+12×r(r=0，1，2)是出现最高峰值，在1+12×r(r=0，1，2)出现第二高峰值。由图可见，第一高峰值逐年走低，最低峰值逐年走高，折线的极差有逐渐缩小的趋势。
图1 A城某人才市场需求总量与时间关系
第三步，用雅克比方法求相关系数矩阵R的特征值（λ1,λ2···λp）和相应的特征向量
图2 2015—2018不同职业人才需求总量
1.2 基于主成分分析法的“职业-学历”需求打分模型
1.2.1 主成分分析法
主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）是一种统计方法，它使用正交变换将一组可能相关变量（每个变量具有不同的数值）的观察结果转换为一组称为主成分的线性不相关的变量。
1.2.2 主成分分析法计算步骤
样本观测数据矩阵为：
第一步，对原始数据进行标准化处理：
其中
自然资源都是以一定的“质”和“量”在一定的时间具体于一定空间的，展示着自然资源随时间变化、因地域不同的时空特征[5]。耕地变化现象也是具有一定的时空变化特征的。时间性反映耕地变化过程随时间变化的属性，主要表现在3个方面：一是耕地变化的时间尺度变化；二是资源质量的变化；三是耕地变化速率的变化。空间性则反映耕地资源非农化现象的空间分布，在文中具体用耕地变化的相对变化率的区域差异来体现。目前，我国耕地资源的数据主要有两个来源：一是统计部门所提供的数据资料；二是国土资源部门提供的土地利用详查数据。本文以1999-2009年间浙江省统计局所提供的浙江省统计年鉴为准，社会经济数据亦来自统计年鉴。
第二步，计算样本相关系数矩阵：
将一定量的中间体酰胺丙基二甲基叔胺盐酸盐和适量的异丙醇加入三口烧瓶中，边搅拌边升温，分次加入一定量的氯乙酸钠缓冲溶液，回流反应，结束后即得到高纯度的芥酸酰胺丙基甜菜碱表面活性剂，以下简称FAZ。
水结冰过程中，从平面晶开始至枝晶的形成(图7)，煤岩内的水从热力学非平衡态过渡到热力学平衡态，固液相界面共存，孔裂隙内的水温逐渐上升至凝固点，便随潜热的释放；此阶段之后相界面由固相向液相推进直至整个水冰凝固过程的形成，并伴随体积的增加。
图2 为不同职业在2015年9月—2018年8月的时间内，不同职业的需求总数。根据图中数据分析可得，每年的2—6月份各职业需求量以及所有职业的需求总量达到高峰，每年9、10月各职业需求量以及所有职业的需求总量达到第二高峰，每年1月左右会迎来人才需求的低谷。其中销售、销售管理、行政管理、市场营销 这4项职业的需求总量的先后位于前4位，且这4项之和超过所有职业需求总量的40%。
第四步，选择重要的主成分，并写出主成分表达式。
第五步，计算主成分得分。
通过数据汇总，得到49种职业在不同时期对不同学历岗位数需求占比数据。
第六步，依据主成分得分的数据，则可以进行进一步的统计分析。其中，常见的应用有主成份回归，变量子集合的选择，综合评价等。
1.2.3 主成分分析法的计算结果
姜堰境内以新通扬河为界，南部为通南平原，地势高、以高沙土为主，北部为里下河平原，水网密布、以黏土为主，因此风土人情、经济基础有着较大的差异。为此，我们坚持系统思维、战区思维，把实施功能区战略作为对集约发展、特色发展、可持续发展的“规划之纲”，分类打造主城区、工业集中区、溱湖生态经济区、通南经济发展区“一城三区”，通过资源要素最优配置，实现区域协同发展。
本文中选取了9个学历作为变量，分别为：初中、高中、中专、专科、学士、硕士、博士、工商管理硕士、不限学历。利用主成分分析法对这9个指标进行删减。
2.2.2 数据预测
根据公式，计算得到各年度的职业对学历的需求分值，提取各年度前10名汇总得4年中职业对学历需求的前5名（见表1）。
表1 4年中职业对学历需求的前5名
职业 上榜次数（累计）Sales 7 Other 4 Sales Management 4 Market/Marketing 4 Technical Work 3 Office Administration 3
根据统计结果可知，销售类、行政类和技术类工作对学历需求比较多样。
（2）质量提升。实施“三个一”精准化钻井以来，完成井井身质量、井口质量、固井质量三大质量合格率都达到了100%，取心进尺83.74m，钻井取心收获率全部满足施工要求；故障及复杂率明显减少，同比时间损失减少57.80%，经济损失同比减少67.69%，并逐步向国际化质量标准迈进，努力实现更高的质量标准。
2 基于时间序列分析的人才需求预测
根据所得数据，本文从职位数量、人才需求总数、不同学历需求3个方面对A城市未来3年的人才需求做出预测。
2.1 预测A城市的未来3年职位数量、人才需求总数
通过整合得到2016年1月—2018年8月的数据，利用SPSS的时间序列对数据进行预测分析，得到2018年9月—2019年12月的预测数据，并由上述数据通过SPSS的时间序列分析进行预测分析，得到2020年1月—2021年12月的预测数据（见图3）。
为方便，假定原始数据标准化后仍用X表示，则经标准化处理后的数据的相关系数为：
2.2 预测A城市的未来3年的学历的需求
2.2.1 49种职业数据汇总
根据标准化的原始数据，按照各个样品，分别代入主成分表达式，就可以得到各主成分下的各个样品的新数据，即为主成分得分，具体形式可如下。
图3 职位数量、人才需求总数的原始数据和预测数据
按照上述方法进行计算，利用因子得分函数和解释的总方差表中的旋转平方和载入数据，以各因子的方差贡献率占两个因子总方差贡献率的比重作为权重进行加权汇总，计算得到各职业对学历的需求评分函数：
根据2015年9月—2018年8月的数据，利用SPSS的时间序列分析进行预测分析，得到2018年9月—2019年12月的预测数据。根据2015年9月—2018年8月的历史数据，结合2018年9月—2019年12月的预测数据，通过SPSS的时间序列分析进行预测分析，得到2020年1月—2021年12月的预测数据，如图4所示。
高效液相色谱法测定卡巴他赛注射液的有关物质…………………………………………………… 冯 菊等（9）：1209
图4 2015.9—2021.12人才学历需求原始数据和预测数据
根据预测的2015年9月—2021年12月数据与预测数据与2015年9月—2021年12月人才学历需求原始数据和预测数据计算得出图5，即不同学历随时间变化人数需求图。
根据图5分析可得，预测未来3年各学历也都随时间都呈季节性变化。其中，学历为Junior College的实际需求岗位数最多，且其季节性波动也是最大的。实际需求岗位数第三多的学历是Senior middle school，其他学历需求人数较少且波动也较小。MBA需求几乎都是0。
3 大学生毕业去向的量化分析
当今大学生就业选择多样化，明确影响大学生毕业后就业选择的因素，并用层次分析法来对影响大学生在毕业后将去往何方进行评价和量化。
层次分析法是指将一个复杂的多目标决策作为一个系统，将目标分解为多个目标或准则，进而分解为多指标的若干层次，通过定性指标模糊量化方法算出层次单排序和总排序，以作为目标、多方案优化决策的系统方法。
3.1 层次分析法
德公公告诫诸义子：“来历不明之物，勿收；来历不明之人，勿近。即便人在家中，船在港中，也需时刻牢记，小心驶得万年船。关老爷是圣人，只因大意失荆州，阴沟翻船，以致性命不保。我等凡人，岂能糊涂大意，罔顾身家性命？”
图5 不同学历随时间变化人数需求图
3.2 层次分析法计算步骤
第一步，选择建立层次结构模型。
农拓者作为一家为农业生产服务的企业，致力于为农民增产增收和农业产业化发展服务。据了解，自2015年成立发展至今，农拓者就以建立新型农业服务体系，促使农业向适度规模化、集约化、专业化、社会化的方向发展，提高农业科技水平，以科技创新驱动农业现代化发展，真正解决摆在广大农民面前存在的问题，促使农民增收为使命！不仅推出了作物“一站式全程解决方案”，针对不同的作物设计不同的作物成长方案，通过服务为农民创造价值；同时确立了“种、药、肥、水和人”综合发展的理念，在辣椒、番茄、棉花、香梨、葡萄等多种作物都实现了优质高产、为农增收的目标。
第二步，制定定量标度，用来确定每个比较因素的相对重要程度。
Design and Development of Energy-consumption Analysis Software for Prefabricated Cabin Type of Industrial Building ZHANG Jun,ZHANG Yufeng,MENG Qinglin,LI Riyi(94)
第三步，根据制定的指标体系表，将大学生就业选择的影响因素分为两级，并根据在本级中的影响因素对于上一级因素的影响程度进行两两比较，最后构建属于本级的矩阵表。
考虑到海上平台空间限制，CDFU在常规旋流溶气气浮基础上作了多方面的技术改进，减小设备占地面积，并进一步提升了处理性能，相关创新如下。
第四步，建立判别矩阵，对所建立的判断矩阵A计算满足AW=λmaxW的最大特征根与特征向量。
第五步，计算一致性指标CI以检验判断矩阵的一致性；
通过计算一致性比例CR进行检验，将CI与平均随机一致性指标RI进行比较。
RI为平均随机一致性指标，各阶RI值如表2所示。
表2 各阶RI值
n 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 R 0 0 0.58 0.90 1.12 1.24 1.32 1.41 1.45 1.49
3.3 模型求解
在层次分析法中，权重越大的因素对结果的影响越大，由上述步骤得出A城市中，排名前十的就业影响因素为：城市人均GDP、家庭文化、地理位置/交通建设、气候环境、学习成绩/掌握的专业技能、就业保障政策、文化发展水平。由此分析可得以下建议。
（1）城市可以通过其中提升城市人均GDP、交通建设、就业保障政策等提升对人才的吸引力。
（2）有意向考录公务的群体，可以提升相关就业的保障措施，或通过组织专业技能培训使其获得稳定的就业岗位。
（3）考取研究生以及其他通过各种方式深造的群体，因其群体特征可知凭借较高的学历水平与教育背景，相对较容易找到理想的工作或职业，此时城市需加强交通或基础设施建设、有针对性地提升和发展文化水平，这有利于提升高学历人才在城市生活的舒适度，进而吸引其前来就业。
（4）在吸引创业人才方面，城市可主要关注本地高等院校的毕业生，加强高校创业孵化基地建设，增加人文关怀与政策扶持，鼓励他们在当地创业，并以此创造就业岗位，拉动就业率。
[参考文献]
[1]THOMAS L.Analytic hierarchy process[EB/OL].（2016-01-23）[2019-02-22].https://link.springer.com/referenceworkentry/10.1007%2F978-1-4419-1153-7_31.
[2]JOLLIFFE I.Principal component analysis[EB/OL].（2014-12-04）[2019-02-22].https://link.springer.com/referenceworkentry/10.1007%2F978-3-642-04898-2_455.
[3]国家质检总局.国家经济行业分类[EB/OL].（2017-06-30）[2019-02-22].http://www.stats.gov.cn/tjsj/tjbz/hyf lbz/201710/P020181022345132273248.pdf.
Analysis and prediction on the talent demand based on analysis model
Li Jiajia, Su Mingxue
（School of International Media, Tianjin Foreign Studies University, Tianjin 300270, China）
Abstract：Talent is the key to urban development, ensuring that the city has sufficient talent resources is an important measure to promote the progress of the city.At the same time, the employment problem is also one of the focus issues in today’s society.Based on a large number of online recruitment databases and data of various talent markets, this paper analyzes the current and future talent demand in A city by establishing corresponding mathematical models to provide suggestions for talent development in the city.
Key words：talent demand; demand forecasting; training program; urban development
作者简介：黎佳佳（1998— ），女，江西九江市人，本科生；研究方向：数字媒体艺术。
标签：数据论文; 需求论文; 学历论文; 职业论文; 人才需求论文; 社会科学总论论文; 人才学论文; 世界各国人才调查及其研究论文; 《无线互联科技》2019年第4期论文; 天津外国语大学国际传媒学院论文;