李朋波　張慶紅

摘 要 根據(jù)研究目的，按照一定標準選取了國內2009～2013年關于人才需求預測的20篇文獻，從預測的主要類型、主要思路和主要方法三個方面對這些文獻進行了歸納總結和深入分析，得出了進行人才需求預測的基本類型、基本思路和基本方法，并對目前的研究進展進行了評價，指出了目前研究中存在的問題。

關鍵詞 人才需求；預測；存在問題

中圖分類號 F241 文獻標識碼 A 文章編號 1673-0461（2014）05-0072-09

人才是指具有一定的專業(yè)知識或專門技能，進行創(chuàng)造性勞動并對社會做出貢獻的人，是人力資源中能力和素質較高的勞動者（《國家中長期人才發(fā)展規(guī)劃綱要》，2010），人才強國戰(zhàn)略是我國經(jīng)濟社會發(fā)展的一項基本戰(zhàn)略。2003年，我國政府提出了“堅持人才開發(fā)與經(jīng)濟社會協(xié)調發(fā)展”的工作目標，這一目標既強調人才供給與經(jīng)濟的需求在規(guī)模上平衡， 也強調人才結構與產(chǎn)業(yè)結構相耦合（趙生龍、李曉芳，2008）。

然而，從全球范圍來看，人才資源與經(jīng)濟社會發(fā)展不平衡的現(xiàn)象非常普遍，造成的損失也非常嚴重（O'Brien-Pallas et al.，2001）。因此，實現(xiàn)“人才開發(fā)與經(jīng)濟社會協(xié)調發(fā)展”這一目標必須借助必要的保障手段，其中政府人力資源公共管理部門的人才資源規(guī)劃具有重要的意義和作用。從20世紀70年代起，人才資源規(guī)劃開始成為政府組織和大企業(yè)的一項活動，美國最早在1977年成立人力資源規(guī)劃學會。從20世紀90年代起，以美國為代表的先進經(jīng)濟體紛紛制定區(qū)域性或部門性的人才資源戰(zhàn)略規(guī)劃，以有效指導人才資源開發(fā)與管理（曾湘泉、楊偉國，2004）。與發(fā)達國家相比，我國的人才資源規(guī)劃工作雖取得了一定的成績，但由于起步較晚，與發(fā)達國家仍存在一定差距。因此，如何盡快完善人才資源規(guī)劃工作、提升規(guī)劃水平是我國人力資源公共管理部門的迫切任務之一。

科學制定人才規(guī)劃的關鍵是對人才需求的科學預測（劉風朝，2001；Jantan et al.，2010）。目前，大陸以外地區(qū)的很多研究者開展了數(shù)量眾多的預測研究（如：Kao & Lee，1998； Wong et al.，2009； Burbach & Royle，2010； Seol et al.，2012等）。我國人才需求預測工作也取得了豐富的成果，很多地區(qū)已開展了關于人才需求預測的研究（如上海、浙江、江蘇等省份，大連、蘇州等地區(qū)）。

鑒于人才需求預測工作的重要性和普遍性，本研究將系統(tǒng)回顧國內2009～2013年①關于人才需求預測的相關文獻，對這些文獻的預測類型、主要思路、預測方法等內容進行歸納總結，得出關于人才需求預測的一般性結論，以幫助其他研究者快速進入該領域，在此基礎上，本文對目前研究的狀況進行了評價，指出了存在的問題，對未來更加科學合理地開展預測工作提出了意見和建議。

二、文獻來源及基本概況

1. 文獻來源及獲得方法

在檢索過程中，我們發(fā)現(xiàn)在該主題的相關文獻中，發(fā)表于中文核心期刊的文章數(shù)量較少，因此文獻選擇不局限于中文核心期刊，而更加關注與人才需求預測主題貼近程度較高的文章。檢索的時間跨度為5年，即從2009～2013年，在該時間范圍內，以“人才需求預測”為主題詞進行檢索，得到相關文獻共有116篇，其中：2013年為13篇，2012年為27篇，2011年為31篇，2010年為20篇，2009年為25篇。

之后，按照如下標準對這116篇文獻進行篩選：①實踐性標準，文獻須是對某個區(qū)域、某個行業(yè)、某類人才需求進行預測的實踐性研究；②文獻須明確報告或容易看出預測的思路；③文獻須明確使用了一種或多種定量預測方法；④文獻須構建并報告了完整的預測模型；⑤文章構建出的預測模型必須具有較高的擬合度和解釋度②③。按照以上標準，本研究最終得到20篇文獻，2009～2013年（截止至6月20日）各年份的篇數(shù)分別為2篇、4篇、8篇、4篇和2篇。

2. 文獻基本概況

按照發(fā)表年份、作者、題目、發(fā)表期刊四個基本描述指標，這20篇文獻的基本概況如表1所示。

以上20篇文獻均符合本研究的篩選標準，且包括了區(qū)域人才資源總量需求預測、某一類人才資源需求預測、某一行業(yè)人才資源需求預測，分布的面比較廣，基本上能夠反映目前關于人才需求預測研究的情況。

三、對文獻的研究分析

通過對以上有代表性的20篇文獻內容的詳細閱讀和深入分析，本研究按照以下三個分析單元對現(xiàn)有研究進行歸納總結：①預測的主要類型；②預測的主要思路；③預測的主要方法。

1. 預測的主要類型

對人才需求進行預測首先要確定預測的對象，如果將人才資源作為總集，確定對象就是明確預測的是總集還是某個子集。選擇總集或某個子集是由研究目的所決定的，同時，對預測對象的確定，將影響預測的思路、方法、變量的選取等。從目前的研究來看，預測的主要類型可分為人才總量預測、類型人才預測和行業(yè)人才預測三類（詳見表2）。

（1）人才總量預測。人才總量預測，即區(qū)域人才資源總需求量預測，是指根據(jù)本區(qū)域未來人口和經(jīng)濟的發(fā)展狀況，對與之相適應的人才總量進行判斷，從而預測出未來某年人才資源的總需求量。人才總量預測屬于較為宏觀的預測，一般而言并不過分要求預測的準確性，而更關注人才資源總需求量在未來大的變動趨勢。

在本研究篩選出的文獻中，有4篇屬于該預測類型。這4篇文獻的作者們都強調了預測值和未來實際值之間的差異，我們認為對該問題的說明是非常有必要的，因為人才需求量是多種因素綜合影響的結果，而為了實現(xiàn)預測模型的簡潔性和可操作性，研究者往往只選取數(shù)個重要的因素（4篇文獻最多的選取了5個變量，最少的僅選取了1個變量），而沒有必要且不可能將所有因素都納入預測模型中，正如上文闡述的那樣，能夠科學合理地給出區(qū)域未來人才資源總需求量大的變化趨勢即可。endprint

（2）類型人才預測。對人才的類型劃分的基本依據(jù)是人才所從事工作的不同性質，目前統(tǒng)計部門及人力資源公共管理部門一般將人才劃分為黨政人才、企業(yè)經(jīng)營管理人才、專業(yè)技術人才、高技能人才和農(nóng)村實用人才五類。其中，黨政人才的數(shù)量往往是由政府有關部門的規(guī)劃決定的，其數(shù)量一般會受到嚴格的控制，如北京市黨政人才隊伍的總量從目前到2020年都將控制在20萬人（《北京市黨政人才隊伍建設研究》，北京市委組織部干部調配處），故此類人才需求量的預測不在本研究范圍內，但一般而言，社會人口越多，政府部門需要承擔公共服務的負荷也就越重，故可用社會人口數(shù)量的變化預測黨政人才的數(shù)量（孫晉眾、林健，2007）。

類型人才預測是對某類人才資源需求的預測，即對企業(yè)經(jīng)營管理人才、專業(yè)技術人才、高技能人才、農(nóng)村實用人才中的某一類（或某一類中的某一部分）的需求量進行預測。在我們篩選出的文獻中，有6篇屬于該類型。

（3）行業(yè)人才預測。對人才進行劃分的另一種方式就是按照人才的行業(yè)分布進行劃分，而行業(yè)的劃分通常是按照《國民經(jīng)濟行業(yè)分類》（GB/T4754―2002）進行的，可分為三大產(chǎn)業(yè)、20個門類和98個大類。行業(yè)人才預測就是根據(jù)研究者關注的行業(yè)，根據(jù)行業(yè)發(fā)展的需要對未來數(shù)年內人才需求量進行預測，針對性較強。

在本研究選取的文獻中，有11篇屬于該預測類型，數(shù)量大于前兩類預測文獻數(shù)量之和，可以看出該類預測是目前人才需求預測研究的主體。從研究涉及的行業(yè)數(shù)量來看，其中釋佳佳、潘飛（2009）和范永芳、楊全良（2010）兩篇文獻對區(qū)域內多個行業(yè)的人才需求量進行了預測，其它文獻則是對單個行業(yè)進行人才需求量預測。

2. 預測的主要思路

20篇文獻預測思路上有三點共同之處：一是研究的基本依據(jù)是人才數(shù)量與經(jīng)濟社會發(fā)展的匹配性，即有怎樣的經(jīng)濟社會發(fā)展水平，就應該有相應的人才數(shù)量；二是對歷史數(shù)據(jù)的把握，即以本區(qū)域過去若干年經(jīng)濟社會發(fā)展水平和人才數(shù)量的歷史數(shù)據(jù)為重要依據(jù)；三是對預測時間跨度內與人才相關的數(shù)據(jù)的把握，及對預測時間跨度、預測精細度的把握。

（1）人才數(shù)量—經(jīng)濟社會發(fā)展水平匹配性。“人才開發(fā)與經(jīng)濟社會協(xié)調發(fā)展”是人才資源需求預測的基本依據(jù)。這一基本依據(jù)有著深刻的理論基礎，符合馬克思勞動價值論和柯布—道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)的基本思想。按照柯布 （Charles W. Cobb）道格拉斯（Paul Douglas）的觀點，全部產(chǎn)品的總價值等于一個生產(chǎn)周期中資本的轉移價值， 加上全部勞動力創(chuàng)造的新價值（Cobb & Douglas，1928），而人才資源屬于社會勞動力范疇，因此人才創(chuàng)造的新價值也是產(chǎn)出的構成部分。按照勞動生產(chǎn)力存在邊際的基本經(jīng)濟學觀點，一定的人才數(shù)量創(chuàng)造的價值是在一定范圍之內的，反言之，一定數(shù)量的產(chǎn)出在資本投入一定時，對應的人才數(shù)量也應在一定范圍之內。以上的基本理論構成了人才資源需求預測可能性的基礎，從本研究選取的文獻有19篇是以該理論包含的思想來進行預測的，如馬潔、王永偉（2009）在文章題目中就出現(xiàn)了“基于經(jīng)濟增長”、陶怡（2012）在文章題目中也出現(xiàn)了“經(jīng)濟發(fā)展背景下”這樣的限定條件，其他文獻則在文章中體現(xiàn)出了這種思想。

有些類型的人才則適合于從社會發(fā)展的角度來進行預測，如與社會發(fā)展有關的人才（如黨政人才；體制內的文、教、衛(wèi)、體等領域人才）則適合于按照人口總量變化及服務水平提高程度來進行預測。本研究涉及的文獻中僅有一篇屬于此類，即陳菲（2011）按照重慶市總人口變動對衛(wèi)生專業(yè)技術人才需求量進行了預測。

（2）對歷史數(shù)據(jù)的把握。所有20篇文獻均是以包含區(qū)域人才數(shù)量和其他相關變量在內的歷史數(shù)據(jù)為數(shù)量基礎建立預測模型的。在對歷史數(shù)據(jù)長度的把握上，20篇文獻的平均年數(shù)為10.25年（詳見表3），其中，最短的為4年（胡選子、曹文梁等，2011），最長的為30年（瞿群臻、馬杰等，2011）。結合我國宏觀經(jīng)濟形勢的變化，本研究認為在進行人才預測時，對歷史數(shù)據(jù)的收集應以10年左右為宜。同時，研究者也需要考慮統(tǒng)計部門現(xiàn)有數(shù)據(jù)的歷史長度和數(shù)據(jù)的可獲得性，并對歷史數(shù)據(jù)的可使用性進行分析（如：可能存在區(qū)域重大事件引起的人才數(shù)量劇烈變動，從而影響預測模型的準確性）。

預測模型的檢驗也是以歷史數(shù)據(jù)為基礎的，即將預測模型的計算值與歷史數(shù)據(jù)的數(shù)值進行比對，得出兩者之間的相對誤差，并將其作為預測模型合理性和精確度的重要指標。如范永芳、楊全良（2010）在構建起浦東新區(qū)人才總量的相關回歸預測模型后，將模型計算值與歷史數(shù)據(jù)進行了比對，得出了相對誤差為0.21%。

（3）對未來數(shù)據(jù)的把握。在構建了預測模型的基礎上，需要進一步確定的是預測時間跨度內預測模型中自變量的相關數(shù)值（相關回歸法涉及該問題，時間序列法和灰色系統(tǒng)法不涉及該問題），對這些數(shù)據(jù)的確定大致有兩種思路：一是根據(jù)歷史發(fā)展速度，推斷未來數(shù)值，如范永芳、楊全良（2010）根據(jù)浦東新區(qū)過去GDP的增長速度，按照高、中、低三種增長速度來預測浦東新區(qū)未來6年的GDP量；二是根據(jù)政府的相關規(guī)劃中的經(jīng)濟社會發(fā)展目標值直接確定，如馬潔、王永偉，（2009）是根據(jù)《2020年新疆經(jīng)濟發(fā)展戰(zhàn)略》確定區(qū)域未來的GDP目標值。

預測的時間跨度是研究者需要確定的另一個數(shù)值，即確定預測的時效在哪個時間范圍內。20篇文獻預測的平均時間跨度為6.8年，時間跨度最短的為3年（湯偉偉、況敏，2010；梁存利、楊小竣，2013），最長的為18年（馬潔、王永偉，2009），其中：小于5年（含）的文獻有9篇，6～10年的文獻有7篇，10年（不含）以上的文獻有4篇。

就預測的精度而言，最精細的為每季度的人才需求量（湯偉偉、況敏，2010），精細度最低的為以5年為單位（馬潔、王永偉，2009；焦凌佳、吳紅梅，2011），其余17篇文獻均預測的是年度的人才需求量。

3. 預測的主要方法endprint

人才預測方法很多，根據(jù)美國斯坦福研究所的統(tǒng)計，目前人才預測的方法多達150多種，其中較為廣泛使用的有30余種，總的來說，可分為定性預測和定量預測兩大類。其中，定性預測主要有經(jīng)驗預測法、描述法、德爾菲法；定量預測主要有回歸模型、時序模型和生產(chǎn)函數(shù)模型等（湯偉偉、況敏，2010）。本研究選取的20篇文獻均為定量預測，使用的方法有四類：①時間序列法；②相關回歸法；③灰色系統(tǒng)法； ④組合預測法，四種方法被使用的次數(shù)依次是3次、12次、9次和2次（詳見表4）。

（1）時間序列法。時間序列法（Time Series Projection）是指，將人才數(shù)量的歷史資料按時間順序排列起來，然后分析其隨時間變化的趨勢，從而推出未來某個時刻的人才需求量（Bezdek，1975；Goh & Teo，2000；李濤、宋光興，2006）。常用的時序模型包括回歸分析法、指數(shù)平滑法、成長曲線法。

從使用該方法的文獻數(shù)量來看，僅有3篇使用了時間序列法，且其中的兩篇同時還采用了其它方法，僅有1篇文章僅使用該方法進行了預測。由此，本研究初步認為時間序列法在進行人才需求預測時可作為輔助方法使用。另外，本研究認為該方法被使用較少的另一個原因是，該方法僅僅考慮了人才數(shù)量的歷史數(shù)據(jù)，并假定人才數(shù)量的變化趨勢是線性的，而排除了影響人才數(shù)量變化的諸多影響因素，用該方法預測出的人才需求量的準確性和科學性相對較差。

（2）相關回歸法。相關回歸法（Correlation and Regression Method）是通過對歷史數(shù)據(jù)的分析，尋找人才數(shù)量與社會、經(jīng)濟、教育、科技等因素的統(tǒng)計關系，然后估計模型參數(shù)，得到人才需求預測模型，并利用確定了的社會經(jīng)濟目標來預測人才需求量?；貧w模型是最常用的相關分析模型，應用時必須找到影響預測對象（因變量）變化的各種因素（自變量），才能建立模型（李濤、宋光興，2006）。從選擇影響因素的數(shù)量來看，該方法可分為一元回歸和多元回歸兩種。在應用一元回歸進行人才需求量預測時，研究者通常會選擇與人才數(shù)量相關性最高或解釋效果最高的變量，如范永芳和楊全良對上海浦東新區(qū)人才需求量進行預測時，在7個影響變量中選取了GDP作為自變量構建出預測模型。在應用多元回歸時，通常會選取若干個影響人才需求量的變量來構建預測模型。一般而言，多元回歸比一元回歸方法的解釋水平要高（R方高）。

從采用該方法的文獻數(shù)量來看，有12篇文章采用了這種方法，其中有1篇采用了一元回歸，其余11篇則采用了多元回歸的方法。由此可見，多元回歸是人才需求量預測中的主要方法。

（3）灰色系統(tǒng)法?；疑到y(tǒng)法（Gray Systems Theory）是Deng（1982）在系統(tǒng)科學的基礎之上建立起來的，適用于解決“少數(shù)據(jù)”、“貧信息”不確定性問題，并因其這一特點在預測科學中得到了廣泛的應用（劉思峰，2004）。根據(jù)灰色系統(tǒng)理論，可以不去研究系統(tǒng)內部因素及其相互關系，而從人才的時間序列中去挖掘有關信息，建立灰色模型來尋找人才需求量變化的規(guī)律，以此建立人才需求量預測模型。GM（1 1）模型是灰色系統(tǒng)理論的具體應用，該模型為單序列的一階動態(tài)模型，其基本步驟首先是建模，在建模前先對原始數(shù)據(jù)進行處理，讓它呈現(xiàn)一定的規(guī)律性，從而消除原始數(shù)列的隨機性；其次是建立連續(xù)微分方程的動態(tài)模型，建立微分方程最后得出灰色模型（湯偉偉、況敏，2010）。

在20篇文獻中，灰色系統(tǒng)法被應用了9次，可以推斷出該種方法也是進行人才需求量預測的主要方法之一。另外，我們發(fā)現(xiàn)灰色系統(tǒng)法對人才的歷史數(shù)據(jù)要求比其他兩種方法要寬松，如胡選子、曹文梁等的研究僅利用了過去4年的歷史數(shù)據(jù)，陳菲僅利用了過去5年的數(shù)據(jù)；高小惠和戴涵莘同樣也僅利用了過去5年的數(shù)據(jù)。因此，本研究認為灰色系統(tǒng)法在人才歷史數(shù)據(jù)較為短缺時比較適用（見表4）。

（4）組合預測法。組合預測法（Multi-Model Combination Method）是Bates和Granger于1969年首次提出的，因其能有效地提高預測精度，在國內外預測界得到了廣泛應用。相比于前三種方法的單一性，組合預測法（Multi-Model Combination Method）是通過多種方法的運用，并根據(jù)計算賦予每種方法不同的比例（總的比例為100%）來構建最終的預測模型（Bates & Granger，1969）。其確定各種方法比例的方法為Shapley值法，這種方法是用于解決多人合作問題的一種數(shù)學方法，其理論思想是根據(jù)局中人給合作帶來的增值比例分配合作的利益（王景超、孟利清等，2013）。

在20篇文獻中，有2篇文獻（湯偉偉、況敏，2010；王景超、孟利清等，2013）采用了這種方法。我們通過對這2篇文獻的深入研究發(fā)現(xiàn)，不同的預測方法得出的預測值可能存在較大差異，而采用組合預測法可以對各種結果進行組織優(yōu)化，從而提高預測的精度。

四、結論與討論

1. 對目前研究的評價

通過對20篇文獻的深入分析，可以看出國內對于人才需求量預測的研究從數(shù)量和質量上已經(jīng)取得了一定成績，獲得了較為豐富的成果。研究數(shù)量多從一個側面反映了人才的勞動價值不斷受到重視，以及政府相關部門對人才規(guī)劃工作的重視。研究的質量從20篇文獻預測對象的明確性、預測方法的科學性、預測模型的高解釋度和低相對誤差上可見一斑。從這個角度看，本研究對這20篇文獻的歸納總結是非常必要的，它將幫助其他研究者快速了解人才資源需求預測的基本類型、基本思路、基本方法和構建模型時自變量選取的基本原則，從而能夠盡快進入研究狀態(tài)。

但從現(xiàn)有研究發(fā)表的期刊能夠看出，目前國內人才需求預測研究的整體質量有待提升，同時，我們在檢索英文文獻時發(fā)現(xiàn)，大陸研究者發(fā)表的文章數(shù)量很少（5篇以下），這從某種程度上佐證了這個觀點。

2. 目前研究的局限和存在的問題endprint

在看到取得的成績的同時，我們也要看到目前研究的局限性和存在的問題，在未來的研究中應該解決或避免，從而增強預測的科學性和準確性。

（1）人才的標準問題。人才的標準問題就是將符合何種條件的就業(yè)人員統(tǒng)計為人才的問題。我國在1982年確定了“具有中專以上學歷和初級以上職稱的人員”的人才標準，但該標準已經(jīng)被十六大確定的“德才兼?zhèn)洹焙汀捌返?、知識、能力和業(yè)績主要衡量指標”的新標準所替代，但在人才數(shù)量的統(tǒng)計中仍然沿用了1982年界定的標準。

盡管1982年版的人才標準在統(tǒng)計意義上具有較強的操作性（劉鳳朝等，1997），但卻存在一定問題，需要用新的指標來衡量一個人是否是人才。聶會平（2006）將人才的標準體系劃分為道德標準、準入標準和檢驗標準，而傳統(tǒng)的基于學歷和職稱的人才標準僅僅是人才的準入標準。董克用（2000）提出了21世紀的人才標準，即“那些具有創(chuàng)新意識、具備創(chuàng)新能力、能實現(xiàn)創(chuàng)新成果價值”的人，因此“創(chuàng)新”成為了新世紀人才的重要標準之一，并且他認為人才的鑒定不應再是“一次定終身”，而是根據(jù)實際貢獻變動的。

因此，本研究認為科學、客觀和全面地制定人才的統(tǒng)計標準是下一步研究中應解決的基礎問題。此外，人才作為國家發(fā)展的戰(zhàn)略性資源，存在與其他國家的對比問題，因此如何制定與其他發(fā)達國家接軌的人才統(tǒng)計標準也是重要的問題之一。

（2）人才數(shù)量結構與經(jīng)濟社會發(fā)展的匹配性問題。目前的研究在本質都隱含了一個基本假設，那就是歷史數(shù)據(jù)中人才資源的數(shù)量和結構與經(jīng)濟社會發(fā)展是相匹配的，但這個基本假設是值得商榷的。張延平、李明生（2011）對我國30個省市的人才結構與產(chǎn)業(yè)結構升級的匹配性進行研究時發(fā)現(xiàn)，我國30個省市所處的協(xié)調適配等級都不高，北京市的協(xié)調適配等級最高，但也僅僅處在中度協(xié)調等級，且其中有23個省市的協(xié)調適配等級處在弱度失調等級。

如果預測建立在人才與社會經(jīng)濟發(fā)展不匹配的基礎上，預測結果可能會與經(jīng)濟社會發(fā)展的真實需求“越走越遠”。因此，在未來的研究中，預測前需要先對“區(qū)域人才狀況—社會經(jīng)濟發(fā)展狀況”的匹配性進行客觀評價，并根據(jù)評價結果對人才數(shù)量及結構進行理論性的調整，預測應建立在調整后數(shù)量及結構的基礎之上，只有這樣預測的結果才是合理的。目前國內一些學者已經(jīng)認識到了這個問題，如：趙生龍等（2006）為西安市建立了“人才—經(jīng)濟”發(fā)展動態(tài)預測預警系統(tǒng)，用于適時評估人才數(shù)量、結構與經(jīng)濟發(fā)展的協(xié)調性程度。

（3）歷史數(shù)據(jù)選取、預測的時間跨度和精細度問題。利用歷史數(shù)據(jù)構建預測模型暗含了兩條假設：一是國家或區(qū)域經(jīng)濟體制和經(jīng)濟發(fā)展政策在較長的時間跨度內保持穩(wěn)定，經(jīng)濟發(fā)展沒有（間斷性的）大幅波動（孫林巖，1988）；二是國家或區(qū)域對人才的含義和統(tǒng)計口徑界定明確并規(guī)范使用，不會出現(xiàn)由于人才管理政策的突變使人才總量或結構發(fā)生跳躍式的增減或變動，并有完整、系統(tǒng)的歷史數(shù)據(jù)作為基礎（孫林巖，1988）。從人才的評定政策來看，1980年我國恢復了職稱評定制度，1987年事業(yè)單位職改工作全面鋪開，導致人才數(shù)量出現(xiàn)了跳躍式增長，因此，對歷史數(shù)據(jù)選取的年數(shù)過長的研究，會出現(xiàn)數(shù)據(jù)受政策影響后的跳躍所引起的預測模型失真情況（在本研究選取的文獻中，有利用過去24年和過去30年歷史數(shù)據(jù)的文章各一篇，前一篇包含了1987年的數(shù)據(jù)，后一篇包含了1980年的數(shù)據(jù)）。從經(jīng)濟運行的機制來看，在2000年前后，我國不僅經(jīng)歷由計劃體制向市場體制的轉軌，由短缺經(jīng)濟向過剩經(jīng)濟的過渡，而且還面臨由工業(yè)經(jīng)濟向知識經(jīng)濟的跨越，過去的經(jīng)濟運行與未來的經(jīng)濟發(fā)展不僅是基于不同的體制和政策平臺，而且將遵循不同的運行機理，各種經(jīng)濟變數(shù)之間的相關機理將發(fā)生重大變化， 這就使我們以往所采用的時序增長率模型、相關系數(shù)模型等的局限性顯露出來（林鳳朝，2001）。因此，對歷史數(shù)據(jù)的選取不是越多越好，而是需要綜合考慮數(shù)據(jù)的線性關系穩(wěn)定性和國家相關政策的穩(wěn)定性，本研究認為選取2000年后的歷史數(shù)據(jù)是較為穩(wěn)健的。

現(xiàn)有研究中對未來人才資源需求量預測的年份總體來看是過長了，有些研究預測了未來近20年的數(shù)量（而國家的人才中長期規(guī)劃時間跨度也僅為11年），由于可能出現(xiàn)的政策變動或重大事件帶來的影響，過長的預測時間跨度會降低預測的意義。因此，對人才需求的預測， 要更多地著眼于中期，尤其是短期預測， 并采取滾動預測的方法，使預測方案和預測結果具有動態(tài)性和可調性，這樣才能使預測成果更好地發(fā)揮其社會功能（葉家康、岳永俊，1986；郭亞軍等，1995，1998；劉鳳朝，1997）。同時，有些研究將預測的時間精度定在季度，這種過細的預測實際上意義并不大，預測主要的目的是看大的趨勢變動，以年為單位是較好的作法。

（4）預測方法的選取問題?，F(xiàn)有文獻中選用的三種基本方法均是以（3）中提到的兩條假設為前提的，但現(xiàn)實情況往往是極其復雜的，因此應當嘗試能夠模擬更復雜情況的新方法，如BP神經(jīng)網(wǎng)絡，這種方法對于非線性變化的處理是更為適用的，而影響人才資源需求的因素往往是復雜多變的，因此如果能運用這種方法進行預測可能會得到更加準確的結果。然而，遺憾的是我們看到這種方法在目前的研究并未得到廣泛應用。

現(xiàn)有文獻還存在著明顯的預測方法選取不科學的問題，如灰色系統(tǒng)法適用于短期預測（Paul H. K. Ho，2010），但孫彥（2011）、胡選子和曹文梁等（2011）、陶怡（2012）采用該方法預測了未來10年以上的人才需求量。因此，研究者在開展預測工作前，應深入研究各種預測方法的適用條件，合理選擇預測方法。

采用不同的預測方法時，結果可能存在差異，甚至是較大差異，將使得預測結果的可信性大打折扣，而采用多種方法進行組合預測是避免這一個問題的有效方法，但我們可以看到僅有2篇采用了組合預測法，因此在未來的研究中應盡可能采用多種方法進行組合預測。

（5）相關回歸預測法中自變量的選取問題。對采用了相關回歸法進行預測的12篇文獻進行分析后，本研究發(fā)現(xiàn)這些研究對自變量的選取存在一定的問題。一是對資本投入和科技發(fā)展變量關注的不足。人才的數(shù)量、資本投入量之間存在一定的替代關系，即可變技術系數(shù)（曾湘泉，2010），但現(xiàn)有研究中只有數(shù)量極少的文獻采用了“生產(chǎn)性固定資產(chǎn)投資總額”這一能夠體現(xiàn)資本投入量的指標。另外，隨著信息時代的到來，技術進步會帶來人才平均勞動生產(chǎn)率的快速提升，從而對人才數(shù)量產(chǎn)生“擠出效應”，因此，將能夠體現(xiàn)技術進步的指標納入預測模型中是非常必要的。

本研究還發(fā)現(xiàn)在采用相關回歸法的現(xiàn)有文獻中，自變量之間均存在嚴重的共線性問題，在未來的研究中如何克服這個問題、并同時保持模型的高解釋度是值得深入探討的問題。endprint

在看到取得的成績的同時，我們也要看到目前研究的局限性和存在的問題，在未來的研究中應該解決或避免，從而增強預測的科學性和準確性。

（1）人才的標準問題。人才的標準問題就是將符合何種條件的就業(yè)人員統(tǒng)計為人才的問題。我國在1982年確定了“具有中專以上學歷和初級以上職稱的人員”的人才標準，但該標準已經(jīng)被十六大確定的“德才兼?zhèn)洹焙汀捌返?、知識、能力和業(yè)績主要衡量指標”的新標準所替代，但在人才數(shù)量的統(tǒng)計中仍然沿用了1982年界定的標準。

盡管1982年版的人才標準在統(tǒng)計意義上具有較強的操作性（劉鳳朝等，1997），但卻存在一定問題，需要用新的指標來衡量一個人是否是人才。聶會平（2006）將人才的標準體系劃分為道德標準、準入標準和檢驗標準，而傳統(tǒng)的基于學歷和職稱的人才標準僅僅是人才的準入標準。董克用（2000）提出了21世紀的人才標準，即“那些具有創(chuàng)新意識、具備創(chuàng)新能力、能實現(xiàn)創(chuàng)新成果價值”的人，因此“創(chuàng)新”成為了新世紀人才的重要標準之一，并且他認為人才的鑒定不應再是“一次定終身”，而是根據(jù)實際貢獻變動的。

因此，本研究認為科學、客觀和全面地制定人才的統(tǒng)計標準是下一步研究中應解決的基礎問題。此外，人才作為國家發(fā)展的戰(zhàn)略性資源，存在與其他國家的對比問題，因此如何制定與其他發(fā)達國家接軌的人才統(tǒng)計標準也是重要的問題之一。

（2）人才數(shù)量結構與經(jīng)濟社會發(fā)展的匹配性問題。目前的研究在本質都隱含了一個基本假設，那就是歷史數(shù)據(jù)中人才資源的數(shù)量和結構與經(jīng)濟社會發(fā)展是相匹配的，但這個基本假設是值得商榷的。張延平、李明生（2011）對我國30個省市的人才結構與產(chǎn)業(yè)結構升級的匹配性進行研究時發(fā)現(xiàn)，我國30個省市所處的協(xié)調適配等級都不高，北京市的協(xié)調適配等級最高，但也僅僅處在中度協(xié)調等級，且其中有23個省市的協(xié)調適配等級處在弱度失調等級。

如果預測建立在人才與社會經(jīng)濟發(fā)展不匹配的基礎上，預測結果可能會與經(jīng)濟社會發(fā)展的真實需求“越走越遠”。因此，在未來的研究中，預測前需要先對“區(qū)域人才狀況—社會經(jīng)濟發(fā)展狀況”的匹配性進行客觀評價，并根據(jù)評價結果對人才數(shù)量及結構進行理論性的調整，預測應建立在調整后數(shù)量及結構的基礎之上，只有這樣預測的結果才是合理的。目前國內一些學者已經(jīng)認識到了這個問題，如：趙生龍等（2006）為西安市建立了“人才—經(jīng)濟”發(fā)展動態(tài)預測預警系統(tǒng)，用于適時評估人才數(shù)量、結構與經(jīng)濟發(fā)展的協(xié)調性程度。

（3）歷史數(shù)據(jù)選取、預測的時間跨度和精細度問題。利用歷史數(shù)據(jù)構建預測模型暗含了兩條假設：一是國家或區(qū)域經(jīng)濟體制和經(jīng)濟發(fā)展政策在較長的時間跨度內保持穩(wěn)定，經(jīng)濟發(fā)展沒有（間斷性的）大幅波動（孫林巖，1988）；二是國家或區(qū)域對人才的含義和統(tǒng)計口徑界定明確并規(guī)范使用，不會出現(xiàn)由于人才管理政策的突變使人才總量或結構發(fā)生跳躍式的增減或變動，并有完整、系統(tǒng)的歷史數(shù)據(jù)作為基礎（孫林巖，1988）。從人才的評定政策來看，1980年我國恢復了職稱評定制度，1987年事業(yè)單位職改工作全面鋪開，導致人才數(shù)量出現(xiàn)了跳躍式增長，因此，對歷史數(shù)據(jù)選取的年數(shù)過長的研究，會出現(xiàn)數(shù)據(jù)受政策影響后的跳躍所引起的預測模型失真情況（在本研究選取的文獻中，有利用過去24年和過去30年歷史數(shù)據(jù)的文章各一篇，前一篇包含了1987年的數(shù)據(jù)，后一篇包含了1980年的數(shù)據(jù)）。從經(jīng)濟運行的機制來看，在2000年前后，我國不僅經(jīng)歷由計劃體制向市場體制的轉軌，由短缺經(jīng)濟向過剩經(jīng)濟的過渡，而且還面臨由工業(yè)經(jīng)濟向知識經(jīng)濟的跨越，過去的經(jīng)濟運行與未來的經(jīng)濟發(fā)展不僅是基于不同的體制和政策平臺，而且將遵循不同的運行機理，各種經(jīng)濟變數(shù)之間的相關機理將發(fā)生重大變化， 這就使我們以往所采用的時序增長率模型、相關系數(shù)模型等的局限性顯露出來（林鳳朝，2001）。因此，對歷史數(shù)據(jù)的選取不是越多越好，而是需要綜合考慮數(shù)據(jù)的線性關系穩(wěn)定性和國家相關政策的穩(wěn)定性，本研究認為選取2000年后的歷史數(shù)據(jù)是較為穩(wěn)健的。

現(xiàn)有研究中對未來人才資源需求量預測的年份總體來看是過長了，有些研究預測了未來近20年的數(shù)量（而國家的人才中長期規(guī)劃時間跨度也僅為11年），由于可能出現(xiàn)的政策變動或重大事件帶來的影響，過長的預測時間跨度會降低預測的意義。因此，對人才需求的預測， 要更多地著眼于中期，尤其是短期預測， 并采取滾動預測的方法，使預測方案和預測結果具有動態(tài)性和可調性，這樣才能使預測成果更好地發(fā)揮其社會功能（葉家康、岳永俊，1986；郭亞軍等，1995，1998；劉鳳朝，1997）。同時，有些研究將預測的時間精度定在季度，這種過細的預測實際上意義并不大，預測主要的目的是看大的趨勢變動，以年為單位是較好的作法。

（4）預測方法的選取問題?，F(xiàn)有文獻中選用的三種基本方法均是以（3）中提到的兩條假設為前提的，但現(xiàn)實情況往往是極其復雜的，因此應當嘗試能夠模擬更復雜情況的新方法，如BP神經(jīng)網(wǎng)絡，這種方法對于非線性變化的處理是更為適用的，而影響人才資源需求的因素往往是復雜多變的，因此如果能運用這種方法進行預測可能會得到更加準確的結果。然而，遺憾的是我們看到這種方法在目前的研究并未得到廣泛應用。

現(xiàn)有文獻還存在著明顯的預測方法選取不科學的問題，如灰色系統(tǒng)法適用于短期預測（Paul H. K. Ho，2010），但孫彥（2011）、胡選子和曹文梁等（2011）、陶怡（2012）采用該方法預測了未來10年以上的人才需求量。因此，研究者在開展預測工作前，應深入研究各種預測方法的適用條件，合理選擇預測方法。

采用不同的預測方法時，結果可能存在差異，甚至是較大差異，將使得預測結果的可信性大打折扣，而采用多種方法進行組合預測是避免這一個問題的有效方法，但我們可以看到僅有2篇采用了組合預測法，因此在未來的研究中應盡可能采用多種方法進行組合預測。

（5）相關回歸預測法中自變量的選取問題。對采用了相關回歸法進行預測的12篇文獻進行分析后，本研究發(fā)現(xiàn)這些研究對自變量的選取存在一定的問題。一是對資本投入和科技發(fā)展變量關注的不足。人才的數(shù)量、資本投入量之間存在一定的替代關系，即可變技術系數(shù)（曾湘泉，2010），但現(xiàn)有研究中只有數(shù)量極少的文獻采用了“生產(chǎn)性固定資產(chǎn)投資總額”這一能夠體現(xiàn)資本投入量的指標。另外，隨著信息時代的到來，技術進步會帶來人才平均勞動生產(chǎn)率的快速提升，從而對人才數(shù)量產(chǎn)生“擠出效應”，因此，將能夠體現(xiàn)技術進步的指標納入預測模型中是非常必要的。

本研究還發(fā)現(xiàn)在采用相關回歸法的現(xiàn)有文獻中，自變量之間均存在嚴重的共線性問題，在未來的研究中如何克服這個問題、并同時保持模型的高解釋度是值得深入探討的問題。endprint

在看到取得的成績的同時，我們也要看到目前研究的局限性和存在的問題，在未來的研究中應該解決或避免，從而增強預測的科學性和準確性。

（1）人才的標準問題。人才的標準問題就是將符合何種條件的就業(yè)人員統(tǒng)計為人才的問題。我國在1982年確定了“具有中專以上學歷和初級以上職稱的人員”的人才標準，但該標準已經(jīng)被十六大確定的“德才兼?zhèn)洹焙汀捌返?、知識、能力和業(yè)績主要衡量指標”的新標準所替代，但在人才數(shù)量的統(tǒng)計中仍然沿用了1982年界定的標準。

盡管1982年版的人才標準在統(tǒng)計意義上具有較強的操作性（劉鳳朝等，1997），但卻存在一定問題，需要用新的指標來衡量一個人是否是人才。聶會平（2006）將人才的標準體系劃分為道德標準、準入標準和檢驗標準，而傳統(tǒng)的基于學歷和職稱的人才標準僅僅是人才的準入標準。董克用（2000）提出了21世紀的人才標準，即“那些具有創(chuàng)新意識、具備創(chuàng)新能力、能實現(xiàn)創(chuàng)新成果價值”的人，因此“創(chuàng)新”成為了新世紀人才的重要標準之一，并且他認為人才的鑒定不應再是“一次定終身”，而是根據(jù)實際貢獻變動的。

因此，本研究認為科學、客觀和全面地制定人才的統(tǒng)計標準是下一步研究中應解決的基礎問題。此外，人才作為國家發(fā)展的戰(zhàn)略性資源，存在與其他國家的對比問題，因此如何制定與其他發(fā)達國家接軌的人才統(tǒng)計標準也是重要的問題之一。

（2）人才數(shù)量結構與經(jīng)濟社會發(fā)展的匹配性問題。目前的研究在本質都隱含了一個基本假設，那就是歷史數(shù)據(jù)中人才資源的數(shù)量和結構與經(jīng)濟社會發(fā)展是相匹配的，但這個基本假設是值得商榷的。張延平、李明生（2011）對我國30個省市的人才結構與產(chǎn)業(yè)結構升級的匹配性進行研究時發(fā)現(xiàn)，我國30個省市所處的協(xié)調適配等級都不高，北京市的協(xié)調適配等級最高，但也僅僅處在中度協(xié)調等級，且其中有23個省市的協(xié)調適配等級處在弱度失調等級。

如果預測建立在人才與社會經(jīng)濟發(fā)展不匹配的基礎上，預測結果可能會與經(jīng)濟社會發(fā)展的真實需求“越走越遠”。因此，在未來的研究中，預測前需要先對“區(qū)域人才狀況—社會經(jīng)濟發(fā)展狀況”的匹配性進行客觀評價，并根據(jù)評價結果對人才數(shù)量及結構進行理論性的調整，預測應建立在調整后數(shù)量及結構的基礎之上，只有這樣預測的結果才是合理的。目前國內一些學者已經(jīng)認識到了這個問題，如：趙生龍等（2006）為西安市建立了“人才—經(jīng)濟”發(fā)展動態(tài)預測預警系統(tǒng)，用于適時評估人才數(shù)量、結構與經(jīng)濟發(fā)展的協(xié)調性程度。

（3）歷史數(shù)據(jù)選取、預測的時間跨度和精細度問題。利用歷史數(shù)據(jù)構建預測模型暗含了兩條假設：一是國家或區(qū)域經(jīng)濟體制和經(jīng)濟發(fā)展政策在較長的時間跨度內保持穩(wěn)定，經(jīng)濟發(fā)展沒有（間斷性的）大幅波動（孫林巖，1988）；二是國家或區(qū)域對人才的含義和統(tǒng)計口徑界定明確并規(guī)范使用，不會出現(xiàn)由于人才管理政策的突變使人才總量或結構發(fā)生跳躍式的增減或變動，并有完整、系統(tǒng)的歷史數(shù)據(jù)作為基礎（孫林巖，1988）。從人才的評定政策來看，1980年我國恢復了職稱評定制度，1987年事業(yè)單位職改工作全面鋪開，導致人才數(shù)量出現(xiàn)了跳躍式增長，因此，對歷史數(shù)據(jù)選取的年數(shù)過長的研究，會出現(xiàn)數(shù)據(jù)受政策影響后的跳躍所引起的預測模型失真情況（在本研究選取的文獻中，有利用過去24年和過去30年歷史數(shù)據(jù)的文章各一篇，前一篇包含了1987年的數(shù)據(jù)，后一篇包含了1980年的數(shù)據(jù)）。從經(jīng)濟運行的機制來看，在2000年前后，我國不僅經(jīng)歷由計劃體制向市場體制的轉軌，由短缺經(jīng)濟向過剩經(jīng)濟的過渡，而且還面臨由工業(yè)經(jīng)濟向知識經(jīng)濟的跨越，過去的經(jīng)濟運行與未來的經(jīng)濟發(fā)展不僅是基于不同的體制和政策平臺，而且將遵循不同的運行機理，各種經(jīng)濟變數(shù)之間的相關機理將發(fā)生重大變化， 這就使我們以往所采用的時序增長率模型、相關系數(shù)模型等的局限性顯露出來（林鳳朝，2001）。因此，對歷史數(shù)據(jù)的選取不是越多越好，而是需要綜合考慮數(shù)據(jù)的線性關系穩(wěn)定性和國家相關政策的穩(wěn)定性，本研究認為選取2000年后的歷史數(shù)據(jù)是較為穩(wěn)健的。

現(xiàn)有研究中對未來人才資源需求量預測的年份總體來看是過長了，有些研究預測了未來近20年的數(shù)量（而國家的人才中長期規(guī)劃時間跨度也僅為11年），由于可能出現(xiàn)的政策變動或重大事件帶來的影響，過長的預測時間跨度會降低預測的意義。因此，對人才需求的預測， 要更多地著眼于中期，尤其是短期預測， 并采取滾動預測的方法，使預測方案和預測結果具有動態(tài)性和可調性，這樣才能使預測成果更好地發(fā)揮其社會功能（葉家康、岳永俊，1986；郭亞軍等，1995，1998；劉鳳朝，1997）。同時，有些研究將預測的時間精度定在季度，這種過細的預測實際上意義并不大，預測主要的目的是看大的趨勢變動，以年為單位是較好的作法。

（4）預測方法的選取問題?，F(xiàn)有文獻中選用的三種基本方法均是以（3）中提到的兩條假設為前提的，但現(xiàn)實情況往往是極其復雜的，因此應當嘗試能夠模擬更復雜情況的新方法，如BP神經(jīng)網(wǎng)絡，這種方法對于非線性變化的處理是更為適用的，而影響人才資源需求的因素往往是復雜多變的，因此如果能運用這種方法進行預測可能會得到更加準確的結果。然而，遺憾的是我們看到這種方法在目前的研究并未得到廣泛應用。

現(xiàn)有文獻還存在著明顯的預測方法選取不科學的問題，如灰色系統(tǒng)法適用于短期預測（Paul H. K. Ho，2010），但孫彥（2011）、胡選子和曹文梁等（2011）、陶怡（2012）采用該方法預測了未來10年以上的人才需求量。因此，研究者在開展預測工作前，應深入研究各種預測方法的適用條件，合理選擇預測方法。

采用不同的預測方法時，結果可能存在差異，甚至是較大差異，將使得預測結果的可信性大打折扣，而采用多種方法進行組合預測是避免這一個問題的有效方法，但我們可以看到僅有2篇采用了組合預測法，因此在未來的研究中應盡可能采用多種方法進行組合預測。

（5）相關回歸預測法中自變量的選取問題。對采用了相關回歸法進行預測的12篇文獻進行分析后，本研究發(fā)現(xiàn)這些研究對自變量的選取存在一定的問題。一是對資本投入和科技發(fā)展變量關注的不足。人才的數(shù)量、資本投入量之間存在一定的替代關系，即可變技術系數(shù)（曾湘泉，2010），但現(xiàn)有研究中只有數(shù)量極少的文獻采用了“生產(chǎn)性固定資產(chǎn)投資總額”這一能夠體現(xiàn)資本投入量的指標。另外，隨著信息時代的到來，技術進步會帶來人才平均勞動生產(chǎn)率的快速提升，從而對人才數(shù)量產(chǎn)生“擠出效應”，因此，將能夠體現(xiàn)技術進步的指標納入預測模型中是非常必要的。

本研究還發(fā)現(xiàn)在采用相關回歸法的現(xiàn)有文獻中，自變量之間均存在嚴重的共線性問題，在未來的研究中如何克服這個問題、并同時保持模型的高解釋度是值得深入探討的問題。endprint