第３５卷第２期 Ｖｏ１．３５ Ｎｏ．２ 菏泽学院学报 ２０１３年４月 Ａｐｒ． ２０１３ Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｈｅｚｅ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ 文章编号：１６７３－２１０３（２０１３）０２－００２５—０４ 自治区人才需求预测的多元线性回归模型研究 梁存利，杨小竣 （民族学院教育学院，陕西咸阳７１２０８２） 摘 要：依据相关资料数据，运用数理统计的回归分析理论研究了地区２００１—２０１０年人才需求量 的变化规律，建立了地区专门人才需求预测的线性回归模型，并对地区未来３年专门人才需求 总量进行了预测分析，以资人才管理和培养决策时参考．研究认为，２０１３—２０１５年未来连续三年自治区 专门人才总量分别为２２．９１７ ４、２３．４ １０１和２３．９ ９２１万人． 关键词：；人才需求；预测 中图分类号：Ｃ９６１．９ 文献标识码：Ａ 引言 教育作为知识和人力资本的生产部门，在综合国力的形成中处于基础地位．教育事业的存在和发展，其 根本目的是为国家经济发展服务…．但是教育的发展要同经济发展的要求相平衡．所以这就要求我们进行 科学的教育预测，从而帮助教育供给方做出准确判断，进行合理的教育供给规划．同样对地区而言，进行 合理科学的教育预测不仅是该地区人力资源部门的一个重要问题，也是地区教育部门亟待研究的课题． 在经济跨越式发展的背景下，高等教育如何立足于与经济协调发展的客观需求，是亟待研究的 紧迫课题［２］．而这个课题的一个重要内容就是对经济社会所需人才的预测．本文通过分析了地区国民 生产总值、国民生产总值年增长率、地区总人口、地区全社会就业总量和专门人才需求总量的关系，利用 统计回归的方法对地区未来几年专门人才需求进行了预测． １ 回归分析建模 回归分析是研究变量之间相互关系的具体形式，它对具有相关关系的变量之间的数量联系进行测定，确 定一个相关的数学表达式，根据这个数学表达式可以从已知量来推测未知量，从而为估算和预测提供一个重 要的方法．回归分析建模过程如下‘３ Ｊ． １．１确定回归模型 确定回归模型主要是确定回归函数．回归模型有以下几种： １）一元线性回归模型 一元线性回归模型如下： ｒＹ】＝卢ｌ＋ ｛ ＋占 ． ｔＥ（ ）＝０，Ｄ（占）＝１７＂ 收稿日期：２０１３—０２－２８ 基金项目：自治区高等学校教学改革项目（２０１１ＺＧＧＪ１２）；自治区人文社科重点项目（ＧＺＲＷＺＯ１） 作者简介：梁存利（１９６９一），男，陕西西安人，副教授，硕士，研究方向：数学模型构建、智能计算等． 杨小竣（１９６５一），女，河南洛阳人，教授，硕士，硕士生导师，研究方向：教育学、民族高等教育等． ２０１３血 菏泽学院学报 第２期 式中卢 ，卢 称为回归系数， 称为回归变量， 为残差， 为残差的方差．Ｙ＝卢。＋ 称为回归直线方程． ２）非线性回归模型 非线性回归模型一般选用的六类曲线如下： Ｉ双曲线Ｙ＝０＋ ；Ⅱ幂函数曲线Ｙ＝似 ；Ⅲ指数曲线Ｙ＝口ｅｈ； Ⅳ倒指数曲线Ｙ＝０ｅｂ／ｘ；Ｖ对数曲线Ｙ＝口＋ｂｌｏｇｘ；ＶＩ Ｓ曲线Ｙ＝— 口＋Ｄｅ ３）多元线性回归模型 多元线性回归模型为： Ｙ＝Ｘ０ ８ 【Ｅ（ ）＝０，ＣＯＶ（ｓ， ）＝ ， １ １ ｌ１ ２ｌ １ 式中ｙ＝［Ｙｌ，Ｙ２，…，Ｙ ］ ； ＝ １ １ ； ＝［ ，卢１， ２，…，卢 ］ ； ＝［ １， ２，…， ］ ； Ｙ＝ ＋ 。 １＋…＋ １．２模型参数估计 ，称为回归平面方程． 在这里主要介绍多元线性回归函数中口和 的估计，主要的方法是最小二乘法，首先作离差平方和： Ｑ＝∑（ｙ 一 一Ｅ１ …・一 ） ． １）对ｐ的估计 选择 ，卢 ，卢 ，…， 使得Ｑ最小．解得估计值 ＝（ ）～（ＸＴｙ），把解得的估计值 代入到回归平面 方程中得经验回归平面方程：多＝Ｂｏ＋ 。＋…＋ ． ２） 的无偏估计 记Ｑ （Ｙ —Ｙ ｉ）２，称Ｑ 为残差平方和・则 的无偏估计为 ・ １．３ 对模型进行检验 在这里主要介绍线性回归模型和系数的检验方法． 首先假设Ｈ。： ＝ 。＝…＝ ＝０．检验法有两种： ， 一 ） ，Ｑ 是残差平方和． 服从Ｆ（后，ｎ－ｋ－１），其中 ＝壹（）ｉ＝１第一种，Ｆ检验法．Ｆ＝ 如果Ｆ＞Ｆ 一 （ｋ，ｎ—ｋ一１），则拒绝Ｈ。，认为Ｙ与 ， ：，…， 之间显著性地有线性关系；否则就接受 Ｈ。，认为Ｙ与 ， ，…， 之间线性关系不显著． 第二种，ｒ检验法．由于这两种检验法是等效的，所以在这里就不详细介绍了． ２地区人才需求的多元线性回归模型 ２．１ 建模前的预备工作——自变量的确定 影响未来时期人力资源需求量的因素很多，我们只选取对人才需求影响有重要作用的因素，这些主要因 素包括经济增长率、国内生产总值、人口增长和全社会就业总人口等，所以我们把地区的这四大因素指 标作为预测的自变量，建立四元线性回归预测模型，对自治区人才资源的未来发展进行科学的预测． ２６ ２０１３年 梁存利，等：自治区人才需求预测的多元线性回归模型研究 第２期 ２．２统计对象的一致性 人才需求预测基础工作是如何确定人才的标准．本文中对人才确定采用国家人事部对人才确定的标准， 即“人才是指中专以上学历获得者以及初级或者初级以上专业技术职称获得者”． ２．３主要经济指标的收集 ． 根据《自治区“十二五”时期经济社会发展的主要指标》，２０１０年，自治区经济和社会发展的主 要指标是：国内生产总值达５０７．４６亿元，人均ＧＤＰ达１．７万元． 至２０１５年，自治区经济和社会发展的主要目标是：国内生产总值达９００亿元，年均增长率１２％；人 均ＧＤＰ达２．８６万元，年均增长率为ｌ１％；人口自然增长率２０１１年到２０１５年设定控制在１．１％以内． 在进行地区人才预测时，我们围绕上述目标，力求使人才增长与经济增长的总体目标及阶段性要 求相适应． ２．４回归模型的建立 根据所选的地区国民生产总值、地区生产总值年均增长率、地区从业人员数和当年人口总量等四项指 标，建立如下四元线性回归预测模型： ＴＡＬＰ＝ ＋卢１ Ｘ ＧＤＰ＋卢２×ＧＤＬ＋ ３×ＰＯＰ＋卢４×Ｌ 式中：ＴＡＬＰ为人才总量；ＧＤＰ为地区国民生产总值；ＧＤＬ为地区国民生产总值年平均增长率；ＰＯＰ为地区 总人口；Ｌ为地区全社会就业人口； 为截距；卢。，卢：，卢，， 为系数． ２．５数据处理及预测 自治区２００１—２０１０年主要经济指标，见表１． 表１２００１～２０１０年主要经济指标 在预测中，使用了Ｍａｔｌａｂ数学处理软件对表１数据进行处理．选取表１中地区２００１—２０１０年的地 区国民生产总值、地区国民生产总值年平均增长率、地区总人口和地区全社会就业人口等相关数据进行回归 分析 ，得出：可决系数ｒ ＝０．９１８ ４；统计量：Ｆ＝１４．０６２ ０，取显著性水平 ＝０．０５，查Ｆ分布临界值表可知 Ｆｌ一 （４，５）＝５．１９．显然Ｆ＞Ｆ１一 （４，５）． 通过以上二项指标可以看出地区的专门人才总量和上述的四个变量之间的线性关系是显著的，建 立的四元线性回归方程为： ＴＡＬＰ＝４９．３６１ ８＋０．００９ ３×ＧＤＰ＋０．２２３ ４×ＧＤＬ一０．２３２ ３×ＰＯＰ＋０．１７９ ９×Ｌ 根据自治区国民经济发展“十－－３２”计划提供的ＧＤＰ及其增长率、人口、社会从业人员（见表２）， ２７ ２０１３血 菏泽学院学报 第２期 我们得到２０１３—２０１５年连续三年相对应的专门人才需求数据分别为２２．９１７ ４、２３．４１０ ｌ和２３．９９２ １万人． 表２２０１３～２０１５年社会经济主要目标 注：（１）表２中的关于地区的人口自然增长率设定控制在１．１％；（２）因为地区“十二五”规划的新增就 业预期目标是到超过１０万人，所以本文在做预测时按每年增加就业２．５万人计算的． ３结论 本文根据地区经济社会的实际建立了专门人才需求的四元线性回归模型，对未来三年地区专 门人才的需求进行了预测，从而为人才管理和培养决策提供科学依据和参考． 参考文献： ［１］刘毓琦．教育系统人才预测的回归模型法［Ｊ］．哈尔滨师范大学学报：自然科学１９９６，１２（１）：２４—２６． ［２］杨小峻．立足高等教育与经济协调发展促进高等教育改革［Ｊ］．民族学院学报，２００８，９（５）：１３４—１３７． ［３］李沛良社会研究的统计应用［Ｍ］．北京：社会科学文献出版社，２００１． ［４］统计局．统计年鉴［ｚ］．北京：中国统计出版社，２００２—２０１１． Ｏｎ ｔｈｅ Ｍｕｌｔｉ——ｄｉｍｅｎｓｉｏｎ Ｌｉｎｅａｒ Ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ Ｍｏｄｅｌ ｏｆ Ｐｒｅｄｉｃｔｉｎｇ Ｔａｌｅｎｔｓ Ｒｅｑｕｉｒｅｍｅｎｔ ｉｎ Ｔｉｂｅｔ Ａｕｔｏｎｏｍｏｕｓ Ｒｅｇｉｏｎ ＬＩＡＮＧ Ｃｕｎ—ｌｉ，ＹＡＮＧ Ｘｉａｏ—ｊｕｎ （Ｓｃｈｏｏｌ ｏｆ Ｅｄｕｃａｔｉｏｎ，Ｔｉｂｅｔ Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ ｆｏｒ Ｎａｔｉｏｎａｌｉｔｉｅｓ，Ｘｉａｎｙａｎｇ Ｓｈａａｎｘｉ ７１２０８２，Ｃｈｉｎａ） Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ａｃｃｏｒｄｉｎｇ ｔｏ ｔｈｅ ｒｅｌａｔｅｄ ｍａｔｅｒｉａｌｓ ａｎｄ ｄａｔａ，ｔｈｅ ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ ａｎａｌｙｓｉｓ ｏｆ ｍａｔｈｅｍａｔｉｃａｌ ｓｔａｔｉｓｔｉｃｓ ｉｓ ａｐ— ｐｌｉｅｄ ｔｏ ｐｒｏｐｏｓｅ ｔｈｅ ｌｉｎｅａｒ ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ ｍｏｄｅｌ ｏｆ ｔｈｅ ｅｘｐｅ￣ｔａｌｅｎｔｓ ｒｅｑｕｉｒｅｍｅｎｔ ｉｎ Ｔｉｂｅｔ ｂｙ ａｎａｌｙｚｉｎｇ ｔｈｅ ｄａｔａ ｏｆ ｔｈｅ ｔｌｅｎｔａｓ ｒｅｑｕｉｒｅｍｅｎｔ ｏｆ Ｔｉｂｅｔ ｆｒｏｍ ２００１ ｔｏ ２０１０．Ｍｅａｎｗｈｉｌｅ，ｔｈｅ ｔｏｔａｌ ｎｕｍｂｅｒ ｏｆ Ｔｉｂｅｔａｎ ｇｏｖｅｒｎｍｅｎｔ ｔｌｅｎｔａｓ ｉｎ ｔｈｒｅｅ ｙｅａｒｓ ｉｓ ｐｒｅｄｉｃｔｅｄ，ｗｈｉｃｈ ｐｒｏｖｉｄｅｓ ｔｈｅ ｓｃｉｅｎｔｉｉｆｃ ｅｖｉｄｅｎｃｅ ｆｏｒ ｔｌｅｎｔａｓ’ｃｕｌｔｉｖａｔｉｏｎ ａｎｄ ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ．Ｃｏｎｃｌｕｓｉｏｎ ｉｓ ｄｒａｗｎ ｔｈａｔ ｔｈｅ ａｎｎｕａｌ ｔｏｔｌ ｎｕｍｂｅｒ ａｏｆ Ｔｉｂｅｔａｎ ｇｏｖｅｒｎｍｅｎｔ ｔｌｅｎｔａｓ ｆｒｏｍ ２０１３ ｔｏ ２０１５ ｉｓ ｒｅｓｐｅｃｔｉｖｅｌｙ ２２９．１７４ ｔｈｏｕ— ｓａｎｄ，２３４．１０１ ｔｈｏｕｓａｎｄ ａｎｄ ２３９．９２１ ｔｈｏｕｓａｎｄ． Ｋｅｙ ｗｏｒｄｓ：Ｔｉｂｅｔ；ｔｌｅｎｔａｓ ｒｅｑｕｉｒｅｍｅｎｔ；ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ
