物流人才供求分析及对策研究

      物流业作为第三利润源泉，已成为新世纪发展的重要产业和新的经济增长点，但物流人才的匮乏却制约着我国物流业的发展，根据上海《人才开发专业目录》，现代物流人才已被列为12类紧缺人才之一。为促进物流业发展，更好实现“十二五”规划目标，本文采用基于灰色预测模型与时间序列模型的组合预测分析“十二五”时期上海物流人才需求状况，同时分析了上海各高校对物流人才的供给状况，通过对“十二五”期间上海物流人才供求量的预测分析，为地方政府部门对物流人才的管理和决策提供科学依据；为地方院校制定教育发展和改革、调整人才培养计划和方案提供依据；同时也为企业更好规划和使用人才，满足企业物流人才需求提供依据。

      1 上海物流人才需求预测

      1.1 灰色GM(1，1)预测模型的建立

      由于第三产业从业人员数量受到城市从业结构、城市性质等多种因素影响，定量的描述相关因素作用的大小并对其进行预测是不可能的，但第三产业从业人员是一个既含有已知又含有未知非确定信息、混合的信息不完全系统，因此可以用灰色预测方法建立模型对其进行预测。根据1970-2009年上海第三产业从业人数(见表1)，确定GM(1，1)模型[1]为：

      

      

      

      1.2 时间序列预测模型的建立

      第三产业从业人数单变量值的出现具有不确定性，但是整体却具有一定的规律性，而且本文只是进行短期预测，所以可以采用时间序列预测模型。对1970-2009年上海第三产业从业人员数据绘制平滑直线图，根据散点图走向并结合从业人数变化的具体情况，可选用的时间序列分析模型有趋势外推分析法、移动平均分析法以及指数平滑分析。

      趋势外推分析法主要包括线性趋势外推分析法及非线性趋势外推分析法，比较各方法，发现三项式(Y=的拟合程度最好，F值最大，在定性分析方面具有重大意义且模型符合实际发展趋势。添加移动平均趋势线，发现步长为2年时所得上海市第三产业从业人数的预测值与实际值拟合程度最高。利用EXCEL对上海市第三产业从业人员相关数据进行规划求解[3]，得到其最佳阻尼系数为0.66。利用上述3种方法，对1970-2009年上海市第三产业从业人数进行预测并与实际值进行比较，得到其MAPE(平均绝对误差率)及RMSE(根平均平方误差)相应值见表3。

      

      由表3可知，三项式趋势外推分析法的MAPE及RMSE相应值最小，用此方法预测2010-2015年上海市第三产业从业人数见表4。

      1.3 物流从业人数总量预测

      

      根据上海统计年鉴1999-2009年公布的数据可知，上海市物流产业从业人数占上海市第三产业从业人数的比重为9.76%，利用该比重计算1999-2009年上海市物流产业从业人数，并与实际值进行比较，得到两者总误差与误差均值的比重为9.1%，小于10%，所以此模型的精度足够高，可用此方法进行预测，得到2010-2015年上海市物流产业从业人数预测值见表4。

      

      1.4 物流人才需求量

      随着时间的推移，现有物流人才每年都会有部分人员退休。因此新培养出来的物流人才除了要满足基本的物流人才需要量增长之外，还必须能够弥补因退休造成的物流人才减少量。据此，建立上海市物流人才总需求量预测模型为：

      物流人才需求量=物流人才预测数-物流人才现有数+物流人才现有数×

      物流人才数=物流从业人数×物流人才占物流从业人数的比重

      其中，为物流人才退休比例

      根据全国第一次经济普查统计资料可知，2004年上海物流核心行业物流人才比重为28.1%，其中具有大专学历人员占16.59%，具有大学本科学历人员占9.17%，研究生及以上学历人员占2.34%。参照中国物流人才调查物流核心行业物流人才比重预测参数可知，2010年上海核心行业物流人才比重为34.04%，2015年为37.54%。