基于灰色理論的船舶制造業技能人才需求預測分析

張光明+鄭彩霞+江巍

摘 要 自20世紀90年代以來，我國船舶制造業得到長足的發展。船舶制造業作為集勞動、資金、技術于一體的大型設備制造業，人才尤其是技能人才對其發展至關重要。利用灰色理論對我國船舶制造業技能人才需求量進行預測，可以為技能人才管理和培養決策提供科學依據和參考，促進船舶制造業的可持續發展。

關鍵詞 技能人才；灰色理論；需求預測

中圖分類號 G710 文獻標識碼 A 文章編號 1008-3219（2014）05-0005-04

一、引言

船舶制造業是集勞動、資金、技術于一體的行業，需要高層次的技能人才和管理人才。一個行業要實現持續、健康、快速發展，就必須大力開發人才這個“第一資源”。所以有必要對船舶制造業技能人才進行需求預測，為船舶經濟健康持續發展作必要的準備。

目前國內外人才需求預測較多使用的是線性方法。此類方法的主要特點是在人才時序中發現規律，反映其歷史趨勢，同時又體現出綜合因素的影響。線性方法的主要缺點表現為不僅要掌握大量的歷史資料，還要求數據的變化過程具有規律性。然而，人才數量的變化會受到多種不確定因素的影響，這就使得最終的預測結果有失可靠，并且較難調整。使用灰色預測方法的優勢就在于能較好地避開這個問題[1]。

船舶制造業技能人才需求的影響因素很多，包括環境因素、經濟發展因素、技術因素以及技能人才資源自身的特點和船舶制造業本身獨有的特性。定量地描述相關因素作用的大小并對人才需求進行預測是不可能的。技能人才系統是一個動態復雜的系統，其包含確定信息，也包含不確定信息，符合灰色系統的“貧信息”特征，因此，可以采用灰色預測方法建立模型對其進行預測。

二、船舶制造業的發展及其技能人才需求現狀

（一）船舶制造業發展現狀

從近十年我國船舶制造業占世界造船市場份額的明顯變化可以看出，我國船舶制造業得到迅速發展，在全球市場上所占的比重正在逐漸上升，中國已經成為全球重要的造船中心之一。

據統計，2011年我國造船完工量、新接訂單和手持訂單分別占世界市場份額的41.2%、46.9%和44.9%，三大指標仍然保持在世界第一的位置，超過韓國和日本。2012年全國規模以上船舶工業企業有1647家，完成工業總產值7903億元。其中，船舶制造企業完成產值5951億元，船舶配套企業產值1130億元，船舶修理企業產值181億元，船舶改裝企業產值317億元。

“十二五”期間將是我國船舶工業發展的關鍵時期。我國將在自主創新能力、生產效率、產品結構和船舶配套產業發展等方面加快發展方式的轉變，特別是要發展高技術船舶和海洋工程裝備，培育擁有核心競爭力的大型船舶企業，爭取在“十二五”末將我國建設成為世界造船強國。

（二）船舶制造業技能人才需求現狀

當前，世界船舶工業正從勞動密集型向資金密集型轉變，但我國仍以勞動密集型為主，這就意味著我國船舶工業的發展依然需要大量的技能人才支撐。在船舶制造業中，技能人才主要包括焊接工、管工和鉗工等。船舶制造業強調制造過程的特點決定其對技能人才的大量需求。隨著船舶制造業的快速發展，對技能人才需求不斷增加，引發了技能人才供不應求的局面。在某些地區，船舶制造業技能人才已經出現非常嚴重的斷層現象，很多造船企業愿意出月薪6000元～8000元甚至年薪10萬～20萬元，結果都招聘不到合適的優秀技師或高級技師。浙江某一造船企業以年薪70萬元的高價從日本請來一名高級技師。上述數據及案例都表明船舶制造業的技能人才尤其是高技能人才正面臨著空前的短缺，技能人才供求關系嚴重失衡，這將嚴重制約我國船舶經濟的發展。

三、灰色預測模型的構建

灰色系統理論的主要研究對象是部分信息已知和部分信息未知的小樣本、具有不確定性的系統，通過對部分已知信息的生成和開發，最終實現對現實世界的準確認識和描述[2]。

所謂預測，就是根據可獲得的歷史和現實數據、資料，運用一定的科學方法與手段，對人類社會、政治、經濟、軍事、科學技術等發展趨勢作出科學預測，以指導未來行動的方向，減少處理未來事件的盲目性。而灰色預測則是根據人們對系統演化不確定性特征的認識，運用序列算子對原始數據進行生成、處理，發現系統演化規律，建立灰色系統模型，對系統的未來趨勢作出定量預測。灰色系統常用的預測模型是GM（1，1）模型，GM（1，1）模型表示一階方程和一個變量的線性動態預測模型，建模步驟如下。

（一）生成時間序列

設原始序列為X（0）={X（0）（1），X（0）（2），X（0）（3），…，X（0）（n）}，一般情況下，對于給定的原始數據序列不能直接用于建模，因為這些數據多為隨機的、無規律的，為了減弱樣本數據序列的波動性和隨機性，需對樣本序列進行數據處理，即通過累加將樣本數據序列轉化為有規律的遞增數列。因此，對原始數列進行累加得到：

X（1）={X（1）（1），X（1）（2），X（1）（3），…，X（1）（n）}

其中：X（1）（1）=X（0）（1）

X（1）（2）=X（0）（1）+X（0）（2）

X（1）（3）=X（0）（1）+X（0）（2）+X（0）（3）

X（1）（n）=

對于非負的數據列，隨著累加次數的增多，數列隨機性會逐漸明顯的被弱化，表現出一定的規律性，此時用指數去逼近就變得容易。進行如此的數據處理是為了達到兩個目的：一方面，弱化原始數列的隨機性，并發現其規律性的變化；另一方面，則為動態模型的建立提供了必要的中間信息。

（二）進行準光滑性檢驗

對原始數列進行累加處理后，在模型建立前還需要對數列X（0）進行準光滑性檢驗，并同時檢驗數列X（1）是否具有準指數的規律。

由，若對t有ρ（t）<0.5，則其符合準光滑條件。由，若對t有δ=b-1≤0.5，則其滿足準指數規律。據此可確定對X（1）建立GM（1，1）模型，否則需要繼續累加。

（三）建立GM（1，1）模型

對序列X（1），可建立預測模型的白化形式方程，即GM（1，1）模型的微分方程。

令，按最小二乘法求解，可得，其中：

Yn={X（0）（2），X（0）（3），…，X（0）（n）}T

將系數α，μ解出后代入微分方程，得到灰色預測模型GM（1，1）的時間響應序列為：

其中，-α是灰色預測系統的發展系數，主要反映預測系統態勢的大小：當-α<0.3時，模型適合于中長期預測；當0.3<-α<0.5時，模型則只能用于短期預測；當0.5<-α<1時，則不能用模型直接進行預測，需要修正模型的殘差，從而改進模型；當-α>1時，說明此時間序列不適合使用GM（1，1）模型進行預測。

（四）殘差分析

為了保證GM（1，1）模型具有準確的精度，就需要使用一定的途徑和方法對其進行檢驗，通常使用殘差檢驗對GM（1，1）模型進行檢驗。

殘差：ε（0）（t）=X（0）（t）-

相對誤差：ΔT=

根據精度檢驗等級表，當相對誤差達到二級，即ΔT<0.05時，檢驗通過。

四、船舶制造業技能人才需求預測分析

（一）構建船舶制造業技能人才預測模型

為了預測的準確性，采用2004～2011年船舶制造業技能人才的基本數據[3][4][5]，見表1。

表1顯示，2009年和2010年船舶制造業技能人才的增長幅度較大，這是由于這兩年急需完成前幾年所接的訂單，所以招入大量技能人才，而實際上技能人才不會一直按這種趨勢增長，所以需要對原始序列進行弱化緩沖算子。運用灰色系統建模軟件，對原始序列進行一階弱化算子得到：

X（0）=（100418，108008.4，117356.7，129204.5，144119.9，162994.7，178676.3，187940.1）

對X（0）進行累加生成數列得到：

X（1）=（100418，208426.4，325783.1，454987.6，599107.5，762102.2， 940778.5， 1128718.6）

（二）對X（0）數列進行準光滑性檢驗

計算，將上述數據代入計算得到：ρ（3）=0.563，ρ（4）=0.397，ρ（5）=0.317

因為當t>3時，有ρ（t）<0.5，所以原始序列符合準光滑條件。然后檢驗X（1）是否具有準指數規律。，數據代入得到：σ（1）（3）=1.563，σ（1）（4）=1.397，σ（1）（5）=1.317，σ（1）（6）=1.272，σ（1）（7）=1.234，σ（1）（8）=1.200，由此可見，當t>3時，有σ（1）（t）∈[1，b]，δ=b-1≤0.5，所以滿足準指數規律條件。通過準光滑檢驗和準指數規律檢驗，確定可建立GM（1，1）模型。

（三）構造矩陣

Yn={108008.4，117356.7，129204.5，144119.9，162994.7，178676.3， 187940.1}T

最終計算得到：α=-0.1，μ=93217.7，顯然-α<0.3，可用于中長期預測。將α，μ代入微分方程，可得預測模型為：

（t+1）=1032595e0.1t-932177

（四）模型驗證與誤差分析

利用該模型對2004～2011年船舶制造業技能人才進行預測，并與實際數據進行比較，所得結果見表2。由表2可知，該模型的平均相對誤差為0.01，符合一級精度，從圖1也可以看出實際值與預測值較吻合，所以該預測模型擬合程度較好。

經過以上幾種檢驗，該模型具有很好的精度，可以利用其對船舶制造業技能人才未來幾年的需求總量進行預測。預測結果如表3。

（五）預測結果分析

從船舶制造業技能人才需求預測結果可以看出，未來幾年船舶制造業對技能人才的需求仍然在不斷增加。究其原因主要為，國務院關于印發《船舶工業加快結構調整促進轉型升級實施方案（2013～2015年）的通知》要求船舶企業加快結構調整促進轉型升級，銀行的放貸也促進船舶工業優化轉型向高技術、高附加值船舶邁進，以及地方政策的支持力度加大，這些都推動了技能人才的需求，所以預測結果是可信的。

五、結論

要在未來幾年內滿足船舶制造業技能人才大幅上升的需求，必須樹立人才為本的理念。政府要加大對技能人才培養的資金投入，并加強船舶類高校的技能人才培養力度；行業企業不僅要重視對現有技能人才的培養，還要引進新的技能人才作為儲備，并建立和完善有效的激勵機制，防止技能人才的流失；社會也要改變“重學歷，輕技術”的觀念，鼓勵大學生往技能人才方向發展。

參考文獻：

[1]宋雪靜.基于灰色理論的船舶工程技術人才需求分析[J].山東輕工業學院學報，2011（4）：85-87.

[2]劉思峰.灰色系統理論及其應用[M].北京：北京科學出版社，2010.

[3]中國船舶工業年鑒編輯委員會編.中國船舶工業年鑒[Z].2012.

[4]船舶行業風險分析報告[R].2012.

[5]中國社會科學院工業經濟研究所.中國工業發展報告[R].2012.

（三）建立GM（1，1）模型

對序列X（1），可建立預測模型的白化形式方程，即GM（1，1）模型的微分方程。

令，按最小二乘法求解，可得，其中：

Yn={X（0）（2），X（0）（3），…，X（0）（n）}T

將系數α，μ解出后代入微分方程，得到灰色預測模型GM（1，1）的時間響應序列為：

其中，-α是灰色預測系統的發展系數，主要反映預測系統態勢的大小：當-α<0.3時，模型適合于中長期預測；當0.3<-α<0.5時，模型則只能用于短期預測；當0.5<-α<1時，則不能用模型直接進行預測，需要修正模型的殘差，從而改進模型；當-α>1時，說明此時間序列不適合使用GM（1，1）模型進行預測。

（四）殘差分析

為了保證GM（1，1）模型具有準確的精度，就需要使用一定的途徑和方法對其進行檢驗，通常使用殘差檢驗對GM（1，1）模型進行檢驗。

殘差：ε（0）（t）=X（0）（t）-

相對誤差：ΔT=

根據精度檢驗等級表，當相對誤差達到二級，即ΔT<0.05時，檢驗通過。

四、船舶制造業技能人才需求預測分析

（一）構建船舶制造業技能人才預測模型

為了預測的準確性，采用2004～2011年船舶制造業技能人才的基本數據[3][4][5]，見表1。

表1顯示，2009年和2010年船舶制造業技能人才的增長幅度較大，這是由于這兩年急需完成前幾年所接的訂單，所以招入大量技能人才，而實際上技能人才不會一直按這種趨勢增長，所以需要對原始序列進行弱化緩沖算子。運用灰色系統建模軟件，對原始序列進行一階弱化算子得到：

X（0）=（100418，108008.4，117356.7，129204.5，144119.9，162994.7，178676.3，187940.1）

對X（0）進行累加生成數列得到：

X（1）=（100418，208426.4，325783.1，454987.6，599107.5，762102.2， 940778.5， 1128718.6）

（二）對X（0）數列進行準光滑性檢驗

計算，將上述數據代入計算得到：ρ（3）=0.563，ρ（4）=0.397，ρ（5）=0.317

因為當t>3時，有ρ（t）<0.5，所以原始序列符合準光滑條件。然后檢驗X（1）是否具有準指數規律。，數據代入得到：σ（1）（3）=1.563，σ（1）（4）=1.397，σ（1）（5）=1.317，σ（1）（6）=1.272，σ（1）（7）=1.234，σ（1）（8）=1.200，由此可見，當t>3時，有σ（1）（t）∈[1，b]，δ=b-1≤0.5，所以滿足準指數規律條件。通過準光滑檢驗和準指數規律檢驗，確定可建立GM（1，1）模型。

（三）構造矩陣

Yn={108008.4，117356.7，129204.5，144119.9，162994.7，178676.3， 187940.1}T

最終計算得到：α=-0.1，μ=93217.7，顯然-α<0.3，可用于中長期預測。將α，μ代入微分方程，可得預測模型為：

（t+1）=1032595e0.1t-932177

（四）模型驗證與誤差分析

利用該模型對2004～2011年船舶制造業技能人才進行預測，并與實際數據進行比較，所得結果見表2。由表2可知，該模型的平均相對誤差為0.01，符合一級精度，從圖1也可以看出實際值與預測值較吻合，所以該預測模型擬合程度較好。

經過以上幾種檢驗，該模型具有很好的精度，可以利用其對船舶制造業技能人才未來幾年的需求總量進行預測。預測結果如表3。

（五）預測結果分析

從船舶制造業技能人才需求預測結果可以看出，未來幾年船舶制造業對技能人才的需求仍然在不斷增加。究其原因主要為，國務院關于印發《船舶工業加快結構調整促進轉型升級實施方案（2013～2015年）的通知》要求船舶企業加快結構調整促進轉型升級，銀行的放貸也促進船舶工業優化轉型向高技術、高附加值船舶邁進，以及地方政策的支持力度加大，這些都推動了技能人才的需求，所以預測結果是可信的。

五、結論

要在未來幾年內滿足船舶制造業技能人才大幅上升的需求，必須樹立人才為本的理念。政府要加大對技能人才培養的資金投入，并加強船舶類高校的技能人才培養力度；行業企業不僅要重視對現有技能人才的培養，還要引進新的技能人才作為儲備，并建立和完善有效的激勵機制，防止技能人才的流失；社會也要改變“重學歷，輕技術”的觀念，鼓勵大學生往技能人才方向發展。

參考文獻：

[1]宋雪靜.基于灰色理論的船舶工程技術人才需求分析[J].山東輕工業學院學報，2011（4）：85-87.

[2]劉思峰.灰色系統理論及其應用[M].北京：北京科學出版社，2010.

[3]中國船舶工業年鑒編輯委員會編.中國船舶工業年鑒[Z].2012.

[4]船舶行業風險分析報告[R].2012.

[5]中國社會科學院工業經濟研究所.中國工業發展報告[R].2012.

（三）建立GM（1，1）模型

對序列X（1），可建立預測模型的白化形式方程，即GM（1，1）模型的微分方程。

令，按最小二乘法求解，可得，其中：

Yn={X（0）（2），X（0）（3），…，X（0）（n）}T

將系數α，μ解出后代入微分方程，得到灰色預測模型GM（1，1）的時間響應序列為：

其中，-α是灰色預測系統的發展系數，主要反映預測系統態勢的大小：當-α<0.3時，模型適合于中長期預測；當0.3<-α<0.5時，模型則只能用于短期預測；當0.5<-α<1時，則不能用模型直接進行預測，需要修正模型的殘差，從而改進模型；當-α>1時，說明此時間序列不適合使用GM（1，1）模型進行預測。

（四）殘差分析

為了保證GM（1，1）模型具有準確的精度，就需要使用一定的途徑和方法對其進行檢驗，通常使用殘差檢驗對GM（1，1）模型進行檢驗。

殘差：ε（0）（t）=X（0）（t）-

相對誤差：ΔT=

根據精度檢驗等級表，當相對誤差達到二級，即ΔT<0.05時，檢驗通過。

四、船舶制造業技能人才需求預測分析

（一）構建船舶制造業技能人才預測模型

為了預測的準確性，采用2004～2011年船舶制造業技能人才的基本數據[3][4][5]，見表1。

表1顯示，2009年和2010年船舶制造業技能人才的增長幅度較大，這是由于這兩年急需完成前幾年所接的訂單，所以招入大量技能人才，而實際上技能人才不會一直按這種趨勢增長，所以需要對原始序列進行弱化緩沖算子。運用灰色系統建模軟件，對原始序列進行一階弱化算子得到：

X（0）=（100418，108008.4，117356.7，129204.5，144119.9，162994.7，178676.3，187940.1）

對X（0）進行累加生成數列得到：

X（1）=（100418，208426.4，325783.1，454987.6，599107.5，762102.2， 940778.5， 1128718.6）

（二）對X（0）數列進行準光滑性檢驗

計算，將上述數據代入計算得到：ρ（3）=0.563，ρ（4）=0.397，ρ（5）=0.317

因為當t>3時，有ρ（t）<0.5，所以原始序列符合準光滑條件。然后檢驗X（1）是否具有準指數規律。，數據代入得到：σ（1）（3）=1.563，σ（1）（4）=1.397，σ（1）（5）=1.317，σ（1）（6）=1.272，σ（1）（7）=1.234，σ（1）（8）=1.200，由此可見，當t>3時，有σ（1）（t）∈[1，b]，δ=b-1≤0.5，所以滿足準指數規律條件。通過準光滑檢驗和準指數規律檢驗，確定可建立GM（1，1）模型。

（三）構造矩陣

Yn={108008.4，117356.7，129204.5，144119.9，162994.7，178676.3， 187940.1}T

最終計算得到：α=-0.1，μ=93217.7，顯然-α<0.3，可用于中長期預測。將α，μ代入微分方程，可得預測模型為：

（t+1）=1032595e0.1t-932177

（四）模型驗證與誤差分析

利用該模型對2004～2011年船舶制造業技能人才進行預測，并與實際數據進行比較，所得結果見表2。由表2可知，該模型的平均相對誤差為0.01，符合一級精度，從圖1也可以看出實際值與預測值較吻合，所以該預測模型擬合程度較好。

經過以上幾種檢驗，該模型具有很好的精度，可以利用其對船舶制造業技能人才未來幾年的需求總量進行預測。預測結果如表3。

（五）預測結果分析

從船舶制造業技能人才需求預測結果可以看出，未來幾年船舶制造業對技能人才的需求仍然在不斷增加。究其原因主要為，國務院關于印發《船舶工業加快結構調整促進轉型升級實施方案（2013～2015年）的通知》要求船舶企業加快結構調整促進轉型升級，銀行的放貸也促進船舶工業優化轉型向高技術、高附加值船舶邁進，以及地方政策的支持力度加大，這些都推動了技能人才的需求，所以預測結果是可信的。

五、結論

要在未來幾年內滿足船舶制造業技能人才大幅上升的需求，必須樹立人才為本的理念。政府要加大對技能人才培養的資金投入，并加強船舶類高校的技能人才培養力度；行業企業不僅要重視對現有技能人才的培養，還要引進新的技能人才作為儲備，并建立和完善有效的激勵機制，防止技能人才的流失；社會也要改變“重學歷，輕技術”的觀念，鼓勵大學生往技能人才方向發展。

參考文獻：

[1]宋雪靜.基于灰色理論的船舶工程技術人才需求分析[J].山東輕工業學院學報，2011（4）：85-87.

[2]劉思峰.灰色系統理論及其應用[M].北京：北京科學出版社，2010.

[3]中國船舶工業年鑒編輯委員會編.中國船舶工業年鑒[Z].2012.

[4]船舶行業風險分析報告[R].2012.

[5]中國社會科學院工業經濟研究所.中國工業發展報告[R].2012.