国铁企业人才招聘相关问题及对策探析

人才是第一资源,人才决定着企业的兴衰,国铁企业的健康发展离不开人才保障。针对国铁企业人才招聘现状和存在的不足,探讨如何做好国铁企业人才招聘,提出做好企业人才规划,测算人才招聘需求,对人才招聘工作具体流程进行分析说明,重点评述4种常用的人才甄选方式。通过合理预测招聘需求,积极优化招聘流程,选择合适人才甄选方法,进一步提高国铁企业人才招聘工作成效。

灰色组合预测模型优化及科技人才需求预测

科技人才需求预测是国家合理制订人才政策的重要依据。为此,本文基于科技人才需求的数据特征,构建适用于科技人才需求预测的新型离散灰色模型FODGM(r,1,kθ,u),该模型实现了系统发展灰信息非线性规律的较好反映以及累加阶数作用范围全实域拓展,缓解了原始序列中极值对模型性能的影响,能够有效模拟科技人才需求的发展趋势与演变规律。应用该模型对我国科技人才需求量进行预测,结果显示未来我国科技人才需求量呈逐步上升趋势,预计2026年我国科技人员全时当量将达729.258万人年,科技人才需求端压力较大。相关部门可以根据预测结果制定缓解我国科技人才需求端压力的对策。

The Forecast Model of Talent Demand and Quality

In talent forecasting and optimization, the talent structure, demand and quality are of great importance. In this paper, we analyse the use of factor reconstruction analysis and elastic coefficient forecast method in talent forecasting. And the model is built up about the talent structure, demand and quality of scientists and technicians for electronic industris.

国内人才需求预测研究的进展与问题分析

根据研究目的,按照一定标准选取了国内2009～2013年关于人才需求预测的20篇文献,从预测的主要类型、主要思路和主要方法三个方面对这些文献进行了归纳总结和深入分析,得出了进行人才需求预测的基本类型、基本思路和基本方法,并对目前的研究进展进行了评价,指出了目前研究中存在的问题.

基于组合预测模型的山西省转型期紧缺科技人才需求预测研究

未来五年是山西省转型跨越发展的关键时期，而科技人才在发展中起着引领和支撑作用。在对山西省转型期紧缺科技人才类型进行分析的基础上，运用GM（1，1）灰色系统模型和趋势外推模型对山西省2012年～2016年紧缺科技人才需求量进行预测，运用组合预测模型对预测结果进行修正并分析紧缺科技人才供求缺口，以便为山西省科技人才开发与管理提供参考。

河北省中小企业管理学科人才需求趋势预测及分析

高校专业设置不合理造成了社会人力资源供给结构的不均衡。基于掌握人才需求规律,服务高校人才培养的目的,我们利用独立学院历年校园招聘会相关数据,进行了整体信息整理、有效信息筛选、信息库建立、数据分析和需求预测等工作,对河北省中小企业人才需求趋势进行了研究,并探讨在当前社会发展阶段,以人才需求预测指导高校人才培养的可能性。

“十三五”湖北省战略性新兴产业创新人才需求预测分析

"十三五"时期战略性新兴产业摆在经济社会发展更加突出的位置,为顺应湖北省战略性新兴产业的快速发展,掌握创新人才需求及其变化趋势,将灰色预测模型和统计分析有机结合,以相对研发人数、相对从业人员数和研究人员投入强度为变量建立GM(1,1)模型,对"十三五"期间湖北省战略性新兴产业创新人才需求数量、质量和结构进行了预测分析。结果显示,"十三五"期间湖北省战略性新兴产业创新人才需求重心将逐渐转向航空、航天器及设备制造和计算机及办公设备制造,因此专业设置方面可多设置一些航空航天及计算机专业;与此同时,要特别注重研发与研究人员等高质量创新人才的培育。

未来10年我国高校高层次知识创新人才预测——基于高被引科学家的研究视角

高层次知识创新人才是我国高校实现创新发展,建设世界一流高校的核心要素,是国家在激烈的国际竞争中掌握战略主动性、实现发展目标的第一资源。基于高被引科学家的研究视角分析我国高校高层次知识创新人才的基本情况,认为国民经济发展水平、科技投入水平、高等教育发展水平以及社会发展阶段等因素对高层次知识创新人才的需求具有显著的影响,并以此为依据对未来10年我国高校高层次知识创新人才的需求状况进行预测。

职业教育规划需要人才需求预测的优化

近年来,国内发布了许多人才需求报告,这些人才需求报告对于职业院校规划有着重要的指导意义。进一步分析发现,当前人才需求报告中存在三方面问题:一是人才需求分析与预测对职业院校规划的关联和支撑有待明确;二是人才需求报告编写的协同性和合作性有待提高;三是科学合理的人才需求预测模型应该得到更加广泛的运用。未来,需要开发和利用更加合理的人才需求预测模型,提高人才需求报告的编写质量,不断强化其对职业教育规划科学性的支撑作用,这对于行业人才需求预测和职业院校办学的指导具有重要意义。

区域职业金融人才需求预测研究——以天津为例

天津自贸区的金融制度创新,需要大量的职业金融人才作为支撑。运用多元线性回归模型可以定量分析和预测未来职业金融人才需求量。从预测结果看,天津未来职业金融人才需求量将会持续增加。但与快速增加的人才需求相比,天津金融从业人员仍然存在总量偏低,职业素质有待提高等问题。因此,应充分发挥政府、高校、金融机构及社会团体,在金融人才培养方面的优势,从数量和质量等方面提高天津金融人才的综合水平,以满足不断增长的需求。

物联网行业人才需求预测研究

随着物联网行业的迅猛发展,该行业人才的需求量急剧上升。文章在分析了物联网行业人才需求影响因素的基础上,以历史数据为基础,结合未来的发展趋势,运用多元线性回归模型对中国物联网行业未来的人才需求进行了量化预测并为中国物联网行业吸引高级人才提供了合理建议。

2020—2025年我国农科人才需求预测——基于灰色GM(1,1)模型的分析

当前我国正处于全面建成小康社会的历史性阶段,加快社会主义新农村建设需要补齐“短板”,需要大批农科人才积极献身农业现代化建设,需要激发各类人才到农业农村创新创业的热情,这就对农科人才培养提出了新的更高要求。以2013—2017年农科毕业生有效供给数作为原始序列,建立农科人才需求量的时间序列GM(1,1)模型,预测2020—2025年我国农科人才需求总量及其结构层次需求量。结果显示:未来六年我国农科人才的总需求量呈稳步上升趋势,2020—2025年我国农科人才需求预测数分别为:143231人、145206人、147207人、149237人、151294人、153380人;农科专科生在农科总人才中所占比重缓慢下降;本科和硕士生所占的比重在不断增加;对于农科博士而言,未来六年所占比重基本保持不变;未来我国农科人才需求将以高层次、复合型人才为主。

基于ARIMA模型的黑龙江创意产业人才需求预测研究

通过ARIMA模型对黑龙江创意人才需求作出预测,在此基础上,为创意产业人才的培养提出对策与建议,使得创意人才总量能够满足黑龙江创意经济发展的需要。

旅游电子商务人才需求预测及对策研究——以江苏省为例

科学预测旅游电子商务人才资源的需求量,对于调整人才培养策略,开发人才资源,促进经济发展,实现江苏省"十二五"规划具有极其重要的意义。应用灰色系统理论,对江苏省"十二五"期间旅游电子商务人才需求进行了预测,得出江苏省旅游电子商务人才需求将继续保持快速增长的结论。为确保行业健康、快速发展,江苏省应不断完善政策环境,增强支持力度;对准市场需求,积极探索旅游电子商务人才培养模式;改善行业环境,促进优良的人才成长。

论高校专业设置预测的必要性与可行性

高校人才培养与社会人才需求的时间错位需要高校专业设置预测来弥补。与高校和个人相比,国家更有利于开展高校专业设置预测。在预测方法日趋科学、社会人才需求预测相对成熟的背景下,高校专业设置预测是可行的。

航空装备高技能人才需求预测分析

航空工业属于知识和技术密集型产业,高素质的高技能人才队伍对于航空工业的生产水平影响巨大。通过对航空装备高技能人才的需求状况的调查和分析,选用多元线性回归分析预测模型、基于灰色理论的航空装备高技能人才需求预测模型和最优加权需求模型,对航空装备高技能人才需求量进行预测,根据预测结果,制定高职层面的培养对策,调整专业结构,设计高技能人才高职培养方案。

2006～2010年宁波非公有制经济领域人才需求预测

通过建立GM模型,结合宁波市2005年对非公有制经济领域人才资源的抽样调查数据,对2006～2010年期间宁波市非公有制经济领域人才需求量和人才质量进行动态分析和预测.(1,1)

基于天津市现代农业产后领域的人才需求分析研究

建设都市型现代农业是天津市现代农业发展的战略定位。本文从天津市现代农业产后领域的发展要求出发,分析了天津市现代农业对人才需求的空间,具体阐述了现代农业产后领域的发展对人才的需求类型,并进行了相关需求预测。

长沙市科技人才需求预测与高等教育发展战略研究

本文在分析长沙市科技人才及高等教育发展现状的基础上,结合未来长沙市科技人才需求的预测,提出了长沙市高等教育发展的战略目标及其具体途径。

上海金融人才需求预测模型的构建

本文首先梳理目前国内就人才需求预测的研究文献,基于现有文献研究,同时考虑专家意见和数据获得性,选取四类共23个指标因素,构建基于金融业从业人员数量和23个指标因素间的回归预测模型。在具体分析过程中,由于多个指标间存在共线性问题,同时为保持更多的有意义的指标因素,本文利用主成分分析解决共线性问题,共提取2个公因子,并利用公因子构建线性回归预测模型。和金融业实际就业人员数量相比较,回归预测模型具有较好的预测效果。