组合模型下陕西科技人才需求数量预测

作者：罗静; 屈静雯; 杨睿娟

来源：科技和产业, 2023, 23(05): 19-24.

• 科技人才
• Granger检验
• GM(1,1)模型
• BP神经网络模型

基于陕西省科技人才发展现状，运用统计年鉴动态数据，结合Granger因果关系检验和逐步回归分析构建时间序列-BP神经网络组合预测模型，预测2021—2025年陕西省科技人才需求数量。研究表明：与灰色GM(1,1)模型相比，时间序列模型对规上工业企业工业总产值的预测精度更高；陕西省规上工业企业总产值能够有效预测陕西省科技人才需求数量；陕西省科技人才需求数量将呈指数趋势显著上升，到2025年达26.7万人。以此从关注陕西省重点产业、完善陕西省科技人才管理方案和充分利用陕西省科技人才3个方面提出相关建议，充分激发科技人才创新潜能。

• 单位
  西安石油大学; 经济管理学院