陶永坤 姚蓉

摘 要：在知識(shí)經(jīng)濟(jì)社會(huì)里，科技人才對(duì)于社會(huì)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展起著非常重要的作用，充足的科技人才資源能有力推動(dòng)社會(huì)的進(jìn)步。掌握地區(qū)科技人才資源的增長(zhǎng)趨勢(shì)，是制定人才政策有效的基本依據(jù)，本文根據(jù)灰色系統(tǒng)理論GM（1，1）預(yù)測(cè)模型，對(duì)湖南省長(zhǎng)沙縣科技人才的增長(zhǎng)趨勢(shì)做出了分析與預(yù)測(cè)。通過(guò)實(shí)際值與預(yù)測(cè)值的對(duì)比測(cè)評(píng)分析表明，該模型可以對(duì)未來(lái)科技人才的增長(zhǎng)進(jìn)行預(yù)測(cè)。

關(guān)鍵詞：科技人才;預(yù)測(cè);灰色模型

項(xiàng)目基金：該文章為湖南省教育廳基地課題（課題名：縣域人才發(fā)展監(jiān)控體系研究、課題號(hào)：14K062）的階段性研究成果。

人才內(nèi)涵極為豐富，不同時(shí)代對(duì)人才的定義有不同的理解和表述。科技人才是一個(gè)比較抽象的概念，它隨著客觀環(huán)境以及人們對(duì)知識(shí)、能力理解的變化而不斷地進(jìn)行著變化。它是一個(gè)與時(shí)俱進(jìn)的概念，并包含如下特點(diǎn)：擁有一定的專業(yè)知識(shí)和技能、創(chuàng)新能力、從事科技工作等等。因此，本文認(rèn)為：科技人才是指具有科技才能的人，有著一些特殊的科技技能以及科技特長(zhǎng)，掌握著一定的知識(shí)以及生產(chǎn)工藝或是生產(chǎn)技術(shù)，可以對(duì)社會(huì)進(jìn)步做出較大貢獻(xiàn)的那部分人。

一、湖南省科技人才工作的介紹

在國(guó)家改革開(kāi)放社會(huì)經(jīng)濟(jì)各方面都快速發(fā)展的大背景下，湖南省社會(huì)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展取得長(zhǎng)足的進(jìn)步，特別是在近十年來(lái)，湖南省經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平快速提升，作為衡量社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要指標(biāo)——GDP，據(jù)國(guó)家統(tǒng)計(jì)局?jǐn)?shù)據(jù)顯示：湖南省GDP從2009年的13059.69億元，提高到2016年的31551.37億元，位于全國(guó)第9位，居中部省份第3位;與此同時(shí)，支撐社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的科技人才資源工作也逐漸受到高度的重視，作為推動(dòng)社會(huì)經(jīng)濟(jì)實(shí)現(xiàn)更好發(fā)展的科技人才數(shù)量也有較大幅度的增長(zhǎng)，作為科技人才重要組成部分的R&D科技人才由2009年的61000人上升到2016年122100人，凈增61000人，增長(zhǎng)率達(dá)到100.16%;與同期湖南省總?cè)丝谙啾?，其增長(zhǎng)速度遠(yuǎn)大于人口增長(zhǎng)速度，在總?cè)丝谒嫉谋戎刂?，其?009年的0.095%增長(zhǎng)到2016年的0.179%，可見(jiàn)，其在總?cè)丝谥兴嫉谋戎匾灿辛溯^明顯的增長(zhǎng)，越來(lái)越多的科技人才投身于湖南省社會(huì)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展建設(shè)之中，為湖南經(jīng)濟(jì)社會(huì)的長(zhǎng)遠(yuǎn)健康發(fā)展提供強(qiáng)大的智力支撐和動(dòng)力保障。

在R&D科技人才開(kāi)展科研活動(dòng)的經(jīng)費(fèi)保障方面，湖南省R&D科研經(jīng)費(fèi)投入逐年增加，由2009年的153.5億元增加到2016年475.86億元，凈增長(zhǎng)322.36億元，8年時(shí)間增長(zhǎng)率達(dá)到210%，遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)同期GDP的增長(zhǎng)速度，其占GDP的比重，在2009年為2.40%，到2016年為6.70%，從此兩方面可以看出，湖南省科研經(jīng)費(fèi)的投入有了較快速度的增長(zhǎng)，有力的表明湖南省全社會(huì)高度重視社會(huì)科技事業(yè)的發(fā)展，為科技發(fā)展、社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展提供充足的資金支持;從科研機(jī)構(gòu)數(shù)量來(lái)看，從2009年到2016年，湖南省的科研機(jī)構(gòu)數(shù)量基本穩(wěn)定，沒(méi)有出現(xiàn)較大幅度的數(shù)量變化;但從全省的專利申請(qǐng)量來(lái)看，湖南省的專利申請(qǐng)量從2009年15948項(xiàng)，增長(zhǎng)到2016年的65608項(xiàng)，凈增49660項(xiàng)，增長(zhǎng)率達(dá)311.39%，可見(jiàn)，湖南省的科技成果建設(shè)取得重大進(jìn)展，科技創(chuàng)新能力不斷增強(qiáng)，創(chuàng)新性成果不斷涌現(xiàn)，為湖南社會(huì)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展提供源源不斷的智力支持與增長(zhǎng)動(dòng)力。

二、湖南省長(zhǎng)沙縣科技人才工作的介紹

通過(guò)上文對(duì)湖南省科技狀況諸要素的比較分析，更鮮明的體現(xiàn)出湖南省科技人才工作所具有的一些特點(diǎn)，為更好的分析其縣域科技人才資源的狀況，特此選取湖南省長(zhǎng)沙縣作為個(gè)案研究。

湖南作為中部大省，地域廣闊，下轄14個(gè)市州、122個(gè)縣（市、區(qū)）。而長(zhǎng)沙縣作為靠近省會(huì)城市長(zhǎng)沙的城郊型縣域，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和科技實(shí)力較強(qiáng)，具有很強(qiáng)的綜合競(jìng)爭(zhēng)力。到2017年，長(zhǎng)沙全縣人口總量有76.5萬(wàn)人，其中，各類科學(xué)技術(shù)人員有127507人，科技研發(fā)經(jīng)費(fèi)投入達(dá)470000萬(wàn)元，申請(qǐng)專利數(shù)量達(dá)4442項(xiàng)，高新技術(shù)企業(yè)有170家，全縣共有中國(guó)馳名商標(biāo)、湖南省著名商標(biāo)120余個(gè)。長(zhǎng)沙縣多次順利通過(guò)全國(guó)科技進(jìn)步縣的考核工作，并連續(xù)多年獲得全國(guó)先進(jìn)縣的榮譽(yù)稱號(hào)。選取長(zhǎng)沙縣作為湖南省縣域科技人才的個(gè)案研究，具有很強(qiáng)的典型性與代表性。

明確湖南全省的科技人才的基本狀況，可以有助于縣域科技人才狀況的分析，更加清晰的了解長(zhǎng)沙縣科技人才工作與全省科技人才工作的一些普遍性特點(diǎn)，又能更好的明晰長(zhǎng)沙縣獨(dú)特的特點(diǎn)，使其縣域性特征更加凸顯，從而使科技人才資源需求的增長(zhǎng)更符合實(shí)際狀況。與省、市相比，縣域科技人才具有其獨(dú)特的特點(diǎn)，因此，從更廣泛的行業(yè)領(lǐng)域?qū)h域科技人才進(jìn)行界定，充分體現(xiàn)其縣域性的特點(diǎn)，具體的可以將縣域科技人才包含科學(xué)研究、技術(shù)服務(wù)、制造業(yè)、建筑業(yè)等多種行業(yè)內(nèi)的專業(yè)性、技術(shù)性人員，從更多的行業(yè)范圍對(duì)縣域科技人才資源進(jìn)行分析。

長(zhǎng)沙縣近10年來(lái)，人口規(guī)?？傮w上呈上升趨勢(shì)，從2008年的77.58萬(wàn)人，增長(zhǎng)到2017年104.11萬(wàn)人，凈增26.53萬(wàn)人;同期長(zhǎng)沙縣GDP實(shí)現(xiàn)了較大規(guī)模的增長(zhǎng)，2008年到2017年，從369.6億元增長(zhǎng)到1431.1億元，凈增1061.5億元，增長(zhǎng)率達(dá)到287.20%，表明長(zhǎng)沙縣社會(huì)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展取得顯著成就，經(jīng)濟(jì)實(shí)力有了很大的提高，為社會(huì)其他方面的發(fā)展提供了充足的物質(zhì)保障，也為科技事業(yè)的繁榮發(fā)展奠定了良好的基礎(chǔ)，進(jìn)而能夠吸引更多的科技人才，激發(fā)他們投身于經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展的熱情。從2008年到2017年，長(zhǎng)沙縣的科技人才由81460萬(wàn)人增長(zhǎng)到140859人，10年時(shí)間增長(zhǎng)59399人，增長(zhǎng)率為72.92%，全縣科技人才資源有較快速度的增長(zhǎng)。同期，從2008年到2017年長(zhǎng)沙縣科研機(jī)構(gòu)、高新技術(shù)企業(yè)實(shí)現(xiàn)了較為穩(wěn)定的增長(zhǎng)，其中，高新技術(shù)企業(yè)10年間增長(zhǎng)了127家，增長(zhǎng)速度較快，科研機(jī)構(gòu)在此期間增長(zhǎng)了69個(gè)，科研機(jī)構(gòu)、高新技術(shù)企業(yè)的快速發(fā)展，為全縣科技人才提供了充足的發(fā)揮才能的平臺(tái);而在2008年到2017年間，全縣專利申請(qǐng)量由592項(xiàng)增長(zhǎng)到4987項(xiàng)，凈增4395項(xiàng)，增長(zhǎng)率高達(dá)742.40%，可見(jiàn)，長(zhǎng)沙縣在此10年時(shí)間里，社會(huì)科技事業(yè)碩果累累，在一定程度上促進(jìn)了全縣科學(xué)技術(shù)水平的更進(jìn)一步的發(fā)展與提高。

未來(lái)幾年，長(zhǎng)沙縣的科技人才資源增長(zhǎng)趨勢(shì)如何，在每年將會(huì)有多少的科技人才資源的增長(zhǎng)量，需要對(duì)此做出科學(xué)合理的預(yù)測(cè)，從而為全縣科技人才資源規(guī)劃以及人才引進(jìn)計(jì)劃的制定提供可靠的數(shù)據(jù)支持。如果長(zhǎng)沙縣的科技人才資源的數(shù)量要實(shí)現(xiàn)與全縣經(jīng)濟(jì)社會(huì)的發(fā)展需求相適應(yīng)，就要全縣的科技人才能夠得到充分的增長(zhǎng)，可以設(shè)想，屆時(shí)全縣的科技成果的產(chǎn)出量會(huì)有更大規(guī)模的增長(zhǎng)，科學(xué)技術(shù)水平也會(huì)有質(zhì)的提升。而且能夠滿足全縣經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展所需要的科技支撐，推動(dòng)經(jīng)濟(jì)社會(huì)的發(fā)展向更高水平、更高層次邁進(jìn)。因此，文章針對(duì)未來(lái)10年（2018—2027年）的科技人才資源的需求做出預(yù)測(cè)，為長(zhǎng)沙縣科技人才資源的引進(jìn)與培養(yǎng)提供數(shù)據(jù)支持。

三、湖南長(zhǎng)沙縣科技人才增長(zhǎng)預(yù)測(cè)模型構(gòu)建

由于相關(guān)數(shù)據(jù)公布的滯后性以及數(shù)據(jù)獲取面臨的諸多困難，目前筆者僅能得到截至到2017年的數(shù)<G：＼排版文件2019年＼2019年2期＼2019年2期內(nèi)文＼image1_B_8.JPG>據(jù)，根據(jù)現(xiàn)有的歷史數(shù)據(jù)，并對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行適當(dāng)?shù)恼矸治龊?，選取有效的預(yù)測(cè)方法，能夠?qū)ξ磥?lái)長(zhǎng)沙縣科技人才資源的增長(zhǎng)做出科學(xué)合理的預(yù)測(cè)。

（一）預(yù)測(cè)方法的確定

對(duì)人才資源的未來(lái)需求預(yù)測(cè)可采用的方法比較多，常用的有灰色系統(tǒng)模型、多元回歸模型、傳遞函數(shù)模型等[2]。預(yù)測(cè)方法的選擇要結(jié)合歷史數(shù)據(jù)特點(diǎn)和應(yīng)用條件進(jìn)行綜合考慮。本文根據(jù)研究對(duì)象所具有的數(shù)據(jù)特點(diǎn)：具備一定的信息量，但又不是非常充分;在一定范圍內(nèi)可進(jìn)行定量描述，但也不是非常清晰，只知道一部分信息和特征，而更多的信息和特征卻是未知的，而灰色系統(tǒng)理論的特點(diǎn)與本研究對(duì)象的數(shù)據(jù)特點(diǎn)相契合。所以運(yùn)用灰色系統(tǒng)一元一階GM（1，1）模型來(lái)進(jìn)行具體的數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)。GM（1，1）即1階1個(gè)變量的微分方程型的灰色模型，是基本的預(yù)測(cè)模型，也是應(yīng)用最為廣泛的灰色預(yù)測(cè)模型[3]。根據(jù)長(zhǎng)沙縣2009年到2017年的科技人才數(shù)據(jù)特征，選用GM（1，1）模型并利用MATLAB計(jì)算出最終的預(yù)測(cè)結(jié)果。

（二）灰色GM（1，1）模型的預(yù)測(cè)

GM（1，1）模型的建立：選用2008年到2017年長(zhǎng)沙縣科技人才數(shù)量作為原始的數(shù)據(jù)序列：

X（0） =（81460，100588，136590，142455，129620，142348，144659，146555，127507，140859）

（1）對(duì)原始數(shù)據(jù)X（0）作一次累加，得到：

X（1） =（81460，182048，318638，461093，590713，733061，877720，1024275，1151782，1292641）

（2）根據(jù)構(gòu)造數(shù)據(jù)矩陣B及數(shù)據(jù)向量Y，有：

（3）計(jì)算得到：<G：＼排版文件2019年＼2019年2期＼2019年2期內(nèi)文＼image3_B_4.JPG>

（4）建立一階微分方程，即GM（1，1）模型：

（5）求生成序列預(yù)測(cè)值<G：＼排版文件2019年＼2019年2期＼2019年2期內(nèi)文＼image6_B_1.JPG>及模型還原值<G：＼排版文件2019年＼2019年2期＼2019年2期內(nèi)文＼image7_B_1.JPG>，令k=0，1，2，3，...，8，9由第（4）步所建的模型函數(shù)可得[x]（1），取[x]（1）（1）=[x]（0）（1）=[x]（0）（1）=81460，由[x]（0）（k+1）=[x]（1）（k+1）-[x]（1）（k），得到模擬值：

[x]（0）=（[x]（0）（1），[x]（0）（2），...，[x]（0）（9），[x]（0）（10））=（81460，124840，127170，129550，131970，134440，136950，139500，142110，144770）

四、湖南省長(zhǎng)沙縣科技人才資源增長(zhǎng)預(yù)測(cè)模型的檢驗(yàn)與數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)

（一）模型的檢驗(yàn)：（1）殘差檢驗(yàn)

原始數(shù)列：X（0） =（81460，100588，136590，142455，129620，142348，144659，146555，127507，140859）

模擬預(yù)測(cè)數(shù)列：<G：＼排版文件2019年＼2019年2期＼2019年2期內(nèi)文＼image10_B.JPG>（81460，124840，127170，129550，131970，134440，136950，139500，142110，144770）

絕對(duì)殘差：q（k）=|X（0）（k）- [x]（0）（k）| （k=1，2，...，9，10）

q（k）=（0，24252，9420，12905，2350，7908，7709，7055，14603，3911）

相對(duì)殘差：e（k） = q（k）/X（0）（k） ?（k=1，2，...，9，10）

=（0，0.2411，0.0690，0.0906，0.0181，0.0556，0.0533，0.0481，0.1145，0.0278）

相對(duì)殘差均值：Q=1/10[∑]e（k） = 0.0718﹤0.1

平均相對(duì)精度為1-Q = 1 - 7.18% = 92.82%，表明建立的此項(xiàng)模型精度較高，可以進(jìn)行未來(lái)科技人才資源的數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)。

（2）關(guān)聯(lián)度檢驗(yàn)

關(guān)聯(lián)度檢驗(yàn)是對(duì)模型預(yù)測(cè)值曲線和建模曲線進(jìn)行檢驗(yàn)，其目的是測(cè)驗(yàn)兩者的相似程度。

求解X（0）（k）與[x]（0）（k）序列的絕對(duì)殘差序列：

由此序列式可得：min|[Ε]（k）|=0 ?max|[Ε]（k）|=24252，求解相關(guān)度系數(shù)[η]（k）：

計(jì)算關(guān)聯(lián)度：<G：＼排版文件2019年＼2019年2期＼2019年2期內(nèi)文＼image17_B.JPG>（k = 1，2，，，9，10）

在P = 0.5時(shí)的檢驗(yàn)標(biāo)準(zhǔn)為關(guān)聯(lián)度r=0.6，以上所得結(jié)果為關(guān)聯(lián)度r=0.627>0.6，符合檢驗(yàn)標(biāo)準(zhǔn)要求。

（3）后驗(yàn)差檢驗(yàn)

計(jì)算可得原始數(shù)列的平均值：[x]（0）= 1/10[∑]X（0）（k） = 129264.1 ? （k = 1，2，...，9，10）

根據(jù)平均方差公式求解原始序列X（0）序列的平均方差為：

S1 = [∑][X（0）（k） - [x]（0）]2/（n-1） 1/2 = 20445 ? ? （k = 1，2，...，9，10，n= 1，2，...，9，10）

設(shè)定原始數(shù)列殘差的平均數(shù)為[∏]：則[∏]的值為：<G：＼排版文件2019年＼2019年2期＼2019年2期內(nèi)文＼image22_B.JPG> ? （k = 1，2，...，9，10）

可求得殘差的平均方差S2為：

（k = 1，2，...，9，10，n= 1，2，...，9，10）

求解均方差比值C：C = S2 / S1 = 54.67%，同時(shí)P = P{|[∏]（k） - [∏]|}=0.8，而且，C = 0.5467﹤0.65。后驗(yàn)差檢驗(yàn)也符合模型精度檢驗(yàn)標(biāo)準(zhǔn)。

根據(jù)灰色模型的精度分類標(biāo)準(zhǔn)，可將其精度分為四個(gè)不同的等級(jí)。以上三種檢驗(yàn)計(jì)算結(jié)果為：（1）殘差檢驗(yàn)：相對(duì)殘差均值Q=0.0718﹤0.10;（2）關(guān)聯(lián)度檢驗(yàn)：在P = 0.5時(shí)的檢驗(yàn)標(biāo)準(zhǔn)為關(guān)聯(lián)度r=0.6，其關(guān)聯(lián)度r=0.627>0.6;（3）后驗(yàn)差檢驗(yàn)：小概率誤差P=0.8>0.70，方差比C = 0.5467﹤0.65。根據(jù)計(jì)算結(jié)果可知：該預(yù)測(cè)模型處于第三等級(jí)，即基本合格，檢驗(yàn)通過(guò)，表明建立的預(yù)測(cè)模型具有較好的準(zhǔn)確度，該預(yù)測(cè)模型有效，可以進(jìn)行長(zhǎng)沙縣未來(lái)10年（2018—2027年）科技人才資源增長(zhǎng)的預(yù)測(cè)。

（二）模型的數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)

已構(gòu)建的預(yù)測(cè)模型公式為：

[x]（1）（k+1） =（x（0）（1） -[b]/[a]）e-[a]k+[b]/[a] =6685784.32e0.0185k- 6604324.32

利用已經(jīng)建立的GM（1，1）預(yù)測(cè)公式，并借助MATLAB軟件，根據(jù)長(zhǎng)沙縣過(guò)去10年（2008—2017年）的全縣科技人才資源的歷史數(shù)據(jù)，可以得到長(zhǎng)沙縣過(guò)去10年（2008—2017年）科技人才數(shù)量的模擬值以及未來(lái)10年（2018—2027年）的科技人才數(shù)量的預(yù)測(cè)值，每年的科技人才資源的數(shù)量預(yù)測(cè)值如下：

根據(jù)預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)可以看出：從2018年起，未來(lái)10年（2018—2027年）長(zhǎng)沙縣的科技人才資源數(shù)量將保持相對(duì)穩(wěn)定的增長(zhǎng)速度，2018年預(yù)期達(dá)到147470人，到“十三五”規(guī)劃末的2020年，預(yù)計(jì)將會(huì)達(dá)到153030人，從近三年來(lái)看，長(zhǎng)沙縣科技人才數(shù)量將凈增5560人，表明全縣的科技人才沒(méi)有出現(xiàn)大規(guī)模人才流失的現(xiàn)象，能夠保持相對(duì)穩(wěn)定且較快的增長(zhǎng)速度，有力驗(yàn)證了全縣的科技人才引進(jìn)、留用、激勵(lì)等工作取得了顯著成效，為下一步科技人才資源發(fā)展規(guī)劃的制定提供了良好的參考經(jīng)驗(yàn)，這都將有助于長(zhǎng)沙縣“十三五”規(guī)劃提出的積極推進(jìn)人才強(qiáng)縣戰(zhàn)略的實(shí)現(xiàn)，為推動(dòng)經(jīng)濟(jì)社會(huì)快速發(fā)展提供有力的人才保障和智力支持;到2027年，長(zhǎng)沙縣科技人才量將會(huì)進(jìn)一步的增長(zhǎng)，預(yù)期達(dá)到174200人，比2008年的81460人增長(zhǎng)了92740人，增長(zhǎng)率達(dá)到113.85%，比2017年的140859人增長(zhǎng)了33341人，增長(zhǎng)率達(dá)到23.67%，可見(jiàn)，長(zhǎng)沙縣科技人才資源保持了相對(duì)較快的增長(zhǎng)速度，能夠?yàn)橥谌h經(jīng)濟(jì)社會(huì)的發(fā)展提供科技人才保障，更好的轉(zhuǎn)變?nèi)h經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式，促進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級(jí)，生產(chǎn)方式更加高效環(huán)保，進(jìn)一步提升經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平與發(fā)展效益，促使人民群眾的生活更加健康快樂(lè)。

五、結(jié)束語(yǔ)

綜上所述：根據(jù)文章對(duì)科技人才的界定，結(jié)合湖南省長(zhǎng)沙縣科技人才工作的基本狀況，利用灰色系統(tǒng)理論建立GM（1，1）模型對(duì)其科技人才進(jìn)行研究。根據(jù)研究結(jié)果所示：基于GM（1，1）構(gòu)建科技人才增長(zhǎng)的預(yù)測(cè)模型是可行的，此模型較好的預(yù)測(cè)了長(zhǎng)沙縣未來(lái)10年（2018—2027年）科技人才資源的數(shù)量。為長(zhǎng)沙縣“十三五”規(guī)劃提出的積極推進(jìn)人才強(qiáng)縣戰(zhàn)略的實(shí)現(xiàn)提供了強(qiáng)有力的理論指引。

同時(shí)也應(yīng)當(dāng)看到，縣域科技人才的增長(zhǎng)受多種因素的影響，例如：人才政策、地理位置、住房條件、交通條件、家庭等一系列因素?？萍既瞬蓬A(yù)測(cè)是根據(jù)歷史數(shù)據(jù)，利用科學(xué)的方法通過(guò)分析檢驗(yàn)，從理論上預(yù)期未來(lái)縣域科技人才資源的增長(zhǎng)趨勢(shì)，以期為未來(lái)縣域人才發(fā)展規(guī)劃，特別是科技人才資源規(guī)劃的制定提供理論上的指導(dǎo)與幫助。隨著經(jīng)濟(jì)社會(huì)的不斷發(fā)展，縣域科技人才工作的新問(wèn)題、新情況也會(huì)不斷出現(xiàn)，所以科技人才資源的未來(lái)需求數(shù)量也要隨著社會(huì)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展和現(xiàn)實(shí)工作的需要不斷做出調(diào)整，以便更好的為縣域經(jīng)濟(jì)社會(huì)的發(fā)展服務(wù)。

六、參考文獻(xiàn)：

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[3] 貢文偉， 黃晶. 基于灰色理論與指數(shù)平滑法的需求預(yù)測(cè)綜合模型[J]. 統(tǒng)計(jì)與決策， 2017（1）：72-76.

作者簡(jiǎn)介：

陶永坤（1993-），男，河南周口人，湖南師范大學(xué)公共管理學(xué)院碩士研究生，研究方向?yàn)槿肆Y源管理。

注釋：截至文章定稿時(shí)，2018年的相關(guān)數(shù)據(jù)還未發(fā)布，特把2018年也作為未來(lái)的預(yù)測(cè)年份。