物流行业人才需求影响因素的实证分析
——基于2018年山东省物流行业人才需求数据
张 瑜 薛彦登
摘要： 在我国物流行业持续发展的背景下，人才供需日趋不平衡，研究影响物流行业人才需求因素对高校物流管理专业办学定位和办学模式的调整具有重要的现实意义。文章基于2018年山东省物流行业人才需求数据，利用排序模型研究发现，企业性质、岗位类型、工作经验要求等因素都能显著影响该行业的人才需求量，并存在显著的学历及地区差异。
关键词： 物流行业；人才需求；影响因素；排序模型
一、引言
在当前共享时代，我国物流市场规模持续扩大，需求稳中向好。2014—2017年，我国物流行业总收入呈逐年上涨趋势，预计到2018年年底，我国物流行业总收入将突破9万亿元（数据来源：前瞻产业研究院《中国物流行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》）。当下群众生活品质稳步提升，用户消费升级，消费者对消费体验期望值增加，并且随着物联网、人工智能等技术的发展，以及新零售、智能制造等领域对物流的更高要求，2018年智慧物流市场规模超过4000亿元，预计到2025年，智慧物流市场规模将超过万亿元 （数据来源：iiMedia Research《2018—2019中国智慧物流行业研究报告》）。这些新技术的应用必然对物流从业人员素质提出了更高的要求，高素质实用复合型物流人才顺势成为物流行业争抢挖掘的首选。
怀揣着“记录世界记录你”的初心，快手创始人宿华曾说，快手的企业文化基因是希望注意力能向阳光一般，洒向社会中的每一个角落、每一个人。快手的积极效应体现在，每位社会成员都能够在互联网络中找到自己被他人认可的社会连接。人和信息在快手这一视频社交平台上被连接起来，组成一张覆盖数以亿计用户的社会网络。这种权力分配并非通过市场赋权、行政赋权、或是通过其他因素，而是通过新媒体赋权，帮助小镇青年实现自我表达，以一套新的规则将这一影响力进行新的重组。由此可见，增强信息赋权对于县级媒体建设的重要意义。在信息赋权的同时，还需要紧密关注普通人的信息越轨和失控问题。违美违俗违德违法的内容需要分类治理，积极处置。
本文通过选取影响山东省物流行业人才需求的因素，利用排序模型（ordered probit）进行深入研究，分析各个因素与物流行业人才需求之间的关系，有助于缓解物流业发展的人才稀缺瓶颈，解决培养方向深层次的问题，对于高校物流管理专业办学定位和办学模式的调整具有重要现实意义。
二、文献综述
Grube&Walker（1989）提出制造业主导与物流业的发展。Rowthron&Ramaswamy（1999）则认为“互动论”更能解释二者的关系。陶经辉等（2009）采用5个国家（美国、日本、韩国、加拿大和新加坡）的物流产业发展数据，建立了传统指数曲线增长模型、马氏链模型和回归模型，对物流产业发展和物流人才需求进行研究；结果显示，物流产业增加值是影响物流人才的显著因素。张春霞等（2013）归纳分析得出高素质复合型智能物流人才匮乏是制约我国物流业发展的瓶颈。桂德怀（2018）结合智能制造的江苏目标，分析了智能制造与智慧物流的协同关系，从要素视角对智慧物流人才特征画像，并指出智慧物流人才供小于求的不平衡状况。高月娜（2016）结合物流一线操作技能岗位急需的人才需求现状，也提出调整物流管理专业人才培养模式，加强校企合作。吕雪（2019）结合电子商务日新月异的发展背景，提出智能化、规划管理控制的复合型物流管理人才是大势所趋。邓金蕾（2019）结合经济大数据技术的优势，提出明确物流企业市场定位，重视培养科技创新能力强的物流管理人才。赵婷婷（2019）结合辽宁港湾口产业升级战略背景，提出通过建设物流管理专业集群，实现高职物流创新发展。
根据上文可知，国外学者较早探讨了物流业的相关理论，国内学者也用相关模型分析了影响物流人才的诸多因素，更多的研究是基于物流管理人才的供需矛盾，提出物流人才的培养与定位。但是关于我国物流行业需求的影响因素，较少的文献只分析了少数几个因素，数据来源更新较慢，因此本文以2018年最新的山东省物流行业人才需求为研究对象，选取适当的模型和指标，研究不同因素对山东省物流行业需求的影响程度。
对于物流企业人才需求特征的参数估计分析显示，相对于中、高层管理人才来说，技术岗、运营岗及一线操作岗的人才需求密集度增加，并且在1%水平上显著；该行业对于人才招聘的工作经验年限要求与人才需求量呈负相关关系，而且显著水平也为1%。这些对于物流管理专业的高职生来说，是利好消息，也对高职院校的人才培养方案提出更多的要求，如在传授理论的同时，更要加强化学生的技能训练。物流行业对于高素质、高学历的实用复合型物流专业人才，仍然是提供高薪酬回报的，这也是智慧物流市场发展的必然人才需求趋势。
三、计量模型选取、数据来源及变量描述性统计
（一）排序模型（ordered probit）
其中，被解释变量 H*是物流专业人才需求，γ1〈γ2〈…〈γ4是参数估计中的未知临界点（cutoff points）。
随着社会的不断发展与进步，人们参与的体育项目也在不断发展与创新。通过走访调查，发现湖南省女性农民工选择的体育项目多是广场舞、散步，活动区域相对来说都是距离工作地点较近的区域。这是由于女性农民工居住形式上多半是集体化的，可以互相做伴一起参加体育锻炼，在锻炼之余进行聊天，打发时间。女性农民工都有着较大的生活压力，因此一些消费性质的运动项目她们不会参与，比如去健身房健身、游泳等等。
本文将物流专业人才需求指标分为4个区间段，设为离散有序指标，本文使用ordered probit计量模型进行估计。对于被解释变量是有顺序的数据，我们使用潜变量进行估计。具体计量模型的设定如下所示：
H*表示为物流专业人才需求，则有：
（二）数据来源
高血压是一种心血管临床综合征，也是心血管内科最常见的疾病，是脑卒中最重要的危险因素。研究证实与非高血压人群相比较，老年高血压患者病死率明显增高，且与患者血压水平明显相关；进一步研究发现老年高血压患者SBP每增加10 mmHg或DBP每增加4～5 mmHg，其脑血管疾病发生率约增加40%～50%，心血管疾病发生率增加20～30%左右。而随着我国人口老龄化不断加深，我国老年高血压患者的患病率高达50%左右；老年高血压的防控形势日益严重。
（三）变量选取及描述性统计结果分析
利用ordered probit计量模型，回归分析各解释变量对物流行业人才需求的影响，并分别加入受教育程度及地区影响因素作为参照组。对物流企业相关特征的参数估计分析显示，国有企业相对于民营企业显著增加了对物流专业人才的需求量，该因素在1%水平上显著。“所属行业”因素与物流专业人才需求量之间呈现正相关关系，由于制造业占据第二产业主导地位，物流专业人才需求集中在此区域，但是在加入学历或地区影响因素后，对人才需求量影响并不显著，这可能是由于物流行业人才需求主要是技能型复合人才，学历并不是人才筛选的第一条件。随着企业规模的扩大，其对物流专业人才的需求呈上升趋势，并且该因素在1%水平上显著，这与经济规律相吻合。相对于东部地区来说，西部和中部对于物流专业人才需求量均有所提高，均在1%水平上显著，这与山东省制造业一般集中在中西部有关，因此存在显著的地区差异。
本文使用的数据来源于山东省2018年物流行业人才需求数据，包含了36198个招聘物流人才的企业，排除了信息缺失的观测个体后，本研究最终使用的样本包括35887个具有物流人才招聘需求的企业，此数据为横截面数据。
表1 变量定义和描述性统计分析
我们在计量模型中引入与“物流行业招聘人数”有关的以下解释变量：主要有描述“企业性质”的变量Company_Nature，均值是1.499，表明山东省物流企业集中在民营群体。还有描述“所属行业”的变量Company_Industry，均值是1.801，表明山东省物流企业第二产业居多。用Job_Type表示“岗位类型”，均值为1.015，从表1可以看出运营岗位的物流专业人才需求量大。描述“月薪酬”的变量Salary，均值为0.393，这表明招聘人员月薪酬一般为5000元以下。用Company_Scale表示“企业规模”，从表1可以看出物流企业规模呈现略低于中游的态势，这也印证了企业人才需求区间人数偏少的现状。Education的均值为2.468，表明招聘学历要求一般为大专，学历要求处于中游水平，这与该行业技能人才需求量大有关。描述“招聘工作经验要求”的变量Experience的均值是3.296，表明山东省物流企业招聘人才工作经验要求一般为3年以下，也就是说物流行业招聘人才并不要求丰富的工作经验，这对于高职物流管理专业毕业生来说是利好消息，也对物流管理专业的高职教育提出更高的技能目标要求。Work_Nature表示招聘人员“是否全职”上班，该变量均值为0.990，说明基本上招聘岗位为全职，描述物流企业所在区域的变量“Address”的均值为1.503，表明山东省物流企业一般分布在中部地区，这也与山东的制造业区域分布吻合。
四、实证结果及分析
（一）影响因素分析
本文选用“物流行业招聘人数”变量来描述物流行业人才需求情况，该变量是本文重要的被解释变量，该变量是一个有序变量，在本文中用Recruiting表示。从表1可以看出，变量Recruiting的均值是2.889，这表明企业物流人才需求的期望处于中游水平，这与山东省物流企业规模一般为中小企业直接相关。
由于高职院校与其他本科高等院校的性质不一样，所以在教学方面，教师也应该选择适合高职学生的教学方式。但是，长期以来，某些高职院校的数学教师也会受到本科数学教学模式的影响，习惯在数学课堂上采用传统的灌输式的教学方式，对于高职数学的定位也没有理解透彻，教学的观念比较落后。在教学手段的使用方面，虽然大部分教师在课堂上都会借助于多媒体进行辅助性教学，但是却大都停留在课件的展示方面，对于数学软件教学、网络助学等内容认识不到位，也没有注重与学生的交流和互动，导致学生无法更好地融入到数学的学习当中。
（二）学历差异分析
物流行业人才分学历样本回归结果显示，硕士样本量占比太小，影响因素均不显著；但相对大专以下的样本来说，本科生及大专生的物流专业人才需求呈上升趋势，在企业招聘要求“学历不限”前提下，影响物流人才需求的企业性质、岗位类型、月薪酬等多个影响因素均在1%水平上显著。相对于民营企业来说，国企在5%的水平上显著提升了本科生的就业率，但对于大专及大专以下的物流专业人才需求影响并不显著，这也说明在电商新零售、人工智能迅速发展的影响下，物流行业高素质人才学历平均水平也在不断提升，人才竞争日趋白热化。相对于传统的第一产业来说，第二产业的物流企业对于本科生及大专以下的人才需求较为集中，均在5%水平上显著。相对于大专生及以上来说，大专以下人员在一线操作岗从业较为密集，显著水平为1%。对于大专及以下的物流从业人员来说，月薪酬在1%水平上显著影响了人才需求量，也就是说技能竞争在此学历区间更加激烈。相对于东部地区来说，西部和中部均在1%水平上显著提升了硕士以下的人才需求量，这也说明物流行业仍然处于劳动力较为密集的阶段。
（三）地区差异分析
对物流行业人才区分东部地区、中部地区和西部地区的分样本参数估计，结果显示，物流行业人才需求量一般是西部地区最大、中部地区次之、东部地区最少。对物流企业相关特征的参数估计分析显示，国有企业相对于民营企业在1%水平上显著增加了对东部地区物流专业人才的需求量，对中部及西部地区影响并不显著。在西部地区，占据第二产业主导地位的制造业在1%显著提升了人才密集度，而中部地区有典型的零售业也在5%水平上影响了物流人才需求，该因素对于东部地区并不显著。相对于西部地区来说，企业规模及学历要求对于中部地区影响更为显著，这主要是西部地区民营企业规模差别并不显著，而且处于劳动密集输出的阶段。
五、研究结论及政策建议
本文通过利用2018年山东省物流行业人才需求数据，采用ordered probit计量模型分别对物流企业相关特征及人才需求特征变量进行回归分析，得出本文的研究结论如下：第一，在物流行业集约化、智慧化的发展趋势下，物流行业人才需求存在较为显著的学历差异，剔除样本量较小的硕士样本，对于大专以下的从业人员来说一般从事一线操作岗，月薪酬偏低，而且大专生的岗位技能竞争也日趋加剧；第二，物流行业人才需求存在显著的地区差异，西部地区劳动密集型的物流企业较多，人才需求量大，但是高素质实用复合型人才将是行业集约化发展的中流砥柱，这对高校物流管理专业建设与改革指明了方向；第三，从山东2018年的物流行业数据看，对于工作经验年限要求集中在3年以下的时间段，这也与该行业是基础性行业，基层管理及技术人员需求量大有关。
本文通过影响山东省物流行业人才因素的实证研究，对于高校物流管理专业办学定位和办学模式的调整给出以下若干建议：首先，基于物流企业一线操作岗位急需人才的严峻形势，高校物流管理专业人才培养目标定位在培养仓储、配送、制单等方面具有扎实基本知识和专业技能的创新人才，并且随着跨境电商的迅速崛起，还需要能够从事国际货运业务员、进出口报关员等岗位，可以探索更加扎实的校企合作及订单培养模式。其次，逐步推进基于职业工作过程的创新课程体系开发。为了使物流行业人才供需达到动态均衡，需要针对物流企业的岗位需求技能，对课程体系改革进行彻底完善，如大数据、人工智能行业最近技术动态等知识也要逐步纳入课程改革的范围；最后，在“一带一路”倡议背景下，积极探索培养出区域物流高素质复合型人才梯队，能够从事该市场需求调研分析、聚类预测等数据分析工作，大力推进区域物流与区域集聚型经济协同发展。
Boosting算法也是一种基于数据集重抽样算法，与Bagging算法主要区别在于需要动态调整训练样本中各数据权重，每一次迭代增加不能正确学习样本权重，降低能正确学习样本权重，从而提升在整个训练样本数据集上的学习正确率。基本算法如下。
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中图分类号： F840
文献标识码： A
基金项目： 山东省社会科学规划研究项目“养老模式对老年人健康影响的实证研究”（19CPYJ91）。
作者单位： 山东劳动职业技术学院
标签：物流行业论文; 人才需求论文; 影响因素论文; 排序模型论文; 山东劳动职业技术学院论文;