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      【金融人才論文】范文:基于DEA模型的金融人才供給效率研究

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      導讀:這是一篇完整優秀的關于金融人才論文范文,共有3400字符,題目是關于“基于DEA模型的金融人才供給效率研究”的。檢驗浙江省金融人才供給效率,探索構建金融人才供給體系,以此提高金融人才培養的效率。

      作者:徐侃

      摘要:選取典型地區,對浙江省金融人才供給進行調研,掌握金融產業供給改革導致的人才需求變化,分析其中關鍵影響因子,在DEA人才供給模型構建基礎上,檢驗浙江省金融人才供給效率,探索構建金融人才供給體系,以此提高金融人才培養的效率。

      關鍵詞:DEA模型;金融人才;人才供給

       

      1 浙江省金融人才供給現狀

       

      目前浙江省有本科院校共36所,有浙江大學、杭州電子科技大學、浙江工業大學等18所學校開設了金融學相關的專業,所占比重為50%。本科院校中金融人才培養較多的為浙江財經大學、浙江工商大學,人數分別達到了1700余人和1400余人,這兩所分別設置了金融學院開展了針對性的培養。

      浙江大學設立了獨立金融系,也開展針對性的金融人才培養。其余15所學校開設了金融學、金融工程學等金額培養的相關專業。

      浙江省目前有高職高專學院49所,只有10所院校開設了金融相關專業,所占比重為20.04%,該比重遠遠低于本科院校的50%,也遠遠低于獨立學院的52.38%。但是培養學生的總人數15337人高于普通本科院校和獨立學院的人數的總和。

      主要集中在浙江金融職業學院、浙江商業職業技術學院、浙江經濟職業技術學院,金融相關專業的在校人數分別達到了9909人,1400人和1260人,三個學校的金融相關專業的在校人數占到全部高職高專金融專業在校人數的81.95%。

       

      2 浙江省金融行業現狀分析

       

      2.1 金融行業人才需求分析

       

      浙江省金融行業從業人員激增是金融人才需求的一個重要表現。我們整理2012年到2016年浙江省統計年鑒,結果顯示浙江省金融從業人員的總量有原來2012年的38.7萬人增加到了2016年的48.61萬人,增長了25.61%。

      從2012年到2016年,金融人才的需求量增長率也從原來的負增長到2016年增長10%。其中2015年的增長幅度最大,達到了12.27%。從業人員的人數變動往往與浙江省的金融行業發展息息相關。2014-2016年也正是浙江省互聯網金融高速發展期,從業人員的需求量也大幅度增長。

       

      2.2 浙江省金融企業發展現狀

       

      2.2.1 浙江省金融企業數量指標

       

      浙江省金融企業數量近幾年出現了爆發式的增長。企業數量由2012年的3492家增長到了2016年的8853家,5年間增加了5361家,增長幅度達到了153.52%。按年份浙江省金融企業增長速度不同,其中增幅最大的為2013年達到了56.87%,最小的年份為2014年為0.37%。

      但隨后金融行業的不斷發展,金融企業也開始大幅度的增加。按地區分析,杭州市擁有2240家金融機構占全省金融企業的25.30%。其次為溫州市有1965家,占比達到了22.2%。寧波擁有353家,占比為3.99%,金華市有299家,占比為3.38%。

       

      2.2.2 浙江省金融技術人員現狀

       

      從學歷角度分析,浙江省2016年金融從業中本科學歷的為23.85 萬人,大專學歷的人員為11.03 萬人,中專及高中的從業人員為10.42 萬人,初中以下學歷的為1.08 萬人。相比2015年從業人員增長的情況,其中金融從業中本科學歷人員增長最大,達到了1.74萬人。

      其中人才需求漲幅最大的是中專及高中學歷的從業人員,漲幅為17.21%。這與金融行業的轉型升級有直接的關系。

       

      3 金融人才供給效率的DEA模型分析

       

      3.1 金融人才供給效率的DEA模型運算

       

      本研究選取了江蘇省和上海市進行對比研究。得到浙江省金融人才供給效率的決策變量初值θ=0.898097634。表明浙江省的金融人才供給結構并不是最有效,而是相對弱有效或者不是最佳規模。

      在此基礎上,我們對杭州市、寧波市、溫州市和金華市也最了DEA模型的檢驗。杭州市的決策變量初值θ=1說明杭州市的金融人才供給效率有效。寧波市的決策變量初值θ=0.99999999。決策變量初值θ小于1,但是接近1,說明寧波市的金融人才供給弱有效。

      溫州市的決策變量初值θ=1,但是其松弛值有不等0的情況,由此可見,溫州市的金融人才供給效率為弱有效。金華市的決策變量初值θ=0.999997658,為小于1,再檢驗其松弛值有不等0的情況,由此可以判定金華市金融人才供給效率也為弱有效。

       

      3.2 金融人才供給弱有效的成因分析

       

      浙江省出現的金融人才供給弱有效不是一個單一因子而產生的結果,而是有多重社會因素和行業因素共同作用形成的機制問題。

      高等教育人才供給問題我們從金融人才供給影響因素權重可以看出,在校學生的影響因素權重較高,達到了66.87%。其實金融人才供給是一個多維度的系統性供給。不僅需要研究型的金融分析人才,也需要具有實踐操作技能的金融高技能型人才。

      其次,就業過程中金融專業對口率不高。金融專業就業對口率一般維持在60%左右。同時由于近幾年金融行業的結構性調整,第三方支付對金融行業的影響。

      金融行業人才合理配置問題。浙江省金融行業中的行業教育大多以實現金融人才上崗要求,同時強調了行業操作性技能的提升,而忽視了金融人才的職業發展和與崗位的匹配度問題。沒有為金融人才創造良好的職業晉升通道,讓金融人才看到職業發展的未來。

      同時在互聯網金融快速發展的情況下,傳統金融機構需要進行結構轉型升級,這對金融人才的需求又提出了更高的要求。金融行業教育都需要把這些當作今后人才培養和人才能力提升的重點。

      政府人才投資科學性問題。隨著金融行業的快速發展高層次人才的緊缺,政府采用人才引進策略以緩解行業人才需求的壓力。杭州市已經成為2017年金融人才引進最多的城市。這有效的提升了行業的競爭力。但是人才的引進和其效能的發揮需要進行合理規劃。

      政府人才投資需要考慮資金的合理分配,科學調整金融人才培養投資與人才引進投資之間的結構性問題。其次,政府在金融管理機制中的投資相對薄弱。人才政策不是單一的人才引進,而是一個系統性工程。多因素合理配置、合理利用才能實現金融人才供給的科學性和有效性。

       

      4 浙江省金融人才供給體系構建

       

      4.1 金融人才培養體系構建

       

      金融人才的供給存在著,金融人才培養到金融人才有效配置,再由金融人才配置效率檢驗反饋給金融人才培養主體進行專業培養調整等過程。傳統的金融人才培養過多的側重于高校的理論培養和個人能力素質培養,往往忽視實踐技能培養。

      這就需要對金融人才的測評指標進行合理調整。高等教育需要轉變金融人才培養的方向,將學生畢業能力測評作為其衡量金融人才培養的重要指標。其指標體系可以設置為:金融素質指標體系、金融理論指標體系和金融實踐指標體系。

      作為高等教育則側重于金融素質指標的評價和金融理論知識指標的評價,而金融實踐指標則有金融行業進行合理的評價。

       

      4.2 金融人才配置體系構建

       

      金融人才的供給是一個多維度的結構。從供給的結構看,主要分為行業前向供給和行業內生供給。作為行業的人才資源監測中心,需要建立浙江省金融人才供給的監測網絡。首先需要對浙江省金融行業的發展進行人才需求的預測,并制定《浙江省金融人才戰略》。

      對于需要進行長期培養的金融人才對金融人才培養機構作出《浙江省金融人才培養的指導性意見》幫助其進行合理的人才布局。需要檢測金融人才培養機構的金融人才供給、金融行業人才需求預期和外部金融人才供給等數據,在此基礎上進行合理的金融人才規劃。

      需要進行金融人才配置的有效性檢測。為行業協同中心提供協同數據,同時為金融機構提供人才配置的有效性數據幫助其進行人才配置的合理調整。

       

      4.3 金融人才供給機制構建

       

      通過對金融行業和教育行業金融人才供給效率檢驗,高校人才供給結構性問題、金融行業人才配置問題和政府金融人才科學性投資問題成為影響金融人才供給效率的關鍵。

      建議政府成立相應的金融行業考級考證中心和金融行業職稱評定中心??甲C中心為即將進入金融行業的從業人員提供相應的資質認定。對于已經進入金融行業的從業者而言,需要加大高技能型人才的培養力度,大力提升其職稱等級。

      尤其是浙江省金融專業技能人才的培養,需要全面提升高級職稱的專業型技能人才。只有這樣才能有效的提升浙江省金融人才的供給效率,以此提升金融人才的行業競爭力,服務浙江省金融行業的發展。

       

      參考文獻

      [1]楊曉光,張成.新時代金融人才流動趨勢分析[J].中國人力資源社會保障,2018,(7).

      [2]紀志強.金融業人力資源管理定位分析[J].人力資源管理,2018,(4).

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