基于建模方法的直播电商人才需求趋势与预测

一、引言

近年来，直播电商因互动性与即时性成电商新增长点，2024 年市场规模4.9 万亿元，同比增 35.2%，2024-2026 年复合增长率预计 18.0% 。湖南地区行业发展快，但人才短缺。本研究拟建模预测人才需求趋势，为相关方提供参考，促进行业可持续发展。

二、直播电商人才需求现状分析

1. 人才需求结构分析。直播电商人才需求涉及主播、运营、内容制作、技术、客服等岗位。我校合作企业招聘中，主播看重形象与销售技巧，运营侧重数据分析与策划。

2. 人才需求特点分析。其需求特点为专业性强、综合能力要求高，需创新应变及跨学科能力以适应市场变化。

3. 人才供需矛盾分析。当前供需矛盾突出，虽高校和培训机构加大培养，但因行业发展快难以满足需求。我校电商专业存在课程脱节、实践不足等问题，企业对高端人才的迫切需求加剧了矛盾。

三、基于建模方法的人才需求预测模型构建

直播电商数据不全，单一预测易出错，故用两模型互补构建。

1. 灰色预测模型

（1）准备数据。以湖南省直播电商人才需求数量为例，收集2019-2024 年的历史数据，记为原始序列 x⁽⁰⁾(k),k=1,2,⋯,6, ，其中 x⁽⁰⁾(1) 表示 2019年人才需求数量， x⁽⁰⁾(6) 表示2024 年人才需求数量。

（2）生成累加。对原始序列进行一次累加生成（1-AGO），得到新的数据序列 x⁽¹⁾(k) ，其计算公式为例如，x⁽¹⁾(2)=x⁽⁰⁾(1)+x⁽⁰⁾(2) ，累加生成的目的是弱化原始数据的随机性，增强数据的规律性。

（3）建立微分方程模型。假设 x⁽¹⁾(k) 满足一阶线性微分方程，其中 a 和 b 为待估参数。通过最小二乘法估计参数，设 , 则，

（4）求解微分方程。对一阶线性微分方程求解，得到预测模型。

（5）累减还原。将预测值进行累减还原，得到原始数据的预测值 , 从而得出未来各年湖南省直播电商人才需求数量的预测值。

2. 多元线性回归模型

（1）选取变量与准备数据。确定因变量 Δy 为直播电商人才需求数量，自变量选取行业市场规模 x₁ （单位：万亿元）、用户规模 x₂ （单位：亿人）、政策支持力度 x₃ （通过政策文件数量、资金扶持额度等指标构建综合评分）。收集2019-2024 年的相关数据，整理成数据集 {(y_i,x_1i,x_2i,x_3i)}_i⁶=1c 。

（2）假设模型。假设自变量与因变量之间存在线性关系，即y=β₀+β₁x₁+β₂x₂+β₃x₃+ϵ ，其中 β₀ 为截距项， β₁, 、 β₂ 、 β₃ 为回归系数，∈ 为随机误差项，且满足，同时不同观测值的随机误差项相互独立，即，以及自变量之间不存在完全多重共线性。

（3）估计参数。采用最小二乘法估计回归系数 β₀ 、 β₁ 、 β₂ 、 β₃ 。目标是使残差平方和设小，通过对 SSE 分别关于 β₀ 、 β₁⋅ 、 β₂ 、 β₃ 求偏导数并令其为 0，解方程组得到回归系数的估计值、、、。

（4）检验模型

拟合优度检验：通过计算决定系数 R² 评估模型的拟合效果，， R² 越接近 1，表明模型对数据的拟合程度越好。

显著性检验：进行F 检验，检验所有自变量对因变量的联合影响是否显著；进行t 检验，检验每个自变量对因变量的单独影响是否显著。

多重共线性检验：通过计算方差膨胀因子（VIF）检测自变量之间是否存在多重共线性，若 VIF>10 ，则认为存在严重多重共线性，需对自变量进行调整。

（5）预测应用。将未来年份的行业市场规模、用户规模、政策支持力度的预测值代入回归方程，得到直播电商人才需求数量的预测值。

四、直播电商人才需求趋势预测结果与分析

未来 1-2 年，直播电商人才需求持续增长，运营与技术人才需求明显，主播综合素质要求提高，湖南市场懂数据分析的运营和掌握新技术的人才更受青睐。3-5 年，“直播创新与跨境直播兴起，复合型人才需求大增，如“直播+ 健身”领域需懂运营与健身的人才。长期看，行业稳定后，高端管理、战略规划及国际化人才需求凸显，人工智能等技术相关人才需求持续增长。但行业受多因素影响，模型有局限，需结合动态调整人才策略。