摘要:随着大数据时代的到来，物流与供应链逐渐趋向于数字化、智能化，对于专业人才的能力需求也发生变化。为了有效识别企业对于数字化物流与供应链管理人才的能力要素的需求，本研究选取前程无忧网站的招聘数据进行挖掘，获取企业对人才的能力需求信息。通过文献分析，将人才能力分为社会能力、专业知识能力、业务管理能力、信息和数据能力以及语言能力;再利用TF－IDF方法分析招聘数据的能力关键词，并将最终确定的关键词与这五类能力进行匹配，进而分析不同维度下企业更关注的能力。
关键词:招聘信息;物流与供应链人才;大数据
现阶段，我国物流与供应链行业发展正处于黄金阶段，物流与供应链总额持续增长。高校培养了大量的物流与供应链管理相关专业本科毕业生，面临着就业难的问题，企业对物流与供应链人才求贤若渴却难以得到供给，形成了供需不对称的情况。由于战略转型、区域转移和服务转型，企业的需求不断变化，陷入物流技能人才供需结构性短缺的困境。［1］在大数据时代背景和供给侧结构性改革政策的支持下，物流与供应链行业发展呈现以下新特征:①在技术方面，人工智能、物联网、5G等技术的应用使物流与供应链行业发展逐渐趋于智能化、数字化、网络化;［2］［3］［4］②在业务功能方面，物流与供应链行业作为社会发展的枢纽，逐渐从运输、仓储等单一业务向一体化发展;［5］③在商业模式方面，近几年供应链体系逐渐发展，其本身的复杂性导致企业应对更多的挑战、第三方物流业务范围也从传统物流服务向更广泛的供应链服务拓展。［6］近年来，随着教学改革的不断进行，高校也在不断探索物流与供应链人才培养模式。然而其改革的速度跟不上行业的迅速发展，这使得高校的培养模式相对滞后。因此，如何掌握市场对人才的能力需求特征，以及培养模式如何适应市场对人才能力的需求，成为高校面临的一大难题。
1研究现状
物流与供应链人才的专业能力是指，该专业的学生面向物流管理和供应链管理的领域完成相关活动所需的能力。由于企业对于人才能力的要求已经不限于物流运作，还需要具备将物流与其他职能相结合的能力，因此将物流与供应链看作一个系统进行分析，有利于更全面地揭示行业对于人才能力的需求。从现有研究来看，相关学者从不同研究视角积极开展了相关研究。基于应用型物流管理角度，杨永清［7］对本科专业学生的能力进行分析，指出高校培养的物流类专业的学生达不到企业对实践能力的需求。基于“工—管融合”的物流管理专业角度，谢如鹤［8］认为物流管理作为一个应用性很强的专业，其学生应当具备获取知识和应用知识的能力、创新能力。在供给侧背景下，李勇［9］等人发现企业对物流人才技能的需求主要为物流基础技能、国际物流技能。从终生学习的视角出发，HerbertKotzab［10］等人通过总结文献内容并结合职位进行分析，认为企业对物流与供应链人才的认知能力和元能力比社交能力关注较多。根据文献分析和综述，本研究得出物流与供应链企业所需能力基本可以概括为人际交往技能、物流与供应链核心技能、数量与技术技能与管理基本技能四个维度。其中，对人际交往的关注较多，有些学者将它细分为沟通能力、协同创新能力;有些学者将它称作个人属性，主要包含团队合作能力、口语交际能力和大局观能力等。该能力主要指物流与供应链管理人才需要懂得各种场合的礼节、具备善于与他人交往的能力。因此，本研究将该能力单独列出，并称之为社会能力。物流与供应链核心技能是指专业能力，是物流人才所需的最基本技能。有些学者将它描述为物流技能，其中包含运输、国际物流、包装等;还有的学者称它为专业技能，包括供应链管理、国际货物运输等。所以，本研究将物流与供应链管理领域的能力描述为专业知识能力。管理基本技能是指善于处理商业关系与实现业务绩效、能够为企业带来利益需具备的能力。已有文献主要将其细分为供应链意识、跨职能意识、市场营销等。鉴于物流与供应链管理是多学科融合的专业，因此本研究将此能力划分为业务管理能力。基于物流与供应链行业逐渐向数字化、智能化方向发展，有些研究特别关注了数据与技术技能，其中包含数据库能力、计算机编程能力等。因此现代物流与供应链不仅需要基础操作人员，更需要能够适应社会发展的技术型人才。因此，本研究将该技能单列为信息和数据能力进行研究。随着国际物流与供应链的发展，语言能力也成为考察物流人才的重要因素。多数学者把它归在人际交往能力的维度中，有学者将其划分在国际物流能力中或把它单列出来。语言能力可能会成为促进其发展的一种因素，因此本研究把它单列出来进一步研究。综上所述，本研究把物流与供应链专业人才能力需求分为五个维度，分别是社会能力、专业知识能力、业务管理能力、信息和数据能力以及语言能力。现有研究或关注于高职、或关注于本科，且研究视角和研究方法各异，较少有学者研究大数据时代背景下物流与供应链企业对人才的能力需求。本研究将应用网络招聘数据挖掘以及TF－IDF词频统计的方法，探索社会对人才能力的需求，进而构建物流与供应链人才的能力结构，为高校培养人才提供重要的参考。
2研究设计
2.1数据获取和处理
为探求社会对求职者的技能需求，文章以前程无忧网站上的招聘信息为研究数据来源，通过“八爪鱼”软件对其的信息进行抓取。本研究通过“八爪鱼”软件对该网站以“物流”及“供应链”为检索关键词，工作地点为北京、上海、广州、深圳、天津，为在校生/应届生、无经验，学历要求为本科，工资待遇、公司性质、公司规模不限，检索时间为2021年1月18日，检索的有效时间范围是2020年10月1日至2021年1月18日，获取相关招聘信息5274条。本研究将与物流和供应链岗位无关的数据以及空缺的数据删除，最终得到数据1571条。此外，只提取出与职位要求相关的信息，删除具体工作地点、薪资福利、企业介绍等信息。通过python的jieba库，将这些数据进行分词，并删除常用的停用词。为了提高分词效果，本研究将与人才能力无关的高频词汇录入停用词词典。然后合并具有相同含义的词语，如“人际沟通”“人际交往”“交流”合并为“沟通”等，最后将分词和合并处理后的文本保存到txt文档中。
2.2研究方法与流程
在获取txt文档后，本研究主要分为3个步骤，划分能力维度、发现重要能力需求、分析能力需求。首先，能力维度的划分主要是对已有文献进行分析，将物流与供应链专业人才能力需求分为五个维度，分别为社会能力、专业知识能力、业务管理能力、信息和数据能力以及语言能力。其次，通过TF－IDF方法发现重要能力需求，该方法是最为常见的特征提取方法。最后，通过对招聘信息的统计，从五个能力维度分析企业对物流与供应链专业的人才能力需求的特点。
3研究结果
通过TF－IDF方法，本研究提取了物流与供应链人才能力的关键词共147个。然后将这些关键词分别归类到社会能力、专业知识能力、业务管理能力、信息和数据能力以及语言能力中，再分析各类别下的能力特征。根据TF－IDF算法处理的词频结果，对各分类排名前10的关键词进行统计，见表1。
3.1社会能力
社会能力是求职者应具备的内在素质方面的能力，物流与供应链企业对该类能力的需求在一定程度上反映了复合型人才的能力要求。从词频统计结果可以发现，企业更加关注该类能力中的“沟通”“责任心”等能力，这些能力在高校教育中需要逐渐形成，同时也是高校在人才培养中的难点。
3.2专业知识能力
专业知识能力是由物流与供应链的主要常规能力组成。随着物流与供应链企业频繁的国际交流，企业较为关注供应链能力和采购能力，一定程度上说明了掌握这两类专业知识是供应链和物流从业人员必备的。
3.3语言能力该能力
主要包括英语、日语等能力，其中企业最关注英语能力。实际上，大部分企业对求职者英语能力的要求为英语四级或英语六级，仅少数外企岗位例如销售助理、采购专员等对外语有较高的要求。未来物流与供应链的国际合作和交流将会越来越频繁，企业对人才的语言能力需求将会不断增长，因此高校在人才培养中应当注重对学生语言能力的培养。
3.4信息和数据能力
由词频统计结果可知，熟练使用Office软件是企业最关注的能力，也是进行信息和数据分析最基本的能力。词频排名前10的能力还包括统计分析、数据库、SPSS等，说明物流与供应链管理对人才的能力不再局限于管理方面的能力，对数据分析方面的能力也逐渐重视，这便要求学生全面发展。
3.5业务管理能力
物流与供应链的业务管理涉及多个学科，为分析和解决业务问题提供了系统的视角。不同的物流与供应链岗位对于人才的业务管理能力要求不同，词频统计结果可以说明企业对有关国际贸易岗位的人才需求较大，因此求职者需要注重此类能力的培养。此外，学生还应具有理解财务、市场营销等业务学科的能力。
4结论与展望
4.1结论
文章借助数据挖掘的方法对大数据背景下社会对物流与供应链人才需求进行挖掘和分析，探索社会对人才能力的需求。首先通过文献分析的方法将相关技能分为五类，再通过TF－IDF确定关键词并与这五类能力匹配，最后对这五类能力中排序前十的能力进行深入分析。本研究结合上述研究结果提出以下建议:(1)完善培养体系。以大数据背景下的企业的需求为参考，建立适应当代物流与供应链专业的人才培养体系。企业对于人才的沟通、英语、供应链和采购等能力比较重视，因此高校要格外注重培养学生的此类能力以及动态调整相关课程的设置。在人才培养过程中，增加国际贸易、市场营销等方面知识的培养，有助于提高学生的就业竞争力。(2)加强实践训练。Office作为数据分析的基础软件和企业常用的办公软件，掌握Office技能成为企业十分关注的能力。此外，学生还应当掌握其他数据分析能力，如数据库、统计分析等。因此，高校应加强数据挖掘与分析方面的教学，并通过数据分析平台促进学生对数据分析知识的理解和应用，增强其实践能力。
4.2不足和展望
本研究存在数据范围过于局限、研究方法不多等问题，导致研究结果不具有普适性，在今后的研究中可以从多个招聘网站获取多个地区的信息进行分析，还可以应用LDA主题模型、回归分析等方法进行分析，以此提高研究结果的普适性。
作者：程欢欢 王淼 王逸临 霍咏琪 任美星 单位：天津商业大学 管理学院