[拼音]： jishu

[外文]：forecasting techniques

行政领导利用科学方法对未知的、不确定的或未来发生的行政事件所作的事前推断。

随着近代科学技术的发展，预测技术已广泛应用于社会生活的许多领域。19世纪末，法国经济学家C.朱格拉作出物价与财政预测；稍后，美国经济学家J.A.熊彼特等又根据统计学研究提出经济周期学说，对社会经济发展提出了富有建设性的预测；第二次世界大战后，预测技术被应用于科技发展和国际关系。50年代以来，预测技术已被引入 规划、预算以及公共福利事业等领域。预测技术理论认为，任何未知事件的发生，总是与在一定条件下发生的已知事件有关。利用已知行政事件，推测与之相关的未知行政事件，是行政预测可能性的基础。随着现代预测技术的发展，行政预测采用的技术，主要有以下几种。

又称主观资料预测。在对行政事件缺乏客观资料的情况下，通过主观调查取得直观信息资料，加上预测者本人的分析、判断和研究，对事件的未来发展作出事前推测。所用的方法有：抽样调查、类比分析、专家评议等。这些方法往往带有主观性，多数用作预测的补充手段。

又称时间序列预测。在行政事件不发生重大变异的情况下，同类行政事件的未来趋势和过去状态有关，可将现象发生按时期先后为次序，分组排列，近期的序列比远期的状态关系更大。由历史和现在资料排成时间序列，按过去趋势向外推移延伸，借助于数学模型测出趋势，这种趋势常被视为时间的函数。所用具体的方法有：滑动平均法，即按时期顺次推移，分段取得平均；指数滑动平均法，即按时期顺次推移、分段加权平均或用系数调整等。这种技术用于近期和短期有较高的可靠性。如按滑动平均法预测某地区在某时期的社会就业人数（表1）。

按滑动平均法的计算公式

式中:x ｔ，x ｔ-1，…，为按之后一月算起的各月实际就业人数；n 为用以平均的月数；xｔ+1为次月预测就业人数。如按三月滑动平均法，第4个月的预测就业人数为158百人。又按五月滑动平均法，第9个月的预测就业人数为163百人。

又称因果关系预测。在行政事件的发展变化中，由于一变量（自变量）的变动，引起另一或一组变量（因变量）的相应变动，这两者之间存在一定的因果关系。这种关系虽不一定是确定性关系，但有一种统计性质的联系。在这种联系基础上所作的预测分析称为回归分析技术，它分为一元回归分析和多元回归分析。这种技术在行政预测中用得较为普遍。如利用回归分析技术预测某些地区在年国民生产总值不断增长情况下的人才需求量（表2）。

回归分析的基本公式

Y＝α＋bX式中：X为年国民总产值；Y为年人才需求量；α、b为回归系数；按小二成方计算为

如某地区的其他条件与上述抽样地区相同，年国民生产总值为12亿元，则该地区预测年人才需要量应为

行政预测的主要用途包括：

（1）指出行政发展的方向。通过全面分析行政现象之间的内在联系，帮助行政领导找出行政活动的一般规律，正确掌握和运用历史资料和现状，以利于探索未来的发展和防止失误。

（2）找出行政决策的失误。行政管理的重大决策，很多涉及未知或不确定的因素，而且未来又是变化多端的。通过对各变量间关系的探索，使不可测性事件为可测性，使行政决策具有可靠的基础。

（3）制订行政规划的基础。行政规划要求对未来行政活动作出安排，并增强预见性，减少盲目性。通过行政预测可把事件的不确定性转变为确定性，使行政规划立于科学基础之上。

参考书目

S. C. Wheelwright and A.Makoidakis，ForecastingMethods for Management， 2nd ed.，John Wiley，N.Y.，1980.

　J.M.Martin，Technological Forecastingor Deci-sion Making，2nd ed.，North Holland，N.Y.，1983.

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