基于综合集成思想的区域人才聚集系统演化趋势预测方法研究

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1、基于综合集成思想的区域人才聚集系统演化趋势预测方法研究口梁林1，2刘兵1，2李螈1(1．河北工,22大学经济管理学院，天津300401；2．河北工,22大学京津冀发展z-,T究中心，天津300130)[摘要]应用分析开放复杂巨系统的综合集成方法论思想，设计区域人才聚集系统演化趋势预测方法，包括定性分析、定量模型构建、定性结合定量确定模型参数和定量结合定性仿真运行四个阶段，并以曹妃甸新兴工业区为案例，预测了该地区人才聚集的未来趋势。[关键词]区域人才聚集系统；人才；预测方法[中图分类号]C961．9[文献标识码]A[文章编号]1003—1154(2014)0

2、4—0119—03伴随全球化进程的加快和知识经济时代的到来，人才作为一种可“流动”的稀缺资源，会在特定的空间中呈现出显著的聚集现象’1J，并按照一定的规则构成人才聚集系统，从而成为区域提高综合实力的动力源泉。从复杂系统理论视角探析区域人才聚集系统的演化轨迹，对于区域如何在短时间引进急需人才、产生人才聚集效应具有战略指导意义。区域人才聚集系统是由大量人才主体和由人才聚集而成的典型复杂社会系统，属于开放复杂巨系统的范畴，其演化本质是随着时间的变化，系统内部人才主体形态和结构上的动态发展过程，具有时空双重属性。可见，区域人才聚集系统演化具有分阶段演进、交互耦合和

3、开放性等复杂性特征，导致难以有效预测系统的演化路径和趋势。正是着眼于这一问题的学术研究和实践应用价值，本文拟开发设计一种标准化、可实施的预测方法，以期为各级区域制定中长期人才规划，以及相关政策提供科学决策依据，并引起学术界对于区域人才聚集问题复杂性根源的重新认识。一、区域人才聚集系统演化预测方法强调定性定量相结合的综合集成方法，是专门针对开放复杂巨系统而提出的方法论体系，其实质是将相关领域专家群体的意见、各渠道的数据信息来源、数学模型与计算机仿真技术有机结合，同时也综合了各种科学理论和研究者的经验知识’2J。因此，基于综合集成的思想，本文从定性与定量结合的

4、角度，将区域人才聚集系统演化趋势预测过程划分为四个阶段，力图从时间和空间双重维度，建构系统演化模型，以精确地判断实践中区域人才聚集系统的演化趋势。(一)定性分析阶段遵循王丹力和戴汝为提出的应用综合集成研讨厅体系进行专家访谈过程中应注意的行为规范口]，本文设计了专家研讨会提纲，咨询了人力资源管理、社会学、系统工程等领域的10位专家学者和政府人员，将专家组的经验知识综合为以下经验判断。1．系统时间维度的演化。区域人才聚集系统演化过程表现为动态的周期循环，呈现出螺旋上升式的演化轨迹，且在同一周期内可以划分为若干不同的演进阶段。2．系统空间维度的演化。区域人才聚集

5、系统的结构具有层次性，其涌现过程是由不同类型和层级的人才主体通过不断发生耦合作用来实现，内部主体之间和系统与外部环境之间的耦合作用是演化的根本动力。因此，可以基于耦合思想来建立区域人才聚集系统演化的数学模型。(二)定量模型构建阶段通过定性阶段的分析可知，区域人才聚集系统演化过程中，主体的相互作用表现为内部主体的全局耦合，演化定量模型可用状态方程表征，且方程中须存在内部和外部两个类型的控制变量。logistic映射作为从内部和外部建立复杂系统演化模型的典型方法，符合建模的需求，表达式为：fx(f+1)i厂[x(f)]∽x(t)]_J一㈣(f)一[基金项目]国

6、家社科基金重点项目(14AJY006)；河北省博士后科研择优资助经费项目(B2013003010)；河北省人力资源社会保障科研合作1el题_(JRSHZ一2014—03010)．2014年第4期19其中t表示时刻，x(f)表示某一主体在t时刻的演化状态取值，x(f+1)表示由数学模型推导出的演化规则判断和生成下一时刻的演化状态取值，a为控制参数。logistic映射已经被用来构建子系统数量多、结构复杂的演化模型E4J，在区域人口预测研究领域也有初步尝试。因此，本文将基于耦合思想和logistic映射，构建区域人才聚集系统演化定量数学模型。假设区域人才聚集系

7、统包含Ⅳ个主体，并且任意主体之间都是连接的。那么，由』7、，个主体全局耦合形成群集的集体演化可表示为：2di(f+1)i厂[戈。(f)]+占[戈(f)一戈。(f)](2)式(2)表示系统在f+1时刻的状态是由t时刻的状态决定。其中占表示内部耦合强度，x，(f)表示t时刻i主体的状态，即为该主体在相空间上的坐标值；x(f)表示全局状态的平均值，其值为万1再l,厂[勺(f)]；i，J=1，2，⋯，』7、，在以下公式均相同。然而在现实中，区域人才聚集系统内部主体间的连接方式和强度会实时地发生改变，表现为各级主体之间的随机全局耦合。因此，为了更确切地表现区域人才聚

8、集系统演化的动态随机性，本文还建立连接矩阵Z。，通过概率u表示独立