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文档简介

人力资源管理论文-基于系统动力学的物流人才供需模型构建作者:陶经辉张晓萍高慧萍内容摘要:物流人才供需是个复杂的大系统,其发展过程与物流产业经济之间存在着相互制约、相互促进的关系。本文通过分析两者之间的内在关系,建立了物流产业经济与物流人才互动发展的系统动力学模型,通过模型对我国物流人才需求、流动和供给情况进行了仿真和检验。关键词:物流人才系统动力学人才供需预测物流人才供需相关研究综述国外相关文献对相关领域人才供需的研究大多结合该领域产业的经济发展来进行,在进行产业发展研究时主要结合了产业生命周期理论。国外关于人才预测和人力资源需求的研究主要集中在人才需求预测领域,所应用的方法大多是专门针对于该领域的人才预测,应用比较多的预测模型是直接依赖于时间序列数据进行预测,一些相对较为复杂的模型在进行人才需求预测时,在该部门范围内考虑了工作研究、统计模型、生命周期、经济模型等。具有代表性的研究成果是由StephenHoffman对军队文职人员需求预测的研究和PaulChoudhury对印度钢铁工业机械工程人员需求的预测研究。在国内物流人才研究领域,主要是一些定性的研究方法,其中以对全国或某个区域的物流人才需求、培养现状和对策研究较多,而对物流人才供需定量化的研究方法较少。对其它领域的人才定量研究方法占主导地位的仍然是沿用传统的数学统计分析方法,人才需求预测步骤主要分为:现状调查、数据采集、数据分析以及数学规划。此外,国内部分研究成果也采用了计量经济学以及宏微观经济学的相关理论与方法,建立经济预测模型或投入产出模型对人才需求与供给进行预测。国内最大规模的人才预测是1983年由教育部组织的全国专门人才需求预测,该预测涵盖了国民经济的各个领域,方法上也基本采用传统的数学统计分析方法。目前,国内外对于物流产业和物流人才研究存在的主要问题是以面向人才需求为主,结合人才供给和人才流动的研究较少,这种研究方法不能全面、深入揭示供需之间的内在关系,影响了结果的可信度。解决产业发展与人才供需失衡问题主要包含两个方面的研究内容:一是对产业发展机理的研究,二是对人才供需的研究,而研究人才供需模型的关键就是要对产业发展、人才需求、人才供给和人才流动进行综合分析与组合建模。针对上述问题,考虑到系统动力学模型主要是通过仿真实验进行分析计算,主要计算结果都是未来一定时期内各种变量随时间而变化的曲线。也就是说,模型能处理高阶次、非线性、多重反馈的复杂时变系统的有关问题。因此,本文在深入分析的基础上,建立基于系统动力学理论的我国物流产业人才供需模型,并应用系统动力学专用仿真软件ensimDSS进行仿真求解,该模型由物流产业、人才需求、人才供给和人才流动四个子系统组成一个组合模型,能够更全面地反映我国物流人才供需的特征。物流人才供需发展的系统动力学模型构建(一)物流人才供需发展模型总体流程图系统动力学用于处理时变问题即动力学问题,它的分析过程一般是:建模仿真结果分析。根据系统动力学解决问题的几个步骤,本文建立物流产业与物流人才互动发展的系统动力学模型总体流程,如图1所示。(二)物流人才供需发展系统基本因果关系通过深入分析物流人才供需系统以及物流产业经济与物流人才供需涉及到的诸要素基础上,本文得到了如图2所示的物流人才供需系统的因果关系图。(三)物流产业经济与物流人才供需发展流程图本文在因果关系图的基础上,进一步得出物流产业经济与物流人才供需流程图,见图3。(四)模型的描述本系统动力学模型主要分为四个子系统:物流产业经济增长子系统、物流人才需求子系统、物流人才供给子系统和物流人才流动子系统,这四个子系统组合成一个综合系统。1.物流产业经济增长子系统。本模型中假设物流产业经济的增长主要受物流产业经济自然增长率与物流产业经济增长阻碍率影响。物流产业经济自然增长率。它是由区域中物流产业结构、物流产业中人力资源素质、区域交通条件、区域物流资源状况等综合因素决定的物流经济自我发展的潜力与趋势,通过对历史数据的分析和远近期物流经济发展规划的综合,对物流经济自然增长率加以定量描述。本模型以物流产业增加值代表物流产业经济自然增长率;物流产业经济增长阻碍率。物流产业经济增长阻碍率是指物流发展中对物流产业经济的阻碍率,它与物流差异和理想物流费用相关联,通过物流产业经济短缺影响因子体现出来。物流差异指的是实际物流成本与理想物流成本之间的差值,物流差异大,说明实际物流成本与理想物流成本之间有较大的差距,其对物流产业发展的负面影响就大。物流差异对物流产业增加值的影响不是马上表现出来的,而是有时间上的延迟,通过中间变量差异延迟来描述这种情况。理想物流成本与物流需求量及理想需求系数相关,不同阶段理想物流成本不相同,因此要通过理想系数体现出来。短缺影响因子与理想系数的值主要是通过在系统动力学模型运行中,反复运行而确定。2.物流人才需求子系统。物流人才需求增长率:物流人才需求增长率主要与区域物流产业经济发展水平和物流费用差异程度有关,若区域物流产业经济发展水平提高(本模型以物流产业增加值表示),则对物流人才需求相应较大,可通过物流人才需求影响系数来表现,物流差异程度越大即实际物流成本与理想物流成本相差越大,工商企业迫于竞争的压力,外包的程度也会加深,物流企业对物流人才的需求也会增加,通过物流差异影响因子表现;物流人才需求阻碍率:物流人才需求的阻碍程度从一定程度上说应该是与第三方物流企业的服务水平以及企业对第三方物流企业的信任度有关。为了简化模型,本文主要将这些因素体现在物流人才培养成本上,从物流人才培养成本影响因子上体现。3.物流人才供给子系统。物流人才供给增长率:物流人才供给作为人才供给的一部分,其效率主要表现为社会效益,因此,作为经济发展的必要条件,政府和教育机构必须从宏观上保证对物流人才培养有一定的投入,增加物流人才的供给,企业自身也应当从自我生存和发展的角度出发,把盈利收入的一部分转化为对人才培训的投资基金,作为提高物流服务水平的投入,以提高客户的满意度;物流人才供给阻碍率:物流人才的培养周期和培养费用对物流人才供给具有阻碍作用,而物流人才转行、物流人才离退休和物流人才自然减员等因素导致物流人才流失,上述诸多因素使得物流人才供给能力将会受到影响,因此,必须要考虑物流人才供给阻碍率对物流人才供给能力的阻碍作用。本文以物流人才消耗系数反映物流人才阻碍率。4.物流人才流动子系统。物流人才流动增长率:物流人才流动受物流产业经济发展的影响,其增长率受物流产业增加值和流动增长影响因子的影响;物流人才流动阻碍率:物流人才流动阻碍率主要受人才流动成本的影响,而物流人才流动成本与离职成本、替换/招聘成本、培训成本、岗位空缺成本、损失的生产率成本以及节省的成本等因素有关。(五)系统方程构造本文利用系统动力学方法对以上内容进行定量分析。物流产业与物流人才之间的互动关系如图3所示。在系统动力学软件中,DYNAMO系统中的变量是用时间下标以区别在时间上的先后,用英文字母K表示现在,J表示刚刚过去的那一时刻,L表示紧随当前的未来那一时刻。DT表示J或K之间的时间长度。根据模型的系统流程图构建系统动力学模型方程如下:物流产业总值K=物流产业总值J+DT(物流产业自然增长率JK-物流产业经济阻碍率JK);物流人才需求K=物流人才需求J+DT(物流人才需求增长率JK-物流人才需求阻碍率JK);物流人才供给K=物流人才供给J+DT(物流人才供给增长率JK-物流人才供给消耗率JK);物流人才流动K=物流人才流动J+DT(物流人才流动增长率JK-物流人才流动阻碍率JK);差异延迟(物流人才培养费用差异对物流经济发展而造成的延迟)=DELAY3(物流人才培养费用差异,延迟时间);物流产业自然增长率KL=物流产业总值KL总产值增长影响因子;物流人才需求增长率KL=f(物流产业总值KL)物流人才培养费用差异影响因子(物流人才培养费用差异/实际物流人才培养费用);物流人才供给增长率KL=人投资额KL人才投资效果转换率;物流人才流动增长率KL=物流产业增加值KL流动增长影响因子;物流产业经济增长阻碍率KL=短缺量KL物流产业经济短缺影响因子;物流人才需求阻碍率KL=物流人才培养成本KL物流人才培养成本影响因子;物流人才供给阻碍率KL=物流人才供给KL消耗系数;物流人才流动阻碍率KL=物流人才流动成本KL消耗系数;人才投资效果延迟=DELAY3(投资效果,投资延迟时间);人才供需比=物流人才供给/物流人才需求;理想物流人才培养费用=总物流人才需求量物流人才培养理想系数;需求系数(物流产业总值相对于总物流人才需求量的比例关系)=C(常数,下同);实际物流人才培养费用=物流人才培养成本总物流人才供给量;物流人才投资比率=C;投资额KL=社会对物流人才培养的投资KL投资效果系数;社会对物流人才培养的投资KL=物流产业增加值KL物流人才投资比率;物流人才投资效果=投资额投资效果系数;投资效果系数=C;投资效果转换率=C;投资延迟时间=C;物流人才培养费用差异=实际物流人才培养费用理想物流人才培养费用;消耗系数=C;延迟时间=C。模型模拟与结果分析(一)历史数据检验以实际的物流产业增加值对模型进行历史数据的有效性检验,检验结果见表1。根据表1,由系统动力学模型运行结果其相对误差均小于5%,预测值与实际值的拟合效果较好,说明系统动力学模型的预测精度较高,模型与实际系统的一致性高,据此,本文推断该模型是有效的。(二)参数灵敏度检验选用物流差异影响因子作为灵敏度检验的参数,以改变物流差异影响因子来测试本文系统模型的灵敏度。设物流差异影响因子为0.39(Current2),原来为0.59(Current1),模型的模拟结果是:在减小物流差异影响因子后,物流差异的行为曲线比原曲线的振幅稍小,但其行为变化趋势与原曲线相比没有大的变动,据此可推断模型参数是不灵敏的。因而模型对参数的要求不会很苛刻,有利于模型在实际

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