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人力资本系统的复杂性研究范文

时间:2022-01-29 10:19:08

人力资本系统的复杂性研究

摘要:

决定经济增长的因素很多,人力资本是其中之一。鉴于人力资本系统构成的复杂性,通过对自组织数据挖掘理论与方法的分析,阐述它对人力资本指标体系功能和模型预测功能,并强调,自组织数据挖掘理论为有效而准确的人力资本系统复杂性研究提供了有力的理论依据,为人力资本研究提供了新的思路。

关键词:

人力资本系统;自组织数据挖掘;复杂性

舒尔茨认为,人力资本是指劳动者的劳动能力(通过五个方面投资而获取)。在《人力资本投资》一书中,舒尔茨将人力资本投资的范围分为五个方面,即⑴正规教育;⑵在职培训;⑶卫生保健;⑷校外学习计划;⑸流动迁移。我国部分学者对人力资本投资估算范围主要有:侯凤云对教育、科研、文化、健康、干中学和就业迁移六种类别分别进行了测算,是根据中国的实际情况而确定的测算范围;钱雪亚对人力资本测算范围,包括教育、在职培训等类的投资。测算范围的确定与测算的结果有决定性的关系。对人力资本的测算与衡量,国内外学者未考虑到人力资本是复杂系统(人力资本的测算范围与经济增长之间存在着某种“黑箱”,即对人力资本投资所确定的人力资本存量,并将人力资本存量通过劳动(脑力劳动或者体力劳动)物化在商品当中,这个过程能够直接推动经济增长,他们(人力资本存量与经济增长)之间存在非线性映射关系。)所以,本文提出一个新的观点:“自组织数据挖掘理论是人力资本系统复杂性研究提供了有力的理论依据,为人力资本研究提供了新的思路”。

一、自组织数据挖掘理论与方法的发展过程

选择学说是自组织数据挖掘理论基础。是建立在“遗传-变异-选择-进化”的进化论原理基础上的。自组织数据挖掘算法是从一个简单的数学模型(根据面板数据或者截面数据、统计数据样本来建模)集合出发,按一定的法则(根据自己研究的目的来确定)进行组合,产生了新的中间待选模型(筛选条件),再经过中间模型进行筛选(根据数据情况而定),不断重复“遗传-变异-选择-进化”这个过程,使其“中间待选模型”复杂度不断增加(从简单到复杂逐步改进,特别是循环过程的次数),最后得到最优的复杂模型,这个最优模型就是与自己研究目的相关的模型。对于人力资本系统,其特征是劳动者(卫生保健投资维持生命的延续)、自我不断提高(教育、在职培训投资)、不断适应环境变化(迁移投资),所以人力资本系统属于自组织系统,把人力资本归于自组织系统是一个创新。所以,利自组织数据挖掘理论可以建立人力资本系统最优复杂模型。

二、人力资本形成与指标体系建立

本文采用侯凤云六种类别。所以,本文将人力资本投资内容(范围)定为教育培训、医疗保健、劳动力迁移、经验技能和科研,建立人力资本指标体系:如表1。

三、揭示人力资本指标体系功能

“竞争而产生的优胜劣汰”是生物进化过程,自组织数据挖掘建立模型过程就是从简单系统到复杂系统演化过程,本文用贺昌政自组织数据挖掘方法,揭示了人力资本存量测算因素的功能,它能够影响的因素(19个因素)中筛选出对人力资本存量测算重要影响因素,其中外准则起着关键作用,外准则就是对人力资本存量测算因素进行筛选条件,筛选条件不能对存量的结果有大的偏差,最后对偏差进行检验。偏差越小,评价模型质量较优。

在模型构造过程中,消除建模者参与而给计算机选择自由是自组织数据挖掘算法的目的。建模者仅仅要做的是提供样本数据(截面数据或者纵贯数据),外准则算法类型,只能通过选择准则的形式来影响建模的结果(选择最重要的影响因素来确定人力资本存量的结果),然而,建模者对研究对象模型的主观想象(主观性)与建模结果无关,从而保证了模型选择的客观性。例如人力资本指标体系中劳动力迁移研究。建模者要完成的工作:样本区间(1990-2014年)数据采集;算法类型:用最小偏差准则;系统输出Y:劳动力迁移指数;系统输入(可能的影响因素):x,i=1−5i,共5个变量。

用自组织数据挖掘算法,计算机自由选择筛选出的模型含3个变量:农村居民人均纯收入,乡镇企业就业人数,从业人员占总人口比重。自组织数挖掘算法通过最优复杂度原理能够对人力资本存量进行预测,是人力资本系统的复杂性研究的另一个重要内容,为人力资本存量的测算提供新思路。

参考文献:

[1]舒尔茨.人力资本投资[M].北京:北京经济学院出版社,1991:9-10.

[2]侯凤云.中国人力资本投资与城乡就业相关性研究[M].上海:上海人民出版社,2007.

[3]钱雪亚,王秋实,刘辉.中国人力资本水平再估算:1995—2005[J].统计研究,2008,(2).

[4]贺昌政,吕建平.自组织数据挖掘理论与经济系统的复杂性研究[J].系统工程理论与实践,2001,(12).

作者:罗明 李辉 史磊 单位:西藏大学经济与管理学院

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