基于粗糙集理论的软件人才流动绩效评价研究

李薇 曹萍

[摘要] 软件人才流动绩效评价对实施软件人才战略具有重要的指导意义。本文通过建立软件人才流动绩效的指标评价体系，采用基于粗糙集理论的综合评价方法，对福建省的6个城市的软件人才流动绩效进行评价，提炼出影响软件人才流动绩效的关键指标，并将其进行横向比较，本文研究可以为我国各地区因地制宜制定吸引软件人才的相关政策提供参考。

[关键词] 软件人才流动；粗糙集理论；属性约简；绩效评价

doi ： 10 . 3969 / j . issn . 1673 - 0194 . 2012 . 22. 033

[中图分类号]C962[文献标识码]A[文章编号]1673 - 0194（2012）22- 0056- 03

1引言

知识经济时代，软件人才是科技创造的主体，其数量的多寡，作用的发挥直接影响到一个国家的实力与发展，软件人才的有序流动是推动经济发展的主要途径，正确认识和评价软件人才流动对流动地区绩效的影响，对制定合理、完善和科学的软件人才流动政策具有极其重要的指导意义，软件人才流动方面的研究近年来逐渐受到重视，但在人才流动绩效评价方面的研究却相对较少，且大多数采用定性方法，而基于定量方法的研究缺乏。张学海利用我国今年来软件人才增量与软件人才流动具有影响的因素数据，建立我国软件人才流动影响因素指标，通过相关分析法对影响我国软件人才流动的因素进行了分析。封铁英通过对软件人才评价过程进行分解，对现有的软件人才评价方法进行评述。纪建悦、刘艳青通过建立软件人才流动绩效评价体系，采用因子分析法对安徽省软件人才流动绩效进行实证研究。

粗糙集理论是20世纪80年代初波兰数学家Z.Pawlak提出的，基于给定训练数据内部的等价类的建立，用一对上下近似集合来逼近数据库中的不精确概念。粗糙集的主要思想是在保持分类能力不变的前提下，通过知识约简，导出问题的决策或分类规则。本文将粗糙集理论引入到软件人才流动绩效的评价中，用粗糙集理论中属性约简算法对指标体系进行简化，删除冗余的信息，并利用属性重要度的概念计算各指标的权重，得到相应的绩效评价值。并在不同城市之间进行横向比较，从而提出提高软件人才合理流动的建议。

2粗糙集理论

定义1 设S={U，A，V，f}为一知识表达系统，U为非空有限集合，称为论域；A为非空有限集合，称为属性集合；V为值域，f：U×A→V，是一个信息函数。如果A由条件属性C和结论属性D组成，C、D满足：C∪D=A，C∩D=？准，称S为决策系统。

定义2 对于决策系S={U，C∪{d}}，B？哿C是条件属性集合上的一个子集，称ind（B，{d}）={（x，y）∈U×U：d（x）=d（y）ora∈B，a（x）=a（y）}为不可分辨关系，其中x，y为U中的元素。

定义3 设K=（U，R）为一个知识库，定义ind（K）为K中所有的等价关系的簇，且ind（K）={ind（P）|？准≠P？哿R}。

定义4 设给定知识库K=（U，R），对于每个子X？哿U，等价关系R∈ind（K），定义X关于R的下近似：R*（X）={Y∈U/RY？哿X}；X关于R的上近似：R*（X）={Y∈U/RY∩X=？准}。在此基础上进一步定义PosR（X）=R*（X）；Negr（X）=U-R*（X），BnR=R*（X）-R*（X），分别为X关于R的正域、负域、边界集。

定义5 给定一个知识库K=（U，R），R为一族等价关系，P？哿R且P≠？准，称Q？哿P为P的一个约简，它满足：①ind（Q）=ind（P）；②Q为独立的，即对于每一个q∈Q都是Q中必要的，也就是满足ind（Q）≠ind{Q-{q}}。P的所有约简集合的交称作P的核，记为Core（P）=∩Red（P）。

在粗糙集中，用信息表来描述论域中的数据集合。表中行代表对象，列代表属性，一个属性对应一个等价关系。

设S=（U，R）为一知识表达体系，对于等价关系P？哿R有分类U/ ind（P）={X1，X2，...，Xn}，则P的信息量记为

应用知识信息量的概念，属性的重要度和属性的信息量的关系表述如下：

SP（ri）=I（P）-I（P-{ri}）（2）

Sp（ri）表示属性ri的重要度，P？哿R为等价关系集R中的等价子集。各指标权重的计算公式为：

其中，Ri表示指标ri的权重系数。

3软件人才流动绩效指标体系的构建

本文在对相关的文献资料进行广泛收集和深入分析的基础上，提炼出了影响软件人才流动绩效的3大因素：企业、经济发展、人才政策。同时，从不同行业中选出相关软件人才进行了访谈，最终确定了如表1所示的14条关键变量。

4软件人才流动绩效评价

本研究通过对厦门、福州、泉州、三明、南平、莆田6个城市的不同企业中从事软件技术工作的软件人才进行问卷调查，其中各市中调查对象中男性56.5%，女性43.5%；专科和专科以下文化程度34.8%，本科43.5%，硕士及硕士以上21.7%；管理人员47.8%，软件技术人员52.2%。问卷对上述14个变量采用李克特五点量尺自陈回答，1-“不重要”，2-“不太重要”，3-“一般”，4-“比较重要”，5-“很重要”，对象结合自身的观察和经验，对各变量的重要性程度作出评价。最终，从6个市中获取45份有效问卷，并采用SPSS19.0进行数据分析最终得到福建省6个城市软件人才流动绩效指标数据如表2。

基于VC++平台，用SemiNaiveScaler算法对表2中的数据通过排序和寻找断点进行离散化处理，本文认为表2中14个指标为条件属性，软件人才流动增长率为决策属性，用Z表示，并用“0”代表软件人才增长率小于40%，用“1”代表=软件人才流动增长率大于40%，并利用粗糙集算法的Java程序对离散化后的结果进行指标约简，最终得到约简后的条件属性有X12：政府给予的软件人才安家费、住房补贴等住房优惠政策，X14：政府对现有人才引进、培养和激励等政策的落实度；约简后的指标集如表3所示。

约简后P？哿X，根据粗糙集的定义3可知U/ind（P）=U/ind（X），6个城市分别用1～6表示。

等价关系P对论域U的划分为：U/ind（P）={{1}，{2}，{3}，{4}，{5}，{6}}.

移走X12后，等价关系P-{X12}对论域的划分为：U/ind（P-{X12}）={{1，5，6}，{2，3}，{4}}.

移走X14后，等价关系P-{X14}对论域的划分为：U/ind（P-{X14}）={{2，4，5}，{1，3}，{6}}.

根据公式（1）计算P的信息量：

同理，属性的重要度SP（X14）=2/9

则根据公式（3）计算得到各指标的权重为R12=R14=1/2

根据表2中指标的属性值，对X12、X14所对应的属性值进行归一化处理，得到矩阵

A=0.234 3 0.168 6 0.251 9 0.148 8 0.133 2 0.063 20.168 5 0.179 6 0.181 2 0.147 7 0.158 1 0.164 9

由此可知软件人才流动绩效的综合评价值如表4所示。

5结论

通过本文的研究结果可以看出，在福建省的6个城市中泉州市、厦门市的软件人才流动绩效相对较高，福州市次之，南平市、莆田市较弱，并且政府给予的软件人才安家费、住房补贴等住房优惠政策、政府有关部分对现有人才引进、培养和激励等政策的落实度是影响地区软件人才流动绩效的最关键因素。因此，企业和政府要采取相应的措施如采取奖励机制，对业绩突出的软件人才实行相应的奖励制度，当地政府适时制定相关优惠政策，加大软件经费投入，为软件人才解决户籍、住房、子女教育、相关补助等，从而吸引软件人才，使软件人才合理流动，促进地区经济的快速发展和软件实力稳步提高。另外，本文应用粗糙集理论的综合评价方法，不仅在综合分析各种影响因素的同时，对指标体系进行精简和优化，减轻了指标值的计算量；并且确定了各指标的权重，避免了主观评价带来的人为因素影响，是评价结果更客观、准确。

主要参考文献

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