不确定性下的人力资源战略规划：新优化模型与实证应用

不确定性下的战略人力规划是一项关键的运营管理议题，特别是在人力资源管理领域。本文的焦点在于解决招聘、解雇和晋升决策中的复杂问题，这些问题经常受到组织内部不确定性因素的影响，如员工离职率、生产力目标、预算限制、员工规模控制以及管理层级等。传统的人力规划模型往往难以处理这种不确定性，因此，作者提出了一种创新的方法。 该研究方法构建了一个多期优化模型，采用了圆锥优化技术，这是基于Aumann和Serrano（2008）提出的决策指数，该指数考虑了不确定性环境下的概率性和稳健性。模型的目标是找到一个既能满足组织目标又能应对不确定性的最优策略，确保不会因为员工流动导致超出预设的生产力、预算或裁员阈值，同时保持管理结构的稳定。 与现有文献不同，本文将员工的在职时间作为决策变量，这反映了员工在位时长对离职决策的重要性。决策过程和不确定性之间的关联性被明确纳入模型，使得决策制定更具动态性和前瞻性。为了求解这个模型，研究者引入了管道不变性技术，这种技术使得模型简化，易于计算。 作者通过在新加坡公务员系统的真实数据集上进行模拟实验，评估了模型的计算性能。实证结果显示，使用该模型可以量化人力资源策略的效果，比如揭示忽视组织更新可能导致的问题。此外，模型还首次为官僚机构提供了基于时间的晋升政策的数字化解释，这对于理解组织内部晋升路径和人才流动具有重要意义。 这项研究不仅提供了一种有效的战略人力规划工具，还展示了如何在不确定性环境中运用数学优化技术来提升人力资源管理的决策质量。通过将不确定性纳入模型，作者为人力资源管理者提供了一种更具前瞻性和风险管理能力的决策框架，对于实际业务操作具有很高的实用价值。