基于耗散结构的城市轨道交通司机胜任素质熵变机理与应用研究

发布时间：2017-08-18 21:32

  本文关键词：基于耗散结构的城市轨道交通司机胜任素质熵变机理与应用研究

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【摘要】：轨道交通作为一种大容量、高效率的交通方式,凭借其运量大、速度快、污染少、能耗低、准时率高、舒适性好、乘坐方便等优点,受到各国的广泛关注和重视,已成为世界交通发展的重要趋势。近年来,我国经济的快速增长和城市化进程的不断加快,轨道交通作为一种极为重要的承担城市客货运输任务的交通方式,得到了迅猛发展,我国已经进入了轨道交通快速发展的关键时期。但是,伴随着轨道交通的发展,其安全性问题也日益凸显,一旦发生行车事故,将会给国家和人民带来重大损失。行车事故的原因错综复杂,但依赖于科学技术的不断进步,轨道交通技术设备的安全性和可靠性日益提高,事故发生的人为因素所占的比例越来越大。城市轨道交通司机是所有与轨道交通运行有关的人员中最为关键的人物,其胜任素质水平的高低直接决定了轨道交通列车能否正常、安全运行以及事故发生的概率。因此,展开关于城市轨道交通司机胜任素质的研究,不仅能够明确城市轨道交通司机胜任岗位所需的各项素质特征,为城市轨道交通司机的招聘、培训、选拔、考核等管理工作提供科学指导,而且对于从源头上保证轨道交通的行车安全具有迫切、实际的意义。基于此,本文在系统分析国内外相关研究成果的基础上,结合轨道交通具体项目,运用行为事件访谈法提取了城市轨道交通司机胜任素质的初始指标,编制了城市轨道交通司机胜任素质调查问卷,并通过对680份有效问卷中调查数据的探索性和验证性因子分析,构建了城市轨道交通司机胜任素质体系,该体系包含基础素质、个性品质、职业素质与专业知识4个维度和15项胜任素质指标；同时,基于系统熵理论和系统耗散结构理论,提出了城市轨道交通司机胜任素质系统的概念,并从城市轨道交通司机胜任要素水平、胜任素质要素之间的关系、外部因素对胜任素质的影响等三个维度对问卷调查结果进行数据分析,探讨了不同情况所引起胜任素质系统的熵值变化情况,界定了城市轨道交通司机胜任素质系统熵的模型变量,构建了城市轨道交通司机胜任素质系统熵的函数模型；之后随机选取北京市230名地铁司机作为调查对象,考察司机的基础素质、个性品质、职业素质与专业知识四项基本能力水平,将获取的数据代入城市轨道交通司机胜任素质熵函数和耗散结构理论框架模型,对城市轨道交通司机胜任素质系统进行实证分析。研究结果表明,熵值的大小可以区分司机的胜任素质水平,并能够精确反映城市轨道交通司机胜任素质系统的有序程度,该结论为城市轨道交通司机的选拔、培训提供了有力的参考依据；最后,利用胜任素质熵函数和耗散结构理论来解释城市轨道交通司机组织结构的发展规律,以及城市轨道交通司机的管理方法,并结合人才测评的具体方法及人才测评平台构建的思想,给出了提升城市轨道交通司机胜任素质的相关建议,对于提高城市轨道交通司机队伍素质和保障行车安全具有重要作用。本文的研究成果弥补了既有研究中只针对个体的单一胜任素质来进行评价,而并未将胜任素质作为一个完整系统,针对胜任素质各要素间的相互作用关系,以及整个群体的胜任素质水平来进行评价和研究的不足,将胜任素质评价研究提升至系统层面,并实现了对于群体胜任素质水平的定量化评价。论文的主要创新点包括：①构建了城市轨道交通司机胜任素质体系,扩展了胜任素质理论的应用范围。②将熵理论和耗散结构理论引入城市轨道交通司机胜任素质研究领域,提出了城市轨道交通司机胜任素质系统的概念,开拓了胜任素质研究的新视角。③将城市轨道交通司机的胜任素质作为完整的系统展开研究,对胜任素质系统各要素间的影响关系进行深入分析,克服了以往研究中只针对个体单一胜任素质进行研究的不足。④构建了城市轨道交通司机胜任素质熵函数,实现了城市轨道交通司机胜任素质研究的定量化。⑤系统的分析了城市轨道交通司机胜任素质的熵变机理,将胜任素质研究拓展到作用机理研究层面,并将研究成果有效应用于城市轨道交通司机胜任素质提升的管理实际之中。
【关键词】：城市轨道交通司机 胜任素质 熵 耗散结构 动态模型
【学位授予单位】：北京交通大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：F572.6;F272.92
【目录】：

• 致谢5-6
• 中文摘要6-8
• ABSTRACT8-16
• 1 绪论16-24
• 1.1 研究背景16-17
• 1.2 研究意义17-24
• 1.2.1 理论意义17-18
• 1.2.2 实践意义18-19
• 1.2.3 研究方法及框架19-24
• 2 相关概念及研究综述24-50
• 2.1 胜任素质理论及研究综述24-36
• 2.1.1 胜任素质概念24-26
• 2.1.2 胜任素质体系的构建方法26-29
• 2.1.3 城市轨道交通司机胜任素质相关研究29-32
• 2.1.4 铁路司机胜任素质相关研究32-36
• 2.2 熵及耗散结构理论及研究综述36-48
• 2.2.1 熵理论及其发展36-39
• 2.2.2 耗散结构理论及其应用39-41
• 2.2.3 熵及耗散结构理论在管理领域的应用41-45
• 2.2.4 熵及耗散结构理论在分析胜任素质方面的研究45-48
• 2.3 本章小结48-50
• 3 城市轨道交通司机胜任素质的耗散结构特征研究50-82
• 3.1 城市轨道交通司机的胜任素质研究50-65
• 3.1.1 城市轨道交通司机工作行为分析50-56
• 3.1.2 城市轨道交通司机胜任素质要求56-60
• 3.1.3 城市轨道交通司机胜任素质评价指标60-64
• 3.1.4 城市轨道交通司机胜任素质影响因素分析64-65
• 3.2 城市轨道交通司机胜任素质系统相关概念65-68
• 3.2.1 系统的定义及特征65-66
• 3.2.2 胜任素质系统的基本概念66-68
• 3.3 耗散结构的特征及形成条件68-72
• 3.3.1 耗散结构的基本原理68-70
• 3.3.2 耗散结构的形成条件70-72
• 3.4 城市轨道交通司机胜任素质系统的耗散结构特征72-79
• 3.4.1 胜任素质系统的开放性72-75
• 3.4.2 胜任素质系统远离平衡态75-77
• 3.4.3 胜任素质系统具有非线性特征77-78
• 3.4.4 胜任素质系统内部的涨落有序78-79
• 3.5 本章小结79-82
• 4 城市轨道交通司机胜任素质系统熵变机理研究82-98
• 4.1 城市轨道交通司机胜任素质系统熵变过程及影响因素分析82-87
• 4.1.1 城市轨道交通司机胜任素质系统负熵的实现过程82-84
• 4.1.2 城市轨道交通司机胜任素质熵的影响因素分析84-87
• 4.2 城市轨道交通司机胜任素质系统熵演化模型87-91
• 4.2.1 胜任素质系统演化87-88
• 4.2.2 胜任素质系统内熵d_iS演化分析88-89
• 4.2.3 胜任素质系统外熵d_eS演化分析89-90
• 4.2.4 胜任素质系统熵的演化分析90-91
• 4.3 胜任素质系统熵的分类91-95
• 4.3.1 结构熵H_1——胜任素质系统要素水平92
• 4.3.2 有序性熵H_2——胜任素质系统要素间作用关系的有序性92-93
• 4.3.3 环境熵H_3——胜任素质系统外部环境93-94
• 4.3.4 胜任素质系统熵函数H——结果变量94-95
• 4.4 本章小结95-98
• 5 城市轨道交通司机胜任素质系统熵模型实证分析98-136
• 5.1 城市轨道交通司机胜任素质测评数据获取与分析98-101
• 5.1.1 调研情况总结98-99
• 5.1.2 调研测评方法99-100
• 5.1.3 调研对象100-101
• 5.2 城市轨道交通司机胜任素质系统不同分数组类比较101-116
• 5.2.1 胜任素质结构熵、有序性熵和环境熵的计算103-114
• 5.2.2 胜任素质系统熵函数的计算114-116
• 5.3 城市轨道交通司机胜任素质不同年龄组类比较116-128
• 5.3.1 胜任素质结构熵、有序性熵和环境熵的计算118-126
• 5.3.2 胜任素质系统熵函数的计算126-128
• 5.4 城市轨道交通司机胜任素质培训前后组类比较128-134
• 5.4.1 胜任素质系统结构熵、有序性熵和环境熵的计算129-132
• 5.4.2 胜任素质系统熵函数的计算132-134
• 5.5 本章小结134-136
• 6 基于熵理论的城市轨道交通司机胜任素质提升研究136-156
• 6.1 基于熵理论的城市轨道交通司机胜任素质测评及提升路径136-140
• 6.1.1 基于熵理论的城市轨道交通司机胜任素质测评136-138
• 6.1.2 基于熵理论的城市轨道交通司机胜任素质的提升路径138-140
• 6.2 基于熵理论的城市轨道交通司机胜任素质的提升方法140-150
• 6.2.1 建立城市轨道交通司机人力资源熵控制141-143
• 6.2.2 优化城市轨道交通司机选拔过程143-145
• 6.2.3 开展多元化培训,实现城市轨道交通司机胜任素质协调发展145-148
• 6.2.4 定期跟踪测评城市轨道交通司机的胜任素质148-149
• 6.2.5 城市轨道交通司机胜任素质优化组合149-150
• 6.3 城市轨道交通司机胜任素质熵模型应用及其提升效果评估150-153
• 6.3.1 城市轨道交通司机胜任素质熵模型应用原理分析150-152
• 6.3.2 基于熵理论的城市轨道交通司机胜任素质提升效果评价152-153
• 6.4 本章小结153-156
• 7 结论与展望156-159
• 7.1 研究结论156-157
• 7.2 论文创新点157-158
• 7.3 不足与展望158-159
• 参考文献159-167
• 附录167-170
• 作者简历170-174
• 学位论文数据集174

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本文编号：696922