论文题目：社会经济系统的空间结构与动力学研究
摘要：社会经济系统是一类重要的复杂系统,涉及到人类经济活动与所处社会环境的复杂相互作用。人类的认识和行为不断发生变化,主观决策过程极大地影响社会经济系统的运行。精准和及时地感知社会经济态势,揭示和理解社会经济发展规律,有重大的理论意义和应用价值。洞察社会经济发展中各方面的状态,并对其发展趋势进行准确的预测,有助于科学地指引社会经济决策。揭示个体的社会经济行为模式,能帮助逐渐实现预测性管理。刻画宏观的社会经济结构,有助于探寻经济发展路径。如何有效地分析社会经济系统的结构与演化规律,是多学科交叉研究领域所关注的重要科学问题,近年来得到了包括计算机科学、网络科学、复杂性科学、统计物理和社会经济学在内的很多相关学科的极大关注。传统的社会经济研究依靠定性或半定量方法,导致不容易从机制层面认识相关问题。利用传统普查数据计算宏观经济指标,整个过程不但消耗大量资源,而且时间滞后很长。不仅如此,传统分析方法难以洞察经济发展的结构转变,无法刻画经济发展过程中的复杂性,缺乏预测经济发展趋势的能力。近年来,硬件和技术的同步发展推动数据化浪潮,为社会经济研究带来了前所未有的机遇和改变。数据获取方式的进步,提高了大规模社会经济数据的可用性。数据规模和多样性的增加,促进了社会经济分析工具和方法论的变革。逐渐应用的新数据和新方法,提高了社会经济研究的定量化程度,催生了一个新兴的交叉学科研究分支,称为计算社会经济学。本文在计算社会经济学框架下,将分别从微观、中观和宏观层面研究社会经济系统的状态推断和结构建模,进而以理论结合实证的方式探究经济的结构演化和发展策略。特别地,不同层面的研究基于类似的空间网络结构和动力学理论基础。本文主要的研究内容和创新点总结如下:（1）在微观层面,基于非干预行为数据研究了社会经济预测性管理。通过分析匿名校园卡数据,提出了谨严性指数来刻画个体行为规律程度。发现谨严性与学生成绩显著相关,使用谨严性特征能显著提高排序学习算法对学生成绩的预测效果。基于企业社会化平台数据构建互动网络和社会网络,发现利用员工在网络中的位置能预测其升离职的可能性。特别地,互动网络比社会网络的预测能力强,预测离职比预测升职容易。通过分析大规模在线平台数据,以量化方式揭示了一些社会经济现象,包括团队规模在8人以下能提高员工沟通效率和绩效表现,中国社交圈规模也在邓巴数150人左右,职场中存在身高溢价和性别不平等现象。（2）在中观层面,基于在线用户评分数据研究了社会经济系统排序。针对信誉排序问题,提出了基于群组的信誉排序GR算法。不依赖传统的产品质量假设,GR算法根据评分群组规模计算用户信誉。真实数据集上的实验结果表明,GR算法对用户的信誉排序比基准算法更准确。进一步,利用迭代寻优过程改进GR算法,提出了迭代信誉排序IGR算法。同时考虑用户数量和信誉计算群组规模,IGR算法的排序准确性和鲁棒性更好。针对产品排序问题,提出了节点相似性CosRA指标,基于此提出的CosRA推荐算法表现更好。进一步,提出了考虑用户信任关系的CosRA+T推荐算法,发现过度依赖信任关系有损推荐效果。（3）在宏观层面,基于大规模真实数据刻画和分析了社会经济结构。利用企业注册信息数据,刻画了中国区域经济复杂性。发现复杂性ECI指标和Fitness指标对中国区域经济发展的预测能力相当,复杂性与收入不平等性负相关。利用人力和企业数据,分别构建了巴西和中国区域产业空间。发现两者都有“核心-边缘”结构,复杂程度高和低的产业分别占据核心和边缘位置。中国产业空间还有“哑铃型”结构,在时间演化上存在区域竞争。利用微博和简历数据,分别构建了信息和人才流动网络。发现根据网络的结构特征能推断区域经济发展水平。特别地,人才流动网络的预测能力强,结合两个网络的特征能解释大约84%的GDP差异。（4）在经济发展和结构演化方面,基于空间网络研究了经济演化路径和产业升级策略。利用空间网络模型和传播动力学过程,揭示了网络的空间结构对信息传播的影响。发现空间网络的长边分布能改变靴襻渗流的相变类型,长边分布的幂指数-1为出现相变点不变的双相变的临界值。针对产业空间和地理近邻网络,分别提出了经济发展的相似技术学习途径和近邻区域学习途径。发现两条途径都能促进区域发展新产业,但两者存在替代效应。进一步,以理论分析结合实证数据,研究了发展经济的最优策略。发现缩短距离能提高协同学习效果,引入高铁能提高区域的产业相似性和生产率,两条协同学习途径都存在最优发展策略。计算社会经济学是一个新兴研究分支,在数据和方法上面临新挑战和新机遇。在未来研究中,值得进一步探索社会经济系统的空间结构与动力学,提高对社会经济态势的感知和对发展规律的理解。长期而言,数据驱动的研究范式必将成为解决社会经济问题的主流方法论,也将深刻地改变社会经济研究的图景。
关键词：复杂网络;社会经济系统;排序算法;经济复杂性;网络结构
学科专业：计算机软件与理论
摘要
abstract
第一章 绪论
1.1 研究背景与意义
1.2 国内外研究现状
1.2.1 社会经济态势感知研究
1.2.2 社会经济结构刻画研究
1.2.3 社会经济发展规律研究
1.3 本文主要创新点
1.4 本文研究内容与章节安排
第二章 计算社会经济学基础知识
2.1 计算社会经济研究内容
2.1.1 感知社会经济状态
2.1.2 理解社会经济规律
2.2 社会经济相关数据
2.2.1 政府部门统计数据
2.2.2 在线社会媒体数据
2.2.3 非干预的行为数据
2.2.4 其他类型相关数据
2.3 社会经济分析方法
2.3.1 传统回归分析方法
2.3.2 复杂网络分析方法
2.3.3 统计机器学习方法
2.4 本章小结
第三章 微观层面的社会经济预测性管理研究
3.1 社会行为规律性预测学习成绩
3.1.1 利用真实熵刻画校园生活规律性
3.1.2 关联分析行为规律性与学习成绩
3.1.3 基于行为特征建模预测学习成绩
3.2 社会网络结构特征预测职业发展
3.2.1 企业在线社会网络结构特征分析
3.2.2 员工间互动行为模式与绩效分析
3.2.3 基于结构特征预测员工升职离职
3.3 在线平台数据揭示社会经济现象
3.3.1 社会网络数据分析团队规模效应
3.3.2 手机通讯数据推断社交圈子规模
3.3.3 求职简历数据揭示职场不平等性
3.4 本章小结
第四章 中观层面的社会经济系统排序研究
4.1 基于群组聚类的在线系统信誉排序算法
4.1.1 研究背景与传统排序算法
4.1.2 基于群组聚类的信誉排序算法
4.1.3 算法性能和实验结果分析
4.2 基于迭代过程的群组聚类信誉排序算法
4.2.1 研究背景与迭代寻优过程
4.2.2 基于迭代的信誉排序算法
4.2.3 算法特点与排序效果分析
4.3 基于复杂网络结构特征的推荐排序算法
4.3.1 利用节点相似性实现个性化排序
4.3.2 借助社会信任关系改善排序效果
4.4 本章小结
第五章 宏观层面的社会经济结构建模研究
5.1 经济复杂性建模刻画与关联分析
5.1.1 研究背景与宏观经济复杂性
5.1.2 企业注册数据刻画经济复杂性
5.1.3 经济复杂性关联分析与比较
5.2 区域产业空间结构建模与特征分析
5.2.1 劳动市场数据刻画巴西产业结构
5.2.2 企业注册数据刻画中国产业结构
5.2.3 产业结构特征及区域间产业竞争
5.3 信息和人才流动推断区域经济状况
5.3.1 社交媒体数据构建信息流动网络
5.3.2 求职简历数据构建人才流动网络
5.3.3 利用网络结构特征预测经济水平
5.4 本章小结
第六章 经济结构演化路径与发展策略研究
6.1 社会经济空间网络结构与传播动力学
6.1.1 社会经济系统中的空间网络模型
6.1.2 空间网络上信息传播的临界现象
6.1.3 网络结构对信息传播的影响分析
6.2 经济发展过程的学习途径与路径依赖
6.2.1 区域经济发展的相似技术学习
6.2.2 区域经济发展的近邻区域学习
6.2.3 两条学习途径的相互作用分析
6.3 基于空间网络的最优经济发展学习策略
6.3.1 实证分析高铁对于近邻学习的影响
6.3.2 基于空间网络的最优产业发展策略
6.3.3 国际贸易中的知识扩散与发展策略
6.4 本章小结
第七章 总结与展望
7.1 全文总结
7.2 研究展望
致谢
参考文献