目前国内外对于人才流失的研究尽管蓬勃，但针对高科技企业这一特定企业类型中人才流失的研究尚处于起步阶段。同时，在目前研究中关于人才流失风险预警指标的准确性与客观性，以及预警过程的时变性、自适应性和自学习性仍然没有很好的解决。徐茜著的《BP神经网络视角下的高科技企业人才流失预警机制研究/转型时代的中国财经战略论丛》旨在弥补这一不足，采用BP神经网络方法对高科技企业人才流失风险预警进行研究，以开发出用于人才流失风险预警的新方法，对高科技企业的人才流失风险进行监测、识别和报告，帮助高科技企业建立人才流失风险管理机制，及时发现人才流失动向，采取有效措施。

徐茜，山东财经大学副教授，管理学博士．硕士生导师。主要研究方向为人力资源开发、人才流动、人才引进等。近年来主持教育部人文社科基金项目2项，山东省优秀中青年科学家奖励基金项目、山东省软科学基金项目、山东财经大学博士基金项目各1项，参与国家及省部级项目10余项。在《管理工程学报》《中国人口·资源与环境》《山东大学学报》等期刊发表论文数十篇，出版专著2部。

第1章 序言
1.1 问题的提出与研究意义
1.2 研究内容与研究思路
1.3 研究目标与研究方法
1.4 本章小结
第2章 人才流失与风险预警的一般理论
2.1 人才流失的内涵
2.2 人才流失的诱因
2.3 人才流动的心理过程模型
2.4 对人才流失风险的评估
2.5 人才流失的预警与防范
2.6 目前对人才流失及预警方面的研究缺陷
2.7 本章小结
第3章 高科技企业人才流失的诱因
3.1 高科技企业人才的特点
3.2 高科技企业人才流动的特点
3.3 高新技术企业人才流失诱因分析
3.4 本章小结
第4章 高科技企业人才流失风险预警系统的构建
4.1 风险预警系统的构建思路与目标
4.2 预警系统的功能
4.3 预警系统的结构设计与运行模式
4.4 高科技企业人才流失风险预警系统的介绍
4.5 本章小结
第5章 预警指标体系的构建
5.1 预警指标的选取原则
5.2 风险识别
5.3 主要预警指标的选取
5.4 本章小结
第6章 高科技企业人才流失风险预警指标的评估
6.1 样本选取、数据收集与指标测量
6.2 利用层次分析法和熵权法对预警指标赋权
6.3 利用主成分分析法对预警指标体系进行精简
6.4 本章小结
第7章 预警模型的构建与检验
7.1 BP神经网络概述
7.2 BP神经网络预警模型的设计与创建
7.3 BP神经网络预警模型的训练与检测
7.4 本章小结
第8章 基于BP神经网络的高科技企业人才流失风险预警模型的实例应用
8.1 BH高科技企业人才流失的风险状况
8.2 BH高科技企业人才流失风险的主要来源
8.3 BH高科技企业防范人才流失风险的对策
8.4 本章小结
第9章 结论与展望
9.1 结论
9.2 创新点
9.3 研究局限与展望
附录
职业倾向性调查问卷Ⅰ
职业倾向性调查问卷Ⅱ
参考文献