论文部分内容阅读
[摘 要] 应用模糊综合评价法和层次分析法，结合人力资源胜任力评价模型，通过算例，给出人力资源胜任力评价的应用方法。
[关键词] 胜任力 模糊综合评价 层次分析 人力资源评价
一、引言
将胜任力应用于人力资源评价中，不仅使人力资源管理超越了传统模式，产生变革和创新，而且为人力资源管理理论研究和实际应用提供了一种新的思想和方法，因此，进行人力资源胜任力评价研究有重要的理论意义和实际意义。我国学者在胜任力研究方面开展了一些研究，建立了相应的人力资源胜任力评价模型。在胜任力评价过程中，有一些评价因素的内容边界是不分明的（即具有模糊性），传统方法难以有效处理这些评价因素，所以提出应用模糊综合评价理论开展人力资源胜任力评价。Zadeh创立的模糊集合论是处理模糊性问题的一种相对有效工具，Saaty提出的层次分析法(AHP)是解决复杂系统多属性决策问题的一种方法，将二者结合起来可以有效处理带有模糊性的多因素综合评价问题。本文应用模糊集合论和层次分析法进行人力资源胜任力评价研究，结合算例给出相应的应用方法。
二、模糊综合评价模型
1.确定因素集U和评定（语）集V
定义因素集U={ui}，i=1,2,…,m。相應的权重集为WU=(w1,w2,…,wm)T
定义评定集或评语集V={vi}，j=1,2,…n。相应的数值化结果（标准满意度向量)为Wv‘。比如，Wv‘=(100，85，70，55，0）。
2.进行单因素模糊评判,建立单因素评判模糊子集Ri={ri1,ri2,…,rin}
其中rij是ui对vj的隶属度，即多个评价主体对某个评价对象在ui方面做出vj评定的可能性大小(可能性程度）。由此得多因素模糊判断矩阵R:
3.按某种运算法则，计算综合评定向量（综合隶属度向量）F及综合评定值μ,通常F=WUR（1）μ=Wv‘FT（2）
此处μ越大，评价就越高。根据μ值大小，可以对评价对象进行级别评定。
三、权重向量WU的确定
不同要素需要给出相应的权重来确定其重要性,本文采取层次分析(AHP)方法来确定相应要素的权重向量WU。具体步骤如下：
1.构造两两比较判断矩阵。即同一层次的各个因素对上层次某个因素而言，进行两两比较，判断它们的相对重要性，然后将比较结构写成判断矩阵E。
习惯用9标度法确定eij的值，如表1示:
2.求E的最大特征值λmax及相应的特征向量u=(u1,u2,…,un)T。将u归一化，即对i=1,2,…,n求得到的向量w=(w1,w2,…,wn)T即为单一准则下元素的相对排序权重向量。
3.检验判断矩阵的一致性。求一致性指标查表求相应的平均随机一致性指标R.I. 计算一致性比率C.R.= C.I./ R.I.。当C.R.＜0.1时，认为判断矩阵E有满意一致性；否则，若C.R.≥0.1时，应考虑修正判断矩阵E。
4.综合各层次的权重，求出各层要素关于总目标层的合成权重。
四、人力资源胜任力评价模型
设集合A、B、C和P分别表示人力资源的内环境因素、外环境因素、人力资源的主观努力和胜任力评价标语，则人力资源评价表述为:
P=f(A,B,C) （3）
式中:为便于分析，假设C=1；只对A评价，则属于静态评价;A×B表示在B条件下对A评价，则属于动态评价。设动态评价评语集P={p1,p2,p3,p4,p5}，其中p1、p2、p3、p4和p5分别表示“完全胜任”，“胜任”，“基本胜任”,“不太胜任”和“不胜任”，当p取评价评语集的子集Pe={p1,p2}时,则P=f(A,B)为胜任力评价。
胜任力评价的基础指标体系，如表2所示。
人力资源胜任力动态评价结果可以用以下模型做近似计算：
（4）
式中，P为动态综合评定值，分别为内环境A和外环境B评定（语）集的数值化结果,FAT、FBT分别为内环境A和外环境B综合评定向量，可由式（1）得出，λ为外环境B在动态评价中的权重，且有0＜λ＜1。
根据综合评判值P的大小对胜任力进行评级，其对应关系可如表3。
五、算例
我们首先对基于胜任力的人力资源评价一般理论模型的内环境（A）进行分析评价，也就是静态评价。设身体、心理、知识、能力、兴趣分别为C1、C2、C3、C4、C5，邀请专家进行分析，确定A-Ci的判断矩阵，如表4。
计算求得最大特征值λmax=5.359，C.I.=0.089，C.R.=0.079＜0.1（R.I.=1.12），从而判断矩阵具有满意一致性，相应的wc=（0.066，0.170，0.260，0.464，0.060）T。同理可以计算出下一层（D）各元素相对于C层与其相关的元素的权重,见表5。
由表5，可以得出D层的10个评价指标的组合权重:WD=（0.044，0.022，0.142，0.028，0.065，0.195，0.116，0.348，0.030，0.030）
由专家组成评价组,对10个评价指标进行5种评价:(很高,高,一般,低,很低),经统计数据处理后,得到评价矩阵R：
则有FA=WDR（0.493，0.280，0.164，0.08，0.003）
相对于评语集VA={很高，高，一般，低，很低}，可以用数值化结果W’VA来表示，即W’VA=(100，85，70，55，40）,那么μA
用同样的计算方法可以得到设 =0.3，则
由此可得出P处于完全胜任力区间，此评价为胜任力评价。
六、结束语
把层次分析法与模糊综合评价结合起来构建了层次模糊综合评价模型，结合定性分析和定量分析,不仅能保证人力资源胜任力评价模型应用的系统性和相对合理性，而且能充分利用相关专家有价值的经验和判断能力。算例表明, 层次分析法与模糊综合评价相结合的胜任力评价方法, 具有一定的科学性和可操作性。
参考文献：
[1]McClelland, D. C.:Testing for competence rather than for intelligence，American Psychologist，1973（28）：1～14
[2]刘晓红:人力资源管理创新与评价[M].成都:西南交通大学出版社，2006
[3]赵曙明 杜 鹃:基于胜任力模型的人力资源管理研究[J]，经济管理，2007（6）
[4]汪应洛:系统工程[M].北京:机械工业出版社，2003
[5]张林祥 刘晓红 郭耀煌:人才资源向人才资本转变效益评价研究[J]，管理学报，2005（7）
[6]江卫东:基于 AHP 的企业 R&D主管胜任力模糊综合评价[J].人力资源管理，2007.09
[7]刘 锦 李金林:层次模糊决策模型在平衡记分卡综合评价中的应用[J].工业技术经济，2007（3）
[8]赵 阳:用模糊综合评价方法选择虚拟企业合作伙伴的研究[J].计算机应用研究，2008（1）
[关键词] 胜任力 模糊综合评价 层次分析 人力资源评价
一、引言
将胜任力应用于人力资源评价中，不仅使人力资源管理超越了传统模式，产生变革和创新，而且为人力资源管理理论研究和实际应用提供了一种新的思想和方法，因此，进行人力资源胜任力评价研究有重要的理论意义和实际意义。我国学者在胜任力研究方面开展了一些研究，建立了相应的人力资源胜任力评价模型。在胜任力评价过程中，有一些评价因素的内容边界是不分明的（即具有模糊性），传统方法难以有效处理这些评价因素，所以提出应用模糊综合评价理论开展人力资源胜任力评价。Zadeh创立的模糊集合论是处理模糊性问题的一种相对有效工具，Saaty提出的层次分析法(AHP)是解决复杂系统多属性决策问题的一种方法，将二者结合起来可以有效处理带有模糊性的多因素综合评价问题。本文应用模糊集合论和层次分析法进行人力资源胜任力评价研究，结合算例给出相应的应用方法。
二、模糊综合评价模型
1.确定因素集U和评定（语）集V
定义因素集U={ui}，i=1,2,…,m。相應的权重集为WU=(w1,w2,…,wm)T
定义评定集或评语集V={vi}，j=1,2,…n。相应的数值化结果（标准满意度向量)为Wv‘。比如，Wv‘=(100，85，70，55，0）。
2.进行单因素模糊评判,建立单因素评判模糊子集Ri={ri1,ri2,…,rin}
其中rij是ui对vj的隶属度，即多个评价主体对某个评价对象在ui方面做出vj评定的可能性大小(可能性程度）。由此得多因素模糊判断矩阵R:
3.按某种运算法则，计算综合评定向量（综合隶属度向量）F及综合评定值μ,通常F=WUR（1）μ=Wv‘FT（2）
此处μ越大，评价就越高。根据μ值大小，可以对评价对象进行级别评定。
三、权重向量WU的确定
不同要素需要给出相应的权重来确定其重要性,本文采取层次分析(AHP)方法来确定相应要素的权重向量WU。具体步骤如下：
1.构造两两比较判断矩阵。即同一层次的各个因素对上层次某个因素而言，进行两两比较，判断它们的相对重要性，然后将比较结构写成判断矩阵E。
习惯用9标度法确定eij的值，如表1示:
2.求E的最大特征值λmax及相应的特征向量u=(u1,u2,…,un)T。将u归一化，即对i=1,2,…,n求得到的向量w=(w1,w2,…,wn)T即为单一准则下元素的相对排序权重向量。
3.检验判断矩阵的一致性。求一致性指标查表求相应的平均随机一致性指标R.I. 计算一致性比率C.R.= C.I./ R.I.。当C.R.＜0.1时，认为判断矩阵E有满意一致性；否则，若C.R.≥0.1时，应考虑修正判断矩阵E。
4.综合各层次的权重，求出各层要素关于总目标层的合成权重。
四、人力资源胜任力评价模型
设集合A、B、C和P分别表示人力资源的内环境因素、外环境因素、人力资源的主观努力和胜任力评价标语，则人力资源评价表述为:
P=f(A,B,C) （3）
式中:为便于分析，假设C=1；只对A评价，则属于静态评价;A×B表示在B条件下对A评价，则属于动态评价。设动态评价评语集P={p1,p2,p3,p4,p5}，其中p1、p2、p3、p4和p5分别表示“完全胜任”，“胜任”，“基本胜任”,“不太胜任”和“不胜任”，当p取评价评语集的子集Pe={p1,p2}时,则P=f(A,B)为胜任力评价。
胜任力评价的基础指标体系，如表2所示。
人力资源胜任力动态评价结果可以用以下模型做近似计算：
（4）
式中，P为动态综合评定值，分别为内环境A和外环境B评定（语）集的数值化结果,FAT、FBT分别为内环境A和外环境B综合评定向量，可由式（1）得出，λ为外环境B在动态评价中的权重，且有0＜λ＜1。
根据综合评判值P的大小对胜任力进行评级，其对应关系可如表3。
五、算例
我们首先对基于胜任力的人力资源评价一般理论模型的内环境（A）进行分析评价，也就是静态评价。设身体、心理、知识、能力、兴趣分别为C1、C2、C3、C4、C5，邀请专家进行分析，确定A-Ci的判断矩阵，如表4。
计算求得最大特征值λmax=5.359，C.I.=0.089，C.R.=0.079＜0.1（R.I.=1.12），从而判断矩阵具有满意一致性，相应的wc=（0.066，0.170，0.260，0.464，0.060）T。同理可以计算出下一层（D）各元素相对于C层与其相关的元素的权重,见表5。
由表5，可以得出D层的10个评价指标的组合权重:WD=（0.044，0.022，0.142，0.028，0.065，0.195，0.116，0.348，0.030，0.030）
由专家组成评价组,对10个评价指标进行5种评价:(很高,高,一般,低,很低),经统计数据处理后,得到评价矩阵R：
则有FA=WDR（0.493，0.280，0.164，0.08，0.003）
相对于评语集VA={很高，高，一般，低，很低}，可以用数值化结果W’VA来表示，即W’VA=(100，85，70，55，40）,那么μA
用同样的计算方法可以得到设 =0.3，则
由此可得出P处于完全胜任力区间，此评价为胜任力评价。
六、结束语
把层次分析法与模糊综合评价结合起来构建了层次模糊综合评价模型，结合定性分析和定量分析,不仅能保证人力资源胜任力评价模型应用的系统性和相对合理性，而且能充分利用相关专家有价值的经验和判断能力。算例表明, 层次分析法与模糊综合评价相结合的胜任力评价方法, 具有一定的科学性和可操作性。
参考文献：
[1]McClelland, D. C.:Testing for competence rather than for intelligence，American Psychologist，1973（28）：1～14
[2]刘晓红:人力资源管理创新与评价[M].成都:西南交通大学出版社，2006
[3]赵曙明 杜 鹃:基于胜任力模型的人力资源管理研究[J]，经济管理，2007（6）
[4]汪应洛:系统工程[M].北京:机械工业出版社，2003
[5]张林祥 刘晓红 郭耀煌:人才资源向人才资本转变效益评价研究[J]，管理学报，2005（7）
[6]江卫东:基于 AHP 的企业 R&D主管胜任力模糊综合评价[J].人力资源管理，2007.09
[7]刘 锦 李金林:层次模糊决策模型在平衡记分卡综合评价中的应用[J].工业技术经济，2007（3）
[8]赵 阳:用模糊综合评价方法选择虚拟企业合作伙伴的研究[J].计算机应用研究，2008（1）