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摘要：通过研究人力资源管理者职业化和胜任力素质模型，构建了人力资源管理者职业化评价指标体系，并针对一般综合评判法在权重确定方面存在的不足,提出了一种基于熵权的模糊综合评价模型，并运用该方法对人力资源管理者A的职业化程度进行了综合评价，验证了这一方法的可行性和正确性，该模型可在人力资源管理者评价中广泛应用。
关键词：人力资源管理者；职业化；熵权；模糊综合评价
中图分类号：F2文献标识码：A文章编号：16723198（2014）14001803
1引言
经过五十多年的努力，我国的人力资源管理得到了长足的发展。人力资源管理者的职责已逐渐从事务性、操作性的辅助工作解放出来，更多地从事核心化、战略性的价值增值活动，并且，人力资源管理部门已经逐渐由原来的非主流的功能性部门，转而成为企业业务的伙伴。企业人力资源管理战略性要求人力资源管理者具有更强的专业性和更高的职业技能，人力资源管理者的职业化已经开始步入中国企业的视野。因此，对于一名合格的人力资源管理者的知识、技能、能力和职业道德的要求也变得丰富化、全面化、层次化，然而在现实中，不难看到，人力资源管理者知识水平、专业素质参差不齐。因此，有必要对人力资源管理者职业化进行研究，提出相应从业标准及评价方法，以区分、规范、引导人力资源管理者的行为。
国内外关于人力资源管理者职业化的研究有了一定的成就，但大多局限于定性的研究，鲜有定量研究，在职业化评价指标的确定、指标的量化及体系的设计方面也为数不多。本文在研究人力资源管理者职业化和胜任力素质模型的基础上,构建了人力资源管理者职业化评价指标体系,并建立了熵权模糊综合评价模型，试图实现主观和客观、定性和定量相结合,为企业人力资源管理者职业化评价系统的建立奠定基础。
2人力资源管理者职业化指标体系
2.1人力资源管理者职业化指标体系设计思路
在研究内容上，基于人力资源管理者职业化纵向体系的内容，较为全面构建了人力资源管理者职业化能力体系构架，以此构架为核心来构建人力资源管理者职业化评价指标体系。
在研究方法上，首先通过对现有文献的梳理及对胜任力素质模型的研究，提出人力资源管理者职业化评价指标体系的构架及所选取的指标。
在指标选取上，遵循系统性、科学性、可测量性、实用性、可操作性等基本原则。从梳理现有职业化文献、影响职业化人力资源管理者职业化的各种的因素入手,根据各个因素的内容及表现来构造评价指标,在设计评价指标体系时,尽可能考虑指标体系的覆盖面,并有重点地选择,同时兼顾定性指标的量化分析,以便能更好地对人力资源管理者职业化进行评价。
2.2人力资源管理者职业化指标评价体系的构建
关于职业化的定义，各个学者持分别持不同的观点，至今仍为形成统一的结论。HaroldLWilensky(1964)某一行业职业化的构成因素包括：系统的知识体系；专业的判断标准；专业的道德和信条；获得社会的认可；一套专业的文化。EliotFreidson(2001)提出职业化理想模型需具备五个基本因素：系统的知识与技能体系；受职业影响的劳动分工；获得职业认证才可在人才市场流动；提供职业认证与培训的职业培训机构；强调卓越价值，肯定工作贡献而非经济回报的职业意识。豆世红（2002）认为职业化包括由内而外三个层次的含义：职业素养、专业技能和行业规定的行为标准。姜农娟（2008）认为人力资源管理职业化应由职业化技能、职业化态度、职业化道德、职业化行为规范四部分组成。景亭（2007）认为从职业化概念本身的内涵入手，人力资源管理并没有统一的定义，但是一般都认为至少包括以下六个方面:职业资质、职业意识、职业心态、职业道德、职业行为和职业技能。宇卫昕（2005）认为职业化的构成要素应该包括：系统的知识体系及相应的专业技能；职业道德和行为规范；获得社会认可；职业意识及相应的管理能力。徐晴（2004）等认为：以国际通行的概念分析，职业化内涵至少应包括三个方面：职业资质、职业意识和职业道德。
表1人力资源管理者职业化评价指标体系
目标层准则层因素层子因素层人力资
源管理
者职业
化U职业
知识
U1企业管理知识U11HRM专业知识U12政策法规知识U13职业
技能
U2技术性技能
层面U21传导HRM实践能力U211管理组织文化能力U212管理变革能力U213解决问题能力U214学习能力U215信息处理能力U216识人能力U217社会性技能
层面U22人际沟通能力U221协调合作能力U222组织能力U223影响力U224社交能力U225职业
行为
U3敬业U31纪律性U32主动性U33注重判断力，用数据支持决定U34注重个人形象与操行U35职业
道德
U4信守承诺，保守秘密U41尊重他人、营造信任关系U42公正处事、不带偏见U43综合采纳以上各学者的研究成果，确定了人力资源管理者职业化评价指标的四个纬度：职业知识、职业技能、职业行为和职业道德，这四个纬度构成了评价体系的准则层。根据评价指标体系的设计方法、影响人力资源管理者职业化的各个因素的内容及胜任力素质模型，设计出人力资源管理者职业化评价指标体系的因素层和子因素层，见表1（注：人力资源管理者职业化指标体系必须根据所在岗位的要求来设立，表1给出的人力资源管理者职业化评价指标体系是从人力资源管理者必备的素质中提取的，针对特殊岗位可以更换或添加减少指标）。
3熵权模糊综合评判模型的构建
3.1熵权决策法原理
本文利用熵权法对模糊综合评价中的权系数问题进行客观赋权,这种方法充分挖掘了原始数据本身蕴涵的信息，将主观判断与客观计算相结合,有效地避免了权数的主观色彩,也注重了指标本身的重要程度,增强了权重的可信度，并且充分利用了被考察评价指标的信息量,使得评价结果尽可能少的受到人为影响。
熵权决策法是在没有专家权重的情况下，根据被评价对象的评价指标值构成的判断矩阵来确定指标权重的一种客观赋权方法。熵可以来度量信息量的多少，并可以度量获取数据所提供的有用信息量。具体计算步骤如下：
(1)数据标准化。
设有m个评估指标，n个评价人，按照定性与定量相结合的原则取得多个评分人关于多指标的评价矩阵：X′=x′11x′12∧x′1n
x′21x′22∧x′2n
∧∧∧∧
x′m1x′m2∧x′mn，x′ij表示第j个评分人对第i个评价指标的打分,(i=1,2,3,…,m；j=1,2,3…，n);对X′做标准化处理得到：X=(xij)mn,式中，xij称为第j个评分人对第i个评价指标的打分，又xij∈（0，1），且xij=x′ij-minj{x′ij}maxj{x′ij}-minj{x′ij}。
(2)指标信息熵值H和信息效用值d。
在有个m评价指标，n评价人的评估问题中，第i个评价指标的熵定义为：Hi=-k∑nj=1fijlnfij，i=1,2,…，m。式中，fij=xij∑nj=1xij，k=1lnn。当fij=0,fijlnfij=0。
某项指标的信息效用值取决于该指标的信息熵Hi与1的差值：di=1－Hi。
(3)评价指标的熵权。
利用熵权法估算各指标的权重，其本质是利用该指标信息的价值系数来估算的，其价值系数越高，对评价的重要性越大（或者称对评价结果的贡献越大）。最后，可以得到，在(m,n)评价问题上，第i个指标的熵权wi=di∑mi=1di，式中0≤wi≤1,且∑mi=1wi=1。
3.2熵权模糊综合评判模型的构建
本文采用熵权模糊综合评价方法对人力资源管理者职业化进行综合评价。熵权模糊综合评价方法是基于熵值法与模糊综合评价的基础上产生的一种更具现实意义的评价方法。它对指标的赋权采用熵值法，但对指标的处理采用模糊矩阵的方式，由于熵权综合模糊评判法对传统模糊综合评判中的权重系数进行了科学的修正,有效地避免了传统方法中权重系数确定过程的主观色彩,同时更加注重了评价体系指标本身的重要程度,而且充分利用了被评判指标的信息量,因此有效地弥补了传统模糊综合评判法的缺陷,达到了科学评判的目的。
(1)建立评价因素集。
U表示目标层——人力资源管理者职业化，将因素集U按其属性分成一个四级指标集Ui={U1,U2,U3,U4}，Ui表示一级评价指标中第i个指标；每一个一级指标集中包括若干个二级指标Uij，Ui={Ui1,Ui2,…,Uij…,Uik}，j=1,2,…,k；其中:Uij表示对应指标Ui的第j个二级指标,k为对应Ui的二级指标的个数。U2包括两个三级指标U2j，U2j={U2j1,U2j2,…，U2jp,…，U2jq}，p=1,2,…,q；其中：U2jp表示U2的第j个二级指标对应的第p个三级指标，q为对应U2j的三级指标的个数。
(2)建立评价集合。
评价语集分为五个等级，设人力资源管理者职业化评价的等级论域为V={V1,V2,V3,V4,V5}表示评价标准，评语集V={优秀,较优秀,称职,较差,差}。得分越高，职业化程度越高。V1代表优秀，分值是（4-5）；,V2代表较优秀，分值是（3-4）；V3代表称职，分值为（2-3）；V4代表较差,分值为（1-2）；V5代表差，分值为（0-1）。
(3)设立权重集合。
本文利用熵权法得到评价权重集，准则层指标集对应的权重为w=(w1,w2,w3,w4)，因素层指标集对应的权重为wi=（wi1,wi2,…,wik），子因素层指标集对应的权重为w2j=（w2j1,w2j2,…,w2jp,…,w2jq）。
(4)确定评价矩阵。
对专家评分结果进行统计整理，得到第l级指标第i因素对于第j级评语Vj的隶属度：R(l)i=rl11rl12∧rl1n
rl21rl22∧rl2n
∧∧∧∧
rlm1rlm2∧rlmn，rlij表示评价对象因素集中的第l级指标的第i个评价因素对第j个评语的隶属度，其计算公式为:rlij=dij/d。式中l=1,2,3；i=1，2，…m；j=1,2,…，n。dij表示对评价对象因素集中的第i个评价因素作出第j个评语的专家人数，d表示专家组的总人数。
(5)模糊综合评价。
利用加权平均M·,⊕模糊合成算子,先对子因素层指标的评价矩阵R(3)i作模糊矩运算,得到因素层U2j对于评语集V的隶属向量R(2)2j，R(2)2j=w(3)2jR(3)i=min{l,∑qp=1w2jprlij},其中，l=2。于是得到U2的评价矩阵：R(2)2=R(2)21,R(2)22T。同理可得因素层各指标的隶属向量，于是，因素层各指标的隶属向量可构成一个总的评价矩阵：R=(R(2)1,R(2)2,R(2)3,R(4)4)T。
最后，再对w和R进行模糊矩阵运算，即可求得目标层对于评价语集V的隶属向量Z=wR=(z1,z2,z3,z4,z5).当∑5i=1zi≠1时，需进行归一化处理，使∑5i=1zi=1。令z′i=zi∑5i=1zi，得到Z′=(z′1,z′2,z′3,z′4,z′5)。计算模糊综合评判值:U=5×z′1+4×z′2+3×z′3+2×z′4+1×z′5。
4实证分析
本文以某公司人力资源管理者A为研究对象，利用上述熵权模糊综合评判模型评价其职业化程度。邀请企业领导和专家根据掌握的信息资料对各层指标的相对重要性进行评分，根据打分结果，运用上述熵权模糊评价模型计算出各指标的权。
4.1确定各指标的权重
邀请企业领导和人力资源专家共6位对各层指标的相对重要性进行打分,分值范围为1～10分。对一级指标相对重要性打分为：X′=676746
9878610
775768
869587。
按照上述求熵权的方法，可求得一级指标的熵权向量为：w=（0.206，0.281，0.239，0.273）。二级指标的熵权向量为：w1=（0.348，0.36，0.292），w2=（0.559，0.441），w3=（0.237，0.212，0.187，0.185，0.179），w4=（0.356，0327，0.317）。w21=（0.176，0.128，0.133，0.158，0.133，0127，0.144），w22=（0.213，0.201，0.205，0.206，0.176）。
4.2确定评价矩阵
邀企业领导和专家分别对评价指标进行评分（分值在1-5分之间），评分越高，表示职业化水平越高，通过统计评分结果，得出第三级评价指标隶属于评价语的模糊评价矩阵R(3)1、R(3)2和第二级评价指标隶属于评价语的模糊评价矩阵R(2)1、R(2)3和R(2)4：
R(3)1=0.430.270.230.070
0.450.350.120.050.03
0.50.420.070.010
0.610.230.080.050.03
0.420.330.20.040.01
0.390.350.210.030.02
0.630.310.050.010
R(3)2=0.560.320.070.050
0.340.520.090.040.01
0.350.450.120.050.03
0.540.420.030.010
0.430.390.120.060
R(2)1=0.080.210.560.150
0.620.30.050.030
0.210.440.30.030.02
R(2)3=0.320.450.190.030.01
0.090.190.390.230.1
0.230.340.210.190.03
0.330.420.210.040
0.220.370.280.110.02
R(2)4=0.530.30.150.020
0.190.460.260.040.05
0.050.110.490.270.08
4.3进行模糊综合评判
(1)利用加权平均M·,⊕模糊合成算子进行第三级模糊综合评判：R(2)21=w21R(3)1=（0.493，0.318，0.138，0.039，0.012）；同理可得：R(2)22=w22R(3)2=(0.446,0.42,0.085,0.042,0.008)。于是U2的评价矩阵为：R(2)2＝0.4930.3180.1380.0390.012
0.4460.420.0850.0420.008
(2)运用同样的方法，进行第二级模糊综合评判：
R(1)1=w1R(2)1=(0.312,0.31,0.3,0.072,0.006)
R(1)2=w2R(2)2=(0.472，0.363，0.115，0.004，0.001)
R(1)3=w3R(2)3=(0.238,0.355,0.256,0.118,0.033)
R(1)4=w4R(2)4=(0.267,0.292,0.294,0.106,0.042)
于是主因素层各指标隶属于评价语集V的向量组成一个评价矩阵：
R=0.3120.310.30.0720.006
0.4720.3630.1150.0040.001
0.2380.3550.2560.1180.033
0.2670.2920.2940.1060.042
(3)进行第三级模糊综合评判。
利用模型Z=wR即可求得一级指标的熵权模糊综合评价值:Z=wR=(0.327,0.33,0.235,0.083,0.023)，进行归一化处理得：Z′=（0.3272，0.3305，0.2357，0.0834，0.0233）。模糊综合评价值为：U=0.327×5+0.33×4+0235×3+0.083×2+0.023×1=3.851。
结果表明，该人力资源管理者A职业化综合评价得分为3.851，该人力资源管理者A职业化水平的总体评价为较优秀。
5结论
人力资源管理者职业化由若干复杂的、无法确定统一标准的要素综合而成,所以在评价过程中将无法避免主观因素对评价结果的影响和干扰,从而使评估的人力资源管理者职业化程度与现实存在一定的差距。为了减少主观因素对评价结果所引起的误差,本文采用近年来发展较快、应用较为广泛的熵权法和模糊综合评判法,建立起一个熵权模糊综合评价模型,对人力资源管理者职业化进行评判。评价结果表明,该评价模型的指标体系能够比较客观地反映人力资源管理者职业化的真实水平。并且该评价模型具有实用性、系统性、简洁性等优点,其指标体系和评价方法均适用于国内人力资源管理者职业化程度的评估,可为企业人力资源管理者能力评估提供理论依据。
参考文献
［1］赵曙明.人力资源经理职业化的发展［J］.南开管理评论，2003，（5）：73.
［2］Harold L Wilensky. The professionalization of everyone? ［J］. American journal of sociology,1964,70(2):137158.
［3］Freidson, Freidson, E.Professionalism:The Third Logic［M］. Chicago:The University of Chicago Press,2001.
［4］豆世红.职业化管理——提高员工绩效的重要途径［J］.中国人力资源开发,2002,(9)：5456.
［5］姜农娟.人力资源管理人员职业化评价指标体系设计［J］.中国人才，2008,（2）：8082.
［6］景亭.中国公务员职业化问题研究［D］.南京：南京师范大学，2007.
［7］宇卫昕.人力资源管理者职业化研究［D］.天津：南开大学，2005.
［8］徐晴，胥青山.校长职业化：中国教育改革与发展的必然趋势［J］.交通高教研究,2004，(2).
［9］国际人力资源管理研究院（IHRI）编委会.人力资源经理胜任素质模型［M］.北京：机械出版社，2005.
［10］张兰霞，金环.企业人力资源管理能力的模糊综合评价［J］.科技进步与对策，2005，（12）：148150.
［11］企业人力资源管理人员国家职业标准［EB/OL］.http://bbs.chinahrd.net.
［12］崔玉梅.企业人力资源主管岗位胜任力测评研究［D］.南京：河海大学，2007：34.
［13］邓毅.企业柔性及熵权评价研究［D］.重庆：重庆大学，2007.
关键词：人力资源管理者；职业化；熵权；模糊综合评价
中图分类号：F2文献标识码：A文章编号：16723198（2014）14001803
1引言
经过五十多年的努力，我国的人力资源管理得到了长足的发展。人力资源管理者的职责已逐渐从事务性、操作性的辅助工作解放出来，更多地从事核心化、战略性的价值增值活动，并且，人力资源管理部门已经逐渐由原来的非主流的功能性部门，转而成为企业业务的伙伴。企业人力资源管理战略性要求人力资源管理者具有更强的专业性和更高的职业技能，人力资源管理者的职业化已经开始步入中国企业的视野。因此，对于一名合格的人力资源管理者的知识、技能、能力和职业道德的要求也变得丰富化、全面化、层次化，然而在现实中，不难看到，人力资源管理者知识水平、专业素质参差不齐。因此，有必要对人力资源管理者职业化进行研究，提出相应从业标准及评价方法，以区分、规范、引导人力资源管理者的行为。
国内外关于人力资源管理者职业化的研究有了一定的成就，但大多局限于定性的研究，鲜有定量研究，在职业化评价指标的确定、指标的量化及体系的设计方面也为数不多。本文在研究人力资源管理者职业化和胜任力素质模型的基础上,构建了人力资源管理者职业化评价指标体系,并建立了熵权模糊综合评价模型，试图实现主观和客观、定性和定量相结合,为企业人力资源管理者职业化评价系统的建立奠定基础。
2人力资源管理者职业化指标体系
2.1人力资源管理者职业化指标体系设计思路
在研究内容上，基于人力资源管理者职业化纵向体系的内容，较为全面构建了人力资源管理者职业化能力体系构架，以此构架为核心来构建人力资源管理者职业化评价指标体系。
在研究方法上，首先通过对现有文献的梳理及对胜任力素质模型的研究，提出人力资源管理者职业化评价指标体系的构架及所选取的指标。
在指标选取上，遵循系统性、科学性、可测量性、实用性、可操作性等基本原则。从梳理现有职业化文献、影响职业化人力资源管理者职业化的各种的因素入手,根据各个因素的内容及表现来构造评价指标,在设计评价指标体系时,尽可能考虑指标体系的覆盖面,并有重点地选择,同时兼顾定性指标的量化分析,以便能更好地对人力资源管理者职业化进行评价。
2.2人力资源管理者职业化指标评价体系的构建
关于职业化的定义，各个学者持分别持不同的观点，至今仍为形成统一的结论。HaroldLWilensky(1964)某一行业职业化的构成因素包括：系统的知识体系；专业的判断标准；专业的道德和信条；获得社会的认可；一套专业的文化。EliotFreidson(2001)提出职业化理想模型需具备五个基本因素：系统的知识与技能体系；受职业影响的劳动分工；获得职业认证才可在人才市场流动；提供职业认证与培训的职业培训机构；强调卓越价值，肯定工作贡献而非经济回报的职业意识。豆世红（2002）认为职业化包括由内而外三个层次的含义：职业素养、专业技能和行业规定的行为标准。姜农娟（2008）认为人力资源管理职业化应由职业化技能、职业化态度、职业化道德、职业化行为规范四部分组成。景亭（2007）认为从职业化概念本身的内涵入手，人力资源管理并没有统一的定义，但是一般都认为至少包括以下六个方面:职业资质、职业意识、职业心态、职业道德、职业行为和职业技能。宇卫昕（2005）认为职业化的构成要素应该包括：系统的知识体系及相应的专业技能；职业道德和行为规范；获得社会认可；职业意识及相应的管理能力。徐晴（2004）等认为：以国际通行的概念分析，职业化内涵至少应包括三个方面：职业资质、职业意识和职业道德。
表1人力资源管理者职业化评价指标体系
目标层准则层因素层子因素层人力资
源管理
者职业
化U职业
知识
U1企业管理知识U11HRM专业知识U12政策法规知识U13职业
技能
U2技术性技能
层面U21传导HRM实践能力U211管理组织文化能力U212管理变革能力U213解决问题能力U214学习能力U215信息处理能力U216识人能力U217社会性技能
层面U22人际沟通能力U221协调合作能力U222组织能力U223影响力U224社交能力U225职业
行为
U3敬业U31纪律性U32主动性U33注重判断力，用数据支持决定U34注重个人形象与操行U35职业
道德
U4信守承诺，保守秘密U41尊重他人、营造信任关系U42公正处事、不带偏见U43综合采纳以上各学者的研究成果，确定了人力资源管理者职业化评价指标的四个纬度：职业知识、职业技能、职业行为和职业道德，这四个纬度构成了评价体系的准则层。根据评价指标体系的设计方法、影响人力资源管理者职业化的各个因素的内容及胜任力素质模型，设计出人力资源管理者职业化评价指标体系的因素层和子因素层，见表1（注：人力资源管理者职业化指标体系必须根据所在岗位的要求来设立，表1给出的人力资源管理者职业化评价指标体系是从人力资源管理者必备的素质中提取的，针对特殊岗位可以更换或添加减少指标）。
3熵权模糊综合评判模型的构建
3.1熵权决策法原理
本文利用熵权法对模糊综合评价中的权系数问题进行客观赋权,这种方法充分挖掘了原始数据本身蕴涵的信息，将主观判断与客观计算相结合,有效地避免了权数的主观色彩,也注重了指标本身的重要程度,增强了权重的可信度，并且充分利用了被考察评价指标的信息量,使得评价结果尽可能少的受到人为影响。
熵权决策法是在没有专家权重的情况下，根据被评价对象的评价指标值构成的判断矩阵来确定指标权重的一种客观赋权方法。熵可以来度量信息量的多少，并可以度量获取数据所提供的有用信息量。具体计算步骤如下：
(1)数据标准化。
设有m个评估指标，n个评价人，按照定性与定量相结合的原则取得多个评分人关于多指标的评价矩阵：X′=x′11x′12∧x′1n
x′21x′22∧x′2n
∧∧∧∧
x′m1x′m2∧x′mn，x′ij表示第j个评分人对第i个评价指标的打分,(i=1,2,3,…,m；j=1,2,3…，n);对X′做标准化处理得到：X=(xij)mn,式中，xij称为第j个评分人对第i个评价指标的打分，又xij∈（0，1），且xij=x′ij-minj{x′ij}maxj{x′ij}-minj{x′ij}。
(2)指标信息熵值H和信息效用值d。
在有个m评价指标，n评价人的评估问题中，第i个评价指标的熵定义为：Hi=-k∑nj=1fijlnfij，i=1,2,…，m。式中，fij=xij∑nj=1xij，k=1lnn。当fij=0,fijlnfij=0。
某项指标的信息效用值取决于该指标的信息熵Hi与1的差值：di=1－Hi。
(3)评价指标的熵权。
利用熵权法估算各指标的权重，其本质是利用该指标信息的价值系数来估算的，其价值系数越高，对评价的重要性越大（或者称对评价结果的贡献越大）。最后，可以得到，在(m,n)评价问题上，第i个指标的熵权wi=di∑mi=1di，式中0≤wi≤1,且∑mi=1wi=1。
3.2熵权模糊综合评判模型的构建
本文采用熵权模糊综合评价方法对人力资源管理者职业化进行综合评价。熵权模糊综合评价方法是基于熵值法与模糊综合评价的基础上产生的一种更具现实意义的评价方法。它对指标的赋权采用熵值法，但对指标的处理采用模糊矩阵的方式，由于熵权综合模糊评判法对传统模糊综合评判中的权重系数进行了科学的修正,有效地避免了传统方法中权重系数确定过程的主观色彩,同时更加注重了评价体系指标本身的重要程度,而且充分利用了被评判指标的信息量,因此有效地弥补了传统模糊综合评判法的缺陷,达到了科学评判的目的。
(1)建立评价因素集。
U表示目标层——人力资源管理者职业化，将因素集U按其属性分成一个四级指标集Ui={U1,U2,U3,U4}，Ui表示一级评价指标中第i个指标；每一个一级指标集中包括若干个二级指标Uij，Ui={Ui1,Ui2,…,Uij…,Uik}，j=1,2,…,k；其中:Uij表示对应指标Ui的第j个二级指标,k为对应Ui的二级指标的个数。U2包括两个三级指标U2j，U2j={U2j1,U2j2,…，U2jp,…，U2jq}，p=1,2,…,q；其中：U2jp表示U2的第j个二级指标对应的第p个三级指标，q为对应U2j的三级指标的个数。
(2)建立评价集合。
评价语集分为五个等级，设人力资源管理者职业化评价的等级论域为V={V1,V2,V3,V4,V5}表示评价标准，评语集V={优秀,较优秀,称职,较差,差}。得分越高，职业化程度越高。V1代表优秀，分值是（4-5）；,V2代表较优秀，分值是（3-4）；V3代表称职，分值为（2-3）；V4代表较差,分值为（1-2）；V5代表差，分值为（0-1）。
(3)设立权重集合。
本文利用熵权法得到评价权重集，准则层指标集对应的权重为w=(w1,w2,w3,w4)，因素层指标集对应的权重为wi=（wi1,wi2,…,wik），子因素层指标集对应的权重为w2j=（w2j1,w2j2,…,w2jp,…,w2jq）。
(4)确定评价矩阵。
对专家评分结果进行统计整理，得到第l级指标第i因素对于第j级评语Vj的隶属度：R(l)i=rl11rl12∧rl1n
rl21rl22∧rl2n
∧∧∧∧
rlm1rlm2∧rlmn，rlij表示评价对象因素集中的第l级指标的第i个评价因素对第j个评语的隶属度，其计算公式为:rlij=dij/d。式中l=1,2,3；i=1，2，…m；j=1,2,…，n。dij表示对评价对象因素集中的第i个评价因素作出第j个评语的专家人数，d表示专家组的总人数。
(5)模糊综合评价。
利用加权平均M·,⊕模糊合成算子,先对子因素层指标的评价矩阵R(3)i作模糊矩运算,得到因素层U2j对于评语集V的隶属向量R(2)2j，R(2)2j=w(3)2jR(3)i=min{l,∑qp=1w2jprlij},其中，l=2。于是得到U2的评价矩阵：R(2)2=R(2)21,R(2)22T。同理可得因素层各指标的隶属向量，于是，因素层各指标的隶属向量可构成一个总的评价矩阵：R=(R(2)1,R(2)2,R(2)3,R(4)4)T。
最后，再对w和R进行模糊矩阵运算，即可求得目标层对于评价语集V的隶属向量Z=wR=(z1,z2,z3,z4,z5).当∑5i=1zi≠1时，需进行归一化处理，使∑5i=1zi=1。令z′i=zi∑5i=1zi，得到Z′=(z′1,z′2,z′3,z′4,z′5)。计算模糊综合评判值:U=5×z′1+4×z′2+3×z′3+2×z′4+1×z′5。
4实证分析
本文以某公司人力资源管理者A为研究对象，利用上述熵权模糊综合评判模型评价其职业化程度。邀请企业领导和专家根据掌握的信息资料对各层指标的相对重要性进行评分，根据打分结果，运用上述熵权模糊评价模型计算出各指标的权。
4.1确定各指标的权重
邀请企业领导和人力资源专家共6位对各层指标的相对重要性进行打分,分值范围为1～10分。对一级指标相对重要性打分为：X′=676746
9878610
775768
869587。
按照上述求熵权的方法，可求得一级指标的熵权向量为：w=（0.206，0.281，0.239，0.273）。二级指标的熵权向量为：w1=（0.348，0.36，0.292），w2=（0.559，0.441），w3=（0.237，0.212，0.187，0.185，0.179），w4=（0.356，0327，0.317）。w21=（0.176，0.128，0.133，0.158，0.133，0127，0.144），w22=（0.213，0.201，0.205，0.206，0.176）。
4.2确定评价矩阵
邀企业领导和专家分别对评价指标进行评分（分值在1-5分之间），评分越高，表示职业化水平越高，通过统计评分结果，得出第三级评价指标隶属于评价语的模糊评价矩阵R(3)1、R(3)2和第二级评价指标隶属于评价语的模糊评价矩阵R(2)1、R(2)3和R(2)4：
R(3)1=0.430.270.230.070
0.450.350.120.050.03
0.50.420.070.010
0.610.230.080.050.03
0.420.330.20.040.01
0.390.350.210.030.02
0.630.310.050.010
R(3)2=0.560.320.070.050
0.340.520.090.040.01
0.350.450.120.050.03
0.540.420.030.010
0.430.390.120.060
R(2)1=0.080.210.560.150
0.620.30.050.030
0.210.440.30.030.02
R(2)3=0.320.450.190.030.01
0.090.190.390.230.1
0.230.340.210.190.03
0.330.420.210.040
0.220.370.280.110.02
R(2)4=0.530.30.150.020
0.190.460.260.040.05
0.050.110.490.270.08
4.3进行模糊综合评判
(1)利用加权平均M·,⊕模糊合成算子进行第三级模糊综合评判：R(2)21=w21R(3)1=（0.493，0.318，0.138，0.039，0.012）；同理可得：R(2)22=w22R(3)2=(0.446,0.42,0.085,0.042,0.008)。于是U2的评价矩阵为：R(2)2＝0.4930.3180.1380.0390.012
0.4460.420.0850.0420.008
(2)运用同样的方法，进行第二级模糊综合评判：
R(1)1=w1R(2)1=(0.312,0.31,0.3,0.072,0.006)
R(1)2=w2R(2)2=(0.472，0.363，0.115，0.004，0.001)
R(1)3=w3R(2)3=(0.238,0.355,0.256,0.118,0.033)
R(1)4=w4R(2)4=(0.267,0.292,0.294,0.106,0.042)
于是主因素层各指标隶属于评价语集V的向量组成一个评价矩阵：
R=0.3120.310.30.0720.006
0.4720.3630.1150.0040.001
0.2380.3550.2560.1180.033
0.2670.2920.2940.1060.042
(3)进行第三级模糊综合评判。
利用模型Z=wR即可求得一级指标的熵权模糊综合评价值:Z=wR=(0.327,0.33,0.235,0.083,0.023)，进行归一化处理得：Z′=（0.3272，0.3305，0.2357，0.0834，0.0233）。模糊综合评价值为：U=0.327×5+0.33×4+0235×3+0.083×2+0.023×1=3.851。
结果表明，该人力资源管理者A职业化综合评价得分为3.851，该人力资源管理者A职业化水平的总体评价为较优秀。
5结论
人力资源管理者职业化由若干复杂的、无法确定统一标准的要素综合而成,所以在评价过程中将无法避免主观因素对评价结果的影响和干扰,从而使评估的人力资源管理者职业化程度与现实存在一定的差距。为了减少主观因素对评价结果所引起的误差,本文采用近年来发展较快、应用较为广泛的熵权法和模糊综合评判法,建立起一个熵权模糊综合评价模型,对人力资源管理者职业化进行评判。评价结果表明,该评价模型的指标体系能够比较客观地反映人力资源管理者职业化的真实水平。并且该评价模型具有实用性、系统性、简洁性等优点,其指标体系和评价方法均适用于国内人力资源管理者职业化程度的评估,可为企业人力资源管理者能力评估提供理论依据。
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