改進的灰色投影模型在企業人才選拔中應用

[摘 要] 企業人才選拔是企業其他各項活動得以開展的前提和基礎，建立合理有效的企業人才選拔評判模型能夠使企業創造更多的經濟效益和社會效益。本文首先介紹了企業人才選拔評價的指標體系和構建原則;然后將層次分析法應用到灰色關聯投影模型中，得到了改進的灰色投影模型，并且應用到企業人才選拔問題中;最后進行實例分析，發現其結果是比較合理、客觀而可行的。灰色關聯投影模型為解決企業人才選拔問題提供了一種新的思路。

[關鍵詞] 企業人才;選拔;灰色投影模型;改進

doi : 10 . 3969 / j . issn . 1673 - 0194 . 2010 . 08 . 032

[中圖分類號]F272.92 [文獻標識碼]A [文章編號]1673 - 0194(2010)08 - 0083 - 04

一、前言

在全球經濟一體化的背景下，人力資源成為現代企業中最重要的資源，日益成為企業發展的第一要素，人力資源管理已成為取得和維系企業競爭優勢的關鍵要素。因此，如何提高人力資源選拔的水平，是關乎企業戰略成敗的關鍵[1]。目前， 眾多學者對企業人才選拔問題進行了研究，應用多種算法構建了多種有效的計算模型，并取得了大量成果。宋陽、李光金[2]將DEA 方法引入招聘流程中，以輔助企業進行人才選拔，并以高校招聘教師為例說明了此方法的應用價值。王漢斌、馬嘯[3]建立了人才選拔決策支持系統的模糊變換神經網絡模型， 從選拔員工的指標確定、求解綜合評價值直到選定合格的崗位人選， 作了系統的研究， 從而設計出企業內部崗位人才選拔決策支持系統的邏輯模型。楊實俊，劉健夫[4]闡述了層次分析法在確定電力企業人才選拔體系的各項指標權重過程中的可行性和必要性，得到判斷矩陣。通過實例驗證，該方法能滿足人才選拔的要求。祝愛民、于麗娟[5]利用熵值法的客觀性和模糊評價法的模糊性，把熵值法和模糊評價法結合起來，建立了熵值—模糊組合評價模型，在人才選拔過程中應用此模型。曲曉平、劉長良[6]應用余弦決策法的基本決策理論，結合實例數據，構造決策矩陣，確定指標權重，根據總排序結果，確定了適合上級職位的最佳人選。

上述文獻研究了企業人才選拔問題，應用不同的算法對企業人才選拔建立模型，對企業人才選拔研究做出了重要的貢獻，其理論價值和對實踐的指導作用是顯見的。但有些方法對確定權重問題難以正確解決， 有些方法則計算較繁冗。本文在上述文獻研究的基礎上，應用改進的灰色關聯投影理論對企業人才選拔問題進行了研究，并建立了企業人才素質評判的改進的灰色關聯投影模型，為企業人才選拔問題提供了一種簡單有效的方法。

二、企業人才選拔評判模型

(一) 建立人才選拔的評價指標體系

人才選拔指標體系建立的原則和基本思路:①目的性。在確定每一個因素或指標時， 首先要考慮該指標在整個指標體系中的地位和作用， 然后再根據它所反映的研究對象的性質和特征， 確定該指標的名稱、涵義以及測量方法。②科學性。依據一定的目的設計的指標要求在理論上必須有科學的依據， 在實踐中必須可量化并有實際意義， 這樣才能被用來測評并予以處理， 并用來做出正確的分析和判斷。③可操作性。評價體系設計的過簡、過繁都會造成評價流于形式， 達不到評價的目的， 因此指標的設置不應追求盡善盡美， 而應該追求可行有效， 易于操作[7]。在上述原則的指導下， 經過反復討論， 綜合分析，將企業人才選拔評判指標劃分為業務能力、語言能力、協調能力、組織能力、團隊意識5個評價指標。

(二) 改進的灰色關聯投影模型

1. 建立灰色關聯決策矩陣

此時稱含有相對最佳決策方案的增廣型矩陣Y=(Yij)(n+1)×m(i=0，1，2，…n;j=1，2，…，m)為方案集合A對指標集合V的決策矩陣[8]。

為了消除量綱和單位不同所帶來的不可公度性， 決策之前首先應將評價指標進行無量綱化處理。對一個數列的所有數據均用它的第一個數去除， 從而得到一個新數列的方法叫初始化處理。記Y'為Y的初始化矩陣， 且滿足下式

Y'ij=Yij /Y0j (1)

式中，i=0，1，2，…，n;j=1，2，…，m。

以公式(1)中Y0j為母序列，以Y'ij(i=1，2，…n;j=1，2，…，m)為子序列， 就可以得到其他決策方案與相對最佳方案的灰色關聯度

由于決策方案中各個評價指標之間的重要性不同，故對灰色關聯度判斷矩陣進行加權處理，設評價指標間加權向量W=[W1W2 … Wm]T，且滿足W>0，其確定方法有主觀賦權法和客觀賦權法兩大類。灰色關聯度判斷矩陣[9]加權后可以得到灰色關聯決策矩陣F'。

對比較得到的判斷矩陣D，解特征根問題:DW=λmaxW，所得到的W經正規化后作為因素的排序權重。可以證明，對于正定互反矩陣D，其最大特征根λmax存在且唯一， W可由正分量組成，除相差1個常數倍數外， W是唯一的。實際上，對矩陣D很難求出精確的特征值和特征向量W，只能求它們的近似值， 因此通常在AHP 法中， 計算判斷矩陣的最大特征值與特征向量并不需要很高的精度[11]。故用近似法——方根法計算即可， 其計算步驟如下:

(3)判斷矩陣的一致性檢驗

判斷矩陣是分析者憑個人知識及經驗建立起來的，難免存在誤差。為使判斷結果更好地與實際狀況相吻合，需進行一致性檢驗。判斷矩陣的一致性檢驗公式為CR=CI/RI。其中CI為一致性檢驗指標，CI=(λmax-n)/(n-1)，n為判斷矩陣的階數;RI為平均隨機一致性指標(取值見表2)。

當CR<0.1 時，認為矩陣D的一致性是可以接受的，否則，需要重新調整判斷矩陣，直至滿足一致性檢驗為止[12]。

(4)計算權重向量

在判斷矩陣滿足一致性檢驗的條件下，可求得各層因素的權重向量。

3. 計算各方案的投影值

將每個決策方案看成一個行向量(矢量)，則可得到每個決策方案Ai與相對最佳方案A*之間的夾角θi的余弦值ci，稱這個角為灰色關聯投影角[13]。

三、實例分析

某電力企業要從5位候選人中選拔1人做某項目的項目經理，要從中選擇出能勝任此職位的最佳人選。

(一) 建立灰色決策矩陣

通過對這5位候選人在業務能力、語言能力、協調能力、組織能力、團隊意識等方面進行考察，結合有關專家和領導的意見，得到5位候選人業務能力、語言能力、協調能力、組織能力、團隊意識5個評價指標的成績。這5個指標都是效益型指標。

根據表3所給的數據，可以知道相對最佳得分方案A0的因素指標A0=(9896839698)。

下面就可以列出方案集A對指標集V的屬性矩陣Y:

(二) 評價指標權重確定的確定

由專家對各項指標的相對重要性進行打分，再利用層次分析法求出各個評價指標的權重(見表4)。

計算得λmax=5.359 0，一致性檢驗為:CI=0.089 8，查表得RI=1.12，于是CR=0.080 1<0.1，故判斷矩陣滿足一致性檢驗要求。因此，可得企業人才選拔評判指標的權重向量為W=(0.278 3，0.183 6，0.097 2，0.301 8，0.139 1)，可接受。

(三) 計算各位評價候選人的投影值

將層次分析法得到的權重進行歸一化處理得:W=(0.161 1 0.070 10.019 60.189 50.040 2)。

根據(13)式得出各候選人的投影值Dj為:Dj=(0.302 10.455 50.389 90.340 80.398 3)。

最佳方案的投影值D0 = 0.480 5， 各候選人的灰色關聯得分Sj =(0.628 70.948 00.811 20.709 30.828 9)，候選人B的得分最高，因此B為最佳人選。

四、結 語

本文將層次分析法應用到灰色關聯投影模型中，得到了改進的灰色投影模型。該方法賦權合理、計算簡便，并且降低了加權過程中人為因素的影響，從而使評價結果更為合理、可靠，不但可以有效解決企業人才選拔問題，還可以為解決其他類似決策問題提供參考。

主要參考文獻

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