基于模糊綜合評價的人力資源績效評價模型研究

摘要：人力資源績效評價是人力資源管理中的核心部分，為此文章以大連華信計算機技術股份有限公司為研究對象，構建了該企業的人力資源績效評價模型，采用G1法與熵值法來組合確定指標體系的權重，利用模型綜合評價進行人力資源績效的評價。最后，對評價模型進行了總結，提出了未來的研究展望。

關鍵詞：人力資源；績效評價；模型

一、 引言

人力資源績效評價是人力資源管理中的核心部分，也是提高企業人力資源管理水平一項必不可少的內容。計算機企業傳統的人事管理常常被認為是一種事務性的工作，而全球信息化的發展、伴隨著國家電子產業發展戰略的提出和戰略實現過程，人力資源管理在分解和執行公司戰略方面諸如戰略伙伴、變革推動者、行政專家、管理專家、員工領頭人等角色也必將日益加強。企業在員工激勵計劃、績效管理、員工參與決策等方面表現出來的水平與企業的效益和效率水平始終表現著強烈的正相關。因此，處于新的市場格局下的計算機企業，要走出傳統的、垂直一體化壟斷經營模式，建立具有競爭機制的現代企業制度迫切需要一套科學、實用、高效的人力資源績效考核評價體系，為在市場競爭環境中提供幫助、增強其競爭力，從而贏得市場奠定基礎。為此本文針對大連華信計算機技術股份有限公司的發展歷程與特點，構建了其人力資源績效評價模型，為其人力資源績效評價提供一定的理論基礎。

二、 模型構建

1. 指標體系構建。構建人力資源績效評價模型的基礎是建立人力資源績效評價指標體系。本文首先在檢索國內外的有人力資源與績效評價研究文獻的基礎上，找到了人力資源與績效評價的相關指標，然后通過對大連華信計算機技術股份有限公司的領導與員工等共計150余人進行訪談來補充完善所列評價指標，通過文獻回顧和訪談，去除重復、表述不明確及難于獲取的指標，經這一過程共獲得25項指標。再由9名著名的管理學、統計學專家組成3個評估組對各項指標進行篩選，剔除了13項指標，保留了12項指標，具體見表表2。

2. 研究方法與評價模型。目前，雖然國內外關于人力資源與績效評價的研究較多，但大部分研究還沒有形成科學系統的評價方法。由于人力資源績效評價的指標很難用定量的指標來描述，即其評價指標具有較強的模糊性，對于人力資源績效的評價還存在著一定的模糊程度，所以運用常規的評價方法如層次分析法、因子分析法等很難精確的對于人力資源績效進行測算，但人們的思維卻有辦法處理、模仿和抽象這些不確定性，這便構成了模糊分析的主要內容。由于模糊方法在處理定性的、不確定的和信息不完善的這類問題方面具有顯著的優越性，同時，模糊方法模仿了人的思維和處理問題的過程，以較低的代價可獲得較為優良的性能，因而在本研究中引入模糊數學的理論對人力資源績效進行評價。

在模糊綜合評價中，權重的計算是一項重要的內容，對評價的結果有重要影響，目前確定指標權重的方法主要有主觀賦值法和客觀賦值法，前者是指根據評價者主觀上對各指標的重視程度來決定權重的方法，如層次分析法、專家經驗評估法等；后者是指根據客觀原始數據信息的聯系強度或各指標所提供的信息量來決定指標權重大小的方法，如熵值法、因子分析法、復相關系數法等。主觀賦權與客觀賦權各有優缺點。主觀賦權，概念清晰、簡單易行，但受主觀因素干擾；客觀賦權，推算嚴密、評價客觀，但權重隨指標數據的變化而變化、失之穩定。因此，本文采用主觀賦權的G1法與客觀賦權的熵值法相結合的綜合賦權，在一定程度上彌補了主客觀單一賦權的不足。與傳統的評價模型相比，本研究采用了基于主觀與客觀綜合賦權的模糊綜合評價模型來對人力資源績效進行評價，在人力資源績效評價中并不多見，為這一領域的研究提供了一個新的研究思路與方法。

（1）G1法確定權重。G1法是一種先對評價指標進行定性排序，然后再進行定量賦值（即在相鄰指標間依次比較判斷）的主觀賦權方法。這種方法對于評價指標無論是否變化，都不會引起指標間的相對重要性程度的優劣排序的改變。具體步驟如下：

①確定評價指標的序關系。若評價指標xi相對于某評價準則（或目標）的重要性程度大于（或不小于）xj時，則記為xi>xj。若評價指標x1，x2，…，xm相對于某評價準則（或目標）具有關系式x*1>x*2>…>x*m時，則稱評價指標x1，x2，…，xm之間按“>”確立了序關系。這里x*i表示{xi}按序關系“>”排定順序后的第i個評價指標（i=1，2，…，m）。

②確定相鄰指標的重要性程度。假設某一指標為xk，則與其相鄰的指標為xk+1，專家根據指標的重要性程度確定rk=xk/xk+1，確定rk的標準如表1所示。

③根據專家給出的rk，確定第m個指標的權重為：

④由權重wm可得第m-1，m-2，…，3，2個指標的權重值：

wk-1=rkwk，k=m，m-1，m-2，…，3，2

其中，wk-1為第k-1個評價指標的G1法權重；為專家給出的指標重要性值；wk為第k個評價指標的G1法權重。

（2）熵值法確定權重。熵值法的主要原理是設有m個待評方案，n項評價指標（對于本文m代表評語等級，n代表21項評價指標），由21項指標的不同評語等級形成原始指標數據矩陣X=（xij）m×n，對于某項指標xj，指標值xij的差距越大，則該指標在綜合評價中所起的作用越大；如果某項指標的指標值xij全部相等，則該指標在綜合評級中不起作用。具體步驟如下：

（4）模糊綜合評價模型。美國控制論專家查德提出的處理模糊事物的數學方法，引入“隸屬函數”來描述客觀事物的差異的中間過渡的模糊數學方法，在許多的領域得到廣泛的應用，其具體步驟如下。

首先建立人力資源績效評價因素集合U=ui（i＝1，2，3，4，5），這里Ui代表第一層指標，每一個ui又由若干個二級指標構成，表示為ui=uij。然后確定評語集V，模糊評價矩陣R，令V＝（v1，v2，v3，v4，v5）=（很高，高，一般，低，很低）。采用問卷調查的方法，得到指標uij隸屬于評語Vk的人數與參加問卷調查總人數的比值，對人力資源績效評價因素集U中的每一個因素ui，做一個評價f（ui），則可得到U到V的一個模糊映射f，即：

ui→f（ui）=（ri1，ri2，…，rij）∈F（V）

其中，F（V）是V上的模糊集合全體。根據模糊變換的定義，模糊映射可以確定一個模糊關系R，稱為模糊評價矩陣：

Rj=r11 r12 r13 r14 … r1kr21 r22 r23 r24 … r2kr31 r32 r33 r34 … r3kr41 r42 r43 r44 … r4krj1 rj2rj3 rj4 … rjk

將各指標的權重表示為W=（wi），wi=（wij）（i＝1，2，3，4，5）。w1=（w11，w12，w13，w14）；w2=（w21，w22，w23，w24）；w3=（w31，w32，w33，w34）；w4=（w41，w42，w43，w44）；w5=（w51，w52，w53，w54）。在此基礎上確定各指標的最終模糊集：分為第一層次模糊綜合評價集和第二層次模糊綜合評價集，第一層次是在第二層次確定的基礎上來構建的，第二層次模糊綜合評價集為：

Ci=wi×Rj=cik=（ci1，ci2，ci3，ci4，ci5）其中i=1，2，3，4，5；k=1，2，3，4，5

第一層次模糊綜合評價集為：

A=W×C=（w1，w2，w3，w4，w5）×c11 c12 c13 c14 c15c21 c22 c23 c24 c25c31 c32 c33 c34 c35c41 c42 c43 c44 c45c51 c52 c53 c54 c55

最后去模糊獲得單一評價值。

本文采用李克特5級量表對人力資源績效進行測度，即V=（v1，v2，v3，v4，v5）＝（很高，高，一般，低，很低）＝（5，4，3，2，1）。人力資源績效的最終評價值為：

Si=5ci1+4ci2+3ci3+2ci4+ci5

三、 結論與討論

人力資源績效評價是分析企業在發展過程中人力資源管理的有效途徑，同時也可以為企業進行人力資源戰略制定提供一定的理論指導。本文從工作成績、工作能力、工作態度3個方面構建了人力資源績效的評價模型，通過本文的研究，得到以下啟示：

1. 本文研究的人力資源績效是由高層管理者者的主觀判斷直接確定。模糊綜合評價能夠較好地解決多因素、模糊性以及主觀判斷等問題，用該方法對人力資源績效進行評價，可以發揮模糊方法的獨特作用。

2. 模糊綜合評價利用模糊層次結構，將人力資源績效集中到模糊結構框架之中。該結構可根據研究需要，進行分級和不斷補充新的影響因子。該方法通過分組聚集的過程，對人力資源績效的各個變量進行測量，并通過去模糊，將模糊子集轉化成一個具體的數值，來衡量人力資源績效各個方面的具體得分。

3. 指標權重的確定是模糊綜合評價的關鍵。本研究采用G1法與熵值法綜合賦權的方法來進行指標權重的計算，減少了指標由于單一方法賦權而產生的誤差，但本文也只是綜合賦權方法的一個簡單嘗試，在未來的研究中，還要對此問題進行深入研究。

4. 本研究從理論上構建了人力資源績效評價的評價模型，但并沒有進行實證研究。在未來的研究中，將選取大連華信計算機技術股份有限公司為研究對象，進行人力資源績效的計算，從而來分析大連華信計算機技術股份有限公司在人力資源管理中存在的問題。同時，還將選擇其他的計算機類企業進行對比研究，借鑒其他企業的先進的人力資源管理模式，從而為大連華信計算機技術股份有限公司人力資源管理提供科學的意見與建議。

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基金項目：國家自然科學基金資助項目（70903010）；教育部新教師博士點基金資助項目（20090041120048）；遼寧省博士科研啟動基金資助項目（20081094）。

作者簡介：丁毓良，大連理工大學管理與經濟學部博士后、碩士生導師；商華，管理學博士，大連理工大學管理與經濟學部博士后、講師。

收稿日期：2010-11-12。