决策人才（共6篇）
决策人才 篇1
摘要：随着社会经济的快速发展以及现代企业的不断创立, 企业的经济管理决策在企业发展过程中显得尤为重要, 企业经济管理决策对企业的经济活动的开展有着重要的引导作用, 并且人才管理与企业经济管理决策有着密切的联系。因此企业要在激烈的市场竞争中获得一定的竞争优势, 并且取得快速的发展, 就必须重视企业经济管理的科学决策与人才管理的质量, 从而使得企业获得更大的经济效益。文章从企业经济管理决策与人才管理以及企业经济管理决策与人才管理之间的联系三个方面进行了研究和探索, 对企业的发展有着深刻的现实意义。
关键词：企业,经济管理决策,人才管理
随着市场经济的快速发展以及市场竞争的日益激烈, 一个企业能否做出科学的经济管理决策对企业的发展具有极其重要的作用。企业经济管理决策是与企业人才管理的质量息息相关、密不可分的。企业要做出一个与企业的实际情况相符合, 并且能够促进企业开展一系列的经济活动的科学决策, 有赖于企业人才管理的质量。企业的人才管理质量高, 就会为企业培养出一大批优秀的决策人员, 在企业的经济管理决策中发挥重要的作用。同时人才管理与企业经济管理也是相联系的, 企业在经济管理中制定出更好的、符合企业人才培养与发展的战略决策, 对企业人才培养与管理质量的提高有一定的积极地作用。所以说, 企业经济管理决策与人才管理是相互联系的, 是企业各种经济活动的重要体现, 对企业的发展都有一定的积极地作用。
一、企业经济管理决策
1. 企业在经济管理的科学决策
科学的决策对企业的发展具有极其重要的作用。企业在经济管理中的科学决策是有一定的原则需要遵循的, 首先, 企业在经济管理中的科学决策要保证信息的准确性和完整性。因为在企业经济活动的开展过程中信息是企业进行科学合理决策的重要前提, 很多的信息需要经过归纳与整理, 才能够供企业做出科学合理的决策, 才能够全面地为企业的经济活动做出科学全面的指导。其次, 企业进行经济管理的科学决策还应该遵循可行性的原则, 要保证企业在信息准确的基础上做出的决策能够顺利的实施, 因此, 对企业的经济管理决策应该一切从实际出发, 细致地进行评估, 从而来确定经济管理决策的科学性与全面性。再者, 企业在经济管理的科学决策还应该遵循集团决策的原则。在企业制定经济管理决策的过程中, 一般遵循的是民主集中制与集体领导制原则, 对于比较重大的决策, 应该汲取大多数员工的意见, 民主地去集思广益, 把民主化也作为科学决策中的一项侧重点, 从而制定出更加符合民意与企业实际情况的科学决策。避免了企业经济管理中缺乏民主性与科学性的决策, 使得企业决策向民主化和科学化的方向进一步发展, 从而促进企业的经济发展。企业的经济管理的科学决策对企业开展一系列的经济活动具有一定的指导作用, 所以为了企业更好地开展企业活动, 企业就应该遵循这三个原则, 进行科学、合理决策, 从而进一步促进企业的经济发展。
企业在经济管理的科学决策不仅要遵循一定的原则, 而且还应该运用科学的决策方法。企业在进行经济管理的科学决策的时候, 应该多预备几份预选方案, 对每一份方案都应该进行仔细的斟酌, 以一定的条件为前提, 分析每一份方案的利与弊或者是合理性与局限性, 这样就可以达到择优录取的目的, 使得企业做出的经济管理的决策更加科学。除此之外, 企业在经济管理决策的过程中不应该单凭经验来确定决策方案, 还应该采用数学的测量方法与数量分析法, 检验原方案的科学性, 使得做出的决策更加的科学化与精确化。或者是通过一些典型的实验法来对企业在经济管理中做出的决策进行检验, 在检验的过程中进行总结, 为做出最科学的经济管理决策提供一定的前提。这样, 企业在经济管理决策中就能够做出更加科学合理的决策, 从而能够系统地、全面地指导企业开展企业活动。
2. 企业经济管理决策的范围
企业经济管理决策的范围包括战略成本管理、合同管理以及法律制度。第一, 战略成本管理是提高企业自身价值的管理。现代企业最需要的就是战略成本思想, 这是激烈的市场竞争的要求。企业如果在激烈的市场竞争的大环境之下, 在战略成本上取得一定的优势, 这样会使企业的竞争力增强, 而且还能够突出企业的自身价值。企业要做好战略成本管理, 首先就应该制定科学合理的消耗定额, 而且还要严格的落实资金的定额, 从而有效的控制资金的规模与额度, 这样促进企业在做出企业经济管理决策的时候, 能够对企业的资金进行合理的规划与利用, 从而进一步保证企业经济活动正常的运行。第二, 合同管理。企业的决策者与管理者在制定合同管理的决策的时候, 首先就应该明确合同管理的重要性。在企业的经济管理过程中, 合同作为经济管理的核心部分, 处理好合同与各部分之间的关系显得尤为重要, 而且了解合同管理的重要性能够把合同管理真正的落实到位。除此之外, 在合同管理方面, 由于企业的生产是一个非常复杂的过程, 企业在合同管理管理方面就应该健全经济合同管理的体系, 充分发挥企业合同管理在企业经济活动中的作用。加强企业经济合同管理体系的进一步完善与发展, 对企业开展经济活动具有一定的促进作用, 同时也能够进一步的促进企业合同管理体制的完善与发展。第三, 法律制度方面。随着社会主义市场经济的快速发展, 规范市场秩序就显得非常重要了。法律法规是规范市场秩序的重要法则。特别是在现代企业的经济管理决策当中, 一些行为是要受到法律法规的约束的。企业在日常的运转过程当中, 要求员工服从这种规则, 并且要遵守这种法律法规, 从而带动员工的积极性与主动性, 从自我管理做起。只有这样不断地加强企业的经济管理, 才能够进一步促进企业经济活动的开展, 从而进一步加强对企业经济活动的指导与引导, 提高企业的经济效益。
二、企业人才管理
1. 企业人才管理的重要性
人才是先进生产力的代表, 是现代企业发展进程中的一种中坚力量。人是企业的灵魂, 人才管理在企业管理中显得尤为重要, 不仅可以为企业的建设与发展指明方向, 而且符合我国由计划经济向市场经济转变的需要, 使得现代企业更加符合现代市场经济管理体制与时代发展的趋势。从目前现代企业的发展状况来看, 企业如何合理、科学的配置和使用人才, 进行科学的人才管理已经成为现代各大企业的首要任务。因为21世纪是人才的世纪, 各大企业之间的竞争中人才竞争最为激烈, 为了在激烈的市场竞争中企业在人才方面占据优势, 在企业管理中就应该特别注重人才管理。而且领导人也应该明确的认识到企业人才管理对企业的作用以及未来企业发展的意义。
现代企业的竞争归根结底是人才的竞争, 人才才是现代企业最为需要的资源。如果企业能够提高人才管理的质量, 使得培养出来的人才具有极高的专业素质和技能, 并且具有一定的时代前瞻性与较远的目光, 对企业的经济管理决策都有着重要的作用。再者说, 人才管理的质量和人才管理的水平提高, 有利于改变或者是革新旧的企业管理方式、方法, 引进先进的技术, 创新思想观念, 运用科学的管理理念来管理企业, 使得企业逐步与现代化接轨, 与国际水平相适应。这样才能使企业永远的充满活力, 动力, 促进企业的进一步可持续发展。因此说企业的人才管理对企业的可持续发展具有极其重要的作用, 而且能够为企业的发展注入新的发展动力。
2. 人才管理中的人才配置
人才配置是企业人才管理中比较重要的一部分。人才配置最通俗的意思就是将人才放在最适合他们的岗位上去。因为人的兴趣爱好以及思维方法等的不同, 有的人适合干推销的工作, 而有人适合干坐班的工作, 如果各个职位都得到了人员的合理配置, 并且每一位员工都能够在自己的岗位上发挥自己的特长, 各司其职、各尽所能, 就会大大的促进企业的发展, 为企业获取更多的效益与价值。反之, 人员配置不合理, 就会造成资源浪费、工作效率低下。同时也会影响到员工的情绪与生活质量, 使得企业的工作效率降低, 对企业的发展也是极为不利的。要进行人力资源的合理配置, 首先就应该对企业的各个职位进行预估, 正常的为企业的各部门补充人员, 其作用是使得员工明确的了解到自己的岗位职责。其次还应该需要具有开设新的业务的准备, 招聘一部分符合条件的员工。在这些岗位上逐步培养员工的潜力, 为以后适应或者是从事公司其他的空缺职位做准备。只有这样才会做好企业的人才配置, 从而进一步提高企业的人才管理水平。
三、企业经济管理决策与人才管理之间的关联
1. 人才管理对企业经济管理决策有一定的制约作用
企业经济管理决策与人才管理之间是有一定的关联的, 首先表现在人才管理对企业经济管理决策有一定的制约作用。如果一个企业的人才管理的质量比较高, 人才管理的水平也比较好, 那么企业在经济管理决策中就会占据很大的优势, 会有许多人才为企业的人才管理决策出谋划策, 并且可以提出许多科学的、与时代发展相适应的、合理的决策, 避免了企业决策错误给企业的发展带来不必要的损失。反之一个企业的人才管理的指令和水平不高, 对企业的经济管理决策就会起到一定的制约作用, 甚至会限制或者是阻碍企业做出科学、符合实际的经济管理决策。因为, 企业的人才管理质量不高会使得企业的高层领导班子和决策班子的人员配置不好, 人员素质低下, 不能够创新管理, 无法做出与时俱进的决策。因此说, 要提高企业的经济效益以及促进企业的发展, 并且提高企业经济决策的合理性和科学性, 企业在发展的过程中, 就应该加强对人才的重视以及对人才管理的重视。
2. 企业经济管理决策有赖于人才管理
企业经济管理决策与人才管理之间的关联其次还表现在企业经济管理决策有赖于人才管理。企业的人才管理质量和水平提高, 人员的素质也会逐步的提高, 企业的员工在不断地管理过程中, 接受新思想以及新观念也就比较容易, 企业经济管理中所制定出的决策在实行的过程中也就会比较顺利。再者企业经济管理决策也是需要有思想与有新的创新理念的人员来进行决策, 人才管理会为企业的决策班子培养出一批优秀的人才, 从而使得做出的经济管理决策更加的科学与合理。因此说, 企业经济管理决策有赖于人才管理。
四、结语
21世纪是人才发展的世纪。在激烈的市场竞争中, 企业要获得一定的竞争优势并且在市场竞争中站稳脚跟, 就应该在企业的发展过程中注重企业的经济管理决策与人才管理。制定出更加科学合理的决策去指导和引导企业经济活动, 从而进一步促进企业的发展与经济效益的提高。还应该提高企业人才管理的质量, 为企业在经济管理中做出更加合理、科学的决策提供人才支持。文章从企业经济管理决策以及企业人才管理和企业经济管理决策与人才管理之间的关联, 三个方面进行了研究和探索, 对企业的科学决策与人才管理以及企业的未来发展都有着重要的意义。同时也为现代企业的发展以及经济管理中存在的一些问题和人才管理的方向提供了一定的指导和重要的参考, 为以后的企业科学决策提供一定的指导。
参考文献
[1]于明洁.给予企业经济管理决策科学性的几点研究[J].商场现代化, 2013, (9) :30.
[2]韩英.培养专业高效性人才在企业经济管理中的必要性探析[J].科学中国人, 2014, (6) :25.
[3]王玉梅.科技成果转化的知识管理与人才管理耦合成效测评及对策研究[J].科技进步与对策, 2010, (1) :10.
[4]耿世谷.探析家族式企业人才管理机制——以福安电机产业人才聚集为例[D].福建师范大学, 2012.
[5]王波, 张彤, 张慧颖.高级人才资源管理决策支持系统[J].天津大学学报 (社会科学版) , 2005年, (4) :241-246.
[6]蒋文莉.高层次人才管理的伦理问题研究[D].山东师范大学, 2013.
决策人才 篇2
【摘要】
随着全球信息化时代、知识经济的到来以及有现代科学技能、社会经济的快速生长而带来的信息爆炸，信息已成为人类社会中除了物质、能量之外的第三大资源，网络技能的生长为人们对付信息的收罗、利用和积聚历程供了先进方便的平台。面对大量的信息，对付信息的筛选、阐发与信息决策问题也相应的在各个领域里变得越来越重要。信息决策的思想与理论为各个领域的可连续生长提供理论指导，而信息决策方规矩使各个领域实现特定目标、完成预期的效果成为可能。人们通过反思盘算机治理与决策支持系统建立失败的经验与教导,逐渐形成一种共鸣:传统的决策支持系统理论和决策阐发已满足不了网络经济时代新的决策情况的需求,迫切需要寻求一套新的、适应于信息化决策情况下的决策理论与阐发要领。本文将对现代信息思想、理论与阐发进行归纳、归纳综合与总结，为人们对付现在信息相关理论的运用提供一定的借鉴。
【要害词】
信息决策的思想
信息决策的理论
信息决策的要领 前言 今世科学生长的重要特点之一,就是各门学科既相互交错、相互渗透,又各自向其精密化的偏向生长。因此,我们应力图站在当今世界科学的前沿,充实运用今世前沿交错学科和边沿学科的新看法、新要领,去不绝改造一些传统的信息决策要领,探索掌握一些新的、现代的信息决策理论和要领,进而得到一个满意的最优决策结果，使得信息决策的思想与理论为各个领域的可连续生长提供理论指导。由于决策科学是一门新的、综合性很强的学科，我们需要在大量的科学决策运动的底子上不绝的分归纳、归纳综合、抽象和总结，从而找到决策科学自己的科学领域和结构，并在这一前提下进一步寻求种种优化决策的新要领。本文迁就现代信息决策的思想、理论与要领展开浅析与探讨,在前辈们的研究结果的底子上进行知识体系的总结与归纳综合，并进行小幅度的扩展与延伸。为人们面对现在社会的信息化、网络化提供一定信息决策意识，并对信息决策要领加以公道运用。
正文 1、信息决策的思想
长期以来，决策主要依靠人的经验，称为经验决策。对付重复出现的相同或相似的决策问题，经验决策的优点是，决策时间短、效率高。但对付以前从未遇到的决策问题，大概重要有很庞大的决策问题，经验决策容易出现失误。随着科学技能的迅速生长，经验决策逐步被科学决策所替代。科学决策是决策者在准确掌握相关信息的底子上，依据科学要领、科学步伐、科学手段所进行的决策事情。决策者进行科学决策必须依靠决策体系开展事情，基于准而全的相关信息，遵循一定的决策步伐和原则，依靠专家和智囊团组织，运用科学的决策要领，采取先进的信息处理惩罚技能和手段，进行切合客观实际的决策。[3]
由于社会的信息化、网络化以及技能经济飞速生长带来的信息爆炸，决策历程涉及的问题庞大多变，决策要领研究已经成为了一个多条理、多学科、多方位的体系。决策不但需要对大量有关信息进行阐发、筛选、判断，进而进行创造性的方案拟定、评价、选择和实施，并且决策还需要快速、准确、全面的信息支持。现代治理决策因其前瞻性和极强的谋略性，往往无章可循，需要进行深入阐发和创造性思维才华对所有信息进行深条理的归纳阐发，以提供更富创造性的战略决策。随着社会的进步与科学技能的不绝生长，信息决策越来越显示其重要作用。[1]
经验决策是历史的产物，并且随着历史的生长和人类的进步而逐渐富厚完善，对现代科学决策有着重要的借鉴作用。经验决策与科学决策的本质区别在于方法要领的差别。经验决策的主体一般体现为个别，而科学决策是团体智慧的产物；经验决策主要凭借决策者的主体素质，科学决策则尽可能采取先进的技能和要领；经验决策带有直观性，而科学决策不排斥经验，但注重在理论的指导下处理惩罚决策问题。因此，应该把经验决策与科学决策结合起来，实现决策的科学化。
2、信息决策的理论
决策理论是把第二次世界大战以后生长起来的系统理论、运筹学、盘算机科学等综合运用于治理决策问题，形成的一门有关决策历程、准则、类型及要领的较完整的理论体系。决策理论已形成了以诺贝尔经济学奖得主赫伯特·西蒙（Herbert Alexander Simon）为代表人物的决策理论学派。决策理论是有关决策看法、原理、学说等的总称。“决策”一词通常指从多种可能中作出选择和决定。
2.1 古典决策理论 古典决策理论假设决策者是完全理性的，在决策时运用理性和逻辑使得组织利益最大化。在该理论中，决策者掌握决策情况和可能选择的全部信息；他们可以有效地消除不确定性，得到确定的决策情况；他们能够有逻辑和理性地评估决策情况的各个方面。理性决策的步调见下表 2.1-1。
[4]
步调 细节 案例 1、认识和界说决策要求（确定决策标准；为决策标准分派比重）
出现某些刺激表明必须做出决策，刺激可能是正面的也可能是反面的 一位工场经理发明员工流失率提高了5％ 2、提出供选择的方案 明显的或创造性的方案。一般来说，决策越重要，方案应当越多 工场经理可以提高人为、增加福利或改变招聘标准 3、评估种种选择方案 每个选择方案的可行性、满意水平和结果 提高福利可能不现实，提高人为或改变招聘标准则切合要求 4、选择最佳方案 考虑所有的情况因素选择最符合的方案 改变招聘标准需要很长的时间，应当提高人为 5、实施选择方案 在组织系统内实施选择的方案 工场经理需要取得公司总部的批准，人力资源部要创建新的人为结构 6、事后跟踪和结果评估 在未来的某个时候，经理应当弄清步调 4所选择及步调 5 所实施的方案的结果 6 个月后，工场经理发明员工流失率规复到以前的水平
表 2.1-1 理性决策步调 2.2 现代决策理论 现代决策理论的奠定者西蒙赫伯特·西蒙（Herbert Alexander Simon）是第一个认识到决策并非总是合乎理性和逻辑的人。他对决策的看法现今被称为治理模式。它不是报告人们如何制定决策，而是描述了真实的决策是什么样的。这一模式认为：经理们用于决策的信息是不充实和不完备的；决策受到“有限理性”的约束；在决策时应当以“满意”为追求。
有限理性是指介于完全理性和非完全理性之间的一定限度的理性，它认为决策者受到代价观、无意识反省、技能和习惯的限制以及不充实的信息和知识的限制。治理模式中的另一个重要部分是满意。这一看法主张，决策者不会穷尽所有可能的方案再从中选择最佳者，相反，决策者倾向于寻找到切合最起码标准的方案之后就停止搜索。[4]
2.2.1 决策的看法及其特征 从宏观讲，决策是指制定政策；从微观讲，决策是指做出决定。
决策就是要对未来的偏向、目标以及实现途径做出决定，它是指小我私家或团体为了到达某一目标，借助一定的科学手段和要领，从若干备选方案中选择或综合成一个公道的方案，并付诸实施的历程。
决策具有下列特征：
①目的性：人类的实践运动都是在理想和意图的支配下，为到达一定的目的进行的。理想、意图和需要到达的行动目标是在行动之前就已经确定了的，所以决策体现了鲜明的目的性。
②超前性：决策创建在行动之前，是对未来行动的偏向、原则和要领简直定。
③创造性：为到达决策的目的，实现决策目标，决策者必须以创造精神寻求和优化到达目标的最佳途径，即创造性地选择和制定最优的决策方案。
④治理性：“治理就是决策”，决策是主要的治理职能，任何治理都必须以决策为前提和依据。[3]
2.2.2 决策的类型 从差别角度，决策可以分别为差别的类型。
①按决策的重要性分别：可将决策分为战略决策、战术决策和执行决策三个条理。
战略决策是涉及组织的生长和生存的全局性、久远性、偏向性的决策。
战术决策是为完成战略决策所规定的目标而进行的决策。
执行决策是凭据战术决策的要求制定执行方案的选择。
②按决策的性质分别：可将决策分为结构化决策、半结构化决策和非结构化决策。
结构化决策是一种有章可循的决策，可以重复出现，问题的本质与结构清楚，解决问题的要领与步调是已知的和确定的，可制定牢固步伐来完成决策。
非结构化决策体现为问题新颖，对问题的本质与结构不甚了解，解决问题的要领与步调也知之甚少。非结构化决策主要靠决策者的知识、经验和智慧来完成。
半结构化决策则介于上述二者之间，对问题的本质与结构有所了解但不敷清楚，解决问题采取的要领及其相互间的干系根本知道但不确切，解决问题的步调尚难确定，要通过启发式的探索来做出决策。
③按人们对自然状态规律的认识和掌握水平分别：可将决策分为确定性决策、风险决策（统计决策）以及不确定性决策。
确定性决策能确切知道将产生怎样的自然状态，可以据此选择最佳行动方案，一般用数学筹划来解决。
如果决策者不能准确知道未来出现哪种自然状态，但可以预计其出现的概率，那么这种决策问题就是风险决策，一般采取以概率论为底子的要领加以解决。
如果决策者不但不能确定未来将出现哪一种自然状态，甚至于对种种自然状态出现的概率也一无所知，也没有任何统计数据可循，全凭决策者的经验和态度，这类问题就是不确定性决策。
④按决策的目标数量分别：可将决策分为单目标决策和多目标决策。
仅有一个目标的决策问题就是单目标决策。
有两个或两个以上目标的决策问题称为多目标决策。（3）
⑤按决策的东西和范畴分别：可将决策分为宏观决策和微观决策。
宏观决策通常是指对百姓经济运动中的一些重大问题的决策。
微观决策通常是指某一下层单位或企业生长问题的决策。
宏观决策和微观决策都是相对的看法。就国度和地方而言，国度一级是宏观决策，而地方一级是微观决策；但就地方和企业而言，地方一级是宏观决策，而企业一级是微观决策。
⑥按定量和定性分别：可将决策分为定量决策和定性决策。
定量决策是指描述决策东西的指标都可以量化的决策。
定性决策是指描述决策东西的指标无法量化的决策。
⑦按决策历程的连续性分别：可将决策分为单项决策和序贯决策。
单项决策是指整个决策历程只作一次决策就得到结果的决策。
序贯决策是指整个决策历程由一系列决策组成的决策。
⑧按决策历程影响所及的时间是非分别：可将决策分为长期决策和短期决策。
影响所实时间便是或凌驾一年的决策，称为长期决策。
影响所实时间不凌驾一年的决策，称为短期决策。
⑨按决策涉及的治理领域分类：可将决策分为销售决策、生产决策和财务决策。
企业的运动分为销售、生产和财务的三大领域，企业治理也据此分为销售治理、生产治理和财务治理，有关的决策分别称为销售决策、生产决策和财务决策。
除了上述分别要领以外，决策还可分别为小我私家决策与群体决策、单赢决策与双赢决策。[2]
[5] 2.2.3 决策的原则 决策的优劣干系到治理的效果，决策的民主化和科学化是提高决策质量的重要包管。具体来说，科学的决策应遵循下列根本原则：
①在指导原则设置上，应考虑偏向性、效益性、实践性、整体性原则。
②在决策方案评价上，应遵循可行性、择优性、超前性、动态性原则。
③在决策手段运用上，应遵循科学性、民主性、信息准全性原则。[3]
2.2.4 决策的历程 著名学者赫伯特·西蒙（Herbert Alexander Simon）认为决策主要由四个阶段组成：
①情报运动：找出存在的问题，确定决策目标，获取相关信息。
②设计运动：拟订种种备选方案。
③选择运动：从种种备选方案中进行选择。
④评价运动：执行所选方案，对整个历程及其结果进行查抄和评价，将所得信息备作为下次决策的参考，大概提出新问题，启动新一轮决策历程。
这四个阶段可以分为更详细的九个步调，即提出问题、确定目标、提出代价准则、拟订方案、阐发评估、选择方案、实验验证、普遍实施和反馈查验，如下图 2.2-1 所示。
图 2.2-1 决策的历程 3、信息决策的要领 决策阐发的每一个阶段都有许多要领可以运用。现代决策阐发的具体要领归纳综合起来可以分两类，即定性决策阐发要领和定量决策阐发要领。定性决策阐发要领也称为“软要领”，是指运用社会科学方面的理论，采取一些有效的组织结合形式充实发挥人的智慧和主观能动性，使决策阐发的结果越发准确、有效的要领。定量决策阐发要领也称为“硬要领”，是指运用自然科学方面的理论要领，是现代迅速生长起来的数学化、模型化、盘算机化的决策阐发要领。
3.1 定性决策阐发要领 所谓“定性决策阐发要领”是指运用经验、逻辑思维等方法对问题进行描述性说明，试图用因果、并行干系去描述被研究要素间的规律和特征，最终为决策者办事。现代最常用的定性决策阐发要领有：
①经验判断法 凭借决策者的经验和智慧，运用正确的思维与思路，凭据已掌握的信息对未情报运动 设计运动 评价运动 选择运动 提出问题 确定目标 代价准则 拟订方案 阐发评估 选择方案 实施验证 普遍实施 反馈查验 修改决策 追踪决策
来做出综合的阐发判断，并且直接选取某一最佳方案。这种要领容易犯经验主义错误。
②逻辑推理法 凭据事实证明大前提、小前提的正确性，推理得出逻辑结论。这是一种科学的思维要领，在决策阐发中经常用到。
③实验与模拟要领 决策方案拟订后，经过小范畴的实施，以形成的结果考察决策方案的实际效果，④智囊技能 充实发挥专家、学者的能动性，让他们参加决策，以包管决策阐发的科学性和准确性。
3.2 定量决策阐发要领 定量决策阐发要领是运用数学和运筹学的决策阐发要领，其要害在于把同决策相关的变量与变量、变量与目标之间的干系用数学干系式体现出来，创建起数学模型，然后通过盘算求出答案，供决策者参考使用。由于方案是在未来实施的，因此在决策时必须考虑变革情况下的经济效果。凭据情况因素的可控水平，可以把决策阐发分为确定性决策阐发、风险性决策阐发和不确定性决策阐发。
3.2.1 确定性决策阐发要领 ①直观阐发法 凭据现有数据进行根本的数学阐发，凭据阐发结果做出决策。
②线性筹划法 线性筹划法是解决多变量、最优决策的根本要领，是在相互关联的多变量的约束条件下，求解一个东西的目标函数值最大或最小的要领。运用线性筹划法创建数学模型的根本步调是：首先确定影响目标的决策阐发变量；然后列出目标方程函数；最后列出实现目标的约束条件，写出约束方程组，并求出使目标函数到达最优的可行解，此解即为该线性筹划的最优解。线性筹划的一般形式为 目标函数：max（或 min）z=c 1 x 1 ＋c 2 x 2 ＋…＋c n x n 约束条件：a 11 x 1 ＋a 12 x 2 ＋…＋a 1n x n ≤(=、≥)b 1
a 21 x 2 ＋a 22 x 2 ＋…＋a 2n x n ≤(=、≥)b 2
………………………………… a m1 x 1 ＋a m2 x 2 ＋…＋a mn x n ≤(=、≥)b m
x 1 ,x 2 ,…,x n ≥0 ③盈亏平衡阐发法 盈亏平衡阐发法又称量本利阐发法，是通过考察产量、本钱和利润之间的干系以及盈亏变革的规律来为决策提供公道依据的要领。盈亏平衡阐发的根本假设包罗：产物的产量与销售量相等；产物本钱由牢固本钱和变动本钱两部分组成，单位产物的变动本钱稳定；单位产物的销售代价稳定；生产的产物可以换算为单一产物盘算。其根本公式为π=R－C=Q(p－v)－F。其中，π为利润；R 为销售收入；C 为总本钱；Q 为销售量；p 为销售单价；v 为单位变动本钱；F 为牢固本钱。可用盈亏平衡图体现，如下图 3.2-1 所示。
图 3.2-1 盈亏平衡图 3.2.2 风险性决策阐发要领 组成风险性决策阐发，应当具备五个条件：有一个明确的决策目标；存在可供选择的两个或两个以上的可行方案；存在着不以决策者主观意志为转移的两种或两种以上的自然状态；差别可行方案在各自然状态下的损益值均可盘算出来；能够预测种种自然状态产生的概率，且各概率之和便是 1。常用的决策要领有以收入（本钱）
总收入 R 总本钱 C 牢固本钱 F 产量（销量）
O 盈利 亏损 Q 0
下两种：
①决策表法 决策表法是风险性决策阐发常用的手段之一，又称“损益矩阵”、“损益表”、“风险矩阵”。决策表由备选方案、自然状态及其产生的概率、损益值组成。对决策问题的描述会合地体现在决策矩阵上，决策矩阵是决策阐发的底子。
②决策树法 决策树法是用树图模型描述决策阐发问题，并直接在决策树图上进行决策阐发的要领。它是把备选方案、可能出现的自然状态及损益值简明地汇总在一张图表上，使决策问题形象化。决策树风险性决策阐发具有条理清晰、一目了然、盘算轻便等特点。决策树的组成模型如下图 3.2-2 所示。
图 3.2-2 决策树的组成模型 用决策树法比力和评价差别方案的经济效果根本步调为：首先凭据决策阐发备选方案的数目和对未来情况状态的掌握，绘制决策树图形（绘制决策点和方案枝，在方案枝上标注对应的备选方案；绘制状态节点和概率枝，在概率枝上标注对应的自然状态出现的概率；在概率枝的末端标注对应的损益值，这样就得出一个完整的决策树图）；盘算各个方案的期望收益值；将每个方案的期望收益值减去该方案实施所需要的投资额，比力余值后就可以选出最佳方案。
3.2.3 不确定性决策阐发要领 不确定性决策阐发具有如下特点：有明确的决策目标；有两个或两个以上可决策点 方案枝 状态节点 概率枝 结果节点
行方案供选择，每一个可行方案有两种或两种以上自然状态；每种自然状态的概率事先无法确定，但每种可行方案在差别自然状态下的损益值是可以估算的。
不确定性阐发要领适用于未来的自然状态无法明确预计，且种种自然状态产生的概率无法确定的情况。所以，在比力差别方案的经济效果时，只能凭据主观选择的一些原则来进行。通常采取的要领有以下四种：
①乐观决策阐发法 这是一种决策者对未来事件抱乐观态度的决策要领。采取乐观决策阐发法时，盘算各方案在每种自然状态下的收益，并找出各方案所带来的最大收益，级在最好自然状态下的收益，然后进行比力，选择在最好自然状态下收益最大的方案作为最佳方案。
②悲观决策阐发法 该要领又称“守旧法”，决策者对未来事件持悲观态度，为了包袱更小的风险，从最坏的角度进行决策。采取该要领进行决策时，首先在各方案的收益值中选出最小值，即在最差自然状态下的收益，然后进行比力，选择在最差自然状态下收益最大或损失最小的方案作为所要的方案。
③折中的决策阐发法 折中决策阐发法是基于上述两种要领之间的一种阐发要领。他要求决策者凭据实际情况和自己的实践经验确定一个乐观系数 a（0＜a＜1）。a 的数值巨细凭据差别决策的东西和其时的具体情况而定，它也可能是经验数据。如果 a 的数值靠近于 1，则说明决策者比力乐观；如果 a 靠近于 0，则说明决策者比力悲观。然后盘算每个备选方案的预期代价，其盘算公式为：预期代价=最高收益值×（乐观系数 a）＋最低收益值×（1－乐观系数 a）。比力各个备选方案后，从中选出预期代价最大的作为最优的决策方案。
④痛恨值决策阐发法 决策存在一种时机本钱，它组成了决策的“遗憾值”，或称“痛恨值”。这里“痛恨”的意思是：你选择了一种举事，实际上就放弃了其他方案可能增加的收益。所以决策者为此而感触痛恨。“最大痛恨值”最小化决策准则就试试一种力求使每一种方案选择的最大痛恨值到达尽量小的决策阐发要领。
采取这种要领进行决策时，首先盘算各方案在各自然状态下的痛恨值，其公
式为：某方案在某自然状态下的痛恨值=该自然状态下的最大收益－该方案在自然状态下的收益。然后找出各方案的最大痛恨值进行比力，选择最大痛恨值最小的方案作为最佳方案。[2]
结语 由于各门学科既相互交错、相互渗透,又各自向其精密化的偏向生长。因此,本文在今世前沿交错学科和边沿学科的新看法、新要领前提下,在前人不绝改造一些传统的信息决策要领,探索并研究出一些新的、现代的信息决策理论和要领的底子上,对信息决策的相关思想、理论和要领进行较为系统的归纳综合与总结，并对其进行了有选择行的扩展和延伸，使得信息决策的相关理论能为人们在面对现在社会的信息化、网络化提供一定信息决策意识，并对信息决策要领加以公道运用，更易于人们对现代信息决策的了解、学习、以及应用。
【参考文献】
决策人才 篇3
关键词：人才测评 DSS 系统共协
在当今知识经济时代，信息技术空前发展，理所当然的人才测评的实现离不开信息技术的参与。人才测评软件设计水平一般具有三个层次：
其一是单纯由人才测评实施与评分程序组成的简便测评软件，这种做法的优点是只需做出测评方法，设计测评方法框图，然后按框图设计应用程序即可；缺点在于应用程序在很大程度上依赖于数据，数据的修改、维护困难，存储空间的有效利用率不高，难以适应不同用户的需求。
其二是按人机对话设计，由数据库管理系统和评价方法（模型库）管理系统组成，构成综合测评决策支持系统，这种做法的优点是：基本上解决了前一方法的缺点，并通过人机对话使非专业人员也能使用，数据库管理可是数据的冗余减少并实现共享，应用程序全体组成模型库可使管理大大加强，按功能模块细分的结构便于修改和利于功能的扩充，具有较好的通用性和实用性；缺点是他对涉及人员的知识水平要求较高，而且他还不具备智能的功能。因此其应用也有一些局限性。
其三是由综合测评决策支持系统加上人工智能技术和知识系统组成的智能综合评价决策支持系统，只能综合测评决策支持系统设计难度很大，需要很强的计算机专业知识与测评知识的结合。因此，本系统首次应用共协决策支持系统的观点，通过系统与环境共协、人机共协、多库共协、多模型多方法共协来实现人才测评决策支持系统的智能功能。
由于人才测评在人力资源管理、企业管理中的基础性作用，人才测评结果的分析将为人才选拔、岗位配置、培训计划安排、薪酬分配等打好基础。人才测评结果要应用就必须借助人才测评决策支持系统。
1系统技术方案
1）系统总体架构。TACDSS以专家系统为主，通过知识主导型多库共协机制，实现对有关数据库、模型库、方法库的调度。其关键技术为专家系统技术、数据库技术、模型库管理技术、多模型共协技术、多方法共协技术、人机共协界面技术以及多库共协技术。
2）系统技术方案。TACDSS的网络平台采用1000M交换式快速以太网作为系统的网络硬件平台，主干网通讯协议采用TCP/IP；提供高级的对称多处理 (SMP) 支持，群集和负载平衡技术，数据库采用ORACLE ；工作台操作系统为Windows 2000。
2多模型、多方法共协
多模型、多方法共协就是利用模型构造方法、方法优化组合方法和模型库、方法库技术，根据用户的实际需要，及其提供的信息，选择模型库、方法库中的各种模型方法基元，通过模型库管理系统进行模型构造和组装，通过方法库管理系统进行方法的优化组合，生成面向用户实际应用的模型和方法。[2]
为实现多模型多方法共协，受软件重用思想的启发，并借鉴软件工程的构件组合技术，在TACDSS中应用基于构件模式的模型库-方法库体系结构[3]，这里所说的构件是指可重用的软件成分，它们可不加修改地组合成新的构件，其特点是模块化、独立性强、接口简单以及简明可靠。图1给出了该系统体系结构，其中基本构件由人才测评中最基本与最常用的模型和方法构成，中层的初/高等构件是与人才测评相关的较为复杂的广义模型和方法，高层的用户构件是具有实际意义的辅助人力资源决策的模型和方法。
图1：基于构件模式的模型库-方法库体系结构
3多库共协机制
多库共协机制在各库管理系统的基础上，根据问题求解的需要，对各库（数据库、模型库、方法库和知识库）进行共协调度与通信，进行总体控制，使各库既可独立工作，又可多库协同运行，从而实现资源共享。多库共协机制在计算机中一般是以可执行代码的形式存在的，而且在模型库中运行决策模型最终也要通过执行代码来实现。
多库共协机制的设计应考虑以下几个方面：
共协规划能力。制定共协求解的各库调度规划方案。通过“分解/转换-协调”，将复杂的大问题，分解或转换为若干简单的小问题，进行并行求解，同时通过共协，求得大问题的解。
总控调度能力。按照共协规划，通过各库的管理系统，进行多库系统的总体控制和分级 控制。利用“集中-分散”相结合的递阶控制技术实现。即各库本身的操作管理，分别由下级各库的管理系统并行实现，上级共协机制只进行总体控制与全局调度。
冲突仲裁能力。协调和处理多库资源共享、共协运行中的时间和空间的冲突制裁。
通信联络能力。实现各库之间的横向通信以及用户与各库之间的纵向通信。
TACDSS中采用目标驱动型多库共协机制，是由当前信息需求动态激活的。所谓目标即是何时需要什么信息，完成什么任务。其工作机制如下：根据用户提出的决策目标确定信息查询方式或模型决策方式或知识决策方式。如果为信息查询方式，则采用数据库技术，实现对数据库的查询操作。如果为模型决策方式，则根据模型字典和模型描述，选用模型，然后进行模型链接和模型调用，并采取一定的数据抽取技术关联数据库和方法库得出决策结果[4]。如果为知识决策方式，根据决策要求、事实库数据对数据源的要求，采用既定的数据抽取策略，将对相关数据运用知识库技术进行推理，最后给出决策结果。
一次决策完成以后，通过多库共协机制将新产生的相应的数据、模型、方法以及推理过程存入对应的库中，利用这种反馈机制实现系统的更新与完善。
4人机共协
这里的人机系统（Man-Machine System）是由人（管理者、决策者、操作人员、程序设计及维护人员等）和机器（计算机以及各类相关设备）通过人机界面组成的系统。人与机器的性能相比较，各有各的优点，也各有各的缺点，应当取长补短，共协配合。人的优点是具有创造性，灵活性强，主动型号，智能水平高；但是也有诸多缺点，缺乏精确性、耐久性差、厌倦重复性的工作、处理较简单的问题时比机器来得慢。计算机的优点是精确性高、对确定的简单的问题可以快速的解决、耐久性强、重复性好；相应的缺点是缺乏创造性、灵活性弱、主动性差、智能水平低。
人机共协是指通过多媒体智能界面进行友好交互、自然对话；在人机系统的功能设计中通过系统设计实现人机合理分工；并在上述前提下，实现人机智能结合，提高人机的综合智能水平，促进人的智能发展和机器智能的开发，达到人机系统的高度共协态。
人机接口界面设计得好坏（是否具有一致性和透明性，交互系统是否易使用易学习，以及结构的复杂程度、灵活程度等）将直接影响到一个系统的成功与否、功能的发挥程度，更为重要的是影响到用户对系统的评价。TACDSS应用国外先进的自适应人机接口（AHCI）理论，他的基本思想是接口必须适应于用户，而不是用户适应于系统；此外，接口还必须适应于不同的任务。AHCI是一种智能人机界面，它是传统人机界面的一种扩展，它在人机交互过程中可检测到不同用户及其任务的差异，对这些差异作出评价，并根据需要随时自动改变界面的表现形式及功能。这种界面的柔性或智能体现在它对不同用户或同一用户在不同时间都具有适应性。AHCI能适应当前的用户和任务，允许用户介入需要完成的任务中，由人机共同探测目标并进行人机协同推理，这些都与人机共协的思想相吻合。
TACDSS为实现人机共协，采用自适应人机界面的结构模型。该模型基于UIMS中最著名的Seeheim模型，并将Seeheim模型中的应用接口部件扩充成应用于系统中，这样整个界面的适应性就可以充分地在IDSS模块中得到体现。这一模式使人机交互系统具有极大的灵活性和透明性，并为人机协同控制的实现提供了方法。
5系统与环境共协机制
我们所研究的人才测评决策支持系统，从其测评对象--人的素质角度来讲属于开放系统，从其应用对象--企业来讲也属于开放系统，作为决策支持系统的一种来考虑同样属于开放系统。“开放系统被定义为在同环境交换物质的过程中呈现出输入和输出，自身物质组分的组建和破坏的系统”[5]。
系统功能的发挥既有受系统内部结构制约的一面，又有受环境变化制约的一面。环境的不同会引起系统功能的变化，影响系统功能的发挥。环境的变化对此系统有很大影响，系统与环境是相互依存的。系统在运动过程中必然要与外部环境产生物质、能量和信息的交换。因此，系统必须适应外部环境的变化，才能保持系统的稳定，只有能够经常与外部环境保持最佳适应状态的系统，才是理想的系统。
系统论中有关于系统与环境的互塑共生原理。环境对系统有两种相反的输入（或称作用）。给系统提供其生存发展所需要的空间、资源、激励或其他条件，是积极的作用、有利的输入，统称为资源，如政策对人才测评的支持、人才测评决策支持系统理论新的发展、企业文化与所开发系统之间的共容等。给系统施加约束、扰动、压力甚至危害系统的生存发展，是消极的作用、不利的输入，统称为压力，如员工对应用人才测评决策支持系统的抵触情绪等。这两种作用都会在系统的形态、特性、行为等方面打上环境的烙印。系统对环境也有两种相反的作用或输出。给环境提供功能服务，是积极的作用、有利的输出，统称为功能。系统自身的行为，有时有破环环境的作用，即不利的输出，称为对环境的污染。
TACDSS建立了系统-环境共协机制，充分吸收利用环境提供的资源，经过资源利用专家系统取其精华以后加入系统的相应的库中，充实系统；理应的应对环境压力，转压力为动力，根据情况选择变还是不变，有所为还是有所不为；与环境共协多输出功能，少数出污染。
结论
人才测评是一项复杂的社会系统工程，必须有一套从理论到实践均为科学的系统方法。目前，我国很少有根据中国特色、并考虑素质共协反应的人才测评软件，少数考虑了素质系统共协反应的是一些从国外引进的软件，这些软件的本土化研究并不深入。
本文提出的人才测评共协决策支持系统的思想顺应了当前决策支持系统共协化的趋势，但文章中的模型还不成熟，需要进一步的研究改进。
参考文献：
1彭正龙著，《企业经营者评价系统与激励机制研究——理论、模型、方法》，华夏出版社，2002年9月版
2涂序彦，《智能管理［M］》，清华大学出版社，1996年版
3 曲晟张毅沙新，“基于构件模式的企业模型库系统”，《信息与控制》，1999, 28(Supplement)，p191-195
4张荣梅著，《智能决策支持系统研究开发及应用》，冶金工业出版社，2003年1月版，p91
决策人才 篇4
近年来,有些学者对人才战略及战略的决策方法进行了研究。在人才战略方面,潘锡辉等提出国家高新区人才战略的指导思想和人才战略目标,并探讨了人才战略重点和对策[1]。孙锐等基于多元统计方法对全国31个省市区的人才强国战略实施状况进行分析评价,为研究和评价区域人才战略实施状况提供了一种思路和依据[2]。柳林等分析我国中小企业人才战略管理中存在的问题及原因,并提供了相关对策[3]。孙锐等构建了人才战略规划实施效果评估的框架模型,提出了建立国家人才战略规划评估机制的对策建议[4]。
在人才竞争力评价方面,张体勤等构建了适合我国高层次区域创新人才竞争力评价的指标体系,为定量分析高层次区域创新人才竞争力奠定了基础[5]。李良成等构建了科技人才竞争力综合评价指标体系[6]。
在战略决策方法研究方面,李彩霞等从方法论的角度对区域科技竞争力的评价方法进行研究,并采用系统动力学的方法,利用可持续发展数学模型对吉林省科技竞争力进行了评价研究[7]。郭跃进等构建了我国区域科技人才竞争力评价指标体系,并利用因子分析法和聚类分析法对各省区科技人才竞争力状况进行了综合分析[8]。肖利哲等针对多目标智能加权灰靶决策与灰色关联决策可能产生决策结果不一致,出现两难决策这一问题,提出了均衡决策、均衡阈值及均衡决策值的概念,构建了均衡决策模型[9]。以上研究取得了一定的成果,但对企业人才战略的评价指标体系以及客观决策方法的研究还比较少。本文对企业人才战略决策进行研究,旨在为企业人才战略的选择提供一种客观性较强的方法。
1 企业人才战略评价指标体系的设计
1.1 企业人才战略的基本含义
制定企业人才战略,需对人才的定义有深刻的理解。《国家中长期人才发展规划纲要(2010-2020年)》中把人才定义为:人才是具有一定的专业知识或专门技能,进行创新性劳动并对社会做出贡献的人,是人力资源中能力和素质较高的劳动者。其主要的特征为:具有较高的能力和素质;进行创造性的劳动;对社会做出贡献。除具备上述特征外,企业人才还应具备为企业发展做出贡献、创造巨大价值这一特征。
企业人才战略是指对人才培养、吸引和使用作出的重大、宏观、全局性的构想与安排。科学、合理的人才战略可以推动企业持续发展,主要体现在以下几个方面:一、提高企业的整体绩效。适合于企业的人才战略可以充分发挥人才的作用,使企业在生产、经营等各环节顺利进行,提升企业的效益。二、节约人工成本。人才作用的充分发挥可以使企业在管理、生产等环节的成本下降。三、提高企业竞争力和市场地位。科学的人才战略可以吸引外部人才流入企业,可以留住企业内部人才,可以让人才全心全意为企业服务,这使得企业获得持续的竞争优势以及稳固的市场地位。
1.2 企业人才战略评价指标内容的确定
评价企业人才战略时需考虑多种影响因素,本文着重从企业和人才个人的双方收益、人才战略的竞争性、与内外部环境的关系以及人才战略的可行性等方面进行分析。在文献总结的基础上结合作者的经验,通过初选并运用灰关联分析法进行筛选,最终归纳出7个评价企业人才战略的一级指标以及22个二级指标,如表1所示。由于篇幅所限,筛选过程在此不展开说明。
企业人才战略评价一级指标的具体含义如下:
(1)企业的收益程度是指企业通过实施人才战略可以获得效益的多少,包含直接收益和间接收益。企业经营的根本目的是获得可观的利润,企业人才战略的实施可以帮助企业提高利润水平,表现为企业财务收益的提高。除直接收益外,企业还可以利用人才优势获得市场地位,提升整体竞争力,获得间接收益。
(2)企业人才开发程度是指企业对人才的智慧、知识、才干的挖掘、培养程度。人才开发是企业人才战略的一项重要任务,因此,把人才开发程度作为企业人才战略选择的指标具有重要意义。企业人才开发程度体现在对人才自身的素质、绩效和收益方面所起的作用,具体表现为:人才自身知识、能力、素质的提升,个人绩效的提高及个人经济收益的增加。
(3)与竞争对手的竞争性是指与竞争对手相比,企业在吸引人才、留住人才、培养人才等方面具备的优势。企业的人才战略应具有一定的竞争性,这样才能保证本企业的人才队伍优于竞争者。与竞争对手的竞争性体现在薪酬水平、福利水平、工作设施与工作环境及企业的用人制度等方面。
(4)与内部环境的协调性是指企业人才战略与其他子战略在实现过程中相互协调,互相促进,共同发展。唯有保持协调性,企业的各子战略目标以及总体目标才能更好地实现。与内部的协调性体现在与财务战略的协调性、与企业文化的协调性以及与人力资源政策和制度的协调性三方面。
(5)与外部环境的适应性是指企业人才战略应能够适应外部环境变化,充分利用外部环境的机会,合理规避外部环境的威胁。企业人才战略要与国家的人才政策、科技发展水平、政治经济等相适应。
(6)可行性是指企业人才战略目标具备可行性和可操作性。目标是战略的纲领,制定一个适当的目标是保证人才战略的顺利实施的关键。除了目标可行外,战略方案应具备可操作性。
(7)实施成本是指人才战略实施需要投入的成本。选择一个高投入低收益的人才战略不是明智的。在实施战略前,企业应综合衡量战略实施的成本和能为企业带来的收益。企业人才战略的实施成本包括招聘成本、工资福利成本、培训成本及日常管理成本等。
1.3 企业人才战略评价指标权重的确定方法
权重体现了各影响因素的相对重要性程度,对评价结果有重要的影响。因此,确定指标权重是综合评价中的关键环节。确定指标权重的方法有很多,包括专家咨询法、层次分析法、相关系数法、主成分分析法等。而层次分析法是一种定性、定量分析相结合的系统性分析方法,具有一定的客观性和科学性。因此,本文建议选用层次分析法来确定人才战略评价指标的权重。根据上文构建的层次结构,邀请具有一定人才战略决策经验的研究者按照1-9标度法进行打分。将各专家的评分求平均,得到判断矩阵,然后利用AHP软件进行计算,最终确定指标的权重。由于对人才战略的要求以及标准存在差异,企业需根据自身情况确定本企业人才战略评价指标的权重。
2 白化权函数及灰色优化聚类系数的确定
2.1 灰聚类方法选择的依据
通过上文的分析,选择企业人才战略要考虑多种因素。而影响企业人才战略的这些因素是复杂多变的,并且这些因素的信息是少量、不确定的。由此可见,企业人才战略决策系统具有不确定性,是一个灰色系统。而解决企业人才战略决策问题需要选择科学合理的方法。灰色系统理论与方法是一种研究少数据、贫信息不确定性问题的方法,可以选用灰色白化权函数评估方法来解决此问题。另外,从企业人才战略评价指标的性质来看,多为定性指标,这些指标具有主观性较强且难以量化的特点。因此,在运用灰聚类方法时,需要对方法进行改进后再科学地评价企业人才战略。
2.2 白化权函数的确定
设有n个聚类对象,m个聚类指标,s个不同的灰类,根据第i(i=1,2,…,n)个对象关于第j(j=1,2,…,m)指标的观测值xij(i=1,2,…,n;j=1,2,…,m)将第i个对象归入第k(k=1,2,…,s)个灰类,称为灰色聚类。
基于三角白化权函数的灰色评估模型有两种,分别为基于端点和中心点三角白化权函数的灰色评估模型。前者的白化权函数存在多个灰类多重交叉,不满足规范性。而后者的白化权函数,只有相邻灰类之间有交叉部分,且符合规范性。因此,本文依据基于中心点的三角白化权函数函数的思想构建白化权函数,构造过程如下:
(1)灰类数的确定
按照评估要求所需划分灰类数s,相应地将各个指标的取值范围也划分为s个灰类,如将j指标的取值范围[aj1,ajs+1]划分为:[aj1,aj2],…,[ajk-1,ajk],…,[ajs-1,ajs],[ajs,ajs+1]。
(2)灰类中心点的确定
灰类的中心点是属于某灰类程度最大的点。它是依据基于中心点三角白化权函数的思想确定白化权函数的基础。令灰类的中心点为λjk,其中
(3)白化权函数的构建
本文中的白化权函数分两部分确定。首先,确定中间灰类的白化权函数,分别连接(λjk,1)与第k-1个灰类的中心点(λjk-1,0)和第k+1个灰类的中心点(λjk+1,0),得到j指标关于k灰类的白化权函数fjk(·)(k=2,3,s-1;j=1,2,…,m)。第1灰类和第s灰类的白化权函数分别为以aj1为起点,λj1为转折点的下限测度白化权函数和以ajs+1为终点,λjs为转折点的上限测度白化权函数。这样构建白化权函数的好处:第一,避免了增加灰类,寻求灰类中心点的麻烦;第二,整体符合规范性,即。白化权函数表示如下:
2.3 灰色优化聚类系数的确定
下面基于优属度,设计灰色优化聚类系数。灰色优化聚类系数设计的关键步骤为:确定最优隶属方案和最劣隶属方案;计算对象i距灰类k的最优隶属方案和最劣隶属方案的距离;确定加权距优距离和加权距劣距离;构建目标函数Z(u+ik),求解u+ik。
(1)最优隶属方案和最劣隶属方案的确定
对象i在j指标下对灰类k的隶属度ykij的取值区间为[0,1]。若ykij取最大值1,则在j指标下,对象i完全属于k灰类;若ykij取最小值0,则在j指标下,对象i完全不属于k灰类。因此,若ykij=1(j=1,2,…,m),那么该对象完全属于灰类k,称其为灰类k的最优隶属方案;若ykij=0(j=1,2,…,m),那么该对象完全不属于灰类k,称其为灰类k的最劣隶属方案。各灰类的最优隶属方案向量E和最劣隶属方案向量B相同,表示为:
(2)设和分别为对象距灰类最优隶属方案和最劣隶属方案的距离。则有:
其中,wj为指标j的权重,且满足。当p=2时,d+ik和dik为欧式距离。
(3)加权距优距离和加权距劣距离的确定
令为对象i对灰类k的最优隶属方案的相对隶属度,即优属度;则uik(uik=1-u+ik)表示对象i对灰类k的最劣隶属方案的相对隶属度,即劣属度。令s+ik为加权距优距离,sik为加权距劣距离,则有:
(4)构建目标函数Z(u+ik)。
Z(u+ik)极小值,在此问题下,极小值为最小值。令,求解u+ik。
该问题下的最优解应同时满足以下两个条件:一、尽可能接近最优隶属方案且远离最劣隶属方案;二、与最优隶属方案和最劣隶属方案的离散程度最小,即加权距优距离s+ik与加权距劣距离sik的平方和最小。通过求导解得的u+ik为满足上述两个条件的解。u+ik越大,表明对象i对灰类k的最优隶属方案的相对隶属度越大。因此,把u+ik作为灰色优化聚类系数,并依此来判断企业人才战略的优劣。
(5)运用灰色优化聚类系数评价的优缺点分析
优点:第一、综合考虑了评价对象的白化权值序列与各灰类的最优隶属方案和最劣隶属方案的关系;第二、当有多个对象属于同一灰类时,可根据灰色优化聚类系数直接判断,省去了运用灰令加权计算的步骤;第三、充分利用了信息,判断结果更具科学性。缺点:目前还没有设计建模软件,需要先得到白化权值,然后运用excel进行计算。
3 企业人才战略灰色优化决策模型的构建
3.1 灰类的划分
灰类是按照评估要求所需划分的,在评价企业人才战略时,不应划分太多,也不应太少。下面从对象的个数,评价指标的个数、评价精度要求以及评价习惯四个方面综合考虑,确定灰类数s。
从对象的个数角度考虑。当对象较多,而灰类较少时,会导致多个对象同属于一个灰类,难以判断优劣;当灰类较多,而对象较少时,多个灰类没有分配到对象。这样不仅不能提高判断的精确性,而且还会造成计算的浪费。因此,灰类数s应与对象的个数相匹配。通常灰类数s取值不应超过对象的个数,但最好不低于3。企业人才战略备选方案一般为3-6个,因此,从这个角度考虑灰类数s应满足。
根据指标的个数判断。当指标个数较多时,为避免计算过于复杂,灰类应划分少一点;当指标个数较少时,为提高判断的准确性,灰类应划分多一点。本文中企业人才战略评价指标较多,因此灰类数s不可以取值太大。
从评价精度要求方面分析。灰类划分较多时,评价精度会提高,但操作和计算都会比较复杂;灰类划分较少时,操作简捷,但评价精度也会随之下降。企业人才战略决策精度要求较高,因此s不宜取值太小。
从评价习惯方面考虑。一般来说,专家采用三等级或五等级评分法进行评价。已有的战略决策方法,如SWOT分析等,通常选取五等级评分法;另外,企业人才战略决策问题比较复杂,需深入研究。因此,灰类数s取5较合适。
综合考虑上述因素,运用优化灰聚类方法进行评价时,应将企业人才战略备选方案划分为5个灰类,即s=5。
3.2 灰类划分标准确定的依据
企业人才战略评价指标有定性指标和定量指标。对于定性指标来说,其不可以直接进行定量地刻画,因此需要通过专家评分的方法获取决策数据。首先,确定企业人才战略定性指标的取值范围,即确定企业人才战略评价指标的专家评分区间。评分区间的选择应遵循以下原则:第一、符合专家的评分习惯,便于专家打分;第二、刻画精确,保证分值可充分体现专家偏好;第三、操作简捷,减少专家评分时选择分值的困难。按照以上原则确定企业人才战略评价指标的取值区间为[0,10],评分值可为非整数。对于定量指标,其取值范围应该根据企业的具体要求进行确定。
运用灰色白化权函数聚类评估方法进行评价时还需首先划分各灰类的评价标准。指标权重大小以及对指标要求的高低是影响评分标准划分的关键因素。对于权重较大、要求较高的指标,其各灰类的评价标准应较高;对于权重较小、要求较低的指标,其各灰类的评价标准应较低。由于不同的企业对于人才战略的要求及要达到的目的不同,企业可以根据自身的情况酌情进行划分,本文只对划分依据进行描述。
3.3 企业人才战略评价指标观测值的确定
对于定性指标来说,可以采用专家评分的方法获取观测值。专家作为评价主体需熟悉评价对象所涉及的领域且具有丰富的专业知识。邀请p位专家依据分类标准,分别对n个对象的m个指标进行评分,xtij表示第t位专家对第i对象在第j个指标下的评分值。为减少个人因素的影响,取专家评分的平均值xij作为第i对象在第j个指标下的观测值。对于定量指标,根据把企业财务统计的数据作为观测值。将观测值xij代入白化权函数fjk(·)中,计算k灰类下xij的白化权值fjk(xij),即对象i在第j个指标下对灰类k隶属度,满足。令ykij=fjk(xij),则k灰类下,隶属度矩阵Xk表示为:
3.4 企业人才战略决策模型表示
根据上述解得的灰色优化聚类系数,计算方案i(i=1,2,…,n)关于灰类k(k=1,2,…,s)的灰色优化聚类系数u+ik。方案i的灰色优化聚类系数向量Ui为:
灰色优化聚类系数矩阵为:
根据最大隶属度原则,由,判断企业人才战略备选方案i属于灰类k*;当有多个方案同属于灰类k*时,需根据u+ik*和u+jk*的大小判断。若,则在k*灰类下,方案i优于j;最后,按照灰类的优劣对对象进行综合排序,选择排在最前面的战略作为企业的人才战略。
企业人才战略灰色优化决策模型的程序如图2所示:
4 结论
“十三五规划”时期,企业之间的竞争焦点已转变为企业人才的竞争。企业要想立足于市场、稳步发展、获得持久的竞争优势就必须选择科学的人才战略,以充分育才、用才、聚才,发挥企业人才的作用。本文尝试运用灰色优化聚类的方法解决企业人才战略决策问题。首先,构建了企业人才战略评价指标体系;其次,设计了灰色优化聚类系数;最后构建了企业人才战略决策模型。该模型不仅为企业人才战略方案的决策提供了一种客观性较强的方法,为“十三五规划”期间各级组织的人才战略选择提供了支持,而且拓宽了灰聚类方法的应用领域,丰富了灰理论。但是,本文还没有设计建模软件;另外,由于各个企业对人才战略的要求及侧重点不同,本文只介绍了企业人才战略评价指标的权重确定方法和评价标准划分的依据,运用此模型时企业需根据自身的情况进行确定。
摘要：尝试为企业人才战略决策提供一种客观性较强的方法。确定企业人才战略评价指标体系,运用灰聚类方法,设计白化权函数和灰色优化聚类系数,构建企业人才战略灰色优化决策模型。该模型的建立既为“十三五规划”期间企业人才战略决策提供方法,又拓宽了灰聚类理论的应用领域。
关键词：企业人才战略,评价指标,灰色优化聚类系数,白化权函数
参考文献
[1]潘锡辉,徐东岳,施祖麟.国家高新区人才发展战略探讨[J].中国软科学,2007(06):69-74,85
[2]孙锐,王通讯,任文硕.我国区域人才强国战略实施评价实证研究[J].科研管理,2011(04):113-119
[3]柳林.中小企业人才战略[J].企业导报,2011(09):209-210
[4]孙锐,吴江,蔡学军.我国人才战略规划评估现状、问题及机制构建研究[J].科学学与科学技术管理,2015(02):10-17
[5]张体勤,姜道奎.高层次区域创新人才竞争力评价体系研究[J].华东经济管理,2012(07):150-154
[6]李良成,杨国栋.我国区域科技人才竞争力评价与分析[J].技术经济与管理研究,2013(01):24-27
[7]李彩霞,戴磊,宋微,等.区域科技竞争力评价方法研究[J].科技和产业,2013(01):89-92
[8]郭跃进,朱平利.我国区域科技人才竞争力评价研究[J].科技进步与对策,2014(08):130-134
决策人才 篇5
在企业用人中, 许多企业总是把眼光盯着外面的人才, 而忽视企业内部的人才。[1]事实上, 最适合企业的人才大多存在于企业内部。企业内部的人才植根于企业内部, 他们成长在本企业特定的文化氛围中, 对企业的所有情况都非常熟悉, 无须刻意进行了解, 就能对企业深层次的文化及其背景有深刻的理解, 因而他们为企业提出的方案更具有针对性, 更符合企业实际。同时不需要很长时间的“磨合期”, 上任就能适应工作环境。有利于倡导全体职工发奋学习、岗位成才的良好风气。还有成本低廉, 无须高薪聘请一样可以得到优秀人才。然而如何从企业内部选拔优秀人才, 使人事相宜, 把人才用到最合适的岗位, 发挥人才的效益, 是需要认真研究的问题。
1 目前我国企业内部人才选拔的基本做法及存在的问题
在国家实行了干部公选制度以后, 各企业纷纷效仿, 在企业内部岗位选拔中也采用了类似的方法。一般把岗位选拔大致分成三个环节, 首先是笔试, 通过设计相应的笔试内容, 如从政治素质, 专业业务知识, 包括基础理论、基本技能、基本操作方法, 甚至外语基础知识等方面出题考试;其次, 是进行面试, 考试成绩达到初选线的职工参加面试, 进行表达能力、反应能力、操作技能、甚至管理能力实务测试;第三, 通过前两个环节后, 就可以进行考察阶段, 考察阶段的做法常常是凭印象、拍脑门、凭关系, 最终还是人为地定了岗位。这样造成的问题是:
1.1 笔试和面试环节可能会埋没人才
有些员工不适合考试, 但是他有可能非常适合该岗位的工作, 而且可以发挥出巨大的力量。
1.2 在最后的考察阶段, 有时不能做到公正公平
也许会因为领导的个人印象而使本来优秀的员工与这个难得的机会擦肩而过, 企业也会因领导的这一决策失去使用这个优秀员工的机会。
1.3 岗位选拔是个巨大的系统工程, 需要投入大量的人力、物力、财力
由于企业岗位具有很大的流动性, 如果经常进行这样的考核, 势必影响企业的正常运营。
1.4 这样的选拔历时长, 影响员工工作的积极性
员工在参加考核的过程中, 不能专心本职工作, 影响个人及企业的发展。
2 企业内部人才选拔的基本思路
在企业内部选拔人才, 容易建立员工对公司的忠诚, 同时企业也能比较全面的了解员工的信息。在进行内部岗位人才选拔时, 企业的管理层以及人力资源管理部门要制定标准和指标对员工进行综合考察。如果把这些考核指标以及员工的信息输入专门建立的人才选拔决策支持系统, 要系统为管理层提供决策支持, 就能够实现选拔的公平、公正, 人力、物力、财力投入也可达到最小化, 并且能科学、快速地完成选拔为目标, 最终选取能胜任新岗位要求的人才。
当管理层下达在企业内部选拔的要求后, 人力资源部门可以组织测评人员登录选拔决策支持系统, 测评人员可以由人力资源部门员工、各岗位管理者以及一定数量的职工组成, 以保证测评结果的全面性。每个测评人员都要严格依据企业内部信息系统提供的员工信息, 通过自己的判断输入选拔决策支持系统所需要的信息, 最终由系统产生合适的人选, 再交于管理层的审核, 最终确定人选 (见图1) 。
根据业务流程, 给出系统的初步模型 (见图2)
3 企业内部人才选拔系统模型设计
本系统是基于模糊变换和神经网络来设计的。由于在传统的对人才的评价中, 评价方法是基于线性模型的, 它要求对各项参评指标评分, 然后按各指标的权重累加得到总体评分。比如共有N项指标:u1, u2, …, uN;uk权重为Pk (k=1, 2, …, N) , 每项指标的评分为Sk, 则总分
3.1 模糊变换理论与BP神经网络模型
对人才的评价, 人们的考虑往往是从多种因素出发的, 而且这些考虑一般只能用模糊语言来描述, 这时可以采用模糊评价的方法。模糊综合评价能够对人、事、物进行比较全面而又定量化的评价, 是提高领导决策能力和管理水平的一种有效方法。[3]具体而言模糊综合评价主要包括以下一些元素:
(1) 因素集U:相当于评价指标集, U={u1, u2, …, un}, 其中ui表示具体的指标;
(2) 评判集V:因素的可能评估值V={v1, v2, …, vm};
(3) 模糊评价矩阵R:反映U到V的模糊映射, 其中元素rij表示对象中第i个因素对第j种评价的可能程度;
(4) 权数分配{P (ui) } (i=1, 2, …, n) :反映的是U中各元素ui的权重。由于U中各因素之间有不同的权重, 人们对这个问题的认识体现为U的一个模糊子集P, U中元素ui对P的隶属度为P (ui) , 也称为因素ui被分配的权重, 一般
(5) 综合评价模型:根据R和P, 则可以得出综合评价模型为:Q=P·R。最后根据Q对对象进行综合评价。
BP神经网络是一种多层前向网:除了输入层、输出层外, 还有若干的中间隐层, 每一层神经元只接收前一层神经元的输入, 同一层中结点互不相连。BP神经网络通过实例学习来实现知识自动获取。通过由专家提供的学习样本对网络进行训练, 由自适应学习算法修改网络结构以及各节点的连接权值分布, 使网络逼近所希望的输入与输出间的映射关系。当经过训练后的网络达到稳定后, 通常只有行业专家才能求解的问题, 由于专家的知识以及经验能由神经网络通过网络的结构以及权值表现出来, 输出结果也就能接近类似专家的求解结果。
3.2 岗位人才模糊评价的设计
组织一定数量的专家, 通过对岗位的分析用层次分析法建立评测指标体系。首先将顶级指标定义为总体, 然后将总体细分为若干个子项, 这样所有的参评项目构成了一个具有层次结构的指标树。例如针对某岗位的分析对参评者的总体评价可为知识背景、业务能力、个人素质、学习能力4个一级指标, 而知识背景又可细分为学历符合程度、专业符合程度、外语能力3个二级指标, 业务能力可细分为业务技术水平、项目熟悉程度、获奖情况3个二级指标, 个人素质可细分为应变能力、表达能力、人际能力、团队合作能力4个二级指标, 这样就构成了一个指标层次结构。
3.2.1 确定参评指标的权重向量
同一层的指标对上一层指标的影响反映为权重向量, 这里采用比较矩阵法来计算权重向量。再次组织专家对每一层的指标两两进行比较, 可以得到比较关系矩阵A=[aij]N×N, 其中aij表示指标ui与uj的量化比较关系, 其取值引用数字1, 2, …, 9及其倒数
3.2.2 模糊变换处理
在整个指标体系中假设某指标拥有M个次级指标, 这M项参评指标构成了指标论域U={uk};设选取的N个模糊评价等级构成论域V={vk}, 并由 (1) 求得该指标对应的M个次级指标的权重向量P=[p1, p2, …, pM]。组织所有评测人员对这M项指标做出模糊评价, 然后针对各指标统计评价级别的分布。即:假设对指标项ui做出级别vj评价的人数占所有评测人数的比例为rij, 使R=[rij]M×N构成了论域U×V上的模糊关系。[2]使用权重向量P对R进行模糊变换, 得到该指标在论域V上的模糊关系
3.3 建立神经网络结构与训练神经网络
神经网络模型能否有效模拟专家思维的关键在于隐层的层数和隐层节点数目的选择。一个隐层的神经网络, 只要节点足够多, 就能以任意精度逼近一个非线性函数。[4]在这里我们设计一个N输入单输出的BP网络, 用以对参加评测的员工做出最后评分。该网络包含一个隐层, 隐层具有M个节点, 采用双曲正切函数作为传递函数, 但是如何选择隐层结点数的问题非常复杂, 迄今为止也没有一个很好的解析式, 隐层节点数往往根据前人设计所得的经验和自己进行实验来确定。
组织专家对L个对象进行单项指标的模糊评价以及总体评分。将单项指标的模糊评价进行模糊变换得到L组总体模糊评价X*k, k=1, 2, …, L;对应总体评分为y*k, k=1, 2, …, L。 (X*k, y*k) 就构成了BP网络的学习样本。根据学习样本对构造的神经网络进行学习训练, 经过反复迭代, 使系统平均误差降低到满意程度, 从而获得稳定的网络结构, 能够确定其连接权值。由于神经网络学习是一个非线性优化问题, 这就不可避免的存在有局部最优解问题, [4]所以在这里我们引入遗传算法, 因为遗传算法不是直接作用于参变量集, 而是利用参变量的某种编码;不是从单个点面而是从一个点的群集开始搜索;利用概率转移法, 而非确定性规则;在搜索过程中, 不易陷入局部最优。步骤如下:
3.3.1 提供训练样本
根据专家提供的学习样本 (X*k, y*k) , k=1, 2, …, L, 第p组输入为:X*p= (xp1, xp2, …, xpm) , 第p组输出yp, 1≤p≤L其中:L为样本数;在本文中设有 n输入节点, m个隐层节点, 1个输出节点。
3.3.2 定义个体适应度函数
设输入层到隐层的连接权向量为W
3.3.3 编码及初始种群的产生
依据经验确定一个实数区间[ωmin, ωmax], 对所有ωij均匀分布在区间[ωmin, ωmax]内赋值, 产生染色体W, 从而产生初始种群。
3.3.4 交叉算子
以一定的交叉概率进行算子交叉, 因为在这里采用的是实数编码, 所以采用算术交叉法进行交叉算子。设ω1和ω2是两个进行交换运算的父代个体, 在[0, 1]内均匀产生一随机数μ作为交叉概率, 则相应交换运算产生的子代ω′1和ω′2分别为:
式 (2) 保证了在给网络赋的新的权值中的所有节点间的权值仍在区间[ωmin, ωmax]内, 且能保证ω1+ω2=ω′1+ω′2。
3.3.5 变异算子
假定父代个体ω中的基因ωij被选中作突变, 按均匀分布从[ωmin, ωmax]中产生一个随机数ω′ij来替代ωij。[5]
3.3.6 终止条件
事先确定一个最小迭代次数当超过规定次数后, 观察每代群体中最优个体的适应度变化情况, 如果最优个体的适应度已大于某事先设定的数值且没有增长或缓慢的增长, 就认为计算可以结束了。如果不满足条件, 则返回到步骤 (2) , 直到满足条件为止。
3.4 选定合格人选
模糊变换得出的模糊评价经人工神经网络后得出综合评价值, 假定第x号员工的综合评价值为f (x) , 得出所有员工的综合评价值 (f (1) , f (2) , …, f (m) ) , m为参加测评的员工的总数。根据选拔的人数要求选取综合评价值最大的几个数所对应的员工, 然后送往管理层进行最后的审核。
4 企业人才选拔系统的设计
根据业务流程的分析, 得出企业内部岗位人才选拔系统的数据流程图 (见图3)
根据系统的模型设计, 可以得出建立企业内部岗位人才选拔的系统模块图, 主要由四大模块组成 (见图4) 。
4.1 人机交互模块
人力资源部门的测评人员根据企业内部信息系统提供的信息, 与计算机进行交互, 输入系统所需信息得出结果。
4.2 模糊变换模块
根据系统提供的专家设定的指标与权重, 结合人机交互界面中由人力资源部门的测评人员的信息输入, 计算出参评员工的模糊评价值。
4.3 神经网络模块
把参评员工的模糊评价值输入本模块, 可以得到综合评价值。
4.4 合格人选模块
根据神经网络模块输出的综合评价值, 把所有评价值按序排列, 根据本岗位所需员工数量, 产生符合要求的员工名单。
本文对设计企业内部岗位人才选拔系统做了研究, 初步提出建立岗位人才选拔决策支持系统的模型结构, 以及通过分析得出了系统的模块图。企业实现信息化后, 软件、硬件的健全使建立本系统成为可能。本文的重点在于选拔方法的研究, 所以没有给出具体的事例。同时方法上还存在许多问题, 比如在建立模糊评价矩阵时由于是普通的测评人员给出的, 具有很大的主观性, 这里可以通过群体决策加以改善;在建立人工神经网络时没有比较理想的办法确定神经网络隐层的节点数目;网络训练结束正常运行后, 采用的是单向传播的方式, 所以没有反馈机制可供在线学习;训练样本的顺序有可能影响学习速度和精度, 新加入样本也会影响已学完的样本。一个优秀的决策支持系统需要有好的模型库做支撑, 所有的这些问题有待进一步的研究与思考。
摘要：从我国企业内部岗位人才选拔现状入手, 分析了存在的问题, 提出了企业内部岗位人才选拔的基本思路。在此基础上, 建立了人才选拔决策支持系统的模糊变换神经网络模型, 从选拔员工的指标确定、求解综合评价值直到选定合格的岗位人选, 作了系统的研究, 从而设计出企业内部岗位人才选拔决策支持系统的逻辑模型, 为该系统的物理模型实现做了前期工作。
关键词：岗位人才选拔,决策支持系统,模糊数学,人工神经网络,人力资源管理,系统工程
参考文献
[1].原野.企业内部有人才[J].经营与管理, 2002, (3) :46~46
[2].王媛, 马小燕.基于模糊理论与神经网络的人才评价方法[J].佳木斯大学学报 (自然科学版) , 2006, 24 (3) :408~410
[3].周德群, 方志耕, 潘东旭等.系统工程概论[M].北京:科学出版社, 2005
[4].韩立群.人工神经网络理论、设计及应用[M].北京:化学工业出版社, 2002
决策人才 篇6
基于胜任素质的人才甄选即根据已经建立的胜任素质模型对候选人所具备的胜任素质进行测量和评估。它能够更好地切合组织的战略目标,并能稳定地提高组织的绩效预期[1]。
人才甄选不仅仅是候选人单方面胜任素质的比较,而是多方面的综合评价过程。它是一种决策过程,包括多方面的决策标准,而这些标准的内容有些是模糊和主观的,具有一定的不确定性。如何科学、合理地测量和评价候选人的胜任素质状况,是人才甄选的难点和关键。为建立科学的测量方法,需要在人才选拔过程中考虑胜任素质评价的不精确性,即模糊性。
2 基于胜任素质的人才甄选过程中的模糊因素分析
(1)胜任素质的模糊性。胜任素质一般分为两类:门槛类胜任素质(Threshold Competency)和区辨类胜任素质(Differentiating Competency)。前者容易通过量化指标加以测量,而后者能把表现优异者与平平者区别开[1]。但区辨类胜任素质评价时很大程度上依赖于人们的主观判断,而主观判断常常自觉或不自觉地采用模糊判断。
(2)胜任素质评分具有模糊性。胜任素质评分由评价者通过主观判断而定,具有模糊性。
(3)评价结果具有模糊性。由于各个评价者对胜任素质认可程度的差异,所以评价结果不应是一个唯一确定的量,而应是一个模糊量。
(4)评价过程具有模糊性。评价是对各评价者的评分值进行综合分析,得到各个候选人的综合评分值的过程。由于胜任素质评分值以及评价结果均是模糊的量,评价过程采用模糊的方法才能得出比较客观的结果。
根据评价中各种因素的模糊性,本文建立了有别于传统评议方法的实用多因素、多准则模糊决策模型,以求得决策最优解,保证综合评定最优的候选人入选。
3 多准则模糊决策模型的构建
以人力资源经理选拔为例,基于胜任素质的人才甄选多准则模糊决策的数学模型建立及评价过程如下[2]:
(1)首先组成因素集F={Fi},i=1,2,3…,I。
根据国际人力资源管理研究院编委会编著的《人力资源经理胜任素质模型》一书中提出的人力资源经理胜任素质模型,组成以下因素集F如表1所示[1]。
(2)建立决策准则集。在人才甄选过程中,评价者要根据企业实际要求,规定两种极端情况,即理想准则和不满意准则,然后在这两者之间,建立若干个折衷准则,得到了决策准则集:C={Cj},j=1,2,…,J。
(3)建立评价集、定义相应评价函数。由决策准则集得评价集A={Ak},k=1,2,…5,并定义其评价函数Ak(v)分别为:A1—强,且A1(v)=v;A2—更强,且A2(v)=v3/2;A3—非常强,且A3(v)=v2;A4—理想,且A4(v)=1,v=10,v≠≠1;A5—不强,且A5(v)=1-v。其中v∈V,V={vl}={0,0.1,0.2,…,0.9,1},l=1,2,3,…,11。
(4)本文取J=7建立评价准则,并描述如下[3]:
C1:若候选人的F1、F5和F6这3个胜任素质同时突出,则胜任力强,即A1;
C2:若候选人的F3、F5和F6这3个胜任素质同时突出,则认为胜任力强,即A1;
C3:若候选人同时满足C1和C2条件,则认为胜任力更强,即A2;
C4:其候选人除满足C3外,F2的行为特征也突出,则认为胜任力非常强,即A3;
C5:若对于C4,除F2行为特征不明显外,候选人的F4行为特征突出,则也认为胜任力非常强,即A3;
C6:若候选人6个行为特征都突出,则认为胜任力是理想的,即A4;
C7:若候选人F1行为特征弱,或无F3行为特征,又缺乏F5行为特征,或F6行为特征很弱,则认为胜任力不强,即A5(此处,H2为语气集中化算子“很”)。
(5)建立模糊关系矩阵,进行模糊似然推理。以候选人的全体为论域U={um},m=1,2,…,M,根据评价者对候选人单因素评价结果,得到从F到U的模拟关系矩阵:R=(rim)=[R1R2…Rm]T。
输入R值,根据决策准则进行运算,得到U上的决策准则模糊子集Cj,并做如下模糊似然推理:若x=C1=R1∩R5∩R6,则y=A1;若x=C2=R∩R5∩R6,则y=A1;若x=C3=R1∩R3∩R5∩R6,则y=A2;若x=C4=R1∩R2∩R3∩R5∩R6,则y=A3;若x=C5=R1∩R2c∩R3∩R4∩R5∩R6,则y=A3;若x=C6=R1∩R2∩R3∩R4∩R5∩R6,则y=A4;若x=C7=R1c∪(R3c∩R5c)∪H2R6c,则y=A5(此处,H2为语气集中化算子“很”)。
由此得到7个从U到V上的模糊关系矩阵为
其中dj(m,l)=1∧[1-Cj(um)+Ak(ν1)];
(6)对已建准则进行综合,得到多准则模糊决策矩阵为
其中:Em是论域V上的一个模糊子集,它表示对候选人um的满意程度。
为了分别求出M个候选人总的满意程度,定义
式中:α为截集的水平;Ea,m为Em的α截集;Zn(α)∈Ea,m;Na=|Eα,m|为有限集Ea,m的势。
最后得到满意度为
(7)挑选M个候选人中满意度最大者,即为最佳人选。
4 算例分析
某单位公开招聘人力资源经理,有五位候选人(u1,u2,u3,u4,u5),招聘小组按照胜任素质模型对其进行评价,得到如下的从F到U的模拟关系矩阵。
根据模型分析过程,计算可得到G(E1)=0.875 5,G(E2)=0.833 3,G(E3)=0.806 7,G(E4)=0.778 9,G(E5)=0.951 7,所以最佳候选人为u5,依次为u1,u2,u3,u4。
5 结语
基于胜任素质的人才甄选克服了以往招聘与甄选过程的种种弊端和问题,提高了对既定职位候选人的未来绩效预测的准确性,但在评价过程中存在一系列的模糊因素,多准则模糊决策理论消除了这些模糊性,保证了人才甄选的客观性。多准则模糊决策方法输入仅为单因素评价组成的矩阵R,而对“人”的单因素评价总可以做到比较切合实际。因此,这样的人才甄选决策是客观的。它不至于过多地受到决策者主观意志的影响,避免了主观随意性,增强了科学性。
摘要：如何科学合理地进行人才甄选,一直都是企业关注的焦点。首先分析基于胜任素质的人才甄选过程中的模糊因素,然后构建多准则模糊决策的数学模型。多准则模糊决策克服了基于胜任素质的人才甄选过程中的一系列模糊因素,保证了决策的客观性和准确性。
关键词：胜任素质,甄选,多准则模糊决策
参考文献
[1]国际人力资源管理研究院编委会.人力资源经理胜任素质模型[M].北京:机械工业出版社,2005.
[2]冯保成.模糊数学实用集萃[M].北京:中国建筑工业出版社,1991.