何肖蒙 白懿 司桂飞

摘  要：针对企业人力资源评价难、不确定性因素众多等问题，文中提出了一种基于FAHP和EVIKOR的混合评价方法。首先，利用语言变量对评价指标进行描述，基于偏好信息的互补性对评价矩阵进行补全，并利用FAHP对指标进行赋权操作;其次，采用区间数对待评价个体进行衡量。结合指标权重，采用EVIKOR方法对个体展开评估，获取个体的优劣排序;最后，通过一个示例验证方法的有效性，可为企业人力资源管理提供决策支持。

关键词：人力资源评价;FAHP;EVIKOR;区间数

中图分类号：TP311.5      文献标识码：A 文章编号：2096-4706（2019）21-0016-04

Abstract：Aiming at the difficulties and uncertainties in enterprise human resource evaluation，this paper presents a hybrid evaluation method based on FAHP and EVIKOR. First of all，we use linguistic variables to describe the evaluation indicators，complement the evaluation matrix based on the complementarity of preference information，and FAHP is used to assign weights to these criteria based on the reciprocity property of preference relations;secondly，we use interval numbers to measure the evaluation individuals. Combined with the index weight，EVIKOR method is used to evaluate the individual and get the ranking of the advantages and disadvantages of the individual. Finally，an example is used to verify the ef-fectiveness of the method，which can provide decision support for enterprise human resource management.

Keywords：human resource evaluation;FAHP;EVIKOR;interval number

0  引  言

随着经济社会的发展，人力资源管理在企业中发挥着重要作用。不合理的人力资源配置不仅影响组织的人力资源效益，也将制约组织的生存与发展。人力资源评价作为人力资源管理中的一项重要工作，旨在通过分析影响人力资源价值的主要因素，并结合一定的评价方法得出一个综合值。通过评价分析，企业可及时掌握企业员工的状况，从而构建合理的劳动关系、减少人力物力的浪费。

當前，针对人力资源评价问题，学者们提出了不同的方法。杨兴[1]对中国物流企业人力资源管理现状进行了实证分析，并应用DEA方法建立了系统评价模型;仝若贝[2]提出基于不确定语言混合集成算子的企业人力资源评价模型，并通过实证分析验证模型的可行性;其他部分学者对高校人力资源评价体系构建[3]、人力资源风险预警[4]等不同领域的人力资源管理问题展开了研究。不同学者提出了诸多决策方法，旨在从不同角度刻画和描述该项评价工作，为企业管理提供决策支持。

尽管针对企业人力资源评价存在一定的解决思路，然而当前研究过多集中在对评价指标体系的构建以及加强人力资源管理的对策研究，已有的评价模型较为笼统，且大多基于精确值对方案展开评估，忽略了现实中存在的诸多模糊性和不确定性。同时，在考虑信息的不完全性等方面，现有方法模型仍略有不足。

针对上述问题，本文提出基于模糊层次分析法（FAHP）和EVIKOR的评价框架。考虑现实中信息的不确定性，充分利用偏好关系的互补性，在只需较少评价关系的基础上，对评价指标进行赋权，既提高了决策效率，也保证了决策的准确性。同时，采用区间数对待评价个体进行描述，使模型更加贴近现实，并采用EVIKOR对个体进行综合评价，可为企业人力资源管理工作提供决策支持。

1  基础理论

1.1  模糊集

1.2  FAHP

FAHP已被广泛用于诸多领域的多属性决策问题中，它更加贴近实际与人脑的思维，可用来描述现实中诸多决策情景。然而，大多研究未检验判断矩阵的一致性，而一致性是获得合理结论的重要前提。对此，Wang等将偏好关系加性一致性与AHP相结合，提出了一种利用模糊语言构建判断矩阵的方法：

1.3  EVIKOR

EVIKOR的基本思路是通过比较各评价对象与正、负理想解的距离来确定对象的优先顺序。现实中，多数情况下无法采用精确值对待评价方案进行描述。尤其在人力资源方面，个体在不同指标上的表现受到内、外界等诸多因素影响，会呈现出一定的不确定性。基于此，研究不确定条件下的人力资源评价方法。

2  方法流程

针对企业人力资源的评价问题，本文提出了基于FAHP和EVIKOR的混合评价方法。该流程包含三个阶段：第一阶段为准备阶段，首先确定决策人员，对后续的评价指标进行筛选以及人员性能评估进行打分。在选取企业人力资源评价指标时，应遵循科学性、实用性、可量化性等原则，同时综合考虑各种可能因素，体现企业人力资源的相关特点。第二阶段为FAHP赋权阶段，在确定评价指标的基础上，采用FAHP方法对评价指标进行赋权，决策者将依据这些指标对个体的性能表现进行衡量。为有效应对现实中的诸多不确定性，采用模糊语言偏好对指标进行打分，且只需要较少的评价即可以保证评价关系的一致性。基于偏好信息的互补性，对评价过程中的缺失偏好进行补全，并基于完整评价矩阵对各项指标进行赋权。该做法的好处是可以有效避免决策者因背景知识不全等原因造成的对部分偏好关系不确定的情形，也避免了错误的偏好关系可能对决策带来的误导。第三阶段为EVIKOR排序阶段，基于个体在不同指标上的表现值，采用EVIKOR方法对个体进行综合评价打分和优先排序。采用区间数的形式对个体在不同指标上的表现进行刻画描述，以有效应对现实世界中普遍存在的不确定性，也使该评估模型更加具备普适性和适用性。

3  示例研究

以贵州省某电网公司为例，采用本文所提方法对该公司6名员工的人力资源情况进行考评。假设选取企业领导和业务主管部门等相关人员构成专家组，对该6名员工进行综合评价。综合企业人力资源管理的特点，选取包括“知识水平”“思想修养”“个人能力”和“身体素质”等4项指标对不同员工展开综合评价，分别采用C1、C2、C3和C4进行表示。

3.1  指標赋权

专家组首先根据自身经验知识，利用图1的语言变量对4项指标之间的重要度进行对比。专家们对4个评价指标仅需进行3次比较，即可构建判断矩阵。假设专家对  、 和  分别给出了VP、P和G的评价。将上述语言变量转化为对应的三角模糊数。采用定理1、2对缺失的偏好进行计算，最终得到完整的判断矩阵如表1所示。

表1中部分数值超出了区间[0，1]，因而需要对表中数据进行修正，将其重新映射到[0，1]中。在转化后的评价矩阵基础上，采用FAHP方法中的步骤4，对四项指标的综合权重进行计算，最后按照步骤5对各项指标进行归一化，最终的权重结果如表2所示。

3.2  方案评价

本阶段主要利用个体在不同指标上的得分值，对个体展开综合评价。6名个体在四项指标上的得分值如表3所示，采用区间数形式进行表示。

基于个体得分值，利用EVIKOR方法对个体进行评估和排序，步骤如下：

个体的得分值如表4所示，根据表4中个体的主导概率度，得q4>q2>q3>q6>q1>q5，个体4的综合评价得分最高，因此被选为最优个体，其他个体排名依次为2，3，6和1，个体5得分最低。

4  结  论

针对人力资源评价问题，本文提出了一种基于FAHP和EVIKOR的混合评价方法。决策者首先采用模糊语言对指标进行评价，在只需要较少评价关系以及保证更优一致性的基础上，获取评价指标的权重;其次，采用区间数形式对个体表现进行评估，并结合指标权重，采用EVIKOR方法对个体展开综合评价，生成个体的排序方案;最后通过实验，验证本文所提方法的高效性与可行性，可支撑企业人力资源管理工作并辅助决策。

参考文献：

[1] 杨兴.基于DEA的人力资源管理效率综合评价 [J].湖北农业科学，2016，55（6）：1600-1606.

[2] 仝若贝.基于不确定ULHA算子的企业人力资源评价方法 [J].统计与决策，2015（15）：174-177.

[3] 王怡.高校人力资源综合评价指标体系的构建 [J].经营与管理，2015（5）：145-149.

[4] 徐静，王勃.基于SOM神经网络的人力资源管理风险预警模型研究 [J].电子设计工程，2015，23（18）：134-136.

[5] ZADEH L A. Fuzzy sets [J].Information and Control，1965，8（3）：338-353.

[6] 张骁雄.武器装备多能力领域组合选择与决策方法研究 [D].长沙：国防科技大学，2018.

作者简介：何肖蒙（1987-），男，汉族，湖北武汉人，工程师，硕士，研究方向：人力资源管理。