基于灰色关联的多层次基层管理者素质测评研究

刘娟 黄甜

摘 要：为了增加企业管理者素质测评方法的科学性和可操作性，本文就如何有效控制素质测评的实施过程进行了研究。首先针对素质评价指标具有层次、多因素、多角度的特点构建了双层次的指标体系，然后運用灰色理论中的关联分析方法进行系统实施过程中的评价，最后通过实例证明本文提出的基于灰色关联分析的多层次素质测评系统的科学性和可行性。

关键词：员工素质测评 灰色关联 层次分析法 基层管理者

中图分类号 C931

1.引言

“素质测评是指测评主体采用科学的方法，收集被测评者在主要活动领域中的表征信息，针对某一个素质测评指标体系做出量值或价值的判断过程”。可以看出，素质测评是由“测”和“评”两部分构成的。在信息化程度逐渐加深的今天，如何正确地对员工素质进行综合评价，“测”需要搭建一套科学的素质评价体系，“评”需要借助信息化的手段引入高效的员工素质测评系统。素质测评的评价指标的选取不仅需要遵循客观性、全面性、科学性、可操作性，定性指标与定量指标相结合等一系列原则，还要注重其多层次、多因素、多角度的特点，这就使得系统的实施变得更加复杂，但如此高度集成的系统能否成功实施直接关系到素质测评能否在企业人力资源管理中得到很好使用。本文尝试将企业中的素质测评系统实施过程看成一个多层次的灰色系统，提出运用多层次的灰色关联方法对测评过程进行有效地动态控制，以保证企业素质测评的科学性和可操作性；并以通信行业的基层管理者为例，说明该方法在企业实践中的实际运用，探讨影响通信行业基层管理人员素质的关键指标体系并对体系中的多项指标进行有效地评定，帮助企业建立能够胜任基层管理岗位的人才队伍。

2.基于灰色关联的多层次人员素质测评系统

2.1 多层次的评价指标体系

层次分析法（Analytic Hierarchy Process 简称AHP）是一种层次权重决策分析法，由美国匹兹堡大学教授萨蒂在70 年代初提出的，通过逐层比较各种关联因素的重要性来为分析、决策提供定量的依据。人的素质是一个整体、综合性的概念，在人力资源管理实践中，不论是考核基础员工还是管理人员，通过都会涉及到多个因素或多个指标，层次分析法这种定量和定性紧密相结合的新观念、新方法可以为企业人员的素质测评工作搭建多层次的指标体系。具体步骤如下：

（1）构建双层次的素质测评体系结构。

（2）构造判断矩阵A。邀请岗位评价专家将该层次内各因素进行两两比较，通

过确定不同专家的权重程度对不同专家的判断矩阵汇总，判断矩阵的元素aij用ALSaaty教授的1-9标度方法给出。

（3）归一化矩阵，得到特征向量ω=（ω1，ω2，…，ωn），ωi=（ωi1，ωi2，…，ωiki）即得到每一层各指标相对于上一层指标的相对重要性的权重排序。其中n表示一级指标的个数，ki表示对应一级指标i下的二级指标个数。

（4）一致性检验，当CR<0.1，说明判断矩阵具有满意的一致性。否则重新进行比较，对判断矩阵加以调整。其中随机一致性比例CR=CICR，CI=λmax-nn-1 。

2.2 系统实施过程的灰色关联分析

以上构建的双层次指标体系可以为企业员工素质测评提供一个综合的评价模型，但除以上分析之外，关于员工素质评价的各指标因素之间的联系其实也不完全确知，这说明人们对素质测评的认识具有灰色性，可以借助灰色系统理论中的关联分析来对系统实施过程进行阶段性评价，通过揭示各指标之间的强弱关系，以更好的比较出被测对象之间的优点及不足，为被测者提升个人胜任力提供针对性的建议。

灰色关联分析最大的特点就是体现各个评价样本与理想序列之间的关联度，其中关联度最大，评价对象越优。利用灰色关联度对素质测评系统实施过程进行控制评价的步骤如下：

（1） 设某岗位有m名被测者，评价指标为n个，确定比较序列Xi和参考序列X0，则序列矩阵为：X0（1）X0（2）…X0（n）

X1（1）X1（2）…X1（n）

Xm（1）Xm（2）…Xm（n）（m+1）×n

（2） 无量纲化后得到规范矩阵，其中xi（j）=Xi（j）X0（j）

（1）

（3） 计算灰色关联系数ξi0（j）=Δ（min）+ρΔ（max）Δi0（j）+ρΔ（max）

（2）

其中Δi0（j）=|xi（j）-x0（j）|，

绝对差值阵中最小数和最大数分别称之为最小差和最大差，记作Δ（min）=miniminjΔi0（j），Δ（max）=maximaxjΔi0（j） ， ρ∈（0，+∞）为分辨系数。ρ越小，分辨能力越大，当ρ≤0.5463，通常分辨力最好。一般取ρ=0.5。 得到关联系数矩阵如下：

ξ10（1）ξ10（2）…ξ10（n）

ξ20（1）ξ20（2）…ξ20（n）

ξm0（1）ξm0（2）…ξm0（n）m×n

（4） 考虑了权重影响的指标与系统实施效果的关联度计算如下：

Di=∑nj=1ωjξi0（j）

（3）

关联度越大，说明实施效果越优关联度越大，说明实施效果越优

（5） 以上四个步骤考虑的是指标只有一级的情况，鉴于本文研究的人员素质测评具有双层次的特点，结合AHP-灰色关联分析法按照上述相同的步骤先计算二级指标的关联系数矩阵，然后结合相应的权重加权得到与上一层指标的关联度，帮助人力资源管理部门明确不同测评者之间的差异；最后加权计算得到一级指标与系统实施效果的关联系数，以及各测评者的综合得分。

3.算例分析

为了进一步说明本文所使用的测评方法，本节将以通信行业基层管理者的素质测评为例，运用上述的基于AHP的灰色关联分析方法

进行测评，根据所得测评结果比较各基层管理者之间的竞争力，明确各自的优点与不足。

3.1 通信行业基层管理者的双层次素质模型

笔者在2013年面向安徽省三家通信运营企业进行了实证调研，最终挑选出现专家调查问卷中出现频次最高的12项作为通信运营企业基层管理人员的素质测评指标，并运用层次分析法构建了如下的素质测评要素的二级体系结构。 3.2 灰色关联分析

为了保证评价的有效性和可比性，本文选取在实证调研中接触到的A、B、C三位来自某家运营商的同岗位的基层管理人员，邀请其人力资源管理部门的专家分别对三位的12项指标在范围内打分，分值越高，评价越好。显然可见，10分是每项指标对基层管理者的最佳评价，即参考序列（理想序列）每项的值设置为10。

（1） 专家打分以及构造的序列矩阵如下：

表2 序列矩阵

（2） 以参考序列为基准，对表2中的指标值按照公式（1）进行无量纲化处理， 通过AHP-灰色关联分析法按照公式（2）计算二级指标的关联系数，按照公式（3）计算考虑权重后的一级指标的关联系数和综合得分。

表3 二级指标的关联系数

以上计算结果表明：虽然专家给三位员工的评的总分差异不大（总分依次为84、90、90），但本文提出的测评方法可以提供更加细致科学的比较。首先，表4综合得分从大到小的的排序为：人员B（0.724）>人员C（0.641）>人员A（0.594），综合素质方面人员B表现最优；其次，从表4中的一级指标关联系数可人员B在B2和管理能力B3系数均优于人员A 和C，B1系数却明显低于说人员C，明其在核心技能和管理能力两个方面具有明显的竞争优势，但是基础知识薄弱，这与笔者在实证调研中取得的资料显示是一致的：人员B由于刚从另外一个岗位转调过来，在专业知识和业务知识还不够熟练；最后，表3还说明每个人员在具体指标上的差异，人员C在和人员B比较大的差异在于指标C5、C6、C7、C7、C9，企业应该更加注重对其在团队管理和创新能力的培养。因此，通过本文使用的方法不仅可以有效选择应聘者，而且可以明确的清楚该应聘者之间的差异，为选拔、培训员工提供更加有针对性的建议。

4.总结

本文的研究重点在于如何对员工素质测评实施有效的控制，以达到优化人力资源管理和配置的目标。针对员工素质测评的特点首先构建了双层次的评价指标体系，然后运用关联分析法分析指标与理想标准之间的关联度大小帮助企业选择最符合岗位要求的员工，最后通过实例证明本文提出的基于灰色关联分析的多层次素质测评系统更加合理和科学。

参考文献：

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院级项目：《通信运营企业基层管理人员素质测评的AHP模型构建-基于安徽省的研究》，项目编号：YJ201302SK