加权borda模型在员工招聘中的应用

王伟凯 王义康

摘要：通过对经典的borda模型在企业招聘录取过程中存在的问题进行分析，考虑到在应聘人员综合评价较好的条件下企事业单位倾向于录用各方面能力较均衡、更加稳定的人才，引入方差borda数，对经典的borda模型进行加权改进，构建了加权borda招聘录取模型，并结合应聘者评价问题的具体数据进行仿真分析。仿真结果表明，加权borda模型取得了更为合理的招聘结果。

关键词：加权；borda模型；员工招聘

作者简介：王伟凯（1993-），男，浙江瑞安人，中国计量学院理学院本科生；王义康（1976-），男，安徽寿县人，中国计量学院理学院，副教授。（浙江 杭州 310018）

中图分类号：F272.92 文献标识码：A 文章编号：1007-0079（2014）06-0194-02员工招聘是企事业单位人力资源管理的重要基石，能否通过招聘录用到所需的优秀员工，是企事业人力资源管理工作成败的关键。现实中，员工招聘是一项科学性、实践性、艺术性很强的工作。避免招聘过程中的问题和误区，尽量科学客观的招聘到企事业单位最需要的人才，是招聘工作中需要特别注意的问题。[1]

在人才招聘中经常存在面试甄选不科学、面试组成员个人倾向性过强等问题，甄选阶段所采用的面试方法对最后的录取与否起着至关重要的作用。现阶段，多数企事业招聘工作中采用的仍是比较单一的综合评价成绩最终录取的方式。這种综合评价模型可以选出综合结果较好的优秀人才，但是可能会因此而录用总体能力不均衡，个别方面较突出的人，从而使得录取过程存在一定的盲目性和隐蔽性。当今社会，多元化人才越来越受到企事业的追捧，不仅要有适用岗位的基本能力，更要有较好的综合素养。因此，通过建立数学模型改进企业的原有招聘录取方式就显得至关重要。

经典的borda综合评价模型[2]在企事业员工招聘录取中得到了广泛应用，但存在录用人才具有一定的盲目性以及无法选出综合素质高的稳定性人才等问题。本文考虑在应聘人员综合评价都不错的条件下，趋向于录用各方面能力较均衡、更加稳定的人才，并将经典的borda模型进行改进，构建加权borda数的员工招聘录取模型，以各应聘者在面试组取得的原始数据为样本，进行仿真建模研究。

一、基于经典borda模型的员工招聘分析

假设某单位有M位应聘者应聘同一岗位，每位应聘者均参加了考查各项不同能力的招聘测试，最终由N名专家（面试组成员）对全部应聘者的各项进行评分，并给出各专家对每位应聘人员的综合评分。专家对应聘者所评的分数越高，表示该名专家更希望录用这位应聘者。该单位根据经典的borda模型的计算结果决定这些应聘者的录用情况。

在第名专家的打分排序中，排在第k位应聘者Sk后面的总人数为，则第k位应聘者Sk的borda数为：

（1）

将式（1）的计算结果按大小排序，则可得到M位应聘者的综合评价结果，即总排序结果。由此可以得到每位应聘者在每名专家的打分方案综合作用下的最终排序结果，可根据该总排序结果选择录用应聘者。这种综合评价模型，可以较客观地选出所需的应聘者，但也可能会录用总体能力不均衡，个别方面较突出的人，显然这种应聘者不是单位希望录用的。另外，该模型无法选取基本条件相同下，稳定性较高的人才。为此，在保持较高得分排序的情况下，考虑到人才能力的均衡性和稳定性，对经典borda模型进行改进，以期得到更为合理的招聘录取模型。

二、改进的加权borda模型的员工招聘

1.招聘过程中的测试评分borda数

基于经典的borda模型，可以得到每位应聘者在每名专家的打分方案综合作用下的最终排序结果。最终排序结果通过borda数的大小排序来决定，即应聘者测试评分borda数，此处记作。

测试评分borda数代表了应聘者各方面能力综合结果的情况。测试评分borda数越高，说明应聘者的综合能力越好。显然，在单位录用人员时，更希望录用测试评分borda数更高的应聘者。

2.招聘过程中的方差borda数

为了更好地量化应聘者各方面能力的稳定性，考虑将应聘者的综合评价得分（每位专家的打分）方差引入到模型中。方差是用来描述样本数据离散程度的统计量，方差越大，说明该数据样本的波动越大，也就越不稳定。应聘者的各专家打分的方差的数值大小能够用来衡量应聘者各方面稳定性程度的大小。记第k位应聘者Sk的方差为，即第k位应聘者Sk在N名专家的borda数排序方案中的方差。可表示为：

（2）

通过式（2），可以得到每位应聘者的得分方差。将方差从小到大排序，则可得到该应聘者在这一系列测试评分中的方差borda数，即在方差排序方案中排在第k位应聘者Sk后面的总人数，方差borda数记为。

方差borda数，代表了应聘者各方面能力的稳定性程度。方差borda数越高，说明应聘者各方面能力的稳定性越好。显然，在单位录用人员时，更希望录用方差borda数更高的应聘者。

3.改进加权borda的招聘录取模型

综合招聘录取过程中的测试评分borda数和方差borda数，可以得到改进的加权borda数的招聘录取模型：记第k位应聘者最终的加权borda数得分为，w1为测试评分borda数的权重，w2为方差borda数的权重，且有。则有：

（3）

权重的大小，可以根据企事业单位招聘的实际需求来进行设置。若侧重总测评分，即测试评分borda数，则w1可设为较大；若侧重招聘专家组成员的总体观点，则方差borda数的权重w2可设得更大一些。当w2=0时，即为经典的borda招聘录取模型。

通过式（3），在已知应聘者在各项招聘录取过程中的得分的情况下，就可以得到其招聘录取过程中的测试评分borda数和方差borda数，并根据单位招聘人员的权重设置，从而得到应聘者最终的加权borda数，单位的招聘部门即可根据该得分从高到低录取人员。

三、仿真计算与分析

根据上述改进的加权borda数的招聘录取模型与原有的经典borda招聘录取模型，结合应聘者的综合评价问题的实际案例，进行仿真分析。案例样本数据来源于某企业实际招聘过程中的应聘人员综合评价问题。有101名应聘者参加某一岗位的应聘，此岗位需要招聘若干人。招聘专家组有五名专家对其进行各项评分并给出每位应聘者的综合评分。

首先将101名应聘者在各个专家下的评分情况转换成各自专家序列的borda数，然后根据经典的borda模型求解出应聘者的总排序结果。得到前10名的排序结果如表1所示。表1中甲borda数表示某应聘人员在专家甲的评分高低排序中，排在其后的人数，具体见表1。

表1 基于经典borda模型的招聘录取结果

应聘者序号 测试评分borda数 录取顺序 甲borda数 乙borda数 丙borda数 丁borda数 戊borda数

19 100 1 94 91 4 96 90

39 99 2 86 100 44 67 76

51 98 3 94 66 87 31 83

47 97 4 75 72 94 49 70

5 96 5 60 42 89 55 99

66 95 6 41 86 94 75 37

64 94 7 79 4 89 82 70

87 93 8 90 25 55 77 76

4 93 8 54 25 59 99 86

40 91 10 61 49 82 93 37

由表1可得到基于经典的borda模型的招聘录取结果，即101名应聘者的测试评分borda数和录取顺序。根据方差borda数的求解模型，分别求出101名应聘者在五位专家评分下所得的方差borda数，其中按方差borda数排序在前10名的具体情况如表2所示。

由表2可知两者的测试评分borda数和方差borda数，用加权borda模型则可以得到101名应聘者在此次招聘过程中的最终加权borda数，由此可以得到101名应聘者的最终录取顺序，与最初的招聘录取模型的结果进行比较，得到前10名的比较结果如表3所示。此时权重w1，w2均为0.5，表3中的前3列为改进加权borda模型的计算结果，后3列为改进前的经典borda模型计算结果。

表3 基于经典borda模型和改进加权borda模型的计算结果

应聘者

序号 录取顺序 加权

borda数 应聘者

序号 录取顺序 测试评分

borda数

47 1 97.5 19 1 100

39 2 92.5 39 2 99

18 3 91 51 3 98

100 4 89 47 4 97

91 5 87.5 5 5 96

69 6 86.5 66 6 95

5 7 86 64 7 94

40 8 85 87 8 93

51 9 84 4 8 93

87 10 81 40 10 91

由表2、表3可以看出，第19名應聘者若按照经典borda模型的录取方式，则将会是排序第一而被录取，然而其方差borda数并不高，导致其按第二种招聘录取方式将无法被优先录取。而第19名应聘者通常是日常生活中提到的成绩优秀的应聘者，但是各项能力测试的稳定性不强，导致其最终加权borda数不高，可能不符合当今企事业单位要求的在稳定性一定的条件下尽可能招聘成绩优秀的用人倾向。若按经典的borda模型进行建模决定人才招聘录取的方式，则可能会错失部分打分成绩排序略差但是稳定性较强的优秀人才。根据表2、表3同样可以看到，第47名应聘者的方差borda数较高，所以在第二种招聘录取的方式下，第47名应聘者得到优先录取。故在此方面，改进后的第二种加权borda模型在招聘录取中比经典模型更具有现实意义和应用价值。

四、结束语

通过对企业招聘录取过程中存在的问题进行分析，深入研究经典的borda模型在实际招聘录取过程应用中产生的问题，引入方差borda数，对经典的borda模型进行加权改进，构建了改进的加权borda数的招聘录取模型。结合应聘者评价问题的具体案例，对两种招聘录取模型的结果进行了具体分析，结果表明改进后的模型在人才稳定性方面具有更强的优势，相对于经典的broda招聘录取模型而言，综合考虑的方面更多，也更符合企事业人才招聘的目标。但本结果是建立在权重系数各取0.5的结果下得到的，具有一定的主观性，故在实际应用中，应根据企事业单位的实际需要调整权重系数，使得结果具有更好的合理性。

参考文献：

[1]杨俊.避免企业人才招聘中的误区[J].经营管理，2011，（7）.

[2]姜启源.数学模型[M].北京：高等教育出版社，2011.

（责任编辑：孙晴）