基于熵权法和层次分析法的高校学科馆员胜任力模糊综合评价研究★

基于熵权法和层次分析法的高校学科馆员胜任力模糊综合评价研究★

赵小翠

(河南理工大学图书馆河南 焦作454000)

摘要：在学科馆员胜任力绩效评价过程中模糊层次分析法具有非常重要的意义，但在确定评价指标的权重系数时该方法带有一定的主观性。因此，提出以Shannon信息熵理论中的熵权系数对模糊层次分析法所得到的权重进行修正，得到组合权重。在得到组合权重的基础上，运用改进的模糊层次分析法对学科馆员胜任力绩效进行综合分析和评价。最后给出了一个具体的实例。

关键词：熵权法；学科馆员; 胜任力; 模糊综合评价; 层次分析法

中图分类号：G311

基金项目：★本文系河南省教育厅人文社会科学研究项目“基于胜任力的高校图书馆学科馆员绩效评价研究”(2015-QN-341)和河南理工大学人文社会科学青年基金项目“高校图书馆学科馆员绩效评价研究”(SKQ2015-5)研究成果。

收稿日期：(2015-07-15责任编辑：刘丽斌)

随着信息技术的发展，图书馆的用户、资源、服务、环境都发生了质的改变，一方面，用户在面临海量的信息资源时，其需求也更加个性化和专业化；另一方面，学科之间出现了分化与融合，涌现出了一批交叉学科和新兴学科。高校图书馆如何在信息化环境和用户信息需求发生变化的情况下，打破传统的以“文献为中心”的服务模式，转变为“以读者为中心”的服务模式，以满足用户个性化、专业化、深层次的学科信息需求，成为了图书馆需要迫切解决的问题。学科馆员服务就成为了高校图书馆信息服务工作发展的必然趋势。因此建立一套合理、科学有效的学科馆员绩效考核评价体系不仅能够提高学科馆员的服务水平与服务质量，还能充分调动学科馆员的创造性、主动性与积极性，也是当前高校图书馆学科馆员制度建设和实施的重要任务之一。目前国内许多学者对学科馆员的科学考评进行了不断探索的研究[1-3]。但这些研究对学科馆员内在的个体特征等方面的深层次特征对学科馆员工作绩效的影响考虑得较少。为此，如何做到既能准确评价学科馆员的绩效行为和外显业绩，又能体现其内在个体特征对绩效的影响仍然是学科馆员绩效考评的难点。基于此，本文在胜任力模型的相关研究成果基础上，应用熵权法和模糊综合评价理论，提出了一种基于熵权法和层次分析法综合确定权值分配的模糊评价方法。该方法利用熵权法建立的专家自身权重模型，修正模糊评判的层次分析法计算的指标主观权重，得到的指标组合权重减少了权重确定的主观性，并有效地解决了综合评价中存在的仅靠主观臆断选取专家的缺陷，为高校学科馆员绩效考核的科学评价提供了一种新的评价方法。

1层次分析与熵权模糊综合评价基础理论

1.1　层次分析法

层次分析法，是一种定性和定量相结合的、系统化的、层次化的分析方法，使人们的思维过程层次化，通过逐层比较多种关联因素来为分析、决策、预测或控制事物的发展提供定量依据。该方法的具体用法是构造判断矩阵，求出其最大特征值及其所对应的特征向量，归一化后，即为某一层次指标对于上一层次某相关指标的相对重要性权值。

1.2　熵权法

在信息论中，熵值代表了信息量大小，信息量越大，不确定性就越小，熵也就越小，即该指标对综合评价的影响越大，该指标的权重也越大；同理信息量越小，不确定性越大，熵也越大，该指标对综合评价的影响越小，该指标的权重也越小。所以我们利用信息熵计算其熵权，再通过熵权修正得到较为客观的指标权重[4]。具体的运算步骤如下：

对于n个评价指标U={u1,u2,…un}，m个评判等级V={v1,v2,…vm}的问题，可构n×m的评语隶属关系矩阵X′=(xij′)m×n，其中xij表示ui关于vj的隶属程度。首先采用线性插值法对X′进行标准化处理。正向指标按式(1)进行标准化处理，负向指标按式(2)进行标准化处理：

(1)

(2)

经过标准化处理后所有的xij形成一个新的规范化决策矩阵X=(xij)m×n。上式中xij∈[0,1]，当max{xij′}=min{xij′}时，取xij=0。

根据熵权理念可得第i个评价指标的熵Hi为：

(3)

上式中，fij,k为计算参数，并假定当fij=0时，fijlnfij=0，其计算方式分别如(4)和(5)式所示:

(4)

k=1/lnm

(5)

由此可得第i个评价指标的熵权wi的定义为

(6)

1.3　层次分析与熵权组合评价

熵权法可以充分挖掘原始数据蕴含的信息，属于客观赋权法；层次分析法可以充分考虑专家的经验判断力，属于主观赋权法。本文将主观赋权法层次分析法和客观赋权法熵权法相结合，计算学科馆员胜任力评价指标的组合权重作为评价指标权重，使权重更为准确和符合实际。

(7)

上式中，wi为第i个指标的组合权重。

1.4　模糊评判

常用的评判模型有许多，模糊综合评价是对受多种模糊因素影响的事物做出全面客观评价的一种十分有效的多因素决策方法，其特点是评价结果不是绝对地肯定或否定，而是以一个模糊集合来表示[5]。模糊综合评判的具体步骤为：

(1)确定评判因素集U={u1,u2…un}其中ui为评判对象的第i个评判因素。

(2)确定评价集V={v1,v2,…,vn}其中vj为评判对象的第j个评判等级。

(3)建立单因素评判矩阵。常用模糊关系矩阵R=(rij)n×m表示：

上式中rij表示评判因素ui隶属于评判等级vj的程度。

(5)合成运算。将组合权重向量集与模糊评判矩阵合成，可得到模糊综合评价结果向量。

(6)识别。选取相应识别原则(最大隶属度原则)，对评判结果向量进行分析识别。

2学科馆员胜任力考核评价指标体系的构建

1973年，哈佛大学教授戴维·麦克利兰正式提出“胜任力”一词。他指出“决定一个人在工作上能否取得好的成就，除了拥有工作所必需的知识与技能外，更重要的取决于其深藏在大脑中的人格特质、动机及价值观等等”。他把这种直接影响工作业绩的个人条件和行为特征称为胜任力素质。胜任力素质模型通常用“冰山模型”来加以形象说明。冰山模型把胜任力形象地描述为漂浮在水面上的冰山，知识和技能是在水面以上的部分，是外显的，是容易改变的胜任特征；而自我概念、特质和动机部分是属于潜藏于水下的深层部分，是内隐的，是不易改变的胜任特征，但它却是左右个人行为和影响个人工作绩效的主要内在原因。基于胜任力模型的评价契合学科馆员作为知识型员工的特点，评价内容可以做到外显胜任力与内隐胜任力并重。它不仅可以把成绩优秀学科馆员的知识和技能等作为评价指标，而且还把包括品质特征、态度、自我概念、个性、动机等在内的内隐胜任力纳入其中，因此，可以区分并找出导致学科馆员业绩差异的关键因素，如图1所示。

图1　胜任力冰山模型

在分析文献[6-8]和与专家进行访谈的基础上，分析提取了责任心、积极主动、网络应用能力、忠诚度、创新能力、组织与沟通能力、信息采集能力等30多项指标。采用麦克利兰(David C. McClelland)行为事件访谈法对优秀的学科馆员和普通的学科馆员进行访谈，并在运用统计分析技术的基础上，确立了显著区分一般与优秀绩效的19项学科馆员胜任力素质，建立了基于学科馆员胜任力素质的绩效模糊考核评价指标体系(见表1) 。

表1　基于学科馆员胜任力素质的绩效考评指标体系

3实例应用分析

本文以某图书馆为例，利用学科馆员胜任力素质模型对2位学科馆员进行绩效考评。根据文中建立的学科馆员胜任力绩效考评指标体系，首先运用层次分析法来确定评价指标的主观权重，再应用熵权法来确定评价指标的客观权重，然后层次分析法和熵权法相结合计算组合权重作为评价指标权重，最后应用模糊综合评价方法对候选人员的胜任力状况进行评估。

3.1　建立评价因素集和评语集

根据文中建立的学科馆员绩效考核指标体系，可得准则层的因素集为B={B1,B2,B3,B4,B5}={知识与技能，能力，工作态度，个性特征，动机}，指标层的因素集为B1={C1,C2,…,C5}={相关学科专业知识，图书情报学知识，计算机与网络知识，管理和心理学知识，文献信息检索技能}，同理可得B2、B3、B4和B5的评价因素集。本模型中将评语分为4个等级V={v1,v2,v3,v4}= {优秀、良好、中等、较差}。

3.2　计算指标的权重

3.2.1层次分析法确定评价指标权重

采用层次分析法(AHP)确定各层次指标的权重，见表2至表7。然后分别计算求出各个判断矩阵的λmax和λmax对应的特征向量，然后将特征向量进行归一化处理，得到各个胜任力指标的权重。经检验，各判断矩阵的CR<0.1。

表2　学科馆员评价指标A-B判断矩阵及其权重

表3　知识与技能B1-C判断矩阵及其权重

表4　能力B2-C判断矩阵及其权重

表5　工作态度B3-C判断矩阵及其权重

表6　个性特征B4-C判断矩阵及其权重

表7　动机B5-C判断矩阵及其权重

3.2.2熵权法确定评价指标权重

根据建立的评价因素集，按照4级评语等级进行定性评价，构建出各个评语隶属关系矩阵，再根据(1)-(6)式，计算出各个指标层的权重，见表8。

表8　评价指标的熵权法权重

表9　评价指标的组合权重

3.2.3AHP-熵权法确定评价指标的组合权重

将利用层次分析法得到的原始权重w1，用熵权法得到的客观权重w2进行调整，则可得到组合权重w。见表9。

3.3　模糊综合评价

根据图书馆10至20人所组成的专家评议组的评议结果，得出这2个学科馆员的模糊综合评判矩阵，如表10所示。表中每一数值都是从相应的胜任力评价指标入手，被评价对象能被评为相应等级的隶属程度，即评委在胜任力评价表中某个等级上划勾的人数占总评委人数的比值。

表10　两位学科馆员的模糊综合评判矩阵

利用表10的数据，按文中构建的模型进行计算，得到Ⅰ和Ⅱ的综合评价结果 BI和BII：

BI=(0.2388,0.5018,0.2580,0.0022)

BII=(0.1018,0.3116,0.5833,0.0033)

3.4　结果分析

按最大隶属原则，Ⅰ的胜任力良好，Ⅱ的胜任力中等。我们还可以用定量的分值来表示，为此，将评判的等级进行量化。将等级与相应的分数列入下表：

表11　评判的等级

第Ⅰ位的综合素质分数为：100×0.2388+85×0.5018+75×0.2580+65×0.0022=86.0254，属于优秀。第Ⅱ位的综合素质分数为：100×0.1018+85× 0.3116+75× 0.5833+65×0.0033=80.6207，属于良好。通过计算可得，第Ⅱ位的综合素质分数最高，属于优秀，

与按最大隶属原则得出的结论是一致的。

4结论

本文将熵权法引入学科馆员胜任力的绩效评价中，结合模糊数学和层次分析法，避免了由于单一评价模型只确定出单纯的主观权重或者客观权重造成的误差。层次分析法计算的指标属于主观权重，较多考虑专家的经验判断力。熵权法属于客观赋权法，充分考虑了评价指标实际取值的影响，可对传统模糊综合评判中层次分析法得到的权重数进行科学的综合修正，可使结果更加客观可信。实例表明，基于熵权法和层次分析法与模糊综合评价相结合的胜任力评价方法是一种主客观相结合的有效方法，可实现“胜任力”评价从定性向定量，从模糊向精确的转化，且具有科学、简洁、可操作性强等特点。

参考文献

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