基于熵权TOPSIS的一线技术员工绩效评价研究

朱宇涛

摘 要：企业想要提质、增效就必须重视一线技术员工问题。研究得出“工匠精神、成就导向、组织认同”等七项制造型企业一线技术员工的关键内隐胜任力素质，构建了制造型企业一线技术员工绩效评价指标；通过熵权TOPSIS法确定了这一指标体系的权重和评价结果；最终将其运用于员工绩效考评工作中，从而帮助企业建立完善了一套客观、公正、科学的一线员工绩效考评系统。

关键词：熵权TOPSIS；绩效评价；内隐胜任力

中图分类号：F24 文献标识码：Adoi：10.19311/j.cnki.1672-3198.2018.08.042

1 引言

目前我国企业对一线技术员工的关注尤为缺失，他们虽然平凡但对制造型企业却是生命线所在。美国学者McClellan（1973）在自己的著作中提出了胜任力的概念。国内，刘学方、王重鸣等学者（2006）将胜任力模型运用于家族企业接班人的选拔问题。在内隐胜任力方面，McClellan（1973）提出了著名的冰山模型，他认为内隐胜任力因素包括社会角色、自我概念、人格特质和动机是决定员工工作行为表现好坏的关键环节。在运用模糊数学理论解决人力资源问题方面，Hwang和Yoon （1981）提出TOPSIS评价模型。刘勇（1998）将模糊思维运用于人才优选问题。

梳理过往研究，一方面，目前关于胜任力的研究大多集中于管理、销售等事务性人员，而且大多数研究者都是进行的胜任力模型的定性研究。另一方面，对于一线技术员工的考评工作是值得关注的核心环节。想要切实的考评一线技术员工必须关注能让一线技术员工脱颖而出的关键胜任力因素也就是内隐胜任力。然而却鲜有学者将研究重点落在内隐胜任力的视角。另外，虽然模糊数学理论已运用于胜任力的研究，但此类研究过多集中在数学方法的讨论而忽略了胜任力模型与数学方法的结合以及在实践中的应用。

本文创新研究对象，针对制造型企业的一线技术员工进行了定性与定量相结合的综合研究，填补了制造型企業一线技术员工胜任力的研究空白。同时，本文创新研究视角，将研究重心选取为制造型企业一线技术员工的内隐胜任力。在模糊数学理论运用方面，本文的定性研究部分具体阐释了制造型企业一线技术员工内隐胜任力模型的构建，定量研究部分引入，熵权TOPSIS评价模型，从而使得基于一线技术员工内隐胜任力的员工绩效评价更加客观。最后结合内隐胜任力模型与熵权TOPSIS评价模型为企业建立、完善了一套一线技术员工绩效评价系统。

2 研究设计

2.1 数据来源

本文选取成都市某电器设备制造企业A进行实证研究。首先，笔者深入A企业采用行为事件访谈法对该企业的一线技术员工进行了访问，本次访问选取了30名企业的一线技术员工其中女性8名男性22名。访谈对象被分为普通绩效组10人和优秀绩效组20人。同时，发放问卷200份回收有效问卷184份。

2.2 熵权TOPSIS模型构建

2.2.1 数据标准化

3 实证结果及分析

3.1 描述统计

本次在A企业发放问卷200份回收有效问卷184份。其中男性121名女性63名，20岁至25岁34人占比18.37%，25岁至30岁56人占比30.61%，30岁至40岁41人占比22.45%，40岁至50岁45人占比24.49%，50岁以上8人占比4.08%。从业时间一年以下23人占比12.24%，从业一到三年的29人占比16.33%，从业三年至五年23人占比12.24%，从业五年以上109人占比59.18%。

3.2 因子分析

首先对问卷进行效度分析，表1为KMO球度检验结果。

从表1得出本次调查适合进行因子分析，因此采用主成分分析法抽取因子，使用正交方差极大法进行转轴，提取特征根大于1的因子，保留因子载荷大于0.5的因子，经过多次因子分析后得到7条清晰的因子，总方差的解释率为70.328%其中，因子一，工匠精神的方差解释率为13.486；因子二，成就导向的方差解释率为12.540；因子三，组织认同的方差解释率为11.726；因子四，主动性和责任感的方差解释率为8.773；因子五，团队合作的方差解释率为8.713；因子六，诚信的方差解释率为7.926；因子七，体面的方差解释率为7.164。通过文献分析，行为事件访谈再结合问卷调查的检验最后，构建出制造型企业一线技术员工的内隐胜任力绩效指标体系。

3.3 基于熵权TOPSIS内隐胜任力模型的员工绩效评价

3.3.1 专家评分

组织7名专家根据“制造型企业一线技术员工内隐胜任力模型”对8名员工进行评分，评分标准为1～100分，每项指标分为5个级别，大大低于一般水平：≤60分；低于一般水平：60～70分；一般水平：70～80分；超出一般水平：80～90分；大大超出一般水平≥90分。每名员工的最后得分由去掉最高分和最低分后的简单算数平均数组成。

3.3.2 评价结果

设每项指标Xij∈1，100，根据专家的打分得到矩阵X=（Xij）m ×n，i=1，2，…，m；j=1，2，…，n。为了消除各指标纲量的影响，我们用公式（1）对矩阵X的原始数据进行标准化处理得到标准化矩阵。再对标准化矩阵中的数据进行归一化处理后运用公式（1）得到指标的熵值Hj运用公式（2）得到指标的权重ωj。指标一，工匠精神的权重为29%。指标二，成就导向的权重为21%，指标三，组织认同的权重为14%。指标四，主动性和责任感的权重为10%。指标五，团队合作的权重为7%。指标六，诚信的权重为11%。指标七，体面的权重为8%。再根据各指标的权重和标准化矩阵得到标准化加权矩阵，运用公式（7）得到综合贴近度N如表2。

3.4 评价结果分析

（1）经过熵权TOPSIS评价模型优化后的评价结果呈现显著差异。根据表2得出此次被评价的8名员工的综合排名顺序，据此得出本次员工考评的结果，值得注意的是，在专家仅根据一线技术员工内隐胜任力模型进行定性评价时得到的评价结果与表2呈现的结果截然不同。说明，熵权TOPSIS模型有效规避了主观性对于员工评价的影响，从而得到更客观真实的评价结果。

（2）制造型企业呈现独特性。得出工匠精神的权重达到29%排在首位，其中包含的严谨务实、坚持不懈、崇尚传统技艺、开拓创新等品质的权重都在5%以上。这充分说明了“工匠精神”对于制造型企业一线技术员工的重要性。之所以“工匠精神”会有如此重要性，其主要取决于企业的性质，制造型企业对“工匠精神”有着天然的诉求，技术与质量是制造型企业的生命线，一线技术人员是否具有“工匠精神”直接决定制造型企业的成败兴衰。因此，制造型企业对于“工匠精神”的追求呈现独特性。

4 研究结论与对策建议

4.1 研究结论

（1）“工匠精神”对制造型企业一线技术员工至关重要。在进行因子分析时，“工匠精神”的方差解释率就达到了13.486%位于七个因子的首位。在熵权分析中“工匠精神”的权重达到29%也是居于首位。

（2）“成就导向”与“组织认同”也具有重要性。在结合因子分析和熵权TOPSIS分析的结果后发现，“成就导向”“组织认同”对于一线技术员工的同样具有重要性，在员工的绩效考评中应该加以重视。

（3）基于熵权TOPSIS的一线技术员工内隐胜任力模型在一线技术员工的考评工作中有巨大优势。虽建立了技术员工的内隐胜任力模型但其还具有一定主观性，并且只有参考作用还不具备很强的操作性，将熵权TOPSIS法运用于员工绩效评价的过程中，可将评判的结果以数量的形式得以体现从而让决策有科学直观的依据。

4.2 对策建议

（1）改变传统主观性较强和只关注显性绩效的考评模式。

（2）组成专家小组针对企业各类型各层级的人员构建内隐胜任力模型。

（3）重视员工工匠精神的锻造。

（4）将内隐胜任力模型和熵权TOPSIS评价方法运用于企业人力资源管理的各个环节。

参考文献

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