基于G1云模型的企业岗位等级综合评价

王梦 (中国石油工程建设有限公司，北京 100120)

0 引言

员工岗位等级评价企业人力资源管理中的重要工作组成部分，岗位定级过程中需要考虑的因素较多，是属于多因素共同作用下的复杂系统评价问题，且岗位定级是动态的而非固定的。整个岗位测评中应该遵循科学性、可操作性、易于实现与可复制性。岗位等级由多个因素共同决定，目前尚无统一的评价方法。李燕等[1]将可拓学中的可拓物元模型引入员工岗位等级的综合评价中，将定量方法与定性方法结合，通过计算指标的可拓关联度，在对各指标赋权，计算加权的综合可拓关联度，从而确定员工的岗位等级，并在实际中对模型得到了较好的验证。张素梅[2]建立了根据层次分析法AHP赋权的模糊综合评判模型，从复杂待评对象的模糊性出发，对教师岗位进行了评定并取得了良好的效果。

实际上在岗位等级综合评价过程中，呈现出大量定性描述的指标，定性指标量化存在模糊性，且员工的个体表现与指标间存在随机性。针对存在模糊性与随机性的复杂评价对象，本文提出以云模型作为综合评价模型，同时使用比层次分析法AHP更加方便高效的G1法赋权。从文献查阅来看，目前尚无利用云模型作为员工岗位等级综合评价的相关文献，本文首次引入使用是对员工岗位等级综合评价方法的补充、丰富与有益探索。

1 云模型相关理论

1.1 云的基本概念

在实际评价与模式识别中都存在大量信息需要整合到一处进行分析，这些信息往往具有不确定性即存在模糊、随机和混沌现象。为了解决模糊与随机问题，我国学者李德毅从概率论与模糊数学出发提出云的概念，并给出了云的解析式，利用正态分布的将随机性与模糊性整合到一个数学模型中，并取名为云模型，随后在人工智能与数学挖掘领域得到了广泛应用。近些年已经扩展应用到各类评价当中[4-7]。

对于一个定量论域U，C是U上定性的概念。定量值x从属于U，x对定性概念C的从属程度用隶属度函数μ(x)∊[0,1]表示，则x在论域U上的多次随机出现成为云，每一次x出现则被统计一次，视为一个云滴，云滴与理想点的偏离程度反映了云的模糊性，因此云模型的包括随机与模糊的数学模型，对于处理随机与模糊信息具有较强的针对性。

1.2 云模型的数字特征

云模型特征参数计算公式[4-7]如式⑴。其中Ex、En、He分别表示云期望、云熵与云超熵，信息不确定性由三个参数共同反映。

其中，xi与n分别表示样本观测值与样本个数。期望Ex是定性问题的期望数值量，是云滴在论域内分布的中心点。熵En是表示定性量化区间，是实际值与理想期望之间的偏离度，进而可以反映信息的模糊性。超熵He在云图中反映为云滴凝聚松散程度。对于存在区间阈值[Lmin,Lmax]的区间数[4-7]，其特征参数可以表示如式⑵

k为常数，根据变量的模糊阈度进行选取，常取0.01，0.02，1，参照文献[4-7]本文指标的模糊阈度本文取k=0.01。云模型实现定性与定量相互转化依靠正向云算法与逆向云算法。定性到定量通常使用正向云算法，即将概念问题转化为数值点，典型的正态云图及其数字特征如图1所示。

图1 典型正态云图及其数字特征

1.3 云模型的加权集成

n朵云加权集成为一朵云的过程称为云的加权集成[4-7]，设Ei(Exi,Eni,Hei)(i=1,2,…,n)为n朵不同的云，分别为每朵云对应的权重，E0(Ex0,En0,He0)为集成后的综合云，则加权集成公式为

1.4 G1法指标赋权

传统的主观赋权AHP需要信息两两比较，形成判别矩阵，该过程在指标数据较多时往往非常复杂，且为了防止赋权矛盾还需要进行赋权一致性检验。G1法作为一种自层次分析法优化而来的主观赋权，可以完全避开AHP的复杂赋权过程。其原理为预先对指标按照相对重要性进行排序形成新的指标序列。新的指标序列从前到后，前面一个指标与后面一个指标的重要度之比记为ri(i=m,m-1,…2)，ri取值如表1所示。则各指标权重为

2 岗位等级评价指标的建立

由于岗位测评是复杂系统的评价过程，需要从企业自身出发，文章本着科学性、可复制性、泛化性的初衷参考文献[1，2，8，9]选取了4个一级评价指标，细化为15个二级评价指标。

尚无统一的标准，文章参考文献[1-3]，将岗位等级划分为I～IV级，各等级的等级阈值与模型参数如表2所示。并绘制岗位等级I～IV的标准评价云图如图2所示。

图2 岗位等级标准评价云图

3 实际应用

本文通过员工各种考核指标的考核情况，利用专家函询得到了岗位A与岗位B的各个指标打分并计算云模型参数如表3所示。将岗位A与岗位B的各指标云模型参数利用式(3)做云模型的加权集成，得到的结果如表5所示。得到的云图与岗位等级的标准评价云图进行对比，对比情况如图3所示。从图3可以看出A、B岗位等级对于等级II级更为贴近。因此A岗位与B岗位都是属于II级岗位等级，且A比B的贴近度更高说明，A需要的员工能力略高于B。

表3 岗位A与岗位B的云模型加权集成参数

图3 云图对比

4 结语

（1）建立了包括15个评价指标的通用岗位等级评价体系，指标赋权采用G1法，通过引入云模型，将15个评价云模型的指标加权集成形成标准云图，再通过绘制具体的岗位云图与标准云图进行对比，通过观察贴近度，确定了岗位等级。

（2）使用云模型作为岗位等级评价模型不仅可以得到所需的岗位等级评价结果，而且还可以实现岗位同等级之间的相互比较，便于企业做人力资源的统筹安排。