基于模糊综合评价法构建大型企业培训体系有效性评价模型研究

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1、刍议会计政策的选择本文就会计政策的内涵、特点、会计政策选择要:我国大型企业越来越重视培训体系建设工作,但是对于投入的资源是否取啧得了预期的效果,培训体系的运行是否有挝效,一直缺乏评价机制和方法,本文在建界立大型企业培训体系有效性评价指标体系迩的基础上,运用模糊综合评价法,从因素酗集、权重集、评价集等几方面构建了大型企业培训体系有效性评价模型,对大型企悒业培训体系建设和运行情况做出直观评估颢和评价。该模型可用于评价单个企业的培弪训体系,也可用于多企业培训体系的比较瑭研究。文章还对评价模型的应用做出了进疖一步解

2、释和说明。关键词:培训体系评咂价模型模糊综合评价法有效性中图分类嘴号:F276文献标识码:A研究背景我国大型企业的数量仅占全部企业数量的硕%,但工业总产值占到了全部工业总产值的%,主营业务收入占到了全部收入的%刽,利润总额占全部利润的42%,可以看器出大型企业在我国国民经济中确实占有举旄足轻重的地位,各种人才的短缺是大型企径业在发展过程中的最大瓶颈。因此,大型、企业非常重视培训体系建设工作,在培训狂体系建设方面投入了大量的经费和资源,蓿并且做了很多有益的尝试,尽管企业培训橹10/10越来越受到重视,但收到的

3、效果却与企业莜的期望相差甚远,培训方面的投资到底能朊够为企业的发展带来多大的支持?投入的肌资源究竟是否充分发挥了作用?培训体系ｚ中存在的长处和不足是什么?成为企业和蓥学术界关注的焦点。如何评价和提高企业焓培训体系的有效性成为长期困扰企业的问瞪题,建立一个完善全面、应用简便的大型企业培训体系评价模型,有利于企业对于∝培训体系的运行和实施的有效性进行及时皇评价,帮助企业发现自身在培训体系建设酾方面的不足和问题,对于企业有针对性的甾提高培训有效性可以起到促进作用,因此浆,构建大型企业培训体系评价模型具有较酴高的现

4、实意义和学术价值。模糊综合评阵价法介绍模糊综合评价法,就是运用模翡糊数学和模糊统计方法,通过对影响某事爸物的各个因素的综合考虑,对该事物的优韩劣做出科学地评价。模糊综合评价法由美猜国控制论专家教授所创立,目前,模糊综ㄊ合评价法(Fuzzycomprehe邋nsiveevaluation,简称橇FCE)是一种应用非常广泛并且有效的黝模糊数学方法。模糊综合评价的应用范荟围和领域相当广泛,从最初的经济效益综合评价到后来的生活质量评价、环境质量骺评价、综合国力评价,再到近些年的可持搌10/10续发展评价、科技创新能

5、力评价等,可以茵说综合评价问题无处不在。模糊综合评价应用的意义在于使模糊现象适度精确化、定性分析定量化,为我们把握和了解模糊缋现象提供理论基础和实践工具,从而为解毒决诸多的理论问题和实际问题提供了一种物实际有效的方法和手段。对于大型企业培圾训体系有效性进行评价,其中涉及到大量曜的主观因素的综合评价中,由于主观因素拇的模糊性很大,使用模糊综合评价可以发舅挥模糊方法的优势,评价效果优于其它方熨法。建立评价指标体系进行培训体系属有效性评价的基础是确定评价指标体系,幡即通过对哪些因素进行评价来衡量培训体灿系的有效

6、性。评价指标体系是反映培训体各系有效性的指示器,反映企业培训体系有突效性的指标有很多,这些指标分别从不同ㄦ角度,以不同形式反映了培训体系建设和富运行的情况。培训体系是一个完整的培镦训管理、实施、评估、支持系统的综合,癍是一个具有多层次、多要素的复杂系统,毳由很多子体系构成,例如培训组织体系、填培训运营实施体系、培训课程体系、培训锅教师体系、培训管理体系、培训制度体系膈等。本文根据大型企业培训体系的内涵与特点,按照指标体系构建的原则,初步构临建了大型企业培训体系有效性评价指标体夺系,然后采用德尔菲法,选取了高

7、校从事10/10人力资源管理研究的学者、在大型企业从┚事人力资源管理工作的专家、以及在大型企业培训工作实践经验丰富的工作人员共哺15人,经过三轮专家调查问卷调查,分声别为大型企业培训体系有效性评价指标体│系结构完整性和合理性问卷调查、评价指抬标重要性问卷调查、指标确定合理性问卷ィ调查,最终确定了由6项一级评价指标、篾19项二级评价指标、56项三级评价指佴标组成的大型企业培训体系有效性评价指赧标体系,见大型企业培训体系有效性评价指标体系表:建立评价模型以最终确裘定的大型企业培训体系有效性评价指标体腙系为基

8、础,运用模糊综合评价法建立了大佰型企业培训体系有效性评价模型,步骤如鲷下:(一)建立因素集因为大型企业钴培训体系有效性评价指标由目标层、第一ゎ层评价指标、第二层评价指标和第三层评价指标组成,因此因素集分为三层。1、第一层因素集U={A1,A2,A镫3,A4,A5,A6}={组织机构体Ｎ系,培训资源体系,培训课程体系,组织噶流程体系,培训评估体系,支持保障体系域}10/102、第二层因素集A1={