应用模糊综合评判遴选最佳人才之研究

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1、應用模糊綜合評判遴選最佳人才之研究119應用模糊綜合評判遴選最佳人才之研究陳彥彰企業管理系講師【摘要】本研究主要目的在應用模糊綜合評判（fuzzysyntheticdecisionapproach），以建立遴選員工之客觀、公正及公平的標準，提供更有效的遴選模式，以找出企業所需的最佳人才。本研究方法主要有文獻分析、模糊綜合評判，而經由模糊綜合評判之應用，建構一個可運用於招募或晉升的遴選企業人才模糊模式，提供更客觀有效的遴選作業。針對所建立之企業人才遴選模糊模式進行實證性分析，以驗證此模式，進而提供企業界在遴選作業時之參考。關鍵詞：遴選、任用、模糊理論

2、、模糊綜合評判應用模糊綜合評判遴選最佳人才之研究119壹、緒論一、前言孔子曰：「為政之要，在於得人」；任何事業，均以「人」之因素為其成敗得失的先決條件（何正中，民76，p.83），人力是組織最重要資源。然而，如何遴選最佳的人才，使其擔任適當的工作，是人力資源管理的重要任務，尤其在現代企業競爭激烈情況下，對人才的任用更益形重要（黃英忠，民82，p.127）。瞭解知人之困難、求才之謹慎和用人之重要。有人曾請教某知名汽車公司董事長，問及該公司成就的原因，他直截了當的回答說：「歸根究底在乎人」。管理大師彼得杜拉克（Drucker）亦云：「真正的資源只有一個

3、－－人」（張清滄，民65，p.125）。在眾多應徵者及候選員工中，如何遴選最佳的人才，使其擔任適當的工作，是人力資源管理的重要任務。然而有應徵者認為自已條件很不錯，但卻未被錄用；或員工辛勤努力工作，但在晉升中卻未被拔擢，顯然在遴選作業上有瑕疵，造成企業重大損失。因以往傳統的招募或晉升，大都使用語言值如極佳，或定值如某個分數的評量方式，無法精確區分同一等級的差異，故本研究利用模糊理論以模糊數（c,a,b）為一區間值，能更有效精確區分同一等級的差異；來改善遴選模式，使其更客觀、有效，為本研究動機之所在。二、研究目的基於上述研究動機，本研究目的有以下二點

4、：（一）應用模糊綜合評判，建構一個可運用於招募或晉升的遴選企業人才模糊模式，使之在遴選員工時更客觀、具公正、又公平。（二）針對所建立之企業人才遴選模糊模式，進行實證性分析，以協助企業達用人唯才之境界。貳、文獻探討一、用思想的探討任用就中、美、日三國大部份公司的管理哲學和任用思想，作一比較，瞭解各國用人的特色，而任用首重用人與知人，在不同的文化背景，孕育出各有其特色的哲學思想，並影響人們對組織及企業的管理哲學如任用思想。國內學者曾仕強（民76）、黃英忠（民80）和邱德彰（民72）曾提出許多精闢見解，中、美、日管理哲學與任用思想比較。美國的制衡思想，發

5、展依據是非判斷的行為，工作態度為個人職責，任用思想為唯才是用；日本的大和思想，形成絕對服從的行為，工作態度為集團職責，團體忠誠，任務導向，任用思想為終生雇用；我國的太極思想，產生合理追求圓滿的行為，工作態度為偏向個人職責，以不犯錯為原則，任用思想介於兩者中間。經由上述管理哲學如任用思想的對照，可分析其相互特色，在知已知彼下，協助企業更能知人與用人，遴選最佳的人才。應用模糊綜合評判遴選最佳人才之研究119二、任用的相關研究Schmitt（1976）指出結構式面談法（structuredinterview）比非結構式面談法具有更高之預測效度；另外，在一

6、項比較三種面談法於遴選應用上的研究中，結果證實結構式面談法比半結構式面談法及非結構式面談法具有更高之信度與效度（Carlson,Schwab,＆Heneman,1970）。針對各種面談法之缺失，Lathametal.（1980）乃發展出所謂的「情境式面談」（situationinterview）作為人事遴選的工具之一，此面談法是一種高度結構式面談法，不僅在使用上較為簡易，許多研究均證實情境式面談法具有令人滿意之信度與效度（陳彰儀，民79；阮慧沁，民84）。此面談方式是面談者（interviewer）根據相關問題詢問被面談者（interviewer）

7、，面談者再依據客觀擬定之標準予以評分。但無法精密區分在同一情境的差異，因人類的思維是具有複雜性及模糊現象，而模糊理論的模糊數（c，a，b）為一區間值，能更有效精確區分同一情境下的差異，充分且能忠實表達評鑑人員的真正意思，可提供很好的解決之道。參、研究設計企業人才遴選模糊模式的運作步驟，如下做詳細說明，整體的遴選模糊模式之規劃，如下所示：步驟一：確定評鑑人員由人事部門或缺額單位安排相關人員為評鑑人員，並籌劃相關工作。步驟二：建立任用效標集針對該職務之屬性，建立任用效標，如表一，可參考陳彥彰（86）論文：模糊理論運用在企業人才任用之研究，以模糊德菲法所

8、篩選的作業員、辦公室一般職員及管理人才之任用效標。步驟三：建立模糊權重集依職務屬性之重要性，針對每個任用效標給於不同的權重