基于anp企业人岗匹配模型综合评价地研究

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1、摘要随着知识经济时代的到来，人力资源在企业中的作用更加凸显出来，如何挖掘人力资源更大的潜力成为一个值得研究的话题。人岗匹配是企业人力资源管理中的一项重要原则和任务，其效果受到多方面因素的影响，这些因素之间相互关联，相互影响，大多是一些定性指标并且难以量化。本文在回顾已有的人岗匹配相关文献基础之上，首先对人岗匹配概念，过程以及对企业的影响进行简单的总结，然后提出了利用网络分析法(ANP)以及模糊综合评价法对企业人岗匹配进行评价，并详细介绍了评价的步骤。主要的研究内容以及成果如下：(1)结合了已有的文献，对人岗匹配和

2、网络分析法的研究现状进行了归纳和阐释，在归纳的过程中发现很少有利用定量分析方法来对人岗匹配问题进行研究。(2)从模型结构和计算的原理方面比较网络分析法与层次分析法(AHP)这两种方法的异同，通过比较发现网络分析法在处理影响因素存在相互影响关系的问题时具有优势。本文对网络分析法的结构和使用步骤进行了详细的说明。(3)分析了我国企业人岗匹配问题及其成因。选取了企业人岗匹配评价的指标以及准则，在此基础上建立了多准则，多层次的网络分析结构模型，详细阐述了利用网络分析法对模型中的因素权重求解过程以及利用模糊综合评价方法评价

3、人岗匹配度。(4)选取某公司作为实例，利用网络分析法以及模糊综合评价方法对该公司某岗位的人岗匹配程度进行评价，结果表明该方法能有效的使用在相关评价工作中。关键词：人岗匹配；网络分析法(ANP)；模糊综合评价AbstractWithHumanresourcebecomingmoreandmoreimportantintheknowledge-basedeconomyperiod，theproblemthathowtoexploithumanresourcemoredeeplyisareallytopicwhichi

4、sworthstudying．Itisaprincipleandataskaswelltofitpersonandjob，thefitisaffectedbymultiplefactorswhicharehardtoquantifyandthisfactorsareinteractwiⅡleachother．Thispaperconcludesthedefinition，processandinfluenceoftheperson-jobfitbasedonthereviewofexistedliterature

5、s．Then，analyticnetworkprocess(ANP)andthefuzzycomprehensiveevaluationmethodwereintroducedtoevaluateperson-jobfit．Thispaperillustratedthestepsoftheevaluationprocessindetail．Thecontentandconclusionsareasfollows：(1)Thispaperconcludedandanalysisedtheresearchsituat

6、ionofperson-jobfitandanalyticnetworkprocessthroughtheexistedliteratures．WefoundthereWaslittlestudyonperson-jobfitevaluationinusingmethodofquantitativeanalysis．(2)Comparedthedifferenceofanalyticnetworkprocessandanalytichierarchyprocess(AHP)attheaspectsofmodels

7、tructuralandcalculatingprinciple．ThedifferenceindictedANPWasprovidedwithpredominanceonsolvingcomplexsystemproblemthanAHEThedetailedstepsofANPwasillustratedinthispaper．(3)Analysisedthe嘶ginandstylesofperson-jobfitprobleminChineseenterprises．Selectedcorrespondin

8、gevaluationcriterionsandindexestoestablishamulti-hierarchyandmulti—criteriastructuralmodelofANP．ThispaperexplainedthecalculationofweightsvectorsintheANPmodelandtheevaluationofperson-jobfi