我国中小企业人力资源管理外包服务商选择探究

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1、我国中小企业人力资源管理外包服务商选择探究【摘要】本文结合中小企业自身的特点,建立中小企业人力资源服务外包商选择指标体系,运用模糊综合评价法构建外包商选择模型,以利于中小企业能够理性的选择外包服务商。【关键词】中小企业人力资源管理外包服务商模糊综合评价法1.我国中小企业人力资源服务外包概述1.1研究背景科技的不断创新,经济、信息的全球化,使得中小企业的生存环境变得越来越复杂,不确定性因素增多,在制约中小企业发展的众多问题中,人力资源管理问题是最为严重的问题之一。具体可表现为如下两个方面:一是中小企业中人力资源匮乏,从业人员素质不髙,很多中小企业没有其自己的独立的人力资源管理部门和专

2、业的管理人才,仍然停留在人事管理的层面上。二是中小企业管理观念落后,很多中小企业家只注重企业目标的实现,忽视企业组织团队的建设、营销观念的更新等问题。这些人力资源上的问题严重阻碍了中小企业的发展,使得企业不得不进行相应的改革,而改革的核心就是要发挥人力资源的作用。近年来,随着我国人力资源外包的快速发展、人力资源外包市场的日趋成熟以及国内外关于人力外包诸多方面的理论研究,为中小为企业提供了一个很好的解决其人力资源管理问题的契机。1.2我国中小企业人力资源服务外包存在的问题中小企业在人力资源外包实施的具体过程中,也产生了许多问题及风险。我国人力资源外包行业不够成熟,外包服务商的整体水平

3、不高,至今未建立起相关的法律法规,缺乏统一的行业标准,使得人力资源外包市场中的外包服务商的素质良莠不齐,企业需要花费大量的精力及金钱来选择合适的外包服务商;外包服务商与企业是两个独立运作的实体,二者在进行人力资源整合的过程中,必定存在由企业间价值观念的差异所引起的企业文化上的冲突。因此,选择企业在众多的候选服务商中选择一个合适的外包服务商,确保服务的质量,已经成为现代企业选择人力资源管理外包服务商的迫切需求。1.3国内外研究现状关于人力外包的研究,国外学者起步较早,我国在2002年以后才开始相关的研究。通过在中国知网上检索到的数据显示,到2011年共检索到相关学术论文755篇,但是

4、有关中小企业人力外包的学术论文仅有33篇,约占国内人力资源外包研究文献总数的4.4%;这33篇关于中小企业人力资源外包的学术论文,主要涉及到中小企业外包决策研究、外包风险研究、外包模式研究等方面。对于中小企业人力资源外包服务商的选择研究极少,甚至可以说是空白。所以,本文从正确地选择的中小企业外包商的角度考虑,在解决企业人力资源管理存在的问题的同时,寻找找到合适的外包商的方法。在研究人力资源外包方法方面,绝大多数都属于一般性的理论分析,近年来,为了更加深入的研究,国内的一些学者借助数学模型及相关领域的理论来分析。比如层次分析法、数据包络分析法、作业成本法以及该类方法的结合均属于定量分

5、析方法。模糊综合评价法是一种基于模糊数学的综合评价方法,能够较好的解决受众多因素制约的、模糊的、难以量化的问题,本文则运用模糊综合评价将企业外包服务商定性选择转化为定量选择,在定性与定量分析相结合的基础上理性地选择外包服务商。1.构建模糊综合评价模型2.1确定评价指标集合假设有n个评价指标因素,分别记作:Ul,U2-Uno则评价因素有限集合U={U1,U2,U3,…,Un},其中,Ui表示一级评价指标(i=l,2,3……),在一级评价指标下含有若干个二级评价指标,用Uij表示二级评价指标(i=l,2,3……j=l,2,3……)□2.2确定评语集合将评价语划分成个等级,分别记作:vl

6、,v2,•••vm。这m个评价语构成了一个评价语的有限集合V={vl,v2,v3,…,vni}o评价语应该根据企业的实际情况来设计,不应当过于粗略或精细,通常四至七个等级比较恰当。2.3确定各个指标权重确定各个因素在总评价体系中的权重,即每个指标在总评价体系中所起作用的大小及重要程度。假设一级指标权重集A二(ai),影响一级指标的二级指标权重集Ai=(i=l,2,3…n)。2.4确定模糊综合评价矩阵建立评价矩阵,用Ri表示如下:其中rij表示从第i个因素出发,对被评价问题作出第种评语的可能程度,上面矩阵中每一行元素为对评价对象所做的单因素评价模糊子集。2.5确定最终的评价结果进行模

7、糊综合评价,此处需要注意的是,如果评价指标是多层次的(即评价指标在二级或二级以上),模糊评价应当采取逆向的评价方式,即由低层次向高层次逐级评价。模糊综合评价得分二一级指标的模糊综合评价结果*评语集的权重矩阵,得分最高的评价对象为最优选择。3.建立评价指标体系中小企业选择合适的外包服务商,尤为需要注意两点,一是注意从哪些方面来评价外包服务商,二是怎样来评价外包服务商。前者是评价指标体系的问题,后者则是评价方法的问题,可见,评价指标体系是评价、选择外包服务商的前提和基础。

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