基于层次分析法的人员素质测评和选拔

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1、基于层次分析法的人员素质测评和选拔包涵培训中心南京分部培训部210001摘要：本文基于层次分析法（AHP）及其改进方法的就研究，对该方法在人员素质测评体系的建立和人员选拔中的实践应用进行阐述。通过实践案例的展示，为培训中心人力资源管理工作中人员素质测评体系与人员选拔方案的研究与决策提供可操作的思路。关键词：层次分析法素质测评人员选拔1.引言作为一种可持续发展的战略资源，人力资源在国内各类型企业中日渐受到重视。人力资源管理工作在单纯的人事档案管理、福利管理工作的基础上，向着为企业进行中长期人力资源战略规划、打

2、造可持续发展的人才梯队等更为复杂的方向转变。而要实现在组织内部人力资源的良性发展，保持组织持久的活力，人员素质测评和选拔起到了关键的作用。2.常用测评指标权重确定方法比较目前企业中人员素质测评体系建立和人员选拔的重点及争议的焦点，在于评价指标及其对应权重的确定。主流的权重确定方式主要分为客观赋权法和主观赋权法，客观赋权法主要包括：变异系数法，这种方法的优点在于输出结果较为准确，缺点在于应用较为复杂，主要应用于实证研究中；主观赋权法主要包括：主观经验法，德尔菲法，层次分析法，这类方法主要的优点在于操作简便，缺

3、点是主观性较强、精确度相对不足。经过比较，既要克服主观影响，保证测评估指标间相对重要性得到合理体现，又要方法的简便易行，层次分析法是一个较为合理的选择。因为层次分析法相较于其他主观赋权法最大的优势是在一定程度上实现了定性分析和定量分析的结合，能较为精确的反应各层级指标间的相对重要性，并进一步为人员素质测评体系的建设和人员选拔相关指标的确定，提供科学、合理的基础。3.层次分析法及其使用3.1层次分析法的优势层次分析法（AnalyticalHierarchyProcess，简称AHP），是美国匹兹堡大学教授托马

4、斯·萨蒂（T.L.Saaty）于上世纪70年代首次提出的定性分析与定量分析相结合的多目标决策分析方法。这种方法的优势在于通过对复杂的决策问题的目标本质、影响因素、层级结构及其内在关系等方面的深入分析，将受访者的主观意志用客观数据反应出来，从而达到利用简单易懂的定量信息将决策过程数学化的目的。并以此为基础，为复杂决策问题、多目标规划问题提供了简便的决策方法。3.2层次分析法的缺陷及改进自层次分析法在上世纪80年代引入我国后，因其所具有的系统、准确的特点被广泛使用。同时，为了使应用过程更为简便，国内外的学者也对

5、层次分析法在现有基础上进行了改进。改进内容包括标度选择、判断矩阵构建、判断矩阵调整及一致性检验方法的改进等方面，而改进的焦点主要集中在标度选择方面。因为在实际使用的过程中，最原始的9标度法标度跨度过长，在样本收集过程中受访者不易把握，对结果的主观影响变大；此外由于计算过程中9标度大输出结果若无法通过一致性检验，还需要对判断矩阵进行再调整，这就加大了该方法在使用过程中的难度。针对这些问题，改进者首先提出了“0~2三标度法”[1]，以解决断矩阵构造困难的问题；随后又有学者在此基础上提出了“-1~1三标度法”和“

6、-2~2五标度法”[2]；此外，为了改善9标度法的计算精度，还有学者进行改进提出了“9/9～9/1分数标度法”[3]和“90/9～99/9指数标度法”[4]。这些改进方法的提出在一定程度上解决了原有9标度层次分析法的问题，使得层次分析法的应用更为简便。3.3改进型三标度层次分析法的使用在各类改进方法中，“0~2三标度法”在测评指标权重确定和人员选拔过程中，由于标度跨度不大，每一标度的指向性明确，这有利于数据样本采集过程中受访者的理解，进一步保障数据的合理性和准确性。下面对“0~2三标度法”层次分析法应用的操

7、作流程进行介绍：（1）确定决策的最终目标、需要考虑的各项权重因素、各项权重因素之间的层次及关系。在此基础上建立一个由目标层（决策目标，要解决的问题）、准则层（相对于上一层目标分解的指标要素）、方案层（要考虑的因素，解决问题的备选方案）构成的层次模型。（2）通过两两比较同一层次内的指标对于上一层元素的相对重要性，建立重要性比较矩阵。在“0~2三标度法”层次分析法判断矩阵的数据收集中，标度分为0、1、2三种，以同一层次内两指标比较为例，具体打分情况如下表1所示2一个因素较另一个因素重要1一个因素和一个因素一样重

8、要0一个因素较另一个因素不重要表1因素指标两两比较打分情况表（3）将比较矩阵经过极差法（也可使用极比法）转换为9标度，构建重要性判断矩阵。通过计算判断重要性判断矩阵的最大特征值及其相对应的特征向量，获得单层次权重对于上一层次的重要性排序，进一步得到对于上一层次最优解决权重方案。（4）因为层次分析法（AHP）以指标两两比较为基础，所以可能会出现A>B,B>C,C>A这类不符合逻辑的情况的出现。所以在获得的最优解权重