[论文精品] 层次分析法在人才招聘中的应用研究

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1、层次分析法在人才招聘中的应用研究摘要如何从众多的应聘者中甄选出适合于本企业的人才是人力资源管理所面临的重要课题之一。目前用人单位在招聘员工时,通常只是对众多的应聘人员进行简单的考察。因受各种主客观因素的影响,对应聘人员的评价难免有失公正。文章以某大型企业高层次人才的胜任力模型为例，设计了在招聘过程中甄选应聘者的指标体系，在评估方法上，采取定性与定量相结合的方法，运用层次分析法(AHP)确定了指标权重系数，针对甄选指标的模糊性，建立了评估的模糊综合评价模型，并进行了应用实例评估，结果表明，所建立的应聘者甄选评估体系是实际可操作的。关键词：胜任力模型；层次分析法；模糊评

2、价引言随着我国经济的飞速发展，人才已成为各企业竞争的核心要素。这当中，人才招聘是企业实施人才战略，合理配置人才梯队最为基础性的工作，同时对于企业提升人才队伍整体水平有着至关重要的意义。从企业人力资源规划角度出发，员工招聘规划是企业人力资源规划最为基础性、决定性的工作，员工招聘规划的合理性直接对企业人力资源规划中后续工作产生重要的影响。图1揭示了员工招聘规划在企业人力资源规划中扮演的重要角色，充分体现了人才招聘在企业战略发展中的重要意义。在人才招聘的工作中，常常会遇到许多模糊的概念，例如，人才业务能力的大小、思想水平高低、身体状况等。传统的人才招聘工作中，多采用团队针

3、对应聘者多方面表现，综合评价进行人才甄选，该方法虽然采用团队综合评价，但由于团队中领导者的导向作用会对团队成员对应聘者评价有不同程度的影响，而且团队成员做出的评价本身都具有主观性，导致最终的结果客观性不强，且针对不同应聘者的可比性不够。模糊优选的基本理念是将模糊的问题通过合理的评定、比较实现量化，将模糊优选模型应用于人才招聘问题中，可实现将模糊问题清晰化，同时在此基础上引入层次分析法，对人才模糊优选中的各影响因素赋予合理权重，最终实现人才招聘的规范化、客观化。一、胜任力模型概述　胜任力模型是指构成每一项工作所必须具备的胜任力总和。一个完整的胜任力模型，通常包含了一个

4、或多个群组，而每个群组底下又包含了若干个胜任力特征，且每个胜任力特征都有着一个描述性定义及3～5级行为描述或在工作中可以展现出这个才能的特定行为[1]。　　近三十年来，胜任力模型作为最好的方法之一而应用于人员招聘和发展流程上，并被广泛地接受。一个构建完好的源于组织的商业战略的胜任力模型，能够帮助组织定义出在某一工作岗位上作出优异表现所必需的行为和个人特质。该岗位特征模型能明确担任该岗位工作的人员所应具备的胜任特征及其组合结构，也可以成为从外显到内隐特征进行人员素质测评的重要尺度和依据，从而为人力资源的招聘工作提供了科学的依据[2]。也就是说，胜任力模型成为一个“标杆

5、”，依据这一标杆来评估新员工。　　现代人力资源管理要求运用科学的评价系统对应聘者的素质、知识及潜能等方面做出客观公正的评价[3]。有效的招聘既使企业得到了良好的人力资源，同时也为人员的保持打下了基础，有助于减少因人员流动过于频繁而带来的损失，增强组织的凝聚力，提高士气，增强员工对组织的忠诚度。德斯勒曾在其著作中介绍，“公司招募过程质量的高低会明显地影响应聘者对企业的看法”[4]。在有效的胜任力评价模型中，对应聘者个人的评估是决定其是否聘用、确定其薪酬和入职及在职培训内容的依据。在评估方法上，应当采取定性与定量相结合的方法，建立评估模型，合理确定评估指标体系和指标权重

6、，进行有效的员工甄选。由于指标在不同程度上存在模糊性和层次性，在招聘过程对员工的各方面素质的综合评价可以采用层次分析法与模糊综合评价相结合进行。一、员工招聘评价指标设计不同岗位的评价指标侧重点不同，指标权重也不一样，准确、合理的权重可使招聘者能够集中主要精力完成重要而复杂的指标评价，也能使招聘者更客观地考查应聘者的综合素质。本文以某大型企业高层次人才的胜任力模型为例，设计绩效评估指标体系,采用AHP法确定评估指标的权重。首先总结出递阶层次结构（见表1），构造比较判断矩阵，然后用和积法求矩阵的特征向量和特征根，并进行一致性检验，满足一致性检验的判断矩阵，其特征向量的各

7、分量即为各个指标对上层指标的权重。（1）构造评估指标体系（见表1）利用AHP法对某大型企业高层次人才的胜任力特征内容进行分析，可建立三个层次的结构模型，即评估内容层、评估目标层、评估指标层。评估内容层是指评估所指向的具体对象与范围，它具有相对性。对于不同群体评估的内容存在差异。评估内容层中的元素是对应聘者进行评估的内容。某大型企业高层次人才的素质测评内容主要包括：知识素质、能力素质、个性与动机。评估项目层是根据评估内容的要求给出的，是对评估内容的具体规定。如知识素质内容，要通过以下评估项目：本学科专业知识、相关专业知识、文理综合知识以及其他生活常识来体现。而知识