管理论文企业并购中人力资源整合效果的模糊综合评价研究

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1、企业并购中人力资源整合效果的模糊综合评价研究 企业并购中人力资源整合效果的模糊综合评价研究是小柯论文网通过网络搜集,并由本站工作人员整理后发布的,企业并购中人力资源整合效果的模糊综合评价研究是篇质量较高的学术论文,供本站访问者学习和学术交流参考之用,不可用于其他商业目的,企业并购中人力资源整合效果的模糊综合评价研究的论文版权归原作者所有,因网络整理,有些文章作者不详,敬请谅解,如需转摘,请注明出处小柯论文网,如果此论文无法满足您的论文要求,您可以申请本站帮您代写论文,以下是正文。   [摘要]人力资源整合的效果直接影响着企业并购的成败。本文结合企

2、业并购理论与模糊综合评价体系,对人力资源整合的效果进行定量分析,为企业并购中人力资源整合提供参考。   [关键词]并购模糊评价人力资源整合      在企业并购中的资源整合中,人的因素对并购绩效起着至关重要的作用,人力资源的整合是最重要的整合。企业在并购中只有通过有效的人力资源整合,才能优化配置企业人力资源,从而提高企业效率和并购绩效。本文试图以模糊评价的方法对并购中的人力资源整合效果进行评价,采用定性和定量相结合的方法能够更准确地传达整合效果的信息。      一、模糊综合评价法      模糊评价是以模糊数学为基础,根据给予的评价指标标准和实测值,经过模糊变换

3、后对事物作出评价的一种方法,对评价系统的全体根据所给的条件,给每个对象赋予一个非负实数即评语结果,再根据排序择优。将模糊评价法引入人力资源管理评价的计量中来,能够解决用货币计量模型在计量过程中的一系列缺陷。   设因素集U={U1,U2,…,Un},评价集V={V1,V2,…,Vm}。设第i个因素Ui的单因素评价为Ri={ri1,ri2,…,rim},它是V上的模糊子集,其中,rij表示第i个因素的评价对于第j个登记Vj的隶属度。从而构成一级评价矩阵R,它是U到V的模糊关系矩阵      通过对各因素进行权衡,并应用统计实验、专家评分或关系方程求解等方法,可建立各

4、因素间的权重分配。下面的广义复合运算称为模糊综合评判:B=A×R=(b1,b2,…,bm)。本文中采用M(·,)算子。      二、模糊综合评价在人力资源整合效果评价中的应用      1.人力资源整合效果的因素分析   并购整合的关键是人力资源的整合,概括并购中人力资源整合问题的研究,可以发现主要集中在四种水平的相关问题上。第一个是个体水平上。主要包括雇员的威胁和焦虑,雇员的满意度和对雇员期望的管理。第二个是介于个体与组织水平间的团队水平。主要包括管理者的离职问题,中层管理者的角色问题和高层管理者的决策问题。第三个是组织水平。主要包括文化差异、文化相融和文化适

5、应。第四个是跨越个体、团队和组织水平。主要包括战略领域、组织领域及个体和沟通领域的研究。   人力资源整合效果评价指标是一个由若干参数组合而成的指标体系,这些指标是多层次的且难以精确化,带有明显的模糊性。正是由于这方面的原因,本文试图提出一种以层次分析为基础、以模糊数学为工具的整合效果综合评价模型。   2.人力资源整合效果模糊综合评价数学模型   本文设计的人力资源整合评价指标体系是一个三层结构的指标体系,因此,根据模糊理论,把分准则层对主准则层的评判看成第一级评判,把主准则层对目标层的评判看成第二级评判,从而构成一个二级三层模糊综合评价模型。其步骤如下:   

6、(1)确定模糊评价指标(评判因素)集U   设定人力资源整合评价指标体系为评价指标集合,人力资源整合评价指标体系即构成了因素层次划分模型,其中决定最终值指标的因素集U是由两个层次的因素构成,第一层因素因素集Ui=(U1,U2,U3,U4)=(个体水平,团队水平,组织水平,跨越个体、团队和组织水平)   (2)确定指标评价集V   评价集是对各层次因素状态的直接描述和表征方式,可采用等级评价。由于人力资源整合的难以度量性,其状态并不能精确的量化细分,所以本文采用五等级评价,即V={V1,V2,…,Vm}=(非常好,好,一般,差,非常差)。基于我们设计的评价指标的性质

7、,应该由企业的各层次的员工共同参与评价。评价最好以问卷的形式按照合适的比例发放到不同层次员工当中,然后按照问卷结果统计出各个评价结果的人数比例。   (3)确定指标权重   在企业人力资源整合效果的评价指标体系中,不同指标对形成评价结果的影响程度是不同的。企业并购中的人力资源整合效果评价可以根据被评价的各个因素的权重请有经验的专家、整合经理或者企业高层管理人员根据企业的实际情况共同来确定。   (4)确定评价矩阵   以个体水平的整合为例确定个体水平整合部分中各项内容的单因素评判矩阵。假设问卷中认为对雇员的威胁和焦虑的处理有20%的人为“非常好”,30%的人认为“

8、好”,20

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