基于层次分析法的人员素质测评和选拔

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（Analytical Hierarchy Process，简称AHP），是美国匹兹堡大学教授托马斯·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“-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
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方案后，需要对参与计算的判断矩阵进行一致性检验。

这里需要引进判断矩阵一致性指标C.I与同阶平均随机一致性指标R.I，这两项指标之比称为随机一致性比率C.R，而随机一致性比率C.R是判断矩阵一致性检验的重要指标。

需要注意的是当同层指标数量n≤3时，判断矩阵永远具有完全一致性不需要检验，当指标数量n＞3时就需要进行检验。

检验时当C.R＜0.10时，便认为判断矩阵具有可以接受的一致性。

当C.R≥0.10时，就需要调整和修正判断矩阵，使其满足C.R.< 0.10 ，从而具有满意的一致性。

4.三标度层次分析法应用案例
下面将从案例应用的角度，对“0~2三标度”层次分析法在人员素质测评和选拔某的应用进行展示。

案例如下：单位拟从3名干部中选拔一名领导，选拔的标准有政策水平、工作作风、业务知识、口才、写作能力和健康状况。

下面用“0~2三标度AHP方法”对3人综合评估、量化排序并确定最优的人选。

（3）建立层次结构模型，模型如下图1所示
图1 基于候选人选择的层次结构模型
（2）基于总目标“选一位领导干部”经过调查数据收集分析构造成对比较矩阵A，A 包括之前依据选拔指标设定的准侧层指标：政策水平、工作作风、业务知识、演讲口才、写作能力和健康状况。

矩阵内各单元格标度为（如表示矩阵A中第一行第二个单元格的标度）。

标度具体意义如下：
如矩阵A内非任意构建矩阵A为：
（3）运用极差法构建9标度判断矩阵B，首先对矩阵A的每行进行求和，得出重要性排序指数：
判断矩阵B中的每个单元格中的标度为（如为矩阵B中第一行第二个单元格的标度）。

3标度比较矩阵A转化为9标度判断矩阵的单元格转换公式为
，
如：矩阵A中第一行第二列单元格的转换
其中为常量，是按标准预先给定的极差元素对的相对重要程度，因为实际应用中转换为9
标度矩阵所以取；为的极差，，为中的最大值8，
为中的最小值3。

由此转换所得判断矩阵为：
然后，通过转化获得的判断矩阵求出每项指标在本层级、本模块内的层级权重。

将判断矩阵B中每行各单元格内数据相乘，求行乘积，
；
对开6次方，求每行数据的几何平均数，
；
对进行归一化处理，取得指标权重,。

同时可以求得判断矩阵的最大特征值为:
最后，经上述计算步骤取得的针对于总目标的素质测评指标权重，见表2：
表2 领导干部选拔素质测评权重
（4）对上述结果进行一致性检验，首先判断矩阵一致性指标为
：
，然后可求出随机一致性比率为：
其中
为不同数字标度下各阶判断矩阵的平均随机一致性指标，该指标为1-15阶正互反矩阵计算1000次得出的可直接使用的常量具体数值，见下表。

表3 1-15阶R.I 值检索表
由于 ，所以判断矩阵C 永远具有可接受的一致性，求出的素质测评权重
科学有效。

（5）首先仿照准侧层的数据处理方法，对方案层三位候选人（P 1、P 2、P 3）针对上一层次的不同测评进行两两比较得出判断矩阵，并求三位候选人各测评指标的最大特征根和相应的特征向量。

在进行一致性检验全部通过后，获得的每位候选人关于测评指标的矩阵为：
然后进行层次总排序，通过
，
由此结果可知三位候选人P 1得分0.33，候选人P 2得分0.43，候选人P 3得分0.23，比较得分大小P 2候选人得分最高，在测评环节胜出。

结语
层次分析法的应用可以使人力资源测评体系建设中各类权重设计更加科学、合理，也使得配套使用的人员选拔更为公正、公平。

通过软件编程等前期工作，可以大为简化应用过程中的矩阵计算，使得该方法能更易被初学者快速掌握，为企业人力资源战略目标的实现提供助力。

参考文献：
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