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知识型员工胜任力水平评价研究

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摘要:知识经济时代,知识资本已经取代物质资本成为最重要的生产要素,知识型员工的胜任力水平直接决定了组织的绩效水平。本文采用层次分析法与模糊数学相结合的Fuzzy AHP综合评价方法,对知识型员工的胜任力水平进行评价研究,为企业更好的管理知识型员工提供新的思路。

关键词:Fuzzy AHP;知识型员工;胜任力

中图分类号:F272.92 文献标识码:B

一、引言

随着信息技术的发展和经济全球化的进程加速,企业竞争环境变化的强度和频度、企业间竞争的激烈程度在不断增强,企业之间竞争的重点越来越转向知识、信息、科技综合体的知识型员工。因此,有效评价与开发知识型员工的能力和潜力已成为管理活动的一个重要任务和目的。

知识型员工的胜任力水平评价本身是一个复杂的过程,既涉及到定性因素,也包括定量的因素。AHP方法(层次分析法)作为一种定性与定量结合的决策工具,近些年来得到迅速发展。但由于在进行检验比较判断矩阵是否具有一致性问题上的困难性,以及修改判断矩阵的复杂性等问题,人们将模糊数学方法引入到AHP方法中。1983年荷兰学者Van Loargoven提出了用三角模糊数表示Fuzzy比较判断的方法,并运用三角模糊数的运算和对数最小二乘法求出排序向量[1]。1994年我国常大勇教授在《经济管理中的模糊数学方法》一书中提出了利用模糊数学比较大小的方法来进行排序[2]。之后许多学者纷纷加入Fuzzy AHP的研究当中。对于一个模糊概念,当人们无法确定它的全部因素进行考察时,通常只能选定一部分因素作为代表来加以测评,对于这种压缩数据的处理方法,运用传统数学工具是很难的,模糊综合评价因此成为解决这类问题的一个有效的处理方法[3]。本文正是采用了基于层次分析法的模糊综合评价模型,先后进行单因素模糊评价和模糊综合评价,通过分析确定模糊关系矩阵,对知识型员工的胜任力水平进行评价,为企业更好的管理提供参考。

二、文献综述

对于知识型员工的研究,1959年,美国著名的管理学家彼得•德鲁克(P.Druker)最早提出了知识工作者的概念[4]:知识型员工是指“那些掌握和运用符号和概念,利用知识或信息工作的人”[5]。从这个概念出发,知识型员工也就是指那些创造财富时用脑多于用手的人们。加拿大知识管理专家弗朗西斯•赫瑞比[6]提出知识员工就是那些创造财富时用脑多于用手的人,他们通过自己的创意、分析、判断、综合、设计给产品带来附加价值,如管理人员,专业技术人员以及销售人员都属于知识型员工的范畴。达文波特[7]指出知识员工是创造知识或在工作中大量运用知识的员工。伍德鲁夫[8]认为知识员工是那些拥有知识并运用知识进行创造性工作的人,并主张知识是创新的基础,但不等于创新本身,衡量知识员工的标准应该是创新。我国学者王兴成、卢继传[9]将知识型员工定义为“知识员工是指从事生产、创造、扩展和应用知识的活动,为企业(或组织)带来资本增值,并以此为职业的人员。”

知识型员工掌握丰富的知识和技能,而且具有较高的个人素质,有强烈的求知欲,追求真理而不崇尚权威。他们具有较强的洞察力和思维能力,对上级、同级和下级的决策行为有着重要影响,组织中的职位权威不能对他们产生绝对的控制力和约束力。

对于胜任力的研究,1973年,麦克利兰博士[10]在《Testing for Competence Rather Than for “Intelligence”》一文中,首次提出了“competency”这个概念,并倡导采用胜任力模型设计取代智力测验作为预测未来工作绩效的方法。关于胜任力概念的界定,学者们可谓见仁见智。目前,国内学者们普遍倾向于接受1994年Spencer给出的胜任力的定义,即胜任力指能将某一工作(或组织、文化)中有卓越成就者与表现普通者区分开来的个人的深层次特征,它可以是动机、特质、自我形象、态度或价值观、某领域的知识、认知或行为技能——任何可以被可靠测量的并且能够显著区分优秀和普通绩效的个体的特征[11]。

三、Fuzzy AHP在知识型员工胜任力评价中的运用

如何将Fuzzy AHP应用到知识型员工胜任力水平的评价中,主要包括以下步骤:

1.构建知识型员工的胜任力模型,确定知识型员工胜任力评价的指标体系。本文应用“词频统计法”,即通过对前程无忧企业及其招聘人员往往将其认为最重要的信息列入招聘广告;(2)在有限版面与字数的招聘广告中某个关键词出现得越是频繁,表明企业界对这个要求的关注程度越高,或者可以认为该要求已经得到越来越多人的广泛认同。

本文先后通过样本分析、胜任力词汇筛选以及统计结果分析,构建了知识型员工的胜任力评价的指标体系,如表1所示。

2.建立评语集U=(u1,u2,…,un),本文构建U=(好,较好,中等,较差,很差)。

3.确定各指标权重。

7.根据最大隶属度原则,确定被评价对象所属评价等级。若max(e1,e2,…,ek,…,en) =ek ,则根据模糊数学的最大隶属度原则,被评价对象的评价结果属于第k等级。员工甲的胜任力水平的模糊综合评价为:(0.3472,0.2684,0.2587,0.1036,0.0221)。根据隶属度最大的原则,员工甲胜任力的评语等级为“好”。

8.若上一步得出两个不同员工的评语等级相同,则进行胜任力水平的综合得分计算。如果企业中存在另一员工乙,通过对乙的胜任力水平进行模糊综合评价,在此,假设员工乙的胜任力水平的模糊综合评价为(0.3469,0.2921,0.2509,0.0915,0.0186),得出的评语等级同样为“好”,这时候我们就应该具体比较这两位员工胜任力水平的高低。

为此,本文把各评语等级赋予一定的分值,然后用此分值乘以相对应的评价值,再把其结果相加,得到综合得分。评语等级对应的分值如表3所示:

由计算结果得知,由于员工甲的胜任力综合得分小于员工乙的胜任力综合得分,因此胜任力水平大小顺序为:甲<乙。

四、 结论

当前知识经济时代,人力资源成为企业的第一资源,人力资源竞争优势成为企业的核心竞争力之一。如今传统的人力资源管理模式显现出种种弊端,胜任力概念的提出为解决这些问题提供了新的思路。然而胜任力水平的评价是一个相对模糊的概念,尤其对隐性胜任力的评价更是如此。

本文以层次分析法为主,结合模糊综合评价法对知识型员工的胜任力水平进行评估,这种方法将定性指标量化,克服了传统评价方法的主动性,降低了主观因素的影响,为企业更准确的对知识型员工做出评价提供了一种合理且易于操作的方法。

参考文献:

[1] 张健.项目风险分析过程、方法及模型研究[D].南京理工大学硕士学位论文,2004:48-75.

[2] 常大勇,张丽丽.经济管理中的模糊数学方法[M].北京经济学院出版社,1995:95-96.

[3] 李柏年.模糊数学及其应用[M].合肥:合肥工业出版社,2007:130-139.

[4] Peter F.Drucker. “Landmarks of Tomorrow”,Oxford:Butter,Worth Heinemann,1959.

[5] [美]彼得•德鲁克.变动中的管理界[M].上海:上海译文出版社,1999:110.

[6] [加]弗朗西斯•赫瑞比.管理知识员工[M].北京:机械工业出版社,2000:14.

[7] [美]托马斯•H•达文波特,劳伦斯•普鲁萨克.营运知识[M].北京:中信出版社,2001.

[8] Woodruffs:Winning the Talent War[M].John Wiley And Sons,LTD,1999.

[9] 王兴成,卢继传,徐耀宗.知识经济[M].北京:中国经济出版社,1998:9.

[10]David. C. McClelland. Testing for competence rather than for intelligence[J].American Psychologist, 1973(28):1-14.

[11]Spencer,L.M. &Spencer,S.M. Competence at work: models for superior performance. Wiley &Sons,Inc.1993:22-26.

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