1、基于模糊层次分析法的岗位评价在企业中的研究与应用 摘要：实现企业的可持续发展，以可持续发展的人力资源建设为平台，既要实现企业目标，又要体现员工价值。文章通过对企业进行岗位评价研究，确定各岗位相对价值关系，回归岗位价值，为建立公平的薪酬制度奠定重要基础。为消除岗位评价中的主观因素，文章引入模糊层次分析法，建立了岗位评价模型。最后将该方法应用于某企业工作评价中，验证了模型的客观合理性。 关键词：人力资源管理；岗位评价；模糊层次分析法 一、引言 薪酬管理体系是现代企业制度的重要组成部分。国有大中型企业建立现代企业制度和加强管理 基本规范中提出 “ 改革收入分配制度，建立以岗位工资为主要形式的工资制度
2、，明确岗位职责和技能要求，实行以岗定薪，岗变薪变。岗位工资标准应与企业经济效益挂钩，效益下降时相应降低岗位工资标准。调整员工收入分配结构，工资收入与企业效益和员工实际贡献挂钩，形成收入能增能减的机制 ” 。薪酬管理是在人力资源活动中，员工最为关切、议论最多的也是最为重要的部分。尽管随着我国企业改革的深入，企业开始在薪酬分配制度上探索新的方法，但在设计方案时，往往不能脱离固有工资模式的制约，不能按照劳动力的市场价值规律进行设计，使得方案离建立现 代企业制度的要求相差太远。 企业获得自主分配权以后，如何处理好企业利润在自我积累与员工分配之间的关系，客观、公正、公平、合理地报偿为企业做出贡献的劳动者
3、，从而既有利于企业的发展，又能保证员工从薪酬中获得经济上、心理上的满足，成为企业自己必须解决的重要问题。 岗位评价提供了岗位等级分类的技术基础， “ 它是对工作进行研究和分级的方法，是合理的工资结构的基础。它关心工作的分类，但不去注意谁做这些工作。 ” 岗位评价不能消除供求关系对工资水平的影响，但它可以根据每种职业、每个工种的内在要求，把它们分类 、定级。岗位评价并不是对每个级别的合理工资定制标准，但它指出什么级别应当获得较高工资。它力图为建立工资结构提供公正的方法。对于一项工作，需要相同的努力、技术和责任心，劳动报酬就应相同；而如果需要的标准提出，工资也应当提高。岗位评价的目标就是实现同工同
4、酬。 然而，岗位评价在确定评价因素、各因素权重以及评定各因素的过程中，不可避免地带来主观因素，使岗位评价的客观公正结果受到影响。本文在评价过程中引入模糊层次分析法，较好地解决了主观因素带来的负面影响。 二、模糊层次分析法的基本原理 层次分析法（ AHP）是由美国运筹学家 Saaty.T.L 教授提出的定性与定量分析相结合的多目标决策分析方法。由于研究工作需要，他认识到必须综合考虑定性与定量分析，使人脑决策思维过程模型化，初步形成了 AHP理论的核心，即很多复杂系统可以简化为有序的递阶层次结构。决策问题通常表现为一组方案优先顺序的排列问题，而这种排序又可以通过简单的两两比较形式导出。这样，依次由
5、上而下即可计算出最低层因素相对于最高层的相对重要性权重。决策者根据对系统的数量分析，进行决策、政策评价、选择方案、制定和修改计划等等。但由于评价过程的随 机性、专家的不确定性及认识上的模糊性，该方法带有很大的主观臆断性。为了改进传统层次分析法，学者提出了模糊层次分析方法（ FAHP）。 用 Fuzzy 集表示 AHP 中方案间的比较判断，在理论上不存在困难，问题在于怎样赋与这种表示以明确的实际意义，在于如何使方案相对重要性的排序权值的计算比较容易。荷兰学者 F.J.M.VanLaarhoven 和 W.Pedrycz 提出了用三角 Fuzzy 数表示 Fuzzy 比较判断的方法。 运用基于三角
6、模糊数的模糊层次分析方法，将其归纳为以下五个步骤： 第一，建立 递阶层次结构。层次分析法的中心问题是层次化，将复杂问题涉及的因素按属性不同进行分组，把这些因素按属性不同分成若干组，以形成不同层次。同一层次的因素作为准则，对下一层次的子要素起支配作用，同时它又受上一层次因素的支配。 第二，构造两两比较判断矩阵。建立递阶层次结构后，以上层因素为准则，对该层子因素 B1， B2， ， Bn 的相对重要性进行两两比较，得到一组模糊数表示 Bi 与 Bj 相比的偏好程度。设有 t位专家对 n个子要素进行两两比较后得到矩阵 Mij=（ lij， mij， uij），且满足 l= ， m= ，u = 。 第
7、三，转化三角模糊数判断矩阵。对 t 位专家，根据他们的知识、经验等情况分别分配权重为 r1， r2， ， rt，综合 t位专家的模糊判断矩阵 Mk（ k=1， 2， ， t）得到矩阵 M（ Mij） nm ，其元素为 Mij （ llij， klij， ulij） r1?茌（ l2ij， m2ij， u2ij） r2?茌 ? 茌（ ltij， mtij， utij） rt 根据运算法则，可得 （ lij， mij， uij） 根据模糊概率确定方法， lij， mij， uij 的模糊概率 分别为，且，则判断结果的期望为 Pij（ lij）， Pij（ mij）， Pij（ uij），且 Pij
8、（ mij） Pij（ lij）， Pij（ uij），则判断结果的期望 aij 为： E（ aij） =E（ lij， mij， uij） Pij（ lij） lij+Pij（ mij） mij+Pij（ uij）uij 由此可见， aij 为非模糊数，并由 aij 构成非模糊矩阵为 A（ aij） nn 将 A转化为互反矩阵： aij= ，调整后的矩阵 A满足互反性：即aijaji=1。 第四，确定判断矩阵权重。根据转化 调整后的判断矩阵 A，计算最大特征根 max ， Wi= ， W=（ W1， W2， ， W3） T即为所求权重向量。 A aaaaaaaaa 其中 W ， Mi=nj=
9、1aij （ i， j 1， 2， ， n）。 第五，模糊综合评价。假设指标评语集 V v1， v2， ， vm， vi 表示m 种可能的评价结果。根据各评价要素对该岗位劳动者的要求或影响程度，将评价标准分为五级： 很高，高，一般，低，很低 。假设评价小组为 M人，根据评价标准给出很高、高、一般、低，较低的人数分别为 M1， M2， M3，M4人，则该指标的隶属度为 ， ， ， 。模糊评判子集 B=WR。其中， W为指标集 U的权向量， R 为 U的单因素评判隶属度矩阵。 三、模糊层次分析法在企业岗位评价中的应用 第一，构建岗位评价结构。美国管理技术协会在 20 世纪 40 年代制定的国民职位
10、评价方案把一般生产、维修、仓库、销售、服务方面的职位要素（即因素）归纳为四大类：智能、责任、体能、工作环境。对我国来说，应视行业、企业的不同具体情况确定职位因素。现针对某机械企业现实情况，设计如下岗位评价结构（见表 1）。 第二， 构造三角模糊判断矩阵。由专家对各评价要素进行两两判断，得三角模糊判断矩阵。根据上述模糊层次分析法的基本原理，转化三角模糊数判断矩阵为非模糊判断矩阵。计算过程可运用 MATLAB 软件中模糊控制程序进行运算，由于篇幅有限，现直接给出经转换后的两两比较判断矩阵 A： 1 2 351/21 2 5/21/3 1/2 1 6/51/5 2/55/6 1 Mi=（ 30， 2
11、.5， 0.2， 0.0667） T Wi=（ 2.3403， 1.2574， 0.6687， 0.5081） T 同理，得出各要 素及子因素的权重，见表 1。 第三，模糊综合评价。假设评价语集 V=v1， v2， v3， v4， v5 很高，高，一般，低，很低 ，相对应的百分制为 100， 90， 80， 70， 60。在企业内按一定比例在不同层级、不同部门内选择员工，成立由 10 位员工组成的岗评小组。根据各评价要素对该岗位劳动者的要求或影响程度，岗评小组参考岗位说明书中描述的岗位内容及相应岗位职责，按照各子因素评价标准，对各要素逐一评价。本文中的评价岗位为产品研发岗，根据统计评价结果，构
12、建各子因素综合评价隶属度矩阵 Ri，表 2 为各子因素的 隶属度。 根据模评判子集 B=WR，由子因素的隶属度、权重数和相对应的评分数给出最终的综合分数。 根据表 3，该岗位在劳动技能、劳动责任、劳动强度和劳动条件得到的评价分数分别为 95.6、 76.8、 80.8、 60.0，综合评价分数为 84.5。对于产品研发岗位，在劳动技能与劳动强度（脑力劳动）的要求相对较高，且负有一定的劳动责任，而劳动条件则相对较为舒适。由此证明，笔者的岗位评价体系及评价方法是合理可靠的。按照该方法，可得到企业内其他岗位的岗位综合评价分数，并形成岗位价值排序。依据岗位评价得出的 各个岗位的分数（点数）划分岗位等级
13、，确定与之对应的工资等级。 考虑到岗位评价工作的复杂性、人的思维的模糊性和评价要素和子因素属性的模糊性，本文基于模糊层次分析法构建了企业岗位评价模型。该方法将定性分析和定量分析有机地结合，评价结果较客观，可有效地对企业各岗位进行价值评价，为企业制定薪酬制度提供了很好的决策依据。 参考文献： 1、万玲 .人力资源开发中的薪酬战略设计 J.企业活力 ,2002(3). 2、 Saaty T L.Making decisions in hierarchic and network systems康士勇 .工资理论与工资管理 M.劳动社会保障出版社 ,2006. （作者单位：华北电力大学经济与管理学院）
