工商管理人才评价方法研究(4)

2019-06-17 14:13

2、问卷调查

本次研究,采用了调查问卷的方式进行数据的搜集,作为建立工商管理人才评价体系的重要数据来源。问卷包括工商管理人员应该具备的85项素质,评分为7点评分,具体问卷见附录三。

此次问卷调查对象是北京交通大学第3期和第4期EMBA学员,共发送问卷60份,回收有效问卷39份。笔者对问卷进行了简单分析,并从中提炼出工商管理人才评价指标。简单的统计如表3-1所示。

3、专家访谈

结合工作分析和问卷调查的结果进行了专家访谈,通过专家访谈,确定了工商管理人员应该具备的素质以及各种素质的相对重要程度。作者对北京交通大学经济管理学院的三名教师进行了访谈。结合工作分析访谈和问卷调查的结果,被访谈人员对工商管理人员应该具备的素质进行修正和确定。对于各项素质之间的相对重要程度,一定程度上由调查问卷的最后得分体现出来,通过专家访谈就行了修正和确定。具体的访谈提纲见附录二。

3.2.2 工商管理人才评价指标体系

通过工作分析访谈、调查问卷和专家访谈的方法,最终确定了工商管理人才评价指标体系。工商管理人才评价指标体系由4个一级指标和15个二级指标构成,如图3-2所示。

社会责任感B1 道德素质 A1 职业道德B2 敬业精神B3 专业基础知识B4 业务知识B5 知识素质 A2 相关英语知识B6 工商管理 人才素质 相关法律法规知识B7 判断决策能力B8 领导控制能力B9 能力素质 A3 适应新环境能力B10 人际社交能力B11 团队合作能力B12 身体健康状况B13 身心素质 A4 精力和精神状况B14 意志坚强程度B15

图3-2 工商管理人才评价指标

3.3 工商管理人才评价体系各级指标权重的确定

3.3.1 层次分析法介绍

1、层次分析法概述

层次分析法(The Analytic Hierarchy Pricess,简称AHP)是由美国运筹学家、匹兹堡大学萨第(T.L.Saaty)教授于本世纪70年代提出的。这种方法可测定出被评对象的优先次序或素质评估指标的权重。

2、层次分析法的基本步骤 (1)建立递阶层次结构模型

建立递阶层次结构模型是层次分析法中十分重要的一步。首先,要把实际问题分解为若干因素,然后按属性的不同把这些因素分成若干组,划分递阶层次结构,一般可分为最高层、中间层和最底层。最高层中只有一个元素;中间层称为准则层,根据问题规模的大小和复杂程度,可以有多层;最低层也称为方案层,或称为对象层。

递阶层次结构模型如图3-3所示。

目标层 决策目标 准则1 准则2 准则K 准则层 子准则1 子准则2 子准则K 方案层 方案1 方案2 方案N

图3-3 递阶层次结构模型

(2)构造两两比较判断矩阵

层次分析法通过对各个指标的相对重要性的两两比较,给出模糊判断,并根据Satty标度将其量化,如表3-2所示。

表3-2 重要性标度含义表

重要性标度 1 3 5 7 9 2,4,6,8 含 义 表示两个元素相比,具有同等重要性 表示两个元素相比,前者比后者稍重要 表示两个元素相比,前者比后者明显重要 表示两个元素相比,前者比后者强烈重要 表示两个元素相比,前者比后者极端重要 表示上述判断的中间值 若元素i与元素j的重要性之比为aij, 则元素j与元 素i的重要性之比为aji=1/aij 倒数 对于n个元素来说,可以得到两两比较判断矩阵A,即: A=(aij)m×n (3)指标权重的确定

A: 计算判断矩阵每一行元素的乘积

Mi= ?aij,i=1、2、3、? n (1)

j?1nB: 计算Mi的n次方根

Wi= nMi,i=1、2、3、? n (2) C: 对Wi的标准化

Wi=

Wi?Wi?1n,i=1、2、3、? n (3)

i

将上述三步合并可得出权重向量的第i个分量的计算公式,如下:

(?aij) Wi=

j?1n1n?(?ak?1i?1nnkj)1n,i=1、2、3、? n (4)

(4)一致性检验

首先计算随机一致性指标C.I.:

?max?nC.I.? (5)

n?11?max=

n(AW)i1= ?nWii?1n?i?1n?awiji?1njWi (6)

其中,?max是判断矩阵的最大特征根;

n是判断矩阵的阶数。

然后计算一致性比率C.R.:

C.I.C.R.? (7)

R.I.其中,R.I.为随机一致性指标,其取值可由表3-3确定。

表3-3 平均随机一致性指标R.I.表

矩阵阶数 R.I. 续表 矩阵阶数 R.I.

9 1.46 10 1.49 11 1.52 12 1.54 13 1.56 14 1.58 15 1.59 1 0 2 0 3 0.52 4 0.89 5 1.12 6 1.26 7 1.36 8 1.41 当C.R.<0.10时,可以认为判断矩阵具有满意的一致性,否则就需要重新调整判断矩阵中的元素值,使之具有满意的一致性。


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