人力资源绩效考核的多级模糊综合评价.pdf

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1、人力资源全国优秀科技期刊中国工业经济类核心期刊人力资源绩效考核的多级模糊综合评价■田莹张强影响评判对象取第j个备择元素的程度,因此每列元素之和:nRj=(rij(j=1,2,3,⋯,m)i=1每列元素之和可用来反映所有因素的综合影响,但并未考虑各因素的重要程度,如果各项再考虑相应因素的权数,则能合理地反映所有因素的综合影响。用模糊变化的方式进行模糊综合评判:B=A○R,权重A可视为一行n列的模糊矩阵,与模糊矩阵R合成运算为:企业人力资源管理的目的是安排最合适的员工去"r11r12⋯r1m%实现组织的目标,完成企业利益最大化,同时实现对#rr⋯r&21222mB=(a

2、1,a2,⋯,an)○#&=(b1,b2,⋯,bm)员工的有效配置。客观、公正、合理地对人力资源进#⋯&行评价,成为现代企业管理的重点,也是企业激励员$ra1ra2⋯ram’工奋进的手段。本文采用多级模糊综合评价方法对企其中:bnj=(airij),(j=1,2,3,⋯,m)。B称为综合评判业人力资源绩效进行评价,客观地反映员工实际情况,集:bj(j=1,2,3,⋯,m)称为模糊综合指标。bj为综合考通过实例,分析多级模糊综合评价在企业人力资源绩虑所有因素影响时,评判对象对备择集中第j个元素效考核中的可行性和有效性。的隶属度。一、多级模糊综合评价方法二、企业绩效模糊

3、评判体系及决策模型事物具有多种属性,同时受多种因素的影响,因根据企业绩效考核的特点,选择出影响绩效考核此在评价事物时,必须对多个相关的因素作综合的考的指标,在实际工作中主要考虑4个方面,共20个影虑。模糊综合评判是指对受多种因素影响的事物或现响因素。本文对影响绩效考核的模糊综合评判设定为象进行总的评价,若这个评价过程涉及到模糊因素,二级。即是模糊综合评判。多级模糊综合评判,就是在模糊1.确定因素集。综合评判为初始模型的基础上,再进行模糊综合评判,第一层次因素集:V={u1,u2,u3,u4},第二层次因并根据需要多层次地进行下去。素集:Ui={ui1,ui2,⋯,u

4、i4},U1=个人能力,工作能力为了考虑所有因素的影响,可以从单因素评判矩U11,沟通能力U12,决策能力U13,应变能力U14,组织阵看出,R的i行,反映了第i个因素影响评判对象取能力U15,独立完成能力U16,团队协作能力U17;U2=各个备择元素的程度,R的j列,则反映了所有因素智力体力,学历水平U21,专业技能U22,综合知识COALECONOMICRESEARCH81人力资源HumanResourcesU23,工作精力U24,工作毅力U25;U3=行为态度,工作2.多级模糊综合评价。态度U31,敬业精神U32,员工对企业忠诚度U33,员工一级模糊综合评价:

5、对企业文化认同U34;U4=绩效,工作数量U41,工作质B1=A1○R1=[0.11365,0.1468,0.7344,0.4038,0.1824]量U42,工作效率U43,工作业绩U44。B2=A2○R2=[0.015,0.04,0.18,0.235,0.53]2.建立权重集。B3=A3○R3=[0.625,0.10625,0.34875,0.09,0.19375]根据每一层各个因素的重要程度,通过专家打分、B4=A4○R4=[0.00625,0.08375,0.18125,0.51875,0.2125]调查、座谈、讨论和个别访问等方式,分别给每个因二级模糊综合评

6、价:素赋予相应的权数,第一层次的权重集为:A1={a1,a2,B=A○B=[0.16379,0.1,0.38045,0.356,0.247]6347该结果表明,全部考核人员中13.15%认为该员工a3,a4}。本文取权重集A1={,,,};第二20202020表现很差,8.02%认为该员工表现较差,30.47%认为层次权重为:A2={ai1,ai2,⋯,aim}。本文取权重集A21=该员工表现一般,28.55%认为该员工表现较好,3211214{,,,,,,};A22={0.3,0.3,19.81%认为该员工表现良好。14141414141414规范化B=[0.13

7、15,0.0802,0.3047,0.2855,223110.2,0.1,0.1};A={,,,};A={,2388882480.1981]2233.计算评价结果。,,}。888由赋值标准取得:很差为0.25,较差为0.45,一3.建立备样集。般为0.55,较好为0.65,很好为0.85在对员工进行评价时,由定性指标转化为定量指S=0.032875+0.03609+0.167585+0.185055+0.168385=0.58999标进行计算分析,由专家或领导按最差、很差、差、0.5<0.58999<0.6,计算结果表明,该员工绩效考较差、中、较好、好、很好、最

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