基于ANP的海事系統人崗匹配綜合評價研究

高陽

以海事系統人崗匹配為研究對象，從知識、能力、素質、道德四個方面，建立起海事系統人崗匹配評價指標體系，運用網絡層次分析法和模糊綜合評價法相結合的數學方法構建海事系統人崗匹配評價模型，并進行實例驗證。結果表明，該模型具有科學性和可行性，從而為海事系統人力資源的優化配置提供科學依據。

1 網絡分析法（ANP）介紹

ANP概念。網絡層次分析法（ANP， Analytic Network Process）是由美國匹茲堡大學Thomas L.Saaty教授于1996在ISAHP-IV提出來的[1]。它是由層次分析法（AHP， Analytic Hierarchy Process）所延伸出來的一種新的適應于非獨立遞階層次結構的實用決策方法，尤其適合于內部元素存在依存和反饋關系的復雜決策系統[2]。ANP通過建立網狀結構來準確地描述系統內各元素之間存在的相互影響、相互支配的關系，進而更加有效地進行決策分析。

ANP將系統元素劃分為兩個不同層次：控制層和網絡層。控制層是典型的遞階層次結構，包括問題目標和決策準則，其中所有的決策準則都只受問題目標的支配和影響；網絡層是由相互影響的元素構成的網絡結構，它受控制層的支配和影響。ANP的典型結構如下圖：

圖1 典型的ANP結構

ANP的運算過程。全面分析決策問題，明確欲實現的目標，列出所有影響目標實現的相關元素，并對其分類，然后重點分析各元素間是否獨立，是否存在相互支配和從屬的關系。以指標分類及各指標間的隸屬關系為依據，將提取出來的關鍵指標構造成類似于圖1的ANP結構圖。設控制層中總目標為 ，各相關準則分別為 ；設各元素組分別為 ，其中 中包含元素 。以 為準則，以 中的 為次準則，根據元素組 中其他元素對 的影響程度將其進行兩兩比較。

歸一化特征向量

由特征根法及排序向量 ，則 記為：

中的列向量是 中元素 對 中元素的重要度排序向量，如果兩組元素相互獨立，那么 。按照以上步驟計算，便可得到 準則下的 個超矩陣 ：

然后再以 為準則，對 下各元素組對準則 的重要程度進行比照，并得出歸一化特征向量 。在對比中，若某一元素組與 之間不存在任何關系，那么該元素組的排序向量分量記為0，其加權矩陣則為：

即得： ，而 。其中 是將超矩陣 中的元素加權得到的加權超矩陣，列和為1。當每個超矩陣的極限相對排序向量 的極限收斂且唯一，則 中的值即為網絡結構中相應各元素的穩定權重。由于解超矩陣的過程十分復雜，數據量較大，因此本文采用SD（Super Decisions）軟件進行計算。該軟件是專門應用于ANP的計算工具。

2 模糊綜合評價法介紹

模糊綜合評價法概述。在現實生活中，存在著大量的模糊概念或現象，如何將其定量化、數學化，則需要人們尋求一種研究和處理模糊概念或現象的數學方法，在這種情況下模糊綜合評價法應用而生[3]。模糊綜合評價法是一種基于模糊數學理論的綜合評價方法，其基本思想是根據隸屬度理論和模糊線性變換原理對受到多種因素影響的事物或對象進行總體評價[4]。模糊綜合評價法能較好地將定性評價轉化為定量評價，適合于各種非確定性問題的解決。

模糊綜合評價法的應用步驟。確定因素集 與評語集 ，其中 與 分別代表同一層級因素的個數和評語等級的個數。構建因素集與評語集之間的模糊綜合評價矩陣 ，即：

其中，矩陣元素 表示因素集第 項元素對于第 級評語集的隸屬度。本文主要是邀請相關專家和管理者打分來確定指標的隸屬度。將各個指標對最終目標權重 （由ANP計算確定）與模糊綜合評價矩陣 組合起來，合成過程的公式為： ，式中“ ”稱作模糊合成算子，表示廣義的模糊合成運算。常用的模糊算子有“取小取大型算子 ”、“相乘取大型算子 ”、“加權平均算子 + ”[5]。其中“取小取大型算子”主要突出關鍵因素的影響，而“加權平均算子”則是兼顧各種因素的影響。結合本文實際，本文將采用加權平均算子 + 來進行合成。計算各評語的隸屬度值，對被評價對象做出合理的判定。

3 應用研究

崗位實例介紹。某海事局主要由辦公室、法規規范處、綜合計劃處、人事教育處、指揮中心、通航管理處、危管防污處、政務中心等21個內設機構以及處室辦事機構構成，同時下設3個分支機構以及1直管派出機構。

該海事局的組織結構為直線職能制，本文以該海事局通航管理處處長這一職位為對象，來對其人崗匹配程度進行評價。這一崗位的崗位職責主要包括：對海上搜救中心辦公室日常工作進行管理；制定并貫徹實施通航管理方面的規范性文件，并對相關文件進行審核；全面掌握轄區海事安全動態；調查并處理轄區重大水上交通事故，審查相關調查報告等。

海事局人崗匹配評價指標體系的建立。通過對該海事局海事工作人員以及有關專家進行走訪，結合人崗匹配相關理論，對影響海事系統人崗匹配程度的因素進行了歸納分析，并根據排序法確定出海事局人崗匹配評價指標體系的1級評價指標和2級評價指標，見表1。

表1 海事系統人崗匹配評價指標體系

對象集 因素集

（4個一級指標） 子因素集

（17個二級指標）

海

事

局

人

崗

匹

配 知識

相關知識

專業知識

能力

公共服務能力

組織能力

計劃能力

溝通能力

判斷與決策能力

緊急問題處理能力

學習能力

素質

身體素質

心理素質

文化素質

政治素質

道德

責任意識

社會意識

法律意識

集體意識

基于ANP對評價指標賦權。通過專家訪談法對指標體系中4個一級指標和17個二級指標間存在著相互影響、相互依存的關系進行確認，并最終根據ANP的原理和特點構造出海事系統人崗匹配評價指標的網絡結構模型，如圖2。

圖2 海事系統人崗匹配ANP結構模型

向該海事局的有關負責人及相關專家發放打分表，來對海事局人崗匹配評價指標體系中的一、二級指標進行兩兩比較并打分，并運用SD軟件來確定各級指標的權重[6]，見表2。

表2 海事系統人崗匹配評價指標權重

因素集 權重 子因素集 權重

0.0899

0.4341

0.5659

0.1643

0.2335

0.1179

0.0486

0.0304

0.2750

0.2608

0.0338

0.2564

0.0289

0.3803

0.1439

0.4469

0.4894

0.1769

0.3318

0.2360

0.2553

模糊綜合評價。通過問卷調查的方式，向該海事局30位上級部門的領導、人事部門的負責人以及相關專家發放問卷，就通航管理處處長這一職位進行綜合評價。問卷中相關問題的設計主要以海事系統人崗匹配評價指標體系為依據，問題的評語分為5個等級，即：“非常好”、“較好”、“一般”、“較差”、“非常差”。

隨后，對回收的問卷（回收率為100%）進行數據統計，進而得到每個因素集所對應的子因素集的模糊評價矩陣 。

表3 各子因素集的評價結果

非常好 較好 一般 較差 非常差

票數 隸屬度 票數 隸屬度 票數 隸屬度 票數 隸屬度 票數 隸屬度

4 0.13 11 0.37 10 0.33 4 0.13 1 0.03

3 0.10 9 0.30 12 0.40 5 0.17 1 0.03

6 0.20 15 0.50 7 0.23 2 0.07 0 0.00

8 0.27 10 0.33 6 0.20 3 0.10 3 0.10

3 0.10 12 0.40 5 0.17 8 0.27 2 0.07

12 0.40 15 0.50 3 0.10 0 0.00 0 0.00

8 0.27 14 0.47 5 0.17 3 0.10 0 0.00

5 0.17 18 0.60 6 0.20 1 0.03 0 0.00

10 0.33 15 0.50 3 0.10 2 0.07 0 0.00

6 0.20 12 0.40 9 0.30 3 0.10 0 0.00

4 0.13 10 0.33 10 0.33 5 0.17 1 0.03

8 0.27 14 0.47 2 0.07 6 0.20 0 0.00

3 0.10 15 0.50 6 0.20 6 0.20 0 0.00

2 0.07 17 0.57 11 0.37 0 0.00 0 0.00

3 0.10 15 0.50 9 0.30 3 0.10 0 0.00

6 0.20 10 0.33 12 0.40 2 0.07 0 0.00

5 0.17 14 0.47 9 0.30 2 0.07 0 0.00

根據表2，可以得到知識、能力、素質、道德這四個因素集的權重，即：

而這四個因素集對應的子因素集的權重分別為

由表3，可以得知知識 構成的模糊矩陣為：

然后采用加權平均算子 + 對 進行運算，從而得到知識的評價向量 ，即：

同理，可以分別得到能力 、素質 、道德 的評價向量，即：

由此，可以得到人崗匹配的模糊綜合評價矩陣 ，即：

進而得到通航管理處處長這一職位的人崗匹配程度的評價向量 ：

結果分析。由此我們能夠得知，對于該海事局通航管理處處長這一職位，認為其人崗匹配程度非常好的隸屬度為14.94%，較好的隸屬度為44.56%，一般的隸屬度為29.19%，較差的隸屬度為10.49%，非常差的隸屬度為0.82%。按照最大隸屬度的原則，該崗位人崗匹配程度的評價結果為較好。

（作者單位：燕山大學 經濟管理學院）