基于熵權和TOPSIS法的企業人力資源價值評估

王　蒙，田　麗，尤　游

1.安徽機電職業技術學院信息工程系，安徽蕪湖，241000；2.安徽工程大學電氣工程學院，安徽蕪湖，241000

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基于熵權和TOPSIS法的企業人力資源價值評估

王蒙1，田麗，尤游1

1.安徽機電職業技術學院信息工程系，安徽蕪湖，241000；2.安徽工程大學電氣工程學院，安徽蕪湖，241000

在利用TOPSIS法進行企業人力資源價值評估過程中，為了消除評價指標主觀權重所產生的不確定性影響，使評價結果能夠更為客觀合理，構建了基于熵權和TOPSIS法的綜合評價模型。利用熵權法求取各項指標的客觀權重，用客觀權重對評價對象數據矩陣進行處理，然后利用TOPSIS法對評價對象進行排序，得到評價對象的優劣等級，從而為人力資源價值評估提供依據。通過實例仿真，驗證了所構建評價模型的可行性。

熵權；TOPSIS；人力資源價值評估

1　提出問題

人力資源是知識社會發展的重要因素，是現代化企業快速發展的決定性因素。人力資源價值評估系統可以在企業招聘過程中對應聘人員進行綜合評價，幫助企業招聘到符合崗位需求的合格人才，降低企業人事聘用成本。除此以外，人力資源價值評估系統還可以為企業管理者從員工總體價值入手制定獎懲措施，提高員工積極性，為員工的甄選和晉升提供參考。

目前，進行人力資源價值評估的方法主要有專家打分法、熵權法和TOPSIS法。專家打分法對評估的各項指標采用主觀權重，然后計算總分，此方法主觀因素影響比較大，所得結果不夠客觀合理；文獻[1]通過構建人才甄選的熵權模型，利用熵權法求取指標權值，使得評價結果較為客觀；文獻[2]通過構建TOPSIS模型進行員工招聘和甄選，但是對指標權值的確定采用專家打分法，因此評價結果一定程度上也會受到主觀因素的影響。本文以企業人力資源評估的特點和目的為著眼點，首先構建人力資源價值評估的指標體系，然后建立結合熵權法和TOPSIS法的綜合評價模型。該評價模型首先計算出指標體系中各指標的客觀權重，然后對評價對象進行排序。通過實例分析，驗證了所構建評價模型的合理性與可行性。

2　熵權法

熵權法的核心思想是利用熵值可以度量信息不確定性的特性來判定某一事件的隨機性以及無序程度。在人力資源價值評估中，利用熵權法對評價指標進行權重的計算，首先計算指標值熵的大小來確定指標值的差異程度，因為熵的大小與指標值的差異程度成反比，也就是說，指標值的熵越小，差異程度越大，提供的信息量和對方案評價的左右也就越大，因此所對應的權重也就越大；否則，則反之[3]83-85。

熵權法的計算過程：先建立一個評價指標值矩陣，在人力資源價值評估中，取學歷、知識水平、能力素質等m個評價指標，并針對n個人員對各項指標進行評分，得到評價指標值矩陣X=[xij]n×m，然后對指標值矩陣進行處理，處理步驟如下。

(1)將矩陣X進行轉化得到如下形式：

(1)

(2)將新的矩陣元素pij進行對數化處理得到熵值：

(2)

其中，k>0，k=1/lnn，ej≥0。

(3)計算第j項指標的差異系數：

gj=1-ej

(3)

式中，0≤gi≤1，從此式可以看出，熵值越小，差異系數越大，所提供的信息量也就越大。

(4)繼續計算得到權值為：

(4)

3　TOPSIS法

TOPSIS法是一種理想目標相似性的順序選優技術，尤其適合多目標決策分析[3]83-85。TOPSIS法的主要思路：首先計算出最優解與最劣解，然后去判斷評價對象到最優解和最劣解的距離，如果評價對象到最優解的距離越大并且到最劣解的距離越小，則評價對象排序越高，排序最高者為最優。

TOPSIS法的數學模型如下：

(1)將矩陣X進行轉化得到如下形式：

R=[rij]nm

(5)

根據求得的權值和轉化后矩陣R可以得到最終的矩陣Y：

(6)

(2)確定最優解和最劣解。在矩陣Y中選取最優解Y+和最劣解Y-，其中：

(7)

(3)計算歐幾里德距離。計算各評價對象到最優解和最劣解的歐幾里德距離分別為[4]：

(8)

計算接近程度：

(9)

根據Ci值來判斷評價對象的優劣，Ci值越大，則評價對象越好。

4　實例分析

以某企業的員工招聘為例，根據企業工作崗位性質，企業招聘人員和專家確定了員工的甄選指標，如圖1所示。

對10名應聘者進行筆試和面試，并由專家對各個應聘者的各項指標進行打分，所得分數如表1所示。

圖1　人才甄選指標

應聘者指標12345678910學歷水平80908070808070707080基礎和專業知識85867881739175848971經濟管理知識70786184798066827678相關工作經驗80708580809085808081溝通交流能力82847975708590718365競爭意識79856983857278647681創新意識68878478818683856785應變能力87687581708382857863身體健康水平80858580858580858080心理素質89758285878979908081

根據表1，首先利用熵權法求各個指標的權重。

(1)建立原始數據矩陣：

(2)對原始數據矩陣進行標準化處理:

(3)根據公式(2)計算得到第j項指標的熵值。

(4)根據所得到的熵值，使用公式(4)得到各個指標權重，如表2所示。

表2　各項指標權重值

利用求得的權重對數據進行處理，依據上述TOPSIS法的計算過程，按照公式(5)對原始數據矩陣進行規范化處理，得到：

利用熵權法所求出的權重進行下一步處理得到：

確定最優解與最劣解之后得到歐幾里德距離為：

進而根據公式(9)計算得到Ci值，并對Ci值進行排序，結果如表3所示。

表3　Ci值及排序結果

由表3和圖2可知，6號應聘者各項指標得分最均衡，2號應聘者各項指標間得分差異稍大，但綜合素質較好，招聘者可以根據企業崗位的實際需求和崗位的具體要求從6、2、4三個應聘者中挑選一位。

圖2 應聘者綜合素質柱形圖

5　結 論

針對企業人力資源評估的特點，引入熵權法求取各項評價指標的客觀權重來代替TOPSIS法中的主觀權重，從而消除主觀權重的影響，使最終評價結果客觀合理。最后通過某企業招聘實例，驗證了所構建人力資源價值評估模型的實用性和合理性。

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(責任編輯：周博)

10.3969/j.issn.1673-2006.2016.10.008

2016-06-28

安徽省高校自然基金研究項目“基于云平臺的健康體檢項智能推薦系統研究”(KJ2016A136)；安徽機電職業技術學院院級青年教師發展支持計劃教科研項目“基于組合預測模型的短期電力負荷預測研究”(2015yjzr016)。

王蒙(1988-)，安徽宿州人，碩士，助教，主要研究方向：數據挖掘。

TP399

A

1673-2006(2016)10-0032-04