基于AHP的淮北矿业集团高技能人才考核评价模型

葛 侃，孙旭东

(中国矿业大学(北京)管理学院，北京 100083)

根据高技能人才的定义[1]，高技能人才是指具有高超技艺和精湛技能，能够进行创造性劳动，并对社会作出贡献的人。煤炭企业的高技能人才通常以技能人员是否取得高级技工、技师或高级技师职业资格来认定。由于企业面临着各种竞争和挑战，高技能人才培养与管理已成为企业关注的焦点，也成为学者研究的热点，如文献[2-5]所示。而高技能人才考核是最有效的人才培养管理方式[6]，通过考核管理可以充分调动技能人才学习知识、提高技能的积极性，有利于体现高技能人才价值，拓宽高技能人才成长通道等。科学的评价方法，能保证高技能人才考核的评价效果，许多学者对其进行了研究并已取得了一些的学术成果[6-8]。

本文结合淮北矿业集团高技能人培养管理要求，构建了评价指标体系以及基于AHP权重的高技能人才考核评价模型。

1 淮北矿业集团高技能人才考核评价指标体系

根据《淮北矿业集团关于加强和改进员工教育培训工作的意见》、《淮北矿业集团公司工人技师管理办法》、《关于下发集团公司2012年若干工资政策的通知》等淮北矿业集团高技能人才培养的有关文件精神和指导意见，本文构建了包括5个一级评价指标和13个二级评价指标淮北矿业集团(煤矿企业)高技能人才考核评价指标体系。

从表1中不难发现，指标多为定性指标或综合性的指标。为实现评价指标的量化，设置5个定性评价等级(表2)，再根据每个指标实际情况，设定各个等级对应的标准分值和区间取值范围，进而所有指标采用0～1的定量化打分。

表1 淮北矿业集团高技能人才考核评价指标

表2 指标0～1评分标准

2 基于AHP和模糊综合评价方法的高技能人才考核模型

指标权重是评价研究关注的问题，AHP、熵权法是最常见的两种权重确定方法。其中，AHP是一种主观权重确定方法，熵权法是一种客观权重确定方法。由于熵权法确定权重是根据样本数据获得的，对样本数据依赖性过强，而本文中考核对象个体指标数据具有较强的随机性和时效性，不适采用熵权法，故使用AHP方法确定指标权重。AHP方法得到的权重体现了相对重要度，更接近实际情况。同时，鉴于评分者在指标打分过程中存在模糊性和不确定性，为了有效度量指标得分值的模糊性，本文采用模糊综合评价方法来构建高技能人才考核模型。

2.1 基于AHP的指标权重计算

为了简化运算，采用基于和法的AHP权重计算方法。

1)构造指标比较矩阵。

(1)

其中:n=13,δij表示指标i和j的重要程度比较值，δij的取值为1～9标度[9]。

2)将判断矩阵A按列做归一化处理。

(2)

3)计算指标权重。

(3)

4)判断一致性。

检查各个判断矩阵的，一致性检验条件如式(4)所示。

(4)

2.2 基于模糊综合评价方法的高技能人才综合评价

1)建立评价等级的模糊隶属关系。

根据表2中每个评价指标的各等级量化取值，分别构建5个评价等级的模糊隶属关系，这里不妨为评价等级构建三角模糊数集合，如表3所示。根据表3，当一个指标得分为0.8，属于等级“优”的隶属度为0.5，属于等级“良”的隶属度为1，属于等级“中”，“较差”，“很差”的隶属度为0。

表3 评价等级的模糊隶属关系

2)计算指标的模糊隶属矩阵。

(5)

其中:

3)计算基于AHP权重的综合评价结果。

评价对象的综合模糊评判矩阵见式(6)。

(6)

评价对象i的评价综合得分(百分制)见式(7)。

Di=Li·S′，i=1,2,…m.

(7)

其中:S′=(90,80,70,55,40)，m为考核评价对象个数。

3 模型应用

3.1 基于AHP的指标权重确定

通过邀请淮北矿业集团和淮北煤电技师学院的相关专家，对表1的指标进行了重要程度比较打分，并根据式(1)～(4)计算AHP权重。由于篇幅关系，仅给出最终结果(通过一致性检验)。

一级指标权重为

WA=(0.282,0.168,0.132,0.201,0.217)

二级指标权重为

WB= (0.0936,0.1248,0.0936,0.0948,

0.0632,0.0976,0.0244,0.0316,

0.0633,0.0527,0.0633,0.0828,

0.1242)

从一级指标权重上可以发现，淮北矿业集团十分重视对高技能人才的专业技术水平和传授技艺的培养。

3.2 高技能人才考核的综合评价

这里选择3位考核对象作为考核样本，通过考核样本数据来验证模型的科学性。样本的指标打分是根据考核对象在年度内表现给出的，具体见表4。

表4 评价等级的模糊隶属关系

为简化分析，所有指标的隶属关系均使用表3给定的三角模糊数。根据三角模糊数的隶属函数，可以计算出所有指标得分隶属于5个评价等级的隶属度。如表5所示，给出了考核对象甲的各评价等级隶属度。

根据式(5)，可得到模糊隶属矩阵，见表6。

最后，根据式(6)和式(7)，可计算出考核对象的综合考核结果，见表7。

表5 考核对象甲各评价等级的模糊隶属度

表6 考核对象的模糊隶属矩阵

表7 考核对象的综合评价结果

最终结果显示：甲和丙的评价等级为优，乙为良；百分制考核得分的排名是丙>甲>乙。虽然，甲和丙的评价等级都为优，但考核对象甲隶属为等级良的隶属度也较大，其表现应该在优良中间，从其得分82.4910可以得到体现。因此，通过百分制得分可以更有效的体现个体的差别。

4 结论

通过对案例的应用分析，证明本文构建的高技能人才考核评价模型是有效的。同时，本文评价模型的权重是基于AHP实现的，可体现淮北矿业集团对高技能人才培养管理的方向与侧重；而通过对指标打分值进行分级模糊综合评价，可有效的处理评价时存在模糊性，评价结果更加符合实际情况。

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