基于数据包络分析法的招聘问题研究
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作者: 潘淑霞 孙王杰 张若东
[摘要] 企业要想保证人员招聘的有效性,必须采用科学的方法和手段对招聘对象进行全面科学的评价。本文将数据包络分析法(DEA)引入到企业招聘中,以应聘人员作为决策单元(DMU),以应聘者的笔试成绩、面试的各考核指标作为输出DMU建立了仅有产出的DEA模型,最后用LINGO软件对每一个DMU(应聘者)进行有效性排序,从而选出所要求最优人选数目,辅助企业进行人才选拔,较圆满地解决了招聘问题。
[关键词] 招聘 评价 数据包络分析法 决策单元 有效性
人员招聘作为企业补充“新鲜血液”,以满足生产经营需要的一个有效途径,在人力资源管理的实践中正发挥着越来越重要的作用。面对纷繁复杂的各岗位考核指标,若缺乏科学的评价方法,就容易造成人才流失,给招聘企业带来损失。如何提高招聘的有效性,已不仅是人力资源管理部门所必须面对的问题,越来越多的企业领导者及用人部门的负责人,正频频投来关注的目光。
一、数据包络分析法
数据包络分析(Data Envelopment Analysis简称DEA),是运筹学和管理科学的一个新的交叉领域。是由美国著名运筹学家A.Charnes等人于1978年“在相对效率评价”概念基础上发展起来的一种新的系统分析方法。其基本功能是“评价”,特别是进行多个同类样本间、具有多个输入、特别是多个输出的“部门”或“单位”(称为决策单元decision making unit,简记DMU)间的相对有效性的评价。由于DEA具有“天然”的经济背景,因此,依据DEA方法、模型和理论,可以直接利用输入和输出数据建立非参数的DEA模型,进行经济分析;同时,使用DEA对DMU进行效率评价时,可得到很多管理信息,因此,DEA领域的研究吸引了众多的学者。中国学者从事DEA的研究始于1986年,经国内许多学者加以改进和发展,目前已成为决策分析和评价技术等领域中一种常用而且重要的分析工具和研究手段。
二、实例
某商场拟向社会公开招聘8名营销人员。在公开考试中,有16人进入第二阶段的面试;面试专家组对每个应聘者进行等级评分,评分结果见表1(表中数据省略了3~14行)。试帮助招聘部门筛选出相对最优的应聘者。
三、模型选择、求解
1.模型选择
2.模型求解
利用表1的数据,对公式*的线性规划运用LINGO软件进行求解,得应聘者各项考评指标的相对效率,见表2。
从表2得各应聘人员的相对有效性排序结果(Vm):
DMU:1 >4 >9 >2 >8 >12 >5 >7>10 >15 >16 >6>14 >3 >11 >13,其中,“>”表示“相对优于”。
以应聘人员的相对有效性排序结果作为选优的依据,从高到低选出1、4、9、2、8、12、5、7(或10)号应聘者录取。其中第7、10号应聘者的相对效率相同,招聘部门可以结合应聘者的意愿和招聘部门对应聘人员的要求来最后确定其中一名应聘者。
从表2还可以看出,如DMU13为非相对DEA有效应聘者,其第2、3、4个输出指标(知识面、理解能力、应变能力)相对较低,应聘者可从这几方面入手来提高自身的综合竞争力。
四、结论
本文运用仅有产出的DEA模型引入招聘流程中,以辅助招聘部门进行人才选拔,并以实例说明了此方法的具体操作步骤,较圆满地解决了招聘决策问题。而将DEA引入到多指标决策问题中,克服了当前很多决策方法主观性强的弱点,其评价结果更加全面、更加符合客观实际情况。
提高人员招聘的有效性是一项系统工程,它要求企业站在战略的高度上,树立人力资源是第一资源的理念,以人为本,结合企业的实际,制定人才引进的战略规划,并通过科学的招聘方法,使之有效地落实在招聘计划中。针对企业人员招聘的最优方案所建立的数学模型和运用的方法对进一步改进我国企业人才招聘的运行程序和考核指标具有一定的实用价值和参考意义。
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