第16卷第1期 2007年2月
系统管理学报
Journal of Systems Management
Vol.16No.1
Feb.2007
文章编号:100522542(2007)0120022205
邵祖峰, 胡 斌, 张金隆
(华中科技大学管理学院，武汉430074)
【摘要】能岗匹配是人力资源配置的重要原则。实施动态环境下的能岗匹配需要模拟出管理者素质变量与岗位职能变量的变化趋势与程度，以及这两者的实时匹配程度。首先描述了管理者素质与管理岗位职能的变量，建立了用于能岗匹配的定性模拟模型，设计了状态变量知识表示方法及其转换规则。采用BP 神经网络设计了管理人员能岗匹配度计算函数。最后，设计了定性模拟步骤，并给出了一个模拟应用实例。
关键词：能岗匹配；人员配置；定性模拟;B P 神经网络中图分类号:F 270.7 文献标识码:A
Q u alitative Simulation for E nterprise Manager
Conf iguration B ased on Competency 2Position Fit
S H A O Zu 2f en g , H U B i n , Z H A N G J i n 2lon g
(School of Management ,Huazhong U niv.of Science and Technology ,Wuhan 430074,China )
【Abstract 】Co mpetency 2position fit is an important p rinciple of human resource configuration.To execute t his rule in dynamic environment s ,t he change t rends and values of manager competency and po sition f unc 2tion variables sho uld be analyzed to calculate t heir real time fit degree.In t his paper ,manager competency and management po sition f unction description variables were given and t he model for competency 2po sition fit simulation was developed.State variables knowledge description met hods ,t ransition rules and simula 2tion step s were designed.The B P neut ral network f unction was employed to calculate manager competency
2po sition fit degree.Finally ,application for manager selection is illust rated.
Key words :competency 2position fit ;manager configuration ;qualitative simulation ;BP neutral network 收稿日期:2005209212 修订日期:2006207217基金项目：国家自然科学基金资助项目(70271029)
作者简介：邵祖峰(19722)，男，副教授，博士生。研究方向为管
理系统模拟。
实现能岗匹配是企业人力资源管理的中心工作，它既是人力资源管理工作的起点，也是人力资源管理工作的终点。能岗匹配可以极大地提高企业人力资源管理整体效益[123]。但由于企业生存经营环境的不断变化，使得人的素质水平与企业具体岗位实际职能要求呈现出动态变化，能与岗两者之间的匹配处于波动状态。了解能岗匹配动态过程，对于企业人力资源管理决策而言尤其重要。 计算机模拟是了解事物动态发展变化过程的重要虚拟试验方法，它首先对被研究对象建模，然后输入所建模型一定虚拟数据，运行该系统，统计分析所得输出数据，推证系统结构模型的合理性，进而运用该模型系统进行预测、诊断。其中包括建立模型、进行试验、对数据进行分析3个主要过程。然而，对于本文所研究的能岗匹配动态过程的模拟，不能采用常规的计算机定量模拟技术。原因在于：能岗匹配系统属于复杂的人力资源管理系统，系统的知识不
完备，无法建立精确数学模型。对这种复杂系统的建模仿真只能采用计算机定性模拟技术。
定性模拟广泛用于解释物理系统的行为，其中QSIM 算法应用的最为成熟，已经产生了Q 2、Q 3、并
行QSIM(Qualitative Simulation)算法[427]。传统QSIM算法是基于物理系统的，表征系统行为的物理量之间存在显式的数学关系，变量间的定性关系很容易经过转换表达出来。但将QSIM算法用于复杂人力资源管理系统时，简单的套用显然不可行，因为人力资源管理系统不具备简单物理系统独有的特征，变量间的定性关系无法采用前述的方法进行描述。因果关系图[8]是描述变量间作用关系的一种有用工具，将QSIM算法和因果关系图结合用于定性模拟是最近的发展新趋势，已经出现了一些相关研究。如将QSIM用于人行为的描述、企业市场营销策略的选择等[9,10]。
本文尝试将因果关系图与QSIM算法集成用于描述企业管理人员能岗匹配的动态过程，辅助企业合理配置管理人员。这种匹配过程表现为两种形式:①一是先给定某一具体管理岗位，然后确定该岗位的具体管理人员，类似于企业管理人员甄选的问题;②给定某一具体管理人员，要求将该人配置到合理的岗位上去，类似于企业内部管理人员合理分工问题。这两种类型的问题本质相同，都是要求检验管理者与具体管理岗位之间的匹配是否合适。本文主要研究解决前一种问题，后一种问题可以类似解决。
1 定性模拟模型的建立
定性模拟的第1步是建立模拟模型。用于定性模拟模型分为两种类型:①依据被研究对象的工作原理，选择描述事物性质变化的关键变量，借以表达出被模拟事物发展变化的过程，模型本身表现为描述事物性质的状态关键变量的链式图，变量之间可能存在反馈环节，类似于系统动力学的建模方法。
②首先选择模拟对象性质的描述状态变量，然后分析引起对象状态变化的原因变量，在这两者之间建立起关系模型，这种模型表现为原因变量与结果变量之间的因果关系图，原因变量往往是外界环境变量。本文所建立的模拟模型属于第2种。
由前述分析可知，造成管理者素质与管理岗位职能的变化根本原因在于企业所面临的动态环境[11,12]。动态环境是由于社会经济、技术等因素的发展变化，引起企事业内外部环境的变化，从而引发企事业组织结构、工作构成、人员结构等处于不断变动之中。动态环境的变化具体表现有：外部环境变化、企事业生命周期变化、员工能力和需求层次的提高、组织内部的人际冲突水平等。从本文模拟的角度出发，将企业所面临的环境划分为3类模拟变量：技术环境、市场环境以及企业组织内部环境。
这些动态变化环境要素与企业具体岗位的职能，以及该岗位任职者素质之间存在动态的因果作用关系，环境要素的不断变化促使岗位职能大小与任职者素质要求等级随之动态变化。如企业面临的行业环境技术更新速度加快时，显然管理者必须提高自身的专业技术知识方面的能力，必须加强对行业新
技术前沿的了解程度；企业在该岗位的职能要求设置上必须提高技术管理的含量。因此，存在如图1的作用关系
。
图1 环境变量与工作岗位职能变量、任职者素质
变量间的因果关系
2 工作分析知识定性表述与因果关系假设企业在初始时刻已经初步确定了某管理岗位各种具体职能的大小，以及该岗位候选者的素质特征。由于企业经营环境的动态变化，管理者为适应环境会调整自身素质状态，企业为适应环境会改变该具体管理岗位的各项职能要求，因此，管理者素质与管理岗位职能之间的匹配程度会发生动态变化。现在需要模拟经过一段时间后，对于某一具体岗位而言，哪位候选者与该管理岗位的综合匹配程度最佳，从而解决管理人员配置甄选难题。
2.1 模型变量的定性表述
本文的模型变量分为环境变量和状态变量。
设X表示企业面临的管理环境变量,X={x1, x2,x3}，其中:x1表示技术环境;x2表示市场环境; x3表示组织内部环境；设Y表示企业管理者素质组成的状态变量,Y={y1,y2,y3,y4}，分别表示管理者成就动机、领导能力、人际关系能力和专业职务能力；设Z表示企业管理岗位职能组成的状态变量, Z={z1,z2,z3}，分别表示管理者的技术职能、市场职能和人际关系职能。
按照QSIM算法中的变量表示方法，本文的变量可以表示为QS(f,t i)，变量在某个时间点或时间区间中的状态由定性值和变化趋势决定:t i为模拟进程中的时间阶段,i=0,1,…,f，为变量的定性值。
32
第1期邵祖峰，等：基于能岗匹配的管理人员配置过程定性模拟
对于状态变量Y ,QS 是一个二元组:
QS (Y ,t i )=〈qval ,qdir 〉
其中,qval 是Y 的定性值，其取值模糊量空间为:
qval =l k k ∈{1,2,3,4,5,6,7}
l k ∈{-0.9,-0.6,-0.3,0,0.3,0.6,0.9}相应的模糊量词分别是“很低”、“低”、“比较低”、“一般”、“比较高”、“高”和“很高”。qdir 是f 的变化方
向，其定义为
qdir ={-,0,+}
如图2所示，设L Y 为Y 的定性值l k 在实数轴
上所对应的值，显然L Y 是服从均匀分布的随机变量，例如，当Y 的l k 为“很低”时,L Y =UN (-1.0,-0.7),Y 的l k 为“较高”时,L Y =UN (0.1,0.5)
。
图2 l k 的模糊量词及其坐标范围
环境变量X 只在时间点发生变化，因此用
QS (f ,t i )描述:
QS (f ,t i )=〈qdir ,t i 〉
qdir ={-,0,+}，分别表示环境变量X 的变化趋势
为“下降”、“持平”和“上升”。X 是离散型分布随机变量，可以基于历史的统计数据分析出该变量的分布类型。2.2 变量间的因果关系模型
变量间的因果关系是指X 对Y (或X 对Z )的作用关系，即X 必然对Y (或Z )产生作用，表现为Y
(或Z )的qval 和qdir 的变化。这些要素间的因果
作用关系采用前述的作用图描述显然是不够的，必须根据专家知识将变量之间的关系作用程度与作用方向表达出来。
本文用表1所示的因果关系描述X 对Y 的作用关系。其中:“+”表示两变量之间呈正相关关系;“-”表示两变量之间呈负相关关系;“0”表示两变量之间互不影响。w ={-,0,+}表明3种作用关系都有可能，出现这种现象的原因在于专家知识的不完备性。表2则描述X 对Z 的因果作用关系。
表1 X 对Y 的作用关系
x 1对Y x 2对Y x 3对Y x 1+,0y 1x 20,+y 1x 3-y 1x 1+,0y 2x 2+y 2x 3+y 2x 1+,0y 3x 2+,0y 3x 3+y 3x 1
+
y 4
x 2
0,+
y 4
x 3
0,-
y 4
3 状态变量的转换规则
环境变量是属于企业管理中的不可控因素，其
不确定性较大，尤其是组织的外部环境，如本文中的
表2 X 对Z 的作用关系
x 1对Z x 2对Z x 3对Z x 1+z 1x 20,+z 1x 3w z 1x 1+,0z 2x 2+z 2x 3w
z 2x 1
-
z 3
x 2
-
z 3
x 3
+
z 3
技术更新的速度和市场竞争的激烈程度。组织内部的冲突水平相对而言，可控性的程度要高一些，但由于涉及到较多“人”的因素干扰，其不确定性也较大。因此，对环境变量的取值采用随机数生成的办法决定，即在模拟的每一时间阶段首先抽样决定环境变量。环境变量的取值变化方法满足统计规律，可
以依据企业历史资料决定。
对于状态变量，由于受到环境变量的作用，当环境变量发生变化时，其定性取值qval 和变化方向qdir 都会发生变化，分为作用方向规则和状态变量
定性值转换规则。状态变量的转换行为可表示为:
QS (Y ,t i )=〈qval 1,0,〉→QS (Y ,〈t i ,t i+1〉
)=〈qval 1,qdir 1〉→QS (Y ,t i+1)=〈qval 2,0〉
3.1 对状态变量的作用方向规则
状态变量受环境变量的作用，其最终的变化方向取决于环境变量自身的变化方向和两变量之间的作用关系，具体规则如表3所示。
表3 qdir 1的计算规则
QS (X ,t i )
〈-〉
〈0〉
〈+〉
-+0-w 0000+
-
+
3.2 状态变量的转换规则
4
2系 统 管 理 学 报
第16卷
在确定状态变量变化方向的基础上，状态变量的最终定性取值遵循最大值规则、最小值规则和相邻变化规则。分别解释如下:
最大值规则指变量定性取值存在一个上限，如当qdir1=+且qval=l7，则qval2不再往上增加。这一点和企业管理中实际情况相符，管理者素质必须均衡发展，合适的管理者不可能是一个偏才；与企业管理中职能分配实际情况也是相符合的，管理者的某项职能要求是不可能无限增加的，管理者的所有时间也不可能全部花费在某一方面工作上。
最小值规则指变量的定性取值存在一个下限。这一点和管理中的实际情况相互符合，管理者必须在其素质要项上存在最低下限，即单项最低任职资格要求；管理者也必须在分管任务的某一方面必须承担一定的职责，即最低职责下限。
相邻变化规则是指状态变量的取值变化必须是平缓的，不能跳跃进行。
另外，在处理一个状态变量受到多个环境变量同时作用时，可以采用一致性规则或平均值规则。一致性规则是状态变量的最终定性取值是所有可能转换取值中的最大者。例如，管理者技术职能z1受到技术环境x1、市场环境x2和组织内部环境x3等变量的作用，它们对应的定性转换可能取值有l5, l6,l3，那么状态变量z1最终取值为l6，属于“较高”水平，它包容了定性值l5和l3。这一点和企业管理的实际相符，职位高的管理者有时也会做职位低的职能。平均值规则是指状态变量的最终定性取值时所有可能转换结果的平均值，这一点和统计学原理相符。具体的变量取值变化规则如表4所示。
表4 qval2的计算规则
qval2
l1l k l7
-l1l k-1l6
qdir10l1l k l7
+l2l k+1l7
4 能岗匹配度函数设计
企业管理人员能岗匹配度表现为企业管理者素质变量与管理岗位职能变量的函数。因此，可以设计出如下的能岗匹配度函数:
C2P2F=f(y1,y2,y3,y4,z1,z2,z3)
其中:C2P2F表示能岗匹配度;y1,y2,y3,y4,z1,z2, z3的符号意义同前。
能岗匹配度函数的具体表达形式不太明确，这里可以采用B P神经网络的方法进行逼近。神经网络训练样本可以依据企业某个成功管理岗位相关的历史资料以及专家知识确定，这里一般较多依赖于管理岗
位工作分析所得的结果。例如，设E(L Z)为随机变量L Z的期望，在模拟初始阶段t0时，经工作分析可以得出管理人员素质变量、管理岗位职能变量的各种匹配组合以及对应的能岗匹配度，将相关变量y1、y2、y3、y4、z1、z2、z3的E(L y)、E(L Z)作为神经网络的输入，输出为对应的能岗匹配度C2P2F 的值，以此为学习样本，对神经网络进行训练直到其收敛为止，定义这时收敛的神经网络为B PN C2P2 F，它代表了管理者素质变量、岗位职能变量与C2P2 F之间的映射关系。
对于每位候选管理者，在模拟的每一时间阶段分别求出阶段能岗匹配度C2P2F(t i)，将所有阶段的能岗匹配度值加以平均，就可以得出该管理候选者任职期间的综合能岗匹配度，以此作为甄选评价的决策函数。甄选的目的是从所有候选者中出综合匹配度最大的候选者。
5 定性模拟步骤
假设企业已经初步对某个管理岗位进行了工作分析，大致给定了该岗位的职能划分QS(Z,t0)，以及该岗位任职者的各种素质QS(Y,t0)，并对候选者的素质状态变量进行了测评:
(1)选择训练样本，计算E(L Y)和E(L Z)，训练神经网络BPN C2P2F;
(2)设定模拟时间阶段数n，令i=0;
(3)随机抽样设定环境变量的变化趋势QS(X,t i+1);
(4)依据变量间的因果关系和状态变量转换规，则生成变量Y、Z后继转换状态QS(Y,t i+1)、QS(Z,t i+1);
(5)令i=i+1，转步骤(2);
(6)模拟结束，形成一位候选者全局状态转换行为;
(7)计算候选者阶段能岗匹配度C2P2F(t i)，以及综合能岗匹配度C2P2F;
(8)对每位候选重复以上模拟过程，可以求出各自的综合匹配度值，值最大的候选者即为最佳候选者。
6 模拟应用实例
假定某一企业具体管理岗位经过工作分析，具
52
第1期邵祖峰，等：基于能岗匹配的管理人员配置过程定性模拟
体的工作内容大致划分为技术、市场和人际关系，经
专家初步评估职能水平的定性值分别为:
QS (z 1,t 0)=〈l 3,0〉, QS (z 2,t 0)=〈l 6,0〉,
QS (z 3,t 0)=〈l 4,0〉
有4位候选者参与该管理岗位的竞争，对应的各种素质水平如表5所示。
表5 候选者素质初始表候选者
QS (y 1,t 0)
QS (y 2,t 0)
QS (y 3,t 0)
QS (y 4,t 0)
1〈l 6,0〉〈l 4,0〉〈l 4,0〉〈l 2,0〉2〈l 4,0〉〈l 4,0〉〈l 5,0〉〈l 5,0〉3〈l 3,0〉〈l 5,0〉〈l 4,0〉〈l 6,0〉4
〈l 3,0〉
〈l 3,0〉
〈l 3,0〉
〈l 3,0〉
同时假定环境变量的随机取值满足如下的累积
分布函数:
qdir x 1=〈1〉F (X )≤0.35
〈0〉
0.35<F (X )≤0
.7
〈+〉0.7<F (X )
≤1.0qdir x 2
=〈-〉F (X )≤0.2〈0〉0.2<F (X )≤0.6〈+〉0.6<F (X )≤1.0
qdir x 3=〈-〉F (X )≤0.35
〈0〉0.35<F (X )≤0.7
〈+〉0.7<F (X )≤1.0
采用Matlab 6.5与VB 6.0结合编程模拟结果如图3～5所示。由图可见,2号候选者是该管理岗位的最佳候选人，其在整个任职期间的综合匹配度最大。
图3 BP 神经网络训练过程
7 结 语
人才的招聘与甄选是企业人力资源管理的重要
工作。传统招聘甄选方法主要采用定性的手段进行，甄选的标准主要依据候选者既往的业绩以及当前的现时表现，很少考虑到应聘者在被聘用之后能
图4 岗位职能、管理者素质状态变量变化模拟过程
图5 能岗匹配模拟结果显示
否真正实现能岗匹配，使得按照传统方法选出的所
谓“最优应聘者”往往难以胜任所招聘的职位。计算机模拟技术是实现事物未来发展状态预演的一种重要
工具，可用于仿真候选者入聘后的能岗匹配动态过程，用于人才甄选决策。由于本文所研究的人力资源管理系统包含有众多的不确定因素，难以采用定量化的方式描述变量间的作用关系，也不可能去建立精确的数学模型，定性模拟成为其必然选择。传统的QSIM 算法必须进行改进，将其与因果关系图结合才能很好地表达复杂管理系统的行为特征。全局模拟结果的多分支性，使得在模拟结果的应用上必须结合统计学进行数据处理。本文就是运用这种方法去实现管理岗位候选者能岗匹配动态过程的定性模拟，并用计算机语言编程实现了上述思想。参考文献:
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(下转第31页)
6
2系 统 管 理 学 报
第16卷
表2 2004年财务指标预测结果
名 称
预测参数
a(5)b(5)c(5)预测结果
v(6)
流动比率 1.69-0.2100.21 1.68资产负债率40.11 1.245-0.5540.70应收账款周转率 5.0830.9060.93 6.91应付账款周转率26.30 1.0100.9228.30主营业务利润率 4.52-2.500-1.400.62净资产收益率 5.72-1.910-1.50 2.31
3 结 语
危机预警过程实质上就是一个预测与识别分类的过程。指数平滑法应用于中、短期预测的误差较小，效果较好。模式识别方法的特点是有较强的系统辨识能力。但应指出的是，任何模型都有它的局限性，使用本方法要注意以下几点:①通过统计技术筛选预警指标时，应寻在组间差别尽可能大，而在组内差别尽可能小的指标变量;②选取模式识别的训练样本应注意样本要有代表性，分布尽可能均衡;③本文研究的是企业特征观察值x服从多元正态分布时，模式识别的分类模型，假如指标变量呈其他函数分布，如均匀分布、Γ分布和β分布等，也可以类似地求解。
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