基于熵權(quán)法和層次分析法的高校學(xué)科館員勝任力模糊綜合評(píng)價(jià)研究★

基于熵權(quán)法和層次分析法的高校學(xué)科館員勝任力模糊綜合評(píng)價(jià)研究★

趙小翠

(河南理工大學(xué)圖書(shū)館河南 焦作454000)

摘要：在學(xué)科館員勝任力績(jī)效評(píng)價(jià)過(guò)程中模糊層次分析法具有非常重要的意義，但在確定評(píng)價(jià)指標(biāo)的權(quán)重系數(shù)時(shí)該方法帶有一定的主觀性。因此，提出以Shannon信息熵理論中的熵權(quán)系數(shù)對(duì)模糊層次分析法所得到的權(quán)重進(jìn)行修正，得到組合權(quán)重。在得到組合權(quán)重的基礎(chǔ)上，運(yùn)用改進(jìn)的模糊層次分析法對(duì)學(xué)科館員勝任力績(jī)效進(jìn)行綜合分析和評(píng)價(jià)。最后給出了一個(gè)具體的實(shí)例。

關(guān)鍵詞：熵權(quán)法；學(xué)科館員; 勝任力; 模糊綜合評(píng)價(jià); 層次分析法

中圖分類號(hào)：G311

基金項(xiàng)目：★本文系河南省教育廳人文社會(huì)科學(xué)研究項(xiàng)目“基于勝任力的高校圖書(shū)館學(xué)科館員績(jī)效評(píng)價(jià)研究”(2015-QN-341)和河南理工大學(xué)人文社會(huì)科學(xué)青年基金項(xiàng)目“高校圖書(shū)館學(xué)科館員績(jī)效評(píng)價(jià)研究”(SKQ2015-5)研究成果。

收稿日期：(2015-07-15責(zé)任編輯：劉麗斌)

隨著信息技術(shù)的發(fā)展，圖書(shū)館的用戶、資源、服務(wù)、環(huán)境都發(fā)生了質(zhì)的改變，一方面，用戶在面臨海量的信息資源時(shí)，其需求也更加個(gè)性化和專業(yè)化；另一方面，學(xué)科之間出現(xiàn)了分化與融合，涌現(xiàn)出了一批交叉學(xué)科和新興學(xué)科。高校圖書(shū)館如何在信息化環(huán)境和用戶信息需求發(fā)生變化的情況下，打破傳統(tǒng)的以“文獻(xiàn)為中心”的服務(wù)模式，轉(zhuǎn)變?yōu)椤耙宰x者為中心”的服務(wù)模式，以滿足用戶個(gè)性化、專業(yè)化、深層次的學(xué)科信息需求，成為了圖書(shū)館需要迫切解決的問(wèn)題。學(xué)科館員服務(wù)就成為了高校圖書(shū)館信息服務(wù)工作發(fā)展的必然趨勢(shì)。因此建立一套合理、科學(xué)有效的學(xué)科館員績(jī)效考核評(píng)價(jià)體系不僅能夠提高學(xué)科館員的服務(wù)水平與服務(wù)質(zhì)量，還能充分調(diào)動(dòng)學(xué)科館員的創(chuàng)造性、主動(dòng)性與積極性，也是當(dāng)前高校圖書(shū)館學(xué)科館員制度建設(shè)和實(shí)施的重要任務(wù)之一。目前國(guó)內(nèi)許多學(xué)者對(duì)學(xué)科館員的科學(xué)考評(píng)進(jìn)行了不斷探索的研究[1-3]。但這些研究對(duì)學(xué)科館員內(nèi)在的個(gè)體特征等方面的深層次特征對(duì)學(xué)科館員工作績(jī)效的影響考慮得較少。為此，如何做到既能準(zhǔn)確評(píng)價(jià)學(xué)科館員的績(jī)效行為和外顯業(yè)績(jī)，又能體現(xiàn)其內(nèi)在個(gè)體特征對(duì)績(jī)效的影響仍然是學(xué)科館員績(jī)效考評(píng)的難點(diǎn)?；诖耍疚脑趧偃瘟δＰ偷南嚓P(guān)研究成果基礎(chǔ)上，應(yīng)用熵權(quán)法和模糊綜合評(píng)價(jià)理論，提出了一種基于熵權(quán)法和層次分析法綜合確定權(quán)值分配的模糊評(píng)價(jià)方法。該方法利用熵權(quán)法建立的專家自身權(quán)重模型，修正模糊評(píng)判的層次分析法計(jì)算的指標(biāo)主觀權(quán)重，得到的指標(biāo)組合權(quán)重減少了權(quán)重確定的主觀性，并有效地解決了綜合評(píng)價(jià)中存在的僅靠主觀臆斷選取專家的缺陷，為高校學(xué)科館員績(jī)效考核的科學(xué)評(píng)價(jià)提供了一種新的評(píng)價(jià)方法。

1層次分析與熵權(quán)模糊綜合評(píng)價(jià)基礎(chǔ)理論

1.1　層次分析法

層次分析法，是一種定性和定量相結(jié)合的、系統(tǒng)化的、層次化的分析方法，使人們的思維過(guò)程層次化，通過(guò)逐層比較多種關(guān)聯(lián)因素來(lái)為分析、決策、預(yù)測(cè)或控制事物的發(fā)展提供定量依據(jù)。該方法的具體用法是構(gòu)造判斷矩陣，求出其最大特征值及其所對(duì)應(yīng)的特征向量，歸一化后，即為某一層次指標(biāo)對(duì)于上一層次某相關(guān)指標(biāo)的相對(duì)重要性權(quán)值。

1.2　熵權(quán)法

在信息論中，熵值代表了信息量大小，信息量越大，不確定性就越小，熵也就越小，即該指標(biāo)對(duì)綜合評(píng)價(jià)的影響越大，該指標(biāo)的權(quán)重也越大；同理信息量越小，不確定性越大，熵也越大，該指標(biāo)對(duì)綜合評(píng)價(jià)的影響越小，該指標(biāo)的權(quán)重也越小。所以我們利用信息熵計(jì)算其熵權(quán)，再通過(guò)熵權(quán)修正得到較為客觀的指標(biāo)權(quán)重[4]。具體的運(yùn)算步驟如下：

對(duì)于n個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)U={u1,u2,…un}，m個(gè)評(píng)判等級(jí)V={v1,v2,…vm}的問(wèn)題，可構(gòu)n×m的評(píng)語(yǔ)隸屬關(guān)系矩陣X′=(xij′)m×n，其中xij表示ui關(guān)于vj的隸屬程度。首先采用線性插值法對(duì)X′進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理。正向指標(biāo)按式(1)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，負(fù)向指標(biāo)按式(2)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理：

(1)

(2)

經(jīng)過(guò)標(biāo)準(zhǔn)化處理后所有的xij形成一個(gè)新的規(guī)范化決策矩陣X=(xij)m×n。上式中xij∈[0,1]，當(dāng)max{xij′}=min{xij′}時(shí)，取xij=0。

根據(jù)熵權(quán)理念可得第i個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)的熵Hi為：

(3)

上式中，fij,k為計(jì)算參數(shù)，并假定當(dāng)fij=0時(shí)，fijlnfij=0，其計(jì)算方式分別如(4)和(5)式所示:

(4)

k=1/lnm

(5)

由此可得第i個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)的熵權(quán)wi的定義為

(6)

1.3　層次分析與熵權(quán)組合評(píng)價(jià)

熵權(quán)法可以充分挖掘原始數(shù)據(jù)蘊(yùn)含的信息，屬于客觀賦權(quán)法；層次分析法可以充分考慮專家的經(jīng)驗(yàn)判斷力，屬于主觀賦權(quán)法。本文將主觀賦權(quán)法層次分析法和客觀賦權(quán)法熵權(quán)法相結(jié)合，計(jì)算學(xué)科館員勝任力評(píng)價(jià)指標(biāo)的組合權(quán)重作為評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)重，使權(quán)重更為準(zhǔn)確和符合實(shí)際。

(7)

上式中，wi為第i個(gè)指標(biāo)的組合權(quán)重。

1.4　模糊評(píng)判

常用的評(píng)判模型有許多，模糊綜合評(píng)價(jià)是對(duì)受多種模糊因素影響的事物做出全面客觀評(píng)價(jià)的一種十分有效的多因素決策方法，其特點(diǎn)是評(píng)價(jià)結(jié)果不是絕對(duì)地肯定或否定，而是以一個(gè)模糊集合來(lái)表示[5]。模糊綜合評(píng)判的具體步驟為：

(1)確定評(píng)判因素集U={u1,u2…un}其中ui為評(píng)判對(duì)象的第i個(gè)評(píng)判因素。

(2)確定評(píng)價(jià)集V={v1,v2,…,vn}其中vj為評(píng)判對(duì)象的第j個(gè)評(píng)判等級(jí)。

(3)建立單因素評(píng)判矩陣。常用模糊關(guān)系矩陣R=(rij)n×m表示：

上式中rij表示評(píng)判因素ui隸屬于評(píng)判等級(jí)vj的程度。

(5)合成運(yùn)算。將組合權(quán)重向量集與模糊評(píng)判矩陣合成，可得到模糊綜合評(píng)價(jià)結(jié)果向量。

(6)識(shí)別。選取相應(yīng)識(shí)別原則(最大隸屬度原則)，對(duì)評(píng)判結(jié)果向量進(jìn)行分析識(shí)別。

2學(xué)科館員勝任力考核評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的構(gòu)建

1973年，哈佛大學(xué)教授戴維·麥克利蘭正式提出“勝任力”一詞。他指出“決定一個(gè)人在工作上能否取得好的成就，除了擁有工作所必需的知識(shí)與技能外，更重要的取決于其深藏在大腦中的人格特質(zhì)、動(dòng)機(jī)及價(jià)值觀等等”。他把這種直接影響工作業(yè)績(jī)的個(gè)人條件和行為特征稱為勝任力素質(zhì)。勝任力素質(zhì)模型通常用“冰山模型”來(lái)加以形象說(shuō)明。冰山模型把勝任力形象地描述為漂浮在水面上的冰山，知識(shí)和技能是在水面以上的部分，是外顯的，是容易改變的勝任特征；而自我概念、特質(zhì)和動(dòng)機(jī)部分是屬于潛藏于水下的深層部分，是內(nèi)隱的，是不易改變的勝任特征，但它卻是左右個(gè)人行為和影響個(gè)人工作績(jī)效的主要內(nèi)在原因?；趧偃瘟δＰ偷脑u(píng)價(jià)契合學(xué)科館員作為知識(shí)型員工的特點(diǎn)，評(píng)價(jià)內(nèi)容可以做到外顯勝任力與內(nèi)隱勝任力并重。它不僅可以把成績(jī)優(yōu)秀學(xué)科館員的知識(shí)和技能等作為評(píng)價(jià)指標(biāo)，而且還把包括品質(zhì)特征、態(tài)度、自我概念、個(gè)性、動(dòng)機(jī)等在內(nèi)的內(nèi)隱勝任力納入其中，因此，可以區(qū)分并找出導(dǎo)致學(xué)科館員業(yè)績(jī)差異的關(guān)鍵因素，如圖1所示。

圖1　勝任力冰山模型

在分析文獻(xiàn)[6-8]和與專家進(jìn)行訪談的基礎(chǔ)上，分析提取了責(zé)任心、積極主動(dòng)、網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用能力、忠誠(chéng)度、創(chuàng)新能力、組織與溝通能力、信息采集能力等30多項(xiàng)指標(biāo)。采用麥克利蘭(David C. McClelland)行為事件訪談法對(duì)優(yōu)秀的學(xué)科館員和普通的學(xué)科館員進(jìn)行訪談，并在運(yùn)用統(tǒng)計(jì)分析技術(shù)的基礎(chǔ)上，確立了顯著區(qū)分一般與優(yōu)秀績(jī)效的19項(xiàng)學(xué)科館員勝任力素質(zhì)，建立了基于學(xué)科館員勝任力素質(zhì)的績(jī)效模糊考核評(píng)價(jià)指標(biāo)體系(見(jiàn)表1) 。

表1　基于學(xué)科館員勝任力素質(zhì)的績(jī)效考評(píng)指標(biāo)體系

3實(shí)例應(yīng)用分析

本文以某圖書(shū)館為例，利用學(xué)科館員勝任力素質(zhì)模型對(duì)2位學(xué)科館員進(jìn)行績(jī)效考評(píng)。根據(jù)文中建立的學(xué)科館員勝任力績(jī)效考評(píng)指標(biāo)體系，首先運(yùn)用層次分析法來(lái)確定評(píng)價(jià)指標(biāo)的主觀權(quán)重，再應(yīng)用熵權(quán)法來(lái)確定評(píng)價(jià)指標(biāo)的客觀權(quán)重，然后層次分析法和熵權(quán)法相結(jié)合計(jì)算組合權(quán)重作為評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)重，最后應(yīng)用模糊綜合評(píng)價(jià)方法對(duì)候選人員的勝任力狀況進(jìn)行評(píng)估。

3.1　建立評(píng)價(jià)因素集和評(píng)語(yǔ)集

根據(jù)文中建立的學(xué)科館員績(jī)效考核指標(biāo)體系，可得準(zhǔn)則層的因素集為B={B1,B2,B3,B4,B5}={知識(shí)與技能，能力，工作態(tài)度，個(gè)性特征，動(dòng)機(jī)}，指標(biāo)層的因素集為B1={C1,C2,…,C5}={相關(guān)學(xué)科專業(yè)知識(shí)，圖書(shū)情報(bào)學(xué)知識(shí)，計(jì)算機(jī)與網(wǎng)絡(luò)知識(shí)，管理和心理學(xué)知識(shí)，文獻(xiàn)信息檢索技能}，同理可得B2、B3、B4和B5的評(píng)價(jià)因素集。本模型中將評(píng)語(yǔ)分為4個(gè)等級(jí)V={v1,v2,v3,v4}= {優(yōu)秀、良好、中等、較差}。

3.2　計(jì)算指標(biāo)的權(quán)重

3.2.1層次分析法確定評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)重

采用層次分析法(AHP)確定各層次指標(biāo)的權(quán)重，見(jiàn)表2至表7。然后分別計(jì)算求出各個(gè)判斷矩陣的λmax和λmax對(duì)應(yīng)的特征向量，然后將特征向量進(jìn)行歸一化處理，得到各個(gè)勝任力指標(biāo)的權(quán)重。經(jīng)檢驗(yàn)，各判斷矩陣的CR<0.1。

表2　學(xué)科館員評(píng)價(jià)指標(biāo)A-B判斷矩陣及其權(quán)重

表3　知識(shí)與技能B1-C判斷矩陣及其權(quán)重

表4　能力B2-C判斷矩陣及其權(quán)重

表5　工作態(tài)度B3-C判斷矩陣及其權(quán)重

表6　個(gè)性特征B4-C判斷矩陣及其權(quán)重

表7　動(dòng)機(jī)B5-C判斷矩陣及其權(quán)重

3.2.2熵權(quán)法確定評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)重

根據(jù)建立的評(píng)價(jià)因素集，按照4級(jí)評(píng)語(yǔ)等級(jí)進(jìn)行定性評(píng)價(jià)，構(gòu)建出各個(gè)評(píng)語(yǔ)隸屬關(guān)系矩陣，再根據(jù)(1)-(6)式，計(jì)算出各個(gè)指標(biāo)層的權(quán)重，見(jiàn)表8。

表8　評(píng)價(jià)指標(biāo)的熵權(quán)法權(quán)重

表9　評(píng)價(jià)指標(biāo)的組合權(quán)重

3.2.3AHP-熵權(quán)法確定評(píng)價(jià)指標(biāo)的組合權(quán)重

將利用層次分析法得到的原始權(quán)重w1，用熵權(quán)法得到的客觀權(quán)重w2進(jìn)行調(diào)整，則可得到組合權(quán)重w。見(jiàn)表9。

3.3　模糊綜合評(píng)價(jià)

根據(jù)圖書(shū)館10至20人所組成的專家評(píng)議組的評(píng)議結(jié)果，得出這2個(gè)學(xué)科館員的模糊綜合評(píng)判矩陣，如表10所示。表中每一數(shù)值都是從相應(yīng)的勝任力評(píng)價(jià)指標(biāo)入手，被評(píng)價(jià)對(duì)象能被評(píng)為相應(yīng)等級(jí)的隸屬程度，即評(píng)委在勝任力評(píng)價(jià)表中某個(gè)等級(jí)上劃勾的人數(shù)占總評(píng)委人數(shù)的比值。

表10　兩位學(xué)科館員的模糊綜合評(píng)判矩陣

利用表10的數(shù)據(jù)，按文中構(gòu)建的模型進(jìn)行計(jì)算，得到Ⅰ和Ⅱ的綜合評(píng)價(jià)結(jié)果 BI和BII：

BI=(0.2388,0.5018,0.2580,0.0022)

BII=(0.1018,0.3116,0.5833,0.0033)

3.4　結(jié)果分析

按最大隸屬原則，Ⅰ的勝任力良好，Ⅱ的勝任力中等。我們還可以用定量的分值來(lái)表示，為此，將評(píng)判的等級(jí)進(jìn)行量化。將等級(jí)與相應(yīng)的分?jǐn)?shù)列入下表：

表11　評(píng)判的等級(jí)

第Ⅰ位的綜合素質(zhì)分?jǐn)?shù)為：100×0.2388+85×0.5018+75×0.2580+65×0.0022=86.0254，屬于優(yōu)秀。第Ⅱ位的綜合素質(zhì)分?jǐn)?shù)為：100×0.1018+85× 0.3116+75× 0.5833+65×0.0033=80.6207，屬于良好。通過(guò)計(jì)算可得，第Ⅱ位的綜合素質(zhì)分?jǐn)?shù)最高，屬于優(yōu)秀，

與按最大隸屬原則得出的結(jié)論是一致的。

4結(jié)論

本文將熵權(quán)法引入學(xué)科館員勝任力的績(jī)效評(píng)價(jià)中，結(jié)合模糊數(shù)學(xué)和層次分析法，避免了由于單一評(píng)價(jià)模型只確定出單純的主觀權(quán)重或者客觀權(quán)重造成的誤差。層次分析法計(jì)算的指標(biāo)屬于主觀權(quán)重，較多考慮專家的經(jīng)驗(yàn)判斷力。熵權(quán)法屬于客觀賦權(quán)法，充分考慮了評(píng)價(jià)指標(biāo)實(shí)際取值的影響，可對(duì)傳統(tǒng)模糊綜合評(píng)判中層次分析法得到的權(quán)重?cái)?shù)進(jìn)行科學(xué)的綜合修正，可使結(jié)果更加客觀可信。實(shí)例表明，基于熵權(quán)法和層次分析法與模糊綜合評(píng)價(jià)相結(jié)合的勝任力評(píng)價(jià)方法是一種主客觀相結(jié)合的有效方法，可實(shí)現(xiàn)“勝任力”評(píng)價(jià)從定性向定量，從模糊向精確的轉(zhuǎn)化，且具有科學(xué)、簡(jiǎn)潔、可操作性強(qiáng)等特點(diǎn)。

參考文獻(xiàn)

[1]武三林.大學(xué)圖書(shū)館學(xué)科館員服務(wù)內(nèi)容及考核評(píng)價(jià)體系的研究[J].晉圖學(xué)刊,2008,(2):21-23.

[2]黨春.試論學(xué)科館員制度中考核評(píng)價(jià)體系的建立[J].科技文獻(xiàn)信息管理,2004,(1):15-17.

[3]都平平,楊廣鋒,鄔淑珍.學(xué)科館員任職資格及績(jī)效考評(píng)研究[J].圖書(shū)館論壇,2007,27(1):37-39.

[4]馮纓,張瑞云.基于用戶體驗(yàn)的微博信息質(zhì)量評(píng)估研究[J].圖書(shū)館學(xué)研究,2014,(9):62-67,101.

[5]李迎迎,王煥景,鄭春厚.高校圖書(shū)館數(shù)字資源服務(wù)的擬熵權(quán)模糊綜合評(píng)價(jià)[J].圖書(shū)館論壇,2014,(5):71-78.

[6]周霞,景保峰.科技管理人員勝任力研究[J].科技管理研究,2009,(12):470-472.

[7]唐文惠.高校圖書(shū)館學(xué)科館員勝任力研究[J].高校圖書(shū)館工作,2011,31(1):39-41.

[8]梁柏靜.勝任力的構(gòu)成要素是學(xué)科館員制實(shí)施的核心[J].圖書(shū)館工作與研究,2013,(2):52-54.