基于熵權(quán)TOPSIS法的企業(yè)創(chuàng)新型技術(shù)人才價值評價

王 馨，陳 妮，趙雅雯

(大連海事大學(xué) 航運經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院，遼寧 大連 116026)

21世紀(jì)科技飛速發(fā)展，企業(yè)知識和技術(shù)平均更新周期只有2～3年[1].短周期知識和技術(shù)的更新使企業(yè)面臨前所未有的挑戰(zhàn)，企業(yè)的核心競爭力由物質(zhì)資產(chǎn)轉(zhuǎn)變?yōu)橹R和技術(shù)[2]，新知識新技術(shù)的運用與創(chuàng)新成為企業(yè)緊跟時代步伐、提升市場競爭力的重要途徑[3].知識和技術(shù)的創(chuàng)新要以人才為依托[4]，創(chuàng)新型技術(shù)人才是綜合多種知識與技能、改造現(xiàn)有技術(shù)、創(chuàng)造新產(chǎn)品、提出新工藝，將技術(shù)創(chuàng)新最終轉(zhuǎn)化為創(chuàng)新成果的專業(yè)人才.正確有效地識別與評價人才是開發(fā)與合理利用人才的基礎(chǔ)[5]，在知識技術(shù)迅速更新的環(huán)境下，建立科學(xué)的創(chuàng)新型技術(shù)人才價值評價體系，可為企業(yè)人才選拔與培養(yǎng)任用提供重要決策依據(jù)，提升企業(yè)核心競爭力[6].

企業(yè)創(chuàng)新型技術(shù)人才價值包括創(chuàng)新知識、創(chuàng)新技能、創(chuàng)新成果、創(chuàng)新品格、創(chuàng)新動機(jī)和創(chuàng)新潛能六個方面，分為顯性價值和隱性價值.采用熵權(quán)TOPSIS法評價企業(yè)創(chuàng)新型技術(shù)人才的價值，可以利用信息熵依據(jù)信息量的大小來確定評價指標(biāo)體系的權(quán)重，通過計算評價目標(biāo)得分到理想點的距離得出價值數(shù)值并進(jìn)行排序，將定性問題定量化處理，有效避免權(quán)重設(shè)計和價值排序主觀性，為企業(yè)創(chuàng)新型技術(shù)人才的選拔、激勵以及培養(yǎng)提供更為客觀和科學(xué)的決策依據(jù).

1 創(chuàng)新型技術(shù)人才價值評價要素確定與指標(biāo)選取

1.1 評價要素確定

McClelland指出勝任力是影響工作績效的關(guān)鍵因素，認(rèn)為勝任力是將某一工作中有卓越成就者與普通者區(qū)分開來的個人深層次特征，包括動機(jī)、特質(zhì)、自我概念、態(tài)度或價值觀、知識或技能等能夠可靠測量的因素合集[7].冰山模型是最具有代表性的勝任力模型，模型由基準(zhǔn)性勝任力和鑒別性勝任力組成：基準(zhǔn)性勝任力是指經(jīng)過學(xué)習(xí)、培訓(xùn)等較容易獲得的知識和技能，以及應(yīng)用知識和技能做出的成果，是對任職者的硬性基礎(chǔ)要求，是任職者具備的外在的顯性價值；鑒別性勝任力則是指在短期內(nèi)較難改變和提升的價值觀、態(tài)度、動機(jī)、自我意識等優(yōu)秀任職者在特定工作中取得成功需要的內(nèi)在特征，是任職者具備的內(nèi)在的隱性價值[8].以往研究中很多學(xué)者都借鑒冰山模型來構(gòu)造人才價值評價模型.趙偉等[9]借鑒冰山模型提出的創(chuàng)新型科技人才的評價模型包括創(chuàng)新知識、創(chuàng)新技能、影響力、創(chuàng)新能力、創(chuàng)新動力、管理能力等要素.郭海玲等[10]直接將冰山模型中的要素作為二級指標(biāo)，通過分析人才特征選取三級指標(biāo)對電子商務(wù)人才進(jìn)行評價.

借鑒已有的人才價值評價要素研究成果和有關(guān)專家意見，分析創(chuàng)新型技術(shù)人才的特征，借鑒勝任力冰山模型，從勝任力概念的角度分析企業(yè)創(chuàng)新型技術(shù)人才的價值，將企業(yè)創(chuàng)新型技術(shù)人才價值分為創(chuàng)新知識、創(chuàng)新技能、創(chuàng)新成果、創(chuàng)新品格、創(chuàng)新動機(jī)和創(chuàng)新潛能六大創(chuàng)新要素.前三種要素易于展開客觀量化評價，將其定義為顯性價值要素，等價于冰山模型海平面上的基礎(chǔ)性因子；后三種側(cè)重于對人才內(nèi)在素質(zhì)和心理素質(zhì)的考察，將其定義為隱性價值要素，是區(qū)分創(chuàng)新型技術(shù)人才和一般型技術(shù)人才的核心要素.六大創(chuàng)新要素具體含義見表1.

表1 創(chuàng)新型技術(shù)人才創(chuàng)新價值要素含義

創(chuàng)新知識是技術(shù)人才進(jìn)行技術(shù)創(chuàng)新并轉(zhuǎn)化為創(chuàng)新成果的基礎(chǔ)，根據(jù)能否將知識以物化的形式有效展現(xiàn)的標(biāo)準(zhǔn)，將創(chuàng)新知識分為難以物化的私人知識和容易物化的社會知識[11]，即經(jīng)驗和專業(yè)知識.創(chuàng)新技能是知識轉(zhuǎn)化的主要表現(xiàn)形式，可以結(jié)合相關(guān)綜合能力對技術(shù)創(chuàng)新的進(jìn)程進(jìn)行推進(jìn).創(chuàng)新成果是檢驗創(chuàng)新是否成功的重要因素，可以從創(chuàng)新成果數(shù)量和質(zhì)量兩個方面檢驗.創(chuàng)新品格為高強(qiáng)度的創(chuàng)新工作提供了保障，頑強(qiáng)的意志力、良好的職業(yè)道德以及責(zé)任心等優(yōu)秀的個人素質(zhì)特征能夠促進(jìn)創(chuàng)新型技術(shù)人才持續(xù)創(chuàng)新.創(chuàng)新動機(jī)指對創(chuàng)新行為起到?jīng)Q定性作用的內(nèi)部動機(jī)，相對于物質(zhì)激勵和職位晉升這些外在動機(jī)，興趣、自我意識等內(nèi)在動機(jī)更加重要.創(chuàng)新潛能指有可能提高創(chuàng)新產(chǎn)出的能力，包括創(chuàng)新型技術(shù)人才學(xué)識廣度、解決問題的能力等，是創(chuàng)新型技術(shù)人才需要具備的重要創(chuàng)新要素.創(chuàng)新知識、創(chuàng)新技能和創(chuàng)新成果是易于顯現(xiàn)和測量的要素，創(chuàng)新品格、創(chuàng)新動機(jī)和創(chuàng)新潛能是內(nèi)在的價值觀和特質(zhì).

1.2 評價指標(biāo)選取

價值評價指標(biāo)的選取對創(chuàng)新型技術(shù)人才的價值評價起著至關(guān)重要的作用.指標(biāo)選取的步驟為：首先進(jìn)行文獻(xiàn)搜索,確定創(chuàng)新維度和創(chuàng)新要素框架，再采用頻度統(tǒng)計法初步預(yù)選創(chuàng)新指標(biāo)；其次根據(jù)文獻(xiàn)搜索提取的指標(biāo)設(shè)計訪談提綱，選取5名企業(yè)資深技術(shù)人員進(jìn)行深度訪談；然后借鑒專家意見對指標(biāo)進(jìn)行再次篩選；最后遵循可操作性、科學(xué)性以及整體性三個原則，基于文獻(xiàn)法和深度訪談法選取創(chuàng)新型技術(shù)人才價值評價指標(biāo)共21個，見表2，其中所列權(quán)重為3.2節(jié)評價實例中計算所得樣本權(quán)重.

表2 創(chuàng)新型技術(shù)人才價值評價指標(biāo)及權(quán)重

2 創(chuàng)新型技術(shù)人才價值評價過程

2.1 熵權(quán)法確定評價指標(biāo)權(quán)重

“信息熵”的概念由信息論的創(chuàng)始人Shannon在1948年提出，解決了信息無法量化度量的問題.在信息論中，熵表征了信息的不確定性，信息有序程度與信息熵值成反比.因此某個指標(biāo)反應(yīng)信息的不確定程度可以用信息熵來判斷.在綜合評價中，指標(biāo)所反映信息的確定性越高，信息熵越小，該指標(biāo)提供的信息量越大；反之，指標(biāo)所反映信息的確定性越低，指標(biāo)的信息熵越大，該指標(biāo)提供的信息量越小[12].

利用熵值法對創(chuàng)新型技術(shù)人才綜合評價中的權(quán)重系數(shù)進(jìn)行客觀賦值，可以比較客觀、真實地反映評價效果，避免了人為賦權(quán)的主觀性[13].在創(chuàng)新型技術(shù)人才價值評價的過程中，由于創(chuàng)新型技術(shù)人才價值評價指標(biāo)數(shù)據(jù)量綱的不同，首先需要標(biāo)準(zhǔn)化處理收集到的評價指標(biāo)的實際得分，得到標(biāo)準(zhǔn)化矩陣之后再進(jìn)行權(quán)重計算.設(shè)有創(chuàng)新型技術(shù)人才評價對象n個，評價指標(biāo)為m個，為了提升排名的合理性，將各個指標(biāo)值進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理為xij，xij(i=1,2,…,n；j=1,2,…,m)表示標(biāo)準(zhǔn)化處理后的第i個創(chuàng)新型技術(shù)人才的第j個指標(biāo)值.

運用極差變化法標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù).

對于越大越好的正項指標(biāo)：

xij=xij/xjmax.

(1)

其中,xjmax表示第j個指標(biāo)數(shù)值最大的創(chuàng)新型技術(shù)人才.

對于越小越好的負(fù)項指標(biāo)：

xij=xij/xjmin.

(2)

其中,xjmin表示第j個指標(biāo)數(shù)值最小的創(chuàng)新型技術(shù)人才.

創(chuàng)新型技術(shù)人才的評價指標(biāo)全部為越大越好的正項指標(biāo)，在評價過程中選擇式(1)對數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理.

得到標(biāo)準(zhǔn)化矩陣之后，計算創(chuàng)新型技術(shù)人才各個評價指標(biāo)的比重：

(3)

式中，pij表示第i個創(chuàng)新型技術(shù)人才在指標(biāo)j上的貢獻(xiàn)度.

第j項指標(biāo)的熵值：

(4)

式中，ej表示所有n個創(chuàng)新型技術(shù)人才對指標(biāo)j的貢獻(xiàn)總量，其中k>0,ej≥0,k=1/lnn.

第j項指標(biāo)差異性系數(shù)反映指標(biāo)在樣本之間的差別程度，熵值越小樣本指標(biāo)得分差別越大，差異性系數(shù)越大，對創(chuàng)新型技術(shù)人才評價作用越高.差異性系數(shù)定義為

gj=1-ej.

(5)

最后可以得出創(chuàng)新型技術(shù)人才第j項指標(biāo)的權(quán)重：

(6)

2.2 TOPSIS法確定價值排名

TOPSIS(technique for order preference by similarity to an ideal solution)是通過計算評價對象綜合價值到理想解的接近程度對評價結(jié)果進(jìn)行比較的定量評價決策方法.這種方法能夠確定評價對象之間的綜合優(yōu)劣程度，根據(jù)被評價對象的優(yōu)劣排名進(jìn)行決策.基于熵權(quán)的TOPSIS模型可以用來評價創(chuàng)新型技術(shù)人才的要素價值和綜合價值，首先通過熵權(quán)法計算出權(quán)重，再采用TOPSIS法對有限個評價對象進(jìn)定量判斷，評價出創(chuàng)新型技術(shù)人才的價值大小，進(jìn)而進(jìn)行排名并決策.具體評價過程如下：

首先，根據(jù)熵權(quán)法計算出的創(chuàng)新型技術(shù)人才各指標(biāo)權(quán)重來構(gòu)造加權(quán)矩陣：

(7)

根據(jù)式(7)，得到第i個創(chuàng)新型技術(shù)人才的價值到正理想解和負(fù)理想解的距離分別是

(8)

(9)

然后，計算得出每個創(chuàng)新型技術(shù)人才的價值與理想解的接近程度：

Ci*=di0/(di*+di0).

(10)

最后，按照Ci*的優(yōu)劣次序排列，Ci*值最大為最優(yōu)方案，Ci*的優(yōu)劣次序為創(chuàng)新型技術(shù)人才價值從大到小的排列次序.

3 評價實例與結(jié)果分析

現(xiàn)以某IT企業(yè)中的7位創(chuàng)新型技術(shù)人才為例，首先分別評價各個人才的6個創(chuàng)新要素，再對7位人才的整體價值進(jìn)行綜合評價，評價步驟用MATLAB來實現(xiàn).創(chuàng)新型技術(shù)人才的21項指標(biāo)得分由專家進(jìn)行打分，根據(jù)每位技術(shù)人才的得分情況利用熵權(quán)法確定權(quán)重，再基于熵權(quán)的TOPSIS模型對創(chuàng)新要素價值和整體價值進(jìn)行評價與決策.

3.1 創(chuàng)新要素評價

7位創(chuàng)新型技術(shù)人才分別為x1,x2,…,x7，使用基于熵權(quán)的TOPSIS法對7個評價對象的6個創(chuàng)新要素進(jìn)行評價.以創(chuàng)新知識(A)為例，由5名專家對定性指標(biāo)進(jìn)行打分，得分為1～10，定量指標(biāo)使用原始數(shù)據(jù).最后由式(1)得出創(chuàng)新知識的標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)，見表3.

表3 創(chuàng)新知識標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)

依據(jù)加權(quán)矩陣可得到正、負(fù)理想解分別為

由歐氏距離公式(8)可知各評價對象的創(chuàng)新知識價值到正、負(fù)理想解的距離分別為

dAi*=(0.355 6，0.504 9，0.434 1，0.357 9，
0.355 1，0.017 5，0.148 7)；

dAi0=(0.017 53，0，0.017 5，0.017 52，
0.035 1，0.017 5，0.017 5).

依據(jù)式(10)得出各評價對象的創(chuàng)新知識歐氏貼近度，貼近度值越大，價值越大.最終得出7名創(chuàng)新型技術(shù)人才的創(chuàng)新知識價值分別為

CAi*=(0.047 0，0，0.038 8，0.046 7，
0.089 8，0.5，0.105 4).

價值排名為：x6>x7>x5>x1>x4>x3>x2.

依此類推，通過相同算法可以得出7個評價對象的其他5個創(chuàng)新要素價值及價值排名，見表4.

由表4可得出結(jié)論：

1) 創(chuàng)新知識是x6的優(yōu)勢創(chuàng)新要素，并且具有絕對優(yōu)勢，而創(chuàng)新技能和創(chuàng)新成果分別是x7和x4的優(yōu)勢創(chuàng)新要素，x3的優(yōu)勢創(chuàng)新要素是創(chuàng)新動機(jī)，而x5有創(chuàng)新動機(jī)和創(chuàng)新能力兩個優(yōu)勢創(chuàng)新要素.

2)x5，x1和x2的各要素排名浮動較小，但x1和x2各創(chuàng)新要素排名相對其他創(chuàng)新型技術(shù)人才靠后.

3) 各類創(chuàng)新要素中創(chuàng)新能力和創(chuàng)新成果的最后得分值差別最大.

3.2 綜合價值評價

按照式(1)～式(6)，計算得出7位創(chuàng)新型技術(shù)人才在綜合評價中各個評價指標(biāo)的權(quán)重，見表2.創(chuàng)新成果中的創(chuàng)新成果數(shù)量權(quán)重最高(wC1=0.142 9)，其次是創(chuàng)新經(jīng)驗(wA1=0.099 4，屬于創(chuàng)新知識)，排在第三的是參與感(wE4=0.077 7,屬于創(chuàng)新動機(jī)).創(chuàng)新要素權(quán)重為指標(biāo)權(quán)重相加，顯性價值和隱性價值權(quán)重由相對應(yīng)的創(chuàng)新要素權(quán)重相加而得，見表5.

表4 應(yīng)用TOPSIS法確定各創(chuàng)新型技術(shù)人才創(chuàng)新要素價值及排名

表5 創(chuàng)新要素權(quán)重

從創(chuàng)新要素來看，對創(chuàng)新型技術(shù)人才價值影響排在前三的分別是創(chuàng)新動機(jī)(wE=0.306 6)，創(chuàng)新品格(wD=0.178 2)和創(chuàng)新知識(wA=0.139 9)，由此可見各個樣本要素?zé)o序性較明顯的創(chuàng)新動機(jī)對此次評價創(chuàng)新型技術(shù)人才價值的影響非常大，屬于隱性價值.而屬于顯性價值的創(chuàng)新技能權(quán)重較低.

結(jié)合熵值法確定的指標(biāo)權(quán)重，得到綜合評價中各評價樣本價值到正理想解的距離為

di*=(0.666 8，0.966 0，0.618 2，0.534 5，
0.521 0，0.376 4，0.604 4)；

到負(fù)理想解的距離為

di0=(0.399 3，0.197 2，0.624 2，0.627 7，
0.646 5，0.796 3，0.600 7).

最終根據(jù)式(10)得出創(chuàng)新型技術(shù)人才綜合價值見表6.

表6 創(chuàng)新型技術(shù)人才綜合評價值

由表6可見，最終7個創(chuàng)新型技術(shù)人才的價值的綜合排名依次為x6>x5>x4>x3>x7>x1>x2.縱觀表4和表6的評價結(jié)果，可以得出：

1) 由于創(chuàng)新知識的絕對優(yōu)勢，使得x6成為最具潛力人才，其綜合價值明顯高于x5.

2)x5,x4,x3,x7綜合價值相差不大，x4和x3幾乎并駕齊驅(qū)，由于x3的創(chuàng)新知識要素價值較低，使其綜合價值落后于x4.

3)x7具有創(chuàng)新技能這一優(yōu)勢，若在創(chuàng)新成果、創(chuàng)新品格與創(chuàng)新動機(jī)等要素價值上有所突破，會有巨大發(fā)展?jié)摿?

4) 由于x2創(chuàng)新知識和創(chuàng)新能力兩個要素價值為零，且其他創(chuàng)新要素價值排名也并不理想，導(dǎo)致其綜合價值最低，并與排在前一名的x1相差較多.

創(chuàng)新型技術(shù)人才的價值評價是人才綜合創(chuàng)新素質(zhì)的全面衡量，其評價結(jié)果不僅依賴某一創(chuàng)新要素的突出表現(xiàn).綜合價值高的創(chuàng)新型技術(shù)人才不一定擁有最多的優(yōu)勢價值，也不是所有創(chuàng)新要素排名都靠前，而是價值要素的得分較穩(wěn)定且相對靠前.

4 結(jié) 語

本文采用定性和定量相結(jié)合的方法對企業(yè)創(chuàng)新型技術(shù)人才進(jìn)行價值評價.針對創(chuàng)新型技術(shù)人才的價值評價問題，同時考慮創(chuàng)新型技術(shù)人才的創(chuàng)新要素價值評價和綜合價值評價，選擇按照實際數(shù)據(jù)客觀賦權(quán)的熵權(quán)法來確定評價指標(biāo)權(quán)重，采用基于熵權(quán)的TOPSIS計算評價結(jié)果.經(jīng)過MATLAB完成熵權(quán)確定權(quán)重和TOPSIS評價的步驟，對創(chuàng)新型技術(shù)人才價值評價進(jìn)行實例評價與結(jié)果分析，驗證評價方法的有效性和可行性.研究表明，企業(yè)通過使用熵權(quán)TOPSIS的創(chuàng)新型技術(shù)人才價值評價模型，可以有效評價出創(chuàng)新型技術(shù)人才的優(yōu)勢價值以及綜合價值，企業(yè)可以根據(jù)評價結(jié)果設(shè)置人才選拔標(biāo)準(zhǔn)、人才激勵模式和人才培養(yǎng)機(jī)制，為企業(yè)創(chuàng)新型技術(shù)人才的可持續(xù)性開發(fā)提供決策依據(jù).