[摘要] 文章通過分析企業(yè)關(guān)系平衡特點，探討采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法來評價企業(yè)關(guān)系平衡問題。與以往研究方法不同，不是從員工績效評價、雇員滿意度兩方面分別分析，而是將企業(yè)關(guān)系平衡作為一個整體進行分析判斷。通過對樣本企業(yè)的反復學習訓練，得到能夠判斷企業(yè)關(guān)系是否平衡的有效模型未達到平衡的企業(yè)的進一步研究給出了思路。

[關(guān)鍵詞] 企業(yè)關(guān)系 平衡 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 評價模型

一、問題提出及背景

在生產(chǎn)力高速發(fā)展的現(xiàn)代社會，不少的企業(yè)對人力資源的投入加大，但其投入與企業(yè)的產(chǎn)出并不能達到正相關(guān)關(guān)系，更多的時候是入不敷出，甚至虧空。因此，有必要建立企業(yè)關(guān)系平衡評價系統(tǒng)，指示管理者在哪些方面進行管理調(diào)整，使企業(yè)利用最少的資源換取最大的收益成為可能。

目前對于企業(yè)關(guān)系平衡，最常用的是組織心理學家Argyris的心理契約理論，他用Psychological Contract來說明雇員與企業(yè)之間的平衡關(guān)系，用博弈論的相關(guān)方法研究企業(yè)中雇傭關(guān)系的平衡，也是現(xiàn)今常用的方法。

筆者在通過查閱相關(guān)文獻并結(jié)合相關(guān)的管理理論，發(fā)現(xiàn)此問題的探討分析并不局限于現(xiàn)有的理論，還可以從人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)這個新視角來對此問題進行研究。本文利用了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有學習的特點、可隨時根據(jù)新的數(shù)據(jù)資料進行自我學習訓練來進行探討研究的。

二、指標體系及樣本的選擇

為了準確的測度企業(yè)的平衡狀態(tài)，需要將員工績效和雇員滿意度指標體系轉(zhuǎn)化為可以直接觀察量化的指標體系。本文參考了相關(guān)資料，設(shè)置了一套企業(yè)關(guān)系平衡綜合評價指標體系：員工績效指標：技能、努力、智能、經(jīng)驗、積極態(tài)度、合作精神、靈活性；雇員滿意度指標：工資、津貼、工作環(huán)境、工作安全性、地位、晉升、工作多樣性。上述指標構(gòu)成了一個整體，能充分的反映企業(yè)關(guān)系平衡的實際情況。

樣本數(shù)據(jù)分為學習樣本及檢驗樣本，均包括企業(yè)關(guān)系平衡與不平衡的企業(yè)。學習樣本用來建立擬合函數(shù)，檢驗樣本來檢驗和修整函數(shù)。

對于樣本企業(yè)類別的判定，我們可以選擇合理指標。比如：應聘成功率、跳槽率。筆者認為視應聘成功率低、跳槽率低的企業(yè)為平衡，否則為不平衡。

應聘成功率低，表示企業(yè)對未來員工的滿意度設(shè)置得很高，要進入企業(yè)的員工是企業(yè)千挑萬選出來的滿意員工，能夠進入企業(yè)的員工都是滿意度較高的員工；跳槽率低，表明企業(yè)現(xiàn)有員工對企業(yè)的滿意度較高。應聘成功率低、跳槽率低，使得企業(yè)處于一種動態(tài)平衡狀態(tài)。具體操作時，各比率高低的確定，可以聽取專家意見。當然，實際運用時，是否可以采取其他指標判別樣本企業(yè)的類別，仍然有很大的研究空間。

三、模型的建立和分析

首先，根據(jù)這14個指標設(shè)計兩類調(diào)查問卷，一類是員工填寫，用來得到其雇員滿意度；一類是管理者填寫，得到其對員工績效的評價，求出14個指標的平均值。

在完成準備工作后運用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的理論基礎(chǔ)上建立模型：

(1)使用3層的單隱層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。因為它可以完成任意的N 維到M維的映射。(2)輸入層節(jié)點的多少應與評價指標個數(shù)相對應，故本文的網(wǎng)絡(luò)輸入層節(jié)點數(shù)為14。(3)因為考慮到單隱含層網(wǎng)絡(luò)的非線性映射能力較弱，隱含層節(jié)點要多一些，以增加網(wǎng)絡(luò)的可調(diào)參數(shù)，本網(wǎng)絡(luò)確定隱含層個數(shù)為8。(4)輸出節(jié)點Y為一個，即企業(yè)關(guān)系的平衡評價，取平衡企業(yè)的輸出量為0，非平衡企業(yè)的輸出量為1。

之后，把用來評價企業(yè)關(guān)系平衡與否的14個指標作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入向量X = |X1，X2 ，…， X14| ，將代表相應綜合評價結(jié)果的值作為網(wǎng)絡(luò)的輸出Y， 采用MATLAB 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱中的函數(shù)編程求解，用學習樣本訓練這個網(wǎng)絡(luò)，使不同的輸入向量得到不同的輸出值，這樣神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)所持有的那組權(quán)系數(shù)值和閾值，便是網(wǎng)絡(luò)經(jīng)過自適應學習所得到的正確內(nèi)部表示經(jīng)過反復學習訓練，確定與最小誤差相對應的網(wǎng)絡(luò)參數(shù)(權(quán)值和閾值) ，訓練即告停止。一旦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓練完畢，即可作為評價企業(yè)關(guān)系平衡的有效工具，對不同評價對象做出相應的綜合判斷。當學習樣本對模型的訓練完成后，輸入檢驗樣本的取值并檢驗模型，再對模型進行訓練和修正。

四、結(jié)束語

基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的企業(yè)關(guān)系平衡，可以解決傳統(tǒng)方法不能達到對系統(tǒng)的平衡做出修正并對日常管理指導的作用。當新的企業(yè)數(shù)據(jù)輸入到已經(jīng)訓練成熟的模型，得到企業(yè)關(guān)系不平衡的指示時，管理者可以對這些指標值進行調(diào)整并記錄，直到達到平衡，管理者可以通過記錄對日常的人事管理進行調(diào)整，使企業(yè)向平衡穩(wěn)定的方向發(fā)展。當然，系統(tǒng)輸入變量的選取、樣本企業(yè)的評價標準有待我們進一步探討。

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