耿莉萍

[摘 要] 近些年，河南省旅游業(yè)的快速發(fā)展，旅行社數(shù)量迅速增加，經(jīng)濟(jì)效益不斷增長(zhǎng)，同時(shí)，旅行社行業(yè)對(duì)高素質(zhì)人員的需求也在上升。但是河南省旅行社行業(yè)整體管理水平偏低，旅行社人力資源抗風(fēng)險(xiǎn)能力不足。本文基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，構(gòu)建了河南省旅行社人力資源危機(jī)預(yù)警模型，這對(duì)于河南省旅行社人力資源管理水平提升具有積極意義。

[關(guān)鍵詞] BP網(wǎng)絡(luò)； 旅行社； 人力資源危機(jī)； 預(yù)警模型； 危機(jī)識(shí)別

doi ： 10 . 3969 / j . issn . 1673 - 0194 . 2014 . 03. 034

[中圖分類(lèi)號(hào)] F272.92 [文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼] A [文章編號(hào)] 1673 - 0194（2014）03- 0074- 05

人力資源危機(jī)在旅行社行業(yè)吸引人才、培養(yǎng)人才、留住人才的各個(gè)環(huán)節(jié)都有體現(xiàn)，影響旅行社行業(yè)人力資源管理的效果，影響旅行社行業(yè)的穩(wěn)定與發(fā)展。因此，如何對(duì)旅行社行業(yè)人力資源危機(jī)狀況進(jìn)行評(píng)判，進(jìn)而采取應(yīng)對(duì)措施，是當(dāng)前旅行社行業(yè)人力資源管理的一個(gè)迫切任務(wù)。本文引入人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的BP網(wǎng)絡(luò)，構(gòu)建河南省旅行社人力資源危機(jī)預(yù)警模型，以期提早應(yīng)對(duì)危機(jī)。

1 BP網(wǎng)絡(luò)簡(jiǎn)介

BP網(wǎng)絡(luò)由一個(gè)輸入層、若干隱含層和一個(gè)輸出層構(gòu)成，是一種具有3層或者3層以上結(jié)構(gòu)的多層神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)，網(wǎng)絡(luò)中的神經(jīng)元分層排列，它的左、右各層之間各個(gè)神經(jīng)元實(shí)現(xiàn)全連接，即左層的每一個(gè)神經(jīng)元與右層的每個(gè)神經(jīng)元都有連接，而上下層各神經(jīng)元之間無(wú)連接。每一層內(nèi)神經(jīng)元的輸出均傳送到下一層，這種傳送由連接權(quán)來(lái)達(dá)到增強(qiáng)、減弱或抑制的作用，除了輸入層的神經(jīng)元以外，隱含層和輸出層神經(jīng)元的凈輸入是前一層神經(jīng)元輸出的加權(quán)和。每個(gè)神經(jīng)元均由它的輸入、活化函數(shù)和閾值來(lái)決定它的活化程度。在人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的實(shí)際應(yīng)用中，80%～90%的模型是采用BP網(wǎng)絡(luò)或它的變化形式。BP網(wǎng)絡(luò)可以有多層，但前向三層BP網(wǎng)絡(luò)最具代表性，應(yīng)用也最為廣泛。

2 基于BP網(wǎng)絡(luò)的河南省旅行社人力資源危機(jī)預(yù)警模型的構(gòu)建

2.1 構(gòu)建旅行社人力資源危機(jī)預(yù)警指標(biāo)體系

人力資源危機(jī)預(yù)警指標(biāo)體系由一系列能敏感反映人力資源管理活動(dòng)狀態(tài)和結(jié)果表現(xiàn)的指標(biāo)構(gòu)成。筆者通過(guò)分析河南省旅行社人力資源危機(jī)現(xiàn)狀，遵循靈敏性、科學(xué)性、可測(cè)度性、相對(duì)獨(dú)立性、預(yù)見(jiàn)性和可比性等原則，篩選出獨(dú)立性較強(qiáng)、代表性較強(qiáng)和貢獻(xiàn)性高的最小評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，本文借助了專(zhuān)家打分的方法，各指標(biāo)的具體值域范圍見(jiàn)表1。

2.2 建立基于BP網(wǎng)絡(luò)的旅行社人力資源危機(jī)預(yù)警模型

2.2.1 用主成分分析法對(duì)模擬數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理

根據(jù)表1，本文共模擬了8組數(shù)據(jù)（見(jiàn)表2），以建立基于BP網(wǎng)絡(luò)的河南省旅行社人力資源危機(jī)預(yù)警模型。

對(duì)表2中的極小值指標(biāo)（如員工隱性流失率等）先取倒數(shù)，再利用SPSS統(tǒng)計(jì)分析軟件進(jìn)行主成分分析，所得結(jié)果見(jiàn)表3。

本文共提取出6個(gè)公共因子，其特征值的方差貢獻(xiàn)率累積達(dá)到了96.044%（通常情況下，累積貢獻(xiàn)率達(dá)到85%即可）。本文選擇參數(shù)0.65作為劃分主要、次要指標(biāo)的載荷系數(shù)臨界值，以滿(mǎn)足下一步研究的要求。最后得到由10項(xiàng)指標(biāo)構(gòu)成的新的人力資源投資風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，如表4所示。

2.2.2 BP網(wǎng)絡(luò)模型輸入節(jié)點(diǎn)的選擇

根據(jù) Kolmogorov定理（即映射網(wǎng)絡(luò)存在定理），一個(gè)三層BP網(wǎng)絡(luò)即可在任意希望的精度上實(shí)現(xiàn)任意的連續(xù)函數(shù) 。因此，本研究中采用三層BP網(wǎng)絡(luò)模型。影響旅行社人力資源危機(jī)度的評(píng)價(jià)因子主要有人才引進(jìn)率、招聘引進(jìn)員工勝任度等10個(gè)，因此，可確定BP網(wǎng)絡(luò)的輸入層節(jié)點(diǎn)數(shù)為10。

本文選擇上述簡(jiǎn)化后的10項(xiàng)指標(biāo)作為BP模型的輸入節(jié)點(diǎn)。由于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的隱層一般采用Sigmoid轉(zhuǎn)換函數(shù)，為提高訓(xùn)練速度和靈敏性以及有效避開(kāi)Sigmoid函數(shù)的飽和區(qū)，一般要求輸入數(shù)據(jù)的值在0～1之間。因此，需要對(duì)輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理。

進(jìn)行輸入節(jié)點(diǎn)的輸入時(shí)，需要先對(duì)原始的模擬數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理，將它們轉(zhuǎn)化為閉區(qū)間[0，1]上的無(wú)量綱性指標(biāo)值。本著盡可能體現(xiàn)被評(píng)價(jià)對(duì)象之間的差異化原則，即使其離差平方和最大的原則，本文采用了極值處理法進(jìn)行歸一運(yùn)算：

若Mj = max{xij}，mj = min{xij} 則x′ij = ■

式中，xij為原始數(shù)據(jù)，x′ij∈[0，1]為歸一化后的無(wú)量綱性指標(biāo)，其歸一化結(jié)果見(jiàn)表5。

2.2.3 BP網(wǎng)絡(luò)模型隱層節(jié)點(diǎn)的選擇

對(duì)于隱層節(jié)點(diǎn)的選擇是一個(gè)非常復(fù)雜的問(wèn)題，因?yàn)樯窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)巨量并行分布的結(jié)構(gòu)和非線性的動(dòng)態(tài)特性決定了從理論上得到一個(gè)簡(jiǎn)單通用的簡(jiǎn)潔解析表達(dá)式或隱層單元確定公式是十分困難的，甚至是不可能的。隱層節(jié)點(diǎn)數(shù)的選擇與問(wèn)題的要求和輸入輸出單元的多少都有直接關(guān)系：如果隱節(jié)點(diǎn)數(shù)過(guò)少，網(wǎng)絡(luò)不強(qiáng)壯，就不能識(shí)別以前沒(méi)有看到的樣本，容錯(cuò)性就差，或由于網(wǎng)絡(luò)太小可能訓(xùn)練不出來(lái)；但隱節(jié)點(diǎn)太多又會(huì)使學(xué)習(xí)時(shí)間過(guò)長(zhǎng)，誤差也不一定最佳。因此，必定存在一個(gè)最佳的隱節(jié)點(diǎn)數(shù)，可用公式q = ■ + a作為參考。其中，q為隱含節(jié)點(diǎn)數(shù)，m為輸入神經(jīng)元數(shù)，n為輸出神經(jīng)元數(shù)，a為1 ～ 10之間的常數(shù)。

為使隱節(jié)點(diǎn)數(shù)更合適，本文將根據(jù)網(wǎng)絡(luò)的實(shí)際輸出與期望輸出矢量的均方誤差大小及訓(xùn)練步數(shù)的多少來(lái)綜合確定，最終隱含節(jié)點(diǎn)選為9，其模型訓(xùn)練精度最佳，訓(xùn)練步數(shù)也最少。

2.2.4 BP網(wǎng)絡(luò)模型輸出節(jié)點(diǎn)的選擇

從表5中選出對(duì)應(yīng)于新預(yù)警評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的數(shù)據(jù)再次進(jìn)行主成分分析，步驟同前，所得結(jié)果如表6所示。

本文共提取出4個(gè)公共因子，其特征值的方差貢獻(xiàn)率累積達(dá)到92.232%。它們共同決定旅行社人力資源危機(jī)的狀況。

公因子1上載荷值大于0.65的指標(biāo)有：招聘引進(jìn)員工勝任度、培訓(xùn)與員工需求吻合度、員工對(duì)評(píng)價(jià)制度和使用制度的滿(mǎn)意度，涉及旅行社人力資源危機(jī)的多個(gè)部分，可稱(chēng)之為“綜合因子”；公因子2上的載荷值大于0.65的指標(biāo)有：人力資本投資收益率、病假發(fā)生率，可稱(chēng)之為“員工發(fā)展與保健因子”；公因子3上的載荷值大于0.65的指標(biāo)有：?jiǎn)T工對(duì)激勵(lì)機(jī)制的滿(mǎn)意度、缺勤率，可稱(chēng)之為員工“價(jià)值取向因子”；公因子4上的載荷值大于0.65的指標(biāo)主要有：?jiǎn)T工離職增長(zhǎng)率，主要是對(duì)員工流失指標(biāo)的反映，可稱(chēng)之為“員工流失因子”。

第一，計(jì)算各公因子的得分。由于在查找旅行社人力資源危機(jī)風(fēng)險(xiǎn)因素提出對(duì)策時(shí)，通常只研究各公共因子上的主要載荷指標(biāo)，而不考慮其他冗余指標(biāo)。因此，為使警情分析輸出更精確，從而能更準(zhǔn)確地分析旅行社人力資源危機(jī)風(fēng)險(xiǎn)的內(nèi)容，更有針對(duì)性地提出人力資源危機(jī)預(yù)警對(duì)策，本文忽略各公因子內(nèi)部的冗余指標(biāo)（載荷系數(shù)小于0.65的指標(biāo)），只根據(jù)主要指標(biāo)（載荷系數(shù)大于等于0.65的指標(biāo)）的載荷系數(shù)，通過(guò)下列算式來(lái)計(jì)算各公共因子得分：

FP1 = ■

FP2 = ■

FP3 = ■

FP4 = ■ = t34

式中，tij是表中指標(biāo)Xij均值為0、標(biāo)準(zhǔn)差為1的標(biāo)準(zhǔn)化變量；p為數(shù)組序號(hào)，p = 1，2，…，8。？搖

第二，以各公共因子的方差貢獻(xiàn)率占4個(gè)因子總方差貢獻(xiàn)率的比重作為權(quán)重進(jìn)行加權(quán)匯總，得出各數(shù)組的最終因子綜合得分Fp：

Fp = ■

通過(guò)綜合因子Fp（見(jiàn)表7）來(lái)反映旅行社人力資源危機(jī)程度，據(jù)此制定相應(yīng)的防范策略。BP網(wǎng)絡(luò)最后一層的傳輸函數(shù)Purelin使得網(wǎng)絡(luò)輸出可以是任意值，因此，本文將旅行社人力資源危機(jī)預(yù)警層次設(shè)置為4個(gè)級(jí)別，如表8所示，BP網(wǎng)絡(luò)的輸出層節(jié)點(diǎn)數(shù)為4，代表不同的旅行社人力資源危機(jī)等級(jí)，即安全、基本安全、風(fēng)險(xiǎn)和較大風(fēng)險(xiǎn)，4個(gè)等級(jí)對(duì)應(yīng)的標(biāo)準(zhǔn)輸出分別為[1000]、[0100]、[0010]、[0001]。

依前分析輸出節(jié)點(diǎn)選擇4個(gè)，10組輸出的4個(gè)端子的數(shù)值就對(duì)應(yīng)于10組人力資源危機(jī)預(yù)警指標(biāo)數(shù)據(jù)所反映的旅行社人力資源危機(jī)狀況。

結(jié)合旅行社人力資源危機(jī)的表現(xiàn)形式，本文提出了以下人力資源危機(jī)等級(jí)所對(duì)應(yīng)的標(biāo)準(zhǔn)（見(jiàn)表8）。

Ⅰ級(jí)狀態(tài)：旅行社人力資源各方面管理良好，沒(méi)有明顯危機(jī)跡象，處于安全狀態(tài)，但仍需注意各方面的情況，防止突發(fā)性危機(jī)的出現(xiàn)。

Ⅱ級(jí)狀態(tài)：旅行社人力資源各方面正常，基本看不出什么問(wèn)題，不過(guò)需要提前采取相應(yīng)措施以提防潛在危機(jī)和突發(fā)性危機(jī)的發(fā)生。

Ⅲ級(jí)狀態(tài)：旅行社人力資源出現(xiàn)危機(jī)，會(huì)帶來(lái)一定的損失，但不明顯，會(huì)對(duì)旅行社人力資源各方面造成一定負(fù)面影響。

Ⅳ級(jí)狀態(tài)：旅行社人力資源出現(xiàn)嚴(yán)重危機(jī)，對(duì)人力資源各方面造成非常明顯和嚴(yán)重的影響，甚至導(dǎo)致旅行社倒閉。

綜上所述，本文建立的BP網(wǎng)絡(luò)人力資源危機(jī)預(yù)警模型的構(gòu)造為：10 × 9 × 4（即10個(gè)輸入神經(jīng)元，9個(gè)隱層神經(jīng)元，4個(gè)輸出神經(jīng)元）。

3 基于BP網(wǎng)絡(luò)的旅行社人力資源危機(jī)預(yù)警模型的訓(xùn)練和檢測(cè)

本文采用MATLAB工程計(jì)算軟件的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱設(shè)計(jì)、訓(xùn)練并檢測(cè)已建立的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)警模型。

3.1 基于BP網(wǎng)絡(luò)的旅行社人力資源危機(jī)預(yù)警模型的訓(xùn)練

本文將表6歸一化后的前6組指標(biāo)值作為BP網(wǎng)絡(luò)的輸入，由表7確定的風(fēng)險(xiǎn)程度矩陣作為與之相對(duì)應(yīng)的期望輸出，導(dǎo)入MATLAB的圖形用戶(hù)界面——GUI（Graphical User Interfaces），即可創(chuàng)建網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練。主要訓(xùn)練參數(shù)設(shè)置如下（未提及的參數(shù)均采用默認(rèn)值）。

（1） 訓(xùn)練函數(shù)：TRAINLM函數(shù)，它適用于中、小規(guī)模網(wǎng)絡(luò)的函數(shù)擬合問(wèn)題，收斂快，收斂誤差小。

（2） 權(quán)值調(diào)節(jié)規(guī)則：LEARNGDM函數(shù)，采用動(dòng)量梯度下降方法對(duì)權(quán)值和閾值進(jìn)行調(diào)整。

（3） 網(wǎng)絡(luò)層數(shù)：3層。

（4） 性能函數(shù)：MSE函數(shù)，表示輸出矢量與目標(biāo)矢量之間的均方誤差。

（5） 期望誤差：ε = 0.001。

由圖1可知，當(dāng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練至第三步時(shí)，網(wǎng)絡(luò)性能達(dá)標(biāo)。BP網(wǎng)絡(luò)模型的訓(xùn)練輸出見(jiàn)表9，至此，BP網(wǎng)絡(luò)模型訓(xùn)練完畢。

3.2 基于BP網(wǎng)絡(luò)的旅行社人力資源危機(jī)預(yù)警模型的檢測(cè)

同理，用第7、第8組歸一化后的指標(biāo)數(shù)據(jù)及對(duì)應(yīng)的風(fēng)險(xiǎn)程度矩陣作為模型檢測(cè)的輸入和期望輸出，檢測(cè)結(jié)果見(jiàn)表10。檢測(cè)結(jié)果表明，實(shí)際輸出與期望輸出十分接近，誤差滿(mǎn)足要求。

由此可以得出結(jié)論，基于BP網(wǎng)絡(luò)建立的旅行社人力資源危機(jī)預(yù)警模型是有效的，可以用這個(gè)經(jīng)過(guò)訓(xùn)練、檢測(cè)完畢的BP網(wǎng)絡(luò)危機(jī)預(yù)警模型對(duì)旅行社人力資源危機(jī)進(jìn)行預(yù)警實(shí)證研究，以防范人力資源風(fēng)險(xiǎn)，保證旅行社企業(yè)良性運(yùn)行，同時(shí)對(duì)整頓治理旅游市場(chǎng)秩序起到監(jiān)督和促進(jìn)作用。

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