李　靜，宋　利

(安徽理工大學(xué) 經(jīng)濟與管理學(xué)院，安徽　淮南　232001)

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基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的人力資源管理風險預(yù)警模型

李靜，宋利

(安徽理工大學(xué) 經(jīng)濟與管理學(xué)院，安徽淮南232001)

摘要：人力資源管理的眾多不確定性因素可能導(dǎo)致企業(yè)面臨各種各樣的風險，有效評估和預(yù)警人力資源管理風險有助于提高企業(yè)人力資源管理的有效性?；诂F(xiàn)有研究成果的局限性，將貝葉斯網(wǎng)絡(luò)引入到企業(yè)人力資源管理風險預(yù)警研究之中。首先闡述了貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的相關(guān)理論和在風險管理方面的應(yīng)用研究，然后對人力資源管理風險的內(nèi)涵和分類進行界定，在此基礎(chǔ)上構(gòu)建了人力資源管理風險預(yù)警指標體系。最后以貝葉斯網(wǎng)絡(luò)為工具，建立了基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的人力資源管理風險模型。通過問卷調(diào)查獲得網(wǎng)絡(luò)節(jié)點參數(shù)，在MATLAB平臺結(jié)合Full-BNT工具箱完成了貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的局部學(xué)習(xí)，并根據(jù)網(wǎng)絡(luò)推理的結(jié)果提出相應(yīng)的風險管理決策。

關(guān)鍵詞：人力資源管理風險；貝葉斯網(wǎng)絡(luò)；風險預(yù)警

隨著知識經(jīng)濟和全球化競爭時代的到來，人力資源已成為企業(yè)的核心資源，人力資源管理在企業(yè)管理中處于戰(zhàn)略地位。然而，因為人力資源具有自己的獨特屬性，企業(yè)在進行人力資源管理的過程中不可避免地會遇到各種各樣的風險。迄今為止，已有不少國內(nèi)外學(xué)者對其進行過研究[1-2]，并取得一定的成果，這些成果為企業(yè)防控人力資源管理風險提供了重要借鑒。但是，總的來說，這些研究成果多數(shù)停留在人力資源管理風險的內(nèi)涵、分類、危害及防控措施等定性方面，只有少數(shù)采用了定量的方法，如層次分析法、模糊綜合評判法、風險矩陣法等工具來評估企業(yè)人力資源管理風險水平[3-4]。雖然這些數(shù)學(xué)方法計算簡便、容易操作，但是由于這些方法涉及的指標大都具有非線性和模糊性，其準確性和客觀性難以保證。基于此，本文將貝葉斯網(wǎng)絡(luò)(Bayesian networks，BN)方法引入到人力資源管理風險預(yù)警研究中，探索用于研究人力資源管理風險的新方法，以期對企業(yè)人力資源管理有一定的借鑒作用。

一、貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的相關(guān)知識

(一) 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)理論

貝葉斯網(wǎng)絡(luò)又稱信度網(wǎng)絡(luò)，是人工智能學(xué)科中一種以概率統(tǒng)計為基礎(chǔ)，進行數(shù)據(jù)分析和不確定性推理的統(tǒng)計推斷方法，該方法由Pearl于1988年首次提出[5]。BN是一個有向無環(huán)圖(Directed Acyclic Graph，DAG)，它以概率論為基礎(chǔ)，以圖論的形式形象直觀地反映出要素間的因果關(guān)系和條件關(guān)系，能夠綜合先驗知識進行網(wǎng)絡(luò)推理。因此BN成為近幾年來理論研究的熱點，被廣泛應(yīng)用于統(tǒng)計決策、風險評估、醫(yī)療診斷等領(lǐng)域。

貝葉斯網(wǎng)絡(luò)推理規(guī)則就是在特定的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中，當出現(xiàn)新的補充事件概率P(BAi)時，可以修正原有事件Ai的概率P(Ai)，得到后驗概率P(AiB)。

(二) 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用綜述

國內(nèi)關(guān)于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用研究比較晚，大多數(shù)研究都集中在最近幾年，并且主要應(yīng)用在人工智能、故障診斷、模式識別等領(lǐng)域，其中將貝葉斯網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于風險評估尤其是企業(yè)風險管理評估方面的研究比較少。

如索秀花[6]在利用SCOR模型并結(jié)合社會領(lǐng)域的馬林諾夫斯基理論對供應(yīng)鏈風險因素進行分析識別的基礎(chǔ)上，以汽車備件供應(yīng)鏈為例，建立了基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的局部風險評估模型，應(yīng)用消息傳遞算法(Pearl算法)對風險進行動態(tài)預(yù)測，并診斷出影響風險的主要因素，可以有針對性地提出風險應(yīng)對策略。李江飛[7]從風險發(fā)生的概率、風險的損失、風險發(fā)生的可控性三個角度對地鐵項目施工風險進行了評價，利用貝斯網(wǎng)絡(luò)借助Netica軟件完成了施工風險發(fā)生概率的評估。尹鳳陽[8]根據(jù)事故致因理論構(gòu)造了船舶過閘風險評價的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)拓撲結(jié)構(gòu)，并在VS2008系統(tǒng)開發(fā)平臺上開發(fā)了風險評價系統(tǒng)，得出多個風險因素共同作用時，事故發(fā)生概率呈多倍增長。王美怡[9]采用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)推理和層次分析法相結(jié)合的方法，對不確定風險進行綜合評估，以幫助管理者有效地規(guī)避風險，對高風險部分進行著重管理。熊濤[10]構(gòu)造了基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的上市公司信用風險預(yù)警模型，在MATLAB軟件上利用數(shù)據(jù)訓(xùn)練BN模型，并與Logistic模型進行對比，體現(xiàn)了貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型用于風險評價的優(yōu)越性。王愛文等[11]提出了基于因果貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的風險建模與分析方法，該方法被應(yīng)用于某公司國際采購風險評估中，效果顯著。周田[12]以IT企業(yè)研發(fā)人員為研究對象，在構(gòu)建貝葉斯網(wǎng)絡(luò)時加入時間因素，設(shè)計了幫助企業(yè)進行人力資源績效考核的小型軟件，具有很強的實用性。陸靜和王捷[13]將貝葉斯網(wǎng)絡(luò)拓撲結(jié)構(gòu)用于商業(yè)銀行全面風險預(yù)警，利用Netica軟件進行網(wǎng)絡(luò)推理，完成了各種風險指標對全面風險影響程度的計算，結(jié)合預(yù)警系統(tǒng)燈號模型，對銀行風險水平做出判斷，有利于管理者有針對性地進行風險管理。

二、人力資源管理風險預(yù)警指標體系的構(gòu)建

(一) 人力資源管理風險的內(nèi)涵及其分類

何謂人力資源管理風險，雖然學(xué)者們的觀點不一致，但是比較普遍接受的觀點是，人力資源管理風險是指在組織人力資源管理的活動中，因為沒有妥善地處理好人力資源管理中各種因素之間的關(guān)系，而給組織的經(jīng)營管理帶來意想不到的損失的可能性。人力資源管理中存在著各種風險，十分龐雜，本文在文獻研究的基礎(chǔ)上[14]，結(jié)合企業(yè)人力資源管理實例，將人力資源管理風險分為五大類：(1)招聘配置風險：是指組織在對人力資源進行招聘、配置和使用的過程中，因為人為因素或是企業(yè)內(nèi)外部因素不確定性的影響所產(chǎn)生的風險。眾所周知，有效的人力資源配置會給企業(yè)帶來巨大的效益，但是在人力資源招聘與配置過程中，可能會存在人職不匹配、人員配置低效率等問題，導(dǎo)致人力資源的浪費。(2)培訓(xùn)開發(fā)風險：培訓(xùn)是企業(yè)人力資源管理工作的一項重要職能，企業(yè)的培訓(xùn)相當于人力、物力、財力的投資，任何投資都是有風險的，人力資源管理培訓(xùn)也不例外，比如培訓(xùn)收益風險、培訓(xùn)后人員流失風險等。(3)績效考核風險:績效考核是人力資源管理的核心環(huán)節(jié)，有效的績效考核會對員工起到激勵作用，反之，若績效考核不公正、不全面、員工滿意度低，則會挫傷員工的工作積極性，帶來用人風險。(4)薪酬福利風險：是指由于薪酬設(shè)置不合理、福利待遇差等原因給企業(yè)帶來的人力資源管理風險。(5)員工管理風險：人力資源管理的核心是人，由于人力資本具有復(fù)雜性、流動性、動態(tài)性，這就導(dǎo)致企業(yè)在進行人力資源管理時不可避免地會遇到員工違紀、人員沖突、勞資糾紛等風險。

(二) 指標體系的構(gòu)建

建立具有科學(xué)性、真實性、可行性、全面性的人力資源管理風險預(yù)警指標體系，是構(gòu)建貝葉斯網(wǎng)絡(luò)進行風險評估的基礎(chǔ)。根據(jù)人力資源管理風險的分類，結(jié)合文獻查閱的結(jié)果，建立如表1所示的人力資源管理風險預(yù)警指標體系。

表1人力資源管理風險預(yù)警指標體系

三、基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的人力資源管理風險模型

(一) 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建

貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建有兩種方法：一種是分析節(jié)點關(guān)系并咨詢專家意見來構(gòu)建，另一種是利用較完整的數(shù)據(jù)，通過網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)功能來完成構(gòu)建。鑒于人力資源管理各種風險的定量數(shù)據(jù)很難收集，本文采用第一種方法，利用因果關(guān)系結(jié)合專家經(jīng)驗構(gòu)建貝葉斯網(wǎng)絡(luò)。根據(jù)原因在前，結(jié)果在后的變量順序，本文將人力資源管理風險作為終端節(jié)點，一級風險指標作為次層節(jié)點，二級風險指標作為初始端節(jié)點，構(gòu)建了基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的人力資源管理風險預(yù)警系統(tǒng)的拓樸結(jié)構(gòu)，如圖1所示。

(二) 網(wǎng)絡(luò)節(jié)點的設(shè)置

在確定了貝葉斯網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)后，需要對節(jié)點進行設(shè)置并賦值，即獲得節(jié)點參數(shù)，包括先驗概率和條件概率分布(CPD)?？紤]到企業(yè)人力資源管理風險的定量數(shù)據(jù)很難查閱到，因此通過向人事主管、人力資源管理專家、企業(yè)風險管理專家組成的專家組征求意見，獲得一個比較主觀的結(jié)果。本模型實際運用中，企業(yè)可以根據(jù)自身的實際數(shù)據(jù)對該模型中的先驗概率進行修正。

本文中的人力資源管理風險指標體系由5個一級指標和17個二級指標組成，若將這22個指標通過MATLAB軟件，利用Full-BNT工具箱進行參數(shù)學(xué)習(xí)，學(xué)習(xí)過程復(fù)雜且長，限于篇幅，論文選取招聘配置風險及其下的3個二級指標進行貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的局部學(xué)習(xí)。

本文選取某企業(yè)作為調(diào)研對象，通過向該企業(yè)人事主管、人力資源管理專家、風險管理專家組成的20人專家組進行問卷調(diào)查，得到該企業(yè)人力資源管理風險中招聘配置風險的數(shù)據(jù)，以便運用基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的人力資源管理風險模型，判斷其人力資源管理風險狀況。

圖1　人力資源管理風險貝葉斯網(wǎng)絡(luò)

在進行問卷調(diào)查獲得參數(shù)時，為了克服專家過度自信等認知方面的偏差，論文給出了風險概率等級的分值量化表(如表2所示)，擬先采用等級區(qū)間判斷，專家可以憑自己的經(jīng)驗判斷指標的風險等級，再結(jié)合等級量化表在相應(yīng)的問卷調(diào)查表中填入概率值。同時，借助風險概率等級量化表，我們可以由參數(shù)學(xué)習(xí)得到的后驗概率來判斷人力資源管理風險所處的風險水平，為進行相應(yīng)的風險防范和控制提供依據(jù)。

表2　 風險概率等級的分值量化

在完成問卷調(diào)查之后，通過對收集到的問卷進行分析，得到這次調(diào)查問卷的基本信息如表3所示。

表3　 招聘配置風險調(diào)查問卷的基本信息

由表可知本次問卷的有效回收率達75%，問卷調(diào)查的數(shù)據(jù)是可以使用的。利用SPSS19.0軟件對15份有效問卷的數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計分析，求得各節(jié)點概率的平均值作為最終的節(jié)點參數(shù)，如表4、表5、表6所示。

表4 　節(jié)點A的條件概率表

表5 　節(jié)點A1、A2、A3的先驗概率表

表6 　節(jié)點HRMR的條件概率表

(三) 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)參數(shù)的學(xué)習(xí)

應(yīng)用MATLAB的Full-BNT工具箱對建立的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)進行局部學(xué)習(xí)，其程序代碼如下：

N=5;

dag=zeros(N,N);

HRMR=1;A=2;A1=3;A2=4;A3=5;

dag([A1 A2 A3],A)=1;

dag(A,HRMR)=1;

discrete_nodes=1:N;

node_sizes=2*ones(1,N);

bnet=mk_bnet(dag,node_sizes);

bnet.CPD{HRMR}=tabular_CPD(bnet,HRMR,[0.68,0.85,0.15,0.32]);

bnet.CPD{A}=tabular_CPD(bnet,A,[0.99,0.65,0.72,0.4,0.79,0.45,0.25,0,0.01,0.35,0.28,0.6,0.21,0.55,0.75,1]);

bnet.CPD{A1}=tabular_CPD(bnet,A1,[0.85,0.15]);

bnet.CPD{A2}=tabular_CPD(bnet,A2,[0.76,0.24]);

bnet.CPD{A3}=tabular_CPD(bnet,A3,[0.63,0.37]);

draw_graph(dag)

運行程序即可得到各節(jié)點的后驗概率為：

ans = 0.4500 0.5500 0.2000 0.4500 0.7000

從參數(shù)學(xué)習(xí)的結(jié)果可以看出,人力資源管理風險發(fā)生的概率為0.4500，所處的風險水平居中，說明人力資源管理風險應(yīng)該得到相應(yīng)的重視，需要投入足夠的精力和成本進行管理。

下面再利用團樹傳播算法來計算招聘成本收益風險A1發(fā)生時，招聘配置風險A發(fā)生的概率。團樹傳播算法由Lauritzen和Spiegelhalte于1988年提出，是最常用的一種參數(shù)推理算法，其基本思想是將BN轉(zhuǎn)化為團樹，然后通過定義在團樹上的消息傳遞過程來進行概率計算，完成對網(wǎng)絡(luò)的推理計算。團樹傳播算法可以在MATLAB中通過 engine=jtree_inf_engine(bnet)函數(shù)，調(diào)用聯(lián)合樹推理引擎來實現(xiàn)[15]。其代碼如下：

engine=jtree_inf_engine(bnet);

evidence=cell(1,N);

evidence{A1}=2;

[engine,loglik]=enter_evidence(engine,evidence);

m=marginal_nodes(engine,A);

m.A(2)

在MATLAB中運行程序,得到概率P(A|A1)=0.2833，這說明當招聘成本收益風險發(fā)生時，招聘配置風險發(fā)生的概率較低。

同樣地，通過MATLAB軟件利用上述代碼，我們可以實現(xiàn)P(A|A2)和P(A|A3)的計算，運算結(jié)果為P(A|A2)=0.6167，P(A|A3)=0.3000。所以管理者在進行人力資源管理的風險管理時，對于招聘配置風險的管理重點應(yīng)放在提高招聘的有效性上，以有效地規(guī)避風險，消除隱患。像這樣通過利用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)推理，我們在進行人力資源管理的風險管理時，便可做到有的放矢。

四、結(jié)束語

本文將貝葉斯網(wǎng)絡(luò)方法應(yīng)用于人力資源管理風險的預(yù)警研究中，通過構(gòu)建人力資源管理風險的網(wǎng)絡(luò)拓撲結(jié)構(gòu)，將各類風險因素對于人力資源管理總體風險的影響歸入到具有因果關(guān)系的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中，并以招聘配置風險為例進行貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的局部學(xué)習(xí)，通過問卷調(diào)查在對各級網(wǎng)絡(luò)節(jié)點進行賦值的基礎(chǔ)上，利用Full-BNT工具箱，完成了貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)學(xué)習(xí)，實現(xiàn)了對人力資源管理風險的定量研究。管理者可以結(jié)合本企業(yè)人力資源管理風險的實際數(shù)據(jù)，進行貝葉斯網(wǎng)絡(luò)推理，根據(jù)推理結(jié)果，有針對性地采取措施來防范控制風險。當然，由于人力資源管理風險因素種類很多，所以防控人力資源管理風險勢必是一個復(fù)雜的系統(tǒng)工程。因此，在對人力資源管理風險進行全面防范的基礎(chǔ)上，還需要企業(yè)樹立風險管理理念，提高識別風險的能力，完善人力資源管理制度，加強人力資源管理風險預(yù)警信息系統(tǒng)的建設(shè)等，這樣才能有效地落實風險管理。

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[責任編輯：范君]

Early Warning Model for Risks in Human Resources Management Based on Bayesian Networks

LI Jing , SONG Li

(Economy and Management School, Anhui University of Science and Technology, Huainan, Anhui 232001, China)

Abstract:There are many uncertainties in human resources management which may lead to various risks that enterprises may face. Effective assessment and early warning of risks in Human Resources Management (HRM) can contribute to greater effectiveness in HRM. Because of the limitations of the findings in previous studies, this paper attempts to apply Bayesian networks (BN) in the research on early warning of risks in HRM. Firstly, the paper illustrates the relevant theories of BN and the applied researches in terms of risk management. Then it defines the specifics and classification of risks in HRM. Finally an early warning model based on Bayesian Networks for risks in HRM is constructed. Network node parameters are obtained through questionnaires; the partial learning is completed by using Full-BNT toolbox on MATLAB platform; risk management decisions are put forward based on the result of network reasoning.

Key words:risks in HRM; Bayesian Networks; risk modeling

中圖分類號：F243.2

文獻標識碼：A

文章編號：1672-1101(2016)01-0028-05

作者簡介：李靜(1990-)，女，安徽鳳臺人，在讀碩士，研究方向：人力資源管理。

基金項目：教育部人文社科規(guī)劃基金項目(12YJAZH119)

收稿日期：2015-10-26