李曉　張慶華

摘 要：由于傳統(tǒng)評價方法在處理部分指標(biāo)時存在無法同步反映模糊性和隨機(jī)性的弊端，綜合云模型定性與定量互換和AHP權(quán)重確定的綜合評價方法。綜合考慮創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)人才測評影響因素，建立以知識、能力、意識和績效為二級指標(biāo)的創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)人才測評體系。通過黑龍江動漫產(chǎn)業(yè)基地動漫人才測評結(jié)果來驗證該方法的可行性與有效性。

關(guān)鍵詞：創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)人才測評；層次分析法；云模型

創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)是未來最具有發(fā)展前景和戰(zhàn)略性的文化產(chǎn)業(yè)，是我國文化創(chuàng)新的經(jīng)濟(jì)增長點，而創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)的發(fā)展最重要的生產(chǎn)和競爭要素是創(chuàng)意人才，相當(dāng)數(shù)量和質(zhì)量的創(chuàng)意人才，成為文化創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)發(fā)展成功與否的關(guān)鍵性要素。因此，為創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)建立一套選拔、培養(yǎng)和考核人才的綜合體系是創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)發(fā)展的根本。

目前用于人才測評的主要方法有：勝任力模型、素質(zhì)能力模型、模糊綜合評判、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法等，但這些方法都存在一定的弊端和局限性。而云模型能夠較好的實現(xiàn)指標(biāo)定性知識到定量值的轉(zhuǎn)化，可以同時兼顧模糊性和隨機(jī)性，層次分析法具有一種系統(tǒng)思想，每一層的權(quán)重設(shè)置最后都會直接或間接影響到結(jié)果。因此筆者提出一種基于AHP和云模型的創(chuàng)意人才測評方法。

一、綜合測評模型體系的建立

創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)人才測評指標(biāo)的設(shè)計要考慮創(chuàng)意人才最基本的能力，引領(lǐng)前言的能力以及完成工作任務(wù)的潛質(zhì)。筆者采用DELP和AHP建立一套適用于創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)人才測評的遞階層次結(jié)構(gòu)模型，如圖1所示，B級準(zhǔn)則層包括知識、能力、意識和績效四個指標(biāo)，C級方案層具體測評指標(biāo)，包括基礎(chǔ)文化知識、職業(yè)知識、行業(yè)知識等19個指標(biāo)。

二、創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)人才測評指標(biāo)權(quán)重的確定

層次分析法（AHP）作為一種綜合測評中常用的確定指標(biāo)權(quán)重的方法，由美國運籌學(xué)家托馬斯·塞蒂（T.L.Saaty）于上世紀(jì)70年代初首先提出，是系統(tǒng)的決策思維方式。其步驟為：1.按照圖1的層次分析結(jié)構(gòu)模型，將同一層次的因素進(jìn)行兩兩比較，構(gòu)造判斷矩陣；2.計算出判斷矩陣最大特征值對應(yīng)的特征向量，經(jīng)歸一化處理，即為各測評因素的權(quán)重分配。

另外，對于模型中B級指標(biāo)權(quán)重的計算需要構(gòu)建如下所示B1，B2，B3，B4的的判斷矩陣，將矩陣經(jīng)過標(biāo)準(zhǔn)化處理后得到向量WB=（b1，b2，b3，b4），即得到B1，B2，B3，B4相應(yīng)權(quán)重分別為b1，b2，b3，b4。

三、定性與定量不確定性轉(zhuǎn)換模型

1.云模型

云模型的概念是由我國學(xué)者李德毅院士提出，是建立在模糊集和概率統(tǒng)計基礎(chǔ)之上，從海量的數(shù)據(jù)中找出知識的規(guī)律性和統(tǒng)計特征，實現(xiàn)定性與定量的相互轉(zhuǎn)化，較好的刻畫自然科學(xué)與社會科學(xué)中模糊與不確定的現(xiàn)象。

設(shè)U是一個具有n維空間的定量論域，C是U上的定性概念，若定量數(shù)值xU，且x是定性概念C上的一次隨機(jī)實現(xiàn)，x對C的確定度μ（x）∈[0，1]是有穩(wěn)定傾向的隨機(jī)數(shù)：μ：U→[0，1]，x∈U x→μ（x），則x在U論域上的分布稱為云（Cloud），每一個稱x為一個云滴。

期望（Expected value）、熵（Entropy）和超熵（Hyper Entropy）是云模型的三個數(shù)字特征，是對自然語言的整體性刻畫，表現(xiàn)了定型概念的綜合概率統(tǒng)計屬性。期望Ex來源于概率論，通常指隨機(jī)抽樣過程中對變量取值的預(yù)期，是x在U上分布的期望，定性概念最典型的樣本；熵En是表示定型概念轉(zhuǎn)化為定量值的可能性的程度，取決于概念的隨機(jī)性和模糊性；He是熵的熵，取決于熵的隨機(jī)性和模糊性。

2.云發(fā)生器原理

正態(tài)云發(fā)生器是用計算機(jī)實現(xiàn)的一種特定算法，云模型通過正向云發(fā)生器和逆向云發(fā)生器實現(xiàn)定性與定量間的轉(zhuǎn)換，其原理如圖2所示：

3.云模型的評語集

本文將評語分為五個等級，Wi=（w1，w2，w3，w4，w5）（極差，較差，一般，較好，極好），為便于下文統(tǒng)計將其相應(yīng)的賦值為（B，B+，A，A+，A++），其相對應(yīng)的期望是Ei（1，2，...5）=0，0.25，0.5，0.75，1.00，取En=0.045 He=0.005，得到創(chuàng)意人才評語集如圖3所示。通過創(chuàng)意人才評語集，即可將教育專家的語言值進(jìn)行量化，而且每一個云圖，都遵循3En原則，即最終測評分在3En范圍之間，都屬于該等級。

四、創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)人才綜合測評模型

通過專家打分獲得樣本點的xi，按照創(chuàng)意人才評語集由正向云發(fā)生器將人類基礎(chǔ)語言轉(zhuǎn)化為量化值。再利用逆向云發(fā)生器，依據(jù)公式（1）中樣本均值、一階樣本絕對中心距和樣本方差，求得指標(biāo)的云數(shù)字特征。

五、案例分析

黑龍江動漫產(chǎn)業(yè)基地于2006年建立發(fā)展，對動漫人才的需求不斷劇增，但這并不能成為人才質(zhì)量下降的緣由，依舊需要招聘人員對創(chuàng)意人才的綜合能力進(jìn)行把關(guān)，這樣才能創(chuàng)造優(yōu)秀的動漫作品，滿足人們多樣化的需求，為動漫企業(yè)創(chuàng)造更多價值。

根據(jù)以上的理論，針對黑龍江省平房動漫產(chǎn)業(yè)基地動漫人才進(jìn)行實例分析。首先，由10位教育專家以及動漫企業(yè)高層管理人員對動漫人才根據(jù)指標(biāo)逐項給出意見，如表1所示：

由教育專家對二級指標(biāo)評分，建判斷矩陣，并通過方根法來求得權(quán)值如表2所示：

將云數(shù)字特征及表2中的指標(biāo)權(quán)重代入式（2），得到綜合的云數(shù)字特征，為Ex=0.7076，En=0.0605，He=0.0165，再調(diào)整熵及超熵值，得到創(chuàng)意人才測評云（如圖4所示），從云圖可知，云滴集中分布在0.6-0.8之間，且密集分布在0.72的周圍，根據(jù)評語集，判斷黑龍江動漫人才的總體質(zhì)量“較好”，符合企業(yè)的要求，但仍存在問題，需要企業(yè)和教育部門共同探索培養(yǎng)出更能滿足動漫產(chǎn)業(yè)發(fā)展需要的人才。

六、結(jié)束語

本文構(gòu)建了以AHP和云理論為基礎(chǔ)，知識、能力、意識和業(yè)績?yōu)槎墱y評指標(biāo)，以基礎(chǔ)文化知識等19個指標(biāo)為三級指標(biāo)的創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)人才測評指標(biāo)測評體系。與傳統(tǒng)的測評方法相比，云模型可以實現(xiàn)人類基礎(chǔ)語言到定量的轉(zhuǎn)換，從而解決測評過程中的偶然性和非明晰性；通過AHP確定權(quán)重指標(biāo)，不會忽視每個指標(biāo)對最終結(jié)果直接或間接的影響。因此，該方法不但實現(xiàn)了多角度對創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)人才的測評，對創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)人才的培養(yǎng)具有指導(dǎo)意義，而且測評模型更具有科學(xué)性和合理性。

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作者簡介：李曉（1990- ），女，漢族，山東德州人，碩士，黑龍江科技大學(xué)管理學(xué)院，研究方向：教育經(jīng)濟(jì)管理；張慶華（1975- ），男，漢族，內(nèi)蒙呼和浩特人，副教授，博士，黑龍江科技大學(xué)管理學(xué)院，研究方向：教育經(jīng)濟(jì)與產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新