基于模糊测度的胜任力组分间相互作用研究，本文主要内容关键词为：组分论文,相互作用论文,模糊论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
胜任力是实现高绩效所需的知识、技能和态度等人格特征的组合。
已有研究对胜任力褒贬不一，主要集中在胜任力的概念范畴、框架结构和适用性、未来取向以及与绩效之间的关系等诸多方面，并且已经开始关注胜任力的建模策略；但是较少考虑到胜任力组分间的相互作用。论文试图通过分析胜任力组分间的相互作用，将模糊测度的方法运用到胜任力建模过程，力图使之更加科学合理。
胜任力是集成的、整体的和复杂的组合，包括满足任务需要的知识、技能、态度和价值观。任何个体的成功绩效通常都会通过某些行为模式表现出来。要理解这些行为模式所产生的绩效，需要更为有效的手段，模糊测度是一个可以选择的方案。
关键问题是要找到在给定的模糊积分（如Choquet积分等）情况下最好的模糊测度值，使得计算的模糊积分和实际绩效评价的结果之间误差最小。实际上，胜任力建模问题就部分简化为确定模糊测度值的问题。
选择某集团公司40名正处级以上干部，以20项胜任力指标，采取问卷方式对请其作自我评价，得到有效问卷38份。所得管理者胜任力调查数据按频度排列指标顺序为（C1～C20）：领导技能、关注客户、面向结果、解决问题、沟通能力、团队精神、关注质量、人际关系、专业知识、经营知识、灵活适应能力、员工发展、依靠信任他人、安全意识、承担风险和责任、创新能力、努力工作、时间安排、忠诚正直和目的性。
反馈数据和相应绩效评价数据采用Kappalab软件包中的least.squares.capa.ident(n,k,C,g,Integral=“Choquet”)过程计算能力(capicity)值。
实验结果表明，在考虑指标两两相互作用的情况下，指标的重要性顺序发生了很大变动，前十位中有50%位置发生改变，特别是关注客户和面向结果两个选项，排到了比较靠后的位置，而领导技能也由第一位下降到第四位，承担风险和依靠他人的重要性提升较大。
胜任力组成因素间的相互作用对胜任力建模的准确性的影响不容忽视。模糊测度和方法是借助于模糊测度概念为基础，结合模糊积分方法将逻辑加权和方法广义为积分合成方法。该方法强调因素之间相互关联。将该方法用于胜任力建模中的指标选择决策过程是一个新的探索，实验证明是一种比较客观、公正有效的方法，对于胜任力建模方法论的研究具有重要的意义，值得进一步深入研究。
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