（企业管理专业论文）基于粗糙集理论的知识型员工忠诚度测评与管理研究.pdf

学位论文的主要创新点 一、将粗糙集理论应用于知识型员工忠诚度管理中，通过分析员工 忠诚度不确定性的多维影响因素，建立基于粗糙集的知识型员工忠 诚度测评体系。 二、在知识型员工忠诚度测评体系的构建过程中，利用粗糙集理论 中的属性约简算法对评价指标进行筛选，并利用粗糙集的属性依赖 度计算各指标的重要度，归一化处理后得到各指标的权重，使测评 体系更具客观性。 三、用聚类分析等方法将知识型员工忠诚度按其评价结果和影响因 素的不同进行分类并提出了相应的管理对策，以实现知识型员工忠 诚度的分类管理。 摘要 i i i i ii iii iii i i ii ii i iui ii ；y 17 7 2 9 9 7 在竞争日益激烈的知识经济时代，知识型员工作为掌握科学技术知识的人 才，日益成为企业争夺的对象。近几年，知识型员工流动频繁，员工忠诚度下滑 已成为大多数企业普遍存在的问题，这严重影响企业的生存和发展。如何提高和 有效管理知识型员工忠诚度，逐渐引起企业管理者的关注。 粗糙集理论是8 0 年代由波兰数学家z p a w l a k 首先提出的一种分析数据的 数学理论，是一种刻画不完整性和不确定性的数学工具。粗糙集已成为信息领域、 人工智能等方面一个新的学术热点，具有较强的实用性。粗糙集评价方法仅利用 数据本身提供的信息进行分析，无需任何先验知识，具有科学性和客观性。 本文以知识型员工忠诚度问题为研究对象，引入粗糙集理论的综合评价方法 对企业知识型员工忠诚度进行综合测评，使企业全面了解知识型员工忠诚度情 况，根据忠诚度评价结果对知识型员工进行分类，并制定相应的管理对策，以实 现知识型员工忠诚度的有效管理，防止知识型员工流失。 本文首先介绍了粗糙集与知识型员工忠诚度的相关理论；并分析我国知识型 员工忠诚度现状及其下滑的原因识别，强调企业要加强知识型员工忠诚度的管 理。在此基础上，引入粗糙集理论构建知识型员工忠诚度测评体系，即利用粗糙 集的属性约简算法对初选的指标进行筛选；通过粗糙集属性重要度的计算，经过 归一化处理，得到各指标的权重，进而构建基于粗糙集的知识型员工忠诚度测评 模型，从而实现对知识型员工的综合评价。依据员工忠诚度的评价结果及其影响 因素的不同对知识型员工进行分类并提出了相应的管理对策，以实现知识型员工 忠诚度的分类管理。本文最后以y m 公司为例，验证了运用粗糙集构建测评体系 的可行性，并提出了相关管理对策建议，以期为该公司实现知识型员工忠诚度管 理提供一定的参考。 关键词：粗糙集理论；知识型员工；员工忠诚度；测评体系：管理对策 a b s t r a c t i nt h i sc o m p e t i t i v ek n o w l e d g ee c o n o m yt i l n 伪, k n o w l e d g ew o r k e r sa ss o m et a l e n t g ? 嬲p 缅喀s c i e n c ea n dt e c h n o l o g yh a v ei n c r e a s i n g l y b e c o m et h eo b j e c to fc o n t e n t i o ni n c o m p a n y i n r e c e n ty e a r s ，t h ek n o w l e d g e - b a s e ds t a f ff i e q u e n t l yi st u l t i o v e ta n dt h e i r l o y a l t yd e c l i n e , w h i c hh a sb e c o m eac o m m o np r o b l e ma n ds t r o n g l yi m p a c t e do n b u s i n e s ss u r v i v a la n dd e v e l o p m e n t h o wt oi m p r o v ea n de f f e c t i v e l ym a n a g et h e k n o w l e d g ep e r s o n n e l sl o y a l t yg r a d u a l l y a r o u s e st h ec o n c e r no f b u s i n e s sm a n a g e r s r o u g hs e t ( r s ) i n8 0y e a r sf i r s t l yi sp r o p o s e da sam a t h e m a t i c a lt h e o r ya n a l y z i n g t h ed a t ab yt h ep o l i s hm a t h e m a t i c i a nz p a w l a k , d e s c r i b i n gt h ei n c o m p l e t e n e s sa n d u n c e r t a i n t yc h a r a c t e r i z ea n dw i t has t r o n gp r a c t i c a l i nt h ef i e l do fi n f o r m a t i o n , a r t i f i c i a li n t e l l i g e n c ea n do t h e ra s p e c t s r o u g h - s e te v a l u a t i o nm e t h o du s o so n l yt h e i n f o r m a t i o no ft h ed a t ai t s e l ft oa n a l y s i s ，w h i c hh a ss o m e s c i e n t i f i ca n do b je c t i v i t y t h i sp a p e rt a k e sk n o w l e d g ee m p l o y e el o y a l t ya st h er e s e a r c ho b j e c ta n d i n t r o d u c t s r sa sa ne v a l u a t i o nm e t h o dt oe n a b l ee n t e r p r i s e st of u l l yu n d e r s t a n dt h e i rl o y a l t y d e v e l o p i n gs o m ea p p r o p r i a t em a n a g e m e n tm e a s u r 嚣 a c c o r d i n ga st h ed i f f e r e n t c l a s s i f i c a t i o no fk n o w l e d g ew o r k e r sb a s e do nt h ee v a l u a t i o nr e s u l t so ft h el o y a l t yt o e f f e c t i v e l ym a n a g et h ek n o w l e d g e - b a s e de m p l o y e el o y a l t y a n dp r e v e n tt h e i rl o s s i n t r o d u c i n gt h er e l e v a n tt h e o r i e so fr sa n dk n o w l e d g e w o r k e rl o y a l t y , t h i sp a p e r a n a l y s i st h el o y a l t ys t a t u so fc h i n a sk n o w l e d g e w o r k e r sa n di d e n t i f i e st h er e a s o n sf o r t h ed e c l i n e ，e m p h a s i z i n gt h ei m p o r t a n c eo fe n h a n c i n ge m p l o y e el o y a l t ym a n a g e m e n t o nt h i sb a s i si si n d u c t i n go fr st ob u i l da ne v a l u a t i o ns y s t e mo fk n o w l e d g ew o r k e r l o y a l t y n a m e l y , u s i n gt h ea l g o r i t h mo fr s sa t t r i b m er e d u c t i o nt of i l t e rt h ep r i m a r y t a r g e t ，a n dc a l c u l a t i n gt h er s sa t t r i b u t ei m p o r t a n c ec a ng e t t h ew e i g h to fe a c hi n d e x ， w h i c hc a nb u i l dal o y a l t ym e a s u r e m e n tm o d e lb a s e do nr o u g hs e t st oa c h i e v ea n e f f e c t i v ee v a l u a t i o nf o rk n o w l e d g e - b a s e dw o r k e r s b a s e do nt h ee v a l u a t i o nr e s u l t s a n di n f l u e n c i n gf a c t o r so ft h el o y a l t y , c l a s s i f y i n gt h ek n o w l e d g e - b a s e de m p l o y e e a n d d e v e l o p i n gt h es p e c i f i cm a n a g e m e n ts t r a t e g i e st oa c h i e v i n g t h ec a t e g o r yc o n t r o lo ft h e k n o w l e d g ew o r k e r s f i n a l l y , t h i sp a p e rt a k e sy mi n c f o re x a m p l et o v e i l f yt h e f e a s i b i l i t yo fu s i n gt h er st ob u i l dt h ee v a l u a t i o ns y s t e ma n dp u tf o r w a r ds o m e c o u n t e r m e a s u r e sa n ds u g g e s t i o n sw i t hav i e wt op r o v i d i n gar e f e r e n c et oa c h i e v i n g t h ee f f e c t i v em a n a g e m e n to ft h ec o m p a n y sk n o w l e d g ew o r k e r sl o y a l t y k e y w o r d s ：r o u g hs e tt h e o r y ；k n o w l e d g ew o r k e r s ；e m p l o y e el o y a l t y ；e v a l u a t i o n s y s t e m ；m a n a g e r i a lc o u n t e r m e a s u r e 目录 第一章绪论1 1 1 本文研究背景和意义l 1 2 国内外研究现状2 1 3 本文研究方法与框架5 1 4 本文的创新之处6 第二章粗糙集与知识型员工忠诚度的相关理论7 2 1 粗糙集理论7 2 2 知识型员工忠诚度的相关理论l o 第三章企业知识型员工忠诚度现状分析1 5 3 1 知识型员工忠诚度现状1 5 3 2 知识型员工忠诚度下滑的成因识别1 7 3 3 加强知识型员工忠诚度管理的必要性1 9 第四章基于粗糙集理论的知识型员工忠诚度测评体系构建2 1 4 1 基于粗糙集构建知识型员工忠诚度测评体系的可行性分析2 1 4 2 构建知识型员工忠诚度测评体系的原则2 3 4 3 基于属性约简的知识型员工忠诚度测评指标体系建立2 3 4 4 基于属性重要度的知识型员工忠诚度测评指标权重确定2 6 4 5 基于粗糙集的知识型员工忠诚度综合评价模型2 7 第五章基于测评结果的知识型员工忠诚度分类管理3 1 5 1 知识型员工忠诚度分类管理的总体思路3 1 5 2 基于测评结果的知识型员工忠诚度分类3 2 5 3 知识型员工忠诚度分类管理对策3 4 第六章基于粗糙集的知识型员工忠诚度管理在y m 公司的应用4 1 6 1y m 公司背景介绍4 1 6 2 基于粗糙集的y m 公司知识型员工忠诚度的测评4 4 6 3y m 公司知识型员工忠诚度测评结果分析5 0 6 4y m 公司知识型员工忠诚度管理对策建议5 4 第七章结论与展望5 7 参考文献5 9 发表论文及参加科研情况说明6 2 附录6 3 致谢6 7 第一章绪论 1 1 本文研究背景和意义 1 1 1 研究背景 第一章绪论 随着社会经济的发展，知识已在企业发展中日益取得重要地位，是企业最 重要的战略资源。麻省理工学院管理经济学教授莱斯特瑟尔罗( 2 0 0 5 ) n 3 曾 表明，在竞争力公式中，知识成为唯一具有长久竞争力的要素。显然，知识是 企业提高核心竞争力的关键要素，是企业的重要资本。而企业之间的竞争、知 识的创造、利用与增值等都要通过知识的载体知识型员工来实现。知识型 员工是知识的主要创造者，是企业的发展过程中不可或缺的核心能源，加强知 识型员工的管理是企业人力资源管理的关键。 然而，近几年来我国员工流动加剧，尤其知识型员工离职率越来越高。例 如，据有关统计，目前我国3 0 岁以下的知识员工中，平均每3 至4 年就要换一 个单位，有的甚至要换3 个以上单位心1 ，尤其是我国沿海发达地区、高科技产 业和国有企业人员的流动尤为突出。知识型员工是企业的核心人才，掌握着一 定的专业技术和专业知识。他们有着与普通员工不同的区别，追求自我价值的 实现，有强烈的独立性和自主性。在企业发展中，一旦企业的环境与知识型员 工追求的发展不相符合或对企业不满意时，他们就会寻求新的发展机会，产生 离职倾向，对企业的忠诚度也就下降，这也严重影响了企业的生存与发展。 目前我国知识型员工忠诚度下滑已成为一个普遍存在的问题。例如，据职 场指南员工忠诚度调查可知，5 5 的员工忠诚度正在下降，3 9 的企业表示不 清楚，而仅有9 的认为他们的忠诚度没有变化。知识型员工忠诚度下滑严重影 响着企业的生存与发展，一方面员工工作士气下降，影响工作效率，从而降低 了企业的整体收益；另一方面知识型员工的离职不仅使企业在员工招聘和培训 上的成本增加，而且频繁的人员变动将影响其他员工的工作积极性，将给企业 带来无法预知的风险。知识型员工掌握着企业的重要客户信息和技术知识，一 旦知识型员工对企业不忠诚，它将影响企业的客户满意度，甚至泄漏商业秘密。 由郑庚峰( 2 0 0 2 ) 口1 和华信惠悦管理公司的w o r kc h i n a 员工调查h 1 发现，高忠 诚度带来高利润，员工对企业忠诚度的高低直接决定了企业创造财富的多少。 因此如何留住知识人才，如何有效管理知识型员工忠诚度，逐渐引起了企 天津r ：业人学硕士学位论文 业管理者的关注和重视。而要做好知识型员工忠诚度管理，首先就要有效掌握 员工对企业的忠诚度情况。在企业发展过程中，保持一定的人员流动比例有助 于企业输入新鲜血液，增强企业活力，但在这种环境下如何准确衡量知识型员 工的忠诚水平，如何做好知识型员工忠诚度的培养和提高对企业来说尤为重要。 1 1 2 研究意义 本文以知识型员工忠诚度问题为研究对象，引入粗糙集理论的综合评价方 法对企业知识型员工忠诚度进行综合测评，使企业全面了解知识型员工忠诚度 情况，根据忠诚度评价结果对知识型员工进行分类，并制定相应的管理对策， 以实现知识型员工忠诚度的有效管理，防止知识型员工流失。 一方面，本课题对于完善和加强我国企业知识型员工忠诚度的理论研究提 供一定的参考。粗糙集理论是8 0 年代由波兰数学家z p a v l a k 首先提出的一种 分析数据的数学理论。该评价方法是以测量和实验数据为依据，通过将指标权 重问题转化为属性重要度问题加以计算，修正了专家的主观评价误差，具有科 学性和客观性。该方法的引入丰富了知识型员工忠诚度测量方法的理论研究， 另一方面，知识型员工是企业的重要资源，对于提高企业核心竞争力有重 要的作用。因此，研究知识型员工忠诚度问题对企业来说有较强的实践意义。 通过构建基于粗糙集的知识型员工忠诚度测评模型，实现对企业员工忠诚度的 有效评价，并针对不同的知识型员工忠诚度情况提出相应的管理对策。为企业 有针对性地进行知识型员工忠诚度管理提供指导。 1 2 国内外研究现状 1 2 1 国外研究现状 关于“忠诚 的研究，最早出现于哈佛大学哲学教授乔西亚罗伊斯( 1 9 0 8 ) 的忠的哲学中，而对“员工忠诚 的明确定义，b e c k e r ( 1 9 6 0 ) 晦1 认为忠诚 是随着员工对组织“单方投入 的增加而不得不继续留在组织的一种心理现象。 很多学者也从不同角度对员工忠诚进行了研究，主要包括三种方面：( 1 ) 态度忠 诚论，即将员工忠诚定义为员工对企业的一种“态度 ，如有k a n t o r ( 1 9 6 8 ) ， p o t e r s m i t h ( 1 9 7 0 ) ，s h e l d o n ( 1 9 7 1 ) ，b u c h a n a n ( 1 9 7 4 ) 和m o w d a y ，p o r t e r ， s t e e r s ( 1 9 8 2 ) 等；( 2 ) 行为忠诚论，即员工对企业忠诚所表现出来的一系列行 为，如b e c k e r ( 1 9 6 0 ) ，k a n t e ( 1 9 6 8 ) ，h r e b i n a k ，a l u t t o ( 1 9 7 2 ) 和b o b ( 1 9 9 9 ) 1 等；( 3 ) 态度行为综合论，即员工对企业的忠诚包含心理上的忠诚，也包含行 2 第一章绪论 为上的忠诚，主要代表有加拿大学者m e y e r a 1 l e n ( 1 9 9 1 ) 口 。 关于员工忠诚度影响因素的研究，m e y e r 与a 1l e n 结合前人研究和自己的 实践，提出了忠诚的三因素模型( 感情忠诚( a f f e c t i v ec o m m i t m e n t ) ) ，继续忠 诚( c o n t i n u a n c ec o m m i t m e n t ) ，规范忠诚( n o r m a t i v ec o m m i t m e n t ) ) ，并编制 了组织忠诚量表。美国知识管理专家玛汉坦姆在关于如何激励知识型员工的 问题研究过程中发现个体发展，工作自主、业务成就和金钱财富是影响知识型 员工的主要影响因素，其中个体发展和工作自主所占比重最大，分别约为3 4 和3 1 哺1 。由此可见，知识型员工更加注重个人自身的发展规划以及在工作中的 自主性。美国著名的麦肯锡咨询公司( 1 9 9 8 ) 对7 7 家不同行业的2 0 0 名高级行 政人员的一项调查研究嘲也表明企业价值文化、企业先进管理、工作中足够的 自由度和自治度以及工作的挑战性是影响知识型员工的主要因素( 所占比率均 超过5 0 9 6 ) ，而高薪酬、工作安全等保健因素得分较低，这些是由知识型员工所 具备的特殊性所决定的。国外学者的研究主要集中在员工个人和企业两方面影 响因素研究，不仅考察了薪酬福利、工作环境、工作安全等保健因素，知识型 员工个人自身特点，也探讨了员工职业发展、企业文化建设等激励因素，研究 内容较为丰富，但较少对企业外部环境因素影响的研究。 对于如何提高员工忠诚度的措施研究上，国外学者主要提出从以下几个方 面来进行：一是根据员工需要来提高员工忠诚度，代表性的学者有j o y c c ( 2 0 0 2 ) ， c r o s b y 和g e o r g a n n ( 1 9 9 6 ) 等，他们从提出分析员工的不同需要以采取相应的 管理措施；二是建立公平合理的薪酬制度，代表性的学者有e l a i n e ( 2 0 0 3 ) 等， 他认为薪酬制度设计的公平合理有助于提高员工忠诚度；三是提高企业的管理 水平，代表性的学者有d o r f m a n h o w e l l ( 1 9 8 8 ) ，m o e d a y 等人( 1 9 8 2 ) ，l e s l i e 、 p e t e r 等( 1 9 9 5 ) ，m a t h i e u z a j a c ( 1 9 9 0 ) ，m e y e r a l l e n ( 1 9 8 8 ) 和p r i c e m u e l l e r ( 1 9 8 6 ) 等；四是通过招聘并激励员工来提高员工忠诚度，代表性学 者有l e w i c k i r o y j ( 1 9 8 1 ) 等；五是关爱员工以提高员工忠诚度，如美国著 名管理心理学家杰姆哈里斯博士( 1 9 9 6 ) 和h a w k i n s ( 2 0 0 0 ) 等，他们认为通 过关心员工个人及其家庭生活，关心员工的个人成长等可以提高员工的组织忠 诚。从上述分析可以看出，国外学者大多是从马斯洛的需求层次理论出发，研 究通过满足员工的基本需求来提高员工忠诚度，而对于知识型员工忠诚度的提 高没有提出具有针对性的管理对策。 1 2 2 国内研究现状 国内关于员工忠诚度研究始于2 0 世纪9 0 年代，大部分研究处在文献翻译 和介绍阶段。学者刘聚梅和陈步峰( 2 0 0 3 ) 、郑艳( 2 0 0 3 ) 等从态度忠诚度的角 3 天津。l ：业人学硕士学位论文 度对员工忠诚度进行分析，认为员工忠诚主要体现在员工的积极态度方面。许 军、赵志强( 2 0 0 2 ) 等从行为忠诚论的角度出发，强调员工对企业的贡献标准。 而叶军( 2 0 0 0 ) 、赵瑞美，李桂云( 2 0 0 3 ) 等则既强调员工态度忠诚，也强调行 为忠诚，认为员工忠诚度是指员工对企业的认同和竭尽全力的态度和行为u 0 1 。 对于知识型员工忠诚度影响因素的研究，我国学者凌文辁、张治灿、方俐 洛( 1 9 9 8 ，2 0 0 0 ，2 0 0 1 ) n 1 1 等人通过编制“中国员工组织忠诚问卷一对我国企业 知识型员工的忠诚结构进行探索性分析发现，知识型员工组织忠诚的结构模型 包含感情忠诚、理想忠诚、规范忠诚、社会忠诚和机会忠诚。其中，理想忠诚 这一因子是西方模型中未涉及到的。邓劲松( 2 0 0 2 ) n 2 3 则从组织认同的角度研究 了知识型员工的忠诚度形成动因，认为工作认同、客户认同、团队认同和独立 倾向是影响知识型员工忠诚度的四个主要影响因素。盖国凤、马红玉和黎彩眉 ( 2 0 0 6 ) n 3 1 从人力资源战略角度研究发现，导致知识型员工流失的因素是多方面 的，主要有员工个人和企业自身两个方面，而社会知识等外部环境的变化影响 着知识型员工对知识的追求。安世民、邵艳菊( 2 0 0 8 ) n 铂则从社会环境、领导 者的影响能力、知识员工个人发展、知识型员工自身素质、企业自身状况、报 酬制度几个维度研究影响知识型员工组织忠诚度的因素，并用模糊综合评价法 实现对知识型员工忠诚度的评估。通过对现有文献的研究发现，国内学者主要 从员工个人、企业组织，外部环境三个方面研究知识型员工忠诚度的影响因素。 在提高知识型员工忠诚度方面的研究上，丁春慧( 2 0 0 5 ) n 司和陈金风( 2 0 0 7 ) n 明根据知识型员工特点提出了通过塑造企业文化、建立科学的绩效评价机制和 有效的人才激励机制，双重职业提升激励法和建立有效沟通、营造良好组织氛 围等措施来提高组织忠诚度。王松和宋艳( 2 0 0 7 ) n 刀和魏津瑜等人( 2 0 0 7 ) n 羽 分别从内部营销思想和心理契约理论出发，提出提高知识型员工忠诚度的有效 措施。李珂等人( 2 0 0 7 ) n 们通过对青年知识型员工企业忠诚度的调查发现，青 年知识型员工比较注重个人发展，因此，他们提出根据员工需要，系统分析并 设计职业生涯计划的培养对策。而学者龚亮( 2 0 0 9 ) 啪1 从员工职业生涯管理的 角度提出不同职业生涯阶段的知识型员工控制策略，即从“导入一确立一维持一 淡出四个阶段分别采取相应的管理策略。通过查阅文献可知，我国学者大多 是根据知识型员工的特点提出管理措旌，且管理对策主要包括工作环境、企业 文化建设、绩效薪酬体系以及激励机制的完善、员工职业生涯规划等方面。 综上所述，国内外学者对于知识型员工忠诚度的研究较为丰富，但尚未形 成一套完整的体系，我国对知识型员工忠诚度的研究文献也较少。通过清华同 方c n k i 全文数据库搜索自2 0 0 0 年至2 0 0 9 年被收入数据库的有关知识型员工忠 诚度的学术论文有6 l 篇，在此之前，没有对知识型员工忠诚度进行系统研究的 第一章绪论 学术成果。对于影响因素和管理对策的研究，考查范围较窄，大多停留在薪酬 福利和员工职业发展上，尤其是后者的研究，缺乏针对性。 1 3 本文研究方法与框架 1 3 1 研究方法 ( 1 ) 文献研究法。通过对相关文献的回顾，了解国内外研究现状，以及粗 糙集与知识型员工忠诚度的相关理论，为本文开展研究奠定基础。 ( 2 ) 定性分析与定量分析相结合。用定性分析方法对知识型员工忠诚度的 影响因素进行分析，确定初选指标体系；运用粗糙集理论属性重要度的定量分 析方法构建测评体系；通过相关性分析等数理统计方法对评价模型进行信效度 分析；并采用聚类分析法对知识型员工忠诚度进行分类。 ( 3 ) 问卷调查法。通过对y m 公司知识型员工进行问卷调查，为应用研究 提供数据支持。 1 3 2 研究框架 本论文以知识型员工忠诚度为研究对象，引入粗糙集理论的综合评价方法 对知识型员工忠诚度进行测评，并在分析测评结果的基础上就如何有效管理知 识型员工忠诚度等问题展开研究。本文研究框架如图1 - 1 所示： 第一章，绪论部分，阐述本论文的研究背景和意义、国内外研究现状以及 本文研究方法和研究框架等内容。 第二章，粗糙集与知识型员工忠诚度的相关理论。该部分介绍了粗糙集理 论的产生与发展及其相关概念和特点；并介绍了知识型员工忠诚度研究的相关 理论，包括知识型员工忠诚度的相关概念，相关理论基础以及常用测量模型综 述，为后文的研究奠定了理论基础。 第三章，企业知识型员工忠诚度现状分析部分。该部分通过收集现有相关 数据分析我国知识型员工忠诚度情况，并对知识型员工忠诚度下滑的原因和存 在的问题进行识别，最后提出加强知识型员工忠诚度管理的必要性。 第四章，基于粗糙集理论的知识型员工忠诚度测评体系构建部分。该部分 从分析粗糙集评价方法的优缺点及其在知识型员工忠诚度管理中应用的可行性 入手，通过利用粗糙集理论的属性约简和属性重要度对初选指标进行筛选和确 定指标权重，进而得出知识型员工忠诚度的综合评价模型。 第五章，基于测评结果的知识型员工忠诚度分类管理部分。该部分提出了 天津i ：业人学硕十学位论文 知识型员工忠诚度分类管理的总体思路，即以员工忠诚度的影响因素和测评结 果为基础，依据评价结果等级标准和聚类分析方法对知识型员工进行分类，并 提出了相应的管理对策，供企业参考。 绪论 i l 粗糙集与知识型员工忠 知识型员工忠诚度 i 诚度的相关理论现状分析 基于粗糙集理论的知识型员工忠 诚度测评体系构建 基于测评结果的知识型员工忠诚 度分类管理 基于粗糙集的知识型员工忠诚度 管理在y m 公司的应用 结论与展望 图1 - 1 本文研究框架图 第六章，基于粗糙集的知识型员工忠诚度管理在y m 公司的应用部分。在介 绍该公司相关背景的基础上，构建基于粗糙集的知识型员工忠诚度测评模型， 并对模型进行信效度检验，实现对该公司知识型员工忠诚度的评价。根据测评 结果，分析y m 公司知识型员工忠诚度情况，并给出相应的管理对策建议。 第七章，结论与展望，包括本论文的研究总结以及未来研究的展望。 1 4 本文的创新之处 ( 1 ) 将粗糙集理论应用于知识型员工忠诚度管理中，通过分析员工忠诚度 不确定性的多维影响因素，建立基于粗糙集的知识型员工忠诚度测评体系。 ( 2 ) 在知识型员工忠诚度测评体系的构建过程中，利用粗糙集理论中的属 性约简算法对评价指标进行筛选，再利用粗糙集的属性依赖度计算各指标的重 要程度，归一化处理后得到各指标的权重，使测评体系更为客观。 ( 3 ) 用聚类分析等方法将知识型员工忠诚度按其评价结果和影响因素的不 同进行分类并提出了相应的管理对策，以实现知识型员工忠诚度的分类管理。 6 第二章粗糙集与知识型员工忠诚度的相关理论 第二章粗糙集与知识型员工忠诚度的相关理论 2 1 粗糙集理论 2 1 1 粗糙集理论的产生与发展 粗糙集理论是2 0 世纪7 0 年代由波兰学者z p a w l a k 和一些逻辑学家们在研 究信息系统逻辑特性的基础上产生的。它最初的研究大多是用波兰语发表的，因 此当时并未受到国际学术界的重视，直到8 0 年代末才逐渐引起各国学者的重视。 学者z p a w l a k 于1 9 9 1 年出版的专著晗妇和1 9 9 2 年出版的应用专集呦1 全面系统地 阐述了粗糙集理论，并较好地总结了该时期理论和实践的研究成果，奠定了严密 的数学基础，也对该理论存各个领域的应用起到推动作用。 此后，相继召开的以粗糙集为主题的国际会议，进一步促进了理论的发展和 应用。如1 9 9 2 年召开的第一届国际会议( r o u g hs e t s ：s t a t eo ft h ea r ta n d p e r s p e c t i v e s ) 着重介绍了粗糙集集合近似定义的基本思想和应用；r s k d 9 3 ( t h e s e c o n di n t e r n a ti o n a lw o r ks h o po nr o u g hs e t sa n dk n o w l e d g ed is c o v e r y ，) 会议介绍了很多应用该理论的知识发现方法，推动了国际上对粗糙集理论应用的 研究；1 9 9 6 年第四届国际研讨会( t h ef o u r t hi n t e r n a ti o n a lw o r ks h o po nr o u g h s e t s ，f u z z ys e t s ，a n dm a c h i n ed i s c o v e r y ，r s f d 9 6 ) 促进了亚洲地区对粗糙 集理论与应用的研究，等等。这些会议上发表了大量具有应用价值的论文，供广 大学者交流与讨论，使粗糙集在各学科领域的应用得到广泛拓展。 我国关于粗糙集的研究始于2 0 世纪9 0 年代。通过中国c n k i 数据库文献查 阅可知，有关该理论的文章已有三千多篇，且大多出现在1 9 9 7 年之后，覆盖多 个学科与应用领域，包括机器学习、知识获取、决策分析和过程控制等。不同学 科与领域，该理论的研究重点不同，如数学领域侧重理论方法与拓展；计算机领 域侧重于该理论的算法设计，如学者赵志坤和李义杰( 2 0 0 6 ) 眨3 1 为了将粗糙集理 论更严密地应用于分类规则挖掘，提出了基于粗糙集的异常规则挖掘算法；武刚 ( 2 0 0 7 ) 瞄们在分析了d s 证据理论的应用局限性后提出了基于粗糙集的证据合成 群决策方法及其决策算法设计，提高了群决策的效果。而在其他专业领域则大多 侧重于粗糙集方法的应用，如学者陈永民和俞国燕( 2 0 0 5 ) 乜司提出将粗糙集应用 于综合评价中，并就如何利用粗糙集来确定权重进行综合评价展开分析。也有不 少学者将粗糙集与其他评价方法相结合，如粗糙集与a h p 相结合( 钟嘉呜和李订 天津工业大学硕士学位论文 芳( 2 0 0 8 ) ，范敏等人( 2 0 0 8 ) 等) 、粗糙集与b p 神经网络相结合( 史成东等人 ( 2 0 0 8 ) 等) 、粗糙集与灰色关联度相结合( 黄仙和方路( 2 0 0 9 ) ，单宏胜等人 ( 2 0 0 9 ) ) 等，拓展了该方法在评价中的应用。 2 1 2 粗糙集理论的基本概念硼2 刀 粗糙集理论中，知识被认为是一种分类能力，是人类通过分类获得的。设 u , e 是要研究的全体对象组成的有限集合，称为论域。u 上的任意子集x 称为u 中的一个概念( 或范畴) ，空集也是一个概念( 或范畴) 。u 上任何一组概念的 集合称为关于u 的抽象知识，简称知识。 ( 1 ) 知识表达系统与决策表 知识表达系统是用来完成知识的表示，其基本成分是被研究对象的集合，而 这些被研究对象的知识是通过指定对象的属性和他们的属性值来描述的。用字母 可表示为知识表达系统s - - ，其中：u 表示论域；c 、d = a 为属性 集合，子集c 和d 分别称为条件属性和结果( 决策) 属性；矿= 圪。x 圪2x 圪3x - * - x 吃 表示属性a 的值域，圪表示原子属性a 的值域；f ：u xa 专y 表示从u xa 到v 的信息映射，定义e ：u 专圪。 表格表达法是知识表达系统的另一种形式，即用符号来表达等价关系，这样 形成的数据表就称作知识表达系统，简称k r s 。知识表达系统也称为信息决策系 统，其对应的二维数据表称为决策表。 ( 2 ) 不可分辨关系和等价类 对于决策系统s u ，c u d ，若p 互c u d ) 且p ，则p 中的全部等 价关系的交集称为p 上的不可分辨关系，记为1 n d ( p ) ： i n d ( p ) = ( 工，y ) u x u ，v a 只f ( x ，口) = 厂( y ，口) ) 公式( 2 1 ) 不可分辨关系也称为等价关系，论域u 可以划分成不同等价类。论域u 关于 条件属性c 的等价类划分记为i n d ( c ) = u c 。 ( 3 ) 属性( 知识) 约简 所谓的知识约简，就是在保持知识库分类能力不变的前提下，删除其中不相 关或不重要的知识。对知识系统s = ，设r o r ，如果 i n d ( r 一瓴) ) = i n d ( r ) ，则称属性r o 在r 中是冗余的，为冗余属性，是可约简 的；否则，称在r 中是绝对必要的。如果每个属性r o r 在r 中都是绝对必要 的，则称属性集r 是独立的。 ( 4 ) 上近似集、下近似集、边界域 第二章粗糙集与知识型员工忠诚度的相关理论 在知识系统s = 中，x u 为一对象集，r 为一等价关系，则 在r 水平下x 的上下近似集定义为： 页( x ) = 扛l 【x 】足n x ) ；星( x ) = 扛l 【x 】盂sx 公式( 2 2 ) 其中x l 是包含x 的等价关系r 的等价类。垦( x ) 为下近似集，表示对于关系 r ，u 中所有一定能归入x ( 即必然在x 中) 的元素集合，即包含x 的最大可定义 集；豆( z ) 为上近似集，表示对于关系r ，u 中可能归入x ( 即可能在x 中) 的元 素的集合，即包含在x 中的最小可定义集。而集合x 相对于r 的正区域就是x 的 下近似，即p o s t ( x ) 趣( x ) ；集合b n r ( x ) = 天( x ) 一曼( x ) 称为x 的r 边界域。 ( 5 ) 属性间的依赖性和属性重要度 在知识系统s = 为全部题项( 指标) 的集合，砰为第i 题得分的体内方差，s 为全部题项( 指标) 得分的总体方差。 由公式可知，用盯系数可以评价指标或问卷题项内部之间的一致性。当需要大量 样本收集数据进行信度分析时，对于内部一致性系数仃的计算可以通过s p s s 软 件中r e l i a b i l i t ya n a l y s i s 来实现，较为简便。 ( 2 ) 效度分析 效度是用来衡量数据的有效性。效度的分析方法有内容效度、结构效度、相 关效度分析等。在本文中，评估指标效度分析可以用“内容效度比”( 缩写为c v r ) 晦嵋来表示，计算公式为： n e n 2 c f r = ： n 2 公式( 4 - 3 ) 式中的n e 为评估主体中认为某指标很好地表示了测量对象范畴的评估人 数；n 为评估总体人数。c v r 的值从一l l ，当认为指标体系适当的评估人数不到 天津工业大学硕士学位论文 半数时，c v r 是负值；当所有评估者都认为内容不当时，c v r = - i ；当评估者中认 为指标项目适合和不合适的人数对半时，c v r = o ；而当所有评估者都认为指标项 目内容很好时，c v r = i 。 4 5 6 综合评价及评价结果分析 。 ( 1 ) 综合评价 根据上述分析，基于粗糙集的属性约简得到简化的测评指标体系，再根据粗 糙集的属性重要度，通过归一化处理后得到各指标的权重。因此，根据各个指标 的权重以及指标值的意义，可以得出知识型员工忠诚度的综合评价方法： 巧= r - o t y l f # l 公式( 4 - 4 ) 其中：k 知识型员工忠诚度第j 个评价对象的综合评价值； 弘第i 个指标的评估值； 劬第i 个指标吒关于评价目标的权重。 利用公式( 4 - 4 ) ，可以得到各评价对象的忠诚度综合评价结果。根据评价结 果，管理者可以分析企业知识型员工总体的忠诚度状况，也可以将评价结果进行 排序，分析每一个知识型员工的忠诚情况，从而有针对性的采取管理措施。 ( 2 ) 评价结果分析 根据评价结果，企业可以从两个方面加以分析，以便于企业对知识型员工忠 诚度的管理。 企业知识型员工忠诚度总体状况分析 第一，通过对知识型员工忠诚度的综合测评，汇总其得分情况，可以计算出 企业受测评的知识型员工的整体平均忠诚度，判断其所处等级，由此可知企业知 识型员工忠诚度的整体水平。 第二，根据被评价对象的各指标得分情况，以及在评价过程中利用粗糙集属 性重要度计算的各指标的重要情况，可以分析出影响企业知识型员工忠诚度的主 要因素，从而使企业能够有效的制定管理措施，有效预防知识型员工忠诚度的下 滑。 知识型员工个体忠诚度的分析 通过上述模型对知识型员工忠诚度的测评结果，可以对测评对象个体进行分 析，了解某个知识型员工对企业的忠诚程度。根据评价过程中的得分情况分析影 响该员工的关键因素，用于有针对性的培训员工，培养其对企业的忠诚，降低知 识型员工的流失风险。 第五章基于测评结果的知识型员上忠诚度分类管理 第五章基于测评结果的知识型员工忠诚度分类管理 通过前面几章的分析可知，知识型员工忠诚度对于企业来说有非常重要的影 响，但我国知识型员工忠诚度在逐渐下滑。因此，构建了基于粗糙集理论的知识 型员工忠诚度测评体系，目的是使企业能全面掌握知识型员工忠诚度水平。本章 将根据员工忠诚度评价结果及其影响因素的不同对知识型员工进行分类，并以此 为依据，针对不同类别的知识型员工制定相应的培养和提高、维系其忠诚度的管 理对策。 5 1 知识型员工忠诚度分类管理的总体思路 所谓分类管理是指将事物分门别类，针对不同的分类适用不同的或是类似的 管理方法进行管理( 来源于百度百科) 。因此，本文提出知识型员工忠诚度分类 管理的总体思路是将知识型员工按其忠诚度的评价结果和影响因素不同进行分 类，并根据不同类别的特点分别采取相应的管理对策。如图5 1 所示，它主要包 括三个层面： 准则层 知识型员工忠! 输州知识型员工忠 诚度影响因素ll 诚度评价模型 要素层 目标层 图5 - 1 知识型员工忠诚度分类管理的总体思路 第一个层面为准则层，这是实现知识型员工忠诚度管理的依据。在这一层面， 天津j l ：业人学硕士学位论文 企业需要分析知识型员工忠诚度的影响因素，并建立知识型员工忠诚度的评价模 型，实现对知识型员工忠诚度的综合评价( 详见本文第三、四章) 。依据忠诚度 的评价结果和影响因素，一方面可以根据一定的标准对知识型员工进行分类，根 据不同分类的特点制定知识型员工忠诚度的管理对策；另一方面，判断知识型员 工所属类别，从而有针对性选取管理对策，以实现员工忠诚度的有效管理。因此， 员工忠诚度影响因素及其评价结果是企业实现知识型员工忠诚度管理的基础，因 此这一层面也可以称之为“基础层 。 第二个层面为要素层，包括知识型员工忠诚度的类别和不同类别的管理对策 两方面要素。不同类别的管理对策是依据知识型员工忠诚度的不同分类而制定 的，而知识型员工忠诚度分类的基础是上一层面的员工忠诚度影响因素及其评价 结果。 第三个层面为目标层。即依据忠诚度的评价结果和影响因素对知识型员工所 属分类进行识别，再根据其所