基于模糊综合评价的公务员考核

摘摘要：文章把模糊数学中的模糊综合评价方法引入到公务员的考核中，通过建立相应的模糊评价矩阵确定员工考核等级，并指出应用中容易出现的问题。模糊综合评价的应用为其考核提供了一种新的方法，使其更具有科学性、可操作性，以保证公务员考核的公正公平。

关键词：考核 隶属度 模糊数学 模糊综合评价

引言

人类在利用语言进行信息交流中力图使用尽量少的语词表达尽可能多的信息，因而产生了一个语词多种含义或概念的外延尽量丰富，以至于许多词语所表达的概念的外延变得不清楚，那么这种外延不明确的概念称为模糊概念，譬如我们公务员考核中的“德”“能”等，考核项目是明确的，但考核的标准就无法精确确定，因为我们无法用一个精确的集合将公务员“德”应具有的所有情况表示出来。在对公务员考核的诸多环节中，经常处于一种“要么A要么非A”的状态中，这使考核具有极大的模糊性。

实际上，这种模糊的概念、集合都是源于模糊数学。自美国著名控制论专家扎德（L.A.Zader）教授于1965年发表《模糊集合》论文并建立了模糊集合论，这门学科取得迅速发展，我国把其称为模糊数学。30多年来，模糊数学从理论到应用，从软技术到硬技术都取得了飞跃的发展，尤其在模式识别、自动控制、预测与决策技术、管理学等领域都获得了广泛的应用。

模糊综合评价是软科学的基本方法之一，它是以模糊数学为基础，应用模糊关系合成的原理，将一些边界不清、非定量的因素定量化，进行综合评价的一种方法[1]。

论文就是试着把模糊数学当中的模糊综合评价引入到公务员的考核中，并建立相应的模型，最终确定考核结果，以确保公务员考核的公正公平。

1、确定模糊隶属函数。

确定隶属函数是模糊综合评价的前提，且确定的是否合理对整体评价结果有很大影响。隶属函数的概念就是，给定论域X，对于X上的一个模糊子集A任取x∈X ，都能确定一个数μA(x)∈[0,1],用这个数来表示x属于A的程度，即为隶属度。而映射μA(x)：X∈[0，1]，μA(x)称为A的隶属函数。

2、模糊综合评价分解步骤。

（1）确定评价因素集X。

X={x1,x2,…x n}，即表示n个评价指标，也就是公务员考核所考虑的n个因素，他们共同构成了评价因素集。根据2006年1月1日实施的《公务员法》第五章第三十三条，要全面考核公务员的德、能、勤、绩、廉。所谓“德”，是指思想政治素质及个人品德、职业道德、社会公德等方面的表现。考察公务员的政治思想，主要是看其是否认真学习马克思列宁主义、毛泽东思想、邓小平理论和“三个代表”重要思想，学习和贯彻执行党的基本路线，以及政治上是否坚定，是否模范执行宪法、法律和法规；考察公务员的道德品质，主要是看公务员在遵守社会公德和职业道德方面的表现，包括是否树立了全心全意为人民服务的公仆意识、自觉接受人民的监督；是否遵纪守法、维护国家和人民的合法权益，是否忠于职守、模范遵守社会公德和职业道德等[2]。“能”是指履行职责的业务素质和能力。“勤”是指责任心、工作态度、工作作风等方面的表现。“绩”是指完成工作的数量、质量、效率和所产生的效益。“廉”是指廉洁自律等方面的表现。所以运用于公务员考核时我们应该取n=5，即评价因素集X={x1,x2…x5}。 x1,x2…x5 分别表示德，能，勤，绩，廉。

（2）确定评语集Y。

Y={y1,y2…ym}，表示m个等级集合，对公务员的考核结果依然根据最新颁布的《公务员法》第五章第三十六条考核的结果分为优秀、称职、基本称职和不称职四个等次。所以在这里m只能取4，即评语集Y={y1,y2,y3,y4}，y1,y2,y3,y4分别表示优秀、称职、基本称职和不称职。

（3）建立模糊关系矩阵。

模糊关系矩阵的建立是要在单因素评价的基础上进行的，也就是说我们要逐个对被考核的员工的因素集xi（i=1,2…5）中的5个指标进行量化，譬如要对某公务员张三考核，分别看5个考核指标中的x1,x2…x5，看其对应的评语集Y中的y1,y2…y4，在此只以指标x1（德）为例，若考核小组中有10%的人考核其认为是优秀，70%的人认为是称职，20%认为是基本称职，没有人认为其不称职，即得到x1与Y中诸元素的关系为（0.1，0.7，0.2，0）。也就是说确定从单个因素来看被考核人员对各模糊子集的隶属度，本例中，对张三“德”的考核对应的所属的评价集中的隶属度分别为0.1，0.7，0.2，0。依次对每一个因素进行确定，从而确定模糊关系矩阵。

其中，上述公式满足ri1+ri2+ri3+ri4=1， 0≤rij≤1。

rij表示从因素xi着手，被考核对象对等级模糊子集yj的隶属度。

（4）赋予评价因素集中的元素权重。

尽管《公务员法》规定了公务员考核的5个指标，但并不是说5个指标对公务员的总体考核成绩同等重要，譬如在其中列举了5个考核指标后，紧接着就是说重点考核“绩”，所以在模糊综合评价中一般需要我们赋予权重，以示其对总体成绩的影响不同，故取其权重分配 =（a1,a2…a5），a1+a2+…+a5=1。权重值的赋予一般是由专门的考核小组成员赋予，但要保证a4最大，原因是公务员考核重点考核绩，而a4代表绩。

（5）利用模糊变换，得出综合评价。

显然是论域 X上的模糊集，利用模糊变换可得到：

是论域Y上的模糊集，即为综合评价。其中，bj表示被考核者从考核因素及权重的综合情况看其对等级模糊子集yj的隶属度。

公式中的bj计算采用如下公式：bj=(a1∧r1j)∨(a2∧r2j) ∨…∨(a5∧r5j) j=1,2,3,4。∧表示取小运算，∨表示取大运算。

（6）对综合评价结果量化，确定被考核人员的等级。

根据上述模糊综合评价所得结果，即是被考核人员综合成绩对评价等级的隶属情况，这样一个被考核人员的考核成绩即表现为一个模糊向量。而我们考核的结果是要知道被考核人员的等级。根据模糊模式识别中最大隶属度原则，从bj中选取最大值，即认为是被考核人员相对属于该模式。本例中，从=(b1,b2…b5)中选取最大值其对应的评价即是被考核人员的等级。譬如，前例中若张三的综合评价矩阵中最大值是b2，其对应于“称职”，则说明本次考核等级张三为“称职”。

当然，若本次考核要以百分制的形式出现，则可以赋予分值为100，然后与对应的综合评判矩阵中的值相乘求得每个被考核人员的分数即可。

3、引入模糊综合评价的公务员考核应注意的问题。

我们知道，根据《公务员法》的规定，对公务员的考核有明确的考核项目且有明确的等级要求。所以在设定评价因素集及评语集时不容易出现问题。但是，和企业里其他员工的考核一样，公务员的考核主体也是由人事、部门负责人、公务员代表等组成的考核委员会或考核小组，即公务员绩效考核的客体和主体都是人，极易受主观因素的支配，尽管应用模糊数学工具建立模糊综合评价模型可以弱化主观因素的影响，但仍摆脱不了来自于考核者的因素：

（1）在模糊关系矩阵中的单因素评价矩阵的建立时，亦即确定被考核人员对各模糊子集的隶属度时，考核者有着过宽或过严倾向或者考核者存在着近因效应、晕轮效应都会影响其准确性。故可选定一定的时期，同时考核前可以对所有考核者进行相应培训。

（2）赋予评价因素集中的元素权重时，也是由考核者主观而定的，尽管我们可能可以排出重要程度，但要赋予一个什么样的权重才是合理的，需要考核者针对考核目的认真讨论，因为权重拟定合理与否会对考核效果产生重要影响。同时，由于公务员所处的职位不同，我们在考核时应以其不同的职位职责和所承担的工作任务为依据确定平价因素集中的权重。

鉴于此，现实中考核人员在对公务员做出考核结果后仍需斟酌调整以确保考核的公正公平。

总之，模糊综合评价的引入可以为公务员的考核开辟一条新路，这种数学模型的使用能使公务员的考核更具科学性，更能提高综合评判的信度和效度。而它的简单易行又使其颇具操作性，可以在考核中有效地把握住关键问题，确保能正确的评价公务员的德才表现和工作实绩，为公务员的奖惩、培训、辞退、职务调整、工资调整提供依据。

参考文献：

[1] 郭嗣琮，陈刚信息科学中的软计算方法[M] 沈阳：东北大学出版社 2001 P4

[2] 国家行政学院法学部教授中国党政干部论坛[C]2005.6

[3] 卞玉玲模糊综合评价在绩效评价中的应用[M]大众科技杂志 2006. 7

[4] 廖三余人力资源管理[M]北京：清华大学出版社2006□

注：本文中所涉及到的图表、注解、公式等内容请以PDF格式阅读原文。

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