人力資源管理的眾多不確定性因素可能導致企業面臨各種各樣的風險，有效評估和預警人力資源管理風險有助于提高企業人力資源管理的有效性�；�于現有研究成果的局限性，將貝葉斯網絡引入到企業人力資源管理風險預警研究之中。本文選取某企業作為調研對象，通過向該企業人事主管、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查，得到該企業人力資源管理風險中招聘配置風險的數據，以便運用基于貝葉斯網絡的人力資源管理風險模型，判斷其人力資源管理風險狀況。

　　《中國勞動保障》由中華人民共和國勞動保障部主管、勞動保障部宣傳中心主辦，是勞動保障部唯一工作指導期刊，為國內外公開發行的勞動保障領域主流媒體�！吨袊鴦趧颖Ｕ稀芳皶r發布黨和國家勞動保障大政方針、法律法規，準確傳達勞動保障重要工作部署，權威解讀勞動保障最新政策法規，全面報道各地勞動保障工作的最新動態，深入探討勞動保障領域熱點、難點、重點問題，是黨政領導干部、勞動保障工作者、企事業單位工會和人力資源管理部門、學術研究機構掌握與了解勞動保障工作要點的必備讀物。

　　首先闡述了貝葉斯網絡的相關理論和在風險管理方面的應用研究，然后對人力資源管理風險的內涵和分類進行界定，在此基礎上構建了人力資源管理風險預警指標體系。最后以貝葉斯網絡為工具，建立了基于貝葉斯網絡的人力資源管理風險模型。通過問卷調查獲得網絡節點參數，在MATLAB平臺結合Full-BNT工具箱完成了貝葉斯網絡的局部學習，并根據網絡推理的結果提出相應的風險管理決策。

　　因為人力資源具有自己的獨特屬性，企業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，已有不少國內外學者對其進行過研究[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，這些研究成果多數停留在人力資源管理風險的內涵、分類、危害及防控措施等定性方面，只有少數采用了定量的方法，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人力資源管理風險水平[3-4]。雖然這些數學方法計算簡便、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，本文將貝葉斯網絡(Bayesian networks，BN)方法引入到人力資源管理風險預警研究中，探索用于研究人力資源管理風險的新方法，以期對企業人力資源管理有一定的借鑒作用。

　　一、貝葉斯網絡的相關知識

　　(二) 貝葉斯網絡的應用綜述

　　國內關于貝葉斯網絡的應用研究比較晚，大多數研究都集中在最近幾年，并且主要應用在人工智能、故障診斷、模式識別等領域，其中將貝葉斯網絡應用于風險評估尤其是企業風險管理評估方面的研究比較少。

　　如索秀花[6]在利用SCOR模型并結合社會領域的馬林諾夫斯基理論對供應鏈風險因素進行分析識別的基礎上，以汽車備件供應鏈為例，建立了基于貝葉斯網絡的局部風險評估模型，應用消息傳遞算法(Pearl算法)對風險進行動態預測，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對策略。李江飛[7]從風險發生的概率、風險的損失、風險發生的可控性三個角度對地鐵項目施工風險進行了評價，利用貝斯網絡借助Netica軟件完成了施工風險發生概率的評估。尹鳳陽[8]根據事故致因理論構造了船舶過閘風險評價的貝葉斯網絡拓撲結構，并在VS2008系統開發平臺上開發了風險評價系統，得出多個風險因素共同作用時，事故發生概率呈多倍增長。王美怡[9]采用貝葉斯網絡推理和層次分析法相結合的方法，對不確定風險進行綜合評估，以幫助管理者有效地規避風險，對高風險部分進行著重管理。熊濤[10]構造了基于貝葉斯網絡的上市公司信用風險預警模型，在MATLAB軟件上利用數據訓練BN模型，并與Logistic模型進行對比，體現了貝葉斯網絡模型用于風險評價的優越性。王愛文等[11]提出了基于因果貝葉斯網絡的風險建模與分析方法，該方法被應用于某公司國際采購風險評估中，效果顯著。周田[12]以IT企業研發人員為研究對象，在構建貝葉斯網絡時加入時間因素，設計了幫助企業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]將貝葉斯網絡拓撲結構用于商業銀行全面風險預警，利用Netica軟件進行網絡推理，完成了各種風險指標對全面風險影響程度的計算，結合預警系統燈號模型，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警指標體系的構建

　　(一) 人力資源管理風險的內涵及其分類

　　何謂人力資源管理風險，雖然學者們的觀點不一致，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系，而給組織的經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上[14]，結合企業人力資源管理實例，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內外部因素不確定性的影響所產生的風險。眾所周知，有效的人力資源配置會給企業帶來巨大的效益，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，導致人力資源的浪費。(2)培訓開發風險：培訓是企業人力資源管理工作的一項重要職能，企業的培訓相當于人力、物力、財力的投資，任何投資都是有風險的，人力資源管理培訓也不例外，比如培訓收益風險、培訓后人員流失風險等。(3)績效考核風險：績效考核是人力資源管理的核心環節，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：是指由于薪酬設置不合理、福利待遇差等原因給企業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雜性、流動性、動態性，這就導致企業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) 指標體系的構建

　　建立具有科學性、真實性、可行性、全面性的人力資源管理風險預警指標體系，是構建貝葉斯網絡進行風險評估的基礎。根據人力資源管理風險的分類，結合文獻查閱的結果，建立如表1所示的人力資源管理風險預警指標體系。

　　三、基于貝葉斯網絡的人力資源管理風險模型

　　(一) 貝葉斯網絡的構建

　　貝葉斯網絡的構建有兩種方法：一種是分析節點關系并咨詢專家意見來構建，另一種是利用較完整的數據，通過網絡學習功能來完成構建。鑒于人力資源管理各種風險的定量數據很難收集，本文采用第一種方法，利用因果關系結合專家經驗構建貝葉斯網絡。根據原因在前，結果在后的變量順序，本文將人力資源管理風險作為終端節點，一級風險指標作為次層節點，二級風險指標作為初始端節點，構建了基于貝葉斯網絡的人力資源管理風險預警系統的拓樸結構，如圖1所示。

　　(二) 網絡節點的設置

　　在確定了貝葉斯網絡結構后，需要對節點進行設置并賦值，即獲得節點參數，包括先驗概率和條件概率分布(CPD)�？紤]到企業人力資源管理風險的定量數據很難查閱到，因此通過向人事主管、人力資源管理專家、企業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果。本模型實際運用中，企業可以根據自身的實際數據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工具箱進行參數學習，學習過程復雜且長，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絡的局部學習。

　　在進行問卷調查獲得參數時，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)，擬先采用等級區間判斷，專家可以憑自己的經驗判斷指標的風險等級，再結合等級量化表在相應的問卷調查表中填入概率值。同時，借助風險概率等級量化表，我們可以由參數學習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，為進行相應的風險防范和控制提供依據。

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

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

　　四、結束語

　　本文

　　將貝葉斯網絡方法應用于人力資源管理風險的預警研究中，通過構建人力資源管理風險的網絡拓撲結構，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系的網絡結構中，并以招聘配置風險為例進行貝葉斯網絡的局部學習，通過問卷調查在對各級網絡節點進行賦值的基礎上，利用Full-BNT工具箱，完成了貝葉斯網絡的參數學習，實現了對人力資源管理風險的定量研究。管理者可以結合本企業人力資源管理風險的實際數據，進行貝葉斯網絡推理，根據推理結果，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雜的系統工程。因此，在對人力資源管理風險進行全面防范的基礎上，還需要企業樹立風險管理理念，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警信息系統的建設等，這樣才能有效地落實風險管理。

　　參考文獻：

　　[1]張蘭霞，王俊.基于BP網絡的人力資源管理風險預警模型[J].南開管理評論，2007，10(6)：78-85.

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　　[3]王愛蓮，李君.基于風險矩陣法的石油銷售企業人力資源管理風險評估[J].西安石油大學學報(社會科學版)，2014，23(1)：37-42.

　　[4]陳心德，周晉.基于模糊綜合評判法的人力資源管理風險預警模型[J].商業研究，2006(15)：12-16.

　　[5]黃友平.貝葉斯網絡研究[D].北京：中國科學院，2005.

　　[6]索秀花.供應鏈風險的識別與評估[D].廣州：暨南大學，2011.

　　[7]李江飛.基于貝葉斯網絡的地鐵項目施工風險評價研究[D].哈爾濱：哈爾濱工業大學，2013.

　　[8]尹鳳陽.基于貝葉斯網絡的船舶過閘風險評價研究[D].武漢：武漢理工大學，2011.

　　[9]王美怡.貝葉斯網絡在不確定性風險決策中的應用[D].北京：首都經貿大學，2012.

　　[10]熊濤.基于貝葉斯網絡的我國上市公司信用風險預警研究[D].金華：浙江師范大學，2013.

　　[11]王愛文，楊敏，段華蕾.基于因果貝葉斯網絡的風險建模與分析[J].系統工程與電子技術，2013，35(5)：1023-1030.