基于DEMATEL 和SE-DEA 的民航監(jiān)察員培訓(xùn)效能評價?

唐衛(wèi)貞 于千容 成昌浩 彭峻德

（中國民用航空飛行學(xué)院空中交通管理學(xué)院 廣漢 618307）

1 引言

民航監(jiān)察員作為安全監(jiān)管的核心人員，需要對民航系統(tǒng)內(nèi)各個運行環(huán)節(jié)的標準性、合法性和安全性進行監(jiān)督審查。從建立以來，監(jiān)察員一直沖在安全監(jiān)管的最前線。為了進一步強化基層監(jiān)管能力建設(shè)，幫助一線運行單位管控好安全風(fēng)險，培養(yǎng)優(yōu)秀監(jiān)察員成為當務(wù)之急?！皠偃瘟Α弊钤缬纱骶S·麥克利蘭教授于1973 年正式提出，是指能將某一工作中有卓越成就者與普通者區(qū)分開來的個人的深層次特征［1］。雖然勝任力理論發(fā)展已經(jīng)非常成熟，但“勝任力”的概念并沒有引入民航監(jiān)察員優(yōu)秀人才的培訓(xùn)。目前的監(jiān)察員培訓(xùn)依然采取統(tǒng)一培訓(xùn)的原則，缺乏與實際執(zhí)法工作的結(jié)合［2～5］，因此有必要對監(jiān)察員的崗位能力進行更細致的分析，基于崗位勝任力模型采取針對性的培訓(xùn)。以提高崗位能力為目的，判斷目前的培訓(xùn)課程設(shè)置是否滿足監(jiān)察員的培訓(xùn)需求。

2 監(jiān)察員崗位勝任力模型構(gòu)建及驗證

2.1 模型構(gòu)建

“勝任力”更關(guān)注于尋求監(jiān)察員獲取“內(nèi)隱”知識的過程，部分監(jiān)察員由于個人能力不足而難以發(fā)現(xiàn)民航安全運行中存在的問題，基于崗位勝任力的監(jiān)察員培訓(xùn)將深入挖掘如何將監(jiān)察員的“內(nèi)隱”知識以結(jié)構(gòu)化的形式［6］呈現(xiàn)出來，為提高監(jiān)察員的安全監(jiān)管能力提供理論依據(jù)。以勝任力理論模型為指導(dǎo)，通過相關(guān)文獻閱讀［7～9］和專家訪談，以“一個素質(zhì)，三個能力”為核心，首先確定了影響監(jiān)察員崗位勝任力的21 個要素。以初始的勝任力模型為基礎(chǔ)編制調(diào)查問卷，被調(diào)查者根據(jù)實際情況對每個勝任力要素進行打分，重要程度隨著分值1～5 而遞增。問卷在接受監(jiān)察員培訓(xùn)課程的監(jiān)察員之間發(fā)放，共回收問卷284 份，其中有效問卷221 份。按照性別、年齡、學(xué)歷、工齡、監(jiān)察員類別與所屬單位分類進行統(tǒng)計，如表1 所示。

表1 分類統(tǒng)計表

運用軟件SPSS 24.0 對調(diào)查問卷的效度和信度進行分析，Cronbach’s alpha 系數(shù)為0.96，表明此調(diào)查問卷信度良好；KMO值為0.914，顯著性為0.000，表明此調(diào)查問卷效度良好，適合做因子分析。根據(jù)文獻［10］，在利用主成分分析法（PCA）篩選指標時，對每一維度的指標分別進行篩選的方法優(yōu)于對整體指標直接進行篩選的方法，運用最大方差法旋轉(zhuǎn)每一維度的主成分，并刪除成分矩陣中因子載荷小于0.7的因子。初步篩選后的監(jiān)察員崗位勝任力模型及其因子分析結(jié)果如表2所示。

表2 探索性因子分析結(jié)果

2.2 模型驗證

通過結(jié)構(gòu)方程建模（ESM）可以進一步確定指標之間的層級關(guān)系，并完成模型驗證。在軟件AMOS 24.0 中，利用極大似然法對監(jiān)察員崗位勝任力模型進行驗證性因子分析和模型修正。首先對整體模型進行驗證性因子分析，運行結(jié)果顯示指標不合格，故利用MI法對模型進行修正，并刪除載荷因子小于0.6 以及與多個變量相關(guān)聯(lián)的指標，最終結(jié)果如表3所示。

表3 聚合效度與適配度

由表3 可知，各觀測變量的路徑系數(shù)為0.64～0.91，均大于0.6，說明各觀測變量能夠很好地表達各潛變量的含義；各潛變量AVE 值均大于0.6，CR值均大于0.8，故模型具有較好的聚合效度。

由表4 可知，AVE 的算術(shù)平方根大于潛在變量之間相關(guān)系數(shù)的絕對值，即潛在變量之間有顯著區(qū)別，判別效度高。綜上，監(jiān)察員崗位勝任力模型與所得數(shù)據(jù)之間擬合優(yōu)度呈現(xiàn)良好水平，各項指標均在標準內(nèi)，模型驗證成功。

表4 判別效度檢驗

3 權(quán)重優(yōu)化

3.1 主成分分析法

運用軟件SPSS 24.0 對驗證后的模型做主成分分析，KMO值為0.879，顯著性為0.000，表明適合做因子分析。利用最大方差法進行分析，提取四個主成分，方差貢獻率達到74.757%>60%，表明提取的主成分可以有效表達整體模型。

3.2 DEMATEL法

DEMATEL 法直譯為決策實驗室分析法，是一種運用圖論和矩陣工具進行系統(tǒng)因素分析的方法［11～12］，其優(yōu)點在于可以對系統(tǒng)中各因素的因果關(guān)系進行分析，并通過計算原因度和中心度確定各因素在模型中所占的比重，主要步驟如下所示。

1）采用系統(tǒng)診斷方法，確定系統(tǒng)的影響因素F1,F2,...,Fn；

2）根據(jù)調(diào)查問卷的數(shù)據(jù)構(gòu)造有向圖，確定因素之間的關(guān)系，以1、2、3、4、5表示其關(guān)聯(lián)強度；

3）建立直接影響矩陣Yn*n，Yij表示因素i 對因素j的影響程度；

4）標準化直接影響矩陣，提取矩陣Y 中各行元素之和的最大值，然后被矩陣Y除得到矩陣X；

5）建立總影響關(guān)系矩陣T，T=X(I-X)-1；

6）計算各因素的影響度fi、被影響度ei、中心度mi與原因度ni，fi為矩陣T 的每行元素之和，ei為矩陣T 的每列元素之和，mi=fi+ei，ni=fi-ei。mi的值越大，表示xi對其他元素的影響越大，反之亦然；ni>0 時，xi表示易影響其他因素，稱為原因因素；ni<0 時，表示xi易受其他因素影響，稱為結(jié)果因素。通過向監(jiān)察員發(fā)放調(diào)查問卷，按照步驟利用Matlab計算各參數(shù)，結(jié)果如下。

結(jié)合表5和圖1可知，在維度方面，中心度從大到小排序依次為D、B、A、C，說明業(yè)務(wù)能力在四個維度中處于最重要的地位，對其他維度的影響較大。政治素質(zhì)（A）和管理能力（C）為原因指標，表明A 和C 對其他因素的影響大于其他因素對它的影響，而法治能力（B）和業(yè)務(wù)能力（D）為結(jié)果指標，表明B 和D 更易受其他因素的影響。在指標方面，各維度下中心度最大的指標分別為x1、x4、x8、x12，說明與其他指標相比，指標理論修養(yǎng)、執(zhí)法文書制作、風(fēng)險評價和承擔(dān)行政許可對各指標的影響較大。

圖1 因果關(guān)系圖

表5 監(jiān)察員勝任力影響關(guān)系

3.3 權(quán)重確定

在指標權(quán)重的確認過程中，PCA中四個成分的方差貢獻率反映了其對模型的解釋能力，ESM中的標準化路徑系數(shù)反映了各觀測變量與相應(yīng)潛變量之間的相關(guān)性，兩者都沒有反映出各潛變量和觀測變量內(nèi)部互相的影響程度，而DEMATEL 中的中心度優(yōu)點在于反映每個指標對其他指標的影響程度，故利用DEMATEL改進權(quán)重。具體計算公式如下：

潛變量權(quán)重值計算公式［13］：

其中，m 表示潛變量代號，k 表示觀測變量代號，n1、n2 分別表示潛變量和觀測變量的個數(shù)，T 表示觀測變量，Tmk表示第m 個潛變量對應(yīng)的第k 個觀測變量，W(Tmk)表示對應(yīng)的權(quán)重值，V(Tmk)表示對應(yīng)的方差貢獻率或中心度。

觀測變量權(quán)重計算公式：

其中，R(Fk)表示第k 個觀測變量的路徑系數(shù)或中心度。

綜合權(quán)重計算公式［14］：

其中，W1表示用第一種方法計算權(quán)重，W2表示用第二種方法計算的權(quán)重，α為主觀偏好系數(shù)，具體由決策者給出，α?(0,1)，本文取α=0.5。

其中，Wmk為每個觀測變量的綜合權(quán)重值，表示潛變量和觀測變量的權(quán)重值之積。

根據(jù)上述計算公式，得到如表6所示結(jié)果。

表6 崗位勝任力模型權(quán)重表

4 監(jiān)察員培訓(xùn)體系研究

4.1 SE-DEA法介紹

DEA 效率評價模型是1978 年美國A.Charnes和W.W.Cooper 在“相對效率評價”的概念的基礎(chǔ)上發(fā)展的一種評價方法，“相對效率評價”的本質(zhì)是判斷決策單元是否在生產(chǎn)可能集的生產(chǎn)前沿面上［15］。DEA 的優(yōu)勢在于對多投入多產(chǎn)出的模型進行客觀評價，避免了主觀賦權(quán)［16］。本文利用DEMATEL 中的原因度和結(jié)果度指標來表示DEA 的投入和產(chǎn)出指標［17］，符合投入產(chǎn)出指標之間的因果關(guān)系，將每位學(xué)員視作一個決策單（DMU）。傳統(tǒng)的DEA 模型輸出結(jié)果只有“有效”和“無效”兩種結(jié)果，無法對有效DEA進行區(qū)分，而SE-DEA的優(yōu)點在于可區(qū)分有效DMU，故采用SE-DEA 法對每位學(xué)員的課程成績進行計算，具體步驟如下［18～19］：假設(shè)每個DMU 有m 種類型的輸入和s 種類型的輸出，xj=（x1j，x2j，…xmj），yj=（y1j，y2j，… ysj），xij為DMUj對于第i 種輸入的投入量，yrj為DMUj對于第r 種輸出的產(chǎn)出量（j=1，2，…，n；i=1，2，…，m；r=1，2，…，s）。將DMUj0對應(yīng)的輸入與輸出數(shù)據(jù)分別表示為x0=xj0，y0=yj0，1 ≤j0≤n，由此可以將基于投入產(chǎn)出的SE-DEA 用如下模型表示：

4.2 課程評價

以前文所建立的監(jiān)察員崗位勝任力模型為基礎(chǔ)，對監(jiān)察員的培訓(xùn)課程進行評價。將課程與勝任力進行匹配，經(jīng)分析，培訓(xùn)課程與勝任力模型均可一一對應(yīng)，說明本文所建立的勝任力模型可以用來綜合評價監(jiān)察員的能力，各能力指標與課程的對應(yīng)如表7～8。

表7 DEA投入產(chǎn)出指標

表8 DEA產(chǎn)出指標

4.3 結(jié)果分析

一般來說，DMU 的數(shù)量不應(yīng)少于投入產(chǎn)出指標的乘積，同時不少于投入和產(chǎn)出指標數(shù)量的3倍［20］，故以某期60 位學(xué)員的培訓(xùn)課程成績?yōu)槔谜n程成績乘以勝任力指標的權(quán)重表示監(jiān)察員某能力的得分。利用SE-DEA 對監(jiān)察員的勝任力進行評價。通過權(quán)重處理得到各投入產(chǎn)出指標的數(shù)值，利用Matlab做SE-DEA分析，結(jié)果如表9所示。

表9 DEA部分輸出結(jié)果

由表9 可知，在超效率模式下，綜合效率最小值為0.9771，即第60 位監(jiān)察員的培訓(xùn)效果最差；綜合效率最大值為1.0955，即第40 位監(jiān)察員的培訓(xùn)效果最好。總體而言，經(jīng)過課程培訓(xùn)，75%的監(jiān)察員崗位能力都得到了提升，僅有25%的監(jiān)察員崗位能力未得到顯著提升，這一部分監(jiān)察員需要調(diào)整自己在課程的投入結(jié)構(gòu)與投入水平。同時進一步說明，目前的監(jiān)察員培訓(xùn)課程的設(shè)置仍需改進，以滿足監(jiān)察員安全監(jiān)管、精準監(jiān)管的需求，降低不安全事件發(fā)生的概率。

5 結(jié)語

1）通過文獻閱讀和專家訪談，基于“一個素質(zhì)，三個能力”建立民航監(jiān)察員崗位勝任力模型，共15個指標。

2）運用PCA 法、ESM 法完成指標篩選和模型驗證，并且用DEMATEL 法改進模型權(quán)重，最后通過SE-DEA 來檢驗培訓(xùn)課程設(shè)置是否合理。經(jīng)分析，目前的培訓(xùn)課程設(shè)置滿足大多數(shù)監(jiān)察員的培訓(xùn)需求但仍需改進。

3）在崗位勝任力框架的指導(dǎo)下，根據(jù)監(jiān)察員的全職業(yè)周期展開針對性的培訓(xùn)。典型的監(jiān)察員全職業(yè)周期包括新進公務(wù)員、見習(xí)監(jiān)察員、監(jiān)察員和高級監(jiān)察員，由于不同職業(yè)周期監(jiān)察員所需培養(yǎng)的核心能力不同，可在本文所建立的崗位勝任力基礎(chǔ)上進行修改。