煤炭企业人员流失风险评价：组合赋权未确知测度模型

"周佳宁发表的学术论文，基于组合赋权UM的煤炭企业人员流失风险评价，通过建立综合评价模型来分析煤炭企业人力资源的流失风险。该模型结合AHM-信息熵确定风险因素权重，并运用未确知测度方法评估风险等级。实证分析验证了模型的有效性和可靠性，为企业的风险管理提供决策支持。" 本文主要探讨的是煤炭企业面临的一个重要问题——人员流失风险的评价与管理。煤炭企业的人员流失不仅影响生产效率，还可能导致技术和知识的流失，对企业运营带来重大影响。因此，建立一个科学且有效的人员流失风险评价模型至关重要。 文章提出了基于组合赋权未确知测度(UM)的综合评价模型。组合赋权是一种融合多种赋权方法的策略，可以更全面地考虑各个评价因素的相对重要性。未确知测度(UM)则是处理不确定性信息的一种数学工具，特别适用于复杂和不完全信息环境，它能够有效地量化和分析人力资源流失风险的各种不确定因素。 在模型构建过程中，首先采用了AHM（Analytic Hierarchy Process，分析层次过程）结合信息熵方法来确定风险评价因素的权重。AHM是一种层次分析法，通过比较因素间的相对重要性来确定权重，而信息熵则用于量化信息的不确定程度，帮助确定各因素的权重分配，使其更加客观和合理。 然后，文章利用未确知测度对煤炭企业内部不同职能岗位的人力资源进行风险分析。这一过程可能包括考虑员工的工作满意度、职业发展机会、薪酬待遇、工作环境等因素，通过对这些因素的未确知测度，评估出各岗位的人员流失风险等级。 最后，通过实际案例分析，验证了所提出的组合赋权UM模型在评价人员流失风险中的有效性和可靠性。这样的实证研究为模型的实际应用提供了有力的支持，表明该模型可以作为煤炭企业决策者进行风险管理的重要工具。 这篇论文为煤炭企业提供了新的风险评价方法，有助于企业更好地理解和控制人员流失风险，从而制定相应的策略来减少风险，提高人力资源的稳定性和效率。这一研究对于其他面临类似问题的企业，尤其是高风险行业的企业，具有一定的参考价值和借鉴意义。