基于支持向量机的建设工程项目经理胜任力评价

张水波，康 飞，李祥飞

(天津大学管理与经济学部，天津300072)

一、引言

工程建设行业是一个典型的以项目为基础的行业，项目的成败对企业的成长与发展至关重要。而与一般项目相比，建设工程项目具有内生的独特性与复杂性:其投资高、规模大，持续时间相对较长，任务的完成需要诸多具有异质甚至对立目标的组织进行临时性合作［1］，并且项目的执行过程受到外部自然和社会环境的很大影响。组织的复杂性和环境的不确定性给建设工程项目的管理工作带来很大的挑战，需要项目的管理者对快速变化的项目状况进行灵活响应。作为建设工程项目这个临时性组织中的核心人物，承包商项目经理(以下简称项目经理)对外负责与建设单位、监理单位、分包单位等利益相关方的沟通、协调工作，对内需要领导项目团队，促进成员间的精诚合作，其胜任力水平的高低极大影响着项目的绩效［2-3］。因此，选拔具有良好胜任力的项目经理是项目决策中的关键环节，而明晰建设工程项目经理胜任力的构成要素，并选择恰当的胜任力评价方法是甄选优秀项目经理的重要途径。

胜任力是与有效或卓越的工作绩效相关的个体潜在特征，包括知识、技能、自我概念、特质和动机等［4］，其具有情境依赖的特征，受到行业特征、组织环境以及职位特征的很大影响。在西方国家，管理者的胜任力模型已经在各大组织中得到普遍应用［5］，并成为人员甄选、培训、绩效管理和个人发展的重要基础。我国关于管理者胜任力的研究起步较晚，但近年来也取得了一些重要成果。如时勘等开发了我国通信行业高层管理者的胜任力模型［6］;王重鸣和陈民科探索和检验了我国企业中高层管理人员的胜任力维度［7］;仲理峰和时勘对家族企业高层管理者的胜任力模型进行了研究［8］;魏钧和张德建立了商业银行客户经理和风险经理的胜任力模型［9-10］;郑晓明等探索了中国企业人力资源专业人员的胜任力结构［11］;张文勤和石金涛则对电信企业的中层领导干部的胜任力模型进行了建构［12］;江卫东开发了企业R＆D 主管的胜任力模型［13］;颜爱民等也建立了中国种业的高层管理者胜任力模型［14］。虽然国内外学者对管理者的胜任力进行了大量的研究，但对于建设工程项目经理这一特殊管理群体的胜任力的研究还未得到广泛的关注;同时，对于如何应用胜任力模型来对建设工程项目经理的胜任力进行评价的研究成果也较缺乏。

鉴于此，本文试图通过文献分析结合专家小组讨论的方式识别中国建设工程项目经理胜任力的特征条目和结构维度，进而建立基于支持向量机的项目经理胜任力评价模型，以实现对其胜任力的智能评价，从而为选拔具有良好胜任力的项目经理提供决策支持。

二、建设工程项目经理胜任力评价指标体系

(一)文献分析和专家小组讨论

对于项目经理应该具备的能力、素质和技能等，国内外很多学者都提出了自己的看法。早在1984年，Walton 就提出了项目经理所应具备的八项技能和七种素质［15］。Walsh 也通过问卷调查获得了高效项目经理的18 个特点［16］。Pettersen 对有效的项目经理应该具备的特征进行了总结，通过文献综述整合了其所应具备的技能、能力和人格特质等，包括管理技能、人际技能、沟通技能等技能;团队管理能力、系统分析能力、在压力和复杂环境中工作的能力等能力;以及适应性、灵活性、坚定、活力、坚持等人格特质［17］。

Gushgar 等通过问卷调查发现对于项目经理最为重要的前五项技能依次为:沟通、倾听、项目管理、决策、领导和激励［18］。Sabaa 对埃及的项目经理需要的技能进行了调研，最终整理出18 项技能并将其归为三类:人际技能、概念和组织技能、技术技能［19］。Cheng 等以英国的建筑业项目经理为对象，通过行为事件访谈法获得了项目经理的12 项胜任特征，包括成就导向、积极主动、信息搜寻能力、关注客户需求、影响力、自信、团队合作能力、团队领导力、分析思维、概念思惟、自我控制能力、灵活性［20］等。Chen 等采用现象图式学的方法对中国的工程项目经理需要的胜任力进行了调研，结果发现项目经理对项目管理有三种不同的认知，分别将其看作是:计划和控制、协调关系和发展关系。根据对项目管理认知的不同，其对胜任力的关注点和理解也不一样［21］。Müller 和Turner 则将Dulewicz ＆ Higgs［22］对一般管理者胜任力的研究成果引入项目管理领域，指出项目经理的胜任力可以分为智力维、管理维和情商维三个维度［23］。除此之外，国际上专业的项目管理协会也提出了各自的项目经理胜任力体系，如PMI以其项目管理九大知识领域为基础，将项目经理的胜任力分为项目管理知识、项目管理技能和人格特质三个维度［24］;IPMA 也对项目经理提出了46 项胜任要素的要求作为认证基准，并将其归类为情境胜任力、技术胜任力和行为胜任力三个维度［25］。

在国内，施骞对项目经理需要具备的领导素质和软技能进行了调研，发现责任感、积极主动性、自信心、口头沟通能力以及关系协调处理能力等特征对于项目经理最为重要［26］。潘晓丽、廖奇云和任宏根据项目经理的工作内容，将其能力分为现场管理、人际促进、风险管理和项目控制等九个部分［27］。齐晓，黄吉欣和方东平对项目经理领导有效性的研究结果也显示，只有在任务管理和人员关心两个方面都同时表现良好的项目经理才能最有效地保证项目绩效［28］。吕文学和宋俊认为较好的技能、较高的情商、高尚的个人品格和对项目的热情是项目经理成功领导的支撑要素，具体体现在沟通能力、冲突解决能力等方面［29］。丁荣贵强调了心态对于项目经理的重要性，指出技术专家出身的项目经理要在关注人员、追求满意、管理方式等方面做出调整［30］。崔彩云和王建平则根据访谈和问卷调查的结果，将项目经理的胜任力分为组织领导能力、个人素质、目标管理能力和基础知识技能四个方面［31］。

以上文献为本文构建中国的建设工程项目经理的胜任力指标体系提供了重要的理论支持，但是目前的成果对于项目经理胜任力的结构维度以及具体组成特征条目并没有一个清晰的界定，并且考虑到胜任力的情境依赖性，直接引用国外对项目经理胜任力特征条目的研究成果并不能很好地解决本文提出的中国建设工程项目经理的胜任力评价问题。

分析以上对项目经理胜任力的研究成果，可以发现目前的成果大多基于西方的胜任力研究逻辑，强调对项目经理的工作能力和知识水平的考核。但中国的人事考核所关注的要素并不与西方完全一致。受儒家思想的影响，中国的人员选拔对候选人的个人品德具有很高的关注度，“德才兼备”一直是中国人进行素质考核的基本准则，并且来自一般管理领域的研究成果也显示:诚信正直、责任意识等个人品德一直是中国管理者个体胜任力的重要组成部分［7］［32］，由高尚品德而引发的领导魅力对赢得下属的信任，改善下属工作态度，提升团队绩效具有重要的作用［33］。因此，对于中国的建设工程项目经理来讲，其个人品德和人格魅力应该在胜任力体系中占有重要的位置。其次，中国社会是一个讲求“关系”的社会，维持人际间关系的表面和谐也是中国人价值取向的重要方面，于是能不能与项目的关键参与方之间维持和谐的关系，甚至是发展出更深层次的关系，也是考核项目经理个人水平的一个重要方面。

因此对中国建设工程项目经理的胜任力指标体系的构建并不能完全依赖现有文献，针对胜任力情境依赖的特性，本研究采用文献分析和专家小组相结合的方法，来构建中国的建设工程项目经理胜任力指标体系。专家小组由5 人组成，包括3 名曾任建设工程项目经理的实践人员和2 名具有丰富工程咨询经验的研究人员。首先将以上文献中提到的胜任力要素进行整理列表，其后交给专家小组审阅，由每个小组成员独立地对列表中未提及的胜任力要素进行补充，并删去其认为不重要的要素，如此反复三次，最终专家小组对胜任力要素列表达成统一意见，共得到61 项胜任力特征条目。如此大量的胜任力特征条目对于最后模型的构建及评价体系的建立显然并不具有实际的操作意义，因此需要对其进行处理，将其精炼简化，以得到数量适中、意义清晰的胜任力特征条目。通过专家小组共同讨论，对61 项胜任力特征条目进行分类、删减、合并与重构，最终得出中国建设工程项目经理的18 项胜任力评价指标，并将其整合为四个维度，分别为:管理技能维、认知维、情商维和人格魅力维，如表1 所示。

表1 中国建设工程项目经理胜任力评价指标体系

管理技能维和认知维下的评价指标主要表现项目经理为有效完成工作所需要具备的硬实力，这两个维度是国内外的研究人员所普遍强调和获得共识的。管理技能维下的指标直接反映了项目经理工作水平的高低，是作为项目经理必须掌握的硬实力，包括组织协调能力、沟通能力、冲突管理能力、风险管理能力和技术技能等五项。认知维下的指标反映了项目经理对外界事物进行认识、判断和评价的能力，由分析判断能力、大局观、前瞻性和信息获取能力等四项组成。

情商维和人格魅力维下的评价指标则是项目经理为保证团队成员的信任和支持以及与其他利益相关方顺利合作所应具备的软实力。尤其在中国的关系文化的影响下会更加强调项目经理对人际关系的维持、发展能力，以及个人品德所产生的社会声誉。情商维下的指标反映的是项目经理的自我情绪控制和人际交往水平，主要受其情商影响，包含团队精神、人际交往能力、关系发展能力和情绪管理能力四项指标。人格魅力维下的指标综合体现了一个优秀项目经理的个人品德和人格特质，由责任心、诚信、积极主动、自信和坚韧性等五项指标组成。

(二)验证性因子分析

为检验本文提出的中国建设工程项目经理胜任力模型的有效性，需要采用验证性因子分析的方法对其进行统计分析。通过将18 项胜任力评价指标制作成测评量表，由考评者对被评价人在每项胜任力特征条目上的表现进行打分。本研究采用Likert 五分制评分法，样本来自于北京、天津、武汉、深圳和成都等五个城市的十八个企业，共回收问卷240 份，删除无效样本后，回收有效样本228 份。

使用AMOS 7.0 统计软件，对中国建设工程项目经理的四维度胜任力结构模型进行验证性因子分析。研究选用最大似然法作为参数估计的方法，并选用CMIN/DF、SRMR、GFI、CFI 以及RMSEA 五个指数对模型拟合度进行评鉴，数据分析结果如表2 所示。

表2 验证性因子主要拟合指数结果

从表2 可以看出，对于各项拟合指数，CMIN/DF 值为1.651，符合小于3 的要求;SRMR 和RMSEA 的值分别为0.0579 和0.054，也都符合小于0.08 的要求［34］;GFI 和CFI 的值也均超过0.9。并且18 项指标在四个维度上因子载荷在0.72 到0.85 之间，其均在0.05 水平下显著。说明模型拟合度良好，得到较好验证。

因此，中国建设工程项目经理的胜任力结构模型可由4 个维度18 项指标构成，这些指标可以作为项目经理选拔的重要参考标准。然而需要注意的是，本文提出的18 项指标只是一个指导性的通用标准，在工程实践中对项目经理进行任用时，需要考虑项目的具体情况来增加或删减某些指标，并且根据工程项目对项目经理个人胜任力水平要求的高低来选择合适的项目经理，以确保项目经理与项目特点的匹配，最终做到人尽其才，保证人力资源的优化配置。而基于支持向量机的胜任力评价模型，就是一种非常优良的胜任力评价方法，可以有效地辅助工程实践中项目经理的选拔工作。

三、基于支持向量机的建设工程项目经理胜任力评价方法

(一)支持向量机在胜任力评价中的适用性分析

在得到合理有效的中国建设工程项目经理的胜任力评价指标之后的一个重要问题便是，在获得被评价人员的各项指标的评分值之后，如何对其总体胜任程度进行评价，以确保其与项目特点的匹配?从上述对项目经理胜任力的评价指标体系的分析中可以看出，这些指标是相互联系，相互影响的，并且它们之间的关系是非线性的。因此，传统的基于指标之间独立性和线性关系的评价方法(如层次分析法，模糊综合评价法，因子分析法等)，并不能有效地解决总体胜任力的评价问题。为了更好地描述各评价指标与总体胜任力之间的关系，需要采用人工智能的方法。人工智能的方法可以根据训练样本进行自主学习，通过对训练样本的统计学习，发现输入和输出值之间的内部规律。而在众多智能方法中，支持向量机(Support Vector Machine，SVM)是比较优秀的一种，其具有记忆性、自学习性等一般智能方法的优点，并且算法简单，具备较好的“鲁棒性”，此外也不需要对象很多的先验知识，是一种数据驱动式的“黑箱”建模方法。与神经网络方法相比，更能有效处理其不能解决的小样本问题，并且已有研究已经说明了支持向量机在非线性问题评价方面的优势［35-37］。基于SVM 的上述优点，运用SVM 来进行数据的处理，能较好地克服各指标间非线性的关联关系，使评价结果更为准确、客观。因此，针对本文的项目经理胜任力评价的课题，支持向量机是一种比较科学、合理的方法，能有效地解决评价指标之间的非线性关联性问题，对项目经理的总体胜任力进行科学的评价，为建设工程项目经理的选拔工作提供有效的决策支持。

(二)基于支持向量机的胜任力评价思路与算法

基于SVM 的建设工程项目经理胜任力评价方法的总体思路是:首先搜集数据，将项目经理胜任力的各项评价指标作为输入向量，将其总体胜任力评价值作为输出向量，导入支持向量机，构建学习样本;第二步，定义一个核函数、一个不敏感损失函数以及相应的误差检验标准，对样本进行学习，通过不断调整不敏感损失函数值以及核函数参数，来优化支持向量机的自适应性能，最终得到稳定的SVM 模型;第三步，将待评价对象的指标数据输入到已训练好的模型中，即可得到评价结果。具体流程如图1 所示。

SVM 算法是由Cortes 和Vapnik［38］于1995年在统计学理论基础上提出的一种新学习方法，可以有效地实现对基于小样本的高维度非线性系统的精确拟合。利用SVM 进行预测分类的基本思想是通过非线性映射φ 将数据Xi映射到高纬度特征空间F 中去，在此基础上进行线性回归。回归函数可以表示如下:

其中φ(X)为Rm空间到F 空间的非线性映射，X∈Rm，w 为权向量，b 为偏置水平。传统的预测分类方法即在集合F 中寻找f∈F，使得结构风险值达到最小。结构风险公式可以表示为:

图1 SVM 模型学习与评价流程图

求解得到权向量w 和偏置水平b，将其带入(1)式便得到非线性函数f(X):

定义高维空间内积运算核函数表示为K(xi，xj)=φ(xi)φ(xj)，对于核函数K(xi，xj)的选择可以实现某一非线性变换后的线性分类。本研究采用径向基核函数Krbf(xi，xj)=进行运算。根据以上分析可以将项目经理胜任力分类评估转化为一个求解二次规划决策函数问题。

(三)建设工程项目经理胜任力评价的SVM方法

本研究中将获得的18 项建设工程项目经理胜任力的评价指标作为输入指标，分别以C11-C45 来表示;并将项目经理相对于项目特点的总体胜任力的评价值作为输出结果。对于项目经理总体胜任力的评价，采用高、中、低三个等级来衡量。因此，进行SVM 建模的目的就是将项目经理按照总体胜任程度分为高胜任、中胜任和低胜任三类，并通过对训练样本的学习获得各个类别间的分类函数，从而在对新的目标对象进行测评时，可以通过输入对其18 项指标的评分值，将该对象分到三类中的任一类去，从而获得被评价对象的总体胜任力评价。

四、支持向量机训练与测试算例

本部分以某建设集团的项目经理胜任力评价作为算例来验证评价模型的有效性，并详细论述基于SVM 的胜任力评价模型的执行步骤。我们收集了该集团下的项目经理在以上18 项胜任力评价指标上的评分值，以及其针对某一具体工程项目的总体胜任力评价值，样本数共计120 份。

(一)样本选择与数据来源

选取收集的120 份数据为训练和测试样本，首先将得到的120 组数据进行归一化处理，部分数据如表3 所示。在对样本进行训练时，随机选择出不同等级的60 组样本(即表3 中的后60 组)作为测试样本，其他60 组数据(即表3 中的前60 组)作为训练样本。

表3 胜任力评价指标数据与测评等级

(二)模型训练

采用Matlab7.0 语言编程实现SVM 模型的训练，选择径向基(RBF)函数作为模型的核函数，并确定两个参数:惩罚参数以及核参数，参数的选取采用交叉验证法。运用60 个训练样本作为学习集进行训练，最终发现当参数值分别取数惩罚参数C=1.1567，核函数k=0.6601时，误差最小，此时的SVM 模型便为最优模型。对应的参数选择图如图1 所示。

(三)模型测试

SVM 模型训练完毕后，用未经训练的样本对学习优化好的SVM 模型进行检验。通过对表3 中的后60 组进行测试，得到测试结果图2 如表4 所示，测试等级与实际等级吻合率达到91.1667%，说明用支持向量机对建设工程项目经理的胜任力进行评估是可行的，在实际评价中具有较好的应用推广价值。

图1 参数选择图

图2 测试集的实际分类和预测分类图

表4 数据分类结果

五、结论

本研究通过文献分析和专家小组讨论法，确立了建设工程项目经理的胜任力维度及其评价指标体系，并提出了一种基于支持向量机的胜任力评价模型。通过对某建筑企业的项目经理胜任力的综合智能评价，显示了这种评价方法的准确性和合理性。

与其它评价方法相比，本文提出的基于支持向量机的建设工程项目经理胜任力评价模型具有以下优点:首先，该方法在最大程度上减少了人为因素的影响，避免了传统的评价方法中人为确定指标权重的问题;其次，SVM 可以有效处理评价指标间的非线性关联关系，使数据处理更贴近现实情况;再次，SVM 方法对样本数量的依赖性较弱，通过学习有限的样本而建立的模型仍具有很强的泛化能力。最后，针对具体的项目情境与项目特点，项目经理的胜任力指标可能会有所差异，这就需要评价模型具有较强的自学习、自适应能力，而基于SVM 的评价方法在这方面很有优势，可以根据评价的需要随时对模型进行重新调整和训练，而且整个评价过程非常容易编程实现并在计算机上进行分析。因而具有很高的合理性与适用性。

但需要注意的是，学习样本的数量和质量在很大程度上影响着SVM 模型的学习性能和模型精准度。用低质量的学习样本训练出来的评价模型去测评目标对象，评价结果会产生系统误差。因此，对模型的训练过程是整个方法的关键。同时，本文构建评价模型的目的只是为项目经理的选拔提供方法上的辅助，当评价目的不同，如用于诊断其当前的胜任力水平及劣势所在以辅助个人职业发展时，可以在本文提出的胜任力评价指标体系的基础上，结合其它评价方法(如雷达图法)进行评价，以辅助项目经理的个体胜任力成长。

尽管将支持向量机用于对胜任力的评价还处于探索阶段，但本文提出的基于支持向量机的胜任力测评模型操作简便，具有较好的人机界面，为建设工程项目经理的胜任力评价提供了一条值得探索的途径。

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