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招募甄選

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人才招聘中的“博弈困境”分析

發布時間:2013-09-23 10:02:32

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在人力資源的招聘活動中,由于存在信息不對稱,企業招聘方和應聘者就像是在進行一場博弈。然而經濟環境的不斷變化使得企業招聘已今非昔比,變得更為復雜。在眾多應聘者中想要脫穎而出,應聘者會在篩選中盡可能的表現自己的“硬件”和“軟件”能力,塑造良好的形象以求錄用,這其中不乏一些欺騙、造假的行為發生。招聘中招聘人員的任務是要鑒別應聘者的能力,判斷其所答是否屬實、是否符合組織的需要,即保證招聘的信度與效度,獲得較為優秀的人力資源。由此可以看到,招聘的過程本質上就是招聘方和應聘者雙方的博弈過程,然而博弈的結果卻讓人大跌眼鏡,最后的結果卻陷入了另一場“博弈困境”。

一、不完全信息靜態條件下的博弈分析

人力資源管理中的招聘過程構成了一個博弈,這個招聘博弈行為包含了以下的內容:局中人,招聘方與應聘者。策略選擇,應聘者有兩種策略,欺騙或不欺騙;招聘方也有兩種策略,相信或不相信應聘者。見下面的博弈圖分析:

博弈函數:在不完全信息靜態情境下,單個應聘者面對招聘方,他的選擇有兩種,欺騙或不欺騙,企業的選擇也有兩種,相信或不相信。

我們假設企業對應聘者是否欺騙有一個估計的概率為p.當應聘者不欺騙、企業相信時,雙方從彼此的信任中可獲得收益:應聘者的收益為U,企業收益為V;當應聘者欺騙而招聘方相信,那么應聘者欺騙成功,應聘者獲得收益U+αU,而招聘方損失機會成本等成本為V-C,(因為招聘方可能因此做出錯誤的決策);應聘者不欺騙企業不相信時,那么應聘者因覺得冤枉無收益,招聘方因沒有相信實話也可能決策失誤,損失機會成本、聲譽等成本,收益為負,計為-C;應聘者欺騙而企業不相信,應聘者的伎倆被識破獲得效用0,招聘方也未能從發現作弊中得到正效用,其效用也記為0,雙方都無所得。

假設理性的企業在認為人才信用較低時采取不相信策略,在認為人才信用較高時會采取相信策略。此時,

應聘者不欺騙時的期望收益:(1-p)×0+ p×U= pU

應聘者欺騙時的期望收益:(1-p)×0+ p×(U+αU)= p(U+αU)

可見,在這個信息不對稱的靜態博弈中無論企業對應聘者信用程度如何判定,應聘者實行欺騙時能獲得最大收益。應聘者知道自己的能力、水平,而招聘方不知道應聘者的實際情況。作為應聘者,一般情況下向一個招聘方求職是一次性的。那么他的最好選擇是:企業不相信時,應聘者無論欺騙與否都沒有損失;而企業相信時,應聘者當然會為利益最大化而采取欺騙。作為招聘方來說,當應聘者不欺騙的時候,招聘方選擇相信,其效用是V,選擇不相信其效用是-C.但在實際工作中,招聘方會這樣比較:如果應聘者不欺騙,自己選擇相信其效用是V,而一旦應聘者選擇欺騙,自己選擇相信,其效用就是V-C.在招聘方不知道應聘者不欺騙還是欺騙的情況下,當然是選擇不相信的風險和損失更小。

因此,無論招聘方相信還是不相信,作為應聘者來說,選擇欺騙的策略比選擇不欺騙的策略效用大。但這種均衡無疑鼓勵了欺騙的作法,不能使誠信人才得到應有的回報,更不利于人才市場的長期健康發展。所以,企業可以通過一些方法提高自己的甄別能力,來對應聘者真正能力素質判斷的準確性。

二、不完全信息動態招聘過程博弈分析

在不完全信息的情境下,當應聘者不欺騙的時候,企業的最好選擇當然是相信,但這會促進應聘者預計招聘方 “相信”,從而采取欺騙策略。企業一旦發覺應聘者有欺騙行為就采取不相信。如果現實生活中有應聘者憑借欺騙的手段獲得了好的效果,勢必會引起更多的人妄圖走此捷徑。而企業一旦發覺更多的人開始有欺騙行為時就會采取更加謹慎的態度,不會再輕易地相信求職者了。而對企業的不信任加劇,原來一些誠實的應聘者也開始采取欺騙態度,最后導致更多的應聘者采取欺騙,更多應聘者的不誠實從而反過來又加劇了招聘方對應聘者的不信任,于是這就形成了動態博弈后的唯一均衡點即:應聘者欺騙招聘方不相信。

三、結論

為了避免陷入這種惡性循環,也為提高自己招聘效率,企業必須要在招聘過程中投入更大的精力。本文建議從以下三方面做起:

首先,企業在招聘中建立一些制度去約束這種招聘的欺騙行為,如采用合理的試用期制度。如果應聘者估計測試效率很高,而欺騙的懲罰又大,那么欺騙將付出比較大的代價,于是選擇誠實。如果應聘者估計測試效率不夠高,懲罰也不大,而欺騙成功所得到的收益U足夠誘人,那么就會選擇欺騙。

其次,可以采取多種測試,盡可能全面地考察應聘者素質。招聘時企業可以盡可能的提高測試效度,如多輪測試,或是請資深的專家進行面試。現實中,確實有企業安排三輪甚至四輪的面試,以能力測試、深度面談、壓力測試、無領導小組測試、群體面試等各種方式來綜合考察應聘者。

第三,在博弈的雙方應該采取合作的態度,在招聘中杜絕欺騙行為的發生,應聘者要真實客觀的展示自身條件,企業也應該以真實的意愿去招聘,這樣才能達到招聘雙方的共贏。

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