下面我们分析员工与主管可能采取的决策及其相关决策的得益。

1.当员工采取合作决策，同时主管也采取合作决策;人力资源部则可以得到考评结果，从而做出适当处理，员工和主管决策的得益各为3个效用单位。 当员工采用合作决策，而主管采取不合作决策;人力资源部则倾向于员工意见，从而使考评结果有利于员工，即可以计为5个效用单位。同时人力资源部得出主管未能完成职责，因此影响到主管工作绩效评估从而影响到主管的晋升，可以计为-1个效用单位。 当员工采取不合作决策，主管采取合作决策;则处理结果中，主管意见所占的比重较大。人力资源部认为员工缺乏敬业精神，从而影响到员工的绩效评估。计为-1个效用单位。同时人力资源部认为主管能胜任工作，为他的进一步发展提供良好基础，可以计为5个效用单位。 当员工与主管均采取不合作决策，人力资源部缺乏必要的资料处理来源，从而更多倾向于折中策略，在短期内将会做出有利于员工与主管的决策。主管与员工决策的得益可各计为4个效用。

因此我们可以用员工与主管决策的得益矩阵(如图1)把这个博弈表示出来， 带?鄢号表示主管决策的得益。

由于员工与主管都希望自己决策的得益最大化，因此双方最终选择合作决策。这将有利于员工、主管及企业的发展。

该体系运作要求企业的人力资源部门具有较强的信息处理技能，拥有对员工及部门主管奖惩、培训、晋升的决定权和建议权，这样做可以使企业整体考评由专业人员操作，保证奖惩措施能够切实实施。在考评进行前，应向全体员工公布考评结果的应用范围，要求员工依据考评期的工作情况做出绩效考评。考评原始资料作为秘密仅由人力资源部负责保管。这样做可以避免主管依据员工的考评结果而做出评估。人力资源部应定期或不定期进行相关测试调查以保持对员工及主管动态跟踪了解，有重点地通过相关调查以验证调整员工及主管的考评结果，以便做出比较客观正确的评定。

(四)在工资管理中的应用。工资管理是人力资源管理的一项重要工作，本文在此研究博弈论中效率工资模型的应用。

我们利用博弈论的委托代理模型，研究一个企业和一个工人关于工资水平的博弈。

让我们考虑一个简单的静态模型。效用函数为：

U(W， a)=W-C(a) (1)

这里W是工资，a是努力水平，C(a)是成本函数，C’O，且C(O)=O。为了简化起见，我们假设a只取两个值，a=0或a=1;a=0表示偷懒，a=1表示工作。假定企业除了发现工人是否在偷懒外，没有其他信息可作为对工人奖惩的依据，因此企业不可能对工人实行激励工资而只能实行固定工资。令P为假定工人偷懒的情况下企业发现工人偷懒的概率，如果工人选择不偷懒，工资为W，努力的成本为C(1)，总效用为U(W， 1)=W-C(1)。如果工人选择偷懒，发现后被开除，得到保留工资W0;总效用为U(W0，O)=W0，如果偷懒不被发现，得到工资W;总效用为U(W，O)=W，因此，工人选择偷懒的期望效用为PW0+(1-P)W。当下列条件成立时，工人才将选择工作(a=1)而不是偷懒(a=0);

W-C(1)≥PW0+(1-P)W

解得W(P)≥W0+W0+[C(1)/P](2)

如果企业可以完全监督工人，参与约束，意味着工资等于W0+C(1);条件(2)意味着只要企业不可能对工人有完全的监督(即P1)，为了诱使工人努力工作，企业支付给工人的工资就必须大于工人的保留工资加努力成本。特别地，监督越困难(即P越少)，企业需要支付的工资就越高;如果监督完全没有可能(即P=0)，任何工资都不可能诱使工人工作。我们可以把

△(P)=W0+C(1)/P-[W0+C(1)]=C(1)(1-P)/P

解释为工人工资中包含的“贿赂金”。显然，监督越困难，企业要支付的贿赂金越高。管理者必须在有限的激励资源下(在从工人中得到的总收益大于工资支出的前提下)，合理设计工资制度，适当提高工资水平。

三、结束语

通过以上的博弈分析，可以得到如下结论：在员工招聘方面，企业应设计合理的选拔机制，企业录用素质能力高的应聘者的得益必须大于不录用该应聘者的得益;企业录用素质能力低的应聘者的得益小于不录用该应聘者的得益。在员工使用方面，要杜绝多头领导，避免滥用公共人力资源。在员工绩效考评方面，员工与主管都希望自己决策的得益最大化，因此双方最终将选择合作决策。在工资管理方面，应合理设计工资制度，适当提高工资水平。

博弈论强调个人理性，在给定的约束条件下追求效用最大化，是一种科学实用的定量方法。企业应该把博弈论应用于人力资源管理中，以提高人力资源管理水平，实现人力资源管理的科学化和合理化。

参考文献：

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张维迎.博弈论与信息经济学[M].上海：上海人民出版社，1996.

李博，赵占久.博弈论与效率工资[J].中国人力资源开发，2001，(9).

施锡铨.博弈论[M].上海：上海财经大学出版社，2000.

以上就是关于博弈论在人力资源管理中的应用的全部内容，希望给予大家帮助。

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