制造企业员工绩效考核量化管理模型研究

刘 杰，邢 青

(1．西北工业大学机电学院，陕西 西安 710072;2．中国重型机械研究院有限公司，陕西 西安 710032)

1 前言

绩效对员工来讲，是指其经过考评的工作行为、表现以及结果;对企业来讲，是指任务在数量、质量和效率等方面完成的情况。企业通过绩效考核获得信息，以便于制定相应的人事决策与措施，调整和改进企业效能，因此绩效考核具有监控功能。绩效考核作为企业提升业绩的方法，在实际管理工作中得到普及，每个企业都需要有一套科学完整规范的绩效考核体系对员工的工作进行评价。考核最积极的意义是使员工了解业绩目标与企业期望之间的关系，反馈考核信息，促进企业的发展，难点在于如何进行科学、客观的绩效评估，怎样建立一个科学的绩效考核模型是企业生存发展的重要因素。

大多数企业所采用的方法是确定一系列的评价指标，由多个评价主体分别给出评价，但这样的评价很难进一步量化，难以得出对员工的综合量化评分，导致对员工的评价不够客观。企业员工的绩效考核的量化过程的处理是考核实施过程中的关键，如果采用的量化方法不科学，其结果的准确性将受到怀疑。大多数企业的现行办法是由评委或者同事直接对考核者进行各项指标打分评估，最后加权求和汇总求得其平均得分，最终以分值的高低作为评比依据，提出考核的等次建议。但直接以分数论高低，有难以克服的主观因素，而且有些考核指标设计不够全面，量化方法不科学，所得到的分值并不能够作为绩效考核的精确反映。

现有某外资制造企业2009年上半年的制造企业绩效考核数据，5个评委针对该企业制定的8项评价指标对员工进行了绩效考核，并建立了一个数学模型，使考核量化，使企业能够更好、更完善地进行绩效考核。由于该企业部门较多，人员分布复杂，本文主要选择组装车间编号前11个人作为数据样本进行分析计算。为使模型比较精确，需将5个评委的打分进行加权平均，得到各员工8项指标的平均成绩，再采用层次分析法来确定比较权重，促进绩效考核的量化，在重视考核量化的基础上，适当补充完善考核的指标，采用层次分析法(AHP)确定考核因子的权值，并建立模糊综合评价模型。

2 制造企业员工绩效考核量化模型的建立

2.1 层次分析法的基本理论

T.L.Saaty等人在20世纪70年代提出了一种能有效处理这一类问题的实用方法，即层次分析法(AHP)［1］。这是一种定性和定量相结合、系统化、层次化的分析方法，其基本思路与人对一个复杂决策问题的思维、判断过程大体一致。该方法是将与决策有关的元素分解成目标、准则、方案等层次，在此基础上进行定性和定量分析。该方法可以将一些定量、定性混杂的问题，综合成统一整体进行综合分析［2，3］。

2.2 层次分析法基本步骤

(1)首先将决策问题分为3个层次:目标层、方案层和准则层。

(2)其次通过相互之间的比较，确定每个准则权重值以及每个方案相对于准则的权重值。所有权重均在层次分析中给出定量方案。

(3)综合权重，即综合准则层相对于目标层的权重以及方案层对于准则层的权重，最终确定方案层对目标层的权重。计算出每一备选方案关于总目标优先度的相对量度，排出所有方案的优先顺序，从而为选择最优方案提供决策依据。

层次分析法将定性分析与定量计算结合起来完成上述步骤，给出决策结果。本文通过比较同一层各因素对上层因素的影响(或在其中的重要性)，确定各因素在上层因素中所占的权重。

假设要比较某一层 n个因素 C1，C2，…，Cn对上层一个因素O的影响，则每次取两个因素Ci和Cj，用aij表示Ci和Cj对O的影响之比。全部的比较结果可用成对比较矩阵表示。即

成对比较阵A可能是一致阵，也可能不是一致阵，而在不一致情况的容许范围内，可以采用对应于A最大特征根(记作λ)的特征向量作为权向量w，则w满足

当比较可能具有不同性质的两个因素Ci和Cj对于一个上层因素O的影响时，采用1～9尺度比较相对尺度 aij，即取值范围是1，2，…，9，其互反数便为 1，1/2，…，1/9。其原因如下:

(1)在进行定性比较时，人们头脑中通常有5个明显的等级，采用1～9尺度来比较相对尺度aij，1～9尺度的含义见表1。

(2)心理学家认为，一般来说，比较的因素太多，则有可能会超出人的判断力，最多的范围应该在7±2，即用1～9尺度表示差别比较恰当。

表1 1～9尺度的含义Table 1 Meaning of 1～9 scale

所谓的一致性检验，就是说成对比较阵通常不是一致阵，为了能使用其对应于特征根λ的特征向量作为被比较因素的权向量，其不一致程度允许在一定的范围内，由于n阶一致阵的特征根为n，λ比n大得越多，A的不一致程度越严重，用特征向量作为权向量引起的判断失误就越大，因而用λ－n数值的大小来衡量A的不一致程度，Saaty［4］将定义为一致性指标，CI=0时A为一致阵;CI越大，A的不一致程度越严重。为确定A的不一致程度的允许范围，需要找出衡量A的一致性指标CI的标准。Saaty又引入所谓随机一致性指标RI。Saaty对于不同的n，用100～500个样本算出的随机一致性指标RI的数值见表2。

表2 随机一致性指标的数值Table 2 Numerical values of random coincident indicator RI

表2中n=1、2时，RI=0，这主要是由于1、2阶的正互反矩阵一直保持着一致阵。对于n≥3的成对比较矩阵A，将它的一致性指标CI与同阶的随机一致性指标之比称为一致性比率CR，当0.1时，认为A的不一致程度在允许范围之内，可用其特征向量作为权向量。

对于A利用CI、CR和表2进行检验，即一致性检验。如果此时检验不通过，则需要重新进行成对比较，对已有的A进行修正。

2.3 数据预处理

5个评委对11个员工的8个指标进行了打分，先加权求和得出各人总分，再汇总求得其平均得分如下:

2.4 层次分析法模型的具体建立

选取组装车间中的11名员工，根据作业水平、质量、产量、个人进步努力积极性、安全意识、公德规则、改善意识、服从配合8个方面对其进行比较。在绩效考核时，首先要确定这8个准则在制造企业发展中所占比重，主要影响制造企业发展的是哪些准则［4-6］。通过查阅资料信息得知，作业水平、质量、产量这3个指标在制造企业发展中相对重要。然后对每一个准则将11名员工进行对比，每人都有着自己比其它人较为突出的地方，将这两个层次的比较判断进行综合，确定出每人的绩效成绩，再进行先后排序［1］。

根据层次分析法的一般步骤，目标层为绩效考核，方案层有pi(i=1，…，10)个选择，准则层为作业水平、质量、产量、个人进步努力积极性、安全意识、公德规则、改善意识、服从配合8个准则，如表3所示。

表3 员工绩效考核指标体系Table 3 Indexes system for performance appraisal of emploees in basic level

比较质量等8个指标在绩效考核目标中的重要性，形成正互反矩阵。

计算出A的λ=8.684126988，归一化的特征向量w=(0.358，0.095，0.141，0.079，0.079，0.046，0.133，0.070)T，则.09773，RI=1.41，由于实际问题中A的不一致性很大，式(4)中0.1的选取带有一定的主观信度，在文中将其定义为CR=0.5，则 CR0.292＜0.5，一致性检验通过，上述w可作为权向量。

在绩效考核问题中，已经得到第2层对第1层的权向量，用同样的方法构造第3层对第2层的每一个准则的成对比较阵，由于矩阵较多，文中只取前3个矩阵，则

这里，矩阵Bk(k=1，…，8)中的元素是方案层对于准则层的优越性的比较尺度。

2.5 计算结果

由第3层的成对比较矩阵Bk，计算出权向量w(8)、最大特征根λk和一致性指标CIk，结果如表4所示。

表4 绩效考核第3层的计算结果Table 4 Calculated results of performance appraisal issue in No.3 layer

可以求出方案在目标中的组合权重p1=0.1557，p2=0.0311，p3=0.0204，p4=0.0261，p5=0.0398，p6=0.0467，p7=0.0889，p8=0.0467，p9=0.0889， p10=0.1732， p11=0.1403。由此可以得出这11个人的绩效考核的先后顺序为p10＞p1＞p11＞p7=p9＞p8=p6＞p5＞p2＞p4＞p3;而模糊一致矩阵法得出这11个人的绩效考核的先后顺序为T9＞T10＞T11＞T1＞T7＞T8＞T6＞T5＞T3＞T4＞T2。

3 结果分析

经过计算，11个人的绩效排名在层次分析法和模糊一致矩阵法中有一些不同，层次分析法中p10＞p1＞p11＞p7=p9＞p8=p6＞p5＞p2＞p4＞p3。可以看出，在层次分析法中，得到的每一个成对比较矩阵，在计算对应特征向量以及最大特征根时，要采用一致性指标来判断一致性比率，并且做一致性检验，如果检验通过，那么特征向量才为权向量，如果不通过，就需要重新构造成对比较矩阵。在实例中，很难出现一次通过检验的成对比较矩阵，基本都需要在原始矩阵上进行一些改动，这样使得数据与原始数据会产生一定误差，这是不可避免的。层次分析法在处理复杂问题时有很强的实用性和有效性，处理问题所得的结果比较精确。

［1］ 姜启源，谢金星，叶俊．数学模型(3版)［M］．北京:高等教育出版社，2003．

［2］ 范周田．模糊矩阵理论与应用［M］．北京:科学出版社，2006．

［3］ 王韬，吴建南．国家公务员考核量化测评方案研究［J］．陕西省经济管理干部学院学报，2004，18(2):27－30．

［4］ 张永民，李鹏．基于模糊综合评价方法的企业员工绩效评估研究［J］．北京市经济管理干部学院学报，2009，24(1):26－29．

［5］ 黄健远．模糊一致矩阵在多层次多因素决策方案优选中的应用［J］．河海大学学报，1999，27(5):85－89．

［6］ 郝丽．人力资源绩效考核的误区分析［J］．人力资源开发与管理，2004(4):44－46．