绩效考核中模糊综合评价方法应用探讨

摘 要：本文在介绍模糊数学的基本原理的基础上，尝试探索绩效评价过程中定量分析方法的使用过程，主要探讨模糊综合评价法在绩效考核中的实际运用，通过本文的实例分析可以得知在绩效考核中使用模糊综合评价法能较精确地衡量评价对象的考核结果，很好地弥补考核信息丢失的问题。

关键词：绩效考核；模糊数学；综合评价

中图分类号：F224；F272.92 文献标识码：A doi：10.3969/j.issn.1672-3309（x）.2013.02.47 文章编号：1672-3309（2013）02-120-03

模糊数学是美国加利福尼亚大学的查德教授于1965年提出来的，经过多年的充实发展，现在已经被广泛应用到各个领域中，经实践证明是一种十分有效的评价方法。这一方法在绩效管理中同样适用，在绩效管理实践中，存在很多有关绩效考核的优劣程度不可能精确描述出来，比如手艺高超、技术先进、成果丰硕等，这些类似“高超”、“先进”、“丰硕”等词语都是属于边界不清的概念，这种现象被称为“模糊概念”，因为这些概念或现象，在衡量上没有确切的含义，不能用数字准确的表达出来，被统称为模糊现象。对于这类事件的综合评价，可以利用模糊数学的原理进行模糊综合评价来比较准确地衡量事件的结果。

一、评价方法介绍

模糊综合评价法是模糊数学在经济管理实践中常用的一种方法。评价的主要思路是根据指定的涵盖多个因素的评价条件对所要评价的对象进行综合优劣对比和评判，其评价的结果受到多个因素的影响，是对评价对象作出的全面评价。一般来说，模糊综合评价涵盖以下几个方面的步骤：首先是确定评价指标集合论域，然后确定评语集合论域，接着确定权重分配模糊向量，再进行实际评判，形成评判模糊矩阵，最后根据得到的结果得到模糊判断结论。

二、绩效评价实践应用

绩效考核中采用模糊综合评价，就是综合考虑所有绩效因素的影响程度，通过权重来区分不同绩效因素的重要性，通过构建数学模型，衡量得出绩效考核结果的各种可能性程度，再依据每种绩效等级的对应分值，计算获得考核结果的最终确定值。下面结合实例来说明对绩效考核结果进行模糊综合评价的具体步骤：

假设对某个企业的三个大区经理刘经理、陈经理和林经理进行绩效考核，分别就三个高管某年的绩效按德、能、勤、绩、廉五个方面进行评价，每个方面的等级均分五个等次即优秀、良好、中等、合格、不合格来进行衡量。

按照模糊综合评价法，首先要选定评价因素，构成评价因素集，也即影响三位高管绩效考核结果的五个考核因素所构成的一个普通集合用U来表示。U={U1，U2，U3，U4，U5}，其中U1，U2，U3，U4，U5分别表示五个考核因素德、能、勤、绩、廉，这五个方面均具有不同的模糊性也即构成了绩效考核评价因素集，U={德，能，勤，绩，廉}。其次是根据评价的目标要求，划分等级，构建备择集。所谓的备择集是指考评专家利用自己的经验和知识对考核评价对象的各个考核因素作出的各种总体评价结果所构成的集合，通常用V来表示，V={V1，V2，V3，V4，V5}，其中V1，V2，V3，V4，V5是表示考评专家在综合考虑所有影响因素的基础上，从备择集中获得的相应评价结果，也即优秀、良好、中等、合格、不合格五个等次，本例中V={优秀，良好，中等，合格，不合格}。接着就是对各个绩效考核因素进行独立评价，建立判断矩阵。也即建立从U到V的模糊关系R，可以采用专家评审打分的方法建立模糊关系矩阵R（rij），由若干名专家对各因素rij进行评价：

经过简单计算可以得到模糊关系矩阵R

假设绩效考核过程中，专家对刘经理“德”这个绩效因素的评价，有30%的专家认为优秀，50%的专家认为良好，20%的专家认为中等，则对“德”这个单因素的评价为（0.3，0.5，0.2，0，0）；同理，对能、勤、绩、廉的评价分别为（0.2，0.1，0.6，0.1，0）、（0.3，0.4，0.3，0，0）、（0.6，0.2，0.2，0，0）、（0.5，0.5，0，0，0），则刘经理的评判矩阵为

同样，可以得到陈经理和林经理的评判矩阵为

然后根据每个企业的运营情况，根据各绩效要素在特定企业中的影响程度，确定各个要素的相应权重。此处的权重反映了企业对各个绩效因素的重视程度，通过对各个因素U赋予某个相应的权数ai（i=1，2，3，4，5），可以组成一个权数集合A=（a1，a2，a3，a4，a5），各因素的权重不同，势必会影响评判的最终结果。比如某些企业对业绩最为重视，则业绩这个因素的权数就相应较大，其他因素权数则较小，这个主要看企业对这五个因素的价值取向。在实践应用中，权重的确定有很多种方法，比如可以使用因子分析法、相关系数法、专家排序法、德尔菲法等方法来确定，也可以按照层次分析法进行确定，在此不再赘述。设专家对德、能、勤、绩和廉赋予的权重分别为0.2、0.2、0.1、0.3、0.2，也即A=（0.2，0.2，0.1，0.3，0.2）T.。

再次，运用模糊数学运算方法，取查德算子为M（∧，∨），则综合评价可表示为B=W·R，权重集W可看作一行m列的模糊矩阵，据此按模糊矩阵乘法进行运算，可得到B=（b1，b2，b3，b4，b5），再对B进行归一化处理，可得

因此，对刘经理的评价

归一化处理后，可得B1=（0.41，0.32，0.25，0.02，0）T.

同理可得

B2=（0.26，0.31，0.18，0.19，0.06）T.

B3=（0.16，0.34，0.37，0.13，0）T.

由上述计算结果可知，刘经理隶属“优等”、“良好”、“中等”、“合格”、“不合格”的程度分别为41%、32%、25%、2%和0%；陈经理隶属“优等”、“良好”、“中等”、“合格”、“不合格”的程度分别为26%、31%、18%、19%和6%；林经理隶属“优等”、“良好”、“中等”、“合格”、“不合格”的程度分别为16%、34%、37%、13%和0%。假设备择集中的五个等次对应的分数如下：

本例中取组距式数列中的中位数作为每个等次的代表分数值，则代表分数集为C=（95，85，75，65，55），那么，三位经理的最终绩效考核评价分数为：

P刘=CB1=（95，85，75，65，55）×（0.41，0.32，0.25，0.02，0）T=86.2分

P陈=CB2=（95，85，75，65，55）×（0.26，0.31，0.18，0.19，0.06）T.=80.2分

P林=CB3=（95，85，75，65，55）×（0.16，0.34，0.37，0.13，0）T.=80.3分

从以上结果可以得出结论，虽然三个大区经理的总体的定性评价结论均为良好，但是用模糊综合评价方法仍然可以准确区分出，刘经理、陈经理和林经理三位的模糊综合评价定量分数值为刘经理86.2分、陈经理80.2分、林经理80.3分，三位经理的绩效考核结果便可以进行排序，绩效高低具体情况为刘经理>林经理>陈经理，这样得出的绩效考核结论非常直观，且能够很好的辨析出微小的差异，在特定情形下能够为绩效优劣提供科学的参考，比如从三位经理中选拔更高层次管理人员时，其结果一目了然，避免了主观臆断的结果，减少个别主观因素的影响。

总之，绩效考核中使用模糊综合评价法能够比较精确地衡量出评价对象的绩效考核结果，还能较好地弥补通常应用的最大隶属度原则而产生的信息损失，能够对蕴藏信息呈现模糊性的绩效评估资料作出比较科学、合理、贴近实际的量化评价，通过进一步加工获得相对准确的参考信息。但绩效考核中运用此种方法也存在一定的不足，比如指标权重向量的确定主观性较强，绩效因素权重选择的合适与否直接关系到所构建模型的成败，因此必须根据绩效考核的具体情境选择合适的权重确定方法，才能确保模型的效度。此外，绩效考评专家的选择同样至关重要，同样直接关系到绩效考评结果的准确性，这些都是在绩效考评应用模糊综合评价法当中需要引起重视的问题。

参考文献：

[1] 沈建明.项目风险管理[M].机械工业出版社，2007.

[2] 苗青.如何设计考核指标权重[J].中国劳动，2004.

[3] 戴良铁、王彤.绩效评估中定量分析方法的应用[J].中国劳动，2000，（03）.

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