模糊综合评价和层次分析法在企业家经营绩效考核中的应用

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  【摘要】当今时代,企业持久赢利能力和市场竞争优势的主导因素已不再是财务资本这种消极的货币因素。企业家对企业的兴衰成败起着决定作用。对企业家的经营绩效进行界定,采用模糊综合评价法和层次分析法对企业家经营绩效进行考评,可以实现对企业家的有效激励。
  【关键词】模糊综合评价 层次分析法 企业家经营绩效
  【中图分类号】F270.3 【文献标识码】A 【文章编号】1673-8209(2010)04-0-03
  
  1 引言
  企业家(entrepreneur)最早见于16世纪的法语文献。康替龙(Cantillon)、萨伊(J.B.Say)、哈耶克(F.A.Hayek)、马歇尔(A.Marshall)、科兹纳(Kirzner)、奈特(Knight Frank H.)、熊彼特(Schumpeter)、卡森(Casson)、彼德·德鲁克(Peter F.Drucker)等西方学者根据自己研究的目的对企业家有不同的认识,大多数仅反映企业家本质的某一侧面。而国内学者张维迎(1995)、王国成(2002)、程国平(2002)、张正堂(2003)、魏江和陈志辉(2003)等对企业家的界定则更多是从分析企业家与经营者区别的角度。
  国内外关于企业家绩效评价的理论成果中,对企业家绩效特性与评价的研究已经非常深入,并且也取得了大量理论性与实用性成果。但在企业家绩效评价体系中关于评价指标的选取与评价方法的运用一直没有定论。
  企业经营的成败,在很大程度上取决于企业家。因此,必须建立对企业家的有效激励机制。企业家激励机制的有效性,在很大程度上是取决于企业家经营绩效考评及其考评指标体系构建的科学性和准确性。本文力图从企业家职责角度来构建企业家经营绩效指标体系。从古典学派的“承担风险”(康替龙)、“创新”(魁奈和鲍杜)、“监督与管理”(萨伊)到市场均衡学派的“市场秩序的创造者”(马歇尔)、“明智决断、创造市场”(熊彼特)。企业家的职责是不断丰富和发展的。本文认为,企业家的职责主要是组织创新活动、开拓市场、管理生产经营、塑造企业文化、承担企业风险。
  
  2 企业家经营绩效指标体系构建
  从企业家职责角度来看,企业家经营绩效考评指标体系是由多项指标组成的综合体。一个完整的企业家经营绩效考评指标体系要包含财务类指标和非财务类指标。财务类指标主要包括:盈利能力、偿债能力、资产管理能力等。非财务类指标主要包括:创新能力、顾客满意度、员工满意度等。伴随着知识经济的快速发展,决定企业竞争力的非财务指标重要性也越来越大,很大程度影响着企业的长期发展。同时,由于财务性指标比非财务性指标更易为企业家所操纵,尤其是短期会计指标的操作空间更大,故非财务指标在企业家经营绩效考评指标体系中凸显重要的地位。本文认为,可以设置兼顾两方面的指标体系,并结合定量指标和定性指标,以企业家职责为导向来构建企业家经营绩效考评指标体系。因此,本文从财务绩效、创新能力绩效、市场开发能力和利益相关者保护四方面来构建企业家经营绩效指标体系,切实反映企业家职责。
  根据上面的分析,企业家经营绩效指标的构建详见图表1。
  
  3 企业家经营绩效模糊综合指标考评模型和步骤
  模糊综合评价是1965年美国著名控制论专家扎德创立的模糊数学的一个分支。“模糊”并不是使数字模糊化,而是对客观事物之间不分明的模糊差异用严格数字语言加以研究和量度,把区间模糊的事物利用隶属函数划分界限。它是在定量方法充分发展基础上的定性方法。层次分析法(AHP)是美国著名运筹学家Thomas·L·Saaty在七十年代中期提出的用于决策和规划的新方法。它的基本思想是把复杂问题分解为各个组成因素,将这些因素按支配关系分组,使之形成有序的递阶层次结构。通过两两比较方式,确定层次中诸因素相对重要性,然后综合判断,将决策诸因素相对重要性进行排序。
  在企业家绩效评价体系中,常用的是模糊数学和神经网络评价技术方法。然而基于模糊数学方法中很难克服指标权重设置问题,神经网络技术不能解决小样本问题等缺陷。有学者提出了采用支持向量机(Support Vector Machines)这种统计学习理论的新方法(卢毅,王嘉,2006)。基于企业家经营绩效指标考评是一个典型的涉及到多因素的综合指标考评问题,由于各因素的影响程度是由人们的主观判断确定的,并且这种指标考评还存在着结论的模糊性,用传统的数学模型是很难以表述的,因此,本文采用了模糊数学综合指标考评的方法进行量化处理,并引用层次分析法(AHP)来克服模糊数学指标权重设置问题,使其绩效的评价更具有准确性和一致性。
  模糊综合指标考评模型的建立步骤如下:
  (1)确定考评指标论域U和指标考评等级论域V
  企业家经营业绩指标考评指标体系可以分为三级指标考评指标,一级考评指标,如即为财务绩效。固可表示为,U为指标集,其中Ui中各指标继续的细分,形成了二级指标,三级指标。具体如表1所示。需要说明的是Uij表示Ui中第j项指标。
  确定指标考评等级论域,其中Vi表示指标考评的标准等级为i。当然可以将不同的等级确定为文字语言如:优秀,良好,合格,不合格等。
  (2)确定考评指标体系的权重(AHP)
  确定各指标的权重是模糊综合指标考评法的重要步骤之一。根据企业家绩效指标考评体系的层次结构特点,引入层次分析法(AHP)来确定各指标权重集。尽管层次分析法中也选用了专家的主观判断,也具有一定的主观性,但是由于AHP方法对专家的主观判断做了进一步的数学处理,对指标之间的相对重要性的分析更具有逻辑性,其可信程度高于德尔菲法。具体如下:
  首先,根据权威专家的咨询意见,采用“1—9尺度”对相关要素进行两两比较评分,对重要性程度赋值,构造判断矩阵:
  
  
  xi/xj相等 稍强 强 很强绝对强
  aij 12 3 4 5 6 7 89
  注:aij表示同一层第i个因素和第j个因素对上一层因素的影响程度之比。
  其次,用根法计算判断矩阵的特征向量和最大特征根,将矩阵A的每一行n个元素相乘并开n次方,即:,再将得出的向量作归一化处理,即算出第i个因素的特征向量:,得到矩阵A的特征向量为:。再进行规范化处理,得到权重向量,的各分量即为同层次各指标相对于上层某个指标的相对重要性权重值。
  最后,计算判断矩阵A的最大特征值,对判断矩阵A进行一致性检验。AHP采用CI(consistency index)作为检验判断矩阵一致性的指标,其中。
  当CI=0时,即=n时,判断矩阵A为一致性矩阵;CI越大A的不一致程度越严重,为了确定A的不一致程度的容许范围,引进随机一致性指标RI(random index),并运用CR(consistency ratio)作为判断矩阵一致性检验的标准,其中CR=CI/RI。当CR<0.1时,认为判断矩阵A的不一致程度在允许范围之内,可用其特征向量表示权重。
  由此,可求得企业家经营绩效考评指标权重集,如一级指标权重向量为:,相应的各一级指标所包含的二级指标权重向量为:。各二级指标所包含的三级指标权重向量为:
  (3)进行单因素指标考评,建立模糊关系矩阵R
  建立单因素的模糊矩阵就是对指标考评目标从每个因素上进行量化,即确定指标考评指标因素对于评语集的隶属度,进而得到模糊关系矩阵。例如对指标集得到的模糊关系矩阵为Ri:
  
  其中,Rijk表示指标考评指标Uij对指标考评等级Vk的隶属度。。Dj表示对指标考评指标Uij进行指标考评的专家人数,Djk表示对指标考评指标Uij做出Vk指标考评的人数。
  (4)一级模糊综合指标考评
  例如对指标考评指标集,根据模糊关系矩阵Rij和权重向量,利用,其中
  
  即可得到关于指标考评指标集Uij的综合指标考评。
  (5)多级模糊综合指标考评
  对于多层次多因素的模糊综合指标考评,如本文的企业家绩效的三级模糊综合指标考评,要把高层次的诸因素看成是子问题,对子问题分别进行综合指标考评,然后再对总体进行综合指标考评,即由低层次向高层次逐一进行。具体说就是,第一步用Bij作为指标考评指标Uij的单因素指标考评向量,构成新的模糊指标考评矩阵Ri,
  
  一级指标综合指标考评为:
  
  然后,用Bi作为指标考评指标集Ui的综合指标考评向量,同时构成又一个新的模糊综合指标考评矩阵。
  
  再利用转换公式:。最终得到企业家经营绩效的模糊综合指标考评结果为:
  
  最后,为了综合地定量地表述企业家经营绩效指标考评的结果,可以给各个等级赋分见表2。
  于是可以得到企业家经营绩效的综合指标考评分数:
  
  
  4 注意的问题
  本文从理论上尝试用模糊综合评价法和层次分析法考评企业家经营绩效。值得注意的是,模糊综合评价过程本身是不能解决指标间相关性造成的指标考评信息重复问题,在进行模糊综合评价之前,一定要把各指标考评指标(因素)间的界限区分清楚,这样才能够减少各指标考评指标(因素)之间的相关程度,以保证指标考评结果的准确性。同时,指标考评过程中,各指标权重是被指标考评对象的不同侧面的重要程度的定量分配,各指标考评因子在总体指标考评中的作用进行区别对待。在模糊综合指标考评中,指标的权重很大程度上是人为制定的,包含的主观随意性较大,能否充分反映客观实际,需要很好地把握。因而要尽量使用科学的方法。如本文介绍的层次分析法(AHP)等,以尽可能地减少主观性造成的偏差,从而保证指标考评结果更加真实、准确。
  
  参考文献
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  [5] 孙航.相互模糊评价法在绩效管理中的应用[J].中国人力资源开发,2008.
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